Page | 74

## KLASIFIKASI DATA MINING PADA RUMAH TANGGA MENURUT PROVINSI DAN STATUS KEPEMILIKAN RUMAH KONTRAK/SEWA MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING METHOD

## Erene Gernaria Sihombing
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Nusa Mandiri (STMIK Nusa Mandiri) Jl. Damai Warung Jati No.8, Jakarta Selatan, Indonesia
erene.egs@nusamandiri.ac.i d
Abstrak — Perumahan  adalah  kelompok  rumah  yang  berfungsi  sebagai  lingkungan  tempat tinggal atau hunian yang dilengkapi dengan prasarana lingkungan yaitu kelengkapan dasar fisik lingkungan, misalnya penyediaan air minum, pembuangan sampah, tersedianya listrik, telepon, jalan, yang memungkinkan lingkungan pemukiman berfungsi sebagaimana mestinya. Penelitian ini membahas tentang pengelompokan pertumbuhan rumah tangga menurut provinsi dan status kepemilikan rumah kontrak/sewa yang dilihat dari persentase. Metode yang digunakan adalah Datamining Clustering K-Means. Clustering adalah metode yang digunakan dalam data mining yang cara kerjanya mencari dan menglompokkan data yang mempunyai kemiripan karakteristik antara  data  satu  dengan  data  lainnya  yang  telah  diperoleh.  Pengumpulan  data  dari  rumah tangga  terpilih  dilakukan  melalui  wawancara  tatap  muka  antara  pencacah  dengan  responden. Untuk  pertanyaan-pertanyaan  dalam  kuesioner  Susenas  yang  ditujukan  kepada  individu diusahakan  agar  individu  yang  bersangkutan  yang  menjadi  responden.  Sedangkan  pertanyaan- pertanyaan  dalam  kuesioner  yang  ditujukan  kepada  rumah  tangga  dikumpulkan  melalui wawancara dengan kepala rumah tangga, suami/isteri kepala rumah tangga atau anggota rumah tangga  lain  yang  mengetahui  tentang  karakteristik  yang  ditanyakan.  Proses  Survey  Sosial Ekonomi  Nasional  (Susenas)  dilakukan  dalam  beberapa  tahap  mulai  dari  sesunas  2004-2009. Semua  kegiatan  ini  terekam  di  situs  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  dengan  alamat  url https://www.bps.go.id/ .  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  Persentase Rumah  Tangga  menurut  Provinsi  dan  Status  Kepemilikan  Rumah  Kontrak/Sewa  dari  tahun 1999-2016  yang  terdiri  dari  34  provinsi.  Varibale  yang  digunakan  adalah  jumlah  rata-rata persentasi  Rumah  Tangga  menurut  Provinsi  dan  Status  Kepemilikan  Rumah  Kontrak/Sewa. Data akan diolah dengan melakukan clustering yang dibagi dalam 3 cluster yaitu cluster status kepemilikan rimah kontrak dengan tingkatan tinggi cluster status kepemilikan rimah kontrak dengan  tingkatan  sedang  dan  cluster  status  kepemilikan  rimah  kontrak  dengan  tingkatan rendah. Metode clustering yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode K-Means. Cetroid data  untuk  cluster  tingkatan  tinggi  28,7986,  Cetroid  data  untuk  cluster  tingkatan  sedang 13,0389 serta Cetroid data untuk cluster tingkatan rendah 5,2515. Proses iterasi berlansung 4 kali  sehingga  diperoleh  penilaian  persentase  Rumah  Tangga  menurut  Provinsi  dan  Status Kepemilikan Rumah Kontrak/Sewa dengan 2 provinsi cluster tingkatan tinggi yakni Kepulauan Riuan dan  DKI Jakarta, 12 provinsi cluster tingkatan sedang yakni Sumatera Utara, Sumatera Barat,  Riau,  Bengkulu,  Jawa  Tengah,  Banten,  Bali,  Kalimantan  Selatan,  Kalimantan  Timur, Kalimantan  Tengah,  Papua  Barat  dan  Papua  dan  20  provinsi  cluster  tingkatan  rendah  yakni Aceh,  Jambi,  Sumatera  Selatan,  Lampung,  Bangka  Belitung,  Jawa  Barat,  Jawa  Tengah,  Jawa Timur,  NTB,  NTT,  Kalimantan  Barat,  Kalimantan  Selatan,  Sulawasi  Utara,  Sulawesi  Tengah, Sulawesi  Selatan,  Sulawesi  Tenggara,  Gorontalo  dan  Sulawesi  Barat  .  Data  ini  dapat  menjadi masukkan  bagi  pemerintah  untuk  memberikan  kebijakan  kepada  provinsi  tentang  status kepemilikan  rumah  kontrak/sewa  menjadi  milik  sendiri  dengan  mempertimbangkan  segala aspek yang ada.
Kata kunci — Data Mining, K-Means, Klastering, Perumahan, Kontrakan/Sewa

## I. PENDAHULUAN
Perumahan  adalah  kelompok  rumah  yang berfungsi  sebagai  lingkungan  tempat  tinggal  atau hunian yang dilengkapi dengan prasarana lingkungan yaitu  kelengkapan  dasar  fisik  lingkungan,  misalnya penyediaan  air  minum,  pembuangan  sampah, tersedianya listrik, telepon, jalan, yang memungkinkan  lingkungan  pemukiman  berfungsi
sebagaimana  mestinya.  menurut  uu  no.  4  tahun  1992 tentang  perumahan  dan  permukiman,  rumah  adalah bangunan yang berfungsi sebagai tempat tinggal atau hunian dan sarana pembinaan keluarga. Menurut John F.C  Turner,  1972,  dalam  bukunya freedom  to  build mengatakan,  “Rumah  adalah  bagian  yang  utuh  dari permukiman, dan bukan hasil fisik sekali jadi semata, melainkan  merupakan  suatu  proses  yang  terus berkembang  dan  terkait  dengan  mobilitas  sosial
Page | 75 ekonomi  penghuninya  dalam  suatu  kurun  waktu. yang  terpenting  dan  rumah  adalah  dampak  terhadap penghuni,  bukan  wujud  atau  standar  fisiknya. selanjutnya  dikatakan  bahwa  interaksi  antara  rumah dan  penghuni  adalah  apa  yang  diberikan  rumah kepada  penghuni  serta  apa  yang  dilakukan  penghuni terhadap  rumah”.  Perumahan  memiliki  status kepemilikan atau Status Penguasaan Tempat Tinggal yakni  (1)  Milik  sendiri,  jika  tempat  tinggal  tersebut pada  waktu  pencacahan  betul-betul  sudah  milik  krt atau salah satu seorang art. Rumah yang dibeli secara angsuran  melalui  kredit  bank  atau  rumah  dengan statussewa  beli  dianggap  sebagai  rumah  milik sendiri,  (2)  Kontrak,  jika  tempat  tinggal  tersebut disewa  oleh  krt/art  dalam  jangka  waktu  tertentu berdasarkan  perjanjian  kontrak  antara  pemilik  dan pemakai, misalnya 1 atau 2 tahun. Cara pembayarannya  biasanya  sekaligus  di  muka  atau dapat  diangsur  menurut  persetujuan  kedua  belah pihak,  (3)  Sewa,  jika  tempat  tinggal  tersebut  disewa oleh  krt  atau  salah  seorang  art  dengan  pembayaran sewanya  secara  teratur  dan  terus  menerus  tanpa batasan  waktu  tertentu,  (4)  Bebas  sewa  milik  orang lain, jika tempat tinggal tersebut diperoleh dari pihak lain  (bukan  famili/orang  tua)dan  ditempati/didiami oleh  rt  tanpa  mengeluarkan  suatu  pembayaran apapun,  (5)  Rumah  milik  orang  tua/sanak/saudara, jika  tempat  tinggal  tersebut  bukan  milik  sendiri melainkan  milik  orang  tua/sanak/saudara,  dan  tidak mengeluarkan  suatu  pembayaran  apapun  untuk mendiami  tempat  tinggal  tersebut,  (6)  Rumah  dinas, jika tempat tinggal tersebut diperoleh dari pihak lain (bukan  famili/orang  tua)  dan  ditempati/didiami  oleh RT  tanpa  mengeluarkan  suatu  pembayaran  apapun dan  (7)  Lainnya,  jika  tempat  tinggal  tersebut  tidak dapat  digolongkan  ke  dalam  salah  satu  kategori  di atas,  misalnya  tempat  tinggal  milik  bersama,  rumah adat.  Undang-undang  Republik  Indonesia  nomor  1 tahun  2011  tentang  perumahan  dan  kawasan permukiman  dalam  point  d  menyebutkan  bahwa “Pertumbuhan  dan  pembangunan  wilayah  yang kurang memperhatikan keseimbangan bagi kepentingan  masyarakat  berpenghasilan  rendah mengakibatkan kesulitan masyarakat untuk memperoleh  rumah  yang  layak  dan  terjangkau”. Bangsa indonesia adalah bangsa majemuk. Data sensus  menghitung 236.728.379 warga  negara Indonesia serta 73.217 warga negara asing yang berada di Indonesia dan 839.730 tidak diketahui keberadaannya dengan jumlah provinsi sebanyak 34. Dengan  data  jumlah  penduduk  tersebut,  pemerintah harus  dapat  melakukan  pembangunan  secara  merata guna  tercapainya  tujuan  pembangunan  nasional. Penelitian  ini  membahas  tentang  pengelompokan pertumbuhan  rumah  tangga  menurut  provinsi  dan status  kepemilikan  rumah  kontrak/sewa  yang  dilihat dari  persentase.  Metode  yang  digunakan  adalah Datamining Clustering  K-Means.  Clustering adalah metode yang digunakan dalam data mining yang cara
kerjanya  mencari  dan  menglompokkan  data  yang mempunyai  kemiripan  karakteristik  antara  data  satu dengan  data  lainnya  yang  telah  diperoleh.  Ciri  khas dari  teknik  data  mining  ini  adalah  mempunyai  sifat tanpa  arahan  ( unsupervised ),  yang  dimaksud  adalah teknik ini diterapkankan tanpa perlunya data training dan  tanpa  ada teacher serta  tidak  memerlukan  target output [1] . Metode clustering yang  mempunyai  sifat efesien dan cepat yang dapat digunakan salah satunya adalah  metode  k-means,  metode  ini  bertujuan  untuk membuat cluster objek berdasarkan atribut menjadi k partisi.cara  kerja  metode  ini  adalah  mula  –  mula ditentukan cluster yang  akan  dibentuk,  pada  elemen pertama  dalam  tiap cluster dapat  dipilih  untuk dijadikan  sebagai  titik  tengah  ( centroid ),  selanjutnya akan  dilakukan  pengulangan  langkah  –  langkah hingga  tidak  ada  objek  yang  dapat  dipindahkan lagi[2].
Berdasarkan  permasalah  yang  telah  dipaparkan  di atas  maka  penelitian  ini  akan  menerapkan  metode  k- means  untuk  menghasilkan  informasi  mengenai pengelompokkan pertumbuhan rumah tangga menurut provinsi  dan  status  kepemilikan  rumah  kontrak/sewa. Dari  penelitian  ini  akan  didapatkan  hasil  daerah propinsi  mana  yang  memiliki  status  kepemilikan rumah  kontrak/sewa  yang  paling  tinggi.  Ini  dapat menjadi masukkan bagi pemerintah untuk memberikan kebijakan kepada provinsi tentang status kepemilikan  rumah  kontrak/sewa  menjadi  milik sendiri dengan mempertimbangkan segala aspek yang ada.

## II. LANDASAN TEORI

## A. Data Mining
Data  mining  yang  juga  dikenal  dengan  istilah pattern  recognition merupakan  suatu  metode  yang digunakan  untuk  pengolahan  data  guna  menemukan pola  yang  tersembunyi  dari  data  yang  diolah.  Data yang  diolah  dengan  teknik  data  mining  ini  kemudian menghasilkan suatu pengetahuan baru yang bersumber  dari  data  lama,  hasil  dari  pengolahan  data tersebut dapat digunakan dalam menentukan keputusan di masa depan[3].
Data  mining  juga  merupakan  metode  yang digunakan dalam pengolahan data berskala besar oleh karena itu data mining memiliki peranan yang sangat penting dalam beberapa bidang kehidupan diantaranya  yaitu  bidang  industri,  bidang  keuangan, cuaca,  ilmu  dan  teknologi.  Dalam  data  mining  juga terdapat  metode  –  metode  yang  dapat  digunakan seperti klasifikasi, clustering, regresi, seleksi variabel, dan market basket analisis[3].
Data mining juga bisa diartikan sebagai rangkaian kegiatan  untuk  menemukan  pola  yang  menarik  dari data  dalam  jumlah  besar,  kemudian  data  –  data tersebut  dapat  disimpan  dalam  database,  data warehouse atau penyimpanan informasi. Ada beberapa  ilmu  yang  mendukung  teknik  data  mining
Page | 76
diantaranya  adalah  data  analisis, signal  processing , neural network dan pengenalan pola[4].
B. Clustering Clustering atau pengklasteran adalah suatu teknik data mining yang digunakan untuk menganalisis data untuk memecahkan permasalahan dalam pengelompokkan data atau lebih tepatnya mempartisi dari  dataset  ke  dalam  subset.  Pada  teknik clustering targetnya  adalah  untuk  kasus  pendistribusian  (objek, orang,  peristiwa  dan  lainnya)  ke  dalam  suatu kelompok, hingga derajat tingkat keterhubungan antar anggota cluster yang  sama  adalah  kuat  dan  lemah antara angota cluster yang berbeda[5]. Teknik cluster mempunyai  dua  metode  dalam pengelompokkannya  yaitu hierarchical clustering dan non - hierarchical clustering . hierarchical clustering merupakan suatu metode pengelompokkan data  yang  cara  kerjanya  dengan  mengelompokkan dua  data  atau  lebih  yang  mempunyai  kesamaan  atau kemiripan, kemudian proses dilanjutkan ke objek lain yang  mimiliki  kedekatan  dua,  proses  ini  terus berlangsung hingga cluster membentuk semacam tree dimana  ada  hirarki  atau  tingkatan  yang  jelas  antar objek dari yang paling mirip hingga yang paling tidak mirip.  Namun  secara  logika  semua  objek  pada akhirnya hanya akan membentuk sebuah cluster [4] . Pada  proses  analisis cluster metode  yang digunakan  untuk  membagi  data  menjadi  subset  data berdasarkan  kesamaan  atau  kemiripan  yang  telah ditentukan  sebelumnya.  Jadi  analisis cluster secara umum dapat dikatakan bahwa [5]:
a. Data yang terdapat dalam satu cluster memiliki tingkat kesamaan yang tinggi, dan
b. Dan yang terdapat dalam suatu cluster yang berbeda memiliki tingkat kesamaan yang rendah
Sebagai contoh dapat dilihat pada gambar 1 dibawah ini :

## Gambar 1 Grafik Clustering
Pada  gambar  1  dapat  dilihat  kita  misalkan  data tersebut  merupakan  data  konsumen  sederhana  yang terdapat  dua  atribut  didalamnya,  yaitu  umur  dan
penghasilan.  Pada  data  yang  berdasarkan  dua  atribu tersebut  kemudian  dibagi  menjadi  tiga cluster yaitu cluster C1  yang terdiri dari konsumen  usia  muda dan berpenghasilan  rendah, cluster C2  terdiri  dari konsumen  usia  muda  dan tua  berpenghasilan  tinggi, dan cluster C3  terdiri  dari  konsumen  usia  tua  dan berpenghasilan relatif rendah.

## C. K-Means
K-Means  merupakan  suatu  algoritma  yang digunakan dalam pengelompokkan secara pertisi yang memisahkan data ke dalam kelompok yang berbeda – berda.  Algoritma  ini  mampu  meminimalkan  jarak antara data ke cluster nya. Pada dasarnya penggunaan algoritma ini dalam proses clustering tergantung pada data yang didapatkan dan konklusi yang ingin dicapai di akhir proses[5].
Sehingga  dalam  penggunaan  algoritma  k-means terdapat aturan sebagai berikut [5] :
a. Berapa jumlah cluster yang perlu dimasukkan b. Hanya memiliki atribut bertipe numeric
Pada  dasarnya  algoritma  k-means  hanya  mengambil sebagian  dari  banyaknya  komponen  yang  didapatkan untuk  kemudian  dijadikan  pusat cluster awal,  pada penentuan  pusat cluster ini dipilih  secara  acak  dari populasi  data.  Kemudian  algoritma  k-means  akan menguji masing – masing dari setiap komponen dalam populasi  data  tersebut  dan  menandai  komponen tersebut  ke  dalam  salah  satu  pusat cluster yang  telah didefinisikan  sebelumnya  tergantung  dari  jarak minimum  antar  komponen  dengan  tiap  –  tiap  pusat cluster .  Selanjutnya  posisi  pusat cluster akan  dihitung kembeli  samapi  semua komponen  data  digolongkan ke dalam tiap – tiap cluster dan terakhir akan terbentuk cluster baru[5].
Algoritma  K-Means  pada  dasarnya  melakukan  2 proses  yakni  proses  pendeteksian  lokasi  pusat clusterdan  proses  pencarian  anggota  dari  tiap-tiap cluster. Proses clustering dimulai dengan mengidentifikasi  data  yang  akan  dikluster,  Xij (i=1,...,n; j=1,...,m) dengan n adalah jumlah data yang akan  dikluster  danm  adalah  jumlah  variabel.  Pada awal  iterasi,  pusat  setiap  kluster  ditetapkan  secara bebas (sembarang),Ckj (k=1,...,k; j=1,...,m). Kemudian  dihitung  jarakantara  setiap  data  dengan setiap  pusat  cluster.  Untuk  melakukan  penghitungan jarak data ke-I (xi) pada pusat cluster ke-k (ck), diberi nama (dik), dapat digunakan formula Euclidean. Suatu data  akan  menjadi  anggota  dari  cluster  ke-k  apabila jarak  data  tersebut  ke  pusat  cluster-k  bernilai  paling kecil  jika  dibandingkan  dengan  jarak  ke  pusat  cluster lain[5].
Page | 77
Proses  dasar  algoritma  k-means  dapat  dilihat di bawah ini :
1. Tentukan  jumlah  klaster  yang  ingin dibentuk dan tetapkan pusat cluster k .
2. Menggunakan jarak euclidean kemudian hitung setiap data ke pusat cluster.
.............................
(2.1)
3. Kelompokkan  data  ke  dalam  cluster dengan  jarak  yang  paling  pendek dengan persamaan
..................................(2.2)
4. Hitung pusat cluster yang baru menggunakan persamaan .....................................(2.3) Dengan : x ij € Kluster ke – k p = banyaknya anggota kluster ke - k
5. Ulangi  langkah  dua  sampai  dengan empat  sehingga  sudah  tidak  ada  lagi data  yang  berpindah  ke  kluster  yang lain.

## D. Kerangka Pemikiran
Kerangka  pemikiran  merupakan  garis  besar  dari langkah – langkah penelitian yang sedang dilakukan, kerangka pemikiran dijadikan acuan untuk melakukan  tahap  –  tahap  yang  sedang  dilakukan dalam penelitian.
Gambar 2. Kerangka Kerja K-Means

## III. METODE PENELITIAN

## A. Tahap Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dari  rumah  tangga  terpilih dilakukan  melalui  wawancara  tatap  muka  antara pencacah  dengan  responden.  Untuk  pertanyaan- pertanyaan dalam kuesioner Susenas yang ditujukan kepada  individu  diusahakan  agar  individu  yang bersangkutan  yang  menjadi  responden.  Sedangkan pertanyaan-pertanyaan dalam kuesioner yang
ditujukan  kepada  rumah  tangga  dikumpulkan melalui  wawancara  dengan  kepala  rumah  tangga, suami/isteri  kepala  rumah  tangga  atau  anggota rumah  tangga  lain  yang  mengetahui  tentang karakteristik  yang  ditanyakan.  Proses  Survey  Sosial Ekonomi  Nasional  (Susenas)  dilakukan  dalam beberapa  tahap  mulai  dari  sesunas  2004-2009. Semua  kegiatan  ini  terekam  di  situs  Badan  Pusat Statistik
(BPS)
dengan alamat url https://www.bps.go.id/ .  Data  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah data Persentase Rumah Tangga menurut  Provinsi  dan  Status  Kepemilikan  Rumah Kontrak/Sewa dari tahun 1999-2016 yang terdiri dari 34 provinsi. Varibale yang digunakan adalah jumlah rata-rata persentasi Rumah Tangga menurut Provinsi dan Status Kepemilikan Rumah Kontrak/Sewa. Data akan  diolah  dengan  melakukan  clustering  yang dibagi  dalam  3  cluster  yaitu  cluster  status kepemilikan  rimah  kontrak  dengan  tingkatan  tinggi cluster  status  kepemilikan  rimah  kontrak  dengan tingkatan  sedang  dan  cluster  status  kepemilikan rimah  kontrak  dengan  tingkatan  rendah.  Metode clustering  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah metode K-Means

## B. Tahap Pengolahan Data
Data  yang  telah  diperolah  akan  diolah  terlebih dahulu  untuk  dapat  diclustering.  Dalam  tahap sebelumnya,  data  Persentase  Rumah  Tangga menurut  Provinsi  dan  Status  Kepemilikan  Rumah Kontrak/Sewa dari tahun 1999-2016 yang terdiri dari 34 provinsi  adalah dengan mengambil nilai rata-rata setiap  provinsi  sehingga  pada  tahapan  ini  sudah diperoleh perhitungan nilai yang akan diproses pada tahap clustering.

## C. Tahap Analisis
Pada  tahapan  ini  dilakukan  analisis  data Persentase  Rumah  Tangga  menurut  Provinsi  dan Status  Kepemilikan  Rumah  Kontrak/Sewa  dengan aplikasi  tool.  Rapid  Minner.  RapidMiner  adalah sebuah  lingkungan machine  learning  data  mining , text  mining dan predictive  analytics [6].  Data  yang diperoleh  diolah  dengan  menggunakan  perhitungan bobot  dari  tiap  indeks.  Pada  tahapan  sebelumnya, telah  ditentukan  akan  dicluster  ke  dalam  3  cluster yakni  cluster  tingkatan  tinggi,  cluster  tingkatan sedang dan cluster tingkatan rendah. Pada tahapan inilah akan dianalisis hasilnya.
Page | 78
TABEL 1 PERSENTASE RUMAH TANGGA MENURUT PROVINSI DAN STATUS KEPEMILIKAN RUMAH KONTRAK, 1999-2016
Sumber : Badan Pusat Statistik , url : https://www.bps.go.id
Data tersebut kemudian diakumulasikan berdasarkan  1  atribut  yakni  jumlah  rata-rata persentasi  Rumah  Tangga  menurut  Provinsi  dan Status  Kepemilikan  Rumah  Kontrak/Sewa  seperti yang ditunjukkan pada tabel 2 berikut:
TABEL 2
DATA JUMLAH RATA-RATA PERSENTASI RUMAH TANGGA MENURUT PROVINSI DAN STATUS KEPEMILIKAN RUMAH KONTRAK/SEWA No Provinsi Persen 1  Aceh 7,5 2  Sumatera Utara 12,1 3  Sumatera Barat 10,4 4  Riau 15,4 5  Jambi 7,8 6  Sumatera Selatan 7,6 7  Bengkulu 8,8 8  Lampung 4,0 9  Kepulauan Bangka Belitung 6,3 10  Kepulauan Riau 24,0 11  DKI Jakarta 33,6 12  Jawa Barat 7,8 13  Jawa Tengah 2,7 14  DI Yogyakarta 15,7 15  Jawa Timur 5,1 16  Banten 13,5 17  Bali 14,6 18  Nusa Tenggara Barat 2,9 19  Nusa Tenggara Timur 4,0 20  Kalimantan Barat 3,8 21  Kalimantan Tengah 7,8 22  Kalimantan Selatan 10,0 23  Kalimantan Timur 18,1 24  Kalimantan Utara 16,0 25  Sulawesi Utara 6,0 26  Sulawesi Tengah 5,2 27  Sulawesi Selatan 6,1 28  Sulawesi Tenggara 4,9 29  Gorontalo 1,9 30  Sulawesi Barat 2,6 31  Maluku 5,8 32  Maluku Utara 4,9 33  Papua Barat 12,4 34  Papua 9,4
Setelah  diakumulasikan  maka  akan  didapatkan nilai dari seluruh persentasi . Kemudian data tersebut akan masuk ke tahapan clustering dengan
Page | 79
menerapkan  algoritma K-Means menggunakan rapid minner untuk  meng cluster data  menjadi  tiga cluster . Data  yang  telah  diakumulasikan  akan  dimasukan  ke dalam tool Rapid Minner. Sehingga dapat di clustering menjadi  tiga.  Setelah  dimasukan  ke dalam  Rapid  Minner.  Hasil  akumulasi  data  dapat dilihat pada tabel 2.

## D. Centroid Data
Dalam  penerapan  algoritma K-means dihasilkan nilai titik tengah atau centroid dari data yang didapat dengan ketentuan bahwa clusterisasi yang diinginkan adalah  3,  Penentuan  cluster  dibagi  atas  tiga  bagian yakni  cluster  tingkat  tinggi  (C1),  cluster  tingkat sedang  (C2)  dan  cluster  tingkat  rendah  (C3).  maka nilai  titik  tengah  atau  centroid  juga  terdapat  3  titik. Penentuan  titik  cluster  ini  dilakukan  dengan mengambil  nilai  terbesar  ( maksimum) untuk cluster tingkat  tinggi  (C1),  nilai  rata-rata  ( average )  untuk cluster tingkat  sedang  (C2)  dan  nilai  terkecil ( minimum )  untuk cluster tingkat  rendah  (C3).  Nilai titik tersebut dapat diketahui pada Tabel 3 berikut:
TABEL 3 CENTROID DATA AWAL Nilai C1 C2 C3 Jlh Pesentasi % % % 33,6 9,4 1,9

## E. Clustering Data
Dengan  menggunakan  centroid  tersebut  maka dapat dicluster data  yang  telah  didapat  menjadi  3 cluster.  Proses cluster dengan  mengambil  jarak terdekat  dari  setiap  data  yang  diolah.  Dari  data persentasi  Rumah  Tangga  menurut  Provinsi  dan Status Kepemilikan Rumah Kontrak/Sewa didapatkan  pengelompokan  pada iterasi 1  untuk  3 cluster  tersebut. Cluster tingkat  tinggi  (C1)  terdiri dari  2  provinsi  yakni  Kepulauan  Riau  dan  DKI Jakarta, cluster tingkat  sedang  (C2)  terdiri  dari  21 provinsi  dan cluster tingkat  rendah  (C3)  terdiri  dari 11  provinsi.  Pengelompokan  data  pada iterasi 1  dan Clustering data  dapat  digambarkan  pada  tabel  dan gambar  berikut:
TABEL 4

## PERHITUNGAN JARAK PUSAT CLUSTER ITERASI 1
No Provinsi Persen  C1  C2  C3 Jarak Terpendek 1  Aceh 7,5 26  2 6 2 2  Sumatera Utara 12,1 21  3  10 3 3  Sumatera Barat 10,4 23  1 9 1 4  Riau 15,4 18  6  14 6 5  Jambi 7,8 26  2 6 2 6  Sumatera Selatan 7,6 26  2 6 2 7  Bengkulu 8,8 25  1 7 1 8  Lampung 4,0 30  5 2 2 9 Kepulauan Bangka Belitung 6,3 27  3 4 3 10  Kepulauan Riau 24,0 10  15  22 10 11  DKI Jakarta 33,6 0  24  32 0 12  Jawa Barat 7,8 26  2 6 2 13  Jawa Tengah 2,7 31  7 1 1 14  DI Yogyakarta 15,7 18  6  14 6 15  Jawa Timur 5,1 28  4 3 3 16  Banten 13,5 20  4  12 4 17  Bali 14,6 19  5  13 5 18  Nusa Tenggara Barat 2,9 31  6 1 1 19  Nusa Tenggara Timur 4,0 30  5 2 2 20  Kalimantan Barat 3,8 30  6 2 2 21  Kalimantan Tengah 7,8 26  2 6 2 22  Kalimantan Selatan 10,0 24  1 8 1 23  Kalimantan Timur 18,1 16  9  16 9 24  Kalimantan Utara 16,0 18  7  14 7 25  Sulawesi Utara 6,0 28  3 4 3 26  Sulawesi Tengah 5,2 28  4 3 3 27  Sulawesi Selatan 6,1 28  3 4 3 28  Sulawesi Tenggara 4,9 29  5 3 3 29  Gorontalo 1,9 32  8 0 0 30  Sulawesi Barat 2,6 31  7 1 1 31  Maluku 6,2 27  3 4 3 32  Maluku Utara 4,9 29  4 3 3 33  Papua Barat 12,4 21  3  11 3 34  Papua 9,4 24  0 8 0
Page | 80
TABEL 5 PENGELOMPAKAN DATA ITERASI 1 No Provinsi C1  C2 C3 1  Aceh 1 2  Sumatera Utara 1 3  Sumatera Barat 1 4  Riau 1 5  Jambi 1 6  Sumatera Selatan 1 7  Bengkulu 1 8  Lampung 1 9  Kepulauan Bangka Belitung 1 10  Kepulauan Riau 1 11  DKI Jakarta 1 12  Jawa Barat 1 13  Jawa Tengah 1 14  DI Yogyakarta 1 15  Jawa Timur 1 16  Banten 1 17  Bali 1 18  Nusa Tenggara Barat 1 19  Nusa Tenggara Timur 1 20  Kalimantan Barat 1 21  Kalimantan Tengah 1 22  Kalimantan Selatan 1 23  Kalimantan Timur 1 24  Kalimantan Utara 1 25  Sulawesi Utara 1 26  Sulawesi Tengah 1 27  Sulawesi Selatan 1 28  Sulawesi Tenggara 1 29  Gorontalo 1 30  Sulawesi Barat 1 31  Maluku 1 32  Maluku Utara 1 33  Papua Barat 1 34  Papua 1
Proses K-Means akan  terus  beriterasi  sampai pengelompokan  data  sama  dengan  pengelompokan data iterasi sebelumnya.  Dengan  kata  lain,  proses akan terus melakukan iterasi sampai data pada iterasi terakhir  sama  dengan iterasi sebelumnya.  Pada iterasi 1 diperoleh cluster data data persentasi Rumah Tangga  menurut  Provinsi  dan  Status  Kepemilikan Rumah  Kontrak/Sewa,  yang  dapat  dilihat  pada gambar  2.  Proses  ini  berlangsung  bekali  kali  sampai diperoleh  hasil iterasi terakhir  sama  dengan iterasi sebelumnya.  Untuk  kasus  ini  proses  berakhir  di iterasi 4  dimana  jumlah  pengelompokan  data  sama dengan iterasi 3. Proses pencarian nilai centroid data dapat digambarkan pada tabel dan gambar  berikut:
TABEL 6 CENTROID DATA ITERASI 4 Nilai C1 C2 C3 Jlh Pesentasi % % % 28,79865 13,03889 5,251482
Setelah  mendapatkan  nilai  titik  tengah  atau centroid, proses  sama  dilakukan  dengan  mencari jarak  terdekat.  Proses  pencarian  jarak  terpendek, pengelompokan  data  pada iterasi 4  dan Clustering data  dapat  digambarkan  pada  tabel  dan  gambar berikut:
TABEL 7 PERHITUNGAN JARAK PUSAT CLUSTER ITERASI 4 No Provinsi Persen C1  C2  C3  Jarak Terpendek 1  Aceh 7,5  21  5  2 2 2  Sumatera Utara 12,1  17  1  7 1 3  Sumatera Barat 10,4  18  3  5 3 4  Riau 15,4  13  2  10 2 5  Jambi 7,8  21  5  3 3 6  Sumatera Selatan 7,6  21  5  2 2 7  Bengkulu 8,8  20  4  4 4 8  Lampung 4,0  25  9  1 1 9 Kepulauan Bangka Belitung 6,3  23  7  1 1 10  Kepulauan Riau 24,0  5  11  19 5 11  DKI Jakarta 33,6  5  21  28 5 12  Jawa Barat 7,8  21  5  3 3 13  Jawa Tengah 2,7  26  10  3 3 14  DI Yogyakarta 15,7  13  3  10 3 15  Jawa Timur 5,1  24  8  0 0 16  Banten 13,5  15  0  8 0 17  Bali 14,6  14  2  9 2 18  Nusa Tenggara Barat  2,9  26  10  2 2 19  Nusa Tenggara Timur  4,0  25  9  1 1 20  Kalimantan Barat 3,8  25  9  1 1 21  Kalimantan Tengah 7,8  21  5  3 3 22  Kalimantan Selatan 10,0  19  3  5 3 23  Kalimantan Timur 18,1  11  5  13 5 24  Kalimantan Utara 16,0  13  3  11 3 25  Sulawesi Utara 6,0  23  7  1 1 26  Sulawesi Tengah 5,2  24  8  0 0 27  Sulawesi Selatan 6,1  23  7  1 1 28  Sulawesi Tenggara 4,9  24  8  0 0 29  Gorontalo 1,9  27  11  3 3 30  Sulawesi Barat 2,6  26  10  3 3 31  Maluku 6,2  23  7  1 1 32  Maluku Utara 4,9  24  8  0 0
Page | 81 33  Papua Barat 12,4  16  1  7 1 34  Papua 9,4  19  4  4 4 TABEL 8 PENGELOMPAKAN DATA ITERASI 4 No Provinsi C1  C2 C3 1  Aceh 1 2  Sumatera Utara 1 3  Sumatera Barat 1 4  Riau 1 5  Jambi 1 6  Sumatera Selatan 1 7  Bengkulu 1 8  Lampung 1 9  Kepulauan Bangka Belitung 1 10 Kepulauan Riau 1 11 DKI Jakarta 1 12 Jawa Barat 1 13 Jawa Tengah 1 14 DI Yogyakarta 1 15 Jawa Timur 1 16 Banten 1 17 Bali 1 18 Nusa Tenggara Barat 1 19 Nusa Tenggara Timur 1 20 Kalimantan Barat 1 21 Kalimantan Tengah 1 22 Kalimantan Selatan 1 23 Kalimantan Timur 1 24 Kalimantan Utara 1 25 Sulawesi Utara 1 26 Sulawesi Tengah 1 27 Sulawesi Selatan 1 28 Sulawesi Tenggara 1 29 Gorontalo 1 30 Sulawesi Barat 1 31 Maluku 1 32 Maluku Utara 1 33 Papua Barat 1 34 Papua 1
Pada iterasi 4,  pengelompokan  data  yang dilakukan  terhadap  3 cluster dengan iterasi yang didapatkan  sama  dengan  hasil  yang  pada  iterasi 3.Cetroid data untuk cluster tingkatan tinggi 28,7986, Cetroid  data  untuk  cluster  tingkatan  sedang  13,0389 serta  Cetroid  data  untuk  cluster  tingkatan  rendah 5,2515.  Sehingga  diperoleh  penilaian  persentase Rumah  Tangga  menurut  Provinsi  dan  Status Kepemilikan  Rumah  Kontrak/Sewa  dengan  2 provinsi  cluster  tingkatan  tinggi  yakni  Kepulauan Riuan dan DKI Jakarta, 12 provinsi cluster tingkatan sedang  yakni Sumatera Utara, Sumatera Barat, Riau, Bengkulu,  Jawa  Tengah,  Banten,  Bali,  Kalimantan Selatan,  Kalimantan  Timur,  Kalimantan  Tengah, Papua  Barat  dan  Papua  dan  20  provinsi  cluster tingkatan  rendah  yakni  Aceh,  Jambi,  Sumatera Selatan,  Lampung,  Bangka  Belitung,  Jawa  Barat, Jawa  Tengah,  Jawa  Timur,  NTB,  NTT,  Kalimantan Barat, Kalimantan Selatan, Sulawasi Utara, Sulawesi Tengah,  Sulawesi  Selatan,  Sulawesi  Tenggara, Gorontalo dan Sulawesi Barat.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
Untuk melakukan penilaian terhadap hasil ekspor buah-buahan  berdasarkan  negara  tujuan  dapat menerapkan metode clustering K-Means. Data diolah untuk  memperolah  nilai  dari  produksi  ekspor  buah- buahan  berdasarkan  negara  tujuan.  Data  tersebut diolah  menggunakan Rapidminner untuk  ditentukan nilai centroid dalam  3 cluster yaitu  cluster  tingkat ekspor  tinggi, cluster tingkat  ekspor  sedang  dan cluster tingkat  ekspor  rendah.  Cetroid  data  untuk cluster  tingkat  ekspor  tinggi  904.276,5, Cetroid data untuk  cluster  tingkat  ekspor  sedang  265.501  dan Cetroid data  untuk  cluster  tingkat  ekspor  rendah 34.280,1.  Sehingga  diperoleh  penilaian  berdasarkan indeks  ekspor  buah-buahan  dengan  2  negara cluster tingkat  ekspor  tinggi  yakni  India  dan  Pakistan,  3 negara cluster tingkat ekspor sedang yakni Singapura, Bangladesh dan Negara lainnya dan 6  negara cluster tingkat  ekspor  rendah  yakni  Hongkong,  Tiongkok, Malaysia,  Nepal,  Vietnam  dan  Iran.  Hasil  yang  dari penelitian dapat digunakan untuk mengetahui jumlah ekspor buah-buahan menurut negara tujuan.

## REFERENSI
[1] J.  O.  Ong,  “Implementasi  Algoritma  K-Means  Clustering Untuk Menentukan Strategi
Marketing  President  University,” Jurnal  Ilmiah Teknik Industri, vol. 12, no. 1, pp. 10 - 20, 2013.
[2] Y.  Ardilla,  H.  Tjandrasa  dan  I.  Arieshanti, “DeteksiPenyakitEpilepsidengan  Menggunakan    Entropi Permutasi,  K-Means Clustering,  dan  Multilayer  Perceptron,” Jurnal Teknik POMITS , vol. 3, no. 1, pp. A70 - A74, 2014.
[3] N.  Atthina  dan  L.  Iswari,  “Klasterisasi  Data Kesehatan Penduduk  untuk  Menentukan  Rentang  Derajat  kesehatan Daerah  denganMetode  K-Means,” Seminar  Nasional
Page | 82
Aplikasi  Teknologi  Informasi  (SNATI), Vol.  %1 dari
%2ISSN 1907 - 5022, pp. B52 - B59, 2014.
[4] Anindya  Khrisna  Wardhani,  “Implementasi  Algoritma  K- Means  Untuk  Pengelompokkan  Penyakit Pasien  Pada
Puskesmas  Kajen  Pekalongan”,  Jurnal  Transformatika, Volume 14, Nomor 1, Juli 2016, Pp 30-37 [5] S.  Agustina,  D.  Yhudo,  H.  Santoso,  N.  Marnasusanto,  A. Tirtana dan F. Khusnu, “Clustering  Kualitas  Beras  Berdasarkan  Ciri Fisik Menggunakan Metode K-Means,” Universitas
Brawijaya Malang, Malang, 2012.
[6] Soni,  N.,  &  Ganatra,  A.,  2012, Categorization  of  several Clustering  algorithms  from  different  perspective:  a  review, International  Journal  of  Advanced  Research  in  Computer
Science and Software Engineering, 2(8), 63