## IMPLEMENTASI PENGELOMPOKAN REALISASI BELANJA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DI PROVINSI DKI JAKARTA
Sri Widyastuti 1 , Irfan Ali 2
1 Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon
2 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10B Karyamulya Kec. Kesambi Kota Cirebon, Jawa Barat 45131 irfanaali0.0@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam  era  globalisasi  dan  perkembangan  teknologi  informasi  yang  cepat,  pengolahan  dan  analisis  data menjadi  krusial  dalam  pengambilan  keputusan  di  berbagai  sektor,  termasuk  sektor  publik.  Penelitian  ini menghadapi masalah kompleksitas data realisasi belanja, terdiri dari banyak unit kerja dengan karakteristik yang beragam. Untuk mengatasi hal ini, dilakukan pengelompokan data menggunakan pendekatan K-Means Clustering menggunakan  bahasa  pemrograman  Python.  Data  dibagi  ke  dalam  kelompok  cluster  berbeda  menggunakan metode K-Means Clustering. Penelitian ini menerapkan metode tersebut pada realisasi belanja di Provinsi DKI Jakarta  tahun  2020.  Hasil  pengelompokan  menunjukkan  tiga  cluster,  dengan  cluster  0  memiliki  unit  kerja terbanyak (436 unit kerja), cluster 1 memiliki unit kerja paling sedikit (18 unit kerja), dan cluster 2 memiliki 69 unit kerja. Unit kerja pada cluster 1 belum  mencapai target pengeluaran  yang ditetapkan. Identifikasi terhadap cluster tinggi (503 data) dan rendah (20 data) mengindikasikan bahwa perhatian khusus diperlukan pada cluster rendah untuk mencapai target yang ditetapkan pemerintah.
Kata kunci :  Globalisasi, K-Means Clustering, Pengolahan Data, Teknologi Informasi.

## 1. PENDAHULUAN
Anggaran diperlukan untuk menjalankan pemerintahan  dan  mencapai  tujuan  yang  telah ditetapkan.  Menurut  Undang-Undang  Nomor  17 Tahun  2003  tentang  Keuangan  Negara,  pengelolaan anggaran  termasuk  dalam  pengelolaan  keuangan negara.  Salah  satu  aturannya  adalah  pembuatan rencana  keuangan  tahunan  yang  dikenal  sebagai anggaran pendapatan dan belanja negara (APBN). [1]
Dalam  metode  K-Means  Clustering  terdapat beberapa  konsep  dan  definisi  yang  relevan.  Data realisasi belanja merupakan data yang menggambarkan jumlah belanja yang telah di realisasi atau  dilaksanakan  pada  suatu  unit  kerja  di  Provinsi DKI  Jakarta  pada  tahun  2020.  Unit  kerja  merupakan unit  atau  bagian  yang  melakukan  aktivitas  atau pekerjaan tertentu dalam suatu organisasi di Provinsi DKI  Jakarta.  Tujuan  dari  penggunaan  metode  ini adalah  untuk  mengelompokan  data  menjadi  k  cluster eksklusif.  Algoritma  ini  bekerja  dengan  cara meminimalkan jarak antara titik data ke pusat cluster yang  terdekat.    Metode  K-Means  Clustering  adalah untuk menentukan jumlah cluster (k) yang diinginkan.[2].  Dalam  penelitian  ini,  menggunakan bahasa pemograman Python untuk mengimplementasikan  metode  K-Means  Clustering. [3].  Penelitian  ini  melakukan  analisis  terhadap  data realisasi  belanja  di  Provinsi  DKI  Jakarta  pada  tahun 2020,  dengan  menggunakan  metode  K-Means Clustering.
Penelitian yang dilakukan oleh Irna Yuniarfi dan Saifullah dalam jurnal informasi dan komputer, tahun 2021 yang berjudul “PENERAPAN ALGORITMA K- MEANS  UNTUK  MENGELOMPOKAN  USIA CALON  PENERIMA  VAKSIN  DI  KAB.  NGAWI” didasarkan  pada  dasar  yang  telah  dijelaskan  diatas, Algoritma K-Means adalah teknik yang menggunakan sistem partisi untuk  melakukan pengelompokan data, proses pemodelan ini tanpa bantuan atau pengawasan dari pihak mana pun. Secara ilmiah, K-means adalah salah  satu  metode  penambangan  data  terpenting. Metode  K-Means  Clustering  merupakan  metode pengelompokan  non-hierarchical  ini  bertujuan  untuk mengelompokan  objek  mulai  dari  identifikasi  data yang akan di-cluster.
Dalam penelitian tersebut, analisis data realisasi belanja  ini  dilakukan  dengan  membagi  unit  kerja  di Provinsi  DKI  Jakarta  menjadi  beberapa  klaster berdasarkan  karakteristiknya.  Setelah  dilakukan Clustering menggunakan metode K-Means Clustering, ditemukan  beberapa  klaster  yang  mempunyai karakteristik serupa dalam realisasi belanja.
Data yang mendukung pentingnya penelitian ini dilakukan  berasal  dari  fakta  yang  dijumpai  dilokasi penelitian serta sumber-sumber jurnal terkait.  Tujuan dari  data  yang  disajikan  dalam  bentuk  tabel  adalah untuk  melakukan  analisis  pengelompokan  realisasi belanja  dari  unit  kerja  di Provinsi  DKI  Jakarta  tahun 2020  dengan  menggunakan  metode  K-Means Clustering.
Tabel 1. Dataset Awal Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Kepulauan Seribu SUKU DINAS PENDIDIKAN KABUAPTEN 9162663820 6485470130 70.8 Kepulauan seribu SUKU DINAS KESEHATAN KABUPATEN ADMINISTRASI KEPULAUAN SERIBU 2300654566 1390878177 60.5 Kepulauan seribu PUSAT KESEHATAN MASYARAKAT KECAMATAN KEP. SERIBU UTARA 16862193080 14982477547 88.9 … … … … … Jakarta utara KELURAHAN KALIBARU 12479056839 11631393228 93.2
Dalam  tabel  yang  disajikan,  Q1  mengacu  pada kota atau kabupaten, Q2 mencerminkan unit kerja, Q3 menunjukkan  target  yang  ditetapkan,  Q4  mencatat realisasi atau pencapaian aktual, dan Q5 menggambarkan  persentase  capaian  terhadap  target yang telah ditetapkan. Informasi  yang tersedia dalam tabel  tersebut  memberikan  gambaran  singkat  tentang kinerja  dan  pencapaian  setiap  unit  kerja  di  berbagai kota atau kabupaten, dengan persentase mencerminkan  sejauh  mana  target  telah  tercapai. Dilihat  dari  tabel  1  diatas,  maka  dijelaskan  sebagai berikut :
1. Kota_kab,  berisi  nama  kota  atau  kabupaten  di Provinsi DKI Jakarta.
2. Unit  kerja,  berisi  nama  unit  kerja  di  Provinsi DKI Jakarta.
3. Target, berisi pencapaian target yang diharapkan.
4. Realisasi,  berisi  jumlah  uang  yang  telah digunakan atau terealisasi dalam penyelenggara kegiatan unit kerja tersebut.
5. Persentase,  berisi  nilai  persentase  dari  target dan realisasi.
Realisasi  belanja  di  Provinsi  DKI  Jakarta  tahun 2020 dikelompokan dalam penelitian ini menggunakan metode K-Means Clustering.[4]

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Landasan Teori
2.1.1. Data Mining
Data  mining  adalah  proses  ekstrasi  informasi bermanfaat  dari  kumpulan  data  dengan  tujuan menemukan  pola  atau  hubungan  yang  menarik.[5]. Tujuan  dari  data  mining  adalah  untuk  menemukan pola atau hubungan dalam data yang dapat membantu pengambilan  keputusan  lebih  baik.  Proses  ini menggunakan  teknik  seperti  clustering,  regresi,  dan klasifikasi.
Berikut perbedaan antara teknik clustering, regresi dan klasifikasi adalah sebagai berikut :
a) Clustering Termasuk  jenis  unsupervised  learning  dan melibatkan  mengelompokan  data  ke  dalam kelompok  yang  berbeda  satu  sama  lain  dan memiliki  ciri  yang  sebanding.  Tidak  ada  label yang  ditentukan  dalam  clustering.  Beberapa algoritma  clustering  populer  meliputi  K-Means, DBSCAN, dan Hierarchical clustering. Clustering  adalah  metode  pengelompokan  data yang  memisahkan  data  menjadi  beberapa kelompok tertentu yang diinginkan.[6]
b) Regresi Regreasi  adalah  metode  analisis  data  yang digunakan  untuk  menentukan  hubungan  antara dua  variabel  atau  lebih.  Tujuan  dari  regresi adalah untuk menyederhanakan hubungan antara variabel-variabel tertentu. Tujuan regresi adalah untuk  memperkirakan  nilai  variabel  tertentu berdasarkan  nilai  variabel  lain  yang  terkait dengannya. [6]
c) Klasifikasi Klasifikasi  adalah  termasuk  kategori  supervised learning dan mencakup mengelompokkan data ke dalam  kelompok  dengan  label  atau  kategori. Dalam klasifikasi, data sudah memiliki label atau kategori  yang  diberikan  sebelumnya.  Beberapa algoritma yang populer untuk klasifikasi meliputi Logistic  Regression,  Support  Vector  Machine (SVM),  K-Nearest  Neighbor  (KNN),  Naïve Bayes Classifier, dan lain-lain.
Secara singkat, regresi digunakan untuk menyederhanakan hubungan antara variabel, klasifikasi  digunakan  untuk  mengelompokkan  data berdasarkan  label  yang  sudah  ada,  dan  clustering digunakan  untuk  mengelompokkan  data  ke  dalam kelompok-kelompok berdasarkan seberapa mirip data itu  sendiri.  Data  mining  dibagi  menjadi  beberapa tahap, menurut peneliti [7]
Tahapan  data  mining  adalah  rangkaia  proses penambangan  (mining)  data  terdiri  dari  beberapa tahap, seperti :
1. Pembersihan data untuk  menghilangkan  data  yang  tidak  konsisten dan suara (noise).
2. Integrasi data untuk  menggabungkan  data  dari  berbagai sumber.
3. Transformasi data untuk  mengubah  data  menjadi  bentuk  yang sesuai untuk penambangan (mining).
4. Aplikasi teknik penambangan (mining)
5. Evaluasi pola yang ditemukan untuk  menemukan informasi  yang  menarik atau bernilai.
Presentasi pengetahuan dengan teknik evaluasi.

## 2.1.2. K-Means Clustering
K-Means Clustering adalah metode pembelajaran  mesin  otonom  yang  mengelompokan data  menjadi  k  kelompok  eksklusif.  Algoritma  K- means digunakan untuk mengelompokan data dengan
membaginya  kedalam  grup  yang  berbeda-beda, didasarkan  pada  kesamaan  karakteristiknya,  dan digunakan  untuk  mengelompokan  data  menjadi beberapa kelompok [8].

## 2.1.3. Metode Elbow
Metode  Elbow  melihat  hasil  presentase perbandingan  di  antara  banyaknya  cluster  yang  akan menghasilkan bentuk siku pada suatu titik.[9] Teknik elbow  adalah  metode  yang  digunakan  untuk menentukan  jumlah  cluster  yang  optimal  dalam algoritma  K-Means.  Teknik  ini  didasarkan  pada  plot SSE (Sum of Squared Errors) terhadap jumlah cluster. SSE adalah jumlah kuadrat jarak antara setiap titik data dengan  pusat  cluster  terdekatnya.  Plot  SSE  terhadap jumlah cluster akan membentuk kurva yang menurun, dimana  SSE  akan  semakin  kecil  seiring  dengan penambahan jumlah cluster.
Rumus teknik Elbow untuk menghitung jumlah cluster optimal adalah sebagai berikut :
1. Hitung SSE (Sum of Squared Errors) untuk setiap cluster (k).
2. Temukan  titik  elbow  (elbow  point)  di  antara kurva SSE menurun dan kemudian menyatakan.
3. Jumlah  cluster  pada  titik  elbow  adalah  jumlah cluster optimal.
Penelitian yang dilakukan oleh (Ayu et al., 2019) semakin kecil nilai SSE, semakin baik kualitas cluster. Berikut contoh grafiknya :
Gambar 1. Penentuan jumlah cluster terbaik dengan 330 data menggunakan elbow

## 2.1.4. Python
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [10] Python  adalah  bahasa  pemograman  tinggi  yang dipahami  dengan  cepat  karena  memiliki  otomatisasi manajemen  memori.  Studi  tersebut  menemukan bahwa Python adalah bahasa pemograman tinggi yang dapat  melakukan  eksekusi  direktif  (interpretatif) menggunakan  pemograman  berorientasi  objek  dan semantik  dinamis  untuk  meningkatkan  keterbacaan sysntax.
Tujuan  penerapan  clustering  pada  Jupyter Notebook dengan menggunakan Python adalah untuk membuat proses data yang besar menjadi lebih mudah, dan  library  yang  dimiliki  membuat  pengolahan  dan visualisasi data lebih mudah.[1]

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Sumber Data
Dalam  melakukan  penelitian  ini  peneliti  akan dihadapkan pada suatu data, pada penelitian ini untuk mengetahui  seberapa  efektif  nya  data  yang  akan digunakan  untuk  clustering.  Peneliti  mengambil realisasi  belanja  di  Provinsi  DKI  Jakarta  pada  tahun 2020  dari  website  resmi  Open  Data  Jakarta.  Data  ini beralamat di Jl. Medan Merdeka Selatan No. 8-9 Blok H  Lt.  13,  Jakarta,  Indonesia.  Peneliti  mengumulkan data  melalui  link  internet  https://data.jakarta.go.id pada hari Rabu, 06 Desember 2023 pada pukul 20.18 WIB.  Organisasi  yang  bertanggung  jawab  pada  data ini  yaitu  Badan  Pengelola  Keuangan  Daerah  atau Badan  yang  mengurus  keuangan  daerah  di  DKI Jakarta.

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Beberapa  jenis  pengumpulan  data  adalah wawancara, observasi, kusioner, dan studi dokumentasi. Selain itu, metode ini menunjukkan cara data  digunakan  melalui  pengambilan,  wawancara, pengamatan, dan tes dokumentasi.

## 3.2.1. Studi Dokumentasi
Pembuatan  rencana  keuangan  tahunan  seperti anggaran  pendapatan  dan  belanja  negara  (APBN) adalah  salah  satu  dari  banyak  aspek  yang  dapat dilakukan  dalam  studi  dokumentasi  terkait  dengan pengelolaan anggaran realisasi pemerintah. Selain itu, Open Data Jakarta, sebagai inisiatif dari Pemprov DKI Jakarta, menyediakan berbagai data dari berbagai unit pemerintah Provinsi DKI Jakarta.

## 3.2.2. Studi Literatur
Dalam penggunaan metode K-Means
Clustering  untuk  mengimplementasikan  realisasi belanja  di  Provinsi  DKI  Jakarta.  Bahwa  metode  K- Means  merupakan  metode  pengelompokan  non- hierarchical  yang  bertujuan  untuk  mengelompokan objek mulai dari identifikasi data yang akan di-cluster.

## 3.3. Tahapan Perancangan
Tahapan  perancangan  ini  merupakan  tahapan atau langkah awal dan persiapan dalam menyelesaikan penelitian,  yang  meliputi  perencanaan  kegiatan, pemilihan topik, dan merumuskan masalah yang akan diteliti.  Berikut  adalah  tahapan  perancangan  proses analisis K-Means Clustering pada Python:
1. Import Library
2. Import Dataset
3. Data Preprocessing
4. Features Scalling
5. K-Means Clustering
6. Visualisasi Hasil K-Means Clustering
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Menerapkan  metode  K-Means  Clustering menggunakan  bahasa  pemograman  Python pada  realisasi  belanja  unit  kerja  di  Provinsi
DKI Jakarta 2020
a) Impor library
Informasi  tentang  realisasi  belanja  di  Provinsi DKI Jakarta tahun 2020 disimpan dalam file data CSV.  Impor  library  menggunakan  pandas, sklearn, dan library visual seperti matplotlib dan seaborn.
Gambar 2. Impor library
b) Impor Dataset Memuat data CSV dalam DataFrame menggunakan  pandas.  Serta,  menampilkan  5 baris pada dataset.

## Gambar 3. Hasil impor dataset

## c) Data Preprocessing
Pada dataset realisasi belanja menurut unit kerja di  Provinsi  DKI  Jakarta  tahun  2020,  tidak  ada data kosong dan penghapusan data.
Gambar 4. Informasi data

## d) Features Scalling
Proses  normalisasi  atau  transformasi  data diperlukan untuk memastikan skala yang serupa, skala  yang  digunakan  untuk  normalisasi  data adalah MinMaxScaler.
Tabel 2. Hasil MinMaxScaler Cluster target realisasi 0 0.03959023 0.02990603 1 0.00974771 0.00620392 2 0.07307507 0.06943754

## e) K-Means Clustering
Peneliti menggunakan tiga cluster, yakni cluster 0,  cluster  1,  dan  cluster  2.  Untuk  melakukan pengelompokan pada atribut target dan realisasi.
Penggunaan  tiga  cluster  ini  bertujuan  untuk analisis  dan  evaluasi  yang  lebih  mendalam terhadap  data.  Dibawah  ini  hasil  centroid  pada tiga cluster :
Tabel 3. Hasil centroid Cluster Target Realisasi 0 0.03420079 0.03488608 1 0.63187446 0.61831973 2 0.1784636 0.17370444
Setelah  mendapatkan  hasil  centroid,  maka berikut hasil pembagian data berdasarkan tiga cluster, yaitu Cluster 0, Cluster 1, dan Cluster 2 :
Tabel 4. Hasil cluster 0 Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q6 Kepulauan seribu SUKU DINAS PENDIDIKAN KABUPATEN 0.039590 0.029906 70.8 0 Jakarta pusat KELURAHAN MANGGA DUA SELATAN 0.043719 0.045729 97.8 0 … … … … … … Jakarta pusat KELURAHAN KEBON KOSONG 0.043105 0.044693 96.9 0 JUMLAH UNIT KERJA CLUSTER 0 ADALAH 436 Tabel 5. Hasil cluster 1 Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q6 Jakarta selatan SUDIN PEMBERDAYAAN, PERLINDUNGAN ANAK DAN PENGENDALIAN PENDUDUK 0.438989 0.469626 99.7 1 Jakarta timur SUDIN PEMBERDAYAAN, PERLINDUNGAN ANAK DAN PENGENDALIAN PENDUDUK 0.682527 0.730161 100.0 1 … … … … … … Jakarta timur SUKU DINAS LINGKUNGAN HIDUP KOTA ADMINISTRASI JAKARTA TIMUR 0.721667 0.748770 96.9 1 JUMLAH UNIT KERJA CLUSTER 1 ADALAH 18
Tabel 6. Hasil cluster 2 Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q6 Jakarta selatan Pusat Kesehatan Masyarakat Kecamatan Setia Budi 0.131675 0.129583 92.0 2 Jakarta selatan Pusat Kesehatan Masyarakat Keccamatan Tebet 0.142771 0.146161 95.7 2 … … … … … … Jakarta selatan Pusat Kesehatan Masyarakat Kecamatan Pancoran 0.132384 0.131262 92.7 2

## JUMLAH UNIT KERJA CLUSTER 2 ADALAH 69
Tabel  tersebut  menyajikan  informasi  mengenai kota atau kabupaten (Q1), unit kerja (Q2), target (Q3), realisasi (Q4), persentase pencapaian (Q5), dan cluster (Q6). Data kota atau kabupaten (Q1) mengidentifikasi lokasi geografis dari unit kerja (Q2) yang terlibat. Unit kerja  (Q2)  merupakan  entitas  atau  divisi  yang dianalisis  dalam  mencapai  target  (Q3).  Target  (Q3) adalah tujuan yang ditetapkan untuk dicapai oleh unit kerja,  sedangkan  realisasi  (Q4)  mencerminkan pencapaian aktual terhadap target tersebut. Persentase (Q5)  menggambarkan  sejauh  mana  target  telah tercapai, sementara cluster (Q6) memberikan klasifikasi atau pengelompokan berdasarkan karakteristik atau kriteria tertentu. Keseluruhan, tabel ini  menyediakan  gambaran  singkat  tentang  performa unit kerja dalam mencapai target di berbagai kota atau kabupaten,  dengan  memperhitungkan  persentase pencapaian  dan  pengelompokan  dalam  cluster tertentu.
f) Visualisasi Hasil K-Means Clustering
Visualisasi  hasil  K-Means  dengan  scatterplot untuk  melihat  sebaran  unit  kerja  dalam  tiap cluster dan centroid.
Gambar 5. Hasil persebaran cluster
Gambar 6. Hasil persebaran centroid
4.2. Menentukan Jumlah Cluster Optimal pada K-Means  Clustering  menggunakan  Metode Elbow dan SSE
4.2.1. Inisialisasi jumlah cluster optimal
Untuk  menentukan  jumlah  cluster  yang diinginkan,  mulailah  dengan  menginisialisasi  jumlah cluster  optimal.  Karena  jumlah  cluster  yang  tepat mempengaruhi  hasil  dari  algoritma  K-Means, penentuan  jumlah  cluster  yang  tepat  sangat  penting. Peneliti menggunakan kode berikut untuk menentukan jumlah cluster yang optimal :
Gambar 7. Kode inisialisasi jumlah cluster optimal

## 4.2.2. Hasil nilai SSE
Dalam  algoritma  clustering  K-Means,  nilai Sum Of Square Errors (SSE) adalah penjumlahan dari seluruh  jarak  masing-masing  data  dengan  titik  pusat clusternya.  Dengan  demikian,  SSE  dapat  membantu dalam menentukan jumlah klaster yang optimal.
Tabel 7. Hasil nilai SSE Cluster Nilai SSE (Sum of Square Errors) 1 15.003979862837099 2 3.835809912711171 3 1.8818840676710162 4 1.1064687880917778 5 0.8443250277889012 6 0.582873023633755 7 0.44832308594021486 8 0.33904150837533764 9 0.2626653061270848 1. Visualisasi jumlah cluster optimal
Visualisasi ini melibatkan pembuatan grafik yang menujukkan perubahan dalam nilai SSE dengan jumlah cluster (k). Berikut visualisasinya :

## Gambar 8. Visualisasi hasil cluster optimal
4.3. Menampilkan  visual  CDF  pada  K-Means Clustering
Menampilkan  visual  Cumulative  Distribution Function  (CDF)  pada  hasil  clustering  menggunakan algoritma K-Means pada kolom target dan realisasi.
Gambar 9. Hasil visual CDF
4.4. Mengidentifikasi  pola  dan  karakteristik kelompok  unit  kerja  berdasarkan  realisasi belanja pada cluster tinggi dan rendah Pada  tahap  ini,  dilakukan  identifikasi  pola  dan karakteristik kelompok unit kerja berdasarkan realisasi belanja  pada  cluster  tinggi  dan  rendah.  Melibatkan analisis  cluster  untuk  mengelompokan  unit  kerja berdasarkan pola belanja, kemudian  mengidentifikasi karakteristik  cluster  tinggi  dan  rendah.  Berikut langkah-langkah  untuk  mengidentifikasi  pola  dan karakteristik kelompok unit kerja berdasarkan realisasi belanja pada cluster tinggi dan rendah

## 4.5. Identifikasi  unit  kerja  berdasarkan  cluster tinggi dan rendah
Identifikasi unit kerja berdasarkan  cluser tinggi dan cluster rendah adalah analisis data yang bertujuan untuk  mengelompokan  unit  kerja  kedalam  dua kategori utama, yaitu cluster tinggi dan cluster rendah. Proses  ini  melibatkan  teknik  clustering  untuk mengidentifikasi  pola  atau  kesamaan  di  antara  unit kerja  dan  memisahkan  kedalam  kelompok-kelompok yang serupa.
Tabel 8. Hasil Cluster Tinggi
Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q6 Q7 Kepulauan seribu PUSAT KESEHATAN MASYARAKAT KECAMATAN KEP. SERIBU UTARA 0.073075 0.069438 88.9 0 Tinggi Kepulauan seribu PUSAT KESEHATAN MASYARAKAT KECAMATAN KEP. SERIBU SELATAN 0.073563 0.075176 95.5 0 Tinggi … … … … … … … Jakarta utara KELURAHAN KALIBARU 0.054013 0.053847 93.2 0 Tinggi JUMLAH CLUSTER TINGGI = 503 Tabel 9. Hasil Cluster Rendah Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q6 Q7 Kepulauan seribu SUKU DINAS KABUPATEN 0.039590 0.029906 70.8 0 Rendah Kepulauan seribu SUKU DINAS KESEHATAN KABUPATEN ADMINISTRASI KEPULAUAN SERIBU 0.009748 0.006204 60.5 0 Rendah Kepulauan seribu SUKU DINAS PERUMAHAN RAKYAT DAN KAWASAN PERMUKIMAN KABUPATEN 0.004824 0.002608 52.9 0 Rendah … … … … … … … Jakarta utara SUKU BADAN PENDAPATAN DAERAH KOTA JAKARTA UTARA DAN KABUPATEN 0.000461 0.000303 74.2 0 Rendah
JUMLAH CLUSTER RENDAH = 20
Dalam tabel tersebut, Q1 merujuk pada kota atau kabupaten  yang  menjadi  fokus,  sedangkan  Q2 mengidentifikasi  unit  kerja  yang  terlibat  dalam pelaksanaan  tugas.  Q3  mencerminkan  target  yang ditetapkan  untuk  mencapai  sukses,  sementara  Q4 merepresentasikan  realisasi  atau  pencapaian  aktual dalam  pelaksanaan  proyek  atau  tugas  tersebut.  Q5 memberikan informasi persentase pencapaian terhadap  target  yang  telah  ditetapkan.  Q6  mencatat
cluster  atau  kelompok  tertentu  yang  mungkin memengaruhi  hasil.  Terakhir,  Q7  menunjukkan apakah cluster tersebut termasuk dalam kategori tinggi atau rendah, memberikan gambaran mengenai tingkat kesulitan atau keberhasilan yang dapat diantisipasi.

## 4.6. Visualisasi hasil cluster tinggi dan rendah
Visualisasi hasil cluster tinggi dan rendah adalah proses untuk memvisualisasikan hasil clustering pada
data pengeluaran pemerintah (realisasi) pemerintah di Provinsi  DKI  Jakarta  berdasarkan  cluster  tinggi  dan rendah.  Visualisasi  ini  dapat  membantu  pemahaman data. Berikut hasil visualisasinya :
Gambar 10. Hasil visualisasi cluster tinggi dan rendah

## 4.7. Visualisasi  Jumlah  Data  berdasarkan  Kota atau Kabupaten
Visualisasi  ini  memberikan  gambaran  tentang sebaran  atau  kontribusi  data  untuk  setiap  kota  atau kabupaten di Provinsi DKI Jakarta tahun 2020. Berikut hasil visualisasinya :
Gambar 11. Hasil visualisasi persebaran Kota atau Kabupaten

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan  metode  K-Means  Clustering  dalam menganalisis realisasi belanja di Provinsi DKI Jakarta pada  tahun  2020  menghasilkan  tiga  cluster,  yaitu cluster 0, 1, dan 2. Cluster 0, yang terdiri dari 436 unit kerja, berhasil mencapai target pengeluaran, sementara cluster 1 dengan 18 unit kerja dan cluster 2 dengan 69 unit  kerja  masih  memerlukan  peningkatan  untuk mencapai  target  pengeluaran  tahun  2020.  Dengan menerapkan  teknik  clustering,  pemerintah  dapat mengidentifikasi  unit  kerja  yang  membutuhkan perhatian khusus, menganalisis pola, dan karakteristik kelompok unit kerja berdasarkan realisasi belanja pada cluster  tinggi  dan  rendah.  Pengelolaan  yang  tepat antara realisasi dan nilai persentase dapat disesuaikan guna  mencapai  target  yang  telah  ditetapkan.  Untuk mendapatkan  pemahaman  yang  lebih  komprehensif terkait implementasi pola pengeluaran realisasi belanja di  Provinsi  DKI  Jakarta,  penelitian  mendatang  dapat mempertimbangkan  penggunaan  teknik  clustering tambahan dan melakukan analisis tambahan terhadap perubahan pola pengeluaran dari tahun ke tahun.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  I.  D.  Murti  Suyoto,  T.  Rachmadi,  and  L.  T. Parulian,  “MENENTUKAN  CLUSTER  YANG
TEPAT DENGAN K-MEANS DALAM RANGKA MENGUKUR EFEKTIVITAS PELAKSANAAN ANGGARAN PADA KEMENTERIAN  AGRARIA  DAN  TATA RUANG/BADAN  PERTANAHAN,” Infotech: Journal of Technology Information , vol. 8, no. 1, pp. 13–22, Jun. 2022, doi: 10.37365/jti.v8i1.126.
[2]  D.  A.  Fakhri,  S.  Defit,  and  Sumijan, “Optimalisasi  Pelayanan  Perpustakaan  terhadap Minat  Baca  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering,” Jurnal Informasi dan Teknologi , pp. 160–166, Sep. 2021, doi: 10.37034/jidt.v3i3.137.
[3]  M.  R.  Wardhana,  A.  Triayudi,  and  N.  Hayati, “Analisis  Faktor  Calon  Nasabah  PT.  Bank Central Asia dalam Pembuatan Rekening Online menggunakan Metode K-Means Clustering Studi Kasus  Wisma  Asia  BCA,” Jurnal  Teknologi Informasi dan Komunikasi) , vol. 6, no. 1, p. 2022, 2022, doi: 10.35870/jti.
[4]  I. Y. Ulya, S. Anwar, and U. Zakia, “E-JURNAL EKONOMI  DAN  BISNIS  UNIVERSITAS UDAYANA”, [Online].
Available: https://ojs.unud.ac.id/index.php/EEB/index [5]  A.  Winarta  and  W.  J.  Kurniawan,  “OPTIMASI CLUSTER K-MEANS MENGGUNAKAN METODE ELBOW PADA DATA PENGGUNA NARKOBA DENGAN PEMROGRAMAN PYTHON,” Jurnal Teknik Informatika
Kaputama (JTIK) , vol. 5, no. 1, 2021.
[6]  J. Hutagalung and F. Sonata, “Penerapan Metode K-Means  Untuk  Menganalisis  Minat  Nasabah,” JURNAL MEDIA
INFORMATIKA
BUDIDARMA , vol. 5, no. 3, p. 1187, Jul. 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3113.
[7]  D.  Marlina  and  M.  Bakri,  “Penerapan  data mining  untuk  memprediksi  transaksi  nasabah dengan  algoritma  c4.5,” Jurnal  Teknologi  dan Sistem Informasi (JTSI) , vol. 2, 2021.
[8]  P.  Alkhairi  and  A.  P.  Windarto, Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) Penerapan K-Means Cluster Pada Daerah  Potensi  Pertanian  Karet  Produktif  di Sumatera Utara . [Online]. Available: https://seminar-id.com/semnas- sainteks2019.html
[9]  H. Haviluddin, S. J. Patandianan, G. M. Putra, N. Puspitasari, and H. S. Pakpahan, “Implementasi Metode  K-Means  Untuk  Pengelompokkan Rekomendasi Penelitian,” Informatika Mulawarman :  Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Komputer , vol.  16,  no.  1,  p.  13,  Mar.  2021,  doi: 10.30872/jim.v16i1.5182.
[10]  M.  Karunia  Rahmadhika  and  A.  M.  Thantawi, “Rancang  Bangun  Aplikasi  Face  Recognition Pada  Pendekatan  CRM  Menggunakan  Opencv Dan Algoritma Haarcascade .”