## PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA K- MEANS PENGELOMPOKAN PELANGGAN BERDASARKAN KUBIKASI AIR TERJUAL MENGGUNAKAN WEKA
Ayu Pangestu 1 , dan Taufik Ridwan 2
1,2 Program Studi Pendidikan Sistem dan Teknologi Informasi, Universitas Pendidikan Indonesia ayupangestu@upi.edu 1 , taufikridwan@upi.edu 2

## Abstrak
Air  merupakan  komponen  penting  bagi  pemenuhan  kebutuhan  sehari-hari  yang bersumber  dari  sungai,  bendungan,  sumur  buatan,  PDAM,  dan  sebagainya.  PAM Kerta Raharja merupakan salah satu perusahaan air yang dikelola oleh pemerintahan desa. Permasalahan yang muncul pada penggunaan air yaitu adanya ketidaklancaran air  yang  mengalir  pada  rumah  warga  yang  berada  di  dataran  tinggi.  Beberapa penelitian yang berkaitan dengan pengolahan data penggunaan air pada perusahaan pengairan  menggunakan data  mining metode clustering .  Penelitian-penelitian tersebut menggunakan algortma yang sama yaitu K-Means tetapi dengan alat yang berbeda.  Pada  penelitian  ini  akan  melakukan  pengelompokan  penggunaan  air berdasarkan  kubikasi.  Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  memberikan  informasi mengenai  kelompok  pengguna  air  berdasarkan  data  penjualan  air  di  PAM  Kerta Raharja. Metode yang digunakna pada penelitian ini yaitu menggunakan K-Means . Data  yang  telah  diolah  menggunakan  aplikasi  Weka  akan  mengelompokkan  data dengan  kategori  hemat,  sedang,  dan  boros.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat membantu PAM Kerta Raharja untuk menindaklanjuti penggunaan pelanggan yang boros dan mengatasi kelancaran air yang mengalir bagi para warga.
Kata Kunci: Pemakaian air, K-Means, Weka

## Abstract
Water is an important component for meeting daily needs sourced from rivers, dams, artificial wells, PDAMs, and so on. PAM Kerta Raharja is a water company managed by the village government. The problem that arises in the non-smoothness of the water flowing in the houses of residents in the highlands. Several studies related to water  use  data  processing  in  irrigation  companies  use  data  mining  clustering methods. These studies use the same algorithm, namely K-Means but with different tools, in this study, water use will be grouped based on cubication. The purpose of this study is to provide information about water user groups based on water sales data at PAM Kerta Raharja. The method used is this research is using K-Means. The data  that  has been  processed  using the Weka  application  will  group  the  data into economical, medium, and wasteful categories. The result of this study are expected to  help  PAM  Kerta  Raharja  to  follow  up  on  the  use  of  wasteful  customers  and overcome the smooth running of water for residents. Keywords: Water consumption, K-Means, Weka

## 1. Pendahuluan
Air merupakan salah satu unsur yang ada
di  bumi  yang  sangat  penting  untuk keberlangsungan kehidupan. Ketersediaan air di bumi berhubungan erat dengan waktu yang
tersedia, jumlah, lokasi, kualitas, dan ilmu lain yang dipelajari dalam sumber daya air. Saat ini kebutuhan  air  bersih  bagi  kebutuhan  rumah tangga  dapat  berasal  dari  sumber  air  buatan seperti  PDAM  atau  PAM yang  dikelola  oleh suatu lembaga. Namun, dalam penggunaan air masih terdapat pengguna yang menggunakan secara  boros,  sedang,  dan  hemat.  Hal  ini menjadi  topik  yang  dapat  digunakan  oleh suatu lembaga yang mengelola perairan untuk menindaklanjuti terhadap pemakaian air.
PAM Kerta Raharja merupakan salah satu pengairan yang ada di Desa Kertawirama,
Kecamatan Nusaherang, Kabupaten
Kuningan,  Jawa  Barat.  Pengairan  ini didistribusikan  kepada  para  warga  untuk memenuhi  kebutuhan  rumah  tangga  seperti minum,  mencuci  pakaian,  mandi,  dan kebutuhan  lainnya.  Penggunaan  air  yang beragam  di  setiap  kepala  keluarga  menjadi data  yang  setiap  bulan  diperoleh  untuk diarsipkan.  Adapun  kriteria  pengguna  yang dapat  dikelompokkan  hemat,  sedang,  dan boros.  Perbedaan  penggunaan  setiap  warga dan  jarak  menjadi  faktor  penghambat  air mengalir  pada  rumah  warga  yang  berada  di daerah  yang  lebih  tinggi.  Tidak  jarang  di waktu-waktu  tertentu  air  tidak  mengalir karena  banyak  warga  yang  tinggal  di  daerah dataran rendah banyak yang menggunakan air.
Strategi  untuk  mengambil  keputusan pada  pengelola  air  dapat  menggunakan  cara yang modern saat ini. Data-data yang dimiliki dapat menjadi modal utama dalam mengambil keputusan  untuk  perbaikan  suatu  perusahaan kedepannya.  Proses  pengolahan  data  yang dapat  digunakan  salah  satunya  adalah  data mining.  Data  mining  merupakan  sebuah langkah  yang  digunakan  untuk  analisis  data dalam  jumlah  besar  untuk  mengetahui hubungan  antar  data  yang  disajikan  dalam bentuk  yang  mudah  dipahami  (Han,  2006). Jika dilihat dari berbagai sudut pandang, data mining  merupakan  suatu  pengetahuan  yang dapat dibagi menjadi karakteristik, diskriminasi,  asosiasi,  klasifikasi, clustering , trend , dan outlier .
Riset sejenis yang membahas
mengenai  penggunaan Data  Mining pernah dilakukan  dalam  pengelompokan  data  pada penjualan  air.  Seperti  yang  pernah  dilakukan oleh  Siska  (Siska,  2016).  Pada  riset  tersebut menghasilkan pengelompokkan data
berdasarkan jumlah kubikasi air yang dipakai dalam satu bulan. Objek penelitian yaitu PAM Kab.  50  dengan  aplikasi  yang  digunakan dalam  pengolahan  data  penelitian  yaitu RapidMiner.

## 2. Tinjaun Pustaka

## Data Mining
Data  mining  sebuah  langkah  yang digunakan  untuk  analisis  data  dalam  jumlah besar untuk mengetahui hubungan antar data dan  disajikan  dalam  bentuk  yang  mudah dipahami (Han, 2006). Dari hasil pemrosesan data  tersebut  diperoleh  sebuah  pola.  Dari pengertian data mining di atas, tujuan dari data mining  yaitu  menemukan  pengetahuan  dari data yang  ada.  Salah  satu  metode  yang digunakan  dalam data  mining adalah Knowledge  Discovery  in  Database  Process (KDD).  Proses  yang  ada  pada  KDD  yaitu seleksi data, pemrosesan data untuk memilih yang  lebih  penting,  integrasi  data,  data mining, menghasilkan model, dan pengujian.
Jika  dilihat  dari  berbagai  sudut pandang,  data  mining  merupakan  suatu pengetahuan  yang  dapat  dibagi  menjadi karakteristik, diskriminasi, asosiasi, klasifikasi, clustering , trend ,  dan outlier . Teknik  yang  terdapat  pada data  mining , diantaranya database , machine  learning , statistik,  dan  visualisasi.  Data  yang  bisa digunakan  yaitu  berupa  relasi,  transaksi, multimedia, web , dan text .

## Clustering
Clustering adalah teknik pengelompokan objek berdasarkan kesamaan antar objek. Clustering dapat mengelompokan data menjadi satu cluster dengan
mempertimbangkan nilai kemiripan
maksimum  dan  minimum  (Tan,  2006).  Nilai pada metode ini difokuskan untuk data bertipe numerik.  Pada clustering terdapat  istilah anomali. Anomali merupakan data yang telah di  uji  pada clustering dan  tidak  menemukan kelas yang cocok.
Metode  clustering  memiliki  konsep apabila  kedua  objek  yang  memiliki  nilai kemiripan yang tinggi maka akan menghasilkan  nilai  kesamaan  yang  tinggi (Irwansyah  &  Faisal,  2015).  Pada  dasarnya kualitas hasil dari data clustering bergantung
pada  metode  yang  digunakan.  Ada  banyak cara untuk melakukan perhitungan clustering salah satunya Euclidean Distance . Euclidean distance merupakan  rumus  yang  digunakan dalam menghitung jarak pada dua buah objek dengan  menggunakan  nilai  dari  masing- masing  objek.  Berikut  adalah  rumus perhitungan  dan  pengukuran  pada Euclidean distance : Perhitungan (1) Pengukuran (2)

## 3. Metode Penelitian
Penelitian ini menggunakan algoritma K-Means untuk  mengelompokan  pengguna hemat,  sedang,  dan  boros.  Penentuan kelompok pengguna air dapat menjadi acuan sebagai  pengambilan  keputusan  PAM  Kerta Raharja  dalam  menangani  pengguna  yang boros.
K-Means K-Means adalah  metode  yang  ada pada data  mining dengan  proses  awal mengambil  sebagian  komponen  populasi untuk  dijadikan  titik  pusat  di cluster awal. Penetapan kelompok dalam satu cluster dapat dilakukan  dengan  menghitung  jarak  setiap objek dengan titik pusat. Algoritma clustering K-Means dapat  membagi  data  berdasarkan jarak  antar  data  pada  kelompok  yang  telah ditetapkan.  Algoritma  ini  bergantung  pada fungsi untuk mengukur data yang mempunyai ciri  khas  sama.  Jarak  itu  sendiri  dihitung menggunakan  fungsi Euclidean .  Kemudian data  dimasukkan  dalam  kelompok  yang mempunyai  jarak  terdekat  (Wahyudi  dkk, 2020). Algoritma  ini  memiliki  keunggulan, yaitu  dapat  memproses  data  dengan  jumlah yang  banyak  dengan  waktu  yang  cepat. Adapun aturan yang ada di dalam algoritma K- Means , diantaranya
1) Jumlah cluster perlu dimasukan.
2) Hanya  memiliki  atribut  bertipe
numerik.
Berikut  adalah  langkah-langkah  yang  dapat digunakan pada algoritma K-Means :
1) Tentukan jumlah cluster .
2) Inisialisasi  awal  dan  pusat  cluster dilakukan secara acak.
3) Terdapat  jarak  antara  objek  dengan outsalt  cluster.  Pada  tahap  ini  jarak dihitung dengan menentukan kemiripan  dan  ketidakmiripan  data dengan  metode  jarak Euclidean distance . 4) Hitung  pusat cluster yang  baru dengan  keanggotaan  yang  baru dengan  cara  menghitung  rata-rata objek pada cluster.
5) hitung  kembali  jarak  tiap  objek dengan  pusat cluster yang  baru, hingga cluster tidak berubah.
Perangkat  lunak  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  Weka.  Weka merupakan salah satu sistem yang digunakan untuk  melakukan  mining  data.  Aplikasi  ini berlisensi GNU  General  Public  License sehingga dapat digunakan secara gratis. Weka menggunakan framework Java sehingga dapat digunakan di berbagai macam sistem operasi. Penggunaan  aplikasi  ini  bertujuan  untuk memudahkan  pengguna  dalam  memproses data  dari  mulai  pemrosesan  awal  hingga pemodelan  data  (Adinugroho  &  Sari,  2018). Pada halaman pertama di Weka terdapat menu aplikasi  berupa Explorer , Experimenter , KnowledgeFlow , Workbench , dan Simple CU . Berikut  adalah  tampilan  halaman  awal dari aplikasi Weka:
Gambar 1. Tampilan Awal Aplikasi Weka
4. Hasil dan Pembahasan
Data Uji
Data  uji  yang  digunakan  terdiri  dari beberapa kolom yang masing-masing memiliki komponen sebagai berikut:
1) Memiliki 4 atribut yaitu nama, jumlah pemakaian  awal,  jumlah  pemakian akhir, dan pemakaian sekarang.
2) Jumlah  data  pengguna  sebanyak  70 warga.

## Proses Algoritma K-Means
Adapun  proses  dari  algoritma  ini adalah sebagai berikut:
1) Menentukan jumlah cluster . Penenutuan  jumlah cluster dibuat menjadi 3 cluster yaitu hemat, sedang, dan  boros.  Atribut  yang  digunakan sebanyak 4 atribut yaitu nama, jumlah pemakaian air awal, jumlah pemakaian  air  akhir,  dan  pemakaian air sekaranng.
2) Menentukan titik pusat pada masing- masing cluster .
TABEL 1
CENTROID Centroid Quantity C1 46,6 C2 13,6 C3 24,5
3) Menghitung jarak setiap data ke pusat cluster .  Penentuan  nilai  pusat  dari setiap cluster berguna untuk menjadi acuan  dalam  melakukan  perhitungan pada setiap table data uji. Contohnya penentuan  jarak  objek  ke  titik  pusat dilakukan pada nama pengguna Dian yang  menggunakan  air  sebanyak  10 M 3 .  Perhitungan  ini  mengacu  pada rumus Euclidean yang telah disederhanakan menjadi:
Jarak  = centroid y  –  pemakaian
pengguna                                                (3) Sehingga diperoleh Jarak 0 = (46,6 - 10) = 36,6
Jarak 1 = (13,6 - 10) = 3,6 Jarak 2 = (24,5 - 10) = 14,5 Dari hasil perhitungan didapatkan  hasil  jarak  1  =  3,6  yang memiliki  nilai  mendekati cluster 1, sehingga  dapat  diketahui  bahwa pengguna bernama Dian termasuk ke
dalam  kelompok  pengguna  yang sedang.
4) Pengelompokan  objek  pada  data dilihat  berdasarkan  data  minimum yang  diperoleh  dari  perhitungan langkah  2.  Hasil  perhitungan  jarak akan  digunakan  untuk  menentukan clustering .

## Pengujian Aplikasi Weka
Pengujian data dengan aplikasi Weka menghasilkan data berupa
1) Nilai cluster  centroids dan  cluster instances. 2) Grafik clustering posisi setiap pengguna  air  pada cluster masing- masing.
Gambar 2. Plot grafik clustering pada Weka
Gambar 2. Hasil cluster centroid dan cluster instances pada Weka

## Hasil Pengujian
Dari data yang telah diuji, diperoleh 3 kelompok dengan hasil sebagai berikut:
1) Pelanggan  dengan  pemakaian  air  = 46,6 pada cluster 0, sebanyak 9 orang dari 70 pelanggan (12%).
2) Pelanggan  dengan  pemakaian  air  = 13,6  pada  cluster  1,  sebanyak  39 orang dari 70 pelanggan (55%).
3) Pelanggan  dengan  pemakaian  air  = 24,5  pada  cluster  2,  sebanyak  22 orang dari 70 pelanggan (31%).
Maka cluster 0 dengan pemakaian air paling tinggi dapat ditindak lanjuti mengenai penggunaan air yang boros.

## 5. Kesimpulan
Dari  hasil  perhitungan  menggunakan algoritma K-Means didapatkan  nilai centroid 0  (46,6), centroid 1  (13,6),  dan centroid 2 (25,4). Kelompok cluster 0 merupakan cluster boros  yaitu  sebanyak  9  orang,  cluster  1 meupakan cluster sedang,  dan cluster 2 merupakan pelanggan yang hemat.

## Daftar Pustaka
Adinugroho, S., Sari, Y.A. (2018). Implementasi Data Mining Menggunakan Weka . Malang: UB Press.
Irwansyah, E. & Faisal, M. (2015). Teori dan Aplikasi . Yogyakarta: Deepublish.
Prasetyowati,  W.  (2017). Data  Mining Pengelompokan  Data  Untuk  Informasi dan  Evaluasi .  Makassar:  Duta  Media Publishing.
Triatmadja, R. (2019). Teknik Penyediaan Air Minum  Perpipaan ,  Yogyakarta:  Gajah Mada University Press.
Wahyudi,  M.,  dkk.  (2020). Data  Mining Penerapan Algoritma K-Means Clustering  dan  K-Medoids  Clustering .
Medan: Yayasan Kita Menulis.
Werdiningsih, I., Nuqoba, B. & Muhammadun.  (2020). Data  Mining Menggunakan  Android,  Weka,  dan SPSS .  Surabaya:  Airlangga  University Press.
Asroni., Andrian, R. 2015. Penerapan Metode K-Means Untuk Clustering Mahasiswa Berdasarkan  Nilai  Akademik  Dengan Weka  Interface  Strudi  Kasus  Pada Jurusan  Teknik  Informatika  UMM Magelang .  Jurnal  Ilmiah  Semesta Teknika, 18 (1), 76-82.
Siska, S.T. 2016. Analisa dan Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Kubikasi Air Terjual  Berdasarkan  Pengelompokan Pelanggan Menggunakan Algoritma K- Means Clustering . Jurnal Ekonomi dan Studi Pembangunan, 1(15), 78-96. 299- 304.
Sulastri, H. & Gufroni., A.I. 2017. Penerapan Data  Mining  Dalam  Pengelompokan Penderita Thalassaemia . Jurnal Nasional  Teknologi  dan  Informasi  dan Sistem Informasi, 3(2), Fahlevi,  A  (2021,  September  30).  Retrived from Andi Fahlevi Daring: https://sis.binus.ac.id/2021/09/30/pr oses-data-mining-kdd/