Halaman jurnal: http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
Akreditasi Sinta 5 (S5) – SK No. 36/E/KPT/2019 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) DOI https://doi.org/10.35891/explorit
Pemetaan  dan  Klasterisasi  Sekolah  Muhammadiyah  di  Kabupaten  PPU Berdasarkan Fasilitas, Pendidik dan Tenaga Pendidik Menggunakan Metode K-Means Clustering
Muhammad Riadhus Sholihin 1 , Rudiman 2 1,2 Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Kalimantan Timur email: 1811102441068@umkt.ac.id 1) , rud959@umkt.ac.id 2)

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Sejarah Artikel:
Diterima 29 Oktober 2022 Direvisi 03 Desember 2022 Disetujui 22 Desember 2022 Dipublikasi 30 Desember 2022
Fasilitas  Pendidikan  merupakan  suatu  bagian  untuk  tercapainya  pembelajaran  di  sekolah.  Fasilitas yang  umumnya  berada  disekolah  adalah  ruang  kelas,  perpustakaan  dan  wc  yang  diperuntukkan  untuk guru/tenaga pendidik dan murid. Dengan adanya fasilitas, guru, dan tenaga pendidik sangat penting untuk mendukung  berjalannya  kegiatan  belajar  mengajar.  Untuk  memudahkan  pemerintah  dan  sekolah Muhammadiyah  dalam  mengklaster  sekolah  tertentu  menjadi  beberapa  cluster,  sehingg  memudahkan dalam pendampingan maupun pengadaan kebutuhan sekolah dilingkungan pemerintah Kabuten Penajam Paser  Utara.  Klasterisasi  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means.  Penerapan  Algoritma  K- Means  dengan  menentukan  nilai  Cluster  yaitu  3.  Hasil  penelitian  menunjukkan  setiap  Cluster  memiliki jumlah  anggota-anggotanya  masing-masing.  Pada  Cluster  0  terdiri  5  sekolah,  Cluster  1  terdiri  dari  8 sekolah,  dan  Cluster  2  terdiri  1  sekolah.  Kemudian  hasil  pengujian  performance  algoritma  K-Means dengan  membagi  3  Cluster  diperoleh  nilai  Davies  Bouldin  Index  senilai  0,  446.  Dari  hasil  analisis  dan pengolahan  data  terdapat  8  sekolah  dalam  cluster  rendah,  sehingga  pada  penelitian  ini merekomendasikan  perlu  adanya  pendampingan  dan  pengadaan  kebutuhan  sekolah  terhadap  cluster rendah oleh dinas Pendidikan pemerintahan Kabupaten Penajam Paser Utara.
Katakunci: Pemetaan Pengelompokkan Muhammadiyah

## ABSTRACT
Keyword: Mapping Clustering Muhammadiyah
Educational  facilities  are  a  part  of  achieving  learning  in  schools.  Facilities  that  are  generally located in schools are classrooms, libraries and toilets that are intended for teachers/educational staff and students. With the existence of facilities, teachers and teaching staff it is very important to support the  running  of  teaching  and  learning  activities.  To  make  it  easier  for  the  government  and Muhammadiyah schools to cluster certain schools into several clusters, so as to make it easier to assist and procure school needs in the North Penajam Paser District government environment. Clustering is done  using  the  K-Means  algorithm.  The  application  of  the  K-Means  Algorithm  by  determining  the Cluster  value  is  3.  The  results  show  that  each  Cluster  has  its  own  number  of  members.  Cluster  0 consists of 5 schools, Cluster 1 consists of 8 schools, and Cluster 2 consists of 1 school. Then the results of  testing  the  performance  of  the  K-Means  algorithm  by  dividing  into  3  clusters  obtained  a  Davies Bouldin Index value of 0.446. From the results of analysis and data processing there were 8 schools in low clusters, so this study recommended the need for assistance and provision of school needs for low clusters by the North Penajam Paser District education office.
DOI Artikel: 10.35891/explorit.v14i2.3425
@2022 diterbitkan oleh Prodi Teknik Informatika Universitas Yudharta Pasuruan

## 1. Pendahuluan
Muhammadiyah merupakan salah satu persyarikatan islam yang bergerak dibidang sosial, Pendidikan, dan juga sangat aktif dalam menyebarkan agama  islam  melalui  pendidikan,  termasuk  sekolah  dan  madrasah  untuk  mencerdaskan  pengetahuan  bangsa  [1].  Indonesia  mempunyai  beberapa jenjang  pendidikan  yaitu  taman  kanak-  kanak,  sekolah  dasar,  sekolah  menengah  pertama,  dan  sekolah  menengah  kejuruan.  Kebutuhan  fasilitas  di setiap sekolah sangat penting dan diperlukan untuk memberikan pendidikan sekolah yang layak. Diketahui pada bulan September tahun 2020 hasil sensus penduduk Indonesia tercatat mempunyai penduduk berjumlah 270,20 juta jiwa Pada Kalimantan Timur  mencapai 3,77 juta jiwa Tahun 2021 pada Kabupaten Penajam Paser Utara tercatat jumlah penduduk 185.022 jiwa [2].
Fasilitas  Pendidikan  merupakan  salah  satu  indikator  tercapainya  capaian  pembelajaran  di  sekolah.  Pada  intinya  fasilitas  harus  dimanfaatkan secara efisiensi terhadap pemakaian fasilitas pembelajaran agar tujuan pembelajaran di sekolah bisa meningkatkan mutu sekolah. Lebih dari itu, yaitu mengarahkan dan memberikan fasilitas belajar agar proses belajar lebih memadai. Dengan begitu, hadirnya fasilitas dan guru sangat diperlukan pada lingkungan sekolah. Bahkan keberadaan tenaga kependidikan juga akan dibutuhkan dalam proses berjalannya Pendidikan di lingkungan sekolah [3].
Dinas  Pendidikan  Kabupaten  Penajam  Paser  Utara  menjadi  salah  satu  penanggung  jawab  berkaitan  pelayanan  Pendidikan.  Hal  ini  tercantum pada UU Nomor 23 tahun 2014 pasal 12. Diketahui, melihat perekaman data dari dapodik bahwa pengadaan fasilitas disetiap sekolah Muhamadiyah di Kabupaten Penajam Paser Utara. Dari beberapa sekolah terekam hanya memiliki 2 bahkan 1 guru pada satu sekolah. Tentu ini menjadi  perhatian untuk pihak pemerintah setempat agar bisa mengadakan kembali fasilitas, guru, dan tendik secara merata sesuai dengan kebutuhan daerahnya.
Agar  membantu  pemangku  berkepetingan,  pengadaan  kebutuhan  sekolah,  maka  perlu  dilakukan  pengelompokkan  sekolah  dengan  membuat sistem  informasi  pemetaan  sekolah  muhammadiyah  berdasarkan  pendidik,  dan  tenaga  pendidik  di  Kabupaten  Penajam  Paser  Utara,  dari  hasil pengelompokkan  data  menggunakan K-Means Clustering yang  nantinya  mampu  melakukan  pengklasifikasian  terhadap  sekolah  Muhammadiyah  di Kabupaten Penajam Paser Utara dan mampu menampilkan hasil visualiasi terkait pengklasifikasian tersebut.
2. Kajian Teori

## 2.1. Data Mining
Data  mining adalah  perilaku  atau  proses  analisis  terhadap  proses  penemuan  pengetahuan  di  dalam  sebuah  basis  data  atau  yang knowledge disocvery in databases (KDD) [4]. Produk pengetahuan dapat berupa pola data atau relasi antar daya yang valid. Data mining merupakan gabungan sejumlah dispilin ilmu komputer yang didefinisikan sebagai proses penemuan pola-pola baru dari kumpulan data yang sangat besar, meliputi metode –  metode  yang  merupakan  irisan  dari artificial  intelligencee , machine  learning , statistics ,  dan database  system [5]. Data  mining ditujukan  untuk mengestrak (mengambil intisari) pengetahuan dari sekumpulan data sehingga didapatkan struktur yang dapat dimengerti manusia serta meliputi basis datam,  menejemen  data,  pemrosesan  data,  pertimbangan  model  dan  inferensi,  ukuran  ketertarian,  perimbangan  kompleksitas,  pasca  pemrosesan terhadap struktur yang ditemukan, visualisasi, dan online updating [6]. Tahapan awal dilakukan ada proses data mining adalah menyeleksi data dari sumber data ke data target, tahap keuda yaitu pre-processing yang ditunjukan untuk memperbaiki kualitas data, transformasi, data mini serta tahap interpretasi dan aveluasi yang akan menghasilkan output berupa pengetahuan baru yang diharapkan memberikan kontribus yang lebih baik [7].
2.2. K.Means K-means merupakan salah satu metode yang paling mudah digunakan dalam proses pengelompokan. Centroid ditentukan dengan menggunakan data pertama yang kemudian akan didefinisikan sebagai centroid pertama, hal tersebut juga berlaku untuk data kedua dan seterusnya hingga data ke n dan centroid ke  n  [8].  setelah  melalui  proses  pengelompokan  maka  tahapan  pertama  dinyatakan  selesai.  Tahap  selanjutnya  adalah  menghitung k centroid baru yang digunakan sebagai baycenters pada kelompok yang dihasilkan [9].
K-means pada  dasarnya  merupkan  konsep  aligaratima  yang  terhitung  sederhana,  yaitu  dengan  memperkecil Sum  of  Squared  Error (SSE) diantara objek-objek data dengan sejumlah k centroid yang sudah di tetapkan di awal. Adapun prinsip utama dari algoritma yaitu menyusun k buah partisi/pusat ( centroid )/ rata-rata ( mean ) dari sekumpulan data [10]. Langkah- langkah algoritma k-means mencakup beberapa poin yaitu :
1. Menetukan jumlah cluster ( k ) pada data. 2. Menentukan secara random titik pusat( centroid ) sebanyak data k . 3. Rumus Euclidean Distance di gunakan untuk menghitung jarak terdekat dengan titik pusat( centroid ) yaitu :
4. Perhitungan anggota cluster yang sekarangn dengan pusat cluster . Pusat cluster merupakan rata-rata dalam suatu cluster . Adapun rumus yang dapat di gunakan yaitu :
5. Kemudian lakukan langkah ke 3 dan langkah ke 4 kembali dan itaerasi mencapai centroid bernilai optimal.
Metode k-means clustering dapat mengolah data dengan bentuk data angka atau integer dari hal tersebut maka data dengan bentuk huruf harus di lakukan inisialisasi ke dalam bentuk angka dengan langkah sebagai berikut [11]:
1. Melakukan pengurutan data berdasarkan kemunculan data.
2. Setelah malakan pengurutan berdasarkan frekuensi maka data tersebut dapat di inisialisasi dengan frekuensi tertinggi bernilai 1 kemudian 2, 3 dan seterusnya.

## 2.3. Sistem Informasi Geografis (GIS)
Sistem informasi geografis (SIG)  adalah sistem komputer yang di tujukan guna pemeriksaan, pengumpulan, pemanduan dan analisi informasi yang berkaitan dengan permukaan bumi [12]. Terdapat 5 komponen dalam SIG antara lain:
1. People yaitu seseorang yang menjalankan, mengoperasikan, mengembangkan dan memperoleh sebuah manfaat dari sistem.
2. Procedure yaitu prosedur yang telah dikumpulkan untuk mengelolah data tersebut menjadi informasi.
3. Software SIG  yaitu software yang  memiliki  kemampuan  untuk  pengelolaan,  penyimpanan,pemrosesan,  menganalisis  dan  penayangan  data spesial.
4. Hardware SIG yaitu perangkat yang mendukung untuk mengoperasikan perangkat lunak yang akan dipergunakan.

## 2.4. Quantum GIS
Quantum GIS merupakan perangkat luanak yang termasuk dalam GIS yang meiliki sifat open source yang dipopulerkan oleh komunitas yang tergabung dalam qgis.org yang diinisiasi oleh Gary Sherman. Dalam memperoses kebutuhan analisis spasial, Quantum GIS dibekali dengan fitur yang dalap mengolah data dengan berbagai macam format dan fungsioanl vektor, raster, dan juga database. Fitur yang terdapat dalam perangkat lunak ini
telah cukup lengkap karena telah diintegrasikan dengan perangkat lunak GRASS. User Interface Quantim GIS juga sudah  dibuat agar lebih mudah digunakan terutama bagi mereka yang sudah sering menggunakan perangkat lunak ini [13].

## 2.5. Rapid Miner
Rapid  Miner  merupakan  perangkat  yang  berbasis open source .  Rapid  Miner  digunakan  untuk  melakukan  analisis  data  dan  sebagai  alat  bantu dalam proses data mining yang dapat terintegrasi pada perangkat lunak itu sendiri [14]. Dengan menggunakan bahas Java perangkat lunak ini mampu berkerja dan compatible dalam semua jenis sistem operasi. Rapid Mier atau yang pada masanya dikenal dengan nama YALE dikembangkan pertama kali  oleh  Ralf  Klinkenberg,  Ingo  Mierswa,  dan  Simon  Fischer  di  Artificial  Intelligence  Unit  dari  University  of  Dortmund  pada  tahun  2001  yang kemudian di pasarkan dibawah lisensi dari AGPL Ver.3. saat ini ribuan aplikasi telah dikembangkan menggunakan Rapid Miner yang telah tersebar lebih dari 40 negara. Rapid Miner menyediakan GUI untuk merancang sebuah pipeline analitis [15].

## 2.6. Centroid
Dalam  proses  pemeteaan, centorid merupakan  bagian  penting  untuk  menentukan  titik  ko0rdinat  dan  menyusynnya  menjadi  data  awal  dari keberadaan  objek.  Titik  koordinat  yang  ditentukan  pada  peta  yang  merupakan  pertemuan  antara  garis  horizontal  dan  garis  vertikal.  Dua  jenis koordinat yang terdapat pada peta adalah koordinat geografis dan koordinat grid/UTM [16].

## 2.7. Devies Bouldin Index
Davies-Bouldin  Index  (DBI)  adalah  sebuah  metode  yang  digunakan  untuk  melakukan  validasi  terhadap cluster secara  kuantitatif  dari  hasil clustering .  Metode  ini  memiliki  tujuan  untuk  memaksimakan jarak intercluster antara  satu cluster terhadap cluster yang  lain.  Dalam  penelitian  ini DBI akan digunakan untuk mendeteksi outlier pada masing masing cluster yang terbentuk [17].
Sum  of  Square  Between  cluster (SSB)  merupakan  persamaan  yang  digunakan  untuk  mengetahui  separasi  antar cluster yang  dihitung menggunkaan persamaan:
𝑆𝑆𝐵 𝑖𝑗 = ||𝐶 𝑖 − 𝐶 𝑗 || 2 (3)
Sum of Square Within cluster (SSW) merupakan persamaan yang digunakan untuk mengetahui matrik kohesi dalam sebuah cluster ke-I yang dirumuskan sebagai berikut:
𝑆𝑆𝐵 𝑖𝑗 = 1 𝑀 𝑖 ∑ 𝑑(𝑋 𝑗 , 𝐶 𝑝𝑖 𝑀 𝑖 𝐽=1 (4)
Setelah nilai kohesi dan separasi diperoleh, kemudian dilakukan pengukuran rasio (Rij) untuk mengetahui nilai perbandingan antar cluster ke-I dan cluster ke-j
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑆𝑆𝑊 𝑖 +𝑆𝑆𝑊 𝑗 𝑆𝑆𝐵 𝑖𝑗 (5)
Nilai rasio yang diperoleh tersebut digunakan untuk mencari nilai Davies Bouldin Index (DBI) dari persamaan berikut:
𝐷𝐵𝐼 = 1 𝑁 ∑ 𝑖≠𝑗 𝑚𝑎𝑥 (𝑅 𝑖,𝑘 ) 𝑁 𝑖=1 (6)
Dari persamaan tersebut, semakin kecil nilai DBI yang diperoleh (non-negatif >=0), maka cluster yang diperoleh semakin bagus/ valid.
3. Metodologi Penelitian

## 3.1. Metode Dasar Penelitian
Metode  ini  untuk  membantu  mengolah  data  khususnya  mengelompokkan  data  yang  memiliki  karakteristik  yang  serupa  berdasarkan  fasilitas, pendidik,  dan  tenaga  pendidik  di  kabupaten  Penajam  Paser  Utara  yang  akan  dibagi  menjadi  3 cluster yaitu  lengkap,  kurang  lengkap,  dan  sangat kurang lengkap.

## 3.2. Objek Dan Sumber Data Penelitian
Objek penelitian ini adalah sekolah Muhammadiyah yang berada di Kabupaten Penajam Paser Utara. Degan menggunakan dua jenis data yaitu data  primer  yang  diperoleh  dari  kuesioner  yang  didistribusikan  melalui google  form dan  diisi  oleh  responden  dari  Perwakilan  Wilayah Muhammadiyah  dan  sekolah  Muhammadiyah  di  Kabupaten  Penajam  Paser  Utara.  Dan  menggunakan  data  sekunder  yang  di  peroleh  dari  berbagai sumber. Berikut adalah atribut yang digunakan pada penelitian ini.
Tabel 1. Form Atribut No. Atribut Text Numerik 1 Nama Sekolah √ 2 Kecamatan √ 3 Kabupaten √ 4 Alamat √ 5 Akreditasi √ 6 Kepala Sekolah √ 7 Status Sekolah √
8 Jumlah Bangunan Perpustakaan √ 9 Jumlah TOILET Guru √ 10 Jumlah MCK Siswa √ 11 Jumlah Kelas √ 12 Jumlah Guru √ 13 Jumlah Tenaga Kependidikan √ 14 Jumlah Siswa √

## 3.3. Tahapan Penelitian
Penelitian ini dilakukan tahapan-tahapan sebagai berikut :
1. Melakukan wawancara dengan pimpinan Wilayah Muhammadiyah Kalimantan timur terkait data sekolah yang berada di Kabupaten Penajam Paser Utara.
2. Mengumpulkan data sekolah Muhammadiyah dan data spasial peta administrasi Kebupaten Penajam Paser Utara.
3. Melakukan  analisis  dan  penyempurnanan  data  yang  terlah  dilakukan  sebelum  pengelompokan  data  dengan  menggunakan metode  k-means clustering . 4. Melakukan evaluasi clustering . 5. Melakukan perancangan peta digital

## 4. Hasil Uji Coba Dan Pembahasan

## 4.1. Pengolahan Dan Analisa Data
Data yang diperoleh dari proses wawanca dengan Pimpinan Wilayah Muhammadiyah yang berkaitan dengan alamat sekolah kemudian dirubah menjadi koordinat untuk mempermudah dalam proses pelacakan pada Google Maps . Maka dihasilkan koordinat sebagai berikut :
Tabel 2. Koordinat Atribut No. Jenis  Sekolah X Y 1 TK ABA 1 PPU 116.75400188134800 -1.2755552209861100 2 TK ABA 1 PPU 116.46259867658700 -1.5033653355121500 3 SD Muh 1 PPU 116.75115039965200 -1.2761845568290800 4 SD Muh 1 PPU 116.45833954493000 -1.4931156848965000 5 SMP Muh 1 PPU 116.76108174732500 -0.9187669375555370 6 SMP Muh 2 PPU 116.45564616324000 -1.5047275500152100 7 SMK Muh 2 PPU 116.66414402113200 -1.0357559912159000 8 SMK Muh 1 PPU 116.76362069875000 -126232423775170000
Proses ini merupkan proses penyempurnaan dan penyatuan dataset yang akan digunakan pada proses clustering . Pada tahap ini dataset diolah dengan data tranformasi dimana atribut yang ditranformasi merupakan data sekolah yang akan ditambahkan atribut baru yaitu jumlah guru dan jumlah siswa. Berikut adalah hasil data yang telah ditranformasi.
Tabel 3. Data Sekolah No. Nama Sekolah X Y 1 TK ABA 1 PPU 3 19 2 TK ABA 1 PPU 5 60 3 SD Muh 1 PPU 8 170 4 SD Muh 1 PPU 8 139 5 SMP Muh 1 PPU 13 201 6 SMP Muh 2 PPU 8 131 7 SMK Muh 2 PPU 14 143 8 SMK Muh 1 PPU 23 301
Nilai atribut diatas didapatkan dengan menyamakan setiap baris data sekolah yang berada pada tabel 2 dan menghitung jumlah kelurahan dan kecamatan secara otomatis.

## 4.2. Proses Clustering

## Gambar 1. Desain Proses Clustering
Gambar 1 merupakan seluruh proses tahapan clustering yang dilaksanakan dengan 4 tahapan
1. Import  Data merupakan  proses  import  data  kedalam  rapid  miner,  data  yang  ada  merupakan  satu  data  dengan  14  atribut  seperti  yang ditampilkan pada tabel 1.
2. Pemilihan  Data dimana  data  yang  akan  diorises  diseleksi  hingga  menghasilkan  enam  atribut  yaitu  jumlah  guru,  jumlah  kelas,  jumlah bangunan perpustakaan, jumlah wc guru, jumlah wc siswa, dan jumlah tenaga kependidikan.
3. Pengelompokan  Data dengan  menerapkan  alogaritma K-Means ,  yaitu  jumlah  data  set  sebanyak  n  dan  jumlah  insialisasi centroid  k yang ditentukan secara acak sehingga membentuk 14 data penelitian. Paramater yang digunakan dalam proses ini adalah : Jumlah Cluster  : 3 Jumlah Data : 14 Jumlah Atribut  :14 4. Cluster  Distance  Performance yang  bertujuan  mengambail  cluster  centroid  dan  cluster  set  untuk  input  dan  meilhat  kinerja  model  dengan centroid.
Setelah semua proses dijalankan, makan rapid miner menghasilkan sebagai berikut :

## Gambar 2. Example Set Result
Example  Set  Result memperlihatkan  hasil  data  klaster  yang  diberi  label  dan  dibagi  menjadi  tiga  yaitu  cluster_0,  cluster_1  dan  cluster_2. berdasarkan hasil data dengan jarak terdekat

## Gambar 3. Cluster Model
Dari  gambar  3  selanjutnya  dalat  dihasilkan  pembagian  dara  dimana  cluster_0  memiliki  5  sekolah,  cluster_1  memiliki  8  seklah  dan  cluster_2 memiliki 1 sekolah.  semua dataset di cluster terdapat 14 data yang ditampilkan dalam scatter plot sebagai berikut :

## Gambar 4. Plot Cluster Model
Dari  hasil scatter  plot dapat  dilihat  bahwa  cluster_0  merupakan  fasilitas  yang  kurang  lengkap,  cluster_2  merupakan  sekolah  dengan  fasilitas lengkap, cluster_1 merupakan cluster dengan fasilitas yang sangat kurang lengkap.
Tabel 4. Data Hasil Cluster No. Nama Sekolah Label 1 TK ABA 1 PPU cluster_1 2 TK ABA 1 PPU cluster_1 3 TK ABA 2 PPU cluster_1 4 TK ABA 3 PPU cluster_1 5 TK ABA 1 PPU cluster_1 6 TK ABA 2 PPU cluster_1 7 TK ABA 3 PPU cluster_1 8 SD Muhammadiyah 1 PPU cluster_1 9 SD Muhammadiyah 1 PPU cluster_0 10 SMP Muhammadiyah 1 PPU cluster_0 11 SMP Muhammadiyah 2 PPU cluster_0 12 SMP Muhammadiyah 1 PPU cluster_0 13 SMK Muhammadiyah 2 PPU cluster_0 14 SMK Muhammadiyah 1 PPU cluster_2
Dari tabel diatas bisa dilihat jumlah sekolah berdasarkan jumlah ruangan kelas sekolah, jumlah  guru perempuan, jumlah wc murid pria, jumlah perpus,  jumlah    jumlah  kependidikan  dicluster  menjadi  3 cluster .  Paling  lengkap  fasilitas  cluster_2,  yaitu  SMK  Muhammadiyah  1  PPU,  kurang
lengkap cluster_0, yaitu SD Muhammadiyah 1 PPU, SMP Muhammadiyah 1 PPU, SMP Muhammadiyah 2 PPU, SMP Muhammadiyah 1 PPU, dan SMK Muhammadiyah 2 PPU dan sangat kurang lengkap cluster_1 yaitu TK ABA 1 PPU, TK ABA 1 PPU, TK ABA 2 PPU, TK ABA 3 PPU, TK ABA 1 PPU, TK ABA 2 PPU, dan TK ABA 3 PPU.
Selanjutnya dilakuakn proses Davies Bouldin (DBI) pada data sekolah yang telah diproses dan mendapatkan hasil sebesar 0,446. Dari hasil yang telah ditampilkan oleh performancevector dari cluster_2, cluster_0 dan cluster_1 dapat dilihat pada gambar dibawah ini.

## Gambar 5. Hasil Performancevector
validasi DBI pada sekolah Muhammadiyah berdasarkan fasilitas, pendidik, dan tenaga pendidik. Didapatkan hasil nilai 0.446 dari hasil validasi yang ditampilkan nilai ini bisa disimpulkan baik karena nilainya adalah positif mendekati nilai 0. Cluster yang baik adalah cluster yang memiliki nilai kohesi  sekecil  mungkin  dan  separasi  yang  besar.  Semakin  kecil  nilai  DBI  yang  diperoleh  (non-negatif>=0),  maka  cluster  yang  diperoleh  semakin bagus/ valid.

## 4.3. Perancangan Peta Digital
Pada tahapan ini proses perancangan peta digital menggunakan alat bantu Quantum GIS untuk menampilkan hasil peda dan mengolah data peda admnistrasi dengan tahapan sebagai berikut :
1. Import data file SHP ke dalam Quantum GIS dengan menggunakan vector.
2. Masukan data SHP dengan data atribut untuk melakukan seleksi agar dapat difokuskan pada Kabupaten Penajam Paser Utara.
3. Selanjutnya  semua  data  dan  vektor  dikelompokan  berdasarkan  kelurahan  yang ada  di  Kabupaten  Penajam  Paser  Utara  yang  divisualisakan dengan menggunakan perbedaan warna.

## Gambar 6.  Pembagian Desa/Kelurahan

## 4.4. Hasil Pemetaan dan Clustering
Hasil cluster yang terdiri dari 3 cluster dari tingkat penyebarannya. Data tersebut kemudian digabungkan berdamaan dengan menggunakan tools Quantum GIS yang menggunakan atirbut yang nilainya bisa menghasilkan peta dan cluster . Berikut adalah hasil data yang telah ditambahkan atribut dan label.

## Gambar 7. Data Sekolah Setelah Penambahan Atribut dan Label
Hasil akhir dari proses ini akan menghasilkan pete  penyebaran sekolah Muhammadiyah di Kabupaten Penajam Paser Utara yang ditampilkan sebagai berikut :

## Gambar 8. Penyebaran Sekolah Muhammadiyah di Kabupaten Penajam Paser Utara
Dari penelitian yang telah diselesaikan keluarlah hasil pada sekolah Muhammadiyah yang ada di Kabupaten Penajam Paser Utara memiliki 14 sekolah  yang  tersebar  di  Kabupaten  Penajam  Paser  Utara  dengan  pesebaran  yang  terbagi  dari  kecamatan  dan  kelurahan  kemudian  divisualisasikan dengan menggunakan aplikasi Rapid Miner dan Quantum GIS, maka dengan itu terlihatlah semua pembagian sekolah berdasarkan fasilitas, pendidik, dan tenaga pendidik yang telah di cluster dimasing-masing setiap sekolah.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dikerjakan, dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Pemetaan sekolah Muhammadiyah di Kabupaten Penajam Paser Utara menggunakan algoritma k-means clustering berdasarkan fasilitas, pendidik,  tenaga  pendidik  menghasilkan  3  cluster  :  cluster  2  tingkat  terbanyak  terdapat  1  sekolah,  cluster  1  tingkat  sedang  terdapat  8 sekolah, cluster 0 terdapat 5 sekolah.
2. Berdasarkan  hasil  pengujian,  Algoritma  K-Means  memiliki  performa  terbaik  dengan  membagi  data  menjadi  3  cluster  sehingga menghasilkan  nilai  davies  bouldin  index  =  0.446.  Diketahui  hasil  dari  pembagian  cluster  2  tingkat  terbanyak  fasilitasnya  adalah  SMK Muhammadiyah  1  PPU  Kec.  Babulu,  Cluster  0  tingkat  sedang  adalah  SD  Muhammadiyah  1  PPU  Kec.  Babulu,  SMP Muhammadiyah  1 PPU Kec. Sepaku, SMP Muhammadiyah 2 PPU Kec. Babulu, SMP Muhammadiyah 1 PPU Kec. Sepaku, SMK Muhammadiyah 2 PPU Kec Penajam, dan cluster 1 tingkat sedikit adalah TK ABA 1 PPU Kec. Penajam, TK ABA 1 PPU Kec. Babulu, TK ABA 2 PPU Kec. Babulu,  TK  ABA  3  PPU  Kec.  Babulu,  TK  ABA  1  PPU  Kec.  Waru,  TK  ABA  2  PPU  Kec.  Waru,  TK  ABA  3  PPU  Kec.  Waru,  SD Muhammadiyah 1 PPU Kec. Penajam.
6. Daftar Pustaka
[1] Setiawan, F.Setiawan (2021 ) Muhammadiyah mencerdaskan bangsa . Yogyakarta, UAS PRESS.
[2] Badan Pusat Statistik (2021). BPS: 270,20 juta Penduduk Indonesia Hasil SP2020 . Badan Pusat Statistik. https://www.bps.go.id/news/2021/01/21/405/bps--270-20-juta-penduduk-indonesia-hasil-sp2020.html
[3] HM, M. A. (2020). Peran Guru dalam Pengembangan Pembelajaran. el-Idarah: Jurnal Manajemen Pendidikan Islam , 5 (1), 44-59.
[4] Agushinta,  D.,  &  Murniyati,  M.  (2022).  Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  Pada  Data  Keluhan  Pelanggan  PT.  PLN  (Persero). Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research , 6 (2), 327- 340.
[5] Rahmawati, L., Widya Sihwi, S., & Suryani, E. (2016). Analisa Clustering Menggunakan Metode K-Means Dan Hierarchical Clustering (Studi  Kasus :  Dokumen  Skripsi  Jurusan  Kimia,  Fmipa,  Universitas  Sebelas  Maret) .  Jurnal  Teknologi  &  Informasi  IT  Smart,  3(2),  66. https://doi.org/10.20961/its.v3i2.654
[6] Suyanto, 2017 , Data Mining Untuk Klasifikasi dan Klasterisasi Data. Bandung: Informatika.
[7] Fatmawati,  K.,  &  Windarto,  A.  P.  (2018).  Data  Mining: Penerapan  Rapidminer Dengan K-Means Cluster Pada Daerah Terjangkit Demam Berdarah Dengue (Dbd) Berdasarkan Provinsi. Computer Engineering, Science And System Journal, 3(2), 173.
[8] Nurahman,  N.,  Purwanto,  A.,  &  Mulyanto,  S.  (2022).  Klasterisasi  Sekolah  Menggunakan  Algoritma  K-Means  berdasarkan  Fasilitas, Pendidik,  dan  Tenaga  Pendidik.  MATRIK  :  Jurnal  Manajemen,  Teknik  Informatika  Dan  Rekayasa  Komputer,  21(2),  337–350. https://doi.org/10.30812/matrik.v21i2.1411
[9] Sibuea, F. L., & Sapta, A. (2017). Pemetaan Siswa Berprestasi Menggunakan Metode K-Means Clustering . Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi, 1, 10.
[10] M. L. Sibuea and A. Safta, “Pemetaan Siswa Berprestasi Menggunakan Metode K- Means Clustring,” JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi), vol. 4, no. 1, 2017.
[11] Hakim,  L.,  &  Prayoga,  R.  H.  (2017).  PENGENALAN  IRIS  MATA  METODE  TIGA  KELAS  DENGAN  ADAPTIVE  K-MEANS CLUSTERING. Explore IT! : Jurnal Keilmuan Dan Aplikasi Teknik Informatika, 9(2) . https://doi.org/10.35891/explorit.v9i2.791
[12] Rhind, D. (1988). A GIS research agenda. 2.
[13] Budiyanto, E. (2016). Sistem informasi geografis dengan Quantum GIS.
[14] S. Oktarian, S. Defit, and Sumijan, “Klasterisasi Penentuan Minat Siswa dalam Pemilihan Sekolah Menggunakan Metode Algoritma K- Means Clustering,” Jurnal Informasi dan Teknologi, vol. 2, no. 3, pp. 68–73, 2020.
[15] Hamzah,  R.,  Marpaung,  S.,  &  Prayogo,  T.  (2017).  Metode  Penentuan  Titik  Koordinat  Zona  Potensi  Penangkapan  Ikan  Pelagis Berdasarkan  Hasil  Deteksi  Termal  Front  Suhu  Permukaan  Laut.  Jurnal  Penginderaan  Jauh  Dan  Pengolahan  Data  Citra  Digital,  13(2). https://doi.org/10.30536/j.pjpdcd.2016.v13.a2364
[16] Dimas,  D.,  Nurjayadi,  N.,  &  Haryono,  D.  (2019).  Penerapan  Augmented  Reality  Pada  Informasi  Data  Peta  Kawasan  Hutan  Lindung Menggunakan Metode Marker. SATIN - Sains Dan Teknologi Informasi, 4(2), 100.
[17] Rahmawati, L., Widya Sihwi, S., & Suryani, E. (2016). Analisa Clustering Menggunakan Metode K-Means Dan Hierarchical Clustering (Studi  Kasus :  Dokumen  Skripsi  Jurusan  Kimia,  Fmipa,  Universitas  Sebelas  Maret).  Jurnal  Teknologi  &  Informasi  IT  Smart,  3(2),  66. https://doi.org/10.20961/its.v3i2.654