DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1186
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## PENGELOMPOKAN DATA TUNGGAKAN PEMBAYARAN KREDIT MOBIL MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING (STUDI KASUS: CV CITRA KENCANA MOBIL)
1 Julia Br. Sembiring , 2 Hotler Manurung, 3 Anton Sihombing
Program Studi Sistem Informasi, STMIK KAPUTAMA Jln. Veteran No 4A-9A Binjai 20714 Sumatera Utara
*e-mail: 1 juliabrsembiring2023@gmail.com, 2 hotlermanurungskommkom@yahoo.com, 3 anton.sihombingkaputama@gmail.com3

## Abstrak
Tunggakan atau angsuran merupakan salah satu masalah bagi perusahaan dalam menangani nasabah yang  memiliki  keterlambatan  dalam  membayar  tagihan  cicilan  mobil  yang  sudah  disetujui sebelumnya,  adapun  penyebab  terjadinya  penunggakan  dalam  cicilan  bayar  mobil  ialah  karna kebutuhan  hidup  dan  masalah  yang  akan  terjadi  ke  depan  tidak  ada  yang  bisa  menebaknya.  Jika  di awal pembayaran lancar, belum tentu ke depannya tidak ada nasabah yang telat bayar cicilan sampai akhirnya  terpaksa  ditarik.  (I  Wayan  Sudirman,  2000).  CV  Citra  Kencana  Mobil  Medan  merupakan perusahan  yang  menjual  mobil  bekas/seken  dan  baru  dengan  sistem  pembayaran  kredit  dan  cash. Karena  banyaknya  masalah  yang  terjadi  dalam  penunggakan  pembayaran  cicilan  mobil  yang dilakukan oleh nasabah ditahun 2017-2022 yang menyebabkan data menumpuk, serta sulit juga bagi perusahaan  dalam  memberikan  informasi  dan  tindak lanjut  dalam  menangani  masalah  pada  nasabah dengan cepat, maka dari itu perlu adanya suatu metode dalam pengolahan data-data tersebut dengan mengcluster data nasabah. Berdasarkan penelitian yang dilakukan  yang diambil Dari 20 data terdapat 3 grup yaitu grup 1 terdapat 7 data dan 2 grup terdapat 8 data dan grup 3 terdapat 5 data, dengan hasil paling  banyak  pada  cluster  2  yaitu  kelompok  data  tunggakan  pembayaran  kredit  mobil  pada  grup merek  mobil  (X)  adalah  Honda  Jazz  RS,  dan  untuk  kelompok  kecamatan  (Y)  yang  melakukan tunggakan yaitu Medan Amplas yang mengalami Tunggakan (Z) selama 1- 4 bulan.
Kata kunci: Data mining, Algoritma K-Means, Tunggakan

## Abstract
Arrears  or installments  are  one  of the  problems  for companies in  dealing  with customers  who have delays  in  paying  pre-approved  car  installment  bills,  while  the  cause  of  arrears  in  car  payment installments is because of the necessities of life and problems that will occur in the future no one can predict. If at the beginning the payment was smooth, it is not certain that in the future there will be no customers  who  are  late  paying  installments  until  they  have  to  be  withdrawn.  (I  Wayan  Sudirman, 2000).  CV  Citra  Kencana Mobil  Medan  is  a  company  that  sells  used  and  new cars  with  credit  and cash payment systems. Due to the many problems that occur in arrears of car installment payments made  by  customers  in  2017-2022  which  causes  data  to  accumulate,  and  it  is  also  difficult  for companies  to  provide  information  and  follow-up  in  dealing  with  problems  to  customers  quickly, therefore it is necessary to have a method in processing these data by clustering customer data. Based on the research conducted, there were 3 groups of 20 data, namely group 1 with 7 data and 2 groups with  8  data  and  group  3  with  5  data,  with  the  most  results  in  cluster  2,  namely  the  data  group  for arrears  in  car  loan  payments  in  the  car  brand  group  (  X)  is  the  Honda  Jazz  RS,  and  for  the  sub- district group (Y) which is in arrears, namely Medan Amplas which is in arrears (Z) for 1-4 months.
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1186
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Keywords: Data mining, K-Means Algorithm, Arrears

## 1 Pendahuluan
Tunggakan  atau  angsuran  merupakan  salah  satu  masalah  bagi  perusahaan  dalam  menangani nasabah  yang  memiliki  keterlambatan  dalam  membayar  tagihan  cicilan  mobil  yang  sudah  disetujui sebelumnya,  adapun  penyebab  terjadinya  penunggakan  dalam  cicilan  bayar  mobil  ialah  karna kebutuhan  hidup  dan  masalah  yang  akan  terjadi  ke  depan  tidak  ada  yang  bisa  menebaknya.  Jika  di awal pembayaran lancar, belum tentu ke depannya tidak ada nasabah yang telat bayar cicilan sampai akhirnya terpaksa ditarik. (I Wayan Sudirman, 2000)
CV  Citra  Kencana  Mobil  Medan  merupakan  perusahan  yang  menjual  mobil  bekas/seken  dan baru  dengan  sistem  pembayaran  kredit  dan  cash.  Karena  banyaknya  masalah  yang  terjadi  dalam penunggakan  pembayaran  cicilan  mobil  yang  dilakukan  oleh  nasabah  ditahun  2017-2022  yang menyebabkan  data  menumpuk,  serta  sulit  juga  bagi  perusahaan  dalam  memberikan  informasi  dan tindak lanjut dalam menangani masalah pada nasabah dengan cepat, maka dari itu perlu adanya suatu metode  dalam  pengolahan  data-data  tersebut  dengan  mengcluster  data  nasabah.  Dengan  cara menggabungkan objek–objek yang bergabung dalam sebuah kelompok merupakan objek–objek yang mirip  (hubungan)  satu  sama  lain  dan  berbeda  (tidak  berhubungan)  dengan  objek  dalam  kelompok yang  lain.  Metode  yang  paling  banyak  digunakan  adalah  algoritma  K-Means.  Berdasarkan  latar belakang  masalah  diatas  dijelaskan,  maka  penulis  dapat  merumuskan  masalah  sebagai  Dengan menerapkan  algoritma  K-Means,  bagaimana  merancang  sistem  pengelompokan  data  tunggakan pembayaran  kredit  mobil  berdasarkan  variabel  yang  sudah  ditentukan?  Berdasarkan  latar  belakang diatas maka penulis mencoba untuk membuat judul penelitian yaitu “Pengelompokan Data Tunggakan Pembayaran  Kredit  Mobil  Menggunakan  Metode  Clustering  (Studi  Kasus:  CV  CITRA  KENCANA MOBIL”)”.

## 2 Tinjauan Literatur

## 2.1 Pengertian Data Mining
Data  mining  merupakan  proses  penggalian  informasi  dan  pola  yang  bermanfaat  dari  data  yang sangat  besar.  Data  mining  mencakup  pengumpulan  data,  ekstraksi  data,  analisis  data,  dan  statistik data.  Data  mining  juga  dikenal  sebagai  Knowledge  discovery,  Knowledge  extraction,  data  pattern analysis, information harvesting, dan lain-lain. (Arhami & Nasir, 2020)
Data  Mining  adalah  suatu  istilah  yang  digunakan  untuk  menguraikan  penemuan  pengetahuan didalam  database.  Data  Mining  adalah  proses  yang  menggunakan  teknik  statistik,  matematika, kecerdasan  buatan,  dan  machine  learning  untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikas  informasi  yang bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai  database  besar.  (Kusrini  &  Taufiq  Luthfi, 2009)

## 2.2 Tahapan Data Mining
Sebagai  suatu  rangkaian  proses,  data  mining  dapat  dibagi  menjadi  beberapa  tahap  yang  dapat dilihat pada Gambar 1 dibawah ini:
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1186
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## Gambar 2.1 Tahapan Data Mining
Tahapan proses dalam Data Mining dapat dijelaskan sebagai berikut : 1.  Seleksi Data (Data Selection)
Pemilihan  (seleksi)  data  dari  sekumpulan  data  operasional  perlu  dilakukan  sebelum  tahap penggalian  informasi  dalam  KDD  dimulai.  Data  hasil  seleksi  yang  akan  digunakan  untuk proses data mining, disimpan dalam suatu berkas, terpisah dari basis data operasional.
2.  Pemilihan data (Pre-processing/Cleaning)
Sebelum  proses  data  mining  dapat  dilaksanakan,  perlu  dilakukan  proses  cleaning  pada  data yang  menjadi  fokus  KDD.  Proses  cleaning  mencakup  antara  lain  membuang  duplikasi  data, memeriksa  data  yang  inkonsisten,  dan  memperbaiki  kesalahan  pada  data,  seperti  kesalahan cetak  (tipografi).  Juga  dilakukan  proses  enrichment,  yaitu  proses  "memperkaya"  data  yang sudah  ada  dengan  data  atau  informasi  lain  yang  relevan  dan  diperlukan  untuk  KDD,  seperti data atau informasi eksternal.
3.  Transformation Coding adalah proses transformasi pada data yang telah dipilih, sehingga data tersebut sesuai untuk  proses  data  mining.  Proses  coding  dalam  KDD  merupakan  proses  kreatif  dan  sangat tergantung pada jenis atau pola informasi yang akan dicari dalam basis data.
4.  Data mining
Data  mining  adalah  proses  mencari  pola  atau  informasi  menarik  dalam  data  terpilih  dengan menggunakan teknik atau metode tertentu. Teknik, metode, atau algoritma dalam data mining sangat bervariasi. Pemilihan metode atau algoritma yang tepat sangat bergantung pada tujuan dan proses KDD secara keseluruhan.
5.  Interpretation/ Evaluation Pola informasi yang dihasilkan dari proses data mining perlu ditampilkan dalam bentuk yang mudah dimengerti oleh pihak yang berkepentingan. Tahap ini merupakan bagian dari proses KDD  yang  disebut  interpretation.  Tahap  ini  mencakup  pemeriksaan  apakah  pola  atau informasi  yang  ditemukan  bertentangan  dengan  fakta  atau  hipotesis  yang  ada  sebelumnya. (Kusrini & Taufiq Luthfi, 2009)

## 2.3 Algoritma K-Means
Algoritma  K-Means  ditemukan  oleh  beberapa  orang  yaitu  Lloyd  (1957),  Forgey  (1965), Friedman dan Rubin (1967), dan McQueen (1967). Ide dari pengelompokan (Clustering) pertama kali ditemukan oleh Lloyd pada tahun 1957, namun hal tersebut baru dipublikasi pada tahun 1982. Pada tahun  1965  Forgey  juga  mempublikasikan  teknik  yang  sama  sehingga  terkadang  dikenal  sebagai Lloyd-Forgy. (Wanto et al., 2020)
Menurut  (Buulolo,  2020)  dalam  bukunya  tertulis  bahwa Algoritma  K-Means merupakan  salah satu teknik dalam data mining untuk mengelompokan ( Clustering ) data kedalam beberapa kelompok berdasarkan jarak, kriteria, kondisi atau karakteristik. Data dalam satu kelompok harus memiliki jarak
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1186
terpendek, kriteria, kondisi atau karakteristik yang sama atau hampir sama antara satu dengan lainnya. Algoritma K-Means dapat mengelompokan objek yang memiliki kemiripan. Adapun langkah-langkah dalam pengelompokan data dengan Algoritma K-Means adalah sebagai berikut:
1. Menentukan Jumlah cluster (k) pada data set.
2. Menentukan nilai Pusat (centroid)
3. Hitung jarak dekat dengan centroid
4. Jarak centroid yang digunakan adalah Euclidean Distance, dengan rumus seperti dibawah ini
𝑑 𝑖𝑗 =   √(𝑥 1𝑖 −   𝑥 1𝑗 ) 2 +   (𝑥 2𝑖 −   𝑥 2𝑗 ) 2 + . . . + (𝑥 𝑘𝑖 −   𝑘 𝑗 ) 2 .............................(2.1)
Keterangan: d ij = jarak dari data ke i ke pusat cluster j x kj = data dari ke-i pada attribute data ke-k x kj = data dari ke-j pada attribute data ke-k

## 2.4 Pengertian Kredit
Kredit  berasal  dari  bahasa  yunani  (credere)  yang  berarti  kepercayaan  (truth  atau  faith).  Oleh karena  itu  dasar  dari  kredit  ialah  kepercayaan.  Seseorang  atau  suatu  badan  yang  memberikan  kredit (kreditur) percaya bahwa penerima kredit (debitur) dimasa mendatang akan sanggup memenuhi segala sesuatu yang telah dijanjikan.(Suyatno, 2017)
Kredit dalam arti ekonomi adalah penundaan pembayaran dari prestasi yang diberikan sekarang, baik  dalam  bentuk  barang,  uang,  maupun  jasa.  Disini  terlihat  pula  bahwa  faktor  waktu  merupakan faktor  utama  yang  memisahkan  prestasi  dan  kontraprestasi.  Dengan  demikian  kredit  berarti  pihak kesatu  memberikan  prestasi  baik  berupa  barang,  uang  atau  jasa  kepada  pihak  lain,  sedangkan kontraprestasi akan diterima kemudian (dalam jangka waktu tertentu). (Suyatno, 2017)

## 2.5 Pengertian Tunggakan
Tunggakan  adalah  suatu  kredit  yang  belum  dibayar  oleh  debitur  atau peminjam  setelah  tanggal jatuh tempo waktu masa angsuran atau masa pelunasan menurut perjanjian kredit. Jenis-Jenis tunggakan dapat dilihat sebagai berikut:
1)  Tunggakan angsuran pokok adalah angsuran pokok dari suatu kredit yang belum dibayar oleh debitur  atau  peminjam  setelah  tanggal  jatuh  waktu  masa  angsuran  atau  masa  pelunasan menurut perjanjian kredit.
2)  Tunggakan pokok adalah pokok dari kredit atau pinjaman tanpa angsuran yang belum dibayar oleh  peminjam  atau  debitur  setelah  melewati  masa  angsuran  atau  masa  pelunasan  menurut perjanjian kredit.
3)  Tunggakan  bunga  adalah  bunga  kredit  yang  belum  dibayar  oleh  debitur,  baik  pembayaran bunga dengan perjanjian atau tidak dengan perjanjian yang sudah melewati masa pembayaran atau masa pelunasan seperti dalam perjanjian kredit.

## 3 Metode Penelitian
Adapun teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
1.  Wawancara,  dalam  metode  ini  hal  yang  dilakukan  ialah  melakukan  komunikasi  dengan pengguna  nantinya  akan  menggunakan  sistem  yang  akan  dibangun,  karena  dalam  peng- clusteran  data  penunggakan  pelanggan  sangat  banyak  sehingga  memerlukan  ketelitian  agar mendapatkan  hasil  yang  maksimal,  maka  demi  mencapai  kenyaman  dan  sesuai  dengan keinginan pengguna perlu diterapkan metode wawancara ini.
2.  Studi  pustaka,  penelitian  yang  dilakukan  dengan  cara  pemahaman  terhadap  literature  yang berupa  buku-buku  wajib,  catatan  perkuliahan  yang  berhubungan  dengan  clustering  data tunggakan kredit mobil.
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1186
3.  Penelitian  lapangan  berupa  pengamatan,  yaitu  peneliti  melakukan  berbagai  pengamatan mengenai  proses  permasalahan  pada  penelitian.  Wawancara,  setelah  dilakukannya pengamatan  maka  penulis  mengumpulkan  data-data  yang  telah  didapat  sesuai  dengan kebutuhan  lalu  mengelola  data  tersebut  kedalam  metode  clustering  sehingga  didapatkan pengetahuan baru.
4.  Implementasi peng¬-coding¬-an Matlab untuk mendapatkan hasil perhitungan data tunggakan kredit  mobil.  Melakukan  revisi  pada  program  yang  dibangun  sehingga  mengetahui  coding yang mengalami kesalahan.

## 3.1 Perancangan Flowchart
Adapun  perancangan  proses  yang  akan  dibangun  dalam  pengelompokan  data  tunggakan pembayaran  kredit  mobil  menggunakan  metode  clustering  nantinya  memiliki  gambaran  flowchart sebagai berikut:
Mulai Input data (yang sudah ditransformasi) Menentukan jumlah centroid Hitung Cluster Hitung jarak objek berdasarkan centroid Group berdasarkan jarak terdekat Apakah ada objek berpindah group Hasil Analisis Selesai Ya Tidak
Gambar 3.1 Flowchart Metode

## 3.2 Diagram Use Case
Selanjutnya  untuk  memahami  bagaimana  sistem  yang  nantinya  akan  di  bangun  dapat  dilihat proses sistem secara garis besar melalui Unified Modeling Language (UML), seperti diagram usecase berikut ini:
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1186
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Proses Data Mining Tabel Hasil Cluster System Pengguna Menu Utama Informasi Data Gambar 3.2 Diagram Use Case

## 4 Hasil dan Pembahasan
Untuk menentukan group dari satu objek, pertama yang harus dilakukan adalah mengukur jarak Deuclidean antara dua titik atau objek atau X dan Y yang didefinisikan sebagai berikut: menggunakan rumus Deuclidean (X,Y) =√((X1-Y2)^2 )
Tabel 3.1 Data Tunggakan No. Merk Mobil Kecamatan Tunggakan_Nasabah (X) (Y) (Z) 1 Suzuki Escudo 2.0i Medan Timur 10 hari 2 Nissan Xtrail 2.0 Medan Belawan 3 bulan 3 Toyota Calya 1.2 Medan Kota 1 bulan 4 Datsun GO Medan Belawan 3 bulan 5 Toyota Innova Reborn 2.0 Helvetia 2 bulan 6 Toyota Avanza 1.3 Kampung Lalang 5 bulan 7 Suzuki APV GE Medan Area 15 hari 8 Mitsubishi Mirage GLX Medan Amplas 6 Bulan 9 Nissan Livina X-Gear Medan Kota 3 bulan 10 Honda Jazz RS Helvetia 2 bulan 11 Mercedes Benz E230 Medan Belawan 5 bulan 12 Suzuki Sidekick Drag 1 M/T Tanjung Muliya 6 hari 13 Toyota Calya 1.2 G Bagan Deli 6 Bulan 14 Datsun GO Karang Gading 10 hari 15 Suzuki X-Over Medan Belawan 3 bulan 16 Toyota Calya G 1.2 Helvetia 1 bulan 17 Toyota Rush S Kampung Lalang 3 bulan 18 Kia Picanto SE 1.1 Medan Area 2 bulan 19 Nissan Grand Livina XV 1.5 Medan Amplas 5 bulan 20 Daihatsu Grandmax Blindvan 1.3 Medan Kota 15 hari
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1186
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## 1. Inisialisasi Data
Dari  data  yang  ada  maka  dapat  dilakukan  inisialisasi  data  sesuai  dengan  kebutuhan  variable sebagai berikut:
a.  Inisialisasi Kriteria Merek Mobil Berikut di bawah ini adalah tabel inisisalisasi kriteria Merek Mobil yang dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 3.2 Inisialisasi Kriteria Merek Mobil
Kode  Merek Mobil 1 Chevrolet Captiva 2.4L 2 Mitsubishi Xpander Ultimate 1.5 3 AGYA TRD M/T 4 Avanza G 1.3 5 Daihatsu Grandmax Blindvan 1.3 6 Datsun GO
7 Datsun Go+ Panca 8 Datsun Go+ Panca 1.2 9 Honda CRV 2.0 10 Honda Jazz RS 11 Isuzu Panther Lv 2.5 12 Kia Picanto SE 1.1 13 Mercedes Benz E230 14 Mitsubishi Lancer Glxi EVO 4 15 Mitsubishi Mirage GLX 16 Mitsubishi Xpander Exceed 17 Nissan Grand Livina HWS 1.5 18 Nissan Grand Livina XV 1.5 19 Nissan Livina X-Gear 20 Nissan Livina X-Gear 1.5 21 Nissan Livina XR 22 Nissan Xtrail 2.0 23 Suzuki APV GE 24 Suzuki Carry Dx 1.5 25 Suzuki Escudo 2.0i 26 Suzuki Sidekick Drag 1 M/T 27 Suzuki X-Over
28 Toyota Agya S Trd 29 Toyota Agya Trd 30 Toyota Agya TRD 1.2 31 Toyota All New Avanza G 1.3 32 Toyota Avanza 1.3 33 Toyota Avanza G 1.3 34 Toyota Calya 1.2 35 Toyota Calya 1.2 G 36 Toyota Calya G 1.2 37 Toyota Innova G 2.0 38 Toyota Innova Reborn 2.0 39 Toyota Innova Reborn G 2.0 40 Toyota Inova V
41 Toyota New Kijang 1.8 Lx
42 Toyota Rush S 43 Toyota Yaris 1.5 E
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1186
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## 44
Wuling Confero 1.5
b. Inisialisasi Kriteria Kecamatan
Berikut  di  bawah  ini  adalah  tabel  inisisalisasi  kriteria  Kecamatan  yang  dapat  dilihat  pada  tabel dibawah ini:
Tabel 3. 3 Inisialisasi Kecamatan Kode Kecamatan 1 Bagan Deli 2 Binjai 3 Hamparan Perak 4 Helvetia 5 Kampung Lalang 6 Karang Gading 7 Klambir Lima 8 Km 12 Medan-Binjai 9 Medan Amplas 10 Medan Area 11 Medan Barat 12 Medan Belawan 13 Medan Kota 14 Medan Timur 15 Pinang Baris 16 Tanjung Muliya
c. Inisialisasi Kriteria Tunggakan
Berikut dibawah ini adalah tabel inisialisasi kriteria tunggakan yang dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 3.4  Inisialisasi Tunggakan Kode Tunggakan Keterangan 1 <  1 bulan Teguran 2 1 – 4 bulan SP1 3 ≥ 5 bulan SP2 d. Transformasi Data
Agar  data  diatas  dapat  diolah  dengan  menggunakan  algoritma k-means clustering maka  data yang berjenis data nonnominal seperti merek mobil, kecamatan, dan tunggakan harus diinisialisasikan terlebih  dahulu  dalam  bentuk  angka.  Data  tunggakan  pembayaran  kredit  mobil  ini  dapat  dinyatakan dalam  suatu  variabel-variabel  yang  independen  yaitu  Merek  Mobil  (X),  Kecamatan(Y),  dan Tunggakan (Z).
Tabel 3.5 Tranformasi Data
No Nama Merek Mobil Kecamatan Tunggakan X Y Z 1 A 25 14 1 2 B 22 12 2 3 C 34 13 1 4 D 6 12 2
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1186
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
5 E 38 4 2 6 F 32 5 3 7 G 23 10 1 8 H 15 9 3 9 I 19 13 2 10 J 10 4 2 11 K 13 12 3 12 L 26 16 1 13 M 35 1 3 14 N 6 6 1 15 O 27 12 2 16 P 36 4 1 17 Q 42 5 2 18 R 12 10 2 19 S 18 9 3 20 T 5 13 1
Perhitungan Data Berdasarkan Algoritma K-Means Clustering

## Iterasi 1
Centroid 1 = (34, 13, 1) diambil dari secara acak dari data 3 Centroid 2 = (6, 12, 2) diambil dari secara acak dari data 4 Centroid 3 = (38, 4, 2) diambil dari secara acak dari data 5 Keterangan :
Nilai centroid diambil secara acak dari data yang telah di transformasikan. Jawab : Bagian A (25, 14, 1) K=3, centroid 1 = (34, 13, 1), centroid 2 = (6, 12, 2), centroid 3 = (38, 4, 2)
Jarak dari C1 (X) = √(25 − 34) 2 + (14 − 13) 2 + (1 − 1) 2 = 9.05
Jarak dari C2 (Y) = √(25 − 6) 2 + (14 − 12) 2 + (1 − 2) 2 = 19.13
Jarak dari C3 (Z) = √(25 − 38) 2 + (14 − 4) 2 + (1 − 2) 2 = 16.43

## Bagian B (22, 12, 2)
K=3, centroid 1 = (34, 13, 1), centroid 2 = (6, 12, 2), centroid 3 = (38, 4, 2)
Jarak dari C1 (X) = √(22 − 34) 2 + (12 − 13) 2 + (2 − 1) 2 = 12.08
Jarak dari C2 (Y) = √(22 − 6) 2 + (12 − 12) 2 + (2 − 2) 2 = 16
Jarak dari C3 (Z) = √(22 − 38) 2 + (12 − 4) 2 + (2 − 2) 2 = 17.88

## Bagian C (34, 13, 1)
K=3, centroid 1 = (34, 13, 1), centroid 2 = (6, 12, 2), centroid 3 = (38, 4, 2)
Jarak dari C1 (X) = √(34 − 34) 2 + (13 − 13) 2 + (1 − 1) 2 = 0 Jarak dari C2 (Y) = √(34 − 6) 2 + (13 − 12) 2 + (1 − 2) 2 = 28.03
Jarak dari C3 (Z) = √(34 − 38) 2 + (13 − 4) 2 + (1 − 2) 2 = 9.89

## Bagian D (6, 12, 2)
K=3, centroid 1 = (34, 13, 1), centroid 2 = (6, 12, 2), centroid 3 = (38, 4, 2)
Jarak dari C1 (X) = √(6 − 34) 2 + (12 − 13) 2 + (2 − 1) 2 = 28.03
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1186
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Jarak dari C2 (Y) = √(6 − 6) 2 + (12 − 12) 2 + (2 − 2) 2 = 0
Jarak dari C3 (Z) = √(6 − 38) 2 + (12 − 4) 2 + (2 − 2) 2 = 32.98
Bagian E (38, 4, 2) K=3, centroid 1 = (34, 13, 1), centroid 2 = (6, 12, 2), centroid 3 = (38, 4, 2)
Jarak dari C1 (X) = √(38 − 34) 2 + (4 − 13) 2 + (2 − 1) 2 = 9.89
Jarak dari C2 (Y) = √(38 − 6) 2 + (4 − 12) 2 + (2 − 2) 2 = 32.98
Jarak dari C3 (Z) = √(38 − 38) 2 + (4 − 4) 2 + (2 − 2) 2 = 0
Bagian F (32, 5, 3) K=3, centroid 1 = (34, 13, 1), centroid 2 = (6, 12, 2), centroid 3 = (38, 4, 2)
Jarak dari C1 (X) = √(32 − 34) 2 + (5 − 13) 2 + (3 − 1) 2 = 8.48
Jarak dari C2 (Y) = √(32 − 6) 2 + (5 − 12) 2 + (3 − 2) 2 = 26.94 Jarak dari C3 (Z) = √(32 − 38) 2 + (5 − 4) 2 + (3 − 2) 2 = 6.16

## Bagian G (23, 10, 1)
K=3, centroid 1 = (34, 13, 1), centroid 2 = (6, 12, 2), centroid 3 = (38, 4, 2)
Jarak dari C1 (X) = √(23 − 34) 2 + (10 − 13) 2 + (1 − 1) 2 = 11.40
Jarak dari C2 (Y) = √(23 − 6) 2 + (10 − 12) 2 + (1 − 2) 2 = 17.14
Jarak dari C3 (Z) = √(23 − 38) 2 + (10 − 4) 2 + (1 − 2) 2 = 16.18
Bagian H (15, 9, 3) K=3, centroid 1 = (34, 13, 1), centroid 2 = (6, 12, 2), centroid 3 = (38, 4, 2)
Jarak dari C1 (X) = √(15 − 34) 2 + (9 − 13) 2 + (3 − 1) 2 = 19.51
Jarak dari C2 (Y) = √(15 − 6) 2 + (9 − 12) 2 + (3 − 2) 2 = 9.53
Jarak dari C3 (Z) = √(15 − 38) 2 + (9 − 4) 2 + (3 − 2) 2 = 23.55

## Bagian I (19, 13, 2)
K=3, centroid 1 = (34, 13, 1), centroid 2 = (6, 12, 2), centroid 3 = (38, 4, 2)
Jarak dari C1 (X) = √(19 − 34) 2 + (13 − 13) 2 + (2 − 1) 2 = 15.03
Jarak dari C2 (Y) = √(19 − 6) 2 + (13 − 12) 2 + (2 − 2) 2 = 13.03
Jarak dari C3 (Z) = √(19 − 38) 2 + (13 − 4) 2 + (2 − 2) 2 = 21.02

## Bagian J (10, 4, 2)
K=3, centroid 1 = (34, 13, 1), centroid 2 = (6, 12, 2), centroid 3 = (38, 4, 2)
Jarak dari C1 (X) = √(10 − 34) 2 + (4 − 13) 2 + (2 − 1) 2 = 25.65
Jarak dari C2 (Y) = √(10 − 6) 2 + (4 − 12) 2 + (2 − 2) 2 = 8.94
Jarak dari C3 (Z) = √(10 − 38) 2 + (4 − 4) 2 + (2 − 2) 2 = 28

## Bagian K (13, 12, 3)
K=3, centroid 1 = (34, 13, 1), centroid 2 = (6, 12, 2), centroid 3 = (38, 4, 2)
Jarak dari C1 (X) = √(13 − 34) 2 + (12 − 13) 2 + (3 − 1) 2 = 21.11 Jarak dari C2 (Y) = √(13 − 6) 2 + (12 − 12) 2 +(3 − 2) 2 = 7.07 Jarak dari C3 (Z) = √(13 − 38) 2 + (12 − 4) 2 + (3 − 2) 2 = 26.26
Bagian L (26, 16, 1)
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1186
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
K=3, centroid 1 = (34, 13, 1), centroid 2 = (6, 12, 2), centroid 3 = (38, 4, 2) Jarak dari C1 (X) = √(26 − 34) 2 + (16 − 13) 2 + (1 − 1) 2 = 8,54
Jarak dari C2 (Y) = √(26 − 6) 2 + (16 − 12) 2 + (1 − 2) 2 = 20.42
Jarak dari C3 (Z) = √(26 − 38) 2 + (16 − 4) 2 + (1 − 2) 2 = 17
Bagian M (35, 1, 3) K=3, centroid 1 = (34, 13, 1), centroid 2 = (6, 12, 2), centroid 3 = (38, 4, 2)
Jarak dari C1 (X) = √(35 − 34) 2 + (1 − 13) 2 + (3 − 1) 2 = 12.20
Jarak dari C2 (Y) = √(35 − 6) 2 + (1 − 12) 2 + (3 − 2) 2 = 31.03
Jarak dari C3 (Z) = √(35 − 38) 2 + (1 − 4) 2 + (3 − 2) 2 = 4.35
Bagian N (6, 6, 1) K=3, centroid 1 = (34, 13, 1), centroid 2 = (6, 12, 2), centroid 3 = (38, 4, 2)
Jarak dari C1 (X) = √(6 − 34) 2 + (6 − 13) 2 + (1 − 1) 2 = 28.86
Jarak dari C2 (Y) = √(6 − 6) 2 + (6 − 12) 2 + (1 − 2) 2 = 6.08 Jarak dari C3 (Z) = √(6 − 38) 2 + (6 − 4) 2 + (1 − 2) 2 = 32.07

## Bagian O (27, 12, 2)
K=3, centroid 1 = (34, 13, 1), centroid 2 = (6, 12, 2), centroid 3 = (38, 4, 2) Jarak dari C1 (X) = √(27 − 34) 2 + (12 − 13) 2 + (2 − 1) 2 = 7.14
Jarak dari C2 (Y) = √(27 − 6) 2 + (12 − 12) 2 + (2 − 2) 2 = 21
Jarak dari C3 (Z) = √(27 − 38) 2 + (12 − 4) 2 + (2 − 2) 2 = 13.60

## Bagian P (36, 4, 1)
K=3, centroid 1 = (34, 13, 1), centroid 2 = (6, 12, 2), centroid 3 = (38, 4, 2) Jarak dari C1 (X) = √(36 − 32) 2 + (4 − 13) 2 + (1 − 1) 2 = 9.22
Jarak dari C2 (Y) = √(36 − 6) 2 + (4 − 12) 2 + (1 − 2) 2 = 31.06
Jarak dari C3 (Z) = √(36 − 38) 2 + (4 − 4) 2 + (1 − 2) 2 = 2.23

## Bagian Q (42, 5, 2)
K=3, centroid 1 = (34, 13, 1), centroid 2 = (6, 12, 2), centroid 3 = (38, 4, 2) Jarak dari C1 (X) = √(42 − 34) 2 + (5 − 13) 2 + (2 − 1) 2 = 11.35
Jarak dari C2 (Y) = √(42 − 6) 2 + (5 − 12) 2 + (2 − 2) 2 = 36.67
Jarak dari C3 (Z) = √(42 − 38) 2 + (5 − 4) 2 + (2 − 2) 2 = 4.12

## Bagian R (12, 10, 2)
K=3, centroid 1 = (34, 13, 1), centroid 2 = (6, 12, 2), centroid 3 = (38, 4, 2) Jarak dari C1 (X) = √(12 − 34) 2 + (10 − 13) 2 + (2 − 1) 2 = 22.22
Jarak dari C2 (Y) = √(12 − 6) 2 + (10 − 12) 2 + (2 − 2) 2 = 6.32
Jarak dari C3 (Z) = √(12 − 38) 2 + (10 − 4) 2 + (2 − 2) 2 = 26.68

## Bagian S (18, 9, 3)
K=3, centroid 1 = (34, 13, 1), centroid 2 = (6, 12, 2), centroid 3 = (38, 4, 2)
Jarak dari C1 (X) = √(18 − 34) 2 + (9 − 13) 2 + (3 − 1) 2 = 16.61 Jarak dari C2 (Y) = √(18 − 6) 2 + (9 − 12) 2 + (3 − 2) 2 = 12.41
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1186
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Jarak dari C3 (Z) = √(18 − 38) 2 + (9 − 4) 2 + (3 − 2) 2 = 20.64
Bagian T (5, 13, 1) K=3, centroid 1 = (34, 13, 1), centroid 2 = (6, 12, 2), centroid 3 = (38, 4, 2)
Jarak dari C1 (X) = √(5 − 34) 2 + (13 − 13) 2 + (1 − 1) 2 = 29 Jarak dari C2 (Y) = √(5 − 6) 2 + (13 − 12) 2 + (1 − 2) 2 = 1.73
Jarak dari C3 (Z) = √(5 − 38) 2 + (13 − 4) 2 + (1 − 2) 2 = 34.22

## Tabel 3.6 Hasil Iterasi I
No Nama Merek Mobil Kecamatan Tunggakan Jarak Dari C1 Jarak Dari C2 Jarak Dari C3 Group X Y Z 1 A 25 14 1 9.05 19.13 16.43 1 2 B 22 12 2 12.08 16 17.88 1 3 C 34 13 1 0 28.03 9.89 1 4 D 6 12 2 28.03 0 32.98 2 5 E 38 4 2 9.89 32.98 0 3 6 F 32 5 3 8.48 26.94 6.16 3 7 G 23 10 1 11.40 17.14 16.18 1 8 H 15 9 3 19.51 9.53 23.55 2 9 I 19 13 2 15.03 13.03 21.02 2 10 J 10 4 2 25.65 8.94 28 2 11 K 13 12 3 21.11 7.07 26.26 2 12 L 26 16 1 8.54 20.42 17 1 13 M 35 1 3 12.20 31.03 4.35 3 14 N 6 6 1 28.86 6.08 32.07 2 15 O 27 12 2 7.14 21 13.60 1 16 P 36 4 1 9.22 31.06 2.23 3 17 Q 42 5 2 11.35 36.67 4.12 3 18 R 12 10 2 22.22 6.32 26.68 2 19 S 18 9 3 16.61 12.41 20.64 2 20 T 5 13 1 29 1.73 34.22 2
Keterangan :
1. Jika pada centroid 1 lebih kecil maka hasil cluster masuk pada grup 1.
2. Jika pada centroid 2 lebih kecil maka hasil cluster masuk pada grup 2.
3. Jika pada centroid 3 lebih kecil maka hasil cluster masuk pada grup 3.
Group 0 : {0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0}
Group 1 : {1,1,1,2,3,3,1,2,2,2,2,1,3,2,1,3,3,2,2,2}
Terjadi perubahan group , maka dilanjutkan ke iterasi berikutnya. Untuk group 1 ada 6 data ; C1 1 = (25+22+34+23+26+27)/6 =  26.16 C1 2 = (14+12+13+10+16+12)/6 = 12.83
C1 3 = (1+2+1+1+1+2)/6 = 1.33
Untuk group 2 ada 9 data ; C2 1 = (6+15+19+10+13+6+12+18+5)/9 = 11.55
C2 2 = (12+9+13+4+12+6+10+9+13)/9 = 9.77
C2 3 = (2+3+2+2+2+3+1+2+3+1)/9 = 2.11 Untuk group 3 ada 5 data ; C3 1 = (38+32+35+36+42)/5 = 36.60
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1186
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
C3 2 = (4+5+1+4+5)/5 = 3.80 C3 3 = (2+3+3+1+2)/5 = 2.2

## Iterasi 2
Centroid 1 = (26.16, 12.83, 1.33) diambil dari secara acak dari data 1 Centroid 2 = (11.55, 9.77, 1.88) diambil dari secara acak dari data 2 Centroid 3 = (36.60, 3.80, 2.2) diambil dari secara acak dari data 3 Keterangan :
Nilai centroid diambil secara acak dari data yang telah di transformasikan. Jawab : Bagian A (25, 14, 1) K=3, centroid 1 = (26.16, 12.83, 1.33), centroid 2 = (11.55, 9.77, 2.11), centroid 3 = (36.60, 3.80, 2.2)
Jarak dari C1 (X) = √(25 − 26.16) 2 + (14 − 12.83) 2 + (1 − 1.33) 2 = 1.68
Jarak dari C2 (Y) = √(25 − 11.55) 2 + (14 − 9.77) 2 + (1 − 2.11) 2 = 14.14
Jarak dari C3 (Z) = √(25 − 36.60) 2 + (14 − 3.80) 2 + (1 − 2.2) 2 = 15.49 Bagian B (22, 12, 2)
K=3, centroid 1 = (26.16, 12.83, 1.33), centroid 2 = (11.55, 9.77, 2.11), centroid 3 = (36.60, 3.80, 2.2) Jarak dari C1 (X) = √(22 − 26.16) 2 + (12 − 12.83) 2 + (2 − 1.33) 2 = 4.29 Jarak dari C2 (Y) = √(22 − 11.55) 2 + (12 − 9.77) 2 + (2 − 2.11) 2 = 10.68
Jarak dari C3 (Z) = √(22 − 36.60) 2 + (12 − 3.80) 2 + (2 − 2.2) 2 = 16.74 Bagian C (34, 13, 1)
K=3, centroid 1 = (26.16, 12.83, 1.33), centroid 2 = (11.55, 9.77, 2.11), centroid 3 = (36.60, 3.80, 2.2)
Jarak dari C1 (X) = √(34 − 26.16) 2 + (13 − 12.83) 2 + (1 − 1.33) 2 = 7.84 Jarak dari C2 (Y) = √(34 − 11.55) 2 + (13 − 9.77) 2 + (1 − 2.11) 2 = 22.70
Jarak dari C3 (Z) = √(34 − 36.60) 2 + (13 − 3.80) 2 + (1 − 2.2) 2 = 9.63 Bagian D (6, 12, 2)
K=3, centroid 1 = (26.16, 12.83, 1.33), centroid 2 = (11.55, 9.77, 2.11), centroid 3 = (36.60, 3.80, 2.2)
Jarak dari C1 (X) = √(6 − 26.16) 2 + (12 − 12.83) 2 + (2 − 1.33) 2 = 20.18
Jarak dari C2 (Y) = √(6 − 11.55) 2 + (12 − 9.77) 2 + (2 − 2.11) 2 = 5.98 Jarak dari C3 (Z) = √(6 − 36.60) 2 + (12 − 3.80) 2 + (2 − 2.2) 2 = 31.68
Bagian E (38, 4, 2)
K=3, centroid 1 = (26.16, 12.83, 1.33), centroid 2 = (11.55, 9.77, 2.11), centroid 3 = (36.60, 3.80, 2.2) Jarak dari C1 (X) = √(38 − 26.16) 2 + (4 − 12.83) 2 + (2 − 1.33) 2 = 14.78 Jarak dari C2 (Y) = √(38 − 11.55) 2 + (4 − 9.77) 2 + (2 − 2.11) 2 = 27.07
Jarak dari C3 (Z) = √(38 − 36.60) 2 + (4 − 3.80) 2 + (2 − 2.2) 2 = 1.42 Bagian F (32, 5, 3)
K=3, centroid 1 = (26.16, 12.83, 1.33), centroid 2 = (11.55, 9.77, 2.11), centroid 3 = (36.60, 3.80, 2.2) Jarak dari C1 (X) = √(32 − 26.16) 2 + (5 − 12.83) 2 + (3 − 1.33) 2 = 9,91
Jarak dari C2 (Y) = √(32 − 11.55) 2 + (5 − 9.77) 2 + (3 − 2.11) 2 = 21.01
Jarak dari C3 (Z) = √(32 − 36.60) 2 + (5 − 3.80) 2 + (3 − 2.2) 2 = 4.82 Bagian G (23, 10, 1)
K=3, centroid 1 = (26.16, 12.83, 1.33), centroid 2 = (11.55, 9.77, 2.11), centroid 3 = (36.60, 3.80, 2.2)
Jarak dari C1 (X) = √(23 − 26.16) 2 + (10 − 12.83) 2 + (1 − 1.33) 2 = 4.25 Jarak dari C2 (Y) = √(23 − 11.55) 2 + (10 − 9.77) 2 + (1 − 2.11) 2 = 11.50 Jarak dari C3 (Z) = √(23 − 36.60) 2 + (10 − 3.80) 2 + (1 − 2.2) 2 = 14.99 Bagian H (15, 9, 3)
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1186
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
K=3, centroid 1 = (26.16, 12.83, 1.33), centroid 2 = (11.55, 9.77, 2.11), centroid 3 = (36.60, 3.80, 2.2) Jarak dari C1 (X) = √(15 − 26.16) 2 + (9 − 12.83) 2 + (3 − 1.33) 2 = 11.91
Jarak dari C2 (Y) = √(15 − 11.55) 2 + (9 − 9.77) 2 + (3 − 2.11) 2 = 3.64
Jarak dari C3 (Z) = √(15 − 36.60) 2 + (9 − 3.80) 2 + (3 − 2.2) 2 = 22.23 Bagian I (19, 13, 2)
K=3, centroid 1 = (26.16, 12.83, 1.33), centroid 2 = (11.55, 9.77, 2.11), centroid 3 = (36.60, 3.80, 2.2)
Jarak dari C1 (X) = √(19 − 26.16) 2 + (13 − 12.83) 2 + (2 − 1.33) 2 = 7.19
Jarak dari C2 (Y) = √(19 − 11.55) 2 + (13 − 9.77) 2 + (2 − 2.11) 2 = 8.12
Jarak dari C3 (Z) = √(19 − 36.60) 2 + (13 − 3.80) 2 + (2 − 2.2) 2 = 19.86 Bagian J (10, 4, 2)
K=3, centroid 1 = (26.16, 12.83, 1.33), centroid 2 = (11.55, 9.77, 2.11), centroid 3 = (36.60, 3.80, 2.2) Jarak dari C1 (X) = √(10 − 26.16) 2 + (4 − 12.83) 2 + (2 − 1.33) 2 = 18.42
Jarak dari C2 (Y) = √(10 − 11.55) 2 + (4 − 9.77) 2 + (2 − 2.11) 2 = 5.97
Jarak dari C3 (Z) = √(10 − 36.60) 2 + (4 − 3.80) 2 + (2 − 2.2) 2 = 26.60 Bagian K (13, 12, 3)
K=3, centroid 1 = (26.16, 12.83, 1.33), centroid 2 = (11.55, 9.77, 2.11), centroid 3 = (36.60, 3.80, 2.2)
Jarak dari C1 (X) = √(13 − 26.16) 2 + (12 − 12.83) 2 + (3 − 1.33) 2 = 13.29 Jarak dari C2 (Y) = √(13 − 11.55) 2 + (12 − 9.77) 2 + (3 − 2.11) 2 = 2.80
Jarak dari C3 (Z) = √(13 − 36.60) 2 + (12 − 3.80) 2 + (3 − 2.2) 2 = 24.99 Bagian L (26, 16, 1)
K=3, centroid 1 = (26.16, 12.83, 1.33), centroid 2 = (11.55, 9.77, 2.11), centroid 3 = (36.60, 3.80, 2.2)
Jarak dari C1 (X) = √(26 − 26.16) 2 + (16 − 12.83) 2 + (1 − 1.33) 2 = 3.19 Jarak dari C2 (Y) = √(26 − 11.55) 2 + (16 − 9.77) 2 + (1 − 2.11) 2 = 15.77
Jarak dari C3 (Z) = √(26 − 36.60) 2 + (16 − 3.80) 2 + (1 − 2.2) 2 = 16.20
Bagian M (35, 1, 3)
K=3, centroid 1 = (26.16, 12.83, 1.33), centroid 2 = (11.55, 9.77, 2.11), centroid 3 = (36.60, 3.80, 2.2) Jarak dari C1 (X) = √(35 − 26.16) 2 + (1 − 12.83) 2 + (3 − 1.33) 2 = 14.86 Jarak dari C2 (Y) = √(35 − 11.55) 2 + (1 − 9.77) 2 + (3 − 2.11) 2 = 25.05
Jarak dari C3 (Z) = √(35 − 36.60) 2 + (1 − 3.80) 2 + (3 − 2.2) 2 = 3.32 Bagian N (6, 6, 1)
K=3, centroid 1 = (26.16, 12.83, 1.33), centroid 2 = (11.55, 9.77, 2.11), centroid 3 = (36.60, 3.80, 2.2)
Jarak dari C1 (X) = √(6 − 26.16) 2 + (6 − 12.83) 2 + (1 − 1.33) 2 =21.28
Jarak dari C2 (Y) = √(6 − 11.55) 2 + (6 − 9.77) 2 + (1 − 2.11) 2 = 6.80
Jarak dari C3 (Z) = √(6 − 36.60) 2 + (6 − 3.80) 2 + (1 − 2.2) 2 = 30.70 Bagian O (27, 12, 2)
K=3, centroid 1 = (26.16, 12.83, 1.33), centroid 2 = (11.55, 9.77, 2.11), centroid 3 = (36.60, 3.80, 2.2)
Jarak dari C1 (X) = √(27 − 26.16) 2 + (12 − 12.83) 2 + (2 − 1.33) 2 = 1.35 Jarak dari C2 (Y) = √(27 − 11.55) 2 + (12 − 9.77) 2 + (2 − 2.11) 2 = 15.61 Jarak dari C3 (Z) = √(27 − 36.60) 2 + (12 − 3.80) 2 + (2 − 2.2) 2 = 12.62 Bagian P (36, 4, 1)
K=3, centroid 1 = (26.16, 12.83, 1.33), centroid 2 = (11.55, 9.77, 2.11), centroid 3 = (36.60, 3.80, 2.2) Jarak dari C1 (X) = √(36 − 26.16) 2 + (4 − 12.83) 2 + (1 − 1.33) 2 = 13.22 Jarak dari C2 (Y) = √(36 − 11.55) 2 + (4 − 9.77) 2 + (1 − 2.11) 2 = 25.14
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1186
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Jarak dari C3 (Z) = √(36 − 36.60) 2 + (4 − 3.80) 2 + (1 − 2.2) 2 = 1.35
Bagian Q (42, 5, 2)
K=3, centroid 1 = (26.16, 12.83, 1.33), centroid 2 = (11.55, 9.77, 2.11), centroid 3 = (36.60, 3.80, 2.2) Jarak dari C1 (X) = √(42 − 26.16) 2 + (5 − 12.83) 2 + (2 − 1.33) 2 = 17.68
Jarak dari C2 (Y) = √(42 − 11.55) 2 + (5 − 9.77) 2 + (2 − 2.11) 2 = 30.82
Jarak dari C3 (Z) = √(42 − 36.60) 2 + (5 − 3.80) 2 + (2 − 2.2) 2 = 5.53 Bagian R (12, 10, 2)
K=3, centroid 1 = (26.16, 12.83, 1.33), centroid 2 = (11.55, 9.77, 2.11), centroid 3 = (36.60, 3.80, 2.2) Jarak dari C1 (X) = √(12 − 26.16) 2 + (10 − 12.83) 2 + (2 − 1.33) 2 = 14.45
Jarak dari C2 (Y) = √(12 − 11.55) 2 + (10 − 9.77) 2 + (2 − 2.11) 2 = 0.51
Jarak dari C3 (Z) = √(12 − 36.60) 2 + (10 − 3.80) 2 + (2 − 2.2) 2 = 25.37 Bagian S (18, 9, 3)
K=3, centroid 1 = (26.16, 12.83, 1.33), centroid 2 = (11.55, 9.77, 2.11), centroid 3 = (36.60, 3.80, 2.2)
Jarak dari C1 (X) = √(18 − 26.16) 2 + (9 − 12.83) 2 + (3 − 1.33) 2 = 9.16
Jarak dari C2 (Y) = √(18 − 11.55) 2 + (9 − 9.77) 2 + (3 − 2.11) 2 = 6.55
Jarak dari C3 (Z) = √(18 − 36.60) 2 + (9 − 3.80) 2 + (3 − 2.2) 2 = 19.33 Bagian T (5, 13, 1)
K=3, centroid 1 = (26.16, 12.83, 1.33), centroid 2 = (11.55, 9.77, 2.11), centroid 3 = (36.60, 3.80, 2.2) Jarak dari C1 (X) = √(5 − 26.16) 2 + (13 − 12.83) 2 + (1 − 1.33) 2 = 21.16
Jarak dari C2 (Y) = √(5 − 11.55) 2 + (13 − 9.77) 2 + (1 − 2.11) 2 = 7.38
Jarak dari C3 (Z) = √(5 − 36.60) 2 + (13 − 3.80) 2 + (1 − 2.2) 2 = 32.93 Tabel III. 1 Hasil Iterasi 2 No Nama Merek Mobil Kecamatan Tunggakan Jarak Dari C1 Jarak Dari C2 Jarak Dari C3 Group X Y Z 1 A 25 14 1 1.68 14.14 15.49 1 2 B 22 12 2 4.29 10.68 16.74 1 3 C 34 13 1 7.84 22.70 9.63 1 4 D 6 12 2 20.18 5.98 31.68 2 5 E 38 4 2 14.78 27.07 1.42 3 6 F 32 5 3 9.91 21.01 4.82 3 7 G 23 10 1 4.25 11.50 14.99 1 8 H 15 9 3 11.91 3.64 22.23 2 9 I 19 13 2 7.19 8.12 19.86 1 10 J 10 4 2 18.42 5.97 26.60 2 11 K 13 12 3 13.29 2.80 24.99 2 12 L 26 16 1 3.19 15.77 16.20 1 13 M 35 1 3 14.86 25.05 3.32 3 14 N 6 6 1 21.28 6.80 30.70 2 15 O 27 12 2 1.35 15.61 12.62 1 16 P 36 4 1 13.22 25.14 1.35 3 17 Q 42 5 2 17.68 30.82 5.53 3 18 R 12 10 2 14.45 0.51 25.37 2 19 S 18 9 3 9.16 6.55 19.33 2
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1186
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
20 T 5 13 1 21.16 7.38 32.93 2 Group 1 : {1,1,1,2,3,3,1,2,2,2,2,1,3,2,1,3,3,2,2,2} Group 2 : {1,1,1,2,3,3,1,2,1,2,2,1,3,2,1,3,3,2,2,2} Terjadi perubahan group , maka dilanjutkan ke iterasi berikutnya.
Tabel III. 2 Hasil Iterasi 3 No Nama Merek Mobil Kecamatan Tunggakan Jarak Dari C1 Jarak Dari C2 Jarak Dari C3 Group X Y Z 1 A 25 14 1 1.23 15.14 15.49 1 2 B 22 12 2 3.30 11.68 16.74 1 3 C 34 13 1 8.87 23.68 9.63 1 4 D 6 12 2 19.16 5.31 31.68 2 5 E 38 4 2 15.62 27.90 1.42 3 6 F 32 5 3 10.54 21.84 4.82 3 7 G 23 10 1 3.58 12.44 14.99 1 8 H 15 9 3 10.96 4.48 22.23 2 9 I 19 13 2 6.16 9.13 19.86 1 10 J 10 4 2 17.54 5.40 26.60 2 11 K 13 12 3 12.27 3.65 24.99 2 12 L 26 16 1 3.29 16.78 16.20 1 13 M 35 1 3 15.49 25.79 3.32 3 14 N 6 6 1 20.33 5.82 30.70 2 15 O 27 12 2 2.12 16.59 12.62 1 16 P 36 4 1 14.01 25.96 1.35 3 17 Q 42 5 2 18.60 31.68 5.53 3 18 R 12 10 2 13.45 1.52 25.37 2 19 S 18 9 3 8.26 7.44 19.33 2 20 T 5 13 1 20.14 6.78 32.93 2
Group 2 : {1,2,3,2,1,2,2,2,2,1,1,2,2,1,2,2,2,3,2,2} Group 3 : {1,2,3,2,1,2,2,2,2,1,1,2,2,1,2,2,2,3,2,2}
Karena  pada  iterasi  ke-2  dan  ke-3  posisi cluster tidak  berubah  atau  terdapat  persamaan, maka perhitungan iterasi dihentikan dan mendapatkan  hasil sebagai berikut:

## Penjelasan dari hasil diatas ialah :
Dari  20  data  terdapat  3  grup  yaitu  grup  1  terdapat  7  data  dan  2  grup  terdapat  8  data  dan  grup  3 terdapat 5 data. Adapun penjelasan terdapat dari 3 grup tersebut sebagai berikut:
Kesimpulan :
1. Centroid 1 : (25.14)   (12.85)   (1,42) ( terdapat 7 data )
Berdasarkan  perhitungan  diatas  dapat  diketahui  bahwasannya  pada  cluster  1  kelompok  data tunggakan  pembayaran  kredit  mobil  pada  grup  merek  mobil  (X)  adalah  Suzuki  Escudo  2.0i,  dan  untuk kelompok kecamatan (Y) yang melakukan tunggakan yaitu medan belawan yang mengalami Tunggakan (Z) selama < 1 bulan.
2. Centroid 2 : (10.62)   (9.37)   (2.12) ( terdapat 8 data )
Dapat  diketahui  bahwasannya  pada  cluster  2  kelompok  data  tunggakan  pembayaran  kredit  mobil pada  grup  merek  mobil  (X)  adalah  Honda  Jazz  RS,  dan  untuk  kelompok  kecamatan  (Y)  yang  melakukan tunggakan yaitu Medan Amplas yang mengalami Tunggakan (Z) selama 1- 4 bulan.
3. Centroid 3 : (36.60)  (3.80)  (2) ( terdapat 5 data )
Dapat diketahui bahwasannya pada cluster 3 kelompok data tunggakan pembayaran kredit mobil pada grup  merek  mobil  (X)  adalah  Toyota  Calya  G  1.2,  dan  untuk  kelompok  kecamatan  (Y)  yang  melakukan tunggakan yaitu Helvetia yang mengalami Tunggakan (Z) selama 1-4 bulan.
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1186
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## 5 Kesimpulan (or Conclusion)
Dari  peneleitiannya  diatas  maka  dapat  diketahui  bahwasannya  pada  cluster  2  merupakan kelompok  data  tunggakan  pembayaran  kredit  mobil  yang  paling  banyak  dengan  jumlah  8  data  pada grup  merek  mobil (X) adalah Honda Jazz RS, dan untuk kelompok  kecamatan  (Y) yang  melakukan tunggakan yaitu Medan Amplas yang mengalami Tunggakan (Z) selama 1- 4 bulan.

## Referensi (Reference)
[1] Arhami, M., & Nasir, M. (2020). Algoritma dan Impelentasi Data Mining (R. Indah Utami, Ed.; 1st ed.). CV Andi Offset.
[2] Buulolo, . S.Kom., M. Kom, Efori. (2020). Data Mining (1st ed.). CV Budi Utama.
[3] Defita  Br  Manurung,  S.,  &  Simanjuntak,  M.  (2022).  Penerapan  Data  Mining  Pengelompokan Data Pada Penghasilan Orang Tua Siswa Menggunakan Metode Clustering Algoritma K-Means Pada  SMA  Negeri  1  Selesai.  Jurnal  Sistem  Informasi  Kaputama  (JSIK),  6(2). www.kaputama.ac.id
[4] Huda Ahsina, N., Fatimah, F., Rachmawati, F., Ibn Khaldun Bogor JlKH Sholeh Iskandar Km, U., & Bogor, K. (2022). Analisis Segmentasi Pelanggan Bank Berdasarkan Pengambilan Kredit Dengan  Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering.  In  Fitria  Rachmawati  Jurnal  Ilmiah Teknologi Informasi Terapan (Vol. 8, Issue 3).
[5] I Wayan Sudirman. (2000). Manajemen Pembiayaan Bank Syariah (1st ed.). Kencana.
[6] Kusrini,  &  Taufiq  Luthfi, E.  (2009).  Algoritma  Data  Mining  (T.  Ari  Prabawati,  Ed.;  1st  ed.). CV Andi Offset.
[7] Maulita,  Y.,  &  Arliana,  L.  (2022).  Penerapan  Data  Mining  Pengelompokan  Peserta  Bpjs Ketenagakerjaan Berdasarkan Program Yang Diambil Menggunakan Metode Clustering. Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK), 6(2).
[8] Muslihudin, muhammad, & oktafianto. (2016). Analisis dan Perancangan Sistem Informasi (A. Pramesta, Ed.; 1st ed.). CV. Andi Offset.
[9] Otong  Kadang,  M.  (2021).  Algoritma  dan  Pemrograman  (Abd.  K.  Muzakir,  Ed.;  Pertama). Humanities Genius.
[10] Pa, P., Manaor Hara Pardede, A., & Rahmadani, S. (2022). Pengelompakan Data Pencari Kerja Terdaftar  Berdasarkan  Umur  Dan  Pendidikan  Menggunakan  Metode  K-means  Clustering  Di Dinas Tenaga Kerja Dan Perindustrian Perdagangan Kota Binjai. Jurnal Informatika Kaputama (JIK), 6(3).
[11] Suyatno, T. (2017). Dasar - Dasar Perkreditan (11th ed.). PT Gramedia Pustaka Utama.
[12] Tjolleng, A. (2017). Pengantar pemrograman MATLAB (M. S. A. Tjolleng, Ed.; 1st ed.). PT. Elex Media Komputindo. https://www.researchgate.net/publication/334945947
[13] Wanto,  A.,  Noor  Hasan  Siregar,  M.,  Perdana  Windarto,  A.,  Hartama,  D.,  Wiwik  Sri  Rahayu Ginantra,  N.  L.,  Napitupulu,  D.,  Surya  Negara,  E.,  Ridawan  Lubis,  M.,  Vita  Dewi,  S.,  & Prianto,  C.  (2020).  Data  Mining  Algoritma  &  Implementasi  (T.  Limbong,  Ed.;  1st  ed.). Yayasan Kita Menulis.