## Penerapan Metode K-Means untuk Clustering Data Anak Berdasarkan Kepemilikan Akta Kelahiran dan KIA
Diah Ayu Rahmayanti*, Ratna Juita**, Christian Dwi Suhendra*** Program Studi Teknik Informatika, Universitas Papua *diahayurahmayanti@gmail.com, **r.juita@unipa.ac.id, ***c.suhendra@unipa.ac.id

## ABSTRACT
Having a birth certificate and KIA is important for every child to have as proof of identity. However, in reality, the number of birth certificates and KIA in Manokwari Regency is not proportional to the number of  children.  This  study  aims  to  classify  children's  data  based  on  the  number  of  birth  certificates  and ownership of KIA in Manokwari district by using the K-Means clustering method to produce sub-district groupings with high coverage of non-ownership of birth certificates  and KIA, so that it can assist the Department  of  Population  and  Civil  Registry  of  Manokwari  Regency  in  provide  targeted  service programs. This study uses the Davies Bouildin Index (DBI) method to determine the optimum number of clusters used. The optimum number of clusters obtained is 4 with the lowest DBI value of 0.069 so that 4 clusters are formed, namely cluster 0 with a fairly low coverage category, cluster 1 with a fairly high coverage category, cluster 2 in a high coverage category, and cluster 3 in a very high coverage category. The K-Means clustering method succeeded in grouping sub-districts  in Manokwari district, as well as informing the number of sub-districts with high coverage that do not have birth certificates and KIA.
Keyword: Clustering; Data Mining; Davies Bouildin Index; K-Means

## 1. Pendahuluan
Pemenuhan hak atas identitas anak adalah pemenuhan hak asasi terhadap anak. Hak  atas identitas seorang anak tegas dinyatakan dalam Pasal 5 dan 27 UU No. 23 Tahun 2002 tentang Perlindungan Anak, setiap anak berhak atas suatu nama sebagai identitas diri dan status kewarganegaraan yang dituangkan dalam akta kelahiran yang diterbitkan oleh Dinas Kependudukan dan Catatan Sipil (Disdukcapil). Saat ini dengan perkembangan yang ada, bukti identitas anak tidak terbatas pada akta kelahiran, tetapi juga termasuk Kartu Identitas Anak (KIA) yang diperuntukkan untuk anak usia dibawah 17 tahun yang belum menikah. Dalam pelaksanaannya, KIA dan akta kelahiran sangat penting untuk dimiliki setiap anak, bukan hanya untuk tujuan pendataan tetapi KIA bersama dengan akta kelahiran diharapkan mampu memberikan kepastian hukum dan jaminan atas pengakuan hak berikut dengan perlindungannya[1].
Namun, meskipun kepemilikan akta kelahiran anak dan KIA ini sangat penting pada kenyataannya jumlah kepemilikan akta kelahiran dan KIA di kabupaten Manokwari masih belum sebanding dengan jumlah anak  yang  ada.  Berdasarkan  data  yang  diperoleh  di  Disdukcapil  kabupaten  Manokwari  ditemukan  bahwa kepemilikan akta kelahiran pada anak mencapai 39.740 anak atau (60,7%) dari jumlah anak usia di bawah 17 tahun, sedangkan kepemilikan KIA baru mencapai 13.191 anak atau (21,65%) dari jumlah anak yang wajib KIA  pada  tahun  2021[2].  Apabila  merujuk  pada  Rancangan  Perencanaan  Jangka  Menengah  Nasional (RPJMN)  2020-2024  terkait  pemenuhan  hak  sipil  anak  atas  kepemilikan  akta  kelahiran  dengan  target mencapai 100 persen dan juga target pemerintah pusat untuk setiap daerah minimal sudah sekitar 30 persen yang membuat KIA, maka cakupan kepemilikan akta kelahiran dan KIA masih jauh dari target yang telah ditetapkan.
Disdukcapil  kabupaten  Manokwari  sebagai  penyedia  pelayanan  administrasi  kependudukan  telah melakukan pelayanan masyarakat seperti, memberikan pelayanan keliling ke tiap-tiap daerah (jemput bola) di kabupaten Manokwari guna meningkatkan jumlah kepemilikan akta kelahiran dan KIA, akan tetapi dalam program pelayanan tersebut belum mendapatkan hasil yang maksimal karena hasil dari program pelayanan jemput  bola  tersebut  masih  jauh  dari  target  yang  telah  ditetapkan  pemerintah.  Hal  ini  dikarenakan  belum adanya  pengelompokan  daerah-daerah  di  kabupaten  Manokwari  berdasarkan  tingkat  pencatatan  akta kelahiran  anak  dan  KIA  untuk  membantu  program  pelayanan jemput  bola  tersebut  dilakukan  pada  dearah yang tepat sasaran.
Dengan perkembangan teknologi infomasi yang semakin maju pada saat ini, banyak cabang ilmu komputer  yang  mampu  memecahkan  berbagai  masalah,  salah  satunya  adalah  penerapan data  mining
clustering dengan  menggunakan  metode K-Means. Data  mining didefinisikan  sebagai  pembelajaran  dari pengumpulan, pembersihan, analisis, dan mendapatkan pengetahuan yang sangat berguna dari sekumpulan data[3], secara sederhana data mining merupakan proses mengekstraksi atau menambang pengetahuan yang ada  dari  sekumpulan  data[4]  dan clustering adalah  suatu  teknik data  mining dengan  metode unsupervised learning yang tidak memerlukan contoh pelatihan berlabel kelas[5]. Clustering akan membagi data ke dalam cluster berdasarkan  kesamaan[6].  Sedangkan, K-Means merupakan  algoritma  yang  dapat  mengklasterisasi data yang ada ke dalam beberapa cluster , dimana data dalam satu cluster memiliki karakteristik mirip satu sama  lainnya  dan  memiliki  karakteristik  yang  berbeda  dengan  data  yang  ada  di  dalam cluster lainnya[7]. Sehingga  dalam  hal  ini  dengan  penerapan data mining  clustering menggunakan algoritma  K-Means  dapat membantu  Disdukcapil  kabupaten  Manokwari  untuk  mengelompokan  dearah-daerah  di  kabupaten Manokwari berdasarkan jumlah kepemilikan akta kelahiran anak dan KIA yang mana hasil clustering dapat digunakan sebagai bahan perencanaan dan evaluasi sasaran dalam pelayanan kepemilikan akta kelahiran dan KIA.
Penelitian-penelitian  sebelumnya  yang  berkaitan  dengan  penelitian  ini  yaitu  penelitian  yang dilakukan  oleh  [8],  dengan  menjelaskan  bagaimana  penggunaan  K-Means  untuk  mengelompokkan  data kecamatan di Kabupaten Blora berdasarkan beberapa indikator kesehatan. Hasil  pada penelitian ini berupa klasterisasi  tahunan  kecamatan  kecamatan  di  Kabupaten  Blora  yang  bisa  dipakai  untuk  menggambarkan distribusi  kecamatan  berdasarkan  profil  penanganan  dan  pelayanan  kesehatan  masyarakat  masing-masing. Selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh [9], dengan tujuan dari penelitian ini adalah untuk memperoleh dan mengolah data COVID-19 yang terdapat pada Kaggle dengan menggunakan metode data mining yaitu K-Means Clustering . Dari hasil pengolahan data diperoleh dua klaster data, dan jumlah infeksi dan kematian pada  klaster  2  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  klaster  1,  sehingga  wilayah  klaster  tersebut  perlu diprioritaskan.  Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  [10]  dengan  melakukan  perbandingan  metode-metode clustering dalam  rangka  mendapatkan  metode  terbaik  sehingga  bisa  digunakan  untuk  pengelompokan Kecamatan di Kabupaten Bojonegoro, adapun hasil yang diperoleh metode clustering terbaik yaitu metode K-Means  dengan performance  vector sebesar  -0,697  dalam  membentuk  5 cluster yaitu cluster 1  dengan klasifikasi sangat aktif yang beranggotakan 4 kecamatan, cluster 3 dengan klasifikasi aktif beranggotakan 5 kecamatan, cluster 4 dengan klasifikasi cukup aktif beranggotakan 7 kecamatan, cluster 0 dengan klasifikasi kurang aktif beranggotakan 8 kecamatan, dan cluster 2 dengan klasifikasi tidak aktif yang beranggotakan 4 kecamatan.
Berdasarkan  penelitian-penelitian  sebelumnya  terdapat  persamaan  dengan  penelitian  ini  yang bertujuan  untuk  melakukan  pengelompokan  daerah-daerah  dengan  penerapan data  mining  clustering menggunakan  metode  K-means.  Namun  terdapat  beberapa  perbedaan  dimana  pada  penelitian  sebelumnya daerah yang dikelompokan berdasarkan data penanganan dan pelayanan kesehatan masyarakat,  data kasus Covid-19  dan  data  kepemilikan  dokumen  kependudukan  serta  terdapat  perbedaan  pada  penentuan  jumlah cluster yang ditentukan. Sedangkan, pada penelitian ini dilakukan pengelompokan daerah berdasarkan jumlah kepemilikan akta kelahiran anak dan KIA serta penentuan jumlah cluster yang digunakan akan berdasarkan hasil evaluasi dengan menggunakan metode Davies Bouldin Index (DBI). DBI merupakan  salah satu metode validitas  internal  dalam  melakukan  penilaian  atau  evaluasi  terhadap  suatu cluster dimana  semakin  rendah nilai DBI maka cluster yang dihasilkan akan semakin baik, yang berarti kemiripan antar data dalam suatu cluster akan semakin mirip[11].
Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  penelitian  dengan  memanfaatkan  data  kependudukan  pada Disdukpcapil  kabupaten  Manokwari  yang  diolah  dengan  penerapan data  mining  clustering menggunakan algoritma  K-Means  yang  nantinya  akan  mengklasterisasi  dan  menggambarkan  pengelompokan  data  anak berdasarkan jumlah kepemilikan akta kelahiran anak dan KIA pada tiap kecamatan di kabupaten Manokwari yang mana hasil clustering dapat digunakan sebagai bahan perencanaan dan evaluasi sasaran dalam pelayanan kepemilikan  akta  kelahiran  dan  KIA  untuk  mempercepat  pencapain  target  kepemilikan  akta  kelahiran  dan KIA yang telah ditetapkan pemerintah.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian ini dilakukan dengan cara mengumpulkan data, mengolah data, dan menyimpulkan hasil penelitian. Metode analisis data yang digunakan adalah clustering dengan menerapkan tahapan Knowledge Discovery  In Database (KDD)  untuk  menganalisis  data  dalam  penerapan data  mining pada  penelitian  ini. KDD adalah proses mengekstrak pengetahuan atau informasi dari data tingkat bawah (basis data). Ekstraksi pengetahuan dari data mentah ini dilakukan dengan menerapkan metode data mining . KDD memiliki cakupan yang  jauh  lebih  luas,  di  mana data  mining merupakan  salah  satu  tahapan  terpenting  KDD[12].  Secara keseluruhan  terdapat  lima  tahapan  dalam  proses  KDD  yang  dilakukan  secara  terurut  yaitu Data  Selection (Seleksi  Data), Data  Cleaning (Pembersihan  Data), Transformation (Transformasi), Data  Mining dan Interpretation/Evaluation (Interpresentasi/Evaluasi)[7]. Adapun tahapan analisis data yang dilakukan pada
penelitian ini disajikan pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Analisis Data

## 2.1. Studi Pustaka
Studi  pustaka  dilakukan  dengan  mempelajari  literatur  yang  berkaitan  dengan  konsep  data  mining menggunakan metode clustering dan algoritma K-Means.

## 2.2. Pengumpulan Data
Untuk  mengetahui  informasi  yang  dibutuhkan,  dilakukan  pengumpulan  data  dengan  teknik wawancara  yang  dilakukan  secara  langsung  dengan  pihak  Disdukcapil  kabupaten  Manokwari  untuk mendapatkan data yang dibutuhkan dalam penelitian.

## 2.3. Seleksi Data (Data Selection)
Seleksi  data  merupakan  proses  memilih  kumpulan  data,  atau  berfokus  pada  subset  variabel  atau sampel data, di mana penemuan akan dilakukan. Data hasil seleksi disimpan dalam suatu berkas, terpisah dari basis data operasional. Pada penelitian ini kriteria data yang digunakan adalah data anak pada tiap kecamatan di kabupaten Manokwari berdasarkan kepemilikan akta kelahiran dan KIA yang merupakan data angka.

## 2.4. Pembersihan Data (Data Preprocessing/ Data Cleaning)
Pembersihan data perlu dilakukan untuk menghilangkan kebisingan atau data yang tidak konsisten, mengumpulkan  informasi  yang  diperlukan  untuk  memperhitungkan  kebisingan,  memutuskan  strategi  untuk menangani  data  yang  hilang.  Pada  penelitian  ini  proses  pembersihan  data  meliputi  pembersihan  data  yang duplikat dan data yang kosong.

## 2.5. Transformasi (Transformation)
Pada proses transformasi, bentuk data akan diubah sehingga siap untuk dilakukan proses selanjutnya. Proses transformasi data pada penelitian ini akan mengubah data angka yang memiliki rentang nilai cukup jauh menjadi data yang memiliki rentang nilai antara 0 hingga 1 dengan menggunkan normalisasi data.

## 2.6. Data Mining
Data mining adalah proses mengekstrasi dan mengidentifkasi data yang terpilih dengan tujuan untuk mencari  pola  yang  menarik  dalam  bentuk  representasi  tertentu  atau  sekumpulan  representasi  dengan menggunakan  teknik  atau  metode  tertentu  seperti  klasifikasi,  prediksi,  regresi  maupun clustering .  Teknik, metode, atau algoritma yang tepat sangat bergantung pada tujuan dan proses KDD secara keseluruhan. Tahap ini merupakan inti dari tahapan KDD yang dilakukan untuk menganalisis data.

## 2.6.1.  K-Means
K-Means termasuk dalam salah satu metode non-hierarchical clustering . K-Means berusaha membagi data yang ada ke dalam kelompok-kelompok, dimana data dalam satu kelompok memiliki karakteristik yang mirip  satu  sama  lain  dan  karakteristik  yang  berbeda  dengan  data  pada  kelompok  lain[13].  Pada  Gambar  2 disajikan diagram alir dari Algoritma K-Means.
Gambar 2. Diagram Alir Algoritma K-Means
Adapun langkah-langkah dari algoritma K-Means dijelaskan sebagai berikut[13]:
1. Menentukan berapa jumlah cluster (k) yang diinginkan pada dataset.
2. Tentukan nilai pusat ( centroid).
Penetuan centroid pada tahap awal dilakukan secara acak, sedangkan pada tahap iterasi digunakan persamaan berikut ini:
Keterangan: Vij = Centroid rata-rata pada cluster ke – i untuk variabel ke – j Ni
= Jumlah anggota cluster ke – i i, k
= Indeks dari cluster
j = Indeks variabel
Xkj         = Nilai data ke – k variabel ke – j untuk cluster tersebut
3. Menghitung jarak terpendek tiap data dengan Centroid. Gunakan rumus Euclidean distance (d) untuk menghitung jarak terpendek dengan Centroid tersebut. Adapun rumus tersebut adalah:
Keterangan: de = Euclidean distance
i
= Banyaknya objek
(x, y) = Koordinat objek
(s, t) = Koordinat centroid
4. Kelompokkan objek berdasarkan jarak ke centroid terpendek.
5. Ulangi langkah ke-3 hingga ke-4, lakukan iterasi hingga centroid bernilai optimal.
Dalam perhitungan K-Means jika ada data dengan perbedaan besaran angka yang cukup jauh maka data perlu dinormalisasi. Adapun rumus yang digunakan adalah:
(1)
(2)

## X = Xi−Xmin
Xmax−Xmin
Keterangan: Xi      =  Bobot atribut ke i Xmin =  Bobot minimum atribut i Xmax  =  Bobot maksimum atribut i
Normalisasi data ini bertujuan agar nilai dari masing-masing data berada dalam rentang yang sama yakni rentang 0 sampai 1[14].

## 2.6.2. Davies Bouldin Index
Davies Bouldin Index (DBI) adalah salah satu metode validitas internal dalam melakukan penilaian atau  evaluasi  terhadap  suatu cluster .  Validitas  Internal  yang  dilakukan  DBI  adalah  seberapa  baik cluster dilakukan  dengan  menghitung  kuantitas  dan  fitur  turunan  dari  data  set.  Tahapan  dari  perhitungan  Davies Bouldin Index adalah sebagai berikut[11]:
Sum of square within cluster (SSW) sebagai metrik kohesi dalam sebuah cluster ke-i diformulasikan pada persamaan sebagai berikut:
Keterangan: 𝑆𝑆𝑊 = Sum of square within cluster 𝑚𝑖 = Jumlah data dalam cluster ke - i 𝑑 ( 𝑥 , 𝑐 ) = Jarak data x ke centroid c
Sementara metrik untuk separasi antara dua cluster digunakan formula Sum of square between cluster (SSB) dengan mengukur jarak antar centroid 𝑐 𝑖 dan 𝑐 𝑗 seperti pada persamaan berikut ini:
Keterangan: 𝑆𝑆𝐵 = Sum of square between cluster 𝑑 ( 𝑐 𝑖 , 𝑐 𝑗 ) = Jarak centroid 𝑐 𝑖 dengan centroid 𝑐 𝑗
Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  nilai 𝑅 𝑖𝑗 . 𝑅 𝑖𝑗 adalah  ukuran  rasio  seberapa  baik  nilai perbandingan  antara cluster ke-i  dan cluster ke-j.  Nilainya  didapatkan  dari  komponen  kohesi  dan  separasi. Cluster yang baik adalah yang mempunyai kohesi yang sekecil mungkin dan separasi yang sebesar mungkin. 𝑅 𝑖𝑗 di formulasikan dalam persamaan sebagai berikut:
Keterangan: 𝑅𝑖𝑗 = Nilai Perbandingan cluster i dengan cluster j
Setelah kita mendapatkan nilai SSW, SSB dan 𝑅𝑖𝑗 . Nilai Davies Bouldin Index (DBI) dapat dihitung menggunakan formula dalam persamaan berikut ini:
Keterangan: k = Jumlah cluster yang digunakan
(3) (4) (5) (6) (7)
Seperti yang terlihat dari persamaan di atas, semakin rendah nilai DBI maka cluster yang dihasilkan akan semakin baik, yang berarti kemiripan antar data dalam suatu cluster akan semakin mirip.

## 2.7. Interprestasi/Evaluasi (Interpretation/Evaluation)
Dalam  tahap  ini,  dilakukan  penerjemahan  pola-pola  yang  merupakan  hasil  dari  tahap  data  mining. Pola  informasi  hasil  dari  data  mining  tersebut  perlu  ditampilkan  atau  divisualisasikan  ke  dalam  bentuk pengetahuan yang mudah untuk dimengerti.

## 3. Hasil dan Analisis
Sumber  data  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini  diperoleh  dari  Buku  Agregat  Kependudukan Semester 2 Tahun 2021 yang berasal dari Disdukcapil Kabupaten Manokwari.

## 3.1.  Seleksi Data
Data yang ada pada Buku Agregat Kependudukan Semester 2 Tahun 2021 ini tidak semuanya dipakai, oleh karena itu hanya data yang sesuai untuk penelitian.  Pada tahap seleksi data ini, atribut yang digunakan untuk  proses data  mining adalah  kecamatan,  jumlah  anak  yang  belum  memiliki  akta  kelahiran,  dan  jumlah anak yang belum memiliki KIA. Adapun hasil seleksi data dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Hasil Seleksi Data
No. Kecamatan Belum Akta Kelahiran Belum KIA 1 Warmare 1066 1995 2 Prafi 1115 2438 3 Masni 1098 2866 4 Manokwari Barat 13866 25242 5 Manokwari Timur 2480 4012 6 Manokwari Utara 1162 1509 7 Manokwari Selatan 3684 7646 8 Tanah Rubuh 888 1321 9 Sidey 374 715 Jumlah 25733 47744

## 3.2.  Pembersihan Data
Data yang diperoleh Disdukcapil Kabupaten Manokwari tidak terdapat duplikasi data ataupun data yang kosong, sehingga data tersebut tidak perlu dilakukan pembersihan data.

## 3.3.  Transformasi
Pada  tahapan  transformasi  dilakukan  dengan  normalisasi  data  agar  nilai  dari  masing-masing  data berada dalam rentang yang sama yaitu 1 hingga 0. Adapun hasil dari transformasi data pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Hasil Transformasi
No. Kecamatan Belum Akta Kelahiran Belum KIA 1 Warmare 0.051289653 0.05218739 2 Prafi 0.054921435 0.07024911 3 Masni 0.053661429 0.08769927 4 Manokwari Barat 1 1 5 Manokwari Timur 0.156092499 0.13442329 6 Manokwari Utra 0.058404981 0.03237249 7 Manokwari Selatan 0.245330566 0.28258654 8 Tanah Rubuh 0.03809665 0.02470747 9 Sidey 0 0

## 3.4.  Data Mining
Setelah  data  siap,  dilanjutkan  ke  proses  berikutnya  yaitu  tahapan data  mining .  Data  akan  diolah menggunakan  algoritma  K-Means.  Pada  penelitian  ini clustering dilakukan  dengan  melakukan  beberapa percobaan jumlah cluster yang berbeda-beda, yaitu dengan jumlah cluster 3, 4 dan 5. Nantinya jumlah cluster yang digunakan pada penelitian ini akan ditentukan berdasarkan hasil evaluasi dengan menggunakan metode Davies  Bouldin  Index  (DBI) . Penerapan data  mining pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan RapidMiner sebagai perangkat lunak untuk melakukan proses clustering . Adapun penerapan metode clustering dengan algoritma K-Means pada Rapidminer di sajikan pada Gambar 3.
Gambar 3. Clustering K-Means menggunakan Rapidminer

## 3.5.  Evaluasi/Interpresentasi
Evaluasi cluster dilakukan  untuk  mengetahui  berapa  jumlah cluster yang  menghasilkan  nilai  DBI terendah, artinya jumlah cluster dengan tingkat kemiripan data yang paling mirip. Dari hasil percobaan dengan menggunakan 3, 4 dan 5 cluster pada RapidMiner, rekapitulasi nilai DBI yang diperoleh ditunjukkan dalam Tabel 3.
Tabel 3 Hasil Evaluasi Percobaan Cluster Percobaan Jumlah Cluster DBI 1 3 0.185 2 4 0.069 3 5 0.161
Berdasarkan hasil rekapitulasi Davies Bouldin Index (DBI) yang ditunjukan pada Tabel, dengan hasil dari nilai k=3 yaitu 0,185, k=4 yaitu 0,069 dan k=5 yaitu 0,161, maka nilai k yang akan  dipilih dan menjadi jumlah cluster adalah pada percobaan kedua dengan nilai k=4 karena memiliki nilai DBI paling kecil yaitu 0,069,  karena  semakin  kecil  nilai  DBI  maka  semakin  optimum cluster yang  dihasilkan,  sehingga  pada penelitian  ini cluster yang  akan  digunakan  sebanyak  4 cluster .  Adapun  hasil clustering K-Means yang diperoleh dengan menggunakan 4 cluster sebagai berikut:
Gambar 4 Hasil Davies Bouldin Index dengan 4 cluster
Pada Gambar 4 menunjukan nilai DBI terendah yaitu dari cluster 4. Adapun hasil cluster model yang diperoleh ditunjukan pada Gambar 5.
Gambar 5 Hasil Clustering dengan 4 cluster
Gambar 6 Centroid Table Algoritma K-Means
Pada Gambar 6 merupakan nilai centroid yang diperoleh, centroid adalah titik atau tolak ukur dalam menentukan anggota cluster atau kelompok, karena proses clustering ini merupakan suatu proses pembentukan cluster atau kelompok dengan menentukan jarak terdekat dari masing-masing dataset. Berdasarkan hasil nilai centroid yang diperoleh dari proses clustering pada perangkat lunak RapidMiner menunjukan cluster terendah adalah cluster 0, sedangkan cluster tertinggi terdapat pada cluster 1.
Gambar 7 Visualisasi Scatter Hasil Clustering
Pada Gambar 7 merupakan visualisasi hasil clustering menggunakan chart dengan jenis scatter yang menunjukan  nilai  dengan  bentuk  titik-titik  berwarna.  Warna  biru  menyatakan cluster 0,  warna  hijau menyatakan cluster 1, warna oranye menyatakan cluster 3 dan warna hitam menyatakan cluster 2.

## 3.6.  Pembahasan Hasil Analisis Cluster
Dari  nilai  DBI  yang  diperoleh  didapatkan  bahwa  jumlah cluster optimum  adalah  4,  dimana berdasarkan  hasil clustering K-Means  yang  dilakukan  pada  RapidMiner  hasil clustering K-Means  dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Clustering K-Means No. Kecamatan Belum Akta Kelahiran Belum KIA Cluster 1 Warmare 1066 1995 cluster_0 2 Prafi 1115 2438 cluster_0 3 Masni 1098 2866 cluster_0 4 Manokwari Barat 13866 25242 cluster_1 5 Manokwari Timur 2480 4012 cluster_3 6 Manokwari Utara 1162 1509 cluster_0 7 Manokwari Selatan 3684 7646 cluster_2 8 Tanah Rubuh 888 1321 cluster_0 9 Sidey 374 715 cluster_0
Dari hasil clustering K-Means dari setiap cluster yang telah terbentuk maka dapat dianalisa rincian total anak yang belum memiliki akta kelahiran dan KIA pada setiap cluster adalah sebagai berikut: 1. Cluster 0 terdiri dari kecamatan Warmare, Prafi, Masni, Manokwari Utara, Tanah Rubuh, dan Sidey dengan jumlah  anak  yang  belum  memiliki  akta  kelahiran  sebanyak  5.703  anak  dan  jumlah  anak  yang  belum memiliki KIA sebanyak 10.844 anak.
2. Cluster 1 terdiri dari kecamatan Manokwari Barat dengan dengan jumlah anak yang belum memiliki akta kelahiran sebanyak 13.866 anak dan jumlah anak yang belum memiliki KIA sebanyak 25.242 anak.
3. Cluster 2  terdiri  dari  kecamatan  Manokwari  Selatan  dengan  jumlah  anak  yang  belum  memiliki  akta kelahiran sebanyak 3.684 anak dan jumlah anak yang belum memiliki KIA sebanyak 7.646 anak.
4. Cluster 3 terdiri dari kecamatan Manokwari Timur dengan jumlah anak yang belum memiliki akta kelahiran sebanyak 2.480 anak dan jumlah anak yang belum memiliki KIA sebanyak 4.012 anak.
Adapun hasil clustering K-Means yang terbentuk menghasilkan kelompok-kelompok kecamatan pada setiap cluster yang dimasukkan ke dalam kategori berdasarkan cakupan ketidakpemilikan akta kelahiran dan KIA. Dimana didapatkan pada cluster 0 dengan persentase jumlah anak yang belum memiliki akta kelahiran sebanyak  27.64%  dan  anak  yang  belum  memiliki  KIA  sebanyak  58.40%  masuk  kedalam  kategori  cakupan ketidakpemilikan akta kelahiran anak dan KIA yang cukup rendah. Cluster 1 dengan persentase jumlah anak yang belum memiliki akta kelahiran sebanyak 44.01% dan anak yang belum memiliki KIA sebanyak 84.75% masuk kedalam kategori cakupan ketidakpemilikan akta kelahiran anak dan KIA yang cukup tinggi. Cluster 2 dengan persentase jumlah anak yang belum memiliki akta kelahiran sebanyak 43.47% dan anak yang belum memiliki KIA sebanyak 91.49% masuk kedalam kategori cakupan ketidakpemilikan akta kelahiran anak dan KIA  yang  tinggi.  Cluster  3  dengan  persentase  jumlah  anak  yang  belum  memiliki  akta  kelahiran  sebanyak 55.83%  dan  anak  yang  belum  memiliki  KIA  sebanyak  94.93%  masuk  kedalam  kategori  cakupan ketidakpemilikan akta kelahiran anak dan KIA yang sangat tinggi. Adapun hasil kategori pada setiap cluster disajikan pada Tabel 5. serta visualisasi hasil kategori pada setiap cluster disajikan pada Gambar 8.
Tabel 5. Kategori Hasil Clustering K-Means Cluster Persentase dari total jumlah anak yang belum memiliki akta kelahiran Persentase dari total jumlah anak yang belum memiliki KIA Kategori Cluster 0 27.64% 58.40% Cakupan cukup rendah Cluster 1 44.01% 84.75% Cakupan cukup tinggi Cluster 2 43.37% 91.49% Cakupan tinggi Cluster 3 55.83% 94.93% Cakupan sangat tinggi
Gambar 8. Visualisasi Kategori Hasil Clustering K-Means

## 4. Kesimpulan
Penerapan  data  mining  dalam clustering data  anak  menggunakan  algoritma  K-Means  didapatkan jumlah  cluster  yang  digunakan  yaitu  4 cluster berdasarkan  hasil  evaluasi  DBI.  Diperoleh  jumlah cluster 4 memiliki  nilai  DBI  yang  terendah  yaitu  0,069.  Dari  4 cluster yang  terbentuk  diperoleh cluster 0  termasuk kategori  cakupan  cukup  rendah  yang  terdiri  dari  6  kecamatan. Cluster 1  termasuk  kategori  cakupan  cukup tinggi yang terdiri dari 1 kecamatan. Cluster 2 termasuk cakupan tinggi yang terdiri dari 1 kecamatan. Dan cluster 3 termasuk cakupan sangat tinggi yang terdiri dari 1 kecamatan. Adapun untuk mendapatkan hasil yang lebih baik, penelitian ini dapat dikembangkan dengan menggunakan data per-kelurahan agar penyebaran data dapat dilihat lebih detail dan dikembangkan dengan melakukan perbandingan dengan algoritma yang lain.

## References
[1]
F. Alihar, “No Title
”,בצמ תנומת :יוויקה ףנע עטונה ןולע , vol. 66, pp. 37–39, 2018, [Online]. Available: https://www.fairportlibrary.org/images/files/RenovationProject/Concept_cost_estimate_accepted_031914.pdf.
[2] Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil Kota Serang, “Data Agregat Kependudukan,” 2020.
[3] C. C. Aggarwal, Data Mining: The Textbook . Springer International Publishing, 2015.
[4] A. Nur Khormarudin, “Teknik Data Mining: Algoritma K-Means Clustering,” J. Ilmu Komput. , pp. 1–12, 2016, [Online]. Available: https://ilmukomputer.org/category/datamining/.
[5] A. Jamal, A. Handayani, A. A. Septiandri, E. Ripmiatin, and Y. Effendi, “Dimensionality Reduction using PCA and K-Means Clustering for Breast Cancer Prediction,” Lontar Komput.  J. Ilm. Teknol. Inf. , no. December, p. 192, 2018, doi: 10.24843/lkjiti.2018.v09.i03.p08.
[6] W. Purba, S. Tamba, and J. Saragih, “The effect of mining data k-means clustering toward students profile model drop out potential,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1007, no. 1, pp. 0–6, 2018, doi: 10.1088/1742- 6596/1007/1/012049.
[7] S. S. M. K. Indah Werdiningsih, S. S. M. K. Barry Nuqoba, and S. S. M. S. Muhammadun, Data Mining Menggunakan Android, Weka, dan SPSS . Airlangga University Press, 2020.
[8] N. Cahyana and A. Aribowo, “Metode Data Mining K-Means Untuk Klasterisasi Data Penanganan Dan Pelayanan Kesehatan Masyarakat,” Semin. Nas. Inform. Medis , no. 5, pp. 24–31, 2018.
[9] R. A. Indraputra and R. Fitriana, “K-Means Clustering Data COVID-19,” J. Tek. Ind. , vol. 10, no. 3, p. 3, 2020.
[10] N. A. Sholikhah, “Studi Perbandingan Clustering Kecamatan di Kabupaten Bojonegoro Berdasarkan Keaktifan Penduduk Dalam Kepemilikan Dokumen Kependudukan dikeluarkan oleh population reference mempunyai data kependudukan yang Pemerintah melalui Dinas Kependudukan dan Catatan ,” vol. 1, no. 1, pp. 42–53, 2022.
[11] S. Retno, “Peningkatan Akurasi Algoritma K-Means Dengan Clustering Purity Sebagai Titik Pusat Cluster Awal (Centroid),” 2019, [Online]. Available:
https://repositori.usu.ac.id/bitstream/handle/123456789/16782/177038001.pdf?sequence=1&isAllowed=y.
[12] C. Kenneth and O. Chinecherem, “Knowledge Discovery in Databases ( KDD ): An Overview,” vol. 15, no. 12, pp. 13–16, 2017.
[13] A. Wanto, Data Mining : Algoritma dan Implementasi . Yayasan Kita Menulis, 2020.
[14] R. Prasojo, Y. R. W. Utami, and R. T. Vulandari, “Implementasi K-Means Clustering Pada Pengelompokan Potensi Kerjasama Pelanggan,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 7, no. 2, 2019, doi: 10.30646/tikomsin.v7i2.435.