## PENGANTAR REDAKSI
Puji syukur dipanjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa, atas karunia dan limpahan rahmatNYA jualah Jurnal  Informasi  dan  komputer  (JIK)  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  ini  dapat  terwujud.Jurnal Informasi dan Komputer (JIK) yang terbit dua (2) kali dalam setahun ini merupakan suatu wadah untuk penyebar luasan  hasil-hasil penelitian,  studi pustaka, karya ilmiah  yang berkaitan dengan Informasi dan Komputer  khususnya  bagi  dosen-dosen  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  serta  umumnya  para cendikiawan, praktisi, peneliti ilmu Informatika dan Komputer.
Harapan,  dengan  diterbitkannya  Jurnal  Informasi  dan  Komputer  (JIK)  ini  sebagai  salah  satu  bentuk sumbangan  pemikiran  dalam  pengembangan  ilmu  informatika  dan  komputer  yang  berkaitan  dengan kajian-kajian  di  bidang  tekhnologi  Informatik,  Komunikasi  Data  dan  Jaringan  Komputer,  perancangan dan  Rekayasa  Perangkat  Lunak,  serta  ilmu-ilmu  yang  terkait  dengan  bidang  Informasi  dan  Komputer lainnya.
Berkenaan  dengan  harapan  tersebut,  kepada  para  peneliti,  dosen  dan  praktisi  yang  memiliki  hasil-hasil penelitian,  kajian  pustaka,  karya  ilmiah  dalam  bidang  tersebut  diatas,  dengan  bangga  redaksi  Jurnal Informasi  dan  Komputer  (JIK)  menerima  naskah  ringkasan  untuk  dimuat  pada  jurnal  Informasi  dan Komputer  (JIK)  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  dengan  berpedoman  pada  penulisan  naskah jurnal sebagaimana dilampirkan pada halaman belakang (Bagian kulit dalam) buku jurnal ini.
Mutu dari suatu jurnal ilmiah tidak hanya ditentukan oleh para pengelolanya saja, tetapi para penulis dan pembaca  jualah  yang  mempunyai  peranan  besar  dalam  meningkatkan  mutu  jurnal  Informatika  dan Komputer  ini.  Merujuk  pada  realita  ini  kamu  sangat  mengharapkan  peran  aktif  dari  peneliti  untuk bersama-sama  menjaga  dan  memelihara  keberlangsungan  dari  jurnal  Informasi  dan  Komputer  STMIK Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  ini.  Yang  juga  tidak  kalah  pentingnya  dari  partisipasi  tersebut  diatas, adalah  saran  dan  kritik  yang  membangun  dari  pembaca  yang  budiman  agar  kiranya  dapat  disampaikan langsung  kepada  redaksi  JIK.  Saran  dan  kritik  yang  membangun  akan  dijadikan  masukan  dan pertimbangan  yang  sangat  berarti  guna  peningkatan  mutu  dan  kualitas  Jurnal  Informasi  dan  Komputer STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.
Tak lupa diucapkan terima kasih yang tak terhingga atas perhatian dan kerjasama dari semua pihak yang tak  dapat  disebutkan  satu  persatu  hingga  dapat  diterbitkan  nya  Jurnal  Informasi  dan  Komputer  (JIK) STMIK Dian Cipta Cendikia  Kotabumi. Semoga apa yang telah diperbuat untuk kebaikan akan menjadi amal ibadah, amin.
Kotabumi, 25 Oktober  2021
Dewan Redaksi

## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER
Volume 9 Nomor 2 Oktober 2021
Jurnal  Informasi  dan  Komputer  merupakan  Sarana  informasi  ilmu pengetahuan,  Tekhnologi  dan  Komunikasi  yang  berupa  hasil  penelitian, tulisan  ilmiah,  Ataupun    studi  pustaka.  Jurnal  ini  terbit  dua  kali  setahun pada  bulan  April  dan  Oktober.  Berisi  hasil  penelitian  ilmiah  di  bidang informatika  yang  bertujuan  untuk  menghubungkan  adanya  kesenjangan antar  kemajuan  teknologi  dan  hasil  penelitian.  Jurnal  ini  di  terbitkan pertama kali pada tahun 2013.

## Penanggung Jawab:

## Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi

## Pembina:
Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi Ketua  Lembaga  Penelitian  STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi

## Pimpinan Redaksi
Dwi Marisa Efendi,.S.Kom.,M.Ti

## Redaksi pelaksana
Rustam,.S.Kom,.M.Ti  (STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi)
Nurmayanti  M.Kom  (STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi) Sukatmi,.S.Kom., M.Kom (AMIK DCC Bandar Lampung)
Sampurna  Dadi  Riskiono,M.Kom  (Universitas Teknokrat Indonesia) Ifo Wahyu
Pratama,S.Kom.,M.Ti(AMIK
MASTER Lampung)

## Mitra Bestari
Dr.  RZ.  ABDUL  AZIZ,  ST.,  MT  (Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya) Dr.  Dadang  Sudrajat,  S.Si,  M.Kom  (STMIK IKMI Cirebon) Dr.  Septafiansyah  Dwi  Putra,  S.T.,  M.T (Politeknik Negeri Lampung) Dr.  Evi  Grativiani,  S.E.,  M.S.I    (Universitas Sebelas Maret) Rohmat  Indra  Borman  (  Universitas  Teknokrat Indonesia ) Ferry  Wongso,  S.KOm.,  M.Kom  (  STMIK Darma Pala Riau) Ferly  Ardhy,  S.Kom.,  M.Ti  (  Universitas Aisyah Pringsewu ) Firmansyah,  S.E.,  M.Si  (STMIK  Darma  Pala Riau)
Amarudin (Universitas Teknokrat Indonesia) Didi Susianto, S.T., M.Kom (AMIK Dian Cipta Cendika Bandar Lampung) Alhibarsyah,  St.,  M.Kom  (STMIK  Tunas Bangsa Bandar Lampung) Kemal  Farouq  Mauladi,  S.Kom  .M.Kom (Universitas Islam Lamongan)
Rima  Mawarni,  M.Kom  (  STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi) Wira  Jaya  Hartono,  S.Pd.,  M.Pd  (  STMIK Darma Pala Riau)
Penerbit  : STMIK  Dian  Cipta  Cendikia Kotabumi Bekerja Sama Dengan LPPM STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.

## Alamat Redaksi/Penerbit:
Jl. Negara No. 3 Candimas Kotabumi Lampung Utara No Telpon/Fax 0724 23003 Email : lppm-stmik@dcc.ac.id

## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER VOL. 9 NO. 2 THN. 2021

## DAFTAR ISI

## Halaman
Sistem Informasi Akuntansi Persedian Barang Berbasis Web Pada Lembaga Permasyarakatan Kelas II A Banceuy Bandung : “Kelompok Tani Desa Banjar Kertarahayu”
Teuku Rian Hardiyansyah, Fatia Salsa Azzahra (Politeknik Piksi Ganesha Bandung 1,2 ) ...................................................................... 01-07
Penerapan Finite State Automata Pada Vending Machine Penjual Obat Non Resep Dokter Dan Keperluan Medis Eko Supriyanto 1 , Angga Ardiansyah 2 , Frieyadie 3 , Sri Rahayu 4 , Windu Gata 5
( Universitas Nusa Mandiri 12 ) .................................................................................... 08-14
Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Kelayakan Pengajuan Sertifikasi Guru Dengan Metode Simple Additive Weighting (Studi Kasus : Ma Al Muhajirin Janti Jogoroto Jombang) Budiman, umam baharudin , winarti (Universitas Darul „Ulum Jombang)  ......................................................................... 15-22
Perancangan Infrastruktur Domain Name Server Lokal Menggunakan Ubuntu Server 16.04

## Pada PT. Xyz
Zaenal  Mutaqin  Subekti, Hendra  Setiawan, Satria, Widia Murni Wijaya, Aliy Hafiz, Warsudi (STMIK Bani Saleh, Universitas Negeri Yogyakarta, AMIK Dian Cipta Cendikia, STMIK MIC CIkarang) .............................................................................................. 23-29
Perancangan Sistem Informasi Idea Proposal (Ip) Berbasis Web Pada Pt. Paxel Algorita Unggul Julian Murhan Sahputra, Indah Purnamasari (Universitas Nusa Mandiri 12 )  .................................................................................... 30-35
Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Ekstrakurikuler Atletik Berdasarkan Bakat  Siswa Menggunakan Metode Profile Matching
Agnes Basuki, Petrus Sokibi, Tiara Eka Putri ( Universitas Catur Insan Cendekia ) ........................................................................... 36-50
Penerapan Algoritma K-Means Untuk Pengelompokan Usia Calon Penerima Vaksin Di Kab. Ngawi
Irna Yuniarfi, Saifulloh (Universitas PGRI Madiun 12 )  ................................................................................... 51-62
System Penilaian Seleksi Calon Karyawan Baru Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Di PT.TNA
Anik Sri Wahyuningsih , Yudhi Firmansyah (Universitas Panca Sakti Bekasi )  ..............................................................................63-74
Perancangan Sistem Informasi Pembayaran SPP Menggunakan Framework Laravel Ichwan Habib Moudi (Universitas Panca Sakti Bekasi) ................................................................................ 75-80
Implementasi Algoritma K-Means  Dan Algoritma Apriori Optimasi Kinerja Ecu (Study Kasus Mobil Avanza Dan Xenia)
Sigit Mintoro , Asep Afandi (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi)  .................................................................81-88
Sistem Pakar Penyakit Buah Kakao Untuk Peningkatan Hasil Panen Kakao Menggunakan Metode Case Base Reasoning (CBR) Berbasis Web Mobile
Aliy hafiz, Verawati (AMIK Dian Cipta Cendikia,Bandar Lampung) ........................................................ 89-94
Penerapan Metode Rapid Application Develomment (RAD) Dalam Pengembangan Sistem Pemesanan Menu Berbasis Android Aris Baihaqi, Tumini (Fakultas Sains dan Teknologi 1,2 ) .............................................................................. 95-102
Rancang Bangun Sistem Informasi Geografis Pariwisata Di Lampung Timur
Sukatmi, Rexa Alfa Rizi
(AMIK DCC Bandar Lampung 12 )  .............................................................................103-108
Implementasi Psak No. 45 Pada Proses Penyusunan Laporan Keuangan Menggunakan
M.S. Excel Dan Aplikasi Accurate Accouting Pada STMIK Bani Saleh
Marhakim, Willy Adam (STMIK Bani Saleh 12 )  .............................................................................................. 109-116
Sistem Prediksi Harga KOPI LAMBAR ( Lampung Barat) Dengan Metode Backpropagation, dan Double Exponential ( Studi Kasus BUMDES  ) Supriyanto, Dwi marisa Efendi,Rhomadhon
(STMIK Dian Cipta cendikia Kotabumi 1- )  ...............................................................117-123
Sistem Informasi Pemasaran Produk Umkm Berbasis Web Pada Kecamatan Bumi Nabung  Lampung Tengah
Yuli Syafitri, Agus Prasetyo, Reni Astika (AMIK Dian Cipta Cendikia Bandar Lampung)  ......................................................124-134
Rancang  Bangun Aplikasi Pembelajaran Aksara Lampung  Berbasis Android Ferly Ardhy, Hendra Syahrobi (Universitas Aisyah Pringewu 1, STMIK Dian Cipta Cendikia 2 )  .............................. 135-143
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Pada Balita Menggunakan Metode Naïve Bayes Dan Forward Chaining Studi Kasus Puskesmas Cempaka Sungkai Selatan Sidik Rahmatullah, Rima Mawarni (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi 12 )  .............................................................. 144-153
Rekayasa Perangkat Lunak Perhitungan Harga Pokok Produksi Metode Full Costing  Pada Umkm Mitra Cake Di Bandar Lampung
Pitrawati, Arif Sanjaya
(AMIK Dian Cipta Cendikia, Bandar Lampung)  ...................................................... 154-162

## Rancang Bangun Sistem Ujian Online Menggunakan Algoritma Cosine Similarity Berbasis Web
Haryono, Zaenal Mutaqin Subekti, Widiyawati, Hidayatullah (STMIK Bani Saleh 1234 )  ............................................................................................ 163-168
Model Aplikasi Helpdesk Ticketing System Berbasis Web Menggunakan Metode Rad
Indra Permana  ........................................................................................................... 169-173
Pattern Recognition Tulisan Tangan Huruf Hijaiyah Menggunakan Metode
Convolutional Neural Network (CNN)
Mufassiril Abror, Nopiyanto (Universitas Panca Sakti Bekasi 12 )  ............................................................................ 174-178
Aplikasi Sistem Informasi Keuangan Berbasis Android Di Perumahan Taman Karang Bahagia
Melda Ayulestari
(Universitas Panca Sakti Bekasi)  .............................................................................. 179-185
Audit Pelayanan Sistem Rujukan Online Puskesmas Menggunakan Framework COBIT 5.0
Nurmayanti, Merri Parida, Ngajiyanto, Ina Anzalna (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi 1234 )  ............................................................ 186-195
Perancangan Sistem Informasi Pengolahan Data Nilai Siswa Berbasis Web Erin Ermawati, Anik Sri Wahyuningsih (Fakultas Sain dan Teknologi, Universitas Panca Sakti Bekasi 12 ) ............................. 196-205
Pengembangan Sistem Pelaporan Data Hasil Inspeksi Barang Berbasis Web
Siska Putriani (Universitas Pancasakti Bekasi)  ................................................................................ 206-212 Penerapan Extreme Programming Dalam Perancangan Aplikasi Web Food Market
Tumini, Hilman Septiana
(   Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Panca Sakti Bekasi 1,2 )  ........................... 213-221
Sistem Pencarian Barang Berbasis Website Menggunakan Php Dan Mysql Studi Kasus PT. Surya Technology Industri Sulaeman
(Universitas Panca Sakti Bekasi)  ............................................................................... 222-228
Implementasi Metode Prototype Pada Sistem Peminjaman Alat Kerja Berbasis Web Di PT SK Metalindo
Ali Mulyanto, Arjun Gunawan (Univeritas Panca Sakti Bekasi)  ................................................................................ 229-233
Aplikasi Tata Cara Wudhu Menggunakan Teknologi Augmented Reality Sebagai Media  Pembelajaran  Di TK Al Fatih Ahmad Yakub , Idarul Fadli (Universitas Panca Sakti Bekasi 12 )  ............................................................................ 234-247
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ayam Petelur Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Web Mochammad
Taufiq Hidayat, Ali Mulyanto (Universitas Panca Sakti Bekasi 12 )  ............................................................................ 248-255
Penerapan Metode Prototyping Dalam Perhitungan Hasil Produksi Menggunakan Arduino Uno R3 Dan Php Di PT. Indonesia Epson Industry
Amandha Aulia, Ajar Rohmanu (Universitas Panca Sakti Bekasi 12 )  ............................................................................ 256-264
System Pendukung Keputusan Penentuan Guru Teladan Dengan Metode Profile Matching Hasbulloh, Agmawarnida (Universitas Panca Sakti Bekasi 1,2 )  ............................................................................ 265-271
Implementasi Waterfall Method Pada Aplikasi Buku Induk Siswa Berbasis Web
Idam Holid , Yogie Krisnayadi (Universitas Panca Sakti 12 )  ........................................................................................ 272-282
Pengembangan Text To Speech Media Pembelajaran Untuk Pengenalan Anggota Tubuh Manusia Kelas V Sekolah Dasar
Juwanda Saputra, Ali Mulianto (Teknik Infomratika Fakulutas Sains dan Teknologi 12 )  ........................................... 283-289
Perancangan Sistem Peminjaman Barang Berupa Aset Tetap Berbasis Web Pada Lembaga Permasyarakatan Kelas II A Banceuy Bandung Guntur Salasa Priambodo, Perwito, Candra Mecca Sufyana (Politeknik Piksi Ganesha Bandung 1,2,3 )  ................................................................... 290-295
Metode Pemilihan Karyawan Terbaik Sebagai Penentu Goodwill Perguruan Tinggi Dengan Menggunakan Metode Topsis (Studi Kasus Perguruan Tinggi Di Lampung Utara)
Dwi Sartika, Pakarti Riswanto (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi)  ................................................................. 296-303
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Merek Smartphone Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Ade Kiki Fatmawati, Muhammad Sultan Raflie, Norma Yunita (Universitas Nusa Mandiri 123 )  .................................................................................. 304-315
Pattern Recognition Aksara Lampung Menggunakan Algoritma Neural Network Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Nopiyanto, Rahmadi (Universitas Panca Sakti Bekasi)  .............................................................................. 316-321

## IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS  DAN ALGORITMA APRIORI OPTIMASI KINERJA ECU  (STUDY KASUS MOBIL AVANZA DAN XENIA)
Sigti Mintoro 1, Asep Afandi 2
STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi JL. Negara Candimas Kotabumi Lampung Utara Email : SigitMIntoro76@gmail.com, Asepafandi189@Gmail.Com

## ABSTRAK
Saat  ini  sistem  kendaran  sudah    dikontrol  menggunakan  elektronik  ECU  (Engine  Control  Unit) .Kerusakan  ECU  akan  mempengaruhi  kinerja  mesin,  maka  dibutuhkan  sistem  yang  dapat  menangani permasalahan dalam medeteksi secara akurat cepat dalam mengambil keputusan. Dalam clustering  data, terdapat beberapa algoritma  yang dapat digunakan, seperti, Algoritma K-Means dan Algoritma A Priori adalah algoritma dengan tingkat akurasi yang tinggi dan terbaik di antara ketiga algoritma ini dengan cara melakukan  perbandingan  menggunakan  Rapidminer.  Perbandingan  algoritma  bertujuan  untuk mendapatkan  hasil  dan  prediksi  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan.  Pengembangan  Sistem  Analisis dengan  K-Mains  dan  Data  Clustering  ini  menjadi  solusi  untuk  membantu  menganalisis  data-data  dalam proses menganalisa optimasi kinerja ECU terhadap kinerja mesin kendaraan meliputi pengambilan data, mengolah  data,  medeteksi  kelemahan  dalam  perubahan  data  digital  agar  dengan  cepat  dapat mengoptimalkan kinerja ECU dalam pengelompokan data menggunakan K-means clustering. Dari Hasil penelitian Clustering K-Means didapat C1(781-784), C2(896-927), C3(1223-1321), C4(1460-1587), dan C5(1689-2716) Engine RPM dan A-Priori Suport AUB rata- rata 20% , Suport A rata-rata 80% dan nilai Confidence Rata-Rata 80%. Berdasarkan  Pada remapping variasi 3 derajat pengapian maju menghasilkan Daya  mesin  dan  torsi  mesi  stabil  pada  putaran  rendah  1000  rpm  ke  putaran  tinggi  2176  rpm    dengan remapping sesuai dengan kondisi mesin pada saat pengujian.
Kata Kunci : Algoritma K-Means, Algoritma A Priori, ECU, Remapping

## ABSTRACT
Currently the vehicle  system  has been controlled using an electronic ECU  (Engine Control Unit). ECU damage will affect engine performance, so a system that can handle problems accurately detects quickly in making decisions is needed. In data clustering, there are several algorithms that can be used, such the K-Means Algorithm and the A Priori Algorithm, which is an algorithm with a high level of accuracy and the  best  among  these  three  algorithms  by  doing  a  comparison  using  Rapidminer.  Comparison  of algorithms aims to obtain results and predictions from research that has been done. The development of the Analysis System with K-Mains and Data Clustering is a solution to help analyze data in the process of analyzing the optimization of ECU performance on vehicle engine performance including data collection, processing  data,  detecting  weaknesses  in  digital  data  changes  so  that  they  can  quickly  optimize  ECU performance  in  data  grouping  using  K-means  clustering.  From  the  results  of  the  K-Means  Clustering study, it was found that C1(781-784), C2(896-927), C3(1223-1321), C4(1460-1587), and C5(1689-2716) Engine  and  A-Priori  AUB  support  an  average  of  20%,  Support  A  an  average  of  80%  and  an  average Confidence value of 80%. Based on the remapping variation of 3 degrees of forward ignition produces engine power and stable engine torque at low speed of 781 rpm to high speed 2176 rpm  with remapping engine conditions at the time of testing.
Keywords: K-Means Algorithm, the A Priori Algorithm, ECU, Remapping

## 1. PENDAHULUAN
Performa mesin mobil modern saat ini sebagian besar  sudah  menggunakan  kontrol  utamanya  ke perangkat  ECU  seperti remapping,  piggyback, rechipping .  Metode piggyback adalah  modul aftermarket  berguna    memanipulasi  data  yang masuk  ke  dalam  ECU.  ECU  adalah  otak  dari kendaraan.  Benda  ini  menginput  data  dari berbagai sensor, memprosesnya, lantas dikirimkan kembali ke komponen terkait supaya direspons. Mirip otak manusia, yang mendeteksi segala  hal,  lalu  mengirimkan  sinyal  ke  bagian tubuh  untuk  bereaksi  sesuai  yang  diinginkan. Sementara  mesin,  bisa  dianalogikan  sebagai jantung  dari  sebuah  kendaraan[1] . Sedangkan remapping  ECU  memprogram  ulang  data  atau map yang ada pada ECU standar agar performa bisa naik. Pengolahan data dari berbagai sensor- sensor  yaitu throttle  position  sensor (TPS), Intake Air Temperatur sensor (IATS), Manifold Air  Pressure (MAP), Crank  Position  Sensor , dan Coolant  temperatur  sensor. Informasi  dari sensor-sensor  tersebut  akan  diproses  oleh mikrokontroler untuk memerintah actuator yaitu injector, coil, fuel pump dan fan .
Dalam  melakukan  remapping  ECU  perlu tindakan  khusus,  baik  secara  mekanis  maupun secara  komputasi.  Pengaturan-pengaturan  ulang dan  perbandingan  nilai  alogaritma  dalam  ECU disebut engine  remapping ini  sangat  penting dilakukan  sehingga  dapat  teratasi  dengan  cepat dan  akurat  agar  tidak  terjadi  kerusakan  pada sensor  dan  actuator  sehingga  performa  mesin mengalami dapat dikontrol.
Kerusakan  ECU  akan  mempengaruhi  kinerja mesin,  maka  dibutuhkan  sistem  yang  dapat menangani  permasalahan  dalam  medeteksi secara akurat cepat dalam mengambil keputusan.  Dalam  Clustering  data,  terdapat beberapa  algoritma  Clustering  yang  dapat digunakan,  seperti  Algoritma  K-Means  dan Algoritma  A  Priori  adalah  algoritma  dengan tingkat akurasi yang tinggi.
Berdasarkan  uraian  diatas,  maka  penulis  ingin menganalisa dan mengimplementasikan
menggunakan  metode  algoritma  K-  Medoids  , Algoritma  K-Means  dan  Algoritma  A  Priori untuk memperoleh kesimpulan-kesimpulan yang  akurat,  dengan  melalui  proses-proses perubahan data alograitma logic dari ECU .

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 ECU ( Electronic Control Unit )
Engine  Control  Unit merupakan sebuah komputer  yang    mengendalikan  segala    hal dalam  mesin, mulai dari penguncian kendaraan ketika mesin mati sampai dengan kontrol waktu yang  tepat  untuk  api  pertama  saat  mesin dinyalakan.  ECU  adalah  otak  dari  kendaraan. Benda  ini  menginput  data  dari  berbagai  sensor, memrosesnya,  lantas  dikirimkan  kembali  ke komponen  terkait  supaya  direspons.  Mirip  otak manusia,  yang  mendeteksi  segala  hal,  lalu mengirimkan  sinyal  ke  bagian  tubuh  untuk bereaksi  sesuai  yang  diinginkan.  Sementara mesin,  bisa  dianalogikan  sebagai  jantung  dari sebuah kendaraan[1].
Gambar 1. Pengendali ECU diagram
Gambar.  2.  Diagram  Sensor  yang  dikontrol ECU
Engine  Management  System  terdiri  dari  input sensor, Engine  Control  Unit (ECU)  dan  output actuator. Electronic  Control  Unit merupakan komponen  sistem  bahan  bakar  yang  akan menerima  sinyal  listrik  dari  sensor  kemudian dijadikan    garis  perintah  kepada  sensor  dan actuator terlihat pada gambar 2. ECU mendapat suplay  tegangan  listrik  dari  bateray  dan dialirkan ke sensor dan actuator yang disesuaikan  dengan  kebutuhan  sensor  ataupun actuator.

## 2.2 K-Means
K-means  ditemukan  oleh  beberapa  orang  yaitu Lloyd  (1957,  1982),  Forgey  (1965)  ,  Friedman and  Rubin  (1967)  ,  and  McQueen  (1967) .  Ide dari clustering pertama  kali  ditemukan  oleh Lloyd pada tahun 1957, namun hal tersebut baru dipublikasi  pada  tahun  1982.  Pada  tahun  1965, Forgey  juga  mempublikasi  teknik  yang  sama sehingga  terkadang  dikenal  sebagai  Lloyd- Forgy pada beberapa sumber [3].
Proses pengelompokkan data ke dalam suatu cluster dapat dilakukan dengan cara menghitung  jarak  terdekat  dari  suatu  data  ke sebuah titik centroid . Perhitungan jarak Minkowski  dapat  digunakan  untuk  menghitung jarak  antar  2  buah  data.  Rumus  untuk menghitung jarak tersebut adalah:
Di mana:
g = 1, untuk menghitung jarak Manhattan g = 2, untuk menghitung jarak Euclidean g = ∞, untuk menghitung jarak Chebychev x i ,  x j adalah  dua  buah  data  yang  akan  dihitung jaraknya
p = dimensi dari sebuah data
Pembaharuan suatu titik centroid dapat dilakukan dengan rumus berikut [4] :
Di mana:
µ k = titik centroid dari cluster ke-K
N k = banyaknya data pada cluster ke-K x q = data ke-q pada cluster ke-K

## 2.3 Algoritma A Priori
Algoritma  apriori  adalah  jenis  aturan  asosiasi pada data mining. Algoritma ini ditujukan untuk mencari  kombinasi  itemset  yang  mempunyai suatu  nilai  keseringan  tertentu  sesuai  kriteria atau  filter  yang  diinginkan.  Algoritma  ini diajukan  oleh  R.  Agrawal  dan  R.  Srikant  tahun 1994[3].  Hasil  dari  algoritma  ini  dapat digunakan untuk membantu dalam pengambilan keputusan  pihak  manajemen.  Algoritma  apriori melakukan  pendekatan  iteratif  yang  dikenal dengan  pencarian  level-wise,  dimana  k-itemset digunakan untuk mengeksplorasi atau menemukan  (k+1)-  itemset.  Oleh  karena  itu, algoritma apriori dibagi menjadi beberapa tahap yang  disebut  iterasi.  Tiap  iterasi  menghasilkan pola frekuensi tinggi dengan panjang yang sama dimulai  dari  iterasi  pertama  yang  menghasilkan pola frekuensi tinggi dengan panjang satu.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 K- Means

## Tabel 2 Jumlah Cluster
Jumlah Cluster Pusat Cluster Time Engine RPM C1 2 35,9 790 C2 6 37,2 897 C3 11 35,1 1223 C4 16 37,4 1460 C5 21 19,9 1666
Table 3. Perhitungan K Means
A k s es T i m e E n g i
n e R P M CLUSTERING CL US TE R C1 C2 C3 C4 C5 1
3 5 , 7 7 8 1 81, 2 13 45 7, 5 19 53 64 ,6 46 10 42 ,7 78 32 40 ,8 1
2 3 5 , 9 7 9 0 0
11 45 0, 3
18 74 89 ,8 44 89 01 ,5
76 73 92 1
3 3 6 , 2 7 8 8 4,3
11 88 2
18 92 26 ,1 45 15 85 ,2
77 09 00 ,3 1
4 3 6 , 4 7 8
4 36, 5
12 76 9, 8 19 27 22 ,3
45 69 77 77 79 40 ,5 1
5 3 7 , 8 8 9
6 11 23 7,9 1, 6 10
69 31 ,7 31 80 96 ,4 59 29 17 ,9 2
6 3 7 , 2 8 9 7 11 45 0,3 0
10 62 78 ,1
31 69 69 ,2
59 13 78 ,3 2
7 3 8 , 5 8 9 7 11 45 1,6 1, 3
10 62 79 ,4
31 69 70 ,1
59 13 79 ,6 2 8 3 9 8 9 4 10 81 9,1 10 ,8 10
82 44 ,9
32 03 57 ,6
59 60 03 ,1 2 9 3 9 9 2 2 17 42 7,1 62
6, 8 90 60 4,
9
28 94 45 ,6
55 35 55 ,1 2 1 0 3 9 , 9 2 7 18 77 2,5 90 2,
2 87 62 0,
28 40 91
54 61 40 2
4 3 ,5 1 1 3 5 , 1 1 2 2 3 18 74 89, 8 10 62 78 ,1 0 56 17 1, 3 19 62 64 ,2 3 1 2 3 5 , 4 1 3 2 1 28 19 61, 5 17 97 77 ,8 96 04 ,3 19 32 3 11 90 40 ,5 3
1 3 3 5 , 6 1 5 8 7 63 52 09, 3 47 61 01 ,6 13 24 96 ,5 16 13 0, 8 62 56 ,7 5
1 4 3 6 , 9 1 5 6 6 60 21 77 44
75 61 ,3 11
76 50 ,8 11 23 6, 5 10 01 7 5 1 5 3 7 , 2 1 5 4 2 56 55 05, 3 41 60 25
10 17 63 ,1 67 24 ,2 15 39 3,
3 4
1 6 3 7 , 4 1 5 0 7 51 40 90, 5
37 21 00 ,2
80 65 8, 3 22 09
25 29 8,
5 4
1 7 3 7 , 6 1 4 6 0 44 89 01, 7
31 69 69 ,4
56 17 1, 5 0, 2
42 45 3,
7 4
1 8 3 7 , 9 1 6 8 9 80 82 03
62 72 64 ,7
21 71 58
,8
52 44 1, 5 54 7 5 1 9 3 8 , 6 1 6 8 4 79 92 38, 7
61 93 70 ,4
21 25 24 ,5 50 17 7, 2 34 2, 7 5 2 0 3 8 , 8 1 6 7 1 77 61 63, 9
59 90 77
,6
20 07 07
,7 44 52 2,
4 43 ,9 5 2 1 1 9 , 9 1 6 6 6 76 73 92
59 13 78 ,3 19 62 64 ,2
42 45 3,
5 0 5 2 2 2 0 , 1 6 7 77 44 15,
59 75 46 19
98 24 44
11 7, 16
,2 5
1  0 8 ,1 3
2 3 2 0 , 4 1 6 7 6 78 50 11,
5 60 68 57 ,8 20 52 23 ,7 46 67 3 10 0,
5 5
2 4 2 0 , 6 1 6 7 4 78 14 71, 3 60 37 45 ,6 20 34 15 ,5
45 81 2, 8 64 ,7 5 2 5 2 1 , 4 2 7 1 6 37 09 49 0,5 33 08 77 7 22 29 06 3 15 77 55 2 11 02 50 2 5 Table 4. jarak Ke  Cluster DAT A KE n CLU STE R 1
C L U S T E R 2 C L U S T E R 3 C L U S T E R 4 C L U S T E R 5
X Y X  Y  X  Y  X  Y  X  Y 1 35, 7 781  0  0  0  0  0  0  0  0 2 35, 9 790  0  0  0  0  0  0  0  0 3 36, 2 788  0  0  0  0  0  0  0  0 4 36,
4 784  0  0  0  0  0  0  0  0 5 0 0  3 7 , 8
8 9 6 0  0  0  0  0  0 6 0 0  3
7 , 2 8 9 7 0  0  0  0  0  0 7 0 0
3 8 , 5 8 9 7 0  0  0  0  0  0
8 0 0  3 9 8
9 4 0  0  0  0  0  0
9 0 0  3 9 9 2 2 0  0  0  0  0  0 10 0 0  3 9 , 4 9 2 7
0  0  0  0  0  0
11 0 0  0  0  3
5 , 1 1
2 2 3 0  0  0  0 12 0 0  0  0  3 5 , 4 1 3 2 1
0  0  0  0 13 0 0  0  0  0  0  0  0  3 5 , 6 1 5 8 7 14 0 0  0  0  0  0  0  0  3 6 , 9 1 5 6 6 15 0 0  0  0  0  0  3 7 , 2 1 5 4 2 0  0 16 0 0  0  0  0  0  3 7 , 4 1 5 0 7 0  0 17 0 0  0  0  0  0  3 7 , 6 1 4 6 0 0  0 18 0 0  0  0  0  0  0  0  3 7 , 9 1 6 8 9 19 0 0  0  0  0  0  0  0  3 8 , 6 1 6 8 4 20 0 0  0  0  0  0  0  0  3 8 , 8 1 6 7 1 21 0 0  0  0  0  0  0  0  1 9 , 9 1 6 6 6
22 0 0  0  0  0  0  0  0  2 0 , 1 1 6 7 0 23 0 0  0  0  0  0  0  0  2 0 , 4 1 6 7 6 24 0 0  0  0  0  0  0  0  2 0 , 6 1 6 7 4 25 0 0  0  0  0  0  0  0  2 1 , 4 2 7 1 6 Jml 144 314 3 2 3 1 5 4 3 3 7 0 , 5 2 5 4 4 1 1 2 , 2 4 5 0 9 2 9 0 , 2 1 7 5 9 9 mvc 4 4  6  6  2  2  3  3  1 0 1 0 Clu ster 36, 1 786  3 8 , 5 9 0 6 3 5 , 2 5 1 2 7 2 3 7 , 4 1 5 0 3 2 9 , 0 2 1 7 6 0 3.2. A-Priori Tabel 4 Kelompok Kinerja ID Kinerja Kelompok kinerja 1  (781, 790, 788, 784, ) 2  (896, 897, 897,894, 922, 927) 3  (1223, 1321) 4  (1542, 1507, 1460) 5  (1587, 1566, 1689, 1684, 1671, 1666,1670, 1676, 1674, 2716)
Dari table 4 kita jadikan data tabulasi seperti table 5 dibawah ini :
Tabel 5. Tabulasi data
transaksi   kelompok transaksi 1  (A, B, C, D) 2  (A,B,C,D,E,F,) 3  (A,B) 4  (A,B,C,) 5  (A,B,C,D,E,F,G,H,I,J) Dapatkan k-itemset dari support yang memenuhi minimum support, kemudian pilih k- itemset sebagai pola frequent tinggi.
Tabel 6. K item set ITEM BANYAK TRANSAKSI Suport A 5 100% B 5 100% C 4 80% D 3 60% E 2 40% F 2 40% G 1 20% H 1 20% I 1 20% J 1 20%
dari data diatas sehingga didapat :
Tabel 7. Pembentukan Aturan Assosiatif : Aturan Asositif Suport (AUB) Supo rt A Confi denc e (A, B, C, D) -> G 20% 80% 85% (A,B,C,D,E,F,) ->G 20% 80% 85% (A,B) ->G 20% 80% 85% (A,B,C,) ->G 20% 80% 85% (A,B,C,D,E,F,G,H,I,J) ->G 40% 80% 85% (A, B, C, D) ->H 20% 80% 85% (A,B,C,D,E,F,) ->H 20% 80% 85% (A,B)  ->H 20% 80% 85% (A,B,C,)  ->H 20% 80% 85% (A,B,C,D,E,F,G,H,I,J) ->H 40% 80% 85% (A, B, C, D) -> I 20% 80% 85% (A,B,C,D,E,F,) -> I 20% 80% 85% (A,B)  -> I 20% 80% 85% (A,B,C,)  -> I 20% 80% 85%
(A,B,C,D,E,F,G,H,I,J) -> I 40% 80% 85% (A, B, C, D) -> J 20% 80% 85% (A,B,C,D,E,F,) ->J 20% 80% 85% (A,B) ->J 20% 80% 85% (A,B,C,) ->J 20% 80% 85% (A,B,C,D,E,F,G,H,I,J) ->J 40% 80% 85%

## 3.3 Implementasi Rapidminer
Pertama
yang kita tentukan adalah menambahkan data atau kita create data terlebih dahulu sperti Gambar  dibawah ini:

## Gambar 3 Data RPM
Dari  data  rpm  diatas  kita  tentukan  banyak cluster  yang  akan  dibuatdan  tentukan  proses yang  akan  dihitung  menggunakan  metode  K- Means, seperti gambar 4 dibawh ini:
Gambar 3. Diagram Main Proses
Dari Gambar 3 didapat proses clustering seperti pada gambar 5 dan Gambar 6 dibawah ini:
Gambar 5. Culster Model

## 4. KESIMPULAN
Dari  Hasil  penelitian  Clustering  K-Means didapat  C1(781-784),  C2(896-927),  C3(1223- 1321),  C4(1460-1587),  dan  C5(1689-2716) Engine  RPM  dan  A-Priori  Suport  AUB  rata- rata  20%  ,  Suport  A  rata-rata  80%  dan  nilai Confidence  Rata-Rata  80%.  Berdasarkan    Pada remapping  variasi  3  derajat  pengapian  maju menghasilkan  Daya  mesin  dan  torsi  mesi  stabil pada  putaran  rendah  781  rpm  ke  putaran  tinggi 2176  rpm  dengan  remapping  derajat  pengapian maju  4 o deggre  sesuai  dengan  kondisi  mesin pada saat pengujian.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terimakasih  kepada  Kementerian  Riset  Dan Teknologi  /  Badan  Riset  Dan  Inovasi  Nasional
Deputi Bidang Penguatan Riset Dan Pengembangan.  STMIK  Dian  CIpat  cendikia
Kotabumi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Saleh,  Alfa.  2015.  Implementasi  Metode Klasifikasi  Naïve  Bayes  Dalam Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga. Citec  Journal. Vol.  2, No.  3,  Mei  2015  –  Juli  2015, ISSN: 2354-5771. 207-217.
[2]  Wanto,  Ajar  Dkk.2020. Data  Mining:
Algoritma dan Implementasi .Yayasan Kita
Menulis .Medan.
[3]  Kaur,  Noor  K.,  Kaur,  Usvir.,  &  Singh, Dr.Dheerendra., 2014. K-Medoids Clustering Algorithm – A Review .
[pdf]  International  Journal  of Computer Application and Technology (IJCAT). ISSN. 2349-1841  Vol.  1,  Issue  1.  April 2014.
[4] Bhat, Gh. Mohd., M. A. Mukhdoomi, B. A. Shah,  Mohd  S.  Ittoo.  2014. Dermatoglyphics:  in  health  and disease  -  a  review. International
Journal  of  Research  in  Medical Sciences . 2(1):31-37.
[5]https://www.oto.com/berita  motor/mengenal- fungsi-ecu-pada-motor  ,  diakses tanggal 15 Oktober 2020.