## Jurnal Teknologi Terpadu
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/jtt ISSN : 2477-0043 ISSN ONLINE : 2460-7908

## PENERAPAN K-MEANS DAN RANK ORDER CENTROID PADA PROPORSI INDIVIDU DENGAN KETERAMPILAN TEKNOLOGI INFORMASI DAN KOMPUTER
Diana Nurfitriana 1 , Apriade Voutama 2
1,2 Sistem Informasi, Universitas Singaperbangsa Karawang Karawang, Jawa Barat, Indonesia 41361 diana.nurfitriana19011@student.unsika.ac.id,  apriade.voutama@staff.unsika.ac.id

## Abstract
Technological developments occur so quickly, resulting in continuous changes that qualified human resources are needed to support  the  endless  times  that  run.  This  study  will  classify  individuals  with  information  technology  and  computer  skills  in Indonesia based on region. This research used K-Means clustering, the Rank Order Centroid method, and the Davies-Bouldin Index clustering evaluation method to assess accuracy. K-means clustering is a simple algorithm and does not require a target class. There are areas for improvement in the K-Means process, namely at the initial centroid determination stage. Therefore, the ROC method is used. Based on data taken from the website of Badan Pusat Statistik Nasional about the proportion of productive age individuals 15-59 years who have Information and Computer Technology skills by the province during 2017- 2021. It produces 3 clusters, including a high-level cluster in which there are 8 provinces, a medium-level cluster in which there are 22 provinces, and a low-level cluster in which there are 4 provinces, and obtained a DBI value of 0.163625 which is close to 0, meaning that the quality of the accuracy of the clustering results is good. Based on clustering results with good accuracy, using K-Means can be combined with ROC and is quite effective. The government can use the results of this study to prioritize improving the quality of human resources in areas with low-level information and computer technology skills. Suggestions for further research using other clustering algorithms and ROC as a comparison.
Keywords:  data  mining,  Davies-Bouldin  Index,  information  and  computer  technology,  K-Means  clustering,  Rank  Order Centroid

## Abstrak
Perkembangan teknologi yang berlangsung begitu cepat mengakibatkan perubahan yang terus terjadi dan sumber daya manusia yang mumpuni dibutuhkan guna mendukung zaman yang kian berkembang. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan individu keterampilan teknologi informasi dan komputer di Indonesia berdasarkan wilayah. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan K-Means clustering dan metode Rank Order Centroid , serta metode evaluasi clustering Davies-Bouldin Index untuk menilai akurasi. K-means clustering merupakan algoritma yang sederhana dan tidak membutuhkan target kelas. Terdapat kekurangan  pada  proses K-Means yaitu  pada  tahap  penentuan centroid awal,  maka  dari  itu  digunakan  metode  ROC. Berdasarkan data yang diambil dari situs Badan Pusat Statistik Nasional tentang data proporsi individu usia 15-59 tahun dengan keterampilan TIK menurut provinsi selama rentang tahun 2017-2021 menghasilkan 3 cluster di antaranya adalah cluster tingkat tinggi  terdapat  8  provinsi, cluster tingkat  sedang  terdapat  22  provinsi  dan cluster tingkat  rendah  terdapat  4  provinsi  dan didapatkan  nilai  evaluasi DBI sebesar  0,163625  yang  mendekati  0,  berarti  kualitas  akurasi  dari  hasil clustering baik. Berdasarkan hasil clustering dengan akurasi yang baik, penggunaan K-Means dapat dikombinasikan dengan ROC dan cukup efektif. Dari hasil penelitian ini dapat dimanfaatkan oleh pemerintah untuk meningkatkan kualitas sumber daya manusia di wilayah  dengan  tingkat  keterampilan  teknologi  informasi  dan  komputer  yang  rendah.  Saran  untuk  penelitian  selanjutnya, menggunakan algoritma clustering lain dan ROC sebagai perbandingan.
Kata kunci: data mining, Davies-Bouldin Index , K-Means clustering , Rank Order Centroid , teknologi informasi dan komputer

## 1. PENDAHULUAN
Seiring berkembangnya teknologi pada era revolusi industri 4.0, teknologi informasi dan komputer menjadi tolak ukur
penting  dalam  perkembangan  teknologi  yang  semakin canggih  dan  efisien.  Teknologi  yang  saat  ini  berkembang pesat  mendorong  pemanfaatan  teknologi  ini  di  segala
bidang dan dapat membawa keuntungan untuk pemrosesan dan  pengambilan  informasi  untuk  meningkatkan  kualitas bisnis di masa depan  [1]. Pemanfaatan teknologi  ini dapat mempermudah proses kegiatan baik dari segi lokasi maupun biaya [2]. Perkembangan teknologi yang berlangsung begitu cepat  mengakibatkan  perubahan  yang  terus  terjadi  dan sumber  daya  manusia  yang  mumpuni  dibutuhkan  untuk mendukung perkembangan zaman yang terus berjalan tanpa henti. Tidak menutup kemungkinan bahwa manusia dituntut untuk mengembangkan keterampilan terutama di bidang ini untuk  menyesuaikan  dengan  pekerjaan  baru  yang  tidak pernah  terpikirkan  sebelumnya.  Pekerjaan  yang  dimaksud beberapa  di  antaranya  adalah social  media  specialist, content creator, cyber security, data scientist, data engineer dan big  data  specialist .  Dilihat  dari  hal  tersebut, keterampilan  teknologi  informasi  dan  komputer  kini  telah menjadi kebutuhan primer dan bukan sekunder [3]. Untuk mencapai sumber daya manusia yang berkualitas diperlukan pendidikan  yang  berkualitas  pula.  Dari  segi  proses pembelajaran dan juga tenaga pendidik yang bermutu. Oleh karena itu, penelitian ini perlu dilakukan untuk memberikan informasi  kepada  pemerintah  mengenai  daerah-daerah  di Indonesia  yang  memiliki  tingkat  keterampilan  teknologi informasi  dan  komputer  yang  rendah  dalam  menghadapi kemajuan teknologi, supaya tidak menjadi masyarakat yang tertinggal.
Data  yang  berkaitan  dengan  permasalahan  ini  bersumber dari  situs  http://bps.go.id.  Data  tersebut  merupakan  salah satu Indikator Pembangunan Berkelanjutan bagian Pendidikan  Berkualitas,  yaitu  proporsi  remaja dan dewasa usia  (15-59  tahun)  dengan  keterampilan  Teknologi Informasi dan Komputer (TIK) menurut provinsi. Rentang waktu  data  yang  diteliti  adalah  tahun  2017-2021.  Untuk mengetahui  daerah-daerah  yang  memiliki  keterampilan teknologi  informasi  dan  komputer  yang  rendah  perlu dilakukan  pengelompokan  pada  keseluruhan  wilayah  di Indonesia menjadi kelompok tingkat rendah, tingkat sedang dan tingkat tinggi.
Terdapat  banyak  metode  di  bidang  teknologi  informasi dalam  mengolah  data  tersebut,  salah  satunya  adalah data mining . Data mining adalah suatu proses ekstraksi pola dari data  dan  informasi  berukuran  besar  yang  menghasilkan pengetahuan untuk menyederhanakan data dan mendapatkan  informasi  yang  informatif  serta  bermanfaat dengan  bantuan  ilmu  statistik  dan  matematika  [4]. Data mining dapat digunakan di berbagai bidang dan untuk tujuan yang  berbeda  yaitu  untuk  meningkatkan  pengetahuan, meningkatkan  penjualan  di  beberapa  sektor,  dll  [5]. Algoritma K-Means adalah  metode  umum  dan  paling sederhana  dalam clustering.  Clustering adalah  termasuk dari ilmu data mining tanpa arahan ( unsupervised learning ). Clustering atau klasterisasi adalah proses membagi data ke dalam kelas atau klaster berdasarkan kesamaan. Clustering menempatkan  data  yang  kadar  kesamaannya  tinggi  pada klaster yang sama sedangkan data yang kadar kesamaannya rendah  dimasukkan  dalam  klaster  yang  berbeda.  Dalam
algoritma K-Means  Clustering , K berarti  konstanta  untuk jumlah klaster yang dibutuhkan dan Means berarti nilai rata- rata dari sekelompok data yang dalam hal ini didefinisikan sebagai  klaster.  Kemiripan  anggota  klaster  diukur  dengan kedekatan  objek  dengan Mean dalam  klaster  atau  disebut sebagai centroid. Jadi, K-Means  Clustering adalah  teknik analisis  data  dengan  proses  pemodelan  tanpa  arahan ( unsupervised )  dan  merupakan  salah  satu  metode  yang melakukan pengelompokan data dengan sistem partisi  [6]. Alasan  pemilihan  algoritma K-Means ini  karena  dalam mengelompokkan data tidak perlu mengetahui target kelas dan  merupakan  metode  yang  sederhana  dibanding clustering lainnya [7].
Proses dari algoritma K-Means dimulai dari tahap pemilihan jumlah klaster yang diinginkan, dan selanjutnya menentukan centroid awal  secara  acak  sejumlah  dengan klaster yang telah ditentukan sebelumnya. Setelah itu, jarak Euclidean dari setiap data ke pusat klaster dihitung. Untuk menghindari  pergeseran  data  ke  klaster  lain,  proses  ini dilakukan  secara  berulang  [8].  Terdapat  celah  kekurangan pada proses K-Means yaitu pada tahap penentuan centroid awal  yang  secara  acak, karena  berpengaruh  terhadap  hasil clustering yang berbeda dan tidak konsisten. Maka dari itu, penentuan centroid awal  pada  penelitian  ini  akan menggunakan  metode Rank  Order  Centroid ( ROC ). ROC merupakan  metode  yang  mementingkan  tingkat  prioritas dari  kriteria,  teknik ROC melakukan  pembobotan  pada setiap  kriteria  berdasarkan ranking prioritas.  Penentuan prioritas dilakukan dengan cara mencari nilai tertinggi dan menjadikannya nilai yang paling penting dibandingkan nilai lainnya  [7].  Metode  yang  akan  digunakan  untuk  evaluasi hasil clustering adalah Davies-Bouldin  Index  (DBI). Evaluasi  dengan DBI mempunyai  skema  evaluasi  klaster internal  yang  menentukan  baik  atau  tidaknya  hasil  klaster dilihat dari kuantitas dan kedekatan antara hasil klaster [9]. Pendekatan  dalam  pengujian  nilai DBI mencakup  nilai separasi dan kohesi. Klaster dapat dikatakan optimal apabila klaster  tersebut  mempunyai  nilai  kohesi  yang  rendah  dan nilai separasi yang tinggi [10].
Beberapa  penelitian  yang  mendasari  penelitian  penulis adalah  sebagai  berikut.  Penelitian  sebelumnya  yang dilakukan  oleh  [11]  menunjukkan  bahwa K-Means clustering dapat  digunakan  untuk  mengelompokkan  data wilayah (puskesmas) di Banyuwangi yang dikelompokkan menjadi  3  kategori.  Hasil  dari  penelitian  tersebut  menjadi informasi  bagi  Dinas  Kesehatan  dalam  meningkatkan kinerja  di  puskesmas  dengan  target  imunisasi  kurang. Namun,  pada  penelitian  ini  akurasi  dari  hasil clustering tidak  diketahui.  Pada  penelitian  lainnya  oleh  [12]  dalam proses  algoritma K-Means pada  penentuan  jumlah cluster menggunakan metode elbow dengan hasil 3 cluster optimal dan  evaluasi  menggunakan Silhouette  Coefficient dengan nilai 0,4960 yang menunjukkan bahwa kualitas cluster yang baik.  Penelitian ini menggunakan dataset Penyakit ISPA di kabupaten Karawang dari tahun 2019-2021. Pada penelitian oleh [7] membahas tentang perbandingan kinerja algoritma
72 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 9 No. 2 Desember 2023
K-Means konvensional  dengan K-Means menggunakan metode ROC untuk  penentuan centroid .  Dikatakan  bahwa centroid awal pada algoritma K-Means sangat berpengaruh pada  kualitas cluster yang  dihasilkan.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  nilai  akurasi  dari K-Means dengan metode ROC memiliki akurasi yang lebih tinggi dibanding K-Means konvensional. Maka dari itu, penelitian sekarang menggunakan  metode ROC dalam K-Means untuk mendapatkan  nilai  akurasi  yang  lebih  baik.  Perbedaan penelitian  sekarang  dengan  penelitian  [7]  yaitu  pada evaluasi  hasil clustering .  Penelitian  tersebut  melakukan evaluasi clustering menggunakan Relative  Standard Deviation ( RSD ) [7]. Penelitian sekarang akan menggunakan  evaluasi Davies-Bouldin  Index, berbeda dengan penelitian [7] dan [12].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metode pengumpulan data dan metode pengujian
Penelitian ini menggunakan data tentang proporsi individu usia  produktif  (15-59  tahun)  dengan  keterampilan Teknologi  Informasi  dan  Komputer  yang  diperoleh  dari situs resmi terbuka milik lembaga pemerintah Badan Pusat Statistik  Nasional  https://www.bps.go.id.  Data  yang digunakan  adalah  data  dalam  rentang  waktu  tahun  2017- 2021  yang  terdiri  dari  34  provinsi. Tools yang  digunakan untuk  membantu  perhitungan  data  di  penelitian  ini  adalah Microsoft Excel.
Algoritma  yang  diterapkan  pada  penelitian  ini  adalah metode K-Means  clustering untuk  menentukan  tiap-tiap cluster nya dan metode Rank Order Centroid (ROC) untuk menentukan centroid awal. Metode yang digunakan dalam evaluasi cluster yang  telah  ditentukan  menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI).

## 2.2 Tahapan penelitian
Tahapan  penelitian  merupakan  rentetan  proses  yang sistematis  selama  dilakukannya  penelitian.  Tahapan penelitian  dimaksudkan  untuk  memudahkan  pencapaian hasil penelitian, menyelesaikan penelitian tepat waktu, dan memajukan penelitian sesuai dengan yang diharapkan [13]. Tahapan penelitian ini tertera pada gambar 1.

## 2.2.1 Identifikasi Masalah
Identifikasi masalah merupakan bagian dari proses paling awal  penelitian  atau  dapat  dipahami  sebagai  langkah pertama dalam penelitian sebagai mendefinisikan masalah dan  mencoba  untuk  membuat  definisi  tersebut  menjadi lebih  terukur.  Masalah  pada  penelitian  ini  yaitu  tidak adanya  pengelompokan  tingkatan  wilayah  yang  memiliki keterampilan  Teknologi  Informasi  dan  Komputer  (TIK) rendah di Indonesia.

## 2.2.2 Studi Literatur
Studi  literatur  dilakukan  dengan  mencari  referensi  jurnal penelitian/tulisan  penelitian  yang  berkaitan  dengan metode-metode yang dapat digunakan pada penelitian ini. Dalam hal ini yaitu, algoritma K-Means clustering , metode ROC dan pengujian DBI .

## 2.2.3 Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini  data  dikumpulkan  dari  situs  resmi terbuka  milik  lembaga  pemerintah  Badan  Pusat  Statistik Nasional  https://www.bps.go.id. Data tersebut merupakan salah  satu  data  Indikator  Pembangunan  Berkelanjutan bagian  Pendidikan  Berkualitas  yaitu  proporsi  remaja  dan dewasa usia (15-59 tahun) dengan keterampilan Teknologi Informasi  dan  Komputer  menurut  provinsi.  Data  berikut hasil dari survei pada proporsi remaja (umur 15-24 tahun) dan  dewasa  (umur  15-59  tahun)  dalam  periode  waktu tertentu  yang  telah  melakukan  kegiatan  yang  berkaitan dengan  komputer  tertentu  (desktop,  laptop  atau  tablet). Data  yang  digunakan  adalah  data  dalam  rentang  waktu tahun 2017-2021 yang terdiri dari 34 provinsi. Dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Tabel  Proporsi Remaja Dan Dewasa Usia 15-59 Tahun Dengan Keterampilan Teknologi Informasi Dan Komputer (TIK) Menurut
Provinsi Provinsi Proporsi Remaja Dan Dewasa Usia 15-59 Tahun Dengan Keterampilan TIK Menurut Provinsi (Persen) 2017 2018 2019 2020 2021 ACEH 30,56 40,47 46,77 54,25 60,21 SUMATERA UTARA 35,11 43,65 51,78 58,6 67,41 SUMATERA BARAT 38,03 47,49 52,85 58,67 68 RIAU 39,78 49,45 55,37 62,67 70,69 JAMBI 32,8 43,42 50,83 56,87 64,47 SUMATERA SELATAN 32,03 41,33 46,5 54,52 62,59 BENGKULU 32,9 40,42 48,7 53,42 62,1 LAMPUNG 28,36 40,23 48,37 55,57 65,76 1. Identifikasi Masalah 2. Studi Literatur
3. Pengumpulan Data
4. Implementasi Clustering
5. Evaluasi Clustering
6. Hasil
Provinsi Proporsi Remaja Dan Dewasa Usia 15-59 Tahun Dengan Keterampilan TIK Menurut Provinsi (Persen) 2017 2018 2019 2020 2021 KEP.  BANGKA BELITUNG 35,31 45,45 54,93 60,37 66,33 KEP. RIAU 58,87 65,6 77,18 81,73 89,06 DKI JAKARTA 71,39 77,14 85,17 88,08 91,79 JAWA BARAT 46,09 55,91 65,37 71,09 76,08 JAWA TENGAH 38,75 48,63 58,75 65,78 71,15 DI YOGYAKARTA 57,37 68,82 75,04 81,36 84,72 JAWA TIMUR 38,76 48,07 57,23 63,91 68,07 BANTEN 45,49 57,86 66,96 69,35 75,69 BALI 48,33 57,71 65,48 72,56 77,09 NUSA TENGGARA BARAT 30,04 37,11 47,85 52,72 58,69
NUSA TENGGARA TIMUR 25,3 29,65 36,33 42,89 53,16
KALIMANTAN BARAT 30,38 38,92 47,04 54,1 62,04 KALIMANTAN TENGAH 35,43 43,17 54,54 59,66 66,43 KALIMANTAN SELATAN 37,37 49,32 57,82 62,88 70,39 KALIMANTAN TIMUR 50,56 60,85 69,44 75,33 81,17 KALIMANTAN UTARA 45,68 58,42 65,36 71,99 76,94 SULAWESI UTARA 44,7 51,22 57,48 63,03 69,77 SULAWESI TENGAH 31,7 37,02 44,13 51,68 58,19 SULAWESI SELATAN 38,74 47,07 54,85 60,5 67,29 SULAWESI TENGGARA 35,14 43,94 53,36 60,35 65,75 GORONTALO 34,39 42,71 50,62 55,68 61,94 SULAWESI BARAT 26,24 33,95 40,95 47,66 55,72 MALUKU 31,55 39,2 44,02 49,96 59,26 MALUKU UTARA 25,1 34,24 38,11 45,22 51,53 PAPUA BARAT 34,68 45,41 52,37 59,45 62,31 PAPUA 21,29 24,23 26,45 30,93 30,58
2.2.4 Implementasi
Clustering
Klasterisasi  menggunakan  algoritma K-Means  clustering dimulai  dengan  melakukah  pemilihan  jumlah cluster k, jumlahnya  ditentukan  sesuai  kebutuhan.  Dalam  kasus  ini cluster yang  ditentukan  adalah  3  yaitu cluster tingkat rendah,  sedang  dan  tinggi.  Selanjutnya  inisialisasi  pusat cluster atau centroid ,  umumnya  dilakukan  dengan  cara random . Pencarian centroid awal pada algoritma K-Means ini memegang peranan  yang penting bagi kualitas cluster yang  dihasilkan.  Pada  penelitian  ini  metode  penentuan centroid awal yang digunakan adalah metode Rank Order Centroid  (ROC) yaitu  dengan  terlebih  dahulu  mencari ranking ROC dari keseluruhan data kemudian menggunakan data ranking tertinggi, tengah dan terendah sebagai centroid awal.  Pada  persamaan  (1)  merupakan rumus pembobotan sebelum menentukan nilai ROC data .
𝑊 𝑖 = 1 𝑘 ∑ ( 1 𝑛 ) 𝑘 𝑛 = 𝑖 (1)
Keterangan:
𝑊 𝑖 = bobot
k = jumlah atribut
i = atribut ke-
Dari  rumus  pada  persamaan  (1)  untuk  pembobotan  nilai atribut, didapat perhitungan sebagai berikut:
1) 𝑊 1 = ( 1 5 ) x (1 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 )
= 0,457
2) 𝑊 2 = ( 1 5 ) x ( 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 ) = 0,257 3) 𝑊 3 = ( 1 5 ) x ( 1 3 + 1 4 + 1 5 )
= 0,157 4) 𝑊 4 = ( 1 5 ) x ( 1 4 + 1 5 ) = 0,09 5) 𝑊 5 = ( 1 5 ) x ( 1 5 )
= 0,04
Selanjutnya  didapatkan  nilai  bobot  tiap  atribut  yang dibulatkan dari perhitungan di atas, tertera pada tabel 2.
Tabel 2. Nilai Bobot Atribut
No. Atribut (Tahun) Nilai Bobot Atribut 1. 2017 0,46 2. 2018 0,26 3. 2019 0,16 4. 2020 0,09 5. 2021 0,04
Setelah  nilai  bobot  atribut  diperoleh,  langkah  selanjutnya melakukan perkalian antara nilai bobot atribut dengan data atribut pada dataset , maka didapatkan nilai ROC data yang
74 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 9 No. 2 Desember 2023
akan  menjadi nilai centroid awal  [7].  Nilai ROC tiap  data tersebut di dapat dilihat pada tabel 3 berikut.
Tabel 3. Nilai ROC per data Data ke - Provinsi ROC Data 1 ACEH 0,183966451 2 SUMATERA UTARA 0,166241586 3 SUMATERA BARAT 0,162688256 4 RIAU 0,155251278 5 JAMBI 0,172194317 6 SUMATERA SELATAN 0,179712602 7 BENGKULU 0,180027938 8 LAMPUNG 0,176317794 9 KEP. BANGKA BELITUNG 0,164185018 10 KEP. RIAU 0,118639179 11 DKI JAKARTA 0,110440408 12 JAWA BARAT 0,139293211 13 JAWA TENGAH 0,152371533 14 DI YOGYAKARTA 0,121745174 15 JAWA TIMUR 0,157286214 16 BANTEN 0,139622818 17 BALI 0,136900418 18 NUSA TENGGARA BARAT 0,18866995 19 NUSA TENGGARA TIMUR 0,223403422 20 KALIMANTAN BARAT 0,182318374 21 KALIMANTAN TENGAH 0,165524504 22 KALIMANTAN SELATAN 0,155223585 23 KALIMANTAN TIMUR 0,130340861 24 KALIMANTAN UTARA 0,137664293 25 SULAWESI UTARA 0,153412166 26 SULAWESI TENGAH 0,191744804 27 SULAWESI SELATAN 0,161390983 28 SULAWESI TENGGARA 0,166172914 29 GORONTALO 0,175980936 30 SULAWESI BARAT 0,206113198 31 MALUKU 0,19065414 32 MALUKU UTARA 0,218760978 33 PAPUA BARAT 0,170968915 34 PAPUA 0,334780317
Penentuan  nilai centroid awal  berdasarkan  kebutuhan cluster yang datanya meliputi, C1 merupakan data dengan nilai ROC terendah,  C2  dengan  nilai  tengah ROC dan  C3 dengan nilai ROC tertinggi. Nilai centroid yang didapatkan di  antaranya  adalah  data  untuk  C1  yaitu  provinsi  DKI Jakarta dengan nilai ROC 0,110440408, data untuk C2 yaitu provinsi Sulawesi Tenggara dengan nilai ROC 0,166172914 dan data untuk C3 yaitu provinsi Papua dengan nilai ROC 0,334780317.
Setelah  mendapatkan centroid awal,  selanjutnya  adalah mencari  nilai Euclidean  distance (D)  atau  jarak  data  dari masing-masing  data  ke  nilai centroid .  Rumus Euclidean distance terdapat di persamaan (2).
𝐷(𝑥, 𝑦) =   √∑ (𝑥 𝑖 −   𝑦 𝑖 )² 𝑛 𝑖 = 1 (2)
Keterangan: 𝐷 = selisih jarak data pada titik 𝑥 dan 𝑦 𝑥 = nilai data ke-i 𝑦 = nilai centroid data ke-i 𝑛
= jumlah atribut data
Kemudian  dilakukan  pengelompokan  data  ke cluster - cluster yang  dibutuhkan  yaitu cluster rendah, cluster sedang,  dan cluster tinggi  berdasarkan  nilai Euclidean distance .  Jarak  data  terpendek  di  tiap  data  yang  akan dikelompokkan  ke  klusternya,  antara  C1,  C2  ataupun  C3. Setelah pengelompokan data, maka keseluruhan proses itu adalah iterasi 1.
Tabel 4. Iterasi 1 Data ke - D ke C₁ D ke C₂ D ke C₃ Jarak Terpendek Cluster 1 81,413 12,014 46,737 12,014 2 2 70,825 2,8982 57,722 2,8982 2 3 66,839 5,3944 60,729 5,3944 2 4 61,195 9,2583 66,562 9,2583 2 5 74,336 5,0888 54,005 5,0888 2 6 79,409 10,369 48,897 10,369 2 7 79,011 10,024 48,901 10,024 2 8 79,389 10,367 51,296 10,367 2 9 68,092 2,2607 60,023 2,2607 2 10 20,038 50,991 108,16 20,038 1 11 0 69,823 125,58 0 1 12 44,926 25,089 82,562 25,089 2 13 59,157 11,078 69,311 11,078 2 14 21,53 48,831 105,48 21,53 1 15 61,946 7,9495 65,682 7,9495 2 16 44,544 25,8 82,878 25,8 2 17 41,88 28,074 85,274 28,074 2
Data ke - D ke C₁ D ke C₂ D ke C₃ Jarak Terpendek Cluster 18 83,97 14,529 44,333 14,529 2 19 101,49 32,472 28,213 28,213 3 20 81,463 11,859 47,423 11,859 2 21 69,542 1,7343 58,808 1,7343 2 22 61,419 9,041 66,916 9,041 2 23 34,958 35,277 92,61 34,958 1 24 43,397 26,935 84,339 26,935 2 25 57,125 13,591 69,323 13,591 2 26 85,575 16,65 42,159 16,65 2 27 65,195 5,2317 62,087 5,2317 2 28 69,823 0 58,369 0 2 29 75,425 6,7755 51,897 6,7755 2 30 93,777 24,386 35,23 24,386 2 31 85,037 16,513 42,694 16,513 2 32 98,263 29,302 29,896 29,302 2 33 71,547 3,9995 55,856 3,9995 2 34 125,58 58,369 0 0 3
Jarak terpendek antara data yang menjadi penentuan untuk mengelompokkan  data  ke cluster ,  seperti  yang  terlihat  di tabel 4. Pada data ke-1 jarak terpendeknya adalah terhadap nilai centroid 2,  maka  data  ke-1  termasuk cluster 2. Selanjutnya proses iterasi ini diulang kembali dimulai dari penentuan centroid .  Tidak  seperti  sebelumnya  ( centroid awal),  untuk  menentukan centroid berikutnya  dilakukan dengan  menghitung  rata-rata  dari  nilai  data  di  masing- masing cluster yang telah dikelompokkan. Proses K-Means tersebut dilakukan kembali hingga data yang dikelompokkan tidak berubah dari iterasi sebelumnya, yang berarti perhitungan dinyatakan selesai [14].
Setelah  proses  iterasi  diulang  terus-menerus  didapatkan nilai centroid akhir yang ada di tabel 5. Dari rata-rata nilai centroid akhir  dapat  ditentukan  bahwa  data  di cluster 1 menunjukkan cluster tingkat tinggi, cluster 2 menunjukkan cluster tingkat  sedang  dan cluster 3  menunjukkan cluster tingkat rendah.
Tabel 5. Nilai Centroid Akhir Centroid Atribut 2017 2018 2019 2020 2021 C1 52,9725 62,7888 71,25 76,44 81,568 C2 31,9379 40,1542 47,34 53,11 59,535 C3 24,4825 30,5175 35,46 41,68 47,748
Iterasi berhenti di iterasi keempat yang menunjukkan tidak ada  perbedaan cluster dengan  iterasi  sebelumnya.  Dari proses iterasi 4 menghasilkan cluster 1 terdapat 8 anggota,
cluster 2  terdapat  22  anggota.  dan cluster 3  terdapat  4 anggota.
2.2.5 Evaluasi Clustering
Evaluasi clustering yang  akan  dilakukan  menggunakan metode Davies-Bouldin  Index terdapat  empat  tahapan, sebagai berikut.
1) Perhitungan Sum of Square Within Cluster (SSW) SSW merupakan keterikatan anggota klaster, di mana lebih  kecil  lebih  mirip  dan  karenanya  lebih  baik.
Perhitungan ini untuk menentukan matriks/kohesi/homogenitas. Kohesi adalah
keterikatan anggota klaster dalam satu klaster.
𝑆𝑆𝑊 𝑖 = 1 𝑚 𝑖 ∑ 𝑑(𝑥 𝑗 , 𝑐 𝑖 ) 𝑚𝑖 𝑗=𝑖 (3)
Keterangan: 𝑚 𝑖 = jumlah data dalam klaster ke-i 𝑥 𝑗 = data pada klaster tersebut 𝑐 𝑖 = centroid klaster ke-i 𝑑(𝑥 𝑗 , 𝑐 𝑖 ) = jarak data ke centroid Hasil perhitungan menggunakan rumus persamaan (3) terlihat di tabel 6.
Tabel 6. Nilai SSW Cluster SSW 1 13,522935 2 11,294253 3 11,988898
2) Menghitung Sum of Square Between Cluster (SSB)
SSB adalah persamaan untuk mengetahui nilai separasi antara klaster. Separasi adalah jarak antara satu klaster dengan klaster lainnya.
𝑆𝑆𝐵 𝑖,𝑗 = 𝑑(𝑐 𝑖 , 𝑐 𝑗 )                (4)
Keterangan:
𝑑(𝑐 𝑖 , 𝑐 𝑗 ) = jarak antar centroid Hasil  dari  perhitungan  nilai SBB tertuang  di  tabel  7 berikut.
Tabel 7. Nilai SSB
SSB Centroid
1 2 3 1 0 50,557 74,069 2 50,557 0 20,527 3 74,069 20,527 0
3) Menghitung Rasio
Setelah  didapatkan  nilai  separasi  dan  kohesi, kemudian  melakukan  perhitungan  rasio  untuk mendapatkan  nilai  seberapa  baik  satu  klaster dibandingkan dengan klaster lain.
𝑅 𝑖,𝑗 = 𝑆𝑆𝑊 𝑖 + 𝑆𝑆𝑊 𝑗 𝑆𝑆𝐵 𝑖,𝑗 (5)
Keterangan: 𝑅 𝑖,𝑗 = rasio antar cluster 𝑆𝑆𝑊 𝑖
= cluster 1 𝑆𝑆𝑊 𝑗 = cluster 2 𝑆𝑆𝐵 𝑖,𝑗
= separasi dari cluster 1 dan 2 Berikutnya melakukan perhitungan nilai rasio dengan rumus persamaan (5). Karena terdapat 3 cluster , maka jumlah rasionya juga 3.
Tabel 8. Nilai Rasio Rasio R1,2 0,4908753 R2,3 1,1342905 R1,3 0,3444347
4) Perhitungan DBI (Davis-Bouldin Index)
Apabila  hasil  berdasarkan  perhitungan DBI yang didapatkan  semakin  kecil  dan  atau  mendekati  nol tetapi tidak negatif (non-negatif >= 0), maka nilai hasil clustering semakin baik.
𝐷𝐵𝐼 = 1 𝑘 ∑ 𝑚𝑎𝑥 𝑖≠𝑗 (𝑅 𝑖,𝑗 ) 𝑘 𝑖=1 (6)
Keterangan:
𝑘 = jumlah cluster yang ada 𝑅 𝑖,𝑗 = rasio antara cluster i dan j 𝑚𝑎𝑥 = rasio antar cluster terbesar Hasil nilai Davies-Bouldin Index (DBI) yang semakin rendah,  maka  semakin  baik  kualitas cluster dari clustering data  menggunakan  metode  yang  dipakai [10][15].
Dari  nilai  rasio  yang  tertera  di  tabel  8.  Diambil  nilai terbesar rasio untuk menghitung nilai DBI menggunakan rumus persamaan (6). Didapatkan nilai DBI sebesar 0,163625.
2.2.6 Hasil
Hasil  dan  kesimpulan  dari  tahapan  penelitian  yang  telah dilakukan.  Berupa  pengetahuan  yang  berkaitan  dengan tujuan dari penelitian ini dilakukan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  proses K-Means  clustering yang  dimulai  dari penentuan centroid awal  menggunakan  metode ROC . Penentuan  nilai centroid awal  berdasarkan  kebutuhan cluster yang datanya meliputi, C1 merupakan data dengan nilai ROC terendah yaitu provinsi DKI Jakarta dengan nilai ROC  0,110440408,  C2  dengan  nilai  tengah ROC yaitu provinsi Sulawesi Tenggara dengan nilai ROC 0,166172914 dan  C3  dengan  nilai ROC tertinggi  yaitu  provinsi  Papua dengan  nilai  ROC  0,334780317.  Data  nilai centroid awal tertera pada tabel 9.
Tabel 9. Nilai Data Centroid Awal
Data ke - Centroid Awal Atribut 2017 2018 2019 2020 2021 11 C1 71,39 77,14 85,17 88,08 91,79 28 C2 35,14 43,94 53,36 60,35 65,75 34 C3 21,29 24,23 26,45 30,93 30,58
Iterasi berhenti di iterasi keempat yang menunjukkan tidak ada perbedaan cluster dengan iterasi sebelumnya, hasilnya tertera  di  tabel  10.  Dari  proses  iterasi  4  dihasilkan  bahwa pada cluster 1  terdapat  8  anggota, cluster 2  terdapat  22 anggota. dan cluster 3 terdapat 4 anggota.
Tabel 10. Iterasi 4
Data ke - D ke C₁ D ke C₂ D ke C₃ Jarak Terpendek Cluster 1 50,479 2,0195 24,028 2,0195 2 2 39,787 11,582 34,997 11,582 2 3 35,995 14,962 38,38 14,962 2 4 30,199 20,693 44,227 20,693 2 5 43,292 7,8791 31,344 7,8791 2 6 48,498 3,663 26,097 3,663 2 7 48,172 3,0856 26,233 3,0856 2 8 48,202 7,6597 28,17 7,6597 2 9 37,003 13,997 37,605 13,997 2 10 12,728 62,882 86,4 12,728 1 11 31,289 81,356 104,59 31,289 1 12 13,71 37,022 60,616 13,71 1 13 27,948 23,321 46,934 23,321 2 14 10,211 60,565 84,007 10,211 1 15 30,892 19,912 43,512 19,912 2 16 13,544 37,508 61,056 13,544 1 17 10,757 39,905 63,437 10,757 1 18 53,091 3,741 21,67 3,741 2 19 70,822 20,511 5,7401 5,7401 3 20 50,463 3,3609 24,457 3,3609 2 21 38,503 12,79 36,283 12,79 2 22 30,231 20,896 44,519 20,896 2 23 3,7732 47,173 70,742 3,7732 1 24 12,171 38,815 62,395 12,171 1 25 26,661 24,317 47,574 24,317 2 26 54,876 4,9028 19,46 4,9028 2
Data ke - D ke C₁ D ke C₂ D ke C₃ Jarak Terpendek Cluster 27 34,299 16,286 39,869 16,286 2 28 38,759 12,324 35,875 12,324 2 29 44,611 5,9743 29,567 5,9743 2 30 62,933 12,492 12,016 12,016 3 31 54,364 4,6991 19,995 4,6991 2 32 67,579 17,125 6,9379 6,9379 3 33 40,651 10,409 33,76 10,409 2 34 95,75 46,192 23,261 23,261 3
Evaluasi clustering menggunakan DBI dilakukan mulai dari perhitungan  nilai SSW , SSB ,  rasio  dan  terakhir DBI .  Dari keseluruhan  perhitungan  tersebut  didapatkan  nilai DBI sebesar 0,163625, yang berarti akurasi dari hasil clustering baik karena nilainya mendekati 0.  Penelitian oleh  [7] juga menghasilkan akurasi yang baik. Maka dari itu, penelitian ini  yang  menggunakan dataset berbeda  pun  mendapatkan hasil clustering yang baik.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan menggunakan metode K-Means  clustering dengan Rank  Order  Centroid (ROC) untuk centroid awal dan pengujian Davies-Bouldin Index  (DBI). Didapatkan  hasil  dari clustering yang  terdiri dari cluster 1  merupakan cluster dengan  tingkat  proporsi individu yang memiliki keterampilan TIK tinggi terdapat 8 provinsi yaitu, provinsi Riau, DKI Jakarta, Jawa Barat, DI Yogyakarta,  Banten,  Bali,  Kalimantan  Timur  dan Kalimantan  Utara. Cluster 2  merupakan cluster dengan tingkat proporsi individu yang memiliki keterampilan TIK sedang  memiliki  anggota  terbanyak  di  mana  terdapat  22 provinsi  yaitu  provinsi  Aceh,  Sumatera  Utara,  Sumatera Barat, Riau, Jambi, Sumatera Selatan, Bengkulu, Lampung, Kep.  Bangka  Belitung,  Jawa  Tengah,  Jawa  Timur,  NTB, Kalimantan Barat, Kalimantan Tengah, Kalimantan Selatan, Sulawesi  Utara,  Sulawesi  Tengah,  Sulawesi  Selatan, Sulawesi  Tenggara,  Gorontalo,  Maluku,  dan  Papua  Barat. Cluster 3  merupakan cluster dengan  tingkat  proporsi individu yang memiliki keterampilan TIK rendah terdapat 4 provinsi  yaitu,  provinsi  NTT,  Sulawesi  Barat,  Maluku Utara,  dan  Papua.  Dari  hasil clustering di  dapatkan  nilai pengujian DBI 0,163625,  yang  berarti  kualitas  dari  hasil clustering baik.  Maka  dari  itu, K-Means dengan  metode ROC untuk  penentuan centroid awal  cukup  efektif  untuk digunakan.  Dari  hasil clustering ini,  informasi  tersebut dapat menjadi masukan bagi pemerintah mengenai wilayah yang termasuk tingkat rendah perlu dilakukan perkembangan  supaya  dapat  menjaga  dan  meningkatkan kualitas sumber daya manusia dalam bidang TIK. Sebagai pertimbangan  untuk  penelitian  selanjutnya  ada  baiknya untuk  menggunakan  algoritma clustering lain  sebagai
perbandingan  dan  atau  menggunakan  metode  evaluasi clustering lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  Wilandini  and  Purwantoro,  “Penerapan Algoritma Naive Bayes dalam Mengklasifikasikan Media Sosial Untuk Mengamati Trend Kuliner,” J. Teknol. Terpadu , vol. 8, no. 1, pp. 31–39, 2022, doi: https://doi.org/10.54914/jtt.v8i1.535.
[2] A.  Voutama,  U. Enri,  I.  Maulana,  and  E.  Novalia, “Sosialisasi  Literasi  Digital  Bagi  Remaja  dan Calistung Untuk Anak-Anak di Desa Telukbuyung Karawang,” J.  Pemberdaya.  Komunitas  MH Thamrin ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  34–41,  2022,  doi: 10.37012/jpkmht.v4i1.870.
[3] R. Muntaqo, “Teknologi Informasi dan Komunikasi Dalam  Perkembangan  Budaya  Masyarakat,” J. Penelit. dan Pengabdi. Kpd. Masy. UNSIQ , vol. 4,
no. 1, pp. 12–20, 2017, doi: https://doi.org/10.32699/ppkm.v4i1.401.
[4] A.  Purwanto,  A.  Primajaya,  and  A.  Voutama, “Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Prediksi Potensi
Tingkat Kasus Pneumonia Di Kabupaten
Karawang,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 4, p. 390, 2020, doi: 10.26418/justin.v8i4.41959.
[5] A.  Yoga  Pratama,  Y.  Umaidah,  and  A.  Voutama, “Analisis  Sentimen  Media  Sosial  Twitter  Dengan Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Dan  Seleksi  Fitur Chi-Square (Kasus Omnibus Law Cipta Kerja),” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI , vol. 5, no. 2, pp. 897–910,  2021,  doi:  http://dx.doi.org/10.30645/j- sakti.v5i2.386.
[6] F.  Yunita,  “Penerapan  Data  Mining  Menggunkan Algoritma  K-Means  Clustring  Pada  Penerimaan Mahasiswa Baru,” Sistemasi ,  vol. 7, no. 3, p. 238, 2018, doi: 10.32520/stmsi.v7i3.388.
[7] P.  Sari,  “Analisis  Kinerja  Algoritma  K-Means Dengan Penentuan Centroid Menggunakan Metode Rank Order Centroid (Roc),” Universitas Sumatera Utara, 2020.
[8] H. Irwandi, O. S. Sitompul, and S. Sutarman, “K- Means  Performance  Optimization  Using  Rank Order  Centroid  (ROC)  And  Braycurtis  Distance,” SinkrOn , 2022, doi: 10.33395/sinkron.v7i2.11371.
[9] M.  Herviany,  S.  P.  Delima,  T.  Nurhidayah,  and Kasini, “Perbandingan Algoritma K-Means dan K- Medoids  untuk  Pengelompokkan  Daerah  Rawan Tanah Longsor di Provinsi Jawa Barat,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 34–40, 2021.
[10] D. A. I. C. Dewi and D. A. K. Pramita, “Analisis Perbandingan  Metode  Elbow  dan  Silhouette  pada Algoritma
Clustering K-Medoids dalam
Pengelompokan  Produksi  Kerajinan  Bali,” Matrix J.  Manaj.  Teknol.  dan  Inform. ,  vol.  9,  no.  3,  pp.
102–109, 2019, doi: 10.31940/matrix.v9i3.1662.
[11] A.  Chusyairi  and  P.  Ramadar  Noor  Saputra, “Pengelompokan  Data  Puskesmas  Banyuwangi Dalam Pemberian Imunisasi Menggunakan Metode K-Means  Clustering,” Telematika ,  vol.  12,  no.  2,
pp. 139–148, 2019, doi:
10.35671/telematika.v12i2.848.
[12] V.  Ramadhan  and  A.  Voutama,  “Clustering Menggunakan  Algoritma  K-Means  Pada  Penyakit ISPA  di  Puskesmas  Kabupaten  Karawang,” J. Pendidik. dan Konseling , vol. 4, pp. 462–473, 2022, doi: https://doi.org/10.31004/jpdk.v4i5.6632.
[13] P.  Alam  Jusia,  F.  Muhammad  Irfan,  and Kurniabudi, “Clustering Data Untuk Rekomendasi Penentuan Jurusan Perguruan Tinggi Menggunakan Metode K-Means,” J. IKRA-ITH Inform. , vol. 3, no.
3, p. 75, 2019.
[14] Carudin, “Pemanfaatan DataTransaksi Untuk Dasar Membangun  Strategi  Berdasarkan  Karakteristik Pelanggan Dengan Algoritma K-Means Clustering dan Model RFM,” J. Teknol. Terpadu , vol. 7, no. 1, pp. 15–22, 2021, doi: https://doi.org/10.54914/jtt.v7i1.318.
[15] I.  W.  Septiani,  A.  C.  Fauzan,  and  M.  M.  Huda, “Implementasi  Algoritma  K-Medoids  Dengan Evaluasi Davies-Bouldin- Index Untuk Klasterisasi Harapan  Hidup  Pasca  Operasi  Pada  Pasien Penderita Kanker Paru-Paru,” J. Sist. Komput. dan Inform. ,  vol.  3,  no.  4,  pp.  556–566,  2022,  doi: 10.30865/json.v3i4.4055.