## PENGELOMPOKAN DATA PELAKSANAAN PENDAFTARAN TANAH SISTEMATIS LENGKAP DI KANTOR PERTANAHAN KABUPATEN SUMEDANG MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA K-MEANS
Rizki nurrahman 1 , Yudhistira Arie Wijaya 2
1 Manajemen Informatika (D3), STMIK IKMI Cirebon
2 Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan 10B Majasem Kota Cirebon, Indonesia rizki.nurrahman21@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian  ini  mengaplikasikan  algoritma  K-Means  untuk  mengelompokkan  data  pendaftaran  tanah  di Kabupaten Sumedang guna meningkatkan akurasi pendaftaran tanah sistematis. Dua cluster utama, Cluster 0 dan Cluster 1, dianalisis dengan atribut No. SPPT PBB, Luas (m2), NJOP Tanah (m2), dan NJOP Bangunan. Hasil centroid Cluster 0 menunjukkan rata-rata No. SPPT PBB sekitar 469.18, Luas (m2) 877.402, NJOP Tanah (m2) 9777.618,  dan  NJOP  Bangunan  889.527.  Sementara  Cluster  1  memiliki  nilai  centroid  No.  SPPT  PBB  sekitar 375.905,  Luas  (m2)  233.628,  NJOP  Tanah  (m2)  149140.20,  dan  NJOP  Bangunan  711253.38.  Evaluasi menggunakan metrik Davies Bouldin menunjukkan nilai -0.282, mengindikasikan kualitas clustering yang sesuai. Dampak sosial dan ekonomi  dari algoritma  K-Means, termasuk identifikasi pola  keberagaman dan  segmentasi wilayah, dibahas untuk mendukung kebijakan penilaian pajak dan pembangunan. Penelitian ini memberikan dasar untuk keputusan yang lebih baik dalam manajemen tanah dan peningkatan efisiensi pendaftaran tanah sistematis di Kabupaten Sumedang.
Kata kunci :  Data mining , Clustering , K-Means Clustering ,  Evaluasi

## 1. PENDAHULUAN
Pendaftaran tanah sistematis lengkap merupakan langkah  penting  dalam  mengatur  kepemilikan  tanah dan  sumber  daya  alam  di  Kabupaten  Sumedang. Dalam  era  modern,  ketepatan  dan  efisiensi  dalam proses  ini  semakin  menjadi  fokus  utama,  mengingat perubahan dinamis dalam struktur  kepemilikan tanah serta  kebutuhan  akan  manajemen  yang  lebih  akurat. Dalam  konteks  ini,  metode  algoritma  K-Means  telah muncul  sebagai  alat  yang  sangat  potensial  dalam mengelompokkan  data  pendaftaran  tanah  untuk analisis  lebih  lanjut.  Dalam  paragraf  ini,  kami  akan menjelaskan pentingnya penelitian ini dalam mengikuti  perkembangan  terkini  dalam  pelaksanaan pendaftaran  tanah  sistematis  lengkap  di  Kabupaten Sumedang.
Dalam konteks Kabupaten Sumedang, pelaksanaan  pendaftaran  tanah  sistematis  lengkap telah menjadi suatu kebutuhan mendesak. Pertumbuhan penduduk yang pesat, perubahan dalam penggunaan tanah, dan perkembangan ekonomi telah menyebabkan  fluktuasi  yang  signifikan  dalam kepemilikan tanah. Ini menimbulkan tantangan dalam mengelompokkan  dan  memetakan  tanah  dengan  cara yang efisien dan akurat. Di sinilah algoritma K-Means dapat berperan sebagai alat yang memungkinkan untuk mengelompokkan  dan  menganalisis  data  pendaftaran tanah  dengan  cermat,  memastikan  bahwa  tanah  yang memiliki karakteristik serupa dikelompokkan bersama.  Namun,  aplikasi  algoritma  K-Means  dalam pengelompokan pendaftaran tanah sistematis lengkap di  Kabupaten  Sumedang  memunculkan  pertanyaan tentang  keberlakuannya,  kesesuaian  dengan  hukum
setempat,  serta  dampaknya  pada  masyarakat  dan ekonomi.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  akan mengeksplorasi sejauh mana algoritma K-Means dapat digunakan sebagai alat untuk meningkatkan efektivitas dan akurasi pelaksanaan pendaftaran tanah sistematis lengkap  di  wilayah  ini,  sambil  mempertimbangkan aspek sosial dan ekonomi yang relevan.
Menurut  Deno  Yulfa  Ardian  dalam  jurnal Informasi  dan  Teknologi  tahun  2020  dengan  judul Pengelompokan Data Pelaksanaan Pendaftaran Tanah Sistematis Lengkap Di Kantor Pertanahan Kabupaten Sumedang  Menggunakan  Metode  Algoritma  K- Means . Minimnya  kesadaran  masyarakat  pada beberapa daerah dalam pembuatan sertipikat hak atas tanah  mengakibatkan  program  Pendafaran  Tanah Sistematis  Lengkap  (PTSL)  tidak  dapat  berjalan dengan  merata.  Metode  yang  digunakan  adalah algoritma  K-means.  Hasil  dari  pengujian  terhadap metode  ini  adalah  didapatkan  3  kluster  daerah  yang berpotensi,  sehingga  didapatkan  sasaran  pendekatan potensi  daerah  pendaftaran  tanah  melalui  program PTSL  untuk  tercapainya  target  kota  lengkap  oleh Kantor Pertanahan Kota Bukittingi. (Ardian, 2020).
Masalah  yang  dihadapi  di  lokasi  penelitian adalah  kompleksitas  dalam  pendaftaran  tanah sistematis  lengkap  di  Kabupaten  Sumedang.  Hal  ini terkait  dengan  perubahan  dinamis  dalam  struktur kepemilikan  tanah  di  wilayah  tersebut.  Fakta-fakta yang  mendukung  masalah  ini  termasuk  pertumbuhan penduduk  yang  cepat,  urbanisasi  yang  berdampak pada  konversi  lahan  pertanian  menjadi  peruntukan lain,  dan  perubahan  ekonomi  yang  mendorong perubahan kepemilikan tanah. Kondisi ini
mengakibatkan  ketidakjelasan  dan  ketidakpastian dalam  kepemilikan  tanah,  serta  kendala  dalam pengelompokan dan pemetaan tanah yang akurat. Oleh karena itu, permasalahan ini memerlukan pendekatan yang lebih canggih, seperti penggunaan algoritma K- Means, untuk mengatasi tantangan dalam pendaftaran tanah  sistematis  lengkap  dan  memastikan  pemilik tanah dan otoritas pertanahan dapat mengelola sumber daya tanah dengan lebih efisien dan efektif.
Tujuan  dari  Tugas  Akhir  ini  adalah  untuk mengevaluasi  efektivitas  algoritma  K-Means  dalam mengelompokkan  pelaksanaan  pendaftaran  tanah sistematis  lengkap  di  Kantor  Pertanahan  Kabupaten Sumedang  dengan  tujuan  meningkatkan  akurasi  dan efisiensi  pendaftaran  tanah.  Selain  itu,  penelitian  ini bertujuan  untuk  merumuskan  rekomendasi  praktis bagi pemerintah daerah, pemilik tanah, dan pemangku kepentingan  lainnya  guna  memperbaiki  pengelolaan sumber  daya  tanah  yang  lebih  berkelanjutan  dan efisien.  Selain  itu,  penelitian  ini  akan  memahami dampak sosial dan ekonomi dari penerapan algoritma K-Means  dalam  proses  pendaftaran  tanah  sistematis lengkap, dengan tujuan memastikan bahwa keputusan yang diambil berdampak positif pada masyarakat dan ekonomi lokal di Kabupaten Sumedang.
Penjelasan  terkait  pemilihan  judul  ini  sangat relevan  dan  memadai.  Judul  "Pengelompokan  Data Pelaksanaan Pendaftaran Tanah Sistematis Lengkap di Kantor Pertanahan Kabupaten Sumedang Menggunakan Metode Algoritma K-Means" memang dirancang  dengan  pertimbangan  yang  cermat  untuk mencerminkan  seluruh  aspek  penting  dari  penelitian ini.  Pertama,  judul  ini  secara  eksplisit  menyatakan fokus  penelitian,  yaitu  pengelompokan  pelaksanaan pendaftaran  tanah  sistematis  lengkap  menggunakan algoritma  K-Means,  memberikan  pemahaman  awal kepada pembaca tentang apa yang akan dibahas dalam penelitian.  Kedua,  penyebutan  "Kantor  Pertanahan Kabupaten Sumedang" menyoroti relevansi penelitian terhadap  lokasi  tertentu  di  mana  permasalahan pengelolaan tanah terjadi, sehingga memperkuat aspek kontekstual  penelitian.  Ketiga,  penjelasan  tentang upaya  meningkatkan  efektivitas  dan  efisiensi  proses pendaftaran  tanah  memberikan  gambaran  tentang tujuan  utama  penelitian  yang  relevan  dengan pemahaman  dan  manfaat  yang  diharapkan  dari  hasil penelitian.  Dengan  demikian,  judul  ini  tidak  hanya informatif,  tetapi  juga  memadukan  elemen-elemen yang penting dalam penelitian ini secara komprehensif.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Data Mining adalah istilah yang digunakan untuk menemukan  pengetahuan  yang  tersembunyi  dalam basis  data,  melibatkan  proses  semi-otomatis  dengan menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan,  dan  machine  learning.  Tujuannya  adalah mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi pengetahuan  yang berharga dan berpotensi dari basis data  besar,  gudang  data,  atau  sistem  penyimpanan
informasi lainnya. Data Mining melibatkan penemuan pola menarik dari dataset besar yang disimpan dalam basis  data.  Ini  erat  kaitannya  dengan  bidang  seperti sistem basis data, pergudangan data, statistik, machine learning,  pencarian  informasi,  dan  komputasi  tingkat tinggi. Selain itu, Data Mining didukung oleh disiplin ilmu  lain  seperti  jaringan  saraf,  pengenalan  pola, analisis  data  spasial,  basis  data  gambar,  dan pemrosesan  sinyal.  Istilah  "data  mining"  dan " knowledge  discovery  in  databases (KDD)"  sering digunakan  bergantian  untuk  menjelaskan  proses penggalian  informasi  dalam  basis  data  besar, meskipun  memiliki perbedaan konseptual. Salah satu tahap  kunci  dalam  keseluruhan  proses  KDD  adalah data mining. (Jurnal et al., 2021)
Gambar 1. knowledge discovery in databases (KDD)
Pengelompokan  adalah  salah  satu  teknik  data mining  yang  bertujuan  untuk  mengelompokkan  data secara  otomatis  tanpa  memerlukan  label  kelas  yang sudah  ditentukan  sebelumnya  [1]Karena  tidak memiliki  label,  jenis  data  yang  digunakan  dalam pengelompokan  adalah  data  unsupervised  learning. Unsupervised  learning  adalah  teknik  pengelompokan data berdasarkan jarak Euclidean untuk mendapatkan model  data  yang  optimal  [2].  Pengelompokan melibatkan  proses  di  mana  titik  pusat  data  tersebar secara acak dan dikelompokkan menjadi dua atau lebih kelompok berdasarkan kemiripan, sehingga informasi dapat diperoleh dari setiap titik pusat data [3].
Pengelompokan  juga  dapat  diartikan  sebagai langkah  pemisahan  data  ke  dalam  kelompok  yang memiliki  objek  dengan  karakteristik  serupa  [4]. Teknik  pengelompokan  memberikan  keunggulan dalam hal  ketepatan, konsistensi, dan efisiensi  waktu komputasi [5]. Secara umum, metode pengelompokan dapat  diklasifikasikan  ke  dalam  beberapa  kategori, termasuk metode partisi. Dalam metode partisi, jumlah kelompok ditentukan di awal, dan kemudian objek di realokasikan  secara  berulang  untuk  mencari  kembali kelompok-kelompok yang memiliki kesamaan karakteristik.  Salah  satu  algoritma  yang  paling terkenal dalam implementasi metode partisi ini adalah K-Means [6].

## 2.1.  K-Means
Algoritma  K-Means  merupakan  salah  satu algoritma pengelompokan yang menggunakan metode non-hierarki untuk memisahkan data menjadi satu atau lebih  kelompok  yang  memiliki  kesamaan  [7].  K-
Means  merupakan  metode  pengelompokan  yang mengadopsi konsep deskriptif, memungkinkan penjelasan  algoritma  dalam  menentukan  objek  ke kelompok  tertentu  berdasarkan  jarak  terdekat  [8].  K- Means  adalah  algoritma  pengelompokan  berbasis jarak  di  mana  data  dipisahkan  ke  dalam  beberapa kelompok,  dan  algoritma  ini  hanya  berlaku  pada atribut dengan tipe numerik [9].
Algoritma  K-Means  adalah  suatu  algoritma pengelompokan  yang  melibatkan  iterasi  berulang. Proses  algoritma  K-Means  dimulai  dengan  memilih nilai k secara acak, di mana k mengindikasikan jumlah kelompok  yang  diinginkan.  Selanjutnya,  nilai-nilai  k ditetapkan  secara  acak,  dan  untuk  sementara  waktu, nilai-nilai  tersebut  berfungsi  sebagai  pusat  kelompok atau centroid, juga dikenal sebagai mean atau "means" [1]. K-Means merupakan algoritma yang paling umum digunakan dalam melakukan pengelompokan, dengan konsep yang sederhana dan mudah dipahami [10].
Algoritma  K-Means  memiliki  tahapan  sebagai berikut:
a. Memilih nilai K secara acak [11]
b. Menetapkan titik pusat awal secara acak [7]
c. Mengukur  jarak  setiap  data  terhadap  centroid dengan menggunakan rumus Euclidean Distance untuk menemukan jarak terdekat antara data dan titik  pusat  (centroid).  Berikut  adalah  rumus
Euclidean Distance:
𝑑( 𝑥, 𝜇)√∑(𝑥 − 𝜇) 2 (3) [12]
Menurut  azis  dalam  jurnalnya  mengatakan bahwa algoritma K-Means Terjadinya tumpang tindih yang  diakibatkan  oleh  adanya  bidang  tanah  yang belum  terpetakan  secara  digital  dan  terdapat  bidang tanah  yang  overlap  sebanyak  345  bidang  tanah  dari 1150 bidang tanah yang mendaftar[13]
Menurut  pendapat  Deno  Yulfa  Ardian  dalam jurnal  mengatakan bahwa  masih banyak daerah  yang memiliki  potensi  rendah  dibandingkan  potensi  tinggi dalam pelaksanaan program ptsl, seperti daerah yang berpotensi  tinggi  hanya  terdapat  2  Kelurahan, sedangkan  pada  daerah  yang  berpotensi  sedang  3 Kelurahan,  dan  untuk  daerah  yang  berpotensi  rendah terdapat  12  Kelurahan,  sehingga  diperlukan  suatu strategi  dalam upaya  pencapaian  target  dan pemerataan pelaksanaan program PTSL oleh instansi terkait[14]

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini metode  algoritma  K_means,  adalah  sebuah  metode clustering  yang  digunakan  dalam  machine  learning untuk tugas-tugas seperti mengelompokan.
Langkah-langkah  yang  dipergunakan  dalam metode K-Means sesuai gambar flowchart yang ditampilkan pada gambar 2 adalah sebagai berikut :
a. Tentukan jumlah cluster yang akan dipergunakan dalam pembagian data.
b. Bangkitkan centroid awal yang diperoleh secara acak serta jumlah centroid sebanyak cluster yang
akan  dibuat.  Pengertian  centroid  sendiri  adalah titik pusat cluster atau awal pusat cluster.
c. Lakukan  perhitungan  jarak  pada  setiap  inputan data  terhadap  pusat  cluster  hingga  ditemukan jarak  paling  dekat  dari  setiap  data  terhadap centroid.  Perhitungan  jarak  dilakukan  dengan menggunakan persamaan Eucledian Distance
𝑑(𝑥 𝑖 , 𝜇 𝑖 ) = √(𝑥 𝑖 , 𝜇 𝑖 ) 2 (1)
d. Kelompokkan  setiap  data  terhadap  jarak  pada titik pusat centroid terdekat.
e. Ubah nilai centroid yang diperoleh dari rata-rata cluster yang bersangkutan dengan persamaan
𝐶 𝑘 = 1 𝑛𝑘 ∑ 𝑑 𝑖 (2)
Dimana: nk = Jumlah data dalam cluster di  =  Jumlah  dari  nilai  jarak  yang  masuk  dalam masing-masing cluster
f. Jika anggota tiap cluster tidak ada yang berubah, maka  iterasi  selesai  dan  nilai  rata-rata  pusat cluster  (µj)  akan  digunakan  sebagai  parameter dalam penentuan pembagian data.
g. Jika  tidak,  maka  iterasi  akan  dilakukan  dengan menggunakan langkah b hingga langkah e.
Gambar 2. Flowchart algoritma K-Means Clustering
Metode  yang  digunakan penelitian  fokus  pada penggunaan metode K-Means untuk menganalisis dan mengelompokkan data terkait. Penelitian ini mungkin bertujuan untuk mengidentifikasi pola atau kelompok dalam data yang dapat memberikan wawasan tentang dataset  ketahanan  pangan.  Dengan  menggunakan metode  K-Means,  penelitian  ini  akan  mencoba memahami  lebih  dalam  struktur  data.  Tahapan penelitian  yang  dituangkan  dalam  diagram  alir  ini menggambarkan proses penelitian yang akan ditempuh sekaligus menggambarkan penelitian secara keseluruhan.
Gambar 3. Tahapan Penelitian
Data Sele ction 1 Prep roce sing
2 Tran sfor masi
3 Data Mini ng
4 Eval uasi 5
a. Seleksi Data (Selection)
Pemilihan  data  dari  kumpulan  data  operasional perlu dilakukan sebelum memulai tahap penemuan informasi  dalam Knowledge  Discovery  Database (KDD). Data yang dipilih untuk digunakan dalam proses  Data  Mining  disimpan  dalam  file  terpisah dari basis data operasional.
b. Pemilihan Data ( Preprocessing)
Tahapan Preprocessing mencakup  penghapusan data  duplikat,  verifikasi  konsistensi  data,  dan perbaikan  kesalahan  pada  data.  Proses  ini  juga mencakup enrichment , yang berarti "memperkaya" data  yang  sudah  ada  dengan  menambahkan  data atau informasi eksternal.. c. Transformasi Data ( Data Transformation)
Pada  tahap  ini  ialah  melakukan  transformasi  data yang  belum  memiliki  entitas  jelas  untuk  diubah menjadi bentuk data yang valid atau siap menjalani proses Data Mining . d. Data mining Proses data mining adalah proses mencari pola dan informasi yang menarik pada data terpilih dengan menggunakan teknik dan metode tertentu
e. Interpretation/ Evaluation
Evaluasi  ialah  tahap  terakhir,  yang  dilakukan dalam tahap ini yaitu pembentukan keluaran yang nantinya  mudah  dimengerti  yang  bersumber  pada proses data mining pola informasi.
Secara  garis  besar, data  mining dapat  dibagi menjadi dua kategori utama,yaitu ;
a. Deskriptive Mining ,sebuah proses untuk
menemukan karakteristik yang penting dari data dalam basis data
b. Predictive Mining , sebuah proses untuk menemukan pola dari data dengan menggunakan beberapa variable lain

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  merupakan  hasil  dari  pengelompokan data  Pengelompokan  Data  Pelaksanaan  Pendaftaran Tanah  Sistematis  Lengkap  Di  Kantor  Pertanahan Kabupaten Sumedang Menggunakan Metode Algoritma K-Means yang diproses menggunakan tools RapidMiner .

## 4.1. Data Selection
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu data  ini  meliputi  Kegiatan  PBT  PTSL  Partisipasi Masyarakat dan Pijak Ketiga Kategori V Desa Tomo Kecamatan  Tomo  Kabupaten  Sumedang  tahun  2022. Banyaknya data yang diperoleh yaitu 1.001 data

## 4.2. Preprocesing
Sebelum  proses  analisis  data  menggunakan algoritma k-means maka data harus dilakukan proses preprocessing  terlebih dahulu,  Pembersihan data yang bertujuan  untuk  menghilangkan  data  yang  tidak memiliki nilai (null), data yang salah input, data yang tidak  relevan,  duplikat  data  dan  data  yang  tidak
konsisten karena keberadaanya bisa mengurangi mutu atau  akurasi  dari  hasil  data  mining  nantinya. Pembersihan data juga akan mempengaruhi performasi dari system data mining karena data yang akan ditangani akan berkurang jumlah dan kompleksitasnya.  Data  pada  penelitian  ini  sebelum dilakukan  porses  preprocessing  terdapat  data  yang missing  pada  atribut  NIB,  Alas  Hak,  tgl  surat pernyataan,  No.  SPPT  PBB,  NJOP  Tanah,  NJOP Bangunan, data statistiknya dapat dilihat pada gambar 4
Gambar 4. Data Statistik Sebelum preprocesing
Setelah  dilihat  dari  gambar  4  maka  proses preprocessing  dalam  penelitian  ini  perlu  dilakukan untuk  dengan  menerapkan  operator  replace  missing value untuk membersihkan data-data yang missing dan setelah  dilakukan  proses  replace  missing  value  maka dapat  dilihat  dari  data  statistik  bahwa  data  yang digunakan dalam penelitian ini ternyata tidak ada data yang missing maka  tidak  perlu  dilakukan  proses missing  value  dalam  penelitian  ini  dan  hasil  dari statistiknya dapat dilihat dari gambar 5
Gambar 5. Data Statistik setelah preprocesing
Data transformation dilakukan dengan memberikan  inisialisasi  terhadap  data  yang  memiliki nilai  nominal  menjadi  bernilai  numerik.  Pada penelitian  ini  mengganti  jenis  type  data  menjadi integer bertujuan untuk memudahkan dalam pengelompokan.  Operator  yang  digunakan  dalam penelitian ini untuk merubah kedalam bentuk numerik menggunakan operator nominal to numeric dan model prosesnya dapat dilihat pada gambar 6 di bawah ini :
Gambar 6. Model Proses Nominal to numerical
Model  algoritma K-Means adalah  salah  satu algoritma clustering yang  umum  digunakan  dalam
analisis  data  dan  machine  learning.  Algoritma  ini mencoba  untuk  mengelompokkan  data  ke  dalam kelompok-kelompok  yang  homogen  berdasarkan kesamaan  atribut.  Optimasi  parameter  dengan  Grid Search  merupakan  salah  satu  teknik  untuk  mencari kombinasi parameter terbaik yang dapat meningkatkan performa model.

## Gambar 7. Model Algoritma K-Means
Gambar 8. Cluster Model
Berdasarkan  hasil  dari  gambar  8  cluster  model bahwa  model  klustering  Hasil  proses  clustering menghasilkan  sepuluh  kelompok  (Cluster  0  hingga Cluster 1) dengan jumlah item yang bervariasi di setiap kelompok.  Klaster  0  memiliki  697  item,  Klaster  1 terdiri dari 296 item dan Secara keseluruhan, total item yang tergabung dalam klaster adalah sebanyak 993
Gambar 9. Hasil Optimize parameter grid
Berdasarkan hasil dari gambar 9 merupakan hasil output  dari  penerapan  operator  optimize  parameter grid dalam penelitian ini terhadap data pertanahan dan hasilnya bahwa clustering k=2 dengan performance2(main  criterion)=Davies  bouldin  yang terbaik dengan nilai 0,282
Gambar 10. Centroid Table
Berikut adalah deskripsi hasil dari centroid tabel untuk cluster 0 yang mencakup atribut No. SPPT PBB, Luas (m2), NJOP Tanah (m2), dan NJOP Bangunan, dikaitkan dengan rumusan masalah:
a. No. SPPT PBB:
Nilai  centroid  untuk  atribut  ini  dalam  cluster  0 adalah sekitar 469.18 Hal ini mungkin menunjukkan  rata-rata  atau  pusat  massa  data  No. SPPT PBB untuk  unit atau entitas  yang termasuk dalam cluster ini.
b. Luas (m2): Centroid Luas (m2) dalam cluster 0 adalah sekitar 877.402  Ini  mungkin  menunjukkan  nilai  rata-rata luas tanah untuk unit atau entitas dalam cluster ini. Perlu  dicatat  bahwa  karakteristik  ini  dapat membantu  dalam  mengidentifikasi  pola  atau  tren terkait dengan ukuran lahan.
c. NJOP Tanah (m2): Nilai  centroid  untuk  atribut  NJOP  Tanah  (m2) adalah sekitar 9777.618 Ini mungkin mencerminkan  nilai  rata-rata  Nilai  Jual  Objek Pajak  (NJOP)  untuk  tanah  yang  termasuk  dalam cluster  0.  NJOP  Tanah  merupakan  nilai  yang diperkirakan  oleh  pemerintah  sebagai  dasar penghitungan pajak tanah.
d. NJOP Bangunan: Centroid  untuk  atribut  NJOP  Bangunan  adalah sekitar 889.527. Nilai ini mungkin mencerminkan rata-rata  NJOP  Bangunan  untuk  unit  atau  entitas yang  termasuk  dalam  cluster  0.  NJOP  Bangunan adalah  nilai  yang  diperkirakan  oleh  pemerintah sebagai dasar penghitungan pajak bangunan.
Dalam  konteks  rumusan  masalah,  di  mana pertanyaan  berkaitan  dengan  algoritma  K-Means untuk  mengelompokkan  data  pendaftaran  tanah  dan meningkatkan  akurasi  pendaftaran  tanah  sistematis lengkap, hasil centroid ini dapat memberikan wawasan tentang  karakteristik  rata-rata  dari  unit  atau  entitas yang tergabung dalam cluster 0. Analisis lebih lanjut dapat  dilakukan  untuk  memahami  apakah  cluster  ini memiliki pola atau ciri khusus yang dapat membantu dalam  meningkatkan  akurasi  pendaftaran  tanah sistematis  lengkap.  Selain  itu,  interpretasi  hasil  ini dapat  memberikan  pemahaman  lebih  lanjut  tentang distribusi  dan  karakteristik  data  dalam  cluster  yang relevan.
Berikut  adalah  interpretasi  dari  hasil  centroid  tabel untuk cluster 1 , dengan atribut No. SPPT PBB, Luas (m2), NJOP Tanah (m2), dan NJOP Bangunan:
a. No. SPPT PBB: Nilai centroid untuk No. SPPT PBB dalam cluster 1 adalah sekitar 375.905 Ini dapat diartikan sebagai nilai rata-rata atau pusat massa data No. SPPT PBB untuk unit atau entitas yang termasuk dalam cluster ini.
b. Luas (m2): Nilai  centroid  untuk  Luas  (m2)  dalam  cluster  1 adalah sekitar 233.628 Ini mencerminkan rata-rata luas  tanah  untuk  unit  atau  entitas  yang  termasuk dalam cluster ini.
c. NJOP Tanah (m2): Nilai  centroid  untuk  NJOP  Tanah  (m2)  dalam cluster  1  adalah  sekitar  149140.20.  Ini  dapat
diartikan sebagai nilai rata-rata NJOP Tanah untuk tanah  yang  termasuk  dalam  cluster  ini.  NJOP Tanah  adalah  nilai  yang  diperkirakan  oleh pemerintah  sebagai  dasar  penghitungan  pajak tanah.
d. NJOP Bangunan: Nilai centroid untuk NJOP Bangunan dalam cluster 1  adalah  sekitar  711253.38.  Ini  mencerminkan rata-rata  NJOP  Bangunan  untuk  unit  atau  entitas yang termasuk dalam cluster ini. NJOP Bangunan adalah  nilai  yang  diperkirakan  oleh  pemerintah sebagai dasar penghitungan pajak bangunan.
Interpretasi  hasil  ini  bergantung  pada  konteks lebih  lanjut  dan  tujuan  analisis.  Dapat  dilakukan analisis perbandingan antar cluster untuk mengidentifikasi perbedaan signifikan antara mereka. Selain itu, hasil ini dapat digunakan untuk mendukung keputusan atau rekomendasi terkait pendaftaran tanah atau  upaya  peningkatan  akurasi  pendaftaran  tanah sistematis  lengkap  sesuai  dengan  rumusan  masalah yang diberikan.

## 4.3. Evaluasi
Davies  Bouldin  adalah  sebuah  metrik  evaluasi yang  digunakan  untuk  mengukur  kualitas  suatu clustering.  Rentang  nilai  Davies  Bouldin  biasanya berada antara 0 dan ∞, di mana nilai yang lebih rendah menunjukkan  clustering  yang  lebih  baik.  Secara khusus,  nilai  negatif  atau  mendekati  0  menandakan bahwa cluster-cluster tersebut lebih baik terpisah satu sama lain.
Dalam  konteks  hasil  yang  Anda  berikan,  nilai Davies  Bouldin  yang  dicantumkan  adalah  -0.282. Nilai  negatif  ini  menunjukkan  bahwa  cluster-cluster yang  dihasilkan  oleh  algoritma  memiliki  tingkat keseparasian  yang  baik.  Sebagai  aturan  umum, semakin  mendekati  0,  semakin  baik  kualitas clusteringnya.
Meskipun Davies Bouldin memberikan gambaran  tentang  seberapa  baik  cluster  terpisah  satu sama  lain,  tetap  penting  untuk  mempertimbangkan konteks  data  dan  tujuan  analisis  yang  lebih  spesifik. Jika  nilai  ini  sesuai  dengan  ekspektasi  Anda  dan mencerminkan  kualitas  cluster  yang  diinginkan,  itu bisa  dianggap  sebagai  hasil  yang  baik.  Namun, sebaiknya nilai Davies Bouldin ini dianalisis bersama dengan informasi lainnya dan diinterpretasikan dalam konteks data yang digunakan

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dan  uji  coba menggunakan RapidMiner, peneliti dapat menyimpulkan bahwa algoritma K-Means menghasilkan  dua  cluster  utama,  yaitu  Cluster  0 dengan 697 items dan Cluster 1 dengan 296 items.
Berdasarkan hasil centroid tabel untuk Cluster 1, dapat diinterpretasikan sebagai berikut: pertama, nilai centroid  untuk  No.  SPPT  PBB  sekitar  375.905 mencerminkan rata-rata No. SPPT PBB dari unit atau
entitas  yang  termasuk  dalam  cluster  ini.  Kedua,  nilai centroid  Luas  (m2)  sekitar  233.628  mencerminkan rata-rata luas tanah dari unit atau entitas dalam cluster. Ketiga,  nilai  centroid  NJOP  Tanah  (m2)  sekitar 149140.20 dapat diartikan sebagai nilai rata-rata NJOP Tanah  untuk  tanah  yang  termasuk  dalam  cluster  ini, dimana  NJOP  Tanah  adalah  nilai  perkiraan  oleh pemerintah untuk penghitungan pajak tanah. Keempat, nilai  centroid  NJOP  Bangunan  sekitar  711253.38 mencerminkan rata-rata NJOP Bangunan dari unit atau entitas  dalam  cluster  ini,  dimana  NJOP  Bangunan adalah nilai yang diperkirakan oleh pemerintah untuk penghitungan  pajak  bangunan.  Interpretasi  ini memberikan  gambaran  tentang  karakteristik  rata-rata properti yang termasuk dalam Cluster 1. Namun, untuk pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik,  diperlukan analisis perbandingan antar cluster untuk mengidentifikasi perbedaan  yang  signifikan di antara mereka.  Selain  itu,  hasil  ini  dapat  digunakan  untuk mendukung  rekomendasi  terkait  pendaftaran  tanah atau  upaya  peningkatan  akurasi  pendaftaran  tanah sistematis  lengkap,  sesuai  dengan  rumusan  masalah yang telah diberikan.
Berdasarkan  deskripsi  hasil  dari  centroid  tabel untuk  Cluster  0,  dapat  diinterpretasikan  sebagai berikut: pertama, nilai centroid untuk atribut No. SPPT PBB sekitar 469.18 mungkin mencerminkan rata-rata atau  pusat  massa  data  No.  SPPT  PBB  dari  unit  atau entitas  yang  termasuk  dalam  cluster  ini.  Kedua, centroid  Luas  (m2)  sekitar  877.402  mungkin menunjukkan nilai rata-rata luas tanah untuk unit atau entitas  dalam  cluster  ini,  yang  dapat  membantu mengidentifikasi pola atau tren terkait dengan ukuran lahan. Ketiga, nilai centroid NJOP Tanah (m2) sekitar 9777.618 mungkin mencerminkan nilai rata-rata Nilai Jual Objek Pajak (NJOP) untuk tanah yang termasuk dalam  cluster  0.  NJOP  Tanah  merupakan  nilai  yang diperkirakan oleh pemerintah sebagai dasar penghitungan  pajak  tanah.  Keempat,  centroid  untuk atribut  NJOP  Bangunan  sekitar  889.527  mungkin mencerminkan  rata-rata  NJOP  Bangunan  untuk  unit atau entitas dalam cluster 0, yang juga merupakan nilai yang  diperkirakan  oleh  pemerintah  sebagai  dasar penghitungan pajak bangunan.
Selain  itu,  nilai  Davies  Bouldin  yang  dicapai sebesar  -0.282  menunjukkan  tingkat  keseparasian yang  baik  antara  cluster,  dengan  kedua  cluster  yang terpisah dengan baik berdasarkan nilai Davies Bouldin yang  mendekati  0.  Meskipun  demikian,  untuk penelitian selanjutnya, disarankan untuk menggunakan  metode  lain  selain  algoritma  K-Means Clustering dalam pengelompokan data guna mendapatkan  pemahaman  yang  lebih  mendalam tentang  struktur  dan  pola  data  yang  ada.  Hal  ini diharapkan dapat memberikan hasil yang lebih variatif dan  akurat  dalam  analisis  klaster  data  pada  konteks yang sama.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  P.  B.  Inggris,  B.  Indonesia,  and  D.  A.  N. Matematika,  “C1,”  vol.  11,  no.  1,  pp.  17–20, 2020.
[2]  R. C. Prihandari, F. Sains, D. A. N. Teknologi, U. Islam,  N.  Sultan,  and  S.  Kasim,  “Rapidminer  ( Series : Supervised Learning Dan Unsupervised Learning ),” 2022.
[3]  H.  Sulistiani  and  A.  A.  Aldino,  “Decision  Tree C4.5  Algorithm  for  Tuition  Aid  Grant  Program Classification  (Case  Study:  Department  of Information  System,  Universitas  Teknokrat Indonesia),” Edutic  -  Sci.  J.  Informatics  Educ. , vol.  7,  no.  1,  pp.  40–50,  2020,  doi: 10.21107/edutic.v7i1.8849.
[4]  A. H. Ardiansyah, W. Nugroho, N. H. Alfiyah, R. A.  Handoko,  and  M.  A.  Bakhtiar,  “Penerapan Data  Mining  Menggunakan  Metode  Clustering untuk  Menentukan  Status  Provinsi  di  Indonesia 2020,” Semin.  Nas.  Inov.  Teknol. ,  vol.  4,  no.  3, pp. 329–333, 2020.
[5]  V. Herlinda and D. Darwis, “Analisis Clustering Untuk Recredesialing Fasilitas Kesehatan Menggunakan Metode Fuzzy C-Means,” Darwis, Dartono , vol. 2, no. 2, pp. 94–99, 2021.
[6]  I.  Kamila,  U.  Khairunnisa,  and  M.  Mustakim, “Perbandingan  Algoritma  K-Means  dan  K- Medoids  untuk  Pengelompokan  Data  Transaksi Bongkar  Muat  di  Provinsi  Riau,” J.  Ilm. Rekayasa  dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, p. 119, 2019, doi: 10.24014/rmsi.v5i1.7381.
[7]  H. Haviluddin, S. J. Patandianan, G. M. Putra, N. Puspitasari, and H. S. Pakpahan, “Implementasi Metode  K-Means  Untuk  Pengelompokkan Rekomendasi Tugas
Akhir,”
Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 16, no. 1, p. 13, 2021, doi: 10.30872/jim.v16i1.5182.
[8]  I.  Nasution,  A.  P.  Windarto,  and  M.  Fauzan, “Penerapan Algoritma K-Means Dalam Pengelompokan Data Penduduk Miskin Menurut Provinsi,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol.
2, no. 2, pp. 76–83, 2020, doi:
10.47065/bits.v2i2.492.
[9]  Nana Suarna, Herman, Nining Rahaningsih, Rini Astuti, and Yudhistira Arie Wijaya, “Grouping of Sewing  Tool  Assistance  Recipients  Using  K- Means Clustering Analysis,” Int. J. Soc. Sci. , vol.
2, no. 2, pp. 1513–1522, 2022, doi: 10.53625/ijss.v2i2.3085.
[10]  R.  Adha,  N.  Nurhaliza,  U.  Sholeha,  and  M. Mustakim,  “Perbandingan  Algoritma  DBSCAN dan K-Means Clustering untuk  Pengelompokan Kasus  Covid-19  di  Dunia,” SITEKIN  J.  Sains, Teknol.  dan  Ind. ,  vol.  18,  no.  2,  pp.  206–211, 2021.
[11]  M. A. Putri, N. Rahaningsih, F. M. Basysyar, and O.  Nurdiawan,  “Penerapan  Data  Mining Menggunakan Metode Clustering Untuk Mengetahui  Kelompok  Kepatuhan  Wajib  Pajak Bumi  dan  Bangunan,” J.  Account.  Inf.  Syst. (AIMS , vol. 5, no. 2, pp. 145–156, 2022, [Online]. Available: https://jurnal.masoemuniversity.ac.id/index.php/ aims
[12]  S. Handoko, F. Fauziah, and E. T. E. Handayani, “Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Tingkat  Penjualan  Paket  Data  Telkomsel Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering,” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa , vol. 25, no. 1, pp. 76– 88, 2020, doi: 10.35760/tr.2020.v25i1.2677.
[13]  R.  F.  Azis  and  S.  Darmawan,  “Evaluasi Pelaksanaan  Pendaftaran  Tanah  Sistematis Lengkap  Di  Kantor  Pertanahan  Kabupaten Ciamis,” FTSP  Ser.  Semin.  Nas.  dan  Disem. Tugas Akhir 2023 , pp. 158–167, 2023, [Online]. Available:
https://eproceeding.itenas.ac.id/index.php/ftsp/ar ticle/view/1830
[14]  D.  Y.  Ardian,  S.  Defit,  and  Y.  Yunus, “Identifikasi  Potensi  Daerah  Menggunakan Metode  K-Means  Clustering  pada  Pendaftaran Tanah Sistematis Lengkap,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 2, pp.
4–9, 2020, doi: 10.37034/jidt.v2i4.106.