## Data Mining Strategi Pembangunan Infrastruktur Menggunakan Algoritma K-Means
Mangapul Siahaan [1]*
Program Studi Sistem Informasi [1]
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Internasional Batam Batam, Indonesia mangapul.siahaan@uib.ac.id [1]
Abstract —Batam  City  is  an  industrial  city  and  part  of  the Riau  Islands  province.  The  increase  in  population  will  have  an impact  on  the  availability  of  infrastructure,  so  it  is  necessary  to consider  equitable  infrastructure  development.  The  purpose  of this  study  is  to  find  a  strategy  for  infrastructure  development using  the  K-Means  algorithm  to  group  based  on  population, population  growth,  and  area.  The  dataset  used  is  from  BPS Batam  City.  The  method  used  in  this  research  is  CRISP-DM. Based on the results of the C1 cluster calculation, there are 3 sub- districts  (Belakang  Padang,  Bulang,  and  Galang).  The  results  of cluster  C2  are  4  sub-districts  (Sungai  Beduk,  Sagulung,  Lubuk Baja, and Batu Ampar). The results of the C3 cluster are 3 sub- districts  (Sekupang,  Batu  Aji,  and  Bengkong).  While  the calculation  of  cluster  C4  there  are  2  sub-districts  (Nongsa  and Batam  City).  According  to  the  cluster  calculations,  development should  be  prioritized  in  areas  with  Clusters  C3  and  C4  because the  status  of  the  population  is  very  high,  and  the  growth  rate  is very high.
Keywords— Data Mining, K-Means, Infrastructure Development
Abstrak —Kota  Batam  merupakan  kota  industri  dan  bagian dari  provinsi  Kepulauan  Riau.  Dengan  meningkatnya  jumlah penduduk akan berdampak terhadap ketersediaan infrastruktur sehingga  perlu  dipertimbangkan  pembangunan  infrastruktur yang  merata.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mencari strategi  pembangunan  infrastruktur  dengan  menggunakan algoritma  K-Means  melakukan  pengelompokan  berdasarkan jumlah  penduduk,  pertumbuhan  penduduk  dan  luas  daerah. Dataset  yang  digunakan  dari  BPS  Batam  Kota.  Metode  yang digunakan dalam penelitian ini adalah CRISP-DM. Berdasarkan hasil  perhitungan cluster C1  terdapat  3  kecamatan  (Belakang Padang,  Bulang  dan  Galang).  Hasil cluster C2  terdapat  4 kecamatan  (Sungai  Beduk,  Sagulung,  Lubuk  Baja  dan  Batu Ampar). Hasil cluster C3 terdapat 3 kecamatan (Sekupang, Batu Aji, dan Bengkong). Sedangkan perhitungan cluster C4 terdapat 2  kecamatan  (Nongsa  dan  Batam  Kota).  Menurut  perhitungan cluster tersebut  sebaiknya  pembangunan  di  utamakan  didaerah dengan Cluster C3 dan C4 karena status jumlah penduduk yang sangat tinggi, laju pertumbuhan yang sangat tinggi.
Kata Kunci—Data Mining, K-Means, Pembangunan
Infrastruktur
I. PENDAHULUAN
Kota  Batam  merupakan  kota  bagian  dari  provinsi Kepulauan Riau yang memiliki luas daratan sebesar 715 km 2 , sedangkan  luas  wilayah  secara  keseluruhan  1.575  km 2 . Dengan  didukungnya  dari  pemerintah  pusat  serta  kebijakan kebijakan  dari  pemerintah,  pada  tahun  1970  wilayah  Batam bertransformasi  menjadi  Kota  Industri.  Semenjak  ditetapkan Kota  Industri  para  investor  berdatangan  melakukan  investasi untuk  menggerakkan  ekonomi  Batam.    Adapun  industri  yang ada  di  Kota  Batam  seperti  industri  Oil  Gas,  industri perkapalan, industri elektronik, industri pariwisata, dll.
Kota  Batam  sendiri  penyumbang  terbesar  dalam pendapatan domestic regional bruto atau dikanal PDRB untuk wilayah  Kepulauan  Riau,  peningkatan  pendapatan  ini didukung  dengan kenaikan nilai ekspor sebesar 10.85%. Efek meningkatnya  nilai  investasi  di  Kota  batam  berpengaruh signifikan terhadap meluasnya jenis lapangan usaha. Beberapa lapangan  usaha  yang  meningkat  pada  tahun  2021  yakni dibidang  informasi  dan  komunikasi  10.39%  dan  bidang  jasa kesehatan  sebanyak  7.65%.  Dengan  bertumbuhnya  lapangan usaha  akan  berdampak  signifikan  terhadap  perkembangan wilayah  dan  masyarakat  sehingga  tersedianya  lapangan pekerjaan  bagi  masyarakat  Kota  Batam  dan  membuat  Kota Batam menjadi kawasan yang lebih modern. Pendapatan yang diperoleh  dari  industri-industri  di  Kota  Batam  dipergunakan untuk  pembangunan  infrastruktur  sehingga  meningkat  kan kesejahteraan  masyarakat,  perbaikan  dan  meningkatkan  taraf hidup[2].
Dengan  berkembangnya  industri  dan  meluasnya  lapangan pekerjaan  di  Kota  Batam  tidak  dipungkiri  banyak  nya perpindahan penduduk dari suatu Kota menuju ke Kota Batam dan  melakukan  urbanisasi  demi  mendapatkan  pekerjaan. Perpindahan penduduk tersebut  mengakibatkan  bertambahnya jumlah  penduduk,  lajunya  pertumbuhan  penduduk  serta berkurangnya  luas  daerah.  Bertambahnya  jumlah  penduduk, laju  pertumbuhan  akan  mempengaruhi  terhadap  infrastruktur yang  tersedia  di  daerah  tersebut,  seperti  dibutuhkan infrastruktur tambahan  yakni  sekolah, tempat hiburan, tempat ibadah,  infrastruktur  jalan.  Dampak  kekurangan  infrastruktur dapat  menimbulkan  lambatnya  pertumbuhan  ekonomi  dan tenaga  kerja.  Oleh  sebab  itu  infrastruktur  kesehatan, infrastruktur  pendidikan  dan  jumlah  penduduk  berpengaruh
signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi[4].
Kemacetan  transportasi  lalu  lintas  sering  menjadi  isu  di daerah  perkotaan,  hal  ini  karena  banyaknya  kendaraan menumpuk disuatu jalan sehingga perlu didukung pengembangan  infrastruktur  jalan  seperti  penambahan  dan pelebaran  jalan    dan  perluasan  area  jalan.  Bertambahnya jumlah  penduduk  akan  berdampak  signifikan  terhadap pertumbuhan  infrastruktur.  Semakin  tinggi  jumlah  penduduk maka semakin banyak ketersediaan infrastruktur[1].
Data  mining  adalah  proses  menggunakan  teknik  statistik, matematika,  kecerdasan  buatan  dan machine  learning untuk mengidentifikasi informasi yang bermanfaat buat pengetahuan[5].  Data  mining  merupakan  cara  menemukan informasi  baru dengan  melihat pola atau aturan tertentuk dari jumlah  data  dan  dapat  mengatasi  masalah  atau  kondisi pembangunan infrastruktur secara merata[3]. Dengan penerapan  data  mining  menggunakan  data  dari  Badan  Pusat Statistik  (BPS)  Batam  Kota  dengan  menggunakan  variabel jumlah  penduduk,  laju  pertumbuhan  dan  luas  daerah  akan membuat cluster atau  data  yang  berkolompok  sehingga  bisa merancang strategi pembangunan infrastruktur di Kota Batam.
Metode  yang  digunakan  dalam clustering pengelompokan pertumbuhan  penduduk  menggunakan  metode  CRISP-DM dengan  memahami  proses business  understanding,  data understanding,  data  preparation,  modeling  evaluation  serta deployment .  Algoritma  yang  digunakan  pada clustering ini menggunakan  K-Means,  algoritma  ini  dipilih  karena  dengan menggunakan  konsep  data  mining,  pengelompokan  data berdasarkan  kemiripan  data  maksimum  pada  satu cluster , sehingga  didapat  hasil  pengelompokan  data.  Berdasarkan pengelompokan  data  yang  dilakukan  bisa  dirancang  strategi pembangunan  infrastruktur  di  Kota  Batam,  daerah  mana jumlah  penduduk  yang  padat,  pertumbuhan  penduduk  tinggi dan  luas  daerah  yang  luas,  sehingga  pemerintah  bisa memprioritaskan  pengembangan  daerah  berdasarkan  hasil clustering K-Means tersebut[6].
Data  mining  menggunakan  algoritma  K-Means clustering untuk  mengetahui  potensi  penyebaran  virus  corona  di  Kota Cirebon,  dari  hasil  penelitian  ini  didapat  3 cluster dengan tingkat penyebaran rendah (C1)  dengan  jumlah  13 kelurahan, tingkat  penyebaran  sedang(C2)  dengan  jumlah  5  kelurahan, kemudian  tingkat  penyebaran  tinggi(C3)  dengan  jumlah  4 kelurahan [7]. Penerapan algoritma K-Means clustering untuk pemetaan  kepadatan  penduduk  berdasarkan  jumlah  Penduduk Kota  Medan,  dari  hasil  penelitian  didapat  3 cluster dengan jumlah  penduduk  rendah  (C1),  sedang  (C2)  dan  padat  (C3), dimana  penduduk  Kota  Medan  yang  padat  berjumlah  121 kelurahan dan daerah penduduk sangat padat 30 kelurahan[6]. Penerapan  algoritma  K-Means  dalam  pengelompokan  jumlah penduduk  berdasarkan  kelurahan  di  Kota  Pematang  Siantar, dari  hasil  penelitian  tersebut  didapat  3 cluster yaitu  dengan jumlah  penduduk  rendah  C1  29  kelurahan,  jumlah  penduduk sedang terdapat 18 kelurahan, dan 6 kelurahan dengan jumlah penduduk tinggi[11]
Dari  penjabaran  diatas  didapat  hasil  bahwa  pengukuran jumlah  penduduk,  luas  daerah,  dan  laju  pertumbuhan  dapat dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means  sesuai
dengan permasalahan yang ada. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa  pemerataan  pembangunan  infrastruktur  di  Kota Batam.  Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  parameter  yang digunakan  hanya    berdasarkan  jumlah  penduduk,  sedangkan pada  penelitian  ini  menambah  parameter  seperti  luas  daerah dan lajunya pertumbuhan penduduk di Kota Batam.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Penelitian terkait
Beberapa  penelitian  yang  pernah  dilakukan  sebelumnya yaitu  Penerapan  Algoritma  K-Means Clustering Untuk Pemetaan Kepadatan Penduduk Berdasarkan Jumlah Penduduk  Kota  Medan.  Pada  penelitian  ini  melakukan pemetaan  kedalam  3  kelompok cluster C1  =  21  kecamatan, didapat  hasil cluster pertama  dengan  penduduk  yang  sangat padat,  C2  =  10  kecamatan  dengan  jumlah  penduduk  yang padat, sedangkan cluster C3 tidak ditemukan kecamatan yang jumlah penduduk sedang[6].
Penelitian berikutnya yaitu Dampak Pertumbuhan Penduduk  Terhadap  Infrastruktur  Di  Kota  Semarang.  Hasil dari  penelitian  ini  didapat  kesimpulan,  dengan  bertambahnya jumlah  penduduk  akan  berpengaruh  signifikan  terhadap pembangunan infrastruktur, perlu memperhatikan ketersediaan infratruktur  bagi  daerah-daerah  yang  kepadatan  jumlah penduduk  masih  rendah  agar  tidak  menimbulkan  masalah dikemudian hari seperti kemacetan Kota [1].

## B. Data Mining
Data Mining merupakan kegiatan dalam mengumpul data, pemakaian data historis, untuk mendapatkan keteraturan, serta pola hubungan dalam himpunan data yang besar. Data Mining sering disebut juga dengan Knowledge Discovery in Database atau KDD[7].
Data  Mining  bekerja  dengan  mencari  pola-pola  yang menarik  pada  data  yang  digunakan  dengan  menggunakan teknik  atau  metode  tertentu.  Teknik  atau  algoritma  metode yang digunakn bervariasi tergantung dengan tujuan yang akan digunakan.

## C. Clustering
Clustering merupakan  salah  satu  Teknik  dalam  Data Mining. Algoritma clustering sering disebut juga pengelompokan  sejumlah  data  menjadi  kelompok-kelompok data tertentu[7]. Proses pengelompokan data berdasarkan pada kemiripan  data  yang  maksimum  pada  satu  cluster  dan kemiripan data yang minimum pada cluster yang lain[10].

## D. K-Means
K-means  sendiri  merupakan  salah  satu  algoritma  dalam melakukan  pengelompokan  atau clustering .  K-means  bagian dari Unsupervised Learning yang berfungsi membagikan data menjadi beberapa kelompok dengan system partisi. Algoritma ini  menerima  masukan  berupa  data  label.  Di  setiap cluster
didapat titik pusat atau disebut centroid yang mempresentasikan cluster tersebut.  secara  sederana  algoritma K-Means digunakan untuk proses pengelompokan[7]. Pengelompokkan data mining dengan K-Means menggunakan partisi berbasis titik dengan proses komputasi dilakukan cepat dan efisien[9].
Langkah-langkah  dalam  melakukan clustering dengan metode algoritma K-Means yaitu sebagai berikut
1. Menentukan jumlah cluster (K) pada dataset.
2. Menentukan  titik  pusat  ( centroid ),  penentuan centroid awal  dilakukan  secara  acak  dan  pada  tahap  iterasi selanjutnya digunakan rumus.
Keterangan: V ij =  titik  pusat(centroid)  rata-rata  Cluster  ke-i  untuk variable ke-j N i = Jumlah Cluster ke-i i,k = Indeks dari Cluster j = Indeks dari variable X kj = Nilai data ke-k variable ke-j pada cluster tersebut.
3. Hitung jarak terdekat dengan centroid pada masing-masing record.  Jarak  centroid  yang  digunakan  yakni  Euclidean Distance dengan rumus
Keterangan: De = Euclidean Distance i = banyaknya objek (x, y) = Koordinat objek
(s,t) = Koordinat Centroid
4. Kelompokkan objek berdasarkan jarak centroid terdekat.
5. Ulangi  Langkah  ke-2,  lakukan  iterasi  hingga  centroid menghasilkan nilai optimal

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu menggunakan  metode  CRISP-DM  dimana  terdiri  dari  6  fase yaitu business  understanding,  data  understanding,  data preparation, modeling evaluation serta deployment .
Fig. 1. CHRISP-DM

## A. Business Understanding
Pemahaman  dari  kegiatan  data  mining  yang  akan dilakukan  dari  sisi  persfektik  bisnis  atau  disebut  dengan pemahaman bisnis. Pemahaman konsep bisnis pada penelitian ini  mengacu  kepada  didasari  terhadap  latar  belakang,  tujuan, substansi.
Tujuan  bisnis  pada  penelitian  ini  adalah  untuk  mencari pola  atau  strategi  pembangunan  infrastruktur  Kota  Batam dengan mengacu data dari BPS Kota Batam mengenai jumlah penduduk,  luas  daerah  dan  laju  pertumbuhan  penduduk dengan  menggunakan  algoritma  K-Means.  Tujuan  penelitian ini  untuk  menggali  pengetahuan  tentang  pola  sehingga diketahui  pengelompokan  jumlah  penduduk,  luas  daerah  dan laju pertumbuhan di Kota Batam.

## B. Data Understanding
Data understanding merupakan fase pengumpulan data dan mempelajari  agar  bisa  mengenal  data  yang  akan  digunakan, mengidentifikasi  data  yang  akan  dipakai  dan  melihat  kualitas data  yang  digunakan.  Pada  penelitian  ini  digunakan  dataset dari  batamkota.bps.go.id  dimana  data  jumlah  penduduk,  luas daerah dan laju pertumbuhan penduduk Kota Batam di unduh.
TABLE I. T ABEL AWAL PERTUMBUHAN PENDUDUK , L UAS DAERAH DAN LAJU PERTUMBUHAN (S UMBER : BATAMKOTA . BPS . GO . ID )
No Kecamatan JP LD LP 1. Belakang Padang 22666 601.54 0.76 2. Bulang 10872 463.14 1.15 3. Galang 17267 2018.49 1.22 4. Sungai Beduk 98282 120.67 1.62 5. Nongsa 217175 63.86 2.78 6. Sagulung 85766 290.36 3.95 7. Batam Kota 203370 46.81 1.79
8. Sekupang 163832 106.78 3.6 9. Batu Aji 141312 61.94 0.97 10.  Lubuk Baja 85252 36.12 0.64 11.  Batu Ampar 60865 39.99 0.51 12.  Bengkong 123438 19.27 2.25

## C. Data Preparation
Pada  data  preparation  yaitu  proses  persiapan  data  untuk menyesuaikan  dataset  agar  sesuai  dengan  kebutuhan  yang akan digunakan pada tahap pemodelan.
 Data Selection
Dataset  pertumbuhan  penduduk  Kota  Batam  yang diunduh  dari  batamkota.bps.go.id  terdiri  dari  12 kecamatan  dengan  variable  yang  digunakan  yaitu jumlah penduduk,  luas daerah serta  laju pertumbuhan penduduk.  Pada  table  dataset  awal,  semua  data pertumbuhan  penduduk  perkecamatan  diguakan  dan tidak ada data yang dibuang.
 Data Preprocessing
Data Preprocessing disini yaitu persiapan data mentah agar  siap  menjadi  data  yang  digunakan  untuk pemodelan.  Tahap preprocessing merupakan  tahap pembersihan  data  yang  tidak  valid  dan  data missing value .  Pada  penelitian  ini  dataset  nya  lengkap sehingga tidak ditemukan data missing  value maupun data  yang  tidak  konsisten  dan  dapat  digunakan  pada tahap transformation.
 Data Transformation
Data  transformation  adalah  proses  mentransformasi data  atau  perubahan  data  misalnya  merubah  standard angka  data  menjadi  0-1.  Pada  penelitian  ini  tidak dilakukan  data transformation karena  data  yang  di unduh  dari  bps  batam  kota  sudah  lengkap  sehingga tidak perlu melakukan transformation .

## D. Modeling
Tahap modeling merupakan pemodelan dengan menggunakan Teknik clustering untuk mendapatkan pola data mining.  Teknik  pemodelan  pada  penelitian  ini  menggunakan algoritma  K-Means.  Sebelum  melakukan pemodelan,  langkah yang  pertama  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah menentukan  jumlah cluster .  Penentuan  jumlah cluster yang popular dalam menentukan jumlah K optimal dalam penelitian ini menggunakan metode elbow .
Fig. 2. Jumlah Cluster
Berdasarkan gambar diatas  garis  mengalami patahan  yang membentuk elbow pada saat K=4, maka dengan metode elbow didapat nilai K optimal yaitu K=4.
Fig. 3. Proses pemodelan K-Means

## E. Evaluation
Setelah melakukan tahap pemodelan, Langkah selanjutnya adalah  melakukan  tahap  evaluasi.  Evaluasi  yang  digunakan pada Teknik  ini adalah shilhoutte score , dengan  melihat nilai hasil shilhoutte yang paling tinggi.

## Fig. 4. Nilai silhouette score
Berdasarkan  gambar  diatas  dengan  mencari  nilai shilhoutter  score ,  maka  didapat  kluster  K=4  memiliki  nilai yang tertinggi sehingga didapat nilai optimal K = 4.

## F. Deployment
Setelah  tahap  evaluasi  selesai,  langkah  terakhir  adakah melakukan deployment yaitu  impelemtasi  dari  keseluruhan
model yang sudah dibangun. Pada penelitian ini impelementasi akan diterapkan  dengan dibuat sebuah  laporan yang berisi hasil yang sesuai dengan metode CRISP-DM.

## IV. H ASIL DAN PEMBAHASAN
Pengolahan  dataset  yang  digunakan  pada  penelitian  ini diunduh dari website bps Kota Batam dengan data tahun 2022. Atribut pada penelitian ini adalah jumlah penduduk (JP), luas daerah  Km 2 (LD),  dan  laju  pertumbuhan  penduduk  pertahun (LP).    Berdasarkan  hasil shilhoutte  score, didapat  nilai  K optimal  adalah  4,  sehingga Cluster yang  akan  dicari  menjadi empat  bagian,  yaitu cluster C1  =  Jumlah  penduduk  rendah dengan  luas  daerah  rendah, cluster C2  =  dengan  jumlah penduduk rata-rata dan luas daerah rata rata, dan cluster C3 = dengan  jumlah  penduduk  padat  dan  luas  daerah  yang  besar dan  C4  dengan  jumlah  penduduk  yang  sangat  padat  dengan luas daerah masih memungkinkan.
TABLE II.
D ATASET PERTUMBUHAN PENDUDUK K OTA B ATAM , L UAS D AERAH , DAN L AJU P ERTUMBUHAN 2022 (S UMBER : BATAMKOTA . BPS . GO . ID )
No Kecamatan
JP LD LP 1. Belakang Padang 22666 601.54 0.76 2. Bulang 10872 463.14 1.15 3. Galang 17267 2018.49 1.22 4. Sungai Beduk 98282 120.67 1.62 5. Nongsa 217175 63.86 2.78 6. Sagulung 85766 290.36 3.95 7. Batam Kota 203370 46.81 1.79 8. Sekupang 163832 106.78 3.6 9. Batu Aji 141312 61.94 0.97 10.  Lubuk Baja 85252 36.12 0.64 11.  Batu Ampar 60865 39.99 0.51 12.  Bengkong 123438 19.27 2.25
A. Analisa dengan Perhitungan manual dengan K-Means Perhitungan  manual  dengan  menggunakan  metode  K- Means pertama menentukan titik iterasi.
1. Iterasi 1:
i. Penentuan centroid atau titik pusat
TABLE III. C ENTROID AWAL CLUSTER
No Kecamatan JP LD LP Cluster 1 Belakang 22666 601.54 0.76 C1
Padang 11 Batu Ampar 60865 39.99 0.51 C2 12 Bengkong 123438 19.27 2.25 C3 5 Nongsa 217175 63.86 2.78 C4 ii. Menghitung  jarak  terdekat  ( centroid )  terhadap masing-masing pusat cluster
Perhitungan  jarak  terdekat  terhadap  masing  masing pusat cluster menggunakan  persamaan euclidean distance
√( ) (               ) (           )
√( ) (               ) (           )
√( ) (                ) (           )
...
√( ) (              ) (           )
√( ) (              ) (           )
√( ) (              ) (           )
√( ) (               ) (           )
…
√( ) (             ) (           )
√( ) (              ) (           )
√( ) (              ) (           )
√( ) (               ) (           )
…
√( ) (             ) (           )
√( ) (              ) (           )
√( ) (              ) (           )
√( ) (               ) (           )
…
√( ) (             ) (           )
iii. Pengelompokan berdasarkan cluster.
TABLE IV. J ARAK KE TITIK PUSAT AWAL No Kecamatan Jarak ke centroid
Hasil C1 C2
C3 C4 1 Belakang Padang 0 38,203.13 100,773.6 8 194,509.74 C1 2 Bulang 11,794.81 49,994.79 112,566.8 8 206,303.3 C1 3 Galang 5,581.84 43,642.87 106,189.8 2 199,917.56 C1 4 Sungai Beduk 75,617.53 37,417.09 25,156.20 118,893.01 C3 5 Nongsa 194,509.7 4 156,310.00 93,737.01 0 C4 6 Sagulung 63,100.77 24,902.26 37,672.98 131,409.20 C2 7 Batam Kota 180,704.8 5 142,505.00 79,932.00 13,805.01 C4 8 Sekupang 141,166.8 7 102,967.02 40,394.09 53,343.02 C3 9 Batu Aji 118,647.2 3 80,447.00 17,874.05 75,863.00 C3 10 Lubuk Baja 62,588.55 24,387.00 38,186.00 131,923.00 C2 11 Batu Ampar 38,203.13 0 62,573.00 156,310.00 C2 12 Bengkong 100,773.6 8 62,573.00 0 93,737.01 C3
Hasil  perhitungan  iterasi  pertama  menghasilkan  perhitungan C 1 = 3, C 2 = 3,  C 3 = 4, dan C 4 =2. Kemudian melakukan titik pusat yang baru dengan melakukan iterasi ke dua.
2. Iterasi 2
i. Menentukan  titik  pusat  awal  baru,  dengan mencari nilai centroid baru dari tiap-tiap cluster .
C 1JP = C 1LD = C 1LP =
C 2JP =
C 2LD = C 2LP =
C 3JP = C 3LD = C 3LP = C 4JP = C 4LD = C 4LP =

## Berikut hasil centroid atau titik awal baru
TABLE V.
H ASIL CENTROID ITERASI -2 Cluster JP LD LP C1 16935.00 1027.72 1.04 C2 77294.33 122.16 1.70 C3 131716.00 77.17 2.11 C4 210272.50 31.51 1.46 ii. Menghitung  kembali  jarak  terdekat    terhadap masing-masing  pusat cluster ,  seperti  langkah  ke 2 diatas.
iii. Pengelompokan  berdasarkan  cluster,  sehingga diperoleh hasil sebagai berikut
TABLE VI. J ARAK KE TITIK PUSAT ITERASI 2 No Kecamata n Jarak ke centroid Hasil C1 C2 C3
C4 1 Belakang Padang 5,746.82 54,630.43 109,051.26 187,607.37 C1
2 Bulang 6,089.23 66,423.21 120,844.62 199,400.97 C1 3 Galang 1,044.92 60,057.28 114,465.46 193,015.73 C1 4 Sungai Beduk 81,352.0 6 20,987.67 33,434.03 111,990.54 C2 5 Nongsa 200,242. 32 139,880.68 85,459.00 6,902.58 C4 6 Sagulung 68,834.9 5 8,473.34 45,950.49 124,506.77 C2 7 Batam Kota 186,437. 58 126,075.69 71,654.01 6,902.52 C4 8 Sekupang 146,899. 89 86,537.67 32,116.01 46,440.56 C3 9 Batu Aji 124,380. 75 64,017.70 9,596.01 68,960.51 C3
10 Lubuk Baja 68,324.2 0 7,958.14 46,464.02 125,020.50 C2 11 Batu Ampar 43,941.1 0 16,429.54 70,851.01 149,407.50 C2 12 Bengkong 106,507. 77 46,143.78 8,278.20 86,834.50 C3
Hasil perhitungan iterasi ke 2 menghasilkan perhitungan C1 = 3, C2 = 4, C3 = 3 dan C4=2. Kemudian melakukan titik pusat yang baru dengan melakukan iterasi ke 3.
3. Iterasi 3
i. Menentukan  titik  pusat  awal  baru,  dengan mencari nilai centroid baru dari tiap-tiap cluster.
C 1JP = C 1LD =
C 1LP = C 2JP = C 2LD =
C 2LP = C 3JP =
C 3LD =
C 3LP =
C 4JP = C 4LD = C 4LP = TABLE VII. H ASIL CENTROID ITERASI -3 Cluster JP LD LP C1 16935.00 1027.72 1.04 C2 82541.25 121.79 1.68 C3 142860.67 62.66 2.27 C4 210272.50 55.34 2.29 ii. Menghitung  kembali  jarak  terdekat    terhadap masing-masing  pusat cluster ,  seperti  langkah  ke 2 diatas.
iii. Pengelompokan  berdasarkan cluster ,  sehingga diperoleh hasil jarak titik pusat iterasi ke 3
TABLE VIII. J ARAK KE TITIK PUSAT ITERASI 3
No Kecamatan
Jarak ke centroid Hasil C1 C2 C3 C4 1 Belakang Padang 5,746.82 59,877.17 120,195.88 187,607.37 C1 2 Bulang 6,089.23 71,670.06 131,989.28 199,400.97 C1 3 Galang 1,044.92 65,301.80 125,608.90 193,015.73 C1 4 Sungai Beduk 81,352.06 15,740.75 44,578.71 111,990.54 C2 5 Nongsa 200,242.32 134,633.76 74,314.33 6,902.58 C4 6 Sagulung 68,834.95 3,229.15 57,095.12 124,506.77 C2 7 Batam Kota 186,437.58 120,828.77 60,509.33 6,902.52 C4 8 Sekupang 146,899.89 81,290.75 20,971.38 46,440.56 C3 9 Batu Aji 124,380.75 58,770.78 1,548.67 68,960.51 C3 10 Lubuk Baja 68,324.20 2,712.10 57,608.68 125,020.50 C2 11 Batu Ampar 43,941.10 21,676.40 81,995.67 149,407.50 C2 12 Bengkong 106,507.77 40,896.88 19,422.72 86,834.50 C3
Hasil perhitungan iterasi ke 3 menghasilkan perhitungan C1 = 3, C2 = 4, C3 = 3 dan C4=2, karena hasil nilai centroid tidak berubah  pada  interasi  ke  3,  maka  proses  perhitungan  cluster selesai  hanya  sampai  pada  iterasi  ke  3.  Sehingga  Cluster  1 dengan  jumlah  penduduk  rendah  dan  luas  daerah  rendah diperoleh  sebanyak  3  kecamatan,  cluster  C2  dengan  jumlah penduduk  rata-rata  dan  luas  daerah  rata  menghasilkan  4
kecamatan,  dan  cluster  ke  3  dengan  jumlah  penduduk  besar dan  luas  daerah  besar  diperoleh  3  kecamatan,  sedangkan jumlah penduduk  yang sangat padat dengan  luas  daerah  yang besar menghasilkan 2 kecamatan.

## B. Analisa dengan RapidMiner
Hasil  analisa  dengan  menggunakan  aplikasi  Rapidminer dilakukan dengan mengimport dataset dalam bentuk excel.

## Fig. 5. Proses Analisa dengan RapidMiner
Parameter dalam penentuan jumlah cluster nya yaitu dengan K=4
Fig. 6. Setting properties cluster k-means
Setelah selesai menentukan nilai K=4, maka didapat hasil perhitungan dari Rapidminer yaitu, C1 = 4 items, dan C2 = 3 items, C3 sebanyak 2 items, dan C4 sebanyak 3 items.
Fig. 7. Hasil cluster K-Means

## V. P ENUTUP
Berdasarkan  hasil  pengelompokan  dengan  menggunakan algoritma  K-Means  pada  strategi  pembangunan  infrastruktur dengan  melihat  variabel  jumlah  penduduk  (JP),  luas daerah(LD)  dan  laju  pertumbuhan(LP)  dengan  menggunakan nilai  K=4  maka  didapat  kesimpulan  bahwa,  didapat cluster pertama dengan  C1=3, dimana  jumlah penduduk  rendah,  luas daerah  rendah  dan  laju  pertumbuhan  rendah  terdapat  3 kecamatan  yaitu  kecamatan  Belakang  Padang,  Bulang,  dan Galang. pengelompokan cluster C2=4 dimana hasil pengelompokan  jumlah  penduduk,  luas  daerah  dan  laju pertumbuhan  rata-rata,  didapat  4  kecamatan  yaitu  Sungai Beduk,  Sagulung,  Lubuk  Baja  dan  Batu  Ampar.  Hasil pengelompokan C3 dengan jumlah penduduk, luas daerah dan laju  pertumbuhan  yang  tinggi  didapat  C3  =  3  kecamatan yakni,  Sekupang,  Batu  Aji  dan  Bengkong.  Sedangkan  hasil pengelompokan C4 dengan jumlah penduduk yang tinggi, luas daerah yang besar dan laju pertumbuhan yang ditinggi didapat hasil 2 kecamatan, yaitu kecamatan Nongsa, dan Batam Kota. Berdasarkan  hasil  penelitian  dengan  jumlah  penduduk  yang tinggi maupun jumlah penduduk sangat tinggi dan luas daerah yang  tinggi  maka  perlu  dipertimbangkan  pembangunan  di wilayah yang jumlah penduduk yang tinggi yakni pada cluster C3 dan C4.

## R EFERENCES
[1] Arsandi, Arga Satria, Ismiyati Ismiyati, and Ferry Hermawan. "Dampak Pertumbuhan  Penduduk  Terhadap  Infrastruktur  Di  Kota  Semarang." Jurnal Karya Teknik Sipil 6.4 (2017): 01-14.
[2] https://bpbatam.go.id/batam-kota-industri/, (25 Maret 2022), “Batam Kota Industri dan Perkembangannya Di Masa Mendatang”
[3] Purwadi,  Purwadi,  Puji  Sari  Ramadhan,  and  Nurdiyanti  Safitri. "Penerapan  Data  Mining  Untuk  Mengestimasi  Laju  Pertumbuhan Penduduk  Menggunakan  Metode  Regresi  Linier  Berganda  Pada  BPS Deli  Serdang." Jurnal  SAINTIKOM  (Jurnal  Sains  Manajemen Informatika dan Komputer) 18.1 (2019): 55-61.
[4] Pane,  Nurbariya,  Sri  Devi  Br  Sembiring,  and  Ikhwani  Unsa. "PENGARUH  PEMBANGUNAN  INFRASTRUKTUR  KESEHATAN, PENDIDIKAN DAN JUMLAH PENDUDUK TERHADAP PERTUMBUHAN  EKONOMI  DI  SUMATERA  UTARA." JS
(JURNAL SEKOLAH) 4.2 (2020): 172-182.
[5] Windarto,  Agus  Perdana.  "Penerapan  Datamining  Pada  Ekspor  Buah- Buahan  Menurut  Negara  Tujuan  Menggunakan  K-Means  Clustering Method." Techno. Com 16.4 (2017): 348-357.
[6] Marpaung,  Preddy,  and  R.  Fanry  Siahaan.  "Penerapan  Algoritma  K- Means  Clustering  Untuk  Pemetaan  Kepadatan  Penduduk  Berdasarkan Jumlah  Penduduk  Kota  Medan." J-SAKTI  (Jurnal  Sains  Komputer  dan
Informatika) 5.1 (2021): 503-521.
[7] Gunawan,  Harry,  and  Vega  Purwayoga.  "Data  Mining  Menggunakan Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk  Mengetahui  Potensi  Penyebaran Virus Corona di  Kota Cirebon." Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) 11.1 (2022): 1-8.
[8] Dhewayani,  F.  N.,  et  al.  "Implementasi  K-Means  Clustering  untuk Pengelompokkan  Daerah  Rawan  Bencana  Kebakaran  Menggunakan Model  CRISP-DM." Jurnal  Teknologi  dan  Informasi 12.1  (2022):  64-
77.
[9] Yuliani,  Ria.  "Penerapan  Data  Mining  untuk  Mengcluster  Data Penduduk  Miskin  Menggunakan  Algoritma  K-Means  di  Dusun  Bagik
Endep  Sukamulia  Timur."  Infotek :  Jurnal  Informatika  dan  Teknologi 4.1 (2021): 39-50.
[10] Fatmawati, Kiki, and Agus Perdana Windarto. "Data Mining: Penerapan rapidminer  dengan  K-means  cluster  pada  daerah  terjangkit  demam berdarah  dengue  (DBD)  berdasarkan  provinsi." CESS  (Journal  of Computer Engineering, System and Science) 3.2 (2018): 173-178.
[11] Hutabarat, Luvita Yolanda, et al. "Penerapan Algoritma K-Means Dalam Pengelompokan  Jumlah  Penduduk  Berdasarkan  Kelurahan  Di  Kota Pematangsiantar." Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi 2.2 (2021): 20- 26