## IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS UNTUK MENGENALI POLA JEMAAT DALAM KEGIATAN PELAYANAN GEREJA
Emerensye S. Y. Pandie 1 , Tiwuk Widiastuti 2 , Sebastianus A. S. Mola 3 , Bertha S. Djahi 4
Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Nusa Cendana, Jl. Adisucipto Kupang Email: emerensyepandie@staf.undana.ac.id 1

## INTISARI
Gereja  adalah  sebuah  institusi  yang  tidak  hanya  mengelola  kerohanian  jemaatnya, namun juga  merupakan  wadah  organisasi  yang  mengayomi  dan  melindungi  jemaat  serta  menjamin keberlangsungan kehidupan sosial masyarakat jemaatnya. Data statistik juga menunjukkan jumlah pemeluk  agama  Kristen  Protestan  di  kota  Kupang  mencapai  angka  209.438  orang  atau  sebanyak 61,08% dari jumlah total penduduk di kota Kupang. Jumlah gereja Kristen Protestan sebanyak 150 gereja sehingga diasumsikan setiap gereja memiliki jemaat rata-rata 1.396 jemaat per gereja.  Data mining  merupakan  proses  yang  mempekerjakan  satu  atau  lebih  teknik  pembelajaran  komputer (machine  learning)  untuk  menganalisis  dan  mengekstrasi  pengetahuan  sehingga  didapat  pola tertentu.  Penelitian  ini  akan  mengimplementasikan  algoritma  data  mining  K-Means  Clustering untuk mengenali pola jemaat yang menjadi salah satu target kegiatan pelayanan gereja yaitu jemaat yang belum dibaptis padahal sudah melewati usia baptis pada umumnya sebanyak.  Luaran utama yaitu  berupa  rumusan/pola  jemaat  dan  hasil  rumusan  itu  akan  dipakai  oleh  pihak  gereja  untuk melakukan pendekatan kepada jemaat dengan ciri/pola tersebut. Kata kunci: Data Mining, k-Means, Clustering, Pelayanan Gereja

## ABSTRACT
The church is an institution that not only manages the spirituality of the congregation, but also is an organization that protects and protects the congregation and guarantees the social life of the community  of  the  congregation.  Statistics  also  show  that  the  number  of  Protestant  Christians  in Kupang city reached 209,438 people or 61.08% of the total population in the city of Kupang. There are  150  Protestant  Christian  churches,  so it  is assumed  that  each  church  has  an  average  of  1,396 churches  per  church.  Data  mining  is  a  process  that  employs  one  or  more  computer  learning techniques (machine learning) to analyze and extract knowledge so that certain patterns are obtained. This research will implement the K-Means Clustering data mining algorithm to recognize the pattern of  the  congregation  which  is  one  of  the  targets  of  church  service  activities,  namely  unbaptized congregations  even  though  they  have  passed  the  baptism  age  in  general.  The  main  output  is  the formulation/ pattern of the congregation and the results of the formulation will be used by the church to approach the congregation with these characteristics / patterns.
Keywords: Data Mining, k-Means, Clustering, Church Service

## 1. PENDAHULUAN
Dari  data  statistik  jumlah  pemeluk  agama  Kristen  Protestan  di  kota  Kupang  mencapai  angka 209.438 orang atau sebanyak 61,08% dari jumlah total penduduk di kota Kupang. Jumlah gereja Kristen Protestan sebanyak 150 gereja sehingga diasumsikan setiap gereja memiliki jemaat rata-rata 1.396 jemaat per gereja. Dari seluruh jemaat tersebut, pihak gereja melakukan pengelolaan data jemaat secara manual ataupun dengan bantuan spreadsheet komputer seperti Microsoft Excell . Data jemaat dikelola dengan baik oleh pihak gereja sebagai sarana untuk memudahkan pelayanan kepada jemaat antara lain diakonia, bantuan beasiswa,  bantuan  kematian,  dan  kegiatan  pelayanan  lainnya.  Kegiatan  ini  dapat  dilaksanakan  secara optimal  jika  pemantauan  kondisi  sosial  ekonomi jemaat  gereja  dapat  dipantau  dan  dikelola  secara  baik. Salah satu kegiatan diakonia gereja adalah pelayanan terhadap jemaat yang belum dibaptis padahal sudah melewati batas usia baptis pada umumnya. Data yang digunakan sebanyak 3772 record. Jika gereja bisa mengetahui pola jemaat yang melakukan hal tersebut maka hal itu bisa dihindari atau diminimalisir. Pihak gereja  juga  bisa  melakukan  langkah  antisipasi  dengan  melakukan  pendekatan  kepada  jemaat  untuk menghindari terjadinya kasus serupa.
Hal  ini  bisa  dilakukan  dengan  menganalisa  data  jemaat  secara  keseluruhan  dengan  ilmu  data mining, untuk menemukan pola khusus dari jemaat yang belum dibaptis. Data Mining adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai  database  besar (Turban  dkk.  2005).  Terdapat  beberapa  istilah  lain  yang  memiliki  makna  sama  dengan  data  mining, yaitu Knowledge  discovery  in  databases (KDD),  ekstraksi  pengetahuan  ( knowledge  extraction ),  Analisa data/pola ( data/pattern analysis ), kecerdasan bisnis ( business intelligence ) dan data archaeology dan data dredging (Larose, 2005). K-means  adalah salah  satu  algoritma clustering dengan tujuan membagi  data menjadi  beberapa kelompok. Algoritma ini menerima masukan berupa data tanpa label kelas. Pembelajaran dalam K-Means ini  termasuk  dalam unsupervised  learning. Masukan  yang  diterima  adalah  data  atau  objek  dan K buah kelompok  ( cluster )  yang  ditentukan.   Algoritma  ini  akan  mengelompokkan  data  atau  objek  ke dalam K buah  kelompok  tersebut.  Pada  setiap cluster terdapat  titik  pusat  ( centroid )  yang merepresentasikan cluster tersebut.  K-means  ditemukan  oleh  beberapa  orang  yaitu  Lloyd  (1957,  1982), Forgey  (1965),  Friedman  and  Rubin  (1967),  and  McQueen  (1967).  Ide  dari clustering pertama  kali ditemukan oleh Lloyd pada tahun 1957, namun hal tersebut baru dipublikasi pada tahun 1982.

## 2. MATERI DAN METODE
Metode yang digunakan yaitu metode data mining sebagai berikut. (a) Tahap pengumpulan data, (b) Tahap pengolahan data, (c) Tahap Clustering dan (d) Tahap Analisis.

## 2.1 Data Mining
Data mining sering disebut juga Knowledge Discovery in Databases (KDD) adalah suatu istilah yang  digunakan  untuk  menguraikan  penemuan  pengetahuan  di  dalam  database.  Penemuan  pengetahuan tersebut bisa berupa penjelasan tentang masa lalu ataupun prediksi masa depan. Data mining menggunakan teknik statistika, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mendapatkan informasi dan pengetahuan yang bermanfaat dalam database. Keluaran dari data mining bisa dipakai untuk memperbaiki pengambilan keputusan di masa depan.
Kemajuan luar biasa yang terus berlanjut dalam bidang data mining didorong oleh beberapa faktor (Kusrini,2009).
a. Pertumbuhan yang cepat dalam kumpulan data.
b. Penyimpanan data dalam warehouse sehingga seluruh perusahaan memiliki akses ke dalam database.
c. Adanya peningkatan akses data melalui navigasi web dan intranet.
d. Tekanan kompetisi bisnis untuk meningkatkan penguasaan pasar dalam globalisasi ekonomi.
e. Perkembangan teknologi perangkat lunak untuk data mining
f. Perkembangan dalam kemampuan komputasi dan pengembangan kapasitas media penyimpanan.

## 2.2 Clustering
Clustering adalah  metode  penganalisaan  data,  yang  sering  dimasukkan  sebagai  salah  satu metode Data Mining, yang tujuannya adalah untuk mengelompokkan data dengan karakteristik yang sama ke suatu ‘wilayah’ yang sama dan data dengan karakteristik yang berbeda ke ‘wilayah’ yang lain.
Terdapat  beberapa pendekatan yang digunakan dalam mengembangkan metode clustering. Dua pendekatan utama adalah clustering dengan pendekatan partisi dan clustering dengan pendekatan hirarki. Clustering dengan pendekatan partisi mengelompokkan data dengan memilah-milah data yang dianalisa ke dalam  cluster-cluster  yang  ada.  Clustering  dengan  pendekatan  hirarki  atau hierarchical clustering mengelompokkan data dengan membuat suatu hirarki dimana data yang mirip akan ditempatkan pada  hirarki  yang  berdekatan  dan  yang  tidak  pada  hirarki  yang  berjauhan.  Gambar  1  menunjukkan flowchart dalam menentukan cluster dengan K-Means (Windarto, 2017).

## 2.3 Algoritma K-Means
Algoritma  K-means  pada  dasarnya  melakukan  2  proses  yakni  proses  pendeteksian  lokasi  pusat clusterdan  proses  pencarian  anggota  dari  tiap-tiap  cluster.  Proses  clustering  dimulai  dengan mengidentifikasi  data yang akan dikluster, Xij (i=1, ...,  n;  j=1, ...,  m)  dengan n adalah jumlah  data yang akan dikluster danm adalah jumlah variabel. Pada awal iterasi, pusat setiap kluster dite- tapkan secara bebas (sembarang), Ckj (k=1, ..., k; j=1, ..., m). Kemudian dihitung jarakantara setiap data dengan setiap pusat cluster (Soni dan Ganatra, 2012).
Gambar 1. Tahapan K-Means Clusterin g
Proses dasar algoritma k-means dapat dilihat di bawah ini:
1. Tentukan jumlah klaster yang ingin dibentuk dan tetapkan pusat cluster K.
2. Menggunakan jarak euclidean kemudian hitung setiap data ke pusat cluster
𝑑(𝑖, 𝑘) = √∑ 𝐶 𝑖𝑗 − 𝐶 𝑘𝑗 2 𝑚 𝑖 ........................................................................................... (1)
3. Kelompokkan data ke dalam cluster dengan jarak yang paling pendek dengan persamaan
  − = − m i kj ij i k ik C C a 2 min
.................................................................................. (2)
4. Hitung pusat cluster yang baru menggunakan persamaan p i k ij kj x C  = ..................................................................................................................... (3)
dengan: X ij s Kluster ke k p = banyaknya anggota kluster ke - k
5. Ulangi langkah dua sampai dengan empat sehingga sudah tidak ada lagi data yang berpindah ke kluster yang lain (Sadewo dkk., 2017)
Berikut tahapan metode data mining:
A. Tahap pengumpulan data
Data jemaat sebanyak 3772 record dipilah dengan mengambil 3 variabel yaitu status baptis, umur dan jenis kelamin (gambar 1).
B. Tahap Pengolahan Data
Selanjutnya data melewati tahapan cleaning dengan merubah status baptis dan jenis kelamin (tabel 1).  Selanjutnya  data  disimpan  dengan  format  CSV  atau comma  delimited untuk  diproses  lebih lanjut (gambar 2)
Tabel 1. Konversi data Variabel Nilai Konversi Jenis Kelamin Perempuan 0 Laki-laki 1 Status Baptis .F.  (Belum) 0 .T. (Sudah) 1
Gambar 1. Data Jemaat
Tabel 2. Data hasil konversi
C. Tahap Clustering
Data selanjutnya diproses dengan bantuan aplikasi Weka versi 3.6.11 dengan jumlah cluster yang akan dibentuk ditentukan sejumlah 4 cluster (gambar 2).
D. Tahap Analisa
Hasil  perhitungan  jarak  dengan  menggunakan  aplikasi  Weka  memberikan  hasil  seperti  pada gambar 3 dan gambar 4):
Gambar 2. Data Jemaat format CSV
Gambar 3. Hasil Clustering data jemaat       Gambar 4. Sebaran Clustering berdasarkan umur

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.
Data jemaat berjumlah 3772 record diproses dengan menerapkan algoritma Simple K-Means pada aplikasi  Weka.  Jumlah  cluster  inputan  adalah  4  cluster.   Hasil  clustering  dengan  iterasi  sebanyak 8  kali menghasilkan  cluster  0  sejumlah  519  record  (14%),  cluster  1  sejumlah  1385  record  (37%),  cluster  2 sejumlah 1356 record (36%) dan cluster 3 sejumlah 512 record (14%).
Hasil clustering disimpan dalam tabel dan dianalisa menghasilkan kesimpulan sebagai berikut:
1) Cluster  0:  jumlah  data  sebanyak: 519  record ,  status  baptis: Belum ,  jenis  kelamin  : Laki-Laki , Usia: 1 tahun-77 tahun
2) Cluster  1:  jumlah  data  sebanyak:  1385  record,  status  baptis:Sudah,  jenis  kelamin  :  Perempuan, Usia: 4 tahun-78 tahun
3) Cluster 2: jumlah data sebanyak: 1356 record, status baptis:Sudah, jenis kelamin : Laki-Laki, Usia: 4 tahun-80 tahun
4) Cluster 3: jumlah data sebanyak: 512 record , status baptis: Belum , jenis kelamin : Perempuan , Usia: 4 tahun-80 tahun
Gambar 5. Visualisasi hasil cluster

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  clustering  maka  dapat  menjadi  catatan  bagi  pihak  gereja  yaitu  jemaat  yang belum dibaptis berjenis kelamin laki dan perempuan dengan kisaran usia menyebar di antara 1 tahun sampai dengan 80 tahun dan jumlah jemaat yang belum dibaptis mencapai 1031 orang.
Untuk kedepannya variabel pendukung bisa ditambahkan untuk dapat menganalisa faktor-faktor yang menyebabkan jemaat belum dibaptis, misalnya pendidikan, pekerjaan, jumlah anggota keluarga dan faktor sosial lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Afrisawati.  Implementasi  data  mining  pemilihan  pelanggan  potensial  menggunakan  algoritma  k-means. Jurnal Pelita Informatika Budi Karma , 5(3), 2013.
Nielza Atthina and Lizda Iswari. Klasterisasi data kesehatan penduduk untuk menentukan rentang derajat kesehatan  daerah  dengan  metode  k-means.  In Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi (SNATI) , volume 1, 2014.
Emha Taufiq Luthfi Kusrini. Algoritma data mining. Yogyakarta: Andi Offset , 2009.
Ahlihi Masruro, Kusrini Kusrini, and Emha Taufiq Luthfi. Sistem penunjang keputusan pe- nentuan lokasi wisata menggunakan k-means clustering dan topsis. Data Manajemen dan Teknologi Informasi , 15(4), 2014.
Johan  Oscar  Ong.  Implementasi  algoritma  k-means  clustering  untuk  menentukan  strategi  marketing president university. Jurnal Ilmiah Teknik Industri , 12(1):10–20, 2013. Eko Prasetyo. Data mining konsep dan aplikasi menggunakan matlab. Yogyakarta: Andi , 2012.
Mhd Gading Sadewo, Agus Perdana Windarto, and Dedy Hartama. Penerapan datamining pada populasi daging  ayam  ras  pedaging  di  indonesia  berdasarkan  provinsi  menggunakan  k-means  clustering. InfoTekJar (Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan) , 2(1): 60–67, 2017. Neha Soni and Amit Ganatra. Categorization of several clustering algorithms from different perspective: a review. International Journal of , 2012.
Suprihatin. Klastering k-means untuk penentuan nilai ujian. JUSI , 1(1), 2011.
Bambang  Tri  Wahyo  and  Angga  Anggriawan.  Sistem  rekomendasi  paket  wisata  se-malang  raya menggunakan metode hybrid content based and collaborative. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia , 9(1):6–13, 2015.
Anindya Khrisna Wardhani. K-means algorithm implementation for clustering of patients dis- ease in kajen clinic of pekalongan. Jurnal Transformatika , 14(1):30–37, 2016.
Agus Perdana Windarto. Implementation of data mining on rice imports by major country of origin using algorithm using k-means clustering method. International Journal of Artificial Intelligence Research , 1(2), 2017.