## Implementasi K-Means Clushtering Dalam Mengelompokkan Rumah Tangga Kumuh(Perkotaan) Menurut Wilayah
Mhd Yuda Rizki 1 , Agus Perdana Windarto 2*
1,2 Prodi Sistem Informasi STIKOM TUNAS BANGSA Pematangsiantar
1 ryuda1014@gmail.com
2* agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id
Abstrak — Kebersihan adalah salah satu hal yang harus paling diutamakan dalam segala hal termasuk pada keadaan rumah dalam sebuah rumah tangga.Penelitian ini membahas tentang “Implementasi K-Means Clusthering Dalam Mengelompokkan Rumah Tangga Kumuh(Perkotaan) Menurut Wilayah”.Peneliti memperoleh data bersumber dari sebuat situs website pemerintah yaitu BPS(Badan Pusat Statistik) www.bps.go.id.Data tersebut mewakili -34 provinsi di Indonesia dan data diambil dari tahun 2015-2018.Terdapat -2 buah clushter dalam penelitian ini yakni clushter tingkat tinggi(C1) dan rendah (C2).Proses clushtering berhenti pada iterasi ke -6 dan memperoleh hasil 16 Provinsi menduduki posisi clushter tingkat tinggi dan 18 Provinsi lainnya menduduiki posisi clushter tingkat rendah.Diharapkan dengan adanya penelitian ini dapat menjadi masukan kepada pemerintah kota disetiap wilayah agar memberi perhatian lebih kepada wilayah yang tingkat rumah tangga kumuh masih berada di posisi clushter tingkat tinggi(C1) agar meningkatkan kualitas wilayah tersebut. Kata Kunci — Data Mining, K-Means, Clushtering, Provinsi, Rumah Tangga, Kumuh.
Abstract — Cleanliness is one of the things that must be prioritized in all matters including the state of the house in a household.This research discusses  “Implementation  of  K-Means  Clushtering  in  Grouping  Slum(Urban)Households  by  Region”.Researchers  obtained  data  sourced from a government website namely BPS (Statistics Indonesia) www.bps.go.id.The data represents -34 provinces in Indonesia and data is taken from 2015-2018.There were -2 clushter in this study,namely high(C1) and low(C2) clushter.The clushtering process stopped at the 6 th iteration and obtained 16 provinces occupying high-level clushter position and 18 other provinces occupied the low-level clushter positions.With this research can be input to the city government in each reqion to give more attention to areas where the level of slum households are still in the positions of high-level clushter(C1) in order to improve the quality of the region.
Keywords — Data Mining, K-Means, Clushtering, Province,Household, Seedy.

## I. P ENDAHULUAN
Wilayah  yang  bersih  merupakan  keinginan  dari  setiap wilayah di Indonesia,karena dengan ditandai dengan kebersiha suatu  wilayah  maka  virus  penyakit  enggan  menyerang masyarakat yang ada pada wilayah tersebut.Jika suatu wilayah dikategorikan  bersih  maka  dapat  dilihat  masyarakatnya  akan jarang terjangkit virus penyakit karena virus penyakit berasal dari tempat-tempat yang kumuh atau kotor.Didalam penelitian ini  peneliti  membahas  tentang  “  I MPLEMENTASI K-M EANS C LUSTHERING D ALAM M ENGELOMPOKKAN R UMAH T ANGGA K UMUH (P ERKOTAAN ) M ENURUT W ILAYAH ” .  Terdapat  -2 buah  clushter  di  dalam  penelitian  ini  yakni  clushter  tingkat tinggi(C1)  dan  rendah  (C2).Proses  clushtering  berhenti  pada iterasi  ke  -6  dan  memperoleh  hasil  16  Provinsi  menduduki posisi  clushter  tingkat  tinggi  dan  18  Provinsi  lainnya menduduiki posisi clushter tingkat rendah.Diharapkan dengan adanya  penelitian  ini  dapat  menjadi  masukan  kepada pemerintah  kota  disetiap  wilayah  agar  memberi  perhatian lebih kepada wilayah yang tingkat rumah tangga kumuh masih berada di posisi clushter tingkat tinggi(C1) agar meningkatkan kualitas wilayah tersebut.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
A.Data Mining
Data Mining adalah proses yang mempekerjakan satu atau lebih  teknik  pembelajaran  computer  (machine  learning) unutuk  menganalisis  dan  mengekstraksi  pengetahuan (knowledge) secara otomatis[1].

## B.K-Means
Merupakan  algoritma  clustering  yang  berulang-ulang. Algoritma K-Means dimulai dengan pemilihan secara acak K, K  disini  merupakan  banyaknya  cluster  yang  ingin  dibentuk. Kemudian  tetapkan  nilai-nilai  K  secara  random,  untuk sementara nilai tersebut menjadi pusat dari cluster atau biasa disebut  dengan  centroid,  mean  atau  “means”.  Hitung  jarak setiap  data  yang  ada  terhadap  masing-masing  centroid menggunakan  rumus  Euclidian  hingga  ditemukan  jarak  yang paling  dekat  dari  setiap  data  dengan  centroid.  Klasifikasikan setiap  data  berdasarkan  kedekatannya  dengan  centroid. Lakukan langkah tersebut hingga nilai centroid tidak berubah (stabil)[2].

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Menurut [3] Dalam penelitian ini metode yang digunakan yaitu metode Data Mining sebagai berikut : 1.Tahap pengumpulan data,
2.Tahap pengolahan data,
3.Tahap Clustering dan
4.Tahap AnalisisFormat Penulisan
T ABEL I D ATA R UMAH T ANGGA K UMUH M ENURUT W ILAYAH Provinsi Persentase Rumah Tangga Kumuh Perkotaan (40% Ke Bawah), Menurut Provinsi (Persen) 2015 2016 2017 2018 ACEH 9,33 8,45 8,1 9,12 SUMATERA UTARA 9,82 9,36 8,25 8,74 SUMATERA BARAT 12,58 13,02 9,97 9,36 RIAU 8,89 5,63 5,8 3,36 JAMBI 6,48 8,73 5,99 5,21 SUMATERA SELATAN 15,01 16,13 11,22 12,68 BENGKULU 11,41 12,44 14,85 9,13 LAMPUNG 6,88 4,82 4,44 4,33 KEP. BANGKA BELITUNG 5,85 5,42 3,41 5,13 KEP. RIAU 4,23 3,83 3,43 5,7 DKI JAKARTA 13,25 11,02 14,55 14,36 JAWA BARAT 14,09 11,81 11,86 11,16 JAWA TENGAH 4,49 3,7 3,53 3,21 DI YOGYAKARTA 4,18 3,32 3,95 2,77 JAWA TIMUR 4,78 4,57 3,4 4,06 BANTEN 8,73 7,16 5,7 4,7 BALI 4,73 2,97 2,74 2,75 NUSA TENGGARA BARAT 12,5 11,35 9,97 10,9 NUSA TENGGARA TIMUR 28,13 27,09 23,21 16,15 KALIMANTAN BARAT 7,89 6,07 7,93 4,01 KALIMANTAN TENGAH 12,47 9,57 9,78 8,88 KALIMANTAN SELATAN 11,34 9,29 7,81 10,07 KALIMANTAN TIMUR 7,4 6,69 7,37 5,93 KALIMANTAN UTARA 16,15 12,61 13,12 9,52 SULAWESI UTARA 19,15 11,27 8,41 12,92 SULAWESI TENGAH 14,52 14,69 9,37 14,63 SULAWESI SELATAN 7,49 5,56 5,82 7,74 SULAWESI TENGGARA 11,26 13,14 13,49 11,16 GORONTALO 11,54 19,55 15,13 12,83 SULAWESI BARAT 12,44 11,05 22,66 15,22 MALUKU 19,22 16,72 19,09 14,72 MALUKU UTARA 5,22 7,56 4,25 6,93 PAPUA BARAT 19,31 25,7 20,65 14,55 PAPUA 20,85 14,44 12,48 17
Setelah  data  diperoleh  selanjutnya  adalah  menetukan centroid  data  awal  dari  data  yang  telah    diperoleh.Adapun centroid  data  awal  yang  diperoleh  dapat  dilihat  pada  table  II berikut:
T ABEL II C ENTROID D ATA A WAL a b c d c1 28,13 27,09 23,21 17 c2 4,18 2,97 2,74 2,75
Keterangan :
A = 2015 B = 2016 C = 2016 D = 2018 Selanjutnya  adalah  melakukan  proses  pencarian  clushter tingkat  tinggi  (C1)  dan  clushter  tingkat  rendah(C2)  dapat dilihat pada table III. T ABEL III
P ROSES I TERASI -1 Provinsi Persentase Rumah Tangga Kumuh Perkotaan (40% Ke Bawah), Menurut Provinsi (Persen) 2015 2016 2017 2018 c1 c2 Jp(jarak terpenddek) ACEH 9,33 8,45 8,1 9,12 31,48486 11,21871 11,21871 SUMATERA UTARA 9,82 9,36 8,25 8,74 30,68612 11,78482 11,78482 SUMATERA BARAT 12,58 13,02 9,97 9,36 25,95062 16,35627 16,35627 RIAU 8,89 5,63 5,8 3,36 36,32997 6,24463 6,24463 JAMBI 6,48 8,73 5,99 5,21 35,23272 7,421705 7,421705 SUMATERA SELATAN 15,01 16,13 11,22 12,68 21,32319 21,47067 21,32319 BENGKULU 11,41 12,44 14,85 9,13 25,02014 18,14691 18,14691 LAMPUNG 6,88 4,82 4,44 4,33 38,21462 4,012343 4,012343 KEP. BANGKA BELITUNG 5,85 5,42 3,41 5,13 38,71594 3,860661 3,860661 KEP. RIAU 4,23 3,83 3,43 5,7 40,38782 3,149714 3,149714 DKI JAKARTA 13,25 11,02 14,55 14,36 23,69862 20,52646 20,52646 JAWA BARAT 14,09 11,81 11,86 11,16 24,36243 18,17295 18,17295 JAWA TENGAH 4,49 3,7 3,53 3,21 41,02936 1,210248 1,210248 DI YOGYAKARTA 4,18 3,32 3,95 2,77 41,377 1,259762 1,259762 JAWA TIMUR 4,78 4,57 3,4 4,06 40,15287 2,252044 2,252044 BANTEN 8,73 7,16 5,7 4,7 35,09209 7,129004 7,129004 BALI 4,73 2,97 2,74 2,75 41,84994 0,55 0,55 NUSA TENGGARA BARAT 12,5 11,35 9,97 10,9 26,5434 16,0668 16,0668 NUSA TENGGARA TIMUR 28,13 27,09 23,21 16,15 0,85 41,88028 0,85 KALIMANTAN BARAT 7,89 6,07 7,93 4,01 35,40786 7,204013 7,204013 KALIMANTAN TENGAH 12,47 9,57 9,78 8,88 28,25748 14,12171 14,12171 KALIMANTAN SELATAN 11,34 9,29 7,81 10,07 29,73094 13,05738 13,05738 KALIMANTAN TIMUR 7,4 6,69 7,37 5,93 34,9191 7,467001 7,467001 KALIMANTAN UTARA 16,15 12,61 13,12 9,52 22,60419 19,74304 19,74304 SULAWESI UTARA 19,15 11,27 8,41 12,92 23,80334 20,7019 20,7019 SULAWESI TENGAH 14,52 14,69 9,37 14,63 23,15501 20,72113 20,72113 SULAWESI SELATAN 7,49 5,56 5,82 7,74 35,74507 7,214617 7,214617 SULAWESI TENGGARA 11,26 13,14 13,49 11,16 24,65326 18,43491 18,43491 GORONTALO 11,54 19,55 15,13 12,83 20,36553 24,16991 20,36553 SULAWESI BARAT 12,44 11,05 22,66 15,22 22,51507 26,18819 22,51507 MALUKU 19,22 16,72 19,09 14,72 14,46021 28,73791 14,46021 MALUKU UTARA 5,22 7,56 4,25 6,93 36,97534 6,473191 6,473191 PAPUA BARAT 19,31 25,7 20,65 14,55 9,606279 34,72143 9,606279 PAPUA 20,85 14,44 12,48 17 18,11502 26,59661 18,11502
Setelah  diperoleh  nilai  C1  dan  C2  serta  menentukan  jarak terpendaknya.Selanjutnya  hasil  akan  di  kelompokkan  dalam sebuat table.Hasil iterasi -1 dapat dilihat pada table IV berikut ini :
T ABEL IV HASIL P ROSES I TERASI -1
Provinsi c1 c2 ACEH 1 SUMATERA UTARA 1 SUMATERA BARAT 1 RIAU 1 JAMBI 1 SUMATERA SELATAN 1 BENGKULU 1 LAMPUNG 1 KEP. BANGKA BELITUNG 1 KEP. RIAU 1 DKI JAKARTA 1 JAWA BARAT 1 JAWA TENGAH 1 DI YOGYAKARTA 1 JAWA TIMUR 1 BANTEN 1 BALI 1
NUSA TENGGARA BARAT 1 NUSA TENGGARA TIMUR 1 KALIMANTAN BARAT 1 KALIMANTAN TENGAH 1 KALIMANTAN SELATAN 1 KALIMANTAN TIMUR 1 KALIMANTAN UTARA 1 SULAWESI UTARA 1 SULAWESI TENGAH 1 SULAWESI SELATAN 1 SULAWESI TENGGARA 1 GORONTALO 1 SULAWESI BARAT 1 MALUKU 1 MALUKU UTARA 1 PAPUA BARAT 1 PAPUA 1
Proses  akan  terus  berlanjut  sampai  hasil  iterasi  sama  dan cocok  dengan  hasil  iterasi  sebelumnya.Pada  penelitian  ini proses berhenti pada iterasi ke -6.Proses iterasi -6 dapat dilihat pada table V,VI dan VII berikut ini :
T ABEL V
C ENTROID D ATA I TERASI -6 a b C d c1  15,71313  15,12688  14,37688  12,89313 c2  7,233333  6,261111 5,65 5,702222
T ABEL VI P ROSES I TERASI -6 Provinsi Persentase Rumah Tangga Kumuh Perkotaan (40% Ke Bawah), Menurut Provinsi (Persen) 2015 2016 2017 2018 c1 c2 Jp(jarak terpendek) ACEH 9,33 8,45 8,1 9,12 11,78815 5,18372 5,18372 SUMATERA UTARA 9,82 9,36 8,25 8,74 11,08029 5,68173 5,68173 SUMATERA BARAT 12,58 13,02 9,97 9,36 6,794035 10,31073 6,794035 RIAU 8,89 5,63 5,8 3,36 17,3548 2,941318 2,941318 JAMBI 6,48 8,73 5,99 5,21 15,98564 2,64968 2,64968 SUMATERA SELATAN 15,01 16,13 11,22 12,68 3,392923 15,41382 3,392923 BENGKULU 11,41 12,44 14,85 9,13 6,334125 12,32935 6,334125 LAMPUNG 6,88 4,82 4,44 4,33 18,87656 2,355576 2,355576 KEP. BANGKA BELITUNG 5,85 5,42 3,41 5,13 19,28842 2,822431 2,822431 KEP. RIAU 4,23 3,83 3,43 5,7 20,7619 4,456312 4,456312 DKI JAKARTA 13,25 11,02 14,55 14,36 5,011497 14,59501 5,011497
JAWA BARAT 14,09 11,81 11,86 11,16 4,79318 12,08948 4,79318 JAWA TENGAH 4,49 3,7 3,53 3,21 21,63214 4,97903 4,97903 DI YOGYAKARTA 4,18 3,32 3,95 2,77 21,99119 5,42779 5,42779 JAWA TIMUR 4,78 4,57 3,4 4,06 20,7243 4,078982 4,078982 BANTEN 8,73 7,16 5,7 4,7 15,95778 2,013694 2,013694 BALI 4,73 2,97 2,74 2,75 22,51041 5,855067 5,855067 NUSA TENGGARA BARAT 12,5 11,35 9,97 10,9 6,926908 9,965634 6,926908 NUSA TENGGARA TIMUR 28,13 27,09 23,21 16,15 19,64501 35,88904 19,64501 KALIMANTAN BARAT 7,89 6,07 7,93 4,01 16,23885 2,920574 2,920574 KALIMANTAN TENGAH 12,47 9,57 9,78 8,88 8,867534 8,09485 8,09485 KALIMANTAN SELATAN 11,34 9,29 7,81 10,07 10,21211 7,055633 7,055633 KALIMANTAN TIMUR 7,4 6,69 7,37 5,93 15,42304 1,794995 1,794995 KALIMANTAN UTARA 16,15 12,61 13,12 9,52 4,413981 13,791 4,413981 SULAWESI UTARA 19,15 11,27 8,41 12,92 7,892523 15,06021 7,892523 SULAWESI TENGAH 14,52 14,69 9,37 14,63 5,449765 14,75416 5,449765 SULAWESI SELATAN 7,49 5,56 5,82 7,74 16,09098 2,176895 2,176895 SULAWESI TENGGARA 11,26 13,14 13,49 11,16 5,250549 12,44131 5,250549 GORONTALO 11,54 19,55 15,13 12,83 6,127821 18,32533 6,127821 SULAWESI BARAT 12,44 11,05 22,66 15,22 10,06771 20,73574 10,06771 MALUKU 19,22 16,72 19,09 14,72 6,355096 22,69411 6,355096 MALUKU UTARA 5,22 7,56 4,25 6,93 17,47786 3,034479 3,034479 PAPUA BARAT 19,31 25,7 20,65 14,55 12,91611 28,7576 12,91611 PAPUA 20,85 14,44 12,48 17 6,879232 20,65421 6,879232 T ABEL VII
H ASIL P ROSES I TERASI -6 Provinsi
c1 c2 ACEH 1 SUMATERA UTARA 1 SUMATERA BARAT 1 RIAU 1 JAMBI 1 SUMATERA SELATAN 1 BENGKULU 1 LAMPUNG 1 KEP. BANGKA BELITUNG 1 KEP. RIAU 1 DKI JAKARTA 1 JAWA BARAT 1 JAWA TENGAH 1 DI YOGYAKARTA 1 JAWA TIMUR 1 BANTEN 1 BALI 1 NUSA TENGGARA BARAT 1
NUSA TENGGARA TIMUR 1 KALIMANTAN BARAT 1 KALIMANTAN TENGAH 1 KALIMANTAN SELATAN 1 KALIMANTAN TIMUR 1 KALIMANTAN UTARA 1 SULAWESI UTARA 1 SULAWESI TENGAH 1 SULAWESI SELATAN 1 SULAWESI TENGGARA 1 GORONTALO 1 SULAWESI BARAT 1 MALUKU 1 MALUKU UTARA 1 PAPUA BARAT 1 PAPUA 1
Selanjutnya  peneliti  memanfaatkan  software  RapidMiner untuk  menguji  keakuratan  pada  penelitian  yang  telah dilakukan  dan  hasilnya  dapat  dilihat  pada  gambar  1  dan  2 berikut :
Gambar 1.  Hasil centroid iterasi -6 menggunakan RapidMiner
Gambar 2.  Hasil clushter menggunakan RapidMiner

## IV. K ESIMPULAN
Algoritma  K-Means  clushtering  dapat  di  terpkan  dalam menentukan populasi rumah tangga kumuh menurut wilayah.
Dan  Dengan  memanfaatkan  software  RapidMiner  dapat menjadi  pilihan  terbaik  dalam  menguji  algoritma  K-Means clushtering.Penelitian ini diharapkan menjadi masukan kepada pemerintah  kota  disetiap  wilayah  agar  memberi  perhatian lebih  kepada  wilayah  yang  berada  di  posisi  clushter  tingkat tinggi(C1).
R EFERENSI
[1] M.  Gading  Sadewo,  A.  Perdana  Windarto,  and  S.  Retno  Andani, “KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer)
PEMANFAATAN  ALGORITMA  CLUSHTERING  DALAM MENGELOMPOKKAN  JUMLAH  DESA/KELURAHAN  YANG MEMILIKI  SARANA  KESEHATAN  MENURUT  PROVINSI
DENGAN K-MEANS.”
[2] T.  Rismawan  and  D.  S.  Kusumadewi,  “Aplikasi  K-Means  Untuk Pengelompokkan  Mahasiswa  Berdasarkan  Nilai  Body  Mass  Index (Bmi) & Ukuran Kerangka,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. , vol. 21, no. 01, pp. 1907–5022, 2008.
[3] N. Rofiqo, A. P. Windarto, and D. Hartama, “Penerapan Clustering Pada  Penduduk  Yang  Mempunyai  Keluhan  Kesehatan  Dengan Datamining  K-Means,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  216–223,  2018,  doi: 10.30865/komik.v2i1.929.