## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 272 − 283 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1521

## Implementasi Algoritma K-Means Dalam Clustering Rejection Patung Tangan Keramik
Efori Bu’ulolo * , Andreas Gerhard Simorangkir, Erlinda Simamora, Siska Kristiana Simanullang, Desi Simanjuntak, Vini Kristin Septiani Situmorang
Prodi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Jln. Sisingamangaraja No. 338, 20219, Medan, Indonesia Email : 1,* buuloloefori21@gmail.com, 6 vinikssitumorang@gmail.com Email Penulis Korespondensi: buuloloefori21@gmail.com Submitted: 19/04/2022 ; Accepted: 27/04/2022 ; Published: 30/04/2022
Abstrak- PT .Mark Dynamics Indonesia,Tbk adalah salah satu perusahaan yang bergerak dibidang percetakan Patung Tangan Keramik. Patung Tangan Keramik ini sudah ada tersebar dibeberapa kota, luar kota bahkan diluar negeri. Perusahaan PT. Mark Dyanmics Indonesia, Tbk ini berjalan dengan baik dan berkembang dengan sangat pesat karena banyaknya orderan-orderan permintaan dari berbagai customer yang berada di kota, luar kota bahkan luar negeri. Dalam proses pembuatan Patung Tangan Keramik dalam perusahaan ini mempunyai masalah yaitu Rejection Patung Tangan Keramik yang dihasilkan. Adapun yang menjadi  item  –  item Rejection Patung  Tangan  Keramik  ialah  Tapak  Pecah,  Tanah  Pekat,  Garisan  Tanah,  Garisan  Tebal, Benjolan dan Sompel. Penelitian ini dilakukan untuk Clustering Rejection Patung Tangan Keramik, berdasarkan item – item yang telah ditetapkan oleh Pemilik/Pemimpin Perusahaan PT. Mark Dynamics Indonesia, Tbk . Namun dalam proses Clustering Rejection Patung Tangan Keramik ini masih menggunakan system manual, sehingga dalam proses Clustering Rejection Patung Tangan Keramik PT. Mark Dynamics Indonesia, Tbk masih membutuhkan waktu yang lama. Untuk Membantu perusahaan PT. Mark Dynamics Indonesia, Tbk dalam proses Clustering Rejection Patung Tangan Keramik, diperlukan suatu implementasi berdasarkan item – item yang telah ditentukan menggunakan Algoritma K-Means.
Kata Kunci : Algoritma K- Means; Clustering; Rejection; Patung Tangan Keramik
Abstract– PT. Mark, Dynamics Indonesia Tbk is one of the companies engaged in the printing of Ceramic Hand Sculptures. This  Ceramic  Hand  Sculpture  already  exists  in  several  cities  outside  the  city  even outside  the  company  PT Mark  Damica Indonesia. request orders and various customers who are in cities outside the city and even abroad. In the process of making Eating Hand Ceramics, this company has a problem, namely the Rejection of the Ceramic Hand Sculpture that is produced. Thick Bergolan and Sompel This research was conducted for the Clustering Rejection of the Ceramic Hand Sculpture based on the items that have been determined by Eemal/Company Leader of PT Mark Dynamics Indonezia Tbk. Clustering Rejection of Ceramic Hand Sculpture ETMark Dynamics Indonesia Tbk still takes a long time To assist the company ETMark Dynamics Indonesia Thk in the process of Clustering Rejection of Ceramic Hand Sculpture, combined with an implementation based on the tem-sem that has been determined using the K-Means Algorithm.
Keywords : K-Means Algontma; Clustering; Rejection; Keramak Hand Sculpture

## 1. PENDAHULUAN
Patung  Tangan  Keramik  adalah  produk  yang  dicetak  dari  tanah  liat  yang  berasal  dari  India  yang  diolah  dari beberapa proses mulai dari pembuatan percetakan patung tangan yang dinamakan mould, selanjutnya ke proses berikutnya yaitu pengisian, penuangan dan pembukaan mould yang telah dicetak. Setelah dibuka patung tangan ini dikeringkan ke dalam sebuah drying, patung tangan ini kemudian dicuci dan diberi warna sesuai permintaan customer.  Kemudian  patung  tangan  ini  diberi  cap  sesuai  ketentuan  dari  customer  dan  dibakar  melalui  yang namanya oven panjang. Saat patung tangan keluar dari  pembakaran oven panjang maka patung tangan tersebut menjadi Patung Tangan Keramik. PT. Mark Dynamics Indonesia, Tbk adalah salah satu perusahaan yang bergerak dibidang  percetakan  patung  tangan  keramik.  Perusahaan  ini  didirikan  pada  tahun  2003  sampai  sekarang  dan merintis dari perusahaan kecil menjadi perusahaan besar. Produk yang dihasilkan perusahaan PT. Mark Dynamics Indonesia, Tbk sudah ada tersebar dibeberapa kota, luar kota bahkan diluar negeri. Perusahaan
PT. Mark Dynamics Indonesia, Tbk ini berjalan dengan baik dan berkembang dengan sangat pesat karena banyaknya  orderan-orderan  atau  permintaan  dari berbagai  Customer  yang  berada  dikota,  luar  kota bahkan  luar negeri.  Dalam  proses  pembuatan  Patung  Tangan  Keramik  dalam  perusahaan  ini  mempunyai  masalah  yaitu Rejection Patung Tangan Keramik yang dihasilkan. Adapun yang menjadi item – item Rejection Patung Tangan Keramik ialah Tapak Pecah, Tanah Pekat, Garisan Tanah, Garisan Tebal, Benjolan dan Sompel.
Data mining adalah suatu aktivitas yang dikaitkan dalam pengumpulan data, pemakaian data sebelumnya untuk  menemukan  pengetahuan,  informasi,  keteraturan,  pola  atau  hubungan  data  yang  besar.  Hubungan  data mining dengan Rejection Patung Tangan Keramik ialah Output dalam data mining digunakan sebagai alternatif dalam  menentukan  keputusan  Rejection  Patung  Tangan  Keramik  atau  untuk  melakukan  perbaikan secara  terus menerus dalam pengambilan keputusan Rejection Patung Tangan Keramik dimasa depan. Penelitian ini dilakukan untuk  Clustering  Rejection  Patung  Tangan  Keramik,  berdasarkan  item  –  item  yang  telah  ditetapkan  oleh Pemilik/Pemimpin Perusahaan PT.Mark Dynamics Indonesia,Tbk.
Clustering merupakan metode yang dipakai dalam data mining yang teknik kerjanya mengelompokkan dan mencari data yang memiliki kesamaan karateristik antara data yang satu dan data lain yang telah diperoleh. Namun

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 272 − 283 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1521
dalam  proses  Clustering  Rejection  Patung  Tangan  Keramik  ini  masih  menggunakan  system  manual,  sehingga dalam  proses  Clustering  Rejection  Patung  Tangan  Keramik  PT.  Mark  Dynamics  Indonesia,  Tbk  masih membutuhkan waktu yang lama. Untuk Membantu perusahaan PT. Mark Dynamics Indonesia, Tbk dalam proses Clustering Rejection Patung Tangan Keramik, diperlukan suatu implementasi berdasarkan item – item yang telah ditentukan  menggunakan  Algoritma  K-Means.  Metode  clustering  yang  memilik  sifat  efektif  dan  cepat  dalam penggunaan  Algoritma  K-  Means,  yang  bertujuan  unuk  membuat  cluster  objek  berdasarkan  atribut  menjadi  K partisi.  Teknik  kerja  metode  ini  ditentukan  berdasarkan  cluster  yang  dibentuk,  pemilihan  cluster  pada  elemen pertama  untuk  dijadikan  sebagai  titik  tengah  (centroid).  Kemudian  akan  dilakukan  suatu  perulangan  langkah  – langkah sehingga tidak ada objek yang dapat dipindahkan kembali. Berdasarkan suatu permasalahan diatas maka penelitian  ini  akan  menerapkan  Algoritma  K-Means  untuk  menghasilkan  informasi  mengenai  pengelompokan Rejection Patung Tangan Keramik yang dihasilkan perusahaan.
Dari penjelasan diatas maka penulis mencantumkan beberapa penelitian terkait algoritma K-Means berikut beberapa penelitian terdahulu, penelitian yang dilakukan oleh, G. Gustientiedina, M.H. Adiya and Y. Desnelita, pada tahun 2019 yang membahas tentang Penerapan Algoritma K-Mens Untuk Clustering menghasilkan nilai 3 cluster dengan berbeda kriteria yaitu Sangat Bagus, Cukup, dan Kurang. Penelitiaan yang dilakukan oleh,E. Irfiani and S. S. Rani,pada tahun 2018 yang membahas tentang Agoritma K-Means Clustering untuk Menentukan Nilai Gizi Balita menghasikan nilai 3 cluster dengan berbeda kreteria yaitu Sangat bagus,Cukup, dan Kurang. Penelitian yang dilakukan oleh,I. Parlina, W. Agus Perdana, W. Anjar, and L.M.Ridwan,pada tahun 2018 yang membahas tentang  Memanfaatkan  Agoritma  K-Means  Dalam  Menentukan  Pegawai  Yang  Layak  Mengikuti  Asessment menghasilkan nilai 3 cluster dengan berbeda kreteria yaitu Sangat bagus,Cukup,dan Kurang.
Berdasarkan permasalahan yang telah dijelaskan diatas makan penulis tertarik untuk membuat penelitian Implementasi Algoritma K-Means Dalam Clustering Rejection Patung Tangan Keramik (Studi Kasus : Pt.Mark Dynamics  Indonesia,Tbk)  yang  dapat  memberikan  Informasi  hasil  implementasi  Algoritma  K-Means  dalam Clustering Rejection Patung Tangan Keramik, memaparkan hasil Clustering Rejection Patung Tangan Keramik menggunakan Algoritma K-Means,  Memberikan kemudahakan untuk  pengimplementasian Algoritma K-Means dalam  Clustering  Rejection  Patung  Tangan  Keramik  dan  dapat  dijadikan  sebagai  bahan  referensi  bagi  peneliti berikutnya  yang  membahas  tentang  Clustering  Rejection  Patung  Tangan  Keramik  menggunakan Algoritma  K- Means.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Kerangka Kerja (Frmae Work)
Dalam sebuah penelitian harus ada tahapan yang sistematis, adapun tahapan-tahapan tersebut sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan / Kerangka Kerja Penelitian
1. Studi Pendahuluan
Langkah  yang  paling  awal  dalam  penelitian  ini  adalah  studi  pendahuluan,  yaitu  mempelajari  masalah  yang diteliti. Agar penelitian ini fokus pada bidang yang diteliti maka harus ada ruang lingkup masalah yang akan diteliti harus ditentukan terlebih dahulu, karena tanpa menentukan serta mendefenisikan ruang lingkup masalah yang akan diteliti, maka tidak pernah ada solusi dari masalah tersebut. Jadi langkah pertama ini adalah langkah awal yang terpenting dalam penelitian ini.
Studi Pendahuluan Studi Literatur dan Pengumpulan Data Identifikasi Masalah Analisis Data Implementasi Laporan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 272 − 283 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1521
2. Pengumpulan Data
Metode yang digunakan dalam proses pengumpulan data dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Wawancara
Wawancara adalah percakapan antara minimal 2(dua) orang atau lebih dengan tujuan tertentu. Wawancara dilakukan oleh penulis untuk bertanya secara langsung pada kariawan  PT .Mark Dynamics .
b. Pengamatan/Observasi
Pengamatan dapat diartikan sebagai teknik/metode ilmiah observasi. Penyelidikan yang dilakukan secara sistematis  merupakan  obervasi.  Untuk  melihat  pembuatan  patung  tangan  kramik  penulis  melakukan pengamatan secara langsung
c. Dokumentasi
Dokumentasi  merupakan  kegiatan  yang  dilakukan  untuk  mencari  data  mengenai  hal-hal  atau  variabel berupa catatan notulen, buku, transkip, surat, majalah, prasasti, rapat, lengger, angenda dan sebagainya baik yang berupa file atau dokumen disebut dalam dokumentasi. Variable yang digunakan untuk patung tangan kramik adalah berupa keaktifan kariawan dalam pembuatan patung.
3. Identifikasi Masalah
Agar  penulis  mengetahui  masalah  langsung  yang  dihadapi,  makan  penulis  melakukan  identifikasi  masalah, dalam tahap ini penulis melakukan identifikasi masalah yang berhubungan dengan pengenalan cara pembuatan patung  kramik  tangan  di  PT .MarkDynamics ,kemudian  menggambarkan/mendeskripsikan  masalah  tersebut untuk diperoleh penyelesaiannya.
4. Analisis Data
Tahap selanjutnya yang dilakukan oleh penulis adalah analisis data, dengan tujuan agar penulis mengetahui dan  memperoleh    gambaran  yang  jelas  bagaimana  bentuk  penyelesaian  data  dan  algoritma  apa  yang  dapat digunakan untuk penyelesaiannya. Dalam penelitian ini penulis menggunakan algoritma data mining algoritma k-means
5. Implementasi
Implementasi  merupakan  suatu  cara  untuk  menerapkan  algoritma  yang  digunakan  terhadap  data  yang  telah tersedia. Pada penulitian ini penulis menggunakan algoritma k-means dan patung tangan kramik.
6. Laporan
Hasil  dari  proses  analisis  data  dan  implementasi  dituangkan  kedalam  laporan  hasil  penelitian  dan publikasi dalam bentuk jurnal.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Pengelompokan Data Dengan Algoritma K-Means
Adapun langkah-langkah dalam pengelompokan data dengan Algoritma K-Means adalah Sebagai Berikut :
Gambar 2. Cara Kerja Algoritma K-Means
Untuk  Menentukan  jarak  masing-masing centroid berdasarkan  jarak  terpendek,  kriteria,  kondisi  atau karateristik yang sama atau hampir sama, menggunakan model Euclidean yang dirumuskan sebagai berikut :
d ij = √(𝑥 1𝑖 − 𝑥 1𝑗 ) 2 + (𝑥 2𝑖 − 𝑥 2𝑗 ) 2 + ⋯ + (𝑥 𝑘𝑖 − 𝑥 𝑘𝑗 ) 2
Keterangan : d ij = Jarak dari data ke i ke pusat cluster j x ki = Data dari ke-i pada attribute data ke-k x kj = Data dari ke-j pada attribute data ke-k Mengelompokan Data Berdasarkan JarakTerpendek Menghitung Jarak Masing-Masing Menentukan Nilai Centroid / Titik Pusat Menentukan Jumlah Cluster Menyiapkan Sampling Data

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 272 − 283 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1521

## 3.2  Studi Kasus dan Penyelesaian
Berikut ini adalah data Total Rejection Per-hari Dari Beberapa Kode Barang :
Tabel 1 Kriteria Rejection No  Kode Barang Tapak Pecah Tanah Pekat Garisan Tanah Garisan Tebal Benjolan   Sompel 1 A11 Tidak Ya Ya Ya Ya Ya 2 A12 Tidak Tidak Tidak Tidak Ya Tidak 3 A13 Ya Ya Tidak Ya Tidak Ya 4 A14 Tidak Ya Ya Tidak Ya Ya 5 A15 Ya Tidak Ya Ya Tidak Tidak 6 A16 Ya Ya Tidak Tidak Tidak Ya Keterangan : Jika Ya bernilai : 1 Jika Tidak bernilai : 2
Tabel 2. Hasil Preprocesing No  Kode Barang Tapak Pecah Tanah Pekat Garisan Tanah Garisan Tebal Benjolan  Sompel 1 A11 2 1 1 1 1 1 2 A12 2 2 2 2 1 2 3 A13 1 1 2 1 2 1 4 A14 2 1 1 2 1 1 5 A15 1 2 1 1 2 2 6 A16 1 1 2 2 2 1 Penyelesaian : Kelompokan data diatas berdasarkan nilai yang diperoleh oleh setiap kode barang. Iterasi ke – 1 : Pertama :jumlah cluster yaitu tiga sesuai dengan jumlah attribute kriteria. Kedua :menentukan  nilai  centroid  awal  dengan  ketiga  record  yang  disesuaikan  dengan jumlah attribute kriteria. Tabel 3. Nilai Centroid awal Tapak Pecah A11 2 1 1 1 1 1 Tanah Pekat A12 2 2 2 2 1 2 Garisan Tanah A13 1 1 2 1 2 1 Garisan Tebal A14 2 1 1 2 1 1 Benjolan A15 1 2 1 1 2 2 Sompel A16 1 1 2 2 2 1
Ketiga   : menghitung jarak dengan Model Euclidean. Cluster A11 : d (x1,A11)  = √(𝑎1 − 𝐴11𝑎) 2 +   (𝑏1 − 𝐴11𝑏) 2 + (𝑐1 − 𝐴11𝑐) 2 + (𝑑1 − 𝐴11𝑑) 2 +  (𝑒1 − 𝐴11𝑒) 2 + (𝑓1 − 𝐴11𝑓) 2 = √(2 − 2) 2 +  (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 +   (1 − 1) 2 = 0 d (x2,A11) = √(𝑎2 − 𝐴11𝑎) 2 +   (𝑏2 − 𝐴11𝑏) 2 + (𝑐2 − 𝐴11𝑐) 2 + (𝑑2 − 𝐴11𝑑) 2 +  (𝑒2 − 𝐴11𝑒) 2 + (𝑓2 − 𝐴11𝑓) 2 = √(2 − 2) 2 +  (2 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (1 − 1) 2 +   (2 − 1) 2
= 2 d (x3,A11) = √(𝑎3 − 𝐴11𝑎) 2 +   (𝑏3 − 𝐴11𝑏) 2 + (𝑐3 − 𝐴11𝑐) 2 + (𝑑3 − 𝐴11𝑑) 2 +  (𝑒3 − 𝐴11𝑒) 2 + (𝑓3 − 𝐴11𝑓) 2
= √(1 − 2) 2 +  (1 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 1) 2 +   (1 − 1) 2
= 1,73 d (x4,A11) = √(𝑎4 − 𝐴11𝑎) 2 +   (𝑏4 − 𝐴11𝑏) 2 + (𝑐4 − 𝐴11𝑐) 2 + (𝑑4 − 𝐴11𝑑) 2 +  (𝑒4 − 𝐴11𝑒) 2 + (𝑓4 − 𝐴11𝑓) 2 = √(2 − 2) 2 +  (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (1 − 1) 2 +   (1 − 1) 2
= 1 d (x5,A11) =

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 272 − 283 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1521
√(𝑎5 − 𝐴11𝑎) 2 +   (𝑏5 − 𝐴11𝑏) 2 + (𝑐5 − 𝐴11𝑐) 2 + (𝑑5 − 𝐴11𝑑) 2 +  (𝑒5 − 𝐴11𝑒) 2 + (𝑓5 − 𝐴11𝑓) 2 = √(1 − 2) 2 +  (2 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 1) 2 +   (2 − 1) 2
= 2 d (x6,A11)
=
√(𝑎6 − 𝐴11𝑎) 2 +   (𝑏6 − 𝐴11𝑏) 2 + (𝑐6 − 𝐴11𝑐) 2 + (𝑑6 − 𝐴11𝑑) 2 +  (𝑒6 − 𝐴11𝑒) 2 + (𝑓6 − 𝐴11𝑓) 2 = √(1 − 2) 2 +  (1 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (2 − 1) 2 +   (1 − 1) 2 = 2 Cluster A12 : d (x1,A12) = √(𝑎1 − 𝐴12𝑎) 2 +   (𝑏1 − 𝐴12𝑏) 2 + (𝑐1 − 𝐴12𝑐) 2 + (𝑑1 − 𝐴12𝑑) 2 +  (𝑒1 − 𝐴12𝑒) 2 + (𝑓1 − 𝐴12𝑓) 2 = √(2 − 2) 2 +  (1 − 2) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 1) 2 +   (1 − 2) 2 = 2 d (x2,A12) = √(𝑎2 − 𝐴12𝑎) 2 +   (𝑏2 − 𝐴12𝑏) 2 + (𝑐2 − 𝐴12𝑐) 2 + (𝑑2 − 𝐴12𝑑) 2 +  (𝑒2 − 𝐴12𝑒) 2 + (𝑓2 − 𝐴12𝑓) 2 = √(2 − 2) 2 +  (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (1 − 1) 2 +   (2 − 2) 2 = 0 d (x3,A12) = √(𝑎3 − 𝐴12𝑎) 2 +   (𝑏3 − 𝐴12𝑏) 2 + (𝑐3 − 𝐴12𝑐) 2 + (𝑑3 − 𝐴12𝑑) 2 +  (𝑒3 − 𝐴12𝑒) 2 + (𝑓3 − 𝐴12𝑓) 2 = √(1 − 2) 2 +  (1 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (1 − 2) 2 + (2 − 1) 2 +   (1 − 2) 2 = 2,23 d (x4,A12) = √(𝑎4 − 𝐴12𝑎) 2 +   (𝑏4 − 𝐴12𝑏) 2 + (𝑐4 − 𝐴12𝑐) 2 + (𝑑4 − 𝐴12𝑑) 2 +  (𝑒4 − 𝐴12𝑒) 2 + (𝑓4 − 𝐴12𝑓) 2 = √(2 − 2) 2 +  (1 − 2) 2 + (1 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (1 − 1) 2 +   (1 − 2) 2
= 1,73 d (x5,A12) = √(𝑎5 − 𝐴12𝑎) 2 +   (𝑏5 − 𝐴12𝑏) 2 + (𝑐5 − 𝐴12𝑐) 2 + (𝑑5 − 𝐴12𝑑) 2 +  (𝑒5 − 𝐴12𝑒) 2 + (𝑓5 − 𝐴12𝑓) 2 = √(1 − 2) 2 +  (2 − 2) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 2) 2 + (2 − 1) 2 +   (2 − 2) 2 = 2 d (x6,A12) = √(𝑎6 − 𝐴12𝑎) 2 +   (𝑏6 − 𝐴12) 2 + (𝑐6 − 𝐴12𝑐) 2 + (𝑑6 − 𝐴12𝑑) 2 +  (𝑒6 − 𝐴12𝑒) 2 + (𝑓6 − 𝐴12𝑓) 2 = √(1 − 2) 2 +  (1 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 1) 2 +   (1 − 2) 2 = 2 Cluster A13 : d (x1,A13) = √(𝑎1 − 𝐴13𝑎) 2 +   (𝑏1 − 𝐴13𝑏) 2 + (𝑐1 − 𝐴13𝑐) 2 + (𝑑1 − 𝐴13𝑑) 2 +  (𝑒1 − 𝐴13𝑒) 2 + (𝑓1 − 𝐴13𝑓) 2 = √(2 − 1) 2 +  (1 − 1) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 2) 2 +   (1 − 1) 2
= 1,7 d (x2,A13) = √(𝑎2 − 𝐴13𝑎) 2 +   (𝑏2 − 𝐴13𝑏) 2 + (𝑐2 − 𝐴13𝑐) 2 + (𝑑2 − 𝐴13𝑑) 2 +  (𝑒2 − 𝐴13𝑒) 2 + (𝑓2 − 𝐴13𝑓) 2 = √(2 − 1) 2 +  (2 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 1) 2 + (1 − 2) 2 +   (2 − 1) 2 = 2,23 d (x3,A13) = √(𝑎3 − 𝐴13𝑎) 2 +   (𝑏3 − 𝐴13𝑏) 2 + (𝑐3 − 𝐴13𝑐) 2 + (𝑑3 − 𝐴13𝑑) 2 +  (𝑒3 − 𝐴13𝑒) 2 + (𝑓3 − 𝐴13𝑓) 2 = √(1 − 1) 2 +  (1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 +   (1 − 1) 2 = 0 d (x4,A13) = √(𝑎4 − 𝐴13𝑎) 2 +   (𝑏4 − 𝐴13𝑏) 2 + (𝑐4 − 𝐴13𝑐) 2 + (𝑑4 − 𝐴13𝑑) 2 +  (𝑒4 − 𝐴13𝑒) 2 + (𝑓4 − 𝐴13𝑓) 2
= √(2 − 1) 2 +  (1 − 1) 2 + (1 − 2) 2 + (2 − 1) 2 + (1 − 2) 2 +   (1 − 1) 2
= 2 d (x5,A13) = √(𝑎5 − 𝐴13𝑎) 2 +   (𝑏5 − 𝐴13𝑏) 2 + (𝑐5 − 𝐴13𝑐) 2 + (𝑑5 − 𝐴13𝑑) 2 +  (𝑒5 − 𝐴13𝑒) 2 + (𝑓5 − 𝐴13𝑓) 2 = √(1 − 1) 2 +  (2 − 1) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 +   (2 − 1) 2 = 1,73 d (x6,A13) =

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 272 − 283 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1521
√(𝑎6 − 𝐴13𝑎) 2 +   (𝑏6 − 𝐴13𝑏) 2 + (𝑐6 − 𝐴13𝑐) 2 + (𝑑6 − 𝐴13𝑑) 2 +  (𝑒6 − 𝐴13𝑒) 2 + (𝑓6 − 𝐴13𝑓) 2 = √(1 − 1) 2 +  (1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 1) 2 + (2 − 2) 2 +   (1 − 1) 2
= 1 Cluster A14 : d (x1,A14) = √(𝑎1 − 𝐴14𝑎) 2 +   (𝑏1 − 𝐴14𝑏) 2 + (𝑐1 − 𝐴14𝑐) 2 + (𝑑1 − 𝐴14𝑑) 2 +  (𝑒1 − 𝐴14𝑒) 2 + (𝑓1 − 𝐴14𝑓) 2 = √(2 − 2) 2 +  (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 1) 2 +   (1 − 1) 2
= 1 d (x2,A14) = √(𝑎2 − 𝐴14𝑎) 2 +   (𝑏2 − 𝐴14𝑏) 2 + (𝑐2 − 𝐴14𝑐) 2 + (𝑑2 − 𝐴14𝑑) 2 +  (𝑒2 − 𝐴14𝑒) 2 + (𝑓2 − 𝐴14𝑓) 2 = √(2 − 2) 2 +  (2 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (1 − 1) 2 +   (2 − 1) 2 = 1,73 d (x3,A14) = √(𝑎3 − 𝐴14𝑎) 2 +   (𝑏3 − 𝐴14𝑏) 2 + (𝑐3 − 𝐴14𝑐) 2 + (𝑑3 − 𝐴14𝑑) 2 +  (𝑒3 − 𝐴14𝑒) 2 + (𝑓3 − 𝐴14𝑓) 2
= √(1 − 2) 2 +  (1 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (1 − 2) 2 + (2 − 1) 2 +   (1 − 1) 2 = 2 d (x4,A14) = √(𝑎4 − 𝐴14𝑎) 2 +   (𝑏4 − 𝐴14𝑏) 2 + (𝑐4 − 𝐴14𝑐) 2 + (𝑑4 − 𝐴14𝑑) 2 +  (𝑒4 − 𝐴14𝑒) 2 + (𝑓4 − 𝐴14𝑓) 2 = √(2 − 2) 2 +  (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (1 − 1) 2 +   (1 − 1) 2 = 0 d (x5,A14)   = √(𝑎5 − 𝐴14𝑎) 2 +   (𝑏5 − 𝐴14𝑏) 2 + (𝑐5 − 𝐴14𝑐) 2 + (𝑑5 − 𝐴14𝑑) 2 +  (𝑒5 − 𝐴14𝑒) 2 + (𝑓5 − 𝐴14𝑓) 2 = √(1 − 2) 2 +  (2 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 2) 2 + (2 − 1) 2 +   (2 − 1) 2 = 2,23 d (x6,A14) = √(𝑎6 − 𝐴14𝑎) 2 +   (𝑏6 − 𝐴14𝑏) 2 + (𝑐6 − 𝐴14𝑐) 2 + (𝑑6 − 𝐴14𝑑) 2 +  (𝑒6 − 𝐴14𝑒) 2 + (𝑓6 − 𝐴14𝑓) 2 = √(1 − 2) 2 +  (1 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 1) 2 +   (1 − 1) 2 = 1,73 Cluster A15 : d (x1,A15) = √(𝑎1 − 𝐴15𝑎) 2 +   (𝑏1 − 𝐴15𝑏) 2 + (𝑐1 − 𝐴15𝑐) 2 + (𝑑1 − 𝐴15𝑑) 2 +  (𝑒1 − 𝐴15𝑒) 2 + (𝑓1 − 𝐴15𝑓) 2 = √(2 − 1) 2 +  (1 − 2) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 2) 2 +   (1 − 2) 2 = 2 d (x2,A15) = √(𝑎2 − 𝐴15𝑎) 2 +   (𝑏2 − 𝐴15𝑏) 2 + (𝑐2 − 𝐴15𝑐) 2 + (𝑑2 − 𝐴15𝑑) 2 +  (𝑒2 − 𝐴15𝑒) 2 + (𝑓2 − 𝐴15𝑓) 2 = √(2 − 1) 2 +  (2 − 2) 2 + (2 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (1 − 2) 2 +   (2 − 2) 2 = 2 d (x3,A15) = √(𝑎3 − 𝐴15𝑎) 2 +   (𝑏3 − 𝐴15𝑏) 2 + (𝑐3 − 𝐴15𝑐) 2 + (𝑑3 − 𝐴15𝑑) 2 +  (𝑒3 − 𝐴15𝑒) 2 + (𝑓3 − 𝐴15𝑓) 2 = √(1 − 1) 2 +  (1 − 2) 2 + (2 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 +   (1 − 2) 2
= 1,73 d (x4,A15) = √(𝑎4 − 𝐴15𝑎) 2 +   (𝑏4 − 𝐴15𝑏) 2 + (𝑐4 − 𝐴15𝑐) 2 + (𝑑4 − 𝐴15𝑑) 2 +  (𝑒4 − 𝐴15𝑒) 2 + (𝑓4 − 𝐴15𝑓) 2 = √(2 − 1) 2 +  (1 − 2) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (1 − 2) 2 +   (1 − 2) 2 = 2,23 d (x5,A15) = √(𝑎5 − 𝐴15𝑎) 2 +   (𝑏5 − 𝐴15𝑏) 2 + (𝑐5 − 𝐴15𝑐) 2 + (𝑑5 − 𝐴15𝑑) 2 +  (𝑒5 − 𝐴15𝑒) 2 + (𝑓5 − 𝐴15𝑓) 2
= √(1 − 1) 2 +  (2 − 2) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 +   (2 − 2) 2 = 0 d (x6,A15) = √(𝑎6 − 𝐴15𝑎) 2 +   (𝑏6 − 𝐴15𝑏) 2 + (𝑐6 − 𝐴15𝑐) 2 + (𝑑6 − 𝐴15𝑑) 2 +  (𝑒6 − 𝐴15𝑒) 2 + (𝑓6 − 𝐴15𝑓) 2 = √(1 − 1) 2 +  (1 − 2) 2 + (2 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (2 − 2) 2 +   (1 − 2) 2 = 2 Cluster A16 :

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 272 − 283 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1521
d (x1,A16) = √(𝑎1 − 𝐴16𝑎) 2 +   (𝑏1 − 𝐴16𝑏) 2 + (𝑐1 − 𝐴16𝑐) 2 + (𝑑1 − 𝐴16𝑑) 2 +  (𝑒1 − 𝐴16𝑒) 2 + (𝑓1 − 𝐴16𝑓) 2 = √(2 − 1) 2 +  (1 − 1) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 2) 2 +   (1 − 1) 2
= 2 d (x2,A16) = √(𝑎2 − 𝐴16𝑎) 2 +   (𝑏2 − 𝐴16𝑏) 2 + (𝑐2 − 𝐴16𝑐) 2 + (𝑑2 − 𝐴16𝑑) 2 +  (𝑒2 − 𝐴16𝑒) 2 + (𝑓2 − 𝐴16𝑓) 2 = √(2 − 1) 2 +  (2 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (1 − 2) 2 +   (2 − 1) 2
= 2 d (x3,A16) = √(𝑎3 − 𝐴16𝑎) 2 +   (𝑏3 − 𝐴16𝑏) 2 + (𝑐3 − 𝐴16𝑐) 2 + (𝑑3 − 𝐴16𝑑) 2 +  (𝑒3 − 𝐴16𝑒) 2 + (𝑓3 − 𝐴16𝑓) 2 = √(1 − 1) 2 +  (1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (1 − 2) 2 + (2 − 2) 2 +   (1 − 1) 2 = 1 d (x4,A16) = √(𝑎4 − 𝐴16𝑎) 2 +   (𝑏4 − 𝐴16𝑏) 2 + (𝑐4 − 𝐴16𝑐) 2 + (𝑑4 − 𝐴16𝑑) 2 +  (𝑒4 − 𝐴16𝑒) 2 + (𝑓4 − 𝐴16𝑓) 2
= √(2 − 1) 2 +  (1 − 1) 2 + (1 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (1 − 2) 2 +   (1 − 1) 2
= 1,73 d (x5,A16) = √(𝑎5 − 𝐴16𝑎) 2 +   (𝑏5 − 𝐴16𝑏) 2 + (𝑐5 − 𝐴16𝑐) 2 + (𝑑5 − 𝐴16𝑑) 2 +  (𝑒5 − 𝐴16𝑒) 2 + (𝑓5 − 𝐴16𝑓) 2 = √(1 − 1) 2 +  (2 − 1) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 2) 2 + (2 − 2) 2 +   (2 − 1) 2 = 2 d (x6,A16) = √(𝑎6 − 𝐴16𝑎) 2 +   (𝑏6 − 𝐴16𝑏) 2 + (𝑐6 − 𝐴16𝑐) 2 + (𝑑6 − 𝐴16𝑑) 2 +  (𝑒6 − 𝐴16𝑒) 2 + (𝑓6 − 𝐴16𝑓) 2 = √(1 − 1) 2 +  (1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 +   (1 − 1) 2 = 0
Rekapitulasi hasil perhitungan cluster pada iterasi ke-1 sebagai berikut :
Tabel 4. Rekapitulasi Hasil perhitungan Cluster Ke-1
N o Kode Bara ng Tapa k Peca h Tana h Peka t Garis an Tanah Garis an Tebal Benjol an Somp el da1 1 da1 2 da1 3 da1 4 da1 5 da1 6 Clust er 1 A11 2 1 1 1 1 1 0 2 1,7
3 1 2 2 1
2 A12 2 2 2 2 1 2 2 0 2,2 3 1,7 3 2 2 2
3 A13 1 1 2 1 2 1 1,7 3 2,2 3 0 2 1,7 3 1 3
4 A14 2 1 1 2 1 1
1 1,7 3 2 0 2,2 3 1,7 3 3 5 A15 1 2 1 1 2 2 2 2 1,7 3 2,2 3 0 2 2
6 A16 1 1 2 2 2 1 2 2 1 1,7 3 2 0 3
Aturan yang digunakan untuk mengelompokkan / Cluster data berdasarkan hasil perhitungan jarak sebagai berikut :
Jika dc1 < dc2 dan dc1 < d3 maka cluster = 1 Jika dc2 < dc1 dan dc2 < d3 maka cluster = 2 Jika dc3 < dc1 dan dc3 < d2 maka cluster = 3
Iterasi ke – 2 : Pertama  :  pencarian  nilai centroid /  titik  pusat  awal  pada  iterasi  2  diperoleh  dari  nilai  rata  –  rata penjumlahan masing – masing cluster , dan dibagi dengan jumlah masing – masing cluster . Perolehan Nilai A11
Tabel 5. Perolehan Nilai A11 untuk iterasi ke – 2 No  Kode Barang  Tapak Pecah  Cluster A11 2 A12 2

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 272 − 283 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1521
No  Kode Barang  Tapak Pecah  Cluster 1 A13 1 1 A14 2 A15 1 A16 1 Tabel 6. Perolehan Nilai A12 No  Kode Barang  Tanah Pekat  Cluster A11 1 A12 2 2 A13 1 2 A14 1 A15 2 A16 1 Tabel 7. Perolehan Nilai A12 untuk iterasi ke – 2 No Kode Barang Tapak Pecah Tanah Pekat Garisan Tanah Garisan Tebal Benjolan Sompel Cluster 1 A11 2 1 1 1 1 1 1 2 A12 2 2 2 2 1 2 2 3 A13 1 1 2 1 2 1 3 4 A14 2 1 1 2 1 1 3 5 A15 1 2 1 1 2 2 2 6 A16 1 1 2 2 2 1 3 A12 (2+2+1+2+ 1+1)/6 = 1,5 (1+2+1+1+2 +1)/6 = 1,33 (1+2+2+1+1+ 2)/6 = 1,5 (1+2+1+2+1 +2)/6 = 1,5 (1+1+2+1+ 2+2)/6 = 1,5 (1+2+1+1+ 2+1)/6 = 1,33 Tabel 8. Perolehan Nilai A12 untuk iterasi ke – 2
No  Kode Barang  Tanah Pekat  Cluster
2 A11 1 2 A12
2 A13 1 A14 1 A15 2 A16 1
Sehingga nilai centroid awal / titik pusat adalah sebagai berikut:
Tabel 9. Nilai Centroid Awal untuk iterasi ke – 2 Tapak Pecah A11 2 2 1 2 1 1 Tanah Pekat A12 1,5 1,33 1,5 1,5 1,5 1,33 Garisan Tanah A13 1 2 2 1 1 2 Garisan Tebal A14 1 2 1 2 1 2 Benjolan A15 1 1 2 1 2 2 Sompel A16 1 2 1 1 2 1
Kedua : menghitung jarak dengan menggunakan model Euclidean pada iterasi ke -2 yaitu :
Cluster A11 : d (x1,A11) = √(𝑎1 − 𝐴11𝑎) 2 +   (𝑏1 − 𝐴11𝑏) 2 + (𝑐1 − 𝐴11𝑐) 2 + (𝑑1 − 𝐴11𝑑) 2 +  (𝑒1 − 𝐴11𝑒) 2 + (𝑓1 − 𝐴11𝑓) 2
= √(2 − 2) 2 +  (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 +   (1 − 1) 2 = 0 d (x2,A11) = √(𝑎2 − 𝐴11𝑎) 2 +   (𝑏2 − 𝐴11𝑏) 2 + (𝑐2 − 𝐴11𝑐) 2 + (𝑑2 − 𝐴11𝑑) 2 +  (𝑒2 − 𝐴11𝑒) 2 + (𝑓2 − 𝐴11𝑓) 2 = √(2 − 2) 2 +  (2 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (1 − 1) 2 +   (2 − 1) 2 = 2 d (x3,A11) = √(𝑎3 − 𝐴11𝑎) 2 +   (𝑏3 − 𝐴11𝑏) 2 + (𝑐3 − 𝐴11𝑐) 2 + (𝑑3 − 𝐴11𝑑) 2 +  (𝑒3 − 𝐴11𝑒) 2 + (𝑓3 − 𝐴11𝑓) 2

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 272 − 283 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1521
= √(1 − 2) 2 +  (1 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 1) 2 +   (1 − 1) 2
= 1,73 d (x4,A11) = √(𝑎4 − 𝐴11𝑎) 2 +   (𝑏4 − 𝐴11𝑏) 2 + (𝑐4 − 𝐴11𝑐) 2 + (𝑑4 − 𝐴11𝑑) 2 +  (𝑒4 − 𝐴11𝑒) 2 + (𝑓4 − 𝐴11𝑓) 2 = √(2 − 2) 2 +  (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (1 − 1) 2 +   (1 − 1) 2
= 1 d (x5,A11) = √(𝑎5 − 𝐴11𝑎) 2 +   (𝑏5 − 𝐴11𝑏) 2 + (𝑐5 − 𝐴11𝑐) 2 + (𝑑5 − 𝐴11𝑑) 2 +  (𝑒5 − 𝐴11𝑒) 2 + (𝑓5 − 𝐴11𝑓) 2 = √(1 − 2) 2 +  (2 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 1) 2 +   (2 − 1) 2 = 2 d (x6,A11) = √(𝑎6 − 𝐴11𝑎) 2 +   (𝑏6 − 𝐴11𝑏) 2 + (𝑐6 − 𝐴11𝑐) 2 + (𝑑6 − 𝐴11𝑑) 2 +  (𝑒6 − 𝐴11𝑒) 2 + (𝑓6 − 𝐴11𝑓) 2 = √(1 − 2) 2 +  (1 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (2 − 1) 2 +   (1 − 1) 2 = 2 Cluster A12 : d (x1,A12) = √(𝑎1 − 𝐴12𝑎) 2 +   (𝑏1 − 𝐴12𝑏) 2 + (𝑐1 − 𝐴12𝑐) 2 + (𝑑1 − 𝐴12𝑑) 2 +  (𝑒1 − 𝐴12𝑒) 2 + (𝑓1 − 𝐴12𝑓) 2
= √(2 − 1,5) 2 +  (1 − 1,33) 2 + (1 − 1,5) 2 + (1 − 1,5) 2 + (1 − 1,5) 2 +  (1 − 1,33) 2
= 1,10 d (x2,A12) = √(𝑎2 − 𝐴12𝑎) 2 +   (𝑏2 − 𝐴12𝑏) 2 + (𝑐2 − 𝐴12𝑐) 2 + (𝑑2 − 𝐴12𝑑) 2 +  (𝑒2 − 𝐴12𝑒) 2 + (𝑓2 − 𝐴12𝑓) 2 = √(1,5 − 1,5) 2 +  (1,33 − 1,33) 2 + (1,5 − 1,5) 2 + (1,5 − 1,5) 2 + (1,5 − 1,5) 2 +  (1,33 − 1,33) 2 = 0 d (x3,A12) = √(𝑎3 − 𝐴12𝑎) 2 +   (𝑏3 − 𝐴12𝑏) 2 + (𝑐3 − 𝐴12𝑐) 2 + (𝑑3 − 𝐴12𝑑) 2 +  (𝑒3 − 𝐴12𝑒) 2 + (𝑓3 − 𝐴12𝑓) 2 = √(1 − 1,5) 2 +  (1 − 1,33) 2 + (2 − 1,5) 2 + (1 − 1,5) 2 + (2 − 1,5) 2 +  (1 − 1,33) 2 = 1,23 d (x4,A12) = √(𝑎4 − 𝐴12𝑎) 2 +   (𝑏4 − 𝐴12𝑏) 2 + (𝑐4 − 𝐴12𝑐) 2 + (𝑑4 − 𝐴12𝑑) 2 +  (𝑒4 − 𝐴12𝑒) 2 + (𝑓4 − 𝐴12𝑓) 2 = √(2 − 1,5) 2 +  (1 − 1,33) 2 + (1 − 1,5) 2 + (2 − 1,5) 2 + (1 − 1,5) 2 +  (1 − 1,33) 2 = 1,10 d (x5,A12) = √(𝑎5 − 𝐴12𝑎) 2 +   (𝑏5 − 𝐴12𝑏) 2 + (𝑐5 − 𝐴12𝑐) 2 + (𝑑5 − 𝐴12𝑑) 2 +  (𝑒5 − 𝐴12𝑒) 2 + (𝑓5 − 𝐴12𝑓) 2 = √(1 − 1,5) 2 +  (2 − 1,33) 2 + (1 − 1,5) 2 + (1 − 1,5) 2 + (2 − 1,5) 2 +  (2 − 1,33) 2 = 1,38 d (x6,A12) = √(𝑎6 − 𝐴12𝑎) 2 +   (𝑏6 − 𝐴12) 2 + (𝑐6 − 𝐴12𝑐) 2 + (𝑑6 − 𝐴12𝑑) 2 +  (𝑒6 − 𝐴12𝑒) 2 + (𝑓6 − 𝐴12𝑓) 2 = √(1 − 1,5) 2 +  (1 − 1,33) 2 + (2 − 1,5) 2 + (2 − 1,5) 2 + (2 − 1,5) 2 +  (1 − 1,33) 2 = 1,10 Cluster A13 : d (x1,A13) = √(𝑎1 − 𝐴13𝑎) 2 +   (𝑏1 − 𝐴13𝑏) 2 + (𝑐1 − 𝐴13𝑐) 2 + (𝑑1 − 𝐴13𝑑) 2 +  (𝑒1 − 𝐴13𝑒) 2 + (𝑓1 − 𝐴13𝑓) 2 = √(2 − 1) 2 +  (1 − 1) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 2) 2 +   (1 − 1) 2
= 1,73 d (x2,A13) = √(𝑎2 − 𝐴13𝑎) 2 +   (𝑏2 − 𝐴13𝑏) 2 + (𝑐2 − 𝐴13𝑐) 2 + (𝑑2 − 𝐴13𝑑) 2 +  (𝑒2 − 𝐴13𝑒) 2 + (𝑓2 − 𝐴13𝑓) 2
= √(2 − 1) 2 +  (2 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 1) 2 + (1 − 2) 2 +   (2 − 1) 2
= 2,23 d (x3,A13) = √(𝑎3 − 𝐴13𝑎) 2 +   (𝑏3 − 𝐴13𝑏) 2 + (𝑐3 − 𝐴13𝑐) 2 + (𝑑3 − 𝐴13𝑑) 2 +  (𝑒3 − 𝐴13𝑒) 2 + (𝑓3 − 𝐴13𝑓) 2 = √(1 − 1) 2 +  (1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 +   (1 − 1) 2 = 0 d (x4,A13) = √(𝑎4 − 𝐴13𝑎) 2 +   (𝑏4 − 𝐴13𝑏) 2 + (𝑐4 − 𝐴13𝑐) 2 + (𝑑4 − 𝐴13𝑑) 2 +  (𝑒4 − 𝐴13𝑒) 2 + (𝑓4 − 𝐴13𝑓) 2

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 272 − 283 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1521
= √(2 − 1) 2 +  (1 − 1) 2 + (1 − 2) 2 + (2 − 1) 2 + (1 − 2) 2 +   (1 − 1) 2
= 2 d (x5,A13) = √(𝑎5 − 𝐴13𝑎) 2 +   (𝑏5 − 𝐴13𝑏) 2 + (𝑐5 − 𝐴13𝑐) 2 + (𝑑5 − 𝐴13𝑑) 2 +  (𝑒5 − 𝐴13𝑒) 2 + (𝑓5 − 𝐴13𝑓) 2 = √(1 − 1) 2 +  (2 − 1) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 +   (2 − 1) 2
= 1,73 d (x6,A13) = √(𝑎6 − 𝐴13𝑎) 2 +   (𝑏6 − 𝐴13𝑏) 2 + (𝑐6 − 𝐴13𝑐) 2 + (𝑑6 − 𝐴13𝑑) 2 +  (𝑒6 − 𝐴13𝑒) 2 + (𝑓6 − 𝐴13𝑓) 2 = √(1 − 1) 2 +  (1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 1) 2 + (2 − 2) 2 +   (1 − 1) 2
= 1 Cluster A14 : d (x1,A14) = √(𝑎1 − 𝐴14𝑎) 2 +   (𝑏1 − 𝐴14𝑏) 2 + (𝑐1 − 𝐴14𝑐) 2 + (𝑑1 − 𝐴14𝑑) 2 +  (𝑒1 − 𝐴14𝑒) 2 + (𝑓1 − 𝐴14𝑓) 2 = √(2 − 2) 2 +  (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 1) 2 +   (1 − 1) 2 = 1 d (x2,A14) = √(𝑎2 − 𝐴14𝑎) 2 +   (𝑏2 − 𝐴14𝑏) 2 + (𝑐2 − 𝐴14𝑐) 2 + (𝑑2 − 𝐴14𝑑) 2 +  (𝑒2 − 𝐴14𝑒) 2 + (𝑓2 − 𝐴14𝑓) 2
= √(2 − 2) 2 +  (2 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (1 − 1) 2 +   (2 − 1) 2 = 1,73 d (x3,A14) = √(𝑎3 − 𝐴14𝑎) 2 +   (𝑏3 − 𝐴14𝑏) 2 + (𝑐3 − 𝐴14𝑐) 2 + (𝑑3 − 𝐴14𝑑) 2 +  (𝑒3 − 𝐴14𝑒) 2 + (𝑓3 − 𝐴14𝑓) 2 = √(1 − 2) 2 +  (1 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (1 − 2) 2 + (2 − 1) 2 +   (1 − 1) 2 = 2 d (x4,A14) = √(𝑎4 − 𝐴14𝑎) 2 +   (𝑏4 − 𝐴14𝑏) 2 + (𝑐4 − 𝐴14𝑐) 2 + (𝑑4 − 𝐴14𝑑) 2 +  (𝑒4 − 𝐴14𝑒) 2 + (𝑓4 − 𝐴14𝑓) 2 = √(2 − 2) 2 +  (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (1 − 1) 2 +   (1 − 1) 2 = 0 d (x5,A14) = √(𝑎5 − 𝐴14𝑎) 2 +   (𝑏5 − 𝐴14𝑏) 2 + (𝑐5 − 𝐴14𝑐) 2 + (𝑑5 − 𝐴14𝑑) 2 +  (𝑒5 − 𝐴14𝑒) 2 + (𝑓5 − 𝐴14𝑓) 2 = √(1 − 2) 2 +  (2 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 2) 2 + (2 − 1) 2 +   (2 − 1) 2 = 2,23 d (x6,A14) = √(𝑎6 − 𝐴14𝑎) 2 +   (𝑏6 − 𝐴14𝑏) 2 + (𝑐6 − 𝐴14𝑐) 2 + (𝑑6 − 𝐴14𝑑) 2 +  (𝑒6 − 𝐴14𝑒) 2 + (𝑓6 − 𝐴14𝑓) 2 = √(1 − 2) 2 +  (1 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 1) 2 +   (1 − 1) 2
= 1,73 Cluster A15 : d (x1,A15) = √(𝑎1 − 𝐴15𝑎) 2 +   (𝑏1 − 𝐴15𝑏) 2 + (𝑐1 − 𝐴15𝑐) 2 + (𝑑1 − 𝐴15𝑑) 2 +  (𝑒1 − 𝐴15𝑒) 2 + (𝑓1 − 𝐴15𝑓) 2
= √(2 − 1) 2 +  (1 − 2) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 2) 2 +   (1 − 2) 2 = 2 d (x2,A15) = √(𝑎2 − 𝐴15𝑎) 2 +   (𝑏2 − 𝐴15𝑏) 2 + (𝑐2 − 𝐴15𝑐) 2 + (𝑑2 − 𝐴15𝑑) 2 +  (𝑒2 − 𝐴15𝑒) 2 + (𝑓2 − 𝐴15𝑓) 2 = √(2 − 1) 2 +  (2 − 2) 2 + (2 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (1 − 2) 2 +   (2 − 2) 2
= 2 d (x3,A15) = √(𝑎3 − 𝐴15𝑎) 2 +   (𝑏3 − 𝐴15𝑏) 2 + (𝑐3 − 𝐴15𝑐) 2 + (𝑑3 − 𝐴15𝑑) 2 +  (𝑒3 − 𝐴15𝑒) 2 + (𝑓3 − 𝐴15𝑓) 2
= √(1 − 1) 2 +  (1 − 2) 2 + (2 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 +   (1 − 2) 2
= 1,73 d (x4,A15) = √(𝑎4 − 𝐴15𝑎) 2 +   (𝑏4 − 𝐴15𝑏) 2 + (𝑐4 − 𝐴15𝑐) 2 + (𝑑4 − 𝐴15𝑑) 2 +  (𝑒4 − 𝐴15𝑒) 2 + (𝑓4 − 𝐴15𝑓) 2 = √(2 − 1) 2 +  (1 − 2) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (1 − 2) 2 +   (1 − 2) 2 = 2,23 d (x5,A15) = √(𝑎5 − 𝐴15𝑎) 2 +   (𝑏5 − 𝐴15𝑏) 2 + (𝑐5 − 𝐴15𝑐) 2 + (𝑑5 − 𝐴15𝑑) 2 +  (𝑒5 − 𝐴15𝑒) 2 + (𝑓5 − 𝐴15𝑓) 2

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 272 − 283 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1521
= √(1 − 1) 2 +  (2 − 2) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 +   (2 − 2) 2
= 0 d (x6,A15) = √(𝑎6 − 𝐴15𝑎) 2 +   (𝑏6 − 𝐴15𝑏) 2 + (𝑐6 − 𝐴15𝑐) 2 + (𝑑6 − 𝐴15𝑑) 2 +  (𝑒6 − 𝐴15𝑒) 2 + (𝑓6 − 𝐴15𝑓) 2 = √(1 − 1) 2 +  (1 − 2) 2 + (2 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (2 − 2) 2 +   (1 − 2) 2
= 2 Cluster A16 : d (x1,A16) = √(𝑎1 − 𝐴16𝑎) 2 +   (𝑏1 − 𝐴16𝑏) 2 + (𝑐1 − 𝐴16𝑐) 2 + (𝑑1 − 𝐴16𝑑) 2 +  (𝑒1 − 𝐴16𝑒) 2 + (𝑓1 − 𝐴16𝑓) 2 = √(2 − 1) 2 +  (1 − 1) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 2) 2 +   (1 − 1) 2 = 2 d (x2,A16) = √(𝑎2 − 𝐴16𝑎) 2 +   (𝑏2 − 𝐴16𝑏) 2 + (𝑐2 − 𝐴16𝑐) 2 + (𝑑2 − 𝐴16𝑑) 2 +  (𝑒2 − 𝐴16𝑒) 2 + (𝑓2 − 𝐴16𝑓) 2 = √(2 − 1) 2 +  (2 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (1 − 2) 2 +   (2 − 1) 2 = 2 d (x3,A16) = √(𝑎3 − 𝐴16𝑎) 2 +   (𝑏3 − 𝐴16𝑏) 2 + (𝑐3 − 𝐴16𝑐) 2 + (𝑑3 − 𝐴16𝑑) 2 +  (𝑒3 − 𝐴16𝑒) 2 + (𝑓3 − 𝐴16𝑓) 2 = √(1 − 1) 2 +  (1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (1 − 2) 2 + (2 − 2) 2 +   (1 − 1) 2 = 1 d (x4,A16) = √(𝑎4 − 𝐴16𝑎) 2 +   (𝑏4 − 𝐴16𝑏) 2 + (𝑐4 − 𝐴16𝑐) 2 + (𝑑4 − 𝐴16𝑑) 2 +  (𝑒4 − 𝐴16𝑒) 2 + (𝑓4 − 𝐴16𝑓) 2 = √(2 − 1) 2 +  (1 − 1) 2 + (1 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (1 − 2) 2 +   (1 − 1) 2 = 1,73 d (x5,A16) = √(𝑎5 − 𝐴16𝑎) 2 +   (𝑏5 − 𝐴16𝑏) 2 + (𝑐5 − 𝐴16𝑐) 2 + (𝑑5 − 𝐴16𝑑) 2 +  (𝑒5 − 𝐴16𝑒) 2 + (𝑓5 − 𝐴16𝑓) 2 = √(1 − 1) 2 +  (2 − 1) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 2) 2 + (2 − 2) 2 +   (2 − 1) 2 = 2 d (x6,A16) = √(𝑎6 − 𝐴16𝑎) 2 +   (𝑏6 − 𝐴16𝑏) 2 + (𝑐6 − 𝐴16𝑐) 2 + (𝑑6 − 𝐴16𝑑) 2 +  (𝑒6 − 𝐴16𝑒) 2 + (𝑓6 − 𝐴16𝑓) 2 = √(1 − 1) 2 +  (1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 +   (1 − 1) 2 = 0 Rekapitulasi Hasil perhitungan pada Iterasi Ke-2 yaitu :
Tabel 10. Rekapitulasi Hasil perhitungan pada Iterasi Ke-2
No Kode Baran g Tapak Pecah Tana h Pekat Garisa n Tanah Garisa n Tebal Benjol an Somp el da1 1 da1 2 da1 3 da1 4 da1 5 da1 6 Clust er 1 A11 2 1 1 1 1 1 0 1,10  1,73  1 2 2 1 2 A12 2 2 2 2 1 2 2 0 2,23  1,73  2 2 2 3 A13 1 1 2 1 2 1 1,73  1,23  0 2 1,73  1 3 4 A14 2 1 1 2 1 1 1 1,10  2 0 2,23  1,73  3 5 A15 1 2 1 1 2 2 2 1,38  1,73  2,23  0 2 2 6 A16 1 1 2 2 2 1 2 1,10  1 1,73  2 0 3
Aturan yang digunakan untuk mengelompokkan / Cluster data berdasarkan hasil perhitungan jarak sebagai berikut :
Jika dc1 < dc2 dan dc1 < d3 maka cluster = 1 Jika dc2 < dc1 dan dc2 < d3 maka cluster = 2 Jika dc3 < dc1 dan dc3 < d2 maka cluster = 3
Tabel 11. Hasil Akhir Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Tapak Pecah Garisan Tebal Tanah Pekat Benjolan Garisan Tanah Sompel

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 272 − 283 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1521

## 4. KESIMPULAN
Setelah dilakukan beberapa tahap dalam pengujian data Rejection Patung Tangan keramik, maka dapat diambil suatu kesimpulan antara lain Dengan menggunakan Algoritma K-Means Clustering  ini dapat membagi beberapa paket  menjadi  3 cluster dengan berbeda kriteria yaitu Sangat  Bagus, Cukup, dan Kurang.Data Clustering  dapat dimanfaatkan oleh Pihak Perusahaan tersebut  untuk menentukan langkah  – langkah dalam pembuatan berbagai Patung  Tangan  keramik.System  Informasi  dan  Clustering  ini  dapat  melakukan  perhitungan  berdasarkan  data pemesanan paket  Patung  Tangan Keramik dan di Implementasikan berdasarkan Cluster yang sangat bagus  jadi dari penelitian di atas kita dapat menari kesimpuan bahwa penelitian menggunakan Algoritma K-Means hasilnya 3 cluster dengan berbeda kriteria yaitu Sangat Bagus, Cukup, dan Kurang.

## REFERENCES
[1] G. Gustientiedina, M. H. Adiya, and Y. Desnelita, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 17–24, 2019, doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.
[2] E. Irfiani and S. S. Rani, “Algoritma K-Means Clustering untuk Menentukan Nilai Gizi Balita,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 6, no. 4, p. 161, 2018, doi: 10.26418/justin.v6i4.29024.
[3] A. Bastian, H. Sujadi, and G. Febrianto, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Analysis Pada Penyakit Menular Manusia (Studi Kasus Kabupaten Majalengka),” no. 1, pp. 26–32.
[4] I. Parlina, W. Agus Perdana, W. Anjar, and L. M.Ridwan, “Memanfaatkan Algoritma K-Means Dalam Menentukan Pegawai Yang Layak Mengikuti Asessment Center,” Memanfaatkan Algoritm. K-Means Dalam Menentukan Pegawai Yang Layak Mengikuti Asessment Cent. Untuk Clust. Progr. Sdp , vol. 3, no. 1, pp. 87–93, 2018.
[5] mohamad jajuli nurul rohmawati, sofi defiyanti, “Implementasi Algoritma K-Means Dalam Pengklasteran Mahasiswa Pelamar Beasiswa,” Jitter 2015 , vol. I, no. 2, pp. 62–68, 2015.
[6] Ediyanto, N. Mara, and N. S. Intisari, “Pengklasifikasian Karakteristik Dengan Metode K-Means Cluster Analysis,” Bul. Ilm. Mat. Stat. dan Ter. , vol. 02, no. 2, pp. 133–136, 2013.
[7] mohamad jajuli nurul rohmawati, sofi defiyanti, “Implementasi Algoritma  K-Means Dalam Pengklasteran Mahasiswa Pelamar Beasiswa,” Jitter 2015 , vol. I, no. 2, pp. 62–68, 2015.
[8] Ediyanto, N. Mara, and N. S. Intisari, “Pengklasifikasian Karakteristik Dengan Metode K-Means Cluster Analysis,” Bul. Ilm. Mat. Stat. dan Ter. , vol. 02, no. 2, pp. 133–136, 2013.
[9] P.  Libby  and  J.  S.  Pober,  “Chronic  rejection,” Immunity ,  vol.  14,  no.  4,  pp.  387–397,  2001,  doi:  10.1016/S1074- 7613(01)00119-4.
[10]  I.  Artikel  and  D.  Desember,  “KREASI  PATUNG  KERAMIK  LANDSCAPE  SEBAGAI  PENDUKUNG  ARTISTIK PADA  Universitas  Negeri  Malang  ,  email :  ponimin.fs@um.ac.id  Universitas  Negeri  Malang  ,  email : mitra.istiar.fs@um.ac.id Universitas Negeri Malang , email : hariyantosiswowihardjo@yahoo.co.id Universitas Negeri Malang , email : listyorini.aljabari@um.ac.id,” 2020.