Volume  13  No.1 Januari 2021 ISSN : 2085 – 1669 e-ISSN : 2460 – 0288 Website : jurnal.umj.ac.id/index.php/jurtek Email :  jurnalteknologi@umj.ac.id

## U  N  I  V  E  R  S  I  T  A  S   M  U  H  A  M  M  A  D  I  Y  A  H   J  A  K  A  R  T  A

## PENGELOMPOKKAN DAERAH BERDASARKAN KETERSEDIAAN MASJID MUHAMMADIYAH DENGAN ALGORITMA K-MEANS
Vega Purwayoga 1,* , Budi Susanto 2
1 Teknik Informatika, 2 Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Cirebon, Jl. Fatahillah, Watubelah, Kec. Sumber, Cirebon, Jawa Barat, 45611 *Email: vega.purwayoga@umc.ac.id
Diterima: 06 April 2020 Direvisi: 05 Mei 2020 Disetujui: 12 Juli 2020

## ABSTRAK
Pentingnya  peranan  masjid  dalam  kehidupan  sehari-sehari  yang  sebagaimana  diketahui  adalah  untuk  sarana ibadah. Namun ketersediaan masjid pada suatu daerah belum sepenuhnya merata, bahkan masih terdapat daerah yang belum memiliki masjid. Kelebihan finansial pada organisasi Muhammadiyah belum dimanfaatkan dengan baik.  Salah  satu  solusinya  yaitu  dengan  memetakan  dan  mengelompokkan  suatu  daerah  berdasarkan  jumlah masjid  pada  daerah  tersebut.  Pengelompokkan  daerah  dalam  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  K-Means. Karakteristik untuk proses pengelompokkan daerah adalah nama kabupaten, nama kecamatan dan jumlah masjid pada  suatu  kecamatan  atau  cabang.  Area  studi  dalam  penelitian  adalah  provinsi  jawa  barat.  Penentuan  K  atau jumlah cluster dalam  penelitian  ini  adalah  3.  Jumlah cluster ditentukan  berdasarkan  3  kategori  yaitu  sedikit, sedang  dan  banyak.  Terdapat  4  daerah  yang  masuk  kategori  dengan  jumlah  masjid  yang  banyak,  21  daerah dengan  jumlah  sedang  dan  78  untuk  daerah  yang  berkategori  sedikit.  Evaluasi  hasil  pengelompokkan menunjukkan hasil yang baik dengan nilai SSE sebesar 90.05 %.
Kata kunci: pengelompokkan, masjid, muhammadiyah, k-means

## ABSTRACT
The importance of the mosque's role in daily life as it is known is for worship facilities. However, the availability of mosques in an area is not yet fully distributed, even there are still areas that do not yet have a mosque. The financial surplus in the Muhammadiyah organization has not been put to good use. One solution is to map and group an area based on the number of mosques in the area. The grouping of regions in this study uses the K- Means algorithm. Characteristics for the process of grouping regions are the name of the district, the name of the sub-district and the number of mosques in a sub-district or branch. The study area in this research is West Java Province. Determination of K or number of clusters in this study is 3. The number of clusters is determined based on 3 categories, namely small, medium and large. There are 4 regions that are categorized with a large number of mosques, 21 regions with moderate numbers and 78 for regions that are classified as few. Evaluation of the results of the grouping showed good results with an SSE value of 90.05%.
Keywords : clustering, mosque, muhammadiyah, k-means

## PENDAHULUAN
Masjid  memiliki  peranan  yang  sangat  penting bagi  umat  Islam  (Saputra  &  Kusuma,  2017), 2017).  Peranan  masjid  dalam  kehidupan diantaranya  adalah  :  sebagai  tempat  ibadah (shalat),  tempat  berdiskusi  masalah  ekonomi, sosial  budaya,  sarana  belajar,  tempat  santunan sosial .
Pentingnya peranan masjid dalam kemaslahatan  umat  Islam,  mendorong  salah satu  organisasi  muslim  terbesar  di  Indonesia yaitu  Muhammadiyah  untuk  membangun keberadaan    Masjid.  Dibuktikan  dengan banyaknya  masjid-masjid  yang  berada  di wilayah  Indonesia.  Muhammadiyah  sebagai salah  satu  organisasi  Islam  terbesar  di Indonesia  memiliki  banyak  masjid  namun hanya  berfokus  pada  daerah-daerah  yang memiliki  amal  usaha  atau  dengan  finansial yang  mapan  (PWM  Jabar,  2015).  Sedangkan untuk daerah-daerah yang belum memliki amal usaha  atau  tidak  mapan  secara  finansial kesulitan  untuk  membangun  dikarenakan ketidak  adaan  biaya.  Muhammadiyah  dengan kekayaan  yang  dimilikinya  dapat  membantu wilayah-wilayah  yang  kurang  mampu  untuk membangun masjid.
Tercatat
saldo muhammadiyah adalah sebanyak 15  T (Pakkana, 2017).
Belum  meratanya  masjid  dapat  dilihat  pada provinsi  jawa  barat,  provinsi  yang  berdekatan dengan  PP  Muhammadiyah.  Tercatat  dalam data  AUM  terdapat  beberapa  kabupaten  yang belum  memliki  masjid  pada  suatu  kecamatan. Sehingga  perlu  dibangun  masjid  pada  daerah- daerah  yang  belum  memiliki  masjid  dengan cara  mengelompokkan  wilayah-wilayah  mana saja  yang  kekurangan  masjid  dan  wilayah mana  yang  sudah  cukup  atas  keberadaan masjid ( PWM Jabar, 2015 ) .
Pengelompokkan  wilayah  data  ketersediaan masjid  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan teknik  data  mining    (Saifudin,  2018).  Teknik data mining dapat mengelompokkan suatu data berdasarkan  suatu  karakteristik  data  tersebut (Sulastri & Gufroni, 2017). Data dalam hal ini adalah  wilayah  yang  akan  dikelompokkan untuk  melihat  mana  yang  kurang  masjid  dan sudah  cukup  masjid.  Algoritma  yang  dapat digunakan  untuk  pengelompokkan  adalah  K- Means. K-Means merupakan algoritma dengan performa  yang  cukup  baik  (Sukamto  et  al., 2018).  Dikarenakan  K-Means  performanya
baik  sehingga  dalam  penelitian  ini  K-Means akan digunakan.

## METODE PENELITIAN Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  masjid  dilakukan  dengan mengambil  data  masjid  dari  website  pimpinan wilayah muhammadiyah jawa barat.

## Praproses Data
Salah  satu  bagian  terpenting  dalam  analisis data  adalah  praproses  data  (Alasadi  &  Bhaya, 2017).  Praproses  data  sangat  mempengaruhi kualitas hasil analisis data tersebut hal tersebut yang menjadi dasar mengapa praproses data itu menjadi penting (Gerretzen et al., 2015).
Praproses dalam penelitian ini yaitu penanganan missing value. Penanganan missing  value  merupakan  proses  pengisian data pada suatu nilai atribut yang kosong.

## K-Means
K-Means adalah satu algoritma clustering yang populer. Cara kerja K-Means yaitu mempartisi data  yang  ke  beberapa  kelompok  berdasarkan karakteristik  data  tersebut  (Sukamto  et  al., 2018).
Objek  pertama  dalam  sebuah cluster dapat digunakan sebagai titik pusat cluster. Algoritma K-Means akan mengulangi tahapan- tahapan  sebagai  berikut  sampai  titik  tengah suatu cluster tidak berubah.
1. Menentukan  titik  tengah  pada  setiap cluster
2. Menghitung jarak setiap objek dengan titik tengah tengah suatu cluster.
3. Memasukkan  objek  ke  dalam cluster berdasarkan  jarak  minimumnya  (Singh, 2013) .

## Euclidean Distance
Euclidean distance merupakan metode populer yang  digunakan  untuk  mengukur  kedekatan atau  kemiripan  karakteristik    antara  ke  dua objek (Hasan, 2015).
Euclidean distance memiliki kinerja yang baik dibandingkan  metode  pengukuran  kedekatan yang  lain  seperti  Manhattan  distance  dan Minkowski distance (Nishom, 2019).
Dimana
Vega Purwayoga, Budi Susanto: Pengelompokkan Daerah Berdasarkan Ketersediaan Masjid Muhammadiyah Dengan Algoritme K-Means
Jurnal Teknologi 13 (1) pp 75- 80 © 2021
adalah  data  objek  dua dimensi.

## Sum of  Squares Error (SSE)
Metode  yang  digunakan  untuk  evaluasi cluster dalam  penelitian  ini  adalah Sum  of Squares Error (SSE).
Dimana  K  =  jumlah cluster ,      =  titik  tengah cluster ,  x  =  data  yang  berada  pada  setiap cluster (Rahman et al., 2017).

## HASIL DAN PEMBAHASAN Praproses Data
Praproses  dalam  penelitian  ini  yaitu  mengisi kolom  cabang  yang  tidak  memiliki  nama cabang.  Dapat  dilihat  pada  Tabel  1  sebelum dilakukan praproses data yaitu pengisian nama cabang.  Nama  cabang  yang  kosong  diisi dengan nama daerah kabupaten untuk mendefinisikan  bahwa  masjid  yang  tidak terdefinisi  nama  cabangnya  adalah  milik daerah/kabupaten/kota  tersebut  sebagaimana yang telah disediakan pada Tabel 2.
Tabel 1 . Sebelum dilakukan praproses
No Pimpinan Daerah Pimpinan Cabang Jumlah Masjid 1 Kabupaten Sumedang 3 2 Kabupaten Sumedang Jatinangor 7 3 Kabupaten Sumedang Cimalaka 4 4 Kabupaten Sumedang Tanjungsari 1 Tabel 2 . Setelah dilakukan praproses No Pimpinan Daerah Pimpinan Cabang Jumlah Masjid 1 Kabupaten Sumedang Sumedang 3 2 Kabupaten Sumedang Jatinangor 7 3 Kabupaten Sumedang Cimalaka 4 4 Kabupaten Sumedang Tanjungsari 1

## Penentuan Nilai K
Penentuan nilai ditentukan berdasarkan jumlah kategori  dari  banyaknya  suatu  masjid  dalam suatu  daerah.  Kategori  jumlah  masjid  terdiri dari  banyak,  sedikit  dan  sedang,  sehingga jumlah  K  atau cluster yang  akan  dibentuk adalah 3.

## Hasil Pengelompokkan Daerah Berdasarkan Ketersediaan Masjid
Proses  pengelompokkan  daerah  berdasarkan jumlah  ketersediaan  masjid  pada suatu  cabang dilakukan  dengan  K-Means.  Jumlah  masjid pada  cabang  1  diukur  kedekatannya  dengan cabang lainnya, begitu juga cabang lainnya.
Setiap cluster memiliki nilai rata-rata ketersediaan  masjid  yang  berbeda  yang menunjukkan  bahwa  masjid  Muhammadiyah belum merata persebarannya, dimana :
1. Cluster 1  rata-rata  memiliki  jumlah  masjid sebanyak 25 masjid.
2. Cluster 2  pada  umumnya  memiliki  jumlah masjid yang dapat digunakan adalah 6 masjid. 3.  Wilayah  yang  masuk  pada cluster 3 umumnya memiliki masjid sebanyak 2 masjid.
Daerah  yang  termasuk  ke  dalam cluster 1 berjumlah 4 daerah, cluster 2 sejumlah 21 dan jumlah  daerah  pada cluster 3  adalah  78.
Visualisasi  pemetaan  hasil clustering dapat dilihat  pada  Gambar  1.  Warna  merah  pada Gambar  1  merupakan  daerah-daerah  yang masuk  ke  dalam cluster 3,  warna  kuning daerah-daerah yang termasuk ke dalam cluster 2,  sedangkan  warna  hijau  merupakan  daerah yang  termasuk  ke  dalam cluster 1. Cluster 2 dan  3  dapat  menjadi  pertimbangan  untuk membangun masjid Muhammadiyah dikarenakan  wilayah  yang  termasuk  ke  dalam cluster tersebut  adalah  wilayah  yang  jumlah masjidnya masih dibutuhkan. Hasil pengelompokkan telah disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3 . Hasil clustering No Pimpinan Daerah Pimpinan Cabang Jumlah Cluster 1 Kabupaten Bandung Bandung Selatan 26 1 2 Kabupaten Bandung Ciparay 24 1 3 Kabupaten Bandung Arjasari 2 3 4 Kabupaten Bandung Bale Endah 6 2 5 Kabupaten Bandung Cimaung 1 3 6 Kabupaten Bandung Kertasari 10 2 7 Kabupaten Bandung Majalaya 4 2 8 Kabupaten Bandung Rancaekek 2 3 9 Kabupaten Bandung Cicalengka 1 3 10 Kabupaten Bandung Solokan Jeruk 1 3 11 Kota Bandung Bandung Kota 4 2 12 Kota Bandung Astana anyar 1 3 13 Kota Bandung Bojongloa Kidul 1 3 14 Kota Bandung Bojongloa Kaler 1 3 15 Kota Bandung Cibeunying Kaler 1 3 16 Kota Bandung Cibiru 5 2 17 Kota Bandung Cicendo 1 3 18 Kota Bandung Coblong 6 2 19 Kota Bandung Kiaracondong 3 3 20 Kota Bandung Lengkong 11 2 21 Kota Bandung Sukajari 6 2 22 Kota Bandung Sumur Bandung 2 3 23 Kota Bandung Berung 3 3 ... 103 Kabupaten Tasikmalaya Tanjungjaya 1 3
Gambar 1 . Visualisasi hasil pengelompokkan daerah berdasarkan jumlah masjid

## Evaluasi Hasil Pengelompokkan
Setelah proses pengelompokan daerah berdasarkan jumlah masjid dilakukan, selanjutnya  dilakukan  evaluasi cluster untuk mengetahui  kualitas  hasil  pengelompokkan. Evaluasi cluster dilakukan dengan menggunakan SSE.
Nilai  dari  SSE  hasil  pengelompokkan  daerah berdasarkan  jumlah  masjid  adalah  90.05  % atau mendekati ke angka 100 %.
Nilai  SSE  dapat  dijadikan  nilai  kelayakan suatu  model  pengelompokkan  untuk  menilai apakah model tersebut baik atau tidak

## Hasil Pengkategorian
Pengkategorian  dibagi  menjadi  3  kategori untuk  mendefinisikan  suatu  wilayah  cabang termasuk  kategori  memiliki  ketersediaan masjid  yang  banyak,  sedang  atau  sedikit. Setiap cluster akan  diwakilkan  oleh  satu kategori ketersediaan  masjid. Cluster 1 adalah untuk  kategori  jumlah  daerah  yang  memiliki jumlah  masjid  banyak, cluster 2  daerah  yang memiliki  jumlah  masjid  sedang  dan cluster 3 dengan jumlah rendah. Daerah yang masuk ke dalam  kategori  banyak  sama  dengan  jumlah daerah  yang  masuk  ke  dalam cluster 1, daerah  yang  masuk  kategori  sedang  sama dengan jumlah daerah yang termasuk ke dalam cluster 2, begitu juga daerah yang berada pada kategori  sedikit  yang  berarti  masuk  ke  dalam cluster 3.  Hasil  pengkategorian  dapat  dilihat pada Tabel 4. Tabel 4 menunjukkan banyaknya daerah  yang  termasuk  ke  dalam  kategori sedikit memiliki masjid.
Tabel 4 . Hasil Pengkategorian No Pimpinan Daerah Pimpinan Cabang Jumlah Kategori 1 Kabupaten Bandung Bandung Selatan 26 Banyak 2 Kabupaten Bandung Ciparay 24 Banyak 3 Kabupaten Bandung Arjasari 2 Sedikit 4 Kabupaten Bandung Bale Endah 6 Sedang 5 Kabupaten Bandung Cimaung 1 Sedikit 6 Kabupaten Bandung Kertasari 10 Sedang 7 Kabupaten Bandung Majalaya 4 Sedang 8 Kabupaten Rancaekek 2 Sedikit
Bandung 9 Kabupaten Bandung Cicalengka 1 Sedikit 10 Kabupaten Bandung Solokan Jeruk 1 Sedikit 11 Kota Bandung Bandung Kota 4 Sedang 12 Kota Bandung Astana anyar 1 Sedikit 13 Kota Bandung Bojongloa Kidul 1 Sedikit 14 Kota Bandung Bojongloa Kaler 1 Sedikit 15 Kota Bandung Cibeunying Kaler 1 Sedikit 16 Kota Bandung Cibiru 5 Sedang 17 Kota Bandung Cicendo 1 Sedikit 18 Kota Bandung Coblong 6 Sedang 19 Kota Bandung Kiaracondong 3 Sedikit 20 Kota Bandung Lengkong 11 Sedang 21 Kota Bandung Sukajari 6 Sedang 22 Kota Bandung Sumur Bandung 2 Sedikit 23 Kota Bandung Berung 3 Sedikit
...
103 Kabupaten Tasikmalaya Tanjungjaya 1 Sedikit

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  menerapkan  algoritme  K-Mean untuk  mengelompokkan  daerah  berdasarkan jumlah  masjid    pada  Provinsi  Jawa  Barat. Penentuan  jumlah cluster /  K  pada  penelitian ini  adalah  3.  Jumlah  K  diambil  dari  jumlah kategori  masjid  yaitu  banyak,  sedang  dan sedikit. Terdapat 4 daerah yang masuk kategori dengan jumlah masjid yang banyak, 21 daerah dengan  jumlah  sedang  dan  78  untuk  daerah yang  berkategori  sedikit.  Perbedaan  jumlah yang signifikan antara kategori banyak dengan sedikit  yang  berarti  pemerataan  masjid  belum merata.  Hasil  visualisasi  pengelompokkan memperlihatkan  penyebaran  masjid  terdapat pada  pusat  provinsi  atau  pusat  pemerintahan provinsi, hal tersebut menunjukkan kemapanan suatu  daerah  mempengaruhi  pembangunan masjid  Muhammadiyah.  Hasil  dari  evaluasi
cluster menunjukkan  hasil  yang  baik  dengan nilai SSE yaitu 90.5 %.

## DAFTAR PUSTAKA
Alasadi, S. A., & Bhaya, W. S. (2017). Review of  data  preprocessing  techniques  in  data mining. Journal  of  Engineering  and Applied  Sciences , 12 (16),  4102–4107. https://doi.org/10.3923/jeasci.2017.4102.
4107 Darodjat,  D.  2014. Memfungsikan  Masjid sebagai Pusat Pendidikan untuk Membentuk Peradaban Islam. ISLAMADINA. 8(2):1-13.
Gerretzen,  J.,  Szymańska,  E.,  Jansen,  J.  J.,
Bart,  J.,  Van  Manen,  H.  J.,  Van  Den Heuvel,  E.  R.,  &  Buydens,  L.  M.  C.
(2015).  Simple  and  Effective  Way  for Data  Preprocessing  Selection  Based  on Design of Experiments. Analytical
Chemistry , 87 (24), 12096–12103.
https://doi.org/10.1021/acs.analchem.5b0 2832 Hasan,  M.  (2015). Comparison  of  Euclidean
Distance Function and Manhattan Distance  Function  Using  K-Mediods .
13 (10), 61–71. Nishom,  M.  (2019).  Perbandingan  Akurasi
Euclidean Distance, Minkowski Distance,  dan  Manhattan  Distance  pada Algoritma  K-Means  Clustering  berbasis Chi-Square. Jurnal  Informatika:  Jurnal
Pengembangan IT , 4 (1), 20–24. https://doi.org/10.30591/jpit.v4i1.1253 Pakkana,  M.  2017. Kemandirian  Keuangan Muhammadiyah [Halaman Web] .
Diakses dari https://www.itb- ad.ac.id/2018/04/09/kemandirian- keuangan-muhammadiyah/ PWM  Jabar.  2015. AUM  Tempat  Ibadah [Halaman Web] . Diakses dari http://jabar.muhammadiyah.or.id/content-
22-sdet-aum-tempat-ibadah.html
Rahman,  A.  T.,  Wiranto,  &  Rini,  A.  (2017).
Coal  Trade  Data  Clustering  Using  K- Means  (Case  Study  Pt.  Global  Bangkit Utama). ITSMART:  Jurnal  Teknologi Dan Informasi , 6 (1), 24–31. https://doi.org/10.20961/ITS.V6I1.11296
Saifudin,  A.  (2018).  Metode  Data  Mining Untuk  Seleksi  Calon  Mahasiswa. Jurnal Teknologi, 10 (1), 25–36.
Saputra,  A.,  &  Kusuma,  B.  M.  A.  (2017). Revitalisasi  Masjid  Dalam  Dialektika Pelayanan Umat Dan Kawasan
Perekonomian  Rakyat. Al-Idarah: Jurnal
Manajemen  Dan  Administrasi  Islam , 1 (1), 1. https://doi.org/10.22373/al- idarah.v1i1.1522
Sukamto,  S.,  Id,  I.  D.,  &  Angraini,  T.  R. (2018).  Penentuan  Daerah  Rawan  Titik Api  di  Provinsi  Riau  Menggunakan Clustering  Algoritma  K-Means. JUITA : Jurnal Informatika , 6 (2), 137. https://doi.org/10.30595/juita.v6i2.3172
Sulastri,  H.,  &  Gufroni,  A.  I.  (2017).
Penerapan Data Mining
Dalam
Pengelompokan  Penderita  Thalassaemia. Jurnal  Nasional  Teknologi  Dan  Sistem Informasi , 3 (2), 299–305. https://doi.org/10.25077/teknosi.v3i2.201 7.299-305