Vol. 04, No. 02 (2022), pp. 81-88 p-ISSN 2656-6303 – e-ISSN 2656-9876 URL:http://journal.unirow.ac.id/index.php/mv

## PENGELOMPOKAN KEBUTUHAN JUMLAH AIR AKIBAT KEKERINGAN DI KABUPATEN TUBAN PADA TAHUN 2020 DENGAN ALGORITMA K-MEANS
Kurniawan Indra Jaya 1* , Lilik Muzdalifah 2 Program Studi Matematika, FMIPA, Universitas PGRI Ronggolawe 1,2
E-mail: kurniawanindrajaya12317@gmail.com 1* Abstrak – Bencana Kekeringan di Kabupaten  Tuban  terjadi  hampir  setiap  tahun. Bencana  kekeringan  jika  dibiarkan  dapat berdampak  besar  bagi  kehidupan.  Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) Kabupaten Tuban merupakan instansi pemerintah yang  bertugas  menanggulangi  bencana  tersebut. Bencana  kekeringan  dapat  diatasi  dengan pengelolaan  pemenuhan  pasokan  air  yang  efektif dan efesien. Untuk itu, pada kegiatan Praktik Kerja Lapangan  (PKL)  kelompok  kami  mengangkat masalah  Pengelompokan  kebutuhan  jumlah  liter air  berdasarkan  wilayah  desa  yang  terdampak. Pengelompokan ini  dibagi  menjadi tiga kelompok, yaitu  kelompok  kebutuhan  air  tinggi,  kelompok kebutuhan air sedang, dan kelompok kebutuhan air rendah.  Terdapat  10  desa  yang  termasuk  dalam kelompok  kebutuhan  air  tinggi  atau  C3.  Jumlah liter  air  yang  dibutuhkan  desa  tersebut  antara 119.000  liter  sampai  dengan  126.000  liter  air. Terdapat 9 desa yang termasuk kedalam kelompok kebutuhan air sedang atau C2. Jumlah liter air yang dibutuhkan desa tersebut antara 84.000 liter sampai dengan 105.000 liter air. Dan terdapat 4 desa yang termasuk  kedalam  kelompok  kebutuhan  air  yang rendah atau C1. Jumlah liter air yang dibutuhkan desa tersebut antara 42.000 liter air.
Kata  Kunci  –  kebutuhan  air,  k-means, pengelompokan, clustering, cluster

## I. PENDAHULUAN
Bencana  alam  kekeringan  adalah suatu  sulit  untuk  dihindari,  dampak-dampak yang  dapat  terjadi  akibat  dari  bencana  ialah dapat  menimbulkan  korban  jiwa,  luka-luka, lingkungan  menjadi  rusak,  kerugian  pada harta  benda,  dapat  juga  berdampak  pada
psikologis manusia [1]. Di Kabupaten Tuban, bencana  alam  dapat  bervariasi,  seperti: kekeringan,  kebakaran,  tanah  longsor,  dan pohon tumbang. Pada saat ini potensi bencana kekeringan juga masih terjadi di wilayah desa di  Kabupaten  Tuban.  Pada  musim  kemarau terjadi  panas  yang  ekstrem  sehingga mempengaruhi  pasokan  air  bersih  warga untuk  kehidupan  sehari-hari.  Bencana kekeringan  ini  jika  dibiarkan  dapat  menjadi dampak  besar  bagi  kehidupan  seperti berdampak  pada  sosial-ekonomi,  kesehatan manusia,  pertanian,  perkebunan,  maupun lingkungan  [2].  Dalam  menanggulangi bencana  tersebut,  maka  perlu  adanya pengiriman pasokan air yang akan dikirim ke desa-desa  yang  terdampak  oleh  bencana kekeringan untuk mengurangi dampak negatif dari bencana kekeringan. Pengiriman pasokan air  harus  dilakukan  secara  cepat  dan  tepat sesuai  dengan  kebutuhan.  Untuk  itu  dapat dilakukan  pengelompokan  jumlah  liter  air berdasarkan  wilayah  desa  yang  terdampak bencana  kekeringan  berdasarkan  data  hasil rekapitulasi  distribusi  air  bersih  pada  tahun sebelumnya  yaitu  tahun  2020.  Hasil  dari pengelompokan dapat menjadi masukan bagi pihak yang bersangkutan.
Pada kajian kali ini metode K-Means untuk  melakukan  pengelompokan  atau klasterisasi  jumlah  air  berdasarkan  data wilayah  desa  yang  terdampak  bencana kekeringan  berdasarkan  hasil  rekapitulasi distribusi  air  bersih  pada  Kabupaten  Tuban. Pengelompokan  ini  berdasarkan  kelompok
yang  bersifat  homogen  dan  tidak  homogen dengan  kelompok  lainnya  [3].  dengan keunggulan  k-means  dibandingkan  dengan algoritma  yang  lainnya  adalah  algoritma  k- means lebih sederhana, mudah diimplementasikan,  tidak  lambat,  mudah disesuaikan,  serta  paling  sering  digunakan untuk suatu proses data mining [4], [5]. Pada penelitian terdahulu, metode k-means pernah digunakan  juga  untuk  melakukan  suatu penilaian  untuk  memperoleh  nilai  dari pendistribusian listrik  di  Indonesia  [6].  Pada penelitian  saat  ini,  pengelompokan  atau klasterisasi data wilayah desa yang terdampak oleh bencana kekeringan yang masing-masing kelompok  atau  klaster  akan  mempunyai karakteristik yang berbeda-beda. Pengelompokan  dalam  penelitan  ini  dibagi menjadi  tiga  kelompok  atau  klaster,  yaitu klaster  dengan  kebutuhan  air  tinggi,  klaster dengan  kebutuhan  air  sedang,  dan  klaster dengan kebutuhan air rendah. Dari klasterisasi ini, terdapat rentang jumlah pasokan air yang dibutuhkan,  untuk  pemasokan  air  bersih  ke desa-desa  yang  membutuhkan  pasokan  air bersih,  dengan  harapan  agar  proses  tersebut berjalan  lebih  baik  dengan  adanya  perkiraan jumlah  liter  air  yang  dibutuhkan  bedasarkan klaster kebutuhan air tinggi, klaster kebutuhan air sedang, dan klaster kebutuhan air rendah. pengambilan  data  dilakukan  dengan  proses observasi dan pengambilan data sekunder dari Bidang Kedaruratan dan Logistik. Artikel ini diharapkan  untuk  mengetahui  hasil  dari mengelompokan atau klasterisasi dari jumlah air  berdasarkan  data  wilayah  desa  yang membutuhkan  pasokan  air  bersih  akibat kekeringan  di  Kabupaten  Tuban  pada  tahun 2020.

## II. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  untuk  penelitian pengelompokan Kebutuhan  Jumlah  Air ini adalah data sekunder yang peneliti dapatkan dari BPBD  Kabupaten  Tuban  dan  penelitian  ini termasuk  ke  penelititian  kuantitatif.  Data kebutuhan  jumlah  air  meliputi  Jumlah  Liter  Air yang  dibutuhkan  pada  desa  yang  membutuhkan pasokan  air  bersih.  Peneliti  mendapatkan  data
Kebutuhan Air Berssih tersebut pada tahun 2020 dengan sumber data dari Bidang Kedaruratan dan Logistik  BPBD  Kabupaten  Tuban.  Data  yang telah  diperoleh  diolah  menggunakan  aplikasi Microsoft Excel, dan SPSS 25.

## Algoritma K-Means
Algoritma K-Means merupakan salah satu metode  pengelompokan  data  nonhierarki yang  akan  mempartisikan  data  yang  ada dalam  bentuk  kelompok-kelompok  dengan jumlah satu atau lebih, sehingga data dengan karakteristik yang sama dikelompokan dalam satu klaster atau kelompok yang sama pula [7]. Teknik  ini  bertujuan  untuk  meminimumkan perbedaan  atau  variasi    data  atau  objek  di dalam  suatu  kelompok  atau  klaster  dan memaksimumkan  variasi  data  atau  objek antar kelompok atau klaster [8]. Data dengan karakteristik  yang  berbeda  dikelompokan dalam kelompok yang lain. Metode k-means termasuk  dalam  algoritma  pengelompokan berbasis  jarak  yang  membagi  data  kedalam sejumlah kelompok atau klaster dan algoritma ini  hanya  bekerja  pada  atribut  numerik  [9]. Algoritma  K-means  merupakan  salah  satu algoritma  dengan  partitional,  karena  K- Means  didasarkan  pada  penentuan  jumlah awal  kelompok  dengan  mendefinisikan  nilai titik  pusat  atau centroid pada  Langkah- langkah  awalnya  [10].  Algoritma  K  -means memproses data secara berulang-ulang untuk mendapatkan  basis  data  klaster  atau kelompok.  Untuk  itu,  dibutuhkanlah  jumlah klaster atau kelompok awal yang diinginkan sebagai  masukan  untuk  menghasilkan  titik pusat akhir sebagai output. Metode K-means memiliki  pola  k  sebagai  titik  awal  centroid secara acak atau random. Jumlah iterasi untuk mencapai  titik  pusat  dalam  klaster  atau kelompok  akan  dipengaruhi  oleh  bakal  titik pusat  klaster  atau  kelompok  awal  secara random.  Sehingga  didapatkan  cara  dalam pengembangan algoritma dengan menentukan titik pusat klaster atau kelompok yang  dilihat  dari  kepadatan  data  awal  yang tinggi  agar  mendapatkan  kinerja  yang  lebih tinggi.
Berikut  ini  langkah-langkah  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Standarisasi  data,  standarisasi  data dilakukan karena objek atau variabel yang diteliti  memiliki  perbedaan  ukuran  satuan yang  besar,  dan  supaya  data  memiliki rentang  nilai  yang  sama  [11],  [12]. Selanjutnya  untuk  mengetahui  dan memeriksa  adanya  outlier  di  dalam  data [13].  Standarisasi  data  menggunakan  Z- Score  dengan  cara  mengurangi  objek dengan rata-rata dan membaginya dengan standar deviasi untuk setiap variabel [14], maka  akan  digunakan  rumus  sebagai berikut:
a. Rata-Rata adalah nilai yang mewakili satu  set  atau  sekelompok  data.  Rata- Rata  adalah  suatu  nilai  yang cenderung  berada  di  tengah-tengah kelompok  data  yang  diatur  oleh ukuran suatu nilainya. Rata-rata yang dihitung, dirangkum secara singkat di bawah  ini,  sering  digunakan  sebagai dasar  untuk  perbandingan  antara  dua kelompok [15].
𝑥̅ = ∑ 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛
Keterangan: 𝑥̅ ∶ Rata-Rata Sampel 𝑛 ∶ banyaknya jumlah data 𝑥 𝑖 : Nilai atau objek ke – i
b. Standar  deviasi  juga  telah  dikenal sebagai  simpangan  baku.  standar deviasi  juga  merupakan  suatu  ukuran dispersi  atau  variasi  yang  diperoleh dari  akar  positif  varian  [15].  Dasar penghitungan  standar  deviasi  adalah keinginan untuk mengetahui keragaman  suatu  kelompok  data  atau untuk  mengetahui  penyimpangan variansi  terhadap  nilai  rata-ratanya [16].
𝑆 = √ ∑ (𝑥 𝑖 − 𝑥̅) 2 𝑛 𝑖=1 𝑛 − 1
Keterangan: 𝑥 ̅: Rata-Rata Sampel
𝑆 ∶ Standard Deviasi 𝑥 𝑖 : Nilai atau objek ke – i
c. Rumus Z-Score
Skor  standar  (Z)  adalah  angka  yang merupakan selisih antara nilai data dan rata-rata,  dibagi  dengan  standar deviasi.  Z-score  juga  biasa  disebut dengan  nilai  standar  atau  nilai  baku [15].  Rumus  untuk  Z-Score  adalah sebagai berikut:
𝑍 𝑖 = 𝑥 𝑖 − 𝑥̅ 𝑆
Keterangan: 𝑍 𝑖 : Nilai Z-Score ke-i 𝑥 𝑖 : Nilai atau objek ke-i 𝑥̅ ∶ Rata-Rata Sampel 𝑆 ∶ Standard Deviasi d. Uji Outlier
Data outlier adalah suatu kondisi pada data  yang  mempunyai  nilai  ekstrem atau  terlihat  sangat  berbeda  jauh  dari data yang diketahui atau dikumpulkan dan  akan  membentuk  nilai  ekstrem data  dalam  suatu  variabel,  kriteria dipengaruhi oleh banyaknya data [13]. Untuk diketahui sebagai outier adalah dengan nilai z-score sebagai berikut:
• Jika banyak suatu data atau sampel ≤ 80,  maka  data  dengan  Z-Score  >  2.5 atau < -2.5 adalah outlier [17].
• Jika banyak suatu data atau sampel > 80, maka data dengan Z-Score > 3 atau < -3 adalah outlier.
• Jika  terjadi  outliers,  maka  praktikan akan mengeluarkan data yang menyimpang tersebut dari pengerjaan atau melakukan verifikasi data [13].
Setelah dilakukan Standardisasi data, maka  data  akan  diproses  menggunakan algoritma  k-means  untuk  dikelompokkan, Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:
2. Ditentukan  k  sebagai  jumlah  kelompok yang dibentuk Untuk menentukan banyaknya  kelompok  atau  klaster  k dilakukan  dengan  beberapa  pertimbangan seperti pertimbangan teoritis dan konseptual yang mungkin diusulkan untuk (1) (2)
(3)
menentukan berapa banyak kelompok atau klaster.
3. Ditentukan k-titik pusat kelompok ( Centroid ) awal secara random, Ditentukan titik pusat atau centroid secara acak. Pada kasus  ini,  titik  pusat  klaster  atau cluster ditentukan  dengan  aplikasi  SPSS  dari melihat  nilai  Z-Score  untuk  masing- masing klaster atau grup kelompok.
4. Hitung  jarak  setiap  objek  ke  titik  pusat kelompok  dari  masing-masing  kelompok.
Untuk  menghitung  jarak  antara  objek dengan  titik  pusat  kelompok  dapat menggunakan Jarak Euclidian [18].
𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑(𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1
Keterangan:
x i : objek x ke i y i : titik pusat kelompok ke i n  : banyaknya objek 5. Dilokasikan masing-masing objek ke dalam titik  pusat  kelompok  yang  paling  dekat. Untuk  melakukan  pengalokasian  objek kedalam  masing-masing  kelompok  atau klaster  pada  saat  iterasi  secara  umum dilakukan  dengan  cara  hard  k-means dimana  secara  tegas  setiap  objek dinyatakan  sebagai  anggota  kelompok dengan mengukur jarak kedekatan sifatnya terhadap titik pusat kelompok tersebut.
6.  Setelah  melakukan  iterasi,  kemudian
Ditentukan  posisi  titik  pusat  kelompok yang baru dengan menggunakan persamaan sebagai berikut:
𝑣  = ∑ 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 , 𝑛  = 1,2,3, … , 𝑛
Keterangan: v  : titik  pusat  atau centroid pada kelompok x i : objek ke-i
n:  banyaknya  objek  atau  jumlah  objek yang menjadi anggota dari kelompok
7. Ulangi langkah 3, jika terdapat posisi titik pusat baru yang tidak sama.
• Variabel yang dikaji
Data yang akan dikaji adalah data sekunder yang  berasal  dari  Bidang  Kedaruratan  dan Logistik BPBD Kabupaten Tuban. Kajian kali ini akan menggunakan variabel Jumlah Liter dalam  objek  kajian  ilmiah  adalah  sebagai berikut:
Gambar 1: Data Jumlah Liter Kebutuhan Air Tahun 2020
Pada gambar 1, menjelaskan tentang Data Rekapitulasi  Pendistribusian  Air  Bersih BPBD  Kabupaten  Tuban Tahun  2020,  dapat diketahui  terdapat  8  kecamatan  dan  23  desa yang  terdampak  kekeringan  di  Kabupaten Tuban. Pengelompokan akan dilakukan untuk mengetahui  jumlah  air  berdasarkan  data wilayah desa yang membutuhkan pasokan air bersih akibat kekeringan di Kabupaten Tuban pada tahun 2020.
• Standardisasi Data
Berikut  Tabel  1, adalah  hasil perhitungan nilai Z-Score dari Jumlah Liter Air.
Tabel 1: Z-Score Jumlah Liter Desa Jumlah Liter  Z-Score Jetak 119.000  0.60174 Tanggulangin 119.000  0.60174 Semanding 126.000  0.83241 Sambongrejo 126.000  0.83241 Jadi 126.000  0.83241 Pacing 126.000  0.83241 Dagangan 126.000  0.83241 (4)
(5)
Brangkal 126.000  0.83241 Selogabus 105.000  0.14041 Kumpulrejo 105.000  0.14041 Parangbatu 84.000  -0.55159 Grabagan 126.000  0.83241 Ngandong 105.000  0.14041 Gesikan 126.000  0.83241 Sidoharjo 105.000  0.14041 Medalem 105.000  0.14041 Kaligede 105.000  0.14041 Leran 105.000  0.14041 Jlodro 84.000  -0.55159 Tawaran 42.000  -1.93559 Sidorejo 42.000  -1.93559 Bader 42.000  -1.93559 Tluwe 42.000  -1.93559 Pada  Tabel  1  Data  ini  adalah  data
Jumlah  air  yang  telah  melewati  proses standarisasi data, objek yang dicari nilai z- score  adalah  jumlah  liter  air.  Pada  Tabel 4.2 diketahui hasil dan rentang dari z-score jumlah liter berdasarkan wilayah desa yang terdampak  kekeringan  pada  tahun  2020. Diketahui jumlah data yang diamati adalah 23, maka praktikan mengambil kriteria Z- Score  >  2.5  atau  <  -2.5  adalah  outlier. Diketahui  bahwa  data  tidak  terdapat  data desa  yang  termasuk  Outlier  atau  bernilai anomali, maka data dalam tabel diatas akan diproses  pengelompokan  menggunakan algoritma k-means.
• Pengelompokan  menggunakan  Algoritma K-Means
Pengelompokan  saat  ini  dipilih  jumlah kelompok  sebanyak  3  kelompok,  yang akan  mendefinisikan  Kelompok  dengan Kebutuhan  Air  Tinggi  atau  kelompok  3, Kebutuhan  Air  Sedang  atau  kelompok  2, dan Kebutuhan Air Rendah atau kelompok 1.  Titik  pusat  kelompok  dipilih  secara random  dengan  bantuan  software  aplikasi SPSS  versi  25.  Berikut  Tabel  2, menyajikan hasil dari titik pusat kelompok
sementara  berdasarkan  pilihan  random dengan dibantu aplikasi SPSS.
Tabel 2: Titik Pusat Kelompok Sementara
Pada Tabel 2 adalah tampilan dari hasil penentuan titik pusat kelompok sementara, selanjutnya akan dihitung jarak objek desa ke  titik  pusat  kelompok,  dan  akan dikelompokkan  ke  tiap  kelompok  dengan memilih jarak terkecil.
Berikut Tabel 3 menyajikan hasil Titik Pusat  Kelompok  Final  dari  hasil perhitungan pengelompokan dari algoritma k-means.
Tabel 3: Titik Pusat Kelompok Final
Data Z-Score Kelompok atau klaster 1 2 3 Zscore (LITER) -1.9355  -0.0133  0.7862
Dari Tabel 3, dapat diketahui bahwa Z- Score terbesar terdapat dari Kelompok atau klaster  3,  berikutnya  disusul  dengan kelompok atau klaster 2, dan diketahui z- score  terkecil adalah  pada  kelompok  atau klaster 1. Maka, kriteria kelompok dengan kebutuhan  air  tinggi  terdapat  pada kelompok atau klaster 3 dikarenakan nilai z-score  paling  tinggi,  disusul  kelompok atau klaster 2 dengan kebutuhan air sedang, dan  kelompok  atau  klaster  1  dengan kebutuhan air rendah.
Data Z-Score Titik Pusat Kelompok 1 2 3 Zscore (LITER) -1.9355  0.1404  0.8324
• Tafsiran pada kelompok final
Berikut Tabel 4 menyajikan hasil dari pengelompokan  jumlah  liter  air,  dapat diketahui  suatu  desa  termasuk  kedalam kelompok 3, kelompok 2, atau kelompok 1.
Tabel 4: Hasil dari Pengelompokan Desa Jumlah Liter  k Jarak Jetak 119.000  3  0.18453 Tanggulangin 119.000  3  0.18453 Semanding 126.000  3  0.04613 Sambongrejo 126.000  3  0.04613 Jadi 126.000  3  0.04613 Pacing 126.000  3  0.04613 Dagangan 126.000  3  0.04613 Brangkal 126.000  3  0.04613 Selogabus 105.000  2  0.15378 Kumpulrejo 105.000  2  0.15378 Parangbatu 84.000  2  0.53822 Grabagan 126.000  3  0.04613 Ngandong 105.000  2  0.15378 Gesikan 126.000  3  0.04613 Sidoharjo 105.000  2  0.15378 Medalem 105.000  2  0.15378 Kaligede 105.000  2  0.15378 Leran 105.000  2  0.15378 Jlodro 84.000  2  0.53822 Tawaran 42.000  1 0 Sidorejo 42.000  1 0 Bader 42.000  1 0 Tluwe 42.000  1 0
Berikut Tabel 5 menyajikan Jumlah kasus desa  yang  terdampak  kekeringan  pada tahun 2020 dari hasil pengelompokan Jumlah Liter.
Tabel 5: Jumlah kasus dari hasil pengelompokan
Kelompok Jumlah Kelompok Nama Desa 1 4 Tawaran, Sidorejo,  Bader, Tluwe 2 9 Selogabus, Kumpulrejo, Parangbatu,
Ngandong, Sidoharjo,
Medalem, Kaligede,  Leran, Jlodro 3 10 Jetak, Tanggulangin, Semanding, Sambongrejo, Jadi, Pacing, Dagangan, Brangkal, Grabagan, Gesikan
Dari  Tabel  4  dan  Tabel  5  dapat diketahui  Hasil  dari  Pengelompokan, didapatkan  hasil  yang  bisa  dijelaskan sebagai berikut:
Kelompok  1:  Pada  kelompok  1,  dapat diketahui nilai z-score paling kecil, maka kelompok  1  akan  dikategorikan  sebagai kelompok  dengan  kebutuhan  air  rendah. Terdapat  4  anggota  kelompok  1,  yaitu desa  tawaran,  sidorejo,  bader,  dan  desa tluwe.  Dengan  kebutuhan  jumlah  air sekitar 42.000 liter air.
Kelompok  2:  Pada  kelompok  2,  dapat diketahui nilai z-score berada di tengah, maka  kelompok  2  akan  dikategorikan sebagai kelompok dengan kebutuhan air sedang. Terdapat 9 anggota kelompok 2, yaitu  desa    selogabus,  kumpulrejo, parangbatu, ngandong, sidoharjo, medalem, kaligede, leran, dan desa jlodro. Dengan  kebutuhan  jumlah  air  sekitar 84.000 sampai dengan 105.000 liter air.
Kelompok  3:  Pada  kelompok  3,  dapat diketahui nilai z-score adalah yang paling tinggi,  maka  kelompok 3  akan dikategorikan  sebagai  kelompok  dengan kebutuhan air tinggi. Terdapat 10 anggota kelompok 3, yaitu desa jetak, tanggulangin,  semanding,  sambongrejo, jadi,  pacing,  dagangan,  brangkal, grabagan,  dan  desa  gesikan.  Dengan kebutuhan  jumlah  air  antara  119.000 sampai dengan 126.000 liter air.

## III. KESIMPULAN
Didalam  kajian  ilmiah  saat  ini, didapatkan  kelompok  dari  pengelompokan data rekapitulasi air bersih pada tahun 2020. Terdapat 23 desa yang membutuhkan pasokan air  bersih.  Data  jumlah  air  di  kelompokkan atau  diklasterisasi  berdasarkan  wilayah  desa di  kabupaten  tuban  yang  membutuhkan pasokan  air  bersih  ini  telah  terbagi  menjadi tiga  kelompok  yang  mewakili  klaster kebutuhan  air  tinggi,  klaster  dengan kebutuhan  air  sedang,  dan  klaster  dengan kebutuhan  air  rendah.  Dari  hasil  klaterisasi, didapat 10 desa yang termasuk dalam klaster dengan kebutuhan air tinggi atau C3, dengan jumlah  liter  air  antara  119000  liter  sampai dengan 126000 liter air. Terdapat 9 desa yang termasuk  kedalam  klaster  kebutuhan  air sedang atau C2, dengan jumlah liter air antara 84000  liter  sampai  dengan  105000  liter  air. Dan terdapat 4 desa yang termasuk kedalam klaster dengan kebutuhan air yang rendah atau C1, dengan jumlah liter air antara 42000 liter air.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Dalam  penulisan  artikel  ini  penulis menyampaikan ucapan terima kasih yang tak terhingga kepada pihak-pihak yang membantu dalam  menyelesaikan  artikel  ini,  khususnya kepada:
1.  Ibu  Lilik  Muzdalifah,  S.Pd.,  M.Si  selaku dekan  Fakultas  Matematika  dan  Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA)
2.  Bapak  Kresna  Oktafianto,  M.Si  selaku kaprodi  Matematika  FMIPA  UNIROW Tuban.
3.  Bapak  dan  Ibu  Dosen  Prodi  Matematika FMIPA UNIROW Tuban.
4.  Terima  kasih  kepada  keluarga  tercinta, teman-teman  yang  telah  memberikan dorongan  dan  bantuan  serta  pengertian yang besar kepada penulis.

## REFERENSI
[1]  A.  Muttalib  and  M.  Mashur,  “Analisis  Dampak Sosial  Ekonomi  Masyarakat  Pasca  Bencana Gempa Bumi Di Kabupaten Lombok Utara (Klu),” J. Ilm. Mandala Educ. , vol. 5, no. 2, p. 84, 2019, doi: 10.36312/jime.v5i2.785.
[2]  E.  Arya,  Y.  Safitri,  and  F.  A.  Riyadhno, “Pemantauan  Dan  Mitigasi  Tingkat  Potensi Bencana  Kekeringan  Di  Kota  Dumai,” J. Samudra Geogr. , vol. 4, no. 1, pp. 1–9, 2021, doi: 10.33059/jsg.v4i1.2430.
[3]  S.  F.  Susilo,  A.  Jamaludin,  and  I.  Purnamasari, “Pengelompokan  Desa  Menggunakan  K-Means Untuk Penyelenggaraan Penanggulangan
Bencana Banjir,” JOINS (Journal Inf. Syst. , vol.
5, no. 2, pp. 156–167, 2020, doi: 10.33633/joins.v5i2.3709.
[4]  L. P. Refialy, H. Maitimu, and  M. S. Pesulima, “Perbaikan  Kinerja  Clustering  K-Means  pada Data Ekonomi Nelayan dengan Perhitungan Sum of  Square  Error  (SSE)  dan  Optimasi  nilai  K cluster,” Techno.Com , vol. 20, no. 2, pp. 321–329, 2021, doi: 10.33633/tc.v20i2.4572.
[5]  Y.  P.  Sari,  A.  Primajaya,  and  A.  S.  Y.  Irawan, “Implementasi  Algoritma  K-Means  untuk Clustering Penyebaran Tuberkulosis di Kabupaten Karawang,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. ,  vol.  5,  no.  2,  p.  229,  2020,  doi: 10.35314/isi.v5i2.1457.
[6]  C.  Astria,  A.  P.  Windarto,  A.  Wanto,  and  E. Irawan, “Metode K-Means pada Pengelompokan Wilayah  Pendistribusian  Listrik,” Semin.  Nas. Sains Teknol. Inf. , pp. 306–312, 2019.
[7]  R.  N.  Puspita,  “Analisis  K-Means  Cluster  Pada Kabupaten  /  Kota  Di  Provinsi  Banten Berdasarkan Indikator Indeks,” Lebesgue J. Ilm. Pendidik. Mat. Mat. dan Stat. , vol. 2, no. 3, pp. 267–281, 2021, doi: 10.46306/lb.v2i3.85.
[8]  W. A. Suputra, “Klasterisasi Hasil Ujian Nasional SMA/MA dengan Algoritma K-Means,” Wahana Mat.  dan  Sains  J.  Mat.  Sains,  dan Pembelajarannya , vol. 15, no. 1, pp. 22–30, 2021, [Online]. Available: https://ejournal.undiksha.ac.id/index.php/JPM/ar ticle/view/25380
[9]  M. W. Talakua, Z. A. Leleury, and A. W. Talluta, “Analisis Cluster Dengan Menggunakan Metode Provinsi  Maluku  Berdasarkan  Indikator  Indeks Pembangunan Manusia Tahun 2014,” J. Ilmu Mat. dan Terap. , vol. 11, no. 2, pp. 119–128, 2017.
[10]  K.  F.  Mauladi  and  P.  H.  Susilo,  “Klasterisasi Virus  Covid-19  Di  Wilayah  Kabupaten Lamongan Dengan Metode K-Means Clustering,” JIPI  (Jurnal  Ilm.  Penelit.  dan  Pembelajaran Inform. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  325–335,  2021,  doi: 10.29100/jipi.v6i2.1999.
[11]  A.  L.  R.  Putri  and  N.  Dwidayati,  “Analisa Perbandingan  K-Means  Dan  Fuzzy  C-Means
Dalam  Pengelompokan  Daerah  Penyebaran Covid-19 Indonesia,” UNNES J. Math. , vol. 10, no.  2,  pp.  4–7,  2021,  [Online].  Available: http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujme
[12]  T.  Zulyanti  and  Noeryanti,  “Perbandingan Pengelompokan  Usaha  Mikro  Kecil  Dan Menengah  Di  Kabupaten  Klaten  Tahun  2019 Dengan Metode K-Means Dan Clustering Large Application,” J. Stat. Ind. dan Komputasi , vol. 7, no. 1, pp. 46–59, 2022.
[13]  Y.  Maitrina  and  L.  Purwianti,  “Analisis  Faktor Yang  Mempengaruhi  Keputusan  Pembelian Properti Di Kota Batam,” Proceeding Semin. Nas. Call Pap. , pp. 1–15, 2021.
[14]  E.  Yulianti  and  A.  Sugandha,  “Pengelompokan Kabupaten  /  Kota  Di  Provinsi  Jawa  Korban Kekerasan  Dengan  Menggunakan  K-Means Clustering,” J. Ilm. Mat. dan Pendidik. Mat. , vol. 13, no. 2, pp. 81–92, 2021, [Online]. Available: http://jos.unsoed.ac.id/index.php/jmp/article/dow nload/5014/2674
[15]  F.  M.  Nasution, Penerapan  Metode  K-Means Clustering  Untuk  Mengelompokkan  Ketahanan Tanaman  Pangan  Kabupaten/Kota  Diprovinsi Sumatera Utara . 2019.
[16]  E. F. J. Soewandi and H. Lukman, “Kemudahan Penggunaan,  Privasi  Dan  Peningkatan  Kinerja Seseorang Dalam
Pengapdosian Cloud Computing,” J. Multiparadigma Akunt. Tarumanagara , vol. 2, pp. 836–844, 2020.
[17]  A. Romi and S. Dedi, “Analisis Kualitas Website MIS-Pamsimas (Studi Kasus: Program Pamsimas Musi Banyuasin) Menggunakan Metode Webqual 4.0,” Bina  Darma Conf. Comput. Sci. , pp.  400–409,  2020,  [Online].  Available: http://repository.binadarma.ac.id/id/eprint/2078
[18]  R.  I.  Fajriah,  H.  Sutisna,  and  B.  K.  Simpony, “Perbandingan  Distance  Space  Manhattan Dengan  Euclidean  Pada  K  -  Means  Clustering Dalam  Menentukan  Promosi,” Inform.  Bina Sarana Bsi, Univ. , vol. 4, no. 1, pp. 36–49, 2019.