## IMPLEMENTASI DATA MINING CLUSTERING DATA VALUASI EKSPOR KERTAS INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Netiya Pooja, Muhardi Saputra, Siti Aisyah, Palma Juanta Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer, Universitas Prima Indonesia
Jl. Sekip Kota Medan, Sumatera Utara 20111 E-mail: palmajuanta@unprimdn.ac.id
ABSTRAK- Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  pengekspor  ke  negara-negara  maju  dan  berkembang. Eksportir  bertujuan  untuk  memperoleh  keuntungan  demi  menunjang  perekonomian  dan  kemakmuran masyarakat. Jurnal ini membahas tentang penerapan data mining clustering pada nilai ekspor kertas berdasarkan pelabuhan asal di Indonesia menggunakan algoritma K-Means . Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data valuasi ekspor kertas dari Januari 2014 sampai Juni 2021 yang diambil dari publikasi Badan Pusat Statistik (BPS). Data diolah dengan melakukan clustering dalam 3 cluster yaitu cluster ekspor dengan nilai tinggi,  nilai ekspor  sedang  dan  nilai  ekspor  rendah.  Sehingga  nantinya  dapat  diperoleh  informasi  kluster  pelabuhan- pelabuhan  yang  menghasilkan  transaksi  ekspor  kertas  yang  tinggi.  Juga  akan  menghasilkan  informasi  kluster pelabuhan-pelabuhan yang berada di kategori menengah untuk dikembangkan / diperdayakan oleh badan terkait di pemerintahan maupun perusahaan-perusahaan dibidang manufaktur kertas dan logistic. Proses clustering akan dihitung menggunakan tools RapidMiner yang merupakan salah satu tools terkemuka dalam bidang data mining . Diperoleh  data  hanya  sekitar  10%  pelabuhan  yang  terkategori  memiliki  transaksi  ekspor  kertas  dengan  valuasi tinggi,  3%  level  sedang  dan  87%  atau  sekitar  27  pelabuhan  memiliki  catatan  transaksi  level  rendah.  Juga ditemukan  sejumlah  pelabuhan  ekspor  yang  berdekatan  secara  geografis  namun  memiliki  nilai  transaksi  yang sangat timpang satu sama lain.
Kata kunci : Clustering , K-Means , Data Mining , Ekspor, Kertas, RapidMiner

## 1. PENDAHULUAN
Kegiatan  ekspor  adalah  sistem  perdagangan dengan cara mengeluarkan barang-barang dari dalam negeri  keluar  negeri  dengan  memenuhi  ketentuan yang  berlaku.  Ekspor  merupakan  total  barang  dan jasa  yang  dijual  oleh  sebuah  negara  ke  negara  lain, termasuk diantara barang-barang, asuransi, dan jasa- jasa  pada  suatu  tahun  tertentu[1].  Perdagangan internasional  akan  menciptakan  keuntungan  dengan memberikan  peluang  kepada  setiap  negara  untuk mengekspor  barang-barang  yang  diproduksinya menggunakan  sumber  daya  yang  langka  dari negaranya  tersebut.  Indonesia  adalah  salah  satu negara  pengekspor  ke  negara–negara  maju  dan berkembang[2].  Barang-barang  yang  diekspor  oleh Indonesia  umunya  terdiri  dari  dua  macam,  yaitu minyak  bumi  dan  gas  alam  (migas)  serta  juga  non- migas.
Objek  penelitian  kali  ini  menitik  beratkan  pada ekspor  produk  hasil  hutan  dalam  bentuk  produk kertas  berdasarkan  daerah  pelabuhan  asal  di Indonesia. Data yang digunakan dalam penelitian ini berdasarkan  dokumen-dokumen  keterangan  ekspor yang  dihimpun  oleh  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) melalui situs https://www.bps.go.id. Dalam penelitian  ini  analisis  yang  dilakukan  menggunakan metode clustering dengan Algoritma K-Means . Menurut  Putri  Elfa  Mas‟udia  mengatakan,  Data mining  adalah  proses  menemukan  hubungan  dalam data  yang  tidak  diketahui  oleh  pengguna  dan menyajikannya  dengan  cara  yang  dapat  dipahami
sehingga  hubungan  tersebut  dapat  menjadi  dasar pengambilan keputusan[3]
Clustering merupakan  salah  satu  teknik  dari salah  satu  fungsionalitas data mining ,  algoritma cluster ing  merupakan  algoritma  pengelompokkan sejumlah  data  menjadi  kelompok–kelompok  data tertentu ( cluster ) [4]. Sedangkan data mining , sering juga  disebut  sebagai  bagian  dari  proses  KDD ( Knowledge  Discovery  in  Databases )  yang  terdiri dari  beberapa  tahapan  seperti  pemilihan  data,  pra pengolahan, transformasi, data mining , dan evaluasi hasil [5].
Selain  itu  algoritma K-Means  Clustering dinilai memiliki  teknik  yang  sangat  cepat  dalam  proses clustering untuk  mengelompokan  data  daerah pelabuhan asal.
Di  Indonesia  jumlah  industri  kertas  dan  pulp mencapai  62  perusahaan,  dengan  kapasitas  industri kertas nasional mencapai 12,98 juta ton kertas/tahun.Industri pulp dan kertas telah menduduki  peringkat  ketujuh  sebagai  penyumbang devisa  terbesar  dari  sektor  nonmigas.  Industri  pulp dan  kertas  merupakan  salah  satu  industri  yang memegang  peranan  penting  bagi  perekonomian Indonesia.
Kelompok  produk  Kertas,  Karton  dan  Barang Daripadanya (HS 48) adalah salah satu produk yang termasuk  dalam  15  produk  utama  ekspor  Indonesia. Selain  itu  Kelompok  produk  ini  juga  salah  satu produk  yang  meningkat  ekspornya  pada  bulan Agustus 2021. Indonesia berada pada peringkat ke12 sebagai eksporr utama di dunia untuk sektor Kertas,
Karton dan Barang Daripadanya (HS 48) pada tahun 2020  dengan  nilai  ekspor  USD  4,19  Miliar  dan pangsa  ekspor  2,68%.  Pesaing  utama  Indonesia untuk produk ini adalah RRT dengan pangsa ekspor 13,38%,  Jerman  dengan  pangsa  ekspor  12,32%  dan Amerika Serikat dengan pangsa ekspor 8,83% [6]
Sehingga  dengan  adanya  pengelompokkan  data ini diharapkan pemerintah bisa memperoleh pengetahuan  yang  menjadi  informasi  penting  serta dapat  menjadi  masukkan  kepada  perusahaan dibidang  logistik  dan  perusahaan  produsen  kertas mengenai  pemetaan  pelabuhan  asal  dengan  tingkat valuasi  rendah  hingga  tinggi  untuk  kegiatan  ekspor produk kertas di Indonesia.
Adapun  batasan  masalah  dalam  penelitian  ini yaitu:
1. Metode yang digunakan adalah K-Means.
2. Pengujian menggunakan program RapidMiner . 3. Data  yang  digunakan  adalah  data  ekspor  kertas dari  pelabuhan  asal  Indonesia  pada  periode Januari 2014 sampai dengan Juni 2021.
4. Produk yang diteliti adalah produk kertas dengan awalan  HS  Code  48  yang  merupakan  HS  Code untuk produk kertas putih berbagai ukuran mulai dari A4, Folio hingga Sheeter Roll

## 2. ISI PENELITIAN
2.1 Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  teknik  klasifikasi dengan K-Means untuk  mengelompokkan  data kategorikal  hingga  menghasilkan  klaster  yang  lebih stabil[7]. K-Means merupakan  salah  satu  metode terbaik  dan  paling  popular  dalam  algoritma clustering  dimana K-Means mencari  partisi  yang optimal  dari  data  dengan  meminimalkan  kriteria jumlah  kesalahan  kuadrat  dengan  prosedur  iterasi yang optimal[8].
Algoritma K-Means  Clustering adalah  suatu metode penganalisaan data atau metode data mining yang  melakukan  proses  pemodelan  tanpa  supervisi ( unsupervised )  dan  merupakan  salah  satu  metode yang melakukan pengelompokan data dengan sistem
partisi. Data  mining merupakan  bidang  dari beberapa  bidang  keilmuan  yang  menyatukan  teknik dari  pembelajaran  mesin,  pengenaan  pola,  statistik, database , dan visualisasi untuk pengenalan permasalahan  pengambilan  informasi  dari database yang besar [9].
Dalam  algoritma  ini,  centroid  juga  diperlakukan sebagai  data  objek  dalam  klaster  masing-masing, yang  memberikan  bantuan  untuk  menghindari masalah klaster kosong dan memberikan solusi yang optimal  dari  masalah  karena  semua  data-objek disimpan  dalam  cluster  terdekatnya,  tujuan  dari penelitianya  adalah  peningkatan  akurasi,  tingkat presisi dan efisiensi algoritma [10].

## 2.2 Prosedur Penelitian
Langkah  prosedur  yang  akan  dilakukan  dalam penelitian ini dapat dilihat pada flowchart berikut.
Gambar 1. Diagram Alur Penelitian

## 2.2.1 Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  produk  kertas  dengan  awalan  HS  Code 48  tahun  2014  sampai  2020.  Data  tersebut dikumpulkan  berdasarkan  dokumen-  dokumen keterangan ekspor impor yang dihimpun oleh Badan Pusat Statistik (BPS)
melalui situs https://www.bps.go.id.

## 2.2.2 Seleksi Data
Pemilihan (seleksi) data dari sekumpulan data operasional perlu dilakukan sebelum tahap penggalian informasi dalam clustering dimulai. Data di  seleksi  hanya  yang  berasal  dari  asal  berjenis Pelabuhan,  lalu  disimpan  dalam  suatu  berkas, terpisah dari basis data utama.
Contoh  dari  data  awal  ditemukan  sejumlah data  bandar  udara  yang  termasuk  kedalam  data mentah.  Lalu  penulis  melakukan  seleksi  data  dan mengeluarkan  data  ekspor  yang  melalui  bandar udara.

## 2.2.3 Pembersihan Data
Sebelum proses data mining dapat dilaksanakan,  perlu  dilakukan  proses cleaning pada data yang menjadi fokus clustering . Proses cleaning mencakup  antara  lain  membuang  duplikasi  data, memeriksa data yang tidak konsisten, dan memperbaiki kesalahan pada data, seperti kesalahan cetak ( tipografi ). Juga dilakukan proses enrichement ,  yaitu  proses  memperkaya  data  yang sudah  ada  dengan  data  atau  informasi  lain  yang relevan  dan  diperlukan  untuk  proses clustering , seperti data atau informasi eksternal.
Contoh  dari  data  awal  ditemukan  sejumlah pelabuhan  asal  seperti  pelabuhan  Tenau,  pelabuhan UjungPandang dan pelabuhan Wonosari yang hanya pernah melakukan ekspor produk kertas kurang dari 3  kali  dalam  72  bulan  terakhir  sehingga  dianggap
tidak  valid  untuk  menjadi  bagian  data  yang  akan  di clustering .

## 2.2.4 Transformasi data
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  perubahan data, tujuannya adalah agar data dapat diolah dengan menggunakan  algoritma K-Means  Clustering dan algoritma ini hanya bisa diolah dengan angka.

## 2.2.5 Implementasi
Pada  tahapan  ini  peneliti  melakukan  tahap akhir  dimana  data  yang  telah  valid  diinput  kedalam aplikasi RapidMinner . RapidMiner adalah  sebuah lingkungan machine learning data mining , text mining dan predictive analytics . Data yang diperoleh diolah dengan  menggunakan perhitungan bobot dari tiap  indeks.  Data  akan  di  bagi  ke  dalam  3 cluster yakni cluster tingkat  valuasi  ekspor  tinggi, cluster tingkat  valuasi  ekspor  sedang  dan cluster tingkat valuasi  ekspor  rendah.  Pada  tahapan  inilah  akan dianalisis hasil tiap cluster -nya.

## 2.3 Hasil dan Pembahasan
2.3.1 Data
Sumber  data  utama  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah database valuasi ekspor (USD) kertas  asal  Indonesia  sejak  Januri  2014  hingga Desember 2020 dengan jumlah keseluruhan data ada 469 record .  Data  diunduh  dari  sistem  Badan  Pusat Statistik  (BPS)  dalam  bentuk  tabel  pada Microsoft Excel sehingga  mempermudah  untuk  dilakukan pembersihan  data  atau  memfilter  data.  Tabel  data dari laman web BPS dapat dilihat pada tabel berikut. Tabel 1. Data dari Badan Pusat Statistik

## 2.3.2 Penyeleksian Data
Langkah selanjutnya adalah peniliti melakukan  penyeleksian  data  dengan  mengeluarkan data  yang  tidak  valid  atau  tidak  lengkap.  Lalu peneliti juga menyeleksi dengan hanya menggunakan  satu variable „nama_pelabuhan‟ sebagai  label  dan  satu variable lain  bernama „valuasi_expor_usd‟  sebagai variable data.  Penulis
juga melakukan seleksi dengan hanya menggunakan data  pelabuhan  asal  yang  memiliki  rata-rata  nilai ekpor diatas USD $ 20.000.
Untuk  memudahkan  proses  pembacaan  data dari  aplikasi RapidMiner maka  data  yang  telah  di seleksi  ini  kemudian  di  pindahkan  ke  dalam  tabel basisdata MySQL, seperti pada gambar berikut.
Gambar 2. Data yang telah di impor ke DB MySQL

## 2.3.3 Transformasi Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  perubahan data,  agar  data  dapat  diolah  dengan  menggunakan algoritma  k-means  clustering.  Data  yang  berupa non-numerik  dilakukan  proses  inisiasi  ke  dalam bentuk  numerik.  Namun  jika  data  yang  dimiliki sudah dalam bentuk numeric maka tidak diperlukan inisiasi.  Atribut  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah „Nama_Pelabuhan‟, Tahun dan „NilaiEkspor_USD‟.  Atribut  yang  akan  diubah adalah  Nama_Pelabuhan  menjadi  Kode_Pelabuhan berupa  angka  numerik.  Proses  inisiasi  nama pelabuhan  ke  bentuk  kode  inisial  dapat  dilihat  di tabel berikut :
Tabel 2. Data Atribut Kode Pelabuhan 2.3.4 Pengolahan Data Pada  tahapan ini dilakukan pemodelan data menggunakan  hasil dari transformasi data seperti tabel  2, adapun metode yang  dipakai  pada penelitian ini adalah metode clustering dengan
menggunakan  algoritma K-Means .  Data  yang  sudah dikumpulkan,  diseleksi  dan  ditransformasi  akan dilakukan  pengolahan  dari  data  tersebut  dengan
menggunakan metode clustering . Metode ini bekerja dengan  melakukan  pengelompokan  data  yang memiliki  kesamaan  karakteristik  pada  setiap  data. Dari  hasil  perhitungan  diperoleh  nilai centroid sebagai berikut:
Tabel 3. Nilai centroid masing-masing cluster. Attribute cluster_0 cluster_1 cluster_2 Trasaction_USD $ 10.266.097 $ 1.019.009.541 $ 456.048.048
Dari  nilai centroid tersebut  data  kemudian  dapat dikelompokan ke masing-masing cluster.
Tabel 4. Hasil clustering berdasarkan nilai centroid
Gambar 3. Hasil clustering dalam bentuk Bar Chart Gambar 4. Hasil clustering dalam bentuk Scatter Chart
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan pada RapidMiner Studio dengan  melihat
pengelompokkan cluster pada tabel sebelumnya,  maka  kita  bisa  mendapatkan  hasil sebagai berikut:
1. Di-Indonesia  kita  memiliki  3  pelabuhan expor  produk  Paper  dengan  nilai  transaksi rata-rata  mencapai  range  $  850.000.000 hingga  $1.175.000.000  perbulan  selama  6 tahun terakhir.
2. Sedangkan  di  kategori  menengah  atau Pelabuhan  yang  berpotensi  dikembangkan ke  cluster  1  adalah  Buatan  Port,  Riau. Pelabuhan yang terletak di Kabuapaten Siak ini berpotensi untuk bisa terus meningkatkan  valuasi  ekspor  kertas-nya karena  merupakan  Pelabuhan  asal  expor yang utamanya mengelola produk kertas
3. Sedangkan  untuk  27  pelabuhan  lain-nya berada  di cluster 0  atau  yang  nilai  rata-rata valuasi  per  bulan-nya  cukup  rendah.  Data ini menjadi petunjuk penting bagi pemangku kepetingan  di  pemerintahan  maupun  di perusahaan  bidang logistic untuk  melihat kendala  yang  terjadi  dan  untuk  bisa meningkatkan jumlah
ekspor dari pelabuhan-pelabuhan di cluster ini.

## 3. KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  sebelumnya,  maka dapat diambil kesimpulan bahwa :
1. Dari  total  57  pelabuhan  asal  di  Indonesia  yang melakukan  kegiatan  ekspor  produk  Kertas  dapat kita  kelompok-kan  menjadi  3 cluster utama yaitu:
 Cluster 1  terdapat  3  pelabuhan  yang terkategorikan  sebagai cluster 1  yang memiliki  rata-rata  nilai  penjualan  ekspor kertas  perbulan  sangat  tinggi  selama  6 tahun terakhir.
 Cluster 2  terdapat  1  pelabuhan  yang dikategorikan sebagai cluster 2 dengan rata- rata  nilai  penjualan  ekspor  kertas  perbulan stabil diangka menengah.
 Cluster  0  terdapat  27  pelabuhan  lainnya yang  termasuk  kedalam  cluster  0  atau  rata- rata  bervaluasi  rendah  selama  6  tahun terakhir.  Dan  ada  26  pelabuhan  lainnya yang  tereliminasi  saat  proses  penyeleksian data  dikarenakan  sejumlah factor seperti data yang tidak valid, pelabuhan telah tidak aktif.
2. Pengujian  menggunakan  aplikasi Rapidminer mampu  membantu  untuk  mendapatkan  hasil pengelompokkan  yang  akurat,  berimbang  dan cepat.

## 4. PENUTUP
Cluster AvgMonthly Trasaction (USD) ID Pelabuhan Nama Pelabuhan Cluster_1 1.175.871.720 $ 53 TANJUNG PRIOK Cluster_1 1.011.271.807 $ 37 PERAWANG, RIAU Cluster_1 869.885.096 $ 51 TANJUNG PERAK Cluster_2 456.048.048 $ 8 BUATAN PORT, RIAU Cluster_0 107.618.595 $ 25 KUALA TUNGKAL Cluster_0 66.223.759 $ 31 MUSI RIVER/BOOM BARU Cluster_0 61.083.800 $ 50 TANJUNG EMAS Cluster_0 14.370.236 $ 30 MERAK Cluster_0 12.594.176 $ 5 BELAWAN Cluster_0 3.810.119 $ 43 SOEKARNO-HATTA Cluster_0 3.001.100 $ 40 SEKUPANG Cluster_0 2.696.150 $ 4 BATU AMPAR Cluster_0 1.513.026 $ 46 SURABAYA Cluster_0 1.472.367 $ 32 NGURAH RAI Cluster_0 1.184.256 $ 20 JUANDA-SURABAYA Cluster_0 373.808 $ 27 LOBAM Cluster_0 180.502 $ 57 WONOSARI Cluster_0 159.666 $ 35 PANJANG Cluster_0 144.246 $ 48 TANJUNG BALAI KARIMUN Cluster_0 129.856 $ 54 TANJUNG UBAN Cluster_0 117.318 $ 36 PEKAN BARU Cluster_0 100.000 $ 28 MANOKWARI Cluster_0 95.722 $ 3 ATAPUPU Cluster_0 65.613 $ 1 ACHMAD YANI Cluster_0 46.485 $ 23 KIJANG Cluster_0 44.272 $ 12 HANG NADIM Cluster_0 41.080 $ 17 JAMBI Cluster_0 37.453 $ 11 HALIM P.K. Cluster_0 31.248 $ 52 TANJUNG PINANG Cluster_0 27.999 $ 6 BENOA/LOLOAN Cluster_0 21.774 $ 18 JAYAPURA
Demikianlah hasil penelitian mengenai Implementasi  Data  Mining  Clustering  Data  Valuasi Ekspor  Kertas  Indonesia  Dengan  Algoritma K- Means yang telah dibuat. Peneliti berharap hasil dari pengolahan  data  yang  telah  dilakukan  dapat memberikan solusi kepada pihak manufaktur produk kertas agar dapat mengetahui potensi pelabuhan asal ekspor  yang  dapat  di  perdayakan  untuk  menunjang kegiatan ekspor kertas dari Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Adrian  Sutedi.  Hukum  Ekspor  Impor,
Cetakan 1, (2014), Hlm.7
[2] Halwani, Hendra. 2005. Ekonomi Internasional  dan  Globalisasi  Ekonomi. Bogor. Ghalia Indonesia
[3] P.  N.  Malang,  “Klasifikasi  Tugas  Akhir Untuk  Menentukan  Dosen  Pembimbing Menggunakan Naïve Bayes Classifier (Nbc),” vol. 7, pp. 135–140, 2015.
[4] Anjelita, M., Windarto, A.  P., Wanto, A., & Saifullah,  S.    (2019,  August).  Analisis Metode K-Means pada Kasus Ekspor Barang Perhiasandan  Barang  Berharga  Berdasarkan
Negara  Tujuan.    InSeminar  Nasional  Sains dan  Teknologi  Informasi  (SENSASI),  vol.2, no.1.
[5] A.  M.  Siregar  dan  A.  Puspabhuana,  Data Mining:    Pengolahan    Data    Menjadi Informasi  dengan    RapidMiner,    CV  Kekata Group,  2017.
[6] Badan Pengkajian dan Pengembangan
Perdagangan,  Kajian  Kinerja  Perdangangan
Ekspor Impor 2021 (2021, Oktober).
[7] T.  Suprawoto,  “Klasifikasi  Data  Mahasiswa Menggunakan  Metode  K-Means  untuk Menunjang  Pemilihan  Strategi  Pemasaran,” J.  Inform.  dan  Komput.,  vol.  1,  no.  1,  pp. 12–18, 2016
[8] E.  Muningsih  and  S.  Kiswati,  “Penerapan Metode  K-Means  Untuk  Clustering  Produk Online Shop Dalam Penentuan Stok
Barang,”  J. Bianglala  Inform., vol.  3,  no. 1, pp. 10– 17, 2015.
[9] Susanto,  “Implementasi  Data  Mining  untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa menggunakan  Algoritma  C4.5”,  Jurnal Media Infotama Vol 11 No. 2, 2015
[10] J. Wang, “An improved K-Means clustering algorithm,” Technology, vol. 5, no. m, pp. 4–
6, 2011.