## Klasterisasi Peraturan Daerah di Seluruh Wilayah Jawa dengan Menggunakan Algoritma K-means
Nur Aini Rakhmawati *[1] , Deanda Bevani Aletha [2] , Luh Putu Gayatri Widiastuti [3] , Alexander Sidum Laka Kaki [4] , Achmad Thoriq Aminullah [5]
Sistem Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, Indonesia nur.aini@is.its.ac.id [1] , deandabvn@gmail.com [2] , gayatri.putri@gmail.com [3] , alexsidum@gmail.com [4] , dantethoriq80@gmail.com [5]
Abstract— The  Local  Indonesian  government  generates various  legal  products.  This  study  aims  to  cluster  the  titles  of regional  regulations  in  Java.  The  data  are  collected  from  law repositories of all provincial governments in Java. The repository is  called  as  JDIH.  The analytical method  used  is  clustering  with the  K-means  algorithm.  We  divide  1849  regulations  into  ten clusters. 890 data are in the cluster related to motor vehicle tax, public health and safety.
Keywords— JDIH, Clustering, K-means, legal product
Abstrak— Pemerintah  Indonesia  selama  ini  telah  berupaya untuk menunjukkan kinerja yang dibuktikan dengan disahkannya  berbagai  produk  hukum.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  melakukan  klasterisasi  nama/judul  peraturan  daerah  di Pulau  Jawa.  Data  yang  digunakan  berupa  semua  peraturan pemerintah  daerah  mengenai  berbagai  aspek  kehidupan bermasyarakat  dan  bernegara,  yang  berasal  dari  seluruh  situs JDIH  milik  setiap  pemerintah  daerah  provinsi  di  Pulau  Jawa. Metode  analisa  yang  digunakan  adalah  klasterisasi  dengan algorimta  K-means.  Dari  1.849  peraturan  daerah,  kami  dapat mengklusterisasi  peraturan-peraturan  tersebut  menjadi  10 cluster.  Dari  keseluruhan  data,  890  data  berada  pada  klaster terkait peraturan daerah  berbicara mengenai pajak kendaraan bermotor, kesehatan, dan keamanan masyarakat.
Kata Kunci— JDIH,  Klasterisasi, K-means, produk hukum

## I. PENDAHULUAN
Negara  Indonesia  adalah  negara  hukum,  jelas  dinyatakan dalam UUD 1945 pasal 1 ayat (3) [1]. Begitu banyak produk- produk  hukum  yang  telah  dibuat  selama  masa  pemerintahan berjalan  hingga  sampai  saat  ini.  Dalam  menunjang  negara hukum  yang berdaulat, daerah diberikan hak otonomi  daerah. Hak  otonomi  daerah  ini  memungkinkan  pemerintah  daerah memiliki  wewenang  untuk  mengatur  urusan  pemerintahannya secara mandiri. Dengan hak tersebut, seluruh daerah di seluruh Indonesia  bisa  membuat  dan  merumuskan  kebijakan daerahnya  sendiri  terkait  peningkatan  layanan  masyarakat maupun  pemberdayaan  masyarakat  lokal.  Kebijakan  itulah yang  nantinya  menginisiasi  dan  melahirkan  pembentukan
peraturan daerah.
Menurut  data  yang  dimuat  di  halaman  awal  situs jdihn.go.id,  ada  sekitar  155.097  produk  daerah  yang  terdaftar dan  masuk  JDIHN  (Jaringan  Dokumentasi  dan  Informasi Hukum  Nasional).  Produk  daerah  ini  terbagi  menjadi Peraturan Daerah Tingkat Provinsi/Kabupaten/Kota, Peraturan DPRD Tingkat Provinsi/Kabupaten, Peraturan Gubernur/Bupati/Walikota,  dll.  Jaringan  Dokumentasi  dan Informasi  Hukum  (JDIH)  memberikan  informasi  berupa kumpulan  peraturan  dan  kebijakan  yang  dibuat  dan/atau diberlakukan di wilayah terkait. Informasi yang diperoleh dari JDIH  suatu  daerah  mampu  mengatur  atau  setidaknya menggambarkan  tata  cara  hidup  kelompok  masyarakat  di daerah  tersebut.  Penelitian  yang  berhasil  kami  temukan melakukan analisis terhadap bagaimana dampak implementasi teknologi informasi pada JDIH daerah Semarang dalam fungsi mengatur  proses  dan  pengambilan  keputusan  terkait  legislasi di daerah Semarang [2].
Dari  sudut  pandang  teknologi,  saat  ini  sudah  banyak berkembang  tools  atau  alat  bantu  untuk  mendapatkan informasi  hasil  olahan  dari  data  berukuran  besar.  Salah satunya  adalah  library  sklearn  atau  sckit-learn,  library  ini menggunakan  bahasa  python  yang  bersifat  open  source, library  ini  cukup  populer  dan  banyak  digunakan  sehingga perkembangan  dan  kompetensinya  dapat  dipertanggung jawabkan.  Oleh  karena  itu,  kami  menilai  bahwa  library  ini layak  untuk  digunakan  sebagai  metode  klasterisasi  pada penelitian ini.
Untuk  melakukan  klasterisasi  atau  pengelompokan,  kami membutuhkan  sebuah  cara  yang  dapat  secara  otomatis mengolah  data  peraturan  daerah  di  seluruh  Jawa.  Muncul sebuah  penelitian  yang  berhasil  menggunakan  algoritma  K- means  untuk  mengelompokkan  daerah  aliran  sungai. Penelitian  tersebut  mengklasterisasi  sungai  berdasarkan tingkat  kekritisan  lahan  untuk  diprioritaskan  dalam  upaya rehabilitasi daerah aliran sungai [3].
Dengan  mempertimbangkan  hasil  dua  penelitian  yang telah  dijabarkan  sebelumnya,  penulis  terdorong  untuk melakukan analisis mengenai aspek yang diatur dalam produk hukum  pemerintah  daerah  di  seluruh  Jawa.  Penelitian  ini
dilakukan untuk mengetahui objek/subjek yang paling banyak diikat  peraturan  pemerintah  daerah,  dengan  mengkategorikan semua  judul  peraturan  daerah  berdasarkan  angka kemunculan (modus).Penelitian ini bermanfaat untuk  menganalisis peraturan  terkait  di  setiap  daerah  sehingga  bisa  diketahui  di setiap  cluster  terkait  membahas  seputar  topik  apa  dan peraturan  di  daerah  mana  di  Pulau  Jawa  yang  membahas  hal terkait tersebut.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. ParseHub
Menurut  Anand  V.  Saukar  (2018),  ParseHub  merupakan perangkat  lunak  untuk  komputer,  yang  sederhana  dan berfungsi  untuk  mengekstrak  banyak  data  dari  suatu  halaman web  [4].  Singkatnya,  ParseHub  merupakan  suatu  tools  web scraping,  Web  Scraping  adalah  proses  pengambilan  sebuah dokumen  semi  -  terstruktur  dari  internet,  umumnya  berupa halaman  -  halaman web dalam bahasa markup seperti HTML atau  XHTML,  dan  menganalisis  dokumen  tersebut  untuk diambil  data  tertentu  dari  halaman  tersebut  untuk  digunakan bagi kepentingan lain [5].

## B. Clustering
Analisis  klaster  adalah  aktivitas  mengidentifikasi  pola (biasanya diwakili sebagai vektor pengukuran, atau titik dalam ruang  multidimensi)  dan  mengelompokkannya  ke  dalam cluster berdasarkan kategori tertentu [6].
Analisis  klaster  membagi  data  menjadi  beberapa  klaster (kelompok)  yang  memiliki  arti,  berguna,  atau  keduanya. Untuk mendapatkan pengkategorian dari hasil pencarian yang baik, maka dapat diterapkan beberapa algoritma yang ada pada klasterisasi,  salah  satu  diantaranya  yaitu  Suffix  Tree Clustering (STC), K-Means, dan algoritma lainnya [7].

## C. K-Means
K-means  adalah  salah  satu  algoritma  yang  digunakan untuk  klasterisasi  ,  tujuan  dari  k-means  sendiri  adalah  untuk membagi  data  masukan  menjadi  beberapa  kelompok.  Pada algoritma  k-means    ini,  komputer  mengelompokkan  dengan sendiri  data-data  yang  telah  terinput  tanpa  perlu  mengetahui terlebih  dulu  tujuan  kelasnya,  oleh  karena  itu  k-means termasuk dalam unsupervised learning [8].
Masukkan  yang  diterima  dalam  algoritma  ini  adalah  data atau objek dan k buah kelompok/cluster yang diinginkan, yang selanjutnya  dengan  algoritma  ini  akan  mengelompokkan  data atau  objek  ke  dalam  k  buah  kelompok  tersebut.  Dan  pada setiap kelompok tersebut terdapat titik pusat atau biasa disebut centroid  yang  berfungsi  sebagai  representasi  kelompok tersebut.

## D. Scikit-Learn
Scikit-learn atau yang biasa dikenal dengan sklearn adalah sebuah  perangkat  lunak  open  source  yang  biasa  digunakan untuk  machine  learning  dalam  bahasa  pemrograman Phyton[9], library ini mendukung berbagai macam   algoritma seperti  klasifikasi, regresi,  dan  clustering,  termasuk  algoritma k-means,  scikit-learn  juga  merupakan  salah  satu  library  yang
paling populer di github [10].

## E. JDIH
Berdasarkan  Peraturan  Presiden  Nomor  33  Tahun  2012, JDIH  merupakan  media/sarana  untuk  memuat,  mengakses, mengelola,  dan  pelayanan  dokumen  dan  informasi  hukum yang berintegritas, mudah diakses, cepat, dan tepat. Dokumen dan  informasi  yang  dimuat  di  dalam  JDIH  berupa  beberapa peraturan perundang-undangan atau produk hukum [11].

## III. METODOLOGI
Pengunpulan  data  dilakukan  dengan  menggunakan scraping  tool  ‘ParseHub’.  Data  yang  dikumpulkan  adalah judul  peraturan  daerah  dari  situs  JDIH  milik  pemerintah daerah  provinsi  di  seluruh  wilayah  Jawa.  Setelah  itu, pemilihan  data  mana  saja  yang  hendak  diekstrak  dilakukan. ParseHub  sendiri  memiliki  fitur  yang  akan  secara  otomatis menebak  data  lain  yang  serupa  dengan  yang  diminta,  dari halaman  lain  pada  website  tersebut.  Setelah  selesai  memilih semua  data,  proses  scraping  (get  data)  dilakukan.  Apabila semua  data  sudah  selesai  dipanen,  maka  selanjutnya  dataset web  scraping  akan  disimpan  dalam  format  CSV  di  alamat lokal komputer.
Setelah  dataset  berhasil  disimpan,  klasterisasi  data  set dilakukan  dengan  menggunakan  k-means  [7].  Klasterisasi memanfaatkan  library  yang  tersedia  untuk  python  yaitu sklearn,  dan  2  tools  yang  ada  didalam  library  tersebut,  untuk mengekstrak data dalam bentuk text kami menggunakan tools TfidVectorizer.    Proses  pembuatan  model  klaster  dilakukan secara  berulang  hingga  menemukan  jumlah  klaster  yang optimal  berdasarkan  nilai  error  yang  muncul  pada  setiap iterasi.
Berikut  adalah  langkah  -langkah  pengambilan  dan pengolahan  data  dari  JDIH  di  Pulau  Jawa  yang  digambarkan seperti pada Gambar 1.
Dalam  melakukan  proses  pengambilan  data  dimulai dengan    teknik  scraping  pada  website  JDIH.go.id  untuk mengambil dokumen peraturan daerah yang ada di Pulau Jawa menggunakan tools web scraping bernama Parsehub. Di dalam Parsehub  ini  dilakukan  pengecekan  terkait  data  yang  telah terekstrak  sehingga  kita  bisa  mengetahui  data  mengenai dokumen  apa  saja  yang  memungkinkan  terlewatkan.  Setelah data  terekstrak  semua  ,  digunakan  algorimta  K-  means  yang tersedia [12] untuk mengklusterisasi data untuk dikelompokan menjadi  beberapa  cluster  berdasarkan  kesamaan  kata  yang terkandung  di  dalam  peraturan  daerah  tersebut.  Dari  hasil cluster  tersebut  akan  divisualisasikan  ke  dalam  bentuk  grafik batang  untuk  menarik  kesimpulan  dari  hasi  clusterisasi tersebut.
Gambar 1: Metodologi Penelitian

## IV. ANALISA
Dari proses scraping dan didapatkan sebanyak 1.849 judul peraturan  melalui  JDIH  untuk  seluruh  daerah  di  Pulau  Jawa, dilakukan  klasterisasi  dengan  metode  K-means  menggunakan program  yang  telah  disusun  dengan  bantuan  library  sklearn [13], dan dari hasil program tersebut dipilih hasil dengan nilai error  yang  terkecil  sebagai  hasil  akhirnya  pada  Tabel  1  yang menunjukkan hasil clustering  dan Tabel  2 yang menunjukkan jumlah data setiap provinsi pada cluster.
TABLE I. HASIL CLUSTERING DENGAN ALGORITMA K-MEANS
Cluster Tentang Kata Teratas Jumlah Cluster 0 pendirian, perusahaan, dan modal Perusahaan; Bentuk; Pendirian; Hukum; Modal;
Pasar; Penyertaan; Kredit; Jaya;
Badan
85
Cluster Tentang Kata Teratas
Jumlah Cluster 1 pajak kendaraan bermotor, kesehatan, dan keamanan masyarakat Pajak; Retribusi; Modal;
Pemerintah; Kendaraan; Pelayanan; Penyertaan; Bermotor;
Kesehatan; Umum
890
Cluster 2 pembentukan dan tata kerja organisasi Pembentukan; Susunan; Organisasi; Tata; Kerjanas;
Perangkat; Kerja; Badan; Kantor;
Pertanian 100 Cluster 3 anggaran belanja dan perhitungan pertanggungjawaban Anggaran; Belanja; Pendapatan; Perhitungan; Sisa; Pertanggungban; Pelaksanaan;
Angggaran; Pendapoatan; Tlngkat
244
Cluster 4 usaha, perizinan, dan pemberdayaan Usaha; Milik; Badan; Kecil; Perizinan; Retribusi;
Perikanan; Mikro; Menengah;
Pemberdayaan 64 Cluster 5 pengelolaan, keuangan, dan pemanfaatan Pengelolaan; Air; Barang; Keuangan; Milik; Tanah; Pokok;
Pengambilan; Permukaan;
Pemanfaatan 121 Cluster 6 penyelenggaraan, pendidikan, dan perlindungan Penyelenggaraan; Perhubungan; Pendidikan; Kearsipan;
Kesehatan; Keolahragaan; Ketenagakerjaan; Perlindungan; Kependudukan; Administrasi
134 Cluster 7 retribusi, biaya, dan pemerintahan
Praja; Pasar; Tarip;
Penjelasan; Bea; Penjualan;
Retribusi; Biaya; Tambahan; Pemerintah 64 Cluster 8 pembangunan, jangka,
dan menengah
Pembangunan;
Rencana; Jangka;
Menengah; Dasar; Pola; Panjang; Induk; Kepariwisataan; Tbk 83
Cluster Tentang Kata Teratas Jumlah Cluster 9 lembaga dan pembentukan
Organisasi; Tata; Kerja; Sekretariat;
Lembaga; Dewan; Perwakilan;
Kerjanas; Pembentukan; Susunan
64
Pada  Tabel  1  didapatkan  hasil  pengelompokan  data berdasarkan  kemiripan  kata  yang  terkandung  di  dalam peraturan  daerah  yang  tersebar  di  seluruh  Pulau  Jawa.  Dari algoritma  K-means  dihasilkan  10  kata  yang  paling  sering muncul dan memiliki kemiripan antara cluster lainnya. Dari 10 kata  yang  sering  muncul  tersebut  kami  melakukan  penentuan pada  setiap  cluster  tersebut  apa  yang  menjadi  pembahasan  di dalam peraturan daerah yang ada.
TABLE II. JUMLAH DATA SETIAP PROVINSI PADA CLUSTER
Clust er Jumlah Provinsi Mayorit as Jati m Jaten g DI Y Jaba r DK I Bante n 0 29 9 15 16 11 5 Jatim 1 279 86 237 138 84 66 Jatim 2 13 4 65 6 6 6 DIY 3 72 12 105 5 45 5
DIY
Clust er Jumlah Provinsi Mayorit as Jati m Jaten g DI Y Jaba r DK I Bante n 4 14 6 17 13 9 5 DIY 5 31 21 15 30 10 14 Jatim 6 20 28 24 36 4 22 Jabar 7 4 0 58 1 1 0 DIY 8 20 13 14 17 9 10 Jatim 9 20 7 16 14 3 4 Jatim Total 502 186 566 276 182 137 1849
Pada  Tabel  2  dengan  menggunakan  algoritma  K-means  , kami bisa menganalisis dari 1849 jumlah data hasil clustering di  setiap  Provinsi  yang  ada  di  Pulau  Jawa.  Dari  mayoritas persebaran  data  tersebut,kami  mengelompokan  di  setiap cluster  provinsi  yang  paling  banya  jumlah  data  yang  ada  dan terdaftar  di  dalam  website  JDIH.go.id.    Pada  Tabel  tersebut terlihat provinsi Jawa Timur mendominasi dalam menghasilkan peraturan.
Gambar  2  menampilkan    klaster  dan  pembahasan  tentang apa yang ada di dalam peraturan daerah di Pulau Jawa dengan menggunakan  histogram.  Pada  grafik  tersebut  klaster  paling banyak  adalah  klaster  yang  menbahas  pajak  kendaraasn, kesehatan dan keamanan.
Gambar 2. Grafik Clustering Peraturan Daerah

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisa  yang  dilakukan  dapat    disimpukan bahwa kata yang dikandung di dalam produk peraturan daerah di Jawa beraneka ragam di sektor bidang yang berbeda pula di setiap  peraturan.Perbedaan  tersebut  diklusterisasi  berdasarkan persamaan kata yang dikandung. Dari 1.849 peraturan daerah, kami  dapat  mengklusterisasi  peraturan-peraturan  tersebut menjadi  10  cluster.  Cluster  0  membahas  mengenai  pendirian, perusahaan  dan  modal  dengan  provinsi    Cluster  1  membahas mengenai pajak kendaraan bermotor, kesehatan dan keamanan masyarakat. Cluster 2 membahas mengenai  pembentukan dan tata kerja organisasi. Cluster 3 membahas mengenai anggaran belanja  dan  perhitungan  pertanggungjawaban.  Cluster  4 membahas  mengenai  usaha,  perizinan  dan  pemberdayaan. Cluster  5  membahas  mengenai  pengelolaan,  keuangan  dan pemanfaatan. Cluster 6 membahas mengenai penyelenggaraan, pendidikan  dan  perlindungan.  Cluster  7  membahas  mengenai retribusi,  biaya  dan  pemerintahan.  Cluster  8  membahas mengenai  pembangunan  jangka  menengah.  Cluster  9 membahas  mengenai  lembaga  dan  pembentukan.  Dari  ke-10 cluster  ini,  dapat  dilihat  bahwa  kata  yang  sering  muncul adalah  kata  yang  berhubungan  dengan  “Pembentukan”  dan “Pendirian”  yang  menandakan  bahwa  peraturan  daerah  di Jawa  banyak  membahas  mengenai  regulasi  dan  hukum mengenai  pembentukan  dan  pendirian  terhadap  sesuatu, seperti  organisasi,  badan,  perusahaan,  dan  semacamnya.  Dari keseluruhan  data,  cluster  1  memiliki  jumlah  data yang  paling banyak  yaitu  sebesar  890  data  yang  menandakan kebanyakan pembahasan  peraturan  daerah    berbicara  mengenai  “pajak kendaraan bermotor, kesehatan, dan keamanan masyarakat”.

## REFERENCES
[1] Undang-Undang  Dasar  Negara  Republik  Indonesia  1945  Pasal  1  Ayat (3).
[2] Salami,  M.  and  Kurniawan,  A.T.,  2016.  Analisis  Peran  Jaringan Dokumentasi  dan  Informasi  Hukum  (JDIH)  dalam  Mendukung  Proses Legislasi  Daerah  pada  Bagian  Hukum  Sekretariat  Daerah  Kabupaten Semarang. Jurnal Ilmu Perpustakaan, 5(4), pp.91-100.
[3] Turland,  M.  2010.  php  architect's  Guide  to  Web  Scraping  with PHP.Introduction-Web Scraping, str, 2.
[4] Saukar,  Anand  V.  (2018).  An  Overview  On  Web  Scraping  Techniques And  Tools.  International  Journal  on  Future  Revolution  in  Computer Science & Communication Engineering                                       ISSN: 2454-4248 Volume: 4 Issue: 4.
[5] Sudiro,  Fauzizah  Putri,  and  S.  T.  P.  Murtiningrum.  Pengelompokkan Daerah Irigasi di Kabupaten Sleman Berdasarkan Indeks Kinerja Daerah Irigasi  Menurut  Peraturan  Menteri  Pu  Nomor  32/Prt/M/2007  Dengan Metode  Fuzzy  Clustering.  Diss.  [Yogyakarta]:  Universitas  Gadjah Mada, 2014.
[6] McLachlan,  G.J.  and  Basford,  K.E.,  1988.  ;  (Vol.  38).  New  York:  M. Dekker.
[7] Langgeni,  D.P.,  Baizal,  Z.A.  and  AW,  Y.F.,  2015,  July.  Clustering Artikel Berita Berbahasa Indonesia Menggunakan Unsupervised Feature Selection.  In  Seminar  Nasional  Informatika  (SEMNASIF)  (Vol.  1,  No. 4).
[8] X.  Wu  and  V.  Kumar,  eds.,  The  Top  Ten  Algorithms  in  Data Mining.Chapman and Hall, 2009.
[9] J. Clerk Maxwell, A Treatise on Electricity and Magnetism, 3rd ed., vol. 2. Oxford: Clarendon, 1892, pp.68-73.
[10] "The  State  of  the  Octoverse:  machine  learning".  The  GitHub  Blog. GitHub. 2019-01-24. Retrieved 2019-10-17.
[11] Pemerintah  Indonesia.  2012.  Peraturan  Presiden  Republik  Indonesia Nomor  33  Tahun  2012  tentang  Jaringan  Dokumentasi  dan  Informasi Hukum  Nasional.  Lembaran  Negara  Republik  Indonesia  Tahun  2012 Nomor 82. Jakarta : Sekretariat Negara.
[12] Nuraini  Rakhmawati,  Achmad  Thoriq,  Luh  Putu  Gayatri  Wirastuti, Deanda  Bevani  Aletha,  &  Alexander  Sidum  Laka  Kaki.  (2020,  March 1). Data Peraturan Pulau Jawa. https://doi.org/10.5281/zenodo.3700461
[13] Pedregosa,  Fabian,  et  al.  "Scikit-learn:  Machine  learning  in  Python." Journal of machine learning research 12.Oct (2011): 2825-2830.