## Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan Wilayah pada Pelanggaran Lalu Lintas
Agustiena Merdekawati 1 , Jefina Tri Kumalasari 2 1 Universitas Bina Sarana Informatika, agustiena.atd@bsi.ac.id , Bekasi, Indonesia
2 Universitas Bina Sarana Informatika, jefina.jtk@bsi.ac.id , Bekasi, Indonesia
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : Apr 20, 2024 : May 20, 2024 : May 30, 2024 Dengan  banyaknya  jumlah  kendaraan  yang  terus  meningkat dapat  bertambahnya  angka  tingkat  kemacetan.  Semakin meningkatnya  kemacetan  suatu  wilayah  maka  dapat menyebabkan  peningkatan  pelanggaran,  seperti  pelanggaran rambu lalu lintas, tidak memakai helm, surat berkendara yang tidak lengkap, melawan arah, dan lainnya. Berbagai cara untuk menertibkan lalu lintas terus dilakukan kepolisian dan dinas perhubungan  agar  terciptanya  kenyamanan  dan  keselamatan lalu lintas. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk menentukan pola  pengelompokan  data  pelanggaran  lalu  lintas, memudahkan  untuk  analisa  wilayah  mana  yang  memiliki pelanggaran paling banyak sehingga dapat membuat kebijakan atau  aturan  untuk  mengurangi  pelanggaran  dan  tingkat kecelakaan  pun  menjadi  menurun.  Dengan  menggunakan tahap Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  dalam konsep data mining sebagai metode penelitian. Penelitian ini membandingkan metode algoritma k-means dengan algoritma k-medoids,  dengan  pengukuran performance menggunakan Dalvies  Bouldin  Index  (DBI). Hasil  dari  penelitian  ini, memiliki  kesamaan  kelompok cluster yaitu  dua,  dengan
cluster 0  wilayah  pelanggaran  lalu  lintas  Menteng,  Sawah
Besar, Senen, Tanah Abang, Cempaka Putih, Gambir, Johar
Baru,  dan  Pal  Merah,  serta cluster 1  dengan  wilayah Kemayoran. Hasil performance dengan menggunakan Dalvis
Bouldin Index (DBI) pada metode k-means sebesar -0,197 dan dengan  metode  k-medoids  sebesar  -0,228.Dari  hasil performance kedua  metode  tersebut,  pada model  k-medoids memiliki hasil lebih besar dibanding model k-means, sehingga model k-means memiliki hasil yang mendekati 0, yaitu sebesar -0,197  sehingga  dapat  disimpulkan  K-Means  memiliki  hasil yang lebih baik.
Kata Kunci :
Clustering;
Pelanggaran; K-Means;
K-Medoids; Dalvies Bouldin.

## Abstract
As  the  number  of  vehicles  continues  to  increase,  the  level  of  congestion  can  increase.  The increasing congestion in an area can cause an increase in violations, such as violating traffic signs, not wearing a helmet, incomplete driving licenses, going against the direction, and others. The police and transportation services continue to use various methods to regulate traffic to ensure
ISSSN: 2527-911, DOI: 10.33372/stn.v9i2.1000
traffic comfort and safety. The aim of this research is to determine the grouping pattern of traffic violation data, making it easier to analyze which areas have the most violations so that policies or regulations can be created to reduce violations and reduce accident rates. By using the Knowledge Discovery in Database (KDD) stage in the concept of data mining as a research method. This research  compares  the  k-means  algorithm  method  with  the  k-medoids  algorithm,  with performance measurement using the Dalvies Bouldin Index (DBI). The results of this research have the same cluster groups, namely two, with cluster 0 the traffic violation areas of Menteng, Sawah Besar, Senen, Tanah Abang, Cempaka Putih, Gambir, Johar Baru, and Pal Merah, and cluster 1 with the Kemayoran area. The performance results using the Dalvis Bouldin Index (DBI) on  the  k-means  method  were  -0.197  and  with  the  k-medoids  method  were  -0.228.  From  the performance results of the two methods, the k-medoids model had greater results than the k-means model, so the k-means model has results that are close to 0, namely -0.197 so it can be concluded that K-Means has better results.

## 1. Pendahuluan
Transportasi  merupakan  sarana  yang memberikan  kemudahan  dalam  melakukan kegiatan  manusia,  sebagai  alat  untuk memindahkan barang atau manusia dari suatu tempat ketempat lainnya menggunakan suatu kendaraan yang dapat digerakan oleh manusia atau  mesin.  Dengan  banyaknya  jumlah kendaraan  yang  terus  meningkat  dapat bertambahnya  angka  tingkat  kemacetan. Semakin  meningkatnya  kemacetan  suatu wilayah maka dapat menyebabkan peningkatan pelanggaran, seperti pelanggaran rambu lalu lintas, tidak memakai helm, surat berkendara  yang  tidak  lengkap,  melawan arah, dan lainnya.
Dari
www.liputan6.com , terdapat
1.617.566 pelanggaran diwilayah DKI Jakarta dan  sekitarnya,  pada  tahun  2018.  Angka tersebut meningkat sekitar 24,13% dari tahun sebelumnya  yang  mencatat  angka  1.303.157 pelanggaran (Ikbal, 2019).  Menurut Brigjen Ahmad  Ramadhan  (Kurniawan,  2023), terdapat jumlah penindakan pelanggaran lalu lintas pada operasi patuh yang dilakukan pada tangga  11  Juli  2023  sampai  dengan  18  Juli 2023  berjumlah  29.211  dan  pelanggaran dengan  berupa  peneguran  terhadap  242.836 pengendara.
Menurut  Undang-Undang  No.22  Tahun 2009 tertuang berdisiplin, mulus, selamat dan
teratur dalam berlalu lintas sesuai dengan hak dan  kewajiban  pemakai  jalan  serta  terhindar dari  hambatan  dan  kemacetan  di  jalan. Dengan  adanya  tata  tertib  lalu  lintas  dapat menciptakan,  berkontribusi,  dan  menjaga keamanan,  keselamatan,  keteraturan  dan kelancaran lalu lintas. Salah satu bagian DKI Jakarta  yang  memiliki  tingkat  pelanggaran tinggi yaitu Jakarta Pusat.
Berbagai  cara  untuk  menertibkan  lalu lintas  terus  dilakukan  kepolisian  dan  dinas perhubungan  agar  terciptanya  kenyamanan dan  keselamatan  lalu  lintas,  dengan  cara melakukan razia penilangan terhadap kelengkapan  surat  kendaraan,  kelayakan kendaraan,  serta  melakukan  himbauan melalui poster dan teguran.
Penggunakan  piranti  teknologi  informasi yang  tepat  akan  dihasilkan  informasi  yang tepat  dan  akurat  sesuai  dengan  kebutuhan sehingga  keputusan  dapat  diambil  dengan cepat  (Abdilah  et  al.,  2018).  Dengan ketersediaan informasi yang mudah didapatkan dan perkembangan teknologi maju akan semakin berkembangnya metode analisa akan  lebih  efisien.  Pendekatan  yang menggunakan  algoritma  dan  memanfaatkan komputer, seperti:
1. Pengelompokan  kondisi  jalan  di  kota Semarang  dengan  menggunakan  k- medoids,  dengan  mengelompokan  data menjadi  4 cluster dengan  kondisi  jalan
ISSSN: 2527-911, DOI: 10.33372/stn.v9i2.1000
yang baik, sedang, rusak ringan dan rusak berat. (Asmiatun et al., 2020) 2. Agoritma  k-means  digunakan  untuk mengelompokan  data  pelanggaran  lalu lintas sehingga dapat menentukan pelanggaran  apa  yang  paling  banyak terjadi dan memudahkan pengelompokan. Data ini dikelompokan menjadi 2 cluster , yaitu  banyak  dan  sedikit.  (Wasih  et  al.,
2022)
3. Dengan  ditemukannya  tidak  pidana  yang semakin  banyak  di  Indonesia,  diperlukan suatu  pengelompokan  daerah  rawan kejahatan  agar  mengetahui  apakah  suatu daerah  membutuhkan  pengawasan  lebih atau tidak.
Tindak pidana ini dikelompokan menggunakan algoritma k- means dan k-medoids dengan mengelompokan menjadi tingkat kriminalitas  tinggi  dan  kriminalitas rendah. (Tampubolon et al., 2021)
RapidMiner merupakan salah satu aplikasi yang  terkenal  dan  kompeten  dalam menganalisa  data,  menggambarkan  suatu kemungkinan  atau  prediksi  (Putri  &  Putra, 2023).  Dengan  menggunakan  RapidMiner dapat  membuat  pola  pengelompokan  data pelanggaran lalu lintas.
Penelitian  ini  mengelompokan  data pelanggaran lalu lintas, dengan menggunakan teknik clustering dimana record dikumpulkan dalam database berdasarkan kondisi tertentu. (Farissa  et  al.,  2021).  Dua  algoritma,  yaitu algoritma k-means dan algoritma k-medoids. Algoritma  K-Means  salah  satu  algoritma unsupervised learning yang digunakan untuk mengelompokan  data  sehingga  ditemukan suatu pola dimana memiliki centroid sebagai pusat  cluster  (Han  et  al.,  2011).  K-Medoids menggunakan  data  menjadi  titik  pusat  yang disebut dengan medoids. Dengan menggunakan  aplikasi  RapidMiner  untuk melihat  kelompok  penyebaran  daerah  yang sering mengalami pelanggaran kendaraan.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian ini menerapkan metode penelitian secara kuantitatif. Metode
kuantitatif merupakan metode yang menggunakan  statistika  atau  cara  lain  untuk pengukuran  (Nugroho  &  Haritanto,  2022). Metode  kuantitatif  didalamnya  terdapat perhitungan angka.
Suatu histori data atau informasi data dan pemakaian  data  dalam  suatu  database  dalam data mining disebut dengan proses Knowledge Discovery  in  Database (KDD)  atau  dapat disebut dengan tahap proses KDD (Arhami & Nasir,  2020).  Sehingga  data  mining merupakan salah satu bagian dari tahap KDD.
Berikut tahap proses KDD pada penelitian ini adalah: (Arhami & Nasir, 2020) 1. Identifikasi Tujuan
Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  untuk menentukan  pola  pengelompokan  data pelanggaran  lalu  lintas,  memudahkan untuk analisa wilayah mana yang memiliki pelanggaran paling banyak sehingga dapat membuat  kebijakan  atau  aturan  untuk mengurangi  pelanggaran  dan  tingkat kecelakaan pun menjadi menurun.
2.  Spesifikasi Permasalahan
Permasalahan yang terjadi yaitu meningkatnya  pelanggaran  lalu  lintas, sehingga  meningkatnya  kecelakaan  lalu lintas di wilayah di Jakarta Pusat.
3.  Seleksi Data Proses  seleksi  data  disini  yaitu  proses memilih  data  yang  sesuai  dengan kebutuhan.  Pada  tahap  ini  memilih field yang dibutuhkan untuk penelitian, seperti: lokasi  dan  jenis  pelanggaran  pengendara bermotor.
4. Preprocessing Data Setelah melakukan pemilihan atribut data yang  dibutuhkan,  selanjutnya  masuk ketahap preprocessing. Pada  tahap preprocessing melakukan  pembersihan data  dengan  menghapus  data  yang duplikat, menghilangkan missing data dan data menghapus data yang tidak konsisten
hingga  normalisasi  data.  Tahap  ini merupakan  langkah  yang  sangat  penting, karena ini sebagai langkah awal sehingga mempengaruhi hasil akhir dari pembentukan  suatu  pola  pengelompokan. Pada tahap ini, jumlah data akan berkurang karena proses penghapusan data yang tidak atau kurang relevan.
5. Data mining Selanjutnya melakukan proses pengolahan data mining menggunakan aplikasi Rapid Miner dengan menggunakan algoritma k- means dan k-medoids dengan menggunakan  9 cluster wilayah,  yaitu menteng,  sawah  besar,  tanah  abang, cempaka  putih,  gambir,  johar  baru,  pal merah,  dan  kemayoran.  Hasil  kedua algoritma  tersebut  dibandingkan  dengan mengukur akurasinya.
6. Pola atau Model Hasil  pengolahan  data  mining,  yaitu menghasilkan  pola  pengelompokan  data pelanggaran lalu lintas.
7. Interpretasi atau evaluasi Evaluasi  clustering  dilakukan  dengan tujuan  untuk  mengetahui  seberapa  baik kualitas dari hasil clustering Selanjutnya melakukan pengujian pada aplikasi Rapid Miner dengan menggunakan Dalvies-Bouldin  Index
(DBI) untuk  menghitung  akurasi  metode algoritma  k-means  dan  algoritma  k- medoids.  Hasil  dari  perbandingan  kedua algoritma  tersebut  digunakan  untuk implementasi pengelompokan pelanggaran  lalu  lintas  sehingga  dapat mengurangi  tingkat  pelanggaran  dan kecelakan.  Sehingga  pihak  berwenang dapat  membuat  aturan  dan  kebijakan sesuai  lokasi  yang  memiliki  tingkat pelanggaran terbanyak

## 3. Hasil dan Pembahasan
Kerangka  penelitian  pada  penelitian  ini berdasarkan KDD, di tunjukkan gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
3.1  Seleksi Data Mengumpulkan
memilih data pelanggaran.  Data  pelanggaran  yang  dipilih dari bulan januari sampai agustus tahun 2020 wilayah  Jakarta  Pusat  dalam  bentuk  excel berjumlah  3073  pelanggaran.  Gambar  2 contoh data pelanggaran pada penelitian ini:

## Gambar 2. Data Pelanggaran
3.2   Data Preprocessing
Selanjutnya  dilakukan  penghapusan  data yang hilang ( missing value ), menghapus data yang duplikat, serta data yang tidak lengkap. Lalu data tersebut dilakukan pengelompokan sesuai dengan wilayah dan jenis pelanggaran. Dalam penelitian ini dikelompokan menjadi 7 variabel,  yaitu:  pelanggaran  mengenai kelengkapan  surat.  Pelanggaran  mengenai kelengkapan  kendaraan  (body  keropos, perubahan  rangka, spedometer ,  lampu  dan lainnya,  serta  seragam  bagi  supir  kendaraan umum), pelanggaran marka rambu lalu lintas, pelanggaran  melawan  arah,  pelanggaran untuk  kendaraan  yang  tidak  layak  jalan, pelanggaran  untuk  kendaraan  yang  melebihi muatan,  pelanggaran  mengenai  trayek  (tarif dan bongkar muat barang).  Gambar 3 adalah data hasil preprocessing .
Gambar 3. Data Hasil Prepocessing
3.3  Data Mining dan Model Pada tahap ini memilih jenis metode data mining clustering dengan  metode  k-means dan  k-medoids.  Pengolahan  data  mining menggunakan  tools  RapidMiner.  Awal pengolahan  dengan  RapidMiner  dengan melakukan  pengujian Davies  Bouldin  Index (DBI),  mengecek  nilai  DBI  dengan  masing- masing  kelompok  kluster  lalu  pilih  yang nilainya paling kecil. Nilai DBI suatu klaster yang minimum akan ditafsirkan skema klaster tersebut bernilai optimal. Pengujian gambar 4.

## Gambar 4. Pengujian DBI pada algoritma k- means
Pada  gambar  4  digunakan  operator Multiply  sehingga  salinan  objek  pada
RapidMiner didapatkan. Operator Performance digunakan untuk mengukur hasil kenerja  dari  model.  Hal  yang  sama  akan diberlakukan  pada  pengujian  K-Medoids. Pada  gambar 4 Model clustering mengguna- kan algoritma K-Means dengan nilai k = 2, k = 3, k = 4. Dengan hasil DBI pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil DBI Cluster (K) Hasil DBI 2 -0,197 3 -0,720 4 -0.517
Sumber : Hasil Penelitian (2023)
Berdasarkan  tabel  1,  nilai  hasil  DBI terkecil  yaitu  -0,197  sehingga  nilai  yang optimal pada klaster 2. Gambar 5, pengujian DBI menggunakan algoritma K-Medoids.
Gambar 5. Pengujian DBI pada algoritma k- medoids
Pada  gambar  5,  Model  clustering menggunakan  algoritma  k-medoids  dengan nilai k = 2, k = 3, k = 4. Dengan hasil DBI pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil DBI Cluster (K) Hasil DBI 2 -0.228 3 -0.589 4 -0.509 Sumber : Hasil Penelitan (2023)
Berdasarkan  tabel  2,  nilai  hasil  DBI terkecil  yaitu  -0,228  sehingga  nilai  yang optimal  pada  klaster  2.  Selanjutnya melakukan  pengelompokan  atau  klasterisasi dengan memilih k = 2. Karena hasil DBI pada K-Means dan K-Medoids yang terkecil pada cluster 2. Gambar 6 adalah  hasil pengelompo- kan  menggunakan  rapidminer  dengan algoritma K-Means.
Gambar 6. Clustering K-Means Berdasarkan gambar 6, menerangkan menghasilkan 2 kelompok wilayah pelanggaran  lalu  lintas.  Kelompok  pertama dengan cluster 0  sebanyak  8  wilayah  dan kelompok  kedua  dengan cluster 1  dengan  1 wilayah.

## Gambar 7. Hasil Pengelompokan Wilayah Dengan Algoritma K-Means
Berdasarkan  gambar  7  diatas,  merupakan hasil  pengelompokan  wilayah  di  Jakarta berdasarkan  kelompok  klaster.  Tabel  3 menunjukan  hasil  pengelompokan  wilayah dengan algoritma K-Means.
Tabel 3. Detail Pengelompokan Wilayah Dengan Algoritma K-Means Clustering Wilayah Cluster 0 Menteng, Sawah Besar, Senen, Tanah Abang, Cempaka Putih, Gambir, Johar Baru, dan Pal Merah Cluster 1 Kemayoran Sumber : Hasil Penelitan (2023) Selanjutnya  terdapat  hasil  titik centroid
pada masing-masing cluster . Tabel 4  adalah hasil centroid dengan algoritma K-Means. Tabel 4. Tabel Centroid K-Means Attribute Cluster 0  Cluster 1 Kelengkapan Surat (X1) 97,125 453 Kelengkapan Kendaraan (X2) 36,625 183 Marka Rambu (X3) 96,750 174 Melawan Arah (X4) 8,250 49 Tidak Layak Jalan (X5) 1,375 4 Muatan Lebih (X6) 10,875 95 Trayek (X7) 11,625 14 Sumber : Hasil Penelitan (2023) Berdasarkan  Tabel  4,  pada  pelanggaran lalu  lintas  mengenai  kelengkapan  surat  (X1)
nilai tertinggi pada cluster 1 (Kemayoran) dan terendah  pada cluster 0  (Menteng,  Sawah Besar, Senen, Tanah Abang, Cempaka Putih,
Gambir, Johar Baru, dan Pal Merah). Tingkat pelanggaran lalu lintas mengenai kelengkapan kendaraan (X2) nilai tertinggi pada cluster 1 (Kemayoran)  dan  terendah  pada cluster 0 (Menteng,  Sawah  Besar,  Senen,  Tanah Abang, Cempaka Putih, Gambir, Johar Baru, dan  Pal  Merah).  Tingkat  pelanggaran  lalu lintas  mengenai  marka  rambu  (X3)  nilai tertinggi  pada cluster 1  (Kemayoran)  dan terendah  pada cluster 0  (Menteng,  Sawah Besar, Senen, Tanah Abang, Cempaka Putih, Gambir, Johar Baru, dan Pal Merah). Tingkat pelanggaran  lalu  lintas  mengenai  melawan arah  (X4)  nilai  tertinggi  pada cluster 1 (Kemayoran)  dan  terendah  pada cluster 0
(Menteng,  Sawah  Besar,  Senen,  Tanah Abang, Cempaka Putih, Gambir, Johar Baru,
dan  Pal  Merah).  Tingkat  pelanggaran  lalu lintas  mengenai  tidak  layak  jalan  (X5)  nilai tertinggi  pada cluster 1  (Kemayoran)  dan terendah  pada cluster 0  (Menteng,  Sawah Besar, Senen, Tanah Abang, Cempaka Putih, Gambir, Johar Baru, dan Pal Merah). Tingkat pelanggaran  lalu  lintas  mengenai  muatan lebih  (X6)  nilai  tertinggi  pada cluster 1 (Kemayoran)  dan  terendah  pada cluster 0 (Menteng,  Sawah  Besar,  Senen,  Tanah Abang, Cempaka Putih, Gambir, Johar Baru, dan  Pal  Merah).  Tingkat  pelanggaran  lalu lintas  mengenai  trayek  (X7)  nilai  tertinggi pada cluster 1  (Kemayoran)  dan  terendah pada cluster 0 (Menteng, Sawah Besar, Senen,
Tanah Abang, Cempaka Putih, Gambir, Johar Baru,  dan  Pal  Merah).  Lebih  jelasnya digambarkan melalui grafik pada gambar 8.
Gambar 8. Grafik Clustering Dengan K-Means
Gambar  9  merupakan  hasil  pengelompo- kan  menggunakan  rapidminer  dengan algoritma K-Medoids ( k = 2).
Gambar 9. Clustering K-Medoids
Berdasarkan  gambar  9,  menerangkan menghasilkan
2 kelompok wilayah pelanggaran  lalu  lintas.  Kelompok  pertama dengan cluster 0  sebanyak  8  wilayah  dan kelompok  kedua  dengan cluster 1  dengan  1 wilayah,

## Gambar 10. Hasil Pengelompokan Wilayah Dengan Algoritma K-Medoids
Berdasarkan  gambar 10, merupakan hasil pengelompokan wilayah berdasarkan kelompok klaster. Berikut hasil pengelompokan wilayah dengan algoritma K- Medoids. Tabel 5. Detail Pengelompokan Wilayah Dengan Algoritma K-Medoids Clustering Wilayah Cluster 0 Menteng, Sawah Besar, Senen, Tanah Abang, Cempaka Putih,
ISSSN: 2527-911, DOI: 10.33372/stn.v9i2.1000 144 Clustering Wilayah Gambir, Johar Baru, dan Pal Merah Cluster 1 Kemayoran
Sumber : Hasil Penelitan (2023)
Tabel  6  menunjukkan  hasil centroid dengan algoritma K-Medoids.
Tabel 6. Tabel Centroid K-Medoids Attribute Cluster 0  Cluster 1 Kelengkapan Surat (X1) 28 453 Kelengkapan Kendaraan (X2) 19 183 Marka Rambu (X3) 35 174 Melawan Arah (X4) 1 49 Tidak Layak Jalan (X5) 0 4 Muatan Lebih (X6) 7 95 Trayek (X7) 2 14 Sumber : Hasil Penelitan (2023)
Berdasarkan  Tabel  6,  pada  pelanggaran lalu lintas  mengenai  kelengkapan  surat  (X1) nilai tertinggi pada cluster 1 (Kemayoran) dan terendah  pada cluster 0  (Menteng,  Sawah
Besar, Senen, Tanah Abang, Cempaka Putih, Gambir, Johar Baru, dan Pal Merah). Tingkat pelanggaran lalu lintas mengenai kelengkapan kendaraan (X2) nilai tertinggi pada cluster 1 (Kemayoran)  dan  terendah  pada cluster 0 (Menteng,  Sawah  Besar,  Senen,  Tanah Abang, Cempaka Putih, Gambir, Johar Baru, dan  Pal  Merah).  Tingkat  pelanggaran  lalu lintas  mengenai  marka  rambu  (X3)  nilai tertinggi  pada cluster 1  (Kemayoran)  dan terendah  pada cluster 0  (Menteng,  Sawah Besar, Senen, Tanah Abang, Cempaka Putih, Gambir, Johar Baru, dan Pal Merah). Tingkat pelanggaran  lalu  lintas  mengenai  melawan arah  (X4)  nilai  tertinggi  pada cluster 1 (Kemayoran)  dan  terendah  pada cluster 0 (Menteng,  Sawah  Besar,  Senen,  Tanah Abang, Cempaka Putih, Gambir, Johar Baru, dan  Pal  Merah).  Tingkat  pelanggaran  lalu lintas  mengenai  tidak  layak  jalan  (X5)  nilai
tertinggi  pada cluster 1  (Kemayoran)  dan terendah  pada cluster 0  (Menteng,  Sawah Besar, Senen, Tanah Abang, Cempaka Putih, Gambir, Johar Baru, dan Pal Merah). Tingkat pelanggaran  lalu  lintas  mengenai  muatan lebih  (X6)  nilai  tertinggi  pada cluster 1
(Kemayoran)  dan  terendah  pada cluster 0 (Menteng,  Sawah  Besar,  Senen,  Tanah Abang, Cempaka Putih, Gambir, Johar Baru, dan  Pal  Merah).  Tingkat  pelanggaran  lalu lintas  mengenai  trayek  (X7)  nilai  tertinggi pada cluster 1  (Kemayoran)  dan  terendah pada cluster 0 (Menteng, Sawah Besar, Senen, Tanah Abang, Cempaka Putih, Gambir, Johar Baru, dan Pal Merah). Gambar melalui grafik ditunjukkan pada gambar 11.
Gambar 11. Grafik Clustering Dengan K- Medoids
3.4 Evaluasi
Setelah pemodelan selesai, tahap berikutnya  masuk  ke  tahap  evaluasi.  Pada evaluasi  ini,  peneliti  melakukan  analisa terhadap model yang telah menghasilkan pola. Evaluasi  ini  dilakukan  untuk  memperkuat bahwa pola yang dibuat pada masing-masing metode  telah  memenuhi  tingkat  keakuratan yang  sesuai  dan  memberikan  hasil  yang bermanfaat.
Pengujian
pada penelitian ini menggunakan Davies  Bouldin  Index (DBI)
pada masing-masing metode dengan menggunakan k =  2.  Hasil Davies  Bouldin Index (DBI)  pada  metode  k-means  di tunjukkan pada gambar 12.
Gambar 12. Hasil Pengujian DBI pada K-Means
Hasil Davies Bouldin Index (DBI) pada metode  kmedoids  dtunjukkan  pada  gambar 12.

## Gambar 12. Hasil Pengujian DBI pada K- Medoids
Perbandingan  hasil Davies  Bouldin Index (DBI)  pada  metode  k-means  dengan  k- medoids ditunjukkan pada tabel 7.
Tabel 7. Perbandingan Hasil DBI Metode Davies Bouldin Index (DBI) K-Means -0,197 K-Medoids -0,228 Sumber : Hasil Penelitan (2023)
Berdasarkan pada Tabel 7, hasil DBI k- means  lebih  kecil  dibandingkan  dengan hasil  DBI  k-medoids.  Dari  hasil  tersebut yang  memiliki  nilai  mendekati  0  yaitu DBI  pada  k-means,  sehingga  tingkat performancenya  lebih  baik  dibandingkan k-medoids

## 4. Simpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan dari tahap awal sampai dengan tahap evaluasi, menggunakan data dan parameter yang sesuai kebutuhan, dengan menggunakan dua metode yaitu  K-Means  dan  K-Medoids,  lalu membandingkan  hasil  dari  model  dan performance masing-masing metode, didapat
kesimpulan  bahwa  model  kmeans  memiliki performance  yang  lebih  baik  dibandingkan dengan  K-Medoids,  yaitu  sebesar  -0,197. Hasil  model  dengan  menggunakan  k-means dan K-Medoids, yaitu memberikan hasil yang sama  dengan  menghasilkan  dua  kelompok cluster pelanggaran lalu lintas yaitu cluster 0 dan cluster 1,  serta  wilayah cluster 0  dan cluster 1  pada  algoritma  K-Means  dan  K- Medoids  juga  sama,  yaitu  pada cluster 0 dengan pelanggaran lalu lintas pada  wilayah
Menteng, Sawah Besar, Senen, Tanah Abang,
Cempaka Putih, Gambir, Johar Baru, dan Pal
Merah, dan cluster 1 dengan pelanggaran lalu lintas  pada  wilayah  Kemayoran.  Dilihat  dari hasil  centroid  pada  setiap  jenis  pelanggaran lalu  lintas, cluster 1  pada  masing-masing metode memiliki nilai paling besar dibanding cluster 0.
Berdasarkan  hasil  ini,  model  K-Means dapat  direkomendasikan  untuk  pengelompo- kan  wilayah  pelanggaran  lalu  lintas.  Akan tetapi,  pemilihan  model  tergantung  pada tujuan  dan  data  yang  akan  kita  teliti  yang relevan.

## 5. Referensi
Abdilah,  A.,  Mardiyani,  E.,  &  Nawawi,  I.
(2018). Aplikasi Komputer dan Smartphone  Berbasis  Android  untuk
Menangani  Reservasi  Hotel  pada  Citi Smart  Hotel  -  BSD. Jurnal  Tehnik
Komputer , 4 (2), 2. https://doi.org/10.31294/jtk.v4i2.3597 Arhami,  M.,  &  Nasir,  M.  (2020). DATA
MINING-Algoritma dan Implementasi (I). Andi Publishing. Asmiatun,  S.,  Wakhidah,  N.,  &  Putri,  A.  N. (2020).  Penerapan  Metode  K-Medoids Untuk Pengelompokkan Kondisi Jalan Di Kota  Semarang. JATISI  (Jurnal  Teknik Informatika  Dan  Sistem  Informasi) , 6 (2), 171–180. https://doi.org/10.35957/jatisi.v6i2.193 Farissa, R. A.,  Mayasari, R., & Umaidah, Y. (2021). Perbandingan Algoritma K-Means dan  K-Medoids  Untuk  Pengelompokkan
ISSSN: 2527-911, DOI: 10.33372/stn.v9i2.1000
Data  Obat  dengan  Silhouette  Coefficient. In Journal  of  Applied  Informatics  and Computing  (JAIC) (Vol.  5,  Issue  2). http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JA IC Han,  J.,  Kamber,  M.,  &  Pei,  J.  (2011). Data Mining.  Concepts  and  Techniques,  3rd Edition (The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems) . Ikbal,  M.  (2019). Parah,  Pelanggaran  Lalu Lintas  di  DKI  Jakarta  Meningkat  24 Persen . Liputan6.Com.
https://www.liputan6.com/otomotif/read/3 920444/parah-pelanggaran-lalu-lintas-di- dki-jakarta-meningkat-24-persen Kurniawan,  D.  (2023). Operasi  Patuh  2023:
29  Ribu  Pelanggar  Lalu  Lintas  Kena
Tindak . Tempo.Co.
https://otomotif.tempo.co/read/1750564/o perasi-patuh-2023-29-ribu-pelanggar-lalu- lintas-kena-tindak Nugroho,  A.  S.,  &  Haritanto,  W.  (2022).
Metode  Penelitian  Kuantitatif  Dengan Pendekatan Statistika (Teori, Implementasi  dan  Praktik  dengan  SPSS) (I). CV Andi Offset. Putri,  D.  I.,  &  Putra,  M.  Y.  (2023). Komparasi Algoritma Dalam Memprediksi  Perubahan  Harga  Saham Goto  Menggunakan  Rapidminer. Jurnal
Khatulistiwa Informatika , 11 (1), 14–20. Tampubolon,  H.  D.,  Suhada,  S.,  Safii,  M., Solikhun,  &  Suhendro,  D.  (2021).
Penerapan  Algoritma  K-Means  dan  K- Medoids Clustering untuk Mengelompokkan  Tindak  Kriminalitas Berdasarkan  Provinsi. Jurnal  Ilmu
Komputer  Dan  Teknologi , 2 (2),  6–12. https://doi.org/10.35960/ikomti.v2i2.703 Wasih,  E.  S.,  Rustam,  Rahmatullah,  S., Mintoro,  S.,  &  Ngajiyanto.  (2022). Implementasi  Data  Mining  Pada  Data Pelanggaran  Lalu  Lintas  di  Lampung Utara Menggunakan Algoritma K-Means (Studi Kasus Kejaksaan Negeri Lampung Utara). Escaf , 1259–1275.