## Penerapan Algoritma K-Means dalam Pengelompokan Jumlah Penduduk Berdasarkan Kelurahan di Kota Pematangsiantar
Luvita Yolanda Hutabarat 1  ) , Indra Gunawan 2) , Ika Purnamasari 3) , M Safii 4) , Widodo Saputra 5)
1)2)3)4)5) Program Studi Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
1) luvitahutabarat04@gmail.com
2) indra@amiktunasbangsa.ac.id
3) ikapurnamasari1319@gmail.com
4) m.safii@amiktunasbangsa.ac.id
5) widodo@amiktunasbangsa.ac.id
Abstract— The increase in population in a city or district if not  resolved  properly  and  systematically  will  result  in  bad impacts.  Population  growth  will  affect  economic  growth  and population  density.  In  this  study,  the  population  in Pematangsiantar  city  will  be  grouped  to  determine  the  low, medium  and  high  population  so  that  there  is  no  population density.  This  study  uses  data  mining  techniques  using  the  K- Means Clustering algorithm. This study uses 3 clusters and the results obtained from the calculation of the K-Means algorithm are  29  urban  villages  with  low  population  clusters,  18  urban villages with moderate population clusters, 6 urban villages with high population clusters.

## Keywords—Data  Mining,  K-Means,  Clustering,  Total Population.
Intisari—  Pertambahan  jumlah  penduduk  di  suatu  kota ataupun  kabupaten  jika  tidak  diselesaikan  dengan  baik  dan sistematis  akan  mengakibatkan  dampak-dampak yang  buruk. Pertambahan jumlah penduduk akan mempengaruhi pertumbuhan  ekonomi  dan  kepadatan  penduduk.  Pada penelitian  ini  akan  dilakukan  pengelompokan  jumlah penduduk di kota Pematangsiantar untuk mengetahui jumlah penduduk  yang  rendah,  sedang  dan  tinggi  agar  tidak  terjadi kepadatan penduduk. Penelitian ini menggunakan teknik data mining  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means  Clustering. Penelitian ini memakai 3 Cluster dan hasil yang didapatkan dari perhitungan  algoritma  K-Means  adalah  Cluster  jumlah penduduk  rendah  sebanyak  29  kelurahan,  Cluster  jumlah penduduk  sedang  sebanyak  18  kelurahan,  Cluster  jumlah penduduk tinggi sebanyak 6 kelurahan.
Kata  Kunci—Data  Mining,  K-Means,  Clustering,  Jumlah Penduduk.

## I. P ENDAHULUAN
Pada  dasarnya  penduduk  merupakan  modal  dasar pembangunan,  oleh  karena  itu  data  statistik  kependudukan sepenuhnya  diperlukan  untuk  kepentingan  perencanaan pembangunan  dengan  segala  aspeknya.  Pertumbuhan
penduduk  yang  tidak  seimbang  dengan  pertumbuhan kesempatan  kerja,  mengakibatkan  meningkatnya  jumlah pengangguran.  Pertambahan  jumlah  penduduk di  suatu  kota ataupun  kabupaten  jika  tidak  diselesaikan  dengan  baik  dan sistematis akan mengakibatkan dampak-dampak yang buruk. Pertambahan  jumlah  penduduk  juga  akan  mempengaruhi pertumbuhan ekonomi dan kesejahteraan rakyat [1].
Dengan banyaknya pertambahan jumlah penduduk di kota Pematangsiantar,  diperlukan  adanya  pengelompokan  jumlah penduduk  berdasarkan  kelurahan  sebagai  salah  satu  upaya untuk  mencegah  kepadatan  penduduk  dan  dampak-dampak buruk  lainnya.  Oleh  karena  itu,  dibuatlah  pengolahan  data yang  dapat  menyelesaikan  permasalahan  tersebut  yaitu menerapkan  teknik  data  mining  menggunakan  algoritma K- Means terhadap data jumlah penduduk berdasarkan kelurahan di kota Pematangsiantar.
K-Means merupakan  salah  satu  metode  data Clustering non-hirarki yang berusaha mempartisi data yang ada ke dalam bentuk  satu  atau  lebih Cluster /kelompok.  Metode  ini mempartisi  data  ke  dalam Cluster /kelompok  sehingga  data yang  memiliki  karakteristik  sama  dikelompokkan  ke  dalam satu Cluster yang sama [2] .
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sonang  dan  tim menggunakan  algoritma K-Means untuk  mengelompokan jumlah penduduk berdasarkan kategori usia. Hasil pengujian yang  didapat  yaitu  kelompok  jumlah  penduduk  tinggi berdasarkan  usia  ada  3  kecamatan  sedangkan  kelompok jumlah  penduduk  rendah  berdasarkan  usia  ada  5  kecamatan [3].
Pada penelitian ini data jumlah penduduk yang digunakan diambil  dari  Badan  Pusat  Statistik  Pematangsiantar.  Data jumlah  penduduk  yang  diperoleh  per  kelurahan  di  Kota Pematangsiantar  yaitu  dari  tahun  2015  sampai  tahun  2019 yang  terdiri  dari  53  kelurahan.  Data  jumlah  penduduk  yang diperoleh  akan  dilakukan  penelitian  dalam  mengelompokan jumlah  penduduk  berdasarkan  kelurahan  menggunakan
Hutabarat, Gunawan, Purnamasari, Safii, & Saputra

## JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI
Vol. 2, No. 2, Nov 2021, pp. 20-26
algoritma K-Means . Pengelompokan dibagi menjadi 3 cluster yaitu cluster jumlah  penduduk  rendah, cluster jumlah penduduk  sedang,  dan cluster jumlah  penduduk  tinggi. Pengelompokan dilakukan untuk menjadi sebuah solusi agar pemerintah  memperhatikan  kelompok  jumlah  penduduk untuk  mencegah  kepadatan  penduduk  dan  dampak-dampak buruk  lainnya  supaya  kesejahteraan  masyarakat  lebih terjamin.

## II. M ETODOLOGI
A. Rancangan Penelitian
Rancangan  penelitian  ini  yang  dilakukan  oleh  penulis pertama  kali  yaitu melakukan observasi  dan mengumpulkan data  langsung  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  kota Pematangsiantar.  Data  tersebut  akan  diolah  menggunakan algoritma K-Means dan  diuji  menggunakan RapidMiner untuk  mengetahui  apakah  pengujian RapidMiner sesuai dengan  perhitungan  manual  menggunakan  algoritma K- Means .  Berikut  rancangan  penelitian  dapat  dilihat  pada gambar 1.
Gambar 1. Rancangan Penelitian
B. Data Mining
Data  Mining  adalah  proses  yang  menggunakan  teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machinelearning  untuk  mengektrasi  dan  mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai  database  besar  [4].  Data  Mining  dibagi  menjadi beberapa kelompok berdasarkan tugas yang dapat dilakukan, yaitu[5] :
1. Classification Suatu teknik dengan melihat pada kelakuan dan  atribut  dari  kelompok  yang  telah  didefinisikan.
Teknik  ini  dapat  memberikan  klasifikasi  pada  data  baru dengan  memanipulasi  data  yang  ada  yang  telah diklasifikasi  dan  dengan  menggunakan  hasilnya  untuk memberikan sejumlah aturan.
2. Association  Digunakan  untuk  mengenali  kelakuan  dari kejadian-kejadian  khusus  atau  proses  dimana  hubungan asosiasi muncul pada setiap kejadian.
3. Clustering Digunakan untuk
menganalisis pengelompokkan  berbeda  terhadap  data,  mirip  dengan klasifikasi, namun pengelompokkan belum didefinisikan sebelum dijalankannya tool data mining.
“Tahapan yang dilakukan pada proses data mining diawali dari  seleksi  data  dari  data  sumber  ke data  target, tahap pre- processing untuk  memperbaiki  kualitas  data,  transformasi, data  mining  serta  tahap  interpretasi  dan  evaluasi  yang menghasilkan  output  berupa  pengetahuan  baru  yang diharapkan  memberikan  kontribusi  yang  lebih  baik”  [6]. Secara detail dijelaskan sebagai berikut:
Gambar 2. Tahapan Proses Data Mining
C. Clustering
Clustering merupakan  salah  satu  teknik  dari  salah  satu fungsionalitas  datamining,  algoritma Clustering merupakan pengelompokan  sejumlah data menjadi  kelompok-kelompok data tertentu ( Cluster )[7].
D. RapidMiner
RapidMiner merupakan  perangkat  lunak  yang  dapat diakses  oleh  siapa  saja  dan  bersifat  terbuka  ( open  source ). RapidMiner ini  dijadikan  sebuah  solusi  untuk  menganalisa terhadap  data processing .  Pada RapidMiner ini  digunakan berbagai  teknik  seperti  teknik  deskriptif  dan  prediksi. RapidMiner ini menggunakan bahasa Java untuk pengoperasian nya [8].
E. Algoritma K-Means K-Means merupakan salah satu algoritma Clustering yang masuk  dalam  kelompok Unsupersived  Learning yang digunakan untuk membagi data menjadi beberapa kelompok dengan  sistem  partisi.  Algoritma  ini  menerima  masukan berupa data tanpa label kelas. Pada setiap Cluster terdapat titik pusat  ( Centroid )  yang  mempresentasikan Cluster tersebut. Secara sederhana algoritma K-Means dapat dijelaskan sebagai algoritma data mining yang digunakan untuk menyelesaikan masalah pengelompokkan ( Clustering )[9].
Langkah-langkah  melakukan Clustering dengan  metode K-Means adalah sebagai berikut [10]:
1. Tentukan jumlah Cluster (k) pada data set
2. Tentukan  nilai  pusat  ( Centroid )  Penentuan  nilai Centroid pada  tahap  awal  dilakukan  secara  random,
Hutabarat, Gunawan, Purnamasari, Safii, & Saputra

## JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI
Vol. 2, No. 2, Nov 2021, pp. 20-26
sedangkan  pada  tahap  iterasi  digunakan  rumus  seperti berikut ini:
0 1 i N ij kj i k V X N = = 
Keterangan: V ij = Centroid rata-rata Cluster ke-i untuk variable ke-j N i = Jumlah anggota Cluster ke-i
i,k = Indeks dari Cluster j = Indeks dari variable X kj = Nilai data ke-k variable ke-j untuk Cluster tersebut 3. Pada  masing-masing record ,  hitung  jarak  terdekat dengan Centroid .  Jarak Centroid yang  digunakan adalah Euclidean  Distance ,  dengan  rumus  seperti berikut ini:
( ) ( ) 2 2 i i i i De x s y t = − + −
Keterangan: De = Euclidean Distance i = banyaknya objek (x, y) = Koordinat objek
(s,t) = Koordinat Centroid
4. Kelompokkan  objek  berdasarkan  jarak  ke Centroid terdekat
5. Ulangi  langkah  ke-2,  lakukan  iterasi  hingga Centroid bernilai optimal

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Perhitungan Dengan Algoritma K-Means Pengelompokan data dilakukan dengan menggunakan K- Means  Clustering dengan  sampel  data  jumlah  penduduk setiap  kelurahan.  Untuk  mendapatkan  hasil  dari  penelitian dilakukan  perhitungan  manual  untuk  proses Clustering menggunakan  algoritma K-Means .  Proses Clustering dilakukan  mulai  dari  penentuan  data  yang  ingin  di Cluster . Berikut adalah data sampel.

## TABEL 1. DATA JUMLAH PENDUDUK
No Kelurahan Jumlah Penduduk 2015 2016 2017 2018 2019 1 Pardamean 3,536 3,484 3,651 3,557 3,589 2 Parhorasan Nauli 3,054 3,011 3,965 3,073 3,102 3 Sukamaju 3,868 3,827 3,859 3,893 3,928 4 Sukamakmur 1,747 1,742 3,521 1,777 1,794 5 Sukaraja 2,663 2,624 2 760 2,678 2,703 6 BP Nauli 2 340 2,935 3,042 2,995 3,022 7 Mekar Nauli 1,888 1,634 1,651 1,669 1,684 8 Dwi Kora 2,329 1,348 2,371 2,393 2,414 9 Proklamasi 1 640 1,654 1,672 1 690 1,707 10 Bantan 11,114 11,209 11,308 11,406 11,496 11 Timbang Galung 3,237 3,264 3,294 3,323 3,35 12 Simarito 6,555 6 610 6 670 6,729 6,785
13 Sipinggol Pinggol 4,578 4,617 4,656 4,689 4,735 14 Banjar 5 220 5,264 5,313 5,362 5,408 15 Teladan 2,452 2,473 2,498 2,522 2,545 16 Kebun Sayur 4,248 4,283 4 310 4,336 4,358 17 Tomuan 9,575 9,656 9,718 9,779 9,832 18 Pahlawan 2,628 2,651 2,692 2,734 2,775 19 Asuhan 4,949 4,991 5,019 5,047 5,072 20 Merdeka 3,508 3,537 3,557 3,577 3,594 21 Pardomuan 4,412 4,449 4,474 4,499 4 520 22 Siopat Suhu 10,882 10,975 11,041 11,107 11,165 23 Toba 2,266 2,286 2,302 2,318 2,333 24 Karo 3,387 3,415 3,436 3,457 3,475 25 Simalungun 2,543 2,565 2,581 2,596 2,609 26 Martimbang 3,616 3,646 3,668 3 690 3,709 27 Kristen 2 220 2,238 2,254 2 270 2,284 28 Aek Nauli 3,827 3 860 3,884 3,908 3,929 29 Melayu 7 650 7,715 7,769 7,822 7 870 30 Martoba 9,148 9,226 9,287 9,348 9,453 31 Baru 6,099 6,150 6,191 6,231 6,267 32 Sukadame 5,394 5 440 5,476 5,511 5,542 33 Kahean 7,312 7,374 7,421 7,467 7,508 34 Sigulang Gulang 6,228 6 280 6,322 6,363 6 400 35 Bane 6,708 6,765 6,811 6,856 6,896 36 Sumber Jaya 5,773 5,821 5,858 5,894 5,926 37 Tambun Nabolon 6 140 6,192 6,265 6 320 6,38 38 Tanjung Tongah 3,277 3,305 3,339 3,373 3,405 39 Pondok Sayur 6,065 6,117 6,164 6 210 6,252 40 Tanjung Pinggir 4,636 4,675 4,711 4,746 4,777 41 Naga Pita 10,026 10,112 10,191 10,268 10,339 42 Naga Pitu 4,549 4,587 4,662 4,657 4,689 43 Gurilla 1,981 1,981 2,021 2,026 2,039 44 Setia Negara 7,241 7,241 7,399 7,496 7,589 45 Bah Kapul 9,772 9,772 9,936 10,016 10,089 46 Bah Sorma 3 360 3 360 3,426 3,464 3 500 47 Bukit Shofa 6,163 6,163 6,256 6,296 6,331 48 Simarimbun 2,246 2,265 2,286 2,307 2,326 49 Tong Marimbun 3,096 2,198 2,219 2 240 3,218 50 Nagahuta 3,045 3,121 3,154 3,187 3,157 51 Nagahuta Timur 2,179 2,116 2,139 2,162 2 260 52 Pematang Marihat 2,098 3,071 3,101 3 130 2,183 53 Marihat Jaya 2,943 2,968 2,998 3,027 3,054
Hutabarat, Gunawan, Purnamasari, Safii, & Saputra

## JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI
Vol. 2, No. 2, Nov 2021, pp. 20-26
1. Menentukan  Jumlah  k Cluster ,  Pada  tahap  ini  dapat diketahui:
Jumlah Cluster : 3 Jumlah Data: 53
2. Menentukan Centroid awal  secara  random,  penentuan pusat Cluster awal  ditentukan  secara  random  yang diambil dari data yang ada dalam range .
TABEL 2. CENTROID DATA AWAL Kelurahan Gurilla 1,981 1,981 2,021 2,026 2,039 Kelurahan Baru 6,099 6,150 6,191 6,231 6,267 Kelurahan Bantan 11,114 11,209 11,308 11,406 11,496
3. Menghitung Centroid terdekat,  berikut  adalah  contoh perhitungan  jumlah  penduduk  dengan  algoritma K- Means :
Kel. Pardamean Data(1,1)= 2 2 2 2 2 6 (3,536 1,981) (3, 484 1,981) (3, 651 2, 021) (3,557 2, 026) (3, 4 589 2 , , 039 8 ) 3 756 − + − + − + = − + −
Data(1,2)=
2 2 2
2 2 9
(3,536 6, 099) (3, 484 6,150) (3, 651 6,191) (3,557 6, 231) (3, 8 589 6 ,
, 267 1
) 5 694 − + − + − + = − + − Data(1,3)=
2 2 2
2 2
3 (3,536 11,114) (3, 484 11, 209) (3, 651 11,308 17,316 ) (3,557 11, 406) (3,589 11, 49 4 6) − + − + − + = − + − Kel. Marihat Jaya Data(53,1)= 2 2 2
2 2
3 (2,943 1,981) (2,968 1,981) (2,998 2, 021) (3, 027 2, 026) (3, 2 054 2 , , 039 1 ) 2 105 − + − + − + = − + − Data(53,2)=
2 2 2 2 2 9 (2,943 6, 099) (2,968 6,150) (2,998 6,191) (3, 027 6, 231) (3, 1 054 6 , , 267 9
) 7 322 − + − + − + = − + − Data(53,3)= 2 2 2
2 2 4
(2,943 11,114) (2,968 11, 209) (2,998 11,308 18,579 ) (3, 027 11, 406) (3, 054 11, 49 8 6) − + − + − + = − + −
Setelah  semua  data  selesai  dihitung,  maka  berikut  ini adalah hasil dari perhitungan pada iterasi ke-1:
TABEL 3. HASIL PERHITUNGAN JARAK PUSAT CLUSTER ITERASI 1
No Kelurahan Jarak Ke Centroid Jarak Terdekat Cluster1 Cluster 2 Cluster 3 1 Pardamean 3,475686 5,869419 17,31643 3,475686 2 Parhorasan Nauli 2,866626 6,63857 18,05515 2,866626 3 Sukamaju 4,171419 5,171951 16,61944 4,171419 4 Sukamakmur 1,57604 9,238242 20,61186 1,57604 5 Sukaraja 1,513504 7,831758 19,27913 1,513504 6 BP Nauli 1,996669 7,442058 18,87651 1,996669
7 Mekar Nauli 0,720716 10,02767 21,47421 0,720716 8 Dwi Kora 0,958961 9,024431 20,44511 0,958961 9 Proklamasi 0,753745 10,09615 21,54373 0,753745 10 Bantan 20,79027 11,44773 0 0 11 Timbang Galung 2,871425 6,471322 17,91889 2,871425 12 Simarito 10,42137 1,079493 10,3689 1,079493 13 Sipinggol Pinggol 5,915751 3,427031 14,87454 3,427031 14 Banjar 7,388202 1,954882 13,40209 1,954882 15 Teladan 1,092468 8,250403 19,69797 1,092468 16 Kebun Sayur 5,137302 4,205396 15,65309 4,205396 17 Tomuan 17,22377 7,881108 3,567135 3,567135 18 Pahlawan 1,53646 7,807491 19,25478 1,53646 19 Asuhan 6,721805 2,620925 14,06865 2,620925 20 Merdeka 3,454821 5,887924 17,33562 3,454821 21 Pardomuan 5,503552 3,839179 15,2869 3,839179 22 Siopat Suhu 20,17991 10,83725 0,615492 0,615492 23 Toba 0,651852 8,691066 20,1387 0,651852 24 Karo 3,185165 6,157559 17,60524 3,185165 25 Simalungun 1,27291 8,069923 19,51759 1,27291 26 Martimbang 3,703492 5,639227 17,08691 3,703492 27 Kristen 0,544995 8,797964 20,2456 0,544995 28 Aek Nauli 4,186066 5,156637 16,60432 4,186066 29 Melayu 12,87051 3,527861 7,919898 3,527861 30 Martoba 16,28588 6,943319 4,504564 4,504564 31 Baru 9,342665 0 11,44773 0 32 Sukadame 7,743805 1,598867 13,04658 1,598867 33 Kahean 12,09043 2,747767 8,700061 2,747767 34 Sigulang Gulang 9,635606 0,292942 11,15479 0,292942 35 Bane 10,72822 1,385558 10,06218 1,385558 36 Sumber Jaya 8,597536 0,745155 12,19288 0,745155 37 Tambun Nabolon 9,503897 0,172078 11,28644 0,172078 38 Tanjung Tongah 2,974909 6,367953 17,81545 2,974909 39 Pondok Sayur 9,284677 0,060332 11,50563 0,060332 40 Tanjung Pinggir 6,036373 3,306315 14,75394 3,306315 41 Naga Pita 18,28673 8,944122 2,503704 2,503704 42 Naga Pitu 5,857081 3,48581 14,93331 3,48581 43 Gurilla 0 9,342665 20,79027 0 44 Setia Negara 12,04083 2,702151 8,750896 2,702151 45 Bah Kapul 17,68302 8,340788 3,108065 3,108065 46 Bah Sorma 3,159062 6,184175 17,63147 3,159062 47 Bukit Shofa 9,464018 0,129657 11,32637 0,129657
Hutabarat, Gunawan, Purnamasari, Safii, & Saputra

## JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI
Vol. 2, No. 2, Nov 2021, pp. 20-26
48 Simarimbun 0,618414 8,724512 20,1721 0,618414 49 Tong Marimbun 1,662936 8,101702 19,50993 1,662936 50 Nagahuta 2,512614 6,831044 18,27849 2,512614 51 Nagahuta Timur 0,372411 8,981708 20,42897 0,372411 52 Pematang Marihat 1,899405 7,831449 19,23783 1,899405 53 Marihat Jaya 2,210513 7,132299 18,57984 2,210513
4. Menghitung Centroid baru  untuk  iterasi  berikutnya dengan menghitung rata-rata nilai pada masing-masing Cluster .  Berikut  ini  adalah  perhitungan Centroid baru pada masing-masing Cluster : C1 1 = 3, 536 3, 054 3,868 1, 747 2, 663 2, 340
1,888 2, 329 1, 640 3, 237 2, 452 2, 628
3, 508 2, 266 3, 387 2, 543 3, 616 2, 220 3,827 3, 277 1, 981 3, 360 2, 246 3, 096 3, 045 2,179 2, 098 2, 943 2, 749071 28 + + + + + + + + + +
+ + + + +
+ + +
+ + +
+ + + + = + + C1 2 = 3, 484 3, 011 3,827 1, 742 2, 624 2,935 1, 634 1,348 1, 654 3, 264 2, 473 2, 651 3,537 2, 286 3, 415 2,565 3, 646 2, 238 3,860 3,305 1,981 3,360 2, 265 2,198 3,121 2,116 3, 071 2,968 2, 734964 28 + + + + + + + + +
+ + + + + + + + + + + + + + + + = + + C1 3 = 3, 651 3, 965 3,859 3, 521 2, 760 3, 042 1, 651 2, 371 1, 672 3, 294 2, 498 2, 692 3, 557 2, 302 3, 436 2, 581 3, 668 2, 254 3,884 3, 339 2, 021 3, 426 2, 286 2, 219 3,154 2,139 3,101 2, 998 2, 905036 28 + + + + + + + + +
+ + + + + +
+ + + + + + + + + + = + +
Jika tahapan iterasi telah mencapai hasil yang sama tanpa dan  tidak  mengalami  perubahan  lagi,  maka  perhitungan dihentikan.
Pada  penelitian  ini  perhitungan  dilakukan  sampai  iterasi ke-3. Setelah perhitungan selesai dilakukan sampai iterasi ke 3  dan telah  dikelompokkan,  maka  hasil  akhir  posisi Cluster dari Centroid iterasi ke 3 dapat dilihat pada tabel dibawah ini:

## TABEL 4. HASIL PENGELOMPOKAN ITERASI KE 3
Cluster Kelurahan Jumlah C1 Pardamean, Parhorasan Nauli, Sukamaju, Sukamakmur, Sukaraja, BP Nauli, Mekar Nauli, Dwi  Kora,  Proklamasi,  Timbang  Galung, Teladan,  Kebun  Sayur,  Pahlawan,  Merdeka, Toba,  Karo,  Simalungun,  Martimbang,  Kristen, Aek Nauli, Tanjung Tongah, Gurilla, Bah Sorma, Simarimbun, Tong Marimbun, Nagahuta,
Nagahuta  Timur,  Pematang  Marihat,  Marihat
Jaya.
29
C2 Simarito,  Sipinggol  Pinggol,  Banjar,  Asuhan, Pardomuan,  Melayu,  Baru,  Sukadame,  Kahean,
Sigulang  Gulang,  Bane,  Sumber  Jaya,  Tambun Nabolon,  Pondok  Sayur,  Tanjung  Pinggir,  Naga Pitu, Setia Negara, Bukit Shofa. C3 Bantan, Tomuan, Siopat Suhu, Martoba, Naga Pita, Bah Kapul. 6

## B. Implementasi Pada Aplikasi RapidMiner
Dalam  Pengimplementasian  pada  aplikasi RapidMiner dapat dilihat sebagai berikut:
1. Import  Data  kedalam RapidMiner dalam  bentuk  Sheet Excel
Gambar 3. Import Data
2. Import Configuration Wizard
Gambar 4. Konfigurasi Wizard
Hutabarat, Gunawan, Purnamasari, Safii, & Saputra

## JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI
Vol. 2, No. 2, Nov 2021, pp. 20-26
3. Setelah Configuration Wizard Pilih file, sesuaikan Atribut dan Tipe Data
Gambar 5. Penyesesuai Atribut dan Tipe Data
4. Menambahkan Model K-Means
Gambar 6. Import Model K-Means

## 5. Pemprosesan Sistem RapidMiner
6. Hasil Pengelompokan dalam RapidMiner
Tampilan Text View
Gambar 8. Hasil Tampilan Text View
Tampilan Plot View
Gambar 9. Hasil Tampilan Plot View
Setelah  melakukan  implementasi  menggunakan  aplikasi RapidMiner ,  maka  hasil  yang  didapat  dari  implementasi RapidMiner sama  dengan  hasil  dari  perhitungan  manual K- Means .

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan dan hasil implementasi software RapidMiner pada pengelompokan jumlah penduduk berdasarkan  kelurahan,  maka  dapat  disimpulkan  sebagai berikut:  Penerapan data  mining dengan  algoritma K-Means dapat  diterapkan,  dan  sumber  data  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah dari  BPS  kota Pematangsiantar dengan subjek  data  jumlah  penduduk  berdasarkan  kelurahan  (2015- 2019). Jumlah record yang digunakan sebanyak 53 kelurahan dengan menghasilkan 3 Cluster yaitu Cluster rendah sebanyak 29 kelurahan yaitu Pardamean, Parhorasan Nauli, Sukamaju, Sukamakmur,  Sukaraja,  BP  Nauli,  Mekar  Nauli,  Dwi  Kora, Proklamasi,  Timbang  Galung,  Teladan,  Kebun  Sayur, Pahlawan,  Merdeka,  Toba,  Karo,  Simalungun,  Martimbang, Kristen,  Aek  Nauli,  Tanjung  Tongah,  Gurilla,  Bah  Sorma, Simarimbun,  Tong  Marimbun,  Nagahuta,  Nagahuta  Timur, Pematang  Marihat,  Marihat  Jaya.  Dan Cluster sedang
Hutabarat, Gunawan, Purnamasari, Safii, & Saputra

## JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI
Vol. 2, No. 2, Nov 2021, pp. 20-26
sebanyak  18  kelurahan  yaitu  Simarito,  Sipinggol  Pinggol, Banjar,  Asuhan,  Pardomuan,  Melayu,  Baru,  Sukadame, Kahean,  Sigulang  Gulang,  Bane,  Sumber  Jaya,  Tambun Nabolon,  Pondok  Sayur,  Tanjung  Pinggir,  Naga  Pitu,  Setia Negara,  Bukit  Shofa.  Sedangkan Cluster tinggi  sebanyak  6 kelurahan yaitu Bantan, Tomuan, Siopat Suhu, Martoba, Naga Pita, Bah Kapul.
Berdasarkan hasil pengujian K-Means untuk kasus jumlah penduduk  menggunakan Tools  RapidMiner versi  5.3 diperoleh  hasil  yang  sama  dengan  analisis  perhitungan algoritma K-Means .

## U CAPAN TERIMA KASIH
Puji dan syukur penulis ucapkan kepada Tuhan yang Maha Esa,  karena  Berkat  dan  Kasih-Nya  penulis  dapat menyelesaikan  penelitian  ini.  Penulis  mengucapkan  terima kasih  kepada  STIKOM  Tunas  Bangsa  serta  Bapak  Indra Gunawan  dan  Ibu  Ika  Purnamasari  selaku  pembimbing  atas izin dan dukungan dalam proses penelitian ini. Serta penulis mengucapkan  terima kasih  kepada Orang tua,  keluarga,  dan sahabat  atas  doa,  kasih  sayang,  nasihat,  semangat  dan dukungan kepada penulis.

## R EFERENSI
[1]  B. P. Statistik and K. Pematangsiantar, Katalog: 4102002.1273 . 2017.
[2]  S.  Ashari,  S.  Khansa,  C.  H.  M.  Surudin,  and  I.  N.  Isnainiyah, “KLUSTERING  JUMLAH  PENDUDUK  KOTA  BANDUNG BERDASARKAN  JENIS  KELAMIN  PER  KECAMATAN  PADA TAHUN 2012 DENGAN METODE K-MEANS,” Semin. Nas. Inform.
Sist. Inf. Dan Keamanan Siber , pp. 22–28, 2018.
[3]  S. Sonang, A. T. Purba, and F. O. I. Pardede, “Pengelompokan Jumlah Penduduk  Berdasarkan  Kategori  Usia  Dengan  Metode  K-Means,” J.
Tek.  Inf.  dan  Komput. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  166–172,  2019,  doi: 10.37600/tekinkom.v2i2.115.
[4]  R.  W.  Nasution,  Suhada,  I.  O.  Kirana,  I.  Gunawan,  and  I.  P.  Sari, “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Pengelompokan  Minat  Konsumen Terhadap Pengguna Jasa Pengiriman Pada PT . Jalur Nugraha Ekakurir ( JNE ) Pematangsiantar,” RESOLUSI  Rekayasa Tek. Inform. dan Inf. , vol. 1, no. 4, pp. 274–281, 2021.
[5]  D.  W.  Sitohang  and  A.  Rikki,  “Implementasi  Algoritma  K-  Means Clustering untuk Mengelompokkan Data Gizi Balita pada Kecamatan Garoga  Tapanuli  Utara,” KAKIFIKOM  (KUMPULAN  Artik.  KARYA Ilm. Fak. ILMU Komput. - , vol. 1, no. 2, pp. 80–92, 2019.
[6]  K.  Fatmawati  and  A.  P.  Windarto,  “Data  Mining:  Penerapan Rapidminer Dengan K-Means Cluster Pada Daerah Terjangkit Demam Berdarah  Dengue  (Dbd)  Berdasarkan  Provinsi,” CESS  (Journal Comput.  Eng.  Syst.  Sci. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  173–178,  2018,  doi: 10.24114/cess.v3i2.9661.
[7]  K.  F.  Irnanda,  A.  P.  Windarto,  I.  S.  Damanik,  and  I.  Gunawan, “Penerapan  K-Means  pada  Proporsi  Individu  dengan  Keterampilan (Teknologi Informasi dan Komunikasi) TIK Menurut Wilayah,” Semin. Nas. Sains Teknol. Inf. , no. c, pp. 452–456, 2019.
[8]  Y.  R.  Sari,  A.  Sudewa,  D.  A.  Lestari,  and  T.  I.  Jaya,  “Penerapan Algoritma  K-Means  Untuk  Clustering  Data  Kemiskinan  Provinsi Banten Menggunakan Rapidminer,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 5, no. 2, pp. 192–198, 2020, doi: 10.24114/cess.v5i2.18519.
[9]  D. Gultom, H. Dame Tampubolon, L. Yolanda Hutabarat, F. R. Ilmi H Zer,  and  D.  Hartama,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk Mengetahui  Tingkat  Tindak  Kejahatan  Daerah  Pematangsiantar,” J. Teknol. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 146–151, 2020.
[10]  R. A. Margolang, S. R. Andani, and M. R. Lubis, “Implementasi Data Mining dalam Mengelompokkan Rumah Tangga Kumuh di Perkotaan Berdasarkan  Provinsi  Menggunakan  Algoritma  K-Means,” Pros. Semin.  Nas.  Ris.  Inf.  Sci. ,  vol.  1,  no.  September,  pp.  602–609,  2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.66.