Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 503-521 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Pemetaan Kepadatan Penduduk Berdasarkan Jumlah Penduduk  Kota Medan
Preddy Marpaung 1 * , R. Fanry Siahaan 2 1,2 STMIK Pelita Nusantara Medan, Jl. Iskandar Muda No.1 Medan, Indonesia
1 preddymarpaung2@gmail.com, 2 rfanry@gmail.com

## Abstract
Population  density  in  a  large  city  such  as  Medan  will  have  many  impacts  on  the  community. However,  often people, either individuals or groups who want to live or  live in the city of Medan, choose their location at will without knowing the existing population density classification, so that they can have a big problem impact on the community or tend to be in a circle of huge problems they will face. if you do not know, choose the place of residence that the community will occupy. The community's  ignorance  of  the  location  of  population  density  in  the  city  of  Medan  is  due  to  the absence of knowledge or information on population density mapping. So it is necessary to map the population density as new knowledge for the community to avoid or reduce the impact that will be experienced  by  people  who  want  to  live  or  reside  in  the  city  of  Medan.  This  population  density mapping will be grouped into 3 groups (clusters) using the K-Means Cluster algorithm, namely very dense  (cluster1),  dense  (cluster2),  and  medium  (cluster3).  The  results  of  population  density mapping  in  the  city  of  Medan,  namely  the  very  densely  populated  area  of  121  kelurahan,  the densely populated area is 30 sub-districts, and areas are no longer found in the city of Medan.
Keywords : Population density, Mapping, Clustering, K-Means Cluster algorithm, Medan City

## Abstrak
Kepadatan penduduk dikota besar seperti  kota Medan akan mengakibatkan banyak  dampak yang akan dialami oleh masyarakat. Namun sering kali masyarakat  baik individu atau kelompok yang ingin  betempat  tinggal  maupun  berdomisili  dikota  medan  memilih  lokasi  tempat  tinggalnya semaunya  tanpa  mengetahui  klasifikasi  kepadatan  penduduk  yang  ada,  sehingga  bisa mendapatkan  dampak  masalah  yang  besar  bagi  masyarakat  tersebut  atau  cenderung  berada dilingkaran  permasalahan    yang  begitu  besar  yang  akan  dihadapinya  jika  tidak  tahu  memilih lokasi tempat tinggal yang akan ditempati masyarakat tersebut. Ketidaktahuan   masyarakat akan lokasi  kepadatan    penduduk  yang  ada  dikota  Medan  karena  tidak  adanya    pengetahuan  atau informasi pemetaan kepadatan penduduk.  Maka perlu  dilakukan pemetaan kepadatan penduduk sebagai  pengetatahuan  baru  kepada    masyarakat      untuk  menghidari  maupun  mengurangi dampak yang akan dialami bagi masyarakat yang ingin menetap atau berdomesili dikota Medan. Pemetaan kepadatan penduduk ini akan dikelompokan kedalam 3 kelompok (cluster) menggunkan algoritma K-Means Cluster, yaitu sangat padat (cluster1), Padat (cluster2), dan sedang (cluster3). Hasil  pemetaan  kepadatan  penduduk  dikota  Medan  yaitu  daerah  sangat  padat  penduduk    121 kelurahan,  daerah padat penduduk adalah 30 kelurahan,  dan daerah tidak ditemukan lagi di kota Medan
Kata kunci : Kepadatan Penduduk, Pemetaan ,Pengelompokan,   Algoritma K-Means Cluster, Kota Medan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 503-521 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 1. PENDAHULUAN
Kota Medan  adalah kota terbesar ketiga di Indonesia setelah Jakarta dan Surabaya,  dimana  kota  Medan  memiliki  21  kecamatan  dan  151  kelurahan. Berdasarkan  data  statistik  2018,  kotamadya    Medan  merupakan  kota  padat penduduk  dengan  luas  wilayah  265,10  km2,  dimana  pada  tahun  2018    jumlah penduduk laki-laki 1.118.402 jiwa dan perempuan 1.145.743 jiwa, sehingga total penduduk kotamadya medan 2.264.145 jiwa[1][2]. Dari data yang dirilis Pemko Medan, bahwa laju pertumbuhan penduduk kota Medan dari tahun 2000-2015 selalu mengalami peningkatan, dimana kisaran peningkatan pendududk sekitar 1.083.225  jiwa  setiap  tahunnya  dan  tersebar  keseluruh  kelurahan  setiap kecamanatan  yang  ada  di  kota  Medan[3].  Kepadatan  penduduk  kemungkinan besar akan terus bertambah setiap tahunnya di kota madya Medan.
Pesatnya  peningkatan  penduduk  setiap  tahunnya,  menyebabkan  kota Medan  menjadi  tingkat  kepadatan  penduduknya  paling  tinggi  di  Sumut[4]. Kepadatan penduduk  akan memicu banyak permasalahan dikota besar seperti kota Medan, karena semakin besar tingkat penduduk, maka akan akan semakin besar  memicu  permasalahan,  seperti  kepadatan  dan  jumlah  penduduk  sangat segnifikan  mempengaruhui  kapasitas  ruas  jalan  dan  volume  lalu  lintas[5][6]. Kualitas  air  juga  akan  menjadi  masalah  karena  tidak  ada  kesadaran  penduduk dengan  lingkungan  yang  sering  membuang  sampah  atau  limbah  kesungai[7]. Variabel  kualitas  penduduk  yang  berperan  kuat  mempengaruhi  sering  terjadi tindak  kriminal  adalah  aspek  kepadatan  penduduk  karena  banyaknya  tingkat pengangguran  maupun  pekerjaan  yang  tidak  menetap[8].  Permasalahan  lainya yang  muncul  ditengah  kepadatan  penduduk,  yaitu  menyebabkan  penyebaran penyakit  yang  cepat  seperti  penyebaran  penyakit  demam  berdarah  dengue (DBD)[9].    Sehingga  sangat  berdampak  atau  cenderung  berada  dilingkaran permasalahan  yang begitu besar bagi masyarakat  baik individu atau kelompok yang  ingin  memilih  tepat  tinggal  semaunya  untuk  berdomisili  di  kota  Medan. Oleh  karena,  perlu  dilakukan  pemetaan  penduduk  setiap  kelurahan    kedalam beberapa  kelompok  ( cluster) ,  sehingga  bisa  memberikan  informasi  maupun pengetahuan baru bagi masayarakat dalam memilih lokasi tempat tinggalnya di kota Medan.
Banyak  metode  setiap  bidang  ilmu  komputer  dalam  menyelesaikan permasalahan  yang  ada,  misalnya  seperti  peneliti  terdahulu  dibidang  sistem pengambil keputusan [10][11], bidang data mining [12][13][14], maupun bidang citra maupun lainnya yang berhubungan dengan bidang komputer [15][16][17]. Berdasarkan  penjelasan  yang  ada,  untuk  menyelesaikan  permasalahan  diatas, peneliti  menggunakan  data  mining  dengan  menerapkan  algoritma K-Means clustering. Banyak peneliti terdahulu menerapkan algoritma K-Means clustering dalam  mengelompokkan  data  diantaranya  [18],  dimana  algortima  tersebut digunakan  untuk  teknik  data  mining  yang  membagi-bagikan  data  ke  dalam
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 503-521 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
beberapa  kelompok  (grup  atau cluster atau  segmen)  sesuai  dengan  yang diinginkan,  dimana    setiap cluster atau  kelompok    dapat  ditempati  beberapa anggota  secara  bersamaan  dan  di  dalam  kelompok  bisa  disebutkan  objek  atau variabel yang sama.
Berdasarkan  permasalahan  dan  dampak  akan  dialami  masyarakat  baik secara  individu  maupun  kelompok  yang  melakukan  urbanisasi,  transmigrasi, dan  imigrasi    karena  faktor  pekerjaan,  faktor  ingin  menetap,  maupun  faktor karena faktor kepadatan penduduk, maka dalam penelitian ini perlu dilakukan memetahkan  kedalam  beberapa  kelompok  ( cluster) kepadatan  pendudukan berdasarkan jumlah penduduk setiap kelurahan yang ada , yaitu penduduk sagat padat, padat dan sedang.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Peneletian  dimulai  dengan  melakukan  literature  terhadap  data kependudukan  setiap  kelurahan  dikota  medan  melalui  situs  resmi  Pemko Medan,  kemudian  dilanjutkan    literature  dari  jurnal  terkait  masalah  utama dampak  kepadatan  penduduk  yang  akan  dialami  masyarakat  yang  akan berdomisili  di  kota  Medan,    dan  juga  algoritma  yang  sesuai  untuk  digunakan dalam    penyelesaian  masalah.  Algoritma  K-Means Cluster digunakan    untuk memetahkan kepadatan  penduduk kedalam kelompok ( cluster) wilayah dengan kategori  sangat padat, padat, dan sedang.

## 2.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian ini adalah mengambil data sekunder  berupa jumlah penduduk yang diambil dari 151 kelurahan yang ada di 21 kecamatan kota Medan tahun 2018  yang tersedia disitus resmi pemko Medan .

## 2.2. Penerapan Algoritma K-Means Cluster
Untuk  memetahkan  kepadatan  penduduk  kedalam  kelompok  ( cluster) wilayah dengan kategori  sangat padat, padat, dan sedang, maka diterapkang lah algoritma K-Means  Cluster sebagai  model  pengelompokan  data  dengan  langka langka sebagai berikut:
a) Menentukan jumlah cluster
Dari  151  kelurahan  yang  ada  di  kota  Medan    akan  dipetahkan  ke  dalam  3 kelompok (cluster) , yaitu pusat cluster sangat padat, padat, dan sedang
b) Menentukan pusat cluster
Dari 151 kelurahan akan dipilih secara acak 3 pusat cluster “ Centroid ” ,
c) Menghitung jarak antara objek data dengan pusat cluster
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 503-521 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Jumlah penduduk setiap kelurahan yang ada  akan dihitung kepusat cluster yang  sudah  ditentukan    menggunakan    teori Euclidian  Distance yang dirumuskan sebagai  berikut
(    )   √(         ) (         ) (         ) (1)
Dimana : D (i,j) : Jarak data ke i kepusat cluster j X ki : Data ke i pada atribut data ke k X kj : Titik pusat ke j pada atribut data ke k Dimana perhitungan ini dibantu menggunakan aplikasi Ms. Excel.
d) Data ditempatkan dalam cluster terdekat
Setelah semua  jumlah penduduk data 1 sampai 151  dihitung ke setiap pusat cluster menggunakan rumus Euclidian Distance , maka hasil perhitungan akan ditetapkan ke cluster terdekat
e) Menentukan pusat cluster baru
Setelah    semua  data  dihitung  dan  hasilnya    ditetapkan  ke cluster terdekat, maka  jumlah  data  yang  ada  ada  setiap cluster akan  ditotalkan  jumlah penduduknya, lalu  dibagi jumlah kelurahan yang ada di cluster tersebut, maka hasilnya  menjadi  pusat cluster baru.
Dalam  menentukan  pusat cluster baru  bisa  menggunaka  rumus  berikut
Dimana  1= adalah pusat cluster , dan  N= Jumlah data yang ada dalam cluter tersebut.
f) Penentuan pusat cluster diulangin sampai data tidak berubah
Setelah  diketahui  pusat cluster baru,  maka  akan  dilakukan  kembali perhitungan  dari  awal,  jika  data  kelurahan  setiap cluster yang  ada  tidak berubah  lagi,  maka  perhitungan  distop  dan  hasilnya  merupakan  hasil  akhir yang menjadi ilmu pengetahuan baru.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Pengelompokan Data Penduduk
Adapun data penduduk dari 151 kelurahan dan 21 kecamatan tahun 2018 kota  Medan  yang  dikumpulkan    untuk  dipetahkan  ke  dalam  tiga  kelompok ( cluster) ,  yaitu  tingkat  penduduk  sangat  padat,  padat  dan  sedang.  Pada penelitian  ini  sumber  data  yang  diambil  dari  situs  resmi  pemko  medan,  yaitu https://medankota.bps.go.id/publication.html.  Dataset  tersebut  terdiri  dari beberapa attribute yaitu kecamatan, kelurahan, dan jumlah penduduk, dimana data yang dikumpulkan akan diolah menggunaka algoritma K-Means cluster.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 503-521 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 1. Rekapitulasi Data Penduduk Kota Medan
No Kelurahan Jumlah Penduduk (Jiwa) Keterangan 1 Amplas 15.518 Medan Amplas 2 Bangun Mulia 2.831 3 Harjosari I 35.247 4 Harjosari II 34.671 5 Sitirejo II 8.473 6 Sitirejo III 12.392 7 Timbang Deli 18.292 8 Kotamatsum I 11.823 Medan Area 9 Kotamatsum II 9.152 10 Kotamatsum IV 8.529 11 Tegal Sari I 8.918 12 Tegal Sari II 6.922 13 Tegal Sari III 10.617 14 Pandau Hulu II 8.667 15 Sei Rengas II 5.062 16 Sei Rengas Permata 3.686 17 Pasar Merah Timur 11.350 18 Sukaramai I 8.526 19 Sukaramai II 6.559 20 Glugur Kota 8.190 Medan Barat 21 Karang Berombak 20.787 22 Kesawan 3.843 23 Pulo Brayan Kota 12.087 24 Sei Agul 21.122 25 Silalas 7.276 26 Babura 7.161 Medan Baru 27 Darat 1.982 28 Merdeka 8.166 29 Padang Bulan 9.395 30 Petisah Hulu 4.874 31 Titi Rantai 9.310 32 Bagan Deli 16.289 Medan Belawan 33 Belawan Bahagia 15.758 34 Belawan Bahari 12.723 35 Belawan Sicanang 16.917 36 Belawan I 24.489 37 Belawan II 30.440 38 Kota Bangun 11.880 Medan Deli 39 Mabar 36.348 40 Mabar Hilir 29.401 41 Tanjung Mulia 37.928 42 Tanjung Mulia Hilir 37.562 43 Titi Papan 33.136 44 Binjai 46.148 Medan Denai 45 Denai 19.547
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 503-521 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No Kelurahan Jumlah Penduduk (Jiwa) Keterangan 46 Medan Tenggara 18.589 47 Tegalsari Mandala I 11.092 48 Tegalsari Mandala II 20.803 49 Tegalsari Mandala III 31.392 50 Cinta Damai 17.973 Medan Helvetia 51 Dwikora 25.583 52 Helvetia 11.945 53 Helvetia Tengah 28.093 54 Helvetia Timur 25.317 55 Sei Sikambing C II 13.004 56 Tanjung Gusta 30.891 57 Gedung Johor 25.009 Medan Johor 58 Kedai Durian 7.217 59 Kwala Bekala 35.323 60 Pangkalan Mansyur 33.884 61 Sukamaju 10.491 62 Titi Kuning 22.732 63 Kotamatsum III 5.346 Medan Kota 64 Mesjid 3.163 65 Pandau Hulu I 4.957 66 Pasar Baru 2.979 67 Pasar Merah Barat 3.135 68 Pusat Pasar 3.575 69 Sei Rengas I 4.557 70 Sitirejo I 7.099 71 Sudirejo I 13.035 72 Sudirejo II 9.123 73 Teladan Barat 7.511 74 Teladan Timur 10.583 75 Besar 36.844 Medan Labuhan 76 Martubung 17.388 77 Nelayan Indah 8.436 78 Pekan Labuhan 20.634 79 Sei Mati 15.299 80 Tangkahan 22.260 81 Aur 5.832 Medan Maimun 82 Hamdan 5.295 83 Jati 794 84 Kampung Baru 17.548 85 Sei Mati 8.186 86 Sukaraja 3.365 87 Labuhan Deli 19.656 Medan Marelan 88 Paya Pasir 13.937 89 Rengas Pulau 64.226 90 Tanah Enam Ratus 34.125 91 Terjun 37.398 92 Tegal Rejo 23.791 Medan Perjuangan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 503-521 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No Kelurahan Jumlah Penduduk (Jiwa) Keterangan 93 Sidorame Barat I 9.727 94 Sidorame Barat II 9.418 95 Sidorame Timur 10.264 96 Sei Kera Hilir I 11.084 97 Sei Kera Hilir II 8.701 98 Sei Kera Hulu 8.377 99 Pahlawan 7.909 100 Pandau Hilir 7.440 101 Petisah Tengah 9.453 Medan Petisah 102 Sei Putih Barat 12.073 103 Sei Putih Tengah 10.010 104 Sei Putih Timur I 6.622 105 Sei Putih Timur II 8.387 106 Sei Sikambing D 9.536 107 Sekip 7.911 108 Anggrung 1.854 Medan Polonia 109 Madras Hulu 2.990 110 Polonia 18.614 111 Sari Rejo 28.063 112 Suka Damai 5.980 113 Babura 9.540 Medan Sunggal 114 Lalang 18.756 115 Sei Sikambing B 23.966 116 Simpang Tanjung 899 117 Sunggal 31.843 118 Tanjung Rejo 32.185 119  Asam Kumbang 17.347 Medan Selayang 120  Beringin 9.270 121  Padang Bulan Selayang I 11.421 122  Padang Bulan Selayang II 23.233 123  Sempakata 12.383 124  Tanjung Sari 36.272 125 Bandar Selamat 18.465 Medan Tembung 126 Bantan 30.831 127 Bantan Timur 14.376 128 Indra Kasih 22.538 129 Sidorejo 21.851 130 Sidorejo Hilir 20.626 131 Tembung 10.197 132  Baru Ladang Bambu 4.149 Medan Tuntungan 133  Kemenangan Tani 5.449 134  Lau Cih 2.096 135  Mangga 32.096 136  Namo Gajah 2.202 137  Sidomulyo 2.053 138  Simalingkar B 6.114 139  Simpang Selayang 19.499
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 503-521 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No Kelurahan Jumlah Penduduk (Jiwa) Keterangan 140  Tanjung Selamat 11.767 141 Durian 8.732 Medan Timur 142 Gaharu 8.129 143 Gang Buntu 3.584 144 Glugur Darat I 11.389 145 Glugur Darat II 11.433 146 Perintis 3.823 147 Pulo Brayan Bengkel 13.733 148 Pulo Brayan Bengkel Baru 10.451 149 Pulo Brayan Darat I 21.148 150 Pulo Brayan Darat II 14.115 151 Sidodadi 5.802

## 3.2. Menentukan Pusat Awal Cluster “Centroid”
Proses  untuk  mendapatkan  hasil  pemetaan  kepadatan  penduduk    sangat padat,  padat  dan  sedang  menggunakan  algoritma K-Means  Cluster dimulai dengan menentukan  pemetaan ke dalam 3 cluster , dimana  awal centroid atau pusat cluster dipilih  secara  acak,  yaitu    data    ke  56  sebagai  pusat cluster 1 ‘’sangat padat (30.891)”, data ke 78 sebagai pusat cluster 2 ‘’padat (20.634)”, dan data  ke  72 sebagai pusat cluster 3 “sedang (9.123) yang akan digunakan dalam perhitungan iterasi ke-1
Tabel 2. Pusat Awal Cluster “Centroid”
Data Ke  Pusat Cluster Jumlah Penduduk (Jiwa) 56 C1 30.891 78 C2 20.634 72 C3 9.123

## 3.3. Penghitungan jarak dari data ke 1  terhadap pusat cluster
Penghitungan  jarak  dari  data  1  terhadap  pusat cluster sesuai  dengan rumus 2.1 diatas. Berikut ini merupakan salah satu contoh perhitungan antara data  ke  1  pada  tabel  1  terhadap  pusat cluster c1,c2,c3  pada  tabel  2.  Hasilnya dapat dilihat pada tabel 3 no 1.
C1 = √(               ) = √(      ) = 15.373 C2 = √(               ) = √(     ) = 5.116 C3 = √(              )
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 503-521 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
= √(     )
= 6.395
Selanjutnya dilakukan lagi perhitungan jarak dari data ke 2 sampai data ke 151 kepusat cluster iterasi ke-1 seperti contoh diatas.
3.4. Menempatkan Data Ke Dalam Cluster Terdekat
Setelah  semua    jumlah  penduduk  data  1  sampai  151    dihitung  ke  setiap pusat cluster iterasi  ke-1  menggunakan  rumus Euclidian  Distance ,  maka  hasil perhitungan akan ditetapkan pada tabel berikut:
Tabel 3. Hasil Perhitungan Jarak Semua Data Ke Setiap Pusat Cluster Pada Iterasi 1 No c1 c2 c3 Jarak terdekat cluster 1 15.373  5.116 6.395 5.116 2 2 28.060  17.803  6.292 6.292 3 3 4.356 14.613  26.124  4.356 1 4 3.780 14.037  25.548  3.780 1 5 22.418  12.161  650 650 3 6 18.499  8.242 3.269 3.269 3 7 12.599  2.342 9.169 2.342 2 8 19.068  8.811 2.700 2.700 3 9 21.739  11.482  29 29 3 10 22.362  12.105  594 594 3 11 21.973  11.716  205 205 3 12 23.969  13.712  2.201 2.201 3 13 20.274  10.017  1.494 1.494 3 14 22.224  11.967  456 456 3 15 25.829  15.572  4.061 4.061 3 16 27.205  16.948  5.437 5.437 3 17 19.541  9.284 2.227 2.227 3 18 22.365  12.108  597 597 3 19 24.332  14.075  2.564 2.564 3 20 22.701  12.444  933 933 3 21 10.104  153 11.664  153 2 22 27.048  16.791  5.280 5.280 3 23 18.804  8.547 2.964 2.964 3 24 9.769 488 11.999  488 2 25 23.615  13.358  1.847 1.847 3 26 23.730  13.473  1.962 1.962 3 27 28.909  18.652  7.141 7.141 3 28 22.725  12.468  957 957 3
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 503-521 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No c1 c2 c3 Jarak terdekat cluster 29 21.496  11.239  272 272 3 30 26.017  15.760  4.249 4.249 3 31 21.581  11.324  187 187 3 32 14.602  4.345 7.166 4.345 2 33 15.133  4.876 6.635 4.876 2 34 18.168  7.911 3.600 3.600 3 35 13.974  3.717 7.794 3.717 2 36 6.402 3.855 15.366  3.855 2 37 451 9.806 21.317  451 1 38 19.011  8.754 2.757 2.757 3 39 5.457 15.714  27.225  5.457 1 40 1.490 8.767 20.278  1.490 1 41 7.037 17.294  28.805  7.037 1 42 6.671 16.928  28.439  6.671 1 43 2.245 12.502  24.013  2.245 1 44 15.257  25.514  37.025  15.257 1 45 11.344  1.087 10.424  1.087 2 46 12.302  2.045 9.466 2.045 2 47 19.799  9.542 1.969 1.969 3 48 10.088  169 11.680  169 2 49 501 10.758  22.269  501 1 50 12.918  2.661 8.850 2.661 2 51 5.308 4.949 16.460  4.949 2 52 18.946  8.689 2.822 2.822 3 53 2.798 7.459 18.970  2.798 1 54 5.574 4.683 16.194  4.683 2 55 17.887  7.630 3.881 3.881 3 56 0 10.257  21.768  0 1 57 5.882 4.375 15.886  4.375 2 58 23.674  13.417  1.906 1.906 3 59 4.432 14.689  26.200  4.432 1 60 2.993 13.250  24.761  2.993 1 61 20.400  10.143  1.368 1.368 3 62 8.159 2.098 13.609  2.098 2 63 25.545  15.288  3.777 3.777 3 64 27.728  17.471  5.960 5.960 3 65 25.934  15.677  4.166 4.166 3 66 27.912  17.655  6.144 6.144 3 67 27.756  17.499  5.988 5.988 3 68 27.316  17.059  5.548 5.548 3 69 26.334  16.077  4.566 4.566 3 70 23.792  13.535  2.024 2.024 3
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 503-521 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No c1 c2 c3 Jarak terdekat cluster 71 17.856  7.599 3.912 3.912 3 72 21.768  11.511  0 0 3 73 23.380  13.123  1.612 1.612 3 74 20.308  10.051  1.460 1.460 3 75 5.953 16.210  27.721  5.953 1 76 13.503  3.246 8.265 3.246 2 77 22.455  12.198  687 687 3 78 10.257  0 11.511  0 2 79 15.592  5.335 6.176 5.335 2 80 8.631 1.626 13.137  1.626 2 81 25.059  14.802  3.291 3.291 3 82 25.596  15.339  3.828 3.828 3 83 30.097  19.840  8.329 8.329 3 84 13.343  3.086 8.425 3.086 2 85 22.705  12.448  937 937 3 86 27.526  17.269  5.758 5.758 3 87 11.235  978 10.533  978 2 88 16.954  6.697 4.814 4.814 3 89 33.335  43.592  55.103  33.335 1 90 3.234 13.491  25.002  3.234 1 91 6.507 16.764  28.275  6.507 1 92 7.100 3.157 14.668  3.157 2 93 21.164  10.907  604 604 3 94 21.473  11.216  295 295 3 95 20.627  10.370  1.141 1.141 3 96 19.807  9.550 1.961 1.961 3 97 22.190  11.933  422 422 3 98 22.514  12.257  746 746 3 99 22.982  12.725  1.214 1.214 3 100  23.451  13.194  1.683 1.683 3 101  21.438  11.181  330 330 3 102  18.818  8.561 2.950 2.950 3 103  20.881  10.624  887 887 3 104  24.269  14.012  2.501 2.501 3 105  22.504  12.247  736 736 3 106  21.355  11.098  413 413 3 107  22.980  12.723  1.212 1.212 3 108  29.037  18.780  7.269 7.269 3 109  27.901  17.644  6.133 6.133 3 110  12.277  2.020 9.491 2.020 2 111  2.828 7.429 18.940  2.828 1 112  24.911  14.654  3.143 3.143 3
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 503-521 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No c1 c2 c3 Jarak terdekat cluster 113  21.351  11.094  417 417 3 114  12.135  1.878 9.633 1.878 2 115  6.925 3.332 14.843  3.332 2 116  29.992  19.735  8.224 8.224 3 117  952 11.209  22.720  952 1 118  1.294 11.551  23.062  1.294 1 119  13.544  3.287 8.224 3.287 2 120  21.621  11.364  147 147 3 121  19.470  9.213 2.298 2.298 3 122  7.658 2.599 14.110  2.599 2 123  18.508  8.251 3.260 3.260 3 124  5.381 15.638  27.149  5.381 1 125  12.426  2.169 9.342 2.169 2 126  60 10.197  21.708  60 1 127  16.515  6.258 5.253 5.253 3 128  8.353 1.904 13.415  1.904 2 129  9.040 1.217 12.728  1.217 2 130  10.265  8 11.503  8 2 131  20.694  10.437  1.074 1.074 3 132  26.742  16.485  4.974 4.974 3 133  25.442  15.185  3.674 3.674 3 134  28.795  18.538  7.027 7.027 3 135  1.205 11.462  22.973  1.205 1 136  28.689  18.432  6.921 6.921 3 137  28.838  18.581  7.070 7.070 3 138  24.777  14.520  3.009 3.009 3 139  11.392  1.135 10.376  1.135 2 140  19.124  8.867 2.644 2.644 3 141  22.159  11.902  391 391 3 142  22.762  12.505  994 994 3 143  27.307  17.050  5.539 5.539 3 144  19.502  9.245 2.266 2.266 3 145  19.458  9.201 2.310 2.310 3 146  27.068  16.811  5.300 5.300 3 147  17.158  6.901 4.610 4.610 3 148  20.440  10.183  1.328 1.328 3 149  9.743 514 12.025  514 2 150  16.776  6.519 4.992 4.992 3 151  25.089  14.832  3.321 3.321 3
Setelah dilihat tabel 3 diatas,dimana hasi perhitungan jarak terdekat pada iterasi  pertama  C1/Sangat  Padat  =24  Kelurahan  (warna  merah  dalm  tabel),
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 503-521 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
C2/Padat  =  34  Kelurahan  (  warna  kuning  dalam  tabel),  C3/Sedang  =  93 kelurahan (warna hijau dalam table).
3.5. Menentukan Pusat Cluster “Centroid” Baru Setelah  semua  data  diletakkan  ke cluster terdekat  dan  diketaui  hasilnya pada  iterasi  ke-1  ,  maka  akan  dihitung    kembali  pusat cluster yang  baru berdasarkan jumlah data yang ada pada cluster tersebut sesuai rumus 2.2 diatas . Karena C1 memiliki 24 data anggota, maka perhitungan cluster baru menjadi:
Untuk mendapatkan pusat cluster baru untuk C2 dan C3 maka dilakukan sesuai perhitungan C1 diatas. Maka hasil perhitungan untuk mendapatkan pusta Cluster baru untuk iterasi ke-2 adalah sebagai berikut:
Tabel 4 . Pusat Cluster Baru Untuk Iterasi Ke-2 Pusat Cluster Jumlah Penduduk (Jiwa) C1 4.926 C2 2.484 C3 2.907

## 3.6. Penentuan pusat cluster diulangin sampai data tidak berubah
Pada    tahap  ini  akan  dilakukan    kembali  perhitungan  dari  setiap  data penduduk,yaitu  tabel  ke-1  ke  pusat cluster baru  pada  tabel  ke-4.    Perhitungan untuk menentukankan pusat cluster baru tetap dilakukan seperti contoh diatas sampai tidak berubah lagi. Setelah dilakukan perhitungan sampai 3 (tigah) kali iterasi, maka hasil pemetaan  kepadatan penduduk  didapatkan seperti tabel  5 berikut:

## Tabel 5. Hasil Pemetaan  Kepadatan Penduduk Kedalam Cluster
Cluster 1 (Sangat Padat) Cluster 2 (Padat) Cluster 3 (sedang) Kelurahan  penduduk  sangat padat  terdiri  dari  133 kelurahan  yang  tersebar  di 21  kecamatan  kota    Medan dengan rincian sebagai Kelurahan penduduk sangat  padat  terdiri  dari 133 kelurahan yang tersebar  di    21  kecamatan kota  Medan dengan rincian Kelurahan penduduk sedang tidak ada lagi terdapat dikota medan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 503-521 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Cluster 1 (Sangat Padat) Cluster 2 (Padat) Cluster 3 (sedang) berikut: sebagai berikut: Kecamatan  Medan  Ampla s (6 Kelurahan): Kecamatan Medan Ampla s (1 Kelurahan): 1.  Amplas 2. Harjosari 1. Bangun Mulia
3. Harjosari II
4.Sitirejo II 5. Sitirejo III, 6. Timbang Deli Kecamatan  Medan  Area (10 Kelurahan) Kecamatan  Medan  Area (2 Kelurahan) 1.    Kotamatsum I 1.Sei Rengas II 2.    Kotamatsum II 2.Sei Rengas Permata 3.    Kotamatsum IV 4.    Tegal Sari I Kecamatan  Medan  Barat (1 Kelurahan) 5.    Tegal Sari II 1.Kesawan 6.    Tegal Sari III 7.    Pandau Hulu II Kecamatan  Medan  Baru (2 Kelurahan) 8.    Pasar Merah Timur 1. Darat 9.    Sukaramai I 2. Petisah Hulu 10.    Sukaramai II Kecamatan Medan Barat (5 Kelurahan) Kecamatan  Medan  Kota (7 Kelurahan) 1.   Glugur Kota. 1.Kotamatsum III 2.   Karang Berombak 2.Mesjid 3.   Pulo Brayan Kota 3.Pandau Hulu I 4.   Sei Agul,  5. Silalas 4.Pasar Baru Kecamatan  Medan Baru  (4 Kelurahan) 5.Pasar Merah Barat 1.   Babura, 2. Merdeka 6.Pusat Pasar 3.Padang Bulan. 7.Sei Rengas I 4. Titi Rantai Kecamatan Medan Belawan (6 Kelurahan) Kecamatan Medan Maimun (4 Kelurahan) 1.   Bagan Deli 1.Aur 2.   Belawan Bahagia 2.Hamdan 3.   Belawan Bahari 3.Jati 4.   Belawan Sicanang 4.SukaRaja 5.   Belawan I 6.   Belawan II Kecamatan Medan Polonia (3 Kelurahan) Kecamatan  Medan  Deli  (6 Kelurahan) 1.Anggrung 1.   Kota Bangun 2.Madras Hulu 2.   Mabar 3.Suka Damai
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 503-521 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Cluster 1 (Sangat Padat) Cluster 2 (Padat) Cluster 3 (sedang) 3.   Mabar Hilir 4.   Tanjung Mulia Kecamatan Medan Sunggal (1 Kelurahan) 5.   Tanjung Mulia Hilir 1. Simpang Tanjung 6.   Titi Papan Kecamatan  Medan  Denai (6 Kelurahan) Kecamatan Medan Tuntungan(6 Kelurahan) 1.Binjai 2. Denai. 1.Baru Ladang Bambu 3.Medan Tenggara 2.Kemenangan Tani 4. Tegalsari Mandala I 3.Lau Cih 5. Tegalsari Mandala II 4.Namo Gajah 6. Tegalsari Mandala III 5.Sidomulyo Kecamatan Medan Helvetia  (7 Kelurahan) 6.Simalingkar B 1.Cinta Damai 2.Dwikora Kecamatan Medan Timur(3 Kelurahan) 3.Helvetia 1. Gang Buntu 4.Helvetia Tengah 2. Perintis 5.Helvetia Timur 3. Sidodadi 6.Sei Sikambing C II 7.Tanjung Gusta Kecamatan  Medan  Johor
(6 Kelurahan) 1. Gedung Johor
2. Kedai Durian
3. Kwala Bekala
4.Pangkalan Mansyur
5.Sukamaju
6.Titi Kuning
Kecamatan Medan Kota  (6 Kelurahan) 1. Sitirejo I 2.Sudirejo I
3.Sudirejo II 4.Teladan Barat 5. Teladan Timur Kecamatan Medan Labuhan (6 Kelurahan) 1.Besar 2.Martubung
3.Nelayan Indah
4.Pekan Labuhan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 503-521 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Cluster 1 (Sangat Padat) Cluster 2 (Padat) Cluster 3 (sedang) 5.Sei Mati 6.Tangkahan
Kecamatan Medan Maimun (2 Kelurahan) 1.Kampung Baru 2. Sei Mati Kecamatan Medan Marelan (5 Kelurahan)
1.Labuhan Deli
2.Paya Pasir
3.Rengas Pulau 4.Tanah Enam Ratus 5.Terjun Kecamatan Medan Perjuangan (9 Kelurahan) 1.Tegal Rejo 2.Sidorame Barat I 3.Sidorame Barat II 4.Sidorame Timur 5.Sei Kera Hilir I
6.Sei Kera Hilir II
7.Sei Kera Hulu
8.Pahlawan
9.Pandau Hilir
Kecamatan  Medan  Petisah (7 Kelurahan)
1.Petisah Tengah
2.Sei Putih Barat
3.Sei Putih Tengah
4.Sei Putih Timur I
5.Sei Putih Timur II 6.Sei Sikambing D 7.Sekip
Kecamatan  Medan  Polonia
(2 Kelurahan) 1.Polonia 2.Sari Rejo
Kecamatan  Medan  Sunggal (5 Kelurahan) 1.Babura
2.Lalang
3.Sei Sikambing B
4. Sunggal
5.Tanjung Rejo
Kecamatan Medan Selayang (6 Kelurahan)
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 503-521 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Cluster 1 (Sangat Padat) Cluster 2 (Padat) Cluster 3 (sedang) 1.Asam Kumbang 2.Beringin 3.Padang Bulan Selayang I
4.Padang Bulan Selayang II
5.Sempakata
6. Tanjung Sari
Kecamatan Medan Tembung (7 Kelurahan)
1.Bandar Selamat
2.Bantan
3.Bantan Timur
4.Indra Kasih
5.Sidorejo 6.Sidorejo Hilir 7.Tembung Kecamatan Medan Tuntungan(3 Kelurahan) 1.Mangga 2.Simpang Selayang 3.Tanjung Selamat Kecamatan Medan Timur(8 Kelurahan) 1.Durian 2.Gaharu 3.Glugur Darat I 4. Glugur Darat II
5. Pulo Brayan Bengkel
6. Pulo Brayan Bengkel Baru
7. Pulo Brayan Darat I
8.Pulo Brayan Darat II
Hasil  pemetaan  kepadatan  penduduk  menggunakan  algoritma  K-Means cluster dapat dilihat pada tabel 5 diatas, dimana hasil akhirnya didapat klaster daerah  sangat padat/C1  terdiri 121 kelurahan yang tersebar di 21 kecamatan Kluster  daerah  padat/C2  adalah  30  kelurahan  yang  tersebar  di  10  kecamatan. Kluster daerah sedang/C3 tidak ada lagin ditemukan di kota medan

## 4.  SIMPULAN
Hasil penelitian ini dapat disimpulkan sebagai berikut;
a) Dengan  menerapkan    algoritma  K-Means Cluster ing,  dapat  menentukan pemetaan  kepadatan  pendududk    ke  dalam  tigah  kelompok  ( cluster ), yaitu Cluster 1/ daerah Penduduk sangat padat sebanyak 121 kelurahan yang tersebar di  21 kecamatan kota  Medan. Cluster 2/ daerah Penduduk
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 503-521 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
padat  terdapat 30 kelurahan yang tersebar di 10 kecamatan. Cluster 3/ daerah Penduduk sedang tidak ada lagi ditemukan di kota medan
b) Dari    hasil  analisa  peneliti,  untuk  kedepanya  perlu  dilakukan  penelitian untuk  pemetaan  maupun  pengelompokan  kepadatan  penduduk berdasarkan luas wilayah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Bps, “Statistikkotamedan2018,” P. 2264145, 1395.
[2] Bps, “Wilayah & Penduduk,” Morphol. = Морфологія , Vol. 4, No. 1, Pp. 64– 72, 2018.
[3] Pemkomedan, “Kependudukan.”
[4] Katadata,  “Jumlah  Penduduk  Medan  Terbanyak  Di  Sumatera  Utara,”  P. 2045, 2019.
[5] R. Putra, A. Suprayogi, And S. Kahar, “Jurnal Geodesi Undip Oktober 2013 Jurnal  Geodesi  Undip  Oktober  2013,” Geod.  Undip ,  Vol.  2,  No.  Sistem Informasi Geografis, Pp. 240–252, 2013.
[6] M.  I.  Ali  And  M.  R.  Abidin,  “Pengaruh  Kepadatan  Penduduk  Terhadap Intensitas  Kemacetan  Lalu  Lintas  Di  Kecamatan  Rappocini  Makassar,” Pros. Semin. Nas. Lemb. Penelit. Univ. Negeri Makassar , Pp. 68–73, 2019.
[7] I.  Puspita,  L.  Ibrahim,  And  D.  Hartono,  “Penurunan  Kualitas  Air  Sungai Karang  Anyar  Kota  Tarakan  (  Influence  Of  The  Behavior  Of  Citizens Residing In Riverbanks To The Decrease Of Water Quality In The River Of Karang  Anyar  Tarakan  City  ),” J.  Mns.  Dan  Lingkung. ,  Vol.  23,  No.  2,  Pp. 249–258, 2016.
[8] R.  Handayani,  “Analisis  Dampak  Kependudukan  Terhadap  Tingkat Kriminalitas Di Provinsi Banten,” J. Adm. Publik , Vol. 8, No. 2, Pp. 149–169, 2017.
[9] A.  P.  Kusuma  And  D.  M.  Sukendra,  “Analisis  Spasial  Kejadian  Demam Berdarah  Dengue  Berdasarkan  Kepadatan  Penduduk,” Unnes  J.  Public Heal. , 2016.
[10]  P.  Marpaung  And  H.  Pandiangan,  “Utilization  Of  The  Moora  Method  For Recommended Selection Of Best Waiters In Hospitality,” Vol. 4, No. 36, Pp. 566–573, 2020.
[11]  D.  Candro,  P.  Sinaga,  B.  Sianipar,  And  P.  Marpaung,  “Pemilihan  Calon Manager Dari Pegawai Berprestasi Menggunakan Metode Profile Matching Pada Cv . Glofacia Oceanic,” Vol. 4, No. September, Pp. 643–656, 2020.
[12]  P. Marpaung, “Application Of C4.5 Algorithm For Simulation Of Prediction Of  Victory  In  Acceptance  Of  Several  Prospective  Employees,” J.  Comput. Networks, Archit. High Perform. Comput. , Vol. 1, No. 2, Pp. 16–20, 2019.
[13]  P.  Marpaung  And  N.  Tarigan,  “Data  Mining  For  Determining  Book  Loan Patterns In-Library Using Apriori Algorithm,” Infokum , 2019.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 503-521 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[14]  N. S. Pangaribuan and F. Marpaung, “Analysis of Corn Agriculture Data to Predict Harvest Results with Data Mining Algorithm C4 . 5,” vol. 14, no. 2, pp. 235–243, 2020.
[15]  P.  Marpaung,  M.  Zarlis,  and  Z.  Situmorang,  “Image  Qualiy  Improvement Using  Algorithm  Spatial  Median  Filter  And  Adaptive  Fuzzy  Contrast Enhacement,” 2019.
[16]  “optimasi asupan ggl.pdf.” .
[17]  A.  S.  R.  Sinaga,  “Ekstrak  Ciri  Komunikasi  Nonverbal  Menggunakan  Gray Level Co-Occurrence Matrix,” I N F O R M A T I K A , 2020.
[18]  K.  Handoko,  “Penerapan  Data  Mining  Dalam  Meningkatkan  Mutu Pembelajaran  Pada  Instansi  Perguruan  Tinggi  Menggunakan  Metode  K- Means Cluster ing (Studi Kasus Di Program Studi Tkj Akademi Komunitas Solok Selatan),” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 02, no. 03, pp. 31–40, 2016.