## Algoritma K-Means Dalam Pengelompokan Kabupaten/Kota Berdasarkan Indeks Pembengunan Manusia Di Sumatera Utara
Kristin Daya Rohani Sianipar 1* , Indra Gunawan 2
1*,2 Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar
1* kristinsianipar7@gmail.com (penulis korespondensi)
2 indra@amiktunasbangsa.ac.id
Abstrak— Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan salah satu parameter yang digunakan untuk memperkirakan tingkat quality secara fisik  maupun  non  fisik  masyarakat  di  suatu  daerah.  Dimensi  dasar  dalam  membentuk  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  adalah  umur panjang  dan  hidup  sehat,  pengetahuan,  dan  standar  hidup  layak.  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  sangat  mempengaruhi  dalam pertumbuhan  ekonomi,  sehingga    dengan  meningkatnya  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  mampu  mendorong  perekonomian  daerah, terutama  dalam  bidang  industri  seperti  pada  wilayah  Sumatera  Utara.  Dalam  melakukan  penelitian  ini,  algoritma  yang  digunakan  yaitu algoritma k-means dengan mengelompokan menjadi tiga cluster yaitu tinggi, sedang, dan rendah . Adapun data yang digunakan adalah data kabupaten/kota berdasarkan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Sumatera Utara tahun 2014-2019 sebanyak 33 data dan data penelitian ini diambil dari BPS (Badan Pusat Statistik).  Hasil yang diperoleh dalam penelitian ini adalah cluster 1 terdapat 18 data, cluster 2 terdapat 11 data, cluster 3  terdapat  4  data.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  kabupaten/kota  yang  memiliki  Indeks  Pembangunan Manusia yang tergolong tinggi, sedang, dan rendah.
Kata kunci— IPM, Data Mining, K-Means , Pengelompokan, Masyarakat.
Abstract— The Human Development Index (HDI) is one of the parameters used to estimate the level of physical and non-physical quality of the community in an area. The basic dimensions in forming the Human Development Index (HDI) are a long and healthy life, knowledge, and a  decent  standard  of  living.  The Human  Development  Index  (HDI)  greatly  influences  economic  growth,  so  that  the  increase  in  the  Human Development Index (HDI) is able to encourage the regional economy, especially in the industrial sector such as in the North Sumatra region. In conducting this research, the  algorithm used is the k-means algorithm by grouping it into three clusters, namely high, medium, and low. The data used is district/city data based on the Human Development Index (HDI) in North Sumatra in 2014-2019 as many as 33 data and this research data was taken from BPS (Central Statistics Agency). The results obtained in this study are cluster 1 there are 18 data, cluster 2 there are  11  data,  cluster  3  there  are  4  data.  The  purpose  of  this  study  was  to  determine  the  regencies/cities  that  have  a  high,  medium,  and  low Human Development Index.
Keywords — IPM, Data Mining, K-Means, Cluster, Society

## I. P ENDAHULUAN
Indeks pembangunan manusia  adalah  salah  satu  alat ukur pencapaian kualitas hidup satu wilayah bahkan negara. Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan salah satu indikator yang  dijadikan  untuk  mengukur  taraf  kualitas  fisik  maupun non  fisik  penduduk  di  suatu  wilayah..  Indeks  Pembangunan Manusia  dilakukan  dengan  tujuan  manusia  dijadikan  sebagai tujuan  akhir  bukan  menjadi  alat  Indeks  Pembangunan Manusia.  Adanya  pembangunan  manusia  sendiri  diharapkan masyarakat  dapat  menikmati  umur  yang  panjang  dan  sehat, dan menjalankan kehidupan yang produktif.
Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan indikator komposit  tunggal  yang  walaupun  tidak  dapat  mengukur semua  dimensi  dari  pembangunan  manusia,  tetapi  mengukur tiga  dimensi  pokok  pembangunan  manusia  yang  dinilai mampu  mencerminkan  kemampuan  dasar  (basic  capabilities) penduduk. Ketiga kemampuan dasar itu adalah umur panjang dan  sehat,  berpengetahuan  dan  berketerampilan,  serta  akses terhadap  sumber  daya  yang  dibutuhkan  untuk  mencapai standar hidup layak[1]. Indeks Pembangunan Manusia (IPM) sangat  berpengaruh  terhadap  pertumbuhan  ekonomi.  Indeks Pembangunan  manusia  yang  meningkat  dapat  menggerakkan perekonimian  daerah  terutama  pada  sektor  industri  yang  ada di Indonesia terlebih di Sumatera Utara.
Data yaitu  kumpulan  fakta  yang  terekam  atau  sebuah entitas  yang  tidak  memiliki  arti  dan  selama  ini  terabaikan. Mining yaitu  proses  pembangunan.  Sehingga Data  Mining
dapat  diartikan  sebagai  proses  penambangan  data  yang menghasilkan  sebuah  output  (keluaran)  berupa  pengetahuan. Menurut  Pramudiono  dalam  [2] Data  Mining adalah  analisis otomatis  dari  data  yang  berjumlah  besar  atau  kompleks dengan  tujuan  untuk  menemukan  pola  atau  kecenderungan yang  penting  yang  biasanya  tidak  disadari  keberadaannya. Menurut  Larose  dalam  [2] Data  Mining merupakan  analisis dari  peninjauan  kumpulan  data  untuk  menemukan  hubungan yang  tidak  diduga  dan  meringkas  data  dengan  cara  yang berbeda  dengan  sebelumnya,  yang  dapat  dipahami  dan bermanfaat bagi pemilik data. Data Mining merupakan proses pencarian  pola  dan  relasi-relasi  yang  tersembungi  dalam sejumlah  data  yang  besar  dengan  tujuan  untuk  melakukan klasifikasi, estimasi, prediksi, association rule , clustering dan visualisasi.
Penelitian  ini  diakukan  dengan  menggunakan  Algoritma K-Means. Algoritma K-Means merupakan  salah  satu algoritma  yang  terdapat  dalam data  mining yang  cara pengerjaannya  yaitu  dengan  pengelompokan  data.  Data  pada penelitian  ini  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistika  (BPS). Dalam  penelitian  ini  penulis  menerapkan  algoritma K-Means dengan  tujuan  untuk  mengetahui  kabupaten/kotaa  yang memiliki  Indeks  Pembangunan  Manusia  yang  tergolong tinggi, sedang dan rendah.

## II. M ETODOLOGI
P ENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  menggunakan  algoritma K- means metode  dengan clustering. K-Means yaitu  salah  satu dari  metode  pengelompokan  data  nonhierarki  (sekatan)  yang dapat mempartisi data kedalam bentuk dua kelompok ataupun lebih[3]. Clustering merupakan aktivitas ( task ) yang bertujuan mengelompokkan  data  yang  memiliki  kemiripan  antara  satu data  dengan  data  lainnya  ke  dalam  klaster  atau  kelompok sehingga  data  dalam  satu  klaster  memiliki  tingkat kemiripan ( similiarity ) yang maksimum dan data antar klaster memiliki  kemiripan  yang  minimum[4]. K-Means  Clustering merupakan salah satu metode data clustering non hirarki yang berusaha mempartisi data yang ada ke dalam bentuk satu atau lebih cluster /kelompok[5].
Langkah-langkah dalam menyelesaikan perhitungan pada Algoritma K-Means , yaitu: [6]
1. Menentukan k sebagai  jumlah cluster yang  ingin dibuat. Menetapkan pusat cluster .
2. Menghitung  jarak  setiap  data  ke  pusat cluster menggunakan persamaan Euclidean.
2 ( ) m ik j d Cij Ckj = −  (1)
3. Kelompokkan data ke dalam cluster yang dengan jarak yang paling pendek menggunakan persamaan. Min 2 1 ( ) k m ik k j d Cij Ckj = = −  
(2) 4. Hitung  pusat cluster yang  baru  menggunakan persamaan
1 p ij i kj x C p = =  (3)
Dimana: X ij E kluster ke – k P = banyaknya anggota cluster ke k Ulangi langkah 2 sampai dengan 4 hingga sudah tidak ada lagi data yang berpindah ke kluster yang lain.
Dalam  Algoritma K-Means memiliki  tahapan-tahapan sebelum  melakukan  proses  perhitungan  yang  di  bentuk menjadi  sebuah  skema  atau  alur  .  Berikut  adalah  skema  dari algoritma K-Means :
Gambar 1. Skema Algoritma K-Means Pada
penerapan
algoritma K-Means dalam pengelompokan Kabupaten/Kota Berdasarkan Indeks
Pembangunan Manusia  di Sumatera Utara mendapatkan data dari  Badan  Pusat  Statistika  (BPS).  Data  akan  diolah  dengan melakukan clustering Kabupaten/Kota  Berdasarkan  Indeks
Pembangunan  Manusia    di  Sumatera  Utara  dalam  3  kluster. Adapun data yang diperoleh yaitu sebagai berikut :

## TABEL I DATA KABUPATEN/KOTA BERDASARKAN IPM  DI SUMATERA
UTARA TAHUN 2014-2019
NO Kabupaten/ Kota IPM 2014 2015 2016 2017 2018 2019 1 Nias 57,98 58,85 59,75 60,21 60,82 61,65 2 Mandailing Natal 63,42 63,99 64,55 65,13 65,83 66,52 3 Tapanuli Selatan 67,22 67,63 68,04 68,69 69,1 69,75 4 Tapanuli Tengah 66,16 67,06 67,27 67,96 68,27 68,86 5 Tapanuli Utara 70,7 71,32 71,96 72,38 72,91 73,33 6 Toba 72,79 73,4 73,61 73,87 74,48 74,92 7 Labuhan batu 70,06 70,23 70,5 71 71,39 71,94 8 Asahan 67,51 68,4 68,71 69,1 69,49 69,92 9 Simalungun 70,89 71,24 71,48 71,83 72,49 72,98 10 Dairi 67,91 69 69,61 70,36 70,89 71,42 11 Karo 71,84 72,69 73,29 73,53 73,91 74,25 12 Deli Serdang 71,98 72,79 73,51 73,94 74,92 75,43 13 Langkat 68 68,53 69,13 69,82 70,27 70,76 14 Nias Selatan 57,78 58,74 59,14 59,85 60,75 61,59 15 Humbang Hasundutan 65,59 66,03 66,56 67,3 67,96 68,83 16 Pakpak Bharat 65,06 65,53 65,81 66,25 66,63 67,47 17 Samosir 67,8 68,43 68,82 69,43 69,99 70,55 18 Serdang Bedagai 67,78 68,01 68,77 69,16 69,69 70,21 19 Batu Bara 65,5 66,02 66,69 67,2 67,67 68,35 20 Padang Lawas Utara 66,5 67,35 68,05 68,34 68,77 69,29 21 Padang Lawas 65,5 65,99 66,23 66,82 67,59 68,16 22 Labuhan batu Selatan 68,59 69,67 70,28 70,48 70,98 71,39 23 Labuhan batu Utara 69,15 69,69 70,26 70,79 71,08 71,43 24 Nias Utara 59,18 59,88 60,23 60,57 61,08 61,98 25 Nias Barat 57,54 58,25 59,03 59,56 60,42 61,14 26 Sibolga 71,01 71,64 72 72,28 72,65 73,41 27 Tanjung balai 66,05 66,74 67,09 67,41 68 68,51 28 Pematang siantar 75,83 76,34 76,9 77,54 77,88 78,57 29 Tebing Tinggi 72,13 72,81 73,58 73,9 74,5 75,08 30 Medan 78,26 78,87 79,34 79,98 80,65 80,97 31 Binjai 72,55 73,81 74,11 74,65 75,21 75,89 32 Padang Sidimpuan 71,88 72,8 73,42 73,81 74,38 75,06 33 Gunung Sitoli 65,91 66,41 66,85 67,68 68,33 69,3
Data  yang  didapatkan  akan  diolah  terlebih  dahulu  dan setelah  diolah  akan  dilakukan clustering .  Dalam  tahap
pengumpulan  data,  data  yang  diperoleh  akan  dijumlahkan setiap  kriterianya,  maka  pada  tahap  pengolahan  data  akan didapatkan  kalkulasi  nilai  yang  nantinya  akan  dioperasikan selanjutnya atau tahap clustering .
TABEL II DATA AKUMULASI KABUPATEN/KOTA BERDASARKAN IPM DI SUMATERA UTARA TAHUN 2014-2019
NO Kabupaten/ Kota IPM Rata-rata 2014 2015 2016 2017 2018 2019 1 Nias 57,98 58,85 59,75 60,21 60,82 61,65 59,87666667 2 Mandailing Natal 63,42 63,99 64,55 65,13 65,83 66,52 64,90666667 3 Tapanuli Selatan 67,22 67,63 68,04 68,69 69,1 69,75 68,405 4 Tapanuli Tengah 66,16 67,06 67,27 67,96 68,27 68,86 67,59666667 5 Tapanuli Utara 70,7 71,32 71,96 72,38 72,91 73,33 72,1 6 Toba 72,79 73,4 73,61 73,87 74,48 74,92 73,845 7 Labuhan batu 70,06 70,23 70,5 71 71,39 71,94 70,85333333 8 Asahan 67,51 68,4 68,71 69,1 69,49 69,92 68,855 9 Simalungun 70,89 71,24 71,48 71,83 72,49 72,98 71,81833333 10 Dairi 67,91 69 69,61 70,36 70,89 71,42 69,865 11 Karo 71,84 72,69 73,29 73,53 73,91 74,25 73,25166667 12 Deli Serdang 71,98 72,79 73,51 73,94 74,92 75,43 73,76166667 13 Langkat 68 68,53 69,13 69,82 70,27 70,76 69,41833333 14 Nias Selatan 57,78 58,74 59,14 59,85 60,75 61,59 59,64166667 15 Humbang Hasundutan 65,59 66,03 66,56 67,3 67,96 68,83 67,045 16 Pakpak Bharat 65,06 65,53 65,81 66,25 66,63 67,47 66,125 17 Samosir 67,8 68,43 68,82 69,43 69,99 70,55 69,17 18 Serdang Bedagai 67,78 68,01 68,77 69,16 69,69 70,21 68,93666667 19 Batu Bara 65,5 66,02 66,69 67,2 67,67 68,35 66,905 20 Padang Lawas Utara 66,5 67,35 68,05 68,34 68,77 69,29 68,05 21 Padang Lawas 65,5 65,99 66,23 66,82 67,59 68,16 66,715 22 Labuhanbatu Selatan 68,59 69,67 70,28 70,48 70,98 71,39 70,23166667 23 Labuhanbatu Utara 69,15 69,69 70,26 70,79 71,08 71,43 70,4 24 Nias Utara 59,18 59,88 60,23 60,57 61,08 61,98 60,48666667 25 Nias Barat 57,54 58,25 59,03 59,56 60,42 61,14 59,32333333 26 Sibolga 71,01 71,64 72 72,28 72,65 73,41 72,165 27 Tanjung balai 66,05 66,74 67,09 67,41 68 68,51 67,3 28 Pematang siantar 75,83 76,34 76,9 77,54 77,88 78,57 77,17666667 29 Tebing Tinggi 72,13 72,81 73,58 73,9 74,5 75,08 73,66666667 30 Medan 78,26 78,87 79,34 79,98 80,65 80,97 79,67833333 31 Binjai 72,55 73,81 74,11 74,65 75,21 75,89 74,37 32 Padang Sidimpuan 71,88 72,8 73,42 73,81 74,38 75,06 73,55833333 33 Gunung Sitoli 65,91 66,41 66,85 67,68 68,33 69,3 67,41333333
Selanjutnya, pada proses clustering untuk pengelompokan data  Kabupaten/Kota  berdasarkan  Indeks  Pembangunan Manusia  Di  sumatera  Utara  dengan  membuat  3 cluster yaitu cluster tinggi,  sedang,  dan  rendah.  Proses  pengelompokan data dilakukan menggunakan rumus Euclidean Distance .

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN Proses
perhitungan
untuk
mengelompokkan Kabupaten/Kota  berdasarkan  Indeks  Pembangunan  Manusia di  Sumatera  Utara  menggunakan  algoritma K-Means clustering dengan  menghitung  jumlah  Kabupaten/Kota
berdasarkan  Indeks  Pembangunan  Manusia.  Dalam  proses clustering , data yang diperoleh akan dihitung terlebih dahulu menggunakan  jumlah  Kabupaten/Kota  berdasarkan  Indeks Pembangunan Manusia yang digunakan. Berikut adalah hasil perhitungan  jumlah  Kabupaten/Kota  berdasarkan  Indeks Pembangunan Manusia :
TABEL III

## DATAJUMLAH RATA-RATA KABUPATEN/KOTA BERDASARKAN
IPM  DI SUMATERA UTARA TAHUN 2014-2019 NO Kabupaten/ Kota rata-rata 1 N i a s 59,87666667 2 Mandailing Natal 64,90666667 3 Tapanuli Selatan 68,405 4 Tapanuli Tengah 67,59666667 5 Tapanuli Utara 72,1 6 Toba 73,845 7 Labuhanbatu 70,85333333 8 A s a h a n 68,855 9 Simalungun 71,81833333 10 D a i r i 69,865 11 K a r o 73,25166667 12 Deli Serdang 73,76166667 13 L a n g k a t 69,41833333 14 Nias Selatan 59,64166667 15 Humbang Hasundutan 67,045 16 Pakpak Bharat 66,125 17 Samosir 69,17 18 Serdang Bedagai 68,93666667 19 Batu Bara 66,905 20 Padang Lawas Utara 68,05
21 Padang Lawas 66,715 22 Labuhanbatu Selatan 70,23166667 23 Labuhanbatu Utara 70,4 24 Nias Utara 60,48666667 25 Nias Barat 59,32333333 26 S i b o l g a 72,165 27 Tanjungbalai 67,3 28 Pematangsiantar 77,17666667 29 Tebing Tinggi 73,66666667 30 M e d a n 79,67833333 31 B i n j a i 74,37 32 Padangsidimpuan 73,55833333 33 Gunungsitoli 67,41333333
Selanjutnya, dilakukan perhitungan pusat cluster awal dan hasil  perhitungan  iterasi  1.  Adapun  centroid  awal  yang diterapkan    dapat  dilihat  pada  Tabel  4  dan  hasil  perhitungan iterasi-1 dapat dilihat pada Tabel 5 sebagai berikut :

## TABEL IV CENTEROID DATA AWAL
Centroid Tinggi 70,85333333 Sedang 66,715 Rendah 59,32333333 TABEL V HASIL PERHITUNGAN ITERASI 1 NO Kabupaten/ Kota rata-rata C1 C2 C3 Cluster 1 N i a s 59,87666667 10,97666667 6,838333333 0,553333333 C3 2 Mandailing Natal 64,90666667 5,946666667 1,808333333 5,583333333 C2 3 Tapanuli Selatan 68,405 2,448333333 1,69 9,081666667 C2 4 Tapanuli Tengah 67,59666667 3,256666667 0,881666667 8,273333333 C2 5 Tapanuli Utara 72,1 1,246666667 5,385 12,77666667 C1 6 Toba 73,845 2,991666667 7,13 14,52166667 C1 7 Labuhanbatu 70,85333333 0 4,138333333 11,53 C1 8 A s a h a n 68,855 1,998333333 2,14 9,531666667 C1 9 Simalungun 71,81833333 0,965 5,103333333 12,495 C1 10 D a i r i 69,865 0,988333333 3,15 10,54166667 C1 11 K a r o 73,25166667 2,398333333 6,536666667 13,92833333 C1 12 Deli Serdang 73,76166667 2,908333333 7,046666667 14,43833333 C1 13 L a n g k a t 69,41833333 1,435 2,703333333 10,095 C1 14 Nias Selatan 59,64166667 11,21166667 7,073333333 0,318333333 C3 15 Humbang Hasundutan 67,045 3,808333333 0,33 7,721666667 C2 16 Pakpak Bharat 66,125 4,728333333 0,59 6,801666667 C2 17 Samosir 69,17 1,683333333 2,455 9,846666667 C1 18 Serdang Bedagai 68,93666667 1,916666667 2,221666667 9,613333333 C1 19 Batu Bara 66,905 3,948333333 0,19 7,581666667 C2
NO Kabupaten/ Kota rata-rata C1 C2 C3 Cluster 20 Padang Lawas Utara 68,05 2,803333333 1,335 8,726666667 C2 21 Padang Lawas 66,715 4,138333333 0 7,391666667 C2 22 Labuhanbatu Selatan 70,23166667 0,621666667 3,516666667 10,90833333 C1 23 Labuhanbatu Utara 70,4 0,453333333 3,685 11,07666667 C1 24 Nias Utara 60,48666667 10,36666667 6,228333333 1,163333333 C3 25 Nias Barat 59,32333333 11,53 7,391666667 0 C3 26 S i b o l g a 72,165 1,311666667 5,45 12,84166667 C1 27 Tanjungbalai 67,3 3,553333333 0,585 7,976666667 C2 28 Pematangsiantar 77,17666667 6,323333333 10,46166667 17,85333333 C1 29 Tebing Tinggi 73,66666667 2,813333333 6,951666667 14,34333333 C1 30 M e d a n 79,67833333 8,825 12,96333333 20,355 C1 31 B i n j a i 74,37 3,516666667 7,655 15,04666667 C1 32 Padang Sidimpuan 73,55833333 2,705 6,843333333 14,235 C1 33 Gunung Sitoli 67,41333333 3,44 0,698333333 8,09 C2
Dari  hasil  perhitungan  akan  dilakukan  perbandingan  dan dipilih  jarak  terdekat  antara  data  dengan  pusat cluster ,  jarak ini  menunjukkan  bahwa  data  tersebut  berada  dalam  satu kelompok  dengan  pusat cluster terdekat.  Setelah  dilakukan perhitungan didapatlah jarak terdekat dengan pusat data yaitu 19 data pada cluster 1, 10 data pada cluster 2, dan 4 data pada cluster 3 sehingga terbentuklah centroid baru.
Proses K-Means akan  berhenti  jika  nilai  pengelompokan data  sama  dengan  nilai  pengelompokan  data  sebelumnya. Pada  penelitian  ini,  proses K-Means berhenti  di  iterasi  ke-6, karena  pada  iterasi  ke-5  tidak  memiliki  perpindahan cluster di iterasi ke-6. Berikut adalah hasil perhitungan iterasi ke-6.

## TABEL VI HASIL PERHITUNGAN ITERASI 6
NO Kabupaten/ Kota rata-rata C1 C2 C3 Cluster 1 N i a s 59,87666667 14,24984848 8,356203703 0,044583337 C3 2 Mandailing Natal 64,90666667 9,219848483 3,326203703 5,074583337 C2 3 Tapanuli Selatan 68,405 5,72151515 0,17212963 8,57291667 C2 4 Tapanuli Tengah 67,59666667 6,529848483 0,636203703 7,764583337 C2 5 Tapanuli Utara 72,1 2,02651515 3,86712963 12,26791667 C1 6 Toba 73,845 0,28151515 5,61212963 14,01291667 C1 7 Labuhanbatu 70,85333333 3,273181817 2,620462963 11,02125 C2 8 A s a h a n 68,855 5,27151515 0,62212963 9,02291667 C2 9 Simalungun 71,81833333 2,308181817 3,585462963 11,98625 C1 10 D a i r i 69,865 4,26151515 1,63212963 10,03291667 C2 11 K a r o 73,25166667 0,874848483 5,018796297 13,41958334 C1 12 Deli Serdang 73,76166667 0,364848483 5,528796297 13,92958334 C1 13 L a n g k a t 69,41833333 4,708181817 1,185462963 9,586250003 C2 14 Nias Selatan 59,64166667 14,48484848 8,591203703 0,190416663 C3 15 Humbang Hasundutan 67,045 7,08151515 1,18787037 7,21291667 C2 16 Pakpak Bharat 66,125 8,00151515 2,10787037 6,29291667 C2 17 Samosir 69,17 4,95651515 0,93712963 9,33791667 C2 18 Serdang Bedagai 68,93666667 5,189848483 0,703796297 9,104583337 C2
NO Kabupaten/ Kota rata-rata C1 C2 C3 Cluster 19 Batu Bara 66,905 7,22151515 1,32787037 7,07291667 C2 20 Padang Lawas Utara 68,05 6,07651515 0,18287037 8,21791667 C2 21 Padang Lawas 66,715 7,41151515 1,51787037 6,88291667 C2 22 Labuhanbatu Selatan 70,23166667 3,894848483 1,998796297 10,39958334 C2 23 Labuhanbatu Utara 70,4 3,72651515 2,16712963 10,56791667 C2 24 Nias Utara 60,48666667 13,63984848 7,746203703 0,654583337 C3 25 Nias Barat 59,32333333 14,80318182 8,909537037 0,508749997 C3 26 S i b o l g a 72,165 1,96151515 3,93212963 12,33291667 C1 27 Tanjungbalai 67,3 6,82651515 0,93287037 7,46791667 C2 28 Pematangsiantar 77,17666667 3,050151517 8,943796297 17,34458334 C1 29 Tebing Tinggi 73,66666667 0,459848483 5,433796297 13,83458334 C1 30 M e d a n 79,67833333 5,551818183 11,44546296 19,84625 C1 31 B i n j a i 74,37 0,24348485 6,13712963 14,53791667 C1 32 Padangsidimpuan 73,55833333 0,568181817 5,325462963 13,72625 C1 33 Gunungsitoli 67,41333333 6,713181817 0,819537037 7,581250003 C2
Dari tabel di atas dapat dilihat hasil dari perhitungan yaitu, cluster 1  terdapat  18  data, cluster 2  terdapat  11  data,  dan cluster 3 terdapat 4 data.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  dapat  disimpulkan bahwa dengan adanya analisis dalam menentukan pengelompokan  data  pada  Kabupaten/Kota  berdasarkan Indeks  Pembangunan  Manusia,  dapat  memepermudah  untuk mengetahui  Indeks  Pembangunan  Manusia  yang  tergolong tinggi,  sedang  dan  rendah. Data  mining dengan  metode K- Means  Clustering dapat  dijadikan  solusi  dari  permasalahan seperti pengelompokan data pada Kabupaten/Kota berdasarkan Indeks Pembangunan Manusia.
Dari  hasil  analisa,  maka  dipeoleh  hasil  pengelompokan Kabupaten/Kota  berdasarkan  Indeks  Pembangunan  Manusia yaitu cluster 1 terdapat 18 data, cluster 2 terdapat 11 data, dan cluster 3 terdapat 4 data.
R EFERENSI [1]
M.  B.  Setiawan  and  A.  Hakim,  “Indeks  Pembangunan  Manusia Manusia,” J. Econ. 9(1), 18-26 , vol. 9(1), pp. 18–26, 2008.
[2]
D. Nofriansyah and G. W. Nurcahyo, “Algoritma Data Mining Dan Pengujian,” Algoritma Data Mining dan Pengujian . pp. 1–3, 2019.
[3] G.  Gustientiedina,  M.  H.  Adiya,  and  Y.  Desnelita,  “Penerapan Algoritma  K-Means  Untuk  Clustering  Data  Obat-Obatan,” J.  Nas. Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  17–24,  2019,  doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.
[4] A.  Aditya,  I.  Jovian,  and  B.  N.  Sari,  “Implementasi  K-Means Clustering Ujian Nasional Sekolah Menengah Pertama di Indonesia Tahun 2018/2019,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  4,  no.  1,  p. 51, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i1.1784.
[5] M.  Anggara,  H.  Sujiani,  and  N.  Helfi,  “Pemilihan  Distance Measure  Pada  K-Means  Clustering  Untuk  Pengelompokkan Member Di Alvaro Fitness,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2016.
[6] K.  D.  R  Sianipar,  S.  Wanti  Siahaan,  M.  Siregar,  and  P.  R.  Fikrul Ilmi  Zer,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Dalam  Menentukan Tingkat  Kepuasan  Pembelajaran  Online  Pada  Masa  Pandemi Covid-19,” J. Teknol. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 101–105, 2020.