## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 1, June 2020 Page 55-63 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)

## Algoritma K-Means untuk Pengelompokkan Dokumen Akta Kelahiran pada Tiap Kecamatan di Kabupaten Simalungun
Flora Sabarina Napitupulu * , Irfan Sudahri Damanik, Ilham Syahputra Saragih, Anjar Wanto
Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1,* florasabarinanapitupulu@gmail.com, 2 irfansudahri@amiktunasbangsa.ac.id,
3 ilhamsaragih@amiktunasbangsa.ac.id, 4 anjarwanto@amiktunasbangsa.ac.id

## Abstrak
Akta kelahiran merupakan salah satu dokumen yang wajib untuk dimiliki oleh seorang warga negara. Dokumen ini berisikan informasi  seputar  kelahiran  seseorang  dan  merupakan  pencatatan  resmi  bukti  pengakuan  negara  akan  keberadaan  orang tersebut.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengelompokkan  dokumen  akta  kelahiran  pada  tiap  kecamatan  di Kabupaten  Simalungun.  Data  penelitian  diperoleh  dari  Dinas  Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil  Kabupaten  Simalungun. Algoritma pengelompokkan yang digunakan  adalah Algoritma K-means yang merupakan salah satu algoritma Data Mining yang  baik  digunakan  untuk  kasus  pengelompokkan.  Dengan  menggunakan  algoritma  ini  data  yang  telah  diperoleh  dapat dikelompokkan ke  dalam  beberapa  cluster,  di  mana penerapan  proses  Clustering K-Means  menggunakan  alat  RapidMiner. Data dibagi menjadi 3 kelompok: tinggi (C1), sedang (C2) dan rendah (C3). Hasil yang diperoleh  dari penelitian ini adalah bulan  Desember  masuk  kedalam  klaster  level  tinggi  (C1),  bulan  Agustus,  September  dan  Oktober  masuk  kedalam  klaster sedang (C2), dan bulan Januari, Februari, Maret, April, Mei, Juni, Juli dan November masuk kedalam klaster rendah (C3).
Kata Kunci: K-Means, Pengelompokkan, Kecamatan, Akta Kelahiran, Simalungun

## Abstract
A birth certificate is a document that must be owned by a citizen. This document contains information about the birth of a person and is an official record of proof of state recognition of the person's existence. The purpose of this study is to gro up birth certificate documents in each district in Simalungun Regency. The research data was obtained from the Population and Civil Registry Office of Simalungun Regency. The grouping algorithm used is the K-means algorithm which is one of the Data Mining algorithms that is good for the case of grouping. By using this algorithm the data that has been obtained can be grouped  into  several  clusters,  where  the  application  of  the  K-Means  Clustering  process  uses  the  RapidMiner  tool.  Data  is divided into 3 groups: high (C1), medium (C2) and low (C3). The results obtained from this study are in December entered into  a  high  level  cluster  (C1),  in  August,  September  and  October  entered  into  a  medium  cluster  (C2),  and  in  January, February, March, April, May, June, July and November entered into the low cluster (C3).
Keywords : K-Means, Clustering, District, Birth Certificate, Simalungun

## 1. PENDAHULUAN
Akta Kelahiran adalah bukti sah mengenai status dan peristiwa kelahiran seseorang yang di keluarkan oleh Dinas Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil  yang  merupakan  salah  satu  dokumen  yang  wajib  untuk  dimiliki  oleh seorang  warga  negara  [1].  Bayi  yang  dilaporkan kelahirannya  akan  terdaftar  dalam  Kartu  Keluarga  dan  diberi Nomor Induk Kependudukan (NIK) sebagai dasar untuk memperoleh Pelayanan Masyarakat lainnya [2]. Dalam pelaksanaannya,  Akte  Lahir  menjadi  salah  satu  dokumen  kependudukan  yang  banyak  manfaatnya.  namun demikian,  kepemilikan  Akte  Kelahiran  masih  belum  sebanding  dengan  jumlah  penduduknya  sehingga  tidak menutup kemungkinan Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil Kabupaten Simalungun membuka pelayanan terpadu  jemput  bola  ke  daerah-daerah  yang  masih  minim  dalam  kepemilikan  Akte  Kelahiran  yang  sejalan dengan  melaksanakan  program  pemerintah  dalam  percepatan  kepemilikan  Akte  Kelahiran  yang  di  pimpin langsung  oleh  Dirjen  Dukcapil.  Target  kepemilikan  Akte  Kelahiran  yang  di  berikan  kepada  Dinas Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil  (Disdukcapil)  daerah-daerah  harus  mencapai  92%  untuk  usia  1-17  tahun. Disdukcapil Kab. Simalungun telah melakukan beberapa program layanan masyarakat seperti, membuka layanan masyarakat ke tiap-tiap kecamatan (jemput bola) yang ada di Kab. Simalungun, namun belum mendapatkan hasil yang  memuaskan  karena  hasil  dari  jemput  bola  ke  tiap-tiap  kecamatan  masih  jauh  dari  target  yang  di  berikan Dirjen  Dukcapil.  Hal  ini  disebabkan  oleh  karena  ketiadaan  pemetaan  dan  clustering  data  kepemilikan  Akte Kelahiran per-Kecamatan setelah pelaksanaan program jemput bola. Sehingga pelaksanaan program jemput bola selama  hampir  1  (satu)  tahun  belum  tepat  sasaran.  Untuk  itu  dibutuhkan  suatu  metode  pengelompokan  data kepemilikan Akta Kelahiran pada semua kecamatan yang ada di Kab. Simalungun.
Banyak cabang ilmu  komputer yang  mampu  menyelesaikan  masalah-masalah yang beraneka ragam  dan kompleks. Hal ini terbukti dari penelitian terdahulu oleh para peneliti dalam menyelesaikan permasalahan dalam Sistem  Pendukung  Keputusan  [3]–[10],  dalam  bidang  Jaringan  Saraf  Tiruan  [11]–[23],  maupun  dalam  bidang Data  Mining  [24]–[31].  Berdasarkan  permasalahan  yang  telah  dijabarkan  tersebut  maka  penulis  melakukan penelitian  dengan  memanfaatkan  data  kependudukan  Kab.  Simalungun  dari  tahun  2016  sampai  dengan  tahun 2017 seperti nomor induk kependudukan (NIK), nama penduduk, nomor kartu keluarga, alamat penduduk, jenis pekerjaan,  tanggal  kelahiran  penduduk,  jumlah  penduduk  per-kecamatan  dimana  data-data  tersebut  akan  di proses  dengan  menggunakan  data  mining  clustering  yakni  algoritma  K-Means    yang  nantinya  menampilkan informasi  daerah  atau  lokasi  kecamatan  mana  yang  diprioritaskan  untuk  dikunjungi.  Hal  ini  dikarenakan  K-

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 1, June 2020 Page 55-63 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Flora Sabarina Napitupulu , Copyright © 2020, BITS | Page 56 Submitted: 15/06/2020 ; Revised: 24/06/2020 ; Accepted: 26/06/2020 ; Published : 30/06/2020
Means  merupakan  suatu  algoritma  yang  mampu  melakukan  pengelompokkan  secara  pertisi  yang  memisahkan data ke dalam kelompok yang berbeda – berbeda.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metode Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  kuantitatif  dari  Disdukcapil  Kabupaten  Simalungun.  Pengumpulan  data  yang digunakan untuk penelitian terdapat beberapa metode yang terdiri dari : a. Penelitian Kepustakaan ( Libarry Research ) yaitu memanfaatkan perpustakaan, buku,  prosiding atau journal sebagai  media  untuk  bahan  referensi  dalam  menentukan  faktor,  parameter  dan  label  yang  digunakan  untuk penelitian.
b. Penelitian  Lapangan  ( Field  Work  Research )  yaitu  penelitian  yang  dilakukan  secara  langsung  ke  kantor Disdukcapil. Penulis memperoleh informasi dengan mengumpulkan data, mempelajari data, validasi data dan mencari  referensi  terkait  dengan  kasus  pada  penelitian.  Luaran  dari  studi  literature  ini  adalah  tersusun  dan terkoleksinya referensi yang baik dan benar dengan penelitian .

## 2.2 Data Penelitian
Data  penelitian  yang  digunakan  adalah  data  akta  kelahiran  di  Kabupaten  Simalungun  tahun  2016  –  2017 berdasarkan bulan. Data akta kelahiran diperoleh dari  Disdukcapil  Kabupaten Simalungun. Data tersebut  dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 1. Data Akta Kelahiran Kab. Simalungun Tahun 2016-2017 No Bulan 2016 2017 1 Januari 1.162 991 2 Februari 1.512 1.277 3 Maret 1.613 974 4 April 1.253 730 5 Mei 1.850 736 6 Juni 1.965 707 7 Juli 1.668 1.375 8 Agustus 4.430 956 9 September 5.182 1.360 10 Oktober 5.133 2.576 11 November 2.006 241 12 Desember 1.211 2.616 Jumlah 31.001 14.539 2.3.   Diagram Alir K-Means
Berikut ini akan disajikan Diagram alir dari algoritma Clustering K-Means [32].
Start
Tentukan Nilai k Centroid (Tentukan titik tengah cluster) Hitung jarak objek ke Centroid (Euclidean distance) Clustering (Kelompokkan objek ke cluster berdasarkan jarak terdekat) Objek masih ada End Ya Tidak Gambar 1. Diagram alir algoritma K-Means

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 1, June 2020 Page 55-63 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Langkah-langkah algoritma K-Means dapat dijelaskan sebagai berikut [33]–[38]:
a. Tentukan jumlah cluster (k) pada data set.
b. Tentukan nilai pusat ( Centroid ). Penentuan  nilai Centroid pada  tahap  awal  dilakukan  secara random ,  sedangkan  pada  tahap  iterasi digunakan rumus seperti pada persamaan (1) berikut ini.
V ij = 1 𝑁𝑖 ∑ 𝑋𝑘𝑗 𝑁𝑖 𝑘=0 (1) Keterangan : V ij = Centroid rata-rata cluster ke-I untuk variabel ke-j
N i
= Jumlah anggota cluster ke-i i, k = Indeks dari cluster j = Indeks dari variabel Xkj = nilai data ke-k variabel ke-j untuk cluster tersebut
c. Pada masing-masing record , hitung jarak terdekat dengan Centroid.
Ada  beberapa  cara  yang  dapat  digunakan  untuk  mengukur  jarak  data  ke  pusat  kelompok,  diantaranya Euclidean , Manhattan/City  Block ,  dan Minkowsky .  Setiap  cara  memiliki  kelebihan  dan  kekurangan masing-masing.  Untuk  penulisan  pada  bab  ini,  jarak Centroid yang  digunakan  adalah Euclidean Distance, dengan rumus seperti dibawah ini:
𝐷𝑒  =   √(𝑥𝑖 − 𝑠𝑖) 2 + (𝑦𝑖 − 𝑡𝑖) 2 (2) Keterangan : De = Euclidean Distance i = Banyaknya objek 2
(x, y) = Koordinat objek
(s, t) = Koordinat Centroid
d. Kelompokkan objek berdasarkan jarak ke Centroid terdekat
e. Ulangi langkah ke-3 hingga langkah ke-4, lakukan iterasi hingga Centroid bernilai optimal.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
3.1 Langkah-langkah Perhitungan K-Means
a. Menentukan data yang akan diolah
Data  yang  digunakan  adalah  data  akta  kelahiran di  Kabupaten Simalungun  tahun  2016  –  2017  berdasarkan bulan.  Data  akta  kelahiran  diperoleh  dari  Disdukcapil  Kabupaten  Simalungun.  Data  tersebut  dapat  dilihat pada tabel 1 pada pembahasan sebelumnya
b. Menentukan Jumlah Cluster
Ada 3 Cluster yang ditetapkan pada penelitian ini, diantaranya adalah Rendah (C1), Sedang (C2) dan Tinggi (C3) berdasarkan data akta kelahiran pada tahun 2016 dan 2017.
c. Menentukan Centroid
Penentuan pusat awal Cluster (Centroid) ditentukan secara manual atau random  yang diambil dari data yang ada dalam range. Nilai Cluster  0 diambil dari data paling rendah, Nilai Cluster 1 diambil dari data rata-rata atau nilai tengah pada data dan Nilai Cluster 2 diambil dari data yang paling tertinggi.
Tabel 2. Nilai Centroid Data Cluster 2016 2017 (C1) Cluster Tinggi 1162 991 (C2) Cluster Normal 1668 1375 (C3) Cluster Rendah 5182 1360
d. Menghitung Jarak dari Centroid
Untuk  menghitung  jarak  antara  titik  Centroid  dengan  titik  tiap  objek  menggunakan Euclidian  Distance . Rumus untuk menghitung jarak dari Centroid adalah :
𝐷 (𝑖,𝑓) =   √(𝑋 1𝑖 − 𝑋 1𝑗 ) 2 + (𝑋 2𝑖 − 𝑋 2𝑗 ) 2 + ⋯ + (𝑋 𝑘𝑖 − 𝑋 𝑘𝑗 ) 2
Maka perhitungan untuk jarak dari Centroid ke-1 adalah sebagai berikut : D x1,c1 = √(1162 − 1162) 2 + (991 − 991) 2 = 0 D x2,c1 = √(1512 − 1162) 2 + (1277 − 991) 2
= 451,99
D x3,c1 = √(1613 − 1162) 2 + (974 − 991) 2 = 451,32
D x4,c1 = √(1253 − 1162) 2 + (730 − 991) 2 = 276,41
D x5,c1 = √(1850 − 1162) 2 + (736 − 991) 2 = 733,74

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 1, June 2020 Page 55-63 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Flora Sabarina Napitupulu , Copyright © 2020, BITS | Page 58 Submitted: 15/06/2020 ; Revised: 24/06/2020 ; Accepted: 26/06/2020 ; Published : 30/06/2020
Dan  seterusnya  sampai  dengan  D x12,c1 . Selanjutnya  perhitungan  untuk  jarak  dari Centroid ke-2  adalah sebagai berikut :
D x1,c2 = √(1162 − 1668) 2 + (991 − 1357) 2 = 635,21 D x2,c2 = √(1512 − 1668) 2 + (1277 − 1357) 2 = 184,23 D x3,c2 = √(1613 − 1668) 2 + (974 − 1357) 2 = 404,75 D x4,c2 = √(1253 − 1668) 2 + (730 − 1357) 2 = 766,97 D x5,c2 = √(1850 − 1668) 2 + (736 − 1357) 2
= 664,41
Dan  seterusnya  sampai  dengan  D x12,c2 . Selanjutnya  perhitungan  untuk  jarak  dari Centroid ke-3  adalah sebagaiberikut :
D x1,c3 = √(1162 − 5182 + (991 − 1360) 2 = 4036,90
D x2,c3 = √(1512 − 5182 + (1277 − 1360) 2
= 3670,94
D x3,c3 = √(1613 − 5182 + (974 − 1360) 2 = 3589,81
D x4,c3 = √(1253 − 5182 + (730 − 1360) 2
= 3979,19
D x5,c3 = √(1850 − 5182 + (736 − 1360) 2
= 3389,93
Dan seterusnya sampai dengan D x12,c3 . Sehingga didapat table jarak dari Centroid dan mencari nilai minimal dari ketiga Centroid . Tabel Jarak dari Centroid adalah sebagai berikut:
Tabel 3. Jarak Centroid Iterasi ke-1 C1 C2 C3 Jarak Centroid 0,00 635,21 4036,90 0,00 451,99 184,23 3670,94 184,23 451,32 404,75 3589,81 404,75 276,41 766,97 3979,19 276,41 733,74 664,41 3389,93 664,41 851,74 731,05 3282,61 731,05 635,21 0,00 3514,03 0,00 3268,19 2793,60 853,65 853,65 4036,90 3514,03 0,00 0,00 4275,64 3667,24 1216,99 1216,99 1129,09 1183,30 3367,36 1129,09 1625,74 1322,47 4164,90 1322,47
e. Menentukan Cluster
Dalam  menentukan Cluster dengan  mencari  nilai Cluster berdasarkan  nilai  minimal  dari  nilai Cluster dan diletakkan pada Cluster yang sesuai dengan nilai minimal pada Iterasi 1.Berikut table Cluster pada Iterasi 1 sebagai berikut:
Tabel 4. Cluster Iterasi ke-1 C1  C2  C3
1
1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1
Selanjutnya dalam metode K-Means , perhitungan berhenti apabila Cluster pada iterasi yang dihasilkan sama pada  iterasi  sebelumnya.  Maka  selanjutnya  mencari Cluster pada  iterasi  selanjutnya  sampai  nilai  Iterasinya sama.  Untuk  mencari  nilai Centroid selanjutnya  dengan  menggunakan Centroid baru  pada  Iterasi  ke-1 dengan  menjumlahkan  nilai  sesuai  yang  tertera  pada Cluster di  table  diatas.  Adapun Centroid baru  untuk

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 1, June 2020 Page 55-63 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
mencari Cluster selanjutnya adalah dengan menjumlahkan nilai yang terpilih pada Cluster tersebut kemudian membagikannya sebanyak jumlah nilai sebagai berikut :
𝐶 1,2016 = (1162 + 1253 + 2006)/3 = 1474 𝐶 2,2016 = (1512 + 1613 + 1850 + 1965 + 1668 + 1211)/6 = 1637 𝐶 3,2016 = (4430 + 5182 + 5133)/3 = 4915 𝐶 1,2017 = (991 + 730 + 241)/3 = 654
𝐶 2,2017 = (1277 + 974 + 736 + 707 + 1375 + 2616)/6 = 1281
𝐶 3,2017 = (956 + 1360 + 2576)/3 = 1631 Maka, data Centroid baru Iterasi ke-1 adalah sebagai berikut :
Tabel 5. Centroid Baru Iterasi Ke-1 Data Cluster 2016 2017 (C1) Cluster Tinggi 1474 654 (C2) Cluster Normal 1637 1281 (C3) Cluster Rendah 4915 1631
Dengan  menggunakan  langkah  –  langkah  yang  sama  seperti  sebelumnya  untuk  menentukan  Jarak  dari Centroid dengan menggunakan Centroid baru Iterasi ke-1, maka berikut hasil Jarak dari Centroid :
Tabel 6. Jarak Centroid Iterasi ke-2 C1 C2 C3 Jarak Centroid 459,03 556,02 3807,12 459,03 624,18 124,56 3421,33 124,56 349,02 307,73 3366,66 307,73 233,39 671,19 3771,13 233,39 385,16 585,17 3192,91 385,16 494,18 661,21 3091,22 494,18 746,73 99,30 3257,05 99,30 2971,72 2812,32 830,90 830,90 3774,94 3546,38 380,20 380,20 4133,38 3728,67 970,14 970,14 673,76 1103,53 3223,89 673,76 1979,50 1401,33 3832,82 1401,33
Dari tabel Jarak Centroid diatas,  maka Cluster atau pengelompokan Iterasi ke-2 adalah sebagai berikut :
Tabel 7. Cluster Iterasi ke-2
C1  C2  C3
1
1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Dari  tabel Cluster Iterasi  ke-1  dan Cluster Iterasi  ke-2  berbeda,  maka  perhitungan  dilanjut  sampai  data Cluster tersebut tidak ada yang berubah. Selanjutnya mencari Centroid dari Iterasi ke-2. Maka berikut table Centroid baru Iterasi ke 2 :
Tabel 8. Centroid Baru Iterasi Ke-2 Data Cluster 2016 2017 (C1) Cluster Tinggi 1647 681 (C2) Cluster Normal 1501 1561 (C3) Cluster Rendah 4915 1631

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 1, June 2020 Page 55-63 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Tabel 9. Jarak Centroid Iterasi ke-3 C1 C2 C3 Jarak Centroid 575,78 662,76  3807,12 575,78 611,14 283,71  3421,33 283,71 294,99 597,10  3366,66 294,99 397,23 866,74  3771,13 397,23 210,13 895,32  3192,91 210,13 318,86 971,47  3091,22 318,86 694,31 249,60  3257,05 249,60 2796,35  2990,73 830,90 830,90 3599,42  3686,46 380,20 380,20 3967,60  3771,29 970,14 970,14 567,75  1412,84  3223,89 567,75 1983,56  1094,61  3832,82 1094,61 Tabel 10. Cluster Iterasi ke-3
C1  C2  C3 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Dari tabel Cluster Iterasi ke-3 diatas dengan table Cluster Iterasi ke-2 sebelumnya  berubah nilai Cluster- nya maka  selanjutnya  mencari  Iterasi  ke-4  atau  seterusnya  sampai  nilai Cluster tersebut  tidak  ada  berubah  atau sama. Berikut perhitungan untuk mencari Cluster Iterasi ke-4 :
Tabel 11. Centroid Baru Iterasi Ke-3 Data Cluster 2016 2017 (C1) Cluster Tinggi 1642 730 (C2) Cluster Normal 1464 1756 (C3) Cluster Rendah 4915 1631 Tabel 12. Jarak Centroid Iterasi ke-4 C1 C2 C3 Jarak Centroid 546,01 822,33 3807,12 546,01 562,28 481,43 3421,33 481,43 245,82 796,13 3366,66 245,82 388,50 1047,40  3771,13 388,50 208,59 1090,71  3192,91 208,59 324,30 1162,64  3091,22 324,30 645,71 432,33 3257,05 432,33 2797,66  3072,32 830,90 830,90 3596,14  3739,36 380,20 380,20 3949,54  3759,84 970,14 970,14 609,77 1609,15  3223,89 609,77 1934,67 896,35 3832,82 896,35 Tabel 13 . Cluster Iterasi ke-4

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 1, June 2020 Page 55-63 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)

## C1  C2  C3
1
1
1 1 1 1 1 1 1 1 1
1
Dari tabel Cluster Iterasi ke-3  dan table Cluster Iterasi ke-4 memiliki nilai Cluster yang sama atau tidak berubah pada Cluster Iterasi ke-4 maka perhitungan dihentikan dan hasil yang diperoleh yaitu : 1. Cluster 0  ( C1 )  memiliki  6  data  yang  diartikan  bahwa  kelompok  pertama  adalah  kategori  angka  kelahiran rendah pada tahun 2016-2017.
2. Cluster 1  ( C2 )  memiliki  3  data  yang  diartikan  bahwa  kelompok  kedua  adalah  kategori  angka  kelahiran sedang padat ahun 2016-2017.
3. Cluster 3 ( C3 ) memiliki 3 data yang diartikan bahwa kelompok ketiga adalah kategori angka kelahiran tinggi pada tahun 2016-2017.

## 4. IMPLEMENTASI
Berdasarkan  data  pada  tabel  1,  pengelompokan  data  Akta  Kelahiran  pada  Tiap  Kecamatan  di  Kabupaten Simalungun  akan  dilakukan  dengan  tools  RapidMiner.  Proses  pengelompokan  dengan  algoritma  K-Means menggunakan RapidMiner dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 2. Proses Pengelompokan Algoritma K-Means dengan Nilai K = 3
Gambar 2 adalah proses menghubungkan read excel dengan K-Means dan output yang akan dieksekusi dengan nilai  K  =  3.  Semua  parameter  yang  diperlukan  disimpan  dalam  model  objek.  Dalam  hal  ini  para  peneliti menggunakan sampel data Akta Kelahiran (Berdasarkan Tabel 1) dengan 2 atribut, yaitu:  tahun 2016 dan tahun 2017. Hasil pengelompokan data akhir dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 3. Hasil Clustering menggunakan K-Means
Berdasarkan  gambar  3  dapat  dijelaskan  bahwa  terdapat  3  klaster  mulai  dari  klaster  0,  klaster  1,  dan  klaster  1. Klaster  0  adalah  klaster  rendah,  klaster  1  adalah  kluster  normal,  dan  klaster  2  adalah  klaster  tinggi.  Jadi  kami mendapatkan grafik tampilan plot dari pengujian dengan RapidMiner sebagai berikut:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 1, June 2020 Page 55-63 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Gambar 4. Grafik Clustering dalam Tampilan Plot
Sedangkan hasil pengelompokan data akta dapat dilihat pada gambar 5 berikut:
Gambar 5. Pengelompokkan Dokumen Akta Kelahiran pada Tiap Kecamatan di Kab. Simalungun
Pada gambar 5 dapat dijelaskan bahwa bulan Desember masuk kedalam klaster level tinggi (C1), bulan Agustus, September  dan  Oktober  masuk  kedalam  klaster  sedang  (C2),  dan  bulan  Januari,  Februari,  Maret,  April,  Mei, Juni, Juli dan November masuk kedalam klaster rendah (C3)

## 5. KESIMPULAN
Diperoleh suatu model aturan yang dapat memperlihatkan model aturan dalam menganalisa data kelahiran, hasil penelitian berisi tentang analisa dan rancangan yang digunakan dalam  Clustering data akta kelahiran terbanyak pada  kecamatan  Kabupaten  Simalungun.  Adapun  hasil  eksperimen  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  algoritma  clustering  K-Means  melakukan  pengelompokkan  tweet  dengan  cara  membagi data  ke  dalam  jumlah  cluster  k  yang  ditentukan,  dan  memanfaatkan  perhitungan  jarak  untuk  mengukur kemiripan  antar  data.  Pemilihan  jumlah  cluster  (k)  sangat  mempengaruhi  hasil  clustering  dan  nilai  purity. Semakin besar jumlah cluster (k) mengakibatkan nilai purity yang dihasilkan pun semakin baik.

## REFERENCES
[1] S. Liem, K. Gunadi, and A. N. Tjondrowiguno, “Penggunaan Convolutional Recurrent Neural Network dan RLSA untuk Mengambil Data pada Akta Kelahiran,” Jurnal Infra Petra , vol. 7, no. 1, pp. 8–14, 2019.
[2] A. M. M. Anwar, P. Harsani, and A. Maesya, “Penentuan Daerah Prioritas Pelayanan Akta Kelahiran Dengan Metode K-NN dan K- Means,” Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika , vol. 17, no. 1, pp. 319–328, 2020.
[3] P. P. P. A. N. . F. I. R.H Zer, Masitha, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Analysis of the ELECTRE Method on the Selection of Student

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 1, June 2020 Page 55-63 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Creativity Program Proposals,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[4] A.  P.  W.  Budiharjo  and  A.  Muhammad,  “Comparison  of  Weighted  Sum  Model  and  Multi  Attribute  Decision  Making  Weighted Product  Methods  in  Selecting  the  Best  Elementary  School  in  Indonesia,” International  Journal  of  Software  Engineering  and  Its Applications , vol. 11, no. 4, pp. 69–90, 2017.
[5] D. R. Sari, N. Rofiqo, D. Hartama, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Analysis of the Factors Causing Lazy Students to Study Using the ELECTRE II Algorithm,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 012007, pp. 1–6, 2019.
[6] K. Fatmawati et al. , “Analysis of Promothee II Method in the Selection of the Best Formula for Infants Under Three Years,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[7] P. Alkhairi, L. P. Purba, A. Eryzha, A. P. Windarto, and A. Wanto, “The Analysis of the ELECTREE II Algorithm in Determining the Doubts of the Community Doing Business Online,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[8] S. Sundari, Karmila, M. N. Fadli, D. Hartama, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Decision Support System on Selection of Lecturer Research Grant Proposals using Preferences Selection Index,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[9] S.  R.  Ningsih,  R.  Wulansari,  D.  Hartama,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto,  “Analysis  of  PROMETHEE  II  Method  on  Selection  of Lecturer Community Service Grant Proposals,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[10]  T. Imandasari, M. G. Sadewo, A. P. Windarto, A. Wanto, H. O. Lingga Wijaya, and R. Kurniawan, “Analysis of the Selection Factor of Online Transportation in the VIKOR Method in Pematangsiantar City,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[11]  E. Siregar, H. Mawengkang, E. B. Nababan, and A. Wanto, “Analysis of Backpropagation Method with Sigmoid Bipolar and Linear Function in Prediction of Population Growth,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[12]  G. W. Bhawika et al. , “Implementation of ANN for Predicting the Percentage of Illiteracy in Indonesia by Age Group,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[13]  W.  Saputra,  J.  T.  Hardinata,  and  A.  Wanto,  “Resilient  method  in  determining  the  best  architectural  model  for  predicting  open unemployment in Indonesia,” IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , vol. 725, no. 1, pp. 1–7, 2020.
[14]  A. Wanto and J. T. Hardinata, “Estimations of Indonesian poor people as poverty reduction efforts facing industrial revolution 4 . 0,” IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , vol. 725, no. 1, pp. 1–8, 2020.
[15]  A.  Wanto et  al. ,  “Model  of  Artificial  Neural  Networks  in  Predictions  of  Corn  Productivity  in  an  Effort  to  Overcome  Imports  in Indonesia,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1339, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[16]  A.  Wanto et  al. ,  “Analysis  of  the  Accuracy  Batch  Training  Method  in  Viewing  Indonesian  Fisheries  Cultivation  Company Development,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[17]  I.  S.  Purba et  al. ,  “Accuracy  Level  of  Backpropagation  Algorithm  to  Predict  Livestock  Population  of  Simalungun  Regency  in Indonesia  Accuracy  Level  of  Backpropagation  Algorithm  to  Predict  Livestock  Population  of  Simalungun  Regency  in  Indonesia,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[18]  P. Parulian et al. , “Analysis of Sequential Order Incremental Methods in Predicting the Number of Victims Affected by Disasters,”
Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[19]  A. Wanto et al. , “Analysis of the Backpropagation Algorithm in Viewing Import Value Development Levels Based on Main Country of Origin,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[20]  S.  Setti,  A.  Wanto,  M.  Syafiq,  A.  Andriano,  and  B.  K.  Sihotang,  “Analysis  of  Backpropagation  Algorithms  in  Predicting  World Internet Users,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[21]  T. Afriliansyah et al. , “Implementation of Bayesian Regulation Algorithm for Estimation of Production Index Level Micro and Small Industry,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[22]  A. Wanto et al. , “Forecasting the Export and Import Volume of Crude Oil , Oil Products and Gas Using ANN,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[23]  M.  K.  Z.  Sormin,  P.  Sihombing,  A.  Amalia,  A.  Wanto,  D.  Hartama,  and  D.  M.  Chan,  “Predictions  of  World  Population  Life Expectancy Using Cyclical Order Weight / Bias,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[24]  R. Rahim et al. , “C4.5 Classification Data Mining for Inventory Control,” International Journal of Engineering & Technology , vol. 7, pp. 68–72, 2018.
[25]  I. Parlina et al. , “Naive Bayes Algorithm Analysis to Determine the Percentage Level of visitors the Most Dominant Zoo Visit by Age Category,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, 2019.
[26]  I. S. Damanik, A. P. Windarto, A. Wanto, Poningsih, S. R. Andani, and W. Saputra, “Decision Tree Optimization in C4.5 Algorithm Using Genetic Algorithm,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[27]  H.  Siahaan,  H.  Mawengkang,  S.  Efendi,  A.  Wanto,  and  A.  Perdana  Windarto,  “Application  of  Classification  Method  C4.5  on Selection of Exemplary Teachers,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1235, no. 1, 2019.
[28]  D.  Hartama,  A.  Perdana  Windarto,  and  A.  Wanto,  “The  Application  of  Data  Mining  in  Determining  Patterns  of  Interest  of  High School Graduates,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1339, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[29]  M. Widyastuti, A. G. Fepdiani Simanjuntak, D. Hartama, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Classification Model C.45 on Determining the  Quality  of  Custumer  Service  in  Bank  BTN  Pematangsiantar  Branch,” Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  vol.  1255,  no. 012002, pp. 1–6, 2019.
[30]  W.  Katrina,  H.  J.  Damanik,  F.  Parhusip,  D.  Hartama,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto,  “C.45  Classification  Rules  Model  for Determining Students Level of Understanding of the Subject,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 012005, pp. 1–7, 2019.
[31]  S.  Sudirman,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto, “Data  Mining Tools  |  RapidMiner :  K-Means Method  on  Clustering  of Rice Crops  by Province as Efforts to Stabilize Food Crops In Indonesia,” IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , vol. 420, no. 012089, pp. 1–8, 2018.
[32]  Z. S. Younus et al. , “Content-based image retrieval using PSO and k-means clustering algorithm,” Arabian Journal of Geosciences , vol. 8, no. 8, pp. 6211–6224, 2015.
[33]  A. Wanto et al. , Data Mining : Algoritma dan Implementasi . Yayasan Kita Menulis, 2020.
[34]  E. Prasetyo, Data Mining: Konsep dan Aplikasi menggunakan Matlab . Yogyakarta: Andi Offset, 2012.
[35]  D.  T.  Larose, Discovering  Knowledge  in  Data:  An  Introduction  to  Data  Mining:  Second  Edition .  New  Jersey:  John  Wiley &  Sons, 2005.
[36]  R. Primartha, Belajar Machine Learning Teori dan Praktik . Bandung: Informatika Bandung, 2018.
[37]  T. Khotimah, “Pengelompokan Surat dalam Al Qur’an menggunakan Algortima K-Means,” Jurnal Simetris , vol. 5, no. 1, pp. 83–88, 2014.
[38]  I. Parlina, A. P. Windarto, A. Wanto, and M. R. Lubis, “Memanfaatkan Algoritma K-Means dalam Menentukan Pegawai yang Layak Mengikuti Asessment Center untuk Clustering Program SDP,” CESS (Journal of Computer Engineering System and Science) , vol. 3, no. 1, pp. 87–93, 2018.