## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Penentuan Prioritas Pendaftaran Tanah Sistematis Lengkap Melalui Clustering Jumlah Sertifikat Hak Atas Tanah Menggunakan
K-Means
Hanaki Restu Putri, Maimunah * ,Endah Ratna Arumi
Teknik, Program Informatika, Universitas Muhammadiyah Magelang, Magelang, Indonesia Email : 1 hanakihanako@gmail.com, 2,* maimunah@ummgl.ac.id, 3 arumi@ummgl.ac.id Correspondence Author Email: maimunah@unimma.ac.id Submitted: 25/07/2023; Accepted: 27/08/2023; Published: 29/08/2023
Abstrak −Dalam melaksanakan tugas dan fungsinya untuk melayani masyarakat dalam bidang pertanahan, BPN Kabupaten Magelang  masih  mengalami  beberapa  kendala  seperti  dalam  hal  pemberkasan  khususnya  ketika  permintaan  pemberkasan dari  masyarakat  datang  secara  bersamaan.  Hal  tersebut  dapat  terjadi  karena  belum  adanya  daerah  khusus  yang  memiliki prioritas  dibandingkan  daerah  lain  mengingat  beberapa  jenis  pemberkasan  seperti  pemberkasan  Hak  Milik,  Hak  Guna Bangunan,  Hak  Pakai,  dan  Hak  Wakaf  yang  memerlukan  tingkat  penanganan  yang  berbeda.  Untuk  meningkatkan  kualitas pelayanan BPN Kabupaten Magelang maka dalam penelitian ini akan dibangun sebuah sistem untuk membantu pengelolaan berkas serta pengelompokan prioritas layanan dengan mengimplementasikan metode K-Means Clustering. Metode K-Means Clustering  dipilih  karena  metode  tersebut  dapat  menghitung  pengelompokan  beberapa  alternatif  berdasarkan  kriterianya. Metode  K-Means  Clustering  diimplementasikan  ke  dalam  sistem  untuk  membagi  kecamatan  yang  ada  di  Kabupaten Magelang menjadi 3 kelompok prioritas dengan kluster pertama merupakan kluster yang paling diprioritaskan untuk dilayani. Hasil  implementasi  metode  K-means  Clustering  dapat  membagi  kecamatan-kecamatan  di  Kabupaten  Magelang  menjadi  3 kelompok  prioritas  yang  dapat  membantu  BPN  Kabupaten  Magelang  dalam  memilih  permintaan  pelayanan  berdasarkan tingkat prioritasnya.  Dengan adanya sistem tersebut, petugas PTSL  akan lebih  mudah dalam  mengelola berkas pendaftaran surat tanah.
Kata Kunci: K-Means; Clustering; BPN; Pertanahan; Pengelompokan
Abstract −In carrying out its duties and functions to serve the community in the land sector, the Magelang Regency BPN is still experiencing several problems, such as filing, especially when requests from the community come simultaneously. This can happen because there are no particular areas that have priority compared to other regions, considering that several types of filing, such as filing of property rights, building use rights, usufructuary rights, and waqf rights, require different levels of handling.  To  improve  the  quality  of  BPN  services  in  Magelang  Regency,  this  research  will  build  a  system  to  assist  file management and group service priorities by implementing the K-Means Clustering method. The K-Means Clustering method was  chosen  because  this  method  can  calculate  the  grouping  of  several  alternatives  based  on  the  criteria.  The  K-Means Clustering  method  is  implemented  into  the  system  to  divide  sub-districts  in  Magelang  Regency  into  three  priority  groups, with the first being the most prioritized cluster to be served. The results of implementing the K-means clustering method can divide  sub-districts  in  Magelang  Regency  into  three  priority  groups  that  can  assist  BPN  Magelang  Regency  in  selecting service requests based on their priority level. With this system, PTSL officers will find managing land certificate registration files easier.
Keywords : K-Means; Clustering; BPN; Land; Grouping

## 1. PENDAHULUAN
Semakin  tingginya  perkembangan  ilmu  pengetahuan  memberikan  dampak  berupa  semakin  majunya  penerapan teknologi yang digunakan oleh manusia. Penggunaan teknologi informasi dewasa ini semakin berkembang pesat yang  tentunya  dapat  membantu  para  pelaku  pelayan  publik  dalam  melakukan  proses  operasional  administrasi pelayanan  publik.  Teknologi  Informasi  dewasa  ini  mempunyai  memegang  peranan  penting  dalam  pengelolaan administrasi  pelayanan  publik  [1].  Salah  satu  pemanfaatan  teknologi  informasi  dalam  administrasi  pelayanan publik  adalah  administrasi  dalam  bidang  pertanahan.  Penggunaan  teknologi  informasi  pada  bidang  pertanahan dapat meningkatkan kinerja sehingga pelayanan yang diberikan akan menjadi lebih efektif dan efisien [2].
Dalam  melaksanakan  tugas  dan  fungsi,  Kantor  BPN  Kabupaten  Magelang  adalah  dengan dilaksanakannya  program  Pendaftaran  Tanah  Sistematis  Lengkap  disingkat  PTSL.  PTSL  merupakan  program pemerintah  republik  Indonesia  dengan  tujuan  mempercepat  pendaftaran  tanah  di  Indonesia,  pemerintah Indonesia  mempunyai  target  mendaftarkan  seluruh  tanah  di  wilayah  Republik  Indonesia  paling  lambat  tahun 2025 [3]. Pelaksanaan PTSL oleh kantor BPN Kabupaten Magelang terdiri dari 14 (empat belas proses) proses meliputi perencanaan, penetapan lokasi, pembentukan satuan tugas, penyuluhan, pengukuran bidang di lapang, pengumpulan  data  fisik  dan  yuridis,  penelitian  data  yuridis,  pengumuman  data  fisik  dan  yuridis  serta pengesahannya,  penegasan  konversi,  pengakuan  hak  dan  pemberian  hak,  penerbitan  sertifikat  dan  penyerahan hasil kegiatan.
Pada  proses  PTSL  terdiri  dari  2(dua)  tahapan  yaitu  pengumpulan  berkas  dan  penyatuan  berkas. Pengumpulan  berkas  dapat  dilakukan  melalui  pengumpulan  sertifikat  tanah  atau  surat  yang  dapat  dijadikan sebagai  bukti  tanda  hak  atas  tanah  yang  sudah  dicatatkan  dalam  buku  tanah.  Kepemilikan  tanah  secara  jelas dapat  dibuktikan  dengan  menggunakan  sertifikat  kepemilikan  tanah  yang  sah  secara  hukum  berupa  sertifikat tanah.  Sertifikat  tanah  tersebut  diperlukan  dengan  tujuan  tertib  administrasi  pertanahan  [4].  Tahapan  pertama adalah pengumpulan data berupa data fisik dan data yuridis yang dilakukan oleh satgas fisik dan satgas yuridis

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
dilakukan  secara  bersamaan  dalam  satu  waktu  dan  satu  lokasi  di  daerah  desa/kelurahan  yang  telah  ditetapkan sebagai  lokasi  PTSL.  Tahapan  kedua  adalah  penyatuan  berkas  meliptiu  berkas  fisik  maupun  berkas  yuridis kedalam 1 (satu) map pendaftaran PTSL sesuai dengan pemohon [1].
Tahap  pengumpulan  data  baik  data  fisik  dan  yuridis  memiliki  kendala  khususnya  karena  terbatasnya petugas pelayanan PTSL yang berimbas pada waktu pelayanan yang lebih lama jika harus melayani daerah yang berbeda-beda dalam satu waktu. Selain itu, jika petugas melakukan pengumpulan data di tempat yang berbeda- beda  dapat  membuat  berkas-berkas  menjadi  lebih  rawan  tertukar  antar  kecamatan  atau  bahkan  hilang.  Selain berimbas pada waktu pelayanan yang lebih lama, belum adanya daerah yang diprioritaskan juga akan membuat tenaga  yang  dibutuhkan  lebih  banyak  serta  biaya  yang  dikeluarkan  akan  membengkak.  Permasalahan  tersebut dapat memperpanjang proses pelayanan karena berkas yang berisi kumpulan informasi atau sebagai penyimpan informasi-informasi tertentu yang hilang atau tertukar akan membuat proses pelayanan terhambat [5]. Selain itu, permasalahan berkas juga akan menyulitkan BPN dalam melakukan manajemen arsip. Manamejen arsip adalah menata  dan  melakukan  penyusunan  berkas  secara  sistematis  dan  bukan  sekedar  merapikan  fisik  apabila  dalam penataannya  tepat,  maka  pencariannya  akan  lebih  cepat  [6].  Dengan  demikian,  dibutuhkan  penerapan  daerah prioritas untuk memudahkan petugas serta meningkatkan kualitas pelayanan dari BPN Kabupaten Magelang.
Untuk  memudahkan  pemilihan  prioritas  kecamatan  dibutuhkan  sebuah  metode  yang  dapat  membantu mengelompokkan  21  kecamatan  yang  ada  di  Kabupaten  Magelang.  Metode  yang  dapat  digunakan  sebagai pembuat  kelompok  atau  clustering.  Clustering  adalah  salah  satu  metode  yang  berguna  dalam  ilmu  data  yang digunakan  untuk  menemukan  struktur  cluster  di  dalam  kumpulan  data  yang  kemudian  dikarakterisasi  oleh kesamaan data terbesar dalam cluster yang sama dan ketidaksamaan terbesar antara kelompok data yang berbeda [7]. Salah satu metode yang dapat digunakan dalam pengelompokan atau clustering adalah algoritma K-Means. Algoritma  K-means  merupakan  pengelompokan  menggunakan  iteratif  sederhana  dengan  jarak  sebagai pengukuran dan diberi kelas K dalam kumpulan data, hitung rata-rata jarak, diberikan titik pusat berupa centroid, dengan  kelas  centroid  yang  didefinisikan  berbeda-beda  [8].  Perhitungan  algoritma  clustering  menggunakan rumus  persamaan  Euclidean  distance.  Euclidean  distance  adalah  salah  satu  metode  kalkulasi  jarak  yang diperuntukan  untuk  mengukur  jarak  dari  2  (dua)  buah  titik  dalam  Euclidean  space  (meliputi  bidang  euclidean dua dimensi, tiga dimensi, atau bahkan lebih) [9].
Metode K-Means Clustering akan digunakan sebagai metode untuk mengelompokkan kelas prioritas dari 21  kecamatan.  Pemilihan  metode  ini  juga  didasari  karena  beberapa  penelitian  terdahulu  yang  membuktikan bahwa  metode  K-Means  Clustering  dapat  diimplementasikan  dengan  baik  di  sebuah  sistem  khususnya  pada sistem  pemberkasan.  Beberapa  penelitian  yang  pernah  dilakukan  diantaranya  adalah  penelitian  untuk mengimplementasikan  clustering  ke  dalam  sistem  rekam  medik  pasien  berdasarkan  penyakit[10].  Penelitan tersebut menghasilkan data rekam medik yang lebih terorganisir yang dikelompokkan berdasarkan wilayah, jenis kelamin,  dan  umur.  Penelitian  selanjutnya  adalah  penerapan  metode  K-Means  untuk  mengelompokkan  topik skripsi  mahasiswa  [11].  Penelitian  tersebut  menghasilkan  sebuah  sistem  yang  dapat  menunjukkan  kemampuan mahasiswa pada setiap kelompok bidang keahlian yang dianalisis dengan melihat jumlah mata kuliah pada setiap kelompok  bidang  keahlian.  Hasil  pengelompokkan  tersebut  dapat  memberikan  rekomendasi  topik  skripsi  yang sesuai dengan kelompok bidang keahlian tersebut. Penelitian lain yang mengimplementasikan metode K-Means Clustering  adalah  penelitian  untuk  mengimplementasikan  metode  K-Means  pada  pengelompokan  pemegang sertipikat  hak  atas  tanah  [12].  Penelitian  tersebut  menghasilkan  sebuah  sistem  yang  dapat  mengklasifikasikan daerah  yang  banyak  memiliki  pemegang  sertifikat  tanah.  Penelitian  lain  yang  menggunakan  metode  K-Means Cluster adalah penelitian untuk menentukan prioritas bantuan Dana Desa [13]. Penelitian tersebut menghasilkan sebuah  sistem  yang  dapat  menentukan  prioritas  jenis  pembangunan  yang  lebih  dibutuhkan  sehingga pembelanjaan  lebih  dapat  terfokus  dan  sedikit  menekan  anggaran  dibandingkan  jika  harus  merealisasikan bantuan dana desa untuk kepentingan yang berbeda-beda.
Dari  uraian  permasalahan  diatas  permasalahan  pertama  dapat  diselesaikan  dengan  membangun  aplikasi yang  berfungsi  sebagai  alat  bantu  satgas  dalam  melakukan  proses  pengumpulan  berkas.  Permasalahan  kedua dapat  diselesaikan  dengan  penerapan  data  mining  clustering  guna  menentukan  daerah  yang  diutamakan  oleh satgas PTSL.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Prosedur  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  meliputi  beberapa  tahap  yaitu  tahap  identifikasi masalah,  pengumpulan  data,  pengolahan  data,  hasil  pembahasan,  dan  diakhiri  penarikan  kesimpulan. Pengidentifikasian masalah dilakukan melalui proses studi lapangan dan studi pustaka, yang dilanjutkan dengan pengidentifikasian masalah dan pengambilan rumusan masalah. Selanjutnya dilakukan pengumpulan data primer dan sekunder yang digunakan sebagai pendukung penelitian. Setelah data terkumpul, data diolah menggunakan metode K-Means Clustering yang nantinya akan diimplementasikan ke dalam sistem Pendaftaran Tanah di BPN Magelang. Setelah berhasil mengimplementasi, langkah selanjutnya adalah melakukan pengujian yang dilakukan dengan pengujian metode serta pengujian blackbox. Pengujian Blackbox adalah pengujian software berdasarkan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
fungsionalitas  aplikasi  [14].  Selanjutnya  penelitian  dilanjutkan  dengan  memberikan  pembahasan  atas  hasil implementasi  yang  diikuti  dengan  pengambilan  kesimpulan  sebagai  akhir  dari  penelitian.  Flowchart  dari penelitian yang akan dilakukan dapat dilihat pada gambar 1 berikut:
Gambar 1. Alur Penelitian
Berdasarkan gambar 1 dapat dilihat proses penelitian yang akan dilakukan dibagi menjadi 5 tahapan yaitu tahap identifikasi  masalah,  tahap  pengumpulan  data,  tahap  pengolahan  data,  tahap  hasil  dan  pembahasan,  dan  yang terakhir tahap penarikan kesimpulan dan saran.

## 2.2 PTSL
PTSL atau Pendaftaran Tanah Sistematis Lengkap adalah program pemerintah Republik Indonesia dengan tujuan mempercepat  pendaftaran  tanah  di  Indonesia,  Pemerintah  Indonesia  mempunyai  target  mendaftarkan  seluruh tanah di wilayah Republik Indonesia paling lambat tahun 2025 [3].

## 2.3 Sertifikat Tanah
Sertifikat  tanah  adalah  surat  berfungsi  sebagai  bukti  tanda  hak  atas  tanah  yang  sudah  dicatatkan  dalam  buku tanah. Kepemilikan tanah secara jelas dapat dibuktikan dengan menggunakan sertifikat kepemilikan tanah yang sah secara  hukum berupa sertifikat tanah. Sertifikat tanah tersebut diperlukan dengan tujuan tertib administrasi pertanahan [4].

## 2.4 UML
UML  adalah  sebuah  metode  yang  metode  yang  digunakan  secara  visual  diperuntukan  sebagai  sarana perancangan  dalam  membangum  sistem  yang  berorientasi  pada  objek.  UML  dibuat  oleh  Grady  Booch,  James Rumbaugh, dan Ivar Jacobson di bawah bendera Rational Software Corps. UML menyediakan berbagai macam notasi yang membantu memodelkan sistem dari berbagai sudut pandang. UML tidak hanya diperuntukan dalam pemodelan perangkat lunak, namun hampir dalam semua bidang dapat menerapkan UML [15].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
a. Use Case Diagram
Use  case  diagram  adalah  diagram  tingkah  laku  ( behavior )  di  dalam  UML. Use  case diagram mendeskripsikan  fungsi  yang  dibutuhkan  di  dalam  sebuah  aplikasi. Use  Case  Diagram dapat  digunakan untuk memahami bagaimana sistem seharusnya dapat bekerja [16].
b. Activity Diagram
Activity  Diagram menggambarkan  perubahan  dari  kegiatan input menjadi  sebuah output melalui  kegiatan yang berurutan dan sistematis. Activity Diagram dapat diartikan adalah sebuah diagram yang mengambarkan aktivitas kerja dan fungsi yang ditentukan dengan urutan tertentu berdasarkan logika [17].
c. Sequence Diagram
Sequence  diagram merupakan  salah  satu  UML  yang  berguna  dalam  menggambarkan  interaksi  antara  aktor eksternal dengan sistem. Sequence diagram untuk memodelkan pesan dalam UML [18].
d. Class Diagram
Class  diagram adalah  sebuah  diagram  yang  menggambarkan  relasi  antar class yang  di  dalamnya  terdapat fungsi  pada  satu  objek  [19]. Class  diagram menggambarkan  struktur  dari  berbagai class pokok  yang membangun  sistem. Class  diagram menunjukkan attribute dan  metode  pada  setiap class, lain  daripada  itu, class diagram juga menampilkan hubungan yang terdapat di antara berbagai macam class [20] .
2.5 EERD
Model  EER-D  berupa  isi  dari  model  ER-D  yang  digabungkan  dengan  perluasan  tentang  berbagai  konsep  dari subclass dan superclass, dan  macam-macam  konsep  yang  berhubungan  diantaranya  specialization  dan generalization.  Konsep  lain  yang  juga  termasuk  dalam  model  EER-D  adalah Categorization. EER  Diagram digunakan untuk mendeskripsikan desain hubungan antar database dan UML untuk mendeskripsikan desain dari sistem [21].

## 2.6 Clustering
Clustering adalah salah satu  metode  yang berguna dalam ilmu data. Clustering adalah  metode  yang digunakan untuk  menemukan struktur cluster di dalam  kumpulan data  yang kemudian dikarakterisasi oleh kesamaan data terbesar dalam cluster yang sama dan ketidaksamaan terbesar antara kelompok data yang berbeda. Secara hirarki clustering pertama kali digunakan oleh ahli biologi sedangkan pada data science dan data statistika berupa dari turunan clustering [7] .  Clustering adalah  proses  membagi  objek  fisik  atau  abstrak  menjadi  kumpulan  objek sejenis. Cluster adalah  kumpulan objek data,  objek dalam cluster yang sama  mirip satu  sama lain dan berbeda dengan objek di cluster lain [8].

## 2.7 Algoritma K-Means
Algoritma  K-Means  adalah  algoritma  pengelompokan  iteratif  sederhana.  Algoritma  K-means  menggunakan jarak sebagai pengukuran dan diberi kelas K dalam  kumpulan data,  hitung rata-rata jarak, diberikan titik pusat berupa centroid, dengan  kelas centroid yang  dideskripsikan  secara  berbeda-beda  [8].  Perhitungan  algoritma clustering menggunakan  rumus  persamaan euclidean  distance.  Euclidean  distance adalah  salah  satu  metode kalkulasi  jarak  yang  diperuntukkan  untuk  mengukur  jarak  dari  2  (dua)  buah  titik  dalam Euclidean  space (meliputi bidang euclidean dua dimensi, tiga dimensi, atau bahkan lebih)  [9]. Rumus persamaan  Algoritma  K- Means adalah sebagai berikut:
(    )   √∑ (       ) (1)
dimana, d = jarak antara x dan y x = data pusat klaster y = data pada atribut i = setiap data n = jumlah data xi = data pada pusat klaster ke i yi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Clustering K-Means
Pengolahan  data  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  metode  data  mining  k-means  clustering.  Data  yang diolah  adalah  data  hak  milik,  hak  guna  bangunan,  hak  pakai,  dan  hak  wakaf  yang  diperoleh  dari  data  BPN Kabupaten  Magelang.  Data  yang  digunakan  berasal  dari  data  sertifikat  tanah  21  kecamatan  di  Kabuapten Magelang. Berikut adalah langkah-langkah pengolahan data yang dilakukan: a. Data Pemegang Sertifikat

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Untuk  melakukan  perhitungan  Clustering  K-Means  dibuthkan  data  sertifikat  tanah  dari  masing-masing kecamatan di Kabupaten Magelang. Data-data tersebut akan disajikan pada tabel 1 berikut:
Tabel 1. Data Sertifikat Tanah Kabupaten Magelang Kecamatan Hak Milik  Hak Guna Bangunan  Hak Pakai  Hak Wakaf Mungkid 40172 667 59 170 Bandongan 5618 91 164 77 Borobudur 26126 250 343 80 Dukun 25589 4 241 58 Candimulyo 40553 7 662 66 Grabag 48738 304 837 131 Kajoran 13821 7 239 36 Kaliangkrik 14739 4 276 69 Mertoyudan 42471 10262 488 125 Muntilan 46760 897 626 181 Ngablak 39075 27 477 59 Ngluwar 25532 35 320 58 Pakis 54960 5 529 36 Salam 34643 222 467 72 Salaman 21815 476 198 100 Sawangan 21283 6 210 60 Secang 44524 1968 478 122 Srumbung 28943 7 615 53 Tegalrejo 28281 300 522 65 Tempuran 18435 469 181 61 Windusari 12413 203 260 23
Tabel 1 menampilkan data kepemilikan sertifikat tanah di masing-masing kecamatan berdasarkan Hak Milik, Hak Guna Bangunan, Hak Pakai, dan Hak Wakaf.
b. Menentukan Letak Centroid
Langkah  selanjutnya  adalah  menentukan  letak  centroid  awal  perhitungan  K-Means.  Letak  centroid  awal ditentukan secara acak dan ditampilkan pada tabel 2 berikut:
Tabel 2. Letak Centroid Awal Kecamatan  Hak Milik  Hak Guna Bangunan  Hak Pakai  Hak Wakaf Mungkid 40172 667 59 170 Bandongan 5618 91 164 77 Borobudur 26126 250 343 80
Dari tabel 2  diperoleh centroid awal  yang digunakan adalah Kecamatan Mungkid, Kecamatan Bandongan, dan Kecamatan Borobudur.
c. Menghitung Jarak/Distance
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan  untuk  setiap  data  menggunakan  rumus  (1).  Berikut adalah perhitungan yang dilakukan menggunakan data dari Kecamatan Dukun:
d(X4,C1)=  ((25589-40172)2+(4-667)2+(241-59)2+(58-170)2)1/2 =  106574563 DUKUN d(X4,C2)=  ((25589-5618)2+(4-91)2+(241-164)2+(58-77)2)1/2 =  199427350 d(X4,C3)=  ((25589-26126)2+(4-250)2+(241-343)2+(58-80)2)1/2 = 179886,5
Data dari setiap kecamatan dihitung menggunakan rumus yang sama dan didapatkan hasil perhitungan iterasi pertama seperti pada tabel 3 berikut:
Tabel 3. Hasil Perhitungan Iterasi I Kecamatan C1 C2 C3 Minimum Cluster Mungkid 0 597165183 98776380,5 0 Cluster1 Bandongan 597165183 0 210317697,5 0 Cluster2 Borobudur 98776380,5 210317698 0 0 Cluster3 Dukun 106574563 199427350 179886,5 179886,5 Cluster3 Candimulyo 477593 610354703 104149667,5 477593 Cluster1 Grabag 37057465 929917807 255776048,5 37057465 Cluster1 Kajoran 347430579 33651785,5 75742413 33651785,5  Cluster2

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 931-941 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.3928
Kecamatan C1 C2 C3 Minimum Cluster Kaliangkrik 323667174 41606409 64864447,5 41606409 Cluster2 Mertoyudan 48767746 730850065 183711109,5 48767746 Cluster1 Muntilan 21888127 846769030 213135427,5 21888127 Cluster1 Ngablak 900027 559736619 83872363,5 900027 Cluster1 Ngluwar 107404845 198297615 200037 200037 Cluster3 Pakis 109681022 1217387633  415748056,5 109681022 Cluster1 Salam 15471967 421279810 36277756,5 15471967 Cluster1 Salaman 168520076 131246360 9328611 9328611 Cluster3 Sawangan 178633072 122700928 11766137 11766137 Cluster3 Secang 10405185 758650293 170728958,5 10405185 Cluster1 Srumbung 63424433 272133329 4034625,5 4034625,5 Cluster3 Tegalrejo 70877982 256891779 2339395,5 2339395,5 Cluster3 Tempuran 236281569 82209459 29613023,5 29613023,5  Cluster3 Windusari 385419694 23098350,5 94029358 23098350,5  Cluster2
Berdasarkan  tabel  3  dapat  dilihat  bahwa  setiap  kecamatan  telah  mendapatkan  cluster  berdasarkan  jarak terdekat. Cluster 1 terdiri dari Kecamatan Mungkid, Candimulyo, Grabag, Mertoyudan, Muntilan, Ngablak, Pakis,  Salam,  Secang.  Cluster  2  terdiri  dari  Kecamatan  Bandongan,  Kajoran,  Kaliangkrik,  dan  Windusari. Sisanya  yaitu  Kecamatan  Borobudur,  Dukun,  Ngluwar,  Salaman,  Sawangan,  Srumbung,  Tegalrejo  dan Tempuran termasuk ke dalam Cluster 3.
d. Mengelompokkan Data Berdasarkan Jarak Terdekat
Setelah  mendapatkan  data  hasil  perhitungan  klaster  pada  iterasi  pertama,  langkah  selanjutnya  adalah melakukan  pengelompokan  berdasarkan  hasil  perhitungan  K-Means  yang  dilakukan.  Hasil  dari pengelompokan dapat dilihat pada tabel 4 hingga tabel 6:
Tabel 4. Klaster 1 Iterasi 1 Kecamatan Hak Milik  Hak Guna Bangunan  Hak Pakai  Hak Wakaf Mungkid 40172 667 59 170 Candimulyo 40553 7 662 66 Grabag 48738 304 837 131 Mertoyudan 42471 10262 488 125 Muntilan 46760 897 626 181 Ngablak 39075 27 477 59 Pakis 54960 5 529 36 Salam 34643 222 467 72 Secang 44524 1968 478 122 Srumbung 28943 7 615 53 Tabel 5. Klaster 2 Iterasi 1 Kecamatan Hak Milik  Hak Guna Bangunan  Hak Pakai  Hak Wakaf Bandongan 5618 91 164 77 Kajoran 13821 7 239 36 Kaliangkrik 14739 4 276 69 Windusari 12413 203 260 23 Tabel 6. Klaster 3 Iterasi 1 Kecamatan  Hak Milik  Hak Guna Bangunan  Hak Pakai  Hak Wakaf Ngluwar 25532 35 320 58 Salaman 21815 476 198 100 Sawangan 21283 6 210 60 Borobudur 26126 250 343 80 Dukun 25589 4 241 58 Tegalrejo 28281 300 522 65 Tempuran 18435 469 181 61
Dari tabel 4, tabel 5 dan tabel 6 dapat dilihat bahwa cluster 1 terdiri dari 10 Kecamatan, cluster 2 terdiri dari 4 kecamatan, dan cluster 3 terdiri dari 7 kecamatan.
e. Memperbarui Centroid dan Membandingkan Dengan Nilai Centroid Sebelumnya Untuk menghitung letak centroid terbaru ditetapkan dengan menghitung rata-rata dari masing-masing klaster. Hasil dari perhitungan nilai rata-rata centroid dari masing-masing cluster disajikan pada tabel 7 hingga tabel 9 berikut:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 931-941 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.3928
Tabel 7. Hasil Perhitungan Centroid 2 Klaster 1
Kecamatan Hak Milik  Hak Guna Bangunan  Hak Pakai  Hak Wakaf Mungkid 40172 667 59 170,00 Candimulyo 40553 7 662 66,00 Grabag 48738 304 837 131,00 Mertoyudan 42471 10262 488 125,00 Muntilan 46760 897 626 181,00 Ngablak 39075 27 477 59,00 Pakis 54960 5 529 36,00 Salam 34643 222 467 72,00 Secang 44524 1968 478 122,00 Rata-rata 43544,0 1595,4 513,7 106,89 Tabel 8. Hasil Perhitungan Centroid 2 Klaster 2 Kecamatan Hak Milik  Hak Guna Bangunan  Hak Pakai  Hak Wakaf Bandongan 5618 91 164 77,00 Kajoran 13821 7 239 36,00 Kaliangkrik 14739 4 276 69,00 Windusari 12413 203 260 23,00 Rata-rata 11647,75 76,25 234,75 51,25 Tabel 9. Hasil Perhitungan Centroid 2 Klaster 3 Kecamatan  Hak Milik  Hak Guna Bangunan  Hak Pakai  Hak Wakaf Borobudur 26126 250 343 80,00 Dukun 25589 4 241 58,00 Ngluwar 25532 35 320 58,00 Salaman 21815 476 198 100,00 Sawangan 21283 6 210 60,00 Srumbung 28943 7 615 53,00 Tegalrejo 28281 300 522 65,00 Tempuran 18435 469 181 61,00 Rata-rata 24500,5 193,375 328,75 66,88
Hasil rata-rata pada tabel 7 hingga tabel 9 di atas digunakan untuk membuat centroid ke 2 seperti pada tabel 10 berikut:
Tabel 10. Nilai Centroid Iterasi Ke 2 Centroid  Hak Milik  Hak Guna Bangunan  Hak Pakai  Hak Wakaf 1 43544,00 1595,44 513,67 106,89 2 11647,75 76,25 234,75 51,25 3 24500,50 193,38 328,75 66,88
Setelah  mendapatkan  hasil  rata-rata  seperti  pada  tabel  10  di  atas,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan perhitungan  kembali  menggunakan  rumus  (1)  hingga  4  iterasi.  Hasil  dari  perhitungan  pada  iterasi  ke  4 disajikan pada tabel 11 berikut:
Tabel 11. Hasil Perhitungan Iterasi Ke 4 Kecamatan C1 C2 C3 Minimum Cluster Mungkid 0 597165183 98776380,5 0 Cluster1 Bandongan 597165183 0 210317697,5 0 Cluster2 Borobudur 98776380,5 210317698 0 0 Cluster3 Dukun 106574563 199427350 179886,5 179886,5 Cluster3 Candimulyo 477593 610354703 104149667,5 477593 Cluster1 Grabag 37057465 929917807 255776048,5 37057465 Cluster1 Kajoran 347430579 33651785,5 75742413 33651785,5  Cluster2 Kaliangkrik 323667174 41606409 64864447,5 41606409 Cluster2 Mertoyudan 48767746 730850065 183711109,5 48767746 Cluster1 Muntilan 21888127 846769030 213135427,5 21888127 Cluster1 Ngablak 900027 559736619 83872363,5 900027 Cluster1 Ngluwar 107404845 198297615 200037 200037 Cluster3 Pakis 109681022 1217387633  415748056,5 109681022 Cluster1

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 931-941 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.3928
Kecamatan C1 C2 C3 Minimum Cluster Salam 15471967 421279810 36277756,5 15471967 Cluster1 Salaman 168520076 131246360 9328611 9328611 Cluster3 Sawangan 178633072 122700928 11766137 11766137 Cluster3 Secang 10405185 758650293 170728958,5 10405185 Cluster1 Srumbung 63424433 272133329 4034625,5 4034625,5 Cluster3 Tegalrejo 70877982 256891779 2339395,5 2339395,5 Cluster3 Tempuran 236281569 82209459 29613023,5 29613023,5  Cluster3 Windusari 385419694 23098350,5 94029358 23098350,5  Cluster2
Tabel 11 merupakan hasil akhir perhitungan yang akan digunakan untuk membagi kecamatan-kecamatan di Kabupaten Magelang menjadi 3 klaster prioritas.
f. Hasil Perhitungan K-Means Clustering
Dari tabel 11 didapatkan pengelompokan kecamatan yang dibagi menjadi 3 klaster yaitu klaster 1, klaster 2, dan klaster 3. Hasil pengelompokan atau clustering yang dilakukan disajikan pada tabel 12 berikut:
Tabel 12. Hasil Akhir Clustering
Cluster Kecamatan
Cluster 1  Mungkid, Candimulyo, Grabag, Mertoyudan, Muntilan, Ngablak, Pakis, Salam, Secang Cluster 2  Bandongan, Kajoran, Kaliangkrik,Windusari Cluster 3  Borobudur, Dukun, Ngluwar, Salaman, Sawangan, Srumbung, Tegalrejo, Tempuran
Hasil  akhir  yang  disajikan  pada  tabel  12  di  atas  akan  digunakan  untuk  menentukan  prioritas  pelayanan dengan cluster 1 sebagai puncak prioritas, dan cluster 3 sebagai prioritas terendah.

## 3.2 Implementasi
Setelah  melakukan  perancangan,  langkah  selanjutnya  adalah  melihat  hasil  implementasi  dari  rancangan  yang dibuat.  Berikut  adalah  hasil  dari  implementasi  yang  dilakukan  dari  pembagian  hak  akses  dari  masing-masing user dalam sistem yang dibangun:
a. Implementasi Halaman Pendaftaran Tanah Implementasi untuk halaman pendaftaran tanah ke dalam sistem dapat dilihat pada gambar 2 berikut:
Gambar 2. Halaman Input Berkas Pendaftaran Tanah
Dari  gambar  2    dapat  dilihat  bahwa  dalam  halaman  input  berkas  pendaftaran  tanah  terdapat  beberapa  form input  di  sebelah  kanan  seperti  input  Nomor  berkas,  pemilik,  tanggal  pembuatan,  jenis  berkas,  serta  asal kecamatan. Bagian utama dari halaman tersebut menampilkan daftar berkas yang telah diinputkan.
b. Implementasi Halaman Input Seleksi Data dan Pengesahan
Implementasi halaman untuk menginputkan seleksi data dan pengesahan di dalam sistem dapat dilihat pada gambar 3 berikut:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 3. Halaman Input Seleksi Data dan Pengesahan
Berdasarkan gambar 3 dapat dilihat bahwa pada halaman input seleksi data dan pengesahan berisi form dan informasi seperti nomor berkas, tanggal berkas, nama pemilik berkas, serta status pengesahan.
c. Implementasi Halaman Hasil Seleksi Data dan Pengesahan
Implementasi untuk halaman hasil seleksi data dan pengesahan dapat dilihat pada gambar 4 berikut:
Gambar 4. Halaman Hasil Seleksi Data dan Pengesahan
Halaman hasil seleksi data dan pengesahan pada gambar 4 menunjukkan bahwa pada halaman tersebut berisi history atau riwayat dari proses pelayanan yang dilakukan.
d. Implementasi Halaman K-Means Clustering
Impmelentasi dari perhitungan K-Means Clustering ke dalam sistem dapat dilihat pada gambar 5 berikut:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 931-941 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.3928
Hasil  dari  implementasi K-Means  Clustering yang  ditampilkan  sistem  pada  gambar  5  menunjukkan bahwa  implementasi  metode K-Means  Clustering untuk  menentukan  Kecamatan  Prioritas  telah  berhasil dilakukan. Hal tersebut dibuktikan dengan kesesuaian hasil akhir cluster seperti pada gambar 6 berikut:
Gambar 6 . Hasil Akhir Cluster Pada Sistem
Hasil  pada  gambar  6    sesuai  dengan  hasil  perhitungan  yang  dilakukan  sebelumnya  sehingga  dapat dikatakan bahwa implementasi K-Means Clusetering telah berhasil dilakukan.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil implementasi dan pembahasan yang dilakukan sebelumnya, didapatkan kesimpulan bahwa penerapan aplikasi  PTSL  berbasis  web  yang  saling  terhubung  dan  sinkron  dari  setiap  user  dapat  menjadi  alat  bantu mempermudah  petugas  PTSL  dalam  mengelola  berkas  pendaftaran  surat  tanah.  Integrasi  dari  perhitungan Kmeans Clustering dapat digunakan sebagai alat bantu pendekatan dalam menentukan kecamatan yang menjadi prioritas penanganan pembuatan  surat tanah. Berdasarkan  hasil  yang ditampilkan,  sistem  membagi  kecamatan- kecamatan di Kabupaten  Magelang  menjadi 3  Cluster dengan  Cluster 1  terdiri dari 8 kecamatan  yaitu Grabag, Mertoyudan, Muntilan, Pakis, Secang, Mungkid, Candimulyo, serta Ngablak. Cluster 2 terdiri dari 6 Kecamatan yaitu  Borobudur,  Dukun,  Ngluwar,  Salam,  Srumbung,  dan  Tegalrejo.  Sedangkan  Cluster  3  terdiri  dari  7 kecamatan yaitu Bandongan, Kajoran, Kaliangkrik, Salaman, Sawangan, Tempuran, dan Windusari.

## REFERENCES
[1]  V. Septiandika and A. Nurrahmana, ―Analisis Implementasi Keunggulan Aplikasi My Sapk Bkn Terhadap Pemberkasan Administrasi Aparatur Sipil Negara (ASN) Pemerintah Kota Probolinggo,‖ J. Ilmu Sos. dan Pendidik. , vol. 6, no. 4, pp. 2598–9944, 2022, doi: 10.36312/jisip.v6i4.3492/http.
[2]  H.  Sakdiah  and  N.  Fadillah,  ―Sistem  Informasi  Administrasi  Berkas  Pengukuran  di  Badan  Pertanahan Nasional Kota Langsa,‖ J. Inform. dan Teknol. Komput. , vol. 2, no. 2, pp. 91–104, 2021.
[3]  S. Y. Sirait, M. Nazer, and B. Azheri, ―Sertifikasi Tanah Program Pendaftaran Tanah Sistematis Lengkap: Deskripsi  dan  Manfaatnya,‖ Bhumi  J.  Agrar.  dan  Pertanah. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  236–248,  2020,  doi: 10.31292/bhumi.v6i2.414.
[4]  A.  K.  N.  Azizah,  ―Inovasi  Layanan  Rakyat  Untuk  Sertifikat  Tanah  (Larasita)  Di  Kantor  Pertanahan  Kota Magelang,‖ J.  Nusant.  Apl.  Manaj.  Bisnis ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  233–241,  2021,  doi: 10.29407/nusamba.v6i2.15692.
[5]  T.  H.  Ningrum,  M.  K.  G.  Umar,  and  Subhan,  ―Sistem  Informasi  Penerimaan  Berkas  Badan  Usaha  Jasa Konstruksi  pada  Lembaga  Pengembangan  Jasa  Konstruksi  (LPJK)  Provinsi  Maluku  Utara,‖ J.  Ilm.  Ilk.  - Ilmu Komput. Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 43–51, 2020, doi: 10.47324/ilkominfo.v3i1.93.
[6]  N. Putri, C. D. S. Indrawati, and A. Subarno, ―Penerapan Aplikasi Pemberkasan Arsip Dinamis Dan Statis Di Kantor Pelayanan Pajak Pratama Karanganyar,‖ J. Inf. dan Komun. Adm. Perkantoran , vol. 6, no. 2, pp. 89–99, 2022.
[7]  D. P. Utomo and Mesran, ―Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data  Set  Penyakit  Jantung,‖ J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  4,  no.  2,  p.  437,  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i2.2080.
[8]  C.  Yuan  and  H.  Yang,  ―Research  on  K-Value  Selection  Method  of  K-Means  Clustering  Algorithm,‖ J Multidiscip. Sci. J. , vol. 2, no. 2, pp. 226–235, 2019, doi: 10.3390/j2020016.
[9]  M.  Nishom,  ―Perbandingan  Akurasi  Euclidean  Distance,  Minkowski  Distance,  dan  Manhattan  Distance pada Algoritma K-Means Clustering berbasis Chi-Square,‖ J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 4, no. 1, pp. 20– 24, 2019, doi: 10.30591/jpit.v4i1.1253.
[10]  R.  Ordila,  R.  Wahyuni,  Y.  Irawan,  and  M.  Yulia  Sari,  ―Penerapan  Data  Mining  Untuk  Pengelompokan Data  Rekam  Medis  Pasien  Berdasarkan  Jenis  Penyakit  Dengan  Algoritma  Clustering,‖ J.  Ilmu  Komput. , vol. 9, no. 2, pp. 148–153, 2020, doi: 10.33060/jik/2020/vol9.iss2.181.
[11]  M. R. Muttaqin and M. Defriani, ―Algoritma K-Means untuk Pengelompokan Topik Skripsi Mahasiswa,‖ Ilk. J. Ilm. , vol. 12, no. 2, pp. 121–129, 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i2.542.121-129.
[12]  S. Z. Koto, Marsono, and Y. Syahra, ―Analisa Data Mining Untuk Pengelompokkan Pemegang Sertipikat Hak  Atas  Tanah  dengan  Algoritma  K-Means  Clustering  Di  Kota  Medan,‖ J.  CyberTech ,  vol.  2,  no.  10, 2020.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
[13]  J.  Rosadi,  F.  Sembiring,  A.  Sulastri,  and  A.  N.  Sihite,  ―Penerapan  K-Means  Clustering  Pada  Pemilihan Program Proritas Dana Desa,‖ Semin. Nas. Inform. , no. Semnasif, pp. 351–361, 2020.
[14]  S.  Masripah  and  L.  Ramayanti,  ―Penerapan  Pengujian  Alpha  Dan  Beta  Pada  Aplikasi,‖ Swabumi ,  vol.  8, no. 1, pp. 100–105, 2020.
[15]  A.  F.  Prasetya,  Sintia,  and  U.  L.  D.  Putri,  ―Perancangan  Aplikasi  Rental  Mobil  Menggunakan  Diagram UML (Unified Modelling Language),‖ J. Ilm. Komput. Terap. dan Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 14–18, 2022.
[16]  R.  Fauzan,  D.  Siahaan,  S.  Rochimah,  and  E.  Triandini,  ―A  Different  Approach  on  Automated  Use  Case Diagram  Semantic  Assessment,‖ Int.  J.  Intell.  Eng.  Syst. ,  vol.  14,  no.  1,  pp.  496–505,  2021,  doi: 10.22266/IJIES2021.0228.46.
[17]  R.  Li,  W.  J.  C.  Verhagen,  and  R.  Curran,  ―A  systematic  methodology  for  Prognostic  and  Health Management  system  architecture  definition,‖ Reliab.  Eng.  Syst.  Saf. ,  vol.  193,  p.  106598,  2020,  doi: 10.1016/j.ress.2019.106598.
[18]  L.  Marchesi,  M.  Marchesi,  and  R.  Tonelli,  ―ABCDE—agile  block  chain  DApp  engineering,‖ Blockchain Res. Appl. , vol. 1, no. 1–2, p. 100002, 2020, doi: 10.1016/j.bcra.2020.100002.
[19]  T.  Arianti,  A.  Fa’izi,  S.  Adam,  and  M.  Wulandari,  ―Perancangan  Sistem  Informasi  Perpustakaan Menggunakan Diagram UML (Unified Modelling Language),‖ J. Ilm. Komput. Terap. dan Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 19–25, 2022.
[20]  C.  N.  Paradis,  M.  R.  Yusuf,  M.  Farhanudin,  and  M.  A.  Yaqin,  ―Analisis  dan  Perancangan  Software Pengukuran Metrik Skala dan Kompleksitas Diagram Class,‖ J. Autom. Comput. Inf. Syst. , vol. 2, no. 1, pp. 58–65, 2022, doi: 10.47134/jacis.v2i1.40.
[21]  Ravi, S. Yadav, R. Jindal, and S. Anand, ―A Study on Comparison of UML and ER Diagram,‖ Int. Res. J. Eng. Technol. , vol. 7, no. 5, pp. 7575–7580, 2020, [Online]. Available: https://irjet.com/archives/V7/i5/IRJET-V7I51425.pdf