Vol. 1, No. 4 , Oktober (2020), pp. 146 - 153

## Penerapan Algoritma K-Means Dalam Pengelompokan Pekerja Tetap Perusahaan Konstruksi  Menurut Provinsi
Khairwa Bakhsar 1 , Widodo Saputra 2 , Heru Satria Tambunan 3
1,3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Medan – Indonesia
2 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Medan – Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara
1 kbakhsar@gmail.com, 2 widodosaputra01@gmail.com, 3 heru@amiktunasbangsa.ac.id

## Abstract
A construction company is one of the businesses in the economic sector that deals with planning  planning  and  supervision  of  construction  activities  to  form  a  building. Permanent workers, namely workers who have a work agreement with the employer for a period  of  time  not  based  on  a  decision  letter.  Based  on  data  obtained  from  the  official Government  website  which  is  located  at  https://www.bps.go.id/  which  displays  several numbers  that  vary  from  2010  to  2018  according  to  provinces  in  Indonesia.  For  this reason,  the  data  will  be  processed  by  clustering  in  2  clusters,  namely  the  highest  and lowest  using  the  Data  Mining  method  with  the  K-Means  Algorithm.  In  this  research technique,  the  data  will  be  grouped  based  on  the  name  of  the  province  that  has  the number  of  permanent  construction  company  workers  from  2010  to  2018.  The  Data Mining method is used to facilitate data grouping of the number of construction company permanent  workers  according  to  provinces  in  Indonesia.  The  results  obtained  from  the decision  based  on  the  number  of  permanent  workers  in  construction  companies  by province  with  the  highest  1  province,  namely  DKI  Jakarta  and  33  other  provinces including  the  lowest  level.  It  is  hoped  that  this  research  can  be  an  input  to  the government,  provinces  that  have  become  more  concerned  with  construction  companies based on the clusters that have been carried out.
Keywords: Data Mining, K-Means, Construction Workers, Clustering, Rapidminer

## Abstrak
Perusahaan  konstruksi  adalah  salah  satu  usaha  dalam  sector  ekonomi  yang berhubungan  dengan  suatu  perencanaan  atau  pelaksanaan  dan  pengawasan  suatu kegiatan konstruksi untuk membentuk suatu bangunan. Tenaga kerja tetap yaitu pekerja yang  memiliki  perjanjian  kerja  dengan  pengusaha  untuk  jangka  waktu  tidak  tertentu berdasarkan  surat  keputusan.  Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari  situs  resmi Pemerintah  yang  beralamatkan  di  https://www.bps.go.id.  yang  menampilkan  beberapa jumlah  yang  bervariasi  mulai  dari  tahun  2010  sampai  2018  menurut  provinsi  di Indonesia. Untuk itu data akan diolah dengan melakukan clustering dalam 2 cluster yaitu cluster  tertinggi  dan  terendah  menggunakan  metode  Data  Mining  dengan  Algoritma  K- Means.  Teknik  penelitian  ini,  data  akan  dikelompokan  berdasarkan  nama  provinsi  yang memiliki  jumlah  pekerja  tetap  perusahaan  konstruksi  dari  tahun  2010  sampai  2018.  Itu sebabnya  digunakan  metode  Data  Mining  untuk  memudahkan  pengelompokan  data jumlah  pekerja  tetap  perusahaan  konstruksi  menurut  provinsi  di  Indonesia.  Hasil  yang diperoleh  dari  proses  penilaian  berdasarkan  Banyaknya  Pekerja  Tetap  Perusahaan Konstruki  Menurut  Provinsi  dengan  1  provinsi  tertinggi  yaitu  DKI  Jakarta  dan  33 provinsi  lainnya  termasuk  tingkat  terendah.  Diharapkan  penelitian  ini  dapat  menjadi masukan  kepada  pemerintah,  provinsi  yang  menjadi  perhatian  lebih  pada  perusahaan konstruksi berdasarkan cluster yang telah dilakukan.
Kata Kunci: Data Mining, K-Means, Pekerja Konstruksi, Clustering, Rapidminer
Vol. 1, No. 4 , Oktober (2020), pp. 146 - 153

## 1. Pendahuluan
Perusahaan  konstruksi  adalah  perusahaan  yang  menjalankan  usaha  di  bidang pekerjaan  konstruksi,  baik  pelaksana  konstruksi  maupun  ko nsultan  konstruksi. Dalam  menjalankan  aktivitasnya,  perusahaan  menggunakan  suatu  bentuk  strategi sumber  daya  manusia,  dimana  untuk  memenuhi  kebutuhan  sumber  daya  manusia perusahaan.  Perusahaan  menggunakan  dua  jenis  pekerja,  yaitu  pekerja  tetap  (yang berasal  dari  dalam  perusahaan)  dan outsourcee (pekerja  yang  berasal  dari  luar perusahaan/pekerja  kontrak).  Pada  industri  konstruksi,  pekerja  merupakan penggerak  utama  kegiatan-kegiatan  konstruksi,  mereka  adalah  komponen  yang sangat penting dalam perusahaan.
Dalam penelitian ini penulis memperoleh data dari situs resmi pemerintah Badan Pusat  Statistik  yang  beralamatkan https://www.bps.go.id diperoleh  sejumlah  data cukup  banyak  yaitu  data  pekerja  tetap  perusahaan  konstruksi  menurut  provinsi  di Indonesia  mulai  dari  tahun  2010  sampai  2018.  Oleh  karena  itu,  penggunaan Data Mining dengan  Algoritma K-Means dapat  mempermudah  pengelompokan  data  [1] yang  berjumlah  besar  dan  menentukan cluster setiap  variabel  mulai  dari  terendah sampai  tertinggi  sehingga  dapat  memberikan  informasi  dan  masukan  kepada  pusat pemerintah daerah pada perusahaan konstruksi berdasarkan provinsi di Indonesia.
K-Means merupakan salah satu Algoritma Clustering. Tujuan Algoritma ini yaitu membagi  data  menjadi  beberapa  kelompok.  Algoritma K-Means memiliki kemampuan dalam pengelompokan data dalam jumlah yang cukup besar. Metode K- Means berusaha  mengelompokkan  data  yang  ada  kedalam  beberapa  kelompok, dimana  data  dalam  satu  kelompok  mempunyai  karakteristik  yang  ber beda  dengan data  yang  ada  di  dalam  kelompok  yang  lain  [2].  Algoritma K-Means diterapkan untuk  mengetahui  provinsi  mana saja  yang  memiliki cluster tertinggi  dan terendah dari  data  pekerja  tetap  perusahaan  konstruksi  dan  Memudahkan  dalam pengelompokan  pekerja  tetap  perusahaan  konstruksi  berdasarkan  provinsi  di Indonesia. Hasil dari permasalahan ini diharapkan dapat bermanfaat bagi pemerintah daerah yang memiliki pekerja tetap perusahaan konstruksi di Indonesia.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Data Mining
Data  Mining  adalah  serangkaian  proses  untuk  menggali  nilai  tambah  dari  suatu kumpulan  data  berupa  pengetahuan  yang  selama  ini  tidak  diketahu i  secara  manual. Metode untuk menganalisis data dalam penerapan data mining ini adalah Knowledge Discovery  in  Database (KDD)  yang  terdiri  dari  beberapa  tahapan,  yaitu Cleaning and  Integration ,  Selection  and  Transformation,  Data  Mining,  dan Evaluation and Interpretation [3]. Istilah Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  dan  Data  Mining  seringkali digunakan  secara  bergantian  untuk  menjelaskan  proses  penggalian  informasi tersembunyi  dalam  suatu  basis  data  yang  besar.  Sebenarnya  kedua  istilah  tersebut memiliki  konsep  yang  berbeda,  tetapi  berkaitan  satu  sama  lain,  dan  salah  satu tahapan  dalam  keseluruhan  proses  KDD  adalah  data  mining  [4].  Pengelompokkan Data  Mining  dibagi  menjadi  beberapa  kelompok  antara  lain  Deskripsi,  Estimasi, Prediksi, Klasifikasi, dan Pengklasteran [5].

## 2.2. Algoritma K-means
K-Means merupakan  suatu  Algoritma  yang  digunakan  dalam  pengelompokkan secara  partisi  yang  memisahkan  data  ke  dalam  kelompok  yang  berbeda –beda. Algoritma ini mampu meminimalkan jarak antara data ke klasternya. Pada dasarnya penggunaan  Algoritma  ini  dalam  proses clustering tergantung  pada  data  yang didapatkan  dan  konklusi  yang  ingin  dicapai  di  akhir  proses  [6].  Inti  dari  Algoritma K-Means adalah  klasterisasi  pengelompokan  data  berdasarkan  titik  pusat  klaster
Vol. 1, No. 4 , Oktober (2020), pp. 146 - 153
( centroid ) untuk memaksimalkan kemiripan data yang didapatkan berdasarkan jarak terpendek data terhadap titik centroid awal [7]. Langkah-langkah dalam algoritma K-means [8]:
a) Tentukan jumlah cluster (k) pada data set
b) Tentukan nilai pusat ( centroid )
Penentuan nilai centroid pada tahap awal dilakukan secara random atau dapat diambil  dari  nilai  maksimum  untuk cluster tinggi  dan  nilai  minimum  untuk cluster rendah.
c) Pada  masing-masing record ,  hitung  jarak  terdekat  dengan centroid .  Jarak centroid yang  digunakan  adalah Euclidean  Distance, dengan  rumus  seperti dibawah ini:
( )     √∑ (1) Keterangan :
D   = Euclidean Distance x    =  Banyaknya objek
Ʃp  =  Jumlah data record √(       ) (       ) (2) Keterangan :
De    = Eulidean Distance i       =  Banyaknya objek 2 (x, y)= Koordinat objek
(s, t) = Koordinat centroid
d) Kelompokkan  objek  berdasarkan  jarak  ke centroid terdekat  untuk  membuat centroid baru. Centroid baru  diambil  dari    penjumlahan  nilai  berdasarkan jarak dari iterasi sebelumnya lalu dibagi dengan jumlah jarak dari tiap cluster .
e) Ulangi langkah ke-2, lakukan iterasi hingga centroid bernilai optimal.

## 2.3. RapidMiner
RapidMiner adalah  salah  satu  aplikasi opensource yang  dapat  digunakan  untuk melakukan proses data mining . Salah satu metode data mining adalah menggunakan regresi  linier.  Regresi  linier  merupakan  metode  statistik  yang  digunakan  untuk melakukan  estimasi  atau  perkiraan  berdasarkan  data  yang  ada  [9].  Penelitian  yang dilakukan  penulis  menggunakan  tool RapidMiner  Studio  versi  5.3 ,  tampilan RapidMiner Studio versi 5.3 terdapat pada Gambar 1. :
Gambar 1. Tampilan RapidMiner Studio Versi 5.3.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Sumber  data  dalam  penelitian  ini  diperoleh  dari  situs  resmi  Pemerintah  yang beralamatkan https://www.bps.go.id ..  Data  yang  diambil  adalah  data  Banyaknya
Vol. 1, No. 4 , Oktober (2020), pp. 146 - 153
Pekerja  Tetap  Perusahaan  Konstruksi  Menurut  Provinsi  di  Indonesia  tahun  2010 - 2018 yang terdiri dari 34 Provinsi. Data ini akan menggunakan 2 cluster yaitu tinggi dan rendah dalam pengolahannya. Dalam melakukan clustering , data yang diperoleh akan  dihitung  terlebih  dahulu.  Pada  penelitian  ini  digunakan  aplikasi RapidMiner 5.3. sebagai pengujian data yang di analisa. Sampel data yang akan digunakan dalam proses clustering pada data banyaknya pekerja tetap perusahaan konstruksi menurut provinsi. Berikut  daftar tabel penggunaan data dapat dilihat pada tabel 1 :
Tabel 1. Banyaknya Pekerja Tetap Perusahaan Konstruksi
Provinsi Banyaknya Pekerja Tetap Perusahaan Konstruksi (Orang) 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 Aceh 7696 8058 8450 8786 8983 9143 9252 9524 9614 Sumatera Utara 31321 32494 33542 34813 35827 36464 37167 38168 39051 Sumatera Barat 8028 8247 8416 8532 8827 8948 9080 9282 9362 Riau 18996 19794 20830 21730 22564 23074 23534 24092 24573 Jambi 6615 6774 7017 7204 7322 7503 7592 7758 7818 Sumatera Selatan 14120 14725 15511 15961 16702 16971 17260 17571 18132 Bengkulu 5324 5510 5660 5812 5969 6030 6090 6217 6260 Lampung 10982 11365 11610 11817 12011 12165 12323 12515 12573 Kep. Bangka Belitung  1744 1772 1825 1847 1874 1895 1916 1941 1964 Kep. Riau 13851 14414 15489 16353 16700 17330 17559 17783 18121 Dki Jakarta 354131 367163 376207 382088 391225 396664 405632 415421 425445 Jawa Barat 79793 82047 86765 89076 91246 93526 95052 96939 99191 Jawa Tengah 32947 34447 35790 37306 38802 40054 40683 41144 42089 Di Yogyakarta 5801 6046 6265 6388 6546 6620 6676 6750 6812 Jawa Timur 115525 120476 123471 127841 130019 133344 135662 138296 141397 Banten 50232 51997 53164 54315 54699 55563 55920 56267 57035 Bali 10370 10758 11193 11515 11835 12099 12267 12427 12659 Nusa Tenggara Barat  5693 5787 5933 6061 6217 6302 6397 6533 6588 Nusa Tenggara Timur 10490 10735 11222 11442 11655 11809 11934 12128 12189 Kalimantan Barat 12425 12945 13281 13627 13850 14076 14292 14540 14700 Kalimantan Tengah 9108 9480 9716 9922 10229 10365 10467 10738 10877 Kalimantan Selatan 6374 6641 6814 6991 7106 7221 7309 7459 7491 Kalimantan Timur 21299 22507 23708 24952 26357 27699 28285 28982 29606 Kalimantan Utara 3052 3252 3564 3749 3995 4244 4480 4722 4815 Sulawesi Utara 5419 5475 5614 5763 5822 5881 5978 6060 6152 Sulawesi Tengah 8802 9025 9231 9367 9470 9577 9653 9774 9823 Sulawesi Selatan 18279 19406 20231 20864 21461 21970 22271 22551 22884 Sulawesi Tenggara 6062 6238 6405 6561 6714 6861 6969 7083 7234 Gorontalo 2345 2411 2509 2602 2711 2782 2805 2834 2869 Sulawesi Barat 2098 2145 2190 2230 2286 2325 2325 2350 2348 Maluku 3448 3594 3704 3791 3873 3913 4193 4285 4277 Maluku Utara 2887 2959 3022 3073 3123 3223 3283 3359 3413 Papua Barat 7342 7953 8597 8721 8975 9155 9242 9381 9456 Papua 28417 29830 31582 31653 32421 32676 33234 33971 34274
a) Menentukan Nilai k Jumlah Cluster
Jumlah cluster sebanyak  2 cluster.  Cluster yang  dibentuk  yaitu cluster tinggi (C1) dan cluster rendah (C2).
b) Menentukan Nilai Centroid (Pusat Cluster ) Penentuan pusat cluster awal ditentukan secara random yang diambil dari data yang  ada  dalam range. Adapun  nilai  untuk cluster tinggi  ( cluster 1)  diambil dari  nilai  tertinggi  yang  terdapat  pada  tabel  1  dan  nilai  untuk cluster rendah ( cluster 2)  diambil  dari  nilai  terendah  yang  terdapat  pada  tabel  1.  Berikut daftar tabel centroid data dapat dilihat pada tabel 2 :
Tabel 2. Centroid Data Awal 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 Cluster 1 354131 367163 376207 382088 391225 396664 405632 415421 425445 Cluster 2 1744 1772 1825 1847 1874 1895 1916 1941 1964
c) Menghitung Jarak Setiap Data Terhadap Centroid (Pusat Cluster ) Setelah  data  nilai  pusat cluster awal  ditentukan,  maka  langkah  selanjutnya adalah  menghitung  jarak  masing-masing  data  terhadap  pusat cluster. Proses
Vol. 1, No. 4 , Oktober (2020), pp. 146 - 153
pencarian  jarak  terpendek  pada  iterasi  1  dapat  dilihat  pada  perhitungan  dan tabel dibawah ini :
√
(             ) (             ) (             ) (             ) (             ) (             ) (             ) (             ) (             ) = 1081009
√ (           ) (           ) (           ) (           ) (           ) (           ) (           ) (           ) (           ) = 20974
Hasil dari keseluruhan perhitungan dapat dilihat pada tabel 3 sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil Perhitungan Jarak Pusat Cluster Iterasi 1 No Provinsi C1 C2 Jarak Terpendek C1 C2 1 Aceh 1081009 20974 20974 1 2 Sumatera Utara 1006237 100944 100944 1 3 Sumatera Barat 1081259 20678 20678 1 4 Riau 1043535 61031 61031 1 5 Jambi 1085357 16305 16305 1 6 Sumatera Selatan 1059896 43540 43540 1 7 Bengkulu 1089384 12052 12052 1 8 Lampung 1072290 30223 30223 1 9 Kep. Bangka Belitung 1100710 0 0 1 10 Kep. Riau 1059644 43798 43798 1 11 Dki Jakarta 389351 1167543 389351 1 12 Jawa Barat 854633 266261 266261 1 13 Jawa Tengah 998691 109187 109187 1 14 Di Yogyakarta 1087812 13730 13730 1 15 Jawa Timur 749952 383837 383837 1 16 Banten 953747 157587 157587 1 17 Bali 1072976 29516 29516 1 18 Nusa Tenggara Barat 1088541 12930 12930 1 19 Nusa Tenggara Timur 1073478 28980 28980 1 20 Kalimantan Barat 1067143 35705 35705 1 21 Kalimantan Tengah 1077445 24751 24751 1 22 Kalimantan Selatan 1086063 15566 15566 1 23 Kalimantan Timur 1032722 72670 72670 1 24 Kalimantan Utara 1094630 6557 6557 1 25 Sulawesi Utara 1089592 11806 11806 1 26 Sulawesi Tengah 1079394 22661 22661 1 27 Sulawesi Selatan 1046461 57864 57864 1 28 Sulawesi Tenggara 1087076 14478 14478 1 29 Gorontalo 1098485 2388 2388 1 30 Sulawesi Barat 1099611 1175 1175 1 31 Maluku 1094922 6134 6134 1 32 Maluku Utara 1097053 3867 3867 1 33 Papua Barat 1081244 20759 20759 1 34 Papua 1015910 90575 90575 1
Dalam  menentukan  posisi cluster masing-masing  data  hasil  Banyaknya Pekerja  Tetap  Perusahaan  Konstruksi  Menurut  Provinsi  berdasarkan  jarak minimum data terhadap pusat cluster.
d) Menghitung centroid baru  menggunakan  hasil  dari  setiap  anggota  pada masing-masing cluster. Setelah didapatkan hasil jarak dari setiap objek  pada iterasi ke-1 maka lanjut ke iterasi ke-2 pada perhitungan dan  tabel dibawah :
Vol. 1, No. 4 , Oktober (2020), pp. 146 - 153
=354131 =367163 =17178.33
=17857.79 Tabel 4. Centroid Baru Iterasi 1 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 Cluster 1 354131 367153 376207 382088 391225 396664 405632  415421  425445 Cluster 2 17178,33  17857,79  18555,18  19111,06  19581,55  20024,48  20337,88 20709,82 21080,21
e) Selanjutnya  dilakukan  kembali  langkah  ke  4  sampai  6.  Langkah  selanjutnya adalah  melakukan  perhitungan  jarak  terhadap  data  banyaknya  pekerja  tetap perusahaan konstruksi dengan menggunakan data centroid baru. Berikut  hasil dari perhitungan iterasi 2 dapat dilihat pada tabel 5 :
Tabel 5. Hasil Perhitungan Jarak Pusat Cluster Iterasi 2 No Provinsi C1 C2 Jarak Terpendek C1 C2 1 Aceh 1146574,20 31700,18 31700,18 1 2 Sumatera Utara 1066611,72 48275,44 48275,44 1 3 Sumatera Barat 1146862,88 31997,12 31997,12 1 4 Riau 1106544,39 8434,16 8434,16 1 5 Jambi 1151236,18 36366,46 36366,46 1 6 Sumatera Selatan 1124019,18 9164,64 9164,64 1 7 Bengkulu 1155489,33 40619,86 40619,86 1 8 Lampung 1137321,05 22468,65 22468,65 1 9 Kep. Bangka Belitung 1167540,24 52670,84 52670,84 1 10 Kep. Riau 1123782,71 8974,86 8974,86 1 11 Dki Jakarta 10,00 1114878,40 10,00 1 12 Jawa Barat 901327,86 213591,14 213591,14 1 13 Jawa Tengah 1058402,73 56527,90 56527,90 1 14 Di Yogyakarta 1153812,53 38943,52 38943,52 1 15 Jawa Timur 783728,73 331167,83 331167,83 1 16 Banten 1009992,81 104949,93 104949,93 1 17 Bali 1138028,15 23154,81 23154,81 1 18 Nusa Tenggara Barat 1154610,92 39743,08 39743,08 1 19 Nusa Tenggara Timur 1138563,16 23700,39 23700,39 1 20 Kalimantan Barat 1131836,82 16975,95 16975,95 1 21 Kalimantan Tengah 1142790,11 27922,04 27922,04 1 22 Kalimantan Selatan 1151974,73 37106,23 37106,23 1 23 Kalimantan Timur 1095005,88 20207,50 20207,50 1 24 Kalimantan Utara 1161098,76 46230,02 46230,02 1 25 Sulawesi Utara 1155735,22 40869,28 40869,28 1 26 Sulawesi Tengah 1144885,95 30032,40 30032,40 1 27 Sulawesi Selatan 1109691,44 5214,17 5214,17 1 28 Sulawesi Tenggara 1153062,60 38193,05 38193,05 1 29 Gorontalo 1165162,73 50290,89 50290,89 1 30 Sulawesi Barat 1166366,56 51497,06 51497,06 1 31 Maluku 1161414,79 46544,15 46544,15 1 32 Maluku Utara 1163674,71 48805,11 48805,11 1 33 Papua Barat 1146798,12 31924,98 31924,98 1 34 Papua 1076974,56 37918,30 37918,30 1
Vol. 1, No. 4 , Oktober (2020), pp. 146 - 153
Perhitungan manual pada data diatas didapatkan hasil  akhir yang dimana pada iterasi  1  dan  iterasi  2  pengelompokan  data  yang  dilakukan  terhadap  2 cluster didapatkan  hasil  yang  sama.  Hasil  dari  kedua  iterasi  tersebut  benilai  C 1  =1 dan  C2  =33  pada  posisi  data  tiap cluster .  Sehingga  posisi cluster pada  data tersebut  tidak  mengalami  perubahan  lagi  maka  proses  iterasi  berhenti  sampai iterasi 2.
Gambar 2. Tampilan Data Perhitungan RapidMiner
Berdasarkan  pada  gambar  2  diatas  mengenai  tahap-tahap  penggunaan  serta  hasil yang  telah  ditampilkan  maka  akan  dibahas  mengenai  keterkaitan  dari  hasil  yang didapat  dari RapidMiner dan Microsoft  Excel menjelaskan  bahwa  hasil  dari perhitungan  manual  algoritma K-Means  dan  Microsoft  Excel data  memiliki  nilai yang  sama  yaitu  antara  beberapa cluster yaitu cluster tinggi  1  dan  rendah  33,  serta memasukan  perhitungan Microsoft  Excel ke  dalam RapidMiner memiliki  nilai  yang sama juga.
Gambar 3. Hasil Pengelompokan RapidMiner
Berdasarkan  pada  gambar  3.  dapat  diketahui  bahwa  pada  kelompok  rendah memiliki node yaitu  33  dengan  warna  biru,  sedangkan  pada  kelompok  tinggi memiliki 1 node dengan warna merah.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  pembahasan  dan  hasil implementasi software  Rapidminer pada pengelompokan  banyaknya  pekerja  tetap  perusahaan  konstruksi  menurut  provinsi,  maka dapat kesimpulan sebagai berikut :
a) Data yang diolah untuk memperolah nilai dari pekerja tetap perusahaan konstruksi menerapkan  metode clustering K-Means. Data  tersebut  diolah  menggunakan Microsoft Excel untuk ditentukan nilai centroid dalam 2 cluster yaitu cluster tinggi dan rendah.
Node Biru merupakan hasil cluster terendah
Node Merah
merupakan hasil cluster tinggi
Vol. 1, No. 4 , Oktober (2020), pp. 146 - 153
b) Hasil  yang  diperoleh  dari  metode k-means  clustering yang  di implementasikan ke dalam rapidminer memiliki  nilai    yang  sama  yaitu  menghasilkan  2 cluster yaitu cluster tinggi  sebanyak  1  yaitu  DKI  Jakarta.  Sedangkan  untuk cluster rendah sebanyak  33  yaitu  Aceh,  Sumatera  Utara,  Sumatera  Barat,  Riau,  Jambi,  Sumatera Selatan,  Bengkulu,  Lampung,  Kep.Bangka  Belitung,  Kep.Riau,  Jawa  Barat,  Jawa Tengah,  DI  Yogyakarta,  Jawa  Timur,  Banten,  Bali,  Nusa  Tenggara  Barat,  Nusa Tenggara  Timur,  Kalimantan  Barat,  Kalimantan  Tengah,  Kalimantan  Selatan, Kalimantan Timur, Kalimantan Utara, Sulawesi Utara, Sulawesi Tengah, Sulawesi Selatan,  Sulawesi  Tenggara,  Gorontalo,  Sulawesi  Barat,  Maluku,  Maluku  Utara, Papua  Barat,  Papua.  Hasil  yang  didapat  dari  penelitian  diharapkan  dapat  menjadi masukan  Pemerintah  Indonesia  agar  memberi  perhatian  lebih  pada  Provinsi  yang memiliki  pekerja  tetap  perusahaan  konstruksi  terendah  berdasarkan Cluster yang telah dilakukan.

## Daftar Pustaka
[1] A. P. Windarto, U. Indriani, M. R. Raharjo, and L. S. Dewi, “Bagian 1: Kombinasi Metode  Klastering  dan  Klasifikasi  (Kasus  Pandemi  Covid-19  di  Indonesia),” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 3, p. 855, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2312.
[2] M. G. Sadewo, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Penerapan Algoritma Clustering Dalam Mengelompokkan Banyaknya Desa/Kelurahan Menurut Upaya Antisipasi/ Mitigasi Bencana Alam Menurut Provinsi Dengan K-Means,” KOMIK (Konferensi Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  311–319,  2018,  doi: 10.30865/komik.v2i1.943.
[3] A. Muzakir and R. A. Wulandari, “Model Data Mining sebagai Prediksi Penyakit Hipertensi Kehamilan dengan Teknik Decision Tree,” Sci.  J.  Informatics ,  vol.  3, no. 1, pp. 19–26, 2016, doi: 10.15294/sji.v3i1.4610.
[4] Y.  Mardi,  “Data  Mining :  Klasifikasi  Menggunakan  Algoritma  C4.5,” J.  Edik Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 213–219, 2017.
[5] A.  Maulana  and  A.  A.  Fajrin,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Analisis  Pola Pembelian  Konsumen  Dengan  Algoritma  Fp-Growth  Pada  Data  Transaksi Penjualan Spare Part Motor,” Klik - Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 5, no. 1, p. 27, 2018, doi: 10.20527/klik.v5i1.100.
[6] W. Nengsih, “Descriptive Modelling Menggunakan K-Means Untuk Pengclusteran Tingkat Kemiskinan Di Propinsi Riau,” no. January, 2017.
[7] R.  W.  Sari  and  D.  Hartama,  “Data  Mining :  Algoritma  K-Means  Pada Pengelompokkan  Wisata  Asing  ke  Indonesia  Menurut  Provinsi,” Semin.  Nas. Sains Teknol. Inf. , pp. 322–326, 2018.
[8] M.  G.  Sadewo,  A.  P.  Windarto,  and  D.  Hartama,  “Penerapan  Datamining  Pada Populasi  Daging  Ayam  Ras  Pedaging  Di  Indonesia  Berdasarkan  Provinsi Menggunakan K-Means Clustering,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan) , vol. 2, no. 1, pp. 60–67, 2017.
[9] M. . Imelda A.Muis & Muhammad Affandes, “Penerapan Metode Support Vector Machine  (  SVM  )  Menggunakan  Kernel  Radial  Basis  Function  (  RBF  )  Pada Klasifikasi Tweet,” Sains, Teknol. dan Ind. Sultan Syarif Kasim Riau , vol. 12, no.
2, pp. 189–197, 2015.