## JITU : Journal Informatic Technology And Communication
Vol.3, No.1, Mei 2019, hlm. 1 – 10                                                                                      e-ISSN : 2620-5157

## ANALISIS SPASIAL PERSEBARAN REKLAME
Gunanto 1) , Dhomas Hatta Fudholi 2) dan Lizda Iswari 3)
1 Universitas Islam Indonesia email: 1391724@students.uii.ac.id
2 Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia emapkdil: hatta.fudholi@uii.ac.id
3 Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia email: lizda.iswari@uii.ac.id

## Abstract
Regional  autonomy  is  the  surrender  of  authority  from  the  center  to  the  regions  to  regulate  and manage  the  interests  of  the  local  community  according  to  their  own  initiatives  based  on  the aspirations of the people, as stated in Law No. 32 of 2004 concerning Regional Government. With the existence of regional autonomy, the regional government is expected to be better to explore the potential  of  local  revenue  sources  in  financing  all  regional  development  activities  through increasing  Original  Local  Government  Revenue  (OLGR).  One  component  of  OLGL  that  has  a contribution  in  Pekalongan Regency  is  Regional  Tax.  Regional  tax,  one  of  which  is  advertisement tax, is one component of the OLGL that contributes to regional development. Clustering algorithm, one of which is k-means clustering can be applied to advertisement tax data so that it can be known that ad grouping is based on distance from the market, distance to  traffic light and vehicle volume. From each of these groupings can also be seen each of the characteristics so that it is known which groups have the largest amount of tax and the number of tax donations. From this research, a web- based  system  has  been  successfully  developed  that  is  able  to  process  the  spatial  analysis  of  the distribution  of  billboards  with  the  clustering  method  in  Pekalongan  Regency.  From  the  results  of clustering analysis, it can be seen that the Subdistrict passed by the coastline has a correlation with the  high  amount  of  advertisement  tax  in  Pekalongan  Regency,  this  can  be  seen  in  the  results  of clustering  using  the  k-means  algorithm,  where  advertisements  are  in  clusters  that  have  average quantities  the  highest  taxes  are  all  in  the  sub-district  that  is  crossed  by  north  coast  way.  The closeness  to  the  market  and  traffic  light  has  a  correlation  with  the  high  amount  of  billboard  bill advertising  tax  in  Pekalongan  Regency,  wherein  the  clusters  that  have  the  highest  volume  of vehicles the average size of the billboard tax is high.
Keywords: clustering , spatial analysis, k-means, advertisement tax, OLGR

## 1. PENDAHULUAN
Undang  –  Undang  No.  32  tahun  2004 tentang  Pemerintah  Daerah  menyebutkan bahwa otonomi daerah merupakan penyerahan  kewenangan  dari  pusat  kepada daerah  untuk  mengatur  dan  mengurus kepentingan  masyarakat  setempat  menurut prakarsa  sendiri  berdasarkan  aspirasi  rakyat [1]. Dengan adanya otonomi daerah, pemerintah  daerah  diharapkan  untuk  lebih mampu  menggali  potensi  sumber-sumber penerimaan  daerah  dalam  membiayai  segala aktivitas pembangunan daerah melalui peningkatan  Pendapatan  Asli  Daerah  (PAD) yang salah satunya adalah pajak reklame.[2]
Realisasi  pajak  reklame  di  Kabupaten Pekalongan  dari  tahun  ke  tahun  selalu mengalami  peningkatan  (BPKD  Kabupten
Pekalongan,  2018)  [3],  sehingga  semakin banyak  potensi  pajak  reklame  yang  harus dikelola. Semakin banyaknya potensi reklame yang  harus  dikelola,  maka  diperlukan  sebuah analisis  untuk  monitoring  persebaran  potensi reklame  yang  ada  di  Kabupaten  Pekalongan [4].
Analisis  spasial  digunakan  pada  beberapa studi  dan  telah  terbukti  efektif  untuk mendapatkan gambaran tentang sebuah fenomena  spasial.  Beberapa  studi  terkait adalah  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [5], pada  penelitiannya  analisis  spasial  digunakan untuk  melihat  keterkaitan  secara  spasial dalam  penyebaran  DBD  (Demam  Berdarah Dengue ). Penelitian  lain  yang  dilakukan  [6], membahas  tentang  analisis  sebaran  reklame billboard  terhadap  lokasi  dan  nilai  pajak

## JITU : Journal Informatic Technology And Communication
Vol.3, No.1, Mei 2019, hlm. 1 – 10                                                                                      e-ISSN : 2620-5157
reklame,  serta  analisis  evaluasi  tatanan reklame  billboard  berbasis  Sistem  Informasi Geografi  (SIG).  [7]  dalam  penelitiannya membahas  tentang  analisis  spasial  sebaran kasus tuberculosis paru  ditinjau  dari  faktor lingkungan  dalam  dan  luar  rumah  di Kabupaten Pekalongan.
Tujuan  yang  ingin  dicapai  dari  penelitian ini  adalah  mengetahui  analisis  spasial persebaran reklame dengan k-means clustering yang berada di Kabupaten Pekalongan  berdasarkan  jarak  dengan  pasar, jarak  dengan traffic  light dan  volume kendaraan.
Metode cluster k-means
mengidentifikasi objek yang memiliki kesamaan karakteristik tertentu, dan
kemudian menggunakan karakteristik tersebut sebagai centroid [8]
Dari  hasil  analisis  dapat  dilihat  masing- masing  karakteristiknya  sehingga  diketahui kelompok  mana  yang  memiliki  besaran sumbangan  pajak  dalam  jumlah  yang  paling banyak  dan  sedikit.  Selain  itu,  hasil  analisis mampu memberikan rekomendasi bagi pemerintah daerah dalam pengambilan kebijakan  terkait  pengelolaan  pajak  reklame di Kabupaten Pekalongan.

## 2. KAJIAN LITERATUR
Penelitian  terkait  analisis  spasial  telah banyak dilakukan, diantaranya adalah
penelitian  yang  pernah  dilakukan  oleh  [5] penelitiannya  membahas  tentang  analisis spasial  sebaran  DBD  di  Kota  Tasikmalaya tahun (2011-2015). Pada penelitiannya, peneliti  membuat  sebuah  aplikasi  untuk mengolah data dengan melibatkan pembuatan peta.  Pengumpulan  data  dilakukan  dengan membuat titik ( plotting ) rumah dan lingkungan  penderita  DBD  berbantukan Global  Positioning  System (GPS).  Analisis spasial  digunakan  untuk  melihat  keterkaitan secara  spasial  dalam  penyebaran  DBD (Demam  Berdarah Dengue ).  Keterkaitan secara spasial dalam penyebaran DBD diukur melalui korelasi spasial dengan menggunakan indeks moran . Disamping itu dalam menjelaskan  pola  persebarannya  digunakan Nearest Neighbour Analysis (NNA).
[6]  membahas  tentang  analisis  sebaran reklame billboard terhadap  lokasi  dan  nilai pajak  reklame,  serta  analisis  evaluasi  tatanan reklame billboard berbasis  SIG.  Dalam
penelitian  ini  dihasilkan  pula  sebuah  prediksi potensi  reklame billboard baru  dengan melakukan buffer .
Penelitian  yang  dilakukan  [9]  membahas tentang  analisis clustering menggunakan metode k-means dalam  pengelompokkan penjualan  produk  pada  swalayan  Fadhila. Penelitian  ini  mengelompokkan  data  menjadi laris dan kurang laris. Hasil yang dicari secara manual eqiuvalen dengan  hasil  yang  diproses dengan nonmanual .  Penelitian  lain  terkait clustering  k-means yang  dilakukan  oleh  [10] membahas  tentang  analisis cluster dengan algoritma  k-means dan fuzzy  c-means clustering untuk pengelompokan data obligasi korporasi  yang  hasilnya  adalah cluster 7 merupakan cluster yang terbaik karena cluster 7  memuat  obligasi  dengan  rating  AA+  dan AAA  dengan time  to  maturity yang  tidak terlalu lama
Berbeda dengan penelitian-penelitian sebelumnya, penelitian  yang dipaparkan pada makalah  ini  mengangkat  analisis  spasial persebaran  reklame  dengan  menggunakan metode clustering k-means .  Penggunaan clustering k-means dengan data spasial masih jarang dilakukan, terutama pada data persebaran  reklame.  Berikut  ini  beberapa  hal yang  membedakan  penelitian  yang  dilakukan dengan penelitian-penelitian sebelumnya :
a. Penelitian  ini  mengambil  lokasi  di Kabupaten Pekalongan.
b. Penelitian  ini  menggunakan  tiga  variabel spasial  yaitu  jarak  dengan  pasar,  jarak dengan traffic light , dan volume kendaaran.
c. Penelitian  ini  mengembangkan  sebuah aplikasi  SIG  untuk  membantu  analisis spasial persebaran reklamenya.

## 3. METODE PENELITIAN
A. Lokasi Penelitian
Lokasi  Penelitian  dilakukan  di  Kabupaten Pekalongan  yang  merupakan  salah  satu bagian  dari  wilayah  Provinsi  Jawa  Tengah, terletak  diantara  109º-109º  78”  Bujur  Timur dan  6º-7º23”  Lintang  Selatan.  Luas  wilayah keseluruhan adalah ± 836,13 km². Kabupaten ini  terbagi  menjadi  19  Kecamatan,  yang meliputi  272  Desa  dan  13  Kelurahan. Kabupaten  Pekalongan  berbatasan  dengan Kota  Pekalongan  dan  Laut  Jawa  disebelah Utara,  Kabupaten  Banjarnegara  disebelah Selatan,  Kota  Pekalongan  dan  Kabupaten

## JITU : Journal Informatic Technology And Communication
Vol.3, No.1, Mei 2019, hlm. 1 – 10                                                                                      e-ISSN : 2620-5157
Batang  disebelah  Timur,  serta  Kabupaten Pemalang disebelah Barat.

## B. Jenis Data
Terdapat  dua  jenis  data  yang  digunakan dalam penelitian ini: data spasial dan data non spasial.  Kedua  jenis  data  ini  akan  dipaparkan sebagai berikut.
Data spasial adalah gambaran nyata suatu wilayah  yang  terdapat  di  permukaan  bumi. Data spasial pada umumnya direpresentasikan berupa  grafik,  peta,  gambar  dengan  format digital  dan  disimpan  dalam  bentuk  koordinat x,y (vektor) atau dalam bentuk image ( raster ) yang  memiliki  nilai  tertentu.  Data  koordinat dan  peta  didapatan  dari  aplikasi  SIG  yang dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP  dan  basis  data  MySQL.  Aplikasi  ini terhubung dengan Google Maps API.
Data  non  spasial  adalah  data  berbentuk tabel  yang  berisi  informasi  yang  dimiliki oleh  obyek  data  spasial.  Data  tersebut berbentuk data tabular yang saling terintegrasi  dengan  data  spasial  yang  ada. Untuk  data  non  spasial  seperti  data  reklame, kawasan  jalan,  dan  kelas  wilayah  didapat dari studi lapangan. Hal ini dilakukan dengan mengambil informasi dari database SIAPADA  (Sistem  Informasi  Administrasi Pajak  Daerah)  di Badan  Pengelolaan Keuangan Daerah (BPKD) Kabupaten
Pekalongan.  Sedangkan  untuk  data  pasar diambil  dari  Dinperindagkop  dan  UKM. Data  tingkat  keramaian  pengguna  jalan diambil  dari  data  survei  CTMC  ( Classified Turning  Movement  Counting )  pada  Buku Kinerja  Keselamatan  Transportasi  Jalan  di Kabupaten Pekalongan [6].

## C. Pengumpulan Data
Penelitian ini dilakukan dengan mengumpulkan  data  pajak  reklame  dari basisdata  pembayaran  pajak  pada  BPKD
Kabupaten Pekalongan. Dari basisdata tersebut dilakukan proses extract, transform, load (ETL)  menuju  basisdata  aplikasi  SIG yang  nantinya  dijadikan  sebagai  bahan analisis. Untuk  kebutuhan  analisis,  ada data- data  lain  yang  perlu  dimasukkan  ke  dalam basisdata,  diantaranya  adalah  data  koordinat reklame,  data  pasar  beserta  koordinatnya, data traffic  light beserta  koordinatnya,  data kawasan  jalan,  data  kelas  wilayah  dan  data volume kendaraan
.

## D. Tahapan Penelitian
Penelitian yang dilakukan mempunyai 10 tahapan  yang  ditunjukkan  pada  gambar  3.1. Tahapan-tahapan  tersebut  dipaparkan  sebagai berikut.
Gambar 3.1 Tahapan Penelitian
1. Pengumpulan Data Tahapan ini merupakan tahapan pengumpulan  data-data  pajak  reklame,  serta data-data lain terkait penelitian untuk dijadikan sebagai bahan analisis.
2. Pembuatan Sistem
Tahapan  ini  merupakan  pembangunan aplikasi SIG  yang ditujukan untuk membantu dalam proses penelitian, serta meyajikan hasil clustering yang  nantinya  dapat  digunakan oleh  pemerintah  daerah  dalam  pengambilan kebijakan terkait pengelolaan pajak reklame.
3. Pengujian Fungsional Sistem Pengujian  fungsional  dilakukan  untuk memastikan  sistem  bebas  dari  kesalahan. Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  metode black  box dengan  melibatkan  petugas pengelola  pajak  reklame  BPKD  Kabupaten Pekalongan.
4. Input Data ke Sistem
Tahapan ini dimaksudkan untuk memasukkan  data-data  penelitian  ke  dalam aplikasi SIG.
5. Penyeragaman Data Penyeragaman  data  dilakukan  dengan memberikan  kode  (seperti  kode  kecamatan, kode  kelas  wilayah,  dan  kode  kawasan  jalan) untuk  proses  analisis.  Kode  disini  adalah kode-kode  yang  tidak  ada  dalam  data  yang telah  diambil  dari  basisdata  pada  aplikasi SIAPADA.
Pengumpulan Data
Penyeragaman Data
Pembuatan Sistem
Pengujian Fungsionalitas Sistem Input Data ke Sistem Pengukuran Variabel Normalisasi
Data
Penentuan Jumlah Kluster Clustering K-Means Evaluasi Hasil Clustering

## JITU : Journal Informatic Technology And Communication
Vol.3, No.1, Mei 2019, hlm. 1 – 10                                                                                      e-ISSN : 2620-5157
6. Pengukuran Variabel
Pengukuran variabel adalah proses pemberian nilai atau atribut pada suatu objek. Variabel  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  variabel  jarak  dengan  pasar,  jarak dengan traffic light, dan volume kendaraan
7. Normalisasi Data
Data  analisis  yang  diperoleh  tidak terdistribusi  dengan  normal  dan perlu dilakukan normalisasi data.
8. Penentuan Jumlah Cluster
Proses clustering dengan  menggunakan algoritma k-means bergantung  pada  jumlah cluster awal.  Jika  jumlah cluster yang ditentukan  tidak  optimal  maka  hasil cluster juga  tidak  akan  sesuai  dengan  yang diharapkan. Untuk menentukan jumlah cluster yang optimal, penelitian ini menggunakan library  NBClust pada  RStudio dengan menggunakan semua indeks yang ada.
9. Clustering K-means
Algoritma k-means merupakan  algoritma yang
relatif sederhana untuk
mengelompokkan  sejumlah  besar  obyek dengan  atribut  tertentu  ke  dalam  kelompok- kelompok  ( cluster )  sebanyak  K.  Pada algoritma k-means ,  jumlah cluster K  sudah ditentukan lebih dahulu.
Setiap cluster memiliki  titik  pusat  dan anggota-anggota  dari  satu cluster dipilih berdasarkan  jarak  dari  titik  pusat cluster terdekat.  Penentuan  keanggotaan  dan  titik
pusat cluster tidaklah mudah, karena penambahan  satu  anggota  pada  lokasi  yang signifikan  akan  merubah  lokasi  titik  pusat cluster , dan status keanggotaan harus ditinjau kembali. Perubahan keanggotaan akan kembali  merubah  lokasi  titik  pusat  dan seterusnya.  Keanggotaan  dimungkinkan  akan berubah  lagi.  Oleh  karena  itu,  proses penentuan titik pusat dan keanggotaan cluster harus  dilakukan  dalam  iterasi  (perulangan) hingga  posisi  titik  pusat  dan  angota-anggota cluster benar-benar stabil. Perhitungan clustering  k-means mengikuti  rumusan  di [10].
10. Evaluasi Hasil Clustering
Tahapan  ini  membahas  dan  menganalisis hasil clustering yang  telah  dilakukan,  serta penyampaian rekomendasi terkait hasil analisis.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini dimulai dengan pembangunan  sistem  terlebih  dahulu  untuk membantu proses penelitian. Sistem membantu  dalam  melakukan  pengumpulan data  (terutama  data  spasial),  penyeragaman data,  dan  melakukan  proses clustering serta menyajikan  hasil clustering kedalam  peta spasial. Hasil dan pembahasan dalam penelitian ini dapat dijelaskan kemudian.

## JITU : Journal Informatic Technology And Communication
Vol.3, No.1, Mei 2019, hlm. 1 – 10                                                                                      e-ISSN : 2620-5157

## A. Pengembangan Sistem
Sistem  yang  dibangun  bertujuan  untuk dapat  memvisualisasikan  data  dan  informasi kepada  pengguna  sistem,  dimana  dalam pembuatannya diselaraskan dengan kebutuhan pengguna. Pada tahapan
pengembangan sistem ini merupakan aktivitas pemrograman, dimana aplikasi yang dibangun adalah  aplikasi  SIG  berbasis  web.  Aplikasi SIG  dikembangkan  untuk  membantu  dalam proses  penelitian,  yang  diantaranya  adalah melakukan proses ETL, melakukan penyeragaman data, pengukuran variabel, dan melakukan clustering  k-means. Gambar  4.1 menunjukkan  tampilan  aplikasi  SIG  yang telah dikembangkan.
B. Pengujian Fungsional Sistem
Aplikasi yang dikembangkan harus dipastikan  bebas  dari  kesalahan  karenanya perlu  dilakukan  proses  pengujian  fungsional terhadap  sistem  yang  telah  dikembangkan. Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  metode black  box dengan  melibatkan  petugas pengelola  pajak  reklame  BPKD  Kabupaten Pekalongan. Tabel 4.1 menunjukkan skenario pengujian  sistem  dengan  metode black  box testing.
Tabel 4.1. Skenario pengujian dengan Black Box Testing No Skenario pengujian Hasil yang diharapkan Hasil pengujian 1  Menjalankan proses Ektraksi Basis Data dengan menghubungkannya dengan database sumber (database SIAPADA) kemudian memasukkan informasi koneksi database kemudian menekan button pilih koneksi Sistem dihubungkan dengan database  SIAPADA menampilkan status aktif dan berubah menjadi warna hijau pada status koneksi. Ketika koneksi tidak berhasil, menampilkan message box
“Koneksi anda salah” Sesuai 2  Pengguna melakukan login pada sistem informasi sesuai dengan username yang sudah didaftarkan administrator Sistem melakukan validasi terhadap proses login, untuk masuk pada halaman utama aplikasi. Sesuai 3  Pengguna masuk ke dalam aplikasi,  memasuki semua halaman, dan melihat beberapa chart di dalamnya. Sistem menampilkan informasi sesuai dengan yang dipilih pengguna dalam bentuk visual (chart). Sesuai 4  Pengguna memasuki menu – menu scoring yaitu dengan memilih menu scoring sesuai variabel yang dikehendaki Sistem menampilkan hasil scoring terhadap variabel – variabel yang terpilih Sesuai 5  Pengguna memasuki halaman peta persebaran reklame dengan memilih menu peta persebaran reklame Sistem menampilkan titik – titik reklame yang berada pada wilayah Kabupaten Pekalongan Sesuai 6  Pengguna memasuki halaman Cluster K-means dengan memasukkan jumlah cluster Sistem melakukan proses penyimpanan data cluster kemudian menampilkan kembali hasil inputan Sesuai 7  Pengguna memasuki halaman Cluser K-means dengan memasukkan data cluster dalam format excel Sistem melakukan import data excel ke dalam sister dan menampilkan data hasil import Sesuai 8  Pengguna memasuki halaman Cluster K-means dengan
melakukan proses Clustering
Sistem melakukan proses
clustering dan menampilkan
hasil clustering
Sesuai
Skenario  pengujian  dengan black  box testing
digunakan untuk mengamati kesesuaian  dari  skenario  pengujian  dengan hasil yang diharapkan. Terlihat pada tabel 4.1, bahwa dari 8 (delapan) pengujian menunjukkan hasil yang sesuai. C. Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini penulis menggunakan data pembayaran pajak reklame tahun  2018.  Data  pembayaran  pajak  reklame tersebut  diambil  dari  basisdata  pada  aplikasi SIAPADA  (Sistem  Informasi  Administrasi Pajak  Daerah)  yang  berada  pada  BPKD Kabupaten Pekalongan. Untuk proses pengambilan  data,  penulis  menggunakan sistem  yang  dibangun  untuk  melakukan ekstraksi  data.  Setelah  proses  pengambilan selesai,  dilakukan  filter  terhadap  data-data yang  akan  dijadikan  sebagai  bahan  analisis. Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah data reklame dengan jenis baliho yang mempunyai masa pajak lebih dari satu tahun. Pajak  reklame  yang  masa  pajaknya  kurang dari  satu  tahun  bisa  jadi  merupakan  reklame insidentil ,  sehingga  tidak  sesuai  untuk dimasukkan dalam penelitian.

## D. Penyeragaman Data
Penyeragaman  data  dilakukan  dengan memberikan kode untuk proses analisis. Kode ini tidak ada di dalam data yang telah diambil dari basisdata pada aplikasi SIAPADA. Kode- kode  tersebut  adalah  kode  wilayah,  kode kawasan  dan  kode  kecamatan.  Pemberian kode  dilakukan  dengan  menggunakan query yang ditanamkan pada sistem. Proses pemberian  kode  dimulai  dengan  mempelajari ciri khas dari inputan pada aplikasi SIAPADA,  sebagai  contoh  :  pada  aplikasi SIAPADA  terdapat field lokasi,  namun  pada field tersebut  masih  belum  standar  dalam menyebutkan  nama  kecamatan.  Penyebutan nama  kecamatan  perlu  dikonversi  menjadi kode  agar  standar.  Disini  peneliti  mengamati beberapa  penyebutan  nama  kecamatan  dalam field lokasi  yang  tidak  standar  seperti  : Wiradesa dengan wides, Karanganyar dengan krnganyar, kranyar dan lain – lain.
Penelitian  ini  membutuhkan  data  spasial untuk  proses  analisis,  sehingga  diperlukan data  koordinat  untuk  melakukan  perhitungan jarak  antar variabel-variabel yang diperlukan untuk keperluan analisis. Pengambilan koordinat  dilakukan  dengan  menggunakan layanan google maps .
Vol.3, No.1, Mei 2019, hlm. 1 – 10                                                                                      e-ISSN : 2620-5157
Gambar 4.2 Pengambilan Koordinat Gambar 4.2 menunjukkan proses pengambilan koordinat untuk reklame dengan judul Rokok Gudang Garam. Proses pengambilan  koordinat  dilakukan  melalui pencarian titik koordinat berdasarkan keterangan lokasi  yang berada pada  basisdata SIG,  serta  sesuai  dengan  keterangan  dari petugas  pemungut  pajak  yang  menangani reklame di wilayah tersebut.

## E. Pengukuran Variabel
Pengukuran variabel adalah proses pemberian nilai atau atribut pada suatu objek. Variabel  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  variabel  jarak  dengan  pasar,  jarak dengan traffic  light, dan  volume  kendaraan.
Pengukuran  variabel  jarak  dengan  pasar  dan jarak dengan traffic light penulis menggunakan  formula haversine ,  sedangkan untuk pengukuran volume kendaraan digunakan  data  survei  CTMC  ( Classified Turning  Movement  Counting )  pada  Buku Kinerja  Keselamatan  Transportasi  Jalan  di Kabupaten Pekalongan [6].
Gambar 4.3 menunjukkan potongan script dari  pengukuran  jarak  reklame . Pengukuran jarak reklame dalam penelitian ini menggunakan  fungsi  formula haversine . Formula haversine menghasilkan jarak terpendek  antara  dua  titik  yang  diambil  dari garis  bujur  ( longtitude )  dan  garis  lintang ( latitude ).
Gambar 4.3 Potongan script dari pengukuran jarak reklame

## JITU : Journal Informatic Technology And Communication

## Gambar 4.5 Penentuan Jumlah Cluster
F. Normalisasi Data Normalisasi  data  dilakukan  dengan cleaning
data terlebih dahulu. Proses cleaning dilakukan dengan membuang data-data dengan  nilai  yang  ekstrim  atau  yang  disebut dengan  data outlier .  Data  pencilan  atau  data outlier itu  muncul  karena  ada  reklame  yang muncul pada kecamatan yang tidak ada traffic lightnya sehingga  pengukuran  jarak  reklame dipetakan  dengan traffic  light yang  terdekat dari  wilayah  kecamatan  dimana  reklame berada. Setelah dilakukan cleaning , data diuji dengan  pengujian  normalitas  menggunakan metode shapiro-wilk. Shapiro dan Wilk dalam Razali dan Wah (2011) menyampaikan bahwa uji shapiro-wilk merupakan  uji  yang  paling baik  untuk  semua  jenis  distribusi  dan  ukuran sampel.  Gambar  4.4  menunjukkan  uji normalitas  dengan  metode sapiro  wilk di RStudio.
Gambar 4.4 Pengujian normalitas di RStudio Gambar  4.4  menunjukkan  pengujian normalitas  menggunakan  metode shapiro wilk, dari  pengujian  tersebut  ternyata  data masih  belum  terdistribusi  secara  normal, sehingga dilakukan transformasi data. Transformasi data adalah upaya yang dilakukan  dengan  tujuan  utama  untuk mengubah skala pengukuran data asli menjadi
bentuk  lain,  sehingga  data  dapat  memenuhi asumsi-asumsi yang mendasari analisis ragam.  Untuk  mengatasi  ketidaknormalan data,  penelitian  ini  menggunakan  tranformasi Box-Cox .[11]

## G. Penentuan Jumlah Cluster
Penentuan  jumlah cluster pada  penelitian ini menggunakan aplikasi RStudio. Data yang telah  dinormalisasi  kemudian  diproses  di RStudio  untuk  menentukan  jumlah cluster yang  optimal.  Untuk  menentukan  jumlah cluster yang optimal, penelitian ini menggunakan  library  NBClust  pada  RStudio dengan  menggunakan  semua  indeks  yang ada.[12]
Berdasarkan  gambar  4.5  jumlah cluster yang  optimal  adalah  tiga cluster .  Setelah mendapatkan  jumlah cluster yang  terbaik, selanjutnya adalah pusat cluster awal ( centroid ). H. Clustering K-means Setelah menentukan centroid, maka dilakukan  proses clustering menggunakan algoritma k-means. Proses clustering
dilakukan  melalui  aplikasi  SIG  yang  telah dibangun.  Proses clustering dimulai  dengan memasukkan pusat cluster ( centroid ) awal ke dalam  aplikasi  terlebih  dahulu.  Setelah berhasil  memasukkan centroid awal  yang selanjutnya  adalah  memasukkan  data  yang akan  dilakukan clustering ,  melalui  menu import  data.  Setelah  data  berhasil  diimport dilakukan  proses clustering melalui  aplikasi SIG.  Setelah  proses clustering berhasil dilakukan,  hasil  dari  proses clustering tersebut ditampilkan dalam peta spasial.

## JITU : Journal Informatic Technology And Communication
Vol.3, No.1, Mei 2019, hlm. 1 – 10                                                                                      e-ISSN : 2620-5157
Tabel 4.2 Hasil Clustering K-means Id Reklame Jarak dengan Traffic light Jarak dengan Pasar Volume Kendaraan  Kecamatan Jumlah Pajak Reklame (Rp) / Tahun Cluster 330 0,26 10,100 1105,900  Kajen 4,276,800 Cluster 1 333 0,078  765,400 2351,900  Kedungwuni 4,276,800 Cluster 1 334 1,006  162,200 2351,900  Kedungwuni 4,276,800 Cluster 1 337 0,108 98,200 1794,500  KarangAnyar 4,276,800 Cluster 1 338 0,441  1435,400 1105,900  Kesesi 4,276,800 Cluster 1 339 0,238  2489,200 1647,600  Sragi 4,276,800 Cluster 1 343 0,02  250,300 1105,900  Kajen 3,888,000 Cluster 1 345 0,134  404,200 1105,900  Kajen 3,888,000 Cluster 1 347 0,878 34,200 2351,900  Kedungwuni 4,276,800 Cluster 1 349 0,644  117,200 1647,600  Bojong 3,888,000 Cluster 1 350 0,287 17,100 1105,900  Kajen 3,118,500 Cluster 1 351 0,612  149,700 1647,600  Bojong 4,276,800 Cluster 1 352 2,547  1785,600 1647,600  Bojong 5,760,000 Cluster 1 356 1,695  851,600 2351,900  Kedungwuni 4,276,800 Cluster 1 357 0,842 2,000 2351,900  Kedungwuni 4,276,800 Cluster 1 358 0,841 2,700 2351,900  Kedungwuni 8,100,000 Cluster 1 360 0,229  239,300 1794,500  KarangAnyar 2,430,000 Cluster 1 361 0,829 14,100 2351,900  Kedungwuni 729,000 Cluster 1 362 0,84 3,400 2351,900  Kedungwuni 3,888,000 Cluster 1 363 0,249 21,000 1105,900  Kajen 4,276,800 Cluster 1 364 0,762 0,700 1647,600  Bojong 4,276,800 Cluster 1 365 0,138  407,600 1105,900  Kajen 8,553,600 Cluster 1 366 0,238  2488,900 1647,600  Sragi 8,553,600 Cluster 1 369 0,844 0,400 2351,900  Kedungwuni 270,000 Cluster 1 373 0,84 4,000 2351,900  Kedungwuni 3,888,000 Cluster 1 374 0,848 4,800 2351,900  Kedungwuni 3,888,000 Cluster 1 331 0,073 9,200 3261,400  Wiradesa 5,184,000 Cluster 2 332 0,049 14,100 3261,400  Wiradesa 2,430,000 Cluster 2 344 0,051 12,200 3261,400  Wiradesa 2,916,000 Cluster 2 353 0,168  104,500 3261,400  Wiradesa 8,910,000 Cluster 2 354 0,99  123,000 3991,600  Tirto 4,276,800 Cluster 2 359 0,066 3,000 3261,400  Wiradesa 16,200,000 Cluster 2 367 0,997  116,200 3991,600  Tirto 17,820,000 Cluster 2 368 1,07  1133,500 3261,400  Wiradesa 2,430,000 Cluster 2 371 0,025 38,600 3261,400  Wiradesa 5,184,000 Cluster 2 372 1,024 88,400 3991,600  Tirto 3,888,000 Cluster 2 375 0,059 4,700 3261,400  Wiradesa 4,276,800 Cluster 2 335 2,213  7429,800 1794,500  Wonopringgo 4,276,800 Cluster 3 336 0,322  4894,500 1794,500  Wonopringgo 4,276,800 Cluster 3 340 0,025  7435,000 2351,900  Doro 4,276,800 Cluster 3 346 0,203  5013,800 1794,500  Wonopringgo 3,888,000 Cluster 3 348 0,344  4872,000 1794,500  Wonopringgo 3,888,000 Cluster 3 355 0,959  3558,600 2351,900  Buaran 4,276,800 Cluster 3 370 0,385  4831,600 1794,500  Wonopringgo 7,776,000 Cluster 3
Berdasarkan  Gambar  4.6  bahwa  hasil clustering menggunakan algoritma k-means di dapatkan  3 cluster . cluster 1  ditunjukkan dengan marker berwarna  merah, cluster 2 ditunjukkan  dengan marker berwarna  hijau dan cluster 3  ditunjukkan  dengan marker berwarna  biru.  Rincian  hasil clustering  k- means ditunjukkan pada tabel 4.2 .
I. Pembahasan
Dari  hasil  analisis, cluster 2  merupakan cluster yang  mempunyai  rata –  rata penerimaan  pajak  reklame  yang  paling  tinggi daripada cluster yang lain. Reklame yang ada pada cluster ini  berada  di  Kecamatan Wiradesa  dan  Tirto,  dimana  keduanya merupakan kecamatan di Kabupaten Pekalongan  yang  dilewati  Jalur  Pantura. Kecamatan  yang  dilewati  jalur  pantura mempunyai korelasi dengan tingginya besaran pajak reklame di Kabupaten Pekalongan. Cluster 2  merupakan cluster yang  mempunyai  rata  –  rata  kedekatan dengan  pasar  dan traffic  light yang  paling dekat,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa kedekatan  dengan  pasar  dan traffic  light mempunyai korelasi dengan tingginya besaran pajak reklame di Kabupaten Pekalongan.  Begitu  pula  untuk  volume kendaraan,  yang  paling  tinggi  adalah cluster 2,  sehingga  bisa  disimpulkan  bahwa  volume kendaraan mempunyai korelasi dengan tingginya besaran pajak reklame di
Kabupaten Pekalongan.
Gambar 4.6 Peta Spasial hasil clustering

## JITU : Journal Informatic Technology And Communication
Vol.3, No.1, Mei 2019, hlm. 1 – 10                                                                                      e-ISSN : 2620-5157
Berdasarkan  penelitian  dapat  diketahui bahwa  di  Kabupaten  Pekalongan  terdiri  dari 19  Kecamatan,  dimana  dari  19  kecamatan tersebut ada 8 kecamatan yang tidak ada pasar dengan  jenis  pasar  umum.  Berdasarkan pengolahan data, reklame dengan jenis baliho tersebar  pada  kecamatan  yang  mempunyai pasar  umum. Ada 1 (satu)  kecamatan dimana pada pasar tersebut tidak ada pasar umumnya namum  ada  reklame  balihonya,  hal  tersebut terjadi  karena  kecamatan  tersebut  merupakan perbatasan  antara  Kabupaten  Pekalongan  dan Kota Pekalongan, dimana diperbatasan tersebut  ada  pasar  yang  merupakan  kawasan
Pekalongan Kota. Berdasarkan kondisi tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  persebaran reklame  baliho  dapat  dikaitkan  dengan adanya  pasar  umum  pada  Kecamatan.  Dari hasil clustering dapat  dihasilkan  pula  bahwa sebagian besar reklame tersebar pada kecamatan  yang  ada traffic  lightnya .  Ada beberapa  kecamatan  dimana  pada  kecamatan tidak  ada traffic  lightnya namun  ada reklamenya,  hal  itu  terjadi  karena  pada kecamatan tersebut ada pasar umumnya.
5. KESIMPULAN
Analisis  spasial  persebaran  reklame  dengan metode clustering, telah  berhasil  dilakukan melalui  sistem  yang  dibangun.  Sistem dibangun  untuk  membantu  penulis  dalam melakukan  pengumpulan  data  (terutama  data spasial),  penyeragaman  data,  dan  melakukan proses clustering .  Algoritma  yang  diterapkan dalam clustering adalah  algoritma k-means.
Setelah  melakukan  beberapa  hal  terkait dengan  perancangan,  pengujian  dan  analisis maka  diperoleh  beberapa  kesimpulan  berikut ini:
1. Kecamatan  yang  dilewati  jalur  pantura mempunyai  korelasi  dengan  tingginya besaran  pajak  reklame  di  Kabupaten Pekalongan, hal ini dapat dilihat padac Cluster 2,  dimana  pada cluster 2 merupakan cluster yang mempunyai rata – rata  besaran  pajak  yang  paling  tinggi.
Reklame  yang  berada  pada cluster ini semuanya  berada  pada  kecamatan  yang dilewati  Jalur  Pantura  (Kecamatan  Tirto dan Wiradesa).
2. Kedekatan  dengan  pasar  dan traffic  light mempunyai  korelasi  dengan  tingginya besaran  pajak  reklame    baliho  di Kabupaten  Pekalongan.  Hal  ini    terlihat pada cluster 2,  dimana cluster ini
mempunyai rata – rata besaran pajak yang paling  tinggi  dan  reklame  pada cluster ini mempunyai  kedekatan  dengan  pasar  dan traffic light yang paling dekat.
3. Pada cluster 2  mempunyai  rata  –  rata Volume kendaraan yang paling tinggi, jika dibandingkan  dengan cluster 1  ataupun cluster 3.  sehingga  bisa  dikatakan  bahwa volume  kendaraan  mempunyai  korelasi dengan tingginya besaran pajak reklame di Kabupaten Pekalongan.
4. Reklame Baliho di Kabupaten Pekalongan, sebagian  besar  tersebar  pada  kecamatan yang  ada  pasar  umumnya.  Ada  1 kecamatan  dimana  pada  pasar  tersebut tidak ada pasar umumnya, namun terdapat terdapat  reklamenya.  Setelah  diamati ternyata pada kecamatan tersebut merupakan perbatasan dengan daerah lain, dimana  pada  perbatasan  tersebut  terdapat pasar umum yang merupakan wilayah dari daerah lain.

## 6. REFERENSI
[1]      Republik  Indonesia.  2004.  Undang- Undang  Republik  Indonesia  Nomor  32 Tahun    2004.  Lembaran  Negara  RI Tahun  2004,  No.  125.  Sekretariat Negara. Jakarta.
[2] Kabupaten Pekalongan. Peraturan Kabupaten  Pekalongan  Nomor  10 Tahun  2010  tentang  Pajak  Daerah. Lembaran Daerah Kabupaten Pekalongan  Tahun  2012  Nomor  6 Tambahan Lembaran Daerah Kabupaten Pekalongan Nomor 27
[3]      Kabupaten  Pekalongan  Dalam  Angka. 2017.  Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten Pekalongan
[4]     Peraturan Bupati Pekalongan Nomor 50 Tahun  2015  Tentang  Penyelenggaraan Reklame. Kajen 31 Desember 2015
[5]     Ruliansyah, Andri (dkk). 2017. Analisis Sebaran  Demam  Berdarah  Dengue  di Kota  Tasikmalaya  Tahun  2011-2015. Aspirator, 9(2), pp. 85–90
[6] Widyaningrum, Dyah, Sudarsono, Bambang,  dan  Nugraha,  Arief  Laila  .
2017. Analisis Sebaran Reklame Billboard    Terhadap  Lokasi  dan  Nilai Pajak  Reklame    Berbasis  Sistem Informasi  Geografis.  Jurnal  Geodesi Undip, Volume 6, No.1
[7]      Ruswanto,  Bambang.  2010.  Analisis Spasial  Sebaran  Kasus  Tuberkulosis

## JITU : Journal Informatic Technology And Communication
Vol.3, No.1, Mei 2019, hlm. 1 – 10                                                                                      e-ISSN : 2620-5157
Paru  Ditinjau  Dari  Faktor  Lingkungan Dalam  Dan  Luar  Rumah  di  Kabupaten Pekalongan. Tesis. Pascasarjana Universitas Diponegoro Semarang
[8]        Nasari,  F.,  Darma,  S.,  &  Informasi,  S. (2015).  Penerapan K-means Clustring Pada  Data  Penerimaan  Mahasiswa Baru, 6–8.
[9]   Metisen, Benri Melpa dan Herlina Latipa Sari.2015.
Analisis Clustering Menggunakan Metode K-means Dalam Pengelompokkan  Penjualan  Produk Pada Swalayan Fadhila. Jurnal Scientific  Pinisi,  Volume  2,  Nomor  2, hlm. 92-96 [10] Rosmini, Fadlil Abdul dan Sunardi.2018.Implementasi  Metode K- Means dalam  Pemetaan  Kelompok Mahasiswa  Melalui  Data  Aktivitas Kuliah.  IT  Journal  Research  and Development Vol.3, No.1. e- ISSN:2528-4053.
[11] Hadi,  Alfian  Futuhul,  Sa’diyah Halimatus,  dan  Sumertajaya  I  Made. 2007. Penanganan Ketaknormalan Data Pada Model AMMI dengan Transformasi  Box-Cox.  Jurnal  ILMU DASAR, Vol. 8 No. 2, Juli 2007 : 165- 174 [12]  Charrad,  Malika,  Ghazzali  Nadia, Boiteau Veroniqe, dan Laval
Universite.  2014.  NbClust:  An  R Package  for  Determining  the  Relevant Number  of Cluster s  in  a  Data  Set. Journal of Statistical Software. Volume 61, Issue 6.