## IMPLEMENTASI DATA MINING PADA INSTANSI PEMERINTAHAN (SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW)
Kiki Ananda Mustari, Priati Assiroj, Besse Hartati, Ferdyan Samuel Politeknik Imigrasi Jalan Raya Gandul No. 4, RT.07 / RW.08, RT.5/RW.6, Gandul, Kec. Cinere, Kota Depok, Jawa Barat 16514 kikianandam18@gmail.com, priati.assiroj@poltekim.ac.id, hartatimassaile@yahoo.com, ferdyansamuel20@gmail.com

## ABSTRAK
Pada masa era digital saat ini, data merupakan hal yang penting untuk dijaga serta diolah dengan baik. Karena dapat  berpengaruh  kepada  pengambilan  keputusan,  perkembangan  inovasi,  efisiensi  operasional,  peningkatan pelayanan publik, serta menjaga keamanan dan privasi pemegang datanya. Pada era saat ini, data mining menjadi alat untuk menggali wawasan dari data yang dimiliki. Khususnya pada pengolahan data instansi pemerintahan. Pemerintah  mulai  menerapkan  sistem  e-goverment  untuk  memberikan  layanan  publik  secara  efisien  dan transparan  kepada  warga  negara.  Karena  data  yang  dihasilkan  oleh  sistem  e-govermnt  memiliki  potensi  besar untuk meningkatkan pengambilam keputusan dan pelayanan kepada masyarakat. Data mining mnejadi alat untuk mnegidentifikasi  pola  danpengetahuan  yang  relevan  dengan  data  yang  dimiliki  oleh  instansi  pemerintahan. Sehingga  penelitian  inibertujuan  untuk  mengetahui  bagaimana  implementasi  data  mining  yang  dilakukan  oleh beberapa  instansi  pemerintahan  untuk  melihat  efektivitas  terlayanan  publik.  Pada  penelitian  ini  dilakuakn Tinjauan Pustaka Review atau Literature Review dengan melakukan tinjauan terhadap penelitian-penelitian yang telah dilakukan  sebelumnnya  mengenai implementasi data  mining pada instansi pemerintatan. Melalui  metode literture  review  maka  akan  dilakukan  filterisasi  terhadap  penemuan  referensi  artikel  yang  digunakan  sehingga menemukan artikel yang dijadikan sebagai acuan akhir pada penelitian ini. Hasil dari penelitian ini daat digunakan untuk  membantu  pemerintah  dalam  pengoptimalkan  data  yang  ada,  meningkatkan  efisiensi,  dan  memberikan layanan yang lebih baik kepada masyarakat.

## Kata kunci :  Data Mining, Pemerintahan, Literature Review
1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi indonesia yang semakin  pesat  telah  menandakan  adanya  perubahan transisi pada era kehidupan manusia yang baru. Hal ini tidak dapat dipungkiri bahwa kehidupan manusia telah memasuki di era digital 5.0 yang memberikan dampak dan  efek  dengan  bertujuan  untuk  mempermudah segala  pekerjaan  manusia.  Dalam  bidang  teknologi memberikan  pengaruh  terhadap  sektor  bidang  di kehidupan  manusia  baik  dari  segi  ekonomi,  sosial, kesehatan hingga di pemerintahan [1].
Terdapat  banyak  perubahan  yang  terjadi  akibat dari perkembangan teknologi salah satunya terjadinya pemanfaatan sistem digital yang awalnya setiap data di kolektifkan  secara  konvensial  saat  ini  data  yang dikumpulkan  dari  instansi  sudah  berbasis  komputer. Melalui  pemanfaatan  teknologi  dan  informasi  tiap harinya  setiap  instansi  dapat  menghasilkan  hingga triliunan byte data. Data-data tersebut berupa tulisan, gambar,  suara,  angka,  dan  lain-lain.  Dari  sekian banyaknya  data  yang  di  kumpulkan  setiap  waktunya hal  ini  mengarah  kepada  pemanfaatan  Big  data  yang dapat mengolah serta menganalisis data-data tersebut menjadi  lebih  mudah  dibaca  dan  dicari  apabila  data tersebut di butuhkan.
Dalam  rangka  menyelaraskan  pelayanan  publik yang  beradaptasi  terhadap  perkembangan  teknologi maka  pemerintah  mulai  menerapkan  konsep E- Goverment terhadap sistem pelayanan publik. Hal ini
bertujuan untuk  memberikan   pelayanan  yang efektif dan efisien sehingga dapat mencapai tingkat kepuasan masyarakat yang tinggi [2].
Dalam  penerapan  e-goverment  harus  memiliki sistem  yang  dapat  memudahkan  masyarakat  agar terjalinnya  komunikasi  antara  pemerintah  dan masyakat  maupun  swasta  sehingga  terbentuknya proses  kordinasi  antara  instansi  yang  berbasis teknologi  [3].  Saat  ini  pemerintah  mulai  melek  akan teknologi informasi salah satu perwujudan dilaksanakannya teknologi yang baik yaitu dilakukannya  pegolahan  data  yang  yang  terstruktur, sehingga  setiap  data  yang  didapatkan  dapat  menjadi sebuah  acuan  atau  rekomendasi  terhadap  rencana instansi kedepannya.
Pemerintahan  Indonesia  sudah  memanfaat teknologi  informasi  untuk  mempercepat  layanannya kepada  masyarkat.  Hal  ini  dilakukan  dengan menerapakan sistem e-goverment yang sesuai dengan Inpres no. 3 Tahun 2003 tentang kebijakan dan strategi nasional  tentang  pengembangan  e-government.  E- government didasari oleh kebutuhan masyarakat yang menginginkan pemerintah yang akuntabel, transparan, efektif dan efisien [4].
Teknologi  informasi  yang  telah  digunakan  oleh instansi Pemerintahan Indonesia, salah satunya adalah Direktorat Jenderal Imigrasi yaitu adanya aplikasi M- Paspor,  Kementrian  Dalam  Negeri  yaitu  adanya Identitas Kependudukan Digital. Aplikasi ini
memungkinkan  masyarakat  untuk  mendapatkan layanan yang cepat, sehingga lebih efektif dan efisien. Sebelumnya,  proses  hanya  bisa  dilakuka  secara konvensional yang memakan waktu dan biaya.
Dengan  semakin  meningkatnya  penggunaan masyarakat  terhadap  layanan  pemerintahan  yang dilakukan  oleh  masyarakat  maka  perlu  dilakukan pengolahan data sebagai sistem informasi yang dapat diakses secara mudah dan cepat. Oleh karenanya, Data mining  perlu  dilakukan  untuk  memungkinkan  para pegawai  negeri  sipil  mengakses  data  dengan  jumlah yang besar.
Data mining, atau penemuan pengetahuan dalam database  (KDD),  adalah  proses  untuk  menemukan pola dan hubungan dalam kumpulan data besar. Data historis digunakan untuk memprediksi masa depan dan membantu pengambilan keputusan. Salah satu teknik data mining yang populer adalah clustering. Clustering mengelompokkan  data  yang  mirip  ke  dalam  cluster (kelompok).  Data  dalam  cluster  yang  sama  memiliki kesamaan dan berbeda dengan data di cluster lain.
Algoritma  K-means  adalah  salah  satu  metode dalam  data  mining  melalui  teknik  clustering  atau pengelompokkan  data  ke  dalam  beberapa  cluster berdasarkan  dari  kemiripan  data  yang  memiliki karakteristik  tertentu.  Pada  beberapa  penelitian lainnya menunjukan bahwa data clustering data lebih akurat pada analisis perkembangnnya.
Salah  satu  metode  pendekatan  penelitian  yang paling  sering  digunakan  adalah  Systematic  Literatur Review (SLR) atau tinjauan sastra sistematis. Tinjauan sastra sistematis adalah suatu cara untuk mendeskripsikan dan mengevaluasi aktivitas sebelumnya  secara  eksplisit,sistematis  dan  dibuat ualng oleh peneliti lainnya sebagai penelitian lanjutan [5]. Tinjauan  Sistematis  Literatur  (SLR)  merupakan metode  yang  lazim  digunakan  untuk  menganalisis pustaka  secara  transparan  dan  terukur.  SLR  berfokus pada identifikasi metode yang relevan untuk mengkaji implementasi data  mining di  instansi pemerintah dan perannya dalam pengolahan data di instansi tersebut.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Data mining adalah proses otomatis menemukan informasi  yang  bermanfaat  dalam  repositori  data  [6]. Teknik  ini  digunakan  untuk  menjelajahi  kumpulan data besar guna menemukan pola baru yang mungkin tidak diketahui sebelumnya, serta memiliki kemampuan  untuk  memprediksi  hasil  pengamatan  di masa depan [6]. Menurut Witten, data mining adalah tentang  menyelesaikan  masalah  dengan  menganalisis data yang ada dalam database [7]. Retno mendefinisikan  data  mining  sebagai  serangkaian proses untuk menggali informasi tambahan yang tidak diketahui  sebelumnya  dari  suatu  basis  data  [8].  Ini merupakan area besar dalam ilmu data yang bertujuan untuk menemukan pola dan fitur dalam kumpulan data besar  [9].  Tujuannya  adalah  untuk  memahami  data dengan menganalisis dan mengkategorikan menggunakan  teknik  seperti  klasifikasi,  clustering,
dan seleksi fitur  [9].  Han dan Kamber (dalam Retno, 2017)  membagi  data  mining  menjadi  dua  kategori utama: prediktif,  yang digunakan  untuk  memprediksi nilai  atribut  berdasarkan  atribut  lain,  dan  deskriptif, yang  digunakan  untuk  menemukan  pola  hubungan dalam data [8].
Mehmed menguraikan bahwa dalam data mining, terdapat  beberapa  jenis  teknik,  di  antaranya: klasifikasi,  regresi,  pengelompokan,  peringkasan, pemodelan  dependensi,  dan  deteksi  perubahan  dan penyimpangan [8]. Klasifikasi adalah proses di mana data  diklasifikasikan  ke  dalam  kategori  yang  telah ditentukan,  sementara  regresi  melibatkan  pencarian fungsi yang memetakan data ke nilai prediksi kontinu. Pengelompokan adalah tugas deskriptif yang bertujuan mengidentifikasi  kelompok-kelompok  kategori  yang terbatas  untuk  mendeskripsikan  data.  Peringkasan melibatkan  metode  untuk  menemukan  deskripsi singkat  dari  satu  set  data.  Pemodelan  dependensi adalah  tentang  menemukan  model  lokal  yang menjelaskan  hubungan  penting  antar  variabel  atau nilai  fitur  dalam  data.  Deteksi  perubahan  dan penyimpangan  merupakan  proses  untuk  menemukan perubahan  yang  signifikan  dalam  data.  Han  dan Kamber menjelaskan bahwa klasifikasi adalah sebuah model  dalam  data  mining  yang  digunakan  untuk memprediksi  label  kategoris  [8].  Proses  klasifikasi melibatkan  pembelajaran  dari  data  sampel  dengan algoritma  klasifikasi,  diikuti  dengan  pembuatan estimasi  ketepatan  dari  data  sampel  menggunakan aturan klasifikasi.

## 3. METODE PENELITIAN
Sistematic review adalah metode dalam penelitian  ini.  Terdapat  beberapa  tahapan  dalam mencari  artikel  yang  digunakan  yaitu  identification, screening,  eligible,  dan  included.  Tahapan  ini merupakan metode dalam proses PRISMA (preferred Reporting  Items  For  Systematic  Reviews  and  Meta- analyses).  PRISMA  merupakan  sekumpulan  artikel yang  dapat  dijadikan  sebagai  bahan  penelitian  atau bukti  untuk  membantu  penulis  dalam  menganalisis data  secara  komprehensif.  PRISMA  menitikberatkan pada  cara-cara  penulis  untuk  memastikan  pelaporan yang transparan dan akuntabel dari segi penelitiannya [10].
Dalam penelitian ini, Artikel nasional digunakan sebagai  referensi  jurnal  karena  metode  penelusuran artikel  menggunakan  Preferred  Reporting  Items  for Systematic  Review  and  Meta-Analysis  (PRISMA). Untuk  mengumpulkan  data  studi,  metode  review artikel  PRISMA  digunakan  untuk  mengumpulkan beberapa artikel jurnal yang memenuhi kriteria inklusi dan  ekslusi.  Kriteria  inklusi  terdiri  dari  terbitan  tiga tahun  terakhir  dengan  judul  yang  sesuai  dengan  kata kunci (misalnya, data mining, Clustering, algoritma K- Means),  memiliki  metode  sesuai  yang  ditentukan, menggunakan  tools  Rapid  Miner  yang  digunakan untuk  pengolahan  data.  Sedangkan,  Kriteria  Ekslusi adalah  judul  yang  tidak  sesuai,  abstrak  yang  tidak
lengkap,  dan  tidak  lebih  dari  250  kata,  melakukan metode  dan  tools  yang  berbeda  dengan  sesuai  yang telah ditentukan.
Pencarian database dilakukan dengan menggunakan  strategi  pencarian  khusus.  Artikel dengan  kata  ”data  mining”,  ”algoritma  K- Means”,”pemerintahan”  dan  ”Clustering”  dan abstraknya  dipilih.  Kemudian,  untuk  artikel  yang terindentifikasi  ganda  akan  dihapus  dari  kajian  yang dilakukan. Setelah terdapat kriteria inklusi dan ekslusi maka langsung diterapkan. Daftar judul hingga daftar
Penelitian  yang  telah  dipilih  dan  dilakukan  filterisasi untuk menentukan penelitian yang paling relevan dan artikel  yang  tidak  relevan  ditolak.  Setelah  dilakukan filterisasi  terhadap  kecocokan  artikel,  terdapat  20 artikel yang dipilih. Data yang dibutuhkan yaitu nama penulis, tahun publikasi, Approach, Perangkat Lunak, serta  teknik  metode  yang  digunakan  lalu  diekstraksi kedalam bentuk tabel. Berikut adalah hasil tabel yang akan dikaji:
Tabel 1. Hasil Tinjauan Literatur yang Digunakan
No Author Title Approach Tools Metode 1. Priati Assiroj, I.A Pribadhi, Mohammad Rizal S A K-Means… [6] Algoritma K- Means Rapid Miner Clustering 2. Nur Isti Khomali Penerapan Data…[13] FP-Growth Rapid Miner Asosiation 3. Ali Ikhwan dan Nuri Islami IMPLEMENTASI…[9] Algoritma K- Means Rapid Miner Clustering 4. Lukman Backtiar, Mahradianur Analisis Data…[10] Algoritma C4.5 Rapid Miner Classification 5. A Rahman Klasifikasi Performa…[9] Decision tree dan Naïve Bayes Rapid Miner Classification 6. Budi Arifitama dan Ade Syahputra Analisis Data…[8] Algoritma K- Means Rapid Miner Clustering 7. S Yansyah Clustering…[7] algoritma C.45 RapidMiner Classification 8. Uci Dwi Rahayu, Nuke L Chusna, dan Moch Fachri Analisi Kasus…[7] Algoritma K- Means Rapid Miner Clustering 9. Dewinta Marthadinata Sinaga , Agus Perdana Windarto, Heru Satria Tambunan,  Irfan Sudahri Damanik Data Mining…[10] Algoritma Apriori WEKA Asosiation 10. Muhamad Yunus , Hanandriya Ramadhan, Dimas Rizki Aji, dan Agus Yulianto Penerapan Metode…[10] Algoritma C4.5 dan Decision Tree Rapid Miner Classification and Prediction 11. S Defit Metode K-Means…[13] Algoritma K- Means Rapid Miner Clustering 12. W Cesar, RR Saputra, A Wibowo Klasterisasi Kepadatan…[10] Algoritma K- Means Rapid Miner Clustering 13. NS Fauziah, RD Dana Implementasi Algoritma…[9] Naïve bayes WEKA Classification 14. N Nurlaila, R Buaton, R Saragih Data Mining…[15] Algoritma K- Means Rapid Miner Clustering 15. MN Zarti, E Sahputra, A Sonita… Application Of…[17] Naïve bayes WEKA Classification 16. F Rahmadayanti, R Rahayu Implementasi Data…[13] Algoritma K- Means Rapid Miner Clustering 17. Y Bustomi, A Nugraha, C Juliane… Data Mining[12] Naïve bayes Phyton Classification 18. BL Hasibuan, S Sofiah, E Yolanda Pengklasifikasian Data…[15] Algoritma K- Means Rapid Miner Clustering 19. AAAP Ardyanti, A Abdriando PENERAPAN DATA…[12] Regresi Linear Ganda RapidMiner Classification 20. Irmanita Nasution, Agus Perdana Windarto, dan M.Fauzan Penerapan Algoritma…[8] Algoritma K- Means Rapid Miner Clustering
Dalam  penelitian  ini  mencari  Literatur  Review dengan menggunakan  Harzing Publish and Perish dan Google Scholar. Setelah dilakukan pencarian Terdapat artikel  nasional  sebanyak  11.200  jurnal  ditemukan dalam  pencarian  berdasarkan  kata  kunci  yang digunakan dari tahun 2020–2024, yaitu Data Mining,
Clustering,  dan  Algoritma  K-means.  Sebanyak  757 artikel  ditemukan  berdasarkan  judul  dan  terdapat  20 artikel  yang  dikaji  karena  sesuainnya  pada  kriteria inklusi  yang  ditetapkan.  Selanjutnya,  terdapat  10 artikel  ditemukan  berdasarkan  metode  pengkajian secara  detail.  Hasil  dari  filterisasi  artikel  untuk
menghilangkan penelitian berulang. Penulis melakukan  filter  berdasarkan  kriteria  inklusi  dan ekslusi  yang  relevan;  hanya  ada  10  artikel  nasional yang  relevan  dan  spesifik;  limanya  tidak  dapat mejelaskan  secara  detail  hasil  dari  data  mining  yang diperoleh  serta  lima  lainnya  tidak  lengkap  setelah membaca fullpaper melalui  Google  Scholar  dan Harzing Publish and Perish.

## Gambar 1. Flowchart Metode PRISMA

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  penelusurun  referensi  dan  artikel dengan  menggunakan  metode  eliminasi  Prefrred Reporting  Items  for  Ssytematic  Review  and  Meta- Analysis  (PRISMA).  Artikel  yang  di  gunakan  dalam penyusunan  jurnal  ini  yaitu  artikel  nasional  dengan rentang  waktu  empat  tahun  terakhir.  Dengan  rentang waktu  pada  tahun  2020-2024,  maka  diperoleh  hasil sebagai berikut :
a. Penelitian  pertama  oleh  Priati  Assiroj,  I.A Pribadhi, dan Mohammad Rizal S menggunakan algoritma  K-Means  dan  Rapid  Miner  untuk menganalisis  izin  tinggal  di  kantor  imigrasi Kediri.  Mereka  berhasil  mengklasifikasikan negara-negara  yang  sering  masuk  ke  wilayah Kediri serta jenis visa yang digunakan [11].
b. Penelitian kedua oleh Ali Ikhwan dan Nuri Islami juga  mengimplementasikan  algoritma  K-Means menggunakan  Rapid  Miner  untuk  mengatasi permasalahan  terkini  di  kecamatan  Medan Tembung,  dengan  fokus  pada  identifikasi kelompok  penerima  PKH  yang  berkeluarga kurang mampu [12].
c. Budi  Arifitama  dan  Ade  Syahputra  dalam penelitian  ketiga  menganalisis  data  UMKM menggunakan algoritma K-Means dengan Rapid Miner,  yang  memungkinkan  pengelompokkan data prototipe pada setiap cluster [8].
d. Penelitian keempat oleh Uci Dwi Rahayu, Nuke
L  Chusna,  dan  Moch  Fachri  menggunakan  data mining Algoritma K-Means pada kasus perceraian  di  Pengadilan  Negeri  Bekasi, menemukan  bahwa  perceraian  sering  terjadi karena lamanya usia pernikahan.[13]
e. Selanjutnya,  S  Defit  menggunakan  metode  K- Means dan Rapid Miner untuk mengelompokkan tingkat  kedisiplinan  pegawai  menjadi  tinggi, sedang,  dan  rendah,  memberikan  dasar  untuk
pembuatan  kebijakan  dalam  meningkatkan kedisiplinan [14].
f. W  Cesar,  RR  Saputra,  dan  A  Wibowo menggunakan  klasterisasi  K-Means  dengan Rapid  Miner  untuk  menganalisis  kepadatan pegawai  di  instansi  pemerintahan,  yang  dapat mendukung  pengambilan  keputusan  terkait kebutuhan pegawa [15]i.
g. Penelitian ketujuh oleh N Nurlaila, R Buaton, dan R Saragih mengaplikasikan Algoritma K-Means Clustering  untuk  mengelompokkan  usia  nikah calon  pengantin  dan  pekerjaan  di  tiga  tempat berbeda [16].
h. F Rahmadayanti dan R Rahayu dalam penelitian kedelapan  mengimplementasikan  Algoritma  K-
Means dengan Rapid Miner untuk mengklasifikasikan  daerah  rawan  tindakan kriminal berdasarkan laporan yang diterima oleh Polrestabes  Medan,  dengan  merekomendasikan sistem data mining berbasis desktop [17]
i. Penelitian  kesembilan  oleh  BL  Hasibuan,  S Sofiah, dan E Yolanda menggunakan Algoritma K-Means dan Rapid Miner
untuk mengklasifikasikan daerah dengan kasus meninggal  dunia  tertinggi  akibat  Covid-19, dengan tujuan membantu pengambilan keputusan terkait tindakan yang diperlukan.[18]
j. Terakhir,  Irmanita  Nasution,  Agus  Perdana Windarto,  dan  M.  Fauzan  menggunakan Algoritma  K-Means  dengan  Rapid  Miner  untuk mengelompokkan  provinsi  berdasarkan  tingkat kemiskinan,  memberikan  informasi  yang  dapat dievaluasi  oleh  pemerintah  untuk  pemetaan penerimaan  bantuan  di  daerah-daerah  yang miskin [19].
Setelah  dilakukan  filterisasi  terhadap  20  jurnal yang ditemukan, ada 10 artikel yang tidak menjelaskan secara  rinci  tools  dan  teknik  metode  yang  digunakan serta  tidak  menjelaskan  manfaat  proses  pelaksanaan data  mining  yang  dilakukan.  Kajian  sistematis  ini menunjukkan  teknik  metode  yang  paling  populer untuk digunakan adalah clustering. Terdapat beberapa teknik metode lainnya yaitu Assosiasion, Classification,  dan  Assosiasion  and  Prediction. Berikut adalah diagram teknik metode yang ditemukan dalam melakukan Systematic Literature Review:
Gambar 2. Diagram Teknik Metode
Dari  hasil  diagram  diatas,  teknik  metode  yang paling  sering  digunakan  adalah  Clustering  dengan hasil 50% dari 20 jurnal  yang digunakan dalam SLR penelitian  ini,  lalu  teknik  metode  yang  sering digunakan  adalah  Classification  dengan  hasil  35%, lalu yang jarang digunakan adalah Association dengan hasil 10%, dan yang terakhir yang sangat jarang adalah Classification  and  Prediction  dengan  hasil  5%. Selanjutnya, dalam penelitian pada tema data mining approach paling sering digunakan  yaitu algoritma K- Means.  Terdapat  beberapa  apporoach  yang  sering digunakan  untuk  mengolah  data  mining  antara  lain algoritma  K-Means,  Algoritma  C4.5,  FP-Growth, Algortima  Apriori,  Decision  Tree,  Naive  Bayes,  dan Regresi  Linear.  Selanjutnya,  Pada  pengolahan  data mining terdapat beberapa perangkat lunak (tools) yang dapat digunakan oleh peneliti antara lain Rapidminer, Weka, Rattle Orange, dan Knime. Berikut adalah hasil grafik  pengklasifikasian  metode  dan  tool  yang ditemukaan dalam dua puluh jurnal yang telah dikaji:
Gambar 3. Grafik Metode dan Tool SLR
Berdasarkan grafik diatas, approach yang paling sering  digunakan  adalah  Algoritma  K-Means  dengan menggunakan  tools  yaitu  RapidMiner.  hal  ini dikarenakan  RapidMiner  dapat  melakuakn  text mining,  dimana  user  dapat  mengolah  teks,  dan mengekstrak pola tertentu yang diinginkan. Selain itu, aplikasi  ini  juga  bisa  melakukan  deep  learining, analisis  prediktif  dan  machine  learning.  Aplikasi  ini banyak  bermanfaat  untuk  berbagai  kepentingan  baik dari sistem pemerintahan seperti pengolahan data izin tinggal  keimigrasian,  analisis  kasus  perceraian  pada pengadilan negeri, kepadatan pegawai untuk memprediksi  CASN  Instansi  Pemerintahan,  serta pengembangan aplikasi lainnya, sehingga hal ini dapat mempermudah para penggunanya untuk menggunakan  RapidMiner  sesuai  dengan  kebutuhan yang diperlukan.
Pada penelitian ini, tinjauan tentang implementasi data mining dalam instansi pemerintahan  dilakukan  evaluasi  terhadap  10  artikel. Kajian  sistemanis  ini  menunjukakan  adanya  proses penggalian  pola-pola  dari  data  instansi  pemerintahan sehingga  menjadi  informasi  yang  berguna  untuk strategis  dalam  berbagai  aspek  pemerintahan. Berdasarkan  hasil  analisis  didapatkan  informasi implementasi  data  mining  pada  pemetaan  data  orang
asing berdasarkan izin tinggal  yang gunakan di kantor imigrai  kediri  (Assiroj  &  Pribadhi,  2023),  mengkaji permasalahan  terkini  di  kecamatan  Medan  Tembung seperti  penerima  bantuan  PKH  untuk  keluarga  yang kurang  mampu  (Ikhwan  &  Aslami,  2020),  selain  itu, menganalisis  aspek  dan  mengklasterisasi  kasus perceraian  pada  pengadilan  negeri  bekasi(Rahayu  et al.,  2022),  mengukur  tingkat  kedisiplinan  pada pegawai untuk menjadi acuan pimpinan instasi untuk membaut kebijakan dalam meningkatkan kedisiplinan (Kristian  et  al.,  2023),  memprediksi  para  kebutuhan calon ASN instansi pemerintah berdasarkan hasil dari data  mining  dengan  menggunakan  algortima  K- Means[15],  mengoptimalkan  implementasi  data mining untuk daerah rawan akan tindakan kriminal[18],  dan  efisiensi  terhadap  pengelompokan data  akta  nikah  berdasarkan  usia  nikah  atau  domisili melalui Kemenag Langkat [16]. Hal ini mengindikasikan  suatu  peningkatan  pengolahan  data bagi instansi pemerintah terkait rekomendasi pelayanan  yang  dibutuhkan  masyarakat,  klasterisasi tingkat  layanan  masyarakat,  pendeteksian  terhadap masalah instansi, serta keberhasilan dalam pengambilan keputusan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian SLR digunakan sebagai metode untuk melakukan  identifikasi  dan  menjelaskan  mengenai topik  yang  hendak  dikaji.  Dalam  penelitian  ini berdasarkan (20) dua puluh artikel yang dikaji melalui proses  systematic  literature  review  dalam  rentang waktu empat tahun dari 2020 hingga 2024. Maka hasil yang didapatkan bahwa terdapat sepuluh artikel yang memenuhi kriteria dan dijadikan sebagai acuan dalam penelitian  ini.  Berdasarkan  temuan  yang  ditemukan metode  penelitian  paling  banyak  digunakan  adalah menggunakan  metode  algoritma  K-means  dengan teknik  metode  Clustering.  Hasil  temuan  lainnya  juga menyatakan bahwa tools yang paling sering digunakan untuk  mengolah  data  mining  adalah  RapidMiner. Selain  itu,  implementasi  data  mining  pada  instansi pemerintahan  menunjukan  adanya  peran  dalam menunjukan  kebutuhan  apa  saja  yang  dibutuhkan masyarakat,  sebagai  klasterisasi  suatu  golongan  atau daerah  yang  akan  diteliti,  bahkan  untuk  mendeteksi masalah terhadap instansi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F.  A.  Ndarung,  "IMPLEMENTASI  DATA MINING PEMEGANG IZIN TINGGAL KEIMIGRASIAN
KANTOR IMIGRASI KELAS I TPI MAKASSAR DENGAN TEKNIK
CLUSTERING MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS," 2022.
[2] Heriyanto, H, “Urgensi Penerapan E-
Government Dalam Pelayanan Publik,”
Musamus Journal of Public Administration, 4(2),
066–075.
https://doi.org/10.35724/mjpa.v4i2.4128. 2022.
[3] M.  R.  Syahroni,  "IMPLEMENTASI  DATA MINING  UNTUK  KLASTERING  PEMOHON IZIN TINGGAL KEIMIGRASIAN MENGGUNAKAN  METODE  HUKUM  DAN
HAK ASASI MANUSIA," 2022.
[4] N. I. Yuliatiwi, "PENERAPAN DATA MINING DENGAN  ALGORITMA  K-MEANS  DALAM MENGIDENTIFIKASI Diajukan sebagai Syarat Memperoleh  Gelar  Sarjana  Terapan  Imigrasi pada  Program  Studi  Manajemen  Teknologi," Politeknik Imigrasi, 2022.
[5] D.  Priharsari,  "Systematic  Literature  Review  di Bidang  Sistem  Informasi  dan  Ilmu  Komputer," Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, vol. 9, no. 2, pp. 263–268, 2022.
[6] P.-N.  Tan  et  al.,  Introduction  To  Data  Mining. Edisi ke-2. New York: Pearson Education, Inc., 2019.
[7] I.  H.  Witten  et  al.,  Data  Mining:  Practical Machine  Learning  Tools  and  Techniques.  Edisi ke-4. USA: Morgan Kaufmann, 2017.
[8] Retno Tri V,  “Data Mining: Teori dan Aplikasi Rapidminer,” Yogyakarta: Gava Media. 2017.
[9] X.-S. Yang, Introduction to Algorithms for Data Mining  and  Machine  Learning.  London: Elsevier, Inc., 2019
[10] Setiyani,    Lila  dkk.  “ANALISIS  PREDIKSI
KELULUSAN MAHASISWA TEPAT WAKTU MENGGUNAKAN METODE DATA MINING  NAÏVE  BAYES :  SYSTEMATIC REVIEW,” Vol 12, No. https://doi.org/DOI:10.30998/faktorexacta.v13i1
.554, 2020.
[11] P.  Assiroj  and  I.  A.  Pribadhi,  "A  K-MEANS ALGORITHM  FOR  THE  IMMIGRATION," vol. 6, no. 2, pp. 2–8, 2023.
[12] A.  Ikhwan  and  N.  Aslami,  "Implementasi  Data Mining  untuk  Manajemen  Bantuan  Sosial Menggunakan  Algoritma  K-Means,"  Jurnal Teknologi Informasi, vol. 4, no. 2, pp. 208–217, 2020. [Online].
Available: https://doi.org/10.36294/jurti.v4i2.2103.
[13] Syahroni,  M.  R.  (2022).  IMPLEMENTASI DATA  MINING  UNTUK  KLASTERING PEMOHON IZIN TINGGAL KEIMIGRASIAN MENGGUNAKAN  METODE  HUKUM  DAN HAK ASASI MANUSIA.
[14] R.  Kristian,  S.  Defit,  and  Sumijan,  "Metode  k- means  clustering  untuk  mengukur  tingkat kedisiplinan pegawai (studi kasus di pemerintah kabupaten padang pariaman)," Jurnal CoSciTech (Computer Science and Information
Technology),  vol.  4,  no.  1,  pp.  116–125,  2023. [Online].
Available:
https://doi.org/10.37859/coscitech.v4i1.4728.
[15] W.  Cesar,  R.  R.  Saputra,  and  A.  Wibowo, "Klasterisasi Kepadatan Pegawai dengan Metode K-Means  untuk  Prediksi  Kebutuhan  CASN Instansi Pemerintah," JATISI (Jurnal Teknik …, vol.  10,  no.  2,  pp.  340–354,  2023.  [Online]. Available: https://jurnal.mdp.ac.id/index.php/jatisi/article/v iew/4593
[16] N.  Nurlaila,  R.  Buaton,  and  R.  Saragih,  "Data Mining Pengelompokan Akta Nikah Berdasarkan Usia Nikah atau Domisili Menggunakan Metode Clustering: Studi Kasus Kemenag Langkat," Sci- Tech Journal, vol. 1, pp. 1–11, 2022
[17] Rahayu,  U.  D.,  Chusna,  N.  L.,  Fachri,  M., “Analisis  Kasus  Perceraian  Pada  Pengadilan Negeri  Bekasi  Menggunakan  Algoritma  K- Means Clustering,” Journal Universitas Pendidikan Indonesia, 6(1), 165–172. 2022.
[18] J. F. Butarbutar, N. B. Nugroho, and W. R. Maya,
"Implementasi Data
Mining Untuk
Mengelompokkan  Daerah  Rawan  Tindakan Kriminal Di Kota Medan Menggunakan Metode K-Means," Jurnal Cyber Tech, vol. 4, no. 3, 2021. [Online].
Available:
://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jct/article/v iew/3793%0Ahttps://ojs.trigunadharma.ac.id/ind ex.php/jct/article/download/3793/1675
[19] X.-S. Yang, Introduction to Algorithms for Data Mining  and  Machine  Learning.  London: Elsevier, Inc., 2019.