Penerapan Rapidminer Pada Data Mining Klastering (Kasus: Distribusi Persentase Rumah Tangga Menurut Kabupaten/Kota Dan Bahan Bakar Untuk Memasak)
Ismi Azhami 1 , Rahmi Fauziah 2 1,2 Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Tunas Bangsa (STIKOM) Tunas Bangsa Jl. Jendral Sudirman Blok A No/1/2/3 Pematangsiantar, Medan, Indonesia, 21127
1 Ismiazhami9@gmail.com, 2 fauziahrahmi3108@gmail.com

## Abstract
Fuel  is  any  material  that  can  be  converted  into  energy.  For  example  in  daily  life humans  often  use  energy  sources  as  fuel  for  cooking  including  Gas/LPG,  Electricity, Kerosene, Charcoal/Briquettes, Wood and others. The purpose of this study is to classify the  distribution  of  the  percentage  of  fuel  used  in  each district/city  in  Northern  Sumatra. This study discusses the analysis of the K-Means method in the case of the distribution of household  percentages  by  district/city  and  cooking  fuel  in  North  Sumatra  through  the North  Sumatra  Central  Statistics  Agency  website.  The  data  is  processed  into  2  clusters namely high level (C1) and low-level clusters (C2). Thus obtained from 34 districts/cities in North Sumatra 23 regions are grouped in high-level clusters (C1) and 10 regions are grouped  in  low-level  clusters  (C2).This  needs  to  be done  so  that  it  becomes  input  in  the form  of  information  to  the  government  to  find  out  villages  that  still  have  low understanding  and  have  not  been  fulfilled  in  a  district/city  in  the  Province  of  North Sumatra.
Keywords: Decision Support System, State Civil Apparatus, ELECTRE.

## Abstrak
Bahan bakar merupakan suatu materi apapun yang bisa diubah menjadi energi. Seperti contohnya  dalam  kehidupan  sehari-hari  manusia  sering  menggunakan  sumber  energi sebagai  bahan  bakar  untuk  memasak  diantaranya  Gas/elpiji,  Listrik,  Minyak  Tanah, Arang/Briket  Kayu  dan  lainnya.  Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  mengelompokkan  pada kasus  distribusi  persentase  bahan  bakar  yang  di  gunakan  dari  setiap  kabupaten/kota  di Sumatera  Utara.  Penelitian  ini  membahas  tentang  Analisis  Metode  K-Means  pada  kasus distribusi  persentase  Rumah  Tangga  Menurut  Kabupaten/Kota  dan  Bahan  Bakar  untuk Memasak  di  Sumatera  Utara  melalui  Situs  Badan  Pusat  Statistik  Sumut.  Data  diolah menjadi  2 cluster yaitu cluster tingkat  tinggi  (C1)  Dan cluster tingkat  rendah  (C2). Sehingga diperoleh dari 34 Kabupaten/Kota di Sumatera Utara 23 daerah dikelompokkan dalam cluster tingkat  tinggi  (C1),  dan  10  daerah  dikelompokkan  dalam cluster tingkat Rendah  (C2).  Hal  ini  perlu  dilakukan  agar  menjadi  masukan  berupa  informasi  kepada pemerintah  untuk  mengetahui  desa-desa  yang  masih  memiliki  pemahaman  rendah  dan belum terpenuhi di suatu kabupaten/kota di Provinsi Sumatera Utara
Kata kunci: Klastering, K-means, Data Mining, Bahan Bakar .

## 1. Pendahuluan
Bahan  bakar  merupakan  suatu  materi  apapun  yang  bisa  diubah  menjadi  energi. Biasanya  bahan  bakar  mengandung  energi  panas  yang  dapat  dilepaskan  dan dimanipulasi.  Kebanyakan  bahan  bakar  digunakan  manusia  melalui  proses pembakaran (reaksi  redoks) dimana  bahan  bakar  tersebut  akan  melepaskan  panas setelah  direaksikan  dengan  oksigen  di  udara.  Ada  beberapa  jenis  bahan  bakar berdasarkan  jenis  dan  wujudnya  diantaranya  bahan  bakar  padat  yai tu  bahan  bakar berbentuk  padat  dan  kebanyakan  menjadi  sumber  energi  panas.  Misalnya  kayu  dan

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
batubara.  Kemudian  bahan  bakar  cair  adalah  bahan  bakar  yang  strukturnya  ti dak rapat,  contohnya  minyak  tanah,minyak  solar  dan  lain-lain.  Selanjutnya  bahan  bakar gas,  terbagi  dua  jenis,  yakni Compressed  NaturalGas (CNG)  dan Liquid  Petroleum Gas (LPG)  Seperti  contohnya  dalam  kehidupan  sehari-hari  manusia  sering menggunakan  sumber  energi  sebagai  bahan  bakar  untuk  memasak  diantaranya Gas/elpiji,  Listrik,  Minyak  Tanah,  Arang/Briket,  Kayu  dan  lainnya.  Mulai  dari bahan  bakar  yang  tradisional  hingga  yang  terbarui  masih  banyak  sebagian masyarakat  yang  masih  menggunakannya.  Untuk  dapat  memah ami  data  dengan mudah,  maka  baik  data  kualitatif  maupun  data  kuantitatif  harus  disajikan  dalam bentuk  yang  ringkas dan  jelas.  Salah satu cara  untuk meringkas data adalah dengan adanya distribusi frekuensi persentase atau pengolompokkan data kedalam beberap a kelompok (kelas) dan kemudian dihitung banyak nya data yang masuk kedalam tiap kelas.
Banyak  cabang  ilmu  komputer  yang  dapat  menyelesaikan  masalah  secara komplek.  Salah  satu  diantaranya  adalah  Sistem  Pendukung  Keputusan  [1]–[3],  data mining  [4]–[7],  system  pakar  [8],  [9],  jaringan  syaraf  tiruan  [10]–[12],  algoritma genetika,  dan  lain-lain  [13].  Cabang  ilmu  computer  tersebut  adalah Artificial Intelligence seperti  datamining  [14].  Datamining  adalah  proses  yang  menggunakan teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan  untuk  menemukan  hubungan  yang jelas  serta  menyimpulkan  yang  belum  diketahui  sebelumnya  dengan  cara  terkini yang  dapat  dipahami  dan  berguna  bagi  pemilik  data  tersebut  [7]. Cluster ing  akan melakukan  pengelompokkan  data-data  ke  dalam  sejumlah  kelompok  ( cluster ) berdasarkan  kesamaan  karakteristik  masing-masing  data  pada  kelompok-kelompok yang  ada.  Banyak  metode  yang  bisa  digunakan  untuk  melakukan cluster ing  salah satunya  adalah  metode K-Means. Algoritma  K-Means  merupakan  salah  satu  teknik pengelompokkan  yang  bekerja  berdasarkan  partitioned cluster ing.  Tujuan  dari K - Means Clustering adalah untuk membagi data kedalam kelompok-kelompok tertentu sehingga menghasilkan pengetahuan baru.
Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  mengelompokkan  distribusi  persentase  bahan bakar  yang  di  gunakan  dari  setiap  kabupaten/kota  di  Sumatera  Utara.  Hal  ini  perlu dilakukan  agar  menjadi  masukan  berupa  informasi  kepada  pemerintah  untuk mengetahui desa-desa yang masih memiliki pemahaman rendah dan belum terpenuhi di  suatu  kabupaten/kota.  Berdasarkan  Penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh Mahasiswa  Sekolah  Tinggi  Manajemen  Informatika  dan  Komputer  Nusa  Mandiri (STMIK  Nusa  Mandiri)  yang  berjudul  “Klasifikasi  Data  Mining  pada  Rumah Tangga  Menurut  Provinsi  dan  Status  Kepemilikan  Rumah  Kontrakan/  Sewa Menggunakan K - Means Clustering Method ” Penelitian ini menjadi salah satu acuan penulis  dalam  melakukan  penelitian  sehingga  penulis  dapat  memperkaya  teori  yang di  gunakan  dalam  mengkaji  penelitian  yang  dilakukan.  Dari  penelitian  terdahulu, penulis tidak menemukan penelitian dengan judul yang sama seperti judul penelitian penulis.  Namun  penulis  mengangkat  beberapa  penelitian  sebagai  referensi  dalam memperkaya  bahan  kajian  pada  penelitian  penulis.  Berdasarkan  penelitian  diatas, maka  peneliti  mengangkat  judul  “Penerapan  Rapidminer  Pada  Data  Mining Klastering  (Kasus:  Distribusi  Persentase  Rumah  Tangga  Menurut  Kabupaten/Kota dan  Bahan  Bakar  UntukMemasak) ”. Diharapkan  nantinya  hasil  penelitian  yang didapatkan  adalah  daerah  Kabupaten/Kota  mana  yang  paling  rendah  ini  dapat menjadi  masukan  bagi  pemerintah  untuk  memberikan  pemahaman  kepada masyarakat/desa agar meratanya kesejahteraan rakyat.

## 2. Metodologi Penelitian
Dalam  metodologi  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  adalah  metode  data mining mining  sebagai berikut.  (a)  Tahap pengumpulan data,  (b)  Tahap pengolahan
data,  (c)  Tahap Clustering dan  (d)  Tahap  Analisis.   Tahapan dalam metode tersebut dijelaskan sebagai berikut:

## 2.1. Tahapan Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini,  Sumber  data  penelitian  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik Sumatera  Utara  (BPS  Sumut)  dimana  data  tersebut  adalah  data  distribusi  presentase rumah  tangga  menurut  kabupaten/kota  dan  bahan  bakar  untuk  memasak  di  Sumatera Utara  melalui  situs https://www.sumut.bps.go.id .  Data  dibagi  menjadi  2 cluster yaitu cluster tingkat tinggi dan cluster tingkat rendah.

## 2.2. Tahapan Pengolaha Data
Data  yang  telah  diperoleh  akan  diolah  terlebih  dahulu  untuk  di cluster ing  dan  diolah dengan software Rapidminer berdasarkan cluster yang sudah ditentukan sebelumnya.

## 2.3. Tahapan Klastering
Cluster ing  atau  klasterisasi  adalah  metode  pengelompokan  data  [7],  [15]. Cluster ing adalah  sebuah  proses  untuk  mengelompokkan  data  ke  dalam  beberapa cluster atau kelompok  sehingga  data  dalam  satu cluster memiliki  tingkat  kemiripan  yang  maksimum dan  data  antar cluster memiliki  kemiripan  yang  minimum  [16].  Dalam  menentukan cluster berdasarkan  data  yang  telah  tersedia,  dibutuhkan  sebuah  flowchart  untuk memudahkan  dalam  menentukan  alur  perhitungan  sebagai  alur  untuk  menemukan  hasil dari penerapan cluster terhadap data yang akan diproses. Berikut adalah flowchart dalam menentukan cluster dengan K-Means [5].
Gambar 1. Flowchart K-Means

## 2.4. Tahapan Pengolaha Data
Pada  tahapan  ini  dilakukan  analisis  data  ekspor  buah  buahan  menurut  negara  tujuan aplikasi tool. Rapid Minner. RapidMiner adalah sebuah lingkungan machine learning data mining, text mining dan predictive analytic. Dalam menganalisa pengelompokkan fasilitas prguruan  tinggi.  Data  yang  telah  diperoleh,  kemudian  diolah  menggunakan  perhitungan bobot  dari  tiap  indeks.  Pada  tahapan  sebelumnya,  telah  ditentukan  akan  di cluster ke dalam  2 cluster diantaranya cluster rendah  dan cluster tinggi,  yang  hasilnya  akan dianilisis.

## 3. Hasil Pembahasan
Dalam  penelitian  ini,  sumber  data  diambil  dari  Badan  Pusat  Statistik https://www.sumut.bps.go.id .  Dimana  data  tersebut  merupakan  data  berdasarkan Kabupaten/Kota tahun 2018.
Tabel 1. Distribusi Persentase Rumah Tangga Menurut Kabupaten/Kota dan Bahan Bakar Utama Untuk Memasak di Provinsi Sumatera Utara, 2018
Kabupaten/ Kota Listrik Gas/ Elpiji Minyak Tanah Arang/ Briket Kayu Lainnya N i a s 0 0.48 9.53 0.48 89.5 0.01 Mandailing Natal 0.07 38.84 5.73 0.29 55.06 0 Tapanuli Selatan 0 33.9 4.64 0.4 61.06 0 Tapanuli Tengah 0.21 50.14 3.03 0.63 45.99 0 Tapanuli Utara 0 71.98 0.52 1.08 26.31 0.12 Toba Samosir 0.13 81.02 1.38 0.76 16.71 0 Labuhanbatu 0 90.89 1.68 0.92 6.51 0 A s a h a n 0.42 95.53 1.17 1.15 1.72 0 Simalungun 0.34 92.05 0.25 0.38 6.75 0.23 D  a  i  r  i 1.12 81.21 0.49 0.54 16.64 0 K  a  r  o 0.93 93.76 0.14 0.55 4.62 0 Deli Serdang 0.6 93.61 2.92 1.02 1.85 0 L a n g k a t 0.06 92.56 1.95 0.38 5.06 0 Nias Selatan 1.7 4.07 11.16 0 82.88 0.19 Humbang Hasundutan 0 69.89 0.22 0.47 29.42 0 Pakpak Bharat 0 58 0 1.26 40.74 0 Samosir 0 71.59 0.21 0.24 27.95 0 Serdang Bedagai 0.23 92.63 1.36 0.78 4.99 0 Batu Bara 0.11 94.67 0.85 1.89 2.48 0 PadangLawas Utara 0 52.42 3.3 0.57 43.43 0.28 Padang Lawas 1.29 46.4 4.17 1.39 46.61 0.14 Labuhanbatu Selatan 0.04 85.51 2.56 0.39 11.51 0 Labuhanbatu Utara 0 89.81 0.29 0.46 9.45 0 Nias Utara 0.99 1.27 12.79 0.17 84.79 0 Nias Barat 0 1.01 8.88 0.02 90.09 0 S i b o l g a 0.55 82.01 12.54 2.83 1.91 0.16 Tanjungbalai 0 95.76 1.74 1.01 1.48 0 Pematangsiantar 0.47 95.67 1.61 1.61 0.29 0.35 Tebing Tinggi 0 93.76 2.84 0.97 2.18 0.25 M e d a n 2.64 86.8 8.09 1.88 0.59 0 B i n j a i 0.09 90.6 6.45 2.3 0.55 0 Padangsidimpuan 0.17 71.36 14.22 0.51 13.74 0 Gunungsitoli 0.15 10.47 44.45 0.41 44.53 0 Sumber: https://www.sumut.bps.go.id

## 3.1. Penerapan Aplikasi Rapidminer
Hasil  pengelompokan  data  distribusi  persentase  bahan  bakar  berdasarkan kabupaten/kota dengan Rapid Miner :
a) Data view: merupakan sheet di Result Perspective untuk menampilkan data yang telah diolah secara keseluruhan lengkap dengan klasternya dari example set ( read excel ). Data view dapat lihat pada gambar berikut:
Gambar 1 . Data view data distribusi persentase bahan bakar berdasarkan kabupaten/kota
b) Flot view : merupakan sheet di Result Perspective untuk menampilkan data yang telah diolah secara keseluruhan lengkap dengan klasternya dari example set ( read excel )  dalam  bentuk  diagram Scatter .  Tampilannya  dapat  dilihat  pada  gambar berikut:
Gambar 2 . Flot view data distribusi persentase bahan bakar berdasarkan kabupaten/kota
c) Text  view :  merupakan sheet untuk  menampilkan database yang  telah  diolah secara  keseluruhan  lengkap  dengan clusternya .  Tampilan  dari cluster  model (clustering) dapat lihat pada gambar berikut:
Gambar 3 . Flot view hasil cluster dengan RapidMiner
d) Folder view : merupakan sheet untuk menampilkan database yang telah diolah secara keseluruhan  lengkap  dengan clusternya .  Tampilan  folder  view  dapat  dilihat  pada gambar berikut:
Gambar 4 . Folder view hasil cluster dengan RapidMiner

## 4. Kesimpulan
Untuk melakukan penilaian terhadap hasil distribusi persentase rumah tangga menurut kabupaten/kota dan bahan bakar untuk memasak dapat menerapkan metode Clustering k- Means . Data diolah untuk memperoleh nilai centroid 2 cluster yaitu cluster tingkat tinggi (C1) dan cluster tingkat  rendah (C2). Dimana  hasil  penelitian  menyimpulkan  dari  34 daerah  di  Sumatera  Utara  dan  2 cluster yang  ada  diperoleh  23  daerah  dengan cluster tingkat  tinggi (C1), yaitu  Tapanuli  Utara,  Toba  Samosir,  Labuhanbatu,  Asahan, Simalungun,  Dairi,  Karo,  Deli  Serdang,  Langkat,  Nias  Selatan,  Humbang  Hasundutan, Pakpak Bharat, Samosir, Serdang Bedagai, Batubara, Labuhanbatu Selatan, Labuhanbatu Utara,  Sibolga,  Tanjungbalai,  Pematangsiantar,  Tebing  Tinggi,  Medan,  Binjai, Padangsidimpuan dan 10 daerah lainnya dengan cluster rendah (C2).

## Daftar Pustaka
[1] S.  Sundari,  Karmila,  M.  N.  Fadli,  D.  Hartama,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto, “Decision  Support  System  on  Selection  of  Lecturer  Research  Grant  Proposals using Preferences Selection Index,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1255, no. 1, pp. 1–8, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012006.
[2] T.  Imandasari,  M.  G.  Sadewo,  A.  P.  Windarto,  A.  Wanto,  H.  O.  Lingga  Wijaya, and R. Kurniawan, “Analysis of the Selection Factor of Online Transportation in the  VIKOR  Method  in  Pematangsiantar  City,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1255,  no. 012008, pp. 1–7, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012008.
[3] K. Fatmawati et al. , “Analysis of Promothee II Method in the Selection of the Best Formula  for  Infants  under  Three  Years,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1255,  no.  1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012009.
[4] M. Widyastuti, A. G. Fepdiani  Simanjuntak,  D. Hartama, A. P. Windarto, and A. Wanto,  “Classification  Model  C.45  on  Determining  the  Quality  of  Custumer Service in Bank BTN Pematangsiantar Branch,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1255, no. 012002, pp. 1–6, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012002.
[5] A.  P.  Windarto et  al. ,  “Analysis  of  the  K-Means  Algorithm  on  Clean  Water Customers Based on the Province,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1255, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012001.
[6] W.  Katrina,  H.  J.  Damanik,  F.  Parhusip,  D.  Hartama,  A.  P.  Windarto,  and  A. Wanto,  “C.45  Classification  Rules  Model  for  Determining  Students  Level  of Understanding of the Subject,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1255, no. 012005, pp. 1–7,
2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012005.
[7] M.  G.  Sadewo,  A.  Eriza,  A.  P.  Windarto,  and  D.  Hartama,  “Algoritma  K-Means Dalam  Mengelompokkan  Desa  /  Kelurahan  Menurut  Keberadaan  Keluarga Pengguna  Listrik  dan  Sumber  Penerangan  Jalan  Utama  Berdasarkan  Provinsi,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains SAINTEKS 2019 , pp. 754–761, 2019.
[8] C. H. Mubarok, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Anak Yang Disebabkan Virus Berbasis Web,” pp. 2–6.
[9] N.  Jarti  and  R.  Trisno,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Alergi  Pada  Anak Berbasis  Web  Dengan  Metode  Forward  Chaining,” J.  Edik  Inform. ,  vol. 3,  no.  2, pp. 197–205, 2017.
[10] A.  P.  Windarto,  M.  R.  Lubis,  and  Solikhun,  “Model  Arsitektur  Neural  Network Dengan  Backpropogation  Pada  Prediksi  Total  Laba  Rugi  Komprehensif  Bank Umum  Konvensional,” Kumpul.  J.  Ilmu  Komput. ,  vol.  05,  no.  02,  pp.  147–158, 2018.
[11] Solikhun,  A.  P.  Windarto,  Handrizal,  and  M.Fauzan,  “Jaringan  Saraf  Tiruan Dalam  Memprediksi  Sukuk  Negara  Ritel  Berdasarkan  Kelompok  Profesi  Dengan Backpropogation  Dalam  Mendorong  Laju  Pertumbuhan  Ekonomi,” Kumpul.  J. Ilmu Komput. , vol. 04, no. 02, pp. 184–197, 2017.
[12] A.  P.  Windarto,  “Implementasi  Jst  Dalam  Menentukan  Kelayakan  Nasabah Pinjaman  Kur  Pada  Bank  Mandiri  Mikro  Serbelawan  Dengan  Metode Backpropogation,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 12–23, 2017.
[13] R. Rahim et al. , “Enhanced pixel value differencing with cryptography algorithm,” in MATEC Web of Conferences 197 , 2018, vol. 03011, pp. 1–5.
[14] D.  Hartama,  A.  Perdana  Windarto,  and  A.  Wanto,  “The  Application  of  Data Mining  in  Determining  Patterns  of  Interest  of  High  School  Graduates,” J.  Phys. Conf. Ser. , vol. 1339, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1339/1/012042.
[15] P. Alkhairi and A. P. Windarto, “Penerapan K-Means Cluster Pada Daerah Potensi Pertanian Karet Produktif di Sumatera Utara,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains , pp. 762–767, 2019.
[16] R.  W.  Sari,  A.  Wanto,  and  A.  P.  Windarto,  “Implementasi  Rapidminer  Dengan Metode  K-Means  (Study  Kasus:  Imunisasi  Campak  Pada  Balita  Berdasarkan Provinsi),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp.
224–230, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.930.