p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Pengelompokan Data Status Pertanahan Letter C menggunakan Algoritma Partitioning Around Medoids
Putri Merly Deleo Karina #1 , Indyah Hartami Santi #2 , Wahyu Dwi Puspitasari #3
# Program Studi Teknik Informatika Universitas Islam Balitar Jl. Majapahit No.2- 4, Sananwetan, Kec. Sananwetan, Kota Blitar, 66137, Indonesia
1 putrimerly262@gmail.com
2 indyahartamisanti@gmail.com
3 pushpitasari23@gmail.com Abstrak
Letter C merupakan pengarsipan data pertanahan yang dikelola oleh desa. Pengelolaan data status pertanahan Letter C di Desa Pandanarum masih dilakukan secara manual yaitu dengan menuliskan history jual beli kedalam buku Letter C . Pada Desa Pandanarum terdapat 3960 data Letter C sehingga dapat mempengaruhi dalam proses pelayanan kepada warga. Pada penelitian ini menggunakan data sampel menggunakan teori Slovin sebesar 363 data dan diambil dari buku ketiga Letter C . Penelitian ditujukan untuk pengelompokan status pertanahan buku Letter  C .  Pengelompokan  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma Partitioning  Around  Medoids dengan  6 atribut yaitu persil, kelas desa, luas tanah, luas beli, luas jual, dan keterangan. Data Status Pertanahan Letter C dikelompokan kedalam 3 cluster yaitu sudah terjual, belum terjual, dan habis terjual. Dari hasil pengelompokan diperoleh 6 data pada cluster sudah terjual, 344 data pada cluster belum terjual, dan 4 data pada cluster habis terjual dengan nilai Davies Bouldin Index sebesar 0,7804. Dengan pengelompokan Partitioning Around Medoids ini diharapkan dapat membantu petugas desa dalam melakukan pelayanan dan dapat menjaga kondisi dari buku Letter C.
Kata kunci: Partitioning Around Medoids , Letter C , Status Pertanahan
Cluster ing Land Status Data in Letter C Using the Partitioning Around Medoids Algorithm

## Abstract
The Letter C serves as a land data archive managed  by  the village. The  management of the land status  data in Letter  C in  Pandanarum  Village  is  still  done  manually  by  recording  the  history  of  sales  and  purchases  in  the Letter C books. In Pandanarum Village, there are 3960 Letter C data entries, which can affect the service process for residents. This study uses a sample size determined by Slovin's formula, amounting to 363 data entries taken from  the  third Letter  C book.  The  study  aims  to  classify  the  land  status  in  the Letter  C books.  Classification  is done  using  the Partitioning  Around Medoids algorithm  with  6  attributes:  plot  number,  village  class,  land  area, purchase  area,  sale  area,  and  description.  The  land  status  data  in Letter  C is  classified  into  3 cluster s:  sold, unsold, and fully sold. From the classification results, there are 6 data points in the sold cluster , 344 data points in the unsold cluster , and 4 data points in the fully sold cluster , with a Davies-Bouldin Index value of 0.7804. This Partitioning  Around  Medoids classification  is  expected  to  assist  village  officials  in  providing  services  and maintaining the condition of the Letter C books. Keywords: Partitioning Around Medoids , Letter C , Land Status

## I. P ENDAHULUAN
Desa  Pandanarum  merupakan  salah  satu  dari  sebelas kantor  Desa  yang  berada  di  kecamatan  sutojayan.  Desa Pandanarum  memiliki  luas  wilayah  sebesar  369  hektar dengan  8300  penduduk[1].  Dengan  luas  wilayah  dan padatnya penduduk maka diperlukan pelayanan yang baik kepada masyarakat khususnya terkait pelayanan pertanahan  desa.  Pelayanan  ini  mencakup  tentang pengarsipan  data Letter  C dan  PBB[2]. Letter  C sendiri yakni  dokumen  pengarsipan  data  tanah  dan  digunakan untuk  bukti  atas  kepemilikan  tanah[3].  Pada  desa Pandanarum  terdapat  pengarsipan  terkait  data Letter  C yang masih dilakukan secara manual. Pengarsipan manual ini  mengakibatkan  kurang  optimalnya  dalam  proses pelayanan  kepada  masyarakat  dan  dapat  menimbulkan
kerusakan  pada  buku Letter  C dikarenakan  sering membolak-balikan  halaman  buku  pada  saat  melakukan pelayanan.  Hal  ini  diketahui  dari  pengumpulan  data dengan  teknik  wawancara  pada  1  November  2023. Gambar  1  merupakan  dokumentasi  dari  kondisi  buku Letter C pada Kelurahan Pandanarum.
Pada  desa  Pandanarum  terdapat  tiga  buku Letter  C dimana  buku-buku  tersebut  saling  berkelanjutan.  Total data buku Letter C pada desa Pandanarum yaitu 3960 data nomor registrasi dengan 28 blok, 157 persil, 4 kelas desa daratan dan 3 kelas desa sawah. Dari hasil dari wawancara pada 1 November 2023 disarankan oleh pihak desa bahwa dalam  penelitian  ini  menggunakan  data  dari  buku  ketiga Letter  C .  Hal  ini  dikarenakan  pada  buku  ketiga Letter  C terkait history kepemilihan tanah sudah jelas dan tidak ada penumpukan data.
Dari  permasalahan  pada  pengarsipan  data Letter  C diatas,  dapat  diatasi  dengan  penggabungan  antara pengarsipan  data  manual  dengan  teknologi  informasi. Digitalisasi Letter  C ini  dapat  menjaga  kondisi  dan  data dari  buku Letter  C .  Dalam  digitalisasi  ini  digunakan teknik  data  mining  dengan  metode cluster ing. Cluster ing berfungsi  untuk  identifikasi  kelompok  yang  sama  pada sebuah  dataset[4]. Cluster ing  yang  paling  umum digunakan  yaitu  K-Means  dan Partitioning  Around Medoids .  Dalam  implementasinya  algoritma Partitioning Around  Medoids menghasilkan  hasil  pengelompokan yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma cluster ing lainnya[5].  Hal  ini  dikarenakan  algoritma Partitioning Around Medoids menghasilkan hasil yang stabil dan cepat dalam konveregensi data [6].
Dalam  penerapan  algoritma Partitioning  Around Medoids digunakan evaluasi Davies Bouldin Index dalam memilih cluster terbaik.  Dengan  menggunakan  evaluasi tersebut  diharapkan  jumlah cluster yang  dibentuk  dapat lebih  optimal  [7].  Selain  itu,  DBI  juga  dapat  digunakan untuk  mengatasi  kelemahan  algoritma  dalam  penentuan pusat cluster dengan mengukur validitas cluster terbaik[8]. Penelitian  ini  menerapkan  jenis  penelitian  deskriptif dengan  tahapan  rumusan  masalah,  informasi  yang diperlukan, prosedur pengumpulan data, pengolahan data, dan  kesimpulan  [9].  Pada  tahap  pengolahan  data dilakukan  dengan  menerapkan  metode Cross-Industry Standart Process for Data Mining . Penelitian  ini  melanjutkan  dari  penelitian  [1]  yang melakukan  penelitian  terkait  perancangan  model  bisnis dalam  proses  pengumpulan  data  serta  pencarian  data Letter  –  C  pertanahan  dengan  hasil  penelitian  yaitu mengidentifikasi dan analisis kebutuhan sistem, merancang  system.  Penelitian  ini  juga  melanjutkan  dari penelitian  [3]  yang  melakukan  penelitian  terkait pengelolaan dan pengamanan data arsip dengan basis web agar  efektif  dan  efisien  dengan  hasil  penelitian  yaitu Sebuah sistem aplikasi pengelolaan dan pengamanan data Letter C berbasis web. Kebaruan dari dua penelitian diatas yaitu pada penelitian ini dilakukan pengelompokan status pertanahan  dengan  algoritma Partitioning  Around Medoids dari buku 3 Letter C di Desa Pandanarum.
Selanjutnya  terdapat  beberapa  penelitian  yang  sudah dilakukan  terkait  algoritma Partitioning  Around  Medoids yaitu  pengelompokan  daerah  rawan  banjir  menggunakan algoritma K-Medoids [10] dengan menghasilkan penentuan  daerah  yang  rawan  akan  banjir  dengan menggunakan  7  atribut  dan  dikelompokkan  kedalam  3 cluster .  Selain  itu  terdapat  penelitian  pengelompokan ketahanan pangan [11] dengan menghasilkan
pengelompokan daerah yang hasil tanaman pangan tinggi di Sumatra dengan melakukan pengelompokan kedalam 3 cluster dan  menggunakan  metode  evaluasi Silhouette Coefficient . Pembeda dari dua penelitian terkait algoritma Partitioning  Around  Medoids tersebut  yaitu  pada penelitian ini melakukan pemodelan algoritma Partitioning  Around  Medoids untuk  pengelompokan  data status pertanahan.
Dari  identifikasi  permasalahan  diatas  dapat  dilakukan penerapan  algoritma Partitioning  Around  Medoids dalam mengelompokan  status  pertanahan.  Dalam  melakukan pengelompokan ini digunakan 6 atribut yaitu persil, kelas desa, luas tanah, luas jual, luas beli, dan keterangan. Dari 6  atribut  tersebut  dilakukan  pengelompokan  data  ke  3 cluster yaitu habis terjual, sudah terjual, dan belum terjual. Hasil  dari  penelitian  ini  dapat  membantu  staff  Desa Pandanarum  dalam  melayani  masyarakat  dan  dapat menjaga kondisi dari buku Letter C .

## II. M ETODOLOGI
Metodologi  penelitian  ini  menerapkan  metode Cross- Industry  Standart  Process  for  Data  Mining .  Metode  ini merupakan metodologi data mining yang digunakan untuk membantu dalam menjalankan proyek dari fase perencanaan  sampai  implementasi[12].  Metode CRISP- DM ini  juga  dapat  diartikan  sebagai  metodologi pengembangan proyek data dengan menetapkan tugas dan abstraksi serta untuk memberi fasilitas dalam implementasi  dengan  melalui  tindakan  pengambilan keputusan[13].  Metode  ini  digunakan  sebagai  kerangka panduan  untuk  memantau  kesesuaian  antara  tugas  dan keterampilan  [14].  Metode CRISP-DM sudah  teruji  baik karena  telah  menerapkan  pendekatan  terstruktur  dalam perancanaan  proyek[15].  Gambar  2  merupakan  flowchart dari metode CRISP-DM.
Gambar 2. Flowchart Metode Cross-Industry Standart Process for Data Mining
Berikut merupakan penjabaran dari gambar 2: A. Pemahaman Bisnis
Pada fase pertama dilakukan pemahaman masalah yang terjadi pada penelitian. Pemahaman Bisnis pada penelitian ini  yaitu  pendataan Letter  C masih  dilakukan  secara manual terutama pada status pertanahan. Penulisan secara
manual  dapat  menyulitkan  petugas  dalam  melakukan pelayanan kepada masyarakat.

## B. Pemahaman Data
Fase  kedua  yaitu  dilakukan  pengumpulan  data  yang berkaitan  dengan  penelitian.  Pada  proses  pengumpulan data  dilakukan  2  cara  yaitu  observasi  dan  wawancara. Pada  proses  pengumpulan  data  dengan  observasi dilakukan  pengamatan  terkait  Buku Letter  C .  Gambar  3 merupakan lembar checklist dari hasil observasi.

## Gambar 3. Lembar Checklist Hasil Observasi
Pada  proses  pengumpulan  data  dengan  wawancara membahas  terkait  buku  besar Letter  C .  Gambar  4 merupakan instrumen pengumpulan data wawancara.

## Gambar 4. Instrumen Pengumpulan Data Wawancara
Dari  hasil  pengumpulan  data  dapat  dilakukan  analisis data  dengan  memilah  data  yang  akan  digunakan.  Pada penelitian ini menggunakan 2 jenis data yaitu data primer didapatkan  dari  wawancara  kepada  perangkat  desa  dan data sekunder didapatkan dari buku Letter C .

## C. Persiapan Data
Pada persiapan data dilakukan perhitungan sampel data menggunakan teori slovin dari data populasi sebesar 3960 data Letter  C .  Teori  slovin  digunakan  pada  penelitian  ini karena  untuk  pengambilan  sampel  dengan  hasil  yang dapat digeneralisasikan[16]. Data sampel yang didapatkan dari perhitungan sampel dengan error tolerance 5% yaitu sebesar  363  data Letter  C .  Pengambilan  data  dilakukan menggunakan Teknik Random Sampling dari buku ketiga Letter  C . Proses berikutnya akan dilakukan cleaning data dengan  tujuan  untuk  menghilangkan  data  yang  kosong dan  data  yang  tidak  sesuai.  Data  kosong  yang  dimaksud yaitu  pada  halaman  buku Letter  C hanya  terdapat  nomor registrasi  dan  nama  pemilik  saja.  Sedangkan  data  yang tidak  sesuai  yang  dimaksud  yaitu  apabila  terdapat  nomor
persil lebih dari 157 dan kelas desa selain kelas desa pada Letter  C desa  Pandanarum.  Dari  proses  cleaning  data didapatkan 9 data yang kosong dan data yang tidak sesuai. Sehingga  data  awal  yang  digunakan  pada  perhitungan Partitioning  Around  Medoids sebesar  354  data Letter  C. Atribut yang digunakan dalam pengelompokan data status pertanahan yaitu nomor persil, kelas desa, luas tanah, luas jual,  luas  beli,  dan  keterangan.  Hal  ini  diperoleh  dari atribut  yang  terdapat  dalam  buku Letter  C .  Gambar  5 merupakan atribut pada buku Letter C .
Gambar 5. Atribut Buku Letter C

## D. Pemodelan
Pada fase pemodelan dilakukan penerapan data mining dimana  pada  penelitian  ini  melibatkan  teknik cluster ing dengan penerapan algoritma Partitioning Around Medoids . Algoritma Partitioning  Around  Medoids merupakan algoritma cluster ing  pada  data  mining  [17].  Peneliti menggunakan  algoritma Partitioning  Around  Medoids karena  memiliki  kelebihan  pada  proses  perhitungan  data dimana dengan semakin bertambahnya skala maka kinerja algoritma  ini  akan  menjadi  lebih  kuat  dan  baik  [18]. Selain  itu,  algoritma  ini  sudah  diuji  oleh  penelitian  [5] dengan  hasil  bahwa  algoritma Partitioning  Around Medoids menghasilkan  hasil  pengelompokan  yang  lebih baik. Perhitungan algoritma pada penelitian ini menggunakan  6  atribut  dan  dilakukan  pengelompokan data kedalam 3 cluster . Langkah – langkah dari algoritma ini yaitu terdapat pada gambar 6:
Gambar 6. Flowchart Algoritma Partitioning Around Medoids

## E. Evaluasi
Fase  kelima  yaitu  evaluasi  yaitu  menguji  algoritma yang digunakan. Pada penelitian ini digunakan pengujian algoritma Partitioning  Around  Medoids menggunakan Davies  Bouldin  Index .  Tujuan  dari  evaluasi  untuk mengetahui  kualitas  dari cluster yang  telah  digunakan. Langkah  –  langkah  dari Davies  Bouldin  Index yaitu terdapat pada gambar 7:
Gambar 7. Flowchart Evaluasi Davies Bouldin Index

## F. Implementasi
Fase  yang  terakhir  yaitu  implementasi  dimana  pada fase  ini  dilakukan  implementasi  dari  perhitungan algoritma.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  implementasi algoritma Partitioning  Around  Medoids menggunakan Bahasa pemrograman Python .
Pada  penelitian  ini  menerapkan  metode CRISP-DM sampai  langkah  evaluasi.  Untuk  langkah  implementasi dilakukan untuk bahan peneitian selanjutnya.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Hasil  dan  pembahasan  dari  penelitian  ini  yaitu pemodelam algoritma Partitioning Around Medoids untuk pengelompokan  data  status  pertanahan  dan  evaluasi menggunakan Davies Bouldin Index .
3.1 Pemodelan Algoritma Partitioning Around Medoids

## A. Persiapan Data
Pada  persiapan  data  dilakukan  pemilihan  atribut  yang akan digunakan. Pada penelitian ini dilakukan pemisahan atribut  dari  kolom  sebab  perubahan  pada  buku Letter  C . Kolom  sebab  perubahan  dipisah  menjadi  3  atribut  yaitu luas jual, luas beli, dan keterangan. Sehingga atribut yang digunakan  pada  pengelompokan  ini  yaitu  persil,  kelas desa, luas tanah, luas jual, luas beli, dan keterangan. Pada atribut  kelas  desa  dan  keterangan  dilakukan  transformasi terlebih dahulu sebagai penunjang proses berikutnya yaitu imputasi  data.  Transformasi  data  pada  stribut  kelas  desa terdapat pada table 1.
Tabel I Transformasi Atribut Kelas Desa Kelas Desa Transformasi Kelas Desa d-I 1 d-II 2 d-III 3 d-IV 4
s-I 5 s-II 6 s-III 7
Sedangkan  transformasi  pada  atribut  keterangan terdapat pada table 2.
Tabel II
Transformasi Atribut Keterangan
Keteragan Transformasi Keterangan JUAL 1 BELI 2
Pada  tabel  persiapan  data  bagian  akhir  ditambahkan dengan  baris  rata-rata.  Hal  ini  digunakan  sebagai penunjang  dari  proses  berikutnya  yaitu  imputasi  data. Tabel III merupakan data awal Letter C . Tabel III Data Awal Letter C No. Reg Pers il Kls. Ds. I. Kls. Ds. Luas TN Luas JL Luas BL Ket I. Ket. 3925 62 s-II 6 1114 450 - JUAL 1 3841 2 d-II 2 740 - - - - 3743 58 d-IV 4 742 - - - - 3672 42 d-II 2 1547 1505 - JUAL 1 … … … … … … … … … 3671 105 d-I 1 213 213 - JUAL 1 3669 74 d-II 2 2048 667 - JUAL 1 RATA-RATA 566,1 544,5 1,92
Keterangan  dari  tabel  II  yaitu,  No  Reg  sebagai  nomor registrasi,  Kls  Ds  sebagai  kelas  desa,  I  Kls  Ds  sebagai transformasi kelas desa, Luas TN sebagai luas tanah, Luas JL  sebagai  luas  jual,  Luas  BL  sebagai  luas  beli,  Ket sebagai  keterangan,  dan  I  Ket  sebagai  transformasi keterangan.
Dari  tabel  III  yaitu  tabel  persiapan  data  dilanjutkan untuk  proses  imputasi  data  yang  digunakan  untuk mengisikan missing values . Missing value yaitu nilai yang tidak  ada  atau  kosong  pada  dataset. Missing  value dapat digantikan menggunakan salah satu metode imputasi data dengan  nilai  rata-rata[19].  Pada  penelitian  ini missing value terdapat  pada  atribut  luas  jual,  luas  beli,  dan keterangan. Pada tabel imputasi nilai sitambahkan 2 baris pada  bagian  akhir  yaitu  baris  nilai minimum dan  nilai maximum .  Hal  ini  digunakan  sebagai  penunjang  proses berikutnya  yaitu  normalissasi  data.  Tabel  IV  merupakan imputasi data pada Letter C . Tabel IV Imputasi Data Letter C
No Reg Persil Kelas Desa Luas Tanah Luas Jual Luas Beli Ket 3925 62 6 1114 450 544,5 1 3841 2 2 740 566,1 544,5 1,92 3743 58 4 742 566,1 544,5 1,92 3672 42 2 1547 1505 544,5 1 … … … … … … … 3671 105 1 213 213 544,5 1 3669 74 2 2048 667 544,5 1 MAX 155 7 3097 1505 3097 2 MIN 1 1 42 175 49 1
B. Menentukan Jumlah Cluster Pada  penentuan  jumlah cluster disesuaikan  dengan buku Letter C dimana pada kolom sebab perubahan. Pada
kolom  ini  apabila  tanah  sudah  terjual  akan  dituliskan nomor  registrasi  pembeli,  apabila  tanah  hanya  sebagian terjual dituliskan nomor registrasi pembeli dan luas tanah yang  dijual,  dan  apabila  tanah  belum  terjual  dituliskan nomor  registrasi  penjual  atau  pada  kolom  sebab perubahan  tidak  tertuliskan  apapun.  Maka  dari  itu dilakukan  pengelompokan  data  kedalam  3 cluster yaitu sudah terjual, belum terjual, dan habis terjual.

## C. Normalisasi Data
Normalisasi  data  ditujukan  untuk  mengatasi  rentang data yang terlalu jauh[20]. Selain itu normalisasi data juga digunakan  untuk  mempercepat  perhitungan  algoritma karena merubah skala nilai data dari 0 hingga 1[21]. Min max  normalization dapat  memberikan  tingkat  keakuratan data  yang  baik  daripada  normalisasi  data  dengan  metode yang  lain[22].  Pada  normalisasi  digunakan  persamaan Min  max  normalization [21].  Berikut  merupakan persamaan dari min max normalization :
(1)
Normalisasi pada penelitian ini dihitung menggunakan persamaan  1  dimana  nilai minimum dan  nilai maximum dapat  dilihat  pada  tabel  IV.  Hasil  dari  normalisasi keseluruhan dapat dilihat pada tabel V.

## Tabel V
Normalisasi Data Letter C No Reg Persil Kelas Desa Luas Tanah Luas Jual Luas Beli Ket 3925 0,396 0,833 0,351 0,207 0,163 0,000 3841 0,006 0,167 0,228 0,294 0,163 0,922 3743 0,370 0,500 0,229 0,294 0,163 0,922 3672 0,266 0,167 0,493 1,000 0,163 0,000 … … … … … … … 3671 0,675 0,000 0,056 0,029 0,163 0,000 3669 0,474 0,167 0,657 0,370 0,163 0,000

## D. Menentukan Centroid Acak Iterasi I
Langkah  berikutnya  yaitu  menentukan  titik  pusat  atau centroid untuk  perhitungan  pada iterasi I  dengan mengambil  pada  data  secara  acak  dengan  jumlah  sesuai dengan cluster yang digunakan. Pemilihan centroid secara acak  pada  algoritma Partitioning  Around  Medoids menjadi suatu pembeda dengan algoritma cluster ing yang lain  [23].  Pada  penelitian  ini  menggunakan  3 cluster sehingga  memilih centroid seara  acak  sebanyak  3  data. Centroid yang digunakan yaitu data ke 15, data ke 45, dan data  ke  335.  Tabel  VI  merupakan  3 centroid acak  pada iterasi I.
Tabel VI Centroid Acak Iterasi I No Persil Kelas Desa Luas Tanah Luas Jual Luas Beli Ket 15 0,396 0,833 0,351 0,207 0,163 0,000 45 0,779 0,500 0,078 0,294 0,076 1,000 335 0,675 0,000 0,044 0,000 0,163 0,000

## E. Hasil Perhitungan Iterasi I
Selanjutnya dilakukan perhitungan jarak menggunakan persamaan Euclidean  Distance ,  berikut  merupakan persamaan dari Euclidean Distance :
(2) Euclidean  Distance merupakan  persamaan  untuk menghitung  jarak  antara  dua  titik  yaitu  data  normalisasi dengan  titik centroid [24].  Dalam  perhitungan  jarak  pada penelitian  ini  menggunakan  data  dari  tabel  V  dengan centroid yang  ada  pada  tabel  VI.  Setelah  mendapatkan hasil  perhitungan  jarak,  dilakukan  perbandingan  jarak dengan mencari nilai minimum antar cluster . Selanjutnya menghitung  total cost dari iterasi I  yaitu  199,1800.  hasil akhir perhitungan iterasi I terdapat pada table VII. Tabel VII Hasil Akhir Perhitungan Iterasi I No Reg C1 C2 C3 Jarak Min Ket Cluster 3925 0,000 1,1607 0,953 0,000 C1 3841 1,2119 0,8628 1,2023 0,8628 C2 3743 0,9920 0,4513 1,1463 0,4513 C2 3672 1,0539 1,4324 1,1819 1,0539 C1 … … … … … … 3671 0,9440 1,1573 0,0312 0,0312 C3 3669 0,7554 1,2458 0,7623 0,7554 C1 TOTAL COST 199,1800
Dari iterasi I didapatkan 5 data pada cluster I, 344 data pada cluster II,  dan  5  data  pada cluster III.  Setelah perhitungan iterasi I selesai dilanjutkan pada perhitungan iterasi II.  Hal  ini  dikarenakan  masih  terdapat  saatu  total cost yaitu  pada iterasi I,  sedangkan  syarat  penentuan berhenti  atau  tidak  pada iterasi dihitung  dengan  selisih antar  total cost .  Sehingga  pada  penelitian  ini  dilanjutkan untuk perhitungan iterasi II.

## F. Menentukan Centroid Acak Iterasi II
Perhitungan Iterasi II  dilakukan  dengan  langkah- langkah  yang  sama  pada  perhitungan iterasi I  yaitu langkah  pertama  menentukan centroid secara  acak. Centroid acak iterasi II menggunakan data ke 302, data ke 153, dan data ke 335.

## G. Hasil Perhitungan Iterasi II
Hasil perhitungan iterasi II diperoleh dengan cara yang sama  seperti iterasi I  yaitu  dilakukan  perhitungan  jarak menggunakan
persamaan Euclidean Distance , membandingkan cluster minimum,  dan  menghitung  total cost . Table VIII merupakan hasil perhitungan akhir iterasi II.
Tabel VIII
Hasil Akhir Perhitungan Iterasi II No Reg C1 C2 C3 Jarak Min Ket Cluster 3925 0,7058 1,1618 0,9537 0,7058 C1 3841 0,9471 0,2359 1,2023 0,2359 C2 3743 1,0087 0,3592 1,1463 0,3592 C2 3672 0,8571 1,1984 1,1819 0,8571 C1 … … … … … … 3671 0,5943 1,0758 0,0312 0,0312 C3 3669 0,5126 1,0590 0,7623 0,5126 C1 TOTAL COST 166,3929 Dari iterasi II  didapatkan  6  data  pada cluster I,  344 data  pada cluster II,  dan  4  data  pada cluster III. Selanjutnya  dilakukan  perhitungan cost antara iterasi II dengan iterasi I  dengan  cara  menghitung  selisih  antara kedua cost iterasi .  Total cost iterasi I  dan iterasi II
diperoleh  hasil  -32,7871.  Dikarenakan  hasil  perhitungan cost masih bernilai negative maka dilanjutkan ke iterasi II.

## H. Menentukan Centroid Acak Iterasi III
Perhitungan Iterasi III  dilakukan  dengan  langkah- langkah yang sama pada perhitungan iterasi I dan Iterasi II yaitu langkah pertama menentukan centroid secara acak. Centroid acak iterasi III  menggunakan  data  ke  298,  data ke 9, dan data ke 197.

## I. Hasil Perhitungan Iterasi III
Hasil  perhitungan iterasi III  diperoleh  dengan  cara yang  sama  seperti iterasi I  dan Iterasi II  yaitu  dilakukan perhitungan  jarak  menggunakan  persamaan Euclidean Distance , membandingkan cluster minimum, dan menghitung  total cost .  Table  IX  merupakan  hasil perhitungan akhir iterasi III.
Tabel IX Hasil Akhir Perhitungan Iterasi III No Reg C1 C2 C3 Jarak Min Ket Cluster 3925 0,7554 1,2195 0,9440 0,7554 C1 3841 1,1214 0,2986 1,1938 0,2986 C2 3743 1,0772 0,3788 1,1373 0,3788 C2 3672 0,6834 1,2479 1,1530 0,6834 C1 … … … … … … 3671 0,7387 1,1525 0,0000 0,0000 C3 3669 0,0000 1,0977 0,7387 0,0000 C1 TOTAL COST 179,3771
Perhitungan  total cost antara  selisih iterasi III  dengan iterasi II  diperoleh  hasil  12,9842  sehingga  perhitungan iterasi dihentikan  dikarenakan  hasil  selisih cost bernilai positif  dan  hasil cluster tidak  berubah.  Table  X merupakan  hasil  akhir  dari  perhitungan  algoritma Partitioning Around Medoids .
Tabel X Hasil Akhir Perhitungan Algoritma Partitioning Around Medoids No Reg Jarak Min Ket Cluster 3925 0,9537 C3 3841 0,2872 C2 3743 0,3702 C2 3672 0,0000 C1 … … … 3671 0,0312 C3 3669 0,6834 C1 3.2 Evaluasi Davies Bouldin Index Setelah selesai dilakukan pemodelan algoritma Partitioning Around Medoids dilakukan evaluasi menggunakan Davies  Bouldin  Index .  Dataset  yang digunakan  pada  evaluasi  ini  yaitu  table  V  dan centroid acak  pada iterasi III.  Langkah-langkah  dari  evaluasi Davies  Bouldin  Index terdapat  pada flowchart gambar  4 dengan penjelasan sebagai berikut:
A. Hitung Jarak Intra Cluster Jarak  intra cluster dihitung  sesuai  hasil cluster sesuai dengan  hasil  akhir  algoritma Partitioning  Around Medoids .  Pada  perhitungan  jarak  intra cluster digunakan persamaan Euclidean Distance persamaan 2. Pada cluster I terdapat 6 data yaitu data ke 12, 15, 295, 298, 302, dan data ke 304. Pada cluster II terdapat 344 data yaitu data ke
1, 2, 3, hingga data ke 354. Pada cluster III terdapat 4 data yaitu data ke 245, 297, 299, dan data ke 335. Dari masing- masing  data  tersebut  dilakukan  perhitungan  terhadap masing-masing centroid .
B. Hitung Sum of Square Within Sum  of  Square  Within atau  biasa  disebut  dengan  SSW dihitung  dari  nilai  rata-rata  setiap cluster .  Rata-rata  ini diperoleh dari total keseluruhan jarak intra cluster disetiap cluster dibagi  dengan  jumlah  data  disetiap cluster .  Pada penelitian ini terdapat 3 Sum of Square Within yaitu Sum of  Square  Within  cluster I, Sum  of  Square  Within  cluster II,  dan Sum  of  Square  Within  cluster 3.  Table  XI merupakan hasil dari Sum of Square Within .
Tabel XI Hasil dari Sum of Square Within TOTAL DATA JUMLAH DATA NILAI SSW Cluster I 1,855 6 0,309 Cluster II 175,745 344 0,511 Cluster III 1,119 4 0,280

## C. Hitung Sum of Square Between Cluster
Sum of Square Beetwen atau biasa disebut dengan SSB dihitung  menggunakan  persamaan  2  yaitu  persamaan Euclidean  Distance dimana  jarak  yang  dihitung merupakan  antar centroid .  Pada  penelitian  ini  terdapat  3 SSB  yaitu  SSB centroid 1  dengan centroid II,  SSB centroid 1 dengan centroid 3, dan SSB centroid II dengan centroid III.  Table  XII  merupakan  hasil  dari Sum  of Square Beetwen .
Tabel XII Hasil Sum of Square Beetwen Centroid I Centroid II Centroid III Centroid I 0 1,098 0,739 Centroid II 1,098 0 1,152 Centroid III 0,739 1,152 0

## D. Hitung Rasio
Perhitungan  rasio  diperoleh  dari  penjumlahan  2  SSW dibagi dengan SSB. Sehingga diperoleh hasil rasio cluster I  dengan cluster 2  yaitu  0,7470,  rasio cluster II  dengan cluster III yaitu 0,7972, dan rasio cluster II dengan cluster III yaitu 0,6860.
E. Hitung Davies Bouldin Index
Langkah  terakhir  pada  evaluasi Davies  Bouldin  Index yaitu  menghitung  DBI  itu  sendiri.  Perhitungan  ini diperoleh  dari  rata-rata  nilai  maximum  rasio.  Table  XIII merupakan hasil akhir dari evaluasi Davies Bouldin Index . Tabel XIII Hasil Akhir dari Evaluasi Davies Bouldin Index No 1 2 3 Rasio Max DBI 1 0 1,098 0,739 0,7972 0,7804 2 1,098 0 1,152 0,7470 3 0,739 1,152 0 0,7972
Berdasarkan  hasil  evaluasi Davies  Bouldin  Index 3 cluster pada  table  XIII  yaitu  0,7804.  Dengan  langkah- langkah  evaluasi Davies  Bouldin  Index yang  sama
dilakukan  evaluasi  terhadan  2 cluster dan  memperoleh hasil 0,8023. Menurut [25] hasil evaluasi DBI terkecil dan mendekati  0  bernilai positif merupakan cluster yang digunakan  baik.  Sehingga  pengelompokan  data  status pertanahan  menggunakan  3 cluster termasuk cluster terbaik.
Hasil  dari  pengelompokan  data  status  pertanahan  pada penelitian  ini  yaitu  6  data  termasuk  kedalam cluster 1 sudah terjual, 344 data termasuk kedalam cluster 2 belum terjual,  dan  4  data  termasuk  kedalam cluster 3  habis terjual.  Dari  hasil  tersebut  pihak  desa  dapat  mengatahui pengelompokan  dari  masing-masing  status  pertanahan tanpa  membuka  arsip  buku Letter  C .  hal  ini  dapat membantu  staff  desa  dalam  melakukan  pelayanan  dan dapat menjaga kondisi dari buku Registrasi C.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, disimpulkan bahwa  jumlah cluster untuk  pengelompokan data  status  pertanahan  yaitu  3 cluster diantaranya  sudah terjual, belum terjual, dan habis terjual merupakan cluster terbaik  dengan  nilai  DBI  0,7804.  Hasil  pengelompokan data  status  pertanahan  yaitu  6  data  termasuk cluster I dengan  kategori  sudah  terjual,  344  data  termasuk cluster II  dengan  kategori  belum  terjual,  dan  4  data  termasuk cluster III  dengan  kategori  habis  terjual.  Hasil  dari penelitian  ini  dapat  dilanjutkan  ke  penelitian  berikutnya terkait  implementasi  menggunakan  Bahasa  pemrograman Python sehingga dapat merealisasikan hasil pengelompokan data status pertanahan pada penelitian ini. Dari  hasil  penelitian  diharapkan  dapat  menjadi  masukan kepada  pihak  kantor  desa  dalam  melayani  masyarakat terkait  administrasi Letter  C .  Dengan  hasil  penelitian  ini dapat  meminimalisir  dalam  menggunakan  buku Letter  C sehingga dapat menjaga kondisi buku Letter C .

## D AFTAR P USTAKA
[1] I.  H.  Santi,  F.  Febrinita,  dan  W.  D.  Puspitasari, “Engineering Design Business Process Modelling Letter  C Land  Data  Archiving  System  with Software  Requirement  Specifications  Approach,” J.  Intell.  Decis.  Support  Syst. ,  vol.  6,  no.  4,  hal. 231–240, 2023,
doi: https://doi.org/10.35335/idss.v6i4.187.
[2] A. Sahrina, Purwanto, F. Rosyida, D. Prasetyono, I.  Sulistio,  dan  C.  E.  Pamungkas,  “Digitalisasi
Dokumen  Pertanahan  Desa  Berbasis  Webgis  Di Desa Sukorejo Kecamatan Gondanglegi Kabupaten  Malang,” MARTABE    J.  Pengabdi. Masy. , vol. 6, no. 12, 2023, doi: 10.31604/jpm.v6i12.4299-4306.
[3] E.  Setiawan,  I.  H.  Santi,  dan  S.  N.  Budiman, “Sistem Pengelolaan Dan Pengamanan Arsip Data Letter  C Desa  (Studi  Kasus :  Kantor  Desa Gondang),” J.  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  6,  no.  2, 2022, doi: https://doi.org/10.36040/jati.v6i2.5602.
[4] N.  Sureja,  B.  Chawda,  dan  A.  Vasant,  “An improved  K-medoids cluster ing  approach  based on the crow search algorithm,” J.  Comput.  Math.
Data Sci. , vol. 3, no. April, hal. 100034, 2022, doi: 10.1016/j.jcmds.2022.100034.
[5] I.  M.  Karo  Karo,  S.  Dewi,  Mardiana,  F. Ramadhani,  dan  P.  Harliana,  “K-Means  and  K- Medoids  Algorithm  Comparison  for Cluster ing Forest  Fire  Location  in  Indonesia,” J.  Ecotipe (Electronic,  Control.  Telecommun.  Information, Power Eng. , vol. 10, no. 1, hal. 86–94, 2023, doi: 10.33019/jurnalecotipe.v10i1.3896.
[6] W.  Y.  E,  A.  Jian,  L.  Yan,  dan  W.  HongGang, “Optimization of K-medoids Algorithm for Initial Cluster ing Center,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1487,
no. 1, 2020, doi: 10.1088/1742- 6596/1487/1/012011.
[7] Y.  Sopyan,  A.  D.  Lesmana,  dan  C.  Juliane, “Analisis Algoritma K-Means dan Davies Bouldin Index dalam  Mencari Cluster Terbaik  Kasus Perceraian  di  Kabupaten  Kuningan,” Build. Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  4,  no.  3,  hal. 1464–1470, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2697.
[8] M.  Mughnyanti,  S.  Efendi,  dan  M.  Zarlis, “Analysis  of  determining centroid cluster ing  x- means  algorithm  with  davies-bouldin  index evaluation,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 725, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1757-
899X/725/1/012128. [9] Salim, Penelitian Pendidikan:
Metode, Pendekatan,  dan  Jenis .  Kencana,  2019.  [Daring]. Tersedia pada:
https://www.google.co.id/books/edition/Penelitian _Pendidikan_Metode_Pendekatan/2fq1DwAAQB AJ?hl=en&gbpv=0
[10] D. Kurmiati, M. Z. Fauzi, A. Falegas, dan Indria, “Klasterisasi  Daerah  Rawan  Gempa  Bumi  di
Indonesia  Menggunakan  Algoritma  K-Medoids,”
MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 1, hal. 47–57, 2021, doi: https://doi.org/10.57152/malcom.v1i1.61. [11] N.  P.  Dharshinni  dan  C.  Fandi,  “Penerapan Metode K-Medoids Cluster ing Untuk Mengelompokkan Ketahanan Pangan,” J. MEDIA Inform.  BUDIDARMA ,  vol.  6,  no.  4,  hal.  2301, Okt 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4939.
[12] F.  Sulianta, Basic  Data  Mining  from  A  to  Z .  Feri Sulianta, 2023. [Daring]. Tersedia pada: https://www.google.co.id/books/edition/Basic_Da ta_Mining_from_A_to_Z/JcLhEAAAQBAJ?hl=e n&gbpv=0
[13] C.  E.  D.  Vanegas,  J.  C.  G.  Mejía,  F.  A.  V. Agudelo,  dan  D.  E.  S.  Duran,  “A  Representation Based on Essence for the CRISP-DM Methodology,” Comput. y Sist. , vol. 27, no. 3, hal. 675–689, 2023, doi: 10.13053/CyS-27-3-3446.
[14] J.  Bokrantz,  M.  Subramaniyan,  dan  A.  Skoogh, “Realising the promises of artificial intelligence in manufacturing  by  enhancing  CRISP-DM,” Prod. Plan. Control , vol. 0, no. 0, hal. 1–21, 2023, doi: 10.1080/09537287.2023.2234882.
[15] B. A. Kuncoro, Pengenalan Prinsip Data Science untuk Pemula .
https://www.google.co.id/books/edition/Pengenal an_Prinsip_Data_Science_untuk_Pe/O8kQEAAA QBAJ?hl=en&gbpv=0,  2020.  [Daring].  Tersedia pada:
https://www.google.co.id/books/edition/Pengenal an_Prinsip_Data_Science_untuk_Pe/O8kQEAAA QBAJ?hl=en&gbpv=0
[16] Rifkhan, Pedoman  Metodologi  Penelitian  Data Panel  Dan  Kuesioner .  Penerbit  Arab,  2023. [Daring].
Tersedia
pada:
https://www.google.co.id/books/edition/PEDOM AN_METODOLOGI_PENELITIAN_DATA_PA
NEL/UN2vEAAAQBAJ?hl=en&gbpv=1&dq=PE DOMAN+METODOLOGI+PENELITIAN+DAT A+PANEL+DAN+KUESIONER&pg=PA39&pri ntsec=frontcover [17] Mesran dkk. , Sistem  Pendukung  Keputusan  & Data  Mining:  Metode  dan  Penerapannya  Dalam Pengambilan  Keputusan .  Green  Press,  2020. Diakses:  14  Desember  2023.  [Daring].  Tersedia pada: https://www.google.co.id/books/edition/Sistem_P endukung_Keputusan_Data_Mining_M/eDXgDw AAQBAJ?hl=en&gbpv=0
[18] Z.  Zhang,  T.  Wu,  X.  Sun,  dan  J.  Yu,  “MPDP  k- medoids:  Multiple  partition  differential  privacy preserving k-medoids cluster ing for data publishing in the Internet of Medical Things,” Int. J.  Distrib.  Sens.  Networks ,  vol.  17,  no.  10,  2021, doi: 10.1177/15501477211042543.
[19] J.  Han,  M.  Kamber,  dan  J.  Pei, Data  Mining:
Concepts
and Techniques . 2011. doi: 10.1016/C2009-0-61819-5.
[20] N.  H.  Harani  dan  F.  A.  Nugraha, Segmentasi Pelanggan  Menggunakan  Python .  Kreatif,  2020.
[Daring].
Tersedia
pada: https://www.google.co.id/books/edition/Segmenta si_Pelanggan_Menggunakan_ Python /Bqr7DwAA QBAJ?hl=en&gbpv=1&dq=Segmentasi+Pelangg an+Menggunakan+ Python &pg=PA148&printsec =frontcover
[21] I.  Werdiningsih,  D.  C.  R.  Novitasari,  dan  D.  Z. Haq, Pengelolaan Data Mining dengan Pemrograman  Matlab .  2022.  [Daring].  Tersedia pada: https://www.google.co.id/books/edition/Pengelola an_Data_Mining_dengan_Pemrogram/CgOdEAA AQBAJ?hl=en&gbpv=1&dq=Pengelolaan+Data+ Mining+dengan+Pemrograman+Matlab&printsec =frontcover
[22] T. B. Sasongko, “Komparasi dan Analisis Kinerja
ModelAlgoritma  SVM  dan  PSO-SVM(Studi Kasus  Klasifikasi  Jalur  Minat  SMA),” J.  Tek. Inform.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  2,  no.  2,  2016,  doi: https://doi.org/10.28932/jutisi.v2i2.627.
[23] D.  D.  Aulia  dan  Nurahman,  “Comparison Performance of K-Medoids and K-Means Algorithms  In Cluster ing  Community  Education Levels,” J.  Nas.  Pendidik.  Tek.  Inform. ,  vol.  12, no. 2, hal. 273–282, 2023, doi:
10.23887/janapati.v12i2.59789.
[24] D.  Jollyta,  M.  Siddik,  H.  Mawengkang,  dan  S. Efendi, Teknik Evaluasi Cluster Solusi Menggunakan Python Dan Rapidminer .
Deepublish,  2021.  [Daring].  Tersedia  pada: https://www.google.co.id/books/edition/Teknik_E valuasi_ Cluster _Solusi_Menggunak/3rcgEAAAQ
BAJ?hl=en&gbpv=0
[25] Mustika dkk. , Data  Mining  Dan  Aplikasinya . Penerbit  Widina,  2021.  [Daring].  Tersedia  pada: https://www.google.co.id/books/edition/DATA_ MINING_DAN_APLIKASINYA/53FXEAAAQ BAJ?hl=en&gbpv=0