Vol. 15, No. 2, June 2022, pp. 127~138 eISSN: 2502-339X, pISSN: 1979-276X, DOI: https://doi.org/10.30998/faktorexacta.v15i2.13211 127

## MODEL MACHINE LEARNING KLASIFIKASI DATA SEKOLAH TK BERDASARKAN STATUS DAN KABUPATEN/KOTA ADMINISTRASI PROVINSI DKI JAKARTA
Abdurahman 1 , Fiqih Ismawan 2
1 Department of Informatic, Universitas Indraprasta PGRI, Indonesia
2 Department of Informatic, Universitas Indraprasta PGRI, Indonesia
Article Info ABSTRAK Article history: Klasifikasi  status  sekolah  menjadi  parameter  khusus  bagi  beberapa  kalangan orang  tua  dalam  melakukan  pemilihan  sekolah  untuk  anak-anaknya  yang dinginkan,  beberapa  permasalahan  orang  tua  dalam  mempertimbangkan penentuan  sekolah  salah  satunya  adalah  status  sekolah,  jumlah  sekolah,  jumlah guru, jumlah murid dan jumlah ruang kelas. Makalah ini melaporkan bahwa data status  sekolah  TK  kabupaten  dan  kota  administrasi  provinsi  DKI  Jakarta  dapat dilakukan  klasifikasi  berdasarkan cluster dan  domain  data,  dengan  mempartisi data  ke  dalam cluster .  Karakteristik  data  yang  sama  dapat  dikelompokkan  ke dalam satu cluster yang sama dan data yang mempunyai karateristik yang berbeda dikelompokan ke dalam cluster yang lain. Sehingga dapat memudahkan masalah orang  tua  dalam  menentukan  sekolah  yang  diinginkan  sesuai  dengan  parameter data  yang  dimiliki.  Metode  klasifikasi  yang  digunakan  adalah Levenshtein Distance dan K-Means Clustering, sumber data yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  data  sekunder  yang  diperoleh  data.jakarta.go.id.  Data  sekunder  yang digunakan  adalah  data  sekolah  dari  12 record kabupaten  dan  kota  di  Jakarta. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan data dan menentukan kriteria sekolah serta menganalisis akurasi klasifikasi sekolah yang sesuai dengan parameter yang orang tua inginkan dengan menggunakan kedua metode tersebut dalam klasifikasi pemilihan  data  sekolah  TK  berdasarkan  status  dan  kabupaten/kota  administrasi provinsi  DKI  Jakarta.  Setelah  dilakukan  pengujian  maka  hasil Silhouette  Score berdasarkan Average dari 4 atribut yaitu Cluster C1 dari score 0,691355 sampai 0,718406, Cluster C2 dari score 0,745171 sampai 0,747778 dan Cluster C3 dari score 0,601115  sampai  0,647377.  Hasil  Penelitian  ini  berupa pemodelan  data dengan  menggunakan  parameter  yang  diambil  dari  data.jakarta.go.id  kemudian diuji  menggunakan  beberapa  model  klasifikasi  yang  terdapat  pada Machine Learning . Received June 10, 2022 Revised July 14, 2022
Accepted July 29, 2022
Keywords: Klasifikasi Status Sekolah
K-Means Clustering
Levenshtein Distance
Machine Learning
Copyright © 2022 Universitas Indraprasta PGRI.
All rights reserved.

## Corresponding Author:
Fiqih Ismawan, Department of  Informatic, Universitas Indraprasta PGRI, Jl. Raya Tengah No. 80, Jakarta Timur 13760, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 12530 Email: vQ.unindra@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Sesuai dengan visi misi dinas pendidikan DKI Jakarta bahwa DKI Jakarta ingin mewujudkan pendidikan yang  tuntas  dan  berkualitas  untuk  semua,  maka  peran  sekolah  menjadi  parameter  utama  dalam  mewujudkan pendidikan yang berkualitas. Pendidikan Tingkat Kanak-Kanak (TK) dan sederajatnya merupakan jenjang paling dasar pada pendidikan formal yang mempunyai peran besar bagi keberlangsungan proses pendidikan selanjutnya untuk anak. Bagi siswa tingkat kanak-kanak yang ingin melanjutkan pendidikannya kejenjang yang lebih tinggi, maka anak harus mengikuti aturan yang telah ditetapkan oleh pemerintah. Untuk PPDB Jakarta, ada persyaratan usia  yang  harus  dipenuhi  Calon  Peserta  Didik  Baru  (CPBD),  Persyaratan  usia  tersebut  diatur  dalam  Peraturan Gubernur (Pergub) Nomor 32 Tahun 2021 tentang Petunjuk Teknis PPDB, tepatnya di Pasal 4 Pergub Nomor 32 Tahun 2021. Adapun usia minimal masuk PAUD PPDB Online Tahun Ajaran 2021/2022 adalah usia minimal
Taman  Penitipan  Anak  dan  Satuan  PAUD  sejenis:  2-6  tahun  pada  tanggal  1  Juli  tahun  berjalan,  usia  minimal Kelompok Bermain (KB): 3-4 tahun pada tanggal 1 Juli tahun berjalan, usia minimal kelompok A Taman Kanak- Kanak (TK): paling rendah berusia 4 tahun pada tanggal 1 Juli tahun berjalan, usia minimal kelompok B Taman Kanak-Kanak (TK): paling rendah berusia 5 tahun pada tanggal 1 Juli tahun berjalan. Dari hasil uji kelayakan tersebut  akan  menentukan  masuk  dan  tidaknya  siswa  dari  TK  ke  Sekolah  Dasar  (SD).  Dalam  setiap  tahunnya setiap sekolah akan menyetorkan laporan individu tentang sekolahnya pada Dinas Pendidikan, yang juga terdapat nilai hasil rata-rata dari seluruh siswa yang masuk uji kelayakan tersebut.
Klasifikasi status sekolah menjadi parameter khusus bagi beberapa kalangan orang tua dalam melakukan pemilihan  sekolah  untuk  anak-anaknya  yang  dinginkan,  beberapa  permasalahan  orang  tua  dalam mempertimbangkan penentuan sekolah salah satunya adalah status sekolah, jumlah sekolah, jumlah guru, jumlah murid  dan  jumlah  ruang  kelas.  Penelitian  ini  bermaksud  untuk  melaporkan  bahwa  data  status  sekolah  TK kabupaten  dan  kota  administrasi  provinsi  DKI  Jakarta  dapat  dilakukan  olah  data  pada  klasifikasi  berdasarkan cluster dan domain data tiap-tiap sekolah TK yang ada di kabupaten dan kota administrasi provinsi DKI Jakarta, dengan cara mempartisi data ke dalam beberapa cluster . Kemudian karakteristik data yang sama nantinya dapat dikelompokkan ke dalam satu cluster yang sama dan data yang mempunyai karateristik yang berbeda  nantinya dapat  dikelompokan  ke  dalam  cluster  yang  lain.  Sehingga  dapat  memudahkan  permasalahan  orang  tua  dalam menentukan  sekolah  yang  diinginkan  sesuai  dengan  parameter  data  yang  dimiliki. Metode  klasifikasi  yang digunakan  dengan  menerapkan  beberapa  model Machine  Learning (ML) , salah  satu  teknik data  mining  yang bersifat unsupervised  learning seperti Levenshtein  Distance dan K-Means  Clustering. Sumber  data  yang digunakan sebagai acuan adalah data sekunder yang diperoleh data.jakarta.go.id, data sekunder yang digunakan adalah data sekolah dari 12 record kabupaten dan kota di Jakarta. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan data dan menentukan kriteria sekolah serta menganalisis akurasi klasifikasi sekolah yang sesuai dengan parameter yang orang  tua  inginkan  dengan  menggunakan  kedua  metode  tersebut  dalam  klasifikasi  pemilihan  data  sekolah  TK berdasarkan status dan kabupaten/kota administrasi provinsi DKI Jakarta
Machine  Learning (ML)  atau  pembelajaran  mesin  merupakan  pendekatan  dalam Artificial Intelligence (AI)  [1].  ML  menjadi  salah  satu  bidang  ilmu  komputer  yang  tumbuh  paling  cepat,  dengan  aplikasi  yang  luas jangkauannya  [2][3].  Algoritma machine  learning memiliki  beberapa  jenis  diantaranya supervised  learning algorithms , unsupervised  learning  algorithms , semi-supervised  learning dan reinforcement learning [4][5][6] . Penelitian ini berfokus pada salah satu algoritma machine learning yaitu unsupervised learning. Unsupervised learning adalah algoritma machine learning yang digunakan untuk menarik simpulan dari dataset [7]. Metode ini hanya akan mempelajari suatu data berdasarkan jalur yang terdekat atau yang biasa disebut dengan clustering [8]. Cara kerja unsupervised learning yang paling umum adalah menganalisis cluster data untuk mencari pola-pola tersembunyi atau pengelompokan dalam data [9].
Algoritma unsupervised learning yang menjadi fokus pada penelitian ini adalah Levenshtein Distance (LD) dan K-Means Clustering. LD merupakan algoritma yang mengukur kesamaan antara 2 string yakni string sumber (s)  dengan  string  target  (t),  algoritma  ini  ditemukan  oleh  Vladimir  Losifovich  Levenshtein  yang  merupakan ilmuan  dari  Rusia  pada  tahun  1965  [10] . Cara  kerja  algoritma  ini  yaitu  mensimulasikan  data  melalui  model matriks. K-Means Clustering adalah salah satu cara pengelompokkan data sekatan (nonhierarki) yang berusaha membagi data yang ada kedalam bentuk dua atau lebih kelompok  [11][12]. Teknik pengelompokan ini bekerja berdasarkan partisi cluster, dan pada setiap iterasi dari hasil pengelompokan hirarki cluster [13][14]. Beberapa penelitian yang menggunakan metode clustering dalam melakukan klasifikasi data diantaranya, penelitian yang dilakukan oleh Gustientiedina dkk (2019), penelitian ini menerapkan Algoritma K-Means Untuk Clustering data obat-obatan pada RSUD Pekanbaru dengan hasil klasterisasi pada data obat – obatan ini bahwa kelompok  pemakaian  sedikit,  sedang  dan  tinggi  [15].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Novianti  dkk  (2017) menerapkan  algoritma K-Means Clustering dengan  metode Euclidean  distance dalam  analisis  data clustering gempa tektonik di Provinsi Bengkulu dan sekitarnya dari Januari 1970 sampai Desember 2015 dengan variabelnya adalah  garis  lintang,  garis  bujur  dan  besaran  [14].  Penelitian  yang  dilakukan  Michael  Chau  dkk  (2006) menerapkan  algoritma K-means Clustering pada  pola  tertentu  dari  ketidakpastian  suatu  objek  bergerak.  Hasil eksperimen  menunjukkan  bahwa  dengan  mempertimbangkan  ketidakpastian,  algoritma clustering dapat menghasilkan hasil yang lebih akurat [12]. Penelitian yang dilakukan oleh Indriyani dkk (2019) dengan membuat clustering pengelompokan data penjualan agar dapat memaksimalkan manajemen stok barang pada toko retail di kota Bogor yang menjual peralatan outdoor Genta Corp. Hasil penelitian berupa tiga cluster yaitu terdapat 2 jenis barang paling laris, 8 jenis barang yang cukup laris dan 18 jenis barang yang kurang laris [11]. Penelitian yang dilakukan oleh Kiki Fatmawati dkk (2018) melakukan  pengelompokkan jumlah daerah yang terjangkit demam berdarah dengue (DBD) berdasarkan provinsi, metode yang digunakan adalah Data mining K-Means Clustering. Penelitian ini menggunakan sumber data yang terekam di situs kementerian kesehatan https://www.depkes.go.id/, data  yang  digunakan  adalah  (Tahun  2014-2016)  yang  terdiri  dari  34  provinsi  [13].  Samit  Ghosal  dkk  (2020) melakukan  analisis  regresi  sederhana  untuk  menilai  tingkat  perubahan  infeksi  dan  tingkat  kematian  pada penyebaran  infeksi  SARS-CoV-2,  dengan  menganalisis  menggunakan  algoritma  k-means  dan  klaster  hierarki untuk  mengidentifikasi  negara-negara  yang  memiliki  kinerja  serupa  dalam  pemberlakuan lockdown guna
penanganan penyebaran infeksi SARS-CoV-2 yang terdapat di negara-negara tertentu [16]. Gueddah Hicham dkk (2012)  menyajikan  pendekatan  baru  yang  didedikasikan  untuk  mengoreksi  kesalahan  ejaan  bahasa  arab, pendekatan yang dilakukan mengoreksi kesalahan ketik ejaan seperti memasukkan, menghapus, dan permutasi dengan algoritma Levenshtein distance [10].

## 2. METODE
Objek  penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  yang  diperoleh  data.jakarta.go.id,  data  sekunder  yang digunakan adalah data sekolah dari 12 record kabupaten dan kota di Jakarta. 2.1 Knowledge Discovery in Database (KDD) Knowledge Discovery in Database (KDD) adalah suatu ilmu dari percabangan ilmu statistik, database , AI, visualisasi  dan  komputer  paralel  yang  mempengaruhi  pengetahuan “interdisciplinary  knowledge” [5]  yang melibatkan hasil ekstraksi kecenderungan suatu pola, sehingga mengubah hasilnya secara tepat dan akurat serta menjadi informasi yang mudah dipahami [17]. Langkah-langkah Knowledge Discovery in Database (KDD) pada penelitian ini terdapat pada gambar 1.
Gambar 1. Langkah Knowledge Discovery in Database (KDD) Data Selection
Tahapan ini menetapkan variabel yang akan digunakan dalam proses data mining, dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang tersedia di data.jakarta.go.id diakses dan dilakukan pemantauan data pada tanggal 20 Maret 2022 Pukul 10.00 wib,  data tersebut berisi kumpulan data jumlah sekolah, guru, dan murid TK menurut  status  sekolah  di  DKI  Jakarta,  data  yang  dikumpulkan  data  pada  tahun  2011  sampai  sekarang  untuk dimodelkan pada klasifikasi data menggunakan model machine learning . Preprocessing Tahapan ini perlu dilakukan  proses cleaning dengan  tujuan  untuk  membuang  duplikasi  data, memeriksa data    yang    inkonsisten    dan    memperbaiki    kesalahan    pada   data  seperti    kesalahan    cetak    (tipografi).   Juga dilakukan  proses enrichment ,  yaitu proses “memperkaya” data yang sudah ada dengan data atau informasi lain yang relevan dan diperlukan untuk KDD, seperti data atau informasi eksternal.
Transformation
Tahapan ini memproses pengkodean pada  data  yang  telah  dipilih,  sehingga data  tersebut  sesuai  untuk proses data mining .  Proses coding dalam  KDD merupakan proses kreatif dan sangat tergantung pada jenis atau pola informasi yang akan dicari dalam database. Data Mining
Tahapan  ini  memproses  serta  mencari  pola  atau  informasi  menarik  dalam  data  terpilih  dengan menggunakan teknik atau metode tertentu. Penelitian ini menerapkan teknik clustering yaitu metode Levenshtein Distance dan K-Means Clustering . Pada penelitian ini, algoritma Levenshtein Distance pada dasarnya akan menghitung jumlah minimum dari upaya  transformasi  suatu  string  menjadi  string  lain.  Transformasi  ini  meliputi  penggantian,  penghapusan,  dan penyisipan.  Berikut  adalah  operasi-operasi  yang  terdapat  pada  algoritma Levenshtein  Distance seperti,  operasi penyisipan  karakter (Insertion) , o perasi  penghapusan  karakter (Deletion) dan  operasi  penukaran  karakter (Subtitution) . Terdapat beberapa langkah dalam menerapkan metode algoritma Levenshtein Distance [10]:

## Langkah pertama (Penghapusan)
D (s,t) = min D (s - 1, t) + 1 (1) Langkah Kedua (Penyisipan) D (s,t) = min D (s, t-1) + 1 (2) Langkah Ketiga (Penggantian) D (s,t) = min D (s-1, t-1) + 1, sj ≠ ti (3) Langkah Keempat (Tidak Ada Perubahan) D (s,t) = min D (s-1, t-1), sj = ti (4)
Keterangan:
s: string sumber t: string target
D: jarak edit Levenshtein Distance
s(j): karakter string sumber ke-j
t(i): karakter string sumber ke-i
Langkah awal pada algoritma Levenshtein Distance , yaitu melakukan penyeleksian panjang kedua string terlebih dahulu. Jika salah satu atau kedua string tersebut string kosong, maka jalannya algoritma ini berhenti dan memberikan hasil edit distance bernilai nol atau panjang string yang tidak kosong. Jika panjang string keduanya tidak nol, setiap string memiliki sebuah karakter terakhir, misalnya c1 dan c2. Misalnya bagian string pertama tanpa  c1  adalah  s1  dan  bagian  string  kedua  tanpa  c2  adalah  s2,  dapat  dikatakan  penghitungan  yang  dilakukan adalah cara mentransformasikan s1+c1 menjadi s2+c2.
Jika c1 sama dengan c2, dapat diberikan nilai cost 0 dan nilai edit distance-nya adalah nilai edit distance dari pentransformasian s1 menjadi s2. Jika c1 berbeda dengan c2, dibutuhkan pengubahan c1 menjadi c2 sehingga nilai cost-nya 1. Akibanya, nilai edit distance-nya adalah nilai edit distance dari pentransformasian s1 menjadi s2 ditambah 1. Kemungkinan lain adalah dengan menghapus c1 dan mengedit s1 menjadi s2+c2 sehingga nilai edit distance dari pentransformasian s1 menjadi s2+c2 ditambah 1. Begitu pula dengan penghapusan c2 dan mengedit s1+c1 menjadi s2. Dari kemungkinan-kemungkinan tersebut, dicarilah nilai minimal sebagai nilai edit distance . Kemudian  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode K-Means  Clustering, Pada  fase  ini  dilakukan pemilihan model yang akan digunakan untuk melakukan pengelompokan kumpulan data jumlah sekolah, guru, dan murid TK di DKI Jakarta berdasarkan status sekolah. Model atau metode yang akan digunakan pada penelitian ini adalah metode K-Means Clustering . Penerapan K-Means Clustering ini dapat dilakukan dengan prosedur step by step berikut [18]: 1. Siapkan data training berbentuk vector . 2. Set nilai K cluster. 3. Set nilai awal centroids . 4. Hitung jarak antara data dan centroid menggunakan rumus Euclidean Distance. 5. Partisi data berdasarkan nilai minimum .
6.  Kemudian  lakukan  iterasi  selama  partisi  data  masih  bergerak  (tidak  ada  lagi  objek  yang  bergerak  ke  partisi lain), bila masih maka ke poin 3.
7. Bila grup data sekarang sama dengan grup data sebelumnya, maka hentikan iterasi.
8. Data telah dipartisi sesuai nilai centroid akhir.
Berikut ini adalah rumus dari Euclidean Distance : (𝑥, 𝑦), (𝑎, 𝑏) =   √(𝑥 − 𝑎) 2 +   (𝑦 − 𝑏) 2 (5)
Keterangan: 𝑥 = atribut x 𝑦 = atribut y 𝑎 = titik centroid a 𝑏 = titik centroid b.

## Interpretation  /  Evaluation
Pola  informasi  yang  dihasilkan  dari  proses  data mining perlu  ditampilkan  dalam  bentuk  yang  mudah dimengerti  oleh  pihak yang  berkepentingan.  Tahap  ini  merupakan  bagian  dari  proses  KDD  yang disebut dengan interpretation. Tahap    ini    mencakup    pemeriksaan    apakah    pola  atau  informasi    yang  ditemukan bertentangan dengan fakta atau hipotesis yang ada sebelumnya atau tidak.
Pengujian akan dilakukan dengan membandingkan pengelompokan data yang dilakukan oleh Levenshtein Distance dan K-Means  Clustering .  Mengidentifikasi  pola  –  pola  yang  menarik  dalam knowledge  base yang diidentifikasi. Pada tahap ini,  menghasilkan pola  – pola khusus  maupun  model prediksi  yang dievaluasi untuk menilai kajian yang ada sudah memenuhi target yang diinginkan.

## Knowledge
Pola  yang  dihasilkan  dalam  bentuk  representasi  kepada user sebagai  pengetahuan  baru  untuk  pengambilan keputusan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Hasil Data Selection
Data-data dikumpulkan dari data.jakarta.go.id yang diakses dan dilakukan pemantauan data pada tanggal 20 Maret 2022 Pukul 10.00 wib dapat dilihat pada tabel 1, berikut data yang terpantau secara real time berbentuk format  csv.  Data  tersebut  kumpulan  data  jumlah  sekolah,  guru,  dan  murid  TK  menurut  status  sekolah  di  DKI Jakarta,  memiliki  6  atribut  dan  12 record untuk  prediksi  dan  klasifikasi  menggunakan  pemodelan  algoritma Levenshtein Distance dan K-Means Clustering .
Tabel 1. Dataset Hasil Data Selection Untuk Prediksi dan Klasifikasi Kabupaten Kota Jenis Sekolah Jumlah Sekolah Jumlah Guru Jumlah Murid Jumlah Ruang Kelas Kepulauan Seribu Negeri 0 0 0 0 Kepulauan Seribu Swasta 10 44 119 12 Jakarta Selatan Negeri 7 43 371 20 Jakarta Selatan Swasta 437 2500 19186 1448 Jakarta Timur Negeri 4 24 187 8 Jakarta Timur Swasta 0 2929 23368 1702 Jakarta Pusat Negeri 608 30 238 11 Jakarta Pusat Swasta 5 929 7135 523 Jakarta Barat Negeri 208 0 0 0 Jakarta Barat Swasta 435 2479 21138 1403 Jakarta Utara Negeri 1 6 40 3 Jakarta Utara Swasta 259 1464 11849 779

## 3.2 Hasil Preprocessing Data
Setelah dilakukan data selection , maka dataset pada tabel 1 dilakukan proses preprocessing data dengan teknik impute yaitu  menghubungkan  setiap  data  berdasarkan average atau most  frequency pada  setiap  atribut jumlah sekolah, guru, murid dan jumlah ruang kelas secara default menggunakan value 0,000 seperti pada tabel 2. Average merupakan jarak rata-rata antara di dalam suatu cluster dengan elemen lainnya di dalam cluster yang berbeda.
Tabel 2. Dataset Hasil Preprocessing Data Untuk Prediksi dan Klasifikasi Kabupaten Kota Jenis Sekolah Jumlah Sekolah Jumlah Guru Jumlah Murid Jumlah Ruang Kelas Kepulauan Seribu Negeri 0,000 0,000 0,000 0,000 Kepulauan Seribu Swasta 10,000 44,000 119,000 12,000 Jakarta Selatan Negeri 7,000 43,000 371,000 20,000 Jakarta Selatan Swasta 437,000 2500,000 19186,000 1448,000 Jakarta Timur Negeri 4,000 24,000 187,000 8,000 Jakarta Timur Swasta 0,000 2929,000 23368,000 1702,000 Jakarta Pusat Negeri 608,000 30,000 238,000 11,000 Jakarta Pusat Swasta 5,000 929,000 7135,000 523,000 Jakarta Barat Negeri 208,000 0,000 0,000 0,000 Jakarta Barat Swasta 435,000 2479,000 21138,000 1403,000 Jakarta Utara Negeri 1,000 6,000 40,000 3,000 Jakarta Utara Swasta 259,000 1464,000 11849,000 779,000
Gambar 2. Plotting Data yang Digunakan.

## 3.3 Hasil Transformation
Hasil  pengkodean pada  yang  dipilih  dari  hasil preprocessing data  dengan  menggabungkan  beberapa algoritma dalam satu proses transformasi, sehingga proses transformasi data yang dapat dilakukan untuk proses data mining seperti ditunjukan pada gambar 3.
Gambar 3 . Proses Hasil Transformation/Pengkodean Data. Pada  proses  ini  data  yang  digunakan  berformat  csv.  di import ke  dalam  kode  program,  kemudian  pada bagian  data  yang  telah  di import dapat  dilakukan preprocessing data  dengan  melakukan  sedikit  konfigurasi menggunakan teknik impute data berdasarkan average atau most frequency pada setiap atribut yang dibutuhkan. Jika  data  tersebut cleaning maka  data  dapat  dilakukan  proses  data  mining  menggunakan  beberapa  algoritma diantaranya algoritma Levenshtein Distance dan K-Means Clustering.

## 3.4 Hasil Data Mining
Pada penelitian ini menggunakan 2 metode sebagai komparasi dari 2 algoritma dengan mencari knowledge baru untuk pengambilan keputusan.

## Levenshtein Distance
Hasil  menggunakan  metode Levenshtein  Distance dengan  mensimulasikan  data  melalui  model  matriks pengukuran  menggunakan  jarak Euclidean  dan  jumlah  Rows (baris) dari  hasil preprocessing data seperti ditunjukan pada gambar 4. Metode Levenshtein Distance yang digunakan menggunakan visual programming dari bahasa  pemograman python, dengan  memadukan teknik  pada Distance kemudian  dikonversi  ke  dalam  bentuk Distance Matrix yang ditunjukan pada gambar 3 di atas.
Bagian A Berdasarkan Jenis Sekolah
Bagian B Berdasarkan Kabupaten/Kota
Gambar 4. Hasil Data Mining dengan Metode Levenshtein Distance
Simpulan bahwa pada gambar 4 bagian A diketahui bahwa string sumber pada baris “berdasarkan jenis sekolah”  swasta  dan  negeri  memiliki  12  (dua  belas)  karakter  dan  string  target  pada  kolom  “berdasarkan  jenis sekolah”  swasta  dan  negeri.  Selanjutnya  karakter  ke-1  pada  masing-masing  string  dibandingkan  dan  diketahui bahwa  isi  karakter  ke-1  pada  masing-masing  string  sama,  maka  nilai  matriks  yang  diberikan  sesuai  dengan persamaan  (4)  yaitu 𝐷 (1,1)= 𝐷 (1−1,1−1), 𝑠𝑗 = 𝑡𝑖 .  Jadi  nilai  matriks  yang  diberikan  pada 𝐷 (1,1)  = 𝐷 (0,0)  yang bernilai  0,  kemudian  nilai  matriks  yang  diberikan  pada 𝐷 (1,2)  bernilai  0,024  karena  persamaan  (2)  yaitu penyisipan  dan  seterusnya.  Kemudian  nilai  matriks  pada 𝐷 (1,1), 𝐷 (1,2)  dan  matriks  lainnya  diisi  seperti  yang digambarkan pada Gambar 4 bagian A. Teknik tersebut merupakan hasil simulasi data pengukuran menggunakan jarak Euclidean dan jumlah Rows (baris) berdasarkan jenis sekolah. Perhitungan jarak Levenshtein Distance selanjutnya berjalan sampai semua nilai pada matriks terisi. Jarak Levenshtein  Distance adalah  nilai  yang  terdapat  di  bawah-kanan  matriks,  dan  pada  kasus  string  sumber “berdasarkan jenis sekolah” swasta dan negeri dan string target pada kolom “berdasarkan jenis sekolah” swasta dan negeri berada di 𝐷 (12,12). Setelah dilakukan seluruh perhitungan  matriks diketahui  hasil dari perhitungan jarak antara string sumber dan string target adalah  bernilai 0 seperti yang digambarkan pada matriks gambar 4 bagian A.
Gambar  4  bagian  B  diketahui  bahwa  string  sumber  pada  baris  “berdasarkan  kabupaten/kota”  seperti kepulauan seribu, jakarta selatan, jakarta timur, jakarta pusat, jakarta barat dan jakarta utara yang  memiliki 12 (dua belas) karakter dan string target pada kolom ke-6 kota “berdasarkan kabupaten/kota”. Selanjutnya karakter ke-1 pada masing-masing string dibandingkan dan diketahui bahwa isi karakter ke-1 pada masing-masing string sama, maka nilai matriks yang diberikan sesuai dengan persamaan (4) yaitu 𝐷 (1,1)= 𝐷 (1−1,1−1), 𝑠𝑗 = 𝑡𝑖 . Jadi nilai matriks yang diberikan pada 𝐷 (1,1) = 𝐷 (0,0) yang bernilai 0. Kemudian nilai matriks pada 𝐷 (1,1) diisi seperti yang  digambarkan  pada  Gambar  4  bagian  B  dan  seterusnya.  Teknik  tersebut  merupakan  hasil  simulasi  data pengukuran menggunakan jarak Euclidean dan jumlah Rows (baris) berdasarkan kabupaten/kota. Pengukuran jarak Levenshtein Distance selanjutnya  pada  matriks bagian B  berjalan sampai semua  nilai pada matriks terisi. Jarak Levenshtein Distance adalah nilai yang terdapat di bawah-kanan matriks, dan pada kasus string sumber “berdasarkan kabupaten/kota” seperti kepulauan seribu, jakarta selatan, jakarta timur, jakarta pusat, jakarta barat dan jakarta utara dan string target pada kolom berdasarkan kabupaten/kota” seperti kepulauan seribu, jakarta selatan, jakarta timur, jakarta pusat, jakarta barat dan jakarta utara berada di 𝐷 (12,12). Setelah dilakukan seluruh perhitungan matriks diketahui hasil dari perhitungan jarak antara string sumber dan string target adalah 𝐷 (12,12) = 𝐷 (0,0) yang bernilai 0 seperti yang digambarkan pada matriks gambar 4 bagian B. Karena  metode Levenshtein  Distance mengukur  kesamaan  kedua  string  yakni  string  sumber  dan  string target,  maka  dapat  disimpulkan  kedua  hasil data  mining tersebut  memiliki  data  yang balance serta  memiliki korelasi yang sesuai dengan data setelah dilakukan preposessing data sebelumnya.

## K-Means Clustering
Metode K-Means  Clustering dalam  pengelompokan  data  berdasarkan  status  sekolah  dari  hasil preprocessing data seperti ditunjukan pada gambar 5.
Gambar 5. Metode K-Means Clustering Dengan Maksimum Iterasi.
Gambar  5  merupakan  konfigurasi  algoritma K-Means  Clustering yang  digunakan  pada  penelitian  ini dengan  penomoran  klaster  mulai  dari  2  sampai  12  data  yang  tersedia  dari  hasil preprocessing data,  kemudian menghitung jarak penentuan titik pusat atau centroid terdekat menggunakan nilai maksimum iterasi 10 sampai 300 dengan cara mengambil data secara terpusat pada inisialisasi K-Means++ . Berdasarkan Average atau most frequency dari 4 atribut yaitu jumlah sekolah, jumlah guru, jumlah murid, jumlah ruang kelas, maka Silhouette Plot simulasi data pengukuran menggunakan jarak Euclidean secara grup klaster ditunjukan pada gambar 6.
Bagian A Berdasarkan Kabupaten/Kota
Bagian B Berdasarkan Jenis Sekolah
Gambar 6. Hasil Silhouette Plot Menggunakan Jarak Euclidean.
Jumlah cluster pada  penelitian  ini  sebanyak  3 cluster, untuk  ke-3 cluster ini  akan  menentukan  hasil penelitian mengenai sekolah mana yang termasuk kategori terbanyak, sedikit dan paling sedikit dari 4 atribut yaitu jumlah sekolah, jumlah guru, jumlah murid, jumlah ruang kelas berdasarkan kabupaten/kota dan jenis sekolah. Gambar 6 bagian A termasuk  C1 sebanyak 3 sekolah berdasarkan  kabupaten/kota  yaitu, Jakarta Barat, Jakarta Timur dan Jakarta Selatan. C2 sebanyak 7 sekolah berdasarkan kabupaten/kota yaitu, Kepulauan Seribu, Jakarta Timur, Jakarta Utara, Jakarta Barat, Kepulauan Seribu, Jakarta Pusat dan Jakarta Selatan. C3 sebanyak 2 sekolah berdasarkan kabupaten/kota yaitu, Jakarta Utara dan Jakarta Pusat. Gambar 6 bagian B termasuk C1 sebanyak 3 sekolah  berdasarkan  jenis  sekolah  yaitu  swasta,  swasta  dan  swasta.  C2  sebanyak  7  sekolah  berdasarkan  jenis sekolah yaitu swasta, negeri, negeri, negeri, negeri, negeri dan negeri. C3 sebanyak 2 sekolah berdasarkan jenis sekolah yaitu swasta dan swasta.
Gambar 7. Hasil Plotting Silhouette Score Berdasarkan Kabupaten/Kota
Gambar 8 merupakan hasil kumulatif data yang terdistribusi berdasarkan frekuensi jumlah data pada cluster , plotting silhouette score, jumlah sekolah, jumlah guru, jumlah murid, jumlah ruang kelas Sekolah TK berdasarkan status dan kabupaten/kota administrasi provinsi DKI Jakarta.
Berdasarkan Jumlah Cluster
Berdasarkan silhouette score
Berdasarkan Jumlah Sekolah
Berdasarkan Jumlah Guru
Berdasarkan Jumla Murid Berdasarkan Jumlah Ruang Kelas
Gambar 8. Hasil Plotting Kumulatif Data Terdistribusi
Hasil plotting komulatif data pada gambar 8 menjelaskan bahwa jumlah cluster terbanyak adalah cluster C2  yakni  7  sekolah  TK  berdasarkan  kabupaten/kota  dari  C1  dan  C3,  kemudian  berdasarkan silhouette  score kurang  dari  0,76  dari  12  data  sekolah  TK  berdasarkan  kabupaten/kota  dengan  persentase  100%  maka  dapat diasumsikan cluster C1  dengan  persentase  25%, cluster C2  dengan  persentase  58,33%  dan cluster C3  dengan persentase  16,67%.  Pada  kumulatif  berdasarkan  jumlah  sekolah  kurang  dari  700  dari  12  data  sekolah  TK berdasarkan kabupaten/kota dengan persentase 100% maka dapat diasumsikan cluster C1 dengan persentase 25%, cluster C2 dengan persentase 58,33% dan cluster C3 dengan persentase 16,67%, kemudian kumulatif berdasarkan jumlah guru kurang dari 3000 dari 12 data sekolah TK berdasarkan kabupaten/kota dengan persentase 100% maka dapat  diasumsikan cluster C1  dengan  persentase 25%,  cluster  C2  dengan  persentase  58,33%  dan  cluster  C3 dengan  persentase  16,67%,  kumulatif  berdasarkan  jumlah  murid  kurang  dari  25000  dari  12  data  sekolah  TK berdasarkan kabupaten/kota dengan persentase 100% maka dapat diasumsikan cluster C1 dengan persentase 25%, cluster C2 dengan persentase 58,33% dan cluster C3 dengan persentase 16,67%, kumulatif berdasarkan jumlah ruang kelas kurang dari 1800 dari 12 data sekolah TK berdasarkan kabupaten/kota dengan persentase 100% maka dapat  diasumsikan cluster C1  dengan  persentase 25%,  cluster  C2  dengan  persentase  58,33%  dan  cluster  C3 dengan persentase 16,67%. Maka dapat disimpulkan bahwa presentase cluster terbesar adalah cluster C2 dengan persentase 58,33%.

## Interpretation  /  Evaluation
Tabel  3  di  bawah  ini  merupakan  hasil plotting  silhouette  score pada cluster C1  yaitu  Jakarta  Selatan, Jakarta Timur dan Jakarta Barat. Maka dapat disimpulkan jakarta selatan masuk ke dalam group G1 dengan jenis sekolah swasta yang memiliki silhouette score 0,691335, jakarta timur masuk ke dalam group G1 dengan jenis sekolah swasta yang memiliki silhouette score 0,708418, jakarta barat masuk ke dalam group G1 dengan jenis sekolah swasta yang memiliki silhouette score 0,718406.
Tabel 3. Silhouette Score Cluster C1 Group Kabupaten Kota Jenis Sekolah Cluster  Silhouette Jumlah Sekolah Jumlah Guru Jumlah Murid Jumlah Ruang Kelas G1 Jakarta Selatan Swasta C1 0,691335 437,000 2500,000 19186,000 1448,000 G1 Jakarta Timur Swasta C1 0,708418 608,000 2929,000 23368,000 1702,000 G1 Jakarta Barat Swasta C1 0,718406 435,000 2479,000 21138,000 1403,000
Pada  tabel  4  di  bawah  ini  merupakan  hasil plotting  silhouette  score pada cluster C2  yaitu  Kepulauan Seribu, Kepulauan Seribu, Jakarta Selatan, Jakarta Timur, Jakarta Pusat, Jakarta Barat, Jakarta Utara . Maka dapat disimpulkan kepulauan seribu masuk ke dalam group G1 dengan jenis sekolah negeri yang memiliki silhouette score 0,747291, kepulauan seribu masuk ke dalam group G1 dengan jenis sekolah swasta yang memiliki silhouette score 0,747778, jakarta selatan masuk ke dalam group G1 dengan jenis sekolah negeri yang memiliki silhouette score 0,745171, jakarta timur masuk ke dalam group G1 dengan jenis sekolah negeri yang memiliki silhouette score 0,747631 , jakarta pusat masuk ke dalam group G1 dengan jenis sekolah negeri yang memiliki silhouette score 0,747181 , jakarta barat masuk ke dalam group G1 dengan jenis sekolah negeri yang memiliki silhouette
score 0,747291 dan jakarta utara masuk ke dalam group G1 dengan jenis sekolah negeri yang memiliki silhouette score 0,747619.
Tabel 4. Silhouette Score Cluster C2 Group Kabupaten Kota Jenis Sekolah Cluster  Silhouette Jumlah Sekolah Jumlah Guru Jumlah Murid Jumlah Ruang Kelas G1 Kepulauan Seribu Negeri C2 0,747291 0,000 0,000 0,000 0,000 G1 Kepulauan Seribu Swasta C2 0,747778 10,000 44,000 119,000 12,000 G1 Jakarta Selatan Negeri C2 0,745171 7,000 43,000 371,000 20,000 G1 Jakarta Timur Negeri C2 0,747631 4,000 24,000 187,000 8,000 G1 Jakarta Pusat Negeri C2 0,747181 5,000 30,000 238,000 11,000 G1 Jakarta Barat Negeri C2 0,747291 0,000 0,000 0,000 0,000 G1 Jakarta Utara Negeri C2 0,747619 1,000 6,000 40,000 3,000
Pada tabel 5 di bawah ini merupakan hasil plotting silhouette score pada cluster C3 yaitu Jakarta Pusat dan Jakarta Utara. Maka dapat disimpulkan Jakarta Pusat masuk ke dalam group G1 dengan jenis sekolah swasta yang memiliki silhouette  score 0,601115  dan  Jakarta  Utara  masuk  ke  dalam  group  G1  dengan  jenis  sekolah  swasta yang memiliki silhouette score 0,647377.
Tabel 5. Silhouette Score Cluster C3 Group Kabupaten Kota Jenis Sekolah Cluster  Silhouette Jumlah Sekolah Jumlah Guru Jumlah Murid Jumlah Ruang Kelas G1 Jakarta Pusat Swasta C3 0,601115 208,000 929,000 7135,000 523,000 G1 Jakarta Utara Swasta C3 0,647377 259,000 1464,000 11849,000 779,000

## 4. PENUTUP

## 4.1 Simpulan
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan dengan memodelkan data status sekolah TK kabupaten dan kota administrasi provinsi DKI Jakarta yang diambil dari data sekunder pada portal data.jakarta.go.id. serta menggabungkan  desain  pemodelan machine  learning ,  didapatkan  hipotesis  dugaan  bahwa  metode  klasifikasi pemodelan dengan menerapkan 2 algoritma yang digunakan Levenshtein Distance dan K-Means Clustering dapat digunakan secara  efektif  untuk  melakukan  klasifikasi  dan forecasting sesuai  dengan  penentuan  jumlah  klaster sekolah  yang termasuk ke dalam kategori terbanyak, sedikit dan paling  sedikit berdasarkan 4 atribut pada tiap sekolah yaitu jumlah sekolah, jumlah guru, jumlah murid, jumlah ruang kelas berdasarkan kabupaten/kota dan jenis sekolah. Dilihat dari hasil plot kumulatif bahwa jumlah cluster terbanyak adalah cluster C2 yakni 7 sekolah TK berdasarkan kabupaten/kota dari C1 dan C3, kemudian berdasarkan silhouette score kurang dari 0,76 dari 12 data  sekolah  TK  berdasarkan  kabupaten/kota  dengan  persentase  100%,  maka  dapat  diasumsikan cluster C1 dengan  persentase  25%, cluster C2  dengan  persentase  58,33%  dan cluster C3  dengan  persentase  16,67%. Sehingga dari hasil kumulatif jumlah klaster tersebut pemprov DKI selaku penyelenggara pendidikan dan calon peserta  didik  dapat  menentukan  sekolah-sekolah  TK  yang  perlu  dipilih  dan  diklasifikasikan  baik  dari  sisi penambahan jumlah  sekolah  pada regional tertentu  yang  minim akan jumlah sekolah TK, penambahan jumlah guru bagi sekolah  yang  minim  guru, penambahan jumlah  murid bagi sekolah  yang  membutuhkan  kouta  murid sedikit berdasarkan regional tertentu serta jumlah ruang kelas pada sekolah yang minim akan ruang kelas untuk melaksanakan pertemuan tatap muka dalam kegiatan belajar mengajar.

## 4.2. Saran
Penelitian  ini  diharapkan  dapat  diaplikasikan  dan  membantu  dalam  melakukan  klasifikasi  penentuan sekolah-sekolah  sebagai  wujud  kepedulian  pemerintah  terhadap  pendidikan  sesuai  dengan  visi  misi  dinas pendidikan DKI Jakarta untuk mewujudkan pendidikan yang tuntas dan berkualitas. Hasil penelitian ini belum dikatakan sempurna sehingga perlunya ada pengembangan berkelanjutan dalam pemodelan data dengan kajian dan komparasi pada algoritma yang lebih efektif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  J.  Russell  and  P.  Norvig, Artificial  Intelligence  (A  Modern  Approach  ThirdEdition  Stuart) ,  vol.  48. 2016.
[2] S. Shalev-Shwartz and S. Ben-David, Understanding machine learning: From theory to algorithms , vol. 9781107057. 2013.
[3] R.  Verganti,  L.  Vendraminelli,  and  M.  Iansiti,  “Innovation  and  Design  in  the  Age  of  Artificial Intelligence,” J. Prod. Innov. Manag. , vol. 37, no. 3, pp. 212–227, 2020.
[4] Y.  Jin,  H.  Wang,  and  C.  Sun,  “Introduction  to  Machine  Learning,”  in Studies  in  Computational Intelligence , vol. 975, 2021, pp. 103–145.
[5] S.  Vieira,  W.  H.  Lopez  Pinaya,  and  A.  Mechelli,  “Introduction  to  machine  learning,”  in Machine Learning: Methods and Applications to Brain Disorders , 2019, pp. 1–20.
[6] O. Pentakalos, “Introduction to machine learning,” in CMG IMPACT 2019 , 2019.
[7] N. A. Parasa, J. V. Namgiri, S. N. Mohanty, and J. K. Dash, “Introduction to Unsupervised Learning in Bioinformatics,” in Data Analytics in Bioinformatics , 2021, pp. 35–49.
[8] A. Ng, Clustering - Unsupervised Learning Introduction . 2021, pp. 209–218.
[9] S.  Ullman,  T.  Poggio,  D.  Harari,  D.  Zysman,  and  D.  Seibert,  “9.54  Class  13  Unsupervised  learning Clustering,” Unsupervised Learn. Slides , p. 54, 2014.
[10] G. Hicham, Y. Abdallah, and B. Mostapha, “Introduction of the weight edition errors in the Levenshtein distance,” Int. J. Adv. Res. Artif. Intell. , vol. 1, no. 5, 2012.
[11] F. Indriyani and E. Irfiani, “Clustering Data Penjualan pada Toko Perlengkapan Outdoor Menggunakan Metode  K-Means  (Clustering  Sales  Data  at  Outdoor  Equipment  Stores  Using  KMeans  Method),” JUITA  J. Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 109–113, 2019.
[12] M. Chau, R. Cheng, B. Kao, and J. Ng, “Uncertain data mining: An example in clustering location data,” in Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) , 2006, vol. 3918 LNAI, pp. 199–204.
[13] K.  Fatmawati  and  A.  P.  Windarto,  “DATA  MINING:  PENERAPAN  RAPIDMINER  DENGAN  K- MEANS  CLUSTER  PADA  DAERAH  TERJANGKIT  DEMAM  BERDARAH  DENGUE  (DBD) BERDASARKAN PROVINSI,” Comput. Eng. Sci. Syst. J. , vol. 3, no. 2, p. 173, 2018.
[14] P. Novianti, D. Setyorini, and U. Rafflesia, “K-means cluster analysis in earthquake epicenter clustering,” Int. J. Adv. Intell. Informatics , vol. 3, no. 2, pp. 81–89, 2017.
[15] M. H. Adiya and Y. Desnelita, “Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan Pada RSUD Pekanbaru,” Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 01, pp. 17–24, 2019.
[16] S. Ghosal, R. Bhattacharyya, and M. Majumder, “Impact of complete lockdown on total infection and death rates: A hierarchical cluster analysis,” Diabetes Metab. Syndr. Clin. Res. Rev. , vol. 14, no. 4, pp. 707–711, 2020.
[17] A.  Nastuti  and  S.  Z.  Harahap,  “TEKNIK  DATA  MINING  UNTUK  PENENTUAN  PAKET  HEMAT SEMBAKO  DAN  KEBUTUHAN  HARIAN  DENGAN  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  FP- GROWTH (STUDI KASUS DI ULFAMART LUBUK ALUNG),” J. Inform. , vol. 7, no. 3, pp. 111–119, 2019.
[18] N. Nidheesh, K. A. Abdul Nazeer, and P. M. Ameer, “An enhanced deterministic K-Means clustering algorithm for cancer subtype prediction from gene expression data,” Comput. Biol. Med. , vol. 91, pp. 213– 221, 2017.