## IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS DALAM MENENTUKAN CLUSTERING PADA PENILAIAN VERIFIKASI PPIU
Tuhfah Humaira Mufidah¹, Muhammad Risky 2 , Zakaria Anshori³
1 Mahasiswa, Prodi Pendidikan Sistem dan Teknologi Informasi Universitas Pendidikan Indonesia ²Universitas Budi luhur dan Direktorat Jenderal Penyelenggaraan Haji dan Umrah Kementerian Agama, ³ Direktorat Jenderal Penyelenggaraan Haji dan Umrah Kementerian Agama
¹Alamat (Jl. Veteran No. 8 Purwakarta 41115 Telepon dan Fax: (0264)-200395; e-mail: tuhfahhumaira@upi.edu ), ²(Jl. Ciledug Raya No.99, RT.10/RW.2, Petukangan Utara, Kec. Pesanggrahan, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 12260; email : 2011600703@student.budiluhur.ac.id ), ³(Kementerian Agama Republik Indonesia Jl. Lapangan Banteng Barat Nomor 3-4 Jakarta 10710; email : Zack.anshori@gmail.com )
(Received: November 2022, Revised : Januari 2023, Accepied : April 2023)
Abstract — The Ministry of Religious Affairs becomes and serves as a medium for organizing government in the  field  of  religion,  thus  making  it  a  good  service provider, one of which is in organizing Hajj and Umrah travel.  This  makes  the  Ministry  of  Religion  a supervision and guidance on the granting of licenses to the  Umrah  Worship  Travel  Organization  (PPIU).  In KMA  Number  540  of  2021,  it  states  that  PPIU  passes when it gets a score in the range of 65-100, however, it turns out that PPIU is found with a score lower than the predetermined value range, this needs to be followed up carefully  because  it  sees  the  importance  of  providing Umrah worship travel services for Muslims who can be trusted  and  the  Ministry  of  Religion  as  a  form  of improvement  in  the  social,  political,  religious,  and economic  fields  of  the  country  in  granting  PPIU operational licenses to be faster, more transparent, and accountable.  In  connection  with  that,  researchers conducted  clustering  on  the  PPIU  dataset  using  the PPIU Name variable with the Total Verification Value found in the entire data obtained as many as 230 using RapidMiner  with  the  k-means  algorithm  so  that  the number of k was obtained using the Elbow Method so that it was obtained at k-3 with Avg. Distance 0.595. At k-3,  the  Davies  Bouldin  Index  (DBI)  is  0.027  with  an interval range value of 61-100.
Keyword: Clustering, K-Means, Rapidminer, PPIU.
Intisari —  Kementerian  Agama  menjadi  dan  bertugas sebagai media penyelenggaraan pemerintahan dalam bidang agama,  sehingga  menjadikannya  sebagai  penyedia  layanan yang baik salah satunya dalam penyelenggaraan perjalanan haji  dan  umrah.  Hal  tersebut  menjadikan  Kementerian Agama sebagai pengawasan dan pembinaan atas pemberian izin  kepada    Penyelenggaraan  Perjalanan  Ibadah  Umrah (PPIU).  Pada  KMA  Nomor  540  Tahun  2021  menyatakan PPIU lulus  ketika  mendapatkan  nilai  dalam rentang  65-100 namun, ternyata ditemukan PPIU dengan nilai lebih rendah dari  rentang  nilai  yang  telah  ditetapkan,  hal  tersebut  perlu ditindak  lanjuti  dengan  cermat  karena  melihat  pentingnya penyediaan  layanan  perjalanan  ibadah  umrah  bagi  umat islam yang dapat di percaya dan Kementerian Agama sebagai bentuk  perbaikan  dalam  bidang  sosial,  politik,  agama,  dan ekonomi negara pada pemberian perizinan operasioanl PPIU menjadi lebih cepat, transparan, dan akuntabel. Sehubungannya  dengan  itu,  peneliti  melakukan  clustering
pada  dataset  PPIU  dengan  menggunakan  variable  Nama PPIU  dengan  Jumlah  Nilai  Verifikasi  ditemukan  keseluruh data yang di dapat sebanyak 230 menggunakan RapidMiner dengan algoritma k-means sehingga di dapatkan banyaknya k  dengan  menggunakan  Elbow  Methode  sehingga  di  dapat pada  k-3  dengan  Avg.  Distance  0,595.  Pada  k-3  di  peroleh Davies  Bouldin  Indeks  (DBI)  sebesar  0,027  dengan  nilai rentang intervalnya dari 61-100.
Kata Kunci : Clustering, K-Means, Rapidminer, PPIU

## I. PENDAHULUAN
Mayoritas penduduk di Indonesia merupakan penganut agama  islam[1].  Salah  satu  kebutuhan  ibadah  mereka adalah  menunaikan  ibadah  umrah,  sehingga  perjalanan ibadah  umrah  sangat  diminati  di  Indonesia,    seiring perkembangan  waktu,  semakin  banyak  yang  berminat melaksanakan  ibadah  umrah  semakin  banyak  pula  yang menyediakan  layanan penyelenggaraan  perjalanan  ibadah umrah.  Layanan  ini  disediakan  olah  perusahaan  swasta yang merupakan Biro Perjalanan Wisata (BPW) yang telah mendapatkan  izin  usaha  untuk  melakukan  perjalanan ibadah umrah. Dalam hal ini, Kemeterian Agama berperan untuk mengatur (regulator) dan melakukan pembinaan dan pengawasan  terhadap  Penyelenggara  Perjalanan  Ibadah Umrah  (PPIU).  Untuk  mendapatkan  izin  usaha  tersebut, BPW  harus  memenuhi  standard  kegiatan  usaha  yang pemenuhannya dilakukan dengan penilaian dan pengelompokkan verifikasi PPIU[2].
Sesuai  dengan  Undang  –  Undang  Nomor  20  Tahun 2020 tentang Cipta Kerja dan Peraturan Pemerintah Nomor 5  Tahun  2021  mengenai  Penyelenggaraan  Perizinan Berusaha  Berbasis  Risiko,  bahwa  Kementerian  Agama sudah  melaksanakan  penyesuaian  Pelayanan  Perizinan berupaya  memperbarui  secara  digital.  Dengan  ini, Kementerian Agama telah melaksanakan usaha membentuk  inovasi  dan  membuat  perubahan  sebagai bentuk perbaikan dalam bidang sosial, politik, agama, dan ekonomi  negara  pada  pemberian  perizinan  operasioanl Penyelenggara  Perjalanan Ibadah Umrah (PPIU) menjadi lebih cepat, transparan, dan akuntabel. Hal ini diwujudkan dengan  penerbitan  Keputusan  Menteri  Agama  Republik Indonesia  Nomor  540  Tahun  2021  Tentang  Pedoman Penerbitan Surat Rekomendasi Kantor Wilayah
Kementerian  Agama  Provinsi  Bagi  Perizinan  Berusaha Penyelenggara Perjalanan Ibadah Umrah[2].
Untuk  menguji  upaya  Kementerian  Agama  dalam meningkatkan  kualitas  pelayanan  publik  sebagai  bentuk pengawasan  dan  pembinaan  terhadap  PPIU,  pada  artikel ini peneliti akan mengkaji dengan menganalisis hasil dari nilai  verifikasi  PPIU  sehingga  dapat  mengelompokkan kedalam  beberapa  kelompok  sesuai  dengan  kualitas penilaian  yang  di  peroleh,  menggunakan  algoritma clustering k-means karena data yang diperoleh berjumlah banyak  sehingga lebih  tepat  dan mudah menggunakan k- means [3] .  K-means juga  merupakan  salah  satu  cara  yang paling  sederhana  dalam  pengelompokkan  suatu  data[4]. Dengan ini, peneliti menggunakan algoritma clustering k- means  sebagai  metode  penelitian.  Peneliti  melakukan pengelompokkan  berdasarkan  2  variabel  yang  berbeda yaitu  diantaranya  nama  PPIU  dengan  akumulasi  Jumlah Nilai  Verifikasi.  Sesuai  dengan  KMA  Nomor  540  tahun 2021 penilaian verifikasi PPIU dinyatakan lulus jika nilai berada  di  rentang  dari  65-100.  Sedangkan  jika  nilai  <65 maka  dinyatakan  tidak  lulus.  Dengan  7  (tujuh)  kriteria seperti Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Nilai Kriteria Penilaian Verifikasi PPIU Kriteria Bobot kriteria Jumlah Bobot indikator Nilai Elemen yang Dipilih Total Nilai Indikator Finansial (Aspek Penglolaan) 25 75 100 25,00 SDM (Aspek Pengelolaan) 15 100 100 15,00 Memiliki rencana pengembangan SDM 10 100 100 10,00 Kementerian/Kerja sama dengan Pihak Kedua (Aspek Pengelolaan) 15 100 100 15,00 Operasional (Aspek Pengelolaan) 10 100 100 10,00 Sarana & Prasana (Aspek Pengelolaan) 15 100 100 15,00 Layanan / Service (Aspek Pengelolaan) 10 100 100 10,00
Pada tabel tersebut dapat diketahui atribut yang di pakai untuk penghitungan jumlah yang akan menentukan nilai  akhir  dari  setiap  PPIU  yang  mengajukan,  dengan rumus penghitungan yang di pakai sebagai berikut[2],
(Bobot  kriteria/Nilai  elemen  yang  dipilih)×(Bobot indikator/Nilai elemen yang dipilih)×Nilai elemen
Sehingga mengahasilkan jumlah yang bervariasi, maka dibutuhkannya clustering dengan mengelompokkan sesuai dengan jumlah yang dihasilkan.
Dengan  pengelompokkan  nilai  verfikasi  PPIU diharapkan  Kementerian  Agama  dapat  melakukan tindakan yang sesuai dengan ukuran tingkatan
pengelompokkan,  dapat  mempertimbangkan  keputusan peraturan, meningkatkan pemeliharaan serta pemeliharaan terhadap  proses  kerja  PPIU  itu  sendiri,  sehingga  terus melaksanakan dan mengembangankan misi dari Kementerian  Agama  yaitu  sebagai  administrasi  layanan yang baik dengan meningkatkan layanan publik sehingga terhindari  dari  oknum  penipuan  khususnya  dalam pelayanan  perjalanan  ibadah  umrah.  Dari  pihak  PPIU sendiri  dengan  adanya  pengelompokkan  ini  dapat menjadikan  bahan  evaluasi  untuk  kedepannya  agar menjadi  PPIU  yang  baik  sesuai  standar  negara  sehingga dapat melayani sehingga dapat dipercaya dan bertambahnya  jumlah  jamaah  pada  suatu  PPIU  karena masyarakat  muslim  sangat  membutuhkan  perjalanan ibadah umrah untuk menunaikan ibadahnya.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Analisis Clustering
Menurut  [5]  Analisis  Clustering  merupakan  runtutan dalam  membagi  objek  dari  kumpulan  data  menjadi beberapa cluster yang homogen. Tujuan utama dari metode clustering  adalah  untuk  mengelompokkan  sekumpulan data/objek  ke  dalam  kelompok-kelompok  (cluster) sehingga setiap cluster berisi sebanyak mungkin data yang mirip.  Clustering  bertujuan  untuk  menempatkan  objek yang  mirip  atau  bertetangga  dalam  sebuah  cluster  dan membuat  jarak  antar  cluster  seluas  mungkin.  Dengan  ini maka objek dalam satu cluster sangat mirip satu sama lain dan berbeda dengan objek di cluster lain.
B. Algoritma K-Means
Menururt  [6]  Algortima  K-Means  merupakan  metode non-hierarchical clustering yang bertujuan untuk membagi objek  yang  ada  menjadi  satu  atau  lebih  cluster  atau kelompok  objek  berdasarkan  karakteristiknya,  seperti objek  dengan  karakteristik  yang  sama  dikelompokkan dalam  cluster  yang  sama  dan  objek  dengan  karakteristik yang berbeda dikelompokkan dalam cluster lain.

## C. Pengawasan  Penyelenggara  Perjalanan  Ibadah  Umrah
(PPIU)
Menurut [7] PPIU perlu diawasi agar mengikuti aturan yang  ditetapkan  Kementerian  Agama.  Pengawasan dilakukan  untuk  membangun  kesadaran  dan  budaya profesional,  membangun  sistem  dan  prosedur,  serta
mengatasi pelanggaran hal tersebut sesuai dengan Pasal 20
PMA No. 18 tahun 2015.

## III. METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan oleh peneliti berupa metode  kuantitatif.  Data  yang  didapatkan  diperoleh  dari pihak  Direktorat  Jenderal  Penyelenggaraan  Haji  dan Umrah  yaitu  berupa  excel  dari hasil angket  lewat  google form  yang  berisikan  indikator  penilaian  yang  telah  di  isi oleh para PPIU yang mengajukan izin dan melewati tahap akumulasi sehingga didapatkan hasil nilai dari setiap PPIU.

## A. Data Mining
Data  mining  merupakan  langkah  untuk  menemukan pola  yang  unik  dari  sebaran  data  dalam  jumlah  banyak, sehingga  dapat  menentukan  korelasi  antara  data  lainnya dan  membentuk  sebuah  informasi  atau  pengetahuan baru[8].  Data  dapat  disimpan  dalam  sistem  digital  pada komputer seperti database, datawarehouse, dan penyimpanan  data  lainnya[3].  Fungsi  dari  data  mining yaitu sebagai fungsi deskripsi (description), fungsi estimasi (estimation), fungsi prediksi (prediction), fungsi klasifikasi (classification),  fungsi  pengelompokkan  (clustering),  dan fungsi  asosiasi  (association)[9].  Karena  data  mining merupakan langkah dan teridiri dari tahapannya sehingga terdapat  7  (tujuh)    susunan  tahapan  data  mining, diantaranya [10], [11]:
1. Pembersih  data  (Data  cleaning),  pada  tahap  ini data  dipilah,  diperiksa  dari  duplikasi  data  dan dibersihkan  dari  data  yang  tidak  konsisten  dan tidak  sesuai,  kemudian  diperbaiki  kesalahan  data yang  ada  seperti  tipografi.  Pada  data  yang diberikan pada pihak Direktorat Jenderal
Penyelenggaraan Haji dan Umrah merupakan data yang dihasilkan dari pengisian PPIU pada google form,  sehingga  PPIU  dapat  mengisi  google  form lebih dari satu kali. Maka dengan ini, terdapat data yang tidak sesuai seperti nama PT yang tidak jelas dan  duplikasi  data  sehingga  dengan  ini  peneliti menghapus data yang tidak sesuai dan memperbaiki data tersebut.
2. Integrasi  data  (Data  integration),  pada  tahap  ini data dapat digabungkan dengan berbagai data dari database yang lain dan membentuk data sate yang baru. Sehingga tidak heran bahwa terkadang data yang satu dengan data yang lainnya membuat suatu relasi.
3. Seleksi  Data  (Data  selection),  pada  tahap  ini  dari kumpulan database tidak semua atribut digunakan untuk bahan penelitian, maka dipilah atribut yang diperlukan  untuk  bahan  analisis.  Pada  kasus  ini peneliti membutuhkan data yang terdiri dari [2]:
a. Nama PPIU,
b. Laporan  Keuangan  audited  dari  KAP terigister  di  Kemenkeu  dengan  opini  Wajar Tanpa Pengecualian (WTP),
c. Laporan  ekuitas  mencakup  jumlah  equitas dalam neraca laporan perusahaan pada bagian ikhtisar keuangan,
d. Kemampuan  dalam  membayar  utang  lancar yang  direfleksikan  dalam  bentuk  rasio  kas (kas  setara  kas  dibagi  liabilitas  jangka pendek(kewajiban lancar) * 100%
e. kemampuan  memenuhi  kewajiban  jangka pendek  dan  jangka  panjang  (Debt  to  Asset Ratio) rumus: total hutang dibagi total Asset * 100% (Dominan).
f. Kecukupan  kebutuhan  SDM  kuantitas  dan kualitas  yang  selaras  dengan  struktur organisasi (ticketing, keuangan/akuntan,
administrasi dan pemasaran).
g. Tenaga  ahli  (tour  leader,  tour  guide, pembimbing ibadah) (Dominan).
h. Standar Kompetensi  (tour leader, tour guide, pembimbing ibadah).
i. Memiliki  rencana  pengembangan  SDM (Dominan).
j. BPW memilki surat dukungan kerjasama/Kontrak  kerja/SPK  atau  setara dengan  perusahaan    transportasi  pada  saat menjalankan  paket  wisata  selama  1  tahun beroperasi.
k. BPW memiliki surat dukungan kerjasama/Kontrak  kerja/SPK  atau  setara dengan perusahaan akomodasi selama 1 tahun beroperasi. l. BPW memiliki surat dukungan kerjasama/Kontrak  kerja/SPK  atau  setara perusahaan  bidang  jasa  boga/catering  selama 1 tahun beroperasi.
m. BPW Memiliki surat dukungan kerjasama/Kontrak  kerja/SPK  atau  setara dengan  perusahaan  Asuransi  selama  1  tahun beroperasi.
n. Paket  wisata    yang  disediakan  oleh  BPW memuat informasi.
o. BPW  menyediakan  buku  saku  /  panduan wisatawan.
p. BPW  berpengalaman  menyediakan  paket rombongan  wisatawan/Group.
q. BPW memiliki mekanisme untuk mengindentifikasi wisatawan selama perjalanan. r. Ketersediaan kantor pelayanan yang dibuktikan  dengan  legalitas  kepemilikan (Sertifikat  SHM/HGB,  IMB  dan  PBB) maupun surat perjanjian sewa. (Dominan).
s. Luas  bangunan  kantor  pelayanan  cukup memadai  dalam  menjalankan  pelayanan dibuktikan  dengan  surat  ukur/sertifikat/pajak bumi  dan  bangunan/pengukuran  langsung (Dominan).
t. Tersedia  sarana  teknologi  informasi  dan komunikasi yang berfungsi dengan baik.
u. Tersedia  sarana  transportasi  (Roda2  dan Roda4)  yang  dapat  dioperasikan.  Sarana transportasi haruslah merupakan aset perusahaan  atau  disewa  dengan  bukti perjanjian.
v. Fasilitas Bangunan Kantor (Dominan).
w. Kejelasan Kantor  Pelayanan Memiliki papan nama.
x. Memiliki Data Base pelanggan.
y. Pemberian  informasi  dilakukan  sebelum keberangkatan,  perjalanan  dan  di  tempat tujuan.  Dibuktikan  dengan  dokumentasi (SOP/pedoman kerja) dan foto/video kegiatan (Dominan).
z. Pelayanan pemberangkatan ke dan dari tempat tujuan terkoordinir dengan baik dan dilakukan oleh petugas khusus. Dibuktikan dengan SOP dan  Program  Kegiatan  atau  foto/video kegiatan (Dominan).
aa. Terdapat  mekanisme  pelayanan  administrasi dan  dokumen  umrah  yang  meliputi  :1. Pendaftaran jamaah                     2. paspor dan visa  dokumen  perjalanan,  3.  pembatalan jamaah  dan  4.  dokumen  hilang  selama perjalanan. Dibuktikan dengan SOP (Dominan).
bb. Terdapat mekanisme pelayanan Penyelesaian dan  tindaklanjut  keluhan  dibuktikan  dengan hasil kuesioner kepuasan pelanggan atau data keluhan pelanggan.
Selain  atribut  tersebut  tidak  diperlukan  untuk  di analisis.
4. Transformasi  data  (Data  transformation),  pada tahap  ini  data  digabungkan  dan  diubah  ke  dalam bentuk  format  yang  diperlukan  untuk  dapat  di proses  karena  beberapa  metode  data  mining diperlukan  format  khusus  untuk  dapat  di  oleh. Pada kasus ini menngunakan metode clustering k- means  sehingga  membutuhkan  data  yang  bersifat integer, maka data yang berbentuk text diubah ke data integer untuk dapat diolah.
5. Proses  mining,  pada  tahap  ini  merupakan  tahap utama  pada  metode  yang  diterapkan  untuk membuat  informasi  dan  pengetahuan  baru  dari data.
6. Evaluasi pola (Pattern evaluation), pada tahap ini untuk  menemukan  pola-pola  menarik  kedalam knowledge based yang ditemukan. Sehingga untuk membuktikan  apakah hipotesa  yang didapat  telah tercapai.
7. Presentasi pengetahuan (Knowledge presentation), pada  tahap  ini  data  yang  telah  diolah  di visualisasikan  dan  dipresentasikan  hasil  dari pengetahuan yang di dapatkan.
B. K-Means
K-Means  merupakan  algoritma  pengelompokkan menjadi beberapa k kelompok berdasarkan kemiripan data yang  sama  dari  beberapa  data  serta  menggunakan  titik centeroid  secara  acak  sebagai  bahan  ukur[3],  [10].  K- Means  merupakan  algoritma  clustering  yang  bersifat Unsupervised  learning  dimana  memerlukan  semua variabel  (atribut)  untuk  mencari  pola  tertentu.  Algoritma K-Means  ini  digunakan  untuk  data  yang  bersifat numerik[4].  Sering  digunakan  karena  mudah  dan  cepat dalam  menghasilkan  jawaban  yang  dibutuhkan.  Proses
kerja  algoritma  K-Means  sangat  sederhana,  meliputi[4], [12] :
1. Input data.
2. Menentukan jumlah cluster (random).
3. Menentukan titik pusat cluster.
4. Menghitung jarak data ke pusat cluster.
5. Mengelompokkan  data  sesuai  dengan  jarak  ke pusat cluster.
6. Jika sudah sesuai, maka hasil sudah dapat di pakai. Jika  belum  atau  ditemukannya  data  yang mengalami perpindahan posisi ataupun perubahan nilai centroid, maka mengulangi tahap ketiga.

## C. Metode Elbow
Metode  Elbow  adalah  metode  untuk  menentukan banyaknya  cluster  terbaik  dengan  melihat  hasil  dari presentase perbandingan diantara banyaknya cluster yang akan  meghasilkan  bentuk  siku  pada  suatu  titik[10]. Percobaan dilakukan dengan menginput avg distance, avg distance  merupakan  rata-rata  jarak  antar  titik,  pada  tiap banyaknya  K,  dari  avg  distance  ini  kemudian  dibuatkan grafiknya  agar  terlihat  titik  yang  membentuk  siku[13]. Semakin  bertambahnya  jumlah  K  maka  akan  semakin menurun  jumlah  avg  distancenya.  Sehingga  dapat  dilihat titiknya,  semakin  siku  maka  semakin  tepat  dalam penentuan banyaknya K pada clustering K-Means.

## D. Aplikasi RapidMiner
RapidMiner adalah sebuah aplikasi penambangan data pembelajaran  mesin,  penambangan  teks  dan  analisis prediktif.  RapidMiner  merupakan  salah  satu  pengolahan data  pertambangan.  Pekerjaan  RapidMiner  meliputi penambangan  teks  adalah  tentang  analisis  teks,  untuk mengekstrak pola dari kumpulan data besar dan hubungkan ke  metode  statistik,  kecerdasan  buatan,  dan  basis  data. Tujuan  dari  analisis  tekstual  ini  adalah  mendapatkan informasi kualitas tertinggi dari teks ditempa RapidMiner menyediakan metode Penambangan data dan pembelajaran mesin  termasuk:  ETL  (ekstraksi,  transformasi,  memuat), pemrosesan  data,  visualisasi,  pemodelan  dan  evaluasi. Proses  data  mining  terdiri  dari  operator  bersarang dijelaskan dengan XML dan dengan antarmuka pengguna grafis.  Presentasi  direkam  dengan  pemrograman  Java. Rapidminer digunakan untuk keperluan bisnis, penelitian, pendidikan, pelatihan, pengembangan aplikasi  dan  segala hal yang berhubungan tentang validasi data, pengoptimalisasi, dan visualisasi data[14], [15].
E. Davies Bouldin Indeks (DBI)
Davies Bouldin Indeks (DBI) merupakan suatu ukuran yang ditemukan di tahun 1979 oleh Donal W. Bouldin dan David L. Davies[16]. Dapat ditemukan ketika menggunakan  aplikasi  Rapidminer  pada  bagian  cluster distance  performance,  DBI  akan  dipergunakan  untuk mengevaluasi  algoritma  K-Means  dimana  semakin  DBI mendekati nol (0) maka semakin optimal skema clustering yang dimiliki.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Pengolahan Data
Data didapatkan dari hasil mengumpulan data melalui google  form  yang  diberikan  kepada  Penyelenggara Perjalanan  Ibadah  Umrah  (PPIU)  yang  telah  terdaftar  di Kementerian  Agama  dengan  jumlah  yang  telah  mengisi
google form sebanyak 235 PPIU, dengan pertanyaan yang disediakan  meliputi  pertanyaan  seputar  kriteria  yang dibutuhkan dan sesuai dalam KMA Nomor 540 tahun 2021 untuk dapat dilihat nilai dari setiap point pertanyaan dalam bentuk numerik dari hasil pengkalian dan pembagian yang meliputi  bobot  dan  nilai  elemen  kemudian  dari  nilai tersebut  seluruhnya  di  jumlahkan,  sehingga  mendapatkan nilai verifikasi dari tiap PPIU. Namun ternyata ditemukan data  yang  tidak  valid/cacat  dan  data  yang  berduplikat, sehingga  perlu  perbaikan  dengan  menghapus  data  cacat dan  salah  satu  data  yang  berduplikat  yang  dapat  dilihat pada tabel berikut.
Tabel 2. Jumlah Nilai Verifikasi PPIU
No. PPIU Laporan Keuangan ... Laporan ekuitas ... Kemam puan ...
... 1. Aa
80 60 60 ... 2. PT.
XYZ 100 80 100 ... 3. dd 100 80 80 ... 4. PT sukses internati onal Tour Travel 80 80 80
... 5. A 80 60
60 ...
Ditemukan 5 data yang cacat dan berduplikat. Dimana data cacat  dikarenakan  nama  yang  tidak  valid  dan  yang berduplikat  menginput  dua  kali  dengan  membandingkan kedua  data  yang  sama  sehingga  dapat  disimpulkan  data input  kesatu  tidak  valid  dibandingkan  data  input  kedua dilihat  dari  point  yang  didapatkan.  Maka  data  tersebut perlu  dihilangkan  karena  akan  mempengaruhi  proses clustering  jika  tidak  ditelaah.  Dengan  berkurangnya  data tersebut total jumlah data yang akan di olah sebanyak 230. Berikut visual beberapa data valid yang didapatkan.
Tabel 3. Jumlah Nilai Verifikasi PPIU
No. Nama PPIU Jumlah 1. PT. Salma Amanah Wisata 75,45
2. PT. AMANAH SAFARI INTERNASIONAL 77,9 3. PT. NAJAH HURRAHMAN 74,4 4. PT. AL KAMILA TRAVEL & TOUR 81,4 ...... ..... 230. ...... .....
Dapat  dilihat  jumlah  data  valid  menjadi  230  dengan atribut  yang  dibutuhkan  untuk  digunakan  pada  clustering sebanyak  2  buah,  meliputi  Nama  PPIU  dan  Jumlah. Didapatkan pula banyak jumlah yang bervariatif sehingga diperlukan adanya pengelompokkan/clustering.
B. Menentukan Banyaknya K Dengan Metode Elbow
Data  yang  valid  peneliti  input  menggunakan RapidMiner  dengan  K  sebanyak n  untuk  percobaan, agar mempermudah  dan  mempercepat  proses  clustering. Peneliti  melakukan  percobaan  sebanyak  K7  dengan  data yang sama. Dapat di lihat pada gambar berikut.
Gambar 1. Clustering K-Mean dengan Banyaknya K7
Peneliti mencoba membagi kelompok sebanyak 7 kali untuk  menentukan  banyaknya  K  terbaik  sesuai  dengan metode  elbow  dengan  melakukan  percobaan  dengan kelompok 2, 3, 4, 5, 6, dan 7. Setelah dari semua K yang ada, pada setiap K nya diambil jumlah Avg Distance pada bagian  Cluster  Distance  Performance  dengan  hasil  yang didapatkan sebagai berikut.

## Tabel 4. Tabel Menentukan Banyaknya K
K Avg Distance 2 0,904 3 0,595 4 0,447 5 0,374 6 0,333 7 0,309
Pada  Tabel  4  didapatkan  K  percobaan  sebanyak  K  7 dengan  masing-masing  Avg  Distancenya,  untuk  dapat melihat posisi titik dari setiap nilai Avg Distance dibuatkan sebuah  diagram  linier  yang  dapat  dilihat  pada  gambar berikut.
Gambar 2. Elbow Methode
Dapat dilihat pada Gambar 2. titik x (3) dengan titk y bernilai 0,595 memiliki titik yang paling mendekati siku- siku sedangkan pada titik x (4) sampai x (6) memiliki titik yang  tumpul.  Sesuai  dengan  metode  elbow  dimana  K
terbaik  ketika  memiliki  bentuk  paling  siku.  Maka didapatkan titik yang paling siku ketika titik berada pada y (Avg  Distance)  dengan  nilai  y  berjumlah  0,595  dengan niali x (K) bernilai 3.

## C. Eksekusi Clustering
Setelah  mendapatkan  banyaknya  K  terbaik  dengan metode elbow, kemudian peneliti mengeksekusi data yang sama dengan melakukan clustering dengan K sebanyak 3 pada RapidMiner sehingga membuat kelompok 1, 2, dan 3 seperti gambar berikut.
Gambar 3. Clustering K-Means dengan K 3
Pada percobaan kedua ini peneliti telah membagi data kedalam  3  kelompok  sesuai  dengan  jarak  dengan  titik senteroidnya.  Namun,  hasil  Davies-Bouldin  Index  (DBI) masih bernilai negatif seperti tabel berikut.
Tabel 5. Hasil DBI Tiap Kelompok
No. Pengelompokkan DBI 1 2 Kelompok -0.743 2 3 Kelompok -0.827
Dilihat  dari  Tabel  5  bahwa  DBI  dengan  nilai  terbaik yaitu  nilai  yang  paling  mendekati  nol,  maka  didapatkan DBI dengan nilai -0.743 namun nilai tersebut masih negatif.
Untuk menghasilkan nilai yang positif pada pemodelan menggunakan  parameter  maximize  sehingga  mengubah nilai  negatif  yang  dihasilkan  dari  Davies  Bouldin  Index (DBI).  Parameter  ini  menentukan  apakah  kinerja  harus dimaksimalkan.  Jika  benar,  hasilnya  tidak  dikalikan dengan minus satu. Pada kualitas parameter dimaksimalkan  untuk  setiap  kualitas  dari  masing-masing kelompok,  maka  parameter  maximize  perlu  sertakan. Dengan  ini  maximize  dilakukan  untuk  mengoptimalkan hasil  dari  DBI,  sehingga  hasil  yang  didapatkan  menjadi seperti pada tabel berikut.
Tabel 6. Hasil DBI Setelah Maximize
No. Pengelompokkan DBI 1 2 Kelompok 0.743 2 3 Kelompok 0.827
Setelah  menggunakan  parameter  maximize  dapat dilihat  nilai  negatif  kini  berubah  menjadi  nilai  postif. Untuk  lebih  mengoptimalkan  nilai  DBI  perlu  dilakukan normalize  karena  parameter  normalize  digunakan  untuk membuat  skala  agar  sesuai  dengan  rentang  tertentu[17]. Hal tersebut penting ketika terdapat data dengan unit dan skala  yang  berbeda.  Misalnya,  menggunakan  jarak Euclidean,  semua  atribut  harus  berada  pada  skala  yang sama untuk perbandingan yang adil. Normalisasi berguna untuk  membandingkan  atribut  dengan  ukuran  berbeda. Operator  ini  menormalkan  atribut  yang  dipilih.  Tersedia empat  metode  pemulihan.  Parameter  ini  menentukan apakah hasil harus dinormalisasi. Jika benar, kriteria akan dibagi  dengan  jumlah  fitur.  Maka  hasil  yang  daiapatkan ketika  menggunakan  parameter  maximize  dan  normalize akan tampak pada tabel berikut.

## Tabel 7 Hasil DBI Setelah Maximize dan Normalize
No. Pengelompokkan DBI 1 2 Kelompok 0.027 2 3 Kelompok 0.030
Dapat  dilihat setelah  menggunakan  parameter mazimize dan normalize hasil nilai DBI semakin optimal.
D. Hasil Clustering Setelah melakukan tahap penentuan banyaknya cluster dan mengelola hasil DBI agar semakin optimal, didapatkan jumlah  items  dari masing-masing  kelompok  dengan nilai
sesuai dengan cluster model pada gambar berikut.

## Gambar 4. Cluster Model
Dapat  dilihat  pada  Gambar  4  bahwa  kelompok  1 memiliki  sebanyak  121  items,  kelompok  2  memiliki sebanyak 22 items, dan kelompok 3 memiliki sebanyak 87 items.  Persebaran  data  dapat  dilihat  pada  gambar  grafik berikut.
Gambar 5. Grafik Persebaran Data Perdasarkan Clusternya
Pada  grafik  persebaran  data  berdasarkan  clusternya menggunakan  plot  type  scatter/bubble  dimana  X  sebagai Nama  PPIU  dan  Y  sebagai  Jumlah  untuk  memperjelas persebaran dan pembagian kelompok pada data tersebut.
Tahap  selanjutnya  memisahkan  data  sesuai  dengan kelompoknya,  digunakan  untuk  mempermudah  tahap mencari  rentang  nilai  dari  hasil  nilai  maximum  dan minimum dengan data tersebut. Pembagiannya pun dapat disajikan dengan tabel sebagai berikut.
Tabel 8. Cluster 1
No. Cluster 1 1 PT. ASIA PERMATA WISATA 90,15
2 PT. TELAGA AL-KAUTSAR TRAVEL 91,15 3 PT. RITAS RAUDAH 86,4 4 PT. GT TRAVEL INDONESIA 95,2 5 PT. TAIBAH SEMESTA WISATA 84,05 ... ..... .... 121 PT. SARMANIYA BINA UTAMA 85,85
Pada  Tabel  8  merupakan  atribut  yang  termasuk kedalam cluster 1 dengan jumlah seluruhnya terdapat 121 items.
Tabel 9. Cluster 2 No. Cluster 2 1 PT. CHARIS BERKAH ABADI 60,9 2 PT.ALHALID KUSUMA WARDANI 69,75 3 PT. ARABIA NUSANTAMA RAYA 61,95 4 PT. LABBAIKA CIPTA IMANI 61,75 5 PT.EMMA TOUR DAN TRAVEL 71,65 .... .... .... 22 PT. RINDU BAITULLAH 69,25
Pada  Tabel  9  merupakan  atribut  yang  termasuk kedalam  cluster  2  dengan  jumlah  seluruhnya  terdapat  22 items.
Tabel 10 Cluster 3 No. Cluster 3 1 PT. SALMA AMANAH WISATA 75,45 2 PT. AMANAH SAFARI
INTERNASIONAL 77,9 3 PT. NAJAH HURRAHMAN 74,4 4 PT. AL KAMILA TRAVEL & TOUR 81,4 5 PT. ALMARWAH FITRI WISATA 83,5 ... .... ... 87 PT. LAMAHU TOUR & TRAVEL
82,65
Pada  Tabel  10  merupakan  atribut  yang  termasuk kedalam  cluster  3  dengan  jumlah  seluruhnya  terdapat  87 items.  Setelah  data  sudah  dipisahkan  berdasarkan  cluster kemudian dicari nilai maximum dan nilai minimum untuk mendapatkan nilai interval pada tiap cluster. Dengan hasil yang didapatkan sebagai berikut.

## Tabel 11 Nilai Max, Min, dan Interval Tiap Cluster
Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Nilai Max 95,2 73,45 83,6 Nilai Min 83,5 60,9 73,85 Nilai Interval 95,2-83,5 73,45-60,9 83,6-73,85
Dari  hasil  Tabel  11  didapatkan  nilai  maximum  dan minimum  dari  tiap  cluster  dengan  menggunakan  aplikasi excel  untuk  mempermudah  proses  dimana  menggunakan rumus  dengan  sintaks MIN(Number1; [Number2];  ...)
untuk mencari nilai maximum dan sintaks MIN(Number1; [Number2];  ...) untuk  mencari  nilai minimum . Sehingga dapat menentukan nilai interval atau rentang  dari  dua angka  yang  diberikan  dengan rumusnya sebagai berikut

## Nilai Interval = Nilai Maximum-Nilai Minimum
Sehingga rentang nilai untuk penilaian verifikasi PPIU dapat  disimpulkan menjadi  3  cluster  dengan  tiap rentang clusternya disimpulkan pada tabel berikut.
Tabel 12 Akumulasi Pengelompokkan Akumulasi Pengelompokkan Interval cluster 1 83,5-95,2 Interval cluster 2 60,9-73,45 Interval cluster 3 73,85-83,6
Dengan ini, untuk mengoptimalkan penilaian terhadap verifikasi PPIU melakukan pembaharuan pada KMA  540 tahun 2021 penilaian verifikasi PPIU dengan menetapkan rentang kelulusan PPIU dengan rentang nilai dari 100-73 dinyatakan lulus, < 73 dinyatakan tidak lulus. Hal tersebut juga  menjadikan  Kementerian  Agama  dapat  mudah menjadi  pengawas,  mengambil  dan  melakukan  tindakan, mempertimbangkan keputusan peraturan, serta meningkatkan pemeliharaan pada proses kerja PPIU sesuai dengan pengelompokkan dengan sifat data yang sama.

## V. PENUTUP

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan didapatkan  kesimpulan  akan  perlunya  optimalisasi pelaksanaan  verifikasi  PPIU  berdasarkan  ketentuan  yang ada  dalam  KMA  540  tahun  2021  Tentang  Pedoman Penerbitan Surat Rekomendasi Kantor Wilayah
Kementerian  Agama  Provinsi  Bagi  Perizinan  Berusaha Penyelenggara  Perjalanan  Ibadah  Umrah.  Hal  mana sebelumnya PPIU dinyatakan lulus jika memenuhi rentang nilai dengan akumulasi 100-65 dan tidak lulus apabila < 65 namun,  setelah  diteliti  terdapat  nilai  PPIU  di  bawah rentang  kelulusan.  Hal  tersebut  perlu  diperbaiki  dan ditelusuri sehingga mendapatkan cara penanggulangannya dengan  melakukan  clustering  K-Means  menggunakan RapidMiner,  membagi  cluster  menjadi  3  kemudian  dapat dilihat pada setiap cluster rentang nilainya (nilai interval) sehingga  disimpulkan  Interval  cluster  1  didapatkan  83,5- 95,2  ;  Interval  cluster  2  didapatkan  60,9-73,45  ;  Interval cluster 3 didapatkan 73,85-83,6 . Dengan ini KMA dapat diubah  dengan  menetapkan  rentang  kelulusan  PPIU menjadi  100-73  dinyatakan  lulus,  <  73  dinyatakan  tidak lulus.

## B. Saran
Pada  penelitian  berikutnya  dapat  mengelompokkan dengan lebih terperinci pada aspek variable yang berbeda tidak  hanya  antara  nama  PPIU  dengan  Jumlah  Nilai Verifikasi. Dapat pula menggunakan algoritma clustering
lainnya  untuk  dikomparasi  dan  diteliti  perpedaannya  dan ditemukan yang lebih optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  F.  M.  Yunus,  “AGAMA  DAN  PLURALISME,” Jurnal
Ilmiah Islam Futura , vol. 13, no. 2, p. 213, Feb. 2014, doi: 10.22373/jiif.v13i2.72.
[2]  “KEPUTUSAN MENTERI AGAMA  REPUBLIK INDONESIA.”
[3]  Y.  Prastyo,  P.  Eosina,  and  F.  Fatimah,  “PEMBAGIAN
TINGKAT KECANDUAN GAME ONLINE MENGGUNAKAN  K-MEANS  CLUSTERING  SERTA KORELASINYA TERHADAP PRESTASI AKADEMIK.”
[4]  D.  Marlina,  N.  Fauzer  Putri,  A.  Fernando,  and  A. Ramadhan,  “Implementasi  Algoritma  K-Medoids  dan  K- Means  untuk  Pengelompokkan  Wilayah  Sebaran  Cacat pada Anak,” Jurnal CoreIT , vol. 4, no. 2, 2018. [5]  “216-Article Text-1616-1692-10-20210122”.
[6]  A. Nur Khomarudin, “Teknik Data Mining : Algoritma K- Means Clustering,” 2003. [Online]. Available: https://agusnkhom.wordpress.com [7]  “YEYET ROHILAH-FDK”.
[8]  Z. Nabila, A. Rahman Isnain, and Z. Abidin, “ANALISIS
DATA  MINING  UNTUK  CLUSTERING  KASUS COVID-19  DI  PROVINSI  LAMPUNG  DENGAN ALGORITMA K-MEANS,” Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi  (JTSI) ,  vol.  2,  no.  2,  p.  100,  2021,  [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[9]  M.  Pengetahuan  and  B.  Data,  “PENGANTAR  DATA MINING.”
[10] E.  Muningsih,  “OPTIMASI  JUMLAH  CLUSTER  K-
MEANS  DENGAN  METODE  ELBOW UNTUK
PEMETAAN PELANGGAN.”
[11] “jurnal juna eska”.
[12] N.  W.  Rohmawati,  S.  Defiyanti,  M.  Jajuli,  and  T.  H. Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Singaperbangsa  Karawang  Jl  Ronggowaluyo  Telukjambe Timur  Karawang,  “IMPLEMENTASI  ALGORITMA  K- MEANS  DALAM  PENGKLASTERAN  MAHASISWA PELAMAR BEASISWA,” 2015.
[13] A. Winarta and W. J. Kurniawan, “OPTIMASI CLUSTER
K-MEANS  MENGGUNAKAN  METODE  ELBOW PADA  DATA  PENGGUNA  NARKOBA  DENGAN PEMROGRAMAN PYTHON,” Jurnal Teknik Informatika Kaputama (JTIK) , vol. 5, no. 1, 2021.
[14] R.  Nofitri  and  N.  Irawati,  “ANALISIS  DATA  HASIL KEUNTUNGAN MENGGUNAKAN SOFTWARE RAPIDMINER,” JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  199–204,  Jul.  2019,  doi: 10.33330/jurteksi.v5i2.365.
[15] E.  Fadilah,  “Implementasi  Metode  Profile  Matching Terhadap Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Dana
Zakat  pada  Badan  Amil  Zakat  Pertamina  (BAZMA),” MATICS ,  vol.  10,  no.  2,  p.  39,  Mar.  2019,  doi: 10.18860/mat.v10i2.5745.
[16] E.  Muningsih,  I.  Maryani,  and  V.  R.  Handayani, “Penerapan Metode K-Means dan Optimasi Jumlah Cluster dengan  Index  Davies  Bouldin  untuk  Clustering  Propinsi Berdasarkan Potensi Desa,” Jurnal Sains dan Manajemen , vol. 9, no. 1, 2021, [Online]. Available: www.bps.go.id
[17] M.  Risky,  A.  Wibowo,  and  Z.  Anshori,  “Komparasi Pengelompokan  Pemeringkatan  Sertifikasi  Travel  Umrah Berizin  dengan  Algoritma  Klasterisasi  K-Means  dan  K- Medoids,” InComTech :  Jurnal  Telekomunikasi  dan Komputer ,  vol.  12,  no.  1,  p.  47,  Apr.  2022,  doi: 10.22441/incomtech.v12i1.14528.