Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 682-693 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Cluster ing Koridor Transjakarta Berdasarkan Jumlah Penumpang Dengan Algoritma K-Means
Adi Supriyatna 1 , Irmawati Carolina 2 , Suhar Janti 3 , Ali Haidir 4 Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kramat Raya No.98, Senen, Jakarta Pusat, 10450 adi.asp@bsi.ac.id, irmawati.imc@bsi.ac.id, suharjanti.shj@bsi.ac.id, ali.alh@bsi.ac.id
Abstract
Transportation  is one of the facilities that make it easy  for  humans to carry  out activities to move  places  using  vehicles  that  are  driven  by  humans  or  machines.  Based  on  data  obtained from data.jakarta.go.id, the number of Transjakarta bus passengers in corridors 1 to 13 of 2017 amounted to 114,239,960, and in 2018 there were 121,918,964 passengers. The algorithm used in this research is K-Means Cluster, which is implemented using Microsoft Excel and Rapidminer Studio. The purpose of this study is to  cluster Transjakarta corridors based on the number of passengers divided into 3 clusters: high, medium, and low. The results of data processing show that the Transjakarta corridor data cluster is based on the number of passengers using the K- Means  cluster  algorithm  using  Microsoft  Excel  and  Rapidminer  Studio  to  produce  3  clusters, namely  cluster  1  with  the  highest  number  of  passengers,  one  corridor,  cluster  2  with  the number of passengers being nine corridors and cluster 3 or 0 with a low number of passengers there are  three  corridors. The highest number of passengers is corridor  one  which serves  the Blok M - Kota route, indicating that the Blok M - Kota route is the most used by Transjakarta passengers.
Keywords : Algoritma K-Means, Clustering, Koridor Transjakarta.

## Abstrak
Transportasi  merupakan  salah  satu  sarana  yang  memberikan  kemudahan  kepada  manusia dalam  melakukan  kegiatan  untuk  berpindah  tempat  dengan  menggunakan  kendaraan  yang digerakkan oleh manusia atau mesin. Berdasarkan data yang diperoleh dari data.jakarta.go.id jumlah penumpang bus transjakarta pada koridor 1 sampai dengan 13 tahun 2017 berjumlah 114.239.960  dan tahun 2018  berjumlah  121.918.964  penumpang. Algoritma yang digunakan pada  penelitian  ini  yaitu  K-Means  Cluster  yang  diimplementasikan  menggunakan  Microsoft Excel  dan  Rapidminer  Studio.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengelompokkan koridor-koridor  transjakarta  berdasarkan  jumlah  penumpang  yang  dibagi  menjadi  3  cluster yaitu tinggi, sedang  dan rendah. Hasil pengolahan  data menunjukkan Pengelompokkan data koridor  transjakarta  berdasarkan  jumlah  penumpang  dengan  algoritma  K-Means  cluster menggunakan Microsoft  Excel dan Rapidminer Studio menghasilkan 3  cluster  yaitu  cluster  1 dengan jumlah penumpang terbanyak terdapat 1 koridor, cluster 2 dengan jumlah penumpang sedang terdapat 9 koridor dan cluster 3 atau 0 dengan jumlah penumpang rendah terdapat 3 koridor.  Jumlah  penumpang  tertinggi  yaitu  koridor  1  yang  melayani  rute  Blok  M  -  Kota,  hal tersebut menunjukkan bahwa trayek Blok M – Kota paling banyak digunakan oleh penumpang transjakarta.
Kata kunci : K-Means Algorithm, Clustering, Transjakarta Corridor.

## 1. PENDAHULUAN
Transportasi  merupakan  salah  satu  sarana  yang  memberikan kemudahan  kepada  manusia  dalam  melakukan  kegiatan  untuk  berpindah tempat dengan menggunakan kendaraan yang digerakkan oleh manusia atau mesin.  Transjakarta  merupakan  salah  satu  sistem  transportasi Bus  Rapid Transit  (BRT) yang  pertama  kali  di  Asia  Tenggara  dan  Selatan  yang  mulai
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 682-693 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
beroperasi  sejak  tahun  2004  di  Indonesia  khususnya  DKI  Jakarta[1]. Berdasarkan  data  dari  situs  resmi  transjakarta.co.id  saat  ini  koridor  bus transjakarta  yang  sudah  tersedia  sebanyak  13  koridor  utama  dan  25  rute lintas  koridor.  Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari  data.jakarta.go.id jumlah penumpang bus transjakarta pada koridor 1 sampai dengan 13 tahun 2017  berjumlah  114.239.960  dan  tahun  2018  berjumlah  121.918.964 penumpang[2], gambar 1. Merupakan grafik jumlah penumpang transjakarta pada tahun 2017 dan 2018.
Sumber: data.jakarta.go.id Gambar 1. Jumlah Penumpang Transjakarta 2017 dan 2018
Clustering merupakan  metode  pengelompokan  yang  sudah  dikenal[3], yang digunakan untuk pengolahan data dalam mengelompokkan objek yang memiliki  kemiripan[4][5][6].  Metode clustering yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah K-Means yang  termasuk  ke  dalam  golongan  algoritma Partitioning  Clustering [7][8] . Metode K-Means  clustering juga  banyak digunakan  dalam  penyelesaian  masalah  tentang  pengelompokkan  seperti penjualan[9], kebakaran hutan[6], pertanian[10], transportasi[11][12].
Hasil clustering jumlah  penumpang  pada  halte  BRT  kota  Tangerang memiliki  karakteristik  yang  mirip  antara  data-data  yang  berada  dalam satu cluster ,  yaitu  jumlah  penumpang  secara  total  perbulannya,  sehingga  jadwal padatnya penumpang dalam satu hari  dapat membantu pihak terkait untuk mengantisipasi padatnya penumpang pada hari tertentu[7]. pengelompokan data  jumlah  penumpang  pada  Bandar  Udara  Hang  Nadim  Batam  denegan menggunakan  data  mining clustering algoritma K-  means menghasilkan  3 cluster yang dimana data di dalamnya memiliki sifat yang sejenis. Sifat yang sejenis  yang  dimaksud  ada  terletak pada  rata-rata  jumlah  penumpang  yang ada  pada  setiap  bulannya[13].  Hasil  proses clustering pada  jumlah penumpang  bus  Trans  Jogja  didapatkan  3 cluster dengan  jumlah cluster 0 sebanyak 15 data, cluster 1 sebanyak 44 data dan cluster 2 sebanyak 54 data, sehingga dapat dibuktikan bahwa metode K-Means memiliki hasil yang lebih baik dari pada metode AHC[3].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengelompokkan  koridor- koridor transjakarta berdasarkan jumlah penumpang yang dibagi menjadi 3 cluster yaitu tinggi, sedang dan rendah. Diharapkan hasil penelitian ini dapat digunakan  untuk  bahan  pertimbangan  dalam  peningkatan  jumlah  armada untuk koridor yang termasuk ke dalam cluster jumlah penumpangnya tinggi.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 682-693 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
(1)
(2)
(3)

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  pengelompokan  koridor  transjakarta  berdasarkan  jumlah penumpang  dengan  algoritma  k-means  ini  dilakukan  dengan  beberapa tahapan, yaitu:
a) Pengumpulan Data. Tahapan  ini  dilakukan  untuk  mencari  data-data  yang  akan  digunakan dalam  penelitian  terkait  pengelompokkan  koridor  bus  transjakarta berdasarkan  jumlah  penumpang.  data  diambil  dari  situs  resmi  Jakarta Open Data (data.jakarta.go.id).
b) Preprocessing Data . Preprocessing  data yang  dilakukan  menggunakan  Teknik  normalisasi, data  yang  dinormalisasi  digunakan  untuk  skala  nilai  atribut  dari  data sehingga mereka cocok dalam rentang tertentu. Rumus yang digunakan dalam  normalisasi  data  adalah Min-Max yang  merupakan  metode normalisasi  dengan  melakukan  transformasi  linier  terhadap  data  yang asli.
c) Pengolahan dataset menggunakan Microsoft Excel. Merupakan  tahap  pengolahan  data  menggunakan  algoritma K-Means untuk  mendapatkan  kelompok  data  koridor  transjakarta  berdasarkan jumlah  penumpang.  Aplikasi  yang  digunakan  tahapan  ini  adalah Microsoft  Excel .  Tahapan  yang  dilakukan  dalam  algoritma K-Means adalah sebagai berikut[10]:
1) Tentukan jumlah cluster (c), tetapkan pusat cluster sembarang.
2) Hitung jarak setiap data kepusat cluster menggunakan persamaan:
√∑
3) Kelompokkan data ke dalam cluster dengan jarak yang paling pendek menggunakan persamaan:
∑ √∑
4) Hitung pusat cluster yang baru menggunakan persamaan:
∑
5) Ulangi  langkah  kedua  sampai  tidak  ada  lagi  data  yang  berpindah  ke cluster lain.
d) Implementasi K-Means Cluster dengan Rapidminer.
Sebagai  bahan  perbandingan  pengolahan  data  yang  sudah  dilakukan menggunakan Microsoft  Excel juga  dilakukan  pengolahan  data  kembali menggunakan aplikasi Rapidminer Studio.
e) Analisa Hasil Pengolahan Data.
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  yang  telah  dilakukan  menggunakan Microsoft Excel dan Rapidminer Studio, kemudian data tersebut dianalisa dalam  bentuk cluster  model dan performance  vector atas pengelompokkan koridor transjakarta berdasarkan jumlah penumpang.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 682-693 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
(4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  jumlah penumpang pada 13 koridor transjakarta di tahun 2017 dan 2018.
Tabel 1. Data Koridor Transjakarta Dan Jumlah Penumpang. No  Trayek 2017 2018 1 Koridor 1 24257058  25809337 2 Koridor 2 7498917 8409829 3 Koridor 3 10619387  10979625 4 Koridor 4 6683555 7521168 5 Koridor 5 9597209 9234312 6 Koridor 6 9836477 9980206 7 Koridor 7 8966521 7429375 8 Koridor 8 9238704 9347184 9 Koridor 9 13956227  15606290 10  Koridor 10 7123737 7543560 11  Koridor 11 2917261 2888342 12  Koridor 12 2124478 1902479 13  Koridor 13 1418412 5267257

## 3.2. Preprocessing Data
Teknik  normalisasi  data  yang  digunakan  adalah Min-Max dengan persamaan[6]:
Dimana : X = Data yang dinormalisasi Min(X) = Nilai minimal dari range data yang akan dinormalisasi Max(X) = Nilai maximal dari range data yang akan dinormalisasi. Hasil preprocessing  data dengan  Teknik  normalisasi,  maka  didapatkan  data seperti pada tabel 2 dibawah ini:
Tabel 2. Data Normalisasi Koridor Transjakarta Dan Jumlah Penumpang. Trayek 2017 2018 Koridor 1 1,000 1,000 Koridor 2 0,243 0,272 Koridor 3 0,384 0,380 Koridor 4 0,206 0,235 Koridor 5 0,338 0,307 Koridor 6 0,348 0,338 Koridor 7 0,309 0,231 Koridor 8 0,321 0,311 Koridor 9 0,535 0,573 Koridor 10 0,226 0,236
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 682-693 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Trayek 2017 2018 Koridor 11 0,036 0,041 Koridor 12 0,000 0,000 Koridor 13 -0,032 0,141

## 3.3. Pengolahan Dataset dengan
Microsoft Excel
Setelah  dilakukan  proses  pengolahan  dataset  koridor  transjakarta berdasarkan  jumlah  penumpang  menggunakan Microsoft  Excel, untuk mendapatkan  pusat cluster dan  penempatan  data  dalam cluster dilakukan dengan  dua  kali  perulangan  atau  iterasi,  karena  pada  iterasi  kedua pengelompokkan data kedalam cluster sama dengan iterasi pertama.
a) Iterasi Pertama
1. Menentukan jumlah cluster .
Jumlah cluster yang  digunakan  pada  penelitian  ini  berjumlah  3 cluster yang  terdiri  dari cluster 1  (C1)  merupakan  koridor  dengan  jumlah penumpang  terbanyak, cluster 2  (C2)  merupakan  koridor  dengan jumlah  penumpang  sedang  dan cluster 3  (C3)  merupakan  koridor dengan  jumlah  penumpang  sedikit. Cluster yang  ditentukan menggunakan  rumus  pengukuran  jarak/ Euclidian  Distance seperti yang terlihat pada tabel 3 dibawah ini .
Tabel 3. Pusat Cluster Iterasi Pertama Cluster 1 (Tinggi) 1 1 Cluster 2 (Sedang) 0,309139 0,231185 Cluster 3 (Rendah) 0 0
2. Menghitung jarak setiap data ke pusat cluster .
Tabel 4. Jarak Data Ke Pusat Cluster Iterasi Pertama Trayek C1 C2 C3 Jarak Terdekat Koridor 1 0,000  1,282  2,000 0,000 Koridor 2 1,287  0,068  0,317 0,068 Koridor 3 1,001  0,097  0,528 0,097 Koridor 4 1,379  0,103  0,261 0,103 Koridor 5 1,143  0,034  0,432 0,034 Koridor 6 1,090  0,051  0,463 0,051 Koridor 7 1,282  0,000  0,363 0,000 Koridor 8 1,153  0,019  0,418 0,019 Koridor 9 0,648  0,342  0,863 0,342 Koridor 10  1,358  0,083  0,282 0,083 Koridor 11  1,883  0,309  0,038 0,038 Koridor 12  2,000  0,363  0,000 0,000 Koridor 13  1,770  0,349  0,052 0,052
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 682-693 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
3. Kelompokkan data ke dalam cluster dengan jarak yang paling pendek.
Tabel 5. Pengelompokan Data Iterasi Pertama Trayek C1 C2 C3 Jarak Terdekat Cluster Koridor 1 0,000  1,282  2,000 0,000 C1 Koridor 2 1,287  0,068  0,317 0,068 C2 Koridor 3 1,001  0,097  0,528 0,097 C2 Koridor 4 1,379  0,103  0,261 0,103 C2 Koridor 5 1,143  0,034  0,432 0,034 C2 Koridor 6 1,090  0,051  0,463 0,051 C2 Koridor 7 1,282  0,000  0,363 0,000 C2 Koridor 8 1,153  0,019  0,418 0,019 C2 Koridor 9 0,648  0,342  0,863 0,342 C2 Koridor 10  1,358  0,083  0,282 0,083 C2 Koridor 11  1,883  0,309  0,038 0,038 C3 Koridor 12  2,000  0,363  0,000 0,000 C3 Koridor 13  1,770  0,349  0,052 0,052 C3
4. Hitung pusat cluster yang baru.
b) Iterasi Kedua
1. Menentukan Jumlah Cluster Hasil  perhitungan  pusat cluster yang  baru  pada  iterasi  pertama dijadikan sebagai pusat cluster pada iterasi kedua.
Tabel 6. Pusat Cluster Iterasi Kedua Cluster 1 (Tinggi) 1 1 Cluster 2 (Sedang) 0,323 0,320 Cluster 3 (Rendah) 0,0001 0,061
2. Menghitung jarak setiap data ke pusat cluster .
Tabel 7. Jarak Data Ke Pusat Cluster Iterasi Kedua Trayek C1 C2 C3 Jarak Terdekat Koridor 1 0,000  1,139  1,881 0,000
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 682-693 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Trayek C1 C2 C3 Jarak Terdekat Koridor 2 1,287  0,083  0,286 0,083 Koridor 3 1,001  0,064  0,484 0,064 Koridor 4 1,379  0,125  0,235 0,125 Koridor 5 1,143  0,015  0,397 0,015 Koridor 6 1,090  0,025  0,424 0,025 Koridor 7 1,282  0,022  0,337 0,022 Koridor 8 1,153  0,002  0,383 0,002 Koridor 9 0,648  0,275  0,796 0,275 Koridor 10  1,358  0,105  0,255 0,105 Koridor 11  1,883  0,365  0,035 0,035 Koridor 12  2,000  0,426  0,005 0,005 Koridor 13  1,770  0,387  0,040 0,040 3. Kelompokkan data ke dalam cluster dengan jarak yang paling pendek.
Tabel 8. Pengelompokan Data Iterasi Kedua Trayek C1 C2 C3 Jarak Terdekat Cluster Koridor 1 0,000 1,139 1,881  0,000 C1 Koridor 2 1,287 0,083 0,286  0,083 C2 Koridor 3 1,001 0,064 0,484  0,064 C2 Koridor 4 1,379 0,125 0,235  0,125 C2 Koridor 5 1,143 0,015 0,397  0,015 C2 Koridor 6 1,090 0,025 0,424  0,025 C2 Koridor 7 1,282 0,022 0,337  0,022 C2 Koridor 8 1,153 0,002 0,383  0,002 C2 Koridor 9 0,648 0,275 0,796  0,275 C2 Koridor 10 1,358 0,105 0,255  0,105 C2 Koridor 11 1,883 0,365 0,035  0,035 C3 Koridor 12 2,000 0,426 0,005  0,005 C3 Koridor 13 1,770 0,387 0,040  0,040 C3
4. Hitung pusat cluster yang baru
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 682-693 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
3.4. Implementasi K-Means Cluster dengan Rapid Miner
Dataset  jumlah  penumpang  transjakarta  berdasarkan  koridor  dengan centroid  data awal  yang  telah  ditentukan,  kemudian  dilakukan  pengolahan data  dengan  algoritma K-Means cluster menggunakan  aplikasi  Rapidminer studio.
a) Pemodelan  pengolahan  data  dengan  algoritma K-Means cluster pada Rapidminer studio.
Gambar 2. Pemodelan Algoritma K-Means Cluster
Perancangan  pengolahan  data  dengan  algoritma K-Means pada Rapidminer  studio  menggunakan  4  operator, Read  Excel digunakan  untuk pembacaan  dataset  jumlah  penumpang  transjakarta  berdasarkan  koridor yang  sudah  di  normalisasi,  kemudian  dataset  tersebut  di  klaster  atau dikelompokkan menggunakan operator K-Means clustering dengan nilai K=3 dan  max  runs=10,  operator Apply  Model digunakan  agar  dapat  membaca dataset  yang  di  klaster  berdasarkan  data  yang  sudah  dipelajari.  Operator Cluster  Performance  Distance digunakan Untuk  mengukur  kinerja  algoritma K-Means clustering terhadap dataset yang dibaca.
b) Cluster Model.
Hasil  pengolahan  data  pengelompokkan  koridor  transjakarta berdasarkan penumpang dengan algoritma K-Means pada Rapidminer studio dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 3. Cluster Model Yang Dihasilkan Algoritma K-Means Gambar 3 menunjukkan hasil pengolahan data pengelompokan koridor transjakarta  berdasarkan  penumpang  menggunakan  algoritma K-Means cluster terbagi  menjadi  3 cluster yaitu,  3  provinsi  yang  termasuk  kedalam cluster 0,  1  koridor  termasuk  kedalam cluster 1  dan  9  koridor  termasuk kedalam cluster 2.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 682-693 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
c) Performance Vector.
Parameter  yang  digunakan  untuk  mengukur  kinerja  algoritma  K-Means dilakukan dengan menghitung avg._within_centroid_distance dan davies_bouldin.  avg._within_centroid_distance merupakan  rata-rata  dalam jarak cluster yang  dihitung  dengan  rata-rata  jarak  antara centroid dengan semua  contoh cluster .  Sedangkan davies_bouldin merupakan  algoritma  yang menghasilkan cluster dengan  jarak  intra- cluster rendah  (tingkat  kesamaan intra- cluster tinggi)  dan  jarak  inter- cluster tinggi  (tingkat  kesamaan  inter- cluster rendah)  akan  memiliki Davies-Bouldin  index yang  rendah.  algoritma pengelompokan yang menghasilkan kumpulan cluster dengan indeks Davies- Bouldin terkecil  dianggap  sebagai  algoritma  terbaik  berdasarkan  kriteria.
Hasil  pengukuran  kinerja  algoritma K-Means cluster dalam  melakukan pengelompokkan  data  koridor  transjakarta  menggunakan  operator cluster performance  distance pada  rapidminer  studio,  dapat  dilihat  pada  gambar  4. dibawah ini:
Gambar 4. Performance Vector Yang Dihasilkan Algoritma K-Means
Gambar  4.  merupakan performance  vector pengolahan  data  koridor transjakarta  yang  menunjukkan  rata-rata  dalam  jarak centroid sebesar  - 760227689134.239,  rata-rata  dalam centroid  distance_cluster_0 sebesar  - 2369608425280.444,  rata-rata  dalam centroid  distance_cluster_1 sebesar  - 0.000, rata-rata dalam centroid distance_cluster_2 sebesar - 10191197155544.865 dan Davies Bouldin sebesar -0.308.

## 3.5. Analisis Hasil Pengolahan Data.
Pengelompokkan  data  koridor  transjakarta  berdasarkan  jumlah penumpang dengan algoritma K-Means Cluster menggunakan Microsoft Excel dan Aplikasi Rapidminerstudio keduanya menghasilkan 3 cluster , gambar 5. dibawah  ini  merupakan  pengelompokkan  13  koridor  transjakarta kebeberapa cluster yang terbentuk.
Tabel 9. Pengelompokan Data Menggunakan Ms. Excel
Trayek Jumlah Penumpang Cluster 2017 2018 Koridor 1 24257058  25809337 Cluster 1 Koridor 2 7498917 8409829 Cluster 2 Koridor 3 10619387  10979625 Cluster 2 Koridor 4 6683555 7521168 Cluster 2
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 682-693 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Trayek Jumlah Penumpang Cluster 2017 2018 Koridor 5 9597209 9234312 Cluster 2 Koridor 6 9836477 9980206 Cluster 2 Koridor 7 8966521 7429375 Cluster 2 Koridor 8 9238704 9347184 Cluster 2 Koridor 9 13956227  15606290 Cluster 2 Koridor 10  7123737 7543560 Cluster 2 Koridor 11  2917261 2888342 Cluster 3 Koridor 12  2124478 1902479 Cluster 3 Koridor 13  1418412 5267257 Cluster 3
Gambar 5. Pengelompokkan Data Menggunakan Rapidminer
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  dalam  pengelompokkan  koridor transjakarta  berdasarkan  jumlah  penumpang  dengan  algoritma K-Means menggunakan  aplikasi Microsoft  Excel dan  rapidminer  studio  didapatkan  1 koridor  termasuk  ke cluster 1  yaitu  koridor  1  (Blok  M  –  Kota),  9  koridor termasuk  ke cluster 2  yaitu  koridor  2  (Pulogadung  –  Harmoni),  koridor  3
(Kalideres – Pasar Baru), koridor 4 (Pulogadung 2 – Dukuh Atas 2), koridor 5 (Kp.  Melayu  –  Ancol),  koridor  6  (Ragunan  –  Dukuh  Atas  2),  koridor  7  (Kp. Rambutan  –  Kp.  Melayu),  koridor  8  (Lebak  Bulus  –  Harmoni),  koridor  9 (Pinang Ranti – Pluit) dan koridor 10 (PGC 2 – Tanjung Priok) sedangkan 3 koridor  lainnya  termasuk  ke cluster 3  (Excel)  atau cluster 0  (Rapidminer) yaitu  koridor  11  (Kp.  Melayu  –  Pulo  Gebang),  koridor  12  (Penjaringan  – Sunter Kelapa Gading) dan koridor 13 (Ciledug – Tendean).

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
a) Pengelompokkan  data  koridor  transjakarta  berdasarkan  jumlah penumpang  dengan  algoritma K-Means cluster menggunakan Microsoft Excel dan Rapidminer Studio menghasilkan 3 cluster yaitu cluster 1 dengan jumlah penumpang terbanyak terdapat 1 koridor, cluster 2 dengan jumlah penumpang sedang terdapat 9 koridor dan cluster 3 atau 0 dengan jumlah penumpang rendah terdapat 3 koridor.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 682-693 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
b) 1 koridor pada cluster 1 dengan jumlah penumpang tertinggi yaitu koridor 1  yang  melayani  rute  Blok  M  -  Kota,  hal  tersebut  menunjukkan  bahwa trayek  Blok  M  –  Kota  paling  banyak  digunakan  oleh  penumpang transjakarta,  oleh  karena  itu  pemerintah  harus  dapat  meningkatkan jumlah  armada  pada  trayek  tersebut  untuk  mengatasi  penumpukan penumpang di halte trayek tersebut.
Untuk  penelitian  lebih  lanjut  tentang cluster koridor  transjakarta berdasarkan  jumlah  penumpang,  maka  terdapat  beberapa  saran  yang  telah dirangkum yaitu:
a) Perlu  penambahan  jumlah  dataset  dan  dilakukannya preprocessing  data menggunakan teknik yang lain agar data yang diolah dan dihasilkan lebih berkualitas.
b) Lakukan pengolahan data dengan menggunakan algoritma cluster ing yang lain  seperti  K-Medoid,  Fuzzy,  dsb  agar  mendapatkan  perbandingan performance model algoritma yang digunakan.
c) Lakukan  pengujian  model  dengan  menggunakan  aplikasi  lain  seperti Phyton, R Programming, dsb.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Wikipedia, “Transjakarta.” [Online]. Available:
https://id.wikipedia.org/wiki/Transjakarta. [Accessed: 25-Jan-2020].
[2] D.  Perhubungan,  “Data  Jumlah  Penumpang  Transjakarta,”  Jakarta, 2018.
[3] L.  Zahrotun,  “Analisis  Pengelompokan  Jumlah  Penumpang  Bus  Trans Jogja  Menggunakan  Metode Cluster ing  K-Means  Dan  Agglomerative Hierarchical Cluster ing (Ahc),” J.  Inform. ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  1039–1047, 2015.
[4] A. Hazman, F. T. Elektro, and U. Telkom, “Penerapan Metode K-Means Cluster ing Untuk Mengelompokkan Data Pelabuhan Dan Bongkar Muat Barang  Di  Indonesia,” e-Proceeding Eng. ,  vol. 6,  no.  1,  pp.  1450–1454, 2019.
[5] M.  I.  Firdaus,  R.  D.  Octaviani,  and  I.  Yusnita,  “Clastering  Calon Penumpang  Kereta  Cepat  Jakarta-Bandung,” J.  Manaj.  Transp.  DAN LOGISTIK , vol. 4, no. 2, p. 193, Sep. 2017.
[6] S. Sukamto, I. D. Id, and T. R. Angraini, “Penentuan Daerah Rawan Titik Api  di  Provinsi  Riau  Menggunakan Cluster ing  Algoritma  K-Means,” JUITA  J. Inform. , vol. 6, no. 2, p. 137, 2018.
[7] E.  Dianawati,  P.  P.  Yanti,  and  Y.  Suryandari,  “Klustering  Jumlah Penumpang  pada  Halte  Bus  Rapid  Transit  Kota  Tangerang,” J.  Sist. Cerdas , vol. 2, no. 3, pp. 163–172, 2019.
[8] K. Handoko and L. S. Lesmana, “Data Mining Pada Jumlah Penumpang Menggunakan Metode Cluster ing,” Snistek , no. 1, pp. 97–102, 2018.
[9] F.  Indriyani  and  E.  Irfiani,  “ Cluster ing  Data  Penjualan  pada  Toko Perlengkapan  Outdoor  Menggunakan  Metode  K-Means,” JUITA    J. Inform. , vol. 7, no. 2, p. 109, 2019.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 682-693 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[10]  A. Supriyatna, I. Carolina, W. Widiati, and C. Nuraeni, “Rice Productivity Analysis by Province Using K-Means Cluster Algorithm,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 771, p. 012025, 2020.
[11]  G.  Qiu,  R.  Song,  S.  He, W.  Xu,  and  M.  Jiang,  “ Cluster ing  Passenger Trip Data  for  the  Potential  Passenger  Investigation  and  Line  Design  of Customized Commuter Bus,” IEEE Trans. Intell. Transp. Syst. , vol. 20, no. 9, pp. 3351–3360, 2019.
[12]  V. Adikariwattage, A. G. de Barros, S. C. Wirasinghe, and J. Ruwanpura, “Airport  classification  criteria  based  on  passenger  characteristics  and terminal size,” J. Air Transp. Manag. , vol. 24, pp. 36–41, 2012.
[13]  K.  Handoko  and  L.  S.  Lesmana,  “Pengelompokkan  Data  Mining  Pada Jumlah Penumpang Di Bandara Hang Nadim,” Comput. Based Inf. Syst. J. , vol. 6, no. 2, p. 60, 2018.