Just IT : Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi dan Komputer Vol. 11, No. 2, Januari 2021, pp. 41-49 P-ISSN: 2089 – 0256 , e-ISSN: 2598 – 3016

## IMPLEMENTASI K-MEANS CLUSHTERING DALAM MENGELOMPOKKAN MINAT MEMBACA PENDUDUK MENURUT WILAYAH
Mhd Yuda Rizki 1 , Siti Maysaroh 2 , dan Agus Perdana Windarto 3 1,2,3 Prodi Sistem Informasi STIKOM TUNAS BANGSA Pematangsiantar,Indonesia Ryuda1014@gmail.com 1 , Maysarohsaragih2808@gmail.com 2 , Agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id 3

## Abstrak
Membaca adalah salah satu kegiatan yang sangat bermanfaat dan membaca dapat menambah  dan  memperluas  wawasan  dan  ilmu  pengetahuan  yang  sudah  kita miliki.Di era teknologi ini banyak sekali masyarakat yang sudah tidak peduli lagi dengan  membaca  karena  beberapa  faktor  terutama  rasa  malas  yang  ada  di  dalam diri.Penelitian  ini  membahas  tentang  “Implementasi  K-Means  Clushtering  Dalam Mengelompokkan  Minat  Membaca  Penduduk  Menurut  Wilayah”.Data  di  dalam penelitian  ini  di  ambil  dari  sebuah  website  pemerintah  yakni  BPS(Badan  Pusat Statistik) www.bps.go.id .  Peneliti  menggunakan  algoritma  K-Means  dan mengelompokkannya  menjadi  -2  clushter  atau  kelompok  yaitu  clushter  tingkat tinggi(C1) dan rendah (C2).Terdapat -33 Provinsi di Indonesia di dalam penelitian ini.Hasil dari penelitian terdapat -12 Provinsi menduduki posisi tingkat tinggi dan - 21  Provinsi  menduduki  posisi  clushter  tingkat  rendah.Diharapkan  dengan dilakukannya  penelitiaan  ini  dapat  menjadi  masukan  dan  informasi  kepada pemerintah  setiap  wilayah  agar  melakukan  sosialisasi  atau  kegiatan  yang  dapat meningkatkan  minat  baca  penduduk  tiap  wilayah  terutama  pada  wilayah  yang menduduki posisi tingkat rendah(C2).
Kata Kunci: Data Mining, K-Means, Clushtering, Membaca

## Abstract
Reading is one of the activities that is very useful and reading can add and broaden the horizons and knowledge that we already have. In this technological era many people  no  longer  care  about  reading  because  of  several  factors,  especially  the feeling  of  laziness  that  is  within.    It  discusses  "Implementation  of  K-Means Clushtering  in  Grouping  Interest  in  Reading  Population  by  Region". The  data  in this  study  was  taken  from  a  government  website  namely  BPS  (Central  Statistics Agency)  www.bps.go.id.Researchers  used  the  K-Means  algorithm    and  grouping them  into  -2  clushter  or  groups  of  high-level  (C1)  and  low-level  (C2)  clushers. There  are  -33  Provinces  in  Indonesia  in  this  study.    low  level.  Hopefully  this research  can  be  input  and  information  to  every  government    regions  to  conduct socialization or activities that can increase the interest in reading the population of each region, especially in areas that occupy low-level positions (C2).
Keywords: Data Mining, K-Means, Clushtering, Reading.

## 1. Pendahuluan
Membaca  adalah  salah  satu  kegiatan
yang  sangat  bermanfaat  dan  membaca  dapat menambah  dan  memperluas  wawasan  dan ilmu  pengetahuan  yang  sudah  kita  miliki.Di
era  teknologi  ini  banyak  sekali  masyarakat yang  sudah  tidak  peduli  lagi  dengan membaca  karena  beberapa  faktor  terutama rasa malas yang ada di dalam diri.Dilihat dari mayoritas mahasiswa menurut (Farida, 2012) Membaca  ternyata  bukanlah  kegiatan  yang dilakukan  setiap  hari,  terbukti  dengan  hasil survey  yang  menyatakan  nihil  alias  tidak seorangpun  mahasiswa  yang  membaca setiap  hari.  Kondisi  ini  tentu  saja  sangat memprihatinkan mengingat membaca seharusnya  menjadi  “ reading  habit ”  bagi mahasiswa.Penelitian  ini  membahas  tentang “Implementasi  K-Means  Clushtering  Dalam Mengelompokkan Minat Membaca Penduduk Menurut  Wilayah”.Data  di  dalam  penelitian ini  di  ambil  dari  sebuah  website  pemerintah yakni BPS(Badan Pusat Statistik) www.bps.go.id . Peneliti
menggunakan algoritma K-Means dan mengelompokkannya menjadi  -2  clushter  atau  kelompok  yaitu clushter  tingkat  tinggi(C1)  dan  rendah (C2).Terdapat  -33  Provinsi  di  Indonesia  di dalam  penelitian  ini.Hasil  dari  penelitian terdapat  -12  Provinsi  menduduki  posisi tingkat  tinggi  dan  -21  Provinsi  menduduki posisi  clushter  tingkat  rendah.Diharapkan dengan  dilakukannya  penelitiaan  ini  dapat menjadi  masukan  dan  informasi  kepada pemerintah  setiap  wilayah  agar  melakukan sosialisasi  atau  kegiatan  yang  dapat meningkatkan  minat  baca  penduduk  tiap wilayah  terutama  pada  wilayah  yang menduduki posisi tingkat rendah(C2).

## 2. Tinjauan Pustaka

## A. Data Mining
Istilah  data  mining  mulai  dikenal  sejak tahun  1990,  ketika  pekerjaan  pemanfaatan data  menjadi  sesuatu  yang  penting  dalam berbagai bidang, mulai dari bidang akademik, bisnis  hingga  edisi.  Munculnya  data  mining didasarkan  pada jumlah  data  yang  tersimpan dalam  basis  data  semakin  besar.  Dalam berbagai  literatur,  teori-teori  pada  data mining  sudah  ada  sejak  lama  seperti  antara lain  K-Means  Clustering  dan  text  mining.
Data mining disebut juga
dengan kno  wledge  discovery  in  database (KDD) ataupun pattern  recognition. Istilah KDD  atau  disebut  penemuan  pengetahuan
data karena tujuan utama data mining adalah untuk  memanfaatkan  data  dalam  basis  data dengan mengolahnya sehingga menghasilkan informasi  baru  yang  berguna.  Sedangkan istilah pattern  recognition atau  disebut pengenalan pola
mempunyai tujuan pengetahuan  yang  akan  digali  dari  dalam bongkahan  data  yang  sedang  dihadapi  (Iin Parlina,  Agus  Perdana  Windarto,  Anjar Wanto, 2018)
B. Cluhtering Clustering atau  klasifikasi  adalah metode  yang  digunakan  untuk  membagi rangkaian  data  menjadi  beberapa  group berdasarkan  kesamaan-kesamaan  yang  telah ditentukan  sebelumnya.  Cluster  adalah sekelompok  atau  sekumpulan  objek-objek data yang similar satu sama lain dalam cluster yang  sama  dan  dissimilar  terhadap  objek- objek  yang  berbeda  cluster.  Objek  akan dikelomokkan  ke  dalam  satu  atau  lebih cluster  sehingga  objek-objek  yang  berada dalam  satu  cluster  akan  mempunyai kesamaan  yang  tinggi  antara  satu  dengan yang lainnya (Metisen & Sari, 2015).
c. K-Means K-Means adalah  metode  clustering berbasis  jarak  yang  membagi  data  ke  dalam sejumlah  cluster  dan  algoritma  ini  hanya bekerja  pada  atribut  numeric.  Algoritma K- Means termasuk  partitioning  clustering yang  memisahkan  data  ke k daerah  bagian yang  terpisah.  Algoritma K-Means sangat terkenal karena kemudahan dan kemampuannya untuk mengcluster data yang besar  dan  data  outlier  dengan  sangat cepat.Dalam  algoritma K-Means ,  setiap  data harus  termasuk  ke  cluster  tertentu  dan  bisa dimungkinkan bagi setiap data yang termasuk cluster  tertentu  pada  suatu  tahapan  proses, pada tahapan berikutnya berpindah ke cluster lainnya (Metisen & Sari, 2015).

## 3. Metodologi Penelitian
Dalam  penelitian  ini  metode  yang digunakan yaitu metode Data Mining sebagai berikut (Sadewo et al., 2017) :
(a) Tahap pengumpulan data,
(b) Tahap pengolahan data,
(c) Tahap Clustering dan (d) Tahap Analisis
A. Tahap Pengumpulan Data Dalam  Penelitian  ini  sumber  data penelitian  diperoleh  dari  sebuah  website penyedia data sttistik
yakni www.bps.go.id .Data  terdiri  dari  -33  Provinsi di  Indonesia.  Terdapat  -2  clushter  yakni tingkat tinggi(C1) dan rendah(C2).
B. Tahap Pengolahan Data Data  yang  telah  diperolah  akan  diolah terlebih  dahulu  untuk  dapat  diclustering. Sebelumnya  data  sudah  di  normalisasikan dari atribut perkotaan dan pedesaan dari data asli  sehingga,  data  setiap  provinsi  akan dijumlah  setiap  aspeknya  sehingga  pada tahapan ini sudah diperoleh perhitungan nilai yang akan diproses pada tahap clustering.
C. Tahap Clustering Clustering  merupakan  klasifikasi  tanpa pengawasan  dan  merupakan  proses  partisi sekumpulan  objek  data  dari  satu  set
menjadi  beberapa  kelas.  Hal  ini  dapat dilakukan  dengan  menerapkan  berbagai persamaan  dan  langkah-langkah  mengenai jarak  algoritma,  yaitu  dengan  Euclidean Distance. Analisis  kluster  ialah  metode  yang dipakai  untuk  membagi  rangkaian  data menjadi beberapa grup berdasarkan kesamaan-kesamaan  yang  telah  ditentukan sebelumnya.Dalam menentukan cluster berdasarkan data yang telah tersedia.

## D. Tahap Analisis
Pada  tahapan  ini  dilakukan  analisis data.Data  yang  diperoleh  diolah  dengan menggunakan  perhitungan  bobot  dari  tiap indeks dengan menentukan centroid data dari setiap  proses  dan  akanmenghasilkan  suatu pola clushter.

## 4. Analisi Dan Pembahasan
Data akan di proses dengan menentukan centroid  data  terlebih  dahulu  lalu  akan  di clushter.
TABEL 1. D ATA B PS NO Provinsi Proporsi Penduduk Berumur 5 Tahun ke Atas yang Membaca (Baik Cetak Maupun Elektronik) Selama Seminggu Terakhir menurut Provinsi, Jenis Bacaan, dan Tipe Daerah, 2018 surat kabar buku cerita pelajaran sekolah pengetahuan 1 Aceh 29,7073 14,0153 29,2699 25,9120 2 Sumatera Utara 19,5214 11,1322 29,7892 23,9636 3 Sumatera Barat 13,8884 9,7352 25,0985 23,5887 4 Jambi 22,4544 9,8410 23,4542 21,8098 5 Sumatera Selatan 16,6058 8,4948 25,4152 20,2537 6 Bengkulu 18,3236 9,7531 29,1942 22,0459 7 Lampung 15,2539 8,1016 22,9609 17,1420 8 Kepulauan Bangka Belitung 19,1643 8,7687 20,8145 19,9087 9 Kepulauan Riau 20,3587 11,7139 29,2339 21,5592 10 DKI Jakarta 15,6598 7,5156 12,5742 13,2347 11 Jawa Barat 15,9530 11,4556 26,0086 20,8385 12 Jawa Tengah 13,3500 8,7576 23,8768 17,7853 13 DI Yogyakarta 30,8766 16,3217 27,5575 25,0740 14 Jawa Timur 16,9374 10,7777 24,1904 21,5292 15 Banten 13,2148 11,8380 24,4185 21,0826 16 Bali 19,2023 10,5297 25,3598 23,3886 17 Nusa Tenggara Barat 8,4456 10,0895 27,8192 21,2689
NO Provinsi Proporsi Penduduk Berumur 5 Tahun ke Atas yang Membaca (Baik Cetak Maupun Elektronik) Selama Seminggu Terakhir menurut Provinsi, Jenis Bacaan, dan Tipe Daerah, 2018 surat kabar buku cerita pelajaran sekolah pengetahuan 18 Nusa Tenggara Timur 14,0070 13,5336 32,3904 25,4110 19 Kalimantan Barat 16,0679 11,0129 26,2958 20,1092 20 Kalimantan Tengah 19,9178 12,7428 25,3305 22,2356 21 Kalimantan Selatan 14,8464 10,9727 26,8760 20,6319 22 Kalimantan Timur 20,9379 13,5211 26,8550 22,7146 23 Kalimantan Utara 15,3698 9,0029 25,9828 19,7071 24 Sulawesi Utara 19,4282 6,9188 22,8298 18,5365 25 Sulawesi Tengah 13,8058 9,3120 25,3431 22,8304 26 Sulawesi Selatan 17,9456 9,0289 26,3153 24,0274 27 Sulawesi Tenggara 11,3707 6,8166 27,8044 18,7653 28 Gorontalo 13,2727 11,4663 26,0731 17,0513 29 Sulawesi Barat 13,1303 10,7653 27,1014 15,0427 30 Maluku 9,0148 8,2610 29,8018 23,0982 31 Maluku Utara 20,8264 8,8212 31,4883 25,1614 32 Papua Barat 15,0724 7,4663 23,1000 19,0316 33 Papua 14,4619 5,8184 21,6873 16,0418 Selanjutnya adalah menentukan centroid data awal dari data yang telah diperoleh ke dalam
2 clushter yakni clushter tingkat  tinggi  (C1) dan clushter tingkat rendah (C2).
TABEL 2. C ENTOID D ATA A WAL a b c d c1 30,8766 16,3217 32,3904 25,9120 c2 8,4456 5,8184 12,5742 13,2347 Keterangan : A = Surat Kabar B = Buku Cerita C = Pelajaran Sekolah
D = Pengetahuan
TABEL 3 P ROSES I TERASI -1
NO Provinsi Proporsi Penduduk Berumur 5 Tahun ke Atas yang Membaca (Baik Cetak Maupun Elektronik) Selama Seminggu Terakhir menurut Provinsi, Jenis Bacaan, dan Tipe Daerah, 2018 surat kabar buku cerita pelajaran sekolah pengetahuan c1 c2 jp 1 Aceh 29,7073 14,0153 29,2699 25,9120 4,0527 30,9630 4,0527 2 Sumatera Utara 19,5214 11,1322 29,7892 23,9636 12,9009 23,7144 12,9009 3 Sumatera Barat 13,8884 9,7352 25,0985 23,5887 19,7623 17,5792 17,5792 4 Jambi 22,4544 9,8410 23,4542 21,8098 14,4782 20,1080 14,4782 5 Sumatera Selatan 16,6058 8,4948 25,4152 20,2537 18,5899 16,9679 16,9679
6 Bengkulu 18,3236 9,7531 29,1942 22,0459 15,0295 21,6083 15,0295 7 Lampung 15,2539 8,1016 22,9609 17,1420 21,8511 13,2179 13,2179 8 Kepulauan Bangka Belitung 19,1643 8,7687 20,8145 19,9087 19,0857 15,3636 15,3636 9 Kepulauan Riau 20,3587 11,7139 29,2339 21,5592 12,6795 22,8805 12,6795 10 DKI Jakarta 15,6598 7,5156 12,5742 13,2347 29,3682 7,4112 7,4112 11 Jawa Barat 15,9530 11,4556 26,0086 20,8385 17,6879 18,0676 17,6879 12 Jawa Tengah 13,3500 8,7576 23,8768 17,7853 22,4260 13,4591 13,4591 13 DI Yogyakarta 30,8766 16,3217 27,5575 25,0740 4,9050 31,2751 4,9050 14 Jawa Timur 16,9374 10,7777 24,1904 21,5292 17,6490 17,3332 17,3332 15 Banten 13,2148 11,8380 24,4185 21,0826 20,4675 16,1511 16,1511 16 Bali 19,2023 10,5297 25,3598 23,3886 15,0211 20,1115 15,0211 17 Nusa Tenggara Barat 8,4456 10,0895 27,8192 21,2689 24,1752 17,7539 17,7539 18 Nusa Tenggara Timur 14,0070 13,5336 32,3904 25,4110 17,1057 25,1276 17,1057 19 Kalimantan Barat 16,0679 11,0129 26,2958 20,1092 17,8409 17,9060 17,8409 20 Kalimantan Tengah 19,9178 12,7428 25,3305 22,2356 14,0093 20,5742 14,0093 21 Kalimantan Selatan 14,8464 10,9727 26,8760 20,6319 18,5437 18,0775 18,0775 22 Kalimantan Timur 20,9379 13,5211 26,8550 22,7146 12,1443 22,5654 12,1443 23 Kalimantan Utara 15,3698 9,0029 25,9828 19,7071 19,3283 16,7262 16,7262 24 Sulawesi Utara 19,4282 6,9188 22,8298 18,5365 19,1124 15,9723 15,9723 25 Sulawesi Tengah 13,8058 9,3120 25,3431 22,8304 19,9927 17,2063 17,2063 26 Sulawesi Selatan 17,9456 9,0289 26,3153 24,0274 16,1510 20,1459 16,1510 27 Sulawesi Tenggara 11,3707 6,8166 27,8044 18,7653 23,3009 16,4955 16,4955 28 Gorontalo 13,2727 11,4663 26,0731 17,0513 21,2577 15,8741 15,8741 29 Sulawesi Barat 13,1303 10,7653 27,1014 15,0427 22,1793 16,1470 16,1470 30 Maluku 9,0148 8,2610 29,8018 23,0982 23,6121 20,0092 20,0092 31 Maluku Utara 20,8264 8,8212 31,4883 25,1614 12,5953 25,7350 12,5953 32 Papua Barat 15,0724 7,4663 23,1000 19,0316 21,4905 13,8212 13,8212 33 Papua 14,4619 5,8184 21,6873 16,0418 24,3257 11,2749 11,2749 TABEL 4 H ASIL P ROSES I TERASI -1
NO Provinsi c1 c2 1 Aceh 1 2 Sumatera Utara 1 3 Sumatera Barat 1 4 Jambi 1 5 Sumatera Selatan 1 6 Bengkulu 1 7 Lampung 1 8 Kepulauan Bangka 1
NO Provinsi c1 c2 Belitung 9 Kepulauan Riau 1 10 DKI Jakarta 1 11 Jawa Barat 1 12 Jawa Tengah 1 13 DI Yogyakarta 1 14 Jawa Timur 1 15 Banten 1 16 Bali 1 17 Nusa Tenggara Barat 1 18 Nusa Tenggara Timur 1 19 Kalimantan Barat 1 20 Kalimantan Tengah 1 21 Kalimantan Selatan 1 22 Kalimantan Timur 1 23 Kalimantan Utara 1 24 Sulawesi Utara 1 25 Sulawesi Tengah 1 26 Sulawesi Selatan 1 27 Sulawesi Tenggara 1 28 Gorontalo 1 29 Sulawesi Barat 1 30 Maluku 1 31 Maluku Utara 1 32 Papua Barat 1 33 Papua 1 Proses iterasi akan terus berlanjut sampai hasil  dari  proses  iterasi  ke  -n  sama  dengan hasil proses iterasi sebelumnya.Dalam penelitian  ini  proses  iterasi  berhenti  pada iterasi  ke  -3  dikarenakan  hasil  dari  proses
iterasi  ke  -3  sama  dengan  hasil  proses  pada iterasi  kedua.Adapun  centroid  data  dari proses  iterasi  ke  -3  dan  proses  iterasi  ke  -3 serta  hasil  dari  proses  iterasi  ke  -3  dapat dilihat pada table 5,6,dan 7 berikut ini :

## TABEL 5
C ENTROID D ATA I TERASI -3 a b C d c1  21,1733  11,7462  28,0198  23,6086 c2  14,4911 9,2070 24,5749  19,4037
.
TABEL 6
P ROSES I TERASI -3 NO Provinsi Proporsi Penduduk Berumur 5 Tahun ke Atas yang Membaca (Baik Cetak Maupun Elektronik) Selama Seminggu Terakhir menurut Provinsi, Jenis Bacaan, dan Tipe Daerah, 2018 surat kabar buku cerita pelajaran sekolah pengetahuan c1 c2 jp 1 Aceh 29,7073 14,0153 29,2699 25,9120 9,2112 17,8620 9,2112 2 Sumatera Utara 19,5214 11,1322 29,7892 23,9636 2,5223 8,7745 2,5223 3 Sumatera Barat 13,8884 9,7352 25,0985 23,5887 8,1023 4,2930 4,2930 4 Jambi 22,4544 9,8410 23,4542 21,8098 5,4178 8,4179 5,4178 5 Sumatera Selatan 16,6058 8,4948 25,4152 20,2537 7,0336 2,5313 2,5313 6 Bengkulu 18,3236 9,7531 29,1942 22,0459 3,9892 6,5807 3,9892 7 Lampung 15,2539 8,1016 22,9609 17,1420 10,7579 3,0862 3,0862 8 Kepulauan Bangka Belitung 19,1643 8,7687 20,8145 19,9087 8,8604 6,0354 6,0354 9 Kepulauan Riau 20,3587 11,7139 29,2339 21,5592 2,5177 8,1893 2,5177 10 DKI Jakarta 15,6598 7,5156 12,5742 13,2347 19,8616 13,6492 13,6492 11 Jawa Barat 15,9530 11,4556 26,0086 20,8385 6,2493 3,3626 3,3626 12 Jawa Tengah 13,3500 8,7576 23,8768 17,7853 11,0096 2,1473 2,1473 13 DI Yogyakarta 30,8766 16,3217 27,5575 25,0740 10,8375 18,9776 10,8375 14 Jawa Timur 16,9374 10,7777 24,1904 21,5292 6,1538 3,6217 3,6217 15 Banten 13,2148 11,8380 24,4185 21,0826 9,0937 3,3755 3,3755 16 Bali 19,2023 10,5297 25,3598 23,3886 3,5340 6,3592 3,5340 17 Nusa Tenggara Barat 8,4456 10,0895 27,8192 21,2689 13,0480 7,1646 7,1646 18 Nusa Tenggara Timur 14,0070 13,5336 32,3904 25,4110 8,7693 10,7760 8,7693 19 Kalimantan Barat 16,0679 11,0129 26,2958 20,1092 6,4668 3,0343 3,0343 20 Kalimantan Tengah 19,9178 12,7428 25,3305 22,2356 3,4187 7,1092 3,4187 21 Kalimantan Selatan 14,8464 10,9727 26,8760 20,6319 7,1272 3,1698 3,1698 22 Kalimantan Timur 20,9379 13,5211 26,8550 22,7146 2,3155 8,7369 2,3155 23 Kalimantan Utara 15,3698 9,0029 25,9828 19,7071 7,7831 1,6994 1,6994 24 Sulawesi Utara 19,4282 6,9188 22,8298 18,5365 8,8889 5,7800 5,7800 25 Sulawesi Tengah 13,8058 9,3120 25,3431 22,8304 8,2447 3,5796 3,5796 26 Sulawesi Selatan 17,9456 9,0289 26,3153 24,0274 4,5697 6,0310 4,5697 27 Sulawesi Tenggara 11,3707 6,8166 27,8044 18,7653 11,9956 5,1272 5,1272 28 Gorontalo 13,2727 11,4663 26,0731 17,0513 10,4539 3,7905 3,7905 29 Sulawesi Barat 13,1303 10,7653 27,1014 15,0427 11,8266 5,4481 5,4481 30 Maluku 9,0148 8,2610 29,8018 23,0982 12,7832 8,4767 8,4767 31 Maluku Utara 20,8264 8,8212 31,4883 25,1614 4,8081 11,0104 4,8081 32 Papua Barat 15,0724 7,4663 23,1000 19,0316 10,0345 2,3837 2,3837 33 Papua 14,4619 5,8184 21,6873 16,0418 13,3244 5,5789 5,5789
TABEL 7 H ASIL P ROSES I TERASI -3
NO Provinsi c1 c2
1 Aceh
1
2 Sumatera Utara 1 3 Sumatera Barat 1 4 Jambi 1 5 Sumatera Selatan 1 6 Bengkulu 1 7 Lampung 1 8 Kepulauan Bangka Belitung 1 9 Kepulauan Riau 1 10 DKI Jakarta 1 11 Jawa Barat 1 12 Jawa Tengah 1 13 DI Yogyakarta 1 14 Jawa Timur 1 15 Banten 1 16 Bali 1 17 Nusa Tenggara Barat 1 18 Nusa Tenggara Timur 1 19 Kalimantan Barat 1 20 Kalimantan Tengah 1 21 Kalimantan Selatan 1 22 Kalimantan Timur 1 23 Kalimantan Utara 1 24 Sulawesi Utara 1 25 Sulawesi Tengah 1 26 Sulawesi Selatan 1 27 Sulawesi Tenggara 1 28 Gorontalo 1 29 Sulawesi Barat 1 30 Maluku 1 31 Maluku Utara 1 32 Papua Barat 1 33 Papua 1 Selanjutnya  peneliti  menggunakan
bantuan  software  RapidMiner  dalam  proses pengujian
penelitian
ini.hasil proses
pengujian  dapat  dilihat  pada  gambar 1,2,3,dan 4 berikut:
Gambar 1. Cluster Model Rapid Miner
T ABEL 72. C ENTROID D ATA I TERASI – 3 R APID M INER
Gambar 2. Anggota Cluster tinggi (c1)
Gambar3. Anggota Cluster rendah (c2)
5. Kesimpulan
Dengan  menggunakan  algoritma  K- Means  clushtering  dapat  menjadi  salah  satu pilihan terbaik
dalam
kasus mengelompokkan.Hasil  dari  penelitian  ini menghasilkan  -12  Provinsi  clushter  tingkat tinggi(C1) dan -21 Provinsi clushter tingkat rendah (C2).Dengan memanfaatkan software RapidMiner dapat menjadi salah satu pilihan terbaik  dalam  mengji  hasil  penelitian menggunakan algoritma K-Means clushtering.  Diharapkan  dengan  dilakukan nya  penelitiaan  ini  dapat  menjadi  masukan dan  informasi  kepada  pemerintah  setiap wilayah  agar  melakukan  sosialisasi  atau kegiatan  yang  dapat  meningkat  kan  minat baca  penduduk  tiap  wilayah  terutama  pada wilayah  yang  menduduki  posisi  tingkat rendah(C2).

## 6. Daftar Pustaka
Farida,  S.  (2012). Faktor-Faktor  Penyebab Keengganan Membaca . 321–327. Iin  Parlina,  Agus  Perdana  Windarto,  Anjar Wanto, M. R. L. (2018). Memanfaatkan
Algoritma K-Means Dalam Menentukan  Pegawai  Yang  Layak Mengikuti Asessment Center. Memanfaatkan  Algoritma  K-Means
Dalam  Menentukan  Pegawai  Yang Layak  Mengikuti  Asessment  Center Untuk  Clustering  Program  Sdp , 3 (1), 87–93. Metisen, B. M., & Sari, H. L. (2015). Analisis clustering  menggunakan  metode  K- Means
dalam pengelompokkan penjualan  produk  pada  Swalayan Fadhila. Jurnal  Media  Infotama , 11 (2), 110–118. Sadewo, M. G., Windarto, A. P., & Hartama, D.  (2017).  Penerapan  Datamining  Pada Populasi Daging Ayam Ras Pedaging Di
Indonesia Berdasarkan Provinsi Menggunakan  K-Means  Clustering. InfoTekJar (Jurnal Nasional
Informatika  Dan  Teknologi  Jaringan) , 2 (1),
60–67. https://doi.org/10.30743/infotekjar.v2i1. 164