## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan Minat Konsumen Terhadap Pengguna Jasa Pengiriman Pada PT. Jalur Nugraha Ekakurir (JNE) Pematangsiantar
Rudi Wardana Nasution 1* , Suhada 2 , Ika Okta Kirana 3 , Indra Gunawan 4 , Ika Purnama Sari 5
1,3,4,5 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
2 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1* rudiwardananst@gmail.com, 2 suhada.atb@gmail.com, 3 ikaoktakirana123@gmail.com, 4 indra@amiktunasbangs.ac.id,
5 ikapurnamasari1319@gmail.com
Abstrak−Datamining merupakan  suatu  metode  untuk  menemukan  pengetahuan  dalam  suatu  tumpukan  data  yang  cukup  besar dengan  proses  menggali  dan  menganalisa  sejumlah  data  yang  sangat  besar  dalam  memperoleh  sesuatu  yang  benar,  baru  dan bermanfaat sehingga dapat ditemukan suatu corak atau pola dalam data tersebut Pelayanan ( customer service ) secara umum adalah setiap kegiatan yang diperuntukkan atau ditujukan untuk memberikan kepuasan kepada pelanggan, melalui pelayanan ini keinginan dan  kebutuhan  pelanggan  dapat  terpenuhi.  Dalam  Kamus  Bahasa  Indonesia  dijelaskan  bahwa  pelayanan  adalah  sebagai  usaha melayani kebutuhan orang lain, sedangkan melayani yaitu membantu menyiapkan (membantu apa yang diperlukan seseorang). pada hakekatnya pelayanan adalah serangkaian kegiatan yang merupakan proses. Sebagai proses pelayanan berlangsung secara rutin dan berkesinambungan  meliputi seluruh  kehidupan  orang  dalam  masyarakat, proses pemenuhan kebutuhan  melalui aktivitas orang  lain termasuk juga JNE merupakan perusahaan yang menawarkan pelayanan yang bergerak dalam bidang pengiriman dan logistik yang bermarkas  di  Jakarta,  Indonesia.  Nama  resminya  adalah  Tiki  Jalur  Nugraha  Ekakurir  (Tiki  JNE) AlgoritmaK-Means merupakan Algoritma pengelompokan iteratif yang melakukan partisi set data ke dalam sejumlah K cluster yang sudah ditetapkan di awal.
Kata Kunci : Data Mining , Customer Service, Algorima K-Means
Abstract−Datamining is a method for finding knowledge in a large enough data pile by the process of digging and analyzing a very large amount of data in obtaining something that is true, new and useful so that it can be found in a pattern or pattern in the data. Customer service in general is every activity intended or intended to give satisfaction to customers, through this service th e wishes and needs of customers can be met. In the Indonesian Dictionary explained that service is an attempt to serve the needs of others, while serving is to help prepare (help what someone needs). essentially service is a series of activities that constitute a p rocess. As the service process takes place routinely and continuously covers the entire life of people in the community, the process of meeting needs through the activities of others including JNE is also a company that offers services engaged in shipping and logistics based in Jakarta,  Indonesia.  The  official  name  is  Tiki  Path  Nugraha  Ekakurir  (Tiki  JNE)  K-Means  Algorithm  is  an  iterative  clustering algorithm that partitions data sets into a number of K clusters that have been set at the beginning.
Keywords: Data Mining, Customer Service, K-Means Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Datamining merupakan  suatu  metode  untuk  menemukan  pengetahuan  dalam  suatu tumpukan  data  yang  cukup besar dengan proses menggali dan menganalisa sejumlah data yang sangat besar dalam memperoleh sesuatu yang benar, baru dan bermanfaat sehingga dapat ditemukan suatu corak atau pola dalam data tersebut [1]. Datamining adalah salah satu cabang ilmu kecerdasan buatan dalam penggalian pola-pola untuk mengubah data menjadi informasi. Datamining merupakan  proses  yang  mempekerjakan  satu  atau  lebih  teknik  pembelajaran computer untuk  menganalisa  dan mengekstraksi  pengetahuan knowledge secara  otomatis  [2].    Istilah datamining mulai  dikenal  sejak  tahun  1990, munculnya datamining didasarkan pada jumlah data yang tersimpan dalam basis data yang semakin besar [3]. Dalam hal ini pihak Kantor JNE Kota Pematangsiantar penulis berencana mengelompokkan kembali Data minat konsumen  terhadap  jasa  pengiriman  yang  ada  pada  kantor  JNE  agar  dapat  menarik  kembali  minat  masyarakat  untuk Jasa  pengiriman  pada  JNE  Tersebut.  Untuk  memper  mudah  dalam  pengelompokan  minat  konsumen  terhadap  jasa pengiriman  maka  penelitian  ini  menggunakan  metode datamining. Salah  satu  tugas  utama datamining adalah Clustering . Clustering adalah proses pengorganisasian objek ke dalam class/kelompok dengan cara mencari kemiripan setiap objek [4].
Berdasarkan  latar  belakang  masalah  di  atas,  penulis  menerapkan  metode  data  mining  dalam    pengelompokan minat  konsumen  terhadap  pengguna  jasa  pengiriman  pada  PT.  Jalur  Nugraha  Ekakurir  (JNE)  Pematangsiantar. Diharapkan penelitian ini dapat membantu pihak kantor JNE Pematangsiantar dalam mengelompokkan minat konsumen terhadap jasa pengiriman sehingga dapat menarik kembali minat masyarakat untuk menggunakan jasa pengiriman pada kantor  JNE  Pematangsiantar  sehingga  dapat  lebih  meningkatkan  keinginan  masyrakat  untuk  selalu  menggunakan  jasa tersebut.  Penelitian  ini  juga  diharapkan  dapat  menjadi  referensi  bagi  peneliti  selanjutnya  yang  berkaitan  dengan pengguna Algoritma yang digunakan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Data Mining

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Datamining merupakan  salah  satu  metode  dalam  sistem  cerdas  yang  mengolah  data  dalam  jumlah  besar. Datamining umumnya  digunakan  dalam  sebuah  proses  analisa  data  untuk  mengetahui  suatu  pola  dari  kelompok  data yang tersembunyi[5]. Berikut bebrapa penjelasan mengenai datamining.  Datamining adalah proses yang menggunakan teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machinelearning untuk  mengektrasi  dan  mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar[6]. Datamining dapat juga didefenisikan sebagai gabungan dari suatu pengalaman, nilai, informasi kontekstual dan juga pandangan pakar yang memberikan suatu framework untuk mengevaluasi dan menciptakan pengalaman baru dan informasi[7]. Datamining adalah bagian dari tahapan proses KDD. Data Mining atau Knowledge Discovery in Database (KDD)  adalah  penyaringan  data  secara    implisit  dimana  sebelumnya  tidak  diketahui  terdapatnya  informasi  yang potensial [8].

## 2.2 Algoritma K-Means
K-Means adalah suatu  metode penganalisaan data atau metode Datamining yang  melakukan proses pemodelan tanpa supervisi ( unsupervised ) dan merupakan salah satu metode yang melakukan pengelompokan data dengan sistem partisi [9]. Berikut adalah Alur penyelesaian dari metode K-Means [3]:
a) Tentukan berapa jumlah klaster yang ingin ditetapkan pusat cluster k.
b) Menggunakan jarak euclidean dan kemudian menghitung setiap data ke pusat cluster.
𝑑 𝑖𝑘 √∑ (𝐶 𝑖𝑗 − 𝑚 𝑗 𝐶 𝑘𝑗 ) (1)
c) Kategorikan data ke dalam cluster dengan jarak yang terpendek dengan menggunakan persamaan
𝑀𝑖𝑛 ∑ =   𝑑 𝑖𝑘 = 𝑘 𝑘 𝑑 𝑖𝑘 √∑ (𝐶 𝑖𝑗 − 𝑚 𝑗 𝐶 𝑘𝑗 ) (2)
d) Menghitung pusat cluster dengan menggunakan persamaan
𝐶 𝑘𝑗 ∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑝 𝑖=1 𝑝 (3)
Dengan : xij € Kluster ke – k p = banyak member kluster ke – k
e) Silahkan  ulangi  langkah  dua  sampai  empat  sehingga  sudah  tidak  ada  lagi  data  yang  berpindah  ke  kluster yang lain.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  adalah  data tahun  2019  dengan  kurun  waktu  3  bulan  yaitu  September,  Oktober,  dan  November dengan  cabang  sebanyak  27  kota/kab/kec.  Pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan    mengambil  data yang  telah ada di PT.JNE dan melakukan wawancara dengan pihak PT. JNE Pematangsiantar
Tabel 1. Data Penelitian (Sumber : PT.JNE Pematangsiantar) No Kota/Kab/Kec September Oktober November 1 Siantar Martoba 1900 2047 2500 2 Siantar Barat 1805 1306 1385 3 Siantar Marihat 1025 2050 2113 4 Siantar Utara 544 449 301 5 Siantar Selatan 702 706 760 6 Siantar Marimbun 1051 931 1139 7 Siantar Sitalasari 800 794 1102 8 Raya 649 599 824 9 Bandar 691 685 720 10 Dolok Batunanggar 1357 1051 1244 11 Girsang Sipangan Bolon 221 183 266 12 Pematang Bandar 589 502 504 13 Tanah Jawa 1996 1561 1772 14 Tapian Dolok 1424 1323 1632 15 Bandar Huluan 872 939 885 16 Bandar Masilam 1330 1277 1405 17 Bosar Maligas 87 144 191 18 Gunung Malela 783 774 761 19 Gunung Maligas 492 419 421 20 Hutabayu Raja 1445 1095 1015 21 Jorlang Hataran 374 478 206 22 Pane 266 655 596 23 Raya Kahean 1114 1106 1500 24 Sidamanik 917 871 891 25 Silimakuta 898 864 847 26 Ujung Padang 1119 960 1074

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
No Kota/Kab/Kec September Oktober November 27 Serbelawan 1857 1586 2149

## 3.1 Perhitungan K-Means
Untuk  mempermudah  dalam  proses  pengolahan  maka  data  yang  digunakan  dalam  proses  k-means  adalah  total penjualan dari bulan september-november. Selanjutnya masuk dalam tahap perhitungan menggunakan metode k-means :
1.  Penentuan Pusat Cluster Awal
Penentuan  titik cluster ini  dilakukan  dengan  mengambil  nilai  terbesar  (C1),  nilai  terkecil  untuk  (C2)  sebagai berikut:
Tabel 2. Pusat Cluster Awal Cluster  September  Oktober  November C1 1996 2050 2500 C2 87 144 191
2. Perhitungan Jarak Cluster Untuk menghitung jarak antara data dengan pusat cluster memakai persamaan berikut:
𝑑 𝑖𝑘 √∑ (𝐶 𝑖𝑗 − 𝑚 𝑗 𝐶 𝑘𝑗 )
Cluster Tinggi:
C (SiantarMartoba,C1) = √ (1900 − 1996) 2 + (2047 − 2050) 2 +(2500 − 2500) 2 =96,0469
C (SiantarBarat,C1) = √ (1805 − 1996) 2 + (1306 − 2050) 2 +(1385 − 2500) 2 =1353,97
C (SiantarMarihat,C1) = √ (1025 − 1996) 2 + (2050 − 2050) 2
+(2113 − 2500) 2 =1045,28
C (SiantarUtara,C1) = √ (544 − 1996) 2 + (449 − 2050) 2 +(301 − 2500) 2 =3083,36
C (SiantarSelatan,C1) = √ (702 − 1996) 2 + (706 − 2050) 2 +(760 − 2500) 2 =2551,15
Cluster Rendah:
C (SiantarMartoba,C2) = √ (1900 − 87) 2 + (2047 − 144) 2 +(2500 − 191) 2 =3498,55
C (SiantarBarat,C2) = √ (1805 − 87) 2 + (1306 − 144) 2 +(1385 − 191) 2 =2393,2
C (SiantarMarihat,C2) = √ (1025 − 87) 2 + (2050 − 144) 2
+(2113 − 191) 2 =2864,75
C (SiantarUtara,C2) = √ (544 − 87) 2 + (449 − 144) 2
+(301 − 191) 2 =560,334
C (SiantarSelatan,C2) = √ (702 − 87) 2 + (706 − 144) 2
+(760 − 191) 2 =1008,88
Begitu  seterusnya  hingga  kota/kab/kec  ke  27  baik  cluster  tinggi  maupun  rendah.  Berikut  adalah  hasil  dari perhitungan jarak cluster:
Tabel 3. Hasil Iterasi 1 No Kota/Kab/Kec Tinggi Rendah Jarak C1 C2 1 Siantar Martoba 96,0469 3498,55 96,0469 1 2 Siantar Barat 1353,97 2393,2 1353,97 1 3 Siantar Marihat 1045,28 2864,75 1045,28 1 4 Siantar Utara 3083,36 560,334 560,334 1 5 Siantar Selatan 2551,15 1008,88 1008,88 1

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
No Kota/Kab/Kec Tinggi Rendah Jarak C1 C2 6 Siantar Marimbun 1999,38 1564,41 1564,41 1 7 Siantar Sitalasari 2227,63 1326,95 1326,95 1 8 Raya 2593,99 961,019 961,019 1 9 Bandar 2595,12 968,162 968,162 1 10 Dolok Batunanggar 1727,38 1882,65 1727,38 1 11 Girsang Sipangan Bolon 3409,85 158,436 158,436 1 12 Pematang Bandar 2891,36 691,475 691,475 1 13 Tanah Jawa 876,986 2855,12 876,986 1 14 Tapian Dolok 1268,52 2292,18 1268,52 1 15 Bandar Huluan 2259,63 1315,25 1315,25 1 16 Bandar Masilam 1496,7 2074,26 1496,7 1 17 Bosar Maligas 3550,86 0 0 1 18 Gunung Malela 2474,6 1098,28 1098,28 1 19 Gunung Maligas 3040,46 540,879 540,879 1 20 Hutabayu Raja 1849,55 1851,36 1849,55 1 21 Jorlang Hataran 3219,39 440,625 440,625 1 22 Pane 2926,46 676,156 676,156 1 23 Raya Kahean 1633,73 1921,89 1633,73 1 24 Sidamanik 2267,85 1306,69 1306,69 1 25 Silimakuta 2311,84 1267,46 1267,46 1 26 Ujung Padang 1997,67 1584,48 1584,48 1 27 Serbelawan 598,179 3007,66 598,179 1
Berdasarkan matrik yang didapatkan pada tabel di atas maka didapatkan pengelompokkan sebagai berikut : C1 = 1,2,3,10,13,14,16,20,23,27 C2 = 4,5,6,7,8,9,11,12,15,17,18,19,21,22,24,25,26
3. Penetuan pusat cluster baru
Setelah  didapatkan  hasil  dari  setiap cluster kemudian  pusat cluster baru  dihitung  berdasarkan  data  member tiap – tiap cluster yang sudah didapatkan memakai rumus yang sesuai dengan pusat member cluster sebagai berikut : C1(Sep )=(1900+1805+1025+1357+1996+1424+1330+1445+1114+1857)/10 =1418,2 C2(Sep)=(544+702+1051+800+649+691+221+589+872+87+783+492+374+266+917+898+1119)/17 =650,294
Tabel 4. Pusat Cluster Baru Cluster  September  Oktober  November C1 1418,2 1378,5 1590,6 C2 650,294 644,294 675,765
Iterasi selanjutnya dilakukan dengan cara yang sama hingga tidak ada perubahan data dalam suatu cluster. Iterasi 2:
Cluster Tinggi:
C (SiantarMartoba,C1) = √ (1900 − 1418,2) 2 + (2047 − 1378,5) 2
+(2500 − 1590,6) 2 =1227,2
C (SiantarBarat,C1) = √ (1805 − 1418,2) 2 + (1306 − 1378,5) 2
+(1385 − 1590,6) 2 =444,007
C (SiantarMarihat,C1) = √ (1025 − 1418,2) 2 + (2050 − 1378,5) 2
+(2113 − 1590,6) 2 =937,241
C (SiantarUtara,C1) = √ (544 − 1418,2) 2 + (449 − 1378,5) 2
+(301 − 1590,6) 2 =1814,18
C (SiantarSelatan,C1) = √ (702 − 1418,2) 2 + (706 − 1378,5) 2
+(760 − 1590,6) 2 =1286,5
Cluster Rendah:

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
C (SiantarMartoba,C2) = √ (1900 − 650,294) 2 + (2047 − 644,29) 2 +(2500 − 675,76) 2 =2618,62
C (SiantarBarat,C2) = √ (1805 − 650,294) 2 + (1306 − 644,29) 2 +(1385 − 675,76) 2 =1508,05
C (SiantarMarihat,C2) = √ (1025 − 650,294) 2 + (2050 − 644,29) 2
+(2113 − 675,76) 2 =2045,01
C (SiantarUtara,C2) = √ (544 − 650,294) 2 + (449 − 644,29) 2 +(301 − 675,76) 2 =435,76
C (SiantarSelatan,C2) = √ (702 − 650,294) 2 + (706 − 644,29) 2
+(760 − 675,76) 2 =116,519
Begitu  seterusnya  hingga  kota/kab/kec  ke  27  baik  cluster  tinggi  maupun  rendah.  Berikut  adalah  hasil  dari iterasi 2:
Tabel 5. Hasil Perhitungan Iterasi 2 No Kota/Kab/Kec Tinggi Rendah Jarak C1 C2 1 Siantar Martoba 1227,2 2618,62 1227,2 1 2 Siantar Barat 444,007 1508,05 444,007 1 3 Siantar Marihat 937,241 2045,01 937,241 1 4 Siantar Utara 1814,18 435,76 435,76 1 5 Siantar Selatan 1286,5 116,519 116,519 1 6 Siantar Marimbun 734,19 676,278 676,278 1 7 Siantar Sitalasari 981,092 475,92 475,92 1 8 Raya 1336,77 155,006 155,006 1 9 Bandar 1329,55 72,5996 72,5996 1 10 Dolok Batunanggar 480,763 993,848 480,763 1 11 Girsang Sipangan Bolon 2148,74 751,66 751,66 1 12 Pematang Bandar 1623,74 231,317 231,317 1 13 Tanah Jawa 632,507 1962,91 632,507 1 14 Tapian Dolok 69,4827 1404,87 69,4827 1 15 Bandar Huluan 994,669 424,01 424,01 1 16 Bandar Masilam 229,192 1180,72 229,192 1 17 Bosar Maligas 2292,37 895,875 895,875 1 18 Gunung Malela 1207,12 204,205 204,205 1 19 Gunung Maligas 1773,82 375,126 375,126 1 20 Hutabayu Raja 642,188 974,563 642,188 1 21 Jorlang Hataran 1954,07 569,799 569,799 1 22 Pane 1685,3 392,631 392,631 1 23 Raya Kahean 418,333 1052,41 418,333 1 24 Sidamanik 999,099 410,918 410,918 1 25 Silimakuta 1043,2 372,761 372,761 1 26 Ujung Padang 729,067 691,337 691,337 1 27 Serbelawan 739,873 2124,47 739,873 1
Berdasarkan tabel diatas hasil dari  iterasi 2 sama dengan  iterasi 1  maka didapatkan pengelompokkan sebagai berikut : C1 = 1,2,3,10,13,14,16,20,23,27 C2 = 4,5,6,7,8,9,11,12,15,17,18,19,21,22,24,25,26

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Gambar 1. Grafik Cluster Data
Dari hasil iterasi 2 dapat dilihat bahwa hasil yang diperoleh sama dengan iterasi 2 maka perhitungan dihentikan sampai  iterasi  3.  Untuk  Kota/kab/kec    pada  cluster  C1(tertinggi)  yaitu  Siantar  Martoba,  Siantar  Barat,  Siantar Marihat,  Dolok  Batunanggar,  Tanah  Jawa,  Tapian  Dolok,  Bandar  Masilam,  Hutabayu  Raja,  Raya  Kahean, Serbelawan.  Untuk  Kota/kab/kec    pada  cluster  C2(rendah)  yaitu,  Siantar  Utara,  Siantar  Selatan,  Siantar Marimbun, Siantar Sitalasari, Raya, Bandar, Girsang Sipangan Bolon, Pematang Bandar, Bandar Huluan, Bosar Maligas, Gunung Malela, Gunung Maligas, Jorlang Hataran, Pane, Sidamanik, Silimakuta, Ujung Padang.

## 3.2 Pengujian Menggunakan Rapidminer
Setelah  melakukan  proses  sistem    dan  pengolahan  data  ,  maka  akan  muncul  hasil  dari rapidminer sebagai berikut:

## Gambar 2. Grafik Hail Cluster
Berdasarkan  gambar  diatas    dapat  dilihat  bahwa  cluster  0  adalah  cluster  rendah  dan  cluster  1  adalah  cluster tinggi.  Dari  gambar  diatas  juga  dapat  dilihat  bahwa  terdapat  10  alternatif  yang  berada  pada  cluster  tinggi  dan  17 alternatif pada cluster rendah seperti yang tertera pada gambar diatas.

## Gambar 3. Cluster Model
Berdasarkan dari penjelasan diatas mengenai tahap-tahap penggunaan serta hasil yang telah ditampilkan maka selanjutnya membahas mengenai keterkaitan dari hasil yang didapat antara perhitungan manual algoritma dengan hasil yang  ditampilkan  oleh tools  rapidminer .  Data  di  atas  akan  diuji  dengan    sampel  sebanyak  27  data  dan  diselesaikan dengan menggunakan tools rapidminer sehingga diperoleh hasil cluster seperti pada gambar 4 berikut :

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Gambar 4. Hasil Cluster
Pada gambar diatas  dapat dilihat bahwa  hasil dari  perhitungan  manual adalah sama dengan hasil perhitungan menggunakan tools rapidminer. Dalam melakukan validasi data perhitungan algoritma harus menghasilkan hasil akhir berupa pengelompokkan dengan 2 cluster , serta data yang digunakan merupakan data yang valid dan sama dengan yang dipakai  pada tools  Rapidminer. Berikut  ditampilkan  hasil  yang  didapatkan  dari  perhitungan  algoritma  dan  pengujian pada rapidminer .
Tabel 6. Perbandingan Hasil Manual dan RapidMiner
No  Kota/Kab/Kec Hasil Perhitungan Manual  Hasil RapidMiner 1 Siantar Martoba Cluster 1 Cluster 1 2 Siantar Barat Cluster 1 Cluster 1 3 Siantar Marihat Cluster 1 Cluster 1 4 Siantar Utara Cluster 0 Cluster 0 5 Siantar Selatan Cluster 0 Cluster 0 6 Siantar Marimbun Cluster 0 Cluster 0 7 Siantar Sitalasari Cluster 0 Cluster 0 8 Raya Cluster 0 Cluster 0 9 Bandar Cluster 0 Cluster 0 10 Dolok Batunanggar Cluster 1 Cluster 1 11 Girsang Sipangan Bolon  Cluster 0 Cluster 0 12 Pematang Bandar Cluster 0 Cluster 0 13 Tanah Jawa Cluster 1 Cluster 1 14 Tapian Dolok Cluster 1 Cluster 1 15 Bandar Huluan Cluster 0 Cluster 0 16 Bandar Masilam Cluster 1 Cluster 1 17 Bosar Maligas Cluster 0 Cluster 0 18 Gunung Malela Cluster 0 Cluster 0 19 Gunung Maligas Cluster 0 Cluster 0 20 Hutabayu Raja Cluster 1 Cluster 1 21 Jorlang Hataran Cluster 0 Cluster 0 22 Pane Cluster 0 Cluster 0 23 Raya Kahean Cluster 1 Cluster 1 24 Sidamanik Cluster 0 Cluster 0 25 Silimakuta Cluster 0 Cluster 0 26 Ujung Padang Cluster 0 Cluster 0 27 Serbelawan Cluster 1 Cluster 1
Berdasarkan  tabel  perbandingan  diatas  dapat  dilihat  bahwa  hasil  perhitungan  manual  sama  dengan  hasil  dari rapidminer. Dimana cluster tinggi sebanyak 10 alternatif yaitu: Siantar Martoba, Siantar Barat,  Siantar Marihat, Dolok Batunanggar,  Tanah  Jawa,  Tapian  Dolok,  Bandar  Masilam,  Hutabayu  Raja,  Raya  Kahean,  Serbelawan.  Untuk  cluster rendah sebanyak 17 Alternatif yaitu: Siantar Utara, Siantar Selatan, Siantar Marimbun, Siantar Sitalasari, Raya, Bandar,

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Girsang Sipangan Bolon, Pematang Bandar, Bandar Huluan, Bosar Maligas, Gunung Malela, Gunung Maligas, Jorlang Hataran, Pane, Sidamanik, Silimakuta, Ujung Padang.

## 4. KESIMPULAN
a) Penerapan  Data  Mining  Untuk  Pengelompokan  Minat  Konsumen  Terhadap  Pengguna  Jasa  Pengiriman  Pada PT.  Jalur  Nugraha  Ekakurir  (JNE)  Pematangsiantar  menjadi  pertimbangan  pengambil  keputusan    (decision maker) dalam menentukan menentukan minat konsumen pada PT. JNE.
b) Penelitian ini menggunakan 2 Cluster lokasi dan 2 Iterasi.
c) Setelah didapatkan hasil dari setiap cluster kemudian pusat cluster baru dihitung berdasarkan data member tiap – tiap cluster yang sudah didapatkan
d) Iterasi selanjutnya dilakukan dengan cara yang sama hingga tidak ada perubahan data dalam suatu cluster.
e) Dari  hasil  setiap  iterasi  dapat  dilihat  bahwa  hasil  yang  diperoleh  sama  dengan  cluster  tinggi  sebanyak  12 alternatif  yaitu:  Siantar  Barat,  Siantar  Marihat,  Siantar  Selatan,  Siantar  Marimbun,  Raya,  Girsang  Sipangan Bolon,  Pematang  Bandar,  Tanah  Jawa,  Jorlang  Hataran,  Sidamanik,  Silimakuta  dan  Ujung  Padang.  Untuk cluster rendah sebanyak 15 Alternatif yaitu: Siantar Martoba, Siantar Utara, Siantar Sitalasari, Bandar, Dolok Batunanggar,  Tapian  Dolok,  Bandar  Huluan,  Bandar  Masilam,  Bosar  Maligas,  Gunung  Malela,  Gunung Maligas, Hutabayu Raja, Pane, Raya Kahean, dan Siantar.

## REFERENCES
[1] S. F. Rodiyansyah, “Naïve Bayes Classification Untuk Penentuan Kelayakan Donor Darah,” Pp. 156–159, 2014.
[2] M. G. Sadewo, A. P. Windarto, And D. Hartama, “Penerapan Datamining Pada Populasi Daging Ayam Ras Pedaging Di Indonesia  Berdasarkan  Provinsi  Menggunakan  K-Means  Clustering,” Infotekjar  (Jurnal  Nas.  Inform.  Dan  Teknol. Jaringan) , Vol. 2, No. 1, Pp. 60–67, 2017.
[3] I. Parlina, A. P. Windarto, A. Wanto, And M. R. Lubis, “Memanfaatkan Algoritma K-Means Dalam Menentukan Pegawai Yang Layak Mengikuti Asessment Center Untuk Clustering Program Sdp,” Cess (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , Vol. 3, No. 1, Pp. 87–93, 2018.
[4] F. S. Jumeilah And D. Pratama, “Klasterisasi Penduduk Lanjut Usia Sumatera Selatan Menggunakan Algoritma K-Modes,” J. Tam (Technology Accept. Model. , Vol. 8, No. 2, Pp. 85–89, 2017.
[5] R. Yanto, “Implementasi Data Mining Estimasi Ketersediaan Lahan Pembuangan Sampah Menggunakan Algoritma Regresi Linear,” J. Resti (Rekayasa Sist. Dan Teknol. Informasi) , Vol. 2, No. 1, Pp. 361–366, 2018.
[6] M. Nasution, “Implementasi Data Mining Rough Set Dalam Menentukan Tingkat Kerusakan Alat Dan Bahan Kimia (Studi Kasus Di Laboratorium Resep Smk S-16 Farmasi Bengkulu),” J. Ilm. Amik Labuhan Batu , Vol. 2, No. 1, 2014.
[7] N. Butarbutar, A. P. Windarto, D. Hartama, And Solikhun, “Komparasi Kinerja Algoritma Fuzzy C-Means Dan K-Means Dalam Pengelompokan Data Siswa Berdasarkan Prestasi Nilaiakademik Siswa,” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. Tek. Inform. , Vol. 1, No. 2012, 2016.
[8] D. S.  Kusumo, M. A. Bijaksana,  And  D.  Darmantoro, “Data Mining Dengan  Algoritma Apriori Pada Rdbms Oracle,” J. Penelit. Dan Pengemb. Telekomun. , Vol. 8, Pp. 1–5, 2014.
[9] S. R. S. Iskandar, Pilipus Tarigan, “Penerapan Data Mining Dalam Surat Jalan Transportasi Mobil Angkutan Menggunakan Metode Cluestering,” J. Pelita Inform. , Vol. 17, No. 4, Pp. 460–464, 2018.
[10] S.  Haryati,  A.  Sudarsono,  And  E.  Suryana,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Masa  Studi  Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus: Universitas Dehasen Bengkulu),” J. Media Infotama , Vol. 11, No. 2, Pp. 130– 138, 2015.