________________________________________________________________________
Implementasi Algoritma ST-DBSCAN dan K-MEANS Untuk Pengelompokan Indeks Pembangunan Manusia Kabupaten/Kota Pulau Jawa Tahun 2014-2016 Berbasis Web Di Badan Pusat Statistik

## Implementasi Algoritma ST-DBSCAN dan K-MEANS
Untuk Pengelompokan Indeks Pembangunan Manusia Kabupaten/Kota Pulau Jawa Tahun 2014-2016 Berbasis Web Di Badan Pusat Statistik
M. Ivan Putra Eriansya 1) , Muhammad Syafrullah 2)
Program Studi Anda, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 Telp. (021) 5853753, Fax. (021) 5866369 E-mail : putra.ivan90@gmail.com

## ABSTRAK
Pembangunan manusia sebagai ukuran kinerja pembangunan secara keseluruhan diukur oleh suatu nilai tunggal, yaitu  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM).  IPM  merupakan  indikator  penting  untuk  mengukur  keberhasilan pembangunan kualitas manusia di suatu daerah (BPS 2016). Bila dibandingakan dengan wilayah lain di Indonesia, Pulau  Jawa  memiliki  peningkatan  IPM  terbesar  pada  periode  2014-2016.  Dengan  memiliki  peningkatan  IPM terbesar, Pulau  Jawa  menarik  untuk  diteliti  persebarannya.Salah  satu  cara  untuk  mendapatkan  pola  persebaran kondisi IPM di Pulau Jawa adalah dengan menggunakan teknik pengelompokan atau clustering. Pada penelitian ini, metode  yang  akan  digunakan  untuk  pengelompokan data  nilai  IPM  kabupaten/kota  di  Pulau  Jawa  adalah  ST- DBSCAN dan K-Means. Berdasarkan penelitian ini, hasil pengelompokan dari metode K-Means yang menggunakan parameter k=4 menghasilkan nilai Silhouette Coeffecient yang lebih tinggi, yaitu sebesar 0.3444 bila dibandingkan dengan metode ST-DBSCAN yang menggunakan parameter nilai Eps1=0.7, Eps2=3, MinPts=7 dan ∆ε = 2, yaitu sebesar 0.1521. Waktu proses metode K-Means juga lebih cepat dengan nilai 0.4 detik bila dibandingkan dengan metode ST-DBSCAN yang memiliki waktu proses 3.4 detik.
Kata kunci : Data Mining , Clustering , ST-DBSCAN, K-Means, Silhouette Coeffecient

## 1. PENDAHULUAN
Pembangunan  manusia  sebagai  ukuran  kinerja pembangunan  secara  keseluruhan  diukur  oleh  satu nilai  tunggal,  yaitu  Indeks  Pembangunan  Manusia (IPM).  IPM  merupakan  indikator  penting  untuk mengukur  keberhasilan  pembangunan  kualitas manusia  di  suatu  daerah  [1].  Konsep  IPM  pertama kali diperkenalkan oleh United Nations Development Programme  (UNDP)  pada  tahun  1990.  Konsep  ini diukur  melalui  tiga  dimensi  dasar  manusia,  yaitu umur  panjang  dan  sehat,  pengetahuan,  dan  standar hidup  layak.  Dimensi  umur  panjang  dan  sehat diwakili  oleh  indikator  harapan  hidup  saat  lahir. Dimensi pengetahuan diwakili oleh indikator harapan lama  sekolah  dan  rata-rata  sekolah.  Dimensi  standar hidup layak diwakili oleh pengeluaran per kapita.
Berdasarkan  gambar  1,  rata-rata  IPM  di  Pulau Jawa  memiliki  peningkatan  yang  paling  tinggi diantara  pulau-pulau  lain.  Pada  tahun  2014,  IPM Pulau  Jawa  sebesar  71.8.  Di tahun  2015,  IPM  Pulau
Jawa sebesar 72.46. Kemudian pada tahun 2016, IPM Pulau Jawa sebesar 73.12.

## Gambar 1: Indeks Pembangunan Manusia Menurut Pulau, 2014-2016
Berdasarkan  data  tersebut,  didapatkan  bahwa IPM  di  Pulau  Jawa  dari  tahun  2014-2016  terjadi peningkatan  sebesar  1.32.  Hal  ini  membuat  Pulau Jawa  memiliki  peningkatan  IPM  terbesar  bila
________________________________________________________________________
Implementasi Algoritma ST-DBSCAN dan K-MEANS Untuk Pengelompokan Indeks Pembangunan Manusia Kabupaten/Kota Pulau Jawa Tahun 2014-2016 Berbasis Web Di Badan Pusat Statistik
dibandingkan  dengan  pulau-pulau  lain.  Dengan memiliki  peningkatan  IPM  terbesar,  Pulau  Jawa menarik untuk diteliti persebarannya.
Pada  penelitian  ini,  metode  yang  akan digunakan  untuk  pengelompokan  data  nilai  IPM kabupaten/kota  di  Pulau  Jawa  adalah  ST-DBSCAN dan  K-Means.  ST-DBSCAN  adalah  algoritma pengelompokan  berbasis  kepadatan  ( density )  yang memiliki kemampuan untuk mencari pengelompokan berdasarkan data spasial, data temporal dan data non- spasial  dari  suatu  objek.  K-means  adalah  algoritma pengelompokan  partisi  yang  digunakan  untuk membagi  objek  data  yang  diberikan  ke  dalam  k- cluster  yang  berbeda  melalui  metode  pengulangan [2].
Berdasarkan  penelusuran  pustaka,  Budiman (2016)  melakukan  perbandingan  pengelompokan metode K-means dan DBSCAN pada data rumah kost mahasiswa  di  kelurahan  Tembalang,  Semarang  [3]. Maitry  &  Vaghela  (2014)  melakukan  analisis perbandingan  metode  pengelompokan  berbasis kepadatan seperti DBSCAN, FDBSCAN,
ODBSCAN,  VDBSCAN,  dan  ST-DBSCAN  untuk pengelompokan  data  spasial  [4].  Belum  ditemukan penggunaan  metode  K-means  untuk  pengelompokan data  nilai IPM  di  kabupaten/kota.  Namun,  Penelitian terkait  penggunaan  algoritma  ST-DBSCAN  untuk mencari  pola  persebaran  nilai  IPM  sudah  beberapa kali  dilakukan.  Penelitian  Afifah  (2014)  yang berjudul  Clustering  Data  Indeks  Pembangunan Manusia (IPM) Pulau Jawa Menggunakan  Algoritme ST-DBSCAN  Dan  Bahasa  Pemrograman  R menghasilkan  9  cluster  dan  47  titik  noise  [5]. Penelitian  Trisnaningtyas  (2014)  yang  berjudul Pengelompokan  Data  Indeks  Pembangunan  Manusia Di Pulau Jawa Dengan Algortime ST-DBSCAN Dan Bahasa Pemrograman Python menghasilkan 4 cluster dan  18  titik  noise  [6].  Kedua  penelitian  tersebut memiliki beberapa kesamaan, seperti pengelompokan hanya dilakukan di Pulau Jawa dan penggunaan data nilai  IPM  hanya  menggunakan  satu  jenis  data temporal, yaitu tahun 2012.

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1. Indeks Pembangunan Manusia
Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  adalah suatu  pengukuran  untuk  mengetahui  pencapaian pembangunan  manusia  berbasis  sejumlah  komponen dasar  kualitas  hidup.  Sebagai  ukuran  kualitas  hidup, IPM  dibangun  melalui  pendekatan  tiga  dimensi. Ketiga  dimensi  itu  adalah  umur  panjang  dan  sehat, pengetahuan, dan standar hidup layak. Dimensi umur
Harapan  Hidup  (AHH)  saat  lahir.  Dimensi pengetahuan  diwakili  oleh  indikator  Harapan  Lama Sekolah  (HLS)  dan  Rata-rata  Lama  Sekolah  (RLS). Sementara  itu,  dimensi  standar  hidup  layak  hidup diwakili oleh pengeluaran per kapita.
Konsep  IPM  pertama  kali  diperkenalkan  oleh United  Nations  Development  Programme (UNDP) pada tahun 1990. Sampai dengan tahun 2017, UNDP telah  beberapa  kali  melakukan  revisi  metode penghitungan  IPM.  Revisi  yang  cukup  besar dilakukan  pada  tahun  2010.  UNDP  menyebut  revisi itu  dengan  era  baru  pembangunan  manusia.  UNDP memperkenalkan  dua  indikator  baru  yang  sekaligus menggantikan  dua  indikator  metode  lama.  Indikator harapan  lama  sekolah  menggantikan indikator  melek huruf,  sementara  Pendapatan  Nasional  Bruto  (PNB) per  kapita  menggantikan  Produk  Domestik  Bruto (PDB) per kapita.

## 2.2. Analisis Cluster
Analisis Cluster atau  clustering  adalah  suatu proses  membagi  sekumpulan  data  menjadi  beberapa kelompok  atau cluster .  Semua  objek  yang  berada  di satu  cluster  memiliki  kemiripan (similar) antara  satu dengan  lainnya  dan  berbeda (dissimilar) dengan objek  cluster  lain. Clustering disebut  juga unsupervised learning . Berbeda dengan classification yang menggunakan pendekatan learning by examples , clustering menggunakan  pendekatan  observasi  untuk melakukan  proses  pengelompokan  sehingga  tidak ditentukan  oleh label-label  kelas  yang  diberikan. Proses  pengelompokan  tersebut  tidak  dilakukan  oleh manusia,  melainkan  dengan  menggunakan  clustering algorithm.  Karena  itu,  clustering  dapat  digunakan untuk mencari tahu kelompok yang sebelumnya tidak diketahui di data.
Clustering  telah  banyak  digunakan  di  banyak aplikasi.  Pada business  intelligence , clustering dapat digunakan untuk mengatur sejumlah besar pelanggan ke  dalam  kelompok.  Di  pengenalan  gambar, clustering digunakan  untuk  menemukan  cluster  di sistem  pengenalan  tulisan  tangan. Clustering juga telah  ditemukan  di  banyak  aplikasi Web  search , seperti  mencari  relevansi  dari  kata  kunci  hingga mengelompokan  berbagai  berita  yang  memiliki kemiripan.
Sebagai  fungsi data  mining ,  analisis cluster dapat  digunakan  sebagai  sarana independen (standalone  tool) untuk  mendapatkan  pengetahuan dari  distribusi  data,  meneliti  berbagai  karateristik setiap  cluster  ,  dan  memfokuskan  pada  sekelompok untuk  analisis  lebih  lanjut. Clustering juga  dapat digunakan  sebagai  langkah  preprocessing  untuk
________________________________________________________________________
Implementasi Algoritma ST-DBSCAN dan K-MEANS Untuk Pengelompokan Indeks Pembangunan Manusia Kabupaten/Kota Pulau Jawa Tahun 2014-2016 Berbasis Web Di Badan Pusat Statistik
algoritma  lain,  seperti  penentuan  label  untuk  proses klasifikasi.

## 2.2.  Metode  Clustering  Berbasis  Kepadatan (Density-based Method): ST-DBSCAN
Algoritma Spatial-Temporal  Density  Based Spatial  Clustering  of  Application  with  Noise (ST-
DBSCAN) adalah suatu algoritma untuk pengelompokan yang dibangun dengan memodifikasi algoritma  DBSCAN.  Modifikasi  yang  dimiliki algoritma  ST-DBSCAN  adalah,  (i)  algoritma  ST-
DBSCAN
dapat
mengelompokkan
data spatiotemporal sesuai  dengan  atribut  non-spatial  , spasial dan temporal, (ii) DBSCAN tidak mendeteksi titik  noise  ketika  kepadatan  bervariasi  tetapi algoritma  ST-DBSCAN  mampu  mengatasi  masalah ini dengan menetapkan faktor kepadatan untuk setiap penggerombolan,  (iii)  Untuk  mengatasi  konflik  pada perbatasan  objek  dilakukan  dengan  membandingkan nilai  rata-rata  penggerombolan  yang  akan  datang dengan nilai baru.
Algoritma  ST-DBSCAN  membutuhkan  empat parameter,  yaitu Eps1, Eps2, MinPts , dan ∆ε . Eps1 adalah  jarak  untuk  atribut  spasial.  Eps2  adalah  jarak untuk  atribut  temporal.  Perhitungan  jarak  dengan menggunakan Euclidean , Manhattan , atau Minkowski distance dapat  digunakan  untuk  Eps1  dan  Eps2. MinPts  adalah  jumlah  minimum  objek  yang  berada dalam jarak Eps1 dan Eps2 sedangkan ∆ε digunakan untuk  mencegah  ditemukannya  kombinasi  cluster akibat  perbedaan  nilai  yang  cukup  besar  dari  atribut non-spasial  dari  objek  lainnya.  Berikut  tahapan  dari algoritma ST-DBSCAN:
1) Algoritma  dimulai  dengan  objek  pertama pada  data  spatiotemporal  dan  mengambil semua  titik  yang  bersifat  directly  density- reachable.
2) Jika  jumlah  objek  yang  directly  density- reachable lebih kecil dari nilai MinPts, objek dinilai sebagai noise.
3) Noise  dapat  diubah  kemudian  jika  titik bukan  direclty  density-reachable,  tetapi merupakan density-reachable.
4) Jika  jumlah  objek  pada  density-reachable lebih  besar  atau  sama  dengan  nilai  MinPts, objek tersebut adalah core object dan sebuah cluster  baru  dibangun.  Semua  directly density-reachable  dari  core  object  ditandai dengan cluster yang sama dari core object 5) Algoritma secara iteratif memasukan directly density-reachable pada core object
sebelumnya  ke  dalam  stack  .  Stack dibutuhkan  untuk  menemukan  objek-objek
density-reachable  dari  objek-objek  direclty density-reachable.
6) Jika  stack  tidak  kosong,  satu  persatu  objek yang di  dalam  stack  akan  dicaridensity- reachable.  Jika  jumlah  objek  density- reachable  tersebut  lebih  besardari  MinPts, lakukan perulangan untuk setiap objek-objek density-reachable tersebut.
7) Jika  objek  tidak  ditandai  sebagai  noise  atau tidak  dalam  sebuah  cluster,  dan  perbedaan antara  nilai rata-rata  non-spatial  dari  sebuah cluster  dan  nilai  IPM  baru  dari  objek  lebih kecil dari ∆ε , objek tersebut ditempatkan ke dalam cluster tersebut.
8) Jika  dua  cluster  C1  dan  C2  saling berdekatan,  sebuah  objek  p  mungkin termasuk dalam  kedua  cluster  tersebut. Namun,  algoritma  ini  akan  menyatakan objek  p  sebagai  bagian  dari  cluster  yang pertama kali menemukan.
2.3. Metode Clustering Berbasis Partisi
(Partitioning Method): K-Means Algoritma K-Means pertama kali diusulkan oleh Macqueen  pada  tahun  1967  yang  merupakan algoritma  yang  tidak  rumit  dan  termasuk  ke  dalam non-supervised  learning [2].  K-means  merupakan salah  satu  metode clustering berbasis  partisi  yang mengelompokkan  data  dalam  bentuk  satu  atau  lebih cluster yang  masing-masing  berbeda.  Data  yang memiliki  kemiripan  akan  dikelompokkan  ke  dalam satu cluster .  Algoritma  ini  membutuhkan  parameter berupa  jumlah  cluster  yang  dihasilkan.  Langkah- langkah  penerapan  clustering  dengan  menggunakan algoritma K-means adalah sebagai berikut:
1) Masukkan parameter k.
2) Inisiasi  titik  pusat  atau  centroid  dari  semua cluster secara acak.
3) Untuk  setiap  objek  data  di  D,  tentukan centroid  yang  terdekat  dari  objek  dengan menggunakan  pengukuran  jarak  seperti Euclidean  Distance dan  nyatakan  objek tersebut sebagai bagian dari cluster.
4) Untuk setiap cluster dari 1 sampai k, hitung kembali  titik  centroid  dari cluster dengan cara  menghitung  nilai  rata-rata  dari  setiap objek yang berada di dalam cluster tersebut.
5) Ulangi  ke  langkah  ke-3  sampai  algoritma mengalami konvergensi atau  ketika centroid dari setiap cluster tidak ada yang berubah.

## 2.4 Euclidean Distance Matrices
________________________________________________________________________
Implementasi Algoritma ST-DBSCAN dan K-MEANS Untuk Pengelompokan Indeks Pembangunan Manusia Kabupaten/Kota Pulau Jawa Tahun 2014-2016 Berbasis Web Di Badan Pusat Statistik
Euclidean  Distance  Matrices (EDM)  adalah metode umum yang digunakan untuk mengukur jarak dua  objek.  Metode  pengukuran  ini  sering  ditemukan pada  psychometrics,  crystallography,  machine learning, wireless sensor network dan banyak lagi [7]. EDM dari dua n-dimensional vector didefinisikan:
( , ) =

## − + ⋯ +
Berdasarkan  hasil  eksperimen  Sinwar  & Kaushik (2014) menunjukan bahwa EDM menghasilkan performa yang lebih baik dibandingkan dengan  metode  lainnya  seperti Manhattan  Distance dalam  jumlah  iterasi  yang  dilakukan  selama  proses perhitungan [8] .

## 2.4 Silhouette Coeffecient
Silhouette Coefficient
digunakan untuk
mengukur  kualitas  dari  cluster  yang  terbentuk.  Nilai Silhouette Coefficient suatu objek i adalah:
( ) = ( ) ( ) { ( ), ( )}
Dengan a (i)  merupakan  jarak  rata-rata  antara objek i dengan seluruh objek yang berada dalam satu cluster  yang  sama  (intra-cluster). b (i)  adalah  jarak rata-rata  antara  objek  i  dengan  seluruh  objek  yang berada  pada  cluster  terdekat  [9].  Sebagai  ilustrasi pada Gambar 2.6, titik i berada dalam cluster A, maka cluster  B  adalah  cluster  terdekatnya,  dengan a (i) adalah  nilai  rata-rata  jarak  titik  i  dengan  titik  lain  di dalam cluster A dan b (i) adalah rataan jarak titik i ke semua titik dalam cluster B.

## Gambar 2: Ilustrasi Silhouette Coeffecient
Hasil  perhitungan  nilai Silhouette  Coeffecien t dapat bervariasi antara -1 hingga 1. Semakin nilai s (i) mendekati  1,  hasil  clustering  pada  objek i sudah berada dalam cluster yang tepat. Sebaliknya, jika nilai s mendekati  -1  maka  hasil  clustering  pada  objek i terjadi  overlapping  sehingga  objek  tersebut  lebih tepat  dimasukan  ke  dalam  cluster  lain.  Untuk menghitung  semua  nilai  dari Silhouette Coeffecient setiap objek, dapat menggunakan pustaka yang sudah
tersedia di Scikit-learn. Hasil keluarannya ialah  nilai rata-rata Silhouette Coeffecient dari semua objek data.

## 3. RANCANGAN SISTEM DAN APLIKASI

## 3.1 Analisa Masalah
Ketersediaan data IPM tiap wilayah di Pulau Jawa  perlu  dilakukan  proses  statistik  untuk mendapatkan  data  dan  informasi  tentang  pencapaian pembangunan  antar  wilayah.  Ada  banyak  sekali keuntungan  yang  bisa  di  dapat  dengan  melakukan pengolahan  data  IPM  di  Pulau  Jawa  seperti mengetahui pola persebarannya, penyusunan kebijakan-kebijakan
yang berdampak pada peningkatan  pembangunan  dan  memantau  capaian pembangunan manusia antar wilayah.
Oleh  karena  itu,  diperlukan  penelitian  untuk mengimplementasi  metode  pengelompokan  dan menentukan
metode yang tepat untuk mengembangkan aplikasi untuk melakukan pengelompokan  pada  data  IPM.  Hasil  penelitian tersebut  diharapkan  dapat  membantu  BPS  untuk menganalisis data IPM sehingga pihak tersebut dapat menyediakan  informasi  yang  berkualitas  kepada pemerintah  dalam  upaya  penyusunan  kebijakan- kebijakan  untuk  meningkatkan  kesejahteraan  tiap daerah.

## 3.2 Penyelesaian Masalah
Dari  analisis  masalah  yang  telah  diuraikan  di atas,  diperlukan  penelitian  untuk  mengimplemntasi metode  pengelompokan  dan  mencari  tahu  metode yang  paling  optimal  untuk  melakukan  proses  data mining pada data IPM di Pulau Jawa. Hasil penelitian tersebut  juga  dapat  dijadikan  rekomendasi  untuk mengembangkan  aplikasi  yang  dapat  melakukan proses  pengelompokan  pada  data  IPM  Pulau  Jawa sehingga  BPS  dapat  memberikan  informasi  yang berkualitas  untuk  pemerintah  dalam  upaya  untuk mewujudkan  kesejahteraan  masyarakat  khususnya  di Pulau  Jawa.  Teknik  data  mining  yang  digunakan adalah  clustering.  Penerapan  proses  clustering  telah diputuskan  oleh  peneliti  karena  data  IPM  yang tersedia tidak memiliki label pengelompokan.
________________________________________________________________________
Implementasi Algoritma ST-DBSCAN dan K-MEANS Untuk Pengelompokan Indeks Pembangunan Manusia Kabupaten/Kota Pulau Jawa Tahun 2014-2016 Berbasis Web Di Badan Pusat Statistik

## Gambar 3: Rancangan Aplikasi Pengelompokan
Aplikasi pengelompokan ini dibuat dengan menggunakan metode ST
aplikasi terdapat pada Gambar 3.

## 3.3 Praproses Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah data IPM tiap kabupaten/kota Pulau Jawa pada tahun 2014-2016 yang sudah tersedia pada publikasi online di  website  resmi  Badan  Pusat  Statistika  dan  data shapefile (.shp) wilayah administratif Indonesia yang dapat diunduh dari website Ina-Geospatial (http://tanahair.indonesia.go.id).  Website  tersebut merupakan  portal  resmi  Geospasial  Indonesia  yang diluncurkan oleh Badah Informasi  Geospasial (BIG). Data  shapefile  digunakan  untuk  memperoleh  data centroid  (titik  tengah)  setiap  wilayah  kabupaten/kota di  Pulau  Jawa.  Selain  itu,  data  tersebut  digunakan sebagai visualisasi hasil clustering.
Tahapan  praproses  data  yang  dilakukan  sebagai berikut:
1) Pemilihan Data
Pada  proses  ini  dilakukan  pemilihan  data IPM  yang  hanya  terdapat  di  Pulau  Jawa dengan  rentang  tahun  2014-2016  dan  data shapefile  wilayah  administratif  pulau  jawa. Penelitian ini menggunakan perangkat lunak QuantimGIS  untuk  memperoleh  centroid  di setiap  kabupaten/kota  Pulau  Jawa  Ketika sudah  mendapatkan  data  centroid  ,  data tersebut  diubah  menjadi  format comma delimited (.csv).
2) Reduksi Data Reduksi  data  bertujuan  untuk  mengurangi jumlah  atribut  yang  tidak dibutuhkan  pada tahap data mining . Reduksi yang dilakukan dengan  cara  memilih  empat  atribut  dari delapan  atribut.  Atribut  yang  dipilih  adalah Nama Provinsi, IPM tahun 2014, IPM tahun 2015  dan  IPM  tahun  2016.  Untuk  data centroid,  hanya  diambil  data  koordinat (longitude  dan  latitude)  tiap  kabupaten/kota di Pulau Jawa.
3) Integrasi Data Integrasi data dilakukan dengan
menggabungkan  atribut-atribut  yang  sudah ditentukan.  Koordinat  centroid  yang  sudah diubah  menjad comma  delimited (.csv)
digabungkan dengan data IPM di Pulau Jawa dengan rentang tahun 2014-2016. 4) Transformasi Data Transofrmasi data dilakukan dengan
menggabungkan  atribut  tahun  menjadi  satu sehingga  setiap  satu  record  mewakili  satu tahun dan  untuk  setiap tiga record mewakili satu  kabupaten/kota.  Berikut  contoh  nilai atribut yang sudah dilakukan tahap praproses ditunjukan pada Tabel 1.
Tabel 1: Contoh nilai atribut dari data hasil praproses
kabupaten_ko ta longitude_centro id latitude_centro id tahu n ipm Bandung 107.52634 -7.010638 2014 69.0 6 Bandung 107.52634 -7.010638 2015 70.0 5 Bandung 107.52634 -7.010638 2016 70.6 9 Bandung Barat 107.491977 -6.865221 2014 64.2 7 Bandung Barat 107.491977 -6.865221 2015 65.2 3 Bandung Barat 107.491977 -6.865221 2016 65.8 1 3.4. Penentuan Nilai Parameter Penentuan parameter pada
metode pengelompokan  sangat  berpengaruh  terhadap  cluster yang  dihasilkan.  Parameter  yang  terdapat  pada metode  ST-DBSCAN  adalah  Eps1  (jarak  atribut spasial),  Eps2  (jarak  atribut  temporal),  MinPts (jumlah  minimum  objek  yang  berada  dalam  jarak Eps1  dan  Eps2)  sedangkan  ∆ε  adalah  batas  selisih nilai  non-spasial.  Parameter  yang  terdapat  pada metode K-Means adalah k (jumlah cluster).
Pada  penelitian  ini,  nilai  k  yang  digunakan untuk  parameter  K-Means  adalah  4.  Pemberian  nilai tersebut  mengikuti  jumlah  pengelompokan  wilayah berdasarkan  nilai  IPM  menurut  UNDP,  yaitu  4 kelompok.  Pada  metode  ST-DBSCAN,  nilai  Eps2 yang  digunakan  adalah  3.  Nilai  tersebut  digunakan agar  proses  pengelompokan  melibatkan  semua  tahun sehingga  tiap  pengelompokan  tidak  terpisah berdasarkan  tahun.  Penggunaan  nilai  MinPts  =  7 mengikuti  saran  dari  Birant  dan  Kut  (2007),  yang menyatakan  bahwa  nilai  yang  cukup  optimal  pada MinPts adalah ln(n) dimana nilai n adalah jumlah dari total  keseluruhan  dataset  yang  digunakan  sedangkan pemilihan ∆ε  =2  mengikuti  penelitian  yang  sudah dilakukan  oleh  Afifah  (2014)  [5]  dan  Trisnaningtyas
________________________________________________________________________
Implementasi Algoritma ST-DBSCAN dan K-MEANS Untuk Pengelompokan Indeks Pembangunan Manusia Kabupaten/Kota Pulau Jawa Tahun 2014-2016 Berbasis Web Di Badan Pusat Statistik
(2014)  [6].  Dengan  menggunakan  paramter  tersebut, maka  hal  tersebut  menjadi  pertimbangan  pemilihan parameter Eps1. Agar hasil pengelompokan memiliki jumlah  yang  sama dengan  hasil  pengelompokan metode  K-Means,  maka  nilai  yang  digunakan  untuk Eps1 adalah 0.7.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Hasil Pengelompokan ST-DBSCAN
Pada  penelitian  ini,  proses  algoritma  ST- DBSCAN  akan  menggunakan  data  spasial  (lokasi titik  tengah  atau  centroid  pada  kabupaten/kota), data temporal  (tahun  2014  sampai  2016)  dan  data  non spatial  (data  IPM  di  tahun  2014-2016).  Dengan menggunakan parameter Eps1=0.7, Eps2=2,
MinPts=7 dan ∆ε =2, diperoleh 4 cluster.
Hasil clustering akan ditampilkan berupa centroid setiap kabupaten/kota yang sudah dikelompokkan tiap cluster.  Cluster  terbentuk  berdasarkan  kedekatan jarak  antara  satu  centroid  kabupaten/kota  dengan yang  lain.  Setiap  anggota  clustering  memiliki persamaan yaitu berkumpul dan memiliki jarak radius 0.7 derajat antara centroid. Yang membedakan antara wilayah satu dengan yang lain adalah jarak pada titik paling  luar  ( border ).  Adanya  perbedaan  ini diakibatkan  oleh  selisih  nilai  rata-rata  atribut  non- spatial dalam cluster dan nilai non-spatial objek yang akan diseleksi lebih besar dari nilai batas ∆ε.

## Gambar 4: Hasil Clustering ST-DBSCAN
Berdasarkan  Gambar  4,  dapat  diketahui  bahwa hasil  clustering  dari  ST-DBSCAN  cenderung memadat  di  suatu  wilayah  tertentu,  kecuali  cluster  2 yang  menyebar  di  Pulau  Jawa.  Tiap  cluster  yang terbentuk  memiliki  karakteristik  wilayah  yang berbeda-beda  berdasarkan  aspek  spasial,  aspek temporal dan aspek non-spatial.
Tabel 2: Hasil Silhoutte-Coeffecien dan waktu clustering metode ST-DBSCAN
Silhoutte Coeffecien Waktu 0.15 3.480 detik
Untuk mengukur tingkat performansi dari metode ST-DBSCAN,  dilakukan  pengukuran Silhouette
Coeffesien dengan  bantuan library Scikit-learn  dan menghitung  waktu  proses  clustering  .  Hasil  yang didapat  ialah,  metode  ST-DBSCAN  memiliki Silhouette  Coeffesien  sebesar  0.15213  dan  waktu proses 3.480 detik.

## 4.2. Hasil Pengelompokan K-Means
Dari  data  IPM  di  Pulau  Jawa  dengan  rentang tahun  2014-2016  dilakukan  proses clustering menggunakan K-means dengan menggunakan yang sama dimasukkan oleh algoritma ST-DBSCAN, yaitu data  spasial  (lokasi  centroid  pada  kabupaten/kota), data temporal (tahun 2014 sampai 2016) dan data non spatial  (data  IPM  di  tahun  2014-2016).  Dengan menggunakan parameter K =4, diperoleh 4 cluster.

## Gambar 4: Hasil Clustering ST-DBSCAN
Bila  dibandingkan  dengan  ST-DBSCAN,  tiap cluster  yang  terbentuk  dari  metode  K-Means menyebar ke seluruh Pulau Jawa seperti pada Gambar 4.13. Bila ditinjau lebih lanjut, hasil pengelompokan K-Means cenderung mengikuti persebaran
berdasarkan  nilai  IPM.  Nilai  IPM  memiliki  variasi yang  lebih  besar  dari  ciri  lain  seperti  longitude, latitude,  dan  tahun,  yaitu  dengan  rentang  56.98 sampai  85.32  sehingga  nilai  tersebut  mempunyai pengaruh  besar  terhadap  pembentukan  cluster  pada metode  K-means.  Namun,  antara  K-means dan  ST- DBSCAN  memiliki  kesamaan,  yaitu  terdapat  satu cluster yang menyebar ke seluruh Pulau Jawa.
Pengukuran  nilai Silhouette  Coeffecient  d an waktu proses  pengelompokan  juga  dilakukan  pada metode  K-Means.  Berdasarkan  percobaan  tersebut, didapatkan
hasil pengelompokan dengan menggunakan metode K-Means dengan
menggunakan  parameter  k=4  memiliki  nilai Silhouette  Coeffecient sebesar  0.3445  dan  waktu
________________________________________________________________________
Implementasi Algoritma ST-DBSCAN dan K-MEANS Untuk Pengelompokan Indeks Pembangunan Manusia Kabupaten/Kota Pulau Jawa Tahun 2014-2016 Berbasis Web Di Badan Pusat Statistik
proses  0.495  milidetik.  Bila  dibandingan  dengan metode  ST-DBSCAN,  metode  K-Means  memiliki keunggulan  pada  nilai Silhouette  Coeffecient yang lebih tinggi dan waktu proses yang lebih cepat.
Tabel 3: Hasil Silhoutte-Coeffecien dan waktu clustering metode K-Means
Silhoutte Coeffecien Waktu 0.3445 0.495 milidetik

## 5. KESIMPULAN
Melalui  proses  pengerjaan  dan  pengujian  dalam penelitian ini, maka dapat disimpulkan beberapa hal:
1) Algoritma ST-DBSCAN dan K-Means dapat diimplementasikan untuk melakukan
pengelompokan  data  IPM  kabupaten/kota Pulau  Jawa  dengan  rentang  tahun  2014- 2016. 2) Bila dilihat dari scatterplot, hasil pengelompokan  dari  metode  ST-DBSCAN cenderung  memadat  di  wilayah  tertentu sedangkan  metode  K-Means  menghasilkan pengelompokan yang menyebar.
3) Metode  K-Means  yang  menggunakan parameter  nilai  k=4  masih  memiliki  nilai Silhouette  Coeffecient  lebih  tinggi  dengan nilai  rata-rata  0.344  dan  waktu  proses  lebih cepat  dibandingkan  dengan  metode  ST- DBSCAN  yang  menggunakan  parameter nilai Eps1=0.7, Eps2=3, MinPts=7 dan ∆ε = 2.
Beberapa  saran  yang  dapat  diberikan  untuk pengembangan  lebih  lanjut  dengan  harapan  dapat menghasilkan  penelitian  yang  lebih  baik  lagi  di kemudian hari, berikut saran yang dapat diberikan:
1) Pada  penelitian  selanjutnya,  diharapkan dilakukan pengujian dengan metode pengelompokan lain. 2) Untuk pengembangan selanjutnya,
diharapkan  penambahan  metode  untuk mencari nilai parameter yang optimal secara otomatis  sehingga  pengguna  tidak  perlu memasukan nilai parameter.
3) Diharapkan  ada  peningkatan  dataset  yang mencakup  seluruh  Indoensia  dan  jangkauan tahun yang lebih lama sehingga dapat dilihat persebarannya secara menyeluruh.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Badan Pusat Statistik, 2016. Indeks Pembangunan  Manusia  Tahun  2016  [internet]. Tersedia  di: http://www.bps.go.id/publications/ publikasi2016.php?key=indeks+pembangunan+ manusia [Diakses November 14, 2017].
[2] Sehgal,  G.  dan  Garg,  Dr.  Kanwal,  2014. Comparison  of  Various  Clustering  Algorithms. International  Journal  of  Computer  Science  and Information  Technologies (IJCSIT)  ,  Vol.  5(3). hal. 3074-3076.
[3] Budiman,  S.  A.  D.  et  al.,  2016.  Perbandingan Metode  K-Means  Dan  Metode  DBSCAN  Pada Pengelompokan  Rumah  Kost  Mahasiswa  Di
Kelurahan Tembalang Semarang. Jurnal Gaussian , Vol. 5, No. 4. hal. 757-762.
[4] Maitry,  N.  dan  Vaghela,  D.,  2014.  Survey  on Different  Density  Based  Algorithms  on  Spatial Dataset. International  Journal  of  Advance Research in Computer Science and Management Studies , Vol 2, Issue 2. hal. 362-366.
[5] Afifah,  N.,  2014.  Clustering  Data  Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM)  Pulau  Jawa Menggunakan  Algoritme  ST-DBSCAN  Dan Bahasa Pemrograman R [SKRIPSI].
[6] Trisnaningtyas,  A.,  2014.  Pengelompokan  Data Indeks  Pembangunan  Manusia  Di  Pulau  Jawa Dengan  Algoritme  ST-DBSCAN  Dan  Bahasa Pemrograman Python [SKRIPSI]. Institut Pertanian Bogor.
[7] Dokmanic,  I.,  et  al,  2015.  Euclidean  Distance Matrices:  Essential  Theory,  Algorithms  and Applications. IEEE Signal Processing Magazine . hal 1-17.
[8] Sinwar,  D.  dan  Kaushik,  R.,  2014.  Study  of Euclidean and Manhattan Distance Metrics using Simple  K-Means  Clustering. International Journal  For  Research  In  Applied  Science  And Engineering  Technology (IJRASET)  ,  Vol.  2 Issue V. hal 270-274.
[9] Scikit-learn. Dokumentasi silhouette_score [internet]. Tersedia di http://scikit-
learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metric s.silhouette_score.html  [Diakses  Desember  25, 2017].
________________________________________________________________________
Implementasi Algoritma ST-DBSCAN dan K-MEANS Untuk Pengelompokan Indeks Pembangunan Manusia Kabupaten/Kota Pulau Jawa Tahun 2014-2016 Berbasis Web Di Badan Pusat Statistik