Clustering Pada Pelanggan Perusahaan Air Bersih Dengan Algoritma K-Means
Arif Ramadhan Siregar 1 , Sundari Retno Andani 2 , Widodo Saputra 3
1 Mahasiswa Program Studi Sistem Informasi STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar
2,3 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
1 Siregararif8008@gmail.com

## Abstract
progress,  and  increasing  living  standards  have  caused  the  need  for  clean  Clean  water services  are  a  very  important  component  of  public  services.  Water  is  a  basic  need  that cannot be separated from human life. The supply of clean water is of particular concern to  every  country  in  the  world,  including  in  Indonesia.  Population  growth,  development water to continue to increase. Technological improvements and rapid population growth are now encouraging mineral water companies to continue to innovate and expand their market network in order to continue to survive and compete with companies - companies. A  product  that  can  be  desired  by  consumers  must  be  able  to  provide  satisfaction  to consumers  who  consume  these  products.  In  realizing  the  goals  to  achieve  customer satisfaction, companies must be able to learn in advance about products that consumers are  interested  in,  habits  carried  out  by  consumers,  why  consumers  are  interested  in consuming  these  items,  and  how  many  products  are  needed  by  consumers.  The  author wants  clean  water  customers  which  will be clustered using the K-means algorithm to do which provinces will get customers of clean water companies.
Keywords: PDAM, Data Mining, Clustering, K-Means

## Abstrak
Pelayanan  air  bersih  merupakan  komponen  pelayanan  publik  yang  sangat  penting.  Air merupakan  kebutuhan  dasar  yang  tidak  dapat  dilepaskan  dari  kehidupan  manusia. Penyediaan air bersih menjadi perhatian khusus setiap negara di dunia tidak terkecuali di Indonesia.  Pertumbuhan  penduduk,  perkembangan  pembangunan,  dan  meningkatnya standar kehidupan menyebabkan kebutuhan akan air bersih terus meningkat. Peningkatan teknologi dan pertumbuhan penduduk yang pesat sekarang ini mendorong perusahaan air mineral  untuk  semakin  terus  berinovasi  dan  memperluas  jaringan  pasarnya  agar  dapat terus  bertahan  dan  bersaing  dengan  perusahaan  –  perusahaan.  Suatu  produk  agar  dapat diminati oleh konsumen harus mampu memberikan kepuasan tersendiri kepada konsumen yang  mengkonsumsi  produk  tersebut.  Dalam  mewujudkan  tujuan  untuk  mencapai kepuasan  konsumen  tersebut,  perusahaan  harus  mampu  untuk  mempelajari  terlebih dahulu tentang produk yang diminati konsumen, kebiasaan-kebiasan yang dilakukan oleh para  konsumen,  mengapa  konsumen  tertarik  untuk  mengkonsumsi  barang  tersebut,  serta berapa  banyak  jumlah  produk  yang  dibutuhkan  oleh  konsumen  Dan  disini    penulis menginginkan    pelanggan  air  bersih  yang  mana  nantinya  akan  di  clustering  dengan algoritma  K-means  untuk  melakukan  provinsi  manakah  yang  akan  mendapatkan pelanggan perusahaan air bersih.
Kata Kunci: PDAM, Data Mining, Clustering, K-Means

## 1. Pendahuluan
Air  merupakan  kebutuhan  dasar  yang  tidak  dapat  dilepaskan  dari  kehidupan manusia.  Penyediaan  air  bersih  menjadi  perhatian  khusus  setiap  negara  d i  dunia tidak terkecuali di Indonesia. Pertumbuhan penduduk, perkembangan pembangunan, dan  meningkatnya  standar  kehidupan  menyebabkan  kebutuhan  akan  air  bersih  terus
meningkat. Hal  ini menjadikan  kualitas  layanan perusahaan penyedia dan pengelola air  bersih  sangat  dibutuhkan  oleh  masyarakat  Perusahaan  Daerah  Air  Minum (PDAM)  mengemban  tugas  pokok  melaksanakan  pengelolaan  dan  pelayanan  air bersih  untuk  meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat  sesuai  dengan  Undang - Undang No. 32 tahun 2004, tentang Pemerintahan D aerah.
Berdasarkan survei sosial Ekonomi Nasional (susenas) oleh Badan Pusat Statistik (BPS) terdapat peningkatan  rumah  tangga yang  memiliki  akses  terhadap  sumber  air minum  di  indonesia.  Pada  2004,  terdapat  8.786  desa  atau  sekitar  10,8  persen mengalami  pencemaran  air  dari  total  yaitu  81.626  desa  di  tanah  air.  Jawa  barat merupakan  provinsi  dengan  jumlah  desa  yang  mengalami  pencemaran  air  paling banyak  dibandingkan  33  provinsi  lainya.  Lebih  dari  seribu  atau  sekitar  19  persen desa  di  jawa  barat  air  di  pedesaan  tercemar  .  Provinsi  lainya  seperti  Jawa  Tengah, Jawa  Timur,Kalimatan  Barat,  Kalimatan  Tengah  memiliki  jumlah  yang  mengalami pencemaran  air di  atas 500. Dan disini  penulis  menginginkan  pelanggan  air bersih yang mana nantinya akan di clustering dengan algoritma K-means untuk melakukan provinsi manakah yang akan mendapatkan pelanggan perusahaan air bersih.
Data Mining adalah proses  seleksi,  eksplorasi, dan pemodelan dari sejumlah data yang besar untuk menemukan pola atau kecenderungan yang biasanya tidak  disadari keberadaannya  dan  dapat  dikatakan  sebagai  proses  mengekstrak  dari  jumlah  data besar  yang  tersedia”  [1][2].  Adapun  tahapan  data  mining  salah  satunya  yaitu Clustereng Untuk  menghilangkan  data  noise  (data  yang  tidak  relevan/berhubungan langsung dengan  tujuan akhir proses datamining, misal: data mining  yang bertujuan untuk  menganalisa  hasil  penjualan,  maka  data-data  dalam  kumpulan  seperti  ”nama pegawai,  umur”,  dan  sebagainya  dapat  diignore)  dan  tidak  konsisten[3].  Penelitian sebelumnya  menjelaskan  tentang  Penerapan Algoritma  K  Means  Clustering Untuk Pengelompokkan Penyebaran Diare Di Kabupaten Langkat  [4] yang mana Hasil dari pengelompokkan  daerah  penyebaran  diperoleh  Kecamatan  Batang  Serangan, Brandan  Barat  dan  Permata  Jaya  sebagai  pusat  penyebaran  diare  pada  Cluster pertama  dan  Kecamatan  Hinai  dan  Sei  Bingai  menjadi  pusat  cluster  kedua. Berdasarkan  penjelasan  diatas  Diharapkan  dengan  adanya  analisis  ini  dapat  menjadi masukan  bagi  pemerintah,  khususnya  bagi  provinsi  yang  menjadi cluster tinggi,  rendah, sedang  dalam  penggunaan  air  bersih  dan  untuk  mengetahui  perkembangan  tingkat provinsi  yang ada di Indonesia.

## 2. Metodologi Penelitian
K-Means merupakan  suatu  algoritma  yang  digunakan  dalam  pengelompokkan secara  pertisi  yang  memisahkan  data  ke  dalam  kelompok  yang  berbeda–berda. Algoritma ini mampu meminimalkan jarak antara data ke cluster nya” [5][6]. Secara umum algoritma K-Means memiliki langkah-langkah dalam pengelompokan [7]:
1. Inisilisasi:  menentukan  nilai K centroid yang  diinginkan  dan  metrik ketidakmiripan (jarak) yang diinginkan.
2. Memilih K data  dari  set X sebagai centroid .  Untuk  menentukan centroid dapat menggunakan persamaan (1).
(1)
Mengalokasikan  semua  data  ke centroid terdekat  dengan  matrik  jarak  yang telah ditetapkan.
3. Menghitung  kembali centroid C berdasarkan  data  yang  mengikuti cluster masing – masing.
4. Mengulangi  langkah  3  dan  4  hingga  kondisi  konvergen  tercapai.  Berikut  ini adalah rumus untuk menentukan jumlah cluster :
K= (2)

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Keterangan: K  =  klaster N  =  jumlah data Menghitung jarak pada ruang jarak Euclidean menggunakan formula:
|| 2 = (3)
Keterangan: D = euclidean distance x = banyaknya objek Ʃp = jumlah data record

## 3. Hasil dan Pembahasan
Sumber  data  penelitian  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  an  situs https://www.bps.go.id.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  persentase  laju inflasi    berdasarkan  kota  dari  tahun  2010-  2015  yang  terdiri  dari  33  provinsi.  Data hasil  akhir  yang  nantinya  akan  diolah  melakukan  clustering  dari  berdasarkan provinsi  yang  dicantumkan  dalam  3  cluster  yaitu cluster tertinggi, cluster sedang dan cluster terendah.  Dalam  melakukan  penelitian  ini,  penulis  melakukan  analisa data  statistik  bersifat  sekunder  yang  dimana  data  diperoleh  tidak  dari  sumbernya langsung, melainkan sudah dikumpulkan dan diolah secara terinci yang dimana data berkaitan dengan permasalahan yang sedang diteliti dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Jumlah Pelangan Air Bersih Provinsi Jumlah pelanggan air bersih 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Aceh 111.995 131.076 137.765 146.332 148.158 163.812 Sumatera Utara 642.851 685.320 780.765 812.774 891.429 839.212 Sumatera Barat 206.787 220.873 229.561 237.718 256.152 274.384 Riau 58.865 64.610 64.108 66.002 73.085 80.824 Jambi 112.148 115.550 132.799 113.711 122.102 607.029 Sumatera Selatan 210.607 299.487 338.831 379.681 447.446 693.138 Bengkulu 52.968 55.184 59.339 56.610 62.693 74.956 Lampung 66.060 79.554 88.511 67.538 75.649 79.477 Kep. Bangka Belitung 15.975 16.863 20.808 18.110 19.077 21.817 Kep. Riau 176.196 241.429 242.602 243.715 267.300 317.639 Dki Jakarta 1.201.557 1.611.446 805.160 809.522 820.251 837.776 Jawa Barat 1.386.562 1.140.474 1.189.249 1.411.853 1.364.622 1.278.987 Jawa Tengah 1.075.901 1.133.719 1.200.072 1.275.162 1.361.421 1.448.984 Di Yogyakarta 118.292 122.124 129.659 133.121 140.796 147.645 Jawa Timur 1.529.809 1.355.320 1.432.272 1.557.030 1.629.663 1.176.421 Banten 215.275 200.111 203.897 251.301 238.103 246.957 Bali 334.055 342.412 353.747 372.463 390.306 406.959 Nusa Tenggara Barat 143.465 156.685 171.677 187.959 202.145 232.662 Kalimantan Barat 141.103 160.914 161.810 158.431 221.150 187.904 Kalimantan Tengah 99.342 98.498 103.364 110.826 111.891 118.544 Kalimantan Selatan 373.207 398.026 429.275 324.588 360.097 370.094 Kalimantan Timur 304.485 321.208 457.000 329.692 370.507 379.732 Kalimantan Utara - - - 26.788 36.874 41.677 Sulawesi Utara 168.264 180.529 250.838 268.820 120.762 134.575 Sulawesi Tengah 99.195 73.505 97.203 90.205 86.407 103.847 Sulawesi Selatan 309.910 320.746 342.068 361.753 409.438 404.430 Sulawesi Tenggara 59.275 62.609 69.480 66.344 72.625 74.327 Gorontalo 35.620 47.114 51.738 49.593 56.141 63.098 Sulawesi Barat 96.502 97.925 28.894 27.043 29.366 34.767 Maluku 29.609 32.583 33.888 41.695 42.465 45.521 Maluku Utara 33.435 35.505 37.912 58.721 51.699 62.244 Papua Barat 15.332 17.768 19.098 19.186 18.487 22.198 Papua 42.547 42.477 44.675 44.591 46.633 46.946
Untuk  mendapatkan  hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan,  berikut  uraian perhitungan manual proses clustereng pelanggan  air bersih menggunakan algoritma K-Means. Proses clustering dilakukan  mulai  dari  penentuan  data  yang  ingin  di cluster . Dalam hal ini variabel data yang ingin di cluster adalah data dari tahun 2010 sampai  2015  dan  disini  peneliti  mengambil  nilai  rata  rata  dari  tahun  2010  sampai 2015  sebagai  data  yang  akan  di cluster .  Berikut  adalah  langkah-langkah penyelesaian  yang  dilakukan  penulis  dalam  mengelompokkan  Rumah  Tangga Menguasai Komputer menggunakan algoritma K-Means : 1. Menentukan  jumlah  data  yang  akan  di cluster ,  dimana  sampel  data  jumlah pelanggan  air  bersih  yang  akan  digunakan  dalam  proses clustereng adalah  data jumlah  persentase  yang  terdapat  pada  Badan  Pusat  Statistik  pada  tahun  2010- 2015  dengan  jumlah  data  sebanyak  34  Provinsi.  Berikut  adalah  cara  beberapa cara untuk mencari nilai rata-rata
Sampai R34 , dan berikut adalah hasil nilai rata- rata untuk cluster pertama Iterasi 1:
Tabel 2. Penggunaan Air Bersih
No Provinsi Nilai Rata-Rata C1 C2 C3 1 Aceh 139.856 1306897 162013 121178 2 Sumut 775.392 671361 473523 756714 3 Sumbar 237.579 1209174 64290 218901 4 Riau 67.916 1378837 233953 49238 5 Jambi 200.557 1246196 101312 181879 6 Sumsel 394.865 1051888 92996 376187 7 Bengkulu 60.292 1386461 241577 41614 8 Lampung 76.132 1370621 225737 57454 9 Kep.Babel 18.775 1427978 283094 97 10 Kep. Riau 248.147 1198606 53722 229469 11 Dki 1.014.285 432468 712416 995607 12 Jabar 1.295.291 151462 993422 1276613 13 Jateng 1.249.210 197543 947341 1230532 14 Diy 131.940 1314813 169929 113262 15 Jatim 1.446.753 0 1144884 1428075 16 Banten 225.941 1220812 75928 207263 17 Bali 366.657 1080096 64788 347979 18 Ntb 182.432 1264321 119437 163754 19 Ntt 126.086 1320667 175783 107408 20 Kalbar 171.885 1274868 129984 153207 21 Kalteng 107.078 1339675 194791 88400 22 Kalsel 375.881 1070872 74012 357203 23 Kaltim 360.437 1086316 58568 341759 24 Kalut 35.113 1411640 266756 16435 25 Sulut 187.298 1259455 114571 168620 26 Sulteng 91.727 1355026 210142 73049 27 Sulsel 358.058 1088695 56189 339380 28 Sultengg 67.443 1379310 234426 48765 29 Gorontalo 50.551 1396202 251318 31873 30 Sulbar 52.416 1394337 249453 33738 31 Maluku 37.627 1409126 264242 18949 32 Malut 46.586 1400167 255283 27908 33 Papbar 18.678 1428075 283191 0 34 Papua 44.645 1402108 257224 25967
2. Menetapkan nilai k jumlah cluster pelanggan air bersih sebanyak 3 cluster (k-3). Cluster yang  dibentuk  yaitu  claster  tertinggi,  claster  sedang,  dan cluster terendah.
3. Menentukan  nilai centroid (pusat cluster )  awal  yang  telah  ditentukan  secara random berdasarkan nilai variabel data yang di cluster sebanyak yang ditentukan
sebelumnya. Adapun cluster tertinggi diperoleh dari nilai tertinggi pada tabel 3.3, cluster sedang  diambil  dari  nilai  rata-rata  pada  tabel  3,  dan cluster terendah diambil dari nilai terkecil pada tabel 3.
Cara mencari nilai centroid data awal untuk iterasi 1 adalah :

## 1.446.753
Cara  yang  sama  juga di  lakukan  untuk mencari C2 dan C3 berikut  adalah  hasil dari data centroid data awal:
Tabel 3. Centroid Data Awal (Iterasi 1) C1 1.446.753 C2 301.869 C3 18.678
4. Menghitung jarak setiap data pelanggan air bersih terhadap pusat cluster. Setelah data  nilai  pusat  claster  awal  ditentukan,  maka  langkah  selanjutnya  adalah menghitung  jarak  masing-masing  data  terhadap  pusat cluster dengan menggunakan rumus yang perhitungannya dapat kita lihat sebagai berikut:
Dilakukan  perhitungan  jarak  terhadap  data  pelanggan  air  bersih  dengan  titik  pusat ( centroid ) pada cluster pertama
D(1.1)    = 2 = 1306897 D(1.1)    = 2 = 671381 Sampai dengan D (1.34)
Perhitungan    penggunaan  air  bersih  pertama  dengan centroid cluster kedua,  seperti berikut:
D(2.1)    = 2 = 162013 D(2.2)    = 2 = 743523 Sampai dengan D(2.34)
Berikut  tabel  4  hasil  perhitungan  jarak  data  dengan  titik  pusat  pada  iterasi  1 menggunakan Elulidean Distance .
Tabel 4. Hasil perhitungan jarak data ke titik pusat pada cluster 1 No Jarak Terpendek Hasil C1 C2 C3 1 121178 C3 1 2 473523 C2 1 3 64290 C2 1 4 49238 C3 1 5 101312 C2 1 6 92996 C2 1 7 41614 C3 1 8 57454 C3 1 9 97 C3 1 10 53722 C2 1 11 432468 C1 1 12 151462 C1 1 13 197543 C1 1 14 113262 C3 1 15 0 C1 1
No Jarak Terpendek Hasil C1 C2 C3 16 75928 C2 1 17 64788 C2 1 18 119437 C2 1 19 107408 C3 1 20 129984 C2 1 21 88400 C3 1 22 74012 C2 1 23 58568 C2 1 24 16435 C3 1 25 114571 C2 1 26 73049 C3 1 27 56189 C2 1 28 48765 C3 1 29 31873 C3 1 30 33738 C3 1 31 18949 C3 1 32 27908 C3 1 33 0 C3 1 34 25967 C3 1
5. Selanjutnya  dilakukan  kembali  langkah  4  sampai  5.  Jika  nilai centroid hasil iterasi  dengan  nilai centroid sebelumnya  bernilai  sama  atau  nilai centroid sudah optimal  serta  posisi cluster data  penggunaan  air  bersih  tidak  mengalami perubahan  lagi  maka  proses  iterasi  berhenti.  Namun  jika  nilai centroid tidak sama  atau  belum  optimal  serta  posisi  data  rumah  tangga  kumuh  masih  berubah maka proses iterasi berlanjut pada iterasi berikutnya.
6. Menghitung titik pusat baru menggunakan hasil dari setiap anggota pada masing - masing cluster
Contoh perhitungan titik pusat baru pada cluster x adalah :
C 1 x =
= 12513848
C 2 x =
= 314240,7 C 3 x= = 68991,8
Tabel 5. Hasil perhitungan cluster baru pada iterasi 2 C1= Maximum 1251384,8 C2= Average 314240,7 C3= Minimum 68991,8
Setelah  data  nilai  pusat cluster iterasi  1  didapat  maka  langkah  selanjutnya  adalah melakukan perhitungan jarak terhadap data penggunaan air bersih dengan titik pusat ( centroid ) pada cluster pertama.
G(1.1)    =
) 2 = 111152875 G(1.2)    = ) 2 = 47599275 Dan seterusnya sampai dengan G(1.34) Perhitungan  penggunaan  air  bersih    pertama  dengan centroid cluster kedua,  seperti berikut:
G(2.1)    =
) 2 = 1743846923 G(2.2)    = ) 2 = 4611513077
Dan seterusnya sampai dengan G(2.34) Berikut  tabel  6  hasil  perhitungan  jarak  data  dengan  titik  pusat  pada  iterasi  2 menggunakan Euclidean Distance .
Tabel 6. Penggunaan Air Bersih Iterasi 2
No Provinsi C1 C2 C3 Nilai Rata-Rata C1 C2 1 Aceh 1 139856 1111528,75 174384,6923 2 Sumut 1 775392 475992,75 461151,3077 3 Sumbar 1 237579 1013805,75 76661,69231 4 Riau 1 67916 1183468,75 246324,6923 5 Jambi 1 200557 1050827,75 113683,6923 6 Sumsel 1 394865 856519,75 80624,30769 7 Bengkulu 1 60292 1191092,75 253948,6923 8 Lampung 1 76132 1175252,75 238108,6923 9 Kep.Babel 1 18775 1232609,75 295465,6923 10 Kep. Riau 1 248147 1003237,75 66093,69231 11 Dki 1 1014285 237099,75 700044,3077 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 32 Malut 1 46586 1204798,75 267654,6923 33 Papbar 1 18678 1232706,75 295562,6923 34 Papua 1 44645 1206739,75 269595,6923
Data  yang  memiliki  jarak  terkecil  dengan centroid akan  menjadi  anggota  pada kelompok  tersebut.  Proses  perhitungan  dilakukan  hingga  iterasi  yang  diperoleh memiliki  hasil  yang  sama  dengan  iterasi  sebelumnya.  Pada  penelitian  ini  proses berhenti hingga iterasi 5
Tabel 7. Pengguna Air Bersih Iterasi 5
No Provinsi C1 C2 C3 Nilai Rata-Rata C1 C2 1 Aceh 1 139.856 1111528,75 231583,6667 2 Sumut 1 775.392 475992,75 403952,3333 3 Sumbar 1 237.579 1013805,75 133860,6667 4 Riau 1 67.916 1183468,75 303523,6667 5 Jambi 1 200.557 1050827,75 170882,6667 6 Sumsel 1 394.865 856519,75 23425,33333 7 Bengkulu 1 60.292 1191092,75 311147,6667 8 Lampung 1 76.132 1175252,75 295307,6667 9 Kep.Babel 1 18.775 1232609,75 352664,6667 10 Kep. Riau 1 248.147 1003237,75 123292,6667 11 Dki 1 1.014.285 237099,75 642845,3333 12 Jabar 1 1.295.291 43906,25 923851,3333 13 Jateng 1 1.249.210 2174,75 877770,3333 14 Diy 1 131.940 1119444,75 239499,6667 15 Jatim 1 1.446.753 195368,25 1075313,333 16 Banten 1 225.941 1025443,75 145498,6667 17 Bali 1 366.657 884727,75 4782,666667 18 Ntb 1 182.432 1068952,75 189007,6667 19 Ntt 1 126.086 1125298,75 245353,6667 20 Kalbar 1 171.885 1079499,75 199554,6667 21 Kalteng 1 107.078 1144306,75 264361,6667 22 Kalsel 1 375.881 875503,75 4441,333333 23 Kaltim 1 360.437 890947,75 11002,66667 24 Kalut 1 35.113 1216271,75 336326,6667 25 Sulut 1 187.298 1064086,75 184141,6667 26 Sulteng 1 91.727 1159657,75 279712,6667 27 Sulsel 1 358.058 893326,75 13381,66667 28 Sultengg 1 67.443 1183941,75 303996,6667 29 Gorontalo 1 50.551 1200833,75 320888,6667 30 Sulbar 1 52.416 1198968,75 319023,6667 31 Maluku 1 37.627 1213757,75 333812,6667 32 Malut 1 46.586 1204798,75 324853,6667 33 Papbar 1 18.678 1232706,75 352761,6667 34 Papua 1 44.645 1206739,75 326794,6667
Perhitungan  manual  pada  data  penggunaan  air  bersih    diatas  didapatkan  hasil akhir  yang  dimana  pada  iterasi  5  pengelompokan  data  yang  dilakukan  terhadap  3 cluster dengan iterasi 4 didapatkan hasil yang sama. Hasil dari kedua iterasi tersebut benilai  C1  =4,  C2  =8,  dan  C3  =  22  pada  posisi  data  tiap cluster x.  Sehingga  posisi cluster pada  data  tersebut  tidak  mengalami  perubahan  lagi  maka  proses  iterasi berhenti. Berdasarkan posisi cluster masing-masing data  penggunaan air bersih dan nilai cluster hasil iterasi kelima maka dapat disimpulkan sebagai berikut: 1. Cluster Tertinggi  dengan  jumlah  data    penggunaan  air  bersih  sebanyak  4 provinsi yaitu, DKI Jakarta, Jawa Barat, Jawa Tengah, Jawa Timur
2. Cluster Sedang  dengan  jumlah  data  penggunaan  air  bersih  sebanyak  8  Provinsi yaitu,  Sumatera  Utara,  Sumatera  Barat,  Sumatera  Selatan,  Kep.  Riau,  Bali, Kalimantan Selatan, Kalimantan Timur, Sulawesi Selatan
3. Cluster Terendah dengan  jumlah sebanyak 22 Provinsi  yaitu,  Aceh, Riau, Jambi,
Bengkulu,  Lampung,  Bangka  Belitung,  Yogyakarta,  Banten,  Nusa  Tenggara Barat, Nusa Tenggara Timur, Kalimantan Barat, Kalimantan Tengah, Kalimantan Utara,  Sulawesi  Selatan,  Sulawesi  Tengah,  Sulawesi  Tenggara,  Grontalo, Sulawesi Barat, Maluku, Maluku Utara, Papua Barat, Papua.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan pembahasan sebelumnya dapat disimpulkan bahwa:
a) Hasil penelitian yang diperoleh dapat disimpulkan bahwa perhitungan manual excel yang  di  kombinasikan  dengan  rapidminer,  bahwa  metode  tersebut  mampu  untuk menyelesaikan sebuah pengelompokan berdasarkan provinsi.
b) Hasil  yang  diperoleh  dari  metode  k-means  clustering  yang  di  implementasikan  ke dalam rapidminer memiliki nilai  validasi yang sama yaitu menghasilkan beberapa cluster yaitu cluster tinggi , 4, cluster rendah 6 dan tinggi 24 yang masing-masing cluster memiliki hasil  yang  berbeda.

## Daftar Pustaka
[1] P. Soepomo, “2613-7473-1-Pb,” Vol. 2, 2014.
[2] T. Imandasari, E. Irawan, A. P. Windarto, Dan A. Wanto, “Algoritma Naive Bayes Dalam Klasifikasi Lokasi Pembangunan Sumber Air,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , No. November, 2019.
[3] A.  P.  Windarto,  “Implementation  Of  Data  Mining  On  Rice  Imports  By  Major Country  Of  Origin  Using  Algorithm  Using  K-Means  Clustering  Method,” Int.  J. Artif. Intell. Res. , Vol. 1, No. 2, Hal. 26–33, 2017.
[4] F. Nasari Dan C. J. M. Sianturi, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Pengelompokkan Penyebaran Diare Di Kabupaten Langkat,” Cogito Smart J. , Vol. 2, No. 2, Hal. 108–119, 2016.
[5] W.  Wardhani,  Anindya  Khrisna,  “Implementasi  Algoritma  K-Means  Untuk Pengelompokkan  Penyakit  Pasien  Pada  Puskesmas  Kajen  Pekalongan,” J. Transform. , Vol. 14, No. 1, Hal. 30–37, 2016.
[6] M.  G.  Sadewo,  A.  P.  Windarto,  Dan  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, Hal. 60–67, 2017.
[7] I. Parlina, A. P. Windarto, A. Wanto, Dan 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, Hal. 87–93, 2018.