InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer vol.12, no.1, April 2022, 47-59 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/Incomtech P-ISSN: 2085-4811 E-ISSN: 2579-6089

## Komparasi Pengelompokan Pemeringkatan Sertifikasi Travel Umrah Berizin dengan Algoritma Klasterisasi K-Means dan K-Medoids
Muhammad Risky 1* , Arief Wibowo 2 , Zakaria Anshori 3
1,2 Magister Ilmu Komputer, Universitas Budi Luhur, Jl. Ciledug Raya, Jakarta 12260, Indonesia
1,3 Direktorat Bina Umrah dan Haji Khusus, Kementerian Agama Republik Indonesia Jl. Lapangan Banteng Barat No. 3-4 Jakarta Pusat *Email Penulis Koresponden: 2011600703@student.budiluhur.ac.id

## Abstrak:
Dengan  Terbitnya  Undang-Undang  Nomor  11  Tahun 2020 tentang  Cipta  Kerja  yang  merevisi  beberapa  pasal  dalam Undang-Undang Nomor 8 Tahun 2019 tentang
Penyelenggaraan  Haji  dan  Umrah,  Kementerian  Agama harus  melakukan  pembahasan  tentang  peraturan  turunan kedua Undang-Undang tersebut. Di antara peraturan turunan yang diterbitkan adalah Keputusan Menteri Agama (KMA) Nomor  1251  Tahun  2021  tentang  Skema  dan  Kriteria Akreditasi  serta  Sertifikasi  Usaha  Penyelenggaraan  Ibadah Umrah dan Penyelenggaraan Haji Khusus. Dalam KMA ini, Kementerian  Agama  melaksanakan  pengaturan  berkenaan dengan  pemeringkatan  PPIU  dan  juga  PIHK,  yang  dibagi pemeringkatan menjadi 3 kelompok yaitu A, B C. Penelitian ini  bertujuan  untuk  menganalisa  dengan  pembanding  atau referensi lain menggunakan metode penambangan ( mining ). Penambangan  ( mining )  yang  dipergunakan  pada  penelitian ini  adalah  terhadap  data. Dataset akan  di  proses  dengan algoritma  yang  ditemukan  oleh  Lloyd  dan  kawan-kawan, yakni  K-Means.  Selain  itu, dataset juga  akan  diproses dengan salah satu algoritma lain untuk pengelompokan data, dalam  hal  ini  peneliti  memilih  K-Medoids. Dataset terdiri dari  5.000  baris  data  sesuasi  dengan  penilaian  indikator dominan  dan  ko-dominan.  Hasil  Penelitian  menunjukkan bahwa  metode  K-Means  dengan  dua  kelompok  dengan maksimize tanpa normalize memiliki Davies-Bouldin Index (DBI)  0,234.  Sedangkan  metode  K-Means  dengan  2 kelompok serta melakukan normalize maka Davies-Bouldin Index (DBI)  adalah  0,005.  K-Means  adalah  yang  paling optimal dibanding K-Medoids pada penelitian ini.
This is an open access article under the CC BY-NC license
Kata Kunci: Panduan; Pengelompokan; Pemeringkatan sertifikasi; travel umrah berizin; klasterisasi

## Riwayat Artikel:
Diserahkan 31 Januari 2021 Direvisi 23 Maret 2022 Diterima 31 Maret 2022 Dipublikasi 29 April 2022
DOI :
10.22441/incomtech.v12i1.14528
Perjalanan ibadah umrah merupakan kegiatan ibadah yang sangat diminati oleh masyarakat.  Animo  untuk  melaksanakan  ibadah  umrah  semakin  hari  semakin tinggi.  Namun  berbeda  dengan  ibadah  haji,  penyelenggaran  perjalanan  ibadah umrah dilaksanakan oleh masyarakat (swasta), yaitu Biro Perjalanan Wisata (BPW) yang mengajukan izin sebagai Penyelenggara Perjalanan Ibadah Umrah (PPIU).
Peran pemerintah, dalam hal ini Kementerian Agama (Kemenag) adalah sebatas sebagai  regulator  dan  pengawas  yang  melakukan  pembinaan  dan  pengawasan terhadap  PPIU  supaya  jemaah  memperoleh  hak-haknya  sesuai  ketentuan.  Salah satu  media  pembinaan  dan  pengawasan  terhadap  PPIU  ini  adalah  dengan mekanisme sertifikasi, yang salah satu outputnya adalah adanya pengklasifikasian (pengelompokan) terhadap PPIU berdasarkan nilai yang diperoleh saat sertifikasi.
Pada  penelitian  ini  akan  dikaji  secara  ilmiah  pengelompokan  pemeringkatan sertifikasi  travel  umrah  berizin  dengan  algoritma  klasterisasi  K-Means  dan  K- Medoids.  Dengan  kajian  ini,  diharapkan  setidaknya  diperoleh  4  manfaat,  yakni: memudahkan Kemenag RI menyusun pola pembinaan yang berbeda dan lebih tepat sasaran  serta  skala  prioritas  pada  tiap  kelompok  pemeringkatan  sertifikasi  PPIU, memudahkan  Kemenag  RI  menyusun  pola  pengawasan  yang  berbeda  dan  lebih tepat  sasaran  serta  skala  prioritas  pada  tiap  kelompok  pemeringkatan  sertifikasi PPIU,  memudahkan  Kemenag  RI  menyusun  regulasi  tentang  bentuk  pembinaan dan  pengawasan  yang  berbeda  serta  skala  prioritas  berdasarkan  kelompok pemeringkatan  sertifikasi  PPIU  mencerdaskan  masyarakat  dalam  memilih  PPIU dengan kelompok pemeringkatan sertifikasi PPIU yang ilmiah, di mana daftar PPIU dan pemeringkatannya dapat dilihat melalui aplikasi Kementerian Agama berbasis Android dan juga iOS yakni aplikasi Umrah Cerdas.
KMA  1251  merupakan  penyempurnaan  dari  SK  Dirjen  No.  337  tahun  2018. Regulasi ini berisi mengenai pedoman akreditasi PPIU, yaitu penilaian terhadap 4 (empat) kriteria sebagaimana pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Nilai elemen penilaian, bobot unsur, standarisasi bobot
Kriteria Nilai Elemen Penilaian Bobot Unsur Standarisasi Min Max. Bobot Sarana 5 18 2 22.22% Struktur Organisasi dan SDM 4 18 1 11.11% Pelayanan 19 66 3 33.33% Sistem Manajemen Usaha 12 42 3 33.33%
Terlihat  pada Tabel  1 bahwa  nilai  elemen  penilaian  terendah  tiap  kriteria  [ 1 ] didapat  apabila  setiap  indikator  masing-masing  kriteria  yang  dominan  hanya mendapatkan  nilai  minimal  yakni  1.  Sedangkan  nilai  tertinggi  atau  maksimal didapat apabila setiap indikator masing-masing kriteria bernilai 3[ 2 ]. Bobot unsur adalah  skala  prioritas  penilaian  yang  ditetapkan  pemerintah  dan  akan  menjadi pengali dari nilai elemen penilaian. Standarisasi bobot adalah persentase dari bobot unsur.
Tampak pada Tabel 2 bahwa nilai setelah pembobotan terendah didapat dari nilai elemen  penilaian  terendah  dikalikan  dengan  bobot  unsur.  Nilai  elemen  penilaian terendah dan bobot unsur dapat dilihat pada Tabel 1 . Dan nilai setelah pembobotan
tertinggi didapat dari nilai elemen penilaian tertinggi dikalikan dengan bobot unsur [ 2 ]. Nilai elemen penilaian tertinggi dan bobot unsur dapat dilihat pada Tabel 1 .
Tabel 2. Nilai setelah pembobotan
Kriteria Nilai setelah pembobotan Terendah Tertinggi Sarana 10 36 Struktur Organisasi dan SDM 4 18 Pelayanan 57 198 Sistem Manajemen Usaha 36 126
Bahwa nilai yang dimaksud adalah nilai setelah pembobotan atau setelah nilai elemen penilaian dikalikan dengan bobot unsur yang ditunjukkan pada Tabel 3 [ 2 ]. Nilai elemen penilaian dan bobot unsur dapat dilihat pada Tabel 1 . Pemeringkatan dibagi  menjadi  3  kelompok  dari  hasil    pengkalian  antara  nilai  elemen  penilaian dengan  bobot  unsur,  dengan  masing-masing  interval  berbeda  pada  tiap kelompoknya  [ 2 ].  Pemeringkatan  tidak  terakreditasi  adalah  pemeringkatan  yang tidak diterima pemerintah karena tidak sesuai persyaratan dasar. Artinya jika travel umrah yang berizin memiliki pemeringkatan tidak terakreditasi maka travel umrah tersebut dicabut izinnya[ 2 ].
Tabel 3. Pemeringkatan Sertifikasi
Pemeringkatan Nilai A 323-378 B 285-322 C 107-284 Tidak Terakreditasi <107
Peneliti  amat  tertarik  untuk  memberikan  rekomendasi  atau  referensi  atau pembanding  lain  terhadap  pemeringkatan  sertifikasi  PPIU.  Agar  pengelompokan dari pemeringkatan ini menjadi lebih bermanfaat. Penelitian ini menggunakan dua algoritma penambangan data. Keduanya merupakan algoritma untuk pengelompokan data.

## 2. METODE

## a. Penambangan (mining)
Penambangan  ( mining )  adalah  ilmu  yang  membahas  bagaimana  cara  agar menghasilkan pola atau ekstrak pengetahuan atau dari sejumlah text atau web atau
datum yang berjumlah  besar biasa disebut juga dengan Knowledge Discovery in database [ 3 ]. Penggunaan data mining di antaranya memilih kaidah asosiasi, pengelompokan data,  melakukan  prediksi  dan  estimasi  pada  sejumlah  data  yang  tersedia. Tersedianya jumlah data yang besar, menjadi sebuah kesempatan untuk melakukan data mining sehingga  mendapatkan knowledge ,  dan  informasi  yang  bermanfaat untuk menghasilkan pattern pada sejumlah data yang besar [ 4 ]. Bahkan kebutuhan untuk memanfaatkan data menjadi informasi yang berguna semakin besar. Berbagai metode  data mining dapat  dipergunakan  sesuai  kebutuhan.  Pada  Penelitian  ini menggunakan tool , yakni Rapid Miner Studio .

## b. CRISP-DM
Metode  CRISP-DM  dipilih  dalam  penilitian  ini  karena  memiliki  berbagai kelebihan.  Kelebihan  CRISP-DM  adalah non  proprietary,  non  proprietary, application/industry  neutral,  tool  neutral,  focus  on  business  issues,  technical analysis, framework for guidance, experience base, templates for analysis [ 5 ]. Metode  ini  memiliki  enam  tahapan  [ 6 ].  Tahapan  tersebut  adalah  berdasarkan pengalaman atau experience base .

## c. K-Means
Pada  penelitian  ini , salah  satunya  digunakan  algoritma  K-Means clustering, karena bermanfaat  untuk  mengelompokkan  objek  sebanyak  k  kelompok  lalu melakukan pengamatan pada setiap objek cluster diperoleh melalui mean terdekat. Ini merupakan salah satu cara untuk melakukan analisis dalam pengelompokan data [ 7 ]  yang  banyak  dikenal  karena  kesederhanaannya  serta  dapat  dengan  mudah dipahami untuk memecahkan permasalahan pengelompokan dari sejumlah data [ 8 ]. Algoritma  K-Means  merupakan  metode Evolution  Alghoritm bekerjanya mempunyai makna sama sesuai namanya [ 9 ].
K-Means  memisahkan  peninjauan  ke  kelompok  k,  dengan  k  adalah  indikator input.  Lalu,  setiap  data  ditetapkan  pada  setiap  peninjauan cluster sesuai  dengan kedekatan peninjauan nilai mean cluster . Mean pada cluster lalu dikalkulasi secara iterasi di proses awal.

## d. K-Medoids
Selain  algoritma  K-Means , pada  penelitian  ini  juga  memakai  algoritma Partioning Around Medoids disingkat PAM atau lebih dikenal dengan algoritma K-Medoids.
K-Medoids  diwakilkan  objek  (Medoid)  pusat cluster untuk  masing-masing cluster , sedangkan K-Means diperlukan nilai means menjadi pusat cluster .

## e. Davies-Bouldin Index (DBI)
DBI  merupakan  suatu  ukuran  yang  ditemukan  di  tahun  1979  oleh  Donal  W. Bouldin dan David L. Davies yang berfungsi melakukan evaluasi hasil algoritma clustering .  Semakin  DBI  minimal  maka  semakin  optimal  skema clustering yang dimiliki[ 10 ]. DBI akan dipergunakan untuk mengevaluasi algoritma K-Means [ 10 ], [ 11 ] dan K-Medoids [ 10 ], [ 12 ] .
f. Business Understanding
Travel  umrah  yang  memiliki  izin  dari  Kemenag  RI  atau  biasa  disebut  dengan PPIU[ 13 ]  yakni  BPW  atau  Biro  Perjalanan  Wisata  yang  sudah  mempunyai Perizinan Berusaha sehingga dapat melaksanakan perjalanan dalam rangka ibadah umrah Perizinan Berusaha[ 14] .
Sertifikasi  PPIU  yaitu  berbagai  macam  aktifitas  untuk  melakukan  penilaian terhadap  kesesuaian  terkait  penjaminan  tertulis  yakni  mengenai  layanan penyelenggaraan Umrah serta Haji Khusus yang dinyatakan sesuai dengan kriteria dan indikator penilaian sertifikasi PPIU yang ditetapkan dan/atau ketentuan yang berlaku [ 2 ].
Terdapat  dua  indikator dalam penilaian yakni  dominan dan juga indikator ko- dominan [ 15 ]:
1. Indikator  dominan  yaitu  indikator  utama  yang  harus  dipenuhi.  Nilai  minimal wajib bernilai 1.
2. Indikator ko-dominan yakni indikator penunjang.
Sehubungan dengan pelaksanaan amanah yakni pemenuhan terhadap ketentuan Pasal  148  Peraturan  Pemerintah  Nomor  5  Tahun  2021  tentang  Penyelenggaraan Perizinan  Berusaha  Berbasis  Risiko  [ 16 ].  Sertifiksi  diperlukan  penetapan Keputusan  Menteri  Agama  mengenai  pengaturan  Menteri  Agama  terhadap pelaksanaan akreditasi dari KAN kepada Lembaga Penilai Kesesuaian dalam hal ini Lembaga Sertifikasi UHK, kemudian Sertfikasi dari Lembaga Sertifikasi UHK kepada travel  umrah yang memiliki izin dari Kemenag RI;  pelaporan dari  KAN, Lembaga  Sertifikasi  UHK  kepada  Menteri  Agama,  transfer  sertifikat,  dan  juga termasuk  kriteria-kriteria  dan  indikator-indikator  penilaian  serta  pembobotannya [ 2 ].

## g. Data Understanding
KMA  1251 saat  ini  baru  ditetapkan oleh Kementerian Agama, sehingga tidak ada  data  lampau  yang  tersedia.  Hal  tersebut  dikarenakan  regulasi  pada  tahap sosialisasi  dan  belum  diimplementasikan,  sehingga  pada  penulisan  ini, menggunakan data dummy berjumlah 5.000 baris data. Terlihat  pada Tabel  4 .  bahwa  jumlah  indikator  dari  masing-masing  kriteria, sehingga jumlah indikator seluruhnya adalah 48 [ 2 ]. Data dummy dipersiapkan dari seluruh  indikator.  Dan  ditambahkan  satu  atribut  lagi  yaitu  total  penilaian setelah pembobotan.

## Tabel 4. Kriteria Sertifikasi PPIU
No. Kriteria Jumlah Indikator 1 Sarana 6 2 Struktur Organisasi dan SDM 6 3 Pelayanan 22 4 Sistem Manajemen Usaha 14 Total indikator 48
Data dummy dengan menggunakan fungsi pada excel yaitu RANDBETWEEN. RANDBETWEEN adalah return angka bilangan bulat yang acak di antara angka yang ditetapkan:
1.  Formula indikator Dominan (nilai tidak boleh nol) : =RANDBETWEEN(1,3)
2.  Formula indikator Ko-Dominan: =RANDBETWEEN(0,3). Pada Tabel 5 terlihat bahwa terdapat 5.000 baris data dan tidak terdapat outlier , karena sudah ditentukan penilaiannya dari nilai elemen penilaian dan bobot unsur.
Tabel 5. Dataset No. 1.1.  (Dominan) 1.2.  (Dominan) ..... 4.14. (Ko- Dominan Nilai Setelah Pembobotan 1 3 3 ..... 2 303 2 3 3 ..... 2 313 3 3 2 ..... 3 306 ..... ..... ….. ..... ..... ….. 4998 3 2 ..... 1 195 4999 3 1 ..... 2 203 5000 1 3 ..... 1 213

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## a. Pemodelan dan Evaluasi
Pada penelitian ini, dipergunakan operator K-Means pada Rapid Miner Studio. K-Means adalah metode data clustering non-hierarchical ( Partitional Clustering ) di  mana  manfaatnya  adalah  memisahkan  N  data  tersedia  ke  dalam  K  kelompok yang mempunyai karakteristik yang serupa. Metode  K-Means Clustering bekerja dengan cara kesamaan antara objek didasarkan pada ukuran jarak di antara mereka. Kernel K-Means menggunakan kernel untuk memperkirakan jarak antara objek dan cluster . Karena sifat kernel , maka perlu untuk menjumlahkan semua elemen cluster untuk menghitung satu jarak.
Pada penelitian ini digunakan sebuah tool yakni Rapid Miner Studio, dengan K- Means:  dibagi menjadi  beberapa kelompok, yakni  dari dua sampai dengan enam pengelompokan. Desain atau model pada Rapid Miner Studio pada penelitian ini seperti pada Gambar 1 . Dataset dilakukan  penghitungan  algoritma  K-Means  dengan  Rapid  Miner Studio  untuk  lima  kelompok  yaitu  2,  3,  4,  5,  dan  6,  dan  langsung  dilakukan penghitungan  performa  pada  masing-masing  kelompok,  proses  pemodelan ditampilkan pada Gambar 1 .
Selain  algoritma  K-Means,  penelitian  ini  juga  memakai  algoritma  K-Medoids dengan dataset yang  sama.  K-Medoid  adalah  kelompok  metode partitional Clustering [ 17 ]. Cara kerjanya adalah menghasilkan nilai jarak sekecil-kecilnya di antara titik-titik yang memiliki label dan memiliki lokasi pada kelompok dan titik yang ditetapkan menjadi central cluster.

## Gambar 1. Desain atau Model K-Means
Bahwa  pada dataset dilakukan  penghitungan  algoritma  K-Medoids  dengan Rapid  Miner  Studio  untuk  lima  kelompok  yaitu  2,  3,  4,  5,  dan  6  dan  langsung dilakukan  penghitungan  performa  pada  masing-masing  kelompok,  sebagaimana yang ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Desain atau Model K-Medoids
Terlihat  pada Tabel  6 bahwa Davies-Bouldin Index (DBI) didapatkan nilai  K- Means dan juga K-Medoids, di mana K-Means lebih unggul dibanding K-Medoids dalam penelitian ini. Tetapi keduanya masih bernilai negatif.
Tabel 6. Perbandingan hasil DBI No.  Pengelompokan DBI K- Means DBI K- Medoids 1 2 Kelompok -0.234 -0.53 2 3 Kelompok -0.61 -2.38 3 4 Kelompok -0.702 -1.181 4 5 Kelompok -0.833 -1.027 5 6 Kelompok -0.895 -0.841
Gambar 3 menampilkan hasil visualisasi grafik DBI K-Means lebih mendekati nilai nol yang berarti bahwa performa K-Means lebih optimal daripada K-Medoids.
Gambar 3. Perbandingan DBI K-Means dan K-Medoids
Gambar  4 adalah Davies-Bouldin  Index (DBI)  yang  paling  optimal  pada pemodelan dan evaluasi ini adalah -0.234, tetapi masih bernilai negatif.
Gambar 4. DBI optimal -0.234
Pada Gambar  5 terlihat  bahwa  waktu  yang  diperlukan  algoritma  K-Means adalah  dua  detik,  sedangkan  K-Medoids  waktu  untuk  menyelesaikan  pekerjaan adalah dua jam dua belas menit tiga detik. Dalam waktu eksekusi  K-Means juga lebih unggul dibandingkan K-Medoids dalam penelitian ini.
Gambar 5. Waktu Eksekusi

## b.  Pemodelan dan Evaluasi dengan Maximize
Pemodelan  dan  Evaluasi  tanpa maximize menghasilkan Davies-Bouldin  Index (DBI) yang bernilai negatif . Solusi agar menghilangkan nilai Davies-Bouldin Index
(DBI)  yang  negatif , maka  parameter maximize harus  digunakan.  Parameter  ini menentukan apakah hasil harus dimaksimalkan. Jika disetel ke true , hasilnya tidak dikalikan dengan minus satu. Pada performa parameter di lakukan maximize pada setiap performa masing-masing kelompok.
Terlihat  pada Gambar  6 bahwa  dilakukan setting parameter maximize yang bertujuan untuk menghilangkan nilai negatif .
Gambar 6. Setting performa parameter maximize
Pada Tabel 7 terlihat bahwa nilai Davies-Bouldin Index (DBI) antara K-Means dan  juga  K-Medoids  dengan  menggunakan  parameter maximize sudah  berhasil menghilangkan nilai negatif pada tiap-tiap nilainya.
Tabel 7. Perbandingan hasil DBI setelah maximize No.  Pengelompokan DBI K- Means DBI K- Medoids 1 2 Kelompok 0.234 0.53 2 3 Kelompok 0.61 2.38 3 4 Kelompok 0.702 1.181 4 5 Kelompok 0.833 1.027 5 6 Kelompok 0.895 0.841
Hasil  visualisasi  grafik  DBI  K-Means  lebih  mendekati  nilai  nol  yang  berarti bahwa  performa  K-Means  lebih  optimal  daripada  K-Medoids  ketika  dilakukan setting parameter maximize sebagaimana ditampilkan pada Gambar 7 .
Gambar 7. Perbandingan DBI K-Means dan K-Medoids
Terlihat  pada Gambar  8 bahwa Davies-Bouldin  Index (DBI)  K-Means  yang paling  optimal  pada  pemodelan  dan  evaluasi  ini  adalah  0.234,  dan  nilai  tersebut sudah tidak bernilai negatif.
Gambar 8. DBI optimal 0.234
Pada Gambar 9 merupakan waktu yang diperlukan algoritma K-Means adalah satu  detik,  sedangkan  K-Medoids  waktu  untuk  menyelesaikan  pekerjaan  adalah satu jam dua puluh sembilan menit dan dua detik. Dalam waktu eksekusi K-Means juga lebih unggul dibandingkan K-Medoids dalam penelitian ini.
Gambar 9. Waktu Eksekusi

## c. Pemodelan dan Evaluasi Maximize dan Normalize
Normalize digunakan  untuk  menskalakan  nilai  agar  sesuai  dengan  rentang tertentu.  Menyesuaikan  rentang  nilai  sangat  penting  ketika  berhadapan  dengan Atribut  dari  unit  dan  skala  yang  berbeda.  Misalnya,  saat  menggunakan  jarak Euclidean,  semua  Atribut  harus  memiliki  skala  yang  sama  untuk  perbandingan yang  adil.  Normalisasi  berguna  untuk  membandingkan  atribut  yang  ukurannya bervariasi. Operator ini melakukan normalisasi Atribut yang dipilih. Empat metode
normalisasi  disediakan.  Parameter  ini  menentukan  apakah  hasilnya  harus dinormalisasi. Jika disetel ke true , kriteria dibagi dengan jumlah fitur. Metode ini terdapat dalam parameter . Terlihat  pada Tabel  8 Davies-Bouldin  Index (DBI)  memiliki  nilai  yang  lebih optimal, setelah dilakukan setting parameter maximize dan normalize pada Rapid Miner Studio dibandingkan sebelum dilakukan maximize , dan juga normalize .
Tabel 8. Perbandingan hasil DBI setelah maksimize dan normalize
No.  Pengelompokan DBI K- Means DBI K- Medoids 1 2 Kelompok 0.005 0.011 2 3 Kelompok 0.012 0.049 3 4 Kelompok 0.014 0.024 4 5 Kelompok 0.017 1.021 5 6 Kelompok 0.018 0.017
Terlihat pada Gambar 10 menampilkan hasil visualisasi grafik  DBI  K-Means lebih  mendekati  nilai  nol  yang  berarti  bahwa  performa  K-Means  lebih  optimal daripada K-Medoids ketika dilakukan setting parameter maximize serta normalize.
Gambar 10. Perbandingan DBI setelah maximize dan Normalize
Dapat  dilihat  pada Gambar  11 bahwa Davies-Bouldin  Index (DBI)  K-Means yang  paling  optimal  pada  pemodelan  dan  evaluasi  ini  adalah  0.005,  lebih  baik ketika dilakukan maximize dan normalize.
Pada Gambar  12 terlihat  bahwa  waktu  yang  diperlukan  algoritma  K-Means adalah  satu  detik,  sedangkan  K-Medoids  waktu  untuk  menyelesaikan  pekerjaan adalah satu jam dua puluh tujuh menit dan empat puluh satu detik. Dalam waktu eksekusi  K-Means  juga  lebih  unggul  dibandingkan  K-Medoids  Ketika  sudah dilakukan setting parameter maximize dan normalize.
Gambar 12. Waktu eksekusi setelah maximize dan normalize

## 4. KESIMPULAN
Dari pembahasan di atas, dapat diambil kesimpulan bahwa hasil evaluasi baik sebelum dan setelah normalize , yang terbaik adalah pengelompokan PPIU menjadi 2 kelompok. Dan hasil evaluasi sebelum dan juga setelah normalize algoritma K- Means mempunya nilai DBI optimal. DBI K-Means paling optimal pada penelitan ini  adalah  pada  pengelompokan  2  kelompok  dengan  dilakukan maximize dan normalize yaitu  0.005.  Hal  tersebut  dikarenakan dataset yang  digunakan  tidak terdapat outlier sehingga  K-Means  adalah  yang  terbaik  dalam  penelitian  ini. Sedangkan  K-Medoids  adalah  algoritma  penyempurnaan  K-Means  bila  terjadi outlier . Hasil penelitian pengelompokan pemeringkatan sertifikasi PPIU ini adalah terdapat  2  kelompok  yaitu  pemeringkatan  1  dengan  nilai  antara  256-378,  dan pemeringkatan 2 dengan nilai antara 107-255. Dengan didapatkannya 2 kelompok tersebut, Kemenag RI dapat menyusun 2 pola pembinaan yang berbeda dan lebih tepat sasaran serta skala prioritas pada 2 kelompok pemeringkatan sertifikasi PPIU, Kemenag  RI  dapat  menyusun  2  pola  pengawasan  yang  berbeda  dan  lebih  tepat sasaran  serta  skala  prioritas  pada  2  kelompok  pemeringkatan  sertifikasi  PPIU, memudahkan  Kemenag  RI  menyusun  regulasi  tentang  2  bentuk  pembinaan  dan pengawasan  yang  berbeda  serta  skala  prioritas  berdasarkan  2  kelompok pemeringkatan  sertifikasi  PPIU,  mencerdaskan  masyarakat  dalam  memilih  PPIU dengan kelompok pemeringkatan sertifikasi PPIU yang ilmiah, di mana daftar PPIU dan pemeringkatannya dapat dilihat melalui aplikasi Kementerian Agama berbasis Android dan juga iOS yakni aplikasi Umrah Cerdas.
Berdasarkan hal tersebut, Kemenag diharapkan dapat menyempurnakan KMA 1251, khususnya terkait dengan klasifikasi/pemeringkatan menjadi dua kelompok karena lebih akurat dan efektif.

## R EFEREN SI
[1] Kemenag RI, Peraturan Menteri Agama Nomor 5 Tahun 2021 ” umrahcerdas.kemenag.go.id, 2021.
[2] Kemenag RI, KMA Nomor 1251 Tahun 2021 tentang  Skema dan Kriteria Akreditasi dan Sertifikasi  Usaha  Penyelenggaraan  Perjalanan  Ibadah  Umrah  dan  Penyelenggaraan
Ibadah Haji Khusus, 2021.
[3] F. H. Troncoso Espinosa, F. F. Paulina Gisselot, and I. R. Belmar Arriagada, “Prediccion De Fraudes En El Consumo De Agua Potable Mediante El Uso De Mineria De Datos,” Univ. Cienc. y Tecnol. , vol. 24, no. 104, 2020, doi: 10.47460/uct.v24i104.366.
[4] O.  Kristanto,  “Penerapan  Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  ID3  Untuk  Menentukan Penjurusan Siswa SMAN 6 Semarang,” Am. J. Public Health Nations. Health , vol. 44, no. 6, 2016.
[5] Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi, “ AI Menggunakan Data ,” 2021.
[6] D.  Astuti,  “Penentuan  Strategi  Promosi  Usaha  Mikro  Kecil  Dan  Menengah  (UMKM) Menggunakan Metode CRISP-DM dengan Algoritma K-Means Clustering,” J. Informatics, Inf. Syst. Softw. Eng. Appl. , vol. 1, no. 2, 2019, doi: 10.20895/inista.v1i2.71.
[7] A.  Fira,  and  C.  Rozikin,  “Komparasi  Algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  Untuk Pengelompokan Penyebaran Covid-19 di Indonesia,” J. Appl. Informatics Comput. , vol. 5, no. 2, pp. 133–138, Oct. 2021, doi: 10.30871/JAIC.V5I2.3286.
[8] L. F. Ibrahim, “Using of clustering and ant-colony algorithms CWSP-PAM-ANT in network planning,” 2006, doi: 10.1109/ICDT.2006.77.
[9] M. Alswaitti, M. Albughdadi, and N. A. M. Isa, “Density-based particle swarm optimization algorithm  for  data  clustering,” Expert  Syst.  Appl. ,  vol.  91,  pp.  170–186,  Jan.  2018,  doi: 10.1016/J.ESWA.2017.08.050.
[10] I. Kamila, U. Khairunnisa, and M. Mustakim, “Perbandingan Algoritma K-Means dan K- Medoids  untuk  Pengelompokan  Data  Transaksi  Bongkar  Muat  di  Provinsi  Riau,” J.  Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, 2019, doi: 10.24014/rmsi.v5i1.7381.
[11] A. K. Singh, S. Mittal, P. Malhotra, and Y. V. Srivastava, “Clustering Evaluation by Davies- Bouldin Index(DBI) in Cereal data using K-Means,” 2020, doi:
10.1109/ICCMC48092.2020.ICCMC-00057.
[12] F.  Harahap, “Perbandingan Algoritma  K  Means dan K  Medoids Untuk Clustering Kelas Siswa Tunagrahita,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 2, no. 4, 2021.
[13] Dewan Perwakilan Rakyat, “Undang undang RI No.8Tahun 2019 tentang Penyelenggaraan Haji dan Umrah,” no. 004252A, p. 83, 2019.
[14] Kemenag RI, Surat Keputusan Direktur Jenderal Penyelenggaraan Haji dan Umrah Nomor 337  Tentang  Pedoman  Akreditasi  Penyelenggara  Perjalanan  Ibadah  Umrah , simpu.kemenag.go.id, 2018.
[15] Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat, "Undang-undang Nomor 11 Tahun 2020 tentang Cipta Kerja", Lembaran Negara Republik Indonesia Tahun 2020 Nomor 245, Tambahan Lembaran Negara Republik Indonesia Nomor 6573 .” pp. 1–418, 2020.
[16] P.  pemerintah  R.  Indonesia, Peraturan  Pemerintah  RI  Nomor  5  Tahun  2021  tentang Penyelenggaraan Perizinan Berusaha Berbasis Resiko , 2021.
[17] Y. H. Susanti and E. Widodo, “Perbandingan K-Means dan K-Medoids Clustering terhadap Kelayakan Puskesmas di DIY Tahun 2015,” Pros. SI MaNIs (Seminar Nas. Integr. Mat. dan Nilai Islam. , vol. 1, no. 1, 2017, pp. 116-122.