Penerapan Metode K-Means untuk Pengelompokan Data Kapal Barang (Studi Kasus: KSOP Pekanbaru)
Ariq At-Thariq Putra 1* , Alwis Nazir 2 , Febi Yanto 3 , Suwanto Sanjaya 4 & Fadhilah Syafria 5
1,2,3,4,5 Jurusan Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Email: 1 11950115014@students.uin-suska.ac.id, 2 alwis.nazir@uin-suska.ac.id,
3 febiyanto@uin-suska.ac.id, 4 suwantosanjaya@uin-suska.ac.id, 5 fadhilah.syafria@uin- suska.ac.id
Abstrak. Transportasi melalui laut sangat dibutuhkan bagi pembangunan nasional karena  memberikan  kontribusi  terhadap  peningkatan  ekonomi  dan  sektor transportasi  kapal  lainnya.  Dengan  meningkatnya  kebutuhan  terhadap  kapal barangdi  bidang  transportasi  laut,  maka  diperlukan  pengelompokan  data  untuk meninjau pertumbuhan kapal barang di Riau. K-Means adalah teknik yang umum digunakan untuk mengelompokkan data yang membantu mengklasifikasikan data secara efektif. Algoritma ini tidak terpengaruh oleh deret data dan dimulai dengan penentuan  acak  dari  pusat cluster selama  perhitungan.  Pada  penelitian  kapal barang  ini  bertujuan  untuk  melakukan  klasifikasi  data  kapal  barang  di  KSOP Pekanbaru,  yang  memungkinkan  KSOP  Pekanbaru  untuk  mengamati perkembangan kapal barang dengan mudah.
Kata kunci: data mining, kapal, k-means, ksop, pekanbaru.

## 1 Pendahuluan
Pada era globalisasi, keperluan akan jasa angkutan laut semakin meningkat, khususnya  dapat  memenuhi  kebutuhan  akan  pengangkutan  barang  [1].  Kapal barang  adalah  satu  dari  banyaknya  transportasi  laut  yang  paling  banyak digunakan dalam memenuhi kebutuhan tersebut [2]. Namun, semakin banyaknya jumlah  kapal  barang  menimbulkan  permasalahan  dalam  pengelompokan  data kapal barang yang efektif [3]. Beberapa penelitian sebelumnya telah dilakukan dengan  berbagai  metode  pengelompokan  data,  namun  masih  terdapat keterbatasan  dalam  efektivitas  dan  efisiensi  pengelompokan  data  kapal  barang tersebut  [4].  Oleh  karena  itu,  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah mengimplementasikan  metode  K-Means  dengan  tujuan  untuk  pengelompokan data  kapal  barang  daerah  Riau  [5].  Kekuatan  temuan  penelitian  ini  dapat menunjukkan jalan ke solusi itu berguna dalam pengelompokan data kapal barang dan membantu instansi terkait dalam meninjau pertumbuhan transportasi laut di Riau [6]. Masalah yang diidentifikasi adalah perlu adanya pengelompokan data
Ariq At- Tahariq Putra, Alwis Nazir, … ..
kapal  barang  yang  efektif  untuk  mendukung  pertumbuhan  transportasi  laut  di Riau [7].
Pemilihan K-Means dipilih karena Teknik K-Means sangat berguna dalam mengklasifikasi objek penelitian digunakan dalam proses pengkategorian ciri-ciri objek penelitian secara keseluruhan [8]. Baik urutan penggunaan objek maupun lokasi  pusat  klaster  tidak  berdampak  pada  algoritma  K-Means,  dapat  dihitung berdasarkan pemilihan acak yang dibuat dari antara objek pada awal proses [9]. Dalam  penelitian  ini,  akan  dilakukan  pengelompokan  data  kapal  barang berdasarkan kriteria-kriteria tertentu seperti jenis barang yang diangkut, kapasitas muatan, rute pelayaran, dan lain sebagainya. Hasil dari penemuan ini diharapkan dengan  selesainya  penelitian  ini  akan  menghasilkan  pemahaman  yang  lebih mendalam tentang atribut-atribut tersebut. kapal barang di Riau dan membantu instansi  yang  diperlukan  dalam  melakukan  pemeriksaan  terhadap  perluasan transportasi laut di Riau [10].
Dalam pendekatan K-Means akan digunakan dalam penelitian ini oleh para peneliti. mengelompokkan data-data kapal barang di Riau berdasarkan kriteria- kriteria  tertentu  seperti  jenis  barang  yang  diangkut,  kapasitas  muatan,  rute pelayaran,  dan  lain  sebagainya  [11].  Hal  ini  dilakukan  agar  mendapatkan gambaran  yang  lebih  akurat  karakteristik  kapal  barang  di  Riau  dan  membantu instansi terkait dalam meninjau pertumbuhan transportasi laut di Riau [12].
Algoritma K-Means dipilih karena sangat efisien dalam keseluruhan operasi pengklasifikasian ciri-ciri objek penelitian. Dalam penelitian ini, pengelompokan data kapal barang hanya dilakukan pada kapal barang yang beroperasi di perairan Riau, dengan periode waktu tertentu, dan menggunakan metode pengelompokan K-Means. Penelitian ini tidak membahas aspek teknis atau operasional dari kapal barang tersebut [13].
Dengan  menggunakan  metode  K-Means  diharapkan  dapat  ditemukan kelompok-kelompok  kapal  barang  dengan  karakteristik  yang  serupa,  sehingga dapat menghasilkan pemahaman yang lebih presisi mengenai peluang dan potensi kebutuhan  transportasi  laut  di  Riau  [14].  Dalam  rangka  penelitian  ini,  akan dilaksanakan  penilaian  terhadap  pengelompokan  data  kapal  barang  yang ditemukan,  dan  akan  diidentifikasi  masalah-masalah  yang  mungkin  muncul dalam  penggunaan  metode  K-Means  untuk  pengelompokan  data  kapal  barang [15]. Batasan penelitian ini meliputi pengambilan data hanya dari kapal barang yang  beroperasi  di  perairan  Riau,  dengan  periode  waktu  tertentu,  dan menggunakan metode pengelompokan K-Means. Selain itu, penelitian ini tidak membahas aspek teknis atau operasional dari kapal barang tersebut [16].
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mencapai  pemahaman  yang lebih dalam mengenai karakteristik kapal barang di Riau dan membantu instansi yang diperlukan dalam melakukan pemeriksaan terhadap perluasan transportasi laut  di  Riau  [17].  Diharapkan  bahwa  temuan  investigasi  ini  akan  memberikan solusi yang memiliki lebih besar efektif dalam pengelompokan data kapal barang dan membantu instansi terkait dalam meninjau pertumbuhan transportasi laut di Riau  [18].  Selain  itu,  diharapkan  bahwa  penelitian  ini  akan  memberikan kontribusi  untuk  proses  pembangunan  transportasi  laut  di  Riau  serta  menjadi dasar  untuk  penelitian  lebih  lanjut  terkait  pengelompokan  data  kapal  barang dengan metode clustering lainnya [19].

## 2 Metode Penelitian
Ada beberapa tahap yang harus dilakukan pada penelitian pengelompokan data kapal barang ini memiliki beberapa langkah seperti gambar di bawah.

## Gambar 1. Tahap Penelitian
Gambar  1  adalah  studi  pendahuluan  yang  akan  dilakukan  pada pengelompokan data kapal barang.

## 2.1 Identifikasi Masalah
Tahapan penelitian dimulai melalui proses analisis masalah, menjelaskan masalah, dan mempelajari masalah agar dapat hasil yang baik.

## 2.2 Pengumpulan Data
Tahapan  pengumpulan  data  diperoleh  melalui  wawancara  dari narasumber pegawai KSOP Pekanbaru. Data penelitian ini menggunakan data primer. Data dianalisa terdiri dari tipe kapal, jumlah kapal, jumlah negara, jumlah gross tonnage ( GT ), jumlah pelabuhan tujuan, dan jumlah posisi tolak.
Ariq At- Tahariq Putra, Alwis Nazir, … ..

## 2.3 Perhitungan Algoritma K-Means
Data yang telah didapatkan pada tahapan pengumpulan data, selanjutnya diproses dan diolah menggunakan algoritma K-Means. Berikut flowchart dari tahapan algoritma K-Means pada Gambar 2.
Gambar 2. Flowchart Algoritma K-Means
Pada  Gambar  2  merupakan  tahapan  menghitung  dengan  metode  K- means, berikut penjelasannya:
1. Proses pertama, definisikan dulu total cluster ( k ).
2. Tentukan awal pusat data acak.
3. Temukan  titik-titik  yang  berjarak  sama  pusat cluster berdasarkan rumus untuk jarak Euclidean . Menghitung nilai centroid : 𝑑(𝑥, 𝑦)   =   |x − y|   = √∑𝑖 = 1(𝑥𝑖 − 𝑦 ) 2
(1)
Pembahasan: d ( x,y ) : Euclidean Distance adalah jarak data ke pusat x : Titik klaster (cluster) (asli) y : Titik data 2 n : Total data i : Jumlah atribut data
4. Mengelompokkan  data  dengan  cara  mencari  jarak  terdekat  antara setiap  informasi  yang  berpusat  atau  terfokus  rata-rata  data  dalam sebuah kelompok.
5. Perhitungan ulang pusat cluster atau data centroid dilakukan dengan dasar  data  yang  termasuk  dalam cluster tersebut  dengan  cara melakukan  perhitungan  pertengahan  nilai  dari  setiap  data  dalam cluster . Rumus yang dipakai adalah Persamaan (2) berikut.
𝐶𝐼 = 𝑥1 + 𝑥2 + 𝑥3 + ⋯ + 𝑥𝑛 ∑ 𝑥 (2) Keterangan: CI : Titik pusat nilai terbaru x 1 : Hasil pada data cluster ke-1 xn : Hasil pada data cluster ke- n ∑ 𝑥 :  Hasil banyak data 6. Sesudah menemukan posisi pusat  dari setiap kelompok data, langkah selanjutnya  adalah  mengulangi  proses  pengelompokkan  data  dan menghitung  ulang  posisi  pusat  kelompok  hingga  tidak  ada  data berpindah dari data tunggal kelompok ke kelompok lainnya.

## 2.4 Implementasi dan Hasil
Pada  tahap  ini  dilakukan  implementasi  terhadap  pengolahan  data menggunakan  grafis  excel  sehingga  menghasilkan cluster dari  data tersebut.

## 2.5 Uji Validitas
Pada  tahap  ini  dilakukan  penentuan  titik  pusat  awal  yang  ditentukan secara  acak  kemudian  digunakan  pembanding  data  dari  tahun  2020 hingga 2021

## 2.6 Hasil Kesimpulan
Pada tahapan ini diambil hasil dari proses algoritma K-Means.

## 3 Hasil dan Pembahasan
Kapal-kapal dapat memiliki tingkat perbedaan dari sisi ukuran, jenis, dan kondisi  kapal.  Pengelompokan  data  kapal  barang  yang  efektif  perlu  dilakukan untuk mendukung pertumbuhan transportasi laut di Riau. Dengan menggunakan metode K-Means diharapkan dapat ditemukan kelompok-kelompok kapal barang dengan karakteristik yang serupa.

## 42
Ariq At- Tahariq Putra, Alwis Nazir, … ..
Proses  penelitian  ini  menggunakan  data  Kantor  Kesyahbandaran  dan Otorita  Pelabuhan  (KSOP)  Pekanbaru.  Jumlah  data  yang  diambil  berkisar  900 hingga 1000 data setiap bulan selama bulan Januari 2020 hingga Desember 2021. Variabel  yang  digunakan  meliputi  tipe  kapal,  bendera,  berat  kapal  ( gross tonnage ),  pelabuhan  tujuan,  dan  posisi  tolak.  Berikut  penjelasan  dari  variabel yang disebutkan:
1. Tipe Kapal
Tipe kapal merupakan jenis dari kapal yang didata, beberapa contoh tipe kapal seperti: Ashpalt Tanker, Container Ship, dan General Cargo.
2. Bendera
Bendera  merupakan  asal  kapal  tersebut  berlayar,  beberapa  contoh  bendera seperti: Indonesia, Malaysia, dan Singapura.
3. Gross Tonnage (GT)
Gross Tonnage (GT) merupakan berat dari kapal secara keseluruhan, hal ini perlu dihitung mengingat berat masing-masing kapal yang berbeda.
4. Pelabuhan Tujuan
Pelabuhan  tujuan  merupakan  pelabuhan  yang  akan  dituju  selanjutnya  untuk mengetahui kemana arah kapal tersebut berangkat.
5. Posisi Tolak
Posisi tolak merupakan posisi kapal yang akan dilakukan pengecekan, hal ini dimaksudkan  agar  kapal  tersebut  dapat  diawasi  sebelum  masuk  ke  tempat tujuan.
Data yang telah didapatkan akan diolah dan digunakan metode algoritma K-Means, maka dari itu data sebelumnya mempunyai jenis huruf harus diubah ke dalam bentuk angka. Data dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1. Data Kapal Barang
Tipe Kapal Bendera GT Pelabuhan Tujuan Posisi Tolak 2020 2021 2020 2021 2020 2021 2020 2021 ASHPALT TANKER / PENGANGKUT ASPAL 4 4 45429 45097 8 4 4 3 CONTAINER SHIP 1 1 1208683 1418289 9 10 4 4 GENERAL CARGO 2 2 642812 529234 16 19 7 9 KAPAL MOTOR TUNDA (TUG BOAT) 2 3 587242 563500 28 22 13 13 OIL TANKER / TANGKI MINYAK 2 2 82144 72933 5 7 5 5 PONTOON 1 1 147777 68956 1 1 2 1 SELF-PROPELLED OIL BARGE (SPOB) 1 1 318389 310309 4 4 2 3 TONGKANG / BARGE 3 3 7453361 7079904 25 24 9 13 TONGKANG GELADAK (DECK BARGE) 1 1 473906 367727 19 18 4 6

## Penerapan Metode K-Means … .
Tipe Kapal Bendera GT Pelabuhan Tujuan Posisi Tolak 2020 2021 2020 2021 2020 2021 2020 2021 TONGKANG MINYAK (OIL BARGE) 1 1 259732 238001 6 7 5 7
Tabel 2. Inisialisasi Nama Kapal
Nama Kapal Inisialisasi ASPHALT TANKER / PENGANGKUT ASPAL 1 CONTAINER SHIP 2 GENERAL CARGO 3 KAPAL MOTOR TUNDA (TUG BOAT) 4 OIL TANKER / TANGKI MINYAK 5 PONTOON 6 SELF-PROPELLED OIL BARGE (SPOB) 7 TONGKANG / BARGE 8 TONGKANG GELADAK (DECK BARGE) 9 TONGKANG MINYAK (OIL BARGE) 10
Setelah mengubah semua data angkutan laut menjadi nilai numerik, kita dapat menerapkan algoritma K-Means Clustering dengan tujuan
mengelompokkan data sehingga menjadi sejumlah cluster . Ada beberapa langkah yang perlu diikuti untuk melakukan pengelompokan, yaitu:
1. Menentukan banyaknya cluster yang diperlukan. Pada penelitian KSOP ini, data  akan  dikelompokkan  menjadi  5 cluster yang  terdiri  dari  sangat  tidak baik,  kurang  baik,  biasa,  baik,  dan  sangat  baik.  Hal  ini  dilakukan  untuk mendapatkan hasil terburuk hingga terbaik.
2. Menentukan titik centroid pada beberapa cluster . Pada penelitian ini, pusat awal diacak dan dapat ditemukan pada Tabel 3.
Tabel 3. Titik Centroid Awal Titik Pusat Awal Jumlah Bendera Jumlah GT Jumlah Pelabuhan Tujuan Jumlah Posisi Tolak Cluster 1 (C1) 4 45097 3 3 Cluster 2 (C2) 2 72933 7 5 Cluster 3 (C3) 1 238001 7 7

## Ariq At- Tahariq Putra, Alwis Nazir, … ..
Cluster 4 (C4) 1 1418289 10 4 Cluster 5 (C5) 3 7079904 24 13
Apabila telah diketahui nilai awal dan titik cluster , langkah selanjutnya adalah menghitung jarak antara pusat cluster dengan metode Euclidean Distance . Dari perhitungan tersebut, maka diperoleh jarak antara C1, C2, C3, C4, hingga C5.
Dengan menggunakan Persamaan (1), berikut perhitungan jarak dari data pertama dengan titik pusat cluster pertama:
d 1 = √(1 − 4) 2 + (238001 − 45097) 2 + (7 − 3) 2 =  531178.085
Berdasarkan hasil perhitungan tersebut dapat dilihat perbedaan jarak antara data kapal barang. Perbedaan antara data awal dan titik pusat cluster pertama adalah 223619.36
Tabel 4. Hasil Pengelompokan Data ke Setiap Cluster Setelah Dilakukan Perhitungan
No Jarak Ke Jarak Cluster Terdekat Cluster 1 (C1) Cluster 2 (C2) Cluster 3 (C3) Cluster 4 (C4) Cluster 5 (C5) 1 63780.32456 85758.97067 1438134.635 1419018.845 7080081.638 1 2 1419018.877 1420176.484 1438134.635 7220602.651 7220602.651 1 3 531178.0846 534262.8837 580316.1309 1513835.1 7099692.827 1 4 1419017.973 7080313.748 611734.4025 1526154.933 7102329.927 3 5 1419018.909 103156.9799 248940.4456 1420176.484 7080313.748 2
Setelah  semua  informasi/data  diolah  dan  diproses  dikelompokkan  ke  dalam cluster yang memiliki jarak terdekat, langkah berikutnya adalah mencari rata-rata anggota di setiap cluster untuk menghitung pusat cluster baru. Setelah titik pusat baru ditemukan, langkah ketiga diulangi hingga data tidak mengalami perubahan atau konvergen.

## 3.1 Hasil  Data Clustering KSOP 2020
Jika  sudah  melakukan  pengujian  memakai 5  cluster ,  data  KSOP  tahun  2020 clustering kapal barang tidak dapat diubah dan tidak ada data keluar dari cluster .
Tabel 5. Tabel Hasil Clustering 2020 Cluster Tipe Kapal Minimal Barang Maksimal Barang Cluster 1 Ashpalt Tanker / Pengangkut Aspal, Oil Tanker / Tangki Minyak 45429 82144
Cluster 2 Pontoon, Tongkang Minyak (Oil Barge) 147777 259732 Cluster 3 Self-Propelled Oil Barge (Spob), Tongkang Geladak ( Deck Barge) 318389 473906 Cluster 4 Kapal Motor Tunda (Tug Boat), General Cargo, 587242 642812 Cluster 5 Container Ship, Tongkang/Barge 1208683 7453361
Tabel  5  menampilkan  hasil  pengelompokan  untuk  perhitungan  jarak  antara entitas atau elemen dengan mengukur jarak dari setiap data ke titik pusat kluster, apabila sudah dapat memilih, jarak terpendek antara data dan titik pusat kluster menjadi  faktor  penentu,  dan  jarak  ini  menjadi  kriteria  utama.  menampilkan karena data itu masuk ke bagian kumpulan satu yang sama titik cluster .

## 3.2 Hasil Data Clustering KSOP 2021
Pada saat menguji memakai 5 titik pusat, data pada tahun 2021 dapat dilakukan klasterisasi data kapal barang  sehingga centroid dari tiap-tiap cluster tidak dapat berpindah tidak ada perpindahan data antar kluster yang terjadi.
Tabel 6. Tabel Hasil Clustering 2021 Cluster Tipe Kapal Minimal Barang Maksimal Barang Cluster 1 Ashpalt Tanker/Pengangkut Aspal, Pontoon, Oil Tanker/Pengangkut Minyak 45097 72933 Cluster 2 Tongkang Minyak (Oil Barge), Self Propelled Oil Barge (Spob), Tongkang Geladak (Deck Barge) 238001 367727 Cluster 3 General Cargo, Kapal Motor Tunda (Tugboat) 529234 563500 Cluster 4 Container Ship 1418289 1418289 Cluster 5 Tongkang/Barge 7079904 7079904
Tabel 6 merupakan hasil dari cluster yang sudah terpilih yang hasil dari data pada cluster sebelumnya, pencarian dihentikan karena sudah valid.
Tabel 7. Tabel Hasil Cluster Tahun 2020 dan 2021
Cluster Tahun 2020 Tahun 2021 Cluster 1 Ashpalt Tanker / Pengangkut Aspal, Oil Tanker / Tangki Minyak Ashpalt Tanker/Pengangkut Aspal, Pontoon, Oil Tanker/Pengangkut Minyak Cluster 2 Pontoon, Tongkang Minyak (Oil Barge) Tongkang Minyak (Oil Barge), Self Propelled Oil Barge (Spob), Tongkang Geladak (Deck Barge), Cluster 3 Self-Propelled Oil Barge (Spob), Tongkang Geladak ( Deck Barge) General Cargo, Kapal Motor Tunda (Tugboat)
Ariq At- Tahariq Putra, Alwis Nazir, …
..
Cluster Tahun 2020 Tahun 2021 Cluster 4 Kapal Motor Tunda (Tug Boat), General Cargo, Container Ship Cluster 5 Container Ship, Tongkang/Barge Tongkang/Barge Gambar 3. Pie Chart Clustering 2020
Pada pie  chart Gambar  3, Ashpalt  Tanker, Pontoon , dan Oil  Tanker berada  di angka  76%,  lalu  ada Container  Ship di  angka  15%,  General  Cargo  dan  Kapal Motor  Tunda  mendapat  6%  sedangkan  Tongkang  Minyak, Self  Propelled  Oil Barge , dan Tongkang Geladak mendapat 6%, dan terakhir Tongkang mendapat 0%.  Pada  tahap  ini,  dilakukan  pengujian  Tongkang  yang  mendapat  perubahan data pada pie chart di bawah ini.
Gambar 4. Pie Chart Clustering 2021

## Penerapan Metode K-Means … .
Gambar  4  menunjukkan  adanya  perubahan  pada  kapal  pada  tahun  2020. Contohnya Kapal Motor Tunda ( Tug Boat) sebelumnya berada di cluster 3 pada tahun  2020,  tetapi  kemudian  turun  ke  cluster  4  pada  tahun  2021.  Hal  ini menunjukkan  kapal  barang  tersebut  terjadi  penurunan  dalam  berat  kapal  dan jumlah kapal, terlihat dari grafik yang menunjukkan Tongkang Minyak dengan kategori  sangat rendah  pada  tahun  2020  dan  2021. Meskipun  demikian,  masih terdapat  kapal  barang  yang  tetap  berada  di cluster 5  dan  bahkan  mengalami kenaikan. Hal ini menunjukkan kapal barang masih digunakan untuk transportasi pengiriman barang. Setelah dilakukan pengujian, maka hasil yang didapat cluster 5  mendapatkan  perubahan  yang  signifikan  dari  tahun  2020  mendapatkan  0% menjadi 52% di tahun 2021, lalu pada cluster 4 juga mengalami peningkatan dari tahun  2020  mendapatkan  15%  menjadi  26%  di  tahun  2021.  Berdasarkan  [20], penelitian  terdahulu  oleh  B.  Surya  Praja,  ada  beberapa  faktor  terjadinya perubahan jumlah kapal, hal ini meliputi:
1. Keadaan Cuaca
Dilihat  dari  kondisi  cuaca  dapat  berpengaruh  terhadap  perjalanan  kapal diakibatkan adanya angin ombak kencang dan gelombang air tinggi, berakibat pada kerusakan badan kapal dan kebocoran akibat gelombang yang tinggi.
2. Jalur Kapal Kondisi laut juga memiliki dampak yang besar pada perjalanan kapal, terutama adanya terumbu karang dan bebatuan yang dapat menggangu jalur kapal. Oleh karena itu, penting untuk menentukan jalur aman yang dapat dilalui oleh kapal barang.
3. Keadaan Kapal Barang
Keadaan kapal menjadi salah satu pertimbangan yang signifikan penting dalam perjalanan  kapal  dapat  dipengaruhi  oleh  kondisi  kapal  itu  sendiri.  Apabila kapal  membutuhkan  perbaikan  menjadi  faktor  yang  dipertimbangkan  dalam pengangkutan barang oleh kapal karena hal tersebut penting mengingat barang yang dibawa berjumlah besar.

## 4 Kesimpulan
Setelah melakukan pengujian pada clustering data kapal barang tahun 2020 dan 2021,  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  K-Means  merupakan  metode mengelompokan  data  relatif  cepat  dan  efisien  dan  dapat  digunakan  untuk pengelompokan  kapal.  Adanya  klasifikasi  kapal  dengan  algoritma  K-Means dapat  menampilkan  hasil  kelompok  dengan  kategori kondisi yang sangat  tidak baik, kurang baik, biasa, baik, dan sangat baik. Perlu perubahan hasil cluster pada data kapal barang tahun 2020 dan 2021 dapat menjadi penyebab seperti cuaca, keadaan perairan, serta kondisi kapal.
Ariq At- Tahariq Putra, Alwis Nazir, … ..

## 5 References
[1] B. Pramono, Penegakan Hukum di Perairan Indonesia . Scopindo Media Pustaka, 2021.
[2] V.  A.  Dani,  “Pelayanan  container  ekspor  dan  impor  di  terminal  petikemas semarang pt pelabuhan indonesia iii regional jawa tengah,” Karya Tulis , pp. 7– 29, 2020, [Online]. Available: http://repository.unimar-amni.ac.id/2873/
[3] N. C. Nasril CH, “Kinerja pelayanan kapal dan kegiatan bongkar muat barang di pelabuhan laut panjang provinsi lampung,” J. Penelit. Transp. Laut , vol. 17, no. 4, pp. 155–163, 2020, doi: 10.25104/transla.v17i4.1402.
[4] E. N. E. Massie, H. Pandaag, and S. Soewikromo, “Tanggung jawab perusahaan ekspedisi  muatan  kapal  laut  atas  kerusakan  dan  kehilangan  barang  dengan menggunakan transportasi laut,” Lex Priv. , vol. IX, no. 3, pp. 247–257, 2021.
[5] Sujianto, “Pengawasan standar angkutan laut di kota pekanbaru,” pp. 1–14, 2019, [Online]. Available: https://medium.com/@arifwicaksanaa/pengertian-use-case- a7e576e1b6bf
[6] S.  Winarni  and  H.  Sujianto,  “Pengawasan  standar  angkutan  laut  di  kota pekanbaru,” JOM FISIP , vol. 6, pp. 1-14, 2019.
[7] A. Prastyo, F. Fadlan, and L. Fadjriani, “Analisis yuridis terhadap keberangkatan kapal penumpang tanpa adanya surat persetujuan berlayar (studi penelitian kantor kesyahbandaran  dan  otoritas  pelabuhan  khusus  batam),” Zo.  Keadilan  Progr. Stud. Ilmu Huk. Univ. Batam , vol. 10, no. 3, pp. 1–15, 2020.
[8] M.  H.  Siregar,  “Data  mining  klasterisasi  penjualan  alat-alat  bangunan menggunakan  metode  k-means  (studi  kasus  di  toko  adi  bangunan),” J.  Teknol. Dan Open Source , vol. 1, no. 2, pp. 83–91, 2018, doi: 10.36378/jtos.v1i2.24.
[9] D.  D.  Darmansah  and  N.  W.  Wardani,  “Analisis  pesebaran  penularan  virus corona  di  provinsi  jawa  tengah  menggunakan  metode  k-means  clustering,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 8, no. 1, pp. 105–117, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i1.590.
[10] H.  Astuti,  “Penerapan  data  mining  menggunakan  metode  k-means  clustering untuk pengelompokkan data pelanggan (studi kasus: pt. pinus merah abadi),” J. Web Inform. Teknol , vol. 4, no. 1, pp. 9–16, 2019.
[11] V.  Miralda,  M.  Zarlis,  and  E.  Irawan,  “Penerapan  metode  k-means  clustering untuk daging ayam buras,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 2, no. 2, pp. 91– 98, 2020, doi: 10.47065/bits.v2i2.493.
[12] I.  P.  Mulyadi,  “Klasterisasi  menggunakan  metode  algoritma  k-means  dalam meningkatkan penjualan tupperware,” J. Inform. Ekon.  Bisnis , vol. 4, pp. 172–
179, 2022, doi: 10.37034/infeb.v4i4.164.
[13] S.  Pariyasto  and  Y.  D.  Pambudi,  “Implementasi  k-means  clustering  untuk menentukan insentif dosen pembimbing dalam 1 semester,” J. Inf. , vol. 5, no. 2, pp. 52–58, 2019, [Online]. Available: http://www.informa.poltekindonusa.ac.id/index.php/informa/article/view/82
[14] B.  S.  Praja,  P.  D.  Kusuma,  and  C.  Setianingsih,  “Penerapan  metode  k-means clustering  dalam  pengelompokan  data  penumpang  dan  kapal  angkutan  laut  di indonesia,” e-Proceeding Eng. , vol. 06, no. 1, p. 1442, 2019.
[15] V.  A.  P.  Sangga,  “Perbandingan  algoritma  k-means  dan  algoritma  k-medoids dalam  pengelompokan  komoditas  peternakan  di  provinsi  jawa  tengah  tahun 2015,” Tugas Akhir, Universitas Islam Indonesia, 2018.
[16] M. Anjelita, A. Perdana Windarto, and A. Wanto, “Analisis metode k-means pada kasus ekspor barang perhiasan dan barang berharga berdasarkan negara tujuan,” Semin.  Nas.  Sains  Teknol.  Inf. ,  pp.  476–482,  2019,  [Online].  Available: http://prosiding.seminar-id.com/index.php/sensasi/issue/archivePage%7C476
[17] I.  M.  Y.  Jinca, Transportasi  Laut  Indonesia:  Analisis  Sistem  &  Studi  Kasus . Firstbox Media, 2019.
[18] S. Aulia, “Klasterisasi pola penjualan pestisida menggunakan metode k-means clustering (studi kasus di toko juanda tani kecamatan hutabayu raja),” Djtechno J. Teknol. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 1–5, 2021, doi: 10.46576/djtechno.v1i1.964.
[19] Asminah,  “Sistem  penentuan  penambahan  koleksi  buku  di  perpustakaan menggunakan  metode  k-means  clustering,” Journal  of  Information  System Research (JOSH) , vol. 4, no. 1, pp. 330–338, 2022, doi: 10.47065/josh.v4i1.2383.
[20] B.  S.  Praja,  P.D.  Kusuma,  and  C.  Setianingsih,  “Penerapan  metode  k-means clustering  dalam  pengelompokan  data  penumpang  dan  kapal  angkutan  laut  di indonesia aplication of k-means clustering method in passenger and ship transport data  grouping  in  indonesia,” e-Proceedings  of  Engineering ,  vol.  6,  no.1,  pp. 1442-1449, 2019.