## Algoritma K-Means Clustering Penggunaan Bandwidth Internet (Studi Kasus di Pemerintah Daerah Kabupaten Padang  Pariaman)
Rizki Mubarak , Sarjon Defit, Gunadi Widi Nurcahyo Jurusan Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Putra Indonesia YPTK Padang Sumatera Barat, Indonesia rizkimubarak88@gmail.com, sarjond@yahoo.co.uk, gunadiwidi@yahoo.com
Abstract- To  support  government  activities,  a  fast  and  precise  network  connection  is  needed.  So  it  requires  a  wide  network bandwidth. Bandwidth management needs to be done so that the network speed remains stable. This study aims to look at the pattern of bandwidth usage in the Regional Government of Padang Pariaman Regency using K-Means Clustering. The data is taken from the Cacti application, an open-source, web-based network monitoring software. The total extracted datasets used are 32 OPD data (Regional Apparatus Organizations) in the Regional Government of Padang Pariaman Regency in 2022. The available data is then processed to obtain cluster targets by utilizing the data mining concept using the K-Mean Clustering method. Bandwidth usage data grouping in Padang Pariaman Regency uses the Clustering method with the K-Means algorithm with the attributes Name OPD, Inbound Average, Inbound Maximum, Outbound Average, Outbound Maximum used in the process of calculating and dividing data into 3 clusters with high bandwidth usage categories, low, and medium. Calculations are done manually and then tested with RapidMiner software. The results of the manual calculations obtained the same number of cluster members as the calculations with the RapidMiner software.
Keywords: Breadth First Search, Certainty Factor, Coffee, Expert System.
Abstrak- Untuk menunjang kegiatan di Pemerintahan dibutuhkan koneksi jaringan yang yang cepat dan tepat. Sehingga memerlukan jaringan bandwith yang lebar. Manajemen Bandwidth perlu dilakukan agar kecepatan jaringan tetap stabil. Penelitian ini bertujuan untuk melihat pola penggunaan bandwidth di Pemerintah Daerah Kabupaten Padang Pariaman menggunakan K-Means Clustering. Data diambil dari aplikasi Cacti sebuah software open-source, pemantauan jaringan berbasis web. Total datasets hasil ekstraksi yang digunakan  adalah  sebanyak  32  data  OPD  (Organisasi  Perangkat  Daerah)  yang  ada  di  Pemerintah  Daerah  Kabupaten  Padang Pariaman tahun 2022.. Data-data yang tersedia selanjutnya diolah untuk mendapatkan target cluster dengan memanfaatkan konsep data mining menggunakan metode K-Mean Clustering. Pengelompokan data pengunaan bandwidth di Kabupaten Padang Pariaman menggunakan metode Clustering dengan algoritma K-Means dengan atribut Nama OPD, Inbound Average, Inbound Maksimum, Outbound  Average, Outbound Maximum yang digunakan dalam proses perhitungan dan pembagian data ke dalam 3 cluster dengan kategori  penggunaan  bandwidth  tinggi,  rendah,  dan  sedang.  Perhitungan  dilakukan  secara  manual  dan  kemudian  dilakukan pengujian  dengan  software  RapidMiner.  Hasil  dari  perhitungan  manual    diperoleh    jumlah  anggota  cluster  yang  sama  dengan perhitungan dengan software RapidMiner.
Kata Kunci: K-Means Algorithm, Clustering, Bandwidth Usage, Data Mining

## 1. Pendahuluan
Manajemen  bandwidth  sangat  diperlukan  agar  tidak terjadi  pemborosan  penggunaan  bandwidth,  tersedia konektivitas    yang  stabil,  dan  membantu  administrator jaringan  untuk  mengontrol  penggunaan  bandwidth. Walaupun,  sistem  administrasi  jaringan  mampu mendapatkan data  penggunaan menggunakan bandwidth dengan  menggunakan  aplikasi  Cacti.  Namun,  aplikasi tersebut  belum  dapat  digunakan  dalam  menganalisis penggunaan  bandwidth  dengan  tepat.  Karena    itu diperlukan  metode  manajemen  bandwidth  analisis  data. Manajemen bandwith penting untuk dilakukan agar dapat
mengatur  bandwidth  secara  merata  kepada  seluruh pengguna [1].
Knowledge  Discovery  Database  (KDD)  adalah penerapan metode saintifik pada data mining. Penemuan Knowledge  Discovery  Database  (KDD)  muncul  dan menjadi hotspot penelitian di bidang kecerdasan buatan dan aplikasi database dalam beberapa tahun terakhir. Saat ini, penelitian KDD mencakup berbagai macam metode penemuan  pengetahuan  di  banyak  bidang  dan  telah mampu menemukan berbagai jenis pengetahuan seperti aturan deret waktu, aturan asosiasi, aturan klasifikasi, dan aturan  clustering.  Penemuan  pengetahuan  dalam  basis

## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
data (KDD) adalah proses penentuan informasi dan pola yang berguna dalam data [2].
Pendekatan
K-means, salah satu metode pengelompokan  yang  paling  banyak  digunakan,  untuk mendapatkan  kluster  ini  [3].  Kualitas  segmentasi  dan efisiensi  algoritma  bergantung  pada  pemilihan  centroid awal, jumlah cluster yang dipilih, dan tingkat iterasi yang akan  dilakukan[4].  Algoritma  K-means  clustering  lebih efektif dan efisien dalam mengolah data dengan jumlah yang  banyak  [5].  K-Means  adalah  suatu  metode  yang digunakan untuk membagi suatu data kedalam beberapa kelompok atau cluster [6]. Clustering (berbasis centroid) adalah  algoritma  clustering  yang  menggunakan  titik centroid dalam melakukan pengelompokan objek [7]. K- means  merupakan  algoritma  sederhana  dengan  waktu proses yang cepat dan menghasilkan cluster yang optima [8].  K-Means  adalah  algoritma  iteratif;  itu  terus mengulangi  langkah-langkah  di  atas  sampai  tidak  ada perubahan  lokasi  centroid  [9],  Tujuan  dari  metode clustering  data  ini  adalah  untuk  meminimalkan  fungsi tujuan  yang  ditetapkan  dalam  proses  clustering  [10]. Algoritma  K-means  memberikan  metode  sederhana untuk  mengeksekusi  solusi  perkiraan[11].  Ini  adalah pengelompokan eksklusif dan  salah satu algoritma yang paling  banyak  digunakan  untuk  pengelompokan  [12]. Algoritma ini sudah banyak   digunakan    pada  penelitian sebelumnya[13].  kelebihan  algoritma  K-Means  yaitu mampu    mengelompokan  objek    dalam    jumlah    besar dengan  pengelompokan yang cepat, dan kekurangan dari algoritma  K-Means  yaitu  hasil  pengelompokannya  yang mudah berubah-ubah.[14]. Kekuatan algoritma K-means adalah  karena  efisiensi  komputasi  dan  sifat  kemudahan yang  dapatdigunakan  [15].  Salah  satu  algoritma  untuk analisis cluster adalah K-Means clustering [16]. Namun, K-means  mempunyai  kelemahan  yang  diakibatkan  oleh penentuan pusat awal cluster. Hal ini menyebabkan hasil cluster-nya berupa solusi yang sifatnya local optimal. [17]. Algoritma  k-Means  clustering  digunakan  untuk mengelompokkan [18] atau mempartisi sejumlah data n menjadi sebanyak k cluster yang mana tiap data tersebut masuk ke suatu cluster dengan rerata terdekat. K-Means yang  merupakan  algoritma  pengelompokkan  iterative yang sederhana diimplementasikan[19]
Penelitian terdahulu yang berkaitan dengan Algoritma K-Means Clustering telah banyak dilakukan, seperti pada penelitian  yang  dilakukan  oleh  Andi  Widya  Mufila Gaffaradan yang membahas mengenai Pengklasifikasian Kecepatan  Transfer  Data  Pada  Jaringan  Backbone Menggunakan K-Means[20]. Hasil penelitian terdapat tiga cluster yaitu kecepatan transfer yang rendah, normal dan kecepatan transfer yang tinggi. Penelitian terkait lainnya dilakukan  oleh  Sasa  Ani  Arnomo  dan  Yulia,  yang menerapkan K-Means Clustering mengenai pengelompokan  potensi  peningkatan  bandwidth  FTTH pelanggan  pita  lebar.  Tujuan  penelitian  ini  yaitu menentukan pelanggan yang berpotensi untuk dilakukan penambahan  bandwidth.  Penelitian  lainnya  adalah penelitian yang dilakukan mengenai analisis data lalu lintas jaringan  di  kantor  Cangehgar  Cyber  Operation  Center menggunakan  algoritma  K-Means  [21].  Penelitian
bertujuan untuk menganalisa lalu lintas jaringan di Kantor Cangehgar Cyber Operation Center.

## 2. Metodologi
Adapun tahapan penelitian yang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 1
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## A. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah penggunaan bandwidth di beberapa dinas di Kabupaten Padang  Pariaman.  Data  yang  digunakan  sebanyak  32 sampel  data bandwidth  dari total sebanyak 55 data . Data diambil dengan cara meminta kepada Admin Jaringan dan mewawancarai  admin  jaringan  mengenai  alokasi penggunaan  bandwidth,  sehingga  penulis  dapat mendapatkan  informasi  beserta  data  untuk  perhitungan menggunakan metoda K-Means. Data meliputi 4 kriteria sebagai berikut :
1. Inbound Average tahun  2022.
2. Inbound Maksimum tahun  2022.
3. Outbound  Average tahun  2022
4. Outbound Maximum tahun  2022
B. Perhitungan dengan K-Means Clustering
Pada tahap ini akan dilakukan pengolahan data Bandwidth menggunakan  metode  K-Means Clustering hingga didapatkan  hasil  klaster  untuk  setiap bandwidth .  Berikut langkah – langkah penyelesainnya
1. Pilih secara acak k buah data sebagai pusat cluster
2. Jarak  antara  data  dan  pusat cluster dihitung menggunakan Euclidian  distance untuk  menghitung  jarak semua data ke setiap titik pusat cluster dapat menggunakan teori  jarak Euclidean yang dirumuskan  pada Persamaan (1)
MenentukanStudi Literatur Menganalisa Masalah Menentukan Tujuan Mengidentifikasi Malasah Mengumpulkan Data Menganalisa dan Melakukan Data Processing
Mengimplemntasi K-Means
Menguji Hasil
𝑑𝑖𝑠𝑡 (𝑥, 𝑦) = √∑(𝑋 𝑖 − 𝑋 𝑦 ) 2 𝑛 𝑖=1 ∶ 𝑖 = 1,2,3, … . 𝑛               (1) 3. Data ditempatkan dalam cluster yang terdekat, dihitung dari tengah cluster 4. Pusat cluster baru  akan  ditentukan  bila  semua  data telah ditetapkan dalam cluster terdekat 5. Proses penentuan pusat cluster dan penempatan data dalam cluster diulangi sampai nilai centroid tidak berubah lagi.
Data  yang  diperoleh  peneliti  menggunakan  4  atribut. Berikut adalah data yang digunakan  yaitu data pemakaian Bandwidth di  Pemerintah  Daerah  Kabupaten  Padang Pariaman tahun 2022.
Tabel 1 Data Penggunaan Bandwidth OPD Inbo und Aver age Inbou nd Maksi mum Outb ound Avera ge Outb ound Maxi mum Setwan 4.26 9.14 0.343 1.46 Inspektorat 1.59 4.37 0.178 1.28 Disdikbud 2.82 8.57 0.215 1.2 Dinkes 4.67 10.69 0.546 3.24 DinsoP3A 3.32 5.97 0.281 0.939 DLHKP 2.61 7.63 0.227 1.89 DPMD 3.48 8.66 0.35 1.61 DPPKB 2.4 7.36 0.222 1.81 Disnagnakerko p 4.12 10.35 0.532 3.22 DPMPTP 2.06 7.01 0.202 0.992 Dinas Pariwisata 2.28 7.76 0.325 1.67 Dinas Kearsipan 1.48 8.24 0.166 0.844 Dinas Pertanian 2.53 6.91 0.329 2.14 Dinas Peternakan 2.71 6.3 0.236 1.33 Dinas PUPR 4.23 12.3 0.433 1.66 Dinas Perikanan 1.63 5.14 0.156 1.15 Disdukcapil 5.74 11.63 0.704 4.77 BPBD 7.11 12.62 0.64 2.94 Bappeda- BKPSDM 5.89 15.1 0.552 4.1 Kec. Batang Anai 2.84 8.59 0.216 2.09 Kec. Nan Sabaris 1.42 3.19 0.82 0.162
Kec. 2X11 Kayutanam 2.52 6.89 0.185 0.65 Kec.  V  Koto Kampung Dalam 2.15 5.33 0.209 0.171 Kec. Ulakan Tapakis 2.86 6.19 0.203 1.03 Kec. Sintoga 1.29 3.7 0.112 0.829 Kec. Padang Sago 3.65 3.65 0.26 0.26 Batang Gasan 1.39 4.13 0.127 1.27 Kec.  V  Koto Timur 2.27 5.09 0.185 1.02 Kec  2x11  Enam Lingkung 1.04 2.74 0.1 0.287 Kec Patamuan 2.33 4.67 0.482 1.63 Kec. Enam Lingung 2.5 4.85 0.189 0.951 Kec IV Koto Aur Malintang 0.82 3 3.14 0.061 0.354
Proses  perhitungan    yang  peneliti  adalah  menggunakan Microsoft Excel dengan langkah – langkah berikut:
1. Menentukan jumlah cluster Jumlah cluster merupakan  jumlah  kelompok  yang  akan dihasilkan.  Jumlah  ini  menyesuaikan  dengan  kebutuhan analisis  dalam  penelitian  ini  jumlah  cluster  yang  akan digunakan sebanyak 3 cluster . 2. Menentukan Centroid Awal
Proses  awal clustering algoritma  k-means  adalah menentukan titik pusat awal cluster (centroid). Centroid awal ditentukan secara acak seperti tabel 2 dibawah Tabel 2 Centroid Awal Inboun d Average Inbound Maksimu m Outboun d Average Outboun d Maximu m C 1 2.4 7.36 0.222 1.81 C 2 2.53 6.91 0.329 2.14 C 3 5.89 15.1 0.552 4.1
3. Menghitung Jarak Data ke Titik Pusat Cluster Langkah selanjutnya adalah menghitung jarak setiap data dengan centroid awal  menggunakan  persamaan Euclidean Distance .  Pada  tahap  ini,  jarak  terdekat  antara  data  dan cluster akan menentukan data mana yang termasuk dalam kelompok  data  mana.  Berikut  adalah  hasil  perhitungan jarak pada iterasi ke-1.
Tabel 3 Hasil Iterasi ke-1
OPD Jarak ke Centroid Kelom pok C1   C2  C3
Setwan 2.6 01 2.9 03 6.72 2 C1
Inspektorat 3.1 43 2.8 46 11.9 04 C2
Disdikbud 1.4 19 1.9 33 7.78 4 C1 Dinkes 4.2 89 4.4 86 4.65 6 C1 DinsoP3A 1.8 82 1.7 18 10.0 01 C2 DLHKP 0.3 51 0.7 73 8.45 9 C1 DPMD 1.7 07 2.0 61 7.31
6 C1 DPPKB 0.0 00 0.5 83 8.80 0 C1 DISDAGNAKER 3.7 39 3.9 46 5.14 5 C1 DPMPTP 0.9 53 1.2 51 9.48 2 C1 Dinas Pariwisata 0.4 52 1.0 03 8.53 6 C1 Dinas Kearsipan 1.5 99 2.1 40 8.79 0 C1 Dinas Pertanian 0.5 83 0.0 00 9.07 0 C2 Dinas Peternakan 1.2 04 1.0 34 9.76 3 C2 Dinas PUPR 5.2 74 5.6 73 4.07 0 C3 Dinas Perikanan 2.4 42 2.2 26 11.2 34 C2 Disdukcapil 6.1 95 6.2 96 3.54 1 C3 BPBD 7.1 63 7.3 70 2.99 9 C3 Bappeda-BKPSDM 8.8 00 9.0 70 0.00
0 C3 Kec. Batang Anai 1.3 36 1.7 13 7.47 2 C1 Kec. Nan Sabaris 4.6 28 4.3 85 13.3 19 C2 Kec. 2X11 Kayutanam 1.2 58 1.4 97 9.52 9 C1 Kec. V Koto Kampung Dalam 2.6 21 2.5 56 11.1 80 C2 Kec. Ulakan Tapakis 1.4 80 1.3 69 9.90 5 C2 Kec. Sintoga 3.9 50 3.6 89 12.7 28 C2 Kec. Padang Sago 4.2 11 3.9 27 12.2 86 C2 Batang Gasan 3.4 28 3.1 35 12.1 98 C2 Kec. V Koto Timur 2.4 07 2.1 58 11.0 87 C2 Kec  2x11  Enam Lingkung 5.0 53 4.8 06 13.8 22 C2
Kec Patamuan 2.7
09 2.3 11 11.2 94 C2
Kec. Enam Lingung
2.6 55 2.3 83 11.2 52 C2 Kc  IV  Koto  Aur Malintang 4.7 37 4.5 15 13.5 27 C2

## 4. Menghitung Titik Pusat Centroid Baru
Pada iterasi pertama data telah menghasilkan keanggotaan cluster , selanjutnya penulis melakukan perhitungan untuk menentukan  nilai  titik  pusat cluster baru  yang  diperoleh dari menghitung rata-rata keanggotaan dari cluster 1, cluster 2 dan cluster 3, berikut merupakan nilai centroid baru:
Tabel  4 Titik Pusat Cluster Iterasi ke-2
Inbo und Aver age Inbound Maksimu m Outboun d Average Outboun d Maximu m C1 2.962 8.408 0.294 1.723 C2 2.094 4.711 0.246 0.925 C3 5.743 12.913 0.582 3.368
Langkah selanjutnya adalah menghitung jarak setiap data dengan centroid baru  menggunakan  persamaan Euclidean Distance .  Pada  tahap  ini,  jarak  terdekat  antara  data  dan cluster akan menentukan data mana yang termasuk dalam kelompok  data  mana.  Berikut  adalah  hasil  perhitungan jarak pada iterasi ke-2.
Tabel 5 Hasil Iterasi ke-2
OPD Jarak ke Centroid Kelo mpo k C1 C2 C3 Setwan 1.514 52551 5 4.960 51613 3 4.486 12965 8 C1 Inspektorat 4.288 65946 8 0.707 40833 7 9.733 37746 2 C2 Disdikbud 0.571 19074 6 3.936 80000 8 5.677 25649 5 C1 Dinkes 3.239 28387 7 6.916 47891 3 2.471 30184 6 C3 DinsoP3A 2.585 46634 1 1.758 04029 5 7.749 52749 C2 DLHKP 0.872 10370 3 3.117 73576 6 6.326 65561 8 C1 DPMD 0.590 18757 4.242 47811 5 5.132 77788 5 C1
DPPKB 1.193 93915 3 2.810 03693 1 6.675 18904 7 C1 DISDAGNAK ER 2.722 61927 2 6.423 06206 6 3.036 97115 8 C1 DPMPTP 1.819 02429 2.301 00702 7.361 24329 3 C1 Dinas Pariwisata 0.942 17330 4 3.145 53223 7 6.440 87310 2 C1 Dinas Kearsipan 1.735 63783 7 3.584 17616 8 6.822 20483 5 C1 Dinas Pertanian 1.613 67609 3 2.551 4981 6.922 50347 1 C1 Dinas Peternakan 2.159 33208 1 1.752 03005 2 7.562 57283 C2 Dinas PUPR 4.096 76610 7 7.920 63643 6 2.366 56804 5 C3 Dinas Perikanan 3.577 32978 2 0.676 86911 9 9.078 73382 2 C2 Disdukcapil 5.249 36977 5 8.727 21763 1.904 37438 9 C3 BPBD 6.046 03779 6 9.588 23213 9 1.463 45611 9 C3 Bappeda- BKPSDM 7.686 43886 1 11.51 18452 1 2.311 79233 8 C3 Kec. Batang Anai 0.434 62056 4 4.118 71558 3 5.373 51447 5 C1 Kec. Nan Sabaris 5.684 39545 6 1.918 07131 1 11.11 49794 3 C2 Kec. 2X11 Kayutanam 1.913 40112 6 2.238 43540 3 7.361 90371 5 C1 Kec.  V  Koto Kampung Dalam 3.541 99833 4 0.978 21236 4 8.986 50601 2 C2 Kec. Ulakan Tapakis 2.327 27040 4 1.669 78862 6 7.688 20845 9 C2 Kec. Sintoga 5.078 13115 6 1.301 82667 10.55 27261 8 C2 Kec.  Padang Sago 5.024 85220 7 1.997 23322 5 9.996 64262 7 C2 Batang Gasan 4.582 60495 8 0.982 64505 5 10.03 41079 C2
Kec.  V  Koto Timur 3.462 70374 1 0.433 09705 8.883 59872 5 C2 Kec 2x11 Enam Lingkung 6.157 36334 5 2.328 64782 2 11.63 25108 1 C2 Kec Patamuan 3.796 29697 2 0.781 06901 4 9.089 16491 3 C2 Kec. Enam Lingung 3.670 96293 5 0.433 78644 5 9.028 39023 9 C2 Kc IV Koto Aur Malintang 5.852 25941 2.107 70975 9 11.36 02869 8 C2
5. Menghitung Titik Pusat Centroid Baru (Iterasi 3) Pada iterasi pertama data telah menghasilkan keanggotaan cluster , selanjutnya penulis melakukan perhitungan untuk menentukan  nilai  titik  pusat cluster baru  yang  diperoleh dari menghitung rata-rata keanggotaan dari cluster 1, cluster 1, dan cluster 3, berikut merupakan nilai centroid baru:
Tabel 6 Titik Pusat Cluster Iterasi ke-3
Inbou nd Avera ge Inbound Maksimu m Outbou nd Average Outboun d Maximu m C1 2.783 8.093 0.276 1.631 C2 2.065 4.564 0.240 0.844 C3 5.528 12.468 0.575 3.342
Langkah selanjutnya adalah menghitung jarak setiap data dengan  centroid  baru  menggunakan  persamaan Euclidean Distance. Pada tahap ini, jarak terdekat antara data  dan  cluster  akan  menentukan  data  mana  yang termasuk  dalam  kelompok  data  mana.  Berikut  adalah hasil perhitungan jarak pada iterasi ke-2.
Tabel 7 Hasil Iterasi ke-3
OPD Jarak ke Centroid Kelo mpo k C1 C2 C3 Setwan 1.819 79251 7 5.113 53290 1 4.034 74361 C1 Inspektorat 3.926 07817 1 0.675 93766 6 9.246 34527 8 C2 Disdikbud 0.647 39488 6 4.092 12385 7 5.219 71570 1 C1 Dinkes 3.601 00344 4 7.081 53444 7 1.977 04147 7 C3
DinsoP3A 2.296 16371 5 1.887 55640 9 7.277 36992 3 C2 DLHKP 0.559 69647 3.285 02530 6 5.843 83230 4 C1 DPMD 0.901 84910 4 4.402 08844 3 4.663 21959 6 C1 DPPKB 0.847 54850 7 2.977 08273 2 6.192 55044 4 C1 DISDAGNAK ER 3.077 72347 8 6.590 22743 1 2.546 59007 3 C3 DPMPTP 1.452 32244 1 2.450 75977 2 6.890 45840 3 C1 Dinas Pariwisata 0.606 46253 4 3.309 06033 9 5.964 29811 5 C1 Dinas Kearsipan 1.533 76263 3.722 97074 9 6.377 27002 7 C1 Dinas Pertanian 1.313 02505 9 2.721 59797 3 6.433 09319 1 C1 Dinas Peternakan 1.819 57022 6 1.914 65666 1 7.081 55442 C1 Dinas PUPR 4.452 11988 5 8.076 89932 6 2.135 95786 5 C3 Dinas Perikanan 3.208 35094 8 0.788 31685 4 8.595 02257 1 C2 Disdukcapil 5.593 76407 8.891 69413 2 1.674 22011 7 C3 BPBD 6.408 07343 4 9.741 91651 2 1.640 62701 4 C3 Bappeda- BKPSDM 8.057 72456 3 11.67 63247 8 2.762 88997 2 C3 Kec. Batang Anai 0.681 68355 7 4.285 10188 1 4.894 95791 6 C1 Kec. Nan Sabaris 5.324 28966 8 1.762 27216 8 10.63 62292 7 C2 Kec. 2X11 Kayutanam 1.576 91052 6 2.378 68738 2 6.896 45648 1 C1 Kec.  V  Koto Kampung Dalam 3.188 97786 2 1.023 79626 7 8.517 69481 7 C2 Kec. Ulakan Tapakis 1.998 07777 8 1.819 88975 7 7.212 1589 C2
Kec. Sintoga 4.711 12889 6 1.167 69530 7 10.06 81679 6 C2 Kec.  Padang Sago 4.729 45329 5 1.920 86855 2 9.533 20287 2 C2 Batang Gasan 4.218 47683 5 0.915 34725 4 9.546 68403 2 C2 Kec.  V  Koto Timur 3.108 13880 1 0.593 86782 7 8.401 97786 2 C2 Kec 2x11 Enam Lingkung 5.790 22240 3 2.169 64994 11.15 05505 7 C2 Kec Patamuan 3.458 53366 9 0.870 40771 8 8.600 90698 7 C2 Kec. Enam Lingung 3.326 33529 2 0.533 98264 2 8.548 01643 7 C2 Kc IV Koto Aur Malintang 5.481 60272 8 1.960 18417 4 10.87 84626 2 C2
6. Menghitung Titik Pusat Centroid Baru (Iterasi 4) Pada iterasi pertama data telah menghasilkan keanggotaan cluster , selanjutnya penulis melakukan perhitungan untuk menentukan nilai titik pusat cluster baru yang diperoleh dari  menghitung  rata-rata  keanggotaan  dari  cluster  1, cluster 2, cluster 3 dan cluster 3, berikut merupakan nilai centroid baru:
Tabel 8 Titik Pusat Cluster Iterasi ke-4
Inbou nd Avera ge Inbound Maksim um Outboun d Average Outbou nd Maxim um C1 2.666 7.755 0.251 1.474 C2 2.019 4.440 0.240 0.810 C3 5.293 12.115 0.568 3.322
Langkah selanjutnya adalah menghitung jarak setiap data dengan  centroid  baru  menggunakan  persamaan Euclidean Distance. Pada tahap ini, jarak terdekat antara data  dan  cluster  akan  menentukan  data  mana  yang termasuk  dalam  kelompok  data  mana.  Berikut  adalah hasil perhitungan jarak pada iterasi ke-2.
Tabel 9 Hasil Iterasi ke-4 OPD Jarak ke Centroid Kelo mpo k C1 C2 C3 Setwan 2.113 80853 5.248 50041 7 3.665 34522 C1
Inspektorat 3.557 89144 0.643 42680 7 8.832 89734 9 C2 Disdikbud 0.874 24090 9 4.225 15920 9 4.828 08073 5 C1 Dinkes 3.979 58316 5 7.217 49765 1 1.557 66350 1 C3 DinsoP3A 1.975 11666 3 2.013 08031 2 6.885 81464 C1 DLHKP 0.438 78145 7 3.419 54517 4 5.429 67214 3 C1 DPMD 1.228 88926 8 4.538 32572 4.266 43374 7 C1 DPPKB 0.583 57590 2 3.110 15374 9 5.778 07403 8 C1 DISDAGNAK ER 3.460 70765 9 6.725 98324 6 2.122 15839 4 C3 DPMPTP 1.075 47950 5 2.577 08463 2 6.486 65169 8 C1 Dinas Pariwisata 0.439 09053 7 3.440 68042 3 5.552 76269 8 C1 Dinas Kearsipan 1.430 17394 3.838 87848 9 5.988 10806 9 C1 Dinas Pertanian 1.087 32968 2.853 13042 1 6.015 09880 1 C1 Dinas Peternakan 1.462 83930 5 2.051 41785 1 6.675 67866 1 C1 Dinas PUPR 4.813 65798 2 8.211 55193 6 1.986 00577 C3 Dinas Perikanan 2.832 86642 2 0.874 17768 6 8.182 68775 6 C2 Disdukcapil 5.961 18675 3 9.024 64366 1.597 16840 6 C3 BPBD 6.761 62324 9.875 81499 3 1.925 14421 5 C3 Bappeda- BKPSDM 8.445 79348 11.81 29801 8 3.142 01998 5 C3 Kec. Batang Anai 1.052 83846 5 4.420 08591 4 4.481 65805 4 C1 Kec. Nan Sabaris 4.943 23923 8 1.635 98657 10.23 25665 2 C2
Kec. 2X11 Kayutanam 1.205 23600 7 2.506 43265 6.502 02790 8 C1 Kec.  V  Koto Kampung Dalam 2.801 04905 9 1.103 61849 8.122 32917 6 C2 Kec. Ulakan Tapakis 1.638 97828 9 1.954 51953 9 6.812 60417 C1 Kec. Sintoga 4.332 57038 8 1.046 68417 9 9.657 12555 1 C2 Kec.  Padang Sago 4.392 38835 9 1.894 01736 3 9.155 61759 7 C2 Batang Gasan 3.850 37433 2 0.846 37414 8 9.132 35491 3 C2 Kec.  V  Koto Timur 2.732 99722 5 0.730 04622 1 7.995 96149 6 C2 Kec 2x11 Enam Lingkung 5.406 01832 8 2.034 86799 8 10.74 28831 9 C2 Kec Patamuan 3.115 70283 7 0.938 84765 2 8.190 14486 5 C2 Kec. Enam Lingung 2.956 98593 7 0.649 85563 2 8.145 33677 9 C2 Kc IV Koto Aur Malintang 5.097 50067 8 1.832 89429 2 10.46 89269 1 C2
7. Menghitung Titik Pusat Centroid Baru (Iterasi 5) Pada iterasi pertama data telah menghasilkan keanggotaan cluster, selanjutnya penulis melakukan perhitungan untuk menentukan nilai titik pusat cluster baru yang diperoleh dari  menghitung  rata-rata  keanggotaan  dari  cluster  1, cluster  2,  dan  cluster  3,  berikut  merupakan  nilai centroid baru:
Tabel 10 Titik Pusat Cluster Iterasi ke-5
Inbou nd Avera ge Inbound Maksim um Outboun d Average Outbou nd Maxim um C1 2.726 7.516 0.250 1.404 C2 1.840 4.167 0.240 0.780 C3 5.293 12.115 0.568 3.322
Proses  penghitungan  nilai centroid baru  telah  dilakukan, langkah selanjutnya adalah menghitung ulang data dengan nilai  centroid  baru.  Dalam  studi  kasus  ini,  penulis melakukan perhitungan hingga iterasi ke-5. Pada iterasi 4 dan 5 data tidak merubah keanggotaan cluster.
Tabel 11 Hasil Iterasi ke-5 OPD Jarak ke Centroid Kelo mpo k C1 C2 C3 Setwan 2.236 50137 8 5.573 31207 3 3.665 34522 C1 Inspektorat 3.347 76500 9 0.597 88791 5 8.832 89734 9 C2 Disdikbud 1.078 46457 6 4.530 56237 8 4.828 08073 5 C1 Dinkes 4.160 80929 4 7.530 27290 1 1.557 66350 1 C3 DinsoP3A 1.720 08118 1 2.338 48971 6.885 81464 C1 DLHKP 0.513 23607 7 3.717 35387 5.429 67214 3 C1 DPMD 1.389 14546 7 4.855 85107 1 4.266 43374 7 C1 DPPKB 0.544 50028 1 3.401 65140 7 5.778 07403 8 C1 DISDAGNAK ER 3.654 15602 7 7.033 36031 3 2.122 15839 4 C3 DPMPTP 0.933 73611 2 2.859 90820 8 6.486 65169 8 C1 Dinas Pariwisata 0.579 13123 3 3.728 82963 7 5.552 76269 8 C1 Dinas Kearsipan 1.548 78984 5 4.090 39626 7 5.988 10806 9 C1 Dinas Pertanian 0.976 48150 4 3.139 78695 5 6.015 09880 1 C1 Dinas Peternakan 1.218 15128 6 2.368 48579 4 6.675 67866 1 C1 Dinas PUPR 5.024 85605 9 8.524 85253 8 1.986 00577 C3 Dinas Perikanan 2.630 49229 2 1.065 49438 8 8.182 68775 6 C2 Disdukcapil 6.127 43931 5 9.329 64136 3 1.597 16840 6 C3 BPBD 6.912 38356 5 10.20 06537 2 1.925 14421 5 C3
Bappeda- BKPSDM 8.653 87653 8 12.12 66580 6 3.142 01998 5 C3 Kec. Batang Anai 1.280 17118 8 4.720 29412 5 4.481 65805 4 C1 Kec. Nan Sabaris 4.720 78873 4 1.359 89728 5 10.23 25665 2 C2 Kec. 2X11 Kayutanam 1.003 37650 6 2.810 44607 2 6.502 02790 8 C1 Kec.  V  Koto Kampung Dalam 2.575 15255 8 1.349 64160 4 8.122 32917 6 C2 Kec. Ulakan Tapakis 1.384 69898 2 2.279 79475 5 6.812 60417 C1 Kec. Sintoga 4.119 78026 3 0.734 35955 7 9.657 12555 1 C2 Kec.  Padang Sago 4.135 86795 1.952 76461 1 9.155 61759 7 C2 Batang Gasan 3.644 47093 7 0.675 71674 9 9.132 35491 3 C2 Kec.  V  Koto Timur 2.498 80831 3 1.047 70485 3 7.995 96149 6 C2 Kec 2x11 Enam Lingkung 5.188 59496 4 1.714 27310 9 10.74 28831 9 C2 Kec Patamuan 2.891 39718 8 1.128 59970 4 8.190 14486 5 C2 Kec. Enam Lingung 2.714 06850 4 0.966 40267 2 8.145 33677 9 C2 Kc IV Koto Aur Malintang 4.889 57941 4 1.517 43642 1 10.46 89269 1 C2 8. Implementasi Algoritma K-Means Menggunakan RapidMiner Penerapan Algoritma K-Means
menggunakan RapidMiner  bertujuan  untuk  mengelompokkan  data penggunaan bandwidth , untuk memulai pilih operator K- Menas
Gambar 2. Memilih Metode K-Means.
Sebelum  menerapkan  algoritma  k-Means  maka  data dengan format *.xls di import terlebih dahulu ke dalam RapidMiner  dengan  klik  “Add  Data”.  Selanjutnya  pilih lokasi penyimpanan dataset yang akan digunakan. Karena dataset penulis berbentuk file yang memiliki format *.xls dan  bukan  berasal  dari  database  seperti  sql  maka  pilih lok asi dari “My Computer”.
Gambar 3. Import Data
Selanjutnya  pilih  data  import  ke  dalam RapidMiner . Apabila  data  yang  dipilih  telah  terindikasi  tidak  ada masalah maka akan muncul “no problems” pada proses import data. Lalu lanjutkan hingga finish, sehingga data berhasil di import ke dalam RapidMiner .

## 9. Membuat Lembar Proses
Setelah  data  diimpor,  data  dimasukkan  ke  halaman Proses. Dengan menyeret data yang diimpor. Contoh file data dalam penelitian yang digunakan disini adalah  data bandwidth  2022.    Kemudian drag dan drop bandwidth 2022  ke  halaman  proses.  Gambar  4  di  bawah  ini merupakan implementasi dari RapidMiner .
Gambar 4 . Lembar Proses

## 10. Menerapkan Algoritma K-Means
Langkah  selanjutnya  adalah  memasukkan  Algoritma  k- Means  pada  proses  yang  telah  terbentuk  diatas  untuk mengetahui  pengelompokkan  dari  proses  yang  telah dibuat.  Cari  “K - Means”  pada  Operator  lalu  tarik  ke sebelah“data” lalu hubungkan  ke “ Clustering ” dan “res”. Gambar  5  dibawah  ini  merupakan  implementasi  pada Rapid Miner.
Gambar 5. Proses K-Means
Masukan  nilai  k  yang  diinginkan,  disini  peneliti memasukan  nilai  3  karena  pada  kasus  ini  peneliti mengelompokkannya menjadi 3 cluster . Setelah itu lakukan running pada proses untuk mendapatkan hasil clustering dari Algoritma  K-Means  yang  diterapkan  pada  RapidMiner. Hasil Clustering dari Algoritma k-Means dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. Hasil Clustering
Proses run akan  berjalan  dengan  baik  jika  muncul tampilan  data  pada  tampilan Data  View yang  berhasil dijalankan seperti gambar diatas. Pada bagian visualisasi, kita  dapat  melihat  garis  dimana  ditentukan  jumlah clustering group di setiap Dinas. Untuk visualisasi di sisi kiri untuk sumbu x, sumbu y, dan warna custom pilih ( cluster ) semuanya akan terlihat pada gambar di bawah ini. Dalam visualisasi  tersebut,  kita  dapat  mengetahui  bagian  grup mana yang mendapatkan posisi clustering pada level 0, 1, dan 2.
Gambar 7. Visualisasi

## 3. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat disimpulkan  bahwa  dengan  algoritma  K-Means Clustering didapatkan pengetahuan baru (knowledge) dari penggunaan  bandwidth  di  Pemerintah  Kabupaten Padang  Pariaman  sehingga  pihak  Admin  Jaringan  di Dinas  Komunikasi  dan  Informatika  Kabupaten  Padang Pariaman dapat mengoptimalkan pembagian bandwidth berdasakan  tingkat  pemakaian  bandwidth  setiap  OPD yang  ada  di  Kabupaten  Padang  Pariaman.  Dari  data bandwidth  selama  tahun  2022,  penggunaan  bandwidth telah dikelompokan menjadi 3 kelompok yaitu OPD yang memiliki tingkat penggunaan bandwidth  tinggi terdapat 6 OPD, lalu  tingkat pemakaian sedang terdapat 14 OPD, sedangkan  untuk  tingkat  pemakaian  bandwidth  rendah sebanyak 12 OPD.
4. Daftar Pustaka
[1] J.  Konsera,  T.  Hartati,  dan  Y.A.  Wijaya,  "Analisa Perbandingan  Manajemen  Bandwidth  Simple Queue  Dan  Queue  Tree  Pada  Aplikasi  Video Conference  Zoom",  Jurnal  Ilmiah  NERO  Vol.  7 No. 2, DOI: http://dx.doi.org/10.21107/nero.v7i2.330 [2] Zaenal  Mustakim  dan  Rahmat  Kamal, “ K-Means
Clustering for Classifying The Quality Management of  Secondary  Education  In  Indonesia ”  Cakrawala Pendidikan,  Vol.  40,  No.  3,  October  2021    DOI: https://doi.org/10.21831/cp.v40i3.40150
[3] S.    Tongbram,  B.A.  Shimray,  dan  L.S  Singh “ Segmentation  of  image  based  on  k-means  and modified subtractive clustering ” Indonesian Journal of  Electrical  Engineering  and  Computer  Science Vol. 22, No. 3, June 2021, DOI:
http://doi.org/10.11591/ijeecs.v22.i3.pp1396-
1403
[4] D.  Adillah,  N.  Manurung,  dan  A.  Dermawan, “Implementation Of K -Means Clustering Analysis To  Determine  Barriers  To  Online  Learning  Case Study:  Swasta  Yapendak  Tinjowan  Junior  High School ”, Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Vo l. 3, No. 3, Juni 2022, DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.3.189
[5] F. Valerian dan S. Yulianto, “ Identification Of The Covid-19  Distribution  Area  On  The  Island  Of Kalimantan Using The K-Means Spatial Clustering Method ”Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Vol. 3,
No.  4,  Agustus  2022,  hlm.  839-846,  DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.4.314
[6] F  Nuraeni,  D.  Tresnawati,  Y.H  Agustin,  dan  G.F Dermawan.  "  Optimization  Of  Market  Basket Analysis Using Centroid-Based Clustering Algorithm  And  Fp-Growth  Algorithm  ",  Vol.  3, No.  6,  Desember  2022,  hlm.  1581-1590,  Jurnal Teknik Informatika (JUTIF), DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.6.399
[7] D.S.    Maylawati  Et  Al,  "  Data  science  for  digital culture improvement in higher education using K- means clustering and text analytics ", International Journal  of  Electrical  and  Computer  Engineering (IJECE)  Vol.  10,  No.  5,  October  2020,  DOI: http://doi.org/10.11591/ijece.v10i5.pp4569-4580 Q2
[8] Malak Fraihat  et al, "An efficient enhanced k-means clustering  algorithm  for  best  offer  prediction  in telecom",  International  Journal  of  Electrical  and Computer  Engineering  (IJECE)  Vol.  12,  No.  3,
June 2022, DOI: http://doi.org/10.11591/ijece.v12i3.pp2931-2943
[9] A D Indriyanti, R Prehanto2, dan  T Z Vitadiar "K- means  method  for  clustering  learning  classes", Indonesian  Journal  of  Electrical  Engineering  and Computer  Science  Vol.  22,  No.  2,  May  2021,  pp. 835~841,
DOI: http://doi.org/10.11591/ijeecs.v22.i2.pp835-841
[10] B.A  Jaafar,  M.T  Gaata,    dan  M.N    Jasim.  "Home Appliances  Recommendation  System  Based  On
Weather  Information  Using  Combined  Modified K-Means  And  Elbow  Algorithms",  Indonesian Journal  of  Electrical  Engineering  and  Computer Science  Vol.  19,  No.  3,  September  2020,  DOI: http://doi.org/10.11591/ijeecs.v19.i3.pp1635- 1642
[11] Mourad  Fariss et  al ,  "A  Semantic  Web  Services Discovery Approach Integrating Multiple Similarity Measures  And  K-Means  Clustering",  Indonesian Journal  of  Electrical  Engineering  and  Computer Science  Vol.  24,  No.  2,  November  2021,    DOI: http://doi.org/10.11591/ijeecs.v24.i2.pp1228- 1237
[12] Al-Obaydy, Wasseem N. Ibrahem et al, " Document classification using term frequency-inverse document  frequency  and  K-means  clustering" Indonesian  Journal  of  Electrical  Engineering  and Computer Science Vol. 27, No. 3, September 2022, DOI:
http://doi.org/10.11591/ijeecs.v27.i3.pp1517- 1524
[13] I. Soliani dan S. Juanita, “ Grouping The Prevalence Of  Disease  Cases  By  Age  In  Bandung  City Hospitals  Using  K-Means ” ,    Jurnal  Teknik Informatika  (JUTIF),  Vol.  3,  No.  6,  Desember 2022, DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.6.430
[14] N. Puspitasari, J.A. Widians, dan N.B. Setiawan, " Segmentasi  pelanggan  menggunakan  algoritme bisecting  k-means  berdasarkan  model  recency, frequency, dan monetary (RFM) " Jurnal Teknologi dan  Sistem  Komputer,  8(2),  2020,  78-83  DOI: DOI:10.14710/jtsiskom.8.2.2020.78-83
[15] Y. Sari, A.R Baskara dan P.B Prakoso, "Penerapan Metode  K-Means  Berbasis  Jarak  Untuk  Deteksi Kendaraan Bergerak",  Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) Vol. 9, No. 6, Agustus 2022, DOI: http://dx.doi.org/10.21107/nero.v7i2
[16] A.  Hardianti  dan  D.  Agushinta  R,    "Analisis  Pola Masa Studi Mahasiswa Fakultas Teknik Universitas Darma  Persada  Menggunakan  Metode  Clustering K-Means"  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer (JTIIK) DOI: 10.25126/jtiik.202071001 Vol.  7,  No.  4,  Agustus  2020,  DOI: http://dx.doi.org/10.25126/jtiik.202074
[17] Yudi  Istianto,  "Klasifikasi  Kebutuhan  Jumlah Produk  Makanan  Customer  Menggunakan  K- Means  Clustering  Dengan  Optimasi  Pusat  Awal Cluster  Algoritma  Genetika"  Jurnal  Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer  (JTIIK)  DOI: 10.25126/jtiik.202182990  Vol.  8,  No.  5,  Oktober 2021,
DOI: http://dx.doi.org/10.25126/jtiik.202185
[18] S. Widodo, H. Brawijaya, dan Samudi, "Clustering Kanker Serviks Berdasarkan Perbandingan Euclidean dan Manhattan Menggunakan Metode K- Means",  Jurnal  Media  Informatika  Budidarma Volume  5,  Nomor  2,  April  2021,  DOI: http://dx.doi.org/10.30865/mib.v5i2
[19] Haviluddin  ,  "Implementasi  Metode  K-Means untuk  Pengelompokkan  Rekomendasi  Tugas Akhir",  Informatika  Mulawarman  :  Jurnal  Ilmiah Ilmu Komputer Vol. 16, No. 1 Februari 2021, DOI: http://dx.doi.org/10.30872/jim.v16i1
[20] S.A.  Arnomo  dan    Y.  Yulia  "Pengelompokan potensi peningkatan bandwidth pelanggan broadband FTTH" ILKOM Jurnal Ilmiah Vol. 13,
No. 1, April 2021, pp. 51-57
https://doi.org/10.33096/ilkom.v13i1.805.51-57
[21] Rubangiya,  T.  Hartati,  dan  Y.A  Wijaya, “Analisis Data  Lalu  Lintas  Jaringan  Di  Kantor  Cangehgar Cyber  Operation  Center  Menggunakan  Algoritma K- Means” Jurnal Ilmiah NERO Vol. 7 No. 1 DOI:
10.21107/nero.v7i1.327