Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.4.2125 Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 487-496 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## IMPLEMENTATION OF THE K-MEANS CLUSTERING ALGORITHM IN
ANALYZING PUBLIC SATISFACTION REGARDING PUBLIC SERVICES (STUDI CASE: BALAI PENGUJIAN STANDAR INSTRUMEN TANAMAN INDUSTRI DAN
PENYEGAR)
Atika Juhaedah Alifah *1 , Sudin Saepudin 2 , Carti Irawan 3
1,2,3 Information System, Faculty of Computer Engineering and Design, Universitas Nusa Putra, Indonesia Email: 1 atika.j.alifah@gmail.com , 2 sudin.saepudin@nusaputra.ac.id , 3 carti.irawan@nusaputra.ac.id
(Article received: May 23, 2024; Revision: June 25, 2024; published: August 11, 2024)

## Abstract
With the development of today's modern era, publik service is an important and very necessary thing because it is one of the benchmarks for seeing publik trust and satisfaction with the services provided by an agency. One of the agencies that carries out publi services is the Balai Pengujian Standar Instrumen Tanaman Industri dan Penyegar (BPSI TRI), a government agency under the Ministry of Agriculture. There are a lot of people who will receive services  in  2023.  Therefore,  publik  service  officers  find  it  difficult  to  determine  publik  satisfaction  in  order  to optimize the services provided. To determine community satisfaction, data mining calculations were carried out using the K-Means clustering algorithm method with Community Satisfaction Index (IKM) data in 2023 using 3 (three) categories including unsatisfactory (C1), satisfactory (C2) and very satisfactory) and 2 attributes, namely the behavior of service officers (U7) as well as handling complaints, suggestions and input (U8) then carried out calculations using Microsoft Excel and got the results that C1 (unsatisfactory) 14 respondents, C2 (satisfactory) 39  respondents  and  C3  (very  satisfactory)  98  respondents.  Meanwhile,  from  the  results  of  calculations  using python  testing,  the  results  showed  that  C1  (unsatisfactory)  was  9  respondents,  C2  (satisfactory)  was  39 respondents and C3 (very satisfactory) was 103 respondents.
Keywords : K-Means Clustering, Microsoft Excel, Publik Service, Python.

## IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING DALAM MENGANALISIS KEPUASAN MASYARAKAT MENGENAI PELAYANAN PUBLIK (STUDI KASUS: BALAI PENGUJIAN STANDAR INSTRUMEN TANAMAN
INDUSTRI DAN PENYEGAR)

## Abstrak
Dengan perkembangan zaman yang modern saat ini, pelayanan publik merupakan salah satu hal penting dan sangat diperlukan karena  menjadi salah satu tolak ukur untuk  melihat kepercayaan dan kepuasan  masyarakat terhadap pelayanan  yang  diberikan  oleh  sebuah  instansi.  Salah  satu  instansi  yang  melaksanakan  pelayanan  publik  yaitu Balai Pengujian Standar Instrumen Tanaman Industri dan Penyegar (BPSI TRI) salah satu instansi pemerintahan di bawah kementerian pertanian. Pada tahun 2023 banyak masyarakat yang menerima pelayanan oleh karena itu, petugas pelayanan publik kesulitan untuk mengetahui kepuasan masyarakat guna mengoptimalkan pelayanan yang diberikan.  Untuk  mengetahui  kepuasan  masyarakat  maka  dilakukan  perhitungan  data mining dengan  metode algoritma K-Means clustering dengan data Indeks Kepuasan masyarakat (IKM) pada tahun 2023 menggunakan 3 (Tiga)  kategori  diantaranya  kurang  memuaskan  (C1),  memuaskan  (C2)  serta  sangat  memuaskan)  dan  2  atribut yaitu perilaku petugas pelayanan (U7) serta penanganan pengaduan, saran dan masukan (U8) kemudian melakukan implementasi perhitungan menggunakan Microsoft Excel dan mendapatkan hasil bahwa C1 (kurang memuaskan) 14 responden, C2 (memuaskan) 39 responden dan C3 (sangat memuaskan) 98 responden. sedangkan, dari hasil perhitungan menggunakan pengujian python mendapatkan hasil bahwa C1 (kurang memuaskan) 9 responden, C2 (memuaskan) 39 responden dan C3 (sangat memuaskan) 103 responden.
Kata kunci : K-Means Clustering, Microsoft Excel, Pelayanan Publik, Python.
488 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 487-496

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1. Latar Belakang
Dengan perkembangan zaman yang modern saat ini,  pelayanan  publik  merupakan  salah  satu  yang diperlukan  pada  sebuah  instansi  dan  merupakan  hal penting  untuk  menjadi  tolak  ukur  untuk  melihat kepercayaan  dan  kepuasan  masyarakat  terhadap pelayanan yang diberikan. Pada survei oleh Edelmen Trust  Barometer yang  dikutip  dari  data  tempoyang menyebarkan  kuesioner  di  28  negara  menunjukkan bahwa  tingkat  kepercayaan  masyarakat  terhadap institusi lebih rendah dibandingkan tingkat kepercayaan  terhadap  bisnis.  Salah  satunya  Negara Indonesia  yang  berada  di  urutan  ke-12  yang masyarakatnya  83%  lebih  percaya  terhadap  institusi bisnis  dibandingkan  dengan  kepercayaan  terhadap institusi  pemerintahan  dengan  persentase  76%. Seperti yang tersaji pada grafik berikut: [1]
Gambar 1. Grafik Tingkat Kepercayaan masyarakat Terhadap Institusi
Selanjutnya  survei  yang  dilakukan  oleh  Populi Center pada tanggal 1-9 desember 2021 yang dikutip dari katadata mengenai permasalahan yang terjadi di Indonesia  pada  pelayanan  publik  terdapat  11,4% masyarakat  mengeluhkan  persyaratan  yang  berbelit, 8,6% , mengeluhkan sarana dan prasarana yang tidak memadai, 2,7% mengeluhkan pelayanan yang kurang ramah serta pelayanan lainnya[2], dapat dilihat pada gambar 2.
Dengan  demikian,  kualitas  suatu  instansi tergantung  pada  pelayanan  yang  diberikan  serta menjadi  salah  satu  indicator  utama  untuk  mengukur Tingkat kepuasan masyarakat terhadap kinerja suatu instasi pemerintah dan lembaha publik lainnya. Salah satu  instansi  yang  menyelenggarakan  pelayanan publik  yaitu  Balai  Pengujian  Standar  Instrumen Tanaman  Industri  dan  Penyegar  (BPSI  TRI)  sesuai dengan  peraturan  pemerintah  yang  mewajibkan seluruh instansi menyelenggarakan pelayanan publik.
Pada setiap kegiatan pelayanan yang dilakukan oleh BPSI  TRI  petugas  pelayanan  akan  memberikan formular  mengenai  survei  kepuasan  masyarakat terhadap  pelayanan  yang  diberikan.  Sehingga, mendapatkan  grafik  Indeks  Kepuasan  masyarakat (IKM) pada gambar 3.
Gambar 2.  Grafik Ragam Masalah Pada Pelayanan Publik

## Gambar 3.  Grafik IKM BPSI TRI Tahun 2020-2023
Pada hasil grafik IKM pelayanan yang diberikan oleh  BPSI  TRI  tergolong  sangat  baik  dan menunjukkan  bahwa  IKM  pada  tahun  2020  bernilai 86.37,  tahun  2021  bernilai  96.91  dan  mengalami penurunan  di  tahun  2023  yang  bernilai  89.90.[3] kenaikan  dan  penurunan  tersebut  terjadi  karena jumlah  responden  tidak  selalu  sama  pada  setiap tahunnya  dan  ini  menyulitkan  petugas  pelayanan publik  untuk  mengetahui  kepuasan  masyarakat terhadap pelayanan yang diberikan.
Dengan  adanya  permasalahan  tersebut  maka diperlukan  suatu clustering atau  pengelompokkan untuk  dapat  melihat  kepuasan  masyarakat  terhadap pelayanan  yang  diberikan.  Hal  ini  dilakukan  untuk mengoptimalkan  dan  upaya  meningkatkan  kualitas pelayanan publik di BPSI TRI.
Terdapat  penelitian  senelumnya  yang  sejalan dengan  penelitian  ini  dengan  judul  ‘Mengukur Tingkat  Kepuasan  masyarakat  Pada  Pelayanan Kepolisian  Resor  (POLRES)  Dumai  Menggunakan Algoritma  K-Means  Clustering’  yang  menggunakan 79  data  responden  kemudian  mendapatkan  hasil  67 responden  merasa  sangat  puas  dan  12  responden cukup puas terhadap pelayanan yang diberikan.[4]
Penelitian selanjutnya dengan judul ‘Penerapan Data Mining K-Means Clustering
untuk Mengelompokkan Berbagai Jenis Merk Mesin Cuci’. Dengan  25  data  merk  mesin  cuci  dan  mendapatkan Hasil  yang  menyatakan  bahwa  pada  cluster  1 berjumlah  5  data  merk  mesin  cuci,  cluster  2 berjumlah  8  data  merk  mesin  cuci,  dan  cluster  3 berjumlah  12  merk  mesin  cuci.  Penelitian  ini dijadikan acuan untuk memilih merk mesin cuci yang tepat sesuai dengan kebutuhan dan juga keinginan.[5] Penelitian  yang  berjudul  ‘Implementasi  Metode  K- Means  Dalam  Pengklasteran  Daerah  Pungutan  Liar Di  Kabupaten  Sukabumi  (Studi  Kasus:  Dinas Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil)’  yang menghasilkan  bahwa  C1  (pungutan  liar  tinggi) terdapat 13 kecamatanan, C2 (pungutan liar sedang) terdapat 19 kecamatan, dan C3 (pungutan liar rendah) terdapat 16 kecamatan.[6] Dan penelitian selanjutnya dengan  judul  ‘Analysis  Of  Stunting  Spread  In Mentawai Island Regency Using K-Means Clustering Method’ yang membahas tentang permasalahan kritis Kesehatan dan gizi anak di Kebupaten Mentawai, dan dengan menggunakan 10 data kabupaten yang berada di Mentawai dan menghasilkan bahwa C1 terdapat 6 kabupaten,  C2  berjumlah  2  kabupaten,  dan  C3 terdapat 2 kabupaten.[7]
Perbedaan  dari  penelitian  sebelumnya  yang sudah  diuraikan  yaitu  implementasi  algoritma  k- means  menggunakan  Microsoft  excel  dan  Bahasa pemrograman python. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kepuasan masyarakat terhadap pelayanan yang  dilakukan  oleh  BPSI  TRI,  kemudian  hasil clustering ini dapat menjadi acuan untuk meningkatkan  serta  mengevaluasi  kinerja  petugas pelayanan publik untuk memberikan pelayanan yang lebih maksimal.

## 1.2. Kajian Teori

## 1.2.1. Pelayanan Publik
Merupakan  sebuah  kegiatan  atau  serangkaian kegiatan dalam rangka pemenuhan dengan memberikan  pelayanan  atau  melayani  kebutuhan masyarakat, sesuai dengan tata cara dan aturan yang ditentukan  dan  bertujuan  untuk memberikan kepuasan terhadap penerima layanan. [8].

## 1.2.2. Indeks Kepuasan masyarakat
Merupakan  pengukuran  perbedaan  antara  yang ingin ditawarkan oleh sebuah instansi dan diwujudkan  oleh  masyarakat  dengan  memberikan suatu  produk  atau  jasa  serta  memberikan  alasan
penggunaan  IKM  apapun  bentuk  organisasinya. Keberhasilan  suatu  instansi  terlihat  dari  program mutu tersebut dapat diukur dari kepuasan masyarakat berdasarkan pendapat yang mengatakan bahwa untuk mengetahui mutu instansi.[9].

## 1.2.3. Kepuasan masyarakat
Merupakan  perasaan  senang  atau  tidaknya masyarakat  yang  berasal  dari  perbandingan  antara kesenangan  terhadap  aktivitas  dan  suatu  layanan produk dengan harapannya yaitu kepuasan. [10].

## 1.2.4. Data Mining
Merupakan  suatu  proses  menemukan  pola dengan  memeriksa  dalam  sekumpulan  data  yang besar  yang  tersimpan  dalam  penyimpanan  dengan menggunakan  teknik  dan  pola  statistik  dan matematika yang menghasilkan pola baru.[11].

## 1.2.5. Algoritma K-Means
Merupakan  salah  satu  metode  clustering  non- hirarki  yang  mengelompokkan  data  dalam  bentuk satu  cluster  atau  lebih  yang  memiliki  karakteristik yang sama [12].

## 1.2.6. Clustering
Merupakan  sebuah  proses  algoritma  dalam mengelomppokkan  sejumlah  data  tertentu  dengan sedemikian  rupa  sehingga  objek  yang  tidak  serupa menjadi  anggota  cluster,  dalam  setiap  cluster memiliki  data  yang  memiliki  kemiripan  dihitung dengan jarak.[13].

## 1.2.7. Python
Merupakan  salah  satu  bahasa  pemrograman tingkat  tinggi  karena  perintah  atau  kode  program yang dipakai sudah mirip dengan bahasa manusia.[14].

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif  yang  merupakan  pendekatan  yang menggambarkan  atau  menjelaskan  suatu  masalah yang  dapat  digeneralisasikan  karena  berdasarkan kenyataan sebenarnya bahwa penelitian berhubungan dan  melibatkan  data.  Metode  penelitian  yang digunakan  adalah  algoritma  K-means,  algoritma  K- means ini melakukan clusterisasi pada data yang akan diuji. Dengan flowchart pada gambar 4.
Tahap
pengelompokkan menggunakan algoritma  K-Means  menurut  M.  Syukron  Nawawi adalah sebagai berikut: [15]
1. Jumlah k (cluster) dan centroid awal secara acak
2. Jarak data dan pusat cluster dihitung menggunakan Euclidean Distance yang dirumuskan sebagai berikut:

## 490 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 487-496
𝐷(𝑖, 𝑗) =   √(𝑋1𝑖 − 𝑋1𝑗) 2 + √(𝑋2𝑖 − 𝑋2𝑗) 2 + ....+ √(𝑋𝑘𝑖 − 𝑋𝑘𝑗) 2 (1)
Keterangan :
D( i,j ) = Jarak data ke pusat Cluster Xki = Data ke i pada atribut data ke k Xkj = Titik pusat ke j pada atribut ke k
3. Mengelompokkan data ke dalam cluster dengan jarak yang paling dekat.
4. Menghitung  pusat  cluster  yang  baru  dengan mencari  nilai  rata-rata  pada  kelompok  data dengan rumus :
μj (t  +  1) = 1 𝑁𝑠𝑗 ∑ 𝑥𝑗 𝑗∈𝑠𝑗 (2)
Keterangan: μj (t + 1) = Nilai centroid baru pada iterasi
1
𝑁𝑠𝑗 ∑ 𝑥𝑗 𝑗∈𝑠𝑗 = Nilai centroid baru pada iterasi
5. Pusat  cluster  akan  ditentukan  bila  semua  data telah ditetapkan dalam cluster terdekat.
6. Proses penentuan pusat cluster dan penempatan data dalam cluster diulang hingga nilai centroid tidak berubah lagi.

## Gambar 4. Flowchart Algoritma K-Means

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Hasil
Data sampel  yang digunakan  yaitu data Survei Kepuasan  masyarakat  (SKM)  Tahun  2023  dengan
banyak  jumlah  data  yaitu  151  data  dengan  9  atribut yaitu  persyaratan  (U1),  Sistem,  Mekanisme  dan Prosedur  (U2),  waktu  penyelesaian  (U3),  biaya/tarif (U4),  prodeuk  spesifikasi  jenis  pelayanan  (U5), kompetensi  pelaksana  (U6),  perilaku  pelaksana pelayanan  (U7)  dan  penanganan  pengaduan,  saran dan  masukan  (U8)  serta  sarana  dan  prasarana  (U9). Dari data yang ada, dihitung menggunakan Microsoft Excel dan menghasilkan data seperti grafik berikut:

## Gambar 5. Hasil Perhitungan Excel
Dari  grafik  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa perhitungan  dari  Microsoft  Excel  menghasilkan  C1 (kurang  memuaskan)  terdapat  14  responden,  C2 (memuaskan) terdapat 39 responden dan C3 (sangat memuaskan) terdapat 98 responden.
Sedangkan  pada  pehitungan  atau  pengujian menggunakan  python  mendapatkan  hasil  bahwa  C1 (kurang  memuaskan)  terdapat  9  reponden,  C2 (memuaskan) terdapat 39 responden dan C3 (sangat memuaskan)  terdapat  103  responden.  Seperti  grafik berikut:

## Gambar 6. Hasil Perhitungan python

## 3.1.1. Processing Data
Setelah mendapatkan data SKM BPSI TRI pada tahun  2023  dilakukan preprocessing sebelum melakukan  implementasi  dan  perhitungan.  Berikut adalah tahapan preprocessing data yang dilakukan:
0 20 40 60 80 100 120 Kurang Memuaskan (C1) Memuaskan (C2) Sangat Memuaskan (C3) R es p o n d en cluster Hasil Perhitungan Excel
1. Seleksi Atribut
Dari  data  awal  yang  didapatkan  terdapat  data yang  sangat  beragam  dan  memiliki  beberapa  atribut yang  diperlukan  pada  pelayanan  publik.  Namun, setelah dilakukan penyeleksian atribut maka peneliti hanya menggunakan (U7) dan (U8) dikarenakan dua atribut tersebut sangat penting untuk keberlangsungan suatu pelayanan.
2. Data Cleaning
Setelah menentukan atribut, selanjutnya dilakukan  pembersihan  data  yang  tidak  sesuai sebelum  dilakukan  proses  pengolahan  data  lebih lanjut. Berikut adalah hasil dari seleksi atribut:
Tabel 1. Hasil Data Cleaning No Responden Atribut U7 U8 1 Pelajar/Mahasiswa 4 4 2 Pelajar/Mahasiswa 4 4 3 Pelajar/Mahasiswa 4 2 4 Pelajar/Mahasiswa 4 4 ... ... ... ... 149 Pelajar/Mahasiswa 4 4 150 Pelajar/Mahasiswa 4 4 151 Pelajar/Mahasiswa 3 4
3. Transformasi Data
Dari  hasil  proses  selsksi  atribut  dan  cleaning data sebelumnya, proses yang dilakukan selanjutnya adalah  melakukan perubahan  data yang  meiliki data uang  tidak  dapat  diolah  secara  matematis  menjadi data yang dapat diolah. Transformasi ini berupa data teks menjadi data angka (numerik).

## 3.1.2. Implementasi K-Means Clustering Menggunakan Microsoft Excel
Setelah melakukan preprocessing data. Tahapan selanjutnya  yaitu  pengimplementasian  metode  K- Means  menggunakan  Microsoft  Excel  dengan beberap tahapan yang dilakukan, seperti berikut:
1. Menentukan nilai k (cluster) dan centroid secara acak, seperti berikut:
2. Menghitung cluster dengan kategori yang telah ditentukan  yaitu  C1  (kurang  memuaskan),  C2 (memuaskan)  dan  C3  (sangat  memuaskan) dengan  rumus Euclidean  Distance sebagai berikut.
𝐷(𝑖, 𝑗) =   √(𝑋1𝑖 − 𝑋1𝑗) 2 + √(𝑋2𝑖 − 𝑋2𝑗) 2 + ....+ √(𝑋𝑘𝑖 − 𝑋𝑘𝑗) 2 (1)
Sehingga  pada  iterasi  1  (Satu)  mendapatkan hasil perhitungan sebagai berikut: C1 = (3,3)
[1] 𝐷(𝑖, 𝑗) = =   √(4 − 3) 2 + (3 − 4) 2 = 1,4
[2] 𝐷(𝑖, 𝑗) =   √(4 − 3) 2 + (3 − 4) 2 = 1,4 [3] 𝐷(𝑖, 𝑗) = √(4 − 3) 2 + (3 − 2) 2 = 1,4
[4] … …
C2 = (3,4) [1] 𝐷(𝑖, 𝑗) = √(4 − 3) 2 + (4 − 4) 2 = 1,0
[2] 𝐷(𝑖, 𝑗) =   √(4 − 3) 2 + (4 − 4) 2 = 1,0
[3] 𝐷(𝑖, 𝑗) = √(4 − 3) 2 + (2 − 4) 2 = 1,0
[4] …
C3 = (3,4)
[1] 𝐷(𝑖, 𝑗) =    √(4 − 3) 2 + (4 − 4) 2 = 1,0
[2] 𝐷(𝑖, 𝑗) = √(4 − 3) 2 + (4 − 4) 2 = 1,0
[3] 𝐷(𝑖, 𝑗) = √(4 − 3) 2 + (4 − 2) 2 = 1,0 [4] ….
Perhitungan  tersebut  dilanjutnya  hingga  data terakhir  sehingga  mendapatkan  hasil  seperti tabel di bawah ini:
Tabel 2 Hasil Perhitungan cluster No Responden Atribut C1 C2 C3 U7 U8
1 Pelajar/Mahasiswa 4 4 1,4 1,0 1,0 2 Pelajar/Mahasiswa 4 4 1,4 1,0 1,0 3 Pelajar/Mahasiswa 4 2 1,4 2,2 2,2 4 Pelajar/Mahasiswa 4 4 1,4 1,0 1,0 ... .... ... ... ... ... ... 149 Pelajar/Mahasiswa 4 4 1,4 1,0 1,0 150 Pelajar/Mahasiswa 4 4 1,4 1,0 1,0 151 Pelajar/Mahasiswa 3 4 1,0 0,0 0,0 3. Setelah melakukan perhitungan cluster, selanjutnya melakukan  perhitungan  jarak terdekat  dengan  menghitung  nilai  rata-rata paling  minimal  sehingga  mendapatkan  hasil sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil Perhitungan Jarak Terdekat
No Responden Atribut C1 C2 C3 Jrk Terdkt U7 U8 1 Pelajar/Mahasiswa 4 4 1,4 1,0 1,0 1,0 2 Pelajar/Mahasiswa 4 4 1,4 1,0 1,0 1,0 3 Pelajar/Mahasiswa 4 2 1,4 2,2 2,2 1,4 4 Pelajar/Mahasiswa 4 4 1,4 1,0 1,0 1,0
...
...
... ...
... ... ... ... 149 Pelajar/Mahasiswa 4 4 1,4 1,0 1,0 1,0 150 Pelajar/Mahasiswa 4 4 1,4 1,0 1,0 1,0 151 Pelajar/Mahasiswa 3 4 1,0 0,0 0,0 0,0 4. Mengklasifikasikan  setiap  data  berdasarkan kedekatannya  dengan  centroid  ditentukan dengan nilai jarak terkecil, sehingga mendapatkan hasil sebagai berikut: Tabel 4. Hasil Clusterisasi No Responden Atribut Jarak Terdkt Klpk U7 U8 1 Pelajar/Mahasiswa 4 4 1,0 3 2 Pelajar/Mahasiswa 4 4 1,0 3 3 Pelajar/Mahasiswa 4 2 1,4 1
492 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 487-496
4 Pelajar/Mahasiswa 4 4 1,0 3
... ...
.. ... 1,0 3 149 Pelajar/Mahasiswa 4 4 1,0 3 150 Pelajar/Mahasiswa 4 4 1,0 3 151 Pelajar/Mahasiswa 3 4 0,0 2
Dari perhitungan yang didapatkan pada table di atas,  kemudian  disimpulkan  sesuai  dengan masing-masing  cluster,  sehingga  pada  iterasi  1 dapat disimpulkan bahwa C1 (kurang memuaskan) 14 responden, C2 (memuaskan) 39 responden  dan  C3  (sangat  memuaskan)  98 responden.seperti pada table berikut:

## Tabel 5. Kesimpulan Iterasi 1
Kesimpulan Iterasi 1 Cluster 1 14 Cluster 2 39 Cluster 3 98 Total 151
5. Memperbaharui  nilai  centroid  baru  yang diperoleh dengan rumus yang sudah ditetapkan, kemudian  akan  menghasilkan  centroid  baru yang akan dihitung pada iterasi selanjutnya.
6. Melakukan  perhitungan  ulang  dari  iterasi  2 hingga  seterusnya  dengan  niali  centroid  baru hingga  anggota  tiap  cluster  memiliki  jumlah yang  sama.  Dengan  melakukan  beberapa  kali perhitungan  iterasi  terdapat  hasil  kesimpulan dari perhitungan iterasi 2, seperti berikut:

## Tabel 6. Kesimpulan Iterasi 2
Kesimpulan Iterasi 2 Cluster 1 13 Cluster 2 39 Cluster 3 99 Total 151
Pada hasil perhitungan seperti table diatas dapat disimpulkan bahwa C1 (kurang memuaskan) 13 responden, C2 (memuaskan) 39 responden dan C3  (sangat  memuaskan)  99  responden.  Karena mengalami  perbedaan  jumlah  niali  pada masing-masing  cluster maka  perhitungan dilanjutkan  dengan  iterasi  3,  dan  mendapatkan kesimpulan seperti tabel berikut:

## Tabel 7. Kesimpulan Iterasi 3
Kesimpulan Iterasi 3 Cluster 1 15 Cluster 2 38 Cluster 3 98 Total 151
Pada  iterasi  3  dapat  disimpulkan  bahwa  C1 (kurang  memuaskan)  15  responden,  C2 (memuaskan)  38  responden  dan  C3  (sangat memuaskan)  98  responden.  Perhitungan  masih dilanjutkan  ke  iterasi  4  karena  iterasi  3  masih menghasilkan jumlah cluster yang berbeda dan pada  iterasi  4  menghasilkan  seperti  tabel berikut:

## Tabel 8. Kesimpulan Iterasi 4
Kesimpulan Iterasi 4 Cluster 1 14 Cluster 2 39 Cluster 3 98 Total 151
Perhitungan  pada  iterasi  4  mendapatkan kesimpulan  bahwa  C1  terdapat  14  responden, C2  terdapat  39  responden  dan  C3  terdapat  98 responden. Pada perhitungan iterasi 4 ini , masih mengalami  peruabahan  jumlah  nilai  maka dilanjutkan  dengan  perhitungan  iterasi  5  dan mendapatkan hasil sebagai berikut:
Tabel 9. Hasil Perhitungan Iterasi 5
No Responden Atribut Klpk No awal U7 U8 1 Pelajar/Mahasiswa 4 2 1 3 2 Pelajar/Mahasiswa 3 3 1 7 3 Pelajar/Mahasiswa 3 2 1 23 4 Pelajar/Mahasiswa 4 3 1 34 ... ... ... ... ... ... 149 Pelajar/Mahasiswa 4 4 3 148 150 Pelajar/Mahasiswa 4 4 3 149 151 Pelajar/Mahasiswa 4 4 3 150
Karena  perhitungan  iterasi  4  seperti  di  atas, bahwa nilai iterasi 5 sama dengan iterasi 4 maka pehitungan  iterasi  ini  berakhir  pada  iterasi  5 dengan hasil kesimpulan sebagai berikut:

## Tabel 10. Kesimpulan Iterasi 5
Kesimpulan Iterasi 5 Cluster 1 14 Cluster 2 39 Cluster 3 98 Total 151
Pada  perhitungan  di  atas,  dapat  disimpulkan bahwa iterasi 5 mendapatkan  hasil C1 terdapat 14 responden, C2 terdapat 39 repsonden dan C3 terdapat 98 responden.

## 3.1.3. Implementasi K-Means Clustering Menggunakan Python
Berdasarkan hasil data di proses menggunakan Microsoft Excel  yang sudah  dijelaskan sebelumnya, maka  tahapan  selanjutnya  yaitu  implementasi menggunakan  python  dengan  proses  metode  K- means Clustering sebagai berikut:
1. Melakukan upload file menggunakan data yang sudah dilakukan Praproses, seperti berikut:

## Gambar 7. Proses Upload Data
2. Melakukan  import  library  sesuai  dengan kebutuhan  proses  pengujian  system.  Seperti gambar dibawah:
Gambar 8. Proses Import Library
Library yang  digunakan  adalah  Numpy  yang akan digunakan untuk memproses atau mengkonversi  data  kedalam  bentuk  array, Matplotlib digunakan untuk memvisualisasikan data  agar  mudah  untuk  diterjemahkan,  pantas digunakan untuk proses manipulasi tabel dalam bentuk  numerik,  dan  Scikit  Learn  merupakan library yang  berperan  sangat  penting  untuk sebuah  proses  implementasi  algoritma  yang digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu K-Means Clustering .[16]
3. Menampilkan 5 (Lima) baris pertama dari data yang sudah di upload, seperti gambar berikut:

## Gambar 9. Proses Menampilkan Data
4. Tahapan selanjutnya, memasukkan data tersebut ke  dalam  variable  dan  menampilkan  hasil berbentuk array. Seperti di bawah ini:
Gambar 10. Proses Memasukkan ke dalam variable
5. Menentukan  cluster  dan  titik  centroid  secara acak  dengan  jumlah  data  151  serta  3  kategori yaitu  kurang  memuaskan,  memuaskan  dan sangat memuaskan. Dengan melakukan konversi  data  ke  dalam  bentuk  array  dengan bantuan library Numpy dan melakukan reshape agar data tersebut dapat diolah.
6. Berdasarkan  ketentuan  system  yang  berlaku, seperti gambar berikut:
Gambar 11. Proses Penentuan cluster dan centroid
7. Melakukan  implementasi  algoritma  K-Means Clustering dibantu dengan library yang tersedia pada  mesin  untuk  menghitung  iterasi,  seperti berikut:
Gambar 12. Proses implementasi K-means
8. Melakukan  perhitungan  jumlah  iterasi  dengan menyesuaikan  titik  koordinat  pada  centroid dengan  rumus Euclidean  Distance dengan menentukan  jarak  dari  setiap  cluster  dan centroid yang ada, seperti gambar d bawah ini:

## Gambar 13. Proses menyesuaikan titik koordinat dengan
rumus Euclidean Distance
9. Tahapan  selanjutnya  yaitu  mengcluster  data yang  ada  ke  dalam  centroid  dengan  membuat array  kosong  untuk  setiap  cluster  kemudian memasukkannya  ke  dalam  cluster,  seperti gambar berikut:
Gambar 14. Proses cluster ke dalam centroid
10. Memasukkan  nilai  centroid  akhir  ke  variable clustering kemudian system akan menampilkan hasil  dari  centroid  akhir.  Proses  dapat  dilihat pada gambar berikut:

## Gambar 15. Memasukkan nilai centroid akhir ke dalam variable
11. Menampilkan  hasil  dari  nilai  akhir  atau  data hasil  dari  perhitungan  K-Means  seperti  pada gambar berikut:

## Gambar 16. Proses menampilkan data hasil
Data  tersebut  disajikan  dalam  bentuk  angka yang  dimulai  dengan  data  responden  pertama hingga responden akhir.
12. Agar memudahkan dalam menerjemahkan data yang  sudah  diolah,  maka  dilakukan  visulaisasi dalam  bentuk scatterplot dengan  bantuan library matplotlib seperti  pada  gambar  berikut berikut di bawah:
Gambar 17. Proses visualisasi dg scatterplot
13. Dari  hasil  yang  sudah  didapatkan,  kemudian dilakukan Kembali
visualisasi
data menggunakan scatterplot agar mengetahui hasil clusteriasi  dengan  diberikan  warna  pada masing-masing cluster, seperti dibawah ini:
14. Selanjutnya membuat tabel dengan menambahkan kolom cluster dari hasil perhitungan  masing-masing  cluster.  Seperti  di bawah ini:
Gambar 19. Proses penampilan data demgan tabel
15. Tahapan  selanjutnya  menampilkan  grafik  pada masing-masing  responden,  sehingga  dapat diketahui  bahwa  masyarakat  yang  menerima pelayanan BPSI TRI dari berbagai kalangan di dominasi  oleh  kalangan  Pelajar/Mahasiswa. Seperti yang tersaji pada pada gambar 20.

## Gambar 20. Grafik masing2 responden
16. Tahapan  terakhir  yang  dilakukan  adalah menyimpan  dan  melakukan  pengunduhan  data hasil  dari  penggabungan  dataset  awal  dengan cluster  yang  didapatkan.  Sehingga  data  yang didapatkan  akan  mendapatkan  informasi  lebih lengkap dan bermanfaat. Berikut adalah proses yang dilakukan pada saat pengunduhan data.
Gambar 21. Proses penyimpanan dan pengunduhan data

## 3.2. Pembahasan
Implementasi algoritma K-means untuk
menentukan kepuasan masyarakat terhadap pelayanan  yang  diberikan  oleh  BPSI  TRI  dengan dikelompokkan    dalam  3  kategori  yaitu  kurang memuaskan  (C1),  memuaskan  (C2)  dan  sangat memuaskan  (C3)  seperti  yang  terdapat  dalam  hasil masing-masing perhitungan,  sehingga  menghasilkan perbedaan  pada  hasil  data  yang  dapat  diuraikan sebagai berikut:
1. Pada  perhitungan  yang  dilakukan  dengan Microsoft Excel dapat disimpulkan bahwa hasil dari  perhitungan K-Means terdiri  dari  5  iterasi dan menghasilkan bahwa  14 responden merasa kurang memuaskan (C1) terdiri dari 9 responden kalangan  Pelajar/Mahasiswa,  3  responden  dari kalangan PNS/TNI/POLRI dan 2 responden dari kalangan  wirausaha;  39  responden  merasa memuaskan (C2) terdiri dari 20 responden dari kalangan Pelajar/Mahasiswa, 10 responden dari kalangan  PNS/TNI/POLRI,  7  reponden  dari kalangan Swasta/lainnya serta 2 responden dari kalangan  wirausaha;  dan  98  responden  merasa pelayanan  yang  diberikan  sangat  memuaskan (C3)  terdiri  dari  67  responden  dari  kalangan Pelajar/Mahasiswa, 13 responden dari kalangan PNS/TNI/POLRI,  17  responden  dari  kalangan Swasta/Lainnya dan 1 dari kalangan wirausaha. Sedangkan,
2. Pada perhitungan atau pengujian yang dilakukan dengan Bahasa Pemrograman python mendapatkan  hasil  bahwa  9  responden  merasa kurang memuaskan (C1) terdiri dari 5 responden dari  kalangan  Pelajar/Mahasiswa,  3  responden dari kalangan PNS/TNI/POLRI serta 1 responden  dari  kalangan  Wirausaha;  39 responden merasa memuaskan (C2) terdiri dari 20 responden dari kalangan Pelajar/Mahasiswa, 10    dari  kalangan  PNS/TNI/POLRI,    7 responden dari kalangan Swasta/Lainnya serta 2 responden lainnya dari kalangan wirausaha; dan masyarakat yang merasakan  sangat memuaskan (C3) terhadap pelayanan terdapat 103 responden, yang diantaranya  71 responden dari kalangan Pelajar/Mahasiswa,  12 responden dari kalangan PNS/TNI/POLRI,  17 responden dari kalangan  Swasta/Lainnya  dan    2  responden lainnya dari kalangan Wirausaha.
3. Hasil  dari  perhitungan  keduanya  memiliki perbedaan  karena  memiliki  cara  implementasi yang  berbeda  dari  praproses  dan  transformasi data,  ketepatan  floating  point,  kemampuan analisis dan visualisasi yang biasanya di python untuk memvisualisasikan menggunakan matplotlib.

## 4. DISKUSI
Berdasarkan  pada  penelitian  ini  menunjukkan bahwa  pelayanan  yang  diberikan  oleh  BPSI  TRI
tergolong sangat baik dikarenakan banyak masyarakat  dari  berbagai  kalangan  sangat  puas terhadap  pelayanan  yang  diberikan.  Mengacu  pada penelitian sebelumnya yang relevan dengan penelitian  ini  bahwa  dengan  menggunakan  metode Algoritma K-Means dapat mengelompokkan kategori dengan cluster yang disediakan.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  pada  tahapan  penelitian  yang dilakukan  mengenai  analisis  kepuasan  masyarakat terhadap  pelayanana  publik  yang  dilakukan  petugas pelayanan  BPSI  TRI,  maka  peneliti  dapat  menarik kesimpulan bahwa, penggunaan K-Means Clustering menggunakan  beberapa  tahapan  sesuai  dengan ketentuan  metode K-Means  Clustering itu  sendiri diantaranyan  penentuan  jumlah  k  ( Cluster )  dan centroid awal  secara  acak,  menghitung  jarak  data pada  pusat Cluster dengan  menggunakan  rumus Euclidean Distance , mengelompokkan data ke dalam Cluster dengan jarak paling dekat, menghitung pusat Cluster yang baru dengan mencari nilai rata-rata pada kelomppok data, menentukan pusat Cluster ditentukan  apabila  seluruh  data  ditetapkan  dalam Cluster terdekat,  dan  melakukan  perhitungan  ulang pada iterasi selanjutnya hingga jumlah Cluster tidak berubah lagi setelah menentukan pusat Cluster baru. Pada penelitian ini berhasil mengimplementasikan algoritma K-Means
Clustering menggunakan Microsoft Excel dan bahasa pemrograman  python  untuk  menentukan  kepuasan masyarakat  terhdap  pelayanan  yang  diberikan  BPSI TRI  dengan  kategori  kurang  memuaskan  (C1), memuaskan (C2) dan sangat memuaskan (C3).
Hasil  clusterisasi  terhdap  pengujian  data penelitian  menggunakan  Microsoft  Excel  berhasil diselesaikan  pada  iterasi  5  yang  menyimpulkan bahwa  C1  (kurang  memuaskan)  berjunlah  14 responden, C2 (memuaskan) berjumlah 39 responden, dan C3 (sangat memuaskan) berjumlah 98 responden.
Hasil  clusterisasi  terhadap  pengujian  python data  penelitian  menggunakan  bahasa  pemrograman python  berhasil  diselesaikan  dengan  hasil  akhir bahwa  C1  (kurang  memuaskan)  berjumlah  9 responden, C2 (memuaskan) berjumlah 39
responden,  dan  C3  (sangat  memuaskan)  berjumlah 103 responden.
Hasil dari perhitungan berbeda karena implementasi perhitungan keduanya memiliki perbedaan  karena  memiliki  cara  implementasi  yang berbeda  dari  praproses  dan  transformasi  data, ketepatan  floating  point,  kemampuan  analisis  dan visualisasi yang biasanya di python untuk memvisualisasikan menggunakan matplotlib.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Data  Tempo  and  Faisal  Javier,  “Tingkat Kepercayaan masyarakat terhadap Institusi,”
496 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 487-496
https://data.tempo.co/data/1630/tingkat- kepercayaan-masyarakat-terhadap-institusi- bisnis-dan-pemerintah-siapa-yang-lebih- tinggi.
[2] Kata Data and Cindy Mutia Annur, “Ragam Masalah  Utama  pada  Pelayanan  Publik,” https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2 021/12/20/persyaratan-berbelit-keluhan- utama-masyarakat-terhadap-pelayanan- publik.
[3] Balai Pengujian Standar Instrumen Tanaman Industri,  “Indeks  Kepuasan  masyarakat,” https://tanamanindustri.bsip.pertanian.go.id/i nformasi-publik/indeks-kepuasan- masyarakat.
[4] U.  Burelia,  G.  Urva,  A.  Sellyana,  S.  Tinggi Teknologi  Dumai,  and  D.  Sekolah  Tinggi Teknologi Dumai, “MENGUKUR TINGKAT  KEPUASAN  MASYARAKAT PADA PELAYANAN KEPOLISIAN RESOR(POLRES) DUMAI MENGGUNAKAN ALGORITMA K- MEANS  CLUSTERING,”  2022,  doi:
10.52072/jutekinf.v10i1.354
[5] W. A. Wahyuni and S. Saepudin, “PENERAPAN DATA MINING CLUSTERING UNTUK MENGELOMPOKKAN BERBAGAI JENIS MERK MESIN CUCI,” 2021.
[6] F. Sembiring, O. Octaviana, and S. Saepudin, “IMPLEMENTASI  METODE  K-MEANS DALAM  PENGKLASTERAN  DAERAH PUNGUTAN  LIAR  DI  KABUPATEN SUKABUMI  (STUDI  KASUS :  DINAS KEPENDUDUKAN  DAN  PENCATATAN SIPIL),” Jurnal Tekno Insentif , vol. 14, no. 1,
pp.
40–47, Apr. 2020,
doi:
10.36787/jti.v14i1.165.
[7] A.  K.  Vadreas,  G.  N.  Yuhandika,  H. Fryonanda, M. I. Lubis, U. I. Arsyah, and D. W. S. Nirad, “Analysis of Stunting Spread in Mentawai  Islands  Regency  Using  K-Means Clustering  Method,”  2024,  pp.  1015–1031.
doi: 10.2991/978-94-6463-364-1_93.
[8] D.  H.  H.  S.  H.  W.  A.  A.  Muchtar,  “Peran Media Komunikasi
Pemerintahan dan Perilaku  Birokrasi  Dalam  Pelayanan  Publik (Studi  Pada  Kecamatan  Tarogong  Kaler garut),” JURNAL KOMUNIKASI & ADMINISTRASI PUBLIK , vol. 10, no. Jurnal Professional,  pp.  179–188,  Jun.  2023,  doi: 10.37676/professional.v10i1.3932
[9] A. Kepuasan masyarakat Terhadap Pelayanan Publik Berdasarkan Indeks Kepuasan  masyarakat  di  Kantor  Kecamatan Ayah  Kabupaten  Kebumen  Indah  Nur,  aini Sulistyo, S. Partiwi Ediwidjojo, and D. oleh Politeknik  Dharma  Patria  Kebumen,  “Jurnal
E-Bis  (Ekonomi-Bisnis),”  vol.  4,  no.  2,  pp.
276–286, 2020, doi: 10.37339/jurnal. [10] A. Budiono, H. Manurung, and S. Syahputra, “Penilaian Kinerja Pegawai Desa Menggunakan Algoritms K-Means Berdasarkan  Index  Kepuasan  masyarakat (Kantor  Desa  Padang  Brahrang),” Agustus , vol. 6, no. 3, 2022.
[11] Haris Kurniawan, Sarjon Defit, and Sumijan,
“Data  Mining  Menggunakan  Metode  K- Means Clustering Untuk Menentukan Besaran  Uang  Kuliah  Tunggal,” Journal  of Applied  Computer  Science  and  Technology , vol.  1,  no.  2,  pp.  80–89,  Dec.  2020,  doi:
10.52158/jacost.v1i2.102. [12] R.  M.  Sagala,  “Prediksi  Kelulusan Mahasiswa  Menggunakan  Data  mining Algoritma K-means.” doi: 10.36342/teika.v11i2.2610 .
[13] S.  Oop  Sofiyah  and  R.  Danar  Dana,
“ANALISIS EFEKTIVITAS PELAYANAN PUBLIK  MENGGUNAKAN  K-MEANS CLUSTERING DI KECAMATAN SUKAGUMIWANG,” 2023, doi: 10.36040/jati.v7i2.6536
[14] A.  E.  Falentino  Sembiring,  “Bahasa  Ular untuk Pemrograman Python,” 2020.
[15] M.  Syukron  Nawawi,  F.  Sembiring,  and  A. Erfina,  “Implementasi  Algoritma  K-Means
Clustering  Menggunakan  Orange  Untuk Penentuan Produk Busana Muslim Terlaris,” PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA-UNIVERSITAS PGRI MADIUN , pp. 789–797, 2021.
[16] Fuadi, K. (2013). Tutorial matplotlib . http://twitter.com/sopier.