## PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING DALAM PENGELOMPOKAN ARSIP SKCK
Wahyu Ananda, Indyah Hartami Santi, Sabitul Kirom Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Informasi Universitas Islam Balitar, Jalan Majapahit No. 2-4, Kota Blitar, Indonesia wahyuananda0408@gmail.com

## ABSTRAK
Kepolisian  pelayanan  umum  yang  dilakukan  oleh  Polres  maupun  Polsek  merupakan  sebuah  bentuk pelayanan publik yang teah dilaksanakan oleh kepolisian dalam memenuhi kebutuhan masyarakat sesuai dengan tuntunan dan harapan masyarakat maupun sesuai dengan perundang-undangan yang berlaku. Adapun tugas pokok POLRI salah satunya ialah pelayanan pembuatan Surat Keterangan Catatan Kepolisian (SKCK), karena itu hampir setiap  hari  masyarakat  umum  dari  berbagai  latar  belakang  datang  ke  Polsek  untuk  membuat  SKCK.  Untuk mengelompokan kalangan masyarakat atau pemohon yang membuat SKCK di Polsek Lodoyo Barat menggunakan metode clustering dengan algoritma K-Means yang diharapkan dapat membantu untuk mengetahui kalangan apa yang mendominasi pembuatan SKCK. Penelitian ini menggunakan 416 data dengan jumlah cluster 3 cluster . Hasil dari perhitungan untuk masing-masing cluster antara perhitungan manual dan hasil yang menggunakan software tanagra menghasilkan nilai yang berbeda karena penentuan titik pusat atau inisiasi cluster dimulai dengan angka yang berbeda.
Kata kunci: Algoritma K-Means , Clustering , Data Mining , SKCK, Tanagra

## 1. PENDAHULUAN
Informasi  merupakan  hal  yang  penting  dalam berbagai kegiatan yang dilakukan oleh manusia di era globalisasi  saat  ini.  Berbagai  macam  dokumen  dan media telah diciptakan untuk kemudahan dalam proses penyimpanan,  mencarai,  dan  dalam  penyebaran informasi. Informasi setiap harinya terus berkembang. Oleh  karena  itu  diperlukan  penyimpanan  untuk informasu  yang  tersedia  sehingga  dapat  dijadikan suatu bahan pengambilan keputusan ataupun pertimbangan  serta  menjadi  suatu  sejarah  bagi organisasi  dan  Lembaga-lembaga  nondepartemen datau  departemen.  Sumber  informasi  yang  dapat dipertanggung jawabkan kebenarannya disebut dengan arsip.
Arsip  merupakan otak sebuah organisasi karena arsip merekam semua kegiatan atau aktivitas yang ada dalam  organisasi.  Suatu  organisasi  tidak  dapat dipisahkan  dengan  arsip  karena  catatan  rekaman kegiatan  atau  sumber  informasi  yang  memiliki  nilai kegunaan  dengan  teratur  dan  terencana baik  itu  arsip yang dibuat maupun diterima, agar mudah ditemukan kembali jika diperlukan. Arsip juga merupakan naskah yang  dibuat  dan  diterima  oleh  Satuan  Organisasi  di lingkungan  lembaga  lembaga  departemen  atau  non- departemen, badan  swasta  dan  perseorangan  dalam bentuk  apa  pun,  baik  dalam  keadaan  tunggal maupun berkelompok,  adanya  arsip  di  suatu  organisasi  juga menunjukan  informasi suatu organisasi tersebut, tanpa adanya  arsip  tidak  mungkin  sebuah  organisasi mengingat  segala  dokumen  dan  catatan  yang  begitu banyak terutama dalam pengelolaan administrasi [1].
Menurut Undang-undang 43 tahun 2009 tentang Kearsipan,  Pasal  1  ayat  2  pengertian  arsip  adalah rekaman  kegiatan  atau  peristiwa  dalam  berbagai bentuk  dan  media  sesuai  dengan  perkembangan
teknologi  informasi  dan  komunikasi  yang dibuat  dan diterima lembaga Negara, pemerintah daerah, lembaga pendidikan,  perusahaan, organisasi politik, organisasi kemasyarakatan, dan perseorangan dalam pelaksanaankehidupan  bermasayarakat,  berbangsa, dan bernegara. Arsip dibedakan menjadi  menjadi  dua, arsip  dinamis  dan  arsip  statis.  Arsip  dinamis  adalah arsip yang masih dipergunakan secara langsung dalam kegiatan  perkantoran  sehari-hari. Menurut  Undang- Undang  Republik  Indonesia  nomor  43  tahun  2009 tentang  Kearsipan,  arsip  dinamis  dibedakan  lagi menjadi  dua,  yaitu  arsip  aktif  dan  arsip  inaktif,  arsip aktif  adalah  arsip  yang frekuensi penggunaannya tinggi  dan  terus  menerus.  Arsip  inaktif  adalah  arsip yang frekuensi penggunaannya  telah  menurun. Arsip statis  adalah  arsip  yang  sudah  tidak  dipergunakan secara  langsung  dalam  kegiatan  perkantoran  sehari- hari.  Arsip  stasis  disimpan  di  lembaga  kearsipan, seperti  arsip  Nasional  Republik  Indonesia  (ANRI), arsip  daerah  provinsi,  arsip  daerah  kabupaten  atau kota, dan arsip perguruan tinggi.
Lembaga  Kepolisian  merupakan  salah  satu lembaga pemerintahan yang memiliki peranan penting dalam Negara hukum. Dalam Negara hukum kehidupan hukum  sangat  ditentukan  oleh  faktor  struktur  atau lembaga hukum, disamping faktor-faktor lain, seperti faktor  substansi  hukum,  dan  faktor  kultur  hukum. Kepolisian Negara Republik Indonesia sudah tersebar luas  di  Polres  maupun  Polsek  di  seluruh  Indonesia sehingga  dapat  memudahkan  masyarakat  dalam mengakses  jasa  pelayanan.  Kepolisian  Pelayanan umum  yang  dilakukan  oleh Polres  maupun  Polsek merupakan sebuah bentuk pelayanan publik yang telah dilaksanakan  oleh  Kepolisian  dalam  memenuhi kebutuhan  masyarakat  sesuai  dengan  tuntutan  dan harapan masyarakat maupun sesuai dengan ketentuan
perundang-undangan  yang  berlaku.  Adapun  tugas pokok  POLRI  dalam  memberikan  perlindungan, pengayoman, dan bentuk pelayanan kepada masyarakat salah  satunya  ialah  pelayanan  pembuatan Surat Keterangan Catatan Kepolisian (SKCK) [2].
Surat  Keterangan  Catatan  Kepolisian  (SKCK) sebelumnya dikenal sebagai surat keterangan kelakuan baik (SKKB) adalah surat keterangan yang diterbitkan oleh  Kepolisian  Republik  Indonesia  yang  berisikan catatan  kejahatan  seseorang.  SKCK  diterbitkan kepolisian melalui fungsi dari tugas satuan intelijen dan keamanan  (INTELKAM). Saat  bernama  SKKB surat ini hanya dapat diberikan yang tidak atau belum pernah tercatat melakukan tindakan kejahatan hingga tanggal dikeluarkannya  SKKB  tersebut.  Namun,  saat  ini SKCK  juga  dapat  diberikan  kepada  mantan  pidana atau  masyarakat  yang  pernah  terlibat  kasus  hukum dengan  syarat  yang  telah  ditentukan  oleh  pihak kepolisian [3].
Pengarsipan  SKCK  di  Polsek  Lodoyo  Barat belum tertata dengan rapi dan  masih  bercampur.  Jadi anggota  mengalami  kesulitan  dalam  proses  temu kembali arsip. Pengarsipan SKCK juga belum pernah dilakukan clustering. Berdasarkan  uraian  tersebut, perlu  dilakukan  penelitian  analisis clustering arsip SKCK  (Surat  Keterangan  Catatan  Kepolisian)  di Institusi kepolisian. Pada penelitian  ini  yang  menjadi objek  penelitian  adalah  arsip  SKCK  di  Kepolisian Sektor  Lodoyo  Barat.  Analisis clustering akan digunakan  untuk  mengelompokkan  arsip  SKCK  di polsek  Lodoyo  Barat.  Pada  penelitian  ini,  peneliti memutuskan untuk menggunakan algoritma K-means untuk melakukan pengelompokan secara otomatis dan untuk  menentukan banyaknya  pemohon yang mendominasi permohonan SKCK. K-means clustering merupakan  salah  satu  metode  data clustering  non- hirarki yang mengelompokkan data dalam bentuk satu atau  lebih cluster atau  kelompok.  Data-data  yang memiliki  karakteristik yang  sama  di  kelompokkan dalam  satu cluster atau  kelompok  dan  data  yang memiliki  karakteristik  yang  berbeda  dikelompokan dengan cluster atau kelompok yang lain sehingga data yang  berada  dalam  satu cluster atau  kelompok memiliki  tingkat variasi  yang kecil. Tahap pengujian K-means Tools yang digunakan untuk menguji adalah software tanagra [4].
Tanagra  merupakan  salah  satu software  data mining yang didalamnya disediakan beberapa metode data  mining mulai  dari  mengekplorasi  analisis  data, pembelajaran  statistik,  pembelajaran  mesin,  dan  data mining kebanyakan. Tanagra suatu software berbasis open  source dimana  semua  orang  dapat  mengakses source  code ,  dan  menambahkan  algoritma  sendiri, sejauh  setuju  dan  menyesuaikan  dengan  lisensi pendistribusian software [5].
Pada  penelitian  ini,  peneliti  memutuskan  untuk menggunakan metode K-means yang digunakan untuk mengelompokkan  data  dalam  jumlah  yang  cukup besar  dengan  waktu komputasi yang  cukup relatif cepat dan efisien . Manfaat  yang  dapat  diambil  dari
penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu  pihak instansi kepolisian khususnya di  Sektor Lodoyo Barat dalam mengelompokan sebuah arsip SKCK. Berdasarkan  latar  belakang  masalah  di  atas  maka peneliti  mengambil  judul  “Analisis Clustering Menggunakan Metode K-Means Dalam Pengelompokan Arsip SKCK” 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Data Mining
Data  mining  merupakan  analisa  terhadap  data untuk  menemukan  hubungan  yang  jelas  serta  untuk membuat kesimpulan pada sata yang belum diketahui sebelumnya dengan suatu metode terkini dan berguna bagi pemilik data [6].
Berikut  ini  merupakan  tahapan  proses  data mining Knowlegde Discoveryin Database (KDD).

## Gambar 1. Tahapan KDD
Pada Gambar 1 terdapat beberapa tahapan yaitu:
a. Data Selection Menciptakan  himpunan  data  target,  pemilihan himpunan  data,  atau  memfokuskan  pada  subset variable atau sampel data.
b. Pre-processing/Cleaning Pre-processing dan cleaning data  merupakan operasi dasar yang dilakukan seperti penghapusan noise .  Proses cleaning mencakup antara lain membuang duplikasi data, memeriksa data  yang  inkonsisten,  dan  memperbaiki kesalahan pada data, seperti kesalahan cetak
c. Transformation Merupakan proses integrasi pada data yang telah dipilih,  sehingga  data  sesuai  untuk  proses data mining . d. Data Mining Pemilihan  tugas data  mining merupakan pemilihan goal dari  proses  KDD  misalnya karakterisasi,  klasifikasi, regresi , clustering , asosiasi , dan lain-lain.
e. Interpretation/Evaluation
Tahap  ini  Melakukan  pemeriksaan  apakah  pola atau  informasi  yang  ditemukan  bertentangan dengan fakta atau hipotesa yang ada sebelumnya

## 2.2. Clustering
Metode Clustering adalah  mempartisi  data  ke dalam  kelompok  sehingga  data  yang  memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan ke dalam satu claster yang sama.  Tujuan  dari clustering ini  adalah
untuk  meminimalkan  fungsi  tujuan  yang  diterapkan dalam  proses clustering yang  umumnya  berusaha untuk  meminimalisir  variasi  dalam  suatu cluster dan memaksimalisasi variasi antar cluster [7].
2.3. Algoritma K-Means K-means merupakan salah satu metode pengelompokan data sekatan yang berusaha mempartisi  data  yang  ada  ke  dalam  bentuk  dua  atau lebih kelompok [8]. Berikut ini merupakan rumus dari Algoritma K-Means :
𝑑(𝑥, 𝑦) = ∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 Keterangan: x i = objek xke-i y i = objek xke-i n  = banyaknya objek
𝑐 𝑘 = 1 𝑛 𝑘 ∑ 𝑑 𝑖
Keterangan: n k = jumlah data dalam cluster k d i = jumlah dari nilai jarak dalam masing-masing cluster
2.4. Tanagra
Tanagra  adalah software data  mining open source yang  mempermudah  penggunanya  karena pengguna  dapat  mengakses  ke  kode  sumber menambahkan  algoritma  sendiri,  sejauh  pengguna dengan lisensi distribusi perangkat lunak [9].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Tahap-Tahap Penelitian
Tahap-tahap  penelitian  merupakan  alur  atau tahapan  yang  akan  digunakan  peneliti  dalam melakukan penelitian. Berikut ini merupakan diagram alur keseluruhan yang dilakukan dalam penelitian ini:
Gambar 2. Alur Penelitian
Pada  penelitian  ini  terdapat  tiga  tahapan  yaitu tahap awal, tahap analisis, dan tahap akhir. Pada tahap awal  yang  dilakukan  peneliti  dengan  menggunakan Teknik  pengumpulan  data  yang  terdapat  dalam  arsip SKCK  di  Polsek  Lodoyo  Barat  dengan  melakukan observasi  dan  wawancara.  Tahap  Analisis  untuk proses yang pertama dilakukan proses input data yang akan di lakukan clustering menggunakan algoritma K- Means.  Selanjutnya  dilakukan  proses clustering data dari  data  yang  sudah  berhasil  diinputkan  dengan menggunakan software Tanagra dengan algoritma K- means dan  yang  terakhir  yaitu  menarik  kesimpulan dari hasil keseluruhan penelitian yang sudah dilakukan dan pemberian saran kepada peneliti selanjutnya yang akan mengambil topik yang sama pada penelitian ini.

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  merupakan  langkah awal dalam penelitian. Teknik pengumpulan data yang dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  studi  literatur dan observasi.
a. Studi Literatur Pada  proses  awal  dalam  penlitian  ini  yang dilakukan  oleh  peneliti  adalah  studi  literatur. Studi  literatur  dilakukan  oleh  peneliti  dengan cara  melakukan  serangkaian  kegiatan  yaitu mencari  data  Pustaka,  membaca  dan  mencatat, melakukan  pengumpulan  dari  hasil  penelitian terdahulu  yang  berkaitan  dengan  penelitian  ini yaitu analisis Clustering menggunakan algoritma K-Means.
b. Observasi
Observasi merupakan salah satu teknik pengumpulan data. Dalam penelitian ini observasi dilakukan  untuk  mengamati  objek  yang  akan diteliti oleh peneliti. Observasi dilakukan dengan cara  mengamati  berbagai  arsip  SKCK  di  dalam file penyimpanan  arsip di  polsek  lobar.  Adanya berbagai  macam  keperluan  atau  kebutuhan pemohon membuat peneliti melakukan penelitian tersebut
c. Wawancara Wawancara merupakan teknik pengambilan data dengan  cara  mengajukan  beberapa  pertanyaan secara  langsung  kepada  narasumber  jenis wawancara  yang  dilakukan  adalah  wawancara terencana  dengan  berpedoman  pada  daftar pertanyaan  yang  telah  dibuat  sebelumnya. Wawancara  ini  ditunjukan  kepada  Staf  dan anggota  sat  intelkam  yang  mengurusi  dalam bidang SKCK
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Implementasi Menggunakan Tanagra
Pemrosesan data menggunakan software Tanagra menghasilkan  3 cluster masing-masing  atribut. Berikut ini merupakan tahapannya:

## Gambar 3. Input Data pada software Tanagra
Setelah  tahapan  input  data  selesai  selanjutnya klik  kanan  dan  klik  “VIEW”.  Menghasilkan  seperti Gambar 2 berikut ini.

## Gambar 4. More univariate
Kemudian  klik  komponen  “STANDARDIZE” (tab  “FEATURE  CONSTRUCTION”).  Tarik  ke “DEFINE  STATUS”  1.  Kemudian  klik  kanan  dan “VIEW”. Seperti pada Gambar 5.
Gambar 5. Standardize di Define Status 1
Pada  tahap  ini  data  dikelompokkan  dengan menggunakan metode K-means pada software Tanagra dengan  tahapan  Insert  Komponen K-Means pada  tab “CLUSTERING”  lalu  Tarik  “DEFINE  STATUS  2” kemudian klik kanan dan klik “PARAMETER” seperti pada gambar 6.
Gambar 6. K-Means
Pada  tahap cluster ini  data  dijadikan  menjadi  3 cluster, yang  telah  menggunakan  standar variabel . Untuk  melihat  hasilnya  klik  menu  “VIEW”  seperti pada Gambar 6 seperti dibawah ini:

## Gambar 7. tampilan View
Pada  tahap  ini  merupakan  langkah  awal  pada proses clustering, yang  mana  akan  dilakukan interpretasikan kelompok dan menentukan karakteristik  setiap cluster dan  membedakannya  satu sama  lain  dengan  tahapan  tambahkan  “VIEW DATASET”  (tab  “DATVISUALIZATION”)  lalu Tarik  ke K-Means_1. Klik  kanan  dan  klik  “VIEW”. Maka hasilnya sebagai berikut ini:

## Gambar 8. Hasil clustering tanagra
4.2. Proses Clustering
4.2.1. Data Selection Berdasarkan  kegiatan  penelitian  yang  telah dilakukan data diperoleh dalam bentuk hardcopy dan belum  terkomputerisasi.  Oleh  karena  itu  dilakukan entry data dan disimpan dalam format. xsls. berikut ini merupakan contoh data yang sudah dilakukan seleksi.
Tabel 1. Contoh hasil data selection No Nama JK Alamat Keperluan 1 Renaldi Firman Syah L Bendosari Persyaratan melamat pekerjaan  di PT Sap Surabaya 2 Ilham Maulana L Sumberjati Persyaratan melamar pekerjaan di PT Karya Niaga Abadi
4.2.2. Pre-processing / Cleaning Proses  penghapusan noise atau  membuang duplikasi data dimana dalam penelitian  ini data  yang tidak  diperlukan  dalam  proses clustering dihapus. Berikut  ini  merupakan  contoh  data  yang  sudah dilakukan proses cleaning .
Tabel 2. Contoh data hasil proses cleaning No Nama JK Alamat Keperluan 1 Renaldi Firman Syah L Bendosari Persyaratan melamat pekerjaan  di PT Sap Surabaya 2 Ilham Maulana L Sumberjati Persyaratan melamar pekerjaan di PT Karya Niaga Abadi

## 4.2.3. Transformation
Transformasi data dalam penelitian ini dilakukan dengan  cara  menginisialisasi  kategorik  kedalam  data numerik.
Dengan  ketentuan  pada  kolom  JK  (Jenis Kelamin) Laki-Laki ditransformasikan dengan nilai 1 dan  Perempuan  dengan  nilai  2.  Pada  kolom  Alamat terbagi menjadi 15 yaitu, Plosorejo ditransformasikan dengan  nilai  1,  Darungan  dengan  nilai  2,  Maron dengan  nilai  3,  Kademangan  dengan  nilai  4, Plumpungrejo dengan nilai 5, Sumberjati dengan nilai 6, Sumberjo dengan nilai 7, Suruhwadang dengan nilai 8,  Pakisaji  dengan  nilai  9,  Panggungduwet  dengan nilai 10, Jimbe dengan nilai 11, Kebonsari dengan nilai 12, Bendosari dengan nilai 13, Rejowinangun dengan nilai  14,  dan  Dawuhan  dengan  nilai  15.  Pada  kolom keperluan  dikelompokkan  menjadi  6  angka  yaitu, persyaratan  melamar  pekerjaan  ditransformasikan dengan nilai 1, persyaratan pindah tempat dengan nilai 2,  pembuatan  buku  dengan  nilai  3,  pendaftaran perangkat  desa  dengan  nilai  4,  kelengkapan  berkas dengan nilai 5, dan yang terakhir persyaratan sekolah ditransformasikan  dengan  niali  6.  Berikut  ini merupakan contoh data yang sudah sitransformasikan.

## Tabel 3. Contoh hasil data transformasi
No Nama JK Alamat Keperluan 1 Renaldi Firman Syah 1 13 1 2 Ilham Maulana 1 6 1

## 4.2.4. Data Mining
Pada  penelitian  ini  jumlah cluster yang  akan digunakan  adalah  3 cluster ,  yaitu  berdasarkan  radius wilayah yang mencangkup  daerah  kecamatan kademangan dari polsek  lobar. Dengan ketentuan C1 wilayah  yang  memiliki  radius  dekan  dari  Polsek,  C2 memiliki radius pertengahan dari Polsek, C3 wilayah yang memiliki radius jauh dari Polsek.
Menentukan pusat cluster secara acak berikut ini merupakan pusat cluster yang telah ditentukan.
Tabel 4. Pusat Cluster Atribut C1 C2 C3 Jenis Kelamin 2 1 2 Alamat 4 6 2 Keperluan 2 3 1 Setelah menentukan titik pusat cluster selanjutnya  adalah  menghitung  jarak  antar  objek  ke centeroid  dengan  menggunakan  rumus Euclidean Distance. Berikut  ini  merupakan  contoh  perhitungan jarak pada data pertama.
d(1,1)   = √ (1 − 2) 2 + (13 − 4) 2 + (1 − 2) 2
= 9.110433579
d(1,2)   = √ (1 − 1) 2 + (13 − 6) 2 + (1 − 3) 2
= 7.280109889
d(1,3)   = √ (1 − 2) 2 + (13 − 2) 2 + (1 − 1) 2 = 11.04536102 d(2,1)   = √ (1 − 2) 2 + (6 − 4) 2 + (1 − 2) 2
= 2.449489743
d(2,2)   = √ (1 − 1) 2 + (6 − 6) 2 + (1 − 3) 2 = 2 d(2,3)   = √ (1 − 2) 2 + (6 − 2) 2 + (1 − 1) 2
= 4.123105626
Perhitungan  selanjutnya  dilakukan  dengan  cara yang  sama.  Berikut  ini  merupakan  contoh  data  awal hasil  perhitungan  menggunakan  rumus Euclidean distance.
Tabel 5. Hasil perhitungan Jarak Euclidien Distance
Jarak ke 1 Jarak ke 2 Jarak ke 3 Jarak terdekat 9,110433579  7,280109889  11,04536102 7,280109889 2,44989743 2 4,123105626 2 4,242640687  2,828427125  6,08276253 2,828427125
Mengelompokan  jarak  terdekat  dengan  cara objek  yang  memiliki  jarak terdekat dengan centeroid maka  akan  masuk  kedalam  kelompok  anggota centeroid tersebut.
Berikut  ini  merupakan  contoh  data  awal pengelompokan cluster berdasarkan jarak terdekat.
Tabel 6. Pengelompokan Jarak Tersebut Jarak terdekat Cluster 7,280109889 2 2 2 2,828427125 2
Langkah selanjutnya adalah menentukan cluster baru, selanjutnya menghitung nilai rata-rata dari setiap anggota  masing-masing cluster yang  nantinya  hasil rata-rata tersebut digunakan untuk pusat cluster baru. Berikut ini merupakan hasil dari perhitungan rata-rata cluster.
Tabel 7. Pusat cluster baru Nilai Cluster Baru Atribut C1 C2 C3 Jenis Kelamin 1.422535134  6.530343437  2.682896749 Alamat 2.786535402  5.133350935  4.774124698
Keperluan  2.465372758  8.404564655  1.17163088
Jika terdapat data yang pindah atau belum stabil maka  ulangi  tahapan  –  tahapan  di  atas  sampai  data stabil  dan  tidak  ada  yang  pindah.  Pada  tabel  8
merupakan  hsil  perhitungan  nilaimenggunakan  pusat cluster baru, tidak terjadi perpindahan kelompok pada setiap  data,  dengan  ini  maka  pengelompokan  sudah dinyatakan  konvergen  atau  sudah  dianggap  optimal. Berikut ini merupakan hasil perhitungan menggunakan cluster baru.
Tabel 8. Hasil perhitungan menggunakan cluster baru
Jarak Terdekat I 1 I 2 I 3 I 4 I 5 4.296009324 2 3 1 1 1 3.624215307 2 1 1 2 2 2.157580496 2 3 1 3 3
Hasil  dari  perhitungan  jarak euclidien pada iterasi  yang  terakhir  (iterasi  5)  menunjukan  bahwa hasil sudah stabil. Berikut ini merupakan hasil rata-rata dari setiap cluster .
Tabel 9. Hasil perhitungan Rata-rata Iterasi terakhir Atribut C1 C2 C3 Jenis Kelamin 9,833722 11,60197 9,48403 Alamat 13,041 4,054912 7,980558 Keperluan 11,26107 6,515559 7,29437
Dari  tabel  diatas  telah  didapatkan  hasil  akhir  dari proses clustering, hasil  yang  didapatkan  dari perhitungan. Cluster 1, 2, 3 sebagai berikut:
Tabel 10. Hasil perhitungan Cluster 1,2,3
Kluster 1 Kluster 2 Kluster 3 Atribut Banyak Jml Atribut Banyak Jml Atribut Banyak Jml Jk L 74 124 Jk 1 139 210 Jk 1 33 82 P 50 2 71 2 49
Al Plosorejo 0 124 Al 1 41 210 Al 1 0 82
Darungan 0 2 33 2 2 Maron 0 3 16 3 1 Kademangan 0 4 71 4 6 Plumpungrejo 0 5 23 5 1 Sumberjati 0 6 17 6 12 Sumberjo 0 7 9 7 11 Suruhwadang 3 8 0 8 32 Pakisaji 0 9 0 9 9 Panggung duwet 1 10 0 10 8 Jimbe 38 11 0 11 0 Kebonsari 14 12 0 12 0 Bendosari 11 13 0 13 0 Rejowinangun 24 14 0 14 0 Dawuhan 33 15 0 15 0 Kep Melamar Pekerjaan
116 124 Kep 1 199 210 Kep 1 67 82
Persyaratan Pindah Tempat 0 2 1 2 1 Pembuatan Buku 0 3 3 3 2 Pendaftaran Perangkat Desa 4 4 2 4 10 Kelengkapan Berkas 3 5 5 5 2 Melanjutkan Study/Sekolah 1 6 0 6 0
Hasil perhitungan data yang berjumlah 416 data menghasilkan 3 cluster. Untuk cluster 1 berjumlah 124 data,  cluster  2  berjumlah  210  data  dan  cluster  3 berjumlah  82  data.  Dari  hasil  perhitungan  tersebut dapat diketahui profil yang mendominasi pada cluster 1  adalah  berjenis  kelamin  laki-laki,  kemudian  dalam cluster  1  juga  yang  mendominasi  pemohon  SKCK beralamat di desa Jimbe dan dalam cluster 1 juga yang mendominasiai  pemohon  SKCK  digunakan  untuk melamar  pekerjaan.  Cluster  2  yang  mendominasi adalah jenis  kelamin laki-laki,  beralamat  di Kademangan  yang  digunakan  untuk  keperluan melamar  pekerjaan.  Cluster  3  yang  didominasi  oleh perempuan,  beralamatkan  di  Suruhwadang  dan menggunakan SKCK untuk melamar pekerjaan.
Hasil perhitungan  manual dan hasil perhitungan yang  menggunakan  Tanagra  berbeda,  karena  inisiasi atau  titik  pusat  cluster  dimulai  dengan  angka  yang berbeda.  Pada  perhitungan  manual  menggunakan inisiasi yang dipilih secara acak oleh penulis dan pada Tanagra  dipilih  secara  acak  oleh  sistem  yang  ada  di Tanagra  sendiri,  karena  proses  Clustering  yang menggunakan  Tanagra  tidak  menyediakan  fungsi untuk memilih sendiri inisiasinya.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  dari  penelitian  yang  menggunakan algoritma K-means pada pengelompokan arsip SKCK di  Polsek  Lodoyo  Barat  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa: Algoritma k-means berhasil di implementasikan  pada  analisis  pengelompokan  arsip SKCK  di  Polsek  Lodoyo  Barat  dengan  Jumlah  416 data dan dengan menggunakan 3 cluster. Untuk cluster 1 berjumlah 124 data, cluster 2 berjumlah 210 data dan cluster  3  berjumlah  82  data.  Dari  hasil  perhitungan tersebut dapat diketahui profil yang mendominasi pada cluster 1 adalah  berjenis kelamin  laki-laki,  kemudian dalam  cluster  1  juga  yang  mendominasi  pemohon SKCK  beralamat  di  desa  Jimbe  dan  dalam  cluster  1 juga yang mendominasiai pemohon SKCK digunakan untuk melamar pekerjaan. Cluster 2 yang mendominasi adalah jenis kelamin laki-laki, beralamat di  Kademangan  yang  digunakan  untuk  keperluan melamar  pekerjaan.  Cluster  3  yang  didominasi  oleh perempuan,  beralamatkan  di  Suruhwadang  dan menggunakan SKCK untuk melamar pekerjaan. Hasil penerapan  algoritma k-means dengan  menggunakan Tanagra  menghasilkan  hasil  dimana  cluster  1  data yang  di  dapatkan  berjumlah  229  data,  cluster  2  data yang di dapatkan berjumlah 155 data dan cluster 3 data yang di dapatkan berjumlah 32 data.
Saran  yang  dapat  peneliti  berikan  kepada penelitian selanjutnya yaitu untuk penelitian selanjutnya  dapat  menggunakan  software-software
selain  tanagra  seperti  rapid  miner,  orange,  weka  dan masih banyak lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R.  Ramanda  dan  S.  Indrahti,  “Analisis pengelolaan arsip inaktif terhadap temu kembali arsip  dipusat  arsip  (record  center)  Politeknik Negeri Semarang,” J. Inlmu Perpust. , vol. 4, no. 3,  hal.  283,  2015,  [Daring].  Tersedia  pada: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/jip/articl e/view/9741.
[2]  Moh. Tamsil Tamrin, “LEMBAGA KEPOLISIAN DALAM SISTEM
PENYELENGGARAAN PEMERINTAHAN NEGARA INDONESIA,” hal. 133–142, 1386.
[3]  A. H. Putri, H. Alumni, S. Tinggi, I. Manajemen, S.  Program,  dan  S.  Manajemen,  “Pengaruh Kualitas Pelayanan terhadap Kepuasan Masyarakat pada Kantor Desa Medan
Sinembah,” J. Stud. Manaj. , vol. 2, no. 1, hal. 1–
6, 2020, [Daring].
Tersedia pada: http://journals.synthesispublication.org/index.ph p/civitas.
[4]  J.  O.  Ong,  “Implementasi  Algotritma  K-means clustering  untuk  menentukan  strategi  marketing president  university,” J.  Ilm.  Tek.  Ind. ,  vol. vol.12, no, no. juni, hal. 10–20, 2013.
[5]  E.  D.  Sikumbang,  “Penerapan  Data  Mining Penjualan Sepatu Menggunakan Metode Algoritma Apriori,” J. Tek. Komput. AMIK BSI , vol. Vol 4, No., no. September, hal. 1–4, 2018.
[6]  B.  M.  Metisen  dan  H.  L.  Sari,  “Analisis clustering menggunakan metode K-Means dalam pengelompokkan penjualan produk pada Swalayan Fadhila,” J.  Media  Infotama ,  vol.  11, no. 2, hal. 110–118, 2015.
[7]  I.  N.  M.  Adiputra,  “Clustering  Penyakit  Dbd Pada Rumah Sakit Dharma  Kerti Menggunakan Algoritma  K-Means,” Inser.    Inf.  Syst.  Emerg. Technol.  J. ,  vol.  2,  no.  2,  hal.  99,  2022,  doi: 10.23887/insert.v2i2.41673.
[8]  M. W. Talakua, Z. A. Leleury, dan A. W. Taluta, “Analisis Cluster Dengan Menggunakan Metode
K-Means Untuk Pengelompokkan Kabupaten/Kota Di Provinsi Maluku
Berdasarkan  Indikator  Indeks  Pembangunan Manusia Tahun 2014,” BAREKENG J. Ilmu Mat. dan  Terap. ,  vol.  11,  no.  2,  hal.  119–128,  2017, doi: 10.30598/barekengvol11iss2pp119-128.
[9]  Badrul Mohammad,  “Algoritma  Asosiasi Dengan  Algoritma  Apriori  Untuk  Analisa  Data Penjualan,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 12, no. 2, hal. 121–130, 2016.