Implementasi Algoritma Partitioning Around Medoids menggunakan Bahasa Pemrograman Python dalam Pengelompokan Data Status Pertanahan Letter C
DOI:
https://doi.org/10.26418/justin.v13i1.88161Keywords:
Partitioning Around Medoids, Letter C, Status PertanahanAbstract
Letter C adalah buku untuk menyimpan data pemilik tanah pada desa tertentu. Pada Kelurahan Pandanarum belum terdapat digitalisasi Letter C terutama pada pengelompokan status pertanahan. Dari hal tersebut, masih perlu dilakukan pengelompokan data status pertanahan karena masih terdapat data yang belum sinkron antara data pemilik tanah satu dengan lainnya. Pengelompokan data status pertanahan menggunakan salah satu algoritma data mining yaitu Partitioning Around Medoids. Penelitian ini menerapkan jenis penelitian deskriptif dan metode CRISP-DM dengan fokus pembahasan tahap implementasi menggunakan Bahasa pemrograman Python. Implementasi ini menggunakan 6 atribut sesuai dengan buku Letter C dan dikelompokan menjadi 3 cluster. Hasil akhir implementasi dihasilkan 6 data cluster satu (status: sudah terjual), 344 data cluster dua (status: belum terjual), dan 4 data cluster tiga (status: habis terjual). Evaluasi hasil pengelompokan dilakukan dengan menggunakan Davies Bouldin Index yang bertujuan untuk menilai kualitas cluster yang sudah terbentuk. Hasil implementasi disajikan dalam bentuk website yang mencakup penampilan grafik hasil dari pengelompokan, list data dari setiap cluster data status pertanahan, dan penampilan data detail dari setiap data Letter C lengkap dengan salinan dari buku Letter C. Dengan adanya pengelompokan data status pertanahan ini diharapkan dapat mempermudah staf Kelurahan dalam mengetahui status pertanahan dan dapat meminimalisir kerancuan data, sehingga proses dalam pengelolaan data akan lebih efisien dan akurat.References
P. M. D. Karina, I. H. Santi, dan W. D. Puspitasari, “Pengelompokan Data Status Pertanahan Letter C Menggunakan Algoritma Partitioning Around Medoids,†vol. 12, no. 3, hal. 514–521, 2024, doi: 10.26418/justin.v12i3.79285.
N. Sureja, B. Chawda, dan A. Vasant, “An improved K-medoids clustering approach based on the crow search algorithm,†J. Comput. Math. Data Sci., vol. 3, no. April, hal. 100034, 2022, doi: 10.1016/j.jcmds.2022.100034.
A. L. Nasution dan N. S. Fatonah, Klasifikasi Kondisi Peralatan Elektronik Metode Gaussian Naïve Bayes. Penerbit Buku Pedia, 2023. [Daring]. Tersedia pada: https://www.google.co.id/books/edition/Klasifikasi_Kondisi_Peralatan_Elektronik/_nLJEAAAQBAJ?hl=en&gbpv=0
B. A. Kuncoro, Pengenalan Prinsip Data Science untuk Pemula. https://www.google.co.id/books/edition/Pengenalan_Prinsip_Data_Science_untuk_Pe/O8kQEAAAQBAJ?hl=en&gbpv=0, 2020. [Daring]. Tersedia pada: https://www.google.co.id/books/edition/Pengenalan_Prinsip_Data_Science_untuk_Pe/O8kQEAAAQBAJ?hl=en&gbpv=0
I. H. Santi, F. Febrinita, dan W. D. Puspitasari, “Engineering Design Business Process Modelling Letter C Land Data Archiving System with Software Requirement Specifications Approach,†J. Intell. Decis. Support Syst., vol. 6, no. 4, hal. 231–240, 2023, doi: https://doi.org/10.35335/idss.v6i4.187.
Mustika et al., Data Mining Dan Aplikasinya. Penerbit Widina, 2021. [Daring]. Tersedia pada: https://www.google.co.id/books/edition/DATA_MINING_DAN_APLIKASINYA/53FXEAAAQBAJ?hl=en&gbpv=0
ressy F. Wiharifin, “Sistem Rekapitulasi Data Letter C Desa Berbasis Website,†Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun., hal. 167–178, 2022.
N. M. Rahmawati, A. Cahyono, S. Shofia, dan A. T. N. Sakinah, “Digitalisasi Registrasi Pertanahan Kelurahan Karangbesuki Melalui Aplikasi Buku Registrasi Kelurahan (Letter C) Berbasis Website,†J. War. Desa, vol. 3, no. 3, hal. 186–193, Des 2021, doi: 10.29303/jwd.v3i3.158.
D. Kurmiati, M. Z. Fauzi, A. Falegas, dan Indria, “Klasterisasi Daerah Rawan Gempa Bumi di Indonesia Menggunakan Algoritma K-Medoids,†MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci., vol. 1, hal. 47–57, 2021, doi: https://doi.org/10.57152/malcom.v1i1.61.
Salim, Penelitian Pendidikan: Metode, Pendekatan, dan Jenis. Kencana, 2019. [Daring]. Tersedia pada: https://www.google.co.id/books/edition/Penelitian_Pendidikan_Metode_Pendekatan/2fq1DwAAQBAJ?hl=en&gbpv=0
A. Jauhari, D. R. Anamisa, dan F. A. Mufarroha, Pengantar Teknologi Informasi Model, Siklus, Desain, Sistem Pendukung Keputusan. Media Nusa Creative (MNC Publishing), 2020.
Y. Wu, D. Zhao, J. Peng, X. Xiang, dan H. Huang, “Hybrid Electric Vehicle Powertrain Mounting System Optimization Based on Cross-Industry Standard Process for Data Mining,†Electron., vol. 13, no. 6, 2024, doi: 10.3390/electronics13061117.
F. Sulianta, Basic Data Mining from A to Z. Feri Sulianta, 2023. [Daring]. Tersedia pada: https://www.google.co.id/books/edition/Basic_Data_Mining_from_A_to_Z/JcLhEAAAQBAJ?hl=en&gbpv=0
M. A. Amashaa, D. Khairya, R. A. Abougalalaa, S. Alkhalaf, dan M. F. Areed, “Python-based Graphical User Interface for Automatic Selection of Data Clustering Algorithm,†Int. J. Futur. Gener. Commun. Netw., vol. 13, no. 3, hal. 451–461, 2020.
B. Conditions, “SS symmetry Using K-Means Clustering in Python with Periodic,†2022.
Downloads
Additional Files
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
The author owns the copyright in his paper and agrees to publish his paper to JUSTIN by giving the rights to the first publication of his paper which is simultaneously licensed under the Creative Commons Attribution License, namely the Similar International 4.0 license (CC BY-NC-SA 4.0).
This is a human-readable summary of (and not a substitute for) the license. Disclaimer.
You are free to:Share "” copy and redistribute the material in any medium or format
Adapt "” remix, transform, and build upon the material
The licensor cannot revoke these freedoms as long as you follow the license terms.
Under the following terms:
Attribution "” You must give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made. You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.
NonCommercial "” You may not use the material for commercial purposes.
ShareAlike "” If you remix, transform, or build upon the material, you must distribute your contributions under the same license as the original.
No additional restrictions "” You may not apply legal terms or technological measures that legally restrict others from doing anything the license permits.
Notices:
You do not have to comply with the license for elements of the material in the public domain or where your use is permitted by an applicable exception or limitation.
No warranties are given. The license may not give you all of the permissions necessary for your intended use. For example, other rights such as publicity, privacy, or moral rights may limit how you use the material.
