Komparasi Pengelompokan Pemeringkatan Sertifikasi Travel Umrah Berizin dengan Algoritma Klasterisasi K-Means dan K-Medoids

Authors

  • Muhammad Risky Universitas Mercu Buana (S1) Universitas Budi LUhur (proses S2) Direktorat Bina Umrah dan Haji Khusus Kemnterian Agama RI
  • Arief Wibowo Universitas Budi Luhur
  • Zakaria Anshori Direktorat Bina Umrah dan Haji Khusus Kemnterian Agama RI

DOI:

https://doi.org/10.22441/incomtech.v12i1.14528

Keywords:

pengelompokkan, pemeringkatan sertifikasi, travel umrah berizin, klasterisasi

Abstract

Dengan Terbitnya Undang-Undang Nomor 11 Tahun 2020 tentang Cipta Kerja yang merevisi beberapa pasal dalam Undang-Undang Nomor 8 Tahun 2019 tentang Penyelenggaraan Haji dan Umrah, Kementerian Agama harus melakukan pembahasan tentang peraturan turunankedua Undang-Undang tersebut. Di antara peraturan turunan yang diterbitkan adalah Keputusan Menteri Agama (KMA) Nomor 1251 Tahun 2021 tentang Skema dan Kriteria Akreditasi serta Sertifikasi Usaha Penyelenggaraan Ibadah Umrah dan Penyelenggaraan Haji Khusus. Dalam KMA ini, Kementerian Agama melaksanakan pengaturan berkenaan dengan pemeringkatan PPIU dan juga PIHK, yang dibagi pemeringkatan menjadi 3 kelompok yaitu A, B C. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa dengan pembanding atau referensi lain menggunakan metode penambangan (mining). Penambangan (mining) yang dipergunakan pada penelitian ini adalah terhadap data. Dataset akan di proses dengan algoritma yang ditemukan oleh Lloyd dan kawan-kawan, yakni K-Means. Selain itu, dataset juga akan diproses dengan salah satu algoritma lain untuk pengelompokan data, dalam hal ini peneliti memilih K-Medoids. Dataset terdiri dari 5.000 baris data sesuasi dengan penilaian indikator dominan dan ko-dominan. Hasil Penelitian menunjukkan bahwa metode K-Means dengan dua kelompok dengan maksimize tanpa normalize memiliki Davies-Bouldin Index (DBI) 0,234. Sedangkan metode K-Means dengan 2 kelompok serta melakukan normalize maka Davies-Bouldin Index (DBI) adalah 0,005. K-Means adalah yang paling optimal dibanding K-Medoids pada penelitian ini.

Downloads

Download data is not yet available.

References

KMA Nomor 1251 Tahun 2021 tentang Skema dan Kriteria Akreditasi dan Sertifikasi Usaha Penyelenggaraan Perjalanan Ibadah Umrah dan Penyelenggaraan Ibadah Haji Khusus,” 2021.

“Surat Keputusan Direktur Jenderal Penyelenggaraan Haji dan Umrah Nomor 337 Tentang Pedoman Akreditasi Penyelenggara Perjalanan Ibadah Umrah.pdf.” simpu.kemenag.go.id, 2018.

“Peraturan Menteri Agama Nomor 5 Tahun 2021.pdf.” umrahcerdas.kemenag.go.id, 2021.

F. H. Troncoso Espinosa, F. F. Paulina Gisselot, and I. R. Belmar Arriagada, “Prediccion De Fraudes En El Consumo De Agua Potable Mediante El Uso De Mineria De Datos,” Univ. Cienc. y Tecnol., vol. 24, no. 104, 2020, doi: 10.47460/uct.v24i104.366.

O. Kristanto, “Penerapan Algoritma Klasifikasi Data Mining ID3 Untuk Menentukan Penjurusan Siswa SMAN 6 Semarang,” Am. J. Public Health Nations. Health, vol. 44, no. 6, 2016.

D. Jenderal, P. Tinggi, and K. Pendidikan, “AI Menggunakan Data,” 2021.

D. Astuti, “Penentuan Strategi Promosi Usaha Mikro Kecil Dan Menengah (UMKM) Menggunakan Metode CRISP-DM dengan Algoritma K-Means Clustering,” J. Informatics, Inf. Syst. Softw. Eng. Appl., vol. 1, no. 2, 2019, doi: 10.20895/inista.v1i2.71.

K. Algoritma K-Means dan K-Medoids Untuk Pengelompokan, A. Fira, and C. Rozikin, “Komparasi Algoritma K-Means dan K-Medoids Untuk Pengelompokan Penyebaran Covid-19 di Indonesia,” J. Appl. Informatics Comput., vol. 5, no. 2, pp. 133–138, Oct. 2021, doi: 10.30871/JAIC.V5I2.3286.

L. F. Ibrahim, “Using of clustering and ant-colony algorithms CWSP-PAM-ANT in network planning,” 2006, doi: 10.1109/ICDT.2006.77.

M. Alswaitti, M. Albughdadi, and N. A. M. Isa, “Density-based particle swarm optimization algorithm for data clustering,” Expert Syst. Appl., vol. 91, pp. 170–186, Jan. 2018, doi: 10.1016/J.ESWA.2017.08.050.

I. Kamila, U. Khairunnisa, and M. Mustakim, “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan Data Transaksi Bongkar Muat di Provinsi Riau,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf., vol. 5, no. 1, 2019, doi: 10.24014/rmsi.v5i1.7381.

A. K. Singh, S. Mittal, P. Malhotra, and Y. V. Srivastava, “Clustering Evaluation by Davies-Bouldin Index(DBI) in Cereal data using K-Means,” 2020, doi: 10.1109/ICCMC48092.2020.ICCMC-00057.

F. Harahap, “Perbandingan Algoritma K Means dan K Medoids Untuk Clustering Kelas Siswa Tunagrahita,” TIN Terap. Inform. Nusant., vol. 2, no. 4, 2021.

Dewan Perwakilan Rakyat, “Undang undang RI No.8Tahun 2019 tentang Penyelenggaraan Haji dan Umrah,” no. 004252A, p. 83, 2019.

“Undang-undang Nomor 11 Tahun 2020 tentang Cipta Kerja, Lembaran Negara Republik Indonesia Tahun 2020 Nomor 245, Tambahan Lembaran Negara Republik Indonesia Nomor 6573.” pp. 1–418, 2020.

P. pemerintah R. Indonesia, “Peraturan Pemerintah RI Nomor 5 Tahun 2021 tentang Penyelenggaraan Perizinan Berusaha Berbasis Resiko,” 2021.

Y. H. Susanti and E. Widodo, “Perbandingan K-Means dan K-Medoids Clustering terhadap Kelayakan Puskesmas di DIY Tahun 2015,” Pros. SI MaNIs (Seminar Nas. Integr. Mat. dan Nilai Islam., vol. 1, no. 1, 2017.

Downloads

Published

2022-04-29

How to Cite

[1]
M. Risky, A. Wibowo, and Z. Anshori, “Komparasi Pengelompokan Pemeringkatan Sertifikasi Travel Umrah Berizin dengan Algoritma Klasterisasi K-Means dan K-Medoids”, InComTech, vol. 12, no. 1, pp. 47–59, Apr. 2022.

Issue

Section

Articles