JAVA Journal of Electrical and Electronics Engineering Volume 12, Number 2, October 2014
Distribution Geographic System Paket Perijinan Usaha di Wilayah Kota Surabaya menggunakan Metode K-Means berbasis GIS Nur Ulfatur Roiha1, Yoyon K. Suprapto2 Jurusan Teknik Elektro Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya, Indonesia
[email protected],
[email protected] Mendirikan Bangunan (IMB), Izin Gangguan (HO), dan Tanda Daftar Usaha Pariwisata (TDUP) dan masih banyak lainnya.
Abstract—This Paket perijinan pada aplikasi Surabaya Single Window banyak diminati oleh masyarakat karena proses perijinan hanya satu kali namun bisa mendapatkan banyak ijin usaha. Semakin meningkatnya permohonan paket perijinan usaha membuat stake holder harus meningkatkan fasilitas dan infrastruktur terkait dengan perijinan tersebut. Oleh karena itu dibutuhkan distribusi paket perijinan di setiap kelurahan maupun kecamatan. Distribusi dan prediksi data ditampilkan dalam bentuk peta data spasial untuk memudahkan stake holder mengambil keputusan. Penelitian ini menggunakan metode clusterisasi K-means.
Bagi pemohon yang ingin mendirikan usaha yang membutuhkan banyak ijin usaha, maka Pemerintah Kota Surabaya memfasilitasi pengurusan banyak ijin usaha dalam satu waktu secara paralel. Adapun perijinan paket yang disediakan adalah: 1. SKRK-Surat Rekom-IMB-HO-TDUP (25) 2. SKRK-Surat Rekom-IMB-HO (10) 3. SKRK-Surat Rekom-IMB (11) 4. Surat Rekom-IMB-HO-TDUP (12) 5. Surat Rekom-IMB-HO (13) 6. Surat Rekom-IMB (14) 7. Surat Rekom-HO-TDUP (15) 8. Surat Rekom-HO (16) 9. IMB-HO-TDUP (17) 10. IMB-HO (18) 11. HO-TDUP (19) 12. SKRK-IMB (20) Clustering paket perijinan dibutuhkan untuk mengetahui paket perijinan apa yang paling diminati maupun tidak begitu diminati oleh masyarakat. Penelitian ini juga dapat dimanfaatkan untuk perencanaan pembangunan fasilitas maupun infrastruktur berdasarkan peningkatan perkembangan paket perijinan.
Keywords—component; formatting; style; styling; insert (key words)
I.
PENDAHULUAN
Surabaya merupakan kota terbesar kedua di Indonesia yang menahbiskan dirinya sebagai Kota perdagangan dan jasa. Hal inilah yang menarik minat para investor untuk menanam modalnya di Surabaya yang mengakibatkan banyak pembangunan disegala sektor baik infrastruktur berupa jalan raya, pemukiman, pertokoan maupun gedung-gedung pencakar langit. Namun untuk mendirikan usaha, investor perlu untuk mengurus surat ijin usaha di UPTSA (Unit Pelayanan Satu Atap). Semua pemohon harus mengurus di UPTSA dan tidak perlu lagi berhubungan dengan masing-masing SKPD. Bahkan Pemerintah Kota Surabaya mempermudah perijinan dengan mengimplementasikan aplikasi SSW (Surabaya Single Window). Dengan adanya aplikasi ini pengurusan ijin dapat dilakukan di rumah dan tidak perlu hadir di UPTSA. cukup mengakses website www.ssw. surabaya.go.id dan mengupload semua dokumen persyaratan perijinan. Dokumen yang berbentuk digital ini secara otomatis akan dibroadcast ke SKPD terkait untuk dianalisa dan diterbitkan ijinnya. Dengan adanya sistem ini tidak ada pertemuan antara pemohon dan SKPD yang menerbitkan ijin usaha sehingga mencegah tindak korupsi maupun mencegah main mata antara pengusaha dan SKPD penerbit ijin.
II. TINJAUAN PUSTAKA A. Teori Dasar 1) Geographic Information System (GIS) Aronoff (1989), SIG adalah suatu sistem berbasis komputer yang memiliki kemampuan dalam menangani data bereferensi geografi yaitu pemasukan data, manajemen data (penyimpanan dan pemanggilan kembali), manipulasi dan analisis data, serta keluaran sebagai hasil akhir (output). Hasil akhir (output) dapat dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan pada masalah yang berhubungan dengan geografi. Contoh Geographic Information System (GIS) dapat dilihat pada gambar 1.
Adapun perijinan yang dilayani melalui aplikasi Surabaya Single Window diantaranya adalah Surat Keterangan Rencana Kota (SKRK), dokumen lingkungan (Amdal/UKL-UPL/SPPL Rekom Amdalalin, dan Rencana Drainase Kota), Izin
7
JAVA Journal of Electrical and Electronics Engineering Volume 12, Number 2, October 2014
4) Selecting a Template (Heading 2) K-Means clustering merupakan salah satu metode yang menerapkan sistem kerja non hierarchical. Setiap objek dikelompokkan berdasarkan cluster yang telah dibentuk diawal. Setiap objek yang mempunyai kemiripan dengan anggota yang berada dalam cluster yang sama dibandingkan dengan objek yang diluar cluster mereka. Sehingga masingmasing cluster memiliki karakteristik yang unik [3]. Langkah-langkah untuk mengimplementasikan metode KMeans menurut Santosa [2] dilakukan berdasarkan tahapantahapan: a. Ditentukan jumlah cluster k yang diinginkan b. Inisialisasi centroid dari setiap cluster. Umumnya inisialisasi centroid dilakukan dengan cara diberikan angka-angka random. c. Setelah diketahui centroidnya, maka setiap objek akan diukur kedekatannya dengan masing-masing centroid. Objek yang paling dekat dengan centroid, maka akan menentukan objek tersebut akan menjadi anggota cluster yang mana. Perhitungan jarak antara objek dan pusat cluster dapat dilakukan dengan berbagai metode seperti euclidean distance maupun manhattan distance. Perhitungan jarak dapat menggunakan metode Euclidean distance yang dapat dilihat pada persamaan 1:
Gambar 1. Peta Kota Surabaya
2) Data Mining Data mining disebut juga pattern recognition merupakan pengolahan data untuk menemukan pola yang tersembunyi dari data tersebut. Hasil dari pengolahan data dengan metode data mining ini dapat digunakan untuk mengambil keputusan di masa depan [3]. Umumnya data mining digunakan untuk data yang berskala besar dan banyak diaplikasikan di berbagai bidang kehidupan baik industri, kesehatan, pendidikan, pedagangan dan masih banyak lainnya. Data mining merupakan metode pengolahan data berskala besar oleh karena itu data mining ini memiliki peranan penting dalam bidang industri, keuangan, cuaca, ilmu dan teknologi. Secara umum kajian data mining membahas metode-metode seperti, clustering, klasifikasi, regresi, seleksi variable, dan market basket analisis[3].
Selain menggunakan metode euclidean distance, untuk meng hitung jarak, juga bisa menggunakan metode manhattan distance. Persamaan metode manhattan distance dapat dilihat pada persamaan 2:
3) Clustering Clustering merupakan suatu metode data mining dan digunakan untuk mencari data kemudian mengelompokkannya berdasarkan similarity (kemiripan karakteristik) antara satu data dengan data yang lain. Clustering sendiri merupakan salah satu metode data mining yang bersifat tanpa bimbingan/arahan (unsupervised). Hal ini artinya tidak ada guru dan tidak ada training/latihan serta tidak memerlukan target output. Clustering sendiri ada dua pengelompokan data, yaitu hierarchical clustering dan non-hierarchical clustering [7].
(2) Keterangan: n = Jumlah variabel Xi = Poin awal Yi = Target point d. Pada awalnya centroid bersifat dinamis sehingga perlu dihitung antara pusat cluster dengan anggota-anggota cluster. Umumnya centroid adalah rata-rata dari semua data / objek dalam cluster tertentu. Namun median dari cluster tersebut juga dapat dijadikan dasar perhitungan.
Hierarchical clustering merupakan suatu pengelompokan data yang diawali dengan mencari dua objek yang memiliki kemiripan kesamaan yang paling dekat. Kemudian dicari objek yang memiliki kesamaan terdekat yang kedua. Begitu seterusnya sehingga membentuk suatu hierarki. Mulai dari yang mempunyai kemiripan karakteristik terdekat sampai yang paling tidak mirip. Metode non-hierarchical berbeda dengan metode hierarchical. Jika pada metode hierarchical, hal pertama yang dilakukan adalah mencari kemiripan terdekat. metode non hierarchical, hal yang pertama dilakukan adalah menentukan jumlah cluster/kelompok yang hendak dibentuk. K-Means clustering termasuk dalam metode non-hierarchical [2].
e. setiap objek dapat menjadi centroid yang baru. Jika pusat cluster tidak berubah lagi maka proses clustering selesai. Atau, kembali ke langkah c sampai pusat cluster tidak berubah lagi
8
JAVA Journal of Electrical and Electronics Engineering Volume 12, Number 2, October 2014 pada data, seperti kesalahan cetak (tipografi) dan membersihkan data yang tidak relevan termasuk data missing dalam atribut [8].
B. Penelitian sebelumnya Metode K-Means dapat digunakan untuk mengkluster mahasiswa berdasarkan IPK dan kampung halaman. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi strategi promosi yang dilakukan di kota-kota di Indonesia [1].
Data yang dilakukan cleaning adalah dapat dilihat pada tabel 1:
Clustering K-means dapat digunakan untuk menemukan wilayah yang berpotensi menghasilkan bahan tambang sehingga dapat menjadi informasi penting bagi para investor maupun pengusaha. Pada penelitian ini K-means diaplikasikan berdasarkan jarak terdekat objek bukan berdasarkan karakteristik objek [2].
Tabel 1. Data yang tidak sesuai standar
III. METODOLOGI Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah bertujuan untuk memperlihatkan bagaimana sebuah model clustering data mining bisa memberikan distribusi paket perijinan usaha berdasarkan atribut yang ada. Berikut adalah tahapan yang dilakukan pada penelitian kali ini:
NO_REG
LUAS TANAH
PA KE T
82
1151
10
39 28 4
349 168 785
11 11 11
BULAK BANTENG DR. SOETOMO SAWAHAN SEMEMI
26
850
11
SIMOLAWANG
44
174
11
9356
96
20
5721
111
19
SIWALANKERT O BABAT JERAWAT KEPUTIH
7522
22
19
BANYU URIP
KELURAHAN
KECAMATAN
JENIS USAH A
KENJERAN
---
TEGALSARI SAWAHAN BENOWO SIMOKERT O WONOCOL O
-------
PAKAL
---
SUKOLILO
111 4444 4
SAWAHAN
-----
Data yang tersimpan dalam database sejumlah 4.189 record namun yang tidak sesuai sesuai sebanyak 9 record. Tabel 2. Jumlah Data Jumlah data Sebelum Cleaning Jumlah Data Setelah Cleaning 4.189
4.178
D. Transformation Pada proses ini dicari fitur-fitur yang mendukung data paket perijinan pada SSW (Surabaya Single Window) dan mengubah data-data agar dapat dilakukan clustering. IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Agar data diatas dapat diolah menggunakan metode KMeans clustering, maka data yang berjenis nominal seperti kelurahan, kecamatan dan jenis usaha diinisialisasikan dalam bentuk angka. Untuk inisialisasi dilakukan langkah-langkah: • Terdapat pembagian wilayah berdasarkan asal kecamatan, yaitu: a. Kecamatan Bubutan meliput kelurahan: Alun-Alun Contong, Bubutan, Gundih, Jepara, Tembok Dukuh b. Kecamatan Genteng, meliputi kelurahan: Embong Kaliasin, Genteng, Kapasari, Ketabang, Peneleh c. Kecamatan Simokerto, meliputi kelurahan: Kapasan, Sidodadi, Simokerto, Simolawang, Tambak Rejo d. Kecamatan Tegalsari, meliputi kelurahan: Dr. Soetomo, Kedungdoro, Keputran, Tegalsari, Wonorejo e. Kecamatan Bulak, meliputi kelurahan: Bulak, Kedung Cowek, Kenjeran, Sukolilo Baru, f. Kecamatan Kenjeran, meliputi kelurahan: Bulak Banteng, Sidotopo Wetan, Tambak Wedi, Tanah Kali Kedinding
Gambar 3. Tahapan Penelitian
A. Basis Data SSW Data yang digunakan berasal dari Database SSW (Surabaya Single Window) yang menggunakan database oracle. Namun data ini masih harus diolah agar dapat digunakan karena masih berupa data kasar. B. Data Selection Pemilihan (seleksi) data dari database SSW yang hanya terkait dengan paket perijinan. C. Pre Processing atau Cleaning Proses cleaning meliputi: membuang duplikasi data ataupun data redundan, memeriksa data yang inkonsisten, memperbaiki field-field yang kosong memperbaiki kesalahan
9
JAVA Journal of Electrical and Electronics Engineering Volume 12, Number 2, October 2014 g. h. i. j. k. l. m. n. o. p. q. r. s. t. u. v.
w. x. y. z. aa. bb. cc.
dd. Kecamatan Sukomanunggal, meliputi kelurahan: Putat Gede, Simomulyo, Simomulyo Baru, Sonokwijenan, Sukomanunggal, Tanjung Sari ee. Kecamatan Tandes, meliputi kelurahan: Balongsari, Banjar Sugihan, Karangpoh, Manukan Kulon, Manukan Wetan, Tandes • Kemudian kecamatan tersebut diurutkan dari yang terbesar berdasarkan frekuensi permohonan ijin pelayanan paket yang berasal dari kecamatan tersebut. • Setelah itu kecamatan yang memiliki frekuensi terbesar diberi inisial dengan angka 1 dan wilayah yang memiliki frekuensi terbesar kedua diberi inisial dengan angka 2, begitu seterusnya hingga kecamatan dengan frekuensi paling sedikit. Hasil dari inisialisasi kecamatan dapat dilihat pada tabel 3.
Kecamatan Krembangan, meliputi kelurahan: Dupak, Kemayoran, Krembangan Selatan, Morokrembangan, Perak Barat Kecamatan Pabean Cantian, meliputi kelurahan: Bongkaran, Krembangan Utara, Nyamplungan, Perak Timur, Perak Utara Kecamatan Semampir, meliputi kelurahan: Ampel, Pegirian, Sidotopo, Ujung, Wonokusumo Kecamata Dukuh Pakis, meliputi kelurahan: Dukuh Kupang, Dukuh Pakis, Gunung Sari, Pradah Kali Kendal Kecamatan Gayungan, meliputi kelurahan: Dukuh Menanggal, Gayungan, Ketintang, Menanggal Kecamatan Jambangan, meliputi kelurahan: Jambangan, Karah, Kebonsari, Pagesangan Kecamatan Karangpilang, meliputi kelurahan: Karangpilang, Kebraon, Kedurus, Waru Gunung Kecamatan Sawahan, meliputi kelurahan: Banyu Urip, Kupang Krajan, Pakis, Petemon, Putat Jaya, Sawahan Kecamatan Wiyung, meliputi kelurahan: Babatan, Balas Klumprik, Jajar Tunggal, Wiyung Kecamatan Wonocolo, meliputi kelurahan: Bendul Merisi, Jemur Wonosari, Margorejo, Sidosermo, Siwalankerto Kecamatan Wonokromo, meliputi kelurahan: Darmo, Jagir, Ngagel, Ngagel Rejo, Sawunggaling, Wonokromo Kecamatan Gubeng, meliputi kelurahan: Airlangga, Baratajaya, Gubeng, Kertajaya, Mojo, Pucang Sewu Kecamatan Gunung Anyar, meliputi kelurahan: Gunung Anyar, Gunung Anyar Tambak, Rungkut Menanggal, Rungkut Tengah Kecamatan Mulyorejo, meliputi kelurahan: Dukuh Sutorejo, Kalijudan, Kalisari, Kejawan Putih Tambak, Manyar Sabrangan, Mulyorejo Kecamatan Rungkut, meliputi kelurahan: Kalirungkut, Kedung Baruk, Medoan Ayu, Penjaringansari, Rungkut Kidul, Wonorejo Kecamatan Sukolilo, meliputi kelurahan: Gebang Putih, Keputih, Klampis Ngasem, Medokan Semampir, Menur Pumpungan, Nginden Jangkungan, Semolowaru Kecamatan Tambaksari, meliputi kelurahan: Gading, Dukuh Setro, Kapas Madya, Pacarkeling, Pacarkembang, Ploso, Rangkah, Tambaksari Kecamatan Tenggilis Mejoyo, meliputi kelurahan: Kendangsari, Kutisari, Panjang Jiwo, Tenggilis Mejoyo Kecamatan Asemrowo, meliputi kelurahan: Asemrowo, Genting Kalianak, Tambak Sarioso Kecamatan Benowo, meliputi kelurahan: Kandangan, Romokalisari, Sememi, Tambak Oso Wilangun Kecamatan Lakarsantri, meliputi kelurahan: Bangkingan, Jeruk, Lakarsantri, Lidah Kulon, Lidah Wetan, Sumur Welut Kecamatan Pakal, meliputi kelurahan: Babat Jerawat, Benowo, Pakal, Sumber Rejo Kecamatan Sambikerep, meliputi kelurahan: Bringin, Lontar, Made, Sambikerep
Tabel 3. Inisialisasi Data Kecamatan
Kecamatan Frekuensi Inisial Rungkut 389 1 Mulyorejo 303 2 Tambaksari 272 3 Sukolilo 261 4 Gubeng 189 5 Wiyung 189 6 Gunung Anyar 181 7 Lakarsantri 166 8 Tandes 156 9 Dukuh Pakis 148 10 Jambangan 147 11 Sawahan 146 12 Sambikerep 142 13 Tenggilis Mejoyo 134 14 Sukomanunggal 130 15 Wonocolo 120 16 Gayungan 111 17 Wonokromo 108 18 Asemrowo 102 19 Pakal 104 20 Karang Pilang 99 21 Kenjeran 91 22 Tegalsari 90 23 Genteng 76 24 Benowo 57 25 Pabean Cantikan 55 26 Bubutan 49 27 Bulak 46 28 Simokerto 44 29 Semampir 35 30 Krembangan 26 31 • Selain kecamatan, jenis usaha juga termasuk ke dalam data nominal sehingga perlu diinisialisasikan ke dalam bentuk angka. Seperti pada kecamatan, pada jenis usaha juga diberikan inisialisasi berdasarkan frekuensi paket perijinan pada jenis tersebut. Hasil dari inisialisasi jenis usaha tersebut dapat dilihat pada tabel 4.
10
JAVA Journal of Electrical and Electronics Engineering Volume 12, Number 2, October 2014 Tabel 4. Inisialisasi Jenis Usaha
Jenis Usaha Rumah Tinggal Ruko Toko Modern Restoran Kos kosan Toko Gudang dan industri Industri Kantor Gudang Gudang dan kantor Rumah usaha Rumah tinggal dan toko Rumah tinggal dan kantor Rumah tinggal dan kos kosan Hotel Home industri Minimarket Sekolah Klinik Guest house Bengkel Toko dan gudang Salon Kantor bank Showroom Pergudangan Restoran dan kafe Rumah tinggal dan tempat usaha Katering Toko dan kantor Rumah sakit Apartemen Karaoke keluarga Kafe dan restoran Poliklinik Gudang dan industri dan kantor Rumah tinggal dan restoran Rukan Kafe Panti pijat Apotik Tempat usaha restoran Perkantoran Percetakan
Freku ensi 2389 246 119 103 83 73 68
Inisial
59 59 57 37
8 9 10 11
33 32
12 13
26
14
26
15
22 22 21 20 20 15 14 14 13 10 10 8 8 8
16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29
7 7 7 7 7 7 7 6
30 31 32 33 34 35 36 37
6
38
6 6 6 5 5
39 40 41 42 43
5 5
Jenis Usaha Parkir Laboratorium dan klinik Rumah tinggal dan gudang Kos kosan dan rumah tinggal Toko dan restoran Rumah tinggal dan apotik Pergudangan dan industri Depot Menara telekomunikasi Gedung olah raga futsal Panti asuhan Pasar Restoran dan toko Rumah kantor Toko dan apotik Toko dan bengkel Toko dan depo air minum isi ulang Toko dan depot Fitnes Salon dan spa Rumah tinggal dan laundry Laundry Rumah tinggal dan salon Klinik utama Kantor dan toko Kafe dan salon Losmen Rumah tinggal dan usaha Gedung pendidikan Non rumah tinggal Mix use atau supermarket bahan bangunan dan perkantoran dan apartement Toko swalayan Toko roti dan pembuatan roti Rumah tinggal dan kantor Workshop Restoran dan kantor
1 2 3 4 5 6 7
44 45
11
Freku ensi 5 5
Inisial
5
48
4
49
4 4
50 51
4
52
4 4
53 54
4
55
4 4 4 4 4 4 4
56 57 58 59 60 61 62
4 3 3 3
63 64 65 66
3 3
67 68
3 3 3 3 3
69 70 71 72 73
3
74
3 3
75 76
3 3
77 78
3
79
3 3
80 81
46 47
JAVA Journal of Electrical and Electronics Engineering Volume 12, Number 2, October 2014 Jenis Usaha Workshop dan gudang Restoran dan rumah tinggal Depot atau restoran Workshop dan percetakan Rusunami atau apartemen Pijat tradisional Pijat refleksi Perumahan Perdagangan dan jasa Lembaga pendidikan Parkir dan gudang Klinik gigi Karaoke keluarga dan restoran Karaoke dan restoran Kantor dan showroom Kantor dan depot Kantor dan industri Industri dan bengkel dan gudang Kafe dan kantor dan kos kosan Perdagangan dan jasa Ruko atau rukan Tempat usaha Tempat hiburan dan tempat usaha restoran Hotel dan kantor Tempat tinggal dan toko dan kantor dan kafe dan restoran Jasa pengiriman ekpedisi Karaoke Gudang dan pengelolaan dan pengemasan Ruko dan kos kosan Gudang dan pengemasan
Freku ensi 3
Inisial
Jenis Usaha
82
2
83
2
84
2
85
2
86
2 2 2 2
87 88 89 90
2
91
2 2 2
92 93 94
2
95
2
96
Klinik hewan Fasilitas umum Asrama Komplek ruko Fasum pendidikan Rumah tinggal dan industri Bengkel dan showroom Bengkel dan gudang Klinik pratama Pujasera Pub dan bar dan penjualan minuman beralkohol Salon dan butik kantin Rumah tinggal dan bengkel 12512612712 8
2 2
97 98
2
99
2
100
2
101
2 2 2
102 103 104
2 2
105 106
2
107
2 2
108 109
2
110
2
111
129130 2 Bengkel dan kantor Rumah tinggal dan tempat usaha pra percetakan Salon dan kafe Showroom dan bengkel sepeda motor Showroom dan hotel Showroom dan kantor sebagai kelengkapan Showroom Salon dan kantor Rumah tinggal dan biro perjalanan wisata umroh dan haji Salon mobil dan billyard dan restoran dan bar Sarana pelayanan kesehatan berupa apotik Sarana pengobatan klinik Rumah tinggal dan cuci mobil
12
Freku ensi 2 2 2 2 2 2
Inisial
2
118
2
119
2 2 2
120 121 122
2 2
123 124
1
125
1
126
1 1
127 128
1
129
1
130
1 1 1
131 132 133
1
134
1
135
1
136
1
137
112 113 114 115 116 117
JAVA Journal of Electrical and Electronics Engineering Volume 12, Number 2, October 2014 Jenis Usaha dan acessoris dan kafe Toko tempat penyimpanan barang Butik dan salon dan rumah tinggal Warung Wedding service Rumah usaha dan gudang Workshop dan bengkel dan kantor dan gudang Workshop dan gudang RUMAH TOKO BENGKEL DAN KANTOR Rumah tinggal dan gudang terbuka Rumah tinggal dan home industri Rumah tinggal dan depot Ruko dan minimarket dan restoran Ruko dan restoran Ruko dan tempat tinggal Ruko dan tempat usaha kesehatan Kondominium Konveksi Klinik utama brain Komplek pertokoan Klinik pratama dan laboratorium Klinik pratama dan sarana penunjang beserta apotik Tempat usaha atau kantor Tempat usaha dan gudang dan kantor Tempat usaha dan kantor Tempat usaha dan workshop Tempat usaha kesehatan Tempat usaha
Freku ensi
Inisial
1
138
1
139
1 1 1
140 141 142
1
143
1
144
1 1
145 146
1
147
1
148
1
149
1
150
1 1
151 152
1
153
1 1 1 1
154 155 156 157
1
158
1
159
1
160
1
161
1
162
1
163
1
164
1
165
Jenis Usaha konfeksi Klinik rawat inap Ruko dan kantor Klinik umum Klinik umum dan apotik Bengkel dan rumah tinggal Bengkel mobil Bengkel mobil dan restoran Bengkel motor Budidaya ikan hias Air isi ulang dan industri Sentra pkl Klinik kesehatan Karaoke dewasa dan restoran dan kafe Rumah tinggal dan toko dan kos kosan Tempat tinggal dan toko dan gudang Tempat tinggal dan toko dan gudang sebagai kelengkapannya Tempat hiburan malam dan karaoke dan bar dan nightklub Tempat ibadah Tempat kos kosan Tempat parkir dan ballroom Software house Spbu dan kantor dan toko Superblock apartemen Supermarket Swalayan Tempat hiburan dan karaoke Tempat bilyard dan karaoke Tempat hiburan Tempat hiburan dan bilyard dan kafe dan restoran Rumah dinas
13
Freku ensi
Inisial
1 1 1 1
166 167 168 169
1
170
1 1
171 172
1 1
173 174
1
175
1 1 1
176 177 178
1
179
1
180
1
181
1
182
1 1 1
183 184 185
1 1
186 187
1
188
1 1 1
189 190 191
1
192
1 1
193 194
1
195
JAVA Journal of Electrical and Electronics Engineering Volume 12, Number 2, October 2014 Jenis Usaha Rumah industri Sablon Restoran dan karaoke dan kelab malam dan bar Rukan dan restoran Rumah tingggal dan kos kosan Ruang pamer keramik Restoran dan pub Restoran dan pub dan karaoke dan bar dan kafe Restoran dan atau kafe Kos kosan dan ruko Kos kosan dan toko Bengkel dan garasi dan pengangkutan dan gudang Bengkel dan workshop dan kantor Rumah tinggal dan usaha toko bangunan Rumah tinggal dan usaha dan workshop Rumah tinggal dan warung Apartemen dan restoran dan sarana olah raga dan commercial area Rumah tinggal dan toko dan depot dan restoran Rumah tinggal dan toko dan gudang Rumah tinggal dan toko dan kantor Rumah tinggal dan kantor dan showroom dan workshop Rumah tinggal dan katering dan
Freku ensi 1 1 1
Inisial
Jenis Usaha
196 197 198
persewaan tenda Rumah tinggal dan klinik Rumah tinggal dan klinik dan spa dan klinik Rumah tinggal dan klinik dan rumah bersalin dan optik dan apotik dan laboratorium Rumah tinggal dan klinik dokter gigi Apartement dan hotel Rumah tinggal dan kos kosan dan restoran dan salon Rumah tinggal dan laundry Perkantoran dan guest house Perkantoran dan industri dan pergudangan Perkantoran dan showroom Pertokoan dan salon dan karaoke dan ruang serbaguna dan restoran Bilyard Bilyard dan karaoke dan bar dan kafe dan pub dan restoran dan perkantoran dan pertokoan Billyard dan restoran dan karaoke Pijat refleksi dan kafe Pijat refleksi dan salon dan spa Apotik dan klinik kesehatan Parkir gereja dan gedung sekolah minggu atau paud kristen dan pastori Perdagangan dan jasa komersial
1
199
1
200
1
201
1 1
202 203
1
204
1
205
1
206
1
207
1
208
1
209
1
210
1
211
1
212
1
214
1
215
1
216
1
217
1
218
14
Freku ensi
Inisial
1
219
1
220
1
221
1
222
1
223
1
224
1
225
1
226
1
227
1
228
1
229
1 1
230 231
1
232
1
233
1
234
1
235
1
236
1
237
JAVA Journal of Electrical and Electronics Engineering Volume 12, Number 2, October 2014 Jenis Usaha Perdagangan dan toko dan restoran dan kantor Bar dan restoran Barber shop dan bauty salon dan massage Percetakan dan penjilidan Cuci mobil Cuci mobil dan bengkel mobil Cuci mobil dan motor Dapur untuk prasarana sekolah Depo air minum isi ulang Pergudangan dan kantor Mushola Universitas Non rumah tinggal Masjid Mess dan toko dan gudang Pabrik limbah Pengadaan barang cetakan Penjualan alat tulis Penjualan alat tulis dan elektronik Perdagangan dan toko dan restoran dan kantor Perdagangan dan jasa komersial Perdagangan dan toko dan restoran dan kantor Penumpukan kayu Depot dan pengepakan makanan Depot dan tempat bermain anak Depot dan toko Diskotik dan bar dan kelab malam Fasilitas pendidikan sd dan smp dan pesantren Klinik kesehatan dan laboratorium
Freku ensi 1
Inisial
Jenis Usaha
238
1 1
239 240
dan klinik dan apotik Fasilitas umum kesehatan dan apotik Garmen Gedung kantor dinas tenaga kerja Gedung olah raga futsal Gedung pendidikan dan pelatihan Gedung pertemuan dan olah raga Gedung sekolah sd dan smp Gedung serbaguna Gudang dan workshop Gudang atau servis mesin Gudang dan bengkel Gudang dan kantor terbuka Gudang dan pembuatan plastik Gudang dan pengisian elpiji dan kantor Gudang dan percetakan Gudang transit Hotel backpacker Hotel dan apartement dan perkantoran dan sarana dan olah raga dan restoran Hotel dan perkantoran dan apartemen Hotel dan perkantoran dan restoran Jasa penyiaran radio dan kantor Kafe dan bar Kafe dan kantor Kafe dan persewaan meeting room dan photo copy Kafe dan pub dan
1
241
1 1
242 243
1
244
1
245
1
246
1
247
1 1 1 1 1
248 249 250 251 252
1 1
253 254
1
255
1
256
1
257
1
258
1
259
1 1
260 261
1
262
1 1
263 264
1
265
1
266
15
Freku ensi
Inisial
1
267
1 1
268 269
1
270
1
271
1
272
1
273
1 1
274 275
1
276
1
277
1
278
1
279
1
280
1
281
1 1 1
282 283 284
1
285
1
286
1
287
1 1 1
288 289 290
1
291
JAVA Journal of Electrical and Electronics Engineering Volume 12, Number 2, October 2014 Jenis Usaha bar dan restoran dan karaoke Kafe dan pujasera Kafe dan restoran dan bar Kafe dan restoran dan kelab malam dan bar Kafe dan restoran dan studio foto Kafe dan rumah tinggal Kafe dan rumah tinggal dan toko dan kantor Kafe dan toko roti Kafe mix Kafe dan eatery Kantor dan apotik Kantor dan hotel Kantor dan industri barang perhiasan Kantor dan kafe Kantor dan kerajinan Kantor dan kos kosan Kantor dan pabrik Kantor dan pengelasan tangki Kantor dan penyimpanan barang Kantor dan restoran Kantor dan rumah toko Kantor dan rumah tinggal Kantor dan tempat usaha dan workshop Klinik bersalin Klinik dan laboratorium dan apotik Klinik dan rawat inap Klinik dan salon Katering atau jasa boga Katering dan restoran dan butik Keagenan dan biro
Freku ensi
Inisial
1 1
292 293
1
294
1
295
1
296
1
297
1 1 1 1 1 1
298 299 300 301 302 303
1 1
304 305
1
306
1 1
307 308
1
309
1
310
1
311
1
312
1
313
1 1
314 315
1
316
1 1
317 318
1
319
1
320
Jenis Usaha perjalanan Kantor dan toko dan restoran dan kafe Kantor dan travel Kantor dan workshop Kantor dan gudang dan industri Kantor dan hotel Kantor jasa pariwisata dan penyelenggara dan pertunjukan pariwisata dan pengurusan dokumen Kantor laboratorium Kantor penempatan kendaraan / garasi bus dan reparasi Toko roti dan usaha pembuatan roti Karaoke dan bar Karaoke dan pub dan bar Karaoke dan pub dan bar dan kafe dan restoran dan rumah toko Karaoke dan pub dan bar dan kafe dan restoran Karaoke dan pub dan bar dan restoran Karaoke dan restoran dan bar Karaoke dan restoran dan pub dan bar dan perkantoran dan pertokoan Karaoke dewasa Klinik dan spa dan salon Pondok pesantren mahasiswa Praktek dokter Praktek dokter dan apotik Praktek dokter
16
Freku ensi
Inisial
1
321
1 1
322 323
1
324
1 1
325 326
1
327
1
328
1
329
1 1
330 331
1
332
1
333
1
334
1
335
1
336
1 1
337 338
1
339
1 1
340 341
1
342
JAVA Journal of Electrical and Electronics Engineering Volume 12, Number 2, October 2014 Jenis Usaha gigi dan kos kosan Pub dan bar dan kafe dan restoran dan diskotik dan ruko Restoran dan kafe Restoran atau depot Restoran atau bangunan komersial Restoran dan butik Restoran dan butik dan photo studio Restoran dan butik dan toko Restoran dan gedung serbaguna Restoran dan industri dan tempat tinggal Restoran dan kafe dan bar dan karaoke dewasa dan penginapan dan sarana olah raga dan bilyard dan klub malam Restoran dan kafe dewasa Toko dan gudang dan industri kecil Toko dan gudang dan workshop Toko dan jasa pemotongan dan gudang dan kantor Toko dan kafe dan kantor Toko dan kafe dan pembuatan roti Toko dan kantor dan restoran Toko dan kantor dan restoran dan kafe Toko dan pembuatan roti Toko dan pengolahan Toko dan peralatan Toko dan restoran dan kantor Toko dan restoran dan kursus
Freku ensi
Inisial
1
343
1 1
344 345
1
346
1 1
347 348
1
349
1
350
1
351
1
352
1
353
1
354
1
355
1
356
1
357
1
358
1
359
1
360
1
361
1
362
1
363
1
364
1
365
Jenis Usaha
Freku ensi
Inisial
pendidikan dan salon Toko dan 1 366 showroom mebel Toko modern dan 1 367 kantor dan gedung serbaguna Toko modern dan 1 368 khursus pendidikan Toko modern dan 1 369 kantor dan gedung serbaguna Setelah semua data paket peijinan ditransformasi ke dalam bentuk angka, maka data-data tersebut telah dapat dikelompokan dengan menggunakan algoritma K-Means Clustering. Perhitungan jarak digunakan Metode Eucledian Distance dan Manhattan distance sebagai pembanding. Penyajian data dalam bentuk spasial dapat dilihat pada gambar 4. Penyajian data dalam bentuk spasial memudahkan stake holder melihat data sehingga dapat dijadikan dasar untuk mengambil keputusan.
Gambar 4.Peta distribusi paket perijinan Kota Surabaya
V. TINJAUAN PUSTAKA Clustering dengan menggunakan metode K-Means dapat digunakan untuk melihat distribusi paket perijinan di Kota Surabaya. Data disajikan dalam bentuk aplikasi data spasial untuk memudahkan stake holder untuk mengambil keputusan yang tepat Saran untuk penelitian berikutnya adalah dengan menambahkan fitur lain seperti lebar jalan. Karena perijinan paket umumnya digunakan oleh usaha yang membutuhkan lahan parkir maupun lebar jalan yang cukup besar. REFERENCES [1]
17
Ong, Johan O. 2013. Implementasi Algoritma K-Means clustering Untuk Menentukan Strategi Marketing President University. Jurnal Ilmiah Teknik Industri, Vol. 12, No. 1, Juni 2013.
JAVA Journal of Electrical and Electronics Engineering Volume 12, Number 2, October 2014 [2] [3] [4]
Santosa, B. 2007. Data Mining: Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis. Yogyakarta: Graha Ilmu Agusta, Y. 2007. K-Means - Penerapan, Permasalahan dan Metode Terkait. Jurnal Sistem dan Informatika Vol. 3 (Februari 2007): 47-60. Ian H. Witten, frank Eibe, and Mark A. Hall, Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, 3 rd ed., Asma Stephan and Burlington, Eds. United States of America: Morgan Kaufmann, 2011
[5]
[6]
18
Aradea, Satriyo A., Ariyan, Z., Yuliana,A. 2011. Penerapan Decision Tree untuk penentuan pola data Penerimaan Mahasiswa Baru. Jurnal Penelitian Sitrotika Vol 7 No 1. Universitas Diponegoro, Semarang. Yuhefizar, Budi Santosa, I Ketut Eddy P, Yoyon K Suprapto. 2013. Combination of Cluster Method for Segmentation of Web Visitors. Jurnal TELKOMNIKA Vol 11 No 1, Maret 2013.
