Perumahan berasal dari kata rumah, adalah suatu tempat yang berbentung hunian yang akan ditempat
atau singgah dalam waktu tertentu. Perumahan adalah suatu hunian yang sudah di kelompokan
menjadi suatu tempat yang memiliki sarana dan prasarana. Permasalahan dalam penelitian ini berfokus
kepada jenis kepemilikan tempat tinggal yang berupa SHM ART, SHM Non ART, NON SHM, dan
lainnya. Dengan ke empat jenis tersebut, untuk dapat diketahui secara prosentase kepemilikan yang
ada di seluruh provinsi di Indonesia. Dikarenakan bahwa masih banyak informasi tentan jenis
kepemilikan sertifikat masih belum banyak yang memlikiki. Oleh karena itu, penggunaan algoritma
k-Means sebagai konsep data mining dalam bentuk cluster, yang mana data tersebut sudah memiliki
parameter atau nilai yang termasuk kategori unsupervised learning. Bahwa data tersebut menghasilkan
yang terbaik. Data tersebut didapat dari sumber badan pemerintah republik Indonesia yang sudah
terpublikasi yaitu data Badan Pusat Statistik dengan kategori prosesntase rumah tangga dengan
bangunan tempat tinggal milik sendiri yang dibeli dari pengembang atau bukan pengembang menurut
provinsi dan jenis kepemilikan pada tahun 2016 di seluruh Indonesia. Dalam melakukan dataset
tersebut, peneliti menggunakan aplikasi RapidMiner sebagai aplikasi clustering process. Penelitian ini
menghasilkan informasi bahwa jenis kepemilikan lebih banyak terdapat pada SHM ART, namun
untuk nilai lainnya masih lebih kecil dibanding dengan nilai pada jenis kepemilikan lainnya yang
menjadi nilai terbesar kedua. Maka dalam hal ini, peran pemerintah dalam memberikan bantuan proses
kepemilikan agar menjadi SHM ART.