## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 184 − 190 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2385

## Perbandingan Algoritma K-Means Dan K-Medoids Pada Pengelompokan Humidity, Temperature, Dan Voltage Di Data Center Perawang
Nanda Try Luchia 1,2,* , Mustakim 1,2
1,2 Fakultas Sains dan Teknologi, Prodi Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru Jl. HR. Soebrantas No.Km. 15, RW.15, Simpang Baru, Kota Pekanbaru, Riau, Indonesia
1,2 Puzzle Research Data and Technology, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Jl. HR. Soebrantas No.Km. 15, RW.15, Simpang Baru, Kota Pekanbaru, Riau, Indonesia Email: 1,* 12050320445@students.uin-suska.ac.id, 2 mustakim@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 12050320445@students.uin-suska.ac.id Submitted: 18/10/2022 ; Accepted: 30/10/2022 ; Published: 31/10/2022
Abstrak −Data center merupakan fasilitas yang dikelola perusahaan untuk penyimpanan data (database) dan telekomunikasi dari semua komponen dan  kebutuhan sistem komputer. Pemantauan tingkat humidity, temperature, dan voltage dibutuhkan untuk mendukung kinerja pusat data dan dapat di lakukan dengan AKCP. Karena itu diperlukan pengelompokan Humidity, Temperature  dan  Voltage  Perawang  DC  untuk  mengoptimalkan  proses  pemantauan.  Berbagai  cara  dilakukan  untuk mempermudah perusahaan  dalam  menentukan  pengelompokkan  terbaik  pada  data-data  kinerja  yang  terdapat di pusat data. Pada penelitian ini, data diperoleh dari Systemlog AKCP PT. Arara Abadi, Perawang dari tanggal  21 Januari 2022 – 19 Maret 2022.  Penelitian  ini  diharapkan  mempermudah  perusahaan  dalam  menentukan  algoritma  manakah  yang  tepat  untuk mengelompokkan tingkat kelembapan udara, suhu dan tegangan listrik di data center Perawang dengan membandingkan dua algoritma  yaitu  K-Means  dan  K-Medoids.  Berdasarkan  hasil  penelitian,  K-Means  lebih  baik  dalam  pengelompokan  data Humidity, Temperature dan Voltage Perawang DC di PT. Arara Abadi, Perawang karena memiliki akurasi cluster yang tepat dibandingkan K-Medoids dengan nilai DBI 0,306 pada percobaan K=2 dan waktu proses hanya 1 menit 22 detik.
Kata Kunci: DBI; Humidity; Temperature; Voltage; K-Means; K-Medoids.
Abstract− A  data  center  is  a  facility  managed  by  a  company  for  data  storage  (database)  and  telecommunications  from  all computer system components and needs. Monitoring the level of humidity, temperature, and voltage is needed to support the performance of the data center and can be done with AKCP. Because of that, it is necessary to group Humidity, Temperature and Voltage of Perawang DC to optimize the monitoring process. Various methods are used to make it easier for companies to determine the best grouping of performance data found in the data center. In this research, data was obtained from Systemlog AKCP PT. Arara Abadi, Perawang from January 21, 2022 – March 19, 2022. This research is expected to make it easier for companies  to  determine  which  algorithm  is  the  right  one  for  grouping  air  humidity,  temperature  and  voltage levels  in  the Perawang data center by comparing two algorithms namely K-Means and K-Medoids. Based on the research results, K-Means is better in grouping the Humidity, Temperature and Voltage data of Perawang DC in PT. Arara Abadi, Perawang because it has accurate cluster accuracy compared to K-Medoids with a DBI value of 0.306 in the K=2 experiment and the process time is only 1 minute 22 seconds.
Keywords: DBI; Humidity; Temperature; Voltage; K-Means; K-Medoids.

## 1. PENDAHULUAN
Suhu ( Temperature ) merupakan suatu  pengukuran udara berupa panas atau dinginnya yang disebabkan karena gabungan  kerja  dari  suatu  molekul  [1]. Suhu  lingkungan  disebutkan  sebagai  tingkat  panas  udara  suatu  tempat dalam derajat celcius (°C) [2]. Suhu dapat mempengaruhi nilai kelembapan udara. Jika tingkat suhu tinggi, maka tingkat  kelembapan  udara  akan  rendah.  Hal  ini  juga  berlaku  untuk  sebaliknya.  Saat  suhu  rendah,  tingkat kelembapan udara berubah menjadi tinggi [3]. Kelembapan udara ( Humidity ) adalah jumlah uap air yang terdapat di udara karena penguapan air di bumi maupun proses transpirasi [4]. Proses transpirasi pada tanaman dipengaruhi lingkungan dan hormon. Apabila transpirasi meningkat, maka tingkat uap air di atmosfer akan menurun. Hal ini bisa  berbahaya  dan  menyebabkan  pemanasan  global  [5].  Pemanasan  global  harus  dihindari  dengan  terus memantau tingkat kelembapan udara dan suhu yang ada.  Kelembapan udara dipengaruhi proses kondensasi dari atmosfer yang ada di sekitarnya [6]. Karena itulah diperlukan pengukuran untuk memantau tingkat kelembapan udara, suhu dan tegangan listrik yang ada di sekitar. Tegangan listrik ( Voltage ) adalah proses satu muatan yang bergerak  pada  suatu  elemen  dari  satu  kutub  ke  kutub  lainnya.  Keterkaitan  ketiganya  berasal  dari  energi  yang dikeluarkan [7]. Hal ini juga diterapkan oleh PT. Arara Abadi, Perawang.
PT.  Arara  Abadi  merupakan  perusahaan  swasta  dibidang  industri  kehutanan  ( Forestry )  yang  bekerja dengan menyediakan bahan baku untuk pembuatan kertas yang diproduksi oleh PT. IKPP (Indah Kiat Puld and Paper ).  Pengukuran humidity,  temperature, dan voltage dibutuhkan  untuk  mendukung  kinerja  pusat  data. Tingginya tingkat humidity, temperature, dan voltage akan mempengaruhi kualitas komponen sistem komputer yang terdapat di data center . Data center sendiri merupakan fasilitas yang dikelola perusahaan untuk penyimpanan data  ( database )  dan  telekomunikasi  dari  semua  komponen  dan  kebutuhan  sistem  komputer.    Perusahaan  ini menerapkan sensor AKCP securityProbe5ES untuk memonitoring tingkat kelembapan udara ( humidity ), airflow , temperature , dan kondisi on/off ac , voltage di data center perawang (Perawang DC). AKCP yaitu solusi sistem

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 184 − 190 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2385
untuk pemantauan lingkungan dan keamanan data center. Berdasarkan pemantauan tingkat kelembapan udara di data center Perawang, diperoleh data selama dua bulan. Grafik tingkat humidity, temperature, dan voltage tersebut dapat dilihat pada gambar 1 dibawah ini.
Gambar 1. Grafik Tingkat Humidity, Temperature, dan Voltage di data center Perawang, PT. Arara Abadi.
Gambar  1,  menunjukkan  tingkat humidity,  temperature, dan voltage selama  dua  bulan.  Pada humidity, setiap  persentase  berada  di  atas  70%,  maka  akan terdapat high  warning pada  sistem  pemantauan  AKCP.  Data humidity, temperature, dan voltage yang terdapat di sistem AKCP disatukan dalam satu System log , sehingga perlu dilakukan  pengelompokan  untuk  mempermudah  proses  pemantauan  lingkungan  yang  dilakukan.  Solusi  untuk proses pengelompokan dapat dilakukan dengan menggunakan data mining.
Data mining adalah proses untuk mendapatkan informasi dari data dalam jumlah besar dengan melakukan identifikasi pola. Terdapat beberapa metode yang digunakan dalam data mining, yaitu Association, Classification, Decision  tree, Prediction, Neural  Networks, hingga Clustering  [8]. Metode Clustering  memperhitungkan kaitan antara  titik  data  dengan  cluster  individu  masing-masing  sesuai  algoritma  yang  digunakan  [9].  Ada  beberapa algoritma yang dapat mengimplementasikan metode clustering, seperti K-Means dan K-Medoids.
Berdasarkan penelitian Athifaturrofifah, Goejantoro dan Yuniarti pada tahun 2018, K-Means memiliki nilai Silhouette  Coefficient yang  lebih  besar  dibandingkan  K-Medoids  sehingga  K-Means  menjadi  yang  lebih  baik dalam hal pengelompokan [10]. Menurut Farahdinna dkk (2019), K-Means lebih optimal berdasarkan DBI [11]. Sama halnya dengan penelitian Agustin dan Sirait  pada 2021, K-Means menjadi  algoritma terbaik berdasarkan nilai variansi[12]. Sedangkan dalam penelitian Marlina dkk (2018), mengungkapkan bahwa K-Medoids lebih baik dalam melakukan pengelompokan karena memiliki SC lebih baik dari pada K-Means [13]. Begitupula menurut Dewi dan Pramita pada tahun 2019 yang melakukan perbandingan metode pada algoritma K-Medoids. Mereka mengungkapkan bahwa K-Medoids memiliki nilai koefisien Silhouette yang menghasilkan kualitas cluster yang lebih baik [14].
Beberapa penelitian sebelumnya yang telah diuraikan diatas, menunjukkan kedua algoritma memiliki hasil yang berbeda pada tiap cluster dan uji validitasnya. Perbedaan ini menimbulkan pertanyaan terkait algoritma yang manakah  terbaik  untuk  clusterisasi.  Pengujian  performa  menjadi  salah  satu  cara  untuk  mengetahui  algoritma manakah yang lebih baik. Oleh karena itu, dalam penelitian ini dilakukan perbandingan antara dua algoritma, K- Means  dan  K-Medoids.  Tujuan  dilakukannya  perbandingan  pada  penelitian  ini  untuk  mengetahui  algoritma manakah  yang  lebih  baik  dalam  klasterisasi Humidity, Temperature, dan Voltage pada  pusat  data  di  PT.  Arara Abadi. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi kepada PT. Arara Abadi, Perawang sebagai bahan pertimbangan dalam menentukan clustering terbaik untuk pengelompokan data yang diperoleh dari AKCP.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini terdiri dalam empat tahapan, yaitu pengumpulan data, pre-processing data, analisis dan pembahasan, serta uji validitas. Ke empat tahapan penelitian dapat dilihat pada gambar 2 dibawah ini.
0 100 200 300 1 6 :4 5 2 1 :1 5 0 1 :4 5 0 6 :1 5 10 :4 5 1 5 :1 5 1 9 :4 5 0 0 :1 5 0 4 :4 5 09 :1 5 1 3 :4 5 1 8 :1 5 2 2 :4 5 0 3 :1 5 07 :4 5 1 2 :1 5 1 6 :4 5 2 1 :1 5 Humidity Temperature Voltage

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 184 − 190 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2385
Pada gambar 2, terlihat pada bagian proses data akan dilakukan perbandingan dua algoritma cluster dengan pengujian validitas Davies Bouldin Index untuk melihat pada cluster mana dan algoritma apa yang terbaik dalam pengelompokan data yang ada.

## 2.2 Pengumpulan Data
Sumber  data  utama  penelitian  di  peroleh  dari  Systemlog  AKCP,  data  Humidity,  Temperature  dan  Voltage Perawang DC di PT. Arara Abadi, selama 2 bulan dari tanggal 21 Januari 2022 pukul 16.45 sampai tanggal 19 Maret 2022 pukul 21.15. Pada penelitian ini, data yang digunakan adalah data Humidity, Temperature dan Voltage Perawang DC yang dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Tingkat Humidity, Temperature dan Voltage Perawang DC
No Tanggal Jam Humidity (%) Temperature (°C) Voltage (V) 1 01/21/2022 16:45 61,8044 20,9637 220 2 01/21/2022 17:00 62,1556 21 220 3 01/21/2022 17:15 61,6703 20,9697 220 4 01/21/2022 17:30 61,4258 20,9004 220,202 5 01/21/2022 17:45 61,0611 20,898 220,131 6 01/21/2022 18:00 61,3269 20,8966 220 7 01/21/2022 18:15 60,7222 20,8233 220 8 01/21/2022 18:30 60,6803 20,7657 220 9 01/21/2022 18:45 60,4219 20,6794 220,334 10 01/21/2022 19:00 60,4061 20,5968 220 11 01/21/2022 19:15 60,2033 20,4672 220,334 12 01/21/2022 19:30 60,2312 20,3789 220 … … … … … 5491  03/19/2022 21:15 54,1972 23,8091 220,317
Tabel 1 menunjukkan data yang didapat berupa tingkat kelembapan udara, suhu dan tegangan listrik dengan jarak  waktu  setiap  15  menit.  Atribut  yang  digunakan  adalah  Humidity,  Temperature  dan  Voltage.  Terdapat  3 atribut dalam data.

## 2.3 Pre-processing Data
Data yang diperoleh di normalisasi secara manual menggunakan excel. Data-data tersebut diolah menggunakan Rapidminer untuk clustering K-Means dan K-Medoids. Hasil data normalisasi dapat dilihat pada tabel 2 dibawah ini.
Tabel 2. Normalisasi data No Tanggal Jam Humidity (%)  Temperature (°C)  Voltage (V) 1 01/21/2022  16:45 0,4344 0,5280 0,7711 2 01/21/2022  17:00 0,4499 0,5321 0,7711 3 01/21/2022  17:15 0,4285 0,5287 0,7711 4 01/21/2022  17:30 0,4178 0,5208 0,8404 5 01/21/2022  17:45 0,4017 0,5206 0,8161 6 01/21/2022  18:00 0,4134 0,5204 0,7711 7 01/21/2022  18:15 0,3868 0,5121 0,7711 8 01/21/2022  18:30 0,3850 0,5056 0,7711 9 01/21/2022  18:45 0,3736 0,4959 0,8857 10 01/21/2022  19:00 0,3729 0,4865 0,7711 11 01/21/2022  19:15 0,3640 0,4719 0,8857 12 01/21/2022  19:30 0,3652 0,4619 0,7711 … … … … … 5491  03/19/2022  21:15 0,0998 0,8494 0,8799
Hasil Normalisasi Data yang ditampilkan pada tabel 2 menggunakan rumus max-min untuk memastikan data bersih dan memastikan dependensi data.

## 2.4 K-Means
Algoritma  K-Means  merupakan  salah  satu  algoritma  yang  sangat  populer  dalam  dunia  riset.  K-Means membutuhkan jumlah cluster dalam pengelompokan data [15]. Pada umumnya, K-Means selalu dipengaruhi oleh inisialisasi jumlah cluster [16]. Sehingga K-Means memiliki aturan penggunaan [17]:
1. Jumlah cluster
2. Atribut type numeric

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 184 − 190 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2385
Adapun karakteristik yang dimilik K-Means adalah memiliki posibilitas yang tinggi untuk menemukan titik pusat cluster [18]. Secara matematis, K-Means dirumuskan sebagai berikut [19] :
𝐶𝑖 = 1 𝑀 ∑ 𝑋𝑗 𝑀 𝑗=1 (1)
Berdasarkan rumus diatas, dapat dijelaskan bahwa Ci merupakan Centroid fitur ke-I, M merupakan jumlah data pada sebuah kelompok, sedangkan i merupakan fitur ke-i pada sebuah kelompok.

## 2.5 K-Medoids
Algoritma K-Medoids adalah metode pengelompokan  yang memiliki kaitan dengan K-Means  [20]. K-Medoids mengelompokkan  melalui  partisi  ke  dalam  k  cluster  dengan  menghitung  jarak  antara  objek  medoid  dan  non- medoid [21]. Metode ini lebih cocok untuk mengelompokkan data dari nilai rata-rata objek dalam sebuah cluster. K-Medoids  dihadirkan  untuk  menyempurnakan  kelemahan  K-Means  [22].  K-Medoids  mengalokasikan  data  ke cluster terdekat menggunakan persamaan [23] :
∑ (¿ ¿ i − 𝑛 𝑖=1 yi) 2 ; 1,2,3, … 𝑛𝑑 (2)
Untuk mendapatkan nilai k pada data, perlu dilakukan proses clustering berdasarkan nilai Davies Bouldin Index (DBI) yang paling kecil atau yang paling mendekati 0.

## 2.5 Davies Bouldin Index (DBI)
Davies  Bouldin  Index  (DBI)  adalah  alat  ukur  validitas  cluster  pada  pengelompokan.  Pengukurannya memaksimalkan dan meminimalkan jarak [24]. Jika jarak cluster dalam keadaan maksimal, maka menunjukkan karakter cluster sangat kecil sehingga terlihat dengan jelas perbedaannya [25]. Kriteria DBI dilihat berdasarkan rasio yang ada dan jaraknya pada cluster [26].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada peneletian ini, dilakukan perbandingan antara dua algoritma yang populer yaitu K-Means dan K-Medoids. Data yang telah  didapatkan melalui proses normalisasi  langsung diaplikasikan kedalam kedua algoritma untuk mendapatkan hasil cluster yang tepat.

## 3.1. K-Means
Penerapan K-Means pada pengelompokan data Humidity, Temperature dan Voltage Perawang DC menggunakan 9 klaster. Dari cluster 2 hingga cluster 10. Hasil perhitungan cluster K-Means menggunakan tools Rapidminer, dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Klasterisasi K-Means Percobaan K-Means 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 K=2 2190 3301 - - - - - - - - K=3 1695 1352 2444 - - - - - - - K=4 2072 1345 1099 975 - - - - - - K=5 1804 1281 910 1062 434 - - - - - K=6 412 813 608 1628 1039 991 - - - - K=7 1029 189 509 798 1113 968 885 - - - K=8 978 539 591 529 1055 832 785 182 - - K=9 831 403 374 778 736 171 731 1031 436 - K=10 827 900 454 329 211 643 778 708 105 536
Berdasarkan  tabel  3,  menunjukkan  hasil  perhitungan  cluster  K-Means  dengan  9  cluster.  Hasil cluster terbaik K-Means dapat dilihat setelah menganalisis nilai DBI pada tiap cluster. Diagram nilai DBI K-Means dapat dilihat pada gambar 3.
0,306 0,397 0,334 0,356 0,366 0,389 0,379 0,375 0,38
0 0,5 K=2 K=3 K=4 K=5 K=6 K=7 K=8 K=9 K=10
K-Means

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 184 − 190 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2385
Pada gambar 3 terlihat bahwa cluster terbaik terdapat pada percobaan cluster 2. Nilai DBI dari algoritma K-Means memperoleh rata-rata 0,365. Percobaan K=2 memiliki nilai DBI 0,306 dengan membagi data humidity, temperature,  dan  voltage  menjadi  2 cluster ,  ditunjukkan  pada  klaster  1  terdapat  2.190  anggota  dan  klaster  2 terdapat 3.301 anggota.

## 3.2. K-Medoids
Percobaan pada K-Medoids juga diuji menggunakan tools Rapidminer dengan 9 cluster, dari K=2 sampai K=10. Hasil klasterisasi dapat dilihat pada tabel 4 dibawah ini.
Tabel 4. Hasil Klasterisasi K-Medoids
Percobaan K-Medoids 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 K=2 2416 3075 - - - - - - - - K=3 2416 34 3041 - - - - - - - K=4 697 2284 2500 10 - - - - - - K=5 2284 695 25 2479 8 - - - - - K=6 14 508 170 8 4603 188 - - - - K=7 177 20 508 1 12 4603 170 - - - K=8 4 1 10 20 4602 508 170 176 - - K=9 9 1 4602 508 170 8 176 4 13 - K=10 30 3 9 1 4591 4 508 170 3 172
Tabel 4 menunjukkan data Humidity, Temperature, dan Voltage Perawang DC yang telah di klasterisasi dengan  K-Medoids.  Untuk  mengetahui  cluster  mana  yang  terbaik,  perlu  dilihat  dari  nilai  DBI  pada  gambar  4 berikut.
Gambar 4 . Nilai DBI K-Medoids
Berdasarkan nilai DBI K-Medoids pada tiap cluster yang ditampilkan pada gambar 4, diperoleh rata-rata nilai DBI yaitu 2,953 dengan cluster terbaik terdapat pada percobaan K=2 yang membagi data menjadi 2 cluster, dimana pada klaster 1  terdapat terdapat 2.416 anggota dan klaster 2 terdapat 3.075 anggota.

## 3.3. Perbandingan Validitas Cluster (DBI)
Nilai DBI dari tiap algoritma dilakukan perbandingan validitas cluster. Perbandingan dari nilai DBI K-Means dan K-Medoids dapat dilihat pada gambar 5.
2,129 2,666 4,421 4,186
2,948 2,8
2,617 2,481 2,327 0 1 2 3 4 5 K=2 K=3 K=4 K=5 K=6 K=7 K=8 K=9 K=10 K-Medoid 0 1 2 3 4 5 K=2 K=3 K=4 K=5
K=6
K=7 K=8 K=9 K=10 Perbandingan DBI K-MEANS K-MEDOIDS

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 184 − 190 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2385
Gambar  5  menunjukkan  perbandingan  Nilai  DBI  yang  terlihat  jelas  antara  K-Means  dan  K-Medoids. Hasilnya, , K-Means memiliki nilai DBI lebih kecil, yaitu 0,306 atau lebih mendekati 0 dibandingkan nilai DBI K-Medoids. Hal  ini menunjukkan bahwa K-Means lebih baik  daripada K-Medoids dalam pengelompokan data Humidity, Temperature, dan Voltage Perawang DC di PT. Arara Abadi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang dilakukan di PT. Arara Abadi, Perawang, didapatkan hasil bahwa algoritma K-Means lebih  baik  dalam  melakukan  pengelompokan  data  Humidity,  Temperature,  dan  Voltage  Perawang  DC dibandingkan dengan K-Medoids. Hal ini dikarenakan nilai DBI K-Means lebih kecil daripada K-Medoids yaitu 0,306  dan  memiliki  waktu  proses  lebih  singkat  yaitu  1  menit  22  detik.  Sedangkan  K-Medoids  memiliki  waktu proses selama 3 jam 35 menit 1 detik, sehingga membuktikan bahwa K-Means lebih baik dalam klasterisasi data Humidity, Temperature, dan Voltage Perawang DC di PT.Arara Abadi.

## REFERENCES
[1] A. S. Dwi, “SISTEM PENGAMATAN SUHU, KELEMBABAN UDARA, CURAH HUJAN, SERTA KETINGGIAN AIR  LAUT  OLEH  BADAN  METEOROLOGI  KLIMATOLOGI  DAN  GEOFISIKA  (BMKG)  TANJUNG  EMAS SEMARANG,” Mater. Japan , vol. 5, no. 1, pp. 1–12, 2020, [Online]. Available:
http://joi.jlc.jst.go.jp/JST.Journalarchive/materia1994/44.24?from=CrossRef%250Ahttps://www.bertelsmann- stiftung.de/fileadmin/files/BSt/Publikationen/GrauePublikationen/MT_Globalization_Report_2018.pdf%250Ahttp://epr ints.lse.ac.uk/43447/1/India_globalisation%25
[2] I. N. Sandi, “Pengaruh Suhu Dan Kelembaban Relatif Udara Terhadap Penampilan Fisik,” Pros. Semin. Nas. Prodi Biol. F. MIPA UNHI , vol. IV, no. 5, pp. 270–276, 2016.
[3] D. Prakoso, “Analisis pengaruh tekanan udara, kelembaban udara dan suhu udara terhadap tingkat curah hujan di kota semarang,” Univ. Negeri Semarang , pp. 1–77, 2018.
[4] R.  Friadi  and  Junadhi,  “Sistem  Kontrol  Intensitas  Cahaya,  Suhu dan  Kelembaban  Udara  Pada  Greenhouse  Berbasis Raspberry PI,” JTIS , vol. 2, no. 1, 2019.
[5] A. Sugiarto, H. Marisa, and Sarno, Pemanasan Global di Sumatera Selatan dan Peningkatan Suhu Udara yang Terjadi , vol. 53, no. 9. 2012. [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.1016/j.tws.2012.02.007
[6] W. Nudian, M. Dede, M. A. Widiawaty, Y. R. Ramadhan, and Y. Purnama, “Pemanfaatan Sensor Mikro DHT11-Arduino untuk Monitoring Suhu dan Kelembaban Udara,” Semin. Nas. Pertem. Ilm. Tah. II - Ilmu Lingkung. Hidup Tahun 2019 , pp. 1–13, 2019.
[7] A. Rosman, Risdayana, E. Yuliani, and Vovi, “Karakteristik Arus dan Tegangan Pada Rangkaian Seri dan Rangkaian Paralel dengan Menggunakan Resistor,” J. Ilm. d’Computare , vol. 9, no. 2, pp. 40–43, 2019.
[8] A. S. Osman, “Data Mining Techniques : Review,” vol. 2, no. 1, pp. 3–6, 2019.
[9] M.  Z.  Rodriguez et  al. , Clustering  algorithms:  A  comparative  approach ,  vol.  14,  no.  1.  2019.  doi: 10.1371/journal.pone.0210236.
[10]  Athifaturrofifah, R. Goejantoro, and D. Yuniarti, “Perbandingan Pengelompokan K-Means dan K-Medoids Pada Data Potensi Kebakaran Hutan/Lahan Berdasarkan Persebaran Titik Panas (Studi Kasus : Data Titik Panas Di Indonesia Pada 28 April 2018),” J. EKSPONENSIAL , vol. 10, no. 2, pp. 143–152, 2019.
[11]  F. Farahdinna, I. Nurdiansyah, A. Suryani, and A. Wibowo, “PERBANDINGAN ALGORITMA K-MEANS DAN K- MEDOIDS DALAM,” no. January, 2019, doi: 10.22441/fifo.2019.v11i2.010.
[12]  V.  Agustin  and  H.  Sirait,  “PERBANDINGAN  ANALISIS  CLUSTERING  K-MEANS  DAN  K-MEDOIDS  PADA DATA PENYAKIT DI INDONESIA TAHUN 2019,” 2021.
[13]  D.  Marlina,  N.  F.  Putri,  A.  Fernando,  and  A.  Ramadhan,  “Implementasi  Algoritma  K-Medoids  dan  K-Means  untuk Pengelompokkan Wilayah Sebaran Cacat pada Anak,” vol. 4, no. 2, pp. 64–71, 2018.
[14]  D. A. I. C. Dewi and D. A. K. Pramita, “Analisis Perbandingan Metode Elbow dan Sillhouette pada Algoritma Clustering K-Medoids dalam Pengelompokan Produksi Kerajinan Bali,” vol. 9, no. 3, 2019.
[15]  M. Ahmed, R. Seraj, and S. M. S. Islam, “The k-means algorithm: A comprehensive survey and performance evaluation,” Electron. , vol. 9, no. 8, pp. 1–12, 2020, doi: 10.3390/electronics9081295.
[16]  K. P. Sinaga and M. S. Yang, “Unsupervised K-means clustering algorithm,” IEEE Access , vol. 8, pp. 80716–80727, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2988796.
[17]  R. Wulan Sari, A. Wanto, and A. Perdana Windarto, “KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) IMPLEMENTASI RAPIDMINER DENGAN METODE K-MEANS (STUDY KASUS: IMUNISASI CAMPAK PADA BALITA BERDASARKAN PROVINSI),” vol. 2, no. 1, pp. 224–230, 2018, [Online]. Available: http://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/komik
[18]  M. N. V. Waworuntu and M. Faisal Amin, “Penerapan Metode K-Means Untuk Pemetaan Calon Penerima Jamkesda,” Klik - Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 5, no. 2, p. 190, 2018, doi: 10.20527/klik.v5i2.157.
[19]  R. Supardi and I. Kanedi, “Implementasi Metode Algoritma K-Means Clustering pada Toko Eidelweis,” J. Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 270–277, 2020, doi: 10.36294/jurti.v4i2.1444.
[20]  S. Sundari, I. Sudahri Damanik, A. Perdana Windarto, H. Satria Tambunan, and A. Wanto, “Prosiding Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS) K-Medoids Clustering Dalam Pengelompokkan Data Imunisasi Campak Balita (Siti Sundari) Analisis K-Medoids Clustering Dalam Pengelompokkan Data Imunisasi Campak Balita di Indonesia,” no. September, pp. 687–696, 2019.
[21]  R. K. Dinata, S. Retno, and N. Hasdyna, “Minimization of the Number of Iterations in K-Medoids Clustering with Purity Algorithm,” Rev. d’Intelligence Artif. , vol. 35, no. 3, pp. 193–199, 2021, doi: 10.18280/ria.350302.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 184 − 190 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2385
[22]  D. A. Silitonga, A. P. Windarto, D. Hartama, and Sumarno, “Penerapan Metode K-Medoid pada Pengelompokan Rumah Tangga Dalam Perlakuan Memilah Sampah Menurut Provinsi,” Semin. Nas. Sains Teknol. Inf. SENSASI 2019 ISBN , pp. 313–318, 2019.
[23]  S. Sindi, W. R. O. Ningse, I. A. Sihombing, F. I. R.H.Zer, and D. Hartama, “Analisis Algoritma K-Medoids Clustering Dalam  Pengelompokan  Penyebaran  Covid-19  Di  Indonesia,” J.  Teknol.  Inf. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  166–173,  2020,  doi: 10.36294/jurti.v4i1.1296.
[24]  B. Jumadi Dehotman Sitompul, O. Salim Sitompul, and P. Sihombing, “Enhancement Clustering Evaluation Result of Davies-Bouldin Index with Determining Initial Centroid of K-Means Algorithm,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1235, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1235/1/012015.
[25]  M. Mughnyanti, S. Efendi, and M. Zarlis, “Analysis of determining centroid clustering x-means algorithm with davies- bouldin index evaluation,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 725, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1757-899X/725/1/012128.
[26]  B. Surarso and R. Gernowo, “Implementation of K- Medoids Clustering for High Education Accreditation Data,” J. Ilm. KURSOR , vol. 10, no. 3, pp. 119–128, 2020.