## Penerapan  Metode
K-Means Dalam Mengelompokkan

## Banyaknya Desa/Kelurahan Menurut  Jenis Pencemaran Lingkungan Hidup Berdasarkan Provinsi
Agus Tiranda Sipayung 1 , Saifullah 2 , Riki Winanjaya 3 1,2,3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara
1 agustiranda730@gmail.com, 2 saifullah@amiktunasbangsa.ac.id, 3 riki@amiktunas bangsa.ac.id

## Abstract
Environmental  pollution  is  very  dangerous  for  every  living  thing,  the  impact  of environmental  pollution  can  cause  imbalance  in  the  environment  or  existing  ecosystem. This  study  discusses  the  grouping  of  the  number  of  villages  according  to  the  type  of environmental  pollution  based  on  the  provinces  in  Indonesia.  The  method  used  is DataMining  with  the  K-means  Clustering  algorithm.  By  using  this  method,  the  data obtained  can  be  grouped  into  2  clusters.  This  study  uses  secondary  data,  namely  data obtained  through  intermediary  media  recorded  on  the  website  of  the  Central  Bureau  of Statistics with the url address: http://www.bps.go.id. The results obtained in this study are grouping  environmental  pollution  into  2  clusters,  namely  the  highest  cluster  and  the lowest cluster. In this research, it is hoped that it can provide input to related government parties, to pay more attention to the provinces that are included in the highest cluster to tackle environmental pollution in the province.
Keywords : Datamining, Clustering, K-means, Environmental Pollution, RapidMiner

## Abstrak
Pencemaran lingkungan merupakan hal yang sangat berbahaya bagi setiap kehidupan makhluk hidup, dampak dari pencemaran lingkungan dapat menyebabkan ketidakseimbangan  lingkungan  atau  ekosistem  yang  ada.  Penelitian  ini  membahas tentang  pengelompokkan  banyaknya  desa  menurut  jenis  pencemaran  lingkungan berdasarkan provinsi yang ada di Indonesia. Metode yang digunakan adalah Datamining dengan algoritma K-means Clustering. Dengan menggunakan metode ini data-data yang diperoleh  dapat  dikelompokkan  menjadi  2  cluster.  Penelitian  ini  menggunakan  data sekunder  yaitu  data  diperoleh  melalui  media  perantara  yang  terekam  di  situs  Badan Pusat  Statistik  dengan  alamat  url  :  http://www.bps.go.id.  Hasil  yang  didapat  dalam penelitian  ini  adalah  pengelompokkan  pencemaran  lingkungan  yang  di  kelompokkan menjadi  2  cluster  yaitu  cluster  tertinggi  dan  cluster  terendah.  Dalam  penelitian  ini diharapkan  dapat  memberikan  masukan  kepada  pihak  pemerintah  terkait,  agar  lebih memperhatikan  provinsi  yang  termasuk  dalam  cluster  tertinggi  untuk  menanggulangi pencemaran lingkungan  yang ada pada provinsi tersebut.
Kata Kunci : Datamining, Clustering, K-means, Pencemaran Lingkungan, RapidMiner

## 1. Pendahuluan
Pencemaran  lingkungan  merupakan  masalah  bersama,  yang  semakin  penting untuk  diselesaikan,  karena  menyangkut  keselamatan,  kesehatan,  dan  kelangsungan kehidupan  makhluk  hidup.  Masalah  hukum  lingkungan  dalam  periode  beberapa dekade  akhir-akhir  ini  menduduki  tempat  perhatian  dan  sumber  pengkajian  yang tidak  ada  habis-habisnya,  baik  ditingkat  regional,  nasional  maupun  internasional, dengan  kata  lain  dapat  dikatakan  bahwa  kelestarian  lingkungan  merupakan  sumber daya  alam  yang  wajib  kita  semua  lestarikan  dan  tetap  menjaga  kelanjutannya  guna

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
kehidupan  umat  manusia.  Dua  hal  yang  paling  essensial  dalam  kaitannya  dengan masalah  pengelolaan  lingkungan  hidup,  adalah  timbulnya  pencemaran  dan perusakan  lingkungan  hidup.  Perusakan  lingkungan  dilakukan  karena  kurang memperhatikan ekosistem, yang tidak jarang kita lihat sebabkan ka rena pencemaran oleh  limbah  limbah  industri.  Pencemaran  lingkungan  adalah  masuknya  atau dimasukkannya  mahluk  hidup,  zat  energi,  dan  atau  komponen  lain  ke  dalam lingkungan  atau  berubahnya  tatanan  lingkungan  oleh  kegiatan  manusia  atau  oleh proses  alam  sehingga  kualitas  lingkungan  turun  sampai  ke  tingkat  tertentu  yang menyebabkan lingkungan menjadi kurang atau tidak dapat berfungsi lagi  [1].
Data  kasus  Pencemaran  Lingkungan  Hidup  dapat  dimanfaatkan  untuk  proses pengelompokkan  sesuai  informasi  yang  dimiliki  dari  sebuah  data  yang  akurat sehingga  dapat  diketahui  banyaknya  desa/kelurahan  menurut  jenis  pencemaran lingkungan  hidup.  Untuk  mendapatkan  hasil  pengelompokan  dari  Provinsi  yang megalami  tingkat  tertinggi  dalam  pencemaran  lingkungan  hidup  menurut  jenisnya, maka    dapat  di  terapkan  melalui  metode clustering dengan  algoritma K-Menas dalam  proses  pengelompokkan.    Algoritma K-means  Clustering dapat  digunakan untuk  meneliti  berbagai  macam  hal,  diantaranya  pengelompokan  dalam  bidang - bidang  tertentu  seperti Analysis pada  Pengelompokkan  Penjualan  Produk  [2], Mengelompokkan Curah Hujan [3] dan lain-lain.
Dengan menggunakan metode ini data-data yang diperoleh dapat dikelompokkan menjadi  2 cluster .  Hasil  yang  didapat  dalam  penelitian  ini  adalah  pengelompokkan pencemaran  lingkungan  yang  di  kelompokkan  menjadi  2  cluster  yaitu cluster tertinggi  dan cluster terendah.  Hasil  dari  penelitian  diharapkan  dapat  dijadikan kontribusi  untuk  Pemerintah  Indonesia  dalam  hal  membenahi  atau  meningkatkan efektifitas  dalam  memperbaiki  pencemaran  lingkungan  yang  ada   di  provinsi Indonesia  yang  mendapatkan cluster tertinggi  agar  mendapatkan  lingkungan  yang bagus dan terhindar dari penyebab pencemaran lingkungan.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Pencemaran Lingkungan
Pencemaran lingkungan adalah masuknya atau dimasukkannya mahluk hidup, zat energi,  dan  atau  komponen  lain  ke  dalam  lingkungan  atau  berubahnya  tatanan lingkungan  oleh  kegiatan  manusia  atau  oleh  proses  alam  sehingga  kualitas lingkungan turun sampai ke tingkat tertentu yang menyebabkan lingkungan menjadi kurang  atau  tidak  dapat  berfungsi  lagi.  Zat  atau  bahan  yang  dapat  mengakibatkan pencemaran  di  sebut  polutan.  Contohnya,  karbon  dioksida  dengan  kadar  0,033%  di udara  berfaedah  bagi  tumbuhan,  tetapi  bila  lebih  tinggi  dari  0,033%  dapat memberikan efek merusak [1].

## 2.2. Datamining
Datamining  adalah  proses  yang  mempekerjakan  satu  atau  lebih  teknik pembelajaran  Komputer  (machine  learning)  untuk  menganalisis  dan  mengekstrasi pengetahuan  (knowledge)  secara  otomatis.  Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD)  adalah  penerapan  metode  saintifik  pada  datamining.  Dalam  konteks  ini datamining  merupakan  satu  langkah  dari  proses  KDD  [4]  [5]  [6].  Datamining mampu  mengolah  data  dengan  jumlah    yang  besar  dan  dapat  melakukan  pencarian data  secara  otomatis,  oleh  karena  itu    datamining  memiliki  peranan  yang  sangat penting  dalam  beberapa  bidang    kehidupan  diantaranya  yaitu  bidang  industri, keuangan, cuaca, ilmu dan  teknologi [7].

## 2.3. K-Means
K-means  merupakan  suatu  metode  yang  menganalisa  data  pada  metode Datamining yang melakukan tahapan pemodelan tanpa pengendalian (unsupervised)
dan  salahsatu  metode  yang  melakukan  pengelompokan  data  dengan  sistem  partisi. K-means  bertujuan  mengelompokkan  data  yang  sudah  ada  ke  dalam  beberapa kelompok,  ke  dalam  cluster  [8][6].  Langkah  awal  yang  digunakan  pada  proses klasterisasi  data  dengan  menggunakan  algoritma  K -means  yaitu    membuat  bentuk titik  awal  centroid  cj.  Pada  dasarnya  proses  pembuatan  bentuk  titik  awal  centroid didirikan    secara  acak.  Jumlah  centroid  cj  yang  dibangkitkan  sesuai  dengan  jumlah klaster yang ditentukan di awal[9]. Berikut adalah  tahapan pada algoritma K-means [10]:
a) Menentukan jumlah cluster (k) pada data set
b) Menentukan nilai pusat (centroid)
Untuk  menentukan  nilai  centroid  pada  tahap  awal  cara  melakukannya  adalah mencari  nilai  secara  acak/random,  rumus  menentukan  target  awal  k-means, rumus  tersebut  digunakan  untuk  mencari  nilai  target  data  atau  jarak  antara kelompok,  yaitu  titik  pusat  awal  untuk  menghitung  algoritma  k -means  iterasi  0 seperti persamaan 2.1 berikut ini :
(1)
Keterangan : Jumlah data = Jumlah kesulurahan data yang digunakan Jumlah class = Jumlah kelompok yang telah ditentukan sebelumnya seperti tinggi dan rendah.
Sedangkan  untuk  pencarian  nilai  iterasi  digunakan  rumus  rata -rata,  pada  rumus tersebut  dilakukan  perhitungan  untuk  mencari  nilai  rata -rata  seperti  pada persamaan (2) berikut ini :
V ij = ∑ (2)
Keterangan : V ij = centroid rata-rata cluster ke-i untuk variabel ke-j N i = Jumlah anggota cluster ke-i i, k  = indeks dari cluster j    = indeks dari variabel Xkj  = nilai data ke-k variabel ke-j untuk cluster tersebut
c) Pada masing-masing record, hitung jarak terdekat dengan centroid. Jarak centroid yang  digunakan  adalah  Euclidean  Distance,  dengan  rumus  seperti  pada persamaan (3) :
d) √ (3) Keterangan : De = Eulidean Distance i = Banyaknya objek (x, y) = Koordinat objek (s, t) = Koordinat centroid
e) Kelompokkan objek berdasarkan jarak ke centroid terdekat
Ulangi langkah ke-2, lakukan  iterasi hingga centroid bernilai optimal

## 2.4. RapidMiner
RapidMiner  Merupakan  software  /  perangkat  lunak  untuk  pengolahan  data. Penggunaan  konsep  dan  metode  yang  ada  di  datamining,  Rapidminer  membantu mengekstrak  suatu  data  yang  besar  yang  ada  di  software  microsoft  excel  menjadi suatu  pola  dari  dataset  yang  besar  dengan  menggabungkan  metode  statistika, kecerdasan  buatan  dan  database.  Aplikasi  Rapidminer  sangat  membantu  pengguna dalam  melakukan  perhitungan  data  yang  banyak  dengan  menggunakan  bantuan

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
operator-opertor.  Operator  itu  sendiri  berguna  untuk  memodifikasi  data.  Pada Rapidminer, hasil yang di dapat diperlihatkan secara visual dengan tampilan grafik. Menjadikan  RapidMiner  adalah  salah  satu  software  pilihan  untuk  melakukan ekstraksi data dengan metode-metode datamining[11].

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pengumpulan  data  yang  digunakan  penulis  untuk  mendukung  terlaksananya penelitian  yaitu  Data sekunder.  Data  Sekunder adalah  sumber  data  penelitian  yang diperoleh  melalui  media  perantara  atau  secara  tidak  langsung  yang  berupa  buku, catatan, bukti yang telah ada atau arsip baik yang dipublikasikan maupun yang tidak di publikasikan secara umum. Data yang diperoleh dari penelitian ini adalah melalui situs  resmi  bps.go.id  atau  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  yakni  data  banyaknya desa/kelurahan  menurut  pencemaran  lingkungan.  Berikut  adalah  data  banyaknya desa/kelurahan  menurut  jenis  pencemaran  lingkungan  yang  diambil  penulis  melalui situs web Badan Pusat Statistik :
Tabel 1. Data Desa/Kelurahan Menurut Jenis Pencemaran Lingkungan Hidup
No. Provinsi Jenis Pencemaran Air Tanah Udara 1 Aceh 729 52 642 2 Sumatera Utara 1205 371 806 3 Sumatera Barat 319 50 160 4 Riau 454 32 248 5 Jambi 614 30 153 6 Sumatera Selatan 673 48 305 7 Bengkulu 286 7 136 8 Lampung 572 27 270 9 Kep. Bangka Belitung 159 47 49 10 Kepulauan Riau 55 2 38 11 DKI Jakarta 126 10 42 12 Jawa Barat 1890 144 869 13 Jawa Tengah 1900 380 1336 14 DI Yogyakarta 99 19 75 15 Jawa Timur 1643 184 1174 16 Banten 513 51 326 17 Bali 130 12 136 18 Nusa Tenggara Barat 282 40 97 19 Nusa Tenggara Timur 122 30 147 20 Kalimantan Barat 915 136 370 21 Kalimantan Tengah 782 110 161 22 Kalimantan Selatan 714 66 175 23 Kalimantan Timur 318 42 123 24 Kalimantan Utara 139 25 61 25 Sulawesi Utara 327 62 163 26 Sulawesi Tengah 303 26 93 27 Sulawesi Selatan 400 51 265 28 Sulawesi Tenggara 227 31 153 29 Gorontalo 111 9 52 30 Sulawesi Barat 115 11 63 31 Maluku 105 20 32 32 Maluku Utara 216 31 89 33 Papua Barat 155 7 37 34 Papua 249 37 36
Data  yang  sudah  dipilih  selanjutnya  akan  diproses  dengan  memasukkan  data  ke dalam  rumus clustering dengan  menerapkan  algoritma k-means kedalam  aplikasi rapidminer untuk  meng cluster data  menjadi  dua cluster .  Data  yang  sudah  dipilih
akan  dimasukkan  kedalam tool  rapidminer .  Sehingga  dapat  di cluster menjadi  dua cluster yakni cluster rendah dan cluster tinggi.
a) Menentukan Centroid
Untuk  nilai  titik  cluster  ditentukan  dengan  cara  mengambil  nilai  terbesar ( maksimum ) untuk cluster tingkat tinggi (C1), dan nilai terkecil ( minimum ) untuk cluster tingkat rendah (C2). Nilai titik cluster dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 2. Centroid Awal Cluster Air Tanah  Udara C1 1900 380 1336 C2 55 2 32 b) Menghitung Jarak dari Centroid
Untuk  menghitung  jarak  antara  titik Centroid dengan  titik  tiap  objek menggunakan Euclidian Distance . Maka perhitungan untuk jarak dari Centroid ke-1 sebagai berikut :
D A1,c1 = √ = 1400,16 D A2,c1 = √ = 874,07
Dan seterusnya sampai dengan D A34,c1 .  Selanjutnya perhitungan  untuk jarak  dari Centroid ke-2 adalah sebagai berikut:
D A1,c2 = √ = 910,43 D A2,c2 = √ = 1434,38
Dan seterusnya sampai dengan D A34,c2. Sehingga didapat tabel jarak dari Centroid dan mencari nilai yang sama dari kedua centroid . Tabel jarak dari centroid yaitu sebagai berikut :
Tabel 3. Data Perhitungan Algoritma K-means Hasil Iterasi Ke-1
No. Provinsi Tinggi Rendah Jarak Terpendek C1 C2 1 Aceh 1400,16 910,43 910,43 1 2 Sumatera Utara 874,07 1434,48 874,07 1 3 Sumatera Barat 1997,86 297,29 297,29 1 4 Riau 1842,76 454,71 454,71 1 5 Jambi 1782,07 572,63 572,63 1 6 Sumatera Selatan 1636,68 677,18 677,18 1 7 Bengkulu 2045,51 253,38 253,38 1 8 Lampung 1739,12 569,70 569,70 1 9 Kep. Bangka Belitung 2190,51 114,59 114,59 1 10 Kepulauan Riau 2287,29 6,00 6,00 1 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … 32 Maluku Utara 2124,30 173,24 173,24 1 33 Papua Barat 2207,16 100,25 100,25 1 34 Papua 2129,19 197,17 197,17 1
c) Menentukan Cluster atau Pengelompokkan Dalam menentukan Cluster dengan nilai Cluster berdasarkan nilai yang sama dari nilai Cluster dan  diletakkan  pada Cluster yang  sesuai  dengan  nilai  sama  pada Iterasi  1.  Selanjutnya  dalam  metode K-means ,  perhitungan  berhenti  apabila Cluster pada  iterasi  yang  dihasilkan  sama  pada  iterasi  sebelumnya.  Maka selanjutnya mencari Cluster untuk iterasi berikutnya hingga nilai iterasinya sama. Untuk  mencari  nilai Centroid selanjutnya  dengan  menggunakan Centroid baru pada  Iterasi  ke-1 dengan menjumlahkan nilai sesuai  yang tertera  pada Cluster di tabel  diatas.  Adapun Centroid baru  untuk  mencari Cluster selanjutnya  adalah

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
dengan  menjumlahkan  nilai  yang  terpilih  pada Cluster tersebut  kemudian membagikannya sebanyak jumlah nilai sebagai berikut :
Maka, data Centroid baru Iterasi ke-1 sebagai berikut :
Tabel 4. Centroid Baru Iterasi Ke-2 Cluster  Air Tanah Udara C1 1659,5 269,75 1046,25 C2 340,3 37,36 156,56
Dengan  menggunakan  langkah  –  langkah  yang  sama  seperti  sebelumnya  untuk menentukan Jarak dari Centroid dengan menggunakan Centroid baru Iterasi ke-2, maka berikut hasil Jarak dari Centroid :
Tabel 5. Data Perhitungan Algoritma K-means Hasil Iterasi Ke-2 No Provinsi Tinggi Rendah Jarak Terpendek C1 C2 1 Aceh 1037,62 622,05 622,05 1 2 Sumatera Utara 523,97 1131,72 523,97 1 3 Sumatera Barat 1621,93 25,00 25,00 1 4 Riau 1465,25 146,00 146,00 1 5 Jambi 1395,87 273,82 273,82 1 6 Sumatera Selatan 1253,72 364,47 364,47 1 7 Bengkulu 1668,56 65,53 65,53 1 8 Lampung 1357,99 258,18 258,18 1 9 Kep. Bangka Belitung 1815,39 211,03 211,03 1 10 Kepulauan Riau 1913,81 310,97 310,97 1 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … 32 Maluku Utara 1748,43 141,62 141,62 1 33 Papua Barat 1830,61 222,61 222,61 1 34 Papua 1750,51 151,24 151,24 1
Dari  tabel Cluster Iterasi  ke-1  dan  tabel Cluster Iterasi  ke-2  memiliki  nilai Cluster yang  sama  atau  tidak  berubah  pada cluster terakhir  maka  perhitungan dihentikan  dan  hasil  yang  diperoleh  yaitu  : Cluster 1  (C1)  mendapatkan  4  data provinsi bahwasanya kelompok pertama termasuk kategori Banyaknya Desa/Kelurahan  Menurut  Jenis  Pencemaran  Lingkungan  Hidup  Tinggi. Cluster 2 (C2)  mendapatkan  30  data  provinsi  dimana  kelompok  kedua  termasuk  Banyaknya Desa/Kelurahan Menurut Jenis Pencemaran Lingkungan Hidup Rendah.

## Gambar 1. Data Hasil Clustering
Berdasarkan implementasi perhitungan cluster menggunakan software rapidminer sebelumnya,  hasil  yang  diperoleh  adalah  jumlah  provinsi  yang  termasuk cluster tertinggi  ( cluster 0)  yaitu  sebanyak  4  provinsi.  Sedangkan  provinsi  yang  termasuk ke  dalam cluster terendah  ( cluster 1)  terdapat  30  provinsi.  Sama  halnya  dengan perhitungan  manual k-means menggunakan Microsoft  Excel ,  hasil  yang  diperoleh pada iterasi 1 dan iterasi 2 terdapat 4 provinsi yang termasuk di cluster 1 ( cluster 0 pada rapidminer )  sedangkan  yang  termasuk  dalam cluster 2  ( cluster 1  pada rapidminer )  terdapat  30  provinsi  yang  hasilnya balance dengan  implementasi  di software rapidminer.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan  tentang  Penerapan  Metode K-means Dalam  Mengelompokkan  banyaknya  Desa/Kelurahan  Menurut  Jenis  Pencemaran Lingkungan Hidup Berdasarkan Provinsi disimpulkan sebagai berikut :
a) Berdasarkan Pengelompokkan Banyaknya Desa/Kelurahan Menurut Jenis Pencemaran Lingkungan Hidup Berdasarkan Provinsi di Indonesia yaitu menggunakan algoritma k- means  clustering diimplementasikan  dengan  bantuan  aplikasi rapidminer 5.3  untuk membuktikan  bahwa  perhitungan  manual  hasilnya  sama  dengan  perhitungan  pada aplikasi.
b) Dari  hasil  perhitungan  algoritma k-means  clustering dan centroid untuk cluster Tertinggi  pada  C1  adalah  sebanyak  4  Provinsi  yaitu  (Sumatera  Utara,  Jawa  Barat, Jawa Tengah, Jawa Timur), dan hasil untuk cluster terendah pada C2 adalah sebanyak 30  Provinsi  yaitu  (Aceh,  Sumatera  Barat,  Riau,  Jambi,  Sumatera  Selatan,  Bengkulu, Lampung,  Kep.  Bangka  Belitung,  Kepualuan  Riau,  DKI  Jakarta,  DI  Yogyakarta, Banten, Bali, NTB, NTT, Kalimantan Barat, Kalimantan Tengah, Kalimantan Selatan, Kalimantan  Timur,  Kalimantan  Utara,  Sulawesi  Utara,  Sulawesi  Tengah,  Sulawesi Selatan, Sulawesi Tenggara, Gorontalo, Sulawesi Barat, Maluku, Maluku Utara, Papua Barat, Papua).

## Daftar Pustaka
[1] M. S. Muslimah, S.Si, “Dampak Pencemaran Tanah Dan Langkah Pencegahan,” J.
Penelit. Agrisamudra , Vol. 2, No. 1, Pp. 11–20, 2017, Doi: 10.33059/Jpas.V2i1.224.
[2] Y.  Darmi  And  A.  Setiawan,  “Penerapan  Metode  Clustering K-means Dalam,” J. Media Infotama , Vol. 12, No. 2, Pp. 148–157, 2016.
[3] N.  Puspitasari  And  Haviluddin,  “Penerapan  Metode K-means Dalam Pengelompokkan Curah Hujan,” Semin.  Nas.  Ris.  Ilmu  Komput.  (Snrik  ) ,  Vol.  1, No. March 2017, 2016.
[4] J.  Eska,  “Penerapan Datamining Untuk  Prekdiksi  Penjualan  Wallpaper Menggunakan  Algoritma  C4.5  Stmik  Royal  Ksiaran,” Jurteksi  (Jurnal  Teknol. Dan Sist. Informasi) , Vol. 2, Pp. 9–13, 2016.
[5] A.  P.  Windarto,  “Implementation  Of Datamining On  Rice  Imports  By  Major Country  Of  Origin  Using  Algorithm  Using K-means Clustering  Method,” Int.  J.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Artif. Intell. Res. , Vol. 1, No. 2, Pp. 26–33, 2017.
[6] M.  G.  Sadewo,  A.  P.  Windarto,  And  D.  Hartama,  “Penerapan  Datamining  Pada Populasi  Daging  Ayam  Ras  Pedaging  Di  Indonesia  Berdasarkan  Provinsi Menggunakan K-means Clustering,” Infotekjar  (Jurnal  Nas.  Inform.  Dan  Teknol.
Jaringan) , Vol. 2, No. 1, Pp. 60–67, 2017.
[7] T. Imandasari, E. Irawan, A. P. Windarto, And A. Wanto, “Algoritma Naive Bayes Dalam  Klasifikasi  Lokasi  Pembangunan  Sumber  Air,” Semin.  Nas.  Ris.  Inf.  Sci. , 2019, Doi: 10.30645/Senaris.V1i0.81.
[8] P. Sari, B. Pramono, L. Ode, And H. S. Sagala, “ K-means Terhadap Status Nilai Gizi Pada Balita *1,2,3,” Vol. 3, No. 1, Pp. 143–148, 2017.
[9] R.  A.  Asroni,  “Penerapan  Metode K-means Untuk  Clustering  Mahasiswa Berdasarkan  Nilai  Akademik  Dengan  Weka  Interface  Studi  Kasus  Pada  Jurusan Teknik Informatika Umm Magelang,” Ilm. Semesta Tek. , Vol. 18, No. 1, Pp. 76– 82, 2015, Doi: 10.1038/Hdy.2009.180.
[10] G.  Abdillah Et  Al. ,  “Penerapan Datamining Pemakaian  Air  Pelanggan  Untuk Menentukan  Klasifikasi  Potensi  Pemakaian  Air  Pelanggan  Baru  Di  Pdam  Tirta Raharja  Menggunakan  Algoritma K-means ,” Vol.  2016,  No.  Sentika,  Pp.  18–19,
2016.
[11] B.  R.  C.T.I. Et  Al. ,  “Implemetasi K-means Clustering  Pada  Rapidminer  Untuk Analisis  Daerah  Rawan  Kecelakaan,” Semin.  Nas.  Ris.  Kuantitatif  Terap.  2017 ,
No. April, Pp. 58–60, 2017.