## Analisis Sebaran Titik Rawan Bencana dengan K-Means Clustering dalam Penanganan Bencana
Teguh Iman Hermanto 1 , Yusuf Muhyidin 2 Sekolah Tinggi Teknologi Wastukancana Jl. Cikopak No. 53, Sadang, Purwakarta, Jawa Barat teguh@stt-wastukancana.ac.id

## Abstract
Puwakata  Regency  has  fertile  land,  agricultural  products  and  abundant  natural  resources. However, the area is also vulnerable to disaster risk. Based on the data collected, the disasters that  occurred  in  Puwakata  Regency  included  several  categories,  namely  landslides,  droughts, hurricanes  and  floods.  The  trend  of  increasing  numbers  of  disasters  requires  further investigation to prevent an increase in the number of victims. Given the large amount of data available, this information can be obtained through data mining analysis methods. For natural disaster  data,  the  clustering method  in  data  mining is very  useful  for  grouping disaster  data based on the same characteristics, so that it can be used as a basis for classifying future disaster events. The k-means algorithm is a model used to form clusters by measuring how close it is to the  data  set.  Therefore,  in  terms  of  the  location  of  the  disaster,  the  type  of  disaster  and  its impact on the disaster, it is hoped that this research can use the clustering technique with the k- means algorithm to classify disaster-prone points. The results obtained 3 clusters, namely, the type of drought disaster is cluster 0, the type of landslide is cluster 1, and the type of landslide is cluster 2.  After forming three clusters, disaster  management strategies are drawn up at each disaster-prone point in the Purwakarta area.
Keywords : Clustering, k-means. Datamining, disasters
Abstrak
Kabupaten Puwakata memiliki tanah yang subur, hasil pertanian dan sumber daya alam yang melimpah. Namun kawasan tersebut juga  rentan terhadap risiko bencana. Berdasarkan data yang  terkumpul,  bencana  yang  terjadi  di  Kabupaten  Puwakata  meliputi  beberapa  kategori yaitu  longsor,  kekeringan,  angin  topan  dan  banjir.  Tren  peningkatan  angka  bencana memerlukan  penyelidikan  lebih  lanjut  untuk  mencegah  peningkatan  jumlah  korban. Mengingat  sejumlah  besar  data  yang  tersedia,  informasi  ini  dapat  diperoleh  melalui  metode analisis data  mining.  Untuk  data  bencana  alam,  metode  clustering pada  data  mining sangat berguna untuk pengelompokan data bencana berdasarkan karakteristik yang sama, sehingga dapat digunakan sebagai dasar untuk pengklasifikasian kejadian bencana yang akan datang. Algoritma k-means adalah model yang digunakan untuk membentuk cluster dengan mengukur seberapa  dekat  jarak  yang  ada  dengan  kumpulan  data.  Oleh  karena  itu,  ditinjau  dari  lokasi bencana,  jenis  bencana  dan  dampaknya  terhadap  bencana,  diharapkan  penelitian  ini  dapat menggunakan  teknik  clustering  dengan  algoritma  k-means  untuk  mengelompokan  titik-titik rawan  bencana.  Hasil  penelitian  didapatkan  3  cluster  yaitu,  tipe  bencana  kekeringan  adalah cluster 0, jenis bencana longsor adalah cluster  1, dan jenis bencana longsor adalah cluster 2. Setelah terbentuk tiga cluster, disusun strategi penanggulangan bencana di setiap titik rawan bencana di wilayah Purwakarta.
Kata kunci : Datamining, k-means, bencana, kasltering

## 1. PENDAHULUAN
Dinas Kebakaran dan Penanggulangan Bencana Kabupaten Purwakarta merupakan  dinas  yang  terlatih  dan  bertanggung  jawab  dalam  penanganan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 406-416 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
kebakaran,  selain  dilatih  untuk  menyelamatkan  korban  kebakaran,  mereka juga  dilatih  untuk  menyelamatkan  korban  bencana  alam  dan  bencana lainnya.  Sejak  tahun  2017,  Biro  Penanggulangan  Kebakaran  dan  Bencana telah  menjadi  badan  layanan  bersama,  yang  merupakan  tugas  eksekutif pemerintah,  bertanggung  jawab  untuk  menangani  kebakaran  dan  bencana lainnya  termasuk  dalam  layanan  darurat  atau  penyelamatan  / (penyelamatan).
Biro  Kebakaran  dan  Penanggulangan  Bencana  juga  merupakan  salah satu instansi yang memberikan informasi tentang  kejadian bencana  kepada masyarakat.  Namun  informasi  tentang  bencana  masih  bersifat  acak,  tidak dapat dipahami, dan belum terbukti efektifitasnya, sehingga banyak kendala untuk membuatnya menjadi masalah. Purwakarta memiliki sejarah bencana alam  seperti  longsor,  banjir,  kekeringan  dan  angin  topan  yang  terus meningkat  dari  tahun  ke  tahun,  sehingga  diperlukan  informasi  data, kemudian  informasi  data  tersebut  diolah  untuk  menentukan  strategi  yang harus dilaksanakan dan diolah.
Analisis Clustering merupakan  sebuah  teknik  pengolahan  data  untuk mengelompokan  objek  dengan  mengukur  jarak  terdekat[1].  Metode Clustering yang  digunakan  untuk  menganalisis  data  titik  rawan  bencana menggunakan  algoritma K-Means .  Analisis  data  menggunakan  algoritma K- Means sudah  diterapkan  untuk  menganalisis  daerah  pelaku  kejahatan pencurian[2],  mengelompokan  jumlah  penumpang  pada  alat  transportasi umum[3], dan pengelompokan pada transaksi pembelian[4].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini melakukan pengelompokan sebaran titik rawan bencana di  Kabupaten  Purwakarta  menggunakan  algoritma  K-Means  Clustering dengan tahapan-tahapan sebagai berikut :
a) Pengumpulan Data
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pengumpulan  data-data  yang  dibutuhkan sebagai  pendukung  utama.  Data  yang  diambil  disesuaikan  dengan  topik dan  batasan  permasalahan  pada  penelitian.  Dalam  hal  ini,  data didapatkan dari dinas pemadam kebakaran kabupaten purwakarta:
1) Laporan data bencana alam dalam kurun waktu tahun 2017-2019
2) Laporan data bencana lainnya dalam kurun waktu 2017-2019 Selain pengumpulan data, dilakukan juga wawancara kepada narasumber terkait  kondisi  terkini  keadaan  di  wilayah  kabupaten  purwakarta  yang berhubungan  dengan  clustering  sebagai  informasi  pendukung  dalam proses penelitian[5].
b) Preprocessing Data
Pada tahap ini akan dilakukan pengolahan data mentah untuk memenuhi kebutuhan analisis. Preprocessing data akan melakukan pemilihan atribut, membersihkan baris data dengan nilai kosong, dan menggabungkan data asli  yang  diperoleh.  Output  dari  proses  ini  adalah  data  siap  untuk diproses ke tahap cleaning .
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 406-416 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
c) Data Cleaning
d) Pembersihan data adalah proses pada tahap preprocessing untuk mengisi data  blank,  mengulang  data,  mengoreksi  data  yang  tidak  sesuai  dengan ketentuan atau salah ketik (seperti huruf yang tidak mencukupi dan huruf yang  berlebihan),  mengubah  dan  memodifikasi  persyaratan  konfirmasi data.  Data  yang  diolah  merupakan  data  yang  tidak  sesuai  dengan ketentuan  atau  kesalahan  pencetakan.  Jaga  konsistensi  data,  sortir  data dengan  kapitalisasi  tidak  beraturan,  dan  ubah  format  angka  dan  huruf sesuai kebutuhan.[6].
e) Data Transformation
Metode K-means  clustering merupakan  metode  yang  umum  digunakan apabila  data  yang  digunakan  dalam  bentuk  digital  maka  diperlukan proses  konversi  ini.  Proses  konversi  merupakan  tahap  mengubah  data atribut  selain  angka  menjadi  nilai  numerik  agar  datanya  dapat  diolah dengan menggunakan algoritma K-Means clustering .
f) Implementasi K-Means Clustering dengan Rapidminer
Data  yang  sudah  ditransformasi  akan  diolah  menggunakan  aplikasi Rapidminer dengan  model  algoritma K-Means agar  data  dapat divisualisasikan hasil clusternya.
g) Evaluasi Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  mengunakan  algoritma K-means dengan  aplikasi Rapidminer ,  maka  hasil  cluster  yang  terbentuk  akan diberikan  strategi-strategi  penanggulangan  bencana  sesuai  cluster  yang terbentuk[7].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan mengambil data, data didapatkan dari dinas pemadam kebakaran kabupaten purwakarta adalah Laporan data bencana alam dan non alam dalam kurun waktu tahun 2017-2019 sebanyak 571 seperti yang terlihat pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil pengumpulan data id  Tanggal bencana Lokasi Jenis Korban  Dampak  Kerusakan 1 16/02/17  Kp. Karang anyar, jatiluhur Tanah Longsor Retakan Ringan 2 17/02/17  Kp. Sidang Sari, Jatiluhur Tanah Longsor Retakan Ringan 3 20/02/17  Kp. Pangadungan sukasari Tanah Longsor Retakan Sedang 4 01/03/17  Kp. Cigonewah, jatilihur Tanah Longsor Retakan Ringan 5 05/03/17  Gang kamboja, purwakarta Tanah Longsor Ambruk Berat 6 17/03/17  Kp. Cihuni purwakarta Tanah Longsor Retakan Berat
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 406-416 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
id  Tanggal bencana Lokasi Jenis Korban  Dampak  Kerusakan 7 02/04/17  Kp. Berbedahan tegalwaru Tanah Longsor Retakan Ringan 8 09/05/17  Desa cimahi, campaka Tanah Longsor Amblas Sedang

## 3.2. Preprocessing Data
Pada tahap ini data yang sudah diseleksi akan dilakukan preprocessing dengan  cara  mengurangi  atribut  yang  tidak  digunakan  dalam  proses  data mining atau hanya mengambil atribut yang sesuai untuk dilanjutkan ke tahap berikutnya[8].  Pada  proses  ini  diambil  5  atribut  yaitu  id,  tanggal  bencana, lokasi bencana, jenis bencana dan dampak bencana. Hasil dari Preprocessing Data dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Preprocessing Data id  Tanggal bencana Lokasi Jenis Dampak 1 16/02/17 Kp. Karang anyar, jatiluhur Tanah Longsor Retakan 2 17/02/17 Kp. Sidang Sari, Jatiluhur Tanah Longsor Retakan 3 20/02/17 Kp. Pangadungan sukasari Tanah Longsor Retakan 4 01/03/17 Kp. Cigonewah, jatilihur Tanah Longsor Retakan 5 05/03/17 Gang kamboja, purwakarta Tanah Longsor Ambruk 6 17/03/17 Kp. Cihuni purwakarta Tanah Longsor Retakan 7 02/04/17 Kp. Berbedahan tegalwaru Tanah Longsor Retakan 8 09/05/17 Desa cimahi, campaka Tanah Longsor Amblas

## 3.3. Data Cleaning
Pada dataset yang telah melewati Preprocessing data selanjutnya adalah tahapan data cleaning yang dimana penulis menemukan beberapa data yang inkonsisten  dan data yang redundan/duplikasi[9]. Maka penulis melakukan perubahan data yang inkonsisten sehingga sesuai dan menghapus data yang redundan/duplikasi seperti yang terlihat pada gambar dibawah ini
Gambar 1. Data inkonsisten

## 3.4. Data Transformation
Penulis  memperoleh  atribut  sesuai  kebutuhan  untuk  memenuhi persyaratan memasuki proses algoritma K-Means . Pada algoritma clustering K-Means , data yang dapat diolah hanya data dalam bentuk digital, sedangkan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 406-416 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
data  dengan  nilai  dalam  atribut  masih  berupa  teks  /  kategori,  sehingga penulis harus melakukan konversi data tersebut ke bentuk digital.[10].
Langkah  pertama  yang  penulis  lakukan  adalah  merubah  alamat  atau lokasi  bencana  menjadi  titik  koordinat  latitude  longtitude  dengan  bantuan google  maps  dan  menginisilaisasi  jenis  bencana  dan  dampak  bencana kedalam bentuk angka[11].
Gambar 2. Hasil perubahan alamat ke titik kordinat
Untuk  tranformasi  jenis  kategori  menjadi  numeric  atrtibut  jenis bencana dan dampak bencana bisa dilihat pada table dibawah ini:
Tabel 3. Inisiasi dampak bencana No Dampak Bencana Inisialisasi 1 Bangunan Rusak 1 2 Amblas 2 3 Krisis Air Bersih 3 4 Pohon tumbang 4 5 Tergenangnya rumah warga 5 6 Kerusakan fasilitas Umum 6 7 Gagal Panen 7 Tabel 4. Inisiasi jenis bencana No Jenis Bencana Inisialisasi 1 Tanah Longsor 1 2 Kekeringan 2 3 Angin Putting Beliung 3 4 Banjir 4
Data lengkap yang akan diproses untuk masuk pada tahapan algoritma K-Means adalah atribut ID,  Longtitude dan Latitude, jenis bencana,  dampak bencana seperti yang terlihat pada tabel di bawah ini[12]
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 406-416 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 5. Dataset akhir untuk proses algoritma
K-Means No Longtitude (Garis Bujur) Latitude (Garis Lintang) Jenis Bencana Dampak Bencana 1 107.39736 -6.526873 1 1 2 107.447942 -6.608592 1 1 3 107.452419 -6.204482 1 1 4 107.442049 -6.549602 1 1 5 107.561121 -6.936617 1 1 6 107.467581 -6.578822 1 1 7 107.263839 -6.681549 1 1 8 107.483147 -6.505144 1 2 9 107.344773 -6.644947 2 3 10 107.344985 -6.639006 2 3
3.5. Implementasi K-means Clustering dengan Rapidminer
Pada  tahap  ini  data  yang  sudah  ditransformasi  mulai  dibuat  model pengolahan data menggunakan aplikasi rapidminer dengan modul algoritma K-Means  Clustering [13].  Dari  model  yang  sudah  dirancang  dengan  tahapan hasil transformasi data ( read excel ) dan operator Clustering maka didapatkan hasil pengolahan data titik rawan bencana menggunaakn algoritma K-Means dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 3 Model K-Means clustering
Gambar 4. Sebaran cluster berdasarkan garis lintang dan bujur
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 406-416 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Informasi  Yang  didapat  dari  hasil  pengolahan  dataset  dengan menggunakan  aplikasi  rapid  miner  adalah  bahwa  daerah  yang  termasuk kedalam  cluster_0  adalah  daerah  intensitas  bencana  rendah,  data  daerah yang  masuk  kedalam  cluster_1  adalah  daerah  dengan  intensitas  bencana sedang dan cluster_2 intensitas bencana tinggi. Informasi Yang didapat  dari hasil  pengolahan  dataset  dengan  menggunakan  aplikasi  rapid  miner  adalah bahwa  daerah  yang  termasuk  kedalam  cluster_0  adalah  daerah  intensitas bencana  rendah,  data  daerah  yang  masuk  kedalam  cluster_1  adalah  daerah dengan  intensitas  bencana  sedang  dan  cluster_2  intensitas  bencana  tinggi. Berikut  adalah  Hasil  akhir  proses  kalkulasi,  penulis  menjumlahkan  data daerah percluster[14].
Gambar 5. Grafik hasil kalkulasi cluster 0
Gambar 6. Grafik hasil kalkulasi cluster 1
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 406-416 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 7. Grafik hasil kalkulasi cluster 2

## 3.6. Evaluasi
Hasil dari pengolahan data bencana dengan menggunakan RapidMiner dan  Excel,  terdapat  sebanyak  3  cluster  yaitu  Cluster_0,  Cluster_1  dan Cluster_2.  Dari  hasil  tersebut  maka  di  cluster_0  jenis  bencana  yang  paling sering terjadi yaitu kekeringan dengan 179 kali, Angin puting Beliung 20 kali dan  Tanah  longsor  1  kali,  cluster_1  Tanah  longsor  28  kali,  Angin  Puting beliung 14  kali, Banjir 6 kali, Cluster_2 Tanah longsor 15 kali, Angin  puting beliung 3kali, Banjir 8kali adapun dampak bencana  yang sering terjadi pada cluster_0 adalah Krisis Air Bersih serta Pohon Tumbang[15]. Oleh karena itu, strategi  yang  harus  dilaksanakan  oleh  aparatur  DPKPB  Purwakarta  adalah melaksanakan  rencana  peningkatan  kapasitas  peralatan  dan  rencana pencegahan dini, dan mengubahnya menjadi  kegiatan seperti pelatihan dan pendidikan  sumber  daya  peralatan  yang  ada,  sosialisasi  tentang  potensi bencana  alam,  dan  pemberian  konsultasi.  Dan  upaya  untuk  mengurangi risiko bencana pada cluster_0 adalah  :
a) mencari tempat yang aman dan jauh dari  pepohonan besar
b) berusaha untuk berlindung di bawah jembatan atau jalan layang
c) Tidak  mengendarai  kendaraan  saat  akan  menghindari  dari  angin  puting beliung
d) Waspadai dari benda-benda yang terbang akibat angin puting beliung
Upaya ini dilakukan untuk mengurangi resiko saat angin puting beliung datang, selain itu upaya mengatasi kekeringan  diantaranya :
a) Menyediakan  atau  ada  pembangunan  Embung  untuk  menampung  air dimusim hujan.
b) Membangun sumur dangkal pada lahan yang mengalami kekeringan.
c) Pompanisasi  dan  Pipanisasi,  berguna  untuk  menarik  air  dari  sumber- sumber yang ada baik dari sungai maupun mata air.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 406-416 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Jika  dilihat  dari  data  di  atas  cluster_1  paling  sering  terjadi  bencana tanah longsor maka upaya untuk cluster_1 adalah :
a) Tidak menebang pohon di lereng perbukitan atau pegunungan
b) Tidak memotong tebing secara tidak lurus
c) Membuat Terasering
d) Lakukan upaya Preventif
Adapun  data  dari  cluster_2  bencana  Banjir  lebih  sering  terjadi  di banding culster lainnya, maka upaya yang harus dilakukan adalah :
a) Membuat saluran air dan terowongan air bawah tanah.
b) Membuang sampah pad tempatnya.
c) Menanam banyak pohon di lahan kosong dan sekitar rumah
d) Tidak mendirikan bangunan dekat sungai.
e) Penciptaan  Green  Open  Space  adalah  kawasan  yang  khusus  ditujukan untuk penanaman pohon di daerah perkotaan.
f) Mendirikan bangunan atau konstruksi pencegah banjir.

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian penulis terhadap kumpulan data bencana alam  Kabupaten  Purwakarta  dengan  menggunakan  metode  K-Means Clustering,  jumlah  atribut  yang  dipakai  4  yaitu  Longtitude,  Latitude,  Jenis Bencana  dan  Dampak  Bencana,  Penulis  menghasilkan  jumlah  cluster sebanyak  3  dengan  jumlah  cluster  0  sebanyak  200  titik  daerah,  cluster  1 sebanyak 48 titik daerah dan cluster 2 sebanyak 26 titik daerah.
Hasil  dari  pengolahan  data  dengan  K-Means  Clustering    menunjukan bahwa kekeringan dan krisis air bersih masuk kedalam cluster 0, sedangkan untuk  cluster  1  menunjukan  bahwa  daerah  tersebut  sering  terjadi  bencana tanah longsor dan cluster 2 hasil dari clustering menunjukan bahwa daerah tersebut sering terjadi bencana angin puting beliung.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Tanzil  Furqon  and  L.  Muflikhah,  “Clustering  the  Potential  Risk  of Tsunami  Using  Density-Based  Spatial  Clustering  of  Application  With Noise (Dbscan),” J. Enviromental Eng. Sustain. Technol. , vol. 3, no. 1, pp. 1–8, 2016, doi: 10.21776/ub.jeest.2016.003.01.1.
[2] R. R, E. G. Sihombing, L. S. Dewi, and E. Arisawati, “Analisis Algoritma Datamining  pada  Kasus  Daerah  Pelaku  Kejahatan  Pencurian Berdasarkan Provinsi,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 1, p. 77, 2020, doi: 10.30645/j-sakti.v4i1.189.
[3] A.  Supriyatna,  I.  Carolina,  S.  Janti,  and  A.  Haidir,  “Cluster  ing  Koridor Transjakarta  Berdasarkan  Jumlah  Penumpang  Dengan  Algoritma  K- Means,” J-SAKTI  (Jurnal  Sains  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  4,  no. September, pp. 682–693, 2020.
[4] S.  Susliansyah,  H.  Sumarno,  H.  Priyono,  and  N.  Hikmah, “Pengelompokkan Data Pembelian Tinta Dengan Menggunakan Metode
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 406-416 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
K-Means,” J-SAKTI  (Jurnal  Sains  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  3,  no.  2,  p. 381, 2019, doi: 10.30645/j-sakti.v3i2.156.
[5] P. S. Bhattacharjee, A. K. Md Fujail, and S. A. Begum, “A Comparison of Intrusion  Detection  by  K-Means  and  Fuzzy  C-Means  Clustering Algorithm  over  the  NSL-KDD  Dataset,” 2017  IEEE  Int.  Conf.  Comput. Intell. Comput. Res. ICCIC 2017 , pp. 1–6, 2018, doi:
10.1109/ICCIC.2017.8524401.
[6] P. Prihandoko and B. Bertalya, “a Data Analysis of the Impact of Natural Disaster Using K-Means Clustering Algorithm,” Kursor , vol. 8, no. 4, p. 169, 2017, doi: 10.28961/kursor.v8i4.109.
[7] M.  S.  Basarslan  and  I.  D.  Argun,  “Classification  of  a  bank  data  set  on various  data  mining  platforms  |  Bir  Banka  Müşteri  Verilerinin  Farkli Veri  Madenciliǧi  Platformlarinda  Siniflandirilmasi,” 2018  Electr.
Electron. Comput. Sci. Biomed. Eng. Meet. EBBT 2018 , pp. 1–4, 2018, doi: 10.1109/EBBT.2018.8391441.
[8] M. S. Geetha Devasena, R. Kingsy Grace, and G. Gopu, “PDD: Predictive diabetes  diagnosis  using  datamining  algorithms,” 2020  Int.  Conf.
Comput.  Commun.  Informatics,  ICCCI  2020 ,  pp.  22–25,  2020,  doi: 10.1109/ICCCI48352.2020.9104108.
[9] Prihandoko,  Bertalya,  and  M.  I.  Ramadhan,  “An  analysis  of  natural disaster  data  by  using  K-means  and  K-medoids  algorithm  of  data mining techniques,” QiR 2017 - 2017 15th Int. Conf. Qual. Res. Int. Symp. Electr.  Comput.  Eng. ,  vol.  2017-Decem,  pp.  221–225,  2017,  doi: 10.1109/QIR.2017.8168485.
[10]  N.  Puspitasari,  J.  A.  Widians,  and  N.  B.  Setiawan,  “Customer segmentation  using  bisecting  k-means  algorithm  based  on  recency, frequency,  and  monetary  (RFM)  model,” J.  Teknol.  dan  Sist.  Komput. , vol. 8, no. 2, pp. 78–83, 2020, doi: 10.14710/jtsiskom.8.2.2020.78-83.
[11]  B. E. V. Comendador, L. W. Rabago, and B. T. Tanguilig, “An educational model  based  on  Knowledge  Discovery  in  Databases  (KDD)  to  predict learner’s behavior using classification techniques,” ICSPCC 2016 - IEEE Int.  Conf.  Signal  Process.  Commun.  Comput.  Conf.  Proc. ,  pp.  1–6,  2016, doi: 10.1109/ICSPCC.2016.7753623.
[12]  A.  S.  Devi,  I.  K.  G.  D.  Putra,  and  I.  M.  Sukarsa,  “Implementasi  Metode Clustering  DBSCAN  pada  Proses  Pengambilan  Keputusan,” Lontar Komput.    J.  Ilm.  Teknol.  Inf. ,  vol.  6,  no.  3,  p.  185,  2015,  doi: 10.24843/lkjiti.2015.v06.i03.p05.
[13]  S.  Sugriyono  and  M.  U.  Siregar,  “Preprocessing  kNN  algorithm classification  using  K-means  and  distance  matrix  with  students’ academic performance dataset,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 8, no. 4, pp. 311–316, 2020, doi: 10.14710/jtsiskom.2020.13874.
[14]  A.  Masrur,  G.  Thakur,  K.  Sparks,  R.  Palumbo,  and  D.  J.  Peuquet,  “Co- location  Pattern  Mining  of  Geosocial  Data  to  Characterize  Urban Functional Spaces,” Proc. - 2019 IEEE Int. Conf. Big Data, Big Data 2019 , pp. 4099–4102, 2019, doi: 10.1109/BigData47090.2019.9006263.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 406-416 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[15]  M. Murdiaty, A. Angela, and C. Sylvia, “Pengelompokkan Data Bencana Alam  Berdasarkan  Wilayah,  Waktu,  Jumlah  Korban  dan  Kerusakan Fasilitas Dengan Algoritma K-Means,” J. Media Inform. Budidarma , vol.
4, no. 3, p. 744, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2213.