Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 759-767 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Klasterisasi Angka Usia Muda Melek TIK Berdasarkan Algoritma K-Means Menurut jumlah Provinsi Indonesia
Olivia Immanuela Massie 1 , Tesa Nur Padilah 2 i 1,2 Teknik ii Informatika, Fakultas i Ilmu Komputer, Universitas SingaperbangsaaKarawang i Ds. Puseurjaya, Kec. Telukjambe Timur, Kab. Karawang, Prov. Jawa Barat i olivia.massie17169@student.unsika.ac.id 1

## Abstract
Advances in technology that can’t be separated from human life, making information easier to obtain. The results of a survey conducted by APJII on the penetration of internet users in 2018 based  on  age,  stated  that  the  use  of  the  internet  was  dominated  by  young  people.  For  this reason,  it  is  hoped  that  in  the  future  there  will  be  improvements  in  numbers  in  the  form  of equitable  use  of  ICT  in  all  provinces  in  Indonesia.  This research  was conducted  based  on  the clustering of young people who are ICT literate. The amount of data used is in accordance with the current number of Indonesian provinces, which are thirty-four provinces using the K-Means algorithm.  The  dataset  in  this  study  was  obtained  from  the  official  government  website https://.www.bps.go.id/ from 2017 to 2019. Clustering was carried out only to group provinces into two types of groups, which can later be used as evaluation material for the government in the framework of the equitable distribution of ICT in each province. The final result of this study is  that  there  are  twenty-five  provinces  that  are  included  in  cluster  1  and  nine  provinces  are included in cluster group 2. Thus it is necessary to increase the ICT literacy rate for provincial clusters whose values are still lagging behind other provinces.
Keywords : Clustering, K-Means, Data Mining, ICT, Youth, Indonesia
Abstrak
Kemajuan teknologi yang tak dapat dipisahkan dari kehidupan manusia, membuat informasi menjadi  lebih  mudah  untuk  didapatkan.  Hasil  survei  yang  dilakukan  oleh  APJII  tentang penetrasi  pengguna  internet  pada  tahun  2018  berdasarkan  umur,  menyatakan  bahwa penggunaan internet lebih banyak dikuasai oleh usia muda. Oleh karena alasan tersebut, maka diharapkan,  kedepannya  terdapat  perbaikan  angka  berupa  pemerataan  penggunaan  TIK  di seluruh  provinsi  di  Indonesia.  Penelitian  ini  dilakukan  berdasarkan  klasterisasi  angka  usia muda yang melek TIK. Jumlah data yang digunakan sesuai dengan jumlah provinsi Indonesia saat  ini,  yaitu  tiga  puluh  empat  provinsi  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means.  Dataset pada  penelitian  ini  diperoleh  dari  website  resmi  pemerintah  https://.www.bps.go.id/  dari tahun  2017  sampai  dengan  tahun  2019.  Clustering  dilakukan  hanya  untuk  mengelompokan provinsi menjadi dua jenis kelompok, yang nantinya dapat dijadikan bahan evaluasi terhadap pemerintah dalam rangka pemerataan TIK di setiap provinsinya. Hasil akhir dari penelitian ini adalah  terdapat  dua  puluh  lima  provinsi  yang  termasuk  ke  dalam  kelompok  cluster  1  dan sembilan provinsi yang termasuk ke dalam kelompok cluster 2. Dengan demikian perlu adanya usaha  peningkatan  angka  melek  TIK  untuk  kluster  provinsi  yang  nilainya  masih  tertinggal dengan berbagai provinsi lainnya.
Kata kunci : Klasterisasi, K-Means, Data Mining, TIK, Usia Muda, Indonesia

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  yang  tak  dapat  dipisahkan  dari  kehidupan manusia, membuat informasi menjadi lebih mudah untuk didapatkan. Semua
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 759-767 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
informasi yang bernilai baik atau buruk perlahan-lahan telah mengubah pola pemikiran dan kehidupan manusia, sehingga perlu kebijakan dari pengguna teknologi itu sendiri untuk memanfaatkan penggunaa  teknologi secara baik dan optimal (1).
Berdasarkan  hasil survey APJII  tentang  penetrasi  pengguna  internet tahun 2018, terdapat kondisi yang cukup menarik, yaitu penggunaan internet umumnya,  lebih  banyak  dikuasai  oleh  pengguna  yang  berusia  15-19  tahun untuk  posisi  pertama,  kemudian  disusul  oleh  pengguna  yang  berusia  20-24 tahun  dan  berbagai  kategori  usia  untuk  posisi  lainnya.  Perolehan  posisi tersebut  dapat  menunjukkan  keadaan,  bahwa  usia  muda  adalah  usia  yang lebih  cenderung  melek  teknologi  bila  dibandingkan  dengan  usia-usia pengguna lainnya karena perolehan angka persentase yang lebih tinggi (2).
Konsep  usia  muda  atau  kaum  muda  itu  sendiri  dalam  penelitian  ini merujuk  pada  rekomendasi  ILO (International  Labour  Organization) dan KILM  1999 (Key  Indicators  of  the  Labour  Market) yang  menyatakan,  bahwa penduduk kelompok usia muda adalah penduduk yang berusia 15-24 tahun. Memiliki  konsep  yang  serupa,  GBHN  (Garis  Besar  Haluan  Negara)  pun menyebutkan,  bahwa  kaum  muda  adalah  penduduk  yang  berusia  15-29 tahun, namun sudah disesuaikan dengan pemahaman yang berlaku di dunia internasional (3).
Penelitian-penelitian  terdahulu  pun  pernah  melakukan  berbagai penelitian  serupa  dalam  berbagai  aspek  kehidupan  manusia,  misalnya pengelompokan  persentase  buta  huruf  pada  rentang  usia  15-44  tahun menurut Provinsi di Indonesia (4), clustering daerah miskin di Provinsi Riau (5), clustering Ujian  Nasional  untuk  SMP  di  Indonesia  periode  ajaran  tahun 2018/2019  (6)  dan  pengelompokan  angka  harapan  hidup  untuk  kelahiran menurut Provinsi di Indonesia (7).
Dengan  demikian,  yang  menjadi  keterbaruan  dalam  penelitian  ini adalah dengan melakukannya  klasterisasi angka  usia muda  yang melek TIK berdasarkan  jumlah  provinsi  di  Indonesia  yang  menggunakan  algoritma  K- Means diharapkan, kedepannya terdapat perbaikan angka berupa terjadinya pemerataan  penggunaan  TIK  pada  usia  muda  yang  melek  TIK  di  seluruh provinsi  yang  tersebar  di  Indonesia.  Penelitian  ini i menggunakan  data i primer yang diperoleh dari website resmi pemerintah di https://.www.bps.go.id/  dari  tahun  2017  sampai  dengan  tahun  2019. Klasterisasi dilakukan menjadi 2 (dua) jenis kelompok yang berbeda.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Data Mining
Data mining memanfaatkan beberapa ilmu seperti statistik, kecerdasan buatan dan machine learning untuk menemukan, menggali serta menambang pengetahuan  yang  memiliki  nilai  manfaat  bagi  penggunanya  (4).  Dalam penerapannya,  terdapat  beberapa  teknik  yang  lumrah  digunakan,  seperti klasifikasi, clustering , asosiasi, predikisi dan estimasi (7).
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 759-767 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.2. Clustering
Clustering merupakan salah satu teknik fungsionalitas dari data mining , bekerja  dengan  cara  mengelompokkan  data  menjadi  suatu  kelompok  data tertentu (cluster) (6). Pengelompokan dilakukan berdasarkan nilai kemiripan karakteristik  antar  data (similarity) .  Memiliki  sifat  tanpa  arahan (unsupervised) , clustering tidak memerlukan adanya data latih atau data set . Terdapat  dua  jenis  metode clustering yang  lumrah  digunakan,  yaitu hierarchical clustering i dan non-hierarchical i clustering (8). Algoritma cluster bertujuan  untuk  membentuk  klaster  yang  koheren secara internal, tetapi berbeda dengan klaster lainnya, atau dengan kata lain, data  yang  berada  dalam  satu cluster harus  memiliki  kemiripan  dan  harus berbeda  dengan cluster lainnya  (4).  Jadi, clustering memiliki  karakateristik untuk meminimalisasi variasi dan memaksimalisasi variasi (9).

## 2.3. K-Means
Pertama  kali  dipublikasikan  pada  tahun  1984  oleh  Stuart  Lloyd, K- Means menjadi i salah  satu  algoritma  yang  populer  (6). K-Means adalah contoh  dari  pengelompokkan  data non-hierarchical  clustering ,  cara  kerja K- Means dalah  dengan  mengharuskan  setiap  data  yang  ada  untuk  masuk  ke dalam suatu cluster dan memungkinkan bagi setiap data untuk berpindah ke cluster lain,  jenis  ini  dinamakan partitioning  clustering . K-Means terkenal karena kemudahannya yang mampu mengklaster data yang berjumlah besar dan mampu mengatasi outlier dengan cepat (Yunita, Efendi, & Rini, 2019). Secara  umum,  klasterisasi  pada  algoritma K-Means dapat  dilakukan dengan menentukan jumlah nilai cluster (k) terlebih dahulu, lalu melakukan inisialisasi k pusat cluster i (centroid) secara random dan menempatkan setiap objek  ke cluster terdekat  berdasarkan  perhitungan  jarak  menggunakan persamaan Euclidean  Distance (10). Euclidean  distance adalah  salah  satu perhitungan  untuk  proses K-Means dengan  cara  mengukur  jarak  antar  titik yang berbeda. Adapun rumus yang digunakan adalah :
(    )   √( ) ( ) (1) Keterangan :
(    )

## 2.4. Metodologi Penelitian
Ada  beberapa  tahapan  atau  langkah  yang  akan  diterapkan  dalam penelitian i ini, yaitu  :
Gambar 1. Alur penelitian INPUT METODE OUTPUT EVALUATION
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 759-767 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## a. Input
Tahapan  ini  berguna  untuk  mempersiapkan  data  yang  akan  digunakan dalam  penelitian.  Tahapan  ini  memuat  langkah preparation dan preprocessing data .  Jenis  data  yang  digunakan  adalah data  public . Data public berasal  dari website resmi  pemerintah  yang  berada  di  laman https://.www.bps.go.id/.  Data  disajikan  dalam  bentuk  persen  dengan periode tahun 2017 hingga tahun 2019.
b. Metode
Tahapan ini berguna untuk menerapkan algoritma yang akan digunakan dalam  penelitian,  yaitu  algoritma K-Means .  Pemilihan  algoritma  ini berdasarkan  alasan  pada  penerapannya  yang  mudah  (11)  dan penggunaannya yang populer (12).
c. Output
Tahapan  ini  berguna  untuk  menampilkan  proses  dari data  mining yang telah dilakukan dalam penelitian ini yang selanjutnya akan dimanfaatkan sebagai bahan evaluasi.
d. Evaluation
Tahapan  ini  berguna  untuk  menilai  hasil  dari  data  mining  yang  telah didapatkan dari proses sebelumnya. Hasil evaluasi akan menggambarkan bagaimana kualitas dari proses data mining yang dilakukan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN I

## 3.1. Input I
Data  primer  yang  digunakan  berjumlah  34  baris  dan  setiap  baris terdapat  4  buah  atribut,  yaitu  Provinsi,  2017,  2018  dan  2019.  Pada  data tersebut,  tidak  ada record yang  akan  dihilangkan  atau  dihapus.  Selain  itu, tidak  ditemukannya  nilai null atau  kosong,  sehingga  dapat  dipastikan  bila data  sudah clean dan  dapat  digunakan  untuk  langkah  selanjutnya.  Perlu diketahui  pula,  bahwa  setiap record yang  ada  pada  data  akan  mewakili bagaimana nilai angka yang melek TIK untuk setiap provinsi, dan berikut ini i adalah tabel data yang digunakan:
Tabel 1. Data BPS/Penelitian (Persentase Keterampilan TIK Umur 15-24) Provinsi 2019  2018  2017 Yogyakarta 97,91  95,48  92,19 Jakarta 95,41  92,15  89,93 Riau 93,05  86,37  84,48 Bali 91,40  87,56  81,45 Jawa Tengah 90,93  83,33  75,51 Kalimantan Timur 89,87  83,52  76,99 Jawa i Barat t
88,79  82,69  74,78
Jawa i Timur r 87,97  80,51  73,07 Banten n 87,86  81,53  71,44 Kalimantan Utara 87,29  80,51  72,13 Kalimantan Selatan 87,16  78,81  69,00
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 759-767 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Provinsi 2019  2018  2017 Bangka Belitung 84,49  77,06  64,40 Sulawesi Selatan 83,30  76,72  66,90 Riau 82,03  75,76  66,69 Lampung 81,61  73,25  58,71 Jambi 81,58  74,00  62,67 Sulawesi i Utara 81,22  74,69  70,78 Kalimantan Tengah 80,96  68,48  61,19 Sumatera Barat 80,64  76,27  67,78 Gorontalo 79,60  74,22  61,68 Sulawesi Tenggara 79,51  70,66  59,71 Nusa Tenggara i Barat  77,54  66,23  54,67 Sumatera Utara a 77,28  71,24  63,90 Sumatera Selatan 77,26  72,36  61,55 Bengkulu 77,02  69,56  60,07 Kalimantan i Barat 70,40  63,05  51,82 Aceh n 69,01  62,96  51,78 Sulawesi i Tengah 68,81  61,45  56,01 Sulawesi i Barat 68,06  57,05  49,39 Papua Barat 65,40  61,29  50,04 Maluku i 60,17  54,29  49,60 Maluku i Utara 52,88  49,32  35,19 Nusa Tenggara Timur  51,03  43,32  38,68 Papua 32,88  33,48  30,42

## 3.2. Metode
Selanjutnya,  untuk  tahapan  metode,  langkah  pertama  yang  dilakukan adalah  mengimpor  data.  Kemudian  melakukan  pengecekan  data  dari keseluruhan  atribut  yang  akan  digunakan.  Proses  ini  dilakukan  dengan bantuan  sebuah tools yang  bernama RStudio dan  berikut  ini  adalah rangkuman dari atribut 2017, 2018 dan 2019.
Gambar 2. Rangkuman nilai dari atribut 2017, 2019 dan 2019
Berdasarkan  rangkuman  ketiga  atribut  tersebut,  maka  langkah  yang dipilih  selanjutnya  adalah  dengan  melakukan  transformasi  data  menjadi skala. Hal ini dilakukan untuk mencegah terjadinya penyebaran data menjadi tidak normal.
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 759-767 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 2. Transformasi data yang digunakan
Provinsi 2019 2018 2017 Yogyakarta 1,4309 1,7667 2,0308 Jakarta 1,2490 1,5188 1,8716 Riau 1,0773 1,0887 1,4875 Bali 0,9572 1,1773 1,2740 Jawa Tengah 0,9230 0,8625 0,8554 Kalimantan Timur 0,8459 0,8766 0,9597 Jawa Barat 0,7673 0,8149 0,8040 Jawa Timur 0,7076 0,6526 0,6835 Banten 0,6996 0,7285 0,5686 Kalimantan Utara 0,6582 0,6526 0,6173 Kalimantan Selatan 0,6487 0,5261 0,3967 Bangka Belitung 0,4544 0,3959 0,0725 Sulawesi Selatan 0,3678 0,3706 0,2487 Riau 0,2754 0,2991 0,2339 Lampung 0,2449 0,1123  -0,3284 Jambi 0,2427 0,1682  -0,0494 Sulawesi Utara 0,2165 0,2195 0,5221 Kalimantan Tengah 0,1976  -0,2426  -0,1537 Sumatera Barat 0,1743 0,3371 0,3107 Gorontalo 0,0986 0,1845  -0,1191 Sulawesi Tenggara 0,0921  -0,0804  -0,2580 Nusa Tenggara Barat -0,0513  -0,4101  -0,6131 Sumatera Utara -0,0702  -0,0372  0,0373 Sumatera Selatan -0,0716  0,0461  -0,1283 Bengkulu -0,0891  -0,1623  -0,2326 Kalimantan Barat -0,5708  -0,6467  -0,8139 Aceh -0,6719  -0,6534  -0,8168 Sulawesi Tengah -0.6865  -0,7658  -0,5187 Sulawesi Barat -0,7411  -1,0932  -0,9852 Papua Barat -0,9346  -0,7777  -0,9394 Maluku -1,3152  -1,2986  -0,9704 Maluku Utara -1,8456  -1,6685  -1,9858 Nusa Tenggara Timur  -1,9802  -2,1150  -1,7399 Papua -3,3008  -2,8472  -2,3220
Lalu  kemudian,  menentukan  nilai  k=2.  Proses  pemilihan  nilai  k dilakukan  dengan  melihat  dikoordinat  berapa  nilai  k  berada  di  puncak tertingginya  berdasarkan  perolehan  nilai  rata-rata silhouette  coefficient . Setelah itu baru benar-benar mulai menerapkan algoritma K-Means .
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 759-767 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 3. Penentuan nilai k yang paling optimal

## 3.2. Output
Hasil  yang  didapatkan  dari  proses  implementasi  algoritma K-Means dengan jumlah k=2 adalah terdapat 9 records yang merupakan kluster 1 dan terdapat 25 records yang merupakan kluster 2.
Gambar 4. Hasil implementasi algoritma K-Means
Berikut ini adalah rincian dari setiap klusternya, yaitu :
a) Kluster  1  terdiri  dari  provinsi  :  Yogyakarta,  Jakarta,  Riau,  Bali,  Jawa Tengah, Jawa Barat, Banten,  Jawa Timur, Kalimantan Timur, Kalimantan Utara,  Kalimantan  Selatan,  Bangka  Belitung,  Riau,  Lampung,  Jambi,
Sumatera i Utara, Sumatera ii Selatan, Sulawesi Utara, Kalimantan Tengah, Sumatera  Barat,  Gorontalo,  Sulawesi i Selatan,  Sulawesi i Tenggara  dan Nusa Tenggara Barat.
b) Kluster  2  terdiri  dari  provinsi  :  Aceh,  Bengkulu,  Kalimantan  Barat, Sulawesi Tengah, Sulawesi Barat, Nusa Tenggara Timur, Maluku, Maluku Utara, Papua Barat dan Papua.
Gambar 5. Anggota setiap cluster

## 3.2. Evaluation
Berdasarkan  klasterisasi  yang  dilakukan,  diketahui  nilai within  cluster sum  of  squares yang  didapatkan  dari  proses  perhitungan,  yaitu  14,22093 untuk cluster 1 dan 22,98090 untuk cluster 2 dengan nilai i between_SS i atau between  sum  of f squares dibagi  nilai i total_SS i sebesar  62,4%.  Dengan
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 759-767 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
demikian, maka dapat dinyatakan bahwa hasil klasterisasi k=2 memiliki hasil yang paling baik diantara nilai k yang lainnya.

## Gambar 6. Hasil klasterisasi dengan k=2
Adapun  untuk  visualisasi  penyebaran cluster itu  sendiri  bila ditampilkan  dalam  bentuk  gambar  akan  seperti  diagram  yang  ada  pada gambar 6. Setiap cluster terdiri dari kumpulan titik-titik yang memiliki nilai kemiripan  yang  sama  antar  anggotanya  dan  berbeda  dengan  jenis  klaster yang  lainnya,  dalam  hal  ini cluster 1  ditandai  dengan  area  yang  berwarna merah sedangkan cluster 2 ditandai dengan area yang berwarna biru.
Gambar 7 . Visualisasi diagram penyebaran cluster
4.  SIMPULAN
Dengan  demikian,  berdasarkan  dari  hasil  klasterisasi  yang  dilakukan, terdapat dua jenis kelompok yang berbeda, yaitu :
a) Kluster  1  terdiri  dari  provinsi  :  Yogyakarta,  Jakarta,  Riau,  Bali,  Jawa Tengah, Jawa Barat,  Banten,  Jawa Timur,  Kalimantan Timur, Kalimantan Utara,  Kalimantan  Selatan,  Bangka  Belitung,  Riau,  Lampung,  Jambi, Sumatera i Utara, Sumatera ii Selatan, Sulawesi Utara, Kalimantan Tengah, Sumatera  Barat,  Gorontalo,  Sulawesi i Selatan,  Sulawesi i Tenggara  dan Nusa Tenggara Barat.
b) Kluster  2  terdiri  dari  provinsi  :  Aceh,  Bengkulu,  Kalimantan  Barat, Sulawesi Tengah, Sulawesi Barat, Nusa Tenggara Timur, Maluku, Maluku Utara, Papua Barat dan Papua.
Oleh karena masih terdapat perbedaan hasil klasterisasi, yaitu sembilan dibanding  dua  puluh  lima,  maka  diperlukanyalah  pemerataan  penggunaan TIK  pada  usia  muda  yang  melek  TIK  di  seluruh  provinsi  yang  ada  di
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 759-767 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Indonesia  untuk  menjadi  sama  rata  dan  berangsur  lebih  baik.  Dan  untuk penelitian  selanjutnya,  diharapkan  adanya  penggunaan  berbagai  metode- metode yang lainnya yang dapat dijadikan sebagai bahan perbandingan dan perbaikan untuk penelitian ini atau pun yang serupa.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Aditya,  A.,  Jovian,  I.,  &  Sari,  B.  N.,  “Implementasi  K-Means  Clustering Ujian  Nasional  Sekolah  Menengah  Pertama  di I Indonesia  Tahun 2018/2019”. Jurnal Media Informatika Budidarma, pp 51-58, 2020.
[2] APJII., “Laporan Survei : Penetrasi & Profil Perilaku Pengguna Internet Indonesia 2018”. Jakarta: Polling Indonesia, 2019.
[3] Isyarah, F., Hasan, M., & Wiza, F., “Clustering Daerah Miskin di Provinsi Riau  Menggunakan  Metode  K-Means”.  Prosiding-Seminar  Nasional Teknologi Informasi & Ilmu Komputer (SEMASTER), pp 1-12, 2020.
[4] Oktavia, R., Hardinata, J. T., & Irawan., “Penerapan Metode Algoritma K-means  dalam  Pengelompokan  Angka  Harapan  Hidup  Saat  Lahir Menurut  Provinsi”.  KESATRIA:  Jurnal  Penerapan  Sistem  Informasi (Komputer & Manajemen), pp 164-161, 2020.
[5] Priyatman,  H.,  Sajid,  F.,  &  Haldivany,  D.,  “Klasterisasi  Menggunakan Algoritma  K-Means  Clustering  untuk  Memprediksi  Waktu  Kelulusan Mahasiswa”. JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika), Vol. 5 No. 1, pp 62-66, 2019.
[6] Saifullah,  &  Hidayati,  N.,  “Pengelompokan  Persentase  Buta  Huruf Umur  15-44  Menurut  Provinsi  Menggunakan  Algoritma  K-Means”. Kumpulan JurnaL Ilmu Komputer (KLIK), pp 230-240, 2020.
[7] Saragih,  A.  T.,  Sembiring,  A.  S.,  &  Sayuthi,  M.,  “Penerapan  Metode Clustering K-Means u untuk Proses Seleksi Calon Peserta Lomba MTQ”. Jurnal Pelita Informatika, Volume 17, Nomor 2, pp 117-122, 2018.
[8] Sujanah,  A.,  Sukroni,  A.,  Satika,  A.,  &  Krismawati.,  “Statistik Ketenagakerjaan  Usia  Muda  di  Indonesia”.  Jakarta:  Sub  Direktorat Statistik Ketenagakerjaan, 2016.
[9] Triyansyah,  D.,  &  Fitrianah,  D.,  “Analisis  Data  Mining  Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi i Marketing (Studi Kasus: Hoyweapstore)”. IncomTech, Jurnal Telekomunikasi dan Komputer, Vol.8, No.3, pp 164-182, 2018.
[10]  Vhallah,  I.,  Sumijan,  &  Santony,  J.,  “Pengelompokan  Mahasiswa Potensial  Drop  Out  menggunakan  Metode e Clustering  K-Means”. JURNAL RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), Vol. 2 No. 2, pp 572-577, 2018.
[11]  Wahyudi,  H.  S.,  &  Sukmasari,  M.  P.,  “Teknologi i dan  Kehidupan Masyarakat”. Jurnal Analisa Sosiologi, pp 13-24, 2014.
[12]  Yunita, Efendi, R., & Rini, D. P., “Metode K-Means & SAW dalam Seleksi Penerima  Dana  Zakat  pada  Badan  Amil i Zakat”.  TEKNOMATIKA, Vol.09, No.02, pp 163-174, 2019.