## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7429

## Implementasi Data Mining dengan Menerapkan Algoritma K-Means Clustering untuk Memberikan Rekomendasi Jurusan Kuliah Bagi Mahasiswa Baru
Ita Arfyanti 1,* , Tommy Bustomi 2 , Ivan Haristyawan 1
1 Prodi Sistem Informasi, STMIK Widya Cipta Dharma, Samarinda, Indonesia
2 Prodi Teknik Informatika Multimedia, Politeknik Negeri Samarinda, Samarinda, Indonesia Email: 1,* ita@wicida.ac.id, 2 tbustomi@gmail.com, 3 Ivan@wicida.ac.id Email Penulis Korespondensi: ita@wicida.ac.id
Abstrak− Pada tingkatan perguruan tinggi, seseorang pelajar, belajar pada bidang keahlian atau jurusan yang sesuai dengan bidang  bakat  dan  minatnya.  Pemilihan  jurusan  perguruan  tinggi  yang  kurang  tepat  akan  berakibat  bagi  masa  depan  calon mahasiswa  baru  tersebut.  Dalam  memilih  jurusan  hendaknya  seorang  calon  mahasiswa  baru  memilih  jurusan  yang  sesuai dengan  kemampuan,  baik  itu  secara  akademik  maupun  bakat  yang  dimilikinya.  Salah  satu  cara  untuk  mengatasi  calon mahasiswa  yang  salah  dalam  memilih  jurusan  ini  adalah  dengan menggunakan  metode  Clustering  K-Means.  Algoritma  K- Means  bagian  dari  clustering  data  mining  yang  memiliki  peran  untuk  membentuk  kelompok  baru  berdasarkan  dengan pembentukan cluster. Algoritma  Clustering K-Means dapat menyelesaikan permasalahan dalam  merekomendasikan jurusan kepada calon mahasiswa baru berdasarkan nilai sekolah. Hasil dari penerapan algoritma K-Means bahawasannya pada Cluster 1 terdapat 6 Calon Mahasiswa, Pada Cluster 2 terdapat 11 Calon Mahasiswa dan Pada Cluster 3 terdapat 3 Calon Mahasiswa.
Kata Kunci: Data Mining; Clustering; Rekomendasi; Jurusan; Algoritma K-Means
Abstract− At the tertiary level, a student studies in a field of expertise or major that suits his or her area of talent and interest. Choosing an inappropriate college major will have consequences for the future of the prospective new student. In choosing a major, a prospective new student should choose a major that suits his abilities, both academically and his talents. One way to overcome prospective students who are wrong in choosing this major is to use the K-Means Clustering method. The K-Means algorithm is part of clustering data mining which has the role of forming new groups based on cluster formation. The K-Means Clustering algorithm can solve the problem of recommending majors to prospective new students based on school grades. The results of applying the K-Means algorithm show that in Cluster 1 there are 6 prospective students, in Cluster 2 there are 11 prospective students and in Cluster 3 there are 3 prospective students.
Keywords: Data Mining; Clustering; Recommendation; Major; K-Means Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Perguruan  tinggi  merupakan  salah  satu  institusi  pendidikan  yang  sangat  penting  untuk  mencetak  tenaga profesional. Pada tingkatan perguruan tinggi, seseorang pelajar, belajar pada bidang keahlian atau jurusan yang sesuai dengan bidang bakat dan minatnya. Pada perguruan tinggi sendiri, terdapat banyak jurusan dan dimana tidak semua perguruan tinggi memiliki jurusan yang sama[1].
Pemilihan jurusan perguruan tinggi yang kurang tepat akan berakibat bagi masa depan calon mahasiswa baru tersebut. Kesalahan dalam pemilihan jurusan biasanya diakibatkan oleh karena alasan kurangnya pengetahuan mengenai jurusan yang ada, mengikuti saran dari orang tua, ikut-ikut teman, gengsi atau tidak ada pilihan jurusan yang lain[2]. Hal ini akan berdampak pada proses pembelajaran selama kuliah karena kurang  mengerti  materi- materi  yang  diberikan  atau  bahkan  tidak  menyukai  materi  perkuliahan  tersebut  yang  akan  mengakibatkan rendahnya indeks prestasi (IP) hingga terancam dikeluarkan[3].
Dalam  memilih  jurusan  hendaknya  seorang  calon  mahasiswa  baru  memilih  jurusan  yang  sesuai  dengan kemampuan, baik itu secara akademik maupun bakat yang dimilikinya. Pilihan secara tanpa pertimbangan yang matang akan mengakibatkan adanya kesadaran yang terlambat bahwa jurusan yang diambil tidak sesuai dengan minat dan bakat akibat yang lebih buruk yaitu dikeluarkan seorang mahasiswa/i karena dinyatakan tidak mampu mengikuti pendidikan yang di ikutinya[4].
Salah  satu  cara  untuk  mengatasi  calon  mahasiswa  yang  salah  dalam  memilih  jurusan  ini  adalah  dengan menggunakan  metode  Clustering  K-Means.  Sifatnya  hanya  membantu  dalam  menentukan  pilihan  dari  sekian banyak alternatif berdasarkan kriteria dan pembobotan  yang ditentukan.  Algoritma Clustering K-Means adalah teknik pemecah masalah berdasarkan klasterisasi dengan karateristik dimana proses penentuannya[5][6][7].
Algoritma K-Means bagian dari clustering data mining yang memiliki peran untuk membentuk kelompok baru  berdasarkan  dengan  pembentukan  cluster.  Pembentukan  cluster  yang  dilakukan  pada  algoritma  K-Means berdasarkan dengan kesamaan ataupun kemiripan dari pada karakteristik data. Pada algoritma K-Means khususnya untuk  menentukan  karakteristika  data  berdasarkan  dengan  nilai  jarak  terdekat  dari  data.  Dimana  jarak  terdekat berdasarkan dengan nilai euclidean distance[8][9][10].
Pada  penelitian  yang  dilakukan,  juga  dibutuhkan  referensi  sebagai  penelitian  terdahulu  seperti  yang dilakukan  oleh  Febriansyah  dan  Siti  Muntari  pada  tahun  2023,  dimana  judul  penelitian  yang  dilakukan  adalah Penerapan Algoritma K-Means untuk Klasterisasi Penduduk Miskin pada Kota Pagar Alam hasil yang didapatkan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7429
pada penelitian bahwasannya proses Clustering ini menghasilkan tiga cluster yaitu cluster_0 sebanyak 156 orang, cluster_1 sebanyak 82 orang, dan cluster_2 sebanyak 233 orang[11].
Penelitian lainnya  yang dilakukan oleh Preddy Marpaung,  dkk pada tahun 2023 dengan judul penelitian Penerapan  Data  Mining  Untuk  Pengelompokan  Kepadatan  Penduduk  Kabupaten  Deli  Serdang  Menggunakan Algoritma K-Means bahwasannya Dengan hasil penggunaan algoritma K-Means dapat menghasilkan, bahwa dari 22  kecamatan  yang  ada,  terdapat  3  kecamatan  Sangat  Padat  (cluster1),  4  kecamatan  padat  (cluster2),  dan  15 kecamatan sedang (cluster3)[12].
Juga telah dilakukan penelitian yang lain dilakukan oleh Putri Apriyani, dkk pada tahun 2023 dimana judul penelitian  yang  dilakukan  Penerapan  Algoritma  K-Means  dalam  Klasterisasi  Kasus  Stunting  Balita  Desa Tegalwangi hasil yang didapatkan pada penelitian Hasil dari penelitian ini adalah didapat jumlah cluster optimal dengan  K=2.Untuk  cluster  0  terdapat  392  balita  yaitu  Shanum,  Rizka,  Nurjanah  dan  lainnya,  cluster  1  dengan terdapat 3 balita yaitu Ezra, M Abidza dan Abd Mahmud. Dengan jumlah total balita stunting 287 balita dan jumlah total  balita  status  normal  108  balita  dan  nilai  DBI  yang  paling  optimal  sebesar  0.007  dimana  nilai  tersebut mendekati 0 yang berarti klaster yang di evaluasi menghasilkan klaster yang baik[13].
Serta penelitian terakhir yang dilakukan oleh Mitha Rosadi, dkk pada tahun 2023 dengan judul penelitian Clustering Panjang Ruas Jalan di BBPJN Sumut Menggunakan Algoritma K-Means dimana hasil dari penelitian yang dilakukan Hasil yang diperoleh adalah terdapat 118 jalan dengan Cluster tingkat pendek (C1), 37 jalan dengan Cluster tingkat sedang (C2), dan 21 jalan dengan Cluster tingkat panjang (C3). Hal ini dapat menjadi masukan bagi  BBPJN  Sumut  untuk  mengetahui  batas  ruas  jalan  tingkat  pendek,  tingkat  sedang  dan  tingkat  panjang jalan[14].
Berdasarkan  dengan  penjabaran  yang  telah  dilakukan  dimana  yang  menjadi  tujuan  penelitian  serta perbedaan dari penelitian yang dilakukan bahwasannya penelitian ini akan menyelesaikan permasalahan terkait dengan proses pemilihan jurusan bagi calon mahasiswa. Dimana  pada penelitian ini nantinya akan memberikan rekomendasi hasil terhadap jurusan yang akan dipilih oleh calon mahasiswa. Proses dalam melakukan rekomendasi terhadap pemilihan jurusan dilakukan berdasarkan dengan menggunakan data mining serta menerapkan algoritma clustering K-Means.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data mining memiliki pengertian lain yaitu Knowledge Discovery ataupun pattern recognition merupakan suatu istilah  yang digunakan  untuk  mendapatkan pengetahuan  yang  tersembunyi dari  kumpulan data  yang berukuran sangat besar. Tujuan utama data mining adalah untuk menemukan, menggali, atau menambang pengetahuan dari data  atau  informasi  yang  kita  miliki.  Data  mining  merupakan  bidang  dari  beberapa  bidang  keilmuan  yang menyatukan teknik dari pembelajaran mesin, pengenalan permasalahan informasi dari database yang besar. Data mining adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari database yang besar[15][16][17].

## 2.2 Algoritma K-Means Clustering
Pengertian Clustering K-Means adalah K dimaksudkan sebagai konstanta jumlah cluster yang diinginkan, Means dalam hal ini didefinisikan sebagai cluster, sehingga Clustering K-Means adalah suatu metode penganalisaan data atau metode data mining yang melakukan proses pemodelan tanpa supervisi (unsupervised) dan merupakan salah satu  metode  yang  melakukan  pengelompokkan  data  dengan  sistem  partisi.  Metode  K-means  berusaha mengelompokkan data yang ada dalam satu kelompok mempunyai karateristik yang berbeda dengan data yang ada didalam kelompok yang lain. Dasar Algoritma K-means adalah sebagai berikut[18][19][20]:
1. Tentukan nilai k sebagai jumlah klaster yang ingin dibentuk
2. Inisialisasi k sebagai centroid yang dapat dibangkitkan secara random
3. Hitung jarak setiap data ke masing-masing centroid menggunakan persamaan Euclidean Distance yaitu sebagai berikut:
d(P, Q) = √∑ (X j (P) − X j (Q)) 2 p j=1 (1)
4. Kelompokkan setiap data berdasarkan jarak terdekat antara data dengan centroidnya.
5. Tentukan posisi centroid baru (k)
6. Kembali ke langkah 3 jika posisi centroid baru dengan centroid lama tidak sama.

## 2.3 Metodologi Penelitian
Pada metodologi penilitian dijabarkan tahapan-tahapan  yang dilakukan dalam penilitian.  Metodologi penelitian terdiri dari beberapa yang terkait secara sistematis. Tahapan ini diperlukan untuk mempermudah dalam melukan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7429
penelitian. Sebelum mambuat kerangka penilitian, penulis terlebih dahulu menganalisa topik yang akan diteliti. Dibawah ini merupakan alur dari tahapan penelitian serta proses pengumpulan data yang dilakukan:
Gambar 1. Metodologi Penelitian
Berdasarkan gambar 1 merupakan gambaran dari metodologi pada penelitian, maka diuraikan langka kerja dapat dituliskan sebagai berikut:
1. Langkah awal dari penelitian ini adalah identifikasi ruang lingkup masalah, ditentukan terlebih dulu sebelum sampai pada tahap pembahasan selanjutnya agar pembahasan suatu masalah dapat terarah atau fokus pada suatu tujuan.
2. Langkah kedua adalah pengumpulan data, aktivitas mencari data untuk memperoleh informasi yang dibutuhkan oleh penulis.
3. Langkah ketiga adalah mempelajari literature, untuk mencapai tujuan yang telah ditentukan, maka dipelajari beberapa diseleksi untuk dapat menentukan literature yang akan digunakan peneliti.
4. Langkah keempat adalah analisi masalah, proses untuk memecahkan masalah
5. Langkah kelima adalah penerapan algoritma Clustering K-Means, proses penelitian dimana data diproses untuk menanggapi perumusan masalah.
6. Langkah  keenam  adalah  implementasi,  penggambaran  beberapa  elemen  yang  terpisah  dalam  satu  kesatuan yang utuh dan berfungsi. Perancangan sistem dapat dirancang dalam bentuk bagan alir.
7. Langkah  ketujuh  adalah  pengujian,  untuk  dapat  menganalisa  tingkat  keberhasilan  algoritma  Clustering  K- Means  melalui  RapidMiner  dan  Microsoft  Excel  sehingga  menghasilkan  kesimpulan  yang  sesuai  dengan rumusan masalah dan tujuan yang ingin dicapai.
8. Langkah kedelapan adalah pembuatan laporan hasil penelitian dilakukan untuk dapat digunakan pada waktu yang akan datang.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Pemilihan  jurusan  bagi  calon  mahasiswa  baru  merupakan  sebuah  hal  yang  cukup  penting,  dimana  jika  saja pemilihan jurusan yang salah bagi calon mahasiswa baru tentunya akan menghambat proses belajar mengajar bagi calon  mahasiswa  serta  dengan  akademik  yang  didaptkan.  Proses  pemilihan  jurusan  bagi  calon  mahasiwa  baru setidaknya harus didasarkan dengan melihat terhadap minat dan bakat yang dimiliki. Maka dari itu perlu kiranya sebuah  proses  yang  dilakukan  untuk  membantu  bagi  calon  mahasiswa  untuk  menentukan  jurusan  berdasarkan dengan minat dan bakat yang dimiliki dengan hasil sebuah rekomendasi jurusan. Proses tersebut dapat diselesaikan dengan  menggunakan peran dari data  mining. Data  mining  merupakan  sebuah proses pengolahan data ataupun penggalian data kembali. Dimana proses penggalian data bertujuan untuk mendapatkan sebuah informasi penting dan  juga  berharga  yang  nantinya  dapat  dipergunakan  kembali  bagi  pemilik  data  untuk  proses  pengambilan keputusan. Pada data mining sendiri juga terdapat beberapa teknik yang dilakukan salah satunya adalah Clustering. Clustering merupakan sebuah proses pengelompokan data berdasarkan dengan karakteristik data, pada clustering

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7429
terdapat  sendiri  sebuah  algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  data  yaitu  algoritma  K-Means. Algoritma  K-Means  melakukan  proses  pembantukan  klaster  atau  pengelompokan  berdasarkan  dengan  nilai terdekat dari setiap centeroid.

## 3.1.1 Penerapan Algoritma K-Means
Sebelum  dilakukan  penelitian,    perlu  kiranya  mengetahui  sampel  data  yang  akan  digunakan  pada  penelitian. Dimana pada Algoritma Clustering K-Means dalam proses cluster tidak dapat menggunakan data dalam bentuk huruf, oleh karena itu kriteria dikonversi kedalam bentuk angka. Berikut tabel 1 merupakan data calon mahasiswa.

## Tabel 1. Data Calon Mahasiswa
No  Nama Calon Mahasiswa Kriteria dan Penilaian Nilai IPA  Nilai IPS  Nilai Bahasa  Nilai Seni  Bakat dan Minat 1 Calon Mahasiswa 1 72 74 76 76 1 2 Calon Mahasiswa 2 82 84 86 88 3 3 Calon Mahasiswa 3 65 61 69 66 2 4 Calon Mahasiswa 4 80 81 82 84 4 5 Calon Mahasiswa 5 80 84 85 86 1 6 Calon Mahasiswa 6 75 77 78 79 2 7 Calon Mahasiswa 7 84 84 86 80 4 8 Calon Mahasiswa 8 86 83 84 85 3 9 Calon Mahasiswa 9 61 63 60 65 1 10 Calon Mahasiswa 10 75 76 72 74 2 11 Calon Mahasiswa 11 80 81 84 86 2 12 Calon Mahasiswa 12 69 66 60 61 3 13 Calon Mahasiswa 13 82 84 85 87 2 14 Calon Mahasiswa 14 82 80 76 78 1 15 Calon Mahasiswa 15 61 64 60 74 3 16 Calon Mahasiswa 16 78 85 75 78 2 17 Calon Mahasiswa 17 82 83 80 80 3 18 Calon Mahasiswa 18 88 86 84 82 4 19 Calon Mahasiswa 19 65 68 61 60 2 20 Calon Mahasiswa 20 80 81 83 84 2
Kelompok data diatas berdasarkan nilai yang diperoleh oleh setiap mahasiswa.
1. Langkah pertama menentukan jumlah cluster kedalam 3 kelompok,
2. Langkah kedua menentukan nilai centroid awal/ titik pusat awal,  dengan  record data sesuai dengan jumlah attribute kriteria. Nilai centroid awal/ titik pusat awal diperoleh dari data mahasiswa secara acak seperti terlihat pada tabel 2.
Tabel 2. Nilai Centroid Awal No Nama Titik Pusat Kriteria dan Penilaian Nilai IPA Nilai IPS Nilai Bahasa Nilai Seni Bakat dan Minat 1 Calon Mahasiswa 1 C1 72 74 76 78 1 2. Calon Mahasiswa 4 C2 80 81 82 84 4 3. Calon Mahasiswa 12 C3 69 66 60 61 3
3. Langkah ketiga menghitung jarak dengan menggunakan model Euclidean Cluster  1: 𝑑(𝑥 1 , 𝑐 1 ) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = (72 − 72) 2 + (74 − 74) 2 + (76 − 76) 2 + (78 − 78) 2 + (1 − 1) 2 = 0 𝑑(𝑥 2 , 𝑐 1 ) = √(𝑎 2 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 2 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 2 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 2 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 2 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(88 − 72) 2 + (86 − 74) 2 + (84 − 76) 2 + (82 − 78) 2 + (3 − 1) 2 = 22 𝑑(𝑥 3 , 𝑐 1 ) = √(𝑎 3 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 3 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 3 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 3 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 3 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(80 − 72) 2 + (84 − 74) 2 + (85 − 76) 2 + (86 − 78) 2 + (2 − 1) 2 = 17.60 𝑑(𝑥 4 , 𝑐 1 ) = √(𝑎 4 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 4 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 4 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 4 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 4 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(80 − 72) 2 + (81 − 74) 2 + (82 − 76) 2 + (84 − 78) 2 + (4 − 1) 2 = 13.92 𝑑(𝑥 5 , 𝑐 1 ) = √(𝑎 5 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 5 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 5 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 5 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 5 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(65 − 72) 2 + (61 − 74) 2 + (69 − 76) 2 + (66 − 78) 2 + (1 − 1) 2 = 20.27

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7429
𝑑(𝑥 6 , 𝑐 1 ) = √(𝑎 6 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 6 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 6 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 6 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 6 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(75 − 72) 2 + (77 − 74) 2 + (78 − 76) 2 + (79 − 78) 2 + (2 − 1) 2 = 4.89 𝑑(𝑥 7 , 𝑐 1 ) = √(𝑎 7 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 7 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 7 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 7 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 7 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(84 − 72) 2 + (82 − 74) 2 + (86 − 76) 2 + (80 − 78) 2 + (4 − 1) 2 = 17.91 𝑑(𝑥 8 , 𝑐 1 ) = √(𝑎 8 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 8 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 8 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 8 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 8 − 𝑐 1𝑒 ) 2
= √(86 − 72) 2 + (83 − 74) 2 + (84 − 76) 2 + (85 − 78) 2 + (3 − 1) 2 = 19.84 𝑑(𝑥 9 , 𝑐 1 ) = √(𝑎 9 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 9 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 9 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 9 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 9 − 𝑐 1𝑒 ) 2
= √(61 − 72) 2 + (63 − 74) 2 + (60 − 76) 2 + (65 − 78) 2 + (1 − 1) 2 = 25.82 𝑑(𝑥 10 , 𝑐 1 ) = √(𝑎 10 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 10 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 10 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 10 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 10 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(75 − 72) 2 + (76 − 74) 2 + (74 − 76) 2 + (79 − 78) 2 + (2 − 1) 2 = 4.35 𝑑(𝑥 11 , 𝑐 1 ) = √(𝑎 11 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 11 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 11 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 11 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 11 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(80 − 72) 2 + (81 − 74) 2 + (84 − 76) 2 + (86 − 78) 2 + (2 − 1) 2 = 15.55 𝑑(𝑥 12 , 𝑐 1 ) = √(𝑎 12 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 12 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 12 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 12 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 12 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(69 − 72) 2 + (66 − 74) 2 + (60 − 76) 2 + (61 − 78) 2 + (3 − 1) 2 = 24.93 𝑑(𝑥 13 , 𝑐 1 ) = √(𝑎 13 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 13 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 13 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 13 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 13 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(82 − 72) 2 + (84 − 74) 2 + (85 − 76) 2 + (87 − 78) 2 + (2 − 1) 2 = 19.05 𝑑(𝑥 14 , 𝑐 1 ) = √(𝑎 14 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 14 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 14 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 14 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 14 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(82 − 72) 2 + (80 − 74) 2 + (76 − 76) 2 + (78 − 78) 2 + (1 − 1) 2 = 11.66 𝑑(𝑥 15 , 𝑐 1 ) = √(𝑎 15 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 15 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 15 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 15 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 15 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(88 − 72) 2 + (82 − 74) 2 + (86 − 76) 2 + (84 − 78) 2 + (3 − 1) 2 = 21.44 𝑑(𝑥 16 , 𝑐 1 ) = √(𝑎 16 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 16 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 16 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 16 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 16 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(78 − 72) 2 + (75 − 74) 2 + (79 − 76) 2 + (77 − 78) 2 + (2 − 1) 2 = 6.92 𝑑(𝑥 17 , 𝑐 1 ) = √(𝑎 17 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 17 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 17 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 17 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 17 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(82 − 72) 2 + (88 − 74) 2 + (80 − 76) 2 + (80 − 78) 2 + (3 − 1) 2 = 17.88 𝑑(𝑥 18 , 𝑐 1 ) = √(𝑎 18 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 18 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 18 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 18 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 18 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(88 − 72) 2 + (86 − 74) 2 + (84 − 76) 2 + (82 − 78) 2 + (4 − 1) 2 = 22.11 𝑑(𝑥 19 , 𝑐 1 ) = √(𝑎 19 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 19 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 19 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 19 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 19 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(65 − 72) 2 + (68 − 74) 2 + (61 − 76) 2 + (60 − 78) 2 + (2 − 1) 2 = 25.19 𝑑(𝑥 20 , 𝑐 1 ) = √(𝑎 20 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 20 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 20 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 20 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 20 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(80 − 72) 2 + (81 − 74) 2 + (88 − 76) 2 + (84 − 78) 2 + (2 − 1) 2 = 17.14 Cluster  2: 𝑑(𝑥 1 , 𝑐 2 ) = √(𝑎 1 − 𝑐 2𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 2𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 2𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 2𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 2𝑒 ) 2 = √(72 − 80) 2 + (74 − 81) 2 + (76 − 82) 2 + (78 − 84) 2 + (1 − 4) 2 = 13.92 𝑑(𝑥 2 , 𝑐 2 ) = √(𝑎 2 − 𝑐 2𝑎 ) 2 + (𝑏 2 − 𝑐 2𝑏 ) 2 + (𝑐 2 − 𝑐 2𝑐 ) 2 + (𝑑 2 − 𝑐 2𝑑 ) 2 + (𝑒 2 − 𝑐 2𝑒 ) 2 = √(88 − 80) 2 + (86 − 81) 2 + (84 − 82) 2 + (82 − 84) 2 + (3 − 4) 2 = 9.89 𝑑(𝑥 3 , 𝑐 2 ) = √(𝑎 3 − 𝑐 2𝑎 ) 2 + (𝑏 3 − 𝑐 2𝑏 ) 2 + (𝑐 3 − 𝑐 2𝑐 ) 3 + (𝑑 3 − 𝑐 2𝑑 ) 2 + (𝑒 3 − 𝑐 2𝑒 ) 2 = √(80 − 80) 2 + (84 − 81) 2 + (85 − 82) 2 + (86 − 84) 2 + (2 − 4) 2 = 5.09 𝑑(𝑥 4 , 𝑐 2 ) = √(𝑎 4 − 𝑐 2𝑎 ) 2 + (𝑏 4 − 𝑐 2𝑏 ) 2 + (𝑐 4 − 𝑐 2𝑐 ) 2 + (𝑑 4 − 𝑐 2𝑑 ) 2 + (𝑒 4 − 𝑐 2𝑒 ) 2 = √(80 − 80) 2 + (81 − 81) 2 + (82 − 82) 2 + (84 − 84) 2 + (4 − 4) 2 = 0 𝑑(𝑥 5 , 𝑐 2 ) = √(𝑎 5 − 𝑐 2𝑎 ) 2 + (𝑏 5 − 𝑐 2𝑏 ) 2 + (𝑐 5 − 𝑐 2𝑐 ) 2 + (𝑑 5 − 𝑐 2𝑑 ) 2 + (𝑒 5 − 𝑐 2𝑒 ) 2 = √(65 − 80) 2 + (61 − 81) 2 + (69 − 82) 2 + (66 − 84) 2 + (1 − 4) 2 = 33.57 𝑑(𝑥 6 , 𝑐 2 ) = √(𝑎 6 − 𝑐 2𝑎 ) 2 + (𝑏 6 − 𝑐 2𝑏 ) 2 + (𝑐 6 − 𝑐 2𝑐 ) 2 + (𝑑 6 − 𝑐 2𝑑 ) 2 + (𝑒 7 − 𝑐 2𝑒 ) 2 = √(75 − 80) 2 + (77 − 81) 2 + (78 − 82) 2 + (79 − 84) 2 + (2 − 4) 2 = 9.27 𝑑(𝑥 7 , 𝑐 2 ) = √(𝑎 7 − 𝑐 2𝑎 ) 2 + (𝑏 7 − 𝑐 2𝑏 ) 2 + (𝑐 7 − 𝑐 2𝑐 ) 2 + (𝑑 7 − 𝑐 2𝑑 ) 2 + (𝑒 7 − 𝑐 2𝑒 ) 2 = √(84 − 80) 2 + (82 − 81) 2 + (86 − 82) 2 + (80 − 84) 2 + (4 − 4) 2 = 7 𝑑(𝑥 8 , 𝑐 2 ) = √(𝑎 8 − 𝑐 2𝑎 ) 2 + (𝑏 8 − 𝑐 2𝑏 ) 2 + (𝑐 8 − 𝑐 2𝑐 ) 2 + (𝑑 8 − 𝑐 2𝑑 ) 2 + (𝑒 8 − 𝑐 2𝑒 ) 2 = √(86 − 80) 2 + (83 − 81) 2 + (84 − 82) 2 + (85 − 84) 2 + (3 − 4) 2 = 6.78 𝑑(𝑥 9 , 𝑐 2 ) = √(𝑎 9 − 𝑐 2𝑎 ) 2 + (𝑏 9 − 𝑐 2𝑏 ) 2 + (𝑐 9 − 𝑐 2𝑐 ) 2 + (𝑑 9 − 𝑐 2𝑑 ) 2 + (𝑒 9 − 𝑐 2𝑒 ) 2 = √(61 − 80) 2 + (63 − 81) 2 + (60 − 82) 2 + (65 − 84) 2 + (1 − 4) 2 = 39.23

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7429
𝑑(𝑥 10 , 𝑐 2 ) = √(𝑎 10 − 𝑐 2𝑎 ) 2 + (𝑏 10 − 𝑐 2𝑏 ) 2 + (𝑐 10 − 𝑐 2𝑐 ) 2 + (𝑑 10 − 𝑐 2𝑑 ) 2 + (𝑒 10 − 𝑐 2𝑒 ) 2 = √(75 − 80) 2 + (76 − 81) 2 + (79 − 82) 2 + (77 − 84) 2 + (2 − 4) 2 = 11.78 𝑑(𝑥 11 , 𝑐 2 ) = √(𝑎 11 − 𝑐 2𝑎 ) 2 + (𝑏 11 − 𝑐 2𝑏 ) 2 + (𝑐 11 − 𝑐 2𝑐 ) 2 + (𝑑 11 − 𝑐 2𝑑 ) 2 + (𝑒 11 − 𝑐 2𝑒 ) 2 = √(80 − 80) 2 + (81 − 81) 2 + (84 − 82) 2 + (86 − 84) 2 + (2 − 4) 2 = 3.46
𝑑(𝑥 12 , 𝑐 2 ) = √(𝑎 12 − 𝑐 2𝑎 ) 2 + (𝑏 12 − 𝑐 2𝑏 ) 2 + (𝑐 12 − 𝑐 2𝑐 ) 2 + (𝑑 12 − 𝑐 2𝑑 ) 2 + (𝑒 11 − 𝑐 2𝑒 ) 2 = √(69 − 80) 2 + (66 − 81) 2 + (60 − 82) 2 + (61 − 84) 2 + (3 − 4) 2 = 36.87 𝑑(𝑥 13 , 𝑐 2 ) = √(𝑎 13 − 𝑐 2𝑎 ) 2 + (𝑏 13 − 𝑐 2𝑏 ) 2 + (𝑐 13 − 𝑐 2𝑐 ) 2 + (𝑑 13 − 𝑐 2𝑑 ) 2 + (𝑒 13 − 𝑐 2𝑒 ) 2 = √(82 − 80) 2 + (84 − 81) 2 + (85 − 82) 2 + (87 − 84) 2 + (2 − 4) 2 = 5.91 𝑑(𝑥 14 , 𝑐 2 ) = √(𝑎 14 − 𝑐 2𝑎 ) 2 + (𝑏 14 − 𝑐 2𝑏 ) 2 + (𝑐 14 − 𝑐 2𝑐 ) 2 + (𝑑 14 − 𝑐 2𝑑 ) 2 + (𝑒 14 − 𝑐 2𝑒 ) 2 = √(82 − 80) 2 + (80 − 81) 2 + (76 − 82) 2 + (78 − 84) 2 + (1 − 4) 2 = 9.27 𝑑(𝑥 15 , 𝑐 2 ) = √(𝑎 15 − 𝑐 2𝑎 ) 2 + (𝑏 15 − 𝑐 2𝑏 ) 2 + (𝑐 15 − 𝑐 2𝑐 ) 2 + (𝑑 15 − 𝑐 2𝑑 ) 2 + (𝑒 15 − 𝑐 2𝑒 ) 2 = √(88 − 80) 2 + (82 − 81) 2 + (86 − 82) 2 + (84 − 84) 2 + (3 − 4) 2 = 9.05 𝑑(𝑥 16 , 𝑐 2 ) = √(𝑎 16 − 𝑐 2𝑎 ) 2 + (𝑏 16 − 𝑐 2𝑏 ) 2 + (𝑐 16 − 𝑐 2𝑐 ) 2 + (𝑑 16 − 𝑐 2𝑑 ) 2 + (𝑒 16 − 𝑐 2𝑒 ) 2 = √(78 − 80) 2 + (75 − 81) 2 + (79 − 82) 2 + (77 − 84) 2 + (2 − 4) 2 = 10.09 𝑑(𝑥 17 , 𝑐 2 ) = √(𝑎 16 − 𝑐 2𝑎 ) 2 + (𝑏 16 − 𝑐 2𝑏 ) 2 + (𝑐 16 − 𝑐 2𝑐 ) 2 + (𝑑 16 − 𝑐 2𝑑 ) 2 + (𝑒 16 − 𝑐 2𝑒 ) 2 = √(82 − 80) 2 + (88 − 81) 2 + (80 − 82) 2 + (80 − 84) 2 + (3 − 4) 2 = 8.60 𝑑(𝑥 18 , 𝑐 2 ) = √(𝑎 18 − 𝑐 2𝑎 ) 2 + (𝑏 18 − 𝑐 2𝑏 ) 2 + (𝑐 18 − 𝑐 2𝑐 ) 2 + (𝑑 18 − 𝑐 2𝑏 ) 2 + (𝑒 18 − 𝑐 2𝑒 ) 2 = √(88 − 80) 2 + (86 − 81) 2 + (84 − 82) 2 + (82 − 84) 2 + (4 − 4) 2 = 9.84 𝑑(𝑥 19 , 𝑐 2 ) = √(𝑎 19 − 𝑐 2𝑎 ) 2 + (𝑏 19 − 𝑐 2𝑏 ) 2 + (𝑐 19 − 𝑐 2𝑐 ) 2 + (𝑑 19 − 𝑐 2𝑑 ) 2 + (𝑒 19 − 𝑐 2𝑒 ) 2 = √(65 − 80) 2 + (68 − 81) 2 + (61 − 82) 2 + (60 − 84) 2 + (2 − 4) 2 = 37.61 𝑑(𝑥 20 , 𝑐 2 ) = √(𝑎 20 − 𝑐 2𝑎 ) 2 + (𝑏 20 − 𝑐 2𝑏 ) 2 + (𝑐 20 − 𝑐 2𝑐 ) 2 + (𝑑 20 − 𝑐 2𝑑 ) 2 + (𝑒 20 − 𝑐 2𝑒 ) 2 = √(80 − 80) 2 + (81 − 81) 2 + (88 − 82) 2 + (84 − 84) 2 + (2 − 4 ) 2 = 6.32 Cluster 3: 𝑑(𝑥 1 , 𝑐 3 ) = √(𝑎 1 − 𝑐 3𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 3𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 3𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 3𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 3𝑒 ) 2 = √(72 − 69) 2 + (74 − 66) 2 + (76 − 60) 2 + (78 − 61) 2 + (1 − 3) 2 = 24.93 𝑑(𝑥 2 , 𝑐 3 ) = √(𝑎 2 − 𝑐 3𝑎 ) 2 + (𝑏 2 − 𝑐 3𝑏 ) 2 + (𝑐 2 − 𝑐 3𝑐 ) 2 + (𝑑 2 − 𝑐 3𝑑 ) 2 + (𝑒 2 − 𝑐 3𝑒 ) 2 = √(88 − 69) 2 + (86 − 66) 2 + (84 − 60) 2 + (82 − 61) 2 + (3 − 3) 2 = 42.16 𝑑(𝑥 3 , 𝑐 3 ) = √(𝑎 3 − 𝑐 3𝑎 ) 2 + (𝑏 3 − 𝑐 3𝑏 ) 2 + (𝑐 3 − 𝑐 3𝑐 ) 2 + (𝑑 3 − 𝑐 3𝑑 ) 2 + (𝑒 3 − 𝑐 3𝑒 ) 2 = √(80 − 69) 2 + (84 − 66) 2 + (85 − 60) 2 + (86 − 61) 2 + (2 − 3) 2 = 41.18 𝑑(𝑥 4 − 𝑐 3 ) = √(𝑎 4 − 𝑐 3𝑎 ) 2 + (𝑏 4 − 𝑐 3𝑏 ) 2 + (𝑐 4 − 𝑐 3𝑐 ) 2 + (𝑑 4 − 𝑐 3𝑑 ) 2 + (𝑒 4 − 𝑐 3𝑒 ) 2 = √(80 − 69) 2 + (81 − 66) 2 + (82 − 60) 2 + (84 − 61) 2 + (4 − 3) 2 = 36.87 𝑑(𝑥 5 , 𝑐 3 ) = √(𝑎 5 − 𝑐 3𝑎 ) 2 + (𝑏 5 − 𝑐 3𝑏 ) 3 + (𝑐 5 − 𝑐 3𝑐 ) 3 + (𝑑 5 − 𝑐 3𝑑 ) 2 + (𝑒 5 − 𝑐 3𝑒 ) 2 = √(65 − 69) 2 + (61 − 66) 2 + (69 − 60) 2 + (66 − 61) 2 + (1 − 3) 2 = 12.28 𝑑(𝑥 6 , 𝑐 3 ) = √(𝑎 6 − 𝑐 3𝑎 ) 2 + (𝑏 6 − 𝑐 3𝑏 ) 2 + (𝑐 6 − 𝑐 3𝑐 ) 2 + (𝑑 6 − 𝑐 3𝑑 ) 2 + (𝑒 6 − 𝑐 3𝑒 ) 2 = √(75 − 69) 2 + (77 − 66) 2 + (78 − 60) 2 + (79 − 61) 2 + (2 − 3) 2 = 28.39 𝑑(𝑥 7 , 𝑐 3 ) = √(𝑎 7 − 𝑐 3𝑎 ) 2 + (𝑏 7 − 𝑐 3𝑏 ) 2 + (𝑐 7 − 𝑐 3𝑐 ) 2 + (𝑑 7 − 𝑐 3𝑑 ) 3 + (𝑒 7 − 𝑐 3𝑒 ) 2 = √(84 − 69) 2 + (82 − 66) 2 + (86 − 60) 2 + (80 − 61) 2 + (4 − 3) 2 = 38.97 𝑑(𝑥 8 , 𝑐 3 ) = √(𝑎 8 − 𝑐 3𝑎 ) 2 + (𝑏 8 − 𝑐 3𝑏 ) 2 + (𝑐 8 − 𝑐 3𝑐 ) 2 + (𝑑 8 − 𝑐 3𝑑 ) 2 + (𝑒 8 − 𝑐 3𝑒 ) 2 = √(86 − 69) 2 + (83 − 66) 2 + (84 − 60) 2 + 85 − 61) 2 + (3 − 3) 2 = 41.59 𝑑(𝑥 9 , 𝑐 3 ) = √(𝑎 9 − 𝑐 3𝑎 ) 2 + (𝑏 9 − 𝑐 3𝑏 ) 2 + (𝑐 9 − 𝑐 3𝑐 ) 2 + (𝑑 9 − 𝑐 3𝑑 ) 2 + (𝑒 9 − 𝑐 3𝑒 ) 2 = √(61 − 69) 2 + (63 − 66) 2 + (60 − 60) 2 + (65 − 61) 2 + (1 − 3) 2 = 9.64 𝑑(𝑥 10 , 𝑐 3 ) = √(𝑎 10 − 𝑐 3𝑎 ) 2 + (𝑏 10 − 𝑐 3𝑏 ) 2 + (𝑐 10 − 𝑐 3𝑐 ) 2 + (𝑑 10 − 𝑐 3𝑑 ) 2 + (𝑒 10 − 𝑐 3𝑒 ) 2 = √(75 − 69) 2 + (76 − 66) 2 + (74 − 60) 2 + (79 − 61) 2 + (2 − 3) 2 = 25.63 𝑑(𝑥 11 , 𝑐 3 ) = √(𝑎 11 − 𝑐 3𝑎 ) 2 + (𝑏 11 − 𝑐 3𝑏 ) 2 + (𝑐 11 − 𝑐 3𝑐 ) 2 + (𝑑 11 − 𝑐 3𝑑 ) 2 + (𝑒 11 − 𝑐 3𝑒 ) 2 = √(80 − 69) 2 + (81 − 66) 2 + (84 − 60) 2 + (86 − 61) 2 + (2 − 3) 2 = 39.34 𝑑(𝑥 12 , 𝑐 3 ) = √(𝑎 12 − 𝑐 3𝑎 ) 2 + (𝑏 12 − 𝑐 3𝑏 ) 2 + (𝑐 12 − 𝑐 3𝑐 ) 2 + (𝑑 12 − 𝑐 3𝑑 ) 2 + (𝑒 12 − 𝑐 3𝑒 ) 2 = √(69 − 69) 2 + (66 − 66) 2 + (60 − 60) 2 + (61 − 61) 2 + (3 − 3) 2 = 0 𝑑(𝑥 13 , 𝑐 3 ) = √(𝑎 13 − 𝑐 3𝑎 ) 2 + (𝑏 13 − 𝑐 3𝑏 ) 2 + (𝑐 13 − 𝑐 3𝑐 ) 2 + (𝑑 13 − 𝑐 3𝑑 ) 2 + (𝑒 13 − 𝑐 3𝑒 ) 2
= √(82 − 69) 2 + (84 − 66) 2 + (85 − 60) 2 + (87 − 61) 2 + (2 − 3) 2 = 42.36

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7429
𝑑(𝑥 14 , 𝑐 3 ) = √(𝑎 14 − 𝑐 3𝑎 ) 2 + (𝑏 14 − 𝑐 3𝑏 ) 2 + (𝑐 14 − 𝑐 3𝑐 ) 2 + (𝑑 14 − 𝑐 3𝑑 ) 2 + (𝑒 14 − 𝑐 3𝑒 ) 2 = √(82 − 69) 2 + (80 − 66) 2 + (76 − 60) 2 + (78 − 61) 2 + (1 − 3) 2 = 30.23 𝑑(𝑥 15 , 𝑐 3 ) = √(𝑎 15 − 𝑐 3𝑎 ) 2 + (𝑏 15 − 𝑐 3𝑏 ) 2 + (𝑐 15 − 𝑐 3𝑐 ) 2 + (𝑑 15 − 𝑐 3𝑑 ) 2 + (𝑒 15 − 𝑐 3𝑒 ) 2 = √(88 − 69) 2 + (82 − 66) 2 + (86 − 60) 2 + (84 − 61) 2 + (3 − 3) 2 = 42.68
𝑑(𝑥 16 , 𝑐 3 ) = √(𝑎 16 − 𝑐 3𝑎 ) 2 + (𝑏 16 − 𝑐 3𝑏 ) 2 + (𝑐 16 − 𝑐 3𝑐 ) 2 + (𝑑 16 − 𝑐 3𝑑 ) 2 + (𝑒 16 − 𝑐 3𝑒 ) 2 = √(78 − 69) 2 + (75 − 66) 2 + (79 − 60) 2 + (77 − 61) 2 + (2 − 3) 2 = 25.98 𝑑(𝑥 17 , 𝑐 3 ) = √(𝑎 17 − 𝑐 3𝑎 ) 2 + (𝑏 17 − 𝑐 3𝑏 ) 2 + (𝑐 17 − 𝑐 3𝑐 ) 2 + (𝑑 17 − 𝑐 3𝑑 ) 2 + (𝑒 17 − 𝑐 3𝑒 ) 2 = √(82 − 69) 2 + (88 − 66) 2 + (80 − 60) 2 + (80 − 61) 2 + (3 − 3) 2 = 37.60 𝑑(𝑥 18 , 𝑐 3 ) = √(𝑎 18 − 𝑐 3𝑎 ) 2 + (𝑏 18 − 𝑐 3𝑏 ) 2 + (𝑐 18 − 𝑐 3𝑐 ) 2 + (𝑑 18 − 𝑐 3𝑑 ) 2 + (𝑒 18 − 𝑐 3𝑒 ) 2 = √(88 − 69) 2 + (86 − 66) 2 + (84 − 60) 2 + (82 − 61) 2 + (4 − 3) 2 = 42.17 𝑑(𝑥 19 , 𝑐 3 ) = √(𝑎 19 − 𝑐 3𝑎 ) 2 + (𝑏 19 − 𝑐 3𝑏 ) 2 + (𝑐 19 − 𝑐 3𝑐 ) 2 + (𝑑 19 − 𝑐 3𝑑 ) 2 + (𝑒 19 − 𝑐 3𝑒 ) 2 = √(65 − 69) 2 + (68 − 66) 2 + (61 − 60) 2 + (60 − 61) 2 + (2 − 3) 2 = 9.27 𝑑(𝑥 20 , 𝑐 3 ) = √(𝑎 20 − 𝑐 3𝑎 ) 2 + (𝑏 20 − 𝑐 3𝑏 ) 2 + (𝑐 20 − 𝑐 3𝑐 ) 2 + (𝑑 20 − 𝑐 3𝑑 ) 2 + (𝑒 20 − 𝑐 3𝑒 ) 2 = √(80 − 69) 2 + (81 − 66) 2 + (88 − 60) 2 + (84 − 61) 2 + (2 − 3) 2 = 40.74
Setelah dilakukan proses perhitungan jarak pada cluster 1, cluster 2 dan cluster 3 pada proses diatas, maka selanjutnya dilakukan proses rekapitulasi hasil yang terlihat pada tabel 3 berikut.
Tabel 3. Rekapitulasi Hasil Perhitungan Cluster Ke-1 Nama Mahasiswa Nilai IPA Nilai IPS Nilai Bahasa Nilai Seni Bakat dan Minat dc1 dc2 dc3 Cluster Calon Mahasiswa 1 72 74 76 78 1 0.00 3.92 24.93 1 Calon Mahasiswa 2 88 86 84 82 3 22.00 9.85 42.16 2 Calon Mahasiswa 3 80 84 85 86 2 17.60 5.09 41.18 2 Calon Mahasiswa 4 80 81 82 84 4 13.92 0.00 36.87 2 Calon Mahasiswa 5 65 61 69 66 1 20.27  33.57  12.28 3 Calon Mahasiswa 6 75 77 78 79 2 4.89 9.27 28.39 1 Calon Mahasiswa 7 84 82 86 80 4 17.91 7.00 38.97 2 Calon Mahasiswa 8 86 83 84 85 3 19.84 6.78 41.59 2 Calon Mahasiswa 9 61 63 60 65 1 25.82  39.23 9.64 3 Calon Mahasiswa 10 75 76 74 79 2 4.35 11.78  25.63 1 Calon Mahasiswa 11 80 81 84 86 2 15.55 3.46 39.34 2 Calon Mahasiswa 12 69 66 60 61 3 24.93  36.87 0.00 3 Calon Mahasiswa 13 82 84 85 87 2 19.05 5.91 42.36 2 Calon Mahasiswa 14 82 80 76 78 1 11.66 9.27 30.23 2 Calon Mahasiswa 15 88 82 86 84 3 21.44 9.05 42.68 2 Calon Mahasiswa 16 78 75 79 77 2 6.92 10.09  25.98 1 Calon Mahasiswa 17 82 88 80 80 3 17.88 8.60 37.60 2 Calon Mahasiswa 18 88 86 84 82 4 22.11 9.84 42.17 2

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7429
Nama Mahasiswa Nilai IPA Nilai IPS Nilai Bahasa Nilai Seni Bakat dan Minat dc1 dc2 dc3 Cluster Calon Mahasiswa 19 65 68 61 60 2 25.19  37.61 9.27 3 Calon Mahasiswa 20 80 81 88 84 2 17.14 6.32 40.74 2
Aturan yang digunakan untuk  mengelompokkan/ cluster data berdasarkan hasil perhitungan jarak adalah dengan melakukan perbandingan hasil jarak:
1. Jika dc1 < dc2 dan dc1 < dc3 maka cluster =1
2. Jika dc2 < dc1 dan dc2 < dc3  maka cluster =2
3. Jika dc3 < dc1 dan dc3 < dc2  maka cluster =3

## Iterasi ke-2
Pertama : Pencarian nilai centroid / titik pusat awal pada iterasi ke-2 diperoleh dari nilai rata-rata penjumlahan dengan masing-masing cluster, setelah itu dibagi dengan jumlah anggota masing-masing cluster. Tabel 4 merupakan perolehan nilai C1:
Tabel 4. Perolehan Nilai C1 Untuk Iterasi Ke-2
Nama Mahasiswa Kriteria dan Penilaian Nilai IPA  Nilai IPS  Nilai Bahasa  Nilai Seni  Bakat dan Minat  Cluster Calon Mahasiswa 1 72 74 76 78 1 1 Calon Mahasiswa 6 75 77 78 79 2 1 Calon Mahasiswa 10 75 76 74 79 2 1 Calon Mahasiswa 16 78 75 79 77 2 1 C1 75 75,5 76,75 78,25 1,75
Tabel 5 merupakan perolehan nilai C2:
Tabel 5. Perolehan Nilai C2 Untuk Iterasi Ke-2 Nama Mahasiswa Kriteria dan Penilaian Nilai IPA  Nilai IPS  Nilai Bahasa  Nilai Seni  Bakat dan Minat  Cluster Calon Mahasiswa 2 88 86 84 82 3 2 Calon Mahasiswa 3 80 84 85 86 2 2 Calon Mahasiswa 4 80 81 82 84 4 2 Calon Mahasiswa 7 84 82 86 80 4 2 Calon Mahasiswa 8 86 83 84 85 3 2 Calon Mahasiswa 11 80 81 84 86 2 2 Calon Mahasiswa 13 82 84 85 87 2 2 Calon Mahasiswa 14 82 80 76 78 1 2 Calon Mahasiswa 15 88 82 86 84 3 2 Calon Mahasiswa 17 82 83 80 80 3 2 Calon Mahasiswa 18 88 86 84 82 4 2 Calon Mahasiswa 20 80 81 88 84 2 2 C2 83,33 82,75 83,25 83,16 2,75
Tabel 6 merupakan perolehan C3:
Tabel 6. Perolehan Nilai C3 Untuk Iterasi Ke-2 Nama Mahasiswa Kriteria dan Penilaian Cluster Nilai IPA  Nilai IPS  Nilai Bahasa  Nilai Seni  Bakat dan Minat Calon Mahasiswa 5 65 61 69 66 1 3 Calon Mahasiswa 9 61 63 60 65 1 3 Calon Mahasiswa 12 69 66 60 61 3 3 Calon Mahasiswa 19 65 68 61 60 2 3 C3 65 64,5 62,5 63 1,75
Sehingga nilai centroid awal/titik pusat awal seperti terlihat pada tabel 7 sebagai berikut:
Tabel 7. Nilai Centroid Awal Untuk Iterasi Ke-2 Cluster Nilai Centroid IPA Nilai Centroid IPS Nilai Centroid Bahasa Nilai Centroid Seni Nilai Centroid Bakat dan Minat C1 75 75.5 76.75 78.25 1.75 C2 83.33 82.75 83.25 83.16 2.75

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7429
Cluster Nilai Centroid IPA Nilai Centroid IPS Nilai Centroid Bahasa Nilai Centroid Seni Nilai Centroid Bakat dan Minat C3 65 64.5 62.5 63 1.75
Setelah didapatkan nilai centeroid baru untuk iterasi kedua, maka menghitung jarak dengan menggunakan model Euclidean pada Iterasi ke-2 adalah:
Cluster 1: 𝑑(𝑥 1 , 𝑐 1 ) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(72 − 75) 2 + (74 − 75.5) 2 + (76 − 76.75) 2 + (78 − 78.25) 2 + (1 − 1.75) 2 =3.23 𝑑(𝑥 2 , 𝑐 1 ) = √(𝑎 2 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 2 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 2 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 2 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 2 − 𝑐 1𝑒 ) 2
= √(88 − 75) 2 + (86 − 75.5) 2 + (84 − 76.75) 2 + (82 − 78.25) 2 + (3 − 1.75) 2 =18.63 𝑑(𝑥 3 , 𝑐 1 ) = √(𝑎 3 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 3 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 3 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 3 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 3 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(80 − 75) 2 + (84 − 75.5) 2 + (85 − 76.75) 2 + (86 − 78.25) 2 + (2 − 1.75) 2 =15.01 𝑑(𝑥 4 , 𝑐 1 ) = √(𝑎 4 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 4 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 4 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 4 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 4 − 𝑐 1𝑒 ) 2
= √(80 − 75) 2 + (81 − 75.5) 2 + (82 − 76.75) 2 + (84 − 78.25) 2 + (4 − 1.75) 2 =10.99 𝑑(𝑥 5 , 𝑐 1 ) = √(𝑎 5 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 5 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 5 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 5 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 5 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(65 − 75) 2 + (61 − 75.5) 2 + (69 − 76.75) 2 + (66 − 78.25) 2 + (1 − 1.75) 2 =22.82 𝑑(𝑥 6 . 𝑐 1 ) = √(𝑎 6 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 6 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 6 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 6 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 6 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(75 − 75) 2 + (77 − 75.5) 2 + (78 − 76.75) 2 + (79 − 78.25) 2 + (2 − 1.75) 2 =2.10 𝑑(𝑥 7 , 𝑐 1 ) = √(𝑎 7 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 7 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 7 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 7 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 7 − 𝑐 1𝑒 ) 2
= √(84 − 75) 2 + (82 − 75.5) 2 + (86 − 76.75) 2 + (80 − 78.25) 2 + (4 − 1.75) 2 =14.72 𝑑(𝑥 8 , 𝑐 1 ) = √(𝑎 8 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 8 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 8 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 8 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 8 − 𝑐 1𝑒 ) 2
= √(86 − 75) 2 + (83 − 75.5) 2 + (84 − 76.75) 2 + (85 − 78.25) 2 + (3 − 1.75) 2 =16.64 𝑑(𝑥 9 , 𝑐 1 ) = √(𝑎 9 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 9 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 9 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 9 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 9 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(61 − 75) 2 + (63 − 75.5) 2 + (60 − 76.75) 2 + (65 − 78.25) 2 + (1 − 1.75) 2 =28.44 𝑑(𝑥 10 , 𝑐 1 ) = √(𝑎 10 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 10 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 10 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 10 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 10 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(75 − 75) 2 + (76 − 75.5) 2 + (74 − 76.75) 2 + (79 − 78.25) 2 + (2 − 1.75) 2 =2.90 𝑑(𝑥 11 , 𝑐 1 ) = √(𝑎 11 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 11 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 11 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 11 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 11 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(80 − 75) 2 + (81 − 75.5) 2 + (84 − 76.75) 2 + (86 − 78.25) 2 + (2 − 1.75) 2 =12.95 𝑑(𝑥 12 , 𝑐 1 ) = √(𝑎 12 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 12 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 12 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 12 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 12 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(69 − 75) 2 + (66 − 75.5) 2 + (60 − 76.75) 2 + (61 − 78.25) 2 + (3 − 1.75) 2 =26.56 𝑑(𝑥 13 , 𝑐 1 ) = √(𝑎 13 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 13 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 13 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 13 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 13 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(82 − 75) 2 + (84 − 75.5) 2 + (85 − 76.75) 2 + (87 − 78.25) 2 + (2 − 1.75) 2 =16.30 𝑑(𝑥 14 , 𝑐 1 ) = √(𝑎 14 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 14 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 14 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 14 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 14 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(82 − 75) 2 + (80 − 75.5) 2 + (76 − 76.75) 2 + (78 − 78.25) 2 + (1 − 1.75) 2 =8.39 𝑑(𝑥 15 − 𝑐 1 ) = √(𝑎 15 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 15 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 15 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 15 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 15 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(88 − 75) 2 + (82 − 75.5) 2 + (86 − 76.75) 2 + (84 − 78.25) 2 + (3 − 1.75) 2 =18.20 𝑑(𝑥 16 − 𝑐 1 ) = √(𝑎 16 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 16 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 16 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 16 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 16 − 𝑐 1𝑒 ) 2
= √(78 − 75) 2 + (75 − 75.5) 2 + (79 − 76.75) 2 + (77 − 78.25) 2 + (2 − 1.75) 2 =3.99 𝑑(𝑥 17 , 𝑐 1 ) = √(𝑎 17 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 17 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 17 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 17 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 17 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(82 − 75) 2 + (88 − 75.5) 2 + (80 − 76.75) 2 + (80 − 78.25) 2 + (3 − 1.75) 2 =14.84 𝑑(𝑥 18 , 𝑐 1 ) = √(𝑎 18 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 18 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 18 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 18 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 18 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(88 − 75) 2 + (86 − 75.5) 2 + (84 − 76.75) 2 + (82 − 78.25) 2 + (4 − 1.75) 2 =18.73 𝑑(𝑥 19 , 𝑐 1 ) = √(𝑎 19 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 19 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 19 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 19 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 19 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(65 − 75) 2 + (68 − 75.5) 2 + (61 − 76.75) 2 + (60 − 78.25) 2 + (2 − 1.75) 2 =27.15 𝑑(𝑥 20 , 𝑐 1 ) = √(𝑎 20 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 20 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 20 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 20 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 20 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(80 − 75) 2 + (81 − 75.5) 2 + (88 − 76.75) 2 + (84 − 78.25) 2 + (2 − 1.75) 2 =14.66 Cluster 2: 𝑑(𝑥 1 , 𝑐 2 ) = √(𝑎 1 − 𝑐 2𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 2𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 2𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 2𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 2𝑒 ) 2 = √(72 − 83.33) 2 + (74 − 82.75) 2 + (76 − 83.25) 2 + (78 − 83.16) 2 + (1 − 2.75) 2 =15.10 𝑑(𝑥 2 , 𝑐 2 ) = √(𝑎 2 − 𝑐 2𝑎 ) 2 + (𝑏 2 − 𝑐 2𝑏 ) 2 + (𝑐 2 − 𝑐 2𝑐 ) 2 + (𝑑 2 − 𝑐 2𝑑 ) 2 + (𝑒 2 − 𝑐 2𝑒 ) 2

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7429
= √(88 − 83.33) 2 + (86 − 82.75) 2 + (84 − 83.25) 2 + (82 − 83.16) 2 + (3 − 2.75) 2 =5.86 𝑑(𝑥 3 , 𝑐 2 ) = √(𝑎 3 − 𝑐 2𝑎 ) 2 + (𝑏 3 − 𝑐 2𝑏 ) 2 + (𝑐 3 − 𝑐 2𝑐 ) 2 + (𝑑 3 − 𝑐 2𝑑 ) 2 + (𝑒 3 − 𝑐 2𝑒 ) 2
= √(80 − 83.33) 2 + (84 − 82.75) 2 + (85 − 83.25) 2 + (86 − 83.16) 2 + (2 − 2.75) 2 =4.93 𝑑(𝑥 4 , 𝑐 2 ) = √(𝑎 4 − 𝑐 2𝑎 ) 2 + (𝑏 4 − 𝑐 2𝑏 ) 2 + (𝑐 4 − 𝑐 2𝑐 ) 2 + (𝑑 4 − 𝑐 2𝑑 ) 2 + (𝑒 4 − 𝑐 2𝑒 ) 2
= √(80 − 83.33) 2 + (81 − 82.75) 2 + (82 − 83.25) 2 + (84 − 83.16) 2 + (4 − 2.75) 2 =4.24 𝑑(𝑥 5 , 𝑐 2 ) = √(𝑎 5 − 𝑐 2𝑎 ) 2 + (𝑏 5 − 𝑐 2𝑏 ) 2 + (𝑐 5 − 𝑐 2𝑐 ) 2 + (𝑑 5 − 𝑐 2𝑑 ) 2 + (𝑒 5 − 𝑐 2𝑒 ) 2 = √(65 − 83.33) 2 + (61 − 82.75) 2 + (69 − 83.25) 2 + (66 − 83.16) 2 + (1 − 2.75) 2 =36.1 𝑑(𝑥 6 . 𝑐 2 ) = √(𝑎 6 − 𝑐 2𝑎 ) 2 + (𝑏 6 − 𝑐 2𝑏 ) 2 + (𝑐 6 − 𝑐 2𝑐 ) 2 + (𝑑 6 − 𝑐 2𝑑 ) 2 + (𝑒 6 − 𝑐 2𝑒 ) 2 = √(75 − 83.33) 2 + (77 − 82.75) 2 + (78 − 83.25) 2 + (79 − 83.16) 2 + (2 − 2.75) 2 = 12.16 𝑑(𝑥 7 , 𝑐 2 ) = √(𝑎 7 − 𝑐 2𝑎 ) 2 + (𝑏 7 − 𝑐 2𝑏 ) 2 + (𝑐 7 − 𝑐 2𝑐 ) 2 + (𝑑 7 − 𝑐 2𝑑 ) 2 + (𝑒 7 − 𝑐 2𝑒 ) 2 = √(84 − 83.33) 2 + (82 − 82.75) 2 + (86 − 83.25) 2 + (80 − 83.16) 2 + (4 − 2.75) 2 =4.48 𝑑(𝑥 8 , 𝑐 2 ) = √(𝑎 8 − 𝑐 2𝑎 ) 2 + (𝑏 8 − 𝑐 2𝑏 ) 2 + (𝑐 8 − 𝑐 2𝑐 ) 2 + (𝑑 8 − 𝑐 2𝑑 ) 2 + (𝑒 8 − 𝑐 2𝑒 ) 2 = √(86 − 83.33) 2 + (83 − 82.75) 2 + (84 − 83.25) 2 + (85 − 83.16) 2 + (3 − 2.75) 2 =3.34 𝑑(𝑥 9 , 𝑐 2 ) = √(𝑎 9 − 𝑐 2𝑎 ) 2 + (𝑏 9 − 𝑐 2𝑏 ) 2 + (𝑐 9 − 𝑐 2𝑐 ) 2 + (𝑑 9 − 𝑐 2𝑑 ) 2 + (𝑒 9 − 𝑐 2𝑒 ) 2 = √(61 − 83.33) 2 + (63 − 82.75) 2 + (60 − 83.25) 2 + (65 − 83.16) 2 + (1 − 2.75) 2 =41.87 𝑑(𝑥 10 , 𝑐 2 ) = √(𝑎 10 − 𝑐 2𝑎 ) 2 + (𝑏 10 − 𝑐 2𝑏 ) 2 + (𝑐 10 − 𝑐 2𝑐 ) 2 + (𝑑 10 − 𝑐 2𝑑 ) 2 + (𝑒 10 − 𝑐 2𝑒 ) 2
= √(75 − 83.33) 2 + (76 − 82.75) 2 + (74 − 83.25) 2 + (79 − 83.16) 2 + (2 − 2.75) 2 =14.77 𝑑(𝑥 11 , 𝑐 2 ) = √(𝑎 11 − 𝑐 2𝑎 ) 2 + (𝑏 11 − 𝑐 2𝑏 ) 2 + (𝑐 11 − 𝑐 2𝑐 ) 2 + (𝑑 11 − 𝑐 2𝑑 ) 2 + (𝑒 11 − 𝑐 2𝑒 ) 2
= √(80 − 83.33) 2 + (81 − 82.75) 2 + (84 − 83.25) 2 + (86 − 83.16) 2 + (2 − 2.75) 2 =4.83 𝑑(𝑥 12 , 𝑐 2 ) = √(𝑎 12 − 𝑐 2𝑎 ) 2 + (𝑏 12 − 𝑐 2𝑏 ) 2 + (𝑐 12 − 𝑐 2𝑐 ) 2 + (𝑑 12 − 𝑐 2𝑑 ) 2 + (𝑒 12 − 𝑐 2𝑒 ) 2 = √(69 − 83.33) 2 + (66 − 82.75) 2 + (60 − 83.25) 2 + (61 − 83.16) 2 + (3 − 2.75) 2 =38.95 𝑑(𝑥 13 , 𝑐 2 ) = √(𝑎 13 − 𝑐 2𝑎 ) 2 + (𝑏 13 − 𝑐 2𝑏 ) 2 + (𝑐 13 − 𝑐 2𝑐 ) 2 + (𝑑 13 − 𝑐 2𝑑 ) 2 + (𝑒 13 − 𝑐 2𝑒 ) 2 = √(82 − 83.33) 2 + (84 − 82.75) 2 + (85 − 83.25) 2 + (87 − 83.16) 2 + (2 − 2.75) 2 =4.65 𝑑(𝑥 14 , 𝑐 2 ) = √(𝑎 14 − 𝑐 2𝑎 ) 2 + (𝑏 14 − 𝑐 2𝑏 ) 2 + (𝑐 14 − 𝑐 2𝑐 ) 2 + (𝑑 14 − 𝑐 2𝑑 ) 2 + (𝑒 14 − 𝑐 2𝑒 ) 2 = √(82 − 83.33) 2 + (80 − 82.75) 2 + (76 − 83.25) 2 + (78 − 83.16) 2 + (1 − 2.75) 2 =9.56 𝑑(𝑥 15 − 𝑐 2 ) = √(𝑎 15 − 𝑐 2𝑎 ) 2 + (𝑏 15 − 𝑐 2𝑏 ) 2 + (𝑐 15 − 𝑐 2𝑐 ) 2 + (𝑑 15 − 𝑐 2𝑑 ) 2 + (𝑒 15 − 𝑐 2𝑒 ) 2 = √(88 − 83.33) 2 + (82 − 82.75) 2 + (86 − 83.25) 2 + (84 − 83.16) 2 + (3 − 2.75) 2 =5.54 𝑑(𝑥 16 − 𝑐 2 ) = √(𝑎 16 − 𝑐 2𝑎 ) 2 + (𝑏 16 − 𝑐 2𝑏 ) 2 + (𝑐 16 − 𝑐 2𝑐 ) 2 + (𝑑 16 − 𝑐 2𝑑 ) 2 + (𝑒 16 − 𝑐 2𝑒 ) 2 = √(78 − 83.33) 2 + (75 − 82.75) 2 + (79 − 83.25) 2 + (77 − 83.16) 2 + (2 − 2.75) 2 =12.04 𝑑(𝑥 17 , 𝑐 2 ) = √(𝑎 17 − 𝑐 2𝑎 ) 2 + (𝑏 17 − 𝑐 2𝑏 ) 2 + (𝑐 17 − 𝑐 2𝑐 ) 2 + (𝑑 17 − 𝑐 2𝑑 ) 2 + (𝑒 17 − 𝑐 2𝑒 ) 2 = √(82 − 83.33) 2 + (88 − 82.75) 2 + (80 − 83.25) 2 + (80 − 83.16) 2 + (3 − 2.75) 2 =7.06 𝑑(𝑥 18 , 𝑐 2 ) = √(𝑎 18 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 18 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 18 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 18 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 18 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(88 − 83.33) 2 + (86 − 82.75) 2 + (84 − 83.25) 2 + (82 − 83.16) 2 + (4 − 2.75) 2 =5.98 𝑑(𝑥 19 , 𝑐 2 ) = √(𝑎 19 − 𝑐 2𝑎 ) 2 + (𝑏 19 − 𝑐 2𝑏 ) 2 + (𝑐 19 − 𝑐 2𝑐 ) 2 + (𝑑 19 − 𝑐 2𝑑 ) 2 + (𝑒 19 − 𝑐 2𝑒 ) 2 = √(65 − 83.33) 2 + (68 − 82.75) 2 + (61 − 83.25) 2 + (60 − 83.16) 2 + (2 − 2.75) 2 =39.81 𝑑(𝑥 20 , 𝑐 2 ) = √(𝑎 20 − 𝑐 2𝑎 ) 2 + (𝑏 20 − 𝑐 2𝑏 ) 2 + (𝑐 20 − 𝑐 2𝑐 ) 2 + (𝑑 20 − 𝑐 2𝑑 ) 2 + (𝑒 20 − 𝑐 2𝑒 ) 2 = √(80 − 83.33) 2 + (81 − 82.75) 2 + (88 − 83.25) 2 + (84 − 83.16) 2 + (2 − 2.75) 2 =6.16 Cluster 3: 𝑑(𝑥 1 , 𝑐 3 ) = √(𝑎 1 − 𝑐 3𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 3𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 3𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 3𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 3𝑒 ) 2 = √(72 − 65) 2 + (74 − 64.5) 2 + (76 − 62.5) 2 + (78 − 63) 2 + (1 − 1.75) 2 = 23.38 𝑑(𝑥 2 − 𝑐 3 ) = √(𝑎 2 − 𝑐 3𝑎 ) 2 + (𝑏 2 − 𝑐 3𝑏 ) 2 + (𝑐 2 − 𝑐 3𝑐 ) 2 + (𝑑 2 − 𝑐 3𝑑 ) 2 + (𝑒 3 − 𝑐 3𝑒 ) 2 = √(88 − 65) 2 + (86 − 64.5) 2 + (84 − 62.5) 2 + (82 − 63) 2 + (3 − 1.75) 2 = 42.61 𝑑(𝑥 3 − 𝑐 3 ) = √(𝑎 3 − 𝑐 3𝑎 ) 2 + (𝑏 3 − 𝑐 3𝑏 ) 2 + (𝑐 3 − 𝑐 3𝑐 ) 2 + (𝑑 3 − 𝑐 3𝑑 ) 2 + (𝑒 3 − 𝑐 3𝑒 ) 2 = √(80 − 65) 2 + (84 − 64.5) 2 + (85 − 62.5) 2 + (86 − 63) 2 + (2 − 1.75) 2 = 42.71 𝑑(𝑥 4 , 𝑐 3 ) = √(𝑎 4 − 𝑐 3𝑎 ) 2 + (𝑏 4 − 𝑐 3𝑏 ) 2 + (𝑐 4 − 𝑐 3𝑐 ) 2 + (𝑑 4 − 𝑐 3𝑑 ) 2 + (𝑒 4 − 𝑐 3𝑒 ) 2 = √(80 − 65) 2 + (81 − 64.5) 2 + (82 − 62.5) 2 + (84 − 63) 2 + (4 − 1.75) 2 = 40.50 𝑑(𝑥 5 , 𝑐 3 ) = √(𝑎 5 − 𝑐 3𝑎 ) 2 + (𝑏 5 − 𝑐 3𝑏 ) 2 + (𝑐 5 − 𝑐 3𝑐 ) 2 + (𝑑 5 − 𝑐 3𝑑 ) 2 + (𝑒 5 − 𝑐 3𝑒 ) 2
= √(65 − 65) 2 + (61 − 64.5) 2 + (69 − 62.5) 2 + (66 − 63) 2 + (1 − 1.75) 2 = 8.00 𝑑(𝑥 6 , 𝑐 3 ) = √(𝑎 6 − 𝑐 3𝑎 ) 2 + (𝑏 6 − 𝑐 2𝑏 ) 2 + (𝑐 6 − 𝑐 3𝑐 ) 2 + (𝑑 6 − 𝑐 3𝑑 ) 2 + (𝑒 6 − 𝑐 3𝑒 ) 2

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7429
= √(75 − 65) 2 + (77 − 64.5) 2 + (78 − 62.5) 2 + (79 − 63) 2 + (2 − 1.75) 2 = 27.43 𝑑(𝑥 7 , 𝑐 3 ) = √(𝑎 7 − 𝑐 2𝑎 ) 2 + (𝑏 7 − 𝑐 3𝑏 ) 2 + (𝑐 7 − 𝑐 3𝑐 ) 2 + (𝑑 7 − 𝑐 3𝑑 ) 2 + (𝑒 7 − 𝑐 3𝑒 ) 2 = √(84 − 65) 2 + (82 − 64.5) 2
+ (86 − 62.5) 2
+ (80 − 63) 2 + (4 − 1.75) 2 = 38.90 𝑑(𝑥 8 , 𝑐 3 ) = √(𝑎 8 − 𝑐 3𝑎 −) 2 + (𝑏 8 − 𝑐 3𝑏 ) 2 + (𝑐 8 − 𝑐 2𝑐 ) 2 + (𝑑 8 − 𝑐 3𝑑 ) 2 + (𝑒 8 − 𝑐 3𝑒 ) 2
= √(86 − 65) 2 + (83 − 64.5) 2 + (84 − 62.5) 2 + (85 − 63) 2 + (3 − 1.75) 2 = 41.60 𝑑(𝑥 9 , 𝑐 3 ) = √(𝑎 9 − 𝑐 3𝑎 ) 2 + (𝑏 9 − 𝑐 3𝑏 ) 2 + (𝑐 9 − 𝑐 3𝑐 ) 2 + (𝑑 9 − 𝑐 3𝑑 ) 2 + (𝑒 9 − 𝑐 3𝑒 ) 2
= √(61 − 65) 2 + (63 − 64.5) 2 + 60 − 62.5) 2 + (65 − 63) 2 + (1 − 1.75) 2 = 5.39
𝑑(𝑥 10 , 𝑐 3 ) = √(𝑎 10 − 𝑐 2𝑎 ) 2 + (𝑏 10 − 𝑐 3𝑏 ) 2 + (𝑐 10 − 𝑐 3𝑐 ) 2 + (𝑑 10 − 𝑐 3𝑑 ) 2 + (𝑒 10 − 𝑐 3𝑒 ) 2
= √(75 − 65) 2 + (76 − 64.5) 2 + (74 − 62.5) 2 + (79 − 63) 2 + (2 − 1.75) 2 = 24.91
𝑑(𝑥 11 , 𝑐 3 ) = √(𝑎 11 − 𝑐 2𝑎 ) 2 + (𝑏 11 − 𝑐 3𝑏 ) 2 + (𝑐 11 − 𝑐 3𝑐 ) 2 + (𝑑 11 − 𝑐 3𝑑 ) 2 + (𝑒 11 − 𝑐 3𝑒 ) 2
= √(80 − 65) 2 + (81 − 64.5) 2
+ (84 − 62.5) 2 + (86 − 63) 2 + (2 − 1.75) 2 = 38.58 𝑑(𝑥 12 , 𝑥 3 ) = √(𝑎 12 − 𝑐 3𝑎 ) 2 + (𝑏 12 − 𝑐 3𝑏 ) 2 + (𝑐 12 − 𝑐 3𝑐 ) 2 + (𝑑 12 − 𝑐 3𝑑 ) 2 + (𝑒 12 − 𝑐 3𝑒 ) 3
= √(69 − 65) 2 + (66 − 64.5) 2 + (60 − 62.5) 2 + (61 − 63) 2 + (3 − 1.75) 2 = 5.48
𝑑(𝑥 13 , 𝑐 3 ) = √(𝑎 13 − 𝑐 3𝑎 ) 2 + (𝑏 13 − 𝑐 3𝑏 ) 2 + (𝑐 13 − 𝑐 3𝑐 ) 2 + (𝑑 13 − 𝑐 3𝑑 ) 2 + (𝑒 13 − 𝑐 3𝑒 ) 2 = √(82 − 65) 2 + (84 − 64.5) 2 + (85 − 62.5) 2 + (87 − 63) 2 + (2 − 1.75) 2 = 41.85 𝑑(𝑥 14 , 𝑐 3 ) = √(𝑎 14 − 𝑐 3𝑎 ) 2 + (𝑏 14 − 𝑐 3𝑏 ) 2 + (𝑐 14 − 𝑐 3𝑐 ) 2 + (𝑑 14 − 𝑐 3𝑑 ) 2 + (𝑒 14 − 𝑐 3𝑒 ) 2 = √(82 − 65) 2 + (80 − 64.5) 2 + (76 − 62.5) 2 + (78 − 63) 2 + (1 − 1.75) 2 = 30.61
𝑑(𝑥 15 , 𝑐 3 ) = √(𝑎 15 − 𝑐 3𝑎 ) 2 + (𝑏 15 − 𝑐 3𝑏 ) 2 + (𝑐 15 − 𝑐 3𝑐 ) 2 + (𝑑 15 − 𝑐 3𝑑 ) 2 + (𝑒 15 − 𝑐 3𝑒 ) 2 = √(88 − 65) 2 + (82 − 64.5) 2 + (86 − 62.5) 2 + (84 − 63) 2 + (3 − 1.75) 2 = 42.77
𝑑(𝑥 16 , 𝑐 3 ) = √(𝑥 16 − 𝑐 3𝑎 ) 2 + (𝑏 16 − 𝑐 3𝑏 ) 2 + (𝑐 16 − 𝑐 3𝑐 ) 2 + (𝑑 16 − 𝑐 3𝑑 ) 2 + (𝑒 16 − 𝑐 3𝑒 ) 2 = √(78 − 65) 2 + (75 − 64.5) 2 + (79 − 62.5) 2 + (77 − 63) 2 + (2 − 1.75) 2 = 27.34
𝑑(𝑥 17 , 𝑐 3 ) = √(𝑎 17 − 𝑐 3𝑎 ) 2 + (𝑏 17 − 𝑐 3𝑏 ) 2 + (𝑐 17 − 𝑐 3𝑐 ) 2 + (𝑑 17 − 𝑐 3𝑑 ) 2 + (𝑒 17 − 𝑐 3𝑒 ) 2 = √(82 − 65) 2 + (88 − 64.5) 2 + 80 − 62.5) 2 + (80 − 63) 2 + (3 − 1.75) 2 = 37.92 𝑑(𝑥 18 , 𝑐 3 ) = √(𝑎 18 − 𝑐 3𝑎 ) 2 + (𝑏 18 − 𝑐 3𝑏 ) 2 + (𝑐 18 − 𝑐 3𝑐 ) 2 + (𝑑 18 − 𝑐 3𝑑 ) 2 + (𝑒 18 − 𝑐 3𝑒 ) 2 = √(88 − 65) 2 + (86 − 64.5) 2 + (84 − 62.5) 2 + (82 − 63) 2 + (2 − 1.75) 2 = 42.65 𝑑(𝑥 19 , 𝑐 3 ) = √(𝑎 19 − 𝑐 3𝑎 ) 2 + (𝑏 19 − 𝑐 3𝑏 ) 2 + (𝑐 19 − 𝑐 3𝑐 ) 2 + (𝑑 19 − 𝑐 3𝑑 ) 2 + (𝑒 19 − 𝑐 3𝑒 ) 2 = √(75 − 65) 2 + (77 − 64.5) 2 + (78 − 62.5) 2 + (79 − 63) 2 + (2 − 1.75) 2 = 27.43 𝑑(𝑥 20 , 𝑐 3 ) = √(𝑎 20 − 𝑐 3𝑎 ) 2 + (𝑏 20 − 𝑐 2𝑏 ) 2 + (𝑐 20 − 𝑐 3𝑐 ) 2 + (𝑑 20 − 𝑐 3𝑑 ) 2 + (𝑒 20 − 𝑐 3𝑒 ) 2 = √(84 − 65) 2 + (82 − 64.5) 2 + (86 − 62.5) 2 + (80 − 63) 2 + (2 − 1.75) 2 = 38.84 Sama halnya dengan proses pada iterasi 1, setelah dilakukan proses perhitungan jarak maka selanjutnya dilakukan proses pengumpulan data. Tabel 8 merupakan hasil rekapitulasi hasil perhitungan.
Tabel 8. Rekapitulasi Hasil Perhitungan pada Iterasi Ke-2 Nama Mahasiswa Kriteria dan Penilaian Nilai IPA Nilai IPS Nilai Bahasa Nilai Seni Bakat dan Minat dc1 dc2 dc3 Cluster Calon Mahasiswa 1 72 74 76 78 1 3.23 15.10  23.38 1 Calon Mahasiswa 2 88 86 84 82 3 18.63 5.86 42.61 2 Calon Mahasiswa 3 80 84 85 86 2 15.01 4.93 42.71 2 Calon Mahasiswa 4 80 81 82 84 4 10.99 4.24 40.50 2 Calon Mahasiswa 5 65 61 69 66 1 22.82  36.18 8.00 3 Calon Mahasiswa 6 75 77 78 79 2 2.10 12.16  27.43 1 Calon Mahasiswa 7 84 82 86 80 4 14.72 4.48 38.90 2 Calon Mahasiswa 8 86 83 84 85 3 16.64 3.34 41.60 2 Calon Mahasiswa 9 61 63 60 65 1 28.44  41.87 5.39 3

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7429
Nama Mahasiswa Kriteria dan Penilaian Nilai IPA Nilai IPS Nilai Bahasa Nilai Seni Bakat dan Minat dc1 dc2 dc3 Cluster Calon Mahasiswa 10 75 76 74 79 2 2.90 14.77  24.91 1 Calon Mahasiswa 11 80 81 84 86 2 12.95 4.83 38.58 2 Calon Mahasiswa 12 69 66 60 61 3 26.56  38.95 5.48 3 Calon Mahasiswa 13 82 84 85 87 2 16.30 4.65 41.85 2 Calon Mahasiswa 14 82 80 76 78 1 8.39 9.56 30.61 1 Calon Mahasiswa 15 88 82 86 84 3 18.20 5.54 42.77 2 Calon Mahasiswa 16 78 75 79 77 2 3.99 12.04  27.34 1 Calon Mahasiswa 17 82 88 80 80 3 14.84 7.06 37.92 2 Calon Mahasiswa 18 88 86 84 82 4 18.73 5.98 42.65 2 Calon Mahasiswa 19 65 68 61 60 2 27.15  39.81  27.43 1 Calon Mahasiswa 20 80 81 88 84 2 14.66 6.16 38.84 2
1. Jika dc1 < dc2 dan dc1 < dc3 maka cluster =1
2. Jika dc2 < dc1 dan dc2 < dc3 maka cluster =2
3. Jika dc3 < dc1 dan dc3 < dc2 maka cluster =3
Pada tabel 9 merupakan hasil pengelompokan/cluster berdasarkan jarak terdekat.
Tabel 9. Pengelompokan /Cluster berdasarkan jarak terdekat
Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Calon Mahasiswa 1 Calon Mahasiswa 6 Calon Mahasiswa 10 Calon Mahasiswa 14
Calon Mahasiswa 16 Calon Mahasiswa 19
Calon Mahasiswa 2 Calon Mahasiswa 3
Calon Mahasiswa 4 Calon Mahasiswa 7
Calon Mahasiswa 8 Calon Mahasiswa 11 Calon Mahasiswa 13
Calon Mahasiswa 15 Calon Mahasiswa 17 Calon Mahasiswa 18 Calon Mahasiswa 20 Calon Mahasiswa 5 Calon Mahasiswa 9 Calon Mahasiswa 12

## 4. KESIMPULAN
Sebagai penutup pembahasan dalam penulisan maka perlu untuk mengambil kesimpulan sekaligus memberikan. Adapun  kesimpulan  yang  penulis  peroleh  adalah  sebagai  berikut  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan kriteria  dalam  merekomendasikan  jurusan  kepada  calon  mahasiswa  baru  berdasarkan  nilai  sekolah  dengan menggunakan  algoritma  Clustering  K-Means.  Dengan  menggunakan  algoritma  Clustering  K-Means  dapat menyelesaikan permasalahan dalam merekomendasikan jurusan kepada calon mahasiswa baru berdasarkan nilai sekolah. Hasil dari penerapan algoritma K-Means bahawasannya pada Cluster 1 terdapat 6 Calon Mahasiswa, Pada Cluster 2 terdapat 11 Calon Mahasiswa dan Pada Cluster 3 terdapat 3 Calon Mahasiswa.

## REFERENCES
[1] D. J. Purnomo, I. U. A. Asshofi, C. C. Dima, and P. S. J. Pranatha, “Model Klasifikasi Data Mining Sebagai Pertimbangan Pemilihan Peminatan Departemen untuk On Job Training (OJT) di Hotel,” JiTEKH, vol. 11, no. 2, pp. 114–126, 2023,
[Online]. Available:
https://www.jurnal.harapan.ac.id/index.php/Jitekh/article/view/774%0Ahttps://www.jurnal.harapan.ac.id/index.php/Jite kh/article/download/774/570.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7429
[2] J.  R.  Jhody  and  Program,  “Penerapan  Teknik  Data  Mining  terhadap  Prediksi  Pemilihan  Jurusan  IPA/IPS  Siswa Menggunakan Algoritma C4.5,” Vuca  J. Media Teknol. dan Inf., vol. 1, pp. 33–37, 2024.
[3] M.  Syahril,  S.  Kusnasari,  A.  Muhazir,  and  A.  Syahputri,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Rekomendasi  Jurusan Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Muhammad,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD, vol. 6, no. 1, pp. 235–245, 2023.
[4] W.  Kokoh  Andriyan,  “Penerapan  Data  Mining  Dengan  Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering  Dalam Pengelompokan Data Nilai Pada SMA YKPP PENDOPO Untuk Menentukan Jurusan Ipa Dan Ips,” J. Jupiter, vol. 15, no. 1, pp. 452–461, 2023.
[5] A. Iskandar, R. A. A. H. Harahap, and A. G. Ramadhan, “DATA MINING CUSTOMER CLUSTERING USING K- MEANS METHOD,” Int. J. Econ. Lit., vol. 2, no. 3, pp. 927–944, 2024.
[6] P. Marpaung, I. Febrian, and W. Putri, “Penerapan Data Mining Dalam Menentukan Tingkat Kedisiplinan Karyawan Perhotelan Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” J. Ilmu Komput. dan Sist. Inf., vol. 7, no. 1, pp. 167–172, 2024, doi: 10.55338/jikomsi.v7i1.2905.
[7] Z. Sitorus, “Penerapan Data Mining Untuk Clustering Penduduk Miskin Di Kota Tanjungbalai Menggunakan Metode Algoritma  K-Means,”  J.  Sci.  Soc.  Res.,  vol.  4307,  no.  1,  pp.  212–218,  2024,  [Online].  Available: http://jurnal.goretanpena.com/index.php/JSSR.
[8] J. Faran and A. Triayudi, “Penerapan Algoritma K-Means Data Mining untuk Clustering Kinerja Karyawan Koperasi,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput., vol. 4, no. 4, pp. 2096–2108, 2024, doi: 10.30865/klik.v4i4.1728.
[9] N.  Hendrastuty,  “Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering  Dalam  Evaluasi  Hasil Pembelajaran  Siswa,”  J.  Ilm.  Inform.  DAN  ILMU  Komput.,  vol.  3,  no.  1,  pp.  46–56,  2024,  [Online].  Available: https://doi.org/10.58602/jima-ilkom.v3i1.26.
[10]  A. Yudhistira and R. Andika, “Pengelompokan Data Nilai Siswa Menggunakan Metode K-Means Clustering,” J. Artif. Intell. Technol. Inf., vol. 1, no. 1, pp. 20–28, 2023, doi: 10.58602/jaiti.v1i1.22.
[11]  F. Febriansyah and S. Muntari, “Penerapan Algoritma K-Means untuk Klasterisasi Penduduk Miskin pada Kota Pagar Alam,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga), vol. 8, no. 1, pp. 66–77, 2023, doi: 10.14421/jiska.2023.8.1.66-77.
[12]  P. Marpaung, I. Pebrian, and W. Putri, “Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan Kepadatan Penduduk Kabupaten Deli Serdang Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Ilmu Komput. dan Sist. Inf., vol. 6, no. 2, pp. 64–70, 2023.
[13]  P. Apriyani, A. R. Dikananda, and I. Ali, “Penerapan Algoritma K-Means dalam Klasterisasi Kasus Stunting Balita Desa Tegalwangi,” Hello World J. Ilmu Komput., vol. 2, no. 1, pp. 20–33, 2023, doi: 10.56211/helloworld.v2i1.230.
[14]  M.  Rosadi,  D.  Aulia  Nurhasanah,  and  M.  Siddik  Hasibuan,  “Clustering  Panjang  Ruas  Jalan  di  BBPJN  Sumut Menggunakan  Algoritma  K-Means,”  J.  Comput.  Sci.  Informatics  Eng.,  vol.  02,  no.  1,  pp.  29–38,  2023,  doi: 10.55537/cosie.v2i1.567.
[15]  D. P. Indini, S. R. Siburian, Nurhasanah, and D. P. Utomo, “Implementasi Algoritma DBSCAN untuk Clustering Seleksi Penentuan Mahasiswa yang Berhak Menerima Beasiswa Yayasan,” in Prosiding Seminar Nasional Sosial, Humaniora, dan Teknologi, 2022, pp. 325–331.
[16]  D. P. Indini, Mesran, and Dito Putro Utomo, “Penerapan Data Mining Dalam Pengelompokan Data Reseller di Telkomsel Authorized Partner (TAP) Deli Tua Dengan Algoritma K-Means,” J. Ilm. Media Sisfo, vol. 17, no. 2, pp. 189–202, 2023, doi: 10.33998/mediasisfo.2023.17.2.1391.
[17]  U. R. Amanda and D. P. Utomo, “Penerapan Data Mining Algoritma Hash Based Pada Data Pemesanan Buah Impor Cv. Green Uni Fruit,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 5, no. 1, 2021.
[18]  R.  Sidik,  N.  Suarna,  and  A.  R.  Dikananda,  “ANALISA  DATA  SET  PEMINATAN  SISWA  MENGGUNAKAN ALGORITMA K- MEANS DENGAN OPTIMIZE PARAMETER DI SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN (STUDI KASUS: SMK PUI GEGESIK),” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 7, no. 2, pp. 1197–1203, 2023.
[19]  A. S. Wahyuni, E. Haerani, E. Budianita, and L. Afrianti, “Pemanfaatan Algoritma K-Means Dalam Menentukan Potensi Hasil Produksi Kelapa Sawit,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 5, no. 2, pp. 0–7, 2023, doi: 10.30865/json.v5i2.7226.
[20]  R.  Fauziah  and  A.  I.  Purnamasari,  “Implementasi  Algoritma  K-Means  pada  Kasus  Kekerasan  Anak  dan  Perempuan Berdasarkan Usia,” Hello World J. Ilmu Komput., vol. 2, no. 1, pp. 34–41, 2023, doi: 10.56211/helloworld.v2i1.232.