## Implementasi Algoritma K-Means Dalam Mengukur Tingkat Kepuasan Siswa Terhadap Pelayanan Pada SMA Swasta Bani Adam AS
Juliansyah Putra Tanjung 1)* , Bayu Angga Wijaya 2) , Muhammad Ridho 3)
1,2,3) Universitas Prima Indonesia Received: Aug 26, 2023 Accepted: 30 Aug, 2023 Published: 30 Aug, 2023 * juliansyahputratanjung@ unprimdn.ac.id Abstrak  : Pendidikan  merupakan  aspek  penting  dalam pembangunan  suatu  negara.  Peningkatan  kualitas  pendidikan adalah suatu hal yang krusial bagi kemajuan suatu bangsa. Dalam rangka meningkatkan kualitas pendidikan, perlu adanya evaluasi yang teratur terhadap kinerja sekolah. SMA Swasta Bani Adam As merupakan  salah  satu  sekolah  swasta  yang  berkomitmen  untuk memberikan pelayanan terbaik bagi siswa. Namun, perlu adanya evaluasi  terhadap  tingkat  kepuasan  siswa  terhadap  pelayanan yang  diberikan  oleh  sekolah  secara  teratur  Algoritma  k-means merupakan salah satu algoritma clustering yang digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan kesamaan fitur atau atribut. Dengan  tahapan  awal  melakukan  pengumpulan  data  set, menganalisis  data  yang  didapatkan,  melakukan  clustering  dan implementasi. Setelah dilakukan semua proses sampai iterasi atau perulangan berhenti  maka  data dengan  cluster  tidak  berpindah lagi dan  merupakan data akhir dari pengujian. terlihat bahwa 8 dari 10 data menunjukkan bahwa jarak terdekat berada pada K1 yang  merupakan  kategori  “Kurang  Puas”  terhadap  pelayanan yang diberikan. Sedangkan sisa data untuk kategori “Cukup Puas” dan  “Puas”  oleh  karena  itu  dapat  disimpulkan  bahwa  Dari penerapan metode clustering dengan menggunakan algoritma K- Means  yang  diaplikasikan  pada  data  set  menghasilkan  grafik kepuasan siswa dengan data kurang puas sebanyak 86 siswa atau sejumlah 43 %, cukup puas sebanyak 69 siswa atau sejumlah 34,5 % dan puas 45 siswa atau sejumlah 22,5 %.
Kata Kunci: K-Means, Tingkat
Kepuasan Pelayanan, Siswa SMA.
DSI: Jurnal Data Science Indonesia is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0).

## PENDAHULUAN
Pendidikan  merupakan  aspek  penting  dalam  pembangunan  suatu  negara.  Peningkatan  kualitas pendidikan adalah suatu hal yang krusial bagi kemajuan suatu bangsa. Dalam rangka meningkatkan kualitas pendidikan, perlu adanya evaluasi yang teratur terhadap kinerja sekolah, termasuk dalam hal pelayanan yang diberikan kepada siswa [1]. Tingkat  kepuasan siswa terhadap pelayanan sekolah menjadi  indikator penting dalam mengevaluasi kualitas pelayanan yang diberikan oleh sekolah. Oleh karena itu, penting bagi sekolah untuk melakukan evaluasi terhadap tingkat kepuasan siswa terhadap pelayanan yang diberikan [2].
SMA  Swasta  Bani  Adam  As  merupakan  salah  satu  sekolah  swasta  yang  berkomitmen  untuk memberikan pelayanan terbaik bagi  siswa. Namun, perlu adanya  evaluasi terhadap tingkat kepuasan siswa terhadap pelayanan yang diberikan oleh sekolah secara teratur. Evaluasi ini akan membantu sekolah dalam mengidentifikasi  kekurangan  dan  kelebihan  yang  ada  dalam  sistem  pelayanan  sekolah.  Oleh  sebab  itu dibutuhkan  sebuah  sistem  terkomputerisasi  untuk  memudahkan  kegiatan  pengarsipan.  Algoritma  k-means merupakan  salah  satu  algoritma  clustering  yang  digunakan  untuk  mengelompokkan  data  berdasarkan kesamaan  fitur  atau  atribut.  Dalam  penelitian  ini,  atribut  yang  digunakan  adalah  faktor-faktor  yang
mempengaruhi kepuasan siswa terhadap pelayanan yang diberikan oleh sekolah, seperti kualitas pengajaran, ketersediaan  fasilitas,  dan  keamanan  lingkungan  sekolah.  Dengan  menggunakan  algoritma  k-means,  data kepuasan siswa terhadap pelayanan di SMA Swasta Bani Adam As dapat dikelompokkan menjadi beberapa kelompok berdasarkan tingkat kepuasan siswa. Hal ini akan memudahkan sekolah dalam melakukan evaluasi terhadap pelayanan yang diberikan dan mengambil tindakan yang tepat untuk meningkatkan kepuasan siswa.
Berdasarkan uraian latar belakang tersebut, maka penulis tertarik untuk melakukan penelitian dengan judul “Implementasi Algoritma K-Means Dalam Mengukur Tingkat Kepuasan Siswa Terhadap Pelayanan Pada SMA Swasta Bani Adam AS” terkait aktivitas pengarsipan surat pada SMA Swasta Bani Adam AS. Diharapkan aplikasi yang dirancang dapat menjadi solusi yang efektif dalam penyelesaian permasalahan yang dihadapi oleh SMA Swasta Bani Adam AS terutama dalam kegiatan manajemen arsip.

## TINJAUAN LITERATUR
Ulfhi Burelia dkk (2022) pada [8] melakukan penelitian mengenai “Mengukur Tingkat Kepuasan Masyarakat Pada  Pelayanan  Kepolisian  Resor  (Polres)  Dumai  menggunakan  algoritma  K-Means  Clustering”  dengan memperoleh hasil pada Penerapan Metode K-means Clustering dalam mengukur tingkat kepuasan masyarakat pada pelayanan polres dumai menggunakan 79 data jawaban dari responden/ pemohon dari kuesioner yang sifatnya tertutup. dari metode K-means Clustering penelitian ini menghasilkan grafik kepuasan yaitu Step I (68 responden sangat puas dan 11 responden cukup puas) , Step II (66 responden sangat puas dan 13 responden puas), Step III (79 responden sangat puas) , Step IV (66 responden sangat puas dan 13 responden puas) , Step V (67 responden sangat puas dan 12 responden cukup  puas). Jadi dari step I-V dapat disimpulkan tingkat kepuasan pada pelayanan Di Polres Dumai Sangat Puas.
Ratri  Enggar  Pawening  dkk  (2021)  pada  [10]  melakukan  penelitian  mengenai  “Algoritma  K-Means  untuk Mengukur Kepuasan Mahasiswa Menggunakan E-Learning”dengan memperoleh hasil bahwa Penelitian   ini menemukan   bahwa   kepuasan mahasiswa  selama  penyelenggaraan  pendidikan  daring cukup  tinggi. Meskipun  ada  beberapa  mahasiswa  yang mengalami  kesulitan  dalam  mengkases  aplikasi  selama daring, namun  pada  dasarnya  masalah  lebih  banyak karena hardware yang tidak atau kurang mendukung. Penelitian ini  juga  menemukan  bahwa  sebagian dari  peserta  didik  atau  mahasiswa  yang  tidak  dapat mengakses aplikasi   karena   sebagian   aplikasi   tidak support terhadap hardware yang  dimiliki  mahasiswa. Sehingga hal  ini  menjadi  peluang  penelitian  lanjutan untuk  mengembangkan  sistem  aplikasi e-learning yang mampu support kepada perangkat secara universal.

## METODE PENELITIAN

## Langkah – Langkah dalam penelitian ini adalah sebagai berikut
1. Persiapan Data Set
Berikut ini merupakan data set awal yang terdiri dari 5 variabel berdasarkan hasil kuesioner. Variabel A merupakan  data  yang  diperoleh  dari  bidang  Sarana  pendidikan,  Variabel  B  merupakan  data  yang diperoleh  dari  bidang  Staff  Akademik,  Variabel  C  merupakan  data  yang  diperoleh  dari  bidang Pelayanan  administrasi,  Variabel  D  merupakan  data  yang  diperoleh  dari  bidang  Fasilitas  Sekolah, Variabel E merupakan data yang diperoleh dari bidang Lokasi Sekolah.
2. Analisa Data
Analisa data kepuasan pada SMA Bani Adam As dilakukan dengan menggunakan algoritma K-Means clustering. Data yang digunakan adalah data survei kepuasan siswa terhadap layanan yang diberikan oleh  sekolah.  Data  tersebut  terdiri  dari  beberapa  variabel  seperti  kebersihan  lingkungan,  kualitas pengajaran, fasilitas, dan lain sebagainya. Proses analisa data dimulai dengan melakukan pemahaman data untuk mengetahui karakteristik data dan memastikan data yang digunakan valid dan terpercaya. Kemudian dilakukan proses pre-processing data seperti data cleaning dan data transformation.
3. Analisis Clustering dengan Algoritma K-Means Proses  pemilihan  parameter  pada  algoritma  K-Means  seperti  jumlah  cluster  yang  optimal.  Proses clustering dilakukan dengan mengelompokkan data ke dalam beberapa cluster berdasarkan kesamaan karakteristik pada setiap variabel. K-Means clustering mampu memberikan hasil clustering yang cukup akurat dengan nilai silhouette coefficient yang cukup tinggi. Dengan demikian, hasil dari analisa data tersebut dapat digunakan sebagai dasar dalam membuat keputusan yang tepat dalam meningkatkan pelayanan dan kepuasan siswa di SMA Bani Adam As.
4. Implementasi Tahap  ini  adalah  perhitungan  manual  penerapan  metode  clustering  k-means,  Algoritma  K-Means merupakan salah satu algoritma data mining metode clustering yang mengelompokkan suatu data menjadi beberapa cluster berdasarkan kemiripan data tersebut. Sehingga data dapat dikelompokkan menjadi  beberapa  cluster  yang  mempunyai  kemiripan  yang  sama.  K-Means  digunakan  untuk mengelompokkan suatu data berdasarkan hasil rata rata jarak yang dihasilkan yang disebut centroid (titik pusat).
Pada  percobaan  yang  dilakukan,  peneliti  ingin  mengetahui  bagaimana  hasil  pengukuran  kepuasan menggunakan  algoritma  K  Means  clustering.  Penelitian  dilakukan  kepada  200  siswa  dengan menggunakan kuesioner, data set awal tersebut kemudian diproses menggunakan algoritma k means clustering. Kemudian dilakukan penentuan centroid (titik pusat ) awal, setelah itu dilakukan iterasi / perulangan jika jarak euclidean tidak sama dengan centroid sebelumnya. Jika jarak euclidean centroid sama dengan centroid sebelumnya maka iterasi pun berhenti dan didapatkan hasil akhir dari data yang akan digunakan untuk mengukur tingkat kepuasan Berikut ini merupakan data sampel hasil konversi bidang sarana pendidikan (Variabel A) :

## A. Data Processing
Data processing adalah proses pengumpulan data mentah dan mentransformasi data tersebut menjadi informasi. Data yang didapatkan dalam bentuk mentah dan belum di proses adalah data yang tidak berguna bagi siapapun. Pemrosesan data ini dilakukan agar data siap diolah pada tahap selanjutnya agar  mendapatkan  hasil  yang  diharapkan  dari  pengujian.  Data  mentah  yang  telah  berhasil dikumpulkan akan diurutkan dan kemudian dilakukan pemfilteran data tersebut  untuk  menghapus data yang tidak diperlukan. Data mentah akan diperiksa untuk dicari kesalahan dan informasi yang tidak akurat dan diubah menjadi format yang cocok. Berdasarkan data kuesioner dari responden yakni siswa SMA Swasta Bani Adam AS, maka dilakukan konversi hasil pemrosesan data dalam bentuk tabel berikut untuk memperoleh nilai dari variabel yang ditentukan.
Tabel 1 Data Sampel Konversi Hasil Kuesioner Data Ke 1 Pertanyaan 1 Pertanyaan 2 Pertanyaan 3 Pertanyaan 4 Pertanyaan 5 1 5 5 6 5 5 2 6 7 5 6 8 3 7 7 6 7 8 4 7 6 6 5 6 5 5 5 6 5 6 6 5 6 8 5 6 7 5 5 7 5 5 8 6 7 5 7 5 9 5 7 6 5 5 10 5 5 8 6 5

## Inisialisasi jawaban kuisioner

## Tabel 2 Tabel Inisialisasi jawaban kuesioner
Sangat Tidak Setuju Tidak Setuju Netral Setuju Sangat Setuju 5 6 7 8 9
Berikut merupakan tata cara pengisian nilai setelah dilakukan konversi:
Tabel 3 Variabel 1 A Pertanyaan 1 2 3 4 5 Nilai 5 5 6 5 5 Sehingga dapat diperoleh hasil perhitungan yaitu: (5+5+6+5+5) : 5 = 5,2 Tabel 4 Variabel 1 B Pertanyaan 1 2 3 4 5 Nilai 6 7 5 6 8
Sehingga dapat diperoleh hasil perhitungan yaitu: (6+7+5+6+8) : 5 = 6,4
Tabel 5 Variabel 1 C Pertanyaan 1 2 3 4 5 Nilai 7 7 6 7 8
Sehingga dapat diperoleh hasil perhitungan yaitu: (7+7+6+7+8) : 5 = 7
Tabel 6 Variabel 1 D Pertanyaan 1 2 3 4 5 Nilai 7 6 6 5 6
Sehingga dapat diperoleh hasil perhitungan yaitu: (7+6+6+5+6) : 5 = 6
Tabel 7 Variabel 1 E Pertanyaan 1 2 3 4 5 Nilai 5 5 6 5 6
Sehingga dapat diperoleh hasil perhitungan yaitu: (5+5+5+6+5) : 5 = 5,4

## B. Menentukan Centroid Titik Pusat
Menentukan  titik  pusat  cluster  atau  centroid,  mengukur  performansi  algoritma  K-Means  dengan parameter  range  cluster  dengan  mengukur  jarak  antar  centroid  untuk  cara  yang  cepat  dan  efisien untuk mengelompokkan data yang tidak terstruktur, dan untuk mempercepat proses konstruksi model dan membagi beberapa centroid menjadi dua untuk mencocokkan data sebagai alat uji proses analisa terhadap metode K-Means.
Dari pengujian menggunakan algoritma K-Means dengan penentuan jumlah centroid cluster dilakukan dengan  memodifikasi  metode  K-Means  melakukan  beberapa  penentuan  centroid  hingga mendapatkan hasil sebanyak 3 cluster. Adapun data hasil penentuan centroid titik pusat terhadap 5 variabel nilai yang didapatkan dari pengujian sebelumnya dinyatakan dalam tabel berikut:
Tabel 8 Centroid (titik pusat) awal A B C D E K1 6,5 6,5 6,5 6,5 6,5 K2 7 7 7 7 7 K3 7,5 7,5 7,5 7,5 7,5
Keterangan : K1 = Cluster pertama ( Krg Puas) K2 = Cluster kedua ( Cukup Puas ) K3 = Cluster ketiga ( Puas )

## C. Menghitung Jarak Objek ke Pusat
Setelah  data  set  awal  telah  ditentukan  maka  langkah  selanjutnya  merupakan  perhitungan  jarak terdekat  menggunakan  rumus  euclidean  distance  antara  data  set  dengan  centroid  awal.  dilakukan perhitungan antara jarak objek ke pusat untuk mengetahui nilai dari tiap data dan memudahkan dalam pengujian serta penentuan jarak data terdekat. Berikut hasil perhitungan jarak objek ke pusat pada 10 data utama :

## D. Perhitungan Jarak Terdekat
Setelah dilakukan perhitungan jarak objek ke pusat langkah selanjutnya adalah perhitungan jarak terdekat, perhitungan dilakukan untuk semua bidang

## Tabel 9 Perhitungan Jarak Terdekat

## E. Mengelompokan Objek Berdasarkan Jarak Minimum
Jarak hasil perhitungan akan dilakukan perbandingan dan dipilih jarak terdekat antara data dengan pusat cluster, jarak ini menunjukkan bahwa data tersebut berada dalam satu kelompok dengan pusat cluster terdekat. Kemudian diperoleh nilai selisih antar objek dan nilai cluster awal. Setelah mengetahui  selisih  jarak  antar  obyek  dengan  cluster  awal,  maka  yang  dilakukan  adalah mengelompokkan  obyek  berdasar  jarak  minimum.  Adapun  data  hasil  penentuan  penempatan cluster awal dinyatakan pada tabel berikut.

## Tabel 10 Penempatan Cluster Awal

## F. Menentukan Pusat Cluster Baru
Untuk mendapatkan pusat cluster baru bisa dihitung dari rata - rata nilai anggota cluster dan pusat cluster.  Pusat  cluster  yang  baru  digunakan  untuk  melakukan  iterasi  selanjutnya,  jika  hasil  yang didapatkan belum konvergen. Proses iterasi akan berhenti jika telah memenuhi maksimum iterasi yang dimasukkan oleh user atau hasil  yang dicapai sudah konvergen  (pusat cluster baru sama dengan  pusat  cluster  lama).  Untuk  mengcluster  data  tersebut  menjadi  3  bagian  dibutuhkan kerangka berpikir atau flowchart. Flowchart pada gambar di bawah merupakan langkah yang akan diimplementasikan ke dalam sistem yang akan di bangun dan menjelaskan tahap prosedur yang ada dalam sistem
Data Ke - Jarak Terdekat K1 K2 K3 1 1,84 2,67 3,66 2 1,73 2,13 2,93 3 1,34 1,98 2,93 4 1,97 2,37 3,14 5 1,64 1,42 1,97 6 1,45 1,63 2,39 7 2,6 2,77 3,34 8 2,82 2,39 2,44 9 1,43 2,00 2,90 10 2,93 3,05 3,55
Data Ke - Jarak Terdekat K1 K2 K3 1 OK 2 OK 3 OK 4 OK 5 OK 6 OK 7 OK

## Gambar 1 Flowchart Program
Setelah data dikelompokkan ke dalam beberapa cluster langkah selanjutnya adalah menghitung jarak  pusat  cluster  baru  dengan  menggunakan  rumus  euclidean  distance,  jika  terdapat  selisih pusat  cluster  lama  dengan  baru  maka  dilakukan  proses  iterasi  atau  perulangan  pada  tahapan menghitung jarak obyek ke pusat.
Tabel 11 Cluster Baru A B C D E K1 6,5 6,5 6,5 6,5 6,5 K2 7 7 7 7 7 K3 7,5 7,5 7,5 7,5 7,5
Setelah dilakukan perhitungan terhadap jarak pusat cluster baru kemudian dilakukan perulangan atau iterasi terhadap data cluster baru yang telah diperoleh. Tujuan dilakukan perulangan pada
Start
Jumlah K
Inisiasi Pusat Cluster Hitung jarak objek ke pusat Kelompokan objek berdasar jarak minimum Pusat cluster baru Ada selisih pusat Cluster lama dengan baru Selesai Tidak
cluster adalah untuk mengetahui peningkatan  atau penurunan yang terjadi  apabila besar nilai dalam  setiap  iterasi  ditambahkan.  Adapun  hasil  akhir  data  cluster  yang  telah  mengalami peningkatan iterasi dapat dilihat pada tabel dibawah ini, yaitu:
Tabel 12 Cluster Akhir A B C D E K1 6,51 6,51 6,51 6,51 6,51 K2 7,08 7,08 7,08 7,08 7,08 K3 7,36 7,36 7,36 7,36 7,36
Berdasarkan table diatas dapat dilihat bahwa terdapat perubahan nilai pada cluster akhir setelah dilakukan iterasi atau perulangan, Pada K1 dan K2 terdapat peningkatan nilai cluster untuk setiap variabel sedangkan pada K3 terdapat penurunan nilai cluster sebesar 0,14.

## HASIL PENELITIAN
Setelah  dilakukan  semua  proses  sampai  iterasi  atau  perulangan  berhenti  maka  data  dengan  cluster  tidak berpindah lagi dan merupakan data akhir dari pengujian.

## Tabel 13 Akhir Data Cluster
Berdasarkan tabel diatas, terlihat bahwa 8 dari 10 data menunjukkan bahwa jarak terdekat berada pada K1 yang  merupakan  kategori  “Kurang  Puas”  terhadap  pelayanan  yang  diberikan.  Sedangkan  sisa  data  untuk kategori “Cukup Puas” dan “Puas” masing-masing sebanyak 1 data. Perbandingan nilai untuk setiap kategori dapat dinyatakan dalam tabel berikut
Tabel 14 Tabel Perbandingan Kategori K1 (Kurang Puas) K2 (Cukup Puas) K3 (Puas) 8 1 1

## P EMBAHASAN
Berdasarkan hasil penelitian dari permasalahan yang ada, dapat disimpulkan bahwa studi kasus kepuasan siswa terhadap  proses  pembelajaran  menggunakan  teknik  clustering  dengan  menggunakan  algoritma  K  Means dapat  dikatakan  efektif.  Dengan  adanya  penerapan  metode  Clustering  yang  merupakan  bagian  dari  data
Data Ke - Jarak Terdekat K1 K2 K3 1 OK 2 OK 3 OK 4 OK 5 OK 6 OK 7 OK 8 OK 9 OK 10 OK
mining  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means  dan  pengaplikasiannya  ke  dalam  dataset  sebanyak  200 responden menghasilkan grafik kepuasan siswa dengan data kurang puas sebanyak 86 siswa atau sejumlah 43 %, cukup puas sebanyak 69 siswa atau sejumlah 34,5 % dan Puas 45 siswa atau sejumlah 22,5 %. Sehingga dapat disimpulkan bahwa tingkat kepuasan siswa masih tergolong rendah dan hal ini tentunya dapat menjadi kajian lanjutan bagi instansi terkait untuk meningkatkan kualitas pelayanan yang diberikan.

## KESIMPULAN
Dari pembahasan yang telah diuraikan mengenai penerapan algoritma K-Means dalam mengukur kepuasan siswa  terhadap  proses  pembelajaran,  maka  pada  bab  ini  penulis  menarik  beberapa  kesimpulan  antara  lain sebagai berikut
1. Data yang digunakan sebagai penelitian disini menggunakan data kuesioner siswa sekolah menengah atas
2. Dari penerapan metode clustering dengan menggunakan algoritma K-Means yang diaplikasikan pada dataset  menghasilkan  grafik  kepuasan  siswa  dengan  data  kurang  puas  sebanyak  86  siswa  atau sejumlah 43 %, cukup puas sebanyak 69 siswa atau sejumlah 34,5 % dan puas 45 siswa atau sejumlah 22,5 %.
3. Data yang diperoleh dari proses clustering menggunakan metode K Means, dapat menjadi acuan pada lembaga yang bersangkutan untuk melakukan perbaikan dan evaluasi untuk perbaikan pelayanan dan meningkatkan kualitas mutu pendidikan, dengan memperbaiki proses pembelajaran yang dilakukan.

## REFERENCES
[1] Winarta, A., & Kurniawan, W. J. (2021). Optimasi cluster k-means menggunakan metode elbow pada data pengguna narkoba dengan pemrograman python. JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama), 5(1), 113-119.
[2] Muningsih, E., Maryani, I., & Handayani, V. R. (2021). Penerapan Metode K-Means dan Optimasi Jumlah Cluster dengan Index Davies Bouldin untuk Clustering Propinsi Berdasarkan Potensi Desa. Evolusi: Jurnal Sains dan Manajemen, 9(1).
[3] Supriyadi, A., Triayudi, A., & Sholihati, I. D. (2021). Perbandingan algoritma k-means dengan k-medoids pada  pengelompokan  armada  kendaraan  truk  berdasarkan  produktivitas.  JIPI  (Jurnal  Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), 6(2), 229-240.
[4] Sari, D. N. P., & Sukestiyarno, Y. L. (2021). Analisis cluster dengan metode K-Means pada persebaran kasus  COVID-19  berdasarkan  Provinsi  di  Indonesia.  In  PRISMA,  Prosiding  Seminar  Nasional Matematika (Vol. 4, pp. 602-610).
[5] Hermanto,  T.  I.,  &  Muhyidin,  Y.  (2021).  Analisis  Sebaran  Titik  Rawan  Bencana  dengan  K-Means Clustering  dalam  Penanganan  Bencana.  JSAKTI  (Jurnal  Sains  Komputer  dan  Informatika),  5(1), 406-416.
[6] Handoko, S., Fauziah, F., & Handayani, E. T. E. (2020). Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Tingkat  Penjualan  Paket  Data  Telkomsel  Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering.  Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa, 25(1), 76-88.
[7] Hasibuan,  D.  Z.  (2021).  Aplikasi  Data  Mining  Dengan  K-Means  Cluster  Untuk  Memprediksi  Produk Potensial  Dan  Penentuan  Persediaan  Produk.  Kumpulan  Karya  Ilmiah  Mahasiswa  Fakultas  Sains Dan Tekhnologi, 1(1).
[8] Ulfhi  Burelia,  Gellysa  Urva,  Ari  Sellayana  (2022).  Mengukur  tingkat  kepuasan  masyarakat  pada pelayanan Kepolisian Resor (Polres) Dumai Menggunakan Algoritma K-Means Clustering, JUTEKINF, Vol 10, No.1
[9] Prayoga,  Y.,  Tambunan,  H.  S.,  &  Parlina,  I.  (2019).  Penerapan  Clustering  Pada  Laju  Inflasi  Kota  Di Indonesia  Dengan  Algoritma  K-Means.  Brahmana:  Jurnal  Penerapan  Kecerdasan  Buatan,  1(1), 24-30.
[10] Ratri Enggar Pawening., Fatmawati., Siti Aisyah., (2021). Algoritma K-Means untuk Mengukur Kepuasan Mahasiswa Menggunakan E-Learning. Journal of Technology and Informatics (JoTI) Vol.3, No. 1
[11] Dinata,  R.  K.,  Novriando,  H.,  Hasdyna,  N.,  &  Retno,  S.  (2020).  Reduksi  45  atribut  menggunakan information  gain  untuk  optimasi  cluster  algoritma  k-means.  J.  Edukasi  dan  Penelit.  Inform,  6(1), 48-53.
[12] Butsianto, S., & Mayangwulan, N. T. (2020). Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Mobil Menggunakan Metode K-Means Clustering. J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf, 3(3), 187-201.
[13] Sugianto,  C.  A.,  Rahayu,  A.  H.,  &  Gusman,  A.  (2020).  Algoritma  k-means  untuk  pengelompokkan penyakit pasien pada puskesmas cigugur tengah. Journal of Information Technology, 2(2), 39-44.