## PENGELOMPOKAN DATA VARIAN PEKERJAAN DAN STATUS PERNIKAHAN PT DIKA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING
Aynun Nabila 1 , Yudhistira Arie Wijaya 2
1 Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon
2 Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No 10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon nabilaaynun870@gmail.com

## ABSTRAK
PT Dika saat ini mengalami kesulitan yang signifikan dalam mengelola data transaksi penjualan di setiap cabangnya.  Kesulitan  ini  muncul  karena  kompleksitas  volume  data  yang  terus  meningkat  seiring  dengan perkembangan  operasional  bisnis.  Setiap  cabang  turut  berkontribusi  pada  pencatatan  transaksi  penjualan  yang melibatkan  berbagai  elemen,  mulai  dari  identifikasi  produk  hingga  informasi  pelanggan.  Peningkatan  jumlah cabang dan aktivitas transaksi secara keseluruhan membuat tugas pengelolaan data semakin rumit. Puncaknya, keberagaman  format  dan  sumber  data  dari  setiap  cabang  menambah  kompleksitas  tugas  tersebut.  Sebagai hasilnya, perusahaan mengalami kesulitan dalam mengintegrasikan, memproses, dan menganalisis data transaksi dengan  efisien  dan  efektif.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menemukansolusi  yang  memungkinkan  PT Dika untuk menganalisis data,meningkatkan strategi pemasaran, dan meningkatkan retensi pelanggan. Algoritma K-Means ,  dikenal  efektif  dalam  pengelompokan  data,  diimplementasikan  untuk  memahami  pola  perilaku pelanggan  dan  meningkatkan  manajemen  data  transaksional.  DBI  digunakan  untuk  menilai  kualitas  klastering dengan  fokus  pada  homogenitas  dan  separabilitas  cluster.  Melalui  penelitian  ini,  diharapkan  dapat  ditemukan solusi yang memungkinkan PT Dika untuk mengoptimalkan analisis data, meningkatkan strategi pemasaran, dan meningkatkan retensi pelanggan. Hasil dari implementasi algoritma K-Means pada data tersebut  menunjukkan bahwa data dapat dikelompokkan menjadi tiga kelompok yang homogen berdasarkan karakteristik pekerjaan dan status  pernikahan.  Kelompok  pertama  terdiri  dari  karyawan  yang  belum  menikah  dan  bekerja  sebagai  staf administrasi,  kelompok  kedua  terdiri  dari  karyawan  yang  sudah  menikah  dan  bekerja  sebagai  supervisor,  dan kelompok ketiga terdiri dari karyawan yang sudah menikah dan bekerja sebagai manajer.
Kata kunci: PT  Dika,  data  transaksional,  algoritma K-Means ,  varian  pekerjaan,  status  pernikahan, Davies- Bouldin Index (DBI).

## 1. PENDAHULUAN
PT  Dika  saat  ini  mengalami  kesulitan  yang signifikan dalam mengelola data transaksi penjualan di setiap  cabangnya.  Kesulitan  ini  muncul  karena kompleksitas  volume  data  yang  terus  meningkat seiring  dengan  perkembangan  operasional  bisnis. Setiap  cabang  turut  berkontribusi  pada  pencatatan transaksi penjualan yang melibatkan berbagai elemen, mulai  dari  identifikasi  produk  hingga  informasi pelanggan  [1].  Peningkatan  jumlah  cabang  dan aktivitas transaksi secara keseluruhan membuat tugas pengelolaan data semakin rumit. Puncaknya, keberagaman  format  dan  sumber  data  dari  setiap cabang  menambah  kompleksitas  tugas  tersebut. Sebagai  hasilnya,  perusahaan  mengalami  kesulitan dalam mengintegrasikan, memproses, dan menganalisis data transaksi dengan efisien dan efektif.
Pada  Penelitian  ini,  metode  yang  digunakan untuk mengelompokkan sebuah varian status pekerjaan dan status pernikahan dengan menggunakan algoritma  k-means  sebagai  teknik  pengelompokkan. Algoritma K-Means adalah teknik penambangan data yang  menggunakan  metode  pengelompokan  atau pengelompokan  untuk  proses  pemodelannya,  tanpa pengawasan atau pembelajaran. Data diatur ke dalam partisi yang berbeda, dengan masing-masing kelompok menunjukkan kesamaan di antara
anggotanya  sementara  juga  memiliki  fitur  berbeda yang membedakannya dari kelompok lain. Tujuannya adalah untuk meminimalkan perbedaan dalam cluster dan  memaksimalkan  disparitas  sehubungan  dengan cluster lain [2].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Mohammad Syaefulloh  pada  tahun  2022  dengan  jurnal  yang berjudul  “Clustering  Kelompok  Belajar  Siswa Berdasarkan  Hasil  Ujian  Sekolah  Menggunakan Algoritma  K-Means”.  Algoritma K-Means ,  sebagai metode klastering yang telah terbukti efektif, mampu menghasilkan cluster dengan atribut yang tidak hanya menguntungkan  tetapi  juga  terpuji.  Pendekatan  ini menjadi semakin relevan dalam konteks analisis data, di mana keberhasilan pengelompokan dapat memainkan peran  kritis dalam pemahaman pola-pola yang  mendasari  data.  Dengan  mengidentifikasi karakteristik  yang  serupa,  Algoritma K-Means membentuk cluster-cluster yang memberikan wawasan  mendalam  terhadap  sifat  dan  tren  yang mungkin  tidak  terlihat  secara  langsung  [3].  Pada penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh Masjunaedi dan Nana Suarna pada tahun 2023 dengan judul jurnal “Analisa Penerapan Metode Clustering K- Means  Untuk  Pengelompokan  Data  Trransaksi Konsumen  (Studi  Kasus :  Cv.  Mitra  Indexindo Pratama)”  yaitu  pemanfaatan  pengelompokan K-
Means dalam konteks analisis data transaksi pelanggan merupakam pendekatan yang sangat bermanfaat dalam mengeksplorasi pola dan karakteristik yang mendasari perilaku  pelanggan.  Algoritma K-Means ,  sebagai metode  clustering  yang  terkenal,  memberikan kemampuan  untuk  mengelompokkan  data  transaksi pelanggan  ke  dalam  cluster  berdasarkan  kemiripan atribut tertentu. Dengan menggunakan pendekatan ini, penelitian  atau  aplikasi  bisnis  dapat  mendapatkan pemahaman  yang  lebih  mendalam  tentang  segmen pelanggan  yang  mungkin  memiliki  preferensi  atau kecenderungan serupa dalam melakukan transaksi [4].
Pada  penelitian  yang  dilakukan  Permadi  dan Wijaya pada tahun 2023 dengan judul “Pengelompokkan  Dataset  Bus  Menggunakan Algoritma  K-Means  “yaitu  pemanfaatan Davies Bouldin  Index (DBI)  sebagai  parameter  evaluasi menjadi  suatu  pendekatan  yang  sangat  penting  dan strategis dalam menilai kualitas pengelompokan data. DBI  merupakan  metrik  evaluasi  yang  mengukur seberapa baik dan sejauh mana pembentukan cluster- cluster oleh  suatu  algoritma  klastering,  seperti K- Means , dapat memberikan hasil yang optimal. Dengan menggunakan  DBI,  penelitian  atau  implementasi algoritma klastering dapat mengukur tingkat keseragaman antara cluster , sekaligus mempertimbangkan  tingkat  kemiripan  antar- cluster [5]. Penelitian yang dilakukan oleh Moh. Nurdayat dan Nana Suarna pada tahun 2023 yang berjudul “Analisa Clustering  untuk  Mengelompokan  Data  Penayangan Film  Bioskop  Menggunakan  Algoritma  K-Means” yaitu  tujuan  utama  dari  penggunaan Davies  Bouldin Index (DBI)  adalah  untuk  mencapai  tingkat  optimal dari indeks tersebut sebagai hasil dari proses evaluasi klastering.  DBI  dijadikan  tolak  ukur  kritis  untuk mengukur  efektivitas  algoritma  klastering,  terutama dalam hal kemampuannya untuk membentuk cluster- cluster yang homogen, tetapi juga terpisah dengan baik satu  sama  lain. Dengan  mencapai DBI yang optimal, penelitian  atau  implementasi  algoritma  klastering tidak  hanya  berupaya  untuk  meningkatkan  tingkat keseragaman  dan  kemiripan  di  dalam  setiap cluster , tetapi  juga  mengindikasikan  upaya  menuju  struktur klaster  yang  paling  sesuai  dan  representatif  terhadap variasi  data  yang  ada  [6].  Penelitian  yang  dilakukan oleh Inas dan Ajeng Nur Afifah pada tahun 2023 yang berjudul “Data Mining Clustering Dalam Pengelompokan  Buku  Perpustakaan  Mengunakan Algoritma K-Means” yaitu algoritma K-Means diakui sebagai  sebuah  teknik  klasifikasi  yang  tidak  hanya cepat tetapi juga sangat efisien dalam mengelompokkan  data.  Kecepatan  algoritma  ini terletak  pada  pendekatan  iteratifnya  yang  mampu secara  efisien  mengelompokkan  data  ke  dalam kelompok-kelompok berdasarkan kemiripan karakteristik.  Keefisienan K-Means tercermin  dalam kemampuannya  untuk  menangani  jumlah  data  yang besar dengan cepat dan memberikan solusi klastering yang  stabil  [7].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh Mufidah Herviany dan Saleha Putri Delima pada tahun
2021  yang  berjudul  “Perbandingan  Algoritma  K- Means  dan  K-Medoids  untuk  Pengelompokkan Daerah  Rawan  Tanah  Longsor  Pada  Provinsi  Jawa Barat,”  yaitu  penentuan  jumlah cluster optimal menggunakan Indeks Davies-Bouldin (DBI) merupakan  pendekatan  yang  strategis  dalam  proses klastering,  di  mana  tujuan  utamanya  adalah  untuk menentukan  jumlah  klaster  yang  paling  sesuai  dan efektif untuk mewakili struktur intrinsik dari data yang diamati  [8].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Yefta Christian pada tahun 2022 yang berjudul  “Penerapan K-Means  pada  Segmentasi  Pasar  untuk  Riset Pemasaran  pada  Startup  Early  Stage  dengan Menggunakan  CRISP-DM,”  Implementasi  algoritma K-Means untuk  pengelompokan  data  merupakan langkah yang strategis dalam konteks analisis data dan pengambilan keputusan. Algoritma K-Means , sebagai metode klastering yang terkenal, diaplikasikan dengan tujuan untuk mengorganisir data ke dalam kelompok- kelompok  yang  homogen  berdasarkan  kemiripan karakteristik  tertentu  [9].  Penelitian  yang  dilakukan oleh  Charles  Zai  pada  tahun  2022  yang  berjudul “Penggunaan Data Mining Memungkinkan Pengambilan Informasi yang Akurat dan Cepat” yaitu berisi penggunaan teknik data mining telah membuka peluang luas untuk pengambilan informasi yang tidak hanya akurat tetapi juga cepat dalam konteks analisis data.  Dengan  memanfaatkan  algoritma  dan  metode data mining yang  canggih,  penelitian  atau  praktik analisis data dapat mengungkap pola-pola tersembunyi,  hubungan  korelasional,  dan  tren signifikan dari volume data yang kompleks.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Peneliian Terdahulu
Penelitian yang dilakukan oleh Charles Zai pada tahun 2022 yang berjudul “Penggunaan Data Mining Memungkinkan  Pengambilan  Informasi  yang  Akurat dan Cepat” yaitu berisi penggunaan teknik data mining telah  membuka  peluang  luas  untuk  pengambilan informasi  yang  tidak  hanya  akurat  tetapi  juga  cepat dalam  konteks  analisis  data.  Dengan  memanfaatkan algoritma  dan  metode  data mining yang  canggih, penelitian atau praktik analisis data dapat mengungkap pola-pola  tersembunyi,  hubungan  korelasional,  dan tren signifikan dari volume data yang kompleks.

## 2.2. Data Mining
Data mining sebagai proses pemanfaatan metode statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning  untuk  mengidentifikasi  informasi  yang bernilai dan menemukan pengetahuan yang tersembunyi  dari  berbagai  basis  data.  Data  yang  ada digunakan  untuk  mengenali  pola  dan  aturan  umum yang dapat diterapkan pada klasifikasi data baru. Data mining memiliki peran utama dalam proses Penemuan Pengetahuan dalam Basis Data ( Knowledge Discovery in  Database /KDD),  di  mana  algoritma-algoritma khusus  digunakan  untuk  menggali  data,  membentuk
model,  dan  menemukan  pola  yang  sebelumnya  tidak diketahui [5].
Data mining adalah domain lintas  disiplin  yang menggabungkan  metodologi  dari  berbagai  bidang seperti pembelajaran mesin, pengenalan pola, analisis statistik,  manajemen  basis  data,  dan  visualisasi  data. Tujuan  utamanya  adalah  untuk  mengatasi  tantangan yang  terkait  dengan  pengambilan  informasi  dari database yang luas [10].

## 2.3. Algoritma K-Means
K-means merupakan  metode  pengelompokkan data  dimana  penentuan  cluster  untuk  setiap  tiitk  data bergantung pada tingkat keanggotaannya. Metode ini mengelopokkan dengan memisahkan data ke k daerah bagian  yang  terpisah,  dimana  k  merupakan  bilangan bulat positif. Implementasi algoritma K-Means sangat sederhana, cepat, dan mudah diadaptasi. Algoritma ini relative  cepat  dan  efisien  dalam  mengolah  data  yang cukup  besar,  serta  memiliki  kemampuan  yang  besar dalam  memproses  data  dengan  waktu  yang  efisien (Nur Afifah & Nurdiyanto, 2023).
Algoritma K-means adalah teknik yang digunakan  dalam  bidang  penambangan  data.  Ini berfungsi  sebagai  metode  pengelompokan  yang mencakup  proses  pemodelan  tanpa  pengawasan  atau pembelajaran.  Pendekatan  untuk  mengelompokkan data dalam algoritma ini dilakukan dengan cara yang dipartisi. Metodologi yang digunakan dalam algoritma K-Means melibatkan  pengelompokan  data  menjadi beberapa  bagian,  dengan  masing-masing  kelompok memiliki karakteristik yang sama. Meskipun demikian,  setiap  kelompok  juga  menunjukkan  sifat yang  berbeda  dibandingkan  dengan  kelompok  lain. Tujuan  utama  dari  algoritma  ini  adalah  untuk meminimalkan perbedaan antara cluster sambil secara bersamaan memaksimalkan perbedaan antara titik data dari cluster yang berbeda [2].

## 2.4. Clustering
Clustering adalah  proses  pengelompokan  data menjadi  beberapa  kelompok.  Tujuan  utama  dari clustering data  adalah  untuk  meminimalkan  fungsi objektif  dari  proses clustering dan  secara  bersamaan memaksimalkan variasi antar kelompok [4].
Clustering adalah suatu proses di mana titik-titik data  dikelompokkan  ke  dalam  dua  kelompok  atau lebih.  Tujuan  utamanya  adalah  agar  titik-titik  data yang  berada  dalam  kelompok  yang  sama  memiliki kesamaan yang lebih tinggi daripada dengan kelompok yang  berbeda,  berdasarkan  informasi  yang  tersedia dari titik-titik data tersebut [5].

## 2.5. Davies Bouldin Index
Indeks Davies-Bouldin (DBI)  merupakan  salah satu  metode  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi validitas  atau  jumlah  cluster  yang  paling  optimal dalam  suatu  metode  pengelompokan.  Indeks  ini mengukur  tingkat  kedekatan  data  dengan  titik  pusat cluster  dari  klaster  yang  diikutinya.  DBI  mengukur
sejauh  mana  kluster-kluster  tersebut  saling  berbeda dan sejauh mana setiap kluster memiliki kohesi yang tinggi [5].
Indeks Davies  Bouldin (DBI)  merupakan  alat pengukur yang digunakan untuk mengevaluasi kinerja algoritma pengelompokan sebagai skema evaluasi. Ini memvalidasi seberapa baik pengelompokan dilakukan dengan  menggunakan  jumlah  dan  fitur  pada  dataset. DBI beroperasi dengan menghitung nilai rata-rata dari setiap  elemen  dalam  kumpulan  data.  Jumlah  klaster yang dipilih adalah jumlah klaster yang memiliki nilai DBI  terendah,  menunjukkan  bahwa  klaster  tersebut memiliki  kinerja  terbaik  menurut Davies  Bouldin Index (DBI) [6]. Indeks Davies  Bouldin (DBI)  berdasarkan  pada konsep  kohesi  dan  separasi,  di  mana  kohesi mencerminkan  tingkat  kedekatan  data  dengan  pusat massa klaster yang sedang diamati, sementara separasi mengacu pada jarak antara pusat massa klaster [4].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan dalam penelitian kali ini menggunakan metode perancangan Knowledge Discovery  in  Database (KDD),  dengan  menerapkan langkah  demi  langkah  yang  dilaksanakan  secara berurutan  untuk  mencaoai  tahap  penyelesaian. Tahapan perancangan ini dapat dilihat pada gambar di bawah ini:

## Gambar 1. Tahapan Proses KDD
Dalam  penelitian  ini,  digunakan  Metodologi Penemuan Pengetahuan dalam basis data (KDD) yang terstruktur dalam lima langkah, melibatkan pemilihan data, pre-pemrosesan atau pembersihan data, transformasi  data,  penambangan  data  untuk  mencari pola atau informasi dan penafsiran atau evaluasi data.
Di  bawah  ini  penjelasan  terkait  tahapan  KDD sebagai berikut:
a. Data Selection
Pemilihan data yang akan digunakan dalam proses data mining .
b. Pre-processing
Tahap awal analisis data dimana data dibersihkan dari data yang missing .
c. Transformasi Data
Mengubah  Jenis  data  dari  satu  format  ke  format yang lain.
d. Data Mining
Tahap  dimana  algoritma  atau  teknik  yang digunakan  untuk  mengolah  data  menggunakan algoritma k-means clustering .
e. Evaluation
Tahap  terakhir  hasil  eksperimen  di  analisis  untuk memahami data.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahapan  yang  pertama  ini  dilakukan  data selection dimulai  dengan  pemilihan  data  yang  akan digunakan dengan memilih atribut-atribut yang benar- benar  berpengaruh  dan  berguna  untuk  menjawab pertanyaan atau tujuan analisis. Data yang digunakan sebanyak  12.544 entry .  Tahap Selection bisa  dilihat dari Tabel dibawah ini.
Tabel  1. Data CSV PT Dika ID USIA PEKERJAAN STATUS KENDALA TRANSAKSI KONTAK SALDO 11781 21 murid Lajang No telepon 4991.6 11782 42 kerah biru telah menikah No seluler 5099.1 11783 42 teknisi telah menikah No seluler 5076.2 11784 33 jasa telah menikah No seluler 5099.1 11785 29 penganggur Cerai No seluler 5017.5 11786 54 jasa telah menikah No seluler 5228.1 11787 32 kerah biru telah menikah No seluler 5099.1 11788 49 kerah biru Cerai No seluler 5228.1 11789 44 teknisi telah menikah No telepon 5191.2 11790 31 admin. Cerai No telepon 5191.3 11791 45 teknisi telah menikah No seluler 5228.1 11792 38 Pegawai Cerai No telepon 5194.3 11793 31 jasa telah menikah No seluler 5228.1 11794 49 jasa telah menikah No seluler 5228.1
Langkah  selanjutnya  yaitu pre-processing. Langkah  pertama  membuka  aplikasi RapidMiner untuk tampilan halaman awal RapidMiner bisa dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 2. Tampilan Awal RapidMiner
Selanjutnya  bisa  menambahkan  data  dengan menggunakan  atribut Read  CSV ,  pada  tahap selanjutnya  yaitu  trasformasi  data  yang  berarti melakukan  suatu  proses  yang  melibatkan  perubahan data  awal  menjadi  data  khusus.  Dalam  data  ini, terdapat 7 attributes dimana setelah melakukan proses set role menghasilkan 1 atrribute khusus yaitu id. Di bawah  ini  adalah  gambar  pemodelan  algoritma k- means pada RapidMiner.
Gambar 3. Pemodelan Algoritma K-Means
Dari  pemodelan  di  atas  kita  dapat  mengetahui hasil cluster  model dari  nilai  k  yang  kita  dapatkan. Menentukan nilai k dengan melihat hasil nilai Davies Bouldin  Index (DBI)  yang  paling  rendah.  Berikut adalah tabel perbandingan nilai DBI.
Tabel  2. Tabel Perbandingan DBI Nilai K Nilai DBI 2 0,016 3 0,235 4 0,241 5 0,361 6 0,473 7 0,716 8 0,665 9 0,674 10 0,614 11 0,636 12 0,692 13 0,632 14 0,675 15 0,659 16 0,683 17 0,69 18 0,727 19 0,737 20 0,681 Pada  proses clustering data  tersebut,  setelah melakukan  perbandingan  nilai  K  pada  platform RapidMiner, ditemukan  bahwa  nilai Davies-Bouldin Index (DBI)  yang  optimal,  mencerminkan  kualitas klastering, diperoleh k memiliki nilai paling kecil yaitu 2.  Hasil  evaluasi  menunjukkan  pencapaian  DBI sebesar  0,016.  Nilai Davies-Bouldin  Index yang rendah  mencerminkan  tingkat  kompakness  dan
separabilitas  yang  baik  antar  klaster,  menandakan bahwa  klaster  yang  dihasilkan  oleh  algoritma clustering memiliki karakteristik yang optimal. Setelah melakukan pengecekkan kembali mengguanakan nilai k = 2 menghasilkan nilai DB dan Cluster Model yang bisa dilihat pada gambar berikut.
Gambar 4. Hasil Davies Bouldin
Gambar 5. Hasil Cluster Model
Berdasarkan hasil dari data diatas, bahwa proses dari clustering menghasilkan  2  kelompok  ( cluster 0 dan cluster 1)  dengan  jumlah  dalam  setiap cluster berbeda. Cluster 0  menghasilkan  10203  items, sedangkan pada cluster 1 menghasilkan 2340 dengan total number of items adalah 12543. Cluster 0 memiliki jumlah  pelanggan  yang  lebih  banyak,  yaitu  sekitar 70%  dari  total  data.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa sebagian  besar  adalah  pelanggan  setia.  Pelanggan- pelanggan  ini  memiliki  karakteristik  yang  cukup positif.  Pada cluster 1  memiliki  jumlah  pelanggan yang lebih sedikit, sekitar 30% dari total data. Hal ini menunjukkan  bahwa  penelitian  ini  memiliki  potensi untuk mendapatkan pelanggan baru yang loyal.
Gambar 6. Correlation Matrix
Dalam  operator Correlation  matrix ,  terdapat penghilangan  atribut  yang  memiliki  nilai  korelasi sebesar  0,014  terhadap  atribut  lainnya.  Atribut  yang memiliki nilai korelasi ini dianggap tidak memberikan kontribusi  yang  signifikan  dalam  pembentukan cluster.  Proses  seleksi  ini  dilakukan  dengan  tidak memilih  atribut  tersebut  dalam  operator selection .
Pada  proses  yang  melibatkan  homogenitas  dan separabilitas  klaster,  karena  atribut  yang  memiliki korelasi  tinggi  cenderung  mencerminkan  pola-pola yang serupa di dalam data.

## 5. KESIMPULAN
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  klaster  2 memberikan  nilai  terbaik  berdasarkan  Davies Boulding  Index  (DBI)  dengan  mencapai  nilai  0,016. Dalam  pengelompokan  dua  klaster  yang  telah ditentukan, klaster 0 memiliki 10.203 item, sementara klaster  1  memiliki  2.340  item.  Namun,  perlu  dicatat bahwa  hasil  dari  operator  correlation  matrix menghasilkan  DBI  yang  sedikit  lebih  rendah,  yaitu 0,014.  Oleh  karena  itu,  saran  yang  dapat  diajukan adalah untuk penelitian selanjutnya, sebaiknya peneliti mempertimbangkan  penggunaan  metode  selain  K- Means  Clustering  dalam  mengelompokkan  jumlah penduduk.  Hal  ini  dapat  membuka  peluang  untuk mencari metode clustering yang lebih sesuai atau dapat memberikan  hasil  yang  lebih  optimal  dalam  konteks penelitian  tersebut.  Kesimpulan  ini  dapat  membantu meningkatkan  keakuratan  dan  ketepatan  hasil pengelompokan populasi, serta memperluas pemahaman  terhadap  karakteristik  masyarakat  yang lebih kompleks.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  E.  M.  Fitri,  R.  R.  Suryono,  and  A.  Wantoro, “Klasterisasi  Data  Penjualan  Berdasarkan Wilayah  Menggunakan  Metode  K-Means  Pada Pt Xyz,” J. Komputasi ,  vol. 11, no. 2, pp. 157–
168,
2023,
doi: 10.23960/komputasi.v11i2.12582.
[2]  F. N. Dhewayani, D. Amelia, D. N. Alifah, B. N. Sari,  and  M.  Jajuli,  “Implementasi  K-Means Clustering  untuk  Pengelompokkan  Daerah Rawan  Bencana  Kebakaran  Menggunakan Model CRISP-DM,” J. Teknol. dan Inf. , vol. 12, no. 1, pp. 64–77, 2022, doi: 10.34010/jati.v12i1.6674.
[3]  M. Syaefudulloh, A. Faqih, and F. M. Basysyar, “Clustering Kelompok Belajar
Siswa Berdasarkan Hasil Ujian Sekolah Menggunakan
Algoritma  K-Means,” J.  Sist.  Inf.  dan  Manaj. ,
vol. Volume 10, no. 1, pp. 195–199, 2022.
[4]  N. Suarna and Y. A. Wijaya, “Analisa Penerapan Metode Clustering K-Means Untuk Pengelompokan  Data  Trransaksi  Konsumen  (
Studi Kasus : Cv . Mitra  Indexindo Pratama  ),” vol. 7, no. 2, pp. 1322–1328, 2023.
[5]  A. Permadi and Y. A. Wijaya, “Pengelompokkan Dataset  Bus  Menggunakan  Algoritma  K- Means,” Informatics Educ. … , vol. 7, no. 2, pp. 138–152, 2023, [Online]. Available: http://ejournal- binainsani.ac.id/index.php/ITBI/article/view/225
9%0Ahttps://ejournal- binainsani.ac.id/index.php/ITBI/article/downloa d/2259/1557
[6]  M.  N.  Dayat,  N.  Suarna,  and  Y.  A.  Wijaya, “Analisa Clustering untuk Mengelompokan Data
Penayangan Film Bioskop Menggunakan Algoritma K-Means,” Intern.  (Information Syst. Journal) , vol. 6, no. 1, pp. 68–78, 2023, [Online]. Available:
https://jurnal.masoemuniversity.ac.id/index.php/ internal/article/view/686
[7]  I.  A.  Nur  Afifah  and  H.  Nurdiyanto,  “Data Mining Clustering Dalam Pengelompokan Buku Perpustakaan Mengunakan Algoritma K- Means,” JIPI  (Jurnal  Ilm.  Penelit.  dan Pembelajaran Inform. , vol. 8, no. 3, pp. 802–814, 2023, doi: 10.29100/jipi.v8i3.3891.
[8]  M.  Herviany,  S.  Putri  Delima,  T.  Nurhidayah, and  K.  Kasini,  “Perbandingan  Algoritma  K-
Means  dan  K-Medoids  untuk  Pengelompokkan Daerah  Rawan  Tanah  Longsor  Pada  Provinsi Jawa Barat,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 34–40, 2021, doi: 10.57152/malcom.v1i1.60.
[9]  Y. Christian and K. O. Y. R. Qi, “Penerapan K- Means  pada  Segmentasi  Pasar  untuk  Riset Pemasaran  pada  Startup  Early  Stage  dengan Menggunakan  CRISP-DM,” JURIKOM  (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 4, p. 966, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4486.
[10]  F. S. Amalia, S. Setiawansyah, and ..., “Analisis Data  Penjualan  Handphone  Dan  Elektronik Menggunakan  Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus: Cv Rey Gasendra),” … J. Telemat. … , vol. 2, no.
1, pp. 1–6, 2021.