Vol. 2 , No. 1 , Desember (20 20 ), pp. 49 - 56

## Penerapan Metode K-Means Dalam Mengelompokkan Banyaknya Desa/ Kelurahan Menurut Keberadaan Permukiman Di Bantaran Sungai Berdasarkan Provinsi
Indah Pratiwi M.S 1 , Agus Perdana Windarto 2 , Irfan Sudahri Damanik 3 1,2,3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara
1 indahpratiwi1812@gmail.com, 2 agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id

## Abstract
The research aims to classify the settlements along the river banks by province. To solve this problem, the researchers applied the K-Means Algorithm method. Where the  source of  research  data  was  collected  based  on  documents  explaining  the  number  of  villages  / sub-districts according to the existence of settlements on the river banks produced by the Central  Statistics  Agency  (BPS).  The  data  used  in  the  study  are  data  from  2014  -  2018 which  consists  of  34  provinces.  The  data  will  be  processed  by  clustering  in  2  clusters, namely the settlement level cluster on the high riverbank and the settlement level cluster on the low riverbank. The high cluster consists of 11 data, namely the provinces of Aceh, North  Sumatra,  Jambi,  South  Sumatra,  West  Java,  Central  Java,  East  Java,  West Kalimantan, Central Kalimantan, South Kalimantan, and South Sulawesi. By conducting the research, it can provide input and as a solution to related parties in charge of dealing with settlement problems along the river banks, especially for the government, in order to get more attention in provinces with high riverbank settlement rates.
Keywords : Data Mining, Riverbank Settlements, Clustering, K-Means

## Abstrak
Penelitian  bertujuan    untuk  mengelompokkan  permukiman  di  bantaran  sungai berdasarkan  provinsi.  Untuk  menyelesaikan  permasalahan  ini  peneliti  menerapkan metode  Algoritma  K-Means.  Dimana  sumber  data  penelitian    dikumpulkan  berdasarkan dokumen  –  dokumen  keterangan  Jumlah  Desa/Kelurahan  Menurut  Keberadaan Permukiman Di Bantaran Sungai yang dihasilkan oleh Badan Pusat Statistik (BPS). Data yang  digunakan  dalam  penelitian adalah data  dari  tahun  2014  – 2018  yang  terdiri  dari 34 provinsi. Data akan diolah dengan melakukan clustering dalam 2 cluster yaitu cluster tingkat  permukiman  di  bantaran  sungai  tinggi  dan  cluster  tingkat  permukiman  di bantaran sungai rendah.  Cluster tinggi berjumlah 11 data yaitu provinsi Aceh, Sumatera Utara,  Jambi,  Sumatera  Selatan,  Jawa  Barat,  Jawa  Tengah,  Jawa  Timur,  Kalimantan Barat,  Kalimantan  Tengah,  Kalimantan  Selatan,  dan  Sulawesi  Selatan.  Dengan dilakukannya penelitian dapat memberi masukan  dan sebagai solusi kepada pihak terkait yang  bertugas  menangani  permasalahan  permukiman  di  bantaran  sungai    khususnya terhadap  pemerintah,  agar  mendapat  perhatian  lebih  pada  provinsi  dengan  tingkat permukiman di bantaran sungai tinggi.
Kata Kunci : Data Mining, Permukiman di Bantaran Sungai, Clustering, K-Means

## 1. Pendahuluan
Permukiman  di  Indonesia  masih  banyak  yang  lingkungannya  tidak  layak dijadikan  permukiman  seperti  permukiman  yang  berada  di  bantaran  sungai. Bantaran  sungai  merupakan  ruang  antara  tepi  palung  sungai  dan  kaki  tanggul sebelah  dalam  yang  terletak  di  kiri  dan  di  kanan  palung  sungai  [1].  Permukiman berada  di  bantaran  sungai  dikarenakan  lahan  untuk  permukiman  yang  semakin berkurang  dan  karena  tingginya  harga  lahan  untuk  membeli  perumahan.  Karena
Vol. 2 , No. 1 , Desember (20 20 ), pp. 49 - 56
keterbatasan  lahan  maka  dibuatlah  pemadatan  bangunan  yang  menjadi  sebab  utama permukiman  dibangun  disekitaran  bantaran  sungai  dengan  kualitas  lingkungan rendah.
Semakin  banyak  masyarakat  yang  mendirikan  tempat  tinggal  di  bantaran  sungai maka  akan  menimbulkan  berbagai  masalah  seperti  :  permukiman  yang  rawan terkena  banjir  dan  timbulnya  berbagai  macam  penyakit  d iantaranya  penyakit  kulit, diare,  dan  cacingan  yang  diakibatkan  dari  pemanfaatan  air  sungai  untuk  kehidupan sehari  –  hari.  Sehingga  masyarakatnya  kesulitan  untuk  hidup  sehat.    Hal  ini  sangat membahayakan  masyarakat  yang  tinggal  di  sekitar  bantaran  sungai.  Maka    perlu dilakukan  pengelompokan  untuk  mengetahui  provinsi  yang  memiliki  tingkat permukiman di bantaran sungainya masih tinggi.
Oleh  sebab  itu  solusi  yang  dapat  digunakan  untuk  memecahkan  permasalahan tersebut  yaitu  penulis  menggunakan  metode Data  Mining algoritma K-means. K- means merupakan  suatu  algoritma  yang  digunakan  dalam  pengelompokkan  secara pertisi  yang  memisahkan  data  ke  dalam  kelompok  yang  berbeda  –  beda.  Algoritma ini  mampu  meminimalkan  jarak  antara  data  ke cluster nya  [2].  Algoritma K-means penggunaannya  sudah  diterapkan  pada  beberapa  penelitian  yang  sudah  pernah dilakukan  seperti  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [3]  berjudul  “Implementasi Data Mining dalam  Mengelompokkan  Rumah  Tangga  Kumuh  di  Perkotaan  Berdasarkan Provinsi  Menggunakan  Algoritma K-Means ”.  Berdasarkan  penelitian  yang dilakukan,  bisa  diambil  kesimpulan  bahwa  algoritma K-means telah  berhasil mengelompokkan  rumah  tangga  kumuh  yang  ada  di  provinsi  Indonesia  dengan ditentukannya nilai centroid dalam 3 cluster yaitu cluster tinggi (C1), cluster sedang (C2), dan cluster rendah (C3).
Diharapkan  dengan  menggunakan  metode  ini  dapat  dihasilkan clustering yang terbukti  akurat  dalam  kasus  mengelompokkan  permukiman  di  bantaran  sungai berdasarkan  provinsi  yang  ada  di  Indonesia.    Maka  akan  diketahui  provinsi  mana saja  di  Indonesia  yang  memiliki  permukiman  di  sekitar  bantara n  sungai  tinggi  dan rendah.

## 2. Metodologi Penelitian
2.1. Data Mining Data  mining merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  pengolahan  data  guna menemukan  pola  tersembunyi  dari  data  yang  akan  diolah. Data  mining juga merupakan rangkaian kegiatan untuk menemukan suatu pola yang menarik dari data dalam  jumlah  yang  besar,  kemudian  data  –  data  tersebut  dapat  disimpan  dalam sebuah data warehouse, database , atau penyimpanan informasi [4]. Menurut  [5]  tahapan  pada  proses data  mining dimulai  dengan  seleksi  data  dari data  sumber  ke  data  target,  tahap pre-processing untuk  memperbaiki  kualitas  data, transformasi, data  mining serta  tahap  interpretasi  dan  evaluasi  yang  kemudian menghasilkan output berupa  pengetahuan  baru  dan  diharapkan  dapat  memberikan kontribusi yang lebih baik.

## 2.2. Algoritma K-means
Algoritma K-means merupakan salah satu algoritma dengan partitional , karena K- means didasarkan  pada  penentuan  jumlah  awal  kelompok  dengan  mendefinisikan nilai centroid awalnya.  Algoritma K-means menggunakan  proses  secara  berulang- ulang  untuk  mendapatkan  basis  data cluster [6].  Karakteristik  dari  algoritma K- means salah  satunya  adalah  sangat  sensitif dalam penentuan  titik pusat  awal cluster karena K-means membangkitkan titik pusat cluster awal secara random [7]. Langkah  –  langkah  melakukan clustering dengan  menggunakan  algoritma K- means adalah sebagai berikut [7]:
a) Tentukan nilai k sebagai jumlah cluster yang ingin dibentuk.
Vol. 2 , No. 1 , Desember (20 20 ), pp. 49 - 56
b) Bangkitkan  k centroid (titik  pusat cluster )  awal  secara  random/acak, kemudian  untuk  menghitung centroid  cluster ke- i berikutnya,  digunakan rumus sebagai berikut :
√ ∑ (1) Dimana :
i : 1,2,3,...n v : centroid pada cluster x i : objek ke-i n : banyaknya jumlah objek yang menjadi anggota cluster
c) Hitung jarak setiap data ke masing-masing centroid menggunakan rumus. (x,y) = √∑ (2) Ket :
dij : Jarak objek antara objek x dan y n : Jumlah Atribut x i : Objek Data y i : Data Cluster
d) Kelompokkan  setiap  data  berdasarkan  jarak  terdekat  antara  data  dengan centroidnya (C).
e) Kembali  ke  langkah  3  jika  posisi centroid baru  dengan centroid lama  tidak sama.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah  data  banyaknya  desa/kelurahan menurut  keberadaan  permukiman  di  bantaran  sungai  (desa)  pada  tahun  2014  dan 2018.  Dalam  penelitian  dikelompokkan  menjadi  2  bagian  yaitu  permukiman  di bantaran  sungai  tinggi  dan  rendah.  Kumpulan  data  yang  penulis  peroleh  digunakan sebagai  data  masukan  dalam  membuat  model  aturan  menggunakan  algoritma K- means dan menggunakan software Rapidminer.
Tabel 1. Data Permukiman Di Bantaran Sungai No Provinsi 2014 (x)  2018 (y) 1 Aceh 913 540 2 Sumatera Utara 1019 730 3 Sumatera Barat 491 380 4 Riau 639 412 5 Jambi 843 492 6 Sumatera Selatan 1285 700 7 Bengkulu 437 99 8 Lampung 473 353 9 Kep. Bangka Belitung 33 31 10  Kep. Riau 77 62 11  Dki Jakarta 127 107 12  Jawa Barat 1949 1419 13  Jawa Tengah 1876 916 14  Di Yogyakarta 134 54 15  Jawa Timur 1433 862 16  Banten 516 575 17  Bali 216 122 18  Nusa Tenggara Barat 493 134 19  Nusa Tenggara Timur 282 305 20  Kalimantan Barat 900 718
Vol. 2 , No. 1 , Desember (20 20 ), pp. 49 - 56
No Provinsi 2014 (x)  2018 (y) 21  Kalimantan Tengah 1012 910 22  Kalimantan Selatan 1242 1039 23  Kalimantan Timur 467 304 24  Kalimantan Utara 143 54 25  Sulawesi Utara 664 387 26  Sulawesi Tengah 638 454 27  Sulawesi Selatan 952 670 28  Sulawesi Tenggara 438 153 29  Gorontalo 225 110 30  Sulawesi Barat 286 197 31  Maluku 185 146 32  Maluku Utara 110 174 33  Papua Barat 201 150 34  Papua 366 319 a) Menentukan Nilai k Jumlah Cluster
Jumlah cluster permukiman  di  bantaran  sungai  sebanyak  2 cluster.  Cluster yang dibentuk yaitu cluster tinggi (C1) dan cluster rendah (C2).
b) Menentukan Nilai Centroid (Pusat Cluster ) Penentuan  pusat cluster awal  ditentukan  secara random yang  diambil  dari  data yang  ada dalam range. Adapun  nilai  untuk cluster tinggi ( cluster 1) diambil dari nilai  tertinggi  yang  terdapat  pada  tabel  1  dan  nilai  untuk cluster rendah  ( cluster 2) diambil dari nilai terendah yang terdapat pada tabel 1.
Tabel 2. Centroid Data Awal Iterasi 1 Cluster Nilai X Y C1 1949  1419 C2 33 31 c) Menghitung Jarak Setiap Data Terhadap Centroid (Pusat Cluster ) Setelah data nilai pusat cluster awal ditentukan, maka langkah selanjutnya adalah menghitung  jarak  masing-masing data  terhadap pusat cluster. Untuk  menghitung jarak  setiap  data  permukiman  di  bantaran  sungai  terhadap  pusat cluster dapat menggunakan rumus yang perhitungannya dapat kita lihat sebagai berikut : Dilakukan  perhitungan  jarak  terhadap  data  permukiman  di  bantaran  sungai dengan titik pusat ( centroid ) pada cluster pertama.
. √ - ( - )
. √ - ( - )
. √ - ( - )
. √ - ( - )
. √ - ( - )
Perhitungan  jarak  permukiman  di  bantaran  sungai  pertama  dengan centroid cluster kedua, seperti berikut :
. √ - ( - )
Vol. 2 , No. 1 , Desember (20 20 ), pp. 49 - 56
. √ - ( - )
. √ - ( - ) 575,82
. √ - ( - ) 715,82
. √ - ( - ) 932,00
Berikut tabel 3 hasil perhitungan jarak data dengan titik pusat cluster pada iterasi 1 menggunakan Eulidean Distance.
Tabel  3. Jarak Centroid Iterasi 1 No Provinsi Tinggi Rendah  Jarak Terpendek  C1  C2 1 Aceh 1358,65  1016,60 1016,60 1 2 Sumatera Utara 1157,42  1208,63 1157,42 1 3 Sumatera Barat 1790,33 575,82 575,82 1 4 Riau 1652,32 715,82 715,82 1 5 Jambi 1443,11 932,00 932,00 1 6 Sumatera Selatan 978,70 1419,53 978,70 1 7 Bengkulu 2007,12 409,68 409,68 1 8 Lampung 1820,70 545,24 545,24 1 9 Kep. Bangka Belitung  2365,92 0,00 0,00 1 10  Kep. Riau 2312,11 53,82 53,82 1 11  Dki Jakarta 2245,22 120,88 120,88 1 12  Jawa Barat 0,00 2365,92 0,00 1 13  Jawa Tengah 508,27 2044,47 508,27 1 14  Di Yogyakarta 2271,00 103,59 103,59 1 15  Jawa Timur 759,28 1628,05 759,28 1 16  Banten 1663,08 727,48 727,48 1 17  Bali 2164,60 204,38 204,38 1 18  Nusa Tenggara Barat 1941,95 471,39 471,39 1 19  Nusa Tenggara Timur  2004,97 370,24 370,24 1 20  Kalimantan Barat 1261,67  1106,19 1106,19 1 21  Kalimantan Tengah 1066,33  1315,71 1066,33 1 22  Kalimantan Selatan 802,65 1574,09 802,65 1 23  Kalimantan Timur 1854,60 512,72 512,72 1 24  Kalimantan Utara 2263,82 112,38 112,38 1 25  Sulawesi Utara 1648,10 724,50 724,50 1 26  Sulawesi Tengah 1627,87 738,21 738,21 1 27  Sulawesi Selatan 1247,00  1119,32 1119,32 1 28  Sulawesi Tenggara 1971,26 422,98 422,98 1 29  Gorontalo 2164,64 207,62 207,62 1 30  Sulawesi Barat 2063,70 302,60 302,60 1 31  Maluku 2175,37 190,60 190,60 1 32  Maluku Utara 2220,80 162,41 162,41 1 33  Papua Barat 2160,06 205,88 205,88 1 34  Papua 1927,66 440,26 440,26 1 d) Menentukan Posisi Cluster atau Pengelompokan
Dalam  menentukan  posisi cluster masing-masing  data  permukiman  di  bantaran sungai  berdasarkan  jarak  minimum  data  terhadap  pusat cluster. Data  yang
Vol. 2 , No. 1 , Desember (20 20 ), pp. 49 - 56
memiliki  jarak  terkecil  dengan centroid akan  menjadi  anggota  pada  kelompok tersebut.  Posisi  cluster  dapat  dilihat  pada  tabel  3  posisi  data  dengan  tiap cluster pada  iterasi 1  dengan  menggunakan  bantuan  angka  1  sebagai  tanda  yang mengatakan data menjadi anggota pada cluster.
Selanjutnya  dalam  metode K-means, perhitungan  berhenti  apabila cluster pada iterasi yang  dihasilkan  sama  pada  iterasi sebelumnya.  Maka  selanjutnya  mencari cluster pada iterasi selanjutnya sampai nilai iterasinya sama.
e) Menghitung Centroid Baru  Menggunakan  Hasil  Dari  Setiap  Anggota  Pada Masing-Masing Cluster
Untuk  mencari  nilai centroid selanjutnya  dengan  menggunakan centroid baru pada  iterasi 1  dengan  menjumlahkan  nilai  sesuai  yang  tertera  pada cluster yang terdapat  pada  tabel  3.  Adapun centroid baru  untuk  mencari cluster selanjutnya adalah  dengan  menjumlahkan  nilai  yang  terpilih  pada cluster tersebut  kemudian membagikannya sebanyak jumlah nilai. Contoh perhitungan titik pusat baru pada cluster x dan y adalah sebagai berikut :
C 1 x = = 1402,29 C 1 y = = 939,43 C 2 x = = 416,63 C 2 y = = 277,85
Maka, centroid data baru iterasi 1 adalah sebagai berikut :
Tabel 4. Centroid Data Baru Iterasi 2 Cluster Nilai X Y C1 1402,29  939,43 C2 416,63 277,85
f) Selanjutnya dilakukan kembali langkah ke 4 sampai 6.
Jika  nilai centroid hasil  iterasi  dengan  nilai centroid sebelumnya  bernilai  sama atau  nilai centroid sudah  optimal  serta  posisi cluster data  permukiman  di bantaran  sungai  tidak  mengalami  perubahan  lagi  maka  proses  iterasi berhenti. Namun jika  nilai centroid tidak  sama atau belum optimal  serta posisi data masih berubah maka proses iterasi berlanjut pada iterasi berikutnya. Pada penelitian ini proses  perhitungan  dilakukan  hingga  iterasi  5.  Berikut  adalah  hasil  perhitungan jarak dengan titik pusat cluster pada iterasi 5.
Tabel  5. Jarak Centroid Iterasi 5 No Provinsi Tinggi  Rendah  Jarak Terpendek  C1  C2 1 Aceh 414,31 662,64 414,31 1 2 Sumatera Utara 219,68 854,87 219,68 1 3 Sumatera Barat 850,68 224,74 224,74 1 4 Riau 708,99 361,40 361,40 1 5 Jambi 498,56 578,24 498,56 1 6 Sumatera Selatan 134,38 1066,43 134,38 1 7 Bengkulu 1063,18 160,79 160,79 1 8 Lampung 880,12 193,02 193,02 1 9 Kep. Bangka Belitung  1424,40 354,42 354,42 1 10  Kep. Riau 1370,60 300,67 300,67 1
Vol. 2 , No. 1 , Desember (20 20 ), pp. 49 - 56
No Provinsi Tinggi  Rendah  Jarak Terpendek  C1  C2 11  Dki Jakarta 1304,11 234,73 234,73 1 12  Jawa Barat 944,63 2012,29 944,63 1 13  Jawa Tengah 662,95 1693,03 662,95 1 14  Di Yogyakarta 1328,01 259,16 259,16 1 15  Jawa Timur 217,18 1273,84 217,18 1 16  Banten 745,04 398,90 398,90 1 17  Bali 1221,85 152,64 152,64 1 18  Nusa Tenggara Barat 998,33 182,79 182,79 1 19  Nusa Tenggara Timur  1069,35 97,90 97,90 1 20  Kalimantan Barat 335,55 754,61 335,55 1 21  Kalimantan Tengah 227,84 967,93 227,84 1 22  Kalimantan Selatan 222,24 1223,48 222,24 1 23  Kalimantan Timur 911,90 158,31 158,31 1 24  Kalimantan Utara 1320,66 252,34 252,34 1 25  Sulawesi Utara 703,67 371,01 371,01 1 26  Sulawesi Tengah 686,67 384,46 384,46 1 27  Sulawesi Selatan 306,38 765,36 306,38 1 28  Sulawesi Tenggara 1026,68 125,73 125,73 1 29  Gorontalo 1221,37 154,29 154,29 1 30  Sulawesi Barat 1121,81 52,06 52,06 1 31  Maluku 1234,23 165,20 165,20 1 32  Maluku Utara 1283,51 227,12 227,12 1 33  Papua Barat 1218,64 149,17 149,17 1 34  Papua 989,32 103,70 103,70 1
Perhitungan manual pada data permukiman di bantaran sungai di atas didapatkan hasil  akhir  yang  dimana  pada  iterasi  5  pengelompokkan  data  yang  dilakukan terhadap  2 cluster dengan  iterasi 4  didapatkan  hasil  yang  sama.  Hasil  dari  kedua iterasi tersebut  bernilai  C1  =  11  dan  C2  =  23  pada  posisi  data  tiap cluster x  dan  y. Sehingga  posisi cluster pada  data  tersebut  tidak  mengalami  perubahan  lagi  maka proses iterasi berhenti.
Berdasarkan dari penjelasan di atas mengenai tahap -tahap penyelesaian algoritma k-means  secara  manual,  maka  berikut  akan  dibahas  mengenai  keterkaitan  dari  hasil yang  didapat  antara  perhitungan  manual  algoritma  dengan  hasil  yang  ditampilkan oleh tools  Rapidminer dan  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  perhitungan  manual  dari metode K-means dan  dari  aplikasi  yaitu software Microsoft  Excel 2010    hasilnya sama dan dapat di input ke dalam aplikasi Rapidminer.
Gambar 1. Tampilan Data Perhitungan Tools Rapidminer
Vol. 2 , No. 1 , Desember (20 20 ), pp. 49 - 56
Berdasarkan  gambar  1  dapat  dilihat  bahwa  posisi cluster masing-masing  data permukiman  di  bantaran  sungai  dan  nilai cluster hasil  iterasi 5  maka  dapat  disimpulkan bahwa :
a) Cluster tinggi  (C1)  dengan  jumlah  data  permukiman  di  bantaran  sungai  sebanyak 11  provinsi  yaitu  :  Aceh,  Sumatera  Utara,  Jambi,  Sumatera  Selatan,  Jawa  Barat, Jawa  Tengah,  Jawa  Timur,  Kalimantan  Barat,  Kalimantan  Tengah,  Kalimantan Selatan, dan Sulawesi Selatan.
b) Cluster rendah (C2) dengan jumlah data permukiman di bantaran sungai sebanyak 23 provinsi yaitu : Sumatera Barat, Riau, Bengkulu, Lampung, Kepulauan Bangka Belitung,  Kepulauan  Riau,  DKI  Jakarta,  DI  Yogyakarta,  Banten,  Bali,  Nusa Tenggara  Barat,  Nusa  Tenggara  Timur,  Kalimantan  Timur,  Kalimantan  Utara, Sulawesi  Utara,  Sulawesi  Tengah,  Sulawesi  Tenggara,  Gorontalo,  Sulawesi  Barat, Maluku, Maluku Utara, Papua Barat, dan Papua.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan pembahasan sebelumnya dapat disimpulkan bahwa :
a) Data Mining dengan  algoritma K-means dapat diterapkan untuk mengelompokkan banyaknya  desa/kelurahan  menurut  keberadaan  permukiman  di  bantaran  sungai berdasarkan provinsi. Sumber data yang digunakan pada penelitian  ini adalah data yang  diperoleh  dari  BPS.  Jumlah  data  yang  data  uji  sebanyak  34  provinsi  dengan menggunakan  dua cluster, yaitu  untuk cluster tinggi berjumlah  11  data    yaitu provinsi  Aceh,  Sumatera  Utara,  Jambi,  Sumatera  Selatan,  Jawa  Barat,  Jawa Tengah,  Jawa  Timur,  Kalimantan  Barat,  Kalimantan  Tengah,  Kalimantan  Selatan, dan Sulawesi Selatan. Cluster rendah berjumlah 23 provinsi.
b) Hasil  yang  diperoleh  dari  metode K-means dapat  diterapkan  ke  dalam rapidminer dengan  nilai  validasi  yang  sama  dan dapat  menjadi  masukan  kepada  pemerintah agar  dilakukan  penanganan  lebih  dan  antisipasi  untuk  membantu  memperbaiki permukiman di bantaran sungai

## Daftar Pustaka
[1] B.  T.  Cesarin  And  C.  Ginting   “Persepsi  Masyarakat  Terhadap  Permukiman Bantaran Sungai ” No.    Pp.    –122, 2015.
[2] R.  W.  Sari   A.  Wanto   And  A.  P.  Windarto   “Implementasi  Rapidminer   engan Metode  K-Means     Study  Kasus :  Imunisasi  Campak  Pada  Balita  Berdasarkan Provinsi   ” Vol.    Pp.    –230, 2018.
[3] R.  A.  Margolang   S.  R.  Andani   And  M.  R.  Lubis   “Implementasi   ata  Mining Dalam  Mengelompokkan  Rumah  Tangga  Kumuh  Di  Perkotaan  Berdasarkan Provinsi Menggunakan ” No. September  Pp.    –609, 2019.
[4] M.  G.  Sadewo,  A.  P.  Windarto   And  S.  R.  Andani   “Pemanfaatan  Algoritma Clushtering  Dalam  Mengelompokkan  Jumlah  Desa  /  Kelurahan  Yang  Memiliki Sarana Kesehatan ” Vol. I  Pp.    –131, 2017.
[5] K. Fatmawati And A. P. Windarto  “ ata Mining : Penerapan Rapidminer  engan K-Means  Cluster  Pada  Daerah  Terjangkit  Demam  Berdarah  Dengue  (  Dbd  ) Berdasarkan Provinsi ” Vol.    No.    Pp.    –178, 2018.
[6] N. Putu  E. Merliana  P. Studi  M. Teknik  F. T. Industri  And U. A. Jaya  “Analisa Penentuan Jumlah Cluster Terbaik Pada Metode K-Means ” Pp.    –979.
[7] N.  V.  Waworuntu  And  M.  F.  Amin   “Penerapan  Metode  K-Means  Pemetaan Calon ” Vol.     No.     Pp.    –200, 2018.
.