http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v11i3%20s1.3347

## VISUALISASI
DATA

## TINDAK KEJAHATAN BERDASARKAN JENIS KRIMINALITAS DI KABUPATEN KARAWANG  DENGAN  MENGGUNAKAN  ALGORITMA CLUSTERING K-MEANS
Puput Silva Rosiana 1 , Alpin Apriliansyah Mohsa 2 , Muhamad Arya Fadila 3 , Jajam  Haerul Jaman 4
1,2,3,4 Universitas Singaperbangsa Karawang; Jl. HS.Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat 41361, Telp. (0267) 641177
Riwayat artikel: Received: 18 Juli 2023 Accepted: 10 Agustus 2023 Published: 11 September 2023

## Keywords:
Visualisasi data; tindak kejahatan; jenis kriminalitas; Kabupaten Karawang; algoritma clustering k-means; dataset terbuka; Open Data Jabar; QGIS.
Corespondent Email: puputsilva73@gmail.com
Abstrak. Tingkat  kejahatan  yang  meningkat  di  Kabupaten  Karawang merupakan  tantangan  yang  serius  bagi  penegakan  hukum  dan  keamanan masyarakat.  Visualisasi  data  kriminalitas  berdasarkan  jenis  kejahatan  dapat memberikan  wawasan  yang  berharga  bagi  penegak  hukum  dan  pengambil keputusan dalam mengidentifikasi pola kejahatan, alokasi sumber daya, serta pengembangan strategi pencegahan kejahatan yang efektif. Dalam penelitian ini, kami menggunakan dataset terbuka dari Open Data Jabar yang mencakup informasi  tentang  tindak  kejahatan  di  Kabupaten  Karawang.  Metode  yang digunakan adalah algoritma clustering k-means untuk mengelompokkan jenis kejahatan  berdasarkan  pola  yang  ada.  Pertama,  data  kejahatan  diolah  dan disiapkan  dengan  membersihkan  dan  mengintegrasikan  setiap  entri. Selanjutnya, algoritma clustering k-means diterapkan untuk mengelompokkan data  kejahatan  menjadi  klaster  yang  berbeda  berdasarkan  kemiripan  pola. Hasil analisis tersebut kemudian divisualisasikan menggunakan tools QGIS. Hasil  pengelompokan  daerah  rawan  kriminalitas  di  Karawang  pada  tahun 2021  didapatkan  cluster  rendah  sebanyak    10    kecamatan  masuk  kedalam cluster rendah tingkat kriminalitasnya, 8 kecamatan masuk  kedalam cluster sedang,  8    kecamatan  masuk  kedalam  cluster  tinggi,  4  kecamatan  masuk kedalam cluster tinggi sekali.
Abstract. The  increasing  crime  rate  in  Karawang  Regency  is  a  serious challenge for law enforcement and community safety. Visualization of crime data  by  crime  type  can  provide  valuable  insights  for  law  enforcement  and decision makers in identifying crime patterns, resource allocation, as well as the  development  of  effective  crime  prevention  strategies.  In  this  study,  we used an open dataset from Open Data Jabar that includes information on crime in Karawang Regency. The method used is the k-means clustering algorithm to  group  crime  types  based  on  existing  patterns.  First,  the  crime  data  was processed and prepared by cleaning and integrating each entry. Next, the k - means clustering algorithm was applied to group the crime data into different clusters  based  on  pattern  similarity.  The  results  of  the  analysis  were  then visualized using the QGIS tool. The results of clustering crime-prone areas in Karawang in 2021 showed that 10 sub-districts were included in the low crime cluster,  8  sub-districts  were  included  in  the  medium  cluster,  8  sub-districts were included in the high cluster, 4 sub-districts were included in the very high cluster.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577  eISSN: 2830-7062
1. PENDAHULUAN
Kriminalitas adalah perilaku yang melanggar hukum dan merugikan individu atau masyarakat  secara  umum.  Hal  ini  mencakup berbagai tindakan yang dianggap ilegal, seperti pencurian, kekerasan, penipuan, dan narkotika. Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  menunjukkan bahwa  tingkat  kriminalitas  (crime  rate)  di Indonesia  sebesar  90  per  100.000  penduduk pada tahun 2021.
Dalam penelitian ini, kami akan melakukan pengelompokan  daerah  rawan  kriminalitas  di Indonesia menggunakan metode analisis kelompok.  Salah  satu  metode  yang  digunakan adalah  K-Means  Clustering,  yang  merupakan metode  non-hierarki  yang  cocok  untuk  data yang  besar.  Metode  ini  juga  memiliki  proses pengelompokan  yang  lebih  cepat  daripada metode hierarki [1].
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengelompokan  daerah  rawan  kriminalitas  di Karawang pada tahun 2021. Variabel penelitian yang digunakan adalah jenis-jenis kriminalitas, dan obyek penelitian adalah seluruh Kecamatan di  Kabupaten  Karawang.  Metode  analisis kelompok yang digunakan dalam penelitian ini adalah K-Means Clustering.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Visualisasi data tindak kejahatan berdasarkan  jenis  kriminalitas  di  Karawang menggunakan  algoritma  clustering k-means merupakan  pendekatan  yang  menarik  untuk menganalisis  pola  kejahatan  dan  memahami distribusi  kejahatan  di  wilayah  tersebut. Beberapa  penelitian  terdahulu  telah  dilakukan dalam konteks ini, dan tinjauan pustaka ini akan membahas beberapa penelitian terkait.

## 2.1 CRISPI-DM
CRISP-DM  (Cross  Industry  Standard Process  for  Data  Mining)  adalah  sebuah metodologi  untuk  melakukan  data  mining. Metodologi  ini  terdiri  dari  enam  tahap,  yaitu Business  Understanding,  Data  Understanding, Data  Preparation,  Modeling,  Evaluation,  dan Deployment.

## 2.2 K-Means Clustering
Data mining, atau penambangan data, adalah proses  penemuan  pola  dan  informasi  yang bermanfaat  dari  kumpulan  data  besar.  Tujuan utama dari data mining adalah mengidentifikasi
hubungan  yang  tersembunyi,  tren,  dan  pola yang  dapat  digunakan  untuk  pengambilan keputusan  yang  lebih  baik  dalam  berbagai bidang. Proses  data  mining  melibatkan beberapa  tahap. Tahap pertama adalah pemilihan  dan  penyiapan  data,  di  mana  data yang  relevan  dikumpulkan  dari  berbagai sumber  dan  diatur  sedemikian  rupa  sehingga dapat  dianalisis.  Tahap  berikutnya  adalah eksplorasi  data,  di  mana  berbagai  teknik  dan algoritma digunakan untuk menggali informasi yang tersembunyi dalam data.
Data  clustering,  atau  pengelompokan  data, adalah  teknik  dalam  analisis  data  yang bertujuan untuk mengelompokkan objek-objek data yang serupa ke dalam kelompok-kelompok yang saling berbeda. Tujuan dari data clustering adalah mengidentifikasi pola atau struktur yang tersembunyi dalam data, tanpa adanya informasi  sebelumnya  tentang  kelompok- kelompok  yang  ada. K-Means dimulai  dengan memilih  sejumlah  titik  awal  sebagai  pusat kelompok.  Jumlah  pusat  kelompok  ini  harus ditentukan  sebelumnya  oleh  pengguna.  Setiap objek  data  akan  dikelompokkan  ke  kelompok yang  memiliki  pusat  terdekat  dengannya berdasarkan  jarak  Euclidean  atau  metrik  lain yang sesuai.
2.3 Elbow Method adalah  teknik  yang  digunakan  dalam analisis  klaster  (clustering)  untuk  membantu menentukan jumlah klaster yang optimal dalam suatu  dataset.  Metode  ini  disebut  "elbow" karena  grafik  hasil  klastering  seringkali menyerupai lengkungan  siku  tangan  pada titik di  mana  penurunan  variansi  yang  dijelaskan oleh klaster tambahan mulai menjadi berkurang secara signifikan.
Proses  metode  elbow  dimulai  dengan mengklasterkan dataset dengan berbagai jumlah klaster yang berbeda. Setiap kali jumlah klaster bertambah,  nilai  variansi  yang  dijelaskan  oleh klaster  meningkat.  Setelah  itu,  nilai  variansi yang  dijelaskan  oleh  setiap  klaster  diplotkan pada  grafik  dengan  sumbu  horizontal  yang mewakili  jumlah  klaster  dan  sumbu  vertikal yang  mewakili  variansi.  Grafik  ini  akan menunjukkan  bagaimana  peningkatan  jumlah klaster  mempengaruhi  penurunan  variansi.. Metode  ini  dinamakan  Elbow  karena  bentuk grafik  yang  dihasilkan  menyerupai  siku  pada siku  tangan  manusia.  Langkah-langkah  yang digunakan  pada  metode  elbow  meliputi
Inisialisasi  awal  nilai  K,  Menaikan  nilai  K, Menghitung hasil SSE (Sum of Squared Error) dari  setiap  nilai  K,  Membuat  grafik  SSE terhadap  nilai  K,  dan  Menentukan  titik  siku pada  grafik  SSE  sebagai  jumlah  klaster  yang optimal [3].
Teknik  ini  dilakukan  dengan  cara mempot variasi yang dijelaskan sebagai fungsi dari jumlah klaster dan memilih siku dari kurva sebagai jumlah klaster yang akan digunakan[4].
Teknik  yang  sama  dapat  digunakan untuk memilih jumlah parameter dalam model data lainnya . Intuisi di balik teknik ini adalah bahwa peningkatan jumlah klaster akan secara alami  meningkatkan  kecocokan  (menjelaskan lebih banyak variasi), karena ada lebih banyak parameter  (lebih  banyak  klaster)  yang digunakan,  tetapi  pada  suatu  titik  ini  akan terjadi  over-fitting,  dan  siku  pada  kurva mencerminkan hal ini [5].

## 2.4 Metode Silhouette Coeficient
Silhouette  Coefficient  adalah  sebuah metode evaluasi kualitas klaster yang digunakan  untuk  mengevaluasi  seberapa  baik objek  dalam  sebuah  klaster  cocok  dengan klaster lainnya[6]. Metode ini menghitung nilai koefisien  silhouette  untuk  setiap  objek  dalam klaster,  yang  mengukur  seberapa  dekat  objek tersebut  dengan  objek  lain  dalam  klaster  yang sama dibandingkan dengan objek dalam klaster lain.  Nilai  koefisien  silhouette  berkisar  dari  -1 hingga  1,  di  mana  nilai  positif  menunjukkan bahwa  objek  cocok  dengan  klaster  yang ditugaskan dengan baik, sedangkan nilai negatif menunjukkan  bahwa  objek  mungkin  lebih cocok dengan klaster lain. Semakin tinggi nilai koefisien  silhouette,  semakin  baik  kualitas klaster. Metode ini sering digunakan bersamaan dengan  metode  Elbow  untuk  menentukan jumlah  klaster  yang  optimal  dalam  sebuah kumpulan data [1].

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder yaitu hanya mengolah data yang tersedia. Data diperoleh dari website dan publikasi Open Data Kabupaten Karawang. Metode yang digunakan adalah  Algoritma K-means yang      merupakan salah satu algoritma clustering
(pengelompokan). K-means clustering merupakan metode clustering non-hirarki yang
mengelompokkan data dalam bentuk satu atau lebih cluster [7]. Kerangka penelitian atau suatu rancangan  alur  sebuah  penelitian  dibuat  oleh penulis  disampaikan  melalui  gambar  yang berurutan sesuai dengan tahapan apa saja yang akan  dilakukan  dalam  melakukan  penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dari penelitian yang dilakukan adalah melakukan   analisis   pemetaan daerah rawan kriminalitas  di  Kabupaten  Karawang  dengan menggunakan  algoritma k-means  clustering . Hasil dari clustering tersebut   dievaluasi     dan divisualisasikan  menggunakan software QGIS.

## 1. Business Understanding
Business  Understanding adalah  tahap awal  dalam  proses  data  mining  yang melibatkan pemahaman mendalam tentang tujuan  bisnis,  kebutuhan  bisnis,  dan konteks  bisnis  di  mana  data  mining  akan diterapkan.  Pada  tahap  ini,  fokus  utama adalah  memahami  masalah  bisnis  yang ingin  dipecahkan,  tujuan  yang  ingin dicapai, dan bagaimana data mining dapat memberikan nilai tambah untuk mencapai tujuan tersebut. Dalam Business Understanding,  langkah-langkah  berikut biasanya dilakukan:
1. Pemahaman  Tujuan  Bisnis:  Identifikasi tujuan  bisnis  yang  ingin  dicapai  melalui data  mining.  Misalnya,  meningkatkan penjualan, mengoptimalkan proses operasional, memahami perilaku
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577  eISSN: 2830-7062
pelanggan,  atau  mengidentifikasi  tren pasar.
2. Pemahaman Masalah Bisnis: Mendapatkan pemahaman yang mendalam tentang  masalah  bisnis  yang  ingin dipecahkan. Menentukan pertanyaan yang spesifik  dan  relevan  yang  ingin  dijawab melalui  analisis  data.  Contohnya,  apakah ada  pola  tertentu  dalam  data  pelanggan yang  dapat  membantu  dalam  segmentasi pasar?
3. Identifikasi  Sumber  Daya  dan  Kendala: Mengidentifikasi  sumber  daya  yang tersedia,  baik  dalam  hal  data  yang diperlukan, keterampilan analisis data, dan
infrastruktur teknologi.
Menentukan kendala  dan  batasan  yang  mungkin mempengaruhi pelaksanaan data mining.
4. Penentuan Kriteria Keberhasilan: Menetapkan  kriteria  keberhasilan  yang jelas untuk proyek data mining. Misalnya,
peningkatan persentase keberhasilan kampanye  pemasaran  atau  pengurangan biaya operasional dalam proses produksi.
5. Analisis
Risiko dan Manfaat: Mengevaluasi  risiko  dan  manfaat  yang terkait  dengan  penggunaan  data  mining. Mengidentifikasi potensi keuntungan bisnis  yang  dapat  diperoleh  serta  risiko yang mungkin timbul, seperti pelanggaran privasi atau kesalahan interpretasi data.

## 2. Data Understanding
Pada      fase      kedua      yaitu  data preparation  dilakukan      pengumpulan data, mendeskripsikan atau menggambarkan  data,  kemudian  explore data  mana  yang  mungkin      bermanfaat untuk Pemerintah   Kabupaten Karawang, selanjutnya  mengidentifikasi      masalah yang  akan  dilakukan  berkaitan      dengan data yang dimiliki dan  mempelajari  data yang  didapatkan  yang  akan  digunakan dalam  penelitian.    Data    didapatkan  dari open  data  jabar  mengenai  data    tingkat kriminalitas  berdasarkan  laporan    yang ada  di  wilayah Kabupaten Karawang pada tahun 2021.
Pada  gambar  2.  Merupakan  contoh beberapa data pada dataset awal.
Gambar 2. Dataset Awal
Berikut  adalah  proses  awal  untuk melihat  data  pada  file  excel  dan  dilihat pada program python.
Gambar 3. Proses melihat data pada python

## 3. Data Preparation
Data    preparation mencakup    seluruh kegiatan  dalam  membangun dataset yang akan  dimasukkan  ke  dalam  pemodelan dari  data  mentah  awal. K-means menjadi algoritma    yang    digunakan    dalam mengolah  pemodelan dataset. Pada  tahap ini,    dilakukan preprocessing dimana proses    fase    ini    memiliki  beberapa tahapan:
a. Data Selection
Berdasarkan  gambar  4  pada  dataset jumlah  status  tindak  kriminalitas  di Kabupaten  Karawang  pada  tahun  2021 menunjukan  terdapat  29  objek  dan  25 atribut  pada  data.  Berikut  adalah  proses untuk  melihat  atribut  dan  objek  pada python.
Gambar 4. Jumlah objek dan atribut pada data

## b. Data Preprocessing
Pada  dataset  jumlah  status  tindak kriminalitas di Kabupaten Karawang pada tahun  2021  yang  digunakan  tidak  adanya missing value.
Oleh  karena  itu  tidak  menjadi  masalah karna data terisi dengan lengkap walaupun beberapa data terisi dengan angka 0(nol). Tetapi  angka  nol  tersebut  memiliki  arti bahwa  jumlah  kasus  pada  data  tidak  ada
sama  sekali  maka  dari  itu  tidak  terdapat missing value pada dataset.
Maka  Pada  gambar  5  adalah  hasil  pada pengecekan missing value.
Gambar 5. Pengecekan Missing Value
4. Data Transformation
Tahap  selanjutnya  yaitu  tranformasi  data, menggunakan MinMax  Normalization
yang  dimna  angka  awal  akan  diubah menjadi skala 0-1, MinMax Normalization di  gunakan  agar  setiap  atribut  memiliki pengaruh  yang  sama  dengan  mengubah skala data dengan rentang 0-1.
Sehingga,  memudahkan  dalam  proses pengolahan data dan memungkinkan untuk manaikan nilai evaluasi data.
Pada  gambar  6  merupakan  contoh beberapa data pada hasil dataset transformation .
Gambar 6. hasil data transform 5. Metode Elbow
Pada tahap sebelumnya yaitu
menemukan  nilai  SSE( Sum  of  Square eror ) pada setiap cluster, tahap berikutnya
yaitu  memenukan  jumlah  cluster  yang optimal  untuk  analisis  dengan  cara menggunakan metode elbow .
Dengan  begitu  seletah  proses  metode elbow  telah  di  lakukan  maka  harus dilakukan  visualisasi dalam  bentuk  grafik untuk  mempermudah  analisis,  grafik metode elbow di sajikan pada gambar 7. Berdasarkan  hasil  visualisasi  metode
elbow tersebut bahwa cluster optimal yaitu 4 cluster, dengan begitu sudah di temukan bahwa  pada  analisis  kali  ini  memiliki jumlah 4 cluster,
Pada  gambar  7  merupakan  hasil  pada metode elbow
Gambar 7. Hasil Metode Elbow

## 6. Modelling
Modeling merupakan  fase  yang  secara langsung  melibatkan  teknik data mining, pemilihan  teknik data  mining,  algoritma dan  menentukan  parameter dengan  nilai yang  optimal.
Clustering  merupakan    teknik  data mining  yang  digunakan    pada    penelitian ini.  Adapun algoritma  yang  dipilih  yaitu algoritma k-means yang    nantinya    akan dimodelkan  pada  data hasil  transformasi. Hasil    yang  diperoleh  dari  teknik clustering  dan  algoritma k-means yaitu kelompok  data  yang  digunakan    untuk mengelompokan  daerah yang tinggi sekali tindak  kriminalitasnya,  tinggi,  sedang, hingga  rendah  tingkat  kriminalitasnya  di wilayah Kabupaten Karawang.
Cluster  yang  akan  dibuat    adalah    4 cluster,  penentuan cluster akan  dibagi  4 yaitu  cluster  rendah    (C0),  cluster  tinggi (C1),  cluster  sedang  (C2),  dan  cluster tinggi sekali (C3).
Gambar  8  menunjukan  contoh  beberapa data  kriteria  dan  cluster  pada  dataset jumlah  status  tindak  kriminalitas  di kabupaten  karawang  pada  tahun  2021. Berdasarkan  gambar  8.  menunjukan cluster pada suatu kecamatan pada dataset jumlah  status  jenis  kriminalitas  di  kab karawang  pada  tahun  2021  hasil  terbagi menjadi 4 cluster.
Dan pada gambar 8 menunjukan kriteria terbagi  menjadi  4  kriteria  pada  suatu kecamatan  pada  dataset  status  tindak kriminalitas  di  kabupaten  karawang  pada tahun 2021.
Untuk  memudahkan  analisis  maka penulis  menambahkan  kriteria  pada  data
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577  eISSN: 2830-7062
yang  di  olah,  penentuan  pola  pada  suatu kecamatan di tentukan oleh pola persebaran jumlah kasus.
Gambar 8. Hasil akhir

## 7. Evaluasi
Suatu hasil pemodelan perlu dilakukan evaluasi   guna   mengetahui sejauh  mana tingkat    kualitas    dari    pada  pemodelan yang        diterapkan        apakah  sudah    sesuai dengan  tujuan  yang  sudah dirancang pada tahap business understanding.
Hasil pengujian menggunakan silhouette    coefficientatau  silhouette  score yang  ditunjukan    pada    Gambar  9 menghasilkan    nilai    index    sebesar  0,41 pada   hasil clustering 2021.
Gambar 9. Proses Pengujian Silhouette
Coeficient
Gambar 10. Hasil Pengujian Silhouette
Coeficient

## 8. Deployment
Setelah    proses    pemodelan    dengan menerapkan teknik data mining clustering, selanjutnya    adalah    tahapan  penyusunan laporan dan proses pelaporan  hasil  kepada pihak    Pemerintah  Daerah        Karawang yang        diharapkan  Pemerintah  Daerah Kabupaten    Karawang  dapat  menentukan keputusan yang tepat dalam mengatasi dan melakukan  pencegahan  kriminalitas  yang terjadi. Laporan    hasil    akhir    dilakukan setelah  semua  proses  data  mining  sudah selesai    dilakukan.    Laporan    yang    akan diberikan     kepada    Pemerintah Daerah
Kabupaten Karawang dibuat dalam bentuk visualisasi pemetaan menggunakan QGIS. Hasil   dari   pengklasteran   pada proses modeling  dilakukan      visualiasi  berupa pemetaan    menggunakan  QGIS  agar mudah  dipahami  dalam  pemetaan daerah rawan kriminalitas di Kabupaten Karawang.  Gambar  11 merupakan  hasil visualisasi    pemetaan    daerah    rawan kriminalitas tahun 2021.
Gambar 11. visualisasi dataset jumlah status tindak kriminalitas Kabupaten
Karawang

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilaksanakan  maka  dapat  diambil  kesimpulan sebagai berikut :
1. Penerapan    algoritma k-means mampu mengetahui   pengelompokan   daerah rawan    kriminalitas    di    Kabupaten Karawang  tahun  2021    berdasarkan lokasi,dan jenis kasus.
2. Pada pengelompokan kriminalitas menurut  kecamatan  didapatkan  pada 2021  sebanyak  10  kecamatan masuk kedalam cluster rendah tingkat kriminalitasnya,  8  kecamatan  masuk kedalam  cluster  sedang,  8    kecamatan masuk  kedalam  cluster  tinggi,  4 kecamatan  masuk    kedalam  cluster tinggi  sekali.    Hasil  pengklasteran daerah rawan kriminalitas di
Kabupaten  Karawang  pada    2021 didapatkan  cluster  dengan  tindak kriminalitas rendah sebanyak 10
kecamatan,  cluster  dengan  tindak kriminalitas sedang sebanyak 8 kecamatan,  cluster  tinggi  sebanyak  8 kecamatan,  dan  cluster  tinggi  sekali sebanyak  4 kecamatan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada pihak-pihak  terkait  yang  telah  memberi dukungan terhadap penelitian ini.

## 1. DAFTAR PUSTAKA
[1] F.  M.  I.  16611050  And  Jurusan, “Optimasi  Jumlah  Cluster  K-Means Dengan  Metode  Elbow  Dan  Silhouette Pada Produktivitas Tanaman Pangan Di
Provinsi  Jawa  Tengah  Tahun  2018,” 2020.
[2] J. Prima Et Al. , “Penerapan Data Mining
Menggunakan Algoritma K-Means Untuk  Menentukan  Judul  Skripsi  Dan
Jurnal,” Vol. 5, No. 2, Pp. 80–85, 2022.
[3] F.  A.  Dewa  And  M.  T.  Jatipaningrum, “Segmentasi  E-Commerce  Dengan Cluster K-Means Dan Fuzzy C-Means ( Studi Kasus : Media Sosial Di Indonesia Yang Diunduh Di Play Store ),” Vol. 4, No. 1, Pp. 53–67, 2019.
[4] E. Muningsih And S. Kiswati, “Sistem Aplikasi  Berbasis  Optimasi  Metode Elbow  Untuk  Penentuan  Clustering Pelanggan,” Joutica ,  Vol.  3,  No.  1,  P.
117, 2018, Doi: 10.30736/Jti.V3i1.196.
[5] H.  W.  S.  Rina  Yuliana  Sari1,  Hardian
Oktavianto2,  “Algoritma  K-Means Dengan Metode Elbow Untuk Mengelompokkan  Kabupaten/Kota  Di Jawa  Tengah  Berdasarkan  Komponen Pembentuk Indeks Pembangunan Manusia,” Pp. 1–9, 2018.
[6] S. Paembonan And H. Abduh, “Penerapan Metode Silhouette Coeficient  Untuk  Evaluasi  Clutering Obat,” Vol. 6, No. 2, Pp. 48–54, 2021.
[7] D. Andiani, S. Dwi, R. Septiani, And A. Riana,  “Analisis  Teknik  Non-Hierarki
Untuk  Pengelompokan  Kabupaten  / Kota Di Provinsi Jawa Barat Berdasarkan  Indikator  Kesejahteraan
Rakyat 2020,” Vol. 2, Pp. 21–28, 2022.