## Penerapan K-Means Dalam Mengelompokkan Nilai Tambah Industri Besar/Sedang Menurut Kabupaten/Kota
Pika Aryani 1 , Ema Meyliza 2
Program studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa aryanipika4@gmail.com 1

## Abstract
Each  region  must  have  industries  both  primary  industries,  secondary  industries, manufacturing  industries,  construction  industries,  service  industries  and  the  quarter industry.  These  industries  must  produce  an  output  that  will  be  used  or  consumed  by consumers or the public. More and more industries in a region indicates that the region has  a  lot  of  market  demand  from  the  community  and  the  more  industries,  the  income  in the  industry  of  a  region  increases.  In  this  study  the  data  was  taken  from  a  government website  namely  BPS  (Statistics  Indonesia)  -  www.bps.go.id  which  is  a  website  that presents  various  statistical  data  from  each  region.  There  are  2  clusters  in  this  study, namely high level clusters (C1) and low level clusters (C2). This study stopped at the 2nd iteration  and  there  were  centroid  data  generated  namely  high  level  centroid  (78177, 56543,  42610,  155596)  and  low  level  centroid  namely:  ((3513.3),  (3448.8),  (2390.9)  ), (4568)).  From  the  calculation  process  that  has  been  carried  out  there  are  2  high-level districts / cities namely (Deli Serdang and Medan) and 31 other low-level districts / cities. It is hoped that this research can be input to the government in each region to inform the output  data  generated  from  industry  in  each  region,  and  then  the  data  can  be  used whenever needed.
Keywords: Datamining, Value-added, Clustering, K-Means, RapidMiner, Indonesia

## Abstrak
Setiap  wilayah  pasti  memiliki  industri  baik  itu  industri  primer,  industri  sekunder, industri  manufaktur,  industri  konstruksi,  industri  jasa  serta  industri  kuarter.  Industri- industri tersebut pasti menghasilkan suatu keluaran yang dihasilkan dan akan di gunakan atau  dikonsumsi  oleh  konsumen  atau  masyarakat.  Semakin  banyak  industri  di  suatu wilayah  maka  menandakan  bahwa  wilayah  tersebut  memiliki  banyak  permintaan  pasar dari  masyarakat  dan  semakin  banyak  industri  maka  pendapatan  di  bidang  industri  suatu wilayah  semakin  meningkat.  Di  dalam  penelitian  ini  data  diambil  dari  sebuah  website pemerintah  yakni  BPS  (Badan  Pusat  Statistik)  -  www.bps.go.id  yaitu  website  yang menyajikan  berbagai  data  statistik  dari  setiap  wilayah.  Terdapat  2 cluster di  dalam penelitian ini yaitu cluster tingkat tinggi (C1) dan cluster tingkat rendah (C2). Penelitian ini berhenti pada iterasi ke  - 2 dan terdapat centroid data yang dihasilkan yakni centroid tingkat  tinggi  (78177,  56543,  42610,  155596)  dan centroid tingkat  rendah  yakni: ((3513,3),  (3448,8),  (2390,9),  (4568)).  Dari  proses  perhitungan  yang  telah  dilakukan terdapat  2  kabupaten/kota  tingkat  tinggi  yakni  (Deli  Serdang  Dan  Medan)  dan  31 kabupaten/kota  tingkat  rendah  lainnya.  Diharapkan  penelitian  ini  bisa  menjadi  masukan kepada pemerintah disetiap wilayah untuk menginformasikan data output yang dihasilkan dari  industri  setiap  wilayah  yang  selanjutnya  data  tersebut  bisa  digunakan  jika  sewaktu- waktu dibutuhkan.
Kata  Kunci: Datamining,  Nilai  Tambah,  Klastering,  K-Means,  RapidMiner, Indonesia

## 1. Pendahuluan
Setiap wilayah pasti memiliki industri baik itu industri primer,  industri sekunder, industri manufaktur, industri konstruksi, industri jasa serta industri kuarter. Industri- industri  tersebut  pasti  menghasilkan  suatu  keluaran  yang  dihasilkan  dan  akan  di gunakan  atau dikonsumsi oleh  konsumen  atau masyarakat.  Semakin banyak industri di  suatu  wilayah  maka  menandakan  bahwa  wilayah  tersebut  memiliki  banyak permintaan pasar dari  masyarakat dan  semakin banyak  industri maka pendapatan di bidang  industri  suatu  wilayah  semakin  meningkat.  Di  dalam  penelitian  ini  data diambil  dari  sebuah  website  pemerintah  yakni  BPS  (Badan  Pusat  Statistik) www.bps.go.id  yaitu  website  yang  menyajikan  berbagai  data  statistik  dari  setiap wilayah.  Tujuan  penelitian  ini  untuk  menganalisa  apakah  teknik  ilmu  komputer dapat  diterapkan  dalam  mengelompokkan  nilai  tambah  industri  besar/sedang menurut  kabupaten/kota  sehingga  hasil  dari  penelitian  tersebut  dapat  menjadi informasi  bagi  pihak  yang  berkepentingan  dalam  mengambil  kebijakan  terhadap daerah yang memiliki  nilai tambah industri. Tersedia banyak cabang ilmu komputer yang  dapat  kita  gunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  yang  sifatnya kompleks.  Cabang  ilmu  komputer  tersebut  adalah  Artificial  Intelligence  seperti datamining    [1]–[7],  Sistem  Pendukung  Keputusan  [8]–[21]  ,  sistem  pakar  [22], Jaringan Saraf Tiruan [23]–[26][27], [28], logika fuzzy [29] dan lain-lain. Salah satu ilmu  computer  yang  dapat  diterapkan  dalam  menyelesaikan  permasalahan  di  atas adalah  teknik  datamining  dengan  metode  klastering  [30].  Penelitian  ini menggunakan  teknik  datamining  klastering  dengan  metode  K -Means.  Pada penelitian  ini  terdapat  2 cluster antara  lain: cluster tingkat  tinggi  untuk  pada  nilai tambah  industri  besar/sedang  (C1)  dan cluster tingkat  rendah  pada  nilai  tambah industri besar/sedang (C2).

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Datamining
Data  mining  juga  bisa  diartikan  sebagai  rangkaian  kegiatan  untuk  menemukan pola yang menarik dari data dalam jumlah besar [31].
Berikut  adalah  flowchat  dari  K-means  yang  merupakan  bagian  dari  datamining klastering seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut:
2.2. Cluster ing Clustering adalah  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  struktur  dalam  data yang  dapat  dipakai  lebih  lanjut  dalam  berbagai  aplikasi  secara  luas  seperti klasifikasi, pengolahan gambar, dan pengenalan pola [4] .

## 2.3. Metode K-Means
Pada  dasarnya  algoritma  k-means  hanya  mengambil  sebagian  dari  banyaknya komponen  yang  didapatkan  untuk  kemudian  dijadikan  pusat cluster awal,  pada penentuan pusat cluster ini dipilih secara acak dari populasi data [6].

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dalam  melakukan clustering ,  data  yang  diperoleh  akan  dihitung  nilai  rata-rata terlebih  dahulu  agar  lebih  mudah  dalam  pengolahannya  seperti  yang  dapat  dilihat pada table 1.
Tabel 1 . Data Jumlah nilai tambah industri besar/sedang menurut wilayah (Milyar)
No Kabupaten/Kota 2013 2014 2015 2016 1 N i a s 0 0 0 0 2 Mandailing Natal 1304,07 1742,7 1629,39 2152,08 3 Tapanuli Selatan 1065,5 916,73 1134,12 1076,04 4 Tapanuli Tengah 980,93 888,08 939,23 2797,71 5 Tapanuli Utara 163,72 413,49 343,93 645,62 6 Toba Samosir 804,59 1352,88 1226,78 2797,71 7 Labuhan Batu 4583,01 5191,18 4196,1 5595,42 8 A s a h a n 7057,51 9343,39 7483,84 29914 9 Simalungun 7142,76 6414,33 6038,57 12266,9 10 D  a  i  r  i 59,52 59,81 0 645,62 11 K  a  r  o 373,91 496,77 352,4 1506,46 12 Deli Serdang 19985,3 38894,8 27983 120301 13 L a n g k a t 4837,63 4953,3 5041,99 20444,8 14 Nias Selatan 1,33 3,18 71,82 645,62 15 Humbang Hasundutan 130,78 129,18 16,53 860,83 16 Pakpak Bharat 0 0 0 0 17 Samosir 20,49 13,75 0 0 18 Serdang Bedagai 5998,8 7343,24 4622,35 17216,7 19 Batubara 46515,8 36741,7 10694,3 5165 20 Padang Lawas Utara 4277,87 4692,34 2695,93 2367,29 21 Padang Lawas 4253,95 5776,05 4934,55 1936,87 22 Labuhan Batu Selatan 7741,65 8412,75 10475,7 5380,21 23 Labuhan Batu Utara 3476,36 3919,23 4555,39 4949,79 24 Nias Utara 5,72 5,05 17,06 430,42 25 Nias Barat 0 0 0 0 26 S i b o l g a 0,63 0,76 0,88 215,21 27 Tanjungbalai 1958,43 2049,65 1663,74 4734,58 28 Pematangsiantar 3977,19 4325,98 4903,24 7101,87 29 Tebing Tinggi 1899,5 1437,07 815,22 4088,96 30 M e d a n 136368 74190,6 57236,8 70588,3 31 B i n j a i 102,17 111,77 110,09 4734,58 32 Padangsidimpuan 177,12 179 155,05 645,62 33 Gunungsitoli 1,2 0,85 1,03 1291,25 Sumber: BPS Indonesia 3.1. Centroid Data Di dalam metode K-Means adapun penentuan cluster yang diinginkan. Penentuan cluster akan dibagi menjadi 2 titik yaitu tingkat tinggi (C1) dan tingkat rendah (C2). (C1)  di  dapat  dari  nilai  maksimal  suatu  kriteria  dan  (C2)  di  dapat  dari  hasil  nilai
terendah dari  suatu  kriteria. Nilai  kriteria tersebut dapat dilihat pada  tabel  2 berikut ini:
Tabel 2. Centoid Awal a b c d C1 136368,1 74190,61 57236,79 120301,4 C2 0 0 0 0
Keterangan: a = 2013 b = 2014 c = 2015 d = 2016

## 3.2. Clustering Data
Setelah  didapat  2  titik centroid dari  data  yang  ada  selanjutnya  akan  melakuka proses  iterasi  1  menggunakan  2 centroid data  sebelumnya  yang  sudah  ditentukan. Cluster tingkat tinggi (C1) ada 2 kabupaten/kota. Cluster tingkat rendah (C2) ada 31 kabupaten/kota lainnya. Hasil dari proses iterasi 1 bisa dilihat pada tabel 3 dan tabel 4 berikut ini:
Tabel 3. Perhitungan jarak pusat cluster No Kabupaten/Kota 2013 2014 2015 2016 c1 c2 Jarak Terpendek 1 N i a s 0 0 0 0 204570,2 0 0 2 Mandailing Natal 1304,07 1742,7 1629,39 2152,08 201351,5 3467,559 3467,559 3 Tapanuli Selatan 1065,5 916,73 1134,12 1076,04 202578,5 2102,326 2102,326 4 Tapanuli Tengah 980,93 888,08 939,23 2797,71 201691,6 3234,23 3234,23 5 Tapanuli Utara 163,72 413,49 343,93 645,62 203835,7 856,0907 856,0907 6 Toba Samosir 804,59 1352,88 1226,78 2797,71 201561,5 3436,542 3436,542 7 Labuhan Batu 4583,01 5191,18 4196,1 5595,42 195189,7 9842,17 9842,17 8 A s a h a n 7057,51 9343,39 7483,84 29914 177684,1 32984,23 32984,23 9 Simalungun 7142,76 6414,33 6038,57 12266,9 188641,3 16706,38 16706,38 10 D  a  i  r  i 59,52 59,81 0 645,62 204129,8 651,1106 651,1106 11 K  a  r  o 373,91 496,77 352,4 1506,46 203158,3 1667,392 1667,392 12 Deli Serdang 19985,3 38894,8 27983 120301 125086,1 131025,6 125086,1 13 L a n g k a t 4837,63 4953,3 5041,99 20444,8 186520 22166,39 22166,39 14 Nias Selatan 1,33 3,18 71,82 645,62 204169,1 649,6116 649,6116 15 Humbang Hasundutan 130,78 129,18 16,53 860,83 203926,2 880,3933 880,3933 16 Pakpak Bharat 0 0 0 0 204570,2 0 0 17 Samosir 20,49 13,75 0 0 204551,6 24,67595 24,67595 18 Serdang Bedagai 5998,8 7343,24 4622,35 17216,7 186706,9 20191,29 20191,29 19 Batubara 46515,8 36741,7 10694,3 5165 157792,4 60454,27 60454,27 20 Padang Lawas Utara 4277,87 4692,34 2695,93 2367,29 197891,4 7293,17 7293,17 21 Padang Lawas 4253,95 5776,05 4934,55 1936,87 197181,1 8919,646 8919,646 22 Labuhan Batu Selatan 7741,65 8412,75 10475,7 5380,21 190433,7 16413,23 16413,23 23 Labuhan Batu Utara 3476,36 3919,23 4555,39 4949,79 196671,3 8526,279 8526,279 24 Nias Utara 5,72 5,05 17,06 430,42 204307 430,8255 430,8255 25 Nias Barat 0 0 0 0 204570,2 0 0 26 S i b o l g a 0,63 0,76 0,88 215,21 204442,8 215,2141 215,2141 27 Tanjungbalai 1958,43 2049,65 1663,74 4734,58 199284,6 5763,748 5763,748 28 Pematangsiantar 3977,19 4325,98 4903,24 7101,87 194836,7 10440,81 10440,81 29 Tebing Tinggi 1899,5 1437,07 815,22 4088,96 200159 4801,817 4801,817 30 M e d a n 136368 74190,6 57236,8 70588,3 49713,11 179886,8 49713,11 31 B i n j a i 102,17 111,77 110,09 4734,58 201681 4738,28 4738,28 32 Padangsidimpuan 177,12 179 155,05 645,62 203964,5 710,1255 710,1255 33 Gunungsitoli 1,2 0,85 1,03 1291,25 203812,2 1291,251 1291,251
Berdasarkan  hasil  perhitungan  jarak  pusat cluster pada  tabel  3,  dapat  diambil pengelompokan untuk 1 iterasi seperti yang ditunjukan pada tabel berikut:
Tabel 4. Pengelompokan Iterasi 1 no Kabupaten/Kota c1 c2 1 N i a s 1 2 Mandailing Natal 1 3 Tapanuli Selatan 1 4 Tapanuli Tengah 1 5 Tapanuli Utara 1 6 Toba Samosir 1 7 Labuhan Batu 1 8 A s a h a n 1 9 Simalungun 1 10 D  a  i  r  i 1 11 K  a  r  o 1 12 Deli Serdang 1 13 L a n g k a t 1 14 Nias Selatan 1 15 Humbang Hasundutan 1 16 Pakpak Bharat 1 17 Samosir 1 18 Serdang Bedagai 1 19 Batubara 1 20 Padang Lawas Utara 1 21 Padang Lawas 1 22 Labuhan Batu Selatan 1 23 Labuhan Batu Utara 1 24 Nias Utara 1 25 Nias Barat 1 26 S i b o l g a 1 27 Tanjungbalai 1 28 Pematangsiantar 1 29 Tebing Tinggi 1 30 M e d a n 1 31 B i n j a i 1 32 Padangsidimpuan 1 33 Gunungsitoli 1
Proses  terus  melakukan  iterasi  sampai  hasil  dari  iterasi  t ersebut  sama  dengan hasil  iterasi  sebelumnya.  Pada  kasus  ini  proses  iterasi  berhenti  pada  iterasii  ke  2. Pada  iterasi  ke  -2  dilakukan  proses  pencarian centroid data  yang  dapat  dilihat  pada tabel 5 berikut :
Tabel 5. Centoid Akhir a b c d C1 78176,71 56542,71 42609,87 155595,6 C2 3513,296 3448,845 2390,941 4567,969
Berikut  adalah  hasil  dari  proses  iterasi  terakhir  pada  perhitungan  jarak  pusat cluster yang dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel 6. Perhitungan jarak pusat cluster iterasi ke-2
No Kabupaten/Kota 2013 2014 2015 2016 c1 c2 Jarak Terpendek 1 N i a s 0 0 0 0 187974,1 7128,865 7128,865 2 Mandailing Natal 1304,07 1742,7 1629,39 2152,08 184761,3 3769,362 3769,362 3 Tapanuli Selatan 1065,5 916,73 1134,12 1076,04 186110 5116,295 5116,295 4 Tapanuli Tengah 980,93 888,08 939,23 2797,71 184770,8 4267,514 4267,514 5 Tapanuli Utara 163,72 413,49 343,93 645,62 187169,5 6325,197 6325,197 6 Toba Samosir 804,59 1352,88 1226,78 2797,71 184640,5 4027,312 4027,312
No Kabupaten/Kota 2013 2014 2015 2016 c1 c2 Jarak Terpendek 7 Labuhan Batu 4583,01 5191,18 4196,1 5595,42 178965,6 2914,494 2914,494 8 A s a h a n 7057,51 9343,39 7483,84 29914 155934,1 26751,89 26751,89 9 Simalungun 7142,76 6414,33 6038,57 12266,9 171578,7 9723,445 9723,445 10 D  a  i  r  i 59,52 59,81 0 645,62 187397,2 6671,997 6671,997 11 K  a  r  o 373,91 496,77 352,4 1506,46 186342,6 5665,596 5665,596 12 Deli Serdang 19985,3 38894,8 27983 120301 71814,41 124807,6 71814,41 13 L a n g k a t 4837,63 4953,3 5041,99 20444,8 166484,7 16220,94 16220,94 14 Nias Selatan 1,33 3,18 71,82 645,62 187422,2 6705,942 6705,942 15 Humbang Hasundutan 130,78 129,18 16,53 860,83 187164,9 6468,562 6468,562 16 Pakpak Bharat 0 0 0 0 187974,1 7128,865 7128,865 17 Samosir 20,49 13,75 0 0 187961,4 7112,138 7112,138 18 Serdang Bedagai 5998,8 7343,24 4622,35 17216,7 167994,1 13649,64 13649,64 19 Batubara 46515,8 36741,7 10694,3 5165 158248,1 55017,57 55017,57 20 Padang Lawas Utara 4277,87 4692,34 2695,93 2367,29 182267,8 2658,356 2658,356 21 Padang Lawas 4253,95 5776,05 4934,55 1936,87 181857,8 4399,668 4399,668 22 Labuhan Batu Selatan 7741,65 8412,75 10475,7 5380,21 175712,4 10418,35 10418,35 23 Labuhan Batu Utara 3476,36 3919,23 4555,39 4949,79 180254,5 2247,944 2247,944 24 Nias Utara 5,72 5,05 17,06 430,42 187610,2 6849,63 6849,63 25 Nias Barat 0 0 0 0 187974,1 7128,865 7128,865 26 S i b o l g a 0,63 0,76 0,88 215,21 187795,3 6991,925 6991,925 27 Tanjungbalai 1958,43 2049,65 1663,74 4734,58 182248 2220,796 2220,796 28 Pematangsiantar 3977,19 4325,98 4903,24 7101,87 178057,1 3703,629 3703,629 29 Tebing Tinggi 1899,5 1437,07 815,22 4088,96 183182,7 3060,053 3060,053 30 M e d a n 136368 74190,6 57236,8 70588,3 105536,1 173267,3 105536,1 31 B i n j a i 102,17 111,77 110,09 4734,58 183971,1 5291,681 5291,681 32 Padangsidimpuan 177,12 179 155,05 645,62 187277,1 6496,613 6496,613 33 Gunungsitoli 1,2 0,85 1,03 1291,25 186905,7 6377,464 6377,464
Berdasarkan  hasil  perhitungan  jarak  pusat cluster pada  iterasi  ke-2  sama  dengan pengelompokan pada iterasi ke -1 yang ditunjukan pada tabel berikut:
Tabel 7. Pengelompokan Iterasi 2 no Kabupaten/Kota c1 c2 1 N i a s 1 2 Mandailing Natal 1 3 Tapanuli Selatan 1 4 Tapanuli Tengah 1 5 Tapanuli Utara 1 6 Toba Samosir 1 7 Labuhan Batu 1 8 A s a h a n 1 9 Simalungun 1 10 D  a  i  r  i 1 11 K  a  r  o 1 12 Deli Serdang 1 13 L a n g k a t 1 14 Nias Selatan 1 15 Humbang Hasundutan 1 16 Pakpak Bharat 1 17 Samosir 1 18 Serdang Bedagai 1 19 Batubara 1 20 Padang Lawas Utara 1 21 Padang Lawas 1 22 Labuhan Batu Selatan 1 23 Labuhan Batu Utara 1 24 Nias Utara 1 25 Nias Barat 1 26 S i b o l g a 1 27 Tanjungbalai 1
28 Pematangsiantar 1 29 Tebing Tinggi 1 30 M e d a n 1 31 B i n j a i 1 32 Padangsidimpuan 1 33 Gunungsitoli 1
Gambar 2 . Hasil dengan menggunakan software RapiMiner
Hasil  perhitungan  menggunakan  2 centroid data  pada  iterasi  ke  -2  ternyata  sama dengan  hasil  perhitungan  pada  iterasi  ke  -2  dan  hal  ini  menandakan  bahwa  proses telah  selesai.Dari  proses  tersebut  didapat  dari  33  kabupaten/kota  bahwa  terdapa t  2 kabupaten/kota  yang  tergolong  dalam  hasil  industri  tingkat  tinggi  lalu  ada  31 kabupaten/kota yang tergolong dalam populasi tingkat rendah lainnya.

## 4. Kesimpulan
Dalam menentukan tingkat hasil industry besar.sedang berdasarkan kabupaten/kota  dapat  menggunakan clustering dalam  penghitungannya.  Data tersebut  diolah  dengan  bantuan  software  MS. Excel dalam  proses  perhitungannya. Ditetapkan  2 cluster antaralain: cluster tingkat  tinggi  dan  rendah.  Sehingga  dapat diperoleh  hasil  dari  nilai centroid tersebut  bahwa  terdapat  2  kabupaten/kota  yang tergolong  tingkat  tinggi  dan  31  kabupaten/kota  tergolong  rendah.  Hasil  dari penelitian  ini  bisa  jadi  masukan  dan  suatu  informasi  kepada  pemerintah  disetiap wilayah untuk memberi informasi tentang data pendapatan  industri berdasarkan nilai tambah  yang  selanjutnya  data  tersebuat  bisa  digunakan  jika  sewaktu-waktu dibutuhkan.

## Daftar Pustaka
[1] W.  Katrina,  H.  J.  Damanik,  F.  Parhusip,  D.  Hartama,  A.  P.  Windarto,  and  A. Wanto,  “C.45  Classification  Rules  Model  for  Determining  Students  Level  of Understanding of the Subject,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1255, no. 12005, pp. 1–7, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012005.
[2] M. Widyastuti, A. G. Fepdiani  Simanjuntak,  D. Hartama, A. P. Windarto, and A. Wanto,  “Classification  Model  C.45  on  Determining  the  Quality  of  Custumer Service in Bank BTN Pematangsiantar Branch,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1255, no. 12002, pp. 1–6, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012002.
[3] Sudirman,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto,  “Data  mining  tools  |  rapidminer:  K- means  method  on  clustering  of  rice  crops  by  province  as  efforts  to  stabilize  food crops  in  Indonesia,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci.  Eng. ,  vol.  420,  no.  1,  2018,  doi: 10.1088/1757-899X/420/1/012089.
[4] R.  W.  Sari,  A.  Wanto,  and  A.  P.  Windarto,  “Implementasi  Rapidminer  Dengan Metode  K-Means  (Study  Kasus:  Imunisasi  Campak  Pada  Balita  Berdasarkan Provinsi),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 224–230, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.930.
[5] N.  Rofiqo,  A.  P.  Windarto,  and  D.  Hartama,  “Penerapan  Clustering  Pada Penduduk  Yang  Mempunyai  Keluhan  Kesehatan  Dengan  Datamining  K-Means,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 216–223,
2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.929.
[6] M. G. Sadewo, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Penerapan Algoritma Clustering Dalam  Mengelompokkan  Banyaknya  Desa/Kelurahan  Menurut  Upaya  Antisipasi/ Mitigasi Bencana Alam Menurut Provinsi Dengan K-Means,” KOMIK (Konferensi Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  311–319,  2018,  doi: 10.30865/komik.v2i1.943.
[7] D.  Hartama,  A.  Perdana  Windarto,  and  A.  Wanto,  “The  Application  of  Data Mining  in  Determining  Patterns  of  Interest  of  High  School  Graduates,” J.  Phys. Conf. Ser. , vol. 1339, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1339/1/012042.
[8] D.  R.  Sari,  N.  Rofiqo,  D.  Hartama,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto,  “Analysis  of the Factors Causing Lazy Students to Study Using the ELECTRE II Algorithm,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1255, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012007.
[9] R. W. Sari, A. P. Windarto, S. P. Keputusan, P. Kreatifitas, M. Pkm, and A. D. A. N.  Pembahasan,  “Penerapan  Electree  Pada  Seleksi  Proposal  Program  Kreativitas Mahasiswa ( PKM ) di STIKOM Tunas Bangsa,” in Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) SAINTEKS 2019 , 2019, pp. 800–806.
[10] F.  Syahputra,  M.  Mesran,  I.  Lubis,  and  A.  P.  Windarto,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Guru  Berprestasi  Kota  Medan  Menerapkan  Metode Preferences  Selection  Index  (Studi  Kasus :  Dinas  Pendidikan  Kota  Medan),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 147–155, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.921.
[11] P.  P.  P.  A.  N.  W.  F.  I.  R.  H.  Zer,  Masitha,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto, “Analysis  of  the  ELECTRE  Method  on  the  Selection  of  Student  Creativity Program  Proposals,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1255,  no.  1,  2019,  doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012011.
[12] P.  P.  P.  A.  N.  W.  F.  I.  R.  H.  Zer,  D.  Hartama,  and  A.  P.  Windarto,  “Analisis Komparasi  Metode  AHP  dan  TOPSIS  dalam  Pemilihan  Asuransi  Kategori Kesehatan  Terbaik  PT  .  Prudential,”  in Seminar  Nasional  Sains  &  Teknologi Informasi (SENSASI) SENSASI 2019 , 2018, pp. 427–432.
[13] M. Widyastuti, F. R. S. Samosir, A. P. Windarto, and D. Hartama, “Implementasi Metode Promethee Dalam Pemilihan Kenaikan Jabatan Sous Chef Menjadi Chef,” Teknol. Komput. Sains , vol. 1, no. 1, pp. 807–812, 2019.
[14] S.  Sundari,  Karmila,  M.  N.  Fadli,  D.  Hartama,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto, “Decision  Support  System  on  Selection  of  Lecturer  Research  Grant  Proposals using Preferences Selection Index,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1255, no. 1, pp. 1–8, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012006.
[15] P. Alkhairi, L. P. Purba, A. Eryzha, A. P. Windarto, and A. Wanto, “The Analysis of  the  ELECTREE  II  Algorithm  in  Determining  the  Doubts  of  the  Community Doing  Business  Online,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1255,  no.  1,  2019,  doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012010.
[16] D.  N.  Batubara,  D.  R.  Sitorus  P,  and  A.  P.  Windarto,  “Penerapan  Metode PROMETHEE  II  Pada  Pemilihan  Situs  Travel  Berdasarkan  Konsumen,” J. Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  46–52,  2019,  doi: 10.32736/sisfokom.v8i1.598.
[17] K. Fatmawati et al. , “Analysis of Promothee II Method in the Selection of the Best Formula  for  Infants  under  Three  Years,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1255,  no.  1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012009.
[18] T.  Imandasari,  A.  P.  Windarto,  and  D.  Hartama,  “Seminar  Nasional  Teknologi Komputer  &amp;  Sains  (SAINTEKS)  Analisis  Metode  MAUT  Pada  Pemilihan Deodorant,”  in Seminar  Nasional  Teknologi  Komputer  &  Sains  (SAINTEKS) SAINTEKS 2019 , 2019, pp. 736–739.
[19] K. F. Irnanda, F. N. Arifah, M. R. Raharjo, A. Arifin, and A. P. Windarto, “The
selection  of  Calcium  Milk  Products  that  are  appropriate  for  advanced  age  using PROMETHEE  II  Algorithm,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1381,  no.  1,  2019,  doi: 10.1088/1742-6596/1381/1/012070.
[20] T.  Imandasari,  M.  G.  Sadewo,  A.  P.  Windarto,  A.  Wanto,  H.  O.  Lingga  Wijaya, and R. Kurniawan, “Analysis of the Selection Factor of Online Transportation in the VIKOR Method in Pematangsiantar City,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1255,  no. 12008, pp. 1–7, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012008.
[21] T.  Imandasari  and  A.  P.  Windarto,  “Penerapan  Metode  VIKOR  Pada  Pemilihan Popok Bayi Berdasarkan Jenis Kulit,” Semin. Nas. Sains Teknol. Inf. , pp. 215–220, 2018.
[22] Hamdani,  “Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosa  Penyakit  Mata  Pada  Manusia,”  vol.  5, no. 2, pp. 13–21, 2010.
[23] A. P. Windarto, M. R. Lubis, and Solikhun, “Implementasi Jst Pada Prediksi Total Laba  Rugi  Komprehensif  Bank  Umum  Konvensional  Dengan  Backpropagation,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  5,  no.  4,  pp.  411–418,  2018,  doi: 10.25126/jtiik.201854767.
[24] A.  P.  Windarto,  M.  R.  Lubis,  and  Solikhun,  “Model  Arsitektur  Neural  Network Dengan  Backpropogation  Pada  Prediksi  Total  Laba  Rugi  Komprehensif  Bank Umum Konvensional,” Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 5, no. 2, pp. 147–158, 2018.
[25] A.  P.  Windarto,  L.  S.  Dewi,  and  D.  Hartama,  “Implementation  of  Artificial Intelligence  in  Predicting  the  Value  of  Indonesian  Oil  and  Gas  Exports  With  BP Algorithm,” Int.  J.  Recent  Trends  Eng.  Res. ,  vol.  3,  no.  10,  pp.  1–12,  2017,  doi: 10.23883/IJRTER.2017.3482.J5BBS.
[26] Sumijan,  A.  P.  Windarto,  A.  Muhammad,  and  Budiharjo,  “Implementation  of Neural Networks in Predicting the Understanding Level of Students Subject,” Int. J. Softw. Eng. Its Appl. , vol. 10, no. 10, pp. 189–204, 2016.
[27] Budiharjo,  T.  Soemartono,  A.  P.  Windarto,  and  T.  Herawan,  “Predicting  tuition fee  payment  problem  using  backpropagation  neural  network  model,” Int.  J.  Adv. Sci. Technol. , vol. 120, pp. 85–96, 2018, doi: 10.14257/ijast.2018.120.07.
[28] Budiharjo,  T.  Soemartono,  A.  P.  Windarto,  and  T.  Herawan,  “Predicting  School Participation  in  Indonesia  using  Back-Propagation  Algorithm  Model,” Int.  J. Control Autom. , vol. 11, no. 11, pp. 57–68, 2018.
[29] C. C. Lee, “Fuzzy Logic in Control Systems : Fuzzy,” no. 2, 1990.
[30] D. N. Batubara, A. P. Windarto, D. Hartama, and H. Satria, “Analisis Metode K- MEANS Pada Pengelompokan Keberadaan Area Resapan Air Menurut Provinsi,” no. x, pp. 345–349, 2019.
[31] Cooper,  “No 主 観 的健康感を中心とした在宅高 齢 者における 健康 関 連指標 に 関 する共分散構造分析 Title,” pp. 5–10, 2019.