## PERBANDINGAN ALGORITMA K- MEANS DAN X- MEANS UNTUK MENGELOMPOKKAN MINAT KEJURUAN SISWA BARU PADA SMK MULTIKARYA MEDAN MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING
Tajrin 1) , Eri Timothy Napitupulu 2) , Fine Aldi Jous Nainggolan 3)
1 FakultasSains and Teknologi, Universitas Prima Indonesia email: tajrin@unprimdn.ac.id, erinapitupulu29@gmail.com, nainggolanfine9@gmail.com

## Abstract
Education  is  one  of  the  decisive  aspects  in  producing  the  nation's  successor.  This  can  be  seen  from science, especially at the Vocational High School (SMK) level. Determining a student's  major is not an easy thing, many parents and their own children do not know their interests and abilities. Determining a major is  a process  of focusing  students  on a  particular field  of  concentration, this  is  done  so that  each individual can learn more in lessons that are in accordance with concentration and direct each individual to  develop  their  abilities  and  interests.  Majoring  is  expected  to  maximize  every  potential  or  talent possessed.  SMK Multikarya  is  one  of  the  schools  in Medan city that  has  8  majors,  namely Multimedia, Automotive  Light  Vehicle  Engineering,  Computer  and  Network  Engineering,  Machining  Engineering, Motorcycle Engineering and Business, Accounting and Institutional Finance, Software Engineering and Office Automation and Governance. Where every year SMK Multikarya always accepts 450 students. This results in the school always having difficulty in determining students who do not have a major. One way to make it easier to determine SMK majors is data mining with a comparison of the K-Means and X-Mean Clustering  algorithms.  In  testing  the  k-means  and  x-means  algorithms  can  produce  the  best  K-Means algorithm because it produces the lowest value of 0.413 or 41%.
Keywords : New Student, K-Means, X-Means

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan  adalah  elemen  kunci  dalam membentuk  generasi  penerus  negara.  Hal  ini berlaku  untuk  semua  tingkat  pendidikan termasuk  tingkat  Sekolah  Menengah  Kejuruan (SMK)  [1],  [2].    Dalam  menentukan  jurusan kepada  siswa/siswi  bukanlah  hal  yang  mudah, banyak  orang  tua  dan  anaknya  sendri  yang belum  mengenal  minatnya  serta  kemampuan yang  di  milikinya.  Penentuan  pilihan  jurusan merupakan  langkah  dalam  mengarahkan  siswa ke bidang konsentrasi tertentu, tujuannya adalah untuk  memungkinkan  setiap  individu  untuk mendalami  mata  pelajaran  yang  sesuai  dengan minat  dan  konsentrasi  yang  mereka  pilih,  serta membimbing  mereka  dalam  mengembangkan potensi,  bakat,  dan  kemampuan  pribadi  mereka. Dengan  memilih  jurusan,  diharapkan  dapat mengoptimalkan  eksploitasi  potensi  dan  bakat yang dimiliki oleh setiap individu [3].
SMK  Multi  Karya  merupakan  salah sekolah yang di kota medan memiliki 8 Jurusan, yakni:  “Multimedia,  Teknik  Kendaraan  Ringan Otomotif,  Teknik  Komputer  dan  jaringan, Teknik  Pemesinan,  Teknik  dan  Bisnis  Sepeda Motor,  Akutansi  dan  Keuangan  Lembaga, Rekayasa Perangkat Lunak dan Otomatisasi dan tata  Kelola  Perkantoran”,  dimana  setiap  tahun SMK Multi Karya selalu menerima siswa dalam jumlah  yang  cukup  besar  lebih  dari  250  orang. Hal  ini  mengakibatkan  pihak  sekolah  selalu kesulitan  dalam  menentukan  siswa  yang  tidak memiliki  jurusan.  Salah  satu  cara  untuk mempermudah dalam menentukan jurusan SMK yaitu data mining dengan perbandingan algoritma K- Means dan X- Mean Clastering . Data  Mining  adalah  suatu  proses  yang menggunakan satu atau lebih teknik pembelajaran  mesin  (machine  learning)  untuk menganalisis  dan  mengekstraksi  pengetahuan
secara  otomatis.  Ini  merupakan  proses  yang berulang  dan  melibatkan  interaksi  untuk menemukan  pola  atau  model  baru  yang  valid, bermanfaat,  dan  dapat  dimengerti  dalam database yang besar [4]–[10].
Salah  satu  algoritma  yang  terkenal  pada metode Clustering adalah  algoritma  K- Means [11],  [12].  K- Means salah  satu  dari  metode pengelompokan data non hierarki (sekatan) yang dapat  mempartisi  data  ke  dalam  bentuk  dua kelompok  ataupun  lebih.  Metoda  tersebut  akan mempartisi  data  ke  dalam  suatu  kelompok  di mana  data  yang  berkarakteristik  sama  akan dimasukkan  ke  dalam  satu  kelompok  sama sedangkan data yang memiliki karakteristik yang berbeda akan dikelompokkan ke dalam kelompok  lainnya.  Tujuan  dari  pengelompokan yaitu  untuk  meminimalkan  dari  fungsi  objektif yang  diset  dalam  proses  pengelompokan,  pada umumnya  akan  berusaha  meminimalkan  variasi di  dalam  suatu  kelompok  dan  memaksimalkan variasi antar kelompok [13].
Menurut pendapat
lain
K- means merupakan  algoritma  pengelompokan  iteratif yang  melakukan  partisi  set  data  ke  dalam sejumlah  K cluster yang  sudah  ditetapkan diawal.  Algoritma  K- Means sederhana  untuk diimplementasikan  dan  dijalankan,  relative cepat,
mudah beradaptasi,
umum penggunaannya dalam praktek [14]. Data mining yang
dibangun menggunakan  metode clustering yang bertujuan untuk  mengelompokkan  objek  data  yang mempunyai karakteristik sama akan di kelompokan  pada  satu  kelompok  dan  data  yang memiliki karakteristik berbeda akan di kelompokan  pada  kelompok  yang  lainnya  [15]. Clustering merupakan  metode  pengelompokan data  dengan  menggunakan  teknik unsupervised learning [16].  Dalam  metode  ini,  tidak diperlukan  tahap  pembelajaran  dan  tidak  ada penggunaan label pada setiap kelompok.
Pengaturan data ke dalam kluster merupakan  konsep  dasar  yang  sangat  penting untuk memahami dan mempelajari data. Analisis kluster bertujuan untuk mengelompokkan objek- objek  berdasarkan  kemiripan  karakteristik  yang
diukur  di  antara  mereka  [17].  Sementara  itu, Algoritma  X- Means adalah  suatu  metode  yang memperbaiki  kelemahan  dari  algoritma  K- Means . Algoritma ini dikembangkan pada tahun 2000 oleh Dan Pelleg dan Andre Moore. Dalam metode  ini,  jumlah cluster yang  dibentuk dinamis  dihitung  dengan  menggunakan  batas atas  dan  batas  bawah  yang  ditentukan  oleh pengguna.  Proses  algoritma  ini  terdiri  dari  dua tahap yang diulangi hingga selesai.
Berbeda dengan algoritma K- Means yang memiliki  kekurangan  dalam  komputasi  yang relatif  lambat  dan  memerlukan  pengguna  untuk menentukan  jumlah  kluster  K.  Algoritma pembelajaran  ini  termasuk  dalam  kategori unsupervised learning , di mana komputer secara otomatis mengelompokkan data tanpa memerlukan informasi target kelasnya.
Algoritma  X- Means melakukan  optimisasi terhadap  nilai  Bayesian Information  Criterion (BIC) [18]–[22].

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian dilaksanakan pada SMK Multikarya. D ata  yang digunakan merupakan data  siswa  baru  yang  mendaftar  pada  SMK Multikarya  sebanyak  20  sempel  data,  data siswa baru terdiri dari 8 atribut. Setelah data siswa  baru  diseleksi,  maka  dilakukanlah menggunakan  algoritma  K- Means dan  X- Means ,  maka  akan  di  ketahui  algoritma terbaik  melalui  perbandingan  nilai Davies- Bouldin Indeks (DBI).
Berikut  adalah  tabel  data  atribut,  data mata pelajaran dan sample data siswa baru dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Tabel 1. Data Atribut No Nama Jurusan 1 Teknik Pemesinan
2 Teknik Kendaraan Ringan
3 Teknik Sepeda Motor
4 Teknik Jaringan Komputer
5 Desain Komunikasi Visual
6 Rekayasa Perangkat Lunak
7 Akuntansi
8 Manajemen Perkantoran
Tabel 2. Data Nilai Mata Pelajaran
No Mata Pelajaran 01 Bahasa Indonesa 02 Matematika
03 Ilmu_Pengetahuan_Alam
04 Ilmu_Pengetahuan_Sosial
05 Kesenian
06 Pendidikan_Jasmani
07 Prakarya/TIK
08 Extrakurikuler Tabel 3. Data Siswa N o Nama B I M M IP A IP S K es Pe nj P ra E xk 1 Adinda Fita Hidaya h 8 5 90 88 9 0 8 9 92 9 4 85
2 Amrija n 8 5 90 88 9 0 8 9 92 9 4 85 3 Andini Aulia 9 0 95 90 9 0 9 5 91 9 3 84 4 Azalia Eninda Putri Lubis 8 5 90 88 9 0 8 9 92 9 4 85 5 Dian Fatma Diva 8 5 90 88 9
0 8 9 92 9 4 85 6 Dinda Tasya 8 3 88 86 8 8 8 7 90 9 2 83 7 Erina Prames wari 8 4 89 87 8 9 8 8 91 9 3 84 8 Firza Aqshal 7 8 82 80 8 4 7 5 80 9 0 90 9 Indri Rintita 9 0 95 90 9 0 9 5 89 9 1 82 1 0 Leonar do Marsal Siregar 7 6 81 79 8 1 8 0 83 8 5 76 1 1 Lia Sumay yah 8 4 89 87 8 9 8 8 91 9 3 84 1 2 Mara Daud Haraha p 8 3 88 87 8 8 8 7 90 9 2 83 1 Muha 7 80 78 8 7 82 8 75
3 mmad Fakhri Firdaus 5 0 9 4 1 4
Muha mmad Ikhcan Mulant a Karo Karo 7 5 80 78 8 0 7 9 82 8 4 75 1 5 Nurul Sazwa ni 8 3 88 86 9 0 8 7 90 9 2 83 1 6 Putri Diah Lestari 8 2 87 87 9 0 8 6 89 9 1 82 1 7 Siti Nurhal iza Chania go 8 3 88 86 9 0 8 7 90 9 2 83 1 8 Tiara Agusti n 8 4 89 87 8 9 8 8 91 9 3 84 1 9 Wiwid Triana 8 4 89 87 8 9 8 8 91 9 3 84 2 0 Yunda Lutfiya h 8 5 90 88 9 0 8 9 92 9 4 85
Data di atas merupakan hasil dari proses pembersihan data. Pembersihan data  merupakan tahap di mana data yang tidak relevan atau data yang  bising  dihilangkan.  Dalam  analisis  teknik, peneliti mengidentifikasi kebutuhan sistem yang diperlukan untuk menyelesaikan masalah. Selanjutnya,  dilakukan  seleksi  data  untuk memilih  atribut  yang  sesuai  dengan  kebutuhan penelitian.  Hasilnya,  terdapat  delapan  atribut, termasuk nilai mata pelajaran Bahasa Indonesia, Matematika, IPA, IPS, seni, olahraga, prakarya/TIK, dan kegiatan ekstrakurikuler. Setelah proses inisialisasi dan
menghasilkan data yang siap untuk diproses dan disebut  dataset  yang  ditampilkan  pada  tabel  4 dibawah ini.
Tabel 4. Data Set
N o Na ma B I M M IP A IP S K es Pe n Pr a ex k 1 202 2 8 5 90 88 90 89 92 9 4 85
000 1 2 202 2 000 2 8 5 90 88 90 89 92 9 4 85 3 202 2 000 3 9 0 95 90 90 95 91 9 3 84 4 202 2 000 4 8 5 90 88 90 89 92 9 4 85 5 202 2 000 5 8 5 90 88 90 89 92 9 4 85 6 202 2 000 6 8 3 88 86 88 87 90 9 2 83 7 202 2 000 7 8 4 89 87 89 88 91 9 3 84 8 202 2 000 8 7
8 82 80 84 75 80 9 0 90 9 202 2 000 9 9 0 95 90 90 95 89 9 1 82 1 0 202 2 001 0
7 6 81 79 81 80 83 8 5 76 1 1 202 2 001 1 8 4 89 87 89 88 91 9 3 84
1 2 202 2
001 2 8 3 88 87 88 87 90 9 2 83
1
3 202 2 001 3
7 5 80 78 80 79 82 8 4 75
1 202 7 80 78 80 79 82 8 75
4 2 001
4 5 4 1 5
202 2 001 5 8 3 88 86 90 87 90 9 2 83 1 6 202 2 001 6 8 2 87 87 90 86 89 9 1 82 1 7 202 2 001 7 8 3 88 86 90 87 90 9 2 83 1 8 202 2 001 8 8 4 89 87 89 88 91 9 3 84 1 9 202 2 001 9 8 4 89 87 89 88 91 9 3 84 2 0 202 2 002 0 8 5 90 88 90 89 92 9 4 85
Kerangka  kerja  untuk  penelitian  ini dimulai dengan melakukan observasi, kemudian mengumpulkan  data.  Setelah  data  terkumpul, data-data  tersebut  akan  dimasukkan  ke  dalam perangkat  lunak  Microsoft  Excel,  di  mana  data akan diolah melalui serangkaian perhitungan dan mengikuti langkah-langkah algoritma K- Means . Hasil  perhitungan  ini  dapat  diterapkan menggunakan  bahasa  pemrograman  Python untuk  mendapatkan  hasil  yang  akurat.  Ilustrasi kerangka  kerja  penelitian  ini  dapat  dilihat sebagai berikut :

## Gambar 1. Kerangka Kerja

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahapan ini dilakukan pengolahan data dilakukan  untuk  menentukan  algoritma  yang mendekati hasil yang baik dengan menggunakan sampel data dari beberapa atribut data yang ada

## 1. Pengolahan  data  dengan  Algoritma  K- Means
Proses  awal  dalam  pemrosesan  data melibatkan  penggunaan  algoritma  k- means dengan bantuan framework data mining Rapidminer  versi  10.1002  yang  dirilis  pada tahun  2023.  Tujuan  dari  pengolahan  awal  ini adalah  untuk  mengidentifikasi  jumlah  kluster yang  memiliki  tingkat  indeks  Davies-Bouldin (DBI)  terendah.  Berikut  ini  adalah  nilai-nilai DBI  yang  dihasilkan  berdasarkan  serangkaian percobaan yang telah dilakukan.
Tabel 5. Nilai DBI Penentuan Jumlah Cluster
Algoritma K- Means Percobaan Ke Jumlah K = Nilai Davies Bouldin Index 1 3 0.627 2 4 0.465 3 5 0.413 4 6 0.459 5 7 0.455 6 8 0.449
Pada  tabel  diatas  nilai  DBI  paling  rendah ialah  percobaan  ke-3  dengan  nilai  0.413, semakin rendah nilai DBI maka semakin optimal klaster  yang  dihasilkan.  Selain  nilai  DBI dilakukan  juga  pengujian  dengan  menghasilkan kluster model, berikut ini hasil kluster model.
Gambar 2. Tampilan Klaster Model Algoritma K- Means
Pada  gambar  diatas  menghasilkan  klaster model  dengan  ketentuan  yaitu  pada  klaster  0 berjumlah 6 siswa, klaster 1  berjumlah 8 siswa, klaster 2 berjumlah 3 siswa, klaster 3 berjumlah 1  siswa  dan  klaster  4  berjumlah  2  siswa  total keseluruhan berjumlah 20 siswa.
2. Pengujian dengan Algoritma X- Means Sebelumnya  sudah  dilakukan  pengujian dengan  algoritma  K- Means ,  maka  pengujian selanjutnya  menggunakan  algoritma  X- Means
sebagai pebanding.
Pengujian X- Means dilakukan sama seperti K- Means dengan jumlah 5 klaster dan jumlah 8 atribut dan menghasilkan nilai DBI sebagai berikut.
Gambar 3. Nilai DBI Algoritma X- Means
Dari  hasil  diatas  menunjukan  nilai  DBI yang  di  hasilkan  sebesar  1.042.  Setelah dilakukan pengujian nilai DBI makan dilakukan klaster model, berikut ini hasil klaster model.
Gambar 4. Tampilan Klaster Model Algoritma
X- Means
Pada  gambar  di  atas  menghasilkan  klaster model  dengan  ketentuan  yaitu  pada  klaster  0 berjumlah  9  siswa,  klaster 1  berjumlah  3  siswa, klaster 2 berjumlah 1 siswa, klaster 3 berjumlah 2  siswa  dan  klaster  4  berjumlah  5  siswa  total keseluruhan berjumlah 20 siswa.
Dari  eksperimen  yang  telah  dilakukan dengan  menguji  algoritma  K- Means dan  X- Mean  menggunakan  8  atribut  dan  5  klaster, ditemukan  bahwa  DBI  memiliki  nilai  sebagai berikut.
Tabel 6. Perbandingan Nilai DBI Dari Dua Algoritma Algoritma Nilai Davies Bouldin Index K- Means 0.413 X- Means 1.042
Dari  hasil  tabel  diatas  hasil  terbaik berdasarkan  nilai  DBI  tardapat  pada  algoritma K- Means dengan  nilai  sebesar  0.413,  nilai tersebut  dikatakan  terbaik.  Karena  semakin rendah nilai DBI atau semakin mendekatin nilai nol  maka  semakin  optimal  klaster  yang didapatkan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  Hasil  penelitian  yang  telah dilaksanakan  mengindikasikan  bahwa  algoritma K- Means dan X- Means
mampu untuk
mengklasifikasikan  minat  kejuruan  calon  siswa SMK Multikarya berdasarkan kriteria yang telah ditentukan  sebelumnya.  Dalam  pengujian  kedua algoritma  tersebut,  terdapat  bukti  bahwa algoritma  K- Means menunjukkan  hasil  yang lebih  baik  dibandingkan  dengan  X- Means .  Hal ini dapat dilihat dari nilai indeks Davies-Bouldin (DBI)  yang  lebih  rendah  pada  algoritma  K- Means , yaitu sebesar 0.413.

## 5. REFERENSI
[1] E.  W.  Astuti,  “ Clustering Program Keahlian  Pada  Pendaftaran  Siswa  Baru  ( Psb  )  Dengan  Menggunakan  Algoritma K- Means :  Studi  Kasus  Di  Smkn  1 Nguling,” J.  SPIRIT ,  vol.  7,  no.  2,  pp. 58–65, 2015.
[2] A. Rohmah and F. Sembiring, “Implementasi Algoritma K- Means Clustering Analysis  Untuk  Menentukan Hambatan  Pembelajaran  Daring  (Studi Kasus: Smk Yaspim …,” … Sist. Inf. dan
… , pp. 290–298, 2021.
[3] S.  Wahyuni  Nengsih,  I.  Alfian,  D.  Aji, and S. Anwar, “ANALISIS PENGELOMPOKAN PENENTUAN JURUSAN SISWA SMA MENGGUNAKAN METODE K-
MEANS CLUSTERING ,” Saeful Anwar J.
Ilm. Betrik , vol. 12, no. 03, pp. 242–248, 2021. [4] C.Pradeepkumar and S.Loganathan, “Penerapan Metode Asosiasi Menggunakan  Algoritma  Apriori  Pada Aplikasi  Pola  Belanja Konsumen  (  Studi
Kasus  Toko  Buku  Gramedia  Bintaro  ),”
Int. J. Sci. Eng. Res. (IJ0SER), vol. 3, no.
4, p. 2, 2015.
[5] R.  Y.  Hayuningtyas  and  R.  Sari, “Implementasi  Data  Mining  Dengan Algoritma  Multiple  Linear  Regression Untuk  Memprediksi  Penyakit  Diabetes,” J. Tek. Komput. AMIK BSI , vol. 8, no. 2, pp. 174–180, 2022.
[6] I.  T.  Julianto,  D.  Kurniadi,  M.  R.
Nashrulloh, and A. Mulyani, “Comparison  of  Data  Mining  Algorithm For Forecasting Bitccoin Crypto Currency Trends,” J. Tek. Inform. , vol. 3,
no. 2, pp. 245–248, 2022, doi:
10.20884/1.jutif.2022.3.2.194.
[7] D. S. O. Panggabean, E. Buulolo, and N. Silalahi,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Memprediksi  Pemesanan  Bibit  Pohon Dengan  Regresi  Linear  Berganda,” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol. 7,  no.  1,  p.  56,  Feb.  2020,  doi: 10.30865/jurikom.v7i1.1947.
[8] H.  s.  Toluhula,  “Jurnal  Ilmiah  Wahana Pendidikan,”  vol.  8,  no.  3,  pp.  178–183, 2022.
[9] P.  Purwadi,  P.  S.  Ramadhan,  and  N. Safitri,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk
Mengestimasi Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda Pada BPS Deli Serdang,” J.  SAINTIKOM  (Jurnal  Sains
Manaj.  Inform.  dan  Komputer) ,  vol.  18, no. 1, p. 55, Feb. 2019, doi: 10.53513/jis.v18i1.104.
[10] F. Ginting, E. Buulolo, and E. R. Siagian, “Implementasi Algoritma Regresi Linear
Sederhana  Dalam  Memprediksi  Besaran
Pendapatan  Daerah  (Studi  Kasus:  Dinas Pendapatan
Kab. Deli
Serdang),”
KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf. dan  Komputer) ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  274– 279, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1602. [11] W. Purba, S. Tamba, and J. Saragih, “The effect  of  mining  data  k- means clustering toward  students  profile  model  drop  out potential,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1007, no.  1,  p.  12049,  2018,  [Online]. Available:
http://stacks.iop.org/1742-
6596/1007/i=1/a=012049
[12] Sahat  Sonang,  “Implementasi  K- Means Dalam Evaluasi Kinerja Dosen Politeknik Bisnis Indonesia,” J. Tekinkom , vol. 1, no. 1, pp. 32–40, 2018, doi: 10.1017/CBO9781107415324.004. [13] S. Ningsih, “PENERAPAN ALGORITMA K- MEANS CLUSTERING UNTUK MENENTUKAN KELAS
KELOMPOK BIMBINGAN,” vol. 3, no.
2, pp. 73–82.
[14] F.  Nur,  M.  Zarlis,  and  B.  B.  Nasution, “PENERAPAN ALGORITMA K- MEANS PADA SISWA BARU SEKOLAHMENENGAH  KEJURUAN UNTUK CLUSTERING JURUSAN,” InfoTekJar  (Jurnal  Nas.  Inform.  dan
Teknol. Jaringan) , vol. 1, no. 2, pp. 100– 105, Mar. 2017, doi: 10.30743/infotekjar.v1i2.70.
[15] G.  Gustientiedina,  M.  H.  Adiya,  and  Y. Desnelita,  “Penerapan  Algoritma  K-
Means Untuk Clustering Data  Obat- Obatan,” J.  Nas.  Teknol.  dan  Sist.  Inf. , vol.  5,  no.  1,  pp.  17–24,  Apr.  2019,  doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.
[16] S. P. Tamba, M. D. Batubara, W. Purba, M. Sihombing, V. M. Mulia Siregar, and J.  Banjarnahor,  “Book  data  grouping  in libraries  using  the  k- means clustering method,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1230, no.  1,  p.  012074,  Jul.  2019,  doi: 10.1088/1742-6596/1230/1/012074.
[17] H. Priyatman, F. Sajid, and D.
Haldivany,  “Klasterisasi  Menggunakan Algoritma  K- Means Clustering untuk Memprediksi Waktu Kelulusan
Mahasiswa,” J.  Edukasi  dan  Penelit. Inform. ,  vol.  5,  no.  1,  p.  62,  Apr.  2019, doi: 10.26418/jp.v5i1.29611.
[18] P.  H.  Putra,  A.  Hasibuan,  and  E.  A. Marpaung,  “Analisis  Klasifikasi  Metode X- Means Pada  Minat  dan  Bakat  Anak Dimasa  Pandemi,” SITEKIN  J.  Sains,
Teknol. dan Ind. , vol. 19, no. 2, pp. 424– 429, 2022.
[19] A.  Wijayanto,  “Penggunaan  X- Means Clustering Method untuk Mengelompokkan Potensi Sekolah Menengah Unggul di Kabupaten Banyumas,” J.  Informatics,  Inf.  Syst.
Softw.  Eng.  Appl. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  80– 88, Nov. 2019, doi: 10.20895/inista.v2i1.99.
[20] B. Bustami, R. Mahara, H. Ahmadian, S. Wahyuni,  and  K.  AR,  “Analisis Clustering Penduduk Miskin Di Provinsi Aceh  Menggunakan  Algoritma  K- Means Dan  X- Means ,” J.  Nas.  Komputasi  dan Teknol. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 26–35, Feb.
2022, doi: 10.32672/jnkti.v5i1.3961.
[21] A.  A.  Riza  and  D.  R.  S.  Saputro, “ Clustering Data Numerik Menggunakan Algoritme X- Means ,” UNEJ e-
Proceeding , 2022.
[22] R.  Adhitama,  A.  Burhanuddin,  and  A.
Febriani, “Penerapan X Means Clustering Pada  UMKM  Kab  Banyumas Yang Mendukung Mega Shifting Consumer Behavior Akibat Covid-19,” J.
Informatics,  Inf.  Syst.  Softw.  Eng.  Appl. , vol.  4,  no.  1,  pp.  71–80,  2022,  doi: 10.20895/inista.v4i1.429.