## PERBANDINGAN EVALUASI METODE DAVIES BOULDIN, ELBOW DAN SILHOUETTE PADA MODEL CLUSTERING   DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K MEANS
Muhammad Sholeh 1 , Khurotul Aeni 2
Program Studi  Informatika, Fakultas Teknologi Informasi dan Bisnis,
Institut Sains & Teknologi AKPRIND Yogyakarta 1
Program Studi  Informatika, Fakultas Sains & Teknologi , Universitas Peradaban 2 muhash@akprind.ac.id 1 , khaeni988@gmail.com 2
Submitted February 1, 2023; Revised April 14, 2023; Accepted June 5, 2023

## Abstrak
Salah  satu  model data  mining yang  sering  digunakan  adalah  model clustering .  Model clustering digunakan  untuk  membuat  pengelompokan  dari  suatu datashee t.  Pengelompokan  data  dapat digunakan  untuk  membedakan  data-data  yang  ada  dalam  suatu datasheet .    Banyak  pengelompokan yang paling baik dapat dilakukan dengan proses evaluasi model clustering . Dalam metode clustering , proses  evaluasi  dapat  menggunakan  berbagai  metode  evaluasi.  Penelitian  akan  melakukan pengelompokan    hasil  survey  tentang  ulasan  tentang  destinasi  wisata  yang  terdiri  dari    10  kategori. Metode  penelitian  menggunakan      metode data  mining yaitu Knowledge  Discovery  in Database (KDD).  Tahapan  dalam  KDD  diantaranya,  seleksi  data,  membersihkan  data,  transformasi, proses data  mining dan  evaluasi  hasil  model.  Proses  pembuatan  model clustering menggunakan datasheet tripadvisor_review.csv.    Proses  pengelompokan  data  menggunakan  algoritma  K-means. Hasil  dari  pengelompokan  akan  diuji  dengan  melakukan  perbandingan  metode  evaluasi.  Metode evaluasi  ini  digunakan  untuk      memilih  jumlah  pengelompokan  yang  terbaik.  Pengujian  untuk mendapatkan  hasil  pengelompokan  yang  terbaik,  dilakukan  dengan  pengujian  mulai  dari pengelompokan  2  sampai  14.    Metode  evaluasi  menggunakan  metode Davies  Bouldin,  Elbow dan Silhouette . Hasil penelitian menunjukkan banyaknya pengelompokan datasheet dengan ketiga metode evaluasi memberikan rekomendasi   pengelompokan sebanyak 2 kelompok.
Kata kunci : Clustering, evaluasi, Davies Bouldin, Elbow ,Silhouette

## Abstract
One of data mining model that is often used is the clustering model. The clustering model is used to create  a  grouping  of  a  datasheet.  Data  clustering  can  be  used  to  distinguish  data  in  a  datasheet. Many  of  the  best  groupings  can  be  done  with  the  clustering  model  evaluation  process.  In  the clustering  method,  the  evaluation  process  can  use  various  evaluation  methods.  The  research  will cluster  the  results  of  a  survey  on  reviews  of  tourist  destinations  consisting  of  10  categories.  The method  used  is  a  data  mining  method,  namely  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD).  Stages  in KDD  include  data  selection,  data  cleaning,  transformation,  data  mining  process  and  evaluation  of model  results.  The  process  of  creating  a  clustering  model  uses  a  public  datasheet,  namely tripadvisor_review.csv.    The  data  clustering  process  uses  the  K-means  algorithm.  The  result  of  the clustering  will  be  tested  by  comparing  evaluation  methods.  This  evaluation  method  is  used to  select the  best  amount  of  clustering.  Testing  to  get  the  best clustering  results is  conducted  by  testing  from clustering  2  to  15.  The  evaluation  uses  Davies  Bouldin,  Elbow  and  Silhouette  methods.  The  result shows  that  the  number  of  datasheet  groupings  with  the  three  evaluation  methods  provides recommendations for grouping as many as 2 groups.
Keywords : Clustering, evaluation, Davies Bouldin, Elbow, Silhouette

## 1. PENDAHULUAN
Kepuasan  pelanggan  terhadap  layanan menjadi  salah  satu  indikator  keberhasilan
dalam  pengelolaan  suatu  usaha  atau kegiatan. Salah satu cara untuk mendapatkan  kepuasan  dari  pelanggan
STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi)
adalah  dengan  memberikan    survey  [1]. Hasil  survey  tentunya  dapat  digunakan untuk  melihat  respon  pelanggan.  Proses olah  data  hasil  survey  dapat  menggunakan model data mining, terutama clustering .
Data  mining dapat  digunakan  dalam  suatu pengambilan keputusan. Data mining banyak digunakan dalam melakukan prediksi,  klasifikasi,  pengelompokan    dan asosiasi  [2],  [3].  Pemilihan  model  data mining  harus  disesuaikan  dengan  datasheet yang  diolah.  Model  regresi  digunakan untuk  melakukan  prediksi  atau  perkiraan dari suatu data, sedangkan model klasifikasi digunakan  untuk  melakukan  prediksi  yang berupa data label yang sudah diklasifikasikan.  Model data  mining yang lain  dan    digunakan  dalam  pengelompokan suatu datasheet adalah model clustering .
Pembuatan  model  sangat  diperlukan  dalam proses analisis data. Penelitian data  mining sudah banyak dilakukan dengan menggunakan berbagai
datasheet.
Penelitian yang menggunakan model regresi  diantaranya  memprediksi  hasil  nilai kuesioner  [4], prediksi penjualan mobil [5], prediksi  kelulusan  mahasiswa  [6],  prediksi pencegahan  hipertensi  [7],  prediksi  biaya asuransi  kesehatan    [8]  dan  prediksi status pengiriman barang [9] .
Penelitian data  mining model  klasifikasi diantaranya  melakukan  mengklasifikasikan dengan  algoritma  K-NN    [10]  dan menggunakan algoritma Naïve Bayes [11].
Model data mining yang lain adalah model clustering .  Model clustering digunakan untuk  membuat  pengelompokan  suatu datasheet .  Hasil  pengelompokan  dapat digunakan untuk membedakan antar kelompok. Beberapa penelitian yang menggunakan clustering diantaranya membuat cluster konsumsi produk kosmetik  [12]  , cluster data  kasus  Covid [13], cluster data  pembayaran  transaksi [14] dan cluster komoditas perikanan [15].
Penelitian Amanda [12], membuat pengelompokan  nama-nama  produk  yang dapat  digunakan  untuk  melakukan  analisis produk yang laku di pasaran dan yang tidak laku  di  pasaran.    Hardiani  [13],  melakukan pengelompokan  berdasar  wilayah  provinsi menjadi      beberapa cluster berdasar  pada penyebaran  Covid-19.  Pengelompokan  ini bermanfaat  untuk        mengetahui  daerah yang    jumlah  kasus  Covid-19  yang  banyak dan  yang  sedikit.  Manalu  [14],  dalam penelitian  yang  dilakukan      menerapkan metode clustering dengan  menggunakan algoritma
K-Means.
Penelitian menghasilkan  pengelompokan  data-data yang  digunakan  dalam  proses  transaksi pembayaran.  Banyak pengelompokan pada data proses transaksi pembayaran menghasilkan      lima  buah  dan    diharapkan menjadi    pertimbangan  dalam  menentukan strategi      perusahaan.  Penelitian  Maulana [15],    menghasilkan    analisis    berupa produksi  hasil  komoditas  perikanan  yang berdasar pada data  provinsi dikelompokkan menjadi  3  buah  kelompok  ( cluster ).  Hasil pengelompokan  diberi  kategori        terbesar, sedang, dan terkecil.
Adanya pengelompokan   dapat menjadi  cara untuk mengukur potensi provinsi dalam menjalankan strategi program
membangkitkan  potensi  unggulan  provinsi dari segi budidaya perikanan.
Proses menentukan banyak pengelompokan yang paling baik dilakukan dengan evaluasi kinerja dari suatu hasil pengelompokan.  Metode  atau  teknik  yang dapat  digunakan  adalah Davies  Bouldin, Elbow,  Silhouette dan  teknik  lainnya. Penelitian yang menggunakan teknik evaluasi  kinerja  dengan Davies  Bouldin diantaranya  dengan cluster data  penduduk miskin  [16], cluster potensi  desa  [17]  dan cluster karakteristik  kanal You  tube [18]. Penelitian yang menggunakan teknik Elbow dalam  proses  evaluasi  kinerja  dilakukan Winarta  untuk  melakukan cluster data narkoba  [19],  cluster  data  untuk  mengukur kesiapan  dalam  ujian    [20]  dan  cluster
STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi)
untuk pengelompokan sentra industri produksi [21].
Winarta  [19],  menggunakan  teknik Elbow
untuk melakukan evaluasi hasil
pengelompokan    pengguna  narkoba.  Hasil pengujian  kinerja  dengan    metode Elbow menghasilkan nilai k yang terbaik adalah 3. Pengujian  dilakukan  dengan  nilai  k=2 sampai  k=5.  Hasil  SSE  untuk  nilai  k=2 adalah  1257,862.
Penelitian yang menggunakan teknik Silhouette dalam  proses  evaluasi  kinerja dilakukan    [22]  dengan cluster obat  dan [23] melakukan penelitian untuk perhitungan jarak K-Means.
Panembonan dalam penelitian yang dilakukan  membuat  pengelompokan  untuk jenis  obat  yang  nirip  menjadi  satu kelompok  tertentu.  Hasil  pengelompokan dilakukan  evaluasi  untuk  mendapatkan hasil  pengelompokan  yang  terbaik  Proses evaluasi  menggunakan    teknik silhouette dan  hasil    nilai  dari silhouette  coeficient adalah sebesar 0,4854 [22].
Penelitian  lain,  melakukan  proses  evaluasi dengan  perbandingan  beberapa  teknik evaluasi, diantaranya dilakukan Dewi. Dewi dalam  penelitiannya  melakukan  evaluasi dengan  membandingkan  evaluasi  dengan metode Elbow dan Silhouette [24] .
Berdasar  pada  latar  belakang  dan  tinjauan pustaka  di  atas,  penelitian  yang  dilakukan akan  membuat  pengelompokan  dengan d atashee t tripadvisor_review.csv.

## 2. METODE PENELITIAN
Proses Data Mining Metode data  mining dalam  penelitian  yang dilakukan  menggunakan            metode Knowledge  Discovery  in  Database (KDD). Tahapan  dalam  metode    KDD  diantaranya melakukan proses seleksi data, membersihkan  data,  transformasi,  proses data  mining dan  evaluasi  hasil  model. Tahapan data  mining KDD  ditampilkan pada gambar 1.
Data Target Data Preprocessed data Transformed data Patterns/ Model Knowledge Preprocessing Transformation Data mining Interpretation Evaluation
Gambar 1. Tahapan dalam KDD

## Peralatan   Penelitian
Implementasi dari pembuatan model clustering menggunakan  Python.  Python sangat mendukung dalam proses pembuatan data  mining  [25].  Proses  pembuatan  model clustering memanfaatkan library yang sudah tersedia. Library yang terkait dengan model clustering yang digunakan diantaranya    sklearn.cluster.KMeans   dan library untuk mengevaluasi kinerja.

## Datasheet
Proses  pengujian  hasil  pengelompokan menggunakan datasheet public yaitu tripadvisor_review.csv  yang  diperoleh  dari laman https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Trave l+Reviews.
Datasheet berisi ulasan perjalanan dari para pengguna. Datasheet terdiri  dari  980  data dengan 11 attribute . Isi data berupa data 0- 4  yang  merupakan    isian  yang  diisi  para wisatawan.  Setiap      wisatawan  mengisi ulasan dengan skore mulai  dari 0-4.  Skore 4  untuk  ulasan  sangat  baik  (4),    3  untuk ulasan  baik  ,  2  untuk  ulasan  biasa,  1  untuk ulasan  buruk  dan  p  untuk  ulasan  sangat jelek.      Hasil  pengelompokan  akan  diuji dengan  3  metode  atau  teknik  evaluasi kinerja model clustering .

## Model Clustering
Algoritma yang digunakan dalam pembuatan model clustering dapat menggunakan  algoritma K-Means,  K- Medoids,  Dbscan dan  lainnya  [26].  Model Clustering merupakan  salah  satu  model dalam data  mining yang  digunakan  untuk melakukan  proses  pengelompokan  dari kumpulan data ke dalam bentuk
STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi)
pengelompokan   yang masing-masing hasil pengelompokan mempunyai  kemiripan.
Salah satu algoritma  yang dapat digunakan untuk  menemukan  pengelompokan    dalam data adalah dengan menggunakan algoritma K-Means .

## Evaluasi Clustering
Proses  menentukan  banyak  kelompok  yang ideal  dilakukan  dengan  menggunakan teknik  evaluasi  model  yaitu Davies- Bouldin  index, metode Elbow  dan metode Silhouette.
Metode Davies-Bouldin index Davies-Bouldin  index (DBI)  digunakan untuk melakukan proses   evaluasi dari hasil model  clustering.    DBI    melakukan  proses pengukuran      suatu  hasil  pengelompokan berdasar    pada  nilai  kohesi  dan  separasi. Hasil  pengelompokan  kohesi  merupakan jumlah  dari  kedekatan  data  terhadap  suatu titik  pusat  ( centroid )  dari  suatu  hasil pengelompokan  dan  hasil  pengelompokan separasi berdasar  pada jarak antar centroid dari cluster nya.

## Metode Elbow
Metode Elbow melakukan  proses  evaluasi dengan      membandingkan    hasil  antara penjumlahan cluster yang akan membentuk suatu  titik  terakhir  dan cluster nilai digunakan sebagai model data untuk cluster terbaik.  Hasil  dari  proses  perhitungan digunakan
untuk proses dalam
membandingkan jumlah cluster .
Metode Silhouette Metode silhouette  coefficient merupakan gabungan  dari  dua  metode  yaitu  metode cohesion yang  digunakan  untuk  mengukur berapa dekat relasi antara satu objek dengan objek  lain  dalam  suatu cluster ,  dan  metode s eparation yang  berguna    untuk  mengukur berapa  jauh  suatu cluster yang  terpisah dengan cluster yang lain
3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Data Cleaning
Tahap data  cleaning dilakukan  dengan memeriksa datasheet dari  data-data  yang tidak diperlukan atau membersihkan datasheet dari data-data yang tidak diperlukan. Proses yang dilakukan diantaranya  melakukan  proses  pengecekan data  kosong,  pengecekan  daya  yang duplikat dan data pencilan [2].
Proses data  cleaning dilakukan  dengan memeriksa datasheet dari data yang kosong ( missing  value ).  Pengecekan  data  kosong dilakukan  dengan  memberikan  perintah df.isnull().sum. Perintah ini akan menjumlahkan data yang mengandung data kosong  [3].      Hasil  pengecekan datasheet yang  mengandung missing  value sudah tidak  ada.    Hasil  pengecekan  ditampilkan pada  gambar 2.

## Gambar 2. Proses Pengecekan Data Kosong
Proses pengecekan data yang sama ( duplicate data ) dilakukan dengan memberikan perintah df.duplicate.sum. Perintah  ini  akan  menjumlahkan  data  yang mengandung  data  yang  ganda.  Hasil pengecekan  data  ganda    sudah  tidak  ada. Hasil pengecekan data duplikat ditampilkan pada  gambar 3.
STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi)
Gambar 3. Proses Pengecekan Data

## Kosong
Pengecekan  data outlier (pencilan) dilakukan  dengan    memeriksa  informasi yang  dihasilkan  dari  perintah  df.describe. Perintah  ini  akan  menampilkan  data
statistika dari datasheet . Proses pengecekan datasheet dari  data  yang  mengandung  data pencilan,  dilakukan  dengan  melihat    nilai min dan nilai max. Dari nilai min dan max, dapat  dilihat  apakah  ada  data  yang menyimpang dari nilai yang semestinya ada dalam datasheet .  Hasil pengecekan dengan perintah describe , ditampilkan pada gambar 4.

## Gambar 4. Proses Pengecekan Data Kosong
Dari  gambar  4  nilai  min  tidak  ada  yang  di bawah 0 dan   maximal tidak ada yang lebih dari  4,  sehingga datasheet tidak  ada  nilai yang  menyimpang  dari  nilai  yang  normal (0-4).
Data Selection Proses  data selection digunakan  untuk melakukan    pemilihan attribute atau jumlah data yang digunakan dalam   proses data  mining .  Proses  data selection yang dilakukan diantaranya melakukan
pengecekan type  attribute ,  menghapus attribute yang tidak digunakan dan mengganti nama attribute .
Pengecekan type  attribute digunakan  untuk melihat type data  pada attribute .  Proses model clustering , type data yang digunakan harus  bertipe  bilangan.  Hasil  proses pengecekan attribute , attribute  user id bertipe object ,  sehingga attribute user  id tidak  digunakan  dan attribute yang  lain sudah bertipe bilangan.
Menghapus attribute yang  tidak  digunakan dapat  mempercepat  proses data  mining . Proses  menghapus attribute menggunakan perintah  df.drop.  Penghapusan attribute user  id  dengan  pertimbangan attribute ini tidak akan mempengaruhi proses clustering
Proses lain yang dilakukan adalah melakukan  penggantian  nama attribute. Penggantian  nama attribute digunakan untuk  memudahkan  penamaan  dari  kolom yang digunakan
Data Mining Tahapan pada proses data mining dilakukan  dengan  membuat  model  data mining.  Model data  mining yang  akan dilakukan  adalah  dengan  model clustering dengan  menggunakan  algoritma  K-Means. Tahapan yang dilakukan diantaranya menentukan library dan menentukan jumlah cluster yang  akan  dilakukan pengujian. Library yang digunakan diantaranya pandas, sklearn dan matplotlib. Algoritma yang digunakan adalah K-means.
STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi)
Vol. 8 No. 1 Agustus 2023
Proses clustering dilakukan dengan melakukan pengujian dengan jumlah clustering  mulai  dari  pengelompokan      2 sampai 14. Hasil pembuatan pengelompokan  menghasilkan  kelompok-
kelompok  yang  saling  berdekatan.  Hasil cluster dilakukan    evaluasi  model  dengan teknik tertentu. Contoh hasil pengelompokan pengujian dari K=1 sampai 6, ditampilkan pada  tabel 1.
Tabel 1. Hasil Pengelompokan dari K=2 sampai K=6
K Kelompok 0 Kelompok 1 Kelompok 2 Kelompok 3 Kelompok 4 Kelompok 5 2 598 382 3 234 376 370 4 234 167 379 209 5 126 245 234 167 208 6 167 206 208 28 245 126

## Evaluasi Model
Evaluasi model clustering digunakan untuk mengetahui  pengelompokan  data  yang ideal.  Pada    penelitian    ini,    evaluasi clustering yang          digunakan          yaitu Elbow,  silhouette dan Indeks  Davies- Bouldin. Proses evaluasi digunakan untuk melihat  akurasi  yang  terbaik  pada  proses clustering dan rekomendasi hasil clustering yang digunakan.

## Evaluasi Metode Davies Bouldin
Proses  evaluasi  dengan  metode Davies Bouldin dilakukan dengan
membandingkan        nilai  yang  terkecil  dari masing-masing  pengujian  yang  dilakukan.
Evaluasi  model  diuji  mulai  dari    k=  2 sampai 14    [17].
Hasil evaluasi dengan menggunakan Davies Bouldin dari nilai k= 2 sampai 14, ditampilkan pada gambar 5. Berdasar pada gambar  5,  hasil  pengelompokan  dengan nilai terkecil adalah pada nilai k=2, dengan nilai  0.747,  sehingga  banyak cluster yang direkomendasikan adalah k=2.

## Gambar 5. Hasil dan Grafik Perhitungan Kinerja dengan Teknik Davies Bouldin

## Evaluasi Metode Silhouette
Hasil  evaluasi  dengan  metode Silhouette dilakukan dengan membuat beberapa cluster dan membandingkan nilai Silhouette .  Jumlah cluster yang  dipilih adalah  nilai Silhouette yang  terbesar.  Hasil proses   evaluasi dengan  metode Silhouette ditampilkan pada gambar 6.
Berdasar  pada  gambar  6,  jumlah  cluster yang  dilakukan  pengujian      mulai  dari  k=2 sampai  k=14.  Hasil  pengujian  dengan metode Silhouette menghasilkan  nilai  k yang  paling  besar  ada  pada  nilai  k=2 dengan nilai 03718.
STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi)

## Gambar 6.  Hasil dan Grafik Perhitungan Kinerja dengan Teknik  Elbow

## Evaluasi Metode Elbow
Evaluasi  dengan  menggunakan Metode Elbow dilakukan  dengan  menguji cluster mulai  dari  2  sampai  14.  Jumlah cluster dipilih  dengan  melihat  nilai  sudut  yang
besar  dari  perbandingan  setiap cluster . Berdasar  pada  gambar  8,  cluster  2 merupakan  nilai  yang  terbaik  dari  metode Elbow .
Gambar 8.  Hasil dan Grafik Perhitungan Kinerja dengan Teknik  Elbow

## Hasil pengelompokan
Sesuai  dengan  hasil  evaluasi  dengan  3 metode,  banyak  pengelompokan  yang terbaik  adalah  2  pengelompokan.  Hasil pengelompokan ini dapat menjadi rekomendasi untuk melakukan pengelompokan dari datasheet yang
digunakan.  Nama  kategori  dapat  diberi penamaan hasil cluster 1 dengan  predikat puas  dan  hasil  pada cluster 1  dengan predikat   tidak puas. Hasil pengelompokan dalam  bentuk  tabel  ditampilkan  pada gambar    9  dan  pengelompokan  dalam bentuk visual ditampilkan pada gambar 10.
Gambar 10. Data yang Terkelompokkan dalam Masing-masing Cluster

## Gambar 9. Visulaisasi Hasil Clustering

## 4. SIMPULAN
Metode clustering menjadi  salah  satu metode data mining yang dapat digunakan untuk  membuat  pengelompokan dari suatu datasheet . Pengelompokan dapat
digunakan  untuk  memetakan  datasheet berdasar  pada  kategori  tertentu.  Penelitian yang  dilakukan  untuk  mengelompokkan datasheet, hasil pengelompokan dari datasheet
tripadvisor_review.csv memberikan
rekomendasi banyak
pengelompokan  sebanyak  2  dan  masing- masing  kelompok  diberi  kategori  puas, puas  dan  tidak  puas.  Proses  menentukan pengelompokan  sebanyak  2  berdasarkan pada  evaluasi  kinerja  hasil  clustering dengan menggunakan teknik Davies Bouldin,  Elbow dan silhouette .  Pengujian evaluasi  kinerja  dengan  menggunakan teknik  tersebut  menghasilkan  nilai  yang sama yaitu K=2.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Morrisan, Metode Penelitian Survei . Jakarta: Kencana, 2017.
[2] D.  Cielen,  A.  D.  B.  Meysman,  and M.  Ali, Introducing  Data  Science . 2016.
[3] M.  Arhami  and  M.  Nasir, Data Mining - Algoritma dan Implementasi .  Yogyakarta:  Penerbit Andi, 2020. [4] M.  Sholeh,  R.  Y.  Rachmawati,  and E.  N.  Cahyo,  “Penerapan  Regresi Linear  Ganda  Untuk  Memprediksi Hasil  Nilai  Kuesioner  Mahasiswa Dengan Menggunakan Python,” vol. 11, no. 1, pp. 13–24, 2022. [5] C.  K.  Puteri  and  L.  N.  Safitri, “Analysis  of  linear  regression  on used car sales in Indonesia,” Journal of  Physics:  Conference  Series ,  vol. 1469, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1469/1/012143. [6] B.  D.  F.  Kurniatullah  and  Y.  T.  C. Pramudi,  “Estimation  of  Students’
Graduation  Using  Multiple  Linear Regression  Method,” Journal  of Applied  Intelligent  System ,  vol.  2, no.  1,  pp.  29–36,  2017,  doi: 10.33633/jais.v2i1.1415.
[7] S.  S.  Rahardjo  and  R.  Sanusi, “Linear  Regression  Analysis  on  the Determinants of
Hypertension Prevention  Behavior,” Journal  of Health  Promotion  and  Behavior , vol.  4,  no.  1,  pp.  22–31,  2019,  doi: 10.26911/thejhpb.2019.04.01.03.
[8] M.  Sholeh  and  D.  Andayati, “Machine  Linear  untuk  Analisis Regresi  Linier  Biaya  Asuransi Kesehatan  dengan  Menggunakan Python  Jupyter  Notebook,” Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika , vol. 8, no. 1, pp. 20–27, 2022.
[9] H. K. Pambudi, P. G. A. Kusuma, F. Yulianti, and K. A. Julian, “Prediksi Status Pengiriman Barang Menggunakan Metode Machine Learning,” Jurnal  Ilmiah  Teknologi Infomasi  Terapan ,  vol.  6,  no.  2,  pp. 100–109, 2020, doi: 10.33197/jitter.vol6.iss2.2020.396. [10]  C.  A.  Rahardja,  T.  Juardi,  and  H. Agung,  “Implementasi  Algoritma K-Nearest  Neighbor  Pada  Website Rekomendasi  Laptop,”  pp.  75–84, 2019.
[11]  E. Sutoyo and A. Almaarif,
“Educational  Data  Mining  untuk
Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritme Naïve Bayes  Classifier,” Jurnal  RESTI (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi
Informasi) , vol. 4, no. 1, pp. 95–101,
2020, doi:
10.29207/RESTI.V4I1.1502.
[12]  Amanda  and  M.  Veronica  Sitorus,
“Penerapan  Algoritma  K-Means Clustering  Untuk  Pengelompokan Konsumsi  Produk  Kosmetik  milik PT Cedefindo,” Jurnal Ilmiah MIKA AMIK  Al  Muslim ,  vol.  V,  no.  2,  pp. 63–68, 2021.
[13]  T.  Hardiani,  “Analisis  Clustering Kasus  Covid  19  Di  Indonesia Menggunakan Algoritma K-Means,” Janapati ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  156– 165, 2022.
[14]  D.  A.  Manalu  and  G.  Gunadi, “Implementasi Metode Data Mining K-Means  Clustering  Terhadap  Data
Pembayaran Transaksi Menggunakan Bahasa Pemrograman Python  pada  CV  Digital  Dimensi,”
Infotech:  Journal  Of  Technology Information ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  45– 54, 2022.
[15]  A.  Maulana,  K.  Nur  Akbar,  and Nurahman,  “Penerapan  Clustering
Menggunakan  Algoritma  K-Means Sebagai Analisis Produksi Komoditas  Perikanan  Provinsi  di Indonesia,” EJECTS :  E-Journal Computer, Technology and Informations System , vol. 01, no. 01, pp. 1–6, 2021.
[16]  Parjito  and  Permata;,  “Penerapan Data  Mining  untuk  Clustering  Data
Penduduk  Miskin  Menggunakan Metode K-Means,” Jurnal Informatika , vol. 3, no. 1, p. 7, 2021.
[17]  E. Muningsih, I. Maryani, and V. R. Handayani,  “Penerapan  Metode  K- Means dan Optimasi Jumlah Cluster dengan Index Davies Bouldin untuk Clustering  Propinsi  Berdasarkan Potensi Desa,” Evolusi: Jurnal Sains
dan  Manajemen ,  vol.  9,  no.  1,  pp. 95–100, 2021.
[18]  A.  Badruttamam  and  D.  A.  I. Maruddani,  “Penerapan  Analisis Klaster  K  -Modes  dengan  Validasi
Davies Bouldin Index dalam
Menentukan  Karakteristik  Kanal Youtube  di  Indonesia  (Studi  Kasus: 250 Kanal Youtube Indonesia Teratas  Menurut  Socialblade  ),”
JURNAL  GAUSSIAN, vol.  9,  no.  3,
pp. 263–272, 2020.
[19]  A.  Winarta  and  W.  J.  Kurniawan,
“Optimasi Cluster K-Means Menggunakan  Metode  Elbow  pada Data  Pengguna  Narkoba  dengan Pemrograman Python,” Jurnal Teknik Informatika Kaputama (JTIK) ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  113–119, 2021.
[20]  N.  T.  Hartanti,  “Metode  Elbow  dan K-Means Guna Mengukur Kesiapan Siswa SMK Dalam Ujian Nasional,” vol. 02, pp. 82–89, 2020.
[21]  I. Wahyudi et al. ,  “Analisa Penentuan  Cluster  Terbaik  pada Metode  K-Means  Menggunakan Elbow  Terhadap  Sentra  Industri Produksi  di  Pamekasan,” Jurnal Aplikasi  Teknologi  Informasi  dan Manajemen  (JATIM ,  vol.  2,  no.  2,
pp. 72–81, 2021. [22]  S.  Paembonan  and  H.  Abduh, “Penerapan Metode Silhouette Coefficient untuk Evaluasi Clustering  Obat,” PENA  TEKNIK:
Jurnal Ilmiah Ilmu-Ilmu Teknik , vol. 6,  no.  2,  p.  48,  2021,  doi: 10.51557/pt_jiit.v6i2.659.
[23]  R. Hidayati et al. ,  “Analisis
Silhouette Coefficient pada 6 Perhitungan Jarak K-Means Clustering,” Techno.COM ,  vol.  20, no. 2, pp. 186–197, 2021.
[24]  D.  A.  I.  C.  Dewi  and  D.  A.  K. Pramita,  “Analisis  Perbandingan Metode  Elbow  dan  Silhouette  pada Algoritma  Clustering  K-Medoids
dalam Pengelompokan Produksi Kerajinan  Bali,” Matrix :  Jurnal Manajemen Teknologi dan Informatika ,  vol.  9,  no.  3,  pp.  102– 109, 2019, doi: 10.31940/matrix.v9i3.1662.
[25]  A.  Stewart, Python  Programming for beginners . 2016.
[26]  B.  Santosa  and  A.  Umam, Data Mining  dan  Big  Data  Analytics . Bantul:  Penebar  Media  Pustaka, 2018.