Analisis Cluster dengan K-Means untuk Pengelompokan Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur Berdasarkan Pembangunan TIK Tahun 2021-2022
Rahmatina Hidayati 1* , Luthfi Indana 2 , Mochammad Daffa Putra Karyudi 3 , Redoti Zulfikar Sasongko 4 1*,2,3,4 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Merdeka Malang, Kota Malang, Provinsi Jawa Timur, Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 16 November 2023 Received in revised form 10 January 2024 Accepted 20 March 2024 Available online April 2024.
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v8i2.1815.

## Keywords:
K-Means; Regency/City Grouping; ICT Development; East Java Province; Cluster Analysis.
Kata Kunci: K-Means; Pengelompokan Kabupaten/Kota; Pembangunan TIK; Provinsi Jawa Timur; Analisis Cluster.
ACM Computing Classification System (CCS)
Communication and Mass Media Complete (CMMC)

## a b s t r a c t
The National Statistics Agency has grouped the IP-TIK by province into 4 categories (high, medium, low and very low). However, the details of IP-TIK in each province have not been explained in detail by city or district. The province chosen was East Java. In this province, the Human Development Index (HDI) is at a high level, but there is inequality  in  the  distribution.  This  research  aims  to  explore  information  on  whether there are gaps in ICT development using a data mining approach, namely grouping. This is so that the East Java Provincial government focuses more on ICT development at the lower  level.  The  method  used  is  k-Means  with  Euclidean  distance  calculations.  The highest group results are in cluster 2, which indicates that the IP-ICT level in East Java province is on average moderate. Group inequality occurred in cluster 4 for the household having a computer. Those included in cluster 4 (low category) include Pacitan Regency, Lumajang Regency, Probolinggo Regency, Bangkalan Regency, Sampang Regency and Pamekasan Regency.

## a b s t r a k
Badan Pusat Statistik Nasional sudah mengelompokkan IP-TIK berdasarkan provinsi dalam 4 kategori (tinggi, sedang, rendah, dan sangat rendah). Namun rincian IP-TIK di masing-masing  provinsi  belum  dijelaskan  detail  berdasarkan  Kota  atau  Kabupaten. Provinsi yang dipilih adalah Jawa Timur. Pada provinsi tersebut, Indeks Pembangunan Manusia (IPM)-nya berada pada tingkat tinggi, namun sebarannya terjadi ketimpangan. Ppenelitian  ini  bertujuan  untuk  menggali  informasi  apakah  ada  kesenjangan pembangunan  TIK  dengan  pendekatan  data  mining  yakni  pengelompokan.  Hal  ini supaya pemerintah Provinsi Jawa Timur lebih menfokuskan pembangunan TIK pada tingkatan  rendah.  Metode  yang  digunakan  adalah  k-Means  dengan  perhitungan  jarak Euclidean. Hasil kelompok terbanyak berada pada cluster 2 yang menandakan tingkat IP- TIK di provinsi Jawa Timur rata-rata sedang. Ketimpangan kelompok terjadi pada cluster 4  untuk  variabel  RT  memiliki  komputer  yang  mana  nilai  minimumnya  2,26  dan maksimumnya 11,75. Yang termasuk pada cluster 4 (kategori rendah) antara lain Kab. Pacitan, Kab. Lumajang, Kab. Probolinggo, Kab. Bangkalan, Kab. Sampang, dan Kab. Pamekasan.
*Corresponding Author. Email: rahmatina.hidayati@unmer.ac.id 1* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2024 by the authors of this article. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET). This work is licensed under a Creative Commons Attribution- NonCommercial 4.0 International License.

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
Journal Homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik
Rahmatina Hidayati, Luthfi Indana, Mochammad Daffa Putra Karyudi, Redoti Zulfikar Sasongko / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 8 (2) 2024, 405-411

## 1. Latar Belakang
Indeks  Pembangunan  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi  (IP-TIK)  merupakan  alat  ukur  yang menggambarkan tingkat pembangunan TIK di suatu wilayah.  Selain  itu,  IP-TIK  dapat  mengukur kesenjangan  digital  seta  menginformasikan  potensi pengembangan  TIK  [1].  Meningkatkan  IP-TIK merupakan  salah  satu  upaya  meningkatkan  Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Berdasarkan penelitian  [2]  TIK  memiliki  pengaruh  yang  positif bagi  pembangunan  manusia  di  kawasan  Indonesia Timur.  Hal  ini  juga  sejalan  dengan  [3]  yang melakukan  analisis  pengaruh  TIK  terhadap  IPM negara  ASEAN  tahun  2014-2019.  Badan  Pusat Statistik  Nasional  sudah  mengelompokkan  IP-TIK berdasarkan  provinsi  dalam  4  kategori  yakni  tinggi, sedang,  rendah,  dan  sangat  rendah.  Namun  rincian IP-TIK di masing-masing provinsi belum dijelaskan secara  detail  berdasarkan  Kota  atau  Kabupaten. Maka  dari  itu,  perlu  dilakukan  analisis  IP-TIK  di tingkat provinsi.
Pada  penelitian  ini  penulis  akan  mengelompokkan tingkat  pembangunan  teknologi  informasi  dan komunikasi  di  Jawa  Timur  untuk  mengetahui sebarannya. Bila mengacu pada Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM)  pada  tahun  2021 Provinsi Jawa Timur berada pada kategori tinggi [4], namun  sebarannya  terjadi  ketimpangan.  Beberapa Kota/Kabupaten mengalami pertumbuhan pembangunan sangat cepat, sedangkan Kota/Kabupaten lain mengalami pertumbuhan yang lambat [5]. Untuk itu, penelitian ini bertujuan untuk menggali  informasi  apakah  ada  kesenjangan pembangunan  TIK,  supaya  pemerintah  Provinsi Jawa Timur lebih menfokuskan pembangunan TIK pada tingkatan yang masih rendah.
Indikator yang akan digunakan dalam pengelompokan pembangunan TIK antara lain akses dan  infastruktur  TIK,  serta  penggunaan  TIK  [1]. Data  yang  digunakan  berupa  persentase  dari indikator  tersebut  pada  Kabupaten  dan  Kota  di Provinsi  Jawa  Timur  tahun  2021-2022.  Sedangkan metode  yang  akan  digunakan  adalah K-Means clustering . Pemilihan metode ini karena membutuhkan
waktu yang lebih cepat dibandingkan dengan K-Medoid [6].  Langkah  awal  proses  pengelompokan  adalah menentukan  jumlah cluster .  Hartanti  (2020) menerapkan Indeks  Davies  Bouldin (DBI)  untuk optimasi jumlah cluster pada metode K-Means untuk mengelompokkan Provinsi Berdasarkan Potensi Desa [7]. Sedangkan Dewi & Pramita (2019) menggunakan Elbow  untuk  penentuan  jumlah cluster [8].  Dalam penelitian  Anggara,  Sujaini,  &  Nasution  (2016), penggunaan  Sillhouette  untuk  menentukan  jumlah cluster dan  menghasilkan  nilai  DBI  yang  lebih  baik dibandingkan  metode Elbow  pada  metode K-Medoid [9].  Pada  penelitian  ini,  penulis  akan  menerapkan metode  Elbow  untuk  optimasi  jumlah cluster pada metode K-Means , Euclidean Distance untuk perhitungan jarak  minimum  dan  menentukan  kelompok  [10], sedangkan  pengujiannya  menggunakan Sillhouette Coefficient .

## 2. Metode Penelitian
Tahapan penelitian untuk mengelompokkan Kota/Kabupaten di Provinsi Jawa Timur berdasarkan Pembangunan TIK adalah sebagai berikut:
1) Pengumpulan Data Data yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari  Badan  Pusat  Statistik  Provnsi  Jawa  Timur tahun 2021-2022 [4 [11][12]. Datanya berupa:
a) Persentase  rumah  tangga  yang  memiliki komputer:  komputer  tersebut  tersedia  dan digunakan oleh semua anggota rumah tangga
b) Persentase  rumah  tangga  yang  memiliki telepon seluler dalam 3 bulan terakhir
c) Persentase  rumah  tangga  dengan  akses internet dalam 3 bulan terakhir
d) Persentase  individu  yang  menggunakan internet: individu yang dimaksud merupakan penduduk  5  tahun  ke atas  yang  mengakses internet dalam 3 bulan terakhir
e) Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
Tabel  1  menampilkan  Kota/Kabuaten  Jawa  Timur dengan  sebagian  variabel  yang  sudah  disebutkan  di atas untuk tahun 2021 yang terdiri 38 baris.
Tabel 1. Persertanse Variabel Tahun 2021 [11] Kota/Kab RT Komputer . . 5+ th akses internet IPM Pacitan 16,45 46,88 68,57 Ponorogo 25,73 63,09 71,06 Trenggalek 16,27 55,75 70,06 Tulungagung 24,64 62,51 73,15 Blitar 24,42 64,71 71,05 Kediri 23,34 58,2 72,56 Malang 19,67 61,36 70,6 Lumajang 17,99 45,1 66,07 Jember 18,86 49,46 67,32 Banyuwangi 23,43 57,78 71,38 Bondowoso 20,13 43,88 66,59 Situbondo 14,13 42,61 67,78 Probolinggo 14,16 43,2 66,26 Pasuruan 16,99 54,29 68,93 Sidoarjo 44,28 77,97 80,65 Mojokerto 25,94 65,02 74,15 Jombang 25,9 63,05 73,45 Nganjuk 19,94 55,56 71,97 Madiun 25,48 59,03 71,88 Magetan 27,17 59,89 74,15 Ngawi 17,95 56,24 71,04 Bojonegoro 21,83 53,84 69,59 Tuban 21,24 56,9 68,91 Lamongan 22,98 56,88 73,12 Gresik 30,38 72,51 76,5 Bangkalan 7,83 45,74 64,36 Sampang 1,59 38 62,8 Pamekasan 15,32 39,87 66,4 Sumenep 15,36 40,44 67,04 Kota Kediri 45,54 79,05 78,6 Kota Blitar 50,8 77,94 78,98 Kota Malang 50,64 82,96 82,04 Kota Probolinggo 37,47 67,26 73,66 Kota Pasuruan 34,86 73,99 75,62 Kota Mojokerto 44,01 77,1 78,43 Kota Madiun 53,6 80,9 81,25 Kota Surabaya 38,27 81,05 82,31 Kota Batu 35,79 73,45 76,28
Data  yang  telah  diperoleh  kemudian  diolah menggunakan algoritma K-Means untuk melakukan proses pengelompokan. Gambar 1 mengilustrasikan tahapan  proses clustering menggunakan  metode  K- Means.
Rahmatina Hidayati, Luthfi Indana, Mochammad Daffa Putra Karyudi, Redoti Zulfikar Sasongko / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 8 (2) 2024, 405-411
Gambar 1. Flowchart Metode K-Means
2) Data Prepocessing
Pada  penelitian  ini,  proses  persiapan  data  yang dilakukan adalah data cleaning yakni menghilangkan  data  yang  tidak  memiliki  nilai (null), tidak relevan, dan duplikat [13].
3) Penentuan jumlah cluster (k)
Penentuan  jumlah cluster (k)  menggunakan Elbow.  Algoritma  Elbow  dalam  menentukan nilai k pada K-Means [9]:
a) Mulai
b) Inisialisasi awal nilai k
c) Naikkan nilai k
d) Hitung  hasil  SSE  seperti  persamaan  1  dari tiap nilai k.
𝑆𝑆𝐸 = ∫ ∫ |𝑥 𝑖 − 𝑐 𝑘 | 2 ⬚ 𝑋 𝑖 𝐾 𝐾=1 Keterangan: K : Cluster ke-c x_i : Jarak data obyek ke-i c_k : Pusat cluster ke-i
Selain rekomendasi dari Elbow, dalam penelitian ini penetuan  jumlah cluster juga  dilakukan  berdasarkan kategori dari pemerintah yakni 4.
4) Tentukan nilai centroid awal
5) Clustering
Hitung  jarak  data  dengan  centroid  awal  dan lakukan  pengelompokan  berdasarkan  jarak terdekat.  Lakukan  proses  ini  sampai  mencapai
konvergensi=0  yang  menandakan  hasil clustering saat ini sama dengan cluster ing sebelumnya. Pada penelitian  ini  perhitungan  jarak  yang  akan digunakan  adalah Euclidean  Distance seperti  pada persamaan 3 [10].
𝑑 𝑒𝑢𝑐 (𝑥, 𝑦) = √∑(𝑥 𝑗 − 𝑦 𝑗 ) 2 𝑑 𝑗=1
6) Hitung nilai Silhouette Coefficient 7) Analisis karakteristik cluster

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  perhitungan  algoritma  Elbow  pada RStudio, jumlah cluster yang direkomendasikan adalah 2.  Selanjutnya  dilakukan  pengelompokan  3  skenario yakni  menggunakan  data  tahun  2021,  tahun  2022 secara  terpisah  dan  pengelompokan  dengan menggabungkan keduanya. Skenario pengelompokan tersebut  menunjukkan  hasil  yang  sama,  11 kota/kabupaten berada di cluster 1 (kategori tinggi) dan 27  berada  di cluster 2  (kategori  rendah).  Gambar  2 menampilkan  peta cluster .  Tanda  bulat  biru  untuk cluster 1, sedangkan X merah untuk cluster 2.
Gambar 2. Hasil Pengelompokan Tingkat IP-TIK dengan 2 Cluster
C1  :  Kab.  Sidoarjo,  Kab.  Gresik,  Kota Kediri, Kota Blitar, Kota Malang, Kota Probolinggo,  Kota  Pasuruan,  Kota Mojokerto,  Kota  Madiun,  Kota Surabaya, Kota Batu.
C2  :  Kab.  Pacitan,  Kab.  Ponorogo,  Kab.
Trenggalek,  Kab.  Tulungagung,  Kab.
Blitar, Kab. Kediri, Kab. Malang, Kab.
Lumajang,
Kab.Jember, Kab.
Banyuwangi,  Kab.  Bondowoso,  Kab. Situbondo,  Kab.  Probolinggo,  Kab. Pasuruan,  Kab.  Mojokerto,  Kab. Jombang, Kab. Nganjuk, Kab. Madiun, Kab.  Magetan,  Kabupaten  Ngawi, Kab.Bojonegoro,  Kabupaten  Tuban, Kab. Lamongan, Kab. Bangkalan, Kab. Sampang,  Kab.  Pamekasan,  Kab. Sumenep.
Jika  mengacu  pada  ketetapan  Badan  Pusat  Statistik Nasional, tingkat IP-TIK dikelompokkan ke dalam 4 kategori  yakni  tinggi,  sedang,  rendah,  dan  sangat rendah. Untuk itu, dalam penelitian ini juga dilakukan pengelompokan dengan 4 kategori. Skenario datanya menggunakan tahun 2021, tahun 2022 secara terpisah dan  menggabungkan  keduanya.  Hasil  dari pengelompokan tersebut adalah Kabupaten Pasuruan  dan  Kabupaten  Ngawi  berada  di cluster 2 (sedang)  pada  tahun  2021,  sedangkan  pada pengelompkan tahun 2022 dan gabungan dari 2021 dan 2022 berada di cluster 3 (rendah). Untuk kota dan kabupaten lainnya berada di tingkat yang sama pada ketiga  skenario  data.  Gambar  3  menampilkan  peta penelompokan  data  gabungan  tahun.  Tanda  bulat biru untuk cluster 1, X merah untuk cluster 2, segitiga hijau cluster 3, dan + orange cluster 4.
Dengan  menggunakan  pengelompokan  yang  telah ditetapkan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  Nasional, Penulis  dapat  melihat  bagaimana  kabupaten- kabupaten  tertentu  mengalami  pergeseran  dalam klasifikasi  IP-TIK  mereka  dari  tahun  ke  tahun. Analisis  visual  yang  disajikan  melalui  Gambar  3 memberikan  pemahaman  tentang  pola-pola  yang dapat  menjadi  dasar  bagi  pengambilan  keputusan yang  lebih  baik  dalam  perencanaan  dan pengembangan teknologi informasi dan komunikasi di tingkat daerah.
Gambar 3. Hasil Pengelompokan Tingkat IP-TIK dengan 4 Cluster Untuk Data Tahun 2021 dan 2022
C1  :  Kab.  Sidoarjo,  Kab.  Gresik,  Kota Kediri, Kota Blitar, Kota Malang, Kota Probolinggo,  Kota  Pasuruan,  Kota Mojokerto,  Kota  Madiun,  Kota Surabaya, Kota Batu C2  :  Kab. Ponorogo, Kab. Trenggalek, Kab. Tulungagung, Kab. Blitar, Kab. Kediri, Kab.  Malang,  Kab.  Banyuwangi,  Kab. Mojokerto,  Kab.  Jombang,  Kab. Nganjuk, Kab. Madiun, Kab. Magetan, Kab.  Bojonegoro,  Kabupaten  Tuban, Kab. Lamongan
C3  :  Kab.Jember,  Kab.  Bondowoso,  Kab. Situbondo,  Kab.  Pasuruan,  Kabupaten Ngawi, Kab. Sumenep C4  :  Kab.  Pacitan,  Kab.  Lumajang,  Kab. Probolinggo,  Kab.  Bangkalan,  Kab. Sampang, Kab. Pamekasan
Rata-rata  pengujian  Silhouette  Coefficient  pada masing-masing cluster berdasarkan  urutan  tertinggi adalah 0.661 cluster 1, 0.658 cluster 2, 0.611 cluster 4, dan 0.587 cluster 3.  Nilai  Silhouette  Coefficient menunjukkan  tingkat  homogenitas  dalam  1 kelompok/ cluster .
Tabel 2. Perbandingan Min-Max di Masing-masing Cluster Variabel Tahun Cluster Min Max RT Komputer 2021 C1 30,38 53,6 C2 16,27 27,17 C3 14,13 20,13 C4 1,59 17,99 2022 C1 24,47 41,06 C2 11,83 18,76
Rahmatina Hidayati, Luthfi Indana, Mochammad Daffa Putra Karyudi, Redoti Zulfikar Sasongko / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 8 (2) 2024, 405-411
C3 8,1 11 C4 2,26 11,75 RT Telpon Seluler 2021 C1 91,95 97,16 C2 82,72 90,41 C3 77,94 83,59 C4 85,17 92,73 2022 C1 91,85 95,69 C2 83,13 89,73 C3 77,91 80,8 C4 84,11 89,76 RT Akses Internet 2021 C1 86,1 94,2 C2 75,23 85,92 C3 59,96 77,4 C4 69,41 74,75 2022 C1 86,96 93,03 C2 75,58 84,26 C3 58,15 74,52 C4 66,39 75,93 5+ th Akses Internet 2021 C1 67,26 82,96 C2 53,84 65,02 C3 40,44 56,24 C4 38 46,88 2022 C1 70,98 84,77 C2 57,25 74,59 C3 45,17 62,68 C4 43,91 55,69 IPM 2021 C1 73,66 82,31 C2 68,91 74,15 C3 66,59 71,04 C4 62,8 68,57 2022 C1 74,56 82,74 C2 69,67 74,89 C3 67,31 71,75 C4 63,39 69,37
Berdasarkan Tabel 2 terlihat perbedaan yang sangat jauh  pada  nilai  minimum  dan  maksimum cluster 4 untuk  variabel  rumah  tangga  yang  memiliki komputer.  Sedangkan  pada cluster lain,  perbedaan min-max untuk semua variabel relatif kecil.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat disimpulkan bahwa:
a) Kelompok  terbanyak  pada  pengelompokan  4 kategori berada pada cluster 2 yang menandakan tingkat IP-TIK di provinsi Jawa Timur rata-rata
sedang.
b) Kelompok  terbanyak  pada  pengelompokan  2 kategori berada di cluster 2 (rendah).
c) Hasil  Silhouette  Coefficient  tertinggi  pada pengelompokan 4 kategori berada di cluster 1 yang menandakan  kemiripan/homogenitas  kelompok tersebut paling baik di antara yang lain
d) Hasil  Silhouette  Coefficient  tertinggi  pada pengelompokan  2  kategori  berada  di cluster 1 (tinggi).
e) Ketimpangan  kelompok  terjadi  pada cluster 4 untuk  variabel  rumah  tangga  yang  memiliki komputer.
f) Kota atau kabupaten yang masuk kategori rendah ( cluster 4)  antara  lain  Kab.  Pacitan,  Kab. Lumajang,  Kab.  Probolinggo,  Kab.  Bangkalan, Kab. Sampang, dan Kab. Pamekasan.

## 5. Ucapan Terima kasih
Tim  Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  Kepada Masyarakat  (LPPM)  atas pendanaan  yang  diberikan pada  penelitian  ini  untuk  skema  Penelitian  Pemula tahun 2023.

## 6. Daftar Pustaka
[1] Indeks  Pembangunan  Teknologi  Informasi dan  Komunikasi  2021,  2022.  Jakarta:  Badan Pusat Statistik Indonesia.
[2] Al-Mursyid,  A.  R.  (2020).  Pengaruh pembangunan  teknologi  informasi  dan komunikasi  terhadap  pembangunan  kawasan timur Indonesia. Jurnal Ekonomi Pembangunan  STIE  Muhammadiyah  Palopo, 5(2), 53-66. DOI: http://dx.doi.org/10.35906/jep01.v5i2.372. [3] Saputra, R. A., Nuryadin, D., & Winarti, A. S. (2022). PENGARUH TEKNOLOGI INFORMASI  DAN  KOMUNIKASI  (TIK) DAN KEBEBASAN EKONOMI TERHADAP PEMBANGUNAN MANUSIA  DI  KAWASAN  NEGARA ASEAN TAHUN 2014-2019. SIBATIK JOURNAL:  Jurnal  Ilmiah  Bidang  Sosial, Ekonomi, Budaya, Teknologi, Dan Pendidikan , 1 (10), 2107-2120.
[4] Jatipaningrum,  M.  T.,  Azhari,  S.  E.,  & Suryowati,  K.  (2022).  Pengelompokan kabupaten  dan  kota  di  provinsi  jawa  timur berdasarkan  tingkat  kesejahteraan  dengan metode  k-means  dan  density-based  spatial clustering  of  applications  with  noise. Jurnal Derivat:  Jurnal  Matematika  Dan  Pendidikan Matematika , 9 (1), 70-81.
DOI:
https://doi.org/10.31316/j.derivat.v9i1.2832.
[5] Kamila,  I.,  Khairunnisa,  U.,  &  Mustakim,  M. (2019). Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids  untuk  Pengelompokan  Data Transaksi Bongkar Muat di Provinsi Riau. Jurnal Ilmiah  Rekayasa  dan  Manajemen  Sistem Informasi , 5 (1), 119-125. DOI: http://dx.doi.org/10.24014/rmsi.v5i1.7381.
[6] Muningsih,  E.,  &  Kiswati,  S.  (2018).  Sistem aplikasi berbasis optimasi metode elbow untuk penentuan  clustering  pelanggan. Joutica:  Journal of  Informatic  Unisla , 3 (1),  117-124.  DOI: https://doi.org/10.30736/jti.v3i1.196.
[7] Hartanti, N. T. (2020). Metode Elbow dan K- Means Guna Mengukur Kesiapan Siswa SMK Dalam Ujian Nasional. J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf , 6 (2), 82-89.
[8] Dewi, D. A. I. C., & Pramita, D. A. K. (2019). Analisis  Perbandingan  Metode  Elbow  dan Silhouette  pada  Algoritma  Clustering  K- Medoids  dalam  Pengelompokan  Produksi Kerajinan  Bali. Matrix:  Jurnal  Manajemen Teknologi  dan  Informatika , 9 (3),  102-109.  DOI: http://dx.doi.org/10.31940/matrix.v9i3.1662.
[9] Anggara, M., Sujaini, H., & Nasution, H. (2016). Pemilihan  distance  measure  Pada  K-Means clustering Untuk Pengelompokkan member di Alvaro  fitness. JUSTIN  (Jurnal  Sistem  Dan Teknologi Informasi) , 4 (1), 186-191.
[10] Statistik, I. B. P. (1994). Statistik kesejahteraan rakyat. (No Title) .
[11] Nugraha, A., Nurdiawan, O., & Dwilestari, G. (2022).  Penerapan  Data  Mining  Metode  K- Means  Clustering  Untuk  Analisa  Penjualan Pada Toko Yana Sport. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik  Informatika) , 6 (2),  849-855.  DOI: https://doi.org/10.36040/jati.v6i2.5755.