Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 58 – 67 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## KLASTERISASI DAERAH PESERTA KB AKTIF DI KABUPATEN ASAHAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS
Aftari Swastika Dyah Utami*, Fajar Munawar, Sari Bunga Tiara Manurung Mahasiswa Prodi Sistem Informasi Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Royal *email : aftariswastikadyh @gmail.com
Abstract: Keluarga Berencana (KB) participants are one of the indicators of the success of the FP program. This research aims to cluster the levels of activity among active KB participants  in  Kabupaten  Asahan  using  the  K-Means  method.  The  data  utilized comprises  active  KB  participant  data  in  Kabupaten  Asahan  for  the  year  2021.  The research findings indicate three groups of active FP participants based on their activity levels: a group with low activity levels, a group with moderate activity levels, and a group with  high  activity  levels.  The  low  activity  group  consists  of  7  districts,  the  moderate activity group comprises 15 districts, and the high activity group includes 3 districts. The results of this clustering analysis can be utilized by Badan Kependudukan dan Keluarga Berencana Nasional (BKKBN) of Kabupaten Asahan to enhance public understanding of the importance of birth control. This can be achieved through socialization efforts across the entire district, particularly in districts where the analysis shows a significant number of active FP participants.
Keywords: Cluster; Family Planning; K-Means
Abstrak: Peserta  Keluarga  Berencana  (KB)  aktif  merupakan  salah  satu  indikator keberhasilan program KB. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasterisasi tingkat keaktifan peserta KB aktif di Kabupaten Asahan menggunakan metode K-Means. Data yang  digunakan  adalah  data  peserta  KB  aktif  di  Kabupaten  Asahan  tahun  2021.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  terdapat  tiga  kelompok  peserta  KB  aktif  berdasarkan tingkat keaktifannya, yaitu kelompok dengan tingkat keaktifan rendah, kelompok dengan tingkat  keaktifan  sedang,  dan  kelompok  dengan  tingkat  keaktifan  tinggi.  Kelompok dengan  tingkat  keaktifan  rendah  terdiri  dari  7  Kecamatan,  Kelompok  dengan  tingkat keaktifan  sedang  terdiri  dari  15  Kecamatan  dan  Kelompok  dengan  tingkat  keaktifan tinggi  terdiri  dari  3  Kecamatan.  Hasil  analisis  klasterisasi  ini  dapat  dimanfaatkan  oleh Badan Kependudukan dan Keluarga Berencana Nasional (BKKBN) Kabupaten Asahan untuk meningkatkan pemahaman masyarakat tentang pentingnya pengendalian kelahiran. Hal ini dapat dilakukan melalui sosialisasi di seluruh wilayah kabupaten, khususnya di kecamatan-kecamatan  yang  hasil  analisisnya  menunjukkan  jumlah  peserta  KB  aktif cukup banyak.
Kata kunci: Keluarga Berencana, K-Means , Klaster
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 58 – 67 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## PENDAHULUAN
Kemajuan teknologi pada masa kini berkembang sangat cepat, baik dalam sektor medis  maupun  kesehatan  secara  umum.  Kehadiran  teknologi  menjadi  sangat  penting dalam  berbagai  bidang,  termasuk  kesehatan,  pendidikan,  dan  lainnya.  Teknologi memungkinkan proses-proses yang sebelumnya dilakukan secara manual menjadi lebih efisien, seperti perhitungan dan pengelompokan data. Dengan jumlah data yang semakin banyak  dalam  suatu  organisasi,  pengelompokan  data  menjadi  semakin  rumit.  Namun, dengan  perkembangan  teknologi  saat  ini,  tersedia  berbagai  solusi  untuk  mengatasi tantangan tersebut.
Data  tentang  jumlah  peserta  program  Keluarga  Berencana  (KB)  yang menggunakan  alat  kontrasepsi  aktif  di  Badan  Kependudukan  dan  Keluarga  Berencana Nasional (BKKBN) sangat melimpah, sehingga diperlukan sistem yang dapat digunakan dengan efisiensi dan efektivitas. Hal ini memungkinkan pengelompokan peserta KB aktif berdasarkan usia dan jenis kontrasepsi yang digunakan di kecamatan tertentu, sehingga informasi yang disajikan oleh BKKBN menjadi lebih akurat.
Program KB adalah inisiatif yang bertujuan untuk memberikan bantuan kepada pasangan suami istri dalam mencegah kehamilan yang tidak diinginkan, merencanakan kehamilan  yang  diinginkan,  mengatur  jarak  antara  kehamilan,  menyesuaikan  waktu kelahiran dengan usia pasangan, dan menentukan jumlah anak dalam keluarga [1].
Partisipasi  masyarakat  dalam  Program  Keluarga  Berencana  (KB)  memiliki potensi untuk mengurangi angka kelahiran di suatu daerah. Tingkat penggunaan KB Aktif di  setiap  wilayah  dapat  menjadi  indikator  keberhasilan  pelaksanaan  program  KB  di daerah tersebut. Pengguna KB Aktif adalah individu yang saat ini menggunakan metode kontrasepsi untuk menunda, mengatur, atau menjarangkan kehamilan, atau menghentikan kesuburan [2].
Alat kontrasepsi adalah sarana atau metode yang bertujuan mencegah terjadinya pembuahan  guna  mencegah  kehamilan.  Negara-negara  berkembang  seperti  Indonesia, yang  memiliki  populasi  besar,  mendukung  program  kontrasepsi  untuk  mengatur pertumbuhan populasi dan meningkatkan kesejahteraan keluarga. Dalam upaya tersebut, pemerintah  Indonesia  menyelenggarakan  Program  Keluarga  Berencana  (KB)  untuk mengatur jumlah kelahiran [3].
Mayoritas  masyarakat  menggunakan  metode  kontrasepsi  yang  memiliki efektivitas  sementara,  seperti  pil  dan  suntik.  Kondisi  ini  disebabkan  oleh  kurangnya pemahaman  masyarakat  tentang  kontrasepsi  implan  dan  sikap  terhadapnya.  Sebagian besar masyarakat masih percaya bahwa implan atau susuk dapat hilang secara alami dari tubuh  atau  berpindah  ke  bagian  tubuh  lainnya.  Implan  merupakan  jenis  kontrasepsi jangka panjang yang terdiri dari kapsul levonorgestrel fleksibel yang ditanam di bawah kulit  dengan  prosedur  operasi  kecil.  Kontrasepsi  ini  efektif  dalam  jangka  waktu  lima tahun [4].
Tabel 1. Peserta KB Aktif di Kecamatan Wilayah Kabupaten Asahan 2021
No Kecamatan IUD MOP  MOW Kondom Implant Suntik Pil 1 B.P. Mandoge 695 21 1086 61 933 1322 703 2 Bandar Pulau 286 13 375 85 471 735 835
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 58 – 67 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
3 Aek Songsongan 195 4 203 86 380 861 849 4 Rahuning 78 12 374 101 528 747 810 5 Pulau Rakyat 584 122 378 155 921 1518 1093 6 Aek Kuasan 275 20 773 20 451 578 407 7 Aek Ledong 156 18 321 18 329 834 565 8 S. Kepayang 81 5 100 88 202 632 1058 9 S. Kepayang Barat 68 7 66 37 269 737 1136 10  S. Kepayang Timur 10 3 7 34 66 693 902 11  Tanjungbalai 301 35 231 125 399 1424 1424 12  Simpang Empat 253 27 390 205 489 3194 1426 13  Teluk Dalam 126 11 250 177 330 687 634 14  Air Batu 978 60 575 173 872 1371 984 15  Sei Dadap 307 9 475 163 830 1326 1256 16  Buntu Pane 146 10 653 32 764 928 461 17  Tinggi Raja 219 8 677 76 681 610 239 18  Setia Janji 249 3 501 20 323 267 221 19  Meranti 292 19 595 105 383 739 319 20  Pulo Bandring 754 50 1023 156 691 1108 689 21  R. Panca Arga 691 22 256 37 551 783 861 22  Air Joman 620 7 389 293 685 2035 2014 23  Silau Laut 347 11 215 121 467 911 1245 24  Kisaran Barat 762 45 2001 178 932 1218 1309 25  Kisaran Timur 1118 45 1511 214 1018 2776 2265
Sumber : Dinas P2KBP3A Asahan (2021)
Berdasarkan dari data diatas peserta KB di Kabupaten Asahan pada tahun 2021 berjumlah 79 210. Dan jenis-jenis KB yang di gunakan pada Kabupaten Asahan (IUD, MOP, MOW, KONDOM, IMPANT, SUNTIK, PIL) [5].

## METODE
Data  mining  adalah  istilah  yang  digunakan  untuk  menggali  pengetahuan  yang tersembunyi dalam basis data. Konsep data mining menggabungkan teori dan heuristik yang berfokus pada proses penemuan pola atau pengetahuan, meliputi pembersihan data, pembelajaran,  dan  visualisasi  hasil.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  K-Means Clustering, yang merupakan salah satu teknik dalam data mining [6].
Metode K-Means Clustering merupakan salah satu teknik pengelompokan yang paling umum digunakan dalam penelitian karena sifatnya yang mudah diimplementasikan dan mampu mengelompokkan data berdasarkan kriteria tertentu yang serupa dengan data lainnya,  sehingga  mempermudah  identifikasi  jenis  kelompok  dari  distribusi  data.  K- Means Clustering termasuk dalam kategori  metode Unsupervised Learning dalam data mining, di mana data yang digunakan tidak memiliki kelas atau label yang menjadi target [7].
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 58 – 67 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Menurut  Sarwono,  tahapan  dalam  melakukan  perhitungan  menggunakan  metode  K- Means melibatkan [8]:
1. Menetapkan jumlah klaster yang ingin dicari terlebih dahulu.
2. Menentukan posisi awal  pusat klaster, atau centroid, sebanyak jumlah klaster yang telah ditentukan sebelumnya. Langkah ini dilakukan untuk menghitung jarak setiap data masukan terhadap setiap centroid, menggunakan rumus jarak Euclidean.
d (xi j) 2 = √∑(𝑥𝑖 − μj) 2 (1)
Keterangan: Xi = data kriteria j = centroid pada cluster ke-n
3. Menyusun data-data berdasarkan seberapa dekatnya dengan pusat kluster (centroid).
4. Mengupdate nilai centroid yang baru, di mana nilai centroid baru didapatkan dari rerata kluster dengan menggunakan persamaan:
𝜇𝑗 (𝑡 + 1) = 1 𝑁𝑠𝑗 ∑ 𝑗𝑎𝑗  𝑋𝑗 (2)
Keterangan: j t 1 = Centroid baru pada iterasi (t+1) Nsj = Data pada cluster Sj
5.  Melakukan  iterasi  lagi  jika  data  masih  berubah,  hingga  tidak  ada  perubahan  pada anggota kluster.
Metodologi  penelitian  yang  diterapkan  pada  K-Means  Clustering  mengikuti prinsip data mining yang tergantung pada Cross-Industry Standard Process (CRISP-DM). CRISP-DM merupakan kerangka kerja dalam data mining yang terdiri dari 6 tahap untuk mengubah  data  menjadi  input  dalam  sebuah  proses.  Tahap-tahap  tersebut  mencakup pemahaman bisnis, pemahaman data, persiapan data, pemodelan, penerapan, dan evaluasi [9].
Gambar 1. Metodologi CRISP-DM
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 58 – 67 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Penjelasan mengenai metodologi penelitian ini sesuai dengan model CRISP-DM adalah sebagai berikut:

## Bussiness Understanding
Masalah  mendasar  dalam  penelitian  ini  adalah  adanya  peserta  aktif  KB  dari perkecamatan yang ada di Kabupaten Asahan. Fokus dari penelitian ini adalah melakukan pengelompokan  data  yang  ada  menjadi  klaster  tinggi,  menengah,  dan  rendah  dengan menerapkan  metode  K-Means.  Diharapkan  penggunaan  K-Means  Clustering  ini  dapat meningkatkan kualitas keputusan yang dihasilkan [9].

## Data Understanding
Tahap pemahaman mencakup pengumpulan, analisis, dan visualisasi data. Data yang  akan  diproses  berkaitan  dengan  tingkat  partisipasi  peserta  KB  di  Kecamatan  di Kabupaten  Asahan.  Dimana  kriteria  yang  terdapat  pada  data  adalah  Jenis  KB,  dan Kecamatan  masing  masing  di  Kabupaten  Asahan  [10].  Berikut  visualisasi  data  berupa titik persebaran cluster
Gambar 2. Visualisasi Persebaran Data Peserta KB Aktif

## Data Preparation
Merupakan tahapan dalam data mining yang bertujuan mempersiapkan data agar dapat  dimanfaatkan  secara  optimal.  Proses  persiapan  data  melibatkan  langkah-langkah seperti  memeriksa  total  nilai  yang  hilang.  Hal  ini  bertujuan  untuk  memperbaiki  data
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 58 – 67 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
sehingga pengolahan data dapat berlangsung lebih efektif [11].

## Modelling
Penelitian  ini  menerapkan  metode  K-Means  Clustering  untuk  menggambarkan pola penyebaran data, dengan tujuan memperoleh informasi tentang jumlah peserta KB aktif berdasarkan tingkat keaktifan di setiap kecamatan Kabupaten Asahan [12].

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  data  yang  menilai  tingkat  keaktifan  peserta  KB  di  daerah  Kabupaten Asahan, diuji menggunakan algoritma K-Means untuk mengelompokkan dalam kategori klaster  tinggi,  sedang,  dan  rendah.  Dalam  hal  ini,  jumlah  klaster  yang  diuji  adalah  3, disebut juga k-3 [13].
Informasi  tentang  jumlah  tingkat  keaktifan  peserta  KB  di  wilayah  Kabupaten Asahan disajikan dalam tabel berikut ini:
Tabel 2. Pengelompokan k=3 Jumlah k=3 Jumlah anggota cluster Cluster 0 7 Data Cluster 1 15 Data Cluster 2 3 Data
Jika dilihat dari hasil pembagian menjadi tiga kelompok (k=3) dalam tabel di atas, terdapat tiga kelompok, yaitu kelompok 0, kelompok 1, dan kelompok 2, dengan masing- masing memiliki jumlah anggota sebanyak 7 data, 15 data, dan 3 data. Detailnya dapat dilihat pada tabel berikut [14].
Tabel 3. Keterangan Tiap Cluster Cluster Keterangan 0 (7 Data) Cluster ini  merupakan  tingkat  keaktifan peserta  aktif  KB  daerah  Kabupaten Asahan dengan kategori RENDAH. 1 (15 Data) Cluster ini  merupakan  tingkat  keaktifan peserta  aktif  KB  daerah  Kabupaten Asahan dengan kategori SEDANG. 2 (3 Data) Cluster ini  merupakan  tingkat  keaktifan peserta  aktif  KB  daerah  Kabupaten Asahan dengan kategori TINGGI.
Pada evaluasi data tersebut, kelompok masih direpresentasikan sebagai kelompok 0, 1, dan 2. Untuk memperjelas hasil klasterisasi, perlu mengubah nama kelompok sesuai dengan kriteria klaster awal, yaitu Rendah, Sedang, dan Tinggi. Dengan demikian, akan dihasilkan gambaran sebagai berikut [15].
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 58 – 67 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## Gambar 3. Hasil Cluster Kategori Rendah
Berdasarkan  klasifikasi  peserta  aktif  Keluarga  Berencana  (KB)  di  Kabupaten Asahan,  didapatkan  hasil  bahwa cluster 0  mencakup  7  Kecamatan  dengan  tingkat kategori rendah, sebagai berikut: B.P Mandoge, Pulau Rakyat, Tanjung Balai, Air Batu, Sei Dadap, Pulo Bandring, Kisaran Barat.
Kemudian  dampak  dari  rendahnya  peserta  aktif  KB  di  suatu  Kecamatan  yaitu: Meningkatnya  angka  kelahiran  tidak  diinginkan.  Peserta  KB  aktif  yang  rendah  berarti semakin banyak Pasangan Usia Subur (PUS) yang tidak menggunakan alat kontrasepsi. Hal  ini  dapat  menyebabkan  meningkatnya  angka  kelahiran  tidak  diinginkan. Meningkatnya  angka  kematian  ibu  dan  bayi.  Ibu  hamil  yang  tidak  menggunakan  alat kontrasepsi  berisiko  lebih  tinggi  mengalami  komplikasi  kehamilan  dan  melahirkan, seperti  perdarahan, preeklampsia ,  dan eklampsia .  Hal  ini  dapat  meningkatkan  angka kematian ibu dan bayi. Meningkatnya kepadatan penduduk. Peningkatan kelahiran tidak diinginkan akan menyebabkan meningkatnya kepadatan penduduk di suatu wilayah. Hal ini  dapat  menimbulkan  berbagai  masalah,  seperti  keterbatasan  sumber  daya  alam, meningkatnya polusi, dan meningkatnya kriminalitas.
Gambar 4. Hasil Cluster Kategori Sedang
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 58 – 67 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Berdasarkan  klasifikasi  peserta  aktif  Keluarga  Berencana  (KB)  di  Kabupaten Asahan,  didapatkan  hasil  bahwa cluster 1  mencakup  15  Kecamatan  dengan  tingkat kategori  sedang,  sebagai  berikut:  Bandar  Pulau,  Aek  Songsongan,  Rahuning,  Aek Kuasan,  Aek  Ledong,  S.  Kepayang,  S.  Kepayang  Barat,  S.  Kepayang  Timur,  Teluk Dalam, Buntu Pane, Tinggi Raja, Setia Janji, Meranti, R. Panca Arga, dan Silau Laut.
Gambar 5. Hasil Cluster Kategori Tinggi
Berdasarkan  klasifikasi  peserta  aktif  Keluarga  Berencana  (KB)  di  Kabupaten Asahan,  didapatkan  hasil  bahwa cluster 2  mencakup  3  Kecamatan  dengan  tingkat kategori tinggi, sebagai berikut: Simpang Empat, Air Joman, Kisaran Timur.
Kemudian dampak dari tingginya peserta aktif KB di suatu Kecamatan yaitu: Dengan tingginya partisipasi peserta dalam program Keluarga Berencana (KB) di suatu kecamatan,  angka  kelahiran  dapat  dikelola  lebih  baik.  Hal  ini  dapat  menyebabkan peningkatan  kesehatan  ibu  dan  anak  karena  keluarga  dapat  memberikan  perhatian  dan sumber daya yang lebih baik. Selain itu, perencanaan keluarga yang efektif juga dapat berkontribusi  pada  peningkatan  ekonomi  keluarga  karena  sumber  daya  dapat dialokasikan  dengan  lebih  bijak  untuk  pendidikan,  kesehatan,  dan  kebutuhan  dasar lainnya.

## SIMPULAN
Hasil analisis klasterisasi dalam penelitian ini menunjukkan adanya tiga kelompok peserta aktif KB berdasarkan tingkat keaktifannya perkecamatan, yaitu kelompok dengan tingkat  keaktifan  rendah,  kelompok  dengan  tingkat  keaktifan,  dan  kelompok  dengan tingkat keaktifan  tinggi. Tujuan analisis klasterisasi ini adalah untuk mengetahui tingkat keberhasilan  pencegahan  angka  kelahiran  tinggi  dan  mengatur  jumlah  kelahiran  atau menjarangkan  kelahiran  di  suatu  Kecamatan.  Hal  ini  dapat  dilakukan  dengan  melihat tingkat  keaktifan  peserta  KB  di  Kecamatan  tersebut.  Semakin  tinggi  tingkat  keaktifan peserta KB, maka semakin tinggi pula tingkat keberhasilan pencegahan angka kelahiran tinggi dan pengaturan jumlah kelahiran atau penjarangkan kelahiran.
Hasil analisis lainnya dari data peserta KB aktif di Kabupaten Asahan juga dapat dimanfaatkan oleh Badan Kependudukan dan Keluarga Berencana Nasional (BKKBN) Kabupaten  Asahan  untuk  meningkatkan  pemahaman  masyarakat  tentang  pentingnya pengendalian  kelahiran.  Hal  ini  dapat  dilakukan  melalui  sosialisasi  di  seluruh  wilayah
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 58 – 67 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Kabupaten,  khususnya  di  kecamatan-kecamatan  yang  hasil  analisisnya  menunjukkan jumlah peserta KB aktif cukup banyak dan banyak.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. G. B. Sitepu, B. S. Ginting, and Z. Fatmaira, “Clustering Peserta Kb Aktif Di Kota Binjai Menggunakan Metode K-Means (Study Kasus BKKBN Kota Binjai),” J.  Sist.  Inf.  Kaputama ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  208–220,  2022,  doi: 10.59697/jsik.v6i2.170.
[2] Bella Dwi Saputri and Diah Indriani, “Pemetaan Cakupan Pengguna KB Aktif Dan Unmet Need Di Kabupaten Ponorogo Tahun 2021,” J Stat. J. Ilm. Teor. dan Apl. Stat. , vol. 15, no. 1, pp. 167–177, 2022, doi: 10.36456/jstat.vol15.no1.a5446.
[3] P. S. Hasugian, “Analisa Dan Implementasi Metode K-Means Clustering Dalam Prediksi  Persediaan  Alat  Kontrasepsi  (Studi  Kasus :  Kabupaten  Deliserdang),” Terakreditasi DIKTI STMIK Pelita Nusant. Medan Jln. Iskandar Muda , vol. 1, no. 2, pp. 139–143, 2017.
[4] S.  ENDARWATI  and  E.  Sulistyadini,  “Hubungan  Pengetahuan  Dan  Sikap Akseptor Kb Aktif Tentang Kontrasepsi Implan Di Desa Doko Kecamatan Ngasem Kabupaten  Kediri,” J.  Kebidanan ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  41–49,  2019,  doi: 10.35890/jkdh.v4i2.88.
[5] F. Hasyim and M. Muafi, “Implementasi Data Mining Dalam Menentukan Strategi Promosi Program KB Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” COREAI J. Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 110–119, 2022, doi: 10.33650/coreai.v3i1.4292.
[6] B. Panduan, “Stmik royal,” vol. 3, no. 1, pp. 23–30, 2018.
[7] W. Mega, “Clustering Menggunakan Metode K-Means Untuk Menentukan Status Gizi Balita,” J. Inform. , vol. 15, no. 2, pp. 160–174, 2015.
[8] Y.  Suhanda,  I.  Kurniati,  and  S.  Norma,  “Penerapan  Metode  Crisp-DM  Dengan Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk  Segmentasi  Mahasiswa  Berdasarkan Kualitas  Akademik,” J.  Teknol.  Inform.  dan  Komput. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  12–20, 2020, doi: 10.37012/jtik.v6i2.299.
[9] N. C. Sastya and I. Nugraha, “Penerapan Metode CRISP-DM dalam Menganalisis Data untuk Menentukan Customer Behavior di MeatSolution,” Unistek , vol.  10, no. 2, pp. 103–115, 2023, doi: 10.33592/unistek.v10i2.3079.
[10]  H. Asyraf and M. E. Prasetya, “Implementasi Metode CRISP DM dan Algoritma Decision Tree Untuk Strategi Produksi Kerajinan Tangan pada UMKM A,” vol. 8, pp. 94–105, 2024, doi: 10.30865/mib.v8i1.7050.
[11]  M. A. Hasanah, S. Soim, and A. S. Handayani, “Implementasi CRISP-DM Model Menggunakan  Metode  Decision  Tree  dengan  Algoritma  CART  untuk  Prediksi Curah Hujan Berpotensi Banjir,” J. Appl. Informatics Comput. , vol. 5, no. 2, pp. 103–108, 2021, doi: 10.30871/jaic.v5i2.3200.
[12]  Y. Afrianto Singgalen, J. Jend Sudirman No, K. Semanggi, K. Setiabudi, K. Jakarta Selatan,  and  D.  Khusus,  “Analisis  Sentimen  dan  Sistem  Pendukung  Keputusan
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 58 – 67 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Menginap  di  Hotel  Menggunakan  Metode  CRISP-DM  dan  SAW,” J.  Inf.  Syst.
Res. , vol. 4, no. 4, pp. 1343–1353, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i4.3917.
[13]  A. Hidayat, Nurhidayati, and  amri muliawan Nur, “Implementasi Algoritma K- Means  Untuk  Klasterisasi  Peserta,” Print.  J.  Pengemb.  Rekayasa  Inform.  dan Komput. , vol. 1, no. 2, pp. 154–166, 2023.
[14]  C.  P.  Siwi  and  Y.  Nurfirdaus,  “K-Means  Cluster  Analysis  of  Sub-Districts  in Sidoarjo  Based  on  Long-Term  Contraceptive  Method,” J.  Biometrika  dan Kependud. , vol. 9, no. 2, p. 161, 2020, doi: 10.20473/jbk.v9i2.2020.161-170.
[15]  E. D. Cahyati, D. Herawatie, and E. Wuryanto, “Implementasi K-Means Clustering Untuk  Pemetaan  Desa  Dan  Kelurahan  Di  Kabupaten  Bangkalan  Berdasarkan Contraceptive Prevalence Rate Dan Tingkat Pendidikan,” Semin.  Nas.  Mat.  dan Apl. , pp. 341–348, 2017.