## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 506-515 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5197

## Implementasi Data Mining Untuk Penerima Bantuan PKH Pemerintah dengan Menerapkan Algoritma Klastering
K-Medoids

## Yunan Fauzi Wijaya
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: yunan.fw@civitas.unas.ac.id
Email Penulis Korespondensi: yunan.fw@civitas.unas.ac.id Submitted: 20/05/2024; Accepted: 29/05/2024; Published: 30/05/2024
Abstrak− Pada  tahun  2019  terjadi  sebauh  sebuah  peristiwa  yang  sangat  memilukan  bagi  seluruh  penduduk  dunia.  Dimana akibat dari wabah tersebut menyebabkan kelumpuhan total bagi seluruh aktifitas didunia. Dampak tidak berjalannya aktifitas ekonomi  menyebabkan lumpuhnya perekonomian diseluruh dunia, bukan saja berdampak bagi perusahaan kecil tetapi juga perusahaan  –  perusahaan  besar.  Terkhusunya  di  Indonesia  sendiri  dimasa  pandemi  Covid-19  tersebut  banyak  terjadi pemecatan karyawan secara besar – besaran. Dampak dari hal tersebut meningkatnya angka kemiskinan keluarga yang terjadi di  Indonesia. Program  Keluarga Harapan (PKH)  merupakan program  yang dijalankan oleh pemerintah  melalui kementerian sosial.  Meskipun  program  PKH  tersebut  berdasarkan  pelaksanaan  dari  kementerian  sosial,  tetapi  proses  penentuan  tersebut dilakukan  oleh  masing  –  masing  dinas  sosial  pada  setiap  daerah.  Masih  banyak  keluarga  yang  termasuk  dalam  keluarga miskin  sebenarnya  tidak  mendapatkan  bantuan  PKH  tersebut.  Permasalahan  tersebut  dikarena  banyaknya  jumlah  keluarga disuatu  daerah  yang  membutuhkan  proses  cukup  panjang.  Penentuan  keluarga  miskin  yang  ditentukan  dari  dinas  terkait seharusnya dapat dilihat berdasarkan dengan data – data penerima bantuan PKH sebelumnya. Data mining merupakan sebuah proses penggalian data, penggalian data yang dilakukan bertujuan untuk mendapatkan sebuah informasi baru yang berharga dan  penting.  Klasterisasi  atau  Clustering  merupakan  bagian  dari  data  mining  yang  bertujuan  untuk  melakukan pengelompokan data. Klasterisasi merupakan pembentukan sebuah klaster baru dari data – data yang sudah ada sebelumnya. Algoritma  K-Medoids  merupakan  algortima  dari  pada  clustering  data  mining.  Pada  algoritma  K-Medoids  dilakukan  proses berdasarkan dengan perhitungan jarak terdekat. Dari proses yang telah dilakukan maka kiranya terdapat 2 (dua) cluster yang terbentukan  dimana  pada  cluster  1  terdapat  7  keluarga  yang  termasuk  didalamnya.  Sedangkan  pada  cluster  2  terdepat  8 keluarga yang termasuk didalamnya.
Kata Kunci: Data Mining; Penerimaan; Bantuan; PKH; Algoritma Klastering K-Medoids
Abstract− In  2019,  a  very  heartbreaking  event  occurred  for  the  entire  world  population.  Where  the  consequences  of  the outbreak  caused  total  paralysis  of  all  activities  in  the  world.  The  impact  of  non-performance  of  economic  activities  has caused  the  paralysis  of  the  economy  throughout  the  world,  not  only  affecting  small  companies  but  also  large  companies. Especially in Indonesia itself, during the Covid-19 pandemic, there were many large-scale employee layoffs. The impact of this is increasing the number of family poverty cases in Indonesia. The Family Hope Program (PKH) is a program run by the government  through  the  Ministry  of  Social  Affairs.  Even  though  the  PKH  program  is  based  on  the  implementation  of  the Ministry of Social Affairs, the determination process is carried out by each social service in each region. There are still many families who are poor families who actually do not receive PKH assistance. This problem is caused by the large number of families  in  an  area  which  requires  quite  a  long  process.  The  determination  of  poor  families  determined  by  the  relevant agencies should be able to be seen based on data on previous PKH aid recipients. Data mining is a data mining process, data mining is  carried out  with the aim  of obtaining new information that is valuable and important. Clustering or Clustering is part of data mining which aims to group data. Clustering is the formation of a new cluster from previously existing data. The K-Medoids algorithm is an algorithm for clustering data mining. In the K-Medoids algorithm, a process is carried out based on calculating the closest distance. From the process that has been carried out, it is estimated that there are 2 (two) clust ers formed where in cluster 1 there are 7 families included in it. Meanwhile, in cluster 2 there are 8 families included.
Keywords: Data Mining; Reception; Help; PKH; K-Medoids Clustering Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Pada tahun 2019 terjadi sebauh sebuah peristiwa yang sangat  memilukan bagi seluruh penduduk dunia, dimana pada masa itu seluruh penjuru dunia terserang wabah penyakit yang bernama Corona Virus Disease (Covid-19). Dimana  akibat  dari  wabah  tersebut  menyebabkan  kelumpuhan  total  bagi  seluruh  aktifitas  didunia,  baik  dar i aktifitas sehari – hari, pendidikan dan juga bahkan aktifitas ekonomi[1].
Dampak  tidak  berjalannya  aktifitas  ekonomi  menyebabkan  lumpuhnya  perekonomian  diseluruh  dunia, bukan saja berdampak bagi perusahaan kecil tetapi juga perusahaan – perusahaan besar. Hingga akhirnya banyak perusahaan  –  perusahaan  yang  melakukan  pemecatan  terhadap  karyawan  pada  perusahaan  dikarena  ketidak mampuan perusahaan untuk memberikan gaji kepada karyawan[2].
Terkhusunya di Indonesia sendiri dimasa pandemi Covid-19 tersebut banyak terjadi pemecatan karyawan secara besar – besaran yang bukan hanya dilakukan oleh perusahaan menengah kebawah, tetapi juga dilakukan oleh perusahaan menengah keatas. Pemecatan tersebut memberikan dampak yang cukup berkepanjangan hingga saat  ini  dimana  masih  banyak  yang  belum  mendapatkan  pekerjaan  kembali  dikarenakan  terkendalanya  dengan batasan umur ataupun syarat – syarat lainnya[3].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 506-515 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5197
Dampak  dari  hal  tersebut  meningkatnya  angka  kemiskinan  keluarga  yang  terjadi  di  Indonesia. Peningkatan  angka  kemiskinan  tentu  saja  merupakan  sebuah  rapor  buruk  bagi  pemerintah,  dimana  dengan meningkatnya  angka  kemiskinan  berarti  pertumbuhan  ekonomi  di  Indonesia  tentu  tidak  mengalami  kenaikan. Hal  ini  bukan  saja  berdampak  pada  skala  nasional,  tetapi  juga  internasional  yang  menyebabkan  tingkat pertumbuhan ekonomi di Indonesia turun secara global. Maka dari itu, pemerintah melakukan kebijakan dengan memberikan  bantuan  kepada  keluarga  yang  terkena  dampak  ataupun  bagi  keluarga  yang  tergolong  dalam kategori keluarga miskin[4].
Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  merupakan  program  yang  dijalankan  oleh  pemerintah  melalui kementerian  sosial.  Dimana  program  tersebut  bertujuan  untuk  memberikan  dana  bantuan  bagi  keluarga  yang termasuk dalam keluarga miskin. Program PKH sendiri sudah mulai berlangsung dari tahun 2007 sampai dengan sekarang,  namun  dimasa  sekarang  ini  memiliki  kuota  yang  lebih  besar  dibandingkan  dengan  tahun  –  tahun sebelumnya[5].
Meskipun  program  PKH  tersebut  berdasarkan  pelaksanaan  dari  kementerian  sosial,  tetapi  proses penentuan tersebut dilakukan oleh  masing  –  masing dinas  sosial pada  setiap daerah. Proses penentuan tersebut mendapati  permasalahan  tersendiri  dalam  proses  pemberiannya,  dimana  penentuan  PKH  tersebut  tidak  sesuai dengan  syarat  ataupun  ketentuan  yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Masih  banyak  keluarga  yang  termasuk dalam  keluarga  miskin  sebenarnya  tidak  mendapatkan  bantuan  PKH  tersebut  dan  berlaku  sebaliknya  bagi keluarga yang tidak termasuk dalam keluarga miskin mendapatkan bantuan PKH tersebut[6].
Permasalahan  tersebut  dikarena  banyaknya  jumlah  keluarga  disuatu  daerah  yang  membutuhkan  proses cukup panjang serta tidak terdapatnya  sebuah proses khusus  yang digunakan untuk  menentukan pada keluarga miskin atau tidak. Tentu saja permasalahan tersebut harus segera diselesaikan, jika permasalahan tersebut tidak segera  diselesaikan  akan  berdampak  bukan  saja  bagi  keluarga  miskin  tersebut  tetapi  juga  tidak  tercapainya tujuan  yang  telah  ditentukan  oleh  pemerintah  untuk  menekan  angka  kemiskinan  dan  juga  meningkatkan perekonomian di Indoneisa.
Penentuan  keluarga  miskin  yang  ditentukan  dari  dinas  terkait  seharusnya  dapat  dilihat  berdasarkan dengan data – data penerima bantuan PKH sebelumnya, dari data – data terdahulu tersebut nantinya dapat dilihat pola  seperti  apa  yang  terbentuk  dari  data  di  masa  lampu  tersebut.  Dengan  pola  tersebut  nantinya  akan memudahkan  bagi  dinas  terkait  untuk  menentukan  keluarga  yang  selayaknya  masuk  dalam  kategori  keluarga miskin  tersebut.  Namun  proses  tersebut  harus  diselesaikan  dengan  menggunakan  sebuah  teknik  yang  bernama data mining.
Data mining merupakan sebuah proses penggalian data, penggalian data yang dilakukan bertujuan untuk mendapatkan  sebuah  informasi  baru  yang  berharga  dan  penting.  Informasi  yang  didapatkan  pada  proses  data mining nantinya dapat dipergunakan bagi pemilik data untuk proses pengambilan sebuah keputusan. Hasil yang didapatkan  pada  data  mining  dapat  berbentuk  sebuah  pola  aturan,  pembentukan  pengelompokan  ataupun hubungan  yang  terikat  dari  data.  Hal  tersebut  dikarenakan  hasil  dari  data  mining  dapat  dipergunakan  dalam banyak  kondisi  sesuai  dengan  kebutuhan.  Dalam  proses  yang  dilakukan  pada  data  mining  terdapat  berbagai macam teknik yang dipergunakan, salah satu yang banyak dipergunakan adalah klasterisasi[7], [8].
Klasterisasi  atau  Clustering  merupakan  bagian  dari  data  mining  yang  bertujuan  untuk  melakukan pengelompokan data. Klasterisasi merupakan pembentukan sebuah klaster baru dari data – data yang sudah ada sebelumnya.  Pembentukan  klaster  pada  data  mining  berdasarkan  dengan  karakteristik  yang  dimili  oleh  setiap data,  bagi  data  yang  memiliki  nilai  karaktersitik  yang  sama  maka  nantinya  akan  dikelompokan  dalam  satu cluster. Pada  klasterisasi  sendiri terdapat berbagai  macam cara  yang digunakan untuk  membantu dalam  proses pembentukan cluster, salah satunya adalah algoritma K-Medoids[9], [10].
Algoritma K-Medoids merupakan algortima dari pada clustering data mining. Pada algoritma K-Medoids dilakukan  proses  berdasarkan  dengan  perhitungan  jarak  terdekat.  Sama  halnya  dengan  algoritma  K-Means, algoritma  K-Medoids  menghitung  jarak  terdekat  berdasarkan  dengan  euclidean  distance.  Selain  itu,  pada algoritma  K-Means  dilakukan  terlebih  dahulu  terhadap  penentuan  nilai  K.  Nilai  K  pada  algoritma  K-Medoids menandakan banyaknya cluster yang dibentuk dari data nantinya[11], [12].
Untuk  mendukung  terhadap  penelitian  maka  diperlukan  sebuah  pendukung  berupa  penelitian  yang dilakukan  sebelumnya.  Penelitian  pertama  seperti  yang  dilakukan  oleh  Dilla  Kurmiati,  dkk  pada  tahun  2021 dengan judul penelitian yang diangkat yaitu Klasterisasi Daerah Rawan Gempa Bumi di Indonesia Menggunakan Algoritma  K-Medoids  dimana  pada  penelitian  tersebut  didapatkan  hasil  bahwasannya  dapat  dikelompokan terhadap  daerah  –  daerah  yang  rawan  gempa  dengan  kekuatan  gempa  bekisar  3  Skala  Richter  –  5,7  Skala Richter[13].
Penelitian lainnya sebagai pendukung dalam penelitian seperti yang dilakukan oleh Nurafni Syahfitri, dkk pada  tahun  2023  dengan  judul  penelitian  Pengelompokan  Produk  Berdasarkan  Data  Persediaan  Barang Menggunakan Metode Elbow dan K-Medoid dimana pada penelitian tersebut hasil dari penelitian yaitu terdapat hasil berupa 5 (lima) cluster dari proses yang telah dilakukan[14].
Penelitian  ketiga  yang  telah  dilakukan  oleh  Reza  Noviandi  pada  tahun  2020  dengan  judul  penelitian Sistem Segmentasi Keluhan Air Bersih di PT. Suryacipta Swadaya Menggunakan K-Medoids Clustering dimana pada penelitian  yang telah dilakukan didapatkan  hasil dari penelitian bahwa terdapat 2 (dua) hasil  cluster yang

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 506-515 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5197
didapatkan dari proses penelitian. Dimana dari hasil cluster tersebut dapat diketahui permasalahan yang dihadapi terhadap keluhan sehingga mudah untuk dilakukan penanganan[15].
Penelitian  keempat  sebagai  penelitian  terakhir  yang  digunakan  sebagai  pendukung  penelitian  dilakukan oleh Agung Purnomo Sidik pada tahun 2023 dengan judul penelitian Pengelompokan Tanaman Buah Berdasrkan Kadar  Vitamin  Dengan  Menerapkan  Algoritma  K-Medoids  bahwasannya  Algoritma  K-Medoids  dalam Menentukan  pengelompokkan  buah  berdasrkan  kadar  vitamin  telah  berhasil  dibangun  dan  dapat  digunakan untuk menentukan buah berdasrkan kadar vitaminnya[16].
Tujuan  dilakukan  penelitian  adalah  untuk  membantu  dalam  proses  pengelompokan  terhadap  penerima bantuan PKH sehingga pemberian bantuan dapat dilakukan tepat sasaran kepada penerima. Dimana untuk proses yang  dilakukan  dengan  menggunakan  data  mining  serta  algoritma  K-Medoids  untuk  membantu  dalam pembentukan  cluster  terhadap  data.  Hasil  nantinya  yang  didapatkan  dapat  memperpudah  dalam  menentukan keluarga penerima PKH atau tidak.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian merupakan alur proses yang dilaksanakan pada penelitian. Dengan tahapan penelitian maka alur  proses  akan  tersusun  secara  baik.  Alur  proses  pada  tahapan  penelitian  dimulai  dari  tahapan  identifikasi masalaah sampai dengan tahapan laporan. Adapun tahapan penelitian dapat dilihat pada gambar 1 berikut:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Data Mining
Dalam  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD)  terdapat  sebuah  proses  yang  bernama  data  mining.  Data mining merupakan proses utama ataupun proses inti pada Knowledge Discovery in Database (KDD), hal tersebut dikarenakan untuk mendapatkan hasil pada Knowledge Discovery in Database (KDD) diharuskan menggunakan proses pada data mining[17].
Data  mining  sendiri  merupakan  sebuah  proses  pengolahan  data  dimasa  lampau,  pengolahan  data  yang dilakukan  pada  data  mining  berdasarkan  dengan  data  –  data  yang  telah  tersimpan  pada  database  ataupun kumpulan  data.  Pada  data  –  data  tersebut  nantinya  akan  dilakukan  proses  penggalian  ulang  kembali  terhadap data  hingga  didaptkan  sebuah  informasi  baru  yang  berharga  terhadap  data.  Informasi  –  informasi  tersebut nantinya dapat dipergunakan bagi pemilik data dalam proses pengambilan keputusan[18].

## 2.3 Algoritma K-Medoids
Algoirtma K-Medoids merupakan sebuah algoritma untuk menghitung nilai cost atau nilai rata  – rata dari objek berdasarkan dengan klasteriasi. Proses pembentukan cluster berdasarkan jarak terdekat antar objek dengan nilai centroid  pada  setiap  cluster.  Proses  perhitungan  jarak  terdekat  antar  objek  berdasarkan  dengan  Euclidean Distance. Adapun rumus yang digunakan untuk menghitung jarak terdekat yakni[19]–[22]:
d ij = √ (1)
Adapun  tahapan  –  tahapan  penyelesaian  yang  dilakukan  oleh  algoritma  K-Medoids  dapat  dilihat  pada berikut ini :
1. Menentukan banyaknya cluster (k) yang akan dibentuk
Pembuatan Laporan hasil penelitian Mulai Identifikasi Ruang Lingkup Masalah Pengumpulan DataSet Mempelajari Literatur Analisa Data Penerapan Algoritma K-Medoids Implementasi Pengujian Selesai

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 506-515 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5197
2. Menghitung jarak antar objek dengan menggunakan persamaan (1)
3. Menentukan nilai centroid baru untuk proses perhitungan jarak dan pembentukan cluster
4. Hitung nilai rata – rata ataupun cost dari proses cluster
5. Jika nilai cost baru lebih besar dari cost lama, maka proses telah berakhir.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Program Keluarga Harapan (PKH) merupakan program bantuan dari pemerintah melalui kementerian sosial dan disalurkan oleh dinas  sosial  setiap daerah untuk membantu keluarga  miskin. Pasca wabah  virus covid-19  yang melanda  didunia  meningkatnya  angka  kemiskinan  terkhususnya  di  Indonesia,  hal  tersebut  dikarenakan banyaknya karyawan yang menjadi kepala keluarga mengalami dampak dari wabah tersebut berupa Pemutusan Hubungan  Kerja (PHK) oleh perusahaan. PHK  yang dilakukan oleh perusahaan dikarenakan tidak berlajannya proses  bisnis  sehingga  menyebabkan  perekonomian  berhenti  serta  tidak  terdapatnya  keuntungan  perusahaan untuk  memberikan  salary  kepada  karyawan.  Meningkatnya  angka  kemiskinan  tentu  saja  membuat  buruk  citra dari  pemerintah  dimana  tidak  dapat  mengelola  keberlangsungan  hidup  dengan  baik.  Maka  dari  itu  dengan program  PKH  nantinya  diharapkan  dapat  membantu  menekan  atau  menurunkan  angka  kemiskinan  bagi  warga negara  Indonesia.  Permasalahan  yang  terjadi  adalah  banyaknya  warga  disuatu  daerah  menyebabkan  tidak terkontrolnya  program  PKH  tersebut,  saat  ini  masih  banyak  keluarga  yang  termasuk  dalam  kategori  keluarga miskin  tidak  mendapatkan  bantuan  program  PKH  tersebut,  tentu  saja  hal  tersebut  sangat  melenceng  jauh  dari tujuan  program  ini  dilaksanakan.  Dimana  tujuan  dari  program  PKH  untuk  menurunkan  angka  kemiskinan dengan  cara  memberikan  bantuan  kepada  keluarga  yang  termasuk  dalam  keluarga  miskin.  Maka  dari  itu, permasalahan tersebut haruslah segera diatas agar kiranya pemberian bantuan PKH tersebut lebih tepat sasaran. Proses  penyelesaian  permasalahan  dapat  dilakukan  dengan  melihat  dari  data  sebelumnya,  dimana  pada  data sebelumnya  dapat  dilihat  terkait  dengan  pola  ataupun  kondisi  yang  termasuk  dalam  keluarga  miskin  dan mendapatkan  bantuan  PKH  tersebut.  Oleh  sebab  itu,  diperlukan  sebuah  cara  untuk  membantu  proses penyelesaian  yaitu  dengan  menggunakan  data  mining.  Data  mining  merupakan  sebuah  proses  pengolahan kembali terhadap data dimasa  lampau, dimana data  –  data tersebut nantinya akan ditemukan semuah  informasi baru yang berharga guna dipergunakan kembali. Informasi yang ditemukan nantinya dapat dipergunakan untuk melakukan  proses  pengambilan  keputusan  bagi  pengguna  data  ataupun  pemilik  data.  Pada  data  mining  sendiri juga terdapat beberapa teknik untuk penyelesaian seperti clustering data mining. Klasterisasi atau clustering data mining  merupakan  sebuah  teknik  yang  digunakan  untuk  melakukan  pengelompokan  data,  dimana pengelompokan data yang dilakukan dengan membentuk sebuah cluster baru berdasarkan dengan jumlah cluster yang telah ditentukan. Pada clustering sendiri terdapat algoritma yang digunakan untuk membantu penyelesaian permasalahan salah satunya adalah algoritma K-Medoids. Sama halnya dengan algortima K-Means, algoritma K- Medoids bagian dari clustering data mining yang berguna untuk melakukan pembantukan cluster baru terhadap data  unsupervised  learning.  Pada  algoritma  K-Medoids  proses  yang  dilakukan  berdasarkan  dengan  iterasi, dimana proses  iterasi  akan  berhenti  jika  nilai cost  iterasi  yang  baru  lebih  besar dibandingkan dengan  nilai  cost iterasi yang lama.

## 3.1 Penerapan Algoritma K-Medoids
Setelah tahapan analisa  masalah  berupa penjabaran ataupun penjelasan terhadap permasalahan dan  juga proses penyelesaian  maka  selanjutnya  dilakukan  terhadap  penyelesaian  dari  permasalahan.  Setelah  proses  analisa masalah  selesai  dilakukan  maka  proses  penyelesaian  dengan  algoritma  K-Medoids  dapat  dilakukan,  namun sebelum  dilakukan  proses  terhadap  algortima  terlebih  dahulu  diketahui  terhadap  dataset  yang  akan  digunakan pada penelitian. Adapun yang menjadi dataset pada penelitian dapat dilihat berikut:
Tabel 1. Dataset Penelitian
Calon Keluarga  Atribut 1  Atribut 2  Atribut 3  Atribut 4  Atribut 5
Keluarga 1 1 3 4 5 5 Keluarga 2 2 5 1 1 3 Keluarga 3 5 3 4 4 5 Keluarga 4 2 2 3 1 2 Keluarga 5 2 5 5 1 4 Keluarga 6 4 4 5 2 5 Keluarga 7 1 2 5 4 1 Keluarga 8 2 4 1 3 1 Keluarga 9 1 2 4 4 4 Keluarga 10 4 3 2 5 2 Keluarga 11 4 3 1 3 3 Keluarga 12 4 1 5 5 1 Keluarga 13 2 3 2 1 2

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 506-515 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5197
Calon Keluarga  Atribut 1  Atribut 2  Atribut 3  Atribut 4  Atribut 5 Keluarga 14 4 5 5 2 2 Keluarga 15 4 3 3 5 5
Dari tabel 1 dapat dilihat bahwasannya dataset yang digunakan pada penelitian terdapat 15 calon keluarga yang  akan  dilakukan  pengelompokan  terhadap  penerima  bantuan  PKH,  selain  itu  juga  pada  tabel  dapat  dilihat bahwasannya terdapat 5 atribut yang digunakan sebagai dasar untuk pengelompokan data.
Setelah  diketahui  data  tersebut  maka  selanjutnya  dapat  dilakukan  proses  penyelesaian  dengan menggunakan algoritma K-Medoids tersebut, adapun proses tersebut dapat dilihat berikut:
1. Menetukan  terhadap  banyaknya  nilai  K  untuk  cluster;  Pada  hasil  penelitian  yang  dilakukan  nantinya pembentukan cluster dilakukan terhadap 2 (dua) cluster.
2. Setelah ditentukan banyaknya cluster, maka dilakukan proses untuk perhitungan nilai jarak terdekat terhadap nilai  centeroid.  Maka  dari  itu  sebelum  dilakukan  proses  perhitungan  dilakukan  terlebih  dahulu  penentuan nilai centeroid untuk  masing  –  masing cluster. Adapun  nilai  centeroid awal untuk  masing  –  masing cluster dapat dilihat pada tabel 2 berikut
Tabel 2. Nilai Centeroid Awal Calon Keluarga Atribut 1  Atribut 2  Atribut 3  Atribut 4  Atribut 5 Calon Keluarga 3 5 3 4 4 5 Calon Keluarga 13 2 3 2 1 2
Pada tabel 2 dapat dilihat terhadap nilai centeroid awal pada  setiap cluster.  Untuk Cluster 1 nilai  centeroid awal merupakan data calon keluarga 3 dan untuk cluster 2 nilai centeroid awal data calon keluarga 13.
3. Tahapan  selanjutnya  setelah  ditentukan  nilai  centeroid  awal  untuk  masing  –  masing  cluster  maka  proses berikutnya merupakan perhitungan nilai jarak terdekat. Dimana untuk melakukan perhitungan jarak terdekat dengan menggunakan rumus euclidean distance. Adapun rumus tersebut dapat dilihat berikut
dij = √
Cluser – 1
d(ij1, c1)  = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √ = 4,12 d(ij2, c1)  = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √ = 5,92 d(ij3, c1)  = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √ = 0 d(ij4, c1)  = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √ = 5,39 d(ij5, c1)  = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √ = 4,90 d(ij6, c1)  = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √ = 2,65 d(ij7, c1)  = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √ = 5,83 d(ij8, c1)  = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √ = 6 d(ij9, c1)  = √( ) ( ) ( ) ( ) ( )

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 506-515 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5197
= √ = 4,24 d(ij10, c1)= √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √ = 3,87 d(ij11, c1)= √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √ = 3,87 d(ij12, c1)= √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √ = 4,80 d(ij13, c1)= √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √ = 5,57 d(ij14, c1)= √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √ = 4,36 d(ij15, c1)= √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √ = 1,73 Cluster – 2 d(ij1, c2)  = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √ = 5,48 d(ij2, c2)  = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √ = 2,45 d(ij3, c2)  = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √ = 5,57 d(ij4, c2)  = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √ = 1,41 d(ij5, c2)  = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √ = 4,12 d(ij6, c2)  = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √ = 4,90 d(ij7, c2)  = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √ = 4,58 d(ij8, c2)  = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √ = 2,65 d(ij9, c2)  = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √ = 4,36

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 506-515 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5197
d(ij10, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √ = 4,47 d(ij11, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √ = 3,16 d(ij12, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √ = 5,83 d(ij13, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √ = 0 d(ij14, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √ = 4,24 d(ij15, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √ = 5,48
4. Setelah  dilakukan  proses  perhitungan  jarak  pada  tahapan  diatas,  maka  tahapn  selanjutnya  mengelompokan data  hasil  pada  sebuah  tabel.  Pengelompokan  tersebut  bertujun  untuk  memudahkan  dalam  membaca  data serta mengetahui hasil cluster dan juga nilai jarak. Adapun hasil pengelompokan cluster pada iterasi 1 dapat dilihat pada tabel berikut:

## Tabel 3. Hasil Pengelompokan Cluster Iterasi 1
Calon Keluarga  Atribut 1  Atribut 2  Atribut 3  Atribut 4  Atribut 5  DC1  DC2  Hasil Cluster
Keluarga 1 1 3 4 5 5 4,12 5,48 C1 Keluarga 2 2 5 1 1 3 5,92 2,45 C2 Keluarga 3 5 3 4 4 5 0,00 5,57 C1 Keluarga 4 2 2 3 1 2 5,39 1,41 C2 Keluarga 5 2 5 5 1 4 4,90 4,12 C2 Keluarga 6 4 4 5 2 5 2,65 4,90 C1 Keluarga 7 1 2 5 4 1 5,83 4,58 C2 Keluarga 8 2 4 1 3 1 6,00 2,65 C2 Keluarga 9 1 2 4 4 4 4,24 4,36 C1 Keluarga 10 4 3 2 5 2 3,87 4,47 C1 Keluarga 11 4 3 1 3 3 3,87 3,16 C2 Keluarga 12 4 1 5 5 1 4,80 5,83 C1 Keluarga 13 2 3 2 1 2 5,57 0,00 C2 Keluarga 14 4 5 5 2 2 4,36 4,24 C2 Keluarga 15 4 3 3 5 5 1,73 5,48 C1
Pada tabel 3 dapat dilihat hasil pengelompokan cluster, dimana dari 15 data keluarga tersebut sudah memiliki cluster  masing  –  masing  sesuai  dengan  nilai  terdekat  dari  nilai  centeroid  awal  tersebut.  Pada  tahapan algoritma  K-Medoids  sebelum  dilakukan  proses  pada  iterasi  selanjutnya  proses  yang  dilakukan  yaitu menentukan  nilai  cost.  Dimana  nilai  cost  didapatkan  dari  nilai  jarak  terdekat  yang  menjadi  nilai  cluster. Adapun hasil nilai cost dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 4. Nilai Cost Cluster Calon Keluarga  Hasil Cluster  Nilai Cost Keluarga 1 C1 4,12 Keluarga 2 C2 2,45 Keluarga 3 C1 0,00 Keluarga 4 C2 1,41 Keluarga 5 C2 4,12 Keluarga 6 C1 2,65 Keluarga 7 C2 4,58

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 506-515 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5197
Calon Keluarga  Hasil Cluster  Nilai Cost Keluarga 8 C2 2,65 Keluarga 9 C1 4,24 Keluarga 10 C1 3,87 Keluarga 11 C2 3,16 Keluarga 12 C1 4,80 Keluarga 13 C2 0,00 Keluarga 14 C2 4,24 Keluarga 15 C1 1,73
Pada tabel 4 dapat dilihat hasil cluster setiap data dan juga nilai cost dari setiap hasil jarak cluster, dari data tersebut  nantinya  dapat  dihitunga  nilai  cost  pada  iterasi  1.  Adapun  perhitungan  nilai  cost  iterasi  1  dapat dilihat pada berikut:
Nilai Cost Iterasi 1 = 4,12 + 2,45 + 0,00 + 1,41 + 4,12 + 2,65 + 4,58 + 2,65 + 4,24 + 3,87 + 3,16 + 4,80 + 0,00 + 4,24 + 1,73 = 44,03

## Iterasi – 2
Tahap  selanjut  setelah  proses  selesai  pada  iterasi  1,  maka  melanjutnya  pada  iterasi  2.  Sama  halnya  dengan proses  yang dilakukan  pada  iterasi 1 pada  iterasi  2 proses dimulai dengan  menentukan  nilai  centeroid  baru untuk nilai cluster. Adapun nilai centeroid baru untuk cluster dapat dilihat beriktu:
Tabel 5. Nilai Centeroid Baru Iterasi 2
Calon Keluarga Atribut 1  Atribut 2  Atribut 3  Atribut 4  Atribut 5 Calon Keluarga 6 4 4 5 2 5 Calon Keluarga 8 2 4 1 3 1
Pada tabel 5 dapat dilihat terhadap nilai centeroid awal pada  setiap cluster.  Untuk Cluster 1 nilai  centeroid awal merupakan data calon keluarga 3 dan untuk cluster 2 nilai centeroid awal data calon keluarga 13. Sama halnya dengan proses pada iterasi 1, setelah dilakukan penentuan terhadap nilai centeroid baru pada cluster di iterasi  2  maka  proses  dapat  dilakukan  kembali  dengan  menghitung  nilai  jarak  terdekat  terhadap  nilai centeroid. Dengan  menggunakan rumus dan  juga proses yang sama pada  iterasi 1 adapun  hasil perhitungan jarak pada iterasi 2 dapat dilihat berikut
Tabel 6. Hasil Pengelompokan Cluster Iterasi 2
Calon Keluarga  Atribut 1  Atribut 2  Atribut 3  Atribut 4  Atribut 5  DC1  DC2  Hasil Cluster
Keluarga 1 1 3 4 5 5 4,47 5,57 C1 Keluarga 2 2 5 1 1 3 5,10 3,00 C2 Keluarga 3 5 3 4 4 5 2,65 6,00 C1 Keluarga 4 2 2 3 1 2 4,69 3,61 C2 Keluarga 5 2 5 5 1 4 2,65 5,48 C1 Keluarga 6 4 4 5 2 5 0,00 6,08 C1 Keluarga 7 1 2 5 4 1 5,74 4,69 C2 Keluarga 8 2 4 1 3 1 6,08 0,00 C2 Keluarga 9 1 2 4 4 4 4,36 4,90 C1 Keluarga 10 4 3 2 5 2 5,29 3,32 C2 Keluarga 11 4 3 1 3 3 4,69 3,00 C2 Keluarga 12 4 1 5 5 1 5,83 5,74 C2 Keluarga 13 2 3 2 1 2 4,90 2,65 C2 Keluarga 14 4 5 5 2 2 3,16 4,80 C1 Keluarga 15 4 3 3 5 5 3,74 5,39 C1
Pada tabel 6 dapat dilihat hasil pengelompokan cluster, dimana dari 15 data keluarga tersebut sudah memiliki cluster  masing  –  masing  sesuai  dengan  nilai  terdekat  dari  nilai  centeroid  awal  tersebut.  Pada  tahapan algoritma  K-Medoids  sebelum  dilakukan  proses  pada  iterasi  selanjutnya  proses  yang  dilakukan  yaitu menentukan nilai cost. Dimana nilai cost didapatkan dari nilai jarak terdekat yang menjadi nilai cluster. Adapun hasil nilai cost dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 7. Nilai Cost Cluster Calon Keluarga  Hasil Cluster  Nilai Cost Keluarga 1 C1 4,47 Keluarga 2 C2 3,00 Keluarga 3 C1 2,65 Keluarga 4 C2 3,61

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 506-515 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5197
Calon Keluarga  Hasil Cluster  Nilai Cost Keluarga 5 C1 2,65 Keluarga 6 C1 0,00 Keluarga 7 C2 4,69 Keluarga 8 C2 0,00 Keluarga 9 C1 4,36 Keluarga 10 C2 3,32 Keluarga 11 C2 3,00 Keluarga 12 C2 5,74 Keluarga 13 C2 2,65 Keluarga 14 C1 3,16 Keluarga 15 C1 3,74
Pada tabel 7 dapat dilihat hasil cluster setiap data dan juga nilai cost dari setiap hasil jarak cluster, dari data tersebut  nantinya  dapat  dihitunga  nilai  cost  pada  iterasi  2.  Adapun  perhitungan  nilai  cost  iterasi  2  dapat dilihat pada berikut:
Nilai Cost Iterasi 2 = 4,47 + 3,00 + 2,65 + 3,61 + 2,65 + 0,00 + 4,69 + 0,00 + 4,36 + 3,32 + 3,00 + 5,74 + 2,65 + 3,16 + 3,74 = 47,03
Setelah  dilakuan  proses  perhitungan  nilai  cost  pada  iterasi  2,  maka  selanjutnya  dilakukan  perbandingan nilai cost antara nilai cost iterasi sebelumnya dengan nilai cost pada iterasi sekarang. Untuk nilai cost pada iterasi 1 adalah 44,03 dan nilai cost pada iterasi 2 adalah 47,03 hal tersebut menandakan bahwasannya nilai cost iterasi 2 lebih besar dibandingkan dengan nilai cost pada iterasi 1. Maka dari itu proses iterasi dihentikan pada iterasi 2. Setelah  berhenti  proses  iterasi,  maka  dilakukan  proses  pengelompokan  data  keluarga.  Adapun  hasil pengelompokan dapat dilihat berikut:
Tabel 8. Hasil Pengelompokan Cluster Penerima PKH Hasil Cluster 1  Hasil Cluster 2 Keluarga 1 Keluarga 2 Keluarga 3 Keluarga 4 Keluarga 5 Keluarga 7 Keluarga 6 Keluarga 8 Keluarga 9 Keluarga 10 Keluarga 14 Keluarga 11 Keluarga 15 Keluarga 12 Keluarga 13
Tabel  8  merupakan  hasil  dari  proses  algoritma  K-Medoids.  Pada  tabel  8  dapat  dilihat  hasil pengelompokan pada masing – masing cluster. Pada cluster 1 terdapat 7 keluarga didalamnya dan pada cluster 2 terdapat 8 keluarga didalamnya.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  merupakan  tahapan  akhir  dari  penelitian,  kesimpulan  menggambarkan  hasil  yang  didapatkan  dari penelitian.  Adapun  yang  menjadi  kesimpulan  pada  penelitian  bahwasannya  data  mining  dapat  membantu terhadap proses pengolahan data dari penerima bantuan program PKH. Dengan menggunakan data mining dapat dengan  mudah  untuk  menentukan  hasil  pengelompokan  atau  cluster  dari  setiap  data.  Hasil  penelitian  yang didapatkan dengan menggunakan algoritma K-Medoids didapatkan hasil bahwa untuk cluster 1 terdapat 7 (tujuh) keluarga  dan pada cluster 2 terdapat 8 (delapan) keluarga.

## REFERENCES
[1] D. A. Juliantho and B. Hendrik, “Komparasi Algoritma K-Means Dan K-Medoids Dalam Clustering Penyebaran Kasus Covid 19,” Jised J. Inf. Syst. Educ. Dev. , vol. 1, no. 2, pp. 30–32, 2023.
[2] A. O. Hermadi,  wowon Priatna, and A. D. Alexander, “Implementasi Algoritma K-Medoids Clustering Untuk Mencari Keuntungan Sementara Dalam Laporan Keuangan,” J. Teknol. Dan Ilmu Komput. Prima , vol. 6, no. 1, pp. 6–11, 2023, [Online]. Available: http://jurnal.unprimdn.ac.id/index.php/JUTIKOMP/article/view/3505.
[3] L.  Karlina  and  O.  Nurdiawan,  “Penerapan  K-  Medoids  Dalam  Klasifikasi  Persebaran  Lahan  Kritis  Di  Jawa  Barat Berdasarkan  Kabupaten/Kota,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  527–532,  2023,  doi: 10.36040/jati.v7i1.6348.
[4] T.  Ramayanti,  E.  Haerani,  J.  Jasril,  and  L.  Oktavia,  “Penerapan  Algoritma  K-Medoids  Pada  Clustering  Penerima Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (BPNT),” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  1287–1296,  2023,  doi: 10.30865/mib.v7i3.6475.
[5] D.  Hastari,  F.  Nurunnisa,  S.  Winanda,  and  D.  Dwi  Aprillia,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  untuk

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 506-515 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5197
MengelompokkanData Negara Berdasarkan Faktor Sosial-Ekonomi  dan  Kesehatan,” SENTIMAS Semin. Nas. Penelit. dan Pengabdi. Masy. , pp. 274–281, 2023, [Online]. Available: https://journal.irpi.or.id/index.php/sentimas.
[6] N. Arminarahmah, A. G. Daengs, J. Tata Hardinata, and  I.  Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari, “Klusterisasi Impor  Beras  Di  Indonesia  Menurut  Negara  Asal  Utama  Menggunakan  Algoritma  K-Medoids,” J.  Ris.  Sist.  Inf.  Dan Tek. Inform. , vol. 8, no. 2, pp. 793–801, 2023, [Online]. Available: https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik.
[7] E.  Prasetyaningrum  and  P.  Susanti,  “Perbandingan  Algoritma  K-Means  Dan  K-Medoids  Untuk  Pemetaan  Hasil Produksi  Buah-Buahan,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  7,  no.  4,  pp.  1775–1783,  2023,  doi: 10.30865/mib.v7i4.6477.
[8] N.  Mirantika,  T.  S.  Syamfithriani,  and  R.  Trisudarmo,  “Implementasi  Algoritma  K-Medoids  Clustering  Untuk Menentukan  Segmentasi  Pelanggan,” J.  Nuansa  Inform. ,  vol.  17,  no.  1,  pp.  2614–5405,  2023,  [Online].  Available: https://journal.uniku.ac.id/index.php/ilkom.
[9] Martanto, S. Anwar, C. L. Rohmat, F. M. Basysyar, and Y. A. Wijaya, “Clustering of internet network usage using the K-Medoid  method,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci.  Eng. ,  vol.  1088,  no.  1,  p.  012036,  2021,  doi:  10.1088/1757- 899x/1088/1/012036.
[10]  D. S. M. Simanjuntak, I. Gunawan, S. Sumarno, P. Poningsih, and I. P. Sari, “Penerapan Algoritma K-Medoids Untuk Pengelompokkan  Pengangguran  Umur  25  tahun  Keatas  Di  Sumatera  Utara,” J.  Krisnadana ,  vol.  2,  no.  2,  2023,  doi: 10.58982/krisnadana.v2i2.264.
[11]  I.  M.  Karo  Karo,  S.  Dewi,  M.  Mardiana,  F.  Ramadhani,  and  P.  Harliana,  “K-Means  and  K-Medoids  Algorithm Comparison  for  Clustering  Forest  Fire  Location  in  Indonesia,” J.  Ecotipe  (Electronic,  Control.  Telecommun. Information, Power Eng. , vol. 10, no. 1, pp. 86–94, 2023, doi: 10.33019/jurnalecotipe.v10i1.3896.
[12]  E.  Setiawati,  U.  D.  Fernanda,  and  S.  Agesti,  “Implementation  of  K-Means  ,  K-Medoid  and  DBSCAN  Algorithms  In Obesity  Data  Clustering,” IJATIS  Indones.  J.  Appl.  Technol.  Innov.  Sci. ,  vol.  1,  no.  February,  pp.  23–29,  2024, [Online]. Available: https://journal.irpi.or.id/index.php/ijatis.
[13]  D. Kurmiati, M. Zakiy Fauzi, Ripangi, A. Falegas, and Indria, “Klasterisasi Daerah Rawan Gempa Bumi di Indonesia Menggunakan Algoritma K-Medoids,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 1, no. April, pp. 47–57, 2021.
[14]  N.  Syahfitri,  E.  Budianita,  A.  Nazir,  and  I.  Afrianty,  “Pengelompokan  Produk  Berdasarkan  Data  Persediaan  Barang Menggunakan  Metode  Elbow  dan  K-Medoid,” KLIK  Kaji.  Ilm.  Inform.  dan  Komput. ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  1668–1675, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i3.1525.
[15]  Reza Noviandi, Y. H. Chrisnanto, and H. Ashaury, “Sistem Segmentasi Keluhan Air Bersih di PT. Suryacipta Swadaya Menggunakan K-Medoids Clustering,” Pros. SISFOTEK , pp. 162–166, 2020, [Online]. Available: http://www.seminar.iaii.or.id/index.php/SISFOTEK/article/view/206.
[16]  A.  Purnomo  Sidik,  Hermansyah,  and  M.  Amin,  “Pengelompokan  Tanaman  Buah  Berdasrkan  Kadar  Vitamin  Dengan Menerapkan  Algoritma  K-Medoids,” J.  Sistim  Inf.  dan  Teknol. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  63–67,  2023,  doi: 10.37034/jsisfotek.v5i1.202.
[17]  L. Sapura and M. Safii, “Analysis of k-medoids clustering on toddler immunization in north sumatra province,” Int. J. Mech. Comput. Manuf. Res. , vol. 11, no. 3, pp. 143–148, 2022, doi: 10.35335/computational.v11i3.50.
[18]  E.  Ermawati,  I.  Sriliana,  and  R.  Sriningsih,  “Clustering  of  State  Universities  in  Indonesia  Based  on  Productivity  of Scientific  Publications  Using  K-Means  and  K-Medoids,” BAREKENG  J.  Ilmu  Mat.  dan  Terap. ,  vol.  17,  no.  3,  pp. 1617–1630, 2023, doi: 10.30598/barekengvol17iss3pp1617-1630.
[19]  M.  H.  Z.  Muttaqim,  R.  Ruliana,  and  Z.  Rais,  “Application  of  K-Medoids  Algorithm  in  Provincial  Grouping  in Indonesia Based On Case of Environmental Pollution,” SAINSMAT J. Appl. Sci. Math. Its Educ. , vol. 12, no. 1, pp. 30– 39, 2023, doi: 10.35877/sainsmat1775.
[20]  Qomariyah  and  M.  U.  Siregar,  “Comparative  Study  of  K-Means  Clustering  Algorithm  and  K-Medoids  Clustering  in Student  Data  Clustering,” JISKA  (Jurnal  Inform.  Sunan  Kalijaga) ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  91–99,  2022,  doi: 10.14421/jiska.2022.7.2.91-99.
[21]  R.  R.  Aria,  “Implementation  of  the  K-Medoids  Algorithm  for  Data  Clustering  of  Covid  19  Cases  in  West  Java,” IJISTECH (International J. Inf. Syst. Technol. , vol. 5, no. 1, p. 11, 2021, doi: 10.30645/ijistech.v5i1.109.
[22]  A. Hermawati, S. Jumini, M. Astuti, F. Ismail, and R. Rahim, “Unsupervised Data Mining with K-Medoids Method in Mapping  Areas  of  Student  and  Teacher  Ratio  in  Indonesia,” TEM  J. ,  vol.  9,  no.  4,  pp.  1614–1618,  2020,  doi: 10.18421/TEM94-37.