Vol. 16, No. 4, December 2023, pp. 332~339 eISSN: 2502-339X, pISSN: 1979-276X, DOI: 10.30998/faktorexacta.v16i4.20852  332

## Klasterisasi Algoritma K-means dengan Pendekatan Pola Komunikasi Interpersonal Siswa dalam Pemilihan Sekolah Lanjutan
Rayung Wulan 1 , Themotia Titi Widaningsih, Fit Yanuar 3
1 Department of Informatic, Universitas Indraprasta PGRI, Jakarta Indonesia
2,3 Department of Communication, Universitas Sahid, Jakarta Indonesia
Article Info

## ABSTRACT
Article history: Received Oct 26, 2023 Revised Jan 06, 2024 Accepted Dec 08, 2024 This  research  aims  to  understand  students'  communication  patterns  in choosing  secondary  schools  by  identifying  existing  group  patterns,  and understanding  the  factors  that  influence  students'  decisions  in  choosing secondary  schools.  Using  the  k-means  algorithm  clustering  method,  the dataset  was  obtained  from  student  data,  psychological  test  scores  and interpersonal  communication  in  three  grade  9  junior  high  schools  in  West Jakarta. The dataset obtained was 317, the results of data clearing were 259 students who were eligible to be tested. The results of tests carried out with 4 clusters show an accuracy value close to 0, with cluster 2 having a value of - 0.150. The results show that students who choose a secondary school based on their psychological test results and interpersonal communication between parents,  homeroom  teachers and  the  school  are  the dominant  values  in  the continuity of selecting a senior secondary school. Keywords: Algoritma K-Means, Komunikasi Interpersonal, Pemilihan Sekolah
Corresponding Author:
Rayung Wulan,
Department of Informatic, Universitas Indraprasta PGRI, Jl. Nangka No. 58 C, Tanjung Barat, Jagakarsa, Jakarta Selatan. Email: Rayung_wulan@unindra.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Pencanangan wajib belajar sembilan tahun di dunia pendidikan bagian dari program pemerintah dan kewajiban  dalam  perkembangan  individu  di  masyarakat.  Keberlanjutan  pemilihan  sekolah  lanjutan tingkat  atas  bagian  dari  langkah  yang  krusial  dalam  perjalanan  pendidikan  siswa,  dimana  dapat memengaruhi masa depan mereka. Pola siswa berkomunikasi, berinteraksi, dan memilih sekolah lanjutan tingkat atas bagian dari perjalanan individu siswa. Pemilihan sekolah lanjutan dengan beragam algorima selain  k-means  untuk  sekolah  lanjutan  dilakukan  menggunakan  data  dapodik  dan  data  sekolah berdasarkan peminatan.
Penelitian  yang  dilakukan  oktarina  dalam  penelitiannya  menggunakan  data  dapodik  tahun  2019 menggunakan  algortima  k-means  ,  hasil  yang  didapatkan  sekolah  yang  diminati  dijadikan  pusat  data memetakan  siswa  untuk  rujukan  didapodik.  [1]  . Penentuan  bakat  siswa  terlihat  dalam  mata  pelajaran yang  diminati  telah  diteliti  alifah  ,  mata  pelajaran  yang  dilaksterifikasikan  sebanyak  20  dengan melanjutkan tahap berikutnya , hasil akhir didapat ada empat mata pelajaran yang yang banyak disukai siswa dan dijadikan rujukan untuk melanjutkan sekolah lanjutan. [2]
Penelitian  dengan  pendekatan  pola  komunikasi  interpersonal  berdasarkan  hasil  psikotes  dengan mengklasterifikasikan  menjadi    hal  yang  sangat  dibutuhkan  sekolah,  wali  murid  dan  guru  serta  siswa dalam pemilihan sekolah lanjutan.
333 Konteks  pemilihan  sekolah  lanjutan,  komunikasi  interpersonal  antar  siswa  menjadi  hal  yang signifikan.  Pola komunikasi  siswa, baik dengan teman sebaya, guru, atau orang tua, dapat  memainkan peran penting dalam pengambilan keputusan mereka.[3]
Algoritma  K-Means  memiliki  ciri  khas  dalam  metode  klasterisasi  yang  unggul  untuk mengelompokkan data ke dalam kelompok-kelompok yang yang memiliki hubungan kedekatan.[4] Pola konteks  algoritma  K-Means  digunakan  untuk  mengelompokkan  siswa  ke  dalam  kelompok-kelompok berdasarkan  pola  komunikasi  pemilihan  sekolah  lanjutan  yang  akan  dipilih  mereka  dalam  pemilihan sekolah lanjutan tingkat atas.[5]
Dalam rangka mengungkap pola komunikasi siswa dalam pemilihan sekolah ini, pendekatan algoritma K-Means muncul sebagai metode yang potensial.
Pemilihan  sekolah  lanjutan  tingkat  atas  dapat  dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor,  seperti  prestasi akademik, minat, panduan orang tua, teman sebaya, dan berbagai pertimbangan lainnya. Dalam konteks ini, algoritma K-Means akan membantu dalam mengidentifikasi pola komunikasi yang mungkin muncul antara siswa-siswa dengan karakteristik yang serupa dalam pemilihan sekolah.[6]
Penelitian ini akan berfokus pada analisis data komunikasi interpersonal siswa dan dengan bantuan algoritma K-Means, dengan pola mengidentifikasi dan membagi kelompok yang mungkin ada dalam pola komunikasi tersebut. [7]. Pemilihan sekolah yang memengaruhi keputusan siswa dalam memilih sekolah lanjutan tingkat atas, serta dapat membantu pihak sekolah dan orang tua dalam memberikan dukungan yang lebih efektif kepada siswa-siswa dalam proses pemilihan sekolah mereka.
Komunikasi interpersonal antara orang tua dan anak memberikan kontribusi dalam pengembangan pemahaman tentang penggunaan algoritma K-Means dalam konteks pendidikan dan psikologi siswa. Klasterisasi  pola  komunikasi  siswa  dalam  pemilihan  sekolah  lanjutan  tingkat  atas  menjadi  pola  yang utama terhadap keberlangsungan sebagai bekal kedepannya. [8]. Klasterisasi merupakan metode analisis data yang memungkinkan pengelompokan data ke dalam kelompok-kelompok berdasarkan karakteristik atau pola tertentu. [9].
Pemilihan  sekolah  lanjutan  tingkat  atas  merupakan  keputusan  yang  kompleks,  dipengaruhi  oleh berbagai  faktor  seperti  prestasi  akademik,  minat,  panduan  orang  tua,  nilai-nilai  budaya,  dan  interaksi dengan  teman  sebaya.  Pola  komunikasi  siswa,  baik  secara  verbal  maupun  non-verbal,  dapat mencerminkan  preferensi,  nilai-nilai,  dan  kecenderungan  mereka.  Penggunaan  algoritma  K-Means dalamk  klasterisasi  pola  komunikasi  siswa  akan  membantu  dalam  mengidentifikasi  kelompok  yang berpengaruh yang mungkin ada dalam pola komunikasi tersebut.[10]
Komunikasi interpersonal memberikan bentuk nyata gambaran dalam memahami keinginan siswa dalam menafsirkan tentang pilihan pendidikan serta perilakunya kepada kedua orang tuanya. [11] Pola  dalam  pemilihan  sekolah  lanjutan  melalui  dataset  yang  mengintegrasikan  analisis  data  dengan algoritma  K-Means  dalam  konteks  pendidikan  masih  terbatas.  Pola  komunikasi  siswa  dapat dikelompokkan dan apa implikasinya terhadap pemilihan sekolah mereka.
Beragam  faktor-faktor  yang  memengaruhi  keputusan  siswa  dalam  pemilihan  sekolah,  dan  dapat digunakan sebagai landasan untuk memberikan dukungan yang lebih efektif kepada siswa dalam proses sekolah lanjutan yang akan dipilih. [12]. Pola interaksi dalam komunikasi yang terjadi diantara orang tua dan  anak  dapat  memberikan  manfaat  yang  signifikan  bagi  pihak  sekolah,  orang  tua,  dan  pengambil kebijakan pendidikan dalam mendukung siswa dalam pemilihan sekolah lanjutan tingkat atas yang sesuai dengan preferensi dan kebutuhan mereka.[13]

## Algoritma K-Means
Algoritma K-Means adalah salah satu algoritma klasterisasi yang digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam kelompok-kelompok (kluster) berdasarkan kesamaan karakteristik atau atribut.[14] Cara kerja algoritma K-Means dapat dijelaskan dalam langkah-langkah berikut:
1. Inisialisasi  Kluster:  Awalnya,  algoritma  K-Means  memerlukan  jumlah  kluster  (K)  yang  akan dihasilkan. Langkah pertama adalah inisialisasi pusat kluster secara acak. Setiap pusat kluster me- wakili titik data yang akan digunakan sebagai pusat kluster.
2. Pengelompokkan Data: Setiap data dalam kumpulan data diberikan label kluster yang sesuai dengan pusat kluster terdekat. Ini dilakukan dengan menghitung jarak (biasanya menggunakan jarak Euclid- ean) antara setiap data dan pusat kluster, dan data diberikan label kluster sesuai dengan pusat kluster terdekat.
3. Perhitungan Pusat Kluster Baru: Setelah semua data diberi label kluster, pusat kluster baru dihitung. Pusat  kluster  baru  adalah  rata-rata  dari  semua  data  yang  termasuk  dalam  kluster  yang  sama.  Ini menggantikan pusat kluster lama.
4. Iterasi: Langkah kedua dan ketiga diulang sampai tidak ada perubahan yang signifikan dalam pusat kluster atau hingga mencapai jumlah iterasi yang ditentukan sebelumnya.
334
5. Output  Kluster:  Setelah konvergensi dicapai, algoritma K-Means  menghasilkan kelompok kluster yang membagi data ke dalam K kelompok yang berbeda. Hasil kluster dapat digunakan untuk ana- lisis lebih lanjut atau pengambilan keputusan.
Komunikasi Interpersonal.
Kajian  komunikasi  membedakan  praktik  komunikasi  menurut  aktivitas  pelakunya.  Komunikasi interpersonal  menerapkan  konsep  komunikasi  yang  terjadi  antara  seorang  komunikator  dengan  orang lainnya.  Komunikasi  interpersonal  disebut  juga  dengan  istilah  komunikasi  antarpribadi.  Komunikasi berbentuk lainnya adalah komunikasi intrapribadi (komunikasi yang terjadi dalam diri seorang ketika dia memikirkan  sesuatu).  [15]  .Konsep  komunikasi  interpersonal  mengkaji  bagaimana  pesan  tertukar, bagaimana komunikator menyampaikan pesan, bagaimana penerima pesan (komunikan) menerima pesan, apa efek dari pertukaran pesan, dan segala hal yang terkait dengan praktik komunikasi antarpribadi. [16]
Menggabungkan pola komunikasi interpersonal dengan metode algoritma k-means untuk hasil pola pemilihan sekolah lanjutan dapat memaksimalkan kebutuhan dah keberhasilan hasil psikotes dan peran guru sekalu wali murid disekolah.

## 2. METODE
Model yang digunakan dalam penelitian ini dengan pendekatan algortima k-means melalui beberapa ketentuan dalam klustering dan pola komunikasi interpersonal yang ada dalam keluarga. Data diperoleh dari siswa sekolah menengah pertama kelas 9 , di dua sekolah yang ada di Jakarta.  Sebanyak 317 data diolah dan dibuat atribut untuk di klusterisasikan.
taset
Gambar 1. Model K-Means Kluster
Model k means kluster melalui fase fase yang harus dilalui seperti :
1. Dataset
Perolehan data set diambil dari hasil data psikotes siswa dan hasil wawancara orangtua murid melalui komunikasi  interpersonal,  hasil  tersebut  dikelompokkan  menjadi  dataset  sebagai  bahan  penelitian sebanyak 317 data yang terrecord.
2. Klustering data
Pengklusterisasi dilakukan dari hasil data set dengan terlebih dahulu mencari data yang valid. Clening data  dengan  menetapkan  data  valid  dan  data  yang  noise,  tidak  dapat  digunakan.  Klustering  data dilakukan sebanyak 3 kali dengan mereview data yang telah di klasterkan , menentukan titik centoid serta memilih titik centroid yang mencari nilai batas titik tersebut.
3. Design
Bagian dari pola komunikasi interpersonal hasil dari perubahan data yang terpilih untuk bisa diproses dalam datamining
4. Implementasi
Pengimplementasian dilakukan setelah proses Analisa data didapat dan menghasilkan data yang siap untuk di transformasikan ke berbagai Analisa data.
5. Testing
Pengujian dilakukan dari data mining yang telah siap untuk diuji dan di evaluasi dari hasil klastering.
335
6. Knowledge
Hasil  akhir  menjadi  keputusan  yang  akan  diambil  untuk  menghasilkan  pola  keputusan  yang  telah didapat berdasarkan proses data mining pola komunikasi interpersonal.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pola pengambilan data diambil dari data siswa sekolah menengah pertama kelas 9 sebanyak 3 sekolah di Jakarta , hasil psikotes siswa dan hasil komunikasi interpersonal siswa tersebut . Hasilnya dibuat kluster dan  mengambil data  yang  lengkap setelah cleaning data. Sebanyak  317 data siswa digunakan , namun yang dapat masuk dalam dataset hanya 259 data lengkap.

## 3.1.  Dataset
Fase  dataset  dilakukan  dengan  menyingkirkan  data  data  yang  tidak  bisa  digunakan  (noise)  . Membaca  dataset  yang  sesuai  dan  lengkap  dapat  digunakan  dalam  klusterisasi.[17].  Data ditampilkan dengan membaca preprocess data Excel yang telah diubah menjadi csv diaplikasi weka 3.9.6.
Table 1. Dataset Hasil Psikotes siswa
No. Nama Lengkap Jenis Kelamin Tempat Lahir Tanggal Lahir Hasil Psikotes Komunikasi Interpersonal Kelas 1 Diky Ariansyah L 2008 26/04/2008 SMK Keinginan Saya 9F
2 Yoga Novembri S L 2007
08/11/2007
SMK Keinginan Saya 9F
8 Muhammad Rafi Pratama L 2008 29/08/2008 SMK Keinginan Saya 9D 12 Ridho Ikhtiar L 2008 03/09/2008 SLTA Keinginan Saya 9D 16 Husnan Aditia L 2008 25/08/2008 SMK Keinginan Saya 9E 20 Muhammad Davin marccelino L 2008 15/07/2008 SMK Sesuai Bakat 9E 24 Afreza  dian adiputra L 2008 23/03/2008 SMK Orang Tua IX E 30 Nindi adistii P 2008 10/04/2008 Pesantren Orang Tua IX A 35 Bunga Fairus P 2007 16/11/2007 SLTA Sesuai Bakat IX E 40 Raysa Novianti P 2008 04/11/2008 SLTA Keinginan Saya lX F 45 Keysa Khaerani P 2008 27/08/2008 SMK Sesuai Bakat lX F 50 citra  yuliana herman P 2008 22/07/2008 SMK Keinginan Saya lX D
. . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . .
. . . . . . . . 259 Muhammad Iqbal L 2008 02/06/2008 SLTA Keinginan Saya lX D
Sebanyak  259  data  yang  dapat  dilanjutkan  untuk  diolah  dan  di  klusterkan  berdasarakan  hasil psikotes  yang dilakukan pihak sekolah serta komunikasi  interpersonal guru dan orang tua murid. Kluster dibagi menjadi 4 , kluster 0 untuk jenis kelamin , kluster 1 untuk hasil psikotes, kluster 2 merupakan hasil komunikasi interpersonal dan kluster 3 kelas asal siswa tersebut.

## 3.2.  Preprocess Klustering Data
Klustering  data  didapatkan  dari  hasil  psikotes  dan  komunikasi  interpersonal  dengan  melalui beberapa fase dilalui siswa. Preprocess diawali dengan pemilihan attribute yang akan digunakan dan melihat jumlah data yang sesuai untuk di klusterkan. [18]. Preprocess menggunakan aplikasi Weka 3.9.6, aplikasi data mining tersebut cocok untuk klustering dalam algoritma simple k-means.
336

## Gambar 2. Hasil Preprocess klustering data

## 3.3.  Implementation
Setelah  dilakukan  pemilahan  hasil  preprocess  didapat  hasil  data  yang  dapat  diolah  untuk pengklasterifikasi sebanyak 259 data dengan atribut yang dibagi menjadi 4 kluster . Kluster tersebut yang  nantinya  menghasilkan  pola  pendekatan  dalam  pemilihan  sekolah  lanjutan  tingkat  atas, kesesuain hasil psikotes, komunikasi interpersonal antara guru, siswa dan orang tua. Design kluster dibagi menjadi 4, kluster 0, kluster 1. Kluster 2, kluster 3.
Table 2. Design kluster Design kluster Jenis Kelamin Tahun Lahir Hasil Psikotes Komunikasi Interpersonal Cluster 0 Laki Laki 2008 SLTA Sesuai Bakat Cluster 1 Perempuan 2007 MAN Orang Tua Cluster 2 Cluster 3 Perempuan Laki Laki 2009 2008 SMK SMK Keinginan  sendiri Guru
Tabel hasil kluster tersebut digunakan untuk menentukan titik centroid dengan pengambilan data dari kluster secara acak untuk mendapatkan titik centroid. Diambil nilai titik centroid setelah mendapatkan  nilai  tertinggi  dan  nilai  terendah  dari  hasil  komunikasi  interpersonal  dan  psikotes. Berikut hasil penentuan kluster dengan aplikasi weka 3.9.6 .
Gambar 3. Hasil Penentuan kluster terdiri dari jenis kelamin diambil dari pemilihan
Terlihat tampilan hasil penentuan kluster, kluster 0 dengan karakteristik dari jenis kelamin, tahun lahir, hasil penilaian psikotes tingkat SLTA dan penilaian komunikasi interpersonal sesuai dengan keinginannya dan dilakukan juga oleh pihak sekolah guru konsling, siswa dan guru wali kelas yang kesehariannya menangani siswanya.  Kluster 1 terlihat dalam hasil psikotes SMK dan komunikasi interpersonal juga terjadi sesuai dengan keinginan siswa tersebut.
Sedangkan untuk kluster 2 berdasarkan hasil psikotes dan komunikasi interpersonal ada campur tangan guru kelas yang menilai kesehariannya sehingga hasil psikotes menjadi ada dalam di kluster 2 MAN. Terakhir kluster 4 jumlah siswa berdasrkan jenis kelamin dan hsil psikotes memiliki potensi masuk ke SMK berdasarkan hasil komunikasi interpersonal sesuai keinginannya.

## Gambar 4. Finalisasi cluster centroid
Uji kluster dilakukan sebanyak 6 kali sehingga hasil uji akhir didapatkan putusan  final dalam kluster centroid. Terlihat hasil tersebut dalam figure 4.
Gambar 5. Komunikasi Interpersonal kluster
Dapat dilihat hasil  model dan  evaluasi  terbesar 103 memilih SMK  berada di cluster 0 dengan berdasarkan keinginan dengan attribut komunikasi interpersonal.
Gambar 6. Tampilan visualisasi hasil komunikasi interpersonal
Berdasarkan  hasil  visualisasi  komunikasi  interpersonal  peminatan  SMK  warna  biru  mewakili peminatan,  warna  merah  peminatan  SLTA  ,  warna  hijau  peminatan  lain  lain  (Sekolah  atlet, modeling,dll),  warna  biru  peminatan  pesantren,  warna  cyan  lain  lain  (sekolah  kedinasan),  warna merah muda MAN , dengan menggunakan algoritma k means terlihat siswa yang memilih sekolah lanjutan berdasarkan hasil psikotes serta adanya komunikasi interpersonal orang tua, walikelas serta pihak  sekolah  sangat  mendukung  keberlanjutan  siswa  dalam  menentukan  sekolah  lanjutan kedepannya  .  Class  SMK  sesuai  keinginan  diwakilkan  warna  biru,  class  SLTA  sesuai  bakat diwakilkan  warna  merah,  Melanjutkan  lain  lain  (Sekolah  kedinasan  dll)  diwakilkan  warna  hijau, class pesantren diwakilkan warna biru, class MAN diwakilkan warna magenta.
338
Analisa  jumlah  kluster  sangat  diperlukan  untuk  mendapatkan  finalisasi  dalam  menentukan kluster hasil terbaik melalui rangkaian uji proses yang panjang dengan membagi beberapa kluster. Jumlah kluster dibagi menjadi 4 menghasilkan nilai maksimal yang cocok untuk digunakan dalam pemilihan  sekolah  lanjutan  tingkat  atas  berdasarkan  data  hasil  psikotes  dan  komunikasi interpersonal.
Table 3. Hasil Perbandingan kluster Design kluster Index Bouldin Cluster 0 -0,952 Cluster 1 -0,700 Cluster 2 Cluster 3 -0,150 -0,666
Kluster  dibagi  menjadi  4  dengan  nilai  bouldin  0,150  berada  dikluster  2  memiliki  nilai  akurat yang baik dibandingkan dengan membagi menjadi 3 cluster dengan nilai indek bouldin hampir 1. Nilai  index  bouldin  mendekati  terkecil  atau  0  menjadi  pilihan  yang  terbaik  dengan  nilai  akurasi sesuai dengan hasil psikotes dan komunikasi interpersonal wali kelas , siswa dan wali murid.
Hasil terbaik akurasi terlihat di kluster 2 yang bisa dijadikan rujukan dalam pemilihan sekolah lanjutan terbaik , dengan didasarkan hasil psikotes dan komunikasi interpersonal.

## 4. PENUTUP
Pengambilan data dalam penelitian ini dari 3 sekolah menengah pertama kelas 9 yang ada di Jakarta barat, data siswa , data hasil psikotes siswa kelas 9 dan data hasil komunikasi interpersonal orang tua , wali  kelas  dan  siswa.  Total  data  diproses  sebanyak  total  259  hasil  uji  dataset.  Uji  dilakukan  dengan algoritma k means yang memiliki nilai kluster terbaik dibanding algoritma lain dalam pengklusterisasi.
Uji yang dilakukan beberapa kali menunjukkan nilai akurasi terbaik di kluster 2 , dimana nilai tersebut mendekati  0  sesuai  dengan  pendekatan  pola  pemilihan  sekolah  lanjutan  dengan  memperhatikan  hasil psikotes dan komunikasi interpersonal yang terjadi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. Oktarian, S. Defit, and Sumijan, “Klasterisasi Penentuan Minat Siswa dalam Pemilihan Sekolah Menggunakan Metode Algoritma K-Means Clustering,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 2, no. 3, 2020.
[2] R. F. N. Alifah and A. C. Fauzan, “Implementasi Algoritma K-Means Clustering Berbasis Jarak Manhattan Untuk Klasterisasi Konsentrasi Bidang Mahasiswa,” J. Comput. Sci. Appl. Informatics , vol. 5, no. 1, 2023.
[3] D.  Maulinda  and  C.  Asllinda,  “Komunikasi  Interpersonal  Orang  Tua  Pengguna  Facebook dalam Memotivasi Prestasi Anak di Desa Sedinginan,” J. Soc. Media Messag. , vol. 1, no. 1, 2022.
[4] N. Nurahman, A. Purwanto, and S. Mulyanto, “Klasterisasi Sekolah Menggunakan Algoritma K-Means berdasarkan Fasilitas, Pendidik, dan Tenaga Pendidik,” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 21, no. 2, 2022, doi: 10.30812/matrik.v21i2.1411.
[5] M.  R.  Sholihin  and  Rudiman,  “Pemetaan  Sekolah  Muhammadiyah  di  Kabupaten  PPU Berdasarkan  Fasilitas  ,  Pendidik  dan  Tenaga  Pendidik  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering,” J. Keilmuan dan Apl. Tek. Inform. , vol. 5, no. 36, 2022.
[6] M.  Farozi,  “Metode  K-Means  Clustering  Dalam  Merancang  Strategi  Promosi  Penerimaan Mahasiswa Baru Pada STIE Serelo Lahat,” J. Ilm. Inform. Glob. , vol. 12, no. 2, 2022, doi: 10.36982/jiig.v12i2.2191.
[7] Sekar  Setyaningtyas, B. Indarmawan Nugroho, and Z. Arif, “Tinjauan Pustaka  Sistematis: Penerapan Data Mining Teknik Clustering Algoritma K-Means,” J. Teknoif Tek. Inform. Inst. Teknol. Padang , vol. 10, no. 2, 2022, doi: 10.21063/jtif.2022.v10.2.52-61.
[8] A. S. Harahap and P. Zulvia, “Klasterisasi Desa dengan Menggunakan Algoritma K-Means pada  Data  Potensi  Desa,” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  8,  no.  6,  2021,  doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3724.
[9] D. Widiyanto, “Tinjauan Algoritma RoI (Region of Interest) Dengan Metode Pengambangan
339
Otsu Dan Klasterisasi K-Mean; Hasil Dan Tantangannya,” Inform.  J. Ilmu Komput. , vol. 16, no. 2, 2020, doi: 10.52958/iftk.v16i2.1961.
[10] J.  Oxianus  Sabarua  and  I.  Mornene,  “Komunikasi  Keluarga  dalam  Membentuk  Karakter Anak,” Int. J. Elem. Educ. , vol. 4, no. 1, 2020, doi: 10.23887/ijee.v4i1.24322.
[11] D. Dewirahmadanirwati, “Peranan Komunikasi Interpersonal Dilingkungan Keluarga Dalam Membentuk  Pola  Komunikasi  Anak  Dengan  Lingkungan  Sosialnya,” J.  Ilm.  Pendidik. Scholast. , vol. 3, no. 3, 2019, doi: 10.36057/jips.v3i3.381.
[12] M.  Ula,  R.  P.  Phonna,  I.  Saputra,  S.  FNU,  and  A.  Pratama,  “Penerapan  Model  Decision Support System Dalam Penentuan Pemilihan Minat Siswa,” J. TIKA , vol. 7, no. 1, 2022, doi: 10.51179/tika.v7i1.1103.
[13] I.-  Rusdiana,  “Human–Computer  Interaction  (HCI)  dan  Implikasinya  Terhadap  Perubahan Pola  Komunikasi  Keluarga,” Al-Syakhsiyyah  J.  Law  Fam.  Stud. ,  vol.  3,  no.  1,  2021,  doi: 10.21154/syakhsiyyah.v3i1.2984.
[14] S. N. Wahyuni, N. N. Khanom, and Y. Astuti, “K-Means  Algorithm Analysis for Election Cluster Prediction,” Int. J. Informatics Vis. , vol. 7, no. 1, 2023, doi: 10.30630/joiv.7.1.1107.
[15] S. M. Sabila Salayan Putri, “Analisis Pendekatan Komunikasi Interpersonal Psikolog dengan Pasien Psikosis,” J. PIKMA  Publ. Ilmu Komun. Media Dan Cine. , vol. 3, no. 1, 2021, doi: 10.24076/pikma.2020v3i1.352.
[16] Y. Mataputun and H. Saud, “Analisis komunikasi interpersonal dan penyesuaian diri remaja,” J. Konseling dan Pendidik. , vol. 8, no. 1, 2020, doi: 10.29210/140800.
[17] H. Nopriandi and F. Haswan, “Analisis Klasterisasi Mahasiswa Baru dalam Memilih Program Studi dengan Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 3, no. 4, 2022, doi: 10.47065/josh.v3i4.1986.
[18] R. Muliono and Z. Sembiring, “Data Mining Clustering Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Klasterisasi Tingkat Tridarma Pengajaran Dosen,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 4, no. 2, 2019.