## CLUSTERING HASIL CEK DARAH DIABETES LANSIA MENGGUNAKAN METODE K-MEANS DI POSBINDU KP. LEBAKJERO DESA CIHERANG
Indri Tri Gustiane 1 , Martanto 2 , Tati Suprapti 3
1, 3 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10 B Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon Tlp. 0231) 490480 - 490481
Indritg580@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hasil cek darah lansia  yang menderita diabetes menggunakan metode  K-Means.  Diabetes  adalah  penyakit  metabolic  yang  ditandai  dengan  tingginya  kadar  gula  darah (hiperglikemia) yang disebabkan oleh kekurangan insulin atau tidak efektif insulin dalam mengatur metabolisme glukosa.  Selain  itu  terdapat  faktor-faktor  lain  menjadi  penyebab  terjadinya  diabetes  diantaranya  seperti  faktor keturunan, berat badan, usia, tekanan darah dan sebagainya. Diabetes penyakit kronis yang umumnya terjadi pada lansia dan membutuhkan pemantauan berkala untuk mengelola kondisi mereka. Dengan metode K-Means untuk mengelompokan lansia ke dalam kategori yang berbeda berdasarkan karakteristik darah mereka. Metode K-Means Clustering  merupakan  metode  yang  digunakan  dalam  data  mining  yang  cara  kerjanya  mencari  dan mengelompokan  data  yang  mempunyai  kemiripan  karakteristik  antara  data  satu  dengan  data  lain  yang  telah diperol eh data yang memiliki kesamaan bukan data yang sama tetapi memiliki karakteristik yang sama, Dengan menerapkan  metode  K-Means  Clustering  dapat  membantu  pihak  Posbindu  Kp.Lebakjero  Desa  Ciherang. Penelitian  ini  akan  di  cluster  menjadi  Lansia  yang  memiliki  penyakit  Diabetes  paling  tinggi  di  Posbindu Kp.Lebakjero Desa Ciherang. Dalam Cluster tersebut atribut yang dipakai adalah Nama, Jenis Kelamin, Usia, dan Hasil  Cek  Darah.  Hasil  analisis  dapat  membantu  petugas  kesehatan  dalam  merancang  intervensi  yang  lebih spesifik dan efektif untuk mengelola diabetes pada populasi lansia. Hasil penelitian K-Means Clustering dibantu hasil nilai DBI dengan -0.597, menjadi 6 cluster dimana hasil cluster0 57, cluster1 24, cluster2 30, cluster3 23, cluster4  44,  cluster5  25  dan  hasil  paling  optimal  di  cluster0  yaitu  57.  Cluster0  dengan  57  lansia  dimana  hasil cluster adalah kp.lebakjero mempunyai lansia paling banyak dan mempunyai diabetes paling tinggi. Selain itu, penelitian  ini  juga  untuk  mencapai  sesuatu  hasil  yang  akurat  terhadap  data  yang  di  hasilkan  di Posbindu Kp.Lebakjero Desa Ciherang.
Kata kunci :  Pemeriksaan darah, Penyakit lansia, diagnosis, Pengelola, Metode K-Means.

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  dampak  positif  dari  perkembangan informatika  di  sector  kesehatan  adalah  kemampuan untuk  mengumpulkan,  menyimpan  dan  menganalisis data  kesehatan  dengan  efisien.  Peluang  ini  untuk meningkatan  layangan  kesehatan  termasuk  dalam pemantauan  dan  perawatan  lansia,  yang  merupakan kelompok  populasi  lansia  yang  semakin  besar  dan memerlukan perhatian khusus dalam aspek kesehatan.[1]
Dalam  era  digital  volume  data  kesehatan  yang terus  bertambah  pesat  menciptakan  tantangan signifikan  mengorganisasi,  menginterpretasikan  dan menggunakan  data  tersebut  secara  efektif.  Data  cek darah  lansia  adalah  salah  satu  data  kesehatan  yang penting. Permasalahan utama dalam pengelolaan data cek  darah  lansia  adalah  kompleksitasnya.  Data tersebut  terdiri  dari  parameter  yang  harus  dianalisis, seperti penyakit diabetes. Mengindentifikasi pola atau kelompok  data  yang  relevan  dan  saling  berkaitan dengan cek darah lansia adalah tugas yang menantang. Masalah ini yang sangat berkaitan dengan informatika dimana  algoritma  dan  metode  clustering  K-Means dapat  membantu  dalam  seberapa  banyak  lansia  yang memiliki penyakit Diabetes Tinggi.[2]
Oleh    karena  itu  penelitian  tentang  penggunaan metode  clustering  dalam  mengelola  data  kesehatan lansia posbindu Desa Ciherang memberikan wawasan berharga  tentang    cara  memaksimalkan  potensi informatika dalam meningkatkan pelayanan kesehatan.  Dengan  mengindentifikasi  permasalahan ini Penelitian ini menjadi lebih relevan bernilai. [3]
Signifikansi  penelitian  ini  sangat  besar  karena akan  membantu  pihak  terkait,  seperti  petugas kesehatan  dan  pengelola  Posbindu  dalam  mengambil keputusan yang lebih informasional dan terarah dalam memberikan  perawatan  kepada  lansia  yang  memiliki Diabetes Tinggi. Sehingga penelitian ini menggunakan  teknik  Clustering.  Penelitian  ini mengisi  kesenjangan  dalam  literature  tentang komunitas, khususnya di desa ciherang.
Pendekatan  ini  akan  memungkinkan  peneliti untuk  mengelompokan  hasil  cek  darah  lansia berdasarkan usia dari usia 60 keatas. Metode K-Means akan digunakan untuk mengidentifikasi cluster-cluster yang relevan. Ada 2 Cluster yaitu untuk Lansia yang memiliki Diabetes Tinggi dan Rendah.[4]
Potensi  Penggunaan  Metode  K-Means  untuk pengelompokan data agar lebih cepat. Dan juga untuk memastikan  data  yang  telah  di  kelompokan  sudah
akurat.  Kemudian  terdapat  evaluasi  dari  hasil penelitian adalah pembuatan Laporan. [3], [5]

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Data Mining Clustering
Clustering  merupakan  metode  yang  digunakan dalam data mining Clustering merupakan metode yang digunakan  dalam  data  mining  yang  cara  kerjanya mencari  dan  mengelompokan  data  yang  mempunyai kemiripan  karakteristik  antara  data  satu  dengan  data lain yang telah diperoleh data yang memiliki kesamaan bukan data yang sama tetapi memiliki karakteristik.[6]

## 2.2. Algoritma K-Means
Algoritma K-Merupakan digunakan untuk proses pembuatan  clustering.  Algoritma  K-means  melkukan pengelompokan  penelitian  dataset  ke  dalam  cluster- cluster,  proses  cluster  algoritma  k-means  dengan rumus  K.  K=2  yaitu,  menandakan  cluster  2  dan  jika K=3 menandakan cluster 3 dan seterusnya.

## 2.3. Teknik Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan metode Data Primer yang di peroleh secara langsung dari sumber tersebut dan berhubungan langsung dengan sumber penelitian dalam  penelitian  ini  data  digunakan  diperoleh langsung  dari  posbindu  Kp.lebakjero  Desa  ciherang. Data  Sekunter  dalam  penelitian  ini  di  peroleh  secara tidak  langsung,  biasanya  dari  pihak  kedua  yang mengolah  data  untuk  orang  lain.  Data  sekunder  dari penelitian  ini  diperoleh  dari jurnal , paper yang berkaitan  dengan Data  Mining  clustering dan Algoritma  K-Means .  Penelitian  ini  melakukan observasi  langsung  ke  lokasi  penelitian  di  Posbindu Kp.Lebakjero  Desa  Ciherang,  Dengan  melakukan wawancara kepada kader posbindu untuk pendalaman dalam penelitian ini telah di lakukan pengelompokan data  yang  sudah  disajikan  dari  pospindu.  Peneliti melakukan  tanya  jawab  kepada  kader  posbindu yang memiliki

## 2.4. Literature Review
Hasil literature review yang telah dilakukan pada jurnal-jurnal penelitian terkait dengan judul “Clusterimg Hasil Cek Darah Lansia Metode K-Means Kp.Lebajero  Desa  Ciherang”.  Dapat  di  jabarkan sebagai berikut:
a. Dengan  Lansia  Penyintas  covid  19  memiliki Komorbiditas. Penelitian ini menggunakan kualitatif.  Hasil  analisis  tema  dengan  tujuh partisipan,  menghasilkan  empat  tema  yaitu:  1) Beban  keluarga  selama  merawat  lansia  covid  19, 2)Dampak  yang  terjadi  selama  merawat  lansia yang mengalami covid 19, 3) Menjalankan fungsi perawatan  lansia  yang  mengalami  covid  19,  4) Harapan  keluarga  selama  merawat  lansia  yang mengalami covid 19.[7]
b. Judul  Pemeriksaan  Kolesterol,  Gula  Darah  dan Asam  Urat  di  desa  Glagaharjo  Kec  Cangkringan Kab  Sleman,  Metode  yang  digunakan  dalam
pengabdian kepada masyarakat dengan menggunakan  metode  skrining  diagnosis.  Hasil analisis  di  dapatkan  bawa  rata-rata  usia  perseta pengabdian  masyarakat  64.82  tahun,  tekanan systole 155.08 mmhg, tekanan darah diastole 84,98 mmhg,  tekanan  berat  badan  51,83kg.  Hasil pemeriksaan  darah  didapatkan  bahwa  rata-rata peserta  114.42  mgdl,  rata-rata  kolesterol  204,64 mgdl.[8] Membahas Penyuluhan Dan Pemeriksaan Gula  Darah  Acak  Pada  Lansia  Produktif  Sebagai upaya  Pencegahan  DM  Di  Desa  Panglungan Wonosalam  Jombang.  Metode  ceramah,  diskusi dan  pemeriksaan  Gula  Darah  acak(GDA).  Hasil evaluasi  pada  warga  desa  Panglungan  Jombang mengenai  diabetes  melitus  menunjukan  peserta yang  kurang  mengetahui  informasi  DM  63,3% yang  mengetahui  informasi  DM  dengan  baik 36,67%.[9]  Implementasi  k-means  clustering dalam  analisi  persebarn  UMKM  di  jawabarat, dengan  metode  k-means  untuk  pengelompokan dengan UMKM pesebaran di jawabarat. Hasil dari penelitian ini menghasil kan 3 cluster yaitu dengan cluster  0  atau  rendah  memperoleh  hasil  9 kabupaten/kota. Cluster 1 atau rsedang memperoleh hasil 15 kabupaten/kota, dan 3 cluster paling tinggi.[10] Membahas penerapan metode k- means  untuk  clustering  data  obat-obatan  pada RSUD  Pekanbaru,  metode  yang  digunakan  k- means untuk pengendalian  obat-obatan  di rumahsait  dan  perencanaan.  Hasil  18000-70000 buah  dan  pemakaian  obat  tinggi  rata-rata permintaan  obat  setiap  tahunnya  diatas  70000 buah.

## 3. METODE PENELITIAN
Gambar 1. proses kdd
Pada gambar diatas menjelasan gambar 1 sebagai berikut:
a. Pengumpulan Data Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  data dari  Hasil  Cek  Darah  Lansia  yang  memiliki penyakit  Diabetes  di  Posbindu  Kp.Lebakjero Desa  Ciherang,  dimana  pada  data  Hasil  Cek Darah Lansia terdapat beberapa informasi seperti Nama,  Jenis  Kelamin,  Alamat,  Usia,  Dan Diangnosa Hasil Cek Darah.
b. Pre-Processing/Data Cleaning Pembersihan data yang duplikasi, tidak konsisten dan kesalahan data.
c. Data Transformation
Data  dipilih  untuk  mengubah  data  sehingga cocok dalam proses data mining.
d. Data Mining
Dalam  dataset  penelitian  ini  pendataan  bersifat perhitungan  dasar,  acak  dan  bergilir  sehingga memiliki resiko kurang akurat dalam mengumpulkan  data.  Metode  K-Means  dapat membantu  pengelompokan  Hasil  Cek  Darah pada  Lansia  yang  memiliki  penyakit  Diabetes yang  tinggi  dan  dibantu  dengan  Aplikasi RapidMiner.
e. Evaluation Data mining disajikan dalam bentuk  yang harus dimengerti. Metode Davies Bouldin Index(DBI) untuk  menguji  kualitas  cluser  dengan  berjuan mengukur  sejauh  mana  cluster  relevan  dan akurat.
f. Knowladge Proses  Data  Mining  keputusan  dan  tindakan dalam penelitian dari hasil rapidminer dan hasil nilai DBI.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Data Selection
Data yang di dapat berupa Hasil cek darah lansia di posbindu kp.lebakjero desa ciherang dan dilakukan seleksi  untuk  didapatkan  atribut,  untuk  seleksi penelitian ini yaitu atribut jenis kelamin, alamat, usia dan hasil cek darah. Setelah seleksi atribut, maka data dikelompokan  berdasarkan  kolom  jenis  kelamin, kolom alamat, kolom usia dan kolom hasil cek darah. Data  hasil  cek  darah  yang  dilakukan data  selection terdapat  203  data  lansia  yang  memiliki  penyakit diabetes sehinggi dapat dataset seperti tabel 1.
Tabel 1. Data Seletion. Jenis Kelamin Alamat Usia Hasil Cek Darah Perempuan 103 Laki-Laki 100 Kp.Lebakjero Kp. Cagak Kp. Babakan Kp. Ciburial 60- 93 101-370
Tahapan  pertama import file  dataset  hasil  cek darah  ke Operator  Read  Excel untuk  membaca  data xlsx. Pastikan Operator read excel tidak tanda seru dan warna  kuning  artinya  file  telah  di import dan  siap diolah
4.2. Preprosessing
Proses data cleaning dilakukan dengan memeriksa  dataset  yang  akan  digunakan,  Proses  ini dilakukan  dengan  pengecekan  data  kosong  atau  data ganda.
a. Data Kosong
Pengecekan data kosong dengan melihat kolom yang missing value pada dataset. Gambar 2 hasil pengecekan data missing value. Hasil pengecekan tidak ada data kosong.
Gambar 2. pengecekan data kosong.
Data  yang  dilihat  dari  nilai  minimal  dan maksimal setiap attribute.  Seperti pada gambar 3.
Gambar 3. pengecekan data ganda.
b. Pengecekan Data Ganda Mengecek data ganda menggunbakan operator remove  duplicate. Operator  akan  menghapus data  jika  ada  data  yang  sama operator  remove duplicate untuk menghapus data yang sama atau data ganda.

## 4.3. Transformasi Data
Proses  ini  dilakukan  dengan  seleksi  pada attribute  yang  digunakan,  tidak  semua  attribute  yang ada  di  dataset  digunakan.  Proses  pemilihan  seleksi menggunakan operator select attribute.

## 4.4. Data Mining
Proses penelitian ini menggunakan algoritma k- means  untuk  mengelompokan  hasil  cek  darah  pada lansia  yang mempunyai  penyakit diabetes. Penelitian ini  dibantu  rapidminer,  rapidminer  menggunakan Operator  K-Means  dan  proses  evaluasi  untuk  uji performance  dengan  cluster  distance  performance. Proses mendapatkan cluster yang baik akan dilakukan pengujian  dari  cluster  2  sampai  cluster  sebanyak  10. Masing-masing cluster diuji performance.
Gambar 4. proses K-Means di rapidminer.

## 4.5. Evaluasi Model
Evaluasi  model  dilakukan  pengelompokan  data untuk  menemukan  cluster  yang  baik  dalam  proses pembuatan  model.  Proses  ini  dilakukan  untuk mendapatkan  cluster  terbaik  dengan  melihat  hasil evaluasi Davies Bouldin Index (DBI). Hasil nilai DBI adalah  hasil  nilai  evaluasi  paling  kecil.  Hasil  dari model  k-means  yang  digunakan,  masing-masing algoritma  k-means  dari  nilai  k=2  sampai  k=  10  bisa dilihat dan  dievaluasi nilai performance .
Tabel 2. Anggota Cluster.
K DBI ANGGOTA CLUSTER 2 -0.910 Cluster 0: -6045.434 cluster_1: -4129.471 3 -0.908 cluster_0: -3560.108 cluster_1: -3274.627 cluster_2: -3313.841 4 -0.839 cluster_0: -3173.450 cluster_1: -1301.189 cluster_2: -1425.061 cluster_3: -3313.841 5 -0.698 cluster_0: -1216.050 cluster_1: -988.330 cluster_2: -1480.759 cluster_3: -2943.169 cluster_4: -1495.017 6 -0.597 cluster_0: -1314.685 cluster_1: -885.984 cluster_2: -954.718 cluster_3: -481.081 cluster_4: -1360.337
cluster_5: -765.389
7 -0.732 cluster_0: -643.746 cluster_1: -334.981
cluster_2: -763.771 cluster_3: -954.718 cluster_4: -765.389 cluster_5: -988.330 cluster_6: -1422.56 8 -0.624 cluster_0: -643.746 cluster_1: -481.081 cluster_2: -954.718 cluster_3: -885.984
cluster_4: -726.100 cluster_5: -629.571 cluster_6: -765.389 cluster_7: -414.941 9 -0.643 cluster_0: -885.984 cluster_1: -496.930
cluster_2: -449.520 cluster_3: -629.571 cluster_4: -481.081 cluster_5: -643.746 cluster_6: -475.716 cluster_7: -726.100 cluster_8: -414.941 K DBI ANGGOTA CLUSTER 10 -0.668 cluster_0: -449.520 cluster_1: -496.930 cluster_2: -197.773 cluster_3: -726.100
cluster_4: -330.459 cluster_5: -503.431 cluster_6: -629.571 cluster_7: -475.716
cluster_8: -414.941 cluster_9: -643.746

## 4.6. Knowlagde
Hasil dari penelitian ini dengan metode algoritma K-Means  clustering  dan  mengunakan  rapidminer dengan  hasil  nilai  dari  Davies  Bouldin  Index(DBI) sebagai berikut:
a. Nilai Davies Bouldin Index
Pengelompokan menggunakan k-means clustering  di  rapidminer  diperoleh  nilai  optimal dan  terbaik  di  k=6  dengan  nilai  DBI  -0.597 dengan  anggota  cluster,  cluster_0:  57  items cluster_1: 24 items cluster_2: 30 items clusser_4: 23 cluster_5: 25 items seperti pada gambar 4.26. Nilai  DBI  yang  dihasilkan  dengan  nilai  -0.597 dengan  menghitung  jarak  terdekat  dan  rata-rata cluster diperoleh cluster 0 dengan 57 items.
Gambar 5. Hasil Cluster.
b. Plot Plot dapat dilihat pada gambar 4.27 adalah grafik yang  diperoleh  data  bahwa  ada  beberapa karakteristik dalam data penelitian ini. Nilai dari cluster  0  paling  banyak  yaitu  57  items  atau  57 lansia,  banyaknya  lansia  di  kp.lebakjero  yang mengidap  penyakit  diabetes  tinggi  diposbindu, dari 203 lansia di desa ciherang.
Gambar 6. Hasil Plot.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  menggunakan  Rapidminer  untuk mengelompokkan  hasil  cek  darah  diabetes  lansia menggunakan metode K-Means. Dalam penelitian ini penulis  ingin  mengelompokan  hasil  cek  darah  pada lansia  di  posbindu  kp.lebakjero  desa  ciherang  yang memiliki populasi  lansia paling banyak dan penyakit diabetes nya paling tinggi. Maka jumlah cluster dalam penelitian ini ada 6, yaitu cluster0, untuk kp.lebakjero memiliki  lansia  paling  banyak  mengidap  diabetes paling  tinggi  dengan  total  55  lansia,  lansia  yang mengidap  diabetes  paling  tinggi  kedua  ada  pada kp.babakan dengan total 27 lansia, sedangkan dengan lansia yang mengidap penyakit diabetes paling rendah di  kp.ciburial  13  dan  lansia paling  rendah  yang mengidap penyakit diabetes paling rendah kp.cagak4. Pengujian  penelitian  ini  yang  telah  dilakukan  pada rapidminer  menggunakan  algoritma  k-means,  maka dapat  dilihat  dari  hasil  nilai  Davies  Bouldin Index(DBI).  Berdasarkan  nilai  Performance  Vector Avg.  Within  Centroid  Distance:  -1058.604,  Avg. Within  Centroid  Distance  Cluster0:  -1314.685,  Avg. Within  Centroid  Distance  Cluster1:  -885.984,  Avg. Within  Centroid  Distance  Cluster2:  -954.718,  Avg. Within  Centroid  Distance  Cluster3:  -481.081,  Avg. Within  Centroid  Distance  Cluster4  -1360337,  Avg. Within Centroid Distance Cluster5 -765.389 dan Dan hasil Davies Bouldin Index(DBI): -0.597. Mengumpulkan dataset yang lebih banyak dan lengkap untuk metode k-means clustering supaya lebih akurat
DAFTAR PUSTAKA [1]  Nadila Oktavia Ningtias, “PEMETAAN PENDERITA  COVID-19  MENGGUNAKAN K-MEANS  CLUSTERING,” Nadila  Oktavia Ningtias ,  pp.  1–14,  2023,  [Online].  Available: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK5589 07/
[2]  L. Rahmawati, S. Widya Sihwi, and E. Suryani, “Analisa  Clustering  Menggunakan  Metode  K- Means  Dan  Hierarchical  Clustering  (Studi Kasus : Dokumen Skripsi Jurusan Kimia, Fmipa, Universitas  Sebelas  Maret),” J.  Teknol.  Inf. ITSmart ,  vol.  3,  no.  2,  p.  66,  2016,  doi: 10.20961/its.v3i2.654.
[3]  M. A. Sembiring, “Penerapan Metode Algoritma K-Means Clustering Untuk Pemetaan
Penyebaran  Penyakit  Demam  Berdarah  Dengue (Dbd),” J.  Sci.  Soc.  Res. ,  vol.  4,  no.  3,  p.  336, 2021, doi: 10.54314/jssr.v4i3.712.
[4]  B. A. R. P. Wahyu, A. F. Farozi, C. P. Mahendra, and  R.  K.  Hapsari,  “Klasifikasi  Penderita Penyakit  Diabetes  Berdasarkan  Decision  Tree,” no. Widyasari 2017, pp. 80–89, 2019.
[5]  M.  V.  Aguayo  Torrez,  “DATA  MINING PENGOLAHAN  DATA  CALON  PEKERJA MIGRAN  INDONESIA  (PMI)  DENGAN PENERAPAN  METODE  KLUSTERING  K- MEANS  DAN  METODE  KLASIFIKASI  K- NEAREST NEIGHBOR (KNN): STUDI KASUS PT. SAM,” 2021.
[6]  S.  Herman et  al. ,  “No 主観的健康感を中心と した在宅高齢者における 健康関連指標に関
する共分散構造分析 Title,” Jur.  Tek.  Kim. USU , vol. 3, no. 1, pp. 18–23, 2019.
[7]  U.  M.  B.  Asep  Suryadin1,  Ernawati  Hamidah, Hendri Hadiyanto, “PENGALAMAN
KELUARGA DENGAN LANSIA PENYINTAS COVID-19 MEMILIKI KOMORBIDITAS: STUDI FENOMENOLOGI,” vol. 01, pp. 1–23, 2016.
[8]  N.  Susanto,  “Pemeriksaan  Kolesterol,  Gula Darah  Dan  Asam  Urat  Di  Desa  Glagaharjo Kecamatan Cangkringan Kabupaten Sleman,” J. Pengabdi.  Dharma  Bakti ,  vol.  1,  no.  1,  p.  32, 2021, doi: 10.35842/jpdb.v1i1.136.
[9]  B.  Erawati1),  Endah  Wismaningsih2),  Tri  Ana Mulyati3),  Triffit  Imasari4),  Frieti  Vega  Nela5) and  M.  Z.  A.  Mu`arofah6),  Indah  Susilowati7), Krisnita  Dwi  Jayanti8),  Ni`matu  Zuliana9), Dianti Ias
Oktaviasari10),
Awaluddin Susanto11), Anthofani Farhan12), Faris Hamidi13), “PENYULUHAN DAN
PEMERIKSAAN  GULA  DARAH  ACAK PADA  LANSIA  PRODUKTIF  SEBAGAI UPAYA  PENCEGAHAN  DM  DI  DESA PANGLUNGAN WONOSALAM JOMBANG,” vol. 3, no. 57, pp. 17–23, 2023.
[10]  N. Syifa and R. N. Fahmi, “Implementasi Metode K-Means  Clustering  dalam  Analisis  Persebaran UMKM  di  Jawa  Barat,” JOINS  (Journal  Inf. Syst. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  211–220,  2021,  doi: 10.33633/joins.v6i2.5310.