## PENENTUAN TINGKAT KINERJA PENDAMPING SOSIAL PROGRAM KELUARGA HARAPAN MENGGUNAKAN METODE K-MEAN CLUSTERING
Lidya Rizki Ananda 1) , Mellya Rindhani Aditia 2) , Sri Nadriati 3)
1,3 Sistem Informasi, STMIK Dharmapala Riau email: lidyarizkiananda@gmail.com , srinadriati@gmail.com
2 Sistem Informasi, Universitas Putra Indonesia "YPTK" Padang email: mellyaditia@yahoo.com

## Abstract
This research aims to optimize the evaluation process of social assistants in the Family Hope Program (PKH) managed by the Social Service of Padang Lawas Regency. Currently, the performance evaluation of PKH social assistants is conducted conventionally, lacking structured data analysis. This study employs the K-Means Clustering method to analyze 2016 performance data of 28 PKH social assistants, identifying patterns  and  grouping  them  based  on  performance.  The  research  framework  includes  problem identification, solution analysis, literature review, data analysis, K-Means implementation, and clustering validation.  Initial  random  centroid  assignment  followed  by  Euclidean  Distance  calculations  iteratively refines  the  clustering.  Results  reveal  three  performance  clusters:  high-performing  (8  assistants),  low- performing (2 assistants), and average-performing (18 assistants). These clusters assist in making objective contract  renewal  recommendations.  The  study  demonstrates  K-Means  Clustering's  efficacy  in  social performance evaluation, offering insights for strategic decision-making in social services.
Keywords: Data Mining, K-Means, Algorithm, Clustering, Method

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  komputer  pada  saat  ini semakin  meningkat  menjadikannya  sebagai kebutuhan primer bagi setiap kegiatan, mulai dari skala  kecil  sampai  skala  besar  [1]–[3]. Perkembangan komputer ini juga diiringi dengan perkembangan software pendukungnya  yaitu dalam pengolahan data dan penyajian informasi. Perkembangan  teknologi  informasi,  khususnya dalam  pengolahan  data,  telah  memberikan kontribusi besar dalam berbagai bidang [4]–[13], termasuk  dalam  evaluasi  kinerja  sosial  seperti yang dilakukan pada Program Keluarga Harapan (PKH).
Program  Keluarga  Harapan  (PKH) merupakan  salah  satu  program  bantuan  sosial yang  dikelola  oleh  Dinas  Sosial  Kabupaten Padang  Lawas.  Evaluasi  kinerja  pendamping sosial  PKH  menjadi  krusial  untuk  mendukung pengambilan  keputusan  terkait  perpanjangan kontrak mereka.
Penentuan  tingkat  kinerja  pendamping sosial  PKH  saat  ini  masih  dilakukan  secara
konvensional  dan  belum  memanfaatkan  secara maksimal  potensi  data  yang  ada.  Ketersediaan data  penilaian  tahun  2016  belum  dimanfaatkan secara  optimal  untuk  mengidentifikasi  pola kinerja yang mungkin tersembunyi di dalamnya. Proses pengambilan keputusan terkait rekomendasi  perpanjangan  kontrak  pendamping sosial  PKH  juga  masih  mengandalkan  evaluasi yang belum terstruktur dengan baik.
Dengan  menggunakan  pendekatan  Data Mining  [14],  [15],  [16],  penelitian  ini  bertujuan untuk  memberikan  rekomendasi  yang  dapat membantu  dalam  proses  tersebut.  Penggunaan teknik  data  mining,  terutama  metode  clustering seperti K-Means, menjadi relevan dalam konteks ini untuk mengidentifikasi pola dan karakteristik kinerja pendamping sosial PKH berdasarkan data penilaian tahun 2016.
Dengan  penggunaan  metode  K-Means Clustering  [17],  [18]–[20]  diharapkan  dapat memberikan kontribusi signifikan dalam mengelompokkan pendamping sosial berdasarkan kinerja mereka, sehingga
memudahkan  dalam  menyusun  rekomendasi perpanjangan  kontrak  yang  lebih  terukur  dan objektif. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan  pemahaman  yang  lebih  mendalam tentang  efektivitas  metode  clustering  dalam konteks evaluasi kinerja sosial, serta memberikan panduan bagi pengambilan keputusan yang lebih baik  di  tingkat  Dinas  Sosial  Kabupaten  Padang Lawas.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  tidak hanya  mencoba  untuk  menerapkan  teknik  Data Mining  dalam  konteks  evaluasi  kinerja  sosial, tetapi  juga  menggali  potensi  penggunaan  K- Means Clustering sebagai alat yang efektif dalam mendukung  pengambilan  keputusan  strategis  di bidang  pelayanan  sosial.  Hasil  penelitian  ini dapat  membantu  kepala  Dinas  Sosial  dalam pengambilan keputusan berkaitan dengan rekomendasi  perpanjangan  kontrak  pendamping sosial PKH.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahap-tahap  penelitian  yang  dilakukan dalam  penyelesaian  penelitian  disusun  dalam kerangka kerja (frame work) yang disajikan pada gambar  1.  Adapun  langkah-langkah  yang  akan dilakukan terdiri dari:

## 1. Mengidentifikasi Masalah
Langkah  pertama  dalam  penelitian  ini adalah mengidentifikasi masalah terkait penentuan  tingkat  kinerja  pendamping  sosial dalam  Program  Keluarga  Harapan  (PKH). Identifikasi masalah dilakukan melalui observasi langsung, wawancara dengan pihak terkait, serta studi  awal  terhadap  data  kinerja  pendamping sosial  yang  sudah  ada.  Tujuan  dari  langkah  ini adalah  untuk  memahami  kendala-kendala  yang dihadapi  dan  aspek-aspek  yang  mempengaruhi kinerja pendamping sosial.

## 2. Menganalisis Solusi
Setelah mengidentifikasi
masalah,
langkah selanjutnya adalah menganalisis berbagai solusi yang mungkin untuk meningkatkan penentuan tingkat kinerja pendamping  sosial.  Analisis  ini  mencakup penilaian  terhadap  metode-metode  yang  telah digunakan  sebelumnya  serta  potensi  penerapan
metode  baru.  Salah  satu  solusi  yang  dianalisis adalah penggunaan metode K-Means Clustering sebagai alat untuk mengelompokkan pendamping sosial berdasarkan kinerja mereka.

## 3. Melakukan Studi Literatur
Studi literatur dilakukan untuk mengumpulkan  informasi  dan  referensi  terkait metode K-Means Clustering serta penerapannya dalam  penilaian  kinerja.  Studi  ini  mencakup penelusuran jurnal, artikel ilmiah, dan buku yang membahas  tentang  K-Means  Clustering,  serta kasus-kasus  penerapan  metode  ini  di  bidang sosial atau kinerja. Selain itu, studi literatur juga mencakup  penelaahan  terhadap  konsep  dan indikator kinerja pendamping sosial dalam PKH.

## 4. Menganalisa Data untuk Diproses
Data  yang  akan  digunakan  dalam penelitian  ini  berasal  dari  laporan  kinerja pendamping sosial PKH. Data tersebut dianalisis untuk  memastikan  kelayakan  dan  kualitasnya sebelum diproses lebih lanjut. Proses analisis data meliputi  pemeriksaan  data  untuk  mendeteksi adanya  outlier,  data  yang  hilang,  serta normalisasi  data  agar  siap  untuk  diolah menggunakan metode K-Means Clustering.

## 5.  Mengimplementasikan  Metode  K-Means Clustering
Setelah  data  siap,  metode  K-Means Clustering diimplementasikan untuk mengelompokkan pendamping sosial
berdasarkan  tingkat  kinerja  mereka.  Proses  ini melibatkan langkah-langkah sebagai berikut:
• Menentukan  jumlah  cluster  (k)  yang optimal.
• Menginisialisasi  centroid  awal  secara acak.
• Menghitung jarak setiap data ke centroid terdekat  dan  mengelompokkan  data berdasarkan jarak terdekat.
• Menghitung ulang posisi centroid berdasarkan  rata-rata  data  dalam  setiap cluster.
• Mengulangi  langkah  pengelompokan dan penghitungan ulang centroid hingga posisi  centroid  konvergen  atau  tidak berubah lagi secara signifikan.

## 6. Melakukan Pengujian
Setelah pengelompokan kinerja pendamping  sosial  selesai,  tahap  berikutnya adalah melakukan pengujian untuk mengevaluasi hasil clustering. Pengujian ini melibatkan validasi internal dan eksternal terhadap hasil cluster yang diperoleh.  Validasi  internal  dilakukan  dengan mengukur seberapa baik data dalam satu cluster seragam  (homogenitas)  dan  seberapa  baik  data berbeda antaraa cluster yang berbeda (heterogenitas).  Validasi  eksternal  dilakukan dengan membandingkan hasil clustering dengan penilaian  kinerja  yang  sudah  ada  atau  dengan metode lain yang relevan.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  hal  ini  data  –  data  yang  diambil berdasarkan  jumlah  pendamping  sosial  PKH pada tahun 2016 sebanyak 28 data pendamping, pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Penilai Kinerja Pendamping Sosial
NO  NAMA NOP 1 NOP 2 NK 1 NK 2 1 Hasan Basri Nasution 17 19 20 22
2 Adrin Hasibuan 18 19 18 20 3 Anisah Suryani  19 22 18 21 4 Anna Haryani 20 23 21 23 5 Nazamuddin 19 21 20 22 6 Nur Aini Hasibuan 18 19 19 21 7 Nur Fatimah Nasution 16 16 11 15 8 Retiara Nadimah 20 22 17 19 9 Soni Rahman Hasibuan 15 17 16 20 10 Syarif Balyan Hasibuan 20 22 16 20 11 Harapan Hasibuan 17 19 19 20 12 Ahmad Sayuti 20 21 20 20 13 Wilda Yanti Hasibuan 20 24 20 22 14 Abdul Rasid Daulay 22 22 20 22 15 Adil Mamur Pulungan 17 20 19 21 16 Basuki 19 20 20 22 17 M. Hamdi Daulay 17 20 19 21 18 Khoirul Saleh Nasution 17 19 18 20 19 Ratna Nasution  18 20 20 22 20 Zakiah Harahap 17 20 20 22 21 Tuongku 17 19 18 20 22 Astrian 16 19 18 19 23 Hanifa Utra 16 18 18 20 24 Khoirul Saleh Harahap 20 20 20 22 25 Paisal Hasibuan 20 20 20 21 26 Gusti Siregar 19 20 18 20 27 Nur Hidayah Harahap 17 20 19 20 28 Nur Mawan Harahap 16 13 12 17
Semua data nilai pada tabel 1 diolah untuk dapat dianalisa permasalahan yang terjadi dan kebutuhan yang diharapkan.

## 3.1 Melakukan Pencarian Iterasi 1
Pada  pembahasan  ini  titik  pusat  awal ditentukan secara random atau acak dan didapat titik  pusat  dari  setiap Cluster dapat  dilihat  pada Tabel 2.
Tabel 2. Titik Pusat Cluster Secara Acak
C0 4 Anna Haryani 20  23  21  23 C1 7 Nur Fatimah Nasution 16  16  11  15 C2 18 Khoirul Saleh Nasution 17  19  18  20 Setelah menentukan centroid awal, maka setiap data akan menemukan centroid terdekatnya yaitu dengan menghitung jarak setiap data  ke  masing-masing  centroid  menggunakan rumus korelasi antara dua objek yaitu Euclidean Distance .
Melakukan  perhitungan  pusat Cluster terhadap data 1:
a.  Perhitungan  jarak  data  1  terhadap  pusat Cluster .
C0  =  √(20-17)²+(23-19)²+(21-20)²+(23-22)²  = 5,20 C1  =  √(16-17)²+(16-19)²+(11-20)²+(15-22)²  = 11,83 C2  =  √(17-17)²+(19-19)²+(18-20)²+(20-22)²  =
2,83
b.  Perhitungan  jarak  data  2  terhadap  pusat Cluster .
C0  =  √(20-18)²+(23-19)²+(21-18)²+(23-20)²  = 6,16 C1  =  √(16-18)²+(16-19)²+(11-18)²+(15-20)²  = 9,33 C2 = √(17-18)²+(19-19)²+(18-18)²+(20-20)² = 1
c.  Perhitungan  jarak  data  3  terhadap  pusat Cluster .
C0  =  √(20-19)²+(23-22)²+(21-18)²+(23-21)²  = 3,87 C1  =  √(16-19)²+(16-22)²+(11-18)²+(15-21)²  = 11,40 C2  =  √(17-19)²+(22-19)²+(18-18)²+(20-21)²  = 3,74
Lakukan hingga seterusnya, data diperhitungkan sampai  data  yang  ke  28  dan  hasil  dari  data perhitungan yang dilakukan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Iterasi 1 N O NAMA C0 C1 C2 C 0 C 1 C 2 1 Hasan Basri Nasution 5,20 11,8 3 2,8 3 0 0 1 2 Adrin Hasibuan 6,16 9,33 1,0 0 0 0 1 3 Anisah Suryani 3,87 11,4 0 3,7 4 0 0 1 4 Anna Haryani 0,00 15,1 3 6,5 6 1 0 0 5 Nazamud din 2,65 12,8 1 4,0 0 1 0 0 6 Nur  Aini Hasibuan 5,29 10,6 3 1,7 3 0 0 1 7 Nur Fatimah Nasution 15,1 3 0,00 9,1 7 0 1 0 8 Retiara Nadimah 5,74 10,2 0 4,4 7 0 0 1 9 Soni Rahman Hasibuan 9,75 7,21 3,4 6 0 0 1 10 Syarif Balyan Hasibuan 5,92 10,1 0 4,6 9 0 0 1 11 Harapan Hasibuan 6,16 9,95 1,0 0 0 0 1 12 Ahmad Sayuti 3,74 12,1 2 4,1 2 1 0 0 13 Wilda Yanti Hasibuan 1,73 14,4 9 6,4 8 1 0 0 14 Abdul Rasid Daulay 2,65 14,2 1 6,4 8 1 0 0 15 Adil Mamur Pulungan 5,10 10,8 2 1,7 3 0 0 1 16 Basuki 3,46 12,4 5 3,6 1 1 0 0 17 Muhamm ad  Hamdi Daulay 5,10 10,8 2 1,7 3 0 0 1
18 Khoirul Saleh Nasution 6,56 9,17 0,0 0 0 0 1 19 Ratna Nasution 3,87 12,2 5 3,1 6 0 0 1 20 Zakiah Harahap 4,47 12,1 2 3,0 0 0 0 1 21 Tuongku 6,56 9,17 0,0 0 0 0 1 22 Astrian 7,55 8,60 1,4 1 0 0 1 23 Hanifa Utra 7,68 8,83 1,4 1 0 0 1 24 Khoirul Saleh Harahap 3,32 12,7 3 4,2 4 1 0 0 25 Paisal Hasibuan 3,74 12,2 1 3,8 7 1 0 0 26 Gusti Siregar 5,29 9,95 2,2 4 0 0 1 27 Nur Hidayah Harahap 5,57 10,3 0 1,4 1 0 0 1 28 Nur Mawan Harahap 15,2 6 3,74 9,0 6 0 1 0
Dari  hasil  perhitungan  iterasi  1  maka  anggota- anggota dari perhitungan iterasi 1 adalah sebagai berikut pada Tabel 4.

## Tabel 4. Anggota Pendamping Sosial PKH
Iterasi 1 Clu ster Anggota Pendamping Sosial PKH Iterasi 1 Pusat Cluster Pendamping Sosial Clu ster 0 [0;2,6458 ;3,7417;1 ,7321;2,6 458;3,46 41;3,316 6;3,7417] Jumlah Pendamping Sosial Dengan  Nilai  Sangat  Baik  / Berprestasi = 8.
1. Anna haryani
2. Nazamuddin
3. Ahmad sayuti
4. Wilda yanti hasibuan
5. Abdul rasid daulay
6. Basuki
7. Khoirul saleh harahap
8. Paisal hasibuan Clu ster 1 [0;3,7417 ] Jumlah Pendamping Sosial Dengan  Nilai  Buruk  /  Tidak
Direkomendasi = 2.
1. Nur mawan harahap
2. Nur fatimah nasution
Clu ster 2 [2,8284;1 ;3,7417;1 ,7321;4,4 721;3,46 41;4,690 4;1;1,732 1;1,7321; 0;3,1623; 3;0;1,414 2;1,4142; 2,2361;1, 4142] Jumlah Pendamping Sosial Dengan Nilai Baik / Direkomendasi = 18. 1. Hasan basri nasution
2. Adrin Hasibuan
3. Anisah suryani
4. Nur aini hasibuan
5. Retiara nadimah
6. Soni rahman hasibuan
7. Syarif balyan hasibuan
8. Harapan hasibuan
9. Adil mamur pulungan
10. Muhammad hamdi daulay
11. Khoirul saleh nasution
12. Ratna nasution
13. Zakiah harahap
14. Tuongku
15. Astrian
16. Hanifa utra
17. Gusti siregar
18. Nur hidayah harahap
Selanjutnya  melakukan  perhitungan  berikutnya untuk  melakukan  persamaan  antaraa  iterasi hingga tidak berubah kembali.

## 3.2 Melakukan Pencarian Iterasi ke 2
Pertama terlebih dahulu melakukan pencari titik pusat.
Melakukan perhitungan pusat Cluster baru : C0 = (20+19+20+20+22+19+20+20)/8 = 20 =  (23+21+21+24+22+20+20+20)/8  = 21,375 =  (21+20+20+20+20+20+20+20)/8  = 20,125 =  (23+22+20+22+22+22+22+21)/8  = 21,75 C1 = (16+16)/2 = 16 = (16+13)/2 = 14,5 = (11+12)/2 = 11,5 = (15+17)/2 = 16 C2 = (17+18+19+18+20+15+20+17+17+17+17+18+ 17+17+16+16+19+17)/18 = 17,5
=
(19+19+22+19+22+17+22+19+20+20+19+20+ 20+19+19+18+20+20)/18 = 19,67 =
(20+18+18+19+17+16+16+19+19+19+18+20+ 20+18+18+18+18+19)/18 = 18,33
= (22+20+21+21+19+20+20+20+21+21+20+22+ 22+20+19+20+20+20)/18 = 20,44
Selanjutnya  melakukan  perhitungan  berikutnya untuk  melakukan  persamaan  antaraa  interaksi hingga tidak berubah kembali. Pada pembahasan ini  dilakukan  itersai  ke  2  dengan  titik  pusat Cluster baru.
Tabel 5. Pusat Cluster Baru C0  20 21,38  20,13  21,75 C1  16 14,5 11,5 16 C2  17,5  19,67  18,33  20,44
Lakukan perhitungan iterasi 2 hingga seterusnya, sampai  ditemukan  persamaan  iterasi  dan  tidak berubah kembali. Setelah mendapatkan hasil dari iterasi  4,  ternyata  tidak  ada  perubahan  antaraa iterasi  3  dan  iterasi  4,  maka  dilakukan perbandingan  iterasi  3  dan  iterasi  4,  ternyata iterasi 3 dan iterasi 4 mendapat kesamaan
Tabel 6. Perbandingan Iterasi 3 dan Iterasi 4
Iterasi 3 Iterasi 4 0  0  1     0  0  1 0  0  1     0  0  1 1  0  0     1  0  0 1  0  0     1  0  0 1  0  0     1  0  0 0  0  1     0  0  1 0  1  0     0  1  0 1  0  0     1  0  0 0  0  1     0  0  1 1  0  0     1  0  0 0  0  1     0  0  1 1  0  0     1  0  0 1  0  0     1  0  0 1  0  0     1  0  0 0  0  1     0  0  1 1  0  0     1  0  0 0  0  1     0  0  1 0  0  1     0  0  1 1  0  0     1  0  0 0  0  1     0  0  1 0  0  1     0  0  1 0  0  1     0  0  1 0  0  1     0  0  1 1  0  0     1  0  0 1  0  0     1  0  0 0  0  1     0  0  1 0  0  1     0  0  1
0  1  0     0  1  0
Berdasarkan  data  yang  telah  dihasilkan  pada Tabel  6  tersebut  di  atas  pada  penentuan  nilai centroid maka  diperoleh  hasil  pengelompokan seperti terlihat pada Tabel 7.

## Tabel 7. Hasil Pengelompokan
Kelom- pok (Cluster) Kelompok pendamping sosial PKH Jumlah pendamping sosial PKH 0 [3;4;5;8;10;12;13; 14;16;19;24;25] 12 Pendamping sosial PKH 1 [7;28] 2 pendamping sosial PKH 2 [1;2;6;9;11;15;17; 18;20;21;22;23;26 ;27] 14 pendamping sosial PKH
Karena pada iterasi ke-3 dan ke-4 posisi Cluster tidak berubah lagi dan tidak ada data lagi yang berpindah dari satu Cluster ke Cluster yang lain, maka iterasi dihentikan dan hasil akhir yang diperoleh sebanyak 3 Cluster dengan 4 iterasi.
Dari proses Clustering atau
pengelompokan di atas maka dihasilkan pengelompokan  berdasarkan  kedekatan  jarak antara  titik  pusat  dengan  data  nilai  pendamping sosial  PKH  di  Dinas  Sosial  Kabupaten  Padang Lawas  dari  setiap  atributnya.  Adapun  hasil  dari penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 8.

## Tabel 8. Hasil Proses Pengelompokkan
Clu ster Anggota Pendamping Sosial PKH Iterasi 4 Cluster Akhir Pendamping Sosial Clu ster 0 [1,6708;2, 8504;1,274 7;3,3603;3, 6458;1,567 9;2,7613;2, 5083;1,859 6;2,4410;1, 7200;1,620 2] Jumlah  Pendamping  Sosial Dengan  Nilai  Sangat  Baik  / Berprestasi = 12. 1. Anisah suryani
2. Anna haryani
3. Nazamuddin
4. Retiara nadimah 5. Syarif balyan hasibuan 6. Ahmad sayuti 7. Wilda yanti hasibuan 8. Abdul rasid daulay 9. Basuki 10. Ratna nasution
11. Khoirul saleh harahap 12. Paisal hasibuan Clu ster 1 [1,8708; 1,8708] Jumlah  Pendamping  Sosial Dengan  Nilai  Buruk  /  Tidak Direkomendasi = 2. 1. Nur mawan harahap 2. Nur fatimah nasution
Clu ster 2 [2,1771;1, 2058;1,263 7;3,8763;0, 6738;1,145 1;1,1451;0, 6739;2,335 4;0,6738;1, 8197;1,655 2;2,2734;1, 0809] Jumlah  Pendamping  Sosial Dengan Nilai Baik / Direkomendasi = 14. 1. Hasan basri nasution
2. Adrin Hasibuan
3. Nur aini hasibuan
4. Soni rahman hasibuan
5. Harapan hasibuan
6. Adil mamur pulungan
7. Muhammad hamdi daulay 8. Khoirul saleh nasution 9. Zakiah harahap 10. Tuongku 11. Astrian
12. Hanifa utra 13. Gusti siregar
14. Nur hidayah harahap
Dari  kesimpulan  di  atas  dapat  diketahui bahwa  kelompok  pendamping  sosial  PKH  yang memiliki  nilai  sangat  baik  atau  berprestasi terdapat Cluster 0  dan  sangat  layak  untuk mendapat  rekomendasi  perpanjangan  kontrak, sedangkan nilai terburuk terdapat pada Cluster 1
dan  dinyatakan  buruk,  tidak  layak  untuk direkomendasikan,  dan  pada Cluster 2  terdapat nilai  pendamping  sosial  baik  dan  layak direkomendasikan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan metode  K-Means  Clustering  untuk  evaluasi kinerja  pendamping  sosial  Program  Keluarga Harapan  (PKH)  di  Dinas  Sosial  Kabupaten Padang Lawas menunjukkan hasil yang signifikan  dalam  mengelompokkan  pendamping sosial  berdasarkan  kinerja  mereka.  Penggunaan teknik  ini  memungkinkan  identifikasi  pola kinerja  yang  tersembunyi  dalam  data  penilaian, sehingga  memberikan  rekomendasi  yang  lebih terukur dan objektif untuk perpanjangan kontrak. Hasil  akhir  menunjukkan  pembentukan  tiga cluster  dengan  4  iterasi,  mengelompokkan pendamping  sosial  ke  dalam  kategori  kinerja sangat baik, baik, dan buruk.

## 5. REFERENSI
[1] S. P. Tamba, M. D. Batubara, W. Purba, M. Sihombing, V. M. Mulia Siregar, and J.  Banjarnahor,  “Book  data  grouping  in libraries  using  the  k-means  clustering method,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1230, no.  1,  p.  012074,  Jul.  2019,  doi: 10.1088/1742-6596/1230/1/012074.
[2] P.  D.  P.  Adi et  al. ,  “A  Study  of Programmable  System  on  Chip  (PSoC) Technology  for  Engineering  Education,”
J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1899,  no.  1,  p. 012163,  May  2021,  doi:  10.1088/1742- 6596/1899/1/012163.
[3] V.  M.  Mulia  Siregar  and  H.  Sugara, “Implementation  of  artificial  neural network  to  assesment  the  lecturer‘s performance,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 420, p. 012112, Oct. 2018, doi: 10.1088/1757-899X/420/1/012112.
[4] V. M. M. Siregar and E. D. Siringo-Ringo, “Decision  Support  System  to  Determine Scholarship  Recipients  using  Analytical Hierarchy  Process  Method,” COSTA  J.
(Computer  Sci.  Technol.  Appl.  Journal) , vol.  1,  no.  1,  pp.  39–49,  2023,  doi: 10.35335/idss.v4i2.67.
[5] V. M. M. Siregar and E. D. Siringo-Ringo, “Decision  Support  System  to  Determine Scholarship Recipients Using the Electre Method,” COSTA  J.  (Computer  Sci. Technol. Appl. Journal) , vol. 1, no. 2, pp. 39–49, 2023.
[6] V. M. M. Siregar, K. Sinaga, E. Sirait, A.
S. Manalu, and M. Yunus, “Classification of Customer Satisfaction Through
Machine  Learning :  An  Artificial  Neural Network Approach,” IOTA , vol. 3, no. 3, pp. 273–282, 2023, doi: 10.31763/iota.v3i3.643. [7] V.  M.  M.  Siregar  and  M.  A.  Hanafiah,
“Perancangan Aplikasi
Augmented Reality Untuk Edukasi Penerapan Konsep
Green  Economy  Dalam  Pengembangan Desa Wisata Sebagai Upaya Mewujudkan Pembangunan Berwawasan Lingkungan,”
J. TEKINKOM , vol. 6, no. 2, pp. 339–348, 2023, doi: 10.37600/tekinkom.v6i2.950.
[8] Kisno, V. M. M. Siregar, H. Sugara, A. T. Purba, and S. Purba, “Jurnal abdi insani,” J. Abdi Insa. , vol. 9, no. 2, pp. 570–579, 2022.
[9] N.  A.  Sinaga et  al. ,  “Decision  support system with MOORA method in selection of the best teachers,” AIP Conf. Proc. , vol.
2453, no. July, 2022, doi:
10.1063/5.0094437.
[10] V. M. M. Siregar et al. , “Decision support system for selection of food aid recipients using  SAW  method,” AIP  Conf.  Proc. , vol. 2453, no. July, 2022, doi:
10.1063/5.0094385. [11] E. Damanik and I. M. Siregar, “PENGEMBANGAN SISTEM CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT BERBASIS WEB
PADA  PT.  TERUS  MEGA  TARA JAKARTA,” J.  Tek.  Inf.  dan  Komput. , vol.  4,  no.  1,  pp.  60–69,  2021,  doi: 10.37600/tekinkom.v4i1.278.
[12] H. Sugara, V. M. M. Siregar, K. Sinaga, M.  A.  Hanafiah,  and  H.  D.  Pardede, “SAW and Electre Methods Implementation for Scholarship Awardee Decision,” IOTA , vol. 01, no. 4, pp. 209– 220, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i4.496.
[13] P.  D.  P.  Adi et  al. ,  “A  Performance Evaluation of ZigBee Mesh Communication on the Internet of Things (IoT),” 3rd  2021  East  Indones.  Conf. Comput.  Inf.  Technol.  EIConCIT  2021 , pp. 7–13, 2021, doi: 10.1109/EIConCIT50028.2021.9431875.
[14] H. Priyatman, F. Sajid, and D. Haldivany, “Klasterisasi Menggunakan Algoritma K-
Means  Clustering  untuk  Memprediksi Waktu Kelulusan Mahasiswa,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 5, no. 1, p. 62, Apr. 2019, doi: 10.26418/jp.v5i1.29611.
[15] S. Hadija, E. Irawan, and I. S. Damanik, “Penerapan  Data  Mining  Pada  Pola
Penjualan Barang di Minimarket Menggunakan Algoritma Apriori Application of Data Mining on Patterns of
Sales of Goods in Minimarkets Using the Apriori  Algorithm,” JOMLAI  (Journal Mach.  Learn.  Artif.  Intell. ,  vol.  1,  no.  4, 2022, doi: 10.55123/jomlai.v1i4.1668.
[16] J. Dongga, A. ` Sarungallo, N. Koru, and G.  Lante,  “Implementasi  Data  Mining Menggunakan  Algoritma  Apriori  Dalam Menentukan  Persediaan  Barang  (Studi Kasus: Toko Swapen Jaya Manokwari),” G-Tech J. Teknol. Terap. , vol. 7, no. 1, pp. 119–126, 2023, doi: 10.33379/gtech.v7i1.1938. [17] S. Wahyuni Nengsih, I. Alfian, D. Aji, and S. Anwar, “ANALISIS PENGELOMPOKAN PENENTUAN JURUSAN SISWA SMA MENGGUNAKAN METODE K-
MEANS  CLUSTERING,” Saeful  Anwar
J.  Ilm.  Betrik ,  vol.  12,  no.  03,  pp.  242– 248, 2021.
[18] K. S. H. Kusuma Al Atros, A. R. Padri, O. Nurdiawan,  A.  Faqih,  and  S.  Anwar, “Model  Klasifikasi  Analisis  Kepuasan
Pengguna Perpustakaan Online Menggunakan  K-Means  dan  Decission
Tree,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol.  8,  no.  6,  p.  323,  2021,  doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3680.
[19] Y. D. Darmi and A. Setiawan, “Penerapan Metode  Clustering  K-Means  Dalam
Pengelompokan  Penjualan  Produk,” J. Media Infotama , vol. 12, no. 2, pp. 148– 157, 2017, doi: 10.37676/jmi.v12i2.418.
[20] J. O. Ong, “Implementasi Algotritma K- means  clustering  untuk  menentukan strategi  marketing  president  university,” J. Ilm. Tek. Ind. , vol. vol.12, no, no. juni, pp. 10–20, 2013.