## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 3, No 3, Desember 2022 Hal 262-268 https://djournals.com/klik

## Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan Siswa Berdasarkan Nilai Akademik dengan Algoritma K-Means
Penda Sudarto Hasugian 1 , Jijon Raphita Sagala 2,*
1 Teknologi Rekayasa Komputer Jaringan, STMIK Pelita Nusantara, Medan, Indonesia
2 Teknik Informatika, STMIK Pelita Nusantara, Medan, Indonesia Email: 1 penda.hasugian@gmail.com, 2,* sisagala@gmail.com Email Penulis Korespondensi: sisagala@gmail.com
Abstrak− Proses Data mining dengan menerapkan algoritma K-Means dilakukkan untuk mengelompokkan data kedalam bentuk satu atau  lebih  kelompok,  dimana  data  yang  memiliki  reprensentative  persamaan  dikelompokkan  dalam  satu  kelompok  dan  data  yang memiliki perbedaan masuk kedalam kelompok yang lain. Pengelompokan data siswa dilakukan untuk memudahkan sekolah dalam memfasilitasi siswa berdasarkan perbedaan kemampuannya dalam belajar dan mengikuti pembelajaran yang terdiri dari kelompok atau kelas  siswa  unggulan,  kelompok  sedang  dan  rendah.  Aplikasi  Data  yang  digunakan  untuk  proses  perhitungan  yaitu  data  siswa berdasarkan penilaian yang terpusat dalam menyajikan laporan hasil belajar siswa menggunakan hasil nilai rapor yaitu rapid miner. Penilaian tersebut menjadi dasar atribut yang digunakan dalam proses perhitungan untuk menetukan siswa kelas unggulan, sedang  dan rendah. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengelola data penilaian yang terpusat dalam menyajikan laporan hasil belajar siswa dan pengelompokan siswa pada kelas unggulan dengan menerapkan algoritma K-means dan melakukan pengujian denggan menggunakan aplikasi rapidminer.  Sehingga data siswa dapat dikelola dan dikelompokkan dengan efektif dan efisien.
Kata Kunci: Datamining; Algoritma K-means; Pengelompokan Data; Rapid Miner
Abstract− The data mining process by applying the K-Means algorithm is carried out to group data into one or more groups, where data that has representative similarities is grouped into one group and data that has differences is included in another group. Grouping student data is done to facilitate schools in facilitating students based on differences in their ability to learn and participate in learning which consists of groups or classes of superior students, medium and low groups. The data application used for the calculation process is student data based on a centralized assessment in presenting reports on student learning outcomes using the results of report cards, namely the rapid miner. This assessment forms the basis of the attributes used in the calculation process to determine superior, medium and low class students. The purpose of this study is to manage centralized assessment data in presenting reports on student learning outcomes and grouping students in superior classes by implementing the K-means algorithm and conducting tests using the rapidminer application. So that student data can be managed and grouped effectively and efficiently.
Keywords : Datamining; K-means Algorithm; Clustering; Rapid Miner

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  semakin  pesat  dan  berpengaruh  terhadap  perkembangan  dan  kemajuan  berbagai bidang  usaha,  seperti  bidang  pendidikan.  perkembangan  teknologi  informasi  mendorong  untuk  terus  berinovasi,  salah satu  bentuk  inovasi  dalam  bidang  pendidikan,  adalah  mengembangkan  dan  pemanfaatan  aplikasi  baik  dalam  proses pembelajaran  maupun  administratif  sekolah.  Sebagai  upaya  meningkatkan  mutu  pendidikan  melalui  layanan pembelajaran dilakukan  pembentukan kelompok belajar siswa dalam kelas sesuai  dengan kriteria-kriteria siswa. Data siswa  dikelompokkan  menjadi  kelompok  siswa  kelas  unggulan.  Penentuan  masuk  kelas  unggulan  sangatlah  penting dimana  informasi  yang  dihaslikan  dapat  dijadikan  sebagai  acuan  bahan  pertimbangan  bagi  pihak  sekolah  untuk melakukan langkah secara terstuktur dalam upaya meningkatkan kualitas dan standar mutu pendidikan di SMP Swasta Agia Sophia. Langkah-langkah menentukan siswa masuk  ke kelas unggulan di dapat hasil penilain. Dari hasil identifikasi data nilai rapot, menujukan atribut penilaian beragam hasil. Secara garis besar memiliki  persamaan nilai memiliki  variasi kriteria    jumlah  yang  cenderung  setara  antar  individu  siswa.  Selain  itu,  penempatan  kapasistas  jumlah  siswa  kelas unggulan setiap tahun ajaran dapat berubah-ubah seiring dengan pengembangan sekolah dan jumlah penerimaan siswa. Pemecahan  permasalahan  pengelompokan  siswa  dengan  data  yang  semakin  banyak  menjadi  kurang  efesien  dan dibutuhkan  pengelompokan  siswa  yang  juga  memiliki  prestasi  untuk  masuk  kelas  unggulan  telah  ditetapkan. Pengelompokan siswa pada kelompok yang tepat akan mampu menghasikan kualitas pembelajaran menjadi lebih baik.
Data mining dikenal sejak tahun 1990-an, ketika adanya suatu pekerjaan yang memanfaatkan data menjadi suatu hal  yang  lebih  penting  dalam  berbagai  bidang,  seperti  marketing  dan  bisnis,  sains  dan  teknik,  serta  seni  dan  hiburan. Sebagian ahli menyatakan  bahwa data mining merupakan suatu  langkah untuk  menganalisis pengetahuan dalam basis data atau biasa disebut Knowledge Discovery in Database (KDD).[1]. Data mining atau knowledge discovery in database (KDD) adalah proses resourcing dan penggunaan data untuk menemukan pola atau hubungan dari sekumpulan data berukuran besar[2]. Hasil dari proses data mining dapat digunakansebagai evaluasi pengambilan keputusan dimasa depan.  [3]  Data  Mining  adalah  suatu  proses  pengolahan  data  yang  bertujuan  untuk  mendapatkan,  menggali  dan menemukan pengetahuan yang tersembunyi dari sebuah dataset atau  sekumpulan data yang berukuran sangat besar[4].
Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  dalam  Data  Mining  adalah  metode  Clustering  dengan  algoritma KMeans[5].  Algoritma K-Means Clustering adalah teknik dalam Data Mining yang mempartisi data yang ada ke dalam beberapa  cluster  sehingga  data  yang  memiliki  karakteristik  yang  sama  akan  dikelompokkan  ke  dalam  satu  cluster sedangkan data dengan karakteristik yang berbeda akan dikelompokkan ke dalam cluster lain.[6] Algoritma K-Means melakukan dua proses yaitu proses penentuan pusat cluster (centroid) dan proses pencarian anggota dari tiap-tiap cluster.
Penda Sudarto Hasugian, Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan Siswa Berdasarkan  Nilai Akademik dengan Algoritma K-Means
[7]. K-Means adalah merupakan salah satu metode dalam data mining yang dapat mengelompokkan data atau Clustering sebuah  data  kedalam  bentuk  satu  cluster  atau    lebih  cluster  sehingga  data  yang  memiliki  karakteristik  yang  sama dikelompokkan ke dalam satu cluster yang sama dan data dengan karakteristik yang berbeda dikelompokkan ke dalam kelompok berbeda yang lainnya. [8]

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka kerja  penelitian merupakan tahapan-tahapan yang di lakukan oleh peneliti dalam menyelesaikan penelitian. Adapun langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1 berikut ini:
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## 2.2 Uraian Kerangka Kerja Penelitian
Uraian dari kerangka kerja penelitian dilakukan berdasarkan gambar.1 sebagai berikut: a. Analisa Masalah
Berdasarkan permasalaan yang telah di temukan maka akan dilakukan analisa, tahapan dalam proses analisa masalah dilakukan untuk memahami masalah yang telah di tentukan. Dengan menganalisa permasalahan yang telah di tentukan tersebut, maka di harapkan masalah tersebut dapat dipahami dengan baik. Pada tahap ini penulis menentukan data apa saja yang akan di kumpulkan yang berhubungan dengan  penelitian ini.
b. Pengumpulan Data
Pengumpulan data di dalam penelitian dilakukan dengan cara :
1.  Observasi  adalah  mengamati  secara  langsung  terhadap  objek  yang  diteliti  dengan  mengamati  kegiatan-kegiatan yang ada disekolah mengenai hal-hal yang berkaitan dengan proses belajar mengajar disekolah SMP Swasta Agia Sophia
2.  Wawancara adalah suatu cara dalam mengumpulkan data dengan cara menanyakan secara langsung kepada pihak sekolah serta siswa yang bersekolah di SMP Swasta Agia Sophia
3.  Studi pustaka yaitu suatu data teori-teori yang ada hubungannya dengan masalah atau hal yang akan diteliti dan di butuhkan di dalam penelitian penulis yang nantinya akan di bandingkan dengan kenyataan yang terjadi dan yang di peroleh penulis di lapangan.
c. Analisis Data
Pada saat melakukan tahap penganalisaan data di  mana data yang telah di peroleh pada tahap proses pengumpulan data, data disusun dan di kelompokkan dalam bentuk tabel yang mudah di pahami dan di mengerti. Kemudian data yang di gunakan di pastikan data yang akurat, jelas, dan sesuai dengan kebutuhan penelitian.
d. Proses Data Mining
Pada tahapan ini dilakukan prose pembersihan data yang bertujuan untuk membuang data yang tidak konsisten dan noise  selanjutnya  melakukan  Integrasi  data  atau  penggabungan  data  dari  beberapa  sumber  data,  melakukan transformasi data  yaitu bertujuan untuk menguah data menjadi bentuk yang sesuai untuk di-mining.
e. Penerapan Algoritma K-Means
Penerapan Algoritma K-Means Proses Datamining Analisa  Data Pengumpulan Data Analisa Masalah Pengujian data dengan Aplikasi Laporan Penelitian
Penda Sudarto Hasugian, Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan Siswa Berdasarkan  Nilai Akademik dengan Algoritma K-Means
Melakukan perhitungan data yang telah diperoleh dengan menerapkan rumus atau langkah-langkah algorita k means.
f. Pengujian dengan aplikasi rapidminer
Dari  hasil  perhitungan  yang  telah  dilakukan,  maka  pada  tahapan  ini  dilakukan  pengujian  dengan  menggunakan aplikasi pengolahan data yaitu rapid miner untuk menguji dan memastikan hasil penerapan algoritma k-means. g. Penyusunan Laporan Penelitian
Hasil akhir penelitian dibuat berbentuk laporan dan juga publikasi dijurnal ilmiah.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Data
Data yang digunakan bersumber dari SMP swasta Agia Sophia serta adapn data yang akan digunakan daam proses perhitngan dengan algoritma k-means seperti pada pada tabel 1 berikut.
Tabel. 1 Data Awal Sebagai data Primer No Nama Nilai Raport Nilai Tes Ujian 1 Siswa001 80 85 2 Siswa002 90 87 3 Siswa003 95 90 4 Siswa004 75 78 5 Siswa005 70 89 6 Siswa006 80 70 7 Siswa007 65 75 8 Siswa008 90 71 9 Siswa009 91 75 10 Siswa010 85 70

## 3.1.1 Penerapan Algoritma K-Means
Proses penerapan agoritma K-means bertujuan untuk mengelompokkan data sesuai dengan keompok yang akan dibentuk[9]. Berikut ini tahapan dalam penerapan algoritma k-means[10]:
a. Menentukan jumlah kelompok data atau jumlah Cluster
Jumlah cluster yang dibentuk sebanyak 3 cluster, sehingga nilai k=3. Yaitu: C1 = Unggul, C2 = Sedang, C3 = Rendah.
b. Menentukan titik pusat cluster
Titik pusat cluster diambil dari data primer yaitu data siswa secara acak. Sebanyak 3 cluster. Yaitu data pada nomor 3, nomor 6 dan nomor 7 Seperti pada tabel 2.
Tabel 2. Pusat Centroid Awal Centroid Nama Nilai Raport Nilai Tes Ujian Keadaan Centroid 1 Siswa003 95 90 Unggul Centroid 2 Siswa006 80 70 Sedang Centroid 3 Siswa007 65 75 Rendah
c. Menghitung jarak dari setiap data terhadap pusat cluster dengan menggunaan rumus [11]:
𝑑 𝑖𝑗 = √∑ (𝑥 𝑖𝑗− 𝑐 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 (1)
Dimana Jarak data pertama pada pusat klaster pertama:
𝑑 11 =   √(80 − 95) 2 + (85 − 90) 2 = 15,811 Jarak data pertama pada pusat klaster kedua adalah:
𝑑 12 =   √(80 − 90) 2 + (85 − 70) 2 = 15 Jarak data pertama pada pusat klaster ke tiga adaah
𝑑 13 =   √(80 − 65) 2 + (85 − 75) 2 = 18,027.
Hasil perhitngan jarak untuk setiap data terhadap masing masing pusat klaster seperti pada tabel 3.
Tabel 3. Perhitungan data terhadap setiap pusat kluster
No Nama Nilai  Raport  Nilai Tes Ujian C1 C2 C3 Jarak Terdekat 1  Siswa001 80 85 15,81139 15  18,02776 15
Penda Sudarto Hasugian, Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan Siswa Berdasarkan  Nilai Akademik dengan Algoritma K-Means
2  Siswa002 90 87 5,830952  19,72308  27,73085 5,830951895 3  Siswa003 95 90 0 25  33,54102 0 4  Siswa004 75 78 23,32381  9,433981  10,44031 9,433981132 5  Siswa005 70 89 25,01999  21,47091  14,86607 14,86606875 6  Siswa006 80 70 25 0  15,81139 0 7  Siswa007 65 75 33,54102  15,81139 0 0 8  Siswa008 90 71 19,64688  10,04988  25,31798 10,04987562 9  Siswa009 91 75 15,52417  12,08305 26 12,08304597 10  Siswa010 85 70 22,36068 5  20,61553 5
Dari  hasil  perhitungan  jarak  yang  dilakuan  maka  diperoleh  kelompok  data  untuk  masing  masing  kluster  yang diambil berdasarkan jarak terdekat atau terecil yaitu:
Anggota untuk kluster 1 adalah data ke 2 dan 3, anggota kluster 2 adalah data 1,4,6,8,9 dan 10. Sedangkan untuk kluster ke 3 adalah data ke 5 dan 7. Seperti pada tabel 4.
Tabel 4. Anggota setiap cluster
No Nama Nilai Raport  Nilai Tes  Ujian  C1  C2  C3 1  Siswa001 80 85 * 2  Siswa002 90 87 * 3  Siswa003 95 90 * 4  Siswa004 75 78 * 5  Siswa005 70 89 * 6  Siswa006 80 70 * 7  Siswa007 65 75 * 8  Siswa008 90 71 * 9  Siswa009 91 75 * 10  Siswa010 85 70 *
d. Hitung Pusat Cluster Baru
Untuk menghitung pusat cluster yang baru dimana data yang digunakan adalah data dari masing masing cluster. Dengan menggnakan rumus [12]:
𝑐 𝑘𝑗 = ∑ 𝑦 ℎ𝑗 𝑝 ℎ=1 𝑝 ; 𝑦 ℎ𝑗 =   𝑥 ℎ𝑗 ∈ 𝑐𝑙𝑢𝑠𝑡𝑒𝑟𝑘𝑒 − 𝑘
(2)
Untuk cluster 1 (C1) ada 2 data yaitu data ke 2 dan 3 dengan nilai (90,87) dan (95,90). Dimana:
𝐶 11 = 90 + 95
2 = 92,5
𝐶 12 = 87 + 90
2 = 88,5
Untuk Kluster ke 2 (C2) ada 6 data yaitu data ke 1,4,6,8,9,dan 10  dimana:
𝐶 21 = 80 + 75 + 80 + 90 + 91 + 85
6 = 83,5
𝐶 22 = 85 + 78 + 70 + 71 + 75 + 70 6 = 74,83
Untuk Kluster ke 3 (C3) ada 2 data yaitu data ke 5 dan 7 dengan dimana:
𝐶 31 = 70 + 65 2 = 67,5
𝐶 32 = 89 + 75
2 = 82
Sehingga diperoleh pusat kluster yang baru adalah seperti pada tabel 5.
Tabel 5. Pusat Kluster Baru K1 92,5 88,5 K2 83,5 74,83 K3 67,5 82 e. Menghitung kembali jarak data terhadap masing masing pusat kluster yang baru.[13] Dimana Jarak data pertama pada pusat klaster pertama:
Penda Sudarto Hasugian, Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan Siswa Berdasarkan  Nilai Akademik dengan Algoritma K-Means
𝑑 11 =   √(80 − 92,5) 2 + (85 − 88,5) 2 = 12,98
Jarak data pertama pada pusat klaster kedua adalah:
𝑑 12 =   √(80 − 83,5) 2 + (85 − 74,83) 2 = 10,75
Jarak data pertama pada pusat klaster ke tiga adaah
𝑑 13 =   √(80 − 67,5) 2 + (85 − 82) 2 = 12,85
Berikut  hasil  perhitungan  jarak  untuk  setiap  data terhadap  masing  masing  pusat  klaster  yang  baru seperti  pada tabel 6
Tabel 6. Hasil Perhitungan jarak dengan pusat cluster baru iterasi 1 No Nama Nilai Raport Nilai Tes Ujian C1 C2 C3 Jarak Terdekat 1  Siswa001 80 85 12,98075 10,75226 12,85496 10,75226074 2  Siswa002 90 87 2,915476 13,79412 23,04886 2,915475947 3  Siswa003 95 90 2,915476 19,0336 28,64001 2,915475947 4  Siswa004 75 78 20,40833 9,07071 8,5 8,5 5  Siswa005 70 89 22,50555 19,56897 7,433034 7,433034374 6  Siswa006 80 70 22,32711 5,967505 17,32772 5,967504597 7  Siswa007 65 75 30,63495 18,50075 7,433034 7,433034374 8  Siswa008 90 71 17,67767 7,546154 25,04496 7,546154282 9  Siswa009 91 75 13,58308 7,501852 24,5204 7,501851623 10  Siswa010 85 70 19,96246 5,060742 21,2191 5,06074215
Sehingga diperoleh jarak terdekat untuk setiap data terhadap pusat Cluster yaitu pada cluster 1 (C1) ada 2 data, yaitu data ke 2 dan 3. Pada Cluster 2(C2) ada 5 data yaitu data ke 1, 6, 8, 9 dan 10. Sedangan pada Custer ke 3 (C3) ada 3 data yaitu data ke 4, 5 dan 7.
Perhitungan jarak data ntuk setiap pusat cluster dialkukan kembali sampai setiap anggota cluster tidak berubah posisi.  Seperti pada tabel 7.
Tabel 7. Posisi Data untuk setiap cluster pada iterasi 2 No Nama Nilai Raport  Nilai Tes Ujian  C1  C2  C3 1  Siswa001 80 85 * 2  Siswa002 90 87 * 3  Siswa003 95 90 * 4  Siswa004 75 78 * 5  Siswa005 70 89 * 6  Siswa006 80 70 * 7  Siswa007 65 75 * 8  Siswa008 90 71 * 9  Siswa009 91 75 * 10  Siswa010 85 70 * Tabel 8. Posisi Data untuk setiap cluster pada iterasi 3 No Nama Nilai Raport  Nilai Tes Ujian  C1  C2  C3 1 Siswa001 80 85 * 2 Siswa002 90 87 * 3 Siswa003 95 90 * 4 Siswa004 75 78 * 5 Siswa005 70 89 * 6 Siswa006 80 70 * 7 Siswa007 65 75 * 8 Siswa008 90 71 * 9 Siswa009 91 75 * 10 Siswa010 85 70 *
Pada iterasi  ke 3 posisi  data untuk  masing  masing cluster sama dengan posisi  data pada iterasi  ke  2. Sehingga poses perhitungan jarak dihentikan. Sehingga diperoleh hasil akhir dari 3 cluster yang dibentuk yaitu:
a. Cluster 1 (C1) dengan pusat cluster (92,5 dan 88,5) yang diartikan cluster Unggul yaitu ada 2 siswa, Siswa002 dan siswa003.
b. Cluster 2 (C2) dengan pusat cluster (86,5 dan 71,5) yang merupakakn cluster Sedang, dimana ada 4 data yang termasuk didalam cluster ini yaitu Siswa006, Siswa008, Siswa009, dan Siswa010.
Penda Sudarto Hasugian, Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan Siswa Berdasarkan  Nilai Akademik dengan Algoritma K-Means
c. Cluster 3 (C3) dengan pusat cluster (72,5 dan 88,66) merupakan cluster Rendah dimana ada 4 data yang tergolong kedalam cluster ini yaitu Siswa001, Siswa004, Siswa005 dan Siswa007.

## 3.2 Pengujian dengan Aplikasi Rapid Miner
Pengujian dilakukan untuk menyesuaikan perhitungan data yang dengan menerapkan tahapan dan rumus k-measn, berikut tahapan pengujian yang dilakuakan[14]:
a. Pengolahan data
Data yang akan diuji diinputkan kedalam rapidminer dengan format data Excel seperti pada gambar 2:
Gambar 2. Input data Awal
b. Proses data dengan K-Means
Tahapan berikutnya yaitu memilih metode k-means dimana perlu dilakuan menghubungkan data read excel dengan custering serta menentukan jumlah custer yang akan dibentuk[15]. Seperti pada gambar 3
c. Hasil pengujian dengan aplikasi rapid miner
Hasil pengujian memperoleh 3 cluster yaitu cluster 0 ada 2 data, cluster 1 ada 4 data dan cluster 2 ada 4 data. Sesuai dengan perhitungan yang dilakukan diatas. Berikut cluster data yang terbentuk seperti pada gambar 4.
Penda Sudarto Hasugian, Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan Siswa Berdasarkan  Nilai Akademik dengan Algoritma K-Means
Gambar 4. Hasil Cluster Data dengan Rapidminer

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat  diambil dari  proses penelitian dengan menerapakan tahapan data mining  dengan algoritma k- means clustering untuk melakukan pengelompokan data atau clustering terhadap data siswa yang dikelompokkan menjadi 3  cluster  yaitu    cluster  siswa  unggul,  cluster  sedang  dan  cluster  rendah  berdasarkan  nilai  akademik.  Hasil  penerapan metode k-means  hitung manual  dengan pengujian mengunakan aplikasi  rapid  miner dari  data nilai siswa adaah sama dimana Cluster 1 (C1) cluster unggul terdapat 2 siswa, Siswa002 dan siswa003. Cluster 2 (C2) yang merupakakn cluster Sedang, dimana ada 4 data yang termasuk didalam cluster ini yaitu Siswa006, Siswa008, Siswa009, dan Siswa010. Cluster 3  (C3)  merupakan  cluster  rendah  dimana  ada  4  data  yang  tergolong  kedalam  cluster  ini  yaitu  Siswa001,  Siswa004, Siswa005  dan Siswa007. Proses  klasterisasi  memberikan  hasil  klasifikasi  pengelompokan  data  yang  efektif.  Sehingga dapat menghemat waktu dalam melakukan klasterisari kelas siswa. .

## REFERENCES
[1] Yuli Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4 . 5 Data mining merupakan bagian dari tahapan proses Knowledge Discovery in Database ( KDD ) . Jurnal Edik Informatika,” J. Edik Inform., vol. 2, no. 2, pp. 213–219, 2019.
[2] P.  M.  S.  Tarigan,  J.  T.  Hardinata,  H.  Qurniawan,  M.  Safii,  and  R.  Winanjaya,  “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan Algoritma Apriori Dalam Menentukan Persediaan Barang,” J. Janitra Inform. dan Sist. Inf., vol. 2, no. 1, pp. 9–19, 2022, doi: 10.25008/janitra.v2i1.142.
[3] P.  N.  Harahap  and  S.  Sulindawaty,  “Implementasi  Data  Mining  Dalam  Memprediksi  Transaksi  Penjualan  Menggunakan Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus  PT.Arma Anugerah  Abadi  Cabang  Sei  Rampah),”  Matics,  vol.  11,  no.  2,  p.  46,  2020,  doi: 10.18860/mat.v11i2.7821.
[4] A. Asroni and R. Adrian, “Penerapan Metode K-Means Untuk Clustering Mahasiswa Berdasarkan Nilai Akademik Dengan Weka Interface Studi Kasus Pada Jurusan Teknik Informatika UMM Magelang,” Semesta Tek., vol. 18, no. 1, pp. 76–82, 2016, doi: 10.18196/st.v18i1.708.
[5] Y. A. Wijaya et al., “K-Means Di Sekolah Menengah Kejuruan Wahidin Kota Cirebon,” vol. 6, no. 2, pp. 552–559, 2022.
[6] W.  Sirait,  S.  Defit,  and  G.  W.  Nurcahyo,  “Algoritma  K-Means  Untuk  Klasterisasi  Tugas  Akhir  Mahasiswa  Berdasarkan Keahlian,” J. Sistim Inf. dan Teknol., vol. 1, no. 3, pp. 25–30, 2019, doi: 10.35134/jsisfotek.v1i3.6.
[7] W. Dhuhita, “Clustering Menggunakan Metode K-Mean Untuk Menentukan Status Gizi Balita,” J. Inform. Darmajaya, vol. 15, no. 2, pp. 160–174, 2015.
[8] R. K. Dinata, S. Safwandi, N. Hasdyna, and N. Azizah, “Analisis K-Means Clustering pada Data Sepeda Motor,” INFORMAL Informatics J., vol. 5, no. 1, p. 10, 2020, doi: 10.19184/isj.v5i1.17071.
[9] B. Harahap, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Menentukan Bahan Bangunan Laris (Studi Kasus Pada UD. Toko Bangunan YD  Indarung),”  Reg.  Dev.  Ind.  Heal.  Sci.  Technol.  Art  Life,  pp.  394–403,  2019,  [Online].  Available: https://ptki.ac.id/jurnal/index.php/readystar/article/view/82
[10]  Y. R. Sari, A. Sudewa, D. A. Lestari, and T. I. Jaya, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Kemiskinan Provinsi Banten  Menggunakan  Rapidminer,”  CESS  (Journal  Comput.  Eng.  Syst.  Sci.,  vol.  5,  no.  2,  p.  192,  2020,  doi: 10.24114/cess.v5i2.18519.
[11]  M. N. Sutoyo, “Algoritma K-Means,” no. 1, pp. 1–7, 2019.
[12]  I.  Sumadikarta  and  E.  Abeiza,  “PENERAPAN  ALGORITMA  K-MEANS  PADA  DATA  MINING  UNTUK  MEMILIH PRODUK DAN PELANGGAN POTENSIAL (Studi Kasus : PT Mega Arvia Utama),” J. Satya Inform., no. 1, pp. 1–12, 2014.
[13]  Z. Zulham and B. S. Hasugian, “Pengelompokan Siswa Dalam Menentukan Penerima Beasiswa Berdasarkan Prestasi Akademik Dengan Algoritma K-Means,” War. Dharmawangsa, vol. 16, no. 3, pp. 231–241, 2022, doi: 10.46576/wdw.v16i3.2220.
[14]  S. N. Br Sembiring, H. Winata, and S. Kusnasari, “Pengelompokan Prestasi Siswa Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD), vol. 1, no. 1, p. 31, 2022, doi: 10.53513/jursi.v1i1.4784.
[15]  F. Rini, N. Kahar, and Juliana, “Penerapan Algoritma K-Means Pada Pengelompokan Data Siswa Baru Berdasarkan Jurusan Di Smk Negeri 1 Kota Jambi Berbasis Web,” Semin. Nas. APTIKOM, pp. 94–99, 2016.