Vol. 2 No. 1 (2022) 60 – 69
ISSN Media Elektronik: 2807–8152

## Pemanfaatan Algoritma K-Means untuk Pengelompokkan Pasien Penyakit Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA)
Friska Selvina Agoestina 1 , Heru Satria Tambunan 2 , Rizki Alfadillah Nasution 3
1,2 Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar Email: 1 friskaselvina1@gmail.com

## ABSTRACT
This study discusses Acute Respiratory Infections (ARI) at the Bah Biak Health Center. Bah Biak Health Center is one of the health centers in Marihat in Pematangsiantar city. Every day the number of patients who come and perform medical treatment at this health center is quite a lot. The high number of patient visits at this puskesmas causes  the  amount of  medical  record  data  to be  very  large  as  well.  So  far,  data  containing  information  about patients at the puskesmas has not been used properly. This information can actually be used as knowledge for puskesmas, especially for patients who have a history of ARI disease. Therefore, the purpose of this study was to classify  patients  with  ARI  at  the  Puskesmas.  The  method  used  is  K-Means  clustering.  The  results  of  this  study were  able  to  classify  ARI  patients  into  2  clusters,  cluster  1  gave  a  high  recommendation  of  72  patients,  and cluster 2 gave a low recommendation of 70 patients. The cluster process stops at the 5th iteration of data. Based on the manual calculation process using Ms. Excel and testing using Rapidminer 5.3, yielded the same value. It can  be  concluded  that  in  this  case,  the  K-Means  algorithm  can  classify  ARI  patients  at  the  Bah  Biak  health center well.
Keywords: Data Mining, ARI, Bah Biak, Clustering, Puskesmas

## ABSTRAK
Penelitian ini membahas tentang Penyakit Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA) pada Puskesamas Bah Biak. Puskesmas  Bah  Biak  merupakan  salah  satu  puskesmas  yang  ada  di  Marihat  di  kota  Pematangsiantar.  Setiap harinya jumlah pasien yang datang dan melakukan perawatan medis di puskesmas ini cukup banyak. Tingginya jumlah  kunjungan  pasien  pada  puskesmas  ini  menyebabkan  jumlah  data  rekam  medis  menjadi  sangat  banyak pula.  Selama  ini  data  yang  berisi  informasi  mengenai  pasien  di  puskesmas  belum  dimanfaatkan  dengan  baik. Informasi tersebut sebenarnya dapat dijadikan suatu pengetahuan bagi  puskesmas, khususnya bagi pasien yang memiliki  riwayat  penyakit  ISPA.  Oleh  sebab  itu  tujuan  penelitian  ini  untuk  mengelompokkan  pasien  penyakit ISPA pada Puskesmas tersebut. Metode yang digunakan adalah K-Means klusterin g . Hasil penelitian ini mampu mengelompokkan pasien penyakit ISPA ke dalam 2 kluster, kluster 1 memberikan rekomendasi tinggi berjumlah 72 Pasien, dan kluster 2 memberikan rekomendasi rendah berjumlah 70 Pasien. Proses kluster berhenti pada data iterasi  ke  5.  Berdasarkan  proses  perhitungan  manual  dengan  menggunakan  Ms.  Excel  dan  pengujian  dengan menggunakan  Rapidminer  5.3,  menghasilkan  nilai  yang  sama.  Dapat  disimpulkan  bahwa  untuk  kasus  ini, algoritma K-Means dapat pengelompokkan pasien penyakit ISPA yang ada di puskesmas Bah Biak dengan baik.
Kata Kunci: Data Mining, ISPA, Bah Biak, Pengelompokkan, Puskesmas

## 1. Pendahuluan
Puskesmas  bah  biak  pematang  marihat  merupakan salah  satu  Puskesmas  yang  terletak  di  kecamatan Siantar  Marimbun  Kota  Pematangsiantar.  Setiap tahunnya  jumlah  pasien  yang  berobat  semakin meningkat. Saat ini Jumlah pasien semakin meningkat, peningkatan  jumlah  pasien  berbanding  lurus  dengan
jenis penyakit pasien. Dari data jumlah pasien terhadap jenis  penyakit  Infeksi  Saluran  Pernapasan  Akut tersebut,  penyakit  ini  dikelompokkan  dan  paling banyak di derita pasien. Dengan adanya data penyakit pasien  ini,  maka  pihak  puskesmas  dalam  melakukan penyuluhan  kesehatan,  menyediakan  obat-obatan  dan peralatan  kesehatan  dalam  melakukan  pelayanan kesehatan  yang  tepat  sasaran.  Untuk  itu  diperlukan
pengelompokkan  (Kluster)  terhadap  penyakit  ISPA. Metode yang digunakan adalah Klustering.
Klustering  merupakan  salah  satu  metode  dalam  data mining yang digunakan untuk mencari dan mengelompokkan  data  yang  memiliki  kesamaan karakteristik dengan lainnya. Data yang diolah dengan teknik  data  mining  akan  menghasilkan  suatu pengetahuan  (knowledge)  yang  baru  bersumber  dari informasi  data  lama  [1].  Metode  Klustering  yang  ada pada  saat  ini  sangat  banyak,  salah  satunya  adalah  K- Means.  K-Means  mempunyai  sifat  relatif  efektif  dan efesien.  K-Means  merupakan  suatu  algoritma  yang digunakan dalam  pengelompokkan secara partisi yang memisahkan  data  ke  dalam  kelompok  yang  berbeda- beda.  Algoritma  ini  mampu  meminimalkan  jarak antara  data  ke  kluster  nya  [2].  Metode  ini  mempartisi data  ke  dalam  Kluster/kelompok  sehingga  data  yang memiliki  karakteristik  yang  sama  dan  data  yang mempunyai karakteristik yang berbeda dikelompokkan ke dalam kelompok yang lain [3]. Data tersebut diolah menggunakan  Ms.Excel  untuk  ditentukan  nilai centroid  dalam  2  Kluster  yaitu  Kluster  tingkat  tinggi dan  Kluster  tingkat  rendah.  Sehingga  diperoleh penilaian  berdasarkan  indeks  penyakit  menurut  upaya antisipasi  pada  pasien  penyakit  infeksi  saluran pernapasan akut (ISPA) di Puskesmas Bah Biak.
Ada  Banyak  cabang  dibidang  ilmu  komputer  yang mampu menyelesaikan masalah yang kompleks, hal ini terbukti  dari  banyaknya  penelitian-penelitian  yang sudah  pernah  dilakukan,  seperti  bidang  sistem pendukung  keputusan  [4]–[11],  bidang  jaringan  saraf tiruan [11]–[20], maupun penelitian dalam bidang data mining  [25]–[32].  Beberapa  penelitian  terdahulu  yang berhubungan  dengan  topik  ini  diantaranya:  Penelitian untuk mengelompokan Laju Pertumbuhan PDRB Kota Surabaya menggunakan Metode K-Means. Data dibagi menjadi  3  Kluster:  tinggi,  sedang  dan  rendah.  Hasil yang  diperoleh  terdapat  9  kategori/sektor  dengan kluster tinggi, 5 kategori/sektor dengan  kluster sedang dan  3  kategori/sektor  dengan  kluster  rendah  [33]. Selanjutnya penelitian yang dilakukan untuk
mengelompokkan  jumlah  kasus  terkonfirmasi  Covid- 19  dan  jumlah  kematian  akibat  virus  ini  di  Asia Tenggara.  Data  yang  digunakan  adalah  data  statistik negara  berdasarkan  area  kasus  COVID-19  yang dikonfirmasi  dan  tercatat  pada  laboratorium,  serta kematian pada bulan April 2020 dari WHO (Kesehatan Dunia  Organisasi).  Pada  penelitian  ini  Data  dibagi menjadi  3  Kluster:  tinggi  (C1),  sedang  (C2)  dan rendah  (C3).  Hasil  yang  diperoleh  terdapat  empat negara  dengan  Kluster  level  tinggi  (C1),  satu  negara dengan  Kluster  level  sedang  (C2),  dan  6  negara dengan  Kluster  level  rendah  (C3)  [34].  Berikutnya adalah  penelitian  menggunakan  metode  K-Means untuk  mengelompokkan  garis  kemiskinan  menurut kabupaten/kota  di  Sumatera  Utara.  Data  yang digunakan  adalah  data  garis  kemiskinan  menurut kabupaten/kota (rupiah/kapita/bulan) di Provinsi Sumatera Utara tahun 2017-2019. Data bersumber dari Badan Pusat Statistik Sumatera Utara. Pengelompokan tersebut  dibagi  menjadi  3  kluster  yaitu  garis kemiskinan  kategori  tinggi,  garis  kemiskinan  kategori sedang,  dan  garis  kemiskinan  kategori  rendah.  Hasil untuk  kategori  tinggi  terdiri  dari  5  kabupaten/kota, kategori  sedang  terdiri  dari  18  kabupaten/kota  dan kategori sedang terdiri dari 10 kabupaten/kota [35].
Berdasarkan  uraian  latar  belakang  permasalahan  di atas,  maka  penulis  menggunakan  teknik  data  mining menggunakan  Algoritma  K-Means  Klustering    untuk mengangkat  sebuah  judul  yaitu  “Pengelompokan Pasien  Penyakit  Infeksi  Saluran  Pernapasan  Akut (ISPA)  Menggunakan  Metode  Algoritma  K-Means Klustering”.  Dengan  adanya  penelitian  ini  diharapkan dapat mengetahui pengelompokan data pasien penyakit  Infeksi  Saluran  Pernapasan  Akut  (ISPA)  di Puskesmas Bah Biak Pematangsiantar.

## 2. Metode Penelitian
2.1. Lokasi dan Waktu Penelitian
Dataset  penelitian  diperoleh  langsung  dari  Puskesmas Bah Biak Kota Pematangsiantar.
Tabel 1. Data Pasien Penyakit ISPA Informasi Pasien Gejala No Jenis Kelamin Usia Batuk Pilek Demam Sesak Sakit Kepala 1 L 11 3 3
3 0 0 2 L 48 3 0
3 0 3 3 P 18 4 4
0 4 4 4 L 54 4 4
4 0 4 5 P 60 2 0
2 0 0 6 P 9 0 3
3 0 3 7 P 12 3 3
3 0 0
8 P 30 2 0
0 2 0
9 L 14 0 0
2 0 2 10 P 5 4 4
0 4 4 11 P 64 5 5
5 5 5 12 P 75 4 4
0
4 4
13 L 50 2 0
0
2 0
14 L 42 3 3
3
0 0
15 L 15 3 0
0
3 3
Informasi Pasien Gejala No Jenis Kelamin Usia Batuk Pilek Demam Sesak Sakit Kepala 16 L 52 2 2 0 0 0 17 L 13 3 3 3 0 0 18 L 35 2 0 2 0 0 19 P 15 3 3 3 0 0 20 P 3 2 0 2 0 0 21 P 51 3 3 3 0 0 22 P 54 0 3 3 0 3 23 L 45 2 0 2 0 0 24 P 7 3 3 0 0 3 25 L 43 2 2 0 0 0 26 L 35 4 4 0 4 4 27 P 63 2 2 0 0 0 28 P 25 2 2 0 0 0 29 P 35 4 4 4 0 4 30 L 54 5 5 5 5 5 31 P 75 4 4 4 4 0 32 P 54 3 3 3 0 0 33 L 42 2 2 0 0 0 34 L 15 4 4 4 4 0 35 L 52 2 2 0 0 0 36 L 13 0 3 3 0 3 37 L 35 3 3 3 0 0 38 L 4 2 2 0 0 0 39 L 14 4 4 0 4 4 40 P 62 3 3 0 3 0 41 P 67 5 5 5 5 5 42 P 77 3 3 3 0 0 43 P 24 2 0 2 0 0 44 L 11 4 4 0 4 4 45 P 65 4 4 4 4 0 46 P 64 3 3 3 0 0 47 L 10 2 2 0 0 0 48 P 29 4 4 0 4 4 49 L 51 3 3 3 0 0 50 P 7 5 5 5 5 5 51 L 80 3 3 0 0 3 52 L 57 4 4 0 4 4 53 P 60 2 2 0 0 0 54 P 23 5 5 5 5 5 55 P 75 2 0 0 2 0 56 P 45 2 0 2 0 0 57 L 32 1 0 0 0 0 58 L 23 3 3 0 3 0 59 L 42 2 0 0 2 0 60 P 27 3 0 3 3 0 61 L 56 5 5 5 5 5 62 P 78 4 4 0 4 4 63 P 65 2 0 0 2 0 64 L 32 3 0 3 3 0 65 L 55 3 3 3 0 0 66 L 12 2 2 0 0 0 67 P 5 4 4 0 4 4 68 L 66 2 2 0 0 0 69 P 22 4 4 0 4 4 70 P 52 4 4 4 4 0 71 P 70 2 0 0 2 0 72 P 34 2 2 0 0 0 73 L 8 4 4
0 4 4 74 P 33 2 0
0 2 0 75 P 50 1 0
0 0 0 76 P 15 3 3
0 3 0 77 L 43 2 0
0 2 0 78 L 45 4 4
0 4 4 79 L 75 2 0
0 2 0 80 L 37 3 0
0 3 3 81 L 20 2 0
0 2 0 82 L 28 4 4
0
4 4
83 P 54 2 0
0
2 0
84 L 34 3 0
0
3 3
85 P 37 1 0
0
0 0
Informasi Pasien Gejala No Jenis Kelamin Usia Batuk Pilek Demam Sesak Sakit Kepala 86 L 12 4 4 0 4 4 87 P 65 3 3 3 0 0 88 L 32 3 0 3 3 0 89 L 17 5 5 5 5 5 90 L 52 2 0 0 2 0 91 L 19 3 0 3 3 0 92 P 36 3 0 0 3 3 93 L 43 2 0 0 2 0 94 L 9 4 4 0 4 4 95 P 54 2 0 0 2 0 96 P 27 2 0 0 2 0 97 P 24 4 4 0 4 4 98 L 60 3 0 0 3 3 99 P 40 1 0 0 0 0 100 P 20 4 4 0 4 4 101 L 67 3 3 3 0 0 102 L 50 1 0 0 0 0 103 L 12 2 0 0 2 0 104 L 29 3 3 3 0 0 105 L 25 5 5 5 5 5 106 L 76 3 0 3 3 0 107 L 38 5 5 5 5 5 108 L 60 2 0 0 2 0 109 P 34 3 3 3 0 0 110 P 8 4 4 0 4 4 111 P 54 5 5 5 5 5 112 L 80 2 0 0 2 0 113 P 27 1 0 0 0 0 114 P 15 4 4 4 4 0 115 L 55 3 0 3 3 0 116 P 27 5 5 5 5 5 117 L 69 2 0 0 2 0 118 P 25 4 4 0 4 4 119 L 53 4 4 4 4 0 120 L 47 5 5 5 5 5 121 L 70 3 0 3 3 0 122 L 22 4 4 4 4 0 123 L 30 2 0 2 0 0 124 P 17 3 3 0 3 0 125 L 45 5 5 5 5 5 126 P 60 2 2 0 0 0 127 P 32 5 5 5 5 5 128 P 70 4 4 0 4 4 129 P 68 2 0 0 2 0 130 L 38 5 5 5 5 5 131 P 80 4 4 0 4 4 132 P 67 2 0 0 2 0 133 P 46 5 5 5 5 5 134 L 87 3 3 0 3 0 135 L 56 4 4 0 4 4 136 L 74 3 0 0 3 3 137 L 51 1 0 0 0 0 138 L 25 5 5 5 5 5 139 L 81 2 2 0 0 0 140 P 17 3 3 0 3 0 141 P 41 4 4 0 4 4 142 P 57 4 4 4 4 0
Tabel  1  merupakan  Sumber  data  penelitian  yang diperoleh dari Puskesmas Bah Biak Kota Pematangsiantar  yang  terdiri  dari  142  pasien  dengan melakukan observasi untuk mendapatkan validasi data yang jelas. Data ini nantinya akan di kluster menjadi 2 bagian yaitu kluster tinggi dan kluster rendah.
2.2. Flowchart Penelitian
Berikut  ini  akan  disajikan  Flowchart  penelitian menggunakan metode K-Means.
Start Tentukan Nilai k Centroid (Tentukan titik tengah cluster) Hitung jarak objek ke Centroid
(Euclidean distance)
Clustering (Kelompokkan objek ke cluster berdasarkan jarak terdekat)
Objek masih ada End
Ya
Tidak Gambar 1. Diagram alir dari metode Klustering K-Means [36]
Tahapan  demi  tahapan  metode K-Means sebagai berikut [37]–[41]:
1. Atur jumlah cluster (k) pada data set.
2. Atur nilai pusat ( Centroid ).
Pada  tahap  awal  Pengaturan    nilai Centroid dilakukan  secara  acak.  Pada  tahap  iterasi digunakan rumus persamaan (1) seperti berikut.
V ij =
1 𝑁𝑖
∑ 𝑋𝑘𝑗 𝑁𝑖 𝑘=0 ...............................................(1) Keterangan : V ij = Centroid rata-rata cluster ke-I variabel ke-j N i = Jumlah anggota cluster ke-i i, k = Indeks cluster j = Indeks variabel
Xkj  = nilai ke-k variabel ke-j untuk cluster 3. Berdasarkan  masing-masing record ,  jarak  terdekat dihitung dengan Centroid.
Beberapa  cara  yang  biasa  digunakan  untuk melakukan pengukuran jarak data ke pusat cluster , diantaranya Euclidean , Manhattan/City  Block ,  dan Minkowsky .  Setiap  cara  memiliki  kelebihan  dan
kekurangan  masing-masing.  Untuk  penulisan  pada bab  ini,  jarak Centroid yang  digunakan  adalah Euclidean Distance, dengan rumus seperti dibawah ini:
𝐷𝑒  = √(𝑥𝑖 − 𝑠𝑖) 2 + (𝑦𝑖 − 𝑡𝑖) 2 ..........................................(2) Keterangan : De = Distance Euclidean i = Jumlah objek 2 (x, y) = Koordinat objek (s, t) = Koordinat Centroid
4. Kelompokkan objek berdasarkan jarak ke Centroid terdekat
5. Ulangi langkah ke-3 hingga langkah ke-4, lakukan iterasi hingga Centroid bernilai optimal

## 3.   Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Penentuan Jumlah Kluster
Menentukan  jumlah Kluster  dilakukan  dengan menggunakan  data  pengelompokan  pasien  penyakit ISPA  dalam  sebanyak  142  Pasien.  Berikut  ini  adalah cara mencari nilai rata-rata dengan menjumlahkan data pasien dengan sesuai umur.

## 3.2. Penentuan Nilai K
Menetapkan  nilai  k  jumlah  kluster  pasien  sebanyak  2 Kluster  (k-2).  Kluster  yang  dibentuk  yaitu  Kluster tinggi dan rendah.
3.3. Penentuan Nilai Centroid (Pusat Kluster)
Penentuan  pusat  Kluster  awal  ditentukan  secara random yang diambil dari data yang ada dalam range. Adapun  nilai  untuk  Kluster  tinggi  (C1)  diambil  dari nilai  tertinggi  yang  terdapat  pada  tabel  1,  untuk Kluster  rendah  (C2)  diambil  dari  nilai  rata-rata  setiap variabel yang juga terdapat pada tabel 1.
Tabel 2. Centroid Data Awal Iterasi 1
Kluster X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 C1 87 5 5 5 5 5 C2 3 0 0 0 0 0
Keterangan : X1 = Usia, X2 = Batuk, X3 = Pilek, X4 = Demam, X5 = Sesak, X6 = Sakit Kepala
3.4. Menghitung Jarak Setiap Data Terhadap Centroid
Setelah data nilai pusat Kluster awal ditentukan, maka langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  jarak  masing- masing  data  terhadap  pusat  Kluster  dengan Euclidean Distance .  Untuk  menghitung  jarak  setiap  data  Pasien Penyakit  Infeksi  Saluran  Pernapasan  Akut  terhadap pusat  Kluster  dapat  menggunakan  rumus  yang perhitungannya dapat kita lihat sebagai berikut :
Dilakukan  perhitungan  jarak  terhadap  data  Pasien Penyakit  ISPA  dengan  titik  pusat  (centroid)  pada Kluster pertama.
𝐷 (1.1)= √(11 − 87) 2 + (3 − 5) 2 + (3 − 5) 2 + (3 − 5) 2 + (0 − 5) 2 + (0 − 5) 2
= 76.406806
Begitu seterusnya sampai dengan D (1.142) Perhitungan jarak data Pasien Penyakit ISPA serta data Pasien dengan centroid Kluster kedua.
𝐷 (2.1) = √(11 − 3) 2 + (3 − 0) 2 + (3 − 0) 2 + (3 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 = 9.539392014 Begitu seterusnya sampai dengan D (2.142)
Hasil perhitungan jarak data dengan titik pusat Kluster pada iterasi 1 menggunakan Euclidean Distance dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Jarak Centroid Iterasi 1 No C1 C2 Jarak Terpendek 1 76.406806 9.539392014 9.539392014 2 39.7869325 45.29900661 39.78693253 3 69.2098259 17 17 4 33.436507 51.623638 33.43650699 5 28.6705424 57.07013229 28.67054237 ... ... ... ... 138 62 24.67792536 24.67792536 139 11.3578167 78.0512652 11.35781669 140 70.4414651 14.93318452 14.93318452 141 46.3141447 38.83297568 38.83297568 142 30.4795013 54.58937626 30.47950131
3.5. Menentukan Posisi Kluster atau Pengelompokkan
Dalam menentukan posisi Kluster masing-masing data pasien  serta  data  berdasarkan  jarak  minimum  data terhadap  pusat  Kluster.  Data  yang  memiliki  jarak terkecil  dengan  centroid  akan  menjadi  anggota  pada kelompok  tersebut.  Berikut  ini  merupakan  posisi  data dengan  tiap  Kluster  pada  iterasi  1  dengan  bantuan angka  1  sebagai  tanda  yang menyatakan  data  menjadi anggota pada Kluster.
Tabel 4. Pengelompokan Posisi Kluster 1 No C1 C2 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1
... ... ... 138 1 139 1 140 1 141 1 142 1 Tabel 5. Hasil Dari Kluster Iterasi 1 C1 63 C2 79
Selanjutnya  dalam  metode  K-Means,  perhitungan berhenti  apabila  Kluster  pada  iterasi  yang  dihasilkan sama  pada  iterasi  sebelumnya.  Maka  selanjutnya mencari  Kluster  pada  iterasi  berikutnya  sampai  nilai iterasinya sama.
3.6.  Menghitung  Centroid  Baru  Menggunakan  Hasil Dari  Setiap  Anggota  Pada  Masing-Masing Kluster
Untuk  mencari  nilai  centroid  selanjutnya  dengan menggunakan  centroid  baru  pada  iterasi  1  dengan menjumlahkan  nilai  sesuai  yang  tertera  pada  Kluster yang terdapat pada tabel 4, adapun centroid baru untuk mencari Kluster selanjutnya adalah dengan menjumlahkan nilai yang terpilih pada Kluster tersebut kemudian membagikannya sebanyak jumlah nilai.
Contoh  perhitungan  titik  pusat  baru  pada  Kluster  X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5 dan X 6 adalah sebagai berikut.
C 1 (X 1 )= 48+54+60+64+75+50+52+51+54+63+54+75+54+52+62+67+77+65+64+51+ 80+57+60+75+56+78+65+55+66+52+70+50+45+75+54+65+52+54+60+67+ 50+76+60+54+80+55+69+53+47+70+45+60+70+68+80+67+46+87+56+74+ 51+81+57 63 =61.65079365
Begitu seterusnya hingga C 2 ( X6 ).

## Tabel 6. Centroid Data Baru Iterasi 1
Kluster Nilai X1 X2 X3 X4 X5 X6 C1 61.650794  2.984127  2.253968  1.666667  2.142857  1.380952 C2 24.164557  3.012658  2.379747  1.481013  2.240506  1.772152

## 3.7. Dilakukan kembali langkah ke 4 sampai 6
Jika  nilai  centroid  hasil  iterasi  dengan  nilai  centroid sebelumnya  bernilai  sama  atau  nilai  centroid  sudah optimal  serta  posisi  cluster  data  pasien  serta  tidak mengalami  perubahan  lagi  maka  proses  iterasi berhenti.  Namun  jika  nilai  centroid  tidak  sama  atau belum  optimal  serta  posisi  data  masih  berubah  maka proses iterasi berlanjut pada iterasi berikutnya.

## Tabel 7. Centroid Data Iterasi 2
Cluster Nilai X1 X2 X3 X4 X5 X6 C1 61.65079  2.98413  2.25397  1.66667  2.14286  1.38095 C2 24.16456  3.01266   2.37975  1.48101  2.24050  1.77215
Setelah data nilai pusat Kluster iterasi 2 didapat, maka langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan jarak  terhadap  data  pasien  serta  dengan  titik  pusat (centroid) pada Kluster pertama.
𝐷 (1.1) = √ ((11 − 61.650794) 2 + (3 − 2.984126984) 2 + (3 − 2.253968) 2 +
(3 − 1.666667) 2 + (0 − 2.142857) 2 + (0 − 1.380952) 2 = 50.7379183
Begitu seterusnya hingga D (1.142)
Perhitungan  jarak  data  Indeks  Pembangunan  Manusia serta  data  pasien  dengan  centroid  Kluster  kedua, seperti berikut.
𝐷 (2.1) =
√ ((11 − 24.16455696)² + (3 − 3.012658228)² + (3 − 2.379747)² +(3 − 1.481013) 2 + (0 − 2.240506) 2 + (0 − 1.772152) 2 = 13.57048812
Begitu seterusnya hingga D (2.142)
Hasil perhitungan jarak data dengan titik pusat Kluster pada  iterasi  3  menggunakan  Eulidean  Distance  dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 8. Jarak Centroid Iterasi 2 No C1 C2 Jarak Terpendek 1 50.7379183  13.57048812 13.57048812 2 14.156826  24.13765735 14.15682598 3 43.8469905  7.200996477 7.200996477 4 8.91689183  30.16756865 8.916891832 5 3.92224117  36.04576797 3.922241172 ... ... ... ... 142  6.04242997  33.08093138 6.04242997
Data  yang  memiliki  jarak  terkecil  dengan  centroid akan  menjadi  anggota  pada  kelompok  tersebut.  Posisi data  dengan  tiap  Kluster  pada  iterasi  2  dengan menggunakan  bantuan  angka  1  sebagai  tanda  yang mengatakan  data  menjadi  anggota  pada  Kluster  dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 9. Jarak Centroid Iterasi 2 No C1 C2 1 1 2 1 3 1 4 1
5 1 ... ... ...
142 1 Tabel 10. Hasil Dari Kluster Iterasi 2 C1 68 C2 74
Untuk  mencari  nilai  centroid  selanjutnya  dengan menggunakan  centroid  baru  pada  iterasi  2  dengan menjumlahkan  nilai  sesuai  yang  tertera  pada  Kluster yang  terdapat  pada  tabel  9.  Adapun  centroid  baru untuk  mencari  Kluster  selanjutnya  adalah  dengan menjumlahkan nilai yang terpilih pada Kluster tersebut kemudian  membagikannya  sebanyak  jumlah  nilai. Contoh  perhitungan  titik  pusat  baru  adalah  sebagai berikut.
C 1 (X 1 ) = 48+54+60+64+75+50+52+51+54+45+43+63+54+75+54+52+62+67+77+65+64+ 51+80+57+60+75+45+56+78+65+55+66+52+70+50+43+45+75+54+65+52+43+ 54+60+67+50+76+60+54+80+55+69+53+47+70+45+60+70+68+80+67+46+87+ 56+74+51+81+57
68
=60.33823529 Begitu seterusnya hingga C 2 (X 6 )
Tabel 11. Centroid Data Baru Iterasi 2 Cluster Nilai X1 X2 X3 X4 X5 X6 C1 60.338235  2.911765  2.117647  1.602941  2.044118  1.279412 C2 22.837838  3.081081  2.513514  1.527027  2.337838  1.891892
Setelah data nilai pusat Kluster iterasi 2 didapat, maka langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan jarak terhadap data pasien serta pada Kluster pertama.
𝐷 (1.1) = √ ((11 − 60.338235) 2 + (3 − 2.911765) 2 + (3 − 2.117647) 2 +(3 − 1.602941) 2 + (0 − 2.044118) 2 + (0 − 1.279412) 2 = 49.4248407
Begitu seterusnya hingga D (2.142)
Hasil perhitungan jarak data dengan titik pusat Kluster pada  iterasi  3  menggunakan  Eulidean  Distance  dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 12. Jarak Centroid Iterasi 3 No C1 C2 Jarak Terpendek 1 49.4248407  12.31227184 12.31227184 2 12.8769126  25.46216345 12.87691263 3 42.5564352  5.999786945 5.999786945 4 7.88838663  31.46680164 7.888386628 5 3.37684974  37.38691251 3.376849743 ... ... ... ... 142  5.20380484  34.38844299 5.203804836
Data  yang  memiliki  jarak  terkecil  dengan  centroid akan  menjadi  anggota  pada  kelompok  tersebut.  Posisi data  dengan  tiap  Kluster  pada  iterasi  2  dengan menggunakan  bantuan  angka  1  sebagai  tanda  yang mengatakan  data  menjadi  anggota  pada  Kluster  dapat dilihat pada tabel 13 berikut.
Tabel 13. Pengelompokan Posisi Kluster Iterasi 3
No C1 C2 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1
... ... ... 142 1 Tabel 14. Hasil Dari Kluster Iterasi 3 C1 71 C2 71
Untuk  mencari  nilai  centroid  selanjutnya  dengan menggunakan  centroid  baru  pada  iterasi  3  dengan menjumlahkan  nilai  sesuai  yang  tertera  pada  Kluster yang  terdapat  pada  tabel  13.  Adapun  centroid  baru untuk  mencari  Kluster  selanjutnya  adalah  dengan menjumlahkan nilai yang terpilih pada Kluster tersebut kemudian  membagikannya  sebanyak  jumlah  nilai. Contoh  perhitungan  titik  pusat  baru  adalah  sebagai berikut.
C 1 (X 1 ) = 48+54+60+64+75+50+42+52+51+54+45+43+63+54+75+54+42+52+62+67+77+65 +64+51+80+57+60+75+45+42+56+78+65+55+66+52+70+50+43+45+75+54+65 +52+43+54+60+67+50+76+60+54+80+55+69+53+47+70+45+60+70+68+80+67+ 46+87+56+74+51+81+57 71 =59.56338
Begitu  seterusnya  hingga  C 2 (X 6 ).  Maka  diperoleh centroid data baru iterasi 3 sebagai berikut.

## Tabel 15. Centroid Data Iterasi 3
Cluster Nilai X1 X2 X3 X4 X5 X6 C1 59.56338  2.887324  2.098592  1.577465  1.985915  1.225352 C2 22.02817  3.112676  2.549296  1.549296  2.408451  1.971831
Setelah data nilai pusat Kluster iterasi 3 didapat, maka langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan jarak terhadap data pasien pada Kluster pertama.
𝐷 (1.1) = √ (11 − 59.56338) 2 + (3 − 2.887324) 2 + (3 − 2.098592) 2 + (3 − 1.577465) 2 + (0 − 1.985915) 2 + (0 − 1.225352) 2
SATESI (Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 2 No. 1 (2022) 60 – 69
Begitu seterusnya hingga D (2.142) Tabel 16. Jarak Centroid Iterasi 4 No C1 C2 Jarak Terpendek 1 48.6487008  11.55982859 11.55982859 2 12.1344711  26.26803987 12.13447106 3 41.7924824  5.307056458 5.307056458 4 7.30176762  32.26468532 7.301767619 5 3.31752185  38.2032563 3.317521846 ... ... ... ... 142  4.78027422  35.19016833 4.78027422 Tabel 17. Pengelompokan Posisi Kluster Iterasi 4 No C1 C2 1 1
2 1 3 1
4 1
5 1 ... ... ... 142 1 Tabel 18. Hasil Dari Kluster Iterasi 4 C1 72 C2 70
Untuk  mencari  nilai  centroid  selanjutnya  dengan menggunakan  centroid  baru  pada  iterasi  4  dengan menjumlahkan  nilai  sesuai  yang  tertera  pada  Kluster yang  terdapat  pada  tabel  17.  Adapun  centroid  baru untuk  mencari  Kluster  selanjutnya  adalah  dengan menjumlahkan nilai yang terpilih pada Kluster tersebut kemudian  membagikannya  sebanyak  jumlah  nilai. Contoh  perhitungan  titik  pusat  baru  adalah  sebagai berikut.
C 1 (X 1 ) = 48+54+60+64+75+50+42+52+51+54+45+43+63+54+75+54+42+52+62+67+77+ 65+64+51+80+57+60+75+45+42+56+78+65+55+66+52+70+50+43+45+75+54+ 65+52+43+54+60+67+50+76+60+54+80+55+69+53+47+70+45+60+70+68+80+
67+46+87+56+74+51+81+41+57 72
=59.30556 Begitu seterusnya hingga C 2 (X 6 )
Tabel 19. Centroid Data Iterasi 4 Cluster Nilai X1 X2 X3 X4 X5 X6 C1 59.30556  2.902778 2.125 1.555556  2.013889  1.263889 C2 21.75714 3.1 2.528571  1.571429  2.385714  1.942857
Setelah data nilai pusat Kluster iterasi 4 didapat, maka langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan jarak  terhadap  data  pasien  serta  data  pada  Kluster pertama.
𝐷 (1.1) =
√ ((11 − 59.30556) 2 + (3 − 2.902778) 2 + (3 − 2.125) 2 + (3 − 1.555556) 2 + (0 − 2.013889) 2 + (0 − 1.263889) 2 = 48.6487008
Begitu seterusnya hingga D (2.142)
Hasil perhitungan jarak data dengan titik pusat Kluster pada  iterasi  5  menggunakan  Eulidean  Distance  dapat dilihat pada tabel 20 berikut.
Tabel 20. Jarak Centroid Iterasi 5 No C1 C2 Jarak Terpendek 1 48.3936086  11.28961958 11.28961958 2 11.8952475  26.53189071 11.89524752 3 41.529738  5.137934152 5.137934152 4 7.09829574  32.53303502 7.098295744 5 3.41519842  38.46777607 3.41519842 ... ... ... ... 142  4.64246369  35.45860478 4.642463692
Data  yang  memiliki  jarak  terkecil  dengan  centroid akan  menjadi  anggota  pada  kelompok  tersebut.  Posisi data  dengan  tiap  Kluster  pada  iterasi  2  dengan menggunakan  bantuan  angka  1  sebagai  tanda  yang mengatakan  data  menjadi  anggota  pada  Kluster  dapat dilihat pada Tabel 21.
Tabel 21. Pengelompokan Posisi Kluster Iterasi 5
No C1 C2 1 1
2 1 3 1 4 1 5 1 ... ... ... 142 1 Tabel 22. Hasil Dari Kluster Iterasi 5 C1 72 C2 70
3.4. Implementasi dengan Rapidminer
Berikut  adalah  proses  pengelompokkan  dan  hasil  dari metode K-Means yang dilakukan dengan Rapidminer..
Gambar 2. Proses K-Means dengan Rapidminer (Nilai K = 2)
Gambar  2  menjelaskan  proses  pengelompokkan  atau pengklusteran  metode  K-means  dengan  menggunakan Rapidminer  yang  diawali  dengan  mengimport  data excel  Pasien  yang  memiliki  riwayat  penyakit  ISPA, kemudian  dilanjutkan  dengan  pemilihan  operator metode K-means untuk pengklusterannya. Nilai k = 2, measure types yang digunakan adalah MixedMeasures. Setelah  itu  dihubungkan  ke  operator  Apply  Model untuk  menerapkan  model  yang  sudah  dipelajari  atau dilatih. Tujuannya adalah untuk mendapatkan prediksi pada  unlabeled  data  (data  testing)  yang  belum memiliki label. Tahap berikutnya adalah menghubungkan  ke  operator  Performance  untuk mengevaluasi  kinerja  model  yang  memberikan  daftar
nilai  kriteria  kinerja  secara  otomatis  sesuai  dengan tugas  yang  diberikan.  Hasil  nya  dapat  dilihat  pada gambar 3, gambar 4 dan gambar 5.
Gambar 3. Hasil Kluster
Berdasarkan gambar 3 dapat dijelaskan bahwa dari dua Kluster  yang  dihasilkan  terdapat  70  items  untuk Kluster_0  (C1),  dan  72  items  untuk  Kluster_1  (C2). Untuk  hasil  akhir  Centroid  table  dapat  dilihat  pada gambar  4.  Sedangkan  hasil plot  view Kluster  pasien penyakit ISPA disajikan pada gambar 5.
Gambar  5 berikut menjelaskan bahwa titik warna biru merupakan  kelompok  Kluster_0  (rendah)  yang  terdiri dari  70  items  dan  titik  warna  merah    merupakan kelompok Kluster_1 (tinggi) yang terdiri dari 72 item.
Gambar 4. Tabel Centro id
Gambar 5. Plot View Pasien Penyakit ISPA

## 4.   Kesimpulan
Penelitian  ini  mampu  mengelompokkan  142  pasien penyakit  ISPA  ke  dalam  2  kluster,  kluster  1 memberikan rekomendasi  tinggi  berjumlah 72  Pasien, dan  kluster  2  memberikan  rekomendasi  rendah berjumlah 70 Pasien. Proses kluster berhenti pada data iterasi  ke  5.  Berdasarkan  proses  perhitungan  manual dengan menggunakan Ms. Excel dan pengujian dengan menggunakan  Rapidminer  5.3,  menghasilkan  nilai
yang sama. Dapat disimpulkan bahwa untuk kasus ini, algoritma  K-Means  dapat  pengelompokkan  pasien penyakit  ISPA  yang  ada  di  puskesmas  Bah  Biak dengan baik.

## Referensi
[1] L.  Suriani,  “Pengelompokan  Data  Kriminal  Pada  Poldasu
Menentukan Pola Daerah Rawan Tindak Kriminal
Menggunakan  Data  Mining  Algoritma  K-Means Clustering,” Jurnal Sistem Komputer dan  Informatika  (JSON) ,  vol.  1, no. 2, p. 151, 2020.
[2] I.  N.  M.  Adiputra,  “Clustering  Penyakit  Dbd  Pada  Rumah Sakit  Dharma  Kerti  Menggunakan  Algoritma  K-Means,” INSERT :  Information  System  and  Emerging  Technology Journal , vol. 2, no. 2, pp. 99–105, 2022.
[3] E. Rouza, Basorudin, and Efrida, “Identifikasi dan Klasifikasi UMKM di Kabupaten Rokan Hulu Menggunakan Metode K- Means,” Riau Journal of Computer Science , vol. 7, no. 1, pp. 32–40, 2021.
[4] P. P. P. A. N. . F. I. R.H Zer, Masitha, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Analysis of the ELECTRE Method on the Selection of Student Creativity Program Proposals,” Journal of Physics:
Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[5] A.  P.  W.  Budiharjo  and  A.  Muhammad,  “Comparison  of Weighted  Sum  Model  and  Multi  Attribute  Decision  Making Weighted  Product Methods  in  Selecting  the  Best  Elementary School  in  Indonesia,” International  Journal  of  Software Engineering  and  Its  Applications ,  vol.  11,  no.  4,  pp.  69–90, 2017.
[6] D.  R.  Sari,  N.  Rofiqo,  D.  Hartama,  A.  P.  Windarto,  and  A. Wanto,  “Analysis  of  the  Factors  Causing  Lazy  Students  to Study  Using  the  ELECTRE  II  Algorithm,” Journal  of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[7] K. Fatmawati et al. , “Analysis of Promothee II Method in the Selection  of  the  Best  Formula  for  Infants  Under  Three Years,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no.
1, pp. 1–6, Aug. 2019.
[8] P.  Alkhairi,  L.  P.  Purba,  A.  Eryzha,  A.  P.  Windarto,  and  A. Wanto,  “The  Analysis  of  the  ELECTREE  II  Algorithm  in Determining  the  Doubts  of  the  Community  Doing  Business Online,” Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  vol.  1255, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[9] S.  Sundari,  Karmila,  M.  N.  Fadli,  D.  Hartama,  A.  P. Windarto,  and  A.  Wanto,  “Decision  Support  System  on Selection  of  Lecturer  Research  Grant  Proposals  using Preferences Selection Index,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[10]  S. R. Ningsih, R. Wulansari, D. Hartama, A. P. Windarto, and A.  Wanto,  “Analysis  of  PROMETHEE  II  Method  on Selection  of  Lecturer  Community  Service  Grant  Proposals,” Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  vol.  1255,  no.  1,  pp. 1–7, 2019.
[11]  T. Imandasari, M. G. Sadewo, A. P. Windarto, A. Wanto, H. O.  Lingga  Wijaya,  and  R.  Kurniawan,  “Analysis  of  the Selection  Factor  of  Online  Transportation  in  the  VIKOR Method  in  Pematangsiantar  City,” Journal  of  Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[12]  E.  Siregar,  H.  Mawengkang,  E.  B.  Nababan,  and  A.  Wanto, “Analysis of Backpropagation Method with Sigmoid Bipolar and  Linear  Function  in  Prediction  of  Population  Growth,” Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  vol.  1255,  no.  1,  pp. 1–6, 2019.
[13]  G.  W.  Bhawika et  al. ,  “Implementation  of  ANN  for Predicting  the  Percentage  of  Illiteracy  in  Indonesia  by  Age Group,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[14]  W. Saputra, J. T. Hardinata, and A. Wanto, “Resilient method in  determining  the  best  architectural  model  for  predicting open  unemployment  in  Indonesia,” IOP  Conference  Series:
Materials Science and Engineering , vol.  725, no. 1,  pp.  1–7, 2020.
[15]  A.  Wanto  and  J.  T.  Hardinata,  “Estimations  of  Indonesian poor  people  as  poverty  reduction  efforts  facing  industrial revolution  4.0,” IOP  Conference  Series:  Materials  Science and Engineering , vol. 725, no. 1, pp. 1–8, 2020.
[16]  A.  Wanto et  al. ,  “Model  of  Artificial  Neural  Networks  in Predictions  of  Corn  Productivity  in  an  Effort  to  Overcome Imports in Indonesia,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1339, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[17]  A.  Wanto et  al. ,  “Analysis  of  the  Accuracy  Batch  Training Method  in  Viewing  Indonesian  Fisheries  Cultivation Company  Development,” Journal  of  Physics:  Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[18]  I.  S.  Purba et  al. ,  “Accuracy  Level  of  Backpropagation Algorithm  to  Predict  Livestock  Population  of  Simalungun Regency  in  Indonesia,” Journal  of  Physics:  Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[19]  P.  Parulian et  al. , “Analysis of Sequential Order Incremental Methods  in  Predicting  the  Number  of  Victims  Affected  by Disasters,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[20]  A. Wanto et al. , “Analysis of the Backpropagation Algorithm in Viewing Import Value Development Levels Based on Main Country  of  Origin,” Journal  of  Physics:  Conference  Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[21]  S.  Setti,  A.  Wanto,  M.  Syafiq,  A.  Andriano,  and  B.  K. Sihotang,  “Analysis  of  Backpropagation  Algorithms  in Predicting  World  Internet  Users,” Journal  of  Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[22]  T.  Afriliansyah et  al. ,  “Implementation  of  Bayesian Regulation  Algorithm  for  Estimation  of  Production  Index Level  Micro  and  Small  Industry,” Journal  of  Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[23]  A. Wanto et al. , “Forecasting the Export and Import Volume of Crude Oil , Oil Products and Gas Using ANN,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[24]  M.  K.  Z.  Sormin,  P.  Sihombing,  A.  Amalia,  A.  Wanto,  D. Hartama, and D. M. Chan, “Predictions of World Population Life  Expectancy  Using  Cyclical  Order  Weight  /  Bias,” Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  vol.  1255,  no.  1,  pp. 1–6, 2019.
[25]  R.  Rahim et  al. ,  “C4.5  Classification  Data  Mining  for Inventory  Control,” International  Journal  of  Engineering  & Technology , vol. 7, pp. 68–72, 2018.
[26]  I.  Parlina et  al. ,  “Naive  Bayes  Algorithm  Analysis  to Determine  the  Percentage  Level  of  visitors  the  Most Dominant  Zoo  Visit  by  Age  Category,” Journal  of  Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–5, 2019.
[27]  I.  S.  Damanik,  A.  P.  Windarto,  A.  Wanto,  Poningsih,  S.  R. Andani, and W. Saputra, “Decision Tree Optimization in C4.5 Algorithm  Using  Genetic  Algorithm,” Journal  of  Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[28]  H.  Siahaan,  H.  Mawengkang,  S.  Efendi,  A.  Wanto,  and  A. Perdana  Windarto,  “Application  of  Classification  Method
C4.5  on  Selection  of  Exemplary  Teachers,”  in Journal  of Physics: Conference Series , 2019, vol. 1235, no. 1, pp. 1–7.
[29]  D.  Hartama,  A.  Perdana  Windarto,  and  A.  Wanto,  “The Application  of  Data  Mining  in  Determining  Patterns  of Interest  of  High  School  Graduates,” Journal  of  Physics: Conference Series , vol. 1339, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[30]  M.  Widyastuti,  A.  G.  Fepdiani  Simanjuntak,  D.  Hartama,  A. P.  Windarto,  and  A.  Wanto,  “Classification  Model  C.45  on Determining  the  Quality  of  Custumer  Service  in  Bank  BTN Pematangsiantar  Branch,” Journal  of  Physics:  Conference Series , vol. 1255, no. 012002, pp. 1–6, 2019.
[31]  W.  Katrina,  H.  J.  Damanik,  F.  Parhusip,  D.  Hartama,  A.  P. Windarto,  and  A.  Wanto,  “C.45  Classification  Rules  Model for  Determining  Students  Level  of  Understanding  of  the Subject,” Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  vol.  1255, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[32]  S.  Sudirman,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto,  “Data  Mining Tools | RapidMiner : K-Means Method on Clustering of Rice Crops  by  Province  as  Efforts  to  Stabilize  Food  Crops  In Indonesia,” IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and Engineering , vol. 420, no. 012089, pp. 1–8, 2018.
[33]  N.  A.  Febriyati,  A.  D.  GS,  and  A.  Wanto,  “GRDP  Growth Rate  Clustering  in  Surabaya  City  uses  the  K-  Means Algorithm,” International  Journal  of  Information  System  & Technology , vol. 3, no. 2, pp. 276–283, 2020.
[34]  J.  Hutagalung,  N.  L.  W.  S.  R.  Ginantra,  G.  W. Bhawika,  W. G.  S.  Parwita,  A.  Wanto,  and  P.  D.  Panjaitan,  “COVID-19 Cases  and  Deaths  in  Southeast  Asia  Clustering  using  K- Means  Algorithm,” Journal  of  Physics:  Conference  Series , vol. 1783, no. 1, p. 012027, 2021.
[35]  M.  A.  Hanafiah,  A.  Wanto,  and  P.  B.  Indonesia, “Implementation  of  Data  Mining  Algorithms  for  Grouping Poverty  Lines  by  District/City  in  North  Sumatra,” International  Journal  of  Information  System  &  Technology , vol. 3, no. 2, pp. 315–322, 2020.
[36]  Z.  S.  Younus et  al. ,  “Content-based  image  retrieval  using PSO  and  k-means  clustering  algorithm,” Arabian  Journal  of Geosciences , vol. 8, no. 8, pp. 6211–6224, 2015.
[37]  E. Prasetyo, Data Mining: Konsep dan Aplikasi menggunakan Matlab . Yogyakarta: Andi Offset, 2012.
[38]  D.  T.  Larose, Discovering  Knowledge  in  Data:  An Introduction  to  Data  Mining:  Second  Edition .  New  Jersey: John Wiley & Sons, 2005.
[39]  R.  Primartha, Belajar  Machine  Learning  Teori  dan  Praktik . Bandung: Informatika Bandung, 2018.
[40]  T.  Khotimah,  “Pengelompokan  Surat  dalam  Al  Qur’an menggunakan  Algortima  K-Means,” Jurnal  Simetris ,  vol.  5, no. 1, pp. 83–88, 2014.
[41]  I.  Parlina,  A.  P.  Windarto,  A.  Wanto,  and  M.  R.  Lubis, “Memanfaatkan  Algoritma  K-Means  dalam  Menentukan Pegawai  yang  Layak  Mengikuti  Asessment  Center  untuk Clustering  Program  SDP,” CESS  (Journal  of  Computer Engineering  System  and  Science) ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  87–93, 2018.