## OPTIMASI PARAMETER ALGORITMA K-MEANS PADA DATA REKAM MEDIS KLINIK ANANDA MEDIKA RANCAH
Zahra Alfirda Sofyan 1 , Rudi Kurniawan 2 , Yudhistira Arie Wijaya 3
1) Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2) Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon
3) Program Studi Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon STMIK IKMI Cirebon, Jalan Perjuangan No. 10B Majasem, Kota Cirebon, Indonesia zahrasopyan18@gmail.com

## ABSTRAK
Data rekam medis merupakan informasi medis terkait identifikasi pasien, penyakit dan riwayat pengobatan. Peningkatan  jumlah  data  rekam  medis  dari  waktu  ke  waktu  menyulitkan  identifikasi  pola  penting  yang tersembunyi dalam dataset. Oleh karena itu, diperlukan teknik analisis data yang tepat untuk mengelola data rekam medis secara optimal. Penelitian  ini  bertujuan untuk  menemukan parameter terbaik  yang  menghasilkan cluster optimum berdasarkan Davies Bouldin Index (DBI), semakin rendah nilai DBI menunjukan cluster terbaik. Metode yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah clustering dengan  Algoritma  K-Means.  Algoritma  K-Means diimplementasikan dengan tools Rapidminer versi 10.3. Parameter yang digunakan dalam melakukan eksperimen terhadap nilai DBI adalah parameter Measure Types Numerical Measure . Dengan tiga kali percobaan Numerical Measure yang  berbeda  yaitu Euclidean  Distance,  Manhattan  Distance ,  dan Dynamic  Time  Warping  Distance, serta proses  iterasi menggunakan parameter Max Optimization dimulai dari 1 hingga 10. Dari hasil eksperimen menunjukan parameter terbaik  adalah Measure  Types  Numerical  Measure dengan Manhattan  Distance karena menghasilkan nilai DBI terkecil dibandingkan parameter lainnya. Proses iterasi algoritma K-Means berakhir pada iterasi ke-3 karena pada iterasi tersebut diperoleh keanggotaan cluster yang sama dengan iterasi sebelumnya. Hal ini menunjukkan bahwa algoritma telah mencapai nilai konfiden.
Kata kunci: K-Means, Davies Bouldin Index (DBI), Numerical Measure, Manhattan Distance.

## 1. PENDAHULUAN
Rekam  medis  merupakan  informasi  medis  yang mencangkup  rekaman  riwayat  dari  pasien,  biasanya dicatat  oleh  pihak  penyedia  pelayanan  kesehatan seperti  rumah  sakit  atau  klinik  [1].  Pengelolaan  data rekam  medis  yang  terorganisir  dengan  baik  dapat meningkatkan pelayanan kesehatan [2].
Pengelolaan  data  rekam  medis  sering  menjadi permasalahan di rumah sakit atau klinik. Permasalahan yang sering terjadi adalah banyak nya data pasien dari waktu ke waktu. Semakin banyaknya data pasien yang terkumpul  menyebabkan  kompleksitas  yang  tinggi karena  banyak  variabel  yang  terlibat.  Hal  ini menyulitkan upaya identifikasi pola penting dari data rekam  medis.  Oleh  karena  itu,  permasalahan  analisis data  rekam  medis  yang  besar  dan  kompleks  ini menjadi relevan dan penting untuk diselesaikan guna mendukung  para  tenaga  medis.  Untuk  mengatasi permasalahan tersebut diperlukan teknik analisis data mining  untuk  menganalisis  data  rekam  medis  yang akurat  dan  efisien.  Data  mining  bertujuan  untuk menemukan serta menggali pengetahuan berharga dari data  atau  informasi  [3].  Kemampuan  data  mining untuk  clustering  sangat  bernilai  dalam  proses pengambilan keputusan klinis berbasis data.
Penelitian  lainnya  dilakukan  oleh  Fajri  & Purnamasari yang  berjudul “Klasterisasi  Pola Penyebaran Penyakit Pasien Berdasarkan Usia Pasien Menggunakan K-Means Clustering”. Temuan penting peneliti adalah kelompok usia yang paling terpengaruh adalah  dewasa  dan  anak-anak  dan  algoritma
pengelompokan K-Means efektif dalam mengelompokan data pasien berdasarkan usia [4].
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menemukan  parameter  terbaik  yang  menghasilkan cluster optimum berdasarkan Davies  Bouldin  Index (DBI).  Hasil  dari  penelitian  dapat  dimanfaatkan  oleh pihak  manajemen  Klinik  Ananda  Medika  Rancah dalam proses pengambilan keputusan yang lebih tepat sasaran  terkait  pelayanan  kesehatan  kepada  pasien klinik.
Pada  penelitian  ini  menggunakan  pendekatan Knowledge  Discovery  In  Database (KDD)  yang meliputi  beberapa  tahapan  yaitu  seleksi  data, pengolahan,  transformasi,  Data  Mining,  dan  hasil evaluasi  [5].  Pendekatan  yang  diterapkan  ialah menggunakan  algoritma  K-Means.  Algoritma  ini memiliki kemampuan mengelompokkan data kedalam kelompok  yang  serupa  berdasarkan  kesamaan karakteristik,  memungkinkan  identifikasi  pola  dalam data  secara  sistematis  dan  terstruktur  [6].  Dengan demikian,  data  yang  memperlihatkan  ciri-ciri  serupa akan  ditempatkan  dalam  satu  klaster  yang  sama, sedangkan data yang memiliki perbedaan karakteristik akan  ditempatkan  dalam  klaster  yang  berbeda  [7]. Pada  penelitian  ini  software  Rapidminer  digunakan sebagai  alat  implementasi  algoritma  K-Means. Pemodelan  dievaluasi  dengan  memanfaatkan Davies Bouldin Index (DBI) untuk menilai kualitas clustering. Semakin  rendah  nilai  DBI  atau  mendekati  nol  nilai DBI  yang  didapatkan,  maka  semakin  optimal  data tersebut dikelompokan [8].
Oleh  karena  itu,  peneliti  mengangkat  sebuah judul  penelitian  “Optimasi  Parameter  Algoritma  K- Means  Pada  Data  Rekam  Medis  Klinik  Ananda Medika  Rancah”.  Penelitian  ini  memiliki  implikasi penting  dalam  bidang  informatika  dan  kesehatan karena  dapat  mengembangkan  teknik  analisis  data yang  lebih  baik.  Hasil  penelitian  berpotensi memberikan  kontribusi  dalam  pengembangan  sistem pendukung  keputusan  klinis  berbasis  data  mining untuk meningkatkan kualitas layanan kesehatan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Peneliti  memerlukan  landasan  teori.  Bagian landasan  teori  ini  bertujuan  untuk  menyajikan  dasar teori yang menjadi acuan utama dalam penelitian ini. Pemahaman mendalam terhadap konsep-konsep kunci seperti Data Mining, Clustering , K-Means, RapidMiner, Davies  Bouldin  Index (DBI), Euclidean Distance , Manhattan  Distance dan Dynamic  Time Warping Distance.
2.1. Data Mining Data mining yaitu suatu proses untuk menemukan hubungan serta pola-pola menarik dengan meneliti  sekumpulan  data  dalam  jumlah  besar  [9]. Tujuannya untuk mengekstrak informasi dan pengetahuan yang akurat, bernilai dan berpotensi dari data  tersebut,  sehingga  melalui  data  mining  dapat dimengerti  dan  berguna  bagi  pengambilan  keputusan [10].

## 2.2. Clustering
Clustering adalah  salah  satu  metode  dalam pembelajaran tanpa pengawasan ( unsupervised learning ),  di  mana  sekumpulan  data  (dataset)  akan dikelompokkan atau dipartisi ke dalam cluster /kelompok  yang  berbeda  berdasarkan  tingkat kesamaan atau kemiripan tertentu antar data [11].

## 2.3. K-Means
Algoritma  K-Means  bekerja  dengan  empat langkah  utama.  Pertama,  k  objek  dipilih  secara  acak dari data sebagai centroid awal klaster. Kedua, setiap objek  dialokasikan  ke cluster terdekat  berdasarkan jarak euclidean atau  ukuran  kesamaan  lainnya terhadap centroid  cluster .  Ketiga,  posisi centroid setiap cluster diperbarui  berdasarkan  rata-rata  dari objek  yang  ada  di  dalam cluster tersebut.  Keempat, langkah  kedua  dan  ketiga  diulang  terus  menerus (iterasi)  hingga cluster yang  terbentuk  stabil  dan centroid tidak berubah posisi lagi antar iterasi. Proses iterasi inilah yang memungkinkan K-Means mengelompokkan data secara efisien [12].

## 2.4. RapidMiner
RapidMiner  dirancang  agar  dapat  digunakan dengan  mudah,  memungkinkan  pengguna  untuk dengan mudah membuat dan menguji berbagai model, bahkan  tanpa  memiliki  pengalaman  pemrograman [13].
2.5. Davies Bouldin Index (DBI) Davies Bouldin Index (DBI) diperkenalkan oleh David  L.  Davies  dan  Donald  W. Bouldin sebagai metode  untuk  mengevaluasi  hasil  klaster (cluster ). Evaluasi  menggunakan  DBI  melihat  pengukuran internal klaster agar dapat menilai baik atau tidaknya hasil  pengklasteran  dilihat  dari  kuantitas  dan kedekatan  antar  data  dalam  klaster.  Kohesi  diartikan sebagai  total  kedekatan  antara  data  terhadap  titik centroid (pusat) klaster tersebut. Sebaliknya, separasi bergantung  pada  jarak  antara  titik  pusat centroid (pusat) klaster [14].

## 2.6. Euclidean Distance
Euclidean  Distance adalah  salah  satu  metode penghitungan  yang  digunakan  untuk  menilai  jarak antara  dua  titik  dalam Euclidean  space ,  termasuk dalam  bidang Euclidean dua  dimensi,  tiga  dimensi, atau  bahkan  lebih  [15].  Jarak Euclidean dapat dinyatakan  sebagai  akar  kuadrat  dari  total  selisih kuadrat  antara  koordinat objek  [16].  Kemudian,  nilai Euclidean  Distance yang  diperoleh  digunakan  untuk menilai  tingkat  kesamaan  guna  menentukan  apakah suatu objek termasuk dalam kelas tertentu berdasarkan nilai kedekatan yang diperoleh [17].

## 2.7. Manhattan Distance
Manhattan  Distance juga  dikenal  sebagai  “ City Block  Distance ”,  didefinisikan  sebagai  jumlah  total jarak  antara  semua  atribut  [18].  Jarak Manhattan , mengukur total jarak antara dua titik dihitung dengan menambahkan selisih absolut dari setiap atribut pada kedua  titik  tersebut.  Teknik  ini  umumnya  digunakan untuk  mengevaluasi  kesamaan  atau  perbedaan  antara dua  objek  dan  bergantung  pada  perhitungan  jarak vertikal dan horizontal antara titik-titik tersebut [19].

## 2.8. Dynamic Time Warping Distance
Dynamic  Time  Warping  Distance adalah  suatu metode yang memanfaatkan pendekatan pemrograman dinamis  untuk  menyesuaikan  dua  rangkaian  waktu dengan  menghitung  jarak  minimum  antara  titik  data [20].  Metode  ini  menggunakan  teknik  pemrograman dinamis untuk menemukan semua kemungkinan jalur dan  memilih  satu  jalur  yang  menghasilkan  jarak minimum antara dua deret waktu. Pada setiap langkah, jarak  kumulatif  setiap  elemen  matriks  dihitung berdasarkan  nilai  minimum  dari  tiga  tetangga terdekatnya [21].

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Sumber Data
Sumber  data  berupa  data  sekunder.  Data diperoleh  dari  rekam  medis  Klinik  Ananda  Medika Rancah,  selain  itu  melakukan  hasil  wawancara bersama  seorang  dokter  dan  2  orang  karyawan  di Klinik  Ananda  Medika  Rancah  yang  mengenai informasi tentang data rekam medis di klinik tersebut. Kemudian  data  diolah  oleh  peneliti.  Dataset  yang
digunakan  berjumlah 1.000 record data rekam  medis Klinik Ananda Medika Rancah.

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  wawancara  dan  observasi. Wawancara dilakukan dengan mengajukan pertanyaan secara  langsung  kepada  narasumber  yang  terlibat dalam pengelolaan data rekam medis di Klinik Ananda Medika  Rancah,  yaitu  seorang  dokter  dan  dua  orang karyawan klinik. Tujuannya adalah untuk mendapatkan  informasi  mendalam terkait data rekam medis pasien. Sementara itu, observasi juga dilakukan dengan  cara  mengamati  secara  langsung  proses pengelolaan data rekam  medis di klinik tersebut. Hal ini dilakukan untuk mendapatkan gambaran yang lebih komprehensif  mengenai  objek  penelitian  yang dijadikan kasus studi.

## 3.3. Teknik Analisis Data
Teknik  analisis  data  yang  digunakan  dalam penelitian adalah dengan proses Knowledge Discovery In  Database (KDD).  Berikut  adalah  tahapan-tahapan yang  ada  dalam  proses  KDD  dapat  dilihat  pada Gambar 1. sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan KDD sumber: Munawar & Purnamasari, 2023 [22]
Berikut ini adalah rangkaian proses penerapan metode KDD yang dilakukan dalam penelitian yaitu: a. Data Selection
Di  tahap  ini  dilakukan  proses  menganalisis  data yang relevan karena sering ditemukan tidak semua data  diperlukan  dalam  proses  data  mining.  Data diambil  dari  Klinik  Ananda  Medika  Rancah  dari tanggal 29 -31 Oktober tahun 2023 sebanyak 1.000 record.
b. Preprocessing
Proses preprocessing
merupakan tahap
pembersihan  data  dan  perbaikan  data  termasuk penghapusan duplikasi, verifikasi konsistensi, dan koreksi kesalahan data, termasuk kesalahan cetak. namun  pada  tahap  ini  hasil  menunjukan  pada dataset  tidak  mempunyai Missing  Value atau kesalahan pada dataset.
c. Transformation
Pada tahap ini, transformasi data diperlukan untuk mengubah  informasi  tanpa  entitas  yang  jelas menjadi  bentuk data yang  valid  atau dapat diolah dalam  proses  Data  Mining.  Dalam  penelitian  ini, 13  atribut  digunakan,  di  mana  12  atribut  akan
diubah  menjadi  tipe  data  numerik  menggunakan operator Nominal To Numerical dalam
RapidMiner.
d. Data Mining
Pada tahap ini, dilakukan penerapan algoritma  K- Means untuk mengekstrak pola informasi dari data. Evaluasi Cluster
Distance Performance difokuskan  pada  penentuan  nilai  K  optimum, diukur  dengan  metode  validasi internal  Davies Bouldin Index (DBI). Langkah-langkah melibatkan penentuan nilai K dari 2 hingga 20, menggunakan parameter Measure  Types Numerical Measure . Eksperimen  dilakukan  menggunakan Numerical Measure yang  berbeda  yaitu Euclidean  Distance, Manhattan Distance , dan Dynamic Time Warping Distance ,  untuk  menghasilkan cluster  optimum berdasarkan nilai DBI.
e. Interpretation/evaluation Pada  tahap interpretation/evaluation ,  peneliti menganalisis  hasil  klasterisasi  untuk  memahami relevansi temuan. Evaluasi pola dilakukan setelah klaster  terbentuk  untuk  memastikan  kualitasnya, memastikan  konsistensi  dan  kesesuaian  dengan fakta yang sudah diketahui sebelumnya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Implementasi  algoritma  K-Means clustering ini dirancang  dengan  menggunakan  tools  RapidMiner. Pada  penelitian  ini,  digunakan  tahapan Knowledge Discovery  in  Database (KDD)  yang  terdiri  dari beberapa tahap, yaitu sebagai berikut:

## 4.1. Data Selection
Data dalam penelitian ini berupa file excel yang diperoleh dari dataset Klinik Ananda Medika Rancah dengan  jumlah  record  sebanyak  1.000  record,  terdiri dari 16 atribut.  Dari 16 atribut 1 atribut dijadikan ID yaitu atribut register. Selengkapnya dapat dilihat pada Tabel 1 sebagai berikut:
Tabel 1 . Atribut Default Dataset No Atribut Type 1. Tanggal Date-Time 2. Register Integer 3. Jenis Kelamin Nominal 4. Diagnosa Nominal 5. Admin Nominal 6. Jasa Pemeriksaan Nominal 7. Cek Kolesterol Nominal 8. Injeksi Dexametason Nominal 9. Injeksi Neurobion Nominal 10. Nebulizer   Selling Nominal 11. Inj. Ranitidine Nominal 12. Injeksi Ketorolac Nominal 13. Cek Asam Urat Nominal 14. Debridement Luka Ringan Nominal 15. Home Visit Nominal 16. Cek Gula Darah Nominal
Dataset  rekam  medis  memiliki  16  atribut. Kemudian dilakukan filtering data sehingga hanya 13
atribut  yang  dipilih  untuk  pengolahan  lebih  lanjut. Filtering  ini  mengeluarkan  3  atribut  dengan  nilai korelasi  0  yang  dianggap  kurang  berkontribusi  bagi tujuan  pemodelan.  13  Atribut  terpilih  tersebut  antara lain: Registrasi, Jenis Kelamin, Diagnosa, Admin, Jasa Pemeriksaan,  Cek  Kolesterol,  Injeksi  Dexametason, Injeksi Neurobion, Nebulizer Selling, Inj. Ranitidine, Injeksi  Ketorolac,  Debridement  Luka  Ringan,  dan Home Visit.

## 4.2. Preprocessing
Dalam tahapan Knowledge  Discovery  in Database (KDD)  tahap processing bertujuan  untuk menghilangkan Missing  Value pada  data  yang  akan digunakan  sehingga  pada  saat  proses  tidak  muncul kesalahan. Missing Value perlu ditangani karena dapat mengganggu proses modelling data mining selanjutnya.  Dikarenakan  pada  dataset  rekam  medis Klinik  Ananda  Medika  Rancah  tidak  ditemukan Missing  Value atau  data  yang  tidak  memiliki  nilai maka tahap processing data tidak dilakukan.
Gambar 2. Hasil Statistik

## 4.3. Transformation
Transformation data  merupakan  proses  untuk mengubah tipe data atribut agar sesuai dengan analisis yang  dibutuhkan  dalam  data  mining.  Pada  penelitian ini,  dilakukan transformation data  karena  terdapat beberapa  atribut  dengan  tipe  data  non-numerik  yang perlu  diubah  menjadi  bentuk  numerik  agar  dapat diproses  lebih  lanjut.  Atribut  non-numerik  tersebut meliputi:  Jenis  Kelamin,  Diagnosa,  Admin,  Jasa Pemeriksaan,  Cek  Kolesterol,  Injeksi  Dexametason, Injeksi Neurobion, Nebulizer Selling, Inj. Ranitidine, Injeksi  Ketorolac,  Debridement  Luka  Ringan,  dan Home Visit. Ke-12 atribut non-numerik ini kemudian ditransformasikan ke dalam bentuk numerik.

## 4.4. Data Mining
Clustering dilakukan  sebagai  bagian  dari  tahap pemodelan  data  mining  untuk  menganalisis  dan memperoleh  informasi  berharga  dari  data  rekam medis.  Proses clustering menghasilkan  K=4  sebagai cluster optimum . Proses pemodelan tahap data mining menggunakan algoritma K-Means pada tools RapidMiner versi 10.3 dapat  dilihat dalam Gambar 3 sebagai berikut:
Gambar 3. Pemodelan Data Mining dengan algoritma K-Means
Parameter  yang  digunakan  dalam  operator clustering menggunakan K-Means tampak pada Tabel 2 sebagai berikut:
Tabel 2. Operator K-Means Parameter Isi K 4 Max Runs 10 Measure Types Numerical Measure Numerical Measure Euclidean Distance, Manhattan Distance, dan Dynamic Time Warping Distance. Max Optimization 1-10

## 4.5. Interpretation/Evaluation
Parameter  yang  digunakan  dalam  melakukan eksperimen  terhadap  nilai  DBI  adalah  parameter Measure Types Numerical Measure . Dengan tiga kali percobaan Numerical  Measure yang  berbeda  yaitu Euclidean  Distance,  Manhattan  Distance ,  dan Dynamic Time Warping Distance, serta proses iterasi rmenggunakan  parameter Max  Optimization dimulai dari 1 hingga 10.
Berdasarkan  hasil  percobaan  pengelompokkan data menggunakan algoritma K-Means pada nilai K=4 dari Numerical  Measure dengan Euclidean  Distance diperoleh hasil seperti pada Tabel 3 sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil K=4 Numerical Measure dengan
Euclidean Distance K Numerical Measure Max Optimization Davies Bouildin 4 Euclidean Distance 1 0.269 2 0.270 3 0.270 4 0.270 5 0.270 6 0.270 7 0.270 8 0.270 9 0.270 10 0.270
Berdasarkan  hasil  percobaan  pengelompokkan data menggunakan algoritma K-Means pada nilai K=4 dari Numerical Measure dengan Manhattan Distance diperoleh hasil seperti pada Tabel 4 sebagai berikut:
Tabel 4. Hasil K=4 Numerical Measure dengan
Manhattan Distance K Numerical Measure Max Optimization Davies Bouildin 4 Manhattan Distance 1 0.267 2 0.268 3 0.268 4 0.268 5 0.268 6 0.268 7 0.268 8 0.268 9 0.268 10 0.268
Berdasarkan  hasil  percobaan  pengelompokkan data menggunakan algoritma K-Means pada  nilai K=4 dari Numerical  Measure dengan Dynamic  Time Warping Distance diperoleh hasil seperti pada Tabel 5 sebagai berikut:
Tabel 5 . Hasil K=4 Numerical Measure dengan
Dynamic Time Warping Distance K Numerical Measure Max Optimization Davies Bouildin 4 Dynamic Time Warping Distance 1 0.269 2 0.270 3 0.270 4 0.270 5 0.270 6 0.270 7 0.270 8 0.270 9 0.270 10 0.270

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil pengujian data rekam medis Klinik Ananda Medika  Rancah  menggunakan  algoritma  K-Means Clustering pada  RapidMiner  menunjukkan  bahwa parameter  terbaik  adalah Measure  Types  Numerical Measure dengan Manhattan Distance karena menghasilkan  nilai  DBI  terkecil  dibandingkan parameter  lainnya.    Dengan  nilai  DBI sebesar  0.268, serta proses  iterasi algoritma  K-Means  berakhir pada iterasi  ke-3  karena  pada  iterasi  tersebut  diperoleh keanggotaan cluster yang  sama  dengan  iterasi sebelumnya.  Meskipun  demikian,  disarankan  untuk penelitian  selanjutnya  untuk  menerapkan  algoritma clustering lain,  mengingat  setiap  algoritma  memiliki karakteristik yang berbeda, sehingga dapat memperkaya  analisis  perbandingan  kinerja  dan  hasil algoritma clustering.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  W.  S.  Nanda,  A.  M.  H.  Pardede,  and  M. Simanjuntak,  “Data  Mining  Analysis  For Medical  Record  Data  Clasterization  Using  K- Means  Algorithm  In  Sylvani  Binjai  Hospital,” Indones.  J. Educ.  Comput.  Sci. ,  2023,  [Online]. Available: https://jurnal.intekom.id/index.php/indotech/arti
cle/view/43
[2]  W. N. Purba, G. A. Sembiring, M. T. Turnip, and ..., “Penerapan Data Mining Untuk Pengelolaan Data  Rekam  Medis  Menggunakan  Metode  K- Means  Clustering  Pada  Rumah  Sakit  Royal Prima  Medan,” J.  Tekinkom ,  2023,  [Online].
Available:
http://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinko m/article/view/857
[3]  D.  A.  Manalu  and  G.  Gunadi,  “Implementasi Metode  Data  Mining  K-Means  Clustering
Terhadap Data Pembayaran Transaksi
Menggunakan  Bahasa  Pemrograman  Python Pada Cv Digital Dimensi,” Infotech  J. Technol. Inf. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  43–54,  2022,  doi: 10.37365/jti.v8i1.131.
[4]  M. B. Fajri and S. D. Purnamasari, “Klasterisasi Pola  Penyebaran  Penyakit  Pasien  Berdasarkan Usia Pasien Menggunakan K-Means Clustering,” J.  Inf.  echnology  Ampera ,  2022,  [Online]. Available: https://journal- computing.org/index.php/journal- ita/article/view/315
[5]  U.  S,  “Penerapan  Data  Mining  Dengan Mengimplementasikan Algoritma K-Means Dalam Proses Clustering Untuk Pengelompokan Mahasiswa  Calon  Penerima  Beasiswa  KIP,” Build.  Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  5,  no.  1, 2023, doi: 10.47065/bits.v5i1.3411.
[6]  M.  D.  Permana,  A.  L.  Hananto,  E.  Novalia,  B. Huda, and ..., “Klasterisasi Data Jamaah Umrah pada  Tanurmutmainah  Tour  Menggunakan Algoritma  K-Means,” J.  KomtekInfo ,  2023, [Online]. Available: https://jkomtekinfo.org/ojs/index.php/komtekinf o/article/view/332
[7]  I.  A.  Misdiyanto,  Yustina  Suhandini  T, “Identifikasi  Jenis-Jenis  Burung  Lovebird Menggunakan Pengolahan Citra Digital Dengan Metode K-Means Clustering,” J. Sains Komput. Inform.  (J-SAKTI ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  445–456, 2020.
[8]  R.  Sidik,  N.  Suarna,  and  A.  R.  Dikananda, “Analisa Data Set Peminatan Siswa Menggunakan  Algoritma  K-  Means  Dengan Optimize  Parameter  Di  Sekolah  Menengah Kejuruan ( Studi Kasus : Smk Pui Gegesik),” vol. 7, no. 2, pp. 1197–1203, 2023.
[9]  M. Sholihul, I. G. Putu, W. Wadashwara, and F. Bimantoro,  “Implementasi  Algoritma  Apriori Untuk Analisis Transaksi Penjualan Obat (Studi Kasus:  Apotek  Gilda  Farma  2  ),” J.  Teknol. Informasi, Komput. dan Apl. Vol. , vol. 4, no. 1, pp. 63–74, 2022.
[10]  L.  Setiyani,  M.  Wahidin,  D.  Awaludin,  and  ..., “Analisis  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat Waktu  Menggunakan  Metode  Data  Mining Naïve  Bayes:  Systematic  Review,” Fakt.  … ,
2020, [Online]. Available:
https://journal.lppmunindra.ac.id/index.php/Fakt
or_Exacta/article/view/5548
[11]  M.  R.  Putri,  G.  S.  Nugraha,  and  R. Dwiyansaputra,  “Pengelompokan  Provinsi  di Indonesia  Berdasarkan  Indikator  Pendidikan Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering,” J. Comput. Sci. Informatics Eng. , vol. 7, no. 1, pp. 1–8, 2023, doi: 10.29303/jcosine.v7i1.509.
[12]  R.  Astuti  and  K.  Ukar,  “Implementasi  Data Mining dengan Metode Clustering Algoritma K- Means  untuk  Pengelompokan  Data  Tilang  di Instansi Pemerintah,” Media Inform. , vol. 20, no.
2, pp. 109–121, 2021, doi: 10.37595/mediainfo.v20i2.77.
[13]  A.  F.  Khairani,  A.  Nazir,  T.  Darmizal,  and  ..., “Klasterisasi  Peserta  BPJS  Berdasarkan  Rekam Medis  Menggunakan  Algoritma  K-Means,” J. Comput.  … , 2023, [Online]. Available: http://ejurnal.seminar- id.com/index.php/josyc/article/view/3442
[14]  S.  Mutrofin,  T.  Wicaksono,  and  A.  Murtadho, “Perbandingan  Kinerja  Algoritma  Kmeans dengan  Kmeans  Median  pada  Deteksi  Kanker Payudara,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 5, no. 1, pp. 88–91, 2023, doi: 10.37034/jidt.v5i1.274.
[15]  N.  Puspitasari,  A.  Ardin  Maulana,  and  F. Alameka,  “K-Means  untuk  Klasterisasi  Daerah Rawan Penyakit Demam Berdarah,” vol. 13, no. 1,  pp.  40–52,  2023,  [Online].  Available: http://sisfotenika.stmikpontianak.ac.id/index.ph p/ST
[16]  G. P. I. Rani, A. Aziz, and M. P. T. Sulistyono, “Implementasi  Euclidean  Dan  Chebyshev Distance  Pada  K-Medoids  Clustering,” JATI
(Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 710– 715, 2022, doi: 10.36040/jati.v6i2.5443.
[17]  R.  Nuraini,  “Implementasi  Euclidean  Distance dan  Segmentasi  K-Means  Clustering  Pada Identifikasi  Citra  Jenis  Ikan  Nila,” KLIK  Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 3, no. 1, pp. 1–8, 2022.
[18]  R.  Hidayati,  A.  Zubair,  A.  H.  Pratama,  and  L. Indana,  “Analisis  Silhouette  Coefficientpada  6 Perhitungan Jarak K-Means Clustering
Silhouette  Coefficient  Analysis  in  6  Measuring Distancesof K-Means Clustering,” Techno.COM , vol. 20, no. 2, pp. 186–197, 2021.
[19]  R.  A.  Shafira,  Yahfizham,  and  A.  Muliani, “Menentukan Jarak Terpendek Dalam Pengiriman Barang Dengan Perbandingan Euclidean Distance Dan Manhattan Distance,” J. Sci. Soc. Res. , vol. 6, no. 3, pp. 31–37, 2023.
[20]  I.  Salsabila,  S.  Anwar,  and  R.  Radhiah, “Perbandingan  Kualitas  Suara  Smartphone Menggunakan  Metode  Dynamic  Time  Warping (DTW),” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol. Informasi) ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  82–90,  2021,  doi: 10.29207/resti.v5i1.2764.
[21]  M. Irfan, T. Ammar, and J. Jesslyn, “K-Medoids Clustering dengan Jarak Dynamic Time Warping dalam  Mengelompokkan  Provinsi  di  Indonesia Berdasarkan  Kasus Aktif  Covid-19,” vol. 4, pp. 685–692, 2021.
[22]  K.  K.  Munawar  and  A.  I.  Purnamasari, “Implementasi  Algoritma  K-Means  Clustering Pada Klasterisasi Kasus Hiv Di Jawa Barat,” vol. 7, no. 2, 2023.