## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 486 − 497 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4278
Penerapan Data Mining dalam Implementasi Algoritma K-Means Clustering untuk Pelanggan Potensial pada Koperasi Simpan Pinjam
Ahmad Rifqi, Rima Tamara Aldisa *
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 Ahmadrifqi1508@gmail.com, 2, *rimatamaraa@gmail.com Email Penulis Korespondensi: rimatamaraa@gmail.com Submitted: 14/09/2023 ; Accepted: 25/09/2023 ; Published : 27/09/2023
Abstrak− Ada upaya untuk menyediakan kebutuhan para anggotanya serta  bantuan keuangan untuk pendidikan, kesehatan dan juga ada kelonggaran yang diperlukan oleh para anggota. Dengan melakukan cluster pelanggan ini akan membantu perusahaan dalam menentukan pelanggan potensialnya sehingga dapat menerapakan strategi pemasaran apa yang tepat untuk di setiap bentuk pelanggan yang ada, dan juga pastinya akan memberikan keuntungan untuk perusahaan dalam meningkatkakualiatas dan loyalitas pelanggan terhadap perusahaan. Data mining memiliki fungsi, yaitu fungsi prediksi, deskripsi, klasifikasi, dan Clustering. Data mining juga memiliki banyak metode dalam penerapannya, salah satu dari metode tersebut adalah K-Means. Algoritma Clustering K-Means dapat diimplementasikan dalam pengelompokan pelanggan potensial khususnya di koperasi simpan pinjam. Berdasarkan sampling data yang digunakan, data dapat dikelompokan kedalam 2(dua) clustering.
Kata Kunci: Data Mining; Clustering; Pelanggan Potensial; Algoritma K-Means; Koperasi Simpan Pinjam
Abstract− Apart from that, there are efforts to provide for the needs of its members as well as financial assistance for education, health  and  there  are  also  concessions  needed  by  the  members.  By  conducting  this  customer  cluster,  it  will  help  the  company determine its potential customers so that it can implement the right marketing strategy for each type of existing customer, and will certainly provide benefits for the company in increasing the quality and loyalty of customers towards the company. Data mining has functions, namely prediction, description, classification and clustering functions. Data mining also has many methods for its application,  one  of  these  methods  is  K-Means.  The  K-Means  Clustering  algorithm  can  be  implemented  in  grouping  potential customers, especially in savings and loan cooperatives. Based on the data sampling used, the data can be grouped into 2 (two) clusterings.
Keywords : Data Mining; Clustering; Potential Customers; K-Means Algorithm; Saving And Loan Cooperative

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu hal yang penting dalam pengelolaan pelanggan adalah bagaimana suatu perusahaan dapat mempertahankan pelanggan yang dimilikinya. Usaha mempertahankan pelanggan ini menjadi hal yang penting bagi Koperasi Simpan Pinjam. Koperasi juga memungkinkan orang untuk mengendalikan masa depan ekonomi mereka dan, karena mereka tidak dimiliki oleh pemegang saham, manfaat  ekonomi dan sosial dari  kegiatan mereka tetap berada di  komunitas tempat  mereka  didirikan[1].  Selain  itu,  ada  upaya  untuk  menyediakan  kebutuhan  para  anggotanya  serta  bantuan keuangan  untuk  pendidikan,  kesehatan  dan  juga  ada  kelonggaran  yang  diperlukan  oleh  para  anggota.  Sistem  yang telah  dilaksanakan  oleh  koperasi  adalah  dengan  menggunakan  sistem  tabungan  dan  pinjaman  manual  sehingga membutuhkan banyak ruang penyimpanan, dan kurang efektif dan efisien, karena sistem ini hanya didasarkan pada catatan manual yang ditulis di atas kertas. Dengan dilakukan cluster potensial terhadap pelanggan dalam menentukan pelanggan  potensialnya  sehingga  dapat  didapatka  pelanggan  yang  berpotensial  untuk  loyal  terhadap  perusahaan. Penentuan pelanggan potensial tentunya akan mendapatkan keuntungan pada kedua belah pihak, bagi perusahaan akan mendapaktan  keuntungan  untuk  menjalankan  operasional  perusahaan.  Bagi  pelanggan  sendiri  akan  mendapatkan kemudahan  –  kemudahan terhadap proses yang dilakukan pada koperasi  tersebut.  Salah satu cara untuk  mengatasi masalah  dalam  pengelompokan  pelanggan  potensial  yang  telah  di  uraikan  adalah  dengan  memanfaatkan  data mining[2], [3]. Data mining memiliki fungsi, yaitu fungsi prediksi, deskripsi, klasifikasi, dan Clustering. Data mining juga  memiliki  banyak  metode  dalam  penerapannya,  salah  satu  dari  metode  tersebut  adalah  K-Means[4].  K-Means merupakan salah  satu  algoritma yang dapat  dipergunakan untuk  menyelesaikan permasalahan pada clustering  data mining. Pada algoritma ini dilakukan proses pengelompokan berdasarkan dengan perhitungan nilai  terhadap objek terdekat lainnya[5], [6].
Pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Sabar Rudiarto (2018) dengan judul “Implementasi Algoritma K-Means Clustering Pada Aplikasi Pencari Pelanggan Potensial Pada Restoran XYZ” mengatakan bahwa Algortima K-Means  Clustering  dapat  digunakan  untuk  mengelompokkan  data  pelanggan  sebagai  pendukung  keputusan penentuan  penentuan  pelanggan  potensial[7].  Pada  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Baginda  Harahap (2019) dengan judul “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Menentukan Bahan Bangunan Laris (Studi Kasus Pada UD. Toko Bangunan YD Indarung)” mengatakan bahwa Berdasarkan hasil yang diperoleh dari penelitian ini dengan metode K-Means clustering. Hasilnya mendapatkan 3 kategori penjualan bahan bangunan, yaitu kurang laris, sangat laris dan laris[8]. Pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Risa Helilintar, Intan Nur Farida, Rony Heri Irawan (2018) dengan judul “Penerapan Metode K-Means Clustering Pada Data Penerimaan Mahasiswa Baru” mengatakan bahwa  jika  asal  sekolah  adalah  Sekolah  Menegah  Atas  (SMA)  maka  rata-rata  jurusan  yang  diambil  adalah  sistem informasi, dan jika asal sekolahnya Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) rata-rata yang diambil adalah jurusan Teknik informatika,  Pada  penelitian  ini  bisa  dikembangkan  dengan  metode-metode  yang  lainnya[9].    Pada  penelitian

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 486 − 497 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4278
sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Mustika  Larasati  Sibuea,  Andy  Safta (2019)  dengan  judul  “ Pemetaan  Siswa Berprestasi  Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering”  mengatakan  bahwa  Pengelompokkan  data  dikembangkan dengan  jumlah  cluster  yang  lebih  banyak  dan  menambah  jumlah  atribut  sebagai  parameter  dalam  penilaian.  3. Penerapan lebih dari satu metode di dalam teknik data mining sebagai bahan perbandingan agar hasil yang diperoleh optimal, cepat dan akurat[10].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metodologi Peneitian
Agar penelitian dilakukan tepat pada tujuannya, maka sangat diperlukan metodologi penelitian, halini di karenakan untuk memecahkan suatu masalah yang kompleks dan sistematis. Metodologi penelitian biasanya di gunakan dalam memecahkan  masalah  pada  penelitian  berupa  langka-langkah  yang  menjadi  pedoman.kerangka  kerja  sangat dibutuhkan  di  karenakan  sebagai  landasan  sebelum  melakukan  penelitian,  berikut  ini  adalah  gambaranlangkah- langkah kerangka kerja  pada penelitian ini:
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.2 Data Mining
Data mining pada saat ini sudah sangat menarik perhatian dari banyaknya pelaku industri. Hal tersebut dikarenakan penggunaan  data  mining  dapat  dilakukan  untuk  pengolahan  data  sangat  besar  yang  tersimpan  secara  lama  hingga diolah  menjadi  sebuah  informasi  bagi  pemilik  data[11], [12].  Pada  data  mining  proses  pengolahan  data  dilakukan dengan mengekstrak semua data yang tersimpan untuk didapatkan kembali sebuah informasi ataupun hubungan pola yang tersimpan pada data. Pola informasi yang tersimpan pada hasil ekstraksi data pada data mining nantinya dapat dipergunakan berbagai macam kelimuan yang berkaitan terhadap penggunaan data [13][14][15].

## 2.3 Algoritma K-Means
K-Means adalah salah satu algoritma clustering yang sangat popular karenakesederhanaan dan kemampuannya dalam menangani data dengan skala besar. Namun demikian algoritma ini sangat sensitif terhadap centroid awal. Perbedaan centroid awal akan memberikan perbedaan hasil clustering dan apabila centroid awal yang diberikan adalah centroid yang tidak baik maka dapat dipastikan hasil clusteringnya juga tidak baik [16][17][18].
Dengan  metode  pengelompokan  berdasarkan  jarak,  teknik  K-means  yang  dianggap  sebagai  metode pengelompokan  klasik.  Salah  satu  fitur  utama  yang  membuat  K-means  berguna  dalam  penelitian  ini  adalah kemungkinan  menentukan  terlebih  dahulu  berapa  banyak  cluster  yang  sedang  dicari.  Jumlah  ini  mengacu  pada

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 486 − 497 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4278
parameter K. Dari jumlah ini, poin K dipilih dalam cluster random sebagai pusat cluster. Semua variabel ditugaskan ke  pusat  cluster  terdekat  mereka  sesuai  dengan  metrik  jarak  Euclidean.  Dengan  rumus  jarak  Eucludean  Distance sebagai berikut[19]–[21]:
d(x, y) = | x − y | =   √∑ (x i −   y i ) 2 n i=1 (1)
Dimana: d = Jarak (Ecludean Distance) x = data y = centroid

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pihak manajemen perusahaan harus mampu untuk mengenali pelanggan  potensialnya dan mempercayainya dengan meningkatkan pemahaman perusahaan akan kebutuhan mereka sebagai  individu  sehingga dapat  memperteahankan loyalitasnya  terhadap  perusahaan.  Salah  satu  hal  yang  paling  penting  dalam  pengelompokan  pelanggan  adalah bagaimana  suatu  perusahaan  dapat  mempertahankan  pelanggan  yang  dimilikinya.  Pada  pengelompokan  palanggan potensial maka digunakan data-data pelanggan yang telah bertransaksi di koperasi.

## 3.1 Penerapan Algoritma K-Means
Perhitungan menggunakan algoritma K-Means dengan menggunakan data yang masih  dalam bentuk variabel tidak akan dapat dihitung, maka dengan itu sebelum melakukan perhitungan perlu mentransform data-data yang dibutuhkan kedalam  bentuk  numerik  (angka)  sehingga  mempermudah  dalam  melakukan  perhitungannya.  Tabel  1  berikut merupakan data yang akan ditransform kedalam bentuk angka:
Tabel 1. Rating Kecocokan No NM JP  PB  SP  JT  KA 1 Agus 1 1 2 1 1 2 Budi 3 3 2 2 2
3 Setyowati 2 3 1 1 1 4 Aldi 1 1 2 2 2 5 Moci 3 3 2 2 2 6 Putra 2 3 2 2 2 7 Arshaka 2 2 2 2 1 8 Setiawan 3 3 2 3 2 9 Faisal 2 3 1 1 1 10 Rizki 3 3 1 2 2 11 Kei 1 2 2 2 2 12 Dwi 2 2 1 1 1 13 Budi 2 2 1 1 1 14 Lucy 3 3 2 1 2 15 Ratih 1 1 2 3 2
Iterasi Ke 1: 1. Jumlah cluster / kelompok yaitu 2 (dua) potensial dan tidak.
2. Langkah kedua menentukan nilai centroid awal/titik pusat awal, dengan 2 (dua) record data sesua dengan jumlah atribut kriteria. Nilai centroid awal / titik pusat awal diperoleh dari data pelanggan setelah dikonversi terlihat pada tabel 2.
Tabel 2. Nilai centroid awal Objek Cluster Kriteria dan Penilaian Jenis Pekerjaan Penghasilan bulanan Status perkawinan Jumlah tanggung jawab Kepemilikan asset Agus C1 1 1 2 1 1 Lucy C2 3 3 2 1 2
3. Langkah ketiga menghitung jarak dengan menggunakan model ecluidean distance. Menentukan jarak masing-masing  centroid  berdasarkan jarak terpendek dengan menggunakan model ecluidean distance yang dirumuskan sebagai berikut:
𝑑 𝑖𝑗 = √(𝑥 1𝑖 − 𝑥 1𝑗 ) 2 + (𝑥 2𝑖 − 𝑥 2𝑗 ) 2 + ⋯ + (𝑥 𝑘𝑖 − 𝑥 𝑘𝑗 ) 2 (2)
Keterangan:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 486 − 497 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4278
𝑑 𝑖𝑗 = Jarak dari data ke i ke pusat cluster j 𝑑 𝑖𝑗 = Jarak dari data ke i pada atribut k 𝑑 𝑖𝑗 = Jarak dari data ke j pada atribut k
Cluster 1: d(x1, c1) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 = 0 d(x2, c1)
= √(𝑎 2 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 2 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 2 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 2 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 2 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(3 − 1) 2 + (3 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 1) 2 + (2 − 1) 2
= 3.16227766 d(x3, c1)
= √(𝑎 3 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 3 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 3 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 3 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 3 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(3 − 1) 2 + (3 − 1) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2
= 2.449489743 d(x4, c1)
= √(𝑎 4 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 4 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 4 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 4 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 4 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(2 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 1) 2 + (2 − 1) 2
= 1.414213562 d(x5, c1)
= √(𝑎 5 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 5 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 5 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 5 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 5 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(3 − 1) 2 + (3 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 1) 2 + (2 − 1) 2
= 3.16227766 d(x6, c1)
= √(𝑎 6 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 6 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 6 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 6 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 6 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(2 − 1) 2 + (3 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 1) 2 + (2 − 1) 2
= 2.645751311 d(x7, c1)
= √(𝑎 7 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 7 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 7 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 7 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 7 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(2 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 1) 2 + (1 − 1) 2
= 1.732050808 d(x8, c1)
= √(𝑎 8 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 8 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 8 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 8 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 8 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(3 − 1) 2 + (3 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (3 − 1) 2 + (2 − 1) 2 = 3.605551275 d(x9, c1)
= √(𝑎 9 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 9 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 9 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 9 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 9 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(2 − 1) 2 + (3 − 1) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2
= 2.449489743 d(x10, c1)
= √(𝑎 10 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 10 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 10 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 10 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 10 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(3 − 1) 2 + (3 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 1) 2 + (2 − 1) 2
= 3.31662479 d(x11, c1)
= √(𝑎 11 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 11 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 11 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 11 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 11 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(1 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 1) 2 + (2 − 1) 2
= 1.732050808 d(x12, c1) = √(𝑎 12 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 12 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 12 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 12 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 12 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(2 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 = 1.732050808 d(x13, c1) = √(𝑎 13 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 13 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 13 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 13 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 13 − 𝑐 1𝑒 ) 2

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 486 − 497 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4278
=   √(2 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 = 1.732050808 d(x14, c1) = √(𝑎 14 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 14 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 14 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 14 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 14 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(3 − 1) 2 + (3 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 1) 2 = 3 d(x15, c1)
= √(𝑎 15 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 15 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 15 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 15 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 15 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (3 − 1) 2 + (2 − 1) 2
= 2.236067977
Cluster 2: d(x1, c2) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(1 − 1) 2 + (1 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 2) 2 = 3 d(x2, c2)
= √(𝑎 2 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 2 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 2 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 2 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 2 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(3 − 1) 2 + (3 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 = 1 d(x3, c2)
= √(𝑎 3 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 3 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 3 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 3 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 3 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(3 − 1) 2 + (3 − 2) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 2) 2
= 1.732050808 d(x4, c2)
= √(𝑎 4 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 4 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 4 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 4 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 4 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(2 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 = 3 d(x5, c2)
= √(𝑎 5 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 5 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 5 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 5 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 5 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(3 − 1) 2 + (3 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 = 1 d(x6, c2)
= √(𝑎 6 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 6 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 6 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 6 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 6 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(2 − 1) 2 + (3 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2
= 1.414213562 d(x7, c2)
= √(𝑎 7 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 7 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 7 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 7 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 7 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(2 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (1 − 2) 2 = 2 d(x8, c2)
= √(𝑎 8 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 8 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 8 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 8 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 8 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(3 − 1) 2 + (3 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (3 − 2) 2 + (2 − 2) 2 = 2 d(x9, c2)
= √(𝑎 9 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 9 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 9 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 9 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 9 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(2 − 1) 2 + (3 − 2) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 2) 2 = 1.732050808 d(x10, c2)
= √(𝑎 10 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 10 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 10 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 10 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 10 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(3 − 1) 2 + (3 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 = 1.414213562 d(x11, c2)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 486 − 497 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4278
= √(𝑎 11 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 11 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 11 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 11 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 11 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2
= 2.449489743 d(x12, c2) = √(𝑎 12 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 12 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 12 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 12 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 12 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(2 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 2) 2 = 2 d(x13, c2)
= √(𝑎 13 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 13 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 13 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 13 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 13 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(2 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 2) 2 = 2 d(x14, c2)
= √(𝑎 14 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 14 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 14 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 14 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 14 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(3 − 1) 2 + (3 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (1 − 2) 2 + (2 − 2) 2 = 0 d(x15, c2) = √(𝑎 15 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 15 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 15 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 15 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 15 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(1 − 1) 2 + (1 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (3 − 2) 2 + (2 − 2) 2 = 3.464101615
Setelah  mendapatkan  hasil  dari  perhitungan  menggunakan  model  ecluidean  distance,  maka  selanjutnya melakukan rekapitulasi untuk menentukan cluster nya masing-masing seperti di tunjukkan pada tabel 3.
Tabel 3. Rekapitulasi hasil perhitungan cluster pada iterasi ke 1
No NM JP  PB  SP  JT  KA DC1 DC 2 Cluster 1  Agus 1 1 2 1 1 0 3 1 2  Budi 3 3 2 2 2 3.16228 1 2 3  Setyowati 2 3 1 1 1 2.44949  1.732050808 2 4  Aldi 1 1 2 2 2 1.41421 3 1 5  Moci 3 3 2 2 2 3.16228 1 2 6  Putra 2 3 2 2 2 2.64575  1.414213562 2 7  Arshaka 2 2 2 2 1 1.73205 2 1 8  Setiawan 3 3 2 3 2 3.60555 2 2 9  Faisal 2 3 1 1 1 2.44949  1.732050808 2 10  Rizki 3 3 1 2 2 3.31662  1.414213562 2 11  Kei 1 2 2 2 2 1.73205  2.449489743 1 12  Dwi 2 2 1 1 1 1.73205 2 1 13  Budi 2 2 1 1 1 1.73205 2 1 14  Lucy 3 3 2 1 2
3 0 2 15  Ratih 1 1 2 3 2 2.23607  3.464101615 1
Aturan yang digunakan untuk mengelompokkan cluster data berdasarkan hasil perhitungan jarak jauh adalah: Jika DC1 < DC2 Maka Cluster = 1 Jika DC1 > DC2 Maka Cluster = 2

## Iterasi Ke-2 :
Perhitungan tidak cukup hanya di iterasi ke-1 saja, namun diperlukan pengujian dengan melakukan perhitungan iterasi  ke-2  untuk  mengetahui  apakah  cluster  yang  dihasilkan  oleh  iterasi  ke-1  sudah  akurat  atau  tidak.  Dengan menentukan nilai centroid yang dihasilkan oleh nilai rata-rata pada iterasi ke-1.
1. Pencarian  nilai  centroid  /  titik  pusat  awal  pada  iterasi  ke-2  diperoleh  dari  nilai  rata-rata  penjumlahan  anggta masing-masing cluster, setelah itu dibagi dengan jumlah anggota masing-masing cluster. Perolehan nilai C1 dapat dilihat pada tabel 4 sebagai berikut:
Tabel 4. Perolehan nilai C1 untuk Iterasi Ke-2 No NM JP PB SP JT KA Cluster 1 Agus 1 1 2 1 1 1 2 Aldi 1 1 2 2 2 1 3 Arshaka 2 2 2 2 1 1 4 Kei 1 2 2 2 2 1 5 Dwi 2 2 1 1 1 1

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 486 − 497 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4278
No NM JP PB SP JT KA Cluster 6 Budi 2 2 1 1 1 1 7 Ratih 1 1 2 3 2 1
Rata-Rata C1 1.428571429  1.571428571  1.714285714  1.714285714  1.428571429
Perhitungan nilai  c2 di  peroleh dari penjumlahan anggota  masing-masing  cluster setelah itu di  bagi  dengan jumlah dari penjumlahan dari anggota masing- masing cluster, dengan hasil terlihat pada tabel 5 berikut:
Tabel 5. Perolehan Nilai C2 untuk Iterasi Ke-2 No NM JP PB SP JT KA Cluster 1 Budi 3 3 2 2 2 2 2 Setyowati 2 3 1 1 1 2 3 Moci 3 3 2 2 2 2 4 Putra 2 3 2 2 2 2 5 Setiawan 3 3 2 3 2 2 6 Faisal 2 3 1 1 1 2 7 Rizki 3 3 1 2 2 2 8 Lucy 3 3 2 1 2 2 Rata-Rata C2 2.265 3 1.625 1.75 1.75
Sehingga nilai centroid awal/titik pusat awal terlihat pada tabel 6 berikut:
Tabel 6. Nilai centroid awal untuk iterasi ke-2 C1  1.428  1.571  1.714  1.714  1.428 C2  2.265 3 1.625 1.75 1.75
2. Menghitung Jarak  dengan menggunakan model Euclidean pada iterasi ke-2 adalah: Cluster ke-1: d(x1, c1) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(1 − 1.428) 2 + (1 − 1.571) 2 + (2 − 1.714) 2 + (1 − 1.714) 2 + (1 − 1.428) 2
= 1.133137679 d(x2, c1)
= √(𝑎 2 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 2 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 2 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 2 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 2 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(3 − 1.428) 2 + (3 − 1.571) 2 + (2 − 1.714) 2 + (2 − 1.714) 2 + (2 − 1.428) 2
= 1.0000005 d(x3, c1)
= √(𝑎 3 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 3 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 3 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 3 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 3 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(3 − 1.428) 2 + (3 − 1.571) 2 + (1 − 1.714) 2 + (1 − 1.714) 2 + (1 − 1.428) 2
= 0.926283434 d(x4, c1)
= √(𝑎 4 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 4 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 4 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 4 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 4 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(2 − 1.428) 2 + (2 − 1.571) 2 + (2 − 1.714) 2 + (2 − 1.714) 2 + (2 − 1.428) 2
= 0.926283434 d(x5, c1)
= √(𝑎 5 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 5 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 5 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 5 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 5 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(3 − 1.428) 2 + (3 − 1.571) 2 + (2 − 1.714) 2 + (2 − 1.714) 2 + (2 − 1.428) 2 = 1.30919861 d(x6, c1)
= √(𝑎 6 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 6 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 6 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 6 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 6 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(2 − 1.428) 2 + (3 − 1.571) 2 + (2 − 1.714) 2 + (2 − 1.714) 2 + (2 − 1.428) 2 = 1.30919861 d(x7, c1) = √(𝑎 7 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 7 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 7 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 7 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 7 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(2 − 1.428) 2 + (2 − 1.571) 2 + (2 − 1.714) 2 + (2 − 1.714) 2 + (1 − 1.428) 2
= 1.603745928 d(x8, c1)
= √(𝑎 8 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 8 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 8 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 8 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 8 − 𝑐 1𝑒 ) 2

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 486 − 497 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4278
=   √(3 − 1.428) 2 + (3 − 1.571) 2 + (2 − 1.714) 2 + (3 − 1.714) 2 + (2 − 1.428) 2
= 2.236962449 d(x9, c1)
= √(𝑎 9 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 9 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 9 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 9 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 9 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(2 − 1.428) 2 + (3 − 1.571) 2 + (1 − 1.714) 2 + (1 − 1.714) 2 + (1 − 1.428) 2
= 1.889973809 d(x10, c1) = √(𝑎 10 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 10 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 10 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 10 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 10 − 𝑐 1𝑒 ) 2
=   √(3 − 1.428) 2 + (3 − 1.571) 2 + (2 − 1.714) 2 + (2 − 1.714) 2 + (2 − 1.428) 2 = 2.236962449 d(x11, c1) = √(𝑎 11 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 11 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 11 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 11 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 11 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(1 − 1.428) 2 + (2 − 1.571) 2 + (2 − 1.714) 2 + (2 − 1.714) 2 + (2 − 1.428) 2
= 1.691153748 d(x12, c1) = √(𝑎 12 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 12 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 12 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 12 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 12 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(2 − 1.428) 2 + (2 − 1.571) 2 + (1 − 1.714) 2 + (1 − 1.714) 2 + (1 − 1.428) 2 = 2.564371463 d(x13, c1) = √(𝑎 13 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 13 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 13 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 13 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 13 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(2 − 1.428) 2 + (2 − 1.571) 2 + (1 − 1.714) 2 + (1 − 1.714) 2 + (1 − 1.428) 2 = 1.889973809 d(x14, c1) = √(𝑎 14 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 14 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 14 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 14 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 14 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(3 − 1.428) 2 + (3 − 1.571) 2 + (2 − 1.714) 2 + (1 − 1.714) 2 + (2 − 1.428) 2 = 2.330665356 d(x15, c1) d(x3, c1) = √(𝑎 3 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 3 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 3 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 3 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 3 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(3 − 1) 2 + (3 − 1) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2
= 2.449489743 d(x4, c1) = = √(𝑎 15 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 15 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 15 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 15 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 15 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(1 − 1.428) 2 + (1 − 1.571) 2 + (2 − 1.714) 2 + (3 − 1.714) 2 + (2 − 1.428) 2 = 2.330665356
Cluster ke-2: d(x1, c1) = √(𝑎 1 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 1 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 1 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 1 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 1 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(1 − 2.265) 2 + (1 − 3) 2 + (2 − 1.625) 2 + (1 − 1.75) 2 + (1 − 1.75) 2
= 2.620276703 d(x2, c1)
= √(𝑎 2 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 2 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 2 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 2 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 2 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(3 − 2.265) 2 + (3 − 3) 2 + (2 − 1.625) 2 + (2 − 1.75) 2 + (2 − 1.75) 2
= 2.421951692 d(x3, c1)
= √(𝑎 3 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 3 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 3 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 3 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 3 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(3 − 2.265) 2 + (3 − 3) 2 + (1 − 1.625) 2 + (1 − 1.75) 2 + (1 − 1.75) 2
= 1.354935423 d(x4, c1)
= √(𝑎 4 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 4 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 4 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 4 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 4 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(2 − 2.265) 2 + (2 − 3) 2 + (2 − 1.625) 2 + (2 − 1.75) 2 + (2 − 1.75) 2
= 1.692882158 d(x5, c1)
= √(𝑎 5 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 5 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 5 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 5 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 5 − 𝑐 1𝑒 ) 2

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 486 − 497 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4278
=   √(3 − 2.265) 2 + (3 − 3) 2 + (2 − 1.625) 2 + (2 − 1.75) 2 + (2 − 1.75) 2
= 1.608057835 d(x6, c1) = √(𝑎 6 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 6 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 6 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 6 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 6 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(2 − 2.265) 2 + (3 − 3) 2 + (2 − 1.625) 2 + (2 − 1.75) 2 + (2 − 1.75) 2
= 1.608057835 d(x7, c1)
= √(𝑎 7 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 7 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 7 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 7 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 7 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(2 − 2.265) 2 + (2 − 3) 2 + (2 − 1.625) 2 + (2 − 1.75) 2 + (1 − 1.75) 2
= 2.714009948 d(x8, c1)
= √(𝑎 8 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 8 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 8 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 8 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 8 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(3 − 2.265) 2 + (3 − 3) 2 + (2 − 1.625) 2 + (3 − 1.75) 2 + (2 − 1.75) 2
= 0.897691484 d(x9, c1)
= √(𝑎 9 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 9 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 9 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 9 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 9 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(2 − 2.265) 2 + (3 − 3) 2 + (1 − 1.625) 2 + (1 − 1.75) 2 + (1 − 1.75) 2
= 1.259305364 d(x10, c1) = √(𝑎 10 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 10 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 10 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 10 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 10 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(3 − 2.265) 2 + (3 − 3) 2 + (2 − 1.625) 2 + (2 − 1.75) 2 + (2 − 1.75) 2
= 0.897691484 d(x11, c1) = √(𝑎 11 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 11 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 11 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 11 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 11 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(1 − 2.265) 2 + (2 − 3) 2 + (2 − 1.625) 2 + (2 − 1.75) 2 + (2 − 1.75) 2
= 0.579525668 d(x12, c1) = √(𝑎 12 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 12 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 12 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 12 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 12 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(2 − 2.265) 2 + (2 − 3) 2 + (1 − 1.625) 2 + (1 − 1.75) 2 + (1 − 1.75) 2
= 1.518502552 d(x13, c1) = √(𝑎 13 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 13 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 13 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 13 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 13 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(2 − 2.265) 2 + (2 − 3) 2 + (1 − 1.625) 2 + (1 − 1.75) 2 + (1 − 1.75) 2
= 1.259305364 d(x14, c1) = √(𝑎 14 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 14 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 14 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 14 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 14 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(3 − 2.265) 2 + (3 − 3) 2 + (2 − 1.625) 2 + (1 − 1.75) 2 + (2 − 1.75) 2
= 1.027545619 d(x15, c1) = √(𝑎 15 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 15 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 15 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 15 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 15 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(1 − 2.265) 2 + (1 − 3) 2 + (2 − 1.625) 2 + (3 − 1.75) 2 + (2 − 1.75) 2
= 1.14273794 Rekapitulasi hasil perhitungan cluster pada iterasi ke-2 sebagai berikut:
= √(𝑎 5 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 5 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 5 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 5 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 5 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(3 − 1) 2 + (3 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 = 1 d(x6, c2) = √(𝑎 6 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 6 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 6 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 6 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 6 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(2 − 1) 2 + (3 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2
= 1.414213562 d(x7, c2)
= √(𝑎 7 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 7 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 7 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 7 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 7 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(2 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (1 − 2) 2
= 2

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 486 − 497 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4278
d(x8, c2) = √(𝑎 8 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 8 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 8 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 8 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 8 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(3 − 1) 2 + (3 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (3 − 2) 2 + (2 − 2) 2 = 2 d(x9, c2)
= √(𝑎 9 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 9 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 9 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 9 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 9 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(2 − 1) 2 + (3 − 2) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 2) 2
= 1.732050808 d(x10, c2) = √(𝑎 10 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 10 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 10 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 10 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 10 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(3 − 1) 2 + (3 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2
= 1.414213562 d(x11, c2) = √(𝑎 11 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 11 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 11 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 11 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 11 − 𝑐 1𝑒 ) 2 = √(1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2
= 2.449489743 d(x12, c2)
= √(𝑎 12 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 12 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 12 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 12 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 12 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(2 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 2) 2 = 2 d(x13, c2) = √(𝑎 13 − 𝑐 1𝑎 ) 2 + (𝑏 13 − 𝑐 1𝑏 ) 2 + (𝑐 13 − 𝑐 1𝑐 ) 2 + (𝑑 13 − 𝑐 1𝑑 ) 2 + (𝑒 13 − 𝑐 1𝑒 ) 2 =   √(2 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 2) 2 + (1 − 2) 2 = 2
Dari hasil perhitungan tersebut dapat terlihat secara keseluruhan pada tabel 7 berikut ini.
Tabel 7. Rekapitulasi hasil perhitungan pada iterasi ke-2 No NM JP  PB  SP  JT  KA DC1 DC 2 Cluster 1 Agus 1 1 2 1 1 1.133137679  2.620276703 1 2 Budi 3 3 2 2 2 2.421951692 1.0000005 2 3 Setyowati 2 3 1 1 1 1.354935423  0.926283434 2 4 Aldi 1 1 2 2 2 0.926283434  1.692882158 1 5 Moci 3 3 2 2 2 1.608057835 1.30919861 2 6 Putra 2 3 2 2 2 1.608057835 1.30919861 2 7 Arshaka 2 2 2 2 1 1.603745928  2.714009948 1 8 Setiawan 3 3 2 3 2 2.236962449  0.897691484 2 9 Faisal 2 3 1 1 1 1.259305364  1.889973809 2 10 Rizki 3 3 1 2 2 2.236962449  0.897691484 2 11 Kei 1 2 2 2 2 0.579525668  1.691153748 1 12 Dwi 2 2 1 1 1 1.518502552  2.564371463 1 13 Budi 2 2 1 1 1 1.259305364  1.889973809 1 14 Lucy 3 3 2 1 2 2.330665356  1.027545619 2 15 Ratih 1 1 2 3 2 1.14273794 2.330665356 1
Aturan yang digunakan untuk mengelompokkan / cluster data berdasarkan hasil perhitungan jarak adalah Jika DC1 < DC2 Maka Cluster = 1   ,   Jika DC1 > DC2 Maka Cluster = 2
Hasil Akhir:
Tabel 8. Pengelompokan / cluster data berdasarkan jarak terdekat Cluster 1 / Tidak Potensial  Cluster 2 / Potensial Agus Parnama Aldi Johan Arshaka Thoriq Kei Putra Dwi Setiawan Budi Faisal Ratih Rizki Lucy

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 486 − 497 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4278
Hasil cluster pada iterasi ke 1 dan itersi ke 2 tidak terjadi perubahan sehingga dapat disimpulkan bahwa anggota cluster ke 1 adalah Agus,  Aldi, Arshaka,  Kei, Dwi  , Budi dan  Ratih. Sedangkan anggota cluster ke 2 adalah  Budi, Setyowati, Moci, Putra, Setiawan, Faisal, Rizki dan Lucy dan merupakan pelanggan yang potensial dengan memiliki nilai tertinggi dari cluster ke-1 yaitu Jenis pekerjaan = 2.265, Penghasilan bulanan = 3, status perkawinan = 1.625, Jumlah tanggungan = 1.75 dan Kepemilikan Aset = 1.75.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan dari hasil clustering pelanggan potensial koperasi simpan pinjam menggunakan algoritma Kmeans maka dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  Algoritma  Clustering  K-Means  dapat  diimplementasikan  dalam  pengelompokan pelanggan potensial khususnya di  koperasi  simpan pinjam.  Berdasarkan sampling  data yang digunakan, data dapat dikelompokan kedalam 2(dua) clustering. Dengan algoritma Clustering K-Means pelanggan potensial dikelompokkan kedalam  2(dua)  kelompok  yaitu  cluster  ke  1  adalah  Agus,  Aldi,  Arshaka,  Kei,  Dwi,  Budi  dan  Ratih.  Sedangkan anggota  cluster  ke  2  adalah  Budi,  Setyowati,  Moci,  Putra,  Setiawan,  Faisal,  Rizki  dan  Lucy.  Pengelompokan berdasarkan potensi yang dimiliki dapat mempermudah perusahaan dalam melaksanakan menentukan pelanggan yang potensial.

## REFERENCES
[1] M. R. Alhapizi, M. Nasir, and I. Effendy, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Promosi Mahasiswa Baru Universitas Bina Darma Palembang,” J. Softw. Eng. Ampera , vol. 1, no. 1, pp. 1–14, 2020, doi: 10.51519/journalsea.v1i1.10.
[2] Y. Yulianti, D. Y. Utami, N. Hikmah, and F. N. Hasan, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Mengetahui  Minat  Customer  Di  Toko  Hijab,” J.  Pilar  Nusa  Mandiri ,  vol.  15,  no.  2,  pp.  241–246,  2019,  doi: 10.33480/pilar.v15i2.650.
[3] H. Gunawan and V. Purwayoga, “Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Mengetahui Potensi Penyebaran Virus Corona Di Kota Cirebon,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 11, no. 1, pp. 1–8, 2022, doi: 10.32736/sisfokom.v11i1.1316.
[4] 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.
[5] S. Handoko, F. Fauziah, and E. T. E. Handayani, “Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Tingkat Penjualan Paket Data Telkomsel Menggunakan Metode K-Means Clustering,” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa , vol. 25, no. 1, pp. 76–88, 2020, doi: 10.35760/tr.2020.v25i1.2677.
[6] I. Kamila, U. Khairunnisa, and M. Mustakim, “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan Data Transaksi Bongkar Muat di Provinsi Riau,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, p. 119, 2019, doi: 10.24014/rmsi.v5i1.7381.
[7] T. Hartati, O. Nurdiawan, and E. Wiyandi, “Analisis Dan Penerapan Algoritma K-Means Dalam Strategi Promosi Kampus Akademi  Maritim  Suaka  Bahari,” J.  Sains  Teknol.  Transp.  Marit. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  1–7,  2021,  doi: 10.51578/j.sitektransmar.v3i1.30.
[8] Y. Mayona, R. Buaton, and M. Simanjutak, “Data Mining Clustering Tingkat Kejahatan Dengan Metode Algoritma K-Means (Studi Kasus: Kejaksaan Negeri Binjai),” J. Inform. Kaputama , vol. 6, no. 3, pp. 2548–9739, 2022.
[9] J.  Hutagalung,  “Pemetaan  Siswa  Kelas  Unggulan  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering,” JATISI  (Jurnal  Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 9, no. 1, pp. 606–620, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i1.1516.
[10]  C.  A.  Sugianto,  A.  H.  Rahayu,  and  A.  Gusman,  “Algoritma  K-Means  untuk  Pengelompokkan  Penyakit  Pasien  pada Puskesmas Cigugur Tengah,” J. Inf. Technol. , vol. 2, no. 2, pp. 39–44, 2020, doi: 10.47292/joint.v2i2.30.
[11]  N. L. P. P. Dewi, I. N. Purnama, and N. W. Utami, “Penerapan Data Mining Untuk Clustering Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan Algoritma K-Means (Studi Kasus: STMIK Primakara),” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia , vol. 16, no. 2, p. 105, 2022, doi: 10.32815/jitika.v16i2.761.
[12]  Y. F. S. Y. Damanik, S. Sumarno, I. Gunawan, D. Hartama, and I. O. Kirana, “Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan Penyebaran Covid-19 Di Sumatera Utara Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 109–132, 2021, doi: 10.54082/jiki.13.
[13]  I. Scientifique and P. Inra, “Concepts et Techniques,” Bull. Le des Bio Technol. , 2003.
[14]  F. Rahmawati and N. Merlina, “Metode Data Mining Terhadap Data Penjualan Sparepart Mesin Fotocopy Menggunakan Algoritma  Apriori,” PIKSEL    Penelit.  Ilmu  Komput.  Sist.  Embed.  Log. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  9–20,  2018,  doi: 10.33558/piksel.v6i1.1390.
[15]  A.  Ikhwan  and  N.  Aslami,  “Implementasi  Data  Mining  untuk  Manajemen  Bantuan  Sosial  Menggunakan  Algoritma  K- Means,” J. Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 208–217, 2020, doi: 10.36294/jurti.v4i2.2103.
[16]  R.  Prasojo,  Y.  R.  W.  Utami,  and  R.  T.  Vulandari,  “Implementasi  K-Means  Clustering  Pada  Pengelompokan  Potensi Kerjasama Pelanggan,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 7, no. 2, 2019, doi: 10.30646/tikomsin.v7i2.435.
[17]  E.  Ramadanti  and  M.  Muslih,  “Penerapan  Data  Mining  Algoritma  K-Means  Clustering  Pada  Populasi  Ayam  Petelur  Di Indonesia,” Rabit  J. Teknol. dan Sist. Inf. Univrab , vol. 7, no. 1, pp. 1–7, 2022, doi: 10.36341/rabit.v7i1.2155.
[18]  D. Anggarwati, O. Nurdiawan, I. Ali, and D. A. Kurnia, “Penerapan Algoritma K-Means Dalam Prediksi Penjualan Karoseri,” J. Data Sci. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 58–62, 2021.
[19]  S. M. Hutabarat and A. Sindar, “Data Mining Penjualan Suku Cadang Sepeda Motor Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 2, no. 2, p. 126, 2019, doi: 10.32672/jnkti.v2i2.1555.
[20]  C. S. D. B. Sembiring, L. Hanum, and S. P. Tamba, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Menentukan Judul Skripsi Dan Jurnal Penelitian (Studi Kasus Ftik Unpri),” J. Sist. Inf. dan Ilmu Komput. Prima(JUSIKOM

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 486 − 497 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4278
PRIMA) , vol. 5, no. 2, pp. 80–85, 2022, doi: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v5i2.2393.
[21]  R.  NOVIANTO,  “Penerapan  Data  Mining  menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering  untuk  Menganalisa  Bisnis Perusahaan  Asuransi,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Informasi) ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  85–95,  2019,  doi: 10.35957/jatisi.v6i1.150.
[22]  R.  Muliono  and  Z.  Sembiring,  “Data  Mining  Clustering  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Untuk  Klasterisasi  Tingkat Tridarma Pengajaran Dosen,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 4, no. 2, pp. 2502–714, 2019.
[23]  Z. Nabila, A. Rahman Isnain, and Z. Abidin, “Analisis Data Mining Untuk Clustering Kasus Covid-19 Di Provinsi Lampung Dengan  Algoritma  K-Means,” J.  Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  2,  no.  2,  p.  100,  2021,  [Online].  Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI.