## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi https://jsisfotek.org/index.php
2021 Vol. 3 N o .   4 Hal:  245-250 e-ISSN: 2686-3154

## Algoritma K-Means Clustering dalam Mengklasifikasi Data Daerah Rawan Tindak Kriminalitas (Polres Kepulauan Mentawai)
Yoni Aswan 1  , Sarjon Defit 2 , Gnadi Widi Nurcahyo 3 1 Dinas Pendidikan Sumatera Barat
2,3 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

## yoniaswan@gmail.com

## Abstract
Crime is all kinds of actions and actions that are economically and psychologically harmful that violate  the laws in force in the State of Indonesia as well as social and religious norms. Ordinary criminal acts affect the security of the community and threaten  their  inner  and  outer  peace.  The  research  location  is  the  Mentawai  Islands  Police,  which  is  an  agency  that  can provide security and protection for the community, especially those in the Mentawai Islands Regency. The problem is that it is  difficult  for  the  Mentawai  Islands  Police  to  classify  areas  that  are  prone  to  crime  in  the  most  vulnerable,  moderately vulnerable and not vulnerable categories. Especially considering the condition of the Mentawai, there are four large islands consisting of 10 sub-districts, where crime is increasing every  year, especially those in the Mentawai Islands Regency area such as motor vehicle theft. Based on the background of the problem above, the researcher is interested in taking research in creating a system to predict the crime rate in the Mentawai Islands Regency in order to anticipate the surge in crime that will come.  The  method  used  is  the  K-Means  Clustering  Algorithm  as  a  non-hierarchical  data  clustering  method  to  partition existing  data  into  one  or  more  clusters  or  groups.  This  method  partitions  data  into  clusters  so  that  data  with  the  same characteristics  are  grouped  into  the  same  cluster  and  data  with  different  characteristics  are  grouped  into  other  clusters. Clustering  is  one  of  the  data  mining  techniques  used  to  get  groups  of  objects  that  have  common  characteristics  in  large enough data. The data used is data on cases of criminal theft of motor vehicles for the last 5 years from 2016 to 2020. The results of the test show that South Sipora District is an area prone to the crime of motor vehicle theft.
Keywords: Clustering, Data Mining, Crime, Motor Vehicle Theft, K-Means.

## Abstrak
Kejahatan merupakan tindakan dan perbuatan yang merugikan secara ekonomis dan psikologis yang melanggar hukum yang berlaku dalam Negara Indonesia serta norma-norma sosial dan agama. Adapun yang menjadi lokasi penelitian adalah Polres Kepulauan  Mentawai  yang  merupakan  instansi  yang  dapat  memberikan  keamanan  dan  perlindungan  bagi  masyarakat khususnya  yang  berada  di  Kabupaten  Kepulauan  Mentawai.  Masalah  yang  terjadi  sulitnya  Polres  Kepulauan  Mentawai mengelompokkan daerah yang rawan tindak kriminalitas dalam kategori paling rawan, cukup rawan dan tidak rawan. Apalagi mengingat kondisi mentawai terdapat empat pulau besar terdiri dari 10 kecamatan, di mana kriminalitas semakin meningkat di setiap tahun khususnya yang berada pada daerah Kabupaten Kepulauan Mentawai seperti pencurian kendaraan bermotor. Berdasarkan  latar  belakang  masalah  di  atas,  peneliti  tertarik  untuk  mengambil  penelitian  dalam  membuat  sistem  untuk meramalkan  tingkat  kriminalitas  di  Kabupaten  Kepulauan  Mentawai  guna  mengantisipasi  lonjakan  kriminalitas  yang  akan datang. Metode yang digunakan adalah Algoritma K-Means Clustering sebagai salah satu metode data clustering non-hirarki mempartisi  data  yang  ada  ke  dalam  bentuk  satu  atau  lebih cluster atau  kelompok..  Data  yang  digunakan  data  kasus  tindak kriminalitas  pencurian  kendaraan  bermotor  sebanyak  5  tahun  terakhir  pada  tahun  2016  sampai  2020.  Hasil  dari  pengujian didapat bahwa Kecamatan Sipora Selatan yang menjadi daerah rawan tindak krimnalitas pencurian kendaraan bermotor.
Kata Kunci: Clustering, Data Mining, Kriminalitas, Pencurian Kendaraan Bermotor, K-Means
© 2021 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Kejahatan  adalah  suatu  tindakan  yang  dilarang  oleh hukum  publik  untuk  melindungi  masyarakat  dan diberikan  hukuman  oleh  negara [ 1 ].  Masalah  yang terjadi sulitnya Polres Kepulauan Mentawai mengelompokkan daerah yang rawan tindak kriminalitas dalam kategori paling rawan, cukup rawan dan tidak rawan.  Apalagi mengingat kondisi mentawai terdapat empat pulau besar terdiri dari 10 kecamatan, di mana  kriminalitas  semakin  meningkat  di  setiap  tahun khususnya  yang  berada  pada  daerah  Kabupaten Kepulauan  Mentawai  seperti  pencurian  kendaraan
bermotor.  Berdasarkan  permasalahan  tersebut  maka digunakan  data  mining  dalaam  pengelompokkan daerah  rawan  tindak  kriminalitas  di  daerah  Kabupaten Kepulauan Mentawai.
Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  atau  sering disebut  sebagai  data  mining  dimana  data  ini berhubungan    dengan    metode  pengintegrasian  dan penemuan  secara  ilmiah,      penjelasan  yang  memuat data  dan  untuk  menggambarkan  pola  dari  sejumlah kumpulan data. Data mining sendiri adalah bagian dari tahapan  proses Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) [ 2 ].
Algoritma K-Means  Clustering merupakan  salah  satu cara  pengelompokkan  data  yang  mirip  satu  sama  lain ataupun  pengelompokan  objek  data  yang  berbeda dengan data lain dikelompokkan dalam  satu kelompok data . [3][4].  Tujuan  melakukan Clustering yaitu  agar ditemukan  objek-objek  data  yang  mirip  dalam  satu kelompok  data  yang  berkualitas,  sehingga  semakin besar  perbedaan  maupun  kemiripan  antar  kelompok data  dalam  suatu  cluster  maka  semakin  baik  dan berkualitas cluster tersebut [5].
Pada  penelitian  sebelumya  dengan  menggunakan metode  Algoritma  K-Means  Clustering.  Singh  et  al (2019)  penelitian  di  bidang  kesehatan  di  mana  sistem yang dibuat dengan metode ini dapat membantu dalam mengusulkan pendekatan hibrida cerdas untuk diagnosis  penyakit  hepatitis  [6].  Kim  et  al  (2021) penelitian di bidang bisnis di mana sistem yang dibuat dengan metode ini dapat memprediksi dan mengevaluasi  efektivitas  biaya  pengenalan  dan pengoperasian  BIM  [7].  Febriyati  et  al  (2020) penelitian  di  bidang  perekonomian  di  mana  sistem yang dibuat dapat membantu dan mempermudah dalam mengelompokkan  laju  pertumbuhan  menurut  bidang usaha  di  Kota  Surabaya,  sehingga  dapat  diketahui sektor  mana  saja  yang  mengalami  pertumbuhan  tinggi atau  rendah[8].  Westari  &  Halim  (2021)  penelitian  di bidang  kesehatan  di  mana  sistem  yang  dapat mengklasifikasikan  pasien  diabetes  dan  non  diabetes dengan menghitung jarak antara data latih dan data uji [9]. Pengelompokkan dengan menggunakan K- Means. Beberapa  penelitian  terdahulu  dengan  menerapkan  K- Means dengan hasil yang baik dan tepat [10] - [17].

## 2. Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  kerangka  kerja  disajikan pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## a. Mengidentifikasi Masalah
Tahapan  ini  menentukan  rumusan  masalah  yang terjadi  pada  Polres  Kepulauan  Mentawai  Sumatera Utara  dalam  menentukan    tindak  kriminalitas  di Kabupaten Kepulauan Mentawai dimasa yang akan datang.
b. Menganalisa Masalah
Pada analisa masalah ini digambarkan proses untuk pengelompokkan  daerah  tindak  kriminalitas  di Kabupaten  Kepulauan  Mentawai  berdasarkan  data tindak kriminalitas sebelumnya..
c. Mempelajari Literatur
Literatur diambil dari berbagai sumber yaitu berupa artikel,  jurnal  ilmiah  tentang  metode K-Means Clustering , serta bahan bacaan lain yang mendukung.
d. Mengumpulkan Data
Data  yang  dibutuhkan  dalam  penelitian  ini  adalah data  tindak  kriminalitas  pencurian  sepeda  motor  di Kabupaten  Kepulauan  Mentawai.  Data  yang diperlukan  adalah  data  dalam  5  tahun  terakhir  dari tahun 2016 sampai dengan tahun 2020.
e. Mengolah Data Dengan Metode K-

## MeansClustering
Dengan  melakukan  pengolahan  terhadap  data tindak kriminalitas pencurian sepeda motor  5 tahun terakhir dari tahun 2016 sampai dengan tahun 2020 yang  diperoleh  dari  Polres  Kabupaten  Mentawai, selanjutnya    ke  tahapan  proses  analisa  Metode Algoritma K-Means .
f. Merancang Sistem
Tahap  ini  dimulai  dari  dari  pembuatan  basis  data, desain  antar  muka  masukan,  pembuatan  algoritma, dan desain antar muka keluaran.
g. Membangun sistem
Pada  tahap  ini  untuk  melakukan  pembangunan sistem  tindak  kriminalitas  pencurian  sepeda  motor di Kabupaten Kepulauan Mentawai yang digunakan bahasa pemrograman PHP dan database Mysql.
h. Menguji Sistem
Pada tahap ini dilakukan pengujian dan implementasi  terhadap  data  tindak  kriminalitas pencurian  sepeda  motor  di  Kabupaten  Kepulauan Mentawai  yang  telah  diolah  dengan  bahasa pemrograman PHP .
i. Mengevaluasi Hasil
Pada tahap ini akan diuraikan hasil dari pengolahan dan  pengujian  data  yang  telah  dilakukan  dengan menggunakan  metode K-Means  Clustering .  Hasil dari metode ini akan dilihat tindak keakuratannya.
10. Hasil dan Pembahasan
Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  analisa  data  yang dihasilkan  dari  metode K-Means  Clustering sehingga  akan  didapatkan  hasil  tindak  kriminalitas untuk  pengelompokkan  daerah  tindak  kriminalitas dengan cepat dan tepat.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Mempersiapkan Data
Dalam  penelitian  ini,  data  utama  yang  digunakan adalah  data  tahun  2016,  2017,  2018,  2019,  dan  2020. Data tindak kriminalitas pencurian kendaran motor dari tahun 2016-2020 dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Kasus Tindak Kriminalitas Pencurian Kendaraan Bermotor Tahun 2016-2020 (Kasus) No Kecamatan 2016 2017 2018 2019 2020 1. ` Sipora Selatan 6 11 19 10 7 2. Siberut Utara 3 7 15 10 5 3. Siberut Selatan 5 9 6 7 5 4. Siberut Barat 1 2 5 5 3 5. Siberut Tengah 1 2 7 5 4 6. Siberut Barat Daya 2 2 2 3 2 7. Sikakap 4 8 11 15 12 8. Pagai Selatan 1 1 3 7 6 9. Pagai Utara 1 3 7 5 3 10. Sipora Utara 2 8 5 8 20

## 3.2 Melakukan Perhitungan Dengan Metode K-Means
Tahapan  untuk  menggunakan  Clustering  dengan metode K-Means sebagai berikut:
3.2.1. Memilih  secara  acak  k  buah  data  sebagai pusat pengelompokan ( cluster)
Untuk  menghitung  jarak  semua  data  ke  setiap  titik pusat cluster penelitian  ini  menggunakan  teori  jarak Euclidean.
(1)
bahwa  D  (i,j)  merupakan  jarak  data  ke  “I”  ke  pusat cluster “j”, Xki adalah data ke “I” pada atribut data ke “k”, Xkj adalah titik pusat ke “j” pada atribut ke “k”
3.2.2. Penempatan  data  dalam cluster yang  terdekat, dengan cara dihitung dari tengah cluster.
3.2.3. Pusat  dari cluster baru  ditentukan  jika  semua data  sudah  ditetapkan  dalam cluster terdekat. Rumus  penghitungan  titik  pusat cluster baru dengan cara berikut :
(2)
Dimana  “v”  merupakan centroid pada cluster, Xi adalah  objek  ke  “I”,  N  merupakan  banyaknya  objek ataupun  jumlah  objek  yang  menjadi  anggota  dari cluster.
3.2.4. Teknik dalam menentukan center (pusat) cluster serta  untuk  menempatkan  data  dalam  sebuah cluster dilakukan  secara  berulang  kali  sampai nilai centroid tidak lagi mengalami perubahan.
Berdasarkan langkah-langkah dari metode K-Means di atas, selanjutnya dibentuklah pseudocode seperti yang terlihat pada Algoritma 1.
Algorima 1. K-Means Clustering Input : X,k,n,s Output : C Procedure
C←0; For i←1 to n Si←RandomSample(x,s) (ai,ci)←kmeans(Si,k) C←AppendRows(C,ci) End for Return Cfinal←kmeans(C,k) End procedure
Disini  akan  dilakukan  perhitungan  dengan  Metode K- Means  Clustering sesuai  dengan  data  kasus  tindak kriminalitas  pencurian  kendaraan  bermotor  yang  telah di buat dalam bentuk tabel yaitu Tabel 4.1 selanjutnya akan  dilakukan  proses  perhitungan  menggunakan Metode K-Means Clustering.
3.1.1. Menentukan Nilai Cluster Dari Tiap Data
Adapun pusat Cluster sebagai berikut :
Diambil data ke-1 sebagai pusat Cluster .
Cluster 1 untuk Cluster 1 (Paling Rawan)
Diambil data ke-2 sebagai pusat Cluster .
Cluster 2 untuk Cluster 2 (Cukup Rawan)
Diambil data ke-3 sebagai pusat Cluster .
Cluster 3 untuk Cluster 3 (Tidak Rawan)
Iterasi-1
a. Menghitung jarak dari data ke “1” terhadap center (pusat) Cluster
C1= = 0 C2= = 5 C3= = 13,67
b. Menghitung jarak dari data ke “2” terhadap center
(pusat) Cluster
C1=
= 6,71 C2= = 0 C1 = 6 11 19 10 7 C2 = 3 7 15 10 5 C3 = 5 9 6 7 5
C3=
= 9,90
c. Menghitung jarak dari data ke “3” terhadap center
(pusat) Cluster
C1=
= 13,67 C2= = 9,90 C3= = 0
d. Menghitung  jarak dari data ke-4 terhadap pusat Cluster
C1= = 18,52 C2= = 12,57 C3= = 8,60
e. Menghitung jarak dari data ke “5” terhadap center (pusat) Cluster
C1=
= 16,85 C2= = 10,91 C3= = 8,43
f. Menghitung jarak dari data ke “6” terhadap center (pusat) Cluster
C1= = 21,45
C2=
= 15,91
C3=
= 9,95
g. Menghitung jarak dari data ke “7” terhadap center
(pusat) Cluster sebagai berikut :
C1=
= 11,27
C2=
= 9,59 C3=
= 11,83
h. Menghitung jarak dari data ke “8” terhadap center (pusat) Cluster sebagai berikut :
C1=
= 19,77 C2= = 13,93 C3= = 9,49
i. Menghitung jarak dari data ke “9” terhadap center (pusat) Cluster sebagai berikut :
C1= = 16,55 C2= = 10,63 C3= = 7,81
j. Menghitung jarak dari data ke “10” terhadap center (pusat) Cluster sebagai berikut :
C1=
= 19,47 C2= = 18,28 C3= = 15,10 Menentukan Centroid Baru: = 6,11,19,10,7 = 3.5, 7.5, 13, 12.5, 18.5 = 1.86, 3.86, 5, 5.71, 6.14
Iterasi-2
Proses iterasi-2 ini akan dilakukan perhitungan dengan centroid (pusat Cluster )  nya  yang  tidak  lagi
berdasarkan  sampel  sebelumnya  namun  dari centroid baru. Nilai pusat Cluster disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2.  Pusat Cluster Baru Claster Nilai C1 6,00 11,00 19 10,00 7,00 C2 3,50 7,50 13 12,50 8,50 C3 1,86 3,86 5 5,71 6,14
a. Menghitung jarak dari data ke “1” terhadap center (pusat) Cluster
C1=
= 0 C2= = 7,94 C3= = 16,83
b. Menghitung jarak dari data ke “2” terhadap center
(pusat) Cluster
C1=
= 6,71 C2= = 4,8 C3= = 11,4
c. Menghitung jarak dari data ke “3” terhadap center (pusat) Cluster
C1=
= 13,67 C2= = 9,80 C3= = 6,35
d. Menghitung jarak dari data ke “4” terhadap center (pusat) Cluster
C1= = 18,52 C2= = 13,67 C3= = 3,82
e. Menghitung jarak dari data ke “5” terhadap center (pusat) Cluster
C1=
= 16,85
C2= = 12,21 C3= = 3,64
f. Menghitung jarak dari data ke “6” terhadap center (pusat) Cluster
C1=
= 21,45 C2= = 16,91 C3= = 6,08
g. Menghitung jarak dari data ke “7” terhadap center (pusat) Cluster
C1= = 11,27 C2= = 4,80 C3= = = 13,35
h. Menghitung jarak dari data ke “8” terhadap center
(pusat) Cluster
C1= = 19,77 C2= = 13,6 C3= = 3,82
i. Menghitung jarak dari data ke “9” terhadap center (pusat) Cluster
C1= = 16,55 C2= = 12,21 C3= = 3,98
j. Menghitung jarak dari data ke “10” terhadap center (pusat) Cluster
C1=
= 19,85 C2= = 14,80
C3=
= 14,64
Pada  pengelompokan  itersi  ke-2  (G2)  ini,  data  tidak ada  yang  berubah  dan  perhitungan  diberhentikan sampai iterasi ke-2.
Berdasarkan  hasil  iterasi  1  dan  2  diatas,  maka  dapat ditemukan hasil sebagai berikut :
a. Untuk Cluster 1 (C1) /Paling Rawan: adalah 1
Cluster 1: Kecamatan Sipora Selatan
b. Untuk Cluster 2 (C2) /Cukup Rawan adalah  2,7
Cluster 2: Kecamatan Siberut Utara dan Kecamatan
Sikakap
c. Untuk Cluster 3 (C3)/Tidak Rawan:adalah
3,4,5,6,8,9,10
Cluster 3:  Kecamatan  Siberut  Barat,  Kecamatan Siberut Tengah, Kecamatan Barat Daya, Kecamatan  Pagai  Utara,  Kecamatan  Pagai  Selatan, dan Kecamatan Sipora Utara
Kelompok  data  yang  termasuk  ke  dalam  Cluster  1, Cluster 2, dan Cluster 3 dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pengujian No Kecamatan Cluster Keterangan 1. Kecamatan Sipora Selatan 1 Paling Rawan 2. Kecamatan Siberut Utara 2 Cukup Rawan 3. Kecamatan Siberut Selatan 3 Tidak Rawan 4. Kecamatan Siberut Barat 3 Tidak Rawan 5. Kecamatan Siberut Tengah 3 Tidak Rawan 6. Kecamatan Siberut Barat Daya 3 Tidak Rawan 7. Kecamatan Sikakap 2 Cukup Rawan 8. Kecamatan Pagai Selatan 3 Tidak Rawan 9. Kecamatan Pagai Utara 3 Tidak Rawan 10. Kecamatan Sipora Utara 3 Tidak Rawan

## 4 Kesimpulan
Dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan  dapat  diajadikan pedoman  bagi  Polres  Kepulauan  Mentawai  dalam mengetahaui  daerah  yang  paling  rawan  tindak kriminalitas pencurian kendaraan bermotor.

## Daftar Rujukan
[1]  Atmaja,  E.  H.  S.  (2019).  Implementation  of  k-Medoids Clustering  Algorithm  to  Cluster  Crime  Patterns  in  Yogyakarta. International  Journal  of  Applied  Sciences  and  Smart
Technologies ,
1 (1), 33–44.
https://doi.org/10.24071/ijasst.v1i1.1859
[2]  Haris Kurniawan, Sarjon Defit, & Sumijan. (2020). Data Mining Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering  Untuk  Menentukan Besaran  Uang  Kuliah  Tunggal. Journal  of  Applied  Computer
Science and Technology , 1 (2), 80–89. https://doi.org/10.52158/jacost.v1i2.102
[3]  Suryadi,  U.  T.,  &  Supriatna,  Y.  (2019).  Sistem  Clustering Tindak  Kejahatan  Pencurian  Di  Wilayah  Jawa  Barat Menggunakan  Algoritma  K-Means. Jurnal  Teknologi  Dan Komunikasi STMIK Subang , 12 (1), 15–27. https://doi.org/10.47561/a.v12i1.147
[4]  Alibuhtto, M. C., & Mahat, N. I. (2020). Distance based k-means clustering algorithm for determining number of clusters for high dimensional  data. Decision  Science  Letters , 9 (1),  51–58. https://doi.org/10.5267/j.dsl.2019.8.002
[5]  Kumar,  S.,  Kumar-Solanki,  V.,  Choudhary,  S.  K.,  Selamat,  A., &  Gonzalez-Crespo,  R.  (2020).  Comparative  Study  on  Ant Colony  Optimization  (ACO)  and  K-Means  Clustering Approaches  for  Jobs  Scheduling  and  Energy  Optimization Model  in  Internet  of  Things  (IoT). International  Journal  of Interactive  Multimedia  and  Artificial  Intelligence , 6 (1),  107. https://doi.org/10.9781/ijimai.2020.01.003
[6]  Singh,  A.,  Mehta,  J.  C.,  Anand,  D.,  Nath,  P.,  Pandey,  B.,  & Khamparia,  A.  (2021).  An  intelligent  hybrid  approach  for hepatitis  disease  diagnosis:  Combining  enhanced  k-means clustering  and  improved  ensemble  learning. Expert  Systems ,
38 (1). https://doi.org/10.1111/exsy.12526
[7]  Kim, H. S., Kim, S. K., & Kang, L. S. (2021). BIM performance assessment  system  using  a  K-means  clustering  algorithm. Journal  of  Asian  Architecture and  Building  Engineering , 20 (1), 78–87. https://doi.org/10.1080/13467581.2020.1800471
[8] Febriyati, N. A., Gs, A. D., & Wanto, A. (2020). "GRDP Growth Rate Clustering in Surabaya City uses the K- Means Algorithm" . International Journal of Information System & Technology , 3 (2), 276–283.
[9]  Westari,  D.  (2021).  Performa  Comparison  of  the  K-Means Method  for  Classification  in  Diabetes  Patients  Using  Two Normalization Methods. International Journal of Multidisciplinary  Research  and  Analysis , 04 (01),  18–23. https://doi.org/10.47191/ijmra/v4-i1-03
[10] Andri  Nofiar  Am,  Sarjon  Defit,  S.  (2019). "Penentuan  Mutu Kelapa  Sawit  Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering" .
KomTekInfo , 5 (3), 1–9.
[11] Ardiada, D., Ariawan, P. A., & Sudarma, M. (2018). "Evaluation of Supporting Work Quality Using K-Means Algorithm" . IJEET International Journal of Engineering and Emerging Technology ,
3 (1), 3–6.
[12]Fatmawati,  K.,  &  Windarto,  A.  P.  (2018).  Data  Mining: Penerapan  Rapidminer  Dengan  K-Means  Cluster  Pada  Daerah Terjangkit  Demam  Berdarah  Dengue  (Dbd)  Berdasarkan Provinsi. Computer  Engineering,  Science  and  System  Journal ,
3 (2), 173. https://doi.org/10.24114/cess.v3i2.9661
[13]Gustientiedina,  G.,  Adiya,  M.  H.,  &  Desnelita,  Y.  (2019). Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk  Clustering  Data  Obat- Obatan. Jurnal Nasional  Teknologi Dan  Sistem  Informasi , 5 (1),
17–24. https://doi.org/10.25077/tek`nosi.v5i1.2019.17-24
[14]Mahmudan,  A.  (2020).  Clustering  of  District  or  City  in  Central Java Based COVID-19 Case Using K-Means Clustering. Jurnal Matematika, Statistika Dan Komputasi , 17 (1), 1–13. https://doi.org/10.20956/jmsk.v17i1.10727
[15]Purba, W., Tamba, S., & Saragih, J. (2018). The effect of mining data  k-means  clustering  toward  students profile  model  drop  out potential. Journal  of  Physics:  Conference  Series , 1007 (1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1007/1/012049
[16]Putra, R. R., & Wadisman, C. (2018). Implementasi Data Mining Pemilihan  Pelanggan  Potensial  Menggunakan  Algoritma  K Means. INTECOMS:  Journal  of  Information  Technology  and
Computer Science , 1 (1), 72–77.
https://doi.org/10.31539/intecoms.v1i1.141
[17]Suriani, L. (2020). Pengelompokan Data Kriminal Pada Poldasu Menentukan Pola Daerah Rawan Tindak Kriminal Menggunakan Data  Mining  Algoritma  K-Means  Clustering. Jurnal  Sistem
Komputer Dan Informatika (JSON) , 1 (2), 151. https://doi.org/10.30865/json.v1i2.1955