## Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi
https://jsisf otek .org
2020 Vol. 2 N o .   1 Hal:  23-28 e-ISSN: 2686-3154

## Klasterisasi Tingkat Kehadiran Dosen Menggunakan Algoritma K-Means Clustering
Ismail Virgo 1  , Sarjon Defit 2 , Yuhandri Yunus 3 1,2,3 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
virgo6991@gmail.com

## Abstract
Non-Civil Servant Lecturers of Batusangkar State Islamic Institute (IAIN) are still manual in recording the presence of non- civil servant lecturers. This study aims to use an application to record the number of meetings conducted during the teaching and learning process by non civil servant lecturers who are able to study courses. The meeting data will be an assessment of the performance of non civil servant lecturers. Higher education quality assurance institutions can classify non-civil servant lecturer meeting data using Knowledge Discovery in Database (KDD). The next stage is to do data mining with the K-Means Clustering  Algorithm.  The  results  of  this  study  grouping  lecturers  into  3  groups:  72  subjects  taught  by  non-civil  servant lecturers  in  the  group  rarely  meet  (4,7650%),  69  courses  that  are  taught  by  non-civil  servant  lecturers  in  the  group  are  in meetings  (4,5665%),  and  1370  subjects  taught  by  lecturers  non  civil  servants  in  the  diligent  group  meeting  (90.6684%). Based on the results of the study it was concluded that the academic year 2017/2018 odd semester and even non-civil servant lecturers  supporting  certain  subjects  diligently  entered  at  each  meeting  with  attendance  rates  of  12-16  times  meetings  per semester.
Keywords : Non Civil Servant Lecturer, Data Mining, K-means Clustering, Lecturer Assessment, Attendance.

## Abstrak
Dosen Non Pegawai Negeri Sipil Institut Agama Islam Negeri (IAIN) Batusangkar masih manual dalam mencatat kehadiran dosen  non  pegawai  negeri  sipil.  Penelitian  ini  bertujuan  menggunakan  sebuah  aplikasi  untuk  mencatat  jumlah  pertemuan yang  dilakukan  selama  proses  belajar  mengajar  oleh  dosen  non  pegawai  negeri  sipil  yang  mengampu  matakuliah.  Data pertemuan  tersebut  akan  menjadi  penilaian  terhadap  kinerja  dosen  non  pegawai  negeri  sipil.  Lembaga  penjamin  mutu perguruan tinggi dapat mengelompokan data pertemuan dosen non pegawai negeri sipil menggunakan Knowledge Discovery in Database (KDD). Tahapan selanjutnya dilakukan data mining dengan Algoritma K-Means Clustering . Hasil penelitian ini pengelompokan  dosen  menjadi  3  kelompok  yaitu  72  matakuliah  yang  diampu  dosen  non  pns  pada  kelompok  jarang melakukan  pertemuan  (4.7650%),  69  matakuliah  yang  diampu  dosen  non  pns  pada  kelompok  sedang  dalam  melakukan pertemuan  (4.5665%),  dan  1370  matakuliah  yang  diampu  dosen  non  pns  pada  kelompok  rajin  melakukan  pertemuan (90.6684%). Berdasarkan hasil penelitian didapatlah kesimpulan pada tahun akademik 2017/2018 semester gasal dan genap dosen  non  pns  pengampu  matakuliah  tertentu  rajin  masuk  pada  setiap  pertemuan  dengan  tingkat  kehadiran  12-16  kali pertemuan per semester.
Kata kunci : Dosen Non Pegawai Negeri Sipil, Data Mining , K-means Clustering , Penilaian Dosen, Kehadiran.
© 2020 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Teknologi  informasi  selalu  berkembang  dengan  pesat. Perkembangan  ini  menjadi  peluang  yang  tepat  dalam mendapatkan  data  lebih  efektif  dan  efisien  tetapi beragam.  Untuk  mengolah  data  ini  diperlukan  suatu teknik  agar  hasil  pengolahan  atau  informasi  yang didapatkan  tepat  guna.  Salah  satu  teknik  yang  dapat dimanfaatkan adalah data mining.
Data  mining  merupakan  suatu  media  untuk  mengolah dan  mengelompokkan  data  yang  terjaring  kedalam suatu basedata. Basis data ini tidak diolah dengan cara tradisional,  karena  akan  meng  hasil  informasi  menjadi lebih lama serta informasi yang dihasilkan mengandung bias  yang  besar.  Informasi  seperti  ini  tidak  efektif dalam mengambil keputusan [ 1 ].
Salah satu lembaga  yang  memiliki basisdata ini adalah Lembaga  Penjamin  Mutu  (LPM)  Institut  Agama  Islam
Negeri  (IAIN)  Batusangkar.  Lembaga  ini  merupakan lembaga  internal  yang  mengawasi  proses  dalam menjalankan  Tri  Dharma  Perguruan  Tinggi.  Pada lembaga  ini  belum  terdapat  proses  pemanfaatan basisdata  dalam  mengukur  kinerja  dan  evaluasi  tenaga kependidikan,  sehingga  menimbulkan  permasalahan terhadap  pendidikan  dan  pengajaran  yang  sedang berlangsung.  Permasalahan  yang  sulit  dikontrol  adalah tingkat kehadiran dari tenaga pendidik atau dosen tidak tetap (non PNS) dalam melakukan tatap muka di kelas.
Kehadiran  yang  tidak  konsisten  berdasarkan  jadwal pertemuan  normal,  sehingga  menyulitkan  dalam melakukan  pembayaran  honorarium  berdasarkan  jam mengajar  atau  SKS.  Permasalahan  ini  mengalami pelonjakan  pada  bulan  tertentu  dan  mengalami penurunan di bulan lainnya, sehingga menjadi problem pada  internal  bagian  keuangan  Institut  Agama  Islam Negeri  (IAIN)  Batusangkar.  Untuk  itu,  dilakukan
penelitian  dengan  memanfaatkan data  mining dalam menyelesaikan masalah tersebut.
Data  mining merupakan  salah  satu  bagian  proses  dari Knowledge  Discovery  in  Database (KDD).  Bagian  ini melakukan proses secara menyeluruh terhadap peengolahan  dari  kumpulan  data  menjadi  pengetahuan yang  berguna  dan  bermanfaat  [ 2 ].  KDD  merupakan sebuah  proses  dalam  menemukan  informasi  yang berguna  yang  bersumber  dari  database.  Dimana  dalam proses  tersebut  meliputi  pemahaman  terhadap  bidang aplikasi,  pembuatan  data  target  yang  ditentukan  dari data  mentah  yang  terdapat  dalam  database,  serta preprocessing data dan pembersihan data [ 3 ].
Dalam data  mining melakukan  proses  penemuan  pola dari  kumpulan field dari  sebuah relational database yang  berukuran  besar.  Proses  ini  dapat  menemukan pola-pola  yang  tidak  diketahui  sebelumnya  dengan menggali  basis  data.  Selanjutnya,  dilakukan  proses identifikasi  pola-pola  yang  sebelumnya  tersembunyi selama proses penggalian informasi [ 4 ]. Banyak teknik atau  metode  dalam data  mining .  Teknik  yang digunakan  sangat  terkait  dengan  tujuan  dan  proses KDD [ 5 ].
Data  mining dapat  berupa  metode  yang  digunakan dalam  pengolahan  data  berskala  besar.    Sehingga data mining memiliki  peranan  yang  sangat  penting  dalam berbagaia bidang kehidupan, seperti industri, keuangan, cuaca,  ilmu  dan  teknologi  [ 6 ].  Hasil  dari  pengolahan data  dengan  metode data  mining ini  dapat  digunakan dalam mengambil keputusan di masa dating [ 22 ]. Data Mining ini  juga  dikenal  dengan  istilah pattern recognition [ 7 ].  Mencari  beberapa  informasi  dari sebuah dataset dengan  bantuan data  mining dapat menghasilkan informasi yang berguna dalam memenuhi  kebutuhan  pengguna  dalam  waktu  yang singkat dan lebih akurat [ 8 ].
Tahapan proses dalam data mining terdapat Clustering atau  analisis  pengelompokan.  Proses  ini  merupakan pembagi data dalam suatu himpunan ke dalam beberapa kelompok  yang  memiliki  kesamaan.  Kesamaan  ini harus  dikelompokan  dalam  suatu  bagian  yang  lebih besar dari kesamaan data dengan data dalam kelompok lain  [ 9 ]. Clustering merupakan  salah  satu  alat  bantu dalam  data  mining. Clustering bertujuan  untuk melakukan  pengelompokkan  objek-objek  ke  dalam cluster-cluster .
Cluster adalah  sekelompok  atau  sekumpulan  objek- ebjek  data  yang similar. Data  dikelompokan  kedalam suatu cluster yang  sama  dan  setiap cluster dibedakan dengan  disimilar  terhadap  objek-objek  yang  berbeda cluster [ 10 ].  Potensi clustering dapat  digunakan  untuk mengetahui  struktur  dalam  data. Cluster dapat  dipakai lebih lanjut dalam berbagai aplikasi secara luas seperti klasifikasi,  pengolahan  gambar,  dan  pengenalan  pola [ 11 ]. Metode untuk melakukan cluster dalam penelitian ini adalah K-Means.
K-Means  merupakan  suatu  algoritma  yang  digunakan dalam pengelompokkan secara pertisi. Setiap kelompok dipisahkan  datanya  ke  dalam  kelompok  yang  berbeda- beda  [ 12 ].  Dalam  K-Means  menerapkan  metode  data clustering non hierarchical [ 20 ]. Metode ini melakukan partisi  data  ke  dalam  bentuk  satu  atau  lebih cluster/kelompok [ 13 ] [ 19 ]. Dalam K-means menerapkan    algoritma  dalam  memisahkan  data  ke dalam kelompok yang berbeda-beda dengan melakukan pertisi  [ 21 ].  Jarak  antara  data  ke  clusternya  harus diminimalisir.
Algoritma  K-Means  melakukan clustering yang bergantung  pada  data  yang  didapatkan  dan  konklusi yang  ingin  dicapai  pada  akhir  proses  [ 16 ]  [ 17 ]. Sehingga  dalam  penggunaan  algoritma  K-Means terdapat  aturan  yaitu  berapa  jumlah  cluster  yang diperlukan  [ 14 ].  Pemanfaatkan  algoritma  ini  diujikan dalam  penggalian  ilmu  pengetahuan  dari  database kehadiran  pertemuan    tenaga  non  PNS.  Data  yang diolah  bersumber  dari  beberapa  semester  sebelumnya dan  dikelompokkan  kedalam  beberapa  klaster.  Dengan Algoritma K-Means  clustering dapat  memberikan peringatan  lebih awal terhadap jadwal pertemuan  yang akan  diadakan  dalam  bulan  berjalan  [ 15 ]  [ 18 ]. Penelitian  ini  menjadi  dasar  penilaian  terhadap pengukuran  kinerja  dan  evaluasi  pendidikan  dan pengajaran tenaga pendidik atau dosen tidak tetap (non PNS) dalam rapat konsorsium keilmuan.

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  merupakan  kerangka  kerja  yang dilakukan  peneliti.  Kerangka  kerja  ini  merupakan tahapan proses-proses pengelolaan data yang dijalankan.  Ada  beberapa  tahapan  yang  digambarkan, yaitu proses analisa kebutuhan sampai dengan hasil dari penelitian  yang  dapat  dipahami.  Tahapan  proses dilakukan secara terstruktur dan sistematis. Tahapan ini disajikan dalam Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
2.1. Mengidentifikasi masalah
Memberikan  penjelasan  dan  mendeskripsikan  masalah terhadap  masalah  yang  akan  diselesaikan  dalam penelitian ini. Penelitian ini dilakukan secara terstruktur dan  sistematis  untuk  menghasilkan  sebuah  penelitian yang  lebih  baik  dan  benar  seperti  yang  telah  diuraikan pada pendahuluan.
2.2. Menganalisa Masalah
Pada  tahap  menganalisa  masalah  dalam  memahami masalah kehadiran tenaga kependidikan non PNS. Dari analisa  masalah  telah  dipahami  dengan  baik  dan menjadi  acuan  proses  selanjutnya  dalam  mendapatkan tujuan yang dicapai.
2.3. Menentukan Tujuan Penelitian
Pada  tahap  ini,  menentukan  tujuan  yang  ingin  dicapai melalui  proses  penelitian  sesuai  dengan  masalah  yang di  dapat  pada  tahapan  analisa  masalah.  Dalam  hal  ini, penelitian  ini  bertujuan  menentukan cluster dosen  non PNS  berdasarkan  3 cluster yaitu: (C0) Sering  Masuk, (C1) Sedang, (C2) Jarang  Masuk  dari  data  yang bersumber pertemuan tatap muka dosen non PNS.
2.4. Mempelajari Literatur
Dalam  tahapan  ini  peneliti  mempelajari  literatur  yang berhubungan  dengan  tujuan  dan  judul  penelitian. Sumber  literatur  didapatkan  dari  jurnal-jurnal,    serta penelitian-penelitian terdahulu yang membahas tentang Algoritma K-Means  Clustering , Data  Mining dan bahan  literatur  lainnya  yang  mendukung  tujuan penelitian.
2.5. Mengumpulkan Data.
Pada  tahapan  pengumpulan  data  terhadap  data pertemuan  tatap  muka  dosen  non  PNS  pada  IAIN Batusangkar  dengan  melakukan  penelitian  lapangan, riset pustaka dan penelitian laboratorium.
2.6.  Menganalisa  Data  dengan  Algoritma K-Means Clustering.
Data  yang  diperoleh  di  tahap  pengumpulan  data diproses dan diolah dengan menggunakan algoritma K- Means  Clustering. Langkah-langkah  algoritma  adalah sebagai berikut:
1.  Masukkan data yang akan diklaster;
2.  Tentukan jumlah klaster;
3.  Ambil sebarang data sebanyak jumlah klaster secara acak sebagai pusat klaster (sentroid);
4.  Hitung  jarak  antara  data  dengan  pusat  klaster, dengan menggunakan persamaan :
(1)
Dimana:
𝐷 (a, b)  = jarak data ke 𝑖 ke pusat klaster 𝑗;
𝑋𝑘𝑖 = data ke 𝑖 pada atribut ke 𝑘;
𝑋𝑘𝑗 = titik pusat ke 𝑗 pada atribut ke 𝑘
5.  Hitung  kembali  pusat  klaster  dengan  keanggotaan klaster yang baru.
6.  Jika pusat klaster tidak berubah maka proses klaster telah selesai, jika belum maka ulangi langkah ke (4) sampai  pusat  klaster  tidak  berubah  lagi.  Uraian proses cluster disajikan pada Gambar 2.
Proses Metode K-Means Clustering :
1. Analisa Data
1. Selection (SELEKSI DATA)
2. Preposessing (PEMILIHAN DATA)
3. Transformation (TRANFORMASI DATA)
2. Analsia Proses
1. Masukkan data yang akan diklaster
2. Menentukan jumlah klaster
3. Menentukan pusat klaster atau Centroid Awal
4. Menghitung Euclidean Distance, Pengklasteran Data dan
Centroid baru ke-n
5. Menentukan hasil akhir kluster

## Gambar 2. Database Mirroring Architecture
2.7. Pengujian terhadap hasil penelitian
Langkah  berikutnya  adalah  tahapan  menguji  terhadap hasil yang didapat, dimana pengujian ini bertujuan agar didapatkan  keakuratan  dari  sistem  yang  dikembangkan serta berjalan dengan baik.
2.8. Menyimpulkan Hasil Pengujian
Pada  tahapan  ini  didapatkan  hasil  perhitungan algoritma K-Means clustering menggunakan Excel dan aplikasi Rapid  Miner .  Dari  hasil  pengelompokan  ini didapat beberapa kelompok dosen non PNS yang sesuai dengan  cluster  mereka  masing-masing.  Hasil  dari pengujian  ini  direkomendasikan  kepada  pejabat pembuat  keputusan  sebagai  dasar  pertimbangan terhadap pengambilan keputusan.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Tingkat  kehadiran  dosen  ditentukan  atas  pola pertemuan  hasil  proses  transformasi  data  menjadi  3 kelompok  dosen.  Kelompok  tersebut  yaitu  kelompok C1  yang  merupakan  kelompok  dosen  yang  jarang masuk,  C2  yang  merupakan  kelompok  dosen  dengan kehadiran  sedang  dan  C3  yang  merupakan  kelompok dosen  yang  sering  hadir  dan  melakukan  pertemuan. Berikut  ini  adalah  langkah-langkah  dalam  menentukan tingkat  kehadiran  dosen  menggunakan  algoritma K- Means Clustering.
3.1. Masukkan data yang akan diklaster
Masukkan  data  yang  akan  digali  pengetahuannya menggunakan  algoritma K-Means  Clustering sehingga menghasilkan klaster data.
Tabel 1. Data yang akan diklaster No H A 1 1 15 2 2 14 3 3 13 4 4 12 5 5 11 6 6 10 7 7 9 8 8 8 9 9 7 10 10 6 11 11 5 12 12 4 13 13 3 14 14 2 15 15 1 16 16 0
3.2. Menentukan jumlah klaster.
Pada  tahapan  ini  ditentukan  jumlah  klaster  sebanyak  3 klaster yaitu :
1. C1 - Kelompok Jarang;
2. C2 - Kelompok Sedang;
3. C3 - Kelompok Sering.
3.3. Menentukan pusat klaster atau Centroid Awal.
Setelah  ditetapkan  jumlahnya  ditentukanlah  pusat klaster tersebut.
Tabel 2. Data yang akan diklaster No H A C 3 3 13 C1 9 9 7 C2 14 14 2 C3
3.4 Menghitung Euclidean Distance.
Keterangan : D(a.b)  = jarak data ke pusat cluster a = Data record ; b = Data centroid ; n = Data ke n.
D (1,1)   = = 2.828427125
D (1,2)   = = 11.3137085
D (1,3)   = = 18.38477631
Dari  tiga  proses  sampel  menghitung  jarak  antara  data record  1  dengan  3  Data centroid dapat  dilanjutkan dengan menggunakan fungsi SQRT di Microsoft Excel.
Tabel 3. Data yang akan diklaster ke-i C1 C2 C3 1 2.83 11.31 18.38 2 1.41 9.90 16.97 3 0.00 8.49 15.56 4 1.41 7.07 14.14 5 2.83 5.66 12.73 6 4.24 4.24 11.31 7 5.66 2.83 9.90 8 7.07 1.41 8.49 9 8.49 0.00 7.07 10 9.90 1.41 5.66 11 11.31 2.83 4.24 12 12.73 4.24 2.83 13 14.14 5.66 1.41 14 15.56 7.07 0.00 15 16.97 8.49 1.41 16 18.38 9.90 2.83

## 3.5 Pengklasteran Data.
Data  yang telah ditentukan jaraknya di klaster  menjadi 3 kalster sesuai ukuran jarak terdekatnya.
Tabel 4. Data yang akan diklaster ke-i C1 C2 C3 C 1 2.83 11.31 18.38 1 2 1.41 9.90 16.97 1 3 0.00 8.49 15.56 1 4 1.41 7.07 14.14 1 5 2.83 5.66 12.73 1 6 4.24 4.24 11.31 1 7 5.66 2.83 9.90 2 8 7.07 1.41 8.49 2 9 8.49 0.00 7.07 2 10 9.90 1.41 5.66 2 11 11.31 2.83 4.24 2 12 12.73 4.24 2.83 3 13 14.14 5.66 1.41 3 14 15.56 7.07 0.00 3 15 16.97 8.49 1.41 3 16 18.38 9.90 2.83 3 3.6 Centroid Baru
Dalam  menentukan  centroid  baru,  dapat  dihitung dengan menggunakan rumus:
C(a,b) = z/y
Dimana:
C = Centroid baru;
a = Kluster ke ; b = Kolom ke ; z
= Jumlah data yang terdapat di kolom a; y = Banyak data yang ada di kolom a.
C (C1,H)  =
= 21/6 = 3.50
C (C1,A)  =
= 75/6 = 12.50 C (C2,H)  = = 45/5 = 9
C (C2,A)  =
= 35/5 = 7
C (C3,H)  =
= 70/5 = 14
C (C3,A)  =
= 10/5 = 2
Berdasarkan  hasil  perhitungan  rata-rata  diatas  maka didapatlah centroid baru.
Tabel 5. Data yang akan diklaster H A C 3.50 12.50 C1 9.00 7.00 C2 14.00 2.00 C3
Proses 3.4, 3.5 dan 3.6 dilakukan terus sampai tidak ada lagi  pergeseran  nilai  jarak  dan  pusat  klaster  serta  data klaster.
3.7 Menentukan hasil akhir klaster
Setelah  melakukan proses analisa terhadap data record dengan  melalui  beberapa  tahapan  dan  iterasi  maka dapat dihasilkan data record kedalam klasternya.
Tabel 6. Data yang akan diklaster No H A C 1 1 15 C1 2 2 14 C1 3 3 13 C1 4 4 12 C1 5 5 11 C1 6 6 10 C1 7 7 9 C2 8 8 8 C2 9 9 7 C2 10 10 6 C2 11 11 5 C2 12 12 4 C3 13 13 3 C3 14 14 2 C3 15 15 1 C3 16 16 0 C3
Pada  hasil  pengujian  terdapat  72  matakuliah  yang diampu  oleh  dosen  yang  jarang  masuk  atau  jarang melakukan  pertemuan.    Terdapat  69  matakuliah  yang berada  dalam  kelompok  dengan    tingkat  pertemuan yang  sedang  dan  perlu  ditingkatkan.  Sebanyak  1370 matakuliah yang rajin melakukan pertemuan.

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian,  maka  terdapat  72 matakuliah  yang  diampu  oleh  dosen  non  PNS  yang jarang  melakukan  pertemuan.  Kelompok  ini  sangat
dibutuhkan  dalam  mengambil  kebijakan  oleh  lembaga penjamin  mutu  selaku  pengawas  pendidikan  dan pengajaran.  Sedangkan  1370  matakuliah  yang  rajin melakukan  pertemuan.  Berdasarkan  pengolahan  data pada  semester  gasal  dan  genap  tahun  akademik 2017/2018  menjadi  tambahan  dalam  penilaian  kinerja dosen untuk semester selanjutnya.

## Daftar Rujukan
[1]   Alkhairi,  P.,  &  Windarto,  A.  P.  (2019). Penerapan  K-Means Cluster  Pada  Daerah  Potensi  Pertanian  Karet  Produktif  di Sumatera  Utara . Seminar  Nasional  Teknologi  Komputer  & Sains, pp. 762 - 767 .
[2]   Anggodo,  Y.  P.,  Cahyaningrum,  W.,  Fauziyah,  A.  N., Khoiriyah,  I.  L.,  Kartikasari,  O.,  &  Cholissodin,  I.  (2017). Hybrid  K-Means  Dan  Particle  Swarm  Optimization  Untuk Clustering  Nasabah  Kredit. Jurnal  Teknologi  Informasi  dan Ilmu  Komputer  (JTIIK),  Vol.  4,  No.  1,  pp.  104-110. DOI: https://doi.org/10.25126/jtiik.201742303 .
[3]   Aprianti, W., & Permadi, J. (2018). K-Means Clustering Untuk Data  Kecelakaan  Lalu  Lintas  Jalan  Raya  Di  Kecamatan Pelaihari. Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer (JTIIK), Vol. 5, No. 5, pp. 613-619.
DOI: http://dx.doi.org/10.25126/jtiik.2018551113 .
[4]   Atina,  A.  (2017).  Segmentasi  Citra  Paru Menggunakan  Metode k-Means  Clustering. Jurnal  Pendidikan  Fisika  dan  Keilmuan (JPFK), Vol. 3, No. 2, pp. 57-65. DOI:
https://doi.org/10.25273/jpfk.v3i2.1475 .
[5]   Darmawan,  A.,  Kustian,  N.,  &  Rahayu,  W.  (2018). Implementasi  data  mining  menggunakan  model  svm  untuk prediksi  kepuasan  pengunjung  taman  tabebuya. Jurnal  String,
Vol. 2, No. 3, pp. 299-307 .
DOI: http://dx.doi.org/10.30998/string.v2i3.2439 .
[6]   Fiandra,  Y.  A.,  Defit,  S.,  &  Yuhandri.  (2017).  Penerapan algoritma  c4.5  untuk  klasifikasi  data  rekam  medis  berdasarkan international classification diseases (icd-10). JURNAL Rekayasa Sistem  dan  Teknologi  Informasi,  Vol.  1,  No.  2,  pp.  82-89 . DOI: https://doi.org/10.29207/resti.v1i2.48 .
[7]   Harto,  A.,  &  Fatichah,  C.  (2017).  Segmentasi  Dan  Pemisahan Sel  Darah  Putih  Bersentuhan  Menggunakan  K-Means  Dan Hierarchical  Clustering  Analysis  Pada  Citra  Leukemia Myeloid Akut. JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi, Vol. 15, No. 2, pp. 140 - 151 .
DOI: http://dx.doi.org/10.12962/j24068535.v15i2.a599 .
[8]   Juliansa, H., Defit, S., & Sumijan. (2018). Identifikaasi Tingkat Kerusakan  Peralatan  Laboratorium  Komputer  Menggunakan Metode  Rough  Set. JURNAL  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan Teknologi  Informasi),  Vol.  2,  No.  1,  pp.  410  -  415. DOI: https://doi.org/10.29207/resti.v2i1.274 .
[9]   Burhan, M.S., Mahmudy, W.F., & Dermawi, R. (2018). Sugeno- Typo  Fuzzy  Inference  Optimization  With  Firefly  and  K-Means Clustering  Algorithms  For  Rainfall  Forecasting. Journal  of Information  Technology  and  Computer  Science,  Vol.  3,  No.  1, pp. 35-48. DOI: http://dx.doi.org/10.25126/jitecs.20183134 .
[10]  Mar’i,  F.,  &  Supianto,  A.  A.  (2017).  Clustering  Credit  Card Holder  Berdasarkan  Pembayaran  Tagihan  Menggunakan Improved  K-Means  Dengan  Particle  Swarm  Optimization. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), Vol. 5,
No. 6, pp. 737-744 . DOI: http://dx.doi.org/10.25126/jtiik.201856858 .
[11]  Maulida, L. (2018). Penerapan datamining dalam mengelompokkan  kunjungan  wisatawan  ke  objek  wisata unggulan  di  prov.  Dki  jakarta  dengan  k-means. JISKa  (Jurnal Informatika  Sunan  Kalijaga),  Vol.  2,  No.  3,  pp.  167–174 .
DOI: http://dx.doi.org/10.14421/jiska.2018.23-06 .
[12]  Musharyadi,  F.  (2017). Tingkat  Pemahaman  Mahasiswa Terhadap Norma Norma Agama Islam Menggunakan Algoritma K-Means Clustering . MENARA Ilmu, Vol. 11, No. 2, pp. 48-54 .
[13]  Mustaniroh,  S.  A.,  Amalia,  F.,  Effendi,  M.,  &  Effendi,  U.
(2016). Strategi Pengembangan Klaster Keripik Apel dengan K- means  Clustering  dan  Analytical  Hierarchy  Process. Industria: Jurnal  Teknologi  dan  Manajemen  Agroindustri,  Vol.  5,  No.  2, pp. 67-74. DOI:
https://doi.org/10.21776/ub.industria.2016.005.02.3 .
[14]  Nishom, M., & Fathoni, M. Y. (2018). Implementasi Pendekatan Rule-Of-Thumb untuk Optimasi Algoritma K-Means Clustering. Jurnal Informatika:Jurnal Pengembangan IT (JPIT), Vol. 3, No. 2, pp. 237-241. DOI: http://dx.doi.org/10.30591/jpit.v3i2.909 .
[15]  Rahadian,  B.  A.,  Kurnianingtyas  ,  D.,  Mahardika,  D.  P., Maghfira,  T.  N.,  &  Cholissodin,  I.  (2017).  Analisis  Judul Majalah  Kawanku  Menggunakan  Clustering  K-Means  Dengan Konsep  Simulasi  Big  Data  Pada  Hadoop  Multi  Node  Cluster.
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), Vol. 4, No.2,
pp.
75-80.
DOI: http://dx.doi.org/10.25126/jtiik.201742239 .
[16]  Rofiqo,  N.,  Windarto,  A.  P.,  &  Hartama,  D.  (2018). Penerapan Clustering  Pada  Penduduk  Yang  Mempunyai  Keluhan Kesehatan  Dengan  Datamining  K-Means. Konferensi  Nasional Teknologi Informasi dan Komputer, Vol. 2, No. 1, 216-223 .
[17]  Sari, R. W., Wanto, A., & Windarto, A. P. (2018 ). Implementasi rapidminer  dengan  metode  k-means  (study  kasus  imunisasi campak  pada  balita  berdasarkan  provinsi) . KOMIK  (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), Vol. 2, No. 1, pp.
224-230 .
[18]  Silvi,  R.  (2018).  Analisis  Cluster  dengan  Data  Outlier Menggunakan Centroid Linkage dan K-Means Clustering untuk Pengelompokan  Indikator  HIV/AIDS  di  Indonesia. JURNAL MATEMATIKA  MANTIK,  Vol.  4,  No.  1,  pp.  22-31 . DOI: https://doi.org/10.15642/mantik.2018.4.1.22-31 .
[19]  Sukamto, S., Id, I. D., & Angraini, T. (2018). Penentuan Daerah Rawan  Titik  Api  di  Provinsi  Riau  Menggunakan  Clustering Algoritma K-Means. JUITA (Jurnal Informatika), Vol. 6, No. 2, pp. 137 – 147 . DOI: https://doi.org/10.30595/juita.v6i2.3172 .
[20]  Widodo,  W.,  &  Wahyuni,  D.  (2017).  Implementasi  Algoritma K-Means  Clustering  Untuk  Mengetahui  Bidang  Skripsi Mahasiswa  Multimedia  Pendidikan  Teknik  Informatika  Dan Komputer Universitas Negeri Jakarta. Jurnal Pinter, Vol. 1, No. 2, pp. 283-294. DOI: https://doi.org/10.21009/pinter.1.2.10 .
[21]  Yulian,  E.  (2018).  Text  Mining  dengan  K-Means  Clustering pada  Tema  LGBT  dalam  Arsip  Tweet  Masyarakat  Kota Bandung. JURNAL  MATEMATIKA,  Vol.  4,  No.  1,  pp.  53-58 . DOI: https://doi.org/10.15642/mantik.2018.4.1.53-58 .
[22]  Yunita,  F.  (2018).  Penerapan  Data  Mining  Menggunkan Algoritma  K-Means  Clustring  Pada  Penerimaan  Mahasiswa Baru. Jurnal  SISTEMASI,  Vol.  7,  No.  3,  pp.  238  –  249 .
DOI: https://doi.org/10.32520/stmsi.v7i3.388 .