INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 6 Tahun 2023 Page 6068-6081 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Pendeteksi Kondisi Roda Gigi Motor Wesel Menggunakan K-Means
Fathurrozi Winjaya 1 ✉ , Agustinus Prasetyo Edy Wibowo 2 , Arief Darmawan 3
Politeknik Perkeretaapian Indonesia Email: fathurrozi@ppi.ac.id 1 ✉

## Abstrak
Perawatan  dan  pemeriksaan  penggerak  wesel  meliputi  pemeriksaan  kondisi  roda  gigi  dan pengukuran  parameter  untuk  tegangan  dan  arus  motor  wesel.  Kerusakan  pada  roda  gigi  dan lonjakan  tegangan  dan  arus  yang  melebihi  batas  toleransi  menjadi  penyebab  awal  gangguan yang dapat mempengaruhi kelaikan dan kinerja penggerak wesel. Penelitian ini memiliki tujuan untuk merancang sebuah prototype sebagai inovasi untuk mendeteksi gangguan lebih dini dan memudahkan dalam melakukan perawatan dan pemeriksaan. Data getaran yang dihasilkan oleh roda  gigi  diproses  menggunakan  sensor  ADXL345  dengan  menerapkan  metode  Fast  Fourier Transform, dan dilanjutkan dengan proses metode K-Means dimana mengelompokan kategori hasilnya. Hasil pengujian didapatkan bahwa dalam proses sistem pembacaan getaran roda gigi dilakukan  dengan  menggunakan  sensor  ADXL345  yang  diatur pada  range  percepatan  sebesar 4g. Data yang terbaca dari sensor kemudian diolah dengan menerapkan metode K-Means dan menghasilkan  keluaran  berupa  spektrum  dan  nilai  getaran  yang  membedakan  kondisi  antara ketiga roda gigi.  Metode K-Means Clustering dapat digunakan sebagail pilihan pengelompokan kerusakan roda gigi pada Motor Wesel T84 dengan nilai jarak antar satu cluster dengan lainnya adalah sebesar 72,67%. Sedangkan jarak antar cluster untuk salah satunya adalah sebesari 65%. Kata Kunci : K-Means Clustering, FFT, Motor Wesel, ADXL345

## Abstract
Maintenance and inspection of the point machine include checking the condition of the gears  and  measuring  parameters  for  the  voltage  and  current  of  the  point  machine. Damage  to  gears  and  voltage  and  current  surges  that  exceed  tolerance  limits  are  the initial causes of problems that can affect the suitability and performance  of the money order drive. This research aims to design a prototype as an innovation to detect problems earlier and make it easier to carry out maintenance and inspections. The vibration data produced  by  the  gears  is  processed  using  the  ADXL345  sensor  by  applying  the  Fast Fourier Transform method and continued with the K-Means method, which groups the results  into  categories.  The  test  results  showed  that  in  the  system  process,  the  gear vibration  reading  was  carried  out  using  the  ADXL345  sensor,  which  was  set  to  an acceleration range of 4g. The data read from the sensor is then processed by applying the  K-Means  method  and  produces  output  in  the  form  of  a  spectrum  and  vibration values that differentiate the conditions between the three gears. The K-Means Clustering method can be used as an option for grouping gear damage on the Wesel T84 Motor with  a  distance  value  between  one  cluster  and  another  of  72.67%.  Meanwhile,  the distance between clusters for one of them is 65%.
Keyword: K-Means Clustering, FFT, Point Machine, ADXL345

## PENDAHULUAN
Penggerak wesel berfungsi sebagai penggerak mekanis untuk menggerakkan kereta api dari satu jalur ke jalur lain. Penggerak wesel digerakkan oleh motor. Karena pengoperasian wesel  memengaruhi  pelayanan,  keamanan,  dan  pemeliharaan,  penggerak  wesel  sangat penting untuk infrastruktur perkeretaapian [1] .
Penggerak  wesel  mekanik  dan  elektrik  pada  dasarnya  melakukan  hal  yang  sama, menggerakkan  lidah  wesel  melalui  rute  yang  dirancang.  Perbedaannya  terletak  pada kemampuan  penggerak  wesel  elektrik  untuk  mendeteksi  dan  mengunci  kedudukan  akhir lidah  wesel  secara  mandiri  dan  melalui  rute  yang  dirancang.  Menurut  MenHub  R.I.  (2018), jenis  penggerak  wesel  dapat  dibedakan  berdasarkan  jenis  catu  daya  yang  digunakan;  ini termasuk penggerak wesel AC dan DC, serta jenis penguncian luar dan dalam[2].
Pemeriksaan  dan  perawatan  dilakukan  untuk  membuat  perjalanan  kereta  api  lebih lancar.  Perawatan  prasarana  membutuhkan  fasilitas  yang  dapat  memudahkan  perawatan. Tujuan perawatan adalah mendukung fasilitas operasi agar lebih mudah dan optimal dalam menjaga  prasarana  agar  tetap  dalam  kondisi  yang  layak  pakai  [3].  Dalam  perawatan  dan
pemeriksaan  penggerak  wesel,  kondisi  roda  gigi  diperiksa  dan  parameter  diukur  untuk mengetahui tegangan dan arus motor wesel. Kerusakan  pada roda gigi, serta peningkatan tegangan dan arus di atas batas toleransi, adalah dua jenis gangguan yang dapat berdampak pada  kesehatan  dan  kinerja  penggerak  wesel.  Menurut  persyaratan  teknis  peralatan persinyalan  perkeretaapian,  penggerak  wesel  elektrik  harus  menggunakan  tegangan  catu daya  120  VDC,  110  VAC  50  Hz,  atau  380/220  VAC  3/1  fase  50  Hz,  tergantung  pada perencanaan. Mereka juga  dapat beroperasi  pada rentang tegangan ± 10%  dari tegangan nominal mereka [2].
Metode  pada  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  K-Means.  Pengelompokan  ini dilakukan untuk mengetahui frekuensi dari nilai ukur roda gigi dari yang normal, aus hingga patah.  Dengan  begitu,  diharapkan  hasil  dari  penelitian  ini  dapat  membedakan  kerusakan dalam hal pendeteksian. Penelitian juga dapat menjadi inovasi dalam mendeteksi gangguan secara  dini  serta  memudahkan  teknisi  dalam  proses  pemeriksaan  dan  perawatan  tanpa menggunakan  alat  ukur  tambahan.  Dalam  pengembangan  selanjutnya,  alat  ini  dapat dilengkapi dengan fungsi history atau logger untuk merekam data selama periode tertentu, sehingga tim pemeliharaan dapat mengevaluasi nilai tegangan, nilai arus, dan kondisi roda gigi sebagai indikator kesehatan penggerak wesel dalam jangka waktu yang lebih panjang.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  2  cara,  yakni  perancangan  perangkat  keras  serta perancangan  perangkat  lunak  dimana  pada  perangkat  lunak  metode  k-means  akan diterapkan.

## 1. Perancangan Perangkat Keras
Pada  perancangan  perangkat  keras,  data  primer  yang  dikumpulkan  adalah  data-data mengenai ukuran roda gigi serta nilai arus dan tegangan yang digunakan pada penggerak wesel T84M.
Tabel 1. Ukuran Setiap Roda Gigi No. Roda Gigi Keterangan 1. • Lebar 8,5cm • Ketebalan 2,5cm
• Tinggi setiap gigi 0,5cm
• Jumlah 32 gigi
• Diameter lubang 1,5cm
2.
• Lebar 13cm
• Ketebalan 2cm • Tinggi setiap gigi 0,5cm • Jumlah 51 gigi • Diameter lubang 2,5cm 3. • Lebar 14cm • Ketebalan 1,5cm • Tinggi setiap gigi 0,5cm • Jumlah 69 gigi • Diameter tengah 10cm • Diameter lubang 1,5cm
• Diameter lubang kecil 1cm
Data  arus  dan  tegangan  diambil  dengan  menggunakan  alat  ukur  multimeter  dan  clamp ampere pada penggerak wesel T84M . Dari data hasil pengukuran tersebut didapatkan nilai arus dan tegangan  motor  wesel T84M yang  menghasilkan  arus  ±4A  dengan  tegangan  suplai  220VAC  dan memiliki batas toleransi ±10%.
Secara  keseluruhan,  susunan  perangkat  alat  yang  akan  dirangkai  digambarkan  melalui diagram blok di bawah ini, dengan alat monitoring yang terpasang pada terminal block dan gearbox penggerak wesel T84M ditunjukkan pada gambar 1.
Berdasarkan alur kerja yang tergambar pada diagram, dapat disimpulkan bahwa:
1. Suplai tegangan 220 VAC tersambung ke point machine melalui terminal block.
2. Ketika suplai tegangan aktif, motor akan bergerak dan menghasilkan arus.
3. Tegangan dan arus yang dihasilkan akan menjadi nilai masukan bagi sensor.
4. Sensor akan memproses nilai masukan tersebut.
5. ESP32 akan melakukan pemrosesan lebih lanjut terhadap data dari sensor.
6. Hasil  pemrosesan  akan  ditampilkan  melalui  modul  LCD  dan  web  dashboard menggunakan platform Blynk.

## Gambar 1. Diagram Blok Sistem

## 2. Perancangan Perangkat Lunak
Sebelum  algoritma  K-Means  dapat  digunakan  dan  digunakan  dalam  pendeteksian,  K-Means dirancang dalam bentuk sistem matematis. Secara umum, algoritma K-Means ditemukan dalam bentuk matrix dan vector matematis, dan dalam penelitian ini, mereka diwakili dalam bentuk sistem matematis.
Gambar 2 menunjukkan struktur dan tahapan proses dengan  menggunakan metode K-Means. Tahapan  proses  dalam  algoritma  clustering  yang  menggunakan  metode  K-Means  adalah  sebagai berikut [4]:
a. Memilih jumlah cluster k.
b. Inisialisasi k pusat cluster: Ada banyak cara untuk melakukan proses ini, tetapi pilihan utama pada tahap ini adalah acak..
Mulai Angka Cluster K Centroid Jarak objek ke Centroid Grup
berdasarkan jarak terdekat
Tidak ada objek pindah grup
Selesai
Gambar 2. Langkah proses K-Means
c. Alokasikan semua objek dan data ke cluster paling dekat untuk melakukan proses pengolahan data di titik tiap pusat cluster, sesuai dengan teori jarak geometris yang diusulkan sebagai berikut [5].:
𝑑𝑖𝑠𝑡 (𝑥 1 , 𝑥 2 ) = √∑ (𝑥 1𝑖 − 𝑥 2𝑖 ) 2 𝑛
𝑖=0
Dist (x 1 ,x 2 ) = Jarak Euclidean
𝑥 1𝑖 = Record ke-i 𝑥 2𝑖 = Record ke-j
d. Selanjutnya,  pusat  cluster  dihitung  ulang,  dengan  keanggotaan  cluster  terbaru  rata-rata  dari semua data dan objek dalam cluster.  Jadi, mean bukanlah parameter yang paling penting.
e. Gunakan pusat cluster baru untuk menugaskan kembali setiap objek. Jika pusat cluster berubah sampai proses clustering selesai, ulangi proses "c" sampai Anda menemukan bahwa nilai pusat cluster tidak berubah..
K-Means clustering menggunakan kelompok non-hirarki di mana setiap objek yang masuk dalam kelompok  adalah  objek  yang  sama dan berkorelasi.    Data  dari  kelompok  memiliki  tingkat  kemiripan dan perbedaan yang lebih tinggi [6].
Pada dasarnya, clustering adalah teknik untuk mengkategorikan atau mengelompokkan sejumlah objek berdasarkan karakteristik yang sebanding dengan data lainnya. Clustering adalah metode data mining  yang  memungkinkan  algoritma  bekerja  tanpa  bimbingan.  Ini  berarti  bahwa  pelatihan  dan output tidak lagi diperlukan untuk metode ini. Clustering hierarchical dan non-hierarchical adalah dua jenis clustering yang tersedia dalam data mining.
Adapun  langkah-langkah  pengolahan  data  dengan  metode  K-Means  Cluster  terlihat  pada Gambar 3 :
Data Proses K-Means Cluster Aus Patah Normal Penentuan
jumlah Cluster
Penentuan titik pusat cluster random (centroid
Hitung jarak setiap data (euclidean distance
Pengelompokan data dengan cluster terdekat Knowledge
Gambar 3 Alur kerja K-means clustering
Gambar  3  menunjukkan  proses  algoritma  K-Means.  Pertama,  data  dikumpulkan,  dipilih,
dibersihkan,  dan  diubah.  Selanjutnya,  proses  pengolahan  K-Means  digunakan  untuk  menentukan jumlah  cluster  yang  tidak  terduga,  titik  pusat  cluster,  dan  jarak  masing-masing  cluster,  dan mengelompokkan data pada cluster untuk menghasilkan pengetahuan, atau clustering.
Pada  tahap  terakhir,  algoritma  K-Means  digunakan  untuk  melakukan  clustering.  Ini  akan melakukan  dua  skenario,  masing-masing  dengan  nilai  k  yang  berbeda.  Setiap  mesin  data  roda  gigi akan dibagi ke berbagai kelompok atau cluster sebagai output clustering [7].
a. Menentukan Nilai K Optimal
Dalam skenario kedua, nilai k yang optimal digunakan. Dua metode berbeda digunakan untuk memastikan nilai k yang optimal, yaitu:
1) Metode Elbow
Ini menggunakan nilai wss total (dalam total persegi) sebagai penentu besar k optimal. Salah satu cara untuk mengetahuinya adalah dengan melihat garis yang mengalami patahan yang membentuk siku atau elbow pada gambar grafik..
2) Metode Silhouette
Ini menggunakan asumsi kualitas dari kumpulan yang telah terbentuk. Cluster dianggap lebih baik jika memiliki nilai yang lebih tinggi.
b. Clustering dengan K-Means
Setelah  beberapa  proses  pengolahan  data  selesai  dan  nilai  k  yang  optimal  telah  ditentukan, tinggal menjalankan clustering dengan algoritma K-Means. Dalam hal ini, algoritma K-Means menggabungkan dua nilai k, yaitu k=3 dan k optimal; kedua nilai ini dikenal dari metode elbow dan  silhouette.  Hasilnya  akan  menunjukkan  apa  yang  ada  di  dalam  dan  bagaimana  masing- masing kelompok berbeda.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil perancangan alat menggambarkan keseluruhan output dan karakteristik dari alat yang telah dirancang. Hal ini mencakup desain fisik alat, spesifikasi teknis, dan fungsionalitas yang  diinginkan.  Selain  itu,  hasil  perancangan  juga  mencakup  pemilihan  material  dan komponen  yang sesuai, serta metode  atau proses produksi yang akan  digunakan. Evaluasi kinerja  dan  pengujian  prototipe  juga  merupakan  bagian  dari  hasil  perancangan  alat  untuk memastikan  bahwa  alat  tersebut  memenuhi  tujuan  dan  persyaratan  yang  telah  ditetapkan sebelumnya. Hasil perancangan alat dapat dilihat pada gambar 4 dibawah ini:

## Gambar 4. Hasil Perancangan Alat

## 1. Hasil Pengujian Komponen Sensor ADXL345
Pengujian  sensor  ADXL345  mendapatkan  hasil  sesuai  dengan  konsep  yang diinginkan  dan  tujuan  dari  penelitian.  Dengan  penerapan  algoritma Fast  Fourier Transform (FFT) pada hasil pembacaan sensor ADXL345, sensor mampu menghasilkan nilai getaran dan spektrum hasil dari pengolahan FFT. Hasil pengujian ini menunjukkan bahwa sensor ADXL345 efektif dalam mendeteksi dan mengukur getaran secara akurat serta  memberikan  informasi  spektrum  frekuensi  yang  relevan.  Hasil  pembacaan  nilai dan spektrum getaran pada gambar 5.

## Gambar 5. Hasil Pembacaan Nilai dan Spektrum Getaran

## 2. Hasil Pengujian Kinerja Sistem dalam Mendeteksi Kondisi Roda Gigi
Hasil pengujian kinerja sistem terhadap pembacaan getaran yang diperoleh telah disusun menjadi tiga bagian, meliputi data dari roda gigi normal, roda gigi yang patah, dan data dari roda gigi yang aus. Dari data tersebut menunjukkan adanya perbedaan pada spektrum untuk setiap kondisi roda gigi. Berikut adalah penjelasan mengenai spektrum yang telah diperoleh dari pengujian yang dilakukan terhadap roda gigi penggerak wesel T84M.
a. Kondisi Roda Gigi Normal
Pada roda gigi normal, dihasilkan spektrum yang telah diolah menggunakan metode Fast
Fourier  Transform  melalui  program  yang  telah  dibuat  dalam  perangkat  lunak  Arduino  IDE. Hasil  dari  pengolahan  data  menunjukkan  bahwa  spektrum  getaran  roda  gigi  normal menunjukkan amplitudo yang relatif lebih rendah dari roda gigi aus.
Gambar 6. Spektrum Roda Gigi Normal
Terlihat pada Gambar 6 grafik spektrum getaran yang telah diolah dengan menggunakan metode  FFT  menunjukkan  nilai  amplitudo  yang  relatif  lebih  rendah  dari  amplitudo  yang dihasilkan ketika roda gigi aus dengan nilai amplitudo yang dihasilkan dibawah 1066 𝑚/𝑠 2 .

## b. Kondisi Roda Gigi Aus
Data yang dihasilkan dari roda gigi yang mengalami keausan menunjukkan tanda-tanda kerusakan  yang  mempengaruhi  gerakan  dan  getarannya  saat  beroperasi.  Hasil  pengujian menunjukkan bahwa spektrum getaran dari roda gigi yang aus memiliki nilai amplitudo yang relatif  tinggi  dibandingkan  dengan  roda  gigi  normal,  tetapi  nilai  amplitudonya  lebih  rendah daripada roda gigi yang patah pada salah satu giginya.
Gambar 7. Spektrum Roda Gigi Aus
Terlihat  pada Gambar  7. perubahan spektrum hasil  pengolahan FFT mengalami tanda – tanda  terjadinya  keausan  pada  roda  gigi  dan  menunjukkan  data  perubahan  yang  signifikan dengan nilai amplitudo sebesar 1066 𝑚/𝑠 2 .
0 100 200 300 400 500 600 700 0 20 40 60 80 100 120 140 Normal -200 0 200 400 600 800 1000 1200 0 20 40 60 80 100 120 140 Aus

## c. Kondisi Roda Gigi Patah
Pada  spektrum  hasil  dari  roda  gigi  patah,  terdapat  tanda-tanda  kerusakan  yang berpengaruh  pada  gerak  dan  getarannya  saat  beroperasi.  Tanda-tanda  ini  terlihat  pada spektrum yang telah diproses menggunakan metode Fast Fourier Transform melalui program yang  dibuat  dalam  perangkat  lunak  Arduino  IDE.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa spektrum getaran dari roda gigi yang mengalami patah menunjukkan amplitudo yang relatif tinggi jika dibandingkan dengan kondisi roda gigi aus.
Gambar 8. Spektrum Patah 1 Gigi
Terlihat  pada Gambar  8. perubahan spektrum hasil pengolahan FFT mengalami tanda – tanda terjadinya kerusakan pada roda gigi dan menunjukkan data perubahan yang signifikan dengan nilai amplitudo sebesar 1960 𝑚/𝑠 2 .

## 3. Implementasi Algoritma K-Means Clustering
Terakhir  adalah  hasil  dari  implementasi  K-Means  clustering  terhadap  data  yang  sudah diolah. Hasil uji pun akan berdasarkan dari skenario yang sudah ditentukan di awal. Sebelum melakukan  implementasi  algoritma  K-Means  Clustering  dilakukan  pengukuran  sebaran  data pada masing-masing getaran yang didapatkan pada saat kondisi aus, patah, dan juga normal. Pengukuran  ini  ditujukan  agar  mengetahui  nantinya  cluster  yang  akan  berpengaruh  pada pengolahan K-Means Clustering. Sebaran data pada masing-masing kondisi dapat dilihat pada gambar  9.  selanjutnya  dilakukan  penghitungan  dengan  2  metode  yaitu  metode  Elbow  dan Metode Silhouette. Dari 2 metode akan dilihat mana nilai yang akan sering muncul
-500 0 500 1000 1500 2000 2500 0 20 40 60 80 100 120 140 Patah
Gambar 9. Sebaran data pada masing-masing getaran aus, patah, dan normal

## a. Metode Elbow
Pada  Gambar  10,  diagram  Metode  Elbow  memberikan  gambar  siku  ada  pada  angka  3, sehingga dinyatakan bahwa k yang optimal dengan metode ini adalah sama dengan 3.

## Gambar 10. Diagram Metode Elbow

## b. Metode Silhouette
Pada  Gambar  11,  diagram  Metode  Silhouette  memberikan  garis  putus-putus  ada  pada angka 2.

## Gambar 11. Diagram Metode Silhouette
Setelah dilakukan clustering, untuk nilai k=3 memiliki 3 cluster dengan jumlah berbeda- beda. Untuk jumlah tepatnya bisa dilihat pada Tabel 15.
Nilai  rata-rata  dari  setiap  cluster  untuk  masing-masing  variabel  ditunjukkan  dalam clustering K-Means dengan k=3. Nilai paling banyak masuk di cluster 3, cluster 2, dan cluster 1 masing-masing ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Mean tiap variable Variabel Cluster Aus Patah Normal 1 152.16786 196.83571 182.7821 2 1066.20000 2016.90000 685.4000 3 49.79596 46.17071 56.1202
Nilai jarak dekatnya, atau jarak antara satu cluster yang sama (antara SS) adalah 72,67%. Hasil visualisasi clustering K-Means dengan k=3 ditunjukkan pada Gambar 12.

## Gambar 12. Visualisasi Penyebaran Data Tiap Cluster k=3
Selanjutnya, menggunakan ggplot untuk melihat hubungan antara variabel DataS dengan variabel Kategori untuk menentukan cluster aus, patah, dan normal. Gambar 13 menunjukkan bahwa  dari  tiga  variabel  tersebut,  prioritas  atau  pola  suatu  variabel  semakin  tinggi  ketika persebaran datanya semakin padat pada variabel tersebut, dan sebaliknya, ketika persebaran data semakin renggang, polanya semakin rendah.

## Gambar 13 Hubungan Variabel DataS dengan Variabel Category k=3
Selain itu, visualisasi dengan boxplot digunakan untuk menunjukkan distribusi data untuk setiap variabel pada setiap kategori, seperti yang ditunjukkan pada Gambar  13. Karakteristik, jarak, dan kinerja tiap cluster yang terbentuk adalah beberapa faktor yang dibandingkan. Ini dilakukan untuk mengetahui perbedaan hasil dari tiga kelompok.

## SIMPULAN
Perbedaan  hasil  dari  kondisi  ketiga  roda  gigi  yaitu  roda  gigi  dalam  kondisi normal menghasilkan  spektrum dengan nilai amplitudo relatif  lebih  rendah  daripada saat terjadi keausan atau patah pada roda gigi yaitu dengan nilai amplitudo dibawah 1066 m/s 2 . Ketika  terjadi  keausan  pada  roda  gigi,  nilai  amplitudo  meningkat  dibandingkan  dengan roda gigi kondisi normal, mengindikasikan adanya kelainan atau kerusakan pada roda gigi dengan  nilai  amplitudo  sebesar  1066  m/s 2 .  Pada  kondisi  roda  gigi  patah  satu  gigi,  nilai amplitudo  meningkat  dibandingkan  dengan  roda  gigi  yang  mengalami  keausan  dengan nilai amplitudo sebesar 1960 m/s 2 . Metode  K-Means Clustering  dapat  digunakan sebagail pilihan pengelompokan kerusakan roda gigi pada Motor Wesel T84 dengan nilai jarak antar satu  cluster  dengan  lainnya  adalah  sebesar  72,67%.  Sedangkan  jarak  antar  cluster  untuk salah satunya adalah sebesari 65%..

## DAFTAR PUSTAKA
Alessi  A.,  La-cascia,  P.,  Lamoureux,  B.,  Pugnaloni,  M.,  &  Dersin,  P.  (2016).  Health  Assessment  of Railway  Turnouts :  A  Case  Study.  Proceedings  of  the  Third  European  Conference  of  the Prognostics and Health Management Society, 2007, 5 – 8..
Menteri  Perhubungan  Republik  Indonesia.  (2018).  PM  44  Tahun  2018,  Tentang  Persyaratan  Teknis Peralatan Persinyalan Perkeretaapian..
Abimanyu  A.,  (2021).  Evaluasi  Penggerak  Wesel  Di  Stasiun  Wonokromo.  PTDI – STTD,  Bekasi. http://digilib.ptdisttd.net/id/eprint/908
M. G. H. Omran, A. P. Engelbrecht, and A. Salman, (2007)  An overview of clustering methods, Intell. Data Anal., vol.11, no. 6, pp. 583 – 605
O.  J.  Oyelade,  O.  O.  Oladipupo,  and  I.  C.  Obagbuwa  (2010)  Application  of  k  Means  Clustering algorithm for prediction of Students Academic Performance, vol. 7, pp. 292 – 295, 2010.
D.  B.  Saputra  and  E.  Riksakomara.  (2018).  Implementasi  Fuzzy  C-Means  dan  Model  RFM  untuk Segmentasi Pelanggan (Studi Kasus : PT. XYZ), J. Tek. ITS, vol. 7, no. 1, pp.1 – 6, 2018.
Bagaskara,  Affindi  Mario.  (2020)  Pengelompokan  ATM  Menggunakan  Metode  K-Means    Dengan Ekstraksi    Fitur    Rfm    Pada  Bank  XYZ,  Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember  Surabaya, Surabaya. https://repository .its.ac.id/79212/