DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1135

## KEPATUHAN WAJIB PAJAK BUMI DAN BANGUNAN BERDASARKAN WILAYAH KOTA BINJAI MENGGUNAKAN ALGORITMA CLUSTERING
1 Indah Malasari*, 2 Relita Buaton, 3 Anton Sihombing
1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Kaputama Jl. Veteran No. 4A-9A, Binjai, Sumatera Utara, Indonesia
*e-mail: indahmalasari2001@gmail.com

## Abstrak
Pajak  Bumi  dan  Bangunan  (PBB)  merupakan  salah  satu  jenis  pajak  daerah  yang  diatur  oleh pemerintah dalam menentukan besar pajak untuk pelaksanaan dan pembangunan serta meningkatkan kemakmuran  dan  kesejahteraan  rakyat.  Berdasarkan  data  kepatuhan  wajib  pajak  di  BPKPAD  Kota Binjai  menunjukkan  bahwa  semakin  bertambahnya  wajib  pajak  pada  suatu  daerah,  maka  data  yang tersimpan juga akan semakin banyak. Dari pengujian yang dilakukan dengan menggunakan algoritma Clustering dapat  diketahui  variabel  luas  wilayah,  Kelurahan,  tingkat  Status  Pembayaran.  Diketahui Cluster 1,2,3  dari  518  data  wajib  PBB  yaitu  dimana Cluster 1  berjumlah  242    data,  Luas  Wilayah adalah 1.000.000 – 501.000 , dengan Kelurahan  Binjai dan Tingkat Pembayaran ialah Kurang Baik, Cluster 2 berjumlah 60 data Luas Wilayah adalah 500.000 – 251.000 , dengan Kelurahan  Suka Maju dan Tingkat Pembayaran ialah Kurang Baik dan Cluster 3 berjumlah 216  data Luas Wilayah adalah 1.000.000 – 501.000 , dengan Kelurahan  Jati Negara dan Tingkat Pembayaran ialah Kurang Baik.
Kata kunci: Clustering , Kepatuhan, PBB, Matlab

## Abstract
Land and Building Tax (PBB) is one type of regional tax regulated by the government in determining the amount of tax for implementation  and development and increasing the prosperity and welfare of the  people. Based  on  taxpayer  compliance  data  at  BPKPAD  Kota  Binjai,  it  shows  that  the  more taxpayers in a region, the more data stored will also increase. From the tests carried out using the Clustering algorithm, it can be known the variables of area area, Kelurahan, Payment Status level. It is known that Cluster 1,2,3 of 518 UN mandatory data is where Cluster 1 amounts to 242 data, Area is 1,000,000 – 501,000, with Binjai Village and Payment Rate is Poor, Cluster 2 has 60 data Area is 500,000 – 251,000, with Kelurahan Suka Maju and Payment Rate is Poor and Cluster 3 is 216 data Area Area is 1,000,000 – 501,000, with Jati Negara Village and Payment Rate is Not Good.
Keywords: Clustering, Compliance, PBB, Matlab

## 1 Pendahuluan (or Introduction)
Pajak  Bumi  dan  Bangunan  (PBB)  merupakan salah satu jenis pajak  daerah  yang  diatur  oleh pemerintah dalam menentukan besar pajak untuk pelaksanaan dan pembangunan serta meningkatkan kemakmuran  dan  kesejahteraan  rakyat.  Kota  Binjai  merupakan  kota  yanag  telah  menerapkan  Pajak Bumi dan Bangunan sebagai pajak daerah/kelurahan. Menurut undang-undang nomor 12 tahun 1985, Pajak Bumi dan Bangunan adalah pajak yang bersifat kebendaan. Artinya, besarnya tanggungan pajak ditentukan  oleh  keadaan  objek  yaitu  bumi/tanah  dan  bangunan  bukan  dari  keadaan  subjek  (pelaku wajib  pajak)  itu  sendiri.  Pajak  bersifat  kebendaan  dalam  arti  besaran  pajak  terutang  ditentukan  oleh keadaan  objek  yaitu  bumi/tanah/atau  bangunan.  BPKPAD  (Badan  Pengelolahan  Keuangan
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1135
Pendapatan  Dan  Aset  Daerah)  merupakan  salah  satu  Instansi  Pemerintah  yang  memiliki  wewenang untuk melakukan pemungutan Pajak Bumi dan Bangunan kepada masyarakat di wilayah Kota Binjai. BPKPAD  juga  mempunyai  tanggung  jawab  terhadap  laporan  hasil  penerimaan  pajak  bumi  dan bangunan sekaligus memperkirakan pemasukan pajak di wilayah Kota Binjai.
Berdasarkan  data  kepatuhan  wajib  pajak  di  BPKPAD  Kota  Binjai  menunjukkan  bahwa semakin bertambahnya wajib pajak pada suatu daerah, maka data yang tersimpan juga akan semakin banyak. Dengan data yang sebanyak ini, BPKPAD Kota Binjai mengalami beberapa kesulitan untuk mengetahui  wilayah  kelompok  kepatuhan  Wajib  Pajak  Bumi  dan  Bangunan  yang  tinggi  dan  yang rendahnya tingkat kepatuhan dalam membayar pajak bumi dan bangunan.
Program  ini  dibuat  dengan  menggunakan  metode clustering diharapkan  dapat  membantu pihak BPKPAD Kota Binjai untuk memudahkan dalam pemantauan kepatuhan wajib pajak bumi dan bangunan dengan teknik data mining dalam proses pengelompokan sebuah data.

## 2 Tinjauan Literatur (or Literature Review)
Ada  beberapa  cara  yang  tepat  digunakan  untuk  mengukur  jarak  data  ke  pusat  kelompok, diantaranya   ͩ Euclidean,  Manhattan/City  Block ,  dan Minkwosky ,  masing-masing  cara  mempunyai kelebihan dan kekurangan.
Pengukuran jarak pada ruang jarak ( distance space ) ͩEuclidean menggunakan formula:
2, 1 2 1 ( ) || || 2 D X X X X    2 1 2 1 | | p j j j X X    …..…………………………..(2.1)
D adalah jarak anatar data X2 dan X1, dan | . | adalah nilai mutlak. Pengukuran jarak pada ruang jarak munhattan menggunakan formula :
2, 1 2 1 ( ) || ||1 D X X X X    1 2 1 | | p j j j X X    ……………………………...…(2.2)
Pengukuran jarak pada Minkowsky menggunakan formula :
2 1 2 1 ( , ) || || D X X X X    = 1 2 2 | | p j j j X X     ……..……………………….(2.3)
 adalah parameter jarak Minkowsky .
Cara yang paling banyak digunakan adalah ͩEuclidean dan Manhattan. ͩEuclidean menjadi pilihan jika kita ingin memberikan jarak terpendek antara dua titik (jarak lurus), seperti yang ditunjukan pada rumus ͩEuclidean . Sedangkan Manhattan memberikan jarak terjauh pada dua data, Prasetyo (2012, h.179).

## 3 Metode Penelitian (or Research Method)
Adapun beberapa tahapan yang dilakukan dalam penelitian ditampilkan pada Gambar III. 1.
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1135
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## Gambar 3.1 Alur Kerja Penelitian
Berdasarkan  gambar  diatas  dapat  diketahui  bahwa  ada  beberapa  tahapan  yang  digunakan dalam penelitian ini sebagai berikut:
a. Identifikasi Masalah
Dengan  tujuan  untuk  hasil  yang  akan  dicapai  dalam  penelitian  ini  dan  manfaat  yang  akan dihasilkan  dari  penelitian  pengelompokan  data  pajak  bumi  dan  bangunan  pada  BPKPAD  Kota Binjai.
b. Kajian Teori
Untuk  menentukan  konsep  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  terutama  tentang  Data  Mining Metode Clustering ,  kepatuhan  wajib  pajak  bumi  dan  bangunan, software Matlab  yang  akan digunakan sebagai proses analisis dalam penelitian ini.
c. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  pendukung  yang  diperoleh  dari  BPKPAD  Kota  Binjai  melalui  wawancara secara  langsung,  observasi  data-data  pendukung  pajak  bumi  dan  bangunan  yang  telah  diperoleh pada tahap sebelumnya.
d. Analisi Data
menganalisa  data  wajib  pajak  bumi  dan  bangunan  yang  telah  diperoleh  sehingga  data  tersebut dapat dikelompokan dengan menggunakan teknik algoritma clustering sebagai metode pemecahan masalah sesuai dengan variabel yang ditentukan.
e. Pengujian dan Implementasi pengujian  data  dan  implementasi  data  yang  telah  dianalisa  yaitu  data  pajak  bumi  dan  bangunan tahun  2021,  kemudian  menentukan  variabel  yang  akan  digunakan,  lalu  melakukan  proses pengelompokan dan memperoleh hasil atau informasi baru dari wajib pajak bumi dan bangunan.
f. Evaluasi
Dengan adanya kesimpulan maka diketahui hasil dari keseluruhan skripsi dan manfaat bagi yang lain. Pengambilan kesimpulan ini menjawab apa yang menjadi rumusan masalah berdasarkan dari analisa yang telah dilakukan pada tahap-tahap sebelumnya.

## 4 Hasil dan Pembahasan (or Results and Analysis)
Pada BPKPAD Kota Binjai terdapat 518 data kepatuhan wajib PBB dan semua data tersebut akan dijadikan sampel untuk penerapan Data Mining. Data-data tersebut tersedia dalam file Microsoft Excel  yang  telah  diinput  oleh  penulis.  Hal  ini  di  karenakan  pada  proses  pengujian,  aplikasi  Matlab
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1135
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
dapat mengolah file tyang diperlukan. Adapun data yang akan diolah pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel 1 berikut
Tabel 4.1 Luas Wilayah
Kode Luas Wilayah (m²) 1 > 1.000.000 2 1.000.000-501.000 3 500.000-251.000 4 250.000-125.000 5 < 125.000

## Tabel 4.2 Kelurahan
Kode Kelurahan 1 Bhakti Karya 2 Binjai Estate 3 Pekan Binjai 4 Binjai
No.   Object Luas Wilayah (m²) Kelurahan Tingkat Pembayaran 1 A 2.026.193 Bandar Sinembah Kurang Patuh 2 B 1.303.299 Berengam Kurang Patuh 3 C 3.265.523 Bhakti Karya Cukup Patuh 4 D 145.705 Binjai Cukup Patuh 5 E 2.781.149 Binjai Estate Cukup Patuh 6 F 5.941.945 Cengkeh Turi Kurang Patuh 7 G 631.611 Damai Kurang Patuh 8 H 593.159 Dataran Tinggi Cukup Patuh 9 I 2.597.877 Jati Makmur Cukup Patuh 10 J 173.359 Jati Negara Cukup Patuh 11 K 3.217.747 Jati Utomo Cukup Patuh 12 L 214.201 Kartini Kurang Patuh 13 M 1.037.495 Kebun Lada Kurang Patuh 14 N 1.295.938 Limau Mungkur Kurang Patuh 15 O 995.859 Limau Sundai Kurang Patuh 16 P 1.463.958 Mencirim Cukup Patuh 17 Q 1.454.793 Nangka Cukup Patuh 18 R 1.581.968 Pahlawan Cukup Patuh 19 S 3.899.392 Payaroba Kurang Patuh 20 T 225.055 Pekan Binjai Cukup Patuh
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1135
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
5 Kartini 6 Berengam 7 Mencirim 8 Dataran Tinggi 9 Jati Makmur 10 Damai 11 Nangka 12 Jati Utomo 13 Jati Negara 14 Kebun Lada 15 Pahlawan 16 Cengkeh Turi 17 Limau mungkur 18 Limau Sundai 19 Payaroba 20 Bandar Sinembah 21 Pujidadi 22 Rambung Timur 23 Rambung Barat 24 Rambung Dalam 25 Satria 26 Setia 27 Suka Maju 28 Suka Ramai 29 Sumber Karya 30 Sumber Mulyo Rejo 31 Tanah Merah 32 Tanah Seribu 33 Tanah Tinggi 34 Tangsi 35 Timbang Langkat 36 Tunggurono 37 Jati Karya Tabel 4.3 Tingkat Pembayaran Kode Nilai Keterangan 1 < 25% Kurang Patuh 2 25-50% Cukup Patuh 3 50-75% Patuh
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1135
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## Tabel 4.4 Data Transformasi
No Object X Y Z 1 A 1 20 1 2 B 1 6 1 3 C 1 1 2 4 D 2 4 2 5 E 1 2 2 6 F 1 16 1 7 G 2 10 1 8 H 2 8 2 9 I 1 9 2 10 J 4 13 2 11 K 1 12 2 12 L 4 5 1 13 M 1 14 1 14 N 1 17 1 15 O 2 18 1 16 P 1 7 2 17 Q 1 11 2 18 R 1 15 2 19 S 1 19 1 20 T 4 3 2 Tabel 4.5 Hasil Iterasi 1 No Object X Y Z C1 C2 C3 Grup 1 A 1 20 1 0 14 19 1 2 B 1 6 1 14 0 5 2 3 C 1 1 2 19 5 0 3 4 D 2 4 2 16,06 2,45 3,32 2 5 E 1 2 2 8,07 4,12 1,42 3 6 F 1 16 1 4 10 15 1 7 G 2 10 1 10,05 4,12 9,05 2 8 H 2 8 2 12,09 2,45 7,14 2 9 I 1 9 2 11,04 3,17 8,07 2 10 J 4 13 2 7,14 7,14 12,09 1 11 K 1 12 2 8,07 6,08 11,04 2 12 L 4 5 1 15,3 3,17 5 3
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1135
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
13 M 1 14 1 6 8 13 1 14 N 1 17 1 3 11 16 1 15 O 2 18 1 2,23 12,05 17,03 1 16 P 1 7 2 13,04 1,5 6,08 2 17 Q 1 11 2 9,05 5,1 10,05 2 18 R 1 15 2 5,1 9,05 14,04 1 19 S 1 19 1 1 13 18 1 20 T 4 3 2 17,29 4,36 3,75 3

## Keterangan:
1. Jika pada centroid 1 lebih kecil maka hasil cluster masuk pada grup 1
2. Jika pada centroid 2 lebih kecil maka hasil cluster masuk pada grup 2
3. Jika pada centroid 3 lebih kecil maka hasil cluster masuk pada grup 3
Setelah  dilakukan  perhitungan  menggunakan  algoritma K-means ,  maka  grup  berdasarkan jarak minimal Centroid terdekat sebagai berikut :
Grup Lama : {0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0} Grup Baru  : {1 2 3 2 3 1 2 2 2 1 2 3 1 1 1 2 2 1 1 3 }
Tabel 4.6 Hasil Iterasi 2 No Object X Y Z C1 C2 C3 Grup 1 A 1 20 1 3,54 11,65 17,33 1 2 B 1 6 1 10,52 2,25 3,65 2 3 C 1 1 2 15,51 7,43 2,42 3 4 D 2 4 2 12,54 4,44 1,36 3 5 E 1 2 2 14,52 6,39 1,69 3 6 F 1 16 1 0,75 7,66 13,35 1 7 G 2 10 1 6,53 1,89 7,3 2 8 H 2 8 2 8,55 0,77 5,27 2 9 I 1 9 2 7,56 0,77 6,43 2 10 J 4 13 2 3,62 4,67 10,26 1 11 K 1 12 2 4,59 3,64 9,37 2 12 L 4 5 1 11,77 4,35 2,8 3 13 M 1 14 1 2,56 5,68 11,37 1 14 N 1 17 1 0,75 8,67 14,34 1 15 O 2 18 1 1,61 9,67 15,27 1 16 P 1 7 2 9,54 1,62 4,51 2 17 Q 1 11 2 5,58 2,65 8,38 2 18 R 1 15 2 1,75 6,64 12,34 1 19 S 1 19 1 2,56 10,66 16,33 1 20 T 4 3 2 13,75 5,98 1,54 3
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1135
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Setelah  dilakukan  perhitungan  menggunakan  algoritma K-means ,  maka  grup  berdasarkan jarak minimal Centroid terdekat sebagai berikut :
Grup Lama : {1 2 3 2 3 1 2 2 2 1 2 3 1 1 1 2 2 1 1 3 } Grup Baru   : {1 2 3 3 3 1 2 2 2 1 2 3 1 1 1 2 1 1 1 3}
Tabel 4.7 Hasil Iterasi 3 No Object X Y Z C1 C2 C3 Grup 1 A 1 20 1 4,22 11,41 17,07 1 2 B 1 6 1 9,81 2,68 2,77 2 3 C 1 1 2 14,8 7,62 2,56 3 4 D 2 4 2 11,83 4,67 1,09 3 5 E 1 2 2 13,82 6,61 1,73 3 6 F 1 16 1 0,53 7,43 13,09 1 7 G 2 10 1 5,83 1,67 7,05 2 8 H 2 8 2 7,85 1 5,01 2 9 I 1 9 2 6,84 0,64 6,16 2 10 J 4 13 2 2,94 4,47 10 1 11 K 1 12 2 3,88 3,43 9,11 2 12 L 4 5 1 11,11 4,53 2,68 3 13 M 1 14 1 1,86 5,44 11,11 1 14 N 1 17 1 1,3 8,42 14,09 1 15 O 2 18 1 2,3 9,44 15,02 1 16 P 1 7 2 8,83 1,67 4,24 2 17 Q 1 11 2 4,86 2,45 8,12 2 18 R 1 15 2 1,13 6,41 12,08 1 19 S 1 19 1 3,23 10,42 16,08 1 20 T 4 3 2 13,08 6,22 1,61 3
Setelah  dilakukan  perhitungan  menggunakan  algoritma K-means ,  maka  grup  berdasarkan jarak minimal Centroid terdekat sebagai berikut :
Grup Lama : {1 2 3 3 3 1 2 2 2 1 2 3 1 1 1 2 1 1 1 3} Grup Baru  : {1 2 3 3 3 1 2 2 2 1 2 3 1 1 1 2 2 1 1 3}
Karena  tidak  terjadi  perubahan  grup,  maka  perhitungan  iterasi  dihentikan  dan  mendapatkan  hasil sebagai berikut :
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1135
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## Gambar 4.1 Grafik Clastering
Keterangan : Centroid 1 = (1.4 , 15.8 , 1.3) Centroid 2 = (1.3 , 8.6 , 1.6) Centroid 3 = (2.4 , 3 , 1.8) Penjelasan dari hasil diatas yaitu :
Dari 20 data tersebut diperoleh 3 grup, cluster 1 terdapat  9 data, cluster 2 terdapat 6 data, dan cluster 3 terdapat 5 data.
1. Cluter 1 terdapat 9 data
Dapat diketahui cluster 1 berpusat pada (1,4; 15,8; 1,3) yaitu luas wilayah(X) > 1.000.000 M2, daerah(Y) Cengkeh Turi dengan tingkat  pembayaran(Z) Kurang Baik.
2. Cluster 2 terdapat 6 data
Dapat  diketahui  cluster  2  berpusat  pada  (1,3;  8,6;  1,6)  yaitu  luas  wilayah(X)  >1.000.000  M2, daerah(Y) Jati Makmur dengan tingkat pembayaran(Z) Sedang.
3. Cluster 3 terdapat 5 data
Dapat  diketahui  cluster  3  berpusat  pada  (2,4;  3;  1,8)  yaitu  luas  wilayah(X)  1.000.000-501.000 M2, daerah(Y) pekan binjai tingkat pembayaran(Z) Sedang.

## 5 Kesimpulan (or Conclusion)
Dari  hasil  analisa  berdasarkan clustering Pengelompokan  Kepatuhan  Wajib  Pajak  Bumi  dan Bangunan Berdasarkan Wilayah Kota Binjai Menggunakan Algoritma Clustering maka akan diambil suatu kesimpulan yaitu sebagai berikut:
Dengan  metode clustering yang  telah  menghasilkan  informasi  baru  untuk  pihak  instansi Kantor BPKPAD dari 518 data yang telah diuji.
Dari  518  data  diperoleh  3 cluster dengan  hasil  5  pengujian/perulangan  dan  diperoleh  10 iterasi, dimana cluster 1 berjumlah 242  data dan cluster 2 berjumlah 60 data dan cluster 3 berjumlah 216    data    dengan centroid  c1 ( 2.86      4.92      1.95) pada  group  Luas  Wilayah  adalah  1.000.000  – 501.000 , dengan Kelurahan  Binjai dan Tingkat Pembayaran ialah Kurang Baik, dengan Centroid C2 ( 3.23  27.5  1.93) pada group Luas Wilayah adalah 500.000 – 251.000 , dengan Kelurahan  Suka Maju dan  Tingkat  Pembayaran  ialah  Kurang  Baik,  dengan centroid  c3 (2.47      13.94      1.86) pada  group Luas Wilayah adalah 1.000.000 – 501.000 , dengan Kelurahan  Jati Negara dan Tingkat Pembayaran ialah Kurang Baik.
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1135
Dengan Implementasi data mining yang telah dilakukan untuk Kantor BPKPAD  maka dapat mempermudah  pihak  instansi  dalam  menganalisa  data  yang  ada  serta  dapat  mempermudah  dalam Pengelompokan  Kepatuhan  Wajib  Pajak  Bumi  dan  Bangunan  Berdasarkan  Wilayah  Kota  Binjai Menggunakan Algoritma Clustering.
Dengan  Rancangan  yang  telah  dibuat  maka  dapat  menentukan  Pengelompokan  Kepatuhan Wajib  Pajak  Bumi  dan  Bangunan  Berdasarkan  Wilayah  Kota  Binjai  dan  menghasilkan  data  yang relevan dan tepat karena telah diuji dalam program di penelitian ini.

## Referensi (Reference)
[1]      Chalid,  F.  (2021).  Analisis  Kepatuhan  Wajib  Pajak  Bumi  dan  Bangunan  Perdesaan  dan Perkotaan (PBB P2) di Kecamatan Tutur Tahun 2017-2020. JISIP : Jurnal Ilmu Sosial Dan Ilmu Politik , 10 (1), 33–39. https://doi.org/10.33366/jisip.v10i1.2257
[2]      Nainggolan,  H.  W.,  Ambarita,  I.,  &  Syahputra,  S.  (2021). PENGELOMPOKKAN  HASIL SURVEI  DOSEN  SELAMA  KEGIATAN  PEMBELAJARAN  DARING  (  STUDI  KASUS  STMIK KAPUTAMA ) . 7 (2), 36–42.
[3]      Putri,  M.  A.,  Rahaningsih,  N.,  Basysyar,  F.  M.,  &  Nurdiawan,  O.  (2022). Penerapan  Data Mining Menggunakan Metode Clustering Untuk Mengetahui Kelompok Kepatuhan Wajib Pajak Bumi dan Bangunan . 5 (2), 145–156.
[4]    Rohendi,  A.  (2014).  Fungsi  Budgeter  Dan  Fungsi  Regulasi  Dalam  Ketentuan  Perpajakan Indonesia. Jurnal  Ecodemica:  Jurnal  Ekonomi,  Manajemen,  Dan  Bisnis , 2 (1),  119–126. http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ecodemica/article/view/1087/pdf
[5]    Sundari,  S.,  Buaton,  R.,  &  Saragih,  R.  (2021).  Seminar  Nasional  Informatika  (SENATIKA) Prosiding SENATIKA 2021 Clustering Kepuasan Layanan Pengguna Bus Trans Binjai Dengan Metode Cluster Data Mining Studi Kasus Dinas Perhubungan Kota Binjai. Prosiding SENATIKA 2021 , 5 , 86–100.
[6]      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
[7]    Prasetyo,E.(2012). Data Mining : Konsep dan Aplikasi menggunakan MATLAB CV. Andi Offset. Yogyakarta.