Vol. 5, No. 2, Juli, 2024, Hal. 205-215 DOI: https://doi.org/10.20956/ejsa.v5i2.27091
Estimasi: Journal of Statistics and Its Application e-ISSN: 2721-3803, p-ISSN: 2721-379X http://journal.unhas.ac.id/index.php/ESTIMASI

## Pengelompokkan Daerah Rawan Demam Berdarah (DBD) di Jawa Timur Menggunakan Metode K-Means
Cellyn Auditiyah 1*
1 Program Studi Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Ampel Surabaya, Indonesia
* Corresponding author, email: cellynauditiyahhh@gmail.com

## Abstract
Tropical diseases are common in areas with tropical and subtropical climates. As a country with a tropical climate, Indonesia is vulnerable to various tropical diseases. A large number of tropical diseases can occur in  the  temperate  climate  zone,  differing  only  in  the  frequency  with  which  they  are  affected.  Dengue hemorrhagic fever is a tropical disease in Indonesia. DHF occurs as a result of infection with the dengue virus which is transmitted through the bite of the female Aedes aegypti mosquito. The high prevalence of DHF in East Java requires a data collection process to identify areas that are frequently infected with DHF. Therefore, we need a clustering system that can help classify areas that often experience DHF cases. This study aims to find out which districts/cities have the predominant cases of dengue fever. The clustering method used is K-Means clustering. Based on the research conducted, 2 clusters were obtained with a silhouette coefficient  value of 0.76. Cluster 1 covers 36 districts/cities and is an area with a low level of vulnerability to dengue fever, while cluster 2 covers 2 districts/cities and is an area with a high level of vulnerability to dengue fever.
Keywords : Dengue Hemorrhagic Fever, Classification, K-Means.

## Abstrak
Penyakit tropis banyak terjadi di wilayah dengan iklim tropis dan subtropis. Sebagai negara dengan iklim tropis, Indonesia rentan terhadap berbagai penyakit tropis. Sejumlah besar penyakit tropis dapat terjadi di zona  iklim  sedang,  yang  hanya  berbeda  dalam  frekuensi  yang  terkena  dampaknya.  Demam  berdarah dengue  merupakan  salah  satu  penyakit  tropis  yang  ada  di  Indonesia.  DBD  terjadi  akibat  infeksi  virus dengue yang ditularkan melalui gigitan nyamuk betina Aedes aegypti. Tingginya prevalensi DBD di Jawa Timur, perlu dilakukan proses pendataan untuk mengidentifikasi daerah yang sering terjangkit DBD. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu sistem cluster ing yang dapat membantu mengelompokkan daerah-daerah yang sering  mengalami  kasus  DBD.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  kabupaten/kota  mana  yang memiliki kasus penyebaran DBD mendominasi. Metode pengelompokkan yang digunakan yaitu K-Means clustering . Berdasarkan penelitian yang dilakukan diperoleh 2 cluster dengan nilai silhouette coefficient sebesar 0,76. Cluster 1 mencakup 36 kabupaten/kota dan merupakan daerah dengan tingkat kerawanan rendah terhadap demam berdarah, sedangkan cluster 2 mencakup 2 kabupaten/kota dan merupakan daerah dengan tingkat kerawanan tinggi terhadap demam berdarah.
Kata Kunci : Demam Berdarah Dengue, Pengelompokkan, K-Means.

## 1. Pendahuluan
Penyakit tropis banyak terjadi di wilayah dengan iklim tropis dan subtropis. Sebagai negara  dengan  iklim  tropis,  Indonesia  rentan  terhadap  berbagai  penyakit  tropis. Perkembangan terkini dalam penelitian kesehatan menunjukkan bahwa penyakit tropis bukan lagi penyakit yang mengerikan, tetapi sejumlah besar penyakit tropis dapat terjadi
di  zona  iklim  sedang,  yang  hanya  berbeda  dalam  frekuensi  yang  terkena  dampaknya. Beberapa faktor berkontribusi terhadap perbedaan ini, termasuk iklim, demografi, sosial ekonomi, dan genetika. Berdasarkan fakta tersebut, tidak hanya instansi pemerintah yang diharapkan mampu mencegah penyebaran penyakit tropis, namun juga masyarakat yang turut  mendukung  dengan  sadar  dan  menjaga  lingkungan.  Demam  berdarah  dengue merupakan salah satu penyakit tropis yang ada di Indonesia [1].
DBD  terjadi  akibat  infeksi  virus  dengue  yang  ditularkan  melalui  gigitan  nyamuk betina Aedes aegypti. Ketika nyamuk ini menghisap darah manusia, virus dengue masuk ke  dalam  tubuh  melalui  air  liurnya,  mengganggu  proses  pembekuan  darah,  dan menyebabkan perdarahan. Dengue ditandai dengan demam tinggi yang tiba-tiba selama 2-7  hari  tanpa  penyebab  yang  jelas,  dengan  manifestasi  seperti  petechiae,  epistaksis, kadang  disertai  perdarahan,  disentri,  tidak  sadarkan  diri,  kecenderungan  syok  dan kematian [2].
Menurut  data  yang  dirilis  oleh  Kementerian  Kesehatan,  jumlah  kasus  demam berdarah dengue (DBD) di Indonesia pada bulan Juli 2020 mencapai 71.700 kasus. Dari jumlah tersebut, sebagian besar kasus dilaporkan terjadi di 10 provinsi, termasuk Jawa Timur  yang  mencatatkan  total  5.948  kasus.  Dinas  Kesehatan  Jawa  Timur  juga melaporkan bahwa angka kejadian DBD di provinsi tersebut relatif tinggi. Pada tahun 2019, terdapat 18.393 orang yang terinfeksi DBD di Jawa Timur, dengan 185 orang di antaranya meninggal dunia. Sementara itu, pada bulan Januari 2020, terdapat 811 kasus DBD di Jawa Timur, dengan 6 orang meninggal dunia. Pada bulan Februari 2020, tercatat 948  orang  sakit  dan  9  orang  meninggal  dunia  akibat  DBD.  Dengan  demikian,  total penderita DBD pada bulan Januari hingga Februari 2020 mencapai 1.759 orang dengan 15 kematian [3].
Selain tingginya prevalensi DBD di Jawa Timur, perlu dilakukan proses pendataan untuk mengidentifikasi daerah yang sering terjangkit DBD. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu  sistem cluster ing  yang  dapat  membantu  mengelompokkan  daerah-daerah  yang sering mengalami kasus DBD. Untuk membangun sistem cluster ing tersebut, digunakan metode  Algoritma K-Means Cluster ing.  Algoritma  ini  membantu  dalam mengelompokkan  data  ke  dalam  beberapa cluster atau  kelompok  berdasarkan karakteristiknya.  K-means cluster ing  adalah  sebuah  algoritma cluster ing  non-hierarkis yang membagi data ke dalam dua atau lebih cluster , di mana data dengan karakteristik yang serupa dikelompokkan dalam cluster yang sama [4].
Pengelompokkan daerah demam berdarah di Jawa Barat yang dilakukan oleh Dea Amelia dkk [5] menggunakan metode K-Means menghasilkan nilai silhouette coefficient sebesar  0,689  dengan  jumlah  2 cluster .  Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh M.Azwan  dkk  [6]  mengenai  pengelompokkan  daerah  penyebaran  demam  berdarah  di Pekanbaru membentuk 3 cluster dengan nilai silhouette coefficient sebesar 0,6. Penelitian tersebut menjadi referensi penulis dalam melaksanakan penelitian sehingga penulis dapat mengkaji teori yang digunakan dalam menganalisis penelitian yang dilakukan.
Oleh karena itu, penelitian ini melakukan pengelompokkan daerah rawan DBD di Provinsi  Jawa  Timur  berdasarkan  kabupaten/kota  dengan  menggunakan  algoritma K- Means untuk  memperoleh  hasil  dengan cluster optimal  serta  untuk  mengetahui kabupaten/kota  mana  yang  memiliki  kasus  penyebaran  DBD  mendominasi  dari  setiap cluster yang didapatkan. Sehingga pemerintah dapat menangani kabupaten/kota dengan kasus penyebaran dan dapat memberikan kebijakan pola hidup sehat kepada masyarakat mengenai kabupaten yang terjangkit DBD.

## 2. Material dan Metode

## 2.1.1. Material

## 2.1.1. Demam Berdarah Dengue
DBD  adalah  sebuah  penyakit  yang  disebabkan  oleh  virus  dengue  yang  dapat ditularkan dari satu orang ke orang lain melalui gigitan nyamuk betina Aedes Aegypti yang telah terinfeksi virus dengue. Virus dengue ini termasuk dalam kelompok flavivirus dan terdiri dari empat serotipe, yaitu Den-1 hingga Den-4. Nyamuk Aedes aegypti dan Aedes  albopictus  merupakan  dua  jenis  nyamuk  yang  dapat  berperan  sebagai  vektor penular  DBD.  Nyamuk  Aedes  aegypti  khususnya  dianggap  sebagai  vektor  utama penyakit DBD karena sering ditemukan hidup di sekitar pemukiman penduduk [7].

## 2.1.2. Clustering
Clustering merupakan salah satu metode yang digunakan dalam data mining untuk mencari dan mengelompokkan data berdasarkan kesamaan karakteristik antara satu data dengan data lainnya [8]. Proses cluster ing melibatkan pengelompokan titik-titik data ke dalam dua kelompok atau lebih, di mana titik-titik data yang berada dalam kelompok yang sama  memiliki  kesamaan  yang  lebih  tinggi  daripada  dengan  titik-titik  data  dalam kelompok lainnya, berdasarkan informasi yang tersedia mengenai titik-titik data tersebut [9].
Penerapan clustering dalam data mining berguna untuk mengidentifikasi pola-pola distribusi yang berguna dalam analisis data. Kesamaan antar objek biasanya muncul dari kedekatan nilai-nilai atribut yang menggambarkan objek data tersebut, sementara objek data sendiri biasanya direpresentasikan sebagai titik dalam ruang multi-dimensi [10].

## 2.1.3. Algoritma K-Means
Algoritma K-Means adalah salah satu algoritma clustering dalam data mining yang digunakan  untuk  mengelompokkan  data  dalam  jumlah  besar  dengan  metode  partisi berbasis titik. Algoritma ini memiliki waktu komputasi yang cepat dan efisien. K-Means adalah metode pengelompokkan data non-hierarkis (partisi) yang membagi data ke dalam dua  kelompok  atau  lebih.  Prosesnya  melibatkan  partisi  data  menjadi  beberapa  bagian berdasarkan  kriteria  yang  ditetapkan,  dan  kemudian  menggabungkannya  menjadi
kelompok  atau cluster [11].  Berikut  ini  adalah  gambaran  dasar  tentang  algoritma K- Means [12].
1) Menentukan jumlah cluster yang diinginkan (k) untuk memulai algoritma.
2) Inisialisasi pusat cluster secara acak atau berdasarkan metode tertentu.
3) Menghitung jarak antara setiap data dengan pusat cluster menggunakan metrik jarak (misalnya Euclidean distance).
𝑑(𝑥, 𝑦) = ()(𝑥 ! − 𝑦 ! ) " # !$% (1)
dengan,
𝑑 =  jarak antara x dan y 𝑥 =  data pusat klaster
𝑦 =  data pada atribut
𝑖 =  setiap data 𝑛 =  jumlah data 𝑥 ! =  data pada pusat cluster ke-i 𝑦 ! =  data pada setiap data ke-i
4) Kelompokkan setiap data berdasarkan jarak terdekat antara data dengan centeroidnya.
5) Tentukan posisi centeroid baru (k) [13].
𝑣 = / ∑ 𝑥 ! # !$% 𝑛 (2)
dengan,
𝑣 = centroid pada cluster 𝑥 ! =  data pada pusat cluster ke-i 𝑛 =  banyaknya jumlah objek yang menjadi anggota cluster
6) Ulangi kembali langkah ke 3) jika posisi centeroid baru dengan centeroid lama tidak sama atau data berpindah cluster .

## 2.1.4. Silhouette Coefficient
Silhouette  coefficient adalah  kombinasi  dari  metode  kohesi  dan  pemisahan,  yang merupakan metode evaluasi untuk cluster . Jarak antara data dapat dihitung menggunakan rumus euclidean distance [14]. Silhouette coefficient digunakan untuk menguji kualitas cluster yang  diperoleh.  Selain  itu,  keputusan  dibuat  apakah  hasil  data  mining  harus digunakan  atau  tidak  [15].  Nilai silhouette  coefficient dapat  dihitung  dengan  rumus berikut [16].
𝑠(𝑖) = 𝑏(𝑖) − 𝑎(𝑖) max7𝑎(𝑖), 𝑏(𝑖)8 (3)
dengan,
𝑠(𝑖) =  Nilai silhouette coefficient
𝑎(𝑖) =  Rata-rata jarak antara i dengan seluruh objek pada cluster nya 𝑏(𝑖) =  Rata-rata jarak antara i dengan seluruh objek pada cluster lain Silhouette coefficient memiliki rentang nilai antara -1 hingga 1, dan terdapat kriteria dalam mengukur nilai tersebut. Semakin tinggi nilai silhouette coefficient mendekati 1, semakin baik kualitas klasterisasi, sedangkan semakin dekat dengan -1, maka klasterisasi dianggap buruk. Rentang nilai ini digunakan untuk mengevaluasi sejauh mana kesamaan data  dalam  suatu  klaster.  Berikut  adalah  kriteria  dalam  mengukur  nilai silhouette coefficient [17].
Tabel 1. Kriteria penilaian silhouette coefficient Silhouette Coefficient Kriteria Penilaian 0.7 < Silhouette ≤ 1.0 Struktur kuat 0.5 < Silhouette ≤ 0.7 Struktur baik 0.25 < Silhouette ≤ 0.5 Struktur lemah Silhouette ≤ 0.25 Tidak terstruktur

## 2.2. Metode
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  penelitian  kuantitatif  dengan  menerapkan algoritma K-Means  Clustering menggunakan  perangkat  lunak RStudio .  Data  yang digunakan dalam penelitian ini bersifat sekunder dan diambil dari situs resmi Badan Pusat Statistik Jawa Timur. Data yang digunakan dapat ditemukan pada Tabel 2 berikut ini.
Tabel 2. Data Demam Berdarah Dengue (DBD) Kabupaten/Kota 2020  2021  2022 Kabupaten Pacitan 727 167 295 Kabupaten Ponorogo 152 135 308 Kabupaten Trenggalek 367 92 268 Kabupaten Tulungagung  275 152 410 Kabupaten Blitar 199 140 351 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ Kota Surabaya 73 111 195 Kota Batu 61 19 158
Data pada Tabel 2 akan diproses menggunakan algoritma K-Means . Proses tersebut dapat dilihat pada diagram alir dibawah.
Gambar 1. Diagram alir K-Means Clustering
Berdasarkan ilustrasi dalam Gambar 1, dapat dijelaskan urutan prosedur yang harus dilakukan dalam K-Means clustering sebagai berikut.
1) Mengiputkan data yang akan digunakan.
2) Menentukan jumlah cluster yang diinginkan (k) untuk memulai algoritma.
3) Inisialisasi pusat cluster secara acak atau berdasarkan metode tertentu.
4) Menghitung jarak antara setiap data dengan pusat cluster menggunakan metrik jarak (misalnya Euclidean distance).
5) Memasukkan setiap data ke dalam cluster yang memiliki pusat terdekat.
6) Menghitung  ulang  pusat cluster berdasarkan  rata-rata  dari  data-data  dalam  setiap cluster .
7) Mengulangi  langkah  4)  hingga  langkah  6)  sampai  tidak  ada  perubahan  signifikan dalam pengelompokkan data.
8) Menghasilkan kelompok data akhir sebagai hasil dari algoritma K-Means cluster ing. Selama iterasi, langkah-langkah 4) hingga 7) akan diulang dengan tujuan untuk mengoptimalkan penempatan data ke dalam cluster sehingga menghasilkan kelompok yang optimal.

## 3. Hasil dan Diskusi
Sebelum  memulai  pengelompokkan,  langkah  pertama  adalah  menentukan  jumlah cluster yang  optimal  dengan  menggunakan silhouette  coefficient .  Untuk  mendapatkan jumlah cluster optimal, informasinya dapat dilihat dalam gambar di bawah ini.
Gambar 2. Grafik jumlah cluster optimal
Berdasarkan Gambar 2 dapat dilihat bahwa jumlah cluster paling optimal yaitu 2 dengan  nilai silhouette  coefficient 0,76.  Setelah  didapatkan  nilai cluster optimal, selanjutnya akan ditentukan pusat cluster dengan hasil sebagai berikut.
Tabel 3. Pusat cluster K-Means Cluster 2020  2021  2022 1 173 160 309 2 1177  352  1035 Selanjutnya  dilakukan  analisis K-Means clustering ,  dimana  hasil  dari pengelompokkannya  dibuat  visualisasi  berupa  plot  yang  terdiri  dari  2 cluster seperti gambar berikut.
Gambar 3. Hasil pengelompokkan K-Means
Berdasarkan  Gambar  3  dapat  ditunjukkan  bahwa  hasil  pengelompokkan menggunakan algoritma K-Means dengan 2 cluster dimana cluster 1 merupakan daerah dengan tingkat kerawanan demam berdarah yang rendah sedangkan cluster 2 merupakan daerah  dengan  tingkat  kerawanan  demam  berdarah  yang  tinggi.  Hasil  dari pengelompokkan dapat divisualisasikan dalam peta Provinsi Jawa Timur seperti gambar berikut.
Gambar 4. Peta clustering daerah rawan DBD Jawa Timur
Berdasarkan  Gambar  4  dapat  dilihat  bahwa  tidak  banyak  kabupaten/kota  di  Jawa Timur  yang  tingkat  kerawanan  terhadap  demam  berdarah  tinggi  yang  ditandai  dengan daerah berwarna merah. Sedangkan daerah berwarna hijau menunjukkan bahwa tingkat kerawanan daerah terhadap demam berdarah pada kabupaten/kota tersebut rendah. Lebih jelasnya, hasil clustering dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 4. Kabupaten/Kota berdasarkan cluster Cluster Kabupaten/Kota Average Silhouette
Cluster
1 Kabupaten: Pacitan, Ponorogo, Trenggalek, Tulungagung,  Blitar,  Kediri,  Lumajang,  Banyuwangi,
Bondowoso, Situbondo, Probolinggo, Pasuruan, Sidoarjo, Mojokerto, Jombang, Nganjuk, Madiun, Magetan, Ngawi, Bojonegoro,  Tuban,  Lamongan,  Gresik,  Bangkalan, Sampang, Pamekasan, Sumenep. Kota :  Kediri,  Blitar,  Malang,  Probolinggo,  Pasuruan, Mojokerto, Madiun, Surabaya, Batu. 0,78 2 Kabupaten: Malang dan Jember 0,41 Average Silhouette Total 0,76
Jika dilihat dari nilai silhouette coefficient pada tabel 4 dapat diketahui bahwa setiap cluster yang terbentuk mempunyai struktur yag baik dan kuat. Selain itu, plot silhouette berikut  dapat  digunakan  untuk  mengevaluasi  kesesuaian  setiap  anggota cluster yang terbentuk.

## Gambar 5. Plot silhouette
Berdasarkan  Gambar  5  terlihat  bahwa  setiap  anggota cluster bersesuaian  dengan pengelompokannya karena semua diagram mengarah ke kanan atau bernilai positif. Jika terdapat grafik yang mengarah ke kiri atau negatif maka data tersebut dapat dikatakan berada pada cluster yang tidak tepat.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa pengelompokkan darah rawan demam berdarah di Jawa Timur menggunakan algoritma K-Means menghasilkan 2 cluster dengan nilai silhouette coefficient sebesar 0,76. Cluster 1 mencakup 36 kabupaten/kota dan merupakan daerah dengan tingkat kerawanan rendah terhadap  demam  berdarah,  sedangkan cluster 2  mencakup  2  kabupaten/kota  dan merupakan daerah dengan tingkat kerawanan tinggi terhadap demam berdarah.

## Daftar Pustaka
[1] Masluhiya, S., AF, Wibowo, R. C. A., & Luthfin, A. Eksplorasi Sebaran Penyakit Demam  Berdarah  Dengue  (DBD)  dan  Pneumonia  di  Kota  Malang. JUMANTIK (Jurnal Ilm. Penelit. Kesehatan) , 7(2), 134, 2022, doi:
10.30829/jumantik.v7i2.10402.
[2] Sembiring,  M.  A.  Penerapan  Metode  Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk Pemetaan Penyebaran Penyakit Demam Berdarah Dengue (Dbd). J. Sci. Soc. Res. , 4(3), p. 336, 2021, doi: 10.54314/jssr.v4i3.712.
[3] Kurniawan,  R.  E.,  Makrifatullah,  N.  A.,  Rosar,  N.,  Triana,  Y.,  &  Kunci,  K. Hubungan  Sanitasi  Lingkungan  Rumah  Tinggal  dengan  Kejadian  Demam Berdarah. J.  Ilm.  Multi  Disiplin  Indones. ,  2(1),  pp.  163–173,  2022,  [Online]. Available:
https://katadata.co.id/berita/2020/01/06/baru-83-peserta-bpjs- kesehatan-per-akhir-2019-
[4] Widiastuti, S. H., & Jumardi, R. Pengelompokan Daerah Rawan Demam Berdarah
dengan Metode K-Means Clustering. J. Inf. dan Teknol. , 4(4), pp. 185–190, 2022, doi: 10.37034/jidt.v4i4.213.
[5] Amelia,  D.,  Padilah,  T.  N.,  &  Jamaludin,  A.  Optimasi  Algoritma  K-Means Menggunakan Metode Elbow dalam Pengelompokan Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Jawa Barat. J. Ilm. Wahana Pendidik. , 8(11), pp. 207–215, 2022,
[Online]. Available: http://jurnal.peneliti.net/index.php/JIWP/article/view/1907
[6] Azwan,  M., et  al. Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  dan  Correlation Matrix  Untuk  Menganalisis  Risiko  Penyebaran  Demam  Berdarah  di  Kota Pekanbaru. JIMP  J. Inform. Merdeka Pasuruan , 6(3), pp. 1–6, 2022.
[7] Yuniar,  V.  T.,  Joegijantoro,  R.,  &  Cahyani,  S.  D.  Pengaruh  Tingkat  Kepadatan Jentik  Aedes  Aegypti  Terhadap  Kejadian  Demam  Berdarah  Dengue  (DBD)  di Desa Pandansari Kecamatan. J. Hig. Sanitasi , 2(2), pp. 57–63, 2022.
[8] Dinata,  R.  K.,  Safwandi,  S.,  Hasdyna,  N.,  &  Azizah,  N.  Analisis  K-Means Clustering pada Data Sepeda Motor. INFORMAL Informatics J. , 5(1), p. 10, 2020, doi: 10.19184/isj.v5i1.17071.
[9] Herlinda,  V.,  &  Darwis,  D.  Analisis  Clustering  Untuk  Recredesialing  Fasilitas Kesehatan Menggunakan Metode Fuzzy C-Means. Darwis, Dartono , 2(2), pp. 94– 99, 2021, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[10]  Nabila,  Z.,  Rahman  Isnain,  A.,  &  Abidin,  Z.  Analisis  Data  Mining  Untuk Clustering Kasus Covid-19 Di Provinsi Lampung Dengan Algoritma K-Means. J. Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  2(2),  p.  100,  2021,  [Online].  Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[11]  Gunawan, H., & Purwayoga, V. Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Mengetahui Potensi Penyebaran Virus Corona Di Kota Cirebon. J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan  Komputer) ,  11(1),  pp.  1–8,  2022,  doi: 10.32736/sisfokom.v11i1.1316.
[12]  Wahyu Pribadi, W., Yunus, A., & Wiguna, A. S. Perbandingan Metode K-Means Euclidean Distance Dan Manhattan Distance Pada Penentuan Zonasi Covid-19 Di Kabupaten Malang. JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , 6(2), pp. 493–500, 2022, doi: 10.36040/jati.v6i2.4808.
[13]  Siregar, P. P., Solikhun, S., & Siregar, Z. A. Penerapan Metode K-Means Dalam Mengelompokkan  Persebaran  Lahan  Kritis  Di  Indonesia  Berdasarkan  Provinsi. Resolusi    Rekayasa  Tek.  Inform.  dan  Inf. ,  2(4),  pp.  145–151,  2022,  doi: 10.30865/resolusi.v2i4.335.
[14]  Paembonan,  S.,  &  Abduh,  H.  Penerapan  Metode  Silhouette  Coefficient  untuk Evaluasi Clustering Obat. PENA Tek. J. Ilm. Ilmu-Ilmu Tek. , 6(2), p. 48, 2021, doi: 10.51557/pt_jiit.v6i2.659.
[15]  Farissa, R. A., Mayasari, R., & Umaidah, Y. Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids Untuk Pengelompokkan Data Obat dengan Silhouette Coefficient di Puskesmas Karangsambung. J. Appl. Informatics Comput. , 5(2), pp. 109–116,
2021, doi: 10.30871/jaic.v5i1.3237.
[16]  Agustian, D. R., & Darmawan, B. A. Analisis Clustering Demam Berdarah Dengue Dengan Algoritma K-Medoids (Studi Kasus Kabupaten Karawang). JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , 6(1), p. 18, 2022, doi: 10.26798/jiko.v6i1.504.
[17]  Anggraeni, D. S., & Enri, U.  Pengelompokkan Data Kemiskinan Provinsi Jawa Barat Menggunakan Algoritma K-Means dengan Silhouette Coefficient. Temat.  J. Teknol.  Inf.  Komun. ,  9(1),  pp.  29–35,  2022,  [Online].  Available: http://jurnal.plb.ac.id/index.php/tematik/article/view/901