## PERBANDINGAN ALGORITMA K-MEANS DAN K-MEDOIDS DALAM KLASTERISASI PRODUK ASURANSI PERUSAHAAN NASIONAL
Frenda Farahdinna 1 , Irfan Nurdiansyah 2 , Apriati Suryani 3 , Arief Wibowo 4
1,2,3,4 Program Studi Magister Ilmu Komputer, Universitas Budi Luhur Jl.Raya Ciledug, Petukangan Utara, Jakarta Selatan 12260 Indonesia
1 fardinna5@gmail.com, 2 irfan.nurdiansyah26@gmail.com,
3 suryaniaprianti@gmail.com, 4 arief.wibowo@budiluhur.ac.id

## Abstract
Insurance has an important role in transferring risks, both business and non-business risks. insurance is an economic institution that aims to reduce risk, by combining a number of units that have the same or almost the same risk in sufficient quantities, so that the probability can be channeled to the units at risk. In insurance there is the term premium, where the premium is under the rights of the insurance owner  in  the  payment  of  the  premium.  The  national  insurance  company  that  is  the  object  of  this research  provides  various  insurance  products  that  have  several  variables  such  as  premium  value, number  of customers  and  the year  of  release  of the  product. A  technique is  needed that can classify insurance products with the aim of making it easier for companies to see superior products and choose products  that  suit  customer  needs.  The  purpose  of  this  study  is  to  analyze  and  process  data  by comparing  the  K-Means  and  K-Medoids  methods  in  the  clustering  of  national  company  insurance products.  Based  on  research  that  has  been  done,  when  compared  to  the  K-Means  method  with  K- Medoids, the K-Means method is more optimal with a Davies Boldin Index (DBI) value of 0.018 with k=5.
Keyword: K-Means, K-Medoids, Clustering, Insurance Products, Davies Bouldin Index

## Abstrak
Asuransi mempunyai peran penting dalam rangka mengalihkan resiko, baik resiko bisnis maupun non bisnis.  Asuransi  merupakan  suatu  lembaga  ekonomi  yang  bertujuan  mengurangi  resiko,  dengan menggabungkan  sejumlah  unit-unit  yang  mempunyai  resiko  sama  atau  hampir  sama  dalam  jumlah memadai,  agar  probabilitas  dapat  disalurkan  kepada  unit  yang  mengalami  resiko.  Dalam  asuransi terdapat  istilah  premi,  dimana  premi  tersebut  berada  pada  hak  dari  pemilik  asuransi  dalam pembayaran  premi  tersebut.  Perusahaan  asuransi  nasional  yang  menjadi  obyek  penelitian  ini menyediakan berbagai produk asuransi yang memiliki beberapa variabel seperti nilai premi, jumlah nasabah  dan  tahun  rilis  dari  produk.  Diperlukan  suatu  teknik  yang  dapat  mengelompokan  produk- produk  asuransi  dengan  tujuan  mempermudah  perusahaan  dalam  melihat  produk-produk  unggulan dan  memilih  produk yang  sesuai  dengan  kebutuhan  nasabah.  Tujuan  penelitian ini  yaitu  melakukan analisis  dan  pengolahan  data  dengan  membandingkan  metode  K-Means  dan  K-Medoids  dalam klasterisasi produk asuransi  perusahaan nasional. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, jika dibandingkan  metode  K-Means dengan  K-Medoids  maka  metode  K-Means lebih optimal  dilihat  dari nilai Davies Boldin Index (DBI) terendah 0,018 pada k=5.
Kata Kunci: K-Means, K-Medoids, Klasterisasi, Produk Asuransi, Davies Bouldin Index

## I. Pendahuluan
Dalam  masyarakat  modern,  asuransi memegang  peran  penting  dalam rangka  mengalihkan resiko,  baik resiko bisnis  maupun  non  bisnis.  Karena  dalam  perjalanan  kehidupan  yang  pasang  surut  membuat  adanya  sarana pengamanan bagi para pelakunya, agar kerugian yang diderita karena resiko (kerugian, kehilangan aset, kecelakaan dan lain-lain) dapat dialihkan kepada pihak ketiga sebagai penanggung.
Asuransi  adalah  suatu  lembaga  ekonomi  yang  bertujuan  untuk  mengurangi  resiko,  dengan  menggabungkan sejumlah unit-unit yang mempunyai resiko yang sama atau hampir sama dalam jumlah memadai, agar probabilitas dapat diramalkan dan dapat disalurkan kepada unit yang mengalami resiko [1].
Dalam asuransi terdapat istilah premi, dimana premi tersebut berada pada keberhakan pemilik asuransi tersebut dalam pembayaran premi tersebut. Premi merupakan pendapatan suatu perusahaan asuransi, dimana premi tersebut akan digunakan untuk mencapai suatu target perusahaan asuransi, dalam hal tersebut pemilik produk asuransi dapat memanfaatkan nilai premi ketika memiliki hal kepentingan dalam kehidupan.
Data Mining memiliki beberapa pandangan yang seperti knowlegde discover maupun pattern recognition , yang dimana keduanya memiliki istilah tersebut  yang sebenarnya memiliki ketepatan masing-masing, istilah knowledge discovery atau  penemuan  pengetahuan  yang  digunakan  dengan  tujuan  utama  dari data  mining memang  untuk mendapatkan suatu pengetahuan yang masih tersembunyi dalam suatu data [2].
Penelitian  ini  mengacu  pada  penelitian  sebelumnya  oleh  Pratiwi,dkk  dalam  studi  yang  menerapkan algoritma K-Means clustering untuk memprediksi minat nasabah pada PT. Asuransi Jiwa Bersama 1912 Bumiputera Prabumulih,  menyebutkan  bahwa  penelitian  ini  menggunakan  data  nasabah  yang  diolah  menggunakan  aplikasi Weka dengan  metode  K-Means.  Atribut  yang  digunakan  yakni  jenis  asuransi,  pekerjaan,  pendapatan,  dan  alamat, penelitian ini tidak menyertakan tahun rilis pada setiap produknya. Penelitian menghasilkan kelompok nasabah yang berprofesi  sebagai  petani  dengan  jenis  asuransi mitra  beasiswa  di  wilayah  gelombang  yang memiliki  minat tinggi untuk menjadi nasabah asuransi [3].
Novianto,  dkk  melakukan  penelitiann  menggunakan  algoritma  K-Means clustering untuk  menganalisis bisnis perusahaan asuransi. Penelitian ini menggunakan metode K-Means namun tidak menyertakan jumlah nasabah pada setiap produk asuransinya. Penelitian ini menghasilkan 3 jenis cluster yaitu nilai terendah, sedang dan tertinggi dalam pengelompokan premi, klaim dan nilai pertanggungan [4].
Menurut Taslim dan Fajrizal dalam penelitiannya menggunakan algoritma K-Means untuk clustering data obat  pada  puskesmas  Rumba,  digunakan  2 atribut  saja.  Penelitian  ini  menghasilkan  3 cluster untuk  kategori  obat yaitu klaster pertama merupakan obat yang tidak/kurang ada permintaan, klaster kedua terdiri dari obat yang rata- rata permintaan nya > 300 buah per bulan dan klaster ketiga yang isinya adalah daftar obat yang sangat tinggi rata- rata permintaannya >2000 buah per bulan [5].
Peneliti  lain,  Pramesti,  dkk  menggunakan  metode  K-Medoids  untuk  pengelompokan  data  potensi kebakaran  hutan/lahan  berdasarkan  persebaran  titik  panas  ( Hotspot ).  Penelitian  ini  menghasilkan  2  jenis cluster . Cluster 1 area hutan yang termasuk dalam potensi  kebakaran yang  tinggi dengan hasil rata-rata brightness sebesar 344.470K  dan cluster 2  meliputi  area  dengan  potensi  kebakaran  sedang  dengan  hasil  rata-rata brightness sebesar 318.800K. Penelitian ini menghasilkan rata-rata confidence sebesar 58,73% [6].
Anggreini dalam penelitiannya dengan algoritma K-Medoids, menganalisis data pendaftar sebagai strategi promosi  di  politeknik  TEDC  Bandung.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  K-Medoids  dan  menghasilkan klasterisasi  berbentuk chart bar yang  menunjukkan  bahwa  pendaftar  terbanyak  di  Politeknik  TEDC  Bandung berasal  dari  Propinsi  Jawa  Barat,  sedangkan  kota  Sumedang  menjadi  pendaftar  paling  sedikit.  Nilai  akurasi  DBI pada penelitian ini adalah sebesar -1,906 [7].
Dilihat  dari  penelitian  sebelumnya,  yang  membedakan  studi  ini  adalah  digunakannya  2  metode  yaitu sebagai perbandingan klasterisasi antara metode K-Means dan K-Medoids dalam pengelompokkan produk asuransi perusahaan nasional. Penelitian ini menggunakan 3 atribut yaitu premi, jumlah nasabah dan tahun rilis pada setiap produk.
Penelitian  ini  mencakup  produk-produk  asuransi  yang  memiliki  keterkaitan  kekurangan  dan  kelebihan benefit  setiap  produk.  Perusahaan  ingin  mengetahui  produk-produk  apa  saja  yang  memiliki  keunggulan.  Produk- produk tersebut memiliki nilai premi dan tahun rilis produk. Peminatan suatu produk tidak semata diukur dari tahun produk  tersebut  dirilis,  terkadang  produk  yang  baru  saja  muncul  menjadi  produk  yang  lebih  unggul  dalam  hal penjualan. Ada beberapa faktor yang mempengaruhi kondisi tersebut, salah satunya dari sisi pemasaran produk yang dilakukan saat produk tersebut dilncurkan. Ada beberapa unit yang terlibat dalam strategi pemasaran produk, antara lain agency,  bancassurance dan telemarketing .  Masing-masing  unit  menawarkan  produk-produk  terhadap  calon nasabah  dengan  penawaran  premi  yang  murah  disertai benefit sesuai  yang  nasabah  inginkan.  Namun  demikian
perusahaan kerap kali masih kesulitan dalam hal mengelompokkan produk-produk unggulan yang banyak diminati nasabah.
Berdasarkan latar belakang kondisi tersebut, dibutuhkan suatu teknik yang dapat mengelompokan produk- produk asuransi dengan tujuan mempermudah pengelompokkan produk-produk unggulan dan mana kategori produk yang  sesuai  dengan  kebutuhan  nasabah.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  melakukan  analisis  dan  pengolahan  data dengan  membandingkan  metode  K-Means  dan  K-Medoids  dalam  proses  klasterisasi  produk  asuransi  perusahaan nasional.

## II. Metodologi Penelitian
Data mining merupakan serangkaian proses dalam pencarian pola, hubungan, penggalian nilai tambah dari data dan  informasi  yang  berukuran  besar  berupa  pengetahuan  dengan  tujuan  menemukan  hubungan  dan menyederhanakan data agar diperoleh informasi yang dapat dipahami dan bermanfaat dengan bantuan ilmu statistik dan matematika [8].
Clustering merupakan  pekerjaan  yang  memisahkan  data  atau  vektor  ke  dalam  sejumlah  kelompok  ( cluster ) menurut  karakteristiknya  masing-masing.  Data-data  yang  mempunyai  kemiripan  karakteristik  akan  berkumpul dalam cluster yang  sama,  dan  data-data  dengan  karakteristik  berbeda  akan  terpisah  dalam cluster yang  berbeda. Tidak diperlukan label kelas untuk setiap data yang diproses dalam suatu clustering , karena nantinya label baru bisa diberikan ketika cluster sudah terbentuk. Karena tidak adanya target label kelas untuk setiap data, maka clustering sering disebut juga unsupervised learning [9].
Algoritma K-Means merupakan algoritma yang bekerja dengan cara mempartisi data ke dalam klaster, dengan demikian data yang memiliki kemiripan erada pada satu cluster yang sama dan data yang memiliki ketidaksamaan berada pada cluster yang lain[10].
Berikut ini langkah-langkah yang terdapat pada algoritma K-Means:
1. Tentukan jumlah klaster (k), tetapkan pusat klaster secara acak.
2. Hitung jarak setiap data ke pusat klister
3. Kelompokan data ke dalam klaster dengan jarak yang paling pendek.
4. Hitung pusat klaster baru.
5. Ulangi langkah 2 (dua) sampai 4 (empat) sehingga tidak ada lagi data yang pindah ke cluster lain.
Proses clustering dimulai  dengan  mengidentifikasi  data  yang  diklasterisasi,  digunakan  rumus  formula Euclidean Distance seperti yang terlihat pada rumus persamaan (1).
d ij √
(1)
Keterangan:
D (i,j)  = Jarak antara ke i ke pusat data cluster j
X ki = Data ke i pada atribur data ke k
X kj = Titik pusat ke j pada atribut ke k
∑ (2)
Dimana  C  merupakan  centroid  data,  m  adalah  anggota  data  yang  termasuk  ke  dalam  centroid  tertentu  dan  n adalah jumlah data yang menjadi anggota centroid tertentu.
Algoritma K-Medoids atau Partitioning Around Method (PAM) merupakan bagian dari partitioning clustering . Metode  k-medoids  cukup  efisien  untuk  dataset  yang  kecil.  Langkah  awal  k-medoids  adalah  mencari  titik  yang paling  representatif  (medoids)  dalam  sebuah  dataset  dengan  menghitung  jarak  dalam  kelompok  dari  semua kemungkinan kombinasi dari medoids sehingga jarak antar titik dalam suatu cluster kecil sedangkan jarak titik antar cluster besar [11].
K-Medoids  menggunakan  objek  representatif  sebagai  titik  acuan,  bukan  mengambil  nilai  rata-rata  dari  objek dalam setiap klaster. Algoritma mengambil parameter input k, jumlah klister yang akan dipartisi di antara satu set n objek [12].
Tahapan dari K-Medoids adalah:
Tahap 1: Pilih titik awal K. Titik ini adalah medoid yang berfungsi sebagai kandidat dan dimaksudkan untuk menjadi poin paling sentral dari kelompok tersebut. Tahap 2: Kemudian setiap objek yang tersisa dikelompokkan dengan objek representatif yang paling mirip.
Tahap 3:
Kemudian mengganti salah satu medoid dengan medoid lain yang secara
kualitas lebih baik dan dilakukan secara iterative .
David  L.  Davies  dan  Donald  W.  Bouldin  memperkenalkan  sebuah  metode  yang  diberi  nama  dengan  nama mereka  berdua,  yaitu Davies - Bouldin Index (DBI)  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi cluster [13].  DBI  adalah suatu  metode  yang  digunakan  untuk  mengukur  validitas cluster dalam  metode clustering ,  kohesi  didefinisikan sebagai  jumlah  dari  kedekatan  data  terhadap  titik  pusat cluster dari cluster yang  diikuti.  Sedangkan  separasi didasarkan pada jarak antar titik pusat cluster terhadap klasternya. Pengukuran dengan DBI dapat memaksimalkan jarak antara cluster Ci dan Cj dan pada saat yang sama mencoba untuk meminimalkan jarak antara titik-titik dalam cluster . Jika jarak antar cluster adalah maksimum, perbedaan signifikan pada setiap cluster , maka perbedaan kecil antara cluster lebih  jelas.  Jika  jarak  intra- cluster minimal,  itu  berarti  setiap  objek  dalam cluster memiliki  tingkat karakteristik penting yang tinggi [14]. Formula perhitungan DBI adalah sebagai berikut:
∑ (3)
Dari persamaan tersebut, k adalah banyaknya cluster yang digunakan. Jika nilai DBI  yang diperoleh semakin kecil (non-negatif >=0), maka clustering yang diperoleh semakin baik [12].

## III. Hasil dan Pembahasan

## Pra-pemrosesan Data
Data pada penelitian ini bersumber dari perusahaan asuransi berskala nasional  sejak tahun 1996 hingga  2019. Data  tersebut  melalui  tahap  pra-pemrosesan  data  sebelum  digunakan  untuk  melakukan  proses  klasterisasi  pada beberapa atribut. Dari 7 atribut yang digunakan proses perhitungan yaitu jenis produk, kode produk, nama produk, tahun  rilis,  premi  dan  jumlah  nasabah.  Atribut  yang  dipilih  untuk  dijadikan  acuan  dalam  proses  pengelompokan yaitu atribut jenis produk dan id produk.
Cleansing  data merupakan  untuk  mengurangi noise yang  dapat  mempengaruhi  perhitungan.  Dalam  proses cleansing  data, data  yang  memiliki  premi  sangat  besar  dan  jumlah  nasabah  yang  sangat  sedikit  maka  tidak digunakan, maka data yang digunakan yaitu 102 produk dari 133 produk yang digunakan. Data yang telah di proses cleansing data dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Pembersihan Data Jenis Produk Kode Produk Tahun Rilis Premi Jumlah Nasabah MJI BLOS 2007 10.000.000 631 UNIT LINK BSPR 2016 10.000.000 792 TRADISIONAL BPED 2006 25.000.000 727 KESEHATAN MCBM 2009 12.000 155.701 CRITICAL ILLNES BCI 2008 1216 287 PERSONAL ACCIDENT BMDP 2019 1200 133
Setelah  dilakukan cleansing  data ,  selanjutnya  dilakukan  pengelompokan  produk-produk  tersebut  dari berdasarkan  jenis  produk,  pemetaan  produk  dari  berdasarkan  jenis  produk  akan  memudahkan  dalam  perhitungan yang  untuk  proses  selanjutnya.  Pemetaan  perubahan  data  kedalam  bentuk  per-jenis  kelompok  dapat  dilihat  pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pengelompokan Data No Jenis Produk Kode Produk Tahun Rilis Premi Jumlah Nasabah 30 MJI BLOS 2007 10.000.000 631 99 WAIVER OF PREMIUM BLWPTPD 2010 1.041 3.318 11 FUTURE PLAN BLTP 2009 200.000 248 94 UNIT LINK BSPR 2016 10.000.000 792 73 TRADISIONAL BPET 2010 25.000.000 271 16 KESEHATAN BLHI 2011 25.365 7.232 33 PAYOR BENEFIT BLPB 2007 1.212 5.905 8 CRITICAL ILLNES BLPICS 2018 3.300 513 4 ANUITAS BUP 2006 188.100 142 96 UNIVERSAL SPDP 2016 25.000.000 171 44 PERSONAL ACCIDENT AMPP 2018 20.000 2.484

## Implementasi Algoritma
Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kelompok mana yang paling optimal diantara metode K-Means dan K-Medoids dalam pengelompokan data produk asuransi  perusahaan nasional pada cluster 1 sampai cluster 10 dengan menggunakan metode K-Means pada tabel 3 dan metode K-Medoids pada tabel 4.
Tabel 3. Hasil Pemodelan K-Means Kelompok 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Jumlah data k=2 93 9 - - - - - - - - Jumlah data k=3 92 4 6 - - - - - - - Jumlah data k=4 91 4 6 1 - - - - - - Jumlah data k=5 91 4 5 1 1 - - - - - Jumlah data k=6 88 4 5 1 1 3 - - - - Jumlah data k=7 60 4 5 1 1 3 28 - - - Jumlah data k=8 55 4 5 1 1 28 3 5 - - Jumlah data k=9 55 4 5 1 1 2 28 1 5 -
Jumlah data k=10 52 4 5 1 1 2 15 16 1 5

## Tabel 4. Hasil Pemodelan K-Medoids
Kelompok 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Jumlah data k=2 98 4 - - - - - - - - Jumlah data k=3 4 92 6 - - - - - - - Jumlah data k=4 6 69 4 23 - - - - - - Jumlah data k=5 23 6 5 64 4 - - - - - Jumlah data k=6 22 38 4 7 6 25 - - - - Jumlah data k=7 6 4 16 36 16 5 19 - - - Jumlah data k=8 19 6 13 13 5 15 4 27 - - Jumlah data k=9 5 26 9 13 4 6 5 15 19 - Jumlah data k=10 14 27 5 1 13 18 4 12 2 6
Setelah melakukan pengelompokan dengan metode K-Means dan K-Medoids, tahap selanjutnya  penelitian ini menentukan jumlah cluster yang paling optimal dengan Rapidminer dilihat dari Davies - Bouldin Index (DBI). Proses tersebut  dilakukan  untuk  mengetahui  nilai  DBI  dari  masing-masing  metode  di  setiap cluster nya.  Pengujian dilakukan dari cluster k=2 sampai k=10. Berikut hasil gambaran perbandingan DBI dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Perbandingan DBI Algoritma K-Means dan K-Medoids Untuk melihat hasil pengujian setiap cluster pada metode K-Means dan K-Medoids dapat melihat pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil Perbandingan DBI Cluster K-Means K-Medoids k-2 0,464 0,027 k-3 0,072 0,045 k-4 0,081 0,532 k-5 0,018 0,599 k-6 0,13 1,064 k-7 0,221 1,947 k-8 0,213 1,39 k-9 0,192 1,355 k-10 0,185 0,855 Nilai DBI terkecil   0,018 (k=5) 0,027 (k=2)
Setelah  melakukan  perbandingan  DBI  dengan  metode  K-Means  dan  K-Medoids  dari  k=2  sampai  k=10  yang terdapat pada tabel 5, maka nilai DBI terkecil pada K-Means terletak pada cluster K-Means ke-5 dengan nilai DBI sebesar 0,018, sedangkan nilai DBI terkecil pada K-Medoids terletak pada cluster K-Medoids ke-2 dengan nilai DBI sebesar  0,027.  Karena  nilai  DBI  pada  K-Means  (k=5)  lebih  kecil,  maka  diketahui  bahwa  pengelompokan menggunakan  metode  K-Means  lebih  baik  dibandingkan  dengan  metode  K-Medoids  dalam  klasterisasi  produk asuransi  perusahaan  nasional.  Berdasarkan  kelompok  yang  paling  optimal  selanjutnya  dilakukan  interpretasi clustering terhadap data produk asuransi yang hasilnya dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Cluster Optimal dengan Metode K-Means (k=5) Kelompok Jumlah Anggota
Tahun Rilis Rata-rata Premi Rata-rata Nasabah 1 91 1997 – 2019 69.210 12.231 2 4 2006 – 2016 25.000.000 321 3 5 2006 – 2016 10.000.000 5.822 4 1 2008 2.500.000 404 5 1 2004 7.500.000 392

## IV. Kesimpulan
Setelah melakukan analisis dan pengolahan data dengan membandingkan metode K-Means dan K-Medoids dalam klasterisasi produk asuransi, maka dapat disimpulkan bahwa nilai DBI yang diperoleh dari metode K-Means dan  K-Medoid  dengan  eksperimen  pembentukan cluster sebanyak  sembilan menghasilkan nilai  DBI  terkecil  pada metode  K-Means  adalah  pada  nilai  k=5  yaitu  0,018.  Sebagai  pembanding  kinerja,  pembentukan cluster dengan metode K-Medoids memiliki nilai DBI terkecil pada k=2 yaitu sebesar 0,027. Dengan demikian maka pembentukan cluster yang paling optimal dalam klasterisasi produk asuransi perusahaan nasional adalah menggunakan metode K- Means.

## Daftar Pustaka
[1] A. Khairani and I. Irwansyah, “Pemanfaatan Big Data Untuk Percepatan Proses Underwriting Sebagai Strategi Komunikasi Marketing Terpadu Perusahaan Asuransi Jiwa,” J. Nomosleca , vol. 4, no. 2, pp. 785–
793, 2018, doi: 10.26905/nomosleca.v4i2.2546.
[2] A. Bastian et al. , “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Analysis Pada Penyakit Menular Manusia (Studi Kasus Kabupaten Majalengka),” Jsi.Cs.Ui.Ac.Id , vol. 14, no. 1, pp. 26–32, 2018.
[3] L. M. Pratiwi, Diana, and E. P. Agustin, “Penerapan K-Means Clustering Untuk Memprediksi Minat Nasabah Pada Pt . Asuransi Jiwa Bersama 1912 Bumiputera Prabumulih,” Univ. Bina Darma , pp. 1–16, 2016.
[4] R. L. Novianto, and Goeirmanto, “Penerapan Data Mining menggunakan Algoritma K-Means Clustering untuk Menganalisa Bisnis Perusahaan Asuransi,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 6, no. 1, pp. 85–95, 2019, doi: 10.35957/jatisi.v6i1.150.
[5] T. Taslim and F. Fajrizal, “Penerapan algorithma k-mean untuk clustering data obat pada puskesmas rumbai,” Digit. Zo. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 7, no. 2, pp. 108–114, 2016, doi: 10.31849/digitalzone.v7i2.602.
[6] D. F. Pramesti, M. T. Furqon, and C. Dewi, “Implementasi Metode K-Medoids Clustering Untuk Pengelompokan Data Potensi Kebakaran Hutan / Lahan Berdasarkan Persebaran Titik Panas ( Hotspot ),” J- ptiik , vol. 1, no. 9, pp. 723–732, 2017.
[7] N. L. Anggraeni, “Teknik Clustering Dengan Algoritma K-Medoids Untuk Menangani Strategi Promosi Di Politeknik TEDC Bandung,” Jurnal Teknologi Informasi dan Pendidikan, vol. 12 no. 2 pp. 1-7, 2019.
[8] G. Abdurrahman, “Clustering Data Ujian Tengah Semester ( UTS ) Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Sist. dan Teknol. Inf. Indones. , vol. 1, no. 2, pp. 71–79, 2016, doi: 10.32528/justindo.v1i2.566.
[9] Y. Lase and E. Panggabean, “Implementasi Metode K-Means Clustering Dalam Sistem Pemilihan Jurusan Di SMK Swasta Harapan Baru,” J. Penelit. Tek. Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 43–47, 2019.
[10] M. Nurul, Rohmawati Defiyanti, Sofi Jajuli, “Implementasi Algoritma K-Means Dalam Pengklasteran Mahasiswa Pelamar Beasiswa,” Jitter 2015 , vol. I, no. 2, pp. 62–68, 2015.
[11] H. Zayuka, S. M. Nasution, and Y. Purwanto, “Perancangan Dan Analisis Clustering Data Menggunakan Metode K-Medoids Untuk Berita Berbahasa Inggris Design and Analysis of Data Clustering Using K- Medoids Method For English News,” e-Proceeding Eng. , vol. 4, no. 2, pp. 2182–2190, 2017.
[12] R. D. Ramadhani and D. J. Ak, “Evaluasi K-Means dan K-Medoids pada Dataset Kecil,” Semin. Nas. Inform. dan Apl. , no. September, pp. 20–24, 2017.
[13] S. Nawrin, M. Rahatur, and S. Akhter, “Exploreing K-Means with Internal Validity Indexes for Data Clustering in Traffic Management System,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 8, no. 3, pp. 264–272, 2017, doi: 10.14569/ijacsa.2017.080337.
[14] M. Arif Wani and R. Riyaz, “A novel point density based validity index for clustering gene expression datasets,” Int. J. Data Min. Bioinform. , vol. 17, no. 1, pp. 66–84, 2017, doi: 10.1504/IJDMB.2017.084027.