## CLUSTERING JENIS SUMBER AIR DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN ALORITMA K-MEDOIDS
Ela Apriliyani 1 , Bani Nurhakim 2 , Sandy Eka Permana 3 , Gifthera Dwilestari 4 , Mulyawan 5 123 Program Studi Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon
45 Program Studi Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10 B Majasem, Kota Cirebon elaapriliani683@gmail.com

## ABSTRAK
Air sangat penting bagi seluruh  makhluk hidup di Bumi karena  merupakan  kebutuhan dasar  yang harus dipenuhi dan dikonsumsi. Sumber air merupakan fondasi ekosistem dan keanekaragaman hayati. Terbatasnya ketersediaan  air  menunjukkan  pentingnya  melindungi  dan  mengelola  penggunaannya  secara  bijaksana. Perubahan  iklim  dapat  mempengaruhi  siklus  air  di  bumi.  Dengan  data  sumber  air  yang  di  keluarkan  dalam periode  1  tahun  sekali  oleh  Dinas  Pemberdayaan  Masyarakat  Tujuan  penelitian  ini  adalah  mengelompokkan jenis sumber air dengan metode K-Medoids dan menganalisis hasilnya dengan implementasinya menggunakan RapidMiner .  Penelitian  ini  menghasilkan  sebanyak  3 cluster, pada  masing-masing cluster memiliki  anggota yang  berbeda. Cluster 0  memiliki  200  item, cluster 1  memiliki  96  items,  dan cluster 2  memiliki  160  items yang, dengan total dari ketiga cluster tersebut sebanyak 456 items
Kata kunci : sumber air, K-Medoids, RapidMiner, Clustering

## 1. PENDAHULUAN
Air  memiliki  peranan  yang  sangat  penting  bagi setiap  makhluk  hidup  yang  ada  di  muka  bumi  ini. Bisa  dikatakan  bahwa,  jika  tidak  ada  air  di  suatu tempat di muka bumi ini maka tidak akan ada harapan untuk  suatu  kehidupan.  Dikarenakan  air  merupakan kebutuhan  pokok  yang  harus  dipenuhi  dan  memiliki sifat  wajib  untuk  dikonsumsi,  umber  air  menjadi pondasi  bagi  ekosistem  dan  keragaman  hayati ketersediaan air yang terbatas menunjukkan pentingnya konservasi dan manajemen yang bijaksana  dalam  penggunaannya.  Perubahan  iklim dapat mempengaruhi siklus air di Bumi. Hal ini dapat menyebabkan  pola  curah  hujan  yang  berubah,  dan mengakibatkan  perubahan  ketersediaan  air,  dan dampak terhadap ekosistem, pertanian, serta kehidupan  manusia.  Penggunaan  metode K-Medoids untuk clustering sumber  air  di  Provinsi  Jawa  Barat berdasarkan kabupaten memiliki manfaat praktis yang signifikan  dalam  mendukung  pengelolaan  sumber daya  air  yang  lebih  efektif  dan  berkelanjutan  serta meningkatkan kualitas hidup masyarakat.
Terdapat macam macam sumber air, diantaraanya  Sumber  air  permukaan  yang  terdapat  di permukaan  Bumi,  seperti  sungai,  danau,  waduk,  dan embung.  Lalu  Sumber  Air  Tanah,  Air  tanah  dapat diakses  melalui  sumur  atau  mata  air  dan  sering menjadi  sumber  air  yang  penting  bagi  penggunaan domestik, irigasi, dan industri. kemudian air hujan, air laut  Namun  air  laut  tidak  dapat  dikonsumsi  secara langsung  karena  kandungan  salinitasnya  yang  cukup tinggi  serta  tidak  memenuhi  baku  mutu  air  minum. Desalinasi  merupakan  cara  yang  banyak  digunakan untuk  memanfaatkan  air  laut  menjadi  air  layak konsumsi.  [1]  dan  lain  sebagainya.  Perlindungan  dan pelestarian  sumberdaya  air  harus  menjadi  salah  satu
prioritas  utama  manusia.  Pemanfaatan  air  untuk berbagai  kebutuhan  harus  memperhatikan  parameter- parameter  kualitas  air  sesuai  baku  mutu  yang  sudah ditetapkan. [2]

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian terkait
Sumber  daya  air  adalah  sumber  daya  air  yang dapat  digunakan  atau  dimanfaatkan  manusia.  Air digunakan  dalam  bidang  pertanian,  industri,  rumah tangga,  rekreasi,  dan  aktivitas  lingkungan.  Sebagian besar  air  tawar  yang  tidak  membeku  ditemukan  di dalam  tanah  dalam  bentuk  air  tanah,  dan  hanya sebagian kecil berada di udara dan di atas permukaan tanah.  Sebagian  besar  air  asin  di  Bumi  berjumlah 97%, dan sisanya 3% merupakan air tawar. [3]

## 2.2. Data Mining
Data mining merupakan suatu proses yang dapat digunakan  untuk  menemukan  hubungan  yang  berarti dari  sekumpulan  data  dengan  memeriksa  data  yang tersimpan dalam media penyimpanan dengan menggunakan  teknik  clustering,  [4].  Pembuatan model  dilakukan  melalui  proses  yang  menggunakan algoritma  atau  rumus  tertentu.  Data mining menggunakan  teknik  seperti  statistik,  matematika, dan  pembelajaran  mesin,  yang  digunakan  untuk mengidentifikasi dan mengolah berbagai data menjadi informasi berguna. (Arhami & Nasir & al., 2020).

## 2.3. Clustering
Clustering  adalah  proses  membagi  sekumpulan objek  data  ke  dalam  himpunan  bagian  yang  disebut cluster.  Cluster  memiliki  objek  yang  berbeda  dan memiliki karakteristik yang sama. Melalui penggunaan algoritma clustering, partisipasi
dilakukan  secara  otomatis.  Akibatnya,  clustering sangat bermanfaat karena dapat menemukan kelompok  atau  kelompok  yang  tidak  dikenal  dalam data. [5].
Clustering  adalah  proses  pembagian  data  ke dalam  kelas  atau  cluster  berdasarkan  tingkat kesamaannya.  Dalam  clustering,  data  yang  memiliki kesamaan  dimasukkan  ke  dalam  cluster  yang  sama, sedangkan  data  yang  tidak  memiliki  kesamaan dimasukkan dalam cluster yang berbeda [6] . Kesamaan  dalam  kelas  tinggi  dan  rendah ditunjukkan  oleh  hasil  pengelompokan  yang  baik. Dalam  masalah,  kesamaan  adalah  ukuran  numerik dari  dua  objek.  Jika  ada  kemiripan  yang  lebih  besar antara  dua  objek  yang  dibandingkan,  maka  skor kemiripan  mereka  tinggi.  serta  sebaliknya.  Kualitas hasil  clustering  dipengaruhi  oleh  teknik  yang digunakan.  Untuk  pengelompokan,  ada  empat  jenis data. Keempat kategori data ini adalah
1. Variabel berukuran interval
2. Variabel biner
3. Variabel nominal, ordinal, dan rasio
4. Variabel dengan tipe lainnya.
Kemampuan metode
clustering untuk menemukan  pola  tersembunyi  dalam  data  yang diselidiki  harus  diukur.  Nilai  kemiripan  antara  objek yang  dibandingkan  dapat  dihitung  dengan  berbagai cara. Salah satunya adalah jarak Euclidean tertimbang.  Jarak  Euclidean  menghitung  jarak  antara dua  titik  dengan  mengetahui  nilai  setiap  atribut  dari dua titik tersebut. Untuk menghitung jarak menggunakan  jarak  Euclidean,  gunakan  rumus berikut: :
𝐷𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒(𝑝, 𝑞) = (∑ µk |𝑝𝑘 − 𝑞𝑘| 𝑛 𝑘
𝑟) 1/𝑟
[1]
Keterangan: N = Jumlah data record K= Urutan field data r= 2 µk= Bidang Bobot yang diberikan pengguna
Metode  umum  untuk  menemukan  persamaan atau ketidaksamaan dua vektor ciri, yang ditunjukkan dengan  peringkat,  adalah  jarak.  Semakin  kecil  nilai rangking  yang  dihasilkan,  semakin  dekat  kedua vektor  dan  lebih  mirip.  Metode  pengukuran  jarak Euclidean  adalah  salah  satu  yang  paling  umum digunakan. Pengukuran jarak dapat dijelaskan dengan persamaan berikut:
𝑗(𝑣 1 , 𝑣 2 ) = √∑(𝑣 1 (𝑘) − 𝑣 2 (𝑘))
𝑁 𝐾=1
[2]
dimana  v1  dan  v2  adalah  dua  vektor  yang  jaraknya akan dihitung dan N menyatakan panjang vektor.
2.4. Flowchart K-Medoids
Gambar 1. Flowchart
Sistem  Clustering,  yang  digambarkan  dalam flowchart tersebut, adalah metode penulisan algoritma  menggunakan  notasi  garis.  Flowchart adalah  gambar  atau  bagan  yang  menunjukkan  urutan atau  langkah-langkah  suatu  program,  serta  hubungan antar  proses  dan  pernyataannya.  Setiap  simbol menggambarkan  proses  tertentu  karena  simbol- simbol  yang  digunakan  untuk  menyampaikan gambaran ini. sementara garis penghubung menunjukkan  jarak  antara  proses.  Proses  flowchart akan  memudahkan  pengecekan  elemen  analisis masalah yang terlupakan. Sebelum proses pembersihan  dan  transformasi  data,  data  pada flowchart  K-medoid  ini  masih  tidak  relevan  atau valid.  Data  tidak  ada.  Namun,  setelah  mengakses sistem melalui kuesioner online. Data kosong tersebut harus diisi sepenuhnya atau tidak kosong sama sekali,
sehingga data tersebut lengkap dan siap untuk proses klasterisasi. [8]

## 2.5. K-Medoids
Algoritma K-Medoids atau  sering  disebut  juga dengan algoritma PAM ( Partitioning Around Medoid )  dikembangkan  oleh Leonard  Kaufman  dan Peter  J.  Rousseeuw ,  yang  merupakan  algoritma partitional yang memecah dataset menjadi kelompok- kelompok.  Algoritma  K-Medoids  menggunakan  nilai rata-rata (means) dari setiap cluster untuk menentukan pusat kelompok, sedangkan algoritma K- Medoids  menggunakan  nilai  rata-rata  dari  setiap cluster [7]
Algoritma  ini  bekerja  dengan  meminimalkan jumlah  kesamaan  yang  ada  antara  setiap  objek  dan titik referensi yang tepat. Algoritma K-Medoids dapat dilakukan dalam beberapa langkah [7]
a. Inisialisasi  pusat  cluster  sebanyak  k  (jumlah cluster).
b. Untuk  menghitung  jarak  Euclidian,  hitung setiap  objek  ke  cluster  terdekat  dengan menggunakan persamaan (2.1).
c. Sebagai  kandidat  non-medoids,  mulai  pusat cluster  baru  pada  setiap  objek  secara  acak setelah menghitung jarak Euclidian.
d. Hitung jarak setiap objek pada masing-masing cluster dengan kandidat non-medoids.
e. Hitung total simpangan (S) dengan menghitung  jarak  total  baru  dibagi  dengan jarak  total  lama.  Jika  S  kurang  dari  0,  maka data  cluster  non-medoids  akan  digunakan untuk  membentuk  sekumpulan  k  objek  baru sebagai medoids.
f. Untuk  mendapatkan  cluster  beserta  anggota cluster  masing-masing,  ulangi  langkah  c–e hingga tidak ada perubahan pada medoid.

## 2.6. RapidMiner
Lebih dari 500 karyawan RapidMiner menangani  input,  output,  pra-pemprosesan  data,  dan visualisasi  personal.  RapidMiner  adalah  mesin penambangan  data  yang  dapat  diintegrasikan  ke dalam  produknya  sendiri  dan  juga  tersedia  sebagai perangkat  lunak  analisis  data  mandiri.  Dibangun  di Java, ia bekerja dengan semua sistem operasi, [9]

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Sumber Data
Sumber data dalam penelitian ini diperoleh dari website, https://opendata.jabarprov.go.id/id/dataset/ju mlah-desa-berdasarkan-sumber-air-untuk-mandi- dan-cuci-di-jawa-barat. Dataset terkait topik Pemerintah  dan  Desa  ini  dihasilkan  oleh  Dinas Pemberdayaan  Masyarakat  yang  dikeluarkan  dalam periode 1 tahun sekali. dataset ini berjumlah 457 data. Dataset  ini  diamil  pada  10  Desember  2023.  Jenis dataset  ini  adalah  data  sekunder  Data  sekunder merujuk kepada informasi atau data yang dikumpulkan,  diolah,  atau  disusun  oleh  pihak  lain
atau  orang  lain  sebelumnya.  Data  sekunder  dapat berasal dari berbagai sumber, seperti publikasi ilmiah, studi penelitian, laporan pemerintah, database online, dan sumber informasi lainnya.

## 3.2. Teknik Pengumpulan
Penelitian Dokumen Penelitian dokumen merupakan  suatu  metode  pengumpulan  data  yang diperoleh  dari  dokumen-dokumen  atau  catatan- catatan yang ada. Dalam penelitian ini data diperoleh dari  situs  resmi  Badan  Pusat  Statistik.  Data  yang diperoleh akan diperiksa dan  diolah oleh peneliti dan digunakan  untuk  memperoleh  informasi  untuk penelitian ini.

## 3.3. Tahap Perancangan
Tahap  perancangan  penelitian  ini  dilaksanakan secara  bertahap Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD) merupakan sekumpulan proses untuk menemukan  pengetahuan  yang  bermanfaat  dari  data. KDD  terdiri  dari  serangkaian  langkah  perubahan, termasuk data preprocessing dan juga post processing [10]  berdasarkan  proses  penemuan  pengetahuan dalam  database  dan  disusun  untuk  dijalankan  secara berurutan  hingga  tahap  akhir.  Tahapan  perancangan tugas akhir ini dapat dilihat pada Gambar 2. Berikut :
Gambar 2. Knowledge Discovery Database (KDD)
Berikut penjelasan lebih lanjut mengenai proses Knowledge  Discovery  Database (KDD)  berdasarkan gambar 2. diatas:
1. Data selection Pada  proses  ini  dilakukan  pemilihan  data  dan pengecekan  data  pada  dataset  yang  akan digunakan.
2. Pemilihan Data ( Pre-processing) Pengayaan,  atau  "peningkatan"  data  yang  ada dengan  data  atau  informasi  eksternal,  dan penghapusan  data  duplikat  atau  tidak  konsisten adalah semua contoh proses pre-processing.
3. Data Transformation Transformasi  data,  data  kolom  B  (jenis  sumber air)  harus  dilakukan  proses  inisialisasi  data terlebih dahulu ke dalam bentuk angka/numerikal. dengan metode K-medoids.
4. Data Transformati
Pada  tahap  transformasi  data,  data  diubah  ke dalam  format  yang  dapat  digunakan  oleh  alat sehingga  dapat  digunakan  dalam  proses  data mining.  Kumpulan  data  tersebut  diolah  dan digabungkan  menjadi  satu  sehingga  proses  data mining dapat dilakukan.
5. Data Mining
Penambangan data melibatkan pencarian informasi  dan  pola  menarik  dalam  potongan  data yang  dipilih  dengan  menggunakan  teknik  dan metode tertentu. Pemilihan metode atau algoritma sangat  penting  karena  sangat  mempengaruhi tujuan dan proses KDD secara keseluruhan.
6. Evaluation/Knowledge Interpretation
Tahap  ini  penting  untuk  interaksi  KDD  yang mencakup  pemeriksaan  apakah  contoh  atau  data yang  ditemukan  bertentangan  dengan  kenyataan saat  ini  atau  spekulasi  sebelumnya, [11]  Pada tahap  ini  hasil data  mining akan  dievaluasi  dan diinterpretasikan sehingga dapat dijadikan sebagai informasi.  Hasil data  mining akan  dievaluasi menggunakan Davies-Bouldin  Index. Davies- Bouldin Index akan digunakan untuk menilai hasil data  mining.  DBI  mengumpulkan  algoritma clustering  pada  kumpulan  data  berdasarkan tingkat  densitas  centroid  data,  rasio  dan keterpisahan  antara  cluster,  dan  hasil  perhitungan ketiga  nilai.  Jika  keadaan  maksimal  terjadi  pada jarak  cluster,  karakter  cluster  akan  sangat  kecil sehingga  perbedaan  menjadi  sangat  jelas [12] . Kemudian  akan  dilakukan  penarikan  kesimpulan berdasarkan hasil analisis dan evaluasi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Mengelompokan Sumber Air Menggunakan Algoritma K-Medoids
4.1.1. Pengumpulan data ( Daya Collecting) Data  dalam  penelitian  ini  berjenis  sekunder, Berikut  merupakan  tabel  dari  data  sumber  air  yang diambil dari website open data tahun 2021-2023 :

## Tabel 1. Data sumber air
id Nama kabupaten Jumlah desa satuan tahun 1 KABUPATEN BOGOR 99 DESA 2020 2 KABUPATEN BOGOR 180 DESA 2020 3 KABUPATEN BOGOR 206 DESA 2020 4 KABUPATEN BOGOR 30 DESA 2020 5 KABUPATEN BOGOR 338 DESA 2020 6 KABUPATEN BOGOR 408 DESA 2020 7 KABUPATEN BOGOR 357 DESA 2020 ... ... ... ... ... 454 KOTA BANJAR 16 DESA 2023 455 KOTA BANJAR 16 DESA 2023 456 KOTA BANJAR 3 DESA 2023

## 4.1.2. Data sebelum Pre-processing
Data yang telah diproses sebelumnya mengacu pada  data  mentah  atau  asli  sebelum  diubah  atau dimodifikasi untuk memenuhi kebutuhan analisis atau
pemrosesan  data  tertentu.  Pemrosesan  awal  data merupakan  langkah  penting  dalam  analisis  data  yang bertujuan untuk mengatur, mengatur, dan menyiapkan data untuk digunakan secara efektif dalam model dan analisis lebih lanjut.

## 4.1.3. Data Reduction
Data  Reduction merupakan  tahapan  untuk mengurangi  data  yang  tidak  dibutuhkan  ketika  akan di  proses  ke  sebuah  pemodelan.  Atribut  dari  data mentah  yaitu  id,  nama  provinsi,  kode  provinsi,  nama kabupaten, sumber air, jumlah desa, tahun. Pada data sumber air ini ada atribut yang tidak dibutuhkan yaitu atribut nama provinsi, kode provinsi, nama kabupaten,  sehingga  data  hasil  integrasi  ada  4  yaitu id, sumber air, jumlah desa, dan tahun.

## 4.1.4. Data Cleaning
Data  Cleaning adalah  proses  mengisi  nilai yang  hilang  atau  salah,  mengoreksi  data  yang  tidak konsisten,  dan  mengidentifikasi  redundansi  data. Akumulasi  Data  atau  Duplikasi  Data.  Penelitian  ini melakukan  proses  pembersihan  data  dengan  cara memfilter  setiap  kolom  dan  mencari  data  yang kosong  atau  hilang  dengan  menggunakan  aplikasi Microsoft Excel.

## 4.1.5. Data Transformation
Data  Transformation ialah  proses  melakukan transformasi  data  yang  belum  memiliki  data  entitas jelas untuk di ubah menjadi data yang valid atau siap menjalani proses Data Mining.

## 4.1.6. Data Integration
Data integration adalah  suatu  proses  untuk menggabungkan data dari beberapa data.
4.2. Bagaimana hasil dari pengelompokan sumber  air  menggunakan  algoritma  K- Medoid
1. Langkah pertama yaitu membuat dataset dengan format .xlsx pada Ms.Excel
2. Buka  aplikasi  Rapidminer,  kemudian  klik New Process dan klik Blank
3. Operator read Excel
Untuk  menambahkan  data  yang  akan  diolah, maka  perlu  ditambahkannya read  excel yang  ada pada  menu operators, kemudian  klik  menu import configuration wizard .
Gambar 4. Operator read Excel
4. Pilih  data  yang  ingin  ditambahkan,  lalu  klik Next.
Gambar 5. Mencari data yang akan digunakan
5. Pilihlah atribut yang akan diproses.
Gambar 6. Memilih atribut yang akan di proses
Pada  Gambar  6.  pilihlah  atribut  yang  akan diproses pada algoritma k-medoids clustering, atribut yang  akan  di  proses  meliputi  Nama  Kabupaten, kategori jenis sumbe air, jumlah pengguna dan tahun. Setelah atributnya dipilih kemudian klik tombol Next.

## 6. Merubah format kolom
Gambar 7. Merubah format kolom
Pada  gambar  7.  tampilkan  menu change  role kemudian  rubah  kolom  atribut  Nama  Kabupaten menjadi Id, lalu klik tombol Finish.

## 7. Model mata mining
Gambar 8. Model data mining
Operator apply model digunakan untuk membaca  kumpulan  data  dalam cluster berdasarkan data  yang  diselidiki.  Operator Cluster  Performance Distance digunakan untu mengukur kinerja algoritma
k-medoids clustering pada dataset yang telah dibaca.
4.3. Hasil Clustering
4.3.1. Cluster Model
Gambar 9. Cluster model
Penelitian  ini  menghasilkan  sebanyak  3 cluster, pada  masing-masing cluster memiliki  anggota  yang berbeda. Cluster 0  memiliki  200  item, cluster 1 memiliki  96  items,  dan cluster 2  memiliki  160  items yang,  dengan  total  dari  ketiga cluster tersebut sebanyak 456 items.
4.3.2. Folder View RapidMiner Pada  gambar  berikut  terdapat  nama  nama kabupaten  yang  termasuk  pada cluster  0,  cluster  1, dan cluster 2.
Gambar 10. View RapidMiner Cluster 0
Gambar 11. View RapidMiner Cluster 1
Gambar 11. View RapidMiner Cluster 0
4.3.3. Performance Vector
Gambar 12. Performance Vector
Pada gambar 12. menunjukan hasil performance  vector,  Vektor  kinerja  mengacu  pada sekumpulan  metrik  atau  parameter  yang  digunakan
untuk mengukur hasil suatu sistem, proses, atau unit.
4.3.4. Visualizations RapidMiner
Gambar 13. Visualizations RapidMiner
Pada gambar 13. Menunjukan hasil dari cluster 0,  cluster  1,  dan  cluster  2  dengan  masing-masing penggunaan jenis sumber air yang berbeda

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  data  yang  telah  diolah,  maka penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  dapat  diketahui bagaimana Mengelompokan sumber air menggunakan algoritma k-medoids , yaitu menggunakan tahapan KDD yang dijalankan menggunakan  RapidMiner.  Dan  dapat  diketahui Bagaimana  hasil  dari  pengelompokan  sumber  air menggunakan  algoritma k-medoids ,  yaitu  dengan pengelompokan  jenis  sumber  air  berdasaarkan kabupaten dan desa pada tahun 2020, 2022, dan 2023 menggunakan k-medois clustering dan implementasinya  pada  Rapidminer,  menghasilkan  3 cluster,  diantaranya  cluster  0  memiliki  tingkat pengguna  jenis  sumber  air  paling  tinggi  hampir semua  jenis  sumber  air  dipakai,  cluster  1  memiliki tingkat  pengguna  jenis  sumber  air  paling  rendah  dan paling  banyak  menggunakan  air  hujan,  cluster  2 memiliki  tingkat  pengguna  jenis  sumber  air  paling sedang  dengan  penggunaan  jenis  sumber  air  sungai, danau,  sumur,  air  ledeng  (pam/pdam),  mata  air. Penelitian  ini  masih  memiliki  banyak  kekurangan adapun  saran  yang  dapat  dikemukakan  yaitu:  untuk peneliti  selanjutnya  dalam  mengelompokan  jenis sumber  air  sebaiknya  menggunakan  metode  lain selain metode algoritma K-Medoids Clustering.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  M.  C.  Kutananda  and  H.  S.  Titah,  “Kajian Desalinasi  Air  Laut  Menggunakan  Sistem Reverse  Osmosis  sebagai  Pemenuhan,”  vol.  11, no. 3, 2022.
[2] I.  S.  Sulistyorini,  M.  Edwin,  and  A.  S.  Arung, “Analisis  Kualitas  Air  Pada  Sumber  Mata  Air Di  Kecamatan  Karangan  Dan  Kaliorang Kabupaten Kutai Timur,” J. Hutan Trop. , vol. 4, no. 1, p. 64, 2017, doi: 10.20527/jht.v4i1.2883.
[3] F.  Lestari,  T.  Susanto,  and  K.  Kastamto, “Pemanenan Air Hujan Sebagai Penyediaan Air Bersih  Pada  Era  New  Normal  Di  Kelurahan Susunan  Baru,” SELAPARANG  J.  Pengabdi. Masy. Berkemajuan , vol. 4, no. 2, p. 427, 2021, doi: 10.31764/jpmb.v4i2.4447.
[4] R. Noviandi, Y. H. Chrisnanto, and H. Ashaury, “Sistem  Segmentasi  Keluhan  Air  Bersih  di  PT. Suryacipta  Swadaya  Menggunakan  K-Medoids Clustering,” Pros.  SISFOTEK ,  pp.  162–166,
2020, [Online]. Available: http://www.seminar.iaii.or.id/index.php/SISFOT EK/article/view/206
[5] K.  Annisa,  B.  S.  Ginting,  and  M.  A.  Syar, “Penerapan  Data  Mining  Pengelompokan  Data Pengguna  Air  Bersih  Berdasarkan  Keluhannya Menggunakan  Metode  Clustering  Pada  Pdam Langkat,” J.  Sist.  Inf.  Kaputama ,  vol.  6,  no.  2, pp. 165–179, 2022, doi: 10.59697/jsik.v6i2.167.
[6] D.  N.  Batubara,  A.  P.  Windarto,  D.  Hartama, and  H.  Satria,  “Analisis  Metode  K-MEANS Pada Pengelompokan Keberadaan Area Resapan Air  Menurut  Provinsi,” Semin.  Nas.  Sains Teknol. Inf. , no. x, pp. 345–349, 2019, [Online]. Available: https://prosiding.seminar- id.com/index.php/sensasi/article/view/324 (05 Juni 2020)
[7] B.  Wira,  A.  E.  Budianto,  and  A.  S.  Wiguna, “Implementasi  Metode  K-Medoids  Clustering Untuk  Mengetahui  Pola  Pemilihan  Program Studi Mahasiwa Baru Tahun 2018 Di Universitas Kanjuruhan Malang,” RAINSTEK J. Terap.  Sains  Teknol. ,  vol.  1,  no.  3,  pp.  53–68, 2019, doi: 10.21067/jtst.v1i3.3046.
[8] R.  Alawiyah,  A.  Mahmudi,  and  S.  Achmadi, “Penerapan  Metode  K-Medoid  Pada  Analisis Respon  Emosi  Marah  Wanita  Pendalungan Berbasis Web,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol.  6,  no.  1,  pp.  126–133,  2022,  doi: 10.36040/jati.v6i1.4508.
[9] D.  Pascalina,  R.  Widhiastono,  and  C.  Juliane, “Pengukuran  Kesiapan  Transformasi  Digital Smart  City  Menggunakan  Aplikasi  Rapid Miner,” Technomedia J. , vol. 7, no. 3, pp. 293– 302, 2022, doi: 10.33050/tmj.v7i3.1914.
[10] R.  Bahtiar,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk Prediksi
Penjualan Kusen Terlaris Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor,” J.
Inform.  MULTI ,  vol.  1,  no.  3,  pp.  203–214, 2023,
[Online].
Available: https://jurnal.publikasitecno.id/index.php/jim20 3
[11] C. Menggunakan, A. Apriori, Z. D. Nugraha, H. Sibyan,  and  N.  Mardiyantoro,  “Journal  of Engineering  and  Informatic  Implementasi  Data Mining  untuk  Menentukan  Pola  Penjualan  di Armada,”  vol.  1,  no.  2,  pp.  60–64,  2023,  doi: 10.56854/jei.v1i2.62.
[12] S.  F.  Intan,  W.  Elvira,  S.  Rahayu,  and  ..., “Perbandingan  Algoritma  K-Means  dan  K- Medoids  untuk  Pengelompokan  Pengeluaran Mahasiswa:  Comparison  of  the  K-Means  and K-Medoids  Algorithms  for  …,” …  Nas. Penelit.  dan  … ,  pp.  35–40,  2023,  [Online].
Available:
https://journal.irpi.or.id/index.php/sentimas/arti cle/view/543%0Ahttps://journal.irpi.or.id/inde x.php/sentimas/article/download/543/335