## PENERAPAN ALGORTMA X-MEAN MENENTUKAN PENERIMA BANTUAN SOSIAL
Ahmad Jaelani, Ade Irma Purnamasari, Irfan Ali Teknik Informatika, STMIK IKMI CIREBON Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135 Jayganteng1402@gmail.com

## ABSTRAK
Pertambahan  jumlah  data  keluarga  tidak  mampu  di  Desa  Jatipancur  dapat  berpotensi  mengakibatkan dampak  buruk akibat peningkatan  jumlah penduduk. Masalah ketidakseimbangan keluarga tidak  mampu dapat menyebabkan  masalah  kemiskinan  dan  tekanan  penduduk.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  Mendapatkan  hasil cluster  dari  penerima  bantuan  Sosial  dala  pengaplikasian  metode  x-mean,  mengetahui  kelompok  penerima bantuan  sosial  dan  cluster  terbaik.  Penelitian  menggunakan  pendekatan  data  mining  dengan  menerapkan Algoritma X-Means Clustering.  Algoritma X-Means diimplementasikan menggunakan software Ms. Excel dan Rapidminer. Penelitian ini menggunakan data dari Badan Pusat Statistik (BPS) Jatipancur, Data yang digunakan melibatkan  7  atribut  dan  mencakup  periode  tahun  2019-2023.  Hasil  pengelompokan  menggunakan  X-Means menghasilkan 10 cluster, Cluster 1 mendekati nilai sempurna dengan Davies Bouldin Index sebesar 0.002, Jarak antara cluster terbaik adalah pada cluster 1 dengan jumlah 0.000, serta Performance terdekat ada pada cluster 0 dengan nilai 5.672.239.884.760. Peneliti berharap penelitian ini dapat membantu Desa Jatipancur dalam proses penyaluran bantuan dan Optimalisasi dalam penyaluran bantuan yang lebih tepat sasaran.
Kata kunci: RapidMiner, data mining, pengelompokan, algoritma X-means, bantuan sosial

## 1. PENDAHULUAN
Meningkatknya  angka  pertumbuhan  penduduk yang  tidak  seimbang  dengan  kesempatan  kerja, berakibat  pada  peningkatan  jumlah  pengangguran. data  keluarga  tidak  mampu  di  Desa  Jatipancur Apabila tidak diatasi secara efektif dan sistematis, hal tersebut  akan  menimbulkan  konsekuensi  yang merugikan.  Ketidakmampuan  dalam  data  keluarga juga dapat mempengaruhi pertumbuhan ekonomi dan kesejahteraan masyarakat. diperlukan adanya pengelompokan  data  keluarga  tidak  mampu  sebagai salah  satu  upaya  untuk  mencegah  kemiskinan penduduk.  Maka  dari  itu,  dirancanglah  pengolahan data  yang  dapat  menangani  permasalahan  tersebut, yakni  melalui  penerapan  teknik  data  mining  dengan menggunakan  algoritma  X-Means.  terhadap  data keluarga tidak mampu di Desa Jatipancur.
Data  Mining  adalah  suatu  proses  penyusunan untuk  mencari  nilai  tambah  berupa  informasi  yang tidak  dapat  ditemukan  secara  manual  dari  sebuah basis  data.  Proses  ini  umumnya  digunakan  untuk mengekstraksi  pengetahuan  atau  pola  dari  data  yang berjumlah  besar,  sehingga  sering  disebut  sebagai Knowledge  Discovery  Database  (KDD).  Salah  satu teknik  dalam  Data  Mining  adalah  Clustering (Muhamad  Khandava  Mulyadien  et  al  2022).  Dalam penelitian  ini,  metode  Clustering  yang  diterapkan adalah menggunakan Algoritma X-Means.
Algoritma X-Means merupakan metode Clustering  non-hirarki  yang  berupaya  mempartisi data  ke  dalam  satu  atau  lebih  Cluster,  di  mana  data yang memiliki karakteristik serupa dikelompokkan ke dalam  Cluster  yang  sama.  Dalam  penelitian  ini, Algoritma X-Means akan digunakan untuk mengelompokkan  jumlah  penduduk  berdasarkan
karakteristiknya. Namun, terdapat kelemahan pada X- Means  terkait  penentuan  matriks  jarak,  yang merupakan  faktor  kritis  yang  memengaruhi  kinerja Algoritma.  Nilai  matriks  jarak  yang  dihasilkan  akan mempengaruhi  performa  dari  Algoritma  ini  [1]. Pemilihan Data Mining didasarkan pada kemampuannya untuk mengekstraksi informasi prediktif dari database yang besar (Siti Amaliyah et al 2023),  Pengelompokan  dilaksanakan  sebagai  solusi untuk  mendorong  perhatian  pemerintah  terhadap kelompok jumlah penduduk, dengan tujuan mencegah kepadatan  penduduk  dan  dampak  buruk  lainnya, sehingga  kesejahteraan  masyarakat  dapat  lebih terjamin.
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  diuraikan, penelitian  ini difokuskan pada  “Penerapan  Algoritma X-Means  Menentukan  Penerima  Bantuan”  Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu pihak Desa Jatipancur dalam proses penyaluran bantuan, sehingga  pemberian  bantuan  ini  menjadi  lebih optimal  dan  ditujukan  secara  langsung  kepada masyarakat yang benar-benar membutuhkan.

## 2. LITERATUR E REVIEW
Pencarian  literatur  yang  relevan  dengan  topik penelitian.  Langkah  ini  dapat  memberikan  gambaran mengenai Penerapan Data Mining Clustering Menggunakan  Algoritma  X-Means  Proses  pencarian dan  pengumpulan  artikel  dengan  menggunakan  tools publish  or  perish,  yang  diambil  dari  database akademik  yaitu Google  Scholar,  Shinta  dan  Scopus dengan kata kunci “Data Mining” dan “Clustering X- Means”.
Hasil  literature  review  yang  telah  dilakukan pada  jurnal-jurnal  penelitian  terkait  topik  Penerapan
Metode  Optimasi  pada  Jaringan  Komputer  untuk Meningkatkan  Efisiensi  Penggunaan  Sumber  Daya dapat dijabarkan sebagai berikut:
[2]  dengan  judul  “Penerapan  Algoritma  K- Means  Untuk  Menentukan  Prioritas  Penerimaan Bantuan  PKH”  membahas  mengenai  Implementasi yang  dilakukan  adalah  penerapan  Algoritma  K- Means  Clustering  terhadap  data  Penduduk  dengan jumlah  data  yang  akan  diolah  oleh  penulis  sebanyak 1.011.  Data  ini  akan  di  klasterisasikan  kedalam kategori  masyarakat  “Mampu”  dan  “Kurang Mampu”.
[3]dengan  judul  “Pemetaan Penduduk Penerima Bantuan  Sosial  Desa  Waru  Jaya  Menggunakan Algoritma K-Means Clustering” membahas mengenai Penerapan  data  mining  bertujuan  untuk  memastikan penyaluran bantuan ini tepat sasaran. Oleh karena itu, diperlukan  metode  klasterisasi  (clustering)  sebagai teknik  pengelompokan  data.  Ada  banyak  metode klasterisasi  yang  diajukan  oleh  para  ahli,  salah satunya  adalah  metode  k-means,  yang  termasuk dalam  kategori  berbasis  partisi.  Metode  ini  membagi data  menjadi  sejumlah  kelompok  untuk  mencapai tujuan tersebut.
[4]  dengan  judul  “Implementasi  Metode  K- means  Clustering  Untuk  Menganalisa  Penerima Bantuan  di  Desa  Palasah”  membahas  mengenai Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengoptimalkan penyebaran  akurasi  penerima  bantuan  di  Desa Palasah,  Kabupaten  Majalengka.  Metode  yang diterapkan  dalam  penelitian  ini  adalah  menggunakan metode K-Means Clustering.
[5] dengan judul “Analisis Pengelompokan Data set  Komputer  Menggunakan  Algoritma  X-Means” Artikel ini membahas implementasi metode Clustering  X-Means  dalam  mengelompokkan  dataset komputer  berdasarkan  harga  dan  spesifikasinya. Penjelasan diberikan mengenai proses pengklasifikasian  atau  clusterisasi  data  set  komputer dengan menggunakan Algoritma X-Means. Pengelompokkan  ini  telah  diuji  melalui  proses pengujian menggunakan machine learning menggunakan Software RapidMiner Studio.
[6]  dengan  judul  “Penggunaan  X-Means Clustering  Method  untuk  Mengelompokkan  Potensi Sekolah Menengah Unggul di Kabupaten Banyumas” membahas  mengenai  Penggunakan  metode  X-Means dalam  mengelompokkan  SMA  dan  SMK  di Banyumas  menghasilkan  hasil  yang  memuaskan dengan  empat  cluster,  yang  dibuktikan  dengan  nilai Davies-Bouldin Index (DBI) sebesar 0.846. Keempat cluster  tersebut  adalah  cluster  unggul  dengan  28 anggota,  cluster  baik  dengan  26  anggota,  cluster cukup  dengan  43  anggota,  dan  cluster  kurang sebanyak  21  anggota.  Dari  hasil  tersebut,  dapat disimpulkan  bahwa  tingkat  pendidikan  menengah  di Kabupaten  Banyumas  masih  tergolong  dalam  cluster cukup.
[7] dengan  judul  “Analisis Rumah Tidak Layak Huni  Menggunakan  Algoritma  X-Means  Analyzing
Uninhabitable  Houses  Using  X-Means  Algorith” membahas  mengenai  Pengelompokan  rumah  tidak layak  huni  dilakukan  dengan  mempertimbangkan struktur  bangunan  dan  fasilitas  rumah  pada  setiap rumah  tangga  di  empat  wilayah,  yaitu:  Batu  Layang, Siantan  Hilir,  Siantan  Tengah,  dan  Siantan  Hulu. Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk pengelompokan ini adalah metode X-Means clustering. Dalam proses memetakan atau mengelompokkan rumah tidak layak huni menggunakan algoritma X-Means, hasilnya diorganisir  menjadi  beberapa  cluster,  dan  nilai akurasi  terbaik  diperoleh  melalui  uji  Davies-Bouldin Index (DBI).
[8] dengan  judul  “Penerapan  Algoritma Clustering  K-Means  Untuk  Menentukan  Prioritas Penerima  Bantuan  Dana  Sosial  PKH  Di  Kelurahan Kampung Singkep” Artikel ini membahas perhitungan  Clustering  K-Means  untuk  menetapkan penerima  bantuan  berdasarkan  data  penduduk Kelurahan  Kampung  Singkep.  Tujuannya  adalah untuk  menentukan  jenis  bantuan  yang  sesuai  dengan kondisi  mereka,  memungkinkan  tim  penyeleksi memberikan  bantuan  sesuai  dengan  kriteria  yang telah  ditetapkan,  apakah  layak  atau  tidak  layak menerima bantuan tersebut.
[9]  dengan  judul  “Data  Mining  Menentukan Cluster  Penerima  Program  Bantuan  dengan  Metode K-Means” membahas pemanfaatan data mining untuk melakukan pengelompokan data dengan menggunakan metode K-Means, dan pengolahan data dilakukan  melalui  aplikasi  RapidMiner.  Dalam konteks  data  mining,  pada  saat  penelitian,  dilakukan pengklasifikasian  data,  pembuatan  prediksi,  serta estimasi untuk menghasilkan  informasi  berharga  dari kumpulan data yang akan diolah.
[10]  dengan  judul  “Pengelompokkan  Tingkat Pemahaman  Guru  PAUD  Terhadap  Pembelajaran Berbasis  STEAM  Menggunakan  Metode  X-Means Clustering” membahas penerapan algoritma X-Means clustering  sebagai  salah  satu  algoritma  data  mining untuk  mengelompokkan  data  tingkat  pemahaman guru PAUD terhadap pembelajaran berbasis STEAM. Hasil  pengelompokkan  menggunakan  algoritma  X- Means  Clustering  menunjukkan  tingkat  pemahaman guru  PAUD  di  Kecamatan  Medan  Area,  dengan  12 guru yang sangat paham, 7 guru yang paham, 7 guru yang  cukup  paham,  dan  4  guru  yang  tidak  paham terhadap pembelajaran berbasis STEAM.
[11]  dengan  judul  “Data  Mining  Manhattan Distance  dan  Euclidean  Distance  pada  Algoritma  X- Means  dalam  Klasifikasi  Minat  dan  Bakat  Siswa” membahas  mengenai  Sistem  data  mining  yang dikembangkan  dapat  memberikan  bantuan  dan kemudahan  dalam  proses  klasifikasi  minat  dan  bakat siswa.  Penilaian  variabel  dilakukan  melalui  sistem, memungkinkan  admin  untuk  mengupdate  nilai maksimal  dan  minimal  variabel  tanpa  perlu  merubah program secara manual.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilaksanakan  dengan  merujuk  pada tahapan-tahapan  penting  yang  diarahkan  pada indikator  keberhasilan  dalam  pengelompokan  data miskin  di  Kecamatan  Banjarmasin  Tengah,  guna mengatasi permasalahan multi-objektif. Untuk mencapai  indikator tersebut,  penelitian  ini  mengikuti tahapan-tahapan berikut:
a. Analisis  masalah,  fokus  pada  kebutuhan  untuk menganalisis permasalahan terkait pengelompokan data masyarakat miskin.
b. Analisis  kebutuhan,  melibatkan  identifikasi  dan pengumpulan  semua  kebutuhan  penelitian, termasuk  referensi  dari  jurnal,  buku,  literatur, serta alat dan perangkat lunak yang dibutuhkan.
c. Merancang  sistem  pengelompokan  berdasarkan algoritma K-Means.
d. Melakukan  analisis  menggunakan  alat  bantu RapidMiner.
e. Menguji  data  dengan  menerapkan  algoritma  K- Means yang telah dirancang.
f. Menyusun  laporan  dan  merumuskan  hasil penelitian."

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  peelitian  ini  dataset  yang  digunakan  yaitu penerima  bantuan  pangan  non  tunai  desa  jatipancur sebanyak  567  data  dari  tahun  2022  sampai  2023 menggunakan  atribut-atribut  sebagai  berikut,  RT, RW,  NIK,  Nama,  Pekerjaan,  Penghasilan  dan Tanggungan. Bisa dilihat pada Gambar berikut ini:

## Gambar 1. Dataset Penerima Bantuan

## 4.1. Data Selection
Pada tahap ini, dilakukan pemilihan data dengan tujuan  untuk  memilih  data  yang  akan  digunakan dalam proses pengelompokan melalui tools Rapidminer,  dalam  tahap  seleksi  yang  dilakukan peneliti  dilakukan  di  Microsoft  Excel  pada  proses data  mining  pengelompokan  bantuan  social.  Hasil dari  seleksi  data  yang  di  lakukan  peneliti  dapat  di ketahui pada data penerima bantuan sosial terdapat  7 atribut seperti pada table berikut ini:

## Tabel 1. Atribut Data Dari Dataset
No Atribut Type 1 RT Integer 2 RW Integer 3 NIK Real 4 Nama Polunominal 5 Pekerjaan Polynominal 6 Penghasilan Integer 7 Tanggungan Integer
Agar dataset tersebut bisa dikelola di RapidMiner, maka  perlu  dilakukan  Import  dataset  penerima bantuan  BPNT.xlx  dengan  menggunakan  operator Read Excel pada RapidMiner seperti gambar berikut:

## Gambar 2. Operator Read Excel

## 4.2. Preprocessing
Proses  digunakan  untuk  mengidentifikasikan variabel  yang  terdapat  pada  dataset  tersebut  yang kemudian  hal  ini  memungkinkan  RapidMiner melakukan  pemprosesan  data  yang  sesuai  seperti variabel kategoris. Yang mana dapat di lihat di bawah ini Operator set rol yang digunakan:
Gambar 3. Operator Set role pada RapidMiner

## 4.3. Transformation
Langkah  selanjutnya  yaitu  Transformasi,  pada langkah  transformation  dilakukan  untuk  data  diolah menjadi  bersifat  numeric.  Untuk  mengonversi  data Polynomial  menjadi  numerik,  dapat  menggunakan operator  Nominal  to  Numerical  yang  tersedia  di RapidMiner,  sebagaimana  terlihat  pada  contoh  di bawah ini:
. Gambar 4. Nominal to Numerical pada RadpidMiner
Untuk  Parameter  yang  di  gunakan  dalam operator Nominal to Numerical penelii menggunkana 3 atribut yang dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 2. Parameter Nominal to Numerical Parameter Keterangan Attribute Filter Type subset Attributes Select Attributes Coding type Unique integers

## 4.4. Data Mining
Dalam  Proses  data  mining  penulis  menerapkan operator  Multiply  dalam  pengoprasian  klaster  karena penulis  mengggunakan  10  kalster  dalam  kesempatan kali  ini. Operator multiply dapat dilihat pada gambar 4:
Gambar 5. Operator Multiply
Pada langkah data mining, dilakukan pengelompokan  data  menggunakan  algoritma  x- means.  Menggunakan  10  klaster  yang  dimana  hasil yang  di  dapatkan  dari  10  klaster  tersebut  di  ambil
mana nilai klaster yang terbaik. Atribut X-means dan performance  yang  bisa  di  lihat  pada  gambar  berikut ini :
Gambar 6. X-means dan Performance
Parameter  yang  digunakan  dalam  metode  X- Means  kali  ini  bisa  di  lihat  pada  tabel-tabel  berikut ini:
Tabel 2. Parameter X-Means Cluster K min K max Measure type Numerical measure Cluster algoritm K1 2 60 NumericalMeasurement EuclideanDistance Kmeans K2 3 60 NumericalMeasurement EuclideanDistance Kmeans K3 4 60 NumericalMeasurement EuclideanDistance Kmeans K4 5 60 NumericalMeasurement EuclideanDistance Kmeans K5 6 60 NumericalMeasurement EuclideanDistance Kmeans K6 7 60 NumericalMeasurement EuclideanDistance Kmeans K7 8 60 NumericalMeasurement EuclideanDistance Kmeans K8 9 60 NumericalMeasurement EuclideanDistance Kmeans K9 10 60 NumericalMeasurement EuclideanDistance Kmeans
Dari 9 klaster yang dilakukan peneliti kali ini di dapatkan  klaster  terbaik  ada  pada  klaster  K1  dengan Davies  Bouldin  terbaik  dengan  index  yang  di hasilkan dari algorima X-Means sebesar 0.002.

## 4.5. Interpretasi Data
Hasil dari data mining yang diperoleh melalui penerapan algoritma X-Means adalah sebagai berikut:
a. Hasil  pengelompokan  dengan  menggunakan algoritma  X-Means  menunjukkan  bahwa  cluster terbaik terdapat pada klaster K1, dengan 2 klaster optimal,  yaitu  cluster  0  sebanyak  566  item  dan cluster 1 dengan 1 item.
Gambar 7. Cluster Model
b. Dari Cluster K1, nilai Davies Bouldin Index yang dihasilkan  oleh  algoritma  X-Means  adalah  0.002. Dengan  menghitung  jarak antara rata-rata cluster, dapat  disimpulkan  bahwa  cluster  0  merupakan kelompok  terbaik  dengan  jarak  terdekat  sebesar 5.672.239.884.760.000.
Gambar 8. PerformanceVecctor pada metode X-
Means
c. Plot Grafik  plot  yang  di  hasilkan  dari  metode algoritma X-means clustering dapat dilihat pada gambar berikut ini dimana cluster 0 dengan hasil nilai  terbesar  nya  yaitu  pada  x  =  2  dan  Y  = 3.300.00  dan  nilai  terkecilnya  yaitu  x  =  11  dan Y  =  900.000  dan  dalam  cluster  1  terdapat  satu nilai  saja  yaitu  dengan  nilai  X  =  1  dan  Y  = 1.000.000. dapat dilihat pada gambar berikut ini:
Gambar 9. Grafik Plot
Memuat  hasil,  Pengujian  dan  pembahasan tentang skripsi yang telah dilakukan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  ini,  dapat  menyimpulkan sebagai  berikut:  Hasil  pengelompokan  menggunakan X-Means,  Dari  10  klaster  atau  klassifikasi  bahwa klaster pertama sangat mendekati nilai sempurna pada klasifikasi  tersebut.  Nilai  davies  bouldin  index sebesar  0.002.  dengan  menghitung  jarak  antara klaster,  klaster  1  adalah  yang  terbaik  dengan  jumlah 0.000  Dengan  nilai  performance  terdekat  ada  pada cliuster 0 dengan nilai 5.672.239.884.760.
Dalam  rangka  memperbaiki  kekurangan  serta guna  pelengkapan  penelitian  kali  ini  maka  beberapa saran sebagai berikut: penelitian ini dapat dikembangkan  dengan  menggunkan  algoritma  yang lain seperti naïve bayes, KNN, decision tree, dan lain- lain. Pada penelitian selanjutnya diusahakan menggunakan  dataset  dengan  atribut  lebih  lengkap dan  lebih  banyak  agar  hasil  yang  di  dapatkan  bisa lebih  jelas  dan  akurat  lagi.  Peneliti  berharap  agar penelitian  yang  dilakukan  dapat  dijadikan  acuan untuk  pemerintah  atau  aparat  desa  dalam  melakukan verifikasi  data  warga  yang  tidak  mampu  dan  mampu agar  tidak  ada  lagi  salah  sasaran  dalam  pembagian bantuan sosial.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  Mughnyanti  and  S.  Hafiz  Nanda  Ginting, “Data  Mining  Manhattan  Distance  dan Euclidean  Distance  Pada  Algoritma  X-Means Dalam  Klasifikasi  Minat  dan  Bakat  Siswa,” remik , vol. 7, no. 1, pp. 835–842, Jan. 2023, doi: 10.33395/remik.v7i1.12162.
[2]  B.  Fibriyanti  and  S.  Informasi,  “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Menentukan
Prioritas Penerimaan Bantuan PKH.”
[3]  D.  Bahtiar et  al. ,  “PEMETAAN  PENDUDUK
PENERIMA BANTUAN SOSIAL DESA WARU JAYA MENGGUNAKAN ALGORITMA  K-MEANS  CLUSTERING,” 2023. [Online]. Available: http://pijarpemikiran.com/index.php/Scientia [4]  O.  Mar,  atun  Sholihah,  N.  Suarna,  and  G. Dwilestari,  “Implementasi  Metode  K-means Clustering Untuk Menganalisa Penerima Bantuan  di  Desa  Palasah,” Jurnal  Informatika dan  Teknologi  Informasi ,  vol.  1,  no.  2,  2023, doi: 10.56854/jt.v1i2.121.
[5]  R. R. Khaerullah, N. Suarna, and O. Nurdiawan, “Analisa  Pengelompokan  Dataset  Komputer Menggunakan  Algoritma  X-Means,” Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi , vol. 1, no. 2, 2023, doi: 10.56854/jt.v1i2.135.
[6]  A.  Wijayanto  and  R.  Adhitama,  “Penggunaan X-Means Clustering Method untuk
Mengelompokkan  Potensi  Sekolah  Menengah Unggul di Kabupaten Banyumas,” vol. 2, no. 1, pp. 80–088, 2019, doi: 10.20895/INISTA.V2I1.
[7]  G.  F.  Rohendi,  N.  Suarna,  and  G.  D.  Lestari,
“Analisis Rumah Tidak Layak Huni Menggunakan  Algoritma  X-Means,” Jurnal Janitra  Informatika  dan  Sistem  Informasi ,  vol. 3,  no.  1,  pp.  18–29,  May  2023,  doi: 10.25008/janitra.v3i1.151.
[8]  P.  Penerima  Bantuan  Dana  Sosial  PKH  Di Kelurahan  Kampung  Singkep  Sari  Ufriani  and Y.  Arviita  SKom,  “Jurnal  Informatika  Dan Rekayasa  Komputer  (JAKAKOM)  Penerapan
Algoritma Clustering K-Means Untuk Menentukan,”  JAKAKOM,  2023.  [Online].
Available: http://ejournal.unama.ac.id/index.php/jakakom
[9]  R.  R.  A.  Aria,  S.  Susilowati,  and  I.  R. Rahadjeng,  “Data  Mining  Menentukan  Cluster Penerima  Program  Bantuan  dengan  Metode  K- Means,” remik ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  291–300,  Jan. 2023, doi: 10.33395/remik.v7i1.12030.
[10]  S.  Fatimah  and  A.  Usman,  “Pengelompokkan Tingkat  Pemahaman  Guru  PAUD  Terhadap Pembelajaran  Berbasis  STEAM  Menggunakan Metode X-Means Clustering,” 2022.
[11]  M.  Mughnyanti  and  S.  Hafiz  Nanda  Ginting, “Data  Mining  Manhattan  Distance  dan Euclidean  Distance  Pada  Algoritma  X-Means Dalam  Klasifikasi  Minat  dan  Bakat  Siswa,” remik , vol. 7, no. 1, pp. 835–842, Jan. 2023, doi: 10.33395/remik.v7i1.12162.