## ANALISIS EFEKTIVITAS PELAYANAN PUBLIK MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING DI KECAMATAN SUKAGUMIWANG
Siti Oop Sofiyah 1 , Nining R. 2 , Raditya Danar Dana 3
1 Program Studi Teknik Informatika S1, STMIK IKMI Cirebon
2 Program Studi Komputer Akutansi, STMIK IKMI Cirebon
3 Program Studi Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon oopsofiyah1724@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam  memberikan  pelayanan  kepada  masyarakat  selama  ini  sering  banyak  masukan  dari  masyarakat terutama tentang pelayanan pengurusuan surat-surat di kantor Kecamatan Sukagumiwang Indramayu. Sehingga perlu adanya pelaksanaan survey pelayanan kepada masyarakat.  Permasalahan dalam penyelenggaraan pelayanan kepada masyarakat di Kecamatan Sukagumiwang yang perlu diatasi. Seperti dalam pengurusan surat pengantar kartu keluarga, surat pengantar ijin usaha dan lain-lain dalam pelayanannya masih lambat dan masih ada beberapa formulir  yang  masih  diisi  secara  manual  yaitu  diketik  menggunakan  mesin  tik.  Tujuan  penelitian  ini  untuk menganalisis  bagaimana  mengklusterkan  kepuasan  pelayanan  yang  terbaik  kepada  masyarakat  di  Kecamatan Sukagumiwang.  Penelitian  yang  digunakan  dalam  metode  ini  yaitu  menggunakan  metode  k-means  clustering dengan teknik KDD (Knowledge Discovery in Database). Kemudian data yang digunakan untuk analisis dengan metode K-means Clustering untuk mengidentifikasi cluster-cluster yang ada pada data dan mengukur efektivitas pelayanan  kepada  masyarakat.  Penelitian  ini  memberikan  sebuah  kontribusi  untuk  pemerintah  setempat  untuk meningkatkan  efektivitas  pelayanan  kepada  masyarakat  Kecamatan  Sukagumiwang,  sehingga  bisa  membantu kebutuhan masyarakat dengan lebih optimal. Dan menghasilkan akurasi data Nilai k optimal yaitu k = 15 dengan nilai  dbi  =  0,984.  Jenis  cluster  distance  yang  menghasilkan  nilai  k  yang  optimal  tersebut  adalah ChebychevDistance. Nilai max run yang menghasilkan nilai k yang optimal tersebut adalah 29.
Kata kunci: Analisis efektivitas pelayanan public, K-means Clustering, ecamatan Sukagumiwang.

## 1. PENDAHULUAN
Pelayanan  publik  yang  efektif  adalah  salah  satu aspek  penting  dalam  menjaga  kepercayaan  dan kepuasan  masyarakat  kepada  pemerintah.  Analisis efektivitas  pelayanan  publik  merupakan  suatu  cara untuk mengukur kinerja pemerintah dalam memberikan  pelayanan  publik  kepada  masyarakat. Metode  analisis  yang  digunakan  dalam  analisis efektivitas  pelayanan  publik  dapat  bervariasi,  seperti survei  kepuasan  masyarakat,  analisis  data,  atau pengukuran kinerja. Hasil analisis efektivitas pelayanan  masyarakat  bisa  digunakan  sebagai  dasar untuk  melakukan  perbaikan  atau  peningkatan pelayanan  publik  yang  lebih  baik  di  masa  depan. Algoritma k-means clustering ini dapat dipakai untuk mengelompokkan data wilayah atau daerah ke dalam beberapa  klaster,  bagaimana  memanfaatan  algoritma k-Means  untuk  mengklaster  atau  mengelompokkan data wilayah berdasarkan beberapa indikator pelayanan kesehatan kecamatan-kecamatan di Kabupaten Blora [1].
Hasil  evaluasi  efektivitas  pelayanan  masyarakat di  Lubuk  Pakam  menggunakan  metode  K-Means Clustering  dari  penelitian  menunjukkan  bahwa terdapat  beberapa  kelompok  pelayanan  publik  yang memiliki  tingkat  efektivitas  yang  rendah  dan  perlu ditingkatkan  [2].  Pendapat  lain  yang  mengkaji efektivitas  pelayanan  masyarakat  di  Kota  Pekanbaru dengan  metode  fuzzy  C-Means  Clustering.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  terdapat  perbedaan
dalam efektivitas pelayanan publik antara kelurahan di Kota Pekanbaru, serta memberikan rekomendasi untuk pemerintah  agar  meningkatkan  efektivitas  pelayanan publik di kelurahan yang memiliki tingkat efektivitas rendah [3].
Tujuan  utama  dari  penelitian  adalah  untuk menganalisis efektivitas pelayanan publik di Kecamatan  Sukagumiwang  dengan  menggunakan metode  K-Means  Clustering.  Dengan  melakukan analisis  ini,  diharapkan  dapat  memberikan  informasi tentang kualitas pelayanan masyarakat yang diberikan oleh instansi-instansi terkait di daerah tersebut.
Alasan  pemilihan  judul  "Analisis  Efektivitas Pelayanan Publik Menggunakan  K-Means Clustering di  Kecamatan  Sukagumiwang"  dipilih  karena pentingnya  kualitas  dan  efektivitas  pelayanan  publik dalam  memberikan  layanan  kepada  masyarakat  dan relevannya  dengan  kebutuhan  saat  ini  dalam meningkatkan kualitas pelayanan publik di Kecamatan Sukagumiwang.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Algoritma K-Means
Algoritma K-Means merupakan algoritma clustering yang paling sederhana dibandingkan dengan algoritma  yang  lain.  Algoritma  clustering  ini  mudah diterapkan dan dijalankan, relative cepat, mudah untuk diadaptasi  dan  banyak  digunakan  dalam  tugas  data mining.  Algoritma  clustering  termasuk  salah  satu
algoritma  yang sering di gunakan  dalam data  mining [4].

## 2.2. Klasterisasi
Clustering  adalah  alat  analisis  data  yang memecahkan  masalah  clustering.  Tujuannya  adalah untuk  distribusi  dalam  kelompok  sedemikian  rupa sehingga  anggota  dari  cluster  yang  sama  sangat terhubung  dan  anggota  dari  cluster  yang  berbeda kurang terhubung [5][6].

## 2.3. Data Mining
Data  mining  adalah  proses  menganalisis  dan mengekstraksi pengetahuan secara otomatis menggunakan  satu  atau  lebih  teknik  pembelajaran komputer.  Penambangan  data  dapat  melibatkan pencarian  tren  dan  pola  minat  dalam  basis  data  yang sangat  besar  untuk  membuat  keputusan  di  masa mendatang  [7].  Sementara  algoritma  K-means  lebih efisien untuk data kecil, Selain itu, algoritma K-means memiliki  dua  kelemahan:  hasil  pengelompokan dipengaruhi  oleh  posisi  pengelompokan  pertama. Perbedaannya  terletak  pada  pilihan  konsep  cluster: pusat  K-means  didasarkan  pada  rata-rata  koordinat semua  titik  dalam  cluster,  sedangkan  pusat  K-word harus  menjadi  sampel.  titik  dalam  kelompok.  Semua pusat  cluster  antara,  dan  itu  Jarak  cluster  antara  titik terkecil [8].

## 2.4. Pelayanan Masyarakat
Bidang  Pelayanan  Publik  merupakan  bidang kerja  nonstruktural  yang  menyelenggarakan  kegiatan pelayanan publik secara langsung kepada masyarakat. Setiap  tahun,  Kementerian  Pendayagunaan  Aparatur Negara dan Reformasi  Birokrasi [9].  Yang dimaksud dengan  "pelayanan  publik"  adalah  setiap  kegiatan yang  dilakukan  oleh  pemerintah  atas  nama  suatu kelompok atau badan yang melakukan suatu kegiatan yang mendatangkan manfaat dan kepuasan, sekalipun hasilnya  tidak  terikat  secara  fisik  dengan  produk. Dalam bukunya Reformasi yang berjudul "Reformasi Pelayanan  Publik"  Seminar  Nasional  Informatika Medis [1].

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini,  kami  menggunakan  data berupa  angka  sebagai  alat  untuk  menganalisis informasi  tentang  apa  yang  ingin  ketahui.  Penelitian ini bersifat deskriptif analisis karena dalam penelitian ini dapat mengklusterkan tingkat kepuasan masyarakat.  Pada populasi atau sampel tertentu sesuai dengan banyaknya populasi atau sample yang akan di uji  [10].  Penelitian  Penelitian  kuantitatif  adalah penelitian  yang  menggambarkan  atau  menjelaskan suatu masalah  yang hasilnya dapat digeneralisasikan. Jenis  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini didasarkan  pada  pendekatan  penelitian  kuantitatif. Metode penelitiannya sendiri menggunakan algoritma k-means  sebagai  berikut:  Algoritma  pengelompokan yang digunakan dalam artikel ini adalah K-Means. Ini
adalah  algoritme  yang  dapat  menentukan  objek  di dalam pusat grup data (biasanya pusat grup data) [11].
K-Means  adalah  metode  pengelompokan  data non-hierarkis  yang  dapat  mengelompokkan  data  ke dalam kelompok berdasarkan kesamaan data, sehingga data  dengan  karakteristik  yang  baik  dikelompokkan dalam  satu  kelompok  dan  file  dengan  karakteristik yang berbeda dikelompokkan menjadi satu. Metode K- Means  dapat  diterapkan  pada  berbagai  macam  data, termasuk clustering di wilayah studi [12].
Algoritma  ini berulang untuk menemukan pusat terbaik.  Metode  K-means  ini  membagi  klaster  sesuai dengan jumlah klaster yang awalnya diidentifikasi atau dimulai saat algoritma dijalankan. Algoritma K-Means mengikuti jalur ini:
1. Tentukan  nilai  k  sebagai  jumlah  cluster  yang akan dibentuk.
2. Mulai  dengan  k  sebagai  centroid  yang  dibuat secara acak.
3. Hitung  jarak  dari  setiap  titik  data  ke  setiap centroid menggunakan persamaan jarak Euclidean.
4. Kelompokkan  semua  data  berdasarkan  jarak terpendek antara data dengan centroid.
5. Tentukan letak titik berat baru (k).
6. Jika  lokasi  centroid  baru  dan  lama  tidak  sama, kembali  ke  langkah  3.  Saat  menghitung  jarak antara  data  dan  centroid,  jarak  Euclidean digunakan dalam rumus berikut:
𝑑(𝑃, 𝑄) = √∑ (𝑥 𝑗 (p) − 𝑥 𝑗 (Q)) 𝑝 𝑗=1 2̇(1)
Kemudian,  pada  langkah  5,  temukan  centroid berikutnya menggunakan yang berikut ini:
Type equation here.
𝐶(𝐼) = 𝑥 1 + 𝑥 2 +  𝑥 3 + ⋯ +   𝑥 𝑛 ∑ 𝑥 (2)

## 3.1. CanberraDistance
CanberraDistance adalah metrik yang digunakan dalam  pengelompokan  dan  penambangan  data  untuk mengukur jarak antara dua titik atau vektor. Ini sering digunakan saat membandingkan istilah dengan atribut yang dapat dipengaruhi oleh perbedaan kecil atau saat menangani data yang berbeda. Dalam Clustering, jarak Canberra digunakan untuk mengukur perbedaan antara titik-titik data untuk mengelompokkan titik-titik yang serupa  ke  dalam  kelompok-kelompok  berdasarkan kesamaannya pada lokasi tertentu.

## 3.2. ChebyshevDistance
ChebyshevDistance  adallah  Jarak  Chebyshev (juga disebut "maksimum" atau "maksimum") adalah ukuran  jarak  antara  dua  titik  dalam  ruang,  dengan mempertimbangkan  perbedaan  maksimum  antara
setiap  panjang  dari  dua  titik.  Dengan  kata  lain,  jarak Chebyshev  menghitung  selisih  maksimum  antara setiap  elemen  dalam  dua  vektor.  Perbedaan  antara keduanya  yaitu  antara  luas  yang  dimiliki  oleh EuclideanDistance sedangkan
pada kasus
ChebyshevDistance jarak maksimum

## 3.3. Lokasi Penelitian
Tempat  lokasi  penelitian  yang  dilakukan  oeh peneliti  yaitu  penelitian  secara  deskripsi  karena sumber  data  dilakukan  dari  Kantor  Kecamatan Sukagumiwang Adapun alamat sebagai berikut:

## Gambar 1. Lokasi Penelitian

## 3.4. Teknik Analisi Data
Teknik yang digunakan untuk menganalisis data Penambangan ini menggunakan tahapan proses KDD (Knowledge Discovery in Databases) yang terdiri dari data, pembersihan  data,  transformasi  data , Data mining , Evolusi, seperti terlihat gambar 2:
Gambar 2. Knowledge Discovery In Database
a) Darabase
Data  analisa  survaey  kepuasan  masyarakat didapat  dari  dataset  hasil  survey  kepuasan masyarakat  yang  bersumber  dari  Pemerintahan
Kecamatan
Sukagumiwang dengan menggunakan  data  pada  penelitian  ini  ialah sebanyak  88  dataset  dan  10  Atribut  yaitu:  No. Resp, u1, u2, u3, u4, u5, u6, u7, u8, u9.
b) Data Cleaning Secara  umum,  data  yang  diperoleh  baik  dari database  maupun  survei  berisi  entri  yang  salah seperti:  B.  Data  hilang,  data  tidak  valid,  atau kesalahan  ketik  sederhana.  Disarankan  juga untuk membuang data yang tidak relevan, karena
keberadaannya  nantinya  dapat  mempengaruhi kualitas  dan  keakuratan  hasil  data  mining. Pembersihan  data  juga  memengaruhi  kinerja sistem  penambangan  data  dengan  mengurangi jumlah dan kompleksitas pemrosesan data.
c) Data Transformation Tahap ini adalah Proses transformasi data terpilih agar sesuai untuk proses data mining.
d) Data Mining Proses  pemeriksaan  dan  analisis  data  dalam jumlah  besar,  dengan  menggunakan  teknik  dan metode tertentu, dengan tujuan menemukan pola dan  informasi  yang  menarik  dalam  data  yang disimpan  dalam  jumlah  besar.  Teknik,  metode, dan algoritme yang tepat bergantung pada tujuan Anda  dan  keseluruhan  proses  KDD  (penemuan pengetahuan dalam basis data). e) Evaluation Penerjemah alur yang  dihasilkan  oleh  data mining  harus  mewakili  aliran  informasi  yang dihasilkan oleh suatu proses dalam bentuk yang mudah dipahami oleh pihak yang berkepentingan. Proses ini adalah proses KDD- nya yang melibatkan pemeriksaan apakah aliran atau  informasi  yang  ditemukan  bertentangan dengan fakta atau hipotesis yang ada.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian yang dilakukan dalam pembahasan  ini  yaitu  akan  menguraikan  proses bagaimana  pengklasifikasian  atau  clusteriasi  dataset Survei Kepuasan Masyarakat dengan metode Algoritma K-Mean. pengelompokkan dengan menggunakan  proses  pengujian  Machine  Learning yaitu Software RapidMiner Studio.

## 4.1. Data
Data  dalam  bentuk  file  excel  yang  bernama dataset  Survei  Kepuasan  Masyarakat  diperoleh  dari hasil kuesioner.
Jumlah record sebanyak 88 record dan terdiri dari 10 atribut seperti tampak pada tabel dibawah ini.
Tabel 1. Atribut default dari file electronic item price
No Atribut Type Data Keterangan 1 No.RESP integer Nomor urut responden 2 u1 Integer Parameter persyaratan 3 u2 Integer Parameter prosedur 4 u3 Integer Parameter waktu pelayanan 5 u4 Integer Parameter biaya atau tarif 6 u5 Integer Parameter produk/ layanan 7 u6 Integer Parameter pelaksana 8 u7 Integer Parameter perilaku pelaksana 9 u8 Integer Parameter sarana prasana 10 u9 integer Parameter penangana pengaduan
4.2. Selection
Untuk membaca dataset dalam bentuk file excel, menggunakan  operator Read  Excel seperti  pada gambar berikut:
Gambar 3. Operator Read Excel pada Rapidminer
Dari  hasil  pembacaan  Operator  Read  Excel didapat informasi sebagai berikut.
Tabel 2. Operator Read Excel No. Uraian Keterangan 1. Record 88 2. Special Attribute 0 3. Reguler Atribute 10 4. Attribute : NO. RESP Integer U1 Integer U2 Integer U3 Integer U4 Integer U5 Integer U6 Integer U7 Integer U8 Integer U9 Integer
Karena  dataset  tidak  memiliki  id,  digunakan operator Set Role seperti pada gambar berikut:
Gambar 4. Operator Set Role

## 4.3. Preprocessing
Proses cleansing atau  pembersihan  data  yang missing atau memiliki nilai yang tidak konsisten pada langkah preprocessing .  Sebelum  melakukan  proses ini,  dilakukan  analisa  terlebih  dahulu  apakah  atribut pada dataset yang dipilih  memiliki  nilai missing atau tidak serta memiliki data yang konsisten atau tidak. Dari  hasil result dari  statistik  dataset  seperti  tampak pada gambar dibawah  ini, diketahui  bahwa tidak  ada atribut yang memiliki nilai missing . Untuk memeriksa konsisten  atau  tidak  konsistennya  dataset  yang digunakan  diperiksa  per- record secara  langsung  dan menunjukan  bahwa  dataset  memiliki  data  yang konsisten terhadap nilainya.
Result dari uraian statistik dataset tersebut diatas, maka  proses  Preprocessing  tidak  dilakukan  karena dapat  dianggap  bahwa  dataset  tidak  memiliki  nilai missing dan dataset sudah konsisten.
Model  proses  pada  rapidminer  sampai  dengan langkah Preprocessing sama dengan gambar sebelumnya.
Gambar 5. Model proses langkah Selection di Rapidminer

## 4.4. Transformasi
Karena  tipe  data  pada  dataset  sudah  berjenis integer,  maka  tidak  perlu  melakukan  proses transformasi.
Model  proses  pada  rapidminer  sampai  dengan langkah Tranformation sama dengan gambar sebelumnya.

## 4.5. Data Mining
Pada  langkah data  mining karena  menggunakan operator K-Means pada gambar di bawah ini.
Gambar 6. Operator K-Means Rapidminer
Berikut adalah parameter pada operator K-Means yang digunakan tampak pada tabel dibawah ini.
Tabel 3. Operator K-Means No Parameter Isi 1 K 2-15 2 Measure types NumericalMeasure 3 Numerical measure EuclideanDistance EuclideanDistance CanberraDistance ChebychevDistance CosineSimilarity KernelEuclideanDistance ManhattanDistance
Untuk  mengeukur  performance  dari  hasil pengelompokan menggunakan operator Cluster Distance Performance seperti gambar berikut.
Gambar 7. Operator Cluster Distance Performance
Parameter  pada  operator  Cluster  Distance Performance  yang  digunakan  tampak  pada  tabel dibawah ini.

## Tabel 4. operator Cluster Distance Performance
No. Parameter Isi 1 main criterion davies_bouldin:
Davies-Bouldin  adalah  ukuran  yang  digunakan dalam  analisis  data  untuk  mengevaluasi  kualitas partisi. Analisis klaster merupakan metode pengelompokan (clustering) data berdasarkan kesamaan fitur atau fitur. Semakin kecil nilai Davies- Bouldin, semakin baik distribusinya.
Fungsi  indeks  Davies-Bouldin:  indeks  Davies- Bouldin digunakan untuk mengukur kualitas klasifikasi  dari  algoritma  clustering.  Beberapa keunggulannya adalah:
1. Validasi Cluster: Indeks ini membantu memastikan bahwa cluster yang dibuat memiliki grup yang bermakna dan terpisah satu sama lain.
2. Evaluasi Metode Pengelompokan: Indeks
Davies-Bouldin dapat digunakan untuk
membandingkan kinerja berbagai metode. Prosedur yang memberikan nilai Davies-Bouldin lebih rendah dianggap menghasilkan cluster yang lebih baik.
Menentukan  distribusi  statistik  terbaik:  Indeks dapat membantu menentukan distribusi statistik  yang paling  sesuai  dengan  data  dengan  menguji  beberapa kelompok berbeda.
Model  proses  pada  rapidminer  sampai  dengan langkah Data mining pada gambar berikut ini.

## Gambar 8. Data Mining

## 4.6. Evaluation
Evaluasi yang dilakukan terhadap hasil kegiatan eksperimen  terhadap  dataset  yang  diperoleh  hasil sebagai berikut.
Tabel 5. CamberraDistance, dan k : 2 No. K Cluster distance Max-run dbi 1 2 CamberraDistance 1 1.673 2 2 CamberraDistance 2 1.807 3 2 CamberraDistance 3 1.797 4 2 CamberraDistance 4 1.764 5 2 CamberraDistance 5 1.721 .... ... ............................ ..... ....... 100 2 CamberraDistance 100 1.764
Tabel pada evaluasi: Cluster distance keseluruhan  setiap  table  terdapat  100  record,  namun jumlah  record  yang  ditampilkan  hanya  5  record  dari
100  record  mengingat  table  tersebut  terlalu  banyak sehingga ada range antara 1-5…100.
Pada analisa cluster distance: ManhattanDistance dan k: 15 menghasilkan:
Tabel 6. ManhattanDistance  dan k : 15 No. K Cluster distance Max-run dbi 1 2 ChebychevDistance 1 1.799 2 2 ChebychevDistance 2 1.815 3 2 ChebychevDistance 3 1.815 4 2 ChebychevDistance 4 1.801 5 2 ChebychevDistance 5 1.815 .... ... ............................ ..... ………. 100 2 ChebychevDistance 100 2.073
Setelah dilakukan analisa menggunakan algoritma k-means klustering maka dapat di simpulkan oleh  penulis  yaitu  dapat  mengetahui  Nilai  k  optimal yaitu k = 15 dengan nilai dbi = 0,984, selain itu dapat mengetahui Jenis cluster distance yang menghasilkan nilai k yang optimal tersebut adalah ChebychevDistance. Untuk nilai max run menghasilkan nilai k yang optimal adalah 29.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  klastering  data survey kepuasan masyarakat   menggunakan algoritma K-Means Clustering, maka dapat disimpulkan sebagai berikut : Dapat  mengetahui  Nilai k optimal  yaitu k = 15 dengan nilai dbi = 0,984.
1) Dapat  mengetahui  Jenis  cluster  distance  yang menghasilkan  nilai  k  yang  optimal  tersebut adalah ChebychevDistance.
2) Dapat mengetahui nilai max run yang menghasilkan  nilai  k  yang  optimal  tersebut adalah 29.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N.  H.  Cahyana,  “Metode  Data  Mining  K- Means  Untuk  Klasterisasi  Data  Penanganan Dan  Pelayanan  Kesehatan  Masyarakat,”  pp. 24–31, 2019.
[2] Y. Syahra, D. R. Habibie,  M. Nasution, H. N. Nasution,  and  A.  H.  Nasyuha,  “Klasterisasi Data  Penanganan  dan  Pelayanan  Kesehatan Masyarakat dengan Algoritma K-Means,” vol. 9,  no.  5,  pp.  1423–1433,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i5.4888.
[3] E.  H.  Wisanta  and  Y.  N.  Marlim,  “Analisis Algoritma K-Means Untuk Clustering Kepuasan  Pelayanan :  Mall  Pelayanan  Publik Pekanbaru,” 2021.
[4] D.  K.  Sitinjak,  B.  A.  Pangestu,  B.  N.  Sari,  T. Informatika, and U. S. Karawang, “Clustering Jumlah Tenaga Kesehatan Berdasarkan Kecamatan di Kabupaten Karawang Menggunakan Algoritma K-Means,” vol. 6, no. 1, pp. 47–54, 2022.
[5] P. E. ASRONI, FITRI HIDAYATUL, “Penerapan Metode Clustering dengan
Algoritma  K-Means  pada  Pengelompokkan Data  Calon  Mahasiswa  Baru  di  Universitas Muhammadiyah  Yogyakarta  (  Studi  Kasus : Fakultas Kedokteran dan Ilmu Kesehatan , dan Fakultas  Ilmu  Sosial  dan  Ilmu  Politik  ),”  vol. 21, no. 1, pp. 60–64, 2018, doi: 10.18196/st.211211.
[6] B. Parlambang, J. S. Informasi, P. Minggu, and J.  Selatan,  “IMPLEMENTASI  ALGORITMA K-MEANS  DALAM  PROSES  PENILAIAN KUESIONER  KEPADA  DOSEN  GUNA MENDUKUNG  KEPUASAN  MAHASISWA TERHADAP DOSEN,” 2020.
[7] P.  D.  Lestari,  D.  Kecomberan,  K.  Talun,  M. Clustering, A. K. Clustering, and N. Pengguna,
“DATAMINING  PADA  PENJUALAN  AIR BERSIH DI SPAM AKIDAH MENGGUNAKAN ALGORITMA K- MEANS  CLUSTERING,”  vol.  7,  no.  1,  pp.
412–416, 2023.
[8] S.  Zhang  and  C.  Duan,  “Clustering Optimization Algorithm for Data Mining Based on Artificial Intelligence Neural Network,” vol. 2022, 2022.
[9] D.  Arkham,  D.  Swanjaya,  T.  Informatika,  F. Teknik, U. Nusantara, and P. Kediri, “K-Means Method For Clustering Public Service Assessment  of  Goverment  Organization  In Kediri City,” pp. 155–160, 2020.
[10] E.  E.  Lubis,  N.  Rimayanti,  And  N.  Yohana, “Pengaruh Penggunaan Media Sosial Terhadap,” Pp. 163–172, 2015.
[11] F.  P.  Hidayat,  R.  Bagus,  F.  Hakim,  And  U. I. Indonesia,  “Implementasi  Metode  Clustering K-Medoids Dalam,” Pp. 106–114, 2021.
[12] I. Dan Et  Al. , “Systematic Literature Review : Penggunaan Algoritma K-Means Untuk Clustering  Di  Indonesia  Dalam  Bidang Pendidikan,” Vol. 2, No. 1, Pp. 19–24, 2021.