## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 850–857

## PENGELOMPOKAN DAERAH RAWAN KEKERASAN TERHADAP PEREMPUAN DAN ANAK DI JAWA BARAT MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Raisya Rahma 1) , Ratna Mufidah* 2)
1, 2) Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS. Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Kabupaten Karawang 41361 e-mail: raisya.rahma18190@student.unsika.ac.id 1) , ratna.mufidah@cs.unsika.ac.id 2) *Penulis Korespondensi

## ABSTRAK
Kekerasan merupakan tindakan baik disengaja maupun tidak disengaja yang dapat menimbulkan dampak negatif terhadap fisik maupun psikis seseorang. Kekerasan yang terjadi seringkali menimpa perempuan dan anak. Berdasarkan rilis tahunan yang dikeluarkan oleh Komisi Nasional Anti Kekerasan terhadap Perempuan (Komnas Perempuan) di tahun 2020, Provinsi Jawa Barat menempati posisi tertinggi  kedua di Indonesia dalam kasus kekerasan terhadap perempuan dan anak.  Penge- lompokan daerah dilakukan untuk memetakan daerah rawan kekerasan sebagai salah satu upaya membantu Pemerintah da- lam menekan angka kasus kekerasan terhadap perempuan dan anak di Jawa Barat serta mempermudah dalam penanganan kasus kekerasan tersebut. Penelitian ini menggunakan algoritma k-means untuk mengelompokkan daerah rawan kekerasan berdasarkan data Dinas Pemberdayaan, Perempuan, Perlindungan Anak dan Keluarga Berencana tahun 2020- 2021. Hasil pengelompokan membagi daerah ke dalam 3 kelompok (cluster) yaitu cluster 0 yang mencakup 5 kabupaten/kota, cluster 1 yang mencakup 21 kabupaten/kota, dan cluster 2 yang mencakup 1 kabupaten. Hasil evaluasi pengelompokan dengan silhou- ette coefficient menghasilkan nilai sebesar 0,62 yang menunjukan bahwa kriteria pengelompokan yang dilakukan termasuk dalam struktur cluster yang standar (medium structure).
Kata Kunci: Kekerasan terhadap perempuan dan anak, K-means clustering, silhouette coefficient.

## ABSTRACT
Violence is intentional and unintentional actions that can harm a person's physical and psychological conditions. The violence that occurs often afflicts women and children. Based on the annual release issued by Komnas Perempuan in 2020, West Java Province occupies the second-highest position in Indonesia in cases of violence against women and children. Regional clus- tering that aims to map violence-prone areas is one of the efforts to assist the Government in reducing the number of cases against  women  and  children  in  West  Java  and  making  it  easier  to  handle  cases  of  violence.  This  study  uses  the  K-means algorithm to cluster areas prone to violence based on data from the Department of Empowerment, Women, Child Protection, and Family Planning in 2020-2021. The clustering results divide the area into three clusters. Cluster-0 includes 5 districts/ cities,  cluster-1  includes 21 districts/cities,  and cluster-2 includes 1 district.  The clustering evaluation using the silhouette coefficient produces a value of 0.62, indicating that the clustering criteria are in medium structure.
Keywords: Violence against women and children, K-means clustering, silhouette coefficient.

## I. P ENDAHULUAN
INDAKAN kekerasan merupakan tindakan fisik baik disengaja maupun tidak disengaja atau dalam bentuk perbuatan lainnya yang dapat menimbulkan dampak negatif terhadap fisik, psikologis, dan perampasan hak seseorang [1].  Kasus kekerasan yang terjadi kerap kali menimpa perempuan dan anak, kasus tersebut tidak dapat  dianggap  sepele  dan  harus  ditangani  secara  serius  oleh  berbagai  pihak  terkait  [2].  Secara  umum,  faktor penyebab  terjadinya  tindak  kekerasan  dibagi  menjadi  dua  yaitu  faktor  individu  yang  berkaitan  erat  dengan kecenderungan seseorang untuk melakukan kekerasan dan faktor sosial yang berkaitan langsung dengan kondisi lingkungan sekitar yang mendorong seseorang untuk melakukan tindak kekerasan  [3]. Berdasarkan rilis tahunan yang dikeluarkan oleh Komisi Nasional Anti Kekerasan terhadap Perempuan (Komnas Perempuan) dalam kurun waktu tahun 2020, Provinsi Jawa Barat menempati posisi tertinggi kedua di Indonesia dengan jumlah 1011 kasus kekerasan  terhadap  perempuan  dan  anak  [4].  Tingginya  jumlah  kasus  tersebut  mencerminkan  permasalahan kekerasan masih belum tertangani secara merata.
Berdasarkan permasalahan yang telah disebutkan diatas, penelitian ini bertujuan untuk pengelompokan daerah rawan kekerasan terhadap Perempuan dan anak dengan menggunakan teknik clustering yang merupakan salah satu teknik  dari  data  mining.  Penelitian  ini  menggunakan  algoritma k-means untuk  melihat  pola  kejadian  tindak kekerasan yang akan membentuk pengelompokan daerah. Hasil yang akan didapatkan berupa cluster daerah yang
T

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 850–857
pernah  terjadi  kasus  kekerasan  terhadap  perempuan  dan  anak  selama  kurun  waktu  2020-2021  di  Jawa  Barat. Adapun  manfaat  dari  penelitian  ini  adalah  membantu  Pemerintah  serta  Dinas  Pemberdayaan  Perempuan  dan Perlindungan Anak (DP3A) Jawa Barat dalam menekan angka kasus kekerasan terhadap perempuan dan anak serta mempermudah dalam penanganannya secara merata.
Penelitian  sebelumnya  membahas  kinerja algoritma k-means yang  merupakan  teknik  pengelompokan ( clustering ) yang paling optimal karena hasilnya lebih akurat dalam pengelompokan data [5]. Algoritma K-Means banyak digunakan dalam pengelompokan karena kesederhanaan dan efisiensinya [6]. Algoritma ini relatif lebih terukur dan efisien untuk pengolahan objek dalam jumlah besar karena memiliki ketelitian yang optimal terhadap ukuran objek  [7].  Selain  memiliki  kelebihan,  algoritma K-Means juga  memiliki  kekurangan  dalam  menganalisa dan  menentukan  jumlah cluster terbaik  dalam  pengelompokan  data  pada  suatu dataset [8].  Untuk  mengatasi permasalahan tersebut maka metode elbow digunakan dalam rangka mengoptimasi jumlah cluster serta mencari nilai cluster terbaik  [9]. Metode elbow menentukan jumlah cluster terbaik dengan  cara melihat  persentase  hasil perbandingan  antara  jumlah cluster yang  akan  membentuk  siku  pada  suatu  titik  tertentu  dengan  menggunakan rumus Sum of Square Error dari masing-masing cluster [9].

## II. METODE PENELITIAN
Bagian ini menjelaskan tentang metode penelitian yang digunakan. Metode penelitian terdiri dari lima taha- pan yang dilakukan secara berurutan. Tahapan tersebut terdiri dari seleksi data, pra-pemrosesan data, transformasi data,  pengelompokan  data,  serta  evaluasi  hasil  pengelompokan.  Adapun  diagram  tahapan  metode  penelitian disajikan pada Gambbar 1.
Gambar 1. Tahapan metodologi penelitian

## A. Pemilihan Data
Tahap pertama adalah proses pemilihan data yang akan digunakan dalam proses pengelompokan data. Dataset yang digunakan berasal dari data publik melalui situs terbuka data.jabarprov.go.id yang dirilis oleh Dinas Pem- berdayaan  Perempuan,  Perlindungan  Anak  Dan  Keluarga  Berencana.  Data  yang  digunakan  adalah  data  jumlah korban kekerasan berdasarkan bentuk kekerasan di Jawa Barat tahun 2020-2021. Dataset terdiri dari 378 record dengan 9 atribut. Atribut tersebut diantaranya id, kode provinsi, nama provinsi, kode kabupaten/kota, nama kabu- paten/kota, bentuk kekerasan, jumlah korban. Adapun isi dataset awal ditunjukan pada Tabel 1.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 850–857

## TABEL 1 DATASET AWAL TAHUN 2020-2021

## B. Pra-Pemrosesan Data
Pra-Pemrosesan data yang dilakukan dalam penelitian ini adalah dengan menghapus atribut yang tidak diperlukan sehingga data siap digunakan pada tahap selanjutnya. Pada penelitian ini atribut yang digunakan hanya nama ka- bupaten/kota, bentuk kekerasan dan jumlah korban. Adapun hasil pra-pemrosesan data setelah dilakukan pengha- pusan atribut yang tidak diperlukan dapat dilihat pada tabel 2.

## TABEL 2

## DATA SETELAH PENGHAPUSAN ATRIBUT YANG TIDAK DIPERLUKAN

## C. Transformasi Data
Proses transformasi data dilakukan dengan mengubah data, pada dataset awal terdapat 2 kolom yang menunjukan bentuk kekerasan dan jumlah korbannya kemudian kolom tersebut dirubah menjadi 7 kolom dari masing-masing bentuk kekerasan serta jumlah korbanya. Pada tahap ini juga menambahkan atribut total korban yang menunjukan jumlah korban kekerasan dari tiap kabupaten/kota. Adapun hasil transformasi data ditunjukkan pada tabel 3.
TABEL 3 TRANSFORMASI DATA
Id Kode Provinsi Nama
Provinsi Kode Kabupaten/kota Nama Kabupaten/Kota Bentuk Kekerasan Jumlah Korban Satuan Tahun 1 32 Jawa Barat 3201 Kabupaten Bogor Fisik 4 Orang 2020 2 32 Jawa Barat 3201 Kabupaten Bogor Psikis 3 Orang 2020 3 32 Jawa Barat 3201 Kabupaten Bogor Seksual 4 Orang 2020 4 32 Jawa Barat 3201 Kabupaten Bogor Eksploitasi 0 Orang 2020 5 32 Jawa Barat 3201 Kabupaten Bogor Trafficking 0 Orang 2020 ... ... … … … … … … … 375 32 Jawa Barat 3279 Kota Banjar Eksploitasi 14 Orang 2021 376 32 Jawa Barat 3279 Kota Banjar Trafficking 0 Orang 2021 377 32 Jawa Barat 3279 Kota Banjar Penelantaran 0 Orang 2021 378 32 Jawa Barat 3279 Kota Banjar Lainnya 0 Orang 2021
Nama Kabupaten/Kota Bentuk Kekerasan Jumlah Korban Kabupaten Bogor Fisik 4 Kabupaten Bogor Psikis 3 Kabupaten Bogor Seksual 4 Kabupaten Bogor Eksploitasi 0 Kabupaten Bogor Trafficking 0 … … … Kota Banjar Eksploitasi 14 Kota Banjar Trafficking 0 Kota Banjar Penelantaran 0 Kota Banjar Lainnya 0 Kab//Kota Jenis Kekerasan Fisik Jenis Kekerasan Psikis Jenis Kekerasan Seksual Jenis Kekerasan Eksploitasi Jenis Kekerasan Traffick- ing Jenis Kekerasan Penelantaran Jenis Kekerasan Lainnya Total Korban Kabupaten Bogor 19 6 7 14 0 3 0 49 Kabupaten Sukabumi 87 8 154 74 30 3 15 371 Kabupaten Cianjur 1 0 3 0 0 0 1 5 Kabupaten Bandung 94 42 47 36 2 22 38 281 Kabupaten Garut 12 4 2 6 1 0 6 31 Kabupaten Tasikmalaya 56 9 30 40 2 3 29 169 Kabupaten Ciamis 15 3 13 12 0 0 5 48 Kabupaten Kuningan 4 0 10 3 0 3 1 21 Kabupaten Cirebon 58 20 36 21 0 1 13 149 Kabupaten Majalengka 15 0 21 14 1 2 1 54 Kabupaten Sumedang 13 2 9 6 0 0 3 33

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 850–857

## D. Pengelompokan Data
Algoritma  pengelompokan  ( clustering )  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah k-means. Secara  umum, langkah-langkah dari algoritma K-means sebagai berikut [10]:
1. Menentukan Jumlah cluster.
2. Menentukan centroid/titik pusat cluster secara acak.
3. Menghitung  Jarak  setiap  data  terhadap  masing-masing  centroid.  Rumus  untuk  menghitung  jarak menggunakan rumus jarak Euclidean ( Euclidean Distance ) dengan persamaan (1) sebagai berikut:
d(i, j) = √∑ (𝑥 𝑖𝑘 – 𝑥 𝑗𝑘 ) 2 𝑛 𝑘=1 (1)
Keterangan: d(X, Y) : Jarak objek antara objek i dan j n          : banyaknya dimensi atau atribut data
𝑥 𝑖𝑘 : nilai pusat dari objek i pada dimensi k 𝑦 𝑖𝑘 : nilai pusat cluster dari objek j pada dimensi k
4. Mengelompokkan data berdasarkan jarak terdekat antara data dengan centroid
5. Menentukan nilai centroid yang baru dengan menghitung rata-rata dari cluster yang bersangkutan, dengan persamaan (2) sebagai berikut:
𝐶 𝑘 = 1 𝑛 𝑘 ∑ 𝑑 𝑖 (2)
Keterangan:
𝑛 𝑘 : jumlah data dalam cluster k 𝑑 𝑖 : jumlah dari nilai jarak yang masuk dalam masing-masing cluster
6. Lakukan perulangan dari Langkah 3-5 hingga anggota tiap cluster tidak ada yang berubah.
Kabupaten Indramayu 24 4 11 9 2 7 6 63 Kabupaten Subang 13 6 12 4 2 0 0 37 Kabupaten Purwakarta 47 5 9 8 0 0 0 69 Kabupaten Karawang 17 16 17 2 1 8 8 69 Kabupaten Bekasi 112 42 58 63 1 12 22 310 Kabupaten Bandung Barat 30 4 26 23 0 3 7 93 Kabupaten Pangandaran 25 8 47 21 0 0 1 102 Kota Bogor 17 3 12 10 2 3 7 54 Kota Sukabumi 47 23 24 12 4 6 11 127 Kota Bandung 129 96 73 52 4 19 82 455 Kota Cirebon 30 6 8 8 0 0 1 53 Kota Bekasi 57 26 62 11 0 24 52 232 Kota Depok 71 49 45 44 1 1 8 219 Kota Cimahi 13 9 15 6 0 5 6 54 Kota Tasikmalaya 9 8 10 1 0 2 1 31 Kota Banjar 23 2 16 14 0 1 1 57

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 850–857
Berikut tahapan algoritma k-means mengguanakan flowchart, dapat dilihat pada Gambar 2
Gambar 2. Flowchart Algoritma K-Means

## E. Evaluasi
Evaluasi dilakukan untuk menguji kualitas cluster yang terbentuk pada tahap pengelompokan. Pengujian pada penelitian ini dilakukan dengan menghitung nilai silhouette coefficient . Silhouette coefficient merupakan integrasi metode  validasi clustering yaitu  metode cohesion yang  berfungsi  untuk  mengetahui  seberapa  dekat  keterkaitan antar objek dalam cluster, dan separation yang berfungsi untuk mengetahui seberapa jauh jarak terpisahnya antar cluster [11]. Jika nilai silhouette coefficient mendekati  atau bernilai positif  maka struktur dari cluster masuk dalam kategori  baik.  Kemudian,  jika  nilai silhouette  coefficient bernilai  =  0  maka  struktur  dari cluster masuk  dalam kategori tidak jelas. Berikut kategori nilai silhouette coefficient menurut Rousseeuw (1987) dapat dilihat pada tabel 4 berikut.
TABEL 4
KATEGORI NILAI SILHOUETTE COEFFICIENT

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini melakukan pengelompokan (clustering) menggunakan algoritma K-means dengan bahasa pem- rograman python .  Pada  proses  pengelompokan  tahap  awal  yaitu  menentukan  jumlah cluster yang  optimal menggunakan metode elbow. Metode elbow menentukan jumlah cluster dengan cara melihat persentase hasil per- bandingan antara jumlah cluster yang akan membentuk siku pada suatu titik tertentu dengan nilai Sum of Square Error dari masing-masing cluster. Adapun grafik dari metode elbow ditunjukan pada gambar 3.
Nilai SC
Kriteria
0,71 – 1,00
Struktur cluster kuat ( Strong Strucuture)
0,51 – 0,70 Struktur cluster standar ( Medium Structure)
0,26 – 0,50
Struktur cluster lemah ( Weak Structure)
≤ – 0,25
Tidak memiliki struktur ( No Structure)

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 850–857

## Gambar 3. Grafik metode elbow
Berdasarkan grafik diatas , cluster yang terbentuk berjumlah 3 diantaranya cluster 0 (C0), cluster 1 (C1), cluster 2 (C2) . Selanjutnya dilakukan pengelompokan pada data dengan mengambil jarak terdekat dari tiap-tiap data. Hasil dari pengelompokan dapat dilihat pada tabel 5.
TABEL 5

## HASIL PENGELOMPOKAN
Kab//Kota Jenis Kekerasan Fisik Jenis Kekerasan Psikis Jenis Kekerasan Seksual Jenis Kekerasan Eksploitasi Jenis Kekerasan Eksploitasi Jenis Kekerasan Eksploitasi Jenis Kekerasan Eksploitasi Total Korban Cluster Kabupaten Bogor 19 6 7 14 0 3 0 49 1 Kabupaten Sukabumi 87 8 154 74 30 3 15 371 2 Kabupaten Cianjur 1 0 3 0 0 0 1 5 1 Kabupaten Bandung 94 42 47 36 2 22 38 281 0 Kabupaten Garut 12 4 2 6 1 0 6 31 1 Kabupaten Tasikmalaya 56 9 30 40 2 3 29 169 1 Kabupaten Ciamis 15 3 13 12 0 0 5 48 1 Kabupaten Kuningan 4 0 10 3 0 3 1 21 1 Kabupaten Cirebon 58 20 36 21 0 1 13 149 1 Kabupaten Majalengka 15 0 21 14 1 2 1 54 1 Kabupaten Sumedang 13 2 9 6 0 0 3 33 1 Kabupaten Indramayu 24 4 11 9 2 7 6 63 1 Kabupaten Subang 13 6 12 4 2 0 0 37 1 Kabupaten Purwakarta 47 5 9 8 0 0 0 69 1 Kabupaten Karawang 17 16 17 2 1 8 8 69 1 Kabupaten Bekasi 112 42 58 63 1 12 22 310 0 Kabupaten Bandung Barat 30 4 26 23 0 3 7 93 1 Kabupaten Pangandaran 25 8 47 21 0 0 1 102 1 Kota Bogor 17 3 12 10 2 3 7 54 1 Kota Sukabumi 47 23 24 12 4 6 11 127 1 Kota Bandung 129 96 73 52 4 19 82 455 0 Kota Cirebon 30 6 8 8 0 0 1 53 1 Kota Bekasi 57 26 62 11 0 24 52 232 0 Kota Depok 71 49 45 44 1 1 8 219 0 Kota Cimahi 13 9 15 6 0 5 6 54 1 Kota Tasikmalaya 9 8 10 1 0 2 1 31 1 Kota Banjar 23 2 16 14 0 1 1 57 1

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 850–857
(a) (b)
Gambar 4. (a) Data sebelum pengelompokan (b) Data sesudah pengelompokan
Tabel  5  menunjukan  bahwa cluster 0  (C0)  mencakup  5  kabupaten/kota  diantaranya  Kabupaten  Bandung, Kabupaten  Bekasi,  Kota  Bandung,  Kota  Bekasi,  dan  Kota  Depok. Cluster 1  (C1)  mencakup  21  kabupaten/kota diantaranya, Kabupaten Bogor, Kabupaten Cianjur, Kabupaten Garut, Kabupaten Tasikmalaya, Kabupaten Ciamis, Kabupaten Kuningan, Kabupaten Cirebon, Kabupaten Majalengka, Kabupaten Sumedang, Kabupaten Indramayu, Kabupaten  Subang,  Kabupaten  Purwakarta,  Kabupaten  Karawang,  Kabupaten  Bandung  Barat,  Kabupaten Pangandaran,  Kota  Bogor,  Kota  Sukabumi,  Kota  Cirebon,  Kota  Cimahi,  Kota  Tasikmalaya,  dan  Kota  Banjar. Sedanggkan cluster 2 (C2) yang mencakup 1 kabupaten yaitu kabupaten Sukabumi. Hasil evaluasi pengelompokan dengan silhouette  coefficient menghasilkan nilai  sebesar  0,62  yang  menunjukan  bahwa  kriteria  pengelompokan yang dilakukan termasuk dalam struktur cluster yang standar ( medium structure ).

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dapat diambil kesimpulan bahwa pengelompokan daerah menggunakan algoritma k-means terbagi menjadi 3 cluster berdasarkan kemiripan karakteristik kasus kekerasan terhadap perempuan dan anak di Jawa Barat. Adapun ketiga cluster tersebut antara lain: cluster 0 (C0) yang mencakup 5 kabupaten/kota, cluster 1  (C1)  yang  mencakup  21  kabupaten/kota,  dan cluster 2  (C2)  yang  mencakup  1  kabupaten/kota.  Hasil evaluasi pengelompokan dengan silhouette coefficient menghasilkan nilai sebesar 0,62 yang menunjukan bahwa kriteria pengelompokan yang dilakukan termasuk dalam struktur cluster yang standar ( medium structure ).
Adapun  saran  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  dengan  menggunakan  data  yang  lebih  banyak  untuk meningkatkan  nilai index  da lam  proses  evaluasi modelling serta  melakukan  percobaan  dengan  parameter  yang berbeda untuk mengetahui perbandingan evaluasi yang lebih optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. T. H. Bowo, “Kekerasan terhadap Perempuan,” Univ. Indones. , pp. 2–5, 2010, [Online]. Available: www.langitperempuan.com/2008/11/komnas- perempuan-luncurkan-kampanye-16-hari-anti-kekerasan-
[2] S. Purnamasari, K. Kusworo, and P. Y. Rahayu, “Upaya Pencegahan Kekerasan Terhadap Anak dan Perempuan dalam Menciptakan Lingkungan

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 850–857
Ramah Keluarga,” J. Loyal. Sos. J. Community Serv. Humanit. Soc. Sci. , vol. 1, no. 2, p. 71, 2019, doi: 10.32493/jls.v1i2.p71-81.
[3] A. Hidayat, “Kekerasan terhadap Anak dan Perempuan,” AL-MURABBI J. Stud. Kependidikan dan Keislam. , vol. 8, no. 1, pp. 22–33, 2021, doi: 10.53627/jam.v8i1.4260.
[4] I.  Mawardi,  “Komnas  Perempuan:  Jumlah  Kasus  Kekerasan  ke  Perempuan  di  2020  Tertinggi  di  DKI,” news.detik.com . https://news.detik.com/berita/d-5482398/komnas-perempuan-jumlah-kasus-kekerasan-ke-perempuan-di-2020-tertinggi-di-dki
[5] P. N. Siswa, “1 , 2 , 3 , 4,” vol. 1, no. 2012, 2016.
[6] W. Sirait, S. Defit, and G. W. Nurcahyo, “Algoritma K-Means Untuk Klasterisasi Tugas Akhir Mahasiswa Berdasarkan Keahlian,”
J. Sistim Inf.
dan Teknol. , vol. 1, no. 3, pp. 25–30, 2019, doi: 10.35134/jsisfotek.v1i3.6.
[7] A.  Bastian,  H.  Sujadi,  and  G.  Febrianto,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  Analysis  Pada  Penyakit  Menular  Manusia  (Studi  Kasus Kabupaten Majalengka),” no. 1, pp. 26–32.
[8] N. Putu, E. Merliana, and A. J. Santoso, “Analisa Penentuan Jumlah Cluster Terbaik pada Metode K-Means,” pp. 978–979.
[9] I. Wahyudi, M. B. Sulthan, and L. Suhartini, “Analisa Penentuan Cluster Terbaik Pada Metode K-Means Menggunakan Elbow Terhadap Sentra Industri Produksi Di Pamekasan,” J. Apl. Teknol. Inf. dan Manaj. , vol. 2, no. 2, pp. 72–81, 2021, doi: 10.31102/jatim.v2i2.1274.
[10] A. T. Rahman, Wiranto, and A. Rini, “Coal Trade Data Clustering Using K-Means (Case Study Pt. Global Bangkit Utama),”
ITSMART J. Teknol.
dan Inf. , vol. 6, no. 1, pp. 24–31, 2017, [Online]. Available: https://jurnal.uns.ac.id/itsmart/article/download/11296/11108
[11] U. T. Suryadi and Y. Supriatna, “Sistem Clustering Tindak Kejahatan Pencurian Di Wilayah Jawa Barat Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Teknol. dan Komun. STMIK Subang , vol. 12, no. 1, pp. 15–27, 2019, doi: 10.47561/a.v12i1.147.