## ANALISIS PEMBERIAN INSENTIF TENAGA MEDIS MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING
Dwi Cahya Prana Ginting 1) , Jonggi Samuel Parluhutan Sihombing 2) , Nia Natalia Aritonang 3) , Ribka Patricia Sinaga 4, Windania Purba 5) 1,2,3,4,5 Fakultas Sains Dan Teknologi, Universitas Prima Indonesia Email: dwipranaginting06@gmail.com, jonggisamuelsid@gmail.com, kyonatavia@gmail.com, ribkasinaga997@gmail.com, windania@unprimdn.ac.id

## Abstract
Intensive  funds  are  very  important  for  health  workers  in  caring  for  Covid-19  patients.  Researchers conducted  research using a  dataset  from  a list  of  names  of  health  workers  at the  puskesmas  who  were proposed to get intensive handling of Covid-19 in the city of Medan. One of the stages for preprocessing the data set is carried out using the application of the linear regression method. The researcher uses several k means clustering algorithms so that from this process the results can be obtained for anyone who deserves intensive handling of the Covid-19 pandemic. The algorithms used include Decision Tree C4.5, K-Nearest Neighbor, Naive Bayes, C4.5 Algorithm, K-Means clustering, Online Analytical Processing. The researcher conducted  a  test  using  a  data  mining  tool,  namely  with  RapidMiner  version  9.0  using  the  K-means Clustering Algorithm  method,  data  results  from  RapidMiner  that  have  been  connected  to  the  K-Means Clustering method and obtained predictive results from data obtained from health workers 2019-2022. In this study using a dataset from a list of names of health workers at the puskesmas who were proposed to get incentives for handling the Covid-19 disease pandemic in Medan City. The data was obtained from the results of the list of names of health workers at the puskesmas from 2019-2022. The dataset preprocessing stage is carried out using the application of the Linear Regression Method. Based on the results of Cluster officers, the total number of data is 279, there are 5 clusters, which consist of Cluster 0, Cluster 1, Cluster 2, Cluster 3 results. There are 6 officers who get incentives of Rp. 3,000,000, 44 officers get incentives of Rp. 4,000,000 and 229 officers who received Rp. 5,000,000. The results of this analysis obtained Cluster 0: 93 items, Cluster 1: 83 items, Cluster 2: 91 items, Cluster 3: 2 items, Cluster 4: 10 items and a total number of times 279.
Keywords : K-means Clustering Algorithm, Covid-19, Health workers, Insentif

## 1. PENDAHULUAN
Pemberian  insentif  kepada  tenaga  medis merupakan  aspek  penting  dalam  manajemen sumber daya manusia di bidang kesehatan. Insentif yang tepat dapat memberikan motivasi yang tinggi kepada tenaga medis untuk memberikan pelayanan yang berkualitas. Dalam konteks ini, penelitian ini akan melakukan analisis pemberian insentif kepada tenaga  medis  menggunakan  algoritma  K-Means Clustering.  Melalui  analisis  ini,  diharapkan  dapat ditemukan  pola-pola  atau  kelompok-kelompok tenaga  medis  yang  memiliki  karakteristik  yang serupa,  sehingga  pengaturan  insentif  dapat  lebih
terarah  dan  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  kinerja mereka.
Algoritma  K-Means  Clustering  telah terbukti  efektif  dalam  melakukan  pengelompokan data  berdasarkan  kesamaan  karakteristik.  Dalam penelitian ini, algoritma ini akan diterapkan untuk menganalisis  pemberian  insentif  kepada  tenaga medis. Penggunaan algoritma K-Means Clustering akan  memungkinkan  identifikasi  kelompok- kelompok tenaga medis yang memiliki profil yang serupa dalam hal kinerja, pengalaman, atau faktor lain yang relevan. Hasil analisis ini akan menjadi dasar dalam merancang skema pemberian insentif
yang lebih efektif dan adil, dengan mempertimbangkan perbedaan karakteristik antara kelompok-kelompok tenaga medis tersebut.
Penelitian  ini  dilakukan  sebagai  respons terhadap  tantangan  pengelolaan  sumber  daya manusia di sektor kesehatan, khususnya dalam hal pemberian  insentif  kepada  tenaga  medis. Pemberian  insentif  yang  tidak  tepat  dapat berdampak negatif, seperti kurangnya motivasi atau keengganan  dalam  memberikan  pelayanan  yang berkualitas.  Oleh  karena  itu,  analisis  yang  akurat dan efisien dalam mengelompokkan tenaga medis menjadi hal yang sangat penting. Dalam penelitian ini, algoritma K-Means Clustering digunakan untuk mengklasifikasikan  tenaga  medis  ke  dalam kelompok-kelompok yang serupa. Dengan demikian,  pengelolaan  pemberian  insentif  dapat lebih  terarah,  efektif,  dan  memberikan  dampak positif bagi kinerja dan kepuasan tenaga medis serta pelayanan kesehatan secara keseluruhan.
Tenaga  Kesehatan  adalah  kelompok  yang paling  berjasa  di  garda  depan  dalam  pemeriksaan dan  perawatan  pasien  yang  diduga  atau terkonfirmasi  positif  menderita  Coronavirus Disease  2019  (Covid-19).  Merujuk  pada  definisi menurut  Undang-Undang  Nomor  36  Tahun  2014 tentang Tenaga Kesehatan, tenaga kesehatan adalah setiap orang yang mengabdikan diri dalam bidang kesehatan  serta  memiliki  pengetahuan  dan keterampilan  melalui  pendidikan  di  bidang kesehatan  jenis  tertentu  yang  memerlukan kewenangan  untuk  melakukan  upaya  kesehatan. [1],  [2].  Dengan  latar  belakang  tersebut,  maka dilakukan  penelitian  dengan  tujuan  untuk menganalisis  Pemberian  Insentif  Tenaga  Medis Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering  di Puskesmas Padang Bulan.

## 2. METODE PENELITIAN

## Lokasi Penelitian
Lokasi  dari  penelitian  adalah  Puskesmas Padang Bulan beralamat di Jl. Jamin Ginting No.3, Padang  Bulan,  Kec.  Medan  Baru,  Kota  Medan, Sumatera  Utara  2057.  Bahan  penelitian  yang digunakan  adalah  data  Pemberian  insentif Tenaga kesehatan  pada  Puskesmas  Padang  bulan  pada tahun 2020 sebagai objek yang di teliti.

## Metode Pengumpulan Data
Proses pengolahan data dilakukan menggunakan  teknik  data  mining,  dengan mengikuti  tahapan  yang  telah  ditentukan  dalam Clustering [1], [3]–[7]. Tahapan tersebut meliputi:
a) Seleksi Data: Merupakan pemilihan data dari sekumpulan data operasional sebelum memulai tahap  penggalian  informasi  dalam  Clustering  [8]. Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari Puskesmas Padang bulan di tahun 2020 sebagai objek penelitian.
b)  Preprocessing:  Tahap  ini  melibatkan integrasi  data  untuk  menggabungkan  data  dari berbagai  sumber  database  [9].  Selanjutnya, dilakukan  proses  pembersihan  data  untuk mendapatkan  dataset  yang  bersih  agar  dapat digunakan dalam tahap berikutnya, yaitu mining.
c)  Transformasi:  Tahap  ini  merubah  data yang  telah  dipilih  agar  sesuai  dengan  proses  data mining.  Proses  transformasi  dalam  Clustering bersifat kreatif dan bergantung pada jenis atau pola informasi yang ingin dicari dalam basis data.
d)  Data  Mining:  Tahap  ini  melibatkan pencarian pola atau informasi menarik dalam data yang telah dipilih menggunakan teknik atau metode tertentu  [2],  [10]–[13].  Dalam  penelitian  ini, metode  yang  digunakan  adalah  metode  K-Means Clustering.
Berikut  adalah  beberapa  penelitian pemberian  insentif  menggunakan  metode Naïve Bayes Dan Saw dengan  judul  Komparasi  Metode Naïve Bayes Dan Saw untuk pemilihan penerimaan insentif  karyawan  dengan  hasil  bahwa  metode Naïve  Bayes dan Saw dapat  menyelesaikan permasalahan  untuk  pemilihan  penerima  insentif dengan hasil yang baik yaitu dengan Naïve Bayes. Tetapi  implementasi Naïve  Bayes dengan RapidMiner  mempunyai  kemudahan  yaitu  tidak perlu  merubah  ke  dalam  angka  dahulu  apabila datanya  berupa  kata  atau  teks.  Sehingga  waktu pemrosesan  dengan Naïve  Bayes Lebih  cepat dibandingkan dengan SAW [14].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset
Dalam penelitian ini menggunakan dataset dari  daftar  nama  petugas  kesehatan  di  puskesmas yang  diusulkan  untuk  mendapatkan  insentif penanganan pandemi penyakit covid-19 pada Kota Medan. Data diperoleh dari hasil data daftar nama petugas kesehatan di puskesmas dari tahun 2019- 2022.  Tahap preprocessing  dataset dilakukan menggunakan penerapan Metode Regresi Linear.
Tabel 1. Data Petugas Kesehatan dari Tahun 2019-
2022 NO Puskesmas Padang Bulan NIP Pangkat 1 Drg. Sufania  19590619 198712 2 001 Pembina Utama Madya/IV-d 2 Novena Sembiring, AMK 19790407 201101 2 004 Penata Muda Tk.I/III-b 3 Purnama Hutasoit, SKM 19760830 199703 2 001 Penata Tk.I/III-d 4 Tohom Eva Juninda Siregar, AMAK 19760612 201001 2 005 Penata Muda Tk.I/III-b 5 Arna Idaraysa Br. Manurung, Amd.K 19910119 201903 2 011 Pengatur/II-c 6 Drg. Asmi Adhelina 19740104 200502 2 005 Pembina Tk.I/IV-b 7 Dr. Darlina 19610414 200604 2 001 Pembina Tk.I/IV-b 8 Dr. Titin Wahyuni 19820209 201001 2 014 Pembina/IV-a 9 Angela T. Padang, SST 19770124 201001 2 016 Penata Tk.I/III-d 10 Mery Delima R. Siahaan, S.Kep, Ns 19791204 200502 2 007 Penata Tk.I/III-d 11 Lorina Ginting, AMKeb 19800902 200604 2 011 Penata Muda Tk.I/III-b 12 Marlinda Ginting, SKM 19750316 201001 2 007 Penata/III-c 13 Yukihana, S.Kep 19820406 201001 2 006 Penata/III-c 14 Rosniati, AMK 19820702 201001 2 026 Penata Muda Tk.I/III-b 15 Drg. Sufania 19590619 198712 2 001 Pembina Utama Madya/IV-d 16 Novena Sembiring, AMK 19790407 201101 2 004 Penata Muda Tk.I/III-b 17 Purnama Hutasoit, SKM 19760830 199703 2 001 Penata Tk.I/III-d 18 Tohom Eva Juninda Siregar, AMAK 19760612 201001 2 005 Penata Muda Tk.I/III-b 19 Arna Idaraysa Br. Manurung, Amd.K 19910119 201903 2 011 Pengatur/II-c 20 Drg. Asmi Adhelina 19740104 200502 2 005 Pembina Tk.I/IV-b 21 Dr. Darlina 19610414 200604 2 001 Pembina Tk.I/IV-b 22 Angela T. Padang, SST 19770124 201001 2 016 Penata Tk.I/III-d 23 Mery Delima R. Siahaan, S.Kep, Ns 19791204 200502 2 007 Penata Tk.I/III-d … … … … … … … … 279 Rosniati, AMK 19820702 201001 2 026 Penata Muda Tk.I/III-b Rancangan Penelitian Rancangan terhadap penelitian ini dilakukan dengan melakukan sebuah pengamatan.
Selanjutnya  mengumpulkan  data,  setelah  data tersebut dimasukkan di Microsoft Excel, lalu data akan  diolah  melalui  proses  perhitungan  dan mengikuti  langkah-langkah  metode  regresi  linear berganda.  Hasil  perhitungan  tersebut  dapat diaplikasikan  ke  RapidMiner  untuk  melihat  hasil yang  akurat.  Rancangan  penelitian  dapat  dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1. Rancangan Penelitian

## Clustering dengan algoritma K-Means
Setelah  nilai-nilai  disetarakan,  langkah selanjutnya  melibatkan  penggunaan  algoritma  K- Means untuk melakukan pengklusteran. Dari tahap ini, akan diperoleh hasil mengenai siapa-siapa yang memenuhi  syarat  untuk  menerima  insentif penanganan  pandemi  penyakit  Covid-19. Adapun tahap/proses algoritma K-Means sebagai berikut:

## A. Mengumpulkan Dataset
Berikut  adalah  contoh  dataset  tabel pegawai dari bulan Oktober hingga September yang akan  digunakan  sebagai  simulasi  data  penerima
reward.  Hasil  data  yang  terkumpul  ini  dijadikan sebagai data sampel seperti tersaji pada tabel 2.
Tabel 2. Dataset Absensi Petugas Kesehatan

## Di Puskesmas
No Nama Pegawai  Masuk  Izin  Alpha  Telat 1 PGW01 120 0 0 40 2 PGW02 117 2 1 98 3 PGW03 115 3 2 5 4 PGW04 119 1 0 120 5 PGW05 108 12 0 35 6 PGW06 115 5 0 26 7 PGW07 120 0 0 15 8 PGW08 111 7 2 19 9 PGW09 120 0 0 12 10 PGW10 114 6 0 2 11 PGW11 120 0 0 6 12 PGW12 117 2 1 10 13 PGW13 120 0 0 0 14 PGW14 118 1 1 0 15 PGW15 120 0 0 2 16 PGW16 117 3 0 0 17 PGW17 117 3 0 3 18 PGW18 120 0 0 1 19 PGW19 112 8 0 17 20 PGW20 120 0 0 12 21 PGW21 119 1 0 9 22 PGW22 117 3 0 8 23 PGW23 120 0 0 0 .. ... .. ... .. ... .. ... .. ... .. ... 279  PGW279 120 0 0 98 Pada tahap ini, dilakukan proses normalisasi data dengan tujuan untuk mengubah  skala  atribut  data  menjadi  seragam dalam  rentang  yang  lebih  spesifik.  Hal  ini bertujuan agar data dapat dengan mudah diolah menggunakan metode K-Means dengan bantuan aplikasi RapidMiner.
Tabel 3. Tabel Hasil Cluster RapidMiner
N o Nama Pegawai Cluster Masuk   Izin Alp ha Telat 1 PGW01 cluster_1 120.0 0.0 0.0 40.0 2 PGW02 cluster_1 117.0 2.0 1.0 98.0 3 PGW03 cluster_1 115.0 3.0 2.0 5.0 4 PGW04 cluster_1 119.0 1.0 0.0 120.0 5 PGW05 cluster_1 108.0 12.0 0.0 35.0 6 PGW06 cluster_1 115.0 5.0 0.0 26.0 7 PGW07 cluster_1 120.0 0.0 0.0 15.0 8 PGW08 cluster_1 111.0 7.0 2.0 19.0 9 PGW09 cluster_1 120.0 0.0 0.0 12.0 1 0 PGW10 cluster_1 114.0 6.0 0.0 2.0 1 1 PGW11 cluster_1 120.0 0.0 0.0 6.0 1 2 PGW12 cluster_1 117.0 2.0 1.0 10.0 1 3 PGW13 cluster_1 120.0 0.0 0.0 0.0 1 4 PGW14 cluster_1 118.0 1.0 1.0 0.0 1 5 PGW15 cluster_1 120.0 0.0 0.0 2.0 1 6 PGW16 cluster_1 117.0 3.0 0.0 0.0
.. ... .. ... .. ...
.. ... .. ... ..
... 2 7 9 PGW279  cluster_0 279.0 117. 0 0.0 3.0
Terlihat  ada  3  kriteria  penilaian  yaitu masuk, izin, alpha dan telat. Terdapat 279 data petugas  Kesehatan  di  puskesmas.  Maka  akan dikelompokkan menjadi 5 cluster yaitu:
1. Cluster 0 (C1)
2. Cluster 1 (C2)
3. Cluster 2 (C3)
4. Cluster 3 (C3)
5. Cluster 5 (C3)
Tabel 4. Hasil Data Cluster Ketera ngan Clust er_0 Clust er_1 Clust er_2 Clust er_3 Clust er_4
Masu k 119.6 77 117.6 99 119.8 79 120 119.6 00 Izin 0 2 0.121  0 0.300 Alpha  0.323  0.301  0 0 0.100 Telat 6.957 15.59 0 0.923 0 489 183.2 00 Ketera ngan Clust er_0 Clust er_1 Clust er_2 Clust er_3 Clust er_4

## Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering Menggunakan Rapidminer
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pemodelan menggunakan RapidMiner versi  9.10.  Pengujian dilakukan  menggunakan  tools  data  mining  yaitu RapidMiner versi  9.10  dengan  menggunakan metode Algoritma K-Means Clustering. Penelitian ini ke dalam local repository pada computer/laptop seperti pada gambar 2.
Gambar 2. Langkah Pengujian Menggunakan

## RapidMiner 9.10
Setelah
data petugas Kesehatan
dihubungkan  dan  parameter  telah  ditetapkan  pada gambar  3.2  diatas  maka,  selanjutnya  dengan mengklik  tombol Run pada RapidMiner bisa memproses dan menampilkan hasil Analis.
Gambar 3. Tampilan RapidMiner Dengan Linear Regression
Diatas  merupakan  hasil  data  dari RapidMiner yang  sudah  dihubungkan  dengan metode  Algoritma K-Means  Clustering dan mendapatkan  hasil  predikat  data  dari  data  yang diperoleh data petugas Kesehatan 2019-2021.
Gambar 4. Tampilan Data Hasil RapidMiner

## Diatas  merupakan  hasil  dari  aplikasi
RapidMiner ,  Maka  diatas  merupakan  daftar  nama petugas  Kesehatan  di  puskesmas  yang  diusulkan untuk mendapatkan insentif penanganan pandemic penyakit I Covid – 19 pada kota Medan yang sesuai dengan  hasil RapidMiner terdapat  6  petugas  yang mendapatkan  insentif  Rp.3.000.000,  44  Petugas mendapatkan  insentif  sebesar  Rp.4.000.000  dan 229 petugas mendapatkan Rp.5.000.000.

## 4.  KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan analisis pemberian insentif tenaga medis (penanganan Covid – 19) menggunakan algoritma K-Means  Clustering pada  tahun  2019-2020  di puskesmas  padang  bulan,  maka  dapat  diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Algoritma K-Means Dapat  digunakan  untuk menganalisis  data  daftar  nama  petugas Kesehatan di puskesmas yang di usulkan untuk mendapatkan  insentif  penanganan  pandemic penyakit Covid  -19. Penelitian  pada  tahun petugas  2019-2020  dengan  total  masing- masing  data  yaitu  279  data  menggunakan
RapidMiner.
2. Berdasarkan hasil Cluster petugas jumlah data keseluruhan  adalah  279  terdapat  5  Cluster, yang  terdiri  dari  hasil  Cluster  0,  Cluster  1, Cluster 2, Cluster 3 mendapatkan hasil terdapat
6  petugas  yang  mendapatkan  insentif  Rp 3.000.000,  44  petugas  mendapatkan  insentif sebesar  Rp.  4.000.000  dan  229  petugas  yang mendapatkan Rp.5.000.000.
3. Hasil analisis ini  memperoleh  hasil  Cluster  0: 93  items,  Cluster  1:  83  items,  Cluster  2:  91 items,  Cluster  3:  2  items,  Cluster  4:  10  items dan total number of times 279

## REFERENCES
[1] A.  Ali,  “Klasterisasi  Data  Rekam  Medis Pasien  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering  di  Rumah  Sakit Anwar  Medika Balong  Bendo  Sidoarjo,” MATRIK    J. Manajemen,  Tek.  Inform.  dan  Rekayasa Komput. , vol. 19, no. 1, pp. 186–195, 2019,
doi: 10.30812/matrik.v19i1.529.
[2] J.  Wandana,  S.  Defit,  and  S.  Sumijan, “Klasterisasi  Data  Rekam  Medis  Pasien Pengguna  Layanan  BPJS  Kesehatan Menggunakan  Metode  K-Means,” J.  Inf. dan  Teknol. ,  vol.  2,  pp.  4–9,  2020,  doi:
10.37034/jidt.v2i4.73.
[3] M.  Benri,  H.  Metisen,  and  S.  Latipa,
“Analisis Clustering Menggunakan Metode
K-Means Dalam Pengelompokkan Penjualan Produk Pada Swalayan Fadhila,” J. Media Infotama , vol. 11, no. 2, pp. 110– 118, 2015.
[4] W.  A.  Wahyuni  and  S.  Saepudin, “Penerapan Data Mining Clustering Untuk Mengelompokkan  Berbagai  Jenis  Merk Mesin Cuci,” Semin. Nas. Sist. … , pp. 306– 313, 2021.
[5] W.  I.  Rahayu,  S.  F.  Pane,  and  ..., “Implementasi  Data  Mining  Dengan
Metode K-Means
Clustering Untuk Menentukan Iklan Audio Berdasarkan User Behaviors  Pada  Aplikasi  Audio  Social Media Svara …,” J. Tek. … , vol. 10, no. 2, pp. 13–19, 2018.
[6] E. Kurniawan, “Analisa Data Rekam Medis Menggunakan Teknik Data Mining
Association  Rules  Dengan  Algoritma Clustering .pdf,” pp. 1–7.
[7] W.  M.  P.  Dhuhita,  “Clustering  Metode  K- Means  Untuk  Menentukan  Status  Gizi Balita,” J. Inform. , vol. 15, no. 2, pp. 160– 174, 2015.
[8] P.  Berkhin,  “Clustering  survey  Bherkin,” Tech. Report, Accrue Softw. , pp. 1–56, 2002.
[9] M. Bari, A. Majid, Y. M. Cani, and U. Enri, “Penerapan  Algoritma  K-Means  dan Decision  Tree  Dalam  Analisis  Prestasi Siswa  Sekolah  Menengah  Kejuruan,” J. Sist.  Komput.  dan  Inform.  Hal  355− ,  vol. 364,  no.  2,  pp.  355–364,  2022,  doi: 10.30865/json.v4i2.5299.
[10]  K.  Fatmawati  and  A.  P.  Windarto,  “Data Mining: Penerapan Rapidminer Dengan K- Means  Cluster  Pada  Daerah  Terjangkit
Demam Berdarah Dengue (Dbd) Berdasarkan  Provinsi,” Comput.  Eng.  Sci. Syst.  J. ,  vol.  3,  no.  2,  p.  173,  2018,  doi: 10.24114/cess.v3i2.9661.
[11]  S.  Seimahuira,  “Berdasarkan  Online Reviews  Tripadvisor  Menggunakan,”  vol. 12, no. 1, pp. 53–58, 2021.
[12]  R.  Saputra,  “VOL  .  9  NO  .  1 April  2016 VOL  .  9  NO  .  1 April  2016,” Pemesenan Tarv.  Berbas.  SMS  Gatew.  dan  Java Netvbeans  pada  CV.Ratu  Pasaman  Travel Berbas.  SMS  Gatew.  dan  Java  Netbeans , vol. 9, no. 1, pp. 1–12, 2016.
[13]  G. A. Marcoulides, Discovering Knowledge in  Data:  an  Introduction  to  Data  Mining , vol. 100, no. 472. 2005. doi: 10.1198/jasa.2005.s61.
[14] A.  P.  Widyassari  and  P.  E.  Suryani, “Komparasi  Metode  Naïve  Bayes  dan SAW  untuk  Pemilihan  Penerimaan Insentif Karyawan,” J. Ilm. Intech  Inf.
Technol.  J.  UMUS ,  vol.  3,  no.  02,  pp.
149–159,
2021,
doi:
10.46772/intech.v3i02.555.
[15]  A.  BASTIAN,  “Penerapan  Algoritma  K-
Means  Clustering  Analysis  Pada  Penyakit Menular Manusia  (Studi  Kasus  Kabupaten
Majalengka),” J. Sist. Inf. , vol. 14, no. 1, pp. 28–34, 2018, doi: 10.21609/jsi.v14i1.566.
[16]  Y.  R.  Nasution  and  M.  Eka,  “Penerapan Algoritma  K-Means  Clustering  Pada Aplikasi Menentukan Berat Badan Ideal,” J. Ilmu  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  02,  no.
April, pp. 77–81, 2018.
[17]  C. S. D. B. Sembiring, L. Hanum, and S. P.
Tamba, “Penerapan Data Mining
Menggunakan  Algoritma  K-Means  Untuk Menentukan  Judul  Skripsi  Dan  Jurnal Penelitian (Studi Kasus Ftik Unpri),” J. Sist. Inf.  dan  Ilmu  Komput.  Prima(JUSIKOM PRIMA) , vol. 5, no. 2, pp. 80–85, 2022, doi:
10.34012/jurnalsisteminformasidanilmuko mputer.v5i2.2393.
[18]  M.  R.  L.  Iin  Parlina,  Agus  Perdana Windarto,  Anjar  Wanto,  “Memanfaatkan Algoritma  K-Means  Dalam  Menentukan Pegawai Yang Layak Mengikuti Asessment Center,” Memanfaatkan Algoritm. K-Means Dalam  Menentukan  Pegawai  Yang  Layak Mengikuti  Asessment  Cent.  Untuk  Clust. Progr. Sdp , vol. 3, no. 1, pp. 87–93, 2018.
[19]  Halilintar R and Farina Nur I, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Prediksi Prestasi Nilai Akademik Mahasiswa,” J. Sains dan Inform. , vol. 4, no. 2, 2018.
[20]  Sekar  Setyaningtyas,  B.  Indarmawan Nugroho,  and  Z.  Arif,  “Tinjauan  Pustaka Sistematis: Penerapan Data Mining Teknik Clustering Algoritma K-Means,” J. Teknoif Tek. Inform. Inst. Teknol. Padang , vol. 10,
no. 2, pp. 52–61, 2022, doi:
10.21063/jtif.2022.v10.2.52-61.