INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 2 Tahun 2024 Page 363-373 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Implementasi Algoritma K-Means Untuk Klasterisasi Data Stunting Berdasarkan Kabupaten/Kota Di Jawa Barat
Deden Renhad Sudrajat 1 ✉ , Shofa Shofia Hilabi 2 , Baenil Huda 3 , April Lia Hananto 4
Sistem Informasi Universitas Buana Perjuangan Karawang
Email: si20.dedensudrajat@mhs.ubpkarawang.ac.id 1 ✉
Abstrak
Penerapan algoritma K-Means untuk klasterisasi data stunting berdasarkan kabupaten/kota di Jawa Barat.  Penelitian  ini  menggunakan  data stunting  dari  tahun  2018  hingga  2022.  Metode  penelitian melibatkan proses seleksi data, pre-processing, transformasi, Data Mining dengan teknik clustering K- Means, evaluasi, dan visualisasi hasil menggunakan Rapidminer. Hasil klasterisasi menunjukkan empat cluster  kabupaten/kota  dengan  tingkat stunting  yang  berbeda.  Cluster  2  dan  0  memiliki  jumlah stunting rendah, cluster 3 memiliki jumlah stunting tinggi, dan cluster 1 memiliki jumlah stunting sangat tinggi. Hasil ini dapat menjadi dasar pengetahuan untuk tindakan lanjutan terkait penanggulangan stunting di Jawa Barat.
Kata Kunci : Stunting, Datamining, K-Means

## Abstract
Application of the K-Means algorithm for clustering stunting data based on districts/cities in West Java. The study utilizes stunting data from 2018 to 2022. The research methodology involves data selection, pre-processing,  transformation, Data  Mining  using  K-Means  clustering  technique,  evaluation,  and visualization of results using Rapidminer. The clustering results reveal four clusters of districts/cities with different levels of stunting. Cluster 2 and 0 have low stunting numbers, cluster 3 has high stunting numbers, and cluster 1 has very high stunting numbers. These findings can serve as a knowledge base for further actions related to addressing stunting in West Java.
Keyword: Stunting, Datamining, K-Means

## PENDAHULUAN
Ke l me l nke l s me l ne l gaskan bahwa salah satu l pe l rmasalahan gizi yang me l njadi pe l rhatian u l tama  adalah  tingginya  ke l jadian  anak  balita  yang  me l ngalami  pe l nde l k  ( stu l nting).  Balita pe l nde l k  atau l stu l nting  adalah  su l atu l kondisi  pada  anak  yang  gagal  tu l mbu l h  kare l na ke l ku l rangan zat gizi kronis se l hingga me l nimbu l lkan anak me l njadi le l bih pe l nde l k u l ntu l k u l sianya. Kondisi  ke l tidak  se l su l aian  ini  dise l bu l t  de l ngan  pe l nge l rdilan  atau l stu l nting(Widjayatri  e l t  al., 2020) .
Te l knologi dan informasi yang se l makin pe l sat me l mbu l at informasi data me l njadi tidak te l rhitu l ng  ju l mlahnya  dalam ke l hidu l pan manu l sia, te l rlihat  je l las di bidang pe l ngolahan data skala be l sar dalam pe l nyimpanan data. Ini me l njadi daya tarik yang be l sar bagi pe l ru l sahaan dan organisasi, baik ne l ge l ri mau l pu l n swasta(Manaje l me l n, 2022) . Ke l maju l an te l knologi saat ini me l ningkat pada tingkat yang tidak te l rbe l ndu l ng. Se l makin be l sar ke l mu l dahan informasi dan pe l mrose l san transaksi data dapat dipe l role l h, se l makin be l sar volu l me l data(Djaka Pe l rmana e l t al.,  2023) .  Data  Mining  me l ru l pakan  analisis  dari  pe l ninjau l an  ku l mpu l lan  data  u l ntu l k me l ne l mu l kan  hu l bu l ngan  yang  tidak  didu l ga  dan  me l ringkas  data  de l ngan  cara  be l rbe l da de l ngan cara yang be l rbe l da de l ngan se l be l lu l mnya, yang dapat dipahami dan be l rmanfaat bagi pe l milik  data  (U l tomo  &  Me l sran,  2020). Data  Mining  dide l finisikan  se l bagai  prose l s  u l ntu l k me l ne l ntu l kan hu l bu l ngan pola dan tre l n baru l yang be l rmakna de l ngan me l laku l kan pe l nyaringan, me l nggu l nakan te l knik pe l nge l nalan  pola se l pe l rti te l knik statistik dan  te l knik mate l matika  (Lia Hananto e l t al., 2021)(Fitriani e l t al., 2023). Data Mining me l ru l pakan bidang dari be l be l rapa bidang  ke l ilmu l an  yang  me l nyatu l kan  te l knik  dari  pe l mbe l lajaran  me l sin,  pe l nge l nalan  pola, statistic, database l , dan visu l alisasi u l ntu l k pe l nanganan pe l rmasalahan pe l ngambilan informasi dari database l yang be l sar(Syahidatu l l He l lma e l t al., 2019). Data Mining me l ru l pakan prose l s pe l ncarian pola- pola yang me l narik dan te l rse l mbu l nyi ( hidde l n patte l rn) dari su l atu l ku l mpu l lan data yang be l ru l ku l ran be l sar yang te l rsimpan dalam su l atu l basis data, se l pe l rti data ware l hou l se l dan te l mpat pe l nyimpanan data lainnya. Data Mining ju l ga dide l finisikan se l bagai bagian dari prose l s pe l nggalian pe l nge l tahu l an dalam database l yang dike l nal de l ngan istilah Knowle l dge l Discove l ry in Database l (KDD)(Au l lia, 2021).
Be l rdasarkan pe l ne l litian te l rdahu l lu l yang dilaku l kan ole l h Pu l tri Apriyani yang dibe l ri ju l du l l “P e l ne l rapan Algoritma K-Me l ans dalam Klaste l risasi Kasu l s Stu l nting Balita De l sa Te l galwangi” Tu l ju l an  dari  pe l ne l litianini  adalah  u l ntu l k  me l nge l tahu l i  ke l lompok  atau l clu l ste l r statu l s stu l nting balita yang didapat be l rdasarkan parame l te l r u l sia, be l rat badan dan  tinggi  badan. Hasil  dari pe l ne l litian ini  adalah  didapat  ju l mlah  clu l ste l r  optimal de l ngan K=2.U l ntu l k clu l ste l r0 te l rdapat 392 balita yaitu l Shanu l m,Rizka,Nu l rjanah dan lainnya, clu l ste l r1 de l ngan te l rdapat 3 balita yaitu l E l zra,M Abidza dan Abd Mahmu l d.De l ngan ju l mlah total balita stu l nting 287 balita dan ju l mlah
total balita statu l s normal 108  balita dan nilai  DBI  yang paling  optimal  se l be l sar  0.007 dimana    nilai    te l rse l bu l t  me l nde l kati  0  yang  be l rarti  klaste l r  yang  di  e l valu l asi  me l nghasilkan klaste l r yang baik (Apriyani e l t al., 2023). Be l rdasarkan pe l ne l litian te l rdahu l lu l yang dilaku l kan ole l h  Dayla  May  Cytry  yang  dibe l ri  ju l du l l  “P e l ne l rapan  Me l tode l K-Me l ans  dalam  Klaste l risasi Statu l s  De l sa  te l rhadap  Ke l lu l arga  Be l re l siko  Stu l nting ”  Hasil  p e l ne l litian  me l nu l nju l kkan  bahwa kine l rjame l tode l K-Me l ans dalam analisis klu l ste l r me l nghasilkan ke l lu l rahanatapu l n  de l sare l siko re l ndah se l banyak  32,  de l ngan  pe l rse l ntase l se l be l sar  45,07%,re l siko  se l dang  se l banyak  36 de l ngan    pe l rse l ntase l se l be l sar50,70%  danre l siko  tinggi  se l banyak  3  de l ngan  pe l rse l ntase l se l be l sar4,23%.  Be l rdasarkan  hasil  te l rse l bu l t  maka  pe l ne l litian  ini  dapat  be l rkontribu l si  bagi pe l me l rintah te l rkait dalam me l nangani pe l nye l baran stanting (Dayla May Cytry e l t al., 2023). Be l rdasarkan pe l ne l litian te l rdahu l lu l yang dilaku l kan ole l h Matdoan yang dibe l ri ju l du l l “Algoritma K-Me l ans  U l ntu l k  Klasifikasi  Provinsi  di  Indone l sia  Be l rdasarkan  Pake l t  Pe l layanan  Stu l nting ” Tu l ju l an dari pe l ne l litian   ini   dipe l rolah   hasil   bahwa te l rdapat 3 clu l ste l r dalam klasifikasi program pake l t layanan stu l nting di Indone l sia yaitu l cltu l ste l r 0  te l rdiri  dari  Provinsi  Su l mate l ra Barat,  Riau l ,  Jambi,  Be l ngku l lu l ,  Ke l pu l lau l an  Bangka  Be l litu l ng, Ke l pu l lau l an  Riau l ,  DKI  Jakarta, DI  Yogyakarta,  Bante l n,  Bali,  NTB,  Kalimantan  Barat,  Kalimantan Te l ngah,  Kalimantan Se l latan,  Kalimantan  Timu l r,  Kalimantan  U l tara,  Su l lawe l si  U l tara,  Su l lawe l si Te l ngah,  Su l lawe l si Te l nggara  Gorontalo.  Clu l ste l r  1  te l rdiri  dari  Provinsi  Ace l h,  Jawa  Barat,  Jawa Te l ngah, Jawa Timu l r, Su l lawe l si Barat, Malu l ku l , Malu l ku l U l tara, Papu l a Barat dan Papu l a. Clu l ste l r 2 te l rdiri dari  Provinsi  Su l mate l ra  U l tara,  Su l mate l ra  Se l latan,  Lampu l ng,  NTT  dan  Su l lawe l si  Se l latan (Matdoan e l t al., 2022).
METODE PENELITIAN
Me l tode l pe l ne l litian  ini  me l ne l rapkan  me l tode l Algoritma  K-Me l ans Clu l ste l ring me l nggu l nakan tools  rapidmine l r,  Algoritma  K-Me l ans  me l ncari  titik  pu l sat  ( ce l ntroid  ) be l rdasarkan  data  yang  me l miliki  clu l ste l r  masing-masing.  Langkah  ini  dilaku l kan  se l cara be l ru l lang jika posisi ce l ntroid  baru l be l ru l bah dan akan me l ncapai kondisi konfe l rge l n ke l tika pe l ngalokasian ke l mbali titik data ce l ntroid  tidak be l ru l bah(Bu l ana & Karawang, 2019). Data yang  digu l nakan  be l rdasarkan  data  laporan Ju l mlah  Balita Stu l nting  Be l rdasarkan Kabu l pate l n/Kota di Jawa Barat dari tahu l n 2018, 2019, 2020, 2021,2022.
Knowladge l Discove l ry in Database l (KDD)
Data Mining me l ru l pakan prose l s pe l ncarian pola - pola yang me l narik dan te l rse l mbu l nyi (hidde l n patte l rn) dari su l atu l ku l mpu l lan data yang be l ru l ku l ran be l sar yang te l rsimpan dalam su l atu l basis  data,  se l pe l rti  data ware l hou l se l dan  te l mpat  pe l nyimpanan  data  lainnya. Data
Mining  ju l ga  dide l finisikan  se l bagai  bagian  dari  prose l s  pe l nggalian  pe l nge l tahu l an  dalam database l yang dike l nal de l ngan istilah Knowle l dge l Discove l ry in Database l (KDD)(Au l lia, 2021) .
Gambar 1. Prose l s Knowladge l Discove l ry in Database l (KDD) (Ku l rniawan e l t al., 2023)
Knowladge l Discove l ry in Database l (KDD) me l miliki se l ge l linir prose l s me l lipu l ti :
1. Se l le l ksi data
Me l ru l pakan bagian se l le l ksi data dari se l ku l mpu l lan data ope l rasional yang pe l rlu l dilaku l kan se l be l lu l m tahap pe l nggalian informasi dalam KDD dimu l lai.(Fahmi, 2021). Data hasil se l le l ksi yang akan digu l nakan u l ntu l k prose l s Data Mining, disimpan dalam su l atu l be l rkas, te l rpisah dari basis data ope l rasional.
2. Pre l -proce l ssing/Cle l aning (pe l milihan data)
Pre l -proce l ssing dan cle l aning data   me l ru l pakan  ope l rasi  dasar  yang  dilaku l kan  se l pe l rti pe l nghapu l san noise l . Prose l s cle l aning me l ncaku l p antara lain me l mbu l ang du l plikasi data, me l me l riksa  data  yang  inkonsiste l n,  dan  me l mpe l rbaiki  ke l salahan  pada  data,se l pe l rti ke l salahan ce l tak. Data  bisa dipe l rkaya  de l ngan data atau l informasi e l kte l rnal yang re l le l van (Me l tise l n & Sari, 2015).
3. Transformasi
Me l ru l pakan prose l s transformasi pada data yang te l lah dipilih, se l hingga data te l rse l bu l t se l su l ai  u l ntu l k  prose l s Data  Mining.  Prose l s  ini  me l ru l pakan  prose l s  kre l atif  dan  sangat te l rgantu l ng pada je l nis atau l pola informasi yang akan dicari dalam basis data (Irawan, n.d.).
4. Data Mining
Data Mining adalah  prose l s me l ncari  pola atau l informasi me l narik dalam data te l rpilih de l ngan  me l nggu l nakan  te l knik  atau l me l tode l te l rte l ntu l .  Te l knik,  me l tode l ,  atau l algoritma dalam Data  Mining  sangat  be l rvariasi.  Pe l milihan  me l tode l atau l algoritma  yang  te l pat sangat be l rgantu l ng pada tu l ju l an dan prose l s KDD se l cara ke l se l lu l ru l han (Asroni e l t al., 2018).
5. E l valu l asi
Tahap  e l valu l asi  yaitu l u l ntu l k  me l nge l tahu l i  se l jau l h  mana  ku l alitas  dari  pe l ne l litian  yang dilaku l kan yang me l ru l pakan inte l rpre l tasi hasil pe l mode l lan yang digu l nakan (Te l chnology
& Scie l nce l , 2021).
Rapidmine l r
Rapidmine l r  adalah tools  data  scie l nce l ope l n-sou l rce l u l ntu l k  me l laku l kan  analisis Data Mining, te l xt mining dan pre l diction analysis. Pada tools ini, RapidMine l r me l nggu l nakan te l knik de l skriptif  dan  pre l diksi  dalam  me l mbe l rikan  wawasan  ke l pada  pe l nggu l na  se l hingga  dapat me l mbu l at ke l pu l tu l san te l rbaik dari su l atu l data (Sari e l t al., 2020).
Gambar 2. Tools Rapidmine l r (Ku l rniawan e l t al., 2023) .
HASIL DAN PEMBAHASAN
Se l le l ksi Data
Pada imple l me l ntasi algoritma  K-Me l ans u l ntu l k klaste l risasi  data stu l nting  be l rdasarkan kabu l pate l n/kota di jawa barat data yang digu l nakan dalam pe l ne l litian ini be l rasal dari ope l n data jawa barat. Data yang digu l nakan pada pe l ne l litian ini yaitu l data stu l nting be l rdasarkan kabu l pate l n/kota di jawa barat yang be l rbe l ntu l k laporan mu l lai dari tahu l n 2018 sampai de l ngan 2022. Data te l rse l bu l t dipilih kare l na me l ru l pakan data yang paling te l rbaru l yang bisa di pe l role l h.
Gambar 3. data stu l nting be l rdasarkan kabu l pate l n/kota di jawa barat tahu l n 2018 Pre l -proce l ssing/Cle l aning (pe l milihan data)
Dari laporan data stu l nting yang dipe l role l h ke l mu l dian dilaku l kan data cle l aning  u l ntu l k me l mbu l ang atribu l t yang tidak re l le l van atau l tidak konsiste l n. Atribu l t yang dibu l ang adalah id, kode l _provinsi,  nama_provinsi,  kode l _kabu l pate l n_kota,  dan  satu l an.  Atribu l t  yang  akan digu l nakan  yaitu l nama_kabu l pate l n_kota,  ju l mlah_balita_ stu l nting,  dan  tahu l n.  Data stu l nting yang te l lah di pre l proce l ssing dapat dilihat pada gambar be l riku l t:
Gambar 4. Data ju l mlah stu l nting yang su l dah di pre l proce l ssing Data Mining
Se l te l lah data se l le l sai di cle l aning maka bisa di lanju l tkan de l ngan prose l s Data Mining. Prose l s Data  Mining  me l nggu l nakan  te l knik clu l ste l ring  de l ngan  algoritma  K-Me l ans  dan  pe l rangkat lu l nak  rapidmine l r.  Se l be l lu l m  dilaku l kan Clu l ste l ring  dilaku l kan  u l ji  pe l rformance l te l rhadap  K- Me l ans pada data stu l nting yang su l dah di cle l aning u l ntu l k me l ncari nilai K te l rbaik.
Gambar 5. Prose l s pe l ngu l jian pe l rformance l te l rhadap K-Me l ans Pe l ngu l jian dilaku l kan de l ngan parame l te l r Davie l s Bou l ldin. Nilai Inde l x Davie l s Bou l ldin (IDB)  yang  paling  re l ndah  maka  me l nu l nju l kan  ju l mlah clu l ste l r  paling  optimal.  Dari  hasil pe l ngu l jian pe l rformance l te l rse l bu l t maka didapat hasil se l bagai be l riku l t:
Table l 1. Hasil Pe l ngu l jian Pe l rformance l Nilai Inde l x Davie l s Bou l ldin Ju l mlah Clu l ste l ring(K) Nilai Davie l s Bou l ldin
2 0.797 3 0.805 4 0.638 5 0.903
Dari hasil te l rse l bu l t maka dapat dipilih nilai K de l ngan inde l x davie l s bou l ldin te l rke l cil adalah de l ngan nilai K se l banyak 4, maka dipilihlah K de l ngan nilai 4. Se l te l lah nilai K didapatkan maka  dilanju l tkan  de l ngan clu l ste l risasi  me l nggu l nakan  algoritma  K-Me l ans  de l ngan  nilai  K se l banyak 4.
Gambar 6. Prose l s Clu l ste l ring K-Me l ans me l nggu l nakan rapidmine l r
Se l te l lah prose l s klaste l risasi se l le l sai maka didapat hasil clu l ste l r mode l l se l bagai be l riku l t Gambar 7. Clu l ste l r mode l l
Be l riku l t nilai titik pu l sat clu l ste l r yang digu l nakan se l bagai be l riku l t: Gambar 8. Nilai ce l ntroid
E l valu l asi
Hasil yang dipe l role l h dari prose l s klaste l risasi te l rse l bu l t ke l mu l dian divisu l alisasikan dalam be l ntu l k diagram scatte l r/bu l bble l se l bagai be l riku l t:
Gambar 9. Visu l alisasi data hasil klaste l risasi Dari  data  te l rse l bu l t  maka  dapat  dilihat  bahwa Clu l ste l r  2,  me l ru l pakan clu l ste l r kabu l pate l n/kota yang me l miliki ju l mlah stu l nting sangat re l ndah dan didalamnya te l rdapat 2 kabu l pate l n/kota,  ke l mu l dian clu l ste l r  0  be l ranggotakan  2  kabu l pate l n/kota  yang  me l ru l pakan clu l ste l r    kabu l pate l n/kota  de l ngan  me l miliki  ju l mlah stu l nting  re l ndah,  lalu l clu l ste l r  3  de l ngan be l ranggotakan 16  kabu l pate l n/kota  de l ngan me l miliki ju l mlah stu l nting tinggi,  dan clu l ste l r 1 yang be l ranggotakan 7 kabu l pate l n/kota de l ngan me l miliki ju l mlah stu l nting sangat tinggi.

## SIMPULAN
Data  yang  digu l nakan  pada  pe l ne l litian  ini  yaitu l data stu l nting  be l rdasarkan kabu l pate l n/kota di jawa barat yang be l rbe l ntu l k laporan mu l lai dari tahu l n 2018 sampai de l ngan 2022.  Se l te l lah  data  dipe l role l h,  dilaku l kan  prose l du l r  pe l mbe l rsihan  ke l mu l dian  dilaku l kan prose l du l r Data Mining atau l pe l mode l lan te l rhadap data te l rse l bu l t, me l nggu l nakan algoritma K- Me l ans  de l ngan  te l knik clu l ste l ring  dan  tools  Rapidmine l r.  Dari  hasil clu l ste l ring  de l ngan algoritma  K-Me l ans  dapat  disimpu l lkan  bahwa clu l ste l r  2  de l ngan  2  kabu l pate l n/kota me l ru l pakan ke l lompok yang me l miliki ju l mlah stu l nting sangat re l ndah de l ngan rata-rata ju l mlah stu l ntingnya 99.028 orang, clu l ste l r 0 de l ngan 2 kabu l pate l n/kota me l ru l pakan ke l lompok yang me l miliki ju l mlah stu l nting re l ndah de l ngan rata-rata ju l mlah stu l ntingnya 221.236 orang, clu l ste l r 3 de l ngan 16 kabu l pate l n/kota me l ru l pakan ke l lompok yang me l miliki ju l mlah stu l nting tinggi de l ngan  rata-rata  ju l mlahnya  343.634  orang,  dan clu l ste l r  1  de l ngan  7  kabu l pate l n/kota me l ru l pakan  ke l lompok  yang  me l miliki  ju l mlah stu l nting  paling  tinggi  de l ngan  rata-rata ju l mlahnya 449.688 orang. Hasil clu l ste l ring ini dapat me l njadi salah satu l pe l rtimbangan atau l
knowle l dge l base l dalam me l nindaklanju l ti kasu l s stu l nting di kabu l pate l n/kota di jawabarat.

## DAFTAR PUSTAKA
Apriyani,  P.,  Dikananda,  A.  R.,  &  Ali,  I.  (2023).  Pe l ne l rapan  Algoritma  K-Me l ans  dalam Klaste l risasi Kasu l s Stu l nting Balita De l sa Te l galwangi. He l llo World Ju l rnal Ilmu l Kompu l te l r, 2(1), 20 – 33. https://doi.org/10.56211/he l lloworld.v2i1.230
Asroni, A., Fitri, H., & Prase l tyo, E l . (2018). Pe l ne l rapan Me l tode l Clu l ste l ring de l ngan Algoritma K- Me l ans  pada  Pe l nge l lompokkan  Data  Calon  Mahasiswa  Baru l di  U l nive l rsitas Mu l hammadiyah Yogyakarta (Stu l di Kasu l s: Faku l ltas Ke l dokte l ran dan Ilmu l Ke l se l hatan, dan  Faku l ltas  Ilmu l Sosial  dan  Ilmu l Politik). Se l me l sta  Te l knika,  21(1),  60 – 64. https://doi.org/10.18196/st.211211
Au l lia,  S.  (2021).  Klaste l risasi  Pola  Pe l nju l alan  Pe l stisida  Me l nggu l nakan  Me l tode l K-Me l ans Clu l ste l ring  (Stu l di  Kasu l s  Di  Toko  Ju l anda  Tani  Ke l camatan  Hu l tabayu l Raja). Djte l chno:
Ju l rnal Te l knologi Informasi, 1(1), 1 – 5. https://doi.org/10.46576/djte l chno.v1i1.964 Bu l ana, U l ., & Karawang, P. (2019). Te l chnoXplore l Ju l rnal Ilmu l Kompu l te l r & Te l knologi Informasi ISSN : 2503-054X Vol 4 No: 1, April 2019. 4(1), 46 – 55.
Dayla  May  Cytry,  De l fit,  S.,  &  Nu l rcahyo,  G.  (2023).  Pe l ne l rapan  Me l tode l K-Me l ans  dalam Klaste l risasi Statu l s De l sa te l rhadap Ke l lu l arga Be l re l siko Stu l nting. Ju l rnal Komte l kInfo, 10(3), 122 – 127. https://doi.org/10.35134/komte l kinfo.v10i3.423
Djaka Pe l rmana, M., Lia Hananto, A., Novalia, E l ., Hu l da, B., & Paryono, T. (2023). Klaste l risasi Data Jamaah U l mrah pada Tanu l rmu l tmainah Tou l r Me l nggu l nakan Algoritma K-Me l ans.
Ju l rnal Komte l kInfo, 10, 15 – 20. https://doi.org/10.35134/komte l kinfo.v10i1.332 Fahmi, R. N. (2021). Imple l me l ntasi Me l tode l K-Me l ans Clu l ste l ring dalam Analisis Pe l rse l baran U l MKM di Jawa Barat. 6(2), 211 – 220. https://doi.org/10.33633/joins.v6i2.5310
Fitriani, M. N. R., Priyatna, B., Hu l da, B., Hananto, A. L., & Tu l kino, T. (2023). Imple l me l ntasi Me l tode l K-Me l ans  U l ntu l k  Me l mpre l diksi  Statu l s  Kre l dit  Mace l t. Ju l rnal  Siste l m  Kompu l te l r Dan Informatika (JSON), 4(3), 554. https://doi.org/10.30865/json.v4i3.5953 Irawan,  Y.  (n.d.). Pe l ne l rapan  Data  Mining  u l ntu l k  e l valu l asi  data  pe l nju l alan  me l nggu l nakan me l tode l clu l ste l ring dan algoritma hirarki divisive l . 13 – 20.
Ku l rniawan,  M.  D.,  Priyatna,  B.,  &  Nu l rapriani,  F.  (2023). Imple l me l ntasi  Algoritma  K-Me l ans U l ntu l k Klaste l risasi Data Obat Pu l ske l smas Kotabaru l . 7(Se l pte l mbe l r), 882 – 890.
Lia Hananto, A., Assiroj, P., Priyatna, B., Nu l rhayati, Fau l zi, A., Yu l niar Rahman, A., & Shofiah Hilabi,  S.  (2021).  Analysis  of  Dru l g Data  Mining  with  Clu l ste l ring  Te l chniqu l e l U l sing  K- Me l ans Algorithm. Jou l rnal  of  Physics:  Confe l re l nce l Se l rie l s,  1908(1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1908/1/012024
Manaje l me l n, J. (2022). Dirgamaya. 02(02), 25 – 34.
Matdoan,  M.  Y.,  Matdoan,  U l .  A.,  &  Sale l h  Far-Far,  M.  (2022).  Algoritma  K-Me l ans  U l ntu l k Klasifikasi  Provinsi  di  Indone l sia  Be l rdasarkan  Pake l t  Pe l layanan Stu l nting.  PANRITA Jou l rnal of Scie l nce l , Te l chnology, and Arts, 1(2), 41 – 46. https://jou l rnal.de l dikasi.org/pjsta Me l tise l n, B. M., & Sari, H. L. (2015). ANALISIS CLU l STE l RING ME l NGGU l NAKAN ME l TODE l K- ME l ANS DALAM  PE l NGE l LOMPOKKAN  PE l NJU l ALAN  PRODU l K  PADA  SWALAYAN FADHILA. 11(2), 110 – 118.
Sari, Y. R., Su l de l wa, A., Le l stari, D. A., Jaya, T. I., Informasi, T., Bu l di, U l ., Raya, J. C., U l tara, P., Se l latan,  J.,  &  Jakarta,  D.  K.  I.  (2020). PE l NE l RAPAN  ALGORITMA  K-  ME l ANS  U l NTU l K CLU l STE l RING DATA KE l MISKINAN PROVINSI BANTE l N ME l NGGU l NAKAN RAPIDMINE l R. 5(2), 192 – 198.
Syahidatu l l He l lma, S., Ru l stiyan, R. R., Normala, E l ., Stu l di Siste l m Informasi Faku l ltas Sains dan Te l knologi, P., Islam Ne l ge l ri Su l ltan Syarif Kasim Riau l , U l ., Soe l brantas No, J., & Baru l , S. (2019).  Clu l ste l ring  pada  Data  Fasilitas  Pe l layanan  Ke l se l hatan  Kota  Pe l kanbaru l Me l nggu l nakan  Algoritma  K-Me l ans. Pu l zzle l Re l se l arch  Data  Te l chnology  (Pre l date l ch) Faku l ltas Sains Dan Te l knologi, 1(Nove l mbe l r), 4.
Te l chnology,  I.,  &  Scie l nce l ,  C.  (2021). ANALISIS  PE l ME l TAAN  TINGKAT  KRIMINALITAS  DI KABU l PATE l N KARAWANG ME l NGGU l NAKAN ALGORITMA K-ME l ANS. 4, 67 – 79.
U l tomo, D. P., & Me l sran, M. (2020). Analisis Komparasi Me l tode l Klasifikasi Data Mining dan Re l du l ksi Atribu l t Pada Data Se l t Pe l nyakit Jantu l ng. Ju l rnal Me l dia Informatika Bu l didarma, 4(2), 437. https://doi.org/10.30865/mib.v4i2.2080
Widjayatri, R. D., Fitriani, Y., & Tristyanto, B. (2020). Sosialisasi Pe l ngaru l h Stu l nting Te l rhadap Pe l rtu l mbu l han dan Pe l rke l mbangan Anak U l sia Dini. Mu l rhu l m : Ju l rnal Pe l ndidikan Anak U l sia Dini, 1(2), 16 – 27. https://doi.org/10.37985/mu l rhu l m.v1i2.11