Penerapan Clustering Pada Laju Inflasi Kota Di Indonesia Dengan Algoritma K-Means
Yudi Prayoga 1 , Heru Satria Tambunan 2 , Iin Parlina 3
1 Mahasiswa Program Studi Sistem Informasi STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar
2 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
3 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
1 prayogayudu668@gmail.com

## Abstract
Inflation is a process of increasing prices in general and continuously, related to market mechanisms  that  can  be  caused  by  various  factors,  among  others,  increased  public consumption,  excess  liquidity  in  the  market  which  triggers  consumption  or  even speculation,  to  include  the  consequences  of  inability  to  distribute  goods.  Inflation  is  an indicator  to  see  the  level  of  change,  and  is  considered  to  occur  if  the  process  of  price increases  takes  place  continuously  and  influences  each  other.  Inflation  stability  is  a prerequisite  for  sustainable  economic  growth  which  ultimately  benefits  the  improvement of  people's  welfare.  With  the  large  amount  of  data  generated  from  the  inflation  rate  of cities  in  Indonesia  it  is  difficult  for  the  government  to  classify  the  inflation  rate.  The author took the initiative to conduct research on classifying the inflation rate of cities in Indonesia  by  using  the  K-Means  Clustering  Data  Mining  algorithm,  with  the  number  of clusters being 3. The high value group is in cluster 1 (above average), the value group is in  cluster  2  (around  the  average  based  on  the  distance  used  from  the  centroid), and  the low value group is in cluster 3 (below average). flat). By grouping the rate of inflation of cities in Indonesia, it will be known which cities in Indonesia have high, medium and low inflation rates.
Keywords: Inflation, Data Mining, K-Means

## Abstrak
Inflasi adalah  suatu  proses  meningkatnya  harga-harga  secara  umum  dan  terus-menerus, berkaitan  dengan  mekanisme  pasar  yang  dapat  disebabkan  oleh  berbagai  faktor,  antara lain, konsumsi masyarakat yang meningkat, berlebihnya likuiditas di pasar yang memicu konsumsi  atau  bahkan  spekulasi,  sampai  termasuk  juga  akibat  adanya  ketidaklancaran distribusi  barang.  Inflasi  merupakan  indikator  untuk  melihat  tingkat  perubahan,  dan dianggap terjadi jika proses kenaikan harga berlangsung secara terus-menerus dan saling pengaruh-memengaruhi.  Kestabilan  inflasi  merupakan  prasyarat  bagi  pertumbuhan ekonomi  yang  berkesinambungan  yang  pada  akhirnya  memberikan  manfaat  bagi peningkatan kesejahteraan masyarakat. Dengan banyaknya data yang dihasilkan dari laju inflasi  kota-kota  di  Indonesia  menyulitkan  pemerintah  mengelompokkan  laju  inflasi tersebut.  Penulis  berinisiatif  untuk  melakukan  penelitian  tentang  mengelompokkan  laju inflasi  kota-kota  di  Indonesia  dengan  menggunakan  metode Data  Mining algoritma K- Means  Clustering, dengan  jumlah cluster adalah  3.  Kelompok  nilai  tinggi  berada  di cluster  1 (di  atas  rata-rata),  kelompok  nilai  sedang  berada  di cluster 2  (sekitar  rata-rata berdasarkan  jarak  yang  digunakan  dari centroid -nya),  dan  kelompok  nilai  rendah  berada di cluster 3  (di  bawah  rata-rata).  Dengan  mengelompokkan  tingkat  laju  inflasi  kota-kota di Indonesia, maka akan di  ketahui  kota-kota mana  saja di  Indonesia  yang memiliki laju inflasi tinggi, sedang, dan rendah.
Kata Kunci : Inflasi, Data Mining, K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  adalah  negara kepulauan terbesar  di  dunia  yang  terdiri  dari  17.504 pulau.   Dengan  populasi  hampir  270.054.853  juta  jiwa  pada  tahun 2018, dan  sebagai negara yang memiliki banyak kota di setiap provinsinya, tentu tiap kota tersebut memiliki laju  inflasi  yang  berbeda  dari  tahun  ke  tahun.  Inflasi adalah  suatu  proses  meningkatnya harga-harga  secara  umum  dan  terus-menerus,  berkaitan  dengan  mekanisme  pasar  yang dapat disebabkan oleh berbagai faktor, antara lain, konsumsi masyarakat yang meningkat, berlebihnya  likuiditas  di  pasar  yang  memicu  konsumsi  atau  bahkan  spekulasi,  sampai termasuk  juga  akibat  adanya  ketidaklancaran  distribusi  barang.  Inflasi  merupakan indikator untuk melihat tingkat perubahan dan dianggap terjadi jika proses kenaikan harga berlangsung  secara  terus-menerus  dan  saling  pengaruh-memengaruhi.  Kestabilan  inflasi merupakan  prasyarat  bagi  pertumbuhan  ekonomi  yang  berkesinambungan  yang  pada akhirnya  memberikan  manfaat  bagi  peningkatan  kesejahteraan  masyarakat.  Pentingnya pengendalian  inflasi  didasarkan  pada  pertimbangan  bahwa  inflasi  yang  tinggi  dan  tidak stabil memberikan dampak negatif kepada kondisi sosial ekonomi masyarakat [1].
Dengan  banyaknya  data  yang  dihasilkan  dari  laju  inflasi  kota-kota  di  Indonesia menyulitkan pemerintah mengelompokkan laju inflasi tersebut. Penulis berinisiatif untuk melakukan penelitian tentang mengelompokkan laju inflasi kota-kota di Indonesia dengan menggunakan metode data mining algoritma K-Means Clustering, dengan jumlah cluster adalah  3.  Kelompok  nilai  tinggi  berada  di cluster  1 (di  atas  rata-rata),  kelompok  nilai sedang  berada  di cluster 2  (sekitar  rata-rata  berdasarkan  jarak  yang  digunakan  dari centroid -nya), dan kelompok nilai rendah berada di cluster 3 (di bawah rata-rata). Dengan mengelompokkan  tingkat  laju  inflasi  kota-kota  di  Indoneisa,  maka  akan  di  ketahui  kota- kota mana saja di Indonesia yang memiliki laju inflasi tinggi, sedang, dan rendah.
Algoritma K-Means  Clustering penggunaannya  sudah  diterapkan  di  berbagai  bidang, beberapa  penelitian  yang  sudah  dilakukan  menggunakan  algoritma  tersebut  adalah penelitian  yang  dilakukan  oleh  [1]  berjudul  “Penerapan  Metode  K-Means  Untuk Clustering Mahasiswa Berdasarkan Nilai Akademik Dengan Weka  Interface Studi Kasus Pada  Jurusan  Teknik  Informatika  UMM  Magelang”.  Peneliti  lain  juga  menggunakan metode  data  mining  seperti  [2][3]. Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan,  dapat disimpulkan  bahwa  algoritma  K-Means  bisa  digunakan  untuk  mengelompokkan mahasiswa  berdasarkan  IPK  dan  beberapa  atribut  mata  kuliah.  Maka  dari  itu  penulis mengangkat  sebuah  judul  penelitian “ Penerapan  Clustering  Pada  Laju  Inflasi  Kota  Di Indonesia Dengan Algoritma K-Means ” . Yang mana nantinya data yang digunakan dalam data mining untuk mengelompokan data–data kedalam variable atau atribut data, dimana dalam  hal  ini  akan  dijelaskan  langkah–langkah K-means secara  manual.  Dengan  pusat cluster tinggi  dengan  nilai  8,11  kemudian cluster sedang  dengan  nilai  5,052  dan cluster rendah dengan nilai 3,455. Data yang akan di cluster dalam hal ini adalah data dari tahun 2013 -2017.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Data  mining  adalah  suatu  metode  pengolahan  data  untuk  menemukan  pola  yang tersembunyi dari data tersebut. Hasil dari pengolahan data dengan metode data mining ini dapat digunakan untuk mengambil keputusan di masa depan. Data mining ini juga dikenal dengan istilah pattern recognition [4][5].
Algoritma K-Means merupakan  algoritma cluster isasi  yang  mengelompokkan  data berdasarkan  titik  pusat cluster (centroid) terdekat  dengan  data.  Tujuan  dari K-Means adalah  pengelompokkan  data  dengan  memaksimalkan  kemiripan  data  dalam  satu cluster dan  meminimalkan  kemiripan  data  antar cluster [6].  Ukuran  kemiripan  yang  digunakan dalam cluster adalah  fungsi  jarak.  Sehingga  pemaksimalan  kemiripan  data  didapatkan berdasarkan  jarak  terpendek  antara  data  terhadap  titik centroid .  Berikut  adalah  kerangka algoritma k-means clustering dapat di lihat pada gambar 1.
Tentukan Jumlah Cluster K Tentukan Nilai K Centroid Menghitung jarak antar Objek dengan k Centroid Mengelompokkan Berdasarkan Jarak Minimum Apakah Posisi Centroid Sama End Start
Gambar 1. Flowchart Metode K-Means Clustering

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sumber  data  penelitian  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  dengan  situs https://www.bps.go.id.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  persentase  laju inflasi berdasarkan kota dari tahun 2013-2017 yang terdiri dari 83 kota. Data hasil akhir  yang  nantinya  akan  diolah  melakukan  clustering  dari  berdasarkan  provinsi yang  dicantumkan  dalam  3  cluster  yaitu cluster tertinggi, cluster sedang  dan cluster terendah.
Dalam  melakukan  penelitian  ini,  penulis  melakukan  analisa  data  statistik bersifat sekunder yang dimana data diperoleh tidak dari sumbernya langsung, melainkan  sudah  dikumpulkan  dan  diolah  secara  terinci  yang  dimana  data berkaitan dengan permasalahan yang sedang diteliti dapat dilihat pada tabel1.
Tabel 1. Data Inflasi Kota No Kota Inflasi Inflasi (Umum) 2013 2014 2015 2016 2017 Tahunan Tahunan Tahunan Tahunan Tahunan 1 Kota Meulaboh - 8,2 0,58 3,77 4,76 2 Kota Banda Aceh 6,39 7,83 1,27 3,13 4,86 3 Kota Lhokseumawe 8,27 8,53 2,44 5,6 2,87 4 Kota Sibolga 10,08 8,36 3,34 7,39 3,08 5 Kota Pematang Siantar 12,02 7,94 3,36 4,76 3,1 6 Kota Medan 10,09 8,24 3,32 6,6 3,18 7 Kota Padangsidimpuan 7,82 7,38 1,66 4,28 3,82 8 Kota Padang 10,87 11,9 0,85 5,02 2,11 9 Kota Bukittinggi - 9,24 2,79 3,93 1,37 10 Tembilahan - 10,06 2,06 2,58 4,27 11 Kota Pekanbaru 8,83 8,53 2,71 4,19 4,07 12 Kota Dumai 8,6 8,53 2,63 3,98 4,85 13 Bungo - 8,99 1,29 3,11 4,25 14 Kota Jambi 8,74 8,72 1,37 4,54 2,68 15 Kota Palembang 7,04 8,38 3,05 3,68 2,85 Ya Tidak

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
No Kota Inflasi Inflasi (Umum) 2013 2014 2015 2016 2017 Tahunan Tahunan Tahunan Tahunan Tahunan 16 Kota Lubuklinggau - 9,34 3,47 2,74 3,94 17 Kota Bengkulu 9,94 10,85 3,25 5 3,56 18 Kota Bandar Lampung 7,56 8,36 4,65 2,75 3,14 19 Kota Metro - 6,5 2,67 2,92 2,32 20 Tanjung Pandan - 13,14 0,88 4,92 3,97 21 Kota Pangkal Pinang 8,71 6,81 4,66 7,78 2,66 22 Kota Batam 7,81 7,61 4,73 3,61 4,13 23 Kota Tanjung Pinang 10,09 7,49 2,46 3,06 3,37 24 Dki Jakarta 8 8,95 3,3 2,37 3,72 25 Kota Bogor 8,55 6,83 2,7 3,6 4,59 26 Kota Sukabumi 8,03 8,38 2,2 2,57 4,1 27 Kota Bandung 7,97 7,76 3,93 2,93 3,46 28 Kota Cirebon 7,86 7,08 1,56 1,87 4,36 29 Kota Bekasi 9,46 7,68 2,22 2,47 3,01 30 Kota Depok 10,97 7,49 1,87 2,6 3,93 31 Kota Tasikmalaya 6,89 8,09 3,53 2,75 3,88 32 Cilacap - 8,19 2,63 2,77 4,41 33 Purwokerto 8,5 7,09 2,52 2,42 3,91 34 Kudus - 8,59 3,28 2,32 4,17 35 Kota Surakarta 8,32 8,01 2,56 2,15 3,1 36 Kota Semarang 8,19 8,53 2,56 2,32 3,64 37 Kota Tegal 5,8 7,4 3,95 2,71 4,03 38 Kota Yogyakarta 7,32 6,59 3,09 2,29 4,2 39 Jember 7,21 7,52 2,31 1,93 3,52 40 Banyuwangi - 6,59 2,15 1,91 3,17 41 Sumenep 6,62 8,04 2,62 2,19 3,4 42 Kota Kediri 8,05 7,49 1,71 1,3 3,44 43 Kota Malang 7,92 8,14 3,32 2,62 3,75 44 Kota Probolinggo 7,98 6,79 2,11 1,53 3,18 45 Kota Madiun 7,52 7,4 2,75 2,25 4,78 46 Kota Surabaya 7,52 7,9 3,43 3,22 4,37 47 Kota Tangerang 10,02 10,03 4,28 2,65 3,5 48 Kota Cilegon 7,98 9,93 3,94 4,22 5,24 49 Kota Serang 9,16 11,27 4,67 3,26 5,17 50 Singaraja - 10,32 2,97 4,57 3,38 51 Kota Denpasar 7,35 8,03 2,7 2,94 3,31 52 Kota Mataram 9,27 7,18 3,25 2,47 3,59 53 Kota Bima 10,42 7,37 4,11 3,11 4,08 54 Maumere 6,24 4 3,89 3,62 1,7 55 Kota Kupang 8,84 8,32 5,07 2,31 2,05 56 Dili - - - - - 57 Kota Pontianak 9,48 9,38 6,17 3,88 3,86 58 Kota Singkawang 6,15 9,66 4 2,58 5,23 59 Sampit 7,25 7,9 5,72 2,46 3,29 60 Kota Palangka Raya 6,45 6,63 4,2 1,91 3,11 61 Tanjung - 8,8 6,69 2,18 2,4 62 Kota Banjarmasin 6,98 7,16 5,03 3,68 3,82 63 Kota Balikpapan 8,56 7,43 6,26 4,13 2,45 64 Kota Samarinda 10,37 6,74 4,24 2,83 3,69 65 Kota Tarakan 10,35 11,91 3,42 4,31 2,77 66 Kota Manado 8,12 9,67 5,56 0,35 2,44 67 Kota Palu 7,57 8,85 4,17 1,49 4,33 68 Bulukumba - 9,45 2,17 1,48 4,66 69 Watampone 6,86 8,22 0,97 1,5 5,54 70 Kota Makassar 6,24 8,51 5,18 3,18 4,48 71 Kota Pare-Pare 6,31 9,38 1,58 2,11 3,43 72 Kota Palopo 5,25 8,95 3,38 2,74 3,95 73 Kota Kendari 5,92 7,4 1,64 3,07 2,96 74 Kota Bau-Bau - 11,37 3,95 1,71 3 75 Kota Gorontalo 5,84 6,14 4,3 1,3 4,34 76 Mamuju 5,91 7,88 5,07 2,23 3,79 77 Kota Ambon 8,81 6,81 5,92 3,28 -0,05 78 Kota Tual - 11,48 8,58 2,97 9,41 79 Kota Ternate 9,78 9,34 4,52 1,91 1,97 80 Manokwari 4,63 5,7 2,77 5,75 1,78 81 Kota Sorong 7,93 6,83 6,17 2,95 1,33 82 Merauke - 12,31 5,76 0,82 1,25 83 Kota Jayapura 8,27 7,98 2,79 4,13 2,41
(Sumber :Data Badan Pusat Statistik Nasional, Tahun 2013-2017)
Untuk  mendapatkan  hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan,  berikut  uraian perhitungan  manual  proses cluster ing  laju  inflasi  menggunakan algoritma  K- Means. Proses cluster ing  dilakukan  mulai  dari  penentuan  data  yang  ingin  di cluster .  Dalam  hal  ini  variabel  data  yang  ingin  di cluster adalah  data  dari  tahun 2013-2017  dan  disini  peneliti  mengambil  nilai  rata  rata  dari  tahun  2013-2017 sebagai data yang akan di cluster . Berikut adalah cara-cara perhitungan K-Means [7]:
1. Menentukan Data yang Akan Diolah Data  mentah  yang  digunakan  adalah  data  laju  inflasi  .  Berikut  data  yang akan digunakan untuk pengolahan metode K-Means :
2. Menentukan Jumlah Cluster
Jumlah Cluster yang digunakan pada data laju infansi sebanyak  3 Cluster . Cluster tersebut diantaranya  ( C1 ) Tinggi ( C2 ) Sedang dan  ( C3 ) Rendah.
3. Menentukan Centroid Penentuan  pusat  awal Cluster ( Centroid )  ditentukan  secara  manual  atau random yang diambil dari data yang ada dalam range . Menentukan Centroid berpengaruh  ketika  menentukan  jumlah Cluster yang  digunakan.    Nilai Cluster 0 diambil dari data paling rendah, Nilai Cluster 1 diambil dari data rata-rata  atau  nilai  tengah  pada  data  dan  Nilai Cluster 2  diambil  dari  data yang paling tertinggi.
Tabel 2. Data Centoid Cluster Nilai Centroid 1   8,11
Centroid 2  5,169512195 Centroid 3   3,455

## 4. Menghitung Jarak dari Centroid
Untuk  menghitung  jarak  antara  titik Centroid dengan  titik  tiap  objek menggunakan Euclidian  Distance .  Rumus  untuk  menghitung  jarak  dari Centroid adalah :
(2)
Maka perhitungan untuk jarak dari Centroid ke-1 adalah  sebagai berikut :
Dan  seterusnya  sampai  dengan  D x50,c3 . Sehingga  didapat  tabel  jarak  dari Centroid dan  mencari  nilai  minimal  dari  ketiga Centroid .  Tabel  Jarak  dari Centroid adalah sebagai berikut :
Tabel 3. Jarak Centroid Iterasi ke-1 C1 C2 C3 Jarak Terpendek 3,7825 0 0,8725 0 3,414 0,473512195 1,241 0,473512195 2,568 0,372487805 2,087 0,372487805 1,66 1,280487805 2,995 1,280487805 1,874 1,066487805 2,781 1,066487805 1,824 1,116487805 2,831 1,116487805 3,118 0,177512195 1,537 0,177512195 1,96 0,980487805 2,695 0,980487805 3,7775 0,837012195 0,8775 0,837012195
C1 C2 C3 Jarak Terpendek 3,984 1,043512195 0,671 0,671 3,068 0,127512195 1,587 0,127512195 3,075 0,134512195 1,58 0,134512195 2,994 0,053512195 1,661 0,053512195
Selanjutnya dalam metode K-Means , perhitungan berhenti apabila Cluster pada iterasi  yang  dihasilkan  sama  pada  iterasi  sebelumnya.  Maka  selanjutnya  mencari Cluster pada iterasi selanjutnya sampai nilai Iterasinya sama. Untuk mencari nilai Centroid selanjutnya  dengan  menggunakan Centroid baru  pada  Iterasi  ke-1 dengan  menjumlahkan  nilai  sesuai  yang  tertera  pada Cluster di  tabel  diatas. Adapun Centroid baru  untuk  mencari Cluster selanjutnya  adalah  dengan menjumlahkan nilai yang terpilih pada Cluster tersebut kemudian membagikannya sebanyak jumlah nilai sebagai berikut :
Maka, data Centroid baru Iterasi ke-5  adalah sebagai berikut :
Tabel  4. Centroid Baru Iterasi Ke-5 Cluster Nilai
Centorid 1   6,384857143 Centroid 2  5,066989796 Centroid 3   4,311475
Dengan  menggunakan  langkah  –  langkah  yang  sama  seperti  sebelumnya untuk menentukan Jarak dari Centroid dengan menggunakan Centroid baru Iterasi ke-1.
5. Menentukan Cluster atau Pengelompokan Dalam  menentukan Cluster dengan  mencari  nilai Cluster berdasarkan  nilai minimal  dari  nilai Cluster dan  diletakkan  pada Cluster yang  sesuai  dengan nilai minimal pada Iterasi 1.
Perhitungan  manual  pada  data  laju  inflasi  diatas  didapatkan  hasil  akhir  yang dimana  pada  iterasi  3  pengelompokan  data  yang  dilakukan  terhadap  5  cluster dengan  iterasi  4  didapatkan  hasil  yang  sama.  Hasil  dari  kedua  iterasi  tersebut bernilai C1 =12, C2 =46, dan C3 = 24    pada posisi data tiap cluster x. Sehingga posisi cluster pada  data  tersebut  tidak  mengalami  perubahan  lagi  maka  proses iterasi  berhenti.  Berdasarkan  posisi cluster masing-masing  data    laju  inflasi    dan nilai cluster hasil iterasi ke empat maka dapat disimpulkan bahwa:
a) Cluster Tertinggi dengan jumlah data  laju inflasi sebanyak 12 kota yaitu, Meulaoh,  Banda  Aceh,  Sibolga,  Pematangsiantar,  Medan,  Bengkulu, Panggkal  Pinang,  Tanggerang,  Cilegeon,  Serang,  Pontianak,  Palangka Raya, Tarakan, Tual.
b) Cluster Sedang  dengan  jumlah  data  laju  inflasi  sebanyak  46  kota    yaitu, Lhokseumawe,  Padang  Sidempuan,  Padang,  Pekanbaru,  Duma,  Jambi, Palembang,  Lubu  Llinggau,  Bandar  Lampung,  Metro,  Batam,  Tanjung Pinang,  Dki  Jakarta,  Bogor,  Sukabumi,  Bandung,  Bekasi,  Depok,
Tasikmalaya,  Puwerkerto,  Surakarta,  Semarang,  Tegal,  Malang,    Maidun, Surabaya,  Singanja,  Denpasar,  Mataram,  Bima,  Mumere,  Singkawan, Tanjung,  Banjirmasir,  Balipapan,  Samarinda,  Manando,  Palu,  Manando, Balukumba,  Watampone,  Makasar,  Palopo,  Bau-Bau,  Mamuju,  Mabon, Ternate, Sorong, Merauke, Jayapura.
c) Cluster Terendah  dengan  jumlah  sebanyak  24  Kota    yaitu,  Bukit  Tinggi, Tembillahan,  Tanjung  Padang,  Cirebon,  Cilacap,  Kudus,  Probolinggo, Yogyakarta,  Jember,  Banyuwangi,  Sumenep,  Kediri,  Kupang,  Sangkit,
Pare -Pare, Kedari Gorontalo, Manokwari.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan pembahasan sebelumnya dapat disimpulkan bahwa:
a) Hasil  penelitian  yang  diperoleh  dapat  disimpulkan  bahwa  perhitungan manual  excel  yang  di  kombinasikan  dengan rapidminer ,  bahwa  metode tersebut mampu untuk menyelesaikan sebuah pengelompokan berdasarkan kota di Indonesia.
b) Hasil  yang  diperoleh  dari  metode k-means  clustering yang  di implementasikan ke dalam rapidminer memiliki nilai  validasi yang sama menghasil  beberapa  cluster  yaitu  cluster tinggi  12,  cluster  rendah  46,  dan sedang  24 yang masing-masing  cluster memiliki hasil  yang  berbeda .

## Daftar Pustaka
[1] R.  Adrian,  “Penerapan  Metode  K-Means  Untuk  Clustering  Mahasiswa Berdasarkan  Nilai  Akademik  Dengan  Weka  Interface  Studi  Kasus  Pada  Jurusan Teknik Informatika UMM Magelang,” J. Ilm. Semesta Tek. , vol. 18, no. 1, hal. 76– 82, 2015.
[2] S.  Sundari,  I.  S.  Damanik,  A.  P.  Windarto,  dan  H.  S.  Tambunan,  “Analisis  K- Medoids  Clustering  Dalam  Pengelompokkan  Data  Imunisasi  Campak  Balita  di Indonesia,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , no. September, hal. 687–696, 2019.
[3] S. R. Ningsih, I. S. Damanik, A. P. Windarto, dan H. Satria, “Analisis K-Medoids Dalam  Pengelompokkan  Penduduk  Buta  Huruf  Menurut  Provinsi,” Pros.  Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , no. September, hal. 721–730, 2019.
[4] H.  Sulastri  dan  A.  I.  Gufroni,  “Penerapan  Data  Mining  Dalam  Pengelompokan Penderita Thalassaemia,” vol. 02, hal. 299–305, 2017.
[5] T. Imandasari, E. Irawan, A. P. Windarto, dan A. Wanto, “Algoritma Naive Bayes Dalam Klasifikasi Lokasi Pembangunan Sumber Air,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , no. November, 2019.
[6] M.  G.  Sadewo et  al. ,  “Penerapan  Algoritma  Clustering  Dalam  Mengelompokkan Banyaknya Desa / Kelurahan Menurut Upaya Antisipasi / Mitigasi Bencana Alam Menurut Provinsi Dengan K-Means,” vol. 2, hal. 311–319, 2018.
[7] A.  P.  Windarto,  “Implementation  of  Data  Mining  on  Rice  Imports  by  Major Country  of  Origin  Using  Algorithm  Using  K-Means  Clustering  Method,” Int.  J. Artif. Intell. Res. , vol. 1, no. 2, hal. 26–33, 2017.