## TINJAUAN PUSTAKA SISTEMATIS PADA DATA MINING: STUDI KASUS ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING
Sekar Setyaningtyas 1) , Bangkit Indarmawan Nugroho 2) , Zaenul Arif 3)
1,3 Program Studi Teknik Informatika
2 Program Studi Sistem Informasi
1,2,3 Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Tegal E-mail : sekarsetya240@gmail.com 1), efbeterang@gmail.com 2), zendhunter@gmail.com 3)

## Abstract
Data Mining is a method for analyzing future patterns and characteristics as well as gathering unexpected, never-before-seen information from large databases. In data mining, clustering is one of the useful techniques for analyzing data. One of the data mining algorithms is the K-Means algorithm, which is a clustering technique based on distance division. The goal to be achieved in this paper is to analyze the clustering technique using the K-Means algorithm in data mining by conducting an in-depth review and searching through the literature selected based on the criteria and studies that will be selected to answer research questions. Systematic Literature Review (SLR) is a method that aims to identify and find research results with techniques based on specific procedures from comparison results. Based on the literature on the selection of journal publications, Pattern Recognition, Knowledge-Based Systems, Applied Soft Computing and IEEE Access can be the main references related to the K-Means algorithm. The results of the comparison show that Euclidean Distance has the advantage of better distance calculation, so that this method can be used as the main choice related to the calculation theory of the K-Means algorithm.
Keywords - data mining, clustering, K-Means, systematic literature review.

## Intisari
Data Mining adalah metode untuk menganalisis pola dan karakteristik di masa depan serta untuk mengumpulkan informasi tak terduga yang belum pernah terlihat sebelumnya dari database yang besar. Dalam data mining, clustering adalah salah satu teknik yang berguna untuk analisis data. Salah satu algoritma data mining adalah algoritma K-Means yang merupakan teknik clustering berdasarkan pembagian jarak. Tujuan yang ingin dicapai dalam paper ini yakni menganalisis teknik clustering menggunakan algoritma K-Means dalam data mining dengan melakukan review secara mendalam dan mengevaluasi penelusuran melalui literatur terpilih berdasarkan kriteria tertentu dan studi yang dipilih akan diproses untuk menjawab pertanyaan penelitian. Tinjauan Pustaka Sistematis (Systematic Literature Review/SLR) merupakan sebuah metode penelitian yang bertujuan untuk mengidentifikasi dan mengevaluasi hasil penelitian dengan teknik terbaik berdasarkan prosedur yang spesifik dari hasil perbandingan. Berdasarkan pemilihan literatur publikasi jurnal, Pattern Recognition, Knowledge-Based System, Applied Soft Computing dan IEEE Access dapat menjadi rujukan utama terkait algoritma K- Means. Hasil perbandingan metode menunjukkan bahwa Euclidean Distance memiliki keunggulan perhitungan jarak yang lebih baik, sehingga metode tersebut dapat dijadikan sebagai pilihan utama terkait teori perhitungan jarak pada algoritma K-Means.
Kata Kunci — data mining, clustering, K-Means, tinjauan pustaka sistematis.

## 1. PENDAHULUAN
Data Mining adalah metode untuk menganalisis pola dan karakteristik di masa depan serta untuk mengumpulkan informasi tak terduga yang belum pernah terlihat sebelumnya dari database yang besar [1]. Data Mining mengeksplorasi pengetahuan dan pola dalam data melalui statistik matematika dan machine learning [2].
Penggunaan sistem informasi terdistribusi sangat berpengaruh dalam menyebabkan berkembangnya sebuah kumpulan data menjadi data yang sangat besar. Seiring berjalannya waktu, suatu data akan terus bertambah dari data yang sekarang digabungkan dengan data di masa depan sehingga akan ada aliran data yang besar, algoritma data mining berfungsi secara efektif dan efisien untuk menganalisis data yang besar [3].
Pada data mining, clustering merupakan suatu teknik untuk menganalisis data [4]. Tujuan dari clustering adalah untuk mempartisi data menjadi suatu kelompok [5]. Clustering mengelompokkan kumpulan data ke dalam kelompok-kelompok yang memiliki kesamaan ke dalam cluster yang sama dan yang tidak sama ke cluster yang sama [4]. Metode clustering telah banyak digunakan di berbagai bidang seperti bidang penelitian dan pemodelan identifikasi objek, pengolahan citra dan pemetaan zona wilayah [6].
Teknik pengelompokkan paling populer dalam bidang ilmiah salah satunya adalah algoritma K-Means [7]. Algoritma K-Means adalah salah satu algoritma dengan teknik clustering berdasarkan pembagian jarak dalam data mining. Keuntungan menggunakan algoritma ini mudah dipahami, diterapkan, serta memiliki efek pengelompokan yang baik sehingga K- Means banyak digunakan dalam bidang penelitian [8]. Namun, algoritma ini juga memiliki kekurangan, yakni memiliki ketergantungan yang kuat pada pemilihan pusat cluster awal [9].
Dengan menerapkan Systematic Literature Review , tujuan yang ingin dicapai dalam paper ini untuk menganalisis data mining dengan menggunakan teknik clustering dalam algoritma K-Means dengan melakukan review secara mendalam dan mengevaluasi penelusuran melalui literatur terpilih menggunakan parameter tertentu dan subjek yang terpilih akan diproses untuk menjawab pertanyaan penelitian.
Penelitian dengan menggunakan Systematic Literature Review dalam studi data mining teknik clustering algoritma K-Means telah dilakukan oleh peneliti sebelumnya, [10] dan [11]. Dalam penelitian tersebut menghasilkan beberapa paper yang kemudian di review secara rinci sehingga menghasilkan evaluasi literatur yang dapat menjawab pertanyaan penelitian.
Pada penelitian terkait Systematic Literature Review yang dipublikasikan oleh [10], menganalisis beberapa paper terkait Penggunaan algoritma K-Means Untuk
Clustering Bidang Pendidikan dengan jangka waktu 2017-2021 yang didapatkan melalui pencarian dari beberapa perpustakaan digital. Hasil yang diperoleh adalah 12 paper final
yang dilakukan setelah evaluasi penelusuran literatur secara mendalam.
Menurut penelitian [11] yang dilakukan pada jangka waktu 2015-2020, Clustering K-Means masih dianggap sebagai salah satu teknik data mining yang banyak digunakan. Dari penelitian tersebut, dengan menggunakan Systematic Literature Review telah ditinjau hasil studi tentang Clustering K-Means berdasarkan kriteria pencarian dan ditemukan 835 paper dari 5 perpustakaan digital. Jumlah penelitian dengan menggunakan teknik ini sangat signifikan menunjukkan bahwa meskipun K- Means telah digunakan secara luas di berbagai bidang, tetapi K-Means masih menjadi salah satu teknik paling populer diantara penelitian data mining. Sehingga 114 paper berdasarkan judul paper dipilih untuk dianalisis lebih lanjut dan dilakukan review secara mendalam.
Dalam penelitian ini, objek utama yang digunakan adalah algoritma K-Means
clustering , sehingga metode pencarian paper dilakukan berdasarkan dari suatu riset penelitian dengan menggunakan algoritma K- Means clustering yang mencakup ke dalam suatu bidang/topik apapun. Metode pencarian paper dilakukan menggunakan keyword tertentu dari 3 perpustakaan digital yang masih populer selama 5 tahun terakhir, yakni pada tahun 2017-2021. Penelitian ini hanya membatasi untuk paper dari jurnal yang selanjutnya akan dikaji sehingga menghasilkan penelitian terbaru terkait data mining teknik clustering algoritma K-Means .

## 2. METODOLOGI

## 2.1 Systematic Literature Review
Tinjauan Pustaka Sistematis ( Systematic Literature Review/SLR ) adalah sebuah metode penelitian yang
bertujuan untuk mengidentifikasi dan mengevaluasi hasil penelitian dengan teknik terbaik berdasarkan prosedur yang spesifik dari hasil perbandingan [12]. Pada penelitian ini, langkah-langkah yang digunakan mengikuti kaidah penelitian serta mengadopsi prosedur dari penelitian [13].
Systematic Literature Review diproses dalam tiga langkah, yakni: perencanaan, pelaksanaan, dan pelaporan tinjauan pustaka.
Gambar 1. menunjukkan tahapan pada metode SLR.
Gambar 1. Langkah SLR [14]

## 2.2 Pertanyaan Penelitian
Pertanyaan Penelitian ( Research Question \RQ) merupakan identifikasi pertama dalam metode SLR. RQ memiliki tujuan yakni melakukan teknik pencarian serta meneliti literatur yang mendalam secara otomatis dengan berorientasi pada objek tujuan. Untuk merancang RQ yang baik maka digunakan pendeketan PICOC [14].
Tabel 1. menyajikan ringkasan untuk RQ dari PICOC. Tabel 2. menyajikan pertanyaan penelitian yang bertujuan untuk membahas lebih lanjut terkait penelitian ini.
Tabel 1. Ringkasan PICOC
Population
Data Mining, Clustering , K- Means
Intervention Karakteristik K-Means
Comparison - Outcomes Bidang yang meliputi algoritma K-Means secara khusus Context Studi khusus terkait algoritma K-Means Tabel 2. Pertanyaan Penelitian dan Tujuan ID Pertanyaan Penelitian Tujuan RQ1 Jurnal manakah yang paling aktif mempublikasikan algoritma K- Means? Mengidentifikasi jurnal yang sering mempublikasikan algoritma K- Means RQ2 Metode apa yang paling sering digunakan pada algoritma K- Means? Mengidentifikasi teori perhitungan jarak dalam algoritma K- Means RQ3 Bagaimana hasil perbandingan metode dalam algoritma K- Means? Mengidentifikasi perbandingan metode dalam algoritma K-
Means

## 2.3 Strategi Pencarian
Tinjauan pustaka memiliki beberapa bagian tertentu pada proses pencarian, yakni harus menentukan digital library , memilih keyword tertentu, menerapkan keyword yang sudah ditentukan, mengoreksi keyword dan mengumpulkan beberapa literatur dari digital library . Sebelum memulai pencarian, tahap awal yang harus dilakukan adalah melakukan penentuan atau pemilihan database yang sesuai untuk menemukan paper yang relevan. Database dari digital library yang digunakan adalah Science Direct, Google Scholar, dan IEEE.
Menurut [13], pemilihan pencarian menggunakan keyword tertentu dilakukan beberapa langkah sebagai berikut:
1. Identifikasi pencarian berdasarkan kata kunci dengan menggunakan ringkasan PICOC terutama pada Population dan Intervention .
2. Identifikasi pencarian menggunakan pertanyaan penelitian. 3. Identifikasi pencarian kata kunci menggunakan abstrak dan keyword serta judul yang selaras.
4. Identifikasi persamaan kata, lawan kata, dan pergantian kata berdasarkan kata kunci pencarian.
5. Menggunakan kata kunci sebagai pencarian lanjutan dengan menerapkan Boolean AND dan OR.
Kata kunci yang dgunakan untuk pencarian:
( Data Mining OR DM*) AND (Clustering OR Cluster*) AND (K-Means*)

## 2.4 Penyeleksian Kajian
Rangkuman kriteria inklusi dan kriteria eksklusi digunakan dengan tujuan untuk mendapatkan literatur primer yang kemudian akan ditinjau. Tabel 3. menyajikan rangkuman kriteria yang akan dikaji.
Tabel 3. Rangkuman Kriteria Kriteria Inklusi Kajian termasuk ke dalam Data Science atau Computer Science Diutamakan berbahasa inggris Kriteria Eksklusi Kajian tidak menggunakan validasi Kajian yang dilakukan dibawah tahun 2015
Gambar 2. menunjukkan flowchart hasil pencarian dan seleksi kajian setelah dikaji.
Gambar 2. Hasil Pencarian dan Seleksi Kajian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Publikasi Jurnal Berpengaruh
Berdasarkan dari literatur primer yang terpilih, publikasi jurnal paling aktif yang mempublikasikan paper terkait algoritma K-
Means adalah Knowledge-Based Systems sebanyak 491 paper, Applied Soft Computing Journal sebanyak 367 paper, Pattern Recognition sebanyak 333 paper, IEEE Access sebanyak 72 paper. Gambar 3 menyajikan statistik distribusi publikasi artikel dari literatur terpilih.
Gambar 3. Distribusi Publikasi Paper dari Literatur Terpilih
Pada tabel 4. menunjukkan kualitas serta rangking publikasi jurnal yang paling aktif.
Pattern Recognition memiliki rangking tertinggi di Scimago Journal Rank (SJR) dan memiliki kualitas yang terbaik serta memiliki jumlah artikel yang cukup banyak dalam mempublikasikan artikel terkait algoritma K- Means .

## Tabel 4. Literatur Terpilih serta SJR
Nama Jurnal SJR Kategori Q Database Pattern Recognition 3.11 Q1 Science Direct Knowledge- Based Systems 2.19 Q1 Science Direct Applied Soft Computing Journal 1.96 Q1 Science Direct IEEE Access 0.92 Q1 IEEE

## 3.2 Evaluasi Literatur dan Perbandingan Metode
Setelah dilakukan tahap pemilihan literatur dengan berdasarkan jurnal yang paling aktif dalam mempublikasikan paper terkait algoritma K-Means dengan kualitas terbaik, maka tahap selanjutnya adalah mengevaluasi literatur berdasarkan karakteristik melalui
metode serta melakukan perbandingan database yang paling sering mempublikasikan terkait algoritma K-Means. Pada tahap ini diperoleh 15 paper final yang memenuhi syarat dari kriteria inklusi dan kriteria eksklusi.
Tabel 5. menyajikan rangkuman evaluasi literatur disertai dengan database yang digunakan.
Tabel 5. Daftar Paper Literatur Terpilih dan Perbandingan Metode serta Database
No Referensi Judul Topik Metode Hasil Jurnal Database 1 Marco Capo dkk. (2017) [15]. An efficient approximation to the K-Means clustering for massive data General Lloyd Algorithm Terdapat strategi pengurangan dimensi yang berbeda untuk algoritma Lloyd yang dapat digunakan untuk mengurangi ketergantungan partisi Knowledge- Based System Science Direct 2 Liang Bai dkk. (2017) [16]. Fast density clustering strategies based on the K-Means algorithm General CFSDP Algorithm Membutuhkan waktu komputasi lebih lama dan perhitungan jarak lebih banyak Pattern Recognition Science Direct 3 Agus Perdana Windarto. (2017) [17]. Implementation of Data Mining on Rice Imports by Major Country
of Origin Using Algorithm Using
K-Means Clustering Method Sosial Euclidean Distance Pengolahan data menggunakan Euclidean Distance memberikan bobot kriteria data yang lebih akurat dalam proses pengelompokan International Journal of Artificial Intelegence Research Google Scholar 4 Siwei Wang dkk. (2019) [18]. K-Means Clustering With Incomplete Data General Elbow Criterion Secara dinamis dapat mengoptimalkan nilai pusat cluster dalam pengelompokan data yang tidak lengkap IEEE Access IEEE 5 Hailun Xie dkk. (2019) [19]. Improving K- Means clustering with enchanced Firefly Algorithm General Firefly Algorithm Koefisien perhitungan jarak pada firefly algoritma memiliki strategi pengelempokan dalam satu Applied Soft Computing Science Direct
dimensi dan multi dimensi sehingga
skala pengelompokan lebih besar 6 Yuda Irawan. (2019) [20]. Implementation Of Data Mining For Determining Majors Using K-
Means Algorithm
In Students Of SMA Negeri 1 Pangkalan Kerinci Education Euclidean Distance Pengujian data menggunakan Euclidean Distance memberikan waktu komputasi lebih cepat dan lebih mudah dalam mengolah data Journal of Applied Engineering and Technologic al Science Google Scholar 7 Tao Li dkk. (2020) [21]. Normalization- Based Validity Index of Adaptive K-Means Clustering for Multi-Solution Application General NBVI Algorithm Perhitungan jarak dengan metode NBVI berkinerja lebih baik dalam solusi parsial dan ganda perspektif. IEEE Access IEEE 8 Chang Xia dkk. (2020) [22] Distributed K- Means clustering guaranteeing local differential privacy General Feature Algorithm Algoritma feature menunjukkan bahwa eksperimen kinerja perhitungan jarak memiliki pengelompokan yang baik Computers & Security Science Direct 9 Junwen Chen dkk. (2020) [23]. Quantum-inspired ant lion optimized hybrid K-Means for cluster analysis and intrusion detection General Euclidean Distance Pengolahan data menggunakan Euclidean Distance mampu meningkatkan kekurangan inisialisasi acak pada pusat data Knowledge- Based System Science Direct 10 Arvinder Kaur dkk. (2020) [24]. Hybridization of Chaos and Flower Pollination Algorthm over K- Means for data clustering General CFPA Algorithm Memiliki rata- rata waktu lebih cepat untuk pengolahan data dan tingkat konvergensi yang cepat Applied Soft Computing Science Direct 11 Hong- Hao Zhao dkk. (2021) [25]. An Extended Regularized K- Means Clustering Approach for High- Dimensional Customer Segmentation With Correlated General Lloyd Algorithm Mampu menghasilkan kesalahan pengelompokan yang lebih kecil dan dapat memilih variabel selama proses pengelompokan IEEE Access IEEE

## Variables
12 Xi Wang dkk. (2021) [26]. An adaptive and opposite K-Means operation based memetic algorithm for data clustering General Elbow Criterion Dapat meningkatkan efisiensi evolusi dan meningkatkan kapasitas eksplorasi, sehingga menghilangkan optima yang tidak perlu Neurocompu ting Science Direct 13 Yongkai Fan dkk. (2021) [27]. PPMCK: Privacy- preserving multi- party computing for K-Means clustering General PPMCK Algorithm Mampu meningkatkan efisiensi komputasi dan menjamin privasi data dalam cloud pada saat yang sama ketika interaksi, meskipun membutuhkan biaya lebih untuk enkripsi data J. Parallel. Distrib Compute Science Direct 14 Atif Rizwan dkk. (2021) [28]. K-Means Clustering Algorithm for Groundwater Resource Planning in Point Cloud Sosial Euclidean Distance Hasil menunjukkan bahwa kinerja algoritma Euclidean Distance dalam pengelompokkan data yang diusulkan lebih baik dan kompetitif untuk mengimbangi pengelompokkan yang diterapkan IEEE Access IEEE 15 Shudong Huang dkk. (2021) [29]. Robust deep K- Means: An effective and simple method for data clustering General RDKM Algorithm Algoritma optimasi yang diusulkan memiliki kinerja pengelempokan yang kuat dan efektif, serta sangat cepat memusatkan data Pattern Recognition Science Direct

## 3.3 Perbandingan Metode Berpengaruh
Berdasarkan perbandingan dari literatur terpilih, gambar 4. menunjukkan bahwa sebagian besar metode atau teori perhitungan jarak pada
algoritma K-Means didominasi oleh Euclidean Distance, disusul dengan Elbow Criterion dan Lloyd Algorithm.

## Gambar 4. Teori Pengukuran Jarak
Berdasarkan Tabel 5. dapat diketahui bahwa algoritma K-Means memiliki karakteristik sebagai berikut:
1. Dalam berbagai bidang studi, algoritma K- Means masih menjadi algoritma yang populer selama lima tahun terakhir yakni pada tahun 2017-2021, dibuktikan dengan banyaknya paper terkait yang terbit di berbagai publikasi jurnal bereputasi internasional.
2. Ditemukan teori perhitungan jarak yang baru pada algoritma K-Means.
3. Euclidean Distance menjadi teori algoritma perhitungan jarak yang masih banyak digunakan.
4. Hasil perbandingan metode menunjukkan bahwa Euclidean Distance memiliki keunggulan perhitungan jarak yang lebih baik.
5. Algoritma CFSDP memiliki kekurangan pada perhitungan jarak karena
membutuhkan waktu komputasi lebih lama.
6. Publikasi jurnal pada database Science Direct terkait algoritma K-Means memiliki tingkat keunikan terkait teori perhitungan jarak yang baru dibandingkan dengan database IEEE dan Google Scholar.
7. Science Direct menjadi database yang mendominasi terbitnya paper terkait algoritma K-Means dibandingkan dengan database IEEE dan Google Scholar.
Proses suatu algoritma K-Means adalah sebagai berikut:
1. Menentukan banyaknya cluster yang akan dibuat serta ditetapkan sebagai awal dari pusat cluster k.
2. Menggunakan jarak Euclidean Distance yang kemudian dihitung dari setiap data ke awal pusat cluster
𝑑 𝑖, 𝑘 = 𝑖 𝑚 (𝐶 𝑖𝑗 − 𝐶 𝑘𝑗 ) 2
3. Kategorikan data ke dalam cluster dengan jarak yang terpendek dengan menggunakan
persamaan
𝑚𝑖𝑛
𝑘 𝑖 −𝑎𝑖𝑘 − = 𝑖 𝑚 (𝐶 𝑖𝑗 − 𝐶 𝑘𝑗 ) 2 4. Hitung pusat cluster yang baru
menggunakan persamaan
𝐶 𝑘𝑗 = 𝑘 𝑖 𝑋 𝑖𝑗 ∑ 𝑝
Dengan : X c cluster ke k p = banyaknya anggota cluster ke k
5. Ulangi langkah kedua sampai dengan keempat sehingga sudah tidak ada lagi data yang berpindah ke cluster yang lain.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Setelah melakukan penelitian, dapat disimpulkan bahwa: algoritma K-Means masih banyak digunakan dalam rentang waktu 2017- 2021 terutama di bidang sosial. Berdasarakan pemilihan literatur publikasi jurnal berpengaruh, Pattern Recognition , Knowledge- Based System , Applied Soft Computing , dan IEEE Access dapat menjadi rujukan utama terkait algoritma K-Means, karena keempat publikasi jurnal tersebut merupakan jurnal dengan kualitas reputasi internasional diperkuat dengan rangking pada SJR. Metode atau teori perhitungan jarak pada algoritma K-Means yang sering digunakan yakni Euclidean Distance, Elbow Criterion, dan Lloyd Algorithm. Hasil perbandingan metode
menunjukkan bahwa Euclidean Distance memiliki keunggulan perhitungan jarak yang lebih baik. Diharapkan penelitian ini dapat memotivasi peneliti selanjutnya untuk mengembangkan model penelitian yang lebih mendalam dan mengeksplorasi lebih lanjut terkait algoritma K-Means teknik clustering pada data mining karena dirasa masih sangat perlu dilakukan di masa depan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. Jambekar and Z. Saquib, “Prediction of Crop Production in India Using Data Mining Techniques,” 2018 Fourth Int. Conf. Comput. Commun. Control
Autom. , pp. 1–5, 2018.
[2] Y. Yin, L. Long, and X. Deng, “Dynamic Data Mining of Sensor Data,” IEEE Access , vol. 8, pp. 41637–
(3)
41648, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2976699. [3] G. Gustientiedina, M. H. Adiya, and Y. Desnelita, “Penerapan Algoritma K- Means Untuk Clustering Data Obat- Obatan,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 17–24, 2019, doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.
[4] P. O. Olukanmi and B. Twala, “K- Means-sharp: Modified centroid update for outlier-robust K-Means clustering,”
2017 Pattern Recognit. Assoc. South Africa Robot. Mechatronics Int. Conf.
PRASA-RobMech 2017 , vol. 2018-Janua, pp. 14–19, 2017, doi: 10.1109/RoboMech.2017.8261116. [5] M. S. Yang and K. P. Sinaga, “A feature-reduction multi-view K-Means clustering algorithm,” IEEE Access , vol. 7, pp. 114472–114486, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2934179.
[6] M. A. Mercioni and S. Holban,
“Evaluating hierarchical and non- hierarchical grouping for develop a smart system,” 2018 13th Int. Symp. Electron. Telecommun. ISETC 2018 - Conf. Proc. , pp. 1–4, 2018, doi: 10.1109/ISETC.2018.8583997.
[7] pallavi pallu, R. Suryawnashi, A.
Dubey, and A. Abha Choubey, “A
Systematic Review on K-Means Clustering Techniques Related papers A Novel Approach for Dat a Clust ering using Improved K-Means Algorit hm A Systematic Review on K-Means Clustering Techniques,” Int. J. Sci. Res.
Eng. Technol. , vol. 6, no. 6, 2017.
[8] W. DIng, Y. Zhang, Y. Sun, and T. Qin, “An Improved SFLA-Kmeans Algorithm Based on Approximate Backbone and Its Application in Retinal Fundus Image,” IEEE Access , vol. 9, pp. 72259–72268, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3079119. [9] S. S. Yu, S. W. Chu, C. M. Wang, Y. K. Chan, and T. C. Chang, “Two improved
K-Means algorithms,” Appl. Soft Comput. J. , vol. 68, pp. 747–755, 2018, doi: 10.1016/j.asoc.2017.08.032.
[10] C. Kamila, M. Adiyatma, G. R. Namang, R. Ramadhan, F. Syah, and D. Redaksi, “Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer, Fakultas Teknik,” J. Intech , vol. 2, no. 1, p. 1, 2021.
[11] A. Ashabi, S. Bin Bin Sahibuddin, and
M. Salkhordeh Salkhordeh Haghighi, “The systematic review of K-Means clustering algorithm,” ACM Int. Conf. Proceeding Ser. , pp. 13–18, 2020, doi: 10.1145/3447654.3447657.
[12] D. W. L. Pamungkas and S. Rochimah, “Pengujian Aplikasi Web - Tinjauan
Pustaka Sistematis,” J. IPTEK , vol. 23, no. 1, pp. 17–24, 2019, doi: 10.31284/j.iptek.2019.v23i1.459.
[13] R. S. Wahono, “A Systematic Literature Review of Software Defect Prediction: Research Trends, Datasets, Methods and Frameworks,” J. Softw. Eng. , vol. 1, no. 1, pp. 1–16, 2015.
[14] B. Kitchenham, O. Pearl Brereton, D. Budgen, M. Turner, J. Bailey, and S. Linkman, “Systematic literature reviews in software engineering - A systematic literature review,” Inf. Softw. Technol. , vol. 51, no. 1, pp. 7–15, 2009, doi: 10.1016/j.infsof.2008.09.009.
[15] M. Capó, A. Pérez, and J. A. Lozano, “An efficient approximation to the K-
Means clustering for massive data,”
Knowledge-Based Syst. , vol. 117, pp. 56–69, 2017, doi: 10.1016/j.knosys.2016.06.031. [16] L. Bai, X. Cheng, J. Liang, H. Shen, and
Y. Guo, “Fast density clustering strategies based on the K-Means algorithm,” Pattern Recognit. , vol. 71, pp.
375–386, 2017, doi: 10.1016/j.patcog.2017.06.023.
[17] 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, p. 26, 2017, doi: 10.29099/ijair.v1i2.17.
[18] S. Wang et al. , “K-Means Clustering With Incomplete Data,” IEEE Access , vol. 7, pp. 69162–69171, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2910287.
[19] H. Xie et al. , “Improving K-Means clustering with enhanced Firefly Algorithms,” Appl. Soft Comput. J. , vol.
84, p. 105763, 2019,
doi:
10.1016/j.asoc.2019.105763.
[20] Yuda Irawan, “Implementation Of Data Mining For Determining Majors Using K-Means Algorithm In Students Of SMA Negeri 1 Pangkalan Kerinci,” J. Appl. Eng. Technol. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 17–29, 2019, doi:
10.37385/jaets.v1i1.18.
[21] T. Li, Y. Ma, and T. Endoh, “Normalization-based validity index of adaptive K-Means clustering for multi- solution application,” IEEE Access , vol.
8, pp. 9403–9419, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2964763.
[22] C. Xia, J. Hua, W. Tong, and S. Zhong,
“Distributed K-Means clustering guaranteeing local differential privacy,” Comput. Secur. , vol. 90, 2020, doi: 10.1016/j.cose.2019.101699.
[23] J. Chen, X. Qi, L. Chen, F. Chen, and G. Cheng, “Quantum-inspired ant lion optimized hybrid K-Means for cluster analysis and intrusion detection,”
Knowledge-Based Syst. , vol. 203, p. 106167, 2020, doi: 10.1016/j.knosys.2020.106167.
[24] A. Kaur, S. K. Pal, and A. P. Singh, “Hybridization of Chaos and Flower Pollination Algorithm over K-Means for data clustering,” Appl. Soft Comput. , vol. 97, no. xxxx, p. 105523, 2020, doi: 10.1016/j.asoc.2019.105523.
[25] H. H. Zhao, X. C. Luo, R. Ma, and X. Lu, “An Extended Regularized K-
Means Clustering Approach for High- Dimensional Customer Segmentation
with Correlated Variables,” IEEE Access , vol. 9, pp. 48405–48412, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3067499.
[26] X. Wang, Z. Wang, M. Sheng, Q. Li, and W. Sheng, “An adaptive and opposite K-Means operation based memetic algorithm for data clustering,”
Neurocomputing , vol. 437, pp. 131–142,
2021, doi: 10.1016/j.neucom.2021.01.056.
[27] Y. Fan et al. , “PPMCK: Privacy- preserving multi-party computing for K- Means clustering,” J. Parallel Distrib.
Comput. , vol. 154, pp. 54–63, 2021, doi: 10.1016/j.jpdc.2021.03.009.
[28] A. Rizwan, N. Iqbal, A. N. Khan, R. Ahmad, and D. H. Kim, “Toward Effective Pattern Recognition Based on Enhanced Weighted K-Mean Clustering Algorithm for Groundwater Resource Planning in Point Cloud,” IEEE Access , vol. 9, pp. 130154–130169, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3111112.
[29] S. Huang, Z. Kang, Z. Xu, and Q. Liu, “Robust deep K-Means: An effective and simple method for data clustering,”
Pattern Recognit. , vol. 117, p. 107996,
2021,
doi:
10.1016/j.patcog.2021.107996.