## Implementasi Algoritma K-Means Clustering Dalam Penilaian Kedisiplinan Siswa

## Qorik Indah Mawarni, Eko Setia Budi*
Teknik Informasi, Sistem Informasi, Universitas Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia Email: 1 indahq03@gmail.com, 2,* eko.etb@nusamandiri.ac.id Email Penulis Korespondensi: eko.etb@nusamandiri.ac.id Submitted: 10/06/2022 ; Accepted: 30/06/2022 ; Published: 30/06/2022
Abstrak- Pendidikan mempunyai peranan sangat penting bagi siswa bukan hanya sekedar potensi namun aklak mulia berupa kedisiplinan  oleh  karna  itu  perlunya  pengelompokan  disetiap  sekolah  berdasarkan  kedisiplinan  siswa.  Menerapkan  sistem klastering  dengan  metode  K-means  yang  digunakan  untuk  mengelompokkan  dan  menentukan  nilai  disiplin  siswa  yang menghasilkan output clustering kedisiplinan siswa yang bermanfaat bagi pihak sekolah guna mencegah lebih dini kepada siswa yang berprilaku tidak pada semestinya. Analisis kebutuhan data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data primer yang di peroleh dari angket yang diberikan kepada siswa dan siswi. Atribut-atribut yang digunakan yaitu Absensi, Kerapian dan prilaku.  Penilaian  kedisiplinan  siswa/i  dapat  diimplementasikan  menggunakan  metode  k-means  clustering.  Penelitian  ini menerapkan metode Algoritma K-Means clustering dengan menggunakan Microsoft Excel 2013 dan Orange yang melakukan proses data mining. Hasil implementasi dalam penelitiann algoritma k-means clustering terhadap kedisiplinan siswa/i dibagi menjadi  tiga  cluster.  Dari  133  sempel  siswa  terdapat  41  siswa  masuk  dalam  cluster  satu  (C1),  kemudian  33  siswa  masuk kedalam cluster kedua (C2), dan 59 siswa masuk kedalam cluster tiga (C3). Hasil pengelompokan tingkat kedisiplinan siswa dengan menggunakan metode k-means dapat dijadikan acuan atau penilaian kedisiplinan setiap siswa.
Kata Kunci: K-Means; Clustering; Kedisiplinan; Microsoft Excel; Orange
Abstract- Education has a very important role for students, not just potential but noble character in the form of discipline, therefore it is necessary to group each school based on student discipline. Implementing a clustering system with the K-means method which is used to classify and determine the value of student discipline which produces a clustering output of student discipline that is beneficial for the school to prevent students from misbehaving early on. Analysis of data needs used in this study in the form of primary data obtained from a questionnaire given to students. The attributes used are presence, neatness and behavior. Student discipline assessment can be carried out using the k-means clustering method. This study applies the K- Means clustering algorithm method using Microsoft Excel 2013 and Orange which performs the data mining process. The results of the research implementation of the k-means clustering algorithm in student disciplines are divided into three clusters. From a sample of 133 students, 41 students were included in cluster one (C1), then 33 students were included in the second cluster (C2), and 59 students were included in cluster three (C3). The results of grouping the level of student discipline using the k-means method can be used as a reference or assessment of the discipline of each student.
Keywords : K-Means; Clustering; Discipline; Microsoft Excel; Orange

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  informasi  yang  sangaat  pesat  pada  saat  ini  dituntut  untuk  dapat  menmanfaatkan  teknologi informasi  secara  maksimal,  penggunaan  teknologi  informasi  diberbagai  bidang  dalam  kehidupan  masyarat bertujuan untuk memudahkan suatu pekerjaan dan penyampaian informasi dengan tujuan yang lebih khusus atau lebih rinci, Kemudahan dalam pengawasan dan pemanfaatan teknologi  secara optimal juga akan meningkatkan keakuratan data dan informasi.
Sekolah merupakan tempat pendidikan setelah lingkungan keluarga, terkadang disekolah siswa melakukan perbuatan yang negatif yang dapat berpengaruh bagi perkembangaan mentalnya, oleh karna itu kedisplinan bagi siswa sangatlah penting karena salah satu faktor penentu kesuksesan di masa depan. Berhasilnya pihak sekolah dalam  mendidik  siswa  dimana  meningkatkan  sumber  daya  manusia  yang  bermutu  dan  berkualitas  melalui kedisiplinan. Untuk itu harus diupayakan dalam mengatasi  kedisiplinan tersebut  dengan cara pemberian sangsi dan  pengawasan  dari  pendidik  sangat  jelas.  Bentuk  sangsi  bias  berupa  hukuman  dan  pembinaan  atau  surat pernyataan yang di serahkan ke Waka Kesiswaan dan BK. Jika dalam penangan dalam Waka Kesiswaan Berupa sangsi namun jika dalam BK dalam betuk pembinaan layanan konseling.
Siswa  yang  dikatakan  disiplin  disekolah  adalah  siswa  yang  mematuhi  tata  tertip  dengan  ciri-ciri  seperti selalu tepat waktu, selalu menaati peraturan sekolah, selalu mengerjakan tugas dengan baik, mengumpulkan tugas tepat waktu dan sebagainya.
Pendidikan mempunyai peranan sangat penting bagi siswa bukan hanya sekedar potensi namun aklak mulia berupa  kedisiplinan  oleh  karna  itu  perlunya  pengelompokan  disetiap  sekolah  berdasarkan  kedisiplinannya  agar pihak sekolah seperti Waka Kesiswaan dan guru BK mengetahui kelompok siswa yang butuh penanganan khusus.
Clustering atau pengelompokan data adalah suatu metode untuk menganalisis data, yang sering digunakan dalam  metode  data  mining.  pengelompokan  dapat  dimanfaatkan  untuk  mengidentifikasi  kasus  berdasarkan kelompok atribut, atau dapat dikatakan mengelompokkan data yang memiliki atribut yang sama. Metode clustering yang paling populer yaitu metode K-Means Clustering.
Implementasi  algoritma  k-means  clustering  ke  dalam  sistem  informasi  clustering  memberikan  hasil klasifikasi pengelompokan data yang efektif dan proses setiap iterasi rotasi jarak centroid, penentuan titik cluster yang terbentuk, data siswa sebagai objek referensi menyimpan lebih banyak waktu dalam mengelompokkan kelas unggulan.  Penerapan  sistem  informasi  clustering berbasis  web  ini  menghasilkan  informasi  yang  lebih  fleksibel yang dapat diakses setiap saat oleh pengguna yang diberikan hak akses untuk memanfaatkan data tersebut. [1].
Pengelompokan  data  dengan  algoritma  K-Means  dilakukan  dengan  cara  menentukan  jumlah  cluster, menghitung jarak terdekat dengan pusat cluster. Data dengan jarak terdekat mewakili anggota cluster, dilakukan perhitungan ulang sampai data tidak berpindah ke cluster lain, untuk meminimalkan fungsi tujuan. [2]
Analisis klaster berfungsi untuk menemukan kumpulan objek sehingga objek ditempatkan pada kelompok yang sama (yang memiliki hubungan) dengan  yang lain, dan berbeda (tidak memiliki hubungan) dengan objek dalam kelompok lain. [3]
Dari  permasalahan  diatas  penulis  menggunakan  metode  k-means  clustering  untuk  melakukan penglompokan nilai kedisiplinan siswa yang akan di implementasikan menggunakan orangge. untuk memberikan hasil  yang  spesifik  dalam  penyajian  inforamasi  bagi  guru  Bimbingan  dan  Konseling  (BK),  Waka Kesiswa  dan tentunya pada pihak Sekolah SMK Otomindo Jakarta.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahap Penelitian
Tahap-tahapan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Tahapan pencarian, pada tahap ini akan dilakukan pencarian data langsung di SMK Otomindo. Pencarin data dilakukan  dengan  proses  observasi  pada  siswa  dengan  cara  membagikan  kuesioner  atau  Angket,  dan  juga dilakukan wawan cara kepada guru BK.
2. Pencarian informasi berdasarkan segala sesuatu yang berhubungan dengan penelitian ini.
3. Pengumpulan data
4. Menganalisa  data  yang  sudah  didapat  dan  memasukkan  data  yang  sudah  dianalisa  dengan  menggunakan Miscrosoft Excel.
5. Mengimplementasikan peracangan yang sudah dilakukan kedalam perangkat lunak (Orange)
6. Melakukan pengujian terhadap sistem dengan memasukan data yang sudah di buat.
7. Melakukan analisa terhadap sistem yang telah diuji.

## 2.2 Algoritma K-Means
K-Means adalah prosedur pemecahan clustering yang berulang-ulang, Algoritma K-means menetapkan nilai-nilai cluster (K) secara random, untuk sementara nilai tersebut menjadi pusat dari clustering atau biasa disebut dengan centroid mean atau “means”. Kemudian menghitung jarak setiap data yang ada terhadap masing-masing centroid menggunakan  rumus  euclidian  hingga  ditemukan  jarak  yang  paling  dekat  menurut  setiap  data  berdasar kedekatannya dengan centroid. Lakukan langkah tersebut.
K-Means  adalah  algoritma  yang  umum  digunakan  untuk  pengelompokan  dokumen.  Prinsip  K-Means adalah  membangun  K  prototipe  atau  pusat  massa  (centroid)  dari  citra  data  dimensional.  Sebelum  menerapkan proses algoritma K-means, dokumen akan diproses terlebih dahulu. Kemudian dokumen tersebut direpresentasikan sebagai sebuah vektor yang memiliki suatu term dengan nilai tertentu. Algoritma k-means merupakan parameter input yang membutuhkan banyak input dan membagi objek menjadi k cluster sehingga bertambah antara anggota di  satu  cluster tinggi dan anggota di cluster rendah lainnya. Kemiripan anggota terhadap cluster diukur dengan kedekatan  objek-objek  dalam  kelompok  atau  dapat  disebut  sebagai  cluster  centroid.  Berikut  ini  rumus  untuk menentukan jarak data dari centrioid :
D( 𝑃 , 𝑄 ) = √∑( 𝑥𝑗 ( 𝑃 ) − 𝑥𝑗 ( 𝑄 )) 2 𝑝 𝑗 =1 (1)
Keterangan : D = titik dokumen P = data record Q = data centroid
Jarak yang terpendek antara centroid dengan dokumen menentukan posisi cluster suatu dokumen. Adapun rumus iterasi lainnya didefinisikan sebagai berikut :
𝐶 ( 𝑖 ) = X1 + X2 + X3 + ⋯ ..+X 𝑛 ∑ 𝑥 (2)

## 2.3 Populasi
Populasi adalah kumpulan data yang memiliki ciri-ciri yang sama.Populasi data adalah wilayah generalisasi yang terdiri dari objek atau subjek yang memiliki kualitas tinggi dan karakteristik tertentu yang ditentukan oleh peneliti yang  diteliti  dan  kemudian  ditarik  kesimpulan.  [11].  Populasi  dalam  penelitian  ini  yaitu  siswa  atau  siswi  pada
Sekolah  SMK  Otomindo  Jakarta.  Karena  ada  keterbatasan  dalam  pengambilan  sempel,  dan  agar  memudahkan peneliti dalam pengambilan sempel, maka dapat dilakukan penetuan sempel.
Untuk  menentukan  sempel  dalam  penelitian  ini  penulis  menggunakan  rumus  slovin  untuk  menghitung jumlah sempel minimal.
n=N/(1 + Ne 2 ) (3)
Keterangan: n : banyak sampel minimum N : banyak sampel pada populasi e : batas toleransi kesalahan ( error ) n = 200 / (1 + 200.5% 2 ) n = 200 / (1 + 200.0,05 2 ) n = 200 / (1 + 0,5) n = 200 / (1,5) n = 133,33333 (Dibulatkan menjadi 133 sempel)

## 2.4 Sempel penelitian
Sampel  merupakan  bagian  dari  jumlah  dan  sifat-sifat  yang  dimiliki  oleh  populasi.  Jika  populasinya  besar  dan peneliti tidak memungkinkan untuk mempelajari semua yang ada dalam populasi dan juga ada keterbatasan dalam pengambilan sempel seperti keterbatasan dana, tenaga dan waktu, maka peneliti dapat menggunakan sampel yang diambil  dari  populasi.  dalam  penelitian  ini  sampel  yang  diambil  dengan  menggunakan  teknik  slovin  sampling, yang dimana semua item dalam populasi mempunyai peluang yang sama untuk dipilih sebagai sampel, dan item sampel. Sampel yang peneliti ambil adalah siswa dan siswi SMK Otomindo. [11].

## 2.5 Analisa data
Analisa data merupakan suatu metode yang digunakan untuk mengolah hasil penelitian guna memperoleh suatu kesimpulan.  Dengan  melihat  kerangka  teoritis,  maka  teknik  analisa  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah analisis kuantitatif. Analisis kebutuhan data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data primer yang di peroleh dari angket yang diberikan kepada siswa dan siswi Smk Otomindo. Atribut-atribut dari data ini yaitu Absensi, Kerapian dan prilaku.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pemodelan data
Proses clustering  menggunakan data  tingkat kehadiran, kerapian, dan perilaku yang  dimiliki siswa. Berikut ini tabel  sempel  data  pada  siswa  SMK  Otomindo  Jakarta,  yang  didapat  dari  kuesioner  pada  siswa  dan  wawancara langsung kepada guru BK.

## Tabel 1. Sempel Siswa SMK Otomindo Jakarta
NO  Nama  Jurusan  Kehadiran  Kerapihan  Prilaku
1 MIZ TKR 4 3 4 2 SYO TKR 3 3 2 3 AMP TKR 2 6 1 4 RP TKR 3 4 5 5 MFF TKR 2 3 3 6 WA TKR 4 1 4 7 MTM TKR 4 3 5 8 MAF TKR 6 3 5 9 ROS TKR 2 6 5 10 S TKR 7 5 2 11 GPP TKR 1 5 6 12 AA TKR 1 1 5 13 SJ TKR 1 1 1 14 WP TKR 1 1 1 15 RH TKR 2 2 2

## 3.2 Normalisasi Data
Normalisasi  data bertujuan untuk  menghilangkan atau mengurangi  duplikasi  data dan proses ini juga bertujuan untuk memastikan data berada pada tabel yang benar. Data yang diperoleh akan  dinormalisasi dengan rumus z- score menggunakan excel. Berikut ini rumus z-score dan tabel data yang sudah di normalisasi:
Z = (x-μ) / σ (4)
Keterangan : x = nilai yang diamati (skor mentah ) μ =  rata-rata populasi σ = adalah standar deviasi populasi
Z = Z Score (Nilai Baku)
Tabel 2. Data Normalisasi Kehadiran  Kerapian Prilaku 0,195455 0,035695 0,148935 -0,16065 0,035695 -0,61293 -0,51675 1,618182 -0,99386 -0,16065 0,563191 0,529865 -0,51675 0,035695 -0,23199 0,195455 -1,0193 0,148935 0,195455 0,035695 0,529865 0,907661 0,035695 0,529865 -0,51675 1,618182 0,529865 1,263764 1,090686 -0,61293 -0,87285 1,090686 0,910795 -0,87285 -1,0193 0,529865 -0,87285 -1,0193 -0,99386 -0,87285 -1,0193 -0,99386 -0,51675 -0,4918 -0,61293

## 3.3 Proses Clustering
Setelah seluruh data dinormalisasi, data bisa dikelompokkan memakai prosedur pemecahan k-means clustering. Untuk bisa mengelompokkan data-data menjadi sebagai beberapa cluster, maka perlu dilakukan beberapa langkah, yaitu:
1. Tentukan jumlah clustering yang diinginkan.Data-data yang dimiliki akan dikelompokan menjadi 3 cluster.
2. Tentukan titik pusat awal dari setiap cluster. Titik awal dipilih seacara acak atau random.
Tabel 3. Titk awal cluster C1 -0,16065 0,563191 0,529865 C2 0,907661 0,035695 0,529865 C3 0,195455 0,563191 0,148935
Setelah diketahui nilai k dan pusat cluster awal, selanjutnya menghitung jarak dari pusat clustering terhadap data siswa, berikut adalah perhitungan jarak ke cluster:
Rumus :
D( 𝑃 , 𝑄 ) = √∑( 𝑥𝑗 ( 𝑃 ) − 𝑥𝑗 ( 𝑄 )) 2
Perhitungan jarak data pertama dengan titik cluster awal adalah : C1 = (0,195455 - (-0,16065)) 2 + (0,035695 – 0,0563191) 2 + (0,148935 - 0,529865) 2 = 0,741734 C2 = (0,195455 – 0,907661) 2 + (0,035695 – 0,035695) 2 + (0,148935 – 0,529865) 2 = 0.807679 C3 = (0,195455 – 0,195455) 2 + (0,035695 – 0,563191) 2 + (0,148935 – 0,148935) = 0,527495
Tabel 4. Hasil Perhitungan Cluster iterasi 1
No Kehadiran  Kerapian Prilaku C1 C2 C3 jarak terdekat  Cluster 1 0,195455 0,035695 0,148935  0,741734  0,807679  0,527495 0,527495 3 2 -0,16065 0,035695 -0,61293 1,258658 1,56437 0,992719 0,992719 3 3 -0,51675 1,618182 -0,99386 1,887204  2,618193  1,710618 1,710618 3 4 -0,16065 0,563191 0,529865 0 1,191443  0,521457 0 1 5 -0,51675 0,035695 -0,23199 0,992719  1,615358  0,964674 0,964674 3 6 0,195455 -1,0193 0,148935  1,666187  1,328665  1,582486 1,328665 2 7 0,195455 0,035695 0,529865  0,636444  0,712206  0,650661 0,636444 1 8 0,907661 0,035695 0,529865  1,191443 0 0,964674 0 2 9 -0,51675 1,618182 0,529865 1,11347 2,129135  1,328665 1,11347 1 10 1,263764 1,090686 -0,61293 1,900834  1,595552  1,414202 1,414202 3 11 -0,87285 1,090686 0,910795  0,964674  2,104364  1,414202 0,964674 1 12 -0,87285 -1,0193 0,529865  1,735368  2,069599  1,946961 1,735368 1
No Kehadiran  Kerapian Prilaku C1 C2 C3 jarak terdekat  Cluster 13 -0,87285 -1,0193 -0,99386 2,309377  2,570012  2,225201 2,225201 3 14 -0,87285 -1,0193 -0,99386 2,309377  2,570012  2,225201 2,225201 3 15 -0,51675 -0,4918 -0,61293 1,595552  1,900834  1,483467 1,483467 3
Dari tabel 4., dapat ditentukan jarak cluster terdekat menurut masing-masing data, berikut tabel menurut masing-masing pengelompokan data dari gap terdekat menurut pusat cluster:
Tabel 5. Hasil pengelompokkan data Iterasi 1 NO Nama Jurusan  C1  C2  C3 1 M izza Saputra TKR 1 2 sandi Youzua Oktovia TKR 1 3 Ahmad maulana pramuja TKR 1 4 Rangga Pusprakoso TKR 1 5 Muhammad Farhan F TKR 1 6 Wais Alkoni TKR 1 7 Muhaammad Torik M TKR 1 8 M Abisi Faknur TKR 1 9 Resait Oktavia S TKR 1 10 Sangaji TKR 1 11 Galih Puta P TKR 1 12 Ahmad afik TKR 1 13 Satri Jihat TKR 1 14 Wisilipi P TKR 1 15 Rudi Hartono TKR 1
Setelah menghitung iterasi pertama lalu kita kelompokkan berdasarkan cluster yang ada dimana C1 data yang sedang, C2 data yang rendah dan C3 data  tertinggi. Lalu  dapat kita simpulkan beberapa data yang masuk kedalam cluster 1,2 dan 3.
Tebel 6. Kesimpulan Iterasi 1 Kesimpulan C1 5 Data C2 2 Data C3 8 Data
Perhitungan cluster akan di teruskan sampai mendapatkan hasil yang sama atau tidak berubah.

## 3.4 Implementasi Sistem
1. Proses k-means
Data  diolah  menggunakan  metode  k-means  clustering  yang  berada  pada  aplikasi  orange  untuk mengelompokkan nilai disiplin siswa.Pada tahapan ini di lakukan pemilihan titik pusat cluster. Cluster yang digunakan yaitu 3 cluster dari 133 data siswa.
2. Pattern evolutation
Pada tahap ini menampilkan data siswa yang sudah di  normalisasi  dan telah diproses dengan menggunakan metode k-means clustering. Hasil proses k-means clustering dapat dilihat pada berikut ini :
3. Knowledge presentastion.
Data-data  yang  sudah  diproses  akan  divisualisasikan  agar  mudah  dipahami  oleh  pengguna.  Pertama,  kita memuat set data nilai kedisplin siswa , membaginya menjadi tiga cluster, di mana kita dapat mengamati setiap variabel yang masuk dalam cluster. Scatter plot memiliki 3 warna yaitu biru untuk C1, merah untuk C2 dan hijau  untuk  C3.  Scatter  plot  akan  mewarnai  titik-titik  sinkron  dengan  menggunakan  cluster  tempat  mereka berada dan akan menampilkan data yang berisi siluet, meta, dan fitur yang ada pada titik-titik tersebut.
Gambar 2. Scatter plot

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  dan  pembahasan  terkait  implementasi  metode  k-means  clustering  terhadap  penilaian kedisiplinan siswa maka dapat di tarik kesimpulan yaitu Penilaian kedisiplinan siswa/i dapat diimplementasikan menggunakan  metode  k-means  clustering.  Penelitian  ini  menerapkan  metode  Algoritma  K-Means  clustering dengan  menggunakan Microsoft  Excel 2013  dan  Orange  yang  melakukan  proses  data  mining.  Hasil  dalam penelitiann prosedur pemecahan algoritma k-means clustering terhadap kedisiplinan siswa/i dibagi menjadi tiga cluster.  Dari  133  sempel  siswa  terdapat  41  siswa  masuk  dalam  cluster  satu  (C1),  kemudian  33  siswa  masuk kedalam cluster kedua (C2), dan 59 siswa masuk kedalam cluster tiga (C3).

## REFERENCES
[1] A.  Sulistiyawati  and  E.  Supriyanto,  “Implementasi  Algoritma  K-means  Clustring  dalam  Penetuan  Siswa  Kelas Unggulan,” J. Tekno Kompak , vol. 15, no. 2, p. 25, 2021, doi: 10.33365/jtk.v15i2.1162.
[2] P.  C.  W.  Randi,  Rian,  “IMPLEMENTASI  DATA  MINING  PEMILIHAN  PELANGGAN  POTENSIAL MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS IMPLEMENTATION,” Pakistan Res. J. Manag. Sci. , vol. 7, no. 5, pp.
1–2, 2018, [Online]. Available:
http://content.ebscohost.com/ContentServer.asp?EbscoContent=dGJyMNLe80Sep7Q4y9f3OLCmr1Gep7JSsKy4Sa6W xWXS&ContentCustomer=dGJyMPGptk%2B3rLJNuePfgeyx43zx1%2B6B&T=P&P=AN&S=R&D=buh&K=134748 798%0Ahttp://amg.um.dk/~/media/amg/Documents/Policies and Strategies/S
[3] Y.  Lase  and E.  Panggabean,  “Implementasi  Metode  K-Means  Clustering  Dalam  Sistem  Pemilihan  Jurusan Di  SMK Swasta Harapan Baru,” J. Teknol. dan Ilmu Komput. Prima , vol. 2, no. 2, p. 43, 2019, doi: 10.34012/jutikomp.v2i2.723.
[4] A. Manshur, “Strategi Pengembangan Kedisiplinan Siswa,” Al Ulya  J. Pendidik. Islam , vol. 4, no. 1, pp. 16–28, 2019, doi: 10.36840/ulya.v4i1.207.
[5] M. S. Retno tri vulandari, S.Si., Data mining Teori dan Aplikasi Rapidminer , 1st ed. Yogyakarta: GAVA MEDIA, 2017.
[6] R. Wulan Sari, A. Wanto, and A. Perdana Windarto, “KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) IMPLEMENTASI RAPIDMINER DENGAN METODE K-MEANS (STUDY KASUS: IMUNISASI CAMPAK PADA BALITA BERDASARKAN PROVINSI),” vol. 2, no. 1, pp. 224–230, 2018, [Online]. Available: http://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/komik
[7] R. Muliono and Z. Sembiring, “Data Mining Clustering Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Klasterisasi Tingkat Tridarma Pengajaran Dosen,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 4, no. 2, pp. 2502–714, 2019.
[8] M. S. Nawawi, F. Sembiring, and A. Erfina, “Implementasi Algoritma K-Means Clustering Menggunakan Orange Untuk Penentuan  Produk  Busana  Muslim  Terlaris,” …  Teknol.  Inf.  dan  … ,  pp.  789–797,  2021,  [Online].  Available: http://prosiding.unipma.ac.id/index.php/SENATIK/article/view/1837%0Ahttp://prosiding.unipma.ac.id/index.php/SEN ATIK/article/viewFile/1837/1723
[9] M.  H.  Mhd.  Gilang  Suryanata,  Deski  Helsa  Pane,  “Implementasi  Algoritma  K-Means  Untuk  Mengukur  Tingkat Kepuasan Siswa Terhadap Proses Pembelajaran,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD , vol. 2, no. 2, pp. 118–125, 2019.
[10]  A. Aditya, I. Jovian, and B. N. Sari, “Implementasi K-Means Clustering Ujian Nasional Sekolah Menengah Pertama di Indonesia Tahun 2018/2019,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 1, p. 51, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i1.1784.
[11]  I. Parlina, A. P. Windarto, A. Wanto, and M. R. Lubis, “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.
[12]  R. F. Saputra, Y. Agus Pranoto, and R. Primaswara P., “Implementasi Metode K-Means Clustering Pada Tes Psikologi Untuk Menentukan Kelompok Belajar Siswa Berbasis Mobile,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 328– 333, 2021, doi: 10.36040/jati.v5i1.3290.
[13]  B. A. P. Martadiputra, “Populasi Dan Sempel,” 2018.