## IMPLEMENTASI DATA MINING CLUSTERING K-MEANS DALAM MENGGOLONGKAN BERAGAM MEREK LAPTOP

## Affani Putri Riyandoro, Apriade Voutama, Yuyun Umaidah
Program Studi Sistem Informasi S1, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang JL. HS. Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Telukjambe Timur Karawang, Jawa Barat, Indonesia. 2010631250026@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Dalam kehidupan sehari – hari, pemilihan dan pembelian laptop dilakukan berdasarkan merek laptop yang terkenal ataupun saran dari orang terdekat. Namun, pemilihan tersebut kurang efektif karena banyaknya pilihan laptop  dan  kurangnya  pengetahuan  pengguna  tentang  spesifikasi  laptop.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk menerapkan metode Clustering K-Means dalam menggolongkan berbagai jenis merek laptop kedalam beberapa kelompok,  dengan  harapan  dapat  membantu  pengguna  dalam  memilih  laptop  dengan  kualitas  terbaik.  Hasil penelitian yang didapat adalah merek laptop berhasil dikelompokkan menjadi tiga cluster . Cluster 0 berisi 70 data, cluster 1 berisi dari 25 data, dan cluster 2 terdiri dari 5 data. Kesimpulan yang diperoleh yaitu pengujian dengan menerapkan metode Clustering K-Means ini memberikan hasil yang positif dan sesuai dengan perhitungan yang diterapkan.
Kata kunci: Clustering, Data Mining, K-Means, Laptop.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  dunia  teknologi,  laptop  telah  menjadi salah satu jenis komputer yang sangat populer karena fleksibilitas  penggunaannya.  Laptop  kini  menjadi barang  elektronik yang  sangat  penting bagi masyarakat, termasuk pelajar, guru, dan bagian IT di perusahaan  [1].  Laptop  memiliki  perbedaan  dengan komputer  desktop,  yaitu  ukurannya  yang  lebih  kecil, bobot yang lebih ringan, dan konsumsi daya yang lebih hemat. Namun, laptop tetap memiliki komponen yang sama  dengan  komputer  desktop,  seperti processor , memori, dan penyimpanan. Seiring dengan kemajuan teknologi,  banyak  merek  laptop  yang  bermunculan dengan  berbagai  keunggulan  dan  spesifikasi  yang berbeda.  Hal  ini  menjadikan  konsumen  kesulitan dalam  memilih  laptop yang sesuai dengan kebutuhan pengguna karena banyaknya pilihan merek dan model yang tersedia.
Salah  satu  cara  yang  dapat  diterapkan  untuk mengelompokkan  produk  laptop  yaitu  melalui penerapan algoritma K-Means Clustering pada bidang data  mining.  Dalam  metode clustering ,  fokus utamanya  adalah  menemukan  pusat cluster secara berulang atau iteratif, dengan pusat cluster ditetapkan berdasarkan jarak minimum dari masing – masing data ke  pusat cluster [2].  Metode  ini  sudah  banyak diterapkan  di  beragam  bidang,  misalnya  ilmu komputer,  manajemen,  dan  pemasaran,  untuk menganalisis  data  dan  mendukung  pengambilan keputusan.  Pada  penelitian  ini,  penulis  menerapkan metode Clustering K-Means untuk  menganalisis sampel data yang terdiri atas spesifikasi laptop dengan berbagai merek. Data yang akan dianalisis mencakup informasi kapasitas RAM dan kapasitas penyimpanan SSD. Data tersebut akan diproses dengan menerapkan algoritma Clustering K-Means untuk  membentuk kelompok-kelompok berdasarkan kesamaan
spesifikasi.  Harapannya,  hasil  penelitian  ini  dapat memberikan  bantuan  bagi  konsumen  dan  produsen laptop  dalam  meningkatkan  kualitas  produk  dan pelayanan yang mereka berikan.
Tujuan dari penelitian ini  yaitu untuk menolong konsumen  untuk  memilih  laptop  yang  sesuai  dengan preferensi dan kebutuhan. Dengan memanfaatkan data spesifikasi dari berbagai merek laptop yang tersedia di pasar,  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan pertolongan  kepada  konsumen  dalam  mengambil keputusan  yang  lebih  terinformasi.  Selanjutnya, penelitian  ini  juga  diharapkan  dapat  memberikan pemahaman  lebih  kepada  produsen  laptop  untuk meningkatkan  kualitas  dan  spesifikasi  produk  yang mereka  tawarkan,  sehingga  dapat  memenuhi  harapan dan kebutuhan konsumen dengan lebih baik.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data  mining adalah  serangkaian  mekanisme yang  diterapkan  untuk  memperoleh  pola,  hubungan, dan  nilai  lebih  dari  data  yang  berskala  besar  dengan tujuan menggali wawasan yang bermanfaat. Proses ini melibatkan penggunaan ilmu statistik dan matematika untuk  menyederhanakan  data  dan  menghasilkan informasi  yang  dapat  dipahami  [3].  Kemudian,  data mining  juga  merupakan  kegiatan  pencarian  yang dilakukan secara berulang dan intensif dengan tujuan mengekstraksi pengetahuan dari kumpulan data  yang sebelumnya tidak memiliki makna yang signifikan.[4] Fokus utama dari data mining yaitu mencari informasi yang berharga dan mengubahnya menjadi format yang dapat dipahami oleh pengguna.
2.2. Clustering
Clustering adalah salah satu metode pembelajaran mesin yang diterapkan dalam menggolongkan  data  ke  dalam  beberapa  kelompok atau cluster yang  sesuai  [5].  Dengan  menerapkan teknik clustering ini, peneliti dapat mengelompokkan area  yang  padat,  mengidentifikasi  pola  penyebaran secara  menyeluruh,  dan  memperoleh  hubungan  yang atraktif  antara  atribut  –  atribut  data  [6]. Clustering memiliki  potensi  yang  luas  dalam  mengungkap struktur  data  yang  dapat  diterapkan  dalam  beragam aplikasi,  misalnya  klasifikasi,  penyusunan  gambar, dan  pengenalan  pola  [7].  Pada data  mining ,  terdapat dua macam metode clustering yang umum diterapkan untuk  menggolongkan  data,  yaitu non-hierarchical clustering dan hierarchical  clustering .  Metode non- hierarchical  (partitioning)  clustering diawali  dengan menetapkan jumlah cluster yang diinginkan (misalnya tiga cluster ,  lima cluster ,  dan  seterusnya.).  Sesudah jumlah cluster ditentukan,  prosedur  pengelompokan dilakukan  [8].  Adapun  beberapa  metode clustering yang umum digunakan meliputi improved k-means, k- means,  DBSCAN,  fuzzy  c-means,  CLARANS , k- medoids (PAM), dan fuzzy subtractive [9].
2.3. K-Means K-means adalah sebuah algoritma clustering yang tergolong dalam kategori partition clustering . Metode ini digunakan untuk menggolongkan data yang dilihat dari  tingkat  kesamaan  di  antara  mereka  [10].  Setiap data  digolongkan  ke  dalam  satu cluster dilihat  dari kesamaan  atribut  yang  dimiliki.  Untuk  menentukan kesamaan tersebut, jarak antara masing – masing data dengan  pusat cluster  (centroid) diukur  [11]. Cluster terwujud melalui kalkulasi jarak masing – masing data terhadap centroid dengan menerapkan rumus Euclidean Distance [12]. Metode K-Means Clustering diaplikasikan  untuk  mengelompokkan  data  dengan jumlah  yang  berskala  besar  secara  efisien  dan  cepat. Algoritma K-Means memiliki  beberapa  langkah perhitungan yang harus diikuti, yaitu: a. Tetapkan jumlah cluster yang diinginkan (k).
b. Penetapan centroid untuk  masing  –  masing kelompok. Centroid ibaratkan sebagai “pemimpin”, yang mempresentasikan kelompok.
c. Kalkulasikan  jarak  antara  suatu  data  dengan centroid, selanjutnya masukkan data pada kelompok centroid yang mempunyai sifat terdekat.
d. Tetapkan centroid baru untuk setiap kelompok dari anggota  kelompok  dan  lakukan  perhitungan kedekatan antara suatu data dengan centroid.
e. Lakukan  kembali  tahapan  –  tahapan    sebelumnya hingga  tidak  terjadi  perubahan  anggota  untuk masing – masing kelompok.
3. M ETODE PENELITIAN 3.1. Sumber Data Penelitian ini memanfaatkan data sekunder yang menjadi  ciri  dari  penelitian  kuantitatif,  dataset  yang digunakan  telah  tersedia  dan  dapat  di  unduh  melalui
Kaggle.com  dengan  judul  laptop  price.  Dataset tersebut telah dikumpulkan oleh pihak ke-3 yang tidak dicantumkan tetapi memiliki otoritas terpercaya.

## 3.2. Memproses Data
Metode teknis  yang berguna dalam data mining untuk  memperoleh  dan  mengidentifikasi  pola  dalam data  adalah Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD).  Metode  KDD  terdiri  dari Selection, Preprocessing,  Transformation,  Data  mining ,  dan Interpretaion/Evaluation [13]. Tahap seleksi dilakukan  untuk  menargetkan  data  yang  digunakan untuk penelitian, tahap pre-processing dapat dilakukan integrasi data atau penggabungan data serta dilakukan cleaning data, yaitu dengan menghilangkan noise, data redundan,  inkonsistensi  data,  serta  data  yang  tidak relevan, tahap tranformasi  adalah penggabungan data dan penyesuaian format data agar dapat diproses pada tahap  data  mining,  tahap  data  mining  dilakukan dengan  menerapkan  algoritma  yang  cocok  untuk permasalahan  dalam  data,  serta  tahap  evaluasi  yang digunakan untuk pengujian dalam data [14]. Tahapan alur metode KDD tertera pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan alur KDD

## 4. H ASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menerapkan  metode  clustering dengan  mengimplementasikan  algoritma  K-means. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menghasilkan kelompok atau cluster dari merek laptop.

## 4.1. Seleksi Data
Dalam  tahap  seleksi,  peneliti  menyeleksi  data yang  dibutuhkan  dan  sesuai  untuk  diterapkan  pada penelitian ini. Adapun atribut yang diaplikasikan pada penelitian ini ditunjukkan pada tabel 1.

## Tabel 1. Atribut yang dipilih
No Atribut Keterangan 1 Merek Laptop Nama Laptop 2 SSD Solid State Drive 3 RAM Random Access Memory

## 4.2. Pemprosesan Data dan Transformasi Data
Setelah  melakukan  seleksi  data,  langkah berikutnya  adalah  pemrosesan  dan  transformasi  data. Pemrosesan  data  melibatkan  pembersihan  data  dari nilai  yang hilang ( missing  value ) serta integrasi data. Namun,  karena  data  yang  digunakan  telah  melalui tahap  pembersihan  dan  integrasi,  maka  langkah selanjutnya  adalah  transformasi  data.  Transformasi data  merupakan  mekanisme  yang  mengubah  data menjadi  bentuk  yang  dapat  diproses  dengam menerapkan  algoritma  yang  akan  digunakan,  seperti dalam  bentuk  numerik,  klasifikasi,  dan  sebagainya [15]. Pada Tabel 2 terlihat bahwa data telah siap untuk dilakukan proses data mining.
Tabel 2. Dataset Merek Laptop
No Merek Laptop Keterangan SSD RAM 1 HP 15s Intel Core i5 12th Gen 512 8 2 HP 14s Intel Core i5 12th Gen 512 16 3 ASUS TUF Gaming F15 Core i5 10th Gen 512 8 4 ASUS VivoBook 15 512 8 5 Lenovo V15 G2 Core i3 11th Gen 512 8 6 ASUS Vivobook 15 Core i3 11th Gen 512 8 7 ASUS VivoBook K15 OLED 512 8 8 HP Ryzen 5 Hexa Core 5500U 512 8 9 ASUS Vivobook 15 Touch Core i3 11th Gen 512 8 10 RedmiBook Pro Core i5 11th Gen 512 8 … ... ... ... 98 ASUS TUF Gaming A15 Ryzen 5 Hexa Core AMD R5-4600H 1000 16 99 Lenovo Celeron Dual Core 256 8 100 ASUS Vivobook 16X Ryzen 5 Hexa Core R5-5600H 512 16
Pada  tabel  diatas  teradapat  100  data  yang  akan diolah  dengan  menerapkan  metode  data  mining dengan  algoritma Clustering K-Means dengan  cara menggolongkan merek laptop dari sejumlah kelompok kedalam  bentuk cluster sehingga  dapat  dilakukannya analisis pola pembentukan cluster .
4.3. K-means Clustering Setelah  data  telah  dibersihkan  dan  siap  untuk diproses,  langkah  berikutnya  adalah  melakukan data mining menggunakan algoritma clustering. Clustering dilakukan dengan cara mengelompokkan merek laptop ke dalam beberapa kelompok atau cluster . Lalu, dapat dilakukan pembentukan nilai centroid yang ditentukan secara acak. Selanjutnya, jarak antara data ke  masing –  masing  centroid  dengan  menggunakan  metode korelasi  antara  dua  buah  objek  yang  terdapat  pada rumus Euclidean Distance pada Persamaan (1).
𝐷 𝑖,𝑗 =   √(𝑥 1𝑖 −   𝑥 1𝑗 ) 2 +   (𝑥 2𝑖 −  𝑥 2𝑗 ) 2
+ ⋯ +   (𝑥 𝑘𝑖 −   𝑥 𝑘𝑗 ) 2 (1)
Keterangan:
𝐷 𝑖,𝑗 = jarak data i ke pusat cluster j 𝑥 𝑘𝑖 = data I pada atribut data ke-k 𝑥 𝑘𝑗 = titik pusat ke-j pada atribut ke k
Berdasarkan  penjelasan  yang  terdapat  pada metode  penelitian, Clustering  K-Means memiliki tahapan – tahapan sebagai berikut:
a. Tetapkan  banyaknya  jumlah cluster (c)  atau kelompok.
Pada  penelitian ini, jumlah cluster yang diaplikasikan adalah k = 3
b. Tetapkan secara acak pusat cluster awal ( centroid ).
Tabel 3. Cluster Awal (Centroid) Cluster Merek Laptop Keterangan SSD RAM C0 HP Ryzen 5 Hexa Core 5500U 512 8 C1 DELL Inspiron Core i3 11th Gen 256 16 C2 ASUS TUF Gaming A15 Ryzen 5 Hexa Core AMD R5-4600H 1000 16
Centroid dataset pada Tabel 3 adalah C0 = { 512, 8 }, C1 = { 256, 8 }, C2 = {1000 , 16}.
c. Kalkulasi jarak masing – masing data dengan pusat cluster  (centroid) menggunakan  rumus Euclidean Distance pada persamaan 1. Bila dijabarkan maka akan seperti berikut:
Jarak data merek laptop pada cluster 0 (512, 8)
𝐷 𝑖,𝑗 =   √(𝑥 1𝑖 −  𝑥 1𝑗 ) 2 +  (𝑥 2𝑖 −  𝑥 2𝑗 ) 2 =   √(𝑥 1𝑖 −  512) 2 +  (𝑥 2𝑖 −  8) 2
Jarak data merek laptop pada cluster 1 (256, 16)
𝐷 𝑖,𝑗 =   √(𝑥 1𝑖 −  𝑥 1𝑗 ) 2 +  (𝑥 2𝑖 −  𝑥 2𝑗 ) 2 =   √(𝑥 1𝑖 −  256) 2 +  (𝑥 2𝑖 −  8) 2
Jarak data merek laptop pada cluster 2 (1000, 8)
𝐷 𝑖,𝑗 =   √(𝑥 1𝑖 −  𝑥 1𝑗 ) 2 +  (𝑥 2𝑖 −  𝑥 2𝑗 ) 2 =   √(𝑥 1𝑖 −  1000) 2 +   (𝑥 2𝑖 −  16) 2
Perhitungan  jarak  data  tersebut  dilakukan  dengan 100 data yang digunakan, pada Tabel 4 merupakan hasil kalkulasi dari data ke-1 sampai data ke-100.
Tabel 4. Hasil Perhitungan Jarak Setiap Data dengan Centroid pada Iterasi Ke-1 No Merek Laptop Parameter Cluster SSD RAM C0 C1 C2 1 HP Ryzen 5 Hexa Core 5500U 512 8 0 0 488,0655693654286 2 DELL Inspiron Core i3 11th Gen 256 16 8 256,1249694973139 488 3 ASUS TUF Gaming A15 Ryzen 5 Hexa Core AMD R5-4600H 1000 16 0 0 488,0655693654286 … ... ... ... ... ... ... 98 ASUS TUF Gaming A15 Ryzen 5 Hexa Core AMD R5-4600H 1000 16 488 744,0430095 0 99 Lenovo Celeron Dual Core 256 8 256 8 744 100 ASUS Vivobook 16X Ryzen 5 Hexa Core R5-5600H 512 16 8 256,1249694973139 488
Berdasarkan  Tabel  4  tersebut  diperoleh  hasil kelompok cluster C0, C1 dan C2 seperti pada Tabel 5 Berikut:
Tabel 5. Hasil 3 Data C0 Iterasi Ke-1
No Merek Laptop Keterangan Cluster SSD RAM 1 HP 15s Intel Core i5 12th Gen 512 8 C0 2 ASUS TUF Gaming F15 Core i5 10th Gen 512 8 C0 3 ASUS VivoBook 15 512 8 C0
Berdasarkan  Tabel  5  didapatkan  3  contoh  dari hasil kelompok cluster 0 pada iterasi ke-1 dan terdapat 70 data untuk jumlah keseluruhan cluster C0

## Tabel 6. Hasil 3 Data C1 Iterasi Ke-1
No Merek Laptop Keterangan Cluster SSD RAM 1 ASUS VivoBook K15 OLED 256 8 C1 2 DELL Vostro Core i3 11th Gen 256 8 C1 3 acer Aspire 3 Ryzen 3 Dual Core 3250U 256 8 C1
Berdasarkan  Tabel  6  didapatkan  3  contoh  dari hasil kelompok cluster 1 pada iterasi ke-2 dan terdapat 25 data untuk jumlah keseluruhan cluster C1.

## Tabel 7. Hasil 3 Data C2 Iterasi Ke-1
No Merek Laptop Keterangan Cluster SSD RAM 1 ASUS ZenBook Duo 14 1000 16 C2 2 ASUS TUF Gaming F17 1000 16 C2 3 ASUS ROG Strix G15 1000 16 C2
Berdasarkan Tabel 7 didapatkan 3 contoh dari hasil kelompok cluster 2 pada iterasi ke-3 dan terdapat 5 data untuk jumlah keseluruhan cluster C2.
d. Menentukan cluster baru dari hasil iterasi ke-1. Dari hasil iterasi ke-1, terlihat bahwa centroid baru yang di dapatkan memiliki titik pusat yang berbeda dengan titik pusat awal. Oleh karena itu, dilakukan iterasi ke-2 untuk mengoptimalkan hasil clustering .  Sebelum  melakukan  iterasi  ke-2, tentukan cluster baru  terlebih  dulu  dengan  cara mengihtung  rata  –  rata  yang  di  dapat  dari  setiap cluster , yaitu cluster 0, cluster 1 dan cluster 2. Rata – rata cluster iterasi ke-1 dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Rata – Rata Setiap Cluster pada Iterasi e-1 Cluster SSD RAM C0 512 10,629 C1 256 8,32 C2 1000 22,4 Setelah  mendapatkan  nilai centroid baru,  maka dapat dihitung kembali untuk iterasi ke-2 menggunakan cara yang serupa pada iterasi ke-1, yaitu melakukan  kalkulasi  jarak  masing  –  masing  data dengan centroid menggunakan  rumus Euclidean Distance pada  persamaan  1.  Untuk  hasil  iterasi  ke-2 penelitian ini, dapat dilihat pada Tabel 9 berikut.
Tabel 9. Hasil Perhitungan Jarak Setiap Data dengan Centroid pada Iterasi Ke-2
No Merek Laptop Parameter Cluster SSD RAM C0 C1 C2 1 HP Ryzen 5 Hexa Core 5500U 512 8 2,629 256,0001999999219 488,0655693654286 2 DELL Inspiron Core i3 11th Gen 256 16 5,371 256,1151740916574 488,065569
No Merek Laptop Parameter Cluster SSD RAM C0 C1 C2 3 ASUS TUF Gaming A15 Ryzen 5 Hexa Core AMD R5-4600H 1000 16 2,629 256,0001999999219 488,0655693654286 … ... ... ... ... ... ... 98 ASUS TUF Gaming A15 Ryzen 5 Hexa Core AMD R5-4600H 1000 16 488,0787309860982 744,0396376538013 6,4 99 Lenovo Celeron Dual Core 256 8 256,0134989429268 0,32 553.743,36 100 ASUS Vivobook 16X Ryzen 5 Hexa Core R5- 5600H 512 16 5,371 256,1151740916574 488,065569
Setelah melakukan iterasi ke-2, didapatkan rata – rata  setiap cluster .  Dapat  pada  dilihat  pada  Tabel  10 berikut:
Tabel 10. Rata – Rata Setiap Cluster pada Iterasi Ke-2 Cluster SSD RAM C0 512 10,629 C1 256 8,32 C2 1000 22,4 Karena  hasil centroid tidak  memperoleh perubahan  atau  serupa  dengan centroid sebelumnya, maka mekanisme clustering telah selesai. Untuk hasil lebih jelas dari clustering ini terdapat pada tabel 11.
Tabel 11. Hasil Clustering pada Data Merek Laptop No Merek Laptop Cluster 1 HP 15s Intel Core i5 12th Gen C0 2 HP 14s Intel Core i5 12th Gen C0 3 ASUS TUF Gaming F15 Core i5 10th Gen C0 4 ASUS VivoBook 15 C0 5 Lenovo V15 G2 Core i3 11th Gen C0 6 ASUS Vivobook 15 Core i3 11th Gen C1 7 ASUS VivoBook K15 OLED C0 8 HP Ryzen 5 Hexa Core 5500U C0 9 ASUS Vivobook 15 Touch Core i3 11th Gen C0 10 RedmiBook Pro Core i5 11th Gen C0 … ... ... 98 ASUS TUF Gaming A15 Ryzen 5 Hexa Core AMD R5 C2 99 Lenovo Celeron Dual Core C1 100 ASUS Vivobook 16X Ryzen 5 Hexa Core R5-5600H C0

## 5. K ESIMPULAN DAN SARAN
Pada  penelitian  ini  diperoleh  kesimpulan  yaitu, melalui  penggunaan  algoritma K-Means  Clustering data  merek  laptop  berhasil  dikelompokkan  menjadi tiga cluster. Cluster 0 (C0) terdiri dari 70 data, cluster 1  (C1) terdiri  dari  25  data,  dan cluster 2  (C2)  terdiri dari  5  data.  Kemudian  terdapat  keseragaman  pada anggota  C0  yaitu  pada  SSD  yang  mempunyai kapasitas 512 GB, terdapat keseragaman pada anggota C1  yaitu  pada  SSD  yang  mempunyai  kapasitas  256 GB, dan terdapat keseragaman pada anggota C2 yaitu
SSD yang mempunyai kapasitas 1000 GB. Kemudian penetapan titik pusat awal atau centroid benar – benar mempengaruhi  berapa  jumlah  iterasi  yang  akan dihitung dalam proses clustering . Hasil dari penelitian ini, dapat digunakan sebagai panduan bagi konsumen untuk  memilih  laptop  yang  sesuai  dengan  preferensi dan kebutuhan.
Saran  bagi  penelitian  selanjutnya,  penulis merekomendasikan  untuk  melanjutkan  penelitian  ini dengan  menerapkan  algoritma  lain  dari  data  mining, sehingga  dapat  memperoleh  perbandingan  akurasi terhadap  hasil  yang  telah  dicapai  dalam  penelitian yang dilakukan sebelumnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  Mahmud  and  A.  Hartanto,  “Penerapan  Data Mining  Rekomendasi  Laptop  Menggunakan Algoritma Apriori,” Juisi , vol. 06, no. 02, pp. 21– 30, 2020.
[2] A.  P.  Windarto,  “Penerapan  Datamining  Pada Ekspor  Buah-Buahan  Menurut  Negara  Tujuan Menggunakan  K-Means  Clustering  Method,” Techno.Com , vol. 16, no. 4, pp. 348–357, 2017, doi: 10.33633/tc.v16i4.1447.
[3] A.  Purwanto,  A.  Primajaya,  S.  Si,  M.  Kom,  A. Voutama,  and  M.  Kom,  “Penerapan  Algoritma C4  .  5  dalam  Prediksi  Potensi  Tingkat  Kasus Pneumonia di Kabupaten Karawang Application of  C4  .  5  Algorithm  in  Prediction  of  Potential Level  of  Pneumonia  Discovery  in  Karawang District,” vol. 08, no. 4, pp. 390–396, 2020, doi: 10.26418/justin.v8i4.41959.
[4] I.  Nuryani  and  D.  Darwis,  “Analisis  Clustering pada Pengguna Brand HP Menggunakan Metode K-Means,” Prosiding  Seminar  Nasional  Ilmu Komputer , vol. 1, no. 1, pp. 190–211, 2021.
[5] M.  R.  Nahjan,  N.  Heryana,  and  A.  Voutama, “Implementasi  Rapidminer  Dengan  Metode Clustering  K-Means  Untuk  Analisa  Penjualan Pada  Toko  Oj  Cell,” Jurnal  Mahasiswa  Teknik Informatika , vol. 7, no. 1, pp. 1–4, 2023.
[6] Y.  D.  Darmi  and  A.  Setiawan,  “Penerapan Metode
Clustering K-Means Dalam Pengelompokan  Penjualan  Produk,” Jurnal
Media  Infotama ,  vol.  12,  no.  2,  pp.  148–157, 2017, doi: 10.37676/jmi.v12i2.418.
[7] L.  Maulida,  “Penerapan  Datamining  Dalam Mengelompokkan  Kunjungan  Wisatawan  Ke Objek  Wisata  Unggulan  Di  Prov.  Dki  Jakarta Dengan  K-Means,” JISKA  (Jurnal  Informatika Sunan Kalijaga) , vol. 2, no. 3, p. 167, 2018, doi: 10.14421/jiska.2018.23-06.
[8] U.  N.  Putra et  al. ,  “Penerapan  Data  Mining  K- Means  Clustering  Untuk  Mengelompokkan Berbagai Jenis Merk Smartphone,” pp. 241–249, 2021.
[9] A.  Aditya,  B.  N.  Sari,  and  T.  N.  Padilah, “Perbandingan  pengukuran  jarak  Euclidean  dan Gower pada klaster k-medoids,” Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer , vol. 9, no. 1, pp. 1–7, 2021, doi: 10.14710/jtsiskom.2021.13747.
[10] S.  Paembonan  and  H.  Abduh,  “Penerapan Metode  Silhouette  Coefficient  untuk  Evaluasi Clustering Obat,” PENA TEKNIK: Jurnal Ilmiah Ilmu-Ilmu Teknik , vol. 6, no. 2, p. 48, 2021, doi: 10.51557/pt_jiit.v6i2.659.
[11] A.  P.  Riani,  A.  Voutama,  and  T.  Ridwan, “Penerapan K-Means Clustering Dalam Pengelompokan  Hasil  Belajar  Peserta  Didik Dengan Metode Elbow,” J-SISKO TECH (Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem
Komputer TGD) , vol. 6, no. 1, p. 164, 2023, doi: 10.53513/jsk.v6i1.7351.
[12] B.  Nurseptia,  A.  Voutama,  N.  Haeryana,  and  J. HSRonggo  Waluyo,  “Penerapan  Algoritma  K-
Means Untuk Mengelompokkan Kabupaten/Kota Dalam Upaya Pemetaan
Lapangan  Pekerjaan  Baru,” Jurnal  Teknologi Informasi) , vol. 6, no. 2, pp. 181–186, 2022.
[13] Abdussalam  Amrullah,  Intam  Purnamasari, Betha Nurina Sari, Garno, and Apriade Voutama, “Analisis  Cluster  Faktor  Penunjang  Pendidikan Menggunakan Algoritma K-Means (Studi Kasus: Kabupaten Karawang),” Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik , vol. 5, no. 2, pp. 244–252, 2022, doi: 10.36595/jire.v5i2.701.
[14] F.  P.  Dewi,  P.  S.  Aryni,  and  Y.  Umaidah, “Implementasi  Algoritma  K-Means  Clustering Seleksi Siswa Berprestasi Berdasarkan Keaktifan dalam  Proses  Pembelajaran,” JISKA  (Jurnal Informatika  Sunan  Kalijaga) ,  vol.  7,  no.  2,  pp. 111–121, 2022, doi: 10.14421/jiska.2022.7.2.111-121.
[15] D. Triyansyah  and  D.  Fitrianah,  “Analisis  Data Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means
Clustering Untuk Menentukan Strategi Marketing,” Jurnal Telekomunikasi dan Komputer ,  vol.  8,  no.  3,  p.  163,  2018,  doi: 10.22441/incomtech.v8i3.4174.