## Pengelompokan Tamu Asing Ke Indonesia Berdasarkan Provinsi Dengan Algoritma
K-Means
Dicki Pramayuda 1 , Muhammad Ridwan Lubis 2 , Ilham Syahputra Saragih 3 1,3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Medan, Indonesia
2 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Medan, Indonesia
1 dickipramayuda@gmail.com, 2 ridwanlubis@amiktunasbangsa.ac.id,
3 ilham@amiktunasbangsa.ac.i d

## Abstract
The development of the industry in Indonesia has been growing rapidly, this is marked by  the  number  of  foreign  guests  who  come  to  Indonesia  to  make  a  visit  as  an  object  of tourist  attraction.  In  addition,  which  makes  foreign  guests  feel  happy  coming  to Indonesia,  the  friendliness  of  the  population  is  also  one  of  the  factors  that  are  very supportive.  Lack  of  information  and  grouping  regarding  the  visit  of  foreign  guests  to various  tourist  attraction  objects  in  various  provinces  resulted  in  difficulties  for  the Regional  Government,  especially  the  Office  of  Tourism  and  Creative  Economy  in planning tourism marketing strategies in various provinces so that tourism promotion or marketing  is  not  on  target,  causing  tourism-  tours  in  lesser-known  provinces  are  rarely visited by foreign guests.The goal to be achieved in this study is to get a grouping of data on foreign guest visits in each province during the period 2014-2018 using the K-Means algorithm.  K-means  is  a  non-hierarchical  data  clustering  method  that  attempts  to partition existing data into one or more clusters / groups. So that the results obtained can be considered by the government, especially the Office of Tourism and Creative Economy in the Provinces to develop the potential of tourist attraction objects in the provinces in Indonesia.
Keywords : Data Mining, Foreign Guests, Clustering, K-Means

## Abstrak
Perkembangan    industri  di  Indonesia  sudah  berkembang  dengan  pesat,  hal  ini ditandai  dengan  banyaknya  tamu  asing  yang  datang  ke  Indonesia  untuk  melakukan kunjungan  sebagai  objek  daya  tarik  wisata.  Selain  itu,  yang  membuat  para  tamu  asing merasa  senang  datang  ke  Indonesia,  keramah-tamahan  penduduknya  juga  merupakan salah  satu  faktor  yang  sangat  mendukung.  Kurangnya  informasi  serta  pengelompokan menyangkut  kunjungan  tamu  asing  ke  berbagai  obyek  daya  tarik  wisata  di  berbagai provinsi  mengakibatkan  adanya  kesulitan  bagi  Pemerintah  Daerah  khususnya  Dinas Pariwisata dan Ekonomi Kreatif  dalam perencanaan strategi pemasaran pariwisata  di berbagai  provinsi  sehingga  promosi  atau  pemasaran  pariwisata  menjadi  tidak  tepat sasaran, menyebabkan wisata-wisata di provinsi-provinsi yang kurang dikenal  jarang di kunjungi  oleh tamu asing. Adapun tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah mendapatkan  pengelompokan  dari  data    kunjungan  tamu  asing  pada  setiap  provinsi- provinsi  selama  kurun  waktu  tahun  2014-2018  menggunakan  Algoritma  K-Means.  K- means  merupakan  salah  satu  metode  data  clustering  non  hirarki  yang  berusaha mempartisi data yang ada ke dalam bentuk satu atau lebih  cluster / kelompok. Sehingga hasil  yang  diperoleh  dapat    menjadi  pertimbangan  pemerintah  khususnya  Dinas Pariwisata  dan  Ekonomi  Kreatif    di  Provinsi-provinsi  untuk  mengembangkan  potensi objek daya tarik wisata di provinsi yang ada di Indonesia.
Kata Kunci : Data Mining, Tamu Asing, Clustering, K-Means

## 1. Pendahuluan
Indonesia merupakan salah satu negara yang kaya akan keindahan wisata alam, taman wisata dan taman budaya yang dapat mendukung perkembangan pariwisata di Indonesia. Kondisi letak geografis Indonesia yang kaya akan keindahan alam menjadikan tamu asing tertarik  untuk  mengunjungi  Indonesia  untuk  melihat  keindahan  alam  tersebut.  Maka dengan  pengelolaan  yang  baik  dan  terarah  diharapkan  pariwisata  di  Indonesia  mampu menarik tamu asing untuk berkunjung. Hal itu menjadikan pendapatan negara bertambah dan  juga  besarnya  minat  wisatawan  berkunjung  ke  Indonesia  memicu  meningkatkan peluang  dalam  jenis  berbisnis  baik  objek  wisatanya itu  sendiri  maupun  usaha-usaha lain yang  berhubungan  dengan  aktivitas  wisata  seperti  akomodasi  hotel,  transportasi,  kuliner dan lain sebagainya.
Sumber data dari penelitian ini dikumpulkan berdasarkan dari Jumlah Tamu Asing ke Indonesia  berdasarkan  Provinsi  yang  dihasilkan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  Nasional. Badan  Pusat  Statistik  adalah  Lembaga  Pemerintah  Non  Kementerian  yang  bertanggung jawab  langsung  kepada  Presiden.  Sebelumnya,  Badan  Pusat  Statistik  merupakan  Biro Pusat Statistik, yang dibentuk berdasarkan UU Nomor 6 Tahun 1960 tentang Sensus dan UU  Nomor  7  Tahun  1960  tentang  Statistik.  Diharapkan  Penelitian  ini  dapat  menjadi upaya dalam membantu mengembangkan potensi objek daya tarik wisata yang dilakukan dengan  mengelompokkan  data  kunjungan  tamu  asing  pada  setiap  provinsi  yang  ada  di Indonesia.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. K-Means
K-Means  clustering merupakan  salah  satu  metode  data clustering  non-hirarki yang mengelompokan data dalam bentuk satu atau lebih cluster /kelompok [1]. Data-data yang memiliki  karakteristik  yang  sama  dikelompokan  dalam  satu cluster kelompok  dan  data yang  memiliki  karakteristik  yang  berbeda  dikelompokan  dengan cluster/ kelompok  yang lain sehingga data yang berada dalam satu cluster/ kelompok memiliki tingkat variasi yang kecil [2].
K-Means merupakan  suatu  algoritma  pengklasteran  yang    cukup    sederhana  yang mempartisi    dataset    kedalam  beberapa  klaster k .    Algoritmanya    cukup    mudah    untuk diimplementasi  dan  dijalankan,    relatif  cepat,  mudah  disesuaikan  dan  banyak  digunakan menurut  Wu  &  Kumar  [3].  Tahapan  melakukan clustering atau  pengelompokan  dengan metode K-Means adalah sebagai berikut [4].
a) Menentukan berapa banyak cluster yang ingin yang ingin dibentuk, di mana nilai
K adalah banyaknya cluster/ jumlah cluster.
b) Menentukan pusat cluster (centroid) awal.
c) Setelah  menentukan centroid awal,  maka  setiap  data  akan  menemukan centroid terdekatnya.
d) Setelah menghitung jarak data ke centroid nya.
e) Mencari centroid baru berdasarkan membership dari masing-masing cluster.
f) Kembali ke tahap 3.
g) Perulangan berhenti apabila tidak ada data yang berpindah.
∑ (1) Di mana :
= centroid rata-rata cluster ke-i untuk variable k-j =   jumlah anggota cluster ke-i i , k = indeks dari cluster j = indeks dari variable =  nilai data ke-k variable ke-j dalam cluster tersebut.
Menggunakan rumus Euclidean Distance berikut: (    )   √∑ ( ) (2) Di mana :
d(x,y) = jarak data ke x ke pusat cluster y = data ke- i pada atribut data ke n = data ke- j pada atribut data ke n.

## 2.2. Tamu Asing atau Wisatawan
Menurut undang – undang No. 10 tahun 2009 tentang kepariwisataan, disebutkan tamu asing  atau  wisatawan  adalah  orang  yang  melakukan  wisata.  Sedangkan  wisata  adalah bepergian  secara  bersama-sama  dengan  tujuan  untuk  bersenang-senang,  menambah pengetahuan  dan  lain  lain.  Sehingga  dapat  diartikan  tamu  asing  atau  wisatawan  adalah orang–orang  yang  datang  berkunjung  pada  suatu tempat  atau negara  yang  bukan  tempat tinggalnya untuk tujuan tertentu [5].

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Analisa Data
Penelitian  ini  dilakukan  berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik (BPS)  yang  terdiri  dari  34  provinsi  yang  dijadikan  sebagai  alternatif  dengan  5  kriteria yaitu mulai tahun 2014 sampai dengan 2018.

## Tabel 1. Data Jumlah Tamu Asing Berdasarkan Provinsi
Provinsi Jumlah Tamu Asing Berdasarkan Provinsi (Ribu Orang) 2014 2015 2016 2017 2018 Aceh 11.80 13 24.34 24.59 11.73 Sumatera Utara 453.20 263.10 311.48 314.78 346.94 Sumatera Barat 63.80 38 81.27 75.86 43.08 Riau 88.70 25.90 33.13 35.19 30.54 Jambi 2.10 4.90 4.05 7.89 5.66 Sumatera Selatan 48.40 13.20 12.42 14.27 16.96 Bengkulu 0.80 0.60 1.42 1.07 0.70 Lampung 17.90 4.60 11.27 9 3.25 Kep. Bangka Belitung 2.60 3.30 10.35 13.17 8.18 Kep. Riau 1439.70 1329 1294.27 1631.31 2497.80 Dki Jakarta 1222.70 1873.80 1862.32 1879.44 2266.08 Jawa Barat 333 629.30 507.08 516.94 536.60 Jawa Tengah 120.90 104.90 107.17 140.70 112.21 Di Yogyakarta 202.80 190.10 313.12 317.93 237.59 Jawa Timur 232 249.90 269.88 287.27 238.70 Banten 174.50 351.20 287.72 437.11 496.89 Bali 5293.50 5337.80 5701.70 5973.98 9252.94 Nusa Tenggara Barat 220.40 154.20 285.95 317.10 211.60 Nusa Tenggara Timur 22.60 25 48.27 49.79 34.78 Kalimantan Barat 18.40 24.90 31.36 35.56 33.33 Kalimantan Tengah 3.20 4.10 9.31 7.69 5.47 Kalimantan Selatan 8.30 11.60 13.04 13.10 12.10 Kalimantan Timur 52.40 39.20 38.33 37.62 23.41 Kalimantan Utara - 1.30 1.89 2.86 2.44 Sulawesi Utara 43.70 12.50 61.77 128.53 148.36 Sulawesi Tengah 1.30 1.80 3.80 3.86 4.07 Sulawesi Selatan 66.10 66.90 106.82 109.07 78.22 Sulawesi Tenggara 5.80 5.10 3.96 3.21 2.36 Gorontalo 0.40 0.50 3.84 5.24 2.94 Sulawesi Barat - 0.10 0.64 0.87 0.19 Maluku 16.50 66.90 6.17 6.45 10.68 Maluku Utara 0.30 0.30 1.12 0.53 0.63 Papua Barat 2.70 4.80 4.58 7.38 12.60 Papua 14.20 17.90 12.87 10.89 11.16

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)

## 3.2. Pengolahan Data
Berikut ini merupakan langkah-langkah yang dilakukan penulis dalam mengelompokkan  Jumlah  Tamu  Asing  yang  datang  ke  Indonesia  berdasarkan  Provinsi menggunakan Algoritma K-Means : a) Menentukan data yang ingin di cluster
Data  yang  digunakan  pada  proses  clustering  yaitu  Data  Jumlah  Tamu  Asing  yang datang ke Indonesia berdasarkan Provinsi mulai tahun 2014 sampai dengan 2018  dengan menggunakan  data  sebanyak  34  Provinsi  yang  ada  di  Indonesia.  Pada  proses clustering diawali dengan mencari nilai rata-rata untuk setiap Provinsi. Berikut ini beberapa contoh mencari nilai rata – rata : R1 = 11,8 + 13 + 24,34 + 24,59 + 11,73 / 5  = 17,09
R2 = 453,2 + 263,1 + 311,48 + 314,78 + 346,94 / 5 = 337,90
R3 = 63,8 + 38 + 81,27 + 75,86 + 43,08 / 5 = 60,40 Perhitungan  mencari  nilai  rata-rata  dilanjutkan  sampai  dengan  R34.  Dalam  melakukan clustering ,  data  yang  diperoleh  akan  dihitung  terlebih  dahulu  berdasarkan  hasil  rata-rata Jumlah Tamu Asing yang datang ke Indonesia berdasarkan Provinsi. Data tersebut kemudian diakumulasikan dan diambil nilai rata-rata nya, yaitu :
Tabel 2. Jumlah Tamu Asing berdasarkan Provinsi Provinsi Rata-Rata Provinsi Rata-Rata Aceh 17,09 Nusa Tenggara Barat 237,85 Sumatera Utara 337,90 Nusa Tenggara Timur 36,09 Sumatera Barat 60,40 Kalimantan Barat 28,71 R i a u 42,69 Kalimantan Tengah 5,95 J a m b i 4,92 Kalimantan Selatan 11,63 Sumatera Selatan 21,05 Kalimantan Timur 38,19 Bengkulu 0,92 Kalimantan Utara 2,12 Lampung 9,20 Sulawesi Utara 78,97 Kep Bangka Belitung 7,52 Sulawesi Tengah 2,97 Kepulauan Riau 1638,42 Sulawesi Selatan 85,42 DKI Jakarta 1820,87 Sulawesi Tenggara 4,09 Jawa Barat 504,58 Gorontalo 2,58 Jawa Tengah 117,18 Sulawesi Barat 0,45 DI Yogyakarta 252,31 M a l u k u 21,34 Jawa Timur 255,55 Maluku Utara 0,58 Banten 349,48 Papua Barat 6,41 B a l i 6311,98 P a p u a 13,40 b) Menentukan centroid data awal Dalam  penerapan  algoritma K-Means dihasilkan  nilai  titik  tengah  atau centroid dari data  yang  didapat  dengan  ketentuan  bahwa clusterisasi yang  diinginkan  adalah  2. Penentuan titik cluster ini dilakukan dengan mengambil nilai terbesar ( maksimum ) untuk cluster tinggi  (C1)  dan  nilai  terkecil  ( minimum) untuk cluster rendah  (C2).  Berikut  ini merupakan hasil dari centroid data awal :
Tabel 3. Centroid Data Awal
C1  6311,98 C2 0,45
c) Menghitung jarak pusat cluster
Dengan menggunakan centroid tersebut maka dapat di cluster data yang telah didapat menjadi 2 cluster. Proses cluster dengan mengambil jarak terdekat dari setiap data yang diolah. Berikut ini contoh perhitungan jarak setiap data pada cluster pertama (C1) : D (1,1) = √(               ) = 6294,89 D (1,2) = √(                )
D (1,3) = √(               ) Sampai dengan D (1,34) Perhitungan jarak pada setiap data pada cluster kedua(C2) : D (2,1) = √(            ) = 16,64 D (2,2) = √(             ) D (2,3) = √(            ) Sampai dengan D (2,34) Berikut tabel 4. hasil perhitugan jarak data dengan titik pusat pada Literasi 1:
Tabel 4. Perhitungan Jarak Pusat Cluster Literasi 1 Provinsi Rata-Rata Literasi 1 C1 C2 Jarak Terpendek Aceh 17,09 6294,89 16,64 16,64 Sumatera Utara 337,90 5974,08 337,45 337,45 Sumatera Barat 60,40 6251,58 59,95 59,95 Riau 42,69 6269,29 42,24 42,24 Jambi 4,92 6307,06 4,47 4,47 Sumatera Selatan 21,05 6290,93 20,60 20,60 Bengkulu 0,92 6311,07 0,47 0,47 Lampung 9,20 6302,78 8,75 8,75 Kep. Bangka Belitung 7,52 6304,46 7,07 7,07 Kep. Riau 1638,42 4673,57 1637,97 1637,97 Dki Jakarta 1820,87 4491,12 1820,42 1820,42 … … … … … … … … … … Maluku 21,34 6290,64 20,89 20,89 Maluku Utara 0,58 6311,41 0,13 0,13 Papua Barat 6,41 6305,57 5,96 5,96 Papua 13,40 6298,58 12,95 12,95
d)  Mengelompokkan  setiap  data  berdasarkan  kedekatannya  dengan centroid (jarak terkecil).
Jika nilai tertinggi terdapat di claster 1 (C1) maka masuk kedalam kelompok claster 1 dan begitu juga sebaliknya, dapat dilihat pada tabel 5. sebagai berikut:
Tabel 5. Hasil Cluster Literasi 1 Provinsi C1 C2 Provinsi C1 C2 Aceh 1 Nusa Tenggara Barat 1 Sumatera Utara 1 Nusa Tenggara Timur 1 Sumatera Barat 1 Kalimantan Barat 1 R i a u 1 Kalimantan Tengah 1 J a m b i 1 Kalimantan Selatan 1 Sumatera Selatan 1 Kalimantan Timur 1 Bengkulu 1 Kalimantan Utara 1 Lampung 1 Sulawesi Utara 1 Kep Bangka Belitung 1 Sulawesi Tengah 1 Kepulauan Riau 1 Sulawesi Selatan 1 DKI Jakarta 1 Sulawesi Tenggara 1 Jawa Barat 1 Gorontalo 1 Jawa Tengah 1 Sulawesi Barat 1 DI Yogyakarta 1 M a l u k u 1 Jawa Timur 1 Maluku Utara 1 Banten 1 Papua Barat 1 B a l i 1 P a p u a 1
Proses K-Means akan  terus  berliterasi  sampai  pengelompokan  data  sama  dengan pengelompokan data literasi sebelumnya. Dengan kata lain, proses akan terus melakukan

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
literasi  sampai  data  pada  literasi  terakhir  sama  dengan  literasi  sebelumnya.  Setelah mendapatkan nilai titik tengah atau centroid , proses sama dilakukan dengan mencari jarak terdekat. Berikut ini contoh perhitungan jarak setiap data pada cluster pertama (C1) pada literasi 2 :
C1 =
C2 =
Tabel 6. Hasil Perhitungan Centroid baru pada Literasi 2 C1 6312 C2 182,329
Setelah mendapatkan titik pusat cluster (centroid) baru maka langkah selanjutnya yaitu menghitung  kembali  jarak  setiap  data  jumlah  tamu  asing  berdasarkan  provinsi  terhadap masing-masing pusat cluster. Perhitungan jarak setiap data pada cluster pertama (C1) : E (1,1) = √(            ) = 6294,89 E (1,2) = √(             ) E (1,3) = √(            ) Sampai dengan E (1,34) Perhitungan jarak pada setiap data pada cluster kedua (C2) : E (2,1) = √(              ) = 165,24 E (2,2) = √(               ) E (2,3) = √(              ) Sampai dengan E (2,34) Berikut hasil perhitungan jarak data dengan titik pusat pada literasi 2.
Tabel 7. Perhitungan Jarak Pusat Cluster Literasi 2 Provinsi Rata-Rata Literasi 2 C1 C2 Jarak Terpendek Aceh 17,09 6294,89 165,24 165,24 Sumatera Utara 337,9 5974,08 155,57 155,57 Sumatera Barat 60,4 6251,58 121,93 121,93 Riau 42,69 6269,29 139,64 139,64 Jambi 4,92 6307,06 177,41 177,41 Sumatera Selatan 21,05 6290,93 161,28 161,28 Bengkulu 0,92 6311,07 181,41 181,41 Lampung 9,2 6302,78 173,12 173,12 Kep. Bangka Belitung 7,52 6304,46 174,81 174,81 Kep. Riau 1638,42 4673,57 1456,09 1456,09 Dki Jakarta 1820,87 4491,12 1638,54 1638,54 Jawa Barat 504,58 5807,40 322,26 322,26 … … … … … … … … … … Maluku Utara 0,58 6311,41 181,75 181,75 Papua Barat 6,41 6305,57 175,92 175,92 Papua 13,4 6298,58 168,92 168,92
Berikut hasil perhitungan pada data cluster literasi 2 yaitu :
Tabel 8. Hasil Cluster Literasi 2 Provinsi C1 C2 Provinsi C1 C2 Aceh 1 Nusa Tenggara Barat 1 Sumatera Utara 1 Nusa Tenggara Timur 1
Provinsi C1 C2 Provinsi C1 C2 Sumatera Barat 1 Kalimantan Barat 1 R i a u 1 Kalimantan Tengah 1 J a m b i 1 Kalimantan Selatan 1 Sumatera Selatan 1 Kalimantan Timur 1 Bengkulu 1 Kalimantan Utara 1 Lampung 1 Sulawesi Utara 1 Kep Bangka Belitung 1 Sulawesi Tengah 1 Kepulauan Riau 1 Sulawesi Selatan 1 DKI Jakarta 1 Sulawesi Tenggara 1 Jawa Barat 1 Gorontalo 1 Jawa Tengah 1 Sulawesi Barat 1 DI Yogyakarta 1 M a l u k u 1 Jawa Timur 1 Maluku Utara 1 Banten 1 Papua Barat 1 B a l i 1 P a p u a 1
Setelah hasil pada literasi 2 di dapatkan, bandingkan hasil pada literasi 1 dan literasi 2, jika  tidak  ada  perubahan  maka  proses  berhenti,  jika  ada  perubahan  maka  proses  akan dilanjutkan  kembali  hingga  mendapatkan  hasil  yang  sama . Berdasarkan  perhitungan manual pada data jumlah tamu asing yang datang ke Indonesia berdasarkan Provinsi  yang telah  dilakukan  diatas  mendapatkan  hasil  akhir  literasi  2  bernilai  sama  yaitu  C1=  1  dan C2= 33. Posisi pada literasi tidak berubah, maka proses berhenti dan disimpulkan:

## 3.3. Implementasi RapidMiner
Data  telah  berhasil  di import maka  langkah  selanjutnya  yaitu  mengolah  data menggunakan Algoritma  K-Means  Clustering. Masukkan  Operator K-Means  Clustering kedalam  lembar  kerja  main  proses lalu  hubungkan read  excel dengan  operator K-Means Clustering , dan tentukan jumlah cluster.
Gambar 1. Pemrosesan Data
Setelah semua terkoneksi dan tidak ada yang error kemudian klik tombol run pada toll box untuk mendapatkan hasil Clustering dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 2. Hasil Cluster Model Keterangan: 1. Cluster 0 (Tinggi) sebanyak 1 Provinsi 2. Cluster 1 (Rendah) sebanyak 33 Provinsi
3. Jumlah Keseluruhan yaitu 34 Provinsi

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan pembahasan dan hasil implementasi software RapidMiner maka diperoleh kesimpulan  dalam  menentukan  Jumlah  Tamu  Asing  yang  datang  ke  Indonesia berdasarkan Provinsi adalah sebagai berikut :
a) Dari  hasil  perhitungan  dengan  menggunakan  algoritma K-Means dalam pengelompokan  Jumlah  Tamu  Asing  yang  datang  ke  Indonesia  berdasarkan Provinsi  maka  Provinsi  yang  mendapat urutan tertinggi  sebanyak  1  Provinsi  yaitu Provinsi  Bali  dan  urutan  terendah  sebanyak  33  Provinsi.  Dari  hasil  perhitungan tersebut  maka  dapat  dijadikan  upaya  dalam  membantu  mengambangkan  potensi objektif daya tarik wisata yang dilakukan dengan mengelompokkan data kunjungan tamu asing.
b) Aplikasi  yang  digunakan  yaitu software  RapidMiner5.3 yang  dibuat  sebagai penyesuaian  hasil  dari  perhitungan  manual  yang  nantinya  akan  dibandingkan dengan hasil yang ditampilkan software RapidMiner5.3.

## Daftar Pustaka
[1] A. P. Windarto, U. Indriani, M. R. Raharjo, and L. S. Dewi, “Bagian 1: Kombinasi Metode  Klastering  dan  Klasifikasi  (Kasus  Pandemi  Covid-19  di  Indonesia),” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 3, p. 855, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2312.
[2] dan G. F. Ade Bastian, Harun Sujadi, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Analysis Pada Penyakit Menular Manusia (Studi Kasus Kabupaten Majalengka),” no. 1, pp. 26–32, 2018.
[3] J. S. Novi Yona Sidratul Munti, Gunadi Widi Nurcahyo, “Analisis Dan Penerapan Data  Mining  Untuk  Menentukan  Gaji  Karyawan  Tetap  Dan  Karyawan  Kontrak Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering  (  Studi  Kasus  Di  Pt  Indomex Dwijaya Lestari ),” 2018.
[4] H.  Windania  Purba,  Willy  Siawin,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk Pengelompokkan Dan Prediksi Karyawan Yang Berpotensi Phk Dengan Algoritma K-Means Clustering,” vol. 2, no. 2, 2019.
[5] R.  W.  Sari  and  D.  Hartama,  “Data  Mining :  Algoritma  K-Means  Pada Pengelompokkan  Wisata  Asing  ke  Indonesia  Menurut  Provinsi,” Semin.  Nas. Sains Teknol. Inf. , pp. 322–326, 2018.