## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 2 Iss. 2 October 2022, pp: 35-41 P-ISSN: 2797-2313 ISSN(E): 2775-8575

## Comparison of K-Means and K-Medoids on Poor Data Clustering in Indonesia

## Perbandingan K-Means dan K-Medoids Pada Pengelompokan Data Miskin di Indonesia
Nanda Try Luchia 1 , Hani Handayani 2 , Fathan Surya Hamdi 3 , Dwi Erlangga 4 , Sania Fitri Octavia 5
1,2,3,4,5 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi 1,2,3,5 Puzzle Research Data Technology (Predatech), Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau
E-mail: 1 nandaluchia@gmail.com, 2 hanihandayanii2002@gmail.com, 3 fathan150601@gmail.com,
4 anggaundrrvol60@gmail.com, 5 saniahfitri2017@gmail.com
Received Aug 25th 2022; Revised Sept 05th 2022; Accepted Sept 15th 2022 Corresponding Author: Nanda Try Luchia

## Abstract
In Indonesia, the problem of poverty has always been the center of attention and continues to increase. This can be an obstacle in both the economic, social, and political fields due to the lack of government attention in dealing with the issue. The  government  is  making  efforts  to  reduce  poverty  by  providing  direct  cash  assistance  (BLT)  and  other  policies  and programs to people in need. In this study, the main data source was obtained from the Central Statistics Agency (BPS) website from 2014 to 2021. The poor population in Indonesia reached 26.50 million people or about 9.7% and is one of the largest poor people in the world. In this study, the grouping of data on the poor population in Indonesia in order to provide  information  to  the  government  about  the  picture  of  poor  areas  with  the  highest  number.  The  research  was conducted by comparing two algorithms, namely K-Means and K-Medoids, which aimed to determine the best algorithm results. Based on the results of the study, it is found that the K-Means algorithm is better when compared to K-Medoids in clustering poor data in Indonesia. Proven with the best value of DBI K-means of 0.041 with experiment K = 8.
Keywords: Cluster, DBI, K-Means, K-Medoids, Poor

## Abstrak
Di Indonesia,masalah kemiskinan selalu menjadi pusat perhatian dan terus meningkat. Hal ini dapat menjadi hambatan baik  di  bidang  ekonomi,  sosial,  maupun  politik  karena  kurangnya  perhatian  pemerintah  dalam  menangani  masalah tersebut. Pemerintah melakukan upaya untuk mengurangi angka kemiskinan dengan cara memberikan bantuan langsung tunai (BLT) dan kebijakan maupun program lainnya kepada masyarakat yang membutuhkan. Dalam penelitian ini, sumber data utama diperoleh dari website Badan Pusat Statistik (BPS) dari tahun 2014 hingga 2021. Penduduk miskin di Indonesia mencapai 26,50 juta jiwa atau sekitar 9,7% dan termasuk salah satu penduduk miskin terbesar di dunia. Pada penelitian ini  dilakukan  pengelompokan  data  penduduk  miskin  di  Indonesia  guna  dapat  memberikan  informasi  pada  pemerintah mengenai gambaran wilayah miskin dengan angka tertinggi. Penelitian dilakukan dengan membandingan dua algoritma yaitu K-Means dan K-Medoids yang bertujuan untuk mengetahui hasil algoritma terbaik. Berdasarkan hasil penelitian, didapatkan  bahwa  algoritma  K-Means  lebih  baik  jika  dibandingkan  dengan  K-Medoids  dalam  mengklasterisasi  data miskin yang ada di Indonesia. Dibuktikan dengan nilai terbaik DBI K-means sebesar 0.041 dengan percobaan K=8.
Kata Kunci: Cluster, DBI, K-Means, K-Medoids, Miskin

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan menjadi salah satu permasalahan negara indonesia yang terus meningkat dan belum bisa diselesaikan  hingga  saat  ini  [1].  Kemiskinan  bisa  dikatakan  sebagai  masalah  multidimensi  apabila  terjadi hambatan  akses  ekonomi,  masyarakat,  budaya,  politik  dan  partisipasi  dalam  masyarakat[2].  Permasalahan yang  menyebabkan  kemiskian  adalah  kondisi  suatu  negara  dan  situasi  global.  Kemiskinan  bukan  hanya sekedar  tidak  cukupnya  ekonomi,  namun  juga  gagalnya  kewajiban  untuk  memenuhi  hak  dan  perlakuan
bermartabat  dari  setiap  orang  [3].  Hal  yang  dapat  dilakukan  adalah  dengan  menanggulangi  kemiskinan tersebut.
Upaya  pemerintah  dalam  menanggulangi  kemiskinan  dilakukan  dengan  memberikan  bantuan  tunai langsung  (BLT)  kepada  masyarakat  yang  membutuhkan  [4].  Program  yang  digagas  pemerintah  dalam menangani kemiskinan tersebut seringkali diberikan tidak tepat sasaran ke masyarakat yang membutuhkan. Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  telah  mencatat  persentase  dari  penduduk  miskin  bulan  September  2021  di Indonesia yaitu 26,50 juta jiwa atau sekitar 9,71%. Hal ini menunjukkan bahwa Indonesia termasuk dalam kategori  salah  satu  negara  dengan  jumlah  penduduk  miskin  yang  tinggi  di  dunia.  Tingkat  kemiskinan penduduk Indonesia di setiap provinsi dapat dilihat pada gambar 1 di bawah ini.
Gambar 1. Persentase Tingkat Kemiskinan Penduduk di Indonesia
(Sumber: Badan Pusat Statistik, 2021)
Pada  gambar 1.  menunjukkan  nilai  rata-rata  tingkat  kemiskinan  di  Indonesia  sangat  tinggi.  Provinsi Papua menempati peringkat pertama tingkat kemiskinan tertinggi dengan jumlah persentase 21,70%. Begitu pula  dengan  Bali  yang  jumlah  kemiskinannya  berada  di  peringkat  terakhhir  mencapai  4,45%.  Hal  ini disebabkan  karena  berbagai  faktor  seperti  tingginya  pertumbuhan  penduduk,  meningkatnya  angka pengangguran, rendahnya pertumbuhan ekonomi dan taraf Pendidikan yang rendah. Mengingat kemiskinan yang  dialami  masyarakat  di  Indonesia,  maka  pemerintah  perlu  melakukan  upaya  pengurangan  persentase penduduk miskin dengan berbagai bantuan[5]. Oleh karena itu, diperlukan rencana provinsi mana yang harus dijadikan  prioritas.  Pemerintah  mengalami  kesulitan  untuk  menentukan  gambaran  wilayah  miskin  dengan angka tertinggi. Masalah tersebut dapat diatasi dengan menggunakan pengelompokan data mining[6].
Data mining merupakan proses mencari dan menemukan fakta pada suatu database besar. Tujuannya yaitu  menemukan  pola  eksklusif  yang  wajib  dicapai  agar  bisa  dipakai  untuk  mengetahui  pengambilan keputusan  yang  akan  datang  [7].  Data  Mining  berdasarkan  fungsi  terbagi  menajdi  enam  kelompok  yaitu klasifikasi,regresi,association  rule,anomaly  detection,deployment  dan  clustering[8].Clustering  merupakan proses pengelompokan beberapa titik dalam dua atau lebih kelompok hingga data dalam kelompok yang sama menjadi  mirip  satu  sama  lain  berdasarkan  informasi  yang  tersedia  dengan  poin  data  [9].  Ada  beberapa algoritma  yang  terdapat  dalam  clustering  seperti  K-Means  dan  K-Medoids. Tujuannya  agar  partisi  yang dihasilkan berkurang sensitivitasnya karena dataset memiliki nilai yang ekstrim, sehingga penggunaan medoid tidak didasarkan pada rata-rata yang diamati dari setiap cluster [10].
Dalam penelitian fitriyadi & Kurniawati [11] menyatakan bahwa tingkat akurasi K-Means lebih tinggi daripada K-Medoids. K-Means mudah dimengerti dan relatif efisien sehingga sering digunakan pada banyak studi kasus. Berdasarkan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Kamila dkk [10] menyatakan bahwa dari segi  waktu  K-means  hanya  membutuhkan  waktu  1  detik  dalam  mengolah  data  sedangkan  K-Medoids membutuhkan waktu 1 menit 38 detik. Selain itu, nilai DBI pada K-Means lebih mendekati 0 dibanding K- Medoids.Sedangkan  dalam  penelitian  Pujangga  dkk  [12] menyatakan  bahwa  waktu  proses  antara  K-means dan  K-medoids  berbeda,  dimana  K-Medoids  lebih  cepat  dibandingkan  K-Means.  Dalam  penelitian Sangga[13], dilakukan perbandingan menggunakan nilai variansi cluster K-means sebesar 4.6 sedangkan K- medoids  1.5.  hal  ini  menunjukan  K-Medoids  lebih  baik  dibandingkan  dengan  K-Means  karena  memiliki variansi nilai yang lebih kecil khususnya pada pengelompokan komoditas peternakan di Jawa Tengah.
Berdasarkan beberapa penelitian sebelumnya, peneliti mendapat kesimpulan yang berbeda dalam pola cluster dan  tingkat  akurasi.  Pengujian  performance  algoritma  menjadi  cara  untuk  menemukan  metode klastering  terbaik.  Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  ini  peneliti  membandingkan  klastering  2  algoritma berbeda  yaitu  K-Means  dan  K-Medoid  untuk  menentukan  metode  mana  yang  dapat  digunakan  dalam  hal pengelompokkan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  potensi  dari  setiap  algoritma  dalam melakukan  klastering  hingga  mendapatkan  hasil  yang  optimal.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu pemerintah  dalam  memberikan  informasi  tentang  pengelompokkan  data  penduduk  miskin  untuk penyebarluasan bantuan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi dalam penelitian ini, dibagi dalam lima tahap, yaitu : pengumpulan data, pre-processing data,  proses  klastrisasi  data,  validitas  klaster  dan  hasil  analisis.  Metodologi  penelitian  dapat  dilihat  pada gambar 2 dibawah ini.
Mulai Pengumpulan Data Pre-processing Data K-medoid K-means Uji Validitas (DBI) Hasil dan Analisis Selesai
Gambar 2. Metodologi Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan sumber data utama dilakukan dengan melihat data penduduk miskin di website BPS.co.id pada tahun 2014 hingga 2021. Seluruh data diproses agar mendapatkan daftar penduduk miskin di Indonesia dari setiap provinsi. Data ini dapat membantu memberikan informasi kepada pemerintah untuk penyebaran bantuan sosial kepada masyarakat. Untuk proses klasterisasi data, dibutuhkan 9 atribut dari data bps yang telah didapat sebelumnya. Atributnya yaitu provinsi dan tahun 2014-2021. Atribut-atribut ini menjadi acuan untuk pengelompokan. Data yang telah didapat bisa dilihat ditabel 1.
Tabel 1. Data Penduduk Miskin di Indonesia No Provinsi 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 1 Aceh 35.03 34.19 33.16 32.81 31.65 30.33 30.42 30.86 2 Sumatera Utara 19.23 21.32 20.62 19.5 18.16 17.46 17.89 17.5 3 Sumatera Barat 14.3 14.02 14.23 13.62 13.2 12.71 12.84 12.67 4 Riau 16.11 17.24 15.65 15.19 14.6 13.98 13.86 14.12 5 Jambi 16.31 17.98 16.78 16.09 15.77 15.11 15.55 15.76 6 Sumatera Selatan 27.53 28.02 26.93 26.29 25.62 25.27 25.64 25.63 ..... ..... ..... ..... ..... ..... ..... ..... ..... ..... 32 Maluku Utara 14.71 13.06 12.74 12.79 13.26 13.68 13.75 13.27 33 Papua Barat 53.39 51.55 50.31 48.22 45.67 43.68 43.07 43.66 34 Papua 57.85 56.57 56.94 55.38 55.17 54.08 53.44 54.24

## 2.2 Pre-processing Data
Setelah  data  didapatkan,  langkah  selanjutnya  melakukan  normalisasi  data.  Hasil  data  normalisasi didapatkan untuk memudahkan melakukan perhitungan. Perubahan data hasil normalisasi dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Normalisasi Data No Provinsi 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 1 Aceh 0.5421 0.5435 0.519 0.528 0.5105 0.4967 0.491 0.48 2 Sumatera Utara 0.2251 0.2811 0.265 0.25 0.2298 0.224 0.214 0.183 3 Sumatera Barat 0.1262 0.1322 0.136 0.127 0.1265 0.1233 0.102 0.076 4 Riau 0.1625 0.1978 0.165 0.16 0.1557 0.1502 0.125 0.108 5 Jambi 0.1665 0.2129 0.188 0.179 0.18 0.1742 0.162 0.145 6 Sumatera Selatan 0.3917 0.4177 0.393 0.392 0.385 0.3895 0.385 0.364 ..... ..... ..... ..... ..... ..... ..... ..... ..... .....
No Provinsi 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 32 Maluku Utara 0.1344 0.1126 0.106 0.11 0.1278 0.1439 0.122 0.089 33 Papua Barat 0.9105 0.8976 0.866 0.85 0.8023 0.7796 0.771 0.765 34 Papua 10.000 10.000 10.000 10.000 10.000 10.000 10.000 10.000

## 2.3 Clustering
Dalam data mining, klastering keilmuan merupakan proses sejumlah data yang dikelompokkan menjadi cluster (group)  hingga  tiap cluster berisi  data  yang  mirip  maupun  berbeda  dengan cluster lainnya  [14]. Klastering sendiri sering dijadikan metodologi analisis secara otomatis untuk mengklasifikasikan data menjadi kelompok dengan ukuran asosiasi [15]. Klastering juga menjadi tahap pengolahan dataset melalui perhitungan yang dimodelkan dengan algoritma-algoritma untuk menghasilkan pengelompokan yang sesuai [16].

## 2.3.1 K-Means
Metode algoritma k-mseans merupakan cara objek ataupun informasi yang didapat dikelompokkan ke dalam cluster .  Untuk  melaksanakan  klasterisasi,  nilai  k  wajib  didetetapkan  terlebih  dulu.  Umumnya  user (pengguna) telah memiliki data dini tentang objek yang dipelajari [17]. Teori jarak Euclidean digunakan untuk bisa menghitung jarak data ke tiap titik pusat cluster dengan persamaan (1).
D (I,j) = √(X 1i -X 1j ) 2 + (X 2i -X 2j ) 2 + … + (X ki -X kj ) 2 (1)
D( i,j ) merupakan jarak anatar data dan pusat cluster j .[18].

## 2.3.2 K-Medoids
K-Medoid adalah proses partisi klastering untuk mengelompokkan kumpulan objek ke dalam cluster [15].  Algoritma  K-Medoids  sangat  efektif  untuk  dataset  kecil.  Langkah  pertama  dalam  K-Medoids  yaitu menemukan titik representative pada dataset dengan menghitung jarak kelompok. Rumus Euclidian Distance untuk menghitung jarak vektor antar dokumen adalah pada persamaan 2 [19].
𝑑𝑒𝑢 ( 𝑥𝑖𝑗 , 𝑐𝑘𝑗 ) = √∑ ∑ ( 𝑥𝑖𝑗 − 𝑐𝑘𝑗 ) 2 𝑛 𝑖 =1 𝑝 𝑗 =1 (2)

## 2.4 Uji Validitas
Uji validitas yang digunakan pada penelitian ini adalah  DBI yang berguna untuk mengevaluasi hasil dari  pengelompokkan  untuk  memeriksa  hasil  dari  sebuah  cluster  itu  sendiri  [20].  Evaluasi  dengan  DBI memiliki evaluasi cluster internal skema, hal ini berarti hasil cluster tersebut baik atau tidaknya dinilai dari kedekatakan dan kuantitas antara hasil cluster itu sendiri [21].

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Hasil penelitian yang dilakukan berupa hasil klastering melalui proses dengan menggunakan algoritma K-Means dan K-Medoids yang kemudian akan di uji menggunakan DBI sehingga didapatkan hasil algoritma terbaik.

## 3.1 Proses Klasterisasi data
Dalam penelitian ini, dilakukan perbandingan dua algortima menggunakan K-Means dan K-Medoids dengan data hasil normalisasi sebelumnya. Beberapa percobaan klastering menggunakan algoritma K-Means dan K-Medoids. Hal ini bertujuan untuk mendapatkan nilai cluster yang tepat.

## 3.1.1 K-Means
Proses  percobaan  menggunakan  2 cluster hingga  10 cluster untuk  mendapatkan cluster yang  tepat. Hasil percobaan klastering algoritma K-Means dapat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Klasterisasi K-Means
Percobaan Klaster 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 K=2 18 2 12 - - - - - - - K=3 16 2 6 6 - - - - - - K=4 10 1 16 10 2 - - - - - K=5 5 9 10 8 8 2 - - - - K=6 8 1 7 4 2 4 1 - - - K=7 10 3 1 6 1 6 8 - - - K=8 4 6 1 1 7 4 - - - - K=9 1 6 8 1 4 8 1 2 1 2
Percobaan Klaster 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 K=10 1 8 - - - - - - - -
Setelah klasterisasi, selanjutnya dilakukan validitas cluster untuk mendapatkan klaster terbaik dengan teknik Davies Bouldin Index (DBI). Nilai DBI hasil proses clustering data dengan  K-Means dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Nilai DBI K-Means
Berdasarkan nilai DBI, cluster terbaik K-Means ada pada percobaan k=8 dengan nilai DBI yaitu 0,041 yang membagi data menjadi 8 cluster dengan 4 anggota dari cluster 1, 6 anggota dari cluster 2, 1 anggota dari cluster 3 dan 4, 7 anggota dari cluster 5, dan 4 anggota dari cluster 6.

## 3.1.2 K-Medoids
Pada  penelitian  ini  juga  menggunakan  algoritma  K-Medoid  dengan  percobaan cluster yang  sama dengan algoritma sebelumnya. Hasil cluster dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Klasterisasi K-Medoids
Percobaan Klaster 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 K=2 4 30 - - - - - - - - K=3 2 10 22 - - - - - - - K=4 2 16 10 6 - - - - - - K=5 2 6 10 10 6 - - - - - K=6 2 7 5 6 8 6 - - - - K=7 2 4 5 5 6 5 7 - - - K=8 2 2 5 5 4 5 5 6 - - K=9 2 2 3 4 5 6 3 2 7 - K=10 5 4 2 5 3 3 3 5 2 2
Setelah proses cluster data dilakukan, selanjutnya dilakukan hal yang sama yaitu validitas cluster untuk menemukan klaster terbaik dengan teknik Davies Bouldin Index (DBI). Nilai DBI hasil proses clustering data dengan algoritma K-Medoids dapat dilihat pada gambar 4.
0,057 0,063 0,052 0,056 0,052 0,054 0,041 0,045 0,073 0 0,02 0,04 0,06 0,08 Nilai DBI K-Means 0,052 0,066 0,066 0,075 0,083 0,076 0,075 0,095 0,125 0 0,02 0,04 0,06 0,08 0,1 0,12 0,14 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 Nilai DBI K-Medoids
Berdasarkan hasil dari nilai DBI, cluster terbaik pada K-Medoids ada pada percobaan k=2 dengan nilai DBI yaitu 0,52 yang membagi data menjadi 2 cluster dengan jumlah anggota pada cluster 1 yaitu 4 anggota dan cluster 2 sebanyak 30 anggota.

## 3.2 Perbandingan DBI
Setelah  melakukan  proses  klasterisasi,  data  diolah  dengan  rapidminer  untuk  memperlihatkan  nilai Davies Bouldin Index (DBI) yang menjadi rujukan untuk pengelompokan cluster k=2 hingga k=10. Nilai dari pengolahan data dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Perbandingan Nilai DBI antara K-Means dan K-Medoids
Pada gambar 5, memperlihatkan  perbandingan nilai Davies Bouldin Index (DBI) dari dua algoritma, menunjukkan hasil k=8 merupakan cluster terbaik pada algortima K-Means karena memiliki nilai yang paling mendekati 0. Hal ini membuktikan bahwa K-Means lebih unggul dibanding  K-Medoids dalam pengelompokan data penduduk miskin di Indonesia.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis serta pengolahan data menggunakan perbandingan dua algoritma, yaitu K- Means  dan  K-Medoids,  didapatkan cluster terbaik  dengan  nilai  k=8  pada  algortitma  K-Means.  Sedangkan cluster terbaik pada K-Medoids dengan nilai k=2. Hasil klasterisasi yang dilakukan sudah divalidasi dengan Davies Bouldin Index (DBI). Maka pada penelitian ini, algoritma K-Means lebih unggul dibanding K-Medoids pada pengelompokan data miskin berdasarkan provinsi dengan nilai DBI terbaik yaitu 0.041 dengan nilai k=8. Percobaan  K-Means  dengan nilai  k=8    membagi  data  menjadi  8 cluster dengan  4  anggota  dari cluster 1,  6 anggota dari cluster 2, 1 anggota dari cluster 3 dan 4, 7 anggota dari cluster 5, dan 4 anggota dari cluster 6.

## REFERENSI
[1] D. N. Alfiansyah, V. R. S. Nastiti, and N. Hayatin, “Penerapan Metode K-Means pada Data Penduduk Miskin  Per  Kecamatan  Kabupaten  Blitar,” J.  Repos. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  49–58,  2022,  doi: 10.22219/repositor.v4i1.1416.
[2] I.  Nasution,  …  A.  W.-B.  of  I.,  and    undefined  2020,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Dalam Pengelompokan Data Penduduk Miskin Menurut Provinsi,” ejurnal.seminar-id.com , vol. 2, no. 2, pp. 76–83, 2020, Accessed: Jun. 08, 2022. [Online]. Available: http://ejurnal.seminar- id.com/index.php/bits/article/view/492
[3] G. Dwilestari, Mulyawan, Martanto, and I. Ali, “Analisis Clustering menggunakan K-Medoid pada Data Penduduk Miskin Indonesia,” JURSIMA J. Sist. Inf. dan Manaj. , vol. 9, no. 3, pp. 282–290, 2021.
[4] Febriyana, Analisis Klaster K-Means dan K-Median Pada Data Indikator Kemiskinan . 2011.
[5] D. V. Ferezagia, “Analisis Tingkat Kemiskinan di Indonesia,” J. Sos. Hum. Terap. , vol. 1, no. 1, pp. 1– 6, 2018, doi: 10.7454/jsht.v1i1.6.
[6] N. Normah, S. Nurajizah, and A. Salbinda, “Penerapan Data Mining Metode K-Means Clustering Untuk Analisa Penjualan Pada Toko Fashion Hijab Banten,” J. Tek. Komput. AMIK BSI , vol. 7, no. 2, pp. 158– 163, 2021.
[7] “View  of  Penerapan  K-Means  dan  Fuzzy  C-Means  untuk  Pengelompokan  Data  Kasus  Covid-19  di Kabupaten Indragiri Hilir.”  http://ejurnal.seminar-id.com/index.php/bits/article/view/1005/698 (accessed Jun. 10, 2022).
[8] “Data Mining dan Penerapan Algoritma  - Ni Luh Wiwik Sri Rahayu Ginantra, Fatimah Nur Arifah, Anggi Hadi Wijaya, Ri Sabti Septarini, Nazaruddin Ahmad, Dewa Putu Yudhi Ardiana, Faried Effendy,
K2 K3 K4 K5
K6 K7 K8 K9 K10 K-MEDOIDS 0,052 0,066 0,066 0,075 0,083 0,076 0,075 0,095 0,125 K-MEANS 0,057 0,063 0,052 0,056 0,052 0,054 0,041 0,045 0,073 0 0,02 0,04 0,06 0,08 0,1 0,12 0,14 Perbandingan Nilai DBI K-Means dan K-Medoids K-MEDOIDS K-MEANS
Akbar Iskandar, Hazriani Hazriani, Ika Yusnita Sari, Zelvi Gustiana, Cahyo Prianto, Dudih Gustian, Edi Surya Negara - Google Buku.”
https://books.google.co.id/books?hl=id&lr=&id=v0gtEAAAQBAJ&oi=fnd&pg=PA5&dq=data+mini ng+terdiri+dari&ots=RiY4qCddgF&sig=ZzT8gop8Jcn04usrpi060G- Hn0g&redir_esc=y#v=onepage&q=data mining terdiri dari&f=false (accessed Jun. 28, 2022).
[9] 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.
[10] I. Kamila, U. Khairunnisa, and M. Mustakim, “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan Data Transaksi Bongkar Muat di Provinsi Riau,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, p. 119, 2019, doi: 10.24014/rmsi.v5i1.7381.
[11] A.  U.  Fitriyadi,  “Algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  Analisis  Algoritma  K-Means  dan  K-Medoids Untuk Clustering Data Kinerja Karyawan Pada Perusahaan Perumahan Nasional,” Kilat , vol. 10, no. 1, pp. 157–168, 2021, doi: 10.33322/kilat.v10i1.1174.
[12] R. Pujangga and A. S. Kurniawansyah, “Analisis Perbandingan Algoritma K-Means dan Algoritma K- Medoid Dalam Klasterisasi Penduduk Lanjut Usia Comparative Analysis of the K-Means Algorithm and the K-Medoid Algorithm in Clustering the Elderly Population,” vol. 2, no. 2, pp. 123–128, 2021.
[13] V. A. P. Sangga, “Perbandingan algoritma K-Means dan algoritma K-Medoids dalam pengelompokan komoditas peternakan di provinsi Jawa Tengah tahun 2015,” 2018.
[14] T.  Alfina  and  B.  Santosa,  “Analisa  Perbandingan  Metode  Hierarchical  Clustering,  K-Means  dan Gabugan  Keduanya  dalam  Membentuk  Cluster  Data  (Studi  Kasus :  Problem  Kerja  Praktek  Jurusan Teknik  Industri  ITS),” Anal.  PerbandinganMetode  Hierarchical  Clust.  K-means  dan  Gabungan Keduanya dalam Clust. Data , vol. 1, no. 1, pp. 1–5, 2012.
[15] 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.
[16] Yuni  Radana  Sembiring,  Saifullah,  and  Riki  Winanjaya,  “Implementasi  Data  Mining  Dalam Mengelompokkan  Jumlah  Penduduk  Miskin  Berdasarkan  Provinsi  Menggunakan  Algoritma,” KESATRIA J. Penerapan Sist. Inf. (Komputer Manajemen) Vol. 2, No. 2, vol. 2, no. 2, pp. 125–132, 2021.
[17] “Santosa B.(2007). Data Mining (Teori dan Aplikasi).... - Google Cendekia.” https://scholar.google.com/scholar?hl=id&as_sdt=0%2C5&q=Santosa+B.%282007%29.+Data+Minin g+%28Teori+dan+Aplikasi%29.+Graha+Ilmu%2C+Yogyakarta.&btnG= (accessed May 27, 2022).
[18] R. Sari, D. H.-S. N. S. dan Teknologi, and  undefined 2018, “Data Mining: Algoritma K-Means Pada Pengelompokkan Wisata Asing ke Indonesia Menurut Provinsi,” seminar-id.com , 2018, Accessed: Jun. 12, 2022. [Online]. Available: http://seminar-id.com/prosiding/index.php/sensasi/article/view/47
[19] H.  Zayuka,  S.  Michrandi  Nasution,  and  Y.  Purwanto,  “Perancangan  Dan  Analisis  Clustering  Data Menggunakan  Metode  K-Medoids  Untuk  Berita  Berbahasa  Inggris  Design  And  Analysis  Of  Data Clustering Using K-Medoids Method For English News”.
[20] S. Butsianto and N. Saepudin, “Penerapan Data Mining Terhadap Minat Siswa Dalam Mata Pelajaran Matematika Dengan Metode K-Means,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 51–59, 2020, doi: 10.32672/jnkti.v3i1.2008.
[21] S. D. Agustina, M. Mustakim, C. Bella, and M. A. Ramadhan, “Support vector regression algorithm modeling to predict the availability of foodstuff in Indonesia to face the demographic bonus,” in Journal of Physics: Conference Series , 2018, vol. 1028, no. 1, p. 12240.