Nurul Rohmawati W, Sofi Defiyanti, Mohamad Jajuli Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume I, No 2, 30 April 2015

## IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS DALAM PENGKLASTERAN MAHASISWA PELAMAR BEASISWA
Nurul Rohmawati W 1) , Sofi Defiyanti 2) , Mohamad Jajuli 3)
1),2),3) Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. H.S Ronggowaluyo Telukjambe Timur Karawang nurul.rohmawati@student.unsika.ac.id, sofi.defiyanti@unsika.ac.id, mohamad.jajuli@staf.unsika.ac.id

## Abstrak
Pengelompokan data pelamar beasiswa Bantuan Belajar Mahasiswa (BBM) dikelompokan  menjadi 3 kelompok  yaitu  berhak  menerima,  dipertimbangkan dan tidak berhak menerima beasiswa. Pengelompokan  menjadi  3  kelompok  ini  berguna untuk  memudahkan  dalam  menentukan  penerima beasiswa  BBM.  Algoritma  k-means  merupakan algoritma dari teknik clustering yang berbasis partisi. Teknik  ini  dapat  mengelompokan  data  mahasiswa pelamar beasiswa.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk pengukuran kinerja algoritma, Pengukuran ini di lihat dari hasil cluster dengan menghitung nilai kemurnian (purity  measure)  dari  masing  –  masing  cluster  yang di hasilkan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah  data  mahasiswa  yang  mengajukan  beasiswa kepada  Fakultas  Ilmu  Komputer  UNSIKA  sebanyak 36  mahasiswa.  Data  akan  diubah  menjadi  3  dataset dengan format yang berbeda-beda, yakni data atribut kodifikasi  sebagian,  atribut  kodifikasi  keseluruhan dan  atribut  data  asli.  Nilai  purity  pada  dataset  data kodifikasi  sebagian  untuk  hasil  cluster  algoritma  k- means  sebesar  61.11%.  Pada  dataset  kodifikasi keseluruhan  nilai  purity  hasil  cluster  algoritma  k- means  sebesar  80.56%.  Dan  untuk  dataset  data  asli nilai  purity  hasil  cluster  algoritma  k-means  sebesar 75%.  Maka  dapat  di  simpulkan  bahwa  algoritma  k- means  lebih  cocok  digunakan  pada  dataset  dengan format atribut yang dikodifikasi keseluruhan .
Kata kunci :
data  mining, beasiswa, clustering,  k-means , purity measure

## Abstract
Data  grouping  scholarship  applicants  for Student  Learning  Assistance  (BBM)  grouped  into  3 categories are entitled to receive, considered and not eligible  to  receive  the  scholarship.  Grouping  into  3 groups  is  useful  to  facilitate  in  determining scholarship  recipients.  K-means  algorithm  is  an algorithm  of  clustering  technique  based  partitions. This  technique  can  categorize  student  data scholarship applicants.
The purpose of this research is to determine the algorithms  for  performance  measurement,  and measurement  in  view  of  the  results  of  the  cluster  by calculating  the  value  of  purity  (purity  measure)  of each - each cluster is generated. The data used in this research  is  data  of  students  who  apply  for  a scholarship  to  the  School  of  Computer  Science UNSIKA  many  as  36  students.  The  data  will  be converted  into  3  datasets  with  different  formats,  ie attribute  data  codification  in  part,  attributes  and attribute the overall codification of the original data. Purity values in a dataset of data codification in part to  the  results  of  cluster  k-means  algorithm  by 61.11%.  At  dataset  codification  overall  value  of purity  results  k-means  cluster  algorithm  by  80.56%. And for the original data dataset purity value results k-means  cluster  algorithm  by  75%.  Then  it  can  be concluded  that  the  k-means  algorithm  is  more suitable for use in datasets with formatting attributes that codified a whole
Keywords :
data mining,  scholarship , clustering, k-means , purity measure
Nurul Rohmawati W, Sofi Defiyanti, Mohamad Jajuli Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume I, No 2, 30 April 2015

## I. P ENDAHULUAN
Salah satu sebab banyaknya mahasiswa mengajukan  cuti  akademik  bahkan dropout yakni mengenai tingginya biaya perkuliahan yang mempengaruhi  kelangsungan  kegiatan  belajarnya  di sebuah  instansi  pendidikan  tinggi.  Beasiswa  adalah bantuan  yang  di  berikan  kepada  mahasiswa  yang kurang  mampu  untuk  memenuhi  kewajibannya selama  masa  studinya.  Pemberian  beasiswa  ini tentunya juga harus memperhatikan kriteria  - kriteria tertentu  sebelum  di  berikan  kepada  mahasiswa  yang bersangkutan.  Adapun  kriteria  ini  tergantung  pada ketentuan  yang  di  tetapkan  oleh  pemberi  beasiswa. Fungsi  lain  dari  beasiswa  ini  juga  sebagai penghargaan  kepada  mahasiswa  berprestasi  baik  itu di  dalam  bidang  akademik  maupun  non  akademik. Pada penelitian ini beasiswa yang akan dibahas yaitu mengenai  beasiswa  BBM  atau  Bantuan  Belajar Mahasiswa.  Dimana  beasiswa  ini merupakan beasiswa  yang  disediakan  untuk  mahasiswa  yang kurang  mampu  dan  memliliki  prestasi  di  bidang akademik maupun non akademik. Algoritma k-means dan k-medoids  dari  t eknik clustering dapat membantu  dalam  mengklasifikasi  mahasiswa  yang berhak  menerima  beasiswa,  mahasiswa  yang  di pertimbangkan  menerima  dan  mahasiswa  yang  tidak berhak menerima beasiswa.
Pada  penelitian  yang  di  lakukan  oleh  Noor Fitriana  Hastuti,  (2012)  yaitu  pemanfaatan  algoritma k-means  clustering untuk  menentukan  penerima beasiswa dengan membagi data mahasiswa menjadi 3 cluster. Berdasarkan  hasil  penelitiannya  didapatkan nilai  presisi  dan  ketetapan  data  yang  tinggi  dengan menggunakan  metode k-means  clustering (Hastuti, Saptono, & Suryani, 2012) .
Berdasarkan penelitian tersebut akan dilakukan  penelitian  dengan  menggunakan  algoritma yang sama namun dengan format data yang berbeda - beda,  sehingga  dapat  diketahui  hasil clustering yang lebih  baik  (dari  beberapa  format  atribut  yang berbeda) untuk menentukan penerima beasiswa.
Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah membandingkan  hasil cluster dari  masing  –  masing format atribut dalam menentukan mahasiswa penerima  beasiswa.  Sehingga  akan  diketahui  dari format  atribut  yang  berbeda-  beda,  yang  memiliki hasil cluster yang lebih baik.

## II. P ENELITIAN T ERKAIT
II.1 Clustering
Menurut  Baskoro clustering atau  klusterisasi adalah  salah  satu  alat  bantu  pada  data  mining  yang bertujuan  mengelompokkan  objek-objek  ke  dalam cluster  -  cluster . Cluster adalah  sekelompok  atau sekumpulan  objek  -  objek  data  yang  similar  satu sama  lain  dalam  cluster  yang  sama  dan  disimilar terhadap  objek-objek  yang  berbeda cluster (Nango, 2012).

## II.2 Algoritma K-Means
Algoritma k-means adalah  algoritma  yang mempartisi  data  ke  dalam cluster  –  cluster sehingga data  yang  memiliki  kemiripan  berada  pada  satu cluster yang  sama  dan  data  yang  memiliki ketidaksamaan  berada  pada cluster yang  lain. Sarwono mengemukakan secara lebih detail, algoritma K-Means adalah sebagai berikut:
1. Menentukan k sebagai jumlah kluster yang ingin di bentuk.
2. Membangkitkan  nilai random untuk  pusat cluster awal ( centroid ) sebanyak k.
3. Menghitung  jarak  setiap  data input terhadap masing  –  masing centroid menggunakan  rumus jarak Euclidean  (Euclidean  Distance) hingga ditemukan  jarak  yang  paling  dekat  dari  setiap data  dengan centroid. Berikut  adalah  persamaan Euclidian Distance :
Dimana : xi : data kriteria, µj : centroid pada cluster ke -j
4. Mengklasifikasikan  setiap  data  berdasarkan kedekatannya dengan centroid (jarak terkecil).
5. Memperbaharui  nilai centroid. Nilai centroid baru  di  peroleh  dari  rata-rata cluster yang bersangkutan dengan menggunakan rumus:
Dimana: µj ( t +1) : centroid baru pada iterasi ke ( t +1) N sj : banyak data pada cluster Sj .
Nurul Rohmawati W, Sofi Defiyanti, Mohamad Jajuli Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume I, No 2, 30 April 2015
6. Melakukan  perulangan  dari  langkah  2  hingga  5, sampai  anggota  tiap cluster tidak  ada  yang berubah.
Jika langkah 6 telah terpenuhi, maka nilai pusat cluster ( µj )  pada  iterasi  terakhir  akan  digunakan sebagai parameter untuk  menentukan klasifikasi data (Sarwono).

## II.3 Beasiswa
Beasiswa  adalah  bantuan  yang  di  berikan kepada  mahasiswa  yang  kurang  mampu  untuk memenuhi  kewajibannya  selama  masa  studinya. Bantuan  ini  biasanya  berbentuk  biaya  atau  ongkos yang  harus  di  keluarkan  oleh  anak  sekolah  atau mahasiswa  selama  menempuh  masa  pendidikan  di tempat belajar yang diinginkan.
Tujuan di berikannya beasiswa adalah:
1. Meningkatkan prestasi mahasiswa penerima baik kurikuler,  ko-kurikuler,  maupun  ekstrakurikuler serta motivasi berprestasi bagi mahasiswa lain.
2. Mengurangi  jumlah  mahasiswa  yang  putus kuliah, karena tidak mampu membiayai pendidikan.
3. Meningkatkan akses dan pemerataan kesempatan belajar di perguruan tinggi.
Urutan prioritas penetapan mahasiswa penerima beasiswa  BPP-PPA  (Beasiswa  BBM),  sebagai berikut:
1. Mahasiswa yang memiliki keterbatasan
kemampuan ekonomi.
2. Mahasiswa  yang  memiliki  prestasi  pada kegiatan  ko/ekstra  kurikuler  (penalaran,  minat dan bakat) tingkat internasional /dunia,
Regional/Asia/Asean dan Nasional.
3. Mahasiswa yang mempunyai IPK paling tinggi.
4. Mahasiswa  yang  mempunyai  SKS  paling banyak dalam satu angkatan (DIKTI, 2013).

## II.4 Purity Measure
Suwarsa  (2013)  mengemukakan  bahwa cluster dikatakan  murni  (pure)  semua  objek  dengan class yang  sama  berada  pada cluster yang  sama.  Untuk mengukur  tingkat  akurasi clustering atau  ‘r’, pengukuran  nilai  ‘r’  ini  menggunakan  persamaan berikut ini:
Dimana: r : tingkat akurasi clustering k : jumlah cluster a i : objek yang muncul didalam cluster C i dan pada label class yang   sesuai.
Semakin  tinggi  nilai  r  (semakin  mendekati
1),  semakin  baik  kulitas cluster. Sedangkan  untuk menghitung error cluster atau  ‘e’  seperti  persamaan berikut ini:
Dimana r adalah nilai tingkat kemurnian cluster (Suwarsa, 2013) .

## III. M ETODA P ENELITIAN
Metoda  penelitian  yang  digunakan  adalah Metodologi data mining CRISP-DM yang terdiri dari 6  tahap,  karena  penelitian  ini  bertujuan  untuk membandingkan  hasil clustering ,  maka  tahapan CRISP-DM  hanya  sampai  pada  tahap  ke  5.  Adapun tahapannya  sebagai  berikut,  pemahaman  bisnis, pemahaman  data,  pengolahan  data,  pemodelan  dan evaluasi.
Gambar  1. Model Crips-DM (Nisbet, Elder IV, & Liner, 2009)
Nurul Rohmawati W, Sofi Defiyanti, Mohamad Jajuli Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume I, No 2, 30 April 2015

## IV. P EMBAHASAN
IV.1 Pemahaman Bisnis
Tujuan bisnis berdasarkan penjelasan  mengenai fungsi  dari  beasiswa  pada  FASILKOM  UNSIKA antara  lain  untuk  membantu  meringankan  beban mahasiswa  dalam  menanggung  biaya  perkuliahan sehingga  mengurangi  jumlah  mahasiswa  yang  putus kuliah  karena  tidak  mampu  membiayai  pendidikan. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  membandingkan hasil clustering dari  format  data  yang  berbeda-beda, yang  akan  digunakan  dalam  mengklaster  mahasiswa yang  mengajukan  beasiswa  BBM.  Kemudian  dari hasil  klasterisasi  masing  –  masing  format  data tersebut  akan  di  ketahui  format  data  mana  yang memiliki hasil cluster yang lebih baik sehingga dapat di ketahui  mahasiswa  yang tepat menerima beasiswa BBM berdasarkan cluster yang tepat.

## IV.2 Pemahaman Data
Dari  hasil  pengumpulan  data  yang  telah dilakukan  diperoleh  sebanyak  36  data  mahasiswa yang  mengajukan  beasiswa.  Kemudian  dari  data  ini akan dipilih kriteria – kriteria yang dibutuhkan untuk masuk  ketahap  selanjutnya.  Kriteria  –  kriteria  ini yaitu,  NPM,  IPK,  jumlah  SKS  yang  sudah  diambil, jumlah pendapatan orang tua dan jumlah tanggungan orang tua.

## IV.3 Pengolahan Data
Dari  data  yang  berhasil  di  kumpulkan,  terdapat beberapa missing  value pada  kriteria  penghasilan orang  tua,  kemudian missing  value ini  akan  diisi dengan  menggunakan  teknik mean  imputation atau diisi dengan nilai rata  - rata dari kriteria penghasilan orang tua.
Jadi  nilai  rata  –  rata  kriteria  penghasilan  orang tua adalah sebesar Rp. 1.728.025,-.
Pengkategorian  kriteria  penghasilan  orang  tua dibagi  dengan  jumlah  tanggungan  orang  tua  (dalam penelitian ini disingkat menjadi JP), dan pengkategorian  kriteria  SKS  dengan  cara  mencari
nilai standard  deviasi dan mean dari  masing  – masing  kriteria  kemudian  di  kategorikan  berdasakan tabel 1.
Tabel 1. Pengkategorian JP (Hastuti, Saptono, &
Suryani, 2012) Kategori Kualifikasi Kodifikasi Kategori 4 JP ≤  X̅ - S 4 Kategori 3 X̅ - S < JP <  X̅ 3 Kategori 2 X̅ ≤ JP <  X̅ + S 2 Kategori 1 JP ≥  X̅ + S 1 Setelah melakukan penghitung maka diketahui: Mean JP ( X̅ ) : 1.025.394,4 Standar Deviasi JP ( S ) : 705.913,89
Kategori 4 : JP ≤ Rp. 319.480,5
Kategori 3 : Rp. 319.480,5 < JP < Rp. 1.025.394,4 Kategori 2 : Rp. 1.025.394,4 ≤ JP <
Rp. 1.731.308,3 Kategori 1 : JP ≥ Rp. 1.731.308,3
Tabel 2.  Pengkategorian SKS Kategori Kualifikasi Kodifikasi Kategori 5 SKS ≤  X̅ - 2S 5 Kategori 4 X̅ - 2S ≤ SKS <  X̅ - S 4 Kategori 3 X̅ - S ≤ SKS <  X̅ + S 3 Kategori 2 X̅ + S ≤ SKS <  X̅ + 2S 2 Kategori 1 SKS ≥  X̅ + 2S 1
Setelah melakukan penghitung maka diketahui:
Mean SKS ( X̅ ) : 75,78 Standar Deviasi SKS (S) : 18,897 Kategori 5 : SKS ≤  38
Kategori 4 : 38 < SKS < 56.89 Kategori 3 : 56.89 ≤ SKS < 94.67 Kategori 2 : 94.67 ≤ SKS < 113.56 Kategori 1 : SKS ≥  113.56
Setelah  dilakukan  pengkategorian  terhadap atribut  SKS  dan  JP  (penghasilan  orang  tua  dibagi jumlah  tanggungan  orangtua),  kemudian  di  buat dataset dengan  nama dataset kodifikasi  sebagian. Dan  untuk  membuat dataset kodifikasi  keseluruhan untuk  atribut  IPK  di  kategorikan  berdasarkan  aturan pengambilan  jumlah  SKS  berdasarkan  IPK,  dengan ketentuan seperti pada tabel 3.
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  3  jenis dataset, yakni dataset kodifikasi  sebagian, dataset kodifikasi keseluruhan  dan dataset data  asli  (atribut  yang  tidak di kategorikan).
Nurul Rohmawati W, Sofi Defiyanti, Mohamad Jajuli Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume I, No 2, 30 April 2015
Tabel. 3 Aturan pengambilan SKS berdasarkan
IPK Jumlah SKS Rentang IPK Kategori 24 3.00 - 4.00 1 21 2.50 - 2.99 2 18 2.01 - 2.49 3 15 1.90 - 2.00 4 12 < 1.49 5

## IV.4 Pemodelan
Pemodelan data  mining dalam  penelitian  ini dibuat  dengan  menggunakan  perangkat  lunak Rapidminer Studio 5. Pada aplikasi ini telah tersedia algoritma clustering berupa algoritma k-means dan k- medoid. Kedua  algoritma  sama  -  sama  algoritma clustering berbasis partisi dijalankan dengan menggunakan aplikasi tersebut.
Algoritma K-Means
a. Dataset kodifikasi sebagian
Centroid akhir  yang  dihasilkan  yakni sebagai berikut:
Tabel 4. Centroid dataset kodifikasi sebagian IPK SKS JP Cluster 1 3.507 1.667 1.667 Cluster 2 3.471 3.1 1.5 Cluster 3 3.339 3.043 3.217
b. Dataset kodifikasi keseluruhan Centroid akhir  yang  dihasilkan  yakni sebagai berikut:
Tabel 5. Centroid dataset kodifikasi keseluruhan IPK SKS JP Cluster 1 1 3.048 3.238 Cluster 2 1 2.769 1.538 Cluster 3 3 3 3
c. Dataset data asli Centroid akhir  yang  dihasilkan  yakni sebagai berikut:
Tabel 6. Centroid dataset data asli IPK SKS JP Cluster 1 3.546 83.571 1,719,911.86 Cluster 2 3.330 73.5 3,000,000 Cluster 3 3.353 73.926 699,067.26
V. E VALUASI

## DAN P EMBAHASAN

## V.1 Evaluasi
Dengan  menggunakan  persamaan  pengujian purity measure (r) yang telah disebutkan pada poin 2 sebelumnya,  untuk  algoritma k-means dengan  3 format  data  yang  berbeda-beda perbandingan  nilai purity (r) pada dataset dengan  atribut  data dikodifikasi  sebagian,  data  kodifikasi  keseluruhan dan data asli disajikan pada tabel 7.

## Tabel 7. Purity Measure algoritma k-means
Purity Measure ( r ) Dataset K-Means Kodifikasi sebagian 0.611 Kodifikasi Keseluruhan 0.806 Data Asli 0.750
Tabel  8  menunjukan  perbandingan  nilai purity dalam bentuk persentase.
Tabel 8. Nilai Purity Measure dalam persentase
Purity Measure ( r ) Dataset K-Means Kodifikasi sebagian 61.11% Kodifikasi Keseluruhan 80.56%
Data Asli 75.00% 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 Kodifikasi Sebagian Kodifikasi Keseluruhan Data Asli K-Means Gambar 1. Grafik perbandingan nilai Purity Measure

## V.2 Pembahasan
Berdasarkan  penghitung  perbandingan  nilai purity measure pada hasil clustering dari algoritma k-
Nurul Rohmawati W, Sofi Defiyanti, Mohamad Jajuli Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume I, No 2, 30 April 2015
means dengan dataset atribut  kodifikasi  sebagian diketahui  sebesar  0.611  atau  61.11%.  Dan  untuk dataset data  kodifikasi  keseluruhan,  hasil cluster algoritma k-means memiliki  nilai purity (r)  sebesar 0.806 atau 80.56%. Untuk dataset data asli yang pada penelitian  ini  mengandung outlier ,  diketahui  nilai purity (r)  untuk  hasil cluster algoritma k-means sebesar 0.750 atau 75%.
Maka dapat disimpulkan bahwa untuk algoritma k-means, dataset dengan atribut data yang dikodifikasi  keseluruhan  memiliki  hasil cluster yang lebih  baik.  Hal  ini  dikarenakan  algoritma k-means menggunakan mean (rata  -  rata)  sebagai  pusat cluster nya (centroid), juga Euclidean sebagai  fungsi jarak  untuk  menghitung  jarak  kedekatan  antar  objek dengan centroid nya.  Selain  itu dataset yang dikodifikasi  keseluruhan,  persebaran  nilai  pada format dataset ini  menjadi  lebih  sederhana,  artinya tidak  ada  data  yang  bernilai  ekstrim  ( outlier ).  Oleh karena  itu  algoritma k-means sangat  cocok  untuk mengelompokan  data  yang  tidak  mengandung outlier .

## VI. K ESIMPULAN DAN S ARAN

## VI.1 Kesimpulan
Membandingkan  hasil cluster algoritma k- means berdasarkan  hasil clustering dari  masing  - masing format dataset yang berbeda-beda (kodifikasi sebagian,  kodifikasi  keseluruhan  dan  data  asli) dengan  mengukur  tingkat  akurasi clustering yakni menghitung    nilai purity  measure dari  hasil cluster nya.  Semakin  besar  nilai purity (semakin mendekati  1)  semakin  baik  kualitas cluster yang dihasilkan oleh suatu algoritma .
Berdasarkan  penghitung  perbandingan  nilai purity measure pada hasil clustering dari algoritma k- means dengan  format  atribut dataset yang  berbeda  - beda (atribut data yang di kodifikasi sebagian, atribut data  yang  dikodifikasi  seluruhnya  dan  atribut  data asli). Diketahui  nilai purity pada dataset data kodifikasi  sebagian  untuk  hasil cluster algoritma k- means sebesar  0.611  atau  61.11%.  Pada dataset kodifikasi  keseluruhan  nilai purity hasil cluster algoritma k-means sebesar  0.806  atau  sebesar 80.56%.  Untuk dataset data  asli  nilai purity hasil cluster algoritma k-means sebesar  0.750  atau  75%. Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  tingkat  akurasi
clustering hasil cluster algoritma k-means berdasarkan  nilai purity  measure,  dataset yang dikodifikasi keseluruhan lebih baik dari pada dataset yang di kodifikasi sebagian dan dataset data asli .
VI.2 Saran
Kriteria  pembanding  untuk  algoritma data mining khususnya  untuk  metode clustering yang dilakukan pada penelitian ini hanya pada pengukuran hasil clustering. Untuk penelitian selanjutnya kriteria lain  dapat  ditambahkan  misalnya  kriteria silhouette coefficient dan error ratio .

## R EFERENSI
Arifin,  S.Pd.,  M.Si.,  MOS,  M.  (2007).  Rancang Bangun  Sistem  Informasi  Koperasi  (Studi Kasus  pada  Koperasi  Pegawai  Republik Indonesia"Teknik  Sejahtera"). Seminar Nasional Teknologi 2007 (SNT 2007) , D-1.
DIKTI.  (2013,  Februari).  Retrieved  Januari  15, 2014,  from  Direktorat  Jendral  Pendidikan Tinggi: http://www.dikti.go.id
Hastuti,  N.  F.,  Saptono,  R.,  &  Suryani,  E.  (2012). Pemanfaatan  Metode  K-Means  Clustering Dalam  Penentuan  Penerima  Beasiswa. Jurnal Informatika .
Loekito,  F.  R.,  &  Ayub,  M.  (2011).  Aplikasi Pengelolaan Data Sistem Pelayanan Kesehatan ada Departement Kesehatan PT. Ateja  Multi  Industri. Jurnal  Informatika , 145-146.
Nango,  D.  N.  (2012).  Penerapan  Algoritma  K- Means  Untuk  Clustering  Data  Anggaran Pendapatan  Belanja  Daerah  di  Kabupaten XYZ. Skripsi , 11-12.
Nisbet,  R.,  Elder  IV,  J.,  &  Liner,  G.  (2009). Handbook of Statictical Analysis and Data Mining Applications. Elsevier Inc.
Sarwono,  Y.  T.  (n.d.).  Aplikasi  Model  Jaringan Syaraf  Tiruan  Dengan  Radial  Basis Function Untuk Mendeteksi Kelainan Otak (Stroke Infark). Jurnal Sistem Informasi , 3- 4.
Suwarsa, R. D. (2013). Imlementasi K-Modes Pada
Nurul Rohmawati W, Sofi Defiyanti, Mohamad Jajuli Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume I, No 2, 30 April 2015
Dlustering  Data  Kategori  Menggunakan New  Dissimilarity  Measure. Malang: Universitas Brawijaya Malang.
Velmurugan, T. (2012). Efficiency of k-Means and K-Medoids  Algorithms  for  Clustering Arbitrary  Data  Points. Int.J.  Computer Technology & Applications , 1759.