## Analisis Perbandingan Kinerja Clustering Data Mining Untuk Normalisasi Dataset
Siti Emalia Saqila, Intan Putri Ferina, Agus Iskandar*
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Program Studi Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 emaliasaqila66@gmail.com, 2 intanputriferina09@gmail.com, 3,* iskandaragus1005@gmail.com Email Penulis Korespondensi: iskandaragus1005@gmail.com Submitted: 19/10/2023 ; Accepted: 26/12/2023 ; Published: 26/12/2023
Abstrak− Dimasa sekarang ini perkembangan dan pengaruh teknologi dalam kehidupan manusia sangatlah penting, dimana peran dari teknologi sangat mempengaruhi terhadap aktivitas yang dilakukan oleh manusia. Pada sebuah organisasi perusahaan teknologi bukan saja diperugnakan sebagai proses dari mempercepat proses yang dilakukan. Pemanfaatan dari teknologi yang begitu  pentingnya  juga  meningkatkan  terhadap  besaran  atau  volume  dari  informasi  data  yang  tersedia.  Dataset  merupakan sebuah  kumpulan  –  kumpulan  data  yang  didapatkan  pada  data  warehouse.  Data  mining  merupakan  sebuah  teknik  yang merupakan bagian dari pada Knowledge Discovery in Database (KDD). Clustering merupakan sebuah proses pengelompokan yang dilakukan pada data mining. Permasalahan pertama yang menjadi pokok pada penelitian adalah nilai yang didapatkan dari proses clustering terkadang masih belum dianggap optimal. Hasil kinerja dari algoritma clustering data mining belum bisa sepenuhnya  dipergunakan  sebagai  dasar  dalam  pengambilan  keputusan.  Perbandingan  yang  dilakukan  pada  clustering  data mining  dipergunakan  untuk  membantu  dalam  proses  pengambilan  keputusan.  Pada  penelitian  ini  algoritma  yang  akan digunakan untuk perbandingan terhadap kinerja yaitu algoritma K-Means dan K-Medoids. Permasalahan lainnya yang perlu menjadi perhatian khusus adalah permasalahan terhadap kualitas dari data. Hasil yang didapatkan dari proses data mining dapat dilihat dari kualitas data yang tersimpan atau digunakan pada proses pengolahan data tersebut. Normaslisasi merupakan bagian dari pada preprocessing data mining bertujuan untuk melakukan penalaran kembali terhadap dapat berdasarkan dengan skala baru. Z-Score merupakan normalisasi yang dilakukan pada data berdasarkan dengan fungsi statistika. Hasil yang didapatkan pada penelitian Peran normalisasi pada penelitian sangatlah penting, hal tersebut dikarenakan dengan menggunakan normalisasi Z-Score  dapat  meningkatkan  kinerja  dari  algoritma  K-Means  dan  K-Medoids,  hal  tersebut  terlihat  dari  Nilai  DBI  yang didapatkan lebih kecil ketika normalisasi dilakukan dibandingkan sebelum dilakukan normalisasi dimana hal ini menandakan bahwasannya  kinerja  lebih  baik  setelah  dilakukan  normalisasi.  Pada  perbandingan  algoritma  algoritma  K-Medoids mendapatkan kinerja lebih baik hal tersebut terlihat dari Nilai DBI yang didapatkan sebesar 0,773 pada K=9 setelah dilakukan normalisasi. Sedangkan pada Algoritma K-Means didapatkan nilai 0,783 pada K=9 setelah dilakukan normalisasi juga.
Kata Kunci: Perbandingan Kinerja; Clustering; Data Mining; Normalisasi; Z-Score
Abstract− Nowadays,  the  development  and  influence  of  technology  in  human  life  is  very  important,  where  the  role  of technology greatly influences the activities carried out by humans. In a company organization, technology is not only used as a process to speed up the processes  carried out. The  use of such important technology also increases the size  or volume  of available data information. A dataset is a collection of data obtained in a data warehouse. Data mining is a technique that is part of Knowledge Discovery in Database (KDD). Clustering is a grouping process carried out in data mining. The first problem that is central to the research is that the values obtained from the clustering process are sometimes still not considered optimal. The  performance  results  of  the  data  mining  clustering  algorithm  cannot  yet  be  fully  used  as  a  basis  for  decision  making. Comparisons made in clustering data mining are used to assist in the decision making process. In this research, the algorithms that will be used for  comparison of performance are the  K-Means and  K-Medoids algorithms.  Another problem that  needs special attention is the problem of data quality. The results obtained from the data mining process can be seen from the quality of the data stored or used in the data processing process. Normalization is part of preprocessing data mining which aims to re- reason it based on a new scale. Z-Score is a normalization carried out on data based on statistical functions. The results obtained in the research The role of normalization in the research is very important, this is because using Z-Score normalization can improve the performance of the K-Means and K-Medoids algorithms, this can be seen from the DBI value obtained which is smaller when normalization is carried out compared to before it is carried out normalization, which indicates that performance is better after normalization. In the comparison of algorithms, the K-Medoids algorithm gets better performance, this can be seen from the DBI value obtained at 0.773 at K=9 after normalization. Meanwhile, the K-Means algorithm obtained a value of 0.783 at K=9 after normalization as well.
Keywords: Performance Comparison; Clustering; Data Mining; Normalization; Z-Score

## 1. PENDAHULUAN
Dimasa sekarang ini perkembangan dan pengaruh teknologi dalam kehidupan manusia sangatlah penting, dimana peran dari teknologi sangat mempengaruhi terhadap aktivitas  yang dilakukan oleh  manusia. Sekarang  ini peran dari pada teknologi bukan saja dimanfaatkan oleh sektor perorangan saja, tetapi sudah dapat dimanfaatkan pada sektor sekala besar secara berkelompok ataupun bahkan sebuah organisasi perusahaan.
Pada sebuah organisasi perusahaan teknologi bukan saja diperugnakan sebagai proses dari  mempercepat proses  yang  dilakukan,  tetapi  pada  sekarang  ini  perkembangan  dari  teknologi  juga  dapat  dipergunakan  untuk proses – proses dalam merekomendasikan pengambilan keputusan yang akan dilakukan oleh organisasi perusahaan tersebut.
Pemanfaatan dari teknologi yang begitu pentingnya juga meningkatkan terhadap besaran atau volume dari informasi data yang tersedia. Besarnya volume informasi data disebabkan karena banyaknya data yang tersimpan
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.6919
dan juga berbagai macam data yang bervariasi tersimpan pada sebuah teknologi. Seluruh data yang tersimpan pada teknologi  tersebut  tertumpuk  pada  sebuah  gudang  tempat  penampungan  data.  Gudang  tersebut  bernama  Data Warehouse dan data yang dikelola merupakan dataset.
Dataset merupakan sebuah kumpulan – kumpulan data yang didapatkan pada data warehouse, dimana pada dataset  tersimpan  berbagai  macam  informasi  data  dari  kumpulan  –  kumpulan  data  dimasa  lampau.  Kumpulan informasi  data  yang  tersimpan  pada  dataset  merupakan  data  baku  atau  data  mentah  dari  proses  pengolahan informasi  yang  dilakukan,  dimana  data  tersebut  nantinya  dapat  dilakukan  proses  pengolahan  data  hingga didapatkan  sebuah  pengetahuan  baru  yang  tersimpan  berdasarkan  dengan  kumpulan  data tersebut. Proses  yang dilakukan untuk pengolahan data yaitu sebuah teknik yang bernama data mining.
Data  mining  merupakan  sebuah  teknik  yang  merupakan  bagian  dari  pada  Knowledge  Discovery  in Database  (KDD).  Dimana  pada  data  mining  dilakukan  untuk  melakukan  proses  pengolahan  data  besar  dimasa lampau  yang  tersimpan  pada  kumpulan  data.  Proses  pengolahan  yang  dilakukan  pada  data  mining  nantinya bertujuan untuk menemukan sebuah informasi baru dari kumpulan data tersebut, dimana informasi baru tersebut dapat dipergunakan untuk membantu dalam proses pengambilan keputusan. Dalam proses yang dilakukan pada data mining juga terdapat berbagai macam teknik penyelesaiannya, salah satu teknik yang sangat sering digunakan untuk menyelesaikan dari proses data mining merupakan clustering.
Clustering  merupakan  sebuah  proses  pengelompokan  yang  dilakukan  pada  data  mining.  Dimana  proses yang  dilakukan  pada  clustering  untuk  mengelompokan  data  –  data  yang  tersimpan  pada  kumpulan  data  untuk dipindahkan  ataupun  dikelompokan  berdasarkan  dengan  jumlah  kelompok  (cluster)  yang  telah  ditentukan. Berbagai macam cara ataupun teknik yang dapat dilakukan pada proses clustering disesuaikan dengan algoritma yang  digunakan.  Pada  clustering  data  yang  biasa  digunakan  untuk  dilakukan  proses  clustering  merupakan  data angka. Dimana pada data tersebut nantinya akan dibentuk sebuah kelompok (cluster) baru.
Permasalahan  pertama  yang  menjadi  pokok  pada  penelitian  adalah  nilai  yang  didapatkan  dari  proses clustering  terkadang  masih  belum  dianggap  optimal,  dimana  jika  proses  yang  dilakukan  berdasarkan  dengan  1 (satu) pengujian saja tentu tidak akan didapatkan hasil yang optimal. Hal ini yang menjadi dasar dari permasalahan pada  penelitian  dimana  untuk  mendapatkan  hasil  yang  optimal  maka  kiranya  perlu  dilakukan  proses  pengujian yang berulang sesuai dengan kebutuhan terhadap hasil yang ingin dicapai.
Selain  itu  dari  pada  itu,  permasalahan  lainnya  yang  perlu  diselesaikan  bahwasannya  hasil  kinerja  dari algoritma  clustering  data  mining  belum  bisa  sepenuhnya  dipergunakan  sebagai  dasar  dalam  pengambilan keputusan.  Maka  dari  itu,  perlu  kiranya  dilakukan  untuk  perbandingan  dari  kinerja  algoritma  dari  data  mining tersebut.
Perbandingan  yang  dilakukan  pada  clustering  data  mining  dipergunakan  untuk  membantu  dalam  proses pengambilan keputusan. Dengan melakukan perbandingan terhadap algoritma clustering data mining maka kiranya akan  mendapatkan  algoritma  yang  memiliki  kinerja  lebih  baik  dibandingkan  dengan  algoritma  lainnya.  Hal tersebut  bertujuan  untuk  menguatkan  terhadap  rekomendasi  yang  dibarikan  ataupun  dilakukan  untuk  proses pengambilan keputusan.
Pada penelitian ini algoritma yang akan digunakan untuk perbandingan terhadap kinerja yaitu algoritma K- Means dan K-Medoids. Algoritma K-Means merupakan bagian dari proses penyelesaian dari pada algoritma K- Medoids, dimana proses penyelesaian yang dilakukan pada algoritma K-Means nantinya akan menghitungan jarak terhadap nilai centeroid dari setiap cluster di iterasi. Proses perhitungan jarak berdasarkan dengan nilai ecluiden distance. Sebelum dilakukan proses perhitungan pada iterasi, terlebih dahulu menentukan banyak dari cluster yang akan dibentuk nantinya, setelah itu menentukan nilai centeroid awal dari setiap cluster. Proses dari K-Means akan terus berulang terhadap iterasi hingga nilai pembentukan cluster tidaklah berubah.
Beberapa penelitian terdahulu seperti yang dilakukan oleh Syifa Restillah dan Ade Irma Purnamasar pada tahun 2023 dengan  judul penelitian “Pengelompokan Penyebaran Virus Covid-19 Menggunakan Algoritma  K- Means Clustering Yang Berada Di Wilayah Jawa Barat” dimana hasil penelitian yang didapatkan bahwasannya Dengan menerapkan algoritma K-Means pada pengelompokan covid-19 berdasarkan wilayah kabupaten atau kota didapatkan 2 cluster yaitu cluster tertinggi dan terendah[1].
Penelitian  lainnya  yang  juga  dilakukan  tahun  2023  oleh  Alfian  Adiyanto  dan  Yudhistira  Arie  Wijaya dengan judul penelitian “Penerapan Algoritma K-Means Pada Pengelompokan Data Set Bahan Pangan Indonesia Tahun 2022-2023” dimana hasil penelitian yang didapatkan menghasilkan Davies Bouldin Index dari K = 2 sampai K =20, maka hasil cluster yang paling optimum adalah K = 2 dengan hasil Davies Bouldin Index sebesar 0,694[2].
Pada  tahun  2023  lainnya  juga  telah  dilakukan  penelitian  oleh  Arisman  Waruwu,  dkk  dengan  judul penelitian “Implementasi Data Mining Dalam Mengelompokkan Data penduduk Kurang Mampu Menggunakan Metode  K-Means  Clustering”  dimana  hasil  yang  didapatkan  dari  penelitian  algoritma  K-Means  Clustering sehingga  dapat  membantu  pihak  pemerintahan  desa  dalam  mengelompokkan  data  penduduk  kurang  mampu  di desanya[3].
Penelitian terakhir sebagai penelitian terdahulu dilakukan oleh Ahzril Pria Adistya, dkk pada tahun 2023 dengan  judul  penelitian  “Klasterisasi  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk  Memprediksi Kelulusan Mata Kuliah Mahasiswa” serta didapatkan hasil penelitian hasil Accuracy 81%, hal ini menunjukkan bahwa  sistem  dapat  mengklasifikasikan  data  secara  benar,  namun  dalam  pengelompokkannya  belum  optimal,
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.6919
karena terdapat data yang terklasifikasi  benar masuk ke klasifikasi  salah dan data terklasifikasi salah  masuk ke klasifikasi benar[4].
Selain  algoritma  K-Means  yang  digunakan  pada  penelitian,  juga  terdapat  algoritma  K-Medoids.  Sama halnya dengan algoritm K-Means, algoritma K-Medoids juga diperuntukan pembentukan dari cluster data. Proses pembentukan  terhadap  cluster  data  juga  berdasarkan  perhitungan  jarak  dengan  menggunakan  nilai  Ecluiden Distance serta menentukan nilai centeroid awal. Tetapi proses akhir yang dilakukan pada algoritma K-Medoids dalam pengambilan keputusan  berdasarkan dengan nilai cost. Jika nilai cost untuk hasil  iterasi  baru lebih  besar dibandingkan dengan nilai cost iterasi lama maka proses iterasi dihentikan.
Terdapat beberapa penelitian yang digunakan sebagai penelitian terdahulu seperti yang dilakukan oleh Dela Gustiara, dkk pada tahun 2023 dimana yang menjadi judul penelitian adalah “Pengelompokan Kabupaten/Kota di Provinsi  Jawa  Barat  Berdasarkan  Dampak  Kerusakan  Bencana  Banjir  Menggunakan  K-Medoids”  dengan  hasil penelitian  yang didapatkan diperoleh  jumlah klaster optimum  yang terbentuk adalah 3 klaster. Klaster 1 terdiri dari 3 kabupaten/kota dengan kategori tinggi, klaster 2 terdiri dari 23 kabupaten/kota dengan kategori sedang, dan klaster 3 terdiri dari 1 kabupaten/kota dengan kategori rendah[5].
Penelitian lainnya yang dilakukan pada tahun 2023 dilakukan oleh Freditasari Purwa Hidayat, dkk dengan judul  penelitian  yang  dilakukan  “Implementasi  Clustering  K-Medoids  dalam  Pengelompokan  Kabupaten  di Provinsi  Aceh  Berdasarkan  Faktor  yang  Mempengaruhi  Kemiskinan”  hasil  yang  didapatkan  dari  penelitian bahwasannya Berdasarkan pengelompokan analisis K-Medoids clustering diperoleh hasil yaitu cluster 1 terdapat 11 kabupaten/kota, lalu cluster 2 terdapat 12 kabupaten/kota[6].
Juga telah dilakukan penelitian oleh Elly Nur Fitriyani dan Anneke Iswani Achmad pada tahun 2023 dengan judul penelitian “Penerapan Analisis K-Medoids Cluster untuk Mengelompokkan Wilayah di Provinsi Jawa Barat Berdasarkan  Fasilitas  Kesehatan  Tahun  2021”  dimana  hasil  penelitian  yang  didapatkan  Dengan  mengambil  3 cluster  diperoleh  bahwa,  untuk  cluster  1 terdapat 6  wilayah  dengan  fasilitas  kesehatan  yang  lengkap,  cluster  3 terdapat  11  wilayah  dengan  fasilitas  kesehatan  yang  sedang  dan  cluster  2 terdapat  10  wilayah  dengan  fasilitas kesehatan yang kurang lengkap[7].
Penelitian terakhir yang dilakukan sebagai penelitian terdahulu dilakukan oleh Dwi Utari Iswavigra, dkk pada  tahun  2023  dengan  judul  penelitian  “Marketing  Strategy  UMKM  Dengan  CRISP-DM  Clustering  & Promotion Mix Menggunakan Metode K-Medoids” dimana hasil yang didapatkan pada penelitian bahwasannya membentuk 3 cluster untuk proses pengolahan datanya, di  mana pada cluster 1 sebanyak 25 UMKM, cluster 2 sebanyak 39 UMKM dan pada cluster 3 sebanyak 7 UMKM[8].
Dalam  proses  penyelesaian  yang  dilakukan  pada  data  mining,  tidak  terlepas  terhadap  peran  dari  data. Kualitas data yang baik maka hasil yang akan diddapatkan juga nantinya baik pula, maka dari itu proses awal yang harus diperhatikan sebelum dilakukan proses pengolahan terhadap data mining adalah meyakini terhadap kualitas data yang tersimpan pada data mining.
Selain permasalahan terhadap proses pengolahan data, permasalahan lainnya yang perlu menjadi perhatian khusus adalah permasalahan terhadap kualitas dari data. Pada data yang tersimpan di dataset sering didapatkan data yang tersimpan secara acak. Dimana data acak tersebut seperti terdapat jarak yang cukup jauh dari data yang tesimpan  pada  dataset  tersebut.  Besarnya  jarak  antar  setiap  data  tentu  saja  menandakan  bahwasannya  terjadi ketidakseimbangan data dalam proses pengoahan data terkhususnya pada proses clustering yang dilakukan.
Hasil  yang  didapatkan  dari  proses  data  mining  dapat  dilihat  dari  kualitas  data  yang  tersimpan  atau digunakan pada proses pengolahan data tersebut. Maka dari itu, sebelum dilakukan proses  pengolahan terhadap data  sebaikanya  dipastikan  terlebih  dahulu  terhadap  kualitas  data  yang  tersimpan  pada  dataset  tersebut.  Proses tersebut  dapat  dilakukan  dengan  melakukan  preprocessing  data.  Preprocessing  data  sendiri  pada  data  mining tedapat  berbagai  macam  cara,  seperti  missing  value,  reduksi  ataupun  lain  sebagainya.  Pada  penelitian  ini preprocessing yang akan dibahasa yaitu normalisasi.
Normaslisasi merupakan bagian dari pada preprocessing data mining bertujuan untuk melakukan penalaran kembali  terhadap  dapat  berdasarkan  dengan  skala  baru.  Dimana  tujuan  dari  normaslisasi  adalah  untuk pembentukan  nilai  skala  yang  baru  terhadap  range  data  yang  terlalu  besar  pada  setiap  kelompok  data.  Proses penalaran kembali atau pembentukan nilai skala baru pada normalisasi juga dapat diselesaikan dengan beberapa macam cara salah satunya dengan menggunakan Z-Score.
Z-Score  merupakan  normalisasi  yang  dilakukan  pada  data  berdasarkan  dengan  fungsi  statistika.  Proses yang dilakukan pada Z-Score dilakukan terhadap nilai baku ataupun nilai standar yang didapatkan dari data. Pada Z-Score  dilakukan  transformasi  atau  perubahan  data  dengan  menghasilkan  range  nilai  yang  baru  bedasarkan dengan range nilai yang sudah ada sebelumnya pada dataset. Pada Z-Score nilai baru yang dihasilkan berdasarkan dengan perbedaan yang dimiliki dari nilai rata – rata dan juga nilai standar deviasi.
Terdapat penelitian terdahulu sebagai dasar dari penelitian seperti yang dilakukan oleh Made Leo Radhitya dan  I  Gede  Iwan  Sudipa  pada  tahun  2020  dengan  judul  penelitian  “Pendekatan  Z-Score  Dan  Fuzzy  Dalam Pengujian  Akurasi  Peramalan  Curah  Hujan”  dimana  didapatkan  hasil  penelitian  Berdasarkan  hasil  uji  akurasi curah hujan mulai tahun 2012 – 2016 diperoleh nilai rata-rata akurasi sebesar 85% dengan data training yaitu data tahun 2007 – 2015. Proses normalisasi sangat mempengaruhi nilai data training[9].
Penelitian lainnya yang dilakukan oleh Raditya Galih Whendasmoro dan Joseph pada tahun 2023 dengan judul penelitian “Analisis Penerapan Normalisasi Data Dengan Menggunakan Z-Score Pada Kinerja Algoritma K-
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.6919
NN” dimana didapatkan hasil penelitian bahwa Z-Score Normalization berguna untuk meningkatkan kinerja dari pada algoritma K-NN. Hal tersebut dapat dilihat dari peningkatan nilai akurasi yang didapatkan dari proses K-NN sebelum dilakukan normalisasi pada dataset dengan sesudah dilakukan normalisasi pada dataset[10].
Penelitian  lainnya  yang  dilakukan  oleh  I  Wayan  Pio  Pratama  pada  tahun  2023  dengan  judul  penelit ian “Standarisasi Z-Score sebagai Pendekatan Alternatif dalam Evaluasi Prestasi Akademik Mahasiswa : Studi Kasus di  Politeknik  eLBajo  Commodus”  didapatkan  hasil  penelitian  bahwasannya  Z-Score  sebagai  kriteria  evaluasi prestasi  akademik  untuk  tujuan  seperti  seleksi  beasiswa,  penghargaan  akademik,  dan  analisis  internal  guna meningkatkan kualitas pendidikan[11].
Penelitian terakhir yang digunakan sebagai penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Novi Safitri, dkk pada tahun 2023 dengan judul penelitian “Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Dengan Normalisasi Z-Score Dalam  Klasifikasi  Penerima  Bantuan  Sosial  Desa  Serunai”  dimana  didapatkan  hasil  penelitian  bahwasanya menggunakan normalisasi z-score berhasil diimplementasikan dengan baik untuk permasalahan seleksi penerima bantuan sosial di Desa Serunai pada proporsi data 90:10 dengan parameter K = 11[12].
Berdasarkan dengan penjabaran terhadap permasalahan yang dihadapi diatas, maka dari itu penelitian ini bertujuan  untuk  melakukan  perbandingan  terhadap  kinerja  dari  clustering  data  mining.  Dimana  perbandingan dilakukan dengan menggunakan algoritma K-Means dan K-Medoids untuk menemukan algoritma dengan kinerja lebih baik dan dapat dipergunakan untuk membantu dalam proses pengambilan keputusan.
Selain  itu,  penelitian  juga  bertujuan  untuk  mejamin  terhadap  kualitas  data  yang  akan  digunakan  pada penelitian. Dimana cara  yang digunakan dengan  melakukan  normalisasi data. Normalisasi data  yang dilakukan bertujuan  untuk  mentransformasikan  data  dalam  bentuk  skala  yang  baru,  hal  tersebut  dikerenakan  seringkali didapatkan pada dataset range data yang cukup jauh hingga nantinya akan mempengaruhi terhadap hasil kinerja yang didapatkan dari algoritma.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka kerja penelitian  juga biasa disebut dengan  metodologi penelitian. Disini akan  menggambarkan setiap tahapan proses yang dilakukan pada penelitian. Dimana proses tersebut dimulai dari identifikasi masalah sampai dengan kesimpulan. Peran dari pada kerangka kerja penelitian bertujuan untuk memudahkan bagi peneliti untuk mengetahui  tahapan  apa  saja  yang  harus  dilakukan  pada  penelitian.  Adapun  kerangka  kerja  penelitian  yang terdapat pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar berikut:

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## 2.2 Data Mining
Data mining  merupakan sebuah proses pengolahan data. Proses pengolahan data pada data mining  berdasarkan dengan  data  –  data  masa  lampau  yang  tersimpan  pada  kumpulan  data  ataupun  gudang  data.  Pada data  mining proses  pengolahan  data  yang  dilakukan  untuk  mendapatkan  sebuah  informasi  baru  yang  terkandung  dalam kumpulan  data  tersebut.  Informasi  dari  data  tersebut  nantinya  dapat  dipergunakan  untuk  proses  pengambilan keputusan. Dimana bentuk informasi yang didapatkan dari pengolahan data dapat disesuaikan dengan hasil yang akan diperolah nantinya[13]–[15].
Identifikasi Masalah Observasi Pengumpulan  Data Analisis Data Penerapan Algoritma K- Means dan K- Medoids Pengujian Normalisasi Pengujian Kesimpulan

## 2.3 Algoritma K-Means
Algoritma  K-Means  merupakan  bagian  dari  pada  proses  clustering  pada  data  mining.  K  yang  dimaksud  pada algortima  yaitu  nilai  konstanta  atau  banyaknya  cluster  yang  diinginkan  untuk  dibentuk.  Nilai  cluster  dibentuk berdasarkan dengan niali rata – rata dari kelompok cluster. Algoritma K-Means melakukan pengelompokan data dalam bentuk beberapa kelompok dimana pada kelompok tersebut memiliki karakterisitk data yang sama. Proses pada algoritma K-Means berdasarkan dengan parameter nilai k, proses pembentukan cluster berdasarkan dengan nilai kedekatan antar data dengan mencari nilai masing – masing centroid[16]–[18]:
d(P,Q) = √∑ (𝑥 𝑗 (𝑝) −  𝑥 𝑗 (𝑞)) 2 𝑝 𝑗=1 (1)

## 2.4 Algoritma K-Medoids
Algoritma K-Medoids atau Partitioning Around Medoids (PAM) adalah algoritma clustering yang mirip dengan K-Means. Perbedaan dari kedua algoritma ini yaitu algoritma K-Medoids atau PAM menggunakan objek sebagai perwakilan (medoid) sebagai pusat cluster untuk setiap cluster, sedangkan K-Means menggunakan nilai rata-rata (mean) sebagai pusat cluster . Algoritma K-Medoids memiliki kelebihan untuk mengatasi kelemahan pada pada algoritma  K-Means  yang  sensitive  terhadap  noise  dan  outlier,  dimana  objek  dengan  nilai  yang  besar  yang memungkinkan  menyimpang  pada  dari  distribusi  data.  Kelebihan  lainnya  yaitu  hasil  proses  clustering  tidak bergantung pada urutan masuk dataset. Langkah-langkah algoritma K-Medoids[19]–[21]:
1. Inisialisasi pusat cluster sebanyak k (jumlah cluster)
2. Alokasikan setiap data (objek) ke  cluster terdekat  menggunakan persamaan ukuran jarak Euclidian Distance dengan persamaan:
dij = √(𝑥 1𝑖 − 𝑥 1𝑗 ) 2 + (𝑥 2𝑖 − 𝑥 2𝑗 ) 2 + ⋯ + (𝑥 𝑘𝑖 − 𝑥 𝑘𝑗 ) 2 (2)
3. Pilih secara acak objek pada masing-masing cluster sebagai kandidat medoid baru
4. Hitung jarak setiap objek yang berada pada masing-masing cluster dengan kandidat medoi dbaru.
5. Hitung total simpangan (S) dengan menghitung nilai total distance baru – total distancelama. Jika S< 0, maka tukar objek dengan data cluster untuk membentuk sekumpulan objek baru sebagai medoid.
6. Ulangi langkah 3 sampai 5 hingga tidak terjadi perubahan medoid, sehingga didapatkan cluster beserta anggota cluster masing-masing.

## 2.5 Z-Score Normalization
Z-score normalization adalah suatu metode normalisasi yang hasilnya didapatkan dari nilai rata-rata dan standar deviasi dari data. Metode ini mempunyai nilai yang stabil terhadap outlier maupun adanya nilai yang lebih besar dari  maksA atau  lebih kecil dari  minA.  Zscore  normalization dapat dihitung  menggunakan  rumus  berikut[22]– [24]:
Z = 𝑥− 𝑥̅
𝜎 (3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Dalam penelitian data  mining, data  merupakan  hal  yang paling penting untuk diperhatikan. Pada penelitian  ini sampel  data  yang  digunakan  sebagai  dataset  merupakan  data  tentang  udara.  Dimana  data  tersebut  terdapat  13 atribut didalamnya dengan 9357 record. Adapun data tersebut dapat dilihat berikut:
Tabel 1. Sampel Data No CO(GT)  PT08.S1(CO)  NMHC(GT)  C6H6(GT)  PT08.S2(NMHC)  NOx(GT) 1 2,6 1360 150 11,9 1046 166 2 2 1292 112 9,4 955 103 3 2,2 1402 88 9,0 939 131 4 2,2 1376 80 9,2 948 172 5 1,6 1272 51 6,5 836 131 6 1,2 1197 38 4,7 750 89 7 1,2 1185 31 3,6 690 62 8 1 1136 31 3,3 672 62 9 0,9 1094 24 2,3 609 45 10 0,6 1010 19 1,7 561 -200 … … … … … … … … … … … … … …
No CO(GT)  PT08.S1(CO)  NMHC(GT)  C6H6(GT)  PT08.S2(NMHC)  NOx(GT) 9357 2,2 1071 -200 11,9 1047 265 Lanjutan Tabel 1. Sampel Data No PT08.S3(NOx)  NO2(GT)  PT08.S4(NO2)  PT08.S5(O3) T RH AH 1 1056 113 1692 1268 13,6  48,9  0,7578 2 1174 92 1559 972 13,3  47,7  0,7255 3 1140 114 1555 1074 11,9  54,0  0,7502 4 1092 122 1584 1203 11,0  60,0  0,7867 5 1205 116 1490 1110 11,2  59,6  0,7888 6 1337 96 1393 949 11,2  59,2  0,7848 7 1462 77 1333 733 11,3  56,8  0,7603 8 1453 76 1333 730 10,7  60,0  0,7702 9 1579 60 1276 620 10,7  59,7  0,7648 10 1705 -200 1235 501 10,3  60,2  0,7517 … … … … … … … … … … … … … … … … 9357 654 168 1129 816 28,5  13,1  0,5028
Setelah diketahui data tersebut, maka sebelum dilakukan proses pengujian dengan menggunakan algoritma K-Means  dan  K-Medoids  tersebut  terlebih  dahulu  dilakukan  proses  normalisasi  data  dengan  menggunakan  Z- Score. Adapun hasil normalisasi yang didapatkan pada data dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 2. Normalisasi Data
No CO(GT) PT08.S1(CO) NMHC(GT) C6H6(GT) PT08.S2(NMHC) NOx(GT) PT08.S3(NOx) 1 -0,6898 1,674522015 -0,433078118 -0,67366 1,126720162 -0,40521 1,145444709 2 -0,6909 1,556513825 -0,499267213 -0,67798 0,968650152 -0,51494 1,350108358 3 -0,6905 1,747678383 -0,541070852 -0,67868 0,941651969 -0,46617 1,291321991 4 -0,6905 1,701520198 -0,555005398 -0,67828 0,957328333 -0,39476 1,207714713 5 -0,6916 1,52167746 -0,605518129 -0,683 0,760938321 -0,46617 1,404540179 6 -0,6923 1,390605633 -0,628161767 -0,68609 0,612448311 -0,53933 1,633589285 7 -0,6923 1,369703814 -0,640354495 -0,68804 0,50663285 -0,58636 1,851752026 8 -0,6926 1,284790172 -0,640354495 -0,68856 0,47615103 -0,58636 1,83694657 9 -0,6928 1,211198349 -0,652547223 -0,69028 0,365545569 -0,61597 2,05598022 10 -0,6933 1,064450158 -0,661256314 -0,6914 0,282373745 -1,04271 2,275449325 … … … … … … … … … … … … … … … … 9357 -0,6905 1,170701074 -1,04271452 -0,67357 1,129768344 -0,23242 0,444798301 Lanjutan Tabel 2. Normalisasi Data No NO2(GT) PT08.S4(NO2) PT08.S5(O3) T RH AH 1 -0,49753 2,252805687 1,513403823 -0,670662133 -0,609219491 -0,693030992 2 -0,5341 2,0207084 0,999131972 -0,671184678 -0,611266129 -0,693087194 3 -0,49578 2,013305672 1,176361983 -0,673623224 -0,600336219 -0,693044082 4 -0,48185 2,064253857 1,401491997 -0,67519086 -0,589841764 -0,692980551 5 -0,4923 1,900958392 1,239067442 -0,674929588 -0,590582036 -0,692976925 6 -0,52714 1,732002018 0,959070151 -0,674886042 -0,591278764 -0,692983932 7 -0,56023 1,627057466 0,581531037 -0,67462477 -0,595459129 -0,693026536 8 -0,56197 1,627057466 0,576305582 -0,675756951 -0,589841764 -0,693009246 9 -0,58984 1,528209278 0,38470557 -0,675800497 -0,590407856 -0,693018686 10 -1,04271 1,456359274 0,178735557 -0,676497224 -0,589493399 -0,693041611 … … … … … … … … … … … … … … 9357 -0,40225 1,27129108 0,726972864 -0,64470904 -0,671489497 -0,693475069

## 3.2 Pengujian Algoritma K-Means
Pengujian yang pertama dilakukan terhadap dataset adalah pengujian sebelum dilakukan normalisasi data. Pada pengujian ini pertama dilakukan dengan menggunakan algoritma K-Means. Proses pengujian yang dilakukan pada penelitian ini dengan menggunakan tools rapid miner. Dimana pada pengujian yang dilakukan terdapat beberapa cluster yang dibentuk yaitu K=7, K=8, K=9, K=10 dan K=11. Adapun proses pengujian dapat dilihat pada gambar berikut:
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.6919
Gambar 2. Proses Pengujian Algoritma K-Means
Dari gambar 2 diatas, selanjutnya dapat dilakukan proses pengujian dan juga mendapatkan hasil dari proses pengujian. Adapun hasil pengujian yang dilakukan didapatkan hasil sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil Pengujian Algoritma K-Means Sebelum Normalisasi
No  Jumlah Klaster  Nilai DBI 1 K=7 1,124 2 K=8 1,117 3 K=9 1,082 4 K=10 1,073 5 K=11 1,142
Pada  tabel  3  diatas  dapat  dilihat  dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan.  Pada  algoritma  K-Means  hasil pengujian  berdasarkan  dengan  Nilai  DBI.  Dari  proses  pengujian  yang  dilakukan  bahwasannya  Nilai  DBI  yang paling kecil  merupakan hasil dengan kinerja terbaik. Dalam  hal tersebut dapat dilihat bahwasannya nilai  K=10 merupakan hasil kinerja terbaik.

## 3.3 Pengujian Algoritma K-Medoids
Setelah  pengujian  yang  dilakukan  dengan  algoritma  K-Means,  selanjutnya  pengujian  yang  sama  dengan  data sebelum dilakukan normalisasi dengan menggunakan algoritma K-Medoids. Pengujian dengan menggunakan K- Medoids juga dilakukan menggunakan tools rapidminer studio . Dimana pada pengujian yang dilakukan terdapat beberapa cluster yang dibentuk yaitu K=7, K=8, K=9, K=10 dan K=11. Adapun proses pengujian dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 3. Proses Pengujian Algoritma K-Medoids
Dari gambar 3 diatas, selanjutnya dapat dilakukan proses pengujian dan juga mendapatkan hasil dari proses pengujian. Adapun hasil pengujian yang dilakukan didapatkan hasil sebagai berikut:
Tabel 4. Hasil Pengujian Algoritma K-Medoids Sebelum Normalisasi
No  Jumlah Klaster  Nilai DBI 1 K=7 0,876 2 K=8 0,772 3 K=9 1,107 4 K=10 1,876 5 K=11 1,111
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.6919
Pada  tabel  4  diatas  dapat  dilihat  dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan.  Pada  algoritma  K-Medoids  hasil pengujian  berdasarkan  dengan  Nilai  DBI.  Dari  proses  pengujian  yang  dilakukan  bahwasannya  Nilai  DBI  yang paling  kecil  merupakan  hasil  dengan  kinerja  terbaik.  Dalam  hal  tersebut  dapat  dilihat  bahwasannya  nilai  K=7 merupakan hasil kinerja terbaik.

## 3.4 Pengujian Algoritma K-Means dengan Normalisasi
Setelah dilakukan proses pengujian dengan algoritma K-Means tanpa normalisasi data, maka selanjutnya proses yang dilakukan dengan cara  yang sama tetapi data  yang digunakan  merupakan data yang  memiliki  normalisasi terhadap data. Adapun hasil yang didapatkan dapat dilihat berikut:
Tabel 5. Hasil Pengujian Algoritma K-Means + Normalisasi
No  Jumlah Klaster  Nilai DBI 1 K=7 0,796 2 K=8 0,871 3 K=9 0,783 4 K=10 0,993 5 K=11 1,004
Pada  tabel  5  diatas  dapat  dilihat  dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan.  Pada  algoritma  K-Means  hasil pengujian  berdasarkan  dengan  Nilai  DBI.  Dari  proses  pengujian  yang  dilakukan  bahwasannya  Nilai  DBI  yang paling  kecil  merupakan  hasil  dengan  kinerja  terbaik.  Dalam  hal  tersebut  dapat  dilihat  bahwasannya  nilai  K=9 merupakan hasil kinerja terbaik.

## 3.5 Pengujian Algoritma K-Medoids dengan Normalisasi
Setelah dilakukan proses pengujian dengan algoritma K-Medoids tanpa normalisasi data, maka selanjutnya proses yang dilakukan dengan cara  yang sama tetapi data  yang digunakan  merupakan data yang  memiliki  normalisasi terhadap data. Adapun hasil yang didapatkan dapat dilihat berikut:
Tabel 6. Hasil Pengujian Algoritma K-Medoids + Normalisasi
No  Jumlah Klaster  Nilai DBI 1 K=7 0,787 2 K=8 0,984 3 K=9 0,773 4 K=10 1,233 5 K=11 0,889
Pada  tabel  6  diatas  dapat  dilihat  dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan.  Pada  algoritma  K-Medoids  hasil pengujian  berdasarkan  dengan  Nilai  DBI.  Dari  proses  pengujian  yang  dilakukan  bahwasannya  Nilai  DBI  yang paling  kecil  merupakan  hasil  dengan  kinerja  terbaik.  Dalam  hal  tersebut  dapat  dilihat  bahwasannya  nilai  K=9 merupakan hasil kinerja terbaik.

## 3.6 Pembahasan
Setelah dilakukan pengujian dengan algoritma K-Means dan K-Medoids baik sebelum normalisasi dan sesudah normalisasi, maka untuk mempermudah dalam proses penyajian hasil dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 6. Hasil Pengujian Keseluruah
N o Jumlah Cluster Algoritma K-Means Sebelum Normalisasi Algoritma K-Medoids Sebelum Normalisasi Algoritma K- Means + Normalisasi Algoritma K- Medoids + Normalisasi 1 K=7 1,124 0,876 0,796 0,787 2 K=8 1,117 0,772 0,871 0,984 3 K=9 1,082 1,107 0,783 0,773 4 K=10 1,073 1,876 0,993 1,233 5 K=11 1,142 1,111 1,004 0,889
Pada tabel 6 diatas dapat dilihat hasil dari proses pengujian secara keseluruhan. Dimana pada tabel tersebut dapat  dilihat  bahwasannya  dengan  dilakukannya  normalisasi  terhadap  dataset  maka  akan  membantu  dalam peningkatan kinerja yang dilakukan. Hal tersebut dapat dilihat dari hasil yang didapatkan bahwasannya nilai DBI setiap algoritma yang didapatkan lebih kecil setelah dilakukan normalisasi. Hal tersebut menandakan bahwasannya pentingnya dilakukan normalisasi terhadap data.
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.6919
Gambar 4. Hasil Pengujian Keseluruhan
Berdasarkan dengan hasil yang didapatkan pada gambar 4 diatas, maka secara keseluruahn untuk algoritma K-Means didapatkan kinerja terbaik setelah dilakukan  normalisasi pada  K=9 dengan  nilai DBI 0,783 dan pada algoritma K-Medoids didapatkan kinerja terbaik juga setelah dilakukan normalisasi pada K=9 dengan nilai DBI 0,773. Hal ini menandakan bahwasannya algoritma K-Medoids memiliki kinerja lebih baik dibandingkan dengan algoritma K-Means

## 4. KESIMPULAN
Setelah  rangkaian  proses  yang  dilakukan,  tahapan  akhir  yang  dilakukan  pada  penelitian  merupakan  penarikan kesimpulan. Pada penelitian ini didapatkan kesimpulan bahwasannya proses pengolahan data dengan data mining dapat dipergunakan untuk menyelesaikan permasalahan dalam pengambilan keputusan. Peran  normalisasi pada penelitian  sangatlah  penting,  hal  tersebut  dikarenakan  dengan  menggunakan  normalisasi  Z-Score  dapat meningkatkan kinerja dari algoritma K-Means dan K-Medoids, hal tersebut terlihat dari Nilai DBI yang didapatkan lebih kecil ketika normalisasi dilakukan dibandingkan sebelum dilakukan normalisasi dimana hal ini menandakan bahwasannya kinerja lebih baik setelah dilakukan normalisasi. Pada perbandingan algoritma algoritma K-Medoids mendapatkan kinerja lebih baik hal tersebut terlihat dari Nilai DBI yang didapatkan sebesar 0,773 pada K=9 setelah dilakukan normalisasi. Sedangkan pada Algoritma K-Means didapatkan nilai 0,783 pada K=9 setelah dilakukan normalisasi juga.

## REFERENCES
[1] S.  Restillah  and  A.  I.  Purnamasari,  “PENGELOMPOKAN  PENYEBARAN  VIRUS  COVID-19  MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING YANG BERADA DI WILAYAH JAWA BARAT,” vol. 7, no. 3, pp. 1953– 1957, 2023.
[2] A.  Adiyanto  and  Y.  Arie  Wijaya,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Pada  Pengelompokan  Data  Set  Bahan  Pangan Indonesia  Tahun  2022-2023,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  1344–1350,  2023,  doi: 10.36040/jati.v7i2.6849.
[3] A. Waruwu, M. Yetri, and F. Setiawan, “Implementasi Data Mining Dalam Mengelompokkan Data penduduk Kurang Mampu Menggunakan Metode K-Means Clustering,” J. Sist. Inf. TGD , vol. 2, no. 6, pp. 945–955, 2023.
[4] A. P. Adistya, N. Lutfiyani, P. Tara, Rifaldi, R. Adriyan, and P. Rosyani, “Klasterisasi Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Memprediksi Kelulusan Mata Kuliah Mahasiswa,” OKTAL  J. Ilmu Komput. dan Sci. , vol. 2, no. 8, pp. 2301–2306, 2023.
[5] D. Gustiara, A. D. Mulyaningsih, R. Anadra, and E. Widodo, “Pengelompokan Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Barat Berdasarkan Dampak Kerusakan Bencana Banjir Menggunakan K-Medoids,” Indones. J. Appl. Stat. , vol. 5, no. 2, pp. 109–120, 2023.
[6] F. P. Hidayat, R. P. Putra, M. D. Alfitrah, and E. Widodo, “Implementasi Clustering K-Medoids dalam Pengelompokan Kabupaten di Provinsi Aceh Berdasarkan Faktor yang Mempengaruhi Kemiskinan,” Indones. J. Appl. Stat. , vol. 5, no. 2, pp. 121–130, 2023.
[7] E.  N.  Fitriyani  and  A.  Iswani  Achmad,  “Penerapan  Analisis  K-Medoids  Cluster  untuk  Mengelompokkan  Wilayah  di Provinsi Jawa Barat Berdasarkan Fasilitas Kesehatan Tahun 2021,” Bandung Conf. Ser. Stat. , vol. 3, no. 2, pp. 283–293, 2023, doi: 10.29313/bcss.v3i2.8080.
[8] D.  U.  Iswavigra,  L.  E.  Zen,  Okfalisa,  and  H.  Hanim,  “Marketing  Strategy  UMKM  Dengan  CRISP-DM  Clustering &Promotion  Mix  Menggunakan  Metode  K-Medoids,” J.  Inf.  dan  Teknol. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  45–54,  2023,  doi: 10.37034/jidt.v5i1.260.
[9] M. L. Radhitya and G. I. Sudipa, “Pendekatan Z-Score Dan Fuzzy Dalam Pengujian Akurasi Peramalan Curah Hujan,” SINTECH (Science Inf. Technol. J. , vol. 3, no. 2, pp. 149–156, 2020, doi: 10.31598/sintechjournal.v3i2.567.
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.6919
[10]  R. G. Whendasmoro and J. Joseph, “Analisis Penerapan Normalisasi Data Dengan Menggunakan Z-Score Pada Kinerja Algoritma K-NN,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 4, p. 872, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4526.
[11]  I. W. P. Pratama, “Standarisasi Z-Score sebagai Pendekatan Alternatif dalam Evaluasi Prestasi Akademik Mahasiswa : Studi Kasus di Politeknik eLBajo Commodus,” JPTM J. Penelit. Terap. Mhs. , vol. 1, no. 2, pp. 77–85, 2023.
[12]  N.  Safitri,  D.  Kusnandar,  and  S.  Martha,  “IMPLEMENTASI  ALGORITMA  K-NEAREST  NEIGHBOR  DENGAN NORMALISASI Z-SCORE DALAM KLASIFIKASI PENERIMA BANTUAN SOSIAL DESA SERUNAI,” Bul. Ilm. Math. Stat. dan Ter. , vol. 13, no. 1, pp. 99–106, 2023.
[13]  M. R. Alhapizi, M. Nasir, and I. Effendy, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Promosi Mahasiswa Baru Universitas Bina Darma Palembang,” J. Softw. Eng. Ampera , vol. 1, no. 1, pp. 1–14, 2020, doi: 10.51519/journalsea.v1i1.10.
[14]  S. Dewi, “Komparasi Metode Algoritma Data Mining pada Prediksi Uji Kelayakan Credit Approval pada Calon Nasabah Kredit Perbankan,” J. Khatulistiwa Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 59–65, 2019, doi: 10.31294/jki.v7i1.5744.
[15]  H. Gunawan and V. Purwayoga, “Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Mengetahui Potensi Penyebaran Virus Corona Di Kota Cirebon,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 11, no. 1, pp. 1–8, 2022, doi: 10.32736/sisfokom.v11i1.1316.
[16]  Z.  Nabila,  A.  Rahman  Isnain,  and  Z.  Abidin,  “Analisis  Data  Mining  Untuk  Clustering  Kasus  Covid-19  Di  Provinsi Lampung  Dengan  Algoritma  K-Means,” J.  Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  2,  no.  2,  p.  100,  2021,  [Online].  Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI.
[17]  T.  Hartati,  O.  Nurdiawan,  and  E.  Wiyandi,  “Analisis  Dan  Penerapan  Algoritma  K-Means  Dalam  Strategi  Promosi Kampus  Akademi  Maritim  Suaka  Bahari,” J.  Sains  Teknol.  Transp.  Marit. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  1–7,  2021,  doi: 10.51578/j.sitektransmar.v3i1.30.
[18]  Sekar  Setyaningtyas,  B.  Indarmawan  Nugroho,  and  Z.  Arif,  “Tinjauan  Pustaka  Sistematis:  Penerapan  Data  Mining Teknik Clustering Algoritma K-Means,” J. Teknoif Tek. Inform. Inst. Teknol. Padang , vol. 10, no. 2, pp. 52–61, 2022, doi: 10.21063/jtif.2022.v10.2.52-61.
[19]  J.  Faran  and  R.  T.  Aldisa,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Penjurusan  Kelas  dengan  Menggunakan  Algoritma  K- Medoids,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 5, no. 2, pp. 543–552, 2023, doi: 10.47065/bits.v5i2.4313.
[20]  N.  Widiawati,  B.  N.  Sari,  and  T.  N.  Padilah,  “Clustering  Data  Penduduk  Miskin  Dampak  Covid-19  Menggunakan Algoritma K-Medoids,” J. Appl. Informatics Comput. , vol. 6, no. 1, pp. 55–63, 2022, doi: 10.30871/jaic.v6i1.3266.
[21]  Y.  Diana  and  F.  Hadi,  “Analisa  Penjualan  Menggunakan  Algoritma  K-Medoids  Untuk  Mengoptimalkan  Penjualan Barang,” J. Inf. Syst. Informatics Eng. Vol. , vol. 7, no. 1, pp. 97–103, 2023.
[22]  A.  Masitha  and  M.  K.  Biddinika,  “Preparing  Dual  Data  Normalization  for  KNN  Classfication  in  Prediction  of  Heart Failure,” vol. 4, no. 3, pp. 1227–1234, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i3.1382.
[23]  M.  Qori’atunnadyah,  “Pengelompokkan  Wilayah  Berdasarkan  Rasio  Guru-Murid  Pada  Jenjang  Pendidikan Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Informatics Dev. , vol. 1, no. 2, pp. 33–38, 2022.
[24]  A. sami Jaddoa, S. J. Saba, and E. A.Abd Al-Kareem, “Liver Disease Prediction Model Based on Oversampling Dataset with RFE Feature Selection using ANN and AdaBoost algorithms,” Buana Inf. Technol. Comput. Sci. (BIT CS) , vol. 4, no. 2, pp. 85–93, 2023, doi: 10.36805/bit-cs.v4i2.5565.