DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i1.1304
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## ALGORITMA K-MEANS DALAM PENGELOMPOKAN SURAT KELUAR DI KANTOR KEMENTERIAN AGAMA KOTA PEMATANG SIANTAR
1 Mhd Aditia Nasution*, 2 M. Safii
1,2 Sistem Informasi, Stikom Tunas Bangsa Pematang Siantar Jln. Surya, Pematang Siantar, Sumatera Utara, Indonesia
*e-mail: mhdaditianst2901@gmail.com 1 , m.safii@amiktunasbangsa.ac.id 2

## Abstrak
Pengelolaan  surat  keluar  di  lingkungan  Kantor  Kementerian  Agama  Kota  Pematang  Siantar merupakan  aspek  krusial  dalam  menjalankan  operasionalnya.  Dalam  upaya  untuk  meningkatkan efisiensi  dan  efektivitas  pengelolaan  surat  keluar,  penelitian  ini  memperkenalkan  implementasi Algoritma  K-Means  sebagai  salah  satu  solusi.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengevaluasi dampak  penggunaan  Algoritma  K-Means  dalam  pengelompokan  surat  keluar.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  Algoritma  K-Means  telah  membantu  secara  signifikan  dalam  proses pengelompokan  surat  keluar  dengan  mengidentifikasi  pola  dan  karakteristik  yang  relevan. Pengelompokan surat keluar berdasarkan kesamaan atribut tertentu telah memungkinkan peningkatan efisiensi  distribusi  surat,  serta  memberikan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  pola  pengiriman. Selain  itu,  potensi  pengembangan  lebih  lanjut  dalam  hal  integrasi  dengan  sistem  manajemen  surat elektronik  sudah  terlihat.  Dengan  demikian,  hasil  penelitian  ini  membuktikan  bahwa  Algoritma  K- Means  memiliki  potensi  untuk  meningkatkan  pengelolaan  surat  keluar  di  lingkungan  Kantor Kementerian  Agama  Kota  Pematang  Siantar  dan  dapat  dianggap  sebagai  alat  yang  berharga  dalam meningkatkan efisiensi operasional dan pelayanan publik.
Kata kunci: Pengelolaan surat, Pengelompokan surat, Algoritma K-Means, Data Mining, Clustering.

## Abstract
The management of outgoing letters within the Office of the Ministry of Religious Affairs in Pematang Siantar  City  is  a  crucial  aspect  of  its  operations.  In  an  effort  to  enhance  the  efficiency  and effectiveness  of  outgoing  letter  management,  this  research  introduces  the  implementation  of  the  K- Means Algorithm as one of the solutions. The objective of this research is to evaluate the impact of using the K-Means Algorithm in grouping outgoing letters. The results of the research indicate that the  K-Means  Algorithm  has  significantly  aided  in  the  process  of  grouping  outgoing  letters  by identifying  relevant  patterns  and  characteristics.  Grouping  outgoing  letters  based  on  specific attribute  similarities  has  allowed  for  improved  letter  distribution  efficiency  and  a  better understanding  of  sending  patterns.  Furthermore,  the  potential  for  further  development  in  terms  of integration  with  an  electronic  letter  management  system  is  evident.  Therefore,  this  research demonstrates that  the  K-Means  Algorithm  has  the  potential to enhance  outgoing  letter  management within the Office of the Ministry of Religious Affairs in Pematang Siantar City and can be considered a valuable tool in improving operational efficiency and publicservice.
Keywords: Letter management, Letter Grouping, K-Means Algorithm, Data Mining, Clustering.
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i1.1304
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## 1 Pendahuluan (or Introduction)
Algoritma  K-Means  merupakan  salah  satu  metode  clustering  yang  dapat  digunakan  untuk mengelompokkan  suatu  kumpulan  data  berdasarkan  karakteristik  tertentu  yang  ada  pada  kumpulan data  tersebut.  Konsep  K-Means  mengelompokkan  data  dengan  cara  membagi  data  menjadi  dua kelompok atau lebih.[1]
Surat keluar adalah salah satu bentuk komunikasi tertulis yang telah digunakan secara luas dalam berbagai  aspek  kehidupan,  termasuk  dalam  konteks  bisnis,  administrasi  pemerintahan,  pendidikan, dan  komunikasi  pribadi.  Surat  keluar  adalah  dokumen  tertulis  yang  dikirim  oleh  satu  pihak  kepada pihak  lain  dengan  tujuan menyampaikan  informasi, pesan,  atau  komunikasi  tertentu[2].  Penggunaan surat keluar telah menjadi bagian integral dari komunikasi manusia selama berabad-abad, dan dengan kemajuan  teknologi,  bentuknya  telah  berkembang  dari  surat  fisik  yang  dikirim  melalui  pos  menjadi surat elektronik yang dapat dikirim secara instan melalui email.
Pengelompokan surat keluar memudahkan dalam pengarsipan dan pengelompokan sesuai dengan keperluan yang ada pada organisasi[3][4]. Dari 2 cluster yang digunakan dalam penerapan algortima K-Means  didapat  bahwa  metode  ini  dapat  mengelompokkan  surat  keluar.  Penelitian  ini  dilakukan untuk  mengetahui penggunaan algoritma K-Means terhadap sekumpulan data data surat keluar pada Kantor Kementerian Agama yang dibagi menjadi 2 kelompok yakni kepegawaian (KP) dan keuangan (KU).
Pengelolaan  surat  keluar  merupakan  salah  satu  aspek  yang  sangat  penting  dalam  operasional setiap instansi, termasuk Kantor Kementerian Agama Kota Pematang Siantar. Surat keluar mencakup berbagai dokumen, komunikasi, dan informasi yang harus diatur, diproses, dan didistribusikan dengan efisien  dan  efektif.  Dalam  konteks  ini,  penggunaan  teknologi  dan  algoritma  data  mining  menjadi semakin relevan untuk membantu meningkatkan pengelolaan surat keluar.

## 2 Tinjauan Literatur (or Literature Review)
2.1 Eksplorasi Algoritma K-Means :
Membahas  secara  mendalam  tentang  konsep  dasar  dari  algoritma  K-Means.  Menyajikan literatur terkait penggunaan K-Means dalam bidang pengelompokan data.

## 2.2 Penerapan Algoritma K-Means pada Pengelompokan Surat Keluar :
Menyelidiki  bagaimana  algoritma  K-Means  dapat  diterapkan  secara  efektif  dalam  konteks pengelompokan  surat  keluar  di  Kantor  Kementerian  Agama  Kota  Pematang  Siantar.  Menguraikan langkah-langkah konkret implementasi algoritma K-Means pada data surat keluar.

## 2.3 Keunggulan Algoritma K-Means :
Meneliti  keunggulan  algoritma  K-Means  dalam  hal  efisiensi  dan  efektivitas  dibandingkan dengan  metode  pengelompokan  data  lainnya.  Membahas  dampak  positif  penerapan  K-Means  dalam meningkatkan keteraturan dan kecepatan pengelompokan surat keluar.

## 2.4 Analisis Hasil Pengelompokan :
Melakukan  analisis  mendalam  terhadap  hasil  pengelompokan  surat  keluar  menggunakan algoritma  K-Means.  Mengidentifikasi  pola-pola  atau  hubungan  antar  kelompok  surat  keluar  yang muncul setelah penerapan algoritma K-Means.

## 2.5 Evaluasi Kinerja Algoritma :
Melakukan  evaluasi  kinerja  algoritma  K-Means,  baik  dari  segi  waktu  eksekusi  maupun akurasi pengelompokan. Membandingkan hasil evaluasi dengan metrik-metrik kinerja yang umumnya digunakan dalam penelitian sejenis.
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i1.1304
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## 2.6 Implikasi Praktis :
Mendiskusikan implikasi praktis dari penggunaan algoritma K-Means dalam pengelompokan surat  keluar  di  Kantor  Kementerian  Agama.  Memberikan  rekomendasi  untuk  pengembangan  atau penyempurnaan lebih lanjut dalam implementasi algoritma.

## 2.7 Perspektif Pengguna :
Menyajikan  pandangan  dan  tanggapan  dari  pengguna  atau  pemangku  kepentingan  terkait penggunaan  algoritma  K-Means  dalam  pengelompokan  surat  keluar.  Menyelidiki  sejauh  mana algoritma ini memenuhi kebutuhan dan harapan dari pihak terkait.

## 3 Metode Penelitian (or Research Method)
Ada  banyak  metode  yang  bisa  digunakan  dalam  clustering,  salah  satu  contohnya  adalah metode  K-Means.  Pengelompokan    dapat  digunakan  sebagai  pengelompokan  non-hierarki  untuk membagi  data  menjadi  dua  kelompok  atau  lebih.  K-Means  merupakan  suatu  metode  analisis kelompok yang hasilnya membagi N objek yang diamati menjadi K kelompok (cluster) dan masing- masing  objek  yang  diamati  termasuk  dalam  kelompok  yang  mempunyai  nilai  mean  (median) terdekat[5].
Dalam  clustering  diperoleh  hasil  berupa  keanggotaan  setiap  data  pada  setiap  cluster  dan  data dominan    untuk  masuk  ke  dalam    cluster  tertentu.  Algoritma  K-Means  untuk  clustering  data  adalah sebagai berikut:
1. Tentukan jumlah kelompok.
2. Alokasikan data ke dalam kelompok secara acak.
3. Hitung pusat kelompok (rata-rata) dari data yang terdapat pada masing-masing kelompok.
Lokasi  titik  pusat  pada  setiap  kelompok  yang  diambil  dari  rata-rata  ( mean )  semua  nilai data  pada  setiap  fiturnya  harus  dihitung  kembali.  Untuk  menghitung  sentroid  fitur  ke-i dapat digunakan seperti pada persamaan 1.
Keterangan :
C  = Centroid
M  = jumlah data dalam sebuah kelompok
i =  fitur  ke-i  dalam  sebuah  kelompok x =
matrik set data M x N.
N  =  jumlah  fitur  persamaan  1  dilakukan  sebanyak p (dimensi  data  )  dimensi  sehingga i mulai 1 sampai p .
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i1.1304
4.  Alokasikan masing-masing data ke sentroid/rata-rata terdekat.
5. Kembali ke langkah 3, apabila masih ada data yang berpindah kelompok atau apabila ada perubahan nilai sentroid di atas nilai ambang yang ditentukan, atau apabila perubahan nilai pada fungsi objektif yang digunakan masih di atas nilai ambang yang ditentukan.
Dalam  mengukur  jarak  pada  ruang  jarak  ( distance  space )  dengan  cara  Euclidean  yaitu menggunakan formula seperti pada persamaan 2.
Keterangan : D = Jarak antara data x2 dan x1 | . | = Nilai mutlak p = dimensi data i = fitur ke-i dalam sebuah kelompok x = matrik set data M x N. N = jumlah fitur
Gambar  1  menunjukkan flowchart konstruksi  K-Means.  Yakni  alur  proses   dari konstruksi algoritma K-Means.
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i1.1304
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
65
TIDAK
TIDAK Optimal Jarak ? Iterasi = 50 ? YA YA Selesai Update  centroid dengan cluster baru Pengelompokkan data berdasarkan jarak terdekat
Hitung setiap data dengan setiap centroid
Gambar 1 Flowchart Konstruksi K-Means
Mulai Jumlah attribute = 2
Jumlah centroid = 2
Random  centroid awal
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i1.1304
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## 3.1 Pengelolaan Surat Keluar
Pengelolaan  surat  keluar  adalah  proses  penting  dalam  administrasi  kantor  yang  melibatkan pengiriman  dokumen,  surat,  atau  komunikasi  kepada  pihak  yang  bersangkutan.  Pengelolaan  surat keluar melibatkan beberapa tahap, termasuk:
1. Pengumpulan  Informasi:  Informasi  tentang  surat  keluar,  seperti  jenis  surat,  tujuan, prioritas, dan tanggal pengiriman, harus dikumpulkan dengan baik.
2. Pengelompokan: Surat keluar dapat dikelompokkan berdasarkan berbagai kriteria, seperti tujuan  pengiriman,  jenis  surat,  atau  prioritas.  Pengelompokan  ini  dapat  memudahkan proses distribusi.
3. Distribusi:  Surat  keluar  harus  didistribusikan  kepada  pihak  yang  bersangkutan  sesuai dengan prioritas dan waktu yang ditentukan.
4. Pemantauan:  Pemantauan proses  pengiriman  dan  penerimaan  surat  keluar  penting  untuk memastikan keberhasilan pengelolaan surat keluar

## 3.2 Microsoft Excel
Microsoft Excel dapat digunakan untuk mengolah data dan memiliki fitur analisis. Microsoft Excel juga dapat digunakan untuk menyusun model data.
Dalam penelitian kali ini, Microsoft Excel sangat berperan dalam  menjalankan algoritma  K- Means yakni mulai dari menyusun model data, mengolah data, hingga menganalisis hasil dari model yang digunakan, yakni K-Means. Microsoft Excel memberikan kemudahan untuk perhitungan manual berdasarkan pada tahapan dari algoritma K-Means.
Beberapa  fitur Microsoft  Excel yang  digunakan  dalam  penelitian  ini,  antara  lain  seperti berikut ini :
1. Sheet
Sheet  pada Microsoft  Excel diperlukan  untuk  membedakan  masing-masing  tahapan seperti tahapan inisialisasi dan iterasi yang berulang.
2. Sum
Perintah Sum digunakan untuk menambahkan data pada beberapa kolom atau baris.
3. Sumif
Perintah Sumif digunakan untuk menambahkan data seesuai kriteria tertentu.
4. SQRT
Perintah SQRT digunakan Untuk menghitung akar kuadrat.

## 4 Hasil dan Pembahasan (or Results and Analysis)
Pengelompokan  menggunakan  algoritma K-Means melibatkan  210  data  yang  telah  melewati preprosessing  dari  data  awal  sebanyak  300  data  surat  keluar.  Untuk  menghindari  data  yang  tidak lengkap  dan  yang  tidak  digunakan  terkait  penelitian  ini.  Pengelompokan  210  data  pada  set  data pengelompokan  2  dimensi[6].  Dimensi  data  dari  3  fitur  yaitu  nomor  surat  (berdasarkan  keperluan surat  yaitu  KP  atau  KU),  status  penerima  surat,  perihal  surat.  Nilai  masing-masing  data  yang digunakan  seperti  pada  tabel  1.  Pengukuran  jarak  yang  digunakan  yaitu  jarak  Euclidean.  Jumlah kelompok  adalah  2  yaitu  kepegawaian  (KP)  dan  keuangan  (KU).  Ambang  batas  atau  threshold  (T) yang digunakan untuk perubahan fungsi objektif adalah 0,1.
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i1.1304
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## Tabel 1 Contoh nilai yang digunakan untuk pengelompokan
Data ke-i No.Surat Status Penerima Surat Perihal Surat 1 2 2 1 2 3 1 2 3 63 1 2
Pada tabel 1, untuk data perihal surat berdasarkan sepuluh bagian yaitu bobot surat dari skala 1  sampai  10  berdasarkan  seringnya  diperlukan  surat  tersebut.  Untuk  data  status  penerima  surat berdasarkan  tiga  bagian  yaitu  pemberian  bobot  berdasarkan  seringnya  diperlukan  surat  tersebut  dari skala 1 hingga 3.

## a. Inisialisasi
1) Mengalokasikan semua data pada satu kelompok secara acak dari  proses  pengacakan  yang  dilakukan  maka  masing-masing  data  bergabung  ke  masing- masing kelompok dari 2 kelompok yakni kepegawaian (KP) dan keuangan (KU).
2)    Menghitung  pusat  kelompok  (sentroid).  Lokasi  pusat  kelompok  hasil  dari  persamaan  1 untuk menghitung pusat kelompok dari masing-masing fitur yang diambil dari rata-rata semua data yang bergabung dalam setiap kelompok
Tabel 2 Menghitung pusat kelompok pada kelompok 1
Cluster 1 Total Data No. Surat Status Penerima Surat Perihal Surat Jumlah 61 19831 166 390 Rata-rata 149,12 1,08 3,53 Tabel 3 Menghitung pusat kelompok pada kelompok 2 Cluster 2 Total Data No. Surat Status Penerima Surat Perihal Surat Jumlah 149 11064 178 541 Rata-rata 147,59 1,05 3,18

## Tabel 4 Pusat kelompok pada langkah inisiasi
Kelompok No. Surat Status Penerima Surat Perihal Surat 1 149,12 1,08 3,53 2 147,59 1,05 3,18
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i1.1304
Nilai  rata-rata  pada  tabel  2  dan  tabel  3  digunakan  pada  tabel  4  dalam    mencari  pusat kelompok  dan  hasilnya  untuk  menghitung  jarak  data  ke  pusat kelompok  seperti  persamaan  2  dan didapat fungsi objektif yaitu sebesar 16997,78 sehingga perubahan fungsi objektif sebagai berikut :
Jarak lama = 0 Jarak baru = 16997,78
Perubahan fungsi objektif      = | jarak baru – jarak lama |
= | 16997,78– 0 |
= 16997,78
Nilai perubahan fungsi objek sebesar 17397,78 masih di atas nilai ambang batas (threshold) yaitu  0,1  maka  pusat  kelompok  dihitung  kembali  ke  iterasi selanjutnya  sampai  nilai  perubahan fungsi objektif di bawah ambang batas atau tidak adanya perpindahan kelompok.
b. Iterasi 1
1) Menghitung  kembali  jarak  terpendek  setiap  data  pada  kelompok  tertentu.
2) Mengalokasikan setiap data pada sentroid terdekat
3) Menghitung pusat kelompok (sentroid)
Seperti pada proses inisialisasi didapat pusat kelompok untuk iterasi 1 dan nilai rata- rata untuk masing-masing kelompok seperti pada tabel 5 dan tabel 6 Pusat kelompok pada iterasi 1 seperti pada tabel 7.
Tabel 5 Menghitung pusat kelompok pada kelompok 1
Cluster 1 Total Data No. Surat Status Penerima Surat Perihal Surat Jumlah 71 15831 158 483 Rata-rata 220,13 1,09 3,33

## Tabel 6 Menghitung pusat kelompok pada kelompok 2
Cluster 2 Total Data No. Surat Status Penerima Surat Perihal Surat Jumlah 139 15064 143 460 Rata-rata 73,17 1,03 3,31
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i1.1304
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## Tabel 7 Pusat kelompok pada iterasi 1
Kelompok No. Surat Status Penerima Surat Perihal Surat 1 220,13 1,09 3,33 2 73,17 1,03 3,31
Nilai  rata-rata  digunakan  pada  tabel  8  dan  didapat  fungsi  objektif  yaitu  sebesar 25477,52 sehingga perubahan fungsi objektif sebagai berikut:
Jarak lama = 16997,78 Jarak baru = 25477,52 Perubahan fungsi objektif = | jarak baru – jarak lama | = | 25477,52 - 16997,78|
= 8479,74
Lanjut  ke  iterasi  berikutnya  dengan  langsung  menampilkan  langkah  menghitung pusat kelompok. Untuk mendapatkan jarak baru pada tahapan iterasi ke-1.

## c. Iterasi 2
Pusat  kelompok untuk iterasi 2 seperti pada tabel  9 dan tabel 10 dan nilai rata- rata untuk kelompok 1 seperti pada tebel 11.

## Tabel 1 Menghitung pusat kelompok pada kelompok 1
Cluster 1 Total Data No. Surat Status Penerima Surat Perihal Surat Jumlah 71 15831 158 483 Rata-rata 220,13 1,09 3,33 Tabel 2 Menghitung pusat kelompok pada kelompok 2 Cluster 2 Total Data No. Surat Status Penerima Surat Perihal Surat Jumlah 139 15064 143 460 Rata-rata 73,17 1,03 3,31
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i1.1304
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## Tabel 3 Pusat kelompok pada iterasi 2
Kelompok No. Surat Status Penerima Surat Perihal Surat 1 220,13 1,09 3,33 2 73,17 1,03 3,31
Fungsi  objektif  yaitu  sebesar  26477,52  sehingga  perubahan  fungsi  objektif sebagai berikut:
Jarak lama = 25477,52 Jarak baru = 25477,52 Perubahan fungsi objektif = | jarak baru – jarak lama | = | 25477,52- 25477,52| = 0,00
Pada iterasi ke-2, nilai perubahan fungsi objek sebesar 0,00 berada di bawah nilai ambang batas (threshold) yaitu 0,1 atau tidak adanya perpindahan kelompok maka iterasi dihentikan.

## 5 Kesimpulan (or Conclusion)
Kesimpulan yang dapat diambil dari penggunaan algoritma K-Means pada kumpulan data surat keluar  yang  terklaster  adalah  algoritma  K-Means  dapat  digunakan  untuk  mengelompokkan  surat keluar berdasarkan jumlah surat, status penerima pesan dan subjek surat dengan menerapkan langkah dan  ketentuan  algoritma  K-Means,  khususnya  dengan  menggunakan  iterasi.  Iterasi  terus  dilakukan selama  nilai  perubahan fungsi  benda tetap lebih besar  dari  nilai  ambang  batas  yang  diberikan,  yaitu 0,1,  atau  gerak  kelompok  masih  terjadi.  Pada  iterasi  kedua  dapat  dihentikan  karena  nilainya  kurang dari nilai ambang batas yaitu 0,00 dan tidak ada lagi pergerakan kelompok.

## Referensi (Reference)
[1] T. F. S. Aji, Mugiarso, and K. F. Ramdhania, “Sistem Informasi Pengarsipan Surat Masuk dan Keluar dengan Algoritma Sequential Search di Kelurahan Bahagia,” J. Inform. Inf. Secur. , vol. 3, no. 1, pp. 111–124, 2022, doi: 10.31599/jiforty.v3i1.1336.
[2] N. Riyanah and F. Fatmawati, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Klasifikasi Penerima Bantuan Surat Keterangan Tidak Mampu,” JTIM  J. Teknol. Inf. dan Multimed. , vol. 2, no. 4, pp. 206–213, 2021, doi: 10.35746/jtim.v2i4.117.
[3] M.  F.  Sjofjan  and  R.  T.  Aldisa,  “Kombinasi  Algoritma  Sequential  Search  dan  Fitur Autocomplete  Pada  Aplikasi  Arsip  (E-Arsip)  Perpustakaan  Berbasis Web,” J.  Inf.  Syst.  Res. ,
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i1.1304
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
vol. 4, no. 4, pp. 1262–1269, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i4.3748.
[4] I.  Pratiwi,  “Implementasi Algoritma  Left  Corner  Parsing  Dalam  Pencarian  Surat  Pada  Arsip Surat Masuk dan Surat Keluar,” vol. 1, no. 3, pp. 99–102, 2022.
[5] Y. Muharam and Y. Bahtiar, “Pembangunan Aplikasi Klasifikasi Kode Surat Berbasis Android Menggunakan Algoritma Boyer-Moore Di Kantor Kecamatan Ciparay,” J. Inform. , vol. 08, no. 4, pp. 50–57, 2021.
[6] I.  M.  Rian  Yuliawan,  D.  Care  Khrisne,  and  P.  Arya  Mertasana,  “Penerapan  Algoritma  K- Means Clustering dalam Penentuan Nilai Huruf pada Permainan Susun Kata Bahasa Bali,” J. SPEKTRUM , vol. 6, no. 3, p. 87, 2019, doi: 10.24843/spektrum.2019.v06.i03.p12.