## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6892

## Analisis Data Mining dalam Komparasi Average Linkage AHC dan K-Means Clustering untuk Dataset Facebook Live Sellers
Jhiro Faran 1 , Rima Tamara Aldisa 2,*
1 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Magister Teknologi Informasi, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 jhirofaran2022@student.unas.ac.id, 2,* rimatamaraa@gmail.com Email Penulis Korespondensi: rimatamaraa@gmail.com
Abstrak− Facebook Live adalah platform media sosial milik Facebook yang memungkinkan pengguna untuk melakukan siaran video secara langsung atau live streaming melalui internet. Pengguna dapat berbagi momen secara real-time dengan teman- teman, pengikut, atau anggota kelompok tertentu. Platform ini memungkinkan siapa saja yang memiliki akun Facebook untuk membuat siaran video  langsung  dari perangkat seluler  atau komputer  yang  dilengkapi dengan  kamera  web. Banyak pelaku Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) memanfaatkan Facebook Live sebagai alat untuk menjual produk atau jasa secara langsung  kepada  penonton  mereka.  Strategi  ini  semakin  populer  dalam  pemasaran  langsung  di  media  sosial,  terutama  di beberapa negara seperti Tiongkok dan Thailand. Para penjual di Facebook Live, yang disebut sebagai Facebook Live Sellers, melakukan siaran langsung  di platform  ini untuk  memperkenalkan produk atau  jasa. Mereka  menjelaskan semua fitur  yang ditawarkan,  menjawab  pertanyaan  dari  penonton,  dan  mendorong  mereka  untuk  segera  melakukan  pembelian.  Untuk meningkatkan minat pembeli, seringkali mereka menawarkan tawaran khusus atau diskon. Facebook Live Sellers juga dapat dianggap sebagai bentuk pemasaran influencer, di  mana individu atau bisnis  membangun pengikut setia dan  menggunakan pengaruh mereka untuk mempromosikan produk dan layanan. Meskipun memiliki potensi keuntungan, Facebook Live Sellers juga menghadapi tantangan. Mereka berinteraksi langsung dengan  calon pembeli,  yang kadang-kadang  mungkin tidak puas dengan  produk  yang  ditawarkan  atau  cara  penjual  mempromosikannya.  Oleh  karena  itu,  evaluasi  seperti  komentar,  reaksi (seperti  like,  unlike,  angry),  dan  interaksi  lainnya  selama  siaran  menjadi  penting.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengelompokkan reaksi calon pembeli selama siaran Facebook Live sebagai strategi untuk mengatasi beberapa permasalahan dalam  penjualan  langsung  melalui  platform  ini.  Selain  itu,  pengelompokkan  berdasarkan  jumlah  like  dan  komentar  dapat membantu  penjual  mengidentifikasi  kelompok  pembeli  yang  paling  aktif  dan  berpotensi  menjadi  pelanggan  setia.  Jumlah sampel data ditentukan dengan memanfaatkan metode solvin sehingga dataset yang menjadi sampel data berjumlah 341 data. Metode yang digunakan untuk pengelompokkan adalah K-Means dan AHC (Average linkage) dengan hasil akhir menunjukkan bahwa jumlah data yang dikelompokkan menjadi tiga cluster oleh kedua metode tersebut sama, dengan sebagian besar data berada dalam Cluster 0 yaitu 98,5% dari total sampel data. Cluster 1 memiliki jumlah data yang sedikit yaitu 0,6%, sementara Cluster 2 0,9% dari sampel data.
Kata Kunci: Data Mining; Clustering; Metode Average Linkage AHC; Metode K-Means; Dataset
Abstract− Facebook Live is a social media platform owned by Facebook that allows users to broadcast videos directly or live stream  via  the  internet.  Users  can  share  moments  in  real-time  with  friends,  followers,  or  members  of  certain  groups.  The platform allows anyone with a Facebook account to create live video broadcasts from a mobile device or computer equipped with a webcam. Many Micro, Small and Medium Enterprises (MSMEs) use Facebook Live as a tool to sell products or services directly to their audience. This strategy is increasingly popular in direct marketing on social media, especially in countries such as China and Thailand. Sellers on Facebook Live, known as Facebook Live Sellers, broadcast live on the platform to introduce products or services. They  explain all the features  offered, answer questions from  viewers, and  encourage them to  make a purchase immediately. To increase buyer interest, they often offer special offers or discounts. Facebook Live Sellers can als o be considered a form of influencer marketing, where individuals or businesses build a loyal following and use their influence to promote products and services.  Despite the potential benefits, Facebook Live Sellers also face  challenges.  They interact directly with potential buyers, who may sometimes be dissatisfied  with the product offered or the way the seller promotes it. Therefore, evaluations such as comments, reactions (such as like, unlike, angry), and other interactions during broadcasts are important. This research aims to group potential buyers' reactions during Facebook Live broadcasts as a strategy to overcome several problems in direct sales via this platform. In addition, grouping by the number of likes and comments can help sellers identify the most active groups of buyers and have the potential to become loyal customers. The number of data samples was determined  using  the  Solvin  method  so  that  the  dataset  that  became  the  data  sample  was  341  data.  The  methods  used  for grouping are K-Means and AHC (Average linkage) with the final results showing that the amount of data grouped into three clusters by both methods is the same, with most of the data being in Cluster 0, namely 98.5% of the total data sample. . Cluster 1 has a small amount of data, namely 0.6%, while Cluster 2 has 0.9% of the data sample.
Keywords : Data Mining; Clustering; Average Linkage AHC Method; K-Means Method; Datasets

## 1. PENDAHULUAN
Facebook Live adalah salah satu platform media sosial Facebook yang memfasilitasi pengguna dalam melakukan penyiaran  video  secara  langsung  atau  dikenal  sebagai  live  streaming  melalui  internet.  Melalui  Facebook  Live, pengguna  diberi  kesempatan  untuk  berbagi  momen  dalam  waktu  nyata  dengan  teman-teman  mereka,  pengikut mereka atau anggota kelompok tertentu. Dengan fitur ini, siapa saja yang memiliki akun Facebook dapat membuat siaran video langsung dari perangkat seluler atau komputer mereka yang dilengkapi dengan kamera web. Dengan adanya  flatform  tersebut,  banyak  pelaku  UMKM  memanfaatkan  facebook  live  sebagai  sarana  dalam  menjual produk  seperti  pakaian,  kosmetik,  perhiasan,  barang  elektronik,  makanan,  dan  lain  sebagainya  atau  jasa  secara langsung kepada penonton (pengguna lainnya).

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6892
Hal ini semakin populer dalam strategi pemasaran langsung di media sosial, khususnya di beberapa negara seperti Tiongkok (Thailand). Seorang Facebook Live Seller melakukan siaran langsung di platform Facebook, di mana mereka memperkenalkan produk atau jasa, menjelaskan segala fitur yang ditawarkan, menjawab pertanyaan dari  penonton  dan  mendorong  mereka untuk segera membuat pembelian saat siaran  berlangsung. Dalam upaya meningkatkan minat pembeli, biasanya mereka juga memberikan tawaran khusus atau diskon.
Facebook  Live  Sellers  juga  dapat  dianggap  sebagai  salah  satu  bentuk  pemasaran  influencer,  di  mana individu  atau  bisnis  membangun  pengikut  setia  dan  menggunakan  pengaruh  mereka  untuk  mempromosikan produk dan layanan. Seorang Facebook Live Seller juga memiliki tantangan, selain dapat berinteraksi langsung dengan calon pembeli, tidak  menutup kemungkinan ada  beberapa pembeli  yang kurang suka  baik  produk yang ditawarkan atau cara penjual dalam mempromosikan produk, sehingga perlunya evaluasi kembali seperti komentar calon pembeli, reaksi yang diberikan pembeli (like, unlike, angrys dan interaksi lainnya) saat live.
Berdasarkan permasalahan diatas,  maka peneliti akan  melakukan pengelompokkan reaksi calon pembeli pada saat penjual menawarkan barang yang dijual sehingga dapat menjadi strategi yang efektif untuk mengatasi beberapa  permasalahan  dalam  aktivitas  penjualan  langsung  melalui  platform  Facebook  Live.  Selain  itu, pengelompokkan  berdasarkan  jumlah  like  dan  komentar  juga  dapat  membantu  penjual  dalam  mengidentifikasi kelompok pembeli yang paling aktif dan berpotensi menjadi pelanggan setia.
Penjual  juga  dapat  menggunakan  pengelompokkan  ini  untuk  mengukur  kinerja  mereka  sendiri.  Mereka dapat melihat apakah peningkatan  interaksi  berdampak positif pada penjualan  mereka. Pengelompokkan dalam data mining  memiliki  beberapa  metode seperti K-Means, K-Medoids,  Single Linkage  AHC, Complate Linkage AHC, Average Linkage AHC, SOM, Fuzzy C-Means dan lainnya[1][2][3].
Ada  beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan  yang  membahas  topik  yang  serupa  dengan  penelitian  ini, yaitu sebuah penelitian pada tahun 2023, penelitian yang dilakukan oleh Ridha Maya Faza Lubis, dkk. bertujuan untuk mengelompokkan produk terlaris di swalayan menggunakan metode Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC). Dalam penerapan metode AHC, alternatif-alternatif dengan matriks atau jarak yang serupa dikelompokkan ke dalam beberapa cluster.
Dalam kasus  ini,  jumlah cluster yang terbentuk adalah 3,  yaitu cluster 0, cluster 1 dan cluster 2. Setiap cluster memiliki karakteristik unik dalam hal jumlah produk dan persentase. Cluster 0 adalah yang terbesar dengan 45% dari total produk, mencakup 9 produk. Di sisi lain, cluster 2 dan cluster 1 jauh lebih kecil, masing-masing hanya  mencakup  0,30%  (6  produk)  dan  0,25%  (5  produk).  Selain  itu,  data  penjualan  produk  juga  disajikan berdasarkan rentang harga tertentu[4].
Pada  tahun  2022,  telah  dilakukan  penelitian  oleh  Nanda  Try  Luchia,  dkk,  Dalam  penelitian  tersebut dilakukan perbandingan antara dua algoritma yaitu K-Means dan K-Medoids dengan tujuan menentukan algoritma yang menghasilkan klasterisasi data terbaik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma K-Means lebih unggul dibandingkan  dengan  K-Medoids  dalam  mengklasifikasikan  data  penduduk  miskin  di  Indonesia.  Hal  ini dibuktikan dengan nilai terbaik dari indeks Davies-Bouldin (DBI) pada algoritma K-Means sebesar 0.041, dengan percobaan pengelompokan (K) sebanyak 8[5].
Pada tahun 2023, Sofia Fulvi Intan, dkk melakukan sebuah penelitian dengan membandingkan algoritma K-Means dengan K-Medoid dengan tujuan untuk menentukan algoritma yang paling efektif dalam menghasilkan pengelompokan  dengan  jumlah  pengeluaran  mahasiswa  yang  paling  sedikit  dalam  satu  bulan.  Hasil  penelitian tersebut  menunjukkan  bahwa  algoritma  K-Medoids  lebih  optimal  dalam  pengelompokkan  data  pengeluaran mahasiswa dibandingkan dengan K-Means. Hasil terbaik dari K-Medoids ditemukan pada pengelompokan dengan nilai  K=10,  yang  menghasilkan  nilai  indeks  Davies-Bouldin  (DBI)  sebesar  0.107.  Hal  ini  menandakan  bahwa pengeluaran  mahasiswa  paling  sedikit  terdapat  dalam  pengelompokan  ini.  Di  sisi  lain,  algoritma  K-Means menghasilkan  nilai  DBI  terendah  pada  klaster  9  dengan  nilai  0.119,  yang  menunjukkan  jumlah  pengeluaran mahasiswa yang lebih besar dibandingkan dengan K-Medoids[6].
Lisna  zahrotun  melalukan  penelitian  pada  tahun  2023,  penelitian  tersebut  melakukan  teknik pengelompokkan dalam distribusi UMKM bidang jasa. Dengan menganalisis pengelompokan UMKM bidang jasa, informasi  tersebut  dapat  digunakan  sebagai  panduan  untuk  mendukung  pertumbuhan  dan  menjaga  stabilitas UMKM  bidang  jasa.  Proses  penelitian  melibatkan  beberapa  tahap,  yaitu  Load  Data,  Data  Cleaning  dan  Data Selection,  Data  Transformation,  penerapan  Agglomerative  Hierarchical  Clustering  (AHC)  dengan  metode complete  linkage,  pengujian  menggunakan  Silhouette  Coefficient,  dan  Representasi  Pengetahuan.  Hasil  dari penelitian menunjukkan bahwa metode AHC complete linkage dapat digunakan efektif pada UMKM bidang jasa, dengan  hasil  pengujian  terbaik  mencapai  0,729  dan  pembentukan  2  kelompok.  Dari  kedua  kelompok  yang terbentuk, kelompok 1 merupakan kelompok UMKM bidang jasa yang memerlukan perhatian khusus dari Dinas Perindustrian dan Koperasi karena telah berdiri dalam waktu yang cukup lama namun omsetnya masih di bawah 10 juta[7].
Berdasarkan beberapa penelitian yang telah dilakukan, maka pada penelitian ini akan melakukan analisa terhadap  perbandingan  kedua  metode  clustering  yang  sebelumnya  telah  dilakukan  oleh  beberapa  peneliti  yaitu metode K-Means dan AHC, pada metode AHC akan digunakan mode Average linkage dikarenakan secara proses pengelompokkan berdasarkan nilai rata-rata centroidnya.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6892

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data Mining merupakan suatu proses yang memanfaatkan teknik-teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning guna mengekstraksi serta mengidentifikasi informasi yang memiliki nilai serta pengetahuan yang relevan dari beragam basis data yang besar. Terdapat beberapa istilah lain yang memiliki arti yang serupa dengan  data  mining,  seperti  Knowledge  discovery  in  databases  (KDD),  ekstraksi  pengetahuan  (knowledge extraction), analisis data atau pola (data atau pattern analysis), kecerdasan bisnis (business intelligence), serta data archaeology dan data dredging. Proses data mining dimulai dengan langkah awal yaitu pemilihan data dari sumber data hingga data target, lalu dilanjutkan dengan tahap preprocessing untuk meningkatkan kualitas  data. Setelah itu, dilakukan tahap transformasi data, kemudian proses data mining itu sendiri, dan akhirnya tahap interpretasi serta evaluasi, yang menghasilkan output berupa pengetahuan baru yang diharapkan memberikan kontribusi yang lebih baik[8][9][10].
Gambar 2. Proses Data Mining[11]
1. Klasifikasi
Klasifikasi adalah salah satu teknik yang sangat umum digunakan dalam data mining. Masalah bisnis seperti Analisis Churn dan Manajemen Risiko seringkali memanfaatkan teknik klasifikasi. Klasifikasi adalah upaya untuk mengelompokkan setiap entitas data ke dalam kategori tertentu. Setiap entitas data memiliki sejumlah atribut, di antaranya adalah atribut kelas (class attribute). Dalam teknik ini, tujuannya adalah untuk mencari model  yang  dapat  menjelaskan  atribut  kelas  sebagai  suatu  fungsi  dari  atribut-atribut  input.  Algoritma  Data Mining yang membutuhkan variabel target untuk proses pembelajaran (hingga menghasilkan aturan atau pola yang berlaku pada data) biasanya disebut Algoritma Supervised. Contoh Algoritma Klasifikasi meliputi Pohon Keputusan (Decision Trees), Jaringan Saraf Tiruan (Neural Network) dan Naive Bayes [12][13][14][15].
2. Regresi
Regresi  adalah  suatu  metode  yang  memiliki  kemiripan  dengan  klasifikasi,  dengan  perbedaan  utama  bahwa regresi tidak digunakan untuk mengidentifikasi pola yang terklasifikasi sebagai kelas tertentu. Tujuan utama dari metode regresi adalah untuk menemukan pola dan memprediksi nilai numerik. Sebagai contoh sederhana, Teknik  Linear  Line-fitting  adalah  salah  satu  bentuk  regresi,  yang  menghasilkan  sebuah  fungsi  untuk memprediksi  nilai  berdasarkan  input  yang  diberikan.  Metode  regresi  yang  lebih  kompleks  juga  dapat mengakomodasi  input  berupa  kategori,  sehingga  tidak  terbatas  pada  data  numerik  saja.  Dua  teknik  populer yang  digunakan  dalam  regresi  adalah  regresi  linear  dan  regresi  logistik.  Selain  itu,  ada  juga  teknik  seperti Pohon Regresi (bagian dari algoritma Microsoft Decision Trees) dan Jaringan Saraf (Neural Network) yang didukung oleh SQL Server Data Mining. Regresi digunakan dalam berbagai masalah bisnis, misalnya untuk memperkirakan metode distribusi, kapasitas distribusi, musim, dan bahkan untuk memprediksi kecepatan angin berdasarkan variabel seperti suhu, tekanan udara, dan kelembaban[16][17].
3. Clustering
Clustering  merupakan  proses  mengelompokkan  pola  atau  data  yang  belum  diberi  label  dengan  tujuan membentuk kelompok-kelompok yang memiliki karakteristik yang serupa.  Pada pembahasan ini, objek atau data dikelompokkan berdasarkan tingkat kemiripan antar mereka sehingga objek dalam satu kelompok akan lebih  mirip  satu  sama  lain  daripada  dengan  objek  dalam  kelompok  lain.  Melalui  pendekatan  ini,  kita  dapat membantu mengidentifikasi serta menemukan kelompok-kelompok alami yang terdapat dalam sebuah dataset. Clustering merupakan salah satu teknik dalam data mining yang termasuk dalam kategori Unsupervised, karena

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6892
tidak  ada  atribut  tunggal  yang  digunakan  sebagai  panduan  dalam  proses  pembelajaran.  Sebagai  gantinya, semua atribut input diperlakukan dengan cara yang sama. Sebagian besar Algoritma Clustering membangun model  dengan  mengikuti  serangkaian  iterasi  dan  berhenti  ketika  model  tersebut  telah  mencapai  pusat  atau kumpulan titik-titik (batasan dari segmen ini telah mencapai kestabilan) [18][19][20].
4. Forecasting
Forecasting  juga  merupakan  metode  penting  dalam  data  mining.  Contohnya  digunakan  untuk  memberikan proyeksi  terhadap  pertanyaan-pertanyaan  seperti,  berapa  jumlah  penjualan  produk  tertentu  yang  dapat diharapkan untuk bulan depan?. Teknik forecasting dapat memberikan solusi terhadap pertanyaan sebelumnya. Dalam prosesnya, teknik forecasting akan menggunakan serangkaian data berisi nilai yang berkembang seiring waktu  sebagai  input,  kemudian  menggunakan  berbagai  teknik  machine-learning  dan  statistik  yang  terkait dengan  pola  musiman,  tren,  dan  kebisingan  dalam  data  untuk  menghubungkan  dengan  nilai  masa depan[21][22][23].
5. Asosiasi
Asosiasi juga dikenal dengan istilah Analisis Keranjang Belanja. Contoh umum dari masalah bisnis ini adalah menganalisis data transaksi penjualan untuk mengidentifikasi produk-produk yang sering dibeli bersama oleh pelanggan. Sebagai contoh, jika seseorang membeli pasta gigi, kemungkinan besar mereka juga akan membeli sikat  gigi.  Kesamaan  dalam  pola  pembelian  ini  digunakan  untuk  mengidentifikasi  kelompok  produk  yang sering  dibeli  bersamaan  dan  untuk  memahami  kebiasaan  pelanggan  yang  dapat  dimanfaatkan  dalam  upaya cross-selling[24][25][26].
6. Sequence analysis merupakan teknik atau metode yang diterapkan untuk menganalisis data yang disusun secara berurutan  atau  dalam  rentang  waktu  tertentu.  Pendekatan  ini  sering  dimanfaatkan  dalam  berbagai  bidang seperti  bioinformatika,  analisis  keuangan,  peramalan,  dan  pemodelan  perilaku  konsumen.  Dalam  lingkup bioinformatika,  sequence  analysis  berguna  untuk  mengamati  data  sekuens  DNA,  RNA,  atau  protein. Haltersebut dilakukan pencarian pola yang tetap dalam sekuens, pemodelan struktur sekuens, serta identifikasi gen atau protein yang terkait dan sebagainya. Sequence analysis juga digunakan dalam analisis keuangan untuk mengkaji data harga saham,  harga komoditas, atau data keuangan  lain  yang  melibatkan unsur unsur waktu. Dalam  analisis  keuangan,  metode  ini  digunakan  untuk  mengenali  tren,  pola,  atau  perubahan  yang  dapat mendukung  pengambilan  keputusan  investasi  yang  lebih  cerdas.  Selain  itu,  squence  analysis  juga  bisa diterapkan dalam pemodelan perilaku konsumen untuk menganalisis pola pembelian atau aktivitas pelanggan. Hal  ini  dapat  membantu  perusahaan  mengidentifikasi  kebiasaan  pembelian  pelanggan,  mengembangkan strategi pemasaran yang lebih efektif, atau meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan[27][28].
7. Prediksi
Prediksi dalam data mining adalah kemampuan sebuah proses untuk mengidentifikasi pola khusus dalam data yang  dapat  ditemukan  melalui  berbagai  variabel  yang  ada  dalam  data  tersebut.  Setelah  pola  ini  ditemukan, mereka  dapat  digunakan  untuk  meramalkan  nilai  atau  jenis  variabel  lain  yang  belum  diketahui.  Salah  satu teknik yang umum digunakan untuk ini adalah teknik klasifikasi atau classification (predictive), di mana data baru ditempatkan dalam salah satu dari beberapa kategori yang telah ditentukan sebelumnya[29][30].
8. Estimasi
Estimasi merupakan suatu teknik dalam data mining yang digunakan untuk memproyeksikan nilai yang masih belum diketahui dalam  suatu dataset berbasis  angka. Secara prinsip,  metode ini  memiliki kesamaan dengan prediksi  dan  klasifikasi,  hanya  saja  jenis  data  yang  digunakan  berbeda.  Terdapat  beberapa  metode estimasi yang  sering  digunakan,  antara  lain  Point  Estimation,  Confidence  Interval  Estimations,  Simple  Linear Regression, Correlation, dan Multiple Regression[31][32][33].

## 2.2 K-Means
Metode  K-Means  adalah  salah  satu  pendekatan  dalam  analisis  data  dan  pengelompokan  yang  bertujuan  untuk mengelompokkan data berdasarkan atribut yang diberikan. Algoritma K-Means bertujuan untuk menemukan pusat kelompok, disebut centroid, di mana data dengan kesamaan tertentu dikelompokkan bersama. Langkah awal dalam algoritma  ini  adalah  menentukan  jumlah  kelompok  yang  diinginkan  (k)  dan  menetapkan  posisi  awal  centroid secara  acak.  Setelah  itu,  algoritma  akan  menghitung  jarak  antara  setiap  data  dengan  centroid  terdekat  dan mengelompokkan data ke centroid tersebut. Kemudian, posisi centroid diperbarui dengan mengambil rata-rata data dalam  setiap  kelompok.  Proses  ini  diulang  sampai  tidak  ada  perubahan  dalam  penempatan  data  atau  mencapai kriteria  penghentian  yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Berikut  adalah  langkah-langkah  yang  dapat  digunakan dalam menerapkan metode K-Means untuk pengelompokan[34][35][36][37]:
1. Tentukan jumlah cluster
2. Dalam  iterasi  pertama,  hitunglah  pusat  centroid  dengan  menggunakan  nilai  data  yang  diambil  secara  acak sebagai pusat centroid awal
Ki = 1 M ∑ X j M j=1 (1)
3. Gunakan centroid awal untuk menghitung jarak terdekat

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6892
d Euclidean (X, Y) = √∑ (X i − Y i ) 2 n i=1 (2)
Ket:
d(x,y) = jarak data ke x ke pusat cluster y Xi = data ke-i pada atribut data ke n
Yi
= data ke-j pada atribut data ke n
4. Data  yang  memiliki  jarak  paling  mendekati  akan  dikelompokkan  bersama  dalam  satu  kelompok  (cluster), sementara data yang memiliki jarak lebih besar akan ditempatkan ke dalam kelompok yang berbeda.
5. Proses  iterasi  berikutnya  dilakukan  dengan  menggunakan  posisi  centroid  yang  baru,  yang  ditentukan berdasarkan kelompok dengan jarak minimum terhadap data. Proses ini terus diulang mulai dari langkah awal hingga mencapai iterasi terakhir. Jika terjadi perubahan posisi centroid kelompok, iterasi akan terus berlanjut. Namun, jika tidak ada perubahan dalam posisi centroid kelompok, maka proses iterasi akan berhenti.

## 2.3 AHC (Agglomerative Hierarchical Clustering)
AHC adalah suatu teknik atau algoritma dalam  analisis kluster yang  bertujuan untuk  mengelompokkan data ke dalam struktur kluster hierarkis. Pendekatan ini dimulai dengan menganggap setiap data sebagai sebuah kluster tunggal,  kemudian  secara  berangsur-angsur  menggabungkan  kluster-kluster  yang  memiliki  tingkat  kesamaan tertinggi berdasarkan metrik atau jarak yang telah ditentukan sebelumnya. Proses AHC diawali dengan mengukur jarak antara setiap pasangan data, lalu menggabungkan dua kluster yang memiliki jarak terdekat untuk membentuk sebuah kluster baru. Proses ini terus berlanjut dengan penggabungan kluster-kluster yang semakin besar hingga semua  data  tergabung  dalam  satu  kluster  utama.  Selama  proses  ini,  terbentuklah  struktur  hirarkis  yang mencerminkan hubungan antar kluster, sering kali direpresentasikan dalam bentuk pohon dendrogram atau grafik. Salah satu keunggulan utama dari metode AHC adalah fleksibilitasnya dalam pemilihan metrik atau jarak yang digunakan  untuk  mengukur  kesamaan  antar  data.  Jenis  metrik  yang  digunakan  dapat  bervariasi,  seperti  jarak Euclidean,  jarak  Manhattan,  atau  jarak  Mahalanobis,  tergantung  pada  sifat  data  dan  tujuan  analisis  yang  ingin dicapai.  Selain  itu,  penggunaan  AHC  dapat  dikendalikan  dengan  memilih  jumlah  kluster  yang  diinginkan  atau menggunakan kriteria pemotongan (cut-off) untuk menghentikan proses penggabungan kluster. Jarak antara dua kluster  dapat  dihitung  menggunakan  rumus  yang  sesuai,  seperti  Euclidean  Distance  atau  Manhattan Distance[38][39][40][41][42]. 1. Menghitung matriks jarak Euclidean Distance:
d(x 2 , x 1 ) = √∑ |x j − y j | d j=1 2 (3)
Manhattan Distance:
D man (x, y) = ∑ |x 2j − y 1j | d j=1
(4)
2. Pengelompokkan AHC
Proses pengelompokkan menggunakan algoritma AHC dapat digunakan tiga mode yang berbeda diantaranya adalah  single  linkage, complete  linkage, average  linkage. Dalam penelitian  ini akan  menggunakan  Average linkage dengan menggunakan rata-rata jarak antara dua klaster yang akan digabungkan[43][44].
d uv = average{d uv }, d uv ∈ D (5)
2.6 Tahapan Penelitian

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6892

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengelompokkan  terhadap  Dataset  Facebook  Live  Sellers  yang  diambil  dari  link Facebook Live Sellers in Thailand - UCI Machine Learning Repository. Data yang ada didalam dataset tersebut berjumlah 7050 data yang terdiri dari data vidio, photo, link dan status, penelitian  ini  berfokus pada data vidio yang terdiri dari 2334 data dengan 9 atribut. Dalam penentuan sampel data digunakan teknik solvin berikut ini. N = 2334 e = 5% atau 0,05
n = N 1+Ne 2 = 2334 1+2334∗0,05 2 = 341,478
Setelah  di  hitung  jumlah  sampel  data  yang  akan  di  kelompokkan  menggunakan  teknik  solvin,  maka sebanyak 341 data yang akan di kelompokkan pada penelitian ini dan diambil secara random. Berikut dapat dilihat sampel data pada tabel 1.

## Tabel 1. Sampel Data
No.  status_id  num_reactions  num_comments  num_shares  num_likes  ...  ...  num_angrys
1 1 529 512 262 432 ...  ... 0 2 3 227 236 57 204 ...  ... 0 3 7 503 614 72 418 ...  ... 3 4 8 295 453 53 260 ...  ... 1 5 16 332 100 30 303 ...  ... 0 6 17 135 256 79 117 ...  ... 0 7 18 150 173 47 132 ...  ... 0 8 19 221 166 36 192 ...  ... 0 9 24 18 0 0 18 ...  ... 0 10 26 37 0 1 37 ...  ... 0 11 27 75 36 14 70 ...  ... 0 12 28 90 78 9 85 ...  ... 0 13 30 253 300 31 229 ...  ... 0 14 32 45 14 0 40 ...  ... 0 15 37 128 137 26 110 ...  ... 0 16 40 171 292 28 150 ...  ... 0 17 41 90 72 23 79 ...  ... 0 18 42 139 39 9 121 ...  ... 0 19 43 236 181 21 201 ...  ... 1 20 44 225 210 34 193 ...  ... 0 21 46 372 456 37 334 ...  ... 4 22 48 128 60 11 114 ...  ... 1 23 49 186 235 46 163 ...  ... 1 24 50 309 444 36 254 ...  ... 0 25 52 119 72 28 103 ...  ... 0 26 54 240 255 111 193 ...  ... 1 27 55 164 136 48 146 ...  ... 0 28 56 202 327 42 171 ...  ... 0 29 57 211 284 46 186 ...  ... 0 30 58 148 114 16 136 ...  ... 0 31 59 97 81 16 84 ...  ... 0 32 60 279 292 34 254 ...  ... 0 33 62 177 193 34 151 ...  ... 0 34 64 289 258 33 256 ...  ... 0 35 67 206 259 48 181 ...  ... 0 36 68 362 468 86 305 ...  ... 0 37 69 184 130 51 161 ...  ... 0 38 70 216 251 34 199 ...  ... 1 ... ... ... ... ... ...  ... ... ... ... ... ... ... ...  ... ... 341 1370 432 5 0 432 ...  ... 0
Pengelompokkan dilakukan dengan memanfaatkan aplikasi rapidminer, rapidMiner menyajikan pengguna dengan  antarmuka  pengguna  yang  ramah  dan  mudah  digunakan,  lengkap  dengan  fitur  drag-and-drop  yang memungkinkan pembuatan proses analisis data tanpa perlu menulis kode secara manual. Antarmuka yang intuitif

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6892
ini  memungkinkan  bahkan  pengguna  yang  tidak  memiliki  pengetahuan  pemrograman  untuk  dengan  mudah menjalankan  analisis  data.  Selain  itu,  RapidMiner  menawarkan  berbagai  algoritma  analisis  data  yang  kuat, termasuk  regresi,  klasifikasi,  klastering,  analisis  asosiasi,  dan  lainnya.  Pengguna  memiliki  kebebasan  dalam memilih algoritma yang paling cocok untuk kebutuhan mereka dan dapat membandingkan hasil dari algoritma K- Means  dan  AHC.  RapidMiner  juga  menyediakan  berbagai  alat  preprocessing  yang  memungkinkan  pengguna untuk membersihkan data, mengatasi nilai yang hilang, menormalisasi data, menggabungkan atau membagi kolom dan melakukan transformasi data lainnya sebelum melakukan analisis. Dengan proses preprocessing yang efisien ini, pengguna dapat dengan cepat menyiapkan data untuk analisis lebih lanjut. Selain itu, RapidMiner menyediakan berbagai  fitur  visualisasi  yang  kuat,  seperti  grafik,  diagram,  dan  visualisasi  lainnya,  yang  membantu  pengguna dalam  menganalisis  dan  memahami  data  dengan  cara  yang  intuitif.  Hal  ini  mempermudah  pengguna  dalam mengidentifikasi pola dan hubungan dalam data, sehingga mereka dapat memahami data lebih baik dan membuat keputusan  yang  lebih  baik.  Dalam  konteks  pengelompokkan  dataset  "facebook  live  seller,"  RapidMiner menyediakan gambaran input untuk operator kedua dari kedua algoritma (K-Means dan AHC) yang diperlukan seperti gambar 3 berikut.
Gambar 3. Proses dataset inputan file Average AHC dan K-Means
Langkah-langkah  penggunaan  RapidMiner  terlihat  dalam  Gambar  3. Proses  dimulai  dengan  mengimpor file data sebagai input, yang dapat berupa file Excel yang telah di-duplicate agar dapat terhubung dengan kedua algoritma  pengelompokkan.  Selanjutnya,  operator  pengelompokkan  K-Means  dimasukkan,  dengan  pengaturan jumlah cluster yang akan dibentuk sebanyak 3 cluster. Kemudian, operator pengelompokkan AHC ditambahkan dan dihubungkan dengan operator flatten clustering untuk menentukan jumlah cluster yang akan dibentuk, serta menggunakan  metode  perhitungan  jarak  rata-rata  yang  dikenal  sebagai  metode  average  linked.  Setelah  semua operator terhubung sesuai dengan  masing-masing algoritma, proses RapidMiner dijalankan. Penelitian  menguji aplikasi RapidMiner dengan membentuk 3 cluster, seperti yang ditunjukkan dalam Gambar 4 berikut.
(a) (b)
Gambar 4. (a) Cluster Mode Average Linkage AHC, (b) Cluster Model metode K-Means
Berdasarkan  gambar  4,  terlihat  bahwa  jumlah  data  yang  di  kelompokkan  kedalam  tiga  cluster  metode average  linkage  ahc  dengan  K-Means  memiliki  jumlah  sama.  Data  yang  dikelompokkan  kedalam  cluster  0 berjumlah 336 data, cluster 1 hanya berjumlah 2 items dan cluster 2 juga hanya 3 items. Untuk detailnya dapat dilihat pada tabel 5 berikut.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6892
(a)

## (b)
Gambar 5. Detail data cluster 1 (a), cluster 2 dan 3 (b), cluster 3 metode AHC dan K-Means
Berdasarkan gambar 5, data yang dikelompokkan kedalam cluster 0 sebanyak 341 data. Sedangkan cluster 1 hanya ada 2 data yang terdiri dari data 481 serta data 499 data, cluster 2 terdiri dari data 414, data 476 dan data 483. Untuk persentase perbandingan yang diperoleh setiap cluster adalah sebagai gambar 6 berikut.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6892
(a)
(b)
Gambar 6. Visualisasi Clustering Average AHC (a) dan K-Means (b)
Berdasarkan tabel 6, persentase antar cluster sangatlah jauh berbeda, dimana cluster yang menampung data terbanyak adalah cluster 0 (biru) dengan jumlah anggotanya 98,5% dari jumlah sampel dan sangat jauh selisihnya dengan cluster 1 (orange) dan cluster 2 (hijau) masing-masing itu hanya 0,6% dan 0,9%.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  setelah  melakukan  pengelompokkan  terhadap  data  penjualan  dari  platform Facebook  Live  menggunakan  metode  Average  Linkage  AHC  dan  K-Means  adalah  bahwa  jumlah  data  yang dikelompokkan  ke  dalam  tiga  cluster  oleh  kedua  metode  tersebut  sama.  Cluster  0  memiliki  336  data,  yang mewakili 98,5% dari total data yang dikelompokkan. Sementara itu, Cluster 1 hanya terdiri dari 2 item, sehingga hanya  menyumbang  0,6%  dari  total  data.  Cluster  2  memiliki  3  item,  dengan  persentase  sebesar  0,9%  dari keseluruhan data yang dikelompokkan.

## REFERENCES
[1] S. Al Syahdan and A. Sindar, “Data Mining Penjualan Produk Dengan Metode Apriori Pada Indomaret Galang Kota,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf., vol. 1, no. 2, 2018, doi: 10.32672/jnkti.v1i2.771.
[2] 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
[3] A. Aditya, I. Jovian, and B. N. Sari, “Implementasi K-Means Clustering Ujian Nasional Sekolah Menengah Pertama di Indonesia Tahun 2018/2019,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, no. 1, pp. 51–58, 2020.
[4] R.  Maya,  F.  Lubis,  J.  Huang,  P.  Wang,  K.  Khoifin,  and  Y.  Elvina,  “Agglomerative  Hierarchical  Clustering  (  AHC  ) Method for Data Mining Sales Product Clustering,” vol. 5, no. 1, pp. 285–294, 2023, doi: 10.47065/bits.v5i1.3569.
[5] N. T. Luchia, H.  Handayani, and F. S. Hamdi, “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,” vol. 2, no. October, pp. 35–41, 2022.
[6] S.  F.  Intan,  W.  Elvira,  S.  Rahayu,  and  N.  Nurfadilla,  “Comparison  of  the  K-Means  and  K-Medoids  Algorithms  for Grouping Student Expenditures Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan Pengeluaran Mahasiswa,” pp. 35–40, 2023.
[7] L. Zahrotun, S. H. Nugroho, U. Linarti, and A. H. S. Jones, “Analisis Persebaran UMKM Bidang Jasa Menggunakan Metode AHC Complete Linkage,” Kesatria J. Penerapan Sist. Inf. (Komputer dan Manajemen), vol. 4, no. 2, pp. 255– 265, 2023.
[8] A. M. Sikana and A. W. Wijayanto, “Analisis Perbandingan Pengelompokan Indeks Pembangunan Manusia Indonesia Tahun 2019 dengan Metode Partitioning dan Hierarchical Clustering,” J. Ilmu Komput., vol. 14, no. 2, pp. 66–78, 2021.
[9] M. E. Al Rivan and R. A. Sonaru, “Perbandingan Metode K-Means Dan GA K-Means Untuk Clustering Dataset Heart Disease Patients,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 9, no. 3, pp. 2585–2597, 2022.
[10]  P. R. N. Saputra and A. Chusyairi, “Perbandingan metode clustering dalam pengelompokan data puskesmas pada cakupan imunisasi dasar lengkap,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 4, no. 6, pp. 1077–1084, 2020.
[11]  E. Luthfi and A. W. Wijayanto, “dalam pengelompokkan indeks pembangunan manusia Indonesia Comparative analysis of hirearchical , k-means , and k-medoids clustering and methods in grouping Indonesia ’ s human development index,” vol. 17, no. 4, pp. 761–773, 2021.
[12]  N. Neneng, N. U. Putri, and E. R. Susanto, “Klasifikasi Jenis Kayu Menggunakan Support Vector Machine Berdasarkan Ciri Tekstur Local Binary Pattern,” CYBERNETICS, vol. 4, no. 02, pp. 93–100, 2021.
[13]  B. Charbuty and A. Abdulazeez, “Classification based on decision tree algorithm for machine learning,”  J. Appl. Sci. Technol. Trends, vol. 2, no. 01, pp. 20–28, 2021.
[14]  H. N. Irmanda, R. Astriratma, and S. Afrizal, “Perbandingan metode jaringan syaraf tiruan dan pohon keputusan untuk prediksi churn,” JSI J. Sist. Inf., vol. 11, no. 2, 2019.
[15]  E. Sutoyo and A. Almaarif, “Educational data mining for predicting student graduation using the naïve bayes classifier algorithm,” J. RESTI (Rekayasa Sist. Dan Teknol. Informasi), vol. 4, no. 1, pp. 95–101, 2020.
[16]  F. Marisa, S. Kom, A. L. Maukar, T. M. Akhriza, and P. D. MMSI, Data mining konsep dan penerapannya. Deepublish,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6892
2021.
[17]  F. A. Sianturi, P. M. Hasugian, A. Simangunsong, and B. Nadeak, DATA MINING: Teori dan Aplikasi Weka, vol. 1. IOCS Publisher, 2019.
[18]  S. Paembonan and H. Abduh, “Penerapan Metode Silhouette Coeficient Untuk Evaluasi Clutering Obat,” vol. 6, no. 2, pp. 48–54, 2021.
[19]  Z. Uykan and S. Member, “Fusion of Centroid-Based Clustering With Graph Clustering : An Expectation-Maximization- Based  Hybrid  Clustering,”  IEEE  Trans.  Neural  Networks  Learn.  Syst.,  vol.  34,  no.  8,  pp.  4068–4082,  2023,  doi: 10.1109/TNNLS.2021.3121224.
[20]  H.  Priyatman,  F.  Sajid,  and  D.  Haldivany,  “Klasterisasi  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering  untuk Memprediksi Waktu Kelulusan Mahasiswa,” J. Edukasi Dan Penelit. Inform., vol. 5, no. 1, p. 62, 2019.
[21]  A.  Meizar,  W.  Fahrozi,  E.  Indra,  and  M.  Saputra,  “Analisis  Trend  Moment  Pada  Datamining  Forecasting  Dalam Memprediksi Jumlah Persediaan Obat Herbal,” J. Sist. Inf. dan Ilmu Komput. Prima (JUSIKOM PRIMA), vol. 5, no. 2, pp. 103–106, 2022.
[22]  K.  U.  Syaliman,  L.  Maysofa,  and  S.  Sapriadi,  “Implementasi  Forecasting  Pada  Penjualan  Inaura  Hair  Care  Dengan Metode Single Exponential Smoothing,” J. Test. dan Implementasi Sist. Inf., vol. 1, no. 2, pp. 82–91, 2023.
[23]  I. Firstiano, S.  Achmadi, and F. S. Wahyuni, “Forecasting Omzet Menggunakan Metode Least Square,”  JATI  (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 4, no. 2, pp. 178–812, 2020.
[24]  I. M. D. P. Asana, I. G. I. Sudipa, A. A. T. W. Mayun, N. P. S. Meinarni, and D. V. Waas, “Aplikasi Data Mining Asosiasi Barang Menggunakan Algoritma Apriori-TID,” INFORMAL Informatics J., vol. 7, no. 1, pp. 38–45, 2022.
[25]  N. Syahputri, “Penerapan Data Mining Asosiasi pada Pola Transaksi dengan Metode Apriori,”  J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. Dan Inform., vol. 4, no. 2, pp. 728–736, 2020.
[26]  A. R.  Wibowo and  A. Jananto, “Implementasi Data Mining Metode Asosiasi  Algoritma FP-Growth Pada Perusahaan Ritel,” Inspir. J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 10, no. 2, pp. 200–212, 2020.
[27]  A. Yang, W. Zhang, J. Wang, K. Yang, Y. Han, and L. Zhang, “Review on the application of machine learning algorithms in the sequence data mining of DNA,” Front. Bioeng. Biotechnol., vol. 8, p. 1032, 2020.
[28]  M.  Cheng,  L.  Cao,  and  K.  Ning,  “Microbiome  big-data  mining  and  applications  using  single-cell  technologies  and metagenomics approaches toward precision medicine,” Front. Genet., vol. 10, p. 972, 2019.
[29]  L.  Setiyani,  M.  Wahidin,  D.  Awaludin,  and  S.  Purwani,  “Analisis  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu Menggunakan Metode Data Mining Naïve Bayes: Systematic Review,” Fakt. Exacta, vol. 13, no. 1, pp. 35–43, 2020.
[30]  T. Hidayat, D. Y. Sari, and Y. Azzery, “Analisa Prediksi Pertumbuhan Start-up Di Era Industri 4.0 Menggunakan Metode Markov Chain,” Teknokom, vol. 3, no. 2, pp. 1–7, 2020.
[31]  R.  Z.  Nainggolan,  K.  Ibnutama,  and  M.  G.  Suryanata,  “Implementasi  Data  Mining  Dengan  Metode  Regresi  Linier BergandaDalam Estimasi Mahasiswa Baru Pada SekolahTinggi Agama Islam Raudhatul Akmal BatangKuis,” J. Cyber Tech, vol. 1, no. 1, 2021.
[32]  A.  S.  L.  T.  T.  H.  Hafizah,  “Data  Mining  Estimasi  Biaya  Produksi  Ikan  Kembung  Rebus  Dengan  Regresi  Linier Berganda,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD), no. Vol 1, No 6 (2022): EDISI NOVEMBER 2022, pp. 888–897, 2022, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jsi/article/view/5732/1938
[33]  Y. L. Nainel, E. Buulolo, and I. Lubis, “Penerapan Data Mining Untuk Estimasi Penjualan Obat Berdasarkan Pengaruh Brand Image Dengan Algoritma Expectation Maximization (Studi Kasus: PT. Pyridam Farma Tbk),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 7, no. 2, pp. 214–224, 2020.
[34]  . F., F. T. Kesuma, and S. P. Tamba, “Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Penjualan Sparepart Toyota Dengan Metode K-Means Clustering,” J. Sist. Inf. dan Ilmu Komput. Prima(JUSIKOM PRIMA), vol. 2, no. 2, pp. 67–72, 2020, doi: 10.34012/jusikom.v2i2.376.
[35]  S.  A.  Rahmah,  “KLASTERISASI  POLA  PENJUALAN  PESTISIDA  MENGGUNAKAN  METODE  K-MEANS CLUSTERING ( STUDI KASUS DI TOKO JUANDA TANI KECAMATAN HUTABAYU RAJA ),” vol. 1, no. 1, pp. 1–5, 2020.
[36]  M. A. K-means, “1 , 2 , 3 1,” vol. 1, no. 2, pp. 161–166, 2021.
[37]  W.  Purba,  W.  Siawin,  and  .  H.,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Pengelompokkan  Dan  Prediksi  Karyawan  Yang Berpotensi Phk Dengan Algoritma K-Means Clustering,” J. Sist. Inf. dan Ilmu Komput. Prima(JUSIKOM PRIMA), vol. 2, no. 2, pp. 85–90, 2019, doi: 10.34012/jusikom.v2i2.429.
[38]  Marjiyono, “Penerapan Algoritma Ahc Algorithm Dalam Aplikasi Ppembagian Kelas Siswa Baru,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. 2015, pp. 6–8, 2015.
[39]  T. Li, A. Rezaeipanah, and  E. M. T. El Din, “An  ensemble agglomerative hierarchical  clustering algorithm based  on clusters clustering technique and the novel similarity measurement,”  J. King Saud Univ. Inf. Sci., vol. 34, no. 6, pp. 3828–3842, 2022.
[40]  R. T. Adek, R. K. Dinata, and A. Ditha, “Online Newspaper Clustering in Aceh using the Agglomerative Hierarchical Clustering Method,” Int. J. Eng. Sci. Inf. Technol., vol. 2, no. 1, pp. 70–75, 2022.
[41]  P.  Govender  and  V.  Sivakumar,  “Application  of  k-means  and  hierarchical  clustering  techniques  for  analysis  of  air pollution: A review (1980–2019),” Atmos. Pollut. Res., vol. 11, no. 1, pp. 40–56, 2020.
[42]  C. Briggs, Z. Fan, and P. Andras, “Federated learning with  hierarchical clustering of local updates to improve training on non-IID data,” in 2020 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2020, pp. 1–9.
[43]  K.  Zeng,  M.  Ning,  Y.  Wang,  and  Y.  Guo,  “Hierarchical  clustering  with  hard-batch  triplet  loss  for  person  re- identification,” in Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2020, pp. 13657–13665.
[44]  N.  K. Zuhal, “Study Comparison  K-Means Clustering  dengan Algoritma  Hierarchical Clustering,”  Pros. Semin.  Nas. Teknol. dan Sains, vol. 1, pp. 200–205, 2022, [Online]. Available:
https://jurnal.dharmawangsa.ac.id/index.php/djtechno/article/view/966/867