## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
April 2020
Reduksi Atribut Menggunakan Information Gain untuk Optimasi Cluster Algoritma K-Means
Rozzi Kesuma Dinata #1 , Haried Novriando *2 , Novia Hasdyna +3 , Sujacka Retno +4
# Program Studi Teknik Informatika Universitas Malikussaleh Jl. Medan-Banda Aceh, Cot Teungku Nie, Reuleut, Krueng Geukueh,Kab. Aceh Utara- Aceh
1 rozzi@unimal.ac.id
* Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Hadari Nawawi, Pontianak, Kalimantan Barat
2 haried@informatika.untan.ac.id
+ Program Studi Teknik Informatika Universitas Islam Kebangsaan Indonesia Jl. Medan – Banda Aceh Sp. Alue Awe, Lhokseumawe, Aceh, Indonesia
3 noviahasdyna@gmail.com
4 sujackaretno@gmail.com
Abstrak — Proses clustering dengan algoritma K-Means pada dataset  yang  memiliki  banyak  atribut  akan  mempengaruhi besarnya  jumlah  iterasi.  Pada  penelitian  ini,  metode Information  Gain digunakan  untuk  mereduksi  atribut dataset.  Dataset  yang  telah  direduksi  atribut  akan dilanjutkan proses clustering dengan K-Means . Dataset yang dianalisis  pada  penelitian  ini  adalah  data Hepatitis  C  Virus yang  diperoleh  dari UCI  Machine  Learning  Repository , dengan 29 atribut dan 1385 jumlah data. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa rata-rata jumlah iterasi yang diperoleh dari  10  kali  pengujian  dengan  menggunakan K-Means konvensional  diperoleh  rata-rata  sebesar  32  iterasi, sedangkan K-Means dengan  reduksi  atribut  diperoleh  rata- rata  sebesar  27.7  iterasi.  Nilai  validitas  cluster  dihitung menggunakan Davies-Bouldin Index ( DBI). Nilai DBI pada K- Means konvensional sebesar 2.1972, sedangkan DBI pada K- Means yang  telah  direduksi  1  atribut  sampai  5  atribut diperoleh nilai rata-rata DBI masing-masing sebesar 2.0290, 1.8771, 1.8641, 1.8389, dan 1.8117.
Kata kunci — Reduksi Atribut, Information Gain, K-Means , Davies-Bouldin Index.

## I. P ENDAHULUAN
Clustering adalah  proses  pengelompokan  objek  data menjadi beberapa cluster yang terpisah sehingga data yang ada    di  dalam  masing-masing  cluster  tersebut  menjadi sebuah  kelompok  data  yang  memiliki  kemiripan  yang relatif sama [1]. Ada banyak teknik yang dapat digunakan untuk  proses  clustering  seperti  Single  Linkage,  Complete Linkage,  Average  Linkage,  Fuzzy  C-Means,  Kohonen SOM, LVQ dan K-Means [2].
Salah satu permasalahan pada proses clustering dengan algoritma k-means adalah banyaknya  atribut dataset yang menyebabkan  bertambahnya  jumlah  iterasi  [3].  Metode seleksi  fitur  dapat  digunakan  untuk  mereduksi  atribut
dataset [4]. Pada penelitian ini, metode seleksi fitur  yang digunakan adalah Informatin Gain. Metode ini digunakan untuk  mereduksi  atribut  dataset,  yaitu  satu  atribut,  dua atribut, tiga atribut, empat atribut dan lima atribut.  Setelah direduksi atribut dataset, akan dilanjutkan proses clustering dengan algoritma k-means dan selanjutnya akan dianalisis hasil validasi dengan menggunakan Davies-Bouldin Index. Davies-Bouldin  index merupakan  salah  satu  metode yang  bertujuan  untuk  menganalisis  peningkatan  hasil clustering dengan mengevaluasi besarnya nilai kohesi dan separasi [5].
Pada  penelitian  data  yang  akan  dianalisis  yaitu  data Hepatitis  C  Virus  Dataset yang  diperoleh  dari UCI Machine Learning Repository [6]. Dataset  yang direduksi atribut akan dianalisis pengaruhnya terhadap jumlah iterasi dan  optimasi  hasil  evaluasi  clustering  pada  algoritma k- means .

## II. T INJUAN P USTAKA
A. Reduksi Atribut Dataset Reduksi atribut
merupakan proses untuk mengidentifikasi  dan  menghilangkan  atribut  dengan  nilai yang tidak relevan atau berlebihan [3]. Pada penelitian ini dilakukan seleksi atribut dengan menggunakan Information Gain ,  selanjutnya  dilakukan  proses  clustering  dengan algoritma k-means .
B. Information Gain Information gain merupakan salah satu metode seleksi fitur yang banyak dipakai oleh peneliti untuk menentukan batas dari kepentingan sebuah atribut [7]. Nilai information gain diperoleh  dari  nilai entropy sebelum  pemisahan dikurangi  dengan  nilai entropy setelah  pemisahan. Pengukuran nilai  ini  hanya digunakan sebagai tahap awal untuk penentuan atribut yang nantinya akan digunakan atau
dibuang. Atribut yang memenuhi kriteria pembobotan yang nantinya  akan  digunakan  dalam  proses  klasifikasi  sebuah algoritma  [8].  Pemilihan  fitur  dengan information  gain dilakukan dalam 3 tahapan, yaitu:
1. Menghitung  nilai information  gain untuk  setiap atribut dalam dataset original.
2. Tentukan  batas  ( treshold )  yang  diinginkan.  Hal  ini akan  memungkinkan  atribut    yang    berbobot  sama dengan  batas  atau  lebih  besar  akan  dipertahankan serta membuang atribut yang berada dibawah batas.
3. Dataset  diperbaiki  dengan  pengurangan  atribut.
Pengukuran  atribut  ini  pertama  kali  dipelopori  oleh Claude  Shannon  didalam  teori  informasi  (Gallager and Fellow2001) serta dituliskan sebagai berikut:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑠) = ∑ − 𝑝 𝑖 𝑐 𝑖 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝 𝑖 (1)
𝐼𝑛𝑓𝑜 𝐴 (𝐷) = − ∑ 𝐷 𝑗 𝐷 𝑣 𝑗=1 𝑥 𝐼 (𝐷 𝑗 ) (2)
Gain (A) = I (D) – I (A) (3)
Keterangan: Gain (A)   = Information atribut A I (D) = Total entropy I (A)       = entropy A

## C. Algoritma K-Means
Salah satu metode dalam teknik data mining yang dapat digunakan  untuk  mengelompokkan  data  atau Clustering sebuah data kedalam bentuk satu cluster atau lebih cluster adalah k-means [9]. Sarwono mengemukakan secara detail, algoritma K-Means adalah sebagai berikut yaitu  :
1. Tentukan  nilai  k  sebagai  jumlah cluster yang diinginkan.
2. Tentukan  nilai acak atau random untuk pusat cluster awal  centroid  sebanyak  k,  dengan  menggunakan rumus  jarak    untuk  menghitung  jarak Euclidean Distance yaitu :
𝑑(𝑥𝑖, 𝜇𝑗) = √∑ (𝑥𝑖 − 𝜇𝑗) 2 n i=1 (4)
Dimana: xi = data kriteria µj = centroid pada cluster ke-js
3. Kelompokkan  data  berdasarakan  nilai  jarak  terkecil setiap data.
4. Perbaharui centroid baru dari rata-rata cluster dengan persamaan:
𝜇𝑗(𝑡 + 1) = 1 𝑁𝑠𝑗 ∑ 𝑥𝑗 𝑗∈𝑠𝑗
(5)
Keterangan : µj(t+1) = centroid baru pada iterasi (t+1) N sj = Data pada cluster Sj
5. Lakukan perulangan dari langkah 2 hingga 5, sampai anggota tiap cluster tidak ada yang berubah.

## D. Davies-Bouldin Index
Untuk  mengevaluasi  hasil  cluster  pada  suatu  metode clustering  dapat  menggunakan  metode  Davies-Bouldin Index.  Landasan  dari  metode  ini  adalah  nilai  kohesi  dan separasi [10].
Pada proses clustering, kohesi merupakan  jumlah dari kedekatan data terhadap centroid dari cluster yang diikuti. Sedangkan  separasi  didasarkan  pada  jarak  antar centroid dari cluster tersebut [11].
Langkah-langkah  untuk  menghitung  nilai Davies- Bouldin Index adalah sebagai berikut [12]:
1) Sum of Square Within cluster (SSW): Rumus yang digunakan  untuk  mencari  matriks  kohesi  dalam  sebuah cluster ke- i seperti persamaan berikut :
𝑠𝑠𝑤 𝑖 = 1 𝑚𝑖 ∑ 𝑑(𝑥𝑗, 𝑐𝑖) 𝑚𝑖 𝑗=1 (6)
2) Sum  of  Square  Between  cluster  (SSB): Sebuah persamaan untuk mengenali  fungsi pemisah  antar cluster, seperti persamaan berikut [13] :
𝑆𝑆𝐵𝑖, 𝑗 = 𝑑(𝑐𝑖, 𝑐𝑗) (7) 3) Ratio (Rasio): Memabandingkan nilai cluster i dan cluster j , seperti pada persamaan dibawah ini:
𝑅𝑖𝑗 = 𝑆𝑆𝑊𝑖+𝑆𝑆𝑊𝑗 𝑆𝑆𝐵𝑖𝑗 (8) 4) Davies-Bouldin  Index  (DBI): Setelah  didapatkan nilai  rasio, akan diguunakan  untuk mencari  nilai Davies- Bouldin Index (DBI) dengan rumus berikut [14]:
𝐷𝐵𝐼 = 1 𝑘 ∑ 𝑚𝑎𝑥 𝑖≠𝑗 (𝑅 𝑖,𝑗 ) 𝑘 𝑖=1 (9)
Adapun semakin  kecil  nilai DBI  yang diperoleh (non- negatif >= 0), maka akan semakin baik cluster algoritma K- Means [15].

## III. M ETOE P ENELITIAN
Framework reduksi atribut dataset dengan Information Gain adalah sebagai berikut.
Adapun nilai gain yang terkecil akan dilakukan proses clustering dengan  algoritma k-means .  Proses  reduksi dilakukan  sebanyak  5  kali  pereduksian.  Masing-masing reduksi satu atribut, dua atribut, tiga atribut, empat atribut, sampai  lima  atribut.  Selanjutnya,  dianalisis  hasil  evaluasi clustering dengan  DBI  untuk  mengetahui  reduksi  atribut data yang paling optimal.
Untuk Framework reduksi  atribut  dataset  dalam optimasi cluster algoritma k-means secara  keseluruhan adalah sebagai berikut:
Gambar. 2 Framework penelitian keseluruhan
Berdasarkan  gambar  diatas,  adapun  langkah-langkah dalam penelitian ini yaitu:
1. Input Dataset Original.
2. Proses reduksi atribut dengan Information Gain.
3. Pembentukan Dataset baru setelah direduksi.
4. Proses Clustering dengan K-means .
5. Evaluasi hasil clustering dengan Davies Bouldin Index.
6. Optimasi Cluster K-Means (Jumlah iterasi berkurang).

## IV. HAIL
A. Nilai Information Gain pada Hepatitis C Virus

## Dataset
Berdasarkan persamaan (1), (2), dan (3) diperoleh hasil perhitungan information gain seperti pada tabel 1.
TABEL I N ILAI I NFORMATION G AIN PADA H EPATITIS C V IRUS No Atribut Information Gain Reduksi 1 Age 0,0019881 2 Gender 0,0034777 3 BMI Body Mass .. 0,0046983 4 Fever 0,0011359 5 Nausea/Vomting 0,0026763 6 Headache 0,0000891 Reduksi 1 7 Diarrhea 0,0007394 8 Fatigue & .. 0,0010000 9 Jaundice 0,0019145 10 Epigastric pain 0,0034203 11 WBC White blood .. 0,0000943 Reduksi 2 12 RBC red blood cells 0,0016022 13 HGB Hemoglobin 0,0011803 14 Plat Platelets 0,0008341 15 AST 1 aspartate.. 0,0005072 16 ALT 1 alanine .. 0,0011256 17 ALT 4 alanine.. 0,0010269 18 ALT 12 alanine .. 0,0004240 Reduksi 5 19 ALT 24 alanine .. 0,0002474 Reduksi 4 20 ALT 36 alanine .. 0,0001732 Reduksi 3 21 ALT 48 alanine.. 0,0004936 22 ALT after 24 w.. 0,0027067 23 RNA Base 0,3361371 24 RNA 4 RNA 4 0,3679658 25 RNA 12 RNA 12 0,0026596 26 RNA EOT .. 0,0004377 27 RNA EF RNA .. 0,0041398 28 Baseline histological 0,0006377 29 Baseline staging 0,0167970
Berdasarkan  tabel  1,  dapat  dijabarkan  dalam  bentuk diagram berikut.
Gambar. 3 Diagram hasil information gain pada hepatitis C virus dataset
Nilai information  gain terkecil  adalah  atribut  ke-6, kedua  adalah  atribut  ke-11,  ketiga  adalah  atribut  ke-20, reduksi  keempat adalah atribut ke-19, dan reduksi kelima adalah  atribut  ke-18.  Adapun  pada  penelitian  ini,  atribut yang direduksi adalah atribut dengan nilai information gain
terkecil.  Proses  pereduksian  dengan  reduksi  satu  atribut, dua  atribut,  tiga  atribut,  dan  empat  atribut.  Selanjutnya akan di analisis hasil komparasinya dengan DBI.

## B. Proses Clustering dengan K-Means
Hasil perhitungan clustering dengan algoritma k-means dengan  reduksi  atribut  dapat  dilihat  pada  tabel  1,  atribut Headache(x 6 ) direduksi karena memperoleh nilai Information  Gain terkecil  sebesar  0.0000891.  Pada pengujian kali ini dilakukan sebanyak 10x pengujian yang diperlihatkan pada tabel 2 berikut:
TABEL III P ENGUJIAN K-M EANS C LUSTERING DENGAN R EDUKSI S ATU A TRIBUT
Pengujian
Iterasi
Konvensional K-Means K-Means + Reduksi 1 1 37 30 2 32 26 3 29 33 4 33 32 5 25 28 6 38 30 7 33 30 8 30 31 9 35 30 10 28 35 Rata-rata 32 30,5
Berdasarkan Tabel 2, pengujian K-Means konvensional memperoleh  jumlah  iterasi  terbesar  untuk  menyelesaikan proses  clustering  sebesar  38  iterasi,  pada  pengujian  ke  5 diperoleh  jumlah  iterasi  terendah  sebesar  25  iterasi. Sedangkan menggunakan K-Means dengan mereduksi satu atribut diperoleh jumlah iterasi terbesar pada pengujian ke 10 sebesar 35 iterasi, pada pengujian ke 2 diperoleh jumlah iterasi terendah sebesar 26 iterasi.
Rata-rata  jumlah  iterasi  yang  diperoleh  dari  masing- masing  10x  pengujian  dengan  menggunakan K-Means konvensional  diperoleh  rata-rata  sebesar  32  iterasi, sedangkan  dengan k-means dengan  reduksi  satu  atribut diperoleh rata-rata sebesar 30.5 iterasi.
Gambar. 4 Grafik hasil clustering k-means dengan reduksi satu atribut
Atribut Headache(x 6 ) dan WBC White Blood  Cell(x 11 ) direduksi  karena  memperoleh  nilai Information  Gain 2 terkecil masing-masing sebesar 0.0000891 dan 0.0000943. Pada pengujian kali ini dilakukan sebanyak 10x pengujian yang diperlihatkan pada tabel 3 berikut:
TABEL IIIII P ENGUJIAN K-M EANS C LUSTERING DENGAN R EDUKSI D UA A TRIBUT Pengujian Iterasi Konvensional K-Means K-Means + Reduksi 2 1 37 31 2 32 25 3 29 30 4 33 37 5 25 29 6 38 30 7 33 25 8 30 30 9 35 31 10 28 31 Rata-rata 32 29,9
Berdasarkan  Tabel  3,  pada  pengujian K-Means konvensional  memperoleh  jumlah  iterasi  terbesar  untuk menyelesaikan  proses  clustering  sebesar  38  iterasi,  pada pengujian ke 5 diperoleh jumlah iterasi terendah sebesar 25 iterasi.  Sedangkan  menggunakan K-Means dengan mereduksi  dua  atribut  diperoleh  jumlah  iterasi  terbesar pada pengujian ke 4 sebesar 37 iterasi, pada pengujian ke 2 dan ke 7 diperoleh jumlah iterasi terendah sebesar 25 iterasi.
Rata-rata  jumlah  iterasi  yang  diperoleh  dari  masing- masing  10x  pengujian  dengan  menggunakan K-Means konvensional  diperoleh  rata-rata  sebesar  32  iterasi, sedangkan  dengan k-means dengan  reduksi  dua  atribut diperoleh rata-rata sebesar 29.9 iterasi .
Gambar. 5 Grafik hasil clustering k-means dengan reduksi dua atribut
Atribut Headache(x 6 ), WBC White Blood Cell(x 11 ) dan
ALT 36(x 20 ) direduksi karena memperoleh nilai Information  Gain 3 terkecil  masing-masing  sebesar 0.0000891, 0.0000943 dan 0.0001732.
Berdasarkan  tabel  4,  pada  pengujian K-Means konvensional  memperoleh  jumlah  iterasi  terbesar  untuk menyelesaikan  proses clustering sebesar  38  iterasi,  pada pengujian ke 5 diperoleh jumlah iterasi terendah sebesar 25 iterasi.  Sedangkan  menggunakan K-Means dengan mereduksi  tiga  atribut  diperoleh  jumlah  iterasi  terbesar pada pengujian ke 8 sebesar 33 iterasi, pada pengujian ke 6 diperoleh jumlah iterasi terendah sebesar 25 iterasi.
Rata-rata  jumlah  iterasi  yang  diperoleh  dari  masing- masing  10x  pengujian  dengan  menggunakan K-Means konvensional  diperoleh  rata-rata  sebesar  32  iterasi, sedangkan  dengan k-means reduksi  tiga  atribut  diperoleh rata-rata sebesar 29.1 iterasi. Pengujian diperlihatkan pada tabel 4 berikut:
TABEL IVV P ENGUJIAN K-M EANS C LUSTERING DENGAN R EDUKSI T IGA A TRIBUT Pengujian Iterasi Konvensional K-Means K-Means + Reduksi 3 1 37 28 2 32 29 3 29 30 4 33 30 5 25 31 6 38 25 7 33 28 8 30 33 9 35 29 10 28 28 Rata-rata 32 29,1
Gambar. 6 Grafik hasil clustering k-means dengan reduksi tiga atribut
Atribut Headache(x 6 ), WBC White Blood Cell(x 11 ), ALT 36(x 20 ) dan ALT 24(x 19 ) direduksi karena memperoleh nilai Information  Gain 4 terkecil  masing-masing  sebesar 0.0000891,  0.0000943,  0.0001732  dan  0.0002474. Pengujian  kali  ini  dilakukan  sebanyak  10x  pengujian diperlihatkan pada tabel 5 berikut:
TABEL V P ENGUJIAN K-M EANS C LUSTERING DENGAN R EDUKSI E MPAT A TRIBUT
Pengujian Iterasi
Konvensional K-Means K-Means + Reduksi 4 1 37 30 2 32 26 3 29 24 4 33 31 5 25 27 6 38 30 7 33 25 8 30 30 9 35 30 10 28 27 Rata-rata 32 28
Berdasarkan  Tabel  5,  pada K-Means konvensional memperoleh  jumlah  iterasi  terbesar  untuk  menyelesaikan proses clustering sebesar  38  iterasi,  pada  pengujian  ke  5 diperoleh  jumlah  iterasi  terendah  sebesar  25  iterasi, sedangkan  menggunakan K-Means dengan  mereduksi empat  atribut  diperoleh  jumlah  iterasi  terbesar  pada pengujian  ke  4  sebesar  31  iterasi,  pada  pengujian  ke  3 diperoleh jumlah iterasi terendah sebesar 24 iterasi.
Rata-rata  jumlah  iterasi  yang  diperoleh  dari  masing- masing  10x  pengujian  dengan  menggunakan K-Means konvensional  diperoleh  rata-rata  sebesar  32  iterasi, sedangkan dengan k-means reduksi empat  diperoleh rata- rata sebesar 28 iterasi.
Gambar. 7 Grafik hasil clustering k-means dengan reduksi empat atribut
Atribut Headache(x 6 ), WBC White Blood Cell(x 11 ), ALT 36(x 20 ) , ALT  24(x 19 ) dan ALT  12(x 18 ) direduksi  karena memperoleh  nilai Information  Gain 5 terkecil  masing- masing  sebesar  0.0000891,  0.0000943,  0.0001732, 0.0002474  dan  0.0004240.  Pada  pengujian  kali  ini dilakukan sebanyak 10x pengujian diperlihatkan pada tabel 6 berikut:
TABEL VI
P ENGUJIAN K-M EANS C LUSTERING DENGAN R EDUKSI L IMA A TRIBUT Pengujian Iterasi Konvensional K-Means K-Means + Reduksi 5 1 37 28 2 32 29 3 29 28 4 33 25 5 25 30 6 38 25 7 33 28 8 30 25 9 35 26 10 28 33 Rata-rata 32 27,7
Berdasarkan  Tabel  6,  pada  pengujian K-Means konvensional  memperoleh  jumlah  iterasi  terbesar  untuk menyelesaikan  proses clustering sebesar  38  iterasi,  pada pengujian ke 5 diperoleh jumlah iterasi terendah sebesar 25 iterasi.  Sedangkan  menggunakan K-Means dengan mereduksi  lima  atribut  diperoleh  jumlah  iterasi  terbesar pada pengujian ke 10 sebesar 33 iterasi, pada pengujian ke 4,  6  dan  8  diperoleh  jumlah  iterasi  terendah  sebesar  25 iterasi.
Rata-rata  jumlah  iterasi  yang  diperoleh  dari  masing- masing  10x  pengujian  dengan  menggunakan K-Means konvensional  diperoleh  rata-rata  sebesar  32  iterasi, sedangkan  dengan k-means reduksi  lima  atribut  iperoleh rata-rata sebesar 27.7 iterasi, seperti grafik dibawah ini.
Gambar. 8 Grafik hasil clustering k-means dengan reduksi lima atribut
C. Nilai Davies-Bouldin Index (DBI)
Hasil  perhitungan  nilai  DBI  pada K-Means konvensional dengan K-Means yang  direduksi atribut  dapat dilihat pada tabel komparasi berikut:
TABEL VII
K OMPARASI N ILAI DBI
Nilai Davies-Bouldin Index (DBI) K-Means K-Means + Reduksi Atribut 1 2 3 4 5 2.1972 2.0290 1.8771 1.8641 1.8389 1.8117
Berdasarkan  tabel  7,  nilai  DBI  pada k-means konvensional sebesar  2.1972,  sedangkan  DBI  pada K-Means yang  telah direduksi 1 atribut sampai 5 atribut diperoleh nilai DBI masing- masing  sebesar  2.0290,  1.8771,  1.8641,  1.8389,  dan  1.8117, seperti pada grafik dibawah ini.
Gambar. 9 Grafik komparasi nilai DBI

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan, metode  reduksi  atribut  Information  Gain  mampu mengoptimasi  cluster  algoritma k-means .  Nilai  evaluasi clustering Davies  Bouldin  Index terbaik  adalah  pada reduksi atribut  ke  lima sebesar 1,8117. Adapun nilai DBI pada k-means sebelum  direduksi  atribut  adalah  sebesar 2,1972.    Hasil    penelitian  ini  juga  menunjukkan  bahwa metode Information Gain dapat mengurangi jumlah iterasi pada proses  clustering K-Means ., dengan rata-rata jumlah iterasi pada K-Means sebelum direduksi adalah 32 iterasi. Rata-rata jumlah iterasi pada K-Means dengan reduksi satu sampai lima atribut adalah sebesar 27,7 iterasi.

## R EFERENSI
[1] A.  Singh,  A.  Yadav,  A.  Rana,  “ K-Means  with  Three  different
Distance Metrics” . IJCA, S, , Vol No 10, 2013.67,
[2] N. Arunkumar, M. A. Mohammed, M. K .A Ghani, D. A. Ibrahim,
“ K-means clustering and neural network for object detecting and identifying  abnormality  of  brain  tumor”. Soft  Computing,  2019, 23.19: 9083-9096.
[3] A.  Bates,  J.  Kalita,  “ Counting  Clusters  in  Twitter  Posts”, Proceedings  of  the  2nd  International  Conference  on  Information Technology for Competitive Strategies, 2016, pp, 85.
[4] B.  J.  D.  Sitompul,  “ Peningkatan  Hasil  Evaluasi  Cluster  Davies- Bouldin  Index  Dengan  Penentuan  Titik  Pusat  cluster  awal Algoritma K-Means” , Universitas Sumatera Utara, 2018.
[5] V.  Chandani,  R.S.  Wahono, “Komparasi  algoritma  klasifikasi Machine  Learning  dan  feature  selection  pada  analisis  sentimen review film”. Journal of Intelligent Systems, 2015, 1.1: 56-60.
[6] M.  Bora,  D.  Jyoti,  D.  Gupta,  A.  Kumar,  “ Effect  of  Different Distance Measures on the Performance of K-Means Algorithm: An Experimental Study in Matlab” , IJCBIT, Vol 5, No 2, 2014 [7] E.  Dabaghi,  H.  Kashanian,  “ Feature  dimension  reduction  of multisensor data fusion using principal component fuzzy analysis” . International Journal of Engineering, 2017, 30.4: 493-499.
[8] D.  Abdullah, "Determining  a  Cluster  Centroid  of  K-Means Clustering Using Genetic Algorithm", IJCSSE, 4(6), 2015,160-164 [9] O. J. Oyelade, O. O. Oladipupo, I. C. Obagbuwa, “ Application of K-Means  Clustering  Algorithm  for  Prediction  of  Students’s Academic Performance” , IJCSIS, Vol 7, No 1, 2010.
[10] E. Prasetyo, "Reduksi Dimensi Set Data dengan DRC pada Metode Klasifikasi SVM dengan Upaya Penambahan Komponen Ketiga",
Prosiding SNATIF, 2014, 293-300.
[11] P.  M.  Shakeel,  S.  Baskar,  V.  R.  S.  Dhulipala,  “ Cloud  based framework  for  diagnosis  of  diabetes  mellitus  using  K-means clustering”, Health information science and systems, 2018, 6.1: 16. [12] T.  Silwattananusarn,  K.  Tuamsuk,  “ Data  Mining  and  Its Applications  for  Knowledge  Management:  A  Literature  Review from 2007 to 2012”, IJDKP,  Vol 2, No 5, 2012.
[13] U. R. Raval, C. Jani, “ Implementing & Improvisation of K-means Clustering Algorithm” , IJCSMC, Vol 5, 191203, Issue 5, 2016.
[14] Y.  F.  Waruwu,  M.  Zarlis,  E.  B.  Nababan,  “ Seleksi  Atribut  Pada Algoritma  Radial  Basis  Function  Neural  Network  Menggunakan Information Gain” , Seminar Nasional Royal (SENAR), Vol. 1, No. 1, 2018, pp. 21-24.
[15] Q.  Zhan,  “ An Improved  K-Means  Algorithm  Based  on  Structure Features” , Journal of Software, Vol 12, No 1, 2017.