Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 47 - 55 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Pengelompokan Pemenang Tender dengan Metode
K-Means Clustering (Kasus Layanan Pengadaan
Secara Elektronik Bagian Pengadaan Barang/Jasa Kabupaten Semarang)
Deffa Ferdian Alif Utama 1 , Hindriyanto Dwi Purnomo 2 1,2 Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi S1 Teknik Informatika, Universitas Kristen Satya Wacana, Indonesia e-mail : 672019163@student.uksw.edu

## Abstract
Electronic Procurement Services (LPSE) is a work unit formed specifically to serve the Goods/Services Procurement Work Unit (UKPBJ), responsible for carrying out the procurement process electronically. currently, the method of selecting providers has become e-regular tendering which is all done online, the evolution of electronic tendering systems has grown rapidly along with advances in information technology.  This  research  uses  the  data  of  tender  winners  that  have  been  done  Data  Mining  before from  LPSE Semarang Regency, from 2011 to 2022  with  the population  of completed tenders,  which aims to group the data of tender winners to find out what procurements have been completed and the role of local entrepreneurs / companies. total of 2127, using only 238 random data samples referring to the method of Isaac and Michael. using the method of Machine Learning, namely the Unsupervised Learning  method  processed  with  the  K-Means  Clustering  Algorithm,  the  results  obtained  are  the Construction  of  Public  Facilities  in  the  form  of  types  of  Construction  Work,  such  as  roads,  tourist attractions, facilities for villages and others both made new, upgrades and others. then comes from the Semarang  Regency  area  by  showing  8  out  of  13  or  two-thirds  with  a  percentage  of  62%.  This information is useful as an overview, education, information, knowledge for all of us in the Semarang Regency  area  and  all  the  people  of  Indonesia  as  well  as  helping  the  economic  development  of  the region and all other regional areas to the National.
Keywords : Analysis Cluster, Data Mining, Electronics, Information Technology, Unsupervised Machine Learning.

## Abstrak
Layanan  Pengadaan  Secara  Elektronik  (LPSE)  adalah  unit  kerja  yang  dibentuk  khusus  untuk melayani Unit Kerja Pengadaan Barang/Jasa (UKPBJ), yang bertanggung jawab melaksanakan proses pengadaan secara elektronik. saat ini metode pemilihan penyedia sudah menjadi e-lelang umum yang semuanya dilakukan secara online, evolusi sistem tender secara elektronik berkembang pesat seiring dengan kemajuan teknologi informasi. penelitian ini menggunakan data pemenang tender yang telah dilakukan Data Mining sebelumnya dari LPSE Kabupaten Semarang, dari tahun 2011 sampai tahun 2022  dengan  populasi  tender  yang  sudah  selesai  dilaksanakan,  yang  bertujuan  untuk mengelompokkan  data  pemenang  tender  untuk  mengetahui  pengadaan  apa  saja  yang  telah  selesai dilaksanakan  dan  peran  pengusaha/perusahaan  lokal  yang  berjumlah  2127  data,  dengan menggunakan  sampel  data  secara  acak  sebanyak  238  data  yang  mengacu  pada  metode  Isaac  dan Michael. dengan menggunakan metode Machine Learning yaitu metode Unsupervised Learning yang diolah  dengan  Algoritma  K-Means  Clustering,  hasil  yang  didapat  adalah  pembangunan  fasilitas umum  berupa jenis pekerjaan konstruksi, seperti jalan,  tempat wisata, sarana untuk desa dan lain- lain  baik  yang  dibuat  baru,  peningkatan  dan  lain-lain.  kemudian  berasal  dari  wilayah  Kabupaten Semarang dengan menunjukan 8 dari 13 atau dua pertiga dengan presentase 62%.
Kata kunci : Analisis klaster, Data Mining, Elektronik, Teknologi Informasi, Unsupervised Machine Learning.
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 47 - 55 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 1. PENDAHULUAN
LPSE singkatan dari Layanan Pengadaan Secara Elektronik adalah unit kerja yang dibentuk khusus untuk melayani Unit Kerja Pengadaan Barang/Jasa (UKPBJ), yang  bertanggung  jawab  melaksanakan  proses  pengadaan  secara  elektronik, seperti contohnya lewat tender[1]. LPSE dikembangkan dengan tujuan menjawab tantangan  dalam  persaingan  sehat  dan  untuk  melaksanakan  pengadaan barang/jasa berdasarkan prinsip ekonomis, efektif, dan efisien[2]. oleh karena itu, proses  tender  secara  elektronik  menjadi  sangat  penting  bagi  organisasi  dan  juga bagi  Usaha Mikro,  Kecil  dan  Menengah (UMKM).  Proses tender secara  elektronik mengalami  perubahan  yang  signifikan[3].  sebelumnya,  proses  tender  dilakukan secara  manual  dan  menghadapi  berbagai  permasalahan  seperti  jarak,  waktu, tempat,  biaya  tender  dan  sebagainya[4].  namun  saat  ini,  metode  pemilihan penyedia telah berubah menjadi e-lelang umum ( e-regular tendering )[5]. sistem ini mencakup  seluruh  rangkaian  proses,  mulai  dari  pengumuman  tender  hingga penilaian  dan  penetapan  pemenang,  yang  semuanya  dilakukan  secara online [6]. evolusi sistem tender elektronik telah berkembang pesat seiring dengan kemajuan teknologi informasi[7].
Pada penelitian ini, data yang digunakan merupakan data pemenang tender yang  berasal  dari  hasil Data  Mining dari  LPSE  Kabupaten  Semarang.  dipilih  dari tahun  2011  hingga  tahun  2022,  menghasilkan  sekitar  3000  data.  dari  jumlah tersebut,  dua  pertiga  atau  2127  data  menunjukkan  bahwa  proses  tender  sudah selesai.  namun  peneliti  hanya  akan  menggunakan  sampel  berjumlah  238  data sampel  secara  acak,  berpacu  pada  metode  yang  dikembangkan  oleh  Isaac  dan Michael.  memusatkan  perhatian  pada  data  pemenang  tender  yang  sudah  selesai, dengan  tujuan  melakukan  pengelompokan  data  pemenang  tender  untuk mengidentifikasi  apa  pengadaan  yang  sudah  selesai  dan  peran  serta pengusaha/perusahaan  lokal  dalam  proses  pengadaan.  Metode Clustering diterapkan untuk melakukan segmentasi pada data pemenang tender yang sudah selesai  dan  menganalisis  peran  serta  pengusaha/perusahaan  lokal  dengan K- Means Clustering .  kelebihan  dari  metode  ini  termasuk  kemudahan  interpretasi, implementasi  yang  mudah  dan  kemampuannya  untuk  beradaptasi  dengan  data yang  tersebar.  kekurangannya  di  mana  nilai  k  (jumlah cluster )  harus  ditentukan terlebih  dahulu  untuk  menghasilkan  hasil Clustering yang  optimal.  meskipun demikian,  kelebihan  metode  ini  membuatnya  menjadi  pilihan  yang  efektif  untuk menganalisis data pemenang tender dan peran serta pengusaha/perusahaan lokal dalam  konteks  pengadaan  barang/jasa  yang  sudah  selesai.  juga  menjadikan informasi penting kepada semua, baik masyarakat di wilayah Kabupaten Semarang dan  seluruh  masyarakat  di  Indonesia  untuk  belajar,  memahami,  mengawasi  dan lain-lain tentang pengadaan tender.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Secara umum penelitian ini terbagi  ke dalam  6 tahapan penelitian, yaitu:

## 2.1. Pengumpulan  data
Penelitian  berasal  dari  hasil Data  Mining yang  strukturnya  masih  tidak beraturan.  sehingga  diperlukan  langkah-langkah  pembenahan  data  agar  dapat
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 47 - 55 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
digunakan  secara  efektif  dalam  penelitian.  proses  pengolahan  awal  data  dimulai dengan  memperbaiki  struktur  data  yang  tidak  teratur.  langkah-langkah  ini melibatkan penanganan nilai yang hilang, penghapusan data duplikat, normalisasi data dan transformasi data sesuai kebutuhan analisis.

## 2.2. Transformasi  data
Proses  transformasi  data  merupakan  langkah  kedua  dalam  tahapan penelitian, di mana nilai variabel diubah berdasarkan nilai yang telah ditentukan, proses ini dilakukan secara manual menggunakan lembar kerja Excel . pada tahap ini,  dilakukan  pengaturan  atau  transformasi  nilai-nilai  variabel  sesuai  dengan kebutuhan  analisis  dan  kesimpulan  yang  ingin  dihasilkan.  proses  transformasi data secara manual di Excel memungkinkan peneliti untuk memiliki kendali penuh terhadap transformasi dan penyesuaian data sesuai dengan konteks penelitian.

## 2.3. Pengolahan data
Proses  pengolahan  data  merupakan  langkah  ketiga  dalam  penelitian  dan terdiri dari 2 tahap. Pertama, perhitungan Euclidean Distance di lembar kerja Excel :
a) Dilakukan  secara  otomatis  menggunakan  kode  program  yang  telah disiapkan.
b) Proses  perhitungan  berlangsung  di  lembar  kerja Excel dan  berhenti  pada iterasi keempat.
c) Euclidean Distance digunakan untuk mengukur jarak antara setiap titik data dan pusat cluster .
Kedua, penelitian lanjutan di Software RapidMiner :
a) Data hasil perhitungan Euclidean Distance di impor ke Software RapidMiner .
b) Proses analisis dan pengelompokan dilanjutkan menggunakan algoritma atau metode Clustering yang sesuai.
c) Hasil pengelompokan divisualisasikan dalam bentuk scatter plot . Kombinasi  penggunaan  lembar  kerja Excel dan Software  RapidMiner memberikan  fleksibilitas  dan  keunggulan  dalam  pengolahan  data. Excel digunakan  untuk  perhitungan Euclidean  Distance dan  beberapa  tahap  awal, sementara Software  RapidMiner memberikan  kemampuan  analisis  lanjutan dan visualisasi yang lebih dinamis.

## 2.4. Hasil Pengelompokan data
Dalam  tahapan  hasil  pengelompokan  data,  didapatkan  hasil  berupa  visual dan  data  pengelompokan  yang  berasal  dari Software  RapidMiner .  proses  ini mencakup pemilihan hasil yang telah ditetapkan. Visualisasi hasil :
a) Menggunakan Software RapidMiner untuk menganalisis dan memvisualisasikan hasil pengelompokan.
b) Hasil pengelompokan divisualisasikan dalam bentuk scatter plot .
c) Memilih  hasil  yang  sesuai  dengan  tujuan  penelitian  dan  kesimpulan  yang ingin dihasilkan.
Data pengelompokan :
a) Memperoleh  data  yang  mewakili  pengelompokan  hasil  dari Software
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 47 - 55 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
RapidMiner .
b) Data ini mencakup informasi terkait cluster atau kelompok yang terbentuk berdasarkan variabel yang telah ditentukan.
Pemilihan hasil yang ditetapkan :
a) Hasil yang telah ditetapkan pada tahap sebelumnya dipilih untuk dianalisis lebih lanjut atau disajikan dalam laporan penelitian.
b) Pemilihan  hasil  ini  didasarkan  pada  kesimpulan  atau  temuan  yang diinginkan oleh peneliti.

## 2.5. Analisis Pengelompokan data
Dimana  data  hasil  pengelompokan  yang  telah  diperoleh  dari Software RapidMiner dianalisis  secara  mendalam.  analisis  ini  melibatkan  penarikan kesimpulan  dari  pengolahan  awal  hingga  pengolahan  ketiga,  dengan  fokus  pada variabel  nama  tender  dengan  jenis  pengadaan  dan  variabel  nama  pemenang dengan alamat. berikut adalah langkah-langkah yang terlibat dalam tahap analisis. Analisis variabel nama tender dengan jenis pengadaan :
a) Mengidentifikasi  pola  atau  kelompok  pengelompokan  yang  terbentuk berdasarkan variabel nama tender dengan jenis pengadaan.
b) Menarik kesimpulan terkait jenis-jenis pengadaan yang paling dominan atau sering terkelompok bersama.
Analisis variabel nama pemenang dengan alamat :
a) Mengevaluasi  pola  pengelompokan  berdasarkan  variabel  nama  pemenang dengan alamat.
b) Menarik kesimpulan terkait lokasi atau alamat pemenang tender yang sering tergabung dalam satu kelompok.
Dengan  melakukan  analisis  ini,  peneliti  dapat  memberikan  Gambaran  yang  lebih jelas dan mendalam terkait hasil pengelompokan data.

## 2.6. Evaluasi  Penelitian
Evaluasi  penelitian  merupakan  tahap  terakhir  dalam  siklus  penelitian,  di mana  penarikan  kesimpulan  dan  pandangan  atas  hasil  keseluruhan  penelitian dilakukan. evaluasi ini melibatkan refleksi terhadap proses penelitian dan temuan yang ditemukan.
Gambar  1. Proses  tahapan  penelitian
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 47 - 55 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Hasil Pengelompokan data
Berdasarkan  Gambar  2,  didapatkan  nilai  jarak  kelompok cluster terdekat berdasarkan Software RapidMiner, yaitu cluster_0 memiliki  nilai  terkecil  atau terdekat terhadap 0 dari cluster lainnya.
Gambar  2. Nilai  jarak  kelompok cluster terdekat
Gambar 3. Statistik cluster
Berdasarkan  Gambar  3,  Statistik cluster sementara  dari  hasil  jumlah per cluster ,  menunjukkan  bahwa cluster _0  paling  tertinggi  dengan  memiliki sebanyak 159 data.
Gambar  4. Hasil  visual  pengelompokan  variabel  nama  tender  dengan variabel  jenis  pengadaan
Berdasarkan  Gambar  4,  hasil  menunjukkan  bahwa  titik-titik  tersebut mengelompok seperti (tanda panah nomor 2). menampilkan data id dipermukaan 177,1,9,226,58,76,41,7  yang  sebenarnya  masih  ada  banyak  data,  namun  data
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 47 - 55 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
tersebut tertutup oleh data  dipermukaan  dan cluster_0 menunjukkan grafik  yang normal.
Gambar 5. Hasil visual pengelompokan variabel alamat dengan variabel nama pemenang
Berdasarkan  Gambar  5,  didapatkan  hasil  dari  cara  yang  sama  seperti (Gambar  4)  dan  grafik cluster_0 menunjukkan  grafik  mengalami  sedikit penurunan.
Tabel  1. Data  hasil  akhir variabel Nama Tender dengan variabel Jenis Pengadaan variabel Nama Pemenang  dengan variabel Alamat cluster _0  / cluster pertama 3,7,30,177,226 2,3,4,5,11,17,18,28,29,33,40,48, 65
Dipilih data  dari cluster_0 / cluster pertama  dan  nilai-nilai  pada  tabel  diatas karena :
a) Berdasarkan nilai jarak yang terkecil atau terdekat  (pada Gambar 2).
b) Memilih  pengelompokan yang  hanya  berada  di  panah  2  (pada  Gambar  4 dan  5),  karena masih  saling  keterikatan  pengelompokan  dengan cluster lainnya.
c) Dipilih  beberapa  id  yang  hanya  bisa  terbaca  oleh cursor dan  yang hanya  muncul nomor idnya .
d) Untuk  grafik  hanya  menandakan  banyaknya  jumlah  pengelompokan  di cluster _0/ cluster pertama.

## 3.2. Analisis Pengelompokan data
Berdasarkan dari Tabel 2, hasilnya adalah program di bidang pembangunan untuk  fasilitas  umum  masyarakat,  seperti  pembangunan  dan  peningkatan  Jalan, pembangunan  sarana  tempat  wisata,  pembangunan  sarana  untuk  desa  dan  lain- lain, untuk jenis pengadaannya yaitu berupa pekerjaan konstruksi.
Tabel  2. Analisis  pengelompokan  pemenang  tender  untuk  pengadaan barang/jasa  yang  sudah  selesai Id Nama Tender Jenis Pengadaan 3 Peningkatan Jalan Getasan - Batur (Ruas 072) Pekerjaan Konstruksi
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 47 - 55 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Id Nama Tender Jenis Pengadaan 7 Pembangunan TPS3R Desa Munding Kecamatan  Bergas Pekerjaan Konstruksi 30  Peningkatan Jalan Bringin – Kalikurmo Pekerjaan Konstruksi 177  Pembangunan Jalan Guyang Warak, Kec. Jambu Pekerjaan Konstruksi 226  Pembangunan dukungan amenitas/sarana prasarana situs air suci candi gedong songo Pekerjaan Konstruksi
Berdasarkan  dari  hasil  Tabel  3,  hasilnya  adalah  berasal  dari  daerah Kabupaten  Semarang  menunjukkan  8  dari  13  atau  dua  pertiganya  dengan persentase  62%  dan  5  dari  13  untuk  wilayah  Jawa  Tengah  persentase  38%. analisis tersebut juga sesuai dengan total hasil sampel berjumlah 238 secara acak yang  dihitung  secara  manual  tanpa  metode  apapun,  menunjukkan 141  dari  238 atau  dua pertiganya dengan persentase 59% untuk wilayah Kabupaten Semarang, 79  dari  238  dengan  persentase  33%  untuk  wilayah  provinsi  Jawa  Tengah  dan  8 dari  238  dengan  persentase  8%  diluar  kedua  itu.  sudah  terbukti pengusaha/perusahaan  lokal  Kabupaten  Semarang  dengan  status  terbanyak mendominasi turut adil, hal ini sesuai bahwa dilaksanakannya pengadaan tender secara elektronik (LPSE) yaitu untuk memajukan perusahaan/pengusaha lokal.
Tabel  3. Analisis  pengelompokan  pemenang  tender  untuk  peran  serta pengusaha/perusahaan  local Id Nama Pemenang Alamat 2 2 Semarang (Kab.) - Jawa Tengah 3 3 Semarang (Kab.) - Jawa Tengah 4 4 Semarang (Kab.) - Jawa Tengah 5 5 Semarang (Kab.) - Jawa Tengah 11 11 Semarang (Kota) – Jawa Tengah 17 17 Semarang (Kab.) - Jawa Tengah 18 18 Semarang (Kota) – Jawa Tengah 28 28 Semarang (Kab.) - Jawa Tengah 29 29 Semarang (Kab.) - Jawa Tengah 33 33 Karanganyar (Kab.) - Jawa Tengah 40 40 Salatiga (Kota) - Jawa Tengah 48 48 Karanganyar (Kab.) - Jawa Tengah 65 65 Semarang (Kab.) - Jawa Tengah

## 3.3. Evaluasi Penelitian
Informasi ini dibuat, untuk pengelompokan pemenang tender hasil dari Data Mining dengan  menggunakan  Algoritma K-means  Clustering ,  untuk  mengetahui pengadaan apa yang sudah selesai sejak tahun 2011 sampai tahun 2022 dan peran serta  perusahaan/pengusaha  lokal  dalam  pengadaan.  Pandangan  dari  peneliti terhadap penelitian ini bahwa hasil pengadaan sangat penting untuk mendukung penunjang  aktifitas  masyarakat  sehari-hari.  tentu  informasi online LPSE  ini  juga membantu, hal ini bermanfaat sebagai Gambaran, edukasi, informasi, pengetahuan untuk  semua  dan  juga  membantu  pembangunan  perekonomian  daerah  dan seluruh wilayah daerah lainnya hingga nasional.
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 47 - 55 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan masalah apa saja hasil pengadaan yang sudah selesai dan peran serta  pengusaha/perusahaan  lokal  dalam  suatu  pengadaan  yang  dilakukan  oleh Pemerintah  Kabupaten  Semarang  dengan  menggunakan  Algoritma K-Means Clustering . diperoleh bahwa program pengadaan tender yang sudah selesai dibuat sejak  tahun  2011  sampai  tahun  2022  adalah  program  di  bidang  pembangunan untuk  fasilitas  umum  masyarakat,  seperti  pembangunan  dan  peningkatan  jalan, pembangunan  sarana  tempat  wisata,  pembangunan  sarana  untuk  desa  dan  lain- lain,  beserta  jenis  pengadaannya  yaitu  berupa  pekerjaan  konstruksi. Pengusaha/perusahaan  lokal  para  pemenang  tender  yang  telah  berpartisipasi dalam  program  pengadaan  adalah  didominasi  dari  daerah  Kabupaten  Semarang, menunjukkan  8  dari  13  atau  dua  pertiganya  dengan  persentase  62%.  hasil tersebut  juga  sesuai  dengan  total  hasil  sampel  berjumlah  238  secara  acak  yang dihitung  secara  manual  tanpa  metode  apapun,  menunjukkan  141  dari  238  atau dua pertiganya dengan persentase 59% untuk wilayah Kabupaten Semarang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Yunita,  F.  (2018).  Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means Clustring  Pada  Penerimaan  Mahasiswa  Baru.  Sistemasi :  Jurnal  Sistem  Informasi , 7 (3), 238-249.
[2] Y  Buslim,  N.,  &  Iswara,  R.  P.  (2019).  Pengembangan  Algoritma  Unsupervised Learning Technique Pada Big Data Analysis Di Media Sosial Sebagai Media Promosi Online Bagi Masyarakat. Jurnal Teknik Informatika , 12 (1), 79-96.
[3] Yuliani,  R.  (2021).  Penerapan  Data  Mining  Untuk  Mengcluster  Data  Penduduk Miskin  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Di  Dusun  Bagik  Endep  Sukamuliatimur. Infotek: Jurnal Informatika Dan Teknologi , 4 (1), 39-50.
[4] Yulianti, Y., Utami, D. Y., Hikmah, N., & Hasan, F. N. (2019). Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Mengetahui Minat Customer Ditoko Hijab. Jurnal Pilar Nusa Mandiri , 15 (2), 241-246.
[5] Sari,  R.  W.,  &  Hartama,  D.  (2018,  July).  Data  Mining:  Algoritma  K-Means  Pada Pengelompokkan Wisata Asing Ke Indonesia Menurut Provinsi. In Seminar Nasional
Sains Dan Teknologi Informasi (Sensasi) (Vol. 1, No. 1).
[6] Sobri,  A.  (2021).  Penerapan  Metode  Smart  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemenang  Tender  Proyek  Pada  Dinas  Pekerjaan  Umum  Kota  Bengkulu. Jusibi (Jurnal  Sistem Informasi Dan E-Bisnis) , 3 (2), 65-80.
[7] Zai,  C.  (2022).  Implementasi  Data  Mining  Sebagai  Pengolahan  Data. Jurnal Portal Data , 2 (3).
[8] Julyantari, N. K. S., Budiarta, I. K., & Putri, N. M. D. K. (2021). Implementasi K-Means Untuk  Pengelompokan  Status  Gizi  Balita  (Studi  Kasus  Banjar  Titih). Jurnal  Janitra Informatika Dan Sistem Informasi , 1 (2), 92-101.
[9] Smartlegal.Id.  (2021,  June  28).  Kini  Umkm  Bisa  Terlibat  Dalam  Pengadaan Barang  Dan Jasa Pemerintah.  Retrieved
August 24, 2023, From Smartlegal.Id Website:Https://Smartlegal.Id/Perizinan/2021/06/28/Kini-Umkm-Bisa-Terlibat- Dalam-Pengadaan- Barang-Dan-Jasa-Pemerintah/
[10] (N.D.). Retrieved  From  Https://Lpse.Kominfo.Go.Id/Eproc4/Publik/Tentangkami
[11] (N.D.). Retrieved From Https://Repository.Unimal.Ac.Id/6707/1/Machine%20learning.Pdf.
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 47 - 55 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[12] J Lkpp,  H.  (2022).  Lkpp  -  Lembaga  Kebijakan  Pengadaan  Barang  Jasa  Pemerintah. Retrieved 12 December 2022, From Http://Www.Lkpp.Go.Id/V3/#/Read/80
[13] Lpse  Kabupaten  Semarang  -  Home.  Semarangkab.Go.Id.  Published  2022.Accessed December 11, 2022. Http://Lpse.Semarangkab.Go.Id/Eproc4/
[14] Apa  Itu  Machine  Learning?.  (2019).  Retrieved  12  December  2022,  From Https://Medium.Com/@Samsudiney/Apa-Itu-Machine-Learning-A6a3fc28162a
[15] Clustering  Algoritma  (K-Means).  (2022).  Retrieved  12  December  2022,  From Https://Sis.Binus.Ac.Id/2022/01/31/Clustering-Algoritma-K-Means/
[16] Metodologi  Penelitian  Pendekatan  Kuantitatif.  (2022).  Retrieved  14  December 2022, From Https://Books.Google.Co.Id/Books?Hl=Id&Lr=&Id=1q4leaaaqbaj&Oi=Fnd&Pg=Pp1 &Dq=Pendekatan+Kuantitatif+Adalah&Ots=Xncxhdjxiq&Sig=-P2-
P55poycc_8sldkx4sfkc0ye&Redir_Esc=Y#