## Penerapan Metode K-Means dalam Pengelompokan Data Penduduk Tidak Mampu di Distrik Oransbari
Messi Triyana*, Ratna Juita**, Christian Dwi Suhendra*** * , ** , ***Program Studi Teknik Informatika, Universitas Papua *messitriyana12@gmail.com **r.juita@unipa.ac.id ***c.suhendra@unipa.ac.id

## ABSTRACT
Proverty is a serious problem, the occurrence of proverty in the community is caused by a condition of the inability of the family economically to meet primary needs. Poor people are found in almost every country, city, and region. One of them is in the Oransbari District, which is one of the areas in Indonesia where the population does not receive assistance evenly. Based on these conditions, clustering is carried out to assist the district in grouping the poor population, so that the assistance provided can be right on target.  With  this  problem,  data  mining  with  k-means  clustering  method  used  in  clustering  the  poor population to make it easier for the Oransbari District to provide the population so that it is right on target. The data used is the data of the poor population in 2020 which amounted to 1872 with 17 attributes. Based on the results of tests carried out by applying the k-means algorithm, the results obtained with 3 clusters, the first cluster with a population of 471 with the category of poor population with medium priority, the second cluster has a population of 428 with a high priority category  of poor population, and the third cluster  has  a  population  of  826  a  low  priority  category  of  poor  population.  The  k-means  method  is expected to be able to assist the Oransbari District in making decisions so that assistance is more targeted.
Keyword: Data Mining, Poor Population Data, Proverty, K-Means, Clustering

## 1. Pendahuluan
Kemiskinan  atau  ketidakmapuan  ekonomi  penduduk  merupakan  permasalahan  yang  kompleks,  tidak hanya  pada  negara-negara  maju  tetapi  juga  pada  negara  berkembang  seperti  Indonesia  [1].  Pemerintah Indonesia sendiri telah melakukan berbagai upaya untuk mengatasi masalah ini, diantaranya melalui program bantuan  sosial seperti  Bantuan  Langsung Tunai  (BLT),  Program  Keluarga  Harapan  (PKH),  dan  pembagian sembako [2]. Distrik Oransbari merupakan salah satu wilayah di Indonesia yang memiliki penduduk terbanyak di  Kabupaten  Manokwari  Selatan.  Akan  tetapi  masalah  yang  sering  dihadapi  di  Distrik  Oransbari  adalah pembagian bantuan yang masih tidak merata dan tidak tepat sasaran. Agar masalah tersebut dapat teratasi maka diperlukan  pengelompokan  penduduk  berdasarkan  Keputusan  Menteri  Sosial  Republik  Indonesia  Nomor  : 146/HUK/2013 tentang Pendapatan Kriteria dan Pendapatan Fakir Miskin dan Orang Tidak Mampu sehingga terbentuk kelompok penduduk yang paling layak untuk mendapatkan program bantuan dari pemerintah.
Salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan pengelompokan adalah Metode Clustering. Clustering adalah  Metode  yang  digunakan  dalam Data  Mining yang  cara  kerjanya  mencari  dan mengelompokan data yang mempunyai kemiripan karakteristik antara satu data dengan data lain yang telah diperoleh  [3].  Algoritma Clustering yang  paling  banyak  digunakan  dalam Data  Mining yaitu  Algoritma  K- Means,  dimana  metode  ini  akan  mengelompokkan  berdasarkan  jarak  setiap  data  dengan  titik  pusat  pada masing-masing cluster .
Berdasarkan permasalahan yang telah diuraikan di atas, maka penulis melakukan penelitian dengan judul “Penerapan Data Mining dalam Pengelompokan Data Penduduk Tidak Mampu Menggunakan Metode K-Means Clustering di Distrik Oransbari” untuk mengetahui pengelompokan masyarakat tidak mampu di Distrik  Oransbari  dengan  menggunakan  Teknik Data  Mining dengan  menggunakan  Metode  K-Means Clustering . Sehingga dengan hasil pengklasteran tersebut dapat memudahkan pihak Kantor Distrik Oransbari Kabupaten Manokwari Selatan dalam mengelompokan penduduk tidak mampu agar penerima bantuan dapat merata dan tepat sasaran.

## 2. Metode Penelitian
2.1 Metode Analisis Data
Metode  analisis  data  yang  digunakan  adalah clustering untuk  menganalisis  data  dalam  penerapan Data Mining ini. Adapun tahapan analisis data yang akan dilakukan penulis dalam proses penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1 [2].
Gambar  1. Kerangka penelitian
1. Identifikasi Masalah
Tahap ini penulis melakukan identifikasi dan merumuskan permasalahan pada penelitian, hal ini bertujuan  untuk  mengetahui  masalah  yang  dialami  di  kantor  Distrik  Oransbari  yaitu  dalam memberikan bantuan kepada masyarakat tidak mampu agar bantuan tersebut tepat sasaran.
2. Studi Literatur
Tahapan ini penulis melakukan kajian pustaka, yaitu mempelajari buku-buku referensi, artikel- artikel,  dan  hasil  penelitian  sejenis  yang  relevan  dengan  permasalahan  yang  sedang  diteliti.  Studi literatur ini bertujuan untuk mendapatkan landasan teoritis mengenai permasalahan yang akan di teliti seperti  teknik Data  Mining ,  proses Clustering menggunakan  Algoritma  K-Means,  Metode Data Mining yang akan digunakan, data penduduk kurang mampu di Distrik Oransbari. Hal ini bertujuan agar  peneliti  dapat  memahami  permasalahan  yang  diteliti  dengan  benar  dan  sesuai  dengan pembahasan yang dilakukan.
3. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  penulis  menghubungi  pihak  Distrik  Oransbari menggunakan beberapa metode, yaitu [4]:
a. Pengamatan (Observasi)
Pengamatan (observasi) yang dimaksud dalam penelitian ini adalah melakukan pengambilan data  secara  langsung  di  Kantor  Distrik  Oransbari  dengan  tujuan  untuk  lebih  memahami  dan mengetahui  langkah-langkah  apa  saja  yang  harus  diambil  dalam  menyelesaikan  permasalahan yang ditemukan.
b. Wawancara
Merupakan  pengumpulan  data  dengan  cara  datang  ke  lokasi  penelitian  untuk  melakukan Tanya jawab langsung dengan pihak kantor distrik Oransbari, untuk memperoleh informasi yang dibutuhkan.
c. Analisis Deskriptif
Teknik Data  Mining yang  termasuk Deskriptif  Mining adalah clustering , assosiasion ,  dan sequential  mining .  Proses  analisis  deskriptif  dilakukan  dengan  beberapa  tahapan,  berikut  ini penjelasan mengenai alur proses analisis deskriptif :
d. Analisis Hasil
Hasil dari analisis akan dinilai keakuratan data dengan  menggunakan metode Daves Bouldin Index (DBI).
b. Data Mining
Data Mining adalah bagian integral dari Knowledge Discovery in Database (KDD). Sebuah langkah dalam proses mencari pola-pola yang terdapat dalam setiap informasi. KDD adalah salah satu metode yang dapat digunakan untuk memperoleh pengetahuan yang berasal dari database yang tersedia [5].
1. Knowledge Discovery In Database (KDD)
KDD didefinisikan sebagai proses ekstrasi atau identifikasi pola dari sekumpulan data yang besar. Proses KDD dapat dilihat pada Gambar 2 [6].
Gambar  2. Tahapan knowledge discovery in database (KDD)
Gambar 2 menggambarkan proses KDD dalam menghasilkan knowledge dan terdiri dari beberapa tahap [7]:
a. Data Selection
Pemilihan  (seleksi)  data  dari  sekumpulan  data  operasional  perlu  dilakukan  sebelum  tahap penggalian informasi dalam Knowledge Discovery in Database (KDD) dimulai. Data hasil selesai yang akan  digunakan  untuk  proses Data  Mining ,  disimpan  dalam  suatu  berkas  terpisah  dari  basis  data operasional.
b. Pre-processing/Cleaning
Sebelum proses Data Mining dapat dilaksanakan, perlu dilakukan proses cleaning pada data yang menjadi fokus KDD. Proses cleaning mencakup antara lain membuang duplikasi data, memeriksa data yang  inkonsisten,  dan  memperbaiki  kesalahan  pada  data,  seperti  kesalahan  cetak.  Dilakukan  proses enrichment ,  yaitu  proses  “memperkaya”  data  yang  sudah  ada  dengan  data  atau  informasi  lain  yang relevan dan diperlukan untuk KDD, seperti data atau informasi eksternal lainnya yang diperlukan.
c. Transformation
Merupakan  deskripsi  tentang coding . Coding adalah  proses  transformasi  pada  data  yang  telah dipilih, sehingga data tersebut sesuai untuk proses Data Mining . proses coding dalam KDD merupakan proses kreatif dan sangat tergantung pada jenis atau pola informasi yang akan dicari dalam basis data.
d. Data Mining
Data  Mining adalah  proses  mencari  pola  atau  informasi  menarik  dalam  data  terpilih  dengan menggunakan teknik metode tertentu. Pemilihan metode atau algoritma yang tepat sangat  bergantung pada  tujuan  dan  proses KDD  secara  kesuluruhan. Data  Mining yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah K-Means  Clustering yaitu  sebuah  metode  untuk  mengelompokkan  produk  dalam  penentuan jumlah penduduk tidak mampu.
e. Evaluation
Pola  informasi  yang  dihasilkan  dari  proses Data  Mining perlu  di  tampilkan  dalam  bentuk  yang mudah dimengerti oleh pihak yang berkepentingan.
c. K-Means
Proses clustering dengan  menggunakan  Algoritma K-Means memiliki  langkah-langkah  sebagai berikut [8]:
1. Tentukan jumlah cluster k.
2. Berikan nilai awal pusat cluster sebanyak k, umumnya secara acak dari data yang tersedia.
3. Masukkan  setiap  data  ke  dalam cluster yang  memiliki centroid terdekat.  Gunakan Eucliedian Distance untuk menghitung jarak dari setiap data ke setiap centroid dari cluster dengan rumus sebagai berikut:
𝑑 𝑖𝑘 = √∑ (𝑥 𝑖𝑗 − 𝑐 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 (1)
Keterangan: 𝑑 𝑖𝑘 = jarak antara data ke-I ke centroid cluster ke-k 𝑥 𝑗 = Data ke-j 𝑐 𝑘 = centroid ke-j
4. Lakukan  iterasi  kemudian  tentukan  posisi centroid baru  dengan  menggunakan  persamaan   sebagai berikut:
V = ∑ 𝑥𝑖/𝑛 𝑛 𝑖=1 (2)
5. Apabila centroid mengalami perubahan maka kembali ke langkah tiga.
d. Davies Bouldin Index (DBI)
Davies  Bouldin  Index (DBI) adalah salah satu metode validitas  internal dalam melakukan penilaian atau  evaluasi  terhadap  suatu cluster.  Metric DBI  diperkenalkan  oleh  David  L.Davies  dan  Donald  W. Bouldin,  Validitas  Internal  yang  dilakukan  DBI  adalah  seberapa  baik cluster dilakukan  dengan menghitung kuantitas dan fitur turunan dari data set . Berikut adalah tahapan dalam evaluasi cluster dengan menggunakan Davies Bouldin Index [9].
1. Sum Of Square Within Cluster (SSW)
adalah persamaan untuk mengetahui matrik kohesi dalam sebuah cluster ke-i.
SSW i = 1 𝑚𝑖 ∑ = 𝑖 𝑚𝑖 𝑗 d(xj,ci)
(3)
Keterangan : mi = jumlah data dalam cluster ke-i ci = centroid cluster ke-i d (xj,ci) = jaral euclidean setiap data ke centroid
2. Sum Of Square Between Cluster (SBB) adalah persamaan untuk mengetahui nilai separasi antara cluster .
SSB i , j = d(ci, cj) (4)
Keterangan : D (ci, cj) = jarak antar centroid
3. Setelah nilai separasi dan kohesi diperoleh, lalu dilakukan pengukuran rasio (Rij) untuk mengetahui nilai perbandingan antar cluster ke-I dan cluster ke-j.
R i, j = 𝑆𝑆𝑊𝑖+𝑆𝑆𝑊𝑗 𝑆𝑆𝐵𝐼
(5)
4. Persamaan untuk menghitung nilai Davies Bouldin Index (DBI).
DBI = 1 𝐾 ∑ = 𝑖 𝑘 𝑖 max i ≠ j (Ri, j) (6)
Keterangan : k = jumlah cluster yang digunakan

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Dataset
Penelitian  ini  data  yang  di  gunakan  adalah  pengelompokan  penduduk  tidak  mampu  di  Distrik Oransbari.  Kategori  untuk  penduduk  tidak  mampu  yang  ada  di  dalam  data  seperti  status  kepemilikan bangunan, kondisi rumah, sumber penerangan, dll.
Data yang diambil adalah data pada tahun 2020 yang diperoleh dari kantor Distrik Oransbari yang telah ditransformasikan dari data non-numerik.
Tabel 1. Variabel Data Atribut Atribut Kode Suku OAP 1 Non OAP 2 Kampung Akeju 1
Margomulyo 2 Margo rukun 3 Masabui 4 Masabui-ii 5 Muari 6 Oransbari 7 Sidomulyo 8 Sindang Jaya 9 Wandoki 10 Warbiadi 11 Warkwandi 12 Waroser 13 Watariri 14 Kepemilikan Rumah Bebas Sewa 1 Milik Sendiri 2 Rumah Dinas 3 Sewa 4 Lainnya 5 Status Lahan Milik Orang Lain 1 Milik Sendiri 2 Orang lain 3 Tanah Adat 4 Tanah Negara 5 Lainnya 6 Jenis Lantai Kayu 1 Papan 2 Semen 3 Tanah 4 Tegel 5 Lainnya 6 Kondisi Lantai Bagus, kualitas tinggi 1 Jelek, kualitas rendah 2 Jenis Dinding Kayu 1 Seng 2 Tembok 3 Lainnya 4 Kondisi Dinding Bagus, kualitas tinggi 1 Jelek, kualitas rendah 2 Jenis Atap Asbes 1 Genteng 2 Genteng Metal 3 Genteng Tanah Liat 4
Seng 5 Lainnya 6 Kondisi Atap Bagus, kualitas tinggi 1 Jelek, kualitas rendah 2 Sumber Air Minum Air hujan 1 Air Isi Ulang 2 Danau 3 Mata Air 4 PAM 5 Sumur Bor 6 Sumur Pribadi 7 Sumur Umum 8 Sungai 9 Lainnya 10 Perolehan Air Minum Membeli 1 Tidak Memebeli 2 Ketersediaan Air Hanya pada musim hujan 1 Sepanjang tahun 2 Daya Terpasang 450 watt 1 900 watt 2 1.300 watt 3 2.200 watt 4 Tanpa Meteran 5 Fasilitas Buang Air Bersama 1 Sendiri 2 Tidak ada 3 Umum 4 Mobil Ya 1 Tidak 2 Sepeda Motor Ya 1 Tidak 2

## b. Seleksi Data
Data yang didapatkan dari kantor Distrik Oransbari adalah data penduduk tidak mampu pada tahun 2020, data yang digunakan adalah sebanyak 1872 data. Dimana data yang butuhkan yaitu data dengan 17 atribut  seperti  suku,  kampung,  nama  keluarga,  kepemilikan  rumah,  status  lahan,  jenis  lantai,  kondisi lantai, jenis lantai, kondisi dinding, jenis dinding, jenis atap, kondisi atap, sumber air minum, perolehan air minum, ketersediaan air minum, daya terpasang, fasilitas buang air, mobil, dan motor.

## c. Pembersihan Data
Data  akan  melewati  pembersihan  data.  Pada  tahapan  ini  dilakukan  pembersihan  data  yang  kosong atau data yang tidak diperlukan oleh peneliti. Dari data awal dengan jumlah data 1872, setelah dilakukan pembersihan data maka data yang tersisa adalah 1725. Data penduduk tidak mampu yang sudah melewati tahap pembersihan atau di cleaning .
d. Transformasi Data
Tahapan ini yaitu melakukan konversi atribut dengan tujuan merubah atribut bernilai kontinu (tidak terhingga) menjadi atribut dengan nilai nominal (berhingga) [10].
e. Data Mining
Proses setelah transformasi data sudah sesuai untuk digunakan pada tahapan Data Mining . selanjutnya menggunakan  metode  klasifikasi  Algoritma K-Means dalam  melakukan  analisis  data,  dimana  proses analisis Data Mining K-Means ini hanya dilakukan untuk mempermudah dan mengerti penggunaan teknik klasifikasi pada metode Algoritma K-Means dengan menggunakan aplikasi RapidMiner.
f. Hasil Klaterisasi Dengan Algoritma K-Means Menggunakan RapidMiner
Hasil dari clustering data terkait kampung yang memiliki jumlah penduduk tidak mampu terbanyak dengan rata-rata status kepemilikan bangunan dan kondisi bangunan di Distrik Oransbari menggunakan RapidMiner Studio :
1. Tampilan utama proses Performance Operator Performance  (Cluster  Distance  Performance) yang  ditunjukan  pada  Gambar  3 Operator Performance digunakan  untuk  mendapatkan  nilai Davies  Bouldin  Index (DBI)  pada setiap cluster yang telah ditentukan.
Gambar  3. Tampilan Utama Proses Performance
2. Hasil Nilai DBI ( Davies Bouldin Index)
Dari  hasil  percobaan  dengan  menggunakan  tiga cluster dengan  hasil  nilai  dapat  dilihat  pada gambar 4.
Gambar  4. Hasil Davies Bouldin Index dengan 3 cluster
3. Cluster model
Cluster model dapat dilihat tampilan hasil cluster beserta jumlah anggotanya, seperti terlihat pada gambar 5 yang terdiri dari tiga cluster , yaitu pada cluster 0 (pertama) yang terdiri dari 471 items , cluster 1 (kedua) yang terdiri dari 428 items dan cluster 2 (ketiga) yang terdiri dari 826 items .

## Gambar  5. Hasil Cluster Model
4. Centroid Table
Menampilkan centroid data yang digunakan dengan menggunakan centroid table . Gambar 6 adalah nilai dari centroid table.
Gambar  6. Centroid data
Berdasarkan Gambar 6, maka dapat disimpulkan bahwa centroid data yang digunakan pada RapidMiner Studio adalah sebagai berikut:
a. Cluster  0:  dengan  jumlah  penduduk  tidak  mampu  prioritas  sedang  yaitu  sebanyak 471.
b. Cluster  1:  dengan  jumlah  penduduk  tidak  mampu  prioritas  rendah  yaitu  sebanyak 428.
c. Cluster 2: dengan jumlah penduduk tidak mampu prioritas tinggi yaitu sebanyak 826.
5. Visualization hasil clustering
Berikut  ini  merupakan  tampilan Visualization gambar  grafik  histogram  hasil cluster dari keseluruhan data pada Gambar 7.
Gambar  7. Tampilan histogram cluster
Berdasarkan  histogram  pada  Gambar  7  terdapat  tiga cluster, yaitu cluster 0  dengan jumlah penduduk tidak mampu prioritas sedang 471, cluster 1 dengan jumlah penduduk tidak
mampu  prioritas  rendah  dengan  428  dan  cluster  2  dengan  jumlah  penduduk  tidak  mampu prioritas tinggi 826.
Cluster 0 dengan penduduk tidak mampu prioritas sedang dengan jumlah 471 memiliki atribut  yang  termasuk  dalam  kategori  setara.  Penduduk  tidak  mampu  prioritas  sedang  dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Penduduk Tidak Mampu Prioritas Sedang
Cluster 1  dengan  penduduk  tidak  mampu  prioritas  rendah  dengan  jumlah  428  di karenakan  pada  atribut  penentuan  penduduk  tidak  mampu  yaitu  tinggi.  Contohnya  seperti kondisi rumah, kondisi dinding dan kondisi atap dalam kategori bagus, kualitas tinggi. Penduduk tidak mampu prioritas rendah dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Penduduk Tidak Mampu Prioritas Rendah
Cluster 2 dengan penduduk  tidak mampu prioritas Tinggi dengan jumlah 826 di karenakan pada  atribut  penentuan  penduduk  tidak  mampu  yaitu  sangat  rendah.  Contohnya  seperti  kondisi rumah,  kondisi  dinding  dan  kondisi  atap  dalam  kategori  jelek,  kualitas  rendah.  Penduduk  tidak mampu prioritas tinggi dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Penduduk Tidak Mampu Prioritas Tinggi

## 4. Kesimpulan
Penelitian ini menggunakan data penduduk tidak mampu yang diambil di Kantor Distrik Oransbari dengan  jumlah  data  1725  dan  mempunyai  17  atribut,  seperti  suku,  kampung,  kepemilikan  bangunan, status lahan, jenis lantai, kondisi lantai, jenis dinding, kondisi dinding, jenis atap, kondisi atap, sumber air  minum,  Perolehan  Air  Minum,  ketersediaan  air,  daya  terpasang,  fasilitas  buang  air,  mobil,  Sepeda
motor.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  K-Means Clustering dan  dari  perhitungan yang telah dilakukan didapatkan tiga cluster . Hasil dari perhitungan tersebut diperoleh tiga cluster, cluster 0  merupakan cluster 1  dengan  jumlah  penduduk  471  dengan tingkat  penduduk  tidak  mampu  prioritas sedang (memiliki atribut yang termasuk dalam kategori setara). Cluster 1 merupakan cluster 2 dengan jumlah  penduduk  428  dengan  tingkat  penduduk  tidak  mampu  prioritas  rendah  (atribut  penentuan penduduk tidak mampu yaitu tinggi. Contoh nya seperti kondisi rumah, kondisi dinding dan kondisi atap dalam kategori bagus, kualitas tinggi), dan cluster 2 merupakan cluster 3 dengan jumlah penduduk 826 dengan tingkat penduduk tidak mampu prioritas tinggi (atribut penentuan penduduk tidak mampu yaitu sangat rendah. Contoh nya seperti kondisi rumah, kondisi dinding dan kondisi atap dalam kategori jelek, kualitas rendah).

## Daftar Pustaka
[1] R. J. Kasim, S. Bahri, and S. Amir, “Implementasi Metode K-Means Untuk Clustering Data Penduduk Miskin Dengan Systematic Random Sampling,” Pros. SISFOTEK , vol. 5, no. 1, pp. 95–101, 2021.
[2] D. Sunia, P. A. Jusia, T. Informatika, T. Informatika, J. Subdistrict, and J. Selatan, “PENERAPAN DATA MINING UNTUK CLUSTERING DATA PENDUDUK MISKIN MENGGUNAKAN ALGORITMA K- MEANS,” no. 2016, pp. 121–134, 2017.
[3] U. Ma, “Implementasi Algoritma K-Means untuk Pengelompokan Penyakit Pasien Pada Puskesmas Warujayeng,” pp. 285–291, 2020.
[4] Y. R. Sari, A. Sudewa, D. A. Lestari, and T. I. Jaya, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Kemiskinan Provinsi Banten Menggunakan Rapidminer,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 5, no. 2, p. 192, 2020, doi: 10.24114/cess.v5i2.18519.
[5] E. Turban, J. E. Aronson, and T. P. Liang, “Decision Support Systems and Intelligent System,(Sistem Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas) Ed. 7. Jld. 2,” 2005.
[6] N. I. Febianto and N. D. Palasara, “Analisis Clustering K-Means Pada Data Informasi Kemiskinan Di Jawa Barat Tahun 2018,” vol. 08, no. September, pp. 130–140, 2019.
[7] Suparyanto dan Rosad (2015, “ 済無 No Title No Title No Title,” Suparyanto dan Rosad (2015 , vol. 5, no. 3, pp. 248–253, 2020.
[8] S. Suhartini and R. Yuliani, “Penerapan Data Mining untuk Mengcluster Data Penduduk Miskin Menggunakan Algoritma K-Means di Dusun Bagik Endep Sukamulia Timur,” Infotek  J. Inform. dan Teknol. , vol. 4, no. 1, pp. 39–50, 2021, doi: 10.29408/jit.v4i1.2986.
[9] B. A. B. Ii, “Bab ii landasan teori 2.1,” pp. 6–16.
[10] D. Kusumawardana, “DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENENTUKAN STRATEGI NUSWANTORO,” 2015.