Analisis Pengelompokan Gangguan TIK Pada Sistem Pencatatan Layanan Menggunakan Algoritma K-Means dan Metode Elbow
Analysis of Incidents Segmentation Based on Service Recording System Data Using K- Means Algorithm and Elbow Method
Arientawati 1 , Yuwan Jumaryadi 2 , Arief Wibowo 3 1,2,3 Magister Ilmu Komputer, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur
2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana E-mail: 1 2111601866@student.budiluhur.ac.id, 2 yuwan.jumaryadi@mercubuana.ac.id,
3 arief.wibowo@budiluhur.ac.id

## Abstrak
Pusintek  merupakan  unit  pengelola  tugas  dan  fungsi  terkait  TIK  di  instansi  pemerintahan  di Indonesia.  Salah  satu  tugasnya  berkaitan  dengan  fungsi  penanganan  gangguan  TIK  yang dilaporkan  oleh  Unit  Pengguna.  Pencatatan  gangguan  TIK  menggunakan  sistem  pencatatan layanan  dan  gangguan  berbasis Customer  Relationship  Management (CRM).  Tujuan  dari penelitian ini  adalah  untuk  mengelompokkan jumlah  laporan  gangguan  pada  Unit  Pelapor  dan membantu divisi teknis dalam menganalisis seberapa sering gangguan yang dilaporkan tiap unit dan  kategori  gangguannya  sehingga  divisi  teknis  dapat  merencanakan  dan  mempersiapkan pengambilan  keputusan  terkait  tindak  lanjut  penyelesaian  gangguan  TIK  pada  instansi  Unit Pelapor. Metode Elbow dignakan dalam proses penentuan jumlah cluster gangguan yang optimal. Pengujian  dilakukan  dengan  membagi  data  gangguan  TIK  dan  menghitung cluster  distance performance sampai  dengan  7 cluster .  Tools  yang  digunakan  untuk  pengujian  menggunakan Rapidminer . Hasil pengujian memperlihatkan bahwa penggunaan k=3 akan menghasilkan cluster yang  optimal  untuk  metode K-Means  Clustering dan Elbow ,  dengan  nilai Average  Centroid Distance sebesar 69110.233 dan nilai Davies Bouldin sebesar 0.458.
Kata kunci: K-Means, Elbow, Gangguan TIK

## Abstract
Pusintek  is  a  task  and  function  management  unit  related  to  ICT  in  government  agencies  in Indonesia. One of its duties relates to the function of handling ICT disturbances reported by the User Unit. The recording of ICT disturbances uses a Customer Relationship Management (CRM) based  service  and  disturbance  recording  system.  The  purpose  of  this  study  is  to  classify  the number of disturbance reports in the Reporting Unit and assist the technical division in analyzing how  often  disturbances  are  reported  for  each  unit  and  the  disturbance  category  so  that  the technical  division  can  plan  and  prepare  for  decision-making  related  to  the  follow-up  of  ICT disturbance resolution at the Reporting Unit agency. The Elbow method is used in the process of determining the optimal number of disturbance clusters. The test was carried out by dividing the ICT interference data and calculating the cluster distance performance of up to 7 clusters. The tools used for testing use Rapidminer. The test results show that using k = 3 will produce optimal clusters for the K-Means Clustering and Elbow method, with an Average Centroid Distance value of 69110.233 and a Davies Bouldin value of 0.458.
Keywords: K-Means, Elbow, Gangguan TIK

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  telah  menghasilkan  data  yang  cukup  besar  [1][2]. Data  juga  memiliki  peran  vital  dalam  pembuatan  keputusan  dalam  suatu  organisasi agar lebih bermakna  [3][4].  Pusat  Sistem  Informasi  dan  Teknologi  Keuangan  (Pusintek)  adalah  Unit
Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) yang memberikan layanan TIK kepada Unit Pelapor (Unit  Pengguna)  melalui  beberapa  jenis  layanan  di  bidang  TIK  yang  disusun  dalam  Katalog Layanan TIK. Apabila layanan TIK yang diberikan mengalami gangguan, maka tugas Pusintek adalah  melakukan  penyelesaian  terhadap  gangguan  tersebut.  Pusintek  menerapkan  IT Service Management (ITSM)  dimana  salah  satu  proses  didalamnya  yaitu Incident  Management yang berfokus untuk memperbaiki kinerja layanan TIK organisasi atau instansi dalam waktu secepat mungkin agar dapat kembali normal dan tidak mengganggu jalannya bisnis organisasi.
Dalam  proses  implementasinya,  pengguna  melaporkan  gangguan  TIK  ke  Pusintek melalui  website  pelayanan Pusintek  yang  sudah  terintegrasi  dengan  sistem  pencatatan layanan dan gangguan TIK berbasis Customer Relationship Management (CRM). Gangguan yang telah direkam tersebut menjadi tiket gangguan yang akan dieskalasi ke Service Desk Pusintek sebagai analis gangguan layer 1 atau tingkat pertama. Apabila gangguan tersebut tidak dapat diselesaikan oleh Service Desk dikarenakan keterbatasan knowledge, maka Service Desk akan mengeskalasi atau  meneruskan  tiket  tersebut  ke  tim  teknis  Incident  Management  sesuai  area  atau  kategori gangguannya. Kemudian tiket gangguan tersebut diselesaikan oleh tim teknis sesuai norma waktu prioritas  gangguan  dan  diteruskan  kembali  ke Service  Desk dan  kemudian Service  Desk meneruskan  tiket  tersebut  ke  pengguna  untuk  menginformasikan  bahwa  gangguan  telah diselesaikan.
Dari sistem pencatatan layanan dan gangguan TIK diatas, penulis melakukan penarikan data untuk melakukan analisis dengan mengklasterisasi Unit Pelapor mana saja yang melaporkan gangguan dan seberapa seringnya gangguan dilaporkan serta jenis kategori gangguannya. Penulis melakukan penarikan data 6 (enam) bulan terakhir, periode Juli-Desember 2022, dimana terdapat total 12865 record tiket gangguan yang dilaporkan unit pelapor serta kategori jenis gangguannya.
Penelitian ini mengembangkan algoritma K-Means Clustering dan digabungkan dengan metode  Elbow.  Algoritma  K-Means  Clustering  diharapkan  dapat  mengelompokkan  seberapa seringnya  unit  pengguna  melaporkan  gangguan  dan  jenis  gangguan  yang  dilaporkan  untuk membantu tim teknis melakukan pengambilan keputusan, menganalisis tren gangguan TIK dan kategori  gangguannya  serta  merencanakan  alokasi  penempatan  pegawai  di  tim  teknis Incident Management sebagai langkah penanganan lebih lanjut [5].
Clustering merupakan Teknik data mining untuk mengelompokkan data yang memiliki kemiripan ke dalam beberapa klaster, di mana data yang memiliki kemiripan dimasukkan kedalam klaster yang sama, sedangkan untuk menghitung kesamaan diluar klaster diminimalkan dengan menggunakan  perhitungan  jarak  [6].  Clustering  dan  algoritma  K-Means  dipilih  karena kesederhanaan  algoritma  dan  efisiensinya  [7].  Selain  itu  juga  bahwa  clustering  termasuk unsupervised classification [8]. Sedangkan metode elbow bertujuan untuk memilih nilai k yang kecil dan masih memiliki nilai withinss yang rendah [9].
Penelitian yang dilakukan oleh Asroni, dkk [10], menggunakan algoritma K-Means untuk mengelompokkan nilai akademik mahasiswa. Pada penelitian tersebut, K-Means digunakan untuk menentukan cluster dalam pemilihan mahasiswa terbaik yang akan mengikuti lomba. Atribut data pengujian yang digunakan dalam penelitian tersebut adalah  NIM, nilai mata kuliah kalkulus 1, fisika dasar, algoritma dan pemrograman 1, dan IPK. Adapun jumlah mahasiswa dalam penelitian ini adalah 124 mahasiswa. Berdasarkan perhitungan terhadap 124 Mahasiswa dihasilkan 4 cluster, dimana  cluster  0  sebanyak  9  mahasiswa  (7%)  dengan  IPK  =  0.51,  cluster  1  sebanyak  28 mahasiswa  (23%)  dengan  IPK  =  3.41,  cluster  2  sebanyak  40 mahasiswa  (32%) dengan  IPK  = 3.30, dan cluster 3 sebanyak 47 mahasiswa dengan IPK = 3.89 (38%). Berdasarkan perhitungan tersebut  maak  cluster  1  yang  bisa  digunakan  untuk  memilih  mahasiswa  agar  bisa  mengikuti lomba. Selain itu, penelitian yang dilakukan oleh Wandana, dkk [11] melakukan klasterisasi untuk mengetahui  pola  penyebaran  penyakit  berdasarkan  kelas layanan.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian tersebut berasal dari data rekam medis pasien periode Oktober sampai Desember 2019. Berdasarkan  hasil  clustering  menggunakan  algoritma  K-Means  didapatkan  3  cluster  dengan kriteria  yang  berbeda.  Berdasarkan  penelitian  tersebut,  penggunaan  data  mining  sebagai  basis data  dan  teknik  analisis  cocok  untuk  menggali  berbagai  informasi  potensial  yang  ada  dalam database.  Data    mining    merupakan  salah  satu  tahapan  dalam  analisis    berdasarkan  penemuan
pengetahuan dalam database [12]. Algoritma K-Means merupakan metode clustering dalam data mining yang dapat menemukan karakteristik-karakteristik dari data yang ada [13]. Akan tetapi K- Means memiliki kelemahan dalam hal penentuan jumlah cluster terbaik [14]. Untuk mengatasi kelemahan  tersebut,  maka  digunakan  metode  Elbow  untuk  menentukan  optimasi  banyaknya cluster yang akan digunakan dalam perhitungan clustering dengan algoritma K-Means [15].

## 2. METODE PENELITIAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitan  ini  berasal  dari  sistem  pencatatan  layanan  dan gangguan  TIK  Pusintek  (CRM).  Penarikan  data  gangguan  TIK  dibatasi  dalam  rentang  waktu selama 6 (enam) bulan terakhir, dari Juli sampai Desember tahun 2022. Gambaran tentang metode penelitian ditampilkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.1 Identifikasi Masalah
Penelitian  dimulai  dari  tahapan  identifikasi  permasalahan  dimana  terdapat  kebutuhan untuk  menentukan  tingkat  kesiapan  tim  teknis  gangguan  Pusintek  yang  yang  menangani gangguan  TIK  di  masing-masing  area/kategori  gangguan  pada  unit  Pengguna.  Karena  itu dibutuhkan pengelompokkan jumlah gangguan yang dilaporkan serta area/kategori gangguan TIK guna membantu tim teknis melakukan pengambilan keputusan, menganalisis tren gangguan TIK dan  kategori  gangguannya  ataupun  merencanakan  alokasi  penempatan  pegawai  di  tim  teknis Incident Management sebagai langkah penanganan lebih lanjut.

## 2.2 Studi Literatur
Tahapan  studi  literatur  dilakukan  dengan  membaca  beberapa  artikel  ilmiah  yang membahas tentang penerapan data mining, serta tutorial cara perhitungan jumlah cluster dengan menggunakan  Rapidminer,  dan  mencari  beberapa  penelitian  yang  berhubungan  dengan clustering,  analisis clustering  dengan  K-Means  sehingga  dapat  memperbanyak  sumber-sumber penelitian yang berkaitan.

## 2.3 Pengumpulan Data
Data-data  pada  penelitian  ini  didapatkan  dengan  melakukan  penarikan  data  gangguan TIK  yang  dilaporkan  pengguna  dari  sistem  pencatatan  layanan  dan  gangguan  TIK  Pusintek.
Adapun data yang digunakan dalam penelitian ini adalah gangguan TIK selama bulan Juli sampai Desember tahun 2022. Hasil penarikan data tersebut didapatkan jumlah total gangguan sebanyak 12825 tiket gangguan dengan 8 kategori atau gangguan seperti pada Tabel 1.

## Tabel 1 Kategori Gangguan TIK
No Kategori Gangguan Jumlah Pelaporan Gangguan 1 Aplikasi 7386 2 Database 181 3 Hardware 696 4 Network 2779 5 Security 978 6 Software 263 7 Supporting Device 310 8 Layer 1 Service Desk 232 Total 12825
Kemudian  dari  penarikan  data  tersebut  didapatkan  Unit  Pengguna  yang  melaporkan gangguan selama enam bulan terakhir sebanyak 14 Unit Pengguna seperti pada Tabel 2.

## Tabel 2 Unit Pelapor  Gangguan TIK
No Unit Pengguna Jumlah Pelaporan Gangguan 1 BKF 58 2 BPPK 173 3 DJA 142 4 DJBC 2131 5 DJKN 622 6 DJP 5780 7 DJPB 1240 8 DJPK 59 9 DJPPR 141 10 ITJEN 135 11 LNSW 18 12 Sekretariat KNEKS 17 13 SETJEN 2298 14 STAF AHLI 11 Total 12825

## 2.4 Proses Perhitungan Metode Elbow
Agar dapat menghasilkan informasi mengenai cluster terbaik digunakan Metode Elbow dengan melihat persentase hasil perbandingan antara jumlah  cluster (k) yang akan membentuk siku  pada  suatu  titik  [16][10].  Penggunaan  metode  Elbow  terdapat  dalam  penentuan  jumlah cluster terbaik yang biasanya digunakan pada algoritma K-Means Clustering. Adapun Persentase perhitungan  yang  dihasilkan  akan  digunakan  sebagai  pembanding  antara  jumlah  cluster  [9]. Adapun rumus SSE adalah [17]:
𝑆𝑆𝐸 =   ∑ ∑ ‖𝑥 𝑖 −   𝑐 𝑘 ‖ 2 2 𝑥 𝑖∊ 𝑠 𝑘 𝐾 𝐾=1 (1)

## 2.5 K-Means
Algoritma  dalam  data  mining  untuk  menemukan  cluster  dalam  data  adalah  K-Means clustering, dimana jumlah cluster direpresentasikan sebagai k [18]. Suatu data dikelompokkan ke dalam  satu  kelompok  atau  cluster  berdasarkan  kemiripan  atribut  yang  dimiliki  dengan menerapkan pengukuran jarak [19].
Algoritma K-Means bekerja pada atribut numerik dan juga mempartisi data ke sejumlah kelompok  [20].  Algoritma  K-Means  dimulai  dengan  memilih  angka  K  secara  acak  serta pengambilan  sebagian  populasi  sejumlah  K  untuk  dijadikan  sebagai  titik  pusat  awal  [21]. Euclidean  Distance  merupakan  merupakan  salah  satu  metode  perhitungan  jarak  yang  bisa digunakan  dalam  perhitungan  K-Means.  Berikut  ini  merupakan  rumus  perhitungan  jarak menggunakan metode Euclidean [22]:
d euc (x,y) = √∑ (𝑥 𝑗 − 𝑦 𝑗 ) 2 𝑑 𝑗=1 (2)
keterangan: x j , y j = nilai dari j atribut
Berikut ini merupakan prosedur dasar clustering K-Means [23]:
1. Tentukan jumlah cluster yang ingin dibentuk (k).
2. Tentukan secara random k centroid awal.
3. Lakukan perhitungan jarak setiap data ke masing-masing centroid.
4. Centroid yang terdekat akan dipilih oleh setiap data.
5. Tentukan posisi centroid baru.
6. Jika posisi centroid baru berbeda dengan posisi centroid lama, maka ulangi langkah 3.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil pemetaan data yang akan dihitung
Dari  8  kategori  gangguan  yang  didapat  dipetakan  kedalam  14  unit  pelapor  hasilnya didapat data yang akan diklusterisasikan seperti pada Tabel 3.

## Tabel 3 Unit Pelapor  Gangguan TIK
Unit Pelapor Aplikasi Database Hardware Network Security Software Supporting Device Layer 1 Service Desk Grand Total BKF 34 1 14 4 1 3 1 0 58 BPPK 97 5 0 54 9 4 1 3 173 DJA 69 2 35 13 4 12 5 2 142 DJBC 1380 30 36 257 249 57 78 44 2131 DJKN 396 23 14 117 41 22 4 5 622 DJP 3905 51 9 938 500 112 128 137 5780 DJPB 640 15 10 438 67 27 18 25 1240 DJPK 40 0 6 3 7 2 0 1 59 DJPPR 98 2 7 18 9 2 1 4 141 ITJEN 93 8 14 8 6 5 0 1 135 LNSW 15 0 0 1 1 1 0 0 18 Sekretariat KNEKS 15 0 0 0 0 2 0 0 17 SETJEN 599 44 547 926 84 14 74 10 2298 STAF AHLI 5 0 4 2 0 0 0 0 11

## 3.2 Hasil perancangan perhitungan menggunakan Rapidminer
Data pemetaan jumlah gangguan per kategori beserta unit pelapor di export dan dilakukan perancangan  perhitungan  dengan  rapidminer.  Kemudian  langkah  selanjutnya  adalah  persiapan menghitung performance cluster terbaik dengan design perancangan perhitungannya seperti pada Gambar 2.

## Gambar 2. Desain Perhitungan Cluster Performance pada Rapidminer
3.3 Penggunaan metode elbow untuk menentukan hasil cluster terbaik.
Penentuan cluster dilakukan dengan membandingkan dan mencari cluster terbaik dengan menggunakan  perhitungan cluster  distance  performance .  Penelitian  ini  mencoba  untuk melakukan uji coba dengan membandingkan cluster distance performance dari mulai dua klaster (k = 2) sampai dengan 7 klaster (k = 7) dan mencari nilai rata-rata centroid distancenya seperti pada Tabel 4.
Tabel 4. Perhitungan Cluster Distance Performance Uji Coba ke- Jumlah Cluster Nilai Avg. within centroid distance 1 2 224717.516 2 3 69110.233 3 4 28588.686 4 5 6939.087 5 6 150.238 6 7 265.482
Kemudian dari perhitungan cluster distance performance, maka dibuat grafik dari nilai rata-rata centroid distance dengan jumlah cluster yang diuji seperti pada Gambar 3.
Gambar 3. Grafik Perhitungan Performance Distance Cluster
Dapat dilihat pada Gambar 3 bahwa ada penurunan yang signifikan pada nilai K=2 sampai
0 50000 100000 150000 200000 250000 1 2 3 4 5 6

## Average Centroid Distance Cluster Gangguan TIK
Jumlah Cluster
Nilai Avg. within centroid distance
K=4,  dan  selanjutnya  secara  perlahan-lahan  nilai  K  akan  turun  sampai  nilai  K  tersebut  stabil sehingga jumlah cluster k yang terbaik dalam penelitian ini adalah 3 cluster.

## 3.4 Hasil perhitungan metode K-Means
Setelah mendapatkan jumlah cluster yang terbaik diatas, maka penulis membagi jumlah laporan gangguan sebanyak 3 cluster. Selanjutnya adalah menjalankan proses perhitungan k = 3 dengan  menggunakan  Rapidminer,  atribut  yang  dihitung  adalah  kategori  gangguan  dan  unit pelapor.

## Gambar 4. Rancangan Perhitungan k = 3
Berdasarkan gambar 3, dapat diperoleh hasil perhitungan seperti pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Cluster Cluster ke- item 0 1 1 10 2 3 Total Item 14
Berdasarkan  Tabel  5,  didapatkan  hasil  pengelompokkan  cluster  yang  beranggotakan beberapa item, dalam hal ini cluster adalah tingkat pelaporan gangguan dan unit pelapor.    Cluster 0 sebanyak 1 item, kemudian cluster 1 sebanyak 10 items dan cluster 2 sebanyak 3 item. Hasil pengelompokan cluster seperti pada Tabel 6.

## Tabel 6. Hasil Pengelompokkan Cluster
Id Unit Pelapor Cluster Aplikasi  Database  Hardware  Network  Security  Software Supporting Device Layer 1 Service Desk Grand Total 1 BKF cluster_0 34 1 14 4 1 3 1 0 58 2 BPPK cluster_0 97 5 0 54 9 4 1 3 173 3 DJA cluster_0 69 2 35 13 4 12 5 2 142 4 DJBC cluster_2 1380 30 36 257 249 57 78 44 2131 5 DJKN cluster_0 396 23 14 117 41 22 4 5 622 6 DJP cluster_1 3905 51 9 938 500 112 128 137 5780 7 DJPB cluster_2 640 15 10 438 67 27 18 25 1240 8 DJPK cluster_0 40 0 6 3 7 2 0 1 59 9 DJPPR cluster_0 98 2 7 18 9 2 1 4 141 10 ITJEN cluster_0 93 8 14 8 6 5 0 1 135 11 LNSW cluster_0 15 0 0 1 1 1 0 0 18 12 Sekretariat KNEKS cluster_0 15 0 0 0 0 2 0 0 17 13 SETJEN cluster_2 599 44 547 926 84 14 74 10 2298 14 STAF AHLI cluster_0 5 0 4 2 0 0 0 0 11
Hasil perhitungan centroid cluster dapat dilihat pada Tabel 7.

## Tabel 7. Perhitungan Performance Distance Cluster
Attribute Cluster_0 Cluster_1 Cluster_2 Aplikasi 86.2 3905 873 Database 4.1 51 29.667 Hardware 9.4 9 197.667 Layer 1 Service Desk 1.6 137 26.333 Network 22 938 540.333 Security 7.8 500 133.333 Software 5.3 112 32.667 Supporting Device 1.2 128 56.667
Grafik  hasil  pembagian  plot  cluster  dan  pembagian  cluster  dapat  dilihat  pada  Gambar  5  dan Gambar 6.
Gambar 5. Plot Cluster di Rapidminer
Gambar 6. Grafik Scatter 3D

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Pada penelitian yang dilakukan menghasilkan 7 cluster dengan nilai dari Average Within Centroid  Distance sebesar  54961.874  untuk  total  pelaporan  gangguan.  Berdasarkan  hasil Clustering yang didapatkan diketahui adanya penurunan yang signifikan dari cluster k = 2 sampai k  =  3  dengan  nilai Average  Within  Centroid  Distance k  =  3  sebesar  69110.233  menunjukkan bahwa  cluster tersebut merupakan  cluster  yang  terbaik.  Hasil ini  sama  dengan  penelitian  yang dilakukan oleh Hartanti [15], dimana cluster optimal yang digunakan untuk Mengukur Kesiapan Siswa SMK Dalam Ujian Nasional adalah 3.
Hasil pengelompokkan pada cluster 0 terdapat 10 Unit Pelapor yaitu BKF, BPPK, DJA, DJKN, DJPK, DJPPR, ITJEN, LNSW, Sekretariat KNEKS dan Staff Ahli. Pada cluster 1 terdapat satu Unit Pelapor yaitu DJP. Kemudian pada cluster 2 terdapat 3 Unit Pelapor yaitu DJPB, DJBC
dan SETJEN. Cluster 0 merupakan Unit Pengguna dengan tingkat pelaporan cenderung rendah dengan kisaran jumlah pelaporan sekitar 11 – 622 tiket pelaporan selama enam bulan terakhir, sedangkan  cluster  2  merupakan  Unit  Pengguna  dengan  tingkat  pelaporan  menengah  dengan kisaran jumlah pelaporan berkisar 1240 – 2298 tiket pelaporan selama enam bulan terakhir, dan cluster 1 merupakan Unit Pengguna dengan tingkat pelaporan cenderung tinggi dengan kisaran jumlah pelaporan sebesar 5780 tiket pelaporan selama enam bulan terakhir. Kemudian kategori gangguan dengan lima peringkat teratas dimulai dari pelaporan terbanyak yaitu gangguan terkait Aplikasi, Network/Jaringan, Security, Hardware dan Software.
Hasil  penelitian  ini  dapat  digunakan  sebagai  panduan  agar Pusintek melakukan penempatan tim teknis gangguan TIK yang bertugas berdasarkan Unit Pelapor terbanyak (cluster 0) dan kategori gangguan terbanyak (Network) sehingga penanganan gangguan TIK tetap terjaga sesuai  SLA  yang  telah  dijanjikan  sehingga  dapat  meningkatkan  kepuasan  pengguna  terhadap pemenuhan penanganan gangguan TIK.
Saran yang diberikan untuk penelitian selanjutnya adalah rentang data penarikan dapat diperbesar yaitu satu atau dua tahun kebelakang agar lebih optimal. Keterbatasan penelitian ini adalah  rentang  penarikan  data  yang  pendek  disebabkan  oleh  lamanya  waktu  penarikan  data, ukuran  data  yang  besar  dan  keterbatasan  waktu  penelitian.  Kemudian  dalam  pencarian  cluster terbaik,  dapat  dilakukan  ujicoba  menggunakan  alternatif  metode  lainnya  selain  metode  Elbow antara lain seperti metode Silhouette , Gap Statistic , dan Davies Bouldin index .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Nurdin and R. N. Arifin, “Kontribusi Sistem Informasi Manajemen Berbasis Komputer Terhadap Kinerja Pegawai Pusdik Intelkam Polri Bandung,” Edutech , vol. 13, no. 2, p. 246, 2014, doi: 10.17509/edutech.v13i2.3107.
[2] F. Febriantho, S. Samidi, G. Mikael, and E. Saputra, “Sistem Penentuan Paket Penjualan dengan  Algoritma  FP-Growth  Serta  Metode  Up  dan  Cross  Selling,” J.  Media  Inform. Budidarma , vol. 6, no. 4, p. 2269, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4800.
[3] A. Nambiar and D. Mundra, “An Overview of Data Warehouse and Data Lake in Modern Enterprise  Data  Management,” Big  Data  Cogn.  Comput. ,  vol.  6,  no.  4,  2022,  doi: 10.3390/bdcc6040132.
[4] S.  Suryani  and  M.  Mustakim,  “Estimasi  Keberhasilan  Siswa  dalam  Pemodelan  Data Berbasis Learning Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” Bull. Informatics Data Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 81–88, 2022.
[5] I. Vhallah, Sumijan, and J. Santonyc, “Pengelompokan Mahasiswa Potensial Drop Out Menggunakan  Metode  Clustering  K-Means,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 2, pp. 572–577, 2018.
[6] R. Hidayati, A. Zubair, A. H. Pratama, and L. Indana, “Analisis Silhouette Coefficient pada 6 Perhitungan Jarak K-Means Clustering,” Techno.Com , vol. 20, no. 2, pp. 186–197, 2021.
[7] M.  Hermansyah,  R.  A.  Hamdan,  F.  Sidik,  and  A.  Wibowo,  “Klasterisasi  Data  Travel Umroh di Marketplace Umroh.com Menggunakan Metode K-Means,” J. Ilmu Komput. , vol. 13, no. 2, p. 8, 2020, doi: 10.24843/jik.2020.v13.i02.p06.
[8] Harwati, A. P. Alfiani, and F. A. Wulandari, “Mapping Student’s Performance Based on Data Mining Approach (A Case Study),” Agric. Agric. Sci. Procedia , vol. 3, pp. 173–177, 2015, doi: 10.1016/j.aaspro.2015.01.034.
[9] N.  H.  Harani,  C.  Prianto,  and  F.  A.  Nugraha,  “Segmentasi  Pelanggan  Produk  Digital Service  Indihome  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Berbasis  Python,” J.  Manaj. Inform. , vol. 10, no. 2, pp. 133–146, 2020, doi: 10.34010/jamika.v10i2.2683.
[10] A.  Asroni  and  R.  Adrian,  “Penerapan  Metode  K-Means  Untuk  Clustering  Mahasiswa Berdasarkan Nilai Akademik Dengan Weka Interface Studi Kasus Pada Jurusan Teknik Informatika  UMM  Magelang,” Semesta  Tek. ,  vol.  18,  no.  1,  pp.  76–82,  2016,  doi:
10.18196/st.v18i1.708.
[11] J. Wandana, S. Defit, and S. Sumijan, “Klasterisasi Data Rekam Medis Pasien Pengguna Layanan BPJS Kesehatan Menggunakan Metode K-Means,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 2, pp. 4–9, 2020, doi: 10.37034/jidt.v2i4.73.
[12] I. A. Nikmatun and I. Waspada, “Implementasi Data Mining untuk Klasifikasi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” J. SIMETRIS , vol. 10, no. 2, pp. 421–432, 2019.
[13] R. Liu, “Data Analysis of Educational Evaluation Using K-Means Clustering Method,” Comput. Intell. Neurosci. , vol. 2022, no. Advanced Computational Intelligence for Smart Healthcare and Human Health Using Few-Shot Learning (Special Issue), pp. 1–10, 2022, doi: 10.1155/2022/3762431.
[14] L. Quiñones Huatangari, M. A. Cueva Ríos, and R. T. Huerta Camones, “Segmenting the eating behaviour of university students using the K-means algorithm,” Bull. Electr. Eng. Informatics , vol. 12, no. 4, pp. 2363–2371, 2023, doi: 10.11591/eei.v12i4.4543.
[15] N.  T.  Hartanti,  “Metode  Elbow  dan  K-Means  Guna  Mengukur  Kesiapan  Siswa  SMK Dalam Ujian Nasional,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 6, no. 2, pp. 82–89, 2020, doi: 10.25077/teknosi.v6i2.2020.82-89.
[16] D.  A.  I.  C.  Dewi  and  D.  A.  K.  Pramita,  “Analisis  Perbandingan  Metode  Elbow  dan Silhouette  pada  Algoritma  Clustering  K-Medoids  dalam  Pengelompokan  Produksi Kerajinan Bali,” Matrix  J. Manaj. Teknol. dan Inform. , vol. 9, no. 3, pp. 102–109, 2019, doi: 10.31940/matrix.v9i3.1662.
[17] A. A. Zaki Diab, M. A. Tolba, A. G. Abo El-Magd, M. M. Zaky, and A. M. El-Rifaie, “Fuel  cell  parameters  estimation  via  marine  predators  and  political  optimizers,” IEEE Access , vol. 8, pp. 166998–167018, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3021754.
[18] K.  S.  H.  K.  Al  Atros,  A.  R.  Padri,  O.  Nurdiawan,  A.  Faqih,  and  S.  Anwar,  “Model Klasifikasi  Analisis  Kepuasan  Pengguna  Perpustakaan  Online  Menggunakan  K-Means dan Decission Tree,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 8, no. 6, pp. 323–329, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3680.
[19] G.  Feng,  M.  Fan,  and  Y.  Chen,  “Analysis  and  Prediction  of  Students’  Academic Performance  Based  on  Educational  Data  Mining,” IEEE  Access ,  vol.  10,  pp.  19558– 19571, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3151652.
[20] A. J. M. S. Arockiam and E. S. Irudhayaraj, “Reclust: an efficient clustering algorithm for mixed data based on reclustering and cluster validation,” Indones. J. Electr. Eng. Comput. Sci. , vol. 29, no. 1, p. 545, 2022, doi: 10.11591/ijeecs.v29.i1.pp545-552.
[21] Y.  Dharma  Putra,  M.  Sudarma,  and  I.  B.  A.  Swamardika,  “Clustering  History  Data Penjualan Menggunakan Algoritma K-Means,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro , vol. 20, no. 2, p. 195, 2021, doi: 10.24843/mite.2021.v20i02.p03.
[22] A. Wibowo, Moh Makruf, Inge Virdyna, and Farah Chikita Venna, “Penentuan Klaster Koridor TransJakarta dengan Metode Majority Voting pada Algoritma Data Mining,” J. RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  5,  no.  3,  pp.  565–575,  2021,  doi: 10.29207/resti.v5i3.3041.
[23] D.  R.  Ningrat,  D.  A.  I.  Maruddani,  and  T.  Wuryandari,  “Analisis  Cluster  Dengan Algoritma K-Means Dan Fuzzy C-Means Clustering Untuk Pengelompokan Data Obligasi Korporasi,” J. Gaussian , vol. 5, no. 4, pp. 641–650, 2016.