## Analisis Data Mining Pesebaran Siswa Smp Di Pematangsiantar
Dengan Metode Algoritma K-Means Clustering
1 Kurnia Sandi Purba, 2 Dedy Hartama, 3 Suhada
1,2 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia
3 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia
1 sandipurba40@gmail.com, 2 dedyhartama@amiktunasbangsa.ac.id,
3 suhada.atb@gmail.com

## Abstrak
Data  Mining  adalah analisis  otomatis  dari data  yang berjumlah  besar atau  kompleks dengan  tujuan  untuk  menemukan  pola  atau  kecenderungan  yang  penting  yang  biasanya tidak  disadari  keberadaannya  Data  siswa  SMP  Pematang  Siantar  saat  ini  sudah terkumpul  cukup  banyak.  Namun  data  siswa  tersebut  belum  dimanfaatkan  secara maksimal sehingga menyulitkan pihak sekolah dalam melakukan perkembangan siswa di sekolah.  Masing-masing  siswa  akan  melakukan  perbandingan  antara  pelayanan  yang diinginkan  dengan pelayanan  yang  di  terima.  Algoritma  K-Means  merupakan  algoritma teknik cluster yang berulang-ulang. Algoritma ini dimulai dengan pemilihan secara acak, yang  merupakan  banyaknya  cluster  yangi  ingin  dibentukAtribut  yang  dibutuhkan  dalam pengolahan  adalah  kota  asal  siswa,  asal  sekolah  siswa,  dan  nilai  siswa.  Berdasarkan atribut  tersebut  selanjutnya  data  akan  dikelompokan  menjadi  siswa  SMP  berdasarkan asal  kota,  asal  sekolah,  dan  nilai  siswa  menggunakan  algoritma  K-Means  ClusteringH asil  dari  pengelolahan  data  tersebut  akan  sangat  membantu  pihak  sekolah  SMP, Sehingga  diketahui  pesebaran  setiap  siswa  SMP  terbanyak.  Dalam  penelitian  ini  data yang  digunakan  adalah  data  siswa  SMP  angkatan  2018-2019  yang  terdapat  di Pematangsiantar sebanyak 300 sampel data
Kata Kunci : Persebaran Wilayah, Clustering, K-Means, Data Mining

## Abstract
Data Mining is an automatic analysis of large or complex data with the aim of finding important patterns or trends that are usually not realized. However, the student data has not  been  utilized  optimally,  making  it  difficult  for  the  school  to  carry  out  student development at school. Each student will make a comparison between the desired service with  the  service  received.  The  K-Means  algorithm  is  an  iterative  cluster  technique algorithm.  This  algorithm  starts  with  random  selection,  which  is  the  number  of  clusters that  you  want  to  form.  The  attributes  needed  in  processing  are  the  student's  hometown, the  student's  school  origin,  and  the  student's  grade.  Based  on  these  attributes,  the  data will then be grouped into junior high school students based on city origin, school origin, and  student  grades  using  the  K-Means  Clustering  algorithm.  The  results  of  processing this data will greatly help the junior high school, so that it is known that the distribution of each junior high school student is the most. In this study, the data used were data from junior high school students from the 2018-2019 class in Pematangsiantar as many as 300 data samples.
Keywords : Regional Distribution, Clustering, K-Means, Data Mining

## 1. Pendahuluan
Kemajuan  teknologi  informasi  sudah  semakin  berkembang  pesat  disegala  bidang pemprosesan  data.  Banyak  sekali  data  yang  dihasilkan  oleh  teknologi  informasi yang  canggih,  mulai  dari  bidang  industri,  ekonomi,  teknologi  serta  di  bidang
pendidikan.  Pada  Instansi  Pendidikan  Sekolah  Menengah  Pertama,  data  dapat diperoleh  berdasarkan  data  historis,  dimana  pengambilan  data  diambil  dari  tahun- tahun sebelumnya,  hal ini mengakibatkan laporan data di Dinas Pendidikan menjadi tidak akurat. Maka disini penulis ingin meng Cluster pesebaran siswa SMP yang ada di  kota  Pematangsiantar  yang  masuk  pada  sekolah  SMP  Negeri  yang  ada  di Pematangsiantar  yang  berasal  di  setiap  Kecamatan  di  Pematangsiantar  yang  mana tujuannya  untuk  mengetahui  sekolah  SMP  Negeri  manakah  yang  memperoleh pesebaran  tertinggi  dan  terendah  berdasarkan  Kecamatan  yang  ada  di  kota Pematangsiantar.
Dengan Algoritma K-Means Clustering diharapkan akan diketahui berapa banyak siswa  di  setiap  sekolah  SMP  yang  terdaftar  pada  dinas  pendidikan,  serta  membantu setiap  sekolah  dalam  memantau  perkembangan  siswa  di  sekolah.  Atribut  yang dibutuhkan  dalam  proses  pengelompok  adalah  jumlah  sekolah  negeri,  jumlah sekolah  swasta,  jumlah  siswa  negeri,  jumlah  siswa  swasta  berdasarkan  kecamatan yang  ada  di  Pematangsiantar.  atribut  tersebut  selanjutnya  data  akan  dikelompokan dengan metode K-Means.
Adapun  dalam  penyelesaian  penelitian  ini  berlandaskan  pada  penelitian  ini berlandaskan  pada  penelitian  terdahulu  seperti  penelitan  oleh  [1]  tentang  : Implementasi  Algoritma K-Means untuk Clustering Penyebaran Tuberkulosis di Kabupaten  Karawang  menyatakan  bahwa  Algoritma K-Means dapat  diaplikasikan dalam Clustering penyebaran Tuberculosis di  Kabupaten  Karawang  dengan  nilai evaluasi SSE yaitu  2,4402  yang  merupakan  gabungan  dari  jumlah Cluster K=3 dengan  random  seed  S=10,  hasil  evalusai  dari Silhouette sebesar  0,5629  dan diperoleh Cluster 0 terdiri dari (7 kecamatan), Cluster 1 (9 kecamatan), dan Cluster 2  (14  kecamatan).  Dan  penelitian  oleh  [2]  tentang  :  Analisis  Sebaran  Titik  Rawan Bencana dengan K-Means Clustering dalam Penanganan Bencana bahwa  Algoritma K-Means dapat  digunakan  dalam  analisis  sebaran  titik  rawan  bencana  dalam penanganan  bencana  dengan  hasil Cluster 0  yaitu    200  titik  daerah, Cluster 1  yaitu 48  titik  daerah  dan Cluster 2  yaitu  26  titik  daerah  dan  dalam  atribut  sebanyak  4 yaitu Longtitude, Latitude, Jenis Bencana dan Dampak Bencana.
Dari  penjabaran  latar  belakang  diatas,  penulis  menerapak    data  mining  dalam analisis  pesebaran siswa smp di pematangsiantar dengan metode algoritma k-means Clustering .  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu  pihak  Dinas  Pendidikan Pematangsiantar dalam mengelompokkan data persebaran wilayah siswa smp di kota pematangsiantar  agar  dapat  mempercepat  proses  dari  segi  promosi  dan  tingkat pelayanan  yang  baik  dalam  menentukan  hasil  meningkatnya  jumlah  siswa  yang  ada pada di sekolah SMP Pematangsiantar. Penelitian ini juga diharapkan dapat menjadi referensi bagi peneliti  selanjutnya  yang berkaitan dengan pengguna Algoritma yang digunakan.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Data Mining
Menurut  Nasution  (2014) Data  Mining adalah  proses  yang  menggunakan  teknik statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan Machine  Learning untuk  mengektrasi dan  mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari berbagai database besar. Data  Mining dapat  juga  didefenisikan  sebagai  gabungan dari  suatu pengalaman,  nilai,  informasi  kontekstual dan  juga pandangan pakar  yang memberikan  suatu framework untuk  mengevaluasi  dan  menciptakan  pengalaman baru  dan  informasi  [3]. Data  Mining adalah  bagian  dari  tahapan  proses  KDD. Data Mining atau Knowledge  Discovery  in Database (KDD)  adalah  penyaringan  data secara    implisit  dimana  sebelumnya  tidak  diketahui  terdapatnya  informasi  yang potensial [4].

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
2.2. Clustering
Clustering atau  klusterisasi  adalah  salah  satu  alat  bantu  pada  data  mining  yang bertujuan  mengelompokkan  objek-objek  ke  dalam  cluster  -  cluster.”  [5].  “Potensi Clustering adalah dapat digunakan untuk mengetahui struktur dalam data yang dapat dipakai  lebih  lanjut  dalam  berbagai  aplikasi  secara  luas  seperti  klasifikasi, pengolahan  gambar,  dan  pengenalan  pola”  [6].  “Tujuan  proses Clustering yaitu untuk  meminimalkan  terjadinya  objective  function  yang  diset  dalam  proses Clustering ,  yang pada  umumnya digunakan  untuk meminimalisasi kan  variasi dalam suatu cluster dan memaksimalkan variasi antar cluster [7].

## 2.3. Algoritma K-Means
K-Means adalah suatu metode penganalisaan data atau metode Data Mining yang melakukan  proses  pemodelan  tanpa  supervisi  ( unsupervised )  dan  merupakan  salah satu metode yang melakukan pengelompokan data dengan sistem partisi  [4] . Tujuan dari K-Means adalah  pengelompokkan  data  dengan  memaksimalkan  kemiripan  data dalam  satu  klaster  dan  meminimalkan  kemiripan  data  antar  klaster  [8].  Berikut adalah Alur penyelesaian dari metode K-Means [9]:
a) Tentukan berapa jumlah klaster yang ingin ditetapkan pusat cluster k.
b) Menggunakan  jarak  euclidean  dan  kemudian  menghitung  setiap  data  ke pusat cluster.
√∑ (1) c) Kategorikan  data  ke  dalam  cluster  dengan  jarak  yang  terpendek  dengan menggunakan persamaan ∑ √∑ (2) d) Menghitung pusat cluster dengan menggunakan persamaan ∑ (3)
Dengan : xij € Kluster ke – k p = banyak member kluster ke – k
5.   Silahkan  ulangi  langkah  dua  sampai  empat  sehingga  sudah  tidak  ada  lagi data yang berpindah ke kluster yang lain.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Analisis data yang digunakan penelitian ini menggunakan data kuantitatif dengan teknik  analisis  data  yang  menggunakan  jenis  statistik deskriptif .  Penelitian dilakukan di Dinas Pendidikan Pematangsiantar. Data yang telah dikumpulkan untuk diolah  atau  ditransformasikan  ke  format  data  Ms.  Excel  2010.  Data  yang ditransformasikan tersebut digunakan sebagai syarat dalam pengolahan  Data Mining dengan Teknik Clustering menggunakan Algoritma K-Means.
Tabel 1. Data Persebaran Wilayah SMP Pematangsiantar No Nama Asal Kecamatan Asal Sekolah Nilai Akhir 1 Amalia Wahyu Nugrahen  Siantar Barat SMP Negeri 1 Kota Pematang Siantar 85 2 Dea Hasanah Siantar Barat SMP Negeri 2 Kota Pematang Siantar 90 3 Ike Oktaviani Siantar Barat SMP Negeri 3Kota Pematang Siantar 70 4 Rahmat Andri Setiawan Siantar Barat SMP Negeri 4 Kota Pematang Siantar 75 5 Ainun Sholihah Siantar Barat SMP Negeri 5 Kota Pematang Siantar 70 6 Maya Puspitasari Siantar Sitalasari SMP Negeri 6 Kota Pematang Siantar 85 7 Sugito Siantar Sitalasari SMP Negeri 7 Kota Pematang Siantar 70 8 Nabila Siantar Sitalasari SMP Negeri 8 Kota Pematang Siantar 70 9 Febri Dwi nadila Siantar Sitalasari SMP Negeri 9 Kota Pematang Siantar 85 10. Eko Sutrisno Siantar Marimbun SMP Negeri 10 Kota Pematang Siantar 70 11. Zuhan Nahdiyah Siantar Marimbun SMP Negeri 11 Kota Pematang Siantar 85 12. Siti asmah Siantar Marimbun SMP Negeri 12 Kota Pematang Siantar 90
No Nama Asal Kecamatan Asal Sekolah Nilai Akhir 13. Dian purnama sari Siantar Martoba SMP Negeri 1 Kota Pematang Siantar 70 14 Atica puspita Siantar Martoba SMP Negeri 2 Kota Pematang Siantar 75 15 Feni Siantar Selatan SMP Negeri 3Kota Pematang Siantar 70 16 Lailatus Sifa Uzakiyah Siantar Selatan SMP Negeri 4 Kota Pematang Siantar 85 17 Rani indria Siantar Utara SMP Negeri 5 Kota Pematang Siantar 85 18 Adhenia Fitri Siantar Utara SMP Negeri 6 Kota Pematang Siantar 85 19 Nur fitri lestari Siantar Barat SMP Negeri 7 Kota Pematang Siantar 70 20 Muhammad Rofi'uddin A  Siantar Barat SMP Negeri 8 Kota Pematang Siantar 21 Fatimah angelica sundari  Siantar Barat SMP Negeri 9 Kota Pematang Siantar 85 … … … … … 300 Dwi lisyanti Siantar Timur SMP Negeri 11 Kota Pematang Siantar 70
Langkah-langkah  penyelesaian  menggunakan  algoritma K-Medoids antara  lain sebagai berikut:
a) Menentukan  Data  yang  diolah,  Data  yang  digunakan  adalah  data  persebaran siswa  SMP  di  Kota  Pematangsiantar  yang  sudah  di  rekapitulasi  menjadi perkecamatan.  Berikut  data  yang  digunakan  untuk  pengolahan  Algoritma  K- Means:
Tabel 2. Data Persebaran Siswa SMP tahun 2016 No Kecamatan Jumlah Sekolah Negeri Jumlah Sekolah Swasta Jumlah Siswa Negeri Jumlah Siswa Swasta 1 Siantar Marihat 0 2 0 504 2 Siantar Selatan 3 5 172 101 3 Siantar Barat 1 13 2968 1887 4 Siantar Utara 2 3 1237 2845 5 Siantar Timur 2 7 1505 672 6 Siantar Martoba 3 5 2136 1476 7 Siantar Marimbun 1 2 786 145 8 Siantar Sitalasi 3 0 2072 0 Jumlah 15 37 10876 7630
b) Menentukan Jumlah Cluster
Jumlah  Cluster  atau  k  yang  digunakan  sebanyak  2  yaitu  Cluster  Tinggi  dan  Cluster Rendah.
c) Menentukan Pusat Medoid
Menentukan  Pusat  Medoid  dilakukan  secara  acak  pada  masing-masing  Cluster.  Pusat Medoid yang digunakan adalah : Pusat Medoid awal Tinggi = (2, 3, 1237, 2845) Pusat Medoid awal Rendah = (0, 2, 0, 504)
d) Menghitung Nilai Euclidian
Untuk menghitung jarak antara titik Medoid dengan titik tiap objek menggunakan Euclidian Distance :
D x1,c1 = √ = 2647,726 D x2,c1 = √ = 2943,428 D x3,c1 = √ = 1978,44 D x4,c1 = √ = 0 D x5,c1 = √ = 2189,468 D x6,c1 = √ = 1637,793

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
D x7,c1 = √ = 2737,408 D x8,c1 = √ = 2965,006 Selanjutnya perhitungan untuk jarak dari Medoid ke-2 adalah sebagai berikut : D x1,c2 = √ = 0 D x2,c2 = √ = 438,1906 D x3,c2 = √ = 3274,421 D x4,c2 = √ =2647,726 D x5,c2 = √ = 1514,357 D x6,c2 = √ = 2346,763 D x7,c2 = √ = 864,1053 D x8,c2 = √ = 2132,42 Sehingga  didapat  tabel  jarak  dari Medoid dan  mencari  nilai  minimal  dari  ketiga Medoid . Tabel Jarak dari Medoid adalah sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil Jarak Medoid Iterasi Kecamatan C1 C2 Jarak Terpendek Siantar Marihat 2647,726 0 0 Siantar Selatan 2943,428  438,1906 438,1906 Siantar Barat 1978,44 3274,421 1978,44 Siantar Utara 0 2647,726 0 Siantar Timur 2189,468  1514,357 1514,357 Siantar Martoba 1637,793  2346,763 1637,793 Siantar Marimbun  2737,408  864,1053 864,1053 Siantar Sitalasi 2965,006 2132,42 2132,42
Dari  tabel  4  dapat  dilihat  hasil  jarak Medoid iterasi  1  yang  akan  digunakan  untuk menentukan  nilai Cost .  Nilai  Jarak  Dekat  ini  yang  akan  digunakan  sebagai  letak cluster atau kelompok berdasarkan nilai terkecil perbaris.
e) Lakukan Ulang Langkah 4 dan 5 dengan nilai Pusat Medoid baru
Untuk  mendapatkan  Pusat Medoid baru,  diperoleh  dari  penjumlahan  cluster untuk bagian Cluster 1 dan Cluster 2. Mengulangi proses meghitungan nilai jarak dekat Medoid dengan nilai pusat Medoid baru secara acak, yaitu : Pusat Medoid baru Tinggi = (2, 7, 2113,667, 2069,333) Pusat Medoid baru Rendah = (1,8, 3,2, 907,284,4). Dari pengolahan menggunakan pusat Medoid baru diperoleh  hasil sebagai   Tabel 4 berikut :
Tabel 4. Hasil Jarak Medoid Iterasi 2 Kecamatan C1 C2 Jarak Terpendek Siantar Marihat 2630,187  933,2084 933,2084 Siantar Selatan 2764,853  757,5389 757,5389 Siantar Barat 873,5948  2610,775 873,5948 Siantar Utara 1170,564  2581,777 1170,564
Siantar Timur 1524,144  712,6375 712,6375 Siantar Martoba 593,7577  1711,828 593,7577 Siantar Marimbun  2337,902  184,5953 184,5953 Siantar Sitalasi 2069,765  1199,216 1199,216
Dari tabel 4 dapat dilihat hasil jarak Medoid iterasi 2, berdasarkan hasil pada iterasi kedua.  Diperoleh  hasil cluster atau  pengelompokkan  yang  sama,  artinya  proses pengelompokkan berhenti.
f) Mencari Cluster atau Pengelompokkan Untuk  menentukan Cluster diperoleh  dengan  menentukan  nilai  Cluster  1  dan  2 terdekat dengan Nilai Jarak Distance sehingga diperoleh Cluster persebaran siwa SMP di Kota Pematangsiantar adalah sebagai berikut :
Tabel 5. Cluster Tahun 2018 Kecamatan C1 C2 Siantar Marihat - 1 Siantar Selatan - 1 Siantar Barat 1 - Siantar Utara 1 - Siantar Timur - 1 Siantar Martoba 1 - Siantar Marimbun - 1 Siantar Sitalasi - 1
Dari  tabel  5  dapat  dilihat  hasil cluster yang  diperoleh  dari  iterasi  terakhir persebaran  siswa  SMP  di  Kota  Pematangsiantar.   Diperoleh Cluster Tinggi terdapat  pada  Kecamatan  Siantar  Barat,  Siantar  Utara  dan  Siantar  Martoba. Untuk Cluster Rendah terdapat pada Kecamatan Siantar Marihat, Siantar Selatan, Siantar Timur, Siantar Marimbun dan Siantar Sitalasari.
Setelah  melakukan  pengolahan  data  secara  manual,  selanjutnya  dilakukan pengujian  data  menggunakan  tools  rapidminer  dengan  cara  membuat  model Algoritma K-Means di tools  RapidMiner. Dari  hasil  pemodelan  data  menggunakan tools  rapidminer,  maka  diperoleh  hasil  pengelompokkan  persebaran  siswa  SMP  di Kota Pematangsiantar yang dapat dilihat pada gambar 1 berikut :
Gambar 1. Hasil Cluster Algoritma K-Means
Dari gambar 1 dapat dilihat bahwa hasil pengelompokkan berdasarkan kecamatan yang  terdiri  dari Cluster Tertinggi  ( Cluster 0)  yaitu  Kecamatan  Siantar  Barat, Siantar  Utara  dan  Siantar  Martoba. Cluster Rendah  yaitu  Kecamatan  Siantar Marihat, Siantar Selatan, Siantar Timur, Siantar Marimbun dan Siantar Sitalasari.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Hasil  yang  dilakukan  penulis  dalam  pengelompokkan  persebaran  siswa  SMP  di Kota  Pematangsiantar  adalah Cluster Tinggi  diperoleh  Kecamatan  Siantar  Barat, Siantar Utara dan Siantar Martoba dengan Centroid Table 2, 7, 2113,667, 2069,333. Sedangkan Cluster Rendah  diperoleh  Kecamatan  Siantar  Marihat,  Siantar  Selatan, Siantar  Timur,  Siantar  Marimbun  dan  Siantar  Sitalasari  dengan Centroid Table 1,8, 3,2, 907,284,4.
Hasil  yang  diberikan  oleh tools  RapidMiner dalam  pengelompokkan  persebaran siswa  SMP  di  Kota  Pematangsiantar  adalah Cluster Tinggi  diperoleh  Kecamatan Siantar  Barat,  Siantar  Utara  dan  Siantar  Martoba  dengan Centroid Table 2,  7, 2113,667,  2069,333.  Sedangkan Cluster Rendah  diperoleh  Kecamatan  Siantar Marihat,  Siantar  Selatan,  Siantar  Timur,  Siantar  Marimbun  dan  Siantar  Sitalasari dengan Centroid Table 1,8,  3,2,  907,284,4.  Berdasarkan  pernyataan  hasil  antara perhitungan  yang  dilakukan  penulis  dengan  hasil  yang  diperoleh tools  RapidMiner memiliki  kesamaan  hasil  pengelompokkan  persebaran  siswa  SMP  di  Kota Pematangsiantar. Karena hal tersebut hasil dari penelitian ini adalah valid dan dapat dijadikan sebagai bahan referensi terkait pengelompokkan sis wa SMP.

## 4. Kesimpulan
Kesimpulan yang didapat dari penulisan skripsi ini adalah:
a) Hasil yang dilakukan penulis dalam pengelompokkan persebaran siswa SMP di Kota  Pematangsiantar  adalah  Cluster  Tinggi  diperoleh  Kecamatan  Siantar Barat,  Siantar  Utara  dan  Siantar  Martoba  dengan  Centroid  Table  2,  7, 2113,667,  2069,333.  Sedangkan  Cluster  Rendah  diperoleh  Kecamatan  Siantar Marihat,  Siantar  Selatan,  Siantar  Timur,  Siantar  Marimbun  dan  Siantar Sitalasari dengan Centroid Table 1,8, 3,2, 907,284,4.
b) Hasil  antara  perhitungan  yang  dilakukan  penulis  dengan  hasil  yang  diperoleh tools  RapidMiner  memiliki  kesamaan  hasil  pengelompokkan  persebaran  siswa SMP di Kota Pematangsiantar.
c) Hasil yang didapatkan oleh penulis dan tools RapidMiner adalah Cluster Tinggi diperoleh Kecamatan Siantar Barat, Siantar  Utara dan Siantar Martoba dengan Centroid Table 2, 7, 2113,667, 2069,333. Sedangkan Cluster Rendah diperoleh Kecamatan  Siantar Marihat, Siantar Selatan, Siantar Timur, Siantar Marimbun dan  Siantar  Sitalasari  dengan  Centroid  Tabel  1,8,  3,2,  907,284,4.  Dengan berdasarkan hasil yang diperoleh pihak Dinas Pendidikan Kota Pematangsiantar  dapat  memperoleh  informasi  baru  berupa  data  persebaran dengan  kategori  Tinggi  dan  Rendah.  Informasi  yang  dihasilkan  dapat  menjadi acuan  untuk  teknik  promosi,  peningkatan  pelayanan  dan  fasilitas,  serta memenuhi  kebutuhan  dari  sekolah-sekolah  SMP  dalam  mencakup  ruang  dan kelas.

## Daftar Pustaka
[1] Y. P. Sari, A. Primajaya, And A. S. Y. Irawan, “Implementasi Algoritma K-Means Untuk Clustering Penyebaran  Tuberkulosis  Di  Kabupaten  Karawang,” Inovtek  Polbeng  -  Seri Inform. , Vol. 5, No. 2, P. 229, 2020, Doi: 10.35314/Isi.V5i2.1457.
[2] T.  I.  Hermanto  And  Y.  Muhyidin,  “Analisis  Sebaran  Titik  Rawan  Bencana  Dengan  K- Means Clustering Dalam  Penanganan  Bencana,” J-Sakti  (Jurnal  Sains  Komput.  Dan
Inform. , Vol. 5, Pp. 406–416, 2021, [Online]. Available:
Http://Ejurnal.Tunasbangsa.Ac.Id/Index.Php/Jsakti/Article/View/332.
[3] N. Butarbutar, A. P. Windarto, D. Hartama, And Solikhun, “Komparasi Kinerja Algoritma Fuzzy  C-Means  Dan  K-Means  Dalam  Pengelompokan  Data  Siswa  Berdasarkan  Prestasi Nilaiakademik Siswa,” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. Tek. Inform. , Vol. 1, No. 2012, 2016.
[4] S.  R.  S.  Iskandar,  Pilipus  Tarigan,  “Penerapan  Data  Mining  Dalam  Surat  Jalan Transportasi Mobil  Angkutan Menggunakan Metode Cluestering,” J.  Pelita  Inform. ,  Vol. 17, No. 4, Pp. 460–464, 2018.
[5] N.  R.  W,  S.  Defiyanti,  And  M.  Jajuli,  “Implementasi  Algoritma  K-Means  Dalam Pengklasteran Mahasiswa Pelamar Beasiswa Nurul,” J. Ilm. Teknol. Inf. Terap. , Vol. I, No. 2, Pp. 62–68, 2015.
[6] M. G. Sadewo, A. P. Windarto, And S. R. Andani,  “Pemanfaatan  Algoritma Clushtering Dalam  Mengelompokkan  Jumlah  Desa  /  Kelurahan  Yang  Memiliki  Sarana  Kesehatan,” Vol. I, Pp. 124–131, 2017.
[7] E.  Muningsih  And  S.  Kiswati,  “Penerapan  Metode  K-Means  Untuk Clustering Produk Online Shop Dalam Penentuan Stok Barang,” Elly Muningsih1  Dan Sri  Kiswati2 , Vol. 3, No. 1, 2015.
[8] B.  R.  C.T.I. Et  Al. ,  “Implemetasi  K-Means Clustering Pada  Rapidminer  Untuk  Analisis Daerah Rawan Kecelakaan,” Semin. Nas. Ris. Kuantitatif Terap. 2017 , No. April, Pp. 58– 60, 2017.
[9] I.  Parlina,  A.  P.  Windarto,  A.  Wanto,  And  M.  R.  Lubis,  “Memanfaatkan  Algoritma  K- Means  Dalam  Menentukan  Pegawai  Yang  Layak  Mengikuti  Asessment  Center  Untuk Clustering Program Sdp,” Cess (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , Vol. 3, No. 1, Pp. 87–93, 2018.