## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 649 − 660 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1456

## Implementasi Metode K-Means Sebagai Upaya Penentuan Lokasi Promosi Penerimaan Siswa Baru
Nurul Azmi * , Fauriatun Helmiah, Sudarmin
Sistem Informasi, STMIK Royal Kisaran, Kisaran, Indonesia Email: 1,* nurulazmi405405@gmail.com, 2 fauriatunh@gmail.com, 3 edisudarmindra@gmail.com Email Penulis Korespondensi: nurulazmi405405@gmail.com Submitted: 26/03/2022 ; Accepted: 30/03/2022 ; Published: 31/03/2022
Abstrak−Smart Study Center merupakan kursus komputer yang terletak di Kota Kisaran Kabupaten Asahan, Provinsi Sumatra Utara. Kursus berbasis komputer ini telah melakukan promosi keberbagai tempat terutama disekitar Kota Kisaran. Namun terkadang terdapat hambatan dalam melakukan hal tersebut, dikarenakan tidak mudahnya menentukan lokasi promosi secara cepat dan tepat. Promosi  adalah  pengkomunikasian  informasi  antara  penjual  dan  pembeli  potensial  atau  orang  lain  dalam  saluran  untuk mempengaruhi sikap dan perilaku. Selain itu, penerapan teknologi informasi pada bidang promosi dapat memudahkan pengelolaan informasi yang jika diolah dengan tepat dapat menghasilkan pengetahuan baru yang sangat bermanfaat dalam mengambil keputusan kedepannya.  Dibutuhkan  penelitian  dan  pertimbangan  terhadap  banyak  aspek  yang  tentunya  akan  memerlukan  banyak  waktu. Peserta didik Smart Study Center Kisaran mayoritas berasal dari berbagai sekolah menengah kejuruan dan sekolah menengah atas negeri maupun swasta di Kota Kisaran dan sekitarnya. Hal ini tentunya menjadi salah satu faktor penting untuk melakukan promosi penerimaan  peserta  didik  baru  dalam  upaya  meningkatkan  jumlah  peserta  didik  baru  setiap  tahunnya.  Dengan  penerapan  data mining  menggunakan  metode K-Means  Clustering pada  penerimaan  peserta  didik  baru  di  kursus Smart  Study  Center Kisaran dengan cara mengelompokkan item objek penelitian berdasarkan kesamaan sifatnya, sehingga akan didapatkan informasi mengenai daerah mana saja yang berpotensi tinggi mendatangkan peserta didik baru. K-Means Clustering dapat mengelompokkan data yang cukup besar dengan cepat dan akurat agar pengambilan keputusan dalam menentukan lokasi promosi pada tahun berikutnya dapat dilakukan secara efektif dan efisien. Adapun atribut data yang dipakai dalam penelitian ini yaitu nama jurusan seperti, TKJ, RPL, dan Ms Office. Hasil dari sistem ini adalah penentuan lokasi promosi dengan 2 cluster yaitu layak (C1) dan tidak layak (C2).
Kata Kunci: K-Means Clustering; Penentuan Lokasi Promosi; Penerimaan Siswa Baru; Smart Study Center
Abstract −Smart  Study  Center  is  a  computer  course  located  in  Kisaran  City,  Asahan  Regency,  North  Sumatra  Province.  This computer-based course has promoted to various places, especially around Kisaran City. But sometimes there are obstacles in doing this, because it is not easy to determine the location of the promotion quickly and precisely. Promotion is the communication of information  between  sellers  and  potential  buyers  or  others  in  the  channel  to  influence  attitudes  and  behavior.  In  addition,  the application of information technology in the field of promotion can facilitate the management of information which, if processed properly, can produce new knowledge that is very useful in making future decisions. It takes research and consideration of many aspects which of course will take a lot of time. The majority of the Smart Study Center Kisaran students come from various public and private vocational high schools and high schools in Kisaran City and its surroundings. This is certainly one of the important factors  to  promote  the  acceptance  of  new  students  in  an  effort  to  increase  the  number  of  new  students  every  year.  With  the application of data mining using the K-Means Clustering method on the acceptance of new students in the Smart Study Center Kisaran course by grouping research object items based on their similarity in nature, so that information will be obtained about which areas have high potential to bring in new students. K-Means Clustering can group large enough data quickly and accurately so that decision making in determining the location of the promotion in the next year can be done effectively and efficiently. The data  attributes  used  in  this  study  are  the  names  of  majors  such  as,  TKJ,  RPL,  and  Ms  Office.  The  result  of  this  system  is  the determination of the location of the promotion with 2 clusters i.e. feasible (C1) and unfit (C2).
Keywords: K-Means Clustering; Determination of Promotional Location; Admission of New Students; Smart Study Center

## 1. PENDAHULUAN
Pemilihan  lokasi  strategis  dalam  promosi merupakan  hal  yang  perlu  diperhatikan  sebelum  mempromosikan produk/jasa dari usaha yang akan dijalankan. Adanya pemilihan lokasi promosi ini menjadi salah satu faktor yang mempengaruhi  kesuksesan  pemasaran  dari  sebuah  usaha.  Semakin  strategis  lokasi  pemasaran  usaha  yang  dipilih, semakin tinggi pula tingkat penjualan dan berpengaruh terhadap kesuksesan sebuah usaha. Selain itu sangat penting untuk terjun langsung kelapangan dalam melakukan promosi untuk mengetahui kondisi dari target pemasaran yang telah direncanakan.  Lembaga pendidikan non-formal saat ini sedang berlomba- lomba dalam menawarkan berbagai bidang studi dengan keunggulannya masing-masing dalam upaya menarik minat para calon peserta didik. Mulai dari penggunaan media promosi yang mengeluarkan banyak biaya serta berbagai penawaran menarik seperti murahnya biaya pendidikan, diskon bagi peserta didik berprestasi dan lain-lain.
Penelitian Cambridge International melalui Global Education Census 2018 menunjukan bahwa peserta didik Indonesia sangat akrab dengan teknologi, bukan hanya dalam berinteraksi dimedia sosial tapi juga untuk kebutuhan pembelajaran.  Hasil penelitian itu bahkan menyebut peserta didik Indonesia menduduki peringkat tertinggi secara global selaku pengguna ruang IT/komputer di sekolah (40%). Komputer merupakan barang elektronik yang memiliki banyak manfaat dalam kegiatan belajar mengajar. Sehingga diperlukan oleh peserta didik maupun pengajar baik secara langsung maupun tidak langsung. Kurangnya skill dalam pengoprasian komputer akan menghambat efisiensi kegiatan belajar mengajar sehingga dibutuhkan pelatihan atau pendidikan diluar waktu sekolah atau biasa disebut kursus untuk

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 649 − 660 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1456
lebih  mengasah  pengetahuan  dalam  menggunakan  komputer.  Kebutuhan  akan skill mengoperasikan  komputer mendorong banyak diberdirikannya kursus komputer dari tahun ke tahun.
Smart Study Center merupakan kursus komputer yang terletak di Kota Kisaran Kabupaten Asahan, Provinsi Sumatra  Utara.  Kursus  berbasis  komputer  ini  telah  melakukan promosi keberbagai tempat terutama disekitar Kota Kisaran.  Namun  terkadang  terdapat  hambatan  dalam  melakukan  hal  tersebut,  dikarenakan  tidak  mudahnya menentukan lokasi  promosi  secara cepat  dan tepat.  Promosi  merupakan  komunikasi  informasi  antara  penjual  dan pembeli  potensial  atau  orang  lain  dalam  saluran  untuk  mempengaruhi  sikap  dan  perilaku.  Penerapan  teknologi informasi  pada  bidang  promosi  dapat  memudahkan  pengelolaan  informasi  yang  jika  diolah  dengan  tepat  dapat menghasilkan pengetahuan baru yang sangat bermanfaat dalam mengambil keputusan kedepannya [1].
Peserta  didik Smart  Study  Center Kisaran  mayoritas  berasal  dari  berbagai  sekolah  menengah  kejuruan  dan sekolah menengah atas negeri maupun swasta di Kota Kisaran dan sekitarnya. Hal ini tentunya menjadi salah satu faktor penting untuk melakukan promosi penerimaan peserta didik baru dalam upaya meningkatkan jumlah peserta didik  baru  setiap  tahunnya.  Dengan  penerapan  data  mining  menggunakan  metode K-Means  Clustering pada penerimaan  peserta  didik  baru  di  kursus Smart  Study  Center Kisaran  dengan  cara  mengelompokkan item objek penelitian  berdasarkan  kesamaan  sifatnya,  sehingga  akan  didapatkan  informasi  mengenai  daerah  mana  saja  yang berpotensi tinggi mendatangkan peserta didik baru.
K-Means adalah perhitungan yang digunakan dalam kumpulan diskrit yang mengisolasi informasi ke dalam berbagai kumpulan. Ide dasar algoritma K-Means sangatlah sederhana yaitu meminimalkan Sum of Squared Error (SSE) antara  objek  informasi  dengan  berbagai centroid [2]. Clustering adalah  suatu  metode  untuk  mencari  dan mengelompokkan  data  yang  memiliki  kesamaan  karakteristik  ( similarity )  antara  data  yang  satu  dengan  data  yang lain[3].  Data-data  yang  mempunyai  kesamaan  kriteria  akan  dikumpulkan  kedalam  kelompok  atau  cluster  yang dibedakan.  Partisi  data  dilakukan  dengan mencari  nilai  jarak  terdekat  antara  data dengan  nilai  centroid yang  telah ditetapkan baik secara random maupun dengan Initial Set of Centroids , untuk menentukan nilai centroid berdasarkan objek  yang  berurutan  [4]. K-Means memiliki  tingkat  akurasi  yang  baik  dalam  melakukan  pengelompokkan[5]. Beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  telah  menerapkan  algoritma KMeans  Clustering dalam  hal  pengelompokan data, diantaranya yaitu KMeans Clustering dapat membantu dalam pemilihan strategi promosi Penerimaan Mahasiswa Baru  pada  STMIK  Amik  Riau[6].  Algoritma K-Means  Clustering dapat  diterapkan  pada  kubikasi  air  terjual berdasarkan pengelompokan pelanggan di PDAM Kab.50 Kota, sehingga metode ini sangat membantu pihak PDAM Kab.50  Kota  dalam  menentukan  pelanggan  yang  pemakaian  air  boros,  sedang  dan  hemat[7] . K-Means Clustering mempunyai kemampuan mengelompokan data dalam jumlah yang cukup besar dengan waktu komputasi yang cepat dan  efesien[8]. Pada  penelitian  ini K-Means  Clustering digunakan  untuk  mengelompokkan  data yang  cukup besar agar pengambilan keputusan dalam menentukan lokasi promosi pada tahun berikutnya dapat dilakukan dengan cepat dan akurat. Adapun atribut data yang dipakai dalam penelitian ini seperti nama peserta didik, asal sekolah dan jurusan peserta didik.
Berdasarkan dari uraian diatas tujuan penelitian ini adalah untuk (1) mengetahui penentuan lokasi promosi yang tepat melalui penerapan data mining menggunakan metode K-Means Clustering yang sebelumnya penentuan lokasi  hanya  dilakukan  secara  acak;  (2)  mengetahui  pengelompokkan  dan  penyebaran  wilayah  berdasarkan  data penerimaan  peserta  didik  kursus  Smart  Study  Center  Kisaran  pada  tahun-tahun  sebelumnya;  dan  (3)  membangun aplikasi berbasis web yang dapat menentukan lokasi promosi penerimaan calon peserta didik kursus yang tepat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan dalam menyelesaikan penelitian Implementasi Metode K-Means Sebagai Upaya Penentuan Lokasi Promosi Penerimaan Siswa Baru Di Kursus Smart Study Center, dapat dilihat dari gambar dibawah ini:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 649 − 660 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1456
1. Identifikasi Masalah
Identifikasi  masalah  merupakan  tindakan  yang  diperlukan  untuk  mengetahui  inti  dari  permasalahan,  penyebab permasalahan, sekaligus solusi yang tepat untuk memperbaiki atau menyelesaikan permasalahan tersebut. Pada penelitian  ini  penulis  akan  menentukan  terlebih  dahulu  permasalahan  yang  terjadi  penentuan  lokasi  promosi penerimaan siswa baru di Kursus Smart Study Center.
2. Studi Literatur
Pada tahap ini dilakukan pencarian landasan-landasan teori yang diperoleh dari berbagai sumber buku dan internet untuk melengkapi konsep dan teori, sehingga memiliki landasan dan keilmuan yang baik dan sesuai.
3. Pengumpulan Data
Pada tahap ini pengumpulan data dilakukan untuk mencari informasi dengan melakukan interview (wawancara), dan  observasi  mengenai  yang  berhubungan  dengan  menentukan  lokasi  promosi  penerimaan  peserta  didik  baru masih banyak yang cluster belum cocok dan tidak untuk lokasi promosi, ditambah dengan studi pustaka.
4. Analisis Data
Saat melakukan suatu penelitian, kita perlu menganalisis data agar data tersebut mudah dipahami. Analisis data juga  diperlukan  agar  kita  mendapatkan  solusi  atas  permasalahan  penelitian  yang  tengah  dikerjakan.  Dimana permasalahan yang terdapat pada proses penelitian ini yaitu pegawai kurang tepatnya mengambil keputusan untuk menentukan lokasi promosi penerimaan peserta didik baru masih banyak yang cluster belum cocok dan tidak untuk lokasi promosi, maka dari itu perlunya dilakukan teknik analisis data dalam penelitian ini.
5. Perhitungan Menggunakan Metode K-Means
Tahapan  ini  merupakan  tahapan  yang  sangat  penting  dikarenakan  algoritma  K-Means  mengolah  data  yang nantinya akan diterapkan kedalam sistem. Mengelompokkan setiap data berdasarkan jarak terdekat yaitu antara data dengan centroid.
6. Perancangan Sistem
Pada  tahapan  perancangan  sistem  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  UML,  perancangan database dan user interface berdasarkan data yang sudah didapat dari pengelompokan setiap lokasi promosi penerimaan peserta didik baru yang didapatkan .
7. Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  merupakan  tahapan  untuk  membuat  atau  menerapkan  hasil  dari  perancangan  yang  telah dibuat.  Dimana  didalamnya  termasuk  tahapan  pengkodean  program,  menerjemahkan  data  atau  memecahkan permasalahan yang telah dirancang kedalam bahasa pemrograman PHP dan database MYSQL guna memudahkan pegawai dalam lokasi promosi penerimaan peserta didik baru masih banyak yang cluster belum cocok dan tidak untuk lokasi promosi dengan melihat data-data yang terdapat pada pemrograman yang telah dibangun.
8. Pengujian Sistem
Tahap  pengujian  sistem  dilakukan  untuk  melihat  sejauh  mana  sistem  ini  mampu  memecahkan  permasalahan. Berdasarkan pengolahan data yang telah diperoleh pada tahap implementasi  kemudian dilakukan pengujian dari masing-masing cluster penentuan dari setiap lokasi promosi penerimaan peserta didik baru. Pengolahan data yang dilakukan  dengan  menggunakan  metode K-Means  Clustering untuk  menghasilkan  kesesuaian  lokasi  promosi penerimaan peserta didik baru dikemudian hari.

## 2.2 Data Mining
Data mining merupakan metode yang digunakan untuk menggali ilmu pengetahuan dari kumpulan data. Kumpulan atau tumpukan data yang hanya tersimpan diolah dengan data mining untuk menghasilkan ilmu pengetahuan yang dapat dimanfaatkan untuk kebutuhan prediksi klinis [9]. Metode datamining digunakan untuk memeriksa basis data berukuran besar sebagai cara untuk menemukan pola yang baru dan berguna [10][11]. Data mining dibagi menjadi beberapa kelompok berdasarkan tugas yang dapat dilakukan, yaitu [12]:
1. Deskripsi ( Description )
Deskripsi  dari  pola  dan  kecenderungan  sering  memberikan  kemungkinan  penjelasan  untuk  suatu  pola  atau kecenderungan.
2. Estimasi ( Estimation )
Estimasi hampir sama dengan klasifikasi, kecuali variabel target estimasi lebih ke arah numerik dari pada ke arah kategori. Model dibangun menggunakan record lengkap yang menyediakan nilai dari variabel target sebagai nilai prediksi.  Selanjutnya,  pada  peninjauan  berikutnya  estimasi  nilai  dari  variabel  target  dibuat  berdasarkan  nilai variabel prediksi. Model estimasi yang dihasilkan dapat digunakan untuk kasus baru lainnya.
3. Prediksi ( Prediction )
Prediksi hampir sama dengan klasifikasi dan estimasi, kecuali bahwadalam prediksi nilai dari hasil akan ada di masa datang. Beberapa metode dan teknik yang digunakan dalam klasifikasi dan estimasi dapat pula digunakan untuk prediksi.
4. Klasifikasi ( Classification )
Dalam klasifikasi, terdapat target variabel kategori. Sebagai contoh, penggolongan pendapatan dapat dipisahkan dalam tiga kategori, yaitu pendapatan tinggi, pendapatan sedang dan pendapatan rendah.
5. Pengklusteran ( Clustering )

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 649 − 660 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1456
Pengklusteran merupakan pengelompokan record, pengamatan atau memperhatikan dan membentuk kelas objek- objek  yang  memiliki  kemiripan. Cluster adalah  kumpulan  record  yang  memiliki  kemiripan  satu  dengan  yang lainnya  dan  memiliki  ketidakmiripan  dengan record-record dalam cluster lain.  Pengklusteran  berbeda  dengan klasifikasi  yaitu  tidak  adanya  variabel  target  dalam  pengklusteran.  Pengklusteran  mencoba  untuk  melakukan pembagian terhadap keseluruhan data menjadi kelompok-kelompok yang memiliki kemiripan (homogen), yang mana kemiripan record dalam satu kelompok akan bernilai maksimal, sedangkan kemiripan dengan record dalam kelompok lain akan bernilai minimal.
6. Asosiasi ( Assosiation )
Tugas asosiasi dalam data mining adalah menemukan atribut yang muncul dalam satu waktu. Dalam dunia bisnis lebih umum disebut analisis keranjang belanja.

## 2.2.1 K-Means Clustering
K-Means  merupakan  salah  satu  algoritma  pengelompokkan  (clustering)  berbasiskan  metode  non-hierarchy  yang mempartisi data dan membentuk satu atau lebih kelompok yang memiliki kesamaan[13]. Metode ini membagi data kedalam kelompok sehingga data yang memiliki karakteristik sama dimasukkan kedalam satu kelompok yang sama dan  data  yang  memiliki  karakteristik  berbeda  dikelompokkan  kedalam  kelompok  yang  lain.  Algoritma K-Means merupakan  salah  satu  algoritma  dalam  fungsi clustering atau  pengelompokan. Clustering mengacu  pada pengelompokan  data,  observasi  atau  kasus  berdasar  kemiripan  objek  yang  diteliti  [14][15].  Secara  umum, pengelompokan data clustering menggunakan metode K-Means dilakukan sebagai berikut:
1. Menentukan jumlah cluster yang akan di bentuk.
2. Alokasikan  data  ke dalam cluster secara  random,  untuk  pemilihan  bilangan  random  pusat  awal cluster harus dengan urutan data.
3. Menghitung  pusat  kelompok  dari  masing-masing  data  kelompok.  Dari  masing-masing centroid akan  diambil rata-rata nilainya. Jika rata-rata dinyatakan sebagai sebuah kelompok, maka i adalah fitur, p adalah dimensi data yang persamaannya adalah untuk menghitung centroid fitur i yang digunakan persamaan 1.
Ci = 1M∑XjMJ = 1 (1)
Persamaan 1 dilakukan sebanyak p dimensi i=1 sampai dengan i=p
4. Alokasikan  masing-masing  data  ke centroid yang  terdekat  dengan  mengukur  jarak  ruang  yang  dapat  di  cari persamaannya.
𝑑 = √(𝑥1 + 𝑥2) 2 + (𝑦1 + 𝑦2) 2
(2)
Alokasikan data ke masing-masing metode K-Means berdasarkan perbandingan jarak antara centroid ke setiap kelompok.
ai1 { 1d = min{D(x1, C1)} 0lainnya (3)
ai1 adalah nilai anggota titik xi ke pusat kelompok c1, d adalah jarak terpendek dari data xi ke kelompok setelah dilakukan perbandingan, dan c1 adalah pusat kelompok ke 1.
𝑗 =∑∑ 𝑎𝑖𝑐𝐷 ( 𝑋𝑖 , 𝐶 1)2 𝑘𝑖 =1 𝑛𝑖 =1 (4)
n  adalah  jumlah  data,  k  adalah  jumlah  kelompok,  ai1  adalah  nilai  anggota  titik  data xi ke  kelompok ci yang diikuti. a mempunyai nilai 0 atau 1 , data merupakan anggota kelompok.
5. Lakukan perhitungan kembali jika masih terjadi perubahan data sampai selesai. Karakteristik  dari  algoritma K-Means adalah  penentuan  titik  pusat  awal cluster karena K-Means dapat membangkitkan titik pusat cluster awal secara random.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil perhitungan dengan Algoritma K-Means clustering analysis
Peneliti melakukan analisis data dengan mengambil sampel dari data set. Berikut ini gambaran bagaimana mengolah data yang ada nantinya akan menjadi rekapan per kelas untuk selanjutnya dimasukkan kedalam rumus perhitungan Algoritma K-Means clustering analysis.
Tabel 1. Kriteria Penilaian No  Kriteria Sumber Data Ketentuan (Nilai) 1 TKJ Smart Study Center Kisaran Jika  perserta  didik  0, maka  nilai  nya,  Jika  perserta didik 1 – 2, maka nilainya 1, jika perserta didik 3 - 4 maka  nilainya  2,  jika  perserta  didik  ≤  5    maka nilainya 3.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 649 − 660 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1456
No  Kriteria Sumber Data Ketentuan (Nilai) 2 RPL Jika  perserta  didik  0, maka  nilai  nya,  Jika  perserta didik 1 – 2, maka nilainya 1, jika perserta didik 3 - 4 maka  nilainya  2,  jika  perserta  didik  ≤  5    maka nilainya 3. 3 MS Office Jika  perserta  didik  0, maka  nilai  nya,  Jika  perserta didik 1 – 2, maka nilainya 1, jika perserta didik 3 - 4 maka  nilainya  2,  jika  perserta  didik  ≤  5    maka nilainya 3.
Berikut  ini  adalah  Penerapan  Metode Clustering Dengan Algoritma  K-Means untuk  menentukan  lokasi promosi penerimaan peserta didik baru di Smart Study Center Kisaran:
Tabel 2. Data Alternatif Dan Kriteria Cluster 1 dan Cluster 2 No. Nama Sekolah K1 K2 K3 1 SMK Negeri 1 Kisaran 1 2 1 2 SMK Negeri 2 Kisaran 2 1 3 3 SMA Negeri 1 Kisaran 2 2 2 4 SMA Negeri 2 Kisaran 2 1 1 5 SMA Negeri 3 Kisaran 2 2 3 6 SMA Negeri 4 Kisaran 2 2 3 7 SMA Muhammadiyah 8 Kisaran 2 1 2 8 SMK Muhammadiyah 5 Kisaran 2 3 2 9 MAS Muhammadiyah 12 Punggulan 3 2 2 10 MA Muhammadiyah-2 Kisaran 2 2 3 11 MA Al Ma'shum Sidodadi 2 2 2 12 SMK Al Ma’shum Sidodadi 2 3 2 13 SMA Methodist 2 Kisaran 1 1 2 14 SMK Swasta Diponegoro Kisaran 1 1 1 15 SMK Asahan Kisaran 2 3 2 16 SMK Kesatuan Meranti 3 2 2 17 SMA Negeri 1 Meranti 1 2 2 18 SMK Negeri 1 Meranti 2 1 3 19 SMK Muhammadiyah 10 Kisaran 2 3 3 20 SMK Negeri 1 Pulau Rakyat 2 0 3 21 SMA Daar Al-uluum Kisaran 0 0 0 22 SMK Swasta Pemda Kisaran 1 0 1 23 SMA Swasta Panti Budaya Kisaran 1 1 2 24 SMA Swasta Diponegoro Kisaran 3 0 3 25 MA Falahiyah Kisaran 2 3 1 26 SMK Swasta Nasional Kisaran 2 1 3 27 SMA Swasta Daerah Air Joman 1 2 1 28 SMK Swasta Manba’ul Hidayah Kisaran 1 2 2 29 SMA Negeri 1 Air Joman 0 2 2 30 SMK Negeri 1 Air Joman 2 3 1

## 1. Pengumpulan Data
Data-data  yang  diperoleh  selama  proses  pengumpulan  data  terdiri  dari  modeling,  menentukan  pusat  awal cluster “ centroid ”, menghitung jarak pusat cluster , pengelompokan data, penentuan pusat cluster baru, pengulangan langkah kedua sehingga posisi data tidak mengalami perubahan, melakukan data pengelompokan kembali sehingga dihasilkan matrix yang dimisalkan dengan G2.
2. Modeling
Metode K-Means Clustering hanya bisa mengolah data dalam bentuk angka, maka untuk data yang berbentuk nominal harus di Inisialisasikan terlebih dahulu dalam bentuk angka.  Langkahnya adalah :
1. Urutkan data berdasarkan frekuensi kemunculannya
2. Inisialisasikan data tersebut mulai dari data tertinggi dengan nilai 1, kemudian data selanjutnya 2, 3 dan Seterusnya Diberikan  data  30  Sekolah  dari  beberapa  kriteria  sebagai  berikut,  kemudian  jadikan  data  tersebut  menjadi Cluster .
Tabel 3. Lokasi Promosi Penerimaan Peserta Didik Baru No. Nama Sekolah K1 K2 K3 Cluster 1 SMK Negeri 1 Kisaran 1 2 1

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 649 − 660 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1456
No. Nama Sekolah K1 K2 K3 Cluster 2 SMK Negeri 2 Kisaran 2 1 3 3 SMA Negeri 1 Kisaran 2 2 2 4 SMA Negeri 2 Kisaran 2 1 1 5 SMA Negeri 3 Kisaran 2 2 3 Cluster 1 6 SMA Negeri 4 Kisaran 2 2 3 7 SMA Muhammadiyah 8 Kisaran 2 1 2 8 SMK Muhammadiyah 5 Kisaran 2 3 2 9 MAS Muhammadiyah 12 Punggulan 3 2 2 10 MA Muhammadiyah-2 Kisaran 2 2 3 11 MA Al Ma'shum Sidodadi 2 2 2 12 SMK Al Ma’shum Sidodadi 2 3 2 13 SMA Methodist 2 Kisaran 1 1 2 14 SMK Swasta Diponegoro Kisaran 1 1 1 15 SMK Asahan Kisaran 2 3 2 16 SMK Kesatuan Meranti 3 2 2 17 SMA Negeri 1 Meranti 1 2 2 18 SMK Negeri 1 Meranti 2 1 3 19 SMK Muhammadiyah 10 Kisaran 2 3 3 20 SMK Negeri 1 Pulau Rakyat 2 0 3 21 SMA Daar Al-uluum Kisaran 0 0 0 Cluster 2 22 SMK Swasta Pemda Kisaran 1 0 1 23 SMA Swasta Panti Budaya Kisaran 1 1 2 24 SMA Swasta Diponegoro Kisaran 3 0 3 25 MA Falahiyah Kisaran 2 3 1 26 SMK Swasta Nasional Kisaran 2 1 3 27 SMA Swasta Daerah Air Joman 1 2 1 28 SMK Swasta Manba’ul Hidayah Kisaran 1 2 2 29 SMA Negeri 1 Air Joman 0 2 2 30 SMK Negeri 1 Air Joman 2 3 1
3. Tentukan Pusat Awal Cluster “Centroid” Untuk penentuan awal diasumsikan :
a. Diambil data ke- 1 sebagai pusat Cluster Ke-1: (2, 2, 3)
b. Diambil data ke- 2 sebagai pusat Cluster Ke-2: (0, 0, 0).
1. Perhitungan Jarak Pusat Cluster
Untuk mengukur jarak antara data dengan pusat cluster digunakan Euclidian distance, kemudian akan didapatkan matrik jarak sebagai berikut :
𝐷𝑒 = √(𝑥𝑖 − 𝑠𝑖) 2 + (𝑦𝑖 + 𝑡𝑖) 2
Perhitungan Jarak dari data ke 1 ke data 50 terhadap pusat cluster , Sehingga hasil perhitungan jarak selengkapnya adalah :
Tabel 4. Hasil Iterasi Pertama No K1 K2 K3 Jarak Terpendek Anggota C1 C2 1 1 2 1 2,24 C1 1 0 2 2 1 3 1,00 C1 1 0 3 2 2 2 1,00 C1 1 0 4 2 1 1 2,24 C1 1 0 5 2 2 3 0,00 C1 1 0 6 2 2 3 0,00 C1 1 0 7 2 1 2 1,41 C1 1 0 8 2 3 2 1,41 C1 1 0 9 3 2 2 1,41 C1 1 0 10 2 2 3 0,00 C1 1 0 11 2 2 2 1,00 C1 1 0 12 2 3 2 1,41 C1 1 0 13 1 1 2 1,73 C1 1 0 14 1 1 1 1,73 C2 0 1 15 2 3 2 1,41 C1 0 0 16 3 2 2 1,41 C1 1 0 17 1 2 2 1,41 C1 1 0 18 2 1 3 1,00 C1 1 0

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 649 − 660 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1456
No K1 K2 K3 Jarak Terpendek Anggota C1 C2 19 2 3 3 1,00 C1 1 0 20 2 0 3 2,00 C1 1 0 21 0 0 0 0,00 C2 0 1 22 1 0 1 1,41 C2 0 1 23 1 1 2 1,73 C1 1 0 24 3 0 3 2,24 C1 1 0 25 2 3 1 2,24 C1 1 0 26 2 1 3 1,00 C1 1 0 27 1 2 1 2,24 C1 1 0 28 1 2 2 1,41 C1 1 0 29 0 2 2 2,24 C1 1 0 30 2 3 1 2,24 C1 1 0
Kolom  Pertama menunjukkan  nilai  jarak  data  terhadap  titik  pusat Cluster pertama, kolom  kedua  menunjukkan nilai jarak data terhadap pusat cluster kedua. 2. Penentuan Pusat Cluster Baru Karena C 1 memiliki 27 anggota maka perhitungan cluster baru menjadi : C1 =( 1+2+2+2+2+2+2+2+2+2+2+2+1+2+3+1+2+2+2+1+3+2+2+1+1+0+2
27 ) = 1,8148 =( 2+1+2+1+2+2+1+3+2+2+2+3+1+3+2+2+1+3+0+1+0+3+1+2+2+2+3 27 ) = 1,8148 =( 1+3+2+1+3+3+2+2+2+3+2+2+2+2+2+2+3+3+3+2+3+1+3+1+2+2+1 27
)
= 2,1481
Karena C2 hanya mempunyai 3 anggota maka cluster baru menjadi :
C2 = ( 1+0+1 3 ) = 0,6667
= ( 1+0+0 3 ) = 0,3333
= ( 1+0+1 3 ) = 0,6667
Perhitungan Jarak dari data ke 1 ke data 50 terhadap pusat cluster , Sehingga hasil perhitungan jarak selengkapnya adalah :
Tabel 5. Hasil Iterasi Kedua No K1 K2 K3 C1 C2
Jarak Terpendek Anggota C1 C2 1 1 2 1 1,42 1,73 1,42 C1 1 0 2 2 1 3 1,19 2,77 1,19 C1 1 0 3 2 2 2 0,30 2,52 0,30 C1 1 0 4 2 1 1 1,42 1,53 1,42 C1 1 0 5 2 2 3 0,89 3,16 0,89 C1 1 0 6 2 2 3 0,89 3,16 0,89 C1 1 0 7 2 1 2 0,85 2,00 0,85 C1 1 0 8 2 3 2 1,21 3,27 1,21 C1 1 0 9 3 2 2 1,21 3,16 1,21 C1 1 0 10 2 2 3 0,89 3,16 0,89 C1 1 0 11 2 2 2 0,30 2,52 0,30 C1 1 0 12 2 3 2 1,21 3,27 1,21 C1 1 0 13 1 1 2 1,16 1,53 1,16 C1 1 0 14 1 1 1 1,63 0,82 0,82 C2 0 1 15 2 3 2 1,21 3,27 1,21 C1 1 0 16 3 2 2 1,21 3,16 1,21 C1 1 0 17 1 2 2 0,85 2,16 0,85 C1 1 0 18 2 1 3 1,19 2,77 1,19 C1 1 0 19 2 3 3 1,47 3,79 1,47 C1 1 0 20 2 0 3 2,01 2,71 2,01 C1 1 0 21 0 0 0 3,35 1,00 1,00 C2 0 1 22 1 0 1 2,30 0,58 0,58 C2 0 1 23 1 1 2 1,16 1,53 1,16 C1 1 0 24 3 0 3 2,33 3,32 2,33 C1 1 0 25 2 3 1 1,66 3,00 1,66 C1 1 0 26 2 1 3 1,19 2,77 1,19 C1 1 0

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 649 − 660 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1456
No K1 K2 K3 C1 C2 Jarak Terpendek Anggota C1 C2 27 1 2 1 1,42 1,73 1,42 C1 1 0 28 1 2 2 0,85 2,16 0,85 C1 1 0 29 0 2 2 1,83 2,24 1,83 C1 1 0 30 2 3 1 1,66 3,00 1,66 C1 1 0
Kolom  Pertama menunjukkan  nilai  jarak  data  terhadap  titik  pusat Cluster pertama, kolom  kedua  menunjukkan nilai jarak data terhadap pusat cluster kedua, kolom ketiga menunjukkan nilai jarak data terhadap pusat cluster ketiga.
3. Penentuan Pusat Cluster Baru Karena C 1 memiliki 27 anggota maka perhitungan cluster baru menjadi : C1 =( 1+2+2+2+2+2+2+2+2+2+2+2+1+2+3+1+2+2+2+1+3+2+2+1+1+0+2
27 ) = 1,8148 =( 2+1+2+1+2+2+1+3+2+2+2+3+1+3+2+2+1+3+0+1+0+3+1+2+2+2+3 27 ) = 1,8148 =( 1+3+2+1+3+3+2+2+2+3+2+2+2+2+2+2+3+3+3+2+3+1+3+1+2+2+1 27 ) = 2,1481
Karena C2 hanya mempunyai 3 anggota maka cluster baru menjadi :
C2 = ( 1+0+1 3 ) = 0,6667 = ( 1+0+0 3 ) = 0,3333
= ( 1+0+1 3 ) = 0,6667
Perhitungan  Jarak  dari  data  ke  1  ke  data  30  terhadap  pusat cluster ,  Sehingga  hasil  perhitungan  jarak selengkapnya adalah :
Tabel 6. Hasil Iterasi Ketiga No K1 K2 K3 C1 C2
Jarak Terpendek Anggota C1 C2 1 1 2 1 1,42 1,73 1,42 C1 1 0 2 2 1 3 1,19 2,77 1,19 C1 1 0 3 2 2 2 0,30 2,52 0,30 C1 1 0 4 2 1 1 1,42 1,53 1,42 C1 1 0 5 2 2 3 0,89 3,16 0,89 C1 1 0 6 2 2 3 0,89 3,16 0,89 C1 1 0 7 2 1 2 0,85 2,00 0,85 C1 1 0 8 2 3 2 1,21 3,27 1,21 C1 1 0 9 3 2 2 1,21 3,16 1,21 C1 1 0 10 2 2 3 0,89 3,16 0,89 C1 1 0 11 2 2 2 0,30 2,52 0,30 C1 1 0 12 2 3 2 1,21 3,27 1,21 C1 1 0 13 1 1 2 1,16 1,53 1,16 C1 1 0 14 1 1 1 1,63 0,82 0,82 C2 0 1 15 2 3 2 1,21 3,27 1,21 C1 1 0 16 3 2 2 1,21 3,16 1,21 C1 1 0 17 1 2 2 0,85 2,16 0,85 C1 1 0 18 2 1 3 1,19 2,77 1,19 C1 1 0 19 2 3 3 1,47 3,79 1,47 C1 1 0 20 2 0 3 2,01 2,71 2,01 C1 1 0 21 0 0 0 3,35 1,00 1,00 C2 0 1 22 1 0 1 2,30 0,58 0,58 C2 0 1 23 1 1 2 1,16 1,53 1,16 C1 1 0 24 3 0 3 2,33 3,32 2,33 C1 1 0 25 2 3 1 1,66 3,00 1,66 C1 1 0 26 2 1 3 1,19 2,77 1,19 C1 1 0 27 1 2 1 1,42 1,73 1,42 C1 1 0 28 1 2 2 0,85 2,16 0,85 C1 1 0 29 0 2 2 1,83 2,24 1,83 C1 1 0 30 2 3 1 1,66 3,00 1,66 C1 1 0
Karena Iterasi 2 dan 3 dimana anggota yang sama, maka tidak perlu dilakukan iterasi lagi. Sampai disini hasil Clustering sudah mencapai stabil dan Konvergen.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 649 − 660 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1456

## 4. Kesimpulan Hasil
Berikut ini adalah keterangan dari tabel 7 yang merupakan kesimpulan dari iterasi pertama dan iterasi kedua dapat disimpulkan, bahwa dimana hasil dari Clustering pertama dan Clustering kedua terdapat Nama Sekolah yang sama sehingga tidak perlu dilakukan iterasi/perulangan lagi.
1. Hasil Clustering adalah sekolah yang layak dilakukan promosi adalah: SMK Negeri 1 Kisaran, SMK Negeri 2 Kisaran, SMK Negeri 2 Kisaran, SMA Negeri 2 Kisaran, SMA Negeri 3 Kisaran,  SMA  Negeri  4  Kisaran,  SMA  Muhammadiyah  8  Kisaran,  SMK  Muhammadiyah  5  Kisaran,  MAS Muhammadiyah  12  Punggulan,  MA  Muhammadiyah-2  Kisaran,  MA  Al  Ma'shum  Sidodadi,  MA  Al  Ma'shum Sidodadi, SMK Al Ma’shum Sidodadi, SMA Methodist 2 Kisaran, SMK Asahan Kisaran, SMK Kesatuan Meranti, SMA Negeri 1 Meranti, SMK Negeri 1 Meranti, SMK Muhammadiyah 10 Kisaran, SMK Negeri 1 Pulau Rakyat, SMA  Swasta  Panti  Budaya  Kisaran,  SMA  Swasta  Diponegoro  Kisaran,  MA  Falahiyah  Kisaran,  SMK  Swasta Nasional Kisaran, SMA Swasta Daerah Air Joman, SMK Swasta Manba’ul Hidayah Kisaran, SMA Negeri 1 Air Joman dan SMK Negeri 1 Air Joman.
2. Hasil Clustering adalah sekolah yang layak dilakukan promosi adalah:
SMK Swasta Diponegoro Kisaran, SMA Daar Al-uluum Kisaran dan SMK Swasta Pemda Kisaran.
Tabel 7. Tabel Pengelompokan Anggota Cluster No. Nama Sekolah Cluster 1 (C1) Cluster 2 (C2) 1 SMK Negeri 1 Kisaran C1 2 SMK Negeri 2 Kisaran C1 3 SMK Negeri 2 Kisaran C1 4 SMA Negeri 2 Kisaran C1 5 SMA Negeri 3 Kisaran C1 6 SMA Negeri 4 Kisaran C1 7 SMA Muhammadiyah 8 Kisaran C1 8 SMK Muhammadiyah 5 Kisaran C1 9 MAS Muhammadiyah 12 Punggulan C1 10 MA Muhammadiyah-2 Kisaran C1 11 MA Al Ma'shum Sidodadi C1 12 SMK Al Ma’shum Sidodadi C1 13 SMA Methodist 2 Kisaran C1 14 SMK Swasta Diponegoro Kisaran C2 15 SMK Asahan Kisaran C1 16 SMK Kesatuan Meranti C1 17 SMA Negeri 1 Meranti C1 18 SMK Negeri 1 Meranti C1 19 SMK Muhammadiyah 10 Kisaran C1 20 SMK Negeri 1 Pulau Rakyat C1 21 SMA Daar Al-uluum Kisaran C2 22 SMK Swasta Pemda Kisaran C2 23 SMA Swasta Panti Budaya Kisaran C1 24 SMA Swasta Diponegoro Kisaran C1 25 MA Falahiyah Kisaran C1 26 SMK Swasta Nasional Kisaran C1 27 SMA Swasta Daerah Air Joman C1 28 SMK Swasta Manba’ul Hidayah Kisaran C1 29 SMA Negeri 1 Air Joman C1 30 SMK Negeri 1 Air Joman C1
3.2 Pembahasan
1. Form Menu Utama
Gambar 2 merupakan halaman utama administrator sistem untuk menentukan lokasi promosi penerimaan peserta didik baru di Smart Study Center Kisaran adalah tampilan awal setelah admin berhasil login ke dalam sistem. Halaman utama  ini  memiliki  9  buah  menu  yaitu  Alternatif,  kriteria,  nilai  bobot,  hitung,  laporan  alternatif,  laporan  kriteria, laporan perangkingan, ubah password, dan logout. Setiap menu yang ada mempunyai fungsi masing-masing untuk melakukan  pengolahan  data  yang  menghasilkan  informasi.Berikut  ini  adalah  gambar  tampilan  halaman  utama administrator sistem Untuk Menentukan lokasi promosi penerimaan peserta didik baru di Smart Study Center Kisaran.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 649 − 660 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1456
Gambar 2. Form Menu Utama
2. Form Data Alternatif
Gambar 3 merupakan F orm alternatif pada sistem untuk menentukan lokasi promosi penerimaan peserta didik baru di Smart Study Center Kisaran memiliki 5 buah text field yaitu kode alternatif , nama alternatif , dan Keterangan. Kode alternatif dimulai dengan A01 yang berarti alternatif nomor 1 tetapi ini bukan suatu keharusan, pengguna bisa saja mengganti kode A01 dengan yang lainnya sesuai keinginan . Didalam Form alternatif ini terdapat 4 buah tombol yaitu ubah, simpan, batal,keluar. Berikut ini adalah tampilan Form alternative sistem Untuk Menentukan lokasi promosi penerimaan peserta didik baru diSmart Study Center Kisaran.
Gambar 3. Form Data Alternatif
3. Form Data Kriteria
Gambar 4 merupakan Form kriteria pada sistem untuk menentukan lokasi promosi penerimaan peserta didik baru di Smart Study Center Kisaran memiliki 4 buah text field yaitu kode kriteria , Nama kriteria , atribut dan bobot. Kode kriteria  dimulai  dengan  001  yang  berarti  kriteria  nomor  1  tetapi  ini  bukan  suatu  keharusan,  pengguna  bisa  saja mengganti kode 001 dengan yang lainnya sesuai keinginan . Didalam Form kriteria ini terdapat 4 buah tombol yaitu ubah, simpan, batal, dan keluar. Berikut ini adalah tampilan Form kriteria sistem untuk menentukan lokasi promosi penerimaan peserta didik baru di Smart Study Center Kisaran.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 649 − 660 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1456
4. Form Nilai Bobot Gambar 5 merupakan Form nilai bobot pada sistem untuk menentukan lokasi promosi penerimaan peserta didik baru di Smart  Study  Center Kisaran memiliki  yaitu Teknik  Komputer  dan  Jaringan,  Rekayasa  Perangkat  Lunak  dan Microsoft Office . Berikut ini adalah tampilan Form nilai bobot sistem untuk menentukan lokasi promosi penerimaan peserta didik baru di Smart Study Center Kisaran.
Gambar 5. Form Nilai Bobot
5. Form Perhitungan Gambar 6 merupakan Form hitung pada sistem untuk menentukan lokasi promosi penerimaan peserta didik baru di Smart Study Center Kisaran memiliki 5 tab control yaitu nilai Awal, Hasil Analisa, ceklis cluster, pilih acak, hitung, cetak simpan dan keluar. Didalam Form kepentingan ini terdapat 2 buah tombol yaitu Cetak hasil dan keluar. Berikut ini adalah tampilan Form hitung sistem untuk menentukan lokasi promosi penerimaan peserta didik baru di Smart Study Center Kisaran.

## Gambar 6. Form Perhitungan
6. Form Hasil Perhitungan
Gambar 7 merupakan Form hasil perhitungan merupakan tampilan hasil dari nilai kriteria dan alternatif. Berikut ini adalah tampilan hasil perhitungan:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 649 − 660 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1456

## 4. KESIMPULAN
Ada  beberapa  hal  yang  bisa  ditarik  sebagai  kesimpulan  pada  Implementasi  Metode K-means Untuk  Menentukan Lokasi Promosi Penerimaan Peserta Didik Baru di Smart Study Center Kisaran yaitu Implementasi  Metode K-means dapat  Menentukan  Lokasi  Promosi  Penerimaan  Peserta  Didik  Baru pada  Smart  Study  Center  Kisaran berdasarkan kriteria-kriteria  yang  ada  dengan  mudah  dan  cepat  sesuai  dengan  hasil  yang  diharapkan  oleh  Smart  Study  Center Kisaran.  Aplikasi  dengan  menggunakan  Metode K-means untuk  Untuk  Menentukan  Lokasi  Promosi  Penerimaan Peserta  Didik  Baru  di  Smart  Study  Center  Kisaran  ini  dibuat  untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih  objektif. Implementasi Metode K-means untuk Untuk Menentukan Lokasi Promosi Penerimaan Peserta Didik Baru Pada Smart Study Center Kisaran ini memberikan hasil dua cluster yaitu lokasi promosi yang layak atau tidak.

## REFERENCES
[1] Y.  Yolanda  and  D.  H.  Wijanarko,  “PENGARUH  PROMOSI  DAN  KUALITAS  PRODUK  TERHADAP  KEPUTUSAN PEMBELIAN  AIR  MINUM  MEREK  AQUA  SERTA  IMPLIKASINYA  TERHADAP  CITRA  MEREK  DI FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS BOROBUDUR,” J. Manaj. FE-UB , vol. 6, no. 1A, pp. 88–108, 2020.
[2] M. G. Sadewo, A. P. Windarto, and D. Hartama, “Penerapan Datamining Pada Populasi Daging Ayam Ras Pedaging Di Indonesia Berdasarkan Provinsi Menggunakan K-Means Clustering,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan) , vol. 2, no. 1, pp. 60–67, 2017, doi: 10.30743/infotekjar.v2i1.164.
[3] H. Sulastri and A. I. Gufroni, “Penerapan Data Mining Dalam Pengelompokan Penderita Thalassaemia,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 299–305, 2017, doi: 10.25077/teknosi.v3i2.2017.299-305.
[4]  J. Kusanti and D. Sutanto “Combination of Decision Tree and K-Means Clustering Methods for Decision Making of BLT Recipients in the Covid-19 Period,” Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing , vol. 3, no. 1, pp. 80-88, 2021, doi: 10.47709/cnahpc.v3i1.937.
[5] A. Bansal, “Improved K-mean Clustering Algorithm for Prediction Analysis using Classification Technique in Data Mining,” vol. 157, no. 6, pp. 35–40, 2017.
[6] W.  Agustin,  “Implementasi  Metode  K-Means  Cluster  Analysis  untuk  Memilih  Strategi  Promosi  Penerimaan  Mahasiswa Baru,” no. Snik, pp. 9–15, 2016.
[7] S.  T.  Siska,  “ANALISA  DAN  PENERAPAN  DATA  MINING  UNTUK  MENENTUKAN  KUBIKASI  AIR TERJUALBERDASARKAN PENGELOMPOKAN PELANGGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-
MEANSCLUSTERING,” J. Teknol. Inf. Pendidik. , vol. 9, no. 1, pp. 86–93, 2016.
[8] M. Irwansyah, E., & Faisal, Advanced Clustering: Teori dan Aplikasi. DeePublish, 2015.
[9] L.  Listiani,  Y.  H.  Agustin,  and  M.  Z.  Ramdhani,  “Implementasi  algoritma  k-means  cluster  untuk rekomendasi  pekerjaan berdasarkan pengelompokkan data penduduk,” pp. 761–769, 2017.
[10]  Suliman,  “IMPLEMENTASI  DATA  MINING  TERHADAP  PRESTASI  DAN  SOSIAL  EKONOMI  DENGAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING,” SIMKOM , vol. 6, no. 1, pp. , 2021.
[11]  M. Yuli “Data mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” APIKES , vol. 2, no. 2, pp. 213-219, 2016.
[12]  S. S. Romadhon, P. Studi, and T. Informatika, “Vol. 3, No. 1 Februari 2019 ISSN : 2597-3673 (Online) ISSN : 2579-5201 (Printed) ISSN : 2597-3673 (Online) ISSN : 2579-5201 (Printed), vol. 3, no. 1, pp. 21-28, 2019.
[13]  H. Haviluddin, S. J. Patandianan, G. M. Putra, N. Puspitasari, and H. S. Pakpahan, “Implementasi Metode K-Means Untuk Pengelompokkan Rekomendasi Tugas Akhir,” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 16, no. 1, p. 13, 2021, doi: 10.30872/jim.v16i1.5182.
[14]  D. Jollyta, W. Ramdhan, and M. Zarlis, Konsep Data Mining Dan Penerapan . Deepublish, 2020.
[15]  R. Risnawati and R. Rohminatin, “K-MEANS CLUSTERING HWI PRODUCTS (Case Study: HWI Kisaran Distributor),” in International Conference on Social, Sciences and Information Technology , 2020, vol. 1, no. 1, pp. 27–36.