DOI: https://doi.org/ 10.30646/tikomsin.v7i2.449

## Metode K-Means Dalam Pemetaan Penyebaran Pamsimas
Ego Dwi Pratomo 1) , Tri Irawati 2) , Wawan Laksito Yuly Saptomo 3)
1,3) Program Studi Teknik Informatika, STMIK Sinar Nusantara
2) Program Studi Komputerisasi Akuntansi, STMIK Sinar Nusantara
1) egopratomo95@gmail.com; 2) 3irawati@sinus.ac.id; 3) wlaksito@sinus.ac.id

## ABSTRACT
Program  water  supply  and  sanitation  water  the  community  (Pamsimas)  is  one  of  the government's  mainstay  programs  in  the  provision  of  clean  water  and  sanitation  for  rural  and suburban communities through a community-based approach. With the effort to determine which villages  are  categorized  as  potential  to  receive  financial  assistance  and  no  potential  to  receive APBN assistance for the installation of the project pamsimas. The aim is to establish a standard system for selecting Pamsimas villages to help government programs channel them to the right target. With the K-Means Clustering clustering method, this method is very suitable to be used in predicting  and  classifying  which  villages  are  categorized  as  potentials  and  does  not  have  the potential  to  detect  the  state  budget  for  the  Pamsimas  project  installation.  The  data  is  taken interview and direct observation to the Pamsimas office which is the primary data and the criteria data in the form of village data and village connections are secondary data. The results obtained are the K-Means method can be applied clustering of Pamsimas Karanganyar village clustering which  is  useful  to  assist  the  selection  of  villages  on  target.  By  testing  the  functionality  using  a black  box  and  testing  the  validity  using  the  Rapidminer  Software.  In  the  mapping  study,  it  was stated that  2  clusters  were  categorized  as  potential  and  not  potential.  For  the results  of  a  valid percentage of the Pamsimas application is 100%. Keywords: Mapping, Pamsimas, Clustering K-Means.

## I.  PENDAHULUAN
Penyedia air minum dan sanitasi masyarakat  (Pamsimas)  adalah  salah  satu program andalan pemerintah dalam penyediaan  air  bersih  dan  sanitasi  bagi masyarakat  perdesaan  dan  pinggiran  kota melalui  pendekatan  berbasis  masyarakat. Pamsimas  hampir  mirip  dengan  Perusahaan Daerah  Air  Minum  (PDAM)  hanya  saja  PDAM lebih  bersifat  individu/perorangan  sedangkan Pamsimas lebih mencakup desa atau kelompok  yang  benar-benar  membutuhkan bantuan dari Pemerintah [1].
Begitu  banyak  desa  yang  ada  di  sebuah Kabupaten Karanganyar, terdidri dari 177 desa dari  17  Kecamatan.  Desa  tersebut  memiliki kondisi-kondisi  yang  berbeda,  dilihat  dari kondisi  desa  tersebut  berada  dekat  dari sumber air, dekat pabrik, dan kondisi ekonomi dan  sebagainya.  Hal  tersebut  membuat  desa yang  berpotensi  untuk  di  bantu  pemberian sanitasi  air  bersih  dan  bantuan  dana  APBN harusnya  dipilih  dengan  tepat  dan  tidak  boleh asal.
Solusi  dari  permasalahan  tersebut  adalah bagaimana  membuat  sistem  baku  agar pemilihan  desa  yang  berpotensi  di  pasangi Pamsimas  dan  aggaran  dana  APBN  akan mengenai tepat dan berguna bagi yang sangat membutuhkan.
Dengan  kriteria  jumlah  penduduk,  luas wilayah  dan  kondisi  masyarakat  yang  ada  di Kabupaten  Karanganyar  akan  membantu menentukan proses Clustering K-Means . Tujuan  penelitian Clustering  K-Means pada Kabupatern Karanganyar adalah mencari tahu  desa  mana  yang  termasuk  kategori potensi  yang  mendapat  bantuan  sanitasi  air bersih  dan  desa  yang  tidak  berpotensi mendapat bantuan dikarenakan sudah tergolong  desa  yang  mampu  mendapat sumber  air  bersih  dan  tidak  tercemar  dengan limbah pabrik.

## II.  TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Clustering
Clustering juga disebut sebagai segmentation. Metode  ini  digunakan  untuk mengidentifikasi  kelompok  alami  dari  sebuah kasus yang didasarkan pada sebuah kelompok atribut,  mengelompokan  data  yang  memiliki kemiripan atribut [2]. 2.2. Metode K-Means Data Clustering merupakan  salah  satu metode Data  Mining yang  bersifat  tanpa arahan  ( unsupervised ). K-Means merupakan salah  satu  metode  data clustering  non  hirarki yang  berusaha  mempartisi  data  yang  ada  ke dalam bentuk satu atau lebih cluster kelompok [3].
Metode  ini  mempartisi  data  ke  dalam cluster kelompok  sehingga  data  yang memiliki karakteristik  yang  sama  dikelompokkan  ke dalam  satu cluster yang  sama  dan  data  yang mempunyai karakteristik yang berbeda dikelompokkan ke dalam kelompok yang lain.
Data clustering menggunakan  metode K- Means ini  secara  umum  dilakukan  dengan algoritma dasar sebagai berikut [4]:
1.  Pengumpulan data
2.  Normalisasikan data
3.  Alokasikan  data  ke  dalam cluster secara random
4.  Hitung centroid dari data yang ada di masing- masing cluster
d(x,y) = || x –  y || 2 = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 …...(1) Keterangan :
D :  centroid X :  koordinat ke –x Y :  koordinat ke –y N : jumlah ke -n
5.  Alokasikan  masing-masing  data  ke centroid / rata-rata terdekat.
6.  Kembali  ke  Step  3,  apabila  masih ada data yang berpindah cluster atau apabila  perubahan  nilai centroid ,  ada yang  di  atas  nilai threshold yang ditentukan  atau  apabila  perubahan nilai  pada objective  function yang digunakan di atas nilai threshold yang ditentukan. 2.3. Penelitian Terdahulu
Berikut  adalah  sumber-sumber  penelitian yang di ambil dari penelitian terdahulu.
Kecenderungan  pelanggan  PDAM  yang telat  akan  membayar  tagihan  pembayaran dikarenakan  jarak  yang  jauh  mengakibatkan pelanggan  lebih  baik  membayar  denda daripada mengambil jarak jauh untuk membayar tagihan.
Tujuan penelitian
mengelompokan jarak terdekat untuk membayar tagihan di setiap pos atau titik agar dijadikan  sebagai tempat  pembayaran tagihan rekening pembayaran PDAM. [5]
Kenaikan  jumlah  pengguna  motor  yang mengakibatkan  bertambahnya  resiko  rawan kecelakaan  di  jalan.  Dengan  memastikan pengelompokan  penyebab  kecelakaan  dan memungkinkan untuk penyusunan daftar penyebab  sebagai  sesuatu  yang  berpengaruh pada  terjadinya  kecelakaan.  Tujuan  penelitian mengetahui penyebab kecelakaan, memprediksi waktu dan umur kecelakaan, dan memberikan  alternatif  pada  kasus  penganan kecelakaan. [6]
Merekapitulasi  data  setiap  bulan  jumlah kecelakaan,  jumlah  korban  yang  meninggal dan  lain-lain  akan  diolah  dengan  data  mining dengan  mengetahui  titik  lokasi  kejadian  yang berguna  untuk  mengetahui  daerah  rawan kecelakaan  dan  faktor  apa  saja  yang mempengaruhi  kecelakaan.  Tujuan  penelitian mengetahui  titik  daerah  rawan  yang  sudah dikelompokan  dari  rekap  data  setiap  bulan yang  diberikan  oleh  pihak  polisi  yang bersangkutan. [7]
Masih  kesulitan  dalam  mendata  atau membuat  database  yang  berkaitan  dengan Ikatan  Kecil  Menengah  (IKM)  di  dunia  industri di  Jawa  Tengah.  Tujuan  penelitian  membantu dinas  perindustrian  dan  perdagangan  dalam mengolah  data  IKM  Sepatu  se-provinsi  Jawa Tengah. [8]
Untuk  menarik  minat  calon  mahasiswa yang lebih banyak, diperlukan strategi promosi yang  tepat,  antara  lain  asal  sekolah,  prestasi, lokasi,  tempat  tinggal,  tren  keminatan  calon mahasiswa, dan kemampuan calon mahasiswa proses pembelajaran serta lulusan kedepannya.  Penelitian  ini  mengelompokkan mahasiswa  berdasarkan  UN  dan  IPK  untuk mengetahui  keputusan  startegi  manajemen kedepan  untuk  mendukung  tingkat  kelulusan mahasiswa. [9]

## III. METODE PENELITIAN
3.1. Metode Observasi Metode ini dapat diartikan satu pengamatan  dan  pencatatan  secara  seksama terhadap  objek  yang  akan  diteliti  dengan  cara datang langsung ke Dinas Pamsimas Kabupaten  Karanganyar  untuk  mengetahui informasi  dengan  tepat  desa  mana  saja  yang sudah  dipasangi  Pamsimas  dan  yang  belum dipasangi.
3.2. Metode Wawancara
Metode  ini  dilakukan  dengan  tanya  jawab secara  lisan  antara  peneliti  dengan  Dinas Pamsimas  yang  telah  terpasang  Pamsimas  di Kabupaten  Karanganyar  guna  memperoleh data primer program Pamsimas.
3.3. Metode Pustaka
Metode  ini  digunakan  untuk  memperoleh teori-teori  yang  mendukung  penelitian  dengan membaca  berbagai referensi  buku, jurnal,  dan dokumen-dokumen  lainnya  yang  berkaitan dengan  masalah  yang  diteliti  yang  nantinya juga dijadikan sebagai landasan teori.
Diagram sistem menggambarkan alur data dari kesatuan luar yang terdiri dari :
1.  Diagram  konteks Diagram  Konteks dalam  peneletian  ini digunakan  untuk  menggambarkan  user  admin yang  akan  mengakses  sistem  serta  input  dan output dalam kriteria atau laporan. User admin dalam  menentukan  sasaran  desa  pamsimas. Masukkan  kedalam  sistem  adalah  data  desa, data  minat,  data  centroid  awal  data  transaksi serta  keluaran  dari  sistem  ini  adalah  laporan hasil clustering.
2. Hierachy Input Process Output (HIPO) Digunakan penulis untuk menggambarkan interaksi proses yang dibangun dari form input, form proses dan form laporan.
3.  Data Flow Diagram
Pada  penelitian  ini  digunakan  untuk menggambarkan aliran data yang dimasukkan dalam  sistem  clustering,  serta  proses  yang terjadi  dalam  sistem.  Data  yang  digambarkan data desa, data minat, data centroid awal dan clustering.
4. Diagram Entity Relationship (ERD) Digunakan  penulis  untuk  menjelaskan hubungan antar entitas-entitas dalam clustering proses k-means.
5.  Skema Diagram
Dalam  penelitian  ini  digunakan  untuk menggambarkan  relasi  atau  hubungan  entitas dalam  menentukan  keterkaitan  desa.  Relasi tersebut  akan  menghasilkan  beberapa  tabel yang ada dalam basis data.
6.  Struktur Database
Dalam  penelitian  ini  digunakan  untuk pembuatan  basis  data  sistem  clustering. Skema  database  dibuat  berdasarkan  tabel yang ada di skema diagram.
3.4. Implementasi Tahap  implementasi  terdiri  dari  tahap pengkodingan  atau  pembuatan  program  yang di  sesuaikan  dengan  tujuan  awal  yaitu  kode program,  penerapan  database,  desain  input, desain output.
Pada  tahap  penyusun  kode  program  atau pengkodingan menggunakan
bahasa pemrograman PHP. Pada penyusunan database menggunakan MySQL dengan server XAMPP. Sedangkan untuk perancangan desain input,
outputnya menggunakan  software  Notepad++  dan  juga tool pendukung lainya.
3.5. Pengujian Sistem
1.  Pengujian  fungsionalitas  yang  digunakan black  box adalah  menguji  setiap  inputan yang akan diolah dalam sistem apa fungsi tersebut berfungsi sesuai yang diharapkan atau tidak. [10]
2.  Pengujian  validitasi  sistem  ini  dilakukan dengan membandingkan pengujian sistem clustering manual dengan software rapidminer .

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Desain Sistem
1.  Diagram Konteks Diagram konteks adalah hubungan masukan  atau  keluaran  yang  menjadi  satu kesatuan  dalam  suatu  sistem.  Pada  diagram konteks  data  dijabarkan  secara  global  yang menggambarkan  aliran  data  bersumber  pada user  admin  yang  selanjutnya  diolah  dalam proses  pengolahan  data  untuk  menghasilkan informasi seperti Gambar 1.

## Gambar 1. Diagram Konteks Pamsimas
2.  Data Flow Diagram (DFD) Data  Flow  Diagram (DFD)  adalah  suatu model  logika  data  atau  proses  yang  dibuat untuk  menggambarkan  dari  mana  asal  data dan  kemana  tujuan  data  yang  keluar  dari sistem,  dimana  data  disimpan,  proses  apa yang menghasilkan data tersebut dan interaksi antara  data  yang  tesimpan  dan  proses  yang dikenakan pada data tersebut. DFD menggambarkan  penyimpanan  data  proses yang  mentranformasi  data.  DFD  menunjukkan hubungan  antara  data  pada  sistem  clustering dengan  menggunakan  algoritma  k-means  di Kabupaten
Gambar 2. DFD Pamsimas
3. Entity Relationship Diagram (ERD)
Entity Relationship Diagram (ERD) adalah alat  bantu  untuk  mendiskripsikan  hubungan antara  entity  beserta  atributnya,  digambarkan pada Gambar 3.

## Gambar 3. ERD Pamsimas
4.2. Daerah  Potensi  Pamsimas    dengan metode K-Means
Studi  kasus  merupakan  penerapan  yang memberikan  pemahaman clustering dengan algoritma k-means. Berikut diberikan gambaran  perhitungan  dengan  algoritma  k- means  menggunakan  data  desa  kabupaten Karanganyar.  Perhitungan  dilakukan  secara manual menggunakan microsoft excel . a.  Pengumpulan data desa
Data  desa  yang  diambil  berupa  28  desa, dengan  kriteria  berupa  data  desa,  jumlah penduduk, luas wilayah dan kondisi.
Tabel 1. Data desa
No Desa Jumlah Penduduk Luas wilayah Kondisi 1 Buran 5158 202.78 90 2 Papahan 7401 229.37 60 3 Ngijo 7201 234.76 20 4 Gaum 6016 341.07 60 5 Suruh 6577 263.84 60 …. …. …. 28 Waru 6312 602,7 70 b.  Proses Normalisasi Normalisasi
adalah teknik untuk mengorganisasi  data  ke  dalam  tabel  untuk memenuhi  kebutuhan  agar  setara  dari  field satu dengan field lainnya sehingga pengoperasian data lebih valid dan benar.
N = (𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖  𝑎𝑤𝑎𝑙−𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑎𝑙) (𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑚𝑎𝑘𝑠−𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚) (2)
Dari    data    desa    pada  Tabel  1 dinormalisasi menjadi seperti pada Tabel 2.

## Tabel 2. Data Normalisasi
No Desa Jumlah Penduduk Luas wilayah Kondisi 1 Buran 0.05 0.00 0.89 2 Papahan 0.15 0.03 0.56 3 Ngijo 0.14 0.04 0.11 4 Gaum 0.09 0.16 0.56 5 Suruh 0.11 0.07 0.56 …. …. …. 28 Waru 0.10 0.46 0.67
c.  Proses Clustering Pada  proses clustering menggunakan metode K-Means akan  dilakukan  terhadap desa-desa  di  Kabupaten  Karanganyar  yang berjumlah  28  desa  tersebar  di  Kabupaten Karanganyar.
 Menentukan centroid awal random C1    = (0.03,  0.05,  1) C2    = (0.10,  0.09,  0.56)  Menghitung jarak terpendek Berdasarkan Rumus no (1) Jarak pusat cluster 1 :
𝑑 11 = √(0.05 − 0,03) 2 + (0 − 0.05) 2 + (0.89 − 1) 2 = 0,12 Jarak pusat cluster 2 : 𝑑 12 = √(0.05 − 0,1) 2 + (0 − 0.09) 2 + (0.89 − 0.56) 2 =0,35 Tabel 3. Proses clustering iterasi 1 No Indeks C1 C2 Jarak Terpendek 1 0.12 0.34 1 2 0.46 0.08 2 3 0.90 0.45 2 4 0.46 0.07 2 5 0.45 0.02 2 ….. ….. ….. 28 0.53 0.38 2 d.  Lakukan perulangan apabila masih terdapat perubahan  di cluster atau obyeknya.  Ulangi  langkah  diatas  sampai tidak ada data yang berubah.
e.  Hasil Clustering
Dari proses clustering yang sudah dihitung,  perulangan  dilakukan  sampai  iterasi ke 2 dengan hasil ditunjukkan pada Tabel 4.
 Menentukan centroid baru C1    = (0.10,  0.14,  0.94) C2    = (0.16,  0.25,  0.53)
 Menghitung jarak terpendek Berdasarkan Rumus no (1)
Jarak pusat cluster 1 : 𝑑 11 = √(0.05 − 0,10) 2 + (0 − 0.14) 2 + (0.89 − 0.94) 2 = 0,16
Jarak pusat cluster 2 : 𝑑 12 = √(0.05 − 0,16) 2 + (0 − 0.25) 2 + (0.89 − 0.53) 2 =0,45
Tabel 4. Proses Clustering iterasi 2
No Indeks C1 C2 Jarak Terpendek 1 0.16 0.45 1 2 0.40 0.22 2 3 0.84 0.47 2 4 0.39 0.12 2 5 0.39 0.19 2 ….. ….. ….. 28 0.42 0.26 2
Berdasarkan  hasil  K-Means clustering, dapat disimpulkan mengenai sasaran Program Pamsimas di Kabupaten Karanganyar.
Berdasarkan  klasifikasi  dari  Tabel  4,  sasaran pemasangan  program  Pamsimas  adalah  yang masuk  dalam  pengelompokan cluster 2 dengan  potensi  masyarakat  yang  kurang mampu  ada  22  desa,  sedangkan  desa  yang masuk  dalam cluster 1  yang  mampu  sudah dekat  dengan  sumber  air  dan  tidak  dekat dengan pabrik ada 6 desa.
f. Implementasi Sistem
Sistem  Pamsimas  dengan  cara  import data dari database ke aplikasi dan ditunjukkan Gambar 4.

## Gambar 4. Halaman Import Data
Halaman  ini  digunakan  user  admin  untuk memasukan  data  ke  dalam  aplikasi  sebelum menjalankan  proses  k-means,  kemudian  akan dieksekusi  dan  hasil  dari  proses  k-means seperti pada Gambar 5.
Pada halaman ini digunakan untuk melihat detail  hasil  clustering  baik  dari  iterasi  pertama sampai selesai yaitu iterasi ke 5, dan halaman laporan akan ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Laporan
4.3. Pengujian Validitas Pada pengujian ini membandingkan
pengujian aplikasi clustering Pamsimas dengan  algoritma  k-means  dan  pengujian dengan software rapidminer . Pengujian ini digunakan untuk
membandingkan algoritma K-means yang di uji dengan  hitungan  aplikasi  pamsimas  dengan hitungan software  rapidminer .  Cluster  K- means  digambarkan  pada  Gambar  7  yaitu cluster  yang  optimal  untuk mendapatkan jarak terdekat diperhitungan aplikasi pamsimas.

## Gambar 7. Cluster Optimal K-Means Aplikasi Pamsimas
Pengujian cluster terdekat dengan sofware rapidminer ditunjukan pada Gambar 8.
Gambar 8. Cluster Optimal K-Means Software Rapidminer
Kesimpulan  yang  di  ambil  dari  Gambar  7 Cluster  optimal  di  Aplikasi  K-Means  dan Gambar  8  cluster  optimal  di software rapidminer dilihat  dari  nilai  clusternya  dapat  di simpulkan bahwa :
1. Cluster 1 Aplikasi = 0 Rapidminer 2. Cluster 2 Aplikasi = 1 Rapidminer
Pada tabel 5 perhitungan software rapidminer dan perhitungan aplikasi Pamsimas akan  di  buktikan.  Untuk  mengetahui  berapa prosentasi  pemakaian  aplikasi  yang  telah dibuat
Tabel 5. Uji Validitas Hitungan Pamsimas dan Hitungan Rapidminer No Desa Aplikasi Pamsimas Rapidminer Valid 1 Buran 1 0 Valid 2 Papahan 2 1 Valid 3 Ngijo 2 1 Valid 4 Gaum 2 1 Valid 5 Suruh 2 1 Valid 6 Pandeyan 2 1 Valid 7 Karangmojo 1 0 Valid 8 Kaling 2 1 Valid 9 Wonolopo 1 0 Valid 10 Kalijirak 2 1 Valid 11 Suruhkalang 2 1 Valid 12 Jati 2 1 Valid 13 Jaten 2 1 Valid 14 Dagen 1 0 Valid 15 Ngringo 2 1 Valid 16 Jetis 2 1 Valid 17 Sroyo 1 0 Valid 18 Brujul 2 1 Valid 19 Kemiri 2 1 Valid 20 Nangsri 2 1 Valid 21 Macanan 2 1 Valid 22 Alastuwo 2 1 Valid 23 Banjarharjo 2 1 Valid 24 Malanggaten 2 1 Valid 25 Kaliwuluh 2 1 Valid 26 Pulosari 2 1 Valid 27 Kebak 1 0 Valid 28 Waru 2 1 Valid
Jadi  perbandingan  perhitungan  aplikasi Pamsimas dengan software  Rapidminer yang merupakan  perangkat  lunak  yang  berguna menganalisa dan prediktif data mining. Rumus dari prosentase validnya aplikasi yang dibuat.
Prosentase = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑣𝑎𝑙𝑖𝑑 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝑑𝑎𝑡𝑎
(3) = 28 28 = 100 %
Jadi  hitungan  dari  aplikasi  Pamsimas  yang telah dibuat adalah 100 % valid.
.
V. Kesimpulan 5.1. Kesimpulan
1.  Terbangunnya Sistem Pengambil Keputusan  pada  Dinas  Pamsimas  di Kabupaten Karanganyar
yang menentukan  potensi  desa  tersebut  akan mendapat  anggaran  APBN  Pamsimas dengan  kriteria  luas  wilayah,  jumlah penduduk dan kondisi masyarakat.
2.  Telah  terbangunya  sistem  baku  untuk pemilihan  desa  Pamsimas  di  Kabupaten Karanganyar yang termasuk desa berpotensi  untuk  dibantu  anggaran  APBN pemasangan Pamsimas.
3.  Pada  fungsionalitas  pengujian black  box sistem  pemetaan  Pamsimas  bebas  dari sintaks error dan  secara  fungsional menampilkan hasil yang di harapkan. 4.  Pada sistem aplikasi terbangun uji validitas  di  bandingkan  dengan  software
perangkat lunak Rapidminer dengan keakurasian 100 %.
5.2. Saran
1 Sistem  Aplikasi  Pamsimas  ini  dapat  di realisasikan  di  kabupaten  lain  yang  dapat membantu  dalam  pemilihan  desa  yang berpotensi dipasang Pamsimas.
2 Ketepatan dalam menentukan nilai kondisi dari  suatu  desa  yang  harus  survey langsung ke desa agar lebih akurat dalam memberikan  nilai  apakah  desa  tersebut sudah  ada  sumber  air,  dekat  atau  tidak dengan  pabrik  dan  mayoritas  ekonomi penduduk di desa tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  I. S. Ernawi, Pedoman Umum Pengelolaan  Pamsimas .  Jakarta  Pusat: Sekretariat CPMU Pamsimas, 2013.
[2]  R.  T.  Vulandari, Data  Mining  Teori  dan Aplikasi  Rapidminer .  Surakarta:  Penerbit Gava Media, 2017.
[3]  E.  Prasetyo, Data  Mining  -  Konsep  dan Aplikasi Menggunakan Matlab . Yogyakarta: ANDI OFFSET, 2012. [4]  I.  W.  S.  Wicaksana, Belajar  Data  Mining dengan Rapidminer . Jakarta: Remi Sanjaya.
[5]  T.  M.  Andriyani,  L.  Linawati,  and  A. Setiawan, Penerapan  Algoritma  Fuzzy  C- means  (FCM)  pada  Penentuan  Lokasi Pendirian  Loket  Pembayaran  Air  PDAM Salatiga . Salatiga: UKSW Salatiga, 2013.
[6]  M.  S.  Fajar, Analisis  Kecelakaan  Lalu Lintas  Jalan  Raya  di  Kota  Semarang
Menggunakan Metode K-Means . Semarang: UNNES Semarang, 2015.
[7]  L. Iswari and U. I. Indonesia, Pemanfaatan Algoritma K-Means Untuk Pemetaan Hasil Klasterisasi  Data  Kecelakaan  Lalu  Lintas . Bandung:  Universitas  Islam  Indonesia, 2016.
[8]  A.  Zaqi  and  A .  Kahfi,  “Sistem  Pengolah
Data Mining Industri Sepatu Menggunakan Metode K-Means Clustering di Jawa Tengah,” no. Universitas Dian Nuswantoro, 2013.
[9]  T. Suprawoto, Klasifikasi Data Mahasiswa Menggunakan  Metode  K-Means  Untuk Menunjang Pemilihan
Strategi
Pemasaran ,  vol.  1,  no.  1.  Semarang: Universitas Dian Nuswantoro, 2016.
[10] Dr.  Bayu  Hendrayana, “Konsep  Dasar Teknik Pengujian Perangkat Lunak ,” Bandung: ITB Press, 2017.