## Penerapan Algoritma K-Means Dalam Pengelompokan Rasio Angka Partisipasi Kasar di Tingkat Pendidikan Perguruan Tinggi Menurut Provinsi
Fernandi Simanjorang * , Riki Winanjaya, Fitri Rizki
STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1,* simanjorangfernandi@gmail.com, 2 winanjaya85@gmail.com, 3 30jihan@gmail.com Email Penulis Korespondensi: simanjorangfernandi@gmail.com
Abstrak− Rasio Angka Partisipasi Kasar Pendidikan merupakan pemegang peranan yang sangat penting dalam pembangunan bangsa dan  negara,  karena  dari  sanalah  kecerdasan  dan  kemampuan  bahkan  watak  bangsa  dimasa  akan  datang  banyak  di  tentukan  oleh pendidikan pada saat ini. Penelitian ini membahas tentang pengelompokan banyaknya rasio angka partisipasi kasar menurut provinsi yang  ada  di  Indonesia.  Metode  yang  digunakan  adalah  Datamining  dengan  algoritma  K-means  Clustering.  Dengan  menggunakan metode ini data data yang diperoleh dapat dikelompokkan menjadi 3 cluster. Penelitian ini menggunakan data sekunder yaitu data diperoleh melalui media perantara yang terekam di situs badan pusat statistik dengan alamat url : http://www.bps.go.id. Hasil  yang didapat dalam penelitian ini adalah pengelompokan rasio angka partisipasi kasar pendidikan yang di kelompokkan menjadi 3 cluster yaitu  cluster  tertinggi,  sedang    dan  cluster  terendah.  Dalam  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  masukan  kepada  pihak pemerintah terkait, agar lebih memperhatikan provinsi yang termasuk dalam cluster  terendah untuk menanggulangi tingkat kualitas perguruan tinggi.
Kata Kunci: Angka Partisipasi Kasar Pendidikan; K-Means; Cluster
Abstract− The Ratio of Gross Participation Rate of Education is a very important role holder in the development of the  nation and state, because that's where the intelligence and ability and even the character of the nation in the future is determined by  education at this time. This study discusses the grouping of the number of ratios of gross participation rates by province in Indonesia. The method used is datamining with the K-means clustering algorithm. Using this method the data obtained can be grouped into 3 clusters. This study uses secondary data that is data obtained through intermediary media recorded on the website of the central statistics agency with the url address: http://www.bps.go.id. The results obtained in this study are the grouping of the ratio of gross participation rates of education grouped into 3 clusters, namely the highest cluster and the lowest cluster. In this study is expected to provide input to the relevant government, in order to pay more attention to the provinces that are included in the lowest cluster to overcome  the level of quality of universities.
Keywords : Gross Participation Rate of Education; K-Means; Cluster

## 1. PENDAHULUAN
Rasio Angka Partisipasi Kasar Pendidikan berperan sebagai dasar dalam membentuk kualitas manusia yang mempunyai tingkat  skill  yang  tinggi.  Angka  partisipasi  kasar  yaitu  dalam  menentukan  penduduk  usia  sekolah  dilakukan  dengan perbandingan  antara  siswa  pada  jenjang  pendidikan  tertentu  dengan  penduduk  usia  sekolah  tertentu  tanpa  melihat ketepatan  usia  dan  dinyatakan  dalam  persentase  [1].  Seberapa  jauh  keberhasilan  pemerintah  dalam  usaha  di  sektor pendidikan  dapat  dilihat  melalui  salah  satu  indikator  yang  dapat  digunakan  adalah  jumlah  mahasiswa  aktif  dengan bermacam-macam usia yang menempuh pendidikan dalam tingkat tertentu terhadap penduduk sesuai dengan usia yang berkaitan  dengan  pendidikan  tersebut.  Menurut  data  dari  situs  resmi  Pemerintah  beralamatkan  https://bps.go.id. Diperoleh persentase Rasio Angka Partisipasi Kasar (APK) Perempuan dan Laki-Laki di tingkat pendidikan perguruan tinggi  menurut provinsi tahun 2018 sampai 2020. Penelitian ini dilakukan pengelompokan terhadap minimnya tingkat perguruan  tinggi  yang  memiliki  kualitas  mulai  dari  tahun  2018  sampai  2020  dengan  menggunakan  metode K-means . Data-data  yang  diperoleh  dikelompokkan  menjadi  3 Cluster mulai  dari  terendah,  sedang  dan  tertinggi. K-means merupakan  salah  satu  algoritma  dalam  data  mining  yang  bisa  digunakan  untuk  melakukan  pengelompokan/clustering suatu  data.  Dalam  metode  K-Means,  pengelompokkan  data  dilakukan  dengan  cara  mengelompokkan  atribut  data  ke dalam  beberapa  cluster  berdasarkan  kemiripan  dari  data  tersebut.  Kemudian,  kemiripan  suatu  kelompok  data  diukur menggunakan  suatu  metode  pengukuran  jarak  [2].  Algoritma  K-Means  sangat  terkenal  karena  kemudahan  dan kemampuannya  untuk  mengcluster  data  yang  besar  dan  data  outlier  dengan  sangat  cepat.Dalam  algoritma  K-Means, setiap  data  harus  termasuk  ke  cluster  tertentu  dan  bisa  dimungkinkan  bagi  setiap  data  yang  termasuk  cluster  tertentu pada suatu tahapan proses, pada tahapan berikutnya berpindah kecluster lainnya. Algoritma K-means banyak diterapkan oleh  beberapa  peneliti  dalam  kasus  pengelompokan  seperti  pada  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  [3]  yang berjudul  “Analisa  Metode  K-Means  Pada  Pengelompokan  Perguruan  Tinggi  Menurut  Provinsi  Berdasarkan  Fasilitas Yang  Dimiliki  Desa”.  Membuat  cluster  dari  kualitas  pendidikan  SMA  di  indonesia.  Untuk  melakukan  penilaian terhadap  hasil  pengelompokan  perguruan  tinggi  menurut  fasilitas  yang  dimiliki  desa  dapat  menerapkan  metode clustering  K-means.  Peneliti  lain  juga  menerapkan  metode  K-Means  dalam  menentukan  lokasi  promosi  produk minuman  penurun  kolestrol  dengan  hasil  persentase  keakuratan  sebesar  95%  [4].  Untuk  menciptakan  lulusan  yang berkualitas serta mampu bersaing dan memiliki skill yang dapat berkompeten di tingkat nasional maupun internasional, maka  sangat  diperlukan  perguruan  tinggi  yang  memiliki  kualitas  dan  Rasio  Angka  Partisipasi  Kasar  Pendidikan  yang tinggi.  Penulis  melihat  bahwa  masih  banyak  perguruan  tinggi  yang  kurang  memiliki  kualitas  sehingga  sangat  sulit
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 2, No 7, Desember 2021, Hal 454-459 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
menciptakan  lulusan  yang  mampu  bersaing  di  tingkat  nasional  maupun  internasional.  Sehingga  penulis  melakukan penelitian  untuk  mencapai  tingkat  perguruan  tinggi  yang  memiliki  kualitas  tinggi.  Berdasarkan  permasalahan  diatas, maka penulis menerapkan algoritma k-means dalam pengelompokan rasio angka partisipasi kasar di tingkat pendidikan perguruan tinggi menurut provinsi. Hasil dari penelitian diharapkan dapat di jadikan masukan untuk Pemerintah dalam hal  membenahi  atau  meningkatkan  efektifitas  dalam  memperbaiki  kualitas  perguruan  tingi  yang  ada  di  provinsi Indonesia.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data  Mining  atau  pengembangan  data  dapat  didefinisikan  sebagai  proses  seleksi,  eksplorasi  dan  pemodelan  dari sejumlah besar data untuk menemukan pola atau kecenderungan yang biasanya tidak disadari keberadaannya [5] . Data mining  seringkali  digunakan  secara  bergantian  untuk  menjelaskan  proses  penggalian  informasi  tersembunyi  dalam suatu  basis  data  yang  besar  [6].  Data  Mining  merupakan  proses  ataupun  kegiatan  untuk  mengumpulkan  data  yang berukuran besar kemudian mengekstraksi  data tersebut  menjadi informasi  – informasi  yang nantinya dapat  digunakan [7].

## 2.2 Algoritma K-Means
K-Means merupakan salah satu metode pengelompokan data nonhierarki (sekatan) yang dapat mempartisi data kedalam bentuk  dua  kelompok  ataupun  lebih.  [8].  Tujuan dari  pengelompokan  yaitu  untuk  meminimalkan dari  fungsi  objektif yang  diset  dalam  proses  pengelompokan.  Algoritma K-Means dimulai  dengan  pembentukan  partisi  klaster  diawal kemudian  secara  iteraktif  partisi  claster  ini  diperbaiki  hingga  tidak  terjadi  perubahan  yang  signifikan  pada  partisi claster[9]. Berikut adalah Alur penyelesaian dari metode K-Means [10]:
a) Tentukan berapa jumlah klaster yang ingin ditetapkan pusat cluster k.
b) Menggunakan jarak euclidean dan kemudian menghitung setiap data ke pusat cluster.
𝑑 𝑖𝑘 √∑ (𝐶 𝑖𝑗 − 𝑚 𝑗 𝐶 𝑘𝑗 ) (1)
c) Kategorikan data ke dalam cluster dengan jarak yang terpendek dengan menggunakan persamaan
𝑀𝑖𝑛 ∑ =   𝑑 𝑖𝑘 = 𝑘 𝑘 𝑑 𝑖𝑘 √∑ (𝐶 𝑖𝑗 − 𝑚 𝑗 𝐶 𝑘𝑗 ) (2)
d) Menghitung pusat cluster dengan menggunakan persamaan
𝐶 𝑘𝑗 ∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑝 𝑖=1 𝑝
(3)
Dengan : xij € Kluster ke – k p = banyak member kluster ke – k
Silahkan ulangi langkah dua sampai empat sehingga sudah tidak ada lagi data yang berpindah ke kluster yang lain.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan dengan memperoleh Data diperoleh dari situs resmi Pemerintah yang beralamatkan  https://www.bps.go.id  atau  Badan  Pusat  Statistik  yang  terdiri  dari  34  provinsi  yang  ada  di  Indonesia. Penelitian  ini  dilakukan  berdasarkan  data  yang  terdiri  dari  34  Provinsi  yang  dijadikan  sebagai  alternatif  dengan  3 kriteria yaitu mulai tahun 2018 sampai dengan 2020.
Tabel 1. Data Rasio Angka Partisipasi Kasar (APK) di Tingkat Perguruan Tinggi Menurut Provinsi
No Provinsi 2018 2019 2020 1 Aceh 119,55 119,84 107,36 2 Sumatera Utara 124,15 122,32 115,41 3 Sumatera Barat 117,78 123,63 133,35 4 Riau 100,31 128,94 100,22 5 Jambi 118,32 118,29 109,22 6 Sumatera Selatan 124,26 109,65 122,14 7 Bengkulu 142,45 145,87 118,84 8 Lampung 128,53 119,21 125,37 9 Kep. Bangka Belitung 153,04 113,88 112,94 10 Kep. Riau 88,63 91,49 134,90 11 Dki Jakarta 94,42 108,29 95,71 12 Jawa Barat 106,81 109,49 102,11 13 Jawa Tengah 110,70 98,47 129,61 14 Di Yogyakarta 110,16 96,79 96,18 15 Jawa Timur 119,35 103,47 107,17
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 2, No 7, Desember 2021, Hal 454-459 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
No Provinsi 2018 2019 2020 16 Banten 112,69 109,75 88,36 17 Bali 110,48 96,96 97,37 18 Nusa Tenggara Barat 104,80 92,79 99,60 19 Nusa Tenggara Timur 122,41 107,66 101,38 … … … … … … … … … … 33 Papua Barat 126,51 92,76 102,45 34 Papua 97,78 92,82 101,38 1) Menentukan Jumlah Cluster
Jumlah Cluster yang  digunakan  pada  data  akta  kelahiran  sebanyak  3 Cluster . Cluster tersebut  diantaranya  Tinggi dari  Target  ( C1 ),  Sedang  ( C2 )  dan  Rendah  ( C3 )  berdasarkan  data  Angka  Partisipasi  Kasar  (APK)  Rasio  Angka Partisipasi Kasar Pendidikan yang diolah dari BPS tahun 2018, 2019 dan 2020 dengan jumlah 34 provinsi.
2) Tentukan Centroid
Menentukan  pusat  awal Cluster ( Centroid )  ditentukan  secara  manual  atau acak yang  diambil  dari  data  yang  ada dalam range . Nilai Cluster 1 diambil dari data dari data nilai tertinggi, nilai Cluster 2 diambil dari data sedang dan Nilai Cluster 3 diambil dari data yang paling rendah.
Tabel 2. Centroid Provinsi 2018 2019 2020 Di ambil data ke-7 sebagai pusat cluster ke-1     142,45  145,87  118,84 Di ambil data ke-13 sebagai pusat cluster ke-2    110,70  98,47 129,61 Di ambil data ke-18 sebagai pusat cluster ke-3     104,80  92,79 99,60
Untuk  menghitung  jarak  antara  titik  Centroid  dengan  titik  tiap  objek  menggunakan Euclidian  Distance menggunakan persamaan (1).
D x1,c1 = √(119,55 − 142,45) 2 + (119,84 − 145,87) 2 +   (107,36 − 118,84) 2 = 36,52 D x2,c1 = √(124,15 − 142,45) 2 + (122,32 − 145,87) 2 +   (115,41 − 118,84) 2 = 30,02 D x3,c1 = √(117,78 − 142,45) 2 + (123,63 − 145,87) 2 +   (133,35 − 118,84) 2 = 36,24 D x4,c1 = √(100,31 − 142,45) 2 + (128,94 − 145,87) 2 +   (100,22 − 118,84) 2 = 49,08 D x5,c1 = √(118,32 − 142,45) 2 + (118,29 − 145,87) 2 +   (109,22 − 118,84) 2 = 37,88 Dan seterusnya sampai diperoleh hasil dari D x34,c3.
3) Sehingga  didapat  tabel  jarak  dari Centroid dan  mencari  nilai  minimal  dari  ketiga Centroid .  Tabel  Jarak  dari Centroid adalah sebagai berikut :
Tabel 3. Jarak Centroid Iterasi ke-1 C1 C2 C3 Jarak Centroid  C1  C2  C3 36,5207  32,0946  31,7724  C3 1 30,0209  30,8442  38,6833  C1 1 36,2459  26,4034  47,5252  C2 1 49,0827  43,5907  36,4330  C3 1 37,8874  29,4389  30,4234  C2 1 40,6652  19,0963  34,2199  C2 1 0,0000 58,0587  67,8615  C1 1 30,7760  27,6773  43,8774  C2 1 34,2099  48,0420  54,3124  C1 1 78,1774  23,7442  38,8491  C2 1 65,2237  38,8675  19,0559  C3 1 53,6060  29,8801  17,0068  C3 1 58,0587  0,0000 31,1074  C2 1 62,9680  33,4765  7,5117 C3 1 49,6745  24,5637  19,5722  C3 1 … … … … …  …  … … … … … …  …  … 57,8220  31,9410  21,8963  C3 1 71,5162  31,5560  7,2422 C3 1
Selanjutnya  dalam  metode K-Means ,  perhitungan  berhenti  apabila Cluster pada  iterasi  yang  dihasilkan  sama pada iterasi sebelumnya. Maka selanjutnya mencari Cluster pada iterasi selanjutnya sampai nilai Iterasinya sama. Untuk
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 2, No 7, Desember 2021, Hal 454-459 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
mencari  nilai Centroid selanjutnya  dengan  menggunakan Centroid baru  pada  Iterasi  ke-1  dengan  menjumlahkan  nilai sesuai yang tertera pada Cluster di tabel diatas. Adapun Centroid baru untuk mencari Cluster selanjutnya adalah dengan menjumlahkan  nilai  yang  terpilih  pada Cluster tersebut  kemudian  memmbagikannya  sebanyak  jumlah  nilai  sebagai berikut :
𝐶 1,2018 = (124,15 + 142,45 + 153,04  + 195,63 + 129,71 + 126,50)/6 = 145,24 𝐶 2,2018 = (117,78 + 118,32 + 124,26 + 128,53 +  88,63 + 110,70 + 87,48 +  92,21 + 104,09 + 136,66 + 119,62)/11 = 111,662 𝐶 3,2018 = (119,55 + 100,31 + 94,42 + 106,81 + 110,16 + 119,35 + 112,69 + 110,48 + 104,80 + 122,41 + 111,47 + 132,27 + 106,72 + 123,30 + 105,49 + 126,51 + 97,78)/17 = 112,031 𝐶 1,2019 = 1427,24 𝐶 2,2019 = 111,00 𝐶 3,2019 = 104,402 𝐶 1,2020 = 112,277 𝐶 2,2020 = 124,87 𝐶 3,2020 = 101,73 Berikut, data Centroid baru Iterasi ke-1 adalah sebagai berikut:
Tabel 4. Centroid Baru Iterasi Ke-1 Centroid  2018 2019 2020 C1 145,247  127,24 112,277 C2 111,662  113,003  124,865 C3 112,031  104,402  101,734
Dengan menggunakan langkah – langkah yang sama seperti sebelumnya untuk menentukan Jarak dari Centroid dengan menggunakan Centroid baru Iterasi ke-1, maka berikut hasil Jarak dari Centroid :
Tabel 5. Jarak Centroid Iterasi ke-2 C1 C2 C3 Jarak Centroid  C1  C2  C3 27,18919  20,38167436  18,07036  C3 1 21,88821  18,22558303  25,59276  C2 1 34,80712  14,91169293  37,44839  C2 1 46,55703  31,46837886  27,23578  C3 1 28,53929  17,80637206  16,98491  C3 1 29,10556  13,31852348  24,3624 C2 1 19,94933  45,43650359  54,19951  C1 1 22,70161  17,98111116  32,40675  C2 1 15,48114  43,07133622  43,55679  C1 1 70,67761  33,07497825  42,59479  C2 1 56,71778  34,19840087  19,01405  C3 1 43,5408 23,53062056  7,299754  C3 1 48,18329  15,31783169  28,53163  C2 1 49,16685  32,98428847  9,606235  C3 1 35,52081  21,51999397  9,164998  C3 1 44,02094  36,6645006 14,41838  C3 1 48,45419  31,85538908  8,764963  C3 1 … … … … …  …  … … … … … …  …  … 40,45363  33,65544701  18,59294  C3 1 59,63689  33,93543769  18,36686  C3 1
Perulangan dilakukan hingga diperoleh hasil cluster yang sama antara iterasi 3 dan iterasi 4 sehingga perhitungan berhenti pada iterasi 4. Berikut adalah hasil cluster pada iterasi 4:
Tabel 6. Jarak Centroid Iterasi ke-4 C1 C2 C3 Jarak Centroid  C1  C2  C3 37,14474  20,12378614  16,75646  C3 1 32,32562  17,01564135  24,11682  C2 1 44,31278  12,7149867 36,03722  C2 1 55,84656  31,66124797  26,90981  C3 1 38,65475  17,6685567 15,59421  C3 1 38,72871  13,03504945  22,95011  C2 1
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 2, No 7, Desember 2021, Hal 454-459 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
C1 C2 C3 Jarak Centroid  C1  C2  C3 22,18657  43,46044069  52,83656  C1 1 32,34801  16,31803312  30,89846  C2 1 16,24101  42,19235169  42,43371  C1 1 80,6046 34,85298807  42,45774  C2 1 66,13501  35,73831373  19,89402  C3 1 53,1352 24,86781464  7,353994  C3 1 57,69591  16,95190672  27,74465  C2 1 57,6272 34,64454785  11,01799  C3 1 44,59432  22,64446682  8,109761  C3 1 51,92644  37,62908372  15,11299  C3 1 56,99527  33,52361617  10,13449  C3 1 … … … … …  …  … … … … … …  …  … 47,5166 34,81386421  18,55889  C3 1 68,8912 36,03853487  19,49838  C3 1
Berdasarkan  Tabel  6, Cluster 2  ( C1 )  memiliki  3  data  yang  diartikan  bahwa  provinsi  pertama  adalah  kategori yang  Angka  Partisipasi  Kasar  (Apk)  Rasio  Angka  Partisipasi  Kasar  Pendidikan  Yang  Diolah  Dari  BPS  Tahun  2018, 2019 Dan 2020 dari Jumlah 34 Provinsi dengan kategori tertinggi. Cluster 0 ( C2 ) memiliki 11 data dan Cluster 1 ( C3 ) memiliki  20  data  yang  diartikan  bahwa  provinsi  ketiga  adalah  kategori  yang  Angka  Partisipasi  Kasar  (Apk)  Rasio Angka  Partisipasi  Kasar  Pendidikan  Yang  Diolah  Dari  BPS  Tahun  2018,  2019  Dan  2020  dari  Jumlah  34  Provinsi dengan  katgori  rendah.  Setelah  diperoleh  hasil  akhir  dari  pengolahan  data  secara  manual  menggunakan  algoritma  k- means, selanjutnya dilakukan pengolahan data menggunakan tools rapidminer dengan  melakukan proses pembentukan permodelan yaitu melakukan importing data dan menghubungkan dengan operator k-means. Berikut adalah hasil dari pengolahan data menggunakan tools rapidminer.
Gambar 1. Kelompok Angka Partisipasi Kasar (Apk) Rasio Angka Partisipasi Kasar Pendidikan yang termasuk cluster 0
Hasil  pada cluster 0  (Sedang)  berjumlah  11  provinsi  Angka  Partisipasi  Kasar  (APK)  Rasio  Angka  Partisipasi Kasar Pendidikan Yang Diolah Dari BPS Tahun 2018, 2019 Dan 2020 dari 34 Provinsi. Ini menunjukan bahwa adanya beberpa  provinsi  yang  Angka  Partisipasi  Kasar  (APK)  Rasio  Angka  Partisipasi  Kasar  Pendidikan  yang  dengan pratisipasi  skala  sedang. Dan perlu  adanya penyuluhan dalam meningkat  Angka Partisipasi  Kasar (Apk) Rasio  Angka Partisipasi Kasar Pendidikan tersebut.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan,  penulis  menarik  beberapa  kesimpulan  diantaranya:  Jumlah  Cluster  yang digunakan pada data akta Angka Partisipasi Kasar (Apk) sebanyak 3 Cluster. Cluster tersebut diantaranya dengan jenis Angka Partisipasi  Kasar (Apk) Rasio  Angka Partisipasi  Kasar Pendidikan probilitas tinggi dengan kategori  Menengah (C1), dengan jenis Angka Partisipasi Kasar (Apk) Rasio Angka Partisipasi Kasar Pendidikan probilitas sedang dengan kategori  kecil  (C2)  dan  dengan  jenis  Angka  Partisipasi  Kasar  (Apk)  Rasio  Angka  Partisipasi  Kasar  Pendidikan probilitas rendah dengan kategori kecil (C3) berdasarkan data angka partisipasi kasar (apk) rasio angka partisipasi kasar pendidikan yang diolah dari BPS tahun 2018, 2019 dan 2020 dengan jumlah 34 provinsi.

## REFERENCES
[1] Istiqomah Anny, Sukidin, And S. Pudjo, “Analisis Partisipasi Pendidikan Pada Masyarakat Miskin Dusun Gumuk Limo Desa Nogosari  Kecamatan  Rambipuji  Kabupaten  Jember,” J.  Pendidik.  Ekon. ,  Vol.  12,  Pp.  227–235,  2018,  Doi:
10.19184/Jpe.V12i2.8553.
[2] T. Imandasari, E. Irawan, A. P. Windarto, And A. Wanto, “Algoritma Naive Bayes Dalam Klasifikasi Lokasi Pembangunan Sumber Air,” Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , 2019, Doi: 10.30645/Senaris.V1i0.81.
[3] M. A. Amri, A. P.  Windarto, A. Wanto, I. S. Damanik, And S. Informasi, “Analisis Metode K-Means Pada Pengelompokan Perguruan Tinggi,” Vol. 3, Pp. 674–679, 2019, Doi: 10.30865/Komik.V3i1.1677.
[4] J. P. Informatika, J. T. Hutabarat, I. Pendahuluan, A. D. Mining, And B. A. K-Means, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Menentukan Lokasi Promosi Produk Minuman Penurun Kolestrol Nutrive Benecol Pada Pt . Perkasa / Kalbe Nutrritionals,” Vol. 17, Pp. 465–472, 2018.
[5] N. A. Hasibuan Et Al. , “Implementasi Data Mining Untuk Pengaturan Layout,” Vol. 4, No. 4, Pp. 6–11, 2017.
[6] Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Edik Inform. , Vol. 2, No. 2, Pp. 213–219, 2017.
[7] C. Fadlan, S. Ningsih, And A. P. Windarto, “Penerapan Metode Naïve Bayes Dalam Klasifikasi Kelayakan Keluarga Penerima Beras Rastra,” Jutim , Vol. 3, No. 1, Pp. 1–8, 2018.
[8] M.  H.  Adiya  And  Y.  Desnelita,  “Jurnal  Nasional  Teknologi  Dan  Sistem  Informasi  Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk Clustering Data Obat-Obatan Pada Rsud Pekanbaru,” Vol. 01, Pp. 17–24, 2019.
[9] F. L. Sibuea, A. Sapta, S. Informasi, And S. Royal, “Pemetaan Siswa Berprestasi Menggunakan Metode K-Means Clustering,” Vol. Iv, No. 1, 2017.
[10]  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.