## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4464

## Pemetaan Karakteristik Sekolah Sasaran Promosi pada UNKRISWINA SUMBA menggunakan K-Means
Murry Albert Agustin Lobo, Sri Yulianto J Prasetyo, Kristoko D Hartomo *
FakultasTeknologi Informasi, Prodi Magister Sistem Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Indonesia Email: 1 972019015@student.uksw.edu, 2 sri.yulianto@uksw.edu, 3,* kristoko@uksw.edu Email Penulis Korespondensi: kristoko@uksw.edu
Abstrak− Pesatnya perkembangan teknologi berdampak pada bagaimana data dikumpulkan. Tingkat produktivitas data yang tinggi akan menjadi sia-sia apabila tidak diikuti dengan kemampuan mengolah data yang dapat menghasilkan informasi yang membantu  perkembangan  organisasi.  Penelitian  ini  bertujuan  membantu  Bagian  Promosi  UNKRISWINA  SUMBA  dalam memetakan  karakteristik  dari  sekolah  sasaran  kemudian  memberikan  alternatif  strategi  promosi  sebagai  masukkan  dalam merumuskan bentuk promosi  institusi. Data yang digunakan berupa data mahasiswa yang telah mendaftar di UNKRISWINA SUMBA sejak tahun 2016 – 2020. Pengolahan Data menggunakan konsep data mining dengan mengaplikasikan algoritma K- Means .  Algoritma K-Means digunakan  untuk clustering sekolah  sasaran  promosi  sebanyak  4  klaster.  Penentuan  klaster dilakukan  menggunakan elbow  method untuk  mengetahui  nilai  k yang  optimal untuk  melakukan  perhitungan.  Berdasarkan hasil pengolahan  berdasarkan  algoritma K-Means diketahui  bahwa sebanyak    8 sekolah  yang berada pada klaster 0  adalah sekolah dengan siswa terbanyak yang mendaftar pada UNKRISWINA SUMBA,  76 sekolah yang berada pada klaster 1 adalah sekolah dengan siswa paling sedikit yang mendaftar pada UNKRISWINA SUMBA, 21 sekolah yang berada pada klaster 2 adalah sekolah dengan siswa cukup banyak yang mendaftar pada UNKRISWINA SUMBA,  serta 1 sekolah yang berada klaster 3 adalah sekolah dengan siswa yang juga cukup banyak yang mendaftar pada UNKRISWINA SUMBA namun berfokus pada program studi Ekonomi Pembangunan dan Manajemen.
Kata Kunci: Data Mining; K-Means; Clustering; Elbow Method; Promosi
Abstract− The rapid development of technology has an impact on how data is collected. A high level of data productivity will be in vain if it is not followed by the ability to process data that can produce information that helps the development of the organization. This study aims to help the Promotion Section of UNKRISWINA SUMBA in mapping the characteristics of the target schools and then provide alternative promotion strategies as input in formulating forms of institutional promotion. The data used is in the form of student data who have registered at UNKRISWINA SUMBA since 2016 – 2020. Data processing uses the concept of data mining by applying the K-Means algorithm. K-Means algorithm is used for clustering promotion target schools as many as 4 clusters. Cluster determination is carried out using the elbow method to determine the optimal value of k to perform calculations. Based on the results of processing based on the K-Means algorithm, it is known that as many as 8 schools in cluster 0 are the schools with the most students enrolling in UNKRISWINA SUMBA, 76 schools in cluster 1 are schools with the fewest students enrolling in UNKRISWINA SUMBA, 21 schools those in cluster 2 are schools with quite a lot of students enrolling in UNKRISWINA SUMBA, and 1 school in cluster 3 is a school with quite a number of students enrolling in UNKRISWINA SUMBA but focusing on the Economic Development and Management study program.
Keywords : Data Mining; K-Means; Clustering; Elbow Method; Promotion

## 1 PENDAHULUAN
Banyaknya perguruan tinggi di Indonesia menyebabkan tingginya persaingan antar kampus dalam mendapatkan calon mahasiswa. Promosi menjadi salah satu cara untuk memperkenalkan kampus kepada calon mahasiswa agar dapat mengenal kampus serta berminat untuk melanjutkan studi ke kampus tersebut[1]. Data mahasiswa yang telah mendaftar ke kampus dapat  diolah menjadi  informasi  sebagai  masukkan dalam menjalankan aktivitas promosi. Besarnya data yang dihasilkan dapat menyebabkan institusi tenggelam dalam banyaknya data namun minim dalam informasi ataupun pengetahuan[2]. Data mahasiswa yang besar tersebut dapat diolah menggunakan data mining untuk mendapatkan informasi sebagai masukkan bagi promosi kampus.
Universitas  Kristen  Wira  Wacana  Sumba  (UNKRISWINA  SUMBA)  merupakan  salah  satu  perguruan tinggi yang terdapat di Kabupaten Sumba Timur, Provinsi Nusa Tenggara Timur. Sebagai satu-satunya Universitas di  Pulau Sumba, UNKRISWINA SUMBA menjadi  salah satu  kampus tujuan para calon mahasiswa atau siswa lulusan Sekolah Menengah Atas/ Sekolah Menengah Kejuruan atau yang sederajat (SMA/SMK sederajat) di Pulau Sumba  untuk  berkuliah.  Para  calon  mahasiswa  yang  berasal  dari  SMA/SMK  sederajat  mengetahui  informasi mengenai UNKRISWINA SUMBA melalui berbagai media promosi seperti sosialisasi di sekolah, media sosial, ataupun iklan yang disampaikan melalui website , radio, maupun baliho. Namun, pelaksanaan promosi seringkali tidak mampu mencapai target mahasiswa yang ditetapkan pada program studi tertentu. Selain itu, promosi yang dilakukan  tanpa  disertai  evaluasi  hasil  promosi  pada  periode  sebelumnya.  Disisi  lain,  data  mahasiswa  yang terdaftar pada UNKRISWINA SUMBA membentuk kumpulan data yang besar.
Penelitian sebelumnya terkait penerapan serta penggunaan algoritma K-Means telah banyak dilakukan di berbagai  bidang.  Penelitian  terkait Data  mining menggunakan  metode K-Means dengan  judul A  New HybridRouting Protocol Using a Modified K-Means Clustering Algorithm and Continuous Hopfield Network for VANET menyarankan protokol routing berbasis Clustering baru yang menggabungkan algoritma K-Means yang dimodifikasi dengan Continuous Hopfield Network dan Maximum Stable Set Problem (KMRP) untuk VANET [3]. Hasil simulasi telah membuktikan bahwa protokol yang dirancang berkinerja lebih baik di lingkungan kendaraan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4464
jalan raya, dibandingkan dengan skema terbaru yang dirancang untuk tujuan yang sama.Penelitian lainnya dengan judul A Novel Approach to the Optimization of a Public Bus Schedule Using K-Means and a Genetic Algorithm meneliti tentang optimalisasi  penjadwalan layanan bus menggunakan K-Means [4]. Pendekatan yang digunakan dimulai dengan pengaturan parameter dan persiapan data, menggunakan kumpulan data jadwal operasi bus yang sebenarnya.  Tiga  elemen  diidentifikasi  dari  dataset  ini:  zona  waktu  di  mana  layanan  bus  beroperasi,  jumlah pemberhentian yang dilakukan oleh setiap bus dalam setiap perjalanan, dan waktu tunggu di halte bus. K-Means Clustering digunakan  untuk  mengidentifikasi  kondisi  operasi  yang  sedang.  Hasil  dari  algoritma K-Means digunakan  sebagai  nilai  fitness  objektif  untuk  optimasi  jadwal  bus  menggunakan  algoritma  genetika.  Hasil percobaan  menunjukkan  bahwa  model  optimasi  yang  diusulkan  dapat  meningkatkan  waktu  tinggal  sementara mempertahankan biaya operasi pada tingkat saat ini atau kurang, dan peningkatan yang luar biasa dalam tingkat operasi dicapai dalam studi kasus.
Penelitian yang berjudul Short-term Forecasting of Individual Residential Load Based on Deep Learning and  K-Means  clustering [5],  mempelajari  tentang  metode  peramalan  beban  hunian  individu  jangka  pendek berdasarkan  kombinasi deep  learning dan K-Means  clustering ,  yang  mampu  mengekstraksi  kesamaan  beban hunian  secara  efektif  dan  melakukan  peramalan  beban  hunian  secara  akurat  di  tingkat  individu.  Hasil  dari penelitian  ini  menunjukkan  metode  yang  digunakan  dapat  mencapai  akurasi  prediksi  yang  jauh  lebih  tinggi, dibandingkan  dengan  metode benchmark .Penelitian  lainnya  dengan  judul Hazardous  Chemical  Accident Prevention  Based  on  K-Means  clustering  Analysis  of  Incident  Information mengusulkan  metode  generik pencegahan  kecelakaan  bahan  kimia  berbahaya  berdasarkan  analisis  pengelompokan K-Means dari  informasi insiden  untuk  menggambarkan  bagaimana  memecahkan  masalah[6].  Hasil  dari  penelitian  menunjukkan  bahwa metode  yang  diusulkan  untuk  pencegahan  kecelakaan  bahan  kimia  berbahaya  dapat  digunakan  untuk meningkatkan  klasifikasi  kecelakaan.  Hasil  klasifikasi  memungkinkan  untuk  menentukan  urutan  optimal  dari target  utama  yang  menjadi  fokus  dan  persyaratan  untuk  pencegahan  kecelakaan  dan  merumuskan  tindakan pencegahan.
Penelitian dengan judul Efficiency Analysis of Machine Learning Intelligent Investment Based on K-Means Algorithm memilih Capricorn Intelligence dari China Merchants Bank sebagai objek penelitian, dan menganalisis efisiensi investasi smart investment berdasarkan analisis clustering K-Means dan teknologi datamining [7]. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Capricorn memiliki keacakan tertentu dalam proses pemilihan dana, dan memilih untuk  mengurangi  tingkat  pengembalian  untuk  mengendalikan  risiko.  Portofolio  investasi  yang  diformulasikan untuk  nasabah  memiliki  waktu  yang  jelas.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  pembelajaran  mesin  berbasis algoritma K-Means membuat  analisis  konkret  efisiensi  investasi  Capricorn  Smart  Investment,  metode  ini  juga dapat digunakan untuk analisis efisiensi produk investasi pintar lainnya.
Berdasarkan  uraian  diatas,  penelitian  ini  dimaksudkan  untuk  menggunakan  Algoritma K-Means dalam bidang  promosi  perguruan  tinggi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasterkan  sekolah  sasaran  promosi berdasarkan  karakteristik  masing-masing cluster sehingga  menjadi  masukkan  dalam  penentuan  strategi  dan promosi UNKRISWINA SUMBA pada calon mahasiswa. Karakteristik atau ciri dari masing-masing cluster yang dimaksudkan adalah kemiripan antara satu objek dengan objek lainnya.

## 2 METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metodologi penelitian merupakan tahapan yang perlu dilalui dalam melakukan penelitian. Penelitian ini dilakukan melalui beberapa tahapan seperti yang terlihat pada gambar 1. Penelitian diawali dengan mengidentifikasi masalah yang  terdapat  pada  bagian  promosi  UNKRISWINA  SUMBA.  Setelah  diketahui  masalah  yang  terdapat  pada UNKRISWINA SUMBA, kemudian dilakukan peninjauan pustaka yang berkaitan dengan masalah tersebut untuk menemukan solusi pemecahan masalah. Selanjutnya dilakukan pengumpulan data, pembersihan data, transformasi data  dan  kemudian  menganalisis  data  menggunakan  K-means.Secara  umum  tahapan  yang  dilakukan  sebagai berikut:

## 2.1.1 Identifikasi Masalah
Pada tahapan ini dilakukan untuk mengetahui masalah yang terdapat pada UNKRISWINA SUMBA. Berdasarkan hasil  identifikasi  diketahui  bahwa  bagian  promosi  UNKRISWINA  SUMBA  belum  memiliki  pemetaan karakteristik sekolah sasaran dalam melakukan promosi.

## 2.1.2 Tinjauan Pustaka
Peninjauan  Pustaka  merupakan  cara  untuk  mengkaji  alternatif  solusi  bagi  permasalahan  yang  dihadapi. Berdasarkan  hasil  identifikasi  masalah, K-Means dapat  digunakan  untuk clustering sekolah  sasaran  promosi berdasarkan karakteristik masing-masing cluster .

## 2.1.3 Pengumpulan Data

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4464
Selanjutnya dilakukan pengumpulan data yang akan menjadi bahan analisis menggunakan K-Means . Data set yang dikumpulkan berasal dari Bagian Akademik UNKRISWINA SUMBA. Data tersebut merupakan data mahasiswa yang telah terdaftar di UNKRISWINA SUMBA.

## 2.1.4 Pembersihan Data
Pembersihan/ cleansing data  dimaksudkan  mengeliminasi  data  yang  tidak  konsisten.  Hal  ini  dilakukan  untuk menghindari kekosongan data ataupun adanya anomali pada kolom tertentu misalnya terdapat data numeric pada kolom data alfabet.

## 2.1.5 Transformasi Data
Transformasi data dilakukan untuk menyesuaikan data set dengan aplikasi yang akan digunakan sehingga dapat diolah  oleh  aplikasi.  Pada  tahapan  ini  juga  dilakukan  inisialisasi  data  yang  berjenis  alphabet  menjadi  numerik misalnya nama tempat menjadi simbol angka.

## 2.1.6 Analisis Data
Setelah dilakukan transformasi data, maka selanjut data set akan diolah dengan metode K-Means dengan bantuan aplikasi google collab . Hasil dari pengolahan berupa data yang telah dikelompokkan berdasarkan centroids yang telah ditentukan.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Data Mining
Data mining sangat menarik perhatian dunia sistem informasi dan masyarakat secara keseluruhan dalam beberapa tahun terakhir. Hal  ini dikarenakan ketersediaan data dalam jumlah besar dan kebutuhan untuk  mengubah data tersebut  menjadi  pengetahuan  dan  informasi  yang  berguna.  Informasi  dan  pengetahuan  yang  diperoleh  dapat diaplikasikan untuk melakukan segmentasi konsumen[8], menganalisis pencemaran udara[9],menganalisis faktor resiko gangguan pendengaran[10], dan klasifikasi kepuasan pengguna[11]. Ketersediaan data melimpah menjadi sarana  pendukung  bagi  pengambilan  keputusan  dan  alternatif  pemecahan  masalah  baik  bagi  individu  maupun organisasi,  perusahaan  dan  pemerintahan[12].  Pertumbuhan  data  yang  begitu  cepat  sangat  berdampak  bagi kapasitas penyimpanan atau repositori data. Jumlah data yang besar akan menjadi “kuburan data” apabila tidak diimbangi dengan kemampuan pengelolaan data yang baik[13]. Data mining dibagi menjadi beberapa kelompok berdasarkan tugas/pekerjaan yang dapat dilakukan yaitu Deskripsi, Klasifikasi, Estimasi, Prediksi, Pengklasteran ( clustering ) dan Asosiasi[14].
2.3 K-Means
K-Means merupakan  salah  satu  metode  dalam  kelompok clustering [15].  Dimana  pada  metode  ini  dilakukan pengelompokan data ( clustering ) dengan sistem partisi dan pemodelannya tanpa supervisi. Clustering merupakan teknik  data  mining  yang  digunakan  untuk  mengelompokkan  objek  data  ke  dalam cluster-cluster sehingga  data yang dimiliki oleh setiap cluster berbeda-beda[16]. Pengelompokan adalah metode analisis yang digunakan untuk mengelompokkan objek data ke dalam pengelompokan data yang dibutuhkan oleh setiap pengelompokan yang berbeda  dan  pengelompokan ini  dapat  dikategorikan  sebagai  pengelompokan  secara  hierarkis[17]. Keunggulan dari K-Means adalah mudah untuk diimplementasikan dan dijalankan; membutuhkan waktu relatif singkat; mudah diadaptasi; serta umum digunakan[18]. Algoritma K-Means melakukan clustering berbasis titik ( centroid ) dengan menentukan  tiga  parameter  yaitu  jumlah  Klaster, inisialisasi  Klaster  dan  jarak  sistem  yang  disesuaikan  dengan objek penelitian yang ada baik secara manual maupun dengan bantuan software . Terdapat beberapa pilihan rumus dalam menentukan jarak pada K-Means . Umumnya rumus yang sering  digunakan yaitu Euclidean dikarenakan tingkat  akurasinya  lebih  tinggi  dibandingkan  rumus  lainnya[19]. Tahapan  yang  dilakukan  pada K-Means yaitu sebagai berikut : 1. Menentukan jumlah cluster (K) Pada tahapan ini ditentukan jumlah cluster k yang akan di kelompokkan. Jumlah cluster yang ditentukan tidak boleh lebih banyak dari jumlah data. Contoh nya jika ingin mengelompokkan menjadi 5 cluster maka k = 5
Identifikasi Masalah
Tinjauan Pustaka Pengumpulan Data Pembersihan Data Transformasi Data Analisis Data Mulai Selesai

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4464
2. Menentukan asumsi titik pusat cluster ( centroids ) Penentuan titik pusat cluster atau centroids dapat dilakukan secara acak. Pemilihan dapat  dilakukan dengan memilih berdasarkan data pada kumpulan data yang tersedia. Misalnya jika ingin memilih 2 centroids dari total 10 data maka ada dapat memilih data ke 2 dan data ke 8.
3. Menghitung jarak ke centroids Pada tahapan ini dilakukan perhitungan jarak data ke centroids . Perhitungan jarak menggunakan rumus Euclidean yang digambarkan dalam persamaan 1.
𝑑 𝑥𝑦 = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 (1)
dimana : d xy : Jarak yang akan dihitung dari data set dan centroid yang ditentukan x : x1, x2… xn, merupakan titik centroid dan;
y : y1, y2… yn merupakan banyaknya n atribut (kolom)
4 Mengelompokkan objek berdasarkan jarak minimum
Setelah  dilakukan  perhitungan  jarak  ke centroids selanjutnya  adalah  mengelompokkan  data  ke centroids terdekat berdasarkan hasil perhitungan. Pengelompokkan dilakukan berdasarkan hasil terkecil dari perhitungan menggunakan persamaan 1 dimana hasil terkecil menunjukkan bahwa objek tersebut lebih dekat ke centroids yang memiliki hasil perhitungan terkecil.
5 Menghitung centroids baru
Sebelum melanjutkan ke iterasi berikutnya, perlu dilakukan perhitungan centroids baru berdasarkan data yang dikelompokkan. Centroids baru  yang  diperoleh  kemudian  dijadikan  acuan  untuk  melakukan  perhitungan berikutnya. Untuk menghitung centroids baru dilakukan dengan persamaan 2.
𝐶 𝑘𝑗 = ∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑝 𝑖=1 𝑝 (2)
dimana : C kj : Centroids yang ingin dihitung X ij : Data hasil perhitungan sebelumnya pada masing-masing centroids p : Total banyaknya data pada centroids
6 Mengulangi Tahapan 2 hingga 4 apabila terdapat objek yang berpindah Lakukan  kembali  tahap  2  hingga  4  hingga  tidak  ada  objek  yang  berpindah  ke centroids lainnya.  Hal  ini dimaksudkan agar mendapatkan hasil clustering yang optimal. Apabila tidak ada data yang berpindah centroids maka proses perhitungan dapat dihentikan dan telah mencapai clustering yang optimal.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengumpulan data dilakukan pada Bagian Akademik UNKRISWINA SUMBA sebagai data utama. Data ini adalah seluruh mahasiswa UNKRISWINA SUMBA dimulai dari tahun angkatan 2016 hingga 2020. Melalui data tersebut dapat dipetakan inputan asal sekolah mahasiswa yang menjadi sasaran promosi oleh Bagian Promosi pada tahun- tahun sebelumnya. Dari hasil pengumpulan data diperoleh data mahasiswa sebanyak 3144 mahasiswa. Pada data set terdiri dari Data yang diperoleh terdiri dari Nama Lengkap, Jenis Kelamin, Kota Lahir, Tempat Lahir, Tanggal Lahir, Agama, Alamat, Kota, No. Telepon, No. HP, Email, NIM, Angkatan, Program Studi, Nomor Tes Masuk, Tanggal  Terdaftar,  Sumber  Dana,  Tahun  Daftar  SMTA,  Tahun  Lulus  SMTA,  Jurusan  SMTA,  Nama  SMTA, Penghasilan dan Mampu / Tidak.
Langkah selanjutnya yang perlu dilakukan yaitu pembersihan atau cleansing Data. Hal ini diperlukan untuk mengeliminasi  data  yang  tidak  konsisten  pada  data  set.  Inkonsistensi  data  dapat  berupa  kekosongan  pada cell ataupun  adanya  anomali  pada  kolom  tertentu.  Pada  tahapan  pembersihan  data  hingga  analisis  data  akan dilakukan menggunakan bantuan software google collab . Dalam tahapan ini akan dilakukan pemilihan kolom yang akan  digunakan  sebagai  variabel  dalam  analisis.  Kolom  yang  ditentukan  menjadi  variabel  dipilih  berdasarkan kolom yang  memiliki inputan yang rata-rata sama banyaknya dengan kolom lainnya. Selain itu, kolom  lainnya yang  dipilih  menjadi  variabel  merupakan  kolom yang  mempunyai  nilai  numerik  sehingga  dapat  dihitung  jarak antar inputan dalam kolom tersebut.
Setelah  itu,  perlu  dilakukan  eliminasi  terhadap  data  yang  inputnya  kosong.  Dari  pembersihan  diperoleh kolom  yang  akan  diolah  yaitu  Nama_Lengkap,  Jenis_Kelamin,  Agama,  Kota,  angkatan,  Program_Studi, Jurusan_SMA, Asal_SMA, Penghasilan, dan Mampu  / Tidak dengan jumlah baris data sebanyak 2187. Setelah dilakukan  pembersihan,  data  dikelompokkan  berdasarkan  Asal  Sekolah  dengan  nilai  baris  adalah  jumlah mahasiswa.  Dataset  harus  dibuat  lebih  detail,  misalnya  data  Jurusan  SMA  dapat  dipisah  per  masing-masing jurusan, agar variabel lebih spesifik dalam pengelompokkan data. Ada juga beberapa data yang dibuang agar lebih efektif dalam melakukan pengujian seperti Nama, Agama, Kota, dan Mampu / Tidak. Pada tahap ini variabel data set yang telah dipilih dikonversi menjadi variabel kategorikal melalui proses one hot encode . Melalui proses ini dilakukan pembentukan kolom baru dari variabel kategorikal dimana setiap kategori diganti dengan nilai 0 yang mewakili tidak ada dan nilai 1 yang mewakili ada.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4464
Gambar 2.Elbow Method untuk mencari nilai k
Gambar 3. Hasil Clustering
Selanjutnya  dilakukan  analisis  menggunakan  algoritma  K-Means.  Dalam  mengklasterkan  data  terlebih dahulu perlu dilakukan perhitungan untuk mendapatkan nilai k yang optimal berdasarkan inersia. Perhitungan nilai k tersebut dapat dilakukan menggunakan elbow method . Berdasarkan hasil perhitungan dapat ditentukan nilai k optimal adalah 4. Hal ini dikarenakan grafik cenderung landai setelah nilai 4. Hal tersebut juga mempengaruhi ciri atau  karakteristik  dari  masing-masing  klaster.  Setelah  diketahui  jumlah  klaster  yaitu  4,  maka  dilakukan perhitungan untuk mengklasterkan data.
Berdasarkan  hasil clustering diperoleh  hasil  yaitu  sebanyak  8  sekolah  pada  klaster  0,  76  sekolah  pada klaster 1, 21 sekolah pada klaster 2, dan 1 sekolah pada klaster 3. Selanjutnya perlu dilakukan eksplorasi  lebih lanjut  dari  masing-masing  klaster  untuk  mengetahui  ciri  atau  karakteristiknya.  Hal  ini  diperlukan  agar  dapat memberikan masukkan strategi promosi yang sesuai dengan ciri atau karakteristik dari masing-masing klaster.

## 3.1 Klaster 0
Klaster  0  beranggotakan  8  sekolah  dan  pada  tabel  1  menunjukkan  klaster  0  terdiri  atas  sekolah-sekolah  yang lulusannya paling banyak masuk ke UNKRISWINA SUMBA yaitu berkisar 4 – 32 orang. Selanjutnya, pada tabel 1  menunjukkan  klaster  0  terdiri  atas  sekolah-sekolah  yang  banyak  lulusannya  memilih  program  studi  teknik informatika (TIF)  berkisar  sekitar  32  orang  diikuti  dengan  program  studi  manajemen (MAN)  sebagai  tertinggi kedua berkisar sekitar 27 orang. Berikutnya, pada tabel 2 menunjukkan Klaster 0 terdiri atas sekolah-sekolah yang banyak lulusannya masuk ke UNKRISWINA SUMBA berasal dari jurusan IPS berkisar sekitar 80 orang diikuti dengan jurusan IPA berkisar sekitar 40 orang dan jurusan bahasa berjumlah 10 orang.
Tabel 1. Karakteristik Pertama Klaster 0 Program Studi index AGB AGT EP HUK MAN PBI PMT PTK TIF THP count 8 8 8 8 8 8
8 8 8 8 mean 7.75 7.125 9.87 11.12 27.37 12.87 12.2 10 32.62 4.875 std 2.37 4.54 2.79 5.24 9.75 7.86 7.55 7.55 11.04 3.48 min 4 2 6 4 17 4
4 1 15 0 25% 6.5 5.25 8.5 7.75 21.5 7.5 6.5 5.75 26.75 2.25 50% 8 6 10 11.5 24.5 11 11.5 7.5 32.5 6 75% 9.25 7.75 10.5 15.25 30 16.75 15.2 12.7 35.75 7.25 max 11 15 15 18
45 28
26 22 51 9
Tabel 2. Karakteristik Kedua Klaster 0
Jurusan SMA/SMK
in d ex AP AKUN T AN S I L ain -lai n E k on om i P ar iwis at a
P er tan ian
P et er n ak an S os ial T ek n ik
B ah as a
IP A
IP S
count 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 mean 0.12 0.25 0.87 0 0.12 1.37 1.12 0.12 0.87 10 40.38 80.63 std 0.35 0.70 2.10 0 0.35 3.88 3.18 0.35 2.47 6.92 10.66 20.21 min 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 22 49 25% 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6.75 32.8 69.8 50% 0 0 0 0 0 0 0 0 0 11 45 79 75% 0 0 0.25 0 0 0 0 0 0 15.3 48.3 87.8 max 1 2 6 0 1 11 9 1 7 18 51 116
Berdasarkan  kedua  karakteristik  atau  ciri-ciri  dari  klaster  0,  maka  UNKRISWINA  SUMBA  dapat memberikan  prioritas  bagi  mahasiswa  yang  berasal  dari  sekolah  yang  berada  pada  klaster  0  dalam  pemberian beasiswa  sebagai  bentuk  promosi.  Selain  itu,  promosi  dalam  bentuk  visitasi  ke  sekolah  dapat  menyasar  secara

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4464
langsung pada jurusan SMA yang menjadi peminat tertinggi klaster 0 yaitu SMA jurusan IPS, dan IPA. Sedangkan untuk jurusan SMA/SMK lainnya bentuk promosi yang diberikan dapat berupa pengenalan program studi berupa pelatihan ataupun workshop berguna bagi siswa. Selain itu, pada klaster 0 dapat diberikan pengenalan lebih bagi program  studi  yang  belum  menjadi  tujuan  utama  dari  calon  mahasiswa  yang  berada  pada  klaster  0  seperti Teknologi Hasil Perikanan (THP), Agroteknologi (AGT) dan Agribisnis (AGB) ataupun program studi yang belum memenuhi target mahasiswa yang mendaftar pada program studi tersebut.

## 3.2 Klaster 1
Klaster 1 merupakan klaster dengan anggota sekolah sasaran promosi terbanyak yang beranggotakan 76 sekolah namun lulusannya paling sedikit yang masuk ke UNKRISWINA SUMBA. Pada tabel 3 menunjukkan klaster 1 hanya  bekisar  1  orang  disetiap  program  studi.  Berikutnya,  tabel  3  menunjukkan  Klaster  1  terdiri  atas  sekolah- sekolah  yang  banyak  siswanya  memilih  program  studi  manajemen  (MAN)  diikuti  dengan  program  studi peternakan (PTK). Kedua program  studi tersebut merupakan program  studi favorit pada klaster 1. Selanjutnya, pada tabel 4 menunjukkan Klaster 1 terdiri atas sekolah-sekolah yang banyak siswanya masuk ke UNKRISWINA SUMBA berasal dari SMA/SMK jurusan IPS diikuti dengan jurusan IPA dan teknik tertinggi.
Tabel 3. Karakteristik Pertama Klaster 1 Program Studi index AGB AGT EP HUK MAN PBI PMT PTK TIF THP count 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 mean 0.22 0.17 0.26 0.18 0.6 0.39 0.15 0.56 0.52 0.19 std 0.5 0.5 0.6 0.6 1 0.8 0.5 0.9 1.1 0.6 min 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 25% 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 50% 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 75% 0 0 0 0 1 0.3 0 1 1 0 max 2 2 2 4 6 4 3 4 6 3 Tabel 4. Karakteristik Kedua Klaster 1
Jurusan SMA/SMK
in d ex AP AKUN T AN S I L ain -lai n E k on om i
P ar iwis at a
P er tan ian P et er n ak an S os ial T ek n ik B ah as a IP A IP S count 76 76 76
76 76
76 76 76 76 76 76 76 mean 0 0.02 0.21 0.09 0.02 0.09 0.11 0.01 0.48 0.1 0.85 1.26 std 0 0.22 0.63 0.33 0.16 0.37 0.39 0.11 1.96 0.38 1.49 2.59 min 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 25% 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 50% 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.5 75% 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 max 0 2 4 2 1 2 2 1 16 2 10 15
Berdasarkan  kedua  karakteristik  atau  ciri-ciri  dari  klaster  1,  maka  UNKRISWINA  SUMBA  perlu melakukan pendekatan yang lebih intensif pada sekolah-sekolah yang berada dalam klaster 1 dalam melakukan promosi. Bentuk promosi dapat berupa visitasi untuk pengenalan UNKRISWINA SUMBA pada calon mahasiswa, serta  dapat  membangun  kerja  sama  berkelanjutan  dengan  sekolah-sekolah  yang  berada  di  klaster  1.  Hal  ini diperlukan  untuk  calon  mahasiswa  yang  berasal  dari  sekolah  yang  berada  pada  klaster  1  dapat  lebih  mengenal berbagai program studi yang ada di UNKRISWINA SUMBA. Selain itu, bentuk promosi lainnya dapat dilakukan dengan  mengarahkan  mahasiswa  UNKRISWINA  SUMBA  untuk  melakukan  kerja  praktek  atau  sejenisnya  di sekolah sasaran promosi yang berada di klaster 1.

## 3.3 Klaster 2
Klaster 2 beranggotakan 21 sekolah dan pada tabel  5 menunjukkan Klaster 2 terdiri  atas sekolah-sekolah yang lulusannya cukup banyak  masuk ke UNKRISWINA SUMBA berkisar 2 – 7 orang. Jumlah lulusan yang berada pada klaster 2 berada di antara jumlah yang lulusan yang berada pada klaster 0 dan klaster 1. Berikutnya, tabel 5 menunjukkan  Klaster  2  terdiri  atas  sekolah-sekolah  yang  banyak  lulusannya  memilih  program  studi  teknik informatika  (TIF)  diikuti  dengan  program  studi  manajemen  (MAN).  Selanjutnya,  pada  tabel  6  menunjukkan Klaster  2  terdiri  atas  sekolah-sekolah  yang  banyak  siswanya  masuk  ke  UNKRISWINA  SUMBA  berasal  dari

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4464
SMA/SMK jurusan IPS diikuti dengan jurusan IPA lalu jurusan teknik yaitu berjumlah 16, 7 dan 4 orang berturut- turut.
Tabel 5. Karakteristik Pertama Klaster 2 Program Studi index AGB AGT EP HUK MAN PBI PMT PTK TIF THP count 21 21 21 21 21 21 21 21 21 21 mean 2.14 2.52 2.57 2.57 6.09 4.19 3.04 3.09 7.23 2.28 std 1.6 2.3 2 2.6 4.9 5.6 2 2 6.4 2.1 min 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 25% 1 1 1 1 2 1 2 2 2 1 50% 2 2 2 1 5 2 3 3 5 2 75% 3 3 4 4 10 4 4 4 10 4 max 5 9 7 8 17 24 7 9 22 7 Tabel 6. Karakteristik Kedua Klaster 2
Jurusan SMA/SMK
in d ex AP AKUN T AN S I L ain -lai n E k on om i
P ar iwis at a
P er tan ian P et er n ak an S os ial T ek n ik B ah as a IP A IP S
count 21 21 21 21 21 21 21 21 21 21 21 21 mean 0 0 1.19 0.23 0 2.95 1.28 0.28 4 2 7.33 16.5 std 0 0 1.63 0.53 0 6.15 2.79 0.56 12.4 3.54 8.02 16.5 min 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 25% 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 50% 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 7 14 75% 0 0 2 0 0 3 2 0 2 3 10 24 max 0 0 5 2 0 26 12 2 57 12 33 54
Berdasarkan kedua ciri diatas, promosi pada sekolah yang berada di klaster 2 dapat ditingkatkan lagi dengan dibarengi pengenalan program studi lainnya yang belum terlalu diminati oleh lulusan dari sekolah-sekolah sasaran promosi yang berada pada klaster 2 dengan berfokus pada lulusan pada jurusan yang siswa memiliki minat yang tinggi  pada  UNKRISWINA  SUMBA,  yaitu  siswa  dengan  SMA/SMK  jurusan  IPS, IPA  dan teknik.  Selain  itu, bentuk  promosi  lainnya  dapat  berupa  pemberian beasiswa  bagi  calon  mahasiswa  yang  mendaftar pada  periode awal pendaftaran mahasiswa baru ataupun pemotongan biaya perkuliahan pada periode awal registrasi semester.

## 3.4 Klaster 3
Klaster 3 beranggotakan satu sekolah dan pada tabel 7 menunjukkan klaster 3 terdiri atas sekolah yang siswanya cukup  banyak  masuk  ke  UNKRISWINA  SUMBA  tertinggi  kedua  setelah  klaster  0  dengan  jumlah  99  orang. Berikutnya, tabel 7 menunjukkan Klaster 3 terdiri atas sekolah-sekolah yang banyak siswanya memilih program studi manajemen (MAN) dengan jumlah 44 orang dengan program studi teknik informatika (TIF) dengan jumlah 17  orang.Selanjutnya,  pada  tabel  8  menunjukkan  Klaster  3  terdiri  atas  sekolah-sekolah  yang  banyak  siswanya masuk  ke  UNKRISWINA  SUMBA  berasal  dari  jurusan  ekonomi  sebanyak  53  orang  diikuti  dengan  jurusan akuntansi sebanyak 12 orang kemudian administrasi perkantoran (AP) sebanyak 12 orang.
Tabel 7. Karakteristik Pertama Klaster 3 Program Studi index AGB AGT EP HUK MAN PBI PMT PTK TIF THP count 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 mean 4 2 8 8 44 1 9 2 17 4 std NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN min 4 2 8 8 44 1 9 2 17 4 25% 4 2 8 8 44 1 9 2 17 4 50% 4 2 8 8 44 1 9 2 17 4 75% 4 2 8 8 44 1 9 2 17 4 max 4 2 8 8 44 1 9 2 17 4

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4464
Tabel 8. Karakteristik Kedua Klaster 3
Jurusan SMA/SMK in d ex AP AKUN T AN S I L ain -lai n E k on om i P ar iwis at a P er tan ian P et er n ak an S os ial T ek n ik B ah as a IP A IP S
count 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 mean 12 12 10 53 7 0 0 1 1 0 2 1 std NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN min 12 12 10 53 7 0 0 1 1 0 2 1 25% 12 12 10 53 7 0 0 1 1 0 2 1 50% 12 12 10 53 7 0 0 1 1 0 2 1 75% 12 12 10 53 7 0 0 1 1 0 2 1 max 12 12 10 53 7 0 0 1 1 0 2 1
Berdasarkan  kedua  karakteristik  diatas,  dapat  disimpulkan  bahwa  mahasiswa  yang  berasal  dari  sekolah yang berada pada klaster 3 umumnya berasal dari SMK jurusan ekonomi, akuntansi dan administrasi perkantoran sehingga ketika mendaftar ke UNKRISWINA SUMBA maka secara mayoritas akan memilih program studi yang berhubungan dengan jurusannya ketika masih bersekolah yaitu program studi manajemen. Strategi promosi yang dapat dilakukan pada sekolah yang berada pada klaster 3 yaitu dengan mengenalkan program studi lainnya yang cukup berkaitan dengan latar belakang studi calon mahasiswa seperti program studi Ekonomi Pembangunan (EP). Sedangkan  bagi  program  studi  lainnya  dapat  melakukan  pengenalan  berupa  visitasi  dan workshop agar  calon mahasiswa  yang  sekolahnya  berada  di  klaster  3  dapat  lebih  mengenal  dan  mengetahui  berbagai  program  studi lainnya yang berada di UNKRISWINA SUMBA.

## 4. KESIMPULAN
Algoritma  K-Means  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  data  mahasiswa  dengan  mengklasterkan  berdasarkan karakteristik  atau  ciri  dari      sekolah  yang  diklasterkan.  Klaster  0  merupakan  klaster  dengan  asal  sekolah  yang paling  banyak  menyumbang  lulusannya  untuk  menjadi  mahasiswa  di  UNKRISWINA  SUMBA.  Klaster  0 didominasi  oleh  lulusan  dari  jurusan  IPS,  IPA  dan  Bahasa  serta  umumnya  berada  pada  program  studi  Teknik Informatika dan Manajemen. Siswa yang berasal dari sekolah sasaran yang berada pada klaster ini dapat diberikan beasiswa  sebagai  bentuk  promosi.  Selain  itu,  visitasi  yang  dilakukan  dapat  langsung  menyasar  pada  berbagai jurusan sekolah yang paling dominan yaitu IPS, IPA dan Bahasa; sedangkan bentuk promosi jurusan SMA/SMK lainnya dapat berupa pengenalan program studi lainnya yang belum terlalu diminati oleh pada klaster ini seperti Teknologi  Hasil  Perikanan  (THP),  Agroteknologi  (AGT)  dan  Agribisnis  (AGB).  Berikutnya  pada  klaster  1 merupakan klaster dengan asal sekolah yang paling sedikit menyumbang lulusannya untuk menjadi mahasiswa di UNKRISWINA SUMBA. Klaster 1 didominasi oleh lulusan SMA/SMK yang berasal dari jurusan IPS, IPA dan Teknik  serta umumnya berada pada program  studi Manajemen dan Peternakan. Peran promosi  perlu dilakukan lebih  intensif  pada  sekolah  yang  berada  pada  klaster  ini.  Berbagai  promosi  seperti  pengenalan  kampus  serta membangun kerja sama berkelanjutan dengan sekolah sasaran yang berada pada klaster ini, khususnya melalui program studi Manajemen dan Peternakan. Kerjasama tersebut dapat berupa workshop atau pelatihan baik bagi guru maupun siswa sekolah sasaran untuk memberikan pengenalan kampus lebih intensif.
Selanjutnya  yaitu  klaster  2  merupakan  klaster  dengan  asal  sekolah  yang  cukup  banyak  menyumbang lulusannya untuk menjadi mahasiswa di UNKRISWINA SUMBA. Jumlahnya cukup banyak dibandingkan dengan klaster  1.  Klaster  2  didominasi  oleh  lulusan  SMA/SMK  yang  berasal  dari  jurusan  IPS,  IPA  dan  Teknik  serta umumnya  berada  pada  program  studi  Teknik  Informatika  dan  Manajemen.  Pengenalan  kampus  pada  sekolah sasaran promosi yang berada di klaster 2 dapat difokuskan pada program studi yang belum terlalu diminati oleh lulusan SMA/SMK dari klaster ini. Pemberian potongan biaya perkuliahan pada periode tertentu seperti potongan biaya pendaftaran pada masa pendaftaran gelombang pertama juga dapat diterapkan bagi lulusan yang berasal dari klaster 2. Yang terakhir yaitu klaster 3 yang merupakan klaster yang cukup unik dimana sekolah sasaran promosi yang berasal pada klaster ini hanya 1 (satu) sekolah yaitu SMKN 1 Waingapu. Jumlah lulusan yang berasal dari klaster melampaui jumlah lulusan yang berasal dari sekolah sasaran promosi yang berada di klaster 1 dan 2. Klaster 3 didominasi oleh lulusan yang berasal dari jurusan Ekonomi, Akuntansi dan Administrasi serta umumnya berada pada program studi Manajemen. Umumnya lulusan yang berada di klaster ini berminat pada program studi yang sesuai  dengan  jurusan  ketika  bersekolah  seperti  manajemen.  Karakteristik  ini  dapat  dimanfaatkan  untuk memperkenalkan serta mendorong lulusan yang berasal dari klaster ini untuk mendaftar pada program studi yang sejenis dengan manajemen yaitu program studi ekonomi pembangunan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4464
Berdasarkan  hasil  pemrosesan  menggunakan  Algoritma  K-Means  diketahui  bahwa  terdapat  4  klaster sekolah sasaran promosi dengan karakteristik atau cirinya masing-masing. Setiap klaster perlu diberikan perlakuan khusus  dalam  menerapkan  strategi  promosi.  Bentuk  promosi  lainnya  dapat  dikembangkan  sesuai  dengan kebutuhan UNKRISWINA SUMBA dengan memperhatikan kemampuan dari kampus. Oleh karena itu, penelitian ini  diharapkan  menjadi  masukkan  bagi  manajemen  UNKRISWINA  SUMBA  secara  umumnya  dan  Bagian Promosi pada khususnya untuk mendukung kegiatan promosi serta menentukan strategi kerjasama dengan sekolah sasaran  promosi.  Penelitian  selanjutnya  dapat  dilakukan  perancangan  dan  implementasi  sistem  pendukung keputusan dalam penentuan strategi promosi menggunakan algoritma K-Means.

## REFERENCES
[1] H. Kusumo, E. Sediyono, and M. Marwata, “Analisis Algoritma Apriori untuk Mendukung Strategi Promosi Perguruan Tinggi,” Walisongo J. Inf. Technol. , vol. 1, no. 1, p. 49, 2019.
[2] A. K. Sandhu, “Big Data with Cloud Computing: Discussions and Challenges,” Big Data Min. Anal. , vol. 5, no. 1, pp. 32–40, 2022.
[3] K. Kandali, L. Bennis, and H. Bennis, “A New Hybrid Routing Protocol Using a Modified K-Means Clustering Algorithm and Continuous Hopfield Network for VANET,” IEEE Access , vol. 9, pp. 47169–47183, 2021.
[4] Y. Shima, R. A. Kadir, and F. H. Ali, “A Novel Approach to the Optimization of a Public Bus Schedule Using K-Means and a Genetic Algorithm,” IEEE Access , vol. 9, pp. 73365–73376, 2021.
[5] F. Han, T. Pu, M. Li, and G. Taylor, “Short-Term forecasting of individual residential load based on deep learning and K-means clustering,” CSEE J. Power Energy Syst. , vol. 7, no. 2, pp. 261–269, 2021.
[6] F. Deng, W. Gu, W. Zeng, Z. Zhang, and F. Wang, “Hazardous chemical accident prevention based on k-means clustering analysis of incident information,” IEEE Access , vol. 8, pp. 180171–180183, 2020.
[7] L.  Li,  J.  Wang,  and  X.  Li,  “Efficiency  Analysis  of  Machine  Learning  Intelligent  Investment  Based  on  K-Means Algorithm,” IEEE Access , vol. 8, pp. 147463–147470, 2020.
[8] B.  E.  Ketherin,  A.  A.  Arifiyanti,  and  A.  Sodik,  “ANALISA  SEGMENTASI  KONSUMEN  MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING,” Pros. Semin. Nas. Sains dan Teknol. Terap. , pp. 51–58, 2018.
[9] P.  Govender  and  V.  Sivakumar, Application  of  k-means  and  hierarchical  clustering  techniques  for  analysis  of  air pollution: a review (1980-2019) . Turkish National Committee for Air Pollution Research and Control, 2019.
[10]  E. B. N. Arias, B. M. G. Nuñez, L. N. Fernández, and M. Jorge, “CRISP-DM and K-means neutrosophic in the analysis of risk factors for hearing loss in children . CRISP-DM y K-means neutrosofía en el análisis de factores de riesgo de pérdida de audición en niños .,” vol. 16, pp. 73–81, 2021.
[11]  K.  Surya et  al. ,  “Model  Klasifikasi  Analisis  Kepuasan  Pengguna  Perpustakaan  Online  Menggunakan  K-Means  dan Decission Tree,” vol. 8, no. 6, pp. 323–329, 2021.
[12]  K. Dhalmahapatra, R. Shingade, H. Mahajan, A. Verma, and J. Maiti, “Decision support system for safety improvement: An approach using multiple correspondence analysis, t-SNE algorithm and K-means clustering,” Comput. Ind. Eng. , vol. 128, no. December 2018, pp. 277–289, 2019.
[13]  M. Y. Santos and C. Costa, Big Data: Concepts, Warehousing, and Analytics . River Publishers, 2020.
[14]  B. Balusamy, N. A. R, S. Kadry, and A. H. Gandomi, “Introduction to the World of Big Data,” in Big Data: Concepts, Technology, and Architecture , Wiley Telecom, 2021, pp. 1–29.
[15]  K. P. Sinaga and M. S. Yang, “Unsupervised K-means clustering algorithm,” IEEE Access , vol. 8, pp. 80716–80727, 2020.
[16]  J. C. Bezdek, Elementary Cluster Analysis: Four Basic Methods that (Usually) Work . River Publishers, 2022.
[17]  B.  Balusamy,  N.  A.  R,  S.  Kadry,  and  A.  H.  Gandomi,  “Cluster  Analysis,”  in Big  Data:  Concepts,  Technology,  and Architecture , Wiley Telecom,pp. 259–292, 2021.
[18]  Nurhayati, T. S. Kania, L. K. Wardhani, N. Hakiem, Busman, and H. Maarif, “Big Data Technology for Comparative Study of K-Means and Fuzzy C-Means Algorithms Performance,” Proc. 2018 7th Int. Conf. Comput. Commun. Eng. ICCCE 2018 , pp. 202–207, 2018.
[19]  M. Nishom, “Perbandingan Akurasi Euclidean Distance, Minkowski Distance, dan Manhattan Distance pada Algoritma K-Means Clustering berbasis Chi-Square,” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 4, no. 1, pp. 20–24, 2019.