Vol. 16, No. 2, June 2023, pp. 109~118 eISSN: 2502-339X, pISSN: 1979-276X, DOI: 10.30998/faktorexacta.v16i2.17067
 109

## Algoritma K-Means Untuk Mengetahui Minat Siswa Terhadap Jurusan Teknik Informatika
Putri Dina Mardika
Teknik Informatika, Universitas Indraprasta PGRI, Indonesia
Article Info ABSTRACT Article history: Received March 23, 2023 Revised June 7, 2023 Accepted June 30, 2023
There  are  already  many  information  technology-based  companies  in  the capital city, many job vacancies may be opened because they require experts with an educational background in informatics engineering. The research was conducted  on  YMIK  2  Jakarta  high  school  students  who  concentrated  on science  and  social  studies.  YMIK  2  High  School  students  are  familiar  with information technology devices because there is a computer lab as a student facility for conducting computer learning activities. And there is an internet network  in  the  form  of  free  Wi-Fi  at  school.  Researchers  used  data  mining techniques with the K-Means algorithm and RapidMiner tools to process data to produce some conclusions about groupings related to whether or not YMIK 2 Jakarta High School students are interested in the Informatics Engineering major.  The  researcher  divided  the  clusters  into  2  groups  consisting  of cluster_0 which means students who are interested in informatics engineering and  cluster_1  which  means  students  who  are  not  interested  in  informatics engineering.  The  data  set  used  in  this  study  was  50  data,  according  to  the students participating in SMA YMIK 2 Jakarta. From the results of this study, it  is  known  that  students  who  are  interested  in  majoring  in  informatics engineering  are  more  numerous  than  students  who  are  not  interested  in majoring  in  informatics  engineering  based  on  the  k-means  clustering algorithm.
Keywords: Data Mining
K-Means Algorithm
RapidMiner Informatics Engineering
Copyright © 2023 Universitas Indraprasta PGRI.
All rights reserved.

## Corresponding Author:
Putri Dina Mardika, Teknik Informatika, Universitas Indraprasta PGRI, Jl. Nangka No. 58 C, Tanjung Barat, Jagakarsa, Jakarta Selatan. Email: putridinamar@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini,  era  digital  semakin  merambah  kehidupan  masyarakat.  Segala  aspek  seperti  ekonomi, kesehatan,  sosial,  hingga  pendidikan  tak  luput  dari  serba  digital.  Masyarakat  menjadi  konsumtif  dalam menggunakan  perangkat  teknologi  karena  mempermudah  dalam  beraktivitas,  bekerja,  dan  belajar.  Dengan demikian, saat ini sudah banyak perusahaan berbasis teknologi informasi di ibu kota, dan banyak lowongan pekerjaan yang mungkin dibuka karena membutuhkan tenaga ahli dengan latar belakang pendidikan jurusan teknik informatika.
Penggunaan teknologi informasi membuat banyak pertukaran data dan membutuhkan kecepatan saat melakukannya  agar  kegiatan  tersebut  tercatat  dan  tersimpan  dalam  sebuah database [1].  Dari  sini  dapat dipastikan bahwa data merupakan sumber daya yang berharga di era saat ini, dan dapat digunakan sebagai cara untuk mengambil keputusan di masa kini dan masa depan.
Sekolah Menengah Atas atau SMA memiliki beberapa jurusan yang harus dipilih oleh siswa sekolah pada jenjang 2. Jurusan tersebut antara lain memiliki konsentrasi bidang IPA dan IPS. Siswa dapat memilih
110
antara dua jurusan tersebut, dengan catatan dilihat dari data hasil raport yang diperoleh. Peminatan dilakukan agar siswa dapat mengembangkan diri dan mengetahui minat siswa [2]. Jurusan juga dapat memaksimalkan potensi dan minat siswa untuk melanjutkan pendidikan lanjutan atau universitas setelah lulus SMA.
Peneliti melihat adanya masalah minat siswa pada jurusan yang akan datang ketika mereka telah lulus SMA. Mengingat saat ini sudah memasuki era digital, peneliti meneliti minat siswa SMA di jurusan Teknik Informatika. SMA YMIK 2 Jakarta merupakan salah satu sekolah menengah atas yang berkonsentrasi pada ilmu pengetahuan alam dan IPS. Siswa SMA YMIK 2 sudah familiar dengan perangkat teknologi informasi karena di sekolah ini terdapat lab komputer sebagai sarana bagi siswa untuk melakukan kegiatan pembelajaran komputer. Dan terdapat jaringan internet berupa wifi gratis di sekolah. Demikian penelitian ini dilakukan pada siswa SMA YMIK 2 Jakarta yang berkonsentrasi pada IPA dan IPS. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui minat atau tidak minat siswa SMA pada jurusan Teknik Informatika ketika ingin melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi. Peneliti menggunakan teknik data mining dengan algoritma k-means untuk mengolah data hingga menghasilkan beberapa kesimpulan tentang pengelompokan terkait keputusan tertarik tidaknya siswa SMA YMIK 2 Jakarta pada jurusan Teknik Informatika.

## 2. METODE
Pada tahapan ini peneliti membuat metodologi penelitian yang digunakan. Metode yang digunakan oleh  peneliti  dalam  penelitian  ini  adalah  kuantitatif,  karena  bentuk  data  yang  digunakan  numerik.  Data sekunder  merupakan  sumber  data  penelitian  yang  diperoleh  secara  tidak  langsung  melalui  media  perantara diperoleh dan dicatat oleh pihak lain [3]. Berdasarkan pendapat tersebut peneliti mendistribusikan google form ke guru dan guru mendistribusikan ke para siswa didiknya untuk di mengisikan data-data pada form tersebut. Dalam menjelaskan tahapan dalam penelitian, peneliti menggunakan metode sebagai berikut:
Gambar 1. Metode Penelitian
Untuk menjelaskan masing masing dari tahapan metode penelitian diatas dapat dilihat pada uraian berikut:

## 2.1   Merumuskan Masalah
Peneliti merumuskan masalah yang akan diteliti. Pada tahap ini peneliti menentukan SMA YMIK 2 Jakarta sebagai objek penelitian, hal tersebut berfungsi untuk mencari data dan sumber-sumber yang diperlukan dalam  penelitian  ini.  Masalah  yang  diselesaikan  yaitu  Siswa  dapat  mengetahui  minat-nya  terhadap  jurusan teknik informatika. Data yang di ambil dan dijadikan objek penelitian ini adalah informasi siswa SMA dari SMA YMIK 2 Jakarta yang diperoleh dari pengisian kuisioner dari google form pada tahun 2022.

## 2.2   Studi Literatur
Setelah peneliti mendapatkan objek dan data penelitian maka tahapan selanjutnya adalah mempelajari sumber  sumber  yang  bisa  dijadikan  referensi  dalam  penelitian  ini.  Sumber  sumber  yang  peneliti  gunakan sebagai referensi yaitu jurnal yang berkaitan dengan metode yang peneliti pakai. Hal ini dilakukan guna untuk memperkuat pengetahuan serta membuat penelitian ini mendapatkan hasil yang baik sesuai harapan.

## 2.3   Data Mining
Data mining merupakan proses menemukan pola dan trend dengan menambang sejumlah repository data dalam jumlah besar dan menggunakan teknologi pengenalan pola statistic dan teknik informatika [4]. Data mining adalah proses melakukan pendataan informasi-informasi penting dari data yang besar [5].
Data  Mining dibagi  menjadi  beberapa  kelompok  berdasarkan  tugas  dan  pekerjaan  yang  dapat dilakukan,  yaitu:  Deskripsi,  Estimasi,  Prediksi,  Klasifikasi,  Pengklasteran  ( Clustering) [6].  Berdasarkan pendapat tersebut pada informasi besar dapat ditemukan pola dan trend menggunakan teknologi statistic untuk
111
di ambil informasi penting sesuai dengan kebutuhan dan tujuan suatu individu atau organisasi, dalam penelitian ini peneliti menggunakan Data Mining Clustering.

## 2.4  Algoritma K-Means
Algoritma K-Means merupakan algoritma dari teknik clustering yang berbasis partisi [7]. Berdasarkan pendapat  tersebut  Metode K-Means salah  satu  pengelompokkan  metode  nonhirarki  dengan  tujuan pengelompokkan objek yang diawali dengan identifikasi data yang ada di cluster . Metode K-Means memiliki langkah-langkah untuk penerapanya, diantaranya:
a. Tentukan jumlah cluster
b. Inisialisasi ke pusat cluster bisa dilakukan dengan berbagai cara, contoh: random .
c. Alokasikan semua data/objek ke cluster terdekat. Dalam hal ini perlu dihitung jarak tiap data ke tiap pusat cluster. Untuk menghitung jarak semua data ke setiap titik pusat cluster dapat menggunakan teori jarak Euclidean dengan persamaan:
𝐷(𝑖, 𝑗) =   √(𝑋 1𝑗 − 𝑋 1𝑗 )² + (𝑋 2𝑖 − 𝑋 2𝑗 )²+. . . +(𝑋 𝑘𝑖 −   𝑋 𝑘𝑗 )²
Dimana 𝐷(𝑖, 𝑗) = jarak data ke pusat cluster j. 𝑋 𝑘𝑖 = Data ke i pada tribut data ke k. 𝐾 𝑘𝑗 = Titik pusat ke j pada tribut ke k
d. Kembali ke step 3, apabila masih ada yang berpindah cluster [8].

## 2.4  Rapidminer Studio 10.0
Untuk memudahkan dan hasil atas penelitian sesuai yang diharapkan disini peneliti menggunakan tools bernama rapidminer 10.0. Tools ini dapat memudahkan dalam mengolah data yang jumlahnya besar.

## 2.5  Menguji Hasil
Peneliti  melakukan  pengujian  hasil.  Ketika  sudah  tidak  terdapat  kesalahan  pada  perhitungan  data menggunakan algoritma K-Means .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1   Model Pemrosesan
Tahapan-tahapan dalam menyelesaikan masalah menggunakan K-Means Clustering yaitu dimulai dari menentukan  jumlah  cluster  pada  suatu  kasus  dalam  hal  ini  peneliti  menentukan  2 cluster ( cluster_0 dan cluster_1 ),  menentukan  jarak  pusat cluster awal,  menentukan  jarak euclidean ,  menentukan  jarak  cluster, menentukan pusat cluster baru dan membandingkan hasil pengujian [9]. Saat iterasi dan cluster tidak berubah pada kondisi tersebut pemrosesan sudah selesai. Berikut gambar model pemrosesan
Gambar 2. Pemrosesan K-Means Clustering

## 3.2   Analisis Data
Data yang didapat oleh peneliti yang mendapatkan langsung dari para siswa SMA YMIK 2 Jakarta melalui  pengisian  kuisioner.  Kemudian  setelah  mendapatkan  informasi  siswa  di  google  form  kemudian  di download dan disajikan menggunakan Software Microsoft Office Excel dan diolah dengan metode K-Means menggunakan tool bernama Rapidminer Studio .
3.3   Clustering
Clustering adalah pengelompokan satu set objek atau data set kedalam beberapa kelompok sehingga obyek dalam sebuah cluster memiliki jumlah kemiripan yang tinggi, tetapi sangat berbeda dengan objek di cluster lain [10].
112

## 3.4   Data Set
Penelitian ini menggunakan dataset kuisioner yang bersumber dari SMA YMIK 2 Jakarta. Data set ini terdiri dari 50 data, dimana 36 data positif (label 0) dan negatif (label 1). Bentuk data set ini dapat dilihat pada Tabel 1 dibawah ini.
Tabel 1. Data Set NO NIS GENDER Nilai Rata-rata IPA Nilai Rata-rata IPS Nilai Tes Pengetahuan Umum 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 681551 576555 576554 576553 896033 581922 301092 604761 604762 631372 107342 803529 107342 107342 107349 120388 703128 537328 116379 583145 273732 107341 107341 432470 107342 582997 107341 116362 234494 516181 107342 307309 318566 523475 576436 602453 654221 103306 914335 159199 511756 635785 115260 504762 120312 233256 307555 576553 635123 107223 Laki-laki Laki-laki Laki-laki Laki-laki Laki-laki Laki-laki Perempuan Perempuan Perempuan Laki-laki Laki-laki Perempuan Perempuan Laki-laki Laki-laki Perempuan Perempuan Perempuan Perempuan Perempuan Perempuan Perempuan Perempuan Perempuan Perempuan Perempuan Laki-laki Laki-laki Laki-laki Laki-laki Perempuan Perempuan Laki-laki Laki-laki Laki-laki Laki-laki Laki-laki Laki-laki Laki-laki Perempuan Laki-laki Perempuan Laki-laki Laki-laki Perempuan Laki-laki Perempuan Perempuan Perempuan Laki-laki 75 82 80 80 85 78 79 50 80 70 82 40 82 82 75 50 70 80 85 100 50 60 50 70 70 80 80 68 72 70 85 91 90 80 91 84 78 75 91 85 90 92 83 50 80 72 91 80 92 80 80 80 78 85 89 85 85 80 90 75 82 80 82 82 90 80 100 90 80 50 80 80 80 70 50 60 50 70 80 70 88 90 90 80 92 83 74 85 90 87 50 93 80 80 80 80 90 85 93 50 60 20 0 20 60 40 80 100 100 40 100 80 100 100 60 80 100 80 100 80 60 80 100 100 100 100 100 0 60 100 100 20 40 40 40 100 80 100 40 100 80 80 100 60 40 60 20 20 80 100

## 3.5   Analisis Cluster
Analisis  Cluster  merupakan  teknik  data  mining  yang  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  suatu kelompok  dari  objek  yang  memiliki  karakteristik  sama  [11].  Berdasarkan  pendapat  tersebut  pada  masing- masing cluster memiliki himpunan atau kumpulan data dengan ciri yang sama. Dalam hal ini akan dibahas dibawah ini pada Jumlah Kelompok ( Cluster ).
113

## 3.6   Jumlah Kelompok (Cluster)
Pada  jumlah  cluster  ini  peneliti  membagi  data  yang  peneliti  dapatkan  dengan  mendistribusikan kuisioner kepada peserta didik SMA YMIK 2 Jakarta. Adapun cluster yang dimaksud seperti dibawah ini: a. Cluster_C0 adalah Siswa yang minat terhadap Jurusan Teknik Informatika b. Cluster_C1 adalah Siswa yang tidak minat terhadap Jurusan Teknik Informatika

## 3.7   Menentukan Centroid Awal
Dalam menentukan centroid awal dapat diperoleh secara acak. Centroid awal merupakan titik pusat cluster pertama [12]. Centroid awal dari penelitian ini, sebagai berikut: Menentukan data yang akan diolah:
R_NIS  =  Jumlahkan  seluruh  nilai  dari  masing  masing  atribut  /  jumlah cluster ,  input  nilai  rata-rata  yang sebelumnya diperhitungkan. Nilai cluster 0 diambil dari data paling tinggi dan nilai cluster 1 diambil dari data paling rendah:
Tabel 2. Pengolahan Centroid Awal NO NIS Gender Nilai Rata- rata IPA Nilai Rata-rata IPS Nilai Tes Pengetahuan Umum 31 107342 Laki-laki 85 88 100 4 107342 Perempuan 85 88 100
A. Menentukan data yang akan diolah:
R_NIS = Nilai rata-rata IPA + Nilai rata-rata IPS + Pengetahuan Umum / total atribut pembanding
Contoh pengolahan data 1:
R_681551
=  75 + 80 + 60 / 3 =  71,66
Tabel 3. Nilai Rata-rata
NO NIS Nilai Rata-rata 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
29 30 31 681551 576555 576554 576553 896033 581922 301092 604761 604762 631372 107342 803529 107342 107342 107349 120388 703128 537328 116379 583145 273732 107341 107341 432470 107342 582997 107341 116362 234494 516181 107342 71,66 60,66 52,66 61,66 78 67,66 81,33 76,66 90 61,66 88 66,66 88 88 75 70 90 83,33 88,33 76,66 63,33 73,33 76,66 80 73,33 80 76,66 46 70,66
80 91
114
NO NIS Nilai Rata-rata 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 307309 318566 523475 576436 602453 654221 103306 914335 159199 511756 635785 115260 504762 120312 233256 307555 576553 635123 107223 67 73,33 66,66 74,33 89 77,33 86,66 73,66 90,66 73,33 88,33 87,66 63.33 66,66 70,66 67 61,66 83,33 76,66

## B. Menentukan jumlah Cluster & menentukan centroid
Tabel 4. Hasil Centroid Cluster Nilai Centroid 0 91 Centroid 1 46
C. Menghitung jarak dari centroid contoh: 𝐷 (No, 𝑐 0) = √(Centroid 0 −Nilai Rata-rata dari NIS ke-i)²
D(1, c0) = √(91 – 71,66)² = 19,34

## Tabel 4. Perhitungan Jarak Data
NIS Nilai Rata-rata Cluster_0 Cluster_1 Cluster Terpilih 681551 576555 576554 576553 896033 581922 301092 604761 604762 631372 107342 803529 107342 107342 107349 120388 703128 537328 116379 583145 273732 107341 107341 432470 107342 582997 71,66 60,66 52,66 61,66 78 67,66 81,33 76,66 90 61,66 88 66,66 88 88 75 70 90 83,33 88,33 76,66 63,33 73,33 76,66 80 73,33 80 19,34 30,34 38,34 29,34 13 23,34 9,67 14,34 1 29,34 3 24,34 3 3 16 21 1 7,67 2,67 14,34 27,67 17,67 14,34 11 17,67 11 25,66 14,66 6,66 15,66 32 21,66 35,33 30,66 44 15,66 42 20,66 42 42 29 24 44 37,33 42,33 30,66 17,33 27,33 30,66 34 27,33 34 C0 C1 C1 C1 C0 C1 C0 C0 C0 C1 C0 C1 C0 C0 C0 C0 C0 C0 C0 C0 C1 C0
C0
C0 C0 C0
115 NIS Nilai Rata-rata Cluster_0 Cluster_1 Cluster Terpilih 107341 116362 234494 516181 107342 307309 318566 523475 576436 602453 654221 103306 914335 159199 511756 635785 115260 504762 120312 233256 307555 576553 635123 107223 76,66 46 70,66 80 91 67 73,33 66,66 74,33 89 77,33 86,66 73,66 90,66 73,33 88,33 87,66 63.33 66,66 70,66 67 61,66 83,33 76,66 14,34 45 20,34 11 0 24 17,67 24,34 16,67 2 13,67 4,34 17,34 0,34 17,67 2,67 3,34 27,67 24,34 20,34 24 29,34 7,67 14,34 30,66 0 24,66 34 45 21 27,33 20,66 28,33 43 31,33 40,66 27,66 44,66 27,33 42,33 41,66 17,33 20,66 24,66 21 15,66 37,33 30,66 C0 C1 C0 C0 C0 C1 C0 C1 C0 C0 C0 C0 C0 C0 C0 C0 C0 C1 C1 C0 C1 C1 C0 C0
Tabel 5. Hasil Akhir Perhitungan Clustering Cluster Hasil C0 36 C1 14

## 3.8   Algoritma K-Means Clustering
Penelitian ini menggunakan algoritma K-Means Clustering dan memanfaatkan tools yang bernama Rapidminer  Studio  10.0.  Proses  pengolahan  data  dengan  rapidminer  menggunakan  algoritma K-Means Clustering sebagai berikut:
Menghitung jarak dari Centroid 1. Tampilan Tabel Centroid
Pada tampilan berikut menunjukkan Centroid yang dimiliki tiap cluster.
116
2. Histogram
Berikut tampilan hasil olahan menggunakan metode k-means dalam bentuk grafik batang
Gambar 4. Tampilan Histogram Rata-rata IPA
Gambar 5. Tampilan Histogram Rata-rata IPS
Gambar 6. Tampilan Histogram Rata-rata Pengetahuan Umum
3. Tampilan grafik cluster
Gambar 7. Pembagian cluster dimenu graph
Pada gambar 2.4 grafik di atas menunjukkan dari 50 data yang digunakan cluster_ 0 memiliki jumlah data yang lebih besar dibanding cluster_1 .
4. Tampilan hasil proses
Hasil olahan menggunakan metode k-means dengan menggunakan Rapidminer.
Gambar 8. Hasil Pembagian cluster melalui description
Pada gambar 8 dapat dilihat bahwa 50 data yang dimiliki terbagi 2 cluster yang dalam pembagi- annya:
a. 36 data masuk kedalam cluster_0
b. 14 data masuk kedalam cluster_1
118 Tabel 6. Hasil Pembagian cluster perhitungan manual Cluster No Hasil C0 1, 5, 7, 8, 9, 11, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 29, 30, 31, 33, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 46, 49, 50 36 C1 2, 3, 4, 6, 10, 12, 21, 28, 32, 34, 44, 45, 47, 48 14

## 4. PENUTUP
Setelah  melakukan  serangkaian  tahapan  seperti  yang  telah  dijabarkan  diatas,  maka  dapat  ditarik kesimpulan pada penelitian ini yaitu: Peneliti membagi cluster menjadi 2 kelompok yang terdiri dari cluster_0 yang berarti Siswa yang minat jurusan teknik informatika dan cluster_1 yang berarti Siswa yang tidak minat jurusan teknik informatika. Data set yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 50 data, sesuai dengan siswa yang ikut berpartisipasi di SMA YMIK 2 Jakarta. Dari hasil penelitian ini diketahui bahwa siswa yang minat jurusan  teknik  informatika  lebih  banyak  dibandingkan  siswa  yang  tidak  minat  jurusan  teknik  informatika berdasarkan  algoritma  k-means  clustering.  Hasil  dari  penelitian  ini  tentunya  bisa  dijadikan  oleh  para  siswa yang  berpartisipasi  dalam  pengambilan  keputusan  untuk  memilih  jurusan  saat  perkuliahan  sehingga  dapat terhindar dari masalah siswa yang salah memilih jurusan kuliah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Z. Reno, S. Elsi, D. Haryanto, D. T. Informasi, and U. M. Palembang, “Implementasi Clustering K- Means Terhadap Pemilihan Konsentrasi Mahasiswa Menggunakan Bahasa R,” pp. 277–286.
[2] Y. S.  Nugroho, “Klasifikasi dan Klastering Penjurusan Siswa  SMA Negeri 3 Boyolali,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 1, p. 1, 2015, doi: 10.23917/khif.v1i1.1175.
[3] S. N. Arofah and F. Marisa, “Penerapan Data Mining untuk Mengetahui Minat Siswa pada Pelajaran Matematika menggunakan Metode K-Means Clustering,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 3, no. 2, pp. 85–90, 2018, doi: 10.31328/jointecs.v3i2.787.
[4] F. A. Tanjung, A. P. Windarto, and M. Fauzan, “Penerapan Metode K-Means Pada Pengelompokkan Pengangguran Di Indonesia,” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. 6, no. 1, p. 61, 2021, doi: 10.30645/jurasik.v6i1.271.
[5] Y.  N.  Dewi,  H.  Rianto,  C.  Budihartanti,  and  F.  W.  Fibriany,  “Penerapan  Metode  K-Means  Dalam Menentukan Kelompok Pendalaman Materi Ujian Nasional,” J. Inf. Syst. Applied, Manag. Account. Res. , vol. 6, no. 1, p. 26, 2022, doi: 10.52362/jisamar.v6i1.670.
[6] V.  Novita  Sari,  Y.  Yupianti,  and  D.  Maharani,  “Penerapan  Metode  K-Means  Clustering  Dalam Menentukan Predikat Kelulusan Mahasiswa Untuk Menganalisa Kualitas Lulusan,” Jurteksi , vol. 4, no. 2, pp. 133–140, 2018, doi: 10.33330/jurteksi.v4i2.53.
[7] mohamad  jajuli  nurul  rohmawati,  sofi  defiyanti,  “Implementasi  Algoritma  K-Means  Dalam Pengklasteran Mahasiswa Pelamar Beasiswa,” Jitter 2015 , vol. I, no. 2, pp. 62–68, 2015.
[8] I. Nasution, A. P. Windarto, and M. Fauzan, “Penerapan Algoritma K-Means Dalam Pengelompokan Data Penduduk Miskin Menurut Provinsi,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 2, no. 2, pp. 76–83, 2020, doi: 10.47065/bits.v2i2.492.
[9] D.  D.  Darmansah,  “Analisis  Penyebaran  Penularan  Virus  Covid-19  di  Provinsi  Jawa  Barat Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 8, no. 3, pp. 1188–1199, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i3.1034.
[10] A.  Piqri,  F.  Ekonomi,  and  J.  S.  Informasi,  “PENERAPAN  K-MEANS  CLUSTERING  TINGKAT KETEPATAN WAKTU KELULUSAN MAHASISWA PROGRAM STUDI TEKNIK,” vol. 12, no. 1, pp. 1–15, 2021.
[11] T.  Suprawoto,  “Klasifikasi  Data  Mahasiswa  Menggunakan  Metode  K-Means  Untuk  Menunjang Pemilihan Strategi Pemasaran,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 1, no. 1, pp. 12–18, 2016, doi: 10.26798/jiko.2016.v1i1.9.
[12] M. L. Sibuea and A. Safta, “Pemetaan Siswa Berprestasi Menggunakan Metode K-Means Clustring,” Jurteksi , vol. 4, no. 1, pp. 85–92, 2017, doi: 10.33330/jurteksi.v4i1.28.