KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 3, Desember 2023, Hal 1539-1550 DOI 10.30865/klik.v4i3.1462 https://djournals.com/klik

## Penerapan Metode K-Means Clustering Untuk Seleksi Atlet Taekwondo Porprov
Maulina Tria Audina Gultom * , Raissa Amanda Putri
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1,* maulinatriaaudina@gmail.com, 2 raissa.ap@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi:  maulinatriaaudina@gmail.com
Abstrak− Dengan adanya peningkatan jumlah data atlet taekwondo pada Koni Sumut tentunya memiliki data yang berbeda-beda. Pada Koni  Sumut  proses  seleksi  atlet  taekwondo  masih  menggunakan  microsoft  excel.  Proses  seleksi  menggunakan  microsoft  excel  ini masih tidak tepat karena resiko terjadinya eror pada penginputan data dan butuh waktu lama untuk membandingkan data sebelumnya dengan data hasilnya. Tujuan penulisan tugas akhir ini yaitu untuk menerapkan metode K-Means Clustering untuk data seleksi atlet taekwondo  yang  mengikuti  ajang  Porprov  kedalam  beberapa  cluster.Maka  dari  itu  penulis  tertarik  mengambil  topik  menerapkan metode K-Means Clustering untuk seleksi atlet taekwondo Porprov pada Koni Sumut. Berdasarkan Metode Elbow dapat dilihat jumlah cluster optimal untuk metode K-Means adalah 3 Cluster. Cluster 0 kategori layak dengan jumlah atlet paling sedikit berjumlah 213 atlet. Cluster 1 kategori tidak layak yang berjumlah 57 atlet. Cluster 2 kategori sangat layak dengan jumlah atlet terbanyak berjumlah 216 atlet. Hal ini dikarenakan pada jumlah cluster 3 yang terdiri dari tidak layak, layak, dan sangat layak.  Sesuai dengan hasil dari dilakukannya penelitian  ini, yakni  dengan  menerapkan  metode  K-Means  Clustering  Untuk  Seleksi Atlet  Taekwondo Porprov  Pada Koni  Sumut  berhasil  diterapkan.  Kesimpulan  yang  dapat  ditarik  dari  penelitian  ini  yaitu  dengan  menggunakan  metode  K-Means Clustering untuk seleksi atlet taekwondo porprov berhasil menghasilkan tiga kelompok (cluster) berdasarkan karakteristik yang ada pada data tersebut. Hasil dari dilakukannya penelitian ini juga dapat dijadikan sebagai landasan dalam mengembangkan apliksai serta berbagai  penelitian  yang  dilakukan  kedepannya  dengan  melakukan  perbandingan  dalam  penggunaan  metode  K-Means  Clustering dalam upaya mengelompokkan data atlet yang terdapat pada KONI SUMUT.
Kata Kunci: Clustering; Data Mining; Atlet; Python; Jupyter Notebook
Abstract− With the increase in the number of data on taekwondo athletes in North Sumatra Koni, of course the data will be different. In Koni North Sumatra, the selection process for taekwondo athletes still uses Microsoft Excel. The selection process using Microsoft Excel  is  still not  appropriate  because  of  the  risk of  errors  in  data  input  and  it  takes  a long  time  to  compare  previous  data  with  the resulting data. The purpose of writing this final assignment is to apply the K-Means Clustering method for selection data for taekwondo athletes who took part in the Porprov event into several clusters. Therefore, the author is interested in taking the topic of applying the K-Means Clustering method for the selection of Porprov taekwondo athletes at Koni North Sumatra. Based on the Elbow Method, it can be seen that the optimal number of clusters for the K-Means method is 3 Clusters. Cluster 0 feasible category with the least number of athletes totaling 213 athletes. Cluster 1 category is not feasible which amounted to 57 athletes. Cluster 2 category is very feasible with the highest number of athletes totaling 216 athletes.  This is because the number of clusters is 3 which consists of not feasible, feasible and very feasible. In accordance with the results of this research, namely by applying the K-Means Clustering method for Selection  of  Provincial  Taekwondo  Athletes  in  Koni  North  Sumatra,  it  was  successfully  implemented.  The  conclusion  that  can  be drawn  from  this  research  is  that  using  the  K-Means  Clustering  method  for  selecting  provincial  taekwondo  athletes  succeeded  in producing three groups (clusters) based on the characteristics contained in the data. The results of this research can also be used as a basis for developing applications as well as various research carried out in the future by making comparisons in the use of the K-Means Clustering method in an effort to group athlete data contained in KONI SUMUT.
Keywords : Clustering; Data Mining; Athlete; Python; Jupyter Notebooks

## 1. PENDAHULUAN
Saat ini penggunaan teknologi sangat berpengaruh dalam hal apapun. Perkembangan teknologi ini begitu cepat dan tidak terbendung. Pada saat ini semakin mudah memperoleh informasi dan memproses penginputan data dan semakin cepat jumlah data bertambah [1]. Perkembangan informasi dan teknologi dengan menggunakan data yang besar telah menjadi suatu pengetahuan baru yang dikenal dengan teknologi data mining. Data mining sudah banyak digunakan oleh peneliti saat ini [2]. Salah satu metode data mining yang sering digunakan adalah K-Means Clustering [3].
Berhubungan dengan penginputan data dan penggunaan sistem yang terjadi di Koni Sumut  adanya peningkatan jumlah data atlet taekwondo pada Koni Sumut tentunya memiliki data yang berbeda-beda. Pada Koni Sumut proses seleksi atlet taekwondo ini masih menggunakan Microsoft Excel. Proses seleksi menggunakan Microsoft Excel ini masih tidak berjalan dengan tepat karena resiko terjadinya eror pada penginputan data dan butuh waktu lama untuk membandingkan data  sebelumnya  dengan  data  hasilnya.  Maka  dari  itu  penulis  tertarik  mengambil  topik  penerapan  metode K-Means Clustering untuk seleksi atlet taekwondo Porprov pada Koni Sumut. Pengelompokkan umur, berat badan, sikap kuda- kuda,  tendangan,  dan  pukulan  atlet  taekwondo  merupakan salah  satu  tujuan  untuk  mempermudah  Koni  Sumut  dalam menyeleksi atlet taekwondo yang akan mengikuti pertandingan Porprov.
Penyeleksian atlet taekwondo ini metode cluster ing cukup sering diterapan, dalam beberapa penelitian terdahulu dalam proses pengelompokkan data. Seperti penelitian yang dilakukan Saragih, et all ., pada tahun 2018 yang telah sukses diterapkan, Proses seleksi calon peserta yang berhak mewakili daerah dinilai belum cukup efektif dan efisien. Ditemukan beberapa tindakan kecurangan dalam proses pemberian nilai dengan cara melakukan manipulasi terhadap nilai tersebut. Maka solusi yang dapat diterapkan adalah dengan menggunakan metode K-Means Clustering untuk mengelompokkan data  tersebut. Hal itu  dilakukan dengan  menetapkan  jumlah cluster , menghitung jarak terdekat terhadap pusat cluster .
Sesuai hasil dari pengujian tersebut menampilkan bahwa total cluster 0 terdapat 35 items, cluster 1 terdapat 28 items, dan cluster 2  terdapat  10  items,  dengan  total  sejumlah  36  items  [4].  Hal  yang  membedakan  penelitian  terdahulu  dengan penelitian ini adalah dalam penerapan objek, proses pengumpulan, serta proses mengelompokkan data penelitiannya.
Penelitian  menggunakan data  mining merupakan  tahap  untuk  menentukan  model  maupun  pola  yang baru  dan lebih lengkap dan lebih mudah untuk dipahami dengan jumlah data yang besar [5]. Pola tersebut nantinya akan mampu menyajikan analisis data yang lebih praktis dan bermanfaat dan akan dilakukan identifikasi lebih lanjut terhadap data tersebut.  Dengan menerapkan alat pendukung keputusan yang berbeda dari sebelumnya [6]. Proses data mining bermula dari dilakukannya pemilihan data yang berasal dari sumber dan target yang telah ditetapkan, yang dilanjutkan dengan tahap pre-processing guna memaksimalkan kualitas dari data yang digunakan sehingga proses interpretasi dan evaluasi yang  dilakukan  pada  tahap  selanjutnya  dapat  dilakukan  lebih  baik  lagi  [7].  proses  pengkodean  KDD  adalah  proses transfomasi jenis atau model data yang diambil dari database [8]. Teknik, metode, atau algoritma proses pengumpulan data yang memiliki beberap variasi [9]. Tahapan terakhir adalah evaluasi [10].
Beberapa  proses data  mining yang  dilakukan  selanjutnya Cluster ing  atau  pengelompokan  adalah  konsep data mining yang diterapkan dalam proses Analisa data dan melakukan pemecahan terhadap masalah yang mempunyai kaitan dalam proses pengelompokkan datanya dan dijadikan dalam suatu bentuk himpunan bagian [11]. Pada konsep Cluster ing, tujuannya adalah untuk membagi kasus-kasus menjadi sebuah kelompok [12]. Konsep ini melakukan pengelompokkan data menjadi beberapa bagian yang sesuaikan dengan kriteria data yang digunakan  [13]. K-Means adalah satu diantara beberapa algoritma partisi dikarenakan K-Means mempunyai dasar untuk menentukan total kelompok awal sesuai dengan rata-rata nilainya [14]. Menentukan K-Method secara acak dengan menggunakan rumus Euclidean [15].
Sejarah  taekwondo  ini  berkembang  di  negara  Korea  sejak  tahun  37M  [16].  Belajar  taekwondo  bukan  hanya berbicara  tentang  bagaimana  cara  memukul,  menangkis  dan  menendang  saja.  Tetapi  belajar  taekwondo  kita  melatih tingkat kewaspadaan, kemampuan menganalisa situasi dan menyusun strategi saat keadaan tidak memungkinkan [17]. Tujuan mempelajari olahraga taekwondo ialah untuk kebugaran jasmani, sebagai beladiri, dan yang paling penting ialah untuk prestasi dalam ajang pertandingan [18]. Python adalah bahasa pemrograman yang bersifat open source [19]. Jupyter Notebook adalah  aplikasi  web  gratis  yang  digunakan  untuk  membuat  dan  berbagi  dokumen  yang  berisi  kode,  proses, analisis, visualisasi, dan kemampuan pemrosesan data lainnya [20].
Hasil akhir penelitian ini ialah mengelompokkan cluster sangat layak, layak dan tidak layak dengan karakteristik berat badan, sikap kuda-kuda, tendangan, dan pukulan atlet taekwondo yang di dapat dari Koni Sumut pada bulan Juli- November tahun 2022 sebanyak 500 data. Tujuan dari pelaksanaan dan penulisan tugas akhir ini yaitu untuk menerapkan metode K-Means Clustering untuk data seleksi atlet taekwondo yang mengikuti ajang Porprov kedalam beberapa cluster .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode K-Means Clustering
Dalam penelitian ini terdapat prosedur pembentukan K-Means Clustering terdapat langkah-langkah yang dapat dilakukan, antara lain : a. Tentukan k sebagai jumlah cluster yang ingin dibentuk.
b. Tentukan  k centroid (titik  pusat  klaster)  awal  secara  random,  kemudian  untuk  menghitung centroid klaster  ke-i berikutnya, digunakan rumus sebagai berikut:
𝐷(𝑖𝑗) = √(𝑥 1𝑖 − 𝑥 1𝑗 ) 2 + (𝑥 2𝑖 −   𝑥 2𝑗 ) 2 + ⋯ + (𝑥 𝑘𝑖 − 𝑥 𝑘𝑗 ) 2 (1)
Keterangan: D(ij) = Jarak data ke i ke pusat cluster j X ki = Data ke i atribut data ke j X kj = Titik pusat ke j pada atribut ke k c. Hitung jarak setiap data ke masing-masing centroid .
𝑑 = ∑ (𝑥𝑖 − 𝑦𝑖 𝑛 𝑖=𝑙 ) 2 (2)
Keterangan: xi = Objek pengamatan ke i yi = Centroid ke i n = Banyaknya obyek yang menjadi anggota klaster d. Setiap data memilih centroid yang terdekat. Tentukan posisi centroid yang baru dengan cara menghitung nilai rata-rata dari data-data yang terletak pada centroid yang sama.
e. Kembali ke langkah-3 jika posisi centroid baru dengan centroid yang lama tidak sama.

## 2.1 Kerangka Penelitian
Adapun penjelasan dari kerangka penelitian sebagai berikut: a. Identifikasi masalah, ialah masalah penelitian yang telah dibuat pada jurnal harus dirumuskan dengan jelas.
b. Mengumpulkan data dengan menggunakan metode studi literatur dan dokumentasi. Studi literatur ini adalah untuk mengumpulkan dan memperoleh informasi yang sesuai dengan cara meneliti, membaca dan mencatat literatur dari beberapa  jurnal  tentang  topik-topik  yang  sesuai  dengan  permasalahan  pada  jurnal  ini.  Dokumentasi  adalah pengumpulan  data  atau  dokumen  berbentuk  Excel  (.xlsx),  sampai  data  terkumpul  menjadi  satu  dan  siap  untuk kepentingan penelitian.
c. Menganalisa  masalah  yang  ada  pada  Koni  Sumut  dan  mencari  referensi-referensi  teori  yang  relevan  dengan permasalahan yang ada pada penelitian ini.
d. Mengolah data, data yang diolah pada penelitian ini adalah data seleksi atlet taekwondo dengan menggunakan metode K-Means Clustering . Dilakukan k dari jumlah cluster baru yang ingin dibentuk. Kemudian tentukan titik pusat awal cluster secara acak. Kemudian hitung jarak setiap data ke pusat cluster ke Centroid terdekat. Lakukan sampai hasil perhitungan Centroid tidak berubah maka iterasi dihentikan. Kemudian data di proses dengan Python . Karena data akan dimasukkan kedalam suatu library pada Python , maka data dirubah ke dalam format “csv” (Comma Delimited). Karena software yang digunakan hanya dapat membaca file format “csv”.
e. Pengujian data, data yang telah diolah dapat diuji dengan proses-proses yang telah dilakukan. Seperti proses mengolah data,  dari  pengumpulan  data,  pra-proses  data,  transformasi  data,  proses  data  mining,  dan  evaluasi  data  miningnya dengan metode K-Means Clustering pada Python . f. Penerapan  algoritma,  sehubungan  dengan  pengujian  yang  dilakukan  peneliti  mencoba  untuk  melakukan pengelompokkan  data  dengan  menggunakan K-Means  Clustering dalam  menentukan  layak  dan  tidak  layak  atlet taekwondo  untuk  dipertandingkan  di  ajang  Porprov.  Peneliti  menggunakan Python untuk  mengelompokkan  dan menguji data yang sudah ada. Maka dengan hasil pengelompokkan data atlet tersebut, KONI SUMUT dapat dengan mudah menentukan atlet yang ada di cluster 0, cluster 1 dan cluster 2.

## Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 2.2 Tahap Perancangan
Adapun penjelasan dari Flowchart sebagai berikut:
a. Data atlet taekwondo pada ajang pertandingan Porprov sebanyak 500 data dengan kriteria umur, berat badan, sikap kuda-kuda, tendangan, dan pukulan atlet.
b. Menampilkan data atlet pada ajang pertandingan Porprov.
c. Untuk menganalisis data pada ajang pertandingan Porprov dengan K-Means dimulai dengan penentuan jumlah cluster (k). Penentuan jumlah cluster pada jurnal ini ada 3 cluster yaitu tidak layak, layak dan sangat layak. d. Setelah jumlah cluster ditentukan selanjutnya menentukan Centroid awal.
e. Setelah nilai Centroid awal ditentukan maka dihitung jarak setiap data yang ada terhadap terhadap masing-masing Centroid menggunakan rumus Euclidean.
f. Kemudian mengelompokkan data dengan jarak terdekat Centroid yang telah dihitung menggunakan rumus Euclidean.
g. Pada saat menentukan Centroid , maka:
1. Jika Centroid baru berubah, maka proses dilanjut ke langkah berikutnya.
2. Jika Centroid baru tidak berubah, maka proses perhitungan selesai.
h. Kemudian setelah mendapatkan Centroid maka dapat hasil K-Means Clustering dari pengelompokkan data dengan jarak Centroid tersebut.
Gambar 2. Flowchart Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penerapan K-Means Clustering
Dalam menggunakan teknik pengelompokkan data, langkah awal ialah menentukan sampel dataset yang akan digunakan. Sampel  dataset  yang  digunakan  sebanyak  15  data  atlet  taekwondo  dan  5  atribut  yaitu  umur,  berat  badan,  kuda-kuda, tendangan dan pukulan. Dari 15 data atlet taekwondo ini akan dikelompokkan menjadi 3 cluster yaitu tidak layak (C1), layak (C2), dan sangat layak (C3).

## Tabel 1. Data Atlet Taekwondo
No  Umur  Berat Badan  Kuda-Kuda  Tendangan  Pukulan
1 22 63 16 27 47 2 22 50 10 20 40 3 21 60 20 30 48 4 19 65 17 31 50 5 15 56 11 23 56 6 18 58 15 28 55 7 17 58 13 24 50 8 16 70 18 30 60 9 20 68 12 23 65 10 15 76 16 34 64 11 17 80 20 26 68 12 15 80 18 27 50 13 15 62 13 20 55 14 15 74 21 30 60 15 16 67 16 31 61
Setelah menentukan sampel dataset, maka perlu menentukan Centroid pusat awal secara random. Pada penelitian ini Centroid pusat awalnya menggunakan Centroid 1 yang diambil dari data ke 1. Centroid 2 yang diambil dari data ke 3. Dan Centroid 3 yang diambil dari data ke 13 pada tabel dibawah ini.
Tabel 2. Centroid Awal Centroid Awal Umur Berat Badan Kuda-Kuda Tendangan Pukulan Centroid 1 22 63 16 27 47
Centroid 2 21 60 20 30 48 Centroid 3 15 62 13 20 55
Setelah menentukan Centroid pusat awal, selanjutnya dilakukan perhitungan dengan rumus dibawah ini:
𝐷(𝑖𝑗) = √(𝑥 1𝑖 − 𝑥 1𝑗 ) 2 + (𝑥 2𝑖 −   𝑥 2𝑗 ) 2 + ⋯ + (𝑥 𝑘𝑖 − 𝑥 𝑘𝑗 ) 2
Iterasi 1: 1.   Menghitung jarak Centroid terdekat pada Centroid 1 dengan nilai atribut (22, 63, 16, 27, 47) C1 = √(22 − 22) 2 + (63 − 63) 2 + (16 − 16) 2 + (27 − 27) 2 + (47 − 47) 2 = 0 C2 = √(22 − 21) 2 + (63 − 60) 2 + (16 − 20) 2 + (27 − 30) 2 + (47 − 48) 2 = 6 C3 = √(22 − 15) 2 + (63 − 62) 2 + (16 − 13) 2 + (27 − 20) 2 + (47 − 55) 2 = 13,11 2.   Menghitung jarak Centroid terdekat pada Centroid 2 dengan nilai atribut (21, 60, 20, 30, 48) C1 = √(21 − 22) 2 + (60 − 63) 2 + (20 − 16) 2 + (30 − 27) 2 + (48 − 47) 2 = 6 C2 = √(21 − 21) 2 + (60 − 60) 2 + (20 − 20) 2 + (30 − 30) 2 + (48 − 48) 2 = 0 C3 = √(21 − 15) 2 + (60 − 62) 2 + (20 − 13) 2 + (30 − 20) 2 + (48 − 55) 2 = 15,42 3. Menghitung jarak Centroid terdekat pada Centroid 3 dengan nilai atribut (15, 62, 13, 20, 55) C1 = √(15 − 22) 2 + (62 − 63) 2 + (13 − 16) 2 + (20 − 27) 2 + (55 − 47) 2 = 13,11
C2 = √(15 − 21) 2 + (62 − 60) 2 + (13 − 20) 2 + (20 − 30) 2 + (55 − 48) 2 = 15,42
C3 = √(15 − 15) 2 + (62 − 62) 2 + (13 − 13) 2 + (20 − 20) 2 + (55 − 55) 2 = 0 Dari perhitungan jarak Centroid terdekat diatas maka diperoleh hasil perhitungan Iterasi 1 pada tabel dibawah ini.
Tabel 3. Hasil Iterasi 1 No  Umur  Berat Badan  Kuda-Kuda  Tendangan  Pukulan C1 C2 C3 Cluster 1 22 63 16 27 47 0 6 13,11 1 2 22 50 10 20 40 17,40  19,10  20,66 1 3 21 60 20 30 48 6 0 15,42 2 4 19 65 17 31 50 6,244 6,55 13,67 1 5 15 56 11 23 56 14,83  15,68 7,07 3 6 18 58 15 28 55 10,34 9,53 9,64 2 7 17 58 13 24 50 8,77 10,44 7,81 3 8 16 70 18 30 60 16,34  16,52  14,66 3 9 20 68 12 23 65 19,62  21,61  13,07 3 10 15 76 16 34 64 23,57  24,08  21,95 3 11 17 80 20 26 68 27,78  28,84  24,12 3 12 15 80 18 27 50 18,73  21,28  20,56 1 13 15 62 13 20 55 13,11  15,42 0 3 14 15 74 21 30 60 19,31  19,41  18,24 3 15 16 67 16 31 61 16,24  16,12  13,85 3
Dengan  dilakukannya  perhitungan  dengan  menerpakan  rumus clustering ,  selanjutnya  pengelompokkan berdasarkan jarak minimum ke Centroid yang paling dekat, yakni: Cluster Lama (0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0) Cluster Baru (1 1 2 1 3 2 3 3 3 3 3 1 3 3 3)
Terjadi perubahan pengelompokkan data yang kemudian akan dilanjutkan perhitungan iterasi berikutnya. Iterasi 2 Menentukan Centroid baru ke-1 berdasarkan dengan nilai setiap atribut yang ada pada cluster 1.
C1 = ( 22+22+19+15
4 ) = 19,5
= ( 63+50+65+80
4 ) = 64,5
= ( 16+10+17+18
4 ) = 15,25
= ( 27+20+31+27
4 ) = 26,25 = ( 47+40+50+50 4 ) = 46,75
C1 = (19,5, 64,5, 15,25, 26,25, 46,75) Menentukan Centroid baru ke-2 berdasarkan dengan nilai setiap atribut yang ada pada cluster 2.
C2 = ( 21+18 2 ) = 19,5 = ( 60+58 2 ) = 59 = ( 20+15 2 ) = 17,5
= ( 30+28 2 ) = 29
= ( 48+55 2 ) = 51,5
C2 = (19,5, 59, 17,5, 29, 51,5) Menentukan Centroid baru ke-3 berdasarkan dengan nilai setiap atribut yang ada pada cluster 3.
C3 = ( 15+17+16+20+15+17+15+15+16
9 ) = 16,22 = ( 56+58+70+68+76+80+62+74+67
9 ) = 67,88 = ( 11+13+18+12+16+20+13+21+16
9 ) = 15,55 = ( 23+24+30+23+34+26+20+30+31
9 ) = 26,77 = ( 56+50+60+65+64+68+55+60+61
9 ) = 59,88
C3 = (16,22, 67,88, 15,55, 26,77, 59,88)
Adapun 3 Centroid baru yang akan di iterasikan kembali sebagai berikut: C1 = (19,5, 64,5, 15,25, 26,25, 46,75) C2 = (19,5, 59, 17,5, 29, 51,5) C3 = (16,22, 67,88, 15,55, 26,77, 59,88)
1. Menghitung jarak terdekat Centroid yang baru pada Centroid 1 dengan nilai atribut (22, 63, 16, 27, 47)
C1 = (19,5, 64,5, 15,25, 26,25, 46,75)
= √(22 − 19,5) 2 + (63 − 64,5) 2 + (16 − 15,25) 2 + (27 − 26,25) 2 + (47 − 46,75) 2 = 3,11 C2 = (19,5, 59, 17,5, 29, 51,5) = √(22 − 19,5) 2 + (63 − 59) 2 + (16 − 17,5) 2 + (27 − 29) 2 + (47 − 51,5) 2 = 6,98 C3 = (16,22, 67,88, 15,55, 26,77, 59,88)
= √(22 − 16,22) 2 + (63 − 67,88) 2 + (16 − 15,55) 2 + (27 − 26,77) 2 + (47 − 59,88) 2 = 14,95 2. Menghitung jarak terdekat Centroid yang baru pada Centroid 2 dengan nilai atribut (21, 60, 20, 30, 48)
C1 = (19,5, 64,5, 15,25, 26,25, 46,75)
= √(21 − 19,5) 2 + (60 − 64,5) 2 + (20 − 15,25) 2 + (30 − 26,25) 2 + (48 − 46,75) 2 = 7,79 C2 = (19,5, 59, 17,5, 29, 51,5) = √(21 − 19,5) 2 + (60 − 59) 2 + (20 − 17,5) 2 + (30 − 29) 2 + (48 − 51,5) 2 = 4,76 C3 = (16,22, 67,88, 15,55, 26,77, 59,88)
= √(21 − 16,22) 2 + (60 − 67,88) 2 + (20 − 15,55) 2 + (30 − 26,77) 2 + (48 − 59,88) 2 = 16,01 3. Menghitung jarak terdekat Centroid yang baru pada Centroid 3 dengan nilai atribut (15, 62, 13, 20, 55) C1 = (19,5, 64,5, 15,25, 26,25, 46,75)
= √(15 − 19,5) 2 + (62 − 64,5) 2 + (13 − 15,25) 2 + (20 − 26,25) 2 + (55 − 46,75) 2 = 11,77
C2 = (19,5, 59, 17,5, 29, 51,5) = √(15 − 19,5) 2 + (62 − 59) 2 + (13 − 17,5) 2 + (20 − 29) 2 + (55 − 51,5) 2 = 11,94
C3 = (16,22, 67,88, 15,55, 26,77, 59,88)
= √(15 − 16,22) 2 + (62 − 67,88) 2 + (13 − 15,55) 2 + (20 − 26,77) 2 + (55 − 59,88) 2 = 10,60
Dari perhitungan jarak Centroid terdekat diatas maka diperoleh hasil perhitungan Iterasi 2 pada tabel dibawah ini.
Tabel 4. Hasil Iterasi 2
No  Umur  Berat Badan  Kuda-Kuda  Tendangan  Pukulan
C1 C2 C3 Cluster 1 22 63 16 27 47 3,11 6,98 14,95 1 2 22 50 10 20 40 18,12  18,88  28,73 1 3 21 60 20 30 48 7,79 4,76 16,01 2 4 19 65 17 31 50 6,05 6,53 11,56 1 5 15 56 11 23 56 14,37  11,30  13,89 2 6 18 58 15 28 55 10,75 4,76 11,25 2 7 17 58 13 24 50 8,31 7,39 14,50 2 8 16 70 18 30 60 15,48  14,37 4,56 3 9 20 68 12 23 65 19,14  18,15 8,20 3 10 15 76 16 34 64 22,59  22,19  11,68 3 11 17 80 20 26 68 26,84  27,10  15,27 3 12 15 80 18 27 50 16,70  21,62  15,87 3 13 15 62 13 20 55 11,77  11,94  10,60 3 14 15 74 21 30 60 18,25  18,18 8,88 3 15 16 67 16 31 61 15,64  13,14 4,48 3
Dengan  dilakukannya  perhitungan  dengan  menerpakan  rumus clustering ,  selanjutnya  pengelompokkan berdasarkan jarak minimum ke Centroid yang paling dekat, yakni: Cluster Lama (1 1 2 1 3 2 3 3 3 3 3 1 3 3 3) Cluster Baru (1 1 2 1 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3)
Terjadi perubahan pengelompokkan data yang kemudian akan dilanjutkan perhitungan iterasi berikutnya. Iterasi 3 Menentukan Centroid baru ke-1 berdasarkan dengan nilai setiap atribut yang ada pada cluster 1.
C1 = ( 22+22+19
3 ) = 21
= ( 63+50+65 3 ) = 59,33 = ( 16+10+17
3 ) = 14,33
= ( 27+20+31 3 ) = 26
= ( 47+40+50 3 ) = 45,66
C1 = (21, 59,33, 14,33, 26, 45,66) Menentukan Centroid baru ke-2 berdasarkan dengan nilai setiap atribut yang ada pada cluster 2.
C2 = ( 21+15+18+17
4 ) = 17,75
= ( 60+56+58+58
4 ) = 58
= ( 20+11+15+13
4 ) = 14,75
= ( 30+23+28+24
4 ) = 26,25
= ( 48+56+55+50 4 ) = 52,25
C2 = (17,75, 58, 14,75, 26,25, 52,25) Menentukan Centroid baru ke-3 berdasarkan dengan nilai setiap atribut yang ada pada cluster 3.
C3 = ( 16+20+15+17+15+15+15+16
8 ) = 16,12 = ( 70+68+76+80+80+62+74+67
8 ) = 72,12 = ( 18+12+16+20+18+13+21+16
8 ) = 16,75 = ( 30+23+34+26+27+20+30+31
8 ) = 27,62
= ( 60+65+64+68+50+55+60+61 8 ) = 60,37
C3 = (16,12, 72,12, 16,75, 27,62, 60,37)
Adapun 3 Centroid baru yang akan di iterasikan kembali sebagai berikut: C1 = (21, 59,33, 14,33, 26, 45,66) C2 = (17,75, 58, 14,75, 26,25, 52,25) C3 = (16,12, 72,12, 16,75, 27,62, 60,37) 1. Menghitung jarak terdekat Centroid yang baru pada Centroid 1 dengan nilai atribut (22, 63, 16, 27, 47)
C1 = (21, 59,33, 14,33, 26, 45,66)
= √(22 − 21) 2 + (63 − 59,33) 2 + (16 − 14,33) 2 + (27 − 26) 2 + (47 − 45,66) 2 = 4,47 C2 = (17,75, 58, 14,75, 26,25, 52,25) = √(22 − 17,75) 2 + (63 − 58) 2 + (16 − 14,75) 2 + (27 − 26,25) 2 + (47 − 52,25) 2 = 8,52 C3 = (16,12, 72,12, 16,75, 27,62, 60,37) = √(22 − 16,12) 2 + (63 − 72,12) 2 + (16 − 16,75) 2 + (27 − 27,62) 2 + (47 − 60,37) 2 = 17,25 2. Menghitung jarak terdekat Centroid yang baru pada Centroid 2 dengan nilai atribut (21, 60, 20, 30, 48)
C1 = (21, 59,33, 14,33, 26, 45,66)
= √(21 − 21) 2 + (60 − 59,33) 2 + (20 − 14,33) 2 + (30 − 26) 2 + (48 − 45,66) 2 = 7,34 C2 = (17,75, 58, 14,75, 26,25, 52,25)
= √(21 − 17,75) 2 + (60 − 58) 2 + (20 − 14,75) 2 + (30 − 26,25) 2 + (48 − 52,25) 2 = 8,61 C3 = (16,12, 72,12, 16,75, 27,62, 60,37)
= √(21 − 16,12) 2 + (60 − 72,12) 2 + (20 − 16,75) 2 + (30 − 27,62) 2 + (48 − 60,37) 2 = 18,44 3. Menghitung jarak terdekat Centroid yang baru pada Centroid 3 dengan nilai atribut (15, 62, 13, 20, 55)
C1 = (21, 59,33, 14,33, 26, 45,66)
= √(15 − 21) 2 + (62 − 59,33) 2 + (13 − 14,33) 2 + (20 − 26) 2 + (55 − 45,66) 2 = 12,96 C2 = (17,75, 58, 14,75, 26,25, 52,25) = √(15 − 17,75) 2 + (62 − 58) 2 + (13 − 14,75) 2 + (20 − 26,25) 2 + (55 − 52,25) 2 = 8,55 C3 = (16,12, 72,12, 16,75, 27,62, 60,37) = √(15 − 16,12) 2 + (62 − 72,12) 2 + (13 − 16,75) 2 + (20 − 27,62) 2 + (55 − 60,37) 2 = 14,31
Dari perhitungan jarak Centroid terdekat diatas maka perhitungan Iterasi 3 menghasilkan nilai berikut:
Tabel 5. Hasil Iterasi 3 No  Umur  Berat Badan  Kuda-Kuda  Tendangan  Pukulan C1 C2 C3 Cluster 1 22 63 16 27 47 4,47 8,52 17,25 1 2 22 50 10 20 40 13,22  17,13  32,29 1 3 21 60 20 30 48 7,34 8,61 18,44 1 4 19 65 17 31 50 9,32 9,12 13,34 2 5 15 56 11 23 56 13,19 7,08 18,29 2 6 18 58 15 28 55 10,11 3,27 15,33 2 7 17 58 13 24 50 6,50 3,70 18,30 2 8 16 70 18 30 60 19,33  15,22 3,44 3 9 20 68 12 23 65 21,54  16,90 9,86 3 10 15 76 16 34 64 26,77  23,04  8,403 3 11 17 80 20 26 68 31,20  27,57  11,58 3 12 15 80 18 27 50 22,27  22,53  13,14 3 13 15 62 13 20 55 12,96 8,55 14,31 2 14 15 74 21 30 60 22,73  19,41 5,35 3 15 16 67 16 31 61 18,61  13,59 6,21 3
Dengan  dilakukannya  perhitungan  dengan  menerpakan  rumus clustering ,  selanjutnya  pengelompokkan berdasarkan jarak minimum ke Centroid yang paling dekat, yakni: Cluster Lama (1 1 2 1 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3) Cluster Baru (1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 3 2 3 3) Terjadi perubahan cluster yang kemudian akan dilanjutkan perhitungan iterasi berikutnya. Iterasi 4 Menentukan Centroid baru ke-1 berdasarkan dengan nilai setiap atribut yang ada pada cluster 1.
C1 = ( 22+22+21
3 ) = 21,66
= ( 63+50+60 3 ) = 57,66 = ( 16+10+20 3 ) = 15,33 = ( 27+20+30 3 ) = 25,66
= ( 47+40+48 3 ) = 45 C1 = (21,66, 57,66, 15,33, 25,66, 45) Menentukan Centroid baru ke-2 berdasarkan dengan nilai setiap atribut yang ada pada cluster 2.
C2 = ( 19+15+18+17+15
5 ) = 16,8
= ( 65+56+58+58+62
5 ) = 59,8
= ( 17+11+15+13+13
5 ) = 13,8
= ( 31+23+28+24+20
5 ) = 25,2
= ( 50+56+55+50+55 5 ) = 53,2
C2 = (16,8, 59,8, 13,8, 25,2, 53,2) Menentukan Centroid baru ke-3 berdasarkan dengan nilai setiap atribut yang ada pada cluster 3.
C3 = ( 16+20+15+17+15+15+16
7 ) = 16,28 = ( 70+68+76+80+80+74+67
7 ) = 73,57
= ( 18+12+16+20+18+21+16
7 ) = 17,28
= ( 30+23+34+26+27+30+31
7 ) = 28,71
= ( 60+65+64+68+50+60+61
7 ) = 61,14
C3 = (16,28, 73,57, 17,28, 28,71, 61,14) Adapun 3 Centroid baru yang akan di iterasikan kembali sebagai berikut: C1 = (21,66, 57,66, 15,33, 25,66, 45) C2 = (16,8, 59,8, 13,8, 25,2, 53,2) C3 = (16,28, 73,57, 17,28, 28,71, 61,14)
1. Menghitung jarak terdekat Centroid yang baru pada Centroid 1 dengan nilai atribut (22, 63, 16, 27, 47)
C1 = (21,66, 57,66, 15,33, 25,66, 45)
= √(22 − 21,66) 2 + (63 − 57,66) 2 + (16 − 15,33) 2 + (27 − 25,66) 2 + (47 − 45) 2 = 5,89
C2 = (16,8, 59,8, 13,8, 25,2, 53,2)
= √(22 − 16,8) 2 + (63 − 59,8) 2 + (16 − 13,8) 2 + (27 − 25,2) 2 + (47 − 53,2) 2 = 9,15
C3 = (16,28, 73,57, 17,28, 28,71, 61,14)
= √(22 − 16,28) 2 + (63 − 73,57) 2 + (16 − 17,28) 2 + (27 − 28,71) 2 + (47 − 61,14) 2 = 18,68 2. Menghitung jarak terdekat Centroid yang baru pada Centroid 2 dengan nilai atribut (21, 60, 20, 30, 48) C1 = (21,66, 57,66, 15,33, 25,66, 45) = √(21 − 21,66) 2 + (60 − 57,66) 2 + (20 − 15,33) 2 + (30 − 25,66) 2 + (48 − 45) 2 = 7,44
C2 = (16,8, 59,8, 13,8, 25,2, 53,2)
= √(21 − 16,8) 2 + (60 − 59,8) 2 + (20 − 13,8) 2 + (30 − 25,2) 2 + (48 − 53,2) 2 = 10,30
C3 = (16,28, 73,57, 17,28, 28,71, 61,14)
= √(21 − 16,28) 2 + (60 − 73,57) 2 + (20 − 17,28) 2 + (30 − 28,71) 2 + (48 − 61,14) 2 = 19,70 3. Menghitung jarak terdekat Centroid yang baru pada Centroid 3 dengan nilai atribut (15, 62, 13, 20, 55)
C1 = (21,66, 57,66, 15,33, 25,66, 45)
= √(15 − 21,66) 2 + (62 − 57,66) 2 + (13 − 15,33) 2 + (20 − 25,66) 2 + (55 − 45) 2 = 14,16 C2 = (16,8, 59,8, 13,8, 25,2, 53,2)
= √(15 − 16,8) 2 + (62 − 59,8) 2 + (13 − 13,8) 2 + (20 − 25,2) 2 + (55 − 53,2) 2 = 6,24 C3 = (16,28, 73,57, 17,28, 28,71, 61,14)
= √(15 − 16,28) 2 + (62 − 73,57) 2 + (13 − 17,28) 2 + (20 − 28,71) 2 + (55 − 61,14) 2 = 16,35
Dari perhitungan jarak Centroid terdekat diatas maka diperoleh hasil perhitungan Iterasi 4 pada tabel dibawah ini.
Tabel 6. Hasil Iterasi 4 No  Umur  Berat Badan  Kuda-Kuda  Tendangan  Pukulan C1 C2 C3 Cluster 1 22 63 16 27 47 5,89 9,15 18,68 1 2 22 50 10 20 40 12,01  18,40  34,12 1 3 21 60 20 30 48 7,44 10,30  19,70 1 4 19 65 17 31 50 10,82 9,27 14,50 2 5 15 56 11 23 56 13,93 6,18 20,22 2 6 18 58 15 28 55 10,91 4,14 16,99 2 7 17 58 13 24 50 7,42 3,94 20,19 2 8 16 70 18 30 60 20,85  13,84 4,03 3 9 20 68 12 23 65 22,97  14,99  10,96 3 10 15 76 16 34 64 28,48  21,55 6,73 3 11 17 80 20 26 68 32,73  25,81  10,17 3 12 15 80 18 27 50 24,02  21,03  13,06 3 13 15 62 13 20 55 14,16 6,24 16,35 2 14 15 74 21 30 60 24,23  18,05 4,31 3 15 16 67 16 31 61 20,10  12,32 7,08 3
Dengan  dilakukannya  perhitungan  dengan  menerpakan  rumus clustering ,  selanjutnya  pengelompokkan berdasarkan jarak minimum ke Centroid yang paling dekat, yakni: Cluster Lama (1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 3 2 3 3) Cluster Baru (1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 3 2 3 3) Dengan dilakukannya perhitungan dengan menerpakan rumus clustering , selanjutnya pada iterasi 3 dan iterasi 4 tidak ada lagi perubahan pada cluster nya maka perhitungan iterasi diberhentikan.
3.2 Penerapan K-Means Clustering Pada Python (Jupyter Notebook)
a. Import Data
Mengimport  data  merupakan  tahapan  pertama  dalam  proses  Analisa  data  dengan  menerapkan  bahasa pemrograman Python . Dalam proses  mengimport data library   yang digunakan adalah  Pandas. Pastikan Pandas sudah terinstal pada Jupyter Notebook . Lalu mengimport perpustakaan dengan menulis baris kode yang sesuai dengan Jupyter Notebook agar dapat diakses dengan benar oleh Jupyter Notebook . Ketika import data selesai, data dapat di proses. Pada tahap import data dataset atlet taekwondo ini berformat CSV yang berjumlah 500 data terdiri dari 6 atribut yaitu nama, umur, berat badan, kuda-kuda, tendangan dan pukulan.
b. Transformasi Data
Tahapan  transformasi  data  ini  ialah  tahapan  data  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  pada  proses  pemodelan  data. Transformasi data ialah proses perubahan data menjadi data numerik, klasifikasi, dan lainnya. Hasil data transformasi dapat dilihat dibawah ini.
Gambar 3. Dataset Awal Atlet Taekwondo
c. Seleksi Data
Tahapan seleksi data ialah proses pemilihan data dan persiapan data yang akan digunakan sesuai dengan tujuan analisis datanya. Pada tahapan seleksi data pilih variabel yang digunakan dalam proses cluster ing. Hasil atribut setelah melakukan seleksi data ditunjukkan pada gambar dibawah ini.
Gambar 4. Hasil Seleksi Data
d. Proses Clustering
Proses Cluster ing dilakukan dengan menerapkan Jupyter Notebook dengan bahasa pemrograman Python 3. Proses cluster ing bermula dengan mencari K optimal menerapkan Metode Elbow dengan random state : 0.
Gambar 5. Grafik K Optimal
Berdasarkan  output  grafik  di  atas  dapat  dilihat  jumlah cluster optimal  untuk  metode K-Means dengan menggunakan  evaluasi Metode  Elbow adalah  3 Cluster .  Hal  ini  dikarenakan  pada  jumlah cluster 3,  terdapat  indikasi lekukan pada grafik di atas. 3 cluster yakni memiliki warna  biru, hijau dan merah, yng dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. Hasil Clustering
Terlihat bahwa hasil cluster ing adalah Centroid atau titik pusat yang terlihat pada gambar disertai jumlah anggota setiap cluster nya terlihat pada gambar berikut :
Gambar 7. Centroid Cluster
Gambar 8. Jumlah Atlet Setiap Cluster
Berdasarkan perhitungan dengan menerapkan Jupyter Notebook di atas, dapat dilihat bahwa: a. Cluster 0  kategori  layak  dengan Centroid 18,77934272,  61,05164319,  17,81220657,  30,15962441,  67,20657177 dengan jumlah atlet paling sedikit berjumlah 213 atlet. Dapat diketahui bahwa cluster 0 karakteristiknya umur >18 tahun, berat badan >61 kg, kuda-kuda 17 menit, tendangan 30 kali dan pukulan 67 kali.
b. Cluster 1 kategori tidak layak dengan Centroid 17,40350877, 53,75438596, 13,9122807, 24,42105263, 45,24561404 yang berjumlah 57 atlet. Dapat diketahui bahwa cluster 1 karakteristiknya umur <17 tahun, berat badan <53kg, kuda- kuda <13 menit, tendangan <24 kali dan pukulan <45 kali.
c. Cluster 2  kategori  sangat  layak  dengan Centroid 20,18981481,  -78,47222222,  17,68518519,  28,14814815,
60,60648148 dengan jumlah atlet terbanyak berjumlah 216 atlet. Dapat diketahui bahwa cluster 2 karakteristiknya umur >20 tahun, berat badan >78 kg, kuda-kuda >17 menit, tendangan >28 kali dan pukulan >60 kali.

## 4. KESIMPULAN
Sesuai  dengan  hasil  dari  dilakukannya  penelitian  ini,  penerapan  metode K-Means  Clustering Untuk  Seleksi  Atlet Taekwondo  Porprov  Pada  Koni  Sumut  berhasil  diterapkan.  Maka  kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  penggunaan metode K-Means  Clustering untuk  seleksi  atlet  taekwondo  porprov  berhasil  menghasilkan  tiga  kelompok  ( cluster ) berdasarkan  karakteristik  yang  ada  pada  data  tersebut. Cluster 0  kategori  layak  dengan  jumlah  atlet  paling  sedikit berjumlah 213 atlet. Dapat diketahui bahwa cluster 0 karakteristiknya umur >18 tahun, berat badan >61 kg, kuda-kuda 17 menit, tendangan 30 kali dan pukulan 67 kali. Cluster 1 kategori tidak layak yang berjumlah 57 atlet. Dapat diketahui bahwa cluster 1  karakteristiknya  umur  <17  tahun,  berat  badan  <53kg,  kuda-kuda  <13  menit,  tendangan  <24  kali  dan pukulan <45 kali. Cluster 2 kategori sangat layak dengan jumlah atlet terbanyak berjumlah 216 atlet. Dapat diketahui bahwa cluster 2 karakteristiknya umur >20 tahun, berat badan >78 kg, kuda-kuda >17 menit, tendangan >28 kali dan pukulan >60 kali.

## REFERENCES
[1] A. Nugraha, O. Nurdiawan, and G. Dwilestari, “Penerapan Data Mining Metode K-Means Clustering Untuk Analisa Penjualan Pada Toko Yana Sport,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 849–855, 2022, doi: 10.36040/jati.v6i2.5755.
[2] D.  Triyansyah  and  D.  Fitrianah,  “Analisis  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma K-Means  Clustering Untuk  Menentukan Strategi Marketing,” J. Telekomun. dan Komput. , vol. 8, no. 3, p. 163, 2018, doi: 10.22441/incomtech.v8i3.4174.
[3] W. I. Rahayu, S. F. Pane, and ..., “Implementasi Data Mining Dengan Metode K-Means Clustering Untuk Menentukan Iklan Audio Berdasarkan User Behaviors Pada Aplikasi Audio Social Media Svara …,” J. Tek. … , vol. 10, no. 2, pp. 13–19, 2018, [Online].
Available:
https://ejurnal.poltekpos.ac.id/index.php/informatika/article/view/437%0Ahttps://ejurnal.poltekpos.ac.id/index.php/informatika /article/download/437/278
[4] A. T. R. Saragih, A. S. Sembiring, and M. Sayuthi, “Penerapan Metode Cluster ing K-Means untuk Proses Seleksi Calon Peserta Lomba  MTQ,” Pelita  Inform. ,  vol.  17,  no.  April,  pp.  117–122,  2018,  [Online].  Available:  https://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/pelita/article/download/776/704
[5] V. Miralda, M. Zarlis, and E. Irawan, “Penerapan Metode K-Means Clustering Untuk Daging Ayam Buras,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 2, no. 2, pp. 91–98, 2020, doi: 10.47065/bits.v2i2.493.
[6] Y. F. S. Y. Damanik, S. Sumarno, I. Gunawan, D. Hartama, and I. O. Kirana, “Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan Penyebaran Covid-19 Di Sumatera Utara Menggunakan Algoritma K-Means ,” J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 109–132, 2021, doi: 10.54082/jiki.13.
[7] M. Iqbal, “Klasterisasi Data Jamaah Umroh Pada Auliya Tour & Travel Menggunakan Metode K-Means Clustering ,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 5, no. 2, pp. 97–104, 2019, doi: 10.33330/jurteksi.v5i2.352.
[8] N. Damanik and M. Sigiro, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Pada Penerimaan Mahasiswa Baru Sebagai Metode Promosi,” J. Tek. Inform. Komput. Univers. , vol. 4, no. 2, p. 158, 2021.
[9] M. R. Nahjan, N. Heryana, and A. Voutama, “Implementasi Rapidminer Dengan Metode Cluster ing K-Means Untuk Analisa Penjualan Pada Toko Oj Cell,” J. Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 1–4, 2023.
[10]  Y. Andini et al. , “Penerapan Data Mining Terhadap Tata Letak Buku,” vol. XI, no. 1, pp. 9–15, 2022.
[11]  L. Maulida, “Penerapan Datamining Dalam Mengelompokkan Kunjungan Wisatawan Ke Objek Wisata Unggulan Di Prov. Dki Jakarta Dengan K-Means ,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga) , vol. 2, no. 3, p. 167, 2018, doi: 10.14421/jiska.2018.23-06.
[12]  W. Purba, W. Siawin, and . H., “Implementasi Data Mining Untuk Pengelompokkan Dan Prediksi Karyawan Yang Berpotensi Phk Dengan Algoritma K-Means Clustering ,” J. Sist. Inf. dan Ilmu Komput. Prima(JUSIKOM PRIMA) , vol. 2, no. 2, pp. 85–90, 2019, doi: 10.34012/jusikom.v2i2.429.
[13]  T.  M.  Dista  and  F.  F.  Abdulloh,  “ Cluster ing  Pengunjung  Mall  Menggunakan  Metode K-Means dan  Particle  Swarm Optimization,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 3, p. 1339, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4172.
[14]  K.  Fatmawati  and  A.  P.  Windarto,  “Data  Mining:  Penerapan  Rapidminer  Dengan K-Means Cluster Pada  Daerah  Terjangkit Demam  Berdarah  Dengue  (Dbd)  Berdasarkan  Provinsi,” Comput.  Eng.  Sci.  Syst.  J. ,  vol.  3,  no.  2,  p.  173,  2018,  doi: 10.24114/cess.v3i2.9661.
[15]  S.  A.  Rahmah  and  J.  Antares,  “Klasterisasi  Seleksi  Mahasiswa  Calon  Penerima  Beasiswa  Yayasan  Menggunakan K-Means Clustering ,” I N F O R M a T I K a , vol. 13, no. 2, p. 25, 2022, doi: 10.36723/juri.v13i2.282.
[16]  U. Hasanah, I. Cholissodin, and M. A. Fauzi, “Penentuan Seleksi Atlet Taekwondo Menggunakan Algoritme Support Vector Machine (SVM),” … Teknol. Inf. dan Ilmu … , vol. 3, no. 4, pp. 3580–3588, 2019, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id [17]  C. A. Malasari, “Pengaruh Latihan Shuttle-Run dan Zig-Zag Run terhadap Kelincahan Atlet Taekwondo,” Gelangg. Olahraga J. Pendidik. Jasm. dan Olahraga , vol. 3, no. 1, pp. 81–88, 2019, doi: 10.31539/jpjo.v3i1.828.
[18]  J. Usman and Argantos, “Jurnal Performa Olahraga,” J. Performa Olahraga , vol. 5, no. 1, pp. 18–25, 2020.
[19]  I. N. M. Adiputra, “ Cluster ing Penyakit Dbd Pada Rumah Sakit Dharma Kerti Menggunakan Algoritma K-Means ,” Inser.  Inf. Syst. Emerg. Technol. J. , vol. 2, no. 2, p. 99, 2022, doi: 10.23887/insert.v2i2.41673.
[20]  S. Agustian and S. Ramadhani, “Jurnal Computer Science and Information Technology ( CoSciTech ) menggunakan algoritma lexrank,” vol. 3, no. 3, pp. 371–381, 2022.