## DATAMINING PADA PENJUALAN AIR BERSIH DI SPAM AKIDAH MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING MENGGUNAKAN RAPIDMINER
Putri Dwi Lestari, Mulyawan Program Studi Komputerisasi Akuntansi D3 Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer IKMI Cirebon, Indonesia lestariputri62@gmail.com

## ABSTRAK
Perkembangan zaman membawa perubahan terhadap cara pendistribusian air bersih untuk masyarakat.  Di Desa  Kecomberan  Kecamatan  Talun,  pendistribusian  air  bersih  dinaungi  oleh  pemerintah  desa  dengan diadakannya Sistem Penyedia Air Minum atau SPAM. Setiap bulan, SPAM Akidah akan mencatat pendistribusian air  yang  digunakan  oleh  masyarakat  dalam  buku  kubikasi  penjualan  air  bulanan  lalu  kubikasi  tersebut  akan dibukukan  dalam  arsip  administrasi  milik  SPAM.  Belum  terbacanya  informasi  mengenai  banyaknya  jumlah pengguna berdasarkan kategori pengguna hemat dan boros secara sistematis sehingga diperlukan data baru yang menampilkan  kelas  pelanggan  dengan  kategori  pengguna  hemat  dan  boros.  Dengan  data  set  kubikasi  periode Januari sampai dengan Desember 2022 milik 241 pelanggan SPAM Akidah Desa Kecomberan diharapkan dapat memberikan  informasi  baru  terkait  kelas  pelanggan.  Pengelompokkan  kelas  pelanggan  menggunakan  bantuan datamining  dengan  algoritma  K-Means  Clustering.  K-Means  Clustering  dipilih  menjadi  metode  untuk menemukan  pola  jarak  dari  data  kubikasi  ke  titik  pusat  dengan  menerapkan  perhitungan  Euclidien  Distance. Perhitungan Euclidien Distance menghasilkan nilai-nilai hasil iterasi akhir dan kelas-kelas pelanggan. Pengujian yang  dilakukan  memperoleh  nilai  Davies  Bouldin  Index  (DBI)  sebesar  0,235dengan  kelas  pelanggan  irit  pada Cluster 0 sebanyak 190 pelanggan dan kelas pelanggan boros pada Cluster 1sebanyak 51 pelanggan.
Kata  kunci: Data  mining,  Metode  Clustering,  Algoritma  K-Means  Clustering,  Penjualan  kubikasi  air, Rapidminer

## 1. PENDAHULUAN
Ketersediaan  air  bersih  tidak  dapat  dipisahkan dengan  kehidupan  manusia.  Perkembangan  zaman membawa  perubahan  dibidang  pendistribusian  air. SPAM Akidah adalah hasil dari perkembangan zaman dalam  bidang  pendistribusian  air  bersih  di  Desa Kecomberan, Kecamatan Talun.
Budaya  masyarakat  dan  cuaca  menjadi  faktor yang  mempengaruhi  penggunaan  air  bersih  dari sumber  air  ke  rumah  pelanggan.  Pada  musim penghujan,  seringkali  terjadi  konsleting  mesin sehingga  menghambat  pengaliran  air  ke  rumah pelanggan. Penggunaan air oleh 241 pelanggan SPAM Akidah  akan  dicatat  setiap  bulannya  dan  dibukukan dalam  arsip.  Oleh  karena  itu  perlu  dikelompokkan pelanggan berdasarkan penggunaan air yang beragam sehingga  akan  menghasilkan  data  pelanggan  irit  dan boros berdasarkan penggunaannya tiap bulan
Riset sebelumnya  membahas tentang Penerapan Data  Mining  menggunakan  algoritma  K-Means pengelompokkan  pelanggan  berdasarkan  air  terjual menggunakan  WEKA.  Seperti  yang  dilakukan  oleh Pangestu.[1]
Metode  yang  digunakan  adalah K-Means Clustering dengan  objek  penelitian  PAM  Kerta Raharja  dan  aplikasi  WEKA  yang  digunakan  untuk membantu  mengelola  data  penelitian  yang  ada.  Pada riset tersebut menghasilkan tiga kelompok pelanggan
dengan jumlah terkait berdasarkan total pelanggan dan jumlah  kubikasi  dalam  tiga  bulan  dengan  variable nama,  jumlah  pemakaian  awal,  jumlah  pemakaian akhir dan jumlah pemakaian sekarang.
Data set yang digunakan bersumber dari kubikasi bulanan  dalam  periode  satu  tahun  penuh.  Data  ini terdiri dari sebagai berikut:
1. Memiliki 16 atribut yaitu, Nama Pengguna, RT, RW, Blok, Januari, Februari, Maret, April, Mei, Juni,  Juli,  Agustus,  September,  Oktober, November, dan Desember.
2. Jumlah pengguna terdiri dari 241 pengguna
Fokus permasalahan ini untuk mengelompokkan kumpulan  data  kubikasi  bulanan  pada  arsip  SPAM Akidah  yang  belum  terorganisir  dengan  baik  dan belum tersusun secara sistematis sehingga menyebabkan  ketidaktahuan  kepala  pimpinan  dan masyarakat umum mengenai siapa saja yang termasuk pelanggan  yang  irit  dan  boros  dengan  menerapkan algoritma K-Means  Clustering dan  juga  dengan bantuan aplikasi data mining yaitu Rapidminner. Adapun  yang  menjadi  tujuan  kali  ini  adalah untuk memberikan informasi mengenai data pelanggan  kubikasi  baru  yang  lebih  tersusun  dan sistematis.  Sehingga  data  tersebut  bisa  dipahami dengan mudah.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data mining
Data  mining  adalah  proses  untuk  menganalisa data  dalam  jumlah  banyak  dan  menghubungkannya dengan  data  lain  sehingga  mendapatkan  data  yang tersusum secara sistematis. Data yang sudah diperoleh akan menghasilkan sebuah pola
Dalam  data  mining,  perlu  adanya  KDD (Knowledge  Discovery  in  Database  Process).  Proses dalam  KDD  terdiri  dari  tahap  pembersihan  data, integrasi  data,  pemilihan  data,  transformasi  data, evaluasi pola, dan presentasi pengetahuan.
Penggunaan data mining terdapat pada data relasi, data transaksi, multimedia, web, dan text.

## 2.2. Clustering
Dalam  jurnal  dengan  judul  Penerapan  Data Mining  Pengelompokan  Data  Pengguna  Air  Bersih Berdasarkan  Keluhannya  Menggunakan  Metode Clustering  Pada  PDAM  Langkat  yang  disusun  oleh Karin  Annisa,  Budi  Serasi  Ginting,  Mili  Alfhi  Syari. Clustering merupakan proses pengelompokan satu set objek  data  ke  dalam  himpunan  bagian  yang  disebut dengan cluster[2]
Metode dalam clustering dibagi menjadi 2, yaitu:
1. Hierarchical clustering, secara sederhana metode ini  digunakan  untuk  mengelompokkan  objek dengan  kemiripan  yang  sangat  mirip  dan  yang sangat tidak mirip[3].
2. Non-hierarchical  clustering,  secara  sederhana, metode  ini  digunakan  untuk  mengelompokkan objek dengan karakteristik berbeda sehingga data tersebut  memiliki  atribut  yang  lebih  sedikit.
Algoritma K-Means Clustering menggunakan metode clustering ini
2.3. Algoritma K-Means Clustering K-Means Clustering adalah sebuah metode yang ada dalam data mining dengan proses awal mengambil sebagian  komponen  populasi  untuk  dijadikan  titik pusat di cluster awal. Keunggula n K-Means Clustering adalah mampu memproses data dengan jumlah banyak dan dengan waktu yang singkat. Dalam penggunaannya, terdapat  beberapa  aturan  yang  harus dipahami seperti aturan mengenai jumlah cluster yang diperlukan dan atributnya adalah angka ( numerik )[4]. Adapun proses dari K-Means Clustering : 1. Menentukan  jumlah  K cluster .  Syarat  untuk menentukan  nilai  K  adalah  nilainya  lebih  kecil dari jumlah data.
2. Menentukan  titik  yang  dipilih  secara  acak sebanyak K buah di awal proses. Dimana titik ini akan  menjadi  pusat  ( Centroid )  dari  masing- masing cluster .
3. Menghitung jarak dan alokasikan data ke dalam centroid sehingga menghasilkan nilai rata-rata.
4. Menentukan centroid baru  atau  nilai  rata-rata pada tiap cluster.
5. Apabila  dalam  data  ada  yang  berpindah cluster dan adanya perubahan nilai centroid yang sudah ditetapkan  sebelumnya,  maka  lakukan  lagi perhitungan jarak dalam centroid .

## 2.4. RapidMiner
RapidMiner adalah  aplikasi  yang  digunakan untuk  mengolah  data  dan  menganalisis  data. RapidMiner  memberikan  solusi  untuk  melakukan analisis terhadap data mining, text mining dan analisis prediksi.

## 2.5. Penjualan
Penjualan  berawal dari kata jual. Dalam  Kamus Besar  Bahasa  Indonesia  (KBBI),  Penjualan  adalah proses yang dilakukan oleh penjual dalam upaya untuk memenuhi kebutuhan pembeli. Penjualan bisa bersifat langsung dan tidak langsung

## 2.6. Air Bersih dan SPAM
Menurut  (Ulfah,  2022)  dalam  jurnal  yang berjudul  efektivitas  pelayanan  air  bersih  program PAMSIMAS.  Air  bersih  adalah  air  yang  aman digunakan  untuk  air  minum  dan  pemakaian- pemakaian  lain  karena  telah  bersih  dari  bibit-bibit penyakit yang dapat membahayakan kesehatan[5]
SPAM atau Sistem Penyedia Air Minum adalah salah  satu  bentuk  sektor  publik  yang  merupakan bagian dari perekonomian nasional yang dinaungi oleh pemerintah desa[6].

## 3. METODE PERANCANGAN
Pada perancangan ini memuat beberapa tahapan seperti  tahapan  analisa  dan  evaluasi  saat  survei lapangan, pengumpulan data pendukung, proses KDD, Penerapan K-Means Clustering menggunakan Microsoft Excel dan tahapan terakhir yaitu penerapan K-Means Clusterin g menggunakan Rapidminer.

## Gambar 1.Tahapan Perancangan

## 3.1. Analisa dan Evaluasi (survei) Lapangan.
Tahapan  pertama  dalam  perancangan  ini  adalah Analisa  dan  evaluasi  lapangan  untuk  mendapatkan permasalahan yang akan dicarikan solusi yang tepat.

## 3.2. Pengumpulan Data Pendukung.
Tahapan  yang  kedua  dalam  perancangan  ini adalah  pengumpulan  data  pendukung.  Data  yang diperlukan adalah data set dan jurnal-jurnal pendukung perancangan sebagai referensi tambahan.
3.3. Proses KDD ( Knowledge Discovery in Database ) Tahapan ketiga yang dilakukan dalam perancangan  tugas  akhir  adalah  proses  KDD[7]. Tahapan KDD adalah sebagai berikut: 1. Seleksi data (Data Selection) Seleksi ini dilakukan untuk mendapatkan kelompok data berdasarkan atribut yang diperlukan  seperti  Nama  Pengguna,  Alamat,  dsb. Dalam  perancangan  tugas  akhi  ini  terjadi  tahap seleksi data dari data kubikasi penjualan air bersih. Dari  total  16  atribut  data,  hanya  akan  diseleksi menjadi  4  atribut  data  sebagai  fokus  pengerjaan perancangan
2. Preprocessing Dalam  proses  preprocessing  ini,  terdapat  tahapan cleaning  dan  reduction  pada  data-data  yang  tidak relevan  akan  dibersihkan  agar  data  dapat digunakan  pada  proses  berikutnya  dan  menganti atribut menjadi relevan. Dalam perancangan tugas akhir  ini  terjadi  tahapan  cleaning  data.  Dimana atribut  dua  belas  bulan  dihapuskan  dan  diubah menjadi atribut data baru melalui tahapan reduksi data.
3. Integrasi data (Data Integration) Integrasi  data  adalah  penghubungan  kembali  data yang terpecah. Proses ini dilakukan apabila dalam perancangan  tugas  akhir  menggunakan  lebih  dari satu  sumber  data  atau  menggunakan  beberapa periode  data  sehingga  data  dari  masing-masing sumber  atau  periode  digabungkan  menjadi  satu kesatuan  data.  Dikarenakan  data  yang  diterima adalah  data  yang  sudah  relevan  dimana  data perancangan  ini  menggunakan  satu  sumber  dan satu periode tahun penjualan, maka bisa langsung melakukan  proses  berikutnya  yaitu  transformasi data.
4. Transformation data Pada tahap ini, kualitas dan hasil data mining akan ditentukan.  Atribut  data  hasil  dari  cleaning  dan mendapatkan  proses  reduksi  akan  digunakan sebagai dataset untuk pengujian perancangan tugas akhir  ini.  Selanjutnya  pada  proses  ini,  data penjualan  air  bersih  pada  SPAM  Akidah  yang sudah  dirubah  menjadi  format  CSV  (Comma Separated  Values)  akan  di  proses  menggunakan Rapidminner.
5. Data Mining Pada  proses  ini,  data  akan  diproses  dan menghasilkan pattern atau pola informasi menarik dalam  data  terpilih  dengan  menggunakan  teknik atau metode tertentu
6. Evaluasi
Pada  tahapan  ini,  proses  KDD  dilakukan,  data mining  yang  dihasilkan  adalah  alur  informasi sehingga  dapat  ditampilkan  dengan  tampilan sederhana sehingga mudah untuk di mengerti. Lalu dilakukan  presentasi  sehingga  proses  KDD  lebih dimengerti
3.4. Penerapan K-Means Clustering pada Microsoft Excel
Tahapan  yang  keempat  adalah  penerapan K- Means  Clustering pada Microsoft  Excel . Tahapan  ini meliputi  pengumpulan  data  kubikasi  penjualan  air bersih  pada  SPAM  Akidah  dan  setelah  data  sudah dikumpulkan, tahap selanjutnya menerapkan algoritma K-Means Clustering untuk
mengelompokkan  kelas-kelas  pelanggan  menurut jumlah kubikasi bulanannya dan menghitung Euclidean  Distance secara  manual  dengan  bantuan Microsoft Excel [8]. Dalam penerapan ini, menggunakan perhitungan Euclidean Distance dimana  akan  menghasilkan  selisih  jarak  antara  data satu  dengan  titik  uji centroid .  Jarak  ini  yang  akan digunakan  sebagai  dasar  penentuan  pengelompokkan kelas-kelas pelanggan.
3.5. Penerapan K-Means Clustering menggunakan Rapidminner.
Pada  tahapan  terakhir  setelah  dilakukannya analisis  permasalahan,  pengumpulan  data  dan penerapan  algoritma  adalah  pengujian  hasil Davies Bouldin Index (DBI). Pada tahapan ini akan dilakukan pengujian  data  untuk  mendapatkan  hasil  setelah menggunakan  metode  yang  sudah  diterapkan  apakah akan  mendapatkan  hasil  yang  dapat  menjawab masalah  pada  rumusan  masalah  atau  sebaliknya. Algoritma K-Means Clustering akan efektif digunakan apabila dalam pengujian ini menghasilkan nilai Davies Bouldin Index (DBI) tidak lebih dari 0,7.[9]

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penerapan Algoritma K-Means  Clustering
Menggunakan Microsoft Excel
1. Menentukan jumlah cluster (K) Dalam  model  ini,  jumlah cluster (K)  yang ditentukan  sebanyak  K=2.  K  dalam cluster ini untuk menunjukkan kategori pelanggan hemat dan boros.
2. Menentukan titik Centroid awal.
Dalam  menentukan centroid awal,  dilakukan dengan cara mengambil data secara random (acak) dari  baris  ke-151  sebagai  C0  dan  baris  ke-95 sebagai  C1.  Adapun  tabel centroid awal  adalah sebagai berikut:
Tabel1.Centroid Awal
3. Menghitung Jarak data terhadap centroid Menentukan jarak ini dilakukan dengan menerapkan  perhiungan Euclidean  Distance dengan  bantuan Microsoft excel .  Penentuan  jarak dapat  menghasilkan  data  cluster  0  sebanyak  136 anggota dan data cluster 1 sebanyak 105 anggota.
Perhitungan jarak ini dilakukan untuk mendapatkan jarak cluster 0 ke centroid dan jarak
CENTROID TST RTRT C0 52 4,33 C1 6184 515,33
cluster 1  ke centroid ,  selanjutnya  di  buat  jarak terdekatnya berdasarkan cluster. Menghitung jarak titik centroid terhadap  data  adalah  menggunakan formula dalam Microsoft Excel yaitu:
C0 = SQRT(((C2-$G$2)^2+(D2-$H$2)^2)) C1 = SQRT(((C2-$G$3)^2+(D2-$H$3)^2))
4. Menentukan Centroid Baru Setelah  mendapatkan  hasil  dari  masing-masing cluster,  selanjutnya  adalah  tahapan  mementukan centroid  baru  dengan  cara  mencari  nilai  rata-rata tiap clusternya. [10]
Setelah  dilakukan  sebanyak  5  iterasi  dan  pada iterasi  ke-4  dan  ke-5  anggota  cluster  tidak mengalami perubahan nilai, maka iterasi dianggap selesai dan dilanjutkan dengan tahap berikutnya[2]. Adapun hasil dari tiap iterasi dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 2. Hasil Iterasi Iterasi Jumlah anggota cluster C0 C1 1 136 105 2 164 77 3 240 1 4 189 52 5 189 52
Jumlah  anggota  cluster  yang  mendekati  jumlah cluster  pada  Rapidminner  ada  pada  iterasi  ke-4  dan tidak  berubah  ketika  dilakukan  iterasi  selanjutnya, yaitu 190 anggota C0 dan 51 anggota C1.

## 4.1. Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering Menggunakan Rapidminer
Pemodelan  pada  Rapidminer  ditampilkan  pada gambar berikut
Gambar 2. Model Data Mining

## 4.2. Read Excel
Port  pertama  pada  model  data  mining  adalah Read  excel .  Dimana  untuk  membaca  data  set  dalam format excel . Data set dimasukan dengan klik dua kali pada port read excel maka akan masuk pada parameter import  configuration  wizard dan  akan  menampilkan lokasi  data  dalam  folder  pemilik  lalu  pilih  data  set yang akan digunakan
4.3. Select Attribute
Dalam parameters select attribute, attribute filter type diatur  menjadi  subset  dan  memilih  atribut  mana saja yang akan digunakan 1. Clustering penambahan  port Clustering K-Means dipilih dalam  proses  view  untuk  mengelompokkan  kelas kelas pelanggan dalam data set kubikasi penjualan air  bersih  di  SPAM  Akidah  berdasarkan  rata-rata pengguna dalam satu tahun dan total penggunaan dalam satu tahun. Kelas yang akan dicari sebanyak 2 cluster . 2. Performance Performance yang  digunakan  adalah cluster distance  performance .  Lalu  klik run untuk menampilkan hasil pengolaan data.
Gambar 3. Cluster Model

## 4.4. Cluster Model
Pada  Cluster  Model  menampilkan  jumlah anggota  C0  sebanyak  190  anggota  dan  C1  jumlah anggota C1 sebanyak 51 anggota dari keseluruhan data sebanyak 241 anggota
Gambar 4. Visualisasi Anggota Cluster

## 4.5. Visualisasi Example
Pada  gambar  4,  menampilkan  cluster  0  dan cluster  1  berdasarkan  total  pengguna  satu  tahun penggunaan. Titik biru menunjukkan anggota cluster 0 dan  titik  hijau  menunjukkan  anggota  cluster  1. Berdasarkan  total  pengguna  satu  tahun,  cluster  1 adalah cluster tertinggi daripada cluster 0.
Penetapan cluster irit dan boros dapat dilihat dengan range pada tabel berikut:
Tabel 3. Tabel Kategoris Cluster TST Rata-rata 0 6 – 9432 0.50 - 786 1 9565 – 30952 797,08 - 2579,33
5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  pada
Microsoft Excel dengan menghitung jarak menggunakan Euclidean Distance menampilkan hasil anggota  cluster  0  sebanyak  189  anggota,  sedangkan cluster  1  sebanyak  52  anggota  dengan  nilai  Davies Bouldin Indeks sebesar 0,989205
Penerapan Algoritma K-Means Clustering pada Rapidminer  menampilkan  hasil  anggota  cluster  0 sebanyak 190 anggota, sedangkan cluster 1 sebanyak 51 anggota dengan nilai Davies Bouldin Index sebesar 0,235
Perbedaan  hasil  ini  disebabkan  oleh  adanya perbedaan  proses  dalam  penerapan  Microsoft  Excel dan  Rapidminer.  Dalam  Microsoft  excel,  penetapan nilai  centroid  dilakukan  secara  acak  dari  data  uji. Sedangkan  dalam  Rapidminer,  nilai  centroid  sudah ada  pada  table  centroid.  Dan  dalam  penerapan perhitungan  jarak  menggunakan  Euclidean  Distance pada  Microsoft  Excel  mengenal  adanya  iterasi  awal. Sedangkan  dalam  penerapan  perhitungan  jarak  pada Rapidminer hanya mengenal adanya hasil akhir tanpa menampilkan jumlah iterasinya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Pangestu,  “PENERAPAN  DATA  MINING MENGGUNAKAN  ALGORITMA  K-  MEANS PENGELOMPOKAN PELANGGAN BERDASARKAN  KUBIKASI  AIR  TERJUAL
MENGGUNAKAN  WEKA,” PENERAPAN DATA  Min.  MENGGUNAKAN  Algoritm.  K- MEANS
PENGELOMPOKAN Pelangg.
BERDASARKAN  KUBIKASI  AIR  TERJUAL MENGGUNAKAN WEKA , vol. 11, no. 3, pp. 67– 71, 2021.
[2]  K.  Annisa,  B.  S.  Ginting,  and  M.  A.  Syari, “Penerapan  Data  Mining  Pengelompokan  Data Pengguna  Air  Bersih  Berdasarkan  Keluhannya Menggunakan  Metode  Clustering  Pada  PDAM Langkat,” vol. 6341, no. April, 2022.
[3]  U.  Syafiyah,  I.  Asrafi,  B.  Wicaksono,  D.  P. Puspitasari,  and  F.  M.  Sirait,  “Analisis Perbandingan Hierarchical dan Non-Hierarchical Clustering Pada Data Indikator Ketenagakerjaan
di Jawa Barat Tahun 2020,” vol. 2020, pp. 803– 812, 2020.
[4]  M.  safii  Sinaga  lestari,  ahmad  abdullah, “PENERAPAN  DATA  MINING  PADA JUMLAH PELANGGAN PERUSAHAAN AIR
BERSIH MENURUT PROVINSI MENGGUNAKAN METODE K-MEANS
CLUSTERING,” PENERAPAN  DATA  Min.
PADA JUMLAH Pelangg. Perusah. AIR BERSIH
MENURUT PROVINSI MENGGUNAKAN Metod. K-MEANS Clust. , vol. 2, no. 2, pp. 119– 125, 2019.
[5]  Ulfah, “efektivitas pelayanan air bersih program pamsimas,” pp. 1–146, 2022.
[6]  S.  Husain et  al. ,  “Evaluasi  Penetapan  Tarif  Air Minum  Pada  Perusahaan  Daerah  Air  Minum  ( PDAM  )  Kabupaten  Kepulauan  Sangihe Evaluation of Drinking Water Tariff Determination  at  The  Regional  Drinking  Water Company  (  PDAM  )  of  Sangihe  Islands Regency,” vol. 6, no. 1, pp. 377–388, 2022.
[7]  M. Alfariqi, “Implementasi Data Mining Metode Clustering  Pada  Toko  Buku  Bi-Obses  Bandung Dengan Penerapan Algoritma K-Means,” J. Ilm. Komput.  dan  Inform.  (KOMPUTA). ,  no. Implementasi  Data  Mining  Metode  Clustering Pada  Toko  Buku  Bi-Obses  Bandung  Dengan Penerapan Algoritma K-Means, 2016.
[8]  Y.  Miftahuddin,  S.  Umaroh,  and  F.  R.  Karim, “PERBANDINGAN METODE PERHITUNGAN  JARAK  EUCLIDEAN  , HAVERSINE  ,  (  STUDI  KASUS :  INSTITUT TEKNOLOGI NASIONAL BANDUNG ),” vol. 14, no. 2, pp. 69–77, 2020.
[9]  W. Gie and D. Jollyta, “Perbandingan Euclidean dan Manhattan Untuk Optimasi Cluster
Menggunakan  Davies  Bouldin  Index:  Status Covid-19 Wilayah Riau,” Pros. Semin. Nas. Ris. Dan  Inf.  Sci. ,  vol.  2,  no.  April,  pp.  187–191, 2020.
[10]  N. Putu, E. Merliana, P. Studi, M. Teknik, F. T. Industri,  and  U.  A.  Jaya,  “ANALISA PENENTUAN JUMLAH CLUSTER TERBAIK PADA  METODE  K-MEANS,”  pp.  978–979, 2017.