## OPTIMISASI PEMBAYARAN TIKET BUS DI JABODETABEK MELALUI PENGELOMPOKAN TRANSAKSI DIGITAL MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Muhammad Hafizh Fakhriza, Raditya Danar Dana Program Studi Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon, Jl. Perjuangan No. 10B, Karyamulya Cirebon, Indonesia
Fakhriza02@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam  era  globalisasi,  banyak  hal  mengalami  modernisasi,  termasuk  sarana  transportasi  yang  semakin berkembang. Salah satu transportasi umum yang banyak digunakan adalah Bus Trans Jabodetabek atau busway . Pembangunan  ekonomi  membutuhkan  kendaraan  yang  cukup  dan  memadai,  sehingga  PT  Transjabodetabek membuat  kebijakan  pembelian  kartu  uang  elektronik  dan  penghilangan  layanan  loket  isi  ulang  uang  tunai  di seluruh halte busway . Namun, belum ada pengelompokan model pembayaran tiket bus yang dapat menjadi dasar penentuan kelanjutan kerjasama dengan platform atau vendor bank yang bersangkutan. Oleh karena itu, penelitian ini  menggunakan  metode analisa data Knowledge Discovery in  Database (KDD) dengan  jumlah data transaksi sebanyak 11.916 pada tahun 2023 dari Dinas Perhubungan Jabodetabek. Hasil dari penelitian ini menggunakan analisis clustering dengan metode K-Means yang dapat membantu mengidentifikasi permasalahan yang ada. Uang elektronik  atau e-money dianggap  sebagai  alternatif  pembayaran non -tunai  yang  lebih  efektif  dan  umumnya disimpan  dalam  dompet  digital.  Dalam  penelitian  ini,  menghasilkan Davies  Bouldin  Index dari K =  2  sampai dengan K = 5, maka hasil cluster yang paling optimum adalah K = 4 dengan hasil Davies Bouldin Index sebesar 0.160.
Kata kunci: Transportasi, Bus, Davies Bouldin Index, Clustering, K-Means.
1. PENDAHULUAN
Transportasi publik, atau disebut juga transportasi umum, adalah layanan angkutan penumpang  yang  tersedia  untuk  masyarakat  umum. Transportasi umum dapat diakses dengan mudah oleh semua orang, berbeda dengan taksi yang memerlukan pemesanan  mandiri.  Istilah  " bus "  sendiri  mulai digunakan ketika kendaraan bermotor mulai menggantikan  kuda  sebagai  media  transportasi  pada tahun  1905  [1].  Dalam  rangka  memenuhi  kebutuhan transportasi, dinas perhubungan menyediakan berbagai  jenis  fasilitas  transportasi,  termasuk  jalur darat, laut, dan udara, untuk memastikan ketersediaan jasa  transportasi  yang  memadai  bagi  masyarakat  [2]. Teknologi  informasi  berkembang  pesat  saat  ini  dan sebagian  besar  transaksi  keuangan  dilakukan  secara elektronik.  Internet,  layanan  perbankan online ,  kartu debit,  dan  pembayaran online telah  memperkuat  hal tersebut.  Uang  tidak  lagi  berbentuk  fisik,  melainkan dapat  menjadi  sebuah  bentuk  abstrak  yaitu e-money (Sistem Uang Elektronik)  [3]. Pembayaran tanpa uang tunai dapat dilakukan dengan transfer antar bank atau melalui jaringan internal bank, serta menggunakan alat pembayaran  berbasis  kartu  seperti  ATM,  debit,  dan kredit. Selain itu, beberapa negara telah mengembangkan Electronic Money sebagai  bentuk pembayaran yang lebih praktis [4].
Sebuah  penelitian  sebelumnya  oleh  Narwati (2012)  [5]  berjudul  "Pengelompokan  Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Means " membahas tentang  pengelompokan  mahasiswa  berdasarkan  data akademik  menggunakan teknik Clustering Algoritma
K-Means .  Penelitian  ini  menggunakan  data  nilai  tes mahasiswa saat masuk dan Indeks Prestasi Komulatif mahasiswa sebagai variabel. Hasil penelitian menunjukkan  pola  prestasi  mahasiswa  yang cluster - nya tetap, naik atau  menurun, serta dapat  dilihat dari program studi dan asal sekolahnya. Penelitian berjudul "Penerapan
Algoritma
K-Means dalam Pengelompokan  Data  Penduduk  Miskin  Menurut Provinsi"  oleh  Irmanita  Nasution,  Agus  Perdana Windarto,  M.  Fauzan  [6]  pada  tahun  2020  berhasil mengelompokkan provinsi berdasarkan tingkat kemiskinan  menjadi  8 cluster tinggi  dan  26 cluster rendah.  Diharapkan  penelitian  ini  dapat  memberikan masukan  kepada  pemerintah  untuk  memberikan perhatian  lebih  pada  provinsi  yang  termasuk  dalam kategori tinggi kemiskinan.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menyelesaikan masalah-masalah  terkait  dengan clustering pada transaksi  pembayaran  tiket  bus.  Tujuannya  adalah untuk  menerapkan K-Means Clustering dengan melakukan preprocessing data  agar  diperoleh  data yang  bebas  dari missing  value dan polinomial , menentukan  jumlah cluster yang  optimal  dalam algoritma K-Means untuk memastikan pengelompokan  data  dilakukan  dengan  tepat  dan efisien,  dan  mengukur performance cluster yang optimal  dengan Davies  Bouldin  Index untuk mengevaluasi keefektifan penggunaan metode clustering yang  digunakan.  Dengan  demikian, penelitian ini bertujuan untuk memberikan solusi yang tepat  dalam  mengatasi  masalah clustering pada transaksi pembayaran tiket bus.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data  Mining adalah  proses  otomatis  yang dilakukan saat mencari data dalam ruang penyimpanan yang sangat besar, dengan tujuan untuk mengidentifikasi  pola-pola  tertentu  menggunakan teknik clustering seperti  klasifikasi  hubungan  atau pengelompokan [7].
2.2 Algoritma K-Means
Algortima K-Means merupakan  sebuah  metode pengelompokan  data nonhierarki yang  bertujuan untuk  mempartisi  data  ke  dalam  dua  atau  lebih kelompok  [8].  dengan  cara  mengelompokkan  data berdasarkan titik pusat klaster terdekat  menggunakan algoritma  klasterisasi.  Dalam  pengelompokan  ini, tujuan utama dari K-Means adalah untuk memaksimalkan  kemiripan  data  yang  berada  dalam satu cluster [9].

## 2.3 Clustering
Clustering merupakan  suatu  pembentukan kelompok  data  dari  himpunan  data  yang  tidak diketahui  kelompok  atau  kelasnya,  serta  proses menentukan  keanggotaan  data  dalam  setiap  cluster [10]. Dalam cluster , data dalam suatu himpunan akan dibagi  ke  dalam  beberapa  kelompok  yang  memiliki tingkat kesamaan data yang lebih tinggi dibandingkan dengan data dalam kelompok lain [11].

## 2.4 Knowledge Discovery in Database
Knowlegde  Discovery  in  Database (KDD) merupakan  suatu  proses  analisis  terstruktur  yang bertujuan untuk mendapatkan  informasi  baru, akurat, bermanfaat, dan menemukan pola dari data yang besar dan  kompleks[12].  Tujuan  dari  KDD  adalah  untuk menentukan  informasi  berguna  dan  pola-pola  yang terdapat dalam data [13].

## 2.5 RapidMiner
RapidMiner merupakan sebuah platform perangkat  lunak  ilmu  data  yang  dikembangkan  oleh perusahaan yang sama, yang menyediakan lingkungan terpadu  untuk machine  learning , deep  learning , text mining ,  dan predictive  analytics [14]. RapidMiner adalah sebuah software analisis data yang dapat berdiri sendiri,  serta  berfungsi  sebagai  mesin data  mining yang  dapat  diintegrasikan  pada  produknya  sendiri [15].

## 2.6 Davies Bouldin Index
Davies  Bouldin  Index (DBI)  merupakan  salah satu metode yang digunakan untuk mengukur validitas atau jumlah cluster paling optimal pada suatu metode pengelompokan.  Metode  ini  menghitung  jumlah kedekatan data terhadap titik pusat cluster [16]. Davies Bouldin  Index (DBI)  dapat  digunakan  untuk melakukan evaluasi terhadap jumlah cluster dari suatu pengujian data [17].

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian ini,  digunakan metode Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  yang memiliki  beberapa  tahapan  dan  proses  yang  harus dilakukan.  Tahapan-tahapan  tersebut  mencakup Selection,  Preprocessing,  Transformation,  Data Mining, serta Evaluation .  Dalam  proses  dilakukan identifikasi  dan  ekstraksi  informasi  penting  yang terdapat dalam data yang diolah. Setiap tahapan dalam proses ini memiliki peran penting dalam menghasilkan hasil yang akurat dan bermakna dari data yang diolah.
Gambar 1. Tahapan Knowledge Discovery in Database

## 3.1. Selection
Tahap  selection  memasukkan  operator Read Excel dalam membaca data Excel yang akan memakai Rapidminer versi  9.10.  Selanjutnya  menggunakan operator Select Attributes ,  yang  berfungsi  untuk memilih  atribut  mana  yang  ingin  digunakan.  Pada tahap ini, parameter harus diubah menjadi subset untuk memilih atribut yang akan digunakan menggunakan 3 Attribute , yaitu harga, terminal, dan tipe Kartu.

## 3.2. Preprocessing
Tahap  Preprocessing  yaitu  tahap  penting  dalam menganalisis  dataset  yang  digunakan,  untuk  melihat data  yang  digunakan  terjadi missing  value ,  dengan memperbaiki  kesalahan  yang  ada  pada  data, membuang  duplikasi  data,  dan  memeriksa  data-data yang  tidak  konsisten.,  maka  dari  itu  dilakukannya pengecekan missing value, pada tools hasil statistik.
3.3. Transformation
Tahap Transformation ,  tahap  yang  dilakukan untuk  perubahan  data  dalam  proses transformation menggunakan Operator  Nominal  to  Numerical dan Operator Normalize yang berfungsi untuk mengubah data yang berawal dari polynominal menjadi numeric agar  data  yang  digunakan  bisa  diproses  dalam pengimplementasian clustering. Data  yang  akan  di numerical yaitu  Terminal,  dan  Tipe  Kartu.  Hasil Transformation berada pada tabel 1 :
Tabel 1. Transformation Terminal Transfor mation Tipe Kartu Transfor mation Badan Pengelola TJ 11 0 Mobile Banking 0 Badan Pengelola TJ 24 0.022 e-Money Mandiri 1 Badan Pengelola TJ 24 0.022 e-Money Mandiri 1 Badan Pengelola TJ 24 0.022 e-Money Mandiri 1 Badan Pengelola TJ 75 0.044 Flazz BCA 2 Badan Pengelola TJ 75 0.044 e-Money Mandiri 1 Badan Pengelola TJ 07 0.067 e-Money Mandiri 1 Badan Pengelola TJ 53 0.089 TapCas h BNI 3 Badan Pengelola TJ 75 0.044 BRIZZI 4 … … … … Badan Pengelola TJ 53 0.089 Flazz BCA 2
3.4. Data Mining Tahap Data  Mining, dilakukan  penggunaan operator Clustering  K-Means dengan  parameter jumlah  maksimal  putaran  sebanyak  10  kali,  serta menggunakan  tipe measure  Numerical  Measures dengan  menggunakan Euclidean  Distance dan max optimum  steps. Pengaturan  parameter  ini  bertujuan untuk  memastikan  bahwa  hasil clustering yang dihasilkan optimal dan efektif dalam pengelompokkan data yang diolah.
3.5. Evaluation Tahap Evaluation ,  untuk  mengevaluasi  kinerja dari Cluster dan  menggunakan Operator  Cluster Distance  Performance, untuk  mendapatkan  jumlah Cluster Optimal, Davies Bouldin Index, serta K terbaik untuk  mendapatkan  hasil  pengelompokan  yang maximal dalam clustering dari data yang diolah pada tahap-tahap sebelumnya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Preprocessing data Transaksi Tiket Bus
Hasil  dari  preprocessing  data  yang  digunakan dalam  penelitian  transaksi  tiket  bus  diwilayah jabodetabek yaitu sebagai berikut: 4.2. Data Selection Tahap yang pertama yaitu memasukkan operator Read Excel yang berfungsi untuk membaca data Excel yang akan dioperasikan. Data yang  berupa  file Excel kemudian di import kedalam RapidMiner menggunakan operator Read Excel .
Gambar 2. Read Excel
Data yang berhasil di import menggunakan Read Excel, selanjutkan  akan  muncul preview data  yang menampilkan  data  digunakan  dalam  proses data mining.
Gambar 3 Hasil Proses data Read Excel
Gambar 4. Select Attributes
Tahap  selanjutnya  yaitu  memasukkan  operator Select  Attributes yang  berfungsi  untuk  memilih  atau atribut  mana  yang  ingin  digunakan,  kemudian parameter ubah ke subset untuk memilih atribut yang ingin digunakan. Atribut yang akan digunakan adalah Harga, Terminal, dan Tipe Kartu.
Gambar 5. Hasil Proses Select Attributes

## 4.3. Data Cleaning
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data  yang  sudah  lengkap.  Setelah  dilakukan pengecekan pada hasil statistik data ini tidak terdapat missing value.
4.4. Preprocessing Transformasi Data

## Gambar 7. Nominal to Numerical
Pada proses ini memilik 2 tahapan. Tahapan yang pertama  yaitu  menggunakan  operator Nominal  to Numerical yang berfungsi untuk mengubah data yang berawal  dari polynominal menjadi numeric atau menjadi  angka  agar  data  yang  digunakan  dan  atribut dipilih bisa dibaca oleh rapidminer. Data yang akan di numerical yaitu Terminal, dan Tipe Kartu.
Gambar 8. Hasil pemilihan atribut Nominal to Numerical
Gambar 9. Hasil Proses Nominal to Numerical
Tahap yang kedua adalah menggunakan operator Normalize untuk melakukan normalisasi. Operator ini berfungsi untuk memperkecil jarak atribut yang ingin kita  pakai  Tipe  Kartu dan  Terminal antara  0-1. Operator  ini  dilakukan  besarnya  jarak  antar  selisih Tipe Kartu dan Terminal.
Gambar 10. Normalize
Hasil  dari  operator Normalize menggunakan method yang  digunakan  yaitu range  transformation karena dapat merubah jarak yang kita inginkan. Oleh karena  itu  penelitian  ini  mengubah  jarak  Tipe  Kartu dan Terminal range minimal 0.0 dan maksimal 1.0.
Gambar 11. Hasil Proses Normalize

## 4.5. Data Mining
Pada  tahap  ini  adalah  metode  yang  digunakan dalam  proses  data  mining  ini  adalah  pengelompokan dengan menggunakan algoritma K-Means.
Gambar 12. Hasil Proses Clustering
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  proses clustering menggunakan Rapidminer  studio dengan menggunakan algoritma K-Means . Tahap selanjutnya memasukan  operator clustering  K-Means ,  dan operator cluster distance performance.
Gambar 13. Hasil operator Clustering menggunakan algoritma K-Means
Hasil  operator Clustering  K-Means diketahui K=4 0.160, maksimal 10 kali putaran tipe measure = Numerical  Measures yang  menggunakan  parameter Euclidean  Distance dan max  optimum  steps =  100. Diperoleh 4 cluster yaitu cluster 0 sebanyak 791 items dan cluster 1  sebanyak  6545 items , Cluster 2  3032 items , Cluster 3 1548 items .
4.6. Hasil Penentuan Jumlah Cluster Optimal
Gambar 14. Hasil Visualizations Cluster
Berdasarkan  gambar  diatas  Hasil cluster menjelaskan  bahwa cluster 1  adalah cluster dengan harga  yang  paling  rendah  atau  bisa  diartikan  dengan harga tiket bus yang paling terendah di terminal yang didominasi  model  pembayaran BRIZZI dan Mobile Banking cluster 2  menjelaskan  dengan  harga  yang sedang atau bisa diartikan dengan harga tiket bus yang sedang di terminal yang didominasi model pembayaran Flazz  BCA dan Mobile  Banking , sedangkan cluster 3  menjelaskan  bahwa  harga  yang rata-rata  atau  bisa  diartikan  dengan  harga  tiket  bus yang  bisa dibilang rata-rata antara sedang dan paling tinggi di terminal yang didominasi mode pembayaran Flazz  BCA dan e-Money Mandiri,  dan cluster 0 menjelaskan bahwa harga yang paling tinggi atau bisa diartikan dengan harga tiket bus yang paling tinggi di terminal yang didominasi model pembayaran menggunakan Flazz BCA dan e-Money Mandiri.
Tabel 2. Hasil pengelompokan cluster 0 No Tipe Kartu Terminal Cluster 1 e-Money Mandiri Galaksak 07 Cluster_0 2 BRIZZI Badan Pengelola TJ 28 Cluster_0 3 e-Money Mandiri Badan Pengelola TJ 28 Cluster_0 4 e-Money Mandiri Badan Pengelola TJ 09 Cluster_0 5 Tapcash BNI Badan Pengelola TJ 54 Cluster_0 6 e-Money Mandiri Badan Pengelola TJ 54 Cluster_0 7 Mobile Banking Badan Pengelola TJ 26 Cluster_0 … … … … 11,012 Flazz BCA Badan Pengelola TJ 56 Cluster_0
Pada Tabel 2 merupakan pengelompokan cluster 0 dari setiap pembagian dataset cluster .
Tabel 3. Hasil pengelompokan cluster 1 No Tipe Kartu Terminal Cluster 1 Mobile Banking Badan Pengelola TJ 11 Cluster_1 2 e-Money Mandiri Badan Pengelola TJ 24 Cluster_1 3 e-Money Mandiri Badan Pengelola TJ 24 Cluster_1 4 Flazz BCA Badan Pengelola TJ 75 Cluster_1 5 e-Money Mandiri Badan Pengelola TJ 75 Cluster_1 6 Tapcash BNI Badan Pengelola TJ 53 Cluster_1 7 BRIZZI Badan Pengelola TJ 75 Cluster_1 … … … … 11,916 Flazz BCA Badan Pengelola TJ 55 Cluster_1
Pada Tabel 3 merupakan pengelompokan cluster 1 dari setiap pembagian dataset cluster .
Tabel 4. Hasil pengelompokan cluster 2 No Tipe Kartu Terminal Cluster 1 e-Money Mandiri Badan Pengelola TJ 24 Cluster_2 2 e-Money Mandiri Badan Pengelola TJ 07 Cluster_2 3 Mobile Banking Badan Pengelola TJ 38 Cluster_2 4 Tapcash BNI Badan Pengelola TJ 41 Cluster_2 5 Flazz BCA Badan Pengelola TJ 41 Cluster_2 6 Tapcash BNI Badan Pengelola TJ 66 Cluster_2 7 BRIZZI Badan Pengelola TJ 66 Cluster_2 … … … … 11,915 Flazz BCA Badan Pengelola TJ 55 Cluster_2
Pada Tabel 4 merupakan pengelompokan cluster 2 dari setiap pembagian dataset cluster .
Tabel 5. Hasil pengelompokan cluster 3 No Tipe Kartu Terminal Cluster 1 BRIZZI Badan Pengelola TJ 48 Cluster_3 2 BRIZZI Badan Pengelola TJ 01 Cluster_3 3 e-Money Mandiri Galaksak 06 Cluster_3 4 Mobile Banking Badan Pengelola TJ 29 Cluster_3
No Tipe Kartu Terminal Cluster 5 Flazz BCA Badan Pengelola TJ 40 Cluster_3 6 BRIZZI Badan Pengelola TJ 41 Cluster_3 7 Tapcash BNI Badan Pengelola TJ 66 Cluster_3 … … … … 11,904 e-Money Mandiri Badan Pengelola TJ 66 Cluster_3
Pada Tabel 5 merupakan pengelompokan cluster 3 dari setiap pembagian dataset cluster .
4.7. Perfomance Cluster
Untuk menghasilkan nilai cluster (k) yang paling optimal  menggunakan  operator Performance untuk mengetahui  hasil Davies Bouldin Index . Nilai cluster (k)  yang  paling  optimal  adalah  yang  nilai Davies Bouldin Index nya mendekati 0, dan sudah dilakukan 5  kali  percobaan  maksimal  10  kali  putaran  untuk mengetahui  hasil Davies  Bouldin  Index yang mendekati 0.
Gambar 15. Hasil Model Performance K=2
Gambar 16. Hasil Model Performance K=3
Gambar 18. Hasil Model Performance K=5
Untuk  mengetahui  hasil Davies  Bouldin  Index yan g  paling  optimal  dilakukan  beberapa  kali percobaan,  melakukan  5  kali  percobaan  untuk mengetahui  nilai Davies  Bouldin  Index yang  paling optimal yaitu, 0.160 pada cluster k=4.
Gambar 19. Hasil Davies Bouldin Index yang paling optimal Tabel 6. Hasil Da vies Bouldin Index No Cluster Davies Bouldin Index 1 K2 0.167 2 K3 0.170 3 K4 0.160 4 K5 0.165
Berdasarkan  Tabel  diatas  menunjukan  hasil cluster yang  optimal  yaitu  K=4  dengan  nilai Davies Bouldin Index nya 0.160 yang mendekati 0.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan pada penelitian ini, berdasarkan data yang sudah diolah kemudian menggunakan Rapidminer dengan  menggunakan  metode  algoritma K-Means .  Berdasarkan  hasil  diatas  menjelaskan bahwa kesimpulan sebagai berikut: Hasil model yang dihasilkan  dengan  hasil  dari Davies  Bouldin  Index menunjukan  dari  K  =  2  memperoleh  0.167,  K  =  3 mendapatkan  hasil DBI 0.170,  K  =  4  mendapatkan 0.160,  K  =  5  mendapatkan  0.165,  maka  hasil cluster yang paling optimum adalah K = 4 mendapatkan hasil DBI  0.160.    Nilai Cluster (K)  yang  paling optimum adalah  K = 4 dengan  nilai Davies Bouldin Index nya adalah 0.160, nilai optimum yang terbaik yang paling mendekati nilai 0.
Pada  penelitian  selanjutnya  ada  beberapa  saran yang  dapat  disampaikan  yaitu  sebagai  berikut: Melakukan pengukuran performa cluster dengan cara yang  berbeda,  yaitu elbow . Dilakukan proses analisis
cluster dengan  menggunakan  metode  yang  berbeda, yaitu Fuzzy C Means

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Dewantoro,  P.  D.  Kusuma,  and  ..., “Pengelompokan Data Bus Di Indonesia Dengan K-mean Clustering,” eProceedings … , vol. 6, no. 1,  pp.  1455–1462,  2019,  [Online].  Available: https://openlibrarypublications.telkomuniversity .ac.id/index.php/engineering/article/view/8639% 0Ahttps://openlibrarypublications.telkomunivers ity.ac.id/index.php/engineering/article/download /8639/8506
[2]  B.  Vanessa  and  K.  Prabantari,  “Analisis Hubungan Kualitas Pelayanan Terhadap Tingkat Kepuasan Pelanggan Transportasi Transjakarta,”
J. Transaksi , vol. 12, no. 1, pp. 25–39, 2020.
[3]  TEMA 11, “PENGGUNAAN T-CASH DALAM TRANSAKSI PEMBAYARAN ELEKTRONIK PERSPEKTIF  HUKUM  ISLAM,” J.  Mater. Process.  Technol. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  1–8,  2018, [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.1016/j.cirp.2016.06.001%0
Ahttp://dx.doi.org/10.1016/j.powtec.2016.12.05 5%0Ahttps://doi.org/10.1016/j.ijfatigue.2019.02
.006%0Ahttps://doi.org/10.1016/j.matlet.2019.0 4.024%0Ahttps://doi.org/10.1016/j.matlet.2019.
127252%0Ahttp://dx.doi.o
[4]  W. E. M. Rini Rahmahdian, M. S. Fajri Muharja, and Adila Adisti, “Sosialisasi Sistem Pembayaran  Non  Tunai,” Bul.  Ilm.  Nagari Membangun , vol. 3, no. 3, pp. 189–198, 2020.
[5]  M. Farozi, “Metode K-Means Clustering Dalam Merancang Strategi Promosi Penerimaan Mahasiswa  Baru  Pada  STIE  Serelo  Lahat,” J. Inform. Glob. , vol. 12, no. 2, pp. 128–133, 2022.
[6]  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.
[7]  R.  Muliono  and  Z.  Sembiring,  “Data  Mining Clustering  Menggunakan  Algoritma  K-Means Untuk Klasterisasi Tingkat Tridarma Pengajaran Dosen,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 4, no. 2, pp. 2502–714, 2019.
[8]  H. Annur, “Penerapan Data Mining Menentukan Strategi  Penjualan  Variasi  Mobil  Menggunakan Metode K-Means Clustering,” J. Inform. Upgris , vol. 5, no. 1, 2019, doi: 10.26877/jiu.v5i1.3091.
[9]  D. D. Darmansah and N. W. Wardani, “Analisis Pesebaran  Penularan  Virus  Corona  di  Provinsi Jawa  Tengah  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan Sist. Informasi) , vol. 8, no. 1, pp. 105–117, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i1.590.
[10]  H.  Priyatman,  F.  Sajid,  and  D.  Haldivany, “Klasterisasi Menggunakan Algoritma K-Means Clustering untuk Memprediksi Waktu Kelulusan Mahasiswa,” J.  Edukasi  dan  Penelit.  Inform. , vol. 5, no. 1, p. 62, 2019, doi: 10.26418/jp.v5i1.29611.
[11]  A.  Setiadi  and  E.  D.  Sikumbang,  “K-Means Clustering Dalam Penerimaan Karyawan Baru,” INFORMATICS Educ. Prof.  J. Informatics , vol. 4, no. 2, p. 103, 2020, doi: 10.51211/itbi.v4i2.1304.
[12]  A.  BASTIAN,  “Penerapan  Algoritma  K-Means Clustering  Analysis  Pada  Penyakit  Menular Manusia (Studi Kasus Kabupaten Majalengka),”
J. Sist. Inf. , vol. 14, no. 1, pp. 28–34, 2018, doi: 10.21609/jsi.v14i1.566.
[13]  M. Kadafi, “Penerapan Algoritma FP-GROWTH untuk  Menemukan  Pola  Peminjaman  Buku Perpustakaan  UIN  Raden  Fatah  Palembang,” Matics ,  vol.  10,  no.  2,  p.  52,  2019,  doi: 10.18860/mat.v10i2.5628.
[14]  R.  Nofitri  and  N.  Irawati,  “Analisis  Data  Hasil Keuntungan Menggunakan Software Rapidminer,” JURTEKSI  (Jurnal  Teknol.  dan Sist. Informasi) , vol. 5, no. 2, pp. 199–204, 2019, doi: 10.33330/jurteksi.v5i2.365.
[15]  R.  Amelia  and  D.  P.  Utomo,  “Analisa  Pola Pemesanan  Produk  Modern  Trade  Independent Dengan  Menerepakan  Algoritma  Fp.  Growth (Studi Kasus: Pt. Adam Dani Lestari),” KOMIK (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komputer) , vol.  3,  no.  1,  pp.  416–423,  2019,  doi: 10.30865/komik.v3i1.1622.
[16]  E. Muningsih, I. Maryani, and V. R. Handayani, “Penerapan  Metode  K-Means  dan  Optimasi Jumlah  Cluster  dengan  Index  Davies  Bouldin untuk  Clustering  Propinsi  Berdasarkan  Potensi Desa,” J. Sains dan Manaj. , vol. 9, no. 1, pp. 95– 100, 2021, [Online]. Available: www.bps.go.id
[17]  D.  Jollyta,  S.  Efendi,  M.  Zarlis,  and  H. Mawengkang,  “Prosiding  Seminar  Nasional Riset Information Science (SENARIS) Optimasi Cluster  Pada  Data  Stunting:  Teknik  Evaluasi Cluster Sum of Square Error dan Davies Bouldin Index,” no. September, pp. 918–926, 2019.