Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2768

## Penerapan Algoritma K-Means Pada Penjualan Frozen Food Pada UD Soise Sosis Pematangsiantar
Siti Andry Yani Nasution 1 , Poningsih 2 , Harly Okprana 1
1 Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
2 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1 sitiandryyani13@gmail.com, 2 Poningsih@amiktunasbangsa.ac.id, 3 harliikprana@amiktunasbangsa.ac.id Submitted: 25/12/2020 ; Accepted: 15/01/2021 ; Published: 24/01/2021
Abstrak– Tujuan  penelitian  adalah  penerapan  Algoritma  K-Means  pada  penjualan Frozen  Food ,  Untuk  mengelompokkan banyaknya  penjualan Frozen  Food pada  tiap  bulan,  untuk  mengambil  bulan  berapa  paling  tinggi  dan  rendah  data penjualannya.  Metode  yang  digunakan  adalah  algoritma K-Means dan  disertai  dengan Rapidminer pada  pengolahan  data tersebut. Sumber data diperoleh dari hasil Observasi, wawancara dan Dokumen kepada pemilik toko dan rekan- rekan kerja. Terdapat beberapa jenis-jenis Frozen Food serta hasil data penjualan dari bulan April sampai November 2019. Dimana hasil dari peneliti dapat memberikan informasi kepada pemilik usaha Frozen Food apa saja yang harus ditingkatkan produksinya sehingga pemilik usaha dapat meningkatkan penjualan Frozen Food nya.
Kata Kunci: Algoritma K-Means ; Clustering , Rapidminer ; Penjualan Frozen Food
Abstract– The research objective is the application of the K-Means algorithm in Frozen Food sales, to classify the number of Frozen Food sales in each month, to take what month the highest and lowest sales data. The method used is the K -Means algorithm and is accompanied by a Rapid Miner in processing the data. Data sources obtained from observations, interview and document to shop owners and coworkers. There are several types of Frozen Food and sales data from April to November 2019. Where the results of the study can provide information to business owners, what Frozen  Food should be increased in production so that business owners can increase their Frozen Food sales.
Keywords : K-Means Algorithm; Clustering; Rapidminer; Frozen Food Sales

## 1. PENDAHULUAN
Data  Mining  merupakan  kegiatan  yang  dilakukan  untuk  pemakaian  data,  pengumpulan  data  historis  untuk menemukan  keteraturan  hubungan  pola  dalam  data  set  berukuran  besar,  serta  tahapan  menemukan  informasi pada  sekumpulan  data  dengan  teknik  atau  algoritma  tertentu.  [1].  K-Means  merupakan  metode  data  clustering yang  berusaha  mempartisi  data  dalam  satu  atau  lebih  klaster,  sehingga  data  yang  karakteristik  sama dikelompokkan  dalam  satu  klaster  yang  sama  pula.  Data  dengan  karakteristik  yang  berbeda  dikelompokkan dalam  kelompok  yang  berbeda  pula.  Metode  yang  termasuk  dalam  algoritma  clustering  berbasis  jarak  yang membagi  data  kedalam  sejumlah  klaster  dan  algoritma  ini  hanya  bekerja  pada  atribut  numerik.  UD.    SOISE SOSIS merupakan distributor yang menjual Frozen Food yang beralamatkan di Gedung III lantai 1 Pasar Horas. Usaha  ini  memiliki  beberapa  jenis Frozen  Food yang  dijual  belikan  setiap  hari.  Proses  distribusinya  telah menyebar hampir seluruh daerah Kabupaten Simalungun dan kota Pematangsiantar. Dimana UD. SOISE SOSIS ini setiap hari harus memenuhi kebutuhan konsumen, akan tetapi usaha ini terdapat beberapa Frozen Food yang laku dan tidak laku.
Dengan  adanya  masalah  ini,  dibutuhkan  sumber  informasi  yang  cukup  banyak  agar  produk  yang  tidak laku  menjadi  laku.  Sebuah  data warehouse yang  telah  disusun  oleh  peneliti  data  penjualan  dari  bulan  April hingga  November  2019,  peneliti  ingin  mencari  penjualan  tertinggi  dan  terendah  pada  penjualan Frozen  Food tersebut.  Berdasarkan  hal  tersebut  diharapkan  dapat  membantu  UD.  SOISE  SOSIS  dalam  mengumpulkan  data penjualan Frozen  Food ,  penulis  berinisiatif  melakukan  penelitian  untuk  merancang  strategis  perusahaan mengenai penjualan Frozen Food mana yang paling banyak dibutuhkan, sehingga bisa menjawab dan memberi informasi  hasil clustering data penjualan dengan metode Data Mining Algoritma K-Means Clustering . Dengan mengklaster Data penjualan Frozen Food menjadi 2 bagian klaster yaitu klaster tinggi dan klaster rendah.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data mining merupakan serangkaian proses untuk menggali nilai tambah berupa informasi yang selama ini tidak diketahui secara manual dari suatu basis data. Data mining mulai ada sejak 1990-an sebagai cara yang benar dan tepat  untuk  mengambil  pola  dan  informasi  yang  digunakan  untuk  menemukan  hubungan  antara  data  untuk melakukan  pengelompokkan  ke  dalam  satu  atau  lebih  cluster  sehingga  objek  -  objek  yang  berada  dalam  satu cluster akan mempunyai kesamaan yang tinggi antara satu dengan lainnya. Data mining merupakan bagian dari proses penemuan pengetahuan dari basis data Knowledge Discovery in [2], [3].
2.2 Metode K-means
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2768
K-Means  merupakan  salah  satu  metode  data  clustering  non  hierarki  yang  berusaha  mempartisi  data  yang  ada dalam bentuk  satu  atau lebih cluster, sehingga data dengan karakteristik yang sama dikelompokkan dalam satu cluster  yang  sama  pula.  Data  dengan  karakteristik  yang  berbeda  dikelompokkan  dalam  kelompok  yang  lain. Metode yang termasuk dalam algoritma clustering berbasis jarak yang membagi data kedalam sejumlah cluster dan algoritma ini hanya bekerja pada atribut numerik [4]–[6]. Langkah-langkah algoritma K-means [7] a) Menentukan k sebagai jumlah klaster yang ingin dibentuk.
b) Mengalokasikan data ke dalam klaster secara acak.
c) Menentukan pusat klaster ( centroid ) dari data yang ada pada masing-masing klaster. dengan pesamaan :
C 𝑘𝑗 = 𝑥 1𝑗 +𝑥 2𝑗 +⋯+𝑥 𝑛𝑗 𝑛 (1)
dimana 𝐶 𝑘𝑗 = pusat klaster ke-k pada variabel ke j (j = 1,2,...,p) 𝑛 = banyak data pada klaster ke-k
d) Menentukan jarak setiap objek dengan setiap centroid dengan perhitungan jarak setiap objek dengan setiap centroid menggunakan jarak Euclidean.
𝑑(𝑋 𝑖 , 𝑋 𝑔 ) = √∑ (𝑋 𝑖𝑗 −  𝑋 𝑔𝑗 ) 2 𝑝 𝑗=1 (2)
e) Menghitung fungsi objektif dengan formula:
𝐽 =   ∑ ∑ 𝑎 𝑖𝑗 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝐶 𝑘𝑗 ) 2 𝑘 𝑗=1 𝑛 𝑖=1
(3)
f) Mengalokasikan masing-masing data ke centroid /rata-rata terdekat yang dirumuskan sebagai berikut:
𝑎 𝑖𝑗 = { 1,      𝑠  = 𝑚𝑖𝑛{𝑑(𝑥 𝑖 , 𝐶 𝑘𝑗 )}
0,      𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎 (4)
𝑎 𝑖𝑗 adalah  nilai  keanggotaan  titik  x i ke  pusat klaster C kj ,  s  adalah  jarak  terpendek  dari  data  x i ke  pusat klaster C kj setelah dibandingkan.
g) Mengulangi kembali langkah 3-6 sampai tidak ada lagi perpindahan objek atau  tidak ada perubahan pada fungsi objektifnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian dilakukan di UD.  SOISE SOSIS Pasar Horas, Lamanya waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan penelitian  ini  selama  2  bulan  mulai  Agustus  sampai  September  2019.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian adalah  data  Penjualan Frozen  Food dari  bulan  April  sampai  November  2019.  Kumpulan  data  yang  diperoleh penulis  digunakan  sebagai  data  masukan  dalam  mumbuat  model  aturan  menggunakan  algoritma K-Means dengan 2 cluster dan menggunakan software Rapidminer.
Analisis  data  yang  dilakukan  untuk  mengolah  data  penjualan Frozen  Food dengan  memperoleh  data penjualan  dari  bulan  April  sampai  November  2019.  Dibagi  menjadi  2  bagian  yaitu  cluster  tinggi  dan  rendah. Sehingga karakteristik data tersebut dapat dipahami dan bermanfaat untuk solusi permasalahan dari penelitian. Data penjualan Frozen Food dari bulan April sampai November, terdapat pada tabel berikut :
Tabel 1. Jumlah Penjualan Frozen Food
Nama Item April   Mei Juni Juli Agustus   September Oktober   November Rata-Rata Cuma Nuget Coin 835 293 708 657 777 661 731 619 660,12 Bakmi 75 713 980 1480 930 866 1042 906 874,00 New Batagor 188 75 100 250 200 25 0 0 104,75 Batagor Jumbo 2500 1350 2400 4595 3426 3639 3322 2474 2963,25 Bakso Bunga Mawar 3074 1548 2237 3135 2631 1868 2063 2239 2349,37 Bakso Super 1870 2590 1534 2365 2013 3006 2001 1600 2122,37 Cuma Nuget Lidah 4492 2414 3264 5198 4897 4089 4961 3934 4156,12 Krd Bakso Ayam 300 160 383 500 300 200 160 140 267,87 Sosis 1kg 280 340 710 530 488 290 340 600 447,25 Sosis Cham 15 61 0 58 29 8 15 15 25,12 Stik 1kg 95 45 60 45 30 35 25 75 51,25 Fiesta Stikie 13 5 10 0 3 0 9 9 6,12 Cham Nuget 14 30 0 20 17 3 10 9 12,87 Fiesta Spicy chick 10 0 5 7 16 0 5 2 5,62 Fiesta Nuget 5 9 5 13 8 3 7 6 7,00 Sosis ½ 760 300 940 1130 270 540 1160 969 758,62 Fiesta Shoestring 1kg 12 70 0 21 64 3 48 27 30,62 Fiesta Shoestring 1/2kg 46 135 1 48 72 9 66 32 51,12 Fiesta Shoestring 2 1/2kg 0 0 1 4 4 0 4 8 2,62
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2768
Nama Item April   Mei Juni Juli Agustus   September Oktober   November Rata-Rata Fiesta Karage 2 0 0 0 13 0 2 6 2,87 Cham Burger 21 10 10 1 40 10 0 20 14,00 Fiesta Spicy Wing 5 0 0 0 10 0 10 7 4,00 Cuma Bolanaga 50 0 30 12 30 30 30 0 22,75 Stik 1/2kg 200 351 240 326 50 410 880 720 397,12 Bakso Cham 50 108 120 39 30 13 10 10 47,05 Nuget oke 140 148 20 30 40 70 148 73 83,62 Fiesta Siomay 0 3 0 0 3 0 2 6 1,75 Fiesta ABC 0 0 0 0 0 3 0 0 0,37 New Super Stik 0 0 0 0 0 80 30 0 13,75 Bola Mini 390 60 100 12 0 10 30 0 75,25 Baso super tucuk 0 0 0 0 0 30 320 408 94,75 Nuget Bintang 0 0 0 0 0 72 261 89 52,75 Hemato Burger Sapi 72 109 83 129 0 32 64 64 69,12 Nuget Kaki Naga 0 0 0 0 0 9 324 61 49,25 Sosis Asimo 1/2kg 20 59 100 140 0 0 60 200 72,37 Sosis Asimo 1kg 20 70 50 0 0 0 57 150 43,37 Bakso Oke 0 0 0 0 0 0 30 30 7,05 Bakso Bunga 0 0 0 0 0 40 0 0 5,00 Nuget Akumo 22 0 0 0 0 0 0 0 2,75 Taiso Tahu 0 0 200 0 0 25 0 0 28,12 Sosis cham sapi 11 0 0 0 0 0 0 0 1,37 Bakso mie 47 0 0 0 0 0 0 50 12,12 Fiesta Cheese 0 5 0 0 0 0 0 0 0,62 Cham ABC 0 0 0 0 0 0 0 6 0,75 Cuma Nuget Love 0 0 0 0 0 0 0 30 3,75

## 3.1 Penerapan Algoritma K-Means
Berikut ini merupakan langkah-langkah yang dilakukan penulis dalam mengelompokkan penjualan Frozen Food menggunakan Algoritma K-Means Clustering:
1) Membangkitkan nilai k sebagai pusat cluster awal (centroid)
Penjualan  Frozen  Food  sebanyak  2  cluster.  Adapun  cluster  yang  dibentuk  yaitu  cluster  tinggi  (C1)  dan  cluster rendah (C2). Cluster tertinggi (C1) diperoleh dari nilai tertinggi yang terdapat pada tabel 4.1, dan cluster rendah diperoleh dari nilai terendah pada tabel 4.1. Cara mencari nilai centroid awal untuk iterasi 1 yaitu:
C1 = Max (660,125; 874; 104,75; 2963,25; 2349,375; 2122,375; 4156,125; 267,875; 447,25; 25,125; 51,25; 6,125; 12,875; 5,625; 7; 758,625; 30,625
51,125;  2,625;  2,875;  14;  4;  22,75; 397,125; 47,5;  83,625;  1,75;  0,375;  13,75;  75,25;  94,75;  52,75; 69,125; 49,25; 72,375; 43,375; 7,5; 5; 2,75; 28,125; 1,375; 12,125; 0,625; 0,75; 3,75 ) = 4156,125
C2 = Min (660,125; 874; 104,75; 2963,25; 2349,375; 2122,375; 4156,125; 267,875; 447,25; 25,125; 51,25; 6,125;  12,875;  5,625;  7;  758,625;  30,625  ;51,125;  2,625;  2,875;  14;  4;  22,75;  397,125;  47,5;  83,625;  1,75; 0,375; 13,75; 75,25; 94,75; 52,75; 69,125; 49,25; 72,375; 43,375; 7,5; 5; 2,75; 28,125; 1,375; 12,125; 0,625; 0,75; 3,75 ) = 0,375
Dari perhitungan diatas dapat diketahui nilai centroid data awal, dimana mencari nilai maksimum dan minimum untuk memulai proses Iterasi. Seperti tabel 2 berikut ini.
Tabel 2. Centroid Data Awal C1 4156,125 C2 0,375
2) Menghitung jarak setiap jumlah
Data  Frozen  Food  terhadap  masing-masing  cluster  sehingga  ditemukan  jarak  terdekat  dari  setiap  data  dengan cetroid. Berikut ini contoh perhitungan jarak setiap data pada cluster pertama (C1) :
D(1.1) = √(660,125 − 4156,125) 2 = 3496 D(1.2) = √(874 − 4156,125) 2
= 3282,12 D(1.3) = √(104,75 − 4156,125) 2 = 4051,375 D(1.4) = √(2963,25 − 4156,125) 2 = 1192,875 Sampai dengan D(1.45) Perhitungan jarak pada setiap data pada cluster kedua(C2) : D(2.1) = √(660,125 − 0,375) 2 = 659,75
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2768
D(2.2) = √(874 − 0,375) 2
= 873,625 D(2.3) = √(104,75 − 0,375) 2
= 104,375 D(2.4) = √(2963,25 − 0,375) 2 = 2962,875 Sampai dengan D(2.45)
Berikut tabel 3. hasil perhitugan jarak data dengan titik pusat pada Iterasi 1:
Tabel 3. Hasil Perhitugan Jarak Data Dengan Titik Pusat Cluster No. Nama Item Jarak Terpendek C1 C2 1 Cuma Nuget Coin 659,75 1 2 Bakmi 873,62 1 3 New Batagor 104,37 1 4 Batagor Jumbo 1192,87 1 5 Bakso Bunga Mawar  1806,75 1 6 Bakso Super 2033,75 1 7 Cuma Nuget Lidah 0 1 8 Krd Bakso Ayam 267,05 1 9 Sosis 1kg 446,87 1 ... ... ... ... ... 45 Cuma Nuget Love 3,37 1
Pada  tabel  3  diatas  dapat  dilihat  bahwa  pada  perhitungan  jarak  data  dengan  pusat  cluster  didapatkan perhitungan  penjualan  tertinggi  dan  terendah,  dimana  penjualan  tertinggi  di  letakkan  pada  kolom  C1  dan penjualan terendah terletak pada kolom C2.
3) Mengelompokkan setiap data berdasarkan kedekatannya
Dengan  centroid  Jika  nilai  terendah  terdapat  di  claster  1  (C1)  maka  masuk  kedalam  kelompok  claster  1  dan begitu juga sebaliknya, dapat dilihat pada tabel 4.3 dan hasilnya pada tabel 4.4 berikut:
Tabel 4. Hasil Cluster Iterasi 1 Cluster Nilai C1 4 C2 41
4) Setelah hasil cluster pada iterasi 1di dapat langkah selanjutnya yaitu memperbaruhi nilai centroid baru.
5) Mengulang langkah 2 hingga 5 sampai anggota tiap cluster tidak ada yang berubah. Contoh perhitungan mencari nilai centroid baru untuk Iterasi 2 yaitu :
C1 = 2963,25+2349,375+2122,375+4156,125 4 = 2897,781 C2 = 660,125+ 874+104,75+ 267,875+447,25+25,125+51,25+6,125 +12,875+5,625+7+758,625+30,625+51,125+2,625+2,875+ +2,625+2,875+14+4+22,75+397,125+47,5+83,625+1,75 +0,375+13,75+75,25+94,75+52,75+69,125+49,25+72,375+43,375 +49,25+72,375+43,375+7,5+5+2,75+28,125+1,375+12,125+0,625+0,75+3,75 41 = 107,6006

## Tabel 5. Hasil Perhitungan Centroid baru pada iterasi 2
Cluster Nilai C1 2897,781 C2 107,600
Setelah  mendapatkan  titik  pusat  cluster  (centroid)  baru  maka  langkah  selanjutnya  yaitu  menghitung kembali jarak setiap data jumlah kejahatan terhadap masing-masing pusat cluster. Perhitungan jarak setiap data pada claster pertama (C1) :
E(1.1) = √(660,125 − 2897,781) 2 = 2237,65625 E(1.2) = √(874 − 2897,781) 2 = 2023,78125 E(1.3) = √(104,75 − 2897,781) 2 = 2793,03125 E (1.4) = √(2963,25 − 2897,781) 2 = 65,46875 Sampai dengan E (1.45) Perhitungan jarak pada setiap data pada cluster kedua (C2) :
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2768
E(2.1) = √(660,125 − 107,6006) 2 = 552,5243902
E (2.2) = √(874 − 107,6006) 2
= 874
E (2.3) = √(104,75 − 107,6006) 2 = 104,75 E (2.4) = √(2963,25 − 107,6006) 2 = 2963,25 Sampai dengan E (2.45) Berikut tabel 6 hasil perhitungan jarak data dengan titik pusat pada iterasi 2.
Tabel 6. Perhitungan Jarak Data Iterasi 2. Nama Item Rata-Rata C1 C2 Jarak Terpendek Cuma Nuget Coin 660,12 2237,65 552,52 552,52 Bakmi 874,00 2023,78 874,00 874,00 New Batagor 104,75 2793,03 104,75 104,75 Batagor Jumbo 2963,25 65,46 2963,25 65,46 Bakso Bunga Mawar 2349,37 548,40 2349,37 548,40 Bakso Super 2122,37 775,40 2122,37 775,40 Cuma Nuget Lidah 4156,12 1258,34 4156,12 1258,34 Krd Bakso Ayam 267,87 2629,90 267,87 267,87 Sosis 1kg 447,25 2450,53 447,25 447,25 ... ... ... ... ... Cuma Nuget Love 3,75 2894,03 3,75 3,75
Berikut tabel 7 hasil perhitungan pada data cluster iterasi 2.
Tabel 7. Hasil Cluster Iterasi 2 Cluster  Hasil C1 4 C2 41
Setelah  hasil  pada  iterasi  2  di  dapatkan,  bandingkan  hasil  pada  iterasi  1  dan  iterasi  2,  jika  tidak  ada perubahan maka proses berhenti, jika ada perubahan maka proses akan dilanjutkan kembali hingga mendapatkan hasil yang sama . Berdasarkan perhitungan manual pada data Penjualan Frozen Food  yang telah dilakukan diatas mendapatkan hasil akhir iterasi 2 bernilai sama yaitu C1= 4 dan C2= 41. Posisi pada iterasi tidak berubah, maka proses berhenti.

## 3.3 Hasil Pengujian
Setelah mendapatkan hasil akhir dari perhitungan manual, selanjutnya yaitu menyesuaikan hasil dari perhitungan manual  nantinya  akan  dibandingkan  dengan  hasil  yang  ditampilkan  software  Rapidminer  5.3.  Pengujian menggunakan software Rapidminer dilakukan melalui beberapa tahapan. Berikut merupakan tahapan akhir yang dilakukan oleh penulis seperti gambar dibawah ini.
Gambar 1. Hasil Cluster Model
Keterangan: 1. Cluster 0 (Tinggi) sebanyak 4 Frozen Food
2. Cluster 1 (Rendah) sebanyak 41 Frozen Food
3. Jumlah Keseluruhan yaitu 45 Penjualan Frozen Food
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2768
Gambar 2. Hasil Tampilan Rapidminer
Berdasarkan pengolahan data yang telah dilakukan peneliti menggunakan Algoritma K-Means Clustering dan  software  Rapidminer  menghasilkan  tingkat  kesamaan  yaitu  4  (empat)  Penjualan  Frozen  Food  yang  tinggi dan 41 Penjualan Frozen Food rendah. Sehingga pengujian yang dilakukan menggunakan software Rapidminer dapat dikatakan berhasil dan mendapatkan hasil pengelompokkan pada kasus Penjualan Frozen Food. Berikut ini merupakan tampilan dari perhitungan manual seperti tabel.8 berikut :
Tabel 8. Hasil Perhitungan Manual No. Nama Item Rata – Rata C1 C2 1 Cuma Nuget Coin 660,12 1 2 Bakmi 874,00 1 3 New Batagor 104,75 1 4 Batagor Jumbo 2963,25 1 5 Bakso Bunga Mawar  2349,37 1 6 Bakso Super 2122,37 1 7 Cuma Nuget Lidah 4156,12 1 8 Krd Bakso Ayam 267,87 1 9 Sosis 1kg 447,25 1 ... ... ... ... ... 45 Cuma Nuget Love 3,75 1

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakuakan,  maka  penulis  dapat  menarik  beberapa    kesimpulan  bahwa  penerapan algoritma  K-Means  clustering  dapat  diterapkan  pada  penjualan  Frozen  Food  yang  bertujuan  untuk mengelompokkan  Penjualan    Frozen  Food    tertinggi  dan  terendah.    Perhitungan  metode  Algoritma K-Means yang  sebelumnya  dilakukan  secara  manual  selanjutnya  di  implementasikan  ke  dalam  pengujian  data menggunakan  aplikasi Rapidminer yang  bertujuan  untuk  menyesuaikan  hasil  dari  perhitungan  manual  pada metode algoritma K-Means Clustering. Hasil yang diperoleh memiliki nilai yang sama

## REFERENCES
[1] D. I. Pt and N. Swadaya, “PREDIKSI PENJUALAN BUKU MENGGUNAKAN DATA MINING,” pp. 49–54, 2017.
[2] S.  R.  Ningsih,  I.  S.  Damanik,  A.  P.  Windarto,  H.  S.  Tambunan,  J.  Jalaluddin,  and  A.  Wanto,  “Analisis  K-Medoids Dalam  Pengelompokkan  Penduduk  Buta  Huruf  Menurut  Provinsi,” Pros.  Semin.  Nas.  Ris.  Inf.  Sci. ,  vol.  1,  no.
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2768
September, p. 721, 2019.
[3] E. Buulolo, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi . Deepublish, 2020.
[4] K. U. Pengelompokkan, K. Kota, M. W. Talakua, Z. A. Leleury, and A. W. Talluta, “ANALISIS CLUSTER DENGAN MENGGUNAKAN METODE PROVINSI MALUKU BERDASARKAN INDIKATOR INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA  TAHUN  2014  CLUSTER  ANALYSIS  BY  USING  K-MEANS  METHOD  FOR  GROUPING  OF DISTRICT  /  CITY  IN  MALUKU  PROVINCE  INDUSTRIAL  BASED  ON  INDICATORS  OF  MALUKU DEVELOPMENT INDEX IN 2014,” vol. 11, pp. 119–128, 2017.
[5] R.  A.  Malik,  S.  Defit,  and  Y.  Yuhandri,  “Comparison  of  K-Means  Clustering  Algorithm  with  Fuzzy  C-Means  In Measuring Satisfaction Level Of Television Da’wah Surau TV,” Rabit , vol. 3, no. 1, pp. 10–21, 2018.
[6] I.  Parlina,  A.  P.  Windarto,  A.  Wanto,  and  M.  R.  Lubis,  “MEMANFAATKAN  ALGORITMA K-MEANS  DALAM MENENTUKAN  PEGAWAI  YANG  LAYAK  MENGIKUTI  ASESSMENT  CENTER  UNTUK  CLUSTERING PROGRAM SDP,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 87–93, 2018.
[7] G.  Prasetya,  “PENGARUH  PENDIDIKAN,  PELATIHAN,  JENIS  KELAMIN,  UMUR,  STATUS  PERKAWINAN, DAN  DERAH  TEMPAT  TINGGAL  TERHADAP  LAMA  MENCARI  KERJA  TENAGA  KERJA  TERDIDIK  DI INDONESIA,” vol. 10, no. 2, pp. 1–15, 2018.