JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.9 No.2 September 2022, Hal. 126-131
Page | 126                                                            Received: July 28, 2022 | Published: September 01, 2022

## PERBANDINGAN ALGORITMA K-MEANS DAN K-MEDOIDS DALAM CLUSTERING RATA-RATA PENAMBAHAN KASUS COVID- 19 BERDASARKAN KOTA/KABUPATEN DI PROVINSI SUMATERA SELATAN
Sevi Dian Nirwana 1 , Muhammad Ihsan Jambak 2 , Ali Bardadi 3
1,3 Jurusan Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya
2 Jurusan Manajemen Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya Jln. Raya Palembang-Prabumulih – Indralaya Kab. Ogan Ilir
1 09031181823025@student.unsri.ac.id
2 jambak@unsri.ac.id
3 alibardadi@unsri.ac.id

## Abstrak
Penyebaran yang cukup luas dan cepat, membuat pandemi Covid-19 di Sumatera Selatan berdampak negatif pada semua sektor seperti  kesehatan,  pekerjaan  dan  perekonomian.  Dengan  kebijakan  pemerintah  yang  mengelompokkan  wilayah  penanganan Covid-19 menjadi  4  zona,  perlu  dievaluasi  apakah  pengelompokkan  wilayah  tersebut  sudah  tepat  menggunakan  teknik clustering data mining dengan algoritma K-Means dan K-Medoids . Dari hasil pengujian algoritma K-Means memberikan nilai DBI terbaik adalah 0.078 pada K=2. Sedangkan algoritma K-Medoids memberikan nilai DBI terbaik adalah 0.250 pada K=3. Sehingga kesimpulan yang didapatkan, pembagian wilayah penanganan Covid-19 di provinsi Sumatera Selatan dibagi menjadi 2 cluster (yaitu Kota Palembang dan Luar Kota Palembang) atau menjadi 3 cluster (yaitu Kota Palembang, dekat dengan Kota Palembang dan jauh dari Kota Palembang).
Kata kunci: Covid-19, K-Means, K-Medoids, Clustering , DBI

## I. P ENDAHULUAN
Indonesia dan hampir semua negara di dunia saat ini masih terus  berjuang  melawan  pandemi  virus Severe  Acute Respiratory  Syndrome  Coronavirus-2 (SARS-CoV-2)  dan nama  penyakitnya  sebagai Coronavirus  Disease 2019  atau lebih  familiar  dengan  sebutan Covid-19 [1].  Sejak  adanya pandemi Covid-19 di  Indonesia,  berbagai  cara  atau  upaya telah  dilakukan  pemerintah  Indonesia  untuk  menghindari penularan  Covid-19  [5].  Penyebaran  yang  cukup  luas  dan cepat,  membuat  pandemi Covid-19 berdampak  negatif  pada semua  sektor.  Tidak  hanya  menimbulkan  korban  jiwa, dampak  krisis  kesehatan,  pekerjaan  dan  perekonomian  juga dirasakan.  Dengan  didasari  pada  kebijakan  pemerintah  yang membagi  wilayah  penanganan Covid-19 menjadi  4  zona wilayah yaitu hijau, kuning, oranye dan merah, dalam hal ini ingin  melihat  dan  mengevaluasi  apakah  pembagian  wilayah
tersebut  sudah  tepat  dan  sesuai  dengan  realita  data Covid-19 yang  ada  menggunakan  data  mining.  [2]  Salah  satu  provinsi yang  tak  luput  dari  pandemi Covid-19 adalah  Sumatera Selatan.
Data  mining adalah  proses  menemukan  pola  atau insight yang  menarik  dari  data  yang  tersimpan  pada database,  data warehouse ataupun penyimpanan data lainnya dengan jumlah yang besar [3]. Pada penelitian ini digunakan teknik clustering yang  merupakan metode pengelompokan data  yang  membagi data  ke  dalam  beberapa cluster yang  dimana data  dalam  satu cluster yang  sama  memiliki  kemiripan  yang  tinggi  dan memiliki kemiripan yang rendah dengan cluster lain [4].
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Sindi,  dkk (2020)  menjelaskan  bahwa  melalui  teknik clustering dapat diketahui pola pemilihan penentuan pengelompokan penyebaran Covid-19 di  berbagai  wilayah  di  Indonesia  [5]. Disamping  itu,  penelitian  oleh  Mirantika,  dkk  (2021)
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.9 No.2 September 2022, Hal. 126-131
Page | 127                                                            Received: July 28, 2022 | Published: September 01, 2022
melakukan clustering kasus Covid-19 di  Provinsi  Jawa  Barat menggunakan  algoritma K-Means yang  mendapatkan  hasil clustering sebanyak  3 cluster penyebaran Covid-19 dengan menggunakan variabel jumlah isolasi, sembuh dan meninggal dunia [6]. Penelitian dengan kasus serupa juga dilakukan oleh Bu’ulolo  dan  Purba  (2021)  dengan  algoritma  yang  berbeda untuk  membentuk cluster zona  penyebaran Covid-19 di Provinsi  Sumatera  Utara  dengan  algoritma K-Medoids menggunakan  variabel  positif,  ODP,  PDP  dan  meninggal. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini yaitu didapatkannya 3 cluster zona penyebaran [7]. Dengan  menggunakan  algoritma K-Means dan K-Medoids yang  berasal  dari  jenis partitional  clustering yaitu  harus menentukan jumlah k atau jumlah cluster terlebih dahulu lalu kemudian  menentukan  titik centroid masing-masing cluster [8] . Algortima K-Means menentukan nilai centroid menggunakan nilai rata-rata, sedangkan Algoritma K-Medoids menggunakan  nilai  tengah  atau median [9] . Sehingga  dengan menggunakan  dua  algoritma  tersebut  dilihat  perbandingan hasil clustering yang  optimal  berdasarkan  data Covid-19 untuk  mengelompokkan  wilayah  penyebaran  kasus Covid-19 di  Sumatera  Selatan  dengan  evaluasi Davies  Bouldin  Index (DBI).  Sebuah  pengelompokan cluster akan  semakin  baik apabila nilai DBI yang diperoleh semakin kecil. [10].

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Data yang digunakan merupakan data rata-rata penambahan kasus harian Covid-19 di Provinsi Sumatera Selatan selama 6 bulan terhitung sejak bulan April sampai September 2021.
Tabel 1 . Data Rata-rata Penambahan Kasus Covid-19
Kota/ Kabupaten Suspek Kontak Erat Positif Sembuh Meninggal Dirawat Palembang 144.53 72.77 117.38 116.13 4.35 7.23 OKI 3.99 7.23 3.49 3.02 0.45 1.26 Lahat 5.42 16.86 10.15 9.74 0.50 0.87 OKU 2.84 0.58 2.97 2.66 0.43 0.87 MUBA 7.96 9.58 10.16 9.67 0.51 2.71 Muara Enim 35.34 75.08 13.16 12.40 0.92 1.93 Musi Rawas 3.97 7.37 10.90 10.48 0.34 1.19 Banyuasin 22.33 56.38 13.55 14.15 0.64 0.58 Ogan Ilir 10.55 5.22 5.58 5.17 0.37 3.95 Prabumulih 8.50 11.87 8.12 7.32 0.79 1.58 Pagaralam 3.16 2.10 3.05 2.80 0.19 0.43 Lubuk Linggau 14.07 3.66 9.75 9.54 0.21 2.10 OKU Timur 10.84 20.37 11.25 10.02 1.31 1.68 OKU Selatan 7.21 5.61 3.20 2.78 0.40 0.51 Empat Lawang 1.41 6.13 1.52 1.39 0.14 0.28 PALI 1.25 0.97 2.14 1.90 0.27 0.38 Musi Rawas Utara 4.00 0.47 3.02 2.75 0.21 0.35
Gambar 1 .  Tahapan Penelitian
Penelitian ini diawali dengan mengumpulkan data Covid-19 di Provinsi Sumatera Selatan. Data dikumpulkan dari website Dinas  Kesehatan  Sumatera  Selatan.  Lalu,  sebelum  dilakukan modeling dengan  teknik clustering ,  data  terlebih  dahulu  di preparation yaitu cleaning dan transform data.  Setelah  data telah  siap  digunakan,  dilakukan  pemodelan  dan  pengujian dengan algoritma k-means dan k-medoids untuk melihat hasil yang  terbaik  dan  optimal.  Tools  yang  digunakan  untuk pengolahan data adalah RapidMiner. RapidMiner adalah tools yang dapat digunakan untuk melakukan analsis terhadap data mining, text mining dan analisis prediksi [11].
Memilih  dan  menguji  beberapa  parameter  disesuaikan sehingga  dapat  nilai  yang  optimal.  Model  penelitian  yang dilakukan pada RapidMiner ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2 .  Proses RapidMiner
Dalam  penelitian  ini,  perbandingan  diawal  adalah  melihat algoritma  yang  optimal  antara K-Means dan K-Medoids dengan  K=4  untuk  melihat  apakah  ada  perbedaan  yang
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.9 No.2 September 2022, Hal. 126-131
Page | 128                                                            Received: July 28, 2022 | Published: September 01, 2022
signifikan dari hasil clustering yang dihasilkan dari algoritma tersebut.  Selanjutnya  dilakukan  pengujian  dan  perbandingan algoritma  untuk  melihat  jumlah  K cluster yang  optimal dengan  K=2  sampai  K=8.  Pada  perbandingan  algoritma, digunakan  parameter Measure  Types dan Divergence yang berbeda  yang  ada  di  RapidMiner.  Adapun  jenis-jenis parameter tersebut yaitu:
Tabel 2 . Jenis Parameter Pengujian Uji Ke- Measure Types Divergence 1 MixedMeasures MixedEuclideanDistance 2 NumericalMeasures EuclideanDistance 3 CamberraDistance 4 ChebychevDistance 5 CorrelationSimilarity 6 CosineSimilarity 7 DynamicTimeWarpingDistance 8 KernelEuclideanDistance 9 ManhattanDistance 10 OverlapSimilarity 11 BregmanDivergences GeneralizedIDivergence 12 MahalanobisDistance 13 SquaredEuclideanDistance III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. P ENGUJIAN A LGORITMA
Dari  13  pengujian  data  diolah  menggunakan  K=4.  Jumlah K ini dipilih karena didasari dari warna pemetaan penyebaran daerah Covid-19 di  Sumatera  Selatan  yang  umumnya  terbagi menjadi  4  warna  yaitu  merah,  oranye,  kuning  dan  hijau. Setelah 13 diproses dan diuji dengan parameter menggunakan RapidMiner, didapatlah hasil DBI sebagai berikut :
Tabel 3 . Hasil Pengujian Algoritma K=4
Uji Ke- DBI K-Means DBI K-Medoids 1 0.474 0.412 2 0.461 1.171 3 0.595 1.074 4 0.482 0.388 5 2.475 7.871 6 2.206 17.346 7 0.461 1.646 8 1.351 3.461 9 0.474 1.171 10 4.085 15.692 11 0.461 1.142 12 1.795 1.959 13 0.474 0.930
Dari Tabel 3, didapatkan hasil DBI dari algoritma K-Means dan K-Medoids berdasarkan  13  kali  pengujian  dengan menggunakan  parameter  yang  berbeda-beda  dengan  K  yang telah  ditetapkan  yaitu  K=4.  Hasil  statistik  dekriptif  dari  hasil pengujian yang telah dilakukan ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4 . Statistik Deskriptif DBI K=4
Uji Ke- DBI K-Means DBI K-Medoids Mean 1.21492 4.17408
Median 0.482 1.171 Standar Deviasi 1.134165 5.827293 Minimum 0.461 0.388 Maksimum 4.085 17.346 B. A

## NALISIS P ERBANDINGAN A LGORITMA
Untuk  melihat  algoritma  mana  yang  optimal  diantara keduanya,  dilihat  terlebih  dahulu  apakah  nilai  DBI  yang dihasilkan  oleh  dua  algoritma  ini  berbeda  secara  signifikan. Namun  untuk  melakukan  pengujian  terhadap  perbedaan  dari dua  kelompok  tersebut,  data  hasil  diuji  terlebih  dahulu normalitasnya  agar  dapat  menetukan  jenis  pengujian selanjutnya menggunakan uji parametrik atau non parametrik.
Tabel 5 . Hasil Uji Normalitas DBI
Uji Ke- DBI K-Means DBI K-Medoids df sig df sig K-Means 13 0,001 13 0,001 K-Medoids 13 0,000 13 0,000
Berdasarkan  tabel  5,  didapatkan  nilai  signifikansi  sebesar 0,001  dan  0,000  lebih  kecil  dari  0,05,  maka  dapat  dikatakan data  tidak  terdistribusi  normal.  Karena  data  tidak  normal, maka untuk menguji perbedaan signifikansi dari algoritma K- Means dan K-Medoids digunakan uji non-parametrik yaitu Uji Mann-Whitney .  Menggunakan  SPSS,  hasil  pengujian Mann- Whitney ini dilihat pada kolom Asymp Sig (2 tailed) atau nilai signifikan untuk uji dua sisi. Apabila nilai sig > 0.05 maka H0 diterima dan jika sig < 0.05, H0 ditolak  [12]. Hasil uji Mann- Whitney yang didapatkan yaitu :
Tabel 6 . Hasil Uji Mann-Whitney
DBI Mann-Whitney U 59,000 Wilcoxon W 150,000 Z -1,310 Asymp. Sig (2 tailed) 0,190
Pada  Tabel  6  menunjukkan Nilai Sig atau P  Value sebesar 0,190  >  0,05.  Apabila  nilai p  value >  taraf  signifikansi  0,05 maka  artinya  tidak  terdapat  perbedaan  signifikan  antara  dua kelompok  tersebut.  Artinya  pada  perbandingan  antara clustering menggunakan algoritma K-Means dengan clustering menggunakan algoritma K-Medoids tidak ada yang lebih  optimal. cluster yang  dihasilkan  dua  algoritma  tersebut tidak berbeda  secara  signifikan.  Artinya,  clustering  yang dihasilkan keduanya baik dan optimal.

## C. A
NGGOTA CLUSTER K =4
Tabel 7 . Anggota Cluster K=4 Cluster Anggota cluster Cluster 0 Kabupaten Ogan Komering Ilir,  Kabupaten Ogan Komering Ulu, Kabupaten Musi
Banyuasin,  Kabupaten Musi Rawas, Kabupaten Ogan Ilir, Kota Pagaralam, Kota Lubuk Linggau, Kabupaten Ogan Komering Ulu Selatan, Kabupaten Empat Lawang, Kabupaten Pali, dan
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.9 No.2 September 2022, Hal. 126-131
e-ISSN: 2581-2181
Page | 129                                                            Received: July 28, 2022 | Published: September 01, 2022
Kabupaten Musi Rawas Utara. Cluster 1 Kota Palembang Cluster 2 Kabupaten Muara Enim, Kabupaten Banyuasin Cluster 3 Kabupaten Lahat, Kota Prabumulih, Kabupaten
Ogan Komering Ulu Timur
Dari  Tabel  7  menunjukkan  Kota/Kabupaten  yang  menjadi anggota  dari  masing-masing cluster yang  terbentuk.  Pada cluster 0  memiliki  11  anggota, cluster 1  memiliki  1  anggota dan cluster 3  memiliki  3  anggota cluster .  Jika  disajikan menjadi peta wilayah, maka visualisasi terlihat pada gambar 4 :
Gambar 3 .  Peta WIlayah Cluster dengan K=4

## D. PENENTUAN K OPTIMAL DENGAN K =2 SAMPAI 8
Dalam  pengujian  ini  digunakan  K=2  sampai  K=8.  K optimal  diambil dari nilai DBI terkecil. Maka hasil pengujian yang didapat dimuat pada tabel berikut:
Tabel 8 . Hasil Pengujian Algoritma K=4 Uji Ke- DBI K-Means DBI K-Medoids 2 0.078 1.328 3 0.224 0.250 4 0.482 0.388 5 0.518 2.734 6 0.556 0.562 7 0.619 0.825 8 0.494 0.479
Setelah  diuji  kembali  ternyata  didapatkan DBI  yang  lebih kecil  pada  Algoritma K-Means dengan  K=2  sebesar  0.078. Sedangkan  algoritma K-Medoids K  optimalnya  adalah  K=3 dengan  nilai  DBI  sebesar  0.250. Hal  ini  menunjukkan  bahwa cluster rata-rata  penambahan  kasus  Covid-19  di  Provinsi Sumatera Selatan ini dapat lebih optimal jika dibagi menjadi 2 atau  3  kelompok  wilayah.  Dengan  masing-masing  anggota clusternya yaitu:
Tabel 9 . Anggota Cluster Algoritma K-Means K=2 Cluster Anggota Cluster Cluster 0 Kota Palembang Cluster 1 Kabupaten Muara Enim, Kabupaten Banyuasin,
Kabupaten Ogan Komering Ilir, Kabupaten Lahat, Kota Prabumulih, Kabupaten Ogan
Komering Ulu Timur, Kabupaten Ogan Komering Ulu, Kabupaten Musi Banyuasin, Kabupaten Musi Rawas, Kabupaten Ogan Ilir, Kota Pagaralam, Kota Lubuk Linggau, Kabupaten Ogan Komering Ulu Selatan, Kabupaten Empat Lawang, Kabupaten Pali, dan Kabupaten Musi Rawas Utara.
Dari  Tabel  9  menunjukkan  Kota/Kabupaten  yang  menjadi anggota  dari  masing-masing cluster yang  terbentuk.  Pada cluster 0  memiliki  1  anggota  dan cluster 1  memiliki  16 anggota  dan cluster 3  memiliki  3  anggota cluster .  Jika ditampilkan dengan visualisasi peta wilayah, maka tampilannya akan sebagai berikut :
Gambar 4 .  Peta WIlayah Cluster dengan K=2
Dari  visualisasi  peta  wilayah  pada  Gambar  4,  terlihat  jika berdasarkan algoritma K-Means, membagi menjadi 2 wilayah yaitu Kota Palembang menjadi centrum penyebaran Covid-19 yang  masuk  di cluster 0  dan  wilayah  luar  Kota  Palembang masuk ke cluster 1.
Selanjutnya, jika menggunakan algoritma K-Medoids yang optimal pada K=3, anggota clusternya adalah :
Tabel 10 . Anggota Cluster Algoritma K-Medoids K=3 Cluster Anggota cluster Cluster 0 Kota Palembang Cluster 1 Kabupaten Muara Enim, Kabupaten Banyuasin Cluster 2 Kabupaten Ogan Komering Ilir, Kabupaten
Lahat, Kota Prabumulih, Kabupaten Lahat, Kota Prabumulih, Kabupaten Ogan Komering Ulu Timur, Kabupaten Ogan Komering Ulu Timur, Kabupaten Ogan Komering Ulu, Kabupaten Musi Banyuasin,  Kabupaten Musi Rawas, Kabupaten Ogan Ilir, Kota Pagaralam, Kota Lubuk Linggau, Kabupaten Ogan Komering Ulu Selatan, Kabupaten Empat Lawang, Kabupaten Pali, dan Kabupaten Musi Rawas Utara.
Pada algoritma K-Medoids, pembagian jumlah anggotanya yaitu cluster 0  memiliki  1  anggota, cluster 1  memiliki  2 anggota  dan cluster 2  memiliki  14  anggota.  Jika  disajikan menjadi  peta  wilayah,  maka  visualisasi  terlihat  pada  gambar 4 :danVisualisasi peta wilayah clusternya yaitu :
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.9 No.2 September 2022, Hal. 126-131
Page | 130                                                            Received: July 28, 2022 | Published: September 01, 2022
Gambar 5 .  Peta WIlayah Cluster dengan K=2
Jika  K-Means  membagi  menjadi  menjadi  Kota  Palembang dan  luar  kota  Palembang,  dari  visualisasi  peta  wilayah  pada Gambar  5,  terlihat  jika  berdasarkan  algoritma K-Medoids, membagi  menjadi  3  wilayah  yaitu  Kota  Palembang,  wilayah dekat  Kota  Palembang  dan  wilayah  yang  jauh  dari  Kota Palembang.

## IV. K ESIMPULAN
Dari clustering yang  dilakukan,  tidak  terdapat  perbedaan yang signifikan antara algoritma K-Means dengan K-Medoids . Sehingga keduanya optimal dalam melakukan clustering rata- rata penambahan kasus Covid-19 di Provinsi Sumatera Selatan. Berdasarkan DBI terkecil yang dihasilkan dari masing-masing agoritma, menunjukkan bahwa jumlah K cluster yang optimal pada  Algoritma K-Means adalah  2 cluster yang  anggotanya terbagi  antara  Kota  Palembang  dan  di  luar  wilayah  Kota Palembang dengan DBI 0,078. Sedangkan untuk algoritma K- Medoids lebih  optimal  pada  3 cluster yaitu  Kota  Palembang, wilayah  yang  dekat  dengan  Kota  Palembang  dan  yang  jauh dari Kota Palembang  dengan DBI yang dihasilkan yaitu 0,250.

## V. S ARAN
Untuk penelitian selanjutnya diharapkan dapat ditambahkan penerapan business intelligence agar dapat diimplementasikan dengan menggunakan data real time dan melihat perkembangan cluster dari waktu ke waktu. Selain itu, dengan konsep  algoritma K-Means dan K-Medoids yang  bekerja menggunakan  titik  centroid,  tentu  akan  berbeda  dengan algoritma clustering yang  memiliki  konsep  kerja  lain  seperti density atau  hierarki.  Maka,  seandainya  data  diuji  dengan algoritma  lain  yang  menggunakan  cara  kerja  yang  berbeda, ada kemungkinan mendapatkan hasil yang berbeda yang dapat memberikan insight baru.

## R EFERENSI
[1]
Yuliana, “Wellness And Healthy Magazine: Diagnosis dan tatalaksana Pneumonitis,” vol. 2, no. 1, p. 1, 2020,
[Online]. Available: https://wellness.journalpress.id/wellness. [2]
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. [3]
M.  Nasution,  “Implementasi  Data  Mining  K-Means Untuk  Mengukur  Kemampuan  Logika  Mahasiswa (Studi Kasus : Amik Labuhan Batu),” J.  Inform. ,  vol.
5, no. 1, pp. 32–37, 2019, doi: 10.36987/informatika.v5i1.667. [4] A.  N.  Fathia,  R.  Rahmawati,  and  Tarno,  “Analisis Klaster Kecamatan Di Kabupaten Semarang
Berdasarkan  Potensi  Desa  Menggunakan  Metode Ward Dan Single Linkage | Fathia | Jurnal Gaussian,” JURNAL GAUSSIAN , 2016.
https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/articl e/view/17109/16391 (accessed Jul. 28, 2022).
[5] S.  Sindi,  W.  R.  O.  Ningse,  I.  A.  Sihombing,  F.  I. R.H.Zer,  and  D.  Hartama,  “Analisis  Algoritma  K-
Medoids Clustering Dalam Pengelompokan
Penyebaran  Covid-19  Di  Indonesia,” J.  Teknol.  Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 166–173, 2020, doi: 10.36294/jurti.v4i1.1296.
[6] N.  Mirantika,  A.  Tsamratul’Ain,  and  F.  D.  Agnia, “Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk Pengelompokan  Penyebaran  Covid-19  di  Provinsi Jawa Barat | Mirantika | NUANSA INFORMATIKA,” 2021. https://journal.uniku.ac.id/index.php/ilkom/article/vie w/4321/2681 (accessed Jul. 27, 2022).
[7] E.  Bu’ulolo  and  B.  Purba,  “Algoritma  Clustering Untuk  Membentuk  Cluster  Zona  Penyebaran  Covid- 19,” Digit. Zo. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 12, no. 1, pp. 59–67, 2021, doi: 10.31849/digitalzone.v12i1.6572.
[8] E.  G.  Sihombing,  “Klasifikasi  Data  Mining  Pada Rumah  Tangga  Menurut  Provinsi  Dan  Status Kepemilikan  Rumah  Kontrak/Sewa  Menggunakan  K- Means  Clustering  Method  |  Sihombing  |  CESS (Journal  of  Computer  Engineering,  System  and Science),” Jul. 02, 2017.
https://jurnal.unimed.ac.id/2012/index.php/cess/article /view/6347/5933 (accessed Jul. 27, 2022). [9] D.  F.  Pramesti,  M.  T.  Furqon,  and  C.  Dewi, “Tampilan Implementasi Metode K-Medoids
Clustering  Untuk  Pengelompokan  Data  Potensi Kebakaran Hutan/Lahan Berdasarkan Persebaran Titik Panas  (Hotspot),” Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer ,  2017.  https://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/204/101
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.9 No.2 September 2022, Hal. 126-131
Page | 131                                                            Received: July 28, 2022 | Published: September 01, 2022
(accessed Jul. 27, 2022).
[10] A.  Bates  and  J.  Kalita,  “Counting  clusters  in  twitter posts,” ACM  Int.  Conf.  Proceeding  Ser. ,  vol.  04-05-
March-2016, Mar.
2016, doi: 10.1145/2905055.2905295.
[11] L. Elvitaria and M. Havenda, “View of Memprediksi Tingkat  Peminat  Ekstrakurikuler  Pada  Siswa  Smk Analisis Kesehatan Abdurrab Menggunakan
Algoritma  C4.5  (Studi  Kasus:  Smk  Analis  Kesehatan
Abdurrab),” 2017.
http://jurnal.univrab.ac.id/index.php/rabit/article/view/ 212/152 (accessed Jul. 27, 2022).
[12] A.  Quraisy  and  S.  Madya,  “Analisis  Nonparametrik Mann  Whitney  Terhadap  Perbedaan  Kemampuan
Pemecahan Masalah
Menggunakan
Model Pembelajaran Problem Based Learning,” VARIANSI J. Stat.  Its  Appl.  Teach.  Res. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  51–57, 2021, doi: 10.35580/variansiunm23810.