## Institute of Research and Publication Indonesia
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 1 Iss. 1 April 2021, pp: 34-40 P-ISSN: 2797-2313 E-ISSN: 2775-8575

## Comparison of K-Means and K-Medoids Algorithms for Grouping Landslide Prone Areas in West Java Province

## Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokkan Daerah Rawan Tanah Longsor di Provinsi Jawa Barat
Mufidah Herviany 1 , Saleha Putri Delima 2 , Triyana Nurhidayah 3 , Kasini 4
1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi UIN Sultan Syarif Kasim Riau Jl. HR Soebrantas KM. 18 No. 155 Panam Pekanbaru, Indonesia
4 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai Bangkinang, Riau, Indonesia
E-mail: 1 11850320470@students.uin-suska.ac.id, 2 11850320455@students.uin-suska.ac.id,
3 11850320433@students.uin-suska.ac.id, 4 kasini@gmail.gom
Received Februari 03 th 2021; Revised February 18 th 2021; Accepted February 27 th 2021 Corresponding Author: Mufidah Herviany

## Abstract
A natural disaster is an incident that cannot be avoided. However, the effects of disasters can be reduced by identifying the  triggers  for  disasters  as  well  as  reviewing  disaster  events  that  have  occurred  through  analysis  of  existing  disaster data.  Indonesia  often  experiences  disasters  caused  by  natural  damage  caused  by  human  actions  such  as  floods  and landslides.  Based  on  data  from  the  West  Java  Open  Data  in  the  2019  period,  West  Java  province  experienced  609 landslide events. The Regional Disaster Management Agency (BPBD) has not been able to optimize services for disaster victims,  for  example  the  length of  time  to  arrive  for  assistance  due  to  limited  equipment and  food in  the  disaster  area. Meanwhile,  the  existence  of  disaster  risk  mapping  is  very  important  in  structuring  targeted  and  precise  disaster management.  So  it  is  necessary  to  process  data  to  determine  district  /  city  areas  where  landslides  often  occur. Researchers  used  data  processing  using  the  K-Means  and  K-Medoids  algorithm  comparison  method.  The  method obtained  from  grouping  with  the  K-Means  method  is  more  optimal  than  using  the  K-Medoids  method  in  West  Java Province  landslide  incidence  data  in  2019  with  the  most  optimal  number  of  k  is  k  =  6.  The  acquisition  of  dominant clusters  shows  that  cluster  2  is  a  cluster  with  the  largest  number  of  regions.  And  the  largest  number  of  incidents  is located in cluster 5 with the number of regions is 4 regions and the number of incidents is 106 events.
Keywords : Clustering, Davies-Bouldin Index, K-Means, K-Medoids , Landslides.

## Abstrak
Bencana alam ialah insiden yang tidak bisa dihindari. Tetapi akibat dari bencana bisa dikurangi dengan mengidintifikasi pemicu terjadinya bencana serta mengkaji peristiwa bencana yang sudah pernah terjadi melalui analisa data bencana yang ada.  Indonesia  sering  mengalami  bencana  yang  disebabkan  oleh  kerusakan  alam  akibat  perbuatan  manusia  seperti bencana  banjir  dan  tanah  longsor.  Berdasarkan  data  dari  Jabar  Open  Data  pada  periode  2019,  provinsi  jawa  barat mengalami 609 peristiwa tanah longsor. Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) belum dapat mengoptimalkan pelayanan terhadap korban bencana, misalnya lamanya datang bantuan karena terbatasnya peralatan dan makanan pada daerah  bencana.  Sedangkan  dengan  adanya  pemetaan  resiko  bencana  menjadi  sangat  penting  dalam  penataan penanggulangan  bencana  yang  terarah  dan  tepat.  Maka  diperlukannya  pengolahan  data  untuk  mengetahui  daerah kabupaten/kota  yang  sering  terjadi  bencana  tanah  longsor.  Peneliti  menggunakan  pengolahan  data  dengan  metode perbandingan  algoritma K-Means dan K-Medoids .  Metode  yang  didapatkan  dari  pengelompokkan  dengan method K- Means lebih optimal daripada mengguanakan method K-Medoids pada data kejadian tanah longsor Provinsi Jawa Barat pada tahun 2019 dengan jumlah k paling optimal adalah k = 6. Perolehan cluster dominan, menunjukkan bahwa kluster 2 merupakan kluster dengan jumlah daerah  paling banyak.  Dan jumlah kejadian terbanyak terletak pada kluster 5 dengan jumlah 4 daerah dan jumlah kejadian sebanyak 106 kejadian.
Kata Kunci: Clustering, Davies-Bouldin Index, K-Means, K-Medoids, Tanah Longsor.

## 1. PENDAHULUAN
Bencana  alam  ialah  suatu  insiden  yang  tidak  bisa  dihindari.  Akan  tetapi  akibat  dari  bencana  bisa dikurangi dengan mengidentifikasi pemicu terjadinya bencana serta mengkaji peristiwa bencana yang sudah pernah  terjadi  melalui  analisa    data  bencana  yang  ada.  Menurut  Undang-undang  Nomor  24  Tahun  2007, bencana adalah serangkaian peristiwa yang dapat mengancam  serta  terganggunya  kehidupan  masyarakat disebabkan  karena  faktor  alam  ataupun  faktor  nonalam  serta  faktor  manusia  sehingga  mengakibatkan timbulnya  korban  jiwa  manusia,  rusaknya  lingkungan,  kerugian  harta  benda,  serta  dampak  pada  psikologis [1].
Di  Indonesia  terdapat  banyak  daerah  yang  penduduknya  sangat  tinggi  rawan  akan  bencana  alam. Faktor geologi merupakan salah satu faktor yang mengakibatkan bencana alam, selain faktor geolofi tersebut Indonesia  juga  sering  mengalami  bencana  yang  disebabkan  oleh  perbuatan  manusia  yang  merusak  alam, seperti banjir dan tanah longsor [2]. Berdasarkan data-data dari Jabar Open Data pada periode 2019, provinsi jawa barat mengalami 609 peristiwa bencana tanah longsor.
Bencana longsor adalah satu dari beberapa jenis bencana yang terjadi di Indonesia. Akibatnya, terjadi pendangkalan,  rusaknya  lahan  pertanian  dan  pemukian  serta  terganggunya  jalur  lalu  lintas.  Dalam  hal  ini Badan  Penanggulangan  Bencana  Daerah  (BPBD)  belum  dapat  mengoptimalkan  pelayanan  terhadap  korban bencana, misalnya lamanya datang bantuan karena terbatasnya peralatan dan makanan pada daerah bencana. Sedangkan dengan adanya pemetaan resiko bencana menjadi sangat penting dalam penataan penanggulangan bencana yang terarah dan tepat.
Berdasarkan uraian permasalahan tersebut hingga diperlukan beberapa kelompok daerah . kabupaten/kota . di  provinsi  Jawa  Barat  bersumber  pada  tingkat  banyaknya  peristiwa  alam  tanah longsor  pada  tahun  tersbut,  maka  dari  akan  terbentuk  pemetaan  daerah-daerah  rawan  bencana  alam  tanah longsor  semua  kabupaten/kota  pada  provinsi  Jawa  Barat  dapat  dijadikan  acuan  oleh  BPBD  ataupun pemerintahan  yang  terkait  persiapan  prabencana  agar  dapat  menanggulangi  akibat  dari  kejadian  bencana tanah longsor pada manusia dan hata benda.
Penelitian  terkait  dengan perbandingan algorithm  K-Means dan K-Medoid dalam  menentukan  hasil cluster ,  pernah  dilakukan  oleh  beberapa  peneliti  sebelumnya.  Pada  tahun  2019  [3]  melakukan  penelitian “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan Data Transaksi Bongkar Muat di Provinsi  Riau”  didapatkan  kesimpulan  bahwa  dalam  perbandingan  dua  algoritma  ini  tidak  menunjukkan perbedaan  yang  terlalu  signifikan  dalam  pengelompokkan  datanya.  Pada  tahun  2012  [4]  melakukan penelitian  “Efficiency  of k-Means and K-Medoids Algorithms  for Clustering Arbitrary  Data  Points  “ didapatkan kesimpulan bahwa waktu komputasi algoritma kMeans lebih kecil daripada algoritma K-Medoids untuk aplikasi yang dipilih. Dan juga pada penelitian lainnya [5], [6], [7].
Berdasarkan  latar  belakang  masalah  tersebut,  dalam  riset  ini  dilakukan  perbandingan algorithm  K- Means dan K-Medoids menentukan    pengelompokkan  ( clustering )  data  bencana  alam  tanah  longsor  yang sering terjadi pada daerah kabupaten/kota  provinsi Jawa barat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Berlandakskan  pada  pendahuluan  diatas,  dalam  penelitian  ini  terdapat  beberapa  tahapan,  tahapan metodologi penelitian yang digunakan dapat dilihat pada gambar 1.
Riset  ini  didahului  dengan  melakukan  studi  literatur,  pengumpulan  data  dan  setelahnya  melakukan preprocessing data yaitu cleaning data untuk nantinya diolah dengan melakukan . perbandingan . algorithm K- Means dan K-Medoids . Pada tahap perhitungan menggunakan tools Rapidminer . Jika hasil dari cluster telah didapatkan  maka  akan  dilakukan  analisis  pada cluster dan  data-data  yang  ada  didalamnya  sehingga  akan didapatkan hasil dan kesimpulan.

## 2.1 Data Mining
Data mining merupakan analisis pada suatu data yang bertujuan untuk mendapatkan keterkaitan yang jelas  dan  mendapatkan  kesimpulan  yang  belum  diketahui  sebelumnya  dengan  metode  terbaru  serta bermanfaat  untuk  pemilik  data  tersebut.  Data  mining  merupan  metode  yang  ditujukan . untuk . mengekstrak sebuah . informasi . prediktif . tersembunyi di database, ini merupakan teknologi . yang . potensial . bagi . perusahaan yang . sangat . potensial . dalam . memberdayakan data warehouse [8]. Data  Mining (DM)  adalah  ekstraksi  informasi  dari  sejumlah  besar  data  untuk  melihat  yang tersembunyi pengetahuan dan memfasilitasi penggunaannya secara real time aplikasi. DM memiliki berbagai macam  algoritma  untuk  analisis  data.  Beberapa  teknik  DM  utama  digunakan  untuk  analisis  adalah Clustering , Association, Klasifikasi dan lain-lain. Cluster adalah efektif teknik untuk analisis data eksplorasi, dan  memiliki  menemukan  aplikasi  di  berbagai  bidang.  Paling  metode clustering yang  ada  dapat dikategorikan  menjadi  tiga:  partisi,  hierarki,  berbasis  grid  dan  metode  berbasis  model.  Pengelompokan
berbasis  partisi  menghasilkan  partisi  data  sehingga  objek  dalam  file cluster lebih  mirip  satu  sama  lain daripada yang seharusnya objek di cluster lain.
Mulai Studi Literatur Pengumpulan data Preprocessing Data Pengelohan Data K-Means K-Medoids Uji Validitas Analisa dan Hasil Selesai
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.2 Clustering
Clustering yaitu  proses  pembagian  data  dalam  suatu  himpunan  ke  dalam  beberapa  kelompok  yang kesamaan  dari  datanya  terhadap  suatu  kelompok  lebih  besar  dibandingkan  kesamaan  dari  data  tersebut dengan data dari kelompok yang lain. [9].
Clustering bisa  dianggap  yang  paling  penting  masalah  belajar  tanpa  pengawasan;  jadi,  seperti  yang lainnya masalah semacam ini, ini berkaitan dengan menemukan struktur dikumpulan data tidak berlabel (Jain dan Dubes, 1988;Jain et al., 1999). Definisi clustering yang longgar bisa  menjadi "proses pengorganisasian objek menjadi kelompok yang anggota serupa dalam beberapa hal ”. Sebuah cluster adalah oleh  karena itu kumpulan objek yang "serupa" di antara mereka dan "berbeda" dengan objekmilik cluster lain [10].

## 2.3 K-Means
Algoritma K-means merupakan  salah  satu  algoritma clustering (pengelompokan).  Kmeans clustering merupakan  metode clustering non-hirarki  yang  mengelompokkan  data  dalam  bentuk  satu  atau  lebih cluster [11]. K-means mencoba meminimalkan perbedaan kesalahan kuadrat antara rata-rata cluster dan titik data di cluster itu. Misalkan kita punya beberapa titik data n-dimensi yang ingin dikelompokkan pengguna dalam k jumlah cluster dengan µk sebagai mean dari cluster tersebut, maka k-means direpresentasikan sebagai [12]:
[∑ 𝑘 𝑘=1 ∑ ||𝑥 𝑖 −   𝑢 𝑘 || 2 𝑥∈𝑐𝑘 ] (1)
Dimana xi adalah himpunan titik data dengan i = 1, 2, 3, .., n, menjadi dikelompokkan dalam sebuah cluster dari  satu  set cluster yang  diberikan  sebagai  ck  dengan  k  =  1,  2,  3,.  .  .  .,  k.  Untuk  mengurangi kesalahan kuadrat, k-means mengalokasikan pola ke kluster k yang awalnya dipartisi. Dalam hal keanggotaan cluster yang tidak menentukan, k-means terus ulangi langkah-langkah berikut :
1) Tetapkan setiap pola ke cluster terdekat dan buat partisi baru
2) Hitung rata-rata cluster baru.
2.4 K-Medoids
Algoritma K-Medoids berperan  untuk  menemukan Medoids dalam  suatu cluster yang  menjadi  titik pusat cluster . KMedoids lebihh kuat daripada K-Means seperti, pada K-Medoids kami mendapatkan k selaku
obyek representatife diminimalkan hasil ketidaksamaan obyek data, sedangkan K-Means . menggunakan hasil kuadrat jarak Euclidean pada data benda. Dan metrik jarak ini mengurangi data yang noise dan outliers[13]. Ini adalah teknik berbasis objek yang representatif. Dalam metode ini kita memilih objek sebenarnya untuk merepresentasikan cluster daripada  mengambil  nilai  rata-rata  objek  dalam cluster sebagai  titik  referensi. PAM (metode partisi sekitar) adalah salah satu algoritma K-Medoids pertama. Strategi  dasar dari algoritma ini adalah sebagai berikut :
1) Temukan objek representatif untuk setiap cluster .
2) Selanjutnya semua obyek yang tersisa akan di kelompokkan bersama obyek represntatif paling mirip.
3) Lalu  secara  berulang  menggantikan  salah  satu  medoid  dengan  non-medoid  selama  "kualitas" pengelompokan diterapkan.
Algoritma K-Medoids secara  komputasi  lebih  sulit  daripada  KMeans  karena  menghitung  medoid menggunakan frekuensi kejadian. K-Medoids memiliki potensi penting karakteristik pusat mana yang berada di  antara  data  tunjuk  sendiri.  Algoritme  baru  diusulkan  untuk  pengelompokan  KMedoids  yang  berjalan seperti K-means algoritma dan menguji beberapa metode untuk memilih awal medoid [14].

## 2.5 Davies-Bouldin Index (DBI)
Metode  yang  diperkenalkan  oleh  David  L.Davies  dan  Donald  W.Bouldin  dan  penamaan  metode  ini menggunakan  nama  dengan  keduanya  yakni  Davies-Bouldin  (DBI)  digunakan  untuk  mengevaluasi cluster . Evaluasi  dengan  Davies-Bouldin  Index  memiliki  skema  evaluasi cluster internal,  dimana  hasil cluster baik atau  tidak  dilihat  dari  kuantitas  dan  kedekatan  antar  hasil cluster .  Davies-Bouldin  Index  merupakan  salah satu method yang  dipakai  untuk  mengukur  kevalidan  antar  hasil  dari cluster suatu method pengelompokan, cohesion  diartikan  menjadi  penjumlahan  relasi  data  dengan . titik  pusat cluster yang  diikuti cluster . Sedangkann  pemisahannya  berdasarkan  jarak  antara . antar  titik . pusat cluster dengan cluster .  Pengukuran menggunakan  Davies-Bouldin  Indeks  ini  memaksimalkan  jarak  antar cluster antara cluster Ci  dan  Cj  dan pada  saat  yang  sama  mencoba  meminimalkan  jarak  antar  titik  dalam  suatu cluster .  Jika  jarak  antar cluster maksimal,  artinya  kesamaan  karakteristik  antar cluster kecil  sehingga  perbedaan  antar cluster tampak  lebih jelas.  Jika  jarak  intra cluster minimum  berarti  setiap  objek  dalam cluster memiliki  tingkat  kesamaan karakteristik yang tinggi [15].

## 3. HASIL DAN ANALISIS

## 3.1 Pengumpulan dan Preprocessing Data.
Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan  adalah  data  tanah  longsor  pada  Provinsi  Jawa  Barat  pada tahun  2019  yang  diperoleh  dari website  resmi  Open  Data  Provinsi Jawa  Barat  yaitu https://data.jabarprov.go.id/.  Berdasarkan jumlah  kejadian  tanah longsor  yang telah  terjadi di Provinsi Jawa Barat  pada  tahun  2018  adalah  sebanyak  609  kejadian.  Data  tersebut  akan  diproses  untuk  mengetahui  hasil pengelompokan  daerah  rawan  tanah  longsor  pada  Provinsi  Jawa  Barat.  Pengelompokan  data  ini  dapat menjadi  informasi  baru  bagi  BPBD Provinsi  Jawa  Barat  dan  berguna  untuk  memutuskan  sebuah  kebijakan kedepannya.
Dalam  melakukan clustering .  sebanyak  5  atribut  yang  terdapat  pada  data  jumlah  kejadian    tanah longsor  provinsi  jawa  barat,  diambil  2  atribut  yang  akan  digunakan  dalam  perhitungan,  yakni  nama kabupaten dan jumlah. Selanjutnya dilakukan clenaning data untuk . mengurangi . noise yang akan berpengaruh pada hasil pengolahan data. Prosedur  yang dilakukan pada tahapan ini adalah menghapus data yang kosong sehingga data yang tersisa berjumlah 24 data. Berikut hasil dari cleaning data dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Data Cleaning Kabupaten Kota Jumlah Kabupaten Bandung 20 Kabupaten Bandung Barat 26 Kabupaten Bogor 68 Kabupaten Ciamis 32 Kabupaten Cianjur 7 Kabupaten Cirebon 2 Kabupaten Garut 39 Kabupaten Karawang 1 Kabupaten Kuningan 34 Kabupaten Majalengka 37 Kabupaten Pangandaran 2 Kabupaten Purwakarta 10 Kabupaten Subang 11
Kabupaten Kota Jumlah Kabupaten Sukabumi 100 Kabupaten Sumedang 50 Kabupaten Tasikmalaya 23 Kota Bandung 6 Kota Banjar 1 Kota Bekasi 1 Kota Bogor 112 Kota Cimahi 6 Kota Depok 1 Kota Sukabumi 2 Kota Tasikmalaya 18 3.1 Proses Data
Setelah melakukan tahapan cleaning data, proses selanjutnya adalah menentukan jumlah cluster yang paling  optimal  dengan  menggunakan  Davies-Bouldin  (DBI).  Untuk  mengetahi . clustering terbaik  pada  DBI adalah  dengan  mengetahui  nilai  DBI  terkecil  dari  pilihan  yang  ada.    Pengujian  dilakukan  pada cluster k=2 sampai dengan k=6. Berikut . ini adalah hasil . pengolahan . data yang tunjukkan . pada gambar 2.
Gambar 2. Perbandingan Nilai DBI
Berdasarkan perbandingan . nilai Davies-Bouldin Index diatas, nilai . K-Means . terkecil . terletak . pada k = 6 dengan nilai DBI sebesar 0,265, sedangkan nilai DBI terkecil untuk K-Medoids terletak pada k=2 dengan nilai DBI 0,342. Karena nilai DBIpada cluster K-Means (k=6) lebih kecil dari pada nilai DBI pada kluster K- Medoid (k=2), maka pengelompokkan menggunakan metode K-Means lebih  optimal dibandingan metode K- Medoids pada  data  kejadian  tanah  longsor  Provinsi  Jawa  Barat  pada  tahun  2019  dengan  jumlah  k  paling optimal adalah k = 6. Berikut pembagian tiap item pada  masing-masing pengelompokkan k=6 dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Perbandingan Item Tiap Cluster
Berikut  detail  hasil  pengelompokan  daerah  rawan  bencana  tanah  longsor  menggnakan  algoritma K- Means dengan jumlah k paling optimal adalah k = 6 dapat dilihat pada tabel 2.
0 0,5 1 1,5 2 k=2 k=3 k=4 k=5 k=6 Perbandingan DBI Nilai kmeans kmedoid 0 20 40 60 80 100 120 cluster 0 cluster 1 cluster 2 cluster 3 cluster 4 cluster 5
Pembagian Item Tiap Cluster K =6
Kmeans Kmedoids
Tabel 2. Detail Hasil Pengelompokan Menggunakan Algoritma K-Means dengan k = 6
Kelompok/ Kluster Jumlah Daerah Anggota Kelompok 0 4 Kabupaten  Bandung,  Kabupaten  Bandung  Barat,  Kabupaten Tasikmalaya, Kota Tasikmalaya 1 2 Kabupaten Sukabumi, Kota Bogor 2 12 Kabupaten  Cianjur,  Kabupaten  Cirebon,  kabupaten  Karawang, Kabupaten  Pangandaran,  Kabupaten  Purwakarta,  Kabupaten Subang,  Kota  bandung,  Kota  Banjar,  Kota  Bekasi,  Kota  Cimahi, Kota Depok, Kota Sukabumi 3 1 Kabupaten Bogor 4 1 Kabupaten Sumedang 5 4 Kabupaten  Ciamis,  Kabupaten  Garut,  Kabupaten  Kuningan, Kabupaten Majalengka
Dapat  dilihat  pada  tabel  diatas  bahwa  kluster  2  merupakan  kluster  dengan  jumlah  daerah    paling banyak.    Sedangkan,  pada  gambar  3  diatas  dapat  diketahui  bahwa  jumlah  kejadian  terbanyak  terletak  pada kluster 5 dengan jumlah daerah adalah 4 daerah dan jumlah kejadian sebanyak 106 kejadian.

## 4. KESIMPULAN
Dapat  disimpulkan  bahwasannya  pengelompokkan  dengan  menggunakan  metode K-Means lebih . optimal . dibandingkan . dengan  mengguakan  metode K-Medoids pada  data  kejadian  tanah  longsor Provinsi  Jawa  Barat  pada  tahun  2019  dengan  jumlah  k  paling  optimal  adalah  k  =  6.  Perolehan cluster dominan,  menunjukkan  bahwa  kluster  2  merupakan  kluster  dengan  jumlah  daerah    paling  banyak.    Dan jumlah kejadian terbanyak terletak pada kluster 5 dengan jumlah daerah adalah 4 daerah dan jumlah kejadian sebanyak 106 kejadian.

## REFERENSI
[1] D. Setianingsih and R. F. Hakim, “Penerapan Data Mining dalam Analisis Kejadian Tanah Longsor di Indonesia dengan Menggunakan Association Rule Algoritma Apriori,” Pros. Semin. Nas. Mat. dan Pendidik. Mat. UMS 2015 , pp. 731–741, 2015.
[2] M. I. Ramadhan, “Penerapan Data Mining untuk Analisis Data Bencana Milik BNPB Menggunakan Algoritma K-Means dan Linear Regression,” J. Inform. dan Komput. , vol. 22, no. 1, pp. 57–65, 2017.
[3] I.  Kamila,  U.  Khairunnisa,  and  M.  Mustakim,  “Perbandingan  Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan Data Transaksi Bongkar Muat di Provinsi Riau,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, p. 119, 2019, doi: 10.24014/rmsi.v5i1.7381.
[4] T.  Velmurugan,  “Efficiency  of k-Means and K-Medoids Algorithms  for Clustering Arbitrary  Data Points,” Int.  J.  Comput.  … ,  vol.  3,  no.  5,  pp.  1758–1764,  2012,  [Online].  Available: http://www.researchgate.net/publication/233986697_Efficiency_of_ k-Means _and_ K- Medoids _Algorithms_for_ Clustering _Arbitrary_Data_Points/file/d912f50dc62a03083a.pdf.
[5] S.  Gultom,  S.  Sriadhi,  M.  Martiano,  and  J.  Simarmata,  “Comparison  analysis  of K-Means and  K- Medoid with Ecluidience Distance Algorithm, Chanberra Distance, and Chebyshev Distance for Big Data Clustering ,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci.  Eng. ,  vol.  420,  no.  1,  2018,  doi:  10.1088/1757- 899X/420/1/012092.
[6] S. Shah and M. Singh, “Comparison of a time efficient modified k-mean algorithm with K-mean and K-Medoid  algorithm,” Proc.  -  Int.  Conf.  Commun.  Syst.  Netw.  Technol.  CSNT  2012 ,  pp.  435–437, 2012, doi: 10.1109/CSNT.2012.100.
[7] M. Tiwari and R. Singh, “Comparative Investigation of K-Means and  K-Medoid  Algorithm  on  Iris Data,” Int. J. Eng. Res. Dev. , vol. 4, no. 8, pp. 69–72, 2012, [Online]. Available: www.ijerd.com.
[8] Noviyanto, “Penerapan Data Mining Dalam Mengelompokkan Jumlah Kematian,” Paradig. Inform. dan Komput. , vol. 22, no. 2, 2020.
[9] M. Gading Sadewo, A. Perdana Windarto, and A. Wanto, “KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) PENERAPAN ALGORITMA CLUSTERING DALAM MENGELOMPOKKAN
BANYAKNYA
DESA/KELURAHAN MENURUT UPAYA ANTISIPASI/ MITIGASI BENCANA ALAM MENURUT PROVINSI DENGAN K-MEANS ,” vol. 2, pp. 311–319, 2018, [Online]. Available: http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/komik.
[10] T.  Velmurugan  and  T.  Santhanam,  “Computational  complexity  between K-means and K-Medoids clustering algorithms for normal and uniform distributions of data points,” J. Comput. Sci. , vol. 6, no. 3, pp. 363–368, 2010, doi: 10.3844/jcssp.2010.363.368.
[11] S. Kasusdi, P. T. Rumah, and S. Padjadjaran, “Information System Journal,” pp. 1–10, 2010.
[12] S. A. Abbas, A. Aslam, A. U. Rehman, W. A. Abbasi, S. Arif, and S. Z. H. Kazmi, “ K-Means and K- Medoids : Cluster Analysis  on  Birth  Data  Collected  in  City  Muzaffarabad,  Kashmir,” IEEE  Access , vol. 8, pp. 151847–151855, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3014021.
[13] P. Arora, Deepali, and S. Varshney, “Analysis of K-Means and K-Medoids Algorithm for Big Data,”
Phys. Procedia , vol. 78, no. December 2015, pp. 507–512, 2016, doi: 10.1016/j.procs.2016.02.095.
[14] N. Arbin, N. S.  Suhaimi,  N.  Z. Mokhtar, and  Z. Othman,  “Comparative  analysis between k-means and K-Medoids for  statistical clustering ,” Proc.  -  AIMS  2015,  3rd  Int.  Conf.  Artif.  Intell.  Model. Simul. , pp. 117–121, 2016, doi: 10.1109/AIMS.2015.82.
[15] M.  Mughnyanti,  S.  Efendi,  and  M.  Zarlis,  “Analysis  of  determining  centroid clustering x-means algorithm  with  davies-bouldin  index  evaluation,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci.  Eng. ,  vol.  725,  no.  1, 2020, doi: 10.1088/1757-899X/725/1/012128.