## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php 2023 Vol. 5 N o .   2 Hal:  44-48 e-ISSN: 2686-3154

## Algoritma K-Means Clustering dalam Optimalisasi Komposisi Pakan Ternak Ayam Petelur
Felka Andini 1  , Della Zilfitri 2 , Yosep Filki 3 , Muhammad Ridho 4
1,2,3 Sekolah Menengah Kejuruan Negeri 1 Lintau Buo
4 Sekolah Menengah Kejuruan Negeri Negeri 1 Tanjung Raya

## dienileover@gmail.com

## Abstract
In Indonesia, the laying hens business sector experiences many obstacles, farmers often face instability between the price of chicken eggs and the price of feed which tends to always increase. The income received by farmers is not proportional to the cost  of  feed  incurred.  The  production  cost  of  laying  hens  can  be  reduced  if  there  is  an  increase  in  feed  efficiency. Maintenance of laying hens lies in the provision of feed, water, physical conditions and the state of the cage. Feed is the main source of energy for laying hens. The problem of feed in laying hens must meet the quality and quantity of the feed itself so that the effect is very real and clear on egg production. Feed nutrition must also meet the needs of laying hens. Feeding laying hens  without  paying  attention  to  the  quality  of  the  feed  can  result  in  the  growth  and  productivity  of  chickens  being  not optimal. Combining feed is an effort that can be made to produce a quality feed composition. This research was conducted to compile the composition of laying hens' feed using the K-Means Clustering algorithm. The K-Means Clustering method is an algorithm  used  by  researchers  to  group  or  cluster  data  on  laying  hens  feed  into  several  clusters  by  using  the  nutritional content of each feed as an attribute. In this study, the data analyzed was data on the nutritional content of laying hens feed consisting of attributes such as protein, fat, crude fiber, calcium and phosphorus. This study will produce 3 clusters of feed types  consisting  of  highly  optimal  clusters,  optimal  clusters  and  less  than  optimal  clusters.  This  research  is  expected  to  be used  as  a  recommendation by  laying  hens  in  compiling  the  composition  of  laying  hens  to  maintain  the quality  of  the  eggs produced.
Keywords: Data Mining, K-Means, Clustering, Laying Chicken Feed, Composition Optimization.

## Abstrak
Di Indonesia sektor usaha ayam petelur mengalami banyak kendala, peternak sering menghadapi tidak stabilnya antara harga telur ayam dengan harga pakan yang cenderung selalu meningkat. Pendapatan yang diterima oleh peternak tidak sebanding dengan biaya pakan yang dikeluarkan. Biaya produksi ayam petelur dapat ditekan apabila terdapat peningkatan efisiensi pada pakan. Pemeliharaan ayam petelur terletak pada pemberian pakan, air, keadaan fisik dan keadaan kandang. Pakan  merupakan sumber  energi  yang  utama  bagi  ayam  petelur. Masalah  pakan  pada  ayam  petelur  memang  harus  memenuhi  kualitas  dan kuantitas  pakan  itu  sendiri  sehingga  pengaruhnya  sangat  nyata  dan  jelas  terhadap  produksi  telur.  Nutrisi  pakan  juga  harus mencukupi  kebutuhan  hidup  ayam  petelur.    Memberikan  pakan  ayam  petelur  tanpa  memperhatikan  kualitas  pakan  dapat mengakibatkan pertumbuhan maupun produktivitas ayam  menjadi tidak maksimal. Mengkombinasikan pakan  adalah upaya yang dapat dilakukan untuk dapat menghasilkan komposisi pakan yang berkualitas. Penelitian ini dilakukan untuk menyusun komposisi  pakan  ternak  ayam  petelur  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means Clustering .  Metode  K-Means Clustering adalah algoritma yang digunakan oleh peneliti untuk mengelompokkan atau mengklasterisasi data pakan ternak ayam petelur ke beberapa klaster dengan menggunakan kandungan nutrisi yang ada pada masing-masing pakan sebagai attributnya. Pada penelitian ini data yang dianalisa adalah data kandungan nutrisi pakan ayam petelur yang terdiri dari attribut seperti protein, lemak, serat kasar, kalsium dan fosfor. Penelitian ini akan menghasilkan 3 cluster jenis pakan yang terdiri dari cluster sangat optimal, cluster optimal  dan cluster kurang  optimal.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  digunakan  sebagai  rekomendasi  oleh peternak  ayam  petelur  dalam  penyusunan  komposisi  pakan  ternak  ayam  petelur  untuk  tetap  mempertahankan  kualitas  telur yang dihasilkan.
Kata kunci: Data Mining, K-Means, Clustering , Pakan Ayam Petelur, Optimalisasi Komposisi.
JSISFOTEK is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Pakan  yang  berkualitas  diperlukan  untuk  menunjang performa  ternak  yang  optimal.  Pemberian  pakan  pada ayam  petelur  juga  bervariasi  tergantung  dari  umur ayamnya  [1].  Ayam  mengonsumsi  pakan  jadi  sampai umur  12  minggu  pada  masa  pullet.  Sementara  pada masa  produksi  ada  perbaikan  pakan  dibanding  masa
pullet.  Perbandingan  jenis  pakannya  50:50.  Perbaikan sistem  pakan  ini  bertahap  sampai  ayam  berproduksi [2].  Kekurangan  pakan  ini  berarti  kekurangan  unsur- unsur gizi yang dibutuhkan tubuh untuk menghasilkan sebutir  telur.  Untuk  itu,  pakan  harus  mengandung semua  unsur  zat  gizi  dalam  komposisi  yang  seimbang [3].
Produksi  telur  mencapai  optimal,  apabila  jumlah protein dalam campuran pakan sebaiknya berkisar 17- 18%, bergantung keadaan cuaca [4]. Bila cuaca panas, protein  yang  dibutuhkan  berkisar  18%  dan  bila  cuaca dingin,  hanya  berkisar  17%.  Protein  tersebut  harus terdiri  dari  1/3  bagain  protein  hewani  dan  2/3  protein nabati.
Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  adalah keseluruhan  proses  dari  pencarian  informasi  yang berguna  dari  data,  dan  Data  Mining  dianggap  sebagai langkah  tertentu  pada  proses  ini  [5].  Tahapan-tahapan yang  dilakukan  pada  proses  KDD  diantaranya  data selection ,  data cleaning ,  data transformation ,  data mining dan interpretasi atau eavaluasi [6]. Data Mining merupakan  suatu  metode  pengolahan  data  untuk menemukan  pola  yang  tersembunyi  dari  data  tersebut [7].  Hasil  dari  pengolahan  data  dengan  metode  Data Mining  ini  dapat  digunakan    untuk    mengambil keputusan  di  masa  depan [8]. Dari beberapa metode yang  ada  pada  Data  Mining,  metode  yang  digunakan adalah Algoritma K-Means Clustering .
Clustering adalah  suatu  proses  pengelompokan beberapa data ke dalam kelompok data yang  memiliki karakteristik  yang  sama,  dan  data  tersebut  memiliki karakteristik  yang  berbeda  dengan  data  lainnya  [9]. Clustering adalah  suatu  proses  pemisahan  suatu  data ke  dalam  sejumlah  kelompok  data  yang  memiliki karakteristik data yang sama [10]. K-Means merupakan  algoritma  yang  bersifat  unsupervised learning  [11].  Algoritma  K-Means  adalah  algoritma iterative  yang  mencoba  membagi  kumpulan  data menjadi k yang telah ditentukan sebelumnya, sehingga kumpulan datanya tidak tumpang tindih [12].
Penelitian-penelitian  sebelumnya  yang  membahas tentang K-Means Clustering adalah The application of K-means  clustering  for  province  clustering  in Indonesia of the risk of the COVID-19 pandemic based on  COVID-19  data  [13].  Penerapan  Algoritma  K- Means  untuk Clustering Tempat  Makan  Di  Batubara [14].    Evaluating  performance  of  health  care  facilities at  meeting  HIV-indicator  reporting  requirements  in Kenya: an application of K-means clustering algorithm [15].
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  juga  menggunakan metode  K-Means Clustering .  Hutagalung  dkk  (2022) pada  penelitian  tersebut  dikatakan  bahwa  penerapan algoritma  K-Means,  mampu  mempercepat  dalam menentukan  pengelompokkan  siswa  kelas  unggulan dengan  menginputkan  nilai centroid dan  mencari  nilai terdekat  sehingga  menghasilkan  3 cluster [16]. Marpaung  &  Siahaan  (2021)  yang  meneliti  tentang pemetaan  penduduk  berdasarkan  jumlah  penduduk dengan  menggunakan  algoritma  K-Means Clustering , yang  menghasilkan  daerah  di  kota  Medan  yang memiliki  penduduk  sangat  padat  ada  121  kelurahan, daerah  yang  penduduk  padat  ada  30  kelurahanm  dan daerah  yang  penduduk  nya  sedang  tidak  ada  lagi  di
kota Medan [17]. Berdasarkan dari beberapa penelitian di  atas  yang  menggunakan  metode  K-Means Clustering , didapatkan hasil  yang baik dan  metode ini dapat diterapkan.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  bisa  mendapatkan komposisi  pakan  yang  optimal  dengan  menggunakan algoritma  K-Means Clustering untuk  mengelompokan jenis pakan ayam petelur berdasarkan nilai kandungan nutrisi yang ada pada masing-masing pakan.

## 2. Metodologi Penelitian
Kerangka  kerja  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini disajikan pada Gambar  1.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan  kerangka  kerja penelitian pada Gambar 1 di  atas,  maka  peneliti  menguraikan  masing-masing langkah-langkah  dari  kerja  penelitian  tersebut  dengan rincian sebagai berikut:
a. Mengidentifikasi  Masalah  pada  Pakan  Ayam Petelur
Identifikasi  masalah  adalah  langkah  awal  untuk menemukan  permasalahan  dalam  penelitian  ini. Dalam  tahapan  identifikasi  masalah  ini  memiliki tujuan untuk mengetahui permasalahan secara tepat dan  memberikan  solusi  yang  tepat  terhadap permasalahan tersebut.
b. Menentukan Tujuan Penelitian
Tujuan yang ingin dicapai dari penelitian ini adalah bagaimana  penentuan  komposisi  pakan  yang optimal  untuk  pakan  ternak  ayam  petelur  dengan menggunakan algoritma K-Means Clustering.
c. Mengumpulkan Data Pakan Ayam Petelur
Dalam pengumpulan data peneliti  melakukan studi pustaka dan dokumentasi ke lapangan. Sumber data utama  yang dibutuhkan  untuk penelitian ini adalah data  kandungan  nutrisi  pakan  ternak  ayam  petelur. Dalam  pengumpulan  data  ini  penulis  melakukan observasi  dan  wawancara  dengan  peternak  yang
ada  di  daerah  Lintau  Buo  dan  Bapak  Dr.  Randi Mulianda,  S.  PT.,  M.  Pt  selaku  Dosen  Peternakan di Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai Riau.
d. Mengolah  Data  Pakan  Menggunakan  Metode  K- Means Clustering
Dalam pengolahan data pakan dengan menggunakan  algoritma  K-Means Clustering ada beberapa  langkah-langkah  yang  digunakan  untuk melakukan  algoritma  K-Means Clustering yang dijelaskan pada Gambar 2.
Gambar 2. Algoritma K-Means Clustering e. Mengimplementasikan Algoritma K-Means
Clustering dengan Software RapidMiner
Pada  tahapan  implementasi  ini  data  yang  diolah menggunakan  metode  K-Means Clustering akan diimplementasikan  kembali  menggunakan  aplikasi yang  mendukung  Data  Mining,  adapun software yang digunakan adalah RapidMiner.
f. Melakukan Pengujian Hasil Perhitungan Algoritma K-Means Clustering
Pada  tahapan  pengujian  hasil  ini  penguji  akan melakukan perhitungan algoritma K-Means Clustering untuk  optimalisasi  pakan  ternak  ayam petelur  yang  dilakukan  dengan  menggunakan software :
a) Windows 10 64-bit
b) Microsoft  Office  Excel  2010  yang  digunakan untuk  melakukan  pengujian  metode  K-Means Clustering
c) RapidMiner Studio 9.10  merupakan  tool  yang digunakan  untuk  pengujian  metode  K-Means Clustering .
3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Mempersiapkan Data
Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan  adalah  data jenis  pakan  ayam  petelur  beserta  dengan  kandungan nutrisinya  sebanyak  40  jenis  pakan.  Data  yang  akan diolah  adalah  data  yang  telah  melalui  tahapan  KDD diantaranya: seleksi , cleaning , transformasi. Setelah tiga  tahapan  diatas  maka  data  akan  diolah  ke  dalam bentuk  Data  Mining,  yaitu  Algoritma  K-Means Clustering . Berikut ini data pakan ayam petelur beserta
dengan  kandungan  nutrisinya  yang  dapat  dilihat  pada Tabel 1.
Tabel  1. Data Pakan dan Kandungan Nutrisi Pakan Protein (%) Lemak (%) Serat Kasar (%) Kalsium (%) Fosfor (%) Bekatul 1200 1200 300 4 140 Beras Merah 800 170 900 9 36 Beras Putih 750 40 40 3 12 Bungkil Kacang Kedele 4500 90 600 32 67 Bungkil Kacang Tanah 4200 190 1700 20 60 Bungkil Biji Kapas 4100 190 1300 20 120 Bungkil Kelapa 2100 180 1500 20 60 Bungkil Biji Bunga Matahari 4300 280 1400 40 100 Bungkil Wijen 4500 500 500 200 150 Buttermilk dikeringkan 3200 500 40 130 90 Dedak Gandum 1500 400 1000 14 110 Dedak halus 1200 1300 1200 12 150 Dedak Jagung 1060 600 500 4 50 Dedak Lunteh 1350 1300 1200 12 150 Dedak Terigu 1500 400 1000 14 110 Gabah 730 230 900 4 26 Gandum 1270 220 300 5 36 Jagung Kuning 860 390 200 2 30 Kacang Buncis 2350 140 450 13 60 Kacang Hijau 2350 120 450 13 60 Kacang Kapri 2200 110 600 15 30 Kacang Kedele 3800 1800 500 25 60 Ragi Bir dikeringkan 3500 500 300 13 140 Ragi Torula dikeringkan 4800 500 200 57 170 Sorghum 1000 280 200 3 30 Susu Skim dikeringkan 3300 90 20 130 100 Tetes (Molase dari beet) 650 20 0 16 30 Tetes (Molase dari tebu) 300 10 0 90 10 Tepung Bulu Ayam 8500 250 150 22 80 Tepung Daging 5500 800 200 800 400 Tepung Daging dan Tulang 5100 1000 200 1060 510 Tepung Darah 8500 160 100 28 22 Tepung Daun Alfalfa 2000 360 2200 150 27 Tepung Hati dan Kelenjer 6500 1600 200 70 110 Tepung ikan Ancovetta 6500 400 100 400 260 Tepung ikan Herring 7200 1000 100 200 150 Tepung ikan menhaden 6100 900 100 550 280 Tepung Kepiting 3100 200 1100 1500 160 Tepung Tapioka 180 130 180 30 35 Whey dikeringkan 1300 80 0 90 80

## 3.2. Mengolah Data
Berdasarkan  Tabel  1,  maka  data  pakan  ayam  petelur beserta  nutrinya  sebanyak  40  data  dengan  attribut protein  (%),  lemak  (%),  serat  kasar  (%),  kalsium  (%) dan fosfor (%) akan diolah menggunakan algoritma K- Means Clustering .
a. Menentukan  jumlah Cluster [18] , jumlah cluster yang akan dibentuk ada 3 cluster, yaitu C0, C1, C2.
b. Menentukan  titik  pusat Cluster ( Centroid )  awal secara acak ( random ) [19]. Titik pusat Cluster awal dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel  2. Titik Pusat Cluster Awal
Cluster Protein (%) Lemak (%)  Serat Kasar (%) Kalsium (%) Fosfor (%) C0 2100 180 1500 20 60 C1 3800 1800 500 25 60 C2 5100 1000 200 1060 510
c. Menghitung  jarak  dari  dari Centroid awal  dengan tiap objek menggunakan rumus Euclidion Distance . Adapaun  perhitungan centroid awal  secara  manual dengan Rumus (1).
√ (1)
Di mana F (b,c) adalah jarak data ke-b ke pusat cluster c, G d,b adalah  data  ke  b  pada  attribute  data  ke  d,  G d,c adalah  titik  pusat  ke  c  pada  attribute  ke  d.  Dari perhitungan dengan Rumus (1) diatas, maka didapatkan hasil perhitungan dataset pada iterasi 1.
Dari  hasil  perhitungan  iterasi  1  pada  Tabel  3  dapat dikelompokan  sebagai  berikut  :  C0  terdiri  dari    22 item, C1 terdiri dari 7 item dan C2 terdiri dari 11 item.
Setelah  didapatkan  hasil  klaster  pada  iterasi  1,  maka proses  akan  dilanjutkan  pada  iterasi  2,  yang  diawali dengan menentukan pusat cluster baru. Adapun rumus yang  digunakan  untuk  menentukan  pusat cluster baru secara manual dapat dilihat pada Rumus (2).
∑ (2)
Berdasarkan  dari  perhitungan  yang  telah  dilakukan tadi,  maka  didapatkan  hasil  perhitungan  untuk  titik pusat cluster baru.  Dari  perhitungan  dengan  pusat cluster baru,  maka  didapatkan  hasil  perhitungan dataset pada pada iterasi 2.
Dari  hasil  perhitungan  iterasi  2  dapat  dikelompokan sebagai  berikut  :  C0  terdiri  dari    21  item,  C1  terdiri dari  11  item  dan  C2  terdiri  dari  8  item.  Dari  hasil perhitungan  pada  iterasi  2,  hasil cluster yang didapatkan  ada  perubahan,  maka  proses  akan dilanjutkan ke iterasi 3. Dari perhitungan dengan pusat cluster baru, maka didapatkan hasil perhitungan dataset pada pada iterasi 3.
Dari  hasil  perhitungan  iterasi  3  pada  Tabel  7  dapat dikelompokan  sebagai  berikut  :  C0  terdiri  dari    21 item, C1 terdiri dari 12 item dan C2 terdiri dari 7 item.
Dari hasil perhitungan pada iterasi 3, hasil cluster yang didapatkan  ada  perubahan,  maka  proses  akan dilanjutkan ke iterasi 4. Dari perhitungan dengan pusat cluster baru, maka didapatkan hasil perhitungan dataset pada pada iterasi 4.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  dengan jumlah  data  yang  di  uji  sebanyak  40  data  jenis  pakan beserta  dengan  kandungan  nutrisinya,  diperoleh kesimpulan dalam penelitian  ini adalah jumlah cluster yang  terbentuk  ada  3,  yaitu cluster 1  (C0)  untuk kategori  sangat  optimal, cluster 2  (C1)  untuk  kategori optimal,  dan cluster 3  (C2)  untuk  kategori  kurang optimal.  Dari  hasil  perhitungan  yang  terjadi cluster yang  terbentuk  adalah  21  jenis  pakan  untuk  (C0),  13 jenis  pakan  untuk  (C1)  dan  6  jenis  pakan  untuk  (C2). Dari  hasil  klasterisasi  yang  terbentuk  akan  dijadikan sebagai  rekomendasi  kepada  para  peternak  ayam
petelur  untuk  dijadikan  acuan  dalam  penyusunan komposisi pakan ternak ayam petelur.

## Daftar Rujukan
[1] Putri,  A.  F.  L.,  &  Bintari,  S.  H.  (2021).  Pengaruh  Pemberian Pakan  Dengan  Penambahan  Overripe  Tempeh  Terhadap Konsumsi  Pakan,  Pertambahan  Bobot  Badan  Dan  Konversi Pakan  Pada  Ayam  Petelur.  Life  Science,  10(1),  33-41.  DOI https://doi.org/10.15294/lifesci.v10i1.47168
[2] Palupi, R., Lubis, F. N.  L., Sandi, S.,  Arjuna, A. R., Satori, C., &  Nurrahmadani,  M.  (2022).  Pengaruh  suplementasi  kalsium butirat  dalam  ransum  terhadap  kecernaan  nutrien,  performa produksi  dan  kualitas  telur  ayam  umur  75  minggu. Livestock and Animal Research, 20 (1), 59-68. DOI:
https://doi.org/10.20961/lar.v20i1.55949
[3] Utiah,  W.,  Paputungan,  U.,  &  Tangkau,  L.  M.  S.  (2021). Analisis  Faktor  Konsentrat  Pakan  Komersil  Berbeda  Terhadap Sifat-Sifat  Produksi  Ayam  Ras  Petelur. ZOOTEC,  41 (2),  525- 533. DOI: https://doi.org/10.35792/zot.41.2.2021.36928
[4] Fadhlurrohman, R., Suarman, D. F., Umar, M. Z., & Atifah, Y.
(2022, May). Pengaruh Faktor Lingkungan Terhadap Reproduksi  Ayam  Ras  Petelur. In  Prosiding  Seminar  Nasional Biologi (Vol. 1, No. 2, pp. 709-714). DOI: https://doi.org/10.24036/prosemnasbio/vol1/181
[5] Nuraliza,  H.,  Pratiwi,  O.  N.,  &  Hamami,  F.  (2022).  Analisis Sentimen  IMBd  Film  Review  Dataset  Menggunakan  Support Vector Machine (SVM) dan Seleksi Feature Importance. Jurnal Mirai Management, 7 (1), 1-17. DOI:
https://doi.org/10.37531/mirai.v7i1.2222
[6] Putri, H., Purnamasari, A. I., Dikananda, A. R., Nurdiawan, O., &  Anwar,  S.  (2021).  Penerima  Manfaat  Bantuan  Non  Tunai Kartu  Keluarga  Sejahtera  Menggunakan  Metode  NAÏVE BAYES  dan  KNN. Building  of  Informatics,  Technology  and Science (BITS), 3 (3), 331-337. DOI:
https://doi.org/10.47065/bits.v3i3.1093
[7] Hasanah,  M.  A.,  Soim,  S.,  &  Handayani,  A.  S.  (2021). Implementasi  CRISP-DM  Model  Menggunakan  Metode Decision  Tree  dengan  Algoritma  CART  untuk  Prediksi  Curah Hujan  Berpotensi  Banjir. Journal  of  Applied  Informatics  and
Computing, 5 (2), 103-108. DOI: https://doi.org/10.30871/jaic.v5i2.3200
[8] Putri, S. U., Irawan, E., & Rizky, F. (2021). Implementasi Data Mining  Untuk  Prediksi  Penyakit  Diabetes  Dengan  Algoritma C4. 5. Kesatria: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer dan Manajemen), 2 (1), 39-46. DOI:
https://doi.org/10.30645/kesatria.v2i1.56
[9] Muningsih,  E.,  Maryani,  I.,  &  Handayani,  V.  R.  (2021). Penerapan  Metode  K-Means  dan  Optimasi  Jumlah  Cluster dengan  Index  Davies  Bouldin  untuk  Clustering  Propinsi Berdasarkan  Potensi  Desa.  EVOLUSI: Jurnal  Sains  dan Manajemen, 9 (1). DOI: https://doi.org/10.31294/evolusi.v9i1.10428
[10] Adiputra, I. N. M. (2022). Clustering Penyakit Dbd Pada Rumah Sakit  Dharma  Kerti  Menggunakan  Algoritma  K-Means. INSERT:  Information  System  and  Emerging Technology Journal, 2 (2), 99-105. DOI: https://doi.org/10.23887/insert.v2i2.41673
[11] Nabila,  Z.,  Isnain,  A.  R.,  Permata,  P.,  &  Abidin,  Z.  (2021). Analisis  Data  Mining  Untuk  Clustering  Kasus  Covid-19  Di Provinsi  Lampung  Dengan  Algoritma  K-Means.  Jurnal Teknologi  Dan  Sistem  Informasi,  2(2),  100-108.  DOI: https://doi.org/10.33365/jtsi.v2i2.868
[12] Jananto,  A.  (2022).  Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering Untuk  Perencanaan  Kebutuhan  Obat  Di  Klinik  Citra  Medika.
Progresif:  Jurnal  Ilmiah  Komputer,  18(1),  69-76.  DOI  : https://doi.org/10.35889/progresif.v18i1.769
[13] Abdullah, D., Susilo, S., Ahmar, A. S., Rusli, R., & Hidayat, R.
(2022).  The  application  of  K-means  clustering  for  province clustering  in  Indonesia  of  the  risk  of  the  COVID-19  pandemic based  on  COVID-19  data. Quality  &  Quantity,  56 (3),  1283- 1291. DOI: https://doi.org/10.1007/s11135-021-01176-w
[14] Kurniawan, R. A., Hasibuan, M. S., Piramida, P., & Ramadhan, R.  S.  (2022).  Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk  Clustering Tempat  Makan  Di  Batubara. Journal  of  Computer  Science  and Informatics Engineering (CoSIE), 10-18 . DOI:
https://doi.org/10.55537/cosie.v1i1.27
[15] Gesicho,  M.  B.,  Were,  M.  C.,  &  Babic,  A.  (2021).  Evaluating performance  of  health  care  facilities  at  meeting  HIV-indicator reporting  requirements  in  Kenya:  an  application  of  K-means clustering  algorithm. BMC  Medical  Informatics  and  Decision Making,  21 (1),  1-18.  DOI: https://doi.org/10.1186/s12911-020- 01367- 9
[16] Hutagalung,  J.  (2022).  Pemetaan  Siswa  Kelas  Unggulan Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering. JATISI  (Jurnal Teknik  Informatika dan  Sistem  Informasi), 9 (1), 606-620.  DOI: https://doi.org/10.35957/jatisi.v9i1.1516
[17] Marpaung, P., & Siahaan, R. F. (2021). Penerapan Algoritma K- Means  Clustering  Untuk  Pemetaan  Kepadatan  Penduduk Berdasarkan  Jumlah  Penduduk  Kota  Medan. J-SAKTI  (Jurnal Sains  Komputer  dan  Informatika),  5 (1),  503-521.  DOI: http://dx.doi.org/10.30645/j-sakti.v5i1.343
[18] Sulistiyawati,  A.,  &  Supriyanto,  E.  (2021).  Implementasi Algoritma  K-means  Clustring  dalam  Penetuan  Siswa  Kelas Unggulan.  Jurnal  Tekno  Kompak,  15(2),  25-36.  DOI: https://doi.org/10.33365/jtk.v15i2.1162
[19] Dwitri,  N.,  Tampubolon,  J.  A.,  Prayoga,  S.,  Zer,  F.  I.  R.,  & Hartama,  D.  (2020).  Penerapan  algoritma  K-Means  dalam menentukan  tingkat  penyebaran  pandemi  COVID-19  di Indonesia.  (JurTI)  Jurnal  Teknologi  Informasi,  4(1),  128-132. DOI: https://doi.org/10.36294/jurti.v4i1.1266
[20] Hidayati,  R.,  Zubair,  A.,  Pratama,  A.  H.,  &  Indana,  L.  (2021). Analisis  Silhouette  Coefficient  pada  6  Perhitungan  Jarak  K- Means  Clustering.  Techno.  Com,  20(2),  186-197.  DOI: https://doi.org/10.33633/tc.v20i2.4556