## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 2, No 4, Maret 2022 Hal 145-151 https://djournals.com/resolusi

## Penerapan Metode K-Means Dalam Mengelompokkan Persebaran Lahan Kritis Di Indonesia Berdasarkan Provinsi
Putra Pratama Siregar*, Solikhun, Zulia Almaida Siregar
STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Jalan Jendral Sudirman Blok A, No.1,2 & 3, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1 tamasiregar46@gmail.com, Email Penulis Korespondensi: 1 tamasiregar46@gmail.com
Abstrak− Penelitian  bertujuan    untuk  mengelompokkan  persebaran  lahan  kritis  di  Indonesia  berdasarkan  provinsi.  Untuk menyelesaikan  permasalahan  ini  peneliti  menerapkan  metode  Algoritma  K-Means.  Dimana  sumber  data  penelitian    dikumpulkan berdasarkan dokumen – dokumen keterangan Luas dan Penyebaran Lahan Kritis Menurut Provinsi yang dihasilkan oleh Badan Pusat Statistik (BPS). Data yang digunakan dalam penelitian adalah data dari tahun 2011, 2013 dan 2018 yang terdiri dari 34 provins i. Data akan  diolah  dengan  melakukan  clustering  dalam  2  cluster  yaitu  cluster  tingkat  persebaran  lahan  kritis  tinggi  dan  cluster  tingkat persebaran lahan kritis rendah. Cluster tinggi berjumlah 4 data yaitu provinsi Sumatera Utara, Jambi, Jawa Timur, dan Kaliman tan Tengah. Dengan dilakukannya penelitian dapat memberikan kontribusi dalam meningkatkan kinerja Balai Pengelolaan Daerah Aliran Sungai  dan  Hutan  Lindung  (BPDASHL)  tentang  proses  membenahi  dan  menanggulangi  lahan  kritis  pada  provinsi  yang  ada  di Indonesia.
Kata Kunci: Data Mining; Lahan Kritis; Clustering; K-Means; Pengelompokan
Abstract− The  study  aims  to  group  the  distribution  of  critical  land  in  Indonesia  by  province.  To  solve  this  problem,  researchers applied  the  K-Means  Algorithm  method.  Where  the  source  of  research  data  is  collected  based  on  documents  -  documents  of Information on The Extent and Dissemination of Critical Land By Province produced by the Central Statistics Agency (BPS). The data  used  in  the  study  was  data  from  2011,  2013  and 2018  consisting  of  34  provinces.  Data  will  be  processed  by  clustering  in  2 clusters, namely clusters of high critical land distribution rates and clusters of low critical land distribution rates. The high cluster amounted to 4 data, namely the provinces of North Sumatra, Jambi, East Java, and Central Kalimantan. With the conduct of research can  contribute  in  improving  the  performance of  Balai  Pengelolaan  Daerah  Aliran  Sungai  dan  Hutan  Lindung  (BPDASHL)  on  the process of fixing and tackling critical land in the provinces in Indonesia.
Keywords : Data Mining; Critical Land; Clustering; K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Keberadaan lahan tidak dapat dipisahkan dalam kehidupan manusia karena manusia memiliki ketergantungan terhadap pemanfaatan  lahan.  Manusia  dapat  memanfaatkan  lahan  untuk  meningkatkan  kualitas  hidupnya  sesuai  dengan kebutuhan.  Lahan  merupakan  sumber  daya  yang  sangat  penting  untuk  memenuhi  segala  kebutuhan  hidup,  sehingga dalam  pengelolaanya  harus  sesuai  dengan  kemampuaanya  agar  tidak  menurunkan  produktivitas  lahan.  Dalam penggunaan lahan sering tidak memperhatikan kelestarian lahan terutama pada lahan yang memiliki  keterbatasan baik secara fisik maupun kimia. Lahan kritis didefinisikan sebagai lahan yang mengalami proses kerusakan fisik, kimia dan biologi karena tidak sesuai dengan penggunaan dan kemampuannya, yang akhirnya membahayakan produksi pertanian, pemukiman, kehidupan sosial ekonomi dan lingkungan [1].
Dampak lahan kritis mengakibatkan penurunan fungsi lahan yang tidak mampu lagi untuk menjaga tata air dan sumber  daya  tanah.  Lahan  kritis  juga  dipandang  tidak  mampu  lagi  sebagai  media  tumbuh  dan  berkembang  tanaman, pertanian, perkebunan, kehutanan, perikanan, pemukiman, industri dan pariwisata. Berdasarkan kondisi  tersebut  dapat mempengaruhi  kehidupan  sosial  dan  ekonomi  masyarakat  yang  memanfaatkan  lahan  tersebut.  Maka  perlu  dilakukaN pengelompokan untuk mengetahui provinsi yang memiliki tingkat persebaran lahan kritis yang masih tinggi.Solusi yang dapat digunakan untuk memecahkan permasalahan tersebut yaitu penulis menggunakan metode Data Mining algoritma K-Means.
“ Data Mining merupakan proses menemukan korelasi baru, pola dan trend dengan menggali sejumlah repository data  dalam  jumlah  besar,  menggunakan  teknologi  pengenalah  pola  seperti  statistik  dan  matematika”  [2]. K-Means merupakan salah satu algoritma yang digunakan dalam pengelompokan secara partisi yang memisahkan data ke dalam kelompok  yang  berbeda.  Pada  dasarnya  penggunaan  algoritma  ini  dalam clustering tergantung  pada  data  yang didapatkan  dan  konklus  yang  ingin  dicapai  diakhir  proses  [3].  Diharapkan  menggunakan  metode  ini  didapatkan  hasil clustering yang terbukti akurat dalam kasus mengelompokkan persebaran lahan kritis berdasarkan provinsi yang ada di indonesia.
Algoritma K-Means penggunannya sudah diterapkan di beberapa penelitian yang sudah pernah dilakukan seperti penelitian  yang  dilakukan  oleh  [2]  berjudul  “Implementasi Data  Mining dalam  Mengelompokkan  Rumah  Tangga Kumuh di Perkotaan Berdasarkan Provinsi Menggunakan Algoritma K-Means ”. Berdasarkan penelitian yang dilakukan, bisa diambil kesimpulan bahwa algoritma K-means telah berhasil mengelompokkan rumah tangga kumuh  yang ada di provinsi  Indonesia dengan ditentukannya nilai centroid dalam 3 cluster yaitu cluster tinggi  (C1), cluster sedang (C2), dan cluster rendah  (C3).  Diharapkan  hasil  penelitian  dapat  memberikan  masukan  kepada  pemerintah  agar  dilakukan penanganan lebih dan antisipasi untuk memperbaiki permasalahan tersebut.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Teknik pengumpulan data
Sumber  data  penelitian  ini  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  dengan  situs http://www.bps.go.id untuk menyelesaikan  permasalahan  mengenai  persebaran  lahan  kritis.  Pengelompokkan  data  persebaran  lahan  kritis  di Indonesia  kedalam  2 cluster yakni cluster rendah  dan cluster tinggi.  Dimana cluster tinggi  menjadi  pusat  perhatian kepada pihak pemerintah untuk dapat meningkatkan kepeduliaan terhadap kelestarian lahan.

## 2.2. Algoritma K-Means
Algoritma K-Means Clustering merupakan algoritma yang berulang serta cukup sederhana dan cepat  dalam pekerjaan pengelompokan data (clustering). Prinsip utama dari teknik ini adalah dimulai dengan pemilihan secara acak K, K disini merupakan  banyaknya cluster yang  ingin  dibentuk.  Kemudian  tetapkan  nilai-nilai  K  secara random ,  untuk  sementara nilai tersebut menjadi pusat dari cluster atau biasa disebut dengan centroid (rata-rata) atau “mean”. Hitung jarak setiap data yang ada terhadap masing-masing centroid menggunakan rumus “Euclidean” hingga ditemukan jarak yang paling dekat dari setiap data dengan centroid. Klasifikasikan setiap data berdasarkan kedekatannya dengan centroid. Lakukan langkah tersebut hingga nilai centroid tidak berubah atau stabil[8]. K-means juga merupakan pengelompokan data non hirarki  (sekatan) yang mempartisi  data ke dalam bentuk  dua atau lebih kelompok sehingga data yang berkarakteristik sama  dimasukkan  ke  dalam  satu  kelompok  yang  sama  [9].  Berikut  langkah  –  langkah  melakukan clustering dengan menggunakan algoritma K- means [10]:
a) Tentukan nilai k sebagai jumlah cluster yang ingin dibentuk.
b) Membangkitkan  k centroid (titik  pusat cluster )  awal  secara  random/acak,  kemudian  untuk  menghitung centroid cluster ke- i berikutnya, digunakan rumus sebagai berikut :
𝑣 =   √ ∑ 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 (1)
Dimana : i : 1,2,3,...n v : centroid pada cluster x i : objek ke-i n : banyaknya jumlah objek yang menjadi anggota cluster
c) Hitung jarak setiap data ke masing-masing centroid menggunakan rumus.
𝑑 (x,y) = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (2)
Keterangan : dij : Jarak objek antara objek x dan y n : Jumlah Atribut x i : Objek Data y i : Data Cluster
d) Kelompokkan setiap data berdasarkan jarak terdekat antara data dengan centroidnya (C).
e) Kembali ke langkah 3 jika posisi centroid baru dengan centroid lama tidak sama.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pengolahan Data Manual K-means
Untuk  mendapatkan  hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan,  berikut  uraian  perhitungan  manual  proses clustering penyebaran lahan  kritis  menggunakan  algoritma K-means. Proses clustering dilakukan  dengan  penentuan  data  yang ingin di cluster . Dalam hal ini variabel  data yang ingin di cluster adalah data tahun 2011, 2013 dan 2018 dan peneliti mengambil  nilai  rata-rata dari  tahun 2011, 2013 dan 2018 sebagai  data yang akan di cluster. Berikut  adalah langkah- langkah  penyelesaian  yang  penulis  lakukan  dalam  mengelompokkan  penyebaran  lahan  kritis  menggunakan  algoritma K-means : a) Menentukan Data Yang Akan Di Cluster
Dimana sampel data penyebaran lahan kritis yang akan digunakan dalam proses clustering adalah data yang berasal dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  pada  tahun  20141,  2013  dan  2018  dengan  jumlah  data  sebanyak  34  provinsi. Berikut data yang akan digunakan :
Tabel 1. Data Luas dan Penyebaran Lahan Kritis Provinsi Luas dan Penyebaran Lahan Kritis Menurut Provinsi 2011 2013 2018 Rata – Rata Aceh 121290  150694  190399 154128

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 2, No 4, Maret 2022 Hal 145-151 https://djournals.com/resolusi
Provinsi Luas dan Penyebaran Lahan Kritis Menurut Provinsi 2011 2013 2018 Rata – Rata Sumatera Utara 280731  478523  502280 420511 Sumatera Barat 90453  144788  477221 237487 Riau 100723  151813  275164 175900 Jambi 1078917  264582  102130 481876 Sumatera Selatan 217707 13692  130818 120739 Bengkulu 111117  135648 28289 91685 Lampung 77061 84602 21977 61213 Kep. Bangka Belitung 26624 60720 261 29202 Kep. Riau 230230  114177 3961 116123 Dki Jakarta 0 0 0 0 Jawa Barat 68139 40952  679748 262946 Jawa Tengah 9877 5210  217359 77482 Di Yogyakarta 471 845 790 702 Jawa Timur 102577  736877  345289 394914 Banten 10750 3716 94083 36183 Bali 2940 2910 2284 2711 Nusa Tenggara Barat 23248 23219 10641 19036 Nusa Tenggara Timur 35162 17878 9585 20875 Kalimantan Barat 325357  106864 19090 150437 Kalimantan Tengah 1138854  359405 92484 530248 Kalimantan Selatan 78781  132645  225135 145520 Kalimantan Timur 4372 63230  118433 62012 Kalimantan Utara 0 29125 36214 21780 Sulawesi Utara 33702 79395 92034 68377 Sulawesi Tengah 24131  104277  100569 76326 Sulawesi Selatan 109948  144152  294019 182706 Sulawesi Tenggara 267944  313477 15031 198817 Gorontalo 72524  247244  258855 192874 Sulawesi Barat 8414 55749 14336 26166 Maluku 271803  257761 30 176531 Maluku Utara 163438 97153 14949 91847 Papua Barat 76742 50997 9784 45841 Papua 105235  266064  169481 180260 Sumber : (Badan Pusat Statistik) b) Menentukan Nilai k Jumlah Cluster
Jumlah cluster penyebaran  lahan  kritis  sebanyak  2 cluster.  Cluster yang  dibentuk  yaitu cluster tinggi  (C1)  dan cluster rendah (C2). c) Menentukan Nilai Centroid (Pusat Cluster ) Penentuan pusat cluster awal ditentukan secara random yang diambil dari data yang ada dalam range. Adapun nilai untuk cluster tinggi ( cluster 1) diambil dari nilai tertinggi yang terdapat pada tabel 1. dan nilai untuk cluster rendah ( cluster 2) diambil dari nilai terendah yang terdapat pada tabel 1.
Tabel 2.  Centroid Data Awal Iterasi 1 Cluster Nilai C1 530248 C2 0
d) Menghitung Jarak Setiap Data Terhadap Centroid (Pusat Cluster ) Setelah data nilai pusat cluster awal ditentukan, maka langkah selanjutnya adalah menghitung jarak masing-masing data terhadap pusat cluster. Untuk menghitung jarak setiap data penyebaran lahan kritis terhadap pusat cluster dapat menggunakan rumus yang perhitungannya dapat kita lihat sebagai berikut :
Dilakukan  perhitungan  jarak  terhadap  data  penyebaran  lahan  kritis  dengan  titik  pusat  ( centroid )  pada cluster pertama. Berikut tabel 3 hasil perhitungan jarak data dengan titik pusat cluster pada iterasi 1 menggunakan Eulidean Distance.
e) Menentukan Posisi Cluster atau Pengelompokan Dalam  menentukan  posisi cluster masing-masing  data  penyebaran  lahan  kritis  berdasarkan  jarak  minimum  data terhadap  pusat cluster. Data  yang  memiliki  jarak  terkecil  dengan centroid akan  menjadi  anggota  pada  kelompok

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
tersebut. Berikut ini merupakan tabel 3 posisi data dengan tiap cluster pada iterasi 1 dengan menggunakan bantuan angka 1 sebagai tanda yang mengatakan data menjadi anggota pada cluster
Tabel  3. Jarak Centroid Iterasi 1 C1 C2 Jarak Terdekat  C1  C2 376120  154128 154128 1 109736  420511 109736 1 292760  237487 237487 1 354348  175900 175900 1 48371 481876 48371 1 409509  120739 120739 1 438563 91685 91685 1 469034 61213 61213 1 501046 29202 29202 1 414125  116123 116123 1 530248 0 0 1 267301  262946 262946 1 452766 77482 77482 1 529546 702 702 1 135333  394914 135333 1 494065 36183 36183 1 527536 2711 2711 1 511212 19036 19036 1 509373 20875 20875 1 379811  150437 150437 1 0 530248 0 1 384727  145520 145520 1 468236 62012 62012 1 508468 21780 21780 1 461871 68377 68377 1 453922 76326 76326 1 347541  182706 182706 1 331430  198817 198817 1 337373  192874 192874 1 504081 26166 26166 1 353716  176531 176531 1 438401 91847 91847 1 484407 45841 45841 1 349988  180260 180260 1 4 30
Selanjutnya  dalam  metode K-means, perhitungan berhenti  apabila cluster pada  iterasi yang  dihasilkan  sama  pada iterasi sebelumnya. Maka selanjutnya mencari cluster pada iterasi selanjutnya sampai nilai iterasinya sama.
f) Menghitung Centroid Baru Menggunakan Hasil Dari Setiap Anggota Pada Masing-Masing Cluster Untuk mencari nilai centroid selanjutnya dengan menggunakan centroid baru pada iterasi 1 dengan menjumlahkan nilai  sesuai  yang  tertera  pada cluster yang  terdapat  pada  tabel  4.4.  Adapun centroid baru  untuk  mencari cluster selanjutnya  adalah  dengan  menjumlahkan  nilai  yang  terpilih  pada cluster tersebut  kemudian  membagikannya sebanyak jumlah nilai.
Contoh perhitungan titik pusat baru pada cluster x dan y adalah sebagai berikut :
C 1 = 420511+481876+394914+530248 4 = 456887 C 2 = 154128+237487+175900+120739+91685+612113+ 29202+116123+0+262946+77482+702+36183+
2711+19036+20875+150437+145520+62012+ 21780+68377+76326+182706+192874+
26166+176531+91847+45841+180260 30 = 100864
Maka, centroid data baru iterasi 1 adalah sebagai berikut :
Tabel 4. Centroid Data Baru Iterasi 1
Cluster Nilai C1 456887 C2 100864

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 2, No 4, Maret 2022 Hal 145-151 https://djournals.com/resolusi
g) Selanjutnya dilakukan kembali langkah ke 4 sampai 6.
Jika  nilai centroid hasil  iterasi  dengan  nilai centroid sebelumnya  bernilai  sama  atau  nilai centroid sudah  optimal serta  posisi cluster data  permukiman  di  bantaran  sungai  tidak  mengalami  perubahan  lagi  maka  proses  iterasi berhenti.  Namun  jika  nilai centroid tidak  sama  atau  belum  optimal  serta  posisi  data  masih  berubah  maka  proses iterasi berlanjut pada iterasi berikutnya. Berikut tabel hasil cluster iterasi 2 :
Tabel 5. Centroid Data Iterasi 2 Cluster Nilai C1 456887 C2 100864
Setelah  data  nilai  pusat cluster iterasi 1  didapat,  maka  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan  jarak terhadap data penyebaran lahan kritis dengan titik pusat ( centroid ) pada cluster pertama. Berikut  tabel  4.7  hasil  perhitungan  jarak  data  dengan  titik  pusat cluster pada  iterasi 2  menggunakan Eulidean Distance.
Tabel  6. Jarak Centroid Iterasi 2 C1 C2 Jarak Terdekat  C1  C2 302760 53264 53264 1 36376  319648 36376 1 219400  136624 136624 1 280987 75036 75036 1 24989  381013 24989 1 336148 19875 19875 1 365203 9179 9179 1 395674 39650 39650 1 427686 71662 71662 1 340765 15259 15259 1 456887  100864 100864 1 193941  162083 162083 1 379405 23382 23382 1 456185  100162 100162 1 61973  294051 61973 1 420704 64681 64681 1 454176 98152 98152 1 437851 81828 81828 1 436012 79989 79989 1 306450 49573 49573 1 73360  429384 73360 1 311367 44657 44657 1 394876 38852 38852 1 435108 79084 79084 1 388510 32487 32487 1 380562 24538 24538 1 274181 81843 81843 1 258070 97954 97954 1 264013 92011 92011 1 430721 74697 74697 1 280356 75668 75668 1 365041 9017 9017 1 411046 55023 55023 1 276627 79396 79396 1 4 30
Data  yang  memiliki  jarak  terkecil  dengan centroid akan  menjadi  anggota  pada  kelompok  tersebut.  Berikut  ini merupakan tabel 4.8 posisi data dengan tiap cluster pada iterasi 2 dengan menggunakan bantuan angka 1 sebagai tanda yang mengatakan data menjadi anggota pada cluster.
Perhitungan manual pada data penyebaran lahan kritis di atas didapatkan hasil akhir yang dimana pada iterasi 2 pengelompokkan data yang dilakukan terhadap 2 cluster dengan iterasi 1 didapatkan hasil yang sama. Hasil dari kedua iterasi tersebut bernilai C1 = 4 dan C2 = 30. Sehingga posisi cluster pada data tersebut tidak mengalami perubahan lagi

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 2, No 4, Maret 2022 Hal 145-151 https://djournals.com/resolusi
maka  proses  iterasi berhenti.  Berdasarkan  posisi cluster masing-masing  data  penyebaran  lahan  kritis  dan  nilai cluster hasil iterasi 2 maka dapat disimpulkan bahwa :
1) Cluster tinggi (C1) dengan jumlah data penyebaran lahan kritis sebanyak 4 provinsi yaitu : Sumatera Utara, Jambi, Jawa Timur dan Kalimantan Tengah.
2) Cluster rendah  (C2)  dengan  jumlah  data  penyebaran  lahan  kritis  sebanyak  30  provinsi  yaitu  :  Aceh,  Sumatera Barat, Riau, Sumatera Selatan, Bengkulu, Lampung, Kepulauan Bangka Belitung, Kepulauan Riau, DKI Jakarta, Jawa Barat, Jawa Tengah, DI Yogyakarta, Banten, Bali, Nusa Tenggara Barat, Nusa Tenggara Timur, Kalimantan Barat,  Kalimantan  Selatan,  Kalimantan  Timur,  Kalimantan  Utara,  Sulawesi  Utara,  Sulawesi  Tengah,  Sulawesi Selatan, Sulawesi Tenggara, Gorontalo, Sulawesi Barat, Maluku, Maluku Utara, Papua Barat, dan Papua.

## 3.2. Implementasi
Dapat  dilihat  dari  hasil  implementasi  menggunakan  software rapidminer  didapat  hasil  yang  sama dengan  perhitungan manual yang sudah dihitung diawal seperti pada gambar 1 dibawah ini.
Gambar 1. Nilai Cluster Model
Keterangan :
a) Jumlah Cluster 0 (Tinggi) berjumlah 4 items
b) Jumlah Cluster 1 (Rendah) berjumlah 30 items
c) Jumlah keseluruhannya 34 items
Sehingga dapat diketahui hasil pengelompokan dari rapidminer berikut ini dapat dilihat pada gambar 2 .
Gambar 2. Hasil Pengelompokan
Berdasarkan pada gambar 2. dapat diketahui bahwa pada kelompok tinggi memiliki sebanyak 4 item , sedangkan pada kelompok rendah memiliki sebanyak 30 item . Berisi hasil implementasi ataupun pengujian.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  sebelumnya  dapat  disimpulkan  bahwa data  mining dengan  algoritma K-means dapat diterapkan untuk  mengelompokkan  banyaknya  penyebaran  lahan  kritis  di  Indonesia  berdasarkan  provinsi.  Hasil  yang diperoleh  dari  metode K-means dapat  diterapkan ke  dalam rapidminer dengan  nilai  validasi  yang  sama.  Sumber  data yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  yang  diperoleh  dari  BPS.  Jumlah  data  yang  data  uji  sebanyak  34

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 2, No 4, Maret 2022 Hal 145-151 https://djournals.com/resolusi
provinsi dengan menggunakan dua cluster, yaitu untuk cluster tinggi berjumlah 4 data  yaitu provinsi Sumatera Utara, Jambi, Jawa Timur dan Kalimantan Tengah. Cluster rendah berjumlah 30 provinsi

## REFERENCES
[1] N. Bashit, “Analisis Lahan Kritis Berdasarkan Kerapatan Tajuk Pohon Menggunakan Citra Sentinel  2,” vol. 2, no. 1, pp. 32–40, 2019.
[2] R.  A.  Margolang,  S.  R.  Andani,  and  M.  R.  Lubis,  “Implementasi  Data  Mining  dalam  Mengelompokkan  Rumah  Tangga Kumuh di Perkotaan Berdasarkan Provinsi Menggunakan,” no. September, pp. 602–609, 2019.
[3] E. G. Sihombing, “KLASIFIKASI DATA MINING PADA RUMAH TANGGA MENURUT PROVINSI DAN STATUS KEPEMILIKAN RUMAH KONTRAK / SEWA MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING METHOD,” vol. 2, no. 2, pp. 74–82, 2017.
[4] Masitha,  Solikhun,  D.  Suhendro,  I.  S.  Damanik,  and  M.  Fauzan,  “Implementasi  K-Means  Clustering  Untuk Mengelompokkan Hasil Pertanian Kacang Kedelai ( Ha ) Berdasarkan Provinsi,” vol. 2, pp. 192–199, 2020.
[5] M. Safii, “IMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN METODE POHON KEPUTUSAN ALGORITMA ID3 UNTUK MENENTUKAN STATUS MAHASISWA,” vol. 2, no. 1, pp. 82–86, 2018.
[6] K.  Fatmawati  and  A.  P.  Windarto,  “DATA  MINING :  PENERAPAN  RAPIDMINER  DENGAN  K-MEANS  CLUSTER PADA DAERAH TERJANGKIT DEMAM BERDARAH DENGUE ( DBD ) BERDASARKAN PROVINSI,” vol. 3, no. 2, pp. 173–178, 2018.
[7] N.  Erlangga,  Solikun,  and  Irawan,  “PENERAPAN  DATA  MINING  DALAM  MENGELOMPOKAN  PRODUKSI JAGUNG MENURUT PROVINSI MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS,” vol. 3, pp. 702–709, 2019.
[8] J.  Candra  and  J.  Hutabarat,  “PERANCANGAN  APLIKASI  MENENTUKAN  BERAT  BADAN  IDEAL  DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING,” pp. 339–345, 2016.
[9] J. L. S. Sinaga, Solikhun, and D. Suhendro, “Penerapan Algoritma K-Means Dalam Mengelompokkan Rata-Rata Konsumsi Kalori Menurut Provinsi,” vol. 6, pp. 75–88, 2020.
[10] M. N. V. Waworuntu and M. F. Amin, “Penerapan Metode K-Means Pemetaan Calon Penerima JAMKESDA,” Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 5, no. 2, pp. 190–200, 2018.
[11] Suendri,  “Implementasi  Diagram  UML  (Unified  Modelling  Language)  Pada  Perancangan  Sistem  Informasi  Remunerasi Dosen Dengan Database Oracle (Studi Kasus: UIN Sumatera Utara Medan),” vol. 6341, no. November, pp. 1–9, 2018.
[12] A.  Hendini,  “Pemodelan  UML  Sistem  Informasi  Monitoring  Penjualan  dan  Stok  Barang  (Stuidi  Kasus:  Distri  Zhezha Pontianak),” J. Khatulistiwa Inform. , vol. IV, no. 2, pp. 107–116, 2016.
[13] R.  Nurmalina,  “Perencanaan  dan  Pengembangan  Aplikasi  Absensi  Mahasiswa  Menggunakan  Smart  Card  Guna Pengembangan Kampus Cerdas ( Studi Kasus Politeknik Negeri Tanah Laut ),” vol. 9, no. 1, pp. 84–91, 2017.
[14] Y.  Yamasari,  “SISTEM  INFORMASI  SEKOLAH  BERBASIS  WEB  (Studi  Kasus :  TK  Kusuma  Putra  Kota  Mojokerto) Alyyuddin,” vol. 7, pp. 94–100, 2017.
[15] L. Pujiastuti, M. Wahyudi, and Solikhun, “Penerapan Data Mining Dalam Mengelompokkan Data Impor Tembaga Menurut Negara Asal Menggunakan,” vol. 2, pp. 424–431, 2020.
[16] M. G. Sadewo, A. P. Windarto, and S. R. Andani, “Pemanfaatan Algoritma Clushtering Dalam Mengelompokkan Jumlah Desa / Kelurahan Yang Memiliki Sarana Kesehatan,” vol. I, pp. 124–131, 2017.
[17] R. W. Sari, A. Wanto, and A. P. Windarto, “Implementasi Rapidminer Dengan Metode K-Means (Study Kasus: Imunisasi Campak Pada Balita Berdasarkan Provinsi),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 224– 230, 2018.