## Penerapan Metode Clustering dengan Algoritma K-Means Pada Pengelompokan Indeks Prestasi Akademik Mahasiswa
Suraya 1 , Muhammad Sholeh 2* , Dina Andayati 3
1 Fakultas Teknologi Informasi dan Bisnis, Rekayasa Sistem Komputer, IST AKPRIND Yogyakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Informasi dan Bisnis, Informatika, IST AKPRIND Yogyakarta, Indonesia
3 Fakultas Teknologi Industri, Teknik Mesin, IST AKPRIND Yogyakarta, Indonesia E-mail: 1 Suraya@akprind.ac.id, 2* muhash@akprind.ac.id, 3 dina_asnawi@yahoo.com

## Abstrak
Proses  evaluasi  hasil  prestasi  akademik  mahasiswa  sangat  diperlukan  sebagai  upaya  untuk  memantau perkembangan akademik mahasiswa.  Pengelompokan mahasiswa sesuai dengan hasil perolehan prestasi akademik sangat diperlukan. Salah satu kegunaan adalah sebagai proses pemetaan mahasiswa yang dapat diperkirakan dapat lulus teat waktu dan mahasiswa yang perolehan nilainya masih rendah sehingga perlu adanya  pendampingan  Tujuan  pengelompokan  ini  dapat  digunakan  sebagai  pemetaan  indeks  prestasi mahasiswa. Penelitian yang dilakukan bertujuan memberikan alternatif pengelompokan prestasi akademik berdasar  pada  proses  data  mining  dengan  menggunakan  model  klasterisasi.  Metode  penelitian menggunakan metode data mining yaitu KDD ( Knowledge Discovery in Database .) Metode data mining dengan KDD terdiri dari selection, pre-processing, transformation, model dan evaluation.  Datasheet yang digunakan merupakan kumpulan data indeks prestasi mahasiswa yang diolah dari perolehan indeks prestasi mahasiswa angkatan 2018, program studi Informatika- Institut Sains & Teknologi AKPRIND Yogyakarta. Datasheet diolah mulai dari semester 1 sampai 6. Model klastering dibangun dengan menggunakan salah satu  algoritma  metode  clustering  yaitu      K-Means.  Hasil  penelitian  menghasilkan  pengelompokan  atau cluster yang terbaik adalah pengelompokan sebanyak 2, Proses untuk mendapatkan pengelompokan yang paling baik dilakukan dengan menguji model dengan 6 pengelompokan. Hasil Pengelompokan yang terbaik dilakukan  dengan  pengujian  Davies  Bouldin.    Kesimpulan  penelitian  dengan  hasil  2  kelompok  tersebut dapat diberi kategori, cluster 0 dengan nama kategori   bagus dan cluster 1 dengan kategori tidak bagus.
Kata kunci: akademik, indeks prestasi, mahasiswa, model, klasterisasi

## Abstract
The process of evaluating student academic achievement results is needed as an effort to monitor student academic development.  Grouping students according to the results of academic achievement is needed. One of the uses is as a mapping process for students who can be expected to graduate on time and students whose  grades  are  still  low  so  that assistance  is  needed.  The  purpose of  this grouping  can  be  used as  a student achievement index mapping. The research conducted aims to provide an alternative grouping of academic achievement based on the data mining process using a clustering model. The research method uses the Knowledge Discovery in Database method. The data mining method with Knowledge Discovery in Database consists of selection, pre-processing, transformation, model and evaluation.  The datasheet used is  a  collection  of  student  achievement  index  data  processed  from  the  acquisition  of  the  2018  student achievement index, Informatics study program - AKPRIND Institute of Science & Technology Yogyakarta. Datasheets are processed from semester 1 to 6. The clustering model is built using the K-Means algorithm. The results of the study resulted in the best grouping is grouping as much as 2, The process of getting the best grouping is done by testing the model with 6 groupings. The best grouping results are done with Davies Bouldin testing.  The conclusion of the study with the results of the 2 groups can be given a category, cluster 0 with the name of the good category and cluster 1 with the category not good.
Keywords: academic, grade point average, student, model, clustering

## 1. PENDAHULUAN
Indeks prestasi mahasiswa dalam proses akademik menjadi salah satu tolok ukur dalam proses akademik.  Indeks prestasi merupakan sistem atau cara yang digunakan dalam  penilaian yang diterapkan dalam proses akademik. Indeks prestasi (IP) merupakan   hasil dari penjumlahan semua  nilai  mata  kuliah  yang  ditempuh  mahasiswa  dan  telah  diselesaikan  dalam  kurun  waktu
satu semester.[1], [2]. Hasil indeks prestasi mahasiswa ini dapat menjadi salah satu acuan dalam untuk menentukan keberhasilan mahasiswa.
Penentuan indikator yang sederhana diantaranya melihat indeks prestasi kumulatif (IPK). IPK  merupakan  rata-rata  dari  IP  dalam  kurun  waktu  tertentu.  Semakin  tinggi  IPK  mahasiswa tentunya  semakin  tinggi  perkiraan  untuk  lulus  tepat  waktu.  Model  lain  yang  dapat  digunakan untuk membuat pengelompokan IP dari mahasiswa adalah dengan membuat data mining model clustering.  Model  clustering  merupakan  model  yang  menghasilkan  kelompok-kelompok  yang dapat dibuat kategori/ pengelompokan.  Algoritma yang dapat digunakan dalam pembuat model clustering adalah K-Means.[3],[4],[5]
Data mining dapat digunakan dalam proses pembuatan model baik untuk model prediksi, klasifikasi maupun clustering. Penelitian dengan objek mahasiswa dan diolah dengan data mining model  klasifikasi  dilakukan  [6],[7],  [8],[9].  Penelitian    [6],  menggunakan  data  mahasiswa sebanyak 377 dan terdapat 72 attribute.  Model yang digunakan dalam pembuatan model adalah model  klasifikasi  dengan  menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbour.    Penelitian  [10], melakukan penelitian dengan fokus untuk melakukan  evaluasi kinerja akademik bagi  mahasiswa yang  menempuh  kuliah  di  STMIK  Dipanegara  Makassar.  Data  mahasiswa  yang  diolah merupakan  data  pada  dua  tahun  pertama.  Model  klasifikasi      menggunakan      algoritma  Naive Bayes  Classifier  (NBC).  Penelitian  [7],  membuat  model  klasifikasi  dengan  Metode  Algoritma Naïve  Bayes.  Model  klasifikasi  digunakan  dengan  tujuan  untuk  melakukan  prediksi  dari kelulusan mahasiswa. Datasheet yang digunakan terdiri dari beberapa attribute diantaranya IPK.
Salah  satu  model  data  mining  yang  sering  digunakan  dalam  membuat  model  adalah clustering. Penelitian dengan menggunakan algoritma K-means dilakukan oleh [11],[12],[13],[14]. Penelitian [11], dalam penelitian yang dilakukan membuat model clustering untuk membuat pemetaan hasil tri darma dosen khususnya dosen di Universitas medan area, Data yang  digunakan  diantara    data  yang  wajib  disiapkan  dosen  seperti  membuat  dokumen  yang digunakan  dalam  proses  pembelajaran  seperti  Silabus,  rencana  pembelajaran  dan  lainnya. Penelitian  [12],  membuat  pemetaan  data-data  kecamatan  yang  ada  di  kabupaten  Blora  Jawa Tengah.  Dasar  pembuatan  pengelompokan  adalah  data  kesehatan  dan  keberhasilan  dalam memberikan pelayanan kesehatan. Luaran dari penelitian adalah menghasilkan   pengelompokan data  yang  dapat  digunakan  pendistribusian  data  kecamatan  sesuai  profil  penanganan  dan pelayanan kesehatan masyarakat. Penelitian  [13], dengan datasheet data buku di perpustakaan di salah satu perpustakaan di Batam.  Model yang dibuat menghasilkan pengelompokan buku yang sering dipinjam ada di cluster 1 dan terdapat 9 item. Cluster 2, buku yang paling sedikit dipinjam terdapat 15 item, dan jarang dipinjam ada pada cluster 0, sebanyak 12 item.
Penelitian yang menggunakan model Clustering yang terkait dengan datasheet mahasiswa dilakukan [15],[16],[17],[18].  Penelitian  [15], melakukan  penelitian  menggunakan algoritma K-Means, hasil penelitian diharapkan dapat membantu pihak kampus maupun mahasiswa untuk melakukan prediksi kelulusan tepat waktu.  Penelitian  [16],    memanfaatkan data pendaftaran dan  data  lulus  tes  mahasiswa  baru.  Data  yang  diolah  diharapkan  dapat  memberikan  informasi pengelompokan  dan  keterkaitan  antara  program  studi  atau  jurusan  dengan  jalur  masuk mahasiswa.  Algoritma  yang  digunakan  dalam  penelitian  menggunakan  algoritma  K-Means. Penelitian  [16],  membuat  model  clustering  dengan  menggunakan  datasheet  penerimaan mahasiswa  baru.  Model  ini  diharapkan  dapat  memberikan  informasi  pengelompokan  dan keterkaitan  hubungan      jurusan  yang  ditempuh  mahasiswa      dengan  jalur  masuk  yang  dipilih mahasiswa.  Proses  pembuatan  model  menggunakan  algoritma  K-Means,  model  menghasilkan grafik berupa cluster data mahasiswa.
Implementasi  data  mining  dapat  menggunakan  berbagai  aplikasi.  Aplikasi  yang  dapat digunakan dapat menggunakan Python, Rapid miner, Orange, R dan lainnya. Implementasi data mining  dengan  menggunakan  Rapid  Miner  dilakukan  [19],[20],[21],  menggunakan  python [22],[23],[24],[25],[26]
Berdasarkan pada pendahuluan dan tinjauan pustaka [15],[16],[17],[18] tersebut menjadi salah satu pertimbangan dalam melakukan penelitian. Penelitian dengan topik data mining masih relevan  untuk  dilakukan.  Penelitian  dilakukan  dengan  Batasan datasheet hanya  menggunakan
data mahasiswa Angkatan 18 dan diolah dengan menggunakan model clusterin g. Algoritma yang digunakan dalam proses pembuatan model adalah algoritma K-means dan untuk evaluasi model diuji dengan melihat nilai Davies Bouldin.

## 2. METODE PENELITIAN
Metodologi penelitian dilakukan dengan melakukan proses olah data yang menjadi proses pengolahan data mining model clustering. Datasheet diambil dari kumpulan data IP mahasiswa mulai dari semester 1 sampai 6.  Proses penelitian disajikan pada gambar 1.
mulai Data pre processing Selesai Memahami datasheet hasil  olah data IP mahasiswa Membersihkan data terutama data yang tidak digunakan Proses klasterisasi K<6 Menetukan nilai K awal =  2 Ya K=K+1 Bandingkan nilai performance terutama nilai Dvies Bouldin Cari nilai performance Davies Boludin yang terbaik Tentukan nilai k yang terbaik Tidak Cari performance
Gambar 1. Proses Tahapan Dalam Penelitian

## 2.1. Teknik Pengumpulan Data
1) Observasi Metode
Metode observasi digunakan untuk pengumpulan data.  Data diolah dan diambil   portal akademik dan dilakukan proses pembersihan data.
2) Studi Literatur
Studi  literatur  dilakukan  untuk  memperoleh  data  yang  sesuai  untuk  penelitian.  Cara  ini dilakukan dengan cara mencari dan memahami   literatur dari beberapa jurnal yang berkaitan proses pembuatan model clustering

## 2.2. Teknik Analisis Data
Dalam melakukan penelitian ini metode analisis data menggunakan metode KDD. KDD merupakan  aktivitas  yang  mencakup  pengumpulan,  pemakaian  data  historis  buat  memilih keteraturan, pola atau interaksi pada sebuah set data yang ukuran besar. Keluaran berdasarkan data mining pola dipakai buat dalam proses penentuan   keputusan. Gambar 2, proses KDD.
Gambar 2. Tahapan dalam Metode Knowledge Discovery in Database

## 2.3. Algoritma K-Means
Algoritma  K-Means      dapat  digunakan  dalam  proses  pembuatan  model  clustering  dan algoritma  yang  masuk  dalam  unsupervised  learning.  Algoritma  K-Means  digunakan  untuk melakukan pengelompokan dataset ke dalam kluster-kluster yang tidak sama. Prose pembuatan atau banyaknya cluster dilambangkan dengan Simbol K.   K = 2, menandakan  ada 2 kluster   dan jika K = 3 menandakan ada  3 kluster [27].

## 2.4 Evaluasi Model
Evaluasi  model  clustering  digunakan  untuk  memilih  nilai  K  atau  banyaknya  cluster (pengelompokan)  yang  paling  baik.  Teknik  evaluasi mode  cluster  dapat  menggunakan  metode Elbow dengan sum of square error (SSE), Davis Bouldin Index (DBI) dan Silhouette Indeks (SI) [28].
Davis  Bouldin  Index  (DBI)  merupakan  salah  satu  cara  metode  untuk  melakukan mengevaluasi model clustering. Pemilihan hasil evaluasi dilakukan dengan membandingkan nilai yang terkecil dari model cluster yang dibuat.  Jumlah kluster yang dipilih adalah dengan melihat nilai BDI yang terkecil.

## 2.4. Datasheet
Datasheet diolah dari portal perguruan tinggi, data merupakan perolehan prestasi akademik mahasiswa yang masuk pada tahun 2018. Data indeks prestasi yang diolah mulai dari perolehan IP semester 1 sampai semester 6. Datasheet terdiri dari 208 record dan 21 attribute. Datasheet yang diolah ditampilkan pada gambar 3.
Gambar 3. Datasheet Perolehan Indeks Prestasi Mahasiswa

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Data Cleaning and Integration
Proses data cleaning dilakukan dengan memeriksa datasheet yang digunakan. Proses ini dilakukan  dengan  pengecekan  data  kosong,  data  ganda  dan  data  yang  diluar  batas  jangkauan ( outlier ) a. Pengecekan data kosong
Pengecekan data kosong dilakukan dengan melihat kolom missing value pada datasheet. Gambar 4 hasil pengecekan data missing value . Hasil pengecekan datasheet tidak mengandung data kosong
Gambar 4. Pengecekan data kosong
b. Pengecekan data yang menyimpang jauh ( outlier )
Pengecekan  data  pencilan  dilihat  dari  nilai  minimal  dan  maksimal  dari  setiap  attribute. Gambar  5  informasi  nilai  minimal  dan  maksimal  dari  datasheet.  Dari  gambar  tersebut,  nilai minimal dan maksimal masih sesuai dengan data yang diperlukan, missal data IP masih berkisar 0-4
Gambar 5. Pengecekan data yang menyimpang jauh (pencilan)
c. Pengecekan data ganda
Pengecekan  data  ganda  dilakukan  dengan  menggunakan operator  remove  duplicate . Operator ini akan menghapus jika ada data dalam satu baris yang mempunyai data yang sama. Gambar 5 penggunaan operator remove duplicate untuk menghapus data ganda. Hasil dari proses ini, datasheet tidak mengandung data kembar.

## 3.2. Data Selection and Transformation
Proses  ini  dilakukan  dengan  melakukan  seleksi  pada  attribute  yang  digunakan.  Tidak semua  attribute  yang  ada  pada  datasheet  digunakan.  Dalam  penelitian  ini  attribute  yang dugunakan hanya attribute IP1, IP2, IP3, IP4, IP5 dan IP6. Proses pemilihan seleksi menggunakan operator select attribute. Gambar 7 penggunaan operator select attribute dalam proses pemilihan attribute.
Gambar 7. Penggunaan Operator Select Attribute Dalam Proses Pemilihan Attribute.

## 3.3. Data Mining
Pembuatan model clustering menggunakan algoritma K-Means. Proses pembuatan model di  Rapid  miner  menggunakan  operator  K-Means  dan  proses  evaluasi  untuk  uji  performance menggunakan dengan cluster distance performance. Proses untuk mendapatkan cluster yang baik dilakukan  pengujian  dari  cluster  2  sampai cluster sebanyak  6.  Masing-masing  hasil  cluster dilakukan  proses  uji  performance.  Gambar  8,  proses  pembuatan  model clustering dengan algoritma K-Means.
Gambar 8. Proses Pembuatan Model Clustering dengan Algoritma K-Means.

## 3.4. Evaluasi Model
Evaluasi model dilakukan untuk menemukan cluster yang baik dalam proses pembuatan pengelompokan data. Proses untuk mendapatkan cluster terbaik dilakukan dengan melihat hasil nilai evaluasi dengan Davies Bouldin. Hasil nilai Davies Bouldin, cluster yang paling baik adalah nilai  evaluasi  yang  paling  kecil.  Gambar  9,  merupakan  hasil  dari  model  K-Means  yang
dikembangkan.  Masing-masing  algoritma  K-means  dari  nilai  K=1  sampai  K=6  dilihat  dan dievaluasi nilai performance .
Gambar 9. Hasil dari Proses Model yang dibuat
Hasil Davies Bouldin yang paling kecil adalah cluster sebanyak 2, sehingga model yang dipilih adalah model clustering dengan nilai K=2. Tabel 1, Hasil Davies Bouldin masing-masing nilai K dari 2 sampai K=6.
Tabel 1. Perbandingan nilai Davies Bouldin
Banyak Cluster Nilai Davies Bouldin 2 0.909 3 1.087 4 1.234 5 1.044 6 1.191
Pengelompokan datasheet dengan nilai K=2 terbagi menjadi cluster 0 sebanyak 160 data dan cluster 1 sebanyak43 data. Tabel 2 menunjukkan banyak cluster untuk masing-masing nilai K.
Tabel 2. Banyak Cluste r untuk Masing-Masing Nilai K. Banyak Cluster Pengelompokan data 2 kelompok 0: 160 data kelompok 1: 43 data 3 kelompok 0: 102 data kelompok 1: 74 data kelompok 2: 27 data 4 kelompok 0: 102 data kelompok 1: 7 data kelompok 2: 20 data kelompok 3: 74 data 5 kelompok 0: 100 data kelompok 1: 72 data kelompok 2: 23 data kelompok 3: 6 data kelompok 4: 2 data 6 kelompok 0: 5 data kelompok 1: 99 data kelompok 2: 6 data kelompok 3: 18 data kelompok 4: 68 data kelompok  5: 7 data
Pengelompokan datasheet menjadi 2 dapat dibuat kategori penamaan untuk masing-masing cluster . Pembuatan nama kategori dapat dilihat pada plot yang ada pada gambar 10. Pada gambar 10, grafik paling atas merupakan cluster 0 dan paling bawah merupakan cluster 1. Dari gambar 10, cluster 0 merupakan data mahasiswa yang mempunyai nilai indeks prestasi yang bagus dan cluster 1 merupakan data yang mempunyai indeks prestasi tidak bagus.
Gambar 10. Plot Hasil dari Cluster 0 dan Cluster 1
Hasil pengelompokan dapat dilihat mahasiswa yang masuk dalam cluster 0 dan cluster 1. Cluster 0 merupakan hasil pengelompokan data mahasiswa yang nilai IP nya di atas 3 dan cluster 1 berisi data mahasiswa yang berisi IP di bawah 3.  Gambar 11, hasil cluster untuk masing-masing data.
Gambar 11. Hasil Cluster untuk Masing-Masing Data

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Model clustering dapat  menjadi  salah  satu  model  yang  digunakan  untuk  membuat pengelompokan  suatu  datasheet.  Pengelompokan  data  ini dapat digunakan  dalam  pengambilan keputusan  dalam  menentukan  kelompok  yang  perlu  ada  kebijakan  atau  strategi  untuk meningkatkan  hasil  agar  data  yang  masuk  kelompok  yang  kurang  bagus  menjadi  atau  masuk dalam kelompok yang bagus. Hasil penelitian dengan datasheet indeks prestasi mahasiswa dari semester 1 sampai semester 6 menghasilkan 2 kelompok Cluster 0 diberi nama kategori bagus dan cluster 1  diberi  nama  kategori  tidak  bagus.  Dari  kelompok  ini,  perlu  strategi  dalam pengambilan kebijakan, data mahasiswa yang masuk dalam kategori bagus harus dipertahankan dan dipantau agar dapat lulus tepat waktu. Mahasiswa yang masuk kategori 1, harus dilakukan pemantauan dan dipacu agar dapat menyelesaikan studi serta jangan sampai masa studi lewat dari 7 tahun .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. S. Novel, Kampuspedia Direktori PTN & PTS di Indonesia . Jakarta: Grasindo, 2017.
[2] M.  Anangkota, Jangan  Takut  Kuliah  Sambil  Berorganisasi .  Yogyakarta:  Deepublish, 2019.
[3] D. Cielen, A. D. B. Meysman, and M. Ali, Introducing Data Science . 2016.
[4] M.  Arhami  and  M.  Nasir, Data  Mining  -  Algoritma  dan  Implementasi .  Yogyakarta: Penerbit Andi, 2020.
[5] B. Santosa and A. Umam, Buku Data Mining dan Big Data Analytics . Bantul: Penebar Media Pustaka, 2018.
[6] I. A. Nikmatun and I. Waspada, “Implementasi Data Mining untuk Klasifikasi Masa Studi Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor,” Jurnal  SIMETRIS ,  vol.  10, no. 2, pp. 421–432, 2019.
[7] M. Syukri Mustafa, M. Rizky Ramadhan, and A. P. Thenata, “Implementasi Data Mining untuk  Evaluasi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes Classifier,” Citec Journal , vol. 4, no. 2, pp. 151–162, 2017.
[8] D. F. Shiddieq and Patricia, “Implementasi Algoritma Data Mining Naive Bayes untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa,” Jurnal Komputer Bisnis , no. 456, pp. 8–13, 2020.
[9] C.  Nas,  “Data  Mining  Prediksi  Minat  Calon  Mahasiswa  Memilih  Perguruan  Tinggi Menggunakan Algoritma C4.5,” Jurnal Manajemen Informatika (JAMIKA) , vol. 11, no. 2, pp. 131–145, 2021, doi: 10.34010/jamika.v11i2.5506.
[10] M.  N.  Yatimah,  “Implementasi  Data  Mining  untuk  Prediksi  Kelulusan  Tepat  Waktu Mahasiswa  STIMIK  ESQ  Menggunakan  Decision  Tree  C4.5,” JUMANJI  (Jurnal Masyarakat Informatika Unjani) , vol. 5, no. 2, p. 89, 2021, doi: 10.26874/jumanji.v5i2.95.
[11] R.  Muliono  and  Z.  Sembiring,  “Data  Mining  Clustering  Menggunakan  Algoritma  K- Means  Untuk  Klasterisasi  Tingkat  Tridarma  Pengajaran  Dosen,” CESS  (Journal  of Computer Engineering, System and Science) , vol. 4, no. 2, pp. 2502–714, 2019.
[12] N. Cahyana and A. Aribowo, “Metode Data Mining K-Means Untuk Klasterisasi Data Penanganan  Dan  Pelayanan  Kesehatan  Masyarakat,” Seminar  Nasional  Informatika Medis , no. 5, pp. 24–31, 2018.
[13] J.  Nasir,  “Penerapan  Data  Mining  Clustering  Dalam  Mengelompokan  Buku  Dengan Metode K-Means,” SIMETRIS , vol. 11, no. 2, 2020.
[14] Parjito and Permata;, “Penerapan Data Mining untuk Clustering Data Penduduk Miskin Menggunakan Metode K-Means,” Jurnal Informatika , vol. 3, no. 1, p. 7, 2021.
[15] H.  Priyatman,  F.  Sajid,  and  D.  Haldivany,  “Klasterisasi  Menggunakan  Algoritma  K- Means Clustering untuk Memprediksi Waktu Kelulusan Mahasiswa,” Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) , vol. 5, no. 1, p. 62, 2019, doi: 10.26418/jp.v5i1.29611.
[16] D. R. Yusian, “Analisa Penerapan Data Mining Pada Penerimaan Mahasiswa Politeknik Negeri  Lhokseumawe  Menggunakan  Algoritma  K-Means,” Journal  of  Informatics  and Computer … , vol. 4, no. 2, pp. 208–216, 2018.
[17] W.  Lestari,  “Clustering  Data  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Untuk Menunjang Strategi Promosi (Studi Kasus : STMIK Bina Bangsa Kendari),” Simkom , vol. 4, no. 2, pp. 35–48, 2019, doi: 10.51717/simkom.v4i2.37.
[18] A. K. Turkhamun, B. Panjaitan, and R. Guntara, “Implementasi Data Mining Clustering Data  Mahasiswa  Teknik  Informatika  Menggunakan  Algoritma  K-Means,” Seminar Nasional Cendekiawan , vol. 1, no. ISSN (P) : 2460-8696 ISSN (E) : 2540-7589, pp. 805– 810, 2018.
[19] R.  W.  Sari,  H.  Dedy,  I.  dan  Gunawan,  and  W.  P.  Agus,  “Aplikasi  RapidMiner  dalam Pengelompokkan  Kasus  Penyakit  AIDS  berdasarkan  Provinsi  dengan  Data  Mining  K- means Clustering,” Regional  Development  Industry &  Health  Science,  Technology  and Art of Life , pp. 59–69, 2018.
[20] 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  Nasional  Teknologi  Informasi  dan  Komputer) ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  224–230, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.930.
[21] Amanda and M. Veronica Sitorus, “Jurnal Ilmiah MIKA AMIK Al Muslim Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Pengelompokan Konsumsi Produk Kosmetik milik PT Cedefindo,” Jurnal Ilmiah MIKA AMIK Al Muslim , vol. V, no. 2, pp. 63–68, 2021.
[22] D. A. Manalu, G. Gunadi, and T. Informatika, “Implementasi Metode Data Mining K- Means  Clustering  Terhadap  Data  Pembayaran  Transaksi  Menggunakan  Bahasa Pemrograman  Python  Pada  CV  Digital  Dimensi,” Infotech:  Journal  of  Technology Information , vol. 8, no. 1, pp. 45–54, 2022.
[23] B.  Suharjo,  “Application  of  K-Means  Cluster  and  Spatial  Statistics  using  Python  to Analyze  the  Indicators  of  Indonesia  Information  Technology,” Digital  Zone:  Jurnal Teknologi Informasi & Komunikasi , vol. 12, no. 1, pp. 11–18, 2021.
[24] R. M. Sagala, “Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Data mining Prediction of college subject using K-means Algorithm in Data mining,” Jurnal TeIKa , vol. 11, no. 2, pp. 131–142, 2021.
[25] M.  Sholeh  and  D.  Andayati,  “Machine  Linear  untuk  Analisis  Regresi  Linier  Biaya Asuransi  Kesehatan  dengan  Menggunakan  Python  Jupyter  Notebook,” Jurnal  Edukasi dan Penelitian Informatika , vol. 8, no. 1, pp. 20–27, 2022.
[26] H.  Cuesta  and  S.  Kumar, Practical  Data  Analysis  Second  Edition .  Birmingham:  Packt Publishing Ltd, 2016.
[27] S. E. Deny Jollyta , Muhammad Siddik , Herman Mawengkang, Teknik Evaluasi Cluster Solusi Menggunakan Python Dan Rapidminer . Yogyakarta: Deepublish Publisher, 2021.