ISSN: 2620-4339 (media online)

## PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS DALAM PENGKATEGORIAN INSOMNIA

## Indah Chairun Nisa
Sistem Informasi, Politeknik Bisnis Kaltara, Tarakan, Indonesia Email: indahchrnnsa23@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol8No1.pp117-122

## ABSTRACT
Complaints  of  sleep  disorders  or  insomnia  are  usually  typified  by  trouble  falling  asleep  and  staying  asleep, unwillingness to go back to sleep after waking, and sleep that is poor in quantity and quality. When sleep is of a high caliber, the body’s metabolism will be balanced, and vice versa. The state of the body will be affected if the sleep is of low quality, as well as affecting human emotions and the body's metabolic system. Several factors are considered to cause insomnia, including female gender, age, marital status, income, and education level. Due to the  numerous  variables  that  may  considered  as  causes  of  insomnia,  it  is  necessary  to  group  categories  in determining whether insomnia is categorized or not using a klastering technique, namely the K-Means Method. By using the K-Means method, it was found that based on the 452 data used, the result was that there were 204 data, or 45.13% belonging to the Insomnia klaster and 248 data or 54.87% belonging to the Not Insomnia klaster. Keyword: Insomnia, K-Means, Sleep.

## ABSTRAK
Keluhan gangguan tidur atau insomnia biasanya ditandai dengan kesusahan memulai dan mempertahankan tidur, ketidakmampuan untuk kembali tidur setelah terbangun, dan tidur yang buruk dalam jumlah dan kualitasnya. Jika kualitas tidur baik, maka metabolisme tubuh akan seimbang, begitu juga sebaliknya, Jika kualitas tidur buruk, itu akan memengaruhi kondisi dan sistem metabolisme tubuh, serta emosi manusia. Beberapa faktor yang dianggap sebagai  penyebab  insomnia,  antara  lain  jenis  kelamin  perempuan,  usia,  status  perkawinan,  pendapatan,  dan tingkat pendidikan. Karena banyaknya faktor yang dapat dianggap sebagai penyebab terjadinya insomnia, maka perlu dilakukan pengelompokkan kategori dalam penentuan kategori insomnia atau tidak dengan menggunakan teknik klastering, yaitu Metode K-Means. Dengan menggunakan metode K-Means diperoleh bahwa berdasarkan 452 data yang digunakan, didapatkan hasil bahwa  terdapat 204 data atau sebanyak 45,13% tergolong klaster Insomnia dan 248 data atau sebanyak 54,87% tergolong klaster Tidak Insomnia.
Kata Kunci: Insomnia, K-Means, Tidur.

## PENDAHULUAN
Insomnia  yang  biasa  disingkat  insom  atau kurang tidur di malam hari merupakan keluhan umum dari  gangguan  tidur  (Prabowo  et  al.,  2020).  Keluhan yang  terkait  dengan  insomnia  termasuk  kesulitan memulai dan mempertahankan tidur, ketidakmampuan untuk kembali tidur setelah terbangun, dan tidur yang buruk  dalam  jumlah  dan  kualitasnya  (Gehrman  & Ancoli-Israel,  2016).    Yang  mana  tubuh  memerlukan tidur,  terutama  dalam  proses  memperbaiki  fungsinya (Santhi,  2013).  Apabila  kualitas  tidur  baik,  maka metabolisme  tubuh  akan  seimbang,  begitu  juga sebaliknya,  jika  kualitas  tidur  buruk  maka  akan berdampak  pada  kondisi  tubuh,  serta  mempengaruhi emosi  manusia  dan  sistem  metabolisme  tubuh (Prabowo et al., 2020).
Terdapat beberapa faktor yang dianggap sebagai penyebab insom, antara lain seseorang dengan gender
perempuan, tingkatan umur seseorang, status perkawinan,  penghasilan,  dan  pendidikan  terakhir. Sebuah  studi  analisis  dari  29  studi  tentang  insom menemukan  bahwa  sebanyak  41%  wanita  lebih berisiko  mengalami  insom  dibandingkan  laki-laki (Susanti,  2015).  Studi  lain  yang  juga  dilakukan  oleh National  Sleep  Foundation menemukan  bahwa  57% perempuan  mengalami  insom  setidaknya  satu  kali dalam  seminggu.  Penderita  insom  akan  depresi  dan mudah  marah,  mengantuk  pada  pertengahan  hari, mudah  letih,  dan  tidak  merasakan  insom  saat  mulai beraktivitas. (Chumayroh et al., 2020).
Menurut  Kemenkes  Tahun  2018,  rentang  usia dari bayi hingga dewasa menentukan jumlah tidur yang diperlukan  setiap  orang.  Umumnya,  ketika  usia  0-1 bulan  memerlukan  tidur  selama  14-18  jam  setiap harinya, kemudian diusia 3-6 tahun memerlukan tidur 11-13 jam. Pada usia 6-12 tahun memerlukan tidur 10
jam  dan  di  usia  12-18  tahun  memerlukan  8-9  jam. Sedangkan,  usia  18-40  tahun  memerlukan  7-8  jam (Ulag  et  al.,  2022).  Selanjutnya,  penelitian  ini  akan menggunakan data mining untuk melakukan klasterisasi guna menemukan range waktu tidur, yang selanjutnya  akan  dijadikan  acuan  untuk  memprediksi kategori insomnia menurut waktu tidur.
Data  mining  memiliki  hubungan  yang  luas dengan bidang ilmu seperti statistik, basis data, AI, dan pembelajaran  mesin  (Syam,  2017).  Yang  mana  data mining  merupakan  proses  menemukan  hubungan dalam  kumpulan  data  yang  tidak  diketahui  pengguna dan menyajikannya sehingga dapat dipahami sehingga dapat  digunakan  sebagai  dasar  klasifikasi.(Jannah  et al., 2015). Selain itu, metode ini juga dapat digunakan dalam  hal  memperbaiki  kesalahan  yang  dibuat  oleh pengguna saat mengolah data. Untuk memetakan atau mengelompokkan jenis data tertentu, klustering adalah teknik  data  mining  yang  memungkinkan  untuk mengklasifikasikan data tanpa
pengetahuan
sebelumnya. Klastering memiliki keunggulan dibandingkan  teknik  data  mining  lainnya  karena memungkinkan  untuk  mengklasifikasikan  data  tanpa pengetahuan  sebelumnya.  Proses  klustering  akan membagi dan mengelompokkan data ke dalam klaster berdasarkan  jenis  data  yang  sama  (Harahap  et  al., 2022). Dalam teknik klastering, terdapat banyak jenis algoritma, salah satunya adalah K-Means.
K-Means merupakan jenis algoritma sederhana yang  dibuat  oleh  Mac  Queen  pada  tahun  1967.  Salah satu  keunggulan  algoritma  ini  adalah  kemampuan untuk  menangani  data  outlier  dan  mengklaster sejumlah besar data (Kurnia Bakti & Rakhman, 2021). Agusa, 2007 dalam (Ulya, 2015) menjelaskan K-Means adalah metode penganalisaan data atau pengolahan data yang  melakukan  proses  pemodelan  tanpa  supervisi, atau  tanpa  supervisi.  Selain  itu,  ia  termasuk  dalam pengelompokan  data  dengan  menggunakan  sistem partisi  atau  pemisah.  Metode  ini  menginginkan  objek dikelompokkan  ke  dalam 𝑘 kelompok  atau  klaster.
Nilai 𝑘 harus dihitung terlebih dahulu untuk melakukan klastering ini.
Menurut Bakti dan Rahman Tahun 2021, dalam penelitiannya  “Klasterisasi  Dokumen  Penelitian Perguruan Tinggi Menggunakan K-Means Klastering , Sebagai  Analisa  Penerapan  Sistem  Temu  Kembali” diperoleh  bahwa  dengan  menggunakan  Algoritma  K- Means, klaster yang dihasilkan cukup baik, jadi metode klastering  K-Means  dapat  digunakan  dengan  baik dalam  pengembangan  sistem  temu  kembali.  Karena proses, case folding, stemming, stopwords, dan term-m (Kurnia  Bakti  &  Rakhman,  2021).  Selanjutnya,
Yustanti, dkk (2020) dengan judul “Klastering Wilayah Kota/Kabupaten Berdasarkan  Data  Persebaran  Covid- 19 di Provinsi Jawa Timur dengan Metode K-Means” bahwa data jumlah kasus COVID-19 menurut variable ODR, OTG, OIDP, PDP dan CONFIRM didapatkan 5 klaster,  yaitu  Zona  Hijau  Muda,  Zona  Hijau,  Zona Kuning, Zona Oranye dan Zona Merah (Yustanti et al., 2020).
Berdasarkan  banyaknya  kasus  insomnia  yang terjadi  serta  didukung  dengan  beberapa  penelitian terdahulu  terkait  algoritma  K-Means,  maka  peniliti mengusulkan suatu penelitian yang berjudul “Penerapan Algoritma K-Means dalam Pengkategorian Insomnia”.  Peneitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui hasil klastering kategori insomnia atau tidak insomnia, serta untuk mengetahui hasil terbaik dari metode yang digunakan.

## KAJIAN LITERATUR Lama Tidur
Berdasarkan  Pedoman  Penggolongan  dan Diagnosis Jiwa di Indonesia Tahun 1993, tidur sangat penting untuk kesehatan, fungsi emosional, mental, dan keselamatan  seseorang  terlebih  dalam  membantu menyeimbangkan kehidupan manusia. Serta, merupakan proses penyembuhan alami bagi tubuh yang rusak, yang memungkinkan tubuh untuk bersantai dan menjaga  metabolisme  dan  biokimiawinya  dalam keseimbangan (Prabowo et al., 2020).
Menurut klasifikasi usia, setiap orang memiliki waktu  tidur  yang  berbeda.  Ada  perbedaan  yang signifikan  dalam  kebutuhan  tidur  individu  dalam masing-masing kelompok usia. Tabel kebutuhan tidur berdasarkan  klasifikasi  usia  diberikan  di  bawah  ini sesuai  dengan  data  dari  Kementerian  Kesehatan sebagai berikut:
1.  Usia  0-1  bulan:  membutuhkan  waktu  tidur  14-18 jam sehari.
2.  Usia 1-18 bulan: membutuhkan waktu tidur 12-14 jam sehari termasuk tidur siang.
3.  Usia  3-6  tahun:  usia  anak  menjelang  umur memasuki sekolah ini, membutuhkan waktu untuk tidur 11-13 jam, termasuk tidur siang.
4.  Usia  6-12  tahun:  usia  sekolah  memerlukan  waktu tidur 10 jam.
5.  Usia  12-18  tahun:  menjelang  usia  remaja  sampai remaja membutuhkan waktu tidur yang sehat adalah sekitar 8-9 jam.
6.  Usia  18-40  tahun:  orang  dewasa  membutuhkan waktu tidur 7-8 jam setiap hari.
ISSN: 2620-4339 (media online)
7.  Bagi  Lansia,  kebutuhan  tidur  semakin  menurun, cukup 7 jam per hari. Jika telah mencapai usia 60 tahun keatas, cukup 6 jam per hari.

## Gangguan Tidur
Tidur  yang  kurang  atau  berlebihan  dapat mengakibatkan gangguan tidur. Departemen Kesehatan pada  (Prabowo  et  al.,  2020)  mengklasifikasikan  jenis gangguan tidur sebanyak dua kelompok. Salah satunya, yaitu gangguan tidur non organic yang memuat insom, gangguan  jam  tidur  dan  mimpi  buruk.  Insom  adalah salah  satu  jenis  gangguan  tidur  yang  dapat  membuat seseorang  merasa  kualitas  dan  kuantitas  tidurnya buruk.  Gangguan  tidur  insomnia  ini  umum  terjadi  di masyarakat dan berbagai kalangan umur. Faktor yang mempengaruhi  antara  lain  tingkat  stress,  konsumsi kopi, tingkat kecemasan, tingkat depresi maupun jenis kelamin  (Suhadi  et  al.,  2021).  Adapun  gejala  yang terjadi  pada  seseorang  yang  mengalami  insomnia adalah kelelahan atau energi yang turun secara drastis, gangguan  ingatan  dan  konsentrasi,  serta  perubahan suasana  hati  secara  cepat,  seperti  mudah  tersinggung dan lekas marah. (Morin & Jarrin, 2022).

## Klastering
Kalstering merupakan suaru proses pengelompokkan dengan melihat pendekatan sehingga setiap  anggota  kelompok  memiliki  kesamaan  atau karakteristik  pada  setiap  matriks  atau  kelompok tertentu.  Analisis  klaster  merupakan  suatu  teknik analisis guna mengelompokan individu atau objek yang memiliki  sifat  berbeda  antar  kelompok  ke  dalam beberapa kelompok (Ananda et al., 2022). Selanjutnya, Nishom, 2010 pada (Harahap et al., 2022) menjelaskan bahwa  klastering  adalah  teknik  segmentasi  data  yang digunakan  untuk  berbagai  jenis  industri,  seperti marketing , analisis dunia bisnis, segmentasi pasar dan prediksi,  penentuan  pola  dalam  visi  komputer, pembagian  kelompok  wilayah,  identifikasi  objek,  dan pengolahan  gambar..  Klastering  berguna  karena masalah  dan  keputusan  tidak  selalu  sama,  tetapi cenderung mirip. (Jannah et al., 2015).

## Metode K-Means
MacQueen pada tahun 1967 membuat algoritma sederhana  untuk  klastering  dengan  metode  K-Means. Salah satu keunggulan algoritma ini adalah kemampuan  untuk  menangani  data  outlier  dan mengklaster  sejumlah  besar  data.  K-Means  membagi data ke dalam 𝑘 kelompok yang berbeda. Dengan kata lain,  sebelum  memulai  klasterisasi,  Anda  harus menentukan  jumlah 𝑘 yang  diinginkan.  Selain  itu,
klastering  berbasis  pusat  dikenal  sebagai 𝑘 ,  yang mengidentifikasi  setiap  klaster  dari  titik  pusat klasternya (Kurnia Bakti & Rakhman, 2021).
Beberapa  istilah  pada  K-Means  klastering, antara lain (Jannah et al., 2015):
1. Set data 𝑁 adalah kumpulan data yang akan diolah sebanyak N data yang berisi atribut dari setiap data.
2. Centroid 𝐾 adalah  pusat  klaster  data  yang  dimulai sebanyak 𝐾 ,  di  mana  posisi  pusat  awal  akan digunakan untuk mengetahui seberapa banyak kelas yang  dapat  dibuat,  yang  kemudian  diambil  secara acak berdasarkan set data 𝑁 yang tersedia.
3.  Jarak Euclidian :  merupakan  nilai  jarak  yang diperoleh dari hasil perhitungan antara semua data 𝑁 dengan  centroid 𝐾 ,  yang  akan  menghasilkan tingkat  kedekatan  dengan  kelas  yang  paling  dekat dengan populasi data.

## METODE PENELITIAN
Gambar 1 . Alur Penelitian
Pada  Gambar  1  ditunjukkan  bahwa  alur penelitian terdiri dari pengumpulan data, preprocessing dan  prose K-means. Adapun  penjabaran  dari  dari seluruh tahapan adalah sebagai berikut.
1. Pengumpulan Data
Tahapan awal yang dilakukan, yaitu pengumpulan data  sampel.  Data  yang  diambil  merupakan  data usia,  waktu  tidur,  durasi  tidur,  serta  pengaruh konsumsi kafein dan alkohol sebanyak 452 data.
2. Preprocessing
Setelah  didapatkan  data  usia,  waktu  tidur,  durasi tidur, serta pengaruh konsumsi kafein dan alhokol, selanjutnya  dilakukan  tahap preprocessing data, dimana perlu penyeleksian ulang, melihat dari hasil penelitian  pustaka  data  dan  penerapan  sistem analisis. Tahapan atau alur dari preprocessing data yang dilakukan sebagai berikut ini:
a. Seleksi Atribut
Berdasarkan karakteristik dalam data awal yang sangat  beraham,  maka  setelah  dilakukan penyeleksian  atribut  maka  diperoleh  2  (dua) atribut yaitu, data usia dan durasi tidur.
b. Pembersihan Data ( Data Cleaning )
2 (dua) atribut yang telah diperoleh sebelumya dilanjutkan dengan membersihkan atau menghapus  data  yang  tidak  sesuai  sebelum diproses pada data tambahan.
c. Transformasi Data Hasil dari proses seleksi atribut dan penghapusan  data  yang  telah  dilakukan sebelumnya menghasilkan dataset, yang selanjutnya  mengalami  perubahan  data  yang dapat diolah.
3. Proses K-Means Adapun  tahapan  -  tahapan  pada  Algoritma K-Means dijelaskan sebagai berikut (Syam, 2017):
1. Menentukan jumlah klaster yang dapat dibentuk sebanyak 𝑘 . Ini merupakan jumlah klaster yang dibentuk berdasarkan pertimbangan teoritis dan konseptual.
2. Menghasilkan 𝑘 𝑐𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑖𝑑 awal  (titik  pusat klaster)  secara  acak. Centroid awal  ditetapkan
dari  setiap  objek  yang  tersedia  sebanyak 𝑘 klaster.  Selanjutnya,  rumus  berikut  digunakan untuk menghitung centroid klaster 𝑖 berikutnya:
𝑣 = ∑ 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 , 𝑖 = 1,2,3, … , 𝑛 ................... (i)
Dengan 𝑣 : centroid pada klaster 𝑥 𝑖 : objek ke- 𝑖 𝑛 : banyak objek yang menjadi data pada klaster
3. Tentukan  jarak  dari  setiap  objek  ke  masing- masing centroid dari  masing-masing  klaster.
Anda  dapat  menggunakan  jarak  euclidian dalama  menentukan  jarak  antara  objek  dan centroid.
𝑑(𝑥, 𝑦) = ‖𝑥 − 𝑦‖ = √∑(𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 ,
𝑖 = 1,2,3, … , 𝑛 .............................................. (ii)
Dengan 𝑥 𝑖 : objek x ke i 𝑦 𝑖 : data 𝑦 ke 𝑖 𝑛 : banyaknya data
4. Masukkan  setiap  objek  ke  dalam  centroid terdekat. Metode hard K-Means dapat digunakan  untuk  mengalokasikan  objek  ke dalam  masing-masing  klaster  selama  iterasi. Dalam  metode  ini,  seluruh  objek  ditunjukkan sebagai  anggota  klaster  dengan  melihat  jarak sifatnya dari titik pusat klaster.
5. Lakukan  iterasi  lagi,  lalu  gunakan  persamaan (1) untuk menentukan letak centroid yang baru dihasilkan.
6. Jika posisi dari hasil centroid baru berbeda dari sebelumnya,  ulangi  langkah  3.  Matriks kelompok  pengaturan  pada  iterasi  sebelumnya dibandingkan dengan matriks kelompok pengaturan  pada  iterasi  saat  ini  untuk melakukan  pengecekan  konvergensi.  Jika  hasil yang  diperoleh  sama,  maka  algoritma  untuk analisis  dalam  pengelompokan K-means dapat dinyatakan  konvergen;  jika  tidak,  maka  perlu melakukan iterasi lagi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  diambil  merupakan  jenis  data  usia, waktu  tidur,  durasi  tidur,  serta  pengaruh  konsumsi kafein  dan  alkohol  sebanyak  452  data  diperoleh  dari Kaggle. Data set yang merupakan data awal penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2 . Data Awal
Gambar 3 . Proses Klastering
Gambar  3  menunjukkan  dua  jenis  atribut  data yang  akan  dilakukan  proses klastering .  Dalam memudahkan  proses  penerjemahan  setiap  kumpulan data yang akan diproses, maka dibentuk visualisasi ke dalam bentuk scatterplot dengan menggunakan library matplotlib  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  4  dibawah ini:
Gambar 4. Scatterplot Durasi Tidur dan Umur
Pengaktifan  algoritma  K-Means  Klastering dengan penentuan jumlah klaster seperti Gambar 5.
Gambar 5. Pembagian Klaster
Visualisasi  pada  dataset  hasil  klasterisasi  dan juga centroid pada  setiap  klaster  yang  dibuat  seperti pada Gambar 6.
Gambar 5. Hasil Klasterisasi
Langkah berikutnya adalah pemberian keterangan  dengan  menggunakan conditions dan choices seperti Gambar 7 berikut.
Gambar 7 . Pemberian Keterangan
Langkah  terakhir  menunjukkan  grafik  yang termasuk  ke  dalam  kategori  “Insomnia”  dan  “Tidak Insomnia”,  serta  untuk  melihat  berapa  jumlah  serta persen dari masing-masing kategori dari dataset
Gambar 8 . Kategori Insomnia dan Tidak Insomnia

## KESIMPULAN
Dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman Python untuk  menguji  data  penelitian,  diperoleh  hasil klasterisasi sebagai berikut:
a.  Diperoleh  2  pengkategorian  pada  durasi  tidur dengan  menggunakan  algoritma  K-Means,  yaitu Insomnia dan Tidak Insomnia
b.  Diperoleh  bahwa  terdapat  204  data  atau  sebanyak 45,13% tergolong klaster Insomnia
c.  Diperoleh  bahwa  terdapat  248  data  atau  sebanyak 54,87% tergolong klaster Tidak Insomnia

## DAFTAR PUSTAKA
Ananda, D., Rohimah, S., Susilo, B., Wulan, D., &
Mustofa, A. (2022). Implementasi K-Means Dalam Pengelompokkan Data Akta Kelahiran di Indonesia: Implementation of K-Means in
Grouping Birth Certificate Data in Indonesia. SENTIMAS: Seminar Nasional Penelitian Dan Pengabdian Masyarakat , 66–71.
Chumayroh, Putri, A. R., & Arifin, I. (2020). Faktor Penyebab Insomnia pada Mahasiswa Teknik Elektronika PENS 2019 dan Solusinya dengan Gaya Hidup Sehat dan Manajemen Waktu. Jurnal Kesmas Indonesia , 12 (2), 84–94.
Gehrman, P., & Ancoli-Israel, S. (2016). Insomnia in the elderly. Insomnia: Diagnosis and Treatment , 224–234.
Harahap, L. M., Fuadi, W., Rosnita, L., Darnila, E., &
Meiyanti, R. (2022). Klastering Sayuran Unggulan Menggunakan Algoritma K-Means. Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi , 8 (3), 567–579. https://doi.org/10.28932/jutisi.v8i3.5277 Jannah, A. R., Arifianto, D., & Kom, M. (2015).
Penerapan Metode Clustering dengan Algoritma K-Means untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Jurusan Teknik Informatika di Universitas Muhammadiyah Jember. Jurnal Manajemen Sistem Informasi Dan Teknologi , 1 (1210651237), 1–10. Kurnia Bakti, V., & Rakhman, A. (2021). Klasterisasi Dokumen Penelitian Perguruan Tinggi Menggunakan K-Means Clustering, Sebagai Analisa Penerapan Sistem Temu Kembali. Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer , 10 (3), 167–169. https://doi.org/10.30591/smartcomp.v10i3.2941 Morin, C. M., & Jarrin, D. C. (2022). Epidemiology of Insomnia Prevalence , Course , Risk Factors , and Public Health Burden Insomnia Sleep disorders Epidemiology Prevalence Incidence Risk factors. Clinics in Sleep Medicine , 17 (2), 173–191. Prabowo, I. A., Remawati, D., & Wardana, A. P. W. (2020). Klasifikasi Tingkat Gangguan Tidur Menggunakan Algoritma Naïve Bayes. Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi (TIKomSiN) , 8 (2). https://doi.org/10.30646/tikomsin.v8i2.519 Santhi, A. R. P. (2013). GAMBARAN FAKTOR- FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TINGKAT INSOMNIA PADA LANJUT USIA DI WILAYAH KERJA PUSKESMAS RENDANG JUNI-JULI 2013 . Suhadi, T. P., Samatra, D. P. G. P., & Nuartha, A. A. B. N. (2021). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kejadian Insomnia Pada Mahasiswa Psskpd Angkatan 2016 Di Fakultas Kedokteran Universitas Udayana. E-Jurnal Medika Udayana , 10 (7), 80. https://doi.org/10.24843/mu.2021.v10.i7.p15 Susanti, L. (2015). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kejadian Insomnia di Poliklinik Saraf RS DR. M. Djamil Padang. Jurnal Kesehatan Andalas , 4 (3), 951–956. https://doi.org/10.25077/jka.v4i3.391
Syam, F. A. (2017). Implementasi Metode Klastering K-Means untuk Mengelompokan Hasil Evaluasi Mahasiswa. Jurnal Ilmu Komputer Dan Bisnis ,
8 (1), 1857–1864. https://doi.org/10.47927/jikb.v8i1.94 Ulag, D., Sekeon, S. A. S., & Ratag, B. T. (2022).
Hubungan Antara Kecanduan Smartphone Dengan Kualitas Tidur Peserta Didik Smp Negeri 12 Dumoga. Jurnal KESMAS , 11 (4), 14– 21.
Ulya, M. (2015). Klastering Data Bahan Makanan Pokok Menggunakan K - Means Clustering.
Semnaskit Komputasi Cerdas , 101–104. Yustanti, W., Rahmawati, N., & Yamasari, Y. (2020). Klastering Wilayah Kota/Kabupaten
Berdasarkan Data Persebaran Covid-19 Di Propinsi Jawa Timur dengan Metode K-Means. Journal of Information Engineering and Educational Technology , 4 (1), 1–9. https://doi.org/10.26740/jieet.v4n1.p1-9