Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Nomor: 200/M/KPT/2020 Masa berlaku mulai Volume 9 Nomor 1 Tahun 2019 sampai Volume 13 Nomor 2 Tahun 2023 Terbit online pada laman: https://ojs.stmikplk.ac.id/index.php/saintekom/index

## Algoritma K-Means dalam Pengelompokan Surat Keluar pada Program Studi Teknik Informatika STMIK Palangkaraya
*Lili Rusdiana 1 , Veny Cahya Hardita 2 1,2) Teknik Informatika, STMIK Palangkaraya Jl. G. Obos No.114 Palangka Raya, Kalimantan Tengah Email: 1 fasliiana7@gmail.com, 2 vencahya@stmikplk.ac.id

## ABSTRACT
K-Means algorithm as a method of grouping a set of data. The purpose of this study is to find out the use of the K-Means algorithm for outgoing mail data. The method used in this study focuses on the K- Means method. The grouping data used is 284 outgoing mail data at the STMIK Palangkaraya Informatics Engineering Study Program. Outgoing mail data is grouped into two groups, namely staffing and academic administration. Grouping based on letter number, status of recipient of letter, subject of letter. Steps in the K-Means algorithm result two iterations because there is a group movement that occurs, namely there is a movement from one group to another because the value of the object function changes. The iteration can be stopped in 2nd iteration because the object function change value is below the given threshold value, which is 0.1 and there is no group movement in the data used. Two iterations that have occurred, it shows a decrease in the value of changes in object function and data transfer in group locations.
Keywords : clustering ; k-means algorithm ; outgoing mail

## ABSTRAK
Algoritma K-Means sebagai  salah  satu  metode  dalam  pengelompokan  dari  sekumpulan  data. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui penggunaan dari algoritma K-Means terhadap data surat keluar. Metode yang digunakan dalam penelitian ini berfokus pada metode K-Means . Data pengelompokan yang  digunakan  yaitu  sebanyak  284  data  surat  keluar  pada  Program  Studi  Teknik  Informatika  STMIK Palangkaraya.  Data  surat  keluar  dikelompokkan  ke  dalam  dua  kelompok  yaitu  kepegawaian  dan administrasi akademik. Pengelompokan berdasarkan pada nomor surat, status penerima surat, dan perihal surat. Tahapan pada algoritma K-Means menghasilkan dua  iterasi  karena adanya perpindahan kelompok yang  terjadi  yakni  adanya  perpindahan  dari  satu  kelompok  ke  kelompok  lainnya  karena  adanya  nilai perubahan  fungsi  objek.    Iterasi  dapat  dihentikan  pada  iterasi  ke-2  karena  nilai  perubahan  fungsi  objek berada di bawah nilai ambang batas yang diberikan yaitu 0,1 dan tidak adanya perpindahan kelompok pada data  yang  digunakan.  Dua  iterasi  yang  terjadi  menunjukkan  turunnya  nilai  perubahan  fungsi  objek  dan perpindahan data pada letak kelompok.
Kata kunci : pengelompokan; algoritma k-means ; surat keluar
ISSN 2088-1770 (Print) ISSN 2503-3247 (Online) Vol. 13 No.1 (2023) 55-66
1. PENDAHULUAN
Algoritma K-Means sebagai salah satu metode pengelompokan yang dapat digunakan untuk mengelompokan sekumpulan  data  berdasarkan  ciri-ciri ataupun  karakteristik  tertentu  yang terdapat pada sekumpulan data tersebut. Konsep K-Means dalam mengelompokan  data  dengan  cara membagi  data  ke  dalam  dua  kelompok maupun lebih (Rusdiana, 2018).
Penggunaan  algoritma K-Means dilakukan untuk mengelompokkan
seperti pada sekumpulan data mahasiswa dalam  menentukan  predikat  kelulusan Mahasiswa. Penentuan predikat kelulusan  menggunakan  data  jumlah SKS  (Satuan  Kredit  Semester),  IPK (Indeks Prestasi Kumulatif), dan
kelulusan skripsi. Penggunaan algoritma K-Means menujukkan sebanyak sembilan  iterasi  dan  adanya  penurunan serta  kenaikan  nilai  perubahan  fungsi objek  dan  perpindahan  data  pada  letak kelompok
(Rusdiana,
2018).
Penggunaan  sepuluh  sampel  data  acak untuk  mengetahui  hasil  dari  pemodelan K-Means dengan membaginya ke dalam dua  kelompok  dan  hasilnya  yaitu  70% data  dapat  dikenali  dan  30%  data  tidak dapat  dikenali  (Rusdiana  &  Sam'ani,
2017).  Selain  untuk  data  Mahasiswa, algoritma K-Means juga  digunakan
untuk menentukan hambatan pembelajaran  secara  daring  dengan membagi  sembilan  kelas cluster rendah dan enam kelas cluster tinggi (Rohmah,
Sembiring, & Erfina, 2021).
Algoritma K-Means dapat digunakan  untuk  mengelompokan  data surat keluar. Hal ini  dapat memudahkan dalam  pengarsipan  dan  pengelompokan sesuai  dengan  keperluan  yang  ada  pada organisasi.  Dua cluster yang  digunakan dalam  penerapan  algortima K-Means dengan hasil bahwa metode algortima K- Means dapat  mengelompokan  surat keluar berdasarkan penggunaan kata dari surat sebagai kelompok untuk pemahaman  dan  penggunaan  (Wibowo
&  Prasetyo,  2017).  Pengelompokan berkas surat lainnya yang menggunakan algoritma K-Means yakni untuk variabel surat  masuk,  surat  keluar,  surat  keluar nota dinas, undangan, dan surat perintah tugas  (SPT)  dan  surat  permohonan perjalanan dinas (SPPD). Data kemudian dikelompokkan  menjadi  tiga cluster (Aprilia,  Afsari,  Rahma,  Nasution,  & Putri,  2022).  Pembobotan  kata  / term weighting merupakan  proses  untuk memberikan nilai pada sebuah kata. Kata yang  memiliki  nilai  signifikan  pada
proses machine  learning akan  memiliki nilai  bobot  yang tinggi,  sebaliknya  kata yang tidak memberikan pengaruh signifikan pada proses machine learning akan  memiliki  nilai  bobot  yang  rendah (Munifah, Syukur, & Supriyanto, 2015).
Algoritma K-Means juga digunakan  untuk  mengelompokan  arsip data peminjaman buku pada perpustakaan sehingga diperoleh klaster masing-masing  topik  buku  yang  lebih sering  dipinjam  dan  tidak  (Siburian, Andani, & Sari, 2022). Tidak hanya pada arsip surat  dan  peminjaman  buku, algoritma K-Means juga  digunakan dalam  mengelompokan berdasarkan topik skripsi sehingga ditemukan kemiripan  antar  kelompok  (Muhima, Kurniana, & Wardhana, 2022).
Pengarsipan  berbagai  surat,  data surat masuk dapat dikelompokkan. Maka dari  itu,  disini  penulis  menggunakan algoritma K-Means pada  studi  kasus tentang surat keluar. Pembuktian bahwa algoritma K-Means dapat  digunakan pada sekumpulan data surat keluar.
Data    perihal    surat    merupakan aspek  penting    untuk    mengetahui
pengelompokan
data surat.
Pengelompokan  sebanyak  dua centroid terkait    penempatan    surat  berdasarkan
ruangan.  Ruangan    1    atau centroid 1 merupakan    bagian  Administrasi    dan DIKLIT  (Pendidikan  dan  Penelitian) sedangkan centroid 2    merupakan bagian Pelayanan (Wibowo & Prasetyo, 2017).
Berbeda dengan penelitian sebelumnya,  penelitian  ini  lebih  fokus pada  penggunaan  algoritma K-Means terkait dengan data surat keluar yang ada di  Program  Studi  Teknik  Informatika, STMIK Palangkaraya. Pembobotan data pada  surat  keluar  didasarkan  pada seringnya data tersebut diperlukan.

## 2. METODE
Penelitian ini menggunakan algoritma K-Means . Tools pendukung dalam  menjalankan  algoritma K-Means yaitu Microsoft Excel . Data surat keluar yang  digunakan  yakni  data  surat  pada Program  Studi  Teknik  Informatika  di STMIK Palangkaraya.

## 2.1 K-Means
Berbagai  metode  yang  dapat digunakan dalam pengelompokan, salah satunya yaitu K-Means . Pengelompokan yang dapat digunakan dengan membagikan  data  ke  dalam  bentuk kelompok  sebanyak  dua  ataupun  lebih. K-Means merupakan  metode  analisis
kelompok  yang  dengan  pembagian  N objek  ke  dalam  K  kelompok  ( cluster ) dan  setiap  objek  dimiliki  oleh  suatu kelompok  dengan  rata-rata  ( mean ) terdekat (Prasetyo, 2012).
Pengelompokan ( clustering ) pada  sejumlah  data  maka  didapat  hasil berupa  keanggotaan  setiap  data  pada setiap cluster dan  dominan  suatu  data untuk  ikut  masuk  ke  dalam  suatu kelompok  ( cluster ) tertentu.  Algoritma K-Means dalam  pengelompokan  data yaitu sebagai berikut  (Prasetyo, 2012) :
a. Tentukan jumlah kelompok.
b. Alokasikan  data  ke  dalam  kelompok secara acak.
c. Hitung  pusat  kelompok  (rata-rata) dari data yang terdapat pada masing-
masing  kelompok.  Lokasi  titik  pusat pada  setiap  kelompok  yang  diambil dari rata-rata ( mean ) semua nilai data
pada  setiap  fiturnya  harus  dihitung kembali.  Untuk  menghitung  sentroid fitur  ke-i  dapat  digunakan  seperti pada Persamaan 1.
(1)
C  menunjukkan  Centroid,    M merupakan jumlah data dalam sebuah kelompok. i merupakan  fitur  ke-i dalam  sebuah  kelompok,  x  adalah
matrik  set  data  M  x  N  da  N merupakan jumlah fitur. Persamaan 1 dilakukan sebanyak p (dimensi data ) dimensi sehingga i mulai 1 sampai p .
d. Alokasikan  masing-masing  data  ke sentroid/rata-rata terdekat.
e. Kembali ke langkah 3, apabila masih ada  data  yang  berpindah  kelompok atau  apabila  ada  perubahan  nilai sentroid  di  atas  nilai  ambang  yang ditentukan,  atau  apabila  perubahan nilai  pada  fungsi  objektif  yang digunakan masih di atas nilai ambang yang ditentukan.
Dalam  mengukur  jarak  pada ruang jarak ( distance space ) dengan cara Euclidean yaitu  menggunakan  formula seperti pada Persamaan 2.
(2)
D  yaitu  Jarak antara  data  x 2 dan  x 1. |  .  | adalah  Nilai  mutlak,    p  yaitu  dimensi data, i adalah fitur ke-i dalam sebuah kelompok, x merupakan matrik set data
M x N dan N adalah jumlah fitur.
Gambar 1 menunjukkan
flowchart konstruksi K-Means .  Yakni alur  proses  dari  penggunaan  algoritma K-Means untuk  mengelompokan  surat keluar.
𝑪 𝒊 = 𝟏 𝐌 ∑ 𝐱 𝐢 𝐌 𝐢=𝟏
𝐃(𝐱 𝟐 , 𝐱 𝟏 ) = ||𝐱 𝟐 − 𝐱 𝟏 || 𝟐 =   √∑ |𝐱 𝟐𝐢 − 𝐱 𝟏𝐢 | 𝟐 𝐩 𝐢=𝟏
Gambar 1. Flowchart alur K-Means untuk mengelompokan surat keluar

## 2.2 Surat Keluar
Surat  keluar  merupakan  surat yang diberikan kepada pihak lain untuk berkomunikasi  baik  secara  internal ataupun  eksternal  dalam  suatu  instansi (Rosalin,  2017).  Surat  keluar  umumnya menggunakan buku agenda untuk pencatatan  surat  keluar.  Perkembangan teknologi digital, maka Prodi TI STMIK Palangkaraya menggunakan sistem digital untuk pencatatan surat keluar.
Sistem  digital  yang  dimaksud yakni menggunakan tools berupa software Microsoft excel yang tersimpan
secara online pada drive .  Sehingga sangat mudah diakses oleh staff petugas pada  Prodi  TI,  baik  Kaprodi  maupun Sekprodi.  Berdasarkan  surat  edaran format penomoran surat pada tahun 2021 Terdapat beberapa keperluan untuk surat keluar pada Prodi TI STMIK
Palangkaraya, seperti pada Tabel 1. Tabel 1. Kode dan keperluan surat No. Kode Keperluan Surat 1 AU Administrasi Umum 2 AK Administrasi Akademik 3 PM Penelitian, Publikasi dan Pengabdian pada Masyarakat 4 KP Kepegawaian 5 KM Kemahasiswaan 6 JM Penjaminan Mutu  Internal & Pengembangan 7 KS Kerja sama Program Studi/Unit/Institusi 8 SK Keputusan Senat Sekolah Tinggi 9 PR Pertimbangan Senat Sekolah Tinggi 10 PT Persetujuan Senat Sekolah Tinggi

## 2.3 Microsoft Excel
Microsoft Excel dapat digunakan untuk mengolah data dan memiliki fitur analisis. Microsoft  Excel juga  dapat digunakan  untuk  menyusun  model  data (Microsoft, 2022). Microsoft Excel dapat digunakan  untuk output manual  dari proses K-Means (Nurhayati, 2022).
Penelitian kali ini, tools Microsoft  Excel sangat  berperan  dalam menjalankan  algoritma K-Means yakni
Lisensi: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)
mulai  dari  menyusun  model  data, mengolah  data,  hingga  menganalisis hasil  dari model  yang  digunakan,  yakni K-Means . Microsoft  Excel memberikan kemudahan  untuk  perhitungan  manual berdasarkan pada tahapan dari algoritma K-Means .
Beberapa  fitur Microsoft  Excel yang  digunakan  dalam  penelitian  ini, antara lain seperti berikut ini :
a. Sheet
Sheet pada Microsoft Excel
diperlukan untuk membedakan masing-masing tahapan seperti tahapan  inisialisasi  dan  iterasi  yang berulang.
b. Sum
Perintah Sum digunakan  untuk
menambahkan  data  pada  beberapa kolom atau baris.
c. Sumif
Perintah Sumif digunakan  untuk menambahkan  data  seesuai  kriteria tertentu.
d. SQRT
Perintah SQRT digunakan  Untuk menghitung akar kuadrat.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengelompokan menggunakan algoritma K-Means melibatkan 284 data
yang  telah  melewati preprosessing dari data  awal  sebanyak  303  data  surat keluar.  Untuk  menghindari  data  yang tidak lengkap dan yang tidak digunakan terkait  penelitian  ini.  Pengelompokan 284 data pada set data pengelompokan 2 dimensi. Dimensi data dari 3 fitur yaitu nomor  surat  (berdasarkan  keperluan surat yaitu KP atau AK), status penerima surat,  perihal  surat.  Pengukuran  jarak yang  digunakan  yaitu  jarak  Euclidean. Jumlah  kelompok  adalah  dua  yaitu kepegawaian  (KP)  dan  administrasi akademik  (AK).  Ambang  batas  atau threshold  (T)  yang  digunakan  untuk perubahan  fungsi  objektif  adalah  0,1. Data  yang  digunakan  dalam  penelitian dicontoh  kan  seperti  pada  Tabel  2  dan Tabel 3.
Tabel 2. Contoh data yang digunakan
Data ke-i No. Surat Status Penerima Surat Perihal Surat 1 1/STMIK- 3.C.2/AK/ I/2022 Mahasiswa Surat Ket. Penyerahan TA dan CD 2 227/STMI K- 3.C.2/AK/ VII/2022 Mahasiswa Surat pengumpulan file TA 3 3/STMIK- 3.C.2/KP/I /2022 Mahasiswa Surat tugas seminar proposal 4 64/STMI K- 3.C.2/KP/I /2022 Dosen Undangan Rapat 5 221.a/ST MIK- 3.C.2/AK/ VII/2022 Unit lain Surat konversi
Tabel 3. Contoh nilai yang digunakan untuk
pengelompokan Data ke-i No. Surat Status Penerima Surat Perihal Surat 1 1 1 3 2 227 1 5 3 3 1 4 4 64 3 10 5 221 2 7
Pada Tabel 3, untuk data perihal surat  berdasarkan  sepuluh  bagian  yaitu bobot  surat  dari  skala  1  sampai  10 berdasarkan  seringnya  diperlukan  surat tersebut.  Untuk  data  status  penerima surat  berdasarkan  tiga  bagian  yaitu pemberian  bobot  berdasarkan  seringnya diperlukan  surat  tersebut  dari  skala  1 hingga 3.
3.1. Tahap Inisialisasi
a. Mengalokasikan semua data pada satu kelompok secara acak. Dari  proses  pengacakan  yang dilakukan  maka  masing-masing data bergabung ke masing-masing kelompok  dari  dua  kelompok yakni  kepegawaian  (KP)  dan administrasi akademik (AK).
b. Menghitung pusat kelompok (sentroid).
Lokasi pusat kelompok hasil dari Persamaan  1  untuk  menghitung pusat  kelompok  dari  masing- masing  fitur  yang  diambil  dari
rata-rata semua data yang bergabung dalam setiap
kelompok  seperti  Tabel  4  dan Tabel  5  sehingga  menghasilkan pusat  kelompok  seperti  pada Tabel 6.
Tabel 4 Hasil pusat kelompok pada kelompok 1 Cluster 1 Total Data No. Surat Status Penerima Surat Perihal Surat Jumlah 114 17000 123 402 Rata- rata 149,12 1,08 3,53 Tabel 5. Hasil pusat kelompok pada kelompok 2 Cluster 2 Total Data No. Surat Status Penerima Surat Perihal Surat Jumlah 170 25090 178 541 Rata- rata 147,5 9 1,05 3,18 Tabel 6. Pusat kelompok pada langkah inisiasi Kelompok No. Surat Status Penerima Surat Perihal Surat 1 149,12 1,08 3,53 2 147,59 1,05 3,18
Nilai rata-rata dari Tabel 4 dan Tabel 5 digunakan  pada  Tabel  6  dalam  mencari pusat  kelompok  dan  hasilnya  untuk menghitung jarak data ke pusat kelompok  seperti  Persamaan  2  dan didapat  fungsi  objektif  yaitu  sebesar 17397,78  sehingga  perubahan  fungsi objektif sebagai berikut :
Jarak lama = 0 Jarak baru = 17397,78 Perubahan fungsi objektif
= | jarak baru – jarak lama | = | 17397,78 – 0 | = 17397,78
Nilai  perubahan  fungsi  objek  sebesar 17397,78  masih  di  atas  nilai  ambang batas  ( threshold )  yaitu  0,1  maka  pusat kelompok  dihitung  kembali  ke  iterasi selanjutnya  sampai  nilai  perubahan fungsi  objektif  di  bawah  ambang  batas atau tidak adanya perpindahan kelompok.
3.2. Tahap Iterasi 1
a. Menghitung kembali jarak
terpendek setiap data pada kelompok tertentu.
b. Mengalokasikan  setiap  data  pada sentroid terdekat.
c. Menghitung pusat kelompok (sentroid).
Seperti  pada  proses  inisialisasi  didapat pusat kelompok untuk iterasi 1 dan nilai rata-rata
untuk
masing-masing
kelompok seperti pada Tabel 8 dan Tabel 9. Pusat kelompok pada iterasi 1 seperti pada Tabel 10.
Tabel 8. Hasil pusat kelompok pada kelompok 1
Cluster 1 Total Data No. Surat Status Penerima Surat Perihal Surat Jumlah 145 31919 158 483 Rata- rata 220,13 1,09 3,33
Tabel 9. Hasil pusat kelompok pada kelompok 2
Cluster 2 Total Data No. Surat Status Penerima Surat Perihal Surat Jumlah 139 10171 143 460 Rata- rata 73,17 1,03 3,31 Tabel 10. Pusat kelompok pada iterasi 1 Kelompok No. Surat Status Penerima Surat Perihal Surat 1 220,13 1,09 3,33 2 73,17 1,03 3,31
Nilai rata-rata digunakan pada Tabel 10 dan didapat fungsi objektif yaitu sebesar 26477,52  sehingga  perubahan  fungsi objektif sebagai berikut:
Jarak lama = 17397,78 Jarak baru = 26477,52
Perubahan fungsi objektif = | jarak baru – jarak lama | = | 26477,52 - 17397,78| = 9079,74
Lanjut  ke  iterasi  berikutnya  dengan langsung menampilkan langkah menghitung pusat kelompok.

## 3.3. Tahap Iterasi 2
Data  yang  digunakan  seperti pada lampiran 5 untuk tahapan iterasi ke- 2. Pusat kelompok untuk iterasi 2 seperti pada  Tabel  11  dan  Tabel  12  dan  nilai rata-rata untuk kelompok 1 seperti pada Tabel 13.
Tabel 11. Hasil pusat kelompok pada kelompok 1 Cluster 1 Total Data No. Surat Status Penerima Surat Perihal Surat Jumlah 145 31919 158 483 Rata- rata 220,13 1,09 3,33 Tabel 12. Hasil pusat kelompok pada kelompok 2 Cluster 2 Total Data No. Surat Status Penerima Surat Perihal Surat Jumlah 139 1017 1 143 460 Rata- rata 73,17 1,03 3,31 Tabel 13. Pusat kelompok pada iterasi 2 Kelompok No. Surat Status Penerima Surat Perihal Surat 1 220,1 3 1,09 3,33 2 73,17 1,03 3,31
Fungsi  objektif  yaitu  sebesar 26477,52  sehingga  perubahan  fungsi objektif sebagai berikut: Jarak lama = 26477,52 Jarak baru = 26477,52 Perubahan fungsi objektif = | jarak baru – jarak lama | = | 26477,52 - 26477,52 | = 0,00
Pada  iterasi  ke-2,  nilai  perubahan fungsi  objek  sebesar  0,00  berada  di bawah  nilai  ambang  batas  ( threshold ) yaitu 0,1 atau tidak adanya perpindahan kelompok maka iterasi dihentikan.

## 3.4. Pembahasan
Algoritma K-Means yang digunakan  pada  sekumpulan  data  surat keluar yang dibagi menjadi dua kelompok  melalui  beberapa  langkah mulai dari inisialisasi hingga iterasi ke-2 yang menghasilkan perpindahan kelompok dengan mencari nilai perubahan  fungsi  objek  hingga  sebesar 0,00 berada di bawah nilai ambang batas ( threshold )  yang  ditetapkan  yaitu  0,1 atau tidak adanya perpindahan kelompok maka  iterasi  dihentikan.  Perpindahan kelompok  dapat  dilihat  pada  Tabel  3 dengan  jumlah  anggota  kelompok  yang berbeda karena adanya perpindahan data ke  kelompok  lainnya.  Gambar  2 menunjukkan grafik dari masing-masing langkah  pada  perubahan  fungsi  objek yang dilakukan.

## Gambar 2. Perubahan fungsi objek pada setiap tahapan
Gambar  2  menunjukkan  grafik dari nilai perubahan fungsi objek pada 3 tahapan  yang  dilakukan  yang  dimulai dari  inisialisasi  hingga  iterasi  ke-2, grafik  menunjukkan  adanya  penurunan
nilai  dari  tahap  inisialisasi.  Iterasi  terus dilakukan  hingga  dapat  menghasilkan nilai  di  bawah  nilai  ambang  batas sebagai  pertanda  bahwa  iterasi  dapat dihentikan.  Untuk  mendapatkan  jarak baru  pada  tahapan  iterasi  ke-2,  dapat dilihat  pada  lampiran  4  yang  memiliki nilai  sama  dengan  iterasi  ke-1  sehingga hasilnya 0,00.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil dari  penggunaan  algoritma K-Means terhadap  sekumpulan  data  surat  keluar dalam  mengelompokan  yaitu  algoritma K-Means dapat digunakan untuk mengelompokan surat keluar
berdasarkan nomor surat, status penerima surat, dan perihal surat dengan menerapkan tahapan dan ketentuan pada algoritma K-Means yakni menggunakan iterasi.  Iterasi  terus  dilakukan  selama nilai  perubahan  fungsi  objek  masih  di atas  nilai  ambang  batas  yang  diberikan yaitu  0,1  atau  perpindahan  kelompok masih  terjadi.  Pada  iterasi  ke-2  sudah dapat  dihentikan  karena  bernilai  di bawah dari nilai ambang batas yaitu 0,00 dan tidak ada lagi perpindahan kelompok.

## 5. UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima kasih kepada UP3M
STMIK
Palangkaraya atas pendanaan yang telah diberikan pada penelitian ini untuk tahun anggaran 2022.

## DAFTAR PUSTAKA
Aprilia,  R.,  Afsari,  K.,  Rahma,  R., Nasution,  N.,  &  Putri,  S.  O. (2022).  Analisis  Cluster  Dengan Metode  K-Means  Cluster  Pada Jenis  Data  Surat  Di  BPPRD Sumatera Utara. Amaliah: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat , 6 (2), 369-373. https://doi.org/10.32696/ajpkm.v 6i2.1699. Microsoft.  (2022).  Retrieved  Desember 25, 2022, from Tutorial Mengimpor  Data  Ke  Excel  Dan Membuat Model Data: https://support.microsoft.com/id- id/office/tutorial-mengimpor- data- ke-excel-dan-membuat- model-data-4b4e5ab4-60ee-
465e-8195-09ebba060bf0
Muhima,  R.  R.,  Kurniana,  I.  R.,  &
Wardhana, S. R. (2022). Penerapan  Algoritma  K-Means Untuk  Pengelompokan  Topik
Dokumen Studi Kasus:Dokumen Abstrak  Skripsi  Jurusan  Teknik
Informatika  ITATS. Seminar Nasional  Teknik  Elektro,  Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK) (pp. 291- 296. https://doi.org/10.31284/p.snesti k.2021.1824).  Institut  Teknologi Adhi Tama Surabaya.
Munifah,  S.,  Syukur,  A.,  &  Supriyanto,
C. (2015). Pengelompokan Arsip Universitas Menggunakan Algoritma  K-Means  Dengan Feature  Selection  Chi  Square. Jurnal Teknologi Informasi,
11 (2), 160-171.
Nurhayati. (2022). Pemodelan K-Means Algoritma dan Big Data Analisys
(Pemetaan Data Mustahiq). Tangerang Selatan: Pascal
Books. Prasetyo,  .  (2012). Data  mining  konsep dan aplikasi menggunakan matlab. Data mining konsep dan aplikasi  menggunakan  matlab,
Yogyakarta: Andi.
Rohmah, A., Sembiring, F., & Erfina, A.
(2021).  Implementasi  Algoritma K-Means  Clustering  Analysis Untuk  Menentukan  Hambatan Pembelajaran Daring (Studi Kasus: SMK Yaspim Gegerbitung). SISMATIK (Seminar Nasional Sistem Informasi dan Manajemen Informatika) (pp. 290-298). Cibolang Kaler: Universitas
Nusa Putra.
Rosalin,  S.  (2017). Manajemen  Arsip Dinamis. Malang: UB. Press.
Rusdiana,
L. (2018). K-Means Algorithm  to  Group  Students’ Academic  Status  at  STMIK Palangka Raya. CSRID (Computer Science Research and
Its Development Journal), 10 (2),
124-134. http://dx.doi.org/10.22303/csrid. 10.2.2018.124-134.
Rusdiana,  L.,  &  Sam'ani.  (2017).
Pemodelan K-Means Pada Penentuan  Predikat  Kelulusan Mahasiswa  STMIK  Palangka
Raya. Jurnal Saintekom, 6 (1), 1-
15. https://doi.org/10.33020/saintek om.v6i1.2.
Siburian, D., Andani, S. R., & Sari, I. P. (2022).  Implementation  of  K- Means  Algorithm  for  Clustering Books  Borrowing  in  School
Libraries. JOMLAI:  Journal  of Machine Learning and Artificial Intelligence, 1 (2), 115-124. https://doi.org/10.55123/jomlai.
v1i2.725. Wibowo,  S.  N.,  &  Prasetyo,  A.  Y.
(2017).  Aplikasi  Surat  Masuk dan  Keluar  Dengan  Klasterisasi Menggunakan  Metode  K-Means Di  Instalasi  Farmasi  RSUD DR.Saiful Anwar. Jurnal Mahasiswa  Fakultas  Sains  dan Teknologi, 1 (5), 1-6.