## PENERAPAN ALGORITME K-MEANS DALAM KLASTERISASI DATA PENJUALAN OBAT APOTEK KIDANGRANGGA
Kunaifi Kurnia Abdullah, Iqbal Maulana, Aries Suharso, Garno, Aji Primajaya Program Studi Informatika S1, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Singaperbangsa Karawang, Karawang Jawa Barat 1910631170199@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Kesehatan adalah aspek yang penting dalam kehidupan manusia. Tanpa kesehatan yang baik, manusia akan mengalami hambatan dalam menjalankan aktivitas sehari-hari secara optimal. Oleh karena itu, isu-isu kesehatan selalu  menjadi  fokus perhatian di seluruh dunia. Salah satu cara untuk meningkatkan kesehatan adalah dengan meningkatkan kualitas layanan kesehatan. Pelayanan kesehatan menjadi tempat di mana masyarakat berkonsultasi mengenai kesehatan mereka, Salah satu aspek penting dalam meningkatkan layanan kesehatan adalah pengelolaan obat yang efektif. Apotek Kidangrangga, yang terletak di kecamatan Rengasdengklok Kabupaten Karawang, telah menggunakan  sistem  yang  saling  terhubung  untuk  mengelola  data,  termasuk  data  obat.  Namun,  setelah mewawancarai pemilik apotek tersebut, diketahui bahwa sering terjadi kelebihan dan kekurangan obat di Apotek Kidangrangga. Algoritme K-Means dapat diimplemetasikan dengan baik untuk melakukan klasterisasi data obat dengan metode KDD dan software excel. Hasil dari menggunakan K-Means dibagi menjadi 2 klaster, klaster 1 dengan anggota 81 data obat yang memiliki label penjualan rendah, sedangkan klaster 2 terdiri dari 418 data obat yang  memiliki  label  penjualan  tinggi.  Hasil  klasterisasi  dengan  menggunakan  algoritme  dievaluasi  dengan menggunakan davies bouldint index dan grafik silhouete coefficient dan menghasilkan titik klaster optimal di C=2 dengan nilai DBI 0.8148198.
Kata kunci: Klasterisasi, K-Means, Obat

## 1. PENDAHULUAN
Kesehatan  adalah  aspek  yang  penting  dalam kehidupan  manusia.  Tanpa  kesehatan  yang  baik, manusia akan mengalami hambatan dalam menjalankan aktivitas sehari-hari secara optimal. Oleh karena  itu,  isu-isu  kesehatan  selalu  menjadi  fokus perhatian  di  seluruh  dunia.  Salah  satu  cara  untuk meningkatkan kesehatan adalah dengan meningkatkan kualitas  layanan  kesehatan.  Pelayanan  kesehatan menjadi  tempat  di  mana  masyarakat  berkonsultasi mengenai kesehatan mereka, Salah satu aspek penting dalam  meningkatkan  layanan  kesehatan  adalah pengelolaan obat yang efektif [1]. Apotek Kidangrangga, yang terletak di kecamatan Rengasdengklok Kabupaten Karawang, telah menggunakan  sistem  yang  saling  terhubung  untuk mengelola  data,  termasuk  data  obat.  Namun,  setelah mewawancarai  pemilik  apotek  tersebut,  diketahui bahwa sering terjadi kelebihan dan kekurangan obat di Apotek Kidangrangga.
Data  Mining  adalah  penerapan  otomatis  teknik analisis  data  untuk  mengungkapkan  hubungan  yang sebelumnya  tidak  terdeteksi  antara  item-item  data. Proses ini digunakan untuk menemukan pola data yang sama  dari  berbagai  bidang  seperti  keuangan,  industri ritel,  ilmu  pengetahuan,  statistik,  ilmu  kedokteran, kecerdasan buatan, dan pengelompokan data. Tujuannya  adalah  untuk  memahami  pola  universal yang terdapat  dalam data. Selain  itu, deteksi anomali transaksi  juga  penting  untuk  mengidentifikasi  tindak lanjut yang perlu diambil. Semua upaya ini bertujuan
untuk  mendukung  kegiatan  operasional  perusahaan dan mencapai tujuan akhir yang diharapkan [2].
Klasterisasi  merupakan  teknik  yang  digunakan untuk  mengelompokkan  rekaman  dalam  database berdasarkan  kondisi  tertentu.  Konsep  dasar  dari klasterisasi adalah menggabungkan beberapa objek ke dalam  cluster,  di  mana  cluster  yang  optimal  adalah yang  memiliki  tingkat  kemiripan  yang  tinggi  antara objek-objek  dalam  cluster  tersebut  dan  tingkat perbedaan  yang  tinggi  dengan  objek-objek  di  cluster lainnya  [3].  Selain  itu  klasterisasi  merupakan  teknik analisis data yang digunakan untuk mengelompokkan data  dengan  karakteristik  atau  pola  yang  serupa  ke dalam kelompok atau klaster. Dalam  bidang  farmasi, klasterisasi  dapat  digunakan  untuk  mengelompokkan obat-obatan  yang  tersedia  di  apotek  berdasarkan kriteria  tertentu,  seperti  efek  samping,  indikasi,  atau jenis  obat.  Hal  ini  dapat  membantu  apotek  dalam mengoptimalkan stok obat dan memberikan pelayanan yang lebih baik kepada konsumen.
Algoritma K-Means merupakan algoritma pembelajaran tanpa pengawasan yang dapat mengelompokkan data ke dalam K klaster berdasarkan jarak  antara  data  dan  pusat  klaster.  algoritma  ini memiliki  keunggulan  dalam  kecepatan  dan  efisiensi dalam mengolah data yang besar. Algoritma K-Means adalah  algoritma  yang  digunakan  untuk  analisis pengelompokan  dengan  tujuan  membagi  n  objek pengamatan  ke  dalam  k  kelompok  atau  cluster. Pada algoritma  K-Means,  setiap  objek  pengamatan ditempatkan  dalam  kelompok  yang  memiliki  mean
terdekat,  dan  algoritma  melakukan  iterasi  untuk mencari pusat dari setiap kelompok dalam data [4].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan algoritma  K-Means  dalam  klasterisasi  data  obat  di apotek Kidangrangga. Dalam penelitian ini, dilakukan analisis terhadap data obat yang tersedia di apotek dan kemudian dilakukan klasterisasi menggunakan algoritma  K-Means,  dengan  adaya  penelitian  ini berharapan  dapat  mengimplementasikan  penerapan data  mining  pada  penjualan  obat  di  apotek Kidangrangga  guna  mendapatkan  sumber  informasi mengenai ketersedian stok obat yang optimal.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data
Data merupakan hasil pencatatan peneliti dalam bentuk  kata-kata  maupun  angka.  Pendapat  lain menyatakan  bahwa  data  merujuk  pada  semua  hasil pengukuran  atau  observasi  yang  telah  dicatat  untuk tujuan  tertentu.  Data  dapat  berarti  fakta  dari  objek yang diamati, baik dalam bentuk angka maupun kata- kata. Dalam konteks statistika, data merupakan fakta- fakta  yang  digunakan  sebagai  dasar  untuk  membuat kesimpulan [5].

## 2.2. Obat
Obat  adalah  zat  atau  campuran  zat,  termasuk produk biologi, yang digunakan untuk mempengaruhi atau menyelidiki sistem fisiologi atau keadaan patologi dalam  rangka  menetapkan  diagnosis,  mencegah, menyembuhkan, memulihkan, meningkatkan kesehatan, dan sebagai kontrasepsi bagi manusia [6].

## 2.3. Data Mining
Data  Mining  adalah  penerapan  otomatis  teknik analisis  data  untuk  mengungkapkan  hubungan  yang sebelumnya  tidak  terdeteksi  antara  item-item  data. Proses ini digunakan untuk menemukan pola data yang sama  dari  berbagai  bidang  seperti  keuangan,  industri ritel,  ilmu  pengetahuan,  statistik,  ilmu  kedokteran, kecerdasan buatan, dan pengelompokan data [7].
2.4. Algoritme K-Means Algoritme K-Means adalah  algoritma  yang digunakan  untuk  analisis  pengelompokan  dengan tujuan  membagi  n  objek  pengamatan  ke  dalam  k kelompok  atau  cluster.  Pada  algoritma K-Means , setiap objek pengamatan ditempatkan dalam kelompok yang memiliki mean terdekat, dan algoritma melakukan  iterasi  untuk  mencari  pusat  dari  setiap kelompok dalam data [8].
2.5. Knowledge Discovery in Database (KDD) Knowledge Discovery in Database (KDD) adalah istilah  yang  sering  digunakan  untuk  menggambarkan proses penggalian informasi yang tersembunyi dalam basis  data  besar.  Proses  KDD  meliputi  beberapa tahapan,  yaitu  pemilihan  data,  pembersihan  data, transformasi data, data mining, dan
interpretasi/evaluasi. Tahap pemilihan data melibatkan seleksi  data  dari  basis  data  operasional  dan menyimpan  data  yang  dipilih  dalam  sebuah  berkas terpisah.  Tahap  pembersihan  data  melibatkan  proses membuang  duplikasi,  memeriksa  inkonsistensi  dan kesalahan pada data [9].

## 2.6. Silhouette Coefficient
Silhouette Coefficient merupakan metode validasi  cluster  internal  yang  Metode  ini  merupakan sebuah metode evaluasi cluster yang menggabungkan metode cohessian dan  separation. Cohessian diukur dengan cara menghitung semua objek yang ada dalam suatu  cluster,  sedangkan  separation  diukur  dengan menghitung  jarak  rata-rata  antara  setiap  objek  dalam sebuah cluster dengan cluster terdekatnya. Jarak antara data dihitung menggunakan rumus euclidean distance [10].
2.7. Davies-Bouldin Index
Akurasi  diukur  menggunakan  indeks Davies- Bouldin dan  faktor  siluet.  Ini  merupakan  tanda  yang baik  dalam  pengelompokan  karena  nilai  Indeks Davies-Bouldin (DBI) mendekati 0 dan tidak negatif. Nama  ini  menggunakan  kedua  nama  tersebut,  yaitu Indeks Davies-Bouldin (DBI),  untuk  evaluasi pengelompokan.  DBI  memiliki  skema  penilaian pengelompokan internal. Skor pengelompokan dianggap  baik  atau    buruk  berdasarkan  jumlah  dan kedekatan skor pengelompokan [11].

## 2.8. R Studio
R  Studio dan  bahasa  pemrograman  R,  yang merupakan  bahasa  pemrograman  untuk  komputasi statistik dan grafik. RStudio adalah sebuah Integrated Development  Environment  (IDE)  yang  digunakan untuk  pengembangan  dan  analisis  data  dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  R.  IDE  ini menyediakan  antarmuka  pengguna  yang  intuitif  dan berbagai  fitur  yang  memudahkan  pengguna  dalam menulis,  menjalankan,  dan  menganalisis  kode  R. RStudio merupakan  perangkat  lunak  sumber  terbuka ( open-source )  dan  tersedia  dalam  beberapa  versi, termasuk RStudio Desktop , RStudio Server , RStudio Connect , dan RStudio Cloud [12] .

## 3. METODE PENELITIAN
Metodologi  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah metodologi knowledge discovery in  Database  (KDD).  Tahapan  dari  metodologi menggunakan  metode  KDD  adalah data  selection, data preprocessing, data transformation, data mining, knowledge interpretation/evaluation . Adapun tahapan KDD yang digunakan yaitu:
1. Data Selection
Pada tahap awal ini, data-data pada database akan diseleksi kemudian disimpan didalam berkas yang terpisah.
2. Pre-processing/Cleaning Tahapan berikutnya adalah melakukan pembersihan  terhadap  data-data  yang  sudah diperoleh sebelum dilakukan proses data mining.
3. Transformation
Tahapan ini merupakan suatu proses dimana akan dilakukannya transformasi atau perubahan  bentuk data  terhadap  data-data  yang  sudah  di  bersihkan sehingga  nantinya  data  tersebut  dapat  dilanjutkan ke dalam proses data mining.
4. Data Mining Di  dalam  tahapan  ini  akan  dilakukan  proses pencarian pola atau informasi dengan menggunakan metode atau teknik tertentu terhadap data-data.
5. Interpretation/Evaluation Tahap  ini  merupakan  tahap  terakhir  yang  dimana akan  dilakukannya  proses  evaluasi  terhadap  hasil dari proses data mining yang sudah dilakukan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  ini  yang  telah  dilakukan adalah  klasterisasi  data  obat  di  apotek  kidangrangga dengan menggunakan algoritma K-Means dan evaluasi klaster  internal  yaitu  Silhouette  Coefficient  dan Davies-Bouldin Index.
1. Data Selection Data Selection merupakan proses pemilihan data. Data yang diambil data list stok apotek kidangrangga setiap bulan pada tahun 2022. Pengambilan data obat ini  dikarenakan  di  dalam  data  tersebut  terdapat  data obat  yang  paling  terbaru  yang  bisa  diperoleh.  Data yang  didapat  dari  sistem  masih  dalam  bentuk  excel sehingga  perlu  dilakukan  konversi  dan  dilakukan seleksi  data  obat.  Contoh  data  obat  yang  masih berbentuk excel ditunjukkan oleh gambar 1.
Gambar 1. Contoh Data Obat
Data  yang  akan  dipilih  dari  data  list  stock opname  dengan  rentang  waktu  bulan  Januari  hingga Desember  tahun  2022  adalah  data  obat  yang  dijual pada  apotek  Kidangrangga.  Data  tersebut  akan dilakukan analisis untuk dapat memperoleh informasi dan mengelompokan data obat. Total jumlah data obat dari bulan Januari hingga Desember adalah sebanyak 5.988  data  yang  terbagi  ke  dalam  499  jenis  obat berdasarkan  rekapan  bulanan.  Selanjutnya  dilakukan analisis  atau  pendeskripsian  pada  data  dengan mendeskripsikan format serta keterangan atribut yang
merujuk  pada  informasi  dari  data  obat.  Data dideskripsikan  menjadi  atribut,  tipe  data,  dan keterangan. Contoh tabel jenis atribut dan keterangannya ditunjukan pada tabel 1.
Tabel 1. Jenis Atribut dan Keterangannya Atribut Tipe Data Keterangan Kode Numerik Menunjukan kode obat Nama Obat Nominal Menunjukan nama obat Unit Nominal Keterangan jenis satuan pada obat Harga Jual Numerik Harga jual perobat Kurs Nominal Mata uang Dept Nominal Supplier obat Quantity Numerik Satuan obat

## 2. Data Preprocessing/Cleaning
Setelah  proses  pengumpulan  data  obat  tahapan selanjutnya  yaitu  data  prepocessing  pada  tahap  ini dilakukan  proses  pembersihan  pada  data  obat  yang menjadi  fokus  penelitian.  Terdapat  beberapa  tahap dalam cleaning yaitu tahap penggabungan data, tahap pemeriksaan  missing  value,  dan  tahap  penghapusan data-data  yang  tidak  di  perlukan.  Berikut  contoh gambar  hasil  dari preprocesing ditunjukan  pada gambar 2.
Gambar 2. Hasil Preprocessing
Dalam proses gambar 2. diatas, atribut yang tidak relevan  dan  tidak  konsisten  juga  akan  dibuang. Penggabungan  data  obat  ini  didasarkan  pada pemakaian  obat  atau  jumlah  obat  yang  keluar (Qty_keluar)  serta  nama  obat.  Serta  dilakukan penghapusan beberapa atribut yaitu atribut kode, unit, harga  jual,  kurs,  dan  dept.  Atribut  tersebut  dihapus karena  dianggap  tidak  relevan  dengan  penelitian. Tujuan  dari  langkah  ini  adalah  agar  hasil  klasterisasi dapat  mencapai  hasil  yang  maksimal  dalam mengelompokkan  data  obat  berdasarkan  pemakaian obat.  Hasil  dari  penggabungan  data  obat  tersebut terlihat dalam gambar 2, dengan total 5.988 data obat. Data obat yang berhasil digabungkan.
3. Transformation Data
Transformasi data
merupakan proses pengubahan  data  ke  dalam  suatu  format  sehingga dapat  dilanjutkan  ke  dalam  proses  data  mining.  Data yang  sudah  di  bersihkan  kemudian  dilakukan transformasi  data  terlebih  dahulu  sebelum  masuk  ke tahap  data  mining.  Adapun  proses  transformasi  data yang  akan  dilakukan  adalah  menggunakan  fungsi penskalaan  (scale)  yang  mana  nilai  dari  masing- masing  jumlah  penjualan  pada  tiap  bulan  akan dilakukan penskalaan agar tidak terdapat rentang nilai yang  terlalu  jauh  yang  dapat  mempengaruhi  kualitas cluster. Berikut contoh gambar hasil dari Transformation Data ditunjukan pada gambar 3.
Gambar 3. Hasil Transformation Data obat
Proses  transformasi  menggunakan  fungsi  scale dilakukan hanya pada tabel yang bersifat numerik.

## 4. Data Mining
Tahap  Data  Mining  akan  dilakukan  proses pengolahan  data  dan  pencarian  pola  atau  informasi menggunakan teknik clustering dengan menggunakan algoritme K-Means dan Pengolahan data menggunakan  software  R  studio.  Sebelum  masuk  ke dalam proses data mining, dilakukan pencarian jumlah cluster  optimal  menggunakan  grafik silhouette coefficient .  Berdasarkan  grafik  dapat  dilihat  pada gambar 4 bahwa cluster optimal terletak pada titik C=2 yang artinya cluster dinyatakan optimal jiga dibagi ke dalam 2 cluster.
Gambar 4. Grafik Cluster Optimal
Setelah  mengetahui  jumlah  cluster  optimal tahapan selanjutnya adalah proses data mining dengan menggunakan algoritma k-means.

## Gambar 5. Visualisasi Cluster C1 dan C2
Hasil  clustering  disajikan  dalam  bentuk  tabel agar  lebih  mudah  dianalisis  dan  dipahami.  Berikut contoh  tabel  hasil  klastering  penjualan  tinggi  dan rendah ditunjukan pada tabel 2.
Tabel 2. Contoh Hasil Klastering Penjualan Tinggi Dan Rendah C1 C2 ACYCLOVIR CREAM 5 GR (FM) ACIFAR SALEP APOLAR CREAM 10 GR ACLOVIR KRIM 5 GR BACTODERM 5GR ACYCLOVIR 5%  5 GR BAYCUTEN - N CREAM 5 GR ACYCLOVIR CREAM 5 GR (KF) BENZOLAC 2,5 % CREAM  5 GR ALBOTHYL CONC 10 ML BERSOL CREAM 15 GR ALBOTHYL CONC 5ML BORAGINOL N KRIM 15 ALOCLAIR PLUS GEL CENTABIO CR 20GR ALOCLAIR PLUS MOUTHWASH CLOBETASOL CR 10GR ALOCLAIR PLUS ORAL RINSE 60 ML DERMATIX ACNE SPOT CARE ALOCLAIR SPRAY 15ML DERMATIX ULTRA 5 GR GEL APOLAR - N CREAM 10 GR DESOLEX CREAM 10 GR BACTODERM 10GR DIPROSONE- OV CREAM 5 GR BENOSON - G CREAM 10 GR FLAMAR GEL BENOSON - M CREAM 5 GR FLUCORT N CREAM 5GR BENOSON - N CREAM 15 GR FUTADERM OINT BENOSON - N CREAM 5 GR GARAMYCIN CREAM 5 GR BENOSON CREAM 5GR GENALTEN SK BENZOLAC 5 % CREAM 5 GR GENTASOLON CREAM 5 GR BENZOLAC CL CREAM IFLACORT CR 5GR BERSOL CREAM 5 GR
Setelah  data  dikelompokkan  ke  dalam  tabel  dengan atribut  C1  dan  C2,  langkah  selanjutnya  adalah
pelabelan  yang  didasarkan  pada  karakteristik  cluster. Berikut  gambar  karakteristik  dari  cluster  yang  telah terbentuk ditunjukan pada gambar 6.
Gambar 6. Hasil penentuan Cluster
Berdasarrkan data diatas dapat diambil kesimpulan bahwa cluster 1 merupakan cluster dengan tingkat  penjualan  rendah  karena  memiliki  rata-rata yang  rendah.  Sedangkan  cluster  2  merupakan  cluster dengan tingkat penjualan tinggi karena memiliki rata- rata yang tinggi.
5. Knowledge Interpretation/Evaluation
Pada  tahap terakhir  ini  hasil  dari  proses  mining akan divisualisasikan kedalam bentuk grafik. Adapun evaluasi  dilakukan  dengan  menggunakan  validasi cluster  menggunakan  Davies  Bouldin  Index  (DBI). Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  evaluasi  untuk mengukur  hasil  atau  kualitas  klasterisasi  yang  telah dilakukan.  Berikut  hasil  tabel  nilai  evaluasi cluster DBI ditunjukan pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Nilai Ealuasi Cluster DBI
Jumlah Cluster Nilai DBI 2 0.8148198 3 2.923235 4 2.804235 5 2.74096 6 2.713477 7 2.670065 8 2.599761 9 2.472374 10 2.45956
Berdasarkan  nilai  DBI  pada  masing-masing cluster dapat dilihat bahwa   nilai DBI yang mendekati paling  rendah  dan  mendekati  0  terletak  pada  C=2. Maka  dari  itu  cluster  C=2  berdasarkan silhouette coefficient dan pengujian nilai DBI merupakan jumlah cluster yang paling optimal.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN .
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  yaitu klasterisasi  data  obat  menggunakan  data  dari  apotek kidangrangga maka terdapat beberapa hal yang dapat disimpulkan yaitu Algoritme K-Means dapat diimplemetasikan  dengan  baik  untuk  melakukan klasterisasi  data  obat  dengan  metode  KDD  dan software  excel,  R  Studio  serta  menggunakan  bahasa pemrograman  R.  Hasil  dari  klasterisasi  dengan menggunakan K-Means mengelompokkan obat menjadi  2  klaster,  klaster  1  dengan  anggota  81  data obat yang memiliki label penjualan rendah, sedangkan klaster 2 terdiri dari 418 data obat yang memiliki label penjualan tinggi. Hasil klasterisasi dengan
menggunakan  algoritme  K-Means  dievaluasi  dengan menggunakan davies  bouldint  index dan  grafik silhouete  coefficient dan  menghasilkan  titik  klaster optimal  di  C=2  dengan  nilai  DBI  0.8148198.  Saran untuk penelitian ini, Untuk mencapai hasil klasterisasi yang lebih optimal, diperlukan penggunaan algoritma- algoritma terbaik yang tersedia. Selain itu, peningkatan kualitas klasterisasi dapat dicapai dengan memperluas jumlah data yang digunakan dalam proses klasterisasi. Dengan menambah data, model akan lebih akurat  dalam  mengidentifikasi  pola  dan  hubungan antara entitas.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  R.  Nugroho,  I.  E.  Hendrawan,  and  P.  P. Purwantoro,  “Penerapan  Algoritma  K-Means Untuk Klasterisasi Data Obat Pada Rumah Sakit ASRI,” Nuansa Inform. , vol. 16, no. 1, pp. 125– 133, 2022, doi: 10.25134/nuansa.v16i1.5294.
[2]  W.  Purba,  W.  Siawin,  and  .  H.,  “Implementasi Data  Mining  Untuk  Pengelompokkan  Dan Prediksi Karyawan Yang Berpotensi Phk Dengan Algoritma K-Means Clustering,” J. Sist. Inf. dan Ilmu Komput. Prima(JUSIKOM PRIMA) , vol. 2,
no. 2, pp. 85–90, 2019, doi: 10.34012/jusikom.v2i2.429.
[3]  M.  Herviany,  S.  Putri  Delima,  T.  Nurhidayah, and  K.  Kasini,  “Perbandingan  Algoritma  K- Means  dan  K-Medoids  untuk  Pengelompokkan Daerah  Rawan  Tanah  Longsor  Pada  Provinsi Jawa Barat,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 34–40, 2021, doi: 10.57152/malcom.v1i1.60.
[4]  N.  Nurahman,  A.  Purwanto,  and  S.  Mulyanto, “Klasterisasi  Sekolah  Menggunakan  Algoritma K-Means  berdasarkan  Fasilitas,  Pendidik,  dan Tenaga Pendidik,” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 21, no. 2, pp.
337–350,
2022, doi:
10.30812/matrik.v21i2.1411.
[5]  Makbul,  “Metode  Pengumpulan  Data  Dan Instrumen Penelitian,” Skripsi , no. 2, p. 6, 2021.
[6]  H. Hairunnisa, “Sulitnya Menemukan Obat Baru di Indonesia,” Farmasetika.com (Online) , vol. 4,
no.
1, p. 16, 2019, doi:
10.24198/farmasetika.v4i1.22517.
[7]  J.  Han,  J.  Pei,  and  M.  Kamber, Data  mining: concepts and techniques . Elsevier, 2011.
[8]  A.  Nur  Khormarudin,  “Teknik  Data  Mining: Algoritma  K-Means  Clustering,” J.  Ilmu Komput. ,  pp.  1–12,  2016,  [Online].  Available: https://ilmukomputer.org/category/datamining/
[9]  R.  H.  I.  Risa  Helilintar,  Intan  Nur  Farida, “Penerapan metode k-means clustering pada data penerimaan  mahasiswa  baru.,” Senat.  Semin. Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komun.  Progr.  Stud. Tek. Inform. - Univ. pgri madiun . H. I. , vol. 14. 14– 20, p. 48, 2018, [Online]. Available: https://doc- pak.undip.ac.id/8488/1/Impression  Management Pustakawan  Dinas  Kearsipan  dan  Perpustakaan
Provinsi Jawa Tengah.pdf
[10]  S.  Paembonan  and  H.  Abduh,  “Penerapan Metode  Silhouette  Coefficient  untuk  Evaluasi Clustering  Obat,” PENA  Tek.  J.  Ilm.  Ilmu-Ilmu Tek. ,  vol.  6,  no.  2,  p.  48,  2021,  doi: 10.51557/pt_jiit.v6i2.659.
[11]  Abdussalam  Amrullah,  Intam  Purnamasari, Betha Nurina Sari, Garno, and Apriade Voutama, “Analisis  Cluster  Faktor  Penunjang  Pendidikan Menggunakan Algoritma K-Means (Studi Kasus:
Kabupaten Karawang),” J. Inform. dan Rekayasa Elektron. , vol. 5, no. 2, pp. 244–252, 2022, doi:
10.36595/jire.v5i2.701.
[12]  R.  P.  Primanda,  A.  Alwi,  and  D.  Mustikasari, “DATA MINING SELEKSI

## SISWA
BERPRESTASI UNTUK MENENTUKAN
KELAS UNGGULAN MENGGUNAKAN METODE  K-MEANS  CLUSTERING  (Studi Kasus di MTS Darul Fikri ),” Komputek , vol. 5, no. 1, p. 88, 2021, doi: 10.24269/jkt.v5i1.686.