ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 340-354 E-ISSN 2503-2933

## Klasterisasi Kepadatan Pegawai Dengan Metode K-Means

## Untuk Prediksi Kebutuhan CASN Instansi Pemerintah
Wahyu Cesar* 1 , Riki Ramdani Saputra 2 , Arief Wibowo 3 1,2,3 Program Studi Magister Ilmu Komputer, Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur Jl. Ciledug Raya, Petukangan Utara, Jakarta Selatan, 12260, Indonesia
e-mail: * 1 2111601379@student.budiluhur.ac.id , 2 2111601882@student.budiluhur.ac.id ,
3 arief.wibowo@budiluhur.ac.id

## Abstrak
Peleburan  beberapa  instansi  pemerintah  menjadi  satu  mengakibatkan  terjadinya kolaborasi pegawai. Keleluasaan pegawai memilih unit kerja baru yang sesuai kualifikasi dan domisili  mengakibatkan  ketimpangan  distribusi  pegawai.  Penerimaan  CASN  (Calon  Aparatur Sipil  Negara)  merupakan  salah  satu  upaya  menutupi  kekurangan  pegawai  agar  jumlahnya proporsional  sesuai  dengan  kebutuhan  unit  kerja.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  melakukan klasterisasi  kepadatan  pegawai  pada  instansi  pemerintah  dengan  algoritma  K-Means menggunakan  atribut  jumlah  pegawai  sesuai  kualifikasi  dan  pegawai  usia  mendekati  masa pensiun, sehingga dapat diklasterisasi unit kerja dari yang padat hingga kekurangan pegawai. Algoritma  K-Means  adalah  suatu  metode  Data  Mining  yang  melakukan  proses  pemodelan tanpa  pengawasan  (unsupervised)  dan  merupakan  salah  satu  metode  yang  melakukan pengelompokan data dengan sistem partisi. Pada penelitian ini klasterisasi kepadatan pegawai dibentuk dalam 4 Cluster (k=4) yaitu C1 (Padat), C2 (Sedang), C3 (Kurang), dan C4 (Sangat Kurang).  Pengujian  klasterisasi  menggunakan  software  RapidMiner  dengan  metode  Davies Bouldin  Index  (DBI)  dihasilkan  nilai  ketepatan  0,299.  Hasil  klasterisasi  kepadatan  pegawai dari 84 unit kerja pada suatu instansi pemerintah didapatkan 19 unit kerja anggota klaster C4 yang  sangat  kekurangan  pegawai.  Hasil  klasteriasi  ini  dapat  digunakan  untuk  mendukung pengambilan keputusan dalam memprediksi kebutuhan CASN pada instansi pemerintah.
Kata kunci — klasterisasi, K-Means , Davies Bouldin Index , Data Mining

## Abstract
Merging several government agencies into one resulted in employee collaboration. The freedom for employees to choose a new work unit that matches their qualifications and domicile results  in  an  unequal  distribution  of  employees.  Acceptance  of  CASN  (Prospective  State  Civil Apparatus) is one of the efforts to cover the shortage of staff so that the number is proportional to  the  needs  of  the  work  unit.  The  purpose  of  this  research  is  to  cluster  employee  density  in government  agencies  with  the  K-Means  algorithm  using  the  attributes  of  the  number  of employees according to qualifications and employees approaching retirement age, so that work units  can  be  clustered  from  overcrowded  to  understaffed.  The  K-Means  algorithm  is  a  data mining method that performs an unsupervised modeling process and is a method for grouping data  with  a  partition  system.  In  this  study,  employee  density  clustering  was  formed  into  4 clusters  (k  =  4),  namely  C1  (Dense),  C2  (Moderate),  C3  (Less),  and  C4  (Very  Less). Clusterization  testing  using  the  RapidMiner  software  with  the  Davies  Bouldin  Index  (DBI) method resulted in an accuracy value of 0.299. The results of the clustering of employee density from  84  work units in  a  government  agency  found that  19  work  units  belonging  to  cluster  C4 were  severely  understaffed.  The  results  of  this  clustering  can  be  used  to  support  decision making in predicting CASN needs in government agencies.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 340-354 E- ISSN 2503-2933 341
Wahyu , et., al [ Klasterisasi Kepadatan Pegawai Dengan Metode K-Means Untuk Prediksi Kebutuhan CASN Instansi Pemerintah] ear, implies research results (First Author)
Keywords — clustering, K-Means, Davies Bouldin Index, Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
umber  daya  manusia  (SDM)  memiliki  peran  penting  dalam  kemajuan  sebuah  organisasi, termasuk organisasi pada Instansi Pemerintah. Untuk dapat menjawab tuntutan masyarakat dalam melakukan pelayanan publik. Dalam Undang-Undang Nomor 5 Tahun 2014 tentang Aparatur  Sipil  Negara  (ASN)  telah  disebutkan  bahwa  Pegawai  ASN  merupakan  unsur  utama dalam mewujudkan tujuan nasional yang tercantum dalam pembukaan UUD 1945. Dalam UU ASN tersebut juga disebutkan bahwa Pegawai ASN memiliki tugas untuk melaksanakan tugas pelayanan  publik,  tugas  pemerintahan,  dan  tugas  pembangunan  tertentu  untuk  meningkatkan kesejahteraan  dan  kemakmuran  seluruh  masyarakat  [1].  Seiring  dengan  adanya  perampingan birokrasi  dalam  era  reformasi  birokrasi,  menjadi  salah  satu  hal  penting  serta  menuai  beberapa polemik  ditengah-tengah  masyarakat  apalagi  dalam  pelaksanaan  pemerintahan,  adanya perampingan  instansi  pemerintah  maupun  jabatan  Aparatur  Sipil  Negara  (ASN)  ini  dianggap dapat mendorong efesiensi anggaran serta memaksimalkan kinerja ASN yang berkompeten [2].
Dampak peleburan beberapa instansi pemerintah menjadi satu lembaga mengakibatkan terjadinya  kolaborasi  SDM.  Di  awal  pembentukan  organisasi  instansi,  pegawai  diberikan keleluasaan  untuk  memilih  unit  kerja  ataupun  lokasi  kerja  yang  paling  sesuai  untuk  dirinya. Tidak sedikit dari data hasil pemetaan didapatkan adanya beberapa pegawai yang lebih memilih lokasi  kerja  yang  dekat  dengan  tempat  tinggal  (domisili)  meskipun  bidang  kerja  yang  ada dilokasi kerja tersebut kurang sesuai dengan kompetensi maupun kualifikasi bidang pendidikan yang ditempuh [3]. Oleh karena itu, Biro Kepegawaian pada suatu instansi pemerintah bertugas untuk  memetakan  penempatan  pegawai agar jumlahnya  proporsional  sesuai  dengan  kebutuhan unit  kerja  merupakan  masalah  utama  yang  harus  dihadapi  akibat  dari  perampingan  atau peleburan  instansi  pemerintah.  Penerimaan  CASN  (Calon  Aparatur  Sipil  Negara)  yang dilakukan Biro Kepegawaian merupakan salah satu upaya untuk menutupi kekurangan pegawai di setiap unit kerja.
Salah  satu  faktor  dominan  alasan  sebagian  besar  ASN  di  Indonesia  tidak  efektif  dan belum  memberikan  kontribusi  yang  optimal,  khususnya  dalam  memberikan  pelayanan  kepada masyarakat  yaitu,  karena  kebijakan  pengadaan  CASN  di  lingkungan  instansi  pemerintah  di masa  lalu  tidak  berdasarkan  perencanaan  analisa  kebutuhan  unit  kerja,  tetapi  lebih  didasarkan pada  faktor  kepentingan  politik  dan  kekuasaan  ataupun  hanya  berdasarkan  analisis  SWOT dalam penyelenggaraan Pengadaan CASN seperti pada penelitian Janry (2008) [4] dengan judul “Strategi Pengadaan Calon Pegawai Negeri Sipil Yang Berkualitas”. Hingga penelitian saat ini yang  menggunakan  teknologi  algoritma Data  Mining oleh  Rendra  (2014)  [5]  yang  berjudul “Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Seleksi  Penerimaan  Calon  Pegawai  Negeri  Sipil  2014 Menggunakan  Algoritma  Decision  Tree  C4.5”  dan  penelitian  oleh  Rado  (2017)  [6]  yang berjudul  “Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Seleksi  Penerimaan  Calon  Pegawai  Negeri  Sipil Tahun  2017  Menggunakan  Metode Naïve  Bayes ”.  Ketiga  penelitan  tersebut  lebih  menitik beratkan pada proses Seleksi Penerimaan CASN, padahal permasalahan ketimpangan distribusi pegawai yang tidak merata pada suatu instansi pemerintah akibat terdampak perampingan atau peleburan  organisasi  masih  belum  terselesaikan,  sehingga  bisa  jadi  CASN  yang  telah  direkrut tersebut  tidak  ditempatkan  pada  unit  kerja  yang  tepat  (unit  kerja  yang  sangat  membutuhkan tambahan  pegawai).  Oleh  karena  itu  maka  penulis  bertujuan  melakukan  penelitian  terkait klasterisasi  kepadatan  pegawai  pada  suatu  instansi  pemerintah  dengan  algoritma K-Means Clustering, yang menggunakan atribut data jumlah pegawai sesuai kualifikasi dan data pegawai
S
342 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 340-354 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x, Nopage–end_page
usia  mendekati  masa  pensiun  di  setiap  unit  kerja,  agar  dapat  diklasterisasi  kepadatan  pegawai ASN  di  suatu  instansi  pemerintah  dari  klaster  yang  terpadat  hingga  klaster  yang  sangat kekurangan pegawai, sehingga berdasarkan hasil penelitian tersebut maka dapat diprediksi atau dipetakan  jumlah  kebutuhan  pegawai  di  setiap  unit  kerja  yang  bermanfaat  untuk  menentukan jumlah formasi penerimaan CASN.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  penulis  menggunakan  metode  penelitian  klasterisasi  berbasis algoritma K-Means  Clustering untuk  melakukan  klasterisasi  kepadatan  pegawai  di  unit  kerja pada suatu instansi pemerintah [7]. Klasterisasi dibentuk berdasarkan data jumlah pegawai yang sesuai  kualifikasi  dan  data  jumlah  pegawai  yang  usianya  mendekati  masa  pensiun  (kurang produktif),  sehingga  dapat  digunakan  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  dalam memprediksi kebutuhan formasi penerimaan CASN pada instansi pemerintah. Adapun diagram alur tahapan penelitian ini yaitu seperti terlihat pada Gambar 1 .
Gambar 1  Diagram Alur Tahapan Penelitian
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 340-354 E- ISSN 2503-2933 343
Wahyu , et., al [ Klasterisasi Kepadatan Pegawai Dengan Metode K-Means Untuk Prediksi Kebutuhan CASN Instansi Pemerintah] ear, implies research results (First Author)

## 2.1   Identifikasi Masalah
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  mendeskripsikan  masalah,  menganalisa  masalah  serta memahami  masalah  tersebut  sehingga  didapatkan  solusi  dan  penyelesaian  masalah. Permasalahan  pada  penelitian  ini  yaitu  terjadi  karena  adanya  peleburan  beberapa  instansi pemerintah manjadi satu yang mengakibatkan terjadinya kolaborasi pegawai dari instansi lama ke instansi baru yang terdistribusi tidak merata. Sehingga permasalahan ketimpangan distribusi pegawai ini perlu dicarikan solusinya.

## 2.2   Menetapkan Tujuan Penelitian
Salah  satu  solusi  memenuhi  kebutuhan  pegawai  di  setiap  unit  kerja  adalah  melalui penerimaan CASN, namun dibutuhkan analisa untuk mengklasterisasi kepadatan pegawai agar dapat  diprediksi  kebutuhan  formasi  penerimaan  CASN  yang  proporsional  sesuai  dengan kebutuhan  unit  kerja.  Oleh  sebab  itu,  penulis  menetapkan  tujuan  penelitian  ini  adalah melakukan klasterisasi kepadatan pegawai pada instansi pemerintah dengan algoritma K-Means menggunakan  atribut  jumlah  pegawai  sesuai  kualifikasi  dan  pegawai  usia  mendekati  masa pensiun, sehingga dapat diklasterisasi kepadatan unit kerja dari kelompok yang terpadat hingga kelompok yang kekurangan pegawai.

## 2.3 Mempelajari Literatur
Pada  tahap  ini  penulis  melakukan  studi  literatur  terkait  data  pemetaan  pegawai  pada suatu  instansi  pemerintah  dan  terkait  penggunaan  algoritma K-Means  Clustering untuk menentukan  jumlah  klaster  dan  nilai Centroid awal.  Selain  itu  penulis  juga  mempelajari penggunaan software RapidMiner  untuk  uji  evaluasi Cluster menggunakan  metode Davies- Bouldin Index (DBI).

## 2.4   Pre-processing Data
Pre-processing merupakan salah satu tahapan dalam melakukan Data Mining , sebelum menuju ke tahap pengolahan data. Tahapan ini dilakukan dengan tujuan untuk  menghilangkan beberapa  permasalahan  yang  dapat  mengganggu  saat  pemrosesan  data  [8]. Data  mentah  yang akan  diproses  pada  umumnya  memiliki  inkonsistensi,  seperti  data  yang  acak  dan  mengalami pengurangan atau bahkan kehilangan nilai. Pre-processing data merupakan solusi membuat data sesuai  dengan  yang  diharapkan  dalam  pemrosesan  data.  Tahapan  dalam  pre-processing  antara lain:  Pembersihan  Data,  Integrasi  Data,  Transformasi  Data,  dan  Pengurangan  Data  [9].  Pada tahap  ini  dilakukan  pre-processing  dataset  pemetaan  pegawai  pada  suatu  instansi  pemerintah, dengan melakukan pembersihan dan transformasi data ke dalam format data kepadatan pegawai pada setiap unit kerja berdasarkan data kolom jumlah pegawai yang sesuai kualifikasi dan data kolom jumlah pegawai yang usianya mendekati masa pensiun.

## 2.5   Mengolah Data Dengan Algoritma K-Means Clustering
Metode Data  Mining yang  pada  umumnya  digunakan  untuk Clustering data  yaitu menggunakan  algoritma K-Means [10]. Clustering merupakan  aktivitas  yang  bertujuan  untuk mengelompokkan data yang memiliki kemiripan antara satu data dengan data lainnya ke dalam sebuah klaster sehingga data dalam satu klaster memiliki tingkat kemiripan yang maksimum dan data  antar  klaster  memiliki  kemiripan  yang  minimum  [11]. K-Means menambang  data  tanpa proses pengawasan (unsupervised) dan memiliki kecepatan pengolahan data yang cukup tinggi. Jumlah  cluster  pada K-Means ditentukan  dia  awal  oleh  pengguna  dan  algoritma  ini  sensitif terhadap nilai Centroid awal [12]. K-Means Clustering merupakan salah satu algoritma Machine Learning khususnya Unsupervised Learning yang populer digunakan. Pada algoritma ini, proses
344 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 340-354 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x, Nopage–end_page
klasterisasi  menggunakan  perhitungan  jarak  dengan  metode Euclidian  distance ,  yang  akan dikelompokan  berdasarkan  jarak  minimum  [13].  Sebelum  menggunakan  algoritma K-Means , pengguna harus mendefinisikan nilai k terlebih dahulu. Pada dasarnya, nilai k ini akan merujuk kepada jumlah Centroid (titik pusat dari setiap Cluster ). Dalam mengolah data dengan K-Means Clustering , diperlukan beberapa tahapan diantaranya adalah: 1. Penentuan nilai k atau Cluster yang akan dibuat
2. Inisialisasi nilai Centroid secara acak (random). Centroid merupakan nilai pusat dari sebuah Cluster .  Misalkan  kita  mengatur  k  =  4,  maka  akan  terbentuk  centroid  C1,  C2,  C3  dan  C4 secara random .
3. Menetapkan  setiap  data  record  ke Centroid terdekat  [14],  Tahapan  ini  akan  melakukan perhitungan jarak pada setiap data terhadap Centroid dengan rumus (1): de = √∑ (Xi-Ci)^2  (1) Keterangan: de = Jarak data ke pusat Cluster Xi = Data record ke-i Ci = Data Centroid ke-i 4. Menghitung ulang nilai Centroid dari Cluster yang baru terbentuk dengan rumus (2): Ck = 1/Nk * ∑ Xi  (2) Keterangan: Ck = Centroid baru cluster-k Xi = Data record ke-i Nk = Jumlah Data record cluster-k Proses ini dilakukan dengan menghitung nilai mean dari setiap data record di dalam Cluster tersebut menggunakan rumus (2).
5. Melakukan  iterasi  agar  kriteria Centroid terpenuhi  yaitu  nilai Centroid dan  anggota kelompok  tetap  atau  tidak  mengalami  perubahan.  Jika  pusat Cluster ( Centroid )  masih mengalami perubahan, maka proses dilanjutkan dengan mengulang langkah 3 dan 4 dengan menggunakan rumus (1) dan (2).

## 2.6   Menguji Hasil Pengolahan Data
Davies-Bouldin  Index (DBI)  adalah  suatu  nilai  ukuran  yang  digunakan  unuk menentukan  kinerja  algoritma  klasterisasi  dalam  menentukan  jumlah  klaster  yang  terbaik setelah proses pengklasteran selesai. Pendekatan DBI ini bertujuan untuk memaksimalkan jarak antara  klaster  yang  satu  dengan  klaster  yang  lain  dan  meminimalkan  jarak  antar  objek  dalam suatu  klaster.  Semakin  kecil  nilai  DBI  yang  diperoleh  (non-negatif ≥ 0)  maka  semakin  baik klaster  yang  diperoleh  dari  pengelompokkan  dengan  metode  K-Means  Clustering  yang digunakan  [15].  Menguji  hasil  pengolahan  data  bertujuan  untuk  mengkonfirmasi  keakuratan klaster  yang  dibentuk  dengan  metode  evaluasi  klaster Davies  Bouldin  Index (DBI).  Uji  ini dilakukan  untuk  dapat  memastikan  akurasi Cluster yang  terbentuk  dari  hasil  pengolahan  data sesuai dengan tujuan penelitian. Semakin kecil nilai DBI yang didapat (non-negatif >= 0), maka akan  semakin  baik  akurasi Cluster yang  diperoleh  dari  pengelompokan K-Means [16]. Pengujian ini dilakukan dengan langkah sebagai berikut:
1. Menyediakan dataset dalam bentuk excel yang akan digunakan
2. Menjalankan software RapidMiner, memasukan dataset yang akan diproses dan menentukan jumlah Cluster yang dibutuhkan
3. Membandingkan  hasil  pengelompokan  data  dan  titik Centroid yang  didapatkan  dari perhitungan manual excel dengan perhitungan menggunakan software RapidMiner.
4. Memastikan akurasi Cluster dengan melihat nilai DBI yang diperoleh (non-negatif >= 0)
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 340-354 E- ISSN 2503-2933 345
Wahyu , et., al [ Klasterisasi Kepadatan Pegawai Dengan Metode K-Means Untuk Prediksi Kebutuhan CASN Instansi Pemerintah] ear, implies research results (First Author)

## 2.7 Menyimpulkan Hasil
Kesimpulan  diambil  berdasarkan  hasil  perhitungan  algoritma K-Means  Clustering manual  menggunakan  formula excel dengan  pengujian  akurasi  Algoritma  dan Cluster menggunakan software RapidMiner,  hasil  klasterisasi  yang  didapatkan  akan  dijadikan rekomendasi dan sebagai bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1   Pre-processing Data
Tahapan  klasterisasi  data  kepadatan  pegawai  pada  penelitian  ini  diawali  dengan preprocessing data  dengan  melakukan  transformasi  dataset  yang  akan  diolah  dari data  mentah yaitu  Data  Pemetaan  pegawai  pada  suatu  instansi  pemerintah  yang  terdiri  dari  atribut  kolom data: Nama, NIP, Pangkat/Golongan, Jabatan, Penempatan Unit Kerja, Lokasi Penempatan, dan TMT Penempatan. Data Pemetaan pegawai ini ditransformasi menjadi data rekapitulasi jumlah kepadatan pegawai pada setiap unit kerja dengan atribut kolom:
1. Data jumlah pegawai yang sesuai Kualifikasi Unit Kerja 2. Data jumlah pegawai yang usianya mendekati masa pensiun (kurang produktif usia > 55 th).
Setelah  data  pemetaan  pegawai  ditransformasi,  didapatkan  data  rekapitulasi  kepadatan pegawai dari 84 unit kerja dalam sebuah instansi pemerintah yang dijadikan dataset yang akan diolah dalam penelitian ini. Berikut dataset penelitian ini disajikan dalam Tabel 1.
Tabel 1. Dataset Rekapitulasi Kepadatan Pegawai di Setiap Unit Kerja
No Satuan Kerja Jumlah Pegawai Sesuai Kualifikasi Jumlah Pegawai Usia Mendekati Masa Pensiun ( > 55 th) 1 Unit Kerja 1 54 9 2 Unit Kerja 2 81 30 3 Unit Kerja 3 30 2 4 Unit Kerja 4 113 20 5 Unit Kerja 5 44 14 6 Unit Kerja 6 59 21 7 Unit Kerja 7 68 20 8 Unit Kerja 8 109 14 9 Unit Kerja 9 76 11 10 Unit Kerja 10 35 2 11 Unit Kerja 11 68 5 12 Unit Kerja 12 63 0 13 Unit Kerja 13 49 5 14 Unit Kerja 14 210 50 15 Unit Kerja 15 88 37 16 Unit Kerja 16 110 24 17 Unit Kerja 17 121 44 18 Unit Kerja 18 49 28 19 Unit Kerja 19 64 13 20 Unit Kerja 20 91 25 21 Unit Kerja 21 109 29 22 Unit Kerja 22 104 23 23 Unit Kerja 23 147 34
346 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 340-354 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x, Nopage–end_page 24 Unit Kerja 24 220 55 25 Unit Kerja 25 158 35 26 Unit Kerja 26 153 28 27 Unit Kerja 27 119 12 28 Unit Kerja 28 69 17 29 Unit Kerja 29 40 9 30 Unit Kerja 30 48 14 31 Unit Kerja 31 104 20 32 Unit Kerja 32 7 1 33 Unit Kerja 33 36 3 34 Unit Kerja 34 102 36 35 Unit Kerja 35 76 39 No Satuan Kerja Jumlah Pegawai Sesuai Kualifikasi Jumlah Pegawai Usia Mendekati Masa Pensiun ( > 55 th) 36 Unit Kerja 36 57 13 37 Unit Kerja 37 25 8 38 Unit Kerja 38 62 17 39 Unit Kerja 39 92 18 40 Unit Kerja 40 93 24 41 Unit Kerja 41 27 10 42 Unit Kerja 42 89 27 43 Unit Kerja 43 12 9 44 Unit Kerja 44 45 32 45 Unit Kerja 45 126 37 46 Unit Kerja 46 67 30 47 Unit Kerja 47 104 16 48 Unit Kerja 48 28 0 49 Unit Kerja 49 158 36 50 Unit Kerja 50 49 1 51 Unit Kerja 51 51 13 52 Unit Kerja 52 23 2 53 Unit Kerja 53 23 4 54 Unit Kerja 54 30 0 55 Unit Kerja 55 30 8 56 Unit Kerja 56 80 8 57 Unit Kerja 57 186 31 58 Unit Kerja 58 60 6 59 Unit Kerja 59 52 13 60 Unit Kerja 60 32 6 61 Unit Kerja 61 51 10 62 Unit Kerja 62 100 21 63 Unit Kerja 63 71 6 64 Unit Kerja 64 73 9 65 Unit Kerja 65 64 4 66 Unit Kerja 66 116 35 67 Unit Kerja 67 52 14 68 Unit Kerja 68 31 7
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 340-354 E- ISSN 2503-2933 347
Wahyu , et., al [ Klasterisasi Kepadatan Pegawai Dengan Metode K-Means Untuk Prediksi Kebutuhan CASN Instansi Pemerintah] ear, implies research results (First Author) 69 Unit Kerja 69 66 3 70 Unit Kerja 70 26 9 71 Unit Kerja 71 54 12 72 Unit Kerja 72 31 11 73 Unit Kerja 73 49 9 74 Unit Kerja 74 43 13 75 Unit Kerja 75 102 56 76 Unit Kerja 76 21 8 77 Unit Kerja 77 40 10 78 Unit Kerja 78 84 31 79 Unit Kerja 79 68 29 80 Unit Kerja 80 89 25 81 Unit Kerja 81 131 42 82 Unit Kerja 82 63 24 83 Unit Kerja 83 69 15 84 Unit Kerja 84 108 46

## 3.2   Pengolahan Data dengan Algoritma K-Means Clustering
Tahap awal  pengolahan  data  dengan  metode K-Means adalah  menentukan nilai k  atau Cluster yang  akan  dibuat,  yaitu  dengan  nilai  k  =  4  (dibentuk  dalam  4 Cluster )  untuk mengklasterisasi  kepadatan  pegawai  dari  setiap  unit  kerja  dengan Cluster antara  lain:  padat (C1),  sedang  (C2),  kurang  (C3),  dan  sangat  kurang  (C4).  Penulis  juga  menentukan  nilai Centroid awal  secara  acak  ( random )  untuk  C1,  C2,  C3,  dan  C4.  Dalam  hal  ini  penulis menentukan  nilai Centroid awal  diambil  secara  urut  dari  nilai  terbesar  hingga  terkecil  seperti yang disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Penentuan Data Centroid Awal
Pengolahan  data  dilanjutkan  dengan  melakukan  perhitungan  jarak  terdekat  data terhadap Centroid awal dengan menggunakan rumus (1) untuk iterasi ke-1, maka setelah diolah didapatkan data seperti yang disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Pengelompokan Data pada Iterasi ke-1
Satuan Kerja C1 C2 C3 C4 Jarak Terdekat Hasil Unit Kerja 1 114,127 54,918 10,77 42,19 10,77 C3 Unit Kerja 2 81,271 21,024 40,719 73,389 21,024 C2 Unit Kerja 3 138,924 79,177 17,804 18,248 17,804 C3 Unit Kerja 4 57,628 23,022 69,354  102,108 23,022 C2 Unit Kerja 5 121,491 61,327 1 33,242 1 C3 Unit Kerja 6 105,005 44,777 17 49,649 17 C3 Cluster Jumlah Pegawai Sesuai Kualifikasi Jumlah Pegawai Usia Mendekati Masa Pensiun ( > 55 th) C1 158 56 C2 100 39 C3 44 13 C4 12 5
348 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 340-354 E-ISSN 2503-2933
Unit Kerja 7 96,933 37,216 25 57,974 25 C3 Unit Kerja 8 64,537 26,571 65,008 97,417 26,571 C2 Unit Kerja 9 93,536 36,878 32,062 64,281 32,062 C3 Unit Kerja 10 134,332 74,793 14,213 23,195 14,213 C3 Unit Kerja 11 103,446 46,69 25,298 56 25,298 C3 Unit Kerja 12 110,277 53,759 23,022 51,245 23,022 C3 Unit Kerja 13 120,341 61,294 9,434 37 9,434 C3 Unit Kerja 14 52,345  110,549  170,074  203,049 52,345 C1 Unit Kerja 15 72,533 12,166 50,12 82,462 12,166 C2 Unit Kerja 16 57,689 18,028 66,91 99,825 18,028 C2 Unit Kerja 17 38,897 21,587 83,006  115,767 21,587 C2 Unit Kerja 18 112,539 52,173 15,811 43,566 15,811 C3 Unit Kerja 19 103,368 44,407 20 52,612 20 C3 Unit Kerja 20 73,824 16,643 48,508 81,492 16,643 C2 Unit Kerja 21 55,946 13,454 66,94 99,925 13,454 C2 Unit Kerja 22 63,285 16,492 60,828 93,744 16,492 C2 Unit Kerja 23 24,597 47,265  105,119 138,08 24,597 C1 Unit Kerja 24 62,008  121,062  180,942  213,925 62,008 C1 Unit Kerja 25 21 58,138  116,103 149,05 21 C1 Unit Kerja 26 28,443 54,129  110,027  142,864 28,443 C1 Unit Kerja 27 58,796 33,015 75,007  107,229 33,015 C2 Unit Kerja 28 97,17 38,013 25,318 58,249 25,318 C3 Unit Kerja 29 127,016 67,082 5,657 28,284 5,657 C3 Unit Kerja 30 117,745 57,697 4,123 37,108 4,123 C3 Unit Kerja 31 64,9 19,416 60,407 93,215 19,416 C2 Unit Kerja 32 160,705  100,464 38,897 6,403 6,403 C4 Unit Kerja 33 133,015 73,43 12,806 24,083 12,806 C3 Satuan Kerja C1 C2 C3 C4 Jarak Terdekat Hasil Unit Kerja 34 59,464 3,606 62,394 95,189 3,606 C2 Unit Kerja 35 83,744 24 41,231 72,471 24 C2 Unit Kerja 36 109,772 50,249 13 45,706 13 C3 Unit Kerja 37 141,397 81,154 19,647 13,342 13,342 C4 Unit Kerja 38 103,619 43,909 18,439 51,42 18,439 C3 Unit Kerja 39 76,158 22,472 48,26 81,049 22,472 C2 Unit Kerja 40 72,45 16,553 50,22 83,199 16,553 C2 Unit Kerja 41 138,842 78,549 17,263 15,811 15,811 C4 Unit Kerja 42 74,847 16,279 47,127 80,081 16,279 C2 Unit Kerja 43 153,379 92,973 32,249 4 4 C4 Unit Kerja 44 115,521 55,444 19,026 42,638 19,026 C3 Unit Kerja 45 37,216 26,077 85,44  118,406 26,077 C2 Unit Kerja 46 94,641 34,205 28,601 60,415 28,601 C3 Unit Kerja 47 67,201 23,345 60,075 92,655 23,345 C2 Unit Kerja 48 141,549 81,884 20,616 16,763 16,763 C4 Unit Kerja 49 20 58,078  116,297  149,255 20 C1 Unit Kerja 50 122,09 63,6 13 37,216 13 C3 Unit Kerja 51 115,317 55,471 7 39,812 7 C3
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 340-354 E- ISSN 2503-2933 349
Wahyu , et., al [ Klasterisasi Kepadatan Pegawai Dengan Metode K-Means Untuk Prediksi Kebutuhan CASN Instansi Pemerintah] ear, implies research results (First Author) Unit Kerja 52 145,399 85,428 23,707 11,402 11,402 C4 Unit Kerja 53 144,669 84,581 22,847 11,045 11,045 C4 Unit Kerja 54 139,714 80,131 19,105 18,682 18,682 C4 Unit Kerja 55 136,704 76,557 14,866 18,248 14,866 C3 Unit Kerja 56 91,586 36,892 36,346 68,066 36,346 C3 Unit Kerja 57 37,537 86,371  143,136  175,932 37,537 C1 Unit Kerja 58 110,018 51,856 17,464 48,01 17,464 C3 Unit Kerja 59 114,39 54,589 8 40,792 8 C3 Unit Kerja 60 135,558 75,584 13,892 20,025 13,892 C3 Unit Kerja 61 116,469 56,939 7,616 39,319 7,616 C3 Unit Kerja 62 67,742 18 56,569 89,443 18 C2 Unit Kerja 63 100,344 43,932 27,893 59,008 27,893 C3 Unit Kerja 64 97,129 40,361 29,275 61,131 29,275 C3 Unit Kerja 65 107,424 50,21 21,932 52,01 21,932 C3 Unit Kerja 66 46,957 16,492 75,286 108,24 16,492 C2 Unit Kerja 67 114,018 54,12 8,062 41 8,062 C3 Unit Kerja 68 136,125 76,059 14,318 19,105 14,318 C3 Unit Kerja 69 106,174 49,518 24,166 54,037 24,166 C3 Unit Kerja 70 140,118 79,85 18,439 14,56 14,56 C4 Unit Kerja 71 112,925 53,339 10,05 42,579 10,05 C3 Unit Kerja 72 134,737 74,465 13,153 19,925 13,153 C3 Unit Kerja 73 118,701 59,169 6,403 37,216 6,403 C3 Unit Kerja 74 122,776 62,65 1 32,016 1 C3 Unit Kerja 75 56 17,117 72,201  103,446 17,117 C2 Unit Kerja 76 145,165 84,865 23,537 9,487 9,487 C4 Unit Kerja 77 126,649 66,641 5 28,443 5 C3 Unit Kerja 78 78,109 17,889 43,863 76,551 17,889 C2 Unit Kerja 79 93,963 33,526 28,844 60,926 28,844 C3 Unit Kerja 80 75,644 17,804 46,573 79,555 17,804 C2 Unit Kerja 81 30,414 31,145 91,706  124,619 30,414 C1 Unit Kerja 82 100,245 39,925 21,954 54,424 21,954 C3 Unit Kerja 83 97,99 39,205 25,08 57,871 25,08 C3 Unit Kerja 84 50,99 10,63 72,007  104,389 10,63 C2
Kemudian  tahap  selanjutnya  adalah  mengelompokan  data  berdasarkan  kolom  Hasil perhitungan jarak terdekat pada Tabel 3 dan kemudian menghitung nilai Centroid baru dengan menggunakan rumus (2), hingga mendapatkan data Centroid baru pada iterasi ke-1 seperti yang disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Data Centroid Baru pada Iterasi ke-1 Cluster Jumlah Pegawai Sesuai Kualifikasi Jumlah Pegawai Usia Mendekati Masa Pensiun ( > 55 th) C1 170,38 38,88 C2 101,25 28,71 C3 53,86 11,81 C4 22,2 5,1
350 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 340-354 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x, Nopage–end_page
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan  jarak  terdekat  untuk  iterasi  ke-2, agar kriteria data Centroid terpenuhi yaitu nilai Centroid dan anggota kelompok tetap atau tidak mengalami perubahan, maka proses pencarian akan berhenti. Jika nilai pusat Cluster ( Centroid ) masih  mengalami  perubahan,  maka  proses  pencarian  dilanjutkan  dengan  mengulang  tahap perhitungan jarak terdekat iterasi ke-n dan menghitung nilai Centroid baru iterasi ke-n dst. Setelah  melakukan  perhitungan Centroid baru  pada  iterasi  ke-4,  didapatkan  nilai Centroid dan  anggota  kelompok  yang  sudah  tetap  atau  tidak  mengalami  perubahan  dari  data Centroid iterasi ke-3 seperti yang disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Data Centroid Baru Iterasi ke-4 (Nilainya Sudah Tetap/Tidak Berubah dari Iterasi ke-3) Cluster Jumlah Pegawai Sesuai Kualifikasi Jumlah Pegawai Usia Mendekati Masa Pensiun ( > 55 th) C1 176,00 38,43 C2 102,44 29,24 C3 59,30 13,27 C4 27,74 5,74
Setelah  melakukan  perhitungan  jarak  terdekat  pada  iterasi  ke-4  didapatkan  hasil pengelompokan data yang sama dengan anggota kelompok iterasi ke-3 dengan tidak ditemukan lagi  perubahan  pada  kedua  iterasi  tersebut  sehingga  proses  pencarian  dihentikan,  adapun anggota kelompok C1, C2, C3 dan C4 pada iterasi ke-4 adalah sebagai berikut: a. Anggota Cluster 1 (Padat) terdiri dari 7 Unit Kerja dengan nomor urut: (14, 23, 24, 25, 26, 49, 57).
b. Anggota Cluster 2 (Sedang) terdiri dari 25 Unit Kerja dengan nomor urut: (2, 4, 8, 15, 16, 17, 20, 21, 22, 27, 31, 34, 35, 39, 40, 42, 45, 47, 62, 66, 75, 78, 80, 81, 84).
c. Anggota Cluster 3 (Kurang) terdiri dari 33 Unit Kerja dengan nomor urut: (1, 5, 6, 7, 9, 11, 12, 13, 18, 19, 28, 30, 36, 38, 44, 46, 50, 51, 56, 58, 59, 61, 63, 64, 65, 67, 69, 71, 73, 74, 79, 82, 83).
d. Anggota Cluster 4 (Sangat Kurang) terdiri dari 19 Unit Kerja dengan nomor urut: (3, 10, 29, 32, 33, 37, 41, 43, 48, 52, 53, 54, 55, 60, 68, 70, 72, 76, 77).
Hasil klasterisasi kepadatan pegawai dari 84 unit kerja dalam suatu instansi pemerintah dengan algoritma K-Means Clustering untuk nilai k = 4 didapatkan 7 unit kerja yang statusnya padat  pegawai  (C1)  dan  19  unit  kerja  yang  statusnya  sangat  kurang  pegawai  (C4).  Adapun anggota Cluster 4 (C4) yang statusnya “Sangat Kurang” pegawai dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Pengelompokan Anggota C4 (Sangat Kurang)
Satuan Kerja Jumlah Pegawai Sesuai Kualifikasi Jumlah Pegawai Usia Mendekati Masa Pensiun ( > 55 th) Unit Kerja 3 30 2 Unit Kerja 10 35 2 Unit Kerja 29 40 9 Unit Kerja 32 7 1 Unit Kerja 33 36 3 Unit Kerja 37 25 8 Unit Kerja 41 27 10 Unit Kerja 43 12 9 Unit Kerja 48 28 0
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 340-354 E- ISSN 2503-2933 351
Wahyu , et., al [ Klasterisasi Kepadatan Pegawai Dengan Metode K-Means Untuk Prediksi Kebutuhan CASN Instansi Pemerintah] ear, implies research results (First Author) Unit Kerja 52 23 2 Unit Kerja 53 23 4 Unit Kerja 54 30 0 Unit Kerja 55 30 8 Unit Kerja 60 32 6 Unit Kerja 68 31 7 Unit Kerja 70 26 9 Unit Kerja 72 31 11 Unit Kerja 76 21 8 Unit Kerja 77 40 10
Maka  berdasarkan  hasil  klasterisasi  data  Tabel  6  anggota Cluster ke-4  (C4)  dapat digunakan  sebagai  informasi  pendukung  yang  dapat  dijadikan  bahan  pertimbangan  untuk memprediksi kebutuhan pegawai, khususnya untuk menentukan kebutuhan formasi penerimaan pegawai CASN pada instansi pemerintah.

## 3.3   Uji Hasil Pengolahan Data dengan Metode Davies Bouldin Index
Langkah terakhir adalah menguji hasil perhitungan pengolahan data (metode K-Means Clustering )  dan  menghitung  akurasi Cluster yang  dibentuk.  Uji  dilakukan  penulis  dengan membandingkan  hasil  yang  didapatkan  dari  perhitungan excel dengan  perhitungan menggunakan software RapidMiner  untuk  validasi  model  pengolahan  data  dan  mengukur keakuratan  data  hasil  klaterisasi  dengan  metode Davies  Bouldin  Index (DBI).  Adapun  model skema yang dirancang pada software RapidMiner untuk uji yaitu seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Rancangan Model Uji K-Means Clustering Dengan Metode Davies Bouldin Index
Dari software RapidMiner  didapatkan  nilai Centroid iterasi  ke-4  (akhir  pencarian) dengan nilai yang tepat sesuai dengan hasil perhitungan excel seperti yang disajikan pada Tabel 5. Hasil Centroid dari software RapidMiner ditampilkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Hasil Uji Centroid Iterasi ke-4 (Akhir Pencarian) Dengan Software RapidMiner
Selain  itu  juga  didapatkan  jumlah  anggota Cluster hasil  uji  dari software RapidMiner dengan  k=4  dan  jumlah  iterasi  ke-4  yang  tepat  sesuai  dengan  hasil  perhitungan  dari excel . Hasilnya uji ditampilkan seperti pada Gambar 3.
352 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 340-354 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x, Nopage–end_page
Gambar 3. Hasil Uji Pembagian Anggota Cluster Menggunakan software RapidMiner
Untuk  menghitung  akurasi  data  anggota  yang  dikelompokan  dalam  perhitungan  pada algoritma K-Means  Clustering ,  pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  DBI ( Davies  Bouldin  Index )  pada software Rapidminer  maka  diperoleh PerformanceVector hasil evaluasi Cluster yang  dibentuk  dalam  4 Cluster dengan  nilai  sebesar  0,299  seperti  yang ditunjukan pada Gambar 4.
Gambar 4. Performance Vector Hasil Evaluasi DBI ( Davies Bouldin Index )

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  ini  dapat  diketahui  bahwa  klasterisasi  dengan  metode K-Means Clustering penentuan jumlah Cluster (k) dan nilai Centroid awal yang didefinisikan secara acak ( random ) sangat mempengaruhi perhitungan jarak terdekat, jumlah iterasi dan keakuratan data anggota kelompok. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan oleh penulis untuk melakukan klasterisasi  data  kepadatan  pegawai  pada  instansi  pemerintah  dengan  metode  algoritma K- Means  Clustering yaitu  dengan  mengelompokan  data  dalam  4  kelompok  (k=4)  dengan  status Cluster padat (C1), sedang (C2), kurang (C3), dan sangat kurang (C4), maka dapat disimpulkan bahwa klasterisasi  kepadatan  pegawai  baik  menggunakan  perhitungan excel maupun software RapidMiner, dari 84 unit kerja dalam suatu instansi pemerintah didapatkan 7 unit kerja dalam Cluster 1 yang berstatus padat, 25 unit kerja dalam Cluster 2 yang berstatus sedang, 33 unit kerja dalam Cluster 3 yang  berstatus  kurang  dan  19  unit  kerja  dalam Cluster 4  yang  berstatus  sangat  kurang  pegawai  dengan nomor urut unit kerja: (3, 10, 29, 32, 33, 37, 41, 43, 48, 52, 53, 54, 55, 60, 68, 70, 72, 76, 77) seperti yang disajikan  pada  Tabel  6. H asil  uji  akurasi Davies  Bouldin  Index (DBI)  dengan software RapidMiner, klasterisasi kepadatan pegawai dari 84 unit kerja yang dibentuk menjadi 4 Cluster memiliki nilai akurasi PerformanceVector sebesar 0,299.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 340-354 E- ISSN 2503-2933 353

## 5. SARAN
Penulis  mengharapkan  adanya  penelitian  lain  yang  dapat  menyempurnakan  penelitian ini khususnya terkait penentuan jumlah Cluster (k) dan nilai Centroid awal yang dipilih secara acak  ( random ).  Dengan  tujuan  mendapatkan  nilai PerformanceVector hasil  evaluasi Cluster dengan metode DBI yang lebih baik dari penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P.  A.  Sadewo, “Pemetaan  Kompetensi  Pegawai  Dalam  Rangka  Pengelolaan  dan Pengembangan Talent Aparatur Sipil Negara,” Artikel , 2015.
[2] S.  Adriana, “Problematika  Perampingan  Jabatan  Aparatur  Sipil  Negara  Menuju Perampingan Birokrasi,” J. SULTAN  Ris. Huk. Tatanegara , pp. 11–20, 2022.
[3] A.  Rakhmawanto, “Analisis  Dampak  Perampingan  Birokrasi  Terhadap  Penyetaraan Jabatan Administrator dan Pengawas,” Civ. Serv. , Vol. 15,. No.2, pp. 11–24, 2021.
[4] J.  H.  U.  P.  Simanungkalit, “Strategi  Pengadaan  Calon  Pegawai  Negeri  Sipil  yang Berkualitas,” J. Kebijak. dan Manaj. PNS , pp. 59–95, 2008.
[5] R.  Kumara  and  C.  Supriyanto, “Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Penerimaan  Selekasi Calon  Pegawai  Negeri  Sipil  2014  Menggunakan  Algoritma  Decision  Tree  C4.5,” Eprints.Dinus.Ac.Id , pp. 1–10, 2014.
[6] R.  Yendra,  L.  Marifni,  and  I.  Suryani, “Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Seleksi Penerimaan  Calon  Pegawai  Negeri  Sipil  Tahun  2017  Menggunakan  Metode  Naïve Bayes,” J. Sains Mat. dan Stat. , Vol. 6, No. 1, p. 65, 2020, doi: 10.24014/jsms.v6i1.9254.
[7] P.  Marpaung  and  R.  F.  Siahaan, “Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk Pemetaan Kepadatan Penduduk Berdasarkan Jumlah Penduduk  Kota Medan,” J. Sains Komput. Inform. , Vol. 5, No. 1, pp. 503–521, 2021.
[8] U. Penelitian untuk Skripsi S-, “Term Frequency-Inverse Document Frequency Support Vector Machine for Analysis of Public Opinion Sentiment on Mental Pressure on Twitter Social Media,” Vol. 3, No. 4, 2022.
[9] D.  A.  Dominicus,  N.  Y.  Setiawan,  and  S.  A.  Wicaksono, “Prediksi  Kecenderungan Pelanggan  Telat  Bayar  pada  Layanan  Pembiayaan  Adira  Finance  Saluran  E- Commerce,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , Vol. 4, No. 4, pp. 1300–1307, 2020.
[10]  H.  Priyatman,  F.  Sajid,  and  D.  Haldivany, “Klasterisasi  Menggunakan  Algoritma  K- Means  Clustering  Untuk  Memprediksi  Waktu  Kelulusan  Mahasiswa,”  J.  Edukasi  dan Penelit. Inform. , Vol. 5, No. 1, p. 62, 2019, doi: 10.26418/jp.v5i1.29611.
354 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 340-354 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x, Nopage–end_page
[11]  A. Aditya, I. Jovian, and B. N. Sari, “Implementasi K-Means Clustering Ujian Nasional Sekolah  Menengah  Pertama  di  Indonesia  Tahun  2018/2019,”  J.  Media  Inform. Budidarma , Vol. 4, No. 1, p. 51, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i1.1784.
[12]  S. Dewi, S. Defit, and Y. Yuhandri, “Akurasi Pemetaan Kelompok Belajar Siswa Menuju Prestasi Menggunakan Metode K-Means,” J. Sistim Inf. dan Teknol. , Vol. 3, pp. 28–33, 2021, doi: 10.37034/jsisfotek.v3i1.40.
[13]  P.  A.  Ariawan,  N.  P.  Sastra,  and  I.  M.  Sudarma, “Clustering  Data  Remunerasi  PNS Menggunakan Metode K-Means Clustering dan Local Outlier Factor,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro , Vol. 19, No. 1, p. 33, 2020, doi: 10.24843/mite.2020.v19i01.p05.
[14]  Y. Li and H. Wu, “A Clustering Method Based on K-Means Algorithm,” Phys. Procedia , Vol. 25, pp. 1104–1109, 2012, doi: 10.1016/j.phpro.2012.03.206.
[15]  A.  A.  Az-zahra,  A.  F.  Marsaoly,  I.  P.  Lestyani,  R.  Salsabila,  and  W.  O.  Z.  Madjida, “Penerapan Algoritma K-Modes Clustering Dengan Validasi Davies Bouldin Index pada Pengelompokkan  Tingkat  Minat  Belanja  Online  di  Provinsi  Daerah  Istimewa Yogyakarta,” J.  MSA  (Mat.  dan  Stat.  serta  Apl.) ,  Vol.  9,  No.  1,  p.  24,  2021,  doi: 10.24252/msa.v9i1.18555.
[16]  A.  Susanto et  al. , “Klasterisasi  Perkara  Pelanggaran  Lalu  Lintas  Menggunakan Algoritma  K-Means  dan  Davies-Bouldin  Index  Teknik  Informatika,  Fakultas  Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro Semarang,” Sci. Eng. Natl. Semin. 5 (SENS 5) , No. January, 2021.