## Institute of Research and Publication Indonesia
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 1 Iss. 1 April 2021, pp: 1-6 P-ISSN: 2797-2313 E-ISSN: 2775-8575

## Implemnetation of K-Means Algorithm for Economic Distribution Clustering Base on Demographics of Population

## Implementasi Algoritma K-Means untuk Pengelompokan Distribusi Sosial Ekonomi Masyarakat Berdasarkan Demografi Kependudukan
Desi Syaputri 1 , Puji Herwina Noprita 2 , Siti Romelah 3
1,2 Departemen of Information System, Faculty of Science and Technology, UIN Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia
3 Departement of Computer Engineering and Netwoking, Vocational High School of 1 Rejotangan, Tulungagung, East Java, Indonesia
E-Mail: 1 desi.saputri@gmail.com, 2 pujiherwina@gmail.com, 3 trisula58@gmail.com
Received December 07 th 2020; Revised January 13 th 2021; Accepted February 20 th 2021 Corresponding Author: Desi Syaputri

## Abstract
In the development process, one of the issues that must be considered is population-related, several factors that influence this, including the number, composition and distribution of the population. Population is a very dominant factor in the implementation  of  development,  because  the  population  is  not  only  the  target  but  also  the  executor  of  development. Demographic characteristics of the population used to determine the socio-economic conditions of the population in an area include the number of children, occupation, income, age, number of dependents, assets owned, home ownership status, and the amount of monthly expenses. Based on the demographic characteristics of the population, the public can find out how the socio-economic relations exist in the housing area. This study applies the k-means clustering algorithm to perform statistical analysis and machine learning to classify the socio-economic distribution of residential communities against the pattern of socio-economic relationships with population demographics. K-means is a data grouping method that leads to the division of N objects of observation into K groups (clusters) where each object of observation belongs to a group with the closest centroid value. Several experiments were carried out by applying the k-means clustering algorithm, in order to obtain the best experimental results. with the number of clusters = 4 with a DBI value of 0.87.
Keyword: Socio-Economic, Social Distribution of Housing, Communities, K-Means.

## Abstrak
Dalam  proses  pembangunan,  salah  satu  masalah  yang  harus  diperhatikan  adalah  terkait  kependudukan,  beberapa  faktor yang mempengaruhi hal tersebut diantaranya yaitu jumlah, komposisi dan distribusi penduduk. Penduduk merupakan faktor yang sangat dominan dalam pelaksanaan pembangunan, karena penduduk tidak hanya menjadi sasaran namun juga menjadi pelaksana  dari  pembangunan.  Karakteristik  demografi  penduduk  masyarakat  yang  digunakan  untuk  mengetahui  sosial ekonomi penduduk di suatu wilayah diantaranya adalah jumlah anak, pekerjaan, penghasilan, umur, jumlah tanggungan, aset yang dimiliki, status kepemilikan rumah, serta jumlah pengeluaran perbulannya. Berdasarkan karakteristik demografi penduduk tersebut, masyarakat dapat mengetahui bagaimana hubungan sosial ekonomi yang ada di kawasan perumahan tersebut.  Penelitian  ini  menerapkan  algoritma  k-means  clustering  untuk  melakukan  analisis  dalam  statistik  dan  mesin pembelajaran  untuk  mengelompokkan  distribusi  sosial  ekonomi  masyarakat  perumahan  terhadap  pola  hubungan  antara sosial  ekonomi  dengan  demografi  penduduk.  K-means  merupakan  metode  pengelompokkan  data  yang  mengarah  pada pembagian N objek pengamatan ke dalam K kelompok (cluster) dimana setiap objek pengamatan yang dimiliki oleh sebuah kelompok dengan nilai centroid terdekat Dilakukan beberapa percobaan dengan menerapkan algoritma k-means clustering, sehingga diperoleh hasil percobaan terbaik dengan jumlah cluster = 4 dengan nilai DBI 0,87.
Kata Kunci: Distribusi Sosial Ekonomi Sosial Ekonomi Masyarakat Perumahan, K-Means.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam proses pembangunan, salah satu masalah yang harus diperhatikan adalah terkait kependudukan, beberapa faktor yang mempengaruhi hal tersebut diantaranya yaitu jumlah, komposisi dan distribusi penduduk. Penduduk merupakan faktor yang sangat dominan dalam pelaksanaan pembangunan, karena penduduk tidak hanya menjadi sasaran namun juga menjadi pelaksana dari pembangunan. Keberhasilan proses pembangunan bergantung pada sedikit banyaknya jumlah penduduk di suatu wilayah, selain itu juga ditentukan oleh kualitas sumber daya tersebut dan ketersediaan sumber daya lain.  Banyak  perubahan yang terjadi yang diakibatkan oleh pembangunan tersebut, diantaranya seperti perubahan penggunaan lahan dan perubahan lainnya terkait sosial dan ekonomi, seperti jumlah penduduk, pendapatan, migrasi, fasilitas dan pelayanan sosial, serta menjadi penyebab adanya tingkat perkembangan sosial ekonomi dan demografi peri-urban [1].
Kedudukan  atau  posisi  seseorang  dalam  kelompok  masyarakat  yang  ditentukan  oleh  jenis  aktivitas ekonomi, tingkat pendapatan, tingkat pendidikan, rumah tinggal dan jabatan dalam organisasi disebut dengan sosial ekonomi. Sosial ekonomi dapat diukur berdasarkan tingkat penghasilan keluarga (tingkat pendapatan), tingkat  pendidikan,  kedudukannya  didalam  masyarakat  dan  keadaan  rumah  tinggal  [1].  Selain  kebutuhan sandang dan pangan, tempat tinggal juga merupakan kebutuhan mendasar manusia. Dalam ilmu ekonomi, tiga kebutuhan tersebut dapat disebut juga dengan kebutuhan primer atau kebutuhan pokok.  Lingkungan tempat tinggal  yang  baik  dan  sehat  merupakan  kebutuhan  dasar  yang  penting  untuk  dipenuhi.  Pembangunan perumahan  yang  semakin  banyak  hadir  di  lingkungan  masyarakat  memudahkan  masyarakat  untuk mendapatkan tempat tinggal yang layak huni. Adanya hubungan sosial ekonomi dengan demografi penduduk membantu masyarakat untuk mengetahui bagaimana kelompok masyarakat yang tinggal dikawasan perumahan tersebut [13].
Karakteristik  demografi  penduduk  masyarakat  yang  digunakan  untuk  mengetahui  sosial  ekonomi penduduk di suatu wilayah diantaranya adalah jumlah anak, pekerjaan, penghasilan, umur, jumlah tanggungan, aset yang dimiliki, status kepemilikan rumah, serta jumlah pengeluaran perbulannya. Berdasarkan karakteristik demografi penduduk tersebut, masyarakat dapat mengetahui bagaimana hubungan sosial ekonomi yang ada di kawasan perumahan tersebut. Namun yang menjadi permasalahan adalah ketika buruknya kondisi demografi dan  sosial  ekonomi  masyarakat  dapat  berpengaruh  terhadap  kondisi  perekonomian  wilayah  tersebut  dan berujung pada kemiskinan, sehingga perlu dilakukan sebuah pengelompokkan data untuk analisis lebih lanjut. Salah  satu  teknik  pengelompokkan  data  yang  dikenal  dalam  data  mining  adalah  teknik k-means  clustering [8][9]. Berdasarkan penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Suprawoto mengenai klasifikasi data mahasiswa, metode k-means mampu memberikan hasil cluster terbaik dan memiliki hasil yang signifikan.
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data masyarakat perumahan yang diperoleh melalui penyebaran  kuisioner.  Penyebaran  kuisioner  dibatasi  hanya  untuk  masyarakat  dengan  kategori  kepemilikan tempat  tinggal  berupa  perumahan  type  36  di  12  perumahan  terpilih  yang  ada  di  Kota  Pekanbaru,  yaitu Perumahan Asabri (Panam), Nugraha Perdana Lestari (Panam), Pinang Kencana (Panam), Graha Rawa Bangun (Panam), Perdana Limbungan (Rumbai), Citra Sari (Rumbai), Kompleks GTI (Rumbai), Berdikari (Kulim), Bumi  Tangor  Lestari  (Kulim),  Mutiara  Kulim  Permai  (Kulim),  Perumahan  Pesona  Jati  Asri  (Bukit  Raya), Peputra  Jaya  (Bukit  Raya).  Hal  ini  dapat  mempermudah  sensus  kependudukan  sosial  ekonomi  masa mendatang.
Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  akan  melakukan  penerapan  metode k-means  clustering untuk mengelompokkan  distribusi  sosial  ekonomi  masyarakat  perumahan  terhadap  pola  hubungan  antara  sosial ekonomi dengan demografi penduduk berdasarkan hasil analisis cluster . Hasil dari penelitian yang dilakukan akan  menghasilkan  beberapa  manfaat  diataranya  adalah  untuk  mengetahui  dan  memvisualisasikan  kondisi kependudukan  dalam  bentuk  grafik  pemetaan,  sehingga  dapat  lebih  mudah  dalam  memahami  karakteristik disekitar  objek.  Penelitian  ini  juga  dapat  memberikan  rekomendasi  kepada  pemerintah  dalam  pengambilan kebijakan terhadap masyarakat dalam bidang sosial ekonomi di wilayah Kota Pekanbaru.

## 2. BAHAN DAN METODE
Beberapa tahapan dari penelitian ini terdiri atas tahap perencanaan, pengumpulan data, pre-processing data,  pemrosesan  data  dan  analisis.  Tahap  perencanaan  adalah  tahapan  yang  dilakukan  saat  akan  memulai penelitian,  dengan  cara  menentukan  topik  penelitian  dan  merumuskan  masalah  yang  dapat  diperoleh  dari penelitian terdahulu terkait topik yang diminati untuk diteliti lebih lanjut. Selanjutnya tahap pengumpulan data, yaitu tahap yang dilakukan untuik memperoleh data yang akan digunakan dalam penelitian. Pengumpulan data dilakukan dengan cara menyebarkan kuisioner kepada masyarakat Kota Pekanbaru yang bertempat tinggal di wilayah perumahan. Setelah  mendapatkan data yang dibutuhkan, selanjutnya dilakukan tahap pre-pocessing dengan melakukan pembersihan terhadap data duplikat, data kosong dan noise untuk mendapatkan data yang baik,  setelah  itu  dilakukan  pula  proses  transformasi  dan  normalisasi  data  untuk  dilanjutkan  ke  tahap pemrosesan  data.  Tahap  pemrosesan  data  dilakukan  dengan  menerapkan  metode k-means  clustering untuk mengelompokkan distribusi sosial ekonomi masyarakat perumahan berdasarkan demografi kependudukan di Kota  Pekanbaru.  Tahapan  akhir  dilakukan  analisis  terhadap  hasil  pengelompokkan  data  tersebut.  Metode penelitian yang dilakukan dalam penelitian ini secara rinci dapat dilihat pada Gambar 1.
Mulai Pengumpulan Data Transformasi Data Validasi Data Pengelompokan Data: K-Means Clustering Validitas Cluster: DBI Analisis Data Selesai
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.1. Data Mining
Data  mining merupakan  proses  untuk  mendapatkan  informasi  yang  bermanfaat  yang  diperoleh  dari gudang  basis  data  yang  besar  [14].  Pengertian  lain  dari data  mining yaitu  sebuah  proses  pengekstrakan informasi baru yang diambil dari bongkahan data besar yang dapat membantu dalam pengambilan kebijakan, dapat disebut juga sebagai knowladge discovery [5].

## 2.2. K-Means Clustering
Metode k-means clustering merupakan metode pengelompokan data iteratif yang melakukan partisi set data ke dalam sejumlah k cluster yang sudah ditentukan. Metode k-means clustering bersifat sederhana untuk diimplementasikan dan dijalankan, relatif cepat, mudah beradaptasi dan umum digunakan [11][14]. Berikut ini merupakan persamaan yang dapat digunakan untuk menentukan jumah cluster :
k = √ 𝑛 2 (1) Dengan: k = Klaster n = Jumlah data
Berikut persamaan yang dapat digunakan untuk pengukuran jarak:
d(x,y) = || x-y || 2 = √∑ (𝑥𝑖 − 𝑦𝑖) 2 𝑛 𝑖=1 (2)
Dengan: d= Euclidian Distance x= data y= Pusat cluster
2.3. Davies-Bouildien Index (DBI)
DBI  merupakan  salah  satu  teknik  yang  dapat  digunakan  untuk  mengukur  validitas cluster dalam pengelompokan data. Kohesi dapat diartikan sebagai jumlah dari kedekatan data ke titik centroid dari cluster yang diikuti. Sementara pemisahan didasarkan pada jarak antara titik centroid ke cluster . DBI pada validitas cluster dianggap menghasilkan skema clustering yang optimum apabila memiliki nilai DBI minimal [5][11].

## 2.4. Demografi Penduduk
Penduduk merupakan sejumlah orang yang bermukim di suatu wilayah tertentu yang berasal hasil dari proses-proses demografi  yaitu fertilitas, mortalitas dan migrasi. Penduduk merupakan pelaku dan juga sasaran dalam pembangunan, sehingga data penduduk merupakan data pokok yang perlu diketahui karakteristiknya,
diantaranya  yaitu  kuantitas,  distribusi,  komposisi  dan  kualitas.  Hal  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  potensi maupun kebutuhan yang diperlukan dalam rangka menuju subyek yang berkualitas [2].

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Kriteria penentu yang digunakan sebagai pendukung hasil akhir pengelompokkan data distribusi sosial ekonomi masyarakat perumahan di wilayah Kota Pekanbaru berdasarkan demografi kependudukan diantaranya adalah Usia, Pendidikan Terakhir, Agama, Pekerjaan, Penghasilan, Pengeluaran, Status Perkawinan, Asuransi Kesehatan,  Jumlah  Anak,  Jumlah  Anggota  Keluarga  Bekerja,  Jumlah  Tanggungan,  Aset  yang  dimiliki, Perumahan,    Kecamatan,  Kelurahan,  Status  Kepemilikan  Rumah  dan  Lama  Tinggal.  Data  yang  digunakan bersumber dari data masyarakat di 12 Perumahan terpilih yang ada di Kota Pekanbaru pada tahun 2018.

## 3.1.     Eksperimen K-Means
Pengumpulan data dilakukan selama 30 Hari dengan menyebarkan kuesioner kepada 300 penduduk di Kota Pekanbaru. Teknik pengumpulan data dilakukan dengan pendekatan random sampling dengan melibatkan 12-30  warga  dalam  setiap  perumahan  kemudian  dikumpulkan  untuk  dilakukan  validasi  data  Badan  Pusat Statistik (BPS) Kota Pekanbaru.
Selanjutnya dilakukan pre-processing data dengan cara pembersihan data, transformasi dan normalisasi data  dengan  tujuan  untuk  menghasilkan  data  yang  baik  untuk  digunakan  dalam  proses  pengolahan  data. Sebelum  dilakukan  normalisasi,  terlebih  dahulu  tentukan  nilai  maksimal  dan  nilai  minimal  setiap  kriteria kemudian dilakukan proses normalisasi menggunakan rumus min-max normalization . Langkah selanjutnya adalah menentukan jumlah cluster , adapun jumlah cluster yang digunakan terdiri dari 5 cluster . Kemudian dilakukan proses pengolahan data dengan pemberian nilai centroid yang dilakukan secara  acak  menggunakan  algoritma k-means  clustering dengan  penentuan  jarak  menggunakan Euclidean Distance .

## 3.2.   Menentukan Jarak Euclidean Distance
Menentukan jarak dari setiap data input terhadap masing-masing titik centroid dilakukan menggunakan persamaan Euclideon Distance sehingga dihasilkan jarak yang paling dekat dari setiap data centroid. Hasil dari perhitungan jarak menggunakan rumus Eucledien Distance dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Perhitungan Jarak Menggunakan Persamaan Euclidean
Responden Hasil Cluster Nilai Min Cluster C1 C2 C3 C4 C5 R01 1,6350 1,8724 1,4084 1,3554 2,0136 1,3554 4 R02 0,0000 2,0485 2,0928 1,7125 1,9836 0,0000 1 R03 1,5262 1,1009 1,5105 1,2507 1,8395 1,1009 2 R04 1,7335 2,3692 2,1080 1,9212 1,8744 1,7335 1 R05 2,2954 2,8807 2,3537 2,6355 2,6823 2,2954 1 R06 1,6502 1,7858 1,7589 1,5195 2,0013 1,5195 4 R07 2,0485 0,0000 1,8617 1,5493 2,2805 0,0000 2 R08 1,4259 1,7973 1,5678 1,3669 2,0025 1,3669 4 R09 1,8008 1,4519 1,9077 1,3603 1,7620 1,3603 4 R10 1,0108 2,1176 1,8688 1,6880 1,8742 1,0108 1 R11 1,1150 1,6456 1,7025 1,0852 1,6858 1,0852 4 R12 2,0928 1,8617 0,0000 1,6496 2,2901 0,0000 3 R13 1,7390 1,9330 1,5324 1,3066 1,4586 1,3066 4 R14 1,0696 1,8783 1,6893 1,3842 1,8553 1,0696 1 R15 1,8955 1,9891 1,5998 1,5350 2,0174 1,5350 4 R16 1,7125 1,5493 1,6496 0,0000 1,2154 0,0000 4 R17 1,8018 2,3317 2,2391 1,9202 2,0481 1,8018 1 R18 1,9534 2,5816 2,3085 2,0030 2,1170 1,9534 1 R19 1,9836 2,2805 2,2901 1,2154 0,0000 0,0000 5 … … … … … … … … R240 2,0150 3,0242 2,9111 2,3047 1,8059 5 3,2611

## 3.3. Hasil Pengelompokan
Dalam  proses  perhitungan  metode k-means  clustering dilakukan  beberapa  percobaan  dengan menggunakan 3, 4 dan 5 cluster . Hasil percobaan 5 cluster menghasilkan jumlah anggota cluster 1 sebanyak 20 anggota cluster , cluster 2 sebanyak 114 anggota cluster , cluster 3 sebanyak 80 anggota cluster , cluster 4 sebanyak  18  anggota cluster dan cluster 5  sebanyak  8  anggota cluster .  Hasil  percobaan  algoritma k-means clustering untuk 5 cluster dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Hasil Percobaan 5 Cluster
Hasil  percobaan  4 cluster menghasilkan  jumlah cluster 1  sebanyak  80  anggota cluster , cluster 2 sebanyak 114 anggota cluster , cluster 3 sebanyak 8 anggota cluster dan cluster 4 sebanyak 38 anggota cluster . Hasil percobaan algoritma k-means clustering untuk 4 cluster dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3 . Hasil Percobaan 4 Cluster
Hasil percobaan 3 cluster menghasilkan jumlah anggota cluster 1 sebanyak 121 anggota cluster , cluster 2 sebanyak 39 anggota cluster dan cluster 3 sebanyak 80 anggota cluster . Hasil percobaan algoritma k-means clustering untuk 3 cluster dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4 . Hasil Percobaan 3 Cluster
Berdasarkan  beberapa percobaan  yang  dilakukan  memghasilkan  nilai  validitas cluster sebagai  acuan pengelompokan terbaik menggunakan teknik DBI. Nilai validitas dari masing-masing percobaan dapat dilihat pada Tabel 2.
20 114 80 18 8 0 50 100 150 Hasil Percobaan 5 Cluster Cluster 1 Cluster 2
Cluster 3 Cluster 4 Cluster 5 80 114 8 38 0 20 40 60 80 100 120 Hasil Percobaan 4 Cluster Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 121 39 80 0 50 100 150 1 Hasil Percobaan 3 Cluster Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3
Tabel 2. Percobaan K-Means Clustering Berdasarkan Validitas Cluster DBI Percobaan Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 Cluster 5 Jumlah Cluster 5 0,66 0,31 0,22 0,82 0,34 Jumlah Cluster 4 0,69 0,87 0,77 0,83 Jumlah Cluster 3 0,33 0,45 0,71
Dari  percobaan  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  percobaan  dengan  jumlah cluster =  4  merupakan komponen percobaan terbaik dengan formulasi pada cluster 2 dengan nilai DBI sebesar 0,87. Sedangkan dari hasil analisis keadaan lapangan berdasarkan peneglompokan dan validasi data yang dilakukan menggambarkan beberapa kesimpuan awal yaitu akibat dari pesatnya pembangunan di lingkungan masyarakat dengan tingkat ekomoni dibawah rata-rata.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan yang didapat berdasarkan hasil pengelompokkan data distribusi sosial ekonomi masyarakat perumahan di wilayah Kota Pekanbaru berdasarkan demografi kependudukan yang dilakukan menggunakan metode k-means clustering dengan percobaan 3, 4 dan 5 cluster menggunakan teknik validasi DBI, diperoleh cluster paling optimal yaitu dengan menerapkan 4 cluster dengan nilai validitas DBI yang diperoleh adalah 0,87  dan  dilakukan  sebanyak  1000  kali  iterasi.  Pola  hubungan  antara  sosial  ekonomi  terhadap  demografi penduduk masyarakat perumahan di Kota Pekanbaru dapat dilihat dari rata-rata penduduk dengan pendidikan terakhir  SMA  memiliki  penghasilan  yang  rendah.  Selain  itu,  ada  pula  penduduk  yang  memiliki  pendidikan terakhir S1 memiliki penghasilan yang rendah pula. Cluster tersebut didominasi oleh warga dengan pendidikan terakhir SMA, mayoritas warga bekerja sebagai Karyawan Swasta dengan penghasilan rata-rata 1.700.000 - 5.025.000.  Penelitian  ini  membuktikan  bahwa  adanya  pola  hubungan  antara  distribusi  sosial  ekonomi masyarakat  perumahan  dengan  demografi  kependudukan  yang  diperoleh  dari  hasil  pengelompokkan  yang dilakukan menggunakan metode k-means clustering .

## REFERENSI
[1]. Abdulsyani. (1994). Sosiologi dan Perubahan Masyarakat. Jakarta: Pustaka Jaya.
[2]. Chairany, M. (2010). Analisis Jumlah Penduduk Kecamatan Padang Bolak Pada Tahun  2012. Jurnal Online.
[3]. Darusasi, R., & Pitoyo, A. J. (2010). KONDISI DEMOGRAFI DAN SOSIAL EKONOMI RUMAH TANGGA PEKERJA ANAK DKI JAKARTA.
[4]. Febrina, L., Normelani, E., & Hastuti, K. P. (2016). Indentifikasi Kondisi Sosial Ekonomi Penduduk di Kelurahan Kelayan Luar Kecamatan Banjarmasin Tengah. Jurnal Pendidikan Geografi.
[5]. Han,  J.  (2006).  Data  Mining  Concepts  and  Techniques  Second  Edition  .  San  Francisco:  Morgan Kauffman.
[6]. Kartono, K. (1992). Patologi Sosial II Kenakalan Remaja. Rajawali.
[7]. Mulia Sari, A. C. (2012). Pengaruh Kepimilika Aset, Pendidikan, Pekerjaan, dan Jumlah Tanggungan Terhadap Kemiskinan Rumah Tangga di Kecamatan Bonang Kabupaten Demak. Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Diponegoro.
[8]. I.  Kamila,  U.  Khairunnisa,  M.  Mustakim,  "Perbandingan  Algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  untuk Pengelompokan  Data  Transaksi  Bongkar  Muat  di  Provinsi  Riau",  Jurnal  Ilmiah  Rekayasa  dan Manajemen Sistem Informasi, 2019, 5(1):119-125.
[9]. Nur, F., Zarlis, P., & Nasution, D. B. (2017). Penerapan Algoritma K-Means Pada Siswa Baru Sekolah Menengah Kejuruan Untuk Clustering Jurusan. Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan.
[10]. Pekanbaru, B. K. (2016, Desember). Statistik Kesejahteraan Rakyat Pekanbaru.
[11]. Prasetyo, E. (2012). Data Mining Konsep dan Aplikasi Menggunakan MATLAB. Yogyakarta: Andi.
[12]. N. I. Selviana dan M. Mustakim "Analisis Perbandingan K-Means dan Fuzzy C-Means untuk Pemetaan Motivasi  Balajar  Mahasiswa",  Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  Komunikasi  dan  Industri (SNTIKI) 8, 2016..
[13]. Svalastoga, K. (1989). Diferensiasi Sosial. Bina Askara.
[14]. Tan, P. e. (2006). Introduction to Data Mining . Boston: Pearson Education.
[15]. Tulanen,  A.  F.  (2014).  Perkembangan  Jumlah  penduduk  dan  luas  lahan  pertanian  di  Kabupaten Minahasa selatan. Jurnal Online.