Analisis Cluster Vaksinasi Covid-19 Dengan Mempertimbangkan Jumlah Permintaan Menggunakan Metode K-Means Clustering di
Kabupaten Karawang
Liana *1 , Winarno 2 , Rizki Achmad Darajatun 3 liana.liana17090@student.unsika.ac.id* 1 , winarno.winarno@staff.unsika.ac.id 2 , dosen@rizkidarajatun.org 3 1,2,3 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang
I n f o r m a s i  A r t i k e l

## A b s t r a c t
Riwayat Artikel :
Received : 27 – Agustus – 2021 Revised : 24 – September – 2021 Accepted : 8 – November – 2021
Since  January  2020  Indonesia  is  affected  by  the  pandemic  of Covid-19. Immunization is the quite possibly the best endeavors to  defeat  the  Covid-19  pandemic,  which  is  as  yet  on  going Currently  the  number  of  people  who  come  for  vaccination  is increasing.  However,  there  are  several  sub-districts  that  have relatively far distances from the vaccination sites determined by the government, so it is necessary to group several sub-districts into  several  clusters,  with  the  aim  of  forming  additional vaccination points by dividing the area into several locations so that  they  are  easily  accessible  by  the  entire  community  of Karawang  district.  The  examination  was  led  utilizing  an unmistakable  quantitative  technique  with  the  wellspring  of  the information utilized in this investigation obtained from website : Covid-19  task  force  in  the  Karawang  area.  The  information utilized  in  this  investigation  is  information  on  June  18,  2021 which  comprises  of  30  locale.  The  technique  utilized  is  the  K- Means Clustering strategy which is prepared utilizing the SPSS 23  programming  and  accepts  that  the  interest  for  each  sub- locale is drawn closer with a positive number of Covid-19 in that sub-area.  The  consequences  of  the  examination  show  that  the sub-areas in cluster1 have 1-sub-locale, in group 2 there are 9 sub-regions and in bunch 3 there are 11 sub-regions.
Kata kunci:
Covid-19, Cluster, Demand, Vaccination

## A b s t r a k
Untuk  melakukan  sitasi  pada penelitian ini dengan format :
W.  D.  Nugroho,  W.  I.  C,  S.  T. Alanish,  N.  Istiqomah,  and  I. Cahyasari, “Jurnal of Bionursing Literature  Review :  Transmisi Covid-19 dari Manusia ke Manusia Di Asia,” vol. 2, no. 2, pp. 101–112, 2020.
Negara  Kepulauan  Republik  Indonesia  terdampak  pandemi Covid-19 sejak Januari 2020. Vaksinasi adalah salah satu solusi terbaik  saat  ini untuk melindungi dari pandemi  Covid-19. Saat ini  jumlah  masyarakat  yang  datang  untuk  vaksinasi  semakin meningkat. Namun terdapat beberapa kecamatan yang memiliki jarak  relatif  jauh  dari  tempat  vaksinasi  yang  ditentukan  oleh pemerintah,  sehingga  perlu  dilakukan  pengelompokkan beberapa  kecamatan  menjadi  beberapa cluster ,  dengan  tujuan membentuk  tambahan  titik  vaksinasi  dengan  cara  membagi wilayah  menjadi  beberapa  lokasi  agar  mudah  dijangkau  oleh seluruh  masyarakat  kabupaten  Karawang.  Penelitian  ini menggunakan  cara  pendekatan  deskriptif  kuantitatif  dengan menggunakan sumber data yang digunakan dalam penelitian ini diambil  dari  website. Website yang digunakan  bersumber dari website milik  Satgas  Covid19  Kabupaten  Karawang.  Dalam
Tersedia secara online di http://ojs.unik-kediri.ac.id/index.php/jurmatis/index

## JURMATIS
Jurnal Manajemen Teknologi dan Teknik Industri
survei ini data yang diambil  merupakan data per 18 Juni 2021 dan  mencakup  30  kabupaten.  Metode K  –  Means  Clustering diolah dengan menggunakan software SPSS 23, dengan asumsi permintaan  setiap  kecamatan  diperkirakan  dari  angka  positif Covid  19  untuk  kecamatan  tersebut.  Hasil  penelitian menunjukkan  di  antaranya cluste r  1  beranggotakan  10 kecamatan, cluster 2  terdiri  atas  9  kecamatan  dan cluster 3 mempunyai anggota 11 kecamatan.

## 1. Pendahuluan
Pada  awal  kuarter  tahun  2020, corona  virus dinyatakan  pandemi  dunia  oleh  Badan Kesehatan  Dunia  atau  yang  sering  disebut  WHO (Word  Health  Organization) .  WHO menyatakan bahwa pandemi merupakan penyebaran penyakit yang dapat tidak terkendali di seluruh  dunia[1].  Covid  merupakan  sejenis  infeksi  yang  mengakibatkan  penyakit berefek samping  ringan,  sedang,  hingga  serius.  Diketahui  bahwa  Covid  terdapat  dua  jenis  yaitu:
Middle  East  Respiratory  Syndrome (MERS)  dan Severe  Acute  Respiratory  Syndrome (SARS)[2]. MERS dan SARS dikenal dapat menyebabkan/berakibat menjadi penyakit yang serius.  Penyakit Covid-19 atau dapat pula disebut Sars-CoV-2 merupakan penyakit bersifat menular  yang  bersumber  doleh  virus  corona  yang  baru-baru  ini  ditemukan.  Corona  virus adalah penyakit lain, yang hanya ada sedikit eksplorasi tentang infeksi ini. Diperlukan data berbasis  bukti  tentang  perawatan,  pengobatan,  dan  data  lain  yang  diidentifikasi  dengan infeksi Covid-19 ini[3].
Vaksinasi  merupakan  salah  satu  cara  yang  dianggap  mampu  untuk  mempercepat standarisasi  kondisi  agar  kita  dapat  menjalani  kehidupan  kembali  seperti  semula  [4]. Inokulasi  merupakan  salah  satu  upaya  berbeda  yang  dapat  dilakukan,  lebih  spesifiknya dengan memberikan kekebalan terhadap penyakit, termasuk Covid-19. Cara kerja vaksinasi adalah  dengan  menghadirkan  semacam  bahan  alami  yang  mengandung  antigen  sebagai infeksi  atau  mikroorganisme  yang  telah  dilemahkan  atau  mati  dan  selanjutnya  protein rekombinan yang ditangani dari racun mikroba [5].
Program  Vaksinasi  Massal  Kodam  Siliwangi  rencananya  akan  membuat  kekebalan kelompok  ( herd  immunity )  sehingga  sebagian  besar  masyarakat  terlindung  dan  kebal terhadap  penyakit  tertentu  dan  pada  akhirnya  terdampak  tidak  langsung  pada  kelompok masyarakat yang bukan target penerim vaksin seperti anak yang berusia kurang dari 18 tahun di  masa  pandemi  Covid-19[6].  Dengan  semakin  banyaknya  minat  individu  untuk menyelesaikan  vaksinasi  dan  rentang  jarak  kecamatan  tertentu  ke  daerah  pelaksanaan vaksinasi yang tidak seragam, maka dapat disimpulkan dengan hanya adanya satu tempat vaksinasi  tersebut  kurang  ideal  pada  saat  pemberin  vaksinasi  massal  dilaksanakan.
Mengingat  banyaknya  konfirmasi  positif  Covid-19  dan  terpisahnya  wilayah,  kecamatan maka penting untuk menambah 2 wilayah vaksinasi dengan tujuan agar pemberian vaksinasi menjadi relevan.
Motivasi di balik penelitian ini adalah untuk membantu pemerintah yang berlaku agar lebih  ideal  dalam  menyelesaikan  manfaat  inokulasi  dengan  membagi  sub-area  menjadi  3 bagian.  Untuk  situasi  ini,  pengolahan  data  menggunakan software SPSS  sebagai penyelesaian perhitungan metode K-Means Clustering.

## 2. Metode Penelitian
Metode penelitian ini menggunakan pendekatan deskriptif kuantitatif dengan metode pemecahan masalah menggunakan Metode K – Means Clustering , dimana dengan metode tersebut  dilakukan  pembagian  pengelompokkan  terhadap  30  kecamatan  di  Kabupaten Karawang  menjadi  3 cluster. Sedangkan  data  sekunder  merupakan  jenis  data  yang digunakan  pada  penelitian  ini.  Data  sekunder  adalah  data  yang  diambil  dari  sumber  lain (primer) oleh peneliti.
Pengumpulan data diperoleh melalui website satgas Covid-19 Kabupaten Karawang tentang data jumlah persebaran positif Covid-19 per tanggal 18 Juni 2021. Pengolahan data menggunakan software SPSS 23 dengan perhitungan metode K – Means Clustering. Secara umum langkah-langkah penelitian dapat di lihat pada gambar alur penelitian beriku ini.
Mulai Studi Pendahuluan Studi Lapangan Studi Pustaka Identifikasi Masalah Rumusan Masalah Tujuan Penelitian Pengumpulan Data Apakah Data Sudah Cukup? Pengolahan Data  Metode K -Means Clustering dengan Software SPSS 23 Analisis dan Pembahasan Kesimpulan dan Saran Selesai ya Tidak

## 2.1. Analisis Pengelompokkan/Clustering
Pengelompokkan/ clustering sebagai  kegiatan  pemetaan  suatu  perkara  data masuk  kedalam  satu  kelompok  yang  masih  terhubung  satu  sama  lain  yang  dapat diartikan sebagai cluster [7]. Dapat juga dartikan bahwa unsupervised adalah sebagai proses  pengklsifikasian  yang  tidak  bergantung  pada  standar  prosedur  tahapan pengelompokkan[8] . Metode clustering bertujuan  membuat  beberapa  data/objek menjadi bentuk cluster /kelompok yang akan membuat tiap-tiap cluster terisi data yang bersifat  mirip. Clustering dilakukan  dengan  cara  mengelompokkan  data  didasarkan pada  kesamaan  antar  objek,  sehingga  dapat  dikategorikan  termasuk  metode unsupervised/ tanpa  arah  [7] . Untuk  membuat  lebih  jelas  proses  tahapan/hierarki lazimnya menggunakan Dendogram.

## 2.2. Metode K – Means Clustering
Metode cluster  analysis  non  hirarki salah  satunya  adalah  metode K  –  Means Clustering yang  dapat  mengelompokkan  perkara  data  menjadi  lebih  dari cluster bersumber pada data dengan memiliki sifat sama, akibatnya data mempunyai sifat khas yang dominan digabungkan menjadi lebih dari satu kelompok/ cluster serta data dengan memiliki  sifat  khas  tdak  dominan  digabungkan  melalui  kelompok/ cluster berbeda pula[5].
Macqueen  mendeskripsikan  langkah-langkah  algoritma K  -  Means  Clustering berikut  ini[9],  langkah  awal  pilih  sebarang  jumlah  data  sebagai  titik  pusat kelompok/ cluster . Langkah kedua hitung pusat/ centroid kelompok dari data ditiap-tiap kelompok/ cluster . Letak centroid tiap kelompok/ cluster berasal dari nilai rata-rata dari nilai  keseluruhan  dari  setiap  karakteristik  khusus  yang  digunakan[10].  Jika  huruf 𝑀
menunjukkan  jumlah  data  sebuah  kelompok/ cluster ,  lalu  huruf 𝑖 menerangkan kharakteristik  khusus  untuk 𝑖 adalah  kelompok/ cluster .  Maka  selanjutnya  huruf 𝑝 memperlihatkan  bentuk  data  dimensi,  selain  itu  persamaan  (1)  dikhususkan  untuk menghitung pusat/ centroid karakteristik khusus ke – 𝑖 [11].
𝐶 1 = 1 𝑀 ∑ 𝑋 𝑗 𝑀 𝑗=1 (1)
Persamaan (1) dijalankan sebanyak  nilai berdimensi 𝑝 sejak 𝑖 = 1 hingga 𝑖 = 𝑝 . Langkah ketiga lakukan pengalokasian permasing data terhadap pusat/ centroid /rata- rata  paling  dekat[12].  Agar  dapat  menghitung  jarak  data  menuju  pusat/ centroid kelompok ada berbagai cara, salah satunya menggunakan perhitungan jarak Euclidean
dalam  ruang  jarak /distance  space. Persamaan  (2)  menunjukkan  cara  perhitungan Euclidean[13].
𝑑 = √(𝑥 1 − 𝑥 2 ) 2 + (𝑦 1 − 𝑦 2 ) 2 (2)
Langkah keempat lakukan penugasan berulang lagi objek data terhadap tiap-tiap kelompok/ cluster dalam metode K – Means Clustering berdasarkan perbedaan selisih antara jarak data dan pusat masing-masing  kelompok/ cluster tersebut[14]. Perkara data secara eksplisit dipindahkan menuju cluster dengan fokus paling dekat dengan data[15].
Persamaan  (3)  menunjukkan  penentuan  proses  alokasi  data  seperti  ini  menurut Macqueen.
𝑎 𝑖1 = { 1,     𝑑 = min{𝐷(𝑋 𝑖 , 𝐶 𝑖 )} 0,      𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎 (3)
𝑎 𝑖1 merupakan nilai anggota kelopok pada titik 𝑥 𝑖 kepusat kelompok/ cluster 𝐶 𝑙 , 𝑑 merupakan nilai jarak paling pendek dari data 𝑥 𝑖 hingga 𝐾 kelompok/ cluster setelah proses  pembandingan,  dan 𝐶 𝑙 merupakan  pusat/ centroid yang  pertama[16].  Fungsi tujuan dalam perhitungan metode K – Means Clustering dihitung pada dasarnya dari jarak  serta  nilai  anggota  perkara  data  dalam  kelompok/ cluster [7].  Persamaan  (4)
menunjukkan Fungsi tujuan menurut Macqueen.
𝐽 = ∑ ∑ 𝑎 𝑖𝑐 𝐷(𝑥 𝑖 , 𝑐 𝑖 ) 2 𝑘 𝑖=1 𝑛 𝑖=0 (4)
𝑛 menunjukkan  nilai total data, 𝑘 memperlihatkan total kelompok, 𝑎 𝑖1 menyatakan  hasil  anggota  pada  titik  data 𝑥 𝑖 menuju terhadap  kelompok/ cluster 𝑐 𝑖 . 𝑎 memiliki nilai 0 atau 1[17]. Maka jika data bagian dari anggota kelompok, hasil 𝑎 𝑖1 = 1. Selain  itu  jika  tidak,  hasil 𝑎 𝑖1 = 0 .  Lalu  langkah  selanjutnya  adalah  kembali kelangkah ketiga, jika terdapat data yang tidak tetap kelompok/ cluster atau juga apabila masih  terdapat  nilai centroid yang  berganti  di atas  nilai  rata-rata,  atau  apabila  masih terdapat  pergantian  nilai  terhadap  fungsi  tujuan  masih  di  atas  rata-rata    yang disesuaikan[18].

## 3. Hasil dan Pembahasan
Mengacu  pada  tujuan  awal  dari  penelitian  ini  adalah  bagaimana  melakukan pengelompokkan  kecamatan  di  Kabupaten  Karawang,  menggunakan  metode K  –  Means Clustering . Penelitian ini dibuat menggunakan data sekunder, dengan respondennya adalah
masyarakat di Kabupaten Karawang yang terkonfirmasi positif Covid-19. Parameter yang dgunakan  untuk  melakukan  pengelompokkan  kecamatan  berjumlah  tiga  yaitu  banyaknya masyarakat terkonfirmasi positif di satu kecamatan, garis lintang (x), dan garis bujur (y).
Jumlah  data  yang  akan  digunakan  sebanyak  30  data  kecamatan  di  Kabupaten Karawang. Data ini dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Data Kecamatan No Kecamatan Total Konfirmasi Derajat Desimal x y 1 Banyusari 5 -6.359240 107.534869 2 Batujaya 1 -6.076355 107.176779 3 Ciampel 17 -6.400738 107.360735 4 Cibuaya 2 -6.051496 107.355232 5 Cikampek 44 -6.400385 107.443050 6 Cilamaya Kulon 20 -6.231455 107.518769 7 Cilamaya Wetan 23 -6.250688 107.580787 8 Cilebar 24 -6.143845 107.417098 9 Jatisari 57 -6.371274 107.522049 10  Jayakerta 27 -6.110994 107.327745 11  Karawang Barat 77 -6.324319 107.275488 12  Karawang Timur 102 -6.316780 107.321855 13  Klari 119 -6.368515 107.369780 14  Kota Baru 78 -6.400176 107.480637 15  Kutawaluya 71 -6.174163 107.336600 16  Lemahabang 74 -6.301774 107.452087 17  Majalaya 111 -6.304034 107.366717 18  Pakisjaya 71 -6.000077 107.088017 19  Pangkalan 71 -6.467666 107.215712 20  Pedes 74 -6.086943 107.370168 21  Purwasari 130 -6.379570 107.417625 22  Rawamerta 83 -6.230550 107.354188 23  Rengasdengklok 125 -6.159259 107.290866 24  Tegalwaru 90 -6.512461 107.227692 25  Telagasari 96 -6.287885 107.390105 26  Telukjambe Barat 114 -6.338346 107.351609 27  Telukjambe Timur 134 -6.337777 107.311876 28  Tempuran 140 -6.182055 107.439738 29  Tirtajaya 118 -6.048346 107.250133 30  Tirtamulya 122 -6.356163 107.468628 Jumlah Total 2220 Sumber: ( website satgas Covid-19, 2020)
Pada Output Tabel 2 adalah hasil tampilan awal dari runtutan tindakan clustering data sebelum menjalankan iterasi atau perulangan[5]. Output ini tidak dianalisis karena clustering dihasilkan setelah iterasi yang merupakan hasil akhir dari cluster [19].
Tabel 2. Initial Cluster Centers Result
Initial Cluster Centers Cluster 1 2 3 Konfirmasi 140 1 71 X -6.182055 -6.076355 -6.000077 Y 107.439738  107.176779  107.088017
Sumber: (Pengolahan Data, 2021)

## 3.1.  Proses Iterasi atau Perulangan
Hasil perhitungan SPSS.23 menunjukkan proses iterasi atau perulangan dilakukan sejumlah tiga iterasi atau perulangan. Proses ini dilakukan sampai mendapatkan cluster yang diinginkan pada saat pengklasifikasian 30 kecamatan di Kabupaten Karawang.
Tabel 3. Final Cluster Centers Result
Final Cluster Centers Cluster 1 2 3 Konfirmasi 122 18 77 X -6.279085 -6.218244 -6.283208 Y 107.358883  107.412785  107.337522
Sumber: (Pengolahan Data, 2021)
Berdasarkan hasil Tabel 3, kita dapat melihat bahwa angka negatif (-) berarti data lebih kecil dari jumlah rata-rata total dan angka positif (+) berarti data lebih besar dari jumlah rata-rata total [20].

## 3.2. Tafsiran Setiap Cluster
Setelah terbentuk tiga  kelompok/ cluster , langkah berikutnya yaitu menganalisa apakah  terdapat  variabel-variabel  yang  membentuk  kelompok/ cluster berbeda  untuk masing-masing kelompok /cluster [21]. Dalam hal ini, dapat diketahui dari F dan nilai probabilitas (sig) dari setiap variabel[22]. Hal ini ditunjukkan Tabel 4.
Tabel 4. Anova Result ANOVA Cluster Error F Sig. Mean Square Df Mean Square Df Konfirmasi 25372.942 2 139.856 27  181.422 .000
X .013 2 .018 27 .694 .508 Y .015 2 .012 27 1.185 .321 Sumber: (Pengolahan Data, 2021)

## 3.3. Jumlah Anggota Setiap Cluster
Untuk  mengetahui  jumlah  anggota  kecamatan  di  masing  -  masing cluster di sajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Anggota Setiap Cluster Number of Cases in each Cluster Cluster 1 10.000 2 9.000 3 11.000 Valid 30.000 Missing .000 Sumber: (Pengolahan Data, 2021)

## 3.4. Analisis Susunan Kelompok/kelompok/Cluster
Tabel 6 menunjukkan susunan cluster pada setiap anggota kecamatan.
Tabel 6. Cluster Membership Result
Cluster Membership Case Number Kecamatan Cluster  Distance 1 Banyusari 2 13.112 2 Batujaya 2 17.113 3 Ciampel 2 1.125 4 Cibuaya 2 16.112 5 Cikampek 2 25.890 6 Cilamaya Kulon 2 1.892 7 Cilamaya Wetan 2 4.892 8 Cilebar 2 5.889 9 Jatisari 3 19.547 10 Jayakerta 2 8.890 11 Karawang Barat 3 .459 12 Karawang Timur 1 19.500 13 Klari 1 2.502 14 Kota Baru 3 1.466 15 Kutawaluya 3 5.547 16 Lemahabang 3 2.548 17 Majalaya 1 10.500 18 Pakisjaya 3 5.558 19 Pangkalan 3 5.550 20 Pedes 3 2.553 21 Purwasari 1 8.501 22 Rawamerta 3 6.455 23 Rengasdengklok 1 3.503 24 Tegalwaru 3 13.457
25 Telagasari 3 19.455 26 Telukjambe Barat 1 7.500 27 Telukjambe Timur 1 12.500 28 Tempuran 1 18.500 29 Tirtajaya 1 3.509 30 Tirtamulya 1 .518 Sumber: (Pengolahan Data, 2021)

## 4. Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan  pada  hasil  pembahasan  maka  bisa  disimpulkan  bahwa  kecamatan dikelompokkan menurut variabel permintaan, garis lintang , dan garis bujur. Diketahui ada tiga  kelompok/ cluster diantaranya  yaitu,  C luster 1  terdiri  dari  10  kecamatan  yakni Karawang Timur, Klari, Majalaya, Purwasari, Rengasdengklok, Teluk Jambe Barat, Teluk Jambe  Timur,  Tirta  Jaya,  Tempuran  dan  Tirta  Mulya. Cluster 2  memiliki  Sembilan kecamatan  yakni  Banyu  Sari,  Batu  Jaya, Ciampel,  Cibuaya,  Cikampek,  Cilamaya Kulon, Cilamaya Wetan, Cilebar, dan Jaya Kerta. C luster 3 memiliki 11 kecamatan yaitu Jatisari,
Karawang Barat, Kota Baru, Kuta Waluya, Lemah Abang, Pakis Jaya, Pangkalan, Pedes, Rawamerta, Tegal Waru, dan Telaga Sari.

## Daftar Pustaka
[1] T. Global and O. Alert,  “Coronavirus disease 2019 ( COVID-19 ),” vol. 2019, no. April, 2020.
[2] W. D. Nugroho, W. I. C, S. T. Alanish, N. Istiqomah, and I. Cahyasari,  “Jurnal of Bionursing  Literature  Review :  Transmisi  Covid-19  dari  Manusia  ke  Manusia  Di Asia,” vol. 2, no. 2, pp. 101–112, 2020.
[3] S. J. Daniel, “Education and the COVID-19 pandemic,” Prospects , vol. 49, no. 1–2, pp. 91–96, 2020, doi: 10.1007/s11125-020-09464-3.
[4] A.  Febriyanti,  N.,  Choliq,  M.  I.,  &  Mukti,  “Hubungan  tingkat  pengetahuan  dan kesediaan  vaksinasi  covid-19  pada  warga  kelurahan  dukuh  menanggal  kota surabaya.,” SNHRP , pp. 36–42, 2021.
[5] D.  T.  Utari,  “Analisis  Karakteristik  Wilayah  Transmisi  Covid-19  dengan Menggunakan Metode K-Means Clustering,” J. Media Tek. dan Sist. Ind. , vol. 5, no. 1, p. 25, 2021, doi: 10.35194/jmtsi.v5i1.1220.
[6] S. Fardiah, L. N., Santoso, B., Ahmad, H. F., Mauladiansyah, F., Baihaqi, G., Islam, Z.  Z.,  &  Salafudin,  “Analisis  Bahaya  Dengan  Metode  Hazard  Identification,  Risk Assessment  And  Risk  Control  (HIRARC)  Di  Lingkungan  Sekolah  Dalam  Upaya Pencegahan  Penyebaran  Dan  Penularan  Covid-19.,” J.  Ilm.  Tek.  dan  Manaj.  Ind. Univ. Kadiri , vol. 4, no. 1, 2020.
[7] Agus Nur Khormarudin, “Teknik Data Mining: Algoritma K-Means Clustering,” J. Ilmu Komput. , pp. 1–12, 2016.
[8] M.  K-means,  D.  Dwinavinta,  and  C.  Nugraha,  “Klasterisasi  Judul  Buku  dengan Menggunakan,” pp. 1–4, 2014.
[9] P. Govender and V. Sivakumar, Application of k-means and hierarchical clustering
techniques for analysis of air pollution: A review (1980–2019) , vol. 11, no. 1. Turkish National Committee for Air Pollution Research and Control, 2020.
[10]  T.  Suprawoto,  “Klasifikasi  data  mahasiswa  menggunakan  metode  k-  means  untuk menunjang pemilihan strategi pemasaran,” vol. 1, no. 1, pp. 12–18, 2016.
[11]  R.  Y.  Poerwanto,  B.,  &  Fa’rifah,  “Analisis  cluster  k-means  dalam  pengelompokan kemampuan mahasiswa,” Indones. J. Fundam. Sci. , vol. 2, no. 2, pp. 92–96, 2016.
[12]  M. A. Syakur, B. K. Khotimah, E. M. S. Rochman, and B. D. Satoto, “Integration K- Means Clustering Method and Elbow Method for Identification of the Best Customer Profile  Cluster,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci.  Eng. ,  vol.  336,  no.  1,  2018,  doi: 10.1088/1757-899X/336/1/012017.
[13]  A.  Rachman  and  P.  S.  Matematika,  “Cluster  Analysis  Using  K-Means  Cluster Algorithm For Clustering Types,” vol. 2, no. 1, pp. 15–27, 2019.
[14]  W. M. P. Dhuhita, “Clustering Menggunakan Metode K-Means Untuk,” J. Inform. , vol. 15, no. 2, pp. 160--174, 2016.
[15]  K. U. Pengelompokkan, K. Kota, M. W. Talakua, Z. A. Leleury, and A. W. Talluta, “Analisis Cluster Dengan Menggunakan Metode K - Means,” vol. 11, pp. 119–128, 2017.
[16]  Y. Darmi, A. Setiawan, J. Bali, K. Kampung Bali, K. Teluk Segara, and K. Bengkulu, “Penerapan  Metode  Clustering  K-Means  Dalam  Pengelompokkan  Penjualan Produk,” 2016.
[17]  J. Xiao, J. Lu, and X. Li, “Davies Bouldin Index based hierarchical initialization K- means,” Intell. Data Anal. , vol. 21, no. 6, pp. 1327–1338, 2017, doi: 10.3233/IDA- 163129.
[18]  Annas, “Analisis Multivariat Clustering K-Means Pada Kabupaten/Kota Di Provinsi Jawa  Tengah  Berdasarkan  Indeks  Pembangunan  Manusia  Tahun  2017  Dengan Bantuan Software Spss,” 2015.
[19]  C.  Yuan  and  H.  Yang,  “Research  on  K-Value  Selection  Method  of  K-Means Clustering Algorithm,” J , vol. 2, no. 2, pp. 226–235, 2019, doi: 10.3390/j2020016.
[20]  Y.  D.  Darmi  and  A.  Setiawan,  “Penerapan  Metode  Clustering  K-Means  Dalam Pengelompokan Penjualan Produk,” J. Media Infotama , vol. 12, no. 2, pp. 148–157, 2017, doi: 10.37676/jmi.v12i2.418.
[21]  W.  Mega,  “Clustering  Menggunakan  Metode  K-Means  Untuk  Menentukan  Status Gizi Balita,” 2015.
[22]  D. Y. Nugroho, A. Wibowo, F. Kesehatan, and M. Universitas, “Analisis Cluster K - Means Kabupaten / Kota Di Jawa Timur Berdasarkan Level Epidemik HIV Cluster K  -  Means  Analysis  Of  The  HIV  Epidemic  Level  In,”  vol.  8,  no.  2,  pp.  108–117, 2019, doi: 10.20473/jbk.v8i2.2019.108.