## ANALISIS KESEHATAN MENTAL MAHASISWA UNIVERSITAS KRISTEN SATYA WACANA MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING ALGORITMA K-MEANS
Timothy Solang 1) , Adi Nugroho 2)
1,2 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana email: 672018187@student.uksw.edu , adi.nugroho@uksw.edu

## Abstract
Mental health and machine learning technology that are trending among students provide a presentation that mental health awareness and technology use will have an impact in the future. This research aims to provide awareness of Satya Wacana Christian University data about mental health that can be identified using machine learning technology. The use of K-Means Clustering in clustering has been done in various types  of  research.  Mental  health  scale  that  can  recognize  the  state  felt  by  Satya  Wacana  Christian University students based on answers to questions. The answers are in the form of a numeric scale, so the data is used in Orange3 for clustering using the K-Means algorithm. Analysis on the scale data of UKSW students who have 32 data has a silhouette k = 3 in cluster 1 of the depressed category has the results of 11 students seen in the 2018 batch and above in the depressed category and 1 data of 2020 batch students. In cluster 2 has 12 data which has the results of the 2018, 2019 and 2020 generations in the prosperous category. Cluster 3 of the harmonious category has data on 9 students whose classes are various in 2017, 2018  and  2019.  The results  in  each cluster  provide  an  overview  of the  effect  of batch  on  mental  health where many of the early year batches are in the prosperous category then the depressed category with the 3rd  year  batch  and  there  are  students  who  are  able  to  balance  their  mental  health  with  harmonious categories scattered in each batch.
Keywords: : Clustering, Data, K-Means, Mental health, Patterns.

## 1. PENDAHULUAN
Kesehatan mental  merupakan komponen mendasar  dari  definisi  kesehatan  mental merupakan  ilmu  yang  membahas  tentang kehidupan  jiwa  seseorang  yang  berpandangan bahwa  seseorang  menjadi  agen  yang  paling sempurna  [1].  Kesehatan  mental  yang  baik memungkinkan  orang  untuk  menyadari  potensi mereka,  mengatasi  tekanan  kehidupan  yang normal, bekerja secara produktif, dan berkontribusi  pada  komunitas  mereka  [2].  Pada pengeertian tentang kesehatan mental dimaksudkan  pada  lingkup  mahasiswa  maka mahasiwa harus bisa menyadari potensi mereka, serta dapat mengatasi rintangan kehidupan biasa, mampu belajar produktif serta dapat berkontribusi  bagi  komunitas.  Pengetahuan  soal kesehatan  mental  yang  sedang  tren  dikalangan mahasiswa juga dapat memberikan dampak soal pentingnya  kesehatan  dengan  sebutan  “healing”
dengan  artian  liburan  atau  menyampingkan kegiatan utama[3].
Universitas  Kristen  Satya  Wacana (UKSW)  pada tahun 2021 memiliki mahasiswa sebanyak  ±17.350  untuk  melakukan  pendataan tentang apa yang dirasakan mahasiswa berdasarkan  pengelompokan  pada  kesehatan mental akan kesulitan atau akan memakan waktu yang  cukup  lama. Machine  learning sendiri memiliki  metode-metode  ekstraksi  data  yang dapat  membuat  data  menjadi  sebuah  pola  [4]. Analisis  pola  pengelompokan  pada  kesehatan mental juga dapat digunakan sebagai pengaplikasian  tentang  bagaimana  universitas dapat  memberikan  bantuan  psikologis  terhadap mahasiswanya. Remaja yang sejatinya merupakan  kelompok  usia  paling  rentan  akan stress  dan  kecemasan  yang  didapat  dari kehidupan  bersosial  dan  budaya  di  dalam universitas [5], [6].
Beberapa  penelitian  yang  meneliti tentang  kesehatan  mental  yang  menggunakan faktor-faktor  dari  gangguan  kesehatan  mental didapatkan  dari  internal  dan  eksternal  dengan penggunaan  skala  pada  tiap  subjek  [7],  [8] dimana  efeisiensi  pada  analisis  data  tiap  subjek atau individu akan memakan waktu [9].
Penelitian  yang  menggunakan  K-means clustering sudah biasa digunakan untuk melakukan metode pengelompokan dalam penelitian  sebelumnya  [10],  [11].  Metode pengelompokan mulai masuk keranah kesehatan yang dapat mengidentifikasi data dalam numerik [12],  [13].  Dengan  metode  penentuan  klaster Davies    Bouldin  Index,  Elbow, dan Silhouett memberikan  hasil  serta  visualisasi  terbaik  [14]. Penggunaan K-means clustering dalam penelitian sebelumnya biasa hal mengelompokan mulai dari obat serta mahasiswa baru dengan menggunakan tools Rapid Miner [15], [16].
Penggunaan teknologi dalam universitas dapat  sangat  membantu  dalam  hal  mendata mahasiswa  yang  berkaitan  dengan  kesehatan mental,  kesehatan  mahasiswa  merupakan  hal yang penting dalam sebuah unversitas dalam hal pembelajaran sehingga penelitian ini memungkinkan Universitas Kristen Satya Wacana  untuk dapat menggunakan informasi ini sebagai  bentuk  informasi  dalam  hal  perbedaan penanganan mahasiswa yang mengalami kesehatan  mental  yang  berbeda  agar  peran  dari UKSW  dapat  melihat  potensi  yang  dapat dilakukan oleh mahasiswa jika kesehatan mental mereka terjaga.

## 2. METODE PENELITIAN
Penyelesaian penelitian ini terbagi dalam beberapa tahap seperti disajikan pada gambar 1.

## 2.1. Tahap Identifikasi Masalah
Tahap  pertama  yang  dilakukan  adalah identifikasi  masalah  yaitu  terkait  Kesehatan Mental yang terjadi di Universitas Kristen Satya Wacana  pada  mahasiswa  aktif  yang  melakukan pembelajaran.  Sikap  UKSW  dalam  mendukung kesehatan  mental  namun  setiap  mahasiswa memiliki  permasalahan  sendiri  yang  dimiliki
sehingga munculnya masalah dengan banyaknya mahasiswa  untuk  diidentifikasi  masalah  ini dengan proses skoring untuk aspek kesejahteraan psikologis bergerak dari 1 menuju 5, sedangkan untuk  aspek  tekanan  psikologis  bergerak  dari  5 menuju 1 [17], yaitu:
Tabel 1. Skala Kesehatan Mental (SKM-12)
Kesejahteraan psikologis (psychological wellbeing) 1. Kehidupan sehari-hari penuh dengan hal- hal yang menarik
2. Pada umumnya Anda menikmati hal yang dilakukan
3. Merasa nyaman berkomunikasi dengan teman Anda
4. Merasa berharga karena perlakuan teman
Anda
5. Merasa bahagia dalam menjalani kehidupan ini
6. Menikmati apa yang terjadi dalam kehidupan ini
Tekanan psikologis (psychological distress)
1. Mendapatkan diri Anda sebagai orang yang bingung atau frustasi
2. Merasakan sebagai orang yang lelah atau merasa tak berdaya
3. Merasa berada pada titik yang terendah
4. Menggunakan waktu untuk menikmati rasanya putus asa
5. Merasa kehilangan kontrol terhadap pikiran, perasaan, dan perilaku
6. Merasa tidak mempunyai apa-apa dalam menatap masa depan

## 2.2. Tahap Pengumpulan Data
Kemudian  tahap  selanjutnya  adalah mengumpulkan  data  langsung  dari  setiap mahasiswa  dengan  menggunakan GoogleForm dimana  pertanyaan  kuesioner  yang  dibuat berdasar  pada  tabel  1  dan  disebarkan  kepada responden atau mahasiswa UKSW melalui email student dengan  minimal  mahasiswa  yaitu  30 dalam  kuesioner  petunjuk  pengisian  kuesioner lalu  ada  pertanyaan  serta  jawaban  yang  berupa angka 1-5 untuk kesejahteraan psikologis dan 5-
1 untuk tekanan psikologis. Teknik pengumpulan data  adalah  salah  satu  penunjang  berhasil  dan tidak nya penelitian [18].
2.3. Tahap Pengolahan Data Tahap pengolahan data dilakukan untuk mengatur data agar terlihat rapi untuk dimasukan ke  dalam  aplikasi  orange  serta  membersihkan data yang tidak sesuai atau asal-asalan [19]. Data diatur  melalui  excel  untuk  dibentuk  menjadi sebuah tabel dengan format csv lalu dibersihkan dengan Google  Colab agar  data  tidak  memiliki data  yang  kosong  atau  hilang.  Pengolahan  data jawaban sebelumnya yang didapat dari mahasiswa  berupa  angka  yang  dapat  digunakan oleh K-means. Data kosong sangat mengganggu pemerosesan baris data pada kolom tertentu yang memiliki  kekosongan  dapat  dihilangkan  atau dihapus  baris  keseluruhan  namun  demikian memiliki  kekurangan  yaitu  terjadi  kurangnya jumlah  data,  namun  jika  banyak  terjadi  data kosong  pada  kolom  maka  pengumpulan  data harus dilakukan kembali.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.4. Tahap Clustering K-Means
Tahap clustering yaitu data di kelompokan  menggunakan  algoritma  k-means. K-means adalah  algoritma  yang  membagi  data menjadi beberapa kelompok berbeda. Data yang memiliki  kesamaan  kemiripan  dikelompokkan menjadi  satu  cluster  dan  data  yang  memiliki perbedaan  dikelompokkan  ke  kelompok  yang berbeda. Algoritma ini bekerja dengan meminimalkan jarak antara data dan pusat cluster [20]. Tools proses  clustering  yaitu  Orange  3 adalah  perangkat  lunak  untuk  pengolahan  data dalam anaconda atau bisa diunduh terpisah.

## 2.5. Analisis Hasil
Pada tahapan terakhir, hasil clustering di analisis dan divisualisasikan hasilnya

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sumber  data  diambil  menggunakan formulir yang disebarkan dalam area Universitas Kristen  Satya  Wacana  Salatiga.  Responden berjumlah  32  mahasiswa  UKSW  berasal  dari berbagai fakultas dengan angkatan yang berbeda, mengisi  12  pertanyaan  yang  terbagi  2  dimana 6 pertanyaan pada skala pertama dan 6 pertanyaan lainnya pada skala kedua. Gambar 2 merupakan bantuk  data  mahasiswa  hasil  pengolahan  data yang  terkumpul  dari  pengumpulan  data  di googleform yang sudah di rata-rata sebagai hasil dari jawaban skala pertama dan kedua digunakan oleh  aplikasi  orange  untuk  menjadi  2  atribut pendukung  algoritma  K-Means  skala  pertama dan  skala  kedua.  Skala  pertama  tentang kesehateraan psikologis dan skala kedua tentang tekanan psikologis.
Penggunaan  silhoutte  digunakan  untuk  mencari jumlah  k  yang  optimal. Silhoutte  Coefficient digunakan untuk melihat kualitas hasil pengelompokan masing-masing perhitungan jarak.  Gambar  3  menjelaskan  k=3  memiliki indeks  terbesar  dari  rentang  3-6  yaitu  0.195. sturuktur  yang  dihasilkan  kuat  jika  hasil mendekati 1.
Langkah-langkah  perhitungan  dari k-means clustering dijelaskan sebagai berikut:
1. Menentukan jumlah cluster
Jumlah  cluster  yang  akan  digunakan  pada  data kesehatan  mental  mahasiswa  sebanyak  tiga cluster yaitu  tertekan,  sejahtera  dan  harmonis berdasarkan  grafik  Silhouette.  Setelah  itu
menerapkan  algoritma k-means pada  data
penelitian dengan jumlah data 32 dan atribut yang digunakan 2 dalam skala pertama memiliki 6 data dan skala kedua 6 data tiap skala akan di rata-rata, parameter data dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Parameter Data
Jumlah Cluster Definisi Atribut Jumlah Mahasiswa 3 Tertekan, sejahtera, harmonis 2 32
Terdapat 3 cluster yang dibuat dengan kategori masing  terlihat  pada  tabel  3.  Tiap  kateogori dibuat berdasar ketentuan skala kesehatan mental yang  dimana  jika  skala  satu  lebih  besar  maka sejahtera  sebaliknya  maka  tertekan  jikalau keduanya sama maka harmonis.
Tabel 3. Kategori cluster Cluster Kategori C1 Tertekan C2 Sejahtera C3 Harmonis Gambar 3. Grafik Silhouette

## Gambar 2. Hasil Kuesioner Data Mahasiswa
2. Menentukan centroid Melakukan  pemilihan centroid dapat  dipilih secara  acak.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan tools orange dimana pengambilan titik pusat awal terlihat  pada  tabel  4.  Penelitian  ini  dilakukan perhitungan  iterasi  10  sampai  tidak  ditemukan perubahan dalam centroid masing-masing cluster.
Tabel 4. Centroid Awal
cluster skala1 skala2 c1 1.83 3 c2 4.67 1.33 c3 4 3.33
Perhitungan  jarak  menggunakan  rumus  yang diatas  yaitu Euclidean  Distance, jarak  titik centroid cluster dengan titik data ke- n data yang digunakan ke-1 sebagai berikut:
𝒅(𝒙, 𝒚) = √(𝟐. 𝟖𝟑 − 𝟏. 𝟖𝟑) 𝟐 + (𝟒 − 𝟑) 𝟐 = 1.414 𝒅(𝒙, 𝒚) = √(𝟐. 𝟖𝟑 − 𝟒. 𝟔𝟕) 𝟐 + (𝟒 − 𝟏. 𝟑𝟑) 𝟐 = 3.236
𝒅(𝒙, 𝒚) = √(𝟐. 𝟖𝟑 − 𝟒) 𝟐 + (𝟒 − 𝟑. 𝟑𝟑) 𝟐 = 1.344 Lakukan perhitungan serupa pada titik data ke-2 sampai  selesai.  Setelah  itu  kelompokan  data  ke dalam cluster yang  memiliki  hasil  jarak minimum.
Tabel 5. Hasil Jarak Minimum C1 C2 C3 Kedekatan  Hasil 1.414  3.236  1.344  1.344 C3
Plot pada gambar 4 menunjukan scater plot antara rata-rata skala pertama dan rata-rata skala kedua. Dari scater plot tersebut diketahui bahwa cluster tertekan  itu  berwarna  biru,  cluster  sejahtera  itu berwarna merah dan untuk cluster berwarna hijau itu  harmonis.  Plot  hasil  merupakan  peta  grafik dari  hasil  clustering  hal  ini  dapat  memberikan petunjuk tentang nilai k.
Gambar 4. Scatter Plot
Tabel 6. Hasil Cluster Angkatan  Silhouette  Cluster 2018 0.517799 C1 2019 0.563644 C2 2018 0.523682 C3 2018 0.609645 C2 2018 0.58212 C1 2017 0.494553 C3 2018 0.601993 C2 2018 0.497392 C3 2018 0.552262 C3 2018 0.504078 C1 2018 0.594806 C2 2018 0.623022 C2 2018 0.568994 C1 2018 0.53566 C2 2018 0.520218 C1 2018 0.559401 C3 2018 0.543146 C2 2018 0.527687 C1 2019 0.606521 C2 2018 0.542073 C3
2018 0.634167 C2 2018 0.585506 C1 2019 0.520024 C3 2019 0.566388 C2 2018 0.466137 C1 2018 0.592031 C1 2018 0.581062 C3 2019 0.579504 C3 2018 0.592145 C1 2020 0.517028 C1 2018 0.612104 C2 2020 0.614873 C2
Berdasarkan hasil yang didapat cluster 1 berisi 11 data  34.38%  untuk cluster 2  berisi  12  data 37.50%  dan cluster 3  berisi  9  data  28.12%.
Cluster 1 memiliki 11 data dengan angkatan 2018 serta  2020 cluster 1  ini  tentang  mental  tertekan yang  diamana  angkatan  2020  berisi  1  data  saja sisanya  2018. Cluster 2  memiliki  12  data  yang berisi  dengan  angkatan  2018,  2019  dan  2020 cluster 2  ini  tentang  sejahtera  secara  mental dimana dimiliki tiap angkatan. Cluster 3 dimana berisi  9  data  yang  menunjukan  harmonis  secara bersamaan dengan angkatan 2017, 2018 dan 2019 memiliki mental yang harmonis.

## 4. KESIMPULAN
Didapatkan  kesimpulan berdasarkan analisis  dari  pembahasan  yang  telah  diteliti peneliti tentang algoritma k-means pada kesehatan mental mahasiswa UKSW yang dibagi berdasarkan  skala  kesehatan  mental  yang  berisi tekanan  dan  kesejahteraan.  Pengelompokan berdasarkan silhouette didapatakan k =3 yang tiap cluster dikategorikan  sebagai cluster 1  yaitu tertekan, cluster 2  yaitu  sejahtera  dan cluster 3 yaitu harmonis. Berdasarkan perhitungan terdapat jumlah kelompok tertekan 11 mahasiswa, sejahtera 12 mahasiswa  dan harmonis  yaitu  9  mahasiswa.  Kesehatan  mental yang  diketahui  bahwa  angakatan  2018  dan
diatasnya  masuk  dalam  kelompok  tertekan  dan terdapat  angkatan  2020 masuk  dalam  kelompok tertekan  1  data  dapat  tersimpulkan  bahwa angkatan  memiliki  pengaruh  dalam  hal  tertekan secara  mental  dalam  lingkup  mahasiswa. Berdasarkan perhitungan k-means dipenelitian ini kesehatan  mental  dapat  dikelompokan  dengan mudah untuk  yang isinya dapat digunakan untuk pihak  Universitas  Kristen  Satya  Wacana  dalam melihat  serta  menangani  kesehatan  mental mahasiswa.  Secara  penggunaan k-means untuk bidang kesehatan dalam penelitian ini menunjukan kemudahan dalam mempelajari atau menggunakan algoritma serta tools .

## 6. REFERENSI
[1] A. Desti dan Anan, “Peran Spiritual Bagi Kesehatan Mental Mahasiswa Di Tengah Pandemi COVID-19,” Humanistika:
Jurnal Keislaman , vol. 7, no. 1, hlm. 26– 45, 2021.
[2] D.  Ayuningtyas,  M.  Misnaniarti,  dan  M. Rayhani,  “Analisis  Situasi  Kesehatan Mental  Pada  Masyarakat  Di  Indonesia Dan Strategi Penanggulangannya,” Jurnal
Ilmu Kesehatan Masyarakat , vol. 9, no. 1, hlm. 1–10, 2018, doi: 10.26553/jikm.2018.9.1.1-10. [3] I.  A.  Ridlo  dan  R.  A.  Zein,  “Arah
Kebijakan Kesehatan  Mental: Tren
Global  dan  Nasional  Serta  Tantangan Aktual,” Buletin  Penelitian  Kesehatan , vol.  46,  no.  1,  hlm.  45–52,  2018,  doi: 10.22435/bpk.v46i1.56.
[4] H.  K.  Pambudi,  P.  G.  A.  Kusuma,  F. Yulianti,  dan  K.  A.  Julian,  “Prediksi Status  Pengiriman  Barang  Menggunakan Metode  Machine  Learning,” Jurnal Ilmiah  Teknologi  Infomasi  Terapan ,  vol. 6,  no.  2,  hlm.  100–109,  2020,  doi: 10.33197/jitter.vol6.iss2.2020.396.
[5] W.  Setyaningrum  dan  H.  A.  Yanuarita, “Pengaruh Covid-19 Terhadap Kesehatan
Mental  Masyarakat  Di  Kota  Malang,” JISIP (Jurnal
Ilmu Sosial dan
Pendidikan) ,  vol.  4,  no.  4,  2020,  doi:
10.58258/jisip.v4i4.1580.
[6] E.  Trisilawati,  “Journal  of  Health  and Therapy,” vol. 1, no. 1, hlm. 15–26, 2021.
[7] S. Lestari dan P. M. Risqi, “Representasi
Kesehatan  Mental  Siswa  pada  Masa Pandemic Covid-19,” PROSIDING: Temu Ilmiah Nasional , vol. 1, hlm. 45–53, 2021, [Daring]. Tersedia pada: https://www.researchgate.net/profile/Ros
-Patriani-Dewi-Psikolog- 2/publication/355170861_Readines_For_ Change_Ditinjau_Dari_Work_Engageme nt_Pada_Karyawan_Millenial/links/6163 e91cae47db4e57c0905f/Readines-For- Change-Ditinjau-Dari-Work- Engagement-Pada-Karyawa
[8] A. Q. A. Santika, “Kontribusi Sikap Sabar bagi Kesehatan Mental di Masa Pandemi Covid-19:  Studi  Kasus  pada  Mahasiswa Jurusan Tasawuf dan Psikoterapi Tingkat Akhir Angkatan 2017,” Jurnal Penelitian Ilmu Ushuluddin , vol. 2, no. 1, hlm. 50– 62, 2022, doi: 10.15575/jpiu.13615.
[9] R.  N.  U.  R.  Amelia  dan  E.  K.  A. Hertisyahrani, “Pembelajaran Daring atau School  From  Home  Berdampak  Pada Kesehatan  Mental,” Prosiding  Temu
Ilmiah  Nasional ,  vol.  1,  hlm.  468–480, 2021.
[10] Resti Wahyuni, “K-Means Clustering for Grouping Indonesia Underdeveloped
Regions  in  2020  Based  on  Poverty Indicators,” Parameter: Journal of Statistics , vol. 2, no. 1, hlm. 8–15, 2021,
doi:
10.22487/27765660.2021.v2.i1.15675.
[11] S.  Butsianto  dan  N.  T.  Mayangwulan, “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi
Penjualan  Mobil  Menggunakan  Metode K-Means  Clustering,” Jurnal  Nasional Komputasi  dan  Teknologi  Informasi
(JNKTI) ,  vol.  3,  no.  3,  hlm.  187–201, 2020, doi: 10.32672/jnkti.v3i3.2428.
[12] N.  Yulia,  R.  Saragih,  dan  I.  Ambarita, “Data  Mining  Pengelompokan  Anak
Stunting  Berdasarkan  Usia  ,  Penyebab dan  Pekerjaan  Orang  Tua  Dengan Menggunakan Metode Clustering ( Studi Kasus :  Dinas  Kesehatan  Kabupaten Langkat ),” Seminar Nasional Informatika (SENATIKA)Prosiding  SENATIKA  2021 , hlm.  12,  2021,  [Daring].  Tersedia  pada: http://www.ejournal.pelitaindonesia.ac.id /ojs32/index.php/SENATIKA/article/vie w/1174/661
[13] F. Liu dkk. , “Use of latent profile analysis and k-means clustering to identify student anxiety  profiles,” BMC  Psychiatry ,  vol. 22,  no.  1,  hlm.  1–11,  2022,  doi: 10.1186/s12888-021-03648-7.
[14] D. Yanti Liliana, I. Ermis, A. R. Zain, D. Nurul, dan A. Azza, “K-Means Clustering untuk Visualisasi Informasi Pemanfaatan Aplikasi Deteksi Dini Depresi,” vol. 1, no. 1, hlm. 116–123, 2022.
[15] F.  Zikri  dan  F.  Nasari,  “Algoritma  K- Means  Untuk  Mengelompokkan  Suplier Obat  (Studi  Kasus:  RS.  Prima  Husada Cipta  Medan),” Infosys  (Information System)  Journal ,  vol.  5,  no.  1,  hlm.  01,
2020, doi: 10.22303/infosys.5.1.2020.01-
11.
[16] S.  Isnanto  dan  S.  Widodo,  “Penerapan Data Mining Pada Penerimaan Mahasiswa  Baru  Dengan  Algoritma  K- Means  Clustering,” Jurnal Teknik Informasi dan Komputer (Tekinkom) , vol. 4,  no.  2,  hlm.  158,  2021,  doi: 10.37600/tekinkom.v4i2.367.
[17] R. Aziz, R. Mangestuti, Y. Sholichatun, I. T.  Rahayu,  E.  K.  Purwaningtyas,  dan  E. N.  Wahyuni,  “Model  Pengukuran
Kesehatan  Mental  pada  Mahasiswa  di Perguruan  Tinggi  Islam,” Journal  of
Islamic  and  Contemporary  Psychology (JICOP) , vol. 1, no. 2, hlm. 83–94, 2022, doi: 10.25299/jicop.v1i2.8251.
[18] A.  P.  Lubis,  “Analysis  of  Profile Matching  Method  for  Computer-Based National  Assessment  Proctor  Selection
Dss  At  Sdn  013863  Silo  Bonto,” Jurnal Teknik  Informatika  (Jutif) ,  vol.  3,  no.  1, 2022, [Daring]. Tersedia pada:
http://jutif.if.unsoed.ac.id/index.php/jurn al/article/view/136%0Ahttp://jutif.if.unso ed.ac.id/index.php/jurnal/article/downloa d/136/51
[19] N.  Rofiqo,  A.  P.  Windarto,  dan  D.
Hartama,  “Penerapan  Clustering  Pada Penduduk  Yang  Mempunyai  Keluhan Kesehatan Dengan Datamining K-
Means,” KOMIK  (Konferensi  Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) , vol.
2,  no.  1,  hlm.  216–223,  2018,  doi:
10.30865/komik.v2i1.929.
[20] D.  O.  Dacwanda  dan  Y.  Nataliani,
“Implementasi k-Means Clustering untuk Analisis Nilai Akademik Siswa Berdasarkan  Nilai  Pengetahuan  dan Keterampilan,” Aiti ,  vol.  18,  no.  2,  hlm. 125–138, 2021, doi: 10.24246/aiti.v18i2.125-138.