Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 793-801 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Klusterisasi Impor Beras Di Indonesia Menurut Negara Asal Utama Menggunakan Algoritma K- Medoids
Nur Arminarahmah 1* , Achmad Daengs GS 2 , Jaya Tata Hardinata 3 1 Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari, Indonesia
2 Universitas 45 Surabaya, Surabaya, Indonesia
3 Universitas HKBP Nommensen Pematangsiantar, Indonesia Email: 1* nur.armina@gmail.com, 2 adaengsgs@univ45sby.ac.id, 3 Jayatatahardinata@uhnp.ac.id

## Abstract
This study aims to classify rice import data in Indonesia based on the main country of origin using the K-Medoids algorithm. The rice import data used in this study covers the last six years (2017- 2022), which is quantitative data, namely rice import data in Indonesia quoted from the Indonesian Statistical  Publication,  and  processed  based  on  the  customs  archives  of  the  Directorate  General  of Customs and Excise. The K-Medoids method was chosen because  of its ability to handle outliers and provide  more  stable  clustering  results  compared  to  other  clustering  algorithms.  The  results  of  the analysis  show  that  there  are  three  main  clusters  of  rice-supplying  countries  in  Indonesia.  The  first cluster consists of countries with high import volumes, the second includes countries with moderate import volumes, and the third comprises countries with low import volumes. These findings provide important  insights  for  the  government  and  industry  players  in  formulating  rice  import  strategies, particularly in choosing the country of origin of imports and determining tariff policies. In addition, the results of this clustering can be used as a basis for making decisions regarding the diversification of rice import sources to increase national food security.
Keywords : Data Mining, Cluster, Import, Rice, K-Medoids
Abstrak
Tujuan  penelitian  ini  untuk  mengelompokkan  data  impor  beras  di  Indonesia  berdasarkan negara  asal  utama  dengan  menggunakan  algoritma  K-Medoids.  Data  impor  beras  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  mencakup  periode  enam  tahun  terakhir  (Tahun  2017-2022),  yang  merupakan data kuantitatif, yakni data impor Beras di Indonesia yang dikutip dari Publikasi Statistik Indonesia, dan  diolah  berdasarkan  arsip  kepabeanan  Direktorat  Jenderal  Bea  dan  Cukai.  Metode  K-Medoids dipilih  karena  kemampuannya  dalam  menangani  outlier  dan  memberikan  hasil  kluster  yang  lebih stabil  dibandingkan  dengan  algoritma  klustering  lainnya.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa terdapat  tiga  kluster  utama  negara  penyuplai  beras  ke  Indonesia.  Kluster  pertama  terdiri  dari negara-negara dengan volume impor tinggi, kluster kedua mencakup negara-negara dengan volume impor  sedang,  sedangkan  kluster  ketiga  terdiri  dari  negara-negara  dengan  volume  impor  rendah. Temuan ini memberikan wawasan penting bagi pemerintah dan pelaku industri dalam merumuskan strategi  impor  beras,  khususnya  dalam  hal  pemilihan  negara  asal  impor  dan  penentuan  kebijakan tarif.  Selain  itu,  hasil  klusterisasi  ini  dapat  dijadikan  dasar  dalam  pengambilan  keputusan  terkait diversifikasi sumber impor beras untuk meningkatkan ketahanan pangan Nasional.
Kata kunci : Data Mining, Kluster, Impor, Beras, K-Medoids
1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  yang  mempunyai  populasi  besar  dan pertumbuhan  ekonomi  yang  signifikan.  Pertumbuhan  penduduk  yang  terus meningkat  memberikan  tekanan  besar  pada  sektor  pangan,  terutama  beras sebagai  sumber  makanan  utama  bagi  mayoritas  penduduk  Indonesia.  Meskipun Indonesia merupakan produsen beras yang cukup besar, namun tantangan dalam memenuhi kebutuhan  beras domestik masih  tetap ada. Fluktuasi produksi beras,
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 793-801 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
perubahan  pola  konsumsi  masyarakat,  serta  faktor  lingkungan  dan  iklim, semuanya berkontribusi terhadap ketidakpastian pasokan beras di dalam negeri. Salah satu solusi  yang  ditempuh  oleh pemerintah  Indonesia  untuk  menjaga ketersediaan  beras  adalah  melalui  impor.  Import  beras  dilakukan  untuk mengontrol stabilitas dan keseimbangan harga dan pasokan di pasar dalam negeri. Pada konteks ini, pemahaman yang baik tentang pola impor beras menjadi sangat penting. Pola impor dapat berkaitan dengan negara-negara asal utama dari mana Indonesia  mengimpor  beras.  Sebagai  pendukung  dalam  rangka  mengoptimalkan kebijakan  impor  beras,  diperlukan  analisis  yang  mendalam  terhadap  pola  impor beras. Artificial  Intelligent banyak  dimanfaatkan  untuk  menyelesaikan permasalahan yang kompleks seperti ini, karena Artificial Intelligent menawarkan banyak  algoritma-algoritma  yang  dapat  digunakan,  seperti  untuk  penentu keputusan  [1]–[5],  prediksi  [6]–[9],  [10]–[12],  maupun  pengelompokan ( Clustering ) [13]–[15].
Salah  satu  metode  analisis  yang  dapat  digunakan  adalah  klusterisasi. Klusterisasi adalah teknik dalam data analisis yang memiliki tujuan membagi data ke dalam bagian-bagian (kelompok)  yang memiliki kemiripan karakteristik. Pada konteks  penelitian  ini,  klusterisasi  dapat  digunakan  untuk  mengelompokkan negara-negara asal impor beras ke Indonesia berdasarkan pola impor yang serupa. Salah satu algoritma  klusterisasi  yang  populer  adalah algoritma  K-Medoids. Algoritma ini mampu mengelompokkan data menjadi kluster-kluster berdasarkan jarak  atau  kesamaan  antara  data.  K-Medoids  cocok  digunakan  dalam  kasus  ini karena  algoritma  ini  lebih  tahan  terhadap  penyimpangan  nilai  (outlier)  dan mampu  menghasilkan  kluster  dengan  representatif  yang  merupakan  titik  data aktual.  Selain  itu,  penggunaan  aplikasi  Rapid  Miner  sebagai  alat  untuk mengimplementasikan  Algoritma  ini  diharapkan  dapat  mempermudah  proses analisis dan pengujian.
Beberapa  penelitian  terkait  yang  menjadi  rujukan  makalah  ini  diantaranya penelitian  yang  membahas  tentang  pemetaan  kerentanan  longsor  menggunakan algoritma  Hausdorff  distance  (OA-HD)  dan  algoritma Clustering K-medoids. Algoritme  OA-HD  mendistribusikan  unit  pemetaan  menjadi  banyak  subclass dengan  karakteristik  serupa  nilai  topografi  dan  geologi.  Untuk  mendapatkan subclass yang lebih optimal, HD diadopsi untuk mengukur curah hujan. Algoritma K-Medoids  mengelompokkan  subclass  tersebut  menjadi  lima  tingkat  kerentanan menurut  nilai  kepadatan  longsor  di  masing-masing  subclass  [16].  Berikutnya penelitian untuk memperkenalkan model CFKM (Convex Fuzzy K-Medoids), yang tidak  hanya  melonggarkan  asumsi  bahwa  objek  harus  ditetapkan  seluruhnya  ke satu  dan  hanya  satu  medoid,  tetapi  juga  bahwa  medoid  harus  ditetapkan seluruhnya  ke  satu  dan  hanya  satu Cluster .  Model  yang  dihasilkan  berbentuk cembung,  sehingga  resolusinya  sangat  kuat  untuk  inisialisasi  [17].  Rujukan berikutnya penelitian untuk Peningkatan Algoritma Clustering K-Medoids Berbasis Iterasi  Titik  Tetap.  Penulis  menggunakan  iterasi  titik  tetap  untuk  mencari  pusat pengelompokan yang optimal dan membangun medoid-FPK ( K-Medoids), dengan membangun persamaan titik tetap untuk setiap Cluster , masalah pencarian pusat optimal  diubah  menjadi  penyelesaian  persamaan  set  secara  paralel.  Percobaan dilakukan  pada  enam  kumpulan  data  standar,  dan  hasilnya  menunjukkan  bahwa
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 793-801 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
efisiensi  pengelompokan  algoritma  yang  diusulkan  meningkat  secara  signifikan dibandingkan dengan algoritma konvensional [18]. Penelitian-penelitian terkait ini lah  yang  melatarbelakangi  dilakukannya  penelitian  untuk  mengklaster  negara pengimpor beras di Indonesia
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klusterisasi dari data impor beras yang ada di Indonesia berdasarkan negara asal utama menggunakan algoritma K- Medoids,  dengan  melakukan  klusterisasi  diharapkan  akan  teridentifikasi kelompok-kelompok  negara  asal  impor  beras  yang  memiliki  pola  impor  serupa. Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  wawasan  lebih  lanjut kepada  pemerintah  dan  stakeholder  terkait  dalam  mengambil  keputusan  terkait kebijakan impor beras serta strategi perdagangan pangan secara keseluruhan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Data Penelitian
Data penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah data impor beras periode  enam  tahun  terakhir  (Tahun  2017-2022),  yang  merupakan  data kuantitatif,  yakni  data  impor  Beras  di  Indonesia  yang  diambil  berdasarkan Publikasi  Statistik  Indonesia  dan  diolah  dari  arsip  kepabeanan  PEB  dan  PIB (Direktorat Jenderal Bea dan Cukai). Data dari penelitian ini tersaji pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Data Impor Beras di Indonesia Menurut Negara Asal Utama (Ton)
Negara_Asal 2017 2018 2019 2020 2021 2022 India 32.209,7  337.999,0 7.973,3 10.594,4  215.386,5  178.533,6 Thailand 108.944,8  795.600,1 53.278,0 88.593,1 69.360,0 80.182,5 Vietnam 16.599,9  767.180,9 33.133,1 88.716,4 65.692,9 81.828,0 Pakistan 87.500,0  310.990,0  182.564,9  110.516,5 52.479,0 84.407,0 Myanmar 57.475,0 41.820,0  166.700,6 57.841,4 3.790,0 3.830,0 Jepang 72,1 0,2 90,0 0,3 230,3 56,1 Tiongkok 2.419,0 227,7 24,3 23,8 42,6 6,0 Lainnya 54,3 6,5 744,6 0,3 760,1 364,1 Source: Badan Pusat Statistik Indonesia [19]

## 2.2. Flowchart K-Medoids
Flowchart  untuk  algoritma  K-Medoids  penting  dalam  membantu  visualisasi dan  pemahaman  langkah-langkah  yang  terlibat  dalam  algoritma  ini.  K-Medoids adalah salah satu algoritma pengelompokan data dalam analisis klaster yang mirip dengan  K-Means,  tetapi  dengan  perbedaan  penting  yaitu  pusat  klaster  diwakili oleh sampel sebenarnya (medoid) daripada rata-rata data.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 793-801 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 1 . Flowchart K-Medoids [20]
Langkah-langkah (Tahapan) metode K-Medoids dapat dijelaskan sebagai berikut [21]:
a) Mulai: Memulai algoritma.
b) Inisialisasi  medoids  secara  acak:  Pilih  sejumlah  k  objek  data  dengan  cara random sebagai awal medoid.
c) Tetapkan  setiap  data  ke  medoid  terdekat:  Setiap  objek  data  lainnya dikelompokkan ke medoid terdekat nya.
d) Hitung medoid baru: Untuk setiap medoid dan setiap objek data yang bukan medoid, pertimbangkan pertukaran medoid dengan objek data non-medoid. Jika  pertukaran  mengurangi  biaya  (jarak  total  antara  objek  dan  medoid nya), lakukan pertukaran.
e) Periksa apakah medoid berubah: Jika medoid berubah, kembali ke langkah 3. Jika tidak, maka diteruskan ke langkah selanjutnya.
f) Selesai: Algoritma selesai dan kelompok telah terbentuk.
K-Medoids merupakan teknik pengelompokan partisional yang hampir sama dengan  metode  K-Means,  tetapi  alih-alih  menggunakan  centroid  untuk  mewakili kluster, K-Medoids menggunakan objek aktual dari data yang disebut medoid. Ini membuat K-Medoids lebih tahan terhadap outline dibandingkan dengan K-Means.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penerapan algoritma K-Medoids, nilai titik tengah atau centroid dapat ditentukan  secara  random  atau  acak,  berdasarkan  data  yang  diperoleh  dengan ketetapan  bahwa  klusterisasi  yang  ditentukan  adalah  3.  Penentuan Cluster pada makalah ini dikelompokkan menjadi tiga: Cluster tinggi, Cluster sedang, dan Cluster rendah.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 793-801 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Berikut adalah proses  pengelompokkan dan hasil dari algoritma K-Medoids yang dilakukan dengan Rapid Miner.
Gambar 2. Process K-Medoids (K Value = 3)
Gambar  2  menjelaskan  proses  pengklusteran  algoritma  K-Medoids  dengan menggunakan Rapid  Miner yang  diawali  dengan  meng-import  data excel data Impor  Beras  berdasarkan  negara  asal  utama,  kemudian  dilanjutkan  dengan pemilihan  operator  algoritma  K-Medoids  untuk  pengklasteran  nya.  Nilai  K  =  3, Measure  Types (jenis  ukur)  yang  digunakan  adalah  Tindakan  Campuran ( MixedMeasures) .  Setelah  itu  dihubungkan  ke  operator Apply  Model untuk menerapkan  model  yang  sudah  dipelajari  atau  dilatih.  Tujuannya  adalah  untuk memperoleh prediksi data pengujian pada unlabeled data yang belum mempunyai label.  Tahap  berikutnya  adalah  menghubungkan  ke  operator Performance untuk melakukan evaluasi terhadap kinerja model yang meneruskan kinerja dari daftar nilai kriteria secara langsung (otomatis) sesuai dengan tugas yang diberikan.
Gambar 3. Cluster Model (K-Medoids)
Gambar  3  merupakan Cluster model  yang  dihasilkan  menggunakan Rapid Miner , Cluster 0: 2 items, Cluster 1: 2 items, dan Cluster 2: 4 items. Untuk hasil akhir tabel Centroid tersaji pada Gambar 4 berikut ini.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 793-801 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Hasil detail dari Clustering data Impor Beras di Indonesia berdasarkan negara asal utama tersaji pada Gambar 5.
Gambar 5. Folder View Data Impor Beras di Indonesia Berdasarkan Negara Asal Utama
Cluster _0  berdasarkan  gambar  5  terdiri  dari  2  Negara  (India  dan  Pakistan). Cluster _1 terdiri dari 2 Negara (Thailand dan Vietnam). Sedangkan Cluster 2 terdiri dari 4 Negara (Myanmar, Jepang, Tiongkok, dan Lain nya).
Gambar 6. Visualisasi Cluster Data Impor Beras di Indonesia Berdasarkan

## Negara Asal Utama
Berdasarkan  gambar  6  dapat  dijelaskan  bahwa  titik  warna  biru  merupakan kelompok Cluster _0  (Negara  pengimpor  beras  yang  masuk  dalam  kelompok sedang).  Titik  warna  hijau  merupakan  kelompok Cluster _1  (Negara  pengimpor
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 793-801 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
beras  yang  masuk  dalam  kelompok  tinggi).  Sedangkan  titik  warna  orange merupakan  kelompok Cluster _2  (Negara  pengimpor  beras  yang  masuk  dalam kelompok rendah).

## 4.  SIMPULAN
Hasil analisis klusterisasi menunjukkan bahwa terdapat kelompok-kelompok yang  signifikan  dalam  pola  impor  beras  ke  Indonesia  berdasarkan  negara  asal utama.  Temuan  ini  dapat  memberikan  gambaran  yang  lebih  jelas  tentang hubungan  perdagangan  beras  antara  Indonesia  dengan  negara-negara  tertentu. Selain itu, hasil klusterisasi juga dapat memberikan wawasan tentang sumber daya dan  potensi  kerjasama  yang  dapat  ditingkatkan  antara  Indonesia  dan  negara- negara  dalam  setiap  kelompok.  Pemahaman  yang  lebih  mendalam  tentang karakteristik  pola  impor  masing-masing  kelompok  dapat  membantu  pemerintah dalam  merumuskan  kebijakan  impor  yang  lebih  terarah  dan  efisien.  Misalnya, kelompok  negara  asal  impor  beras  dengan  tren  peningkatan  volume  impor mungkin  memerlukan  perencanaan  cadangan  stok  yang  lebih  cermat.  Namun demikian, perlu diingat bahwa analisis ini didasarkan pada data yang tersedia pada periode tertentu dan kondisi ekonomi serta perdagangan yang mungkin berubah seiring  waktu.  Oleh  karena  itu,  hasil  klusterisasi  perlu  diperbarui  secara  berkala untuk  menjaga  relevansi  dan  akurasi  informasi  yang  diberikan.  Pada  kesimpulan nya,  penelitian  ini  telah  berhasil  memberikan  kontribusi  dalam  pemahaman tentang  pola  impor  beras  di  Indonesia  berdasarkan  negara  asal  utama.  Hasil analisis  klusterisasi  memberikan  informasi  berharga  bagi  pengambil  keputusan dalam  merumuskan  kebijakan  perdagangan  dan  strategi  impor  beras  yang  lebih adaptif dan efektif di masa mendatang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  Watrianthos,  W.  A.  Ritonga,  A.  Rengganis,  A.  Wanto,  and  M.  Isa  Indrawan, “Implementation  of  PROMETHEE-GAIA  Method  for  Lecturer  Performance Evaluation,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1933, no. 1, p. 012067, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1933/1/012067.
[2] T. Imandasari, M. G. Sadewo, A. P. Windarto, A. Wanto, H. O. Lingga Wijaya, and R. Kurniawan, “Analysis of the Selection Factor of Online Transportation in the VIKOR Method  in  Pematangsiantar  City,” Journal of  Physics:  Conference  Series ,  vol. 1255,
no. 1, p. 012008, Aug. 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012008.
[3] M.  Widyasuti,  A.  Wanto,  D.  Hartama,  and  E.  Purwanto,  “Rekomendasi  Penjualan Aksesoris Handphone Menggunakan Metode Analitycal Hierarchy Process (AHP),”
Konferensi  Nasional  Teknologi  Informasi  dan  Komputer  (KOMIK) ,  vol.  I,  no.  1,  pp.
27–32, 2017.
[4] P. Alkhairi, L. P. Purba, A. Eryzha, A. P. Windarto, and A. Wanto, “The Analysis of the ELECTREE  II  Algorithm  in  Determining  the  Doubts  of  the  Community  Doing Business  Online,”  in Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  Institute  of  Physics
Publishing, Sep. 2019, p. 012010. doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012010.
[5] S. R. Ningsih, R. Wulansari, D. Hartama, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Analysis of PROMETHEE  II  Method  on  Selection  of  Lecturer  Community  Service  Grant Proposals,” Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  vol.  1255,  no.  012004,  pp.  1–7, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012004.
[6] A. Wanto et  al. , “Epoch  Analysis and Accuracy 3 ANN Algorithm using Consumer
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 793-801 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Price Index Data in Indonesia,” in Proceedings of the 3rd International Conference of Computer, Environment, Agriculture, Social Science, Health Science, Engineering and Technology (ICEST) , 2021, pp. 35–41. doi: 10.5220/0010037400350041.
[7] A. Wanto et al. , “Levenberg-Marquardt Algorithm Combined with Bipolar Sigmoid Function  to  Measure  Open  Unemployment  Rate  in  Indonesia,”  in The  3rd International  Conference  ofComputer,  Environment,  Agriculture,  Social  Science, Health  Science,  Engineering  andTechnology  (ICEST) ,  2021,  pp.  22–28.  doi: 10.5220/0010037200220028.
[8] B. K. Sihotang and A. Wanto, “Analisis Jaringan Syaraf Tiruan Dalam Memprediksi Jumlah Tamu Pada Hotel Non Bintang,” Jurnal Teknologi Informasi Techno , vol. 17, no. 4, pp. 333–346, 2018.
[9] W.  Saputra,  J.  T.  Hardinata,  and  A.  Wanto,  “Resilient  method  in  determining  the best  architectural  model  for  predicting  open  unemployment  in  Indonesia,” IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , vol. 725, no. 1, p. 012115, Jan. 2020, doi: 10.1088/1757-899X/725/1/012115.
[10] A. Pradipta, D. Hartama, A. Wanto, S. Saifullah, and J. Jalaluddin, “The Application of Data Mining in Determining Timely Graduation Using the C45 Algorithm,” IJISTECH
(International  Journal  of  Information  System  &  Technology) ,  vol.  3,  no.  1,  p.  31, 2019, doi: 10.30645/ijistech.v3i1.30.
[11] T.  H.  Sinaga,  A.  Wanto,  I.  Gunawan,  S.  Sumarno,  and  Z.  M.  Nasution,
“Implementation of Data Mining Using C4.5 Algorithm on Customer Satisfaction in Tirta  Lihou  PDAM,” Journal  of  Computer  Networks,  Architecture,  and  High- Performance Computing , vol. 3, no. 1, pp. 9–20, 2021, doi:
10.47709/cnahpc.v3i1.923.
[12] M.  Widyastuti,  A.  G.  Fepdiani  Simanjuntak,  D.  Hartama,  A.  P.  Windarto,  and  A. Wanto, “Classification Model C.45 on Determining the Quality of Custumer Service in  Bank  BTN  Pematangsiantar  Branch,” Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  vol. 1255, no. 1, p. 012002, Aug. 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012002.
[13] N. Arminarahmah, A. D. GS, G. W. Bhawika, M. P. Dewi, and A. Wanto, “Mapping the Spread of Covid-19 in Asia Using Data Mining X-Means Algorithms,” IOP Conference
Series:  Materials  Science  and  Engineering ,  vol.  1071,  no.  1,  p.  012018,  2021,  doi: 10.1088/1757-899x/1071/1/012018.
[14] M.  A.  Hanafiah,  A.  Wanto,  and  P.  B.  Indonesia,  “Implementation  of  Data  Mining Algorithms  for  Grouping  Poverty  Lines  by  District/City  in  North  Sumatra,” IJISTECH (International Journal of Information System and Technology) , vol. 3,  no. 36, pp. 315–322, 2020.
[15] F.  S.  Napitupulu,  I.  S.  Damanik,  I.  S.  Saragih,  and  A.  Wanto,  “Algoritma  K-Means untuk  Pengelompokkan  Dokumen  Akta  Kelahiran  pada  Tiap  Kecamatan  di Kabupaten  Simalungun,” Building  of  Informatics,  Technology  and  Science  (BITS)
Volume , vol. 2, no. 1, pp. 55–63, 2020.
[16] J. Hu et al. , “A novel landslide susceptibility mapping portrayed by OA-HD and K- medoids  clustering  algorithms,” Bulletin  of  Engineering  Geology  and  the Environment , 2020, doi: 10.1007/s10064-020-01863-2.
[17] D. N. Pinheiro, D. Aloise, and S. J. Blanchard, “Convex fuzzy k-medoids clustering,” Fuzzy Sets and Systems , vol. 389, pp. 66–92, 2020, doi: 10.1016/j.fss.2020.01.001.
[18] X. Huang, M. Ren, and Z. Hu, “An Improvement of K-Medoids Clustering Algorithm Based  on  Fixed  Point  Iteration,” International  Journal  of  Data  Warehousing  and Mining , vol. 16, no. 4, pp. 84–94, 2020, doi: 10.4018/IJDWM.2020100105.
[19] BPS,  “Impor  Beras  Menurut  Negara  Asal  Utama,  2000-2022,” Publikasi  Statistik Indonesia ,  2023.  https://www.bps.go.id/statictable/2014/09/08/1043/impor-
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 793-801 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
beras-menurut-negara-asal-utama-2000-2022.html (accessed May 15, 2023).
[20] L.  Nguyen,  “User  Model  Clustering,” Journal  of  Data  Analysis  and  Information Processing , vol. 02, no. 02, pp. 41–48, 2014, doi: 10.4236/jdaip.2014.22006.
[21] A. Wanto et  al. , Data Mining :  Algoritma dan  Implementasi . Yayasan Kita Menulis, 2020.