Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, April (2024),  pp. 513-520

## Penerapan Algoritma K-Means Dalam Pengklasteran Hasil
Evaluasi  Akademik  Mahasiswa
Fitri Safnita 1 , Sarjon Defit 2 , Gunadi Widi Nurcahyo 3 1,2,3 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang, Indonesia E-mail: 1 fitrisafnita01@gmail.com, 2 sarjond@yahoo.co.uk,
3 gunadiwidi@yahoo.co.id

## Abstract
Several  institutions  that  have  utilized  computer-based  information  systems  for  many years  certainly  have  quite  large  amounts  of  data.  The  data  generated  and  stored  in  a computer system is designed to be fast and accurate in both operation and administration. This data is designed for reporting and analysis that uses that data. It turns out that there is a lot of data available, with so much data we are increasingly faced with the question, "What  knowledge  can  we  gain  from  this  data?"  The  K-Means  algorithm  is  an  iterative clustering algorithm that partitions a data set into a number of clusters that are initially determined. The K-Means algorithm is an iterative clustering algorithm that partitions a data set into a number of clusters that are initially determined. The K-Means algorithm is easy to implement and run, relatively fast, easy to adapt, commonly used in practice. The parameter that must be entered when using the K-Means algorithm is the K value. The K value  is  generally  used  based  on  previously  known  information  regarding  how  many clusters  appear  in  This  research  aims  to  group  students  based  on  academic  evaluation results. The method used to manage student academic data uses the Data Mining method with  the  K-Means  Clustering  Algorithm.  The  dataset  processed  in  this  research  comes from  the  Faculty  of  Engineering,  Informatics  Engineering  Study  Program,  Islamic University  of  Riau.  The  dataset  consists  of  180  student  data  starting  from  semester  1  to semester 4. The results obtained from this research are in the form of  grouping students based  on  the  achievement  student  cluster,  there  are  104  students  with  a  percentage  of 57.72%,  the  student  cluster  with  potential  for  achievement  is  62  students  with  a percentage of 34 .41%, the potentially problematic student cluster has 10 students with a percentage  of  5.55%,  and  the  problematic  student  cluster  has  4  students  with  a percentage  of 2.22%. Therefore, it is hoped that the results of this research will provide new  knowledge  that  can  be  used  as  a  source  of information  and  function  as  a  reference model  for  academic  planners  to  monitor  and  predict  the  development  of  each  student's academic performance.
Keywords: Clustering, K-Means, Evaluation, RapidMiner, Data Mining

## Abstrak
Beberapa  institusi  yang  memanfaatkan  sistem  informasi  berbasis  komputer  selama bertahun-tahun  sudah  pasti  memiliki  jumlah  data  yang  cukup  besar  pula.  Data  yang dihasilkan  dan  disimpan  dalam  sistem  komputer  dirancang  agar  cepat  dan  akurat  baik dalam  mengoperasikan  maupun  administrasinya.  Data  ini  dirancang  untuk  pelaporan dan  analisis  yang  menggunakan  data  tersebut.  Data  yang  tersedia  ternyata  sangat banyak,  dengan  banyaknya  data  kita  semakin  dihadapkan  pada  pertanyaan, “Pengetahuan  apa  yang  bisa  kita  peroleh  dari  data  tersebut?”. Algoritma  K-Means adalah  algoritma  pengelompokan  iterative  yang  melakukan  partisi  set  data  ke  dalam sejumlah  cluster  yang  diawal  sudah  ditetapkan.  Algoritma  K-Means  adalah  algoritma pengelompokan iterative yang melakukan partisi set  data ke dalam sejumlah cluster yang diawal sudah ditetapkan. Algoritma K-Means mudah diimplementasikan dan dijalankan, relatif cepat, mudah beradaptasi, umum penggunaannya dalam praktek. Parameter yang

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, April (2024),  pp. 513-520
harus  dimasukkan  ketika  menggunakan  algoritma  K-Means  adalah  nilai  K.  Nilai  K umumnya digunakan berdasarkan informasi yang diketahui sebelumnya mengenai berapa banyak  cluster  yang  muncul  dalam  X,  berapa  banyak  yang  digunakan  untuk penerapannya  atau  jenis  cluster  dicari  dengan  melakukan  percobaan  dengan  beberapa nilai  K.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengelompokkan  mahasiswa  berdasarkan  hasil evaluasi akademik. Metode yang digunakan dalam mengelola data akademik mahasiswa menggunakan metode Data Mining dengan Algoritma K-Means Clustering . Dataset yang diolah  dalam  penelitian  ini  bersumber  dari  Fakultas  Teknik  Program  Studi  Teknik Informatika, Universitas Islam Riau. Dataset terdiri dari 180 data mahasiswa mulai dari semester 1 hingga mahasiswa semester 4. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini berupa pengelompokan  mahasiswa  berdasarkan  cluster  mahasiswa  berprestasi  terdapat  104 orang  mahasiswa  dengan  persentase  57,72%,  cluster  mahasiswa  berpotensi  berprestasi terdapat  62  orang  mahasiswa  dengan  persentase  34,41%,  cluster  mahasiswa  berpotensi bermasalah  terdapat  10  orang  mahasiswa  dengan  persentase  5,55%,  dan  cluster mahasiswa  bermasalah  terdapat  4  orang  mahasiswa  dengan  persentase  2,22%.  Oleh karena  itu,  diharapkan  hasil  penelitian  ini  memberikan  pengetahuan  baru  yang  bisa dijadikan  sumber  informasi  serta  berfungsi  sebagai  model  acuan  bagi  perencana akademik  untuk  memonitor  dan  memprediksi  perkembangan  performa  akademik  setiap mahasiswa.
Kata Kunci: Clustering , K - Means , Evaluasi, RapidMiner , Data Mining

## 1. Pendahuluan
Algoritma K-Means ,  sebagai  salah  satu  algoritma  pengelompokan  ( clusteri ng ) yang  populer,  telah  menjadi  instrumen  yang  efektif  dalam  analisis  data  dan eksplorasi  pola.  Algoritma  ini  tergolong  dalam  keluarga  algoritma unsupervised learning yang  bertujuan  untuk  mengelompokkan  data  menjadi  beberapa cluster berdasarkan  kesamaan  karakteristik.  Kemudahan  implementasi  dan  kinerja  yang relatif  cepat  menjadikan K-Means sebagai  pilihan  yang  sangat  diandalkan  dalam berbagai  bidang,  mulai  dari  ilmu  data  hingga  aplikasi  praktis  di  dunia  industri. Algoritma K-Means berfungsi  dengan  cara yang  sederhana  namun  efektif.  Langkah pertama melibatkan  inisialisasi  sejumlah centroid awal, yang  kemudian  diatur ulang secara  iteratif  untuk  membentuk cluster - cluster yang  sesuai.  Proses  ini  melibatkan dua tahap utama: pengelompokan data ke dalam cluster yang sesuai dengan centroi d terdekat  dan  perhitungan  ulang  posisi centroid berdasarkan  data  yang  termasuk dalam  setiap cluster .  Iterasi  dilanjutkan  hingga  konvergensi,  di  mana  tidak  ada perubahan signifikan dalam pengelompokan data.
Hasil  penelitian  dengan  menggunakan  perhitungan  metode K-Means Clusteirng dapat  mengahasilkan  prediksi  kelulusan  mahasiswa  dengan  lulus  tepat  waktu  dan lulus terlambat[1]. Secara keseluruhan, optimasi berbasis  rata-rata dari algoritma K- Means dinamis  meningkatkan  kualitas  rata -rata cluster dibandingkan  dengan algoritma K-Means lainnya  ketika  mengevaluasi  P C,  SSE,  dan  varians cluster dan setiap jumlah  iterasi pengujiannya adalah  konstan. Hasil  pengujian dapat digunakan sebagai  salah satu  metode terbaik  tidak hanya untuk  mengevaluasi  kinerja akademik mahasiswa,  tetapi juga  untuk  pengembalian  keputusan  dalam  menetapkan kebijakan akademik  universitas[2].  Algoritma  K-Means  adalah  algoritma  pengelompokan berulang  yang  melakukan  partisi  set  data  menjadi  kumpulan  kluster  tertentu[3]. Teknik Clustering  Data  Mini ng seperti K-Means merupakan  salah  satu  algoritma yang  banyak  diterapkan  oleh  peneliti  di  antaranya  menggunakan  algoritma clusteri ng pengelompokan data, pemetaan  data,  klasifikasi data, dan  sebagainya[4]. Tahapan  dalam  implementasi  algoritma K-Means terdiri  dari  penentuan  jumlah cluster ,  selanjutnya  menentukan  pusat  awal cluster dengan  mengambil  data  secara acak[5].

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, April (2024),  pp. 513-520
Hasil  penelitian  yang  didapat  dari  250  data  pasien  ISP A  berhasil  dikumpulkan dan  diproses  menggunakan software RapidMiner dan algoritma K-Means digunakan untuk  mengelompokkan  gejala  ISP A  secara  manual[6].  Berdasarkan  perhitungan Sum  of  Squares diperoleh  jumlah cluster optimal  dengan  k=2.  Hasil clustering menghasilkan cluster 1  dengan  nilai centroi d sebanyak  2.686  dan  jumlah  anggota sebanyak  15  orang  dan cluster 2  dengan  nilai centroid sebanyak  3.245  dan  jumlah anggota  sebanyak  40  orang.  Dari  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  anggota cluster 2  merupakan  kelompok  mata  kuliah  yang  mempunyai  nilai  rata-rata tinggi[7].  Teknologi  analisis clustering K-Means digunakan  untuk  menganalisis data  evaluasi  siswa  secara  komprehensif  dalam  makalah  ini,  dengan  tujuan menentukan  keteraturan  implikasi  data,  mendiagnosis  masalah  pembelajaran  secara akurat, dan  memberikan  landasan untuk mengembangkan  strategi pengelolaan siswa yang  efektif[8].  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  tingkat  penjualan  produk didominasi  oleh  produk-produk  yang  masuk  kedalam  kategori  kurang  laris,  dari pengetahuan  tersebut  pihak  perusahaan  dapat  mengambil  keputusan  terkait  strategi penjualan  maupun  inovasi  pada  produk-produk  yang  kurang  laris  dengan  harapan dapat  meningkatkan  penjualan[9].  Dengan  menerapkan  algoritma K-Means Clusteri ng ,  dapat  diusulkan  sebagai  pendekatan  yang  dapat  digunakan  untuk memprediksi  pemilihan  siswa  berprestasi[10].  Penggunaan  properti Eucli dean dari fungsi  tujuan  metode  ini  membuatnya  lebih  c epat  dibandingkan  teknik pengelompokan  pohon  yang  ada,  sehingga  lebih  cocok  untuk  menganalisis kumpulan  data  evolusioner  yang  besar [11]. K-Means merupakan  metode  relokasi yang paling  banyak  digunakan,  dimana  pusat cluster awal dipilih  secara acak  dari k titik sampel, berdasarkan jumlah cluster ( k ) yang diinginkan dalam solusi akhir [12]. Tujaun  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisa  data  akademik  mahasiswa, membangun  pola  pengelompokkan  menggunakan  metode  Klastering K-Means sehingga  dapat  menghasilkan  pengetahuan  atau knowledge .  Dan  menguji  data  yang sudah diolah dengan menggunakan tools RapidMiner.

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  merupakan  suatu  cara  atau  teknik  untuk  mendapatkan informasi  dan  sumber  data  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian.  Untuk memperoleh  data  primer,  peneliti  dapat  mengumpulkan  data  secara  langsung. Teknik  yang  digunakan  peneliti  untuk  mengumpulkan  data  primer  adalah  dengan melakukan  observasi  dan  wawancara.  Data  yang  digunakan  untuk  penelian  ini adalah data akademik mahasiswa dengan jumlah data sebanyak 180 data mahasiswa .
Gambar 1. P roses Metode K-means Clusteri ng
Tahapan  proses  perhitungan  data  akademik  mahasiswa  dengan  algoritma K- Means sebagai berikut:

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)

## 2.1. Mentukan Jumlah k
Untuk  menentukan  berapa  banyak cluster  k dilakukan  dengan  beberapa pertimbangan seperti  pertimbangan  teoritis  dan  konseptual  yang  mungkin diusulkan untuk menentukan beberapa banyak cluster .
2.2. Menentukan Pusat Cluster Awal ( Centroid ) Untuk  menentukan centroid awal  dilakukan  secara  random  /  acak  dari  objek - objek yang tersedia sebanyak k cluster , kemudian untuk menghitung centroid cluster ke-1 berikutnya, digunakan rumus sebagai berikut :
; i = 1,2,3,…n (1) Di mana v : centroi d pada cluster. xi : objek ke-i. n : banyaknya objek/jumlah objek yang menjadi anggota cluster.
2.3. Menghitung Jarak Dengan Pusat Cluster
Untuk  menghitung  jarak  antara  objek  dengan centroid dapat  menggunakan
Eucli dian Distance :
; I = 1,2,3,…n (2) Di mana xi : objek x ke-i. yi : daya y ke-i. n : banyaknya objek.

## 2.4. Pengelo mpokan Data
Jarak yang dihitung dibandingkan dan jarak terde kat antara data dan pusat cluster dipilih.  Jarak  ini  menunjukkan  bahwa  data  berada  dalam  kelompok  yang  sama dengan pusat cluster terdekat.

## 2.5. Menetukan Pusat Cluster Baru
Untuk  memperoleh  pusat cluster baru  dapat  dihitung  dari  nilai  rata-rata  anggota cluster dan  pusat cluster .  Jika  hasil  yang  diperoleh  tidak  sama,  maka  digunakan pusat cluster baru untuk melakukan  iterasi  berikutnya. Proses  iterasi  berhenti ketika jumlah maksimum  iterasi  yang dimasukkan  oleh  user tercapai atau  ketika hasil  yang diperoleh sudah sama (pusat cluster baru sama dengan pusat cluster lama).

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data  merupakan  informasi  yang  diperoleh  melalui  pengamatan  atau  pencarian dari  beberapa  sumber.  Sumber  data  penelitian  ini  diperoleh  dari  Program  Studi Teknik Informatika Universitas Islam Riau sebanyak 180 data dan dapat dilihat pada T abel 1.
Tabel 1. Data Mahasiswa No Mahasi sw a Indeks P restasi Rata-rata IP K Ipk 1 Ipk 2 Ipk 3 Ipk 4 1 Mahasiswa 1 3,48 3,30 3,48 3,00 3,315 2 Mahasiswa 2 3,8 5 3,62 4,00 3,79 3,815 3 Mahasiswa 3 3,85 3,83 3,98 3,79 3,863 4 Mahasiswa 4 3,45 3,30 3,10 3,61 3,365 5 Mahasiswa 5 1,75 3,25 2,96 3,37 2,833 6 Mahasiswa 6 3,33 3,30 3,42 3,71 3,440 7 Mahasiswa 7 3,92 4,00 4,00 3,96 3,970 8 Mahasiswa 8 3,55 3,65 3,4 3 3,46 3,523 9 Mahasiswa 9 3,55 3,67 3,67 3,46 3,588

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
No Mahasi sw a Indeks P restasi Rata-rata IP K 10 Mahasiswa 10 3,77 3,75 3,91 3,82 3,813 ….. …… ….. ….. ….. ….. ….. 180 Mahasiswa 180 3,42 3,38 3,55 3,08 3,35

## 3.1. Menentukan nilai K
Dalam  algoritma K-Means ,  nilai k ditentukan  berdasarkan  kebutuhan  yang  akan menjadi acuan untuk  mendapatkan  hasil  dalam cluster .   Dalam penelitian  ini nilai k yang digunakan adalah k=4.
Gambar 2. P enentuan Jumlah Cluster
3.2. Centroid Data
Menemukan centroid data  merupakan  prasyarat  untuk  melakukan clustering dengan  menggunkan  algoritma K-Means .  Pengujian  180  data  menggunakan Rapi dMiner dapat dilihat pada Gambar 3 berikut:
Gambar 3. Implementasi Data Dengan RapidMiner

## 3.3. Pengelompokan Data
Setelah  garis res dan clu dihubungkan  seperti  Gambar  4,  maka  jalankan  program dengan  cara  klik  ikon  atau Run pada  bagian  atas  layar  untuk  mengetahui  hasil cluster yang dilakukan pada RapidMiner .
Gambar 4. T ampilan Hasil Cluster ( Data Vi ew )

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, April (2024),  pp. 513-520
Selanjutnya  grafik  hasil  pengelompokan  atau cluster semua  data  dapat  dilihat pada Plot Vi ew seperti Gambar 5.
Gambar 5. T ampilan Hasil Cluster ( Text Vi ew 180 Data)
Berdasarkan  Gambar 5,  dapat dilihat  jumlah  anggota  dari  masing-masing cluster yaitu cluster 0  memiliki  anggota  sebanyak  62  orang, cluster 1  memilik i  anggota sebanyak  4  orang, cluster 2  memiliki  anggota  sebanyak  104  orang,  dan cluster 3 memiliki  anggota  sebanyak  10  orang.  Selanjutnya centroid tabel  yang  merupakan tampilan  hasil  perhitungan  centroid  akhir K-Means . Tampilan centroid dapat  dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. T ampilan Hasil Cluster ( Centroi d Table 180 Data)
Berdasarkan Gambar 6, dapat dilihat bahwa cluster 0 merupakan kelompok mahasiswa berpotensi  berprestasi, cluster 1  merupakan  kelompok  mahasiswa  bermasalah, cluster 2 merupakan  kelompok  mahasiswa  berprestasi,  dan cluster 3  merupakan  kelompok mahasiswa  berpotensi  bermasalah.  Selanjutnya  grafik  hasil  pengelompokan  atau cluster semua data dapat dilihat  pada Plot View seperti Gambar 7.
Gambar 7. T ampilan Hasil Cluster ( Plot Vi ew )
Penelitian  ini  menggunkan Tools RapidMiner untuk  mengcluster  total  180 dataset , yang  terbagi  menjadi  160  data training dan  20  data testing .  Dari  data  yang  diuji, didapatkan  4 cluster dengan  hasil  sebagai  berikut:

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
a) Cluster 0  merupakan  kelompok  mahasiswa  berpotensi  berprestasi  dengan jumlah mahasiswa  sebanyak 62 orang mahasiswa  dengan  persentase 34,41%.
b) Cluster 1  merupakan  kelompok  mahasiswa  bermasalah  dengan  jumlah mahasiswa  sebanyak 4 orang mahasiswa  dengan persentase 2,22%.
c) Cluster 2  merupakan  kelompok  mahasiswa  berprestasi  dengan  jumlah mahasiswa  sebanyak 104 orang mahasiswa  dengan  persentase 57,72%.
d) Cluster 3  merupakan  kelompok  mahasiswa  berpotensi  bermasalah  dengan jumlah mahasiswa  sebanyak 10 orang mahasiswa  dengan  persentase 5,55%.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  pengujian  dengan  180  data  akademik  mahasiswa  Teknik  Informatika menggunakan software RapidMiner hasilnya adalah cluster 0 memiliki anggota sebanyak 62  orang  mahasiswa  yang  berpotensi  berprestasi  dengan  persentase  34,41%, cluster 1 memiliki  anggota  sebanyak  4  orang  mahasiswa  yang  bermasalah  dengan  persentase 2,22%, cluster 2  memiliki  anggota  sebanyak  104  orang  mahasiswa  yang  berprestas i dengan persentase 57,72%, dan cluster 3 memiliki anggota sebanyak 10 orang mahasiswa yang  berpotensi  bermasalah  dengan  persentase  5,55%.  Hasil  proses  pengelompokkan ( clustering )  terhadap  180 dataset mahasiswa  menggunakan  aplikasi RapidMiner mendapatkan  pengetahuan  baru  yang  bisa  dijadikan  sumber  informasi  serta  berfungs i sebagai  model  acuan  bagi  perencana  akademik  untuk  memonitor  dan  memprediks i perkembangan  performa akademik  setiap mahasiswa.

## Daftar Pustaka
[1] M.  R.  A.  Fernanda,  P.  Sokibi,  And  R.  Fahrudin,  “Sistem  Prediksi  Ketepatan Kelulusan  Mahasiswa  Berdasarkan  Data  Akademik  Dan  Non  Akademik Menggunakan  Metode  K-Means  (Studi  Kasus :  Universitas  Catur  Insan Cendekia),” J. Digit , Vol. 11, No. 1, P. 89, 2021.
[2] K.  Ariasa,  I.  G.  A.  Gunadi,  And  I.  M.  Candiasa,  “Optimasi  Algoritma  Klaster Dinamis  Pada  K-Means  Dalam  Pengelompokkan  Kinerja  Akademik  Mahasiswa (Studi  Kasus:  Universitas  Pendidikan  Ganesha),” J.  Nas.  Pendidik.  Tek.  Inform. Janapati , Vol.  9, No. 2, Pp. 181–193, 2020.
[3] Y.  S.  Adoe  And  J.  Sembodo,  “Peranan  Keluarga  Menurut  Amsal  22:6  Dalam Pembentukan  Karakter  Anak,” Miktab  J.  Teol.  Dan  Pelayanan  Kristiani ,  Vol.  1, No. 1, P. 52, 2021.
[4] M. Harahap, A. W. D. R. Zamili, M. A.  Arvansyah, E. F. Saragih, S. Rajen, And A.  M.  Husein,  “K-Means  Clustering  Algorithm  Approach  In  Clustering  Data  On Cocoa  Production  Results  In  The  Sumatra  Region,” J.  Resti  (Rekayasa  Sist.  Dan Teknol. Informasi) , Vol. 6, No. 6, Pp. 905–910, 2022.
[5] A.  Wibowo,  Moh  Makruf,  Inge  Virdyna,  And  Farah  Chikita  Venna,  “Penentuan Klaster  Koridor  Transjakarta  Dengan  Metode  Majority  Voting  Pada  Algoritma Data Mining,” J. Resti (Rekayasa Sist. Dan Teknol. Informasi) , Vol. 5, No. 3, Pp. 565–575, 2021.
[6] D.  Ariyanto,  “Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Untuk  Klasifikasi Penyakit Infeksi Saluran Pernafasan  Akut,” J. Sistim Inf. Dan Teknol. , Vol. 4, Pp. 13–18, 2022.
[7] I.  Jurnal,  I.  Bidang,  T.  Informasi,  M.  Al  Ghifari,  W.  Trisari,  And  H.  Putri, “Pengelompokan  Mata  Kuliah  Berdasarkan  Nilai  Siswa  Menggunakan  K-Means Algoritma Dengan Metode Elbow Untuk Penentuan Centroid Machine Translated By Google,”  Vol.  8, No. 1, Pp. 42–46, 2023.
[8] R.  Liu,  “Artikel  Penelitian  Analisis  Data  Evaluasi  Pendidikan  Menggunakan Metode K- Means Clustering,”  Vol. 2022, 2022.
[9] “4.  Klasterisasi  Tingkat  Penjualan  Pada  Startup  Panak.Id  Dengan  Algoritma  K- Means (S4).Pdf.” .
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, April (2024),  pp. 513-520
[10] P. S. Informatika, U. Bhayangkara, J. Raya, And K. H. Dewantara, “Implementas i Algoritma  K-Means  Sebagai  Clustering  Metode  Pemilihan  Siswa  Berprestas i Berdasarkan Kelas Akademik  Machine  Translated By Google,”  Pp. 199–204.
[11] N.  Tahiri  And  B.  Fichet,  “Membangun  Pohon  Konsensus  Alternatif  Dan  Pohon Super Menggunakan K-Means Dan Jarak Robinson Dan Foulds,” Vol. 38, No. 13, Pp. 3367–3376, 2022.
[12] B.  J.  Frasson  And  J.  C.  Rocha,  “Studi  Kasus  Dalam  Bahan  Konstruksi  Gangue Batubara Kaolinitik,”  Vol.  18, Pp. 1–16, 2023.