## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php 2021 Vol. 3 N o . 1 Hal:  30-35 e-ISSN: 2686-3154
Implementasi Algoritma K-Means untuk Klasterisasi Peserta Olimpiade Sains Nasional Tingkat SMA
Miftahul Hasanah 1  , Sarjon Defit 2 , Gunadi Widi Nurcahyo 3 1,2,3 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
mhasanah45@gmail.com

## Abstract
The abundance of students causes student data in the system to also be abundant. Schools often find it difficult to manage large amounts of data manually, especially in selecting National Science Olympiad participants and  decisions made are less effective. So this research was conducted with the aim of helping the school in selecting OSN participants appropriately and effectively. The method used is Clustering with K-Means algorithm on the report card grades of students majoring in Natural Sciences at SMA Negeri 5 Sijunjung. The results in this study get 3 clusters of students on the selection of OSN participants, namely students who are Very Competent, Competent and Less Competent. This research can be used as a benchmark used by schools in making decisions on the selection of OSN participants.
Keywords: K-Means Clustering, Centroid, Science Olympiad, Competence, Best Student.

## Abstrak
Melimpahnya jumlah siswa menyebabkan data-data siswa dalam sistem juga melimpah. Pihak sekolah sering kesulitan dalam mengelola  data  yang  banyak  secara  manual  khususnya  dalam  pemilihan  peserta  Olimpiade  Sains  Nasional  (OSN)  dan keputusan  yang  diambil  kurang  efektif.  Maka  dilakukan  penelitian  ini  dengan  tujuan  membantu  pihak  sekolah  dalam pemilihan  peserta  OSN  secara  tepat  dan  efektif.  Metode  yang  digunakan  adalah Clustering dengan  algoritma K-Means terhadap  data  nilai  rapor  siswa  jurusan  IPA  di  SMA  Negeri  5  Sijunjung.  Hasil  dalam  penelitian  ini  mendapatkan  3  cluster siswa  terhadap  pemilihan  peserta  OSN,  yaitu  siswa  yang  Sangat  Berkompeten,  Berkompeten  dan  Kurang  Berkompeten. Penelitian ini dapat dijadikan sebagai tolak ukur yang digunakan sekolah dalam pengambilan keputusan terhadap pemilihan peserta OSN.
Kata kunci : K-Means  Clustering, Centroid, Olimpiade Sains, Kompetensi, Siswa Terbaik.
© 2019 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Olimpiade  Sains  Nasional  (OSN)  merupakan  suatu ajang  kompetisi  dalam  bidang  sains  yang  dilakukan sekali  dalam  setahun.  Jumlah  siswa  dalam  institusi pendidikan  khususnya  Sekolah  Menengah  Atas  (SMA) semakin  meningkat  yang  menyebabkan  data-data  siswa dalam  sistem    juga  semakin  meningkat.  Pengelolaan data  siswa  yang  banyak  secara  manual  sering menyulitkan pihak sekolah dalam pengambilan keputusan.    Pemilihan  peserta  OSN  membutuhkan proses seleksi akurat dari pihak sekolah agar hasil yang didapat  juga  memuaskan.    Data  yang  digunakan  dalam penyeleksian  peserta  OSN  adalah  data  nilai  rapor akademik siswa pada beberapa semester sebelumnya.
Data Mining adalah  suatu proses pengolahan data  yang bertujuan untuk mendapatkan, menggali dan menemukan pengetahuan yang tersembunyi dari sebuah dataset atau    sekumpulan  data  yang  berukuran  sangat besar [1] .  Hasil  dari  pengolahan  data  berupa  suatu informasi  berharga  yang  dapat  digunakan  untuk
mengambil  keputusan  di  masa  depan [2] .  Menurut Maulida  (2018) Data  Mining merupakan  suatu  proses pencarian  informasi  dalam  sebuah  kelompok  data dengan  menggunakan  teknik  atau  metode  tertentu, dimana  metode  dalam Data  Mining bervariasi, tergantung pada tujuan dan proses Knowledge Discovery in Database (KDD) [3] .
Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  dalam Data Mining adalah  metode Clustering dengan  algoritma K- Means [4] . Algoritma K-Means Clustering adalah teknik dalam Data  Mining yang  mempartisi  data  yang  ada  ke dalam  beberapa cluster sehingga  data  yang  memiliki karakteristik  yang  sama  akan  dikelompokkan  ke  dalam satu cluster sedangkan  data  dengan  karakteristik  yang berbeda  akan  dikelompokkan  ke  dalam cluster lain [5] . Algoritma K-Means melakukan  dua  proses  yaitu  proses penentuan pusat cluster (centroid) dan proses pencarian anggota dari tiap-tiap cluster [6].
Algoritma K-Means membutuhkan  parameter input sebanyak k atau  jumlah cluster ,  kemudian  akan
membagi  sekumpulan  objek  n  ke  dalam  cluster, sehingga akan didapatkan tingkat kemiripan data dengan pusat  cluster,  sedangkan  kemiripan  dengan  data  pada cluster  lain  sangat  rendah [7] .  Penerapan Data  Mining dalam mengolah data pada sebuah kasus sangat berguna dalam  meningkatkan  daya  tarik  digital  dan  juga  dapat mengasilkan  informasi  yang  lebih  bermakna [8] .
Algoritma K-Means Clustering dapat
diimplementasikan dengan Algoritma Genetika [9] .
Penelitian  terdahulu  menggunakan  Algoritma K-Means Clustering dilakukan  oleh  Yunita  (2018)  yang  meneliti tentang  pengelompokan  penerimaan  mahasiswa  baru yang  menghasilkan  3  kelompok  mahasiswa  baru  yaitu C1  195  orang,  C2  271  orang  dan  C3  50  orang,  dimana hasil  cluster  digunakan  sebagai  dasar  strategi  promosi program  studi  yang  ada [10] .  Penelitian  lain  dilakukan oleh  Lubis  (2016)  yang  meneliti  tentang  segmentasi pelanggan  di  Kantor  Pos  Medan,  yang  menghasilkan model  aturan  untuk  pelanggan  yang  berpotensial  dan jenis layanan terbanyak yang digunakan pelanggan [11] . Selain  itu  Purba,  dkk.  (2018)  melakukan  penelitian tentang kelompok siswa yang berpotensi drop-out , yang menghasilkan  terdapat  2 cluster siswa,  yaitu  C1 merupakan  siswa  yang  berpotensi drop-out dan  C2 siswa  yang  tidak  berpotensi drop-out dari  sekolah [12] . K-means Clustering dapat mendeteksi tingkat kerusakan pada  buah [13] .  Pemilihan centroid awal  berpengaruh terhadap  keefektifan  hasil  dari Clustering [14] .  Ismi dalam  penelitiannya  menemukan  bahwa  K-Means Clustering  dapat  dijadikan  landasan  pemilihan  data potensial dari data yang berdimensi tinggi [15] .
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mencari  kelompok  nilai akademik  siswa  dengan  cara  menghitung  jarak  terdekat antara  data  dengan  titik  tengah  ( centroid) suatu cluster. Sehingga  pengelompokan  tersebut  akan  menghasilkan beberapa cluster siswa  yaitu  siswa  yang  sangat berkompeten,  berkompeten,  dan  kurang  berkompeten untuk  mengikuti  Olimpiade  Sains  Nasional  (OSN). Melalui  penelitian  ini  dengan  menggunakan  algoritma K-Means  Clustering diharapkan  dapat  membantu  pihak sekolah  dan  guru  dalam  mengelompokkan  siswa berdasarkan  nilai  akademik  dengan  hasil  yang  efektif dan efisien.

## 2. Metodologi Penelitian
Agar  penelitian  berjalan  dengan  baik,  maka  diperlukan kerangka  kerja  dari  penelitian.  Kerangka  penelitian merupakan  tahapan-tahapan  yang  dilakukan  dalam menyelesaikan penelitian.adapun kerangka kerja penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## Mengumpulkan Data Nilai rapor
Akademik Siswa
Mengolah Data dengan Algoritma K-Means Clustering
1. Menentukan jumlah cluster K
2. Membangkitkan nilai centroid awal secara acak
3. Menghitung jarak antara data dan centroid
4. Mengklasifikasikan data berdasarkan centroid terdekat
5. Menghitung nilai centroid baru
6. mengulangi langkah diatas sampai nilai cluster bernilai tetap. Menguji Hasil Pengolahan Data Menyimpulkan Hasil Pengujian Menentukan Tujuan Penelitian Mengidentifikasi Masalah

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan  kerangka  kerja  penelitian  pada  Gambar  1. Maka dapat diuraikan sebagai berikut:
2.1. Mengidentifikasi Masalah
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  mendeskripsikan masalah,  menganalisa  masalah  yang  ada  pada  sistem berjalan  serta  memahami  masalah  tersebut  agar didapatkan solusi dan penyelesaian dari masalah.

## 2.2. Tujuan penelitian
Tujuan  yang  ingin  dicapai  pada  penelitian  ini  adalah menentukan cluster siswa yang berhak untuk mengikuti OSN    berdasarkan  nilai  rapor  akademik  pada  semester sebelumnya  sebanyak  3 cluster ,  yaitu  (C1)  Sangat Berkompeten,  (C1)  Berkompeten  dan  (C1)  Kurang Berkompeten.  Selain  itu  penelitian  ini  bertujuan  untuk membantu pihak sekolah dalam pemilihan peserta OSN secara efektif.

## 2.3. Mengumpulkan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data nilai rapor akademik siswa jurusan IPA di SMA Negeri 5  Sijunjung.  Data  didapatkan  dari  hasil  penelitian lapangan  yang  dilakukan  di  SMA  Negeri  5  Sijunjung melalui  pengambilan  file  dan  melakukan  wawancara dengan pihak sekolah.
2.4. Mengolah  Data  dengan  Algoritma K-Means Clustering
Langkah-langkah  mengolah  data  dengan  Algoritma K- means Clustering adalah:
1. Menentukan  jumlah cluster K.  Jumlah  cluster tergantung pada kebutuhan sistem
2. Menentukan nilai titik tengah (centroid) secara acak sebanyak jumlah cluster K.
3. Alokasikan  masing-masing  data  ke  pusat cluster terdekat, dengan rumus:
(1) Di mana : D(x.y)  = Jarak data ke pusat cluster x = Data record y           = Data centroid 4. Hitung  ulang  pusat cluster (centroid) baru,  dengan rumus:
Di mana : Cl  = Centroid baru X1 =  Nilai data record ke-1 Xn = Nilai data record ke-n ∑x = Jumlah data record
5. Alokasikan  lagi  data  ke  pusat cluster yang  baru didapatkan.  Jika  pusat cluster masih  mengalami perubahan, maka proses diulangi dari langkah 3, tapi jika  tidak  mengalami  perubahan,  maka  proses pencarian dihentikan.
2.5. Menguji Hasil Pengolahan Data
Menguji  hasil  bertujuan  untuk  mendapatkan  keakuratan dari  sistem  yang  dikembangkan  sehinggan  dapat berjalan  dengan  baik  dan  sesuai  dengan  tujuan penelitian, dapat dilakukan dengan cara sebagai berikut: a. Menyediakan  data  yang  digunakan  dalam  pengujian perangkat lunak
b. Menentukan  hasil  penelitian,  yaitu cluster peserta Olimpiade.
c. Menjalankan software  RapidMiner menggunakan data yang sudah didapatkan
d. Membandingkan hasil yang didapatkan dari perhitungan
manual
dengan perhitungan
RapidMiner.

## 2.6. Menyimpulkan Hasil Pengujian
Kesimpulan  diambil  berdasarkan  hasil  perhitungan Algoritma K-Means Clustering dan pengujian menggunakan software  RapidMiner ,  dimana  hasilnya akan  dijadikan  rekomendasi  untuk  sekolah  dan  sebagai bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Menentukan  pengelompokan  siswa  berdasarkan  nilai rapor akademik untuk mengikuti OSN memiliki tahapan yang akan diimplementasikan sebagai berikut : a. Menentukan Data Nilai Siswa Jumlah sampel data yang diolah dalam penelitian ini berjumlah 23 data yang disajikan pada Tabel 1.
Tabel  1. Sampel Data Nilai Siswa
Id Siswa MTK FSK KMA BLG TIK 1 89,33 88,67 90,00 94,00 94,00 2 82,00 81,33 76,67 86,67 82,33 3 82,67 78,00 76,67 87,00 75,00 4 86,33 90,67 82,67 95,00 87,33 5 77,67 83,33 77,33 91,00 84,33 6 75,33 80,33 73,67 84,66 83,67 7 84,67 86,00 82,00 90,33 92,67 8 76,00 73,67 63,00 83,00 76,00 9 75,33 71,33 57,67 62,00 73,67 10 76,00 80,00 77,00 91,00 84,00 11 75,33 79,00 72,00 83,33 82,67 12 87,33 83,00 79,00 83,67 79,33 13 82,33 82,33 80,33 93,00 88,67 14 87,00 89,00 88,33 93,67 91,33 15 79,67 79,00 76,00 82,67 80,67 16 85,67 80,67 79,33 89,67 86,33 17 86,67 90,33 84,00 92,00 90,33 18 79,67 77,67 78,33 81,67 84,33 19 84,00 77,33 77,33 83,33 79,33 20 84,33 79,00 83,67 84,00 87,00 21 80,00 84,33 78,67 93,33 87,33 22 78,67 78,00 77,00 88,33 85,00 23 76,67 75,67 73,33 79,67 82,33
b. Menentukan Jumlah Cluster
Jumlah cluster ditentukan  berdasarkan  kebutuhan yang  akan  menjadi  acuan  untuk  mendapatkan  hasil. Dalam penelitian ini jumlah cluster dibagi menjadi 3 cluster ,  yaitu  (C1)  Sangat  Berkompeten,  (C2) Berkompeten dan (C3) Kurang Berkompeten.
c. Menentukan Titik Centroid Secara Acak Nilai centroid awal  dilakukan  secara  acak  dengan mengambil  nilai  siswa  urutan  atas,  tengah  dan bawah.  Pusat cluster akan  dikelompokkan  ke  dalam 3 cluster (C1,  C2,  C3).  Data  nilai  siswa  yang dijadikan centroid awal dapat dilihat pada Tabel 2. Tabel 2. Nilai Centroid Awal
Id Siswa Cent roid MTK FSK KMA BLG TIK 4 C1 86,33 90,67 82,67 95,00 87,33 12 C2 87,33 83,00 79,00 83,67 79,33 23 C3 76,67 75,67 73,33 79,67 82,33
d. Menghitung Jarak Terdekat Data dengan Centroid
Iterasi 1 (Pertama)
Untuk menghitung pusat cluster 1 dihitung dari jarak tiap data ke titik centroid menggunakan rumus (1): Cluster 1
D 1 =
= 10,59329 D 2 = = 7,39031
Cluster 2
D 1 =
= 21,88823
D 2 = = 7,39031 Cluster 3 D 1 = = 30,80241 D 2 = = 10,98490
Untuk  nilai  D n seterusnya  akan  ditampilkan  pada  Tabel 3.
Tabel  3. Pengelompokan Data ke Cluster Terdekat Iterasi I
Id Jarak ke C1 Jarak ke C2 Jarak ke C3 C1
C2 C3 1 10,59329 21,88823 30,80241  2 15,37242 7,39031 10,98490  3 20,63680 9,05551 12,65307  4 0 16,29996 25,80023  5 13,50181 13,22831 14,42929  6 20,71130 14,11940 7,10481  7 8,67651 15,73108 21,60136  8 32,48056 21,97743 12,74110  9 48,94282 35,16507 25,55256  10 16,72518 14,72925 12,80307  11 22,99570 14,84140 5,31305  12 16,29996 0 14,98524  13 9,83498 14,19698 18,53202  14 7,28288 19,16136 28,04421  15 20,52856 9,29899 6,24447  16 11,87569 9,65957 16,06238  17 4,47169 16,42094 25,39770  18 20,46851 10,79655 6,78233  19 20,29431 6,79001 9,74392  20 16,19345 10,28342 14,74055  21 9,94823 14,59610 18,06830  22 17,35382 12,56647 10,25379  23 25,80023 14,98524 0  JUMLAH 7 7 9
Setelah  melakukan  perhitungan  pada  iterasi  pertama maka  didapatkan  pengelompokan  dari  anggota  C1,  C2 dan C3 seperti di bawah ini: a. Anggota cluster 1  (C1)  terdiri  dari  7  siswa  dengan nomor urut: (1, 4, 7, 13, 14, 17, 21) b. Anggota cluster 2  (C2)  terdiri  dari  7  siswa  dengan nomor urut:
(2, 3, 5, 12, 16, 19, 20) c. Anggota cluster 3  (C3)  terdiri  dari  9  siswa  dengan nomor urut: (6, 8, 9, 10, 11, 15, 18, 22, 23)

## Iterasi VI (Keenam)
Iterasi  keenam  merupakan  iterasi  terakhir  dalam pengolahan  data  nilai  siswa  pemilihan  peserta  OSN.
Untuk  melakukan  iterasi  keenam,  maka  nilai centroid harus  ditentukan  dengan  cara  menghitung  rata-rata  data pada centroid yang  sama  dari  hasil  pengelompokan iterasi  kelima,  dengan  anggota  C1,C2  dan  C3  seperti dibawah ini:
a. Anggota cluster 1  (C 1 )  terdiri  dari  7  siswa  dengan nomor urut:
(1, 4, 7, 13, 14, 17, 21) b. Anggota cluster 2  (C 2 )  terdiri  dari  14  siswa  dengan nomor urut:
(2, 3, 5, 6, 10, 11, 12, 15, 16, 18, 19, 20, 22, 23) c. Anggota cluster 3  (C 3 )  terdiri  dari  2  siswa  dengan nomor urut:
(8, 9)
Menghitung  nilai centroid baru  untuk  iterasi  keenam berdasarkan  hasil  iterasi  kelima  dapat  menggunakan rumus (2).
= 85,19
= 87,33 = 83,71 = 85,19 = 90,24 = 80,36 = 79,45 =76,95 = 85,48 = 82,59 = 75,67 = 72,50
= 60,34
= 72,50
= 74,84
Berdasarkan  perhitungan  di  atas,  maka  diperoleh  nilai centroid baru untuk iterasi keenam seperti pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Centroid Baru untuk Iterasi VI
Centroid MTK FSK KMA BLG TIK C1 85,19 87,33 83,71 93,05 90,24 C2 80,36 79,45 76,95 85,48 82,59 C3 75,67 72,50 60,34 72,50 74,84
Untuk  menghitung  pusat cluster 1  dihitung  dari  jarak tiap data ke titik centroid menggunakan rumus (1):
Cluster 1
D 1 = = 8,57291
D 2 = = 14,10802
D 3 = = 20,2935
Cluster 2
D 1 =
= 23,20344
D 2 = = 2,79297 D 3 = = 8,21765
Cluster 3 D 1 =
= 46,45066
D 2 = = 25,33506
D 3 =
= 23,58876
Untuk  nilai D atau jarak  masing-masing data ke cluster terdekat dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel  5. Pengelompokan Data ke Cluster Terdekat Iterasi I Id Jarak ke C1 Jarak ke C2 Jarak ke C3 C1 C2 C3 1 8,572912 23,20344 46,45066  2 14,10802 2,792974 25,33506  3 20,2935 8,217654 23,58876  4 5,076144 17,52874 40,06257  5 12,34499 7,480031 29,02773  6 18,98612 6,216064 21,57275  7 4,274871 14,5621 36,9975  8 31,68525 17,22615 10,96283  9 47,64405 33,07239 10,96283  10 15,0469 7,195872 27,57411  11 21,34297 7,389662 18,89909  12 15,89158 8,906141 27,1958  13 6,86251 10,8221 33,94948  14 5,379301 20,20227 43,64148  15 18,93966 3,630332 21,00232  16 9,517655 8,177168 30,89419  17 3,518003 17,61545 40,24305  18 17,81319 4,804425 23,25396  19 18,85523 5,757507 22,78638  20 12,74845 9,094058 30,69351  21 8,361554 10,53825 32,94121  22 14,97855 4,348422 25,90393  23 23,6239 8,652559 16,95438  JUMLAH 7 14 2
Setelah  melakukan  perhitungan  pada  iterasi  keenam maka  didapatkan  hasil  pengelompokan  yang  sama dengan  iterasi  kelima  atau  tidak  ada  perubahan  data pada kedua iterasi, anggota C1, C2 dan C3  dari cluster keenam yaitu:
a) Anggota cluster 1  (C1)  terdiri  dari  7  siswa  dengan nomor urut:
(1, 4, 7, 13, 14, 17, 21)
b) Anggota cluster 2  (C2)  terdiri  dari  14  siswa  dengan nomor urut:
(2, 3, 5, 6, 10, 11, 12, 15, 16, 18, 19, 20, 22, 23)
c) Anggota cluster 3  (C3)  terdiri  dari  2  siswa  dengan nomor urut:
(8, 9)
e. Mengelompokkan Data ke Masing-masing Cluster
Setelah  mendapatkan  hasil  pengelompokan  pada  iterasi keenam  dan  hasil  yang  didapatkan  sudah  sama  dengan hasil  di  iterasi  kelima,  maka  proses  pencarian dihentikan.  Hasil cluster yang  didapatkan  adalah  pada cluster 1  (C1)  terdapat  7  siswa  yang  Sangat Berkompeten,  pada cluster 2  (C2)  terdapat  14  siswa yang  Berkompeten  dan cluster 3  (C3)  terdapat  2  siswa yang Kurang Berkompeten.
Kelompok  data  yang  termasuk  ke  dalam cluster 1 (Sangat Berkompeten) dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Pengelompokan Data Cluster 1 (Sangat Berkompeten) Id Siswa Jarak ke C1 Jarak  ke C2 Jarak  ke C3 Jarak Terdekat C1 1 8,572912 23,20344 46,45066  4 5,076144 17,52874 40,06257  7 4,274871 14,5621 36,9975  13 6,86251 10,8221 33,94948  14 5,379301 20,20227 43,64148  17 3,518003 17,61545 40,24305  21 8,361554 10,53825 32,94121  JUMLAH 7
Kelompok  data  yang  termasuk  ke  dalam cluster 2 (Berkompeten) dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel  7. Pengelompokan Data ke Cluster 2 (Berkompeten) Id Siswa Jarak ke C1 Jarak ke C2 Jarak ke C3 Jarak Terdekat C2 2 14,10802 2,792974 25,33506  3 20,2935 8,217654 23,58876  5 12,34499 7,480031 29,02773  6 18,98612 6,216064 21,57275  10 15,0469 7,195872 27,57411  11 21,34297 7,389662 18,89909  12 15,89158 8,906141 27,1958  15 18,93966 3,630332 21,00232  16 9,517655 8,177168 30,89419  18 17,81319 4,804425 23,25396  19 18,85523 5,757507 22,78638  20 12,74845 9,094058 30,69351  22 14,97855 4,348422 25,90393  23 23,6239 8,652559 16,95438  JUMLAH 14
Kelompok  data  yang  termasuk  ke  dalam cluster 3 (Kurang Berkompeten) dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Pengelompokan Data Cluster 3 (Kurang Berkompeten)
Id Siswa Jarak ke C1 Jarak  ke C2 Jarak  ke C3 Jarak Terdekat C3 8 31,68525 17,22615 10,96283  9 47,64405 33,07239 10,96283  JUMLAH 2

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil cluster yang  didapat,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  pada  C1  terdapat  12  siswa  yang Sangat  Berkompeten  untuk  mengikuti  OSN,  pada  C2 terdapat  14  siswa  yangBerkompeten  namun  bemul  bisa mengikuti  OSN  dan  pada  C3  2  siswa  yang  Kurang Berkompeten untuk mengikuti OSN.

## Daftar Rujukan
[1] Setiawan  R.  (2016). Penerapan  Data  Mining  Menggunakan Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk  Menentukan  Strategi Promosi  Mahasiswa  Baru  (  Studi  Kasus :  Politeknik  Lp3i Jakarta) . J. Lentera Ict , 3(1), 76–92.
[2] Heni  S.,  &  Irham  Gufroni,  A.  (2017).  Penerapan  Data  Mining Dalam Pengelompokan Penderita Thalassaemia. Jurnal Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi , 03(02), 299–305. https://doi.org/10.25077/TEKNOSI.v3i2.2017.299-305
[3] Maulida L. (2018). Penerapan Datamining Dalam Mengelompokkan  Kunjungan  Wisatawan  Ke  Objek  Wisata Unggulan Di Prov. Dki Jakarta Dengan K-Means. JISKA (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) , 2(3), 167. https://doi.org/10.14421/jiska.2018.23-06
[4] Wicaksono  A.  E.  (2016).  Implementasi  Data  Mining  Dalam Pengelompokan  Peserta  Didik  di  Sekolah  untuk  Memprediksi Calon  Penerima  Beasiswa  Dengan  Menggunakan  Algoritma  K- Means  (Studi  Kasus  SMA  N  6  Bekasi). Jurusan  Teknik Informatika, Universitas Gunadarma , 21(3), 206–216.
http://dx.doi.org/10.35760/tr.2016.v21i3.1599
[5] Sindhu R., Nandal R., Dhamija P., & Sehrawat H. K. (2017).  A Review  On  K-Mean  Algorithm  And  It’s  Different  Distance Matrics. International  Journal  of  Engineering  and  Technology ,
9(2),
1423–1430.
https://doi.org/10.21817/ijet/2017/v9i2/170902227
[6] Jaroji  J.,  Danuri  D.,  &  Putra    Fajri  P.  (2016).  K-Means  Untuk Menentukan  Calon  Penerima  Beasiswa  Bidik  Misi  Di  Polbeng.
INOVTEK Polbeng - Seri Informatika , 1(1), 87–94. https://doi.org/10.35314/ISI.V1I1.129
[7] Raval U. R., & Jani C. (2016). Implementing & Improvisation of K-means  Clustering  Algorithm. International  Journal  of Computer  Science  and  Mobile  Computing ,  55(5),  191–203.
Retrieved from
http://www.ijcsmc.com/docs/papers/May2016/V5I5201647.pdf
[8] Yunita  (2018).  Penerapan  Data  Mining  Menggunkan  Algoritma K-Means  Clustring  Pada  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  (Studi Kasus :  Universitas  Islam  Indragiri). Jurnal  Sistemasi , 7(September), 238–249. https://doi.org/10.32520/stmsi.v7i3.388
[9] Abdullah H. A, (2018). Improve the Performance of K-Means by Using  Genetic  Algorithm  for  Classification  Heart  Attack.
International  Journal  of  Electrcal  and  Computer  Engineering (IJECE) , 2088-8708,
https://doi.org/10.11591/ijece.v8i2.pp1256-1261
[10] Lubis  H.  A.  (2016).  Penerapan  Data  Mining  Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Berbasis Customer Relantionship Management. Jurnal Sistemasi , 7(September), 238–249.
[11] Purba  W.,  Tamba  S.,  &  Saragih  J.  (2018).  The  effect  of  mining data  k-means  clustering  toward  students  profile  model  drop  out potential. Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  1007(1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1007/1/012049
[12] Khade  S.,  Pandhare  P.,  Navale  S.,  Patil  K.,  &  Gaikwad  V. (2016). Fruit  Quality  Evaluation  Using  K-Means  Clustering Approach . International  Journal  of  Advances  in  Science Engineering and Technology , 4(2). 2321-9009.
[13] Haribabu T., & Raju, I. (2019). An Optimal Approach of Initial Centroid  Selection  for  Effective  Clustering. International Journal    of  Innovative  Technology  and  Exploring  Engineering (IJITEE) , 8(5), 2278-3075
[14] Ismi D. P., Panchoo, & S., Mrinto. (2016). K-Means Clustering Based  Filter  Feature  Selection  on  High  Dimensional  Data . International Journal of Advances in Intellegent Informatics . 38- 45, http://dx.doi.org/10.12928/ijain.v2il.54
[15] Metisen  B.  M.,  &  Sari  H.  L.  (2016). Analisis  Clustering
Menggunakan Metode K-Means dalam Pengelompokan Penjualan  Produk  pada  Swalayan  Fadhila . Jurnal  Media Infotama , 11(2). 1858-2680