## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 45 − 50 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2264

## Penerapan Algoritma K-Means Pada Pemetaan Kemampuan Penggunaan Teknologi Informasi Remaja dan Dewasa di Indonesia
Ronal Watrianthos 1* , Reti Handayani 2 , Ade Fitrah Putra Akhir 3 , Ambiyar 4 , Unung Verawardina 4
1 Fakultas Teknik, Teknik Informatika, Universitas Al Washliyah, Rantauprapat, Indonesia
2 Fakultas Ekonomi, Manajemen Informatika, Universitas Mahaputra Muhammad Yamin, Solok, Indonesia
3 Fakultas Teknik, Informatika, Universitas Prof. Dr. Hazairin SH, Bengkulu, Indonesia
4 Fakultas Teknik, Pendidikan Teknologi Kejuruan, Universitas Negeri Padang, Padang, Indonesia Email: 1,* ronal.watrianthos@gmail.com, 2 jeranikasdun@gmail.com, 3 adefitrah.af@gmail.com, 4 ambiyar@ft.unp.ac.id,
5 unungverawardina@gmail.com, Email Penulis Korespondensi: ronal.watrianthos@gmail.com Submitted: 13/09/2022 ; Accepted: 21/11/2022 ; Published: 30/11/2022
Abstrak −Akses ke berbagai bentuk teknologi dianggap menjadi penting saat ini di Indonesia. Hal ini karena jika pemerintah tidak bergerak cepat untuk membuat teknologi lebih ramah pengguna, kesenjangan keterampilan akan teknologi informasi akan terus  melebar.  Menurut  PISA,  ada  kemungkinan  bahwa  lembaga  pendidikan  dapat  mengambil  manfaat  lebih  banyak  dari penggunaan teknologi informasi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui ada tidaknya perbedaan tingkat keahlian teknologi informasi yang signifikan antar berbagai provinsi di Indonesia. Perhitungan klasterisasi menggunakan data resmi Badan Pusat Statistik tahun 2019-2021 dengan data jumlah remaja dan dewasa usia 15-59 tahun yang memiliki keterampilan di bidang Teknologi Informasi dan Komputer (TIK) di tingkat provinsi. Sebagai salah satu metode pada unsupervised learning , algoritma  K-Means  digunakan  agar  data  set  dapat  diorganisasikan  ke  dalam  kelompok  dengan  item  lain  yang  sebanding dengannya. Hasil penelitian menunjukkan nilai DBI paling rendah yaitu -0,357pada kluster ketujuh sehingga menjadi terbaik dari tiga kluster lainnya. Rata-rata persentase penduduk di kluster nol yang memiliki kemampuan di bidang teknologi informasi hanya  29,32  persen,  sehingga  menjadi  kluster  dengan persentase  terendah  secara  keseluruhan.  Kluster  nol  ini  hanya  dapat ditemukan di Provinsi Papua.
Kata Kunci: K-Means; Pemetaan; Teknologi Informasi; Data Mining; Rapid Miner
Abstract −In modern-day Indonesia, having access to various forms of technology is regarded as crucial. This is because the IT skills gap will only grow worse if the government does not act swiftly to make technology more accessible to the general public. PISA suggests that schools may gain much more from incorporating IT into their curriculum if they did so. The goal of this research is to establish whether or not there are notable variations in the level of knowledge in information technology across  the  different  provinces  in  Indonesia.  Official  data  from  the  Central  Statistics  Agency  for  2019-2021,  including information on the number of adolescents and adults aged 15-59 with abilities in the field of ICT at the provincial level, is used in the clustering calculation. The K-means algorithm is one unsupervised learning technique for clustering data into collections with other instances that share similar properties. The results showed that the seventh cluster had the lowest DBI value of the three examined, coming in at -0.357. Cluster 0 has the lowest average percentage of the population with IT skills, at 29.32%. Only in Papua Province will you find this particular zero cluster.
Keywords : K-Means; Mapping; Information Technology; Data Mining; Rapid Miner

## 1. PENDAHULUAN
Menghadapi era digital yang akan datang, yang ditandai dengan globalisasi dan teknologi baru, berbagai kelompok telah menekankan pentingnya mengubah pendidikan dengan apa yang disebut  keterampilan abad ke-21. Dalam pendapat  lain,  kebutuhan  akan  keterampilan  baru  untuk  menjadi  bagian  dari  budaya  digital  ditekankan. Keterampilan  digital  adalah  kunci  dan  esensial  untuk  hidup,  bekerja,  dan  menjadi  bagian  dari knowledge society [1]. Agar siswa dapat bersaing di era pengetahuan, mereka perlu memiliki keterampilan dan kemampuan abad ke-21. Jadi, sekolah harus merubah paradigmanya untuk memenuhi kebutuhan tersebut[2].
Peserta  didik  dan  guru  di  lembaga  pendidikan  sekarang  sudah  memiliki  kesempatan  untuk  mengadopsi teknik  belajar-mengajar  abad  ke-21  untuk  mendukung  pengembangan  kemampuan  abad  ke-21.  Hal  ini dimungkinkan oleh tersedianya infrastruktur TIK dan konektivitas internet di lembaga pendidikan. Konektivitas internet khususnya menyediakan platform untuk pergeseran dari penggunaan pedagogi yang berpusat pada guru (pembelajaran berbasis konten) dan menuju pedagogi yang berpusat pada peserta didik (inkuiri dan pembelajaran berbasis proyek), yang lebih interaktif dan berorientasi pada aktivitas. Pergeseran ini menjadi semakin lazim di lanskap pendidikan saat ini[3].
Peran  lembaga  pendidikan  dalam  proses  pembelajaran  adalah  menyediakan  infrastruktur  pembelajaran, sehingga  sekolah  merupakan  komponen  eksternal  yang  penting  dalam  pembelajaran.  Prasarana  atau  sarana pendidikan  yang  sangat  pesat  dimungkinkan  oleh  kemajuan  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  (TIK). Komputer,  internet,  website,  dan  proyektor  adalah  beberapa  bentuk  pembelajaran  dan  komunikasi  berbasis teknologi informasi (TIK) yang tersedia di fasilitas tersebut untuk digunakan dalam proses belajar mengajar[4].
Akses terhadap teknologi merupakan isu yang sangat penting di Indonesia. Jika pemerintah tidak bertindak cepat untuk meningkatkan akses ke teknologi, kesenjangan keterampilan teknologi informasi akan semakin besar. Hasil  PISA  menunjukkan  bahwa  sekolah  akan  lebih  maju  dengan  penggunaan  komputer  daripada  tidak menggunakan komputer sama sekali. Namun, hambatan sistemis mempersulit sekolah dan perguruan tinggi untuk

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 45 − 50 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2264
menggunakan teknologi. Misalnya, sekitar 23,95% sekolah masih belum terhubung ke Internet, beberapa sekolah bahkan  belum  memiliki  listrik.  Peningkatan  infrastruktur  TIK  diperlukan  untuk  memastikan  bahwa teaching factory memiliki kualitas yang cukup baik untuk memenuhi kebutuhan industri, e-Learning dilakukan dengan baik, dan tidak ada masalah koneksi selama ujian nasional online. Hal ini membuat kebutuhan bagi banyak guru untuk meningkatkan keterampilan dasar TIK mereka[5].
Gambar 1 menunjukkan bahwa lebih dari  50% daerah perbatasan, terluar, dan miskin  kekurangan akan akses internet. Desa Maluku, Maluku Utara, Papua, dan Papua Barat melaporkan sinyal yang buruk atau di bawah 3G. Hanya 34 Kota madya DKI Jakarta yang memiliki internet 4G. Bali dan NTB memiliki lebih banyak desa 4G daripada provinsi lain di Indonesia karena pariwisata. Untuk dua wilayah di mana sektor pariwisata mendukung hampir semua penduduk, kebutuhan koneksi internet berkualitas tinggi untuk menjangkau semua komunitas yang jauh menyebabkan akses yang lebih maju[6].
Gambar 1. Desa Memiliki Akses Internet
Penelitian  ini  bertujuan  mengelompokkan  sebaran  kemampuan  teknologi  informasi  pada  remaja  dan dewasa menurut provinsi di Indonesia. Data resmi Badan Pusat Statistik 2019-2021 terkait proporsi remaja dan dewasa  usia  15-59  tahun  dengan  keterampilan  Teknologi  Informasi  dan  Komputer  (TIK)  menurut  provinsi (persen)  digunakan  untuk  menghitung  pengelompokan[7].  Pendekatan unsupervised  learning dengan  algoritma K-Means  digunakan  agar  objek  di  setiap  provinsi  dapat  dikategorikan  ke  dalam  kategori  terkait.  Teknik pembelajaran tanpa pengawasan menggunakan K-Means untuk pengelompokan adalah dasar dari pendekatan ini. Pendekatan-pendekatan  ini  telah  digunakan  secara  luas.  Teknik  K-Means  merupakan  salah  satu  contoh  dari partitioning klustering, yaitu suatu bentuk klustering yang memecah data menjadi bagian-bagian komponennya. K-Means  adalah  pendekatan  yang  terkenal  karena  penerapannya  sederhana  dan  cepatnya  mengelompokkan sejumlah besar data dan outlier[8][9].
Riset  menggunakan  K-Means  pernah  dilakukan  dalam  rangka  mengelompokkan  provinsi-provinsi  di Indonesia  berdasarkan  risiko  pandemi  COVID-19.  Penelitian  ini  berdasarkan  data  dari  virus  Corona  2019 (COVID-19). Penelitian ini mengarah pada identifikasi  tiga klaster kasus COVID-19 yang  berbeda di  provinsi- provinsi  di  Indonesia,  yang  masing-masing  didasarkan  pada  proporsi  kasus  terkonfirmasi,  kasus  sembuh,  dan kematian dalam satu provinsi tertentu[10]. Dalam studi lain dalam mengevaluasi data besar E-Commerce dengan teknik  pengelompokan  K-Means  berbasis  partisi  menghasilkan  temuan  lokasi  geografis  dan  nomor  identifikasi pelanggan yang unik yang diperlakukan sebagai pembatasan pengelompokan dalam penelitian ini[11].
Proses klustering dilakukan dengan bantuan RapidMiner, pemetaan dengan Quantum GIS berdasarkan peta lengkap  seluruh  provinsi  di  Indonesia  divisualisasikan  menggunakan  data  yang  dikumpulkan  melalui  proses klustering[12]. Hal ini dilakukan agar pemahaman visual tentang sebaran klaster kemampuan teknologi informasi di Indonesia dapat diselesaikan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Algoritma K-Means saat ini banyak digunakan walaupun ada banyak metode berbeda untuk memperluas K-Means, dan banyak literatur telah mengusulkan banyak pendekatan berbeda tersebut. Meskipun algoritme K-Means dan ekstensinya menggunakan pembelajaran tanpa pengawasan untuk melakukan pengelompokan dalam pengenalan pola  dan  pembelajaran  mesin,  algoritma  ini  selalu  dipengaruhi  oleh  inisialisasi  dengan  jumlah  klaster  tertentu.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 45 − 50 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2264
Terlepas dari apakah pembelajaran diawasi atau tidak, algoritma K-Means sebenarnya bukanlah sistem yang dapat mengelompokkan item tanpa bantuan manusia[13][14].

## Gambar 2. Tahapan Penelitian

## 2.1 Algoritma K-Means
Algoritme K-Means adalah tentang metode pengelompokan iteratif dasar. Dengan menghitung jarak mean yang akan memasok centroid pertama dengan memanfaatkan jarak itu sendiri sebagai metrik dan kelas K yang terdapat dalam  kumpulan  data  sebagai  input.  Ini  akan  memungkinkan  untuk  menentukan  centroid  pertama.  Sebagai konsekuensi dari ini, setiap kelas akan dibedakan oleh centroidnya sendiri yang berbeda. Sebagai indeks kesamaan untuk kumpulan data X yang diberikan yang sudah memiliki n titik data multidimensi dan kategori K yang harus dipisahkan, jarak Euclidean telah diputuskan sebagai pilihan terbaik. Tujuan pengelompokan disesuaikan untuk mengurangi  jumlah  total  kombinasi  potensial  sejauh  mungkin,  sekaligus  meminimalkan  jumlah  kuadrat  untuk masing-masing jenis yang berbeda[15]–[17].
D = ∑ ∑ ||(𝑥 𝑖 − 𝑢 𝑘 || 2 𝑛 𝑖=1 𝑘 𝑘=1
(1)
Dimana k adalah jumlah pusat kluster, u k adalah jumlah pusat ke- k , dan x i adalah jumlah titik ke- i dalam kumpulan data. K merupakan bilangan positif dengan centroid u k dapat ditemukan sebagai berikut:
𝜕 𝜕𝑢 𝑘 = 𝜕 𝜕𝑢 𝑘 ∑ ∑ (𝑥 𝑖 − 𝑢 𝑘 𝑛 𝑖=1 ) 2 𝑘 𝑘=1 (2)
= ∑ ∑ 𝜕 𝜕𝑢 𝑘 𝑛 𝑖=1 𝑘 𝑘=1 (𝑥 𝑖 − 𝑢 𝑘 ) 2 (3)
= ∑ 2(𝑥 𝑖 − 𝑢 𝑘 ) 𝑛 𝑖=1 (4)
Implementasi algoritma didasarkan pada prinsip pemilihan titik K secara acak dari kumpulan titik sampel untuk dijadikan sebagai pusat kluster pertama dengan memisahkan setiap titik sampel ke dalam kluster yang titik pusatnya paling dekat dengannya . Titik pusat dari setiap kluster ditentukan dengan mengambil rata-rata dari semua titik sampel yang ada di dalam kluster tersebut. Ulangi prosedur dari bagian sebelumnya sampai posisi pusat kluster tetap  tidak  berubah  atau  jumlah  pengulangan  maksimum  telah  tercapai.  Temuan  algoritma  dapat  berubah tergantung pada titik pusat yang dipilih. Lokasi titik pusat ditentukan oleh nilai K, yang merupakan fokus utama dari  algoritma. Ini  berdampak langsung pada hasil  klustering, seperti menentukan apakah  kluster tersebut  lokal atau global[15], [18].

## 2.2 Sistem Informasi Geografis
Setiap  sistem  yang  merekam,  menyimpan, memproses,  dan  menyajikan  data  yang  terhubung  ke  lokasi  tertentu disebut sebagai Sistem Informasi Geografis, atau disingkat GIS. Istilah "GIS" mengacu  pada berbagai kegiatan, termasuk pengelolaan, manipulasi, dan penggunaan data georeferensi  digital[19]. GIS telah berkembang secara signifikan selama dekade terakhir, dengan jangkauan aplikasi yang lebih besar baik di industri dan pemerintahan, penggunaan konsumen yang luas, dan peran yang meningkat di sekolah, bisnis dan sistem informasi[20].
Desain  GIS  adalah  genre  kualitatif  yang  menggunakan  metodologi  deskriptif  untuk  menggambarkan sistematika  penelitian.  Dalam  konteks  penelitian  ini,  aplikasi  Quantum  GIS  berfungsi  sebagai  instrumen  untuk pengolahan dan pengelompokan distribusi kemampuan teknologi informasi[21].

## 2.3 Dataset
Penelitian ini menggunakan data dari Badan Pusat Statistik Republik Indonesia (BPS) periode tahun 2019-2021, dengan  melihat  persentase  penduduk  di  setiap  provinsi  berusia  15-59  tahun  yang  mahir  dalam  kemampuan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 45 − 50 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2264
komputer  dan  teknologi[7].  Rapid  Miner  digunakan  untuk  implementasi  algoritma  pengelompokan  untuk menampilkan data. Data dalam bentuk yang belum diproses dan dibersihkan diberikan dalam Tabel 1:
Tabel 1. Proporsi Remaja dan Dewasa Usia 15-59 Tahun dengan Ketrampilan Teknologi Informasi dan Komputer (TIK) Menurut Provinsi (Persen), 2019-2021[7]
Provinsi 2019 2020 2021 Aceh 46,77 54,25 60,21 Sumatera Utara 51,78 58,60 67,41 Sumatera Barat 52,85 58,67 68,00 Riau 55,37 62,67 70,69 Jambi 50,83 56,87 64,47 Sumatera Selatan 46,50 54,52 62,59 Bengkulu 48,70 53,42 62,10 Lampung 48,37 55,57 65,76 Bangka Belitung 54,93 60,37 66,33 Riau Kepulauan 77,18 81,73 89,06 DKI Jakarta 85,17 88,08 91,79 Jawa Barat 65,37 71,09 76,08 Jawa Tengah 58,75 65,78 71,15 Yogyakarta 75,04 81,36 84,72 Jawa Timur 57,23 63,91 68,07 Banten 66,96 69,35 75,69 Bali 65,48 72,56 77,09 Nusa Tenggara Barat 47,85 52,72 58,69 Nusa Tenggara Timur 36,33 42,89 53,16 Kalimantan Barat 47,04 54,10 62,04 Kalimantan Tengah 54,54 59,66 66,43 Kalimantan Selatan 57,82 62,88 70,39 Kalimantan Timur 69,44 75,33 81,17 Kalimantan Utara 65,36 71,99 76,94 Sulawesi Utara 57,48 63,03 69,77 Sulawesi Tengah 44,13 51,68 58,19 Sulawesi Selatan 54,85 60,50 67,29 Sulawesi Tenggara 53,36 60,35 65,75 Gorontalo 50,62 55,68 61,94 Sulawesi Barat 40,95 47,66 55,72 Maluku 44,02 49,96 59,26 Maluku Utara 38,11 45,22 51,53 Papua Barat 52,37 59,45 62,31 Papua 26,45 30,93 30,58

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  Tabel  1  diolah  menggunakan  pendekatan  K-Means  dalam  penelitian  ini. Pada  klaster  ketiga, kelima,  dan ketujuh,  digunakan  label  pemetaan  untuk  pengelompokan  menggunakan  Rapid  Miner  dengan  proses  pemetaan digambarkan seperti pada Gambar 3.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 45 − 50 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2264
Gambar 2 menunjukkan bagaimana teknik membaca Excel digunakan untuk memasukkan data berdasarkan data yang diberikan pada Tabel 1. Ini adalah implementasi model K-means untuk memetakan keterampilan TI di setiap  provinsi. Sebagaimana ditunjukkan pada tabel 2, tiga kluster digunakan untuk meningkatkan ukuran kinerja berdasarkan  Davies  Bouldin  Index  (DBI)  sehingga  dapat  ditentukan  kluster  mana  yang  paling  akurat  untuk pemetaan kemampuan teknologi informasi menurut provinsi.
Tabel 2. Kinerja Indeks Davied Bouldin Cluster DBI Performance K=3 -0.408 Performance K=5 -0.439 Performance K=7 -0.357
Tabel 2 mengilustrasikan bagaimana kinerja setiap tabel berdasarkan Indeks DBI. Davies-Bouldin Index (DBI) adalah instrumen yang menggunakan pendekatan klustering untuk mengukur efektivitas evaluasi kluster. Semakin kecil nilai DBI (non-negatif >= 0) semakin kuat kluster (k) yang ditemukan oleh metode yang digunakan. Sehingga didapatkan cara paling efektif untuk mengatur 34 set data provinsi adalah dengan membagi tujuh kluster, dengan skor DBI terendah -0,357.
Gambar 4. Hasil Pemetaan Kemampuan Penggunaan Teknologi Informasi Provinsi Di Indonesia Tahun 2019- 2021 Berdasarkan Tujuh Kluster
Provinsi Jawa Barat, Banten, Bali, Kalimantan Timur, dan Kalimantan Utara memiliki klaster terbesar dari total  tujuh  klaster,  seperti  terlihat  pada  Gambar  4.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  provinsi  yang  termasuk  dalam kategori  ini memiliki persentase remaja terbesar (usia 15-24 tahun) dan orang dewasa (usia 15-59 tahun) yang memiliki  kompetensi  teknologi  informasi  dalam  kurun  waktu  tiga  tahun  terakhir. Proporsi  yang  paling  rendah terdapat pada klaster nol yang hanya terdapat di Provinsi Papua yang rata-rata memiliki persentase 29,32 persen untuk keterampilan teknologi informasinya selama tiga tahun terakhir. Hal ini menunjukkan bahwa kemampuan remaja dan orang dewasa di provinsi ini dalam menggunakan teknologi informasi berbeda secara signifikan dengan kemampuan orang dewasa dan remaja di provinsi lain.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  pendekatan  K-Means  dapat  digunakan  untuk  memetakan  kemampuan  teknologi informasi  di  Indonesia.  Tiga  kluster  digunakan  untuk  meningkatkan  bagaimana  Davies  Bouldin  Index  (DBI) digunakan  untuk  mengukur  kinerja.  Hal  ini  dilakukan  agar  dapat  diketahui  kluster  mana  yang  memberikan pemetaan kompetensi TI paling akurat menurut provinsi. Kluster ketujuh memiliki skor DBI terendah sebesar  - 0,357  dari  ketiga  kluster,  sehingga  merupakan  kluster  terbaik.  Ketujuh  kluster  ini  ditampilkan  menggunakan QGIS. Persentase terendah terdapat pada klaster nol yang hanya terdapat di Provinsi Papua dengan rata-rata 29,32 persen masyarakat memiliki keterampilan di bidang teknologi informasi.

## REFERENCES
[1] M. C. M. Bravo, C. S. Chalezquer, and J. Serrano-Puche, “Meta-framework of digital literacy: Comparative analysis of 21st century skills frameworks,” Revista Latina de Comunicacion Social , vol. 2021, no. 79, 2021, doi: 10.4185/RLCS- 2021-1508.
[2] E. Y. Wijaya, D. A. Sudjimat, and A. Nyoto, “Transformasi Pendidikan Abad 21 sebagai Tuntutan Pengembangan Sumber Daya Manusia di Era Global,” Prosiding Seminar Nasional Pendidikan Matematika , vol. 1, 2016.
[3] S. A. Garba, Y. Byabazaire, and A. H. Busthami, “Toward the use of 21st century teaching-learning approaches: The trend  of development  in  Malaysian schools within the  context  of Asia  Pacific,” International  Journal  of  Emerging Technologies in Learning , vol. 10, no. 4, 2015, doi: 10.3991/ijet.v10i4.4717.
[4] M. Megawati, Y. Andayani, and E. Junaidi, “Hubungan Kesiapan Teknologi Informasi Dan Komunikasi (TIK) Dengan Motivasi Belajar Kimia Siswa,” Chemistry Education Practice , vol. 2, no. 2, 2019, doi: 10.29303/cep.v2i2.1414.
[5] Petra Wiyakti Bodrogini, “Preparing ICT Skills for Digital Economy: Indonesia within the ASEAN context,” Jakarta, Mar. 2018.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 45 − 50 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2264
[6] The SMERU Research Institute, Digital Skills Landscape in Indonesia . Jakarta: The SMERU Research Institute, 2022.
[7] Badan Pusat Statistik,  “Proporsi Remaja Dan Dewasa Usia 15-59 Tahun Dengan Keterampilan Teknologi Informasi Dan Komputer (TIK) Menurut Provinsi (Persen), 2019-2021,” 2022.
[8] B. Setio and P. Prasetyaningrum, “PENERAPAN DATA MINING DALAM MENGELOMPOKKAN KUNJUNGAN WISATAWAN DI KOTA YOGYAKARTA MENGGUNAKAN METODE K-MEANS,” Journal of Computer Science and Technology (JCS-TECH) , vol. 1, no. 1, 2021, doi: 10.54840/jcstech.v1i1.9.
[9] R. Watrianthos, W. A. Ritonga, A. Rengganis, A. Wanto, and M. Isa Indrawan, “Implementation of PROMETHEE- GAIA Method for Lecturer Performance Evaluation,” J Phys Conf Ser , vol. 1933, no. 1, p. 012067, Jun. 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1933/1/012067.
[10]  D.  Abdullah,  S.  Susilo,  A.  S.  Ahmar,  R.  Rusli,  and  R.  Hidayat,  “The  application  of  K-means  clustering  for province clustering in Indonesia of the risk of the COVID-19 pandemic based on COVID-19 data,” Qual Quant , vol. 56, no. 3, 2022, doi: 10.1007/s11135-021-01176-w.
[11]  I.  Shaik,  S.  S.  Nittela,  T.  Hiwarkar,  and  S.  Nalla,  “K-means  clustering  algorithm  based  on  E-commerce  big  data,” International  Journal  of  Innovative  Technology  and  Exploring  Engineering ,  vol.  8,  no.  11,  2019,  doi: 10.35940/ijitee.K2121.0981119.
[12]  R.  Watrianthos,  M.  Bobbi  Kurniawan,  Kusmanto,  S.  Budiman,  and  B.  Ulya,  “Mapping  of  Traffic  Accidents  in Labuhanbatu  Regency  using  GIS  Support,” J  Phys  Conf  Ser ,  vol.  1566,  no.  1,  2020,  doi:  10.1088/1742- 6596/1566/1/012104.
[13]  K.  P.  Sinaga  and  M.  S.  Yang,  “Unsupervised  K-means  clustering  algorithm,” IEEE  Access ,  vol.  8,  2020,  doi: 10.1109/ACCESS.2020.2988796.
[14]  N. Azis et al. , “Mapping study using the unsupervised learning clustering approach,” IOP Conf Ser Mater Sci Eng , vol. 1088, no. 1, p. 012005, Feb. 2021, doi: 10.1088/1757-899X/1088/1/012005.
[15]  C. Yuan and H. Yang, “Research on K-Value Selection Method of K-Means Clustering Algorithm,” J Multidisciplinary Scientific Journal , vol. 2, no. 2, pp. 226–235, Jun. 2019, doi: 10.3390/j2020016.
[16]  Samsir et al. , “Naives Bayes Algorithm for Twitter Sentiment Analysis,” J Phys Conf Ser , vol. 1933, no. 1, p. 012019, Jun. 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1933/1/012019.
[17]  M. Nasution, D. Irmayani, R. Watrianthos, S. Suryadi, and I. R. Munthe, “Comparative analysis of data mining using the rought set method with K-means method,” International Journal of Scientific and Technology Research , vol. 8, no. 5, 2019.
[18]  F.  Rahman,  I.  I.  Ridho,  M.  Muflih,  S.  Pratama,  M.  R.  Raharjo,  and  A.  P.  Windarto,  “Application  of  Data  Mining Technique using K-Medoids in the case of Export of Crude Petroleum Materials to the Destination Country,” IOP Conf Ser Mater Sci Eng , vol. 835, no. 1, p. 012058, Apr. 2020, doi: 10.1088/1757-899X/835/1/012058.
[19]  R. Maliva and T. Missimer, “Geographic Information Systems,” in Environmental Science and Engineering , 2012. doi: 10.1007/978-3-642-29104-3_19.
[20]  D. Farkas, B. Hilton, J. Pick, H. Ramakrishna, A. Sarkar, and N. Shin, “A tutorial on geographic information systems: A  ten-year  update,” Communications  of  the  Association  for  Information  Systems ,  vol.  38,  no.  1,  2016,  doi: 10.17705/1CAIS.03809.
[21]  Muttaqin, M. Zuhril, and A. Irfan, “Perancangan sistem pemetaan dan pendataan populasi penduduk miskin di Kota Banda Aceh menggunakan aplikasi Quantum GIS,” Informatics and Computer Science , vol. 5, no. 1, 2019.