398 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 398-408 E-ISSN 2503-2933

## Analisis Daftar Pemilih Tetap Pemilihan Gubernur Dan Wakil Gubernur Menggunakan Algoritma K-Means
Syahrul Dwi Hilda* 1 , Apriade Voutama 2 ,  Yuyun Umaidah 3 1,2,3 Sistem Informasi ,Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang, Karawang
Jl. HS.Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat 41361, Tlp (0267) 641177 e-mail: 1 syahruldwihilda@gmail.com, 2 apriade.voutama@staff.unsika.ac.id,
3 yuyun.umaidah@staff.unsika.ac.id

## Abstrak
Pada daftar pemilih tetap merupakan sebuah kumpulan data yang sangat banyak dalam sebuah  pemilihan.  Data  daftar  pemilih  tetap  sangat  penting  bagi  sebuah  lembaga  yang berhubungan  dengan  hal  tersebut  salah  satunya  sebuah  Desa.  Kurangnya  pemahaman mengenai  Data  Mining  dalam  tingkat  desa  merupakan  sebuah  hal  yang  kurang  baik,  karena Data Mining ini sangat dibutuhkan apabila dihubungkan denga data – data yang sangat banyak karenasalah  satunya  dapat  mempermudah  dalam  melakukan  mengelompokan  data  atau clustering dengan algoritma k-means yang menjadi pilihan yang efektif untuk clustering. Pada penelitian  inimenggunakan  metode  clustering  algoritma  k-means  didukung  dengan  aplikasi RapidMiner.    Pengolahan data  daftar  pemilih  tetap  akan  dibutuhkan  oleh lembaga  atau yang berhubungan.  Hasil  penelitian  ini  yang  dibantu  oleh  aplikasi  rapidminer  dengan  metode clustering algoritma k-means berhasil mengelompokan atau clustering dari daftar pemilih tetap dengan  variabel  usia  dan  alamat  di  lembaga  atau  yang  membutuhkan  khususnya  pada penelitian ini di Desa Curug Kecamatan Klari Kabupaten Karawang.
Kata kunci — daftar pemilih tetap, k-means, rapidminer, clustering, data mining

## Abstract
Permanent voters list is a very large collection of data in an election. Permanent voters list  data  is  very important for  an  institution  related  to  this,  one  of  which is  a  village.  Lack of understanding of Data Mining at the village level is a bad thing, because Data Mining is very much  needed  when  associated  with  a  lot  of  data  because  one  of  them  can  make  it  easier  to group data or clustering with the k-means algorithm which is an effective choice for clustering. In  this  study  using  the  k-means  algorithm  clustering  method  supported  by  the  RapidMiner application.  Processing of permanent voter list data will be needed by institutions or related. The results of this research assisted by the rapidminer application with the k-means algorithm clustering method successfully grouped or clustering of the permanent voters list with age and address variables in institutions or those in need, especially in this study in Curug Village, Klari District, Karawang Regency.
Keywords — permanent voter list, k-means, rapidminer, clustering, data mining
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 398-408 E- ISSN 2503-2933 399

## 1. PENDAHULUAN
i  dalam  sila  keempat  Pancasila  dan  Pasal  1  ayat  (2)  Undang-Undang  Dasar  Negara Republik  Indonesia  pada  Tahun  1945  diwujudkan  melalui  pemilihan  umum,  yang  juga merupakan  sarana  untuk  menjalankan  sistem  demokrasi.  Pemilihan  umum  digunakan untuk  memilih  orang-orang  yang  akan  duduk  sebagai  wakil  rakyat  di  lembaga  eksekutif  dan legislatif  baik  di  tingkat  nasional  maupun  daerah.  Sejak  tahun  1955,  pemilihan  umum  telah diselenggarakan, dan pemilihan yang terbaru adalah pada tahun 2019[1][2].
Kurangnya  strategi  sosialisasi  yang  efektif  dari  lembaga  terkait    kepada  masyarakat, sedangkan  apabila  sosialisasi  harus  dilakukan  dengan  cara  menyeluruh  dan  acak  di  setiap daerah,  maka  akan  memakan  biaya  yang  cukup  besar.  Kemajuan  teknologi  saat  ini menghasilkan situasi yang kaya akan data namun minimnya informasi[3].
Setiap  pemilihan  umum  menghasilkan  sejumlah  besar  data  dari  Daftar  Pemilih  Tetap (DPT),  sehingga  para  data  scientist  diharuskan  untuk  memproses  dan  menganalisa  data  yang sangat banyak dalam sistem untuk menemukan pola dan  algoritma yang dapat digunakan untuk mendapatkan informasi baru. Teknik-teknik data mining digunakan, bersama dengan alat bantu dari sistem, untuk memproses dan menganalisis banyak data dan informasi dalam jumlah yang sangat  besar.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  K-Means  yang  adalah  salah  satu metode  dari  data  mining  yang  dapat  membagi  dan  mengelompokkan  data  dalam  jumlah  yang sangat  besar  menjadi record-record yang  lebih  kecil.  Algoritma  ini  mengelompokkan  data  ke dalam  sejumlah  klaster  yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Pada  awalnya,  K-Means  memilih jumlah klaster yang diinginkan (k) dan titik awal yang berfungsi sebagai centroid untuk setiap klaster.  Data  kemudian  diklasifikasikan  ke  dalam  klaster  yang  memiliki  centroid  terdekat dengan data tersebut. Setelah semua data diklasifikasikan, centroid dari setiap klaster diperbarui dengan  menggunakan  rata-rata  data  yang  termasuk  dalam  klaster  tersebut.  Proses  ini  diulangi beberapa kali hingga tidak ada perubahan dalam klasifikasi data [3][4].
Beberapa  penelitian  yang  membahas  mengenai  K-Means  diantaranya  penelitian  [3], dilakukan  penelitian  dengan  menggunakan K-Means yang  bertujuan  untuk  menerapkan  teknik data  mining .  Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  didapatkan  hasil  analisis  yaitu cluster Kecamatan  Langkapura  di  dapat    10167  orang  untuk  usia  muda,  untuk  usia  dewasa didapat  9527  orang,  berjumlah  4821  untuk  lansia.  usia  muda  pada  Kecamatan  Rajabasa berjumlah  12557  orang,  berjumlah  10930  orang  untuk  dewasa  dan  untuk  lansia  berjumlah 5097orang.  Untuk  usia  muda,  lansia  dan  dewasa  pada  Kecamatan  Kemiling  didapat  19442 orang, 19086 orang dan 9394 orang.
Teknik  Elbow  dan  algoritma  K-Means  digunakan  dalam  penelitian  [5].  Temuan penelitian  menunjukkan  bahwa  siswa  dapat  dibagi  menjadi  tiga cluster ,  dengan cluster 0 memiliki  nilai  rata-rata  terendah  dan  anggota cluster terbanyak  yaitu  57  siswa. Cluster 1 memiliki  nilai  rata-rata  tinggi  dan  anggota cluster paling  sedikit,  yaitu  1  siswa.  Setelah  itu, cluster 2 adalah kelompok nilai rata-rata dengan 42 siswa di dalamnya.
Lalu  pada  penelitian  [6]  menggunakan  K-Means  sebagai  algoritma  yang  diterapkan dalam penelitian ini. Teknik elbow digunakan untuk memilih cluster yang ideal. Jumlah cluster terbaik,  seperti  yang  ditentukan  oleh  pendekatan Silhouette ,  adalah  menjadi  dua cluster .  Nilai sebesar  0,408  untuk Davies-Bouldin  Index (DBI)  dan  nilai  sebesar  0,747    untuk Silhouette Coefficient (struktur yang kuat) adalah hasil dari studi pengelompokan. Cluster 1 memiliki tujuh kecamatan, sedangkan Cluster 2 memiliki dua puluh tiga kecamatan. Berdasarkan hasil analisis pengelompokan, Cluster 1  memiliki  jumlah  rata-rata  atribut  pendidikan  yang  lebih  tinggi dibandingkan Cluster 2,  termasuk  guru,  kelas,  laboratorium,  dan  perpustakaan  pada  semua tingkat  pendidikan  (SD,  SMP,  SMA,  SMK,  dan  SLB),  serta  jumlah  rata-rata  penduduk  yang

## D
400 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 398-408 E-ISSN 2503-2933
lebih  tinggi.  Hasilnya, Cluster 1  masuk  dalam  kategori  tinggi,  sedangkan Cluster 2  masuk dalam kategori rendah.
Sementara  itu  pada  penelitian  [7]  menggunakan  Algoritma  K-Means  yang  mana  dari evaluasi  kualitas cluster pada  dataset  Penyakit  Diare  Kabupaten  Karawang  tahun  2017-2019. Pengujian  kualitas  cluster  yang  dievaluasi  yaitu  rentang  k=4  sampai  dengan  k=8,  dari  tahun 2017  sampai  dengan  tahun  2019  dengan  50  data  uji.  Pada  tahap  evaluasi,  digunakan  hasil cluster terbaik yaitu cluster 5 yang memiliki nilai Silhouette Coefficient sebesar 0.4960an. Kemudian pada penelitian [8] menggunakan metode clustering dan algoritma K-Means dengan jumlah sampel data berjumlah 27 Kabupaten/Kota di Jawa Barat, yang menghasilkan 3 cluster .  Menggunakan  silhouette  coefficient  untuk  hasil  evaluasi  menunjukan  bahwa pembentukan kelompok atau cluster sebanyak 3 (k=3) adalah jumlah cluster yang optimal. Kali ini pada penelitian [9] menggunakan 3 metode pengujian, pengujian pertama, yang menggunakan  pendekatan  naive  bayes,  dengan  akurasi  58,62%.  Pengujian  kedua  memiliki tingkat  akurasi  65,52%  dan  menggunakan  metode decision  tree .  Pengujian  ketiga  dengan tingkat  akurasi  51,72%  dengan  menggunakan  metode  random  forest.  Mempertimbangkan temuan-temuan  dari  pengujian  yang  telah  dikumpulkan  menunjukkan  bahwa  pendekatan decision  tree merupakan  metode  terbaik  untuk  meramalkan  kemajuan  akademik  mahasiswa berdasarkan  hasil  pengujian  yang  menggunakan  menggunakan  3  metode  dibantu  aplikasi RapidMiner telah dilakukan, Hasil pengujian menunjukkan teknik Decision tree , dengan tingkat akurasi  sebesar  65,52%,  merupakan  strategi  yang  paling  akurat  untuk  memprediksi  kemajuan akademik mahasiswa.
Setelah  itu  pada  penelitian  [10]  Algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  akan  digunakan sebagai  cara  untuk  mengelompokkan  data  obat.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meng- cluster informasi  obat  di  Puskesmas  Karangsambung  ke  dalam  beberapa  kelompok  yang  dapat digunakan  sebagai  panduan  perencanaan  obat.  Tiga  kategori  pengelompokan  data  adalah lambat, sedang, dan cepat. Temuan dari dua algoritma  menunjukkan yaitu Hasil yang diberikan oleh  algoritma  K-Means  lebih  baik  daripada  algoritma  K-Medoids.  Dibandingkan  dengan  K- Medoids,  Silhouette  Coefficient  yang  didapatkan  oleh  algoritma  K-Means  lebih  tinggi,  yaitu 0.627.  K-Medoids  adalah  0.536,  namun  K-Means  adalah  0.540,  yang  menunjukkan  bahwa temuan  pengelompokan  K-Means  lebih  berkualitas  daripada  K-Medoids.  Berdasarkan  temuan pengelompokan, Obat Puskesmas dapat melakukan pemerataan stok obat dengan menggunakan data  pengelompokan  obat  untuk  memastikan  bahwa  tidak  ada  kelebihan  atau  kekurangan  stok obat.
Berdasarkan  latar  belakang  yang  sudah  dijelaskan,  terdapat  beberapa  perbedaan  yang perlu  diatasi  dalam  penelitian  ini.  Meskipun  penelitian  ini  menggunakan  metode clustering algoritma  K-Means Clustering ,  belum  ada  penjelasan  yang  memadai  mengapa  algoritma  ini dipilih dan bagaimana kinerjanya dibandingkan dengan algoritma clustering lainnya. Kemudian belum  ada  penjelasan  yang  jelas  tentang  bagaimana  metode  clustering  ini  dapat  diterapkan secara  konkret  dalam  konteks  daftar  pemilih  tetap  (DPT)  pada  pemilihan  umum  dan  jenis informasi  baru  apa  yang  diharapkan  bisa  ditemukan.  Selain  itu,  validitas  dan  akurasi penggunaan clustering dalam mengolah dan menganalisis data DPT juga perlu dievaluasi lebih lanjut.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  diharapkan  dapat  mengisi  celah  pengetahuan  ini  dan memberikan  wawasan  baru  tentang  penggunaan  metode  clustering  algoritma  K-Means Clustering dalam konteks pemilihan umum dan data DPT.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 398-408 E- ISSN 2503-2933 401

## 2. METODE PENELITIAN
Berikut merupakan langkah-langkah yang digunakan untuk menyelesaikan penelitian:

## 2. 1 Persiapan Internal
Tahap  ini  merupakan  tahap  menentukan  objek  penelitian,  mengidentifikasi  masalah yang  terdapat  pada  objek  penelitian  yang  dipilih  dan  melakukan  studi  literatur  yang  dapat menyelesaikan masalah yang terdapat pada objek penelitian.

## 2. 2 Perencanaan
Tahap  ini  merupakan  tahap  untuk  menemukan  ruang  lingkup  yang  akan  dikerjakan, menemukan metodologi penelitian yang akan digunakan, merancang kerangka kerja penelitian agar tidak keluar dari ruang lingkup yang telah ditetapkan, dan merancang skema analisis untuk memudahkan proses analisis.

## 2. 3 Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  pengumpulan  data  dibutuhkan  untuk  melakukan  penelitian.  Teknik pengumpulan  data  dilakukan  secara  acak  dengan  menggunakan  cara  Studi  Literatur  yaitu kegiatan  mengumpulkan  dan  mempelajari  berbagai  literatur,  artikel  dan jurnal  penelitian  yang berkaitan dengan penelitian.

## 2. 4 Pengolahan Data
Tahap ini merupakan tahap untuk melakukan pengelompokan daftar pemilih tetap yang sesuai dengan cluster usia, jumlah pemilih atau pun per alamat.

## 2. 5 Penyampaian Saran dan Kesimpulan
Tahap ini berisi saran dan kesimpulan dari seluruh proses penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3. 1 Jumlah Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  daftar  pemilih  tetap  Desa Curug pada pemilihan Gubernur dan Wakil Gubernur Jawa Barat tahun 2018. Jumlah total data yang digunakan sebanyak 7639.

## 3. 2 Variabel yang Digunakan
Penelitian menggunakan variabel usia, dan variabel alamat/dusun. Lihat Tabel 1. Variabel yang Digunakan.
Tabel 1. Variabel yang Digunakan Alamat Usia Dusun Cilentah 37 … … Dusun Parungkadali 17

## 3. 3 Penentuan K Algoritma K-Means pada RapidMiner
Untuk  menentukan  k  algoritma  K-Means  nya,  langkah  pertamanya  adalah  membuat desain operator untuk melihat nilai dari Davies Bouldin terkecil.
402 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 398-408 E-ISSN 2503-2933
Gambar 1. Desain Operator pada Aplikasi RapidMiner
Berikut  fungsi  dari  setiap  operator  Pada  Gambar  1.  Desain  Operator  pada  aplikasi RapidMiner:
• Operator Read CSV berfungsi sebagai input untuk memasukkan dataset.
• Operator Multiply berfungsi  untuk  mempermudah  pengujian  ganda  agar  tidak  perlu memasukkan operator Read csv kembali.
• Operator Replace  Missing  Value berfungsi  untuk  mengatasi  data  yang  hilang  atau  tidak lengkap.
• Operator Clustering digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam kelompok atau cluster yang memiliki karakteristik atau ciri-ciri yang sama.
• Operator Performance berfungsi  untuk  memilih  model  atau  algoritma  yang  paling  sesuai untuk digunakan dalam proses analisis data.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 398-408 E- ISSN 2503-2933 403
Syahrul Dwi Hilda , et., al [ Analisis Daftar Pemilih Tetap Pemilihan Gubernur dan Wakil Gubernur Menggunakan Algoritma K-Means ]
Gambar 2. Desain Operator Jumlah k yang Sudah Ditentukan
Untuk  menentukan  jumlah  k  yang  akan  digunakan  untuk    menentukan  banyaknya jumlah cluster yang  di  tentukan  dengan  nilai  Davies  Bouldin  Terkecil,  Lihat  Tabel  2.  Nilai Davies Bouldin pada setiap k. Maka, desain operatornya berubah menjadi seperti pada Gambar 2. Desain Operator  jumlah k yang sudah ditentukan, hanya saja perbedaannya semua output di fokuskan pada operator Performance .
Tabel 2. Nilai Davies Bouldin pada Setiap k Nilai k Nilai Davies Bouldin k = 2 Davies Bouldin: 0.552 k = 3 Davies Bouldin: 0.525 k = 4 Davies Bouldin: 0.520 k = 5 Davies Bouldin: 0.516 k = 6 Davies Bouldin: 0.544 k = 7 Davies Bouldin: 0.499
Setelah mengetahui nilai k yang terbaik dari nilai Davies Bouldin terkecil, yang diperoleh k  =  7  dengan  nilai  Davies  Bouldin  0.499,  selanjutnya  hanya  perlu  tinggal  melanjutkan clustering pada nilai k yang terbaik.

## 3. 4 Performance Vector
Performance Vector: Avg. within centroid distance: 10.372 Avg. within centroid distance_cluster_0: 13.033 Avg. within centroid distance_cluster_1: 8.165
404 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 398-408 E-ISSN 2503-2933
Avg. within centroid distance_cluster_2: 102.691 Avg. within centroid distance_cluster_3: 9.811 Avg. within centroid distance_cluster_4: 8.117 Avg. within centroid distance_cluster_5: 7.833 Avg. within centroid distance_cluster_6: 15.764 Davies Bouldin: 0.499

## 3. 5 Visualisasi Hasil
Berikut adalah hasil yang diperoleh berdasarkan 6 cluster pada aplikasi RapidMiner.
Gambar 3. Clustering Usia Berdasarkan Alamat
Pada  Gambar  3. Clustering Usia  berdasarkan  Alamat,  untuk  melihat  rentang  usia  di setiap alamat yang di tandai oleh warna yang berbeda di setiap cluster .
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 398-408 E- ISSN 2503-2933 405
Gambar 4. Clustering Berdasarkan Cluster dan Frekuensi Banyaknya Data Pada  Gambar  4. Clustering berdasarkan cluster dan  frekuensi  banyaknya  data,  untuk melihat  banyaknya  frekuensi  banyaknya  data  di  setiap cluster yang  di  tandai  oleh  warna  yang berbeda di setiap cluster .
Gambar 5. Clustering Berdasarkan Alamat dan Frekuensi Banyaknya Data
Pada  Gambar  5. Clustering berdasarkan  Alamat  dan  frekuensi  banyaknya  data,  untuk melihat  frekuensi  banyaknya  data  di  setiap  alamat  yang  di  bagi  berdasarkan  tiap cluster yang ditandai oleh warna yang berbeda di tiap cluster- nya.
406 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 398-408 E-ISSN 2503-2933
Gambar 6. Clustering Berdasarkan Banyaknya Data Pemilh di Setiap Alamat Pada Gambar 6. Clustering berdasarkan banyaknya data pemilih di setiap alamat, untuk melihat banyak nya pemilih pada setiap alamat.

## 3. 6 Cluster Model
Cluster 0: 604 items Cluster 1: 1319 items Cluster 2: 1588 items Cluster 3: 1645 items Cluster 4: 223 items Cluster 5: 915 items Cluster 6: 1345 items Total number of items: 7639

## 4. KESIMPULAN

## Hasil Penelitian
Telah  dilakukan  pencarian  nilai  K  dengan  menggunakan  aplikasi  RapidMiner  sebelum melakukan  pengolahan  data.  Diperoleh  nilai  K  terbaik  yaitu  7  dengan  nilai  Davies  Bouldin 0.499, Kemudian juga dilakukan pengolahan data Daftar Pemilih Tetap Pemilihan Gubernur dan Wakil  Gubernur  di  Jawa  Barat  tahun  2018  di  Desa  Curug  sebanyak  7639  data,  dengan menggunakan  Data  Mining  Algoritma  K-Means Clustering sehingga  diperoleh  7 Cluster dari 7639 jumlah data.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 398-408 E- ISSN 2503-2933 407

## Kelebihan Penelitian
Dapat  menentukan cluster /kelompok  Daftar  Pemilih  Tetap  Pemilihan  Gubernur  dan  Wakil Gubernur  di  Jawa  Barat  tahun    2018  di  Desa  Curug  secara  transparan  sesuai  dengan  usia  dan alamat  pemilih.  Dan  Algoritma  K-Means Clustering dapat  digunakan  untuk  menentukan cluster / kelompok dalam proses daftar pemilih tetap sesuai usia dan alamat pemilih.

## Kekurangan Penelitian
Tidak  dilakukannya  perhitungan  manual,  dan  hanya  mengandalkan  RapidMiner  untuk menentukan nilai Davies Bouldin.

## 5. SARAN
Hasil dari penelitian yang  diperoleh dapat dipakai oleh Desa Curug sebagai salah satu metode mengelompokan daftar pemilih tetap pemilihan Gubernur dan Wakil Gubernur di Jawa Barat tahun 2018 dan seterusnya.
Penelitian  selanjutnya  dapat  dilakukan  dengan  penghitungan  manual  untuk membuktikan nilai dari Davies Bouldin, juga dapat dilakukan dengan dataset yang berbeda.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y. Yusrin and S. Salpina, “Partisipasi Generasi Millenial Dalam Mengawasi Tahapan Pemilu  2024,” J.  Educ. ,  Vol.  5,  No.  3,  pp.  9646–9653,  2023,  doi: 10.31004/joe.v5i3.1842.
[2] I.  Nasir, “Analisis  Hukum  Penanganan  Pelanggaran  Adminitrasi  Pemilu/Pemilihan,” Khazanah Huk. , Vol. 2, No. 1, pp. 41–50, 2020, doi: 10.15575/kh.v2i1.7689.
[3] G. Fajriansyah, G. F. Nama, and Y. Mulyani, “Analisis Daftar Pemilih Tetap pada Hasil Rekapitulasi  KPU  Berdasarkan  Usia  Menggunakan  Algoritma  K-Means  (Studi  kasus : Kota  Bandar  Lampung),” Electrician ,  Vol.  15,  No.  1,  pp.  39–53,  2021,  doi: 10.23960/elc.v15n1.2147.
[4] R.  K.  Dinata,  S.  Safwandi,  N.  Hasdyna,  and  N.  Azizah, “Analisis  K-Means  Clustering pada Data Sepeda Motor,” INFORMAL Informatics J. , Vol. 5, No. 1, p. 10, 2020, doi: 10.19184/isj.v5i1.17071.
[5] A.  P.  Riani,  A.  Voutama,  and  T.  Ridwan, “Penerapan  K-Means  Clustering  Dalam Pengelompokan  Hasil  Belajar  Peserta  Didik  Dengan  Metode  Elbow,” J-SISKO  TECH (Jurnal  Teknol.  Sist.  Inf.  dan  Sist.  Komput.  TGD) ,  Vol.  6,  No.  1,  p.  164,  2023,  doi: 10.53513/jsk.v6i1.7351.
[6] A. Amrullah, I. Purnamasari, B. N. Sari, G. Garno, and A. Voutama, “Analisis Cluster Faktor  Penunjang  Pendidikan  Menggunakan  Algoritma  K-Means  (Studi  Kasus: Kabupaten Karawang),” J. Inform. dan Rekayasa Elektron. , Vol. 5, No. 2, pp. 244–252, 2022, doi: 10.36595/jire.v5i2.701.
408 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 398-408 E-ISSN 2503-2933
[7] V.  Ramadhan  and  A.  Voutama, “Clustering  Menggunakan  Algoritma  K-Means  pada Penyakit ISPA di Puskesmas Kabupaten Karawang,” J. Pendidik. dan Konseling , Vol. 4, No. 5, pp. 462–473, 2022.
[8] B.  Nurseptia,  A.  Voutama,  and  N.  Haeryana, “Penerapan  \Algoritma  K-Means  Untuk Mengelompokkan  Kabupaten/Kota  Dalam  Upaya  Pemetaan  Lapangan  Pekerjaan Baru,” J. Teknol. Informasi) , Vol. 6, No. 2, pp. 181–186, 2022.
[9] F.  M.  Almufqi  and  A.  Voutama, “Perbandingan  Metode  Data  Mining  Untuk Memprediksi  Prestasi,”  J.  Tek. ,  Vol.  15,  No.  1,  pp.  61–66,  2023,  doi: 10.30736/jt.v15i1.929.
[10] R. A. Farissa, R. Mayasari, and Y. Umaidah, “Perbandingan Algoritma K-Means dan K- Medoids Untuk Pengelompokkan Data Obat Dengan Silhouette Coefficient di Puskesmas Karangsambung,” J. Appl. Informatics Comput. , Vol. 5, No. 2, pp. 109–116, 2021, doi: 10.30871/jaic.v5i1.3237.