## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 1, No 5, April 2021 Hal 228-234 https://djournals.com/klik

## Implementasi Data Mining Kluster Pada Rumah Tangga Yang Memiliki Akses Hunian Layak Berdasarkan Provinsi
Lisa Novia Ningsi 1 , Poningsih 2 , Heru Satria Tambunan 3
1,3 Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
2 Program Studi Sistem Informasi, AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1 lisanovia2011@gmail.com, 2 poningsihamiktb@gmail.com, 3 heru@amiktunasbangsa.ac.id
Abstrak- Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengelompokkan penduduk rumah tangga yang memiliki akses hunian yang layak yang  dapat  dihuni  oleh  masyarakat  berdasarkan  provinsi.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering  yang merupakan salah satu metode yang mempartisi data ke dalam bentuk satu atau lebih cluster yang memiliki karakteristik yang sama antara satu dengan yang lainnya berdasarkan hasil yang telah diperoleh. Sumber data dalam penelitian ini diperoleh dari situs Badan Pusat  Statistik  (BPS)  dengan  alamat  url  https://www.bps.go.id/.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  Persentasi Rumah  Tangga  Yang  Memiliki  Akses  Terhadap  Hunian  Yang  Layak  Dan  Terjangkau  Menurut  Provinsi  Tahun  2015-2018  yang terdiri dari 34 provinsi.  Variabel  yang digunakan  yaitu  jumlah  rata-rata  persentasi  rumah  tangga yang  memiliki  akses hunian  yang layak  dan  terjangkau  menurut  provinsi.  Data  akan  diolah  dengan  membagi  cluster  menjadi  2  bagian  yaitu  cluster  dengan  status tingkat  rendah  dan  cluster  dengan  status  tingkat  tinggi.  Diharapkan  hasil  penelitian  ini  dapat  memberikan  masukan  bagi  pimpinan terkait  kebijakan  pengalokasian  anggaran  dalam  APBN  agar  lebih  efektif  dalam  memberikan  kontribusi  untuk  mengatasi  masalah perumahan yang layak dan terjangkau untuk dihuni.
Kata Kunci: K-Means Clustering, Rumah Tangga Layak Huni dan Terjangkau
Abstract- The purpose of this study is to classify household residents who have access to decent housing that can be occupied by the community by province. In this study, the K-Means Clustering Algorithm is used, which is a method that partitions data into one or more  clusters  that  have  the  same  characteristics  as  each  other  based  on  the  results  obtained.  Sources  of  data  in  this  study  were obtained from the website of the Central Statistics Agency (BPS) with the url address https://www.bps.go.id/. The data used in this study is data on the percentage of households that have access to decent and affordable housing according to provinces in 2015-2018, which consists of 34 provinces. The variable used is the average percentage of households that have access to decent and affordable housing  by  province.  The  data  will  be  processed  by  dividing  the  clusters  into  2  parts,  namely  clusters  with  low-level  status  and clusters with high-level status. It is hoped that the results of this study can provide input for the leadership regarding the policy of budget allocation in the APBN to be more effective in contributing to overcoming the problem of decent and affordable housing to live in.
Keywords: K-Means Clustering, Liveable and Affordable Households

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  penduduk  di  kota  –  kota  besar  di  Indonesia  sering  mengalami  permasalahan  dalam  usaha  penyediaan hunian bagi setiap masyarakat. Bertambahnya penduduk dikarenakan banyaknya angka kelahiran atau urbanisasi yang menyebabkan  ketidakteraturan  pada  tata  ruang  kota  dan  menjadi  kumuh.  Perumahan  merupakan  hak  bagi  setiap manusia,  bagi  setiap  masyarakat  dan  bagi  siapa  saja  yang  hidup.  Di  Indonesia  sendiri,  kebutuhan  akan  perumahan belum dilihat sebagai hak asasi manusia melain sebagai komoditas. Perspektif demikian telah melahirkan permasalahan finansialisasi perumahan yang dapat berakibat pada monopoli penyediaan perumahan. Untuk mendapatkan solusi dari permasalahan diatas yaitu dengan menggunakan teknik data mining clustering dengan algoritma K-Means . Clustering adalah  metode  penganalisaan  data,  yang  sering  dimasukkan  sebagai  salah  satu  metode Data  Mining ,  yang  tujuannya adalah  untuk  mengelompokkan  data  dengan  karakteristik  yang  sama  ke  suatu  wilayah  yang  sama  dan  data  dengan karakteristik yang berbeda ke wilayah yang lain. Dengan menggunakan metode K-Means Clustering dapat memberikan masukan  bagi  Pemerintah  dalam  mengalokasikan  dana  APBN  agar  lebih  efektif  dalam  memberikan  kontribusi mengatasi masalah perumahan pada provinsi yang memiliki rumah hunian yang layak pada tingkat rendah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Data Mining
Data  Mining  adalah  proses  mencari  pola  untuk  menyelesaikan  masalah  dengan  menganalisa  dan  mengekstrak pengetahuan  secara  otomatis  pada  suatu  data,  sehingga  data  mining  sering  disebut  dengan Knowledge  Discovery  in Database (KDD) [1].

## 2.2. Clustering
Clustering dapat  dikatakan  sebagai  identifikasi  kelas  objek  yang  memiliki  kemiripan  dan  menganalisis pengelompokkan  berbeda  terhadap  data. Clustering adalah  mengelompokkan  data  ke  dalam  grup  –  grup  yang mempunyai objek yang karakteristiknya sama[2].
2.3. Algoritma K-Means
Algoritma K-Means adalah  suatu  metode  menganalisa  data  atau  metode  data  mining  yang  melalukan  proses  tanpa arahan ( unsupervised ) dan merupakan metode yang melakukan pengelompokkan data dengan sistem partisi.

## 2.4. Rumah Tangga
Rumah  tangga  terdiri  dari  satu  orang  atau  lebih  yang  dipimpin  oleh  satu  kepala  rumah  tangga  yang  tinggal  bersama- sama di sebuah tempat tinggal dan berbagi makanan atau akomodasi hidup.

## 2.5. Rumah Layak Huni
Rumah  yang  layak  huni  adalah  rumah  yang  memenuhi  persyaratan  keselamatan  dan  kecukupan  minimum  luas bangunan serta kesehatan para penghuninya.

## 2.6. Teknik Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini  terdapat  teknik  yang  digunakan  dalam  pengumpulan  data  yaitu  berupa  data  sekunder.  Data sekunder  yaitu  data  yang  telah  tersedia  dalam  berbagai  bentuk  seperti  statistik  atau  data  yang  sudah  siap  digunakan. Sumber  data  penelitian  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  dengan  situs  https://www.bps.go.id.  Untuk menyelesaikan permasalahan mengenai rumah hunian yang layak penulis melakukan observasi ke Badan Pusat Statistik untuk memperoleh data yang jelas.

## 2.7. Teknik Pengolahan Data
Data yang akan diolah dalam penelitian ini yaitu data rumah hunian yang layak pada provinsi yang diambil mulai dari tahun  2015  –  2018.  Data  akan  diolah  dengan  menggunakan  metode K-Means untuk  mendapatkan  hasil  yang  tepat. Kemudian  menginput  jumlah cluster dan  menghitung centroid .  Selanjutnya  mengelompokkan  data  kedalam  2 cluster yaitu cluster rendah  dan cluster tinggi.  Setelah  data  diolah  secara  manual  kemudian  dilakukan  pengujian  data menggunakan software RapidMiner ,  dengan  melakukan  pengujian  data  dengan RapidMiner maka  diperoleh  hasil perbandingan dalam pengolahan data secara manual dengan hasil pengolahan data menggunakan sebuah software .
Tabel 1. Data Penelitian No. Provinsi 2015 2016 2017 2018 1 Aceh 88,96 90,91 92,01 93,38 2 Sumatera Utara 92,09 92,99 93,67 94,03 3 Sumatera Barat 92,11 93,27 94,41 95,38 4 Riau 93,92 96,32 96,39 97,49 5 Jambi 92,9 94,72 96,13 95,99 6 Sumatera Selatan 91,97 92,27 93,92 94,54 7 Bengkulu 90,04 90,88 92,68 93,7 8 Lampung 91,33 93,1 94,19 96,03 9 Kep. Bangka Belitung 97,84 97,31 98,47 99,1 10 Kep. Riau 98,05 98,25 98,4 98,44 11 Dki Jakarta 99,25 99,49 99,49 99,36 12 Jawa Barat 94,8 96,37 96,84 97,09 13 Jawa Tengah 94,96 95,94 96,75 97,4 14 Di Yogyakarta 98,77 98,42 99,18 99,46 15 Jawa Timur 95,51 95,95 96,65 96,95 16 Banten 93,17 95,36 96,71 96,93 17 Bali 98,7 98,97 99,29 99,03 18 Nusa Tenggara Barat 93,73 96,52 96,39 97,06 19 Nusa Tenggara Timur 56,4 59,67 66,25 72,06 20 Kalimantan Barat 87,07 87,96 91,66 92,84 21 Kalimantan Tengah 88,56 91,39 92,46 93,73 22 Kalimantan Selatan 93,37 94,44 95,65 96,64 23 Kalimantan Timur 96,84 97,4 98,11 98,2 24 Kalimantan Utara 96,13 97,6 97,57 99,16 25 Sulawesi Utara 92,74 94,87 95,58 95,59 26 Sulawesi Tengah 85,7 86,72 89,75 91,1 27 Sulawesi Selatan 92,92 94,06 95,5 96,6 28 Sulawesi Tenggara 91,37 91,86 94,53 96,2 29 Gorontalo 86,76 91,16 92,11 93,85 30 Sulawesi Barat 81,88 84,36 88,77 89,88 31 Maluku 84,55 86,51 88,64 90,55 32 Maluku Utara 84,24 87,26 91,36 92,18 33 Papua Barat 90,73 88,58 92,57 94,55 34 Papua 49,53 49,33 55,21 58,23

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini  variabel  yang  digunakan  yaitu  data  mulai  tahun  2015  sampai  2018  sebagai  data  yang  akan  di cluster . Berikut adalah langkah-langkah penyelesaian menggunakan algoritma K-Means :
a. Menentukan jumlah cluster yang akan dibentuk, sampel data yang digunakan dalam proses clustering adalah data persentase pada Badan Pusat Statistik sebanyak 32 Provinsi.
R1 = 88,96+ 90,91+ 92,01+ 93,38 / 4 = 91,315 R2 = 92,09+ 92,99+ 93,67+ 94,03 / 4 = 93,195 R3 = 92,11+ 93,27+ 94,41+ 95,38 / 4 = 93,7925 Perhitungan mencari nilai rata-rata dilanjutkan hingga R32, berikut adalah hasil nilai rata-rata keseluruhan :
Tabel 2. Nilai Rata-Rata Data Rumah Hunian Yang Layak
No. Provinsi Total 1 Aceh 91,315 2 Sumatera Utara 93,195 3 Sumatera Barat 93,7925 4 Riau 96,03 5 Jambi 94,935 6 Sumatera Selatan 93,175 7 Bengkulu 91,825 8 Lampung 93,6625 9 Kep. Bangka Belitung 98,18 10 Kep. Riau 98,285 11 Dki Jakarta 99,3975 12 Jawa Barat 96,275 13 Jawa Tengah 96,2625 14 Di Yogyakarta 98,9575 15 Jawa Timur 96,265 16 Banten 95,5425 17 Bali 98,9975 18 Nusa Tenggara Barat 95,925 19 Nusa Tenggara Timur 63,595 20 Kalimantan Barat 89,8825 21 Kalimantan Tengah 91,535 22 Kalimantan Selatan 95,025 23 Kalimantan Timur 97,6375 24 Kalimantan Utara 97,615 25 Sulawesi Utara 94,695 26 Sulawesi Tengah 88,3175 27 Sulawesi Selatan 94,77 28 Sulawesi Tenggara 93,49 29 Gorontalo 90,97 30 Sulawesi Barat 86,2225 31 Maluku 87,5625 32 Maluku Utara 88,76 33 Papua Barat 91,6075 34 Papua 53,075 b. Alokasi nilai k ke dalam cluster rumah tangga yang layak sebanyak 2 cluster ( k- 2). Cluster yang dibentuk yaitu cluster tingkat tinggi dan cluster tingkat rendah.
c. Menghitung nilai centroid atau rata – rata dari data sebagai pusat cluster awal yang ditentukan berdasarkan nilai variabel  data  yang  di cluster sebanyak  yang  ditentukan  sebelumnya.  Berikut  cara  mencari  nilai centroid untuk iterasi 1 yaitu :
C1=91,315/93,195/93,7925/96,03/94,935/93,175/91,825/93,6625/98,18/98,285/99,3975/96,275/96,2625/98,9575/
96,265/95,5425/98,9975/95,925/63,595/89,8825/91,535/95,025/97,6375/97,615/94,695/88,3175/94,77/93,49/90,9
7/86,2225/87,5625/88,76/91,6075/53,075 = 99,3975 C1=91,315/93,195/93,7925/96,03/94,935/93,175/91,825/93,6625/98,18/98,285/99,3975/96,275/96,2625/98,9575/
96,265/95,5425/98,9975/95,925/63,595/89,8825/91,535/95,025/97,6375/97,615/94,695/88,3175/94,77/93,49/90,9
7/86,2225/87,5625/88,76/91,6075/53,075 = 53,075
Tabel 3. Pusat Cluster Iterasi 1 Cluster Nilai C1 = Max 99,3975 C2 = Min 53,075
d. Langkah  selanjutnya  yaitu  mengalokasikan  masing  –  masing  data  ke centroid atau  rata  –  rata  terdekat  dengan menghitung  jarak  masing-masing  data  terhadap  pusat cluster dengan  menggunakan  rumus  perhitungan  sebagai berikut :
Perhitungan jarak dengan titik pusat ( centroid ) pada cluster pertama D(1.1) = √(99,3975 − 91,315) 2 = 8,0825 D(1.2) = √(99,3975 − 93,195) 2 = 6,2025 D(1.3) = √(99,3975 − 93,7925) 2 = 5,605 Lanjutkan sampai dengan D(1.32) Perhitungan jarak dengan titik pusat ( centroid ) pada cluster kedua D(2.1) = √(91,315 − 53,075 ) 2 = 38,24
D(2.1) = √(93,195 − 53,075 ) 2 = 40,12 D(2.1) = √(93,7925 − 53,075 ) 2 = 40,7175 Lanjutkan sampai dengan D(2.32) Hasil perhitungan jarak data dengan titik pusat pada iterasi 1 dapat dilihat pada tabel 4 berikut :
Tabel 4. Perhitungan Titik Pusat Iterasi 1
No. Provinsi Total Jarak Terpendek Hasil C1 C2 1 Aceh 91,315 8,0825 C1 1 2 Sumut 93,195 6,2025 C1 1 3 Sumbar 93,7925 5,605 C1 1 4 Riau 96,03 3,3675 C1 1 5 Jambi 94,935 4,4625 C1 1 6 Sumsel 93,175 6,2225 C1 1 7 Bengkulu 91,825 7,5725 C1 1 8 Lampung 93,6625 5,735 C1 1 9 Kep. Babel 98,18 1,2175 C1 1 10 Kep. Riau 98,285 1,1125 C1 1 11 Dki Jakarta 99,3975 0 C1 1 12 Jawa Barat 96,275 3,1225 C1 1 13 Jawa Tengah 96,2625 3,135 C1 1 14 Di Yogyakarta 98,9575 0,44 C1 1 15 Jawa Timur 96,265 3,1325 C1 1 16 Banten 95,5425 3,855 C1 1 17 Bali 98,9975 0,4 C1 1 18 Ntb 95,925 3,4725 C1 1 19 Ntt 63,595 10,52 C2 1 20 Kalbar 89,8825 9,515 C1 1 21 Kalteng 91,535 7,8625 C1 1 22 Kalsel 95,025 4,3725 C1 1 23 Kaltim 97,6375 1,76 C1 1 24 Kalut 97,615 1,7825 C1 1 25 Sulut 94,695 4,7025 C1 1 26 Sulteng 88,3175 11,08 C1 1 27 Sulsel 94,77 4,6275 C1 1 28 Sulteng 93,49 5,9075 C1 1 29 Gorontalo 90,97 8,4275 C1 1 30 Sulbar 86,2225 13,175 C1 1 31 Maluku 87,5625 11,835 C1 1 32 Maluku Utara 88,76 10,6375 C1 1 33 Papua Barat 91,6075 7,79 C1 1 34 Papua 53,075 0 C2 1

## Cluster   Provinsi
C1 = 32 (1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33) C2 = 2 (19,34)
e. Selanjutnya ulangi langkah 3 dan 4. Jika nilai centroid pada iterasi dengan nilai centroid sebelumnya bernilai sama atau  apabila  nilai centroid sudah  optimal  serta  posisi cluster data  rumah  hunian  yang  layak  tidak  mengalami perubahan lagi maka proses iterasi sudah selesai atau berhenti.
f. Menghitung titik pusat baru menggunakan hasil dari setiap anggota masing-masing cluster . Berikut mencari titik pusat baru pada cluster x adalah : 𝐶 1 𝑥 = 91,315+93,195+93,7925+96,03+94,935+93,175+91,825+ 93,6625+98,18+98,285+99,3975+96,275+96,2625+98,9575+ 96,265+95,5425+98,9975+95,925+89,8825+91,535+95,025+
97,6375+97,615+94,695+88,3175+94,77+93,49+90,97+86,2225+87,5625+88,76+91,6075
32
= 94,06585938 𝐶 2 𝑥 = 63,595+53,075 2 = 58,335
Hasil perhitungan cluster baru telah didapatkan,dapat dilihat pada tabel 5 berikut :
Tabel 5. Pusat Cluster Iterasi 2 Pusat Cluster Nilai C1 = Max 94,06585938 C2 = Min 58,335
Kemudian  setelah  mendapatkan  nilai  pusat cluster iterasi  2  maka  langkah  selanjutnya  yaitu  melakukan perhitungan ulang untuk dengan titik pusat cluster ( centroid ) pada cluster pertama, sebagai berikut : D(1.1) = √(94,06585938 − 91,315) 2 = 32,06479 D(1.2) = √(94,06585938 − 93,195) 2 = 14,3079 D(1.3) = √(94,06585938 − 93,7925) 2 = 10,14472 Lanjutkan sampai dengan D(1.32) Perhitungan jarak dengan titik pusat ( centroid ) pada cluster kedua D(2.1) = √(91,315 − 58,335 ) 2 = 1087,68 D(2.1) = √(93,195 − 58,335 ) 2 = 1215,22
D(2.1) = √(93,7925 − 58,335 ) 2 = 1257,234 Lanjutkan sampai dengan D(2.32) Hasil perhitungan jarak dengan titik pusat iterasi 2 dapat dilihat pada tabel 6  berikut :
Tabel 6. Perhitungan Titik Pusat Iterasi 2
No. Provinsi Total Jarak Terpendek Hasil C1 C2 10 Kep. Riau 91,315 1,709351959 C1 1 11 DKI Jakarta 93,195 5,856021881 C1 1 12 Jawa Barat 93,7925 0,493616022 C1 1 13 Jawa Tengah 96,03 0,511336725 C1 1 14 DI Yogyakarta 94,935 3,920090631 C1 1 15 Jawa Timur 93,175 0,507767584 C1 1 16 Banten 91,825 2,059449225 C1 1 17 Bali 93,6625 4,080084381 C1 1 18 Ntb 98,18 1,107920709 C1 1 19 Ntt 98,285 27,6676 C2 1 20 Kalbar 99,3975 50,3401336 C1 1 21 Kalteng 96,275 29,62165665 C1 1 22 Kalsel 96,2625 3,812561334 C1 1 23 Kaltim 98,9575 0,435496881 C1 1 24 Kalut 96,265 0,406306647 C1 1 25 Sulut 95,5425 5,210162897 C1 1 26 Sulteng 98,9975 74,99695313 C1 1 27 Sulsel 95,925 4,873401178 C1 1 28 Sulteng 63,595 12,16320118 C1 1 29 Gorontalo 89,8825 36,09099493 C1 1 30 Sulbar 91,535 115,6717055 C1 1 31 Maluku 95,025 88,6436961 C1 1 32 Maluku Utara 97,6375 67,52859024 C1 1 33 Papua Barat 97,615 28,83773907 C1 1 34 Papua 94,695 27,6676 C2 1
Perhitungan manual pada data rumah  tangga yang memiliki akses hunian yang layak diatas diperoleh hasil akhir dimana  hasil  perhitungan  pada  iterasi  1  dan  iterasi  2  memperoleh  hasil  yang  sama.  Hasil  kedua  iterasi  tersebut diperoleh C1 = 32 dan C2 = 2. Berdasarkan hasil kedua iterasi tersebut dapat disimpulkan bahwa :
1. Cluster tinggi  dengan  jumlah  data  rumah  tangga  yang  memiliki  akses  hunian  yang  layak  sebanyak  32 provinsi yaitu :  Aceh, Sumatera Utara, Sumatera Barat, Riau, Jambi, Sumatera Selatan, Bengkulu, Lampung, Kep.  Bangka  Belitung,  Kep.  Riau,  DKI  Jakarta,  Jawa  Barat,  Jawa  Tengah,  DI  Yogyakarta,  Jawa  Timur, Banten,  Bali,  NTB,  Kalimantan  Barat,  Kalimantan  Tengah,  Kalimantan  Selatan,  Kalimantan  Timur, Kalimantan  Utara,  Sulawesi  Utara,  Sulawesi  Tengah,  Sulawesi  Selatan,  Sulawesi  Tenggara,  Gorontalo, Sulawesi Barat, Maluku, Maluku Utara, Papua Barat
2. Cluster rendah  dengan  jumlah  data  rumah  tangga  yang  memiliki  akses  hunian  yang  layak  sebanyak  2 provinsi yaitu :  NTT dan Papua.
Adapun  hasil pengelompokkan pada rapidminer dapat dilihat pada gambar diagram scater berikut ini :
Gambar 1. Pengelompokan dengan Diagram Scater
Berdasarkan gambar diatas, dapat diketahui bahwa :
a. Warna Biru : menunjukkan kelompok tertinggi sebanyak 32 node
b. Warna Merah : menunjukkan kelompok rendah memiliki 2 node.
Hasil pada Cluster Model sebagai berikut :
Gambar 2. Hasil Cluster Model
Keterangan : a. Jumlah cluster 0 (Rendah) sebanyak 2 items
b. Jumlah cluster 1 (Tinggi) sebanyak 32 items
c. Jumlah keseluruhan items yaitu 34

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  di  dapat  dari  penelitian  ini  yaitu  dari  34  Provinsi  yang  ada  di  Indonesia  telah  didapatkan  melalui perhitungan manual K-Means ada sebanyak 32 provinsi berada di cluster tinggi dan terdapat 2 provinsi berada di cluster rendah  yaitu  provinsi  NTT  dan  Papua.  Pengujian  menggunakan  aplikasi Rapidminer mampu  membantu  untuk mendapatkan  hasil  pengelompokkan  yang  akurat.  Hasil  perhitungan  manual Algoritma  K-Means  Clustering dalam mengelompokkan  rumah  hunian  yang  layak  dan  penerapan  di  aplikasi Rapidminer yang  telah  didapat  menunjukkan hasil yang sama.

## REFERENCES
[1]   Butarbutar, N. et al. (2016) ‘Komparasi Kinerja Algoritma Fuzzy C-Means Dan K-Means Dalam Pengelompokan Data Siswa Berdasarkan Prestasi Nilaiakademik Siswa’, Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi & Teknik Informatika) , 1(1), pp. 46–55.
[2]   Dhuhita,  W.  M.  P.  (2015)  ‘Clustering  Menggunakan  Metode  K-Means  Untuk  Menentukan  Status  Gizi  Balita’, Jurnal Informatika , 15(2), pp. 160–174.
[3]   Fatmawati,  K.  and  Windarto,  A.  P.  (2018)  ‘Data  Mining:  Penerapan  Rapidminer  Dengan  K-Means  Cluster  Pada  Daerah Terjangkit  Demam  Berdarah  Dengue  (Dbd)  Berdasarkan  Provinsi’, CESS  (Journal  of  Computer  Engineering  System  and Science) , 3(2), pp. 173–178.
[4]   Metisen, B. M. and Sari, H. L. (2015) ‘Analisis Clustering Menggunakan Metode K-Means Dalam Pengelompokkan Penjualan Produk Pada Swalayan Fadhila Benri’, Jurnal Media Infotama Vol. , 11(2), pp. 110–118.
[5]   Nasari,  F.  and  Darma,  S.  (2015)  ‘Penerapan  K-Means  Clustering  Pada  Data  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  (Studi  Kasus : Universitas Potensi Utama)’, Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2015 , 2(1), pp. 73–78.
[6]   Z, Z. A. and Sarjono (2016) ‘Analisis Data Mining Untuk Menentukan Kelompok Prioritas Penerima Bantuan Bedah Rumah Menggunakan  Metode  Clustering  K-Means  (Studi  Kasus :  Kantor  Kecamatan  Bahar  Utara)’, Jurnal  Manajemen  Sistem Informasi Vol , 1(2), pp. 159–170.