## IMPLEMENTASI K-MEANS DALAM PENGELOMPOKAN PENYEBARAN PENYAKIT DBD DI JAWA BARAT
Alpin Apriliansyah Mohsa 1 , Puput Silva Rosiana, Yuyun Umaidah 3
1,2,3 Universitas Singaperbangsa Karawang; Jl. HS.Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat 41361, Telp. (0267) 641177
Riwayat artikel: Received: 18 Juli 2023 Accepted: 30 Juli 2023
Published: 1 Agustus 2023

## Keywords:
3-5 keyword; Algorithm a; B algorithms; Complexity.
Corespondent Email: alpinmohsa@gmail.com
© 2023 JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan). This article is an open-access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY NC)
Abstrak. Penyakit menular ini disebut penyakit demam berdarah atau DBD adalah penyakit infeksi virus aedes aegyppti yang akut yang disebabkan oleh virus  dengue  yang  di  tularkan  melalui  gigitan  pada  nyamuk.  Berdasarkan tahun 2020, terjadi 24 ribu kasus infeksi DBD di Provinsi Jawa Barat. Maka dari itu, pada penelitian ini mengenai penyakit atau infeksi virus DBD pada Provinsi Jawa Barat menjadi sangat penting untuk dilakukan penelitian untuk menemukan  pola  penyebaran  pada  kasus  ini.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  berasal  dari  Open  Data  Jawa  Barat,  yaitu  portal  resmi  data terbuka milik Pemerintah Provinsi Jawa Barat. Data yang diambil adalah data yang  terkait  dengan  kasus  infeksi  Demam  Berdarah  Dengue  (DBD) berdasarkan  provinsi  dari  tahun  2014  hingga  2021.    Open  Data  Jawa  Barat menyediakan data dari Perangkat Daerah di lingkungan Pemerintah Provinsi Jawa Barat guna memenuhi kebutuhan masyarakat akan data yang akurat dan terkini.   Kemudian data ini akan diseleksi, dari total terdapat 9 atribut hanya 3 atribut saja yang dipilih yaitu nama kabupaten kota, jumlah kasus, dan tahun. Jumlah anggota cluster 0 menunjukan 139 data dan kriteria rendah 139 data, lalu untuk cluster 1 menunjukan 33 data dengan kriteria tinggi 33 data, dan untuk cluster 2 memiliki 260 data dengan kriteria sedang 260 data. Evaluasi yang  digunakan  yaitu  dengan  teknik  silhouette  score  dengan  hasil  score 0,5931974349414901.
Abstract. This  infectious  disease  called  dengue  fever  or  DHF  is  an  acute aedes aegyppti virus infection caused by the dengue virus that is transmitted through  mosquito  bites.  Based  on  2020,  there  were  24  thousand  cases  of dengue infection in West Java Province. Therefore, in this study regarding the disease or dengue virus infection in West Java Province, it is very important to conduct research to find the distribution pattern in this case. The data used in this study comes from Open Data West Java, the official open data portal of  the  West  Java  Provincial  Government.  The  data  taken  is  data  related  to dengue fever infection cases by province from 2014 to 2021.  Open Data West Java provides data from Regional Apparatus within the West Java Provincial Government to meet the public's need for accurate and up-to-date data.   Then this  data  will  be  selected,  from  a  total  of  9  attributes  only  3  attributes  are selected,  namely  the  name  of the  city  district,  the  number  of  cases,  and  the year. The number of cluster 0 members shows 139 data and low criteria 139 data,  then  for  cluster  1  shows  33  data  with  high  criteria  33  data,  and  for cluster 2 has 260 data with medium criteria 260 data. The evaluation used is the silhouette score technique with a score of 0.5931974349414901.
1. PENDAHULUAN
. Penyakit  menular  ini  disebut  penyakit demam  berdarah  atau  DBD  adalah  penyakit infeksi  virus  aedes  aegyppti  yang  akut  yang disebabkan oleh virus dengue yang di tularkan melalui  gigitan  pada  nyamuk.  DBD  sering ditemukan  di  daerah  tropis  dan  subtropis  di seluruh dunia, termasuk di Jawa Barat.[1]. Pada tahun 2020, terjadi sekitar 24 ribu kasus infeksi virus dengue aedes aegypti di Jawa Barat.
Provinsi  Jawa  Barat  diperkirakan  akan mengalami  puncak  musim  penghujan  hingga April  2022.  Selama  musim  ini,  potensi penyebaran  virus  Demam  Berdarah  Dengue (DBD)  meningkat  secara  signifikan  [2].  Oleh karena  itu,  penelitian  mengenai  infeksi  virus aedes  aegypti  ini  pada  provinsi  Jawa  Barat menjadi  sangat  penting  untuk  dilakukan penelitian untuk menemunkan pola penyebaran. Pada  penelitian  sebelumnya  yang  telah dilakukan pada Provinsi Jawa Barat  mengenai bagaimana  distribusi  dan  kepadatan  nyamuk vektor DBD di Kabupaten Ciamis berbeda pada daerah  dengan  ketinggian  yang  berbeda. Penelitian mengenai infeksi virus aedes aegypti ini pada Provinsi Jawa Barat dapat memberikan informasi penting mengenai penyebaran penyakit  ini  dan  membantu  dalam  upaya pencegahan dan pengendaliannya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Data Mining
Untuk  menemukan  pola  yang  baru  disebut metode  data  mining,  metode  ini    adalah  suatu metode  untuk  menemukan  pola  baru  maupun tren, dan korelasi yang berharga dalam jumlah besar,  Pada  data  mining  ini  metode  yang  di pakai  yaitu  teknologi  pengenalan  pola  seperti teknik  matematika  dan  statistik  [3]. Data mining atau Knowledge Discovery in Databases (KDD)  atau pattern  recognition adalah  proses  mengekstrak  informasi  dari kumpulan data yang ada dengan berbagai teknik analisis.  Data  mining  merupakan  bagian  dari disiplin  ilmu  Data Science .  Terdapat  beberapa istilah lain yang memiliki makna sama dengan data  mining,  yaitu  ekstraksi  pengetahuan, analisa  data/pola,  kecerdasan  bisnis,  data archaeology ,  dan  data dredging .  Teknik  data mining digunakan untuk memeriksa basis data berukuran besar sebagai cara untuk menemukan pola  yang  baru  dan  berguna.  Beberapa  teknik yang  digunakan  dalam  proses  penambangan
data  antara  lain predictive  modeling,  database segmentation, link analysis, dan text mining

## 2.2 Algoritme K-Means Clustering
Algoritma  ini  termasuk  clustering  non hirarki  selain  itu  akan    melakukan  pembagian data ke dalam satu maupun yang lebih dari pada klaster, selain itu k-means ini menjadikan data dengan karakteristik yang mirip akan dikelompokan  pada  satu  cluster  atau  pada kelompok dengan data yang sama[4].
Algoritme  k-means  adalah  algoritme teknik  clustering  (pengklasteran)  termasuk kelompok  pemodelan  unsupervised  learning pada  data  mining  dan  digunakan  dalam pengelompokan data dengan sistem partisi [5]. Metode  k-means  menjadi  metode  clustering yang  paling  umum  dan  sederhana,  karena  k- means memiliki kemampuan dalam pengelompokan  data  dengan  jumlah  besar dalam waktu sangat cepat dan efisien [6].
Metode  k-means  juga  dikenal  sebagai analisis  kelompok,  di  mana  setiap  kelompok memiliki  karakteristik  yang  mirip  satu  sama lain  dan  berbeda  dengan  kelompok  lainnya. Tujuan dari algoritme k-means adalah meminimalkan  perbedaan  pada  data  dalam setiap kelompok dan memaksimalkan perbedaan data dengan kelompok yang lain.[7]

## 2.3 Sumber Dataset
Pada  penelitian  ini  menggunakan  data pada Open Data Jawa Barat, yaitu portal resmi data terbuka yang dimiliki oleh Pemprov Jawa Barat.  Portal  ini  menyediakan  dataset  dari seluruh  organisasi  ataupun  pemerintah  daerah di  Jawa  Barat  guna  memenuhi  kebutuhan masyarakat  akan  data  yang  akurat  dan  terkini. Pada penelitian ini data yang digunakan adalah data  tentang  kasus  infeksi  virus  aedes  agypti atau  biasa  di  sebut  (DBD)  yang  terjadi  di provinsi Jawa Barat dalam rentang waktu tahun 2014 hingga 2021.

## 2.4 Metode Elbow
Metode elbow adalah  teknik  populer yang  digunakan  dalam  analisis  data  dan pembelajaran mesin untuk menentukan jumlah klaster  optimal  dalam  set  data.  Metode  ini terutama  dapat  diterapkan  dalam  algoritme pengelompokan,  seperti  pengelompokan k- means . Teknik ini memanfaatkan jumlah rata - rata  hasil  perbandingan  antara  jumlah  cluster
yang  akan  membentuk  siku  pada  suatu  titik. Dengan  menggunakan  metode  ini,  kita  dapat mengetahui  jumlah  cluster  terbaik  pada  suatu data  dengan  melihat  perbandingan  jumlah cluster  yang akan membentuk  siku  pada  suatu titik. [8]. Metode  Elbow  merupakan  teknik dalam  data  mining  yang  digunakan  untuk menentukan jumlah cluster terbaik dalam suatu data.  Dalam  metode  ini,  peneliti  menentukan jumlah cluster terbaik dengan menambah nilai cluster  pada  model  data.  Terdapat  beberapa metode yang dapat digunakan untuk menentukan  jumlah  cluster  terbaik,  seperti metode K-Means [9] .

## 2.5 Evaluasi Sillhouette Coefficient
Evaluasi  Silhouette  Coefficient  adalah suatu  metode  dalam  data  mining  yang digunakan untuk mengevaluasi kualitas cluster yang  dihasilkan  oleh  algoritma  clustering, seperti  K-Means  Clustering.  Metode  ini mengukur  seberapa  terbaik  suatu  objek ditempatkan  dalam  suatu  cluster  dengan memperhitungkan  jarak  antara  objek  tersebut dengan objek lain dalam cluster yang sama dan jarak antara objek tersebut dengan objek dalam cluster  yang  berbeda.  Semakin  tinggi  nilai Silhouette  Coefficient,  semakin  baik  kualitas cluster yang dihasilkan[10].

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  beberapa metode  penelitian  diantaranya  pada  gambar  1. Pada  penelitian  ini  penulis  menyajikan penelitian  dengan  ekperimen  yang  mampu mendapatkan  permasalahan  yang  dihadapi melalui percobaan.
Tahapan-Tahapan  pada  penelitian  ini diawali  dengan  identifikasi  masalah  lalu mempelajari literatur yang sudah dikumpulkan, mencari  dataset  untuk  diolah,  selanjutnya implementasi Clustering  k-means, lalu  setelah melewati  tahap  komputerisasi  maka  akan dilakukan  evaluasi  untuk  mengetahui  tingkat akurasi  data  yang  diolah,  dan  yang  terakhir menyajikan hasil penelitian.

## Gambar 1 . Alur Metode

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Business Understanding
Pada  tahap Business  Understanding ini yang  dilakukan  penulis  untuk  analisis  yaitu dengan  melakukan  pemahaman  bisnis  serta penjelasan  terhadap  masalah  data  mining sehingga penulis dapat mudah untuk membuat penelitian  dan  dapat    mencapai    tujuan    dan mendapatkan  pola  baru[11].  pada  Pemahaman masalah  penelitian    ini  mengacu  pada penyebaran  penyakit  atau  penyebaran  infeksi virus aedes aegypti pada daerah Provinsi Jawa Barat. Periode musim hujan pada provinsi Jawa Barat  pada  puncaknya  yaitu  pad  abulan  April, maka dari itu pada musim penghujan penyakit atau  virus  DBD  memiliki  potensi  penyebaran yang  sangat  tinggi.    Untuk    itu,    untuk mengetahui  titik  rawan  tingginya  penyebaran penyakit DBD pada provinsi Jawa Barat, maka perlu  dilakukannya  pengelompokkan  daerah rawan penyebaran penyakit DBD pada provinsi Jawa Barat sebagai langkah awal meminimalisir bertambahnya masyarakat yang terkena  penyakit  atau  virus  DBD,  dengan meningkatnya kasus pada setiap kasus pemerintah seharusnya sudah memiliki tindakan  yang  seharusnya  untuk  mengurangi terkena  nya  pantakit  atau  virus  DBD  ini  pada provinsi Jawa Barat..

## 4.2 Data Understanding
Pada  tahap  data understanding  ini menggunakan  data  penyebaran  penyakit  DBD pada  provinsi  jawa  barat  pada  tahun    2014  - 2021  dan  data  ini  disimpan  dalam  bentuk Microsoft  Excel  untuk  memudahkan  analisis dan  pembacaan  data  pada  penelitian.  Jumlah data  pata  dateset  penyebaran  penyakit  DBD pada tahun 2014 sampai dengan tahun 2021 ini dengan Jumlah data  penyakit DBD di Provinsi Jawa Barat yaitu 432 data.
Pada  penelitian  ini  variabel  digunakan yaitu seperti pada Gambar 2 berikut ini  contoh beberapa data pada dataset :

## Tabel 1. Dataset awal

## 4.3 Data Preparation
Data preparation yaitu tahap  persiapan  data, dilakukan prosedur untuk mempersiapkan data mentah  agar  dapat  digunakan  pada  tahap pemodelan  berikutnya penelitan  penyebaran penyakit  DBD  pada  Provinsi  Jawa  Barat  yang akan digunakan saat tahap pemodelan berikutnya.
1. Data Selection
data  mentah  jumlah  kasus  Demam Berdarah Dengeue (DBD) yang  didapatkan pada  dataset  tahun  2014  sampai  dengan tahun  2021  dengan    banyaknya  data    432 data.  Kemudian  tahap  selenjutnya  data  ini akan diseleksi untuk memudahkan penelitian  dan  memudahka  analisis,  dari seluruhnya 9 atribut saja hanya 3 atribut saja yang  dipilih  yaitu  nama  kabupaten  kota, jumlah kasus, maupun tahun. Untuk proses pada  tahap  ini  dapat  dilihat  pada  Tabel  2 berikut.

## Tabel 2. Data Selection

## 2. Data Preprocessing
Selanjutnya pada tahap kedua ini yaitu data preprocessing penelitian  ini  akan dilakukan  persiapkan  data  mentah  untuk memudahkan analisis  pada penelitian penyebaran  penyakit  dan  vitus  DBD  pada Provinsi  Jawa  Barat      sehingga    data  siap untuk  dijadikan data yang dapat digunakan pada pemodelan selanjutnya. Tahap preprocessing  pada  data  adalah  tahap  di mana  data  mentah  akan  diproses  melalui proses  pembersihan  data,  salah  satunya adalah  menangani  missing  value  pada dataset.  Namun,  pada  penelitian  ini  tidak terdapat  missing  value,  meskipun  terdapat data  yang  berisi  0,  namun  tidak  ada  data yang null atau kosong. Berikut  adalah  gamber  hasil  dari  data preprocessing terdapat,
nama_kabupaten_kota  dengan  nilai  0, jumlah_kasus dengan nilai 0, tahun dengan nilai  0,  angka  0  yang  berarti  pada  kolom tersebut  masih  memiliki  nilai  namun  tidak null atau tidak terisi dengan nilai.

## Gambar 2. Data Preprocessing

## 3. Data Transformation
Tahap berikutnya yaitu tahap transformasi data atau data Transformation . yang  dimana  data  sebelumnya  bernilai angka  bervariasi  maka  tahap  ini  kita  ubah menjadi skala 0-1. Transformasi data adalah tahap  penting  dalam  pengembangan  pada model  data  mining  dengan  melibatkan proses  mengubah  dataset  awal  menjadi format yang dapat digunakan untuk analisis lebih  lanjut.  Salah  satu  teknik  transformasi yang  sangat  umum  digunakan  adalah Standard Scaler. Teknik ini untuk membuat rerata  data  menjadi  0  dan  variansi  menjadi 1. .
Gambar 3. Proses Data Transformation
Berdasarkan gambar 3 merupakan beberapa data yang telah di normalisasikan pada skala 0- 1 pada hasil data transformation

## Gambar 4. Hasil Data Transformation

## 4.4 Modeling
Pada tahap
pemodelan dalam
pengembangan  data  mining,  teknik  yang digunakan  yaitu  teknik  clustering  yang bertujuan untuk menemukan pola data mining. Algoritma k-means ini  merupakan  alogritma yang umum digunakan, Algoritma ini merupakan  teknik  clustering  berdasarkan pembagian  jarak. Sebelum dilakukannya
pemodelan, langkah pertama adalah menetapkan  cluster.  yang  bertujuan  untuk menetapkan  jumlah  cluster  optimal,    pada pemodelan  saat  ini    menggunakan    metode elbow seperti  pada Gambar 5 berikut.
Gambar 5. Source Code Pemodelan K-Means
Proses  metode  elbow  telah  di  lakukan maka harus dilakukan visualisasi dalam bentuk grafik  untuk  mempermudah  analisis,  grafik metode elbow di sajikan pada gambar 6.
Berdasarkan  hasil  visualisasi  metode elbow tersebut bahwa cluster optimal yaitu tiga (3)  cluster,  dengan  begitu  sudah  ditemukan bahwa pada analisis kali ini memiliki jumlah 3 cluster,
Pada  gambar  6  merupakan  hasil  pada metode elbow
Gambar 6. Grafik Metode Elbow
Pada tabel 3 menunjukan bahwa jumlah anggota cluster 0  menunjukan  139  data  dan kriteria  rendah  139  data,  lalu  untuk cluster 1 menunjukan  33  data  dengan  kriteria  tinggi  33 data,  dan  untuk cluster  2 memiliki  260  data dengan kriteria sedang 260 data.
Tabel 3. Jumlah Anggota Cluster dan Kriteria

## 4.5 Evalution
Pada  tahap  berikut  ini  yaitu  tahap evaluasi. Teknik silhoutte yang akan digunakan pada  tahap  ini  untuk  proses  bisa  dilihat    pada Gambar 7.
Setelah melakukan proses, maka mendapatkan hasil pada gambar 8. dengan hasil score 0,5931974349414901
Gambar 8. Hasil Silhouette Score
Pada tahap pengujian dalam pengembangan  data  mining,  dilakukan  untuk mengevaluasi  kualitas  cluster  yang  dihasilkan oleh  algoritma  clustering,  seperti  K-Means Clustering.  Evaluasi  ini  dilakukan  untuk mengetahui  kedekatan  relasi  antar  objek  dan seberapa jauh antar cluster terpisah. Salah satu metode evaluasi yang umum digunakan adalah Silhouette  Coefficient.  Pada  tabel  4  dalam beberapa penelitian, seperti pada analisis cluster dengan menggunakan metode K-Means, ditemukan  nilai  Silhouette  Coefficient  yang digunakan untuk mengevaluasi kualitas cluster yang dihasilkan.
Tabel 4. Nilai Silhouette Score

## 4.6 Deployment
Pada  tahap Deployment saat  ini  akan menerapkan  atau  dibuat  sebuah  laporan  dari berisi  hasil  yang  sesuai  dengan  tahapan  pada CRISP-DM.  Setelah  tahap  evaluasi  ini  selesai maka akan implementasikan mode-model yang telah di bangun pada penelitian ini, pada proses deployment ini sudah seluruhnya di implementasikan pada tahap sebelumnya.

## 5. Kesimpulan
Analisis  klasifikasi  penyebaran  pada  penyakit DBD  di  daerah  Jawa  Barat  dengan  tingkat penyebaran penyakit menghasilkan 3 cluster uji yaitu  cluster  0  dengan  108  data,  cluster  1 dengan 33 data, dan cluster 2 dengan 260 data. Pada  data  yang  telah  dihasilkan  maka  Potensi daerah  dengan  tingkat  penyebaran  penyakit DBD terbilang tertinggi yang ditujukan kepada
cluster  2  dengan  kriteria  tinggi  maka  dari  itu indeks  terkena  penyakit  DBD  ini  pada  setiap kota  tercatat  mencapai  260  data.  Berdasarkan hasil  penelitian  yang  dilakukan  penulis  maka bisa  diambil  kesimpulan  algoritma K-Means berhasil  dikelompokan  yang  menghasilkan hasil yang optimal, maka dari itu penelitian ini berhasil  untuk  memberikan  informasi  potensi terkena penyakit DBD pada provinsi jawa barat yang  terdapat  disetiap  daerah  yang  terkena DBD. Maka dari itu kelebihan pada penelitian ini  penggunaan  nilai  rata-rata  elbow  yang digunakan  untuk  penentuan  cluster  optimal dengan 3 anggota cluster optimal dengna begitu 3  clusteri Metode  ini  dapat  memberikan kemudahan  dalam  proses  penelitian,  karena dapat  menunjukkan  jumlah  serta  nama  daerah pada setiap cluster serta hasil. Namun, Terdapat kekurangan  pada  penelitian  ini,  yaitu  terdapat beberapa  data  dan  anggota  cluster  yang  tidak berada  ditempat  yang  tepat  karena  pengujian awal  yang  tidak  dapat  ditentukan  melainkan langsung berdasarkan python sendiri.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih  pada  pihak-pihak  terkait  yang telah  memberi  dukungan  pada  penelitian  ini. dan tidak lupa terima kasih kepada tuhan yang maha esa

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. Raksanagara, N. Arisanti, and F. Rinawan, “Dampak Perubahan Iklim Terhadap Kejadian Demam  Berdarah  Di  Jawa-Barat,” J.  Sist. Kesehat. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  43–47,  2016,  doi: 10.24198/jsk.v1i1.10339.
[2]  Indriany  Rahayu,  R.  Marwati,  and  D. Rachmatin,  “Peramalan  Jumlah  Penderita DBD  di  Provinsi  Jawa  Barat  dengan  Metode Hybrid  Sarimax-Ann,” JMT    J.  Mat.  dan Terap. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  9–19,  2022,  doi: 10.21009/jmt.4.2.2.
[3]  H.  Prastiwi,  J.  Pricilia,  and  E.  Raswir,
“Implementasi Data Mining Untuk Menentuksn  Persediaan  Stok  Barang  Di  Mini Market  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering  Jurnal  Informatika  Dan  Rekayasa Komputer  (  JAKAKOM  ),” J.  Inform.  Dan Rekayasa Komput. , vol. 1, no. April, pp. 141– 148, 2022.
[4]  V.  Ramadhan  and  A.  Voutama,  “Clustering Menggunakan  Algoritma  K-Means  Pada Penyakit  ISPA  di  Puskesmas  Kabupaten Karawang,” J. Pendidik. dan Konseling , vol. 4, pp. 462–473, 2022.
[5]  M.  Syahril,  S.  Kusnasari,  A. Muhazir,  and  A. Syahputri, “Jurnal Teknologi Sistem Informasi
dan Sistem Komputer TGD Implementasi Data
Mining Untuk
Rekomendasi Jurusan Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering
Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer  TGD,” Teknol.  Sist.  Inf.  dan  Sist. Komput. TGD , vol. 6, pp. 235–245, 2023.
[6]  M.  Noperia,  Ishak,  and  V.  Winda  Sari, “Implementasi  Data  Mining  Pengelompokan Data  Nilai  Untuk  Menentukan  Minat  Belajar Seni Budaya,” J. Sist. Inf. Tgd , vol. 2, no. 1, pp.
65–72, 2019, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jsi
[7]  T.  P.  Yoga,  “Optimalisasi  K-Means  Berbasis Particle  Swarm  Optimization  untuk  Hasil Produksi Tanaman Sayuran di Indonesia,” vol.
17, 2023.
[8]  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.
[9]  F.  Sutomo et  al. ,  “Optimization  Of  The  K- Nearest  Neighbors  Algorithm  Using  The Optimasi  Algoritma  K-Nearest  Neighbors Menggunakan Metode,” vol. 4, no. 1, pp. 125– 130, 2023.
[10]  B. Nurseptia, A. Voutama, N. Haeryana, and J. HSRonggo Waluyo, “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.
[11]  A. M. M. Fattah, A. Voutama, N. Heryana, and N.  Sulistiyowati,  “Pengembangan  Model Machine  Learning  Regresi  sebagai  Web Service untuk Prediksi Harga Pembelian Mobil dengan  Metode  CRISP-DM,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 5, p. 1669, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i5.5021.