INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 3 Tahun 2023 Page 7037-7050 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Menentukan Tingkat Vaksinasi Pada Kecamatan Tambun Selatan
Anissa Aidha Zulyani 1 ✉ , Agung Susilo Yuda Irawan 2 , Asep Jamaludin 3
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang Email: anissa.aidha19007@student.unsika.ac.id 1 ✉

## Abstrak
Berdasarkan penduduk yang sudah wajib di vaksin, total pencapaian sasaran penyebaran vaksinasi COVID-19  belum  memenuhi  target yang ditentukan.  Penelitian  ini  bertujuan  melakukan  analisis k- means clustering  terhadap penyebaran vaksinasi  COVID-19 di kecamatan Tambun Selatan dengan variabel Vaksin 1, Vaksin 2, dan Vaksin 3. Menggunakan metode KDD dalam proses algoritma k-means dan dalam pengolahan data dibantu oleh tools Rstudio. Hasil clustering terbaik dengan fungsi scale dengan nilai variance 77,9%, serta melakukan evaluasi dengan hasil clustering terbaik dengan fungsi scale dengan validitas connectivity = 0,9111, validitas dunn = 0.2393, dan validitas silhouette = 0.6205. Hasil clustering menggunakan K = 3 menghasilkan cluster 1 = 20 RW dengan kategori pemerataan sangat merata, cluster 2 = 45 RW dengan kategori pemerataan sedang, cluster 3 = 115 RW dengan kategori pemerataan tidak merata.
Kata Kunci : Vaksin COVID-19, Data Mining, KDD, K-Means, Clustering
Abstract
Based on the population that has been compulsorily vaccinated, the total achievement of the COVID- 19 vaccination distribution target has not met the specified target. This research is about the application of  data  mining  using  the  k-means  algorithm  to  determine  the  distribution  level  of  COVID-19 vaccination. The aim is to carry out a k-means clustering analysis of the spread of COVID-19 vaccination in  Tambun  Selatan  sub-district  with  Vaccine  1,  Vaccine  2,  and Vaccine  3  variables.  Using  the  KDD method in processing the k-means algorithm and in data processing assisted by Rstudio tools. The best clustering results with the scale function with a variance value of 77.9%, as well as evaluating the best clustering results with the scale function with a connectivity validity = 0,9111, a dunn validity = 0.2393, and a silhouette validity = 0.6205. The results of clustering using K = 3 produce cluster 1 = 20 RW with very even distribution, cluster 2 = 45 RW with medium equity, cluster 3 = 115 RW with uneven distribution.
Keywords: COVID-19 Vaccine, Data Mining, KDD, K-Means, Clustering

## PENDAHULUAN
Coronavirus  atau  SARS-CoV-2  (Severe  Acute  Respiratory  Syndrome  Coronavirus2) atau  dikenal  dengan  COVID-19.  COVID-19  adalah  salah  satu  jenis  virus zoonosis  yang menyerang saluran  pernafasan. Virus  ini pertama kali  ditemukan  pada akhir  tahun 2019 dikota Wuhan- China, lalu menjadi perhatian masyarakat  dunia  setelah pada 20 Januari 2020 yang kemudian menyebar dengan cepat keseluruh dunia termasuk negara Indonesia pada 2 Maret 2020.
Pemerintah telah menghimbau masyarakat untuk mendaftarkan diri dalam program vaksinasi  dan  terus  menghimbau  masyarakat  untuk  menjaga  pola  hidup  yang  sehat, mencuci tangan, dan menjaga jarak, serta menggunakan masker ketika berpergian keluar rumah serta untuk melawan virus COVID-19. Target tenaga kesehatan yang akan divaksinasi COVID-19  mencapai  1.468.764  orang.  Sedangkan  tahap  dua  untuk  petugas  pelayanan publik, lansia diatas 60 tahun hingga pedagang. pasar dilaksanakan sejak 17 Februari 2021. Target  sasaran  vaksinasi  COVID-19  tahap  dua  mencapai  38.513.446  orang.  Sedangkan vaksinasi tahap tiga merupakan masyarakat rentan terinfeksi COVID-19. Total pencapaian sasaran  vaksinasi  COVID-19  di  Indonesia  sebanyak  208.265.720  orang,  dengan  rincian vaksinasi dosis ke-1 sebanyak 201.379.534 orang, vaksinasi dosis ke-2 sebanyak 168.860.843 dan vaksinasi dosis ke-3 sebanyak 50.132.890 (M. Arief Utsman, 2022).
Total  pencapaian  sasaran  penyebaran  vaksinasi  dari  tahun  2019  sampai  2022  di kecamatan  Tambun  Selatan  sebanyak  534.115  dosis  vaksin,  sedangkan  target  sasaran penyebaran vaksinasi COVID-19 dari tahun 2019 sampai 2022 di kecamatan Tambun Selatan
sebanyak  702,458  dosis  vaksin,  dengan  kata  lain  target  yang  ditentukan  belumlah memenuhi  sasaran  dalam  penyebaran  vaksin  COVID-19,  karena  luasnya  wilayah  suatu daerah  memungkinkan  diperlukannya  pengelompokkan  bagian-bagian  berdasarkan wilayah  yang  lebih  kecil  di  daerah  tersebut,  pengelompokkan  ini  dimaksudkan  untuk menghasilkan titik-titik pusat penyebaran kasus covid-19.
Penelitian  terdahulu  yang  diselesaikan  oleh  Sindi  et  al  (2022)  dalam  risetnya  yang berjudul “Penerapan Algoritma K -Means Dalam Menentukan Tingkat Penyebaran Pandemi Covid- 19 di Indonesia”. Karena belum adanya pe nelitian tentang penyebaran vaksinasi dan masih banyak masyarakat yang rentan akan penularan COVID-19 jadi dilakukan penelitian ini  untuk  mempermudah  pekerjaan  pihak  dinas  kesehatan  kecamatan  Tambun  Selatan dalam  masalah  pengelompokkan  vaksin  dari  setiap  kelurahan  yang  ada  di  kecamatan Tambun Selatan (C. P. Ananda and E. Paujiah, 2021).

## METODE PENELITIAN
Menggunakan  metode  data  mining Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD) dengan Algoritma K-means clustering  yang kemudian  dievaluasi menggunakan cluster validation seperti index validitas silhouette, index validitas connectivity dan index validitas dunn sehingga menghasilkan sebuah knowledge atau informasi.
Pengertian Data Mining menurut (S. S. M. K. Muhammad Arhami dan S. T. M. T. Muhammad Nasir, 2020) Data mining merupakan proses penggalian informasi dan pola yang bermanfaat dari data yang sangat besar. Data mining mencakup pengumpulan data, ekstraksi  data,  analisis  data,  dan  statistik  data.  Data  mining  juga  dikenal  sebagai Knowledge  discovery,  Knowledge  extraction,  data/pattern  analysis,  information harvesting, dan lain-lain.
Menurut (S. Aulia, 2021) Algoritma K-Means merupakan salah satu metode data clustering non hirarki yang berusaha mempartisi data yang ada ke dalam bentuk satu atau lebih  cluster  atau  kelompok  sehingga  data  yang  memiliki  karakteristik  yang  sama dikelompokkan ke dalam satu cluster yang sama dan data yang mempunyai karakteristik yang  berbeda  dikelompokkan  ke  dalam  kelompok  yang  lainnya.  Pengertian  Validasi cluster  merupakan  suatu  tahap  kegiatan  yang  digunakan  untuk  memberikan  penilaian hasil  dari  analisis  suatu  cluster  dengan  berdasarkan  jumlah  atau  kuantitatif  dan  sesuai dengan keadaan yang sebenarnya atau objektif (D. sarjon Juliansa hengki dan Sumijan, 2017).  Indeks  validitas  yang  digunakan  yaitu  silhouette,  dunn,  dan  connectivity.  Indeks Silhouette  merupakan  metode  yang  dikembangkan  oleh  Rosseeuw  pada  tahun  1987. Indeks  Silhouette  menghasilkan  cluster  terbaik  jika  nilai  yang  diperoleh  semakin  dekat
dengan angka 1, rentang nilai serta interpretasi pada indeks silhouette dapat dilihat pada tabel dibawah.
Tabel 2. 1  Rentang Nilai Silhouette dan Interpretasi Rentang nilai Interpretasi 0.71 - 1.0 Struktur yang kuat 0.51 - 0.70 Struktur yang beralasan 0.26 - 0.50 Struktur lemah < 0.25 Tidak ditemukan struktur yang subtansial
(Sumber: D. Juliansa Hengki, Sumijan, 2017)
Sedangkan Indeks validitas Dunn (A. F. Khairati, A. . Adlina, G. . Hertono, dan B. . Handari,  2019)  menghitung  nilai  minimum  dari  perbandingan  antara  nilai  fungsi dissimilaritas  antara  dua  klaster  sebagai  separation  dan  nilai  maksimum  dari  diameter klaster sebagai compactness. Jumlah klaster terbaik ditunjukkan dengan semakin besar nilai DN. Dan Indeks Connectivity membentuk jumlah cluster terbaik apabila nilai yang dihasilkan semakin kecil dibandingkan dengan nilai dari cluster yang lain D. sarjon Juliansa hengki dan Sumijan, 2017).
Dalam  menyelesaikan  penelitian  ini,  diperlukan  metodologi  penelitian  sebagai prosedur penelitian agar dalam penelitiannya berjalan dengan baik. Metodologi penelitian yang digunakanadalah metodologi Knowledge in Database (KDD) pada gambar 3.1.
Gambar 3.1 Metodologi Penelitian KDD
1. Data Selection
Data  selection  adalah  proses  seleksi  data  yang  sesuai  untuk  dianalisis  yang diambil dari sumber data atau database, seleksi data dilakukan karena tidak semua data yang ada pada database digunakan. Data yang diambil merupakan data atribut yang digunakan  dosis  vaksin  1,  vaksin  2,  dan  vaksin  3  pada  rentang  waktu  2019 – 2022 dengan  memiliki  181  baris  dan  4  kolom  dengan  keterangan  atribut  awal NamaDesa_RW, Vaksin_1, Vaksin_2 dan Vaksin_3.
2. Pre-processing (Cleaning)
Data  cleaning  merupakan  proses  menghilangkan  noise  dan  data  yang  tidak konsisten atau data tidak relevan.
3. Transformation
Transformasi data yaitu mengubah atau menggabungkan data ke dalam format yang  sesuai  untuk  diproses  dalam  data  mining.  dengan  skenario  pertama  data menggunakan fungsi scale dan skenario kedua data tidak menggunakan fungsi scale. Dalam proses transformasi data dilakukan pengubahan data dengan standarisasi data menggunakan fungsi scalling.
4. Proses Data Mining
Proses  data  mining  merupakan  proses  mencari  pengetahuan  berharga  dan tersembunyi  dari  data  saat  metode  atau  algoritma  diterapkan  dengan  menentukan cetroid secara acak.
5. Evaluation
Evaluasi  digunakan  untuk  menerjemahkan  pola  dari  hasil  proses  mining  atau mengidentifikasi pola-pola menarik ke dalam knowledge based yang ditemukan. Serta dilakukan  evaluasi  terhadap  hasil  dari  proses  data  mining  tersebut  menggunakan indeks validitas silhouette, dunn, dan connectivity dengan menentukan jumlah cluster.
6. Knowledge
Menyajikan  pengetahuan  atau  memvisualisasikan  hasil  penelitian  dengan  bantuan tools  aplikasi  R.Studio  menggunakan  bahasa  R.  Visualisasi  plot  data  ini  dapat membantu untuk  berbagi hasil  penelitian  data mining kepada pihak lain agar  lebih mudah dipahami.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data Selection dari dataset memiliki 181 baris dan 4 kolom dengan keterangan atribut  awal  NamaDesa_RW,  Vaksin_1,  Vaksin_2  dan  Vaksin_3,  serta  Atribut  yang digunakan adalah Vaksin Dosis 1, Vaksin Dosis 2, dan Vaksin Dosis 3. Sampel data tabel.
Tabel 4.1 Dataset Vaksinasi COVID-19 Nama_Desa Vaksin_1 Vaksin_2 Vaksin_3 Jatimulya 43752 40832 7743 Lambangsari 12354 11960 2024 Lambangjaya 1629 1119 472 Mangunjaya 44819 41588 12508 Mekarsari 24050 22254 5398 Setiadarma 4772 4320 2734 Setiamekar 32451 30125 5395 Sumberjaya 46902 39244 15140 Tambun 17267 14798 6752 Tridayasakti 18655 17150 5908
Setelah  dilakukan  data  cleaning  hasil  summary  dari  dataset  yang  digunakan, pada hasil summary tersebut tidak ditemukan nilai NA atau missing value.
Gambar 4.1 Hasil Summary Dataset
Tahapan transformasi data dengan normalisasi menggunakan fungsi scale atau skala untuk semua nilai data, agar beberapa variabel yang digunakan memiliki rentang nilai yang sama dan tidak ada yang terlalu besar atau terlalu kecil. Sampel data tabel.
Tabel 4.2 Hasil Scalling
NamaDesa _RW Vaksin_1 Vaksin_2 Vaksin_3 Jatimulya 2,09739193 9 2,4299728 5 1,5489317 Lambangsa ri - 0,90776321 2 -0,87717 - 0,9565042 Lambangja ya - 1,321960217 - 1,3778382 - 1,0265863 Mangunjay a 0,44283078 5 0,3043073 9 0,4416341 7 Mekarsari - 0,65278709 9 - 0,6547889 - 0,7742906 Setiadarma - 0,941166196 -0,936803 - 0,7742906 Setiamekar  0,41276809 9 0,3937567 8 - 0,6446387 Sumberjaya  0,22459795 5 0,2235544 7 2,2217200 7 Tambun 1,74888747  1,6361094 8 1,8082355 5 Tridayasakt i - 0,70066470 9 - 0,6957865 - 0,2206419
Pada proses data mining menentukan jumlah cluster terbaik atau menentukan nilai K optimal dengan beberapa metode seperti elbow method, silhouette method, dan diagram gap statistic.
Gambar 4. 2 Grafik Elbow Method
Metode elbow baik pada data dengan penskalaan maupun tanpa penskalaan sama- sama memiliki cluster optimal sejumlah 3 cluster.

## Gambar 4. 1 Grafik Silhouette Method
Sedangkan grafik silhouette method untuk penentuan nilai K optimum atau terbaik dilihat  dari  garis  yang  dihubungkan  dengan  garis  putus-putus,  dengan  kata  lain  grafik silhouette method menunjukan nilai K terbaik adalah K=2.
Gambar 4. 4 Grafik Gap Statistic
Dan metode GAP Statistic / gap_stat dilihat dari garis yang dihubungkan dengan garis putus-putus, dengan kata lain yang menunjukan bahwa nilai K terbaik adalah saat K=3.
Proses  evaluasi  dengan  2  skenario  yaitu  menggunakan  fungsi  scaling  dan  tanpa menggunakan  fungsi  scaling  dimana  menggunakan  penentuan  3  cluster  dengan
menggunakan indeks validitas silhouette, dunn, dan connectivity.
Gambar 4. 2 Hasil Evaluation Fungsi Scalling
Gambar 4. 3 Hasil Evaluation Tanpa Scalling
Hasil  perbandingan  evaluasi  dengan  percobaan  menggunakan  penentuan  3  cluster dengan  indeks  validitas  clustering  menggunakan  fungsi  scale  dan  tanpa  menggunakan fungsi scale, Nilai indeks connectivity terbaik adalah dengan menggunakan fungsi scale, nilai indeks dunn terbaik adalah dengan menggunakan fungsi scale, sedangkan pada nilai indeks silhouette dengan nilai struktur yang kuat adalah tanpa menggunakan fungsi scale.
Menyajikan data agar lebih mudah untuk dipahami dan dibaca. Dalam tahap penyajian dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  menunjukan  hasil  akhir  clustering  dengan penggunaan 3 cluster agar menyajikan data lebih mudah untuk dipahami dan dibaca.  Pada tahapan data mining hasil clustering hanya berupa informasi vector dan visualisasi plot. Data pada tabel 4.7 merupakan sebuah sampel. Detail  hasil final Clustering K=3 terlihat pada Lampiran 5, dan hasil visualisasinya terlihat pada Gambar 4.9.
Tabel 4.1 Hasil Final Clustering K=3 NamaDesa_RW Cluster_Final Jatimulya_1 1 Lambangsari_1 3 Lambangjaya_1 3 Mangunjaya_1 2
NamaDesa_RW Cluster_Final Mekarsari_1 3 Setiadarma_1 3 Setiamekar_1 2 Sumberjaya_1 2 Tambun_1 1 Tridayasakti_1 3
Tahapan  knowledge  hasil  clustering  berupa  informasi  vector  dan  visualisasi  plot. sampel tabel hasil final Clustering K=3 dengan kategori.
Tabel 4.2 Hasil Clustering dengan Kategori Cluster PerDesa_RW Karakteristik Jumlah Kategori Vaksin_1 Vaksin_2 Vaksin_3 C1 Jatimulya_1, 11, 14, 17 1,236708378 s/d 3,34443669 0,86460846 s/d 3,36297973 0,75700400 s/d 4,90936945 20 Sangat Merata Mangunjaya_ 4,
9, 19, 22, 25, 29 Setiamekar_22 Sumberjaya_5, 9,
12, 14, 15, 18, 19
Tambun_1 dan 6
C2 Jatimulya_2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 13, 15, 16, 18 -0,16510353 s/d 1,71993822 - 0,35165483 s/d 1,65350242 - 0,78129890 s/d 2,22172007 45 Pemerataan Sedang Mangunjaya_1, 16, 32
Mekarsari_21
Setiamekar_1, 2, 16, 19, 26
Sumberjaya_1, 2,
3, 4, 6, 7, 8, 10,
11, 13, 16, 17
Tambun_2, 3, 4,
5, 7, 8
Cluster PerDesa_RW Karakteristik Jumlah Kategori Vaksin_1 Vaksin_2 Vaksin_3 Tridayasakti_3, 10, 13, 16 C3 Lambangsari_1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20 , 21 -1,34534231 s/d 0,12216214 - 1,39895820 s/d 0,16764859 -1,11068480 s/d 0,47317113 115 Tidak Merata Lambangjaya_1, 2, 3, 4, 5, 6
Mangunjaya_3,
5, 6, 7, 8, 10, 11,
12, 13, 14, 15, 17, 18, 20, 21, 23, 24, 26, 27, 28, 30, 31 Mekarsari_1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 22, 23, 24, 25 Setiadarma_1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, Setiamekar_3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 17, 18, 20, 21, 23,
24, 25
Tridayasakti_1,2,
4, 5, 6, 7, 8, 9, 11,
12, 14, 15
Gambar 4. 4 Hasil Plot Visualisasi Clustering K=3

## SIMPULAN
Penerapan teknik clustering menggunakan algoritme k-means pada data vaksin di Kec. Tambun Selatan pada tahun 2019 - 2022 dengan tools Rstudio menghasilkan jumlah cluster optimal yaitu K=3. Pada pemerataan daerah berdasarkan 180 RW di Kec. Tambun Selatan sebanyak  20  RW  masuk  kedalam  kategori  sangat  merata  pada  cluster  1,  45  RW  masuk kedalam kategori pemerataan sedang pada cluster 2, 115 RW masuk kedalam kategori tidak merata pada cluster 3.

## DAFTAR PUSTAKA
C. P. Ananda and E. Paujiah, “Sosialisasi Vaksinasi Covid -19 Melalui Media Cetak untuk Meningkatkan  Pemahaman  Masyarakat  Socialization  of  the  Covid-19  Vaccination Through Print Media to Improve Public Understanding About the Importance of the Covid- 19 Vaccination,” vol. 32, no. November, 2021.
D. P.  Utomo and B. Purba, “Penerapan Datamining pada  Data Gempa Bumi Terhadap Poten si Tsunami di Indonesia,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci., vol. 1, no. September,
p. 846, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.91.
D. sarjon Juliansa hengki and Sumijan, “Uji Validasi Algoritma Self Organizing Map (SOM) dan K- Mens untuk Pengelompokan Pegawai,” Resti, vol. 1, no. 1, pp. 19 – 25, 2017.
F. Rahmawati and N. Merlina, “Metode Data Mining Terhadap Data Penjualan Sparepart Mesin Fotocopy Menggunakan Algoritma Apriori,” PIKSEL  Penelit. Ilmu Komput. Sist. Embed. Log., vol. 6, no. 1, pp. 9 – 20, 2018, doi: 10.33558/piksel.v6i1.1390.
H. Priyatman, F. Sajid, and D. Haldivany, “Klasterisasi Menggunakan Algoritma K -Means Clustering untuk Memprediksi Waktu Kelulusan Mahasiswa,” J. Edukasi dan Penelit.
Inform., vol. 5, no. 1, p. 62, 2019, doi: 10.26418/jp.v5i1.29611.
J.  Schmuller, Statistical  Analysis  with  R  For  Dummies.  Wiley,  2017.  [Online].  Available: https://books.google.co.id/books?id=HtlGDgAAQBAJ
K. Erwansyah, “Implementasi Data Mining Untuk Menganalisa Hubungan Data Penjualan Produk Bahan Kimia Terhadap Persedian Stok Barang Menggunakan Algoritma FP ( Frequent Pattern ) Growth Pada PT . Grand Multi Chemicals,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD (J-SISKO TECH), vol. 2, no. 2, pp. 30 – 40, 2019.
M. E. Lestiani, “Faktor -Faktor Dominan Promosi Yang Mempengaruhi Motivasi Konsumen Dalam  Membeli  Sua tu  Produk  Dengan  Menggunakan  Metode  Ahp,” Ind.  Elektro Penerbangan, vol. 1, no. Vol. 1 No. 1 (2011): INDEPT, p. 20, 2020, [Online]. Available: https://www.google.co.id/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=26&cad=rj a&uact=8&ved=2ahUKEwj9nKqAws_eAhWNXisKHYIPCyI4FBAWMAV6BAgHEAI&url =http%3A%2F%2Fjip.polinema.ac.id%2Fojs3%2Findex.php%2Fjip%2Farticle%2Fvie w%2F80%2F79&usg=AOvVaw2sufCT1LlNuHSa_Bu4PkQL
M. R. D. Jodi, “Algoritma dan Struktur Data,” Fak. Komput., vol. 2, no. 1, pp. 1 – 10, 2020.
M. Wahyudi, M. Masitha, R. Saragih, S. Solikhun, and J. Simarmata, Data Mining: Penerapan Algoritma  K-Means  Clustering  dan  K-Medoids  Clustering.  Yayasan  Kita  Menulis, 2020. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=wQnhDwAAQBAJ
N. L. W. S. R. Ginantra et al., Data Mining dan Penerapan Algoritma. Yayasan Kita Menulis,
2021. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=v0gtEAAAQBAJ
P. Zimmermann and N. Curtis, “Coronavirus infections in children including COVID -19: An overview of the epidemiology, clinical features, diagnosis, treatment and prevention options in children,” Pediatr. Infect. Dis. J., vol. 39, no. 5, pp. 355 – 368, 2020, doi:
10.1097/INF.0000000000002660.  S.  S.  M.  K.  Muhammad  Arhami  and  S.  T.  M.  T. Muhammad Nasir, Data Mining - Algoritma dan Implementasi. Penerbit Andi, 2020.
[Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=AtcCEAAAQBAJ
R. Hermawan, “Analisa data mining untuk segmentasi daerah prioritas penerima vaksin covid-19 menggunakan algoritma k- means pada provinsi jawa barat”.ss
R.  M.  Abarca,  “Analisis  Cluster  Sebaran  Covid -19  Menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering (Studi Kasus: Provinsi Jawa Barat) Cluster,” J. Inf. Technol. Comput. Sci. Vol.
4 Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN  2614-1574 p-ISSN  2621-3249 Anal., vol. 4, no. 2020, pp. 2013 – 2015, 2021.
R. Muliono and Z. Sembiring, “Data Mining Clustering Menggunakan Algoritma K -Means Untuk Klasterisasi Tingkat Tridarma Pengajaran Dosen,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci., vol. 4, no. 2, pp. 2502 – 714, 2019.
S. Auli a, “Klasterisasi Pola Penjualan Pestisida Menggunakan Metode K -Means Clustering
(Studi Kasus Di Toko Juanda Tani Kecamatan Hutabayu Raja),” Djtechno J. Teknol. Inf., vol. 1, no. 1, pp. 1 – 5, 2021, doi: 10.46576/djtechno.v1i1.964.
Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5, ” Edik Inform., vol. 2, no.
2, pp. 213 – 219, 2017, doi: 10.22202/ei.2016.v2i2.1465.
Z.  Abidin,  A.  Hudaya,  and  D.  Anjani,  “Efektivitas  Pembelajaran  Jarak  Jauh  Pada  Masa Pandemi  Covid- 19,” Res.  Dev.  J.  Educ.,  vol.  1,  no.  1,  p.  131,  2020,  doi:
10.30998/rdje.v1i1.7659.
Z. Nabila, A. Rahman Isnain, and Z. Abidin, “Analisis Data Mining Untuk Clustering Kasus Covid-19 Di Provinsi Lampung Dengan Algoritma K- Means,” J. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 2, no. 2, p. 100, 2021, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI