## KLASTERISASI DATA BENCANA ALAM DI KOTA CIREBON MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING BERDASARKAN KAWASAN DAN JENIS BENCANA
Rahadatul Aisy 1 , Rudi Kurniawan 2
1 Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10B Karyamulya Kec. Kesambi Kota Cirebon aisysisy21@gmail.com

## ABSTRAK
Bencana  merupakan  peristiwa  yang  memiliki  dampak  kerugian  yang  dirasakan  oleh  masyarakat  seperti hancurnya  rumah,  bangunan,  rusaknya  fasilitas  jalan,  serta  hilangnya  pekerjaan.  Bencana  tersebut  disebabkan oleh banyak faktor salah satunya adalah faktor dari manusia dan alam. Faktor  yang disebabkan oleh non alam yaitu,  kebakaran  rumah,  pohon  tumbang,  rumah  ambruk  dan  untuk  faktor  bencana  alamnya  adalah  tanah longsor,  gempa  bumi,  dan  banjir.  Untuk  memiliki  sikap  sigap  terhadap  bencana  yaitu  bisa  dengan  cara identifikasi kawasan atau wilayah yang rentan terjadinya bencana, khususnya pada wilayah kota Cirebon. Saat ini BPBD belum memiliki pengelompokan data terhadap Kawasan  yang rentan bencana dengan jenis bencana yang telah terjadi di kota Cirebon sehingga kurang efektif dalam mengetahui kawasan dan jenis bencana yang rentan  terjadi.  Permasalahan  ini  memuat  pengelompokan  kawasan  rentan  bencana  dan  jenis  bencana  di  kota Cirebon  menggunakan  metode K-means. Metode K-means  clustering adalah  untuk  mengkategorikan pengelompokan sekelompok objek sesuai dengan atribut yang sama atau karakteristik ke dalam sejumlah grup. Penelitian ini menerapkan K-means clustering tersebut untuk mengelompokan kawasan kejadian bencana alam berdasarkan jenis bencana di kota Cirebon. Tujuan klasterisasi ini untuk mengetahui kawasan-kawasan di kota Cirebon yang rentan terjadi bencana berdasarkan jenis bencana yang ada. Hasil dari klasterisasi menghasilkan 6 kelompok dengan anggota yang berbeda dan nilai DBI yang diperoleh 0.087.
Kata kunci : Bencana alam, Jenis bencana, Klasterisasi, K-means Clustering , Kota Cirebon

## 1. PENDAHULUAN
Bencana  alam  adalah  bencana  yang  disebabkan oleh  faktor  alam,  non  alam,  dan  manusia.  Bencana alam  adalah  suatu  kejadian  atau  kerusakan  yang disebabkan  oleh  alam.  Kejadian  ini  biasanya  terjadi secara  tiba-tiba  atau  mendadak  dan  berpotensi menyebabkan  kerugian  materi  bahkan  jiwa  manusia. Salah  satu  fenomena  alam  yang  mengancam keberlangsungan  hidup  manusia  adalah  bencana alam.  Kerugian  dapat  berupa  kerugian  material  atau nonmaterial.  Bencana  alam  seperti  banjir,  tanah longsor,  dan  gempa  bumi  adalah  contohnya,  tetapi ada  juga  bencana  non  alam  seperti  kebakaran  akibat kegagalan  teknologi,  ketinggalan  zaman,  konflik sosial,  dan  teror.  Bencana  adalah  kejadian  dalam kehidupan  manusia  yang  tidak  diketahui  kapan terjadi.  Orang-orang  hanya  dapat  mengidentifikasi gejala awal dan memperkirakan perkembangan gejala berikutnya [1]
Adanya peristiwa bencana alam tentu mengakibatkan  banyak  kerugian  bagi  masyarakat. Dampak  dari  bencana  alam  yaitu,  rusaknya infrastruktur, adanya penyakit, terganggunya aktivitas sehari-hari  dan  sulit  untuk  mengakses  jalan.  Banyak faktor  yang  mempengaruhi  terjadinya  bencana  alam sehingga  masyarakat  harus  menjaga  lingkungan sekitar  untuk  mengurangi  terjadinya  bencana  alam yang diakibatkan ulah manusia sendiri. Kota Cirebon menjadi  salah  satu  kota  yang  sering  terjadi  bencana, hal ini dilihat dari informasi yang tercatat oleh Badan Penanggulangan  Bencana  Daerah  (BPBD)  Kota
Cirebon.  BPBD  adalah  Lembaga  pemerintah  yang bertugas  untuk  menanggulangi  bencana  khususnya lingkup  daerah.  Salah  satu  tujuan  dari  BPBD  adalah untuk  mengedukasi  masyarakat  terhadap  cara penanganan ketika terjadi bencana alam maupun non alam.  Peristiwa  bencana  alam  tidak  bisa  diprediksi kapan  akan  terjadi.  Sehingga,  masyarakat  harus memiliki  sikap  siaga  terhadap  bencana.  Tindakan tersebut  bisa  dilakukan  dengan  melihat  data  bencana terdahulu. Pada data bencana yang ada belum adanya pengelompokan  kawasan  rentan  bencana  dan  jenis bencana  yang  terjadi  di  kota  Cirebon.  Sehingga kurang efektif dalam pengambilan keputusan manajemen  bencana.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini akan  mengelompokan  data  bencana  di  kota  Cirebon dengan  tujuan  menghasilkan  data  di  kawasan  mana saja yang rentan terjadi bencana di kota Cirebon.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Landasan Teori
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Khomsiyah tahun  2021  dengan  judul  Penerapan  Algoritma  K- Means Clustering Untuk  Pengelompokan  Wilayah Rawan  Banjir  pada  tahun  2018  untuk  menentukan wilayah  rawan  banjir.  Metode  yang  digunakan Algoritma  K-Means  Clustering.  Hasil  penelitian menghasilkan  n  5  cluster  yang  terdiri  dari  Cluster  0 berjumlah  8  items,  Cluster  1  berjumlah  15  items, Cluster 2 berjumlah 33 items Cluster 3 berjumlah 10 items, dan Cluster 4 berjumlah 32 items .
2.2. K-Means
K-Means merupakan  teknik  mengelompokan data non-hierarki (partisi) yang memiliki kemampuan untuk  membagi  data  menjadi  dua  kelompok  atau lebih.    Data  yang  memiliki  karakteristik  yang  sama akan dikelompokkan ke dalam kelompok yang sama, dan  data  dengan  karakteristik  yang  berbeda  akan dikelompokkan  ke  dalam  kelompok  yang  berbeda. Meminimalkan  perbedaan  dalam  kelompok  dan meminimalkan  perbedaan  antar  kelompok  adalah tujuan dari pengelompokan untuk  mengurangi  fungsi objektif yang ditetapkan sepanjang proses [4]
Pada  penjelasan  langkah  Algoritma K-Means dapat dilihat melalui Gambar 2.2 yang diperoleh dari jurnal  Analisis Clustering Kasus  Covid  19  di Indonesia  Menggunakan  Algoritma K-Means oleh Tikaridha Hardiani [5]
Gambar 1. Flowchart Algoritma K-Means
Pada  Gambar  1  merupakan  langkah-langkah Algoritma K-means .

## 2.3. Clustering
Clustering adalah  metode  pengelompokan  titik data ke dalam dua kelompok atau lebih sehingga titik data  dalam  kelompok  yang  sama  lebih  mirip  satu sama  lain  daripada  di  kelompok  yang  berbeda berdasarkan  informasi  yang  tersedia  untuk  titik  data dalam  kelompok  tersebut.  Metode clustering telah menjadi  alat  yang  berguna  untuk  memecahkan masalah kompleks ilmu komputer dan statistic [6]
Salah  satu  metode  data mining yang  bersifat tanpa  arahan  adalah clustering .  Dalam  proses pengelompokan  data,  dua  jenis  data  clustering  yang paling  umum  adalah hierarchical (hirarki)  dan non- hierarchical (non-hirarki).    Identifikasi  kelas  objek yang  memiliki  kemiripan  juga  disebut  sebagai clustering .  Dengan  menggunakan  teknik clustering , dapat  menemukan  kepadatan  dan  jarak  daerah  objek ruang serta pola distribusi dan korelasi antara  atribut [7]
Dalam Clustering terdapat  dua  jenis  data pengelompokan:
a. Hierarchical Clustering Teknik
clustering data
hierarchical dikelompokkan dengan cara hierarchical clustering ,  yang  melibatkan  pembagian  seluruh set  data  ke  dalam  grup  atau  penggabungan  dua grup yang lebih dekat di setiap iterasi.
b. Non-Hierarchical Clsutering
Teknik C lustering data non-hierarchical menggabungkan  data  menjadi  satu  atau  lebih klaster  atau  grup. Cluster atau  grup  ini menggabungkan  data  dengan  atribut  yang  sama dan data dengan atribut  yang berbeda, sehingga variabilitas data di dalamnya berkurang [8].

## 2.5.  Rapidminer
Rapidminer adalah platform perangkat  lunak ilmu  data  dan  pembelajaran  mesin  yang  kuat  yang menawarkan  berbagai  alat  untuk  persiapan  data, pemodelan,  evaluasi,  dan  implementasi.  Desainnya yang  mudah  digunakan  memungkinkan  pengguna tanpa  pengalaman  pemrograman  membangun  dan menguji  berbagai  model. Rapidminer mendukung berbagai sumber data, termasuk file datar, basis data, dan  platform big data.  Perangkat  lunak  ini  juga mencakup  berbagai  operator  yang  sudah  dibangun, yang  merupakan  blok  bangunan  alur  kerja  yang mencakup semua tahap proses data mining [9].
3. METODE PENELITIAN
3.1.  Teknik Pengumpulan Data
3.1.1. Studi Dokumentasi
Metode  studi  dokumentasi  digunakan  untuk mendapatkan  data  bencana  alam  kota  Cirebon  yang diperoleh dari portal Cirebon Satu Data.

## 3.1.2. Studi Literatur
Teori studi literatur digunakan dalam penelitian  Tugas  Akhir  ini  untuk  menyelesaikan masalah  dan  menjadi  sumber  referensi  yang  kuat. Peneliti menggunakan jurnal nasional dan internasional yang berkaitan dengan topik penelitian.
3.2.  Tahapan Penelitian
Dalam penelitian, tahapan penelitian menjelaskan  proses  yang  diambil  mulai  dari menemukan  masalah  hingga  menemukan  solusinya [10]. Gambar
3.1 berikut menunjukkan tahapan penelitian yang dilakukan

## Gambar 2. Tahapan Penelitian
Gambar  2.  adalah  tahap  proses  penelitian  pada tugas akhir.

## 3.3.  Studi Literatur
Dalam tahap ini mempelajari  berbagai  referensi pada  penelitian  terdahulu  yang  relevan  dengan penelitian yang Peneliti teliti mengenai Algoritma K- Means Clustering .

## 3.4.  Identifikasi Masalah
Setelah mempelajari referensi terdahulu, kemudian  memahami  masalah  serta  mencari  solusi dan  metode  untuk  penelitian.  Peneliti  fokus  terhadap permasalahan  yang  dibahas  dalam  latar  belakang yaitu, kawasan rawan bencana di kota Cirebon masih belum  adanya  pengelompokan  kawasan  mana  saja yang  rentan  sehingga  sulit  mengimplementasikan strategi  mitigasi  yang  efektif.  Diperlukan  tindakan konkret untuk merancang dan menerapkan pengelompokan  kawasan  tersebut  agar  dapat  lebih proaktif dalam menghadapi potensi risiko bencana.

## 3.5.  Pengumpulan Data
Pada  tahap  ketiga  dilakukan  pengumpulan  data yang diperoleh dari portal https://data.cirebonkota.go.id/ milik  pemerintah  kota Cirebon  yang menyediakan berbagai  data akurat  dari seluruh  organisasi  daerah  kota  Cirebon.  Serta diperoleh  dari  pihak  BPBD  kota  Cirebon.  Data tersebut adalah data bencana alam kota Cirebon yang menunjukan  kejadian  bencana  di  beberapa  kawasan kota  Cirebon  berdasarkan  jenis  bencana  nya  pada periode  2019-2023  yang  disimpulkan  oleh  Badan Penanggulan Bencana Daerah (BPBD) kota Cirebon.

## 3.6.  Proses KDD
Dalam  tahap  keempat  perancangan  ini  adalah dilakukan  nya  proses Knowledge  Discovery  in Database (KDD).  KDD  adalah  proses  yang diperlukan  dalam  data  mining.  Ini  terdiri  dari
langkah-langkah  seperti  pembersihan  data,  integrasi data, pemilihan data, transformasi data, penambangan data, evaluasi pola, dan presentasi pengetahuan.

## 3.7.  Implementasi K-Means Clustering di Rapidminer
Pada  tahap  ini,  pengujian  data  akan  dilakukan dengan metode yang telah ditentukan. Sehingga, akan menentukan  apakah  hasil  yang  dihasilkan  akan menjawab rumusan masalah atau sebaliknya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1.  Hasil Implementasi K-Means Menggunakan Rapidminer
Setelah  melalui  tahapan  proses,  kemudian  data diolah  menggunakan  aplikasi  Rapidminer  dengan metode  K-Means  Clustering.  Pengolahan  data  terdiri dari proses:
a. Data Selection Dalam  perancangan  tugas  akhir  ini,  dataset  yang digunakan  terdiri  dari  data  bencana  alam  yang berisi  kawasan  yang  rawan  bencana  alam berdasarkan  jenis  bencana  yang  terjadi  pada periode Januari 2019-Desember 2023.
Tabel 1. Data Bencana Alam Nama desa keluarahan Jenis Bencana alam Jumlah Kawasan Tahun ARGASUNYA BANJIR 0 2023 ARGASUNYA BANJIR ROB 0 2023 ARGASUNYA LONGSOR 0 2023 ARGASUNYA GEMPA BUMI 1 2023 ARGASUNYA CUACA EKSTREM 1 2023 … …. … … KESENDEN LETUSAN GUNUNG MERAPI 0 2019
b. Data Cleaning Proses  pembersihan  data  adalah  proses  untuk mengisi  nilai  yang  tidak  ada  atau  tidak  sesuai, mengoreksi  data  yang  tidak  konsisten,  dan mendeteksi  redudansi  data,  yaitu  penumpukan atau duplikasi data.
c. Data Transformation Proses  mengubah  data  untuk  mendapatkan  data yang  lebih  besar  atau  sesuai  dengan  kebutuhan pengguna  dikenal  sebagai  transformasi  data. Dalam  algoritma K-Means  Clustering ,  data  yang dapat diproses adalah data numerik. Berikut Tabel 2. adalah data hasil Transformation.

## Tabel 2. Hasil Data Transformation
Kelurahan Banjir Bannjir Rob Longsor Gempa Bumi Cuaca Ekstrem Kekeringan Letusan Gunung Merapi Tahun Argasunya 0 0 0 1 0 1 0 2023 Kalijaga 2 0 0 1 0 0 0 2023 Harjamukti 1 0 2 1 1 0 0 2023 Kecapi 1 0 0 1 1 0 0 2023 …. … … … … .. … … … Kesenden 1 0 0 0 0 0 0 2019
d. Data Mining
Pada  proses  Data  Mining  pertama  yaitu  proses mengelompokan  data  berdasarkan  jenis  bencana dan  kawasan.  Dalam  proses  data  mining digunakannya  operator  K-Means,  sebelumnya memproses  operator  K-Means  tentukan  terlebih dahulu  K  berapa  yang  ingin  digunakan.  Pada proses  ini  menggunakan  K=7  dan  max  run  10. Gambar 3. berikut menunjukan tahap memasukan operator K-Means.
Gambar 3. Proses data mining
Setelah operator K-Means dijalankan, menghasilkan  7 cluster dari  110  dataset.  Hasil Clustering  K-Means dapat  dilihat  pada  Gambar  4. Berikut.
Gambar 4. Cluster Model
Berdasarkan hasil pengelompokan data bencana alam  menggunakan  perhitungan K-Means dengan Rapidminer, dapat dipaparkan sebagai berikut:
a. Cluster 6,  merupakan cluster dengan  frekuensi bencana  alam  sangat  tinggi. Cluster 6  terdiri  dari 34  anggota  yaitu,  Argasunya-Kesenden  tahun 2023. Argasunya, Harjamukti, Larangan, Lemahwungkuk,  Panjunan,  Jagasatru,  Pulasaren,
Pekalangan,  Karyamulya,  Sunyaragi,  Kesambi, Kebon baru, Kesenden tahun 2022.
b. Cluster  2,  merupakan  cluster  dengan  frekuensi bencana  alam  tinggi  1,  terdiri  dari  10  anggota yaitu,  Sukapura  tahun  2023,  Kalijaga,  Kecapi, Pekalipan,  Pekiringan,  Kejaksan,  Sukapura  tahun 2022, Sukapura tahun 2021 dan Kesepuhan tahun 2020.
c. Cluster  3,  merupakan  cluster  dengan  frekuensi bencana  alam  sedang  2,  terdiri  dari  1  anggota yaitu, Kesepuhan tahun 2022.
d. Cluster  1,  merupakan  cluster  dengan  frekuensi bencana  alam  sedang  1,  yang  terdiri  dari  3 anggota  yaitu,  Drajat  tahun  2022,  Kalijaga  tahun 2020 dan Pegambiran tahun 2020.
e. Cluster  5,  merupakan  cluster  dengan  frekuensi bencana  alam  rendah,  yang  terdiri  dari  2  anggota yaitu,  Argasunya  tahun  20220  dan  Argasunya tahun 2021.
f. Cluster  0,  merupakan  cluster  dengan  frekuensi bencana  alam  Tinggi  2,  yaitu  hanya  terdiri  59 anggota  yaitu,  Kalijaga,  Harjamukti,  Kecapi, Larangan,  Pegambiran,  Kesepuhan,  Panjunan, Jagasatru,  Pulasaren,  Pekalipan,  Pekalangan, Karyamulya, Sunyaragi, Drajat, Kesambi, Pekiringan,  Kejaksan,  Kebon  baru,  Kesenden tahun  2021.  Harjamukti,  Kecapi,  Larangan,
Lemahwungkuk,  Panjunan,  Jagasatru,  Pulasaren,
Pekalipan,  Pekalangan,  Karyamulya,  Sunyaragi, Drajat,  Kesambi,  Pekiringan,  Kejaksan,  Kebon baru, Sukapura, Kesenden tahun 2020. Argasunya-Kesenden tahun 2019.
g. Cluster  4,  merupakan  cluster  dengan  frekuensi bencana  alam  sangat  rendah,  yaitu  terdiri  1 anggota yaitu Lemahwungkuk tahun 2021.
4.2. Hasil Pengujian nilai K ideal dengan nilai DBI
Pada  proses K-Means yang  akan  dilakukan adalah  menentukan  nilai  K  yang  ingin  digunakan terlebih  dahulu.  Untuk  mendapatkan  K  yang  ideal dalam proses K-Means adalah dengan cara memasukan  operator Performance dilihat  dari  nilai Davies  Bouldin  Index (DBI)  yang  paling  kecil  yaitu nilai  yang  mendekati  0.  Proses  menentukan  nilai  K yang ideal dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 5. Proses menentukan nilai K ideal
Setelah itu jalankan proses operator performance,  kemudian  menghasilkan  beberapa  nilai DBI yang dapat dilihat pada Tabel 3. berikut.
Tabel 3. Hasil nilai K ideal Nilai K Max run Davies Bouldin Index 2 10 0.131 3 10 0.132 4 10 0.116 5 10 0.163 6 10 0.101 7 10 0.087 8 10 0.097 9 10 0.110 10 10 0.109
Setelah dilakukan pengujian K= 2-10, nilai yang terkecil  dibandingkan  dengan  nilai  K  yang  lain diperoleh  oleh  K=7  dengan  nilai  DBI  0.087. Kemudian,  nilai  K  7  lah  yang  diambil  untuk  proses K-Means .

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  pengolahan  data  yang  telah dilakukan dapat diambil kesimpulan bahwa: Pengelompokan  data  bencana  alam  menggunakan algoritma  K-Means clustering dengan  bantuan Rapidminer , menghasilkan 7 cluster setelah dilakukan  proses  olah  data. Cluster tersebut diantaranya  yaitu, Cluster 6  dengan  frekuensi  sangat tinggi  untuk  kejadian  bencana  alam,  yang  terbagi menjadi  34  desa/kelurahan. Cluster 5  adalah  cluster dengan  frekuensi  tinggi  1  untuk  kejadian  bencana alam nya, ada 2 desa/kelurahan pada cluster tersebut. Cluster 1,  adalah cluster dengan  kejadian  bencana alam  frekuensi  sedang  1,  memiliki  3  anggota desa/kelurahan. Cluster 3,  adalah  cluster  kejadian bencana alam dengan frekuensi sedang 2, yang hanya terdapat  1  anggota  desa/kelurahan.  Cluster  0,  adalah cluster yang  memiliki  frekuensi  kejadian  bencana alam  sedang  3,  yang  memiiki  59  anggota desa/kelurahan. Cluster 4,  adalah  cluster  frekuensi rendah 2 kejadian bencana alam nya, yaitu memiliki 1 anggota  desa/kelurahan. Cluster 2,  yaitu  cluster dengan  frekuensi  kejadian  bencana  alam  rendah  3 yang  terdiri  dari  10  anggota  desa/kelurahan.  Hasil
Pengujian K yang paling ideal pada proses Algoritma K-Means adalah  K=7,  dengan  nilai Davies  Bouldin Index (DBI) terkecil yaitu 0.087.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Y.  Pratama,  H.  Hendrawan,  E.  Rasywir,  B.  T.
Carenina,  and  D.  R.  Anggraini,  “Penerapan Algoritma K-Means clustering Untuk Mengelompokkan Provinsi Berdasarkan Banyaknya  Desa/Kelurahan  Dengan  Upaya Antisipasi/Mitigasi Bencana Alam,” Building of
Informatics,  Technology  and  Science  (BITS) , vol. 4, no. 3, Dec. 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2549.
[2]  W.  Isworo  Nugroho,  “3  rd  Seminar  Nasional Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi (SENAFTI) 30 Agustus 2023-Jakarta,” 2023.
[3]  W.  Sri  Utami,  N.  Pratiwi,  and  M.  Faisal, “Bulletin  of  Information  Technology  (BIT) Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma  K-Means  Untuk  Clustering  Perokok Usia  Lebih  dari  15  Tahun,”  vol.  4,  no.  4,  pp. 501–507, 2023, doi: 10.47065/bit.v3i1.
[4]  A.  Baldah,  V.  Duarisah,  and  R.  A.  Maulana, “Clustering  Daerah  Rawan  Bencana  Alam  Di Indonesia Berdasarkan Provinsi Dengan Metode K-Means”, [Online].
Available:
https://www.bps.go.ii
[5]  T.  Hardiani,  “Analisis  Clustering  Kasus  Covid 19  di  Indonesia  Menggunakan  Algoritma  K- Means,” Jurnal  Nasional  Pendidikan  Teknik Informatika  (JANAPATI) ,  vol.  11,  no.  2,  pp.
156–165, Aug. 2022, doi:
10.23887/janapati.v11i2.45376.
[6]  G.  Gustientiedina,  M.  H.  Adiya,  and  Y. Desnelita,  “Penerapan  Algoritma  K-Means Untuk  Clustering  Data  Obat-Obatan,” Jurnal Nasional  Teknologi  dan  Sistem  Informasi ,  vol. 5,  no.  1,  pp.  17–24,  Apr.  2019,  doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.
[7]  L.  Perdana  Naibaho,  A.  Perdana  Windarto,  and K.  Kunci,  “Jurnal  JPILKOM  (Jurnal  Penelitian Ilmu Komputer) PENERAPAN DATA
MINING  PADA  TINGKAT  PENGHUNIAN KAMAR  PADA  HOTEL  BERBINTANG BERDASARKAN PROVINSI MENGGUNAKAN  K-MEANS  CLUSTERING Article  Info  Clustering  Data  Mining  Hotel Kamar  K-Means  Keywords:  Clustering  Data Mining Hotels Rooms K-Means,” Online, 2023.
[8]  R.  Ayuna  Sari,  H.  Bayu  Seta,  and  I.  Gede Susrama  Mas  Diyasa,  “Implementasi  K-Means Clustering dengan Menggunakan Data
Transaksi  Penjualan  untuk  Penentuan  Reward pada  Agen  Aqua  dan  Gas  LPG  FF  Tirta,” JURNAL  INFORMATIK  Edisi  ke ,  vol.  18,  p. 2022.
[9]  M.  R.  Nahjan,  N.  Heryana,  and  A.  Voutama, “IMPLEMENTASI  RAPIDMINER  DENGAN METODE  CLUSTERING  K-MEANS  UNTUK

## ANALISA  PENJUALAN  PADA  TOKO  OJ
CELL,” 2023.
[10]  Y.  Yusfrizal,  A.  Meizar,  N.  Nurhayati,  and  H. Kurniawan,  “Pengolahan  Data  Nilai  Siswa Menggunakan  Microsoft  Excel,” Zadama: Jurnal  Pengabdian  Masyarakat ,  vol.  1,  no.  1, pp.
85–91,
Aug.
2022,
doi: 10.56248/zadama.v1i1.25.