## Web Usage Mining Menggunakan Algoritma Clastering K-Mean
Mira Orisa Teknik Informatika S1 (Fakultas Teknologi Industri) ITN Malang (ITN Malang) Malang, Indonesia mir4orisa@gmail.com

## Michael Ardita
Teknik Informatika S1 (fakultas teknologi Industri)
ITN Malang
(ITN Malang) Malang, Indonesia
michael.ardita@lecturer.itn.ac.id
Abstrak—  Big  data  merupakan  sumber  informasi  yang besar. Sebelum menjadi informasi tentu big data tersebut harus di  ektrasi  terlebih  dahulu  untuk  mendapatkan  pengetahuan. Disiplin  ilmu  yang  mempelajari  pengektraksian  big  data menjadi  pengetahuan  disebut  data  mining.  Banyak  teknik pengolahan  data  dalam  data  mining,  salah  satunya  adalah teknik  clustering.  Teknik  clustering  dapat  digunakan  untuk mengektraksi big data menjadi pengetahuan. Pengetahuan yang dihasilkan pada teknik clustering berupa cluster-cluster. Teknik clustering  dapat  mengclusterkan  tingkah  laku  dari  pengguna suatu website. Pada suatu log server web  mengandung banyak sekali data yang dapat diambil pengetahuannya. Ada beberapa tahap  untuk  mendapatkan  pengetahuan.  Tahap  pertama  aka dilakukan  preprocessing  data  yaitu  untuk membersihkan  data dari  atribut-atribut  data  yang  tidak  diperlukan.  Pada  tahap pattern  discovery  dilakukan  pengektraksian  dataset  dengan algoritma  K-means  clustering.  Pada  tahap  pattern  analysis dilakukan analisis cluster-cluster yang dihasilkan oleh algoritma K-means clustering. Hasil yan diperoleh bergantung pada nilai centroid  awal.Pada  skenario  1  menghasilkan  web  7,14,18,19 termasuk  cluster  1.  web  1,3,5,10  termasuk  cluster  2.  Dan  web 2,4,6,8,9,11,12,13,15,16,17,dan 20 termasuk cluster 3. Hasil pada skenario 2 yaitu web 1,3,5,7,10,14,18 dan 19 termasuk cluster 1. Hanya  web  2  yang  temasuk  cluster  2.sedangkan  web 4,6,8,9,11,12,13,15,16,17,dan 20 termasuk cluster 3.
Keywords—komponen;  big  data,  clustering,  algoritma  k- means,

## PENDAHULUAN
Pengolahan data dalam jumlah besar sering dikaji dalam disiplin  ilmu  data  scientist.  Pengolahan  data  yang  tak terstruktur dalam jumlah yang besar tanpa bantuan algoritma tertentu sungguh merupakan pekerjaan yang sangat sulit dan memakan waktu yang lama. Dalam bidang ilmu data scientist, data-data tak terstruktur tersebut dapat diolah dengan bantuan machine learning. machine learning akan membuat data-data dapat  diolah  oleh  komputer  sehingga  manusia  mendapatkan informasi  tertentu.  Informasi  ini  seringkali  digunakan  untuk menentukan arah kebijakan suatu perusahaan.
Usaha untuk mendapatkan informasi dengan pola tertentu dari  sebuah  data  yang  berukuran  besar  disebut  juga data mining . Data  mining atau  pengalian  data  merupakan  bagian proses  dari  ilmu  data  scientist.  Ada  banyak  penggunaan machine  learning untuk  mendapatkan  informasi  dari  data yang diolah tersebut.  Seperti penggunaan machine learning naïve  bayes  untuk  mendapatkan  informasi  mengenai kalsifikasi  kelayakan  dari  data-data  program  raskin[1]. Penggunaan machine  learning algoritma  genetika  untuk mendapatkan  informasi  mengenai  keragaman  populasi[2]. Penggunaan Machine  learning K-means untuk  pengolahan
data mahasiswa untuk pengambilan keputusan tertentu seperti keputusan  penentapan  kebijakan  untuk  uang  kuliah[3]. Pengunaan machine learning K-means juga diterapkan untuk pengelompokkan  data-data  obat-obatan  sebagai  bahan pengambil  keputusan dalam analisis  dan pengendalian  obat- obatan[4]. Kemudian untuk analisis data kerusakan tanaman cabe.  Jadi dengan menggunakan machine  learning K-means dapat menggali informasi untuk menentukan pengelompokan penyebab  kerusakan  pada  tanaman  tersebut[5].  Pengunaan machine learning K-means juga diterapkan untuk menentukan strategi  penjualan  variasi  mobil[6].Penggunaan machine learning K-means untuk  menggali  informasi  mengenai pengelompokkan penumpang bandara[7]. Penggunaan machine  learning fuzzy  C-means Cluster ing  untuk pengelompokan  kejadian  gempa  bumi[8].Penggunaan K- means  Cluster ing  untuk  menganalisis  bisnis  di  perusahaan asuransi[9].
Berdasarkan  penelitian  pada  5  tahun  terakhir  bahwa machine learning K-means sudah terbukti mampu memberikan  pengetahuan  tertentu  berdasarkan  kasus  yang diteliti oleh masing-masing peneliti. Oleh sebab itu maka pada penelitian ini akan dikembangkan machine learning K-means pada  pengolahan  data log  server  web untuk  menggali pengetahuan tentang cluster - cluster pengguna web .

## DATA MINING
Data  mining merupakan  disiplin  ilmu  yang  mempelajari cara  menganalisis  data  dalam  ukuran  yang  besar  yang tersimpan  di  sebuah  database(knowledge  discovery  in database). Atau disebut penambangan pengetahuan dari data, ekstraksi pengetahuan, analisis data / pola, data arkeologi, dan pengerukan  data.  Ada  beberapa  langkah  dalam  proses penemuan  pengetahuan  yang  ditunjukkan  seperti  Gambar 1.Dalam proses penemuan pengetahuan lagkah demi langkah yang harus dijalankan yaitu[10]:
1. Pembersihan data (data cleaning )
2. Intergrasi data
3. Menyeleksi data
4. Tramsformasi data
5. Data  mining atau  proses  mengektraksi big data dengan algoritma tertentu
6. Evalusi pola
7. Presentasi pengetahuan
Sumber data pada data mining dapat berupa database, data gudang, Web , repositori informasi lainnya[10].
Fig. 1. Tahapan  proses  Penambangan  pengetahuan  dalam  data mining(morgan …page 7)

## WEB USAGE MINING
Web usage  mining  merupakan  teknik  untuk  menemukan pola  aktifitas  dari  log  pengguna web .  Adapun  tujuan  untuk menangkap  dan  memodelkan  pola  perilaku  dan  profil pengguna yang berinteraksi dengan situs web . Dalam proses web usage mining terdapat beberapa tahap seperti:[11]
1. Pengumpulan data dan pra-pemprosesan data
2. Penemuan pola ( Pattern discovery )
3. Analisis pola ( Pattern analysis )
Fig. 2. Tahapan  proses  pada  web  usage  mining  (bing  liu.2011.web  data mining.second edition.springer.page 528)[11]

## ALGORITMA CLASTERING K-MEANS
Cluster ing adalah teknik mengelompokkan atau membagi datake dalam cluster - cluster dimana objek dalam suatu cluster memiliki  kemiripan  yang  tinggi.  Tetapi  memiliki  perbedaan yang tinggi pula dengan objek pada cluster lainnya. Data yang dikelompokkan  adalah  data-data  yang  memiliki  atribut numerik. Ada data yang memiliki label dan ada juga data yang tidak  memiliki  label.  Pada cluster ing  akan  dicari  terlebih dahulu  adalah centroid awal  atau  titip  pusat  dari  kelompok data. Ada beberapa kelompok metode cluster ing menurut para ahli yaitu[10]:
1. Metode berbasis partisi ( partitioning methods )
2. Metode berbasis hirarki ( hierarchical methods )
3. Metode berbasis kepadatan ( density-based methods )
4. Metode berbasis kisi ( grid-based meth ods)
Algoritma K-means adalah  algoritma  yang  termasuk kedalam  metode  partisi  ( partitioning  methods ).  Metode  ini mempartisi  data ke dalam kelompok-kelompok  atau kluster. Metode  ini  bekerja  dengan  menentukan  nilai centroid tiap kelompok/ cluster . Centroid adalah  titik  pusat  kluster. Algoritma K-means meminimalkan  sum  of  squared  error (SSE) antar objek-objek data dengan sejumlah k centroid . Ada beberapa  langkah  kerja  dari  algoritma K-means yaitu diperlihatkan oleh Fiq 1 berikut[10].
Fig. 3. Gambar ilustrasi pseudo code algoritma K-means clustering(morgan )
Berdasarkan fiq 3 diatas bahwa algoritma K-means akan memilih secara acak untuk centroid awal(k). kemudian algoritma  ini  akan  melihat  objek  yang  bukan  termasuk centroid awal  akan  dimasukkan  kedalam  kluster  terdekat. Penentuan  kluster  terdekatnya  berdasarkan  ukuran  jarak tertentu.  Setelah  itu centroid akan  diperbaharui  berdasarkan nilai rata-rata objek-objek yang ada di masing-masing kluster. Dua langkah  tersebut  yaitu  langkah mengelompokkan objek kedalam kluster berdasarkan kedekatan ukuran jaraknya dan memperbaharui  nilai centroid akan  selalu  diulang  hingga semua centroid yang  dihasilkan  tidak  berubah  lagi  atau bernilai tetap atau bernilai sama dengan centroid sebelumnya. Algoritma K-means akan  menghasilkan  sebuah output berdasarkan  nilai centroid awalnya,dimana  kita  ketahui bahwa nilai centroid awal dipilih secara acak. Oleh sebab itu perlu  melakukan  beberapa  percobaan  pengambilan  nilai centroid awalnya untuk mendapatkan hasil terbaik.[10]

## EUCLIDEAN DISTANCE
Euclidean  distance merupakan  salah  satu  formula  yang biasa  digunakan  untuk  menghitung  jarak    antara  dua  objek yang  memiliki  atribut  numerik  selain  formula manhattan distance,  minkowski  distance,  dan  supremum  distance. Formula Euclidean distance [9]:
𝑑(i, j) = √(𝑥 𝑖1 − 𝑥 𝑗1 ) 2 + (𝑥 𝑖2 − 𝑥 𝑗2 ) 2 + ⋯ . . +(𝑥 𝑖𝑝 − 𝑥 𝑗𝑝 ) 2 (1)
Dimana  i  dan  j  merupakan  objek  data  memiliki  p  atribut bernilai numerik
i= ( (𝑥 𝑖1 , 𝑥 𝑖2 , … . . 𝑥 𝑖𝑝 ) 2 ) j= ( (𝑥 𝑗1 , 𝑥 𝑗2 , … . . 𝑥 𝑗𝑝 ) 2 )

## METODE PENELITIAN
A. Pra-pemprosesan
Tahap  pra-pemprosesan  adalah  tahap  melakukan pembersihan  data,intergrasi  data,  menyeleksi  data  dan melkukan  transformasi  data  sehingga  hanya  data  yang diperlukan  dan  relevan  saja  yang  diolah.  Data  dari  Table  I
akan  di  ekstraksi  sehingga  didapatkanlah  beberapa  atribut seperti berikut.

## TABLE I.
DATASET

## (peneliti.2021)
B. Pattern Discovery.
Untuk  mengelompokkan  data-data  berdasarkan waktu akses dan kategori akses maka digunakan algoritma K- mean.
Fig. 4. Flowchar kerja algoritma K-means (peneliti,2021)
Alur  kerja  dari  algoritma K-means adalah  menentukan terlebih  dahulu  jumlah  k  buah  titik centroid .  Penentuan  ini dilakukan secara acak. Algoritma K-means mengelompokkan data-data ke dalam  sejumlah k  buah  yang  sudah ditentukan sebelumnya  berdasarkan  nilai  jarak  terdekat  dari  dua  buah titik centroid . Algoritma K-means akan mengulang langkah tersebut  hingga  titik centroid tidak  lagi  mengalami perubahan.

## C. Pattern Analisis
Setelah  pola  ditemukan  maka  akan  dilakukan analisis  terhadap  pola  tersebut  untuk  menentukan  pola-pola yang tidak relevan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang diolah menggunakan Algoritma K-means menghasilkan  pengetahuan  berupa cluster - cluster yaitu cluster cluster pengakses  gambar/image, cluster pengakses teks, dan cluster pengakses audio/video. Hasil dari algoritma K-means bergantung pada nilai centroid awal.

## A. Hasil pengujian skenario 1
Nilai centroid awal  pada  skenaro  1  untuk  ke  tiga cluster ditunjukkan oleh Tabel 2. Nilai centroid pada cluster 1  akses  gambar  sebesar  275, sedangkan  nilai centroid pada cluster 2 sebesar 75, dan nilai centroid pada cluster 3 sebesar 50.  Nilai centroid pada  cluster  1  akses  teks  sebesar  179, sedangkan nilai centroid pada cluster 2 sebesar 169, dan nilai centroid pada  cluster  3  sebesar  102.  Nilai centroid pada cluster  1  akses  video  sebesar  46,  sedangkan  nilai centroid pada cluster 2 sebesar 104, dan nilai centroid pada cluster 3 sebesar 100.
TABLE II. T ABEL C ENTROID AWAL SKENARIO 1

## (peneliti.2021)
TABLE III. T ABEL CENTROID PADA ITERASI 1 SKENARIO 1

## (peneliti.2021)
Hanya  diperlukan  satu  kali  iterasi  karena  pembagian cluster awal dengan pembagian cluster pada iterasi 1 sudah sama tidak  ada perubahan.Dan Nilai centroid pada iterasi 1 ditunjukkan oleh Tabel 3. Nilai centroid pada cluster 1 akses gambar sebesar 242, sedangkan nilai centroid pada cluster 2 sebesar 77,75, dan nilai centroid pada cluster 3 sebesar 38,25. Nilai centroid pada  cluster  1  akses  teks  sebesar  175, sedangkan nilai centroid pada cluster 2 sebesar 129,75, dan nilai centroid pada cluster 3 sebesar 67,5. Nilai centroid pada cluster 1 akses video sebesar 92,666, sedangkan nilai centroid pada cluster 2 sebesar 69,416, dan nilai centroid pada cluster 3  sebesar  44,166.  Hasil  implementasi  algoritma K-means cluster ing  ditunjukkan  pada  Fig  5.  Pengetahuan  yang dihasilkan oleh aplikasi berbasis android tersebut yaitu web 7,14,18,19  termasuk  ke  dalam cluster Gambar.  Sedangkan web 1,3,5,10 termasuk ke dalam cluster Teks.Dan selebihnya termasuk kedalam cluster video yaitu 2,4,6,8,9,11,12,13,15,16,17,dan 20. akses gambar akses text akses audio/video 156 150 44 46 104 100 179 169 102 75 50 50 190 100 75 125 80 50 301 105 50 99 70 30 107 71 56 175 100 49 90 80 19 75 75 51 100 65 37 189 56 22 80 50 37 87 60 40 125 48 36 203 75 31 275 75 50 103 80 24 atribut c1 c2 c3 akses gambar 275 75 50 akses teks 179 169 102 akses video 46 104 100
atribut c1 c2 c3 akses gambar 242 77,75 38,25 akses teks 175 129,75 67,5 akses video 92,66666667 69,41666667 44,16666667
Ada Perubahan cluster?
Fig. 5. Hasil implementasi algoritma K-means pada OS android TABLE IV. T ABEL P ENGETAHUAN
Hasil  perhitungan  ditunjukkan  pada  Tabel  4.  Pada tabel tersebut ditunjukkan nilai D1 merupakan jarak website dengan nilai centroid 1. D2 merupakan jarak website dengan nilai centroid 2.  D3  adalah  jarak website dengan  nilai centroid 3.  Algoritma K-means mengelempokkan web berdasarkan  jarak  terdekat  dengan  titik centroid . Website 1 termasuk  ke  dalam cluster 2  yaitu cluster teks  berdasarkan nilai  minimumnya  adalah  di  D2  sebesar  36,3777  seperti terlihat  pada  Tabel  4.Begitu  juga website 2  termasuk  ke dalam cluster 3 berdasarkan nilai minimumnya berada di D3 sebesar 80,567. Website 3 termasuk ke dalam cluster 2 juga sama  seperti website 1  karena website 3  memiliki  nilai minimum  yang  berada  di  D2  sebesar  52,410. Website 4 termasuk  ke  dalam cluster 3  yaitu cluster video  karena memiliki  nilai  minimum  di  D3  sebesar  26,891. Website 5 termasuk  ke  dalam cluster 2  yaitu cluster teks  karena memiliki  nilai  minimum  di  D2  sebesar  34,151. Website 6 termasuk  ke  dalam cluster 3  yaitu cluster video  karena memiliki  nilai  minimum  di  D3  sebesar  34,517. Website 7 termasuk  ke  dalam cluster 1  yaitu cluster gambar  karena
memiliki  nilai  minimum  di  D1  sebesar  66,042. Website 8 termasuk  ke  dalam cluster 3  yaitu cluster video  karena memiliki  nilai  minimum  di  D3  sebesar  15,528. Website 9 termasuk ke dalam cluster 3 juga yaitu cluster video karena memiliki  nilai  minimum  di  D3  sebesar  18,654. Website 10 termasuk  ke  dalam cluster 2  yaitu cluster teks  karena memiliki  nilai  minimum  di  D2  sebesar  35,033. Website 11 termasuk  ke  dalam cluster 3  yaitu cluster video  karena memiliki  nilai  minimum  di  D3  sebesar  27,431. Website 12 termasuk ke dalam cluster 3 juga yaitu cluster video karena memiliki  nilai  minimum  di  D3  sebesar  19,747. Website 13 termasuk  ke  dalam cluster 3  yaitu cluster video  karena memiliki  nilai  minimum  di  D3  sebesar  11,164. Website 14 termasuk  ke  dalam cluster 1  yaitu cluster gambar  karena memiliki  nilai  minimum  di  D1  sebesar  54,549. Website 15 termasuk  ke  dalam cluster 3  yaitu cluster video  karena memiliki  nilai  minimum  di  D3  sebesar  24,265. Website 16 termasuk ke dalam cluster 3 juga yaitu cluster video karena memiliki  nilai  minimum  di  D3  sebesar  11,753. Website 17 termasuk  ke  dalam cluster 3  yaitu cluster video  karena memiliki  nilai  minimum  di  D3  sebesar  39,633. Website 18 termasuk  ke  dalam cluster 1  yaitu cluster gambar  karena memiliki  nilai  minimum  di  D1  sebesar  39,763. Website 19 termasuk ke dalam cluster 1 juga yaitu cluster gambar karena memiliki  nilai  minimum  di  D1  sebesar  35,137. Website 20 termasuk  ke  dalam cluster 3  yaitu cluster video  karena memiliki nilai minimum di D3 sebesar 25,009.

## B. Hasil pengujian skenario 1
Pada skenario 2 ini mengambil nilai centroid yang berbeda  dengan  skenario  1  seperti  yang  ditunjukkan  pada Tabel 5.
TABLE V. T ABEL CENTROID AWAL SKENARIO 2
Nilai centroid pada cluster 1 akses gambar sebesar 175, sedangkan nilai centroid pada cluster 2 sebesar 100, dan nilai centroid pada cluster 3 sebesar 49. Nilai centroid pada cluster  1  akses  teks  sebesar  156,  sedangkan  nilai centroid pada cluster 2 sebesar 150, dan nilai centroid pada cluster 3 sebesar 44. Nilai centroid pada cluster 1 akses video sebesar 179, sedangkan nilai centroid pada cluster 2 sebesar 169, dan nilai centroid pada  cluster  3  sebesar  102.  Pada  skenario  2 membutuhkan 11 kali iterasi sehingga menghasilkan cluster- cluster seperti yang ditunjukkan pada Tabel 6.
nama website Gambar Teks Video
D1 D2 D3 MIN CLUSTER website 1 156 150 44 112,4683289 36,37736247 102,4929876 36,37736247 C2 website 2 46 104 100 207,1669013 135,5002306 80,56764756 80,56764756 C3 website 3 179 169 102 127,9047497 52,41004198 143,9269925 52,41004198 C2 website 4 75 50 50 169,6971567 129,0980732 26,89137098 26,89137098 C3 website 5 190 100 75 67,45090807 34,15131769 106,5824212 34,15131769 C2 website 6 125 80 50 117,6100548 72,67263928 34,51780941 34,51780941 C3 website 7 301 105 50 66,04259989 129,5948012 211,4307905 66,04259989 C1 website 8 99 70 30 143,44729 103,693358 15,52887096 15,52887096 C3 website 9 107 71 56 136,3291055 90,59697843 18,65419971 18,65419971 C3 website 10 175 100 49 71,41165871 35,03302014 87,96294201 35,03302014 C2 website 11 90 80 19 153,2306268 109,7830246 27,43135372 27,43135372 C3 website 12 75 75 51 167,5085819 115,1946722 19,74789018 19,74789018 C3 website 13 100 65 37 142,5767337 103,6716572 11,16448984 11,16448984 C3 website 14 189 56 22 59,54934928 87,77990943 99,75710083 59,54934928 C1 website 15 80 50 37 164,3643057 127,7314076 24,26545899 24,26545899 C3 website 16 87 60 40 156,0228349 115,6084448 11,75354556 11,75354556 C3 website 17 125 48 36 120,7440475 100,872754 39,63347701 39,63347701 C3 website 18 203 75 31 39,76336253 71,51092574 111,2563669 39,76336253 C1 website 19 275 75 50 35,13723097 115,342154 182,512043 35,13723097 C1 website 20 103 80 24 139,7466458 97,73081653 25,0095815 25,0095815 C3
atribut c1 c2 c3 akses gambar 175 100 49 akses teks 156 150 44 akses video 179 169 102
TABLE VI. T ABEL P ENGETAHUAN
Hasil perhitungan ditunjukkan pada Tabel 6. Website 1  termasuk  ke  dalam cluster 1  yaitu cluster gambar berdasarkan  nilai  minimumnya  adalah  di  D1  sebesar 70,527. Website 2  termasuk  ke  dalam cluster 2  berdasarkan nilai  minimumnya  berada  di  D2  sebesar  0. Website 3 termasuk  ke  dalam cluster 1  juga  sama  seperti website 1 karena website 3 memiliki nilai minimum yang berada di D1 sebesar 86,839. Website 4 termasuk ke dalam cluster 3 yaitu cluster video karena memiliki nilai minimum di D3 sebesar 29.390. Website 5 termasuk ke dalam cluster 1 yaitu cluster gambar  karena  memiliki  nilai  minimum  di  D1  sebesar 29.083. Website 6 termasuk ke dalam cluster 3 yaitu cluster video karena memiliki nilai minimum di D3 sebesar 33,114. Website 7 termasuk ke dalam cluster 1 yaitu cluster gambar karena  memiliki  nilai  minimum  di  D1  sebesar  92,553. Website 8  termasuk  ke  dalam cluster 3  yaitu cluster video karena  memiliki  nilai  minimum  di  D3  sebesar  10,045. Website 9  termasuk  ke  dalam cluster 3  juga  yaitu cluster video karena memiliki nilai minimum di D3 sebesar 20,250. Website 10 termasuk ke dalam cluster 1yaitu cluster gambar karena  memiliki  nilai  minimum  di  D1  sebesar  33,931. Website 11 termasuk ke dalam cluster 3 yaitu cluster video karena  memiliki  nilai  minimum  di  D3  sebesar  25,294. Website 12  termasuk  ke  dalam cluster 3  juga  yaitu cluster video karena memiliki nilai minimum di D3 sebesar 26,419. Website 13 termasuk ke dalam cluster 3 yaitu cluster video karena memiliki nilai minimum di D3 sebesar 3,942. Website 14 termasuk ke dalam cluster 1 yaitu cluster gambar karena memiliki  nilai  minimum  di  D1  sebesar  60,113. Website 15 termasuk  ke  dalam cluster 3  yaitu cluster video  karena memiliki  nilai  minimum  di  D3  sebesar  23,560. Website 16 termasuk ke dalam cluster 3 juga yaitu cluster video karena memiliki  nilai  minimum  di  D3  sebesar  11,762. Website 17 termasuk  ke  dalam cluster 3  yaitu cluster video  karena memiliki  nilai  minimum  di  D3  sebesar  33,653. Website 18 termasuk  ke  dalam cluster 1  yaitu cluster gambar  karena memiliki  nilai  minimum  di  D1  sebesar  36,542. Website 19 termasuk ke dalam cluster 1 juga yaitu cluster gambar karena memiliki  nilai  minimum  di  D1  sebesar  72,505. Website 20 termasuk  ke  dalam cluster 3  yaitu cluster video  karena memiliki nilai minimum di D3 sebesar 21,290.

## SIMPULAN
Dapat disimpulkan bahwa big data yang ada dalam log server web mengandung  banyak  informasi  yang  menghasilkan pengetahuan  tentang cluster pengakses  gambar/image, cluster pengakses  teks,  dan cluster pengakses  audio/video. Pada  pengujian skenario 1  menghasilkan  dimana  para pengguna web lebih  senang  mengakses  gambar  di web 7,14,18,19. Sedangkan pada web 1,3,5,10 para pengguna web lebih  menyukai  mengakses  teks.  Sedangkan  pada web 2,4,6,8,9,11,12,13,15,16,17,dan 20 para pengguna lebih suka menonton video-video. Hasil pengujian pada skenario 2 yaitu para pengguna web lebih senang mengakses gambar di web 1,3,5,7,10,14,18  dan  19.  Sedangkan  pada web 2  para pengguna web lebih  menyukai  mengakses  teks.  Sedangkan pada web 4,6,8,9,11,12,13,15,16,17,dan  20  para  pengguna lebih suka menonton video-video.

## PENGHARGAAN
Ucapan  terima  kasih  kepada  lembaga  LPPM  Institut teknologi  nasional  Malang  yang  telah  memberikan  sponsor atau support terhadap berlangsungnya penelitian ini.

## REFERENSI
[1] fadlan, C., S.Ningsih, & A.P.Windarto.2018.Penerapan Metode Naive Bayes  Dalam  Klasifikasi  kelayakan  Keluarga  Penerima  Beras Rastra.JUTIM.Vol.3 No.1.
[2] Bedboudi  A.,C.Bouras,  &  M.T.Kimour.2017.Indonesian  Journal  of Electrical  Engineering  and  Informatics.Vol.5.No.3.ISSN:2089-3272, DOI: 10.1159/ijeei.v5i3.299
[3] Ramdani,  A.L,  &  H.B.Firmansyah.2018. Cluster ing  Application  for UKT  Determination  using  Pillar K-means  cluster ing  Algorithm  and Flask Web Framework.Indonesian  Journal  of  Electrical  Engineering and Informatics.Vol.1.No.2.p-ISSN:2614-3372.e-ISSN:2614-6150
[4] Gustientiedina., M.H.Adiya, & Y.Desnelita.2019.Penerapan Algoritma K-means untuk Cluster ing  data  Obat-Obatan  Pada  RSUD
Pekanbaru.Jurnal nasional Teknologi dan Sistem
Informasi.Vol.5.No.1p-ISSN : 2460-3465.e-ISSN : 2476-8812
[5] Darmansah,  &  N.W.Wardani.2020.Analisa  Penyebab  Kerusakan Tanaman  Cabai  menggunakan  Metode  K-means.Jurnal  Teknik Informatika  dan  Sistem  Informasi.Vol.7.No.2.ISSN:2407-4322.e- ISSN:2503-2933
[6] Annur,H.2019.Penerapan Data mining menentukan Strategi Penjualan Variasi  Mobil  menggunakan  Metode K-means  Cluster ing.Jurnal Informatika UPGRIS.Vol.5.No.1.p/e ISSN: 2460-4801/2447-6645
[7] Handoko,K, & L.S.Lesmana.2018.Pengelompokkan Data mining Pada Jumlah Penumpang Di Bandara Hang Nadim.CBIS Journal.Vol.6.No.2.p-ISSN: 2337-8794.e-ISSN: 2621-5292 [8] Arista,R.R.,R.A.Asmara, &D.Puspitasari.2017.Pengelompokan Kejadian  Gempa  Bumi  menggunakan  Fuzzy  C-Means Cluster ing. Jurnal teknologi Informasi dan Terapan.Vol.4No.2.ISSN: 235-838X
[9] Novianto,R.,  &  L.Geoirmanto.  2019.Penerapan data  mining Menggunakan  Algoritma K-means  Cluster ing  Untuk  Menganalisa Bisnis  Perusahaan  Asuransi.  Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem Informasi.Vo.6.No.1.ISSN: 2407-4322.e-ISSN: 2503-2933
[10] Han.J, M.Kamber,& J.Pei.2012. Data mining Concepts and Techniques.Third edition.ISBN 978-0-12-381479-1
[11] Liu.B. Web data  mining ,  Exploring  Hyperlinks,Contents  and  Usage data”, 2 nd edition, Springer New York, ISBN:9783642194597,2011
nama website akses gambar akses text akses audio/video D1 D2 D3 MIN CLUSTER website 1 156 150 44 70,52714 131,727 102,5967 70,52714 C1 website 2 46 104 100 169,1954 0 87,89198 0 C2 website 3 179 169 102 86,83938 148,0473 145,7716 86,83938 C1 website 4 75 50 50 143,943 79,1012 29,39078 29,39078 C3 website 5 190 100 75 29,08312 146,2088 105,3229 29,08312 C1 website 6 125 80 50 86,85953 96,52461 33,11413 33,11413 C3 website 7 301 105 50 92,55311 259,8577 208,019 92,55311 C1 website 8 99 70 30 116,8442 94,15413 10,04535 10,04535 C3 website 9 107 71 56 106,6985 82,13404 20,2507 20,2507 C3 website 10 175 100 49 33,93123 138,7732 85,63825 33,93123 C1 website 11 90 80 19 125,5143 95,2523 25,29463 25,29463 C3 website 12 75 75 51 136,5735 63,89836 26,41969 26,41969 C3 website 13 100 65 37 116,3006 91,68424 3,942772 3,942772 C3 website 14 189 56 22 60,11304 169,8146 94,22507 60,11304 C1 website 15 80 50 37 140,1903 89,67162 23,56037 23,56037 C3 website 16 87 60 40 129,777 84,95293 11,76281 11,76281 C3 website 17 125 48 36 101,809 116,0733 33,65331 33,65331 C3 website 18 203 75 31 36,54214 173,9281 106,7563 36,54214 C1 website 19 275 75 50 72,50571 236,1821 178,638 72,50571 C1 website 20 103 80 24 111,9289 97,98469 21,2902 21,2902 C3