## K-MEANS CLUSTERING DALAM PENGELOMPOKAN RELEVANSI PEKERJAAN S1 INFORMATIKA (STUDI KASUS JURUSAN TEKNIK INFORMATKA UMM MALANG)
Dikky Cahyo Hariyanto *1 , Sri Harini 2 , Totok Chamidy 3
1. Magister Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang
2. Magister Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang
3. Magister Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang
Article Info
ABSTRAK Kata Kunci: K-Means; Clustering; Data min- ing; Relevansi
Keywords: K-Means; Clustering; Data Min- ing; Relevance
Article history: Received 3 March 2024 Revised 17 March 2024 Accepted 31 March 2024 Available online 1 June 2024
DOI : https://doi.org/10.29100/jipi.v9i2.5507
* Corresponding author. Dikky Cahyo Hariyanto E-mail address: dikky037@gmail.com
Perguruan tinggi merupakan salah satu tingkatan dalam menuntut ilmu diharapkan untuk menciptakan lulusan yang mampu dan berkompeten sesuai dengan bidang ilmu yang diambil. Banyaknya jumlah lulusan dari perguruan tinggi dengan jumlah lapangan pekerjaan yang aa menyebabkan banyaknya lulusan bekerja tidak sesuai dengan jurunnya, sehingga perlu adanya evaluasi akan tingkat keberhasilan capaian pembelajaran lulusan yang ada di perguruan tinggi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisa data relevansi pekerjaan para lulusan S1 Teknik Informatika dengan apa yang mereka pelajari sesuai dengan capaian pembelajaran yang ada di program studi Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang menggunakan K-Means clustering. Menggunakan data hasil kuisioner pengukuran capaian pembelajaran para lulusan dan pengukuran kesesuaian perkerjaan sebanyak 137 responden yang telah diuji validitas, reabilitas dan multikolinieritas, hasil penelitian ini menunjukkan  dta dibentuk menjadi tiga cluster dengan analisa bahwa 29.92% lulusan Teknik Informatika UMM mampu memenuhi capaian pembelajaran lulusan dan mendapatkan pekerjaan yang relevan denga apa yang mereka pelajari, 49.63% lulusan lainnya juga mendapat pekerjaan yang relevan dengan jurusannya walaupun kurang menguasai keterampilan khusus yang diukur pada capaian pembelajara lulusan, dan 20.45% lulusan lainnya mendapatkan pekerjaan yang kurang relevan dengan bidang teknik Informatika.

## ABSTRACT
Higher education is one of the levels of studying that is expected to pro- duce graduates who are capable and competent in accordance with the field of knowledge taken. The large number of graduates from tertiary institutions with a large number of job opportunities causes many grad- uates to work in ways that do not match their majors, so there is a need for an evaluation of the level of success of graduates' learning achieve- ments in tertiary institutions. The aim of this research is to analyze data on the relevance of the work of undergraduate graduates in Informatics Engineering to what they have learned in accordance with the learning outcomes in the Informatics Engineering study program at the University of Muhammadiyah Malang using K-Means clustering. Using data from questionnaires measuring graduate learning outcomes and measuring job suitability for 137 respondents who had been tested for validity, reli- ability and multicollinearity, the results of this research showed that the data was formed into three clusters  with the analysis that 29.92% of UMM Informatics Engineering graduates were able to meet graduate learning outcomes and obtain jobs that are relevant to what they studied, 49.63% of other graduates also got jobs that were relevant to their major even though they lacked mastery of specific skills as measured by gradu- ate learning outcomes, and 20.45% of other graduates got jobs that were less relevant to the field of Informatics engineering.

## I. P ENDAHULUAN
ERGURUAN  tinggi  merupakah salah satu tingkatan dalam menuntut ilmu yang selalu diharapkan masyarakat dapat menciptakan lulusan yang mampu serta kompeten dengan bidang ilmunya. Tingginya minat untuk menuntut ilmu ke perguruan tinggi membuat banyak sekali berdirinya istitusi perguruan tinggi. Data yang dihimpun dari Badan Pusat Statistik (BPS) pada tahun 2021 menunjukkan ada 3115 Universitas yang ada di Indonesia.
Banyaknya jumlah universitas ini berdampak pada banyaknya lulusan yang dihasilkan. Dari fenomena yang ada terdaoat banyak sekali lulusan perguruan tinggi yang mendapatkan pekerjaan yang tidak sesuai dengan apa yang mereka pelajari selama kuliah. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan analisa data relevansi pekerjaan para lulusan S1 Teknik Informatika dengan apa yang mereka pelajari sesuai dengan capaian pembelajaran yang ada di program studi Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang menggunakan K-Means. Algoritma K-means merupakan metode yang banyak digunakan di bidang analisis klaster dan penambangan data karena kesederhanaan dan efisiensi komputasinya. Selain itu algorima ini relatif dapat digunakan unuk data yang berskala besar sehingga sangat mudah diterapkan pada berbagai studi kasus di kehidupan nyata. disisi lain algoritma ini juga secara umum sering diterapkan ke cluster dengan berbagai bentuk dan ukuran yang berbeda seperti cluster dengan model elips. Algoritma ini bertujuan untuk mempartisi kumpulan data tertentu menjadi sejumlah cluster yang telah ditentukan, dengan setiap titik data ditugaskan ke cluster dengan mean terdekat. Proses ini membantu mengidentifikasi pengelompokan dalam data sangat bermanfaat untuk pengenalan pola dan interpretasi data [1].
Algoritma ini memiliki beberapa langkah dalam implementasinya dimana :
1. langkah pertama adalah menentukan nilai K ( cluster) yang ingin dibuat.
2. Menentukan pusat centroid secara acak.
3. Menghitung jarak antar centroid menggunakan persamaan Euclidean distance dimana metode ini menjadi metode yang paling efekti dalam perhitungan jarak cluster [2].
[( 𝑥𝑥 , 𝑦𝑦 ), ( 𝑎𝑎 , 𝑏𝑏 )] = � ( 𝑥𝑥 − 𝑎𝑎 ) 2 + ( 𝑦𝑦 − 𝑏𝑏 ) 2 … … … … … … … ..  (1)
4. Menggabungkan data berdasarkan jarak terpendek dengan centroid
5. Menentukan centroid baru berdasarkan keanggotaan cluster
6. Mengulang langkah ke-3 sampai ke-5 hingga keanggotaan setiap cluster tidak ada perubahan.
Algoritma K-means telah banyak dibahas dalam literatur, dan memiliki beberapa kelemahan. Salah satu kelemahan utama adalah sensitivitasnya terhadap pemilihan awal pusat cluster, yang dapat berdampak signifikan terhadap hasil akhir pengelompokan [3]. Ketergantungan pada nilai awal sering kali menyebabkan kualitas hasil pengelompokan yang buruk, terutama ketika centroid awal tidak dipilih dengan tepat.
K-means dikenal luas pada bidang data mining dandiakui sebagai salah satu dari 10 algoritma data mining teratas [4]. Algoritma ini digunakan untuk mengelompokkan dan mengelompokkan data di berbagai domain, seperti analisis data perkotaan  [5], evaluasi risiko utang pemerintah  [6], penilaian prestasi siswa  [7], keuangan penambangan strategi pasar  [8], pengelompokan profil kesehatan  [9], analisis tingkat kejahatan  [10]  serta pengelompokkan kategori rumah sakit berdasarkan asilitas dan ketersediaan dokter [11]. Algoritma ini dikenal dengan proses yang tidak memerlukan pengawasan dan kemampuannya mengelompokkan data menggunakan sistem partisi [9]. Disisi lain. algoritma ini juga telah diterapkan dalam model pemantauan, seperti pemantauan getaran turbin angin berdasarkan data SCADA ( Supervisory Control and Data Acquisition ) [12]. Algoritma K-means telah dibandingkan dengan metode lain, seperti dalam studi algoritma pengelompokan lalu lintas, yang mana algoritma ini dijadikan sebagai tolak ukur perbandingan  [5]. Selain itu, algoritma ini telah digunakan untuk klasifikasi ucapan dan ekstraksi fitur audio, yang menunjukkan keserbagunaannya dalam berbagai tugas analisis data [13]. Algoritma tersebut juga telah digunakan untuk analisis kinerja di lembaga pendidikan, dimana data yang dikumpulkan dari universitas swasta dikelompokkan menggunakan metode K-means  [14]. Aplikasi ini menyoroti kemampuan adaptasi dan efektivitas algoritma di berbagai bidang penelitian. K-means telah banyak digunakan dalam berbagai aplikasi dalam data mining, menunjukkan signifikansi dan fleksibilitasnya dalam mengelompokkan dan menganalisis data di berbagai domain. Kemudahan dalam penerapan dan tingkat efektivitasnya inilah yang menjadikan penulis memilih untuk menggunakan K-Means dalam melakukan pengelompokan data dan melakukan analisis data relevansi pekerjaan lulusan perguruan tinggi khususnya program studi teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang sebagai bahan evaluasi pihak terkait untuk keberlanjutan akademik dengan mengukur ketercapain para lulusan akan melalulu unsur variavel IPK, Unsur  capaian pembelajaran lulusan (CPL)  yang terdiri dari unsur Sikap (rx1), Keterampilan Umum (rx2),
P
Pengetahuan (rx3), Keterampilan  Khusus (rx4), dan unsur kesesuaian pekerjaan yang didapat (ry).

## II. M ETODE PENELITIAN
Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitan ini melalui kuisioner pengukuran capaian pembelajaran para lulusan dan pengukuran kesesuaian perkerjaan yang mereka dapatkan.Instrumen pertanyaan kuisioner mengdopsi dari kusioner yang dibuat oleh [15]. Kuisioner disebarkan kepada para lulusan Program S1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang (UMM) dari tahun 2018 sampai tahun 2021 dengan total lulusan sebesar 836 lulusan. Data hasil pengisian kuisioner sebanyak 137 responden dengan 32 item pertanyaan yang mewakili unsur sikap, pengetahuan, keterampilan umum, dan keterampilan khusus ini diolah menggunakan proses Knowledges Discovery in Database serta dilakukan uji validitas, reliabiltas dan multikolinierias sebelum masuk ke komputasi dan diterapkan algoritma K-Means serta dilakukan perbaikan untuk dianalisa hasil pengelompokan datanya. Karakteristk responden pengisi kuisioner dapat dilihat pada Tabel 1.

## T ABEL I
K ARAKTERSTIK D ATA R ESPONDEN Karakteristik Jenis Kelamin Frekuensi Persentase Laki-laki 103 75.18% Perempuan 34 24.82% Total 137 100% Masa Tunggu Kerja <1 Bulan 42 30.65% <3 Bulan 26 18.97% <6 Bulan 24 17.51% <12 Bulan 22 16.05% >12 Bulan 23 16.82% Total 137 100%
A. Uji Validitas dan Reliabilitas Data dilakukan pengujian validitas dan reliabilitas untuk melihat kualitas data dan apakah instrument dalam kuisioner ini dapat digunakan untuk mengukur apa yang akan diukur. Instrumen dinyakan berkualitas dan dapat dipertanggungjawabkan apabila telah terbukti validitas dan reliabilitasnya [16]. Berikut hasil uji kuisioner yang telah dilakukan:
Gambar. 1. Grafik Hasil Uji Validitas
Gambar 1 menunjukkan grafik hasil uji validitas dari ke 32 instrumen kuisioner yang digunakan pada penelian ini dinyatakan valid dimana hasil rxy saat dibandingkan dengan nilai rtabel yang didapat pada daftar nilai rtabel dengan tingkat signifikasi 0.05 dengan uji 2 sisi dimana nilainya adalah 0.1678. Dari hasil perbandingan tersebut maka instumen dinyatakan valid.
T ABEL II H ASIL U JI R ELIABILITAS Jml Varian Butir Varians Total Koefisien Reliabilitas (r11)  Interpretasi 24.008 31.810 0.950 Sangat Reliabel
Tabel 2 menunjukkan bahwa hasil uji reabilitas nilai nilai koefisien reabilitas (r11) yang menunjukkan angka 0.950 dan nilai tersebut sudah diatas 0.80 dimana dengan ini dapat disimpulkan bahwa hasil uji reabilitas Cronbach Alfa pada kuisioner dalam penelitian ini tingkat reabilitasnya sangat tinggi atau sangat reliabel.
B. Transformasi Data Data hasil uji validitas dan reliabilitas selanjutnya dilakukan pengolahan dimana data akan di integrasikan sesuai dengan unsur capaian pembelajaran menjadi atribut Rx1, Rx2, Rx3, Rx4 dan tingkat kesesuaian pekerjaan yang mereka dapatkan menadi Ry serta ditambah satu atribut lagi berupa IPK yang diisikan oleh responden saat mengisi kuisioner seperti pada tabel berikut:
01 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32

## Hasil Uji Validitas
rxy
T ABEL III D ATASET Y ANG S ETELAH P ROSES D ATA I NTEGRATION Data ke IPK Rx1 Rx2 Rx3 Rx4 Ry 1 3,2 75 71 75 53 1 2 3,7 75 75 50 50 8 3 3,8 81 100 90 81 7 4 3,4 81 75 85 50 6 5 3,5 69 54 65 61 3 …. …. …. …. … … … 137 3,6 75 67 40 39 4
C. Uji Multikolinieritas
Data hasil transformasi selanjutnya dilakukan uji multikolinieritas untuk melihat apakah seberapa kuat hubungan/korelasi antar variabel dengan cara mencari nilai tolerance (toleransi) dan VIF ( variance inflation factor ).
Gambar. 2. Grafik Hasil Uji Multikolinieritas
Gambar 2  menunjukkan hasil grafik  pengujian multikolinieritas dimana antar atribut didapati nilai VIF<10. sehingga dapat disimpulkan bahwa dataset dinyatakan non multikolinieritas.
D. Penentuan Cluster Optimal
Dalam menentukan jumlah cluster optimal, pada panelitian ini digunakan metode Elbow dimana metode ini yang paling umum digunakan dengan cara kerja melakukan perbandingan dari nilai antar jumlah cluster dalam bentuk grafik yang menunjukkan sudut grafik penurunan. Penurunan yang paling signifikanlah yang akan dijadikan sebagai jumlah cluster optimal [17]. Melalui dataset yang ada dicari seberapa nikai K optimalnya. Sebelum itu proses awal komputasi yang dilakukan pada RStudio adalah dengan dilakukan terlebih dahulu proses standarisasi data untuk menyamakan satuan data yang tidak sama. Selanjutnya akan masuk ke tahap mencari berapa cluster optimal dari dataset yang digunakan menggunakan metode Elbow .
Gambar. 3. Hasil Nilai K-Optimal dengan Model Elbow
Gambar 3 menunjukkan bahwa melalui model Elbow yang ada pada RStudio bahwa nilai K optimal ada pada cluster ke 2, hal ini ditandai dengan curamnya sudut yang diciptakan dan dengan penurunan yang lebih stabil pada nilai Sum of Square pada nilai K ke 2. Namun pada penelitian ini penulis menggunkan 3 cluster dengan tujuan untuk mempermudah menlakukan analisa terkait hasil cluster yan dihasilkan.
0,00000 0,50000 1,00000 1,50000 2,00000 2,50000 3,00000 3,50000 rIPKrx1 rIPKrx2 rIPKrx3 rIPKrx4 rRx1rx2 rRx1rx3 rRx1rx4 rRx2rx3 rRx2rx4 rRx3rx4 Hasil Uji Multikolinieritas VIF

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Setelah mendapatkan jumlah cluster optimal sebanyak 3 cluster , selanjutnya diterapkan penggunakan algorima K-Means dengan memanfaatkan library yang sudah ada pada RStudio dengan menggunakan enam variabel sebagai acuan dalam pembentukan cluster.
Gambar. 4.  Hasil data cluster
Gambar 2 menunjukkan hasil pengolahan komputasi yang telah dilakukan dimana data telah dibagi menjadi tiga cluster dengan komposisi cluster pertama sebanyak 68 anggota  (49,63%), cluster kedua sebanyak 41 anggota (29,92%), cluster ke 3 sebanyak 28 anggota (20,45%). Dari proses tersebut didapati juga tingkat keberhasilan clus- ter sebesar 44.9%. Hasil visualisasi sebaran anggota dari clustering ini dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar. 3.  Visualisasi hasil data clustering
Dari hasil pengelompokan data yang telah dilakukan menggunakan algoritma K-Means didapati bahwa cluster pertama dengan jumlah 68 anggota (49.63%) dari total responden memiliki karakteristik anggota yang memiliki nilai yang tinggi pada tiga unsur capaian pembelajaran lulusan dari program studi Teknik Informatika UMM yang diwakili atribut Rx1, Rx2, Rx3 (sikap, keterampilan umum, dan pengetahuan), sementara untuk atribut Rx4 (ket- erampilan khusus) anggota dari cluster ini sebagian mendapatkan nilai yang cukup. Selain itu anggota dari cluster ini melalui nilai Ry sebagai atribut pengukuran kesesuaian pekerjaan mendapat nilai yang tinggi dimana hal ini dapat dikatakan bahwa cluster pertama ini merupakan cluster lulusan yang mendapat pekerjaan yang relevan dengan bidang Teknik Informatika walaupun penguasaan pada keterampilan khususnya kurang.
Sementara itu cluster kedua dengan jumlah anggota sebanyak 41 (29.92%) dari total responden memiliki karak- teristik dimana mereka memenuhi ke empat unsur capaian pembelajaran lulusan yang ditetapkan oleh program studi Teknik Informatika UMM dan mendapatkan pekerjaan yang relevan dengan apa yang mereka pelajari selama kuliah.
Sebaliknya untuk cluster ketiga dengan anggota sebanyak 28 (20.45%) dari total responden ini memiliki karak- teristik anggota yang memenuhi capaian pembelajaran lulusan untuk ke 3 unsur (Rx1, Rx2, Rx3) namun unsur keterampilan khususnya (Ry) rendah dan mereka mendapatkan pekerjaan yang kurang relevan dengan bidang teknik Informatika.
Dari hasil ketiga cluster tersebut terdapat kecenderungan para lulusan dari jurusan informatika banyak yang mendapat pekerjaan yang sesuai dengan bidangnya walaupun variabel keterampilan khusus yang harusnya dikuasai hanya mendapatkan nilai yang kurang. Disisi lain terdapat sekitr 20% lulusan yang mendapatkan pekerjaan yang kurang relevan dengan apa yang mereka pelajari di bidang informatika juga menjadi faktor yang cukup penting untuk diperhatikan oleh pengelola program studi. Hal ini tentu akan dapat menjadi bahan evaluasi bagi program
studi untuk dapat mengatur rencana pengembangan kurikulum yang menunjang tingkat tercapainya kemampuan mahasiswa pada unsur keterampilan khusus program studi yang bisa mengikuti perkembangan dan kebutuhan dunia kerja yang semakin berkembang pesat. Selain itu hasil cluster juga dilakukan pengujian nilai Silhouette Coefficient dimana nilai rata-rata yang didapat adalah sebesar 0.2287. Nilai ini menunjukkan bahwa hasil cluster yang berhasil dibuat masuk dalam kategori yang baik karna nilai yang dihasilkan dibawah 0.5 [18] Hasil penelitian ini juga menunjukkan kapabilitas dari K-Means dalam menangani data yang variabelnya lebih banyak dibandingkan penelitian yang dilakukan oleh [18], [19] yang hanya menggunakan 3 variabel sebagai acuan dalam pembentukan cluster serta mendukung implementasi yang dilakukan oleh [20] yang menggunakan enam variabel acuan dadlam pembentukan cluster .

## IV. K ESIMPULAN
Melalui penelitian ini dapat disimpulkan bahwa K-Means membagi data menjadi tiga cluster terhadap data relevansi pekerjaan yang digunakan. Dengan pengelompokan hasil cluster dapat dilihat bahwa 29.92% lulusan Teknik Informatika UMM mampu memenuhi capaian pembelajaran lulusan dan mendapatkan pekerjaan yang relevan denga apa yang mereka pelajari, 49.63% lulusan lainnya juga mendapat pekerjaan yang relevan dengan jurusannya walaupun kurang menguasai keterampilan khusus yang diukur pada capaian pembelajara lulusan, dan 20.45% lulusan lainnya mendapatkan pekerjaan yang kurang relevan dengan bidang teknik Informatika.
Secara kinerja, algoritma K-Means yang diterapkan pada penelitian ini dengan total 3 cluster yang dibentuk memberikan tingkat berhasilan sebesar 44.9% dimana hal ini mendukung pernyataan [2] dimana pemilihan centroid secara acak merupakan salah satu kelemahan utama dari algoritma ini. Sehingga perlunya penelitian lebih lanjut dan pengembangan versi algoritma K-means.

## D AFTAR P USTAKA
[1] M. Ahmed, R. Seraj, and S. M. S. Islam, “The k-means Algorithm: A Comprehensive Survey and Performance Evaluation,” Electronics 2020, Vol.
9, Page 1295 , vol. 9, no. 8, p. 1295, Aug. 2020, doi: 10.3390/ELECTRONICS9081295.
[2] Sekar Setyaningtyas, B. Indarmawan Nugroho, and Z. Arif, “Tinjauan Pustaka Sistematis: Penerapan Data Mining Teknik Clustering Algoritma K- Means,” Jurnal Teknoif Teknik Informatika Institut Teknologi Padang , vol. 10, no. 2, pp. 52–61, Oct. 2022, doi: 10.21063/jtif.2022.v10.2.52-61.
[3] A. Maghawry, Y. Omar, and A. Badr, “Self-organizing map vs initial centroid selection optimization to enhance k-means with genetic algorithm to cluster transcribed broadcast news documents,” International Arab Journal of Information Technology , vol. 17, no. 3, pp. 316–324, May 2020, doi: 10.34028/iajit/17/3/5.
[4] X. Wu et al. , “Top 10 algorithms in data mining,” Knowl Inf Syst , vol. 14, no. 1, pp. 1–37, Dec. 2008, doi: 10.1007/S10115-007-0114-2/METRICS.
[5] N. Wang, G. Guo, B. Wang, and C. Wang, “Traffic Clustering Algorithm of Urban Data Brain Based on a Hybrid-Augmented Architecture of Quantum Annealing and Brain-Inspired Cognitive Computing,” Tsinghua Sci Technol , vol. 25, no. 6, pp. 813–825, Dec. 2020, doi: 10.26599/TST.2020.9010007.
[6] L. ChaoYing, W. X. Da, and Z. E. Hui, “Research on modeling of government debt risk comprehensive evaluation based on multidimensional data mining,” Soft comput , vol. 26, no. 16, pp. 7493–7500, Aug. 2022, doi: 10.1007/S00500-021-06478-7/METRICS.
[7] Z. Wang, “Higher Education Management and Student Achievement Assessment Method Based on Clustering Algorithm,” Comput Intell Neurosci , vol. 2022, 2022, doi: 10.1155/2022/4703975.
[8] L. Sun, “Research on Mining Balanced Competition Strategy in Financial Market Based on Computer Data Mining Method,” Mobile Information Systems , vol. 2022, 2022, doi: 10.1155/2022/6202890.
[9] M. Andryan, W. Saputra, and S. Harini, “Java Island Health Profile Clustering using K-Means Data Mining,” International Journal on Information and Communication Technology (IJoICT) , vol. 8, no. 1, pp. 1–9, Jul. 2022, doi: 10.21108/IJOICT.V8I1.606.
[10] D. Gultom et al. , “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Mengetahui Tingkat Tindak Kejahatan Daerah Pematangsiantar,” (JurTI) Jurnal Teknologi Informasi , vol. 4, no. 1, pp. 146–151, Jun. 2020, doi: 10.36294/JURTI.V4I1.1263.
[11] K. E. Setiawan, A. Kurniawan, A. Chowanda, and D. Suhartono, “Clustering models for hospitals in Jakarta using fuzzy c-means and k-means,” in Procedia Computer Science , Elsevier B.V., 2022, pp. 356–363. doi: 10.1016/j.procs.2022.12.146.
[12] Z. Zhang and A. Kusiak, “Monitoring wind turbine vibration based on SCADA data,” Journal of Solar Energy Engineering, Transactions of the ASME , vol. 134, no. 2, May 2012, doi: 10.1115/1.4005753/455682.
[13] D. Kumalasari, A. Bramanto, W. Putra, A. Fanany, and O. Gaffar, “Speech classification using combination virtual center of gravity and k-means clustering based on audio feature extraction,” Jurnal Informatika , vol. 14, no. 2, pp. 85–94, May 2020, doi: 10.26555/JIFO.V14I2.A17390.
[14] A. Triayudi, Iksal, and R. Haerani, “Data Mining K-Means Algorithm for Performance Analysis,” J Phys Conf Ser , vol. 2394, no. 1, p. 012031, Dec. 2022, doi: 10.1088/1742-6596/2394/1/012031.
[15] R. Asih, D. Alonzo, and T. Loughland, “The critical role of sources of efficacy information in a mandatory teacher professional development program: Evidence from Indonesia’s underprivileged region,” Teach Teach Educ , vol. 118, p. 103824, Oct. 2022, doi: 10.1016/J.TATE.2022.103824.
[16] C. A. W. Heryanto, C. S. F. Korangbuku, M. I. A. Djeen, and A. Widayati, “Pengembangan dan Validasi Kuesioner untuk Mengukur Penggunaan Internet dan Media Sosial dalam Pelayanan Kefarmasian,” Indonesian Journal of Clinical Pharmacy , vol. 8, no. 3, pp. 175–187, Sep. 2019, doi: 10.15416/IJCP.2019.8.3.175.
[17] A. Basri, A. Mubarak, H. Kurniadi Sirajuddin, and S. Do. Abdullah, “Penentuan Jumlah Klaster Terbaik Pada K-Means Dalam Melihat Pola Klas- tering Data Mahasiswa Yang Telah Lulus | Jurnal Jaringan dan Teknologi Informasi,” Journal Jaringan dan Teknologi Informati. Accessed: Apr.
08, 2024. [Online]. Available: https://e-journal.unkhair.ac.id/index.php/jati/article/view/60
[18] A. Yudhistira and R. Andika, “Pengelompokan Data Nilai Siswa Menggunakan Metode K-Means Clustering,” Journal of Artificial Intelligence and
Technology Information (JAITI) , vol. 1, no. 1, pp. 20–28, Feb. 2023, doi: 10.58602/jaiti.v1i1.22.
[19] E. M. Fitri, R. R. Suryono, and A. Wantoro, “Klasterisasi Data Penjualan Berdasarkan Wilayah Menggunakan Metode K-Means Pada PT XYZ,”
Jurnal Komputasi , vol. 11, no. 2, pp. 157–168, Nov. 2023, doi: 10.23960/KOMPUTASI.V11I2.12582.
[20] A. Sulistiyawati and E. Supriyanto, “Implementasi Algoritma K-means Clustring dalam Penetuan Siswa Kelas Unggulan,” Jurnal Tekno Kompak , vol. 15, no. 2, pp. 25–36, 2021.