## Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK)
Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 53-61 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Analisis Pengelompokan Data Pelelangan Barang Dengan Metode K-Means Clustering
Muhammad Reza Fahlevi 1 , Dini Ridha Dwiki Putri 2 , Elvin Syahrin 3
1 Rekayasa Sistem Komputer, Universitas Potensi Utama, Indonesia
2 Rekayasa Perangkat Lunak , Universitas Potensi Utama, Indonesia
3 Rekayasa Sistem Komputer, Universitas Potensi Utama, Indonesia Email: ezafahlevi72@gmail.com 1 , putrydiny11@gmail.com 2 , elvinsyahrin@gmail.com 3

## Abstract
Auction  data  is  very  important  data  for  companies  that  are  particularly  engaged  in  credit distribution services. In this company, there is also an auction activity in which goods that have been pawned but have expired credit payments, the goods will be auctioned in general by the company. A large amount of existing customer auction data causes employees to experience several problems in managing large amounts of data and it is difficult to obtain accurate information in grouping auction data  according  to  the  amount  of  money  borrowed.  This  application  can  help  employees  to  obtain information in the method of grouping auction data by applying K-Means Clustering and can be better selected based on predetermined criteria. Testing the application for grouping the K-Means Clustering method  using  RapidMiner  gave  results  based  on  17  customer  data  types  of    Small  loans,  5  Medium loan types, and 2 customer data on Large loan types.
Keywords: Goods Auction, K-Means Clustering, RapidMiner

## Abstrak
Data  pelelangan  merupakan  data  yang  sangat  penting  pada  perusahaan  yang  khususnya bergerak  pada  bidang  jasa  penyalur  kredit.  Didalam  perusahaan  ini  juga  terdapat  satu  kegiatan lelang  di mana barang yang telah di  gadaikan namun telah  lewat tempo pembayaran kredit  maka barang  tersebut  akan  dilelang  secara  umum  oleh  perusahaan.  Banyaknya  jumlah  data  pelelangan nasabah yang ada menyebabkan pegawai  mengalami beberapa masalah  dalam  pengelolaan data dalam  jumlah  besar  dan  sulitnya  memperoleh  informasi  yang  akurat  dalam  pengelompokan  data pelelangan sesuai dengan jumlah uang yang dipinjam. Aplikasi ini dapat membantu pegawaii untuk medapatkan  informasi  dalam  mengelompokkan  data  lelang  dengan  menerapkan  metode  K-Means Clustering  dan  dapat  diseleksi  dengan  lebih  baik  berdasarkan  kriteria  yang  ditentukan.  Pengujian aplikasi  pengelompokkan  metode  K-Means  Clustering  ini  menggunakan  RapidMiner  memberikan hasil  yaitu  berdasarkan  jenis  pinjaman  Kecil  sebanyak  17  data  nasabah,  jenis  pinjaman  Sedang sebanyak 5 data nasabah dan jenis pinjaman Besar sebanyak 2 data nasabah.
Kata kunci: Lelang Barang, K-Means Clustering, RapidMiner

## 1. PENDAHULUAN
Data  merupakan  hal  terpenting  pada  perusahaan  dimana  data  bisa dijadikan  tolak  ukur  kesuksesan  pada  perusahaan.  Perusahaan  membutuhkan penyusunan data baik agar dapat membantu para pengusaha maupun manajernya dalam mengambil sebuah keputusan. Data pelelangan merupakan data yang sangat penting  pada  perusahaan  yang  khususnya  bergerak  pada  bidang  jasa  penyalur kredit. Didalam perusahaan ini juga terdapat satu kegiatan lelang di mana barang yang telah di gadaikan namun telah lewat tempo pembayaran kredit maka barang tersebut  akan  dilelang  secara  umum  oleh  perusahaan. Clustering merupakan bagian dari ilmu data mining yang bersifat tanpa arah ( unsupervised ). Tujuan dari proses clustering yaitu  untuk  mengelompokkan  data  ke  dalam  suatu cluster ,

## Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK)
Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 53-61 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
sehingga  objek  pada  suatu cluster memiliki  kemiripan  yang  sangat  besar  dengan objek  lain  pada cluster yang  sama,  tetapi  sangat  tidak  mirip  dengan  objek  pada cluster yang  lain  [1].  Banyaknya  jumlah  data  pelelangan  nasabah  yang  ada menyebabkan  pegawai    mengalami  beberapa  masalah    dalam    pengelolaan  data dalam  jumlah  besar  dan  sulitnya  memperoleh  informasi  yang  akurat  dalam pengelompokan  data  pelelangan  sesuai  dengan  jumlah  uang  yang  dipinjam. Berdasarkan permasalahan diatas, penerapan data mining dalam pengelolaan data dan pengelompokan data  sangat diperlukan. Oleh karena itu, penulis menerapkan metode data mining yaitu K-Means Clustering [3].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Kerangka  kerja  penelitian  merupakan  tahapan-tahapan  sistematis  yang dilakukan oleh penulis dalam menyelesaikan penelitian yang berhubungan dengan metode K-Means Clustering . Adapun kerangka kerja dari penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1[1].

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
Berdasarkan  kerangka  kerja  maka  masing-masing  langkahnya  dapat diuraikan seberti berikut ini :
a) Mengumpulkan Data Lelang
Dalam  pengumpulan  data  dilakukan  observasi  yaitu  pengamatan  secara langsung  di  tempat  penelitian  sehingga  permasalahan  yang  ada  dapat diketahui  secara  jelas  sehnga  mendapatkan  data  lelang.  Kemudian dilakukan  interview  yang  bertujuan  untuk  mendapatkan  informasi  atau data  lelang  yang  dibutuhkan.  Selain  itu  juga  dilakukan  studi  kepustakaan

## Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK)
Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 53-61 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
yaitu  dengan  membaca  buku-buku  yang  menunjang  dalam  melakukan penganalisaan terhadap data dan informasi yang didapat.
b) Menyeleksi Data Lelang Pada  tahap  ini  proses  meminimalkan  jumlah  data  lelang,  menghilangkan adanya dupilkasi data lelang yang digunakan untuk proses mining dengan tetap merepresentasikan data aslinya.
c) Pengujian dengan metode K-Means Clustering. Langkah-langkah atau aturan untuk melakukan Clustering dengan metode K-Means Clustering adalah:
1) Tentukan jumlah cluster K
2) Tentukan  titik  pusat cluster (Centroid) , ini  dapat  dilakukan  dengan bermacam  cara.  tetapi    yang  paling  sering  digunakan  dengan  cara acak/ random .  Pusat cluster diberikan  nilai  permulaan/awal  dengan angka random.
3) Tempatkan  semua  data/objek  ke cluster terdekat  antara  dua  objek ditentukan  berdasarkan  jarak  kedua  objek  tersebut.  Begitu  juga kedekatan satu data ke cluster tertentu, ini ditentukan oleh jarak antara data dengan pusat cluster . Tahap ini dihitung dari jarak tiap data ke tiap pusat cluster . Untuk menghitung jarak antara semua data ke setiap titik pusat cluster bisa memakai teori jarak Euclidean Distance.
4) Hitung  lagi  pusat cluster pada  setiap  anggota cluster sekarang.  Pusat cluster ialah rata-rata semua data dari cluster tertentu. Jika diinginkan bisa  memakai median dari  kelompok  tersebut.  Jadi  rata-rata  bukan satu-satunya ukuran yang bisa digunakan.
5) Tugaskan kembali setiap objek untuk menggunakan pusat cluster baru. Jika pusat cluster tidak berubah lagi berarti proses clustering selesai
d) Menguji Data Lelang Dengan Rapidminer Pada  tahap  ini  penulis  melakukan  pelatihan  dan  pengujian  data  lelang setelah  melakukan  pengumpulan  data  dan  penginstalan software Rapidminer yang akan digunakan, maka untuk selanjutnya dapat dilakukan pelatihan  dan  pengujian  data  lelang.  Pengujian  adalah  data  lelang  yang diperoleh  dari  pemprosesan  data  awal  dengan  menggunakan  metode K- means clustering .
e) Hasil Pengelompokan Data Lelang
Pada tahapan ini penulis akan mendapati hasil pengelompokan data lelang dari  perhitungan  Algoritma  K-means  dengan  memakai  excel  dan  aplikasi RapidMiner .  Adapun  hasil  yang  akan  didapatkan  dari  penelitian  ini  adalah sebuah pengelompokan mutu lelang berkualitas menggunakan algoritma K- Means Clustering.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Analisa Metode
Dalam menerapkan metode K-means Clustering pada suatu masalah, adapun beberapa langkah – langkah nya sebagai berikut:

## Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK)
Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 53-61 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
a) Menentukan Data Lelang

## Tabel 1.
Data Lelang 1  Bella Safitri 5.000.000 6.167.000  Kendaraan  Honda Scoopy 2017 2  Deby Ayu 580.000 693.000  Perhiasan Cincin ukir 16 karat berat 4 grm 3  Fitri Ramadhani 1.750.000 2.031.000  Perhiasan Gelang Kaku 22 karat berat 5 grm 4  Derita Wati 600.000 700.000  Elektronik  HP Oppo F1S 5  M.Harry Yanto 5.700.000 6.652.000  Kendaraan  Honda Vario tahun 2017 6  Ida Hapsari Nst 2.700.000 3.188.000  Kendaraan  Honda Supra tahun 2015 7  Mazlinda 600.000 785.000  Perhiasan Cincin ukir 22 karat berat 4 grm 8  Lolita Elfira 1.650.000 1.989.000  Perhiasan Kalung rantai 22 karat berat 5 grm 9  Lili Suryani BB 2.100.000 2444000  Elektronik  Handphone iPhone 6S 10  Fitri yani 1.100.000 1.426.000  Elektronik  Handphone Samsung J7 11  Lisa Damayanti 5.000.000 6.167.000  Kendaraan  Honda Scoopy 2017 12  Delima sari 9.500.000  11.087.000  Kendaraan  Honda Beat 2017 13  Mhd. Irsan 1.000.000 1.220.000  Perhiasan Cincin Mata 1 17 karat berat 6 grm 14  Lisda Wahyuni 600.000 705.000  Elektronik  Televisi Samsung LCD 15  Intania Lubis 2.320.000 2.788.000  Kendaraan  Honda Beat 2010 16  Suparmi 570.000 693.000  Perhiasan Sepasang anting 22 karat berat 3 gram 17  Sri Mawarni 1.300.000 1.567.000  Perhiasan Sepasang anting pintu Aceh 22 karat berat 6 gr 18  Rizky pratama 900.000 1.120.000  Perhiasan Gelang rantai 18 karat berat 7 grm 19  Eliza .M 2.250.000 2.800.000  Kendaraan  Jupiter mx thn 2015 20  Arya saputra 1.250.000 1.425.000  Perhiasan Gelang rantai 22 karat brt 4 grm 21  Satria Alvaro 5.200.000 6.500.000  Perhiasan Gelang Kaku 23 karat berat 10 gram 22  Asri faddlah 4.670.000 5.524.000  Kendaraan  Honda Beat thn 2016 23  Johnson 15.270.000  17.009.000  Kendaraan  Mobil Kia picantotahun 2005 24  Anggita 2.000.000 2.480.000  Elektronik  Handphone vivo v7 plus

## b) Menyeleksi Data Lelang
Tabel 2. Seleksi Data Lelang No Nama Uang Pinjaman (X)  Harga Jual (Y) 1 Bella Safitri 5.000.000 6.167.000 2 Deby Ayu 580.000 693.000 3 Fitri Ramadhani 1.750.000 2.031.000 4 Derita Wati 600.000 700.000 5 M.Harry Yanto 5.700.000 6.652.000 6 Ida Hapsari Nst 2.700.000 3.188.000 7 Mazlinda 600.000 785.000 8 Lolita Elfira 1.650.000 1.989.000 9 Lili Suryani BB 2.100.000 2444000 10  Fitri yani 1.100.000 1.426.000 11  Lisa Damayanti 5.000.000 6.167.000 12  Delima sari 9.500.000 11.087.000 13  Mhd. Irsan 1.000.000 1.220.000 14  Lisda Wahyuni 600.000 705.000 15  Intania Lubis 2.320.000 2.788.000 16  Suparmi 570.000 693.000 17  Sri Mawarni 1.300.000 1.567.000 18  Rizky pratama 900.000 1.120.000 19  Eliza .M 2.250.000 2.800.000 20  Arya saputra 1.250.000 1.425.000

## Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK)
Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 53-61 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
No Nama Uang Pinjaman (X)  Harga Jual (Y) 21  Satria Alvaro 5.200.000 6.500.000 22  Asri faddlah 4.670.000 5.524.000 23  Johnson 15.270.000 17.009.000 24  Anggita 2.000.000 2.480.000

## c) Pengujian dengan Algoritma K-Means Clustering
1) Menentukan Jumlah Cluster Jumlah Cluster dalam  penelitan  ini  sebanyak  3 cluster yaitu  berdasarkan Jenis Pinjaman Besar, Sedang, dan Kecil.
2) Menentukan titik pusat Centroid secara random.
Tabel 3. Titik Centroid Secara Random Centroid Nama Uang Pinjaman Harga Jual C0 Intania Lubis 2.320.000 2.788.000 C1 M.Harry Yanto 5.700.000  6.652.000 C2 Delima sari 9.500.000  11.087.000 3) Menghitung Jarak Terdekat Centroid Tabel 4. Penerapan Algoritma K-Means Iterasi 1 Bella Ke Cent-0 (                     ) (                     ) Bella Ke Cent-1 (                     ) (                     ) Bella Ke Cent-2 (                     ) (                      ) Deby Ke Cent-0 (                   ) (                   ) Deby Ke Cent-1 (                   ) (                   ) Deby Ke Cent-2 (                   ) (                    )
Lakukan proses perhitungan sampai data ke 24.
4) Mengelompokkan Data Kemasing-masing Cluster dengan Jarak Terendah
Tabel 5. Jarak Terdekat Iterai -1 No Jarak ke C0 Jarak ke C1 Jarak ke C2 C0 C1 C1 1 4312776,48 851601,43 6667563,27 1 2 2723348,12 7856467,46 13696774,66 1 3 947601,71 6079156,27 11919464,59 1 4 2705206,83 7838131,41 13678441,76 1 5 5133701,98 0,0000 5840310,35 1 6 551724,57 4582498,88 10422773,19 1 7 2640153,22 7773782,16 13614007,64 1 8 1042737,26 6176250,40 12016493,00 1 9 408333,20 5537803,17 11378112,72 1 10  1828508,68 6962117,21 12802145,17 1 11  4312776,48 851601,43 6667563,27 1 12  10973869,01 5840310,35 0,0000 1 13  2049639,97 7183079,01 13023351,68 1 14  2701349,48 7834335,26 13674645,30 1 15  0,0000 5133701,98 10973869,01 1 16  2729748,16 7862988,05 13703289,24 1 17  1590987,43 6724375,44 12564648,82 1

## Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK)
Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 53-61 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
No Jarak ke C0 Jarak ke C1 Jarak ke C2 C0 C1 C1 18  2190576,18 7324139,81 13164387,15 1 19  71021,12 5171112,45 11010761,51 1 20  1732821,11 6864694,39 12704988,94 1 21  4698227,75 522593,53 6287334,01 1 22  3606687,68 1527509,08 7367215,82 1 23  19233807,24 14101501,66 8268191,10 1 24  444144,12 5576341,45 11416236,20 1 Jumlah 17 5 2
Dari pengelompokan diatas muncul centroid baru pada tabel dibawah ini :
Tabel 6. Nilai Centroid Baru Iterasi ke 2 Centroid Uang Pinjaman Harga Jual C0 1368823,529 1650235,294 C1 5114000,000 6202000,000 C2 12385000,000  14048000,000
5) Kembali ke tahap c , menghitung jarak terdekat centroid.
Tabel 7. Penerapan Algoritma K-Means Iterasi 2
Bella Ke Cent-0 (                       ) (                      ) Bella Ke Cent-1 (                       ) (                   ) Bella Ke Cent-2 (                    ) (                    ) Deby Ke Cent-0 (                     ) (                    ) Deby Ke Cent-1 (                     ) (                 ) Deby Ke Cent-2 (                  ) (                  )
Lakukan proses perhitungan sampai data ke 24.
6) Mengelompokkan Data Kemasing-masing Cluster dengan Jarak Terendah iterasi-2
Tabel 8. Jarak Terdekat Iterai 2 No Jarak ke C0 Jarak ke C1 Jarak ke C2 C0 C1 C1 1 5795395,24 119251,83 10800388,23 1 2 1240379,77 7134860,69 17824535,06 1 3 538773,85 5358520,04 16047165,29 1 4 1222307,95 7116754,88 17806047,54 1 5 6616399,31 738847,75 9969455,40 1 6 2033900,46 3861553,06 14551248,23 1 7 1157463,49 7051247,05 17742417,93 1 8 440251,90 5454233,68 16144959,15 1 9 1079204,08 4817339,51 15505935,67 1 10 350067,93 6238779,69 16931217,00 1 11 5795395,24 119251,83 10800388,23 1 12 12456667,25 6565075,86 4134095,55 1 13 566686,16 6461061,83 17151554,13 1 14 1218424,96 7112890,06 17802299,68 1 15 1482985,23 4411556,64 15102709,19 1 16 1246763,18 7141219,57 17831159,52 1 17 108003,67 6002484,57 16692890,28 1 18 707774,66 6601857,31 17292727,06 1 19 1448596,17 4447032,72 15140532,65 1

## Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK)
Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 53-61 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
No Jarak ke C0 Jarak ke C1 Jarak ke C2 C0 C1 C1 20 254656,57 6144121,17 16832360,32 1 21 6180463,64 310161,25 10420965,84 1 22 5089579,46 810444,32 11496947,46 1 23 20715558,42 14830225,39 4134095,55 1 24 1042541,70 4852863,07 15545637,62 1 Jumlah 17 5 2
7) Pada iterasi ke-2 ini, titik pusat dari setiap cluster sudah tidak berubah dan tidak  ada  lagi  data  yang  berpindah  dari  satu cluster ke cluster yang  lain.
Karena data sudah  konvergen, maka iterasi dihentikan.

## 3.2. Hasil
Hasil dari perhitungan diatas dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
a) Cluster C0 dengan  Jenis Pinjaman Kecil.
Tabel 9. Cluster CO No Nama Uang Pinjaman  Harga Jual  Keterangan 1 Deby Ayu
580000 693000  Perhiasan 2 Fitri Ramadhani
1750000 2031000  Perhiasan 3 Derita Wati
600000 700000  Elektronik 4 Ida Hapsari Nst
2700000 3188000  Kendaraan 5 Mazlinda
600000 785000  Perhiasan 6 Lolita Elfira
1650000 1989000  Perhiasan 7 Lili Suryani BB
2100000
2444000  Elektronik 8 Fitri yani
1100000
1426000  Elektronik 9 Mhd. Irsan 1000000 1220000  Perhiasan 10  Lisda Wahyuni 600000 705000  Elektronik 11  Intania Lubis 2320000 2788000  Kendaraan 12  Suparmi 570000 693000  Perhiasan 13  Sri Mawarni 1300000 1567000  Perhiasan 14  Rizky pratama 900000 1120000  Perhiasan 15  Eliza .M 2250000 2800000  Kendaraan 16  Arya saputra 1250000 1425000  Perhiasan 17  Anggita 2000000 2480000  Elektronik
b) Cluster C1 dengan  Jenis Pinjaman Sedang.
Tabel 10. Cluster C1 No Nama Uang Pinjaman  Harga Jual  Keterangan 1 Bella Safitri
5000000 6167000  Kendaraan
2 M.Harry Yanto
5700000 6652000  Kendaraan
3 Lisa Damayanti
5000000 6167000  Kendaraan
4 Satria Alvaro
5200000 6500000  Perhiasan
5 Asri faddlah 4670000 5524000  Kendaraan

## Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK)
Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 53-61 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
c) Cluster C2 dengan  Jenis Pinjaman Besar
Tabel 11. Cluster C1 1  Delima sari 9500000  11087000  Kendaraan 2  Satria Alvaro  5200000 6500000  Perhiasan

## 3.3. Pengujian dengan RapidMiner
Gambar 2. Proses K-Means Clustering
Gambar 3. Nilai Centroid
Gambar 4. Hasil Clustering
Gambar 5. Plot Cluster

## Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK)
Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 53-61 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 4.  SIMPULAN
Analisis dari penerapan metode K-Means Clustering dalam mengelompokkan data  pelelangan  barang  ditentukan  oleh  beberapa  kriteria  yaitu  Uang  Pinjaman dan  Harga  Jual.  Hasil  analisa  metode K-Means  Clustering dan  penerapan  pada aplikasi  memberikan  hasil  yang  sama  untuk  mengelompokkan  data  pelelangan barang  yaitu  berdasarkan  jenis  pinjaman  Kecil  sebanyak  17  data  nasabah,  jenis pinjaman Sedang sebanyak 5 data nasabah dan jenis pinjaman Besar sebanyak 2 data nasabah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Fahlevi,  M.  R.,  Putri,  D.  R.  D.,  Putri,  F.  A.,  Rahman,  M.,  Sipahutar,  L.,  &  Muhatri,  M. (2020,  October).  Determination  of  Rice  Quality  Using  the  K-Means  Clustering Method. In 2020 2nd International Conference on Cybernetics and Intelligent System (ICORIS) (pp. 1-6). IEEE.
[2] Rosmini, Fadlil, A., Sunardi (2018). “Implementasi Metode K-Means Dalam Pemetaan Kelompok  Mahasiswa  Melalui  Data  Aktivitas  Kuliah” ,  IT  Journal  Research  and Development Vol.3, No.1, Agustus 2018.
[3] Rizki,  M.  Y.,  Fania,  F.,  &  Windarto,  A.  P.  (2020).  Implementasi  K-Means  Clustering Dalam Mengelompokkan Jumlah Penjualan Ikan Laut Di Tpi Menurut Wilayah. JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) , 3 (2), 69-74.
[4] Zeilani,  M.  S.  (2022).  Implementasi  Algoritma  K-Medoids  Dalam  Mengklasifikasi Barang  Layak  Lelang. BEES:  Bulletin  of  Electrical  and  Electronics  Engineering , 2 (3), 106-111.
[5] V. Miralda, M. Zarlis, and E. Irawan, (2020). “Penerapan Metode K-Means Clustering Untuk Daging Ayam Buras,” Build.Informatics, Technol. Sci. , vol. 2, no. 2, pp. 91–98, 2020.
[6] Z.  Mustofa  and  I.  S.  Suasana,  (2018).  “Algoritma  Clustering  K-Medoids  pada  E- Goverment  Bidang  Information  and  Communication  Technologi  Dalam  Penentuan Status Edgi,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 9, no. 1, pp. 1–10, 2018.
[7] E.  Buulolo, Data  Mining  Untuk  Perguruan  Tinggi ,  1st  ed.  Yogyakarta:  Deepublish, 2020.
[8] J.  O.  Ong.,  2013.,  “Implementasi  Algotritma  Kmeans  clustering  untuk  menentukan strategi marketing president university,” J. Ilm. Tek. Ind. , vol. vol.12, no, no. juni, pp. 10–20.
[9] Fahlevi,  M.  R.,  &  Putri,  D.  R.  D.  (2020).  Aplikasi  Penerapan  TOPSIS  Dalam Menentukan  Kualitas  Bibit  Jambu  Madu. J-SAKTI  (Jurnal  Sains  Komputer  dan Informatika) , 4 (2), 569-580.
[10] Putri, D. R. D., Fahlevi, M. R., Utami, R., Nasution, F. P., Doni, R., & Sipahutar, L. (2021, September). Identification of Dysmorphic Body Disorders Using the Bayes Theorem Method. In 2021 9th  International Conference on Cyber and IT  Service  Management (CITSM) (pp. 1-4). IEEE.