## ANALISA DATA SET PEMINATAN SISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA K- MEANS DENGAN OPTIMIZE PARAMETER DI SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN (STUDI KASUS: SMK PUI GEGESIK)
Rahmat Sidik, Nana Suarna, Arif Rinaldi Dikananda Teknik Informatika, STIMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Indonesia
Mamatsenpai69@gmail.com

## ABSTRAK
Banyaknya siswa yang ragu akan minat karir adalah hal yang sudah biasa terjadi di SMK PUI Gegesik, maka dari itu SMK PUI Gegesik membuat 3 program untuk para siswanya yaitu Campus camp yang berfokus minat siswa  yang  ingin  melanjutkan  ke  jenjang  perguruan  tinggi,  Program  BKK  yang  berfokus  ke  pelatihan  siswa menghadapi dunia kerja, dan Wirausaha muda yang di khususkan berfokus untuk menyiapkan para siswa untuk berwirausaha  di  usia  muda.  Dengan  ini  penulis  merekomendasikan  menggunakan  algoritma  K-means  untuk pengelompokan  minat  siswa  berdasarkan  data  minat  siswa  dan  menggunakan  Optimize  parameter  untuk menemukan nilai optimal dari parameter yang dipilih untuk Operator dalam subprosesnya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mencari parameter yang paling baik dalam pengelompokan data set minat siswa menggunakan Algoritma K-means untuk menjadikan data dan informasi yang diperoleh untuk pihak SMK PUI Gegesik. Pada penelitian  ini  metode  eksperimen  digunakan  untuk  mengelompokkan  minat  siswa  dan  mengetahui  parameter mana yang paling baik digunakan oleh algoritma K-Means. Dengan melakukan uji beda dengan jumlah cluster (k = 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10), hasil metode k-means dengan tipe measure adalah Mixed Measures dengan DBI paling optimal sebesar 0,497 dengan 2 cluster.
Kata kunci: Minat, K-means, Clustering, Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Data  Mining  adalah  proses  menemukan  atau mengekstraksi  informasi  yang  terjadi  dalam  data besar. Clustering adalah suatu metode yang digunakan dalam proses Data Mining. Dalam clustering terdapat beberapa  metode,  K-means  adalah  salah  satunya.  K- means  adalah  proses  metode  clustering  non- hierarchical  yang  membagi  data  menjadi  satu  atau lebih cluster [1]. Proses penentuan jurusan bagi siswa SMK  berulang  setiap  tahunnya.  Dengan  jumlah  data yang  begitu  besar,  mudah  terjadi  kesalahan  dalam proses  pemilihan  minat  jurusan.  Algoritma  K-means clustering  pada  penelitian  ini  dibatasi  penerapannya menggunakan  tools  data  mining  berupa  RapidMiner Studio.  Metode  yang  digunakan  adalah  metode clustering.  Clustering  adalah  pengelompokan  record, observasi,  atau  instance  ke  dalam  kelas  fitur  yang serupa. Hasil penerapan algoritma K-means clustering pada penelitian ini telah memberikan solusi yang baik untuk  membagi  magang  untuk  jurusan  berdasarkan minat  dan  bakat  siswa  kelas  11  Komunikasi multimedia dan akuntansi [2].
Penelitian ini penting untuk diteliti karena selama ini  permasalahan  belum  adanya  penelitian  tentang pengelompokan  data  menggunakan  data  minat  siswa sehingga  dibuatkan  pengolahan  data  minat  siswa dengan  menggunakan  metode  K-means.  Dalam penerapan  K-Means,  belum  ada  kepastian  dalam menemukan  akurasi  cluster  yang  terbentuk.  Oleh karena  itu,  diperlukan  validasi  dalam  mengukur seberapa  baik  atau  akurat  klaster  yang  dihasilkan. Davies  Bouldin  Index  (DBI)  merupakan  salah  satu
metode  validitas  dalam  clustering.  Pendekatan  DBI memaksimalkan jarak antar-cluster dan meminimalkan jarak intra-cluster [3].
Penelitian  terdahulu  oleh  Yudhistira  Arie Wijaya,  Penelitian  ini  tentang  Algoritma  Indeks Davies  Bouldin  untuk  Mengoptimalkan  Studi  Kasus Clustering Pemetaan Fasilitas Sekolah. Indeks Davies Bouldin  (DBI)  yang  lebih  rendah  dianggap  sebagai algoritma pengelompokan terbaik berdasarkan kriteria yang  menghasilkan  kumpulan  klaster.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  untuk  mengoptimalkan  hasil clustering  menggunakan  DBI.  Sumber  data  yang digunakan adalah jumlah desa yang memiliki fasilitas sekolah  dan  tingkat  pendidikan  yang  diperoleh  dari website  pemerintah  (https://www.bps.go.id).  Jenjang pendidikan  yang  dimaksud  adalah  SMA  dan  SMK. Metode  yang  digunakan  adalah  k-means.  Hasil menunjukkan bahwa dari jumlah cluster (k = 2, 3, 4, 5, 6)  diperoleh  DBI  optimal  untuk (k  =  2)  dengan  nilai 0,168 untuk Measure Type = Mixed Measures. Untuk nilai  k  =  2  diperoleh  pemetaan  wilayah  dengan  L0 (rendah)  =  31  provinsi  dan  L1  (tinggi)  =  3  provinsi. Centroid  akhir  yang  diperoleh  untuk  setiap  cluster adalah L0 (315 dan 155) dan L1 (1710 dan 1259) [4]. Kumpulan  data  tentang  nilai  siswa  di  suatu  sekolah dapat digunakan dengan teknologi data mining untuk menghasilkan  suatu  pengetahuan  yang  menarik  dan bermanfaat  yang  selama  ini  belum  diketahui  secara manual.  Algoritma  K-Means  dapat  dipakai  untuk mengurutkan  minat  siswa  terhadap  matematika  di sekolah,  sehingga  dapat  bermanfaat  bagi  pengguna kebijakan dalam proses pengambilan keputusan [5].
Banyaknya  siswa  yang  ragu  akan  minat  karir adalah  hal  yang  sudah  biasa  terjadi  di  SMK  PUI Gegesik, maka dari itu SMK PUI Gegesik membuat 3 program  untuk  para  siswanya  yaitu  Campus  camp yang berfokus minat siswa yang ingin melanjutkan ke jenjang  perguruan  tinggi,  Program  BKK  yang berfokus ke pelatihan siswa  menghadapi dunia kerja, dan  Wirausaha  muda  yang  di  khususkan  berfokus untuk  menyiapkan  para  siswa  untuk  berwirausaha  di usia  muda.  Dalam  hal  ini  SMK  PUI  Gegesik  masih menemui strategi yang tidak tepat dalam pembekalan siswa  dikarenkan  tidak  memiliki  data  minat  siswa dalam  bentuk pengelompokan  data  minat siswa  yang sudah  dikaji  secara  ilmiah.  Dengan  ini  penulis merekomendasikan menggunakan algoritma K-means untuk  pengelompokan  minat  siswa  berdasarkan  data minat  siswa  dan  menggunakan  Optimize  parameter untuk  menemukan  nilai  optimal  dari  parameter  yang dipilih untuk Operator dalam subprosesnya.
Kajian yang di usulkan adalah yaitu menggunakan  K-means  dan  operator  Optimize parameter  untuk  mendapatkan  hasil  optimal  dari sebuah paramter, dan pada penelitian ini menggunakan jenis pengukuran dengan tiga parameter yang berbeda yaitu  parameter  Mixed  measure,  numerical  measure dan  bregmen  divergences,  dan  menghasilkan  Davies Bouldin  nilai  index  (dbi)  terbaik  dari  sebuah  data. Berdasarkan  permasalahan  sebelumnya  SMK  PUI Gegesik belum memiliki informasi berdasarkan table, grafik dan persentasi tentang minat para siswa.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mencari parameter  yang  paling  baik  dalam  pengelompokan data  set  minat  siswa  menggunakan  Algoritma  K- means  untuk  menjadikan  data  dan  informasi  yang diperoleh  untuk  pihak  SMK  PUI  Gegesik  sebagai acuan tolak ukur untuk siswa angkatan selanjutnya dan menjadikan  data  ini  referensi  untuk  pengetahuan tentang  minat  siswa.  Dalam  pengelompoakan  ini menggunakan optimize parameter untuk mendapatkan nilai yang optimal dari parameter.
Berdasarkan  pemaparan  yang  penulis  susun bermaksud  mengangkat  judul  penelitian  ini  yaitu ”Analisa  Data  Set  Peminatan  Siswa  Menggunakan Algoritma  K-means  Dengan  Optimize  Parameter  Di Sekolah  Menengah  Kejuruan  SMK  PUI  Gegesik”, alasan peneliti mengambil judul tersebut karena masih belum adanya  informasi pengelompokan  minat siswa dan  penulis  ingin  menerapkan  metode  clustering menggunakan algoritma K-means untuk mengelompokan  minat  siswa  yang  dimana  algoritma K-means  ini  efisien  dalam  melakakukan  klasterisasi serta menggunakan optimize parameter agar mendapat hasil lebih optimal.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data mining
Data mining adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan menemukan informasi dalam database.  Data  mining  juga  merupakan  teknik  yang
menggabungkan teknik analisis data dan menemukan pola dalam da ta [6]

## 2.2. Clustering
Clustering pada  dataset  merupakan  langkah untuk  mengelompokan dataset yang  atribut  kelasnya belum terdeskripsikan, clustering konseptual melibatkan pemaksimalan dan peminimalan kemiripan antar kelas [7] 2.3. K-means Algoritma K-means
adalah metode pengelompokan  non-hierarkis  yang  mempartisi objek menjadi  beberapa  kelompok  ( cluster ).  Teknik  ini bertujuan  untuk  meminimalkan  variasi  dalam  suatu cluster dan  memaksimalkan  variabilitas  antar cluster [8]
2.4. K-means Clustering K-means  clustering adalah  salah  satu  teknik clustering dalam proses pemodelan Data Mining tanpa pengawasan  dan  metode  pengelompokan  data berdasarkan partisi. Data dikelompokkan menggunakan  metode K-means menjadi  beberapa kelompok dan setiap kelompok mempunyai karakteristik  yang sama atau mirip dengan kelompok yang lain tetapi dengan kelompok yang lain memiliki karakteristik yang berbeda [9]

## 2.5. Minat
Minat adalah perasaan tertarik terhadap suatu hal atau  kegiatan  tertentu.  Peduli  pada  dasarnya  berarti menerima  sesuatu  antara  diri  sendiri  dan  orang  luar, semakin kuat atau dekat hubungannya, semakin besar minatnya.  Oleh  karena  itu,  minat  dikatakan  bahwa preferensi adalah keinginan untuk menjalin hubungan dengan lingkungan, kecenderungan untuk memeriksa, menyelidiki,  atau  melakukan  aktivitas  yang  diminati seseorang [10].

## 3. METODE PENELITIAN
Pengumpulan data Data Selection Data Transformation Data preprocessing Data Mining Evaluation Kesimpulan Gambar 1. Alur penelitian
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini menggunakan  metode eksperimen  yaitu  metode yang bertujuan untuk menguji pengaruh variabel yang satu terhadap variabel yang lain atau untuk menguji apakah hubungan  sebab  akibat  antara  variabel  yang  satu dengan  variabel  yang  lain  [11].  Pada  penelitian  ini metode eksperimen digunakan untuk mengelompokkan  minat  siswa  dan  mengetahui parameter  mana  yang  paling  baik  digunakan  oleh algoritma K-Means.

## 3.1. Pengumpulan Data
a. Wawancara Dalam  peneltian  ini  pada  wawancara  dilakukan bersama  dengan  salah  satu  staff  kesiswaan  dan juga staff bursa kerja khusus (BKK). Wawancara ini dilakukan di SMK PUI Gegesik
b. Angket cara  ini  di  lakukan  dengan  cara  mengajukan daftar  pertanyaan  yang  harus  di  jawab  oleh responden yaitu peserta didik SMK PUI Gegesik
c. Studi Dokumentasi Pada tahapan ini memperoleh data dan informasi berupa  catatan  tertulis  atau  gambar  yang berkaitan dengan msalah ini, data tersebut berupa data yang berasal dari jurnal-jurnal yang relavan, buku,  serta  informasi  hasil  wawancara  terhadap narasumber

## 3.2. Data Selection
Dalam  penelitian  ini  proses  data  selection  akan melakukan selesksi pada data set dengan menggunkan correlation matrix untuk mengetahui atribut yang bisa digunakan dalam proses berikutnya .

## 3.3. Data Preprocessing
Pada  proses  preprocessing  data,  data  akan disiapkan untuk diproses jadi dilakukan mengatur role atribut seperti halnya atribut NISN akan di jadikan ID untuk  menggantikan  atribut  nama,  serta  pemilihan
atribut  menggunakan  operator  select  attributes  yang dimana atribut akan dipilih.

## 3.4. Data Transformation
Dalam proses Transformation data, data yg non- numerik  seperti  Jurusan,  Jenis  Kelamin,  Minat, Tanggal  lahir,  Personaliti  akan  di  ubah  menjadi numerik  dengan  menggunakan  operator nominal  to numerical .

## 3.5. Data Mining
Pada pengelompokan  ini parameter yang dipilih ada  3  yaitu Clustering K  untuk  mengetahui  nilai  K, clustering  max  runs untuk  mengatur  iterasi  yang dipakai  dan clustering  measure  type untuk  memilih measure apa saja yang akan digunakan, dalam hal ini peneliti  menggunakan  3 measure  type yaitu Mixed Measure , Numerical Measure dan Bregman Divergences

## 3.6. Evaluation
Pada  tahap  ini  data  yang  selesai  diolah  akan ditampilkan  hasilnya,  dalam  penelitian  ini  tahap evaluation digunakan  sebagai pemaparan  hasil dari 3 measure  yang  digunakan  bedasarkan  dari  niai  K, iterasi, dan DBI

## 3.7. Kesipulan
Pada  tahap  akhir  hasil  penelitian  dan  pengujian merupakan  proses  pengkajian  ulang  terhadap  hasil penelitian dan bisa di tarik kesimpulan dari penelitian

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Set
Data  set  yg  di  pada  penelitian  ini  di  dapat  dari SMK  PUI  Gegesik  melalui  wawancara  secara langsung  dengan  pihak  BKK  dan  Kesiswaan,  data yang di peroleh dari SMK PUI Gegesik data tersebut berupa  nilai  dan  minat  siswa.  Data  yang  di  dapat sebanyak 795 data siswa SMK PUI Gegesik.
Table 1. sample data set No nama Jenis kelamin NISN Kelas Jurusan Tempat Lahir Tanggal Lahir personalit y Nilai Akademik minat 1 Asriatul dairoh P 0065772319 10 Multimedia  Cirebon 2006- 10-20 Baik 84 Kerja 2 Dewi Ramadha ni P 0059382942 10 Multimedia  Cirebon 2005- 10-24 Baik 80 Kerja 3 Fadhilah Nur ahyari P 0066518737 10 Multimedia  Cirebon 2006- 08-04 Baik 85 Kerja 794 Wahyu Ali Sigit L 0037602580 12 Teknik Pengelasan Cirebon 2003- 11-03 Cukup 78 Belum Menent ukan 795 Yanwar Hadi L 43053886 12 Teknik Pengelasan Cirebon 2004- 01-08 Cukup 70 Kerja
Dari  data  yang  di  dapat  penulis,  data  tersebut mempunyai  10  atribut  diantaranya  yaitu  nama,  jenis kelamin,  NISN,  kelas,  jurusan,  tempat  lahir,  tanggal lahir, personality, nilai akademik, dan minat.
Pada  langka  pertama  yang  dilakukan  adalah importing  data maka  diperlukan  sebuah  operator. Berhubung  data  yang  digunakan  berformat  excel (xlsx),  maka  operator  yang  dibutuhkan  adalah Read Excel.
Gamba 2. Read excel
Jika sudah maka klik pada Import Configuration Wizard seperti di Gambar 2, lalu cari file data set yang berformat xlsx yang akan diproses.
Selanjutnya pilih pada table atribut apa saja yang akan diproses lalu pilih next, Jika data set tidak terjadi masalah maka pilih finish .

## 4.2. Data Selection
Pada  proses  ini  data  akan  diseleksi  berdasarkan atribut  di  dalam  dataset  menggunakan  operator correlation matrix untuk mengetahui atribut yang bisa digunakan,  data  yg  akan  diproses  adalah  data  rekap nilai dan minat siswa.
Salah satu cara untuk menghitung  hubungan  ini adalah  dengan  menggunakan  koefisien  korelasi Pearson,  yang  merupakan  ukuran  hubungan  linier antara dua variabel. Ini memiliki nilai antara -1 dan 1 di mana:
 -1 menunjukkan korelasi linier negatif sempurna antara dua variable
 0  menunjukkan  tidak  ada  korelasi  linier  antara dua variable
 1  menunjukkan  korelasi  linier  positif  sempurna antara dua variable
Gambar 3. Hasil Correlation Matriks
Semakin  jauh  koefisien  korelasi  dari  nol, semakin kuat hubungan antara kedua variabel tersebut. Hasil dari correlation matrix terlihat atribut yang  bisa digunakan yaitu nama, jenis kelamin, jurusan, tanggal lahir, personality, Nisn, kelas. Dan untuk atribut yang tidak  bisa  di  pakai  yaitu  atribut  nilai  akademik  dan tempat  lahir,  karena  terlalu  banyak  nilai  (-)  yang berkaitan  dengan  atribut  lain  yang  berarti  atribut tersebut tidak bisa di pakai

## 4.3. Data Preprocessing
Proses  selanjutnya  setelah  melakukan  seleksi data  maka  data  akan  dipersiapkan  dengan  mengatur role dalam  data.  Untuk  mengatur role data  dalam rapidminer  studio  perlu  menggunakan  operator set role ,  dalam  tahap  ini role NISN  akan  dijadikan  ID menggunakan operator set role .
Gambar 4. Set Role
Pada attibutes  name pilih  atribut  yang  akan diubah role nya  lalu  pilih  pada  target role nya  dengan role yang  akan  ditetapkan  pada  atribut  yang  dipilih, pada pengelompokan ini atribut NISN akan dijadikan ID untuk mengganti atribut nama.
Gambar 5. Hasil Set Role
Terlihat hasil set role pada bagian kanan bawah terdapat  9  atribut  regular  dan  1  atribut special .  Jika sudah  maka  proses  selanjutnya  dalam preprocessing adalah  melakukan  pemilihan  atribut,  pada  tahap  ini dibutuhkan  operator  dalam  rapidminer  studio  yaitu operator select attributes .
Gambar 6. Select Attributes
Jika  sudah  ditambahkan  maka  kita  perlu mengganti  pada  bagian attributes  filter  type menjadi subset  agar  bisa  memilih  atribut  apa  saja  yang  akan kita pilih. Pemilihan atribut diatas berdasarkan hasil uji correlation  matrix pada  tahap data  selection dan atribut nama juga digantikan dengan NISN jadi atribut nama tidak diperlukan .
Gambar 7. Hasil Select Attributes
Pada bagian ini atribut yang dipilih adalah 6 dan 1 atribut spesial yaitu NISN dan atribut regular seperti Jurusan, Kelas, Jenis Kelamin, Minat, Personaliti dan tanggal lahir.

## 4.4. Data Transformation
Jika  sudah  selesai  pada  tahapan preprocessing data  maka  selanjutnya  melakukan transformation data ,  karena  pada  proses data  mining hanya  bisa membaca type data numerik maka diperlukan operator untuk  mengubah type data  non-numerik  menjadi numerik yaitu operator nominal to numerical [12].
Gambar 8. Transformation Data
Sama  halnya  dengan select  attributes pada bagian attributes filter type diubah menjadi subset agar bisa memilih atribut yang akan dipilih, pada tahap ini type data yang  non-numerik akan tersaring dan perlu diubah  menjadi type data  numerik,  terdapat  6  atribut yang  perlu  diubah  ke  numerik  yaitu  Jurusan,  Jenis Kelamin, Minat, Personaliti dan tanggal lahir.
Gambar 9. Hasil Transformation Data
Seperti yang terlihat pada Gambar 10 itu adalah hasil dari operator nominal to numerical data yang tadi ber type data  non-numerik  berubah  menjadi  numerik. Dan  jika  sudah  ber type data  numerik  maka dataset sudah siap untuk proses data mining.

## 4.5. Data Mining
Pada proses data mining  ini akan  menggunakan operator tambahan seperti Optimize parameter (Grid), karena  untuk  mengetahui  nilai  optimal  dari  suatu perameter  dalam  pengelompokan  ini.  Didalam Optimize paramete r pada subprosesnya perlu ditambahkan algoritmanya
Gambar 10. Optimize parameter
Disini  menggunakan  algoritma K-means dan untuk  segmentasi  menggunakan cluster  distance performance .  Lalu  pada  bagian main  criterion menggunakan Davies bouldin karena untuk mengetahui nilai Dbinya.

## 4.6. Evaluation
Table 2. Hasil 3 measure K Mixed Measure Numerical Measure Bregman Disvergences K=2 -0.497 -0.497 -0.497 K=3 -0.502 -0.502 -0.502 K=4 -0.522 -0.522 -0.522 K=5 -0.509 -0.508 -0.508 K=6 -0.497 -0.504 -0.503 K=7 -0.508 -0.509 -0.508 K=8 -0.510 -0.510 -0.513 K=9 -0.503 -0.504 -0.503 K=10 -0.499 -0.499 -0.502
Pada table diatas terlihat perbandingan hasil dari K=2  sampai  K=10  dengan  nilai  terbaik  yang  sama yaitu 0,497 yang dimana perbandingan dari 3 measure tersebut  relative  tipis,  jadi  diperlukan  scater  untuk menampilkan  perbedaan  jarak  antara  3  measure tersebut

## 4.7. Pembahasan
Gambar 11. Perbandingan scater 3 measure
Pada  Gambar  11 Terlihat  hasil  nilai  DBI  dari setiap measure berbeda dan nilai terbaik terletak pada Mixed  Measure  sedangkan  Numerical  measure  tepat bedekatan dengan nilai DBI dari Mixed measure lalu terakhir adalah bregman divergences.
DBI adalah alat untuk mengukur validitas cluster dalam  metode  clustering.  Semakin  kecil  nilai  DBI (DBI  mendekati  0)  maka  hasil  cluster  akan  semakin optimal.[4]  Untuk  k  =  2,  jenis  measure  =  mixed measure  memiliki  nilai DBI terdekat dengan  0,  yaitu 0,497. diketahui bahwa parameter yang terbaik dalam pengelompokan  data  minat  siswa  di  SMK  PUI Gegesik adalah menggunakan Mixed Measure sebagai parameter untuk mendapatkan nilai optimal.
Hasil kluster dari model proses ini mendapatkan 2 klaster set yang dimana 2 klaster set itu hasil default klaster  dari  rapid  miner  sendiri  jika  tidak  mengatur berapa jumlah kluster set yang kita inginkan, dan disini terdiri  dari  2  klaster  set  yaitu  cluster  0  yang mempunyai  jumlah  items  393  dan  cluster  1  dengan jumlah  items  402.  Cluster  0  sendiri  merujuk  ke  nilai tertinggi  dan  cluster  1  merujuk  ke  nilai  terendah  dan jumlah total item dari ke 2 cluster model tersebut yaitu 795tersebut yaitu 795.

## Gambar 12. hasil cluster

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dalam penelitian ini, kami mengusulkan metode k-means  yang  dioptimalkan  oleh  DBI  untuk menentukan  jumlah  cluster  yang  optimal.  Dengan melakukan uji beda dengan jumlah cluster (k = 2, 3, 4, 5,  6,  7,  8,  9,  10),  hasil  metode  k-means  dengan  tipe measure  adalah  Mixed  Measures  dengan  DBI  paling optimal sebesar 0,497 dengan 2 cluster.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S. Aulia,
“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, 2021, doi: 10.46576/djtechno.v1i1.964.
[2]  F.  Firza  and  S.  Sarjono,  “Penerapan  Algoritma K-Means  Dalam  Metode  Clustering  Untuk Peminatan  Jurusan  Bagi  Siswa  Swasta  Pelita Raya Kota Jambi,” J. Manaj. Sist. Inf. , vol. 5, no. 3,  pp.  371–382,  2020,  [Online].  Available: http://ejournal.stikom- db.ac.id/index.php/manajemensisteminformasi/a rticle/view/907
[3]  M.  Arista  Ulfa  and  M.  Hidayat,  “Product Clustering Analysis ... (Maria Arista Ulfa, et al.) PRODUCT  CLUSTERING  ANALYSIS  ON THE  MARKETPLACE  USING  K-MEANS APPROACH  (CASE  STUDY:  SHOPEE).” [Online].
Available:
http://journal.ugm.ac.id/index.php/ajse
[4]  Y. A. Wijaya, D. A. Kurniady, E. Setyanto, W. S. Tarihoran, D. Rusmana, and R. Rahim, “Davies Bouldin  Index  Algorithm  for  Optimizing Clustering  Case  Studies  Mapping  School Facilities,” TEM  J. ,  vol.  10,  no.  3,  pp.  1099– 1103, 2021, doi: 10.18421/TEM103-13.
[5]  S. Butsianto and N. Saepudin,  “Penerapan Data Mining  Terhadap  Minat  Siswa  Dalam  Mata Pelajaran  Matematika  Dengan  Metode  K- Means,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 3, no. 1, 2020, doi: 10.32672/jnkti.v3i1.2008.
[6]  T.  Purwanti,  W.  Ramdhan,  and  S.  Santoso, “Penerapan Metode Klasterisasi K-Means untuk Strategi  Promosi  Pada  SMK  Tamansiswa Sukadamai,” JUTSI  (Jurnal  Teknol.  dan  Sist. Informasi) , vol. 2, no. 1, 2021, doi: 10.33330/jutsi.v2i1.1156.
[7]  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, 2019.
[8]  W.  A.  Suputra,  “Klasterisasi  Hasil  Ujian Nasional  SMA/MA  dengan  Algoritma  K- Means,” Wahana Mat. dan Sains J. … , vol. 15, no. 1, 2021.
[9]  Y.  A.  Wijaya et  al. ,  “K-Means  Di  Sekolah Menengah  Kejuruan  Wahidin  Kota  Cirebon,” vol. 6, no. 2, pp. 552–559, 2022.
[10]  G.  Mussardo,  “Pengaruh  Pemanfaatan  Teori Holland  Dalam  Layanan  Informasi  Terhadap Minat  Karir  Siswa  Di  Sekolah  Menengah  Atas Negeri 3 Singingi Hilir,” Stat. F. Theor , vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2019.
[11]  Ahmad  Fauzi,  U.  Hayati,  and  F.  M.  Basysyar, “Perancangan Aplikasi Point of Sales Menggunakan Android Native Di Ud. Murti Aji Cirebon,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 544–551, 2022, doi: 10.36040/jati.v6i2.5250.
[12]  M.  Ripai,  U.  Hayati,  W.  Widyawati,  and  H. Susana, “KOPERTIP: Jurnal Ilmiah Manajemen Informatika  dan  Komputer  Pengklasifikasian Surat Pemberitahuan Pajak Daerah Menggunakan  Metode  Regresi  Logistik  Biner Untuk  Mengetahui  Patuh  Dan  Tidak  Patuh Dalam Pembayaran Pajak Daerah,”  vol. 06, no. 01,  pp.  27–33,  2022,  [Online].  Available: http://jurnal.kopertipindonesia.or.id/