## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i10.1375

## Penerapan Algoritma K-Means Dalam Pengelompokan Kepadatan Penduduk Menurut Kecamatan di Kabupaten Simalungun
Devi Gultom 1,* , Indra Gunawan 1 , Ika Purnamasari 1 , Sundari Retno Andani 2 , Zulia Almaida Siregar 2
1 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
2 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1 devigultom30@gmail.com, 2 indra@amiktunasbangsa.ac.id, 3 ikapurnamasari1319@gmail.com,
4 sundari.ra@amiktunasbangsa.ac.id, 5 zuliaalmaida@yahoo.com Email Penulis Korespondensi: devigultom30@gmail.com
Abstrak− Salah  satu  persoalan  yang  terkait  dengan  kependudukan  yang  masih  harus  dihadapi  oleh  Simalungun  yaitu  masalah ketidakseimbangan  pembagian  penduduk.  Pembagian  penduduk  yang  tidak  menyeluruh  mendatangkan  masalah  pada  kepadatan penduduk  dan  tekanan  penduduk  di  suatu  wilayah.  Penelitian  ini  menggunakan  sumber  data  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) Simalungun. Data yang digunakan dalam penelitian ini yakni data dari tahun 2015-2019 yang terdiri dari 32 Kecamatan. Oleh karena itu, peneliti melakukan pemanfaatan algoritma K-Means dalam clustering 32 Kecamatan di Kabupaten Simalungun. Data akan diolah dengan melakukan clustering dalam 3 cluster yaitu cluster tingkat wilayah penduduk yang tinggi , cluster tingkat wilayah penduduk yang  sedang  dan  cluster  tingkat  wilayah  penduduk  yang  rendah.  Penelitian  ini  mengelompokan  kepadatan  penduduk  dengan menggunakan  software  Ms.  Excel  dan  RapidMiner.  Proses  iterasi  berlangsung  sebanyak  5  kali  sehingga  hasil  yang  diperoleh  4 Kecamatan dengan cluster tingkat wilayah penduduk yang tinggi (C1), 11 Kecamatan cluster tingkat wilayah penduduk yang sedang (C2) dan 17 Kecamatan cluster tingkat wilayah penduduk yang rendah (C3).
Kata Kunci: Penduduk Simalungun; Data Mining; Algoritma K-Means; Clustering; RapidMiner
Abstract− One of the problems related to population that still has to be faced by Simalungun is the problem of the imbalance in the distribution of the population. Incomplete division of the population brings problems to population density and population pressure in an area. This study uses data sources from the Central Statistics Agency (BPS) Simalungun. The data used in this study is data from 2015-2019  which  consists  of  32  Districts.  Therefore,  the  researchers  used  the  K-Means  algorithm  in  clustering  32  sub-districts  in Simalungun Regency. The data will be processed by clustering in 3 clusters, namely clusters with high population levels, clusters with moderate population levels and clusters with low population levels. The iteration process takes 5 times so that the results obtained are 4 sub-districts with high population level clusters (C1), 11 cluster sub-districts with moderate population level (C2) and 17 cluster sub- districts with low population level (C3).
Keywords : Simalungun Population; Data Mining; K-Means Algorithm; Clustering; RapidMiner

## 1. PENDAHULUAN
Kepadatan penduduk adalah jumlah rata-rata penduduk pada setiap wilayah satu kilometer persegi. Jumlah kepadatan penduduk tiap-tiap wilayah tidak sama. Kepadatan penduduk dipengaruhi oleh dua faktor antara lain faktor intern daerah seperti  pertumbuhan  penduduk  yang  relatif  tinggi  (kelahiran  lebih  tinggi  dibangdingkan  kematian)  dan  wilayah  yang strategis  maupun  faktor eksternal seperti  banyaknya  penduduk  berpindah  dan  wilayah  di  sekitarnya  yang  kurang produktif.  Salah  satu persoalan  yang  terkait  dengan  kependudukan  yang  masih harus  dihadapi  oleh  Simalungun  yaitu masalah  ketimpangan  pembagian  penduduk.  Pembagian  wilayah  yang  tidak  seimbang  menimbulkan  masalah  pada kepadatan penduduk dan himpitan penduduk di suatu wilayah [1].
Tiap wilayah harus mampu menjamin penduduknya agar dapat mengakses layanan yang terkait dengan kebutuhan pokok  secara  merata  karena  pembangunan  sumber  daya  manusia  sangat  penting  bagi  pembangunan  saat  ini  [2]. Pengolahan Data mining salah satu dapat menyelesaikan masalah pada penulis tersebut. Data mining merupakan sebuah pusat  dari  proses  KDD  dimana  membentuk  model  dan  menciptakan  pola  yang  belum  diketahui.  Data  Mining  dapat dialjabarkan sebagai pengorganisasian proses untuk proses data yang besar [3] . Data  mining menggambarkan  penyelesaian masalah  dengan  menganalisa  data yang  ada pada  database,  dimana data  tersimpan  secara  elektronik  dan  pencariannya  dilakukan  manual  seperti  pada  komputer.  Salah  satu  cara  dapat menggambarkan karakteristik sekolompok wilayah bedasarkan satu atau lebih variabel antara lain teknik clustering . K- Means merupakan salah satu metode clustering/ pengelompokan non hirarki. Teknik pengelompokan datanya sederhana dan cepat pada data yang berukuran besar [4].
Metode ini bertujuan membagi n observasi ke dalam K cluster dimana tiap observasi menjadi anggota dari kluster dengan nilai rata-rata terdekat, melalui proses perulangan (iterasi) hingga pengelompokan tersebut konvergen. Penelitian yang dilakukan [5] oleh mengatakan Kepadatan penduduk ini dapat membawa pengaruh buruk bagi masyarakat jika tidak segera ditangani, salah satunya adalah meningkatnya kasus tindakan kriminal. Pada penelitian terdahulu, [6] Algoritma K-Means merupakan  algoritma  pengelompokkan  sejumlah  data  menjadi  kelompok-kelompok  data  tertentu.  Pada penelitian  ini  data  penjualan  dikelompokkan  menjadi  3  yaitu  data  penjualan  rendah,  data  penjualan  sedang  dan  data penjualan tinggi.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i10.1375

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data mining adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah dari suatu kumpulan data berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual. Perlu diingat bahwa kata “mining” sendiri berarti usaha untuk mendapatkan sedikit data berharga dari sejumlah besar data dasar [7]. Teknik penambangan data digunakan untuk memeriksa basis data berukuran besar sebagai aturan untuk menemukan model yang baru dan bermanfaat. Data Mining bukanlah suatu bidang yang sama sekali baru. Salah satu kesulitan untuk mendefinisikan Data Mining adalah kenyataan bahwa Data Mining mewarisi  banyak  aspek  dan  teknik  dari  bidang-bidang  ilmu  yang  sudah  mapan  terlebih  dahulu  [8].  Bermula  tentang disiplin ilmu, Data Mining bertujuan untuk membenarkan teknik tradisional sehingga bisa menyelenggarakan:
a) Jumlah data yang sangat besar
b) Dimensi data yang tinggi
c) Data yang heterogen dan berbeda sifat
Berikut ini tahapan yang dilakukan pada proses data mining yang menghasilkan output berupa pengetahuan baru yang diharapkan memberikan kontribusi yang lebih baik. Secara detail dijelaskan sebagai berikut :

## Gambar 1. Tahapan Proses Data Mining

## 2.2 Clustering
Clustering mengacu  pada  pengelompokan  seperti  catatan,  pemeriksaan,  atau  peninjauan dan  membentuk  kelas  objek- objek yang memiliki kesamaan. Cluster adalah kumpulan dari pemeriksaan yang memiliki kesamaan satu sama lain, dan berbeda  dengan  pemeriksaan  di  klaster  lain  [9]. Clustering memandu  agar  membagi  seluruh  kumpulan  data  menjadi kelompok-kelompok  yang  relatif  memiliki  kesamaan,  di  mana  kemiripan record dalam  satu  kelompok  akan  bernilai maksimal, sedangkan kesamaan record dalam kelompok lain akan bernilai minimal.

## 2.3 Algoritma K-Means
K-Means mengadakan suatu algoritma yang digunakan dalam bagian pengelompokkan secara pertisi yang memisahkan data ke dalam kelompok yang berbeda-beda. Algoritma K-Means bisa menurunkan jarak antara data ke cluster nya [10]. Metode K-Means yakni metode clustering yang membagi data kedalam satu atau lebih kluster, data yang karakteristik sama dikelompokkan satu kluster yang sama dan karakteristik yang berbeda dikelompokkan kedalam kelompok yang lain [11]. Algoritma K-means akan memeriksa setiap komponen dalam anggota data tersebut dan menandai anggota tersebut ke dalam salah satu utama  kluster yang telah dideskrisikan sebelumnya tergantung dari jarak minimum antar anggota dengan tiap-tiap pusat kluster. Posisi kluster akan dihitung kembali sampai semua komponen data digolongkan ke dalam tiap-tiap cluster dan terakhir akan terbentuk kluster baru [12]. K-means yakni metode analisis kelompok yang mengarah pada pembagian kelompok dan setiap objek pengamatan dimiliki  oleh  suatu  kelompok  dengan  rata-rata  terdekat,  sehingga  menghasilkan  keanggotaan  yang  berbeda  pula.  [13] Penggolongan data dengan metode K-Means dilakukan dengan algoritma, yakni : a) Tentukan banyak kluster k.
b) Berikan nilai awal pusat cluster sebanyak k, umunya secara acak dari data yang tersedia.
c) Masukkan  setiap  data  ke  dalam  kluster  yang  memiliki centroid terdekat.  Gunakan Euclidean  distance untuk menghitung jarak dari setiap data ke setiap centroid dari kluster dengan rumus berikut ini:
(1)
Keterangan: dik = jarak antara data ke- i ke centroid cluster ke -k m = jumlah atribut xj = data ke-j ck = centroid cluster ke- k d) Lakukan iterasi, kemudian tentukan posisi centroid baru dengan menggunakan persamaan sebagai berikut,

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i10.1375
(2)
Keterangan: v = centroid dari cluster xi = data ke- i. i = 1,2,3...n n = banyaknya jumlah data yang menjadi anggota cluster e) Apabila, nilai centroid ada perubahan maka kembali ke langkah 3

## 2.4 RapidMiner 5.3
RapidMiner suatu  perangakat  lunak  yang  bersifat  terbuka  ( open  source ). RapidMiner yakni  sebuah  solusi  untuk melakukan penjabaran terhadap data mining, text mining dan uraian prediksi. RapidMiner yakni platform perangkat lunak ilmu data yang dikembangkan oleh perusahaan yang bernama sama dengan pihak yang memberi lingkungan terintegrasi untuk  persiapan  data,  penggalian  teks  dan  analisis  prediktif. RapidMiner dilengkapi  dengan  satu  prosesor  logika  dan 10.000 baris data  [14]. RapidMiner adalah sebuah tools yang digunakan dalam teknik yang berada di lingkungan machine learning , data mining, text mining dan predictive analytics [15].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perhitungan Dengan Algoritma K-Means
Pada penelitian ini data yang digunakan adalah kepadatan penduduk di Kabupaten Simalungun menurut Kecamatan yang diambil dari tahun 2015-2019 yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) Simalungun. Dalam melakukan clustering , data yang di terima akan dihitung terlebih dahulu dengan menggunakan algoritma K-Means .
Tabel 1. Data Kepadatan Penduduk
No Kecamatan Kepadatan Penduduk 2015 2016 2017 2018 2019 1  Siantar 890 896 902 908 913 2  Pematang Silimahuta 135 136 137 138 138 3  Purba 137 139 141 142 144 4  Haranggaol Horison 124 124 124 124 125 5  Dolok Pardamean 157 157 190 191 191 6  Sidamanik 341 342 343 344 345 7  Pamatang Sidamanik 121 121 121 122 122 8  Girsang Sipangan Bolon 114 115 115 116 116 9  Bandar 677 685 692 699 705 10  Hatonduhan 63 64 64 64 64 11  Dolok Panribuan 123 124 124 124 124 12  Jorlang Hataran 167 167 168 168 168 13  Panei 283 285 286 287 288 14  Panombean Panei 264 265 266 266 267 15  Raya 97 97 99 100 100 16  Dolog Masagal 0 0 92 93 93 17  Dolok Silau 47 48 48 48 48 18  Silau Kahean 76 77 77 77 78 19  Raya Kahean 87 87 87 88 88 20  Tapian Dolok 340 343 347 350 353 21  Dolok Batu Nanggar 379 380 382 383 385 22  Silimakuta 208 213 217 221 225 23  Gunung Malela 356 359 362 365 367 24  Gunung Maligas 539 543 548 552 556 25  Hutabayu Raja 155 156 156 157 157 26  Jawa Maraja Bah Jambi 557 565 572 579 586 27  Pematang Bandar 359 359 360 360 360 28  Bandar Huluan 246 247 247 248 249 29  Tanah Jawa 273 273 274 275 275 30  Bandar Masilam 272 273 273 274 275 31  Bosar Maligas 141 142 143 144 144 32  Ujung Padang 180 181 181 181 182
a) Pada tahap ini didapatkan hasil :
Jumlah Cluster : 3 Jumlah Data : 32 b) Menentukan nilai centroid secara random

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i10.1375
Tabel 2. Centroid Data Awal 2015 2016 2017 2018 2019 C1 890 896 902 908 913 C2 273 273 274 275 275 C3 0 0 92 93 93 c) Menghitung centroid terdekat : Kecamatan Siantar :
D (1,1) 2 2 2 2 2 (890 890) (896 896) (902 902) (908 908) (913 913)
0 = − + − + − + − + − = D (1,2) 2 2 2 2 2 (890 273) (896 273) (902 274) (908 275) (913 275) 1403,90
= − + − + − + − + − = D (1,3) 2 2 2 2 2 (890 0) (896 0) (902 92) (908 93) (913 93) 1894,11 = − + − + − + − + − =
Kecamatan Ujung Padang :
D (1,1) 2 2 2 2 2 (180 890) (181 896) (181 902) (181 908) (182 913) 1611,85 = − + − + − + − + − =
D (1,2) 2 2 2 2 2 (180 273) (181 273) (181 274) (181 275) (182 275) 207, 96 = − + − + − + − + − =
D (1,3) 2 2 2
2 2 (180 0) (181 0) (181 92) (181 93) (182 93) 297, 90 = − + − + − + − + − =
Hasil dari keseluruhan perhitungan mampu di amati hasil pengelompokan menurut iterasi 1, sebagai berikut :
Tabel 3. Hasil Perhitungan Jarak Pusat Cluster Iterasi 1 No Kecamatan C1 C2 C3 Jarak Terpendek 1  Siantar 0,00 1403,90  1894,11 0,00 2  Pematang Silimahuta 1710,67  306,79 206,87 206,87 3  Purba 1702,14  298,31 213,29 213,29 4  Haranggaol Horison 1738,86  334,97 183,74 183,74 5  Dolok Pardamean 1620,41  219,27 279,48 219,48 6  Sidamanik 1249,61  154,30 650,19 154,30 7  Pamatang Sidamanik 1745,11  341,23 178,34 178,34 8  Girsang Sipangan Bolon 1758,97  355,09 166,76 166,76 9  Bandar 470,04 934,00 1424,55 470,04 10  Hatonduhan 1873,91  470,02 102,62 102,62 11  Dolok Panribuan 1739,75  335,86 182,90 182,90 12  Jorlang Hataran 1641,81  237,92 269,82 237,92 13  Panei 1377,49 26,48 524,03 26,48 14  Panombean Panei 1422,68 18,81 480,00 18,81 15  Raya 1796,08  392,21 137,71 137,71 16  Dolog Masagal 1894,11  498,43 0,00 0,00 17  Dolok Silau 1909,68  505,80 102,46 102,46 18  Silau Kahean 1844,39  440,51 111,40 111,40 19  Raya Kahean 1821,14  417,25 123,34 123,34 20  Tapian Dolok 1241,49  162,56 657,21 162,56 21  Dolok Batu Nanggar 1162,84  241,07 735,87 241,07 22  Silimakuta 1531,72  128,41 371,57 128,41 23  Gunung Malela 1207,51  196,45 691,07 196,45 24  Gunung Maligas 792,03 611,90 1103,79 611,90 25  Hutabayu Raja 1667,30  263,41 246,27 246,27 26  Jawa Maraja Bah Jambi 737,92 666,23 1157,20 666,23 27  Pematang Bandar 1212,52  191,41 687,14 191,41 28  Bandar Huluan 1463,37 59,49 440,35 59,49

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i10.1375
No Kecamatan C1 C2 C3 Jarak Terpendek 29  Tanah Jawa 1403,90 0,00 498,43 0,00 30  Bandar Masilam 1405,24 1,73 497,15 1,73 31  Bosar Maligas 1697,25  293,37 218,74 218,74 32  Ujung Padang 1611,85  207,96 297,90 207,96 d) Menghitung Centroid Baru Menentukan centroid baru dengan menghitung jumlah yang terpilih pada cluster kemudian membagikannya sebanyak jumlah cluster yang terpilih. Demikian di peroleh dari hasil jarak dari setiap objek pada iterasi ke-1 maka dilanjutkan ke iterasi ke-2 menurut perhitungan di bawah ini.
Tabel 4. Centroid Baru 2015 2016 2017 2018 2019 C1  783,5 790,5 797 803,5 809 C2  307,5 309,5  313,5 315,25 317 C3  101,4 102,1  109,1 109,7 110,0
Perhitungan akan berhenti apabila tahapan iterasi sudah mendapatkan hasil yang sama, maka proses algoritma K- Means berhenti. Pada penelitian ini, proses iterasi yang dilakukan sampai pada iterasi ke 5. Hasil akhir clustering iterasi ke 5 dapat di liat pada tabel berikut:
Tabel 5. Hasil Cluster Iterasi 5 Cluster Kecamatan Jumlah C1 Siantar, Bandar, Gunung Maligas dan Jawa Maraja Bah Jambi. 4 C2 Sidamanik, Panei,  Panombean Panei,  Tapian  Dolok,  Dolok  Batu Nanggar, Silimakuta, Gunung Malela, Pematang Bandar, Bandar Huluan, Tanah Jawa dan Bandar Masilam. 11 C3 Pematang  Silimahuta,  Purba,  Haranggaol  Horison,  Dolok  Pardamean, Pamatang  Sidamanik,  Girsang  Sipangan  Bolon,  Hatonduhan,  Dolok Panribuan,  Jorlang  Hataran,  Raya,  Dolog  Masagal,  Dolok  Silau,  Silau Kahean, Raya Kahean, Hutabayu Raja, Bosar Maligas dan Ujung Padang. 17

## 3.2 Uji Coba Software RapidMiner 5.3
Halaman input data merupakan halaman yang berfungsi untuk memasukan data baru ke dalam database untuk selanjutnya di proses lebih lanjut oleh aplikasi, terlebih dahulu importing data dari yang sudah di transformasi terlebih dahulu ke dalam Microsoft Excel agar dapat di proses menggunakan RapidMiner . Klik pada bagian kiri bawah tab repositories , lalu pilih “ Improt Excel Sheet ”. Pada data import wizard kemudian pilih tempat data yang akan digunakan untuk di import . Kemudian klik next . Pilih sheet pada data serta blok data yang akan di proses. Pilih next dan akan tampil seperti berikut:
Pada  form  data import ,  ubah  salah  satu  atribut  menjadi  Id.  Pada  penelitian  ini  atribut  yang  diubah  menjadi  Id adalah kolom Kecamatan.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i10.1375
Gambar 3. Data Import Tahap 4
Setelah ditentukan Id yang diubah maka klik Finish , selanjutnya akan kembali ke halaman process awal dengan pertanda dari operator read excel berwarna kuning yang sebelumnya berwarna merah seberti gambar dibawah ini :
Gambar 4. Tampilan Read Excel yang Berhasil di Import
Langkah berikutnya drag dan drop operator K-Means dengan menentukan nilai cluster (k=3) kemudian hubungkan pada output .
Gambar 5. Menghubungkan Read Excel yang Berhasil dengan Operator K-Means
Pada  gambar  5  yakni  proses  menghubungkan read  excel dengan  operator K-Means dan output yang  akan  di eksekusi. Berikutnya, klik tool run yang berbentuk segitiga kesamping berwarna biru. Pada saat tool run di klik setelah keluar hasil cluster seperti gambar di bawah ini :
Gambar 6. Data Hasil Clustering Menggunakan K-Means
Berdasarkan pada gambar 6  menjelaskan bahwa terdapat 3 cluster yang dimulai dari cluster 0, cluster 1 dan cluster 2. Dimana cluster 0 merupakan cluster tinggi, cluster 1 merupakan cluster sedang dan cluster 2 merupakan cluster rendah.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i10.1375
Gambar 7. Grafik Clustering

## 4. KESIMPULAN
Bedasarkan  pembahasan  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  perhitungan  secara  manual  algoritma K-Means  clustering dengan  menggunakan RapidMiner memiliki  hasil  yang  sama.  Data  yang  diolah  menggunakan Microsoft  Excel untuk memperoleh kepadatan penduduk di Kabupaten Simalungun menerapkan 3 clustering K-Means dimana nilai centroid yang  berhenti  pada  iterasi  ke-5  dalam  3 cluster yaitu cluster tinggi,  sedang  dan  rendah. Hasil  yang  didapatkan  dari algoritma K-Means clustering yang di proses ke dalam RapidMiner menyimpan nilai yang sama yaitu menghasilkan 3 cluster yaitu cluster tinggi (C1) sebanyak 4 Kecamatan yaitu Siantar, Bandar, Gunung Maligas dan Jawa Maraja Bah Jambi. Cluster sedang (C2) sebanyak 11 Kecamatan yaitu Sidamanik, Panei, Panombean Panei, Tapian Dolok, Dolok Batu Nanggar, Silimakuta, Gunung Malela, Pematang Bandar, Bandar Huluan, Tanah Jawa dan Bandar Masilam. Cluster rendah  (C3)  sebanyak  17  Kecamatan  yaitu  Pematang  Silimahuta,  Purba,  Haranggaol  Horison,  Dolok  Pardamean, Pamatang Sidamanik, Girsang Sipangan Bolon, Hatonduhan, Dolok Panribuan, Jorlang Hataran, Raya, Dolog Masagal, Dolok Silau, Silau Kahean, Raya Kahean, Hutabayu Raja, Bosar Maligas dan Ujung Padang.

## REFERENCES
[1] BPS Kabupaten Simalungun, “Indikator Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Simalungun,” vol. 44102004, no. 1209, p. 22, 2019.
[2] I. G. M. Y. Antara and I. G. P. E. Suryana, “Pengaruh Tingkat Kepadatan Penduduk Terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Bali,” Media Komun. Geogr. , vol. 21, no. 1, p. 63, 2020, doi: 10.23887/mkg.v21i1.22958.
[3] Y. H. Susanti and E. Widodo, “Perbandingan K-Means dan K-Medoids Clustering terhadap Kelayakan Puskesmas di DIY Tahun 2015,” Pros. SI MaNIs (Seminar Nas. Integr. Mat. dan Nilai Islam. , vol. 1, no. 1, pp. 116–122, 2017.
[4] R. Rosmini, A. Fadlil, and S. Sunardi, “Implementasi Metode K-Means Dalam Pemetaan Kelompok Mahasiswa Melalui Data Aktivitas Kuliah,” It J. Res. Dev. , vol. 3, no. 1, pp. 22–31, 2018, doi: 10.25299/itjrd.2018.vol3(1).1773.
[5] R. M. Sabiq and N. Nurwati, “Pengaruh Kepadatan Penduduk Terhadap Tindakan Kriminal,” J. Kolaborasi Resolusi Konflik , vol. 3, no. 2, pp. 161–167, 2021.
[6] S. Handoko, F. Fauziah, and E. T. E. Handayani, “Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Tingkat Penjualan Paket Data Telkomsel  Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering,” J.  Ilm.  Teknol.  dan  Rekayasa ,  vol.  25,  no.  1,  pp.  76–88,  2020,  doi: 10.35760/tr.2020.v25i1.2677.
[7] A. N. Khomarudin, “Teknik Data Mining : Algoritma K-Means Clustering,” pp. 1–12, 2016.
[8] A. A. Fajrin and A. Maulana, “Penerapan Data Mining Untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen Dengan Algoritma Fp- Growth Pada Data Transaksi Penjualan,” vol. 05, no. 01, pp. 27–36, 2018.
[9] T.  R.  Rivanthio,  “Penerapan  Metode  Clustering  K-Means  Untuk  Pengelompokan  Prestasi  Mahasiswa  Di  Politeknik  LP3I Bandung,” vol. 8, no. 1, pp. 1–13, 2021.
[10]  R.  W.  Sari  and  D.  Hartama,  “Data  Mining :  Algoritma  K-Means Pada  Pengelompokkan  Wisata  Asing  ke  Indonesia Menurut Provinsi,” pp. 322–326, 2018.
[11]  D.  Triyansyah  and  D.  Fitrianah,  “Analisis  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk  Menentukan Strategi Marketing,” J. Telekomun. dan Komput. , vol. 8, no. 3, p. 163, 2018, doi: 10.22441/incomtech.v8i3.4174.
[12]  R.  W.  Sari,  A.  Wanto,  and  A.  P.  Windarto,  “Implementasi  Rapidminer  Dengan  Metode  K-Means  (Study  Kasus:  Imunisasi Campak Pada Balita Berdasarkan Provinsi),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 224–230, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.930.
[13]  D.  Yanto,  L.  Probolinggo,  C.  Loyal,  and  K.  Loyal,  “Analisis  RFM  dan  Algoritma  K-Means  untuk  Clustering  Loyalitas Customer,” vol. 9, no. 1, pp. 0–8, 2019.
[14]  P. V. M., I. Gunawan, B. E. Damanik, I. Parlina, and W. Saputra, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma C4.5 Dalam Menentukan Kelayakan Penerimaan Bantuan Bedah Rumah Pada Desa Tiga Dolok,” vol. 1, pp. 396–409, 2021.
[15]  W.  Muslehatin  and  M.  Ibnu,  “Penerapan  Naïve  Bayes  Classification  untuk  Klasifikasi  Tingkat  Kemungkinan  Obesitas Mahasiswa Sistem Informasi UIN Suska Riau,” pp. 18–19, 2017.