JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 229 – 240

## PERBANDINGAN ALGORITMA K-MEANS DENGAN K-MEDOIDS PADA PENGELOMPOKAN ARMADA KENDARAAN TRUK BERDASARKAN PRODUKTIVITAS
Aceng Supriyadi 1) , Agung Triayudi * 2) , Ira Diana Sholihati 3)
1, 2, 3) Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional Jl. Sawo Manila, Pasar Minggu, Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, 12520 e-mail: acengsupriyadi137@gmail.com 1 ) , agungtriayudi@civitas.unas.ac.id 2 ) , iradiana2803@gmail.com 3) *Penulis Korespondensi

## ABSTRAK
Armada kendaraan truk merupakan salah satu aset utama dalam bisnis di bidang jasa transportasi. Evaluasi kinerja amada secara cepat  dan akurat  diperlukan untuk mendukung tercapainya produktivitas armada  secara maksimal  sehingga  target perusahaan dapat mudah tercapai. Proses evaluasi kinerja armada yang masih dilakukan secara manual menyebabkan ru- mitnya proses pengolahan dan kurang akurat nya hasil evaluasi yang diperoleh, sehingga diperlukan suatu teknik pengolahan data secara cepat dan lebih akurat salah satunya dengan namun menerapkan teknik data mining menggunakan metode clus- tering. Metode Clustering akan digunakan untuk mengelompokkan setiap armada kendaraan berdasarkan produktivitas kiner- janya. Pada Penelitian ini memkomparasikan penerapan Algoritma K-Means dan K-Medoids, yang kemudian dilakukan uji validasi terhadap hasil cluster yang terbentuk. Davies Bouldin Index sebagai  metode dalam analisis klaster menghasilkan nilai validitas sebesar 0,67 untuk K-Means clustering dan 1,78 untuk K-Medoids. Berdasarkan nilai validitas yang dihasilkan Algoritma K-Means dipilih untuk diimplementasikan pada pembuatan aplikasi  clustering  armada kendaraan berbasis web karena paling relevan dengan nilai validitas DBI yang lebih rendah dari pada K-Medoids. Pengujian yang telah dilakukan terhadap hasil clustering  pada aplikasi  web didapatkan persentase kesesuaian  sebesar 97 % baik dengan tool Rapidminer maupun dengan perhitungan secara manual.
Kata Kunci: Armada Kendaraan, Clustering, K-Means, K-Medoids .

## ABSTRACT
Truck fleet is one of main business assets in transportation services. A fast and accurate evaluation of fleet performance is required to support the achievement for maximum productivity; thus, the company can be easily achieving its goal.  The manual process of fleet management creates a complex management system and the evaluation results obtained are less accurate, so it requires a faster and more accurate data processing technique, one of which is by applying data mining techniques using clustering method. Clustering method will be used in clustering each vehicles fleet based on its productivity and performance. This study differentiates the application of K-Means and K-Medoids Algorithm, which then a validation testing is carried out on clustering results. Davies Bouldin Index was used in cluster analysis produces a validity value of 0.67 for K-Means clus- tering and 1.78 for K-Medoids. Based on the validity value produced, K-Means algorithm was chosen to be implemented in making a web-based vehicle fleet clustering application since it is most relevant to the DBI validity value which is lower than K-Medoids. Tests that have been carried out on clustering results on web applications obtained the percentage of conformity of 97% both with the Rapidminer tool and manual calculations.
Keywords: Clustering, Fleet of Vehicle, K-Means, K-Medoids.

## I. P ENDAHULUAN
ebagai salah satu perusahaan penyedia jasa transportasi khususnya untuk jenis kendaraan truk yang kegiatan bisnisnya ialah melakukan pengiriman bahan baku material pembuatan semen dari lokasi muat menuju lokasi pembongkaran, PT.Lintas Harapan Mandiri senantiasa berupaya melakukan proses evaluasi terhadap kinerja armadanya.  Namun  proses  evaluasi  terhadap  kinerja  armada  yang  sudah  berjalan  masih  belum  sepenuhnya dilakukan secara maksimal serta belum mencapai tingkat akurasi terbaik dalam melakukan penentuan unit armada berdasarkan  produktivitas  kinerjanya  dikarenakan  proses  perhitungan  masih  bersifat  manual  dengan  teknik sederhana  yaitu  hanya  dengan  melakukan  pemeringkatan  terhadap  unit  armada  berdasarkan  pendapatan  setiap armada dikurangi dengan biaya perbaikan masing masing armada saja. Selain memerlukan waktu yang lama,proses pengolahan secara manual juga rumit serta butuh ketelitian tinggi dalam proses pengolahan data nya [1].
Berdasarkan  permasalahan  yang  dihadapi  maka  sudah  seharusnya  ada  pemanfaatan  teknik  pengelompokan armada  berdasarkan  kinerjanya  menggunakan  teknik pengolahan  data  yang  tepat  dengan menerapkan  teknologi informasi  yang  saat  ini  berkembang  dengan  sangat  pesat  sekali.  Salah  satu  teknik  perhitungan  yang  dapat
S

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 229 – 240
diterapkan untuk menangani permasalahan tersebut diatas adalah dengan memanfaatkan teknik data mining dengan menggunakan metode Clustering. Data mining adalah teknik untuk menggali,menemukan dan mencari informasi penting atau wawasan pengetahuan (insight) tersembunyi dari database besar  [2]. Salah satu tujuan data mining adalah untuk mencari pola atau trend tertentu yang hendak di capai sehingga dapat digunakan untuk memprediksi dan mendukung dalam hal pengambilan keputusan di kemudian waktu [3]. Metode clustering adalah suatu teknik memisahkan  sekumpulan  titik  data  menjadi  kelompok  atau  cluster  tertentu.  Titik  data  yang  terdapat  kemiripan karakteristik yang satu sama dengan yang lain berada dalam satu klaster dan tentunya berbeda dengan data yang ada pada klaster lain [4].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  pemetaan  dan  gambaran  secara  jelas  dan  akurat  dari  setiap  unit armada  truk  yang  beroperasi  terkait  produktivitas  kerjanya  dengan  melakukan  teknik  pengolahan  data  secara cepat,tepat dan akurat dalam rangka mengantisifasi terhadap ketatnya persaingan dalam bisnis serta untuk menjaga loyalitas  terhadap  pelanggan,  supaya  perusahaan  dapat  melakukan  pengambilan  kepurusan  dengan  tepat  dalam menentukan dan mengatur strategi bisnis kedepannya [5]. Adapun manfaat yang diperoleh adalah dapat mengetahui kinerja  setiap  armada  truk  yang  dikategorikan  sebagai  armada  dengan  produktivitas  kerja  tinggi,sedang  dan terutama produktivitas rendah secara cepat dan akurat. Untuk teknik clustering pada penelitian ini menggunakan perbandingan penerapan antara algoritma K-Means Clustering dengan K-medoids, yang mana hasil perhitungan terbaik dan relevan antara kedua algoritma tersebut akan di pakai pada perancangan aplikasi clustering berbasis web.
Davies Bouldin Index (DBI) digunakan untuk mengevaluasi terhadap hasil klaster yang sudah terbentuk. DBI merupakan teknik mengukur tingkat validitas secara internal yang dilakukan dengan cara mengukur seberapa baik tingkat klasterisasi yang di hasilkan dengan menghitung jumlah banyaknya kriteria atau fitur lainnya dari dataset yang ada [6]. Tujuan dari pendekatan dalam pengukuran ini adalah untuk memaksimalkan jarak antara objek klaster yang satu dengan yang objek data pada klaster lainnya dan juga secara bersamaan meminimalkan jarak antara objek dalam sebuah klaster. Hasil Pengklasteran dengan nilai DBI minimum dinilai sebagai Pengklasteran dengan jumlah klaster yang terbaik [7]. Maka berdasarkan nilai validasi dengan DBI terendah antara algoritma K-Means dan K- Medoids akan dipilih dan digunakan dalam pembuatan aplikasi clustering berbasis website nantinya.
Beberapa penelitian terkiat dengan penerapan algoritma K-means maupun K-medoids terdahulu yang telah ban- yak dilakukan antara lain: Penelitian sebelumnya terkait perbandingan penerapan K-means dan K-Medoids dalam hal Klasterisasi Data Bongkar Muat Provinsi Riau [8]. Diperoleh kesimpulan bahwa dalam pengolahannya, algo- ritma  K-Means  lebih  cepat  dan  menghasilkan  nilai  DBI  pada  K-Means  yang  dinilai  lebih  rendah  baik  dengan jumlah  klaster  K=3  dan  K=10.  Begitu  juga  pada  penelitian  yang  telah  dilakukan  di  puskesmas  DIY  untuk melakukan klasterisasi puskesmas tersebut berdasarkan tingkat kelayakannya dapat disimpulkan bahwa algoritma K-Means memiliki hasil klasterisasi yang jauh lebih baik pula, hal ini mengacu terhadap nilai rasio simpangan baku yang  dihasilkan  pada  K-means  relative  lebih  kecil  disbanding  K-Medoids  yaitu  54,69%  untuk  K-Means  dan  K medoids sebesar 55,3% [9].
Algoritma K-Means juga dinilai lebih baik pada Penelitian sebelumnya yaitu pada penelitian dengan jurnal yang berjudul segmentasi pelanggan pada Bank XYZ [10]. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode K-Means Clustering mengungguli metode K-Medoids berdasarkan jarak intra cluster (AWC). Sementara berdasarkan indeks Davies Bouldin, K-Means Clustering memiliki kinerja sedikit lebih baik daripada K-Medoids. Penelitian lainnya juga yang pernah dilakukan terkait perbandingan algoritma K-means dan Agglomerative Hierarchical Clustering [11]. Penelitian ini dapat menghasilkan kesimpulan bahwa k-means lebih cocok untuk set data yang lebih besar karena waktu eksekusi yang lebih rendah dan tingkat perubahan yang lebih rendah dalam pemanfaatan memori.
Penelitian lainnya yang telah dilakukan yaitu pada jurnal yang berjudul komparasi antara K-means, K-medoids dan ISODATA Clustering pada layanan mesin pencari berbasis Cloud [12]. Hasil penelitian tersebut metode Iso- data  jauh  mengungguli  K-Means  dan  K-Medoids,  namun  K-Means  lebih  cepat  dan  tinggi  untuk  tingkat  perfor- mance nya dibanding K-Medoids walaupun selisihnya tidak terlalu signifikan terlihat. Pada penelitian terdahulu lainnya Implementasi algoritma K-Medoids justru dinilai lebih baik dan relevan daripada K-Means seperti pada penelitian Pengelompokkan Wilayah Sebaran Cacat pada Anak [13]. Berdasarkan nilai validitas memakai metode silhouette coefisien pada K-Medoids menunjukan nilai yang jauh lebih besar.
Penelitian lainya juga telah dilakukan terkait perbandingan antara algoritma K-Means dengan algoritma lainnya dalam metode clustering yaitu dan DBSCAN pada segmentasi rumah kost mahasiswa kelurahan Tembalang Sema- rang. Hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa metode K-Means lebih baik dari metode DBSCAN berdasarkan hasil  perhitungan  indeks silhouette  coefisien dengan  nilai  0,463  untuk  K-Means  dan  0,281  dengan  metode DBSCAN [14].

## E-ISSN : 2540 - 8984
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 229 – 240

## II. METODE PENELITIAN
Prosedur  penelitian  merupakan  salah  satu  proses  penting.  Pada  prosedur  penelitian  ini  tahapan  demi  tahapan harus dilakukan secara terperinci, terstruktur dan secara sistematis, supaya target penelitian tercapai sesuai yang diharapkan. Adapun untuk kerangka penelitian ini seperti pada gambar 1.
Gambar 1. Tahapan dalam Penelitian
Berdasarkan  gambar  1  dapat  diuraikan  bahwa  pada  penelitian  ini  mencakup  delapan  tahapan  yang dilakukan secara  berurutan.  Dimulai  dari  tahap  pengumpulan  data  yaitu  mencakup  studi  literatur  dan  studi  lapangan, kemudian  analisa  data,  seleksi  data,  preprocessing  data,  proses  pengolahan  atau  teknik  clustering  menggunakan perbandingan  algoritma  K-Means  dengan  K-Medoids,  kemudian  uji  validasi  cluster  yang  dihasilkan  dari  kedua algoritma tersebut. Selanjutnya implementasi aplikasi clustering berbasis web menggunakan salah satu algoritma yang nilai validasi nya terendah dan paling relevan berdasarkan hasil evaluasi hasil cluster sebelumnya dan terakhir adalah menarik kesimpulan.

## A. Pengumpulan Data
Pada proses pengumpulan data dilakukan kegiatan studi literatur dengan cara mengumpulkan pengetahuan atau referensi dari berbagai macam sumber literatur seperti referensi dari jurnal ilmiah dan karya ilmiah yang berkaitan dengan topik yang akan di teliti [1]. Kemudian dilanjutkan dengan pengumpulan beberapa sample data yang dibu- tuhkan dan akan digunakan dalam proses pengolahan data mining. Sumber data yang digunakan berasal dari data perusahaan PT Lintas Harapan Mandiri yang terdiri dari 3 data sampel yang dipilih yaitu meliputi data armada truk terpilih, data transaksi pengiriman dan operasional armada, serta data perbaikan armada. Data–data tersebut masih berupa data keseluruhan yang belum dilakukan proses seleksi menjadi dataset yang siap diolah dalam penelitian.

## B. Analisis dan Pengolahan Data
Tahapan  berikutnya  adalah  melakukan  analisis  data  sampai  perhitungan  dengan  memakai  tahapan  KDD (Knowledge Discovery in Database) . Tahapan KDD merupakan proses membongkar, menganalisis, dan memecah sekumpulan data yang berukuran besar sehingga menghasilkan informasi yang bersifat penting atau pengetahuan yang berguna. Tahapan KDD dimulai dari mulai analisis data atau preprocessing , pengolahan data sampai men- gahasilkan pengetahun (knowledge) yang berupa informasi penting dan berguna serta tahap evaluasi.

## 1) Seleksi Data
Tahapan KDD pertama kali pada penelitian ini adalah  tahapan proses penyeleksian data ini, dari sekumpulan data yang ada kemudian dilakukan proses pemilihan dan penentuan jenis dan kategori data yang akan digunakan dan dibutuhkan pada penelitian. Karena tidak seluruh data akan dipakai pada proses perhitungan. Hanya data armada, transaksi pelayanan pengiriman dan data perbaikan armada kendaraan yang akan digunakan.

## 2) Preprocessing Data
Pada tahap preprocessing ini dilakukan proses data cleaning. Data cleaning adalah menghapus atribut yang tidak akan dipakai dan kolom isian yang tidak bernilai ( null) yang tidak diperlukan pada proses perhitungan nantinya, sehingga data yang akan diolah benar-benar data relevan [15]. Kemudian setelah tahapan cleaning seluruh sub- dataset, selanjutnya dilakukan proses integration data atau penggabungan beberapa subdata set sehingga men- jadi satu dataset utuh yang siap dilakukan proses perhitungan clustering

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 229 – 240

## 3) Transformasi Data
Setelah  tahapan  preprocessing  dilakukan  kemudian  dilanjutkan  pada  Proses  transformasi  data.  Transformasi data yaitu proses pengubahan beberapa subdataset menjadi satu format yang sama untuk mempermudah proses data mining [15]. Selain itu juga dilakukan pengubahan pada nama atribut menjadi kode tertentu untuk mem- permudah dalam penyajian dan pengolahan datanya.

## 4) Data Mining
Data Mining adalah teknik atau proses menemukan pola atau penggalian informasi unik dan menarik dari dalam dataset yang terpilih dengan menggunakan metode atau algoritma tertentu sesuai dengan maksud atau  tujuan dari proses KDD secara keseluruhan [16]. Dalam Data Mining terdapat tiga teknik yang umum dipakai yaitu regresi, klasifikasi dan klastering. Metode yang digunakan pada penelitian ini sendiri adalah metode Clustering dengan menggunakan perbandingan antara algoritma K-Means dan K-Medoids.
a) Perhitungan Algoritma K-Means Clustering
K-means clustering meruapakan metode dalam machine learning yang tanpa pengawasan (unsupervised learning) yang secara efektif digunakan untuk memecah data set yang dikelompokan ke dalam grup k atau kluster k, di mana k mewakili jumlah klaster. Dalam pengelompokan k-means, setiap klaster diwakili oleh titik  pusat  ( centroid )  atau  rata-rata  yang  dan dihitung  sebagai  nilai  rata-rata  data  dalam  klaster  tersebut [17]. Algoritma k-means merupakan metode clustering yang paling sederhana dan paling umum. Ini karena K-means memiliki kemampuan untuk mengelompokkan data dalam jumlah besar dengan waktu komputasi yang relatif cepat dan efisien [18].
b) Perhitungan Algoritma K-Medoids Clustering
Algoritma K-Medoids atau istilah lainnya Partitioning Around Medoids (PAM), merupakan jenis lain dari metode  K-Means.  Perhitungan  pada  K-Medoids  tidak  mengacu  terhadap  nilai  rata-rata  (  mean)  seluruh data  pada  setiap  cluster,  tujuannya  adalah  untuk  mengurangi outlier atau  sensitivitas  dari  klaster  yang dihasilkan pada dataset [19]. Algoritma K-Means dan K-Medoid keduanya bekerja dengan cara memini- malkan jarak antara titik data yang dilabeli untuk berada dalam satu klaster dan titik data yang ditetapkan sebagai pusat klaster tersebut. Pada algoritma K-Medoid memilih titik data sebagai pusat cluster (medoid) dilakukan secara acak pada titik data tiap tiap cluster bukan berdasarkan nilai rata-ratanya [20].

## 5) Interpretation/Evaluasi
Pada  tahap  ini  dilakukan  penerjemahan  dan  analisa  pola-pola  atau  pengetahuan  (knowledge)  tertentu  yang dihasilkan  dari  perhitungan  dalam  data  mining.  Proses  Evaluasi  ini  dilakukan  dengan  cara  pengujian  apakah pola,informasi  atau  knowledge  yang diperoleh  sesuai  dengan  fakta  atau  hipotesa  sebelumnya  atau  justru  malah bertentangan. Informasi yang diperoleh kemudian dipresentasikan ke dalam bentuk visualisasi. .

## C. Aplikasi Clustering berbasis web
Aplikasi web clustering menggunakan salah satu algoritma antara K-Means dan k-Medoids. hasil evaluasi yang paling terbaik dan relevan akan digunakan pada aplikasi web clustering ini. Hasil clustering dari aplikasi web ini kemudian  dikomparasikan  dengan  hasil  yang  didapat  melalui  penghitungan  secara  manual  dan  dengan  Tools Rapidminer . Sehingga keakuratan dan persentase kesesuaian hasil clustering dapat diketahui, Harapannya Aplikasi web clustering yang telah dibuat nantinya dapat dipergunakan secara berkelanjutan untuk mengelompokan armada kendaraan truk  PT Lintas Harapan Mandiri, sehingga membantu dalam proses pengambilan keputusan.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Analisis Data
Sebelum pengolahan data dilaksanakan terlebih dahulu dilakukan tahapan analisis data yang terdiri dari proses penyeleksian data terhadap sejumlah dataset yang sudah terkumpul dengan cara melakukan pemilahan data sesuai kebutuhan penelitian. Data yang dipilih bersumber dari PT Lintas Harapan Mandiri yang terdiri dari data armada, data histori operasional armada dan data histori perbaikan armada selama satu tahun yaitu periode 1 januari 2020 sampai  31  desember  2020  yang  masing  -masing  subdataset  berformat  excel.  Kemudian  berlanjut  ke  tahap Preprocessing data yang terdiri dari tahapan cleaning data yaitu memilih atribut-atribut dan isian data yang akan digunakan dan membuang atribut beserta data yang tidak diperlukan dalam pengolahan kemudian ketiga dataset hasil proses cleaning tersebut dilakukan penggabungan atau integration data menjadi satu dataset utuh. Langkah selanjutnya  dilakukan  proses  transformasi  data  sesuai  keperluan  perhitungan.  Pada  tahapan  ini  dilakukan

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 229 – 240
pengubahan beberapa nama atribut dan isian data ke dalam kode numerik tertentu untuk memudahkan dalam proses perhitungan Pada tabel 1 berikut disajikan atribut- atribut yang akan digunakan yang merupakan hasil integrasi dari ketiga subdataset sebelumnya dan sudah dilakukan inisialisasi agar memudahkan perhitungan.
TABEL 1 ATRIBUT PADA DATASET Nama atribut data Inisialisasi Unit Nomor Polisi Kendaraan No.Unit Jumlah Biaya Pengiriman X01 Jumlah Tonase (beban muatan) Jumlah Omset Jumlah Ritase Jumlah Jarak Tempuh Tahun Produksi Kendaraan Banyaknya Perbaikan Jumlah Biaya Perbaikan X02 X03 X04 X05. X06 X07 X08
Adapun hasil akhir proses analisis data ini yaitu diperoleh satu dataset utuh. Dataset tersebut terdiri dari 66 data armada truk dengan 8 atribut. Berikut tabel dataset sebagai data sampel penelitian seperti terlihat pada tabel 2.
TABEL 2.

## DATA SAMPEL PENELITIAN
Urutan Data No.Unit Biaya Pengiriman …………. Jumlah Perbaikan Biaya Perbaikan Data ke-01 B01 318,738,100 …………. 20 10,053,847 Data ke-02 B02 313,530,233 …………. 27 24,871,440 Data ke-03 ………… Data ke-20 Data ke-21 Data ke-22 ……….. Data ke-64 Data ke-65 Data ke-66 B03 …..
D21 D22 D23 …….
L05 L06 L07 365,320,500 ….… 313,848,000 243,432,000 324,081,000 …….. 168,263,500 291,375,000 255,660,000 …………. …………. …………. …………. ………… ………… …………. …………. …………. 22 .... 47
44 54 .... 8 13 8 14,957,739 ………….. 38,820,958 24,450,647 44,646,414 …………. 1,577,230 4,634,081 2,065,051

## B. Pengolahan Data
a) Perhitungan Algoritma K-Means
Perhitungan clustering pertama yang dilakukan adalah dengan menerapkan algoritma K-Means secara manual.
Adapun Langkah langkah nya adalah .
1) Menentukan banyaknya cluster yang akan di bentuk Jumlah cluster yang akan dibentuk adalah sebanyak 3 buah cluster (k=3),sehingga terbentuk cluster dengan produktivitas kinerja tinggi,sedang dan rendah
2) Menentukan pusat cluster ( centroid ) awal secara acak
Lakukan dengan memilih 3 data secara bebas dari data sampel yang berjumlah 66 objek data sesuai dengan jumlah klaster yang akan di bentuk yaitu 3 data. Penentuan centroid awal untuk centroid 1, 2, dan 3 berturut turut adalah urutan data ke-02 Data ke-39 dan Data ke 64 seperti terlihat pada tabel 3 berikut
TABEL 3
INISIALISASI CENTROID AWAL K-MEANS Nama Atribut/Variabel C1(Centorid 1) C2( Centroid 2) C3( Centroid 3) NoUnit B02 D50 L05 Biaya Pengiriman 313,530,233 327,358,000 168,263,500 Jumlah Tonase Jumlah Omzet
Jumlah Ritase
Jarak Tempuh
Tahun Produksi
Jumlah Perbaikan Biaya Perbaikan
5,980
723,596,033 224 45,436 2018 27 24,871,440 10,769 688,007,696 322 71,495 2017 28 18,579,655 1,597
373,202,564
140 40,226 2019 8 1,577,230
3) Kemudian hitung nilai jarak dari setiap objek data terhadap masing-masing pusat cluster ( centroid ) Persamaan yang digunakan adalah jarak matriks euclidean (euclidean distance) seperti pada persamaan (1)

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 229 – 240
2 2 ) ( ..... ) ( j i j i ij y x y x d − + + − = (1)
Untuk d i,j adalah nilai jarak terkecil antara data dengan centroid . Untuk i x adalah nilai data urutan ke–i pada dataset. Dan y i adalah Nilai centroid urutan ke-i . Dan misal untuk menghitung objek data ke-1 dengan centroid ke-1 adalah sebagai berikut:
2 2 1 , 1 ) 24871440 847 . 053 . 10 ( ... ) 233 . 530 . 313 100 . 738 . 318 ( − + + − = d 045 . 161 . 48 1 , 1 = d
Untuk perhitungan objek data ke-1 dengan centroid ke-2 adalah sebagai berikut
2
2 2 , 1 ) 655 . 579 . 18 847 . 053 . 10 ( ... ) 000 . 358 . 327 100 . 738 . 318 ( − + + − = d 443 . 017 . 82 2 , 1 = d dan untuk perhitungan objek data ke 1 dengan centroid ke-3 adalah
2 2 3 , 1 ) 230 . 577 . 1 847 . 053 . 10 ( ... ) 500 . 26 . 168 100 . 738 . 318 ( − + + − = d 999 . 636 . 423 3 , 1 = d
4) Kemudian lanjutkan perhitungan pada keseluruhan objek data sampai data terakhir dengan menggunakan ru- mus euclidean distance seperti cara perhitungan pada data ke-1 diatas lakukan perhitungan sampai diperoleh nilai jarak setiap objek data dengan masing masing centroid .
5) Setelah  nilai  jarak  masing-masing  objek  data  dengan  masing-masing  pusat  cluster  ( centroid )  diperoleh kemudian  carilah  nilai  jarak  euclidean  terendah  atau  terdekat  diantara  ketiga  hasil  perhitungan  jarak  antara centroid dengan dataset tersebut (nilai jarak terendah dari C1,C2, dan C3). Berdasarkan nilai terendah itulah objek data akan terklasterisasi ke dalam cluster 1, cluster 2 ,atau cluster 3. Sehingga dapat disimpulkan hasil clustering pada iterasi pertama, jumlah data tiap-tiap cluster adalah seperti terlihat pada tabel 4.
TABEL 4
JUMLAH ANGGOTA TIAP CLUSTER ITERASI PERTAMA Cluster Jumlah Anggota Cluster ke-01 35 Cluster ke-02 22 Cluster ke-03 9
Berdasarkan  tabel  4  diatas  hasil  perhitungan  pada  iterasi  ke-1  terlihat  bahwa  cluster  1  adalah  cluster  dengan tingkat  produktivitas  tinggi  dengan  jumlah  armada  sebanyak  35  unit,  untuk  cluster  2  adalah  kelompok  armada dengan  produktivitas  sedang  dengan  anggota  22  armada  dan  pada  cluster  3  adalah  kelompok  armada  dengan produktivitas  rendah  dengan  9  unit  armada.  Kemudian  Perhitungan  dilanjutkan  pada  iterasi  kedua  dan  diawali dengan menentukan kembali nilai centroid baru. Penentuan centroid baru pada iterasi ke-2 ini dilakukan dengan cara menghitung nilai rata-rata (means) dari masing-masing nilai data pada tiap atribut seluruh anggota dari setiap cluster iterasi ke-1 sebelumnya. Setelah nilai centroid baru diperoleh, kemudian ulangi langkah perhitungan ke-3 dan ke 4 seperti pada iterasi pertama sebelumnya. Maka diperoleh data anggota hasil clustering setiap cluster pada iterasi ke-2 seperti terlihat pada tabel 5.
TABEL 5.

## JUMLAH ANGGOTA TIAP CLUSTER PADA ITERASI KEDUA
Cluster Jumlah Anggota Cluster ke-01 35 Cluster ke-02 21 Cluster ke-03 10
Berdasarkan  tabel  5  diatas  dapat  terlihat  bahwa  pada  iterasi  ke-2  telah  terjadi  perpindahan  atau  perubahan anggota cluster dari hasil clustering pada proses iterasi pertama sebelumnya. Terlihat bahwa pada cluster 2 terdapat satu anggota yang berpindah cluster menjadi anggota cluster ke-3. Kemudian perhitungan K-Means di lanjutkan pada  iterasi  ke-3  dengan  langkah-langkah  yang  sama  seperti  pada  iterasi  ke-2  sebelumnya.  Perhitungan  ini dilakukan  untuk  memastikan  masih  terjadi  perpindahan  anggota  cluster  kembali  atau  tidak.  Adapun  hasil perhitungan K-Means clustering pada iterasi ke-3 diperoleh hasil anggota klaster seperti terlihat pada tabel.6.
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 229 – 240
TABEL 6

## JUMLAH ANGGOTA TIAP CLUSTER PADA ITERASI KETIGA
Cluster Jumlah Anggota Cluster ke-01 35 Cluster ke-02 20 Cluster ke-03 11
Tabel 6 diatas menunjukan bahwa hasil clustering pada iterasi ke-3 masih terjadi perpindahan anggota pada tiap cluster. Maka perhitungan dilanjutkan kembali pada iterasi ke-4 dengan langkah dan proses seperti pada iterasi ke- 3 dan ke-2 sebelumnya. Berdasarkan hasil klasterisasi yang diperoleh pada iterasi ke-4, maka proses perhitungan pun dihentikan sampai pada iterasi ke-4 saja, karena hasil clustering adalah tetap dan tidak mengalami perubahan atau perpindahan anggota pada tiap-tiap clusternya. Sehingga susunan anggota pun masih sama seperti hasil pada iterasi ke-3 sebelumnya. Maka hasil akhir pada perhitungan clustering dengan algoritma K-Means secara manual adalah hasil akhir perhitungan yang didapatkan pada iterasi ke-3 dengan data anggota tiap –tiap cluster seperti pada tabel 7.
TABEL 7 HASIL AKHIR KLASTERISASI PADA K-MEANS Cluster Jumlah Anggota Data Anggota Cluster Cluster ke-01 35 Selain data armada pada cluster 2 dan cluster 3 Cluster ke-02 20 D21,D12,D15,D16,D23,D24,D25,D27,D28,D30 D35,D36,D37,D38,D50,D20,D59,D60,D61,L07 Cluster ke-03 11 B06,D22,D26,D29,D31,D32,D33,D39,D58,L03,L05

## b) Perhitungan Algoritma K-Medoids
Proses perhitungan menggunakan algoritma ke dua yaitu K-Medoids clustering adapun tahapan dan hasil pen- golahan data dengan K-Medoids proses perhitungan secara sederhananya adalah sebagai berikut [21]:
1) Inisialisasi medoid awal dengan cara memilih secara acak sesuai dengan jumlah cluster yang akan dibentuk yaitu 3 klaster medoid awal yang dipilih adalah data ke-64,data 65,dan data ke 66
2) Kemudian Hitung pula matriks jarak menggunakan euclidean distance antara medoids dengan setiap objek data, sama hal nya seperti perhitungan mencari nilai jarak terdekat pada K-Means
3) Tentukan nilai jarak terendah atau terkecil diantara ke tiga nilai jarak yang diperoleh
4) Kemudian hitunglah total cost jarak terdekat keseluruhan jarak objek data ke medoids . Adapun total cost jarak terdekat iterasi pertama dan hasil klasterisasi yang terbentuk seperti pada tabel 8.
TABEL 8 JUMLAH TIAP KLASTER PADA ITERASI PERTAMA K-MEDOIDS Nama Cluster Jumlah Anggota Total cost jarak terdekat Cluster 01 7 Cluster 02 14 Cluster 03 45 Total 66 4.881.429.773
5) Lakukan perhitungan pada iterasi berikutnya diawali dengan memilih medoid baru atau pusat cluster pada masing-masing cluster yang terbentuk hasil iterasi sebelumnya dan lakukan secara acak atau bebas dalam memilih kandidat medoid baru.
6) Ulangi kembali langkah ke-2 sampai dengan 4 dan berikut hasil anggota klasterisasi yang terbentuk beserta total cost jarak terdekat pada iterasi ke-2 seperti pada tabel 9
TABEL 9 JUMLAH TIAP KLASTER ITERASI KEDUA K-MEDOIDS Nama cluster Jumlah anggota Total cost jarak terdekat Cluster 01 7 Cluster 02 13 Cluster 03 46 Total 66 4.942.128.062
7) Hitunglah nilai total simpangan (S) dengan cara mengurangkan nilai total jarak hasil perhitungan klaster baru dengan total jarak klaster lama. Jika didapatkan nilai simpangan kurang dari nol (S < 0), maka lakukan iterasi perhitungan berikutnya.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 229 – 240
8) Ulangi langkah ke 5 sebelumnya diatas sampai dengan langkah ke-7 hingga nilai simpangan lebih dari nol (S>0) dengan cara mengurangkan total jarak baru dengan total jarak lama ,sehingga hasil clustering adalah berupa data data yang telah terclusterisasikan pada iterasi kedua sebelumnya atau pada iterasi yang lama. Adapun hasil perhitungan total simpangan (S) nilai total jarak baru iterasi ke 2 dikurangi dengan total jarak lama pada iterasi pertama K-medoids pada penelitian ini seperti terlihat pada tabel 10.
TABEL 10

## HASIL PERHITUNGAN NILAI SIMPANGAN
Total cost Jarak terdekat
Nilai Simpangan
Iterasi ke-2( baru) Iterasi ke-1 (lama) Jarak baru-jarak lama 4.942.128.062 4.881.429.773 60.698.289
Berdasarkan tabel 10 diatas dapat disimpulkan bahwa nilai simpangan yang dihasilkan sudah lebih dari 0 (S>0). Maka iterasi pun dihentikan dan hasil klasterisasi adalah data anggota klaster pada iterasi pertama. Adapun sebaran data tiap cluster seperti ditunjukan pada tabel 11 berikut
TABEL 11

## PERHITUNGAN TOTAL SIMPANGAN BERDASARKAN SELISIH COST JARAK TERDEKAT
Cluster Jumlah Anggota Data Anggota Cluster Cluster ke-01 7 D26,D32,D33,D39,D58,L03,L05 Cluster Ke-02 14 B06,D15,D22,D29,D30,D31,D35, D36,D37,D38,D52,D59D60,D61,L07 Cluster ke-03 45 Selain data armada pada cluster 1 dan cluster 2

## C. Evaluasi Cluster atau Pengujian DBI K-Means dan K-Medoids
Setelah hasil clustering kedua algoritma tersebut diperoleh, kemudian dilakukan evaluasi cluster atau pengujian terhadap hasil clustering dengan menggunakan tools Rapidminer untuk mengetahui besarnya nilai Davies Bouldin Index  (DBI) .  DBI  ini  dipakai  sebagai  acuan  jumlah  klaster  dan  memperlihatkan  klasterisasi  terbaik  atau  paling relevan antara K-Means dan K-Medoids , Adapun hasil perbandingan evaluasi cluster dengan menguji nilai validasi Davies Bouldin Index (DBI) antara K-Means dan k-Medoids tersebut seperti ditunjukan pada gambar 3.
Gambar 2. Hasil Perbandingan Nilai DBI antara K-Means dengan K-Medoids
Berdasarkan hasil evaluasi seperti terlihat pada gambar 3 diatas dapat disimpulkan bahwa algoritma K-Means lebih relevan dan lebih baik untuk diimplementasikan pada aplikasi clustering berbasis web. Setelah mengacu ter- hadap hasil DBI pada K-Means yang lebih rendah pada seluruh percobaan baik pengelompokan dengan 3 klaster sampai 10 klaster dibandingkan dengan pada algoritma K-Medoids clustering. Perbedaan nilai DBI terjauh terlihat pada  percobaan  dengan  menggunakan 3  klaster  untuk  K-Means  dengan  nilai  DBI  sebesar  0,67  dan  K-Medoids sebesar 1,78-Medoids.
Sebelum  mengimplementasikan  algoritma  K-Means  pada  pembuatan  aplikasi  berbasis  web,  terlebih  dahulu dilakukan juga perhitungan K-Means dengan tools Rapidminer dan hasil yang diperoleh pada tools Rapidminer adalah terdapat kesesuaian hasil clustering sebesar 100% dengan perhitungan secara manual dimana jumlah cluster terbentuk kedalam 3 cluster dengan susunan dan anggota tiap cluster yang sama. Adapun hasil klasterisasi pada

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 229 – 240
Rapidminer seperti terlihat pada gambar 3.
Gambar 3. . Hasil Perhitungan K-means pada Tool Rapidminer

## D. Implementasi Algoritma K-Means Pada Apikasi Web
Kemudian penelitian ini dilanjutkan dengan implementasi metode K-Means tersebut pada aplikasi berbasis web yang akan dibuat. Berikut adalah tampilan hasil clustering yang dihasilkan pada aplikasi K-means clustering ber- basis web. Untuk tampilan pertama aplikasi ini yaitu berupa halaman login seperti terlihat pada gambar 4.
Gambar 4. Tampilan Login Aplikasi K-Means
Setelah login berhasil, maka system akan menuju ke halaman beranda atau home. Pada halaman home terdapat beberapa menu yang berfungsi untuk melakukan masukan atau input data. Pada menu tersebut terdapat menu krite- ria untuk menginput data atribut, menu alternatif untuk mengimport dataset dengan format file excel, menu perhi- tungan untuk melakukan proses K-Means clustering. Berikut tampilan halaman home seperti terlihat pada gambar 5.
Gambar 5. Tampilan Home Aplikasi K-Means
Pada  halaman  home  ini user  dapat  memilih  menu kriteria  terlebih  dahulu.  Menu kriteria  ini  digunakan  untuk menginputkan data kriteria atau atribut-atribut yang akan di pakai. Data atribut yang digunakan pada penelitian ini

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 229 – 240
sebanyak 8 atribut dan nama atribut disesuaikan dengan nama-nama pada dataset excel yang sudah siapkan. Ada- pun tampilan halaman input kriteria seperti terlihat pada gambar 6
Gambar 6. Tampilan Menu Input Data Atribut
Setelah itu user dapat melakukan import file excel yang berupa dataset yang sudah disiapkan sebelumnya me- lalui menu nilai Alternatif. Kemudian pilih tombol import dan lakukan proses upload dataset. Adapun tampilan dari halaman untuk mengimport setdata tersebut seperti terlihat pada gambar 7.

## Gambar 7 Tampilan Menu Import Dataset
Kemudian  untuk  memulai  perhitungan  dengan  K-Means  user  dapat  langsung  memilih  submenu  perhitungan. Sehingga sistem akan melakukan analisa data sesuai dataset yang telah di upload. Kemudian user diminta untuk menentukan  jumlah klaster  yang  akan  dicari  dan  jumlah  maksimal  iterasi  yang  akan  di  lakukan. Pada  kasus  ini jumlah  cluster  adalah  3  dan  jumlah  maksimal  iterasi  adalah  100.  Berikut  adalah  tampilan  halaman  perhitungan seperti terlihat pada gambar 8.

## Gambar 8 Tampilan Halaman Menu Proses Perhitungan
Pada  Aplikasi  K-Means  berbasis  web  ini  user  juga  dapat  melihat  tampilan  visualisasi  hasil  proses  clustering berdasarkan nilai persentase hasil clustering yang diperoleh. Tampilan visualisasi ini dalam bentuk diagram ling- karan yang terbagi kedalam 3 irisan data atau bagian sesuai dengan jumlah klaster yang dicari. Pada penelitian ini hasil clustering dalam bentuk visualisasi yang terbentuk terdiri dari 16,7% untuk cluster ke-1 dengan jumlah data

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 229 – 240
armada kendaraan  truk sebanyak 10 armada, persentase sebesar 30,3% pada cluster ke-2 dengan jumlah armada truk sebanyak 21 armada, dan 53 % untuk cluster ketiga dengan jumlah armada truk sebanyak 34 aramada. Berikut merupakan tampilan visualisasi seperti terlihat pada gambar 9
Gambar 9. Tampilan Grafik Hasil Perhitungan K-Means

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah berhasil dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa hasil evaluasi cluster untuk algoritma K-Means memiliki nilai validitas DBI yang jauh lebih rendah dibandingkan dengan nilai DBI algoritma K-Medoids, pada seluruh jumlah klaster yang diujicobakan dari mulai 3 klaster sampai 10 klaster percobaan. Maka algoritma K-Means dipilih dan diterapkan pada pembuatan aplikasi Clustering berbasis web ini. Hasil clustering K-Means melalui aplikasi web diperoleh kesesuaian jumlah dan susunan anggota cluster dengan perhitungan secara manual  dan  tool  Rapidminer  sebesar  100  %  untuk  cluster  1  yaitu  sebagai  cluster  dengan  produktivitas  rendah dengan jumlah anggota sebanyak 11 armada, pada cluster ke-2 sebagai cluster dengan produktivitas sedang sebesar 96  %    dengan  jumlah  anggota  pada  perhitungan  melalui  aplikasi  web  sebanyak  21  armada,  sedangkan  secara manual  dan  juga  tool  Rapidminer  sebanyak 20  armada,  untuk  cluster  ke  3  sebagai  cluster  dengan produktivitas tinggi. diperoleh persentase kesesuaian sebesar 97% dengan jumlah anggota 34 armada pada perhitungan aplikasi web  dan    sebanyak  35  armada    pada  perhitungan  secara  manual  dan  tool  Rapidminer.  Dengan  total  persentase kesesuaian  hasil cluster sebesar 97%, maka aplikasi clustering berbasis web ini  masih dinilai layak dan relevan untuk dapat dimanfaatkan dan dipakai dalam melakukan proses klasterisasi atau pengelompokan armada kendaraan truk berdasarkan tingkat produktivitasnya pada PT. Lintas Harapan Mandiri.

## D AFTAR P USTAKA
[1] S. Handoko, F. Fauziah, and E. T. E. Handayani, “Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Tingkat Penjualan Paket Data TELKOMSEL Menggunakan Metode K-Means Clustering,” Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa , vol. 25, no. 1, pp. 76–88, 2020, doi: 10.35760/tr.2020.v25i1.2677.
[2] D. S. Maylawati, T. Priatna, H. Sugilar, and M. A. Ramdhani, “Data Science For Digital Culture Improvement in Higher Education Using K- means Clustering and Text Analytics,” International Journal of Electrical and Computer Engineering , vol. 10, no. 5, pp. 4569–4580, 2020, doi: 10.11591/IJECE.V10I5.PP4569-4580.
[3] D. F. Pramesti, Lahan, M. Tanzil Furqon, and C. Dewi, “Implementasi Metode K-Medoids Clustering Untuk Pengelompokan Data Potensi Kebakaran Hutan/Lahan Berdasarkan Persebaran Titik Panas,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 1, no. 9, pp.
723–732, 2017.
[4] M. T. Islam, P. K. Basak, P. Bhowmik, and M. Khan, “Data Clustering Using Hybrid Genetic Algorithm with k-Means and k-Medoids Algorithms,” 2019, doi: 10.1109/ICSEC47112.2019.8974797.
[5] Y. Siyamto, “Pemanfaatan Data Mining Dengan Metode Clustering Untuk Evaluasi Biaya Dokumen Ekspor di PT Winstar Batam,” Media Informatika Budidarma , vol. 1, no. 2, pp. 28–31, 2017.
[6] F. Tempola, M. Muhammad, and A. Mubarak, “Penggunaan Internet Dikalangan Siswa SD di Kota Ternate: Suatu Survey, Penerapan Algoritma Clustering dan Validasi DBI,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 7, no. 6, pp. 1153–1160, 2020, doi: 10.25126/jtiik.2020722370.
[7] A. Badruttamam, S. Sudarno, and D. A. I. Maruddani, “Penerapan Analisis Klaster K-Modes Dengan Validasi Davies Bouldin Index Dalam Menentukan Karakteristik Kanal Youtube di Indonesia (Studi Kasus: 250 Kanal Youtube Indonesia Teratas Menurut Socialblade),” Jurnal Gaussian , vol. 9, no. 3, pp. 263–272, 2020, doi: 10.14710/j.gauss.v9i3.28907.
[8] I. Kamila, U. Khairunnisa, and M. Mustakim, “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan Data Transaksi Bongkar Muat di Provinsi Riau,” Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi , vol. 5, no. 1, pp. 119–125, 2019, doi: 10.24014/rmsi.v5i1.7381.
[9] Y. H. Susanti and E. Widodo, “Perbandingan K-Means dan K-Medoids Clustering terhadap Kelayakan Puskesmas di DIY Tahun 2015,” Prosiding SI MaNIs (Seminar Nasional Integrasi Matematika dan Nilai Islami) , vol. 1, no. 1, pp. 116–122, 2017.
[10] M. Aryuni, E. Didik Madyatmadja, and E. Miranda, “Customer Segmentation in XYZ Bank Using K-Means and K-Medoids Clustering,” 2018,

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 229 – 240
doi: 10.1109/ICIMTech.2018.8528086.
[11] B. Karthikeyan, D. J. George, G. Manikandan, and T. Thomas, “A Comparative Study on K-Means Clustering and Agglomerative Hierarchical Clustering,” International Journal of Emerging Trends in Engineering Research , vol. 8, no. 5, 2020, doi: 10.30534/ijeter/2020/20852020.
[12] W. Reda, H. Elazhary, and E. Hassanein, “Comparing K-means, K-medoids and Isodata Clustering Algorithms for a Cloud Service Search Engine,” International Journal of Recent Technology and Engineering , vol. 8, no. 3, 2019, doi: 10.35940/ijrte.C5632.098319.
[13] D. Marlina, N. Lina, A. Fernando, and A. Ramadhan, “Implementasi Algoritma K-Medoids dan K-Means untuk Pengelompokkan Wilayah Sebaran Cacat pada Anak,” Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi , vol. 4, no. 2, 2018, doi: 10.24014/coreit.v4i2.4498.
[14] S. Budiman, D. Safitri, and D. Ispriyanti, “Perbandingan Metode K-Means Dan Metode Dbscan Pada Pengelompokan Rumah Kost Mahasiswa Di Kelurahan Tembalang Semarang,” Jurnal Gaussian , vol. 5, no. 4, pp. 757–762, 2016.
[15] T. Thi Bi Dan, S. Widya Sihwi, and R. Anggrainingsih, “Implementasi Iterative Dichotomiser 3 Pada Data Kelulusan Mahasiswa S1 Di Universitas Sebelas Maret,” Jurnal Teknologi & Informasi ITSmart , vol. 4, no. 2, 2016, doi: 10.20961/its.v4i2.1770.
[16] M. Kadafi, “Penerapan Algoritma FP-Growth untuk Menemukan Pola Peminjaman Buku Perpustakaan UIN Raden Fatah Palembang,” MATICS , vol. 10, no. 2, 2019, doi: 10.18860/mat.v10i2.5628.
[17] D. Aggarwal and D. Sharma, “Application Of Clustering For Student Result Analysis,” International Journal of Recent Technology and Engineering , vol. 7, no. 6, pp. 50–53, 2019.
[18] M. M. Khairunnisa, A. Triayudi, and E. T. E. Handayani, “Application of K-Means Clustering on the Performance Evaluation of Lecturers Based on Student Questionnaire,” Manajemen, Teknologi Informatika dan Komunikasi (Mantik) , vol. 4, no. 1, pp. 760–766, 2020.
[19]
S. Sindi, W. R. O. Ningse, I. A. Sihombing, F. Ilmi R.H.Zer, and D. Hartama, “Analisis Algoritma K-Medoids Clustering Dalam Pengelompokan Penyebaran Covid-19 di Indonesia,” Jti (Jurnal Teknologi Informasi) , vol. 4, no. 1, pp. 166–173, 2020.
[20] N. Qona’ah, A. R. Devi, and I. M. G. M. Dana, “Laboratory Clustering using K-Means, K-Medoids, and Model-Based Clustering,” Indonesian Journal of Applied Statistics , vol. 3, no. 1, pp. 64–77, 2020, doi: 10.13057/ijas.v3i1.40823.
[21] E. Buulolo, R. Syahputra, and A. Fau, “Algoritma K-Medoids Untuk Menentukan Calon Mahasiswa Yang Layak Mendapatkan Beasiswa Bidikmisi di Universitas Budi Darma,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 4, no. 3, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2240.