## Klasterisasi Desa dengan Menggunakan Algoritma K-Means pada Data Potensi Desa
Anggi Syahadat Harahap * , Pepi Zulvia
Program Studi Administrasi Bisnis Sektor Publik, Politeknik STIA LAN Bandung, Kota Bandung, Indonesia Email: 1,* anggi@poltek.stialanbandung.ac.id, 2 pepi.zulvia@poltek.stialanbandung.ac.id Email Penulis Korespondensi: anggi@poltek.stialanbandung.ac.id Submitted 29-11-2021 ; Accepted 20-12-2021 ; Published 30-12-2021

## Abstrak
Indeks  Desa  Membangun  merupakan  indeks  gabungan  yang  disusun  berdasarkan  tiga  indeks,  yakni  Indeks  Ketahanan  Sosial,  Indeks Ketahanan Ekonomi dan Indeks Ekologi Desa. Berdasarkan Indeks Desa Membangun menunjukkan 5 klasifikasi Desa, yaitu Desa Mandiri, Desa Maju, Desa Berkembang, Desa Tertinggal, serta Desa Sangat Tertinggal. Sejalan dengan itu, Badan Pusat Statistik juga mengeluarkan Indeks  Pembangunan  Desa  untuk  menunjukkan  klasifikasi  desa  tersebut.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  klasterisasi  desa dengan  menggunakan  Algoritma  K-Means  pada  data  Potensi  Desa  (Podes)  tahun  2020  khususnya  pada  dimensi  ekonomi.  K-Means merupakan metode klasterisasi data non hierarki yang dapat mempartisi data ke dalam bentuk dua kelompok atau lebih. Jumlah klaster ditentukan berdasarkan jumlah status Indeks Desa Membangun yaitu sebanyak 5 klaster. Hasil dari 6 iterasi perhitungan menggunakan algoritma  K-Means  didapatkan  bahwa  klaster  1  dikelompokkan  ke  dalam  status  Desa  Sangat  Tertinggal  sebanyak  8  Desa/Kelurahan. Kemudian pada klaster 2 dikelompokkan sebagai Desa Tertinggal sebanyak 3 Desa/Kelurahan. Selanjutnya pada klaster 3 dikelompokkan sebagai  Desa  Berkembang  sebanyak  83.987  Desa/Kelurahan.  Pada  klaster  4  dikelompokkan  sebagai  Desa  Maju  sebanyak  24 Desa/Kelurahan. Kemudian pada klaster 5 dikelompokkan sebagai Desa Mandiri sebanyak 16 Desa/Kelurahan.
Kata Kunci: Klasterisasi; Indeks Membangun Desa; K-Means; Data Potensi Desa

## Abstract
The  Developing  Village  Index  (Indeks  Desa  Membangun)  is  a  composite  index  compiled  based  on  three  indices,  namely  the  Social Resilience Index, the Economic Resilience Index and the Village Ecological Index. Based on the Developing Village Index, there are 5 classifications of villages, namely Independent Villages, Developed Villages, Developing Villages, Underdeveloped Villages, and Very Underdeveloped Villages. In line with that, the Central Statistics Agency also issued a Village Development Index (Indeks Pembangunan Desa) to show the classification of the village. This study aims to determine village clustering using the K-Means Algorithm on the 2020 Village  Potential  (Podes)  data,  especially  on  the  economic  dimension.  K-Means  is  a  non-hierarchical  data  clustering  method  that  can partition  data  into  two  or  more  groups.  The  number  of  clusters  is  determined  based  on  the  number  of  The  Developing  Village  Index statuses, which are 5 clusters. The results of 6 iterations of calculations using the K-Means algorithm show that cluster 1 is grouped into the status of Very Underdeveloped Villages as many as 8 Villages. Then in cluster 2 it is grouped as Underdeveloped Villages as many as 3 Villages. Furthermore, in cluster 3, it is grouped as Developing Villages as many as 83,987 Villages. In cluster 4, they are grouped as Developed Villages as many as 24 Villages. Then in cluster 5 it is grouped as Independent Villages as many as 16 Villages.
Keywords : Clustering; The Developing Village Index; K-Means; Village Potential Data

## 1. PENDAHULUAN
Negara Republik Indonesia merupakan salah satu negara kepulauan terbesar di dunia. Data Badan Pusat Statistik (BPS) 2020 mencatat bahwa Indonesia memiliki 34 Provinsi, 515 Kabupaten/Kota, 7.263 Kecamatan, dan 84.038 Desa/Kelurahan [1]. Dari banyaknya jumlah desa, ketidakmerataan pembangunan pun masih menjadi salah satu masalah  utama yang dihadapi oleh Indonesia. Pembangunan infrastuktur merupakan upaya pemerintah untuk mengurangi kesenjangan antara desa dan kota [2]. Salah satunya dengan digulirkannya Dana Desa yang bersumber dari Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah (APBD). Dana  tersebut  dihitung  berdasarkan  jumlah  desa  dan  dialokasikan  dengan  memperhatikan  jumlah  penduduk,  angka kemiskinan, luas wilayah, dan tingkat kesulitan geografis. Selain itu Pemerintah pun masih kesulitan dalam menentukan desa mana saja yang akan diberikan bantuan Dana Desa [3].
Kementerian  Desa,  Pembangunan  Daerah  Tertinggal  dan  Transmigrasi  (KEMENDESPDTT)  melalui  Direktorat Jendral  Pembangunan  dan  Pemberdayaan  Masyarakat  Desa  membuat  suatu  konsep  dalam  menetapkan  kemajuan  dan kemandirian desa melalui Indeks Desa Membangun (IDM) [4]. IDM merupakan indeks gabungan yang disusun berdasarkan tiga indeks, yakni Indeks Ketahanan Sosial, Indeks Ketahanan Ekonomi dan Indeks Ekologi Desa. Ketiga Indeks tersebut menjadi kekuatan yang saling mengisi dan menjaga potensi serta kemampuan Desa untuk mensejahterakan kehidupan Desa. Berdasarkan  hasil  IDM,  KEMENDESPDTT  membagi  atas  5  klasifikasi  Desa,  yaitu  Desa  Mandiri,  Desa  Maju,  Desa Berkembang, Desa Tertinggal, serta Desa Sangat Tertinggal [4]. Teknik perhitungan indeks dalam menentukan status IDM, yaitu berawal dari menetapkan nilai skor 0 sampai 5 berdasarkan hasil Analitycal Hierarchy Process (AHP) sehingga muncul nilai  indeks  dari  setiap  indikator.  Selanjutnya  skor  akhir  dari  Indeks  Desa  Membangun  dihasilkan  dari  rata-rata  Indeks Ketahanan  Sosial,  Indeks  Ketahanan  Ekonomi  dan  Indeks  Ketahanan  Lingkungan.  Dalam  pengumpulan  data, KEMENDESPDTT melakukan survey dengan memberikan kuesioner IDM kepada seluruh perangkat desa yang selanjutnya diverifikasi dari tingkat Kecamatan, Kabupaten/Kota, serta Provinsi. Badan Pusat Statistik (BPS) Indonesia juga melalukan survey  terhadap  Potensi  Desa  di  Indonesia.  Sama  halnya  seperti  KEMENDESPDTT,  BPS  juga  memberikan  kuesioner kepada seluruh perangkat desa serta narasumber lain yang berwenang dan relevan. BPS mengumpulkan data dengan dimensi yang lebih banyak, antara lain Perumahan dan Lingkungan, Pendidikan dan Kesehatan, Olahraga dan Hiburan, Angkutan dan Komunikasi, Ekonomi, Sosial dan Keamanan, serta Bencana Alam dan Mitigasi Bencana Alam. Hal tersebut dilakukan
agar  mendapatkan  informasi  yang  lebih  detail  terkait  pengembangan  potensi  desa.  Sehingga  nantinya  data  tersebut  bisa dijadikan untuk penentuan ataupun klasterisasi dalam pemberikan Dana Desa [5].
Klasterisasi merupakan salah satu metode analisis data mining yang digunakan untuk berbagai bidang salah satunya adalah  penggalian  pengetahuan  baru  dalam  penyebaran  dokumen  [6].  Banyak  penelitian-penelitian  terdahulu  yang membahas  tentang  metode  klasterisasi.  Salah  satunya  metodenya  dengan  menggunakan  algoritma K-Means . K-Means merupakan metode klasterisasi data non hierarki yang dapat mempartisi data ke dalam bentuk dua kelompok atau lebih[7]. Contohnya pada penelitian yang dilakukan oleh Sandra Regina dkk dalam mengelompokkan kinerja karyawan menggunakan algoritma K-Means , dari 38 karyawan dapat dihasilkan 16 karyawan untuk klaster 1 kategori sangat produktif, 18 karyawan untuk klaster  2 kategori  cukup  produktif,  serta  4  karyawan  untuk  klaster 3 kategori  kurang  produktif  [5].  Selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh Agil dkk dalam mengelompokkan Ujian Nasional Sekolah Menengah Pertama tahun ajaran 2018/2019, dari 34 provinsi di Indoensia dihasilkan terdapat klaster 1 terdapat 14 provinsi dengan nilai ujian nasional Tinggi, klaster 2 terdapat 5 provinsi dengan nilai ujian nasional Rendah, dan klaster 3 terdapat 15 provinsi engan nilai ujian nasional [9]. Kemudian pada penelitian yang dilakukan oleh Shelladita dkk dalam pengelompokan desa menggunakan K-Means untuk penyelenggaraan  penanggulangan  bencana  banjir,  menghasilkan  jumlah  klaster  paling  optimal  sebanyak  7  dari  hasil penentuan nilai k dari metode Elbow. Sehingga didapatkan klaster 1 sebanyak 1 desa, klaster 2 sebanyak 2 desa, klaster 3 sebanyak 19 desa, klaster 4 sebanyak 4 desa, klaster 5 sebanyak 5 desa, klaster 6 sebanyak 1 desa, klaster 7 sebanyak 1 desa [7]. Pada penelitian yang dilakukan oleh Mhd Gading Sadewo dkk, hasil yang diperoleh dari proses penilaian berdasarkan indeks  Desa  berdasarkan  Keberadaan  Keluarga  Pengguna  Listrik  dan  Sumber  Penerangan  Jalan  Utama  yaitu  5  Provinsi tingkat  penerangan  tinggi,  13  Provinsi  tingkat  penerangan  sedang,  dan  16  Provinsi  lainnya  termasuk  tingkat  penerangan rendah [10]. Selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh  Gustientiedina dkk untu klastering data obat-obatan pada RSUD Pekanbaru,  menghasilkan  kelompok  obat  yang  pemakaiannya  sedikit  terdapat  rata-rata  permintaan  obat  setiap  tahunnya kurang dari 18000 buah. Obat yang pemakaian sedang memiliki rata rata permintaan obat setiap tahunnya diantara 18000- 70000 buah. Sedangkan obat yang masuk kedalam kelompok obat yang pemakaian tinggi menghasilkan rata-rata permintaan obat setiap tahunnya diatas 70000 buah [11]. Penelitian lainnya yang menjelaskan penggunaan dari Algoritma K-Means yaitu pada penelitian Kusnadi menjelaskan, Algoritma K-Means dapat dipergunakan sebagai salah satu metode pengklasteran yang membantu keputusan dalam menentukan kelompok penduduk prioritas yang mendapatkan bedah rumah [12].
Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  mengelompokkan  masing-masing  karakteristik  desa  berdasarkan  status  IDM menggunakan Algoritma K-Means pada data Potensi Desa (Podes) tahun 2020 khususnya pada bidang ekonomi. Selain itu juga  memberikan  masukan  kepada  pemerintah  pemangku  kebijkan  untuk  memperhatikan  Desa  yang  masih  berstatus Tertinggal dan Sangat Tertinggal.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Adapun tahapan penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 1 di bawah ini:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Pengumpulan Data
Pada penelitian ini menggunakan data sekunder yang didapatkan dari  BPS terkait Potensi Desa tahun 2020. Data tersebut terdiri  dari  identitas  seluruh  wilayah  yang  ada  di  Indonesia,  baik  dari  Provinsi,  Kabupaten/Kota,  Kecamatan,  serta Desa/Kelurahan/Nagari. Data tersebut didapatkan dari hasil kuesioner  yang dilakukan oleh BPS kepada 84.038 perangkat desa  pada  setiap  Desa  yang  terdiri  atas  dimensi  Perumahan  dan  Lingkungan,  Pendidikan  dan  Kesehatan,  Olahraga  dan Hiburan,  Angkutan dan  Komunikasi,  Ekonomi,  Sosial  dan  Keamanan,  serta  Bencana  Alam  dan  Mitigasi  Bencana  Alam. Akan tetapi pada penilitian ini terfokus pada dimensi Ekonomi dimana terdiri atas 54 variable seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Variabel Dimensi Ekonomi No. Nama Variabel Keterangan 1 R901a Jumlah Industri mikro dan kecil menurut bahan baku utama: Industri barang dari kulit (tas, sepatu, sandal, dll.) 2 R901b Jumlah Industri mikro dan kecil menurut bahan baku utama: Industri barang dari kayu (meja, kursi, lemari, dll.) 3 R901c Jumlah Industri mikro dan kecil menurut bahan baku utama: Industri barang dari logam mulia atau bahan logam (perabot dan perhiasan dari logam, dll.) 4 R901d Jumlah Industri mikro dan kecil menurut bahan baku utama: Industri barang dari kain/tenun (kerajinan tenun, konveksi, dll.) 5 R901e Jumlah Industri mikro dan kecil menurut bahan baku utama: Industri gerabah/keramik/batu (genteng, batu bata, porselin, tegel, keramik, dll.) 6 R901f Jumlah Industri mikro dan kecil menurut bahan baku utama: Industri anyaman yang terbuat dari rotan/bambu, rumput, pandan, dll. (tikar, tas, hiasan dinding, dan produk lainnya). 7 R901g Jumlah Industri mikro dan kecil menurut bahan baku utama: Industri makanan dan minuman (pengolahan dan pengawetan daging, ikan, buah– buahan, sayuran, minyak dan lemak, susu dan makanan dari susu, makanan dan minuman lain, dll.) 8 R901h Jumlah industri mikro dan kecil menurut bahan baku utama: Industri lainnya. 9 R902a Keberadaan pangkalan/agen/penjual minyak tanah (termasuk penjual minyak tanah keliling) 10 R902b Keberadaan pangkalan/agen/penjual LPG (warung, toko, supermarket, penjual gas keliling) 11 R903ak2 Jumlah Bank Umum Pemerintah (misalnya: BRI, BNI, MANDIRI, BPD,  BTN, dll.) 12 R903ak3 Jarak terdekat ke Bank Umum Pemerintah 13 R903ak4 Kemudahan untuk mencapai Bank Umum Pemerintah 14 R903bk2 Jumlah Bank Umum Swasta (misalnya: BCA, Permata, Sinarmas, CIMB, dll.) 15 R903bk3 Jarak terdekat ke Bank Umum Swasta 16 R903bk4 Kemudahan untuk mencapai Bank Umum Swasta 17 R903ck2 Jumlah Bank Perkreditan Rakyat (BPR) 18 R903ck3 Jarak terdekat ke Bank Perkreditan Rakyat (BPR) 19 R903ck4 Kemudahan untuk mencapai Bank Perkreditan Rakyat (BPR) 20 R904a Jumlah Koperasi Unit Desa (KUD) yang beroperasi 21 R904b Jumlah Koperasi Industri Kecil dan Kerajinan Rakyat (Kopinkra)/Usaha mikro 22 R904c Jumlah Koperasi Simpan Pinjam (Kospin) 23 R904d Jumlah Koperasi lainnya 24 R905 Keberadaan salon kecantikan 25 R906ak2 Jumlah kelompok pertokoan 26 R906ak3 Jika tidak ada [kolom (2) terisi 0], jarak ke kelompok pertokoan terdekat (km) 27 R906ak4 Jika tidak ada [kolom (2) terisi 0], kemudahan untuk mencapai kelompok pertokoan 28 R906bk2 Jumlah pasar dengan bangunan permanen (memiliki atap, lantai, dan dinding) 29 R906bk3 Jika tidak ada [kolom (2) terisi 0], jarak ke pasar dengan bangunan permanen terdekat (km) 30 R906bk4 Jika tidak ada [kolom (2) terisi 0], kemudahan untuk mencapai pasar dengan bangunan permanen terdekat
No. Nama Variabel Keterangan 31 R906ck2 Jumlah pasar dengan bangunan semi permanen (memiliki atap dan lantai, tanpa dinding) 32 R906ck3 Jika tidak ada [kolom (2) terisi 0], jarak ke pasar dengan bangunan semi permanen terdekat (km) 33 R906ck4 Jika tidak ada [kolom (2) terisi 0], kemudahan untuk mencapai pasar dengan bangunan semi permanen terdekat 34 R906dk2 Jumlah pasar tanpa bangunan (misalnya: pasar kaget, pasar subuh, pasar terapung, dll.) 35 R906dk3 Jika tidak ada [kolom (2) terisi 0], jarak ke pasar tanpa bangunan terdekat (km) 36 R906dk4 Jika tidak ada [kolom (2) terisi 0], kemudahan untuk mencapai pasar tanpa bangunan terdekat 37 R906ek2 Jumlah minimarket/swalayan (tempat usaha di bangunan tetap untuk menjual berbagai jenis barang secara eceran dengan label harga, sistem pelayanan mandiri, luas lantai < 400 m2) 38 R906ek3 Jika tidak ada [kolom (2) terisi 0], jarak ke minimarket/swalayan terdekat (km) 39 R906ek4 Jika tidak ada [kolom (2) terisi 0], kemudahan untuk mencapai minimarket/swalayan terdekat 40 R906fk2 Jumlah restoran/rumah makan (usaha pangan siap saji di bangunan tetap, pembeli biasanya dikenai pajak) 41 R906fk3 Jika tidak ada [kolom (2) terisi 0], jarak ke restoran/rumah makan terdekat (km) 42 R906fk4 Jika tidak ada [kolom (2) terisi 0], kemudahan untuk mencapai restoran/rumah makan terdekat 43 R906gk2 Jumlah warung/kedai makanan minuman (usaha pangan siap saji di bangunan tetap, pembeli biasanya tidak dikenai pajak) 44 R906gk3 Jika tidak ada [kolom (2) terisi 0], jarak ke warung/kedai makanan minuman terdekat (km) 45 R906gk4 Jika tidak ada [kolom (2) terisi 0], kemudahan untuk mencapai warung/kedai makanan minuman terdekat 46 R906hk2 Jumlah hotel (menyediakan jasa akomodasi dan ada restoran, penginapan dengan izin usaha sebagai hotel) 47 R906hk3 Jika tidak ada [kolom (2) terisi 0], jarak ke hotel terdekat (km) 48 R906hk4 Jika tidak ada [kolom (2) terisi 0], kemudahan untuk mencapai hotel terdekat 49 R906ik2 Jumlah penginapan: hostel/motel/losmen/wisma (menyediakan akomodasi, penginapan dengan izin usaha sebagai bukan hotel) 50 R906ik3 Jika tidak ada [kolom (2) terisi 0], jarak ke penginapan: hostel/motel/losmen/wisma terdekat (km) 51 R906ik4 Jika tidak ada [kolom (2) terisi 0], kemudahan untuk mencapai penginapan: hostel/motel/losmen/wisma terdekat 52 R906jk2 Jumlah toko/warung kelontong (tempat usaha di bangunan tetap untuk menjual berbagai jenis barang keperluan sehari-hari secara eceran tanpa ada sistem pelayanan mandiri) 53 R906jk3 Jika tidak ada [kolom (2) terisi 0], jarak ke toko/warung kelontong terdekat (km) 54 R906jk4 Jika tidak ada [kolom (2) terisi 0], kemudahan untuk mencapai toko/warung kelontong terdekat

## 2.3 Standarisasi Data
Data Potensi Desa 2020 yang diperoleh dari BPS memiliki perbedaan ukuran satuan yang besar pada setiap variabelnya. Hal tersebut akan berdampak kepada ketimpangan data dari masing-masing variabel [13]. Oleh karena itu perlu dilakukan proses standarisasi data dengan trasnformasi pada data awal sebelum dilakukan analisa pengelempokkan menggunakan alogritma K-Means. Standarisasi dilakukan terhadap data variabel yang relevan ke dalam bentuk Z-score [14]. Z-core merupakan angka yang  digunakan  untuk  membandingkan  antara  nilai  data  dan  rata-rata,  lalu  dibagi  dalam  kelompok  berdasarkan  standar deviasinya [15]. Rumusnya diperlihatkan sebagai berikut [16]:
𝑍 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 𝑋−𝑋 𝑆
(1)
dimana: 𝑋 : skor mentah dari data,
𝑋 : Mean awal, dan 𝑆 : deviasi standar awal.

## 2.4 Clustering menggunakan Algoritma K-Means
Clustering merupakan  suatu  proses  dimana  mengelompokan  dan  membagi  pola  data  menjadi  beberapa  jumlah  data  set sehingga membentuk pola yang serupa dan dikelompokkan pada klaster yang sama dan memisahkan diri dengan membentuk pola yang berbeda di klaster yang berbeda [17]. Ada beberapa algoritma dalam klasterisasi, salah satunya adalah alogirtma K-Means . K-Means menggunakan  proses  secara  berulang-ulang  untuk  mendapatkan  basis  data  klaster.  Secara  umum algoritma K-Means menggunakan algoritma sebagai berikut [18]: 1. Penentuan k sebagai jumlah klaster yang ingin dibentuk.
Dalam penelitian ini, jumlah klaster ditentukan berdasarkan jumlah status IDM, yakni sebanyak 5 klaster.
2. Pembangkitan titik pusat klaster ( k centroid ) awal secara random.
Penentuan  titik  pusat  klaster  awal  dilakukan  secara  acak  dari  objek-objek  yang  tersedia  sebanyak k klaster, kemudian untuk menghitung centroid klaster ke-i berikutnya, digunakan rumus sebagai berikut: [Ediyanto]
𝑣 = ∑ 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 ; 𝑖 = 1, 2, 3, … , 𝑛 (2)
dimana: 𝑣 : centroid pada klaster 𝑥 𝑖 : objek ke-i
𝑛 : banyaknya objek/jumlah objek yang menjadi anggota klaster
3. Perhitungan jarak setiap objek ke masing-masing centroid dari masing-masing klaster. Untuk menghitung jarak antara objek dengan centroid menggunakan Euclidian Distance.
𝑑(𝑥, 𝑦) = ‖𝑥 − 𝑦‖ = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 ; 𝑖 = 1, 2, 3, … , 𝑛 (3) dimana: 𝑥 𝑖 : objek x ke-i 𝑦 𝑖 : daya y ke-i
𝑛 : banyaknya objek
4. Alokasikan masing-masing objek ke dalam centroid yang paling terdekat.
5. Lakukan iterasi, kemudian tentukan posisi centroid baru dengan menggunakan persamaan.
6. Ulangi langkah 3 jika posisi centroid baru tidak sama.

## 2.5 Penentuan Status IDM
Setelah  mendapatkan  klasterisasi  dari  klaster  1  sampai  dengan  klaster  5  menggunakan  algoritma K-Means ,  selanjutnya penentuan status desa didapatkan dengan perbandingan nilai survei jika dihitung secara manual. Jika nilai survei desa pada klaster 1 memiliki nilai yang rendah dibandingkan dengan nilai desa pada klaster 5, maka dapat disimpulkan bahwa klaster 1 masuk ke dalam status desa sangat tertinggal dan klaster 5 ditetapkan sebagai desa mandiri. Namun jika nilai survei desa pada klister 1 memiliki nilai yang lebih tinggi dibandingkan dengan nilai desa pada klister 5, maka dapat disimpulkan bahwa klister 1 masuk ke dalam status desa mandiri dan klister 5 ditetapkan sebagai desa tertinggal.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Dataset
Dataset yang digunakan merupakan data hasil survey sebanyak 84.038 baris data dari 54 variabel telah didapatkan dari BPS yakni data Potensi Desa 2020, seperti ditampilkan pada Gambar 2 berikut ini:
Tabel 2. Dataset Potensi Desa 2020 No. Desa/ Kelurahan R901 a R901 b R901 c R901 d R901 e R901 f R901 g R901 h R902 a R902 b R903ak 2 . . R906jk 4 1 LATIUNG 0 0 0 0 0 0 0 0 2 4 0 . . 3 2 LABUHAN BAJAU 0 0 0 0 0 0 0 0 1 4 0 . . 1 3 SUAK LAMATAN 0 1 0 0 0 0 0 0 2 4 0 . . 0 4 ANA AO 0 0 0 0 0 0 0 0 1 4 0 . . 2 5 LATALING 0 0 0 0 0 0 0 0 2 4 0 . . 2 6 PULAU BENGKALA K 0 0 0 0 0 0 0 0 1 4 0 . . 2 7 BADEGONG 0 0 1 0 0 0 0 0 2 4 0 . . 0 8 KEBUN BARU 0 0 0 0 0 0 0 0 1 4 0 . . 0 9 ULUL MAYANG 0 0 0 0 0 0 0 0 2 4 0 . . 0
No. Desa/ Kelurahan R901 a R901 b R901 c R901 d R901 e R901 f R901 g R901 h R902 a R902 b R903ak 2 . . R906jk 4 10 PASIR TINGGI 0 0 0 0 0 0 0 0 2 4 0 . . 3 11 LABUHAN JAYA 0 0 0 0 0 0 0 0 2 4 0 . . 2 12 LABUHAN BAKTI 0 0 0 0 0 0 0 0 1 4 0 . . 3 13 BATU RALANG 0 0 0 0 0 0 0 0 1 4 0 . . 0 14 ALUS ALUS 0 5 0 0 0 0 0 0 1 4 0 . . 0 15 SEUNEUBO K 0 0 0 0 0 0 0 0 2 4 0 . . 0 16 BLANG SEBEL 0 0 0 0 0 0 0 0 2 4 0 . . 2 17 TRANS BARU 0 0 0 0 0 0 0 0 2 4 0 . . 0 18 TRANS MERANTI 0 1 0 0 0 0 0 0 1 4 0 . . 0 19 TRANS JERNGE 0 2 0 0 0 1 0 0 2 4 0 . . 0 20 AIR PINANG 0 0 0 0 0 0 0 0 1 4 0 . . 0 : : : : : : : : : : : : : . . : 84038 GAYA JAYA 0 0 0 0 0 0 0 0 1 3 0 . . 0

## 3.2 Hasil Z-Score
Sebelum  dilakukan  proses  klasterisasi  menggunakan  algoritma K-Means ,  proses  awal  yang dilakukan  adalah  standarisasi data Potensi Desa 2020 menggunakan metode Z-score . Hal tersebut dilakukan agar tidak ada ketimpangan data dari setiap variable data. Dan berikut ini hasil dari standarisasi yang telah dilakukan:
Tabel 3. Hasil Standarisasi Z-score No. Desa/ Kelurahan R901a R901b R901c R901d R901e R901f R901g R901h R902a R902b R903ak2 . . R906jk4 1 LATIUNG - .04180 -.20940 - .09400 - .15998 - .10978 - .11663 - .28094 - .09247 .53430 172577 -.25847 . . 393233 2 LABUHAN BAJAU - .04180 -.20940 - .09400 - .15998 - .10978 - .11663 - .28094 - .09247 - 2E+05 172577 -.25847 . . 114012 3 SUAK LAMATAN - .04180 -.12365 - .09400 - .15998 - .10978 - .11663 - .28094 - .09247 .53430 172577 -.25847 . . -.25599 4 ANA AO - .04180 -.20940 - .09400 - .15998 - .10978 - .11663 - .28094 - .09247 - 2E+05 172577 -.25847 . . 253622 5 LATALING - .04180 -.20940 - .09400 - .15998 - .10978 - .11663 - .28094 - .09247 .53430 172577 -.25847 . . 253622 6 PULAU BENGKALAK - .04180 -.20940 - .09400 - .15998 - .10978 - .11663 - .28094 - .09247 - 2E+05 172577 -.25847 . . 253622 7 BADEGONG - .04180 -.20940 .06584 - .15998 - .10978 - .11663 - .28094 - .09247 .53430 172577 -.25847 . . -.25599 8 KEBUN BARU - .04180 -.20940 - .09400 - .15998 - .10978 - .11663 - .28094 - .09247 - 2E+05 172577 -.25847 . . -.25599 9 ULUL MAYANG - .04180 -.20940 - .09400 - .15998 - .10978 - .11663 - .28094 - .09247 .53430 172577 -.25847 . . -.25599 10 PASIR TINGGI - .04180 -.20940 - .09400 - .15998 - .10978 - .11663 - .28094 - .09247 .53430 172577 -.25847 . . 393233 11 LABUHAN JAYA - .04180 -.20940 - .09400 - .15998 - .10978 - .11663 - .28094 - .09247 .53430 172577 -.25847 . . 253622 12 LABUHAN BAKTI - .04180 -.20940 - .09400 - .15998 - .10978 - .11663 - .28094 - .09247 - 2E+05 172577 -.25847 . . 393233 13 BATU RALANG - .04180 -.20940 - .09400 - .15998 - .10978 - .11663 - .28094 - .09247 - 2E+05 172577 -.25847 . . -.25599 14 ALUS ALUS - .04180 .21938 - .09400 - .15998 - .10978 - .11663 - .28094 - .09247 - 2E+05 172577 -.25847 . . -.25599 15 SEUNEUBOK - .04180 -.20940 - .09400 - .15998 - .10978 - .11663 - .28094 - .09247 .53430 172577 -.25847 . . -.25599 16 BLANG SEBEL - .04180 -.20940 - .09400 - .15998 - .10978 - .11663 - .28094 - .09247 .53430 172577 -.25847 . . 253622 17 TRANS BARU - .04180 -.20940 - .09400 - .15998 - .10978 - .11663 - .28094 - .09247 .53430 172577 -.25847 . . -.25599 18 TRANS MERANTI - .04180 -.12365 - .09400 - .15998 - .10978 - .11663 - .28094 - .09247 - 2E+05 172577 -.25847 . . -.25599 19 TRANS JERNGE - .04180 -.03789 - .09400 - .15998 - .10978 - .08847 - .28094 - .09247 .53430 172577 -.25847 . . -.25599 20 AIR PINANG - .04180 -.20940 - .09400 - .15998 - .10978 - .11663 - .28094 - .09247 - 2E+05 172577 -.25847 . . -.25599 : : : : : : : : : : : : : . . : 84037 GAYA JAYA - .04180 -.20940 - .09400 - .15998 - .10978 - .11663 - .28094 - .09247 - 2E+05 -.57944 -.25847 . . -.25599

## 3.3 Hasil Klasterisasi dari Algoritma K-Means
Setelah mendapatkan nilai Z-score untuk masing-masing data pada setiap variabel, maka dilakukan klasterisasi menggunakan Algorita K-Means . Hal pertama yang dilakukan adalah menentukan jumlah nilai k (jumlah klaster yang diinginkan), yakni sebanyak  5.  Nilai  5  didapatkan  dari  jumlah  status  IDM.  Hal  tersebut  dilakukan  karena  setiap  Desa  akan  dikelompkan berdasarkan status IDM.
Proses  selanjutnya  adalah  membangkitan  titik  pusat  klaster  ( k  centroid )  awal  secara  random.  Kemudian memperhitungkan jarak setiap objek ke masing-masing centroid dari masing-masing klaster. Dan terakhir mengalokasikan masing-masing objek ke dalam centroid yang paling terdekat. Proses tersebut dilakukan kembali sehingga  muncul iterasi yang kedua. Dari hasil iterasi pertama dan kedua didapatkan bahwa posisi centroid menghasilkan nilai yang berbeda. Maka dari itu dilakukan iterasi yang selanjutnya sehingga mendapatkan posisi centroid yang sama dari  posisi yang sebelumnya. Dari 7 iterasi yang telah dilakukan, posisi centroid pada iterasi ke-6 dan ke-7 menghasilkan nilai yang sama. Maka 6 iterasi cukup  untuk  mendapatkan  hasil  klasterisasi  menggunakan  algoritma K-Means .  Sehingga  hasil  final  klaster  centers, didapatkan seperti pada Tabel 4:
Tabel 4. Hasil Final Cluster Centers Variabel Klaster 1 2 3 4 5 Zscore(r901a) -0,04180 -0,04180 -0,01390 47,95300 1,07446 Zscore(r901b) 0,79825 -0,20940 -0,00028 0,50167 0,33730 Zscore(r901c) 1,00489 -0,09400 -0,00060 1,32456 0,65524 Zscore(r901d) 0,22007 -0,15998 -0,00090 2,68629 0,59518 Zscore(r901e) 0,31219 -0,10978 -0,00003 0,01546 -0,00284 Zscore(r901f) 0,09804 -0,11663 -0,00004 -0,02630 0,21066 Zscore(r901g) 1,18977 -0,25997 -0,00044 0,61302 0,86535 Zscore(r901h) -0,08656 -0,09247 -0,00063 0,68770 2,34558 Zscore(r902a) 0,53430 0,53430 -0,00021 0,43405 0,08319 Zscore(r902b) -0,29129 0,95737 0,00024 -0,48339 -0,57944 Zscore(r903ak2) -0,09470 -0,25847 -0,00151 0,72416 6,94752 Zscore(r903ak3) 0,06297 0,20074 0,00027 -0,56911 -0,65248 Zscore(r903ak4) -0,56046 0,77172 0,00058 -0,68939 -1,84968 Zscore(r903bk2) -0,11001 -0,11001 -0,00113 0,22612 5,65224 Zscore(r903bk3) -0,47189 -0,20658 0,00052 -0,93630 -1,03175 Zscore(r903bk4) -0,77857 0,61760 0,00071 -0,90550 -2,11129 Zscore(r903ck2) 0,05024 93,08961 -0,00470 0,24890 6,80470 Zscore(r903ck3) -0,50011 -0,92760 0,00050 -0,83860 -0,91667 Zscore(r903ck4) -0,89113 -2,21816 0,00075 -0,64985 -2,09752 Zscore(r904a) 0,67763 -0,21784 -0,00021 0,22989 0,45376 Zscore(r904b) 79,17484 -0,05298 -0,00757 0,01097 0,13886 Zscore(r904c) 0,37587 -0,22790 -0,00063 1,04673 1,58342 Zscore(r904d) -0,17775 -0,17775 -0,00156 -0,02512 8,36924 Zscore(r905) -0,64472 -0,02121 0,00060 -0,91194 -1,44637 Zscore(r906ak2) -0,07878 -0,03900 -0,00134 1,55214 4,75430 Zscore(r906ak3) -0,18922 0,00266 0,00034 -0,65787 -0,70719 Zscore(r906ak4) -0,53602 0,04224 0,00069 -1,07573 -1,75038 Zscore(r906bk2) 0,02139 -0,25375 -0,00089 0,47996 4,01094 Zscore(r906bk3) -0,02893 0,53266 0,00026 -0,55713 -0,63540 Zscore(r906bk4) -0,33399 1,01649 0,00041 -0,33399 -1,68447 Zscore(r906ck2) 0,22437 0,40384 -0,00022 -0,13456 1,16658 Zscore(r906ck3) 0,13401 0,32736 0,00015 -0,36141 -0,36543 Zscore(r906ck4) -0,44615 0,17413 0,00021 -0,11533 -0,75629 Zscore(r906dk2) 0,09448 -0,25602 -0,00021 0,67865 0,09448 Zscore(r906dk3) -0,30196 1,01004 0,00022 -0,38181 -0,62341 Zscore(r906dk4) -0,53103 0,76637 0,00025 -0,37377 -0,64898 Zscore(r906ek2) 0,35635 -0,29972 -0,00499 2,22517 22,75230 Zscore(r906ek3) -0,18702 0,82433 0,00029 -0,63314 -0,65350 Zscore(r906ek4) -0,88030 1,00002 0,00064 -1,05441 -1,50708 Zscore(r906fk2) -0,01309 -0,19707 -0,00456 0,99879 22,47830 Zscore(r906fk3) -0,30593 0,48150 0,00037 -0,74540 -0,78569 Zscore(r906fk4) -0,23284 0,84655 0,00070 -1,31223 -1,74399 Zscore(r906gk2) 0,81372 -0,31466 -0,00278 2,11388 11,05804 Zscore(r906gk3) -0,31196 0,46980 0,00018 -0,35217 -0,35217 Zscore(r906gk4) -0,37920 0,23559 0,00031 -0,58413 -0,58413 Zscore(r906hk2) -0,01616 -0,09885 -0,00700 0,09408 36,61297 Zscore(r906hk3) -0,31304 0,39850 0,00042 -0,77088 -0,97327 Zscore(r906hk4) -0,64247 0,45176 0,00065 -0,55493 -2,34947 Zscore(r906ik2) -0,06903 -0,06903 -0,00875 0,52199 45,19566 Zscore(r906ik3) 0,10135 0,95635 0,00033 -0,71050 -0,87902
Variabel Klaster 1 2 3 4 5 Zscore(r906ik4) -0,32797 1,01454 0,00061 -0,68597 -2,20747 Zscore(r906jk2) 0,26347 -0,36962 -0,00135 1,70200 4,48162 Zscore(r906jk3) -0,16303 -0,16303 0,00010 -0,16303 -0,16303 Zscore(r906jk4) -0,25599 -0,25599 0,00016 -0,25599 -0,25599
Dari hasil final klaster centroid didapatkan bahwa nilai yang mendekati 0 merupakan nilai yang mendekati pusat centroid. Selanjutnya variabel yang bernilai negatif (di bawah nol) merupakan nilai yang memiliki di bawah rata-rata sampel secara keseluruhan. Sebaliknya variabel yang bernilai positif (di atas nol) merupakan nilai yang memiliki di atas rata-rata sampel secara keseluruhan. Sehingga dari 6 iterasi yang dilakukan mendapatkan hasil klasterisasi berdasarkan Tabel 5. berikut ini:
Tabel 5. Hasil Clustering K-Means Cluster Valid Missing 1 2 3 4 5 8 3 83.987 24 16 84.038 0

## 3.4 Pembahasan
Dari  hasil  klasterisasi  menggunakan K-Means yang  diperoleh,  terdapat  8  Desa  yang  masuk  pada  klaster  1  antara  lain ditunjukkan pada Tabel 6 di bawah ini:
Tabel 6. Daftar Desa pada Klaster 1 No. Provinsi Desa / Kelurahan Distance 1 Jawa Tengah Bengking 4,29656 2 Jawa Tengah Bandungan 4,69987 3 Sumatera Barat Manggopoh 16,18469 4 Jawa Tengah Golantepus 24,28623 5 Sulawesi Utara Langagon I 37,65605 6 Jawa Timur Kalianget 38,18400 7 Jawa Tengah Kayumas 38,20681 8 Kalimantan Barat Sumber Agung 73,99071
Dari Tabel 6 didapatkan bahwa Desa/Kelurahan Bengking pada Provinsi Jawa Tengah memiliki jarak paling dekat dari pusat cetroid yaitu 4,29656 sehingga Desa/Kelurahan Bengking tersebut paling sesuai dengan klaster 1. Sehingga bisa disimpulkan bahwa Desa/Kelurahan Bengking memiliki nilai yang mewakili klaster 1. Sedangkan Desa/Kelurahan Sumber Agung pada Provinsi Kalimantan Barat memilki jarak yang sangat jauh dari pusat klaster 1 yaitu 73,99071. Sehingga bisa disimpulkan  Desa/Kelurahan  Sumber  Agung  juga  memiliki  klasterisasi  yang  hampir  dekat  dengan  klaster  2.  Kemudian terdapat 16 Desa yang masuk pada klaster 5 antara lain ditunjukkan pada Tabel 7 di bawah ini:
Tabel 7. Daftar Desa pada Klaster 5 No. Provinsi Desa/ Kelurahan Distance 1 Bali Jimbaran 30,40154 2 Bali Sanur 30,96405 3 Bali Seminyak 32,41777 4 Bali Ubud 34,33433 5 Bali Legian 34,38258 6 Bali Ungasan 36,34732 7 Bali Benoa 39,77445 8 Kepulauan Riau Lubuk Baja Kota 47,34882 9 Di Yogyakarta Condong Catur 47,94802 10 Jawa Barat Tugu Selatan 49,19115 11 Di Yogyakarta Catur Tunggal 62,02505 12 Jawa Timur Songgokerto 68,73951 13 Bali Tibubeneng 78,39087 14 Bali Jungutbatu 82,48858 15 Bali Kerobokan Kelod 91,64648 16 Bali Kuta 127,27723
Dari Tabel 7 didapatkan bahwa Desa/Kelurahan Jimbaran pada Provinsi Bali memiliki jarak paling dekat dari pusat cetroid yaitu  30,40154  sehingga  Desa  tersebut  paling  sesuai  dengan  klaster  5.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa Desa/Kelurahan  Jimbaran  memiliki  nilai  yang  mewakili  klaster  5.  Sedangkan  Desa/Kelurahan  Kuta  pada  Provinsi  Bali memilki jarak yang sangat jauh dari pusat klaster 5. Sehingga bisa disimpulkan bahwa Desa/Kelurahan Sumber Agung juga memiliki klasterisasi yang hampir dekat dengan klaster 2.
Berdasarkan hasil perhitungan survei secara manual, Desa Bengking memiliki hasil suvei yang rendah dibandingkan dengan nilai Desa Kuta. Sehingga dapat disimpulkan bahwa klaster 1 dikelompokkan ke status Desa Sangat Tertinggal dan klaster 5 dikelompokkan ke status Desa Mandiri.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  klasterisasi  menggunakan  Algoritma  K-Means  pada  Data  Potensi  Desa  2020  berdasarkan  dimensi  Ekonomi didapatkan bahwa klaster 1 dikelompokkan ke dalam status Desa Sangat Tertinggal sebanyak 8 Desa/Kelurahan. Kemudian pada  klaster  2  dikelompokkan  sebagai  Desa  Tertinggal  sebanyak  3  Desa/Kelurahan.  Selanjutnya  pada  klaster  3 dikelompokkan sebagai Desa Berkembang sebanyak 83.987 Desa/Kelurahan. Pada klaster 4 dikelompokkan sebagai Desa Maju  sebanyak  24  Desa/Kelurahan.  Kemudian  pada  klaster  5  dikelompokkan  sebagai  Desa  Mandiri  sebanyak  16 Desa/Kelurahan. Jika hasil klasterisasi ini dibandingkan dengan Peringkat Status IDM tahun 2020 memiliki perbedaan yang cukup signifikan. Hal tersebut dikarenakan pada penelitian ini data yang diperhitungkan hanya data dimensi Ekonomi pada Data Potensi Desa 2020 sedangkan hasil Peringkat Status IDM menggunakan data yang lengkap dengan penggabungan 3 indeks yaitu indeks ketahanan sosial, indeks ketahanan ekonomi, dan indeks ketahanan ekologi/lingkungan. Oleh karena itu, diharapkan  untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  dilakukan  perhitungan  juga  untuk  dimensi  lain  seperti  Perumahan  dan Lingkungan,  Pendidikan  dan  Kesehatan,  Olahraga  dan  Hiburan,  Angkutan  dan  Komunikasi,  Sosial  dan  Keamanan,  serta Bencana  Alam  dan  Mitigasi  Bencana  Alam.  Hal  tersebut  dilakukan  agar  klasterisasi  status  IDM  sesuai  dengan  data KEMENDESPDTT.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  penulis  sampaikan  kepada  Politeknik  STIA  LAN  Bandung  yang  telah  memberikan  dana  untuk  penilitian mandiri bagi Dosen Politeknik STIA LAN Bandung, khususnya dalam membeli data dari Badan Pusat Statistik serta dalam melakukan  perjalanan  dinas.  Selanjutnya  terima  kasih  juga  kepada  Ketua  Unit  Peneletian  dan  Pengabdian    yang  telah memafasilitasi kegiatan penelitian mandiri bagi Dosen Politeknik STIA LAN Bandung.

## REFERENCES
[1] A.  Mahmud,  A.  Pangestika,  A.  P.  Ramadhanty,  G.  M.  Putra,  G.  S.  N.  D.  S.  Putri,  and  R.  Nooraeni,  “Klasifikasi  Status Desa/Kelurahan  DIY  (Yogyakarta)  Menggunakan  Model  Decision  Tree  (Studi  Kasus  Data  Praktik  Kerja  Lapangan  Politeknik Statistika STIS Tahun 2020),” Engineering, MAthematics and Computer Science (EMACS) Journal , vol. 3, no. 1, pp. 33–41, Feb. 2021, doi: 10.21512/emacsjournal.v3i1.6787.
[2] N. S. Ratnadila, “Perencanaan Skenario untuk Pembangunan Desa Tertinggal: Sebuah Telaah Kritis,” Jurnal Penyuluhan Perikanan dan Kelautan , vol. 12, no. 2, pp. 111–128, Aug. 2018, doi: 10.33378/jppik.v12i2.104.
[3] M.  Sukarno, Prosiding  Seminar  Edusainstech  Analisis  Pengembangan  Potensi  Desa  Berbasis  Indeks  Membangun  Desa  (IDM) (Studi Kasus: Desa Ponggok, Kecamatan Palohharjo, Kabupaten Klaten) .
[4] Suroso, “Kebijakan Pembangunan Desa Tertinggal Berbasis Indeks Desa Membangun (IDM) dan Potensi Lokal The Development Policy for Under-Developed Villages Based on IDM and Local Potential,” 2020. [Online]. Available: http://
[5] F. Xaverius, “PERKEMBANGAN DESA BERDASARKAN INDEKS DESA MEMBANGUN DI KABUPATEN MEMPAWAH VILLAGE PROGRESS BY VILLAGE DEVELOPING INDEX IN MEMPAWAH REGENCY,” vol. 7, no. 1, pp. 10–20, 2021.
[6] S. Setiawan, “ANALISIS CLUSTER MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK MENGETAHUI KEMAMPUAN PEGAWAI DIBIDANG IT PADA CV. ROXED LTD,” Jurnal Pelita Informatika , vol. 7, no. 3, 2019.
[7] S.  F.  Susilo,  A.  Jamaludin,  and  I.  Purnamasari,  “Pengelompokan  Desa  Menggunakan  K-Means  Untuk  Penyelenggaraan Penanggulangan  Bencana  Banjir,” JOINS  (Journal  of  Information  System) ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  156–167,  Nov.  2020,  doi: 10.33633/joins.v5i2.3709.
[8] S.  Regina,  E.  Sutinah,  and  N.  Agustina,  “Clustering  Kualitas  Kinerja  Karyawan  Pada  Perusahaan  Bahan  Kimia  Menggunakan Algoritma  K-Means,” JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA ,  vol.  5,  no.  2,  p.  573,  Apr.  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i2.2909.
[9] A. Aditya, I. Jovian, and B. N. Sari, “Implementasi K-Means Clustering Ujian Nasional Sekolah Menengah Pertama di Indonesia Tahun 2018/2019,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 4, no. 1, p. 51, Jan. 2020, doi: 10.30865/mib.v4i1.1784.
[10]  M. Gading Sadewo, A. Eriza, A. Perdana Windarto, and D. Hartama, Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) Algoritma  K-Means  Dalam  Mengelompokkan  Desa/Kelurahan  Menurut  Keberadaan  Keluarga  Pengguna  Listrik  dan  Sumber Penerangan Jalan Utama Berdasarkan Provinsi . [Online]. Available: https://www.bps.go.id.
[11]  G. Gustientiedina, M. H. Adiya, and Y. Desnelita, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan,” Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi , vol. 5, no. 1, pp. 17–24, Apr. 2019, doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.
[12]  Y. Kusnadi and M. S. Putri, “Clustering Menggunakan Metode K-Means Untuk Menentukan Prioritas Penerima Bantuan Bedah Rumah (Studi Kasus : Desa Ciomas Bogor),” Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer , vol. 7, no. 1, pp. 17–24, Mar. 2021, doi: 10.37012/jtik.v7i1.498.
[13]  N. Anissa, “PENGGUNAAN METODE Z SCORE UNTUK MEMPREDIKSI KEMUNGKINAN KEBANGKRUTAN PADA PT MITRA ADIPERKASA Tbk.”
[14]  A.  Claudio et  al. ,  “ANALISIS  MODEL  ALTMAN  (Z-SCORE)  DALAM  MENGUKUR  KINERJA  KEUANGAN  UNTUK MEMPREDIKSI KEBANGKRUTAN PADA PERUSAHAAN MANUFAKTUR SEKTOR INDUSTRI BARANG KONSUMSI DI BURSA EFEK INDONESIA (BEI) PERIODE 2010-2014,” 2017.
[15]  Basri  and  Syarli,  “AHP-STANDAR  SCORE:  PENDEKATAN  BARU  DALAM  SISTEM  PEMERINGKATAN,” Jurnal Keteknikan dan Sains (JUTEKS) – LPPM UNHAS , vol. 1, no. 1, 2018.
[16]  T.  Muflifah,  J.  Akuntansi,  and  F.  Ekonomi,  “PENGGUNAAN  METODE  ALTMAN  Z-SCORE  UNTUK  MEMPREDIKSI KEBANGKRUTAN  PADA  PERUSAHAAN  FOOD  AND  BEVERAGES  YANG  TERDAFTAR  DI  BURSA  EFEK INIDONESIA.”
[17]  N.  Putu,  E.  Merliana,  and  A.  J. Santoso, PROSIDING SEMINAR  NASIONAL MULTI  DISIPLIN  ILMU  &  CALL  FOR  PAPERS UNISBANK  (SENDI_U)  Kajian Multi  Disiplin  Ilmu untuk Mewujudkan Poros  Maritim  dalam  Pembangunan Ekonomi Berbasis Kesejahteraan Rakyat ANALISA PENENTUAN JUMLAH CLUSTER TERBAIK PADA METODE K-MEANS CLUSTERING .
[18]  N.  Mara  and  N.  S.  Intisari,  “PENGKLASIFIKASIAN  KARAKTERISTIK  DENGAN  METODE  K-MEANS  CLUSTER ANALYSIS,” 2013.