## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## Analisis Algoritma K-Means dan Davies Bouldin Index dalam Mencari Cluster Terbaik Kasus Perceraian di Kabupaten Kuningan
Yayan Sopyan * , Agrian Dwi Lesmana, Christina Juliane
Prodi Sistem Informasi, STMIK LIKMI, Bandung, Indonesia Email: 1,* yayan@stikku.ac.id, 2 agriandwilesmana@gmail.com, 3 christina.juliane@likmi.ac.id Email Penulis Korespondensi: yayan@stikku.ac.id Submitted: 17/12/2022 ; Accepted: 27/12/2022 ; Published : 30/12/2022
Abstrak– Dalam pernikahan hal yang paling dihindari yaitu sebuah perceraian. Perceraian merupakan putusnya hubungan suami dan  istri  yang  dilakukan  secara  sah  pada  saat  persidangan.  Dari  tahun  ke  tahun  ada  kenaikan  jumlah  perceraian  di  Indonesia termasuk jumlah perceraian di Kabupaten Kuningan. Penelitian ini menganalisa kasus perceraian di Desa yang berada di Kabupaten Kuningan, analisa yang dilakukan yaitu dengan menggunakan data mining metode Clustering dengan menggunakan algoritma K- Means. Metode clustering yaitu mengelompokkan data berdasarkan karakteristik yang sama. Dalam menentukan jumlah  cluster yaitu dengan menggunakan nilai dari Davies Bouldin Index terkecil, diharapkan jumlah cluster yang dibentuk dapat lebih optimal. Hasil dari penelitian ini yaitu terdapat 4 cluster yang beranggotakan desa atau kelurahan dengan tinggat perceraian yang berbeda- beda yaitu tingkat perceraian tertinggi, tingkat perceraian tinggi, tingkat perceraian sedang, tingkat perceraian rendah dan tingkat perceraian terendah.
Kata Kunci: Perceraian; Data Mining; Clustering; K-Means; Index Davies Bouldin
Abstract– In marriage, the thing that is most avoided is a divorce. Divorce is the termination of the husband and wife relationship which is carried out legally at the time of trial. From year to year, there is an increase in the number of divorces in Indonesia, including the number of divorces in Kuningan Regency. This study analyzes divorce cases in villages in Kuningan Regency, the analysis is carried out by using data mining clustering methods using the K-Means algorithm. The clustering method is grouping data based on the same characteristics. In determining the number of clusters by using the value of the smallest Davies Bouldin Index, it is hoped that the number of clusters formed can be more optimal. The results of this study are that there are 4 clusters consisting  of  villages  or  sub-districts  with  different  divorce  rates,  namely  the  highest  divorce  rate,  high  divorce  rate,  medium divorce rate, low divorce rate, and lowest divorce rate.
Keywords: Divorce; Datamining; Clustering; K-Means; Index Davies Bouldin

## 1. PENDAHULUAN
Meskipun perceraian adalah pilihan yang sangat dihindari,  pasangan yang sudah tidak bahagia dan merasa tidak dapat mempertahankan  hubungan  pernikahan  menganggap  perceraian  merupakan  pilihan  terbaik[1].  Perceraian  adalah berakhirnya  perkawinan  karena  suatu  alasan  yang  disahkan  dengan keputusan pengadilan  atas  hak  salah  satu  atau kedua belah pihak [2]. Setiap tahunnya terjadi peningkatan angka perceraian di Indonesia [3-5], peningkatan angka perceraian juga terjadi di Kabupaten Kuningan [5]. Dengan tingginya angka perceraian di Kabupaten Kuningan perlu adanya penelitian guna mengelompokkan tingkat perceraian berdasarkan desa.
Pada  penelitian  terkait  tentang  pengelompokan  perceraian  juga  telah  dilakukan  oleh  beberapa  penelitian sebelumnya, misalnya telah dilakukan penelitian untuk mengelompokkan pengadilan berdasarkan kasus perceraian dengan menggunakan algoritma K-Means dimana terdapat 28 atribut yang digunakan, dengan hasil yaitu didapatkan 2 cluster ,  dengan  anggota cluster 0  yaitu  beranggotakan  kota  atau  kabupaten  dengan  kasus  perceraian  rendah sedangkan cluster 1 beranggotakan kota atau kabupaten dengan kasus perceraian tinggi [6].
Penelitian lain terkait pengelompokkan perceraian yaitu telah dilakukan penelitian dalam mengelompokkan perkara  perceraian  di  Kabupaten  Simalungan  dengan menggunakan  atribut  pada  kasus  perceraian  yaitu  Kekerasan Dalam Rumah Tangga (KDRT), Ekonomi dan Sosial. Hasil yang didapat dengan menggunakan algoritma K-Means dari penelitian tersebut yaitu terdapat 3 cluster , yaitu cluster 1 sebanyak 5 data, cluster 2 sebanyak 8 data dan cluser 3 sebanyak 22 data [7].
Penelitian lain terkait perceraian juga telah dilakukan dalam menganalisa kasus perceraian dimana atribut yang digunakan  yaitu  perbedaan  usia  pasangan,  lama  usia  pernikahan,  jenis  cerai,  jumlah  anak  dan  lokasi.  Hasil  yang didapat  dengan  algoritma  K-Means  pada  penelitian  tersebut  yaitu  didapat  2 cluster dimana  terdapat  perbedaan signifikan pada cluster 0 dengan cluster 1 yaitu pada lama usia pernikahan [1].
Dari uraian penelitian terkait di atas dapat disimpulkan bahwa dalam pengelompokkan kasus perceraian dapat diterapkan  pada  kasus  lain  dengan  atribut  yang  berbeda  sehingga  pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  teknik pengelompokan data perceraian berdasarkan desa dengan dengan atribut yang digunakan yaitu Laki-laki (talak) dan perempuan (gugat) metode yang digunakan yaitu teknik data mining clustering . Teknik data mining clustering akan mengelompokkan  data  dengan  karakteristik  yang  sama  [8]  dan  mengelompokkan  data  dengan  karakteristik  yang berbeda ke kelompok lain [9]. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu dengan menggunakan algoritma K- Means yaitu mengelompokkan data berdasarkan titik pusat klaster atau centroid terdekat dengan data [10].

## 2. METODE PENELITIAN

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1464−1470 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2697

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  merupakan  gambaran  proses  yang  dilakukan  dalam  melakukan  penelitian.  Tahapan  penelitian bertujuan untuk memastikan bahwa proses penelitian dilakukan secara sistematis dan tanpa menemui kesalahan atau proses yang berulang-ulang. Tahapan penelitian digambarkan pada Gambar 1.
Identifikasi Masalah
Analisis Masalah Mempelajari L iteratur Mengumpukan Data Analisis Teknik Data
Mining Clustering
Pengujian Hasil
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Data Mining
Data mining adalah suatu proses mencari pola atau informasi menarik dalam data dipilih dengan  teknik atau metode tertentu [4]. Teknik, metode, atau algoritma penambangan data sangat bervariasi. Ada sebuah metode untuk klasifikasi data mining yaitu K-Means. K-Means adalah salah satu teknik clustering hirarkis langkah demi langkah dan dalam setiap iterasi clustering hirarkis hanya ada satu opsi untuk menghubungkan elemen ke objek lain.

## 2.3 Algoritma K-Means
K-Means Clustering dapat diterapkan pada kasus dengan jumlah objek yang sangat banyak [12]. Algoritma K-means adalah algoritma pengelompokan iteratif sederhana [13] dan yang paling populer digunakan  dengan menggunakan jarak sebagai metriknya[14]. Tahapan algoritma K-Means digambarkan pada Gambar 2.
Mulai
Tentukan Jumlah Cluster Tentukan Titik Pusat Cluster Hitung Jarak Objek ke Titik Pusat Kelompokkan Objek Berdasakan Jarak Minimum Apakah Objek Berpindah? Ya Evaluasi Tidak Selesai
Gambar 2. Tahapan Algoritma K-Means

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Berikut ini tahapan clustering dengan menggunakan algoritma K-Means [15]:
a. Menentukan nilai k, dimana k merupakan jumlah cluster yang akan dibentuk.
b. Menentukan centroid awal atau titik pusat dari setiap cluster , menentukan centroid bisa dilakukan secara acak.
c. Alokasikan semua data atau objek ke cluster terdekat yaitu perlu dihitung jarak tiap data ke tiap centroid. Untuk menghitung jarak semua data ke setiap centroid dapat menggunakan teori jarak Euclidean dengan persamaan :
𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑(𝑥 𝑖 −   𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
Keterangan: d ( x,y ) = jarak data ke x ke pusat cluster u x i = data x pada observasi ke-i y i = titik pusat ke y observasi ke=i n  = banyaknya observasi d. Mengelompokkan setiap data ke dalam cluster dengan jarak terpendek.
e. Menentukan nilai centroid dengan menghitung nilai rata-rata cluster dari setiap anggota cluster dengan persamaan:
𝐶𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑖𝑑 = ∑ 𝑎 𝑖 𝑛 (2)
Keterangan : a i = Nilai keanggotaan dari masing-masing cluster n  = Jumlah anggota cluster
f. Ulangi langkah 2-5 sampai kondisi konvergensi tercapai, yaitu anggota setiap cluster tidak mengalami perubahan lokasi cluster .
2.4 Index Davies Bouldin (DBI)
Davies  Bouldin  Indeks (DBI)  juga  disebut  reliabilitas  klasifikasi  indeks  [16]. Davies  Bouldin  Index (DBI) diperkenalkan oleh David L. Davies dan Donald W. Bouldin pada tahun 1979 didefinisikan sebagai rasio rata-rata jarak dalam dan antar-klaster untuk setiap klaster dengan klaster tetangga terdekatnya [8]. Davies Bouldin Index adalah ukuran  untuk  mengevaluasi  kinerja  pengelompokan.  DBI  memiliki  korelasi  positif  untuk  “ within-class ”  case  dan korelasi  negatif  untuk  “ between-class” case.  Gunakan  DBI  sebagai  metrik  pengelompokan  karena  cara  umum pengelompokan Validasi berisi dua kategori utama - validasi eksternal dan internal validasi yang digunakan untuk menilai kinerja hasil clustering [17].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Menentukan Jumlah Cluster
Jumlah cluster yang  akan  dibentuk  yaitu  ada  2 cluster dengan  syarat  banyaknya cluster harus  lebih  kecil  dari banyaknya data ( k<n ) . Tabel 1 menunjukkan data perceraian per desa di Kabupaten Kuningan terdapat 376 data.
Tabel 1. Data Perceraian di Kabupaten Kuningan
No. Desa Laki-laki Perempuan 1. Purwawinangun 127 256 2. Cibingbin 75 120 3. Ancaran 69 98 4. Kuningan 135 251 5. Awirarangan 81 157 6. Cihideunghilir 37 63 …. …. .... .... 376 Nanggerangjaya 1 5

## 3.2 Menentukan Centroid Awal
Dari data Tabel 1 yaitu akan dibentuk 2 cluster ( k=2 ) dimana untuk menentukan centroid dilakukan secara acak atau manual terlihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Centroid Awal Centroid Laki-laki Perempuan Darma (C1) 37 74 Awirarangan (C2) 81 157

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1464−1470 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2697
Inisialisasi centroid pada Tabel 2 adalah C1 = {37,74} dan C2 = {81,157}. Untuk perhitungan berikutnya jika data berpindah cluster maka centroid baru dihitung dengan menghitung nilai rata-rata pada setiap cluster . Perhitungan dihentikan apabila data tidak berpindah cluster .

## 3.3 Hitung Jarak Objek ke Centroid Awal
Setelah ditentukan centroid awal selanjutnya dilakukan perhitungan jarak Euclidean dan dikelompokkan berdasarkan jarak terkecil kemudian didapat nilai centroid baru untuk acuan perhitungan berikutnya sampai nilai centroid sebelum perhitungan dan sesudah perhitungan nilainya sama. Perhitungan jarak Euclidean menggunakan persamaan (𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑥 𝑖 −   𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 contoh perhitungan jarak Euclidean seperti pada contoh dibawah ini:
C1 = {81,157}
[1] d(x1,y2) = √∑ (𝑥 𝑖 −   𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 = √(127 − 81) 2 +(256 − 157) 2 = √(46) 2 +(99) 2 = 109,15
[2] d(x2,y2) = √∑ (𝑥 𝑖 −   𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 = √(75 − 81) 2 +(120 − 157) 2 = √(−6) 2 +(−37) 2 = 37,48
[3] d(x3,y2) = √∑ (𝑥 𝑖 −   𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 = √(69 − 81) 2 +(98 − 157) 2 = √(−12) 2 +(59) 2 = 60,20
C2 = {37,74}
[1] d(x1,y1) = √∑ (𝑥 𝑖 −   𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 = √(127 − 37) 2 +(256 − 74) 2 = √(90) 2 +(183) 2 = 203,03
[2] d(x2,y1) = √∑ (𝑥 𝑖 −   𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 = √(75 − 37) 2 +(120 − 74) 2 = √(38) 2 +(46) 2 = 59,66
[3] d(x3,y1) = √∑ (𝑥 𝑖 −   𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 = √(69 − 37) 2 +(98 − 74) 2 = √(32) 2 +(24) 2 = 40
Tabel 3. Hasil Jarak Euclidean No. Desa C1 C2 1. Purwawinangun 109,17 203,04 2. Cibingbin 37,48 59,67 3. Ancaran 60,21 40,00 4. Kuningan 108,41 202,32 5. Awirarangan 0.00 93,94 6. Cihideunghilir 103,79 11,00 …. …. .... .... 376 Nanggerangjaya 171,77 77,83
Pada Tabel 3 menunjukkan hasil perhitungan jarak Euclidean .

## 3.4 Kelompokkan Objek Berdasarkan Jarak Minimum
Hasil pengelompokkan objek berdasarkan jarak minimum dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Cluster No. Desa Cluster 1 Cluster 2 1. Purwawinangun √ 2. Cibingbin √ 3. Ancaran √ 4. Kuningan √ 5. Awirarangan √ 6. Cihideunghilir √ …. …. … … 376 Nanggerangjaya √
Dari 376 desa didapat hasil anggota cluster 2 sebanyak 369 desa dan anggota cluster 1 sebanyak 7 desa. Dimana cluster 1 merupakan anggota dengan angka gugatan dari pihak istri lebih banyak dibandingkan talak dari suami.

## 3.5 Menentukan Nilai Centroid
Untuk  menentukan  nilai  centroid  yaitu  dengan  cara  menghitung  rata-rata cluster untuk  setiap cluster dengan menggunakan rumus ∑ 𝑎𝑖 𝑛 dimana total nilai untuk semua data di masing-masing cluster dibagi dengan jumlah anggota cluster .
Tabel 5. Centroid Baru Centroid L P

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
C1 58,96 58,96 C2 214,04 95,22

## 3.6 Hitung Kembali Jarak Objek ke Centroid Baru
Hitung kembali langkah 3.3 sampai langkah 3.5 sampai setiap anggota cluster tidak mengalami perubahan lokasi cluster .
Tabel 6. Hasil Iterasi No. Desa C1 C2 1. Purwawinangun 111,04 157,58 2. Cibingbin 51,83 104,00 3. Ancaran 71,51 81,16 4. Kuningan 110,02 157,04 5. Awirarangan 50,64 148,00 6. Cihideunghilir 114,08 52,89 …. …. …. …. 376 Nanggerangjaya 128,11 42,45
Setelah menghitung jarak dengan cluster baru ternyata ada data yang berpindah lokasi cluster sehingga perlu dilakukan perhitungan kembali sampai anggota cluster tidak berpindah lokasi cluster . Hasi cluster dengan centroid baru bisa dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Cluster Dengan Centroid Baru No. Desa Cluster 1 Cluster 2 1. Purwawinangun √ 2. Cibingbin √ 3. Ancaran √ 4. Kuningan √ 5. Awirarangan √ 6. Cihideunghilir √ …. …. … … 376 Nanggerangjaya √
Setelah  dilakukan  perhitungan  iterasi  dari  376  data  didapat  hasil  anggota cluster 2  sebanyak  367  desa  dan anggota cluster 1 sebanyak 9 desa, yang ditampilkan pada Tabel 7.

## 3.7 Analisa Dengan Rapidminer
Hasil perhitngan manual perlu dibandingkan juga dengan perhitungan menggunaan tool yaitu rapidminer. Sehingga bisa di analisis perbedaan lokasi cluster .

## 3.7.1 Menentukan Jumlah Cluster Terbaik
Dalam menentukan jumlah cluster terbaik pada rapidminer yaitu dengan menggunakan Index Davies Bouldin (IDB) , dimana  metode  ini  merupakan  salah  satu  evaluasi  internal cluster dilihat  dari  nilai  terendah,  dimana  hasil  jumlah cluster dapat ditinjau dari kohesi dan separasi [1].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Pada  Gambar  3  menunjukkan  proses  perhitungan  nilai Davies  Bouldin  Index dengan  menggunakan  tool Rapidminer, dimana untuk setiap jumlah cluster akan di hitung nilai DBI-nya. Pada  Tabel  8  adalah nilai  terendah dari  Davies  Bouldin  yaitu  dengan  jumlah cluster 5  dengan nilai Davies Bouldin Index 0,534, sehingga jumlah 4 cluster dapat menjadi cluster optimal.
Tabel 8. Nilai Davies Bouldin Index Jumlah Cluster Nilai Davies Bouldin Index 2 0,655 3 0,609 4 0,535 5 0,534

## 3.7.2 Hasil Clustering Dengan Rapidminer
Gambar 4 menunjukan visualisasi hasil clustering dengan menggunakan tool Rapidminer.
Gambar 4. Visualisasi Clustering Rapidminer
Pada Gambar 4 menunjukkan hasil cluster dimana cluster yang dibentuk yaitu cluster_0, cluster_1, cluster_2 dan cluster_3.

## 3.7.3 Hasil Clustering dengan Rapidminer
Pada  Tabel  9  menunjukkan  4 cluster yang  dibentuk  oleh  Rapidminer,  dimana cluster _1  beranggotakan  desa  atau kelurahan  dengan  tingkat  perceraian  (gugat  dan  talak)  yang  paling  besar  dimana  terdapat  2  data  yaitu  Kelurahan Purwawinangun  dan  Kelurahan  Kuningan.  Dilanjutkan  dengan cluster 3  dengan  jumlah  anggota  sebanyak  9  data dengan  tingkat  perceraian  tinggi, cluster 0  dengan  jumlah  anggota  sebanyak  97  data  dengan  tingkat  perceraian menengah, cluster 2 dengan tingkat perceraian terkecil yaitu beranggotakan 268 data.
Tabel 9. Hasil Clustering dengan Rapidminer Index Cluster Absolute Count Fraction 1 cluster _2 268 0.713 2 cluster _0 97 0.258 3 cluster _3 9 0.024 4 cluster _1 2 0.005

## 4. KESIMPULAN
Dapat  disimpulkan  bahwa  dalam  menentukan  jumlah cluster dengan  menggunakan Davies  Bouldin  Index bisa diterapkan pada algoritma K-Means yaitu menghasilkan 4 cluster , dengan Nilai DBI = 0,535 sehingga didapat hasil cluster yaitu cluster dengan  tingkat  perceraian  tertinggi  sebanyak  2  data, cluster dengan  tingkat  perceraian  tinggi sebanyak 9 data, cluster dengan tingkat perceraian menengah sebanyak 97 data dan cluster dengan tingkat perceraian terkecil  sebanyak  268  data.  Hasil  yang  bisa  disimpulkan  pada  perhitungan  manual  yaitu  terjadi  perubahan cluster apabila nilai centroid awal berubah sehingga dalam menentukan anggota cluster tidak optimal. Saran dalam penelitian ini yaitu dalam menggunakan algoritma K-Means dalam metode clustering sangat berpengaruh dalam penentuan titik

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
centroid awal sehingga selain dengan melihat hasil dari nilai DBI bisa dilakukan dengan menggunakan metode lain dalam menentukan jumlah cluster agar  jumlah cluster yang dibentuk lebih optimal.

## REFERENCES
[1] U.  D.  Rahayu et  al. ,  “Analisis  Kasus  Perceraian  Pada  Pengadilan  Negeri  Bekasi  Menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering,” vol. 6, no. 1, pp. 165–172, 2022.
[2] U. T. Wijayanti, “Analisis Faktor Penyebab Perceraian pada Masa Pandemi Covid-19 di Kabupaten Banyumas,” J. Ilmu Kel. dan Konsum. , vol. 14, no. 1, pp. 14–26, 2021, doi: 10.24156/jikk.2021.14.1.14.
[3] N. S. Manna, S. Doriza, and M. Oktaviani, “Cerai Gugat: Telaah Penyebab Perceraian Pada Keluarga di Indonesia,” J. Al- AZHAR Indones. SERI Hum. , vol. 6, no. 1, p. 11, 2021, doi: 10.36722/sh.v6i1.443.
[4] D.  Laila  Sari,  M.  Saputra,  and  H.  Gemasih,  “Penerapan  Data  Mining  Dalam  Proses  Prediksi  Perceraian  Menggunakan Algoritma  Naive  Bayes  Di  Kabupaten  Aceh  Tengah,” J.  Tek.  Inform.  dan  Elektro ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  23–35,  2022,  doi: 10.55542/jurtie.v4i1.112.
[5] S. Muhammad, “The phenomenon of Contested Divorced in Kuningan District : A Study of Social Change in Society and Family Fenomena Cerai Gugat di Kabupaten Kuningan : Sebuah Kajian Perubahan Sosial dalam Masyarakat dan Keluarga,” J. Bimas Islam , vol. 9, pp. 599–640, 2016.
[6] S. Sulistiyana, Dian Ade Kurnia, and Martanto, “Pembangunan Model Clustering Dalam Pengelompokan Pengadilan Agama Berdasarkan  Kasus  Perceraian  Dengan  Menggunakan  Algoritma  K-Means,” KOPERTIP    J.  Ilm.  Manaj.  Inform.  dan Komput. , vol. 5, no. 2, p. 57, Oct. 2021, doi: 10.32485/kopertip.v5i2.165.
[7] S. Humairoh Sa, M. Safii, I. Parlina, S. Tunas Bangsa Pematangsiantar, and J. A. Sudirman Blok No, “Prosiding Seminar Nasional  Riset  Information  Science  (SENARIS)  Analisa  Metode  K-Means  dalam  Mengelompokkan  Perkara  Perceraian Berdasarkan Daerah Simalungun,” 2019.
[8] A. R. Hedar, A. M. M. Ibrahim, A.  E. Abdel-Hakim, and A. A. Sewisy, “K-means cloning: Adaptive spherical K-means clustering,” Algorithms , vol. 11, no. 10, pp. 1–22, 2018, doi: 10.3390/a11100151.
[9] 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.
[10]  N. Azwanti, “Segmentasi Tingkat Pemakaian Material dengan Data Mining Clustering,” J. Komput. Terap. , vol. 4, no. 2, pp. 16–27, 2018, [Online]. Available: https://jurnal.pcr.ac.id/index.php/jkt/article/view/2102
[11]  V.  Miralda,  M.  Zarlis,  and  E.  Irawan,  “Penerapan  Metode  K-Means  Clustering  Untuk  Daging  Ayam  Buras,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 2, no. 2, pp. 91–98, 2020, doi: 10.47065/bits.v2i2.493.
[12]  S. Ginting, S. Efendi, and S. Suwilo, “Performance Improvement of Grid Mapping K-Means with the Average Value at Grid Point,” IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci. , vol. 1083, no. 1, pp. 1–10, 2022, doi: 10.1088/1755-1315/1083/1/012082.
[13]  N. Laili, N. S. Indrasti, and D. Wahyudi, “Design of sustainable coffee processing wastewater treatment system using K- means  clustering  algorithm,” IOP  Conf.  Ser.  Earth  Environ.  Sci. ,  vol.  1063,  no.  1,  pp.  1–8,  2022,  doi:  10.1088/1755- 1315/1063/1/012032.
[14]  Y. K. Saheed, M. O. Arowolo, and A. U. Tosho, “An Efficient Hybridization of K-Means and Genetic Algorithm Based on Support Vector Machine for Cyber Intrusion Detection System,” Int. J. Electr. Eng. Informatics , vol. 14, no. 2, pp. 426–442, 2022, doi: 10.15676/ijeei.2022.14.2.11.
[15]  N. L. W. S. R. Ginantra et al. , Data mining dan penerapan algoritma . Yayasan Kita Menulis, 2021.
[16]  X. Ling, Q. Tu, M. Jin, W. Wang, Y. Cui, and J. Zhu, “Research on Distributed Resource Aggregation Technology,” vol. 2399, no. Icpset, pp. 1–8, 2022, doi: 10.1088/1742-6596/2399/1/012034.
[17]  Y. A. Wijaya, D. A. Kurniady, E. Setyanto, W. S. Tarihoran, D. Rusmana, and R. Rahim, “Davies Bouldin Index Algorithm for  Optimizing  Clustering  Case  Studies  Mapping  School  Facilities,” TEM  J. ,  vol.  10,  no.  3,  pp.  1099–1103,  2021,  doi: 10.18421/TEM103-13.