## Penerapan Metode Algoritma
K-means Dalam Pengelompokan Angka Harapan Hidup Saat Lahir Menurut Provinsi
Riska Oktavia 1 , Jaya Tata Hardinata 2 , Irawan 3
1,2 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar – Indonesia
3 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar – Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara 1 oktaviariska755@gmail.com, 2 jayatatahardinata@gmail.com,
3 irawaniwan56@gmail.com

## Abstract
Life  Expectancy  (AHH)  at  birth  is  an  estimate  of  the  average  additional  age  of  a person from a mother's womb during the birth process which is expected to be able to live normally  and  healthy.  Based  on  data  obtained  from  the  Government's  official  website address at https://bps.go.id/ which displays several amounts that vary from 2015 to 2018 according  to  the  Province  in  Indonesia.  For  this  reason,  it  is  necessary  to  cluster  each number  of  life  expectancy at  birth  with  the  number from  the lowest to  the  highest  using the  Data  Mining  method  with  the  K-means  Clustering  Algorithm.  In  this  research technique,  the  data  will  be  classified  based  on  the  name  of  the  Province  which  has  the number  of  Life  Expectancy  at  birth  from  2015  to  2018.  That  is  why  the  Data  Mining method is used to facilitate the grouping of data on the number of Life Expectancy at birth according  to  the  name  of  the  Province  in  Indonesia.  After  grouping,  the  results  will  be obtained  the  number  of  Life  Expectancy  at  birth,  grouping  starts  from  the  lowest  to  the highest  cluster.  In  the  research  that  has  been  carried  out,  it  is  expected  that  the Government  will  provide  solutions  of  the  highest  life  expectancy  at  birth  that  has  the highest number, so that in the following year the life expectancy rate will be reduced.
Keywords: Grouping, Data Mining, Clustering, K-means, Life Expectancy (AHH)

## Abstrak
Angka  Harapan  Hidup  (AHH)  saat  lahir  adalah  perkiraan  rata-rata  tambahan  umur seseorang  dari  kandungan  seorang  Ibu  saat  proses  kelahiran  yang    diharapkan  bisa dapat hidup secara normal dan sehat.  Berdasarkan data yang diperoleh dari situs resmi Pemerintah yang beralamatkan di  https://bps.go.id/ yang menampilkan beberapa jumlah yang  bervariasi  mulai  dari  tahun  2015  sampai  2018    menurut  Provinsi  di  Indonesia. Untuk itu perlu di cluster setiap jumlah Angka Harapan Hidup saat lahir dengan jumlah dari  mulai  terendah  sampai  tertinggi  menggunakan  metode  Data  Mining  dengan Algoritma  K-means  Clustering.  Teknik  penelitian  ini,  data  akan  dikelompokan berdasarkan nama Provinsi yang memiliki jumlah Angka Harapan Hidup saat lahir dari tahun  2015  sampai  2018.  Itu  sebabnya  digunakan  metode  Data  Mining  untuk memudahkan  pengelompokan  data  jumlah  Angka  Harapan  Hidup  saat  lahir  menurut nama  Provinsi  di  Indonesia.  Setelah  dilakukannya  pengelompokan  maka  hasil  akan didapatkan  jumlah  Angka  Harapan  Hidup    saat  lahir,  pengelompokan  dimulai  dari cluster  terendah  sampai  tertinggi.  Dalam  penelitian  yang  telah  dilakukan  sangat diharapkan Pemerintah untuk memberikan solusi dari tingkat Angka Harapan Hidup saat lahir  yang  memiliki  jumlah  tertinggi,  agar  ditahun  berikutnya  tingkat  Angka  Harapan Hidup semakin diperkecil.
Kata  Kunci: Pengelompokan,  Data  Mining,  Clustering,  K-means,  Angka  Harapan Hidup (AHH)

## 1. Pendahuluan
Angka  Harapan  Hidup  didefenisikan  sebagai  data  yang  menggambarkan  usia kematian  pada  suatu  populasi.  Data  ini  merupakan  ringkasan  pola  usia  kematian yang  terjadi  pada  seluruh  kelompok  usia  pada  anak-anak.  Pada  2016,  Organisasi Kesehatan  Dunia  ( World  Health  Organization atau WHO ),  mencatat  angka  harapan hidup  Indonesia  rata-rata  adalah  69  tahun  (71  tahun  untuk  wanita  dan  67  tahun untuk pria). Sementara menurut data Badan Pusat Statistik RI, angka harapan hidup Indonesia  pada  2018  lalu  meningkat  menjadi  71,2  tahun,  dengan  69,3  tahun  untuk pria dan 73,19 tahun untuk wanita. Angka Harapan Hidup pada dasarnya merupakan gambaran kondisi suatu wilayah secara garis besar. Jika angka kematian bayi tinggi, maka  harapan  hidup  di  wilayah  tersebut  akan  rendah,  begitu  pula  sebaliknya  jika angka  kematian  bayi  rendah,  maka  harapan  hidup  di  wilayah  tersebut  akan  tinggi. Adapun  faktor  yang  mempengaruhi  angka  harapan  hidup  antara  lain  yaitu  Harapan Subjektif,  Demografi,  Sosio-Ekonomi,  Gaya  Hidup,  Pisikologis.  Dalam  upaya mengurangi  jumlah  Angka  Harapan  Hidup  di  Indonesia  perlu  dilakukan peng cluster an untuk mengetahui provinsi mana saja yang memiliki cluster terendah dari  data  angka  harapan  hidup  saat  lahir.  Dari  hasil cluster yang  diperoleh  akan lebih  mudah  bagi  pemerintah  daerah  untuk  menentukan  solusi  dalam  mengurangi angka  harapan  hidup  di  beberapa  provinsi  yang  ada  di  Indonesia  yang  termasuk dalam cluster tinggi.
Dalam  permasalahan  ini  penulis  memperoleh  data  dari  website  resmi  pemerintah https://.www.bps.go.id/ dari  tahun  2015  sampai  dengan  tahun  2018,  untuk  itu  data tersebut  dikelompokan  dengan  algoritma K-Mean. Metode K-means adalah  salah satu  metode  pengelompokkan  bersifat  partitional  serta  pembelajaran  berciri unsupervised [1].  Secara  prinsip,  metode K-means bekerja  dengan  memasukkan K sebagai  konstanta jumlah cluster yang diinginkan.  Sedangkan,  Means dalam  hal ini berarti  nilai  suatu  rata-rata  dari  suatu  grup  data  yang  dalam  hal  ini  didefinisikan sebagai cluster [2] . Tujuan algoritma ini yaitu untuk membagi data menjadi beberapa kelompok.  Algoritma K-means memiliki  kemampuan  dalam  pengelompokan  data dalam  jumlah  yang  cukup  besar.  Setelah  dilakukannya  pengelompokan menggunakan  Metode K-means maka  hasil  penelitian  diharapkan  dapat  membantu Pemerintah  untuk  memberikan  solusi  dari  tingkat  Angka  Harapan  Hidup  saat  lahir yang  memiliki  jumlah  tertinggi,  agar  ditahun  berikutnya  tingkat  Angka  Harapan Hidup semakin diperkecil.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Data Mining
Data  Mining adalah  proses  ekstraksi  atau  penggalian  data  dan  informasi  yang besar  yang  belum  diketahui  sebelumnya,  serta  dapat  digunakan  untuk  membuat suatu  keputusan  yang  sangat  penting”. Data  Mining juga  dikenal  dengan  istilah pattern recognition merupakan suatu metode yang digunakan untuk pengolahan data guna  menemukan  pola  yang  tersembunyi  dari  data  yang  diolah.  Dalam data  mining juga terdapat metode-metode yang digunakan seperti klasifikasi, clustering , regresi, seleksi variable, dan market basket analisis [3].
Secara  garis  besar,data  mining  dapat  dikelompokkan  menjadi  2  kategori utama,yaitu:  Deskriptive  mining,  yaitu  proses  untuk  menemukan  karakteristik penting  dari  data  dalam  satu  basis  data.  Teknik  data  mining  yang  termasuk descriptive  mining  adalah cluster ing,  asosiation,  dan  sequential  mining.  Predictive, yaitu  proses  untuk  menemukan  pola  dari  data  dengan  menggunakan  beberapa variable lain di masa depan.Salah satu teknik yang terdapat dalam predictive mining adalah klasifikasi [4].
2.2. Algoritma K-means
Algoritma K-means merupakan  algoritma  klasterisasi  yang  mengelompokkan data berdasarkan titik pusat klaster ( centroid ) terdekat dengan data.  Tujuan dari K- means adalah  pengelompokkan  data  dengan  memaksimalkan  kemiripan  data  dalam satu  klaster  dan  meminimalkan  kemiripan  data  antar  klaster.    Ukuran  kemiripan yang  digunakan  dalam  klaster  adalah  fungsi  jarak.  Sehingga  pemaksimalan kemiripan  data  didapatkan  berdasarkan  jarak  terpendek  antara  data  terhadap  titik centroid .  [5].    Inti  dari  Algoritma K-means adalah  klasterisasi  pengelompokan  data berdasarkan titik pusat klaster ( centroid ) untuk memaksimalkan kemiripan data yang didapatkan  berdasarkan  jarak  terpendek  data  terhadap  titik centroid awal. Perbedaan antara clustering
dengan klasifikasi yaitu clustering untuk pengelompokan sedangkan klasifikasi untuk penggolongan.
Langkah-langkah dalam algoritma K-means [6]:
a) Tentukan jumlah cluster (k) pada data set
b) Tentukan nilai pusat ( centroid ) Penentuan  nilai centroid pada  tahap  awal  dilakukan  secara random atau  dapat diambil  dari  nilai  maksimum  untuk cluster tinggi  dan  nilai  minimum  untuk cluster rendah.
c) Pada  masing-masing record ,  hitung  jarak  terdekat  dengan centroid .  Jarak centroid yang  digunakan  adalah Euclidean  Distance, dengan  rumus  seperti dibawah ini:
( )     √∑ (1) Keterangan :
D   = Euclidean Distance x    =  Banyaknya objek
Ʃp  =  Jumlah data record
√(       ) (       ) (2) Keterangan :
De    = Eulidean Distance i       =  Banyaknya objek 2 (x, y)= Koordinat objek (s, t) = Koordinat centroid
d) Kelompokkan  objek  berdasarkan  jarak  ke centroid terdekat  untuk  membuat centroid baru. Centroid baru  diambil  dari    penjumlahan  nilai  berdasarkan  jarak dari iterasi sebelumnya lalu dibagi dengan jumlah jarak dari tiap cluster . e.  Ulangi langkah ke-2, lakukan iterasi hingga centroid bernilai optimal.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini  yaitu  dari  situs  resmi  Pemerintah https://www.bps.go.id/ .  Data  yang  diambil  adalah  data  Angka  Harapan  Hidup  Saat Lahir  Menurut  Provinsi  di  Indonesia  dari  tahun  2015-2018.  Di  dalam  penelitian  ini data tersebut di kelompokkan menjadi 2 cluster yaitu angka harapan hidup saat lahir tertinggi  dan  terendah.  Dalam  melakukan clustering, data  yang  diperoleh  akan dihitung  terlebih  dahulu.  Berikut  uraian  perhitungan  manual  proses  Algoritma K- means  clustering. Data  Angka  Harapan  Hidup  saat  Lahir  Menurut  Provinsi  yang akan digunakan dalam proses clustering dapat dilihat pada tabel 1 berikut ini:
Tabel 1. Tabel Data Angka Harapan Hidup No. Provinsi 2015 2016 2017 2018 1 Aceh 69.50 69.51 69.52 69.64 2 Sumatera Utara 68.29 68.33 68.37 68.61 3 Sumatera Barat 68.66 68.73 68.78 69.01

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
No. Provinsi 2015 2016 2017 2018 4 Riau 70.93 70.97 70.99 71.19 5 Jambi 70.56 70.71 70.76 70.89 6 Sumatera Selatan 69.14 69.16 69.18 69.41 7 Bengkulu 68.50 68.56 68.59 68.84 8 Lampung 69.90 69.94 69.95 70.18 9 Kep. Bangka Belitung 69.88 69.92 69.95 70.18 10 Kep. Riau 69.41 69.45 69.48 69.64 11 Dki Jakarta 72.43 72.49 72.55 72.67 12 Jawa Barat 72.41 72.44 72.47 72.66 13 Jawa Tengah 73.96 74.02 74.08 74.18 14 Di Yogyakarta 74.68 74.71 74.74 74.82 15 Jawa Timur 70.68 70.74 70.80 70.97 16 Banten 69.43 69.46 69.49 69.64 17 Bali 71.35 71.41 71.46 71.68 18 Nusa Tenggara Barat 65.38 65.48 65.55 65.87 19 Nusa Tenggara Timur 65.96 66.04 66.07 66.38 20 Kalimantan Barat 69.87 69.90 69.92 70.18 21 Kalimantan Tengah 69.54 69.57 69.59 69.64 22 Kalimantan Selatan 67.80 67.92 68.02 68.23 23 Kalimantan Timur 73.65 73.68 73.70 73.96 24 Kalimantan Utara 72.16 72.43 72.47 72.50 25 Sulawesi Utara 70.99 71.02 71.04 71.26 26 Sulawesi Tengah 67.26 67.31 67.32 67.78 27 Sulawesi Selatan 69.80 69.82 69.84 70.08 28 Sulawesi Tenggara 70.44 70.46 70.47 70.72 29 Gorontalo 67.12 67.13 67.14 67.45 30 Sulawesi Barat 64.22 64.31 64.34 64.58 31 Maluku 65.31 65.35 65.40 65.59 32 Maluku Utara 67.44 67.51 67.54 67.80 33 Papua Barat 65.19 65.30 65.32 65.55 34 Papua 65.09 65.12 65.14 65.36
a) Menentukan Nilai k Jumlah Cluster
Jumlah cluster sebanyak  2 cluster.  Cluster yang  dibentuk  yaitu cluster tinggi (C1) dan cluster rendah (C2).
b) Menentukan Nilai Centroid (Pusat Cluster ) Penentuan  pusat cluster awal  ditentukan  secara random yang  diambil  dari  data yang ada dalam range. Adapun nilai untuk cluster tinggi ( cluster 1) diambil dari nilai tertinggi yang terdapat pada tabel 1 dan nilai untuk cluster terendah ( cluster 2)  diambil  dari  nilai  terendah  yang  terdapat  pada  tabel  1.  Berikut    daftar  tabel centroid data dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2 . Centroid Data Awal 2015 2016 2017 2018 Cluster 1 74.68  74.71  74.74  74.82 Cluster 2 64.22  64.31  64.34  64.58
c) Menghitung Jarak Setiap Data Terhadap Centroid (Pusat Cluster ) Setelah data nilai pusat cluster awal ditentukan, maka langkah selanjutnya adalah menghitung  jarak  masing-masing  data  terhadap  pusat cluster. Proses  pencarian jarak  terpendek  pada  iterasi  1  dapat  dilihat  pada  perhitungan  dan  tabel  dibawah ini :
√ (             ) (             ) (             ) (             )
√ (             ) (             )
(             ) (             ) = 10.36
Hasil dari keseluruhan perhitungan dapat dilihat pada tabel 3 sebagai berikut :
Tabel 3. Hasil Perhitungan Jarak Pusat Cluster Iterasi 1 No Provinsi C1 C2 Jarak Terpendek Kelompok 1 Aceh 10,39 10,36 10,36 2 2 Sumatera Utara 12,68 8,08 8,08 2 3 Sumatera Barat 11,89 8,87 8,87 2 4 Riau 7,44 13,32 7,44 1 5 Jambi 8,02 12,74 8,02 1 6 Sumatera Selatan 11,03 9,72 9,72 2 7 Bengkulu 12,23 8,52 8,52 2 8 Lampung 9,49 11,26 9,49 1 9 Kep. Bangka Belitung 9,51 11,24 9,51 1 10 Kep. Riau 10,49 10,27 10,27 2 … … … … … … 31 Maluku 18,65 2,10 2,10 2 32 Maluku Utara 14,33 6,42 6,42 2 33 Papua Barat 18,80 1,96 1,96 2 34 Papua 19,12 1,63 1,63 2
Dalam  menentukan  masing-masing data  hasil cluster Angka  Harapan  Hidup saat Lahir  berdasarkan jarak minimum  data terhadap  pusat cluster. Berdasarkan  hasil dari perhitungan jarak pada cluster iterasi 1 diperoleh cluster tinggi sebanyak 17 provinsi dan cluster rendah sebanyak 17 provinsi.
d) Menghitung centroid baru menggunakan hasil pada masing-masing cluster.
Setelah didapatkan hasil jarak dari setiap objek  pada iterasi ke -1 maka lanjut ke iterasi ke-2 pada perhitungan dan  tabel dibawah ini :
= 71.37 = 71.43 = 71.46
= 71.63 = 67.28 = 67.33 = 67.37 = 67.61 Tabel 4. Centroid baru iterasi 1 2015 2016 2017 2018 Cluster 1 71,37  71,43  71,46  71,63 Cluster 2 67,28  67,33  67,37  67,61
Selanjutnya  dilakukan  kembali  langkah  ke  4  dan  5.  Jika  nilai centroid hasil iterasi  dengan  nilai centroid sebelumnya  bernilai  sama  serta  posisi cluster tidak mengalami  perubahan  maka  proses  iterasi  berhenti.  Namun  jika  nilai centroid tidak  sama  serta  posisi  data  masih  berubah  maka  proses  iterasi  berlanjut  pada
iterasi  berikutnya.  Hasil  dari  keseluruhan  perhitungan  dapat  diihat  pada  tabel  5. sebagai berikut :
Tabel 5. Hasil Perhitungan Jarak Pusat Cluster Iterasi 2
No. Provinsi C1 C2 Jarak Terpendek Kelompok 1 Aceh 3,86 4,29 3,86 1 2 Sumatera Utara 6,15 2,01 2,01 2 3 Sumatera Barat 5,36 2,80 2,80 2 4 Riau 0,91 7,25 0,91 1 5 Jambi 1,49 6,67 1,49 1 6 Sumatera Selatan 3,65 4,50 3,65 1 7 Bengkulu 5,70 2,45 2,45 2 8 Lampung 2,96 5,19 2,96 1 9 Kep. Bangka Belitung 2,98 5,17 2,98 1 10 Kep. Riau 3,96 4,20 3,96 1 … … … … … … 31 Maluku 12,12 3,97 3,97 2 32 Maluku Utara 7,80 0,35 0,35 2 33 Papua Barat 12,27 4,12 4,12 2 34 Papua 12,59 4,44 4,44 2
Dari hasil perhitungan jarak pusat cluster dari iterasi 2 diperoleh 21 provinsi pada cluster tinggi dan 13 provinsi pada cluster rendah. Berdasarkan hasil yang diperoleh dari  iterasi  2  tidak  sama  dengan  hasil  dari  iterasi  1.  Maka  perlu  dilakukan perulangan  hingga  diperoleh  hasil  yang  sama  dari  iterasi  sebelumnya.  Selanjutnya tentukan pusat cluster baru menggunakan cara yang sama seperti langkah ke-4, dan berikut adalah hasil centroid baru:
Tabel 6. Centroid baru 2015 2016 2017 2018 Cluster 1 70,99  71,04  71,07  71,24 Cluster 2 66,63  66,7 66,74  67
Selanjutnya  dilakukan  kembali  langkah  ke  3.  Jika  nilai centroid hasil  iterasi dengan nilai centroid sebelumnya bernilai sama serta posisi cluster tidak mengalami perubahan maka proses iterasi berhenti.
Tabel 7. Hasil Perhitungan Jarak Pusat Cluster Iterasi 3
No. Provinsi C1 C2 Jarak Terpendek Kelompok 1 Aceh 3,09 5,55 3,09 1 2 Sumatera Utara 5,37 3,27 3,27 2 3 Sumatera Barat 4,58 4,06 4,06 2 4 Riau 0,13 8,51 0,13 1 5 Jambi 0,72 7,93 0,72 1 6 Sumatera Selatan 3,73 4,91 3,73 1 7 Bengkulu 4,93 3,71 3,71 2 8 Lampung 2,19 6,45 2,19 1 9 Kep. Bangka Belitung 2,21 6,43 2,21 1 10 Kep. Riau 3,18 5,46 3,18 1 … … … … … … 31 Maluku 11,35 2,71 2,71 2 32 Maluku Utara 7,03 1,61 1,61 2 33 Papua Barat 11,49 2,86 2,86 2 34 Papua 11,82 3,18 3,18 2
Perhitungan  manual  pada  data  diatas  didapatkan  hasil  akhir  yang  dimana  pada iterasi  2  dan  iterasi  3  pengelompokan  data  yang  dilakukan  terhadap  2 cluster didapatkan  hasil  yang  sama.  Hasil  dari  iterasi  kedua  benilai  C2    =  21  dan  C3  =  13 pada  posisi  data  tiap cluster .  Sehingga  posisi cluster pada  data  tersebut  tidak mengalami perubahan lagi maka proses iterasi berhenti sampai iterasi 3.
Berdasarkan hasil yang didapat dari rapidminer dan Microsoft excel menjelaskan bahwa  hasil  dari  perhitungan  manual  algoritma k-means dan Microsoft  excel data memiliki  nilai  yang  sama  yaitu  antara  beberapa cluster yaitu cluster tinggi  21  dan rendah  13,  serta  memasukan  perhitungan Microsoft  excel ke  dalam rapidminer memiliki nilai yang sama juga. Dapat kita lihat pada gambar 1 berikut.
Gambar 1. Tampilan Data Perhitungan Rapidminer

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan pembahasan dan hasil pada pengelompokkan data Angka Harapan Hidup saat Lahir, maka dapat disimpulkan sebagai berikut :
a) Data yang diolah untuk  memperoleh nilai dari Angka Harapan Hidup saat Lahir menerapkan  metode Clustering  K-means. Data  tersebut  diolah  menggunakan
Microsoft  Excel untuk  menentukan  nilai centroid dalam  2 cluster yaitu cluster tertinggi dan terendah.
b) Hasil  yang  diperoleh  dari  metode K-means  clustering ke  dalam Rapidminer memiliki  nilai  yang  sama  yaitu  menghasilkan  2 cluster . Cluster tertinggi menghasilkan  21  Provinsi  diantaranya  Aceh,  Sumatera  Utara,  Riau,  Jambi, Lampung,  Kep.  Bangka  Belitung,  Kep.  Riau,  DKI  Jakarta,  Jawa  Barat,  Jawa Tengah,  DI  Yogyakarta,  Jawa  Timur,  Banten,  Bali,  Kalimantan  Barat, Kalimantan  Tengah,  Kalimantan  Timur,  Kalimantan  Utara,  Sulawesi  Utara, Sulawesi  Selatan,  Sulawesi  Tenggara.  Sedangkan  untuk Cluster terendah sebanyak  13  yaitu  Sumatera  Barat,  Sumatera  Selatan,  Bengkulu,  NTB,  NTT, Kalimantan  Selatan,  Sulawesi  Tengah,  Gorontalo,  Sulawesi  Barat,  Maluku, Maluku Utara, Papua Barat, Papua. Hasil yang didapat dari penelitian diharapkan dapat menjadi masukan Pemerintah Indonesia agar memberi perhatian lebih pada Provinsi  yang  memiliki  Angka  Harapan  Hidup  saat  Lahir  terendah  berdasarkan Cluster yang telah dilakukan.

## Daftar Pustaka
[1] A. P. Windarto, U. Indriani, M. R. Raharjo, and L. S. Dewi, “Bagian 1: Kombinasi Metode  Klastering  dan  Klasifikasi  (Kasus  Pandemi  Covid-19  di  Indonesia),” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 3, p. 855, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2312.
[2] Y.  Darmi  and  A.  Setiawan,  “Penerapan Metode  Clustering  K-Means  Dalam,” Y. Darmi, A. Setiawan , vol. 12, no. 2, pp. 148–157, 2016.
[3] E. G. Sihombing, “Klasifikasi Data Mining Pada Rumah Tangga Menurut Provinsi Dan  Status  Kepemilikan  Rumah  Kontrak  /  Sewa  Menggunakan  K-Means Clustering Method,” Vol. 2, No. 2, Pp. 74–82, 2017.
[4] N.  Puspitasari  and  Haviluddin,  “Penerapan  Metode  K-Means  Dalam Pengelompokkan Curah Hujan,” Semin. Nas. Ris. Ilmu Komput. (SNRIK ) , vol. 1, no. March 2017, 2016.
[5] B. R. C.T.I. et al. , “Implemetasi k-means clustering pada rapidminer untuk analisis daerah rawan kecelakaan,” Semin. Nas. Ris. Kuantitatif Terap. 2017 , no. April, pp. 58–60, 2017.
[6] M.  G.  Sadewo,  A.  P.  Windarto,  and  D.  Hartama,  “Penerapan  Datamining  Pada Populasi  Daging  Ayam  Ras  Pedaging  Di  Indonesia  Berdasarkan  Provinsi Menggunakan K-Means Clustering,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan) , vol. 2, no. 1, pp. 60–67, 2017.