## SISTEM CLUSTERING DAERAH RAWAN KEMATIAN ANAK DI BAWAH UMUR DI WILAYAH JAWA BARAT MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Raditya Aji Sasmoyo
Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang Jalan Raya HS.Ronggo Waluyo, Telukjambe Timur. Karawang, Indonesia asviewers25@gmail.com

## ABSTRAK
Kematian  anak  di  bawah  umur,  apakah  disebabkan  oleh  tanggung  jawab  langsung  orang  tua  atau  faktor lainnya,  tetap  menjadi  tanggung  jawab  utama  orang  tua  karena  anak-anak  masih  tergolong  rentan  dan  belum mampu melindungi diri sendiri sepenuhnya. Berdasarkan rilis tahunan Dinas Kesehatan pada tahun 2019, Provinsi Jawa  Barat  menunjukkan  angka  kematian  bayi  dan  balita  yang  cukup  tinggi,  berada  setelah  Banten  dan Kalimantan Timur. Pengelompokan wilayah yang dilakukan oleh Dinas Kesehatan bertujuan untuk memetakan daerah rawan kematian, sebagai upaya membantu pemerintah dalam menekan angka kematian balita, bayi, dan neonatal di Indonesia serta mempermudah penanganan penyebab kematian tersebut. Penelitian ini menggunakan algoritma  K-Means  untuk  mengelompokkan  daerah  rawan  kematian  berdasarkan  data  Dinas  Kesehatan  tahun 2018-2019.  Hasil  pengkategorian  membagi  daerah  menjadi  tiga  kategori  ( cluster ),  yaitu  cluster  2 mencakup  1 kabupaten,  cluster  1  mencakup  21  kabupaten/kota,  dan  cluster  0  mencakup  5  kabupaten/kota.  Evaluasi pengelompokan  dihasilkan  nilai  yaitu  0,62  menggunakan silhouette  coefficient ,  hasil  ini  berarti  kriteria  yang ditunjukkan pengelompokan yang dilakukan memiliki struktur cluster yang cukup baik atau medium structure .
Kata kunci :  Kematian anak di bawah umur,  K-means clustering, Silhouette coefficient

## 1. PENDAHULUAN
Rawannya kematian terjadi pada anak di bawah umur  mencakup  anak  balita,  bayi  bahkan  neonatal (belum  lahir)  sangat  mengkhawatirkan.  Apalagi  hal- hal  yang  menyebabkan  kematian  anak  di  bawah  itu ditanggung  jawab  penuh  oleh  orang  tua  maka  bisa dihindari.  Agar  mencegah  kesedihan  atas  gagalnya orangtua  dalam  melindungi  anak  di  bawah  umur mereka.
Berdasarkan  permasalahan  tersebut  di  atas, penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan daerah  rawan  kematian  pada  anak  kecil,  bayi  dan neonatus [1]. Dengan menggunakan teknik clustering yang  merupakan  salah  satu  teknik  data  mining. Penelitian  ini  memakai  algoritma  k-means  dalam melihat  pola  jenis  kematian  yang  akan  membentuk kelompok regional. Hasil yang akan diperoleh berupa klaster  wilayah  terdapat  kasus  kematian  pada  balita, bayi dan neonatus di Indonesia. Manfaat penelitian ini adalah  membantu  Pemerintah  dan  Dinas  Kesehatan (Dinkes)  Jawa  Barat  untuk  menurunkan  angka kematian  anak  balita,  bayi  dan  neonatus  serta memudahkan penanganannya secara merata.
Kinerja  algoritma  K-Means  dianggap  optimal dalam  teknik  pengelompokan  ( clustering )  karena menghasilkan pengelompokan data yang lebih akurat. Algoritma ini banyak digunakan karena sederhana dan efisien [2]. K-Means juga cenderung lebih scalable dan efisien  dalam  memproses  objek  dalam  jumlah  besar karena  memiliki  akurasi  yang  optimal  untuk  ukuran objek [3]. Meskipun memiliki kelebihan, algoritma K- Means  juga  memiliki  kelemahan  dalam  menentukan jumlah  cluster  yang  optimal  untuk  pengelompokan data  dalam  sebuah  dataset  [4].  Untuk  mengatasi masalah  ini,  metode  siku  (elbow  method)  sering
digunakan untuk mengoptimalkan  jumlah cluster dan mencari  nilai  cluster  terbaik  [5].  Metode  elbow menentukan  jumlah  cluster  terbaik  dengan  melihat perbandingan antara penurunan Sum of  Square Error tiap cluster pada titik tertentu [5].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Data Mining
Data  mining  adalah  disiplin  ilmu  yang ditemukannya  pola  dari  suatu  data  atau  dipelajarinya metode  untuk  mengekstrak  pengetahuan  [6].  Data mining, yang biasa dikenal sebagai KDD (knowledge discovery  in  database),  mencakup  kegiatan  seperti pengumpulan dan untuk ditemukannya pola, hubungan, atau keteraturan dalam set data yang besar dengan  penggunaan  data  historis.  Hasil  dari  data mining  ini  dapat  digunakan  untuk  memperbaiki pengambilan keputusan di masa depan. Secara umum, data mining memiliki empat tugas utama: a. Klasifikasi ( Classification ) Klasifikasi memiliki tujuan untuk mengelompokkan  item  data  ke  dalam  suatu  kelas dari  beberapa  kelas  yang  telah  ditentukan. Contohnya, sebuah program email dapat mengelompokkan  email  menjadi  email  sah  dan email  spam.  Beberapa  algoritma  yang  digunakan dalam  klasifikasi  antara  lain  pohon  keputusan, nearest  neighbor,  naïve  bayes,  neural  networks, dan support vector machines.
b. Regresi ( Regression )
Regresi  adalah  pemodelan  dan investigasi hubungan  antara  dua  atau  lebih  variabel.  Dalam analisis  regresi,  terdapat  satu  atau  lebih  variabel independen atau prediktor yang biasanya dilambangkan  dengan  notasi  x  dan  satu  variabel
respon yang biasanya dilambangkan dengan notasi y.
c. Pengelompokan (Clustering)
Clustering merupakan pendekatan untuk mengumpulkan serangkaian data ke dalam cluster (kelompok)  di  mana  masing-masing  cluster mengandung  data  yang  serupa  atau  memiliki karakteristik yang mirip.
d. Pembelajaran  Aturan  Asosiasi  ( Association  Rule Learning )
Pembelajaran  aturan  asosiasi  berfokus  pada penemuan  keterhubungan  antar  variabel.  Sebagai contoh,  toko  dapat  mengumpulkan  data  tentang kebiasaan belanja pelanggan. Dengan menggunakan  teknik  ini,  toko  dapat  mengungkap pola  pembelian  di  mana  produk  tertentu  sering dibeli bersama, yang kemudian dapat dimanfaatkan untuk strategi pemasaran yang lebih efektif.

## 2.2. Metode Clustering
Suatu  metode  salah  satunya  adalah  clustering untuk  mengidentifikasi  sekelompok  data  dengan memisahkan  mereka  berdasarkan  karakter-karakter tertentu  yang  sebelumnya  ditentukan  [6].  Dalam proses  pengelompokan  ini,  label  nilai  belum ditetapkan, sehingga setelah dilakukan pengelompokan,  diharapkan  data  tersebut  dari  tabel dapat  diidentifikasi. Metode  clustering  sering dianggap  sebagai  langkah  awal  sebelum  menerapkan metode lain, seperti klasifikasi.
Cluster analysis adalah proses mengelompokkan objek  data  berdasarkan  kemiripan  atau  kesamaan informasi antara satu dengan yang lainnya. Tujuannya adalah untuk menemukan kelompok yang berkualitas, di  mana  objek-objek  dalam  satu  kelompok  memiliki kemiripan atau hubungan satu sama lain, dan berbeda dengan objek-objek dalam kelompok lainnya.
Clustering cocok digunakan untuk mengeksplorasi data. Jika terdapat banyak kasus tetapi tidak  ada  pengelompokan  yang  jelas,  algoritma clustering  dapat  digunakan  untuk  menemukan  pola dalam  data  tersebut.  Selain  itu,  clustering  juga bermanfaat sebagai tahap awal dalam pemrosesan data (data preprocessing), yaitu langkah untuk mengidentifikasi kelompok-kelompok yang berkaitan dalam rangka membangun model.

## 2.3. Algoritma K-Means
Algoritma  K-Means  clustering  dikenal  sebagai metode  klasterisasi  berbasis  jarak  yang  bertujuan untuk  data  dibagi  ke  dalam  beberapa  kelompok  [6]. Pendekatan  ini  mengelompokkan  data  berdasarkan ciri-ciri yang masing-masing data miliki. Data dengan ciri-ciri  yang  serupa  dikelompokkan  bersama  dalam satu  kelompok,  sedangkan  data  dengan  ciri-ciri  yang berbeda  dikelompokkan  dalam  kelompok  yang berbeda.
Dalam algoritma ini, pusat dari setiap kelompok disebut sebagai centroid. Pada awalnya, posisi centroid
dipilih  secara  acak  dari  seluruh  data  yang  ada. Selanjutnya,  K-Means  mengelompokkan  masing- masing  data  di  dalam  kategori  yang  sesuai  dengan centroid  terdekat,  berdasarkan  jarak  antara  data  dan centroid tersebut. Proses ini berulang hingga tidak ada lagi perubahan kelompok untuk setiap data.

## 2.4. Penelitian Sebelumnya
Penelitian  terkait  pemakaian  clustering  dengan algoritma K-Means telah dilakukan oleh Johan Oscar Ong  (2013),  Muhammad  Toha  dkk.  (2013),  Ari Muzakir  (2014),  Sylvia  Pretty  Tulus  (2014),  serta Nurhayati  dan  Luigi  Ajeng  Pratiwi  (2015).  Dalam penelitiannya,
Johan
Oscar Ong (2013)
mengumpulkan semua data dan kemudian menginisialisasikan data tersebut dalam bentuk angka agar dapat diproses dengan memakai metode K-Means clustering [7].
Dalam  penelitiannya,  Muhammad  Toha  dkk. (2013)  melakukan  pengkategorian  siswa  didasarkan karakter  para  siswa.  Dalam  penelitian  ini,  siswa dikategorikan  menjadi  empat  cluster  yaitu  kelompok siswa  berkarakter lemah,  mulai terlihat, berkembang, dan  kelompok  siswa  berkarakter  unggul  [8].  Ari Muzakir  (2014)  menentukan  penerimaan  beasiswa berdasarkan nilai Komputer, Matematika, dan Bahasa Inggris menggunakan algoritma K-Means dengan tiga klaster.  Menghasilkan  nilai  yang  memenuhi  kriteria dalam  kategori  baik,  yang  dalam  pembahasan  ini adalah nilai di atas 70 [9].
Sylvia Pretty Tulus (2014), dalam penelitiannya, data  spasial  dikelompokkan  menggunakan  algoritma K-Means  setelah  melalui  proses  normalisasi.  Dalam proses  ini,  pengelompokan  dilakukan  berdasarkan jarak  terdekat  antar  objek,  bukan  berdasarkan karakteristik objek tersebut. [10]. Nurhayati dan Luigi Ajeng Pratiwi (2015) menggunakan dua cluster untuk mengkategorikan  jurusan  siswa  yang  diberi  label cluster yaitu IPS dan IPA [11].

## 3. METODE PENELITIAN
Gambar 1. Diagram alur metodologi penelitian
Bagian  ini  menjelaskan  metodologi  penelitian yang  digunakan.  Proses  penelitian  terdiri  dari  lima langkah  yang  dijalankan  secara  berurutan.  Langkah- langkah ini meliputi pemilihan data, pra-pemprosesan data,  transformasi  data,  pengelompokan  data,  dan evaluasi hasil pengelompokan. Diagram alur metodologi penelitian sebagaimana ditunjukkan dalam gambar 1.

## 3.1. Pemilihan Data
Langkah  pertama  adalah  proses  pemilihan  data yang  akan  digunakan  dalam  proses  pengelompokan
data.  Penelitian  ini  menggunakan  dataset  yang diunduh dari situs publik web terbuka data.jabarprov.go.id  yang  dikeluarkan  oleh  Dinas Kesehatan  Jawa  Barat.  Data  yang  diperoleh  adalah jumlah kematian menurut jenis kematian di Jawa Barat tahun  2018-2019.  Dataset  terdiri  dari  299  catatan dengan 10 atribut. Atribut tersebut mencakup id, kode wilayah,  nama  wilayah,  kode  kabupaten/kota,  nama kabupaten/kota, jenis kematian, dan jumlah kematian. Isi dataset awal ditunjukkan dalam tabel 1.
Tabel 1.  Dataset awal tahun 2018-2019
Id Kode Provinsi Kode Kota Kabupaten/Kota Jenis Kematian Jenis Kelamin Jumlah Satuan Tahun 1 32 JAWA BARAT 3201 KABUPATEN BOGOR ANAK BALITA LAKI-LAKI 0 JIWA 2018 2 32 JAWA BARAT 3201 KABUPATEN BOGOR ANAK BALITA PEREMPUAN 1 JIWA 2018 3 32 JAWA BARAT 3201 KABUPATEN BOGOR BAYI LAKI-LAKI 59 JIWA 2018 4 32 JAWA BARAT 3201 KABUPATEN BOGOR BAYI PEREMPUAN 50 JIWA 2018 5 32 JAWA BARAT 3201 KABUPATEN BOGOR NEONATAL LAKI-LAKI 51 JIWA 2018 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 295 32 JAWA BARAT 3279 KOTA BANJAR ANAK BALITA PEREMPUAN 5 JIWA 2019 296 32 JAWA BARAT 3279 KOTA BANJAR BAYI LAKI-LAKI 13 JIWA 2019 297 32 JAWA BARAT 3279 KOTA BANJAR BAYI PEREMPUAN 12 JIWA 2019 298 32 JAWA BARAT 3279 KOTA BANJAR NEONATAL LAKI-LAKI 10 JIWA 2019 299 32 JAWA BARAT 3279 KOTA BANJAR NEONATAL PEREMPUAN 7 JIWA 2019

## 3.2. Pra-Pemprosesan Data
Dalam penelitian ini, tahap pra-pemrosesan data yang dilakukan adalah menghapus atribut-atribut yang tidak diperlukan agar data siap digunakan pada tahap selanjutnya.  Dalam  penelitian  ini,  atribut  yang  tetap digunakan  adalah  nama  kabupaten/kota,  jenis kematian, dan jumlah kematian. Hasil pemrosesan pra- pemrosesan data setelah menghapus atribut yang tidak diperlukan sebagaimana ditunjukkan dalam tabel 2.
Tabel 2. Data setelah dilakukan pra-pemrosesan data
Kabupaten/Kota Jenis Kematian Jumlah KABUPATEN BOGOR ANAK BALITA 0 KABUPATEN BOGOR ANAK BALITA 1 KABUPATEN BOGOR BAYI 59 KABUPATEN BOGOR BAYI 50 KABUPATEN BOGOR NEONATAL 51 ... ... ... KOTA BANJAR ANAK BALITA 5
Kabupaten/Kota Jenis Kematian Jumlah KOTA BANJAR BAYI 13 KOTA BANJAR BAYI 12 KOTA BANJAR NEONATAL 10 KOTA BANJAR NEONATAL 7

## 3.3. Transformasi Data
Proses  transformasi  data  dilakukan  dengan mengubah  struktur  data.  Pada  dataset  awal,  terdapat dua  kolom  yang  menunjukkan  jenis  kematian  dan jumlah kematian. Kemudian, kolom-kolom ini diubah menjadi  tiga  kolom,  masing-masing  untuk  jenis kematian  dan  jumlah  kematian.  Pada  tahap  ini,  juga ditambahkan kolom baru yaitu jumlah atribut kematian yang  menunjukkan  jumlah  kematian  dari  masing- masing  kabupaten/kota.  Hasil  dari  transformasi  data sebagaimana ditunjukkan dalam tabel 3.
Tabel 3. Dataset dilakukan transformasi data
Kabupaten/Kota Jenis Kematian Anak Balita Jenis Kematian Bayi Jenis Kematian Neonatal Total Kematian KABUPATEN BOGOR 7 213 185 405 KABUPATEN SUKABUMI 0 0 0 0
Kabupaten/Kota Jenis Kematian Anak Balita Jenis Kematian Bayi Jenis Kematian Neonatal Total Kematian KABUPATEN CIANJUR 3 79 70 152 KABUPATEN BANDUNG 15 421 379 815 KABUPATEN GARUT 2 271 255 528 KABUPATEN TASIKMALAYA 33 442 343 818 KABUPATEN CIAMIS 29 207 156 392 KABUPATEN KUNINGAN 5 147 117 269 KABUPATEN CIREBON 15 269 243 527 KABUPATEN MAJALENGKA 4 83 68 155 KABUPATEN SUMEDANG 27 304 202 533 KABUPATEN INDRAMAYU 21 488 447 956 KABUPATEN SUBANG 5 225 210 440 KABUPATEN PURWAKARTA 17 134 101 252 KABUPATEN KARAWANG 9 319 274 602 KABUPATEN BEKASI 2 76 76 154 KABUPATEN BANDUNG BARAT 4 144 137 285 KABUPATEN PANGANDARAN 8 66 47 121 KOTA BOGOR 12 93 92 197 KOTA SUKABUMI 4 35 27 66 KOTA BANDUNG 27 227 163 417 KOTA CIREBON 6 37 29 72 KOTA BEKASI 4 111 97 212 KOTA DEPOK 8 148 120 276 KOTA CIMAHI 4 114 84 202 KOTA TASIKMALAYA 22 142 104 268 KOTA BANJAR 14 25 17 56 3.4. Pengelompokan Data Dalam penelitian ini akan dilakukan pengelompokan  (clustering)  yang  menggunakan algoritma k-means. Secara umum, algoritma K-means dijalankan  dengan  langkah-langkah  sebagai  berikut [12]:
a. Menentukan n atau Jumlah dari cluster.
b. Menentukan  titik  pusat  (centroid)  cluster  yang dapat dilakukan secara acak.
c. Jarak  setiap  data  terhadap  centroidnya  masing- masing dilakukan penghitungan. Untuk penghitungan jarak ini dipakai rumus menggunakan  rumus  jarak  Euclidean  (Euclidean Distance) dengan persamaan (1) sebagai berikut: 𝑑(𝑖, 𝑗)   =   √∑𝑛 𝑘 = 1 (𝑋𝑖𝑗 − 𝐶𝑘𝑗)2       (1) Keterangan: d(X, Y)  : Jarak objek antara objek i dan j n  : banyaknya dimensi atau atribut data 𝑥𝑖𝑘 : nilai pusat dari objek i pada dimensi k 𝑦𝑖𝑘 : nilai pusat cluster dari objek j pada dimensi k d. Mengkategorikan  data  dengan  didasarkan  jarak terdekat antara centroid dengan data.
e. Nilai  centroid  yang  baru  akan  ditentukan  yaitu dengan nilai rata-rata dari cluster yang disangkutkan,  dengan  persamaan  (2)  sebagai berikut:
𝐶 𝑘 = 1/𝑛𝑘 ∑ 𝑑 𝑖 (2)
Keterangan: 𝑛𝑘 : jumlah data dalam cluster k 𝑑𝑖 :  jumlah  dari  nilai  jarak  yang  masuk  dalam masing-masing cluster
f. Langkah 3-5 di atas dilakukan perulangan sampai tiap cluster, anggotanya tidak ada perubahan.
Aluran implementasi algoritma k-means menggunakan  flowchart,  sebagaimana  ditunjukkan dalam gambar 2.

## Gambar 2.  Flowchart Algoritma K-Means

## 3.5. Evaluasi
Evaluasi dilakukan untuk mengevaluasi kualitas cluster  yang  terbentuk  pada  tahap  pengelompokan. Pengujian dalam penelitian  ini  menggunakan  metode silhouette coefficient. Silhouette coefficient menggabungkan  metode  validasi  clustering,  yaitu cohesion  yang  menilai  kedekatan  antar  objek  dalam sebuah  cluster,  dan  separation  yang  menilai  jarak antara  cluster  [13].  Jika  nilai  silhouette  coefficient mendekati  atau  positif,  maka  struktur  cluster dikategorikan  sebagai  baik.  Sebaliknya,  jika  nilai silhouette  coefficient  =  0,  maka  struktur  cluster dianggap  tidak  jelas.  Pengkategorian    nilai  dari silhouette coefficient sebagaimana ditunjukkan dalam tabel 4 berikut ini [14].
Tabel 4. Kategori nilai silhouette coefficient
Nilai SC Kriteria 0,71 – 1,00 Struktur cluster kuat (Strong Structure) 0,51 – 0,70  Struktur cluster standar (Medium Structure) 0,26 – 0,50 Struktur cluster lemah (Weak Structure)
≤ – 0,25 Tidak memiliki struktur (No Structure)

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Diterapkannya algoritma K-means dalam penelitian  ini  menggunakan  bahasa  pemrograman Python  untuk  melakukan  clustering.  Tahap  awal proses  pengelompokan  melibatkan  penentuan  jumlah cluster  yang  optimal  menggunakan  metode  elbow. Metode  elbow  ini  digunakan  untuk  menentukan jumlah  cluster  dengan  menganalisis  persentase  dari membandingkan  antar  jumlah  cluster  yang  akan membentuk siku pada titik tertentu dengan nilai Sum of  Square  Error  dari  setiap  cluster.  Grafik  metode elbow sebagaimana ditunjukkan dalam gambar 3.
Gambar 3. Grafik Metode Elbow
Grafik  diatas  memperlihatkan  dibentuknya  3 kategori  antara  lain  cluster  0  (C0),  cluster  1  (C1),
cluster  2  (C2).  Untuk  kemudian  pengambilan  jarak terpendek  dari  masing-masing  data  dilakukan  agar dapat  mengelompokkan.  Hasil  pengelompokkan  ini sebagaimana ditunjukkan dalam tabel 5.
Gambar 5. Data sesudah pengkategorian cluster
Tabel  5  menunjukkan  cluster  0  (C0)  meliputi  5 kabupaten/kota meliputi Kabupaten Bandung, Kabupaten  Bekasi,  Kota  Bandung,  Kota  Bekasi,  dan
Kota Depok. Cluster 1 (C1) meliputi 21 kabupaten/kota  antara  lain,  Kabupaten  Cianjur, Kabupaten  Garut,  Kabupaten  Ciamis,  Kabupaten Bogor,  Kabupaten  Tasikmalaya,  Kabupaten  Cirebon,
Kabupaten Kuningan, Kabupaten Sumedang, Kabupaten Majalengka, Kabupaten Subang, Kabupaten Indramayu, Kabupaten Karawang, Kabupaten  Purwakarta,  Kabupaten  Pangandaran, Kabupaten  Bandung  Barat,  Kota  Sukabumi,  Kota Bogor, Kota Cimahi, Kota Cirebon, Kota Banjar, dan Kota Tasikmalaya. Sedangkan cluster 2 (C2) meliputi 1 kabupaten yaitu Kabupaten Sukabumi.
Digunakannya  silhouette  coefficient  menunjukkan evaluasi pengelompokan didapatkan
nilai 0,6248969309270467  yang  termasuk  dalam  struktur cluster standar (medium structure) berdasarkan kriteria pengelompokan yang dilakukan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil penelitian, dapat disimpulkan bahwa pengelompokan wilayah menggunakan algoritma k-means  menghasilkan pembagian  menjadi 3  cluster  berdasarkan  karakteristik  jenis  kematian anak, bayi, dan neonatal di Jawa Barat. Ketiga cluster tersebut  adalah:  cluster  0  (C0)  yang  terdiri  atas  5 kota/kabupaten,  cluster  1  (C1)  yang  terdiri  atas  21 kota/kabupaten, dan cluster 2 (C2) yang terdiri atas 1 kota/kabupaten.  Evaluasi  pengelompokan  dihasilkan nilai 0,6248969309270467 dengan memakai silhouette  coefficient,  menunjukkan  bahwa  kriteria pengelompokan  termasuk  dalam  struktur  klaster standar (medium structure).
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah menggunakan lebih banyak data untuk meningkatkan nilai indeks dalam proses evaluasi pemodelan.  Selain itu,  melakukan  eksperimen  dengan  parameter  yang
berbeda  dapat  membantu  mengetahui  perbandingan evaluasi yang lebih optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R. Rahma, R. Mufidah, “Pengelompokan Daerah Rawan  Kekerasan  Terhadap  Perempuan  Dan Anak Di Jawa Barat Menggunakan Algoritma K- Means,” JIPI  (Jurnal  Ilmiah  Penelitian  dan Pembelajaran  Informatika) ,  vol.  07,  no.  3,  pp. 850–857, 2022.
[2]  W.  Sirait,  S.  Defit,  dan  G.  W.  Nurcahyo, “Algoritma  K-Means  Untuk  Klasterisasi  Tugas Akhir  Mahasiswa  Berdasarkan  Keahlian,” J. Sistim Inf. dan Teknol. , vol. 1, no. 3, pp. 25–30, 2019.
[3]  A.  Bastian,  H.  Sujadi,  dan  G.  Febrianto, “Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering Analysis Pada Penyakit Menular Manusia (Studi Kasus  Kabupaten  Majalengka),” Jurnal  Sistem Informasi  (Journal  of Information  System) ,  vol. 14, no. 1, pp. 26–32.
[4]  N. Putu, E. Merliana, dan A. J. Santoso, “Analisa Penentuan Jumlah Cluster Terbaik pada Metode K-Means,” pp. 978–979.
[5]  I.  Wahyudi,  M.  B.  Sulthan,  dan  L.  Suhartini, “Analisa  Penentuan  Cluster  Terbaik  Pada
Metode K-Means Menggunakan Elbow Terhadap Sentra Industri Produksi Di Pamekasan,” J. Apl. Teknol. Inf. dan Manaj. , vol. 2, no. 2, pp. 72–81, 2021.
[6]  Prasetyo,  Eko. Data  Mining:  Konsep  dan Aplikasi  Menggunakan  Matlab .  Jakarta:  Andi Publisher, 2012.
[7]  J.  O.  Ong,  “Implementasi  Algoritma  K-Means Clustering Untuk
Menentukan Strategi
Marketing  President  University,” Jurnal  Ilmiah
Teknik Industri , vol. 12, no. 1, pp. 10–20, 2013.
[8]  R.  Toha,  K.  E.  Purnama,  dan  S.  Sumpeno, “Clustering Pencapaian Karakter Siswa Menggunakan  Algoritma  K-Means” Prosiding Seminar  Nasional  Manajemen  Teknologi  XVII ,
2013.
[9]  Muzakir, A,  “Analisa  Dan  Pemanfaatan Algoritma  K-Means  Clustering  Pada  Data  Nilai Siswa  Sebagai  Penentuan  Penerima  Beasiswa,” Prosiding  Seminar  Nasional  Aplikasi  Sains  & Teknologi (SNAST) , pp. 1-6, 2014.
[10]  S.  P.  Tulus,  “Perancangan  Clustering  Data Menggunakan  Algoritma  K-Means  Berbasis Heat Map,” 2014.
[11]  Nurhayati,  &  Luigi  Ajeng  Pratiwi,  “  Penerapan Algoritma  K-Means  dalam  Data  Mining  untuk Peminatan  Jurusan  Bagi  Siswa  Kelas  X  (Studi Kasus:  SMA  Negeri  29  Jakarta),” Prosiding Ilmiah Nasional Teknologi Komputer
(SENATKOM 2015) , vol 1. Padang : Universitas Putra Indonesia YPTK, 2015.
[12]  A. T. Rahman, Wiranto, dan A. Rini, “Coal Trade Data Clustering Using K-Means (Case Study Pt. Global  Bangkit  Utama),” ITSMART  J.  Teknol. dan Inf. , vol. 6, no. 1, pp. 24–31, 2017.
[13]  U.  T.  Suryadi  dan  Y.  Supriatna,  “Sistem Clustering  Tindak  Kejahatan  Pencurian  Di Wilayah Jawa Barat Menggunakan Algoritma K- Means,” J. Teknol. dan Komun. STMIK Subang , vol. 12, no. 1, pp. 15–27, 2019.
[14]  Rousseeuw,    P.    J.    1987.    "Silhouettes    :    A Graphical  Aid  To  The  Interpretation  And Validation  of  Cluster  Analysis," Journal  of Computational    And    Applied  Mathematics ,  20,
53-56.