## PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING DALAM MENENTUKAN DAERAH PRIORITAS PENANGANAN KEMISKINAN DI WILAYAH JAWA TIMUR

## Nanda Sukarno Wijaya, Mohamad Jajuli, Budi Arif Dermawan
Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang Jalan HS. Ronggo Waluyo Karawang, Indonesia 2010631170154@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Kemiskinan  menjadi  persoalan  yang  serius  dengan  membutuhkan  penanganan  baik  di  tingkat  nasional maupun global. Di Indonesia terjadi peningkatan serupa sejak september 2022 dengan peningkatan 0,03% dan jumlah masyarakat dinyatakan miskin sebesar 26,36 juta jiwa. Jawa Timur merupakan salah satu wilayah dengan kemiskinan tertinggi di Indonesia. Untuk mendukung upaya penyelesaian kasus yang lebih terstruktur, diperlukan pengendalian  dan  penekanan  kasus  kemiskinan  dengan  menentukan  daerah  prioritas.  Penelitian  menggunakan data  dari  periode  tahun  2021-2023.  Penelitian  ini  menggunakan  algoritma K-Means dengan  metodologi Knowledge Discovery in Database (KDD) yaitu data selection , data preprocessing , transformation , data mining , dan interpretation/evaluation . Algoritma K-Means merupakan sistem untuk pengelompokkan data non hierarki yang dapat mempartisi data terdiri dari dua kelompok atau lebih. Penelitian ini bertujuan  melakukan clustering menggunakan  K-Means  dengan  bantuan Silhouette  Coefficient ,  serta  dilakukan  visualisasi  menggunakan tools Quantum  Geograpic  Information  System (QGIS) dalam  menentukan  segementasi  wilayah  kemiskinan  di  Jawa Timur.  Berdasarkan data persentase jumlah penduduk miskin dan tingkat pengangguran terbuka. Penelitian  ini menghasilkan  2  cluster  dengan  hasil  clustering  menggunakan Davies  Bouldin  Index sebesar  0.600  serta  score Silhouette sebesar 0.550. Hasil visualisasi melalui QGIS menunjukkan cluster 0 masuk ke kategori rendah, dan cluster 1 masuk kategori tinggi.
Kata kunci :  Clustering, Jawa Timur, Kemiskinan, K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan  menjadi  persoalan  yang  serius dengan  membutuhkan  penanganan  baik  di  tingkat nasional  maupun  global,  dan  termasuk  dalam  bagian dari agenda tujuan pembangunan berkelanjutan dunia, dengan  ini  diberikan  prioritas  yang  tinggi  [1].  Pada negara Indonesia terjadi peningkatan kemiskinan 0,03 persen  dengan  sebesar  26,36  juta  jiwa  pada  tahun 2022.  Berdasarkan  data  BPS  pulau  Jawa  menduduki peringkat pertama dalam kasus kemiskinan terbesar di Indonesia  sebesar  8,03  di  perkotaan  dan  5,91  di perdesaan [2].
Provinsi  Jawa  Timur  merupakan  salah  satu provinsi  terbanyak  kasus  kemiskinan  di  Indonesia dengan jumlah 1,75 juta penduduk perkotaan dan 2,48 juta penduduk perdesaan. Lalu kemudian diikuti oleh Jawa  Barat,  Jawa  Tengah,  dan  kota  lainnya  [3]. Berdasarkan  data  diatas  tingginya  angka  kemiskinan yang terus  menerus  menunjukkan  bahwa  masalah  ini belum  diatasi  secara  efektif.  Hal  ini  merupakan meningkatkan persentase kemiskinan dari tahun 2021 ke tahun 2023.
Oleh  karena  itu,  klasterisasi  atau clustering menjadi  bagian  penting  dari  penanganan  solusi  yang dihadapi  oleh  provinsi  Jawa  Timur.  Pada  teknik clustering dilakukan  pengelompokkan  sejumlah  data ke dalam cluster berdasarkan tingkat kesesuaian antar data pada cluster tersebut dan perbedaan pada cluster lainnya [4].
Berdasarkan masalah tersebut, penelitian ini akan melakukan  klasterisasi  untuk  menentukan  daerah prioritas  dalam  upaya  mengurangi  kemiskinan  di
Kab/kota  di  Jawa  Timur  berdasarkan  kasus kemiskinan.  Dengan  menganalisis  hasil  segementasi, diharapkan  pemerintah  Jawa  Timur  dan  lembaga- lembaga  yang  beriorientasi  pada  kesejahteraan masyarakat  dapat  menetapkan  langkah  yang  tepat untuk  menurunkan  tingkat  kemiskinan  di  wilayah tersebu.  Algoritma  yang  digunakan  adalah  K-Means dengan bantuan Silhouette Coefficient dan divisualisasi  menggunakan  Quantum  Geographic Information System (QGIS).
Ada  beberapa  sumber  dan  jurnal  bahwa penelitian  sebelumnya  menunjukkan  kesuksesan sejumlah  peneliti  dalam  penerapan  metode  algoritma K-Means clustering kemiskinan di Jawa Timur: a. K-Means  clustering dengan  metode  elbow  untuk pengelompokkan  kabupaten  dan  kota  di  Jawa Timur berdasarkan indikator kemiskinan. Berdasarkan hasil dari penelitian tersebut menggunakan metode
K-Means cluster
menghasilkan  4  cluster:  cluster  1  terdiri  dari  10 kabupaten/kota, cluster 2  terdiri dari 20 kabupaten/kota,  cluster  3 terdiri  dari  4  kabupaten dan kota, dan cluster 4 terdiri dari 4 kabupaten.
b. Perbandingan  K-Means,  Fuzzy  C-Means,  Fuzzy Gustafson,  dan  Density-Based  Spatial  Clustering of Applicatons with noise untuk pengelompokkan desa di Surabaya berdasarkan indikator kemiskinan. Hasil perbandingan metode K-Means adalah  terbaik  untuk  pengelompokkan  desa  di Surabaya  berdasarkan  nilai  total  kuadrat  dalam cluster.  Sementara  itu,  metode  Density-Based
Spatial  Clustering  of  applications  with  noise menjadi  metode terbaik  karena  mendekati  anga  1 dibandingkan dengan metode lainnya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Kemiskinan
Kemiskinan  adalah  situasi  di  mana  pendapatan tidak  memenuhi  kebutuhan  dasar  dan  memastikan keberlangsungan hidup serta keterbatasan hidup yang serba  kekurangan  sehingga  tidak  dapat  mencukup kebutuhan dasar atau standar kelayakan hidup [5].

## 2.2. Data Mining
Data  mining adalah  sistem  pengambilan informasi  dari  kumpulan  data  yang  besar  dan kompleks  dalam  sebuah  database.  Mekanisme  yang digunakan adalah mengekstraksi data yang sudah  ada diubah  kedalam  bentuk  pengetahuan  yang  berfungsi untuk pengambilan keputusan [6]. Data mining dapat diartian  sebagai  sistem  penggalian  informasi  yang bermanfaat  untuk  database  yang  sangat  besar.  Data mining  dikenal  luas  dalam  bagian  ilmu  komputer sebagai  metode  untuk  menentukan  pola  tersembunyi untuk  menciptakan  informasi  yang  baru  dari sekumpulan data [7].

## 2.3. Knowledge Discovery in Database (KDD)
Knowledge Discovery in  Database (KDD) ialah menghasilkan  sistem data  mining (sistem  pengestrak kecenderungan sebuah pola data), selanjutnya diubah menjadi hasil yang tepat digunakan untuk menghasilkan informasi yang mudah dimengerti [8].
2.4. Clustering Metode clustering merupakan pembagian pengelompokkan  data  ke  dalam  kategori  yang  sama. Meminimalisir  variasi  fungsi  tujuan  yang  diterapkan dalam proses cluster merupakan tujuan dari clustering [9].  Klasterisasi  digunakan  untuk  mengorganisir  data masuk  dalam  kelompok  atau cluster dengan mempertimbangkan kesamaan fitur atau karakteristik. Algortima K-Means dan  hierarchical clustering menjadi contoh teknik klastering [10].
2.5. K-Means K-Means ialah  bentuk  mekanisme data  mining yang  berguna  untuk  mengelompokkan  data  tanpa struktur  dan  hanya  mempunyai  tingkatan  atau cenderung  partisi  yang  terbagi  kedalam  kelompok- kelompok.  Metode  ini  mampu  memisahkan  data  ke dalam  satu  kelompok  yang  memiliki  kesamaan  dan memisahkan  dengan  kelompok  lain.  Teknik  itu berlandaskan  jarak  antar  data  yang  terdapat  dalam cluster yang  telah  terbentuk,  di  mana  semakin  kecil jaraknya  menunjukan  tingkat  kemiripan  antara  data satu dengan data lainnya [11].
Tahapan algoritma K-Means mencakup beberapa hal:
a. Menetapkan jumlah cluster (k).
b. Menetapkan  pusat  cluster  atau  biasa  disebut centroid.
c. Mengkakulasi  jarak  pada  setiap  data  terhadap masing masing pusat.
Untuk  menghitung  jarak  rumus  yang  diterapkan adalah  rumus  Euclidean  (Euclidean  Distance) dengan persamaan yaitu:
𝐝(𝐚, 𝐛) =   √𝚺 𝐤=𝟏 𝐧 (𝐱 𝐚𝐤 − 𝐱 𝐛𝐤 ) 𝟐
Keterangan: d(a,b): Disatance (jarak) antara objek a dan b n    : Jumlah atribut 𝑥 𝑎𝑘 : Nilai pusat dari objek a pada dimensi k 𝑥 𝑏𝑘 : Nilai pusat dari objek b pada dimensi k
d. Mengelompokkan data yang didasarkan pada jarak terdekat ke titik pusat.
e. Menetapkan  nilai  pusat  yang  baru  dengan mengkalkulasi rata-rata dari cluster.

## 2.6. Silhouette Coefficient
Silhouette Coefficient merupakan metode visualisasi  yang  diaplikasikan  untuk  mengevaluasi seberapa  baik  pengelompokan  ( clustering )  [12]. Kualitas  pengelompokkan  bisa  dilakukan  dengan menggunakan  rata  rata  siluet.  Dimana  peningkatan nilai  indeks  ini  dapat  digunakan  sebagai  petunjuk untuk menentukan jumlah klaster yang optimal [1].

## 2.7. Davies Bouldin Index
Davies  Boludin  Index ialah  sistem  yang  biasa digunakan untuk menilai hasil clustering yang telah di buat. Index  Davies-Bouldin menghasilkan  proses evaluasi  klaster  internal.  Dimana  hasil clustering dianggap  semakin  baik  jika  DBI  yang  dihasilkan mendekati 0. Tujuan dari penggunaan Davies-Bouldin Indeks adalah  guna  memperpendek  jarak antara titik- titik  dalam  klaster  sambil  memperbesar  jarak  antara klaster [13].

## 2.8. Pemograman Python
Python merupakan  sebuah  bahasa  pemograman interpetatif  dan  serbaguna  yang  difokuskan  pada kemudaan kode. Python dianggap seperti bahasa yang mengkombinasikan kemampuan, dengan struktur kode yang  sangat  mudah  dipahami,  kapabilitas,  dan menyediakan beragam fungsionalitas library [14].

## 2.9. Google Colab
Google Colab adalah platform cloud  computing gratis  yang  dipersembahkan  oleh  google. Google Colab memungkinkan  pengguna  untuk  menjalankan pemrosesan  data  dan machine  learning [15]. Library populer seperti TensorFlow, Pytorch, Scikit-learn, dan Numpy  sudah  tersedia  pada platform  google  colab . Ketersedian  akses  memberikan  fleksibilitas  bagi pengguna  untuk  memanfaatkan library sesuai kebutuhan [16].
2.10. Quantum Geographic Information System
Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  ialah  suatu teknik  informasi  berbasis  spasial  yang  dapat digunakan sebagai tools pembelajaran geografis untuk mengenali  serta  memahami  kondisi  geografis  [17]. Perangkat  lunak  yang  dapat  dimanfaatkan  untuk membuat  peta  geografis,  analisis  spasial,  dan memvisualisasikan data geografis [18].
(1)

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  metodologi Knowledge Discovery in Databases (KDD). Knowledge  Discovery  in  Databases adalah  langkah- langkah dalam sistem penentu data menjadi kelompok informasi  yang  mencerminkan  yang  mencerminkan pola.  Informasi  ada  dalam  basis  data  yang  besar  dan manfaat yang potensial dari data tersebut masih belum diketahui.  Penelitian  ini  akan  dilakukan  dengan menggunakan tahapan data selection , data preprocessing , transformation , data  mining ,  dan interpretation/evaluation .

## Gambar 1. Rancangan Penelitian

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap data  selction dilakukan  pemilihan data  yang  relavan  yang  berada  pada  dataset,  tidak semua data digunakan. Dataset yang digunakan adalah data publik  yang diambil dari website jatim.bps.go.id yang telah dikumpulkan oleh pemerintah Jawa Timur.
Tabel 1. Dataset
Kab/Kota Penduduk Miskin Tingkat Pengangguran 2021  2002  2023  2021 2022 2023 Pacitan 84,19  76,2 76,2 2,04 3,65 1,83 Ponorogo  89,94  81,8  83,71  4,38 5,51 4,66 Blitar 112,6  101,9  101,9  3,66 5,45 4,91 Kediri 184,4  169,4  171,1  5,15 6,83 5,79 Malang 276,5  252,8  251,3 5,4 6,57 5,7
Berdasarkan  Tabel  1  data  tersebut  merupakan dataset  kemiskinan  di  Jawa  Timur  berdasarkan persentase penduduk miskin dan tingkat pengangguran pada rentang waktu 2021-2023 dengan mempunyai 10 atribut  awal  yaitu  kode  provinsi,  provinsi,  kota kabupaten  kota,  kab/kota,  penduduk  miskin  2021, penduduk  miskin  2022,  penduduk  miskin  2023,  TPT 2021,  TPT  2022,  dan  TPT  2023  serta  adanya penambahan  varibel  2  varibel  baru.  Data  yang dianggap tidak relavan atau tidak terpengaruhi proses analisis akan dihapus. Atribut yang di selection  yaitu atribut  kode  provinsi,  provinsi,  kab/kota  dan  kode kabupaten kota.
Pada  tahap  sering  disebut  juga  dengan data cleaning atau  pembersihan  data.  Langkah  awal  yaitu pengecekan missing value .

## Gambar 2. Missing Value
Pada  gambar  2,  tidak  ada  nilai  TRUE  yang menunjukan  bahwa  tidak  ada  data  dengan  nilai kosong.  Oleh  karena  itu,  langkah  selanjutnya  adalah melakukan pengecekan terhadap data yang kemungkinan memiliki duplikat atau redudansi.
Setelah  melakukan  pengecekan missing  value dan  duplikat  data.  Tahapan  berikutnya  yaitu  proses transformasi data. Pada tahap ini, data yang kompleks diubah  menjadi  format  yang  lebih  sederhana  untuk pengelohan  lebih  lanjut  seperti  mengurutkan  data, standarisasi data atau dengan  melakukan simbolisasi. Transformasi data membantu dalam mengubah format yang lebih bermanfaat atau sesuai untuk analisis atau presentasi. Standarisasi data dilakukan untuk memastikan bahwa variabel yang memiliki skala yang berbeda memiliki rentang nilai yang seragam. Hal ini bertujuan untuk menghindari ketidakseimbangan yang dapat  mengakibatkan  model  klasterisasi  menjadi kurang optimal.
Setelah  dilakukan  transformasi  data  dengan proses  normalisasi.  Langkah  berikutnya  ialah  teknik data mining untuk mengidentifikasi pola yang terdapat
dalam  data.  Teknik  yang  digunakan  dalam  tahap  ini adalah  metode  clustering  yang  bertujuan  untuk pengelompokkan  atau  menentukan  daerah  prioritas data  dikelompokkan  berdasarkan  tingkat  kesamaan dalam  cluster.  Algoritma  yang  diterapkan  ialah algoritma  K-Means  dengan  optimalisasi  penentuan jumlah cluster melakukan grafik silhouette digunakan sebagai pertimbangan penentuan jumlah cluster.
Metode  Silhouette  ialah  teknik  yang  digunakan untuk  menilai  kualitas  klaster  dalam  analisis  klaster. Teknik  ini  memberikan  ukuran  seberapa  baik  setiap titik  data  berada  dalam  klasternya  dibandingkan dengan  klaster  lain.  Nilai  Silhouette  memberikan wawasan tentang mirip objek dalam klaster yang sama dibandingkan dengan objek di klaster lain.
Gambar 3. Grafik Metode Silhouette
Dalam  penentuan  yang  telah  didapatkan  cluster diaggap  memiliki  kualitas  yang  baik  saat  mendekat nilai  maksimum,  ialah  1,  dalam  skala  nilai  dari  -1 hingga  1,  Oleh  karena  itu,  berdasarkan  grafik Silhouette Coefficient menunjukan titik optimal pada C=2.
Tabel 2. Hasil Indeks Silhouette Cluster Indeks Silhouette 2 0.550 3 0.489 4 0.453 5 0.432
Gambar 4. Grafik K-Means Clustering
Nilai  indeks  Silhouette  mengukur  sejauh  mana objek dalam cluster mendekati cluster mereka sendiri
dibandingkan  dengan  cluster  lainnya.  Nilai  indeks silhouette  berkisar  antara  -1  hingga  1  pada  tabel  1, dimana  nilai  positif  yang  lebih  tinggi  menunjukkan segmentasi  yang  lebih  baik.  Berdasarkan  tabel  ini, cluster  dengan  angka  2  memiliki  indeks  silhouette tertinggi 0.550.
Setelah melalui proses tahapan data mining dan telah dilakukan clustering. Mendapatkan hasil cluster terbaik C=2 dan juga pada grafik silhoette coefficient diamana jumlah cluster optimal pertama dengan nilai C=2.  Maka  dilakukan  evaluasi  menggunakan  nilai Davies Bouldin Index .
Tabel 3. Hasil Indeks Clustering Jumlah Cluster DBI 2 0.600 3 0.636 4 0.679 5 0.719 Tabel 4. Karakteristik Cluster Cluster Penduduk Miskin Tingkat Pengangguran 2021 2002 2023 2021 2022 2023 C0 1.00 2.12 2.10 2.11 -2.45 2.01 C1 2.90 -2.12 -2.10 2.45 -2.01 -8.77
Berdasarkan  Davies  Bouldin  Index  (DBI) pengelompokkan data dianggap optimal atau semakin baik jika nilai index yang lebih rendah atau mendekati 0.  Berdasarkan  tabel  2,  titik  optimal  cluster berdasarkan nilai DBI 0.600 berada di C=2. Dan pada tabel  3  proses  klasterisasi  yang  telah  dilakukan  juga pelabelan  pada  cluster  berdasarkan  karakteristik masing-masing  cluster  yang  kemudian  menghasilkan 2 label yaitu daerah kemiskinan rendah dan tinggi.
Hasil  menunjukan  bahwa  jumlah  cluster  yang optimal dengan menggunakan DBI yang menghasilkan kesimpulam bahwa cluster optimal pada skenario terletak pada titik C=2. Nilai 1 walau masih tetap  masuk  kedalam  struktur  baik.  dalam  penyajian akhir  terdapat  2  cluster  yang  diberikan  label berdasarkan  analisis  karakteristik  dari  setiap  cluster. Cluster  0  dikelompokkan  sebagai  daerah  dengan tingkat  kemiskinan  rendah,  sementara  cluster  1 merupakan  daerah  dengan  tingkat  kemiskinan  tinggi. Pada  tabel  4  hasil  clustering  bisa  dilihat  Tabel    dan visualisasi peta segmentasi daerah kemiskinan di Jawa Timur dilihat pada Gambar 5.
Tabel 5. Hasil Clustering C0 C1 Pacitan Magetan Ponorogo Ngawi Trenggalek Bojonegoro Tulungagung Tuban Blitar Lamongan Kediri Gresik Malang Bangkalan Lumajang Sampang Jember Pamekasan
C0 C1 Banyuwangi Sumenep Bondowoso Kota Kediri Situbondo Kota Blitar Probolinggo Kota Malang Pasuruan Kota Probolinggo Sidoarjo Kota Pasuruan Mojokerto Kota Mojokerto Jombang Kota Madiun Nganjuk Kota Surabaya Madiun Kota Batu
Gambar 5. Peta segmentasi daerah kemiskinan di Jawa Timur

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil penelitian  ini,  dapat diperoleh kesimpulan bahwa  pada  peta  segementasi  daerah  berdasarkan  38 kab/kota  di  Jawa  Timur  sebanyak  19  kab/kota  ke dalam  daerah  kemiskinan  pada  cluster  0,  dan  19 kab/kota masuk kedalam kemiskinan yang tinggi pada cluster  1.  Hasil  clustering  dievaluasi  menggunakan nilai Davies Bouldin Index (DBI) dengan score 0.600. Score  Silhouette  dengan  nilai  0.550  menunjukan bahwa  pola  cluster  pada  data  memiliki  struktur  yang baik  artinya  data  sudah  berada  di  cluster  yang  tepat. Sebagai rekomendasi untuk pengembangan penelitian, disarankan  untuk  menggunakan  algoritma  dan  alat analisis  yang  berbeda  serta  mempertimbangkan penggunaan variabel yang lebih banyak.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  I. Manfaati Nur, M. Rizky, and S. Putri Milasari, “Pengelompokan  Tingkat  Kemiskinan  di Provinsi  Jawa  Barat  dengan  Metode  K-Means Clustering Info Artikel,” vol. 1, no. 2, pp. 51–61, 2023, [Online]. Available: http://journalnew.unimus.ac.id/index.php/jodi
[2]  M. Orisa, “Optimasi Cluster pada Algoritma  K- Means,” Pros. SENIATI , vol. 6, no. 2, pp. 430– 437, 2022, doi: 10.36040/seniati.v6i2.5034.
[3]  A.  Ahdiyat,  “10  Provinsi  dengan  Penduduk Miskin  Terbanyak  September  2022.”  [Online]. Available: https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2023 /01/17/10-provinsi-dengan-penduduk-miskin- terbanyak-september-2022#:~:text=Provinsi dengan  penduduk  miskin  terbanyak  berikutnya
adalah  Jawa  Barat%2C  Jawa,rincian  seperti terlihat pada grafik.
[4]  I.  N.  M.  Adiputra,  “Clustering  Penyakit  DBD Pada Rumah Sakit Dharma  Kerti Menggunakan Algoritma  K-Means,” Inser.    Inf.  Syst.  Emerg. Technol.  J. ,  vol.  2,  no.  2,  p.  99,  2022,  doi: 10.23887/insert.v2i2.41673.
[5]  J.  Suntoro, Data  Mining:  Algortima  dan Implementasi dengan pemograman PHP .
Jakarta: Elex Media Komputido, 2019.
[6]  J.  Dongga,  A.  `  Sarungallo,  N.  Koru,  and  G.
Lante, “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Dalam Menentukan  Persediaan  Barang  (Studi  Kasus: Toko  Swapen  Jaya  Manokwari),” G-Tech  J.
Teknol. Terap. , vol. 7, no. 1, pp. 119–126, 2023, doi: 10.33379/gtech.v7i1.1938.
[7]  N.  I.  Febianto  and  N.  Palasara,  “Analisa Clustering  K-Means  Pada  Data  Informasi Kemiskinan  Di  Jawa  Barat  Tahun  2018,” J.
Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 8, no. 2, pp. 130–140, 2019, doi: 10.32736/sisfokom.v8i2.653. [8]  S.  Z.  Harahap  and  A.  Nastuti,  “Teknik  Data Mining Untuk Penentuan Paket Hemat Sembako,” J. Ilm. Fak. Sains dan Teknol. , vol. 7, no. 3, pp. 111–119, 2019.
[9]  A.  Ali,  “Clustering  Data  Antropometri  Balita Untuk  Menentukan  Status  Gizi  Balita  Di Kelurahan  Jumput  Rejo  Sukodono  Sidoarjo,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol.  7,  no.  3,  pp.  395–407,  2020,  doi: 10.35957/jatisi.v7i3.530.
[10]  I.  G.  I.  Sudipa,  I.  G.  M.  Darmawiguna,  I.  M. Dendi, and  M. Sanjaya, Buku ajar data  mining , no. January. 2024.
[11]  I.  Nuryani  and  D.  Darwis,  “Analisis  Clustering Pada Pengguna Brand Hp Menggunakan Metode K-Means,” Pros. Semin. Nas. Ilmu Komput. , vol. 1, no. 1, p. 2021, 2021.
[12]  X.  Li,  Di.  Yan,  L.  Dong,  and  R.  Wang,  “Anti- Forensics  of  Audio  Source  Identification  Using Generative Adversarial Network,” IEEE Access , vol.  7,  pp.  184332–184339,  2019,  doi: 10.1109/ACCESS.2019.2960097.
[13]  J. Ilmiah  and  W.  Pendidikan,  “DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.10081332 p-
ISSN:  e-ISSN:  Accredited  by  Directorate General  of  Strengthening  for  Research  and Development
Available
online at https://jurnal.peneliti.net/index.php/JIWP,”  vol. 9, no. November, pp. 547–558, 2023.
[14]  D.  A.  Manalu  and  G.  Gunadi,  “Implementasi Metode  Data  Mining  K-Means  Clustering Terhadap Data Pembayaran Transaksi Menggunakan  Bahasa  Pemrograman  Python Pada Cv Digital Dimensi,” Infotech  J. Technol. Inf. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  43–54,  2022,  doi: 10.37365/jti.v8i1.131.
[15]  C. Menggunakan and G. Colab, “Manfaat Google
Colab  Aplikasi  Google  Colab :  Cara  Install Library Python dan Upload File”.
[16]  M.  C.  Sitar  and  R.  J.  Leary,  “Technical  note: Colab_zirc_dims:  A  Google  Colab-compatible toolset  for  automated  and  semi-Automated measurement of mineral grains in laser ablation- inductively  coupled  plasma-mass  spectrometry images using deep learning models,” Geochronology , vol. 5, no. 1, pp. 109–126, 2023, doi: 10.5194/gchron-5-109-2023.
[17]  Nurfitri  Andayani,  Wimmy  Hartawan,  and  A. Maulana,  “Perancangan  Sistem  Pemetaan
Wilayah Calon Pelanggan Dengan Menggunakan Qgis  Pada  Pt.  Indonesia  Comnets  Plus  (Icon+) Sbu Bengkulu,” J. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 1– 12, 2022, doi: 10.57094/ji.v1i2.357.
[18]  A.  Wicaksono  and  *,  Zainul  Hidayah, “Pemanfaatan  Sistem  Informasi  Geografis Berbasis  Web  Dalam  Meningkatkan  Akurasi Informasi  Terkait  Rekam  Jejak  Sumur  Minyak Dan  Gas  Bumi  Di  Pulau  Madura,” JST  (Jurnal Sains  dan  Teknol. ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  362–370,
2022, doi: 10.23887/jstundiksha.v11i2.43553.