@thesis{thesis,
		author={HARINI  Dwi and NUGROHO  ARIE and Zalfa  Darina},
		title ={ANALISA CLUSTERING PADA PENERIMA PUPUK SUBSIDI 
MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS},
		year={2023},
		url={http://repository.unpkediri.ac.id/12008/},
		abstract={Pupuk Subsidi yang diatur dalam RDKK bisa didapatkan oleh petani 
melalui retail atau ecer yang khusus ditujukan dari distributor langsung dan diatur 
kebijakannya oleh pemerintah daerah setempat. Toko Lancar Jaya merupakan 
usaha yang bergerak di bidang retail atau ecer pupuk subsidi, Menurut informasi
produktifitas tani terkendala pembagian pupuk subsidi yang belum merata, 
penyebabnya adalah luas lahan setiap kelompok yang berbeda dan belum maksimal 
dalam proses validasi data kelompok tani yang belum diupdate hal ini menyebabkan 
kekurangan ketersediaan pupuk. Penggunaan metode K-means Clustering 
merupakan solusi untuk pengelompokan data petani. Terdapat berbagai proses yang 
dilakukan peneliti antara lain pengumpulan data, selection data, klasifikasi 
menggunkan algoritma K-means Clustering dengan menggunkan tiga perhitungan 
jarak Euclidean Distance, manhattan Distance, Chebychev Distance. Hasil yang 
diperoleh pada penelitian ini nilai DBI yaitu 0.638 pada metode Euclidean 
Distance, 0.644 pada Manhattan Distance, dan 0.511 pada Chebychev Distance.
Evaluasi DBI dapat disimpulkan bahwa semakin kecil nilai DBI yang maka hasil 
Cluster dari metode pengukuran jarak tersebut semakin baik.}
		}