eISSN 2722-9886   pISSN 1411-6669 https://jurnal.unej.ac.id/index.php/MIMS/index
Implementasi  metode  Ward  clustering  untuk  klasterisasi    penduduk yang memiliki jaminan kesehatan pada kabupaten dan kota di Provinsi Maluku
(Application of the Ward clustering method for clustering of population who have health insurance in districts/cities in Maluku Province)
Muhammad Yahya Matdoan 1* , Abdul Malik Balami 1 , Mozart Winston Talakua 2
1 Program Studi Statistika, FMIPA Universitas Pattimura, 97233, Ambon, Indonesia
2 Program Studi Matematika, FMIPA Universitas Pattimura, 97233, Ambon, Indonesia
*korespondensi: keepyahya@gmail.com
Received: 24-11-2022, accepted: 15-03-2023

## Abstract
The Health Insurance Program is a protection guarantee for comprehensive health services which includes promotive, preventive and curative and rehabilitative services provided in stages for the community/participants whose contributions are paid by the  government. The health insurance program in Maluku Province from year to year has been getting better. However, there are still disparities  or  gaps  between  regions  in  Maluku  Province,  so  it  is  necessary  to  study  the clusterization of the population who have health insurance in districts/cities in Maluku Province. Ward clustering method is a method that aims to get a cluster that has the smallest possible internal cluster  variance.  The  purpose  of  this  study  is  to  obtain  a  cluster  of  residents  who  have  health insurance in districts/cities in Maluku Province. The data used in this study were sourced from Maluku publications in figures at the Maluku Province BPS. This study obtained the results that there  are  3  clusters  in  the  cluster  of  residents  who  have  health  insurance  in  districts/cities  in Maluku  Province  with  details  of  cluster  1  consisting  of  Tanimbar  Islands  Regency,  Central Maluku, Buru, West Seram, East Seram and South Buru District. Cluster 2 consists of Southeast Maluku Regency, Aru Islands, Southwest Maluku and Tual City. Furthermore, Cluster 3 consists of Ambon City.
Keywords: Clustering, health insurance, ward
MSC2020: 62H30

## 1. Pendahuluan
Kesehatan  merupakan  prioritas  utama  dan  mendasar  bagi  kehidupan  umat  manusia. Pelayanan kesehatan adalah pelayanan yang harus disediakan oleh setiap negara untuk memenuhi  kebutuhan  dasar  atau  hak  warga  negaranya.  Pelayanan  kesehatan  harus tersedia  bagi  semua  warga  negara,  baik  kaya  maupun  miskin,  di  daerah  maju  maupun tertinggal [ 1 ], [ 2 ].
Program  jaminan  kesehatan  merupakan  jaminan  pengobatan  secara  menyeluruh  yang meliputi pelayanan promotif, preventif, kuratif, dan rehabilitatif secara berjenjang bagi masyarakat/peserta yang iurannya ditanggung oleh negara [ 3 ], [ 4 ]. Sumber pembiayaan program  jaminan  kesehatan  berasal  dari  negara  melalui  dana  bantuan  Anggaran Pendapatan  dan  Belanja  Negara  (APBN).  Tujuan  dari  program  ini  yaitu  untuk meningkatkan ketersediaan dan mutu pelayanan kesehatan bagi seluruh masyarakat untuk mencapai derajat kesehatan yang optimal secara efisien dan efektif [ 5 ].
Kemajuan Jaminan kesehatan akan sangat bergantung pada kepercayaan publik terhadap kinerja  penyelenggaranya.  Namun,  persoalan  lain  yang  muncul  dalam  implementasi program jaminan kesehatan yaitu kesiapan sarana dan prasarana kesehatan yang ada pada tiap kabupaten/kota di Indonesia, baik dari segi finansial, sumber daya manusia, sistem rujukan,  alat  kesehatan,  penunjang  kesehatan,  dan  obat-obatan  [ 6 ],  [ 7 ],  [ 8 ].  Penelitian pernah  dilakukan  oleh  Balqis,  Nurhayani,  dan  Geswar  [ 9 ]  mengenai  kemauan stakeholders  untuk  melaksanakan  JKN  di  Kabupaten  Gowa  menunjukkan  belum  ada kesiapan  dari  aspek  kesehatan  karena  alat  kesehatan  masih  kurang,  dan  juga  aspek regulasi masih belum siap karena belum ada juknis jaminan kesehatan. Sosialisasi belum optimal,  sehingga  masih  banyak  masyarakat  yang  belum  memahami  program  jaminan kesehatan.
Provinsi  Maluku  merupakan  salah  satu  provinsi  di  indonesia  dengan  ciri  khas  daerah kepulauan yang terdiri dari 11 kabupaten/kota. Program jaminan kesehatan di Provinsi Maluku dari tahun ke tahun sudah semakin membaik. Namun masih ada disparitas atau kesenjangan  antar  daerah  di  Provinsi  Maluku,  sehingga  hal  ini  menjadi  masalah  yang harus diselesaikan. Oleh karena itu, perlu dilakukan kajian tentang klasterisasi penduduk yang memiliki jaminan kesehatan pada kabupaten/kota di Provinsi Maluku.
Metode klaster merupakan suatu teknik analisis statistik yang digunakan untuk membagi kumpulan obyek menjadi dua atau lebih kelompok berdasarkan karakteristik umum dari obyek  tersebut.  Analisis  klaster  adalah  teknik  analisis  yang  bertujuan  untuk  memilih objek  dari  beberapa  kelompok,  satu  kelompok  memiliki  karakteristik  yang  berbeda dengan yang lain[ 10 ], [ 11 ], [ 12 ].
Metode Ward adalah metode dispersi yang umum digunakan. Metode ini bertujuan untuk mendapatkan klaster dengan variansi klaster dalam sekecil mungkin. Pada metode Ward dihitung rata-rata dari setiap klaster [ 13 ]. Kemudian jarak Euclidean kuadrat antara setiap objek dan rata-ratanya dihitung,  kemudian jarak untuk  semuanya dihitung,  pada setiap langkah digabungkan dua klaster, yang jumlah kuadratnya meningkat di klaster terkecil [ 14 ].  Metode  Ward  memiliki  perbedaan  dengan  metode  hierarchical  lainnya  karena menggunakan pendekatan analisis varians untuk menghitung jarak antar klaster. Metode Ward berusaha memperkecil jumlah kuadrat dari setiap dua klaster yang dapat dibentuk. Kelebihan metode Ward yaitu lebih efisien dan cenderung menciptakan klaster berukuran kecil.

## 2. Metodologi
Penelitian  ini  memakai  data  sekunder  yaitu  data  yg  diperoleh  berdasarkan  publikasi Maluku  dalam  Angka  Tahun  2022  oleh  BPS  Provinsi  Maluku.  Adapun  variabel  yang digunakan  terdiri  dari  variabel  Jamkesda  ( X 1 ),  Asuransi  Swasta  ( X 2 ),  Perusaan/kantor ( X 3 ), BPJS Kesehatan ( X 4 ) dan BPJS Non PBI ( X 5 ). Selanjutnya objek yang digunakan dalam penelitian ini sebagai berikut.
Tabel 1. Kabupaten dan kota di Maluku No Kabupaten/Kota Ibu Kota 1. Kepulauan Tanimbar Saumalaki 2. Maluku Tenggara (Malra) Langgur 3. Maluku Tengah (Malteng) Masohi 4. Buru Namlea 5. Kepulauan Aru Dobo 6. Seram Bagian Barat (SBB) Piru 7. Seram Bagian Timur (SBT) Bula 8. Maluku Barat Daya (MBD) Tiakur 9. Buru Selatan (Bursel) Namrole 10.  Ambon Ambon 11.  Tual Tual
Analisa data pada penelitian ini berupa statistik deskriptif dan dilanjutkan menggunakan metode ward clustering dengan tahapan sebagai berikut [ 15 ].
a. Mendefinisikan k sebagai  jumlah  klaster  yang  ingin  dibentuk  dengan silhouttee coefficient . Persamaan yang digunakan adalah sebagai berikut
𝑆 𝑖 = 𝑏 𝑖 − 𝑎 𝑖 𝑚𝑎𝑥(𝑎 𝑖 𝑏 𝑖 ) ,
dengan 𝑎 𝑖 :    jarak  rata-rata  antara  objek 𝑖 dengan  semua  objek  lainnya  pada  klaster yang serupa; dan 𝑏 𝑖 : jarak rata-rata antara objek 𝑖 dengan objek lainnya pada klaster terdekat.
b. Menghitung jarak antar  klaster, setiap objek dianggap sebagai  satu  klaster sehingga 𝑛  =  𝑁 . Dalam menghitung jarak, digunakan persamaan Euclidean distance , sebagai berikut
𝐷 𝑒 = √(𝑥 𝑖 − 𝑠 𝑖 ) 2 + (𝑦 𝑖 − 𝑡 𝑖 ) 2 ,
dengan 𝐷 𝑒 :  jarak Euclidean ; 𝑖 :  banyak  objek; (𝑥, 𝑦) :  koordinat  objek;  dan (𝑠, 𝑡) : koordinat centroid .
c. Memilih dua dari N klaster dengan nilai SSE ( sum of square error ) terkecil sebagai klaster pertama, dengan SSE diperoleh melalui persamaan
𝑆𝑆𝐸 = ∑(𝑥 𝑖 − 𝑥̅) ′ (𝑥 𝑗 − 𝑥̅), 𝑛 𝑖=1
dengan 𝑥 𝑖 : vektor kolom yang berisi nilai objek 𝑖 ; 𝑥 𝑗 : vektor kolom yang berisi rata- rata objek dalam klaster; dan 𝑛 : banyaknya objek.
d. 𝑁 − 1 himpunan  klaster tersebut  kemudian ditinjau kembali  untuk  menentukan dua klaster  mana  yang  dapat  meminimalkan  heterogenitas.  Sehingga 𝑁 klaster  (secara sistematik) dikurangi 𝑁 − 1 .
e. Ulangi  langkah  b  dan  c,  sampai  diperoleh  satu  klaster  atau  semua  objek  sudah dikelompokan dalam beberapa klaster.
Adapun langkah-langkah penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Prosedur penelitian Mulai Input Data Analisis Deskriptif Uji Asumsi Data Selesai Ouput Analisis Ward’s Method Penentuan Jumlah Klaster Optimum

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Gambaran Umum Variabel Penelitian
Analisis deskriptif dapat digunakan untuk menentukan ukuran minimum dan maksimum data, serta rata-rata. Hasil statistik deskriptif pada penelitian ini disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Statistika deskriptif N Minimum Maximum Mean Jamkesda 11 .00 37.96 9.78 Asuransi Swasta 11 .00 1.05 .18 Perusaan/kantor 11 .00 1.32 .32 BPJS Kesehatan 11 24.61 52.59 38.55 BPJS Non PBI 11 8.00 37.50 15.51
Berdasarkan Tabel 2, dapat dilihat bahwa  jumlah data dalam penelitian teridiri atas 11 kabupaten/kota di Provinsi Maluku. Pada variabel jaminan kesehatan daerah (jamkesda) terendah  yaitu  sebesar  0  dan  tertinggi  sebesar  37,96  dengan  rata-rata  sebesar  9,78. Selanjutnya pada variabel asuransi swasta terendah yaitu sebesar 0 dan tertinggi sebesar 1,05 dengan rata-rata sebesar 0,18. Selanjutnya pada variabel perusahan/kantor terendah yaitu sebesar 0 dan tertinggi sebesar 1,32 dengan rata-rata sebesar 0,32. Selanjutnya pada variabel BPJS Kesehatan terendah yaitu sebesar 24,61 dan tertinggi sebesar 52,59 dengan rata-rata sebesar 38,55. Selanjutnya variabel BPJS Non PBI terendah yaitu sebesar 8 dan tertinggi sebesar 37,50 dengan rata-rata sebesar 15,51.

## 3.2 Merancang/Mendesain Penelitian

## a. Standarisasi Data
Standarisasi data dilakukan bila terdapat perbedaan satuan yang signifikan antara variabel yang diteliti dengan rumus standarisasi berikut
𝑍 = 𝑥 𝑖 − 𝑥̅ 𝑠 .
Tabel 3 merupakan hasil standarilisasi variabel yang digunakan dalam penelitian.
Tabel 3. Standarisasi variabel penelitian Kabupaten/kota X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 Kepulauan Tanimbar -.51702 -.56775 1.16547 .76107 .12774 Malra .71307 .55639 -.79931 1.08568 -.30161 Malteng -.69903 -.25549 .37956 -1.20080 -.28860 Buru -.72961 -.53652 -.43091 -.56577 -.14548 Kepulauan Aru 1.00399 2.21100 -.35723 -1.05600 -.28860 SBB -.70350 -.56775 -.79931 -.38217 -.41870 SBT -.72812 -.56775 -.25899 .08629 -.97816 MBD 2.10204 -.25549 -.79931 1.30525 -.22354 Bursel -.71395 -.56775 -.48003 -.04147 -.54881 Ambon -.64010 .58762 2.2258 -1.32005 2.15996 Tual .91224 -.53652 -.06252 1.32796 .20580
Berdasarkan Tabel 3, dapat dilihat bahwa data variabel penelitian telah berubah sehingga tidak terdapat perbedaan satuan pada variabel penelitian.

## b. Deteksi Outlier
Dari data penelitian yang dibakukan, jika ada data yang nilainya tidak dalam ±2,5, berarti data tersebut mengandung nilai abnormal. Hasil pengamatan data abnormal ditunjukkan pada  Tabel  3.  Berdasarkan  Tabel  3,  terlihat  bahwa  tidak  ada  nilai  di  atas  ±2,5.  Dapat disimpulkan bahwa data yang digunakan dalam penelitian ini tidak mengandung outlier .

## 3.3  Uji Asumsi-asumsi
Terdapat asumsi-asumsi yang harus dipenuhi dalam analisis klaster sebagai berikut.

## a. Asumsi Kecukupan Sampel
Untuk  mengetahui  apakah  sampel  yang  dipakaI  cukup  untuk  dianalisis,  dapat menggunakan nilai Kaiser Meyer Olkin (KMO).
H 0 : Sampel belum cukup untuk dianalisis lebih lanjut.
H 1 : Sampel sudah cukup untuk dianalisis lebih lanjut.
Statistik Uji
𝐾𝑀𝑂 = ∑ ∑ 𝒓 𝒊𝒋 𝟐 𝝆 𝒋=𝟏 𝝆 𝒊=𝟏 ∑ ∑ 𝒓 𝒊𝒋 𝟐 + ∑ ∑ 𝝆 𝒊𝒋 𝟐 𝝆 𝒋=𝟏 𝝆 𝒊=𝟏 𝝆 𝒋=𝟏 𝝆 𝒊=𝟏
Aturan keputusan:
apabila nilai KMO > 0,5 maka tolak H0 sehingga sampel layak untuk dianalisis lebih lanjut.
Hasil uji KMO dapat dilihat pada Tabel 4 berikut.
Tabel 4. Hasil uji KMO and Barlett’s test
Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy .627 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 21.310 Df 10 Sig. .001
Berdasarkan  Tabel  4,  uji  KMO  dan  Barlett  membantu  menentukan  kelayakan  apakah variabel  diproses  lebih  lanjut  dengan  teknik  analisis  klaster  ini.  Untuk  melakukannya, periksa skor KMO MSA Anda. Jika skor KMO-MSA lebih besar dari 0,50, maka dapat dilanjutkan dengan prosedur analisis klaster. Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa skor KMO-MSA adalah 0,627 > 0,50 dan uji Barlett untuk sphericity (Sig.) adalah 0,000 < 0,001.  Analisis  klaster  dapat  dilanjutkan  dalam  penelitian  ini  karena  memenuhi  syarat pertama persyaratan.

## b. Uji Multikolinieritas
Asumsi  kedua  adalah  multikolinearitas.  Untuk  mengetahui  apakah  terjadi multikolinearitas,  hal  ini  dapat  dilihat  dari  nilai  korelasi  pada  matriks  korelasi.  Kami berbicara tentang multikolinearitas ketika nilai korelasi lebih besar dari 0,80. Kemudian hasil uji multikolinearitas disajikan pada Tabel 5.

## Tabel 5. Hasil pengujian multikolinieritas
X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 1 1 .380 -.369 .561 -.098 X 2 .380 1 .061 -.371 .186 X 3 -.369 .061 1 -.386 .645 X 4 .561 -.371 -.386 1 -.319 X 5 -.098 .186 .645 -.319 1
Berdasarkan Tabel 5, terlihat bahwa nilai korelasi Pearson seluruh variabel kurang dari 0,80.  Sehingga  dapat  disimpulkan  tidak  terjadi  kasus  multikolinearitas  pada  variabel penelitian.

## 3.4 Klasterisasi  Penduduk yang Memiliki Jaminan Kesehatan pada Kabupaten/Kota Di Provinsi Maluku
Metode  Ward  adalah  proses clustering yang  menggunakan  pendekatan analysis  of variance (anova)  untuk  menghitung  jarak  antar  klaster  dengan  meminimalkan  jumlah kuadrat.  Metode  rumah  sakit  adalah  bagian  dari  metode  kelompok  yang mengelompokkan objek menjadi satu klaster , dengan banyaknya klaster tidak diketahui. Berikut Tabel 6 merupakan hasil klasterisasi penduduk yang memiliki jaminan kesehatan pada kabupaten dan kota di Provinsi Maluku.
Tabel 6. Hasil analisis klaster Case 3 Klaster Kepulauan Tanimbar 1 Malra 2 Malteng 1 Buru 1 Kepulauan Aru 2 SBB 1 SBT 1 MBD 2 Bursel 1 Ambon 3 Tual 2

## Gambar 2. Dendogram klaster kabupaten/kota yang terbentuk
Berdasarkan  Tabel  6  dan  Gambar  2,  menunjukkan  bahwa  3  klaster  terbentuk  dalam klasterisasi penduduk yang memiliki jaminan kesehatan pada kabupaten/kota di Provinsi Maluku dengan rincian sebagai berikut.
Klaster 1: terdiri atas Kabupaten Kepulauan Tanimbar, Maluku Tengah, Buru, SBB,
SBT dan Kabupaten Buru Selatan.
Klaster 2: terdiri atas Kabupaten Maluku Tenggara, Kepulauan Aru, MBD dan Kota Tual.
Klaster 3: terdiri atas Kota Ambon.
Gambar 3. Visualisasi klasterisasi penduduk yang memiliki jaminan kesehatan pada kabupaten/kota di Provinsi Maluku
Selanjutnya pada Tabel 7, diberikan informasi tentang titik centroid dalam setiap  klaster, dari hasil  proses data yang dilakukan.
Tabel 7. Hasil tabel centroid Attribute Klaster 1 Klaster 2 Klaster 3 Jamkesda ( X 1 ) 0,182 -0,682 1,242 Asuransi Swasta ( X 2 ) 1,399 -0,511 -0,079 Perusahan/kantor ( X 3 ) 0,934 -0,071 -0,554 BPJS Kesehatan ( X 4 ) -1,188 -0,224 1,240 BPJS Non PBI ( X 5 ) 0,936 -0,375 -0,106
Berdasarkan Tabel 7, dapat ditunjukan bahwa Jamkesda ( X 1 ) tertinggi berada pada klaster 3 dan terendah berada pada klaster 2. Selanjutnya Asuransi Swasta ( X 2 ) tertinggi berada pada  klaster  1  dan  terendah  berada  pada  klaster  2.  Selanjunya  jaminan  kesehatan  dari perusahan/kantor ( X 3 ) tertinggi berada pada klaster 1 dan terendah berada pada klaster 3. Selanjutnya  BPJS  Kesehatan  ( X 4 )  tertinggi  berada  pada  klaster  3  dan  terendah  berada pada  klaster  2.  Selanjutnya  BPJS  Non  PBI  ( X 5 )  tertinggi  berada  pada  klaster  1  dan terendah berada pada klaster 2.

## 4. Kesimpulan
Kesimpulan  yang  diperoleh  dari  penelitian  yaitu  terdapat  3  klaster  dalam  klasterisasi penduduk  yang  memiliki  jaminan  kesehatan  pada  kabupaten/kota  di  Provinsi  Maluku. Adapun rincian klaster 1 terdiri atas Kabupaten Kepulauan Tanimbar, Maluku Tengah, Buru, SBB, SBT dan Kabupaten Buru Selatan, dimana pada klaster 1 memiliki asuransi swasta ( X 2 ), perusahan/kantor ( X 3 ) dan BPJS Non PBI ( X 5 ) tertinggi. Selanjutnya Klaster 2 terdiri atas Kabupaten Maluku Tenggara, Kepulauan Aru, MBD dan Kota Tual, dimana pada klaster 2 memiliki  Jamkesda ( X 1 ), Asuransi Swasta ( X 2 ), BPJS Kesehatan ( X 4 ) dan BPJS Non PBI ( X 5 ) terendah. Selanjutnya klaster 3 terdiri atas Kota Ambon dimana pada klaster 3 memiliki Jamkesda ( X 1 ), BPJS Kesehatan ( X 4 ) tertinggi serta memiliki jaminan kesehatan dari perusahan/kantor ( X 3 ) terendah.

## Daftar Pustaka
[1] R. Machmud, "Manajemen Mutu Pelayanan Kesehatan," J. Kesehat. Masy. , vol. 2, no. 2, pp. 186-190, 2008. [ CrossRef ]
[2] M.  Ardinata,  "Tanggung  jawab  negara  terhadap  jaminan  kesehatan  dalam perspektif  hak  asasi  manusia," Jurnal  HAM ,  vol  11(2),  pp.  319-332,  2020.
[ CrossRef ]
[3] H.A.  Khariza,  "Program  Jaminan  Kesehatan  Nasional  (Studi  Deskriptif  Tentang Faktor-Faktor  Yang  Dapat  Mempengaruhi  Keberhasilan  Implementasi  Program Jaminan  Kesehatan  Nasional Di  Rumah  Sakit  Jiwa  Menur  Surabaya),"  Doctoral dissertation, Universitas Airlangga, 2015.
[4] Y. Yulizawati, D. Iryani, Fitrayeni, I.E. Bustami, A.A. Insani, A.Nurdiyan, "Peran bidan dalam upaya peningkatan penggunaan jamkesmas oleh masyarakat," Journal of Midwifery , vol. 1(2), pp. 41-50, 2016. [ CrossRef ]
[5] F.P.  Suyuthi,  "Dampak  Pelaksanaan  Pelayanan  Kesehatan  Dasar  Gratis  di Puskesmas  Sudiang  Raya  Terhadap  Status  Kesehatan  Masyarakat  di  Propinsi Sulawesi Selatan," Doctoral dissertation, Universitas Hasanuddin, 2011.
[6] E. Laelasari, A. Anwar, R. Soerachman, "Evaluasi kesiapan pelaksanaan program Indonesia  sehat  dengan  pendekatan  keluarga," Indonesian  Journal  of  Health Ecology , vol. 16(2), pp. 57-72. 2017. [ CrossRef ]
[7] S.A.  Purwanto,  S.  Sumartono,  M.  Makmur,  "Implementasi  Kebijakan  Program Keluarga Harapan (PKH) dalam memutus rantai kemiskinan (Kajian di Kecamatan Mojosari  Kabupaten  Mojokerto)," Wacana  Journal  of  Social  and  Humanity Studies , vol. 16(2), pp. 79-96, 2013. [ CrossRef ]
[8] M.N. Mahmudi, W. Rosdiana, "Implementasi program Indonesia sehat pendekatan keluarga  (PIS-PK)  di  Puskesmas  Nglumber  Kecamatan  Kepohbaru  Kabupaten Bojonegoro," Publika , vol. 8(3), 2020. [ Crossref ]
[9] R.K.  Geswar,  Nurhayani,  Balqis,  "Kesiapan  stakeholder  dalam  pelaksanaan program jaminan kesehatan nasional di Kabupaten Gowa," Jurnal AKK , vol. 3, no. 1, pp. 14-21, 2014. [ GreenVersion ]
[10]  V.A.P.  Sangga,  "Perbandingan  algoritma  K-Means  dan  algoritma  K-Medoids dalam pengelompokan komoditas peternakan di provinsi Jawa Tengah tahun 2015," Skripsi , 2018.
[11]  I. Kamila, U. Khairunnisa, M. Mustakim, "Perbandingan algoritma K-means dan K-medoids untuk pengelompokan data transaksi bongkar muat di Provinsi Riau," Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi , vol. 5(1), pp. 119-125, 2019. [ CrossRef ]
[12]  D.  Ls,  Y.A.  Lesnussa,  M.W.  Talakua,  M.Y.  Matdoan,  "Analisis  klaster  untuk pengelompokkan  kabupaten/kota  di  Provinsi  Maluku  berdasarkan  indikator pendidikan dengan menggunakan metode Ward," Jurnal Statistika dan Aplikasinya , 5(1), pp. 51-60, 2021. [ CrossRef ]
[13]  M.  Rofii,  N.  Ramadhani,  "Analisis  cluster  Lovebird  berdasarkan  ciri  fisik  dan jenisnya  menggunakan  algoritma  K-means  dengan  penghitungan  jarak," Jurnal Insand Comtech , 3(1), pp. 1-9, 2018. [ CrossRef ]
[14]  B.E. Husic, V.S. Pande, "Ward clustering improves cross-validated Markov state models of protein folding," Journal of Chemical Theory and Computation , 13(3), pp. 963-967, 2017. [ GreenVersion ]
[15]  R. Silvi, "Analisis cluster dengan data outlier menggunakan centroid linkage dan dan  K-means  clustering  untuk  pengelompokkan  indikator  HIV/AIDS  di Indonesia,” J. Mat. MANTIK , vol. 4, no. 1, pp. 22–31, May 2018. [ CrossRef ]