Clustering Daerah Penyebaran Covid-19 di Indonesia Menggunakan Algoritma K-Medoids
Husdi 1* , Muis Nanja 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Ichsan Gorontalo.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 25 February 2022 Received in revised form 23 March 2022 Accepted 27 April 2022 Available online October 2022 DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v6i4.608
Keywords: Clustering ; Covid-19 ; K-Medoids .
Kata Kunci: Clustering ; Covid-19 ; K-Medoids .

## a b s t r a c t
The year 2019 was the beginning of the outbreak of a disease that hit the world today called the Covid-19 Virus. The virus originated from Wuhan and is now designated as a pandemic. The main problem raised in this study is how to determine the spread of covid-19  in  Indonesia  based  on  provincial  data.  Because  there  are  several  areas  that have high prevalence cases, it is necessary to improve health services and protocols in these areas compared to areas with rather low distribution areas. So that in this study a clustering method is needed to be able to classify data on the spread of COVID-19 in Indonesia.  The  algorithm  used  for  clustering  is  the  K-Medoids  algorithm.  Based  on the  results  of  the  research  conducted,  the  K-Medoids  Method  is  able  to  group  the Covid 19 Spreading Areas in Indonesia.

## a b s t r a k
Tahun 2019 adalah Awal Mulanya muncul Wabah Penyakit yang Melanda Dunia Saat Ini yang disebut dengan Virus Covid-19. Virus Tersebut bermula dari Wuhan dan kini ditetapkan sebagai pandemi. Permasalahan Utama yang di angkat dalam penelitian ini adalah  bagaimana  mengetahui  penyebaran  covid-19  di  Indonesia  berdasarkan  data provinsi.  Karena  terdapat  beberapa  daerah  yang  mempunyai  kasus  penyebaran  yang tinggi sehingga dibutuhkan peningkatan pelayanan dan protokol kesehatan pada daerah tersebut dibandingkan dengan wilayah yang daerah penyebaran agak rendah. Sehingga dalam  dalam  penelitian  ini  dibutuhkan  metode  clustering  untuk  dapat mengelompokkan  data  penyebaran  covid-19  di  Indonesia.  Adapun  Algoritma  yang digunakan untuk clustering adalah algoritma K-Medoids. Berdasarkan hasil penelitian yang  dilakukan,  maka  Metode  K-Medoids  ini  dapat  Mengelompokan  Daerah Penyebaran Covid 19 Di Indonesia.
* Corresponding author. Email: mr.husdi@unisan.ac.id 1* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2022. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET) (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
journal homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Tahun  2019  adalah  Awal  Mulanya  muncul  Wabah Penyakit yang Melanda Dunia Saat Ini yang disebut dengan Virus Covid-19 . Virus Tersebut bermula dari Wuhan  dan  kini  ditetapkan  sebagai  pandemi. Terlepas  dari  dampak  mewabahnya  virus Covid-19 yang  menghebohkan  dunia  sekarang,  ini  bukan pertama  kalinya  dunia  dilanda  wabah  mematikan Selama  dua  dekade  terakhir,  sayangnnya  asia seringkali  menjadi  episentrumnya  [1].  Pada  kasus wabah Covid-19 sekarang  ini,  berbagai  upaya  telah dilakukan  untuk  penanggulangan  wabah  penyakit tersebut  di  Indonesia  dengan  penerapan  PSBB (Pembatasan Sosial Skala Besar-Besaran) antara lain berupa meliburkan sekolah untuk sementara waktu, menutup  fasilitas  umum  untuk  sementara  waktu, melakukan  pengamatan  secara intensif/surveilans selama  terjadi  KLB  serta  melakukan  evaluasi terhadap upaya penanggulangan secara keseluruhan. dilakukan  secara  terpadu  oleh  Pemerintah, pemerintah daerah dan masyarakat [2].
Tak  terkecuali  di  Provinsi  Gorontalo  sangat merasakan  dampak  dari covid-19 dari  berbagai kalangan  masyarakat.  Di  Gorontalo  sendiri  PSBB dimulai  pada  tanggal  4  mei  dan  di  perpanjang sebanyak 3 kali. Kebijakan Pemerintah yang terbaru dengan  meminta  masyarakat  untuk  "berdamai" dengan Covid-19 dengan  menggaungkan  apa  yang disebut New Normal atau Pola Hidup Baru tentunya tidak  terlepas  dari  upaya  yang  telah  dilakukan  oleh pemerintah selama ini dalam menangani penyebaran Covid-19 [3].  Permasalahan  Utama  yang  di  angkat dalam  penelitian  ini  adalah  bagaimana  mengetahui penyebaran Covid-19 di  Indonesia  berdasarkan  data provinsi.  Karena  terdapat  beberapa  daerah  yang mempunyai  kasus  penyebaran  yang  tinggi  sehingga dibutuhkan  peningkatan  pelayanan  dan  protokol kesehatan  pada  daerah  tersebut  dibandingkan dengan  wilayah  yang  daerah  penyebaran  agak rendah . Sehingga  dalam  dalam  penelitian  ini dibutuhkan metode clustering untuk dapat mengelompokkan  data  penyebaran Covid-19 di Indonesia.
Tujuan dari Penelitian ini adalah menghasilkan data pengelompokan  wilayah  penyebaran Covid-19 di indoesia  berdasarkan  provinsi.  Sehingga  data tersebut  dapat  dijadikan  acuan  dalam  peningkatan
protokol  kesehatan  dan  memupus  mata  rantai penyebaran Covid-19. Beberapa  Penelitian  tentang clustering wilayah penyebaran penyakit di Indonesia telah  banyak  dilakukan  dengan  menggunakan metode/algoritma  clustering  yang  ada  sperti  pada penelitian berikut:
1. K- Means Clustering Data Covid-19 [4] ,
2. Clustering Penyakit DBD Pada Rumah Sakit Dharma  Kerti  Menggunakan  Algoritma K- Means [5] ,
3. Pengelompokan kasus penyakit AIDS Berdasarkan provinsi dengan Data Mining K-Medoids Clustering [6] ,
4. Penerapan Metode K-Medoids Clustering Pada Penanganan Kasus Diare Di Indonesia  dan lain-lain. [7].
Adapun  kebaruan  dalam  penelitian  ini  adalah mencluster  daerah  penyebaran  covid-19  di Indonesia berdasarkan provinsi dengan dataset yang digunakan  bersumber  dari  dataset Covid  19 di Indonesia pada laman http://sinta.ristekbrin.go.id/[8] a) Clustering
Clustering adalah salah satu bagian dari Konsep Data Mining. Yakni bertujuan uintuk menggali informasi atau  menemukan  pola-pola  yang  bermanfaat  dari sekumpulan data. Selain Clustering dalam data mining Cuma  terdapat.  Klasifikasi,  Prediksi,  Asosiasi, Regresi  dan  lain-lain  [9,10]. Clustering merupakan proses  partisi  satu  set  objek  data  ke  dalam himpunan  bagian  yang  disebut  dengan  cluster. Objek  yang  di  dalam cluster memiliki  kemiripan karaktristik  antar  satu  sama  lainnya  dan  berbeda dengan  cluster  yang  lain.  Partisi  tidak  dilakukan secara  manual  melainkan  dengan  suatu  algoritma clustering [11].
Metode clustering terdiri  dari  dua  jenis,  yaitu Partitioning clustering dan Hierarchical clustering Partitioning clustering merupakan metode pengelompokan  data  yang  dimulai  dengan menentukan  terlebih  dahulu  jumlah cluster yang diinginkan  (dua cluster ,  tiga cluster ,  atau  lain sebagainya).  Setelah  jumlah cluster diketahui, kemudian dilakukan proses cluster tanpa mengikuti proses hierarki Hierachical [12].
Husdi, Muis Nanja / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 6 (4) 2022, 608-615
a)   K-Medoids Menurut  Listiyanti,  Youanda  Alim  Syahbana  & Henim  [13] ”Algoritma K- Medoids adalah  algoritma pengelompokkan yang berkaitan dengan algoritma K- Means dan  algoritma medoidshift ”. Algoritma  K- Medoids dikembangkan  oleh  Leonard  Kaufman  dan Peter J. Rousseeuw pada tahun 1987. Algoritma K- Medoids  sering  disebut  juga  algoritma Partitoning Around Medoids ( PAM )  [14].  Algoritma PAM (Partitioning  Around  Medoid) adalah sebuah  algoritma yang  merepresentasikan cluster yang  dibentuk menggunakan medoids cluster di  bangun  dengan menghitung  kedekatan  yang  dimiliki  antara medoid dengan  objek non - medoid menggunakan distance measure [6].
K-Medoids dan  bisa  disebut  algoritma PAM yang memiliki  kemiripan  dengan  K- Means karena keduanya  tujuannya  membagi  data  menjadi kelompok/ cluster . Algoritma K- Means dan algoritma K- Medoids memiliki  perbedaan  pada  penentuan pusat  cluster,  yang  mana  algoritma  K- Means ditentukan  dari  nilai  rata-rata  (means)  pada  setiap cluster,  sedangkan  K- Medoids menggunakan  objek data  sebagai  perwakilan  ( medoids )  [15].  Berikut langkah  -  langkah  yang  digunakan  dalam perhitungan algoritma K - Medoids [15]:

## 2. Metode Penelitian
Tahapan Penelitian : Metode  palaksanaan  dalam  penelitian  ini  terdapat beberapa  tahapan  untuk  mencapai  solusi  dari permasalahan  yang  ada.  Berikut  ini  adala  tahapan- tahapan dalam pelaksanaan penelitian ini:
Gambar 1. Tahapan Penelitian Seluruh dataset yang digunakan dalam penelitian ini di  ambil  dari  laman  https://sinta.ristekbrin.go.id pada  menu Covid-19 [8].  Yang  mana  menu  tersebut teradapat dataset berisi data nasional Covid-19 secara real  time  yang  diperuntukkan  untuk  peneliti  yang akan  melakukan  riset  tentang Covid-19 .  Adapun model  data  yang  disajikan  dan  menjadi  data  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Sampel Data
No Provinsi Asal Kasus  Sembuh  Kematian 1 Aceh 4.554 2.325 176 2 Bali 8.878 7.365 275 3 Banten 5.643 3.964 171 4 Bangka Belitung 361 303 4 5 Bengkulu 693 441 34 6 DI Yogyakarta 2.643 1.885 67 7 DKI Jakarta 73.736 60.231 1.729 8 Jambi 513 265 11 9 Jawa Barat 22.205 13.650 420 10 Jawa Tengah 22.435 16.034 1.414 11 Jawa Timur 43.744 37.058 3.192 12 Kalimantan Barat 982 810 9 13 Kalimantan Timur 8.651 5.772 332 14 Kalimantan Tengah 3.645 2.816 133 15 Kalimantan Selatan 10.348 8.784 421 16 Kalimantan Utara 577 495 4 17 Kepulauan Riau 2.234 1.418 56 18 Nusa Tenggara Barat 3.316 2.638 196 19 Sumatera Selatan 6.095 4.357 348 20 Sumatera Barat 6.281 3.185 127 21 Sulawesi Utara 4.487 3.596 176
1. Menentukan pusat cluster sebanyak k
2. Mengalokasikan  data  untuk cluster terdekat dengan rumus ukuran jarak euclidean distance
3. Memilih  acak  objek  pada  setiap  cluster  yang digunakan untuk medoid baru
4. Menghitung  jarak  masing – masing  objek berada pada setiap cluster.
5. kandidat medoids baru  dengan  menggunakan rumus euclidian distance
6. Menghitung  total  simpangan  (S)  dengan menghitung  nilai  total distance baru  sampai total distance lama. Jika S<0, maka tukar objek dengan hasil data clustering untuk membentuk  sekumpulan k  objek  baru  untuk medoids.
7. Ulangi  urutan  3  sampai  5  hingga  tidak  ada perubahan  medoids,  sampai  mendapatkan cluster beserta masing-masing anggota cluster.
22 Sumatera Utara 10.313 6.974 429 23 Sulawesi Tenggara 2.862 1.934 60 24 Sulawesi Selatan 15.579 12.340 420 25 Sulawesi Tengah 410 267 15 26 Lampung 894 639 33 27 Riau 7.622 3.849 159 28 Maluku Utara 2.065 1.802 74 29 Maluku 2.815 1.800 41 30 Papua Barat 2.135 1.153 35 31 Papua 6.321 3.835 86 32 Sulawesi Barat 794 425 11 33 Nusa Tenggara Timur 424 274 6 34 Gorontalo 2.753 2.263 76 35 Dalam proses investigasi 0 Total 287.008  214.947 10.740 Berikut  merupakan  diagram  alir  dari  tahapan penelitian.
Mulai Identifikasi Masalah dan Studi Literatur
Pra Pemrosesan Pengumpulan Data Implementasi Pengujian dan Evaluasi Model Pembuatan
Sistem
Selesai

## Gambar 2. Tahapan penelitian

## a) Tahap Pengumpulan Data :
Dalam  penelitian  ini,  data  yang  digunakan  adalah data berita hoax, baik itu dari sosial media ataupun dari situs web yang khusus menyajikan berita untuk khalayak umum.

## Tahap Pembuatan Aplikasi
Merupakan  tahapan  di  mana  kita  melakukan pengembangan,  melakukan  tahap  pembangunan sesuai  dari  hasil  analisa  dan  desain  sistem  yang sebelumnya,  termasuk  didalamnya  membangun sebuah  aplikasi,  menulis  code  program  dan membuatnya  dalam  bentuk  sebuah  antarmuka  dan integrasi  dari  input,  proses  dan,  output  yang meruakan  bagian-bagian  dari  system  program. Adapun  untuk  pembuatan  website  menggunakan PHP dan MYSQL .
b) Tahap Pengujian:
Tahap  pengujian  di  lakukan  setelah  semua  model selesai di buat, dan program dapat berjalan, di mana seluruh  perangkat  lunak,  program  tambahan,  dan
semua  program  yang  terlibat  dalam  pembangunan sistem  diuji  untuk  memastikan  apakah  sistem  yang dirancang  dapat  berjalan  dengan  baik  maka  di lakukan  pengujian  whitebox  untuk  menguji prosesur-prosedur pada proses Selanjutnya pengujian blackbox untuk  menguji event - event pada aplikasi yang di bangun .

## 3. Hasil dan Pembahasan

## Sistem Usulan
Entry Data User Proses Rekam Proses Rekam Penyebaran Users Proses Metode K-Medoids Entry Data Penyebaran Covid 19 Mulai -tampil Hasil Klastering Daerah Penyebaran Covid 19 Di Indonesia Selesai Entry Data Centroid Proses Rekam Centroid Hasil Clustering Cluster Tampil Data Gambar 3. Sistem Usulan 0 Clustering Daerah Penyebaran Covid 19 Di Indonesia Pengguna b Admin - Data user - Data Centroid - Data Penyebaran Covid 19 a -Data User -Data Centroid -Data Penyebaran -Hasil Clustering Penyebaran Covid-19 -Hasil Clustering Penyebaran Covid-19
Gambar 4.  Diagram Konteks Diagram  Berjenjang  yaitu  suatu  diagram  yang digunakan  untuk  menggambarkan  proses-proses
yang  terdapat  dalam  sistem,  yakni  menggambarkan input, proses, output yang dibutuhkan dalam sistem.
0
Clustering Daerah Penyebaran Covid 19 Di Indonesia 1.3 P Entry Data Penyebaran Covid 19 1.2 P Entry Data Centroid 1 Entry Data 3 P Hasil Clustering Penyebaran Covid-19 2 P Proses Clustering Dengan K Medoids 1.1 P Entry Data User Gambar 5. Diagram Berjenjang 1 Entry Data Admin F2 F1 3 Hasil Clustering Penyebaran Covid-19 2 Proses Clustering dengan Metode K- Medoids F4 a F3 F5 Pengguna b -Data User -Data Centroid -Data penyebaran Covid 19 -Data User -Data Centroid -Data penyebaran Covid 19 user Centroid Penyebaran -Data Centroid -Data penyebaran Covid 19 Square Distance Square_Distance Square Distance Hasil Clustering Hasil_Clustering -Data penyebaran Covid 19 Hasil Clustering Hasil Clustering Penyebaran Covid-19 Hasil Clustering Penyebaran Covid-19 Gambar 6. DAD Level 0
1.1P Entry Data User 1.2P Centroid Admin a Data user F1 User F2 Centroid Data User Data Centroid Data Centroid 1.3P Penyebaran Covid 19 F3 Data Penyebaran Covid- 19 Penyebaran Data Penyebaran Covid19 Data Centroid

## Gambar 7. DAD Level 1 Proses 1

## Hasil Perancangan Sistem
Berikut  ini  merupakan  tampilan  dari  alikasi  yang sudah  dirancang  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman php
Gambar 8. Halaman Awal Aplikasi Halaman Awal Aplikasi pada gambar 8. merupakan tampilan awal pada saat aplikasi ini akan di buka
Gambar 9. Tampilan Menu Login Halaman  ini  berfungsi  untuk  menginput  username dan  password  untuk  masuk  ke  halaman  aplikasi Clustering Penyebaran Covid 19.
Gambar 10. Tampilan Menu User
Gambar 11. Tampilan Halaman Tambah User
Halaman  ini  menampilkan  username  dan  password yang  tersimpan  dan  tersedia  menu  input  user  baru untuk buat user baru.

## Tampilan Halaman Penyebaran Covid 19
Gambar 12. Tampilan Halaman Tabel Penyebaran Halaman  ini  menampilkan  tabel  data  penyebaran Covid 19 DI Indonesia.

## Tampilan Halaman centoid
Gambar 13. Tampilan Halaman centroid Centroid adalah  Pusat Cluster yang  akan  digunakan untuk menghitung jarak data dalam proses clustering.
Tampilan Halaman Tabel Hasil Cluster Halaman  ini  menampilkan  hasil  cluster  Pertama Penyebaran Covid 19 di Indonesia
Gambar 14. Tampilan Hasil Cluster 1 Halaman ini menampilkan hasil cluster Kedua Penyebaran Covid 19 di Indonesia
Gambar 15. Tampilan Hasil Cluster 2 Halaman ini menampilkan hasil cluster Ketiga Penyebaran Covid 19 di Indonesia.
Gambar 16. Tampilan Hasil Cluster 3
Dari  hasil  Clustering  yang  didapatkan  yaitu  terbagi dalam  3  cluster/Kelompok.  Dari  ketiga  kelompok tersebut dapat dianalisa bahwa
1) cluster  1  adalah  kelompok  dengan  jumlah seluruh kasus, jumlah kasus sembuh dan jumlah kematian tergolong tinggi,
2) Cluster 2 didapatkan kelompok dengan jumlah seluruh kasus, jumlah kasus sembuh dan jumlah kematian tergolong sedang dan.
3) Cluster  3  didapatkan  kelompok  dengan  data jumlah seluruh kasus, jumlah kasus sembuh dan jumlah kematian tergolong Rendah
Sehingga  Dari  Hasil  Pengelompokan  wilayah penyebaran Covid-19 di  Indonesia  tersebut  dapat menjadi  rujukan  atau  referensi  kepada  pihak berwewenang dalam pengambilan keputusan terkait dengan  penanggulangan  penyebaran Covid-19 di Indonesia.  Seperti  memprioritaskan  daerah  yang masuk dalam cluster 1 untuk peningkatan protokol kesehatan dan mempertahankan daerah yang masuk cluster  2  dan  3  sebagai  daerah  yang  tingkat penyebaran Covid 19 masih rendah.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan dari hasil perancangan system dan hasil penelitan yang telah dilakukan diperoleh kesimpulan bahwa:
1) Algoritma K  Medoids dapat  digunakan  untuk clustering  daerah  penyebaran Covid-19 di Indonesia.
2) Hasil Clustering yang  didapatkan  yaitu  terbagi dalam 3 cluster ,  yaitu cluster 1 adalah kelompok dengan  jumlah  seluruh  kasus,  jumlah  kasus sembuh  dan  jumlah  kematian  tergolong  tinggi,
Cluster 2  didapatkan  kelompok  dengan  jumlah seluruh kasus, jumlah kasus sembuh dan jumlah kematian  tergolong  sedang  dan Cluster  3 didapatkan  kelompok  dengan  data  jumlah seluruh kasus, jumlah kasus sembuh dan jumlah kematian tergolong Rendah
3) Dari Hasil Pengelompokan wilayah penyebaran Covid-19 di  Indonesia  tersebut  dapat  menjadi rujukan atau referensi kepada pihak berwewenang  dalam  pengambilan  keputusan terkait  dengan  penanggulangan  penyebaran Covid-19 di indonesia.

## 5. Daftar Pustaka
[1] “Mengenal  Penyakit  Infeksi  Emerging.” https://covid19.kemkes.go.id/mengenal- penyakit-infeksi-emerging.
[2]  Kementrian  Kesehatan  Republik  Indonesia.
2011.  Peraturan  Menteri  Kesehatan  Republik Indonsesia Nomor 2046/MENKES/PER/XII/2011, Jenis Penyakit Menular Tertentu yang Dapat Menimbulkan  Wabah  dan  Upaya  Penanggulangan , pp. 1 – 30.
[3]  Andi Anas Chaerul M. 2021. Pelayanan Publik di  Era  New  Normal,” ombudsman.go.id ,  2020. https://ombudsman.go.id/artikel/r/artikel-- pelayanan-publik-di-era-new-normal (accessed Aug. 14, 2021).
[4] Indraputra,  R.A.  and  Fitriana,  R.,  2020.  K- Means  Clustering  Data  COVID-19. Jurnal Teknik Industri , 10 (3), pp.275-282.
[5] Adiputra,  I.N.M.,  2022.  Clustering  Penyakit Dbd  Pada  Rumah  Sakit  Dharma  Kerti Menggunakan  Algoritma  K-Means. INSERT: Information  System  and  Emerging  Technology Journal , 2 (2), pp.99-105. doi: 10.23887/insert.v2i2.41673. [6] Purba,  L.,  Saifullah,  S.  and  Dewi,  R.,  2019. Pengelompokan Kasus Penyakit Aids Berdasarkan  Provinsi  Dengan  Data  Mining K-Medoids  Clustering. KOMIK  (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) , 3 (1). doi: 10.30865/komik.v3i1.1679.
[7] Hardiyanti,  F.,  Tambunan,  H.S.  and  Saragih, I.S.,  2019.  Penerapan  Metode  K-Medoids Clustering  pada  Penanganan  Kasus  Diare  di Indonesia. KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi  Informasi  dan  Komputer) , 3 (1). doi: 10.30865/komik.v3i1.1666.
[8] “Dataset  Covid  19  Di  Indonesia, 2021. [Online].
Available: http://sinta.ristekbrin.go.id/covid/.
[9] Husdi,  H.,  2020.  Sistem  Cerdas  dalam Mengidentifikasi  Kematangan  Buah  Naga Berdasarkan Fitur Tekstur dengan Metode K- Nearest Neighbor. ILKOM Jurnal Ilmiah , 12 (3), pp.225-232. doi: 10.33096/ilkom.v12i3.665.225-232.
[10]  H. Dalai. 2017. Klasifikasi Blogger
Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (k-NN)  Berbasis  Backward  Elimination,
Multek .
[11] Zuhal,  N.K.,  2022,  February.  Study Comparison  K-Means  Clustering  Dengan Algoritma  Hierarchical  Clustering:  AHC,  K- Means  Clustering,  Study  Comparison. In STAINS (SEMINAR NASIONAL TEKNOLOGI & SAINS) (Vol. 1, No. 1, pp. 200-205).
[12] Putri,  H.N.  and  Saputro,  D.R.S.,  2022, February. Clustering Data Campuran Numerik  dan  Kategorik  Menggunakan Algoritme Ensemble Quick RObust Clustering using linKs (QROCK).
In PRISMA,  Prosiding  Seminar  Nasional Matematika (Vol. 5, pp. 716-720).
[13] Syahbana,  Y.A.,  2017,  January.  Perancangan dan  Implementasi  Aplikasi  Android  Penentu Salient Area pada Video dengan Algoritma K-
Medoids. In Annual Research Seminar (ARS) (Vol.  2,  No.  1,  pp.  96-101). [Online]. Available: http://ars.ilkom.unsri.ac.id.
[14] Ashari,  A.,  2020. Analisa  K-Medoids  Pada Tingkat  Pengangguran  Berdasarkan  Tingkat Pendidikan  Di  Indonesia (Doctoral  dissertation, STMIK  ROYAL  KISARAN). [Online]. Available:
http://repository.stmikroyal.ac.id/182/%0Ah ttp://repository.stmikroyal.ac.id/182/1/SKR IPSI.pdf.
[15] Wira,  B.,  Budianto,  A.E.  and  Wiguna,  A.S., 2019.  Implementasi  Metode  K-Medoids Clustering Untuk Mengetahui Pola Pemilihan Program Studi Mahasiwa Baru Tahun 2018 Di Universitas  Kanjuruhan  Malang. Rainstek: Jurnal  Terapan  Sains  dan  Teknologi , 1 (3),  pp.53- 68. doi: 10.21067/jtst.v1i3.3046.