## Clustering Vaksinasi Penyakit Mulut dan Kuku Di Provinsi Riau Menggunakan Algoritma K-Medoids
Riska Yuliana 1 , Alwis Nazir 2 , Reski Mai Candra 3 , Suwanto Sanjaya 4 , Fadhilah Syafria 5 1234 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Jl. HR. Soebrantas No.Km. 15, RW.15, Simpang Baru, Pekanbaru, Indonesia 11950125206@students.uin-suska.ac.id
Abstrak . Foot and Mouth Disease (FMD) atau biasa pula disebut penyakit mulut dan kuku (PMK) merupakan penyakit infeksi akut yang menularkan ke hewan lain karena disebabkan oleh virus yang masuk dalam genus Apthovirus dan famili Picornaviridae. PMK perlu ditangani karena menyebabkan kerugian finansial terutama disebabkan oleh penurunan produksi hewan ternak seperti susu maupun daging, produktivitas tenaga kerja serta  keterbatasan  pangan.  Salah  satu  penanganan  dan  pengendalian  PMK  pada  hewan  ternak  sapi  yaitu ,melakukan  program  vaksinasi.  Penelitian  ini  menggunakan  data  dari  Dinas  Peternakan  dan  Kesehatan Provinsi  Riau.  Penelitian  ini  menggunakan  teknik  data  mining  dalam  pengolahan  datanya  menggunakan metode  k-medoids  clustering.  Proses  K-Medoids  merupakan  proses  agregasi  yang  membagi  data  menjadi beberapa  kelompok,  dan  hasil  dari  proses  clustering  ini  tidak  bergantung  pada  urutan  record  yang dimasukkan.  maka  metode  ini  juga  dapat  mengatasi  kelemahan  dari  k-means.  Metode  k-medoids  dapat diterapkan pada data vaksinasi  penyakit mulut dan kuku di Provinsi Riau, dan dapat diidentifikasi kelompok kekebalan hewan berdasarkan data tersebut. . Hasil cluster terbaik setelah dilakukan pengujian yaitu 2 cluster. Cluster terendah berada pada cluster 1 sebanyak 21894 ekor dan  cluster  2 sebanyak 48042 ekor. Dimana dalam  proses  pengujian  dilakukan  menggunakan  Davies  Bouldien  Index  (DBI)  mendapatkan  nilai  -0.482. Diharapkan penelitian ini dapat memberikan perhatian lebih untuk vaksinasi terhadap PMK karena kekebalan hewan yang masih rendah sehingga memudahkan terinfeksinya PMK.
Kata kunci : Data Mining, K-Medoids Clustering, Penyakit Mulut dan Kuku
Abstract. Foot and Mouth Disease (FMD) or commonly called mouth and hoof disease (PMK)  is an acute infectious disease that transmits to other animals because it is caused by a virus that is included in the genus Apthovirus  and  the  family  Picornaviridae.  FMD  needs  to  be  addressed  because  it  causes  financial  losses, mainly  caused  by  decreased  production  of  livestock  such  as  milk  and  meat,  labor  productivity  and  food limitations. One of the handling and control of FMD in cattle is to carry out a vaccination program. This study used data from the Riau Provincial Livestock and Health Office. This research uses data mining techniques in data processing using the k-medoids clustering method. The K-Medoids process is an aggregation process that divides data into groups, and the results of this clustering process do not depend on the order in which the records are entered. Then this method can also overcome the disadvantages of K-means. The K-Medoids method can be applied to oral disease vaccination data in Riau Province, and animal immune groups can be identified based on these data.  The best cluster results after testing are 2 clusters. The lowest cluster is in cluster 1 with 21894 individuals and cluster 2 with 48042 individuals. Where in the testing process was carried out using the Davies Bouldien Index (DBI) to get a value of -0.482. It is hoped that this study can pay more attention to vaccination against FMD because low animal immunity facilitates FMD infection.
Keywords : Data Mining, K-Medoids Clustering, Mouth and Nail Disease

## PENDAHULUAN
Foot and Mouth Disease (FMD) atau biasa pula disebut penyakit mulut dan kuku (PMK) merupakan penyakit infeksi akut yang menularkan ke hewan lain karena disebabkan oleh virus yang masuk dalam genus Apthovirus dan famili Picornaviridae.[1] PMK pertama kali ditemukan din Indonesia tahun 1887 di Malang. Kemudian dinyatakan negara bebas PMK oleh OIE tahun 1990. Namun, pertengahan April 2022 PMK Kembali menyebar luas,menginfeksi hewan peliharaan di beberapa wilayah di Pulau Jawa dan Sumatera. Menurut Kementerian Pertanian (Kementan) RI per 17 Mei 2022, sebanyak 15 provinsi, 52 kabupaten/kota, dan 13.965 ternak telah terjangkit penyakit mulut dan kuku. Penyebaran penyakit mulut dan kuku di wilayah tersebut sangat cepat dan
angka  kesakitannya  tinggi,  hampir  100%  sehingga  menjadi  ancaman  serius  bagi  kelestarian  ternak  di Indonesia.[2] Wabah virus ini sangat menular dan mempengaruhi semua jenis hewan dengan kuku belah atau genap (cloven-hoofed )  seperti  hewan  sapi,kambing,domba,maupun  jenis  hewan  liar  lainnya.  Penyebaran wabah  tersebut  sangat  memprihatinkan  para  peternak,  salah  satunya  peternak  sapi.[3]  Tanda-tanda  klinis hewan yang terinfeksi PMK yaitu air liur yang sangat berlebihan, demam, dan ketimpangan dengan lepuh dan erosi  pada  mulut,  kaki,  dan  puting  susu.  Penularan    PMK  melalui  airbone,kontak  langsung  maupun  tidak langsung dengan hewan yang terinfeksi,peralatan kendang,transportasi,maupun pakan. [4]
Dampak yang mungkin muncul yaitu ancaman terhadap peluang terkenanya penyakit mulut dan kuku dapat secara langsung maupun tidak langsung karena PMK bersifat menular sehingga sulit untuk memenuhi target tingkat  pertumbuhan  ternak  yang  terkait  dengan  wabah  penyakit  mulut  dan  kuku.  Pada  saat  yang  sama, kerugian  finansial  terutama  disebabkan  oleh  penurunan  produksi  ternak  seperti  daging  dan  susu  serta penurunan produktivitas tenaga kerja. maupun keterbatasan pangan.[5] Penanganan dan pengendalian PMK pada ternak sapi dilakukan dengan cara karantina serta pengobatan pada sapi yang sakit. Melakukan tindakan biosekuriti  di  dalam  peternakan,  melakukan  program  vaksinasi  dan  pengawasan  lalu  lintas  ternak.  [6] Vaksinasi adalah proses pemberian vaksin kedalam tubuh untuk membangun sistem kekebalan tubuh. Dalam pelaksanaan vaksinasi PMK di Provinsi Riau ditargetkan dapat memvaksinasi 7.400 hewan peliharaan hingga Juli 2022. Vaksinasi hanya dapat dilakukan pada hewan ternak sapi yang sehat serta pada sapi pedet atau sapi yang berumur mulai dari 2 minggu yang berguna untuk menginduksi kekebalan sapi, atau kekebalan terhadap virus penyakit mulut dan kuku (PMK).
Pada  saat  ini,  Dinas  Peternakan  dan  Kesehatan  Hewan  Provinsi  Riau  terdapat  permasalahan  dalam mengelompokkan data vaksinasi PMK khususnya sapi di Provinsi Riau. Disebabkan oleh data yang sangat banyak, sehingga kesulitan dalam mengelompokkan data tersebut. Mengelompokkan data vaksinasi PMK baik vaksin 1 maupun vaksin 2 untuk mengetahui kekebalan hewan ternak sapi sehingga memaksimalkan program vaksinasi terhadap hewan ternak sapi. Berdasarkan permasalahan tersebut, salah satu metode dan algoritma data mining dapat diterapkan, yaitu clustering (pengelompokkan).
Dalam clustering, beberapa  data  dikelompokkan  bersama.  Tujuan  dari  pengelompokan  ini  adalah  untuk menunjukkan  pola  yang  mirip  dalam  tipe  cluster  yang  serupa.  Sebagai  hasil  dari  proses  ini,  dibuat pengelompokan  yang  menyerupai  bentuk  grup.  yang  bertujuan  untuk  mengenali  perbedaan  antar  kelas. Dimana yang ingin dilakukan adalah pengelompokkan tingkat kekebalan pada sapi. Terdapat beberapa teknik dalam  pengelompokkan  klasterisasi  diantaranya k-means,k-medoids ,dan  lainnya.  Berdasarkan  penelitian sebelumnya  tentang  pengelompokkan  wilayah  sebaran  cacat  pada  anak,  disimpulkan  bahwa  algoritma k- medoids lebih  baik  dalam  mengelompokkan  dibandingkan  dengan  algoritma k-means .  Karena  mampu mengatasi kelemahan pada algoritma k-means yang sensitif terhadap noise dan outlier , dimana objek dengan nilai  yang  besar  yang  memungkinkan  menyimpang  dari  distribusi  data.  serta k-medoids bekerja  lebih  baik dalam dataset yang cukup besar.[7]   Penggunaan Algoritma ini dilakukan karena atribut yang digunakan berisi jenis kelamin, rumpun, umur, dan vaksinasi dan dataset yang cukup besar. Dari paparan  diatas mendorong penulis untuk melakukan sebuah penelitian yang berjudul “Clustering Vaksinasi Penyakit Mulut dan Kuku di Provinsi Riau Menggunakan Algoritma K-Medoids”
Penulis memperoleh data dari Dinas Peternakan dan Kesehatan Hewan Provinsi Riau. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengelompokkan data vaksinasi PMK ternak sapi di Provinsi Riau. Salah satu metode yang digunakan  untuk  mengelompokkan  kekebalan  hewan  ternak  sapi  tersebut  adalah  menggunakan  metode k- medoids  clusteirng .  Hasil penelitian  ini juga  diharapkan  dapat  membantu  meningkatkan  program  vaksinasi PMK  dan  pengendalian  ternak  untuk  meningkatkan  status  kesehatan  hewan  ternak  serta  mencegah  wabah PMK di Provinsi Riau.

## METODOLOGI PENELITIAN
Pada penelitian ini  bertujuan untuk mengelompokkan hewan ternak sapi yang mempunyai tingkat Kesehatan lebih tinggi berdasarkan variabel yang tersedia. Pada gambar 1 terdapat metedologi penelitian yaitu:

## Gambar 1. Metodologi Penelitian
Penelitian ini menerapkan langkah- langkah seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1, diantaranya identifikasi masalah, pengumpulan data, pre-processing , Data mining menggunakan algoritma k-medoids serta tahap Hasil dan  Analisa.  Setelah  mendapatkan  total  data  yang  akan  digunakan  kemudian  data  di  proses  perhitungan menggunakan Rapidminer.

## 2.1 Identifikasi Masalah
Pada tahapan ini, identifikasi masalah sangat penting dilakukan untuk mengetahui pengelompokkan kategori Kesehatan  hewan  sapi  pada  suatu  daerah.  Identifikasi  ini  meliputi    kebuutuhan  data  yang  akan  digunakan, penetapan  atribut  tabel  untuk  memproses  data  dengan  algoritma K-Medoids ,  jumlah  cluster  yang  akan dibentuk, dan penggunaan aplikasi Rapidminer untuk memproses data cluster.[8]

## 2.2 Pengumpulan Data
Pada tahap ini diperoleh informasi vaksinasi PMK dari Dinas Peternakan dan Kesehatan Hewan Provinsi Riau untuk menentukan parameter yang akan digunakan dalam penelitian. Data yang diperlukan untuk data sampel dalam penerapan algoritma K-Medoids diantaranya Status Vaksin, Rumpun, Jenis Kelamin dan Umur. 2.3 Pre-processing Data
Data  vaksinasi  PMK  Provinsi  Riau  tahun  2022  merupakan  data  sekunder  dalam  dilakukan  nya  proses penelitian. Atribut data yang digunakan berupa Status Vaksin, Rumpun, Jenis Kelamin dan Umur. Total unit pengamatan berjumlah 69936 hewan ternak yang telah di vaksinasi. Berikut Sampel data pada tabel 1.
Tabel 1 . Data Vaksinasi PMK di Provinsi Riau Kartu Ternak Status Vaksin Rumpun Jenis Kelamin Umur 9205 1 Sapi Bali Betina 12 Tahun 21750 2 Sapi Bali Betina 8 Tahun 21751 2 Sapi Bali Betina 8 Tahun 21794 2 Sapi Bali Betina 7 Tahun ….. ….. ….. ….. ….. 60908048 1 Sapi Brangus Betina 2 Tahun 60908100 1 Sapi Bali Jantan 2 Tahun 60908124 1 Sapi Bali Jantan 2 Tahun
Mulai Identifikasi Masalah Pengumpulan Data Hasil dan Analisa Proses Data Mining Pre-Processing Selesai
Pre-processing  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  pendefinisian  tabel  ID  yang  diidentifikasi sebagai objek yang akan di cluster, mengubah format atribut menjadi tipe data numerik dan atribut lain yang digunakan dalam penempatan hasil clustering (tipe data integer untuk angka).  Transformasi data dilakukan dengan menggunakan atribut rumpun dan jenis kelamin serta umur.
Tabel 2. Hasil Transormasi Data Vaksinasi PMK Provinsi Riau Kartu Ternak Status Vaksin Rumpun Jenis Kelamin Umur 9205 1 1 2 12 21750 2 1 2 8 21751 2 1 2 8 21749 2 1 2 7 …… ….. ….. …… …… 60908048 1 6 2 2 60908100 1 1 1 2 60908124 1 1 1 2

## 2.4 Proses Data Mining
Penambangan  data  dikenal  dalam  database  sebagai Knowledge  Discovery  in  Database (KDD),  yang menggunakan  pengumpulan  data  dan  data  historis  untuk  mencari  pola  maupun  hubungan  dalam  kumpulan data  yang  besar.  Setiap  sampel  yang  diperoleh  harus  memiliki  kegunaan  dan  manfaat  tertentu.  Memilih algoritma atau metode yang tepat sangat bergantung pada tujuan dan keseluruhan proses KDD. [9]

## 2.5 Perhitungan Algoritma K-Medoids
Algoritma k-medoids merupakan  algoritma  clustering  yang  mirip  dengan  algoritma k-means .  Dimana kelebihannya terletak pada kelemahan  umum dari algoritma k-means .  Dan hasil dari proses clusteringnya tidak bergantung pada urutan input dataset.[10] Partitioning Around Medoids bertujuan untuk meminimalkan kerentanan partisi yang ekstrem dalam kumpulan data [11][12]. Langkah-langkah penerapan algoritma k-medoids :
Gambar 2. Alur Algoritma k-medoid
1. Tentukan k (jumlah cluster ) yang diinginkan
2. Pilih secara acak medoid awal sebanyak k dari n data . 3. Hitung  jarak  masing-masing  obyek  ke  medoid  sementara,  kemudian  tandai  jarak  terdekat  obyek  ke medoid.
4. hitung totalnya kemudian lakukan iterasi medoid
5. Hitung total simpangan (S) dengan menghitung total distance baru – total distance lama. Jika S < 0 maka tukar objek dengan data cluster non medoids
6. Ulangi langkah 3-5 hingga tidak terjadi perubahan pada medoid , sehingga di dapatkan cluster beserta anggota cluster masing – masing.

## 2.6 Hasil dan Analisa

## 2.6.1 Rapid Miner
Rapidminer merupakan perangkat lunak manajemen penambangan data.dimana penelitian ini menggunakan tools Rapidminer sehingga didapatkannya beberapa cluster .

## 2.6.2 Davies Bouldin Index
Pendekatan  DBI  bertujuan  untuk  memaksimalkan  jarak  antar  cluster  dan  meminimalkan  jarak  antar  objek dalam sebuah cluster. Nilai indeks berada pada range (0,1), dimana semakin rendah nilai DBI yang diperoleh (non negatif ≥ 0) maka cluster yang diperoleh semakin baik. [13] Persamaan untuk mengetahui nilai DBI
DBI = 1 𝐾 ∑ 𝑅𝑖 𝐾 𝑚=1 (2)
dengan
𝑅𝑖 = max 𝑅𝑚𝑛 𝑗 = 1, . . 𝑘, 𝑚 ≠ 𝑛 (3) Serta 𝑅𝑚𝑛 𝑚 ≠ 𝑛 = 𝑣𝑎𝑟 (𝐶𝑚) + 𝑣𝑎𝑟 (𝐶𝑛)
||𝑐𝑚 − 𝑐𝑛||
(4)
Ket :
C m = cluster m dan c m adalah medoid dari c luster m

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengolahan Data
1. Tentukan k ( jumlah cluster ) yang diinginkan dimana cluster yang akan digunakan yaitu 2 cluster Dari 69936 data sapi, maka dipilih secara acak dimana diasumsikan objek ke-1 dan objek ke-5 sebagai medoid awal.
Tabel 3 . Medoid Awal Medoid Status Vaksin Rumpun Jenis Kelamin Umur C1 1 1 2 3 C5 2 1 2 5
2. Menghitung jarak terdekat ( cost ) menggunakan persamaan Euclidian Distance seperti pada persamaan (1), yaitu :
d(m,n) = √∑ (𝑥 𝑚 − 𝑦 𝑛 ) 2 𝑖 (1)
Keterangan : d(m,n) : Jarak data ke pusat cluster, m : data asli, n : data medoid, i : Jumlah atribut data. Perhitungan dengan medoid awal adalah sebagai berikut:
1. Perhitungan data ke-1 terhadap pusat cluster 1
𝑑(1,1) = √(1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (3 − 12) 2 = 9
2. Perhitungan data ke-1 terhadap pusat cluster 2
𝑑(1,2) = √(2 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (5 − 12) 2 = 7,071067812
Hasil perhitungan seluruh data disajikan dalam tabel berikut :
TabeL 4 . Hasil Perhitungan Iterasi Ke-1 Objek Ke Cost 1 Cost 2 1 9 7,071067812 2 5,099019514 3 3 5,099019514 3 4 4,123105626 2 5 2,236067977 1 … … … … … … 69934 5,099019514  5,916079783 69935 1,414213562 3,31662479 69936 1,414213562 3,31662479 Jumlah 488840,6571  513917,3531 Total Cost 1002758,01 3. Pilihlah objek secara acak dari setiap cluster yang digunakan sebagai kandidat medoid baru (non medoid).
Tabel 5 . Medoid Baru (Non-Medoid) Medoid Status Vaksin Rumpun Jenis Kelamin Umur C2 2 1 2 8 C10 2 1 2 5
4. Hitunglah  jarak  setiap  objek  di  setiap  cluster  menggunakan  medoid  yang  baru  kemudian  tandai  jarak terdekat objek ke medoids.
Perhitungan dengan medoid awal adalah sebagai berikut:
1. Perhitungan data ke-1 terhadap pusat cluster 1
𝑑(1,1) = √(2 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (8 − 12) 2 = 9
2. Perhitungan data ke-1 terhadap pusat cluster 2
𝑑(1,2) = √(2 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (5 − 12) 2 = 7,071067812
Hasil dari perhitungan iterasi ke-2 disajikan dalam tabel berikut :
Tabel 6. Hasil Perhitungan Iterasi Ke-2 Objek Ke Cost 1 Cost 2 1 4,123106 7,071068 2 0 3 3 0 3 4 1 2 … … … … … … 69934 7,874008 5,91608 69935 6,164414 3,316625
Syafria
69936 6,164414 3,316625 Jumlah 626554,7 513917,4 Total Cost 1140472
5. Hitung total simpangan (S) dengan menghitung total distance baru – total distance lama. Jika S < 0 maka tukar objek dengan data cluster non medoids .
𝑆 = 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑐𝑜𝑠𝑡 𝑏𝑎𝑟𝑢 − 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑐𝑜𝑠𝑡 𝑙𝑎𝑚𝑎 𝑆 = 1140472 − 1002758,01 𝑆 = 137714
6. Lakukan  pengulangan  pada  langkah  3-5  hingga  tidak  adanya  perubahan  medoid  yang  terjadi,  sehingga menghasilkan cluster dan  anggota cluster yang  sesuai.  Setelah  itu  dilakukan  proses  clustering  untuk menemukan k dari data cluster medoid, yang dipilih berdasarkan nilai terkecil dari DBI.

## 3.2 Implementasi dan Hasil
Tahapan  ini data  vaksinasi  ternak  hewan  dikelompokkan.  Langkah  pertama  adalah  memasukkan  data  yang dinormalisasi ke dalam Rapidminer kemudian mengelompokkannya menggunakan algoritma k-medoids untuk menentukan nilai k yang diperlukan, yaitu 2 cluster.
Gambar 3. Hasil Penerapan K-Medoids
Setelah desain selesai, project dijalankan dan diperoleh hasil clustering setelah dijalankan, maka diperoleh.
Gambar 4. Hasil Clustering
Maka didapatkan cluster model dimana pada cluster 0 atau cluster pertama berjumlah 21894 sapi dan cluster 1 atau cluster kedua berjumlah 48042 sapi dengan total sapi yaitu 69936 sapi. . Kemudian nilai titik medoid dapat diketahui melalui pola persebaran cluster
Gambar 5. Nilai Titik Medoid
Cluster pertama atau cluster 0 adalah cluster dengan kekebalan hewan rendah sehingga banyak hewan yang rentan terinfeksi PMK Sedangkan pada cluster kedua atau cluster 1 tingkat kekebalan hewan tinggi sehingga sedikit yang terinfeksi PMK.
Data  sebaran  klaster  vaksinasi  PMK  di  Provinsi  Riau  menggunakan k-medoids pada  K2  dengan  total  data 69936 dirincikan sebagai berikut. klaster 0 sebanyak 21894 sapi dan klaster 1 sebanyak 48042 sapi.
Tabel 7. Hasil Cluster Dengan Menggunakan K-Medoids NO Kartu ternak Status vaksin Rumpun Jenis Kelamin Umur Cluster 1 9205 1 1 2 12 Cluster 1 2 21750 2 1 2 8 Cluster 1 … 69933 …. 6090656 … 1 … 16 … 1 … 1 … Cluster 0 69934 60908084 1 6 2 2 Cluster 1 69935 60908100 1 1 1 2 Cluster 1 69936 60908124 1 1 1 2 Cluster 1
Kemudian  dilakukan  nya  proses  perhitungan jarak  dari  setiap  klaster  dalam  penentuan  optimalisasi  sebuah klaster,  diperlukan  sebuah  pengujian  validasi.  Dalam  pengujian  DBI,  apabila  nilai  yang  dihasilkan  sebuah cluster mendekati 0 maka hasil klaster yang terbentuk semakin baik. Pada penelitian ini, pengujian validasi menggunakan DBI . Nilai hasil pengujian DBI pada K2 senilai -0.482 .
Gambar 6. Nilai DBI

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian, implementasi dan uji pengetahuan tentang vaksinasi PMK sapi dengan algoritma k-medoids menggunakan  Rapidminer,  maka  diperoleh  kesimpulan  yaitu  terdapat  2 cluster yang mengelompokkan tingkat kekebalan hewan bahwa mereka mudah terinfeksi penyakit mulut dan kuku. Pada data clustering pertama jumlah vaksinasi kedua lebih sedikit sehingga mewakili ternak sapi dengan kekebalan yang rendah yaitu sebanyak 21.894 sapi sedangkan data clustering kedua jumlah vaksin kedua lebih tinggi daripada cluster pertama sehingga mewakili  ternak sapi dengan kekebalan yang tinggi yaitu sebanyak 48.042 sapi.  Adapun  nilai  uji  validitas  menggunakan  DBI  yaitu  -0.482.  Proses  penelitian clustering ini  dapat dikembangkan dan digabungkan dengan algoritma clustering lainnya untuk meningkatkan penelitian dengan menambahkan data dan atribut yang lebih kompleks.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H. Rusnedy, G. W. Nurcahyo, and S. Sumijan, “Identifikasi Tingkat Pemakaian Obat Menggunakan Metode  Fuzzy  C-Means,” Jurnal  Informasi  dan  Teknologi ,  vol.  3,  pp.  196–201,  2021,  doi: 10.37034/jidt.v3i4.152.
[2] M.  Riskiatul  Rohma et  al. ,  “Kasus  penyakit  mulut  dan  kuku  di  Indonesia:  epidemiologi,  diagnosis penyakit, angka kejadian, dampak penyakit, dan pengendalian Foot and Mouth Disease Virus cases in
Indonesia:  Epidemiology,  disease  diagnosis,  incidence  rate,  disease  impact,  and  treatment”,  doi: 10.25047/animpro.2022.331.
[3] A. U. Bani and A. Asruddin, “Pendeteksian Penyakit Mulut dan Kuku Pada Sapi dengan Menerapkan Metode Naïve Bayes,” Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) , vol. 3, no. 4, pp. 264– 268, Aug. 2022, doi: 10.47065/josyc.v3i4.1934.
[4] R.  Prasetya,  E.  Sudarsono,  D.  Peternakan,  K.  Hewan,  and  K.  Lamongan,  “Kajian  Epidemiologi Kejadian  Diduga  Penyakit  Mulut  dan  Kuku  di  Kabupaten  Lamongan  Epidemiological  Study  of Suspected  Occurrence  of  Foot  and  Mouth  Disease  in  Lamongan  Regency.”  [Online].  Available: https://e-journal.unair.ac.id/JBMV
[5] R.  Tawaf,  “Dampak  Sosial  Ekonomi  Epidemi  Penyakit  Mulut  dan  Kuku  terhadap  Pembangunan Peternakan di Indonesia,” Prosiding Seminar Nasional Agroinovasi Spesifik Lokasi Untuk Ketahanan Pangan Pada Era Masyarakat Ekonomi ASEAN , no. 2, pp. 1535–1547, 2018.
[6] B. R. S, M. F. Isnaini, Rozi, B. Poermadjaja, and Saptariniz, “Penyidikan Kasus Penyakit Pada Sapi Suspect PMK di Kabpaten Pamekasan Tahun 2019,” Prosiding  Seminar  Surveilans  dan  Penyidikan Penyakit Hewan , vol. 1, no. 1, pp. 115–122, 2020.
[7] D. Marlina, N. Fauzer Putri, A. Fernando, and A. Ramadhan, “Implementasi Algoritma K-Medoids dan K-Means untuk Pengelompokkan Wilayah Sebaran Cacat pada Anak,” Jurnal CoreIT , vol. 4, no. 2, 2018.
[8] D. Sepri, Y. Fimazid, S. Bangek Koto Tangah, and W. Sumatera, “Pengelompokan Penyebaran Covid- 19 di Kota Padang Menggunakan Algoritma K-Medoids”.
[9] “PENERAPAN ALGORITMA K-MODES CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKKAN DESA RAWAN KEBAKARAN DI PROVINSI RIAU (Studi Kasus: BPBD Riau).”
[10] A.  A.  D.  Sulistyawati  and  M.  Sadikin,  “Penerapan  Algoritma  K-Medoids  Untuk  Menentukan Segmentasi Pelanggan,” Sistemasi , vol. 10, no. 3, p. 516, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i3.1332.
[11] S. A. Abbas, A. Aslam, A. U. Rehman, W. A. Abbasi, S. Arif, and S. Z. H. Kazmi, “K-Means and K- Medoids: Cluster Analysis on Birth Data Collected in City Muzaffarabad, Kashmir,” IEEE Access , vol. 8, pp. 151847–151855, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3014021.
[12] D. Sinta Saputri, G. Maha Putra, M. Fitri Larasati, P. Studi Sitem Informasi, and S. Tinggi Manajemen Informatika  dan  Komputer  Royal  Kisaran,  “IMPLEMENTATION  OF  THE  K-MEANS CLUSTERING  ALGORITHM  FOR  THE  COVID-19  VACCINATED  VILLAGE  IN  THE  UJUNG PADANG  SUB-DISTRICT,” Jurnal  Teknik Informatika  (JUTIF) ,  vol.  3,  no. 2, pp.  261–267,  2022, doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.2.165.
[13] A. Astri Az-Zahra et al. , “Penerapan Algoritma K-Modes Clustering dengan Validasi Davies Bouldin Index pada Pengelompokkan Tingkat Minat Belanja Online di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta.”