## Sosio e-Kons

## Kesehatan  Perusahaan
Tourism di  Masa  Pandemi  Covid  19 dengan Metode K Means Clustering
Roosdiana 1 , Maya Syafriana Effendi 2 1 Universitas Persada Indonesia - YAI
2 Universitas Persada Indonesia - YAI
ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Article History:
Received July 6 th , 2021 Revised Aug 10 th , 2021 Accepted Aug 16 th , 2021 This  research  is  aimed  at  seeing  whether  tourism  companies  listed  on  the Indonesia  Stock  Exchange  during  the  Covid-19  pandemic  are  still  classified  as healthy or not. Measurement of the company's health level is carried out using the K-Means  Algorithm.  The  results  of  the  financial  performance  evaluation  are grouped  using  the  K-Means  Algorithm.  This  algorithm  will  determine  groups  of tourism companies that are performing well (healthy) and companies that are not performing  well  (unhealthy)  by  determining  groups  based  on  the  closest  data distance to the centroid. From the results of the analysis of 32 tourism companies on the Indonesia Stock Exchange, data shows that there are 2 unhealthy tourism companies,  namely  Indonesia  Pure  Mas  Company  (MAMI)  and  PT.  Sarimelati Kencar  (PZZA)  and  30  other  tourism  companies  are  in  good  health.  Thus improvement and development steps are required for these 2 tourism companies .
Penelitian ini bertujuan untuk melihat apakah perusahaan pariwisata yang tercatat di  Bursa  Efek  Indonesia  selama  pandemi  Covid-19  masih  tergolong  sehat  atau tidak. Pengukuran tingkat kesehatan perusahaan dilakukan dengan menggunakan Algoritma  K-Means.  Hasil  evaluasi  kinerja  keuangan  dikelompokkan menggunakan  Algoritma  K-Means.  Algoritma  ini  akan  menentukan  kelompok perusahaan pariwisata  yang  berkinerja  baik  (sehat)  dan  perusahaan  yang  tidak berkinerja  baik  (tidak  sehat)  dengan  menentukan  kelompok  berdasarkan  jarak data  terdekat  dengan  centroid.  Dari  hasil  analisis  32  perusahaan  pariwisata  di Bursa  Efek  Indonesia,  data  menunjukkan  ada  2  perusahaan  pariwisata  tidak sehat,  yaitu  Indonesia  Pure  Mas  Company  (MAMI)  dan  PT.  Sarimelati  Kencar (PZZA)  serta  30  perusahaan  pariwisata  lainnya  dalam  keadaan  sehat.  Dengan demikian  diperlukan  langkah-langkah  perbaikan  dan  pengembangan  bagi  2 perusahaan pariwisata ini.
Keywords:
Covid-19 ; Tourism Companies ; Financial Analysis; K-Means Clustering Algorithm ;
© 2020 The Author(s). Published by Universitas Indraprasta PGRI, Jakarta, Indonesia. This is an open access article under the CC BY license ( https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ) Corresponding Author: Maya Syafriana Effendi, Email: mayasyafriana@gmail.com
How to Cite: Roosdiana., Effendi, M.S. (2021).Kesehatan perusahaan tourism di masa pandemic covid 19 dengan metode k means clustering. Sosio e-Kons, 13 (2), 138-144 . http://dx.doi.org/ 10.30998/sosioekons.v13i2.10089

## PENDAHULUAN
Adanya  penyebaran  wabah  covid-19  yang  begitu  cepat  ini,  tentu  saja  membawa  dampak terhadap  perekonomian  Indonesia.  Pembatasan  keluar  rumah  yang  diberlakukan  di  Indonesia menyebabkan  banyak  sektor-sektor  ekonomi  tertentu  yang  terkena  dampak  negatif  dari  penyebaran wabah virus tersebut. Perusahaan Tourism merupakan lembaga yang menjalankan usahanya melayani kebutuhan  masyarakat  bepergian  dari  satu  tempat  ke  tempat  lainnya.  Suatu  kegiatan  usaha  dan pelayanan yang sangat membantu dan diperlukan oleh masyarakat. Perusahaan Tourism adalah salah
satu  kegiatan  ekonomi  dalam  struktur  perekonomian  di  Indonesia  selain  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI). Kegiatan  usaha  tersebut  terdiri  dari  beberapa  pelayanan  seperti,  kebutuhan  makanan, tourism , restaurant dan  kegiatan  pemasaran  serta  lainnya.  Peran  yang  paling  menonjol  dari  beberapa perusahaan  tourism  adalah  prosedur  mendapatkan  pelayanan tourism yang  relatif  lebih  mudah  dari pada  perusahaan  lainnya.  Secara  umum  tujuan  kegiatan  perusahaan  tourism  adalah  meningkatkan pendapatan  yang  sebesar-besarnya.  Perusahaan tourism yang  berkembang  di  Indonesia  mulai  dari BAYU, BUVA, PZZA, MAMI dan lain-lain.
Berbagai usaha dilakukan untuk mencapai tujuan perusahaan yang bergerak pada jasa tourism dan faktanya perusahaan-perusahaan tourism baru banyak bermunculan, sehingga terjadi persaingan dalam  rangka  mengembangkan  usahanya.  Untuk  tetap  dapat  bertahan  dan  bersaing  dalam menjalankan  kegiatan  usahanya  terutama  di  masa  pandemic  ini,  maka  perusahaan  tourism  harus memiliki  sistem  pengolahan  dan  manajemen  perusahaan  yang  baik,  agar  mampu  mengoptimalkan penggunaan  sumber  daya.  Evaluasi  pada  kinerja  keuangan  secara  berkala  merupakan  salah  satu strategi keberlangsungan hidup suatu perusahaan. Laporan keuangan sebagai sumber informasi yang bermanfaat  akan  membantu  pihak-pihak  yang  berkepentingan  untuk  menganalisis  perkembangan perusahaan.
Konsep  analisis  laporan  keuangan  suatu  perusahaan  atau  badan  usaha  lain  dilakukan  sesuai dengan  kondisi  perusahaan  atau  badan  usaha  lain  tersebut,  karena  tidak  semua  analisis  laporan keuangan  dapat  diterapkan  pada  semua  perusahaan  atau  badan  usaha  lain.  Adapaun  alat  analisis rasionya  yang  digunakan  ada  empat  macam,  yaitu  analisis  rasio  likuiditas,  rasio  aktivitas,  rasio leverage , rasio profitabilitas.
Mengingat pentingnya perusahaan tourism bagi perekonomian Indonesia, maka perkembangan perusahaan  tourism  perlu  mendapatkan  perhatian  lebih.  Hal  ini  bertujuan  agar  pemerintah  dapat membantu  menolong  tumbuh  kembang  perusahaan  tourism  yang  tidak  sehat.  Untuk  itu  sangat diperlukan  suatu  analisis  yang  dapat  dijadikan  acuan  dalam  menentukan  kondisi  suatu  perusahaan tourism dan Algoritma K-Means merupakan salah satu alat analisis yang dapat digunakan. Berdasarkan uraian di atas penelitian ini merancang suatu aplikasi yang dapat digunakan untuk mengelompokan  perusahaan tourism dengan  kinerja  keuangan  baik  atau  sehat  dan  perusahaan tourism dengan kinerja tidak baik atau tidak sehat. Untuk mempermudah dan memperjelas obyek yang diteliti, maka penelitian ini dibatasi dengan:
1. Melakukan penilaian kinerja keuangan perusahaan tourism dengan Current Ratio dan Quick Ratio yang merupakan Rasio Likuiditas, Total Asset Turn Over dan Working Capital Turn Over merupakan rasio Aktivitas, Debt to TotalAssets dan Debt to Equity bagian dari rasio leverage , dan proxy dari rasio profitabilitas yaitu Return On Investment dan Net Profit Margin ).
2. Penelitian  dilakukan  di  Bursa  Efek  Indonesia  pada  tahun  2020,  menggunakan  laporan  kegiatan keuangan perusahaan tourism.

## METODE

## K-Means Clustering
Metode Clustering merupakan  salah  satu  metode  data mining yang  digunakan  pada pengelompokan  data menjadi  dua macam yaitu hierarchical clustering dan nonhierarchical clustering . Adapun metode K-Means digunakan dalam pengklasteran data non-hierarchical yaitu dengan membagi data  menjadi  dua  bagian  atau  lebih.  Pertama  menentukan  jumlah  klaster  terlebih  dahulu,  kemudian mengkelompokan  menjadi  satu  kluster/kelompok  untuk  kelompok  data  yang  memiliki  kesamaan karakteristik,  sedangkan  untuk  data  dengan  karakteristik  berbeda  akan  dikelompokkan  dengan  data yang sama/serupa, dan seterusnya.
Dilakukannya  pengklasteran  data  bertujuan  untuk  meminimalisasi  fungsi  obyektif  yang  diatur dalam proses clustering , sehingga variasi di dalam klaster akan diminimalikan dan variasi antarklaster akan dimaksilmalkan.
Langkah-langkah algoritma K-Means adalah sebagai berikut:
1. Menentukan Pusat cluster harus ditentukan terlebih dahulu sebagai langkah awal untuk identifikasi data mana saja yang memiliki kemiripan dengan pusat cluster tersebut. Jumlah pusat cluster awal ditentukan dengan penentuan random number sebagai presentasi awal dalam data input.
2. Mengukur besar jarak data dengan pusat cluster . Bebarpa pengukuran diperlukan dalam melakukan pengelompokan data,  yaitu untuk menentukan apakah dua objek mirip  atau tidak mirip. Euclidean distance adalah rumus untuk mengukur seberapa besar kemiripan tersebut/. Rumus yang digunakan adalah Persamaan (1):
= SQRT sigma (1)
Data dengan jarak terkecil dengan pusat cluster menandakan bahwa data tersebut satu kelompok dengan pusat cluster .
3. Menentukan  Pusat cluster yang  baru,  diperoleh  dengan  menghitung  rata-rata  dari  nilai  seluruh anggota cluster dalam  pusat cluster sebelumnya,  yang  bertujuan  untuk  melakukan  iterasi selanjutnya, selama pusat cluster sebelumnya belum memiliki nilai yang sama dengan pusat cluster baru.
Persamaan (2) untuk pusat cluster baru sebagai berikut:
Pusat Cluster Baru = (2)

## Analisis Rasio Keuangan
Rasio keuangan pada garis besarnya, diklasifikasikan menjadi empat kelompok antara lain: 1. Rasio Likuiditas Rasio likuiditas adalah alat ukur yang digunakan  untuk melihat apakah unit usaha tersebut cukup likuid dalam menjalankan usahanya selama periode mendatang. Rasio Likuiditas terdiri atas:
a. Current Ratio
Rasio yang mengukur kemampuan aktiva untuk membayar utang-utang jangka pendek.
b. Quick Ratio (QR)
Mengukur kemampuan mrmbayar utang jangka pendek tanpa tanpa mengutamakan persediaan.
c. Cash Ratio
Mengukur kemampuan dalam memenuhi kebutuhan jangka pendek dengan uang kas atau surat berharga.
2. Rasio Aktivitas
Rasio  aktivitas  adalah  rasio  yang  menunjukkan  seberapa  efektif  aset-aset  usaha  dalam menghasilkan pendapatan.  Adanya keterbatasan data maka  rasio aktivitas yang sering  digunakan adalah Total Asset Turn Over (TATO), yang berfungsi mengukur perputaran dana dalam aktiva dan perputaran aset selama periode tertentu yang diinvestasikan untuk menghasilkan pendapatan.

## 3. Rasio Leverage
Merupakan  rasio  yang  mengukur  komposisi  utang  yang  dimiliki  koperasi  dan  mempertimbangkan keuntungan yang didapat dari utang tersebut. Rasio ini terdiri dari :
a. Total Debt to Asset (TDA) .
Rasio menunjukkan berapa persen aset suatu unit usaha yang diberikan kreditur.
b. Total Debt to Equity(TDE)
Rasio yang mengukur seberapa besar suatu unit usaha dibiayai oleh pinjaman.

## 4. Rasio Profitabilitas
Rasio ini menunjukkan seberapa efektivitas dalam menciptakan laba. Rasio profitabilitas yang digunakan dalam penelitian ini meliputi:
a. Net Profit Margin (NPM)
Rasion ini mengukur kemampuan suatu unit usaha dalam menghasilkan laba bersih dari setiap penjualan.
b. Gross Profit Margin (GPM)
Rasio ini mengukur laba kotor yang dapat dicapai dalam setiap penjualan.
c. Earning Power Investment (EPI)
Rasio  yang  mengukur  kemampuan  dari  modal  yang  diinvestasikan  dalam  keseluruhan  aktiva untuk menghasilkan keuntungan netto.
d. Return On Equity (ROE)
Rasio  yang  digunakan  untuk  mengukur  banyaknya  keuntungan  dibandingkan  dengan  modal yang ditanamkan.

## Flowchart K-Means Clustering
Pada  bagian flowchart ini user akan  melakukan  proses  perhitungan K-Mean Cluster ,  jika ditemukan  masih  ada  data  yang  bergerak  maka  proses  akan  terus  dilakukan  sampai  tidak  ada  lagi cluster baru yang muncul.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil dan Pembahasan
Penelitian  mengambil  data  berupa  informasi  mengenai  perusahaan  tourism  dan  laporan keuangan  melalui  Bursa  Efek  Indonesia  dan  masing-masing  perusahaan.  Adapun  banyaknya perusahaan tourism adalah 32 perusahaan tourism di Bursa Efek Indonesia.

## Penilaian
Dalam proses penilaian ini, outcome (luaran) sistem atau klaster terdiri dari dua  bagian klaster yaitu  sehat  dan  tidak  sehat,  meskipun  dalam  pengembangannya  jumlah  klaster  dapat  dibuat  lebih banyak lagi, namun berdasarkan kebutuhan penelitian ini maka hanya 2  (dua) saja klaster saja yang ditetapkan.  Dua  klaster  tersebut  adalah  Klaster  Sehat  dan  Klaster  Tidak  Sehat.  Klaster  Sehat menunjukkan bahwa perusahaan dengan klaster tersebut memiliki kondisi yang masih baik, sehingga tidak  diperlukan  usaha  perbaikan.  Sebaliknya,  Klaster  Tidak  Sehat  menunjukkan  kondisi  kinerja perusahaan  sedang  tidak  baik  dan  memerlukan  tindakan  perbaikan  pada  perusahaan  atau  bahkan dapat dilakukan pembubaran perusahaan.
Algoritma K-Means akan melakukan pemilihan data yang memiliki jarak paling pendek dari pusat data (centroid). Data  dengan  jarak  terpendek  akan  diberi  nilai  1  sedangkan  data  yang  lainnya  akan diberi  nilai  0.  Sedangkan  pusat  data  merupakan  data  perusahaan  yang  memiliki  kondisi  sehat. Sehingga  data  yang  memiliki  jarak  lebih  kecil  dari  pusat  data  akan  diberi  nilai  1,  sedangkan  yang memiliki jarak yang lebih besar akan diberi nilai 0.
Nilai  perusahaan  tourism  yang  dimasukkan  dalam  proses  perhitungan  diperoleh  dari  data sekunder yang diperoleh dari Bursa Efek Indonesia. Setelah semua nilai pada tiap perusahaan tourism telah dimasukkan, selanjutnya menentukan nilai sebagai pusat klaster. Untuk proses pertama kali, nilai pusat  klaster  dibuat  sembarang.  Pada  proses  ini,  pusat  klaster  ditentukan  pada  data  ke-1  yaitu  nilai
rasio pada Perusahaan BAYU, untuk klaster pertama (C1) dan data ke-2 yaitu Perusahaan BUVA untuk klaster kedua (C2).
Selanjutnya melakukan pengukuran jarak antara data dengan pusat klaster (di1 dan di2) dengan menggunakan Euclidean distance , dimana hasilnya ditunjukkan pada Tabel 2 berikut ini.
Tabel 2. Jarak Data dengan Centroid dan Pengelompokkan Data NO KODE C1 C2 Jarak Terdekat Kelompok Data 1 BAYU 0,00 44,03 0,00 Tidak Sehat 2 BUVA 44,04 0,00 0,00 Sehat 3 CLAY 44,00 0,92 0,92 Sehat 4 DFAM 36,87 7,53 7,53 Sehat 5 DUCK 53,22 10,10 10,10 Sehat 6 EAST 84,42 40,52 40,52 Sehat 7 FAST 31,90 12,34 12,34 Sehat 8 FITT 44,04 0,64 0,64 Sehat 9 HOME 44,20 9,35 9,35 Sehat 10 HOTL 43,38 1,06 1,06 Sehat 11 HRME 43,01 2,12 2,12 Sehat 12 ICON 89,94 46,08 46,08 Sehat 13 INPP 49,08 7,41 7,41 Sehat 14 JIHD 36,64 7,41 7,41 Sehat 15 JSPT 42,03 2,93 2,93 Sehat 16 KPIG 49,46 6,60 6,60 Sehat 17 MAMI 139,56 183,47 139,56 Tidak Sehat 18 MAPB 34,76 9,37 9,37 Sehat 19 MINA 45,35 13,54 13,54 Sehat 20 NASA 45,05 10,24 10,24 Sehat 21 NATO 185,79 183,70 183,70 Sehat 22 PANR 37,62 6,59 6,59 Sehat 23 PDES 43,55 1,24 1,24 Sehat 24 PGJO 59,52 42,24 42,24 Sehat 25 PGLI 42,23 3,11 3,11 Sehat 26 PJAA 43,35 0,97 0,97 Sehat 27 PNSE 43,08 1,34 1,34 Sehat 28 PSKT 42,55 2,70 2,70 Sehat 29 PTSP 40,02 4,38 4,38 Sehat 30 PZZA 279,32 323,22 279,32 Tidak Sehat 31 SHID 43,42 2,93 2,93 Sehat 32 SOTS 44,16 3,78 3,78 Sehat
Sumber : (Diolah Penulis, 2021)
Pada  pengelompokkan  data  ini,  memberikan  penilaian  kinerja  dengan  cara  membandingkan kedua nilai dari jarak data pada masing-masing klaster. Nilai 1 diberikan untuk jarak data pada klaster bernilai  lebih  kecil  daripada  jarak  data  pada  klaster  lainnya.  Sedangkan  Nilai  0  diberikan  pada  data yang memiliki jarak lebih besar.
Langkah berikutnya dengan menentukan pusat klaster baru. Penentuan pusat klaster yag baru didasarkan  pada  keanggotaan  tiap  data  pada  Tabel  2.  Pada  tabel  tersebut  memperlihatkan  bahwa perusahaan tourism yang masuk kategori tidak sehat adalah BAYU, MAMI dan PZZA.
Berdasarkan data tersebut maka pusat Klaster Tidak Sehat yang baru. Nilai Pusat pada Klaster yang baru ini dijadikan dasar untuk menentukan jarak ke pusat klaster dengan menggunakan langkah dan  cara  yang  sama  seperti  perhitungan  sebelumnya.  Perhitungan  dilanjutkan  sampai  terjadi kekonvergenan  anggota  klaster.  Nilai  yang  didapatkan  kemudian  digunakan  untuk  menentukan  nilai pusat  klaster  yang  baru.  Pusat  klaster  yang  baru  akan  menjadi  acuan  untuk  menentukan  pross selanjutnya.  Oleh  karena  nilai  yang  dihasilkan  masih  belum  konvergen,  maka  nilai  jarak  dan  pusat klaster  akan  mengalami  perubahan.  Proses  akan  berhenti  bila  mendapatkan  hasil  yang  sudah konvergen  atau  dengan  kata  lain  menghasilkan  pusat  klaster  yang  memiliki  nilai  yang  sama  dengan pusat klaster sebelumnya.
Hasil pengelompokan berdasarkan nilai pusat klaster baru ditunjukkan pada Tabel 3 berkut ini :
Tabel 3.
Pusat data dengan Cluster Yang Baru NO KODE C1 C2 Jarak Terdekat Kelompok Data 1 BAYU 139,62 46,21 46,21 Sehat 2 BUVA 183,54 10,13 10,13 Sehat 3 CLAY 183,44 10,56 10,56 Sehat 4 DFAM 176,39 12,09 12,09 Sehat 5 DUCK 192,82 9,66 9,66 Sehat 6 EAST 224,01 39,59 39,59 Sehat 7 FAST 171,42 16,45 16,45 Sehat 8 FITT 183,55 10,11 10,11 Sehat 9 HOME 183,40 4,68 4,68 Sehat 10 HOTL 182,86 10,22 10,22 Sehat 11 HRME 182,59 8,60 8,60 Sehat 12 ICON 229,53 44,89 44,89 Sehat 13 INPP 188,66 5,70 5,70 Sehat 14 JIHD 176,18 12,90 12,90 Sehat 15 JSPT 181,62 8,60 8,60 Sehat 16 KPIG 189,03 7,74 7,74 Sehat 17 MAMI 1,14 185,41 1,14 Tidak Sehat 18 MAPB 174,26 14,57 14,57 Sehat 19 MINA 183,97 5,92 5,92 Sehat 20 NASA 184,16 4,59 4,59 Sehat 21 NATO 258,29 173,95 173,95 Sehat 22 PANR 177,20 11,57 11,57 Sehat 23 PDES 183,08 9,75 9,75 Sehat 24 PGJO 188,48 33,03 33,03 Sehat 25 PGLI 181,84 8,15 8,15 Sehat 26 PJAA 182,87 9,99 9,99 Sehat 27 PNSE 182,63 9,47 9,47 Sehat 28 PSKT 182,13 8,44 8,44 Sehat 29 PTSP 179,54 10,94 10,94 Sehat 30 PZZA 139,70 325,13 139,70 Tidak Sehat 31 SHID 182,97 8,32 8,32 Sehat 32 SOTS 183,61 10,18 10,18 Sehat Sumber : (Diolah Penulis, 2021)
Jika  nilai  jarak  dengan  pusat  klaster  yang  dihasilkan  sudah  konvergen,  maka  proses  penilaian telah  selesai  dilakukan.  Dari  pengujian  yang  telah  dilakukan  dengan  Algoritma K-Means Clustering terhadap  32  perusahaan  tourism  pada  Bursa  Efek  Indonesia  diketahui  bahwa  2  perusahaan  tourism masuk  Kelompok  Tidak  Sehat  yaitu  MAMI  dan  PZZA  dan  30  perusahaan tourism masuk  Kelompok Sehat

## SIMPULAN DAN SARAN
Pada  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  Algoritma K-Means  Clustering dapat  digunakan untuk  melakukan  pengelompokkan  data  perusahaan  sebagai  sistem  pendukung  guna  membuat keputusan  dalam  menentukan  perusahaan tourism mana  yang  sehat  dan  tidak  sehat  sebagai  bahan input  untuk  mengoptimalkan  kinerja  perusahaan tourism secara  lebih  baik  lagi.  Sistem  ini  bekerja dengan lebih efektif dan efisien daripada sistem sebelumnya.
Klaster  dibagi  menjadi  dua  kelompok  yaitu  Sehat  dan  Tidak  Sehat,  dengan  melakukan  iterasi sebanyak  3  kali  dalam  menentukan  pusat  klaster,  maka  diperoleh  hasil  dimana  dari  32  perusahaan tourism  yang  dinilai  kinerjanya,  terbukti  30  diantaranya  memiliki  kinerja  baik  atau  masuk  Kelompok Perusahaan sehat. Sedangkan 2 perusahaan tourism masuk Kelompok Perusahaan Tidak Sehat. Hasil tersebut dapat digunakan sebagai acuan untuk membuat langkah- langkah perbaikan.
Saran untuk penelitian lanjutan adalah melakukan penambahan alat ukur, dengan demikian akan lebih  mengoptimalkan  sistem  penilaian  yang  dilakukan.  Selain  itu  penelitian  lanjutan  dapat dikembangkan  dengan  mengevaluasi  kinerja  perusahaan  dalam  cakupan  yang  lebih  luas,  meliputi seluruh elemen atau sumber daya yang ada.

## REFERENCES/DAFTAR PUSTAKA
Agusta, Y., "K-means-Penerapan , Permasalahan dan Metode Terkai t. Jurnal Sistem dan Informatika3 Vol. 3 (Februari 2007): 47-60.2007.
Harjito, D.A., Martono. (2002). Manajemen Keuangan Edisi Pertama. Yogyakarta: Ekonosia. Kusumadewi, S. (2002) Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM) . Yogyakarta: Graha Ilmu. Santosa, B. (2007). Data Mining: Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Santoso, S. (2010). Statistik Multivariat. Jakarta: Elex Media Komputindo. Sugiyono. (2017). Statistik untuk Penelitian Bandung: Alfabeta. Sugiyono. (2018). Metode Penelitian Kuantitatif. Bandung: Alfabeta.