## MENGELOMPOKKAN KABUPATEN ATAU KOTA DI PROVINSI JAWA BARAT BERDASARKAN FASILITAS KESEHATAN MENGGUNAKAN ALGORITMA X-MEANS
Anjela Riptiyani 1 , Edi Tohidi 2
1 Teknik Informatika, 2 Komputerisasi Akuntansi STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No.10 B, Kecamatan Kesambi, Kota Cirebon ariptiyani@gmail.com

## ABSTRAK
Di tengah perkembangan globalisasi dan kemajuan perkembangan teknologi  yang pesat, sektor kesehatan memegang  peranan  yang  sangat  penting  dalam  menjaga  kesejahteraan  masyarakat.  Fasilitas  kesehatan  yang tersedia  memiliki  dampak  besar  dalam  memastikan  bahwa  layanan  kesehatan  dapat  diakses  secara  merata  dan berkualitas. Masalah terkait ketersediaan dan kepadatan fasilitas kesehatan menarik perhatian karena pentingnya akses terhadap layanan kesehatan yang memadai dalam menghadapi pertumbuhan populasi dan urbanisasi yang pesat. Di dalam era yang semakin digital ini, data mengenai kesehatan telah menjadi aset yang sangat berharga dalam  upaya  perencanaan  dan  pengembangan  sistem  layanan  kesehatan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengimplementasikan  Algoritma X-Means dalam  mengelompokkan  Kabupaten  atau  Kota  di  Provinsi  Jawa Barat berdasarkan fasilitas kesehatan yang tersedia. Data yang di  gunakan mencakup Rumah Sakit, Puskesmas dan Posyandu. Penelitian ini mencakup langkah-langkah pengumpulan data fasilitas kesehatan, pengolahan data, dan  penerapan  algoritma X-Means .  Selain  itu,  pengelompokan  fasilitas  kesehatan  dapat  membantu  dalam mengidentifikasi  area  yang  mungkin  mengalami  kekurangan  akses  terhadap  pelayanan  kesehatan,  sehingga memungkinkan  pemerintah  daearah  untuk  lebih  efektif  dalam  mengalokasikan  sumber  daya  kesehatan  dan merencanakan  strategi  kesehatan  yang  lebih  tepat  sasaran.  Penelitian  ini  menghasilkan  3 Cluster dengan  nilai DBI 0,425, Cluster 0 dengan jumlah fasilitas kesehatan tinggi dengan  jumlah 42 item, cluster 1 dengan jumlah fasilitas kesehatan sedikit dengan jumlah 54 item dan cluster 2 dengan jumlah fasilitas kesehatan sedang dengan jumlah 12 item. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membimbing pengembangan strategi untuk meningkatkan pelayanan kesehatan di setiap wilayah
Kata kunci: Fasilitas Kesehatan, Algoritma X-Means , Pengelompokan

## 1. PENDAHULUAN
Di  tengah  perkembangan  globalisasi  dan kemajuan perkembangan teknologi yang pesat, sektor kesehatan  memegang  peranan  yang  sangat  penting dalam  menjaga  kesejahteraan  masyarakat.  Masalah terkait  ketersediaan  fasilitas  kesehatan  menarik perhatian  karena  pentingnya  akses  terhadap  layanan kesehatan yang memadai dalam menghadapi pertumbuhan  populasi  dan  urbanisasi  yang  pesat. Penyebaran  fasilitas  kesehatan  yang  tidak  merata  di berbagai  wilayah  seringkali  menyebabkan  kesulitan bagi  sebagian  masyarakat  dalam  mendapatkan perawatan medis tepat waktu.
Penelitian  [1]  Teknik  pengumpulan  data  ini berdasarkan  artikel,  literatur,  jurnal  penelitian,  dan sumber  lain  yang  berkaitan  dengan  permasalahan yang  sedang  dibahas. Penelitian  ini  bertujuan  untuk memetakan  wilayah  berisiko  tinggi  terjadinya stunting  dengan  mempertimbangkan  faktor  status ekonomi  keluarga  menggunakan  teknik clustering data  mining memakai  algoritma X-Means . Indeks Davies-Bouldin  (DBI) digunakan  untuk  menentukan cluster  optimal.  Hasil  analisis cluster diintegrasikan ke  dalam  sistem  informasi  geografis  (GIS)  sehingga dapat  dengan  mudah  divisualisasikan  dalam  format peta.  Hasil  penelitian  menunjukkan  daerah  dapat dikelompokkan dengan DBI sebesar 0,47.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Pengertian Fasilitas Kesehatan
Menurut  Kementerian  Kesehatan  Republik Indonesia  tahun  2019,  fasilitas  kesehatan  adalah fasilitas umum yang mengacu pada sarana, prasarana, atau  peralatan  yang  disediakan  sebagai  pelayanan oleh  pemerintah  daerah,  dan  sektor  swasta,  dengan tujuan untuk memelihara dan meningkatkan kesehatan.

## 2.2. Data Mining
Data  Mining  adalah  langkah  mencari  pola  yang unik  dan  tersembunyi  dari  sekumpulan  data  yang besar  yang  tersimpan  di  basis  data,  seperti  data warehouse dan  lokasi  penyimpanan  data  lainnya. Data mining juga  dapat  dijelaskan  sebagai  elemen dalam  proses  penggalian  pengetahuan  di database , yang  dikenal  sebagai Knowledge  Discovery  in Database (KDD) .[2]
2.3. Algoritma X-Means Algoritma  X-Means,  sebagai  perpanjanga n dari K-Means,  berupaya  menentukan  jumlah  cluster secara otomatis menggunakan skor Bayesian Information  Criterion  (BIC).  Prosesnya  dimulai dengan  satu  cluster,  dan  setelah  setiap  iterasi  K- Means,  algoritma X-Means  bekerja dengan  membuat
keputusan  lokal  tentang  subset  centroid  mana  yang harus  dipecah  agar  paling  sesuai  dengan  data. Keputusan pemisahan ini diambil dengan memperhitungkan kriteria informasi Bayesian (BIC) .[3] Algoritma X-Means , pertama kali dikembangkan  oleh  Pelleg  dan  Andre  Moore  pada tahun 2000, memiliki fitur perhitungan jumlah klaster secara  dinamis  dengan  memanfaatkan  batas  atas  dan bawah yang ditentukan oleh pengguna. Algoritma ini terdiri dari dua langkah yang berulang hingga selesai.
1. Tingkatkan Params, pada langkah ini menerapkan  algoritma k-means pada  awalnya untuk  k cluster hingga  konvergensi.  Dimana  k sama dengan batas bawah  yang disediakan oleh pengguna.
2. Perbaiki Struktur, langkah perbaikan struktur ini dimulai  dengan  memecah  setiap  pusat cluster menjadi  dua  anak  dalam  arah  yang  berlawanan di  sepanjang  vektor  yang  dipilih  secara  acak. Setelah itu menjalankan k-means secara lokal di dalam  setiap  cluster  untuk  dua  cluster. Keputusan  masing-masing  pusat  cluster  sendiri dengan membandingkan nilai-nilai BIC .
3. Jika  K  >  =  k  max  (batas  atas)  berhenti  dan laporkan  ke  model  penilaian  terbaik  yang ditemukan selama pencarian, jika tidak pergi ke langkah 1.

## 2.4. Clustering
Clustering merupakan  proses  memisahkan  data ke  dalam  suatu  kumpulan  menjadi  beberapa kelompok,  di  mana  kesamaan  data  dalam  satu kelompok  lebih  dominan  daripada  kesamaannya dengan  data  dari  kelompok  lain.  Klasterisasi dilakukan  dengan  memperhatikan  kesamaan  antar objek,  sehingga  metode  ini  diklasifikasikan  sebagai pembelajaran tanpa pengawasan ( unsupervised learning ) [4]
2.5. Davies Bouldin Index
Davies-Bouldin  Index  (DBI) adalah  metode yang diperkenalkan oleh David L.Davies dan Donald W.  Bouldin.  DBI  digunakan  untuk  mengevaluasi cluster  secara  umum  berdasarkan  jumlah  dan kedekatan  antar  anggota cluster .  Penghitungan DBI didasarkan pada perbandingan rasio antara cluste r ke- i  dan cluste r  ke-j.  Semakin  kecil  nilai DBI maka cluster yang  dihasilkan  semakin optimal  [5] . Adapun rumus untuk menghitung  besar davies bouldin index , sebagai berikut :
𝐷𝐵𝐼 = 1 𝐾 ∑ max 𝑖 ≠ 𝑗 (𝑅𝑖, 𝑗)
𝐾 𝐼=1 K   = merupakan buah cluster Rij = jarak antara titik pusat cluster i dan cluster j

## 2.6. Penelitian Terdahulu
Penelitian  terdahulu  terkait  Algoritma X-Means Penelitian  [6]  bertujuan  untuk  membandingkan metode K-Means dan X-Means, Indeks Davis-Bouldin (DBI) untuk  setiap  algoritma  adalah  0,16.  hasil  uji
clustering  dengan  menggunakan  data  penduduk miskin  menunjukkan  bahwa  algoritma K-means membagi  tingkat  kemiskinan  sebagai  berikut:  Sangat miskin di cluster 0 miskin di cluster 2, rentan miskin ditempatkan di cluster 3 tidak Miskin termasuk dalam cluster 1. Pada algoritma X-Means , tingkat kemiskinan  terbagi  sebagai  berikut:  Sangat  Miskin berada  dalam cluster 1,  Miskin  dalam cluster 3, Rentan  Miskin  dalam  cluster  2,  dan  Tidak  Miskin dalam cluste r  0.  Untuk  proses  pengelompokkan Algoritma X-Means lebih  cepat  yaitu  0.06  detik dibandingkan dengan K-Means 0.22 detik Penelitian  [7]  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk memahami kinerja penjualan produk perusahaan  dan  memberikan  rekomendasi  kepada pemilik  perusahaan  produk  mana  yang  sebaiknya diprioritaskan  untuk  pengembangan  perusahaan. Teknik  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah algoritma clustering  X-Means dan  memperoleh  hasil sebagai  berikut.  Nilai  optimal  untuk  parameter  k adalah  k  =  2.  Menggunakan  operator Normalisasi mempengaruhi indeks Davies-Bouldin. Hasil penelitian  menunjukkan indeks Davies-Bouldin tanpa operator  normalisasi  memberikan  nilai  lebih  baik (0,574).
Penelitian  [8]  Algoritma X-Means digunakan untuk mengelompokkan data dan merupakan kemajuan  dari K-means .  Salah  satu  keunggulan utama X-Means clustering adalah mengatasi kelemahan  utama clustering  K-Means kebutuhan untuk mengetahui jumlah cluster (K) terlebih dahulu. Dalam  metode  ini,  nilai  K  yang  sebenarnya diperkirakan hanya berdasarkan data itu sendiri tanpa ada  pengawasan.  Penelitian ini menggunakan algoritma X-Means ,  dan  evaluasinya  mencakup indeks  Davies-Bouldin untuk  memodifikasi  metode X-Means untuk  menentukan  jumlah  centroid cluster . Proses  pengelompokan  data  ini  mengevaluasi  data setiap siswa berdasarkan variabel yang dikumpulkan.
Penelitian  [9]  ini  bertujuan  untuk  mengetahui informasi  pengelompokan  rumah  tidak  layak  huni menggunakan  algoritma X-Means dan  membaginya menjadi beberapa cluster . Selain itu, tujuannya adalah untuk  mengetahui  nilai  akurasi  terbaik  berdasarkan hasil  pengujian Davies  Bouldin  Index  (DBI). Pengelompokan  menggunakan  metode X-means menghasilkan 2 cluster terbaik: cluster 0 dengan 931 item  dan cluster 1  dengan  444item.  Nilai Davies- Bouldin yang  diperoleh  dari  algoritma X-Means sebesar  2,079.  Setelah  menghitung  rata-rata  jarak antar cluster , diperoleh cluster 0 sebagai grup terbaik dengan jarak minimum 9,728.
Penelitian
[10] ini bertujuan untuk mengembangkan media pembelajaran berbasis permainan  yang  edukatif  dan  interaktif,  dengan pendekatan  four  D  model  yang  dimodifikasi. Perubahan  yang  dilakukan  adalah  menyederhanakan model  dari  empat  tahap  menjadi  tiga  tahap  (definisi, desain,  dan  pengembangan).  Perancangan  media pembelajaran  berbasis  permainan  edukatif  dan
interaktif mengacu pada permasalahan dan keterbatasan yang timbul dari hasil definisi. Uraian hasil validasi tahap pengembangan menunjukkan bahwa hasil validasi Ahli Media berada pada  kategori  valid  dan  Validasi  Ahli  Materi  berada pada kategori valid.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode penelitian  yang  digunakan  adalah penerapan algoritma X-Means , yaitu  algoritma  yang mampu mengidentifikasi  objek  yang  berada  di  pusat kelompok data, biasanya titik tengah kelompok data. Algoritma ini  melakukan  iterasi  untuk  memperoleh titik tengah  yang  optimal.  Selain  itu,  metode X- Means mengelompokkan cluster berdasarkan  jumlah cluster yang telah di tetapkan atau dimulai pada awal implementasi algoritma.  Adapun  langkah-langkah metode penelitian akan ditampilkan pada gambar 1.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  ini  yaitu  membahas  mengenai proses  bagaimana  mengelompokkan  Kabupaten  atau Kota  di  Jawa  Barat  berdasarkan  fasilitas  kesehatan menggunakan Algotitma X-Means .

## 4.1. Data Set
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini diperoleh dari sumber open data Jabar yang disajikan dalam  format  terstruktur.  Data  ini  mencakup  atribut seperti  id,  kode  provinsi,  nama  provinsi,  kode kabupaten/kota,  nama  kabupaten/kota,  jenis  faskes, jumlah faskes, satuan dan tahun.

## Gambar 2 Data
Setelah  data  itu  di  download  kemudian mengubah  data  sesuai  dengan  kebutuhan  penelitian. Dan  ada  beberapa  atribut  yang  digunakan  seperti  id, kode  provinsi,  nama  provinsi,  nama  kabupaten/kota, rumah  sakit  umum,  rumah  sakit  khusus,  rumah  sakit bersalin, puskesmas, posyandu dan tahun.

## Gambar 3 Data set

## 4.2. Import data
Import  data  yaitu  proses  memasukan  atau mentransfer  data  yang  akan  diuji  dalam  bentuk format .xls. atau .xlsx. Langkah-langkah  mengimport data yaitu Klik kanan pada layar pilih Insert Operator pilih Data  Access pilih  Files  klik Read klik Read Excel.
Gambar 4 Memanggil operator read excel
Setelah memanggil operator read excel , langkah berikutnya  adalah  melakukan import data  untuk diolah dengan cara menggunakan Import
Configurations Wizard .  terlihat  seperti  pada  gambar
5.
Gambar 1 Tahapan metode penelitian
Gambar 5 Import data
4.3. Data Selection
Data  Selection adalah  proses  pengambilan  data dengan  tujuan  memilih  atribut  yang  akan  di  analisis memakai operator Select Attributes. Langkah pertama adalah memasukan operator Select Attributes bertujuan untuk menyeleksi attribute mana yang akan dipilih.  Pada  parameter  disamping  lembar  proses attribute filter type yang digunakan adalah subset .
Gambar 6 Memanggil operator select atribut
Selanjutnya  adalah  melakukan select  attribute, d an  atribut  yang  digunakan  antara  lain  sebagai berikut:  nama  kabupaten/kota,  rumah  sakit  umum, rumah  sakit  khusus,  rumah  sakit  bersalin  puskesma, posyandu dan tahun.

## Gambar 7 Select atribut

## 4.4. Preprocessing
Pada  tahap  ini,  dilakukan  proses  pembersihan data dengan tujuan untuk memeriksa apakah terdapat atribut  yang  hilang.  Jika    terdapat  missing  atribut, data tersebut akan dibersihkan menggunakan operator filter example.
Gambar 8 Memanggil oprator Filter Example
Pada  parameter  disamping  lembar  proses condition  class yang  digunakan  adalah no  missing atribut .  Setelah  memilih  parameter  missing  atribut, hasil  yang  didapat  terlihat  seperti  pada  gambar  9 menunjukkan  example  set  tidak  menunjukan  data yang memiliki missing atribut. Biasanya jika terdapat missing atribut akan ditandai dengan bentuk (?) pada value.

## Gambar 9 Filter Example

## 4.5. Data Transformation
Setelah  menentukan  atribut  mana  saja  yang dipilih  selanjutnya  adalah  dengan  menentukan  id pada  atribut.  Dalam  hal  ini  atribut  yang  akan dijadikan  id  yaitu  nama  kabupaten  atau  kota.  Untuk mengubah  atribut  menjadi  id  menggunakan Software RapidMiner dan menggunakan operator Set Role .
Gambar 10 Memanggil operator set role
Setelah memasukkan operator Set Role kedalam proses,  selanjutnya  adalah  mengisi atribut  name dan target role
Gambar 11 Parameter atribut name & target role
Setelah  memilih atribut  name dan target  role , kemudian  apply  dan  secara  otomatis  atribut  nama rumah sakit akan berubah menjadi id .
Gambar 12 Hasil mengubah nama kabupaten atau kota menjadi id

## 4.6. Data Mining
Langkah  pertama  menentukan  jumlah  k  pada cluster ,  hal  ini  bertujuan  untuk  melihat  jumlah  yang efektif  dalam  metode  clustering.  Untuk  uji cluster yang  akurat  pada rapidminer akan  membandingkan menjadi  tiga  kelompok.  Pada  kelompok  satu  dengan jumlah k=2, kelompok dua dengan  jumlah k=3 ,  dan kelompok tiga dengan jumlah k = 4.
Untuk  dapat  menambah  operator cluster lebih dari  satu  pada rapidminer ,  bisa  menggunakan operator multiply yang  bertujuan  untuk  menduplikat operator pada rapidminer
Gambar 13 Proses clustering
Dari tiga kelompok cluster tersebut berdasarkan nilai  k2,  k3  dan  k4  didapatkan  hasil  seperti  pada gambar 14, 15 dan 16.
Gambar 14 Cluster 2 Gambar 15 Cluster 3 Gambar 16 Cluster 4

## 4.7. Evaluation
Pada  tahap  ini  hasil  dari  masing-masing cluster akan dilihat nilai performanya, baik yang menggunakan k=2, k=3, dan k=4. Untuk melihat nilai performa  pada cluster ,  dalam rapidminer bisa menggunakan operator cluster distance performance.

## Gambar 17 Operator performance
Untuk cluster k=2  nilai Davies  Bouldin  Index (DBI) yang dihasilkan sebesar 0.578.
Gambar 18 Hasil dbi k=2
Untuk cluster k=3  nilai Davies  Bouldin Index (DBI) yang dihasilkan sebesar 0.425.
Gambar 19 Hasil dbi k=3
Dan  untuk cluster k=4  nilai Davies  Bouldin Index (DBI) yang dihasilkan sebesar 0.440
Gambar 20 Hasil dbi k=4
Berdasarkan  hasil  pada  masing-masing  nilai DBI (Davies Bouldin Index) hasil yang paling rendah diantara  masing-masing  cluster  adalah  k=3  dengan nilai DBI sebesar 0.425, maka cluster dengan jumlah k=3  lebih  baik  dibandingkan  dengan cluster jumlah k=2  dan  k=4.  Oleh  karena  itu cluster dengan  jumlah k=3  akan  dipilih  untuk  dianalisis  hasil cluster tersebut.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  pengelompokkan kabupaten  atau  kota  di  Provinsi  Jawa  Barat menggunakan  algoritma X-Means maka  hasilnya dapat  disimpulkan  sebagai  berikut,  penelitian  ini melibatkan  beberapa  tahapan  yaitu, data  selection, preprocessing,  data  transformation , data  mining dan evaluation .  Dari  hasil  penelitian  metode clustering, dipilihlah  jumlah cluster dengan  jumlah  k=3  karena mendapatkan  nilai davies  bouldin yang  lebih  rendah daripada cluster yang  lain.  Nilai Davies  Bouldin Index yang dihasilkan  adalah 0.425 dengan  jumlah 3 Cluster . Cluster _0 dengan 42 item, Cluster _1 dengan 54  item  dan Cluster _3  dengan  12  item.  Pada penelitian selanjutnya diharapkan dapat menambahkan  atribut  supaya  dapat  memberikan informasi  yang  lebih  optimal.  Dalam  penelitian  ini hanya  menggunakan  aplikasi RapidMiner untuk
melakukan  pengelompokkan.  Peneliti  selanjutnya diharapkan  dapat  menggunakan  aplikasi  tambahan untuk  mengukur  dan  meningkatkan  perbandingan tingkat akurasi dari setiap algoritma.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  O. A. Salasa and M. Faisal, “Pemetaan Kejadian Stunting  Berdasarkan  Status  Ekonomi  Keluarga Di  Puskesmas  Bangil  Menggunakan  Algoritma X-Means,” J. Apl. Teknol. Inf. dan Manaj. , vol. 4, no. 1, pp. 58–68, 2023, doi:
10.31102/jatim.v4i1.1960.
[2]  M.  D.  Kurniawan,  B.  Priyatna,  and  F. Nurapriani,  “Implementasi  Algoritma  K-Means Untuk  Klasterisasi  Data  Obat  Puskesmas Kotabaru,” vol. 7, no. September, pp. 882–890, 2023.
[3]  I.  Hakim,  M.  Rafid,  and  F.  Anggraini, “Pemanfaatan  Machine  Learning  dengan Algoritma  X-Means  untuk  Pemetaan  Luas Panen, Produktivitas, dan Produksi Padi,” Build. Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  4,  no.  3,  2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2654.
[4]  D.  K.  Sitinjak,  B.  A.  Pangestu,  and  B.  N.  Sari,
“Clustering  Tenaga  Kesehatan  Berdasarkan Kecamatan di Kabupaten Karawang Menggunakan  Algoritma  K-Means,” J.  Appl. Informatics  Comput. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  47–54, 2022, doi: 10.30871/jaic.v6i1.3855.
[5]  R. Adhitama, A. Burhanuddin, and  A. Febriani, “Penerapan  X  Means  Clustering  Pada  UMKM Kab  Banyumas  Yang  Mendukung  Mega Shifting Consumer Behavior  Akibat Covid-19,” J.  Informatics,  Inf.  Syst.  Softw.  Eng.  Appl. ,  vol. 4, no. 1, pp. 71–80, 2022, doi: 10.20895/inista.v4i1.429.
[6]  B.  Yusuf,  R.  Mahara,  H.  Ahmadian,  S. Wahyuni,  and  K.  AR,  “Analisis  Clustering Penduduk Miskin Di Provinsi Aceh
Menggunakan  Algoritma  K-Means  Dan  X- Means,” J.  Nas.  Komputasi  dan  Teknol.  Inf. , vol.  5,  no.  1,  pp.  26–35,  2022,  doi: 10.32672/jnkti.v5i1.3961.
[7]  M.  R.  Sulistio,  N.  Suarna,  and  O.  Nurdiawan, “Analisa  Penerapan  Metode  Clustering  X- Means Dalam Pengelompokan Penjualan Barang,” J. Teknol. Ilmu Komput. , vol. 1, no. 2, pp. 37–42, 2023, doi: 10.56854/jtik.v1i2.49.
[8]  P.  H. Putra,  A.  Hasibuan,  and  E.  A.  Marpaung, “Analisis  Klasifikasi  Metode  X-Means  Pada Minat  dan  Bakat  Anak  Dimasa  Pandemi,” SITEKIN J. Sains, Teknol. dan Ind. , vol. 19, no. 2,  pp.  424–429,  2022,  [Online].  Available: https://ejournal.uin- suska.ac.id/index.php/sitekin/article/download/1 7889/7834
[9]  G.  F.  Rohendi,  N.  Suarna,  and  G.  D.  Lestari,
“Analisis Rumah Tidak Layak Huni Menggunakan  Algoritma  X-Means,” J.  Janitra Inform.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  18–29,
2023, doi: 10.25008/janitra.v3i1.151.
[10]  E.  Tohidi,  A.  Faqih,  and  R.  Narasati, “Pengembangan  Media  Pembelajaran  Berbasis Permainan Edukasi Dan Interaktif Pada
Matakuliah  Akuntansi  Keuangan,” J.  Edukasi
(Ekonomi, Pendidik. dan Akuntansi) , vol. 9, no.
2, p. 139, 2021, doi: 10.25157/je.v9i2.6275.