Pengelompokan  Jumlah Wisatawan Nusantara Menggunakan Fuzzy Learning Vector Quantization
Fauzan 1 , Tony Yulianto 2 , Faisol 3 I, ra Yudistira 4 , Kuzairi 5
1 Prodi Matematika FMIPA Universitas Islam Madura, arifin300900@gmail.com
2 Prodi Matematika FMIPA Universitas Islam Madura, toniyulianto65@gmail.com 3 Prodi Matematika FMIPA Universitas Islam Madura, faisol.munif@gmail.com 4 Prodi Matematika FMIPA Universitas Islam Madura, irayudistira91@gmail.com
5 Prodi Matematika FMIPA Universitas Islam Madura, kuzairi81@gmail.com
Abstract. Tourism  is  a  variety  of  tourist  activities  and  support  from  facilities  and services  provided  by  interested  parties,  such  as  the  community,  entrepreneurs  and the  goverment.  Tourists  are  people  who  visit  a  destination  outside  of  their  daily activities  within  a  certain  period  of  time.  There  are  several  provinces  that  are classified  as  having  minimal  tourists,  so  they  require  government  evaluation  in providing  good  services  in  order  to  increase  tourist  interest  in  provinces  that  are classified  as  minimal  tourists.  Therefore,  to  group  the  number  of  tourists,  research will be carried out using a combination of data mining and fuzzy logic, namely the fuzzy  learning  vector  quantization  method.  The  research  results  obtained:  For Euclidean Distance, there are 10 provinces in cluster 1 and there are 24 provinces in cluster 2. For square euclidean distance, there are 32 provinces in cluster 1 and there are  2  provinces  in  cluster  2.  For  city  block  distance  there  is  1  province  which  is included in cluster 1 and there are 33 provinces which are included in cluster 2. For the  Chebychev  distance  there  are  10  provinces  which  are  included  in  cluster  1  and there  are  24  provinces  which  are  included  in  cluster  2.  The final  result  which  was chosen as the best  is Euclidean however after checking  the validity method it is in the  formula  square  euclidean  with  value  of  PC= 8.32165E+26,  CE=-8.94064E+14, and IFV= -1.4892E+13
Keywords: Clustering, Fuzzy Learning Vektor Quantization, Traveler.
Abstrak. Pariwisata  adalah  berbagai  ragam  kegiatan  wisata  serta  memperoleh dukungan  fasilitas  serta  layanan  yang  disediakan  oleh  para  pihak  berkepentingan, seperti  masyarakat,  pengusaha,  dan  pemerintah.  Adapun  wisatawan  adalah  orang yang  mengunjungi  suatu  destinasi  di  luar  kesehariannya  dalam  suatu  jangka  waktu tertentu.  Ada  beberapa  provinsi  yang  tergolong  minim  wisatawannya  sehingga membutuhkan  evaluasi  pemerintah  dalam  memberikan  pelayanan  yang  baik  agar dapat  menambah  minat  wisatawan  bagi  provinsi  yang  tergolong  minim wisatawannya.  Oleh  karena  itu  untuk  mengelompokkan  jumlah  wisatawan,  akan dilakukan  penelitian  dengan  menggunakan  gabungan  data  mining  dan  logika  fuzzy yaitu  metode  fuzzy  learning  vector  quantization.  Hasil  penelitian  diperoleh  Untuk jarak Euclidean Distance terdapat 10 provinsi yang masuk cluster 1 dan terdapat 24 provinsi  yang  masuk  cluster  2.  Untuk  jarak  squareeuclidean  Distance  terdapat  32 provinsi yang masuk cluster 1 dan terdapat 2 provinsi yang masuk cluster 2. Untuk jarak  city  blok  terdapat  1  provinsi  yang  masuk  cluster  1  dan  terdapat  33  provinsi yang  masuk  cluster  2.  Untuk  jarak  chebychev  terdapat  10  provinsi  yang  masuk cluster  1  dan  terdapat  24  provinsi  yang  masuk  cluster  2.  Hasil  akhir  yang  terpilih sebagai  terbaik  yaitu  Euclidean  akan tetapi  setelah  dicek  metode  validitasnya  yaitu ada  pada  rumus  squareeuclidean  dengan  nilai  PC  =  8,32165E+26,  nilai  CE  =  - 8,94064E+14, dan nilai IFV = -1,4892E+13.
Kata Kunci: Clustering, Fuzzy Learning Vector Quantization, Wisatawan.

## 1  Pendahuluan
Indonesia  merupakan  negara  yang  kaya  akan  budaya,  keindahan  alam,  dan sumber  daya  alamnya  melimpah,  baik  sumber  alam  hayati  dan  non  hayati.  salah satu  keindahan  alam  yang  ada  di  Indonesia  adalah  alamnya  yang  menjadi  salah satu  alasan  wisatawan  melakukan  perjalanan  pariwisata  ke  tempat  –  tempat tertentu seperti daerah pegunungan, pulau, candi, taman dan lain-lain [1].
Pariwisata sebagai motor penggerak perekonomian dan mampu  berkontribusi pada  pengurangan  penggangguran  dan  peningkatan  penerimaan  negara  melalui devisa, telah menjadi salah satu sektor penting dalam perekonomian . Selanjutnya, Wahab  pada  tahun  2003  mengungkapkan  pariwisata  adalah  salah  satu  jenis industri baru yang mampu memberikan dorongan dan mengakselerasi potensi dari sektor-sektor lainnya. Sebagai suatu industri, pariwisata merupakan industri yang memberikan  pengaruh  kepada  perekonomian  suatu  entitas,  termasuk  kepada berbagai sektor yang berkorelasi dengannya [2].
Menurut definisi yang lebih luas pariwisata adalah perjalanan dari satu tempat ketempat  lain,  bersifat  sementara  dilakukan  oleh  perorangan  ataupun  kelompok sebagai  usaha  mencari  keseimbangan  atau  keserasian  dan  kebahagiaan  dengan lingkungan hidup dalam dimensi social, budaya, alam dan imu [3].
Sementara itu, wisatawan merupakan setiap individu yang melakukan kegiatan wisata.  Wisatawan  adalah  orang  yang  mengunjungi  suatu  destinasi  di  luar kesehariannya  dalam  suatu  jangka  waktu  tertentu.  Keperluan  wisatawan  dapat berupa  liburan,  rekreasi,  kepentingan  bisnis,  kepentingan  pribadi  atau  keluarga, kesehatan atau mempelajari suatu hal tertentu [2].
BPS  RI  pada  tahun  2021  memberikan  definisi  yakni  “wisatawan  nusantara sebagai  seseorang  yang  melakukan  perjalanan  di  wilayah  teritori  suatu  negara, dalam hal ini Indonesia, dengan lama perjalanan kurang dari 12 bulan dan bukan bertujuan  untuk  memperoleh  penghasilan  di  tempat  yang  dikunjungi  serta  bukan merupakan perjalanan dalam rangka bekerja atau sekolah secara rutin”. Sementara itu,  UN-  WTO  (2020)  menyebutkan  bahwa  “wisatawan  nusantara  merupakan seseorang  yang  melakukan  perjalanan  di  wilayah  teritori  suatu  negara  dengan lama perjalanan kurang dari 12 bulan”. Perjalanan tersebut dilakukan bukan untuk tujuan  dalam  rangka  memperoleh  penghasilan  di  tempat  yang  dikunjungi  serta bukan perjalanan dalam rangka bekerja atau pendidikan secara rutin berkelanjutan [2].
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  ingin  menggunakan  metode  FLVQ  untuk mengelompokkan  wisatawan  Nusantara  tersebut  sehingga  diharapkan  bisa menjadi  evaluasi  bagi  pemerintah  dalam  memberikan  pelayanan  yang  baik sehingga  dapat  menambah  minat  wisatawan  bagi  provinsi  yang  tergolong  minim wisatawannya.  Metode  Fuzzy Learning Vector  Quantization  (FLVQ)  merupakan perkembangan  dari  metode  LVQ,  Penggabungan  LVQ  dengan  FCM  melahirkan metode  Fuzzy  Learning  Vector  Quantization  (FLVQ).  Metode  LVQ  hanya memperbaharui  pusat  cluster  dari  kelas  pemenang,  oleh  karena  itu  dilakukan pengembangan  dengan  metode  LVQ  menggunakan  FCM  untuk  memperbaharui semua  pusat  cluster  dengan  learning  rate yang  telah  disesuaikan  dengan  masing- masing jarak data input dengan pusat cluster [4].
Pada penelitian sebelumnya metode FLVQ pernah dilakukan oleh Gede Sujana Eka  Putra,  I  K  G  Darma  Putra  dan  I  Putu  Agung  Bayupati    pada  tahun  2014 dengan judul “Pengenalan Kepribadian Seseorang Berdasarkan Sidik Jari Dengan

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Jurusan Matematika, UNISDA, Lamongan
Metode  Fuzzy  Learning  Vector  Quantization  Dan  Fuzzy  Backpropagation” dengan  hasil  bahwa    Algoritma  FLVQ  memiliki  Tingkat  kecocokan  dan  ke akuratan lebih baik dibandingkan Fuzzy Backpropagation, oleh karena itu peneliti ingin  menggunakan  metode  Fuzzy  Learning  Vector  Quantization  (FLVQ)  dalam penelitiannya  yang  berjudul  “Pengelompokan    Jumlah  Wisatawan  Nusantara Menggunakan Fuzzy Learning Vector Quantization”

## 2 Metode Penelitian

## 2.1 Tahapan Penelitian
Berikut ada beberapa langkah penelitian yang akan digunakan untuk mencapai Skripsi yang disajikan secara sistematis:
a. Studi Literatur
Dalam  tahap  ini  dilakukan  kajian  sumber-sumber  pustaka  melalui  jurnal- jurnal  dan  penelitian-penelitian  sebelumnya  mengenai metode  Fuzzy Learning Vector Quantization (FLVQ)
b. Pengumpulan  Data
Data yang digunakan penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari badan pusat statistic(BPS).
c. Penerapan metode Fuzzy Learning Vector Quantization (FLVQ)
- Penentuan nilai pusat awal untuk setiap kluster ( ) - Penentuan jumlah epoch , eror training dan koefisien laju training ( dan ) training
- Penentuan nilai pusat awal
- Penghitungan matriks partisi(alfa)
- Penentuan pusat cluster baru
- Cek eror
d. Simulasi
Data  yang  diperoleh  dari  BPS  akan  disimulasikan  menggunakan  Matlab R2015a.
e. Penarikan kesimpulan
Berdasarkan hasil prediksi, pengelompokan dan pendeskripsian karakteristik  Tahap  ini  merupakan  tahap  terakhir  dalam  menyelesaikan penelitian  ini.  Setelah  peneliti  mendapatkan  hasil  dari,  maka  hasil pengelompokan  dan  pendeskripsian  karakteristik  akan  ditarik  kesimpulan bahwa  pada  analisis cluster terbentuk  berapa  kelompok  beserta  ciri-ciri masing-masing kelompok.

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science

## 3 Hasil dan Pembahasan
3.1 Peneraan Metode Fuzzy Learning Vector Quantization pada rumus jarak
Pada  bagian  ini  data  yang  dikumpulkan  adalah  data  tentang  wisatawan Nusantara sebanyak 34 data provinsi yang akan diterapkan menggunakan metode Fuzzy  Learning  Vector  Quantization brdasarkan  Langkah-langkah  algoritma FLVQ  pada  bab  3  dengan =2, dan dengan menggunakan keempat rumus jarak.
3.1.1 Penerapan  Met.ode  Fuzzy  Learning  Vector  Quantization  pada  rumus jarak Euclidean Distance
Dalam  hal  ini  data  yang  telah  disajikan  diterapkan  dalam  metode Fuzzy Learning  Vector  Quantization dengan  menggunakan  rumus Euclidean  Distance sebagai berikut:
Maka  hasil  dari  metode  FLVQ  Dengan  Menggunakan  Rumus  Jarak Euclidean Distance dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 FLVQ Dengan Menggunakan Rumus Jarak Euclidean Distance
Berdasarkan  Tabel  1  terdapat  10  provinsi  yang  masuk cluster 1  dan  terdapat  24 provinsi yang masuk cluste r 2.
3.1.2 Penerapan  Metode  Fuzzy  Learning  Vector  Quantization  pada  rumus jarak Squareeuclidean Distance
Dalam  hal  ini  data  yang  telah  disajikan  diterapkan  dalam  metode Fuzzy Learning  Vector  Quantization dengan  menggunakan  rumus squareeuclidean Distance sebagai berikut:
; Provinsi Nilai Jarak Cluster Ek Aceh 29848968,62 2 72,00002 Sumatera Utara 75661793,8 2 72,00002 Sumatera Barat 28842548,67 2 72,00002 Maluku Utara 3063510,997 2 72,0000155 Papua Barat 2907545,316 2 72,0000155 Papua 5370964,924 2 72,0000155

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Jurusan Matematika, UNISDA, Lamongan
Maka  hasil  dari  metode  FLVQ  Dengan  Menggunakan  Rumus  Jarak squareeuclidean dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 FLVQ Dengan Menggunakan Rumus Jarak squareeuclidean
Berdasarkan Tabel 2 terdapat 32 provinsi yang masuk cluster 1 dan terdapat 2 provinsi yang masuk cluster 2.
3.1.3 Penerapan  Metode  Fuzzy  Learning  Vector  Quantization  pada  rumus jarak city blok
Dalam  hal  ini  data  yang  telah  disajikan  diterapkan  dalam  metode Fuzzy Learning  Vector  Quantization dengan  menggunakan  rumus city  blok sebagai berikut:
=
Maka  hasil  dari  metode  FLVQ  Dengan  Menggunakan  Rumus  Jarak city  blok dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 FLVQ Dengan Menggunakan Rumus Jarak city blok Provinsi Nilai Jarak Cluster Ek Aceh 890960935039985 1 2592,002 Sumatera Utara 5724707040538730 1 2592,002 Sumatera Barat 831892606801159 1 2592,002 Maluku Utara 9385099351920,21 1 2592,002 Papua Barat 8453820731951,32 1 2592,002 Papua 28847265966364,1 1 2592,002 Provinsi Nilai Jarak Cluster Ek Aceh 67939433,5 2 648,0002 Sumatera Utara 173471889 2 648,0002 Sumatera Barat 77475391,5 2 648,0002 Maluku Utara 7637701,47 2 648,0002 Papua Barat 6649779,47 2 648,0002 Papua 12448830,5 2 648,0002

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Berdasarkan  Tabel  3  terdapat  1  provinsi  yang  masuk cluster 1  dan  terdapat  33
provinsi yang masuk cluster 2.
3.1.4 Penerapan  Metode  Fuzzy  Learning  Vector  Quantization  pada  rumus jarak Chebychev
Dalam  hal  ini  data  yang  telah  disajikan  di  terapkan  dalam  metode Fuzzy Learning  Vector  Quantization dengan  menggunakan  rumus chebychev sebagai berikut:
Maka  hasil  dari  metode  FLVQ  Dengan  Menggunakan  Rumus  Jarak chebychev dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 FLVQ Dengan Menggunakan Rumus Jarak chebychev
Berdasarkan  Tabel  4  terdapat  10  provinsi  yang  masuk cluster 1  dan  terdapat  24 provinsi yang masuk cluster 2.

## 3.2 Hasil Optimal dari Metode FLVQ
Setelah  proses  pencarian cluster data  dari  4  rumus  jarak,  kemudian  di  cek indeks  validitasnya  menggunakan Partition  Coefficient (PC), Classification Entropy (CE),  dan  IFV index dari  pers.  (2.6)  sampai  pers  (2.11).  Adapun indeks hasil Validitas ada pada Tabel 5.

## Tabel 5 Hasil Indeks Validitas
Berdasarkan  Tabel  5  maka  hasil  dari  PC  terbaik  yaitu  hasil  nilai  PC  yang maksimum  dan  terdapat  pada  metode  jarak Squaredeuclidean ,  sedangkan  hasil
Provinsi Nilai Jarak Cluster Ek Aceh 25523198,07 2 8,000000837 Sumatera Utara 63576569,07 2 8,000000837 Sumatera Barat 19412149,07 2 8,000000837 Maluku Utara 2288337,071 2 8,000000837 Papua Barat 2492214,071 2 8,000000837 Papua 4551255,071 2 8,000000837 Metode PC CE IFV Ek Squaredeuclidean 8,32165E+26 -8,94064E+14 -1,4892E+13 2592,002131 Euclidean 2,88473E+13 -83231260,62 -10694376,22 72,00001554

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
CE  terbaik  yaitu  hasil  nilai  CE  yang  minimum  dan  terdapat  pada  metode  jarak Squaredeuclidean ,  dan  sedangkan  hasil  dari  IFV  terbaik  yaitu  hasil  IFV  yang maksimum  dan  terdapat  pada  metode  jarak  Euclidean,  dikarnakan  nilai optimalnya  lebih  banyak  di  metode  jarak Squaredeuclidean maka  metode  jarak terbaik  yang  dipilih  yaitu  metode  Squaredeuclidean  yang  memberikan  hasil optimal.

## 3.3 Hasil Cluster Optimal
Pada bagian ini akan dibahas hasil cluster optimal berdasarkan Tabel 5 dengan metode terbaik yaitu Squaredeuclidean. Dan hasil cluster optimalnya dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6 Hasil Cluster Optimal Provinsi Derajat Keanggotaan Cluster Aceh 8,90961E+14 1 Sumatera Utara 5,72471E+15 1 Sumatera Barat 8,31893E+14 1 Riau 8,79194E+14 1 Jambi 1,73616E+14 1 Sumatera Selatan 7,0802E+14 1 Bengkulu 6,6491E+13 1 Lampung 8,4117E+14 1 Kep. Bangka Belitung 8,49194E+13 2 Kep. Riau 7,82142E+13 2 Dki Jakarta 1,67526E+16 1 Jawa Barat 6,88449E+16 1 Jawa Tengah 6,0977E+16 1 DI Yogyakarta 2,18729E+15 1 Jawa Timur 1,23936E+17 1 Banten 7,79222E+15 1 Bali 8,87071E+14 1 Nusa Tenggara Barat 2,96974E+14 1 Nusa Tenggara Timur 1,54812E+14 1 Kalimantan Barat 1,84343E+14 1 Kalimantan Tengah 9,33698E+13 1 Kalimantan Selatan 3,87323E+14 1 Kalimantan Timur 3,54358E+14 1 Kalimantan Utara 5,42081E+12 1 Sulawesi Utara 1,46844E+14 1 Sulawesi Tengah 1,53057E+14 1 Sulawesi Selatan 2,71414E+15 1 Sulawesi Tenggara 3,39684E+14 1 Gorontalo 1,86099E+13 1 Sulawesi Barat 3,4966E+13 1 Maluku 1,34829E+13 1 Maluku Utara 9,3851E+12 1 Papua Barat 8,45382E+12 1 Papua 2,88473E+13 1

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Berdasarkan Tabel 6 maka dicek hasil Cluster optimalnya  terlihat bahwa yang masuk Cluster 1 ada 32 provinsi dan yang masuk Cluster 2 ada 2 provinsi.

## 4 Kesimpulan
Adapun kesimpulan yang diperoleh dalam penelitian ini adalah:
1. Untuk  jarak Euclidean  Distance terdapat  10  provinsi  yang  masuk  cluster  1 dan terdapat 24 provinsi yang masuk cluster 2. Untuk jarak squareeuclidean Distance terdapat  32  provinsi  yang  masuk  cluster  1  dan  terdapat  2  provinsi yang masuk cluster 2. Untuk jarak city blok terdapat 1 provinsi yang masuk cluster  1  dan  terdapat  33  provinsi  yang  masuk  cluster  2.  Untuk  jarak chebychev terdapat  10  provinsi  yang  masuk cluster 1  dan  terdapat  24 provinsi yang masuk cluster 2. Hasil akhir yang terpilih sebagai terbaik yaitu Euclidean akan  tetapi  setelah  dicek  metode  validitasnya  yaitu  ada  pada rumus squareeuclidean dengan  nilai  PC  =  8,32165E+26,  nilai  CE  =  - 8,94064E+14, dan nilai IFV = -1,4892E+13.
2. Hasil cluster optimal  yang  diperoleh  dengan  menggunakan  rumus squareeuclidean memberikan hasil:
CLUSTER

## PROVINSI
Cluster 1 Aceh,  Sumatera  Utara,  Sumatera  Barat,  Riau,  Jambi, Sumatera  Selatan,  Bengkulu,  Lampung,  DKI  Jakarta, Jawa  Barat,  Jawa  Tengah,  DI  Yogyakarta,  Jawa Timur,  Banten,  Bali,  Nusa  Tenggara  Barat,  Nusa Tenggara  Timur,  Kalimantan  Barat,  Kalimantan Timur,  Kalimantan  Tengah,  Kalimantan  Selatan, Kalimantan Timur, Kalimantan Utara, Sulawesi Utara, Sulawesi Tengah, Sulawesi Selatan, Sulawesi Tenggara, Gorontalo, Sulawesi Barat, Maluku, Maluku Utara, Papua Barat, Papua Cluster 2 Kep bangka Belitung, Kep Riau Diperoleh cluster 1 sebanyak 32 provinsi dan cluster 2 sebanyak 2 provinsi.

## 5 Ucapan Terima Kasih
Kami  ucapkan  terima  kasih  kepada  Bapak  Tony  Yulianto,  M.Si  dan  Faisol, M.Si yang sudah membimbing dalam proses pengerjaan penelitian ini.

## 6 Daftar Pustaka
[1]   R. M. Purnomo, "Pengaruh Media sosial Terhadap Keputusan Berkunjung Wisatawan ke Guruk Leuwi Hejo Bogor," Tourism Research Journal, vol. 1, no. 1, pp. 1-11, 2022.
[2]   M. S. P. Putra, D. Yustiani and I. N. D. Astawa, "Wisatawan Nusantara Sebagai Pengungkit Ekonomi Bali di Era Pandemi Covid-19," Jurnal Ilmiah

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Hospitality Management , vol. 12, no. 1, pp. 59-73, 2021.
[3]   N. K. Riani, "Pariwisata Adalah Pisau Bermata 2," Jurnal Inovasi Penelitian, vol. 2, no. 5, pp. 1469-1474, 2021.
[4]   K. Puspita, F. A. Bachtiar and N. Yudistira, "lasifikasi Aktivitas Manusia menggunakan Algoritme Fuzzy Learning Vector Quantization (FLVQ) dengan Reduksi Dimensi Principal Component Analysis (PCA)," Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 6, no. 1, pp. 154-162, 2022.
[5]   J. R. C. Lumansik, G. M. Kawung and J. I. Sumual, "Analisi Potensi Sektor Pariwisata Air Terjun Di Desa Kali Kecamatan Pineleng Kabupaten Minahasa," Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi, vol. 22, no. 1, pp. 13-23, 2022.
[6]   I. K. R. Djara, T. Widiastuti and D. M. Sihotang, "Penerapan Logika Fuzzy Menggunakan Metode Mamdani Dalam Optimasi Permintaan Obat," J- ICON, vol. 7, no. 2, pp. 157-161, 2019.
[7]   R. Tantiati, M. . T. Furqon and C. Dewi, "Implementasi Metode Learning Vector Quantization (LVQ) untuk Klasifikasi Persalinan," Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 3, no. 10, pp. 9701-9707, 2019.
[8]   . K. I. Wardoyo, M. and J. Fredricka, "Klasterisasi Siswa Penyandang Disabilitas Berdasarkan Tingkat Tunagrahita Menggunakan Algoritma K- Means," Jurnal Media Infotama, vol. 16, no. 1858-2680, 2023.
[9]   L. F. Obe, D. Lalang, . V. Lakapeni and D. Fatin, "Pengaruh Jumlah Anak Terhadap Pendapatan Hasil Perkebunan Kemiri di Desa Maikang Kecamatan Alor Selatan Tahun 2020 Menggunakan Metode Chi Kuadrat," Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan, vol. 7, 2021.
[10]  W. W. Pribadi, A. Yunus and A. S. Wiguna, "Perbandingan Metode K-means Euclidean Distance Dan Manhattan Distance Pada Penentuan Zonasi Covid- 19 Dikabupaten Malang," Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika, vol. 6, no. 2, 2022.
[11]  A. Nurjulianty, P. and H. Darwis, "Perbandingan Metode Naïve Bayes dan K- NN dengan Ekstraksi Fitur GLCM pada Klasifikasi Daun Herbal," Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 7, no. 2614-5278, pp. 1740-1748 , 2023.
[12]  G. P. I. Rani, A. Aziz and M. P. T. Sulistyono, "Implementasi Euclidean Dan Chebychev Distance Pada K-Medoids Clustering," Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika, vol. 6, no. 2, 2022.
[13]  B. S. Hadi, Pendekatan Modified Particle swarm Optimization dan Artificial Bee Colony Pada Fuzzy Geographically Weighted Clustering (Studi Kasus pada Faktor Stunting Balita di Provinsi Jawa Timur), Surabaya, Jurusan

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Statistika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh November Surabaya: Program Magister, 2017.
[14]  A. S. Nugroho, I. . M. Nur and M. A. Haris, "Analisis Clustering Dengan Fuzzy Geographically Weighted Clustering (FGWC) Pada Indikator Indeks Pembangunan Manusia di Indonesia," Jurnal Statistika Universitas Islam Muhammadiyah Semarang, vol. 2, no. 1, pp. 27-36, 2021.
[15]  A. Bastian, H. Sujadi and G. Febrianto, "Penerapan Algoritma K-Meant Clustering Analisis Pada Penyakit Menular Manusia (Study Kasus Kabupaten Majalengka)," Jurnal Sistem Informasi (Journal of Information System), vol. 14, no. 1, pp. 26-32, 2018.
[16]  Vivianti, M. K. Aidid and M. Nusrang, "Implementasi Metode Fuzzy Time Series untuk Peramalan Jumlah," Journal of Statistics and Its Application on Teaching and Research, vol. 1, no. 1, pp. 1-12, 2020 Implementasi Metode Fuzzy Time Series untuk Peramalan Jumlah.
[17]  M. Novan, Pengelompokan Siswa Berprestasi Menggunakan Pendekatan Cluster Secara Hirarki dan Non Hirarki, Pamekasan: F. Mipa Universitas Islam Madura, 2020.
[18]  M. R. Purnomo , "Pengaruh Media Sosial Terhadap Keputusan Pengunjung Wisatawan ke Curuk Leuwi Hejo Bogor," Tourism Research Journal, vol. 1, no. 1, pp. 1-11, 2022.
[19]  E. I. Cahya, Penerapan Metode Fuzzy C-Means pada Pengelompokkan Agen Pulsa, Malang: F. Mipa Universitas Brawijaya, 2017.