## PENERAPAN K- MEDOIDS DALAM KLASIFIKASI PERSEBARAN LAHAN KRITIS DI JAWA BARAT BERDASARKAN KABUPATEN/KOTA
Lita Karlina, Odi Nurdiawan
Program Studi Manajemen Informatika D3, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) IKMI Cirebon, Indonesia
Litakarlina05@gmail.com

## ABSTRAK
Karakteristik lahan kritis meliputi kerusakan struktur tanah, penurunan kuantitas dan kualitas bahan organik, kekurangan  unsur  hara,  dan  terganggunya  siklus  hidrologi.  Lahan  kritis  membutuhkan  rehabilitasi  dan peningkatan  produktivitas  untuk  kembali  ke  keadaan  sebelumnya  sebagai  ekosistem  yang  sehat  atau  untuk menghasilkan  hasil  yang  lebih  baik.  Perambahan  hutan,  penebangan  liar,  kebakaran  hutan,  dan  penggunaan sumber daya hutan yang tidak tepat adalah semua faktor yang berkontribusi pada lahan penting. Tujuan penelitian ini  adalah  untuk  mengkategorikan  alokasi  lahan  kritis  Jawa  Barat  berdasarkan  kabupaten  dan  kota.  Dengan menganalisis berbagai sumber data dan menggunakan alat untuk identifikasi pola seperti statistik dan matematika, data  mining  adalah  proses  menemukan  koneksi  dan  pola  baru.  Peneliti  menggunakan  Algoritma K-Medoids, teknik  pengelompokan  yang  terkait  dengan  algoritma  k-means  dan  algoritma  medoidshift,  untuk  memecahkan masalah ini. Algoritma Partitoning Around Medoids (PAM) adalah nama lain untuk algoritma k-medoids . Data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berasal  dari  opendatajabar.com  dan  mencakup  tahun  2014  hingga  2020. Sebanyak 81 item di cluster 0, 48 item di cluster 1, 229 item di cluster 2, 14 item di cluster 3, dan 6 item di cluster 4, karena data akan diolah menggunakan 5 cluster .
Kata Kunci: Lahan kritis, Data mining, Algoritma K-Medoids

## 1. PENDAHULUAN
Berbagai informasi yang akhir - akhir ini muncul di  Indonesia,  khususnya  banjir  dan  kekeringan, menunjukkan bahwa daya dukung atau daya tampung sumber daya lahan dan lingkungan semakin berkurang [1]. Lahan kritis digambarkan sebagai lahan yang telah mengalami  degradasi  fisik,  kimia,  dan  biologi  akibat tidak  memenuhi  peruntukan  dan  kemampuannya, membahayakan hasil pertanian, permukiman, kehidupan sosial ekonomi, dan lingkungan. Kerusakan struktur tanah, penurunan kuantitas dan kualitas bahan organik,  kekurangan  unsur  hara,  dan  gangguan  pada siklus  hidrologi  adalah  tanda-tanda  lahan  kritis. Kondisi ini menuntut peningkatan produktivitas untuk mengembalikan  kemampuan  lahan  untuk  berfungsi sebagai ekosistem yang sehat atau untuk menghasilkan barang yang lebih baik [2].
Untuk  menghentikan  jumlah  lahan  kritis berkembang, diperlukan penelitian lebih lanjut tentang masalah ini. Mengingat banyaknya data yang tersedia, informasi ini dapat dikumpulkan dengan menggunakan  pendekatan  data  mining.  Teknik pengelompokan  data  mining  sangat  membantu  untuk mengkategorikan  data  status  lahan  berdasarkan kabupaten/kota  sehingga  dapat  dimanfaatkan  sebagai landasan  untuk  memproyeksikan  luas  lahan  kritis  di masa  depan.  Hal  ini  berlaku  untuk  data  terkait  luas lahan  kritis.  Hasilnya,  diharapkan  penelitian  ini  akan mampu  mengklasifikasikan  data  luas  lahan  penting dengan menggunakan teknik Knowledge Discovery in Database  Process (KDD)  dan  algoritma  k-medoids berdasarkan kondisi lahan yang ada [3].
Mahasiswa  asal  STIKOM  Tunas  dan  Putra Pratama Siregar melakukan penelitian. Pada tanggal 4 Maret  2022,  dengan  judul  "Penerapan  Metode  K- Means  dalam  Pengelompokan  Lahan  Kritis  di Indonesia berdasarkan Provinsi." Penurunan penggunaan  lahan  yang  tidak  mampu  lagi  untuk mempertahankan  pengelolaan  air  dan  sumber  daya lahan adalah hasil dari lahan kritis. Pertumbuhan dan perkembangan tanaman pangan, pertanian, perkebunan, kehutanan, perikanan, kota, industri, dan pariwisata  juga  dianggap  tidak  mungkin  terjadi  di medan  kritis.  Keadaan  ini  dapat  berdampak  pada kesejahteraan  sosial  dan  ekonomi  mereka  yang menggunakan  tanah  tersebut.  Oleh  karena  itu,  untuk menentukan  provinsi  mana  yang  memiliki  jumlah distribusi  lahan  penting  yang  tinggi  diperlukan  bagi kelompok  tersebut.  Metode  algoritma K-Means Data Mining dapat digunakan sebagai solusi untuk masalah ini. Dengan demikian, lahan kritis di Indonesia dapat diklasifikasikan  berdasarkan  provinsi  menggunakan data  mining  dan  teknik  K-means.  Hasil  metode K- means dapat  diterapkan  data  mining  cepat  dengan validasi  nilai  yang  sama;  data  penelitian  ini  berasal dari  BPS.  Sebanyak  34  provinsi  masuk  dalam kumpulan data uji coba, dengan dua cluster digunakan untuk  klaster tinggi  yang  terdiri  dari  empat  provinsi: Sumatera Utara, Jambi, Jawa Timur, dan Kalimantan Tengah.  sekelompok  kecil  yang  terdiri  dari  30 provinsi.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menggunakan teknik data mining Knowledge Discovery in Database Process (KDD)  untuk  mengelompokkan  luas  lahan yang  ada  di  kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Barat
menjadi 5 cluster berdasarkan latar belakang masalah. Dari situ, akan dilakukan pengelompokan lahan kritis berdasarkan tahun 20014-2020.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Lahan Kritis
Daerah  kritis  adalah  daerah  yang  mengandung sumber  daya  alam  yang  dapat  dimanfaatkan  oleh masyarakat untuk memajukan ekonomi  manusia.  Hal ini  mengakibatkan  pemisahan  tanah  menjadi  dua kategori, lahan prospektif dan lahan krusial. Meskipun lahan  esensial  kurang  produktif  dibandingkan  lahan potensial,  namun  masih  dapat  dimanfaatkan  untuk kesejahteraan manusia.
Lahan  kritis  didefinisikan  sebagai  lahan  yang tidak  berfungsi  sebagai  media  produksi  untuk menanam tanaman budidaya atau tidak dibudidayakan berdasarkan  Undang-Undang  Nomor  37  Tahun  2014 tentang  Konservasi  Tanah  dan  Air.  Karena  daerah sekitarnya  kering  dan  tidak  dapat  digunakan  untuk budidaya,  lahan  kritis  tidak  produktif  dan  memiliki kesuburan yang sangat rendah. Menilai lahan kritis dan menemukan  area  kritis  menggunakan  data  geografis parametrik [2].
Karena  aktivitas  antropogenik  dan  pengaruh alam, tanah dapat dikategorikan sebagai kritis. Namun, kerusakan  lahan  biasanya  merupakan  produk  dari aktivitas manusia; Kerusakan ini terjadi sebagai akibat dari  penggunaan  lahan  yang  berada  di  luar  kapasitas nasional,  yang  menyebabkan  kerusakan  fisik,  kimia, dan  biologis.  Selain  aktivitas  manusia,  perubahan iklim  dan  bencana  alam  juga  berdampak  pada kerusakan lahan. [4].

## 2.2. Data Mining
Data mining  adalah teknik pemindaian otomatis di  ruang  memori  yang  sangat  besar  untuk  informasi yang  relevan  [5].  Data  minig  kadang-kadang digambarkan  sebagai  proses  yang  mengekstraksi informasi yang relevan dan mengumpulkan pengetahuan dari berbagai database atau gudang data yang  cukup  besar  menggunakan  metode  statistik, matematika,  kecerdasan  buatan,  dan  pembelajaran mesi [6].
Salah  satu teknik  untuk  melakukan  data  mining dikenal  sebagai Knowledge  Discovery  in  Database Process (KDD). Menurut Fayyed et al.  (1996), KDD adalah  proses  penggunaan  teknik  data  mining  untuk menemukan  informasi  dan  pola  penting  dalam  data, termasuk  algoritma  untuk  melakukannya.  Data mining,  pra-pengolahan  data,  transformasi  data, penambangan  data,  dan  interpretasi  adalah  tahapan dari proses Knowledge Discovery in Database (KDD) yang dijelaskan Dunham (2003) [7].
2.3. Algoritma K-Medoids
Algoritma Partitioning Around Medoids (PAM) adalah  nama  lain untuk algoritma k-medoids. Karena kedua  sistem menggunakan  algoritma  partisi, algoritma k-medoid dan k-means sebanding.
Algoritma  untuk  mempartisi  data  ke  dalam  banyak cluster tanpa  struktur  hierarkis  di  antara  mereka disebut  algoritma  partisi.  Jika  dibandingkan  dengan metode k-means, algoritma k-medoids memiliki keunggulan. K-medoid berfungsi  lebih  baik  ketika hanya  sedikit  data  yang  digunakan.  Dalam  algoritma ini, cluster diwakili oleh objek dalam kumpulan objek. [8] Medoids adalah  item  yang  dipilih  untuk menggambarkan sebuah cluster . Perhitungan algoritma k-medoids meliputi, antara lain: a. Inisialisasi pusat kluster (jumlah cluster )
b. Gunakan  persamaan  pengukuran  jarak  Jarak Euclidian  untuk  menetapkan  setiap  bagian  data (objek) ke cluster terdekat.
𝑑 𝑖𝑗 = √∑( 𝑋 𝑖𝑎 −   𝑋 𝑗𝑎 ) 2 = 𝑝 𝑎=1 √( 𝑋 𝑖 −   𝑋 𝑗 ) 𝐼 ( 𝑋 𝑖 −   𝑋 𝑗 )
di mana p dan V adalah matriks varian kovarians, dan I, j, dan n semuanya bilangan bulat.
c. Pilih kandidat acak untuk medoids baru dari setiap kelompok item.
d. Tentukan  pemisahan  antara  setiap  objek  di  setiap cluster menggunakan kandidat medoid baru.
e. Tentukan  deviasi  total  (S)  dengan  membagi  total jarak  sebelumnya  dengan  nilai  total  jarak  baru. Untuk  membuat  koleksi  baru  objek  k  yang medoids , tukar objek dengan kluster data jika S 0.
f. Terus lakukan langkah 3 sampai 5 sampai tidak ada lagi modifikasi pada medoid, di mana titik cluster dan masing-masing anggota cluster diperoleh.

## 2.4. Rapidminer
Menyelesaikan pekerjaan analisis canggih dengan  mudah  menyelesaikan  pekerjaan  analisis canggih  dengan  mudah  bahkan  tanpa  banyak keterampilan  pemrograman.  Antarmuka  pengguna RapidMiner mudah digunakan, sehingga memudahkan pengguna  untuk  membangun  alur  kerja  dan  melihat hasil [9].
Fitur-fitur berikut membedakan RapidMiner dari perangkat lunak analisis data lainnya:
a. Pengguna  dapat  menentukan  alur  kerja  dan mengonfigurasi proses tanpa  menulis kode berkat antarmuka drag-and-drop.
b. Beberapa  operator RapidMiner memiliki  ribuan operator  yang  tersedia  untuk  digunakan  dalam membersihkan,  mengonversi,  dan  menganalisis data, di antara tugas analitis lainnya.
c. Banyak  jenis  data RapidMiner dapat  memproses berbagai jenis data, termasuk teks, gambar, bahasa, dan data tabular.
d. Kemampuan  pembelajaran  mesin Rapid  Miner mencakup berbagai algoritma pembelajaran mesin, termasuk pengelompokan, regresi, klasifikasi, dan visualisasi.
e. Adaptasi ke sumber data yang berbeda Pengguna RapidMiner dapat  menggabungkan  data  dari berbagai  sumber,  termasuk  file,  database,  dan API.
f. Ada  beberapa  visualisasi  yang  tersedia  di RapidMiner yang dapat digunakan untuk menyajikan  data  dan  analisis  dengan  cara  yang mudah dipahami.
3. METODE PENELITIAN
3.1. Perancangan Penelitian
Metode Knowledge  Discovery  in  Database Process (KDD)  digunakan  dalam  desain  penelitian. Fayyad  et  al.  (1996)  mendefinisikan Knowledge Discovery in Database Process (KDD) sebagai proses dimana metode data mining digunakan untuk mencari informasi  dan  pola  yang  relevan  dalam  data, sedangkan data mining menggunakan algoritma untuk menemukan pola untuk mengidentifikasi dalam suatu proses database. Penambangan data adalah salah satu proses end-to-end yang mencakup penemuan pengetahuan  dalam  database  (KDD)  [9].  Berikut  ini adalah  beberapa  langkah  dalam  proses Knowledge Discovery in Database Process (KDD):
Gambar 1. Proses Knowledge Discovery in Database Process (KDD) 1. Data Selection
Sebelum  beralih  ke  langkah  penambangan informasi  dari  proses Knowledge  Discovery  in Database  Process (KDD),  data  harus  dipilih  dari sekumpulan  data  operasional.  Data  yang  dipilih proses  penambangan  data  disimpan  dalam  file terpisah dari database operasi.
2. Pre-Processing/Cleaning Knowledge Discovery in Proses Database (KDD) berfokus  pada  pembersihan  data  sebelum  proses data mining dapat dilakukan.  Duplikasi data harus dihilangkan,  data  yang  tidak  konsisten  harus
diperiksa,  dan  ketidakakuratan  dalam  data  harus diperbaiki, antara lain, selama proses pembersihan. 3. Transformasi Sebelum  dapat  digunakan,  beberapa  teknik penambangan  data  memerlukan  format  data tertentu.  Kualitas  hasil  data  mining  juga dipengaruhi  oleh  modifikasi  dan  seleksi  data  ini. Pada tingkat ini, beberapa pendekatan penambangan data tertentu bergantung.
4. Data Mining Data mining adalah praktik menggunakan alat atau prosedur  tertentu  untuk  mengungkap  pola  atau informasi menarik dalam satu set data. Metodologi, teknik,  dan  algoritma  penambangan  data  bisa sangat berbeda. Pendekatan atau algoritma terbaik untuk  digunakan  sangat  ditentukan  oleh  tujuan keseluruhan  dan  Penemuan  Pengetahuan  dalam Proses Basis Data (KDD).
5. Interpretasi dan penilaian Penting  untuk  menyajikan  pola  informasi  proses penambangan  data  dengan  cara  yang  dapat dimengerti  oleh  pihak  yang  berkepentingan.  Fase ini  termasuk  dalam  kategori  interpretasi  dalam proses Knowledge Discovery in Database Process (KDD).  Memeriksa  apakah  pola  atau  data  yang ditemukan  bertentangan  dengan  fakta  atau hipotesis sebelumnya adalah bagian dari tahap ini. Teknik untuk memuat tesis dijelaskan di bagian ini.

## 3.2. Pengumpulan Data
Data luas lahan vital berdasarkan status lahan di Provinsi Jawa Barat tahun 2014 hingga 2020, dengan total  data  sebanyak  378,  digunakan  dalam  penelitian ini. https://opendata.jabarprov.go.id/id.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Langkah-langkah  berikut  digunakan  untuk memodelkan pada tahap ini menggunakan Rapidminer versi 10.1:
4.1. Data Selection Untuk menghilangkan data yang tidak bertentangan atau duplikat dan memperbaiki kesalahan  pada  data  yang  ada,  data  dimasukkan  ke dalam proses seleksi. Setelah pemilihan data, 378 data, mirip dengan data yang ditunjukkan pada table 1, akan digunakan sebagai berikut:
Tabel 1. Dataset Luas Lahan Kritis di Jawa Barat
id Kode Kabupaten Kota Nama kabupaten kota Status Lahan Luas lahan kritis Tahun 1 3201 KABUPATEN BOGOR SANGAT KRITIS 677.86 2014 2 3201 KABUPATEN BOGOR KRITIS 8982.76 2014 3 3202 KABUPATEN SUKABUMI SANGAT KRITIS 7968.16 2014 4 3202 KABUPATEN SUKABUMI KRITIS 41799.76 2014 5 3203 KABUPATEN CIANJUR SANGAT KRITIS 10442.17 2014 6 3203 KABUPATEN CIANJUR KRITIS 41799.76 2014 …… …….. ……….. …….. ………. …. 376 3278 KOTA TASIKMALAYA KRITIS 178.07 2020 377 3279 KOTA BANJAR SANGAT KRITIS 21.46 2020 378 3279 KOTA BANJAR KRITIS 598.54 2020

## 4.2. Pre-Processing/Cleaning
Mengikuti pemilihan data dan atribut yang akan digunakan,  pra-pemrosesan  data  dilakukan  untuk menghilangkan  data  duplikat,  mengisi  celah  dalam data, dan memperbaiki kesalahan yang mungkin telah terjadi.  Untuk  mengolah  data  dan  melakukan  proses data  mining,  akan  dilakukan  pembersihan  atau pembersihan data pada saat ini.

## Gambar 2. Pre-Processing Data

## 4.3. Transformasi Data
Pada titik ini, data dimodifikasi dengan cara yang konsisten dengan proses penambangan data. Microsoft Excel  digunakan  untuk  membangun  himpunan  data yang akan dimuat ke Rapidminer, yang berisi file yang akan  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Tentukan masing-masing  indikasi  atribut  dalam  file  setelah diimpor.  Jenis  atribut  adalah  polinominal  karena semua atribut memiliki lebih dari dua kelas.
Selama  impor  data,  properti  nama  distrik dimodifikasi  atau  dipilih  ke  (id).  Nama  wilayah  atau wilayah memiliki kuncinya sendiri untuk mengidentifikasi  nama  wilayah,  itulah  sebabnya  ia dimodifikasi.
Gambar 3. Transformasi Data

## 4.4. Data Mining
Tahapan  data  mining  pada  tugas  akhir  ini menggunakan  metode clustering  K-Medoids,  u ntuk membantu melakukan proses penggalian data dengan langkah sebagai berikut:
a. Pilih  Import  data  lalu  masukan  data  excel  yang akan di uji.
b. Setelah  mengimport  data excel  lalu drag ke panel process.
c. Pada panel operators ketik Nominal  to Numerical lalu drag ke panel process.
d. Ketik K-Medoids di panel operator, seret ke panel proses, dan tentukan berapa banyak K yang harus digunakan.
e. Ketik "Performance" di panel operator dan seret ke panel  proses.  Operator  parameter  kriteria  utama dimodifikasi  ke  Davies  Bouldin,  dan  fungsi normalisasi dan maksimalkan pemeriksaan ditambahkan.
f. Untuk  melihat  hasil  pengelompokan,  klik  tombol Run  setelah  menghubungkan  konektor  ke  setiap proses di panel proses.
Gambar 4. Data Mining

## 4.5. Interpretation/Evaluation
Gambar 5. Cluster Model
81 item di cluster 0, 48 item di cluster 1, 229 item di cluster 2, 14 item di cluster 3, dan 6 item di cluster 4, menghasilkan total 5 cluster.
Gambar 6. Hasil Visualisasi Algoritma K-Medoids
Total dataset yang dikelompokkan sebanyak 378 data,  dengan  jumlah  wilayah  di  setiap  cluster,  dan setelah proses data mining selesai, maka akan muncul hasil  dataset  dengan  menggunakan  metode  yang dipilih dan menghasilkan 5 cluster mulai dari cluster 0, cluster 1, cluster 2, cluster 3, dan cluster 4. Hasil model cluster dan visualisasi dapat dilihat pada gambar 5 dan 6,  dan  pada  perhitungan  ini  menghasilkan  Davies Bouldin Indeks seperti pada gambar 7 berikut:
Gambar 7. Nilai Davies Bouldin Indeks
Dari  hasil  pengklusteran  cluster  5  maka menghasilkan  nilai  davies  bouldin  indeks  sebesar 0.114,  rata-rata  pada  jarak  pusat:  8700157.389,  rata- rata dalam jarak pusat 0: 4177421.959, rata-rata pada jarak pusat 1: 43605663.513, rata-rata pada jarak pusat 2: 81839.375, rata-rata pada jarak pusat 3: 63885.177, dan rata-rata pada jarak pusat 4: 139596809.371.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  tugas  akhir  dan  pembahasan, maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut: Dari hasil clustering yang terbaik, maka diperoleh 5 cluster yaitu 81 wilayah pada cluster 0, 48 wilayah pada cluster 1, 229 wilayah pada cluster 2, 14 wilayah pada cluster 3, 6 wilayah pada cluster 4. Dari pencarian Nilai Davies Bouldin Indeks hasil mengelompokan luas lahan kritis menggunakan algoritma k-medoids clustering dengan menggunakan  5  cluster  maka  menghasilkan  nilai davies  bouldin  indeks  sebesar  0.114,  rata-rata  dalam jarak pusat: 8700157.389, rata-rata dalam jarak pusat 0:  4177421.959,  rata-rata  dalam  jarak  pusat  1: 43605663.513,  rata-rata  dalam  jarak  pusat  2: 81839.375, rata-rata dalam  jarak pusat 3:  63885.177, rata-rata dalam jarak pusat 4: 139596809.371.
Tentu saja, ada keterbatasan dalam penelitian ini, sehingga  para  ahli  menawarkan  rekomendasi  untuk penelitian di masa depan untuk memperbaikinya lebih baik.  Saran  peneliti  adalah  sebagai  berikut:  Harus dilakukannya  proses  text  preprocessing  yang  jauh lebih  baik  lagi  supaya  tidak  ada  data  yang  duplikat. Untuk membandingkan algoritma pengelompokan dan klasifikasi  lain  dan  mencapai  hasil  yang  lebih  tepat atau unggul, studi tambahan harus dilakukan di bidang ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  U.  Kurnia,  N.  Sutrisno,  and  I.  Sungkana, “Perkembangan  Lahan  Kritis,” Balai  Besar Litbang  Sumber  Daya  Lahan  Pertan. ,  pp.  144– 160, 2010.
[2]  N.  Bashit,  “Analisis  Lahan  Kritis  Berdasarkan
Kerapatan  Tajuk  Pohon  Menggunakan  Citra Sentinel 2,” Elipsoida  J. Geod. dan Geomatika , vol.  2,  no.  01,  pp.  71–79,  2019,  doi: 10.14710/elipsoida.2019.5019.
[3]  Putra  Pratama  Siregar,  S  Solikhun,  and  Zulia Almaida  Siregar,  “Penerapan  Metode  K-Means Dalam  Mengelompokkan  Persebaran  Lahan Kritis  Di  Indonesia  Berdasarkan  Provinsi,” Resolusi  Rekayasa Tek. Inform. dan Inf. , vol. 2, no. 4, pp. 145–151, 2022, doi: 10.30865/resolusi.v2i4.335.
[4]  Rimba kita, “Lahan Kritis-Pengertian, Penyebab, ciri,  Data  Sebaran  &  Solusi,” Website ,  2019. https://rimbakita.com/lahan-kritis/
[5]  S. Sindi, W. R. O. Ningse, I. A. Sihombing, F. I. R.H.Zer,  and  D.  Hartama,  “Analisis  Algoritma K-Medoids  Clustering  Dalam  Pengelompokan Penyebaran  Covid-19  Di  Indonesia,” J.  Teknol. Inf. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  166–173,  2020,  doi:
10.36294/jurti.v4i1.1296.
[6]  M. R. Muttaqin and M. Defriani, “Algoritma K- Means  untuk  Pengelompokan  Topik  Skripsi Mahasiswa,” Ilk. J. Ilm. , vol. 12, no. 2, pp. 121– 129,  2020,  doi:  10.33096/ilkom.v12i2.542.121- 129.
[7]  W.  Latuny,  “Memprediksi  Harga  Jual  Rumput Laut  Kering  Pada  Tingkat  Petani  Dengan  Data Mining,” ALE Proceeding , vol. 2, no. April, pp. 186–199,  2021,  doi:  10.30598/ale.2.2019.186- 199.
[8]  S. R. Ningsih, I. S. Damanik, A. P. Windarto, and H.  Satria,  “Analisis  K-Medoids  Dalam Pengelompokkan Penduduk Buta Huruf Menurut Provinsi,” no. September, pp. 721–730, 2019.
[9]  R.  Fikri,  Nisa, Analisis  Sentimen  Terhadap
Pembatasan Sosial Menggunakan Deep Learning . Bandung: Alfabeta, 2020.