## KLASTERISASI PENERIMAAN RETRIBUSI PELAYANAN PASAR MENGGUNAKAN METODE K-PROTOTYPE
Dian Ahkam Sani 1 , Moh. Zoqi Sarwani 2 , Jamaluddin Fahmi 3 1, 2, 3 Informatika, Teknologi Informasi, Universitas Merdeka Pasuruan dian.ahkam@unmerpas.ac.id

## ABSTRAK
Pasar  tradisional  merupakan  salah  satu  pusat  kegiatan  ekonomi  yang  penting  di  Kota  Pasuruan.  Bagi pedagang, pemilihan tempat berjualan yang strategis dan sesuai dengan kebutuhan pasar merupakan faktor krusial untuk  meningkatkan  daya  jual  dan  keuntungan.  Namun,  proses  pemilihan  tempat  berjualan  yang  optimal seringkali  sulit  dilakukan  karena  banyaknya  variabel  yang  perlu  dipertimbangkan.  Penelitian  ini  melakukan klasterisasi penerimaan retribusi pelayanan pasar yang ada di kota pasuruan. data yang terkumpul sebanyak 72 data dengan 5 parameter. Penelitian ini menggunakan metode k-prototype sebagai klasterisasnya dan elbow untuk mencari  jumlah  klaster  optimal.  Hasil  yang  didapatkan  sebanyak  3  klaster  dimana  klaster  0  adalah  jenis  pasar yang  penerimaan  retribusi  pelayanannya  rendah  sebanyak  23  data,  klaster  1  adalah  jenis  pasar  yang  jenis penerimaan  retribusi  pelayanannya  tinggi  sebanyak  18,  sedangkan  klaster  2  adalah  jenis  pasar  yang  jenis penerimaan retribusi pelayanannya sedang sebanyak 31. Dapat disimpulkan bahwa klaster 0 adalah jenis pasar yang penerimaan retribusi pelayanannya sedikit dilihat dari luas tempat dan harga sewanya, klaster 1 adalah jenis pasar yang jenis penerimaan retribusi pelayanannya kemungkinan banyak dibuktikan dari luas tempat dan juga harga  sewanya,  sedangkan  klaster  2  adalah  jenis  pasar  yang  jenis  penerimaan  retribusi  pelayanannya  sedang karena luas tempatnya dan juga harga sewa dari tempat tersebut.
Keyword : Pasar Tradisional, Retribusi Pelayanan Pasar, Klaster, K-Prototype, Elbow

## 1. PENDAHULUAN
Pasar  sebagai  salah  satu  pusat  kegiatan ekonomi dan perdagangan memiliki peran strategis dalam  memenuhi  kebutuhan  masyarakat.  Kota Pasuruan  sebagai  salah  satu  kota  di  Indonesia memiliki  sejumlah  pasar  tradisional  yang  menjadi pusat  transaksi  jual  beli  dan  pertemuan  antara pedagang  dan  konsumen.  Pemerintah  daerah harus memastikan  layanan  pasar  yang  optimal  untuk mendukung  pertumbuhan  ekonomi  lokal  dan kesejahteraan masyarakat.
Retribusi  pelayanan  pasar  merupakan  sumber pendapatan  utama  bagi  pemerintah  daerah  dalam menjalankan  fungsinya  dalam  pengelolaan  dan pengembangan  pasar.  Pendapatan  dari  retribusi  ini dapat  digunakan  untuk  membiayai  pemeliharaan, pengembangan  infrastruktur,  serta  peningkatan pelayanan  bagi  pedagang  dan  pengunjung  pasar. Oleh  karena  itu,  pemahaman  mendalam  mengenai karakteristik  retribusi  pelayanan  pasar  menjadi sangat  penting[1].  Pola  retribusi  pelayanan  dapat beragam antara pasar-pasar yang berbeda, tergantung pada faktor-faktor seperti lokasi, ukuran pasar,  fasilitas  yang  disediakan,  serta  aktivitas perdagangan yang terjadi di dalamnya.
Klasterisasi,  sebagai  metode  analisis  data, dapat digunakan untuk mengelompokkan data pasar menjadi  kelompok-kelompok  dengan  karakteristik data  serupa[2],  [3].  Dalam  konteks  penerimaan retribusi  pelayanan,  klasterisasi  dapat  membantu mengidentifikasi  pola-pola  pengeluaran  retribusi yang  berbeda  antara  pasar-pasar  yang  berbeda. Dengan  demikian,  informasi  yang  dihasilkan  dari analisis  klasterisasi  dapat  menjadi  dasar  untuk
pengambilan keputusan strategis dalam pengelolaan retribusi pelayanan pasar.
Beberapa penelitian terkait klasterisasi pernah dilakukan  diantaranya  oleh  [4]  dimana  pada penelitian ini menggunakan metode K-Means untuk mengelompokkan siswa berdasarkan proses belajar dan silhouette coefficient sebagai metode validasinya mendapatkan score 0.69 dengan jumlah cluster terbanyak  3.  Penelitian  selanjutnya  [5] adalah  untuk  melakukan  analisis  terhadap  kinerja algoritma K-Means dan algoritma K-Medoids dalam melakukan  proses  clustering.  Clustering  akan dikelompokan  menjadi  4  cluster  yaitu:  tingkat kinerja  sangat  baik,  tingkat  kinerja  baik,  tingkat kinerja  cukup  dan  tingkat  kinerja  kurang  baik. Sedangkan  penelitian  yang  berkaitan  dengan  data campuran dilakukan oleh [6] dimana pada penelitian ini  menggunakan  18  atribut  dengan  tipe  data  yang berbeda-beda  menggunakan  metode K-Prototype . Kualitas  pengelompokan  dievaluasi  menggunakan uji kruskal - Wallis yang  cocok  untuk  data  tidak normal. Hasilnya menunjukkan   bahwa metode ini menghasilkan pengelompokan yang lebih baik dari metode  lain  dalam  hal  keakuratan.  Penelitian selanjutnya  [7]  tentang  penerapan clustering pada tipe data campuran menggunakan K-Prototype pada perusahaan multifinance dimana  hasil  yang didapatkan  dengan  menggunakan 4 cluster menunjukkan tingkat kelancaran  100%  dan  jumlah rasio  gaji  terhadap  angsuran  nasabah  1.3%. Penelitian  yang  menggunakan  pengembangan metode K-Prototype dilakukan  oleh  [8]  untuk menganalissi  data  nasabah  asuransi  jiwa  yang terfokus pada karakteristik dan informasi ketentuan
tanpa  pertimbangan  angka  kematian  umum.  Data penelitian  1.14  juta  dari  tahun  2014.  Analisa menghasilkan 3 klaster.
Dari  hasi  pemaparan  permasalahan  dan  didukung dengan penelitian terdahulu di atas maka diambilah penelitian  dengan  judul  “Klasterisasi  Penerimaan Retribusi Pelayanan Pasar Kota Pasuruan Menggunakan Metode K-Prototype”.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Retribusi Pasar
Berdasarkan  Peraturan  Daerah  Kota  Pasuruan
Nomor  9 Tahun 2011,   tentang retribusi  pelayanan pasar  kota  pasuruan.  Pasar  adalah  fasilitas  yang disediakan  pemerintah  daerah  sebagai  tempat kegiatan  jual  beli  dan  bongkar  muat  komoditi atau barang dagang.  Disebut  juga  bahwa retribusi  pasar itu  sendiri  adalah  pungutan  retribusi  atas  jasa pelayanan  penyediaan  fasilitas  pasar  tradisional yang berupa pelataran, los dan atau kios atau bedak yang  dikelola  Pemerintah  Daerah  dan  khusus disediakan  untuk  pedagang.  Retribusi  pasar merupakan  salah  satu  Retribusi  Daerah  yang termasuk dalam jenis Retribusi Jasa Umum. Karena itu dalam retribusi pasar, prinsip dan sasaran dalam penetapan struktur dan besarnya tarif retribusi pasar didasarkan pada tujuan untuk memperoleh keuntungan  yang  layak  sebagai  pengganti  biaya pengelolaan, biaya penyelenggaraan, biaya kebersihan dan biaya administrasi.

## 2.2. Klasterisasi
Klasterisasi  atau Clustering adalah  metode pengelompokan  data.  Menurut  [3]  klasterisasi adalah  sebuah  proses  untuk mengelompokkan  data ke  dalam  beberapa  kelompok  sehingga  data dalam satu  klaster  memiliki  tingkat  kemiripan  yang maksimum  dan  antar  klaster  memiliki  kemiripan yang  minimum. Clustering sangat  berguna  untuk prediksi  dan  Analisa  masalah  bisnis  tertentu. Misalnya marketing, segmentasi pasar dan pemetaan zonasi wilayah. Syarat dalam melakukan klasterisasi adalah  skalabilitas,  kemampuan  Analisa  dalam bentuk data, menemukan kelompok dengan bentuk yang  tidak  terduga,  mampu  menangani  data  yang rusak,  sensitivitas  terhadap  perubahan  data, interpretasi  dan  kegunaan.  Kualitas  dari  hasil klasterisasi bergantung pada metode yang dipakai.
2.3. K- Prototype
Algoritma k-prototype termasuk dalam metode non-hierarchical  clustering yang  pertama  kali dikemukakan  oleh  Huang  (1998).  Algoritma  ini merupakan  algoritma  yang  digunakan  dalam clustering yang  tipe  datanya  terdiri  dari  data campuran (numerik dan kategorik) dengan menggabungkan  perhitungan  jarak  pada  algoritma k-means dan k-modes. Perhitungan jarak k-prototype menggunakan kesamaan antara objek data menggunakan penggabungan persamaan
perhitungan  jarak Euclidean dengan dissimilarity measure yang  ada  dalam k-modes .  Penggambaran cara  kerja  algoritma k-prototype adalah,  misalkan {x ij },  i  =  1,  2,  …,  n,  j  =  1,  2,  …,  d menunjukkan sekumpulan  data  yang  berisi n batas  data.  Setiap observasi  mendeskripsikan  variable D. Kemudian untuk dissimilarity measure antara dua titik x dan y digunakan pada algoritma k-prototype sebagai mana berikut:
𝑑 2 (𝑋, 𝑌) =   ∑ 𝑝 𝑗=1 (𝑥 𝑗 − 𝑦 𝑗 ) 2 + 𝛾 ∑ 𝑚 𝑗=𝑝+1 𝛿(𝑥 𝑗 , 𝑦 𝑗 )
Dimana 𝑑 2 (𝑋, 𝑌) adalah  ukuran  jarak  antara objek X dan Y (data campuran), ∑ 𝑝 𝑗=1 (𝑥 𝑗 − 𝑦 𝑗 ) 2 adalah  ukuran  jarak  untuk  data  yang  bertipe numerik, ∑ 𝑚 𝑗=𝑝+1 𝛿(𝑥 𝑗 , 𝑦 𝑗 ) adalah  ukuran  jarak untuk  data  yang  bertipe  kategorik  dan 𝛾 adalah parameter penimbang.

## 3. METODE PENELITIAN
Bab  ini  akan  memaparkan  tentang  metode penelitian yang dilakukan pada penelitian ini, yang terdiri  dari  studi  literatur,  analisa  data,  pengujian dengan  menggunakan k-prototype ,  hasil  pengujian dan analisa hasil pengujian.
Gambar 1. Metode Penelitian

## 3.1. Studi Literatur
Tahap  awal  dalam  penelitian  ini  adalah  studi literatur berdasarkan topik penelitian yang telah ditentukan. Tahapan  pada  proses  ini meliputi  pembuatan  konsep  mengenai  sistem  yang akan  dibuat  dengan  melakukan  studi  literatur berdasarkan  topik  penelitian  yang  diambil  dari literatur  di  atas  dapat  menjadi  dasar  bagi  peneliti untuk  merancang,  menganalisis  dan  menentukan jumlah  klaster  sehingga  bisa  mendapatkan  hasil validasi  terbaik.  Pengumpulan  dataset  yang dilakukan  adalah  dengan  cara  melakukan  survey kepada petugas pasar sebanyak 72 responden.

## 3.2.  Analisa dan Perancangan
Dataset yang didapatkan dalam bentuk survey kepada  petugas  pasar  tradisional  Kota  Pasuruan sejumlah 72 data. Dari data yang terkumpul terdapat 5 parameter dimana setiap parameter memiliki tipe data kategorikal dan juga angka.
Studi Literatur
Analisa dan Perancangan Pemodelan Hasil Pengujian Analisa Hasil Pengujian
Tabel 1. Tipe data pada parameter. Column Non-Null Count Dtype nama_pasar 72 non-null object letak_tempat 72 non-null object jenis_tempat 72 non-null object luas_tempat 72 non-null int64 harga_sewa 72 non-null int64
Dari dataset tersebut maka langkah selanjutnya melakukan normalisasi  data.  Normalisasi  data  bisa dilakukan  jika  rentang  nilai  pada  kolom  terpaut jauh[9], [10].  Penelitian ini menggunakan min-max scaler yang bertujuan untuk mengubah rentang nilai atribut  atau  fitur  menjadi  rentang  yang  lebih  kecil antara  0-1[11].  Perhitungan  min-max  scaler menggunakan rumus sebagai berikut:
𝑥 ′ = 𝑥 − (𝑥)
(𝑥)   − (𝑥)
dimana  X’ adalah nilai atribut  setelah  diubah skala.  X adalah  nilai  atribut  asli  sebelum  diubah skala.  Min  (x)  adalah  nilai  minimum  dari  atribut. Max (x) adalah nilai maksimum dari atribut.

## 3.3.   Pemodelan
Teknik data mining dengan metode klasterisasi menggunakan metode k-prototype dengan kombinasi elbow sebagai  metode  optimasi  jumlah cluster sebagaimana gambar 2.
Gambar 2. Flowchart metode elbow dan algoritma k-prototype .
Langkah  awal  adalah  menginisiasi  jumlah klaster atau nilai k. selanjutnya adalah menghitung sum square error dari tiap-tiap nilai k dan tetapkan nilai  K  sesuai  dengan  sikunya.  Selanjutnya  adalah menghitung nilai centroid sesuai nilai K yang sudah ditetapkan  lalu  kelompokkan  hasilnya.  Jika  nilai centroid  berubah  maka  atur  nilai  K,  jika  tidak berubah maka selesai.

## 4.      HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap  ini  akan  dijelaskan  hasil  dan pembahasan sesuai dengan metode penelitian.

## 4.1.  Analisa dan Perancangan
Pada tahap ini dataset yang telah dikumpulkan dari  hasil  survey  dianalisa  dan  diolah  untuk  bisa menentukan klasterisasi penerimaan  retribusi pelayanan  pasar  sesuai  dengan  atribut  yang  telah ditentukan.  Terdapat beberapa proses yang dilakukan  untuk  membersihkan  data  agar  bisa membentuk klaster diantaranya adalah mencari data missing /  hilang,  outliers,  dan  normalisasi  data sebagaimana gambar 3.
Gambar 3. Informasi dataset
Dari  gambar  3  dapat  dilihat  bahwa  tidak terdapat data yang kosong, namun terdapat beberapa data  yang  memiliki  tipe object dan int64 .  Maka langkah selanjutnya adalah mengubah data numerik (int64)  ke  dalam  bentuk float dan  melakukan normalisasi data. Hal ini dikarenakan nominal data pada  kolom luas_tempat dan harga_sewa terpaut jauh. Normalisasi data/ skala fitur pada penelitian ini menggunakan  MinMaxScaler  dimana  rentan  nilai yang  dihasilkan  adalah  berkisar  0  sampai  1.  Hasil dari  skala  fitur  MinMaxScaler  ditampilkan  pada gambar 4.
Gambar 4. Hasil MinMaxScaler() a.
4.2. Pemodelan Setelah  proses  pembersihan  data  dilakukan maka  langkah  selanjutnya  adalah  mencari  nilai klaster  yang  optimal dengan menggunakan metode
elbow dengan jumlah iterasi 1 sampai 10.
Program Jurnal for k in range (1, 10): model = KPrototypes(n_clusters=k, init='Huang', verbose=2) clusters = model.fit(df, categorical = catColumnsPos) score.append(model.cost_) n_clusters.append(k) clusters_assigned.append(clusters)
hasil  dari  algoritma  tersebut  ditampilkan  pada gambar 5.
Gambar 5. Grafik Elbow Method
Gambar di atas menunjukkan terjadinya bentuk siku pada angka 4 yang menandakan bahwa jumlah klaster  optimal  adalah  4.  Setelah  mendapat  nilai klaster  optimal  dengan  menggunakan elbow maka langkah  selanjutnya melakukan  proses  perhitungan dengan menggunakan k-prototype .

## 4.3.   Hasil Pengujian
Hasil pengujian dengan menggunakan metode k-prototype dengan  parameter  n_cluster=  3, verbose=  2,  max_iter=  20,  dan  init=’Huang’ menunjukkan  iterasi  pertama  pada  run  pertama terjadi  8  perubahan  dalam  mengelompokkan  data, dan  nilai  cost  adalah  20.86.  Run  kedelapan memberikan  hasil  klaster  terbaik  dengan  nilai  cost yang lebih rendah dibandingkan dengan run lainnya. Proses  iterasi  dari  model k-prototype ditampilkan pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pengujian k-prototype Run Iteration Moves Ncost 1 1/20 8 20.862648385446306 1 2/20 1 20.85708093359511 1 3/20 0 20.85708093359511 2 1/20 0 21.554735409221692 3 1/20 30 20.713406231550486 3 2/20 2 20.68809627412769 3 3/20 0 20.68809627412769 4 1/20 28 20.94941532204891 4 2/20 7 20.579115717660414 4 3/20 3 20.510470166870586
Run Iteration Moves Ncost 4 4/20 0 20.510470166870586 5 1/20 13 20.725071107902664 5 2/20 1 20.719096581632122 5 3/20 0 20.719096581632122 6 1/20 26 20.791549925569687 6 2/20 8 20.47333960803249 6 3/20 1 20.455193496432415 6 4/20 0 20.455193496432415 7 1/20 11 20.827258804933635 7 2/20 7 20.576066772556004 7 3/20 1 20.55537783939929 7 4/20 0 20.55537783939929 8 1/20 9 20.289200906809082 8 2/20 2 20.269348532100203 8 3/20 0 20.269348532100203 9 1/20 18 20.924510982740433 9 2/20 5 20.7959168471884 9 3/20 1 20.777762218511132 9 4/20 0 20.777762218511132 10 1/20 17 20.645720108790364 10 2/20 9 20.31989021419638 10 3/20 1 20.31495302752437 10 4/20 0 20.31495302752437
Secara umum, algoritma ini berusaha mengoptiimalkan posisi centroid dan
pengelompokan data dalam beberapa iterasi hingga mencapai  konvergen.  Berikut  adalah  grafik persebaran data ke dalam 4 klaster.

## 4.3.   Analisa Hasil Pengujian
Analisis klaster dilakukan untuk mendapatkan pola  dari  hasil  klaster  yang  sudah  didapatkan. Terdapat 23 data masuk ke dalam klaster 0, 18 data masuk  ke  dalam  klaster  1  dan  31  data  masuk  ke dalam klaster 2.
Tabel 3. Analisa hasil klaster. label 0 1 2 luas_tempat median 0.136 0.818 0.500 mean 0.129 0.837 0.451 harga_sewa median 0.024 0.920 0.523 mean 0.120 0.902 0.489
Dengan  melihat  tabel  hasil,  dapat  diperoleh informasi  tentang  pola  dari  tiap-tiap  klaster  atau disebut dengan  segmen. Dapat disimpulkan bahwa klaster  0  adalah  jenis  pasar  yang  penerimaan retribusi  pelayanannya  sedikit  dilihat  dari  luas tempat  dan  harga  sewanya,  klaster  1  adalah  jenis pasar yang jenis penerimaan retribusi pelayanannya kemungkinan  banyak  dibuktikan  dari  luas  tempat dan juga harga sewanya, sedangkan klaster 2 adalah jenis  pasar  yang  jenis  penerimaan  retribusi pelayanannya  sedang  karena  luas  tempatnya  dan juga harga sewa dari tempat tersebut.

## 5.     KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan  maka  diperoleh  beberapa  kesimpulan sebagai  berikut: Terdapat  3 klaster  optimal  dengan
menggunakan  metode  elbow  dan  juga  k-prototype diantaranya  klaster  0  adalah  jenis  pasar  yang penerimaan retribusi pelayanannya rendah sebanyak 23  data,  klaster  1  adalah  jenis  pasar  yang  jenis penerimaan retribusi pelayanannya tinggi sebanyak 18, sedangkan klaster 2 adalah jenis pasar yang jenis penerimaan retribusi pelayanannya sedang sebanyak 31.  Klaster  0  adalah  jenis  pasar  yang  penerimaan retribusi  pelayanannya  sedikit  dilihat  dari  luas tempat  dan  harga  sewanya,  klaster  1  adalah  jenis pasar yang jenis penerimaan retribusi pelayanannya kemungkinan  banyak  dibuktikan  dari  luas  tempat dan juga harga sewanya, sedangkan klaster 2 adalah jenis  pasar  yang  jenis  penerimaan  retribusi pelayanannya  sedang  karena  luas  tempatnya  dan juga harga sewa dari tempat tersebut

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Didin  Syarifuddin,  “Pasar  Tradisional  Dalam
Perspektif Nilai Daya Tarik Wisata,” J. Manaj. Resort  dan  Leis. ,  vol.  15,  no.  1,  pp.  19–32, 2018.
[2]  Ö.  Akay  and  G.  Yüksel,  “Hierarchical clustering  of  mixed  variable  panel  data  based on new distance,” Commun. Stat. … , 2021, doi: 10.1080/03610918.2019.1588306.
[3]  S.  A.  Rajagukguk  and  D.  H.  Fudholi,  “Rich Kid,  Poor  Kid:  Students  Clustering  using  K- Prototype Algorithm,” 2022 IEEE 7th Int. … , 2022, [Online]. Available: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/ 9971445/.
[4]  M. Z. Sarwani and D. A. Sani, “Implementasi metode  k-means  sebagai  pengelompokan siswa  berdasarkan  proses  belajar  siswa,” Semin.  Nas.  Sist.  Inf.  2018 ,  pp.  1131–1135, 2018, [Online]. Available: https://jurnalfti.unmer.ac.id/index.php/senasif/ article/download/174/144.
[5]  A.  U.  Fitriyadi  and  A.  Kurniawati,  “Analisis Algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  Untuk Clustering  Data  Kinerja  Karyawan  Pada Perusahaan  Perumahan  Nasional,” Kilat ,  vol. 10,  no.  1,  pp.  157–168,  2021,  doi: 10.33322/kilat.v10i1.1174.
[6]  Y.  Wang,  L.  Yang,  J.  Wu,  and  S.  Chen,  “An improved K-prototype-based cluster algorithm for mixed educational data mining,” Int. J. … , 2022, doi: 10.1504/IJES.2022.127166.
[7]  O.  J.  Pradhana,  D.  Saepudin,  and  Indwiarti., “Penerapan  Clustering  Pada  Tipe  Data Campuran  Menggunakan  K-Prototype  Pada Perusahaan  Multifinance,” e-Proceding  Eng. ,
vol. 9, no. Juni, pp. 1996–2007, 2022.
[8]  S. Yin, G. Gan, E. A. Valdez, and J. Vadiveloo, “Applications  of  clustering  with  mixed  type data in life insurance,” Risks , 2021,  [Online]. Available: https://www.mdpi.com/2227- 9091/9/3/47.
[9]  D.  U.  Ozsahin,  M.  T.  Mustapha,  A.  S. Mubarak, and ..., “Impact of feature scaling on machine learning models  for  the  diagnosis  of diabetes,” …  Everything ,  2022,  [Online]. Available:
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/ 9898687/.
[10]  Q. Chen, Y. Wang, T. Yang, X. Zhang, and ..., “You  only  look  one-level  feature,” Proc.  … ,
2021, [Online]. Available:
http://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2 021/html/Chen_You_Only_Look_One- Level_Feature_CVPR_2021_paper.html.
[11]  B. E. Woodworth, B. Bullins, O. Shamir, and ...,  “The  min-max  complexity  of  distributed stochastic convex optimization with
intermittent  communication,” …  Learn.
Theory , 2021, [Online]. Available: http://proceedings.mlr.press/v134/woodworth 21a.html.
[12]  E. Umargono, J. E. Suseno, and ..., “K-means clustering  optimization  using  the  elbow method and early centroid determination based on  mean  and  median  formula,” 2nd  Int.  … ,
2020, [Online]. Available: https://www.atlantis- press.com/proceedings/isstec-19/125944915.
[13]  M.  Cui,  “Introduction  to  the  k-means clustering  algorithm  based  on  the  elbow method,” Accounting,  Audit.  Financ. ,  2020, [Online]. Available: https://www.clausiuspress.com/article/592.ht ml.
[14]  R. Bi, D. Guo, Y. Zhang, R. Huang, L. Lin, and ...,  “Outsourced  and  Privacy-Preserving Collaborative  K-Prototype  Clustering  for Mixed  Data  via  Additive  Secret  Sharing,” IEEE  Internet  Things  … ,  2023,  [Online]. Available: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/ 10098548/.
[15]  N.  P.  Hariani,  Kariyam,  and  S.  K.  Dini, “Pengelompokan Perguruan Tinggi Negeri Di Indonesia  Menggunakan  Metode  Hirarki  Dan K-Medoids  Dengan  Ukuran  Jarak  Modifikasi Data Campuran,” Ajie , vol. 06, no. 20, pp. 87– 98, 2022, doi: 10.20885/ajie.vol6.iss2.art5.