Copyright© 2023: Author(s) https://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/variance/
Submitted: 2023-08-13              Accepted: 2023-09-09
This work is licensed with Lisensi Internasional 4.0 Atribusi Creative Commons-NonCommercial-ShareAlike 4.0.
PENERAPAN METODE CLUSTERING SELF ORGANIZING MAPS (SOM) DAN

## K-AFFINITY PROPAGATION (K-AP) DALAM MENGELOMPOKKAN NILAI TUKAR
PETANI DI INDONESIA 2022
The Application of the Clustering Method and Self-Organizing Maps (SOM) K-Affinity Propagation (K-AP) in Classification of Farmer Exchange Rate in Indonesia 2022
Siti Hariati Hastuti 1 , Wiwit Pura Nurmayanti 2 , Apriska Ayu Saputri 3*
1,2,3 Universitas Hamzanwadi Jl. TGKH. Muhammad Zainuddin Abdul Madjid Pancor, Selong, 83612, NTB, Indonesia
E-mail Corresponding Author: apriskaayusaputri@gmail.com
Abstrak: Sektor pertanian masih menjadi sorotan utama di Indonesia. Hal ini dikarenakan kontribusi sektor  pertanian  terhadap  perekonomian  nasional  cukup  besar  dan  penyerapan  tenaga  kerja  pada sektor pertanian terbilang cukup tinggi. Keberhasilan pembangunan di sektor pertanian dapat dilihat pada  tingkat  kesejahteraan  petani dengan  indikator  Nilai  Tukar  Petani  (NTP).  Dalam  rangka meningkatkan kesejahteraan petani di Indonesia, dibutuhkan suatu analisis pengelompokan wilayah yang  berguna  untuk  memetakan  persebaran  tingkat  kesejahteraan  petani.  Analisis  yang  dapat digunakan adalah analisis clustering dengan algoritma Self  Organizing Maps (SOM)  dan K-Affinity Propagation (K-AP). Kedua metode cluster tersebut dapat diterapkan hampir disemua sektor, salah satunya  sektor  pertanian.  Penelitian  bertujuan  untuk  menguraikan  hasil clustering metode  SOM dengan K-AP dan untuk mengetahui hasil pengelompokan NTP terbaik antara metode SOM dengan K-AP.  Hasil  penelitian  dengan metode  SOM  dan  K-AP cluster terbaik  yang  terbentuk  sebanyak  3 cluster. Pada metode SOM cluster 1 terdapat 14 provinsi, cluster 2 terdapat 19 provinsi dan cluster 3 terdapat 1 porvinsi. Sedangkan untuk metode K-AP , terdapat 11 provinsi pada cluster 1, 22 provinsi pada cluster 2 dan 1 provinsi cluster 3 . Metode SOM memiliki nilai rasio sebesar 18,59997 dan pada metode  K-AP  memiliki  nilai  rasio  sebesar  38,04833.  Dari  nilai  rasio  yang  didapatkan  pada  kedua metode tersebut, dapat disimpulkan bahwa nilai rasio metode SOM lebih kecil dibandingkan K-AP, sehingga  analisis cluster data  NTP  berdasarkan  subsektor  pertanian  di  Indonesia  tahun  2022  lebih baik jika menggunakan metode SOM dengan 3 cluster .
Kata Kunci : Clustering, SOM, K-AP, Nilai Tukar Petani
Abstract: The agricultural sector is still the main focus in Indonesia, this is because the contribution of  the agricultural  sector to  the national economy is quite large and the absorption of labor in the agricultural sector is quite high. The success of development in the agricultural sector can be seen in the level of farmer welfare with the Farmer Exchange Rate (NTP) indicator. To improve the welfare of  farmers  in  Indonesia,  an  area  grouping  analysis  is  needed  to  map  the  distribution  of  farmers' welfare  levels.  The  analysis  that  can  be  used  is  clustering  analysis  with  the  Self  Organizing  Maps (SOM)  and  K-Affinity Propagation  (K-AP)  algorithms.  The  two  cluster  methods  can  be  applied  in almost all sectors, one of which is the agricultural sector. This study aimed to describe the clustering results of the SOM and K-AP methods and to determine the best NTP clustering results between the SOM and K-AP methods. The results of the research using the best SOM and K-AP cluster methods formed were 3 clusters. In the SOM cluster 1 method there are 14 provinces, cluster 2 has 19 provinces and cluster 3 has 1 province. As for the K-AP method, there are 11 provinces in Cluster 1, 22 provinces in Cluster 2, and 1 province in Cluster 3. The SOM method has a ratio value of 18.59997 and the K- AP method has a ratio value of 38.04833. From the ratio values obtained for the two methods, it can be concluded that the ratio value for the SOM method is smaller than K-AP so the analysis of NTP data  clusters  based  on  the  agricultural  subsector  in  Indonesia  in  2022  is  better  if  using  the  SOM method with 3 clusters.

## Keywords: Clustering, K-AP, SOM, Peasant Exchange Rates

## 1. PENDAHULUAN
Clustering merupakan  suatu  teknik  analisis  data  yang  dapat  digunakan  mengelompokan  objek  data  ke berbagai kelompok dengan sifat yang berbeda antar kelompok, hingga setiap objek di satu kelompok mempunyai kesamaan relatif [1]. Ada beragam jenis metode saat analisis cluster, dua diantaranya yaitu Self Organizing Maps (SOM) dan K-Affinity Propagation ( K-AP). SOM adalah generalisasi dari jaringan kompetitif serta jaringan tanpa [2] . SOM memiliki beberapa keunggulan yang dapat membedakannya dengan metode lain, diantaranya (1) SOM tidak perlu membuat asumsi tentang distribusi variabel, juga tidak memerlukan independensi antar variabel  (2) lebih  mudah diterapkan  dan  dapat  memecahkan  masalah  nonlinier  yang  sangat  kompleks  (3)  dapat  menangani noise dengan lebih efektif dan kasus data yang hilang, ukuran sangat kecil dan ukuran sampel tidak terbatas  [3]. Selain itu, SOM memiliki kemampuan untuk pemetaan yang cukup efisien serta bias rendah, sebab menghitung secara mandiri serta cepat menurut fitur atau kesamaan fitur dari data input [4]. K-AP adalah cluster baru akan melakukan identifikasi eksemplar antar seluruh titik data dan kemudian dapat membangun cluster dari titik-titik data di eksemplar [5]. Keunggulan K-AP clustering adalah kepercayaan pada satu item data untuk dicontohkan secara otomatis ke K-AP clustering [6] .
Metode clustering bisa diterapkan diseluruh sektor, seperti sektor pertanian. Sektor pertanian masih menjadi sorotan utama di Indonesia. Hal ini disebabkan kontribusi sektor pertanian terhadap perekonomian nasional cukup besar dan penyerapan tenaga kerja sektor pertanian tinggi [7]. Tahun 2021 kontribusi sektor pertanian pada PDB nasional  masih  rendah  dibandingkan  sebelum  adanya  pandemi  COVID -19, tercatat  tahun  2021  subsektor pertanian, peternakan, perburuan serta jasa pertanian hanya 9,85%. Sedangkan kehutanan serta penebangan kayu kontribusi terhadap PDB sebesar 0,66% dan pada subsektor perikanan hanya 2,77% [8].
Pertumbuhan  yang  masih  rendah  sejalan  dengan  kondisi  pertanian  di  Indonesia  yang  memiliki  banyak kelemahan.  Kelemahan  yang  masih  mendominasi  sampai  saat  ini  seperti  usaha  skala  kecil,  modal  terbatas, pemakaian teknologi sederhana, pengaruh musim, wilayah pasarnya lokal, tenaga kerja keluarga, pasar komoditas yang dikuasai pedagang-pedagang besar [9]. Keberhasilan pembangunan di sektor pertanian bisa dilihat dari level kesejahteraan petani dari Nilai Tukar Petani (NTP) [10].
Penelitian ini bertujuan untuk melihat gambaran umum NTP di Indonesia, yang kedua  yakni menguraikan hasil clustering metode SOM dengan  K-AP, dan  terakhir  untuk  mengetahui  hasil  pengelompokan  NTP  terbaik antarat metode SOM dengan K-AP. Penelitian terkait metode SOM serta K-AP sudah diadakan oleh [11] dengan membandingkan  metode clustering K-Medoids  dengan  SOM.  Hasil cluster terbaik  diperoleh  dengan menggunakan metode SOM dengan nilai rasio standar deviasi yang lebih kecil daripada nilai rasio standar deviasi pada metode K-Medoids. Penelitian lainnya oleh [12], dengan membandingkan metode K-AP dengan metode K- Means. Hasil penelitian tersebut didapatkan metode K-AP lebih stabil dibanding metode K-Means dilihat dari nilai rasio  standar  deviasi  yang  dapat  membentuk  4 cluster optimal.  Berbeda  dengan  penelitian  sebelumnya, keterbaruan  pada  penelitian  ini  yaitu  terletak  pada  penerapan  metode cluster ,  pembanding  metode  SOM  dan penentuan  jumlah cluster optimal.  Adapun  pada  penelitian  ini  menggunakan  validasi  internal cluster dalam menentukan jumlah cluster optimal.
Berdasarkan  temuan  penelitian  sebelumnya,  metode  SOM  serta  K-AP  mengungguli  metode pembandingnya, hingga peneliti tertarik untuk menganalisa kedua metode itu guna mengelompokkan data NTP di Indonesia tahun 2022.

## 2. METODE PENELITIAN
Jenis penelitian yang digunakan yaitu penelitian kuantitatif, yakni penelitian yang dilakukan dalam bentuk data  atau  angka  yang  sistematis  dan  matematis.  Data  yang dipakai  data  sekunder berupa data  NTP 34 provinsi Indonesia tahun 2022 dari situs resmi BPS RI www.bps.go.id [13]. Variabel penelitian yakni:
Tabel 1. Keterangan Variabel Variabel Satuan Nilai Tukar Petani (NTP) Persen (%) Nilai Tukar Petani Pangan (NTPP) Persen (%) Nilai Tukar Petani Hortikultura (NTPH) Persen (%) Nilai Tukar Petani Perkebunan (NTPR) Persen (%) Nilai Tukar Petani Peternakan (NTPT) Persen (%) Nilai Tukar Nelayan (NTN) Persen (%) Nilai Tukar Pembudidayaan Ikan (NTPI) Persen (%)
Nilai Tukar Petani Nelayan dan Pembudidayaan Ikan (NTNP)  Persen (%)
Teknik analisis di penelitian ini yakni analisis deskriptif serta cluster memakai metode SOM serta K-AP. Tahapan analisis penelitian ini yakni:
1. Pengumpulan serta input data.
2. Analisis deskriptif, yang dipakai melihat gambaran dari data lewat grafik, tabel, plot dan sebagainya.
3. Menentukan  jumlah cluster optimal,  dapat  menggunakan  validasi  inetrnal cluster yang  terdiri  dari  indeks dunn, silhouette dan connectivity.
4. Analisis metode SOM.
a. Inisialisasi bobot W ij acak
b. Memasukkan variabel x untuk setiap vektor input, dengan tahapan:
• Untuk setiap jarak ( j ) hitung jarak euclidean memakai rumus.
(1)
Keterangan:
D(j) : jarak setiap j
wij : bobot dari node input ke- i pada node output j
xi : node input ke- i
n : Banyak node pada lapisan input
• Menghitung nilai j hingga D(j) minimum.
• Untuk seluruh nilai j di ketetanggaan j dan untuk semua i memakai rumus:
(2)
c. Output ditampilkan dalam diagram fan .
5. Analisis metode K-AP
a. Menghitung matriks similarity.
(3)
b. Inisialisasi matriks availability ke nol.
(4)
c. Menghitung nilai responsibility.
2 ( ) ( ) n ij i ij D j w x = −  ( ) ( ) ( ) ( ) ij baru ij lama i ij lama
W w x w  = + − 2 ( , ) || || i k s i k x x = − −   ' ( , ) ( , ) ( , ') ( , ') max k k r i k s i k a i k s i k   − +
d. Memperbarui nilai availability.
(6)
e. Memperbarui nilai confidence.
(7)
f. Menjumlahkan nilai availability dan responsibility.
(8)
6. Menentukan kebaikan metode cluster. Metode cluster yang baik bisa diketahui dari nilai rasio paling kecil antara simpangan baku di cluster (Sw) serta simpangan baku antar cluster (Sb)
7. Profilisasi hasil clustering, digunakan untuk melihat karakteristik dari masing-masing cluster.
Tahapan analisis data dapat dilihat secara jelas pada Gambar 1.
Gambar 1. Flowchart Analisis Data
 
  ' , ( , ) min 0, ( , ) max 0, ( ', i i k a i k r k k r i k       +          ': ' ( ) ( , ) ( , ') ( , ') max
in k k i i a i i a i k s i k
  = − +   ( ) ( ) ( ), in in k i j j i R   = −    ( , ) ( , ) ( , ) arg max j c i k a i k r i k = +

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1   Deskripsi Data
Analisis  deskriptif  yakni  analisis  statistika  yang  digunakan  untuk  menganalisa  data  dengan  memberi gambaran data tanpa menarik kesimpulan, biasanya menggunakan visualisasi data berbentuk tabel, grafik, diagram batang, boxplot , dan lain-lain. Untuk mengetahui data NTP di Indonesia tahun 2022 akan disajikan menggunakan grafik pada Gambar 2.

## Gambar 2. Grafik NTP di Indonesia Tahun 2022
Dari  Gambar  2,  Nilai  Tukar  Petani  Perkebunan  (NTPR)  merupakan  subsektor  yang  memiliki  nilai  tukar petani  tertinggi  di  Indonesia  tahun  2022  sebesar  126,22%.  Tingginya  NTPR  dikarenakan  indeks  yang  didapat petani naik. Komoditas yang mengakibatkan kenaikan dominan subsektor ini yakni kenaikan harga kelapa sawit, kopi,  serta  kelapa  [14].  Sedangkan  subsektor  yang  memiliki  nilai  terendah  adalah  subsektor  tanaman  pangan (NTPP) dengan sebesar 98,82%. Pada NTPP, harga hasil tanaman pangan tak banyak berubah menyebkan indeks harga yang didapat petani tak banyak gerak. Dan harga barang kebutuhan rumah tangga serta produksi pertanian naik menyebabkan indeks yang dibayar petani lebih besar dibanding yang diterima  [15].

## 3.2 Penentuan Jumlah Cluster
Untuk membuktikan jumlah cluster yang dipilih sudah tepat atau belum, dilakukan uji validasi cluster pada kedua metode clustering. Penentuan jumlah cluster dari nilai indeks connectivity paling kecil, nilai dunn mendekati 1 dan nilai silhouette paling tinggi. Berikut hasil validasi cluster yang dilakukan .
Tabel 2. Hasil Validasi Cluster SOM dan K-AP
K SOM K-AP Connectivity  Dunn  Silhouette  Connectivity Dunn Silhouette 3 27.702 0,290 0,371 30.295 0,421 0,491 4 39.427 0,335 0,221 44.133 0,274 0,223 5 46.148 0,341 0,147 59.229 0,237 0,215
Berdasarkan  Tabel  2,  menunjukkan  hasil  validasi cluster metode  SOM  dan  K-AP  dengan  tiga  metode validasi. Dari nilai cluster paling baik yakni 3 cluster dengan nilai indeks connectivity paling rendah, serta nilai indeks dunn dan silhouette paling tinggi antara cluster lainnya.

## 3.3   Analisis Cluster Metode SOM
Metode  SOM  menghasilkan  suatu  diagram  yang  berisi  beberapa  lingkaran  yang  secara  topologi  akan berdekatan  berdasarkan  karakteristiknya  sama  yang  disebut  dengan  diagram fan (kipas).  Pada  Gambar  3,  tiap lingkaran terdapat delapan kipas berwarna beda yang memperlihatkan ada delapan variabel pada penelitian. Makin besar bentuk kipas, variabel itu mendominasi cluster itu. Begitupun sebaliknya, makin kecil gambar kipas, variabel itu  tak  mendominasi cluster .  Warna  pada  diagram  memperlihatkan  jumlah cluster terbentuk  yakni  3 cluster. Cluster 1 ditandai lingkaran warna hijau, cluster 2 warna merah dan cluster 3 warna biru.
90 100 110 120 130 NTP NTPP NTPH NTPR NTPT NTN NTPI NTNP 107.33 98.82 108.74 126.22 101.24 106.45 104.63 105.74 P er se n tas e (% ) Subsektor Pertanian Nilai Tukar Petani (NTP) Indonesia 2022

## Gambar 3. Diagram Fan (Kipas)
Berikut adalah hasil pengelompokkan NTP di Indonesia 2022 berdasarkan provinsi menggunakan metode SOM.
Tabel 3. Jumlah dan Anggota Cluster Metode SOM Cluster Jumlah Anggota Anggota Cluster (Provinsi) 1 14 Aceh,  Sumbar,  Sumsel,  Lampung,  DI  Yogyakarta,  Jatim,  Banten,  Bali,  NTT,  Sulteng, Gorontalo, Maluku, Malut dan Papua Barat 2 19 Sumut, Riau, Jambi, Bengkulu, Kep. Babel, Kep. Riau, Jabar, Jateng, NTB, Kalbar, Kalteng, Kalsel, Kaltim, Sulut, Sulsel, Sultra, Sulbar dan Papua 3 1 DKI Jakarta
Tabel 3 menguraikan profilisasi mendominasi di tiap cluster menggunakan metode SOM . Cluster 1 meliputi 14 provinsi, cluster 2 meliputi 19 provinsi serta cluster 3 meliputi 1 provinsi yang juga disebut dengan cluster spesial dikarenakan provinsi tersebut tidak memiliki kelengkapan data dengan provinsi lainnya.

## 3.3   Analisis Cluster Metode K-AP
Berikut adalah hasil cluster memakai 3 cluster menggunakan metode K-AP.

## Tabel 4. Jumlah dan Anggota Cluster Metode K-AP
Cluster Jumlah Anggota Eksemplar Anggota Cluster (Provinsi) 1 11 Kalbar Sumut,  Sumbar,  Riau,  Jambi,  Sumsel,  Bengkulu,  Kep.  Babel,  Kalbar,  Kalteng, Kaltim dan Sulbar 2 22 Sultra Aceh,  Lampung,  Kep.  Riau,  Jabar,  DI  Yogyakarta,  Jatim,  Banten,  Bali,  NTB, NTT,  Kalsel,  Kaltra,  Sulut,  Sulteng,  Sulsel,  Sultra,  Gorontalo,  Maluku,  Malut, Papua Barat dan Papua 3 1 DKI Jakarta DKI Jakarta
Tabel 4 menguraikan profilisasi dominan di tiap cluster menggunakan metode SOM . Cluster 1 meliputi 11  provinsi, cluster 2  meliputi  22  provinsi  dan cluster 3  meliputi  1  provinsi  yang  juga  disebut  dengan cluster spesial dikarenakan provinsi tersebut tdak memiliki kelengkapan data dengan provinsi lainnya.

## 3.4   Evaluasi Kebaikan Cluster
Untuk menentukan metode cluster terbaik  daiantara metode SOM dengan K-AP, maka dapat  digunakan nalia rasio simpangan baku intra cluster (Sw) dengan simpangan baku inter cluster (Sb) yang bisa diketahui di tabel berikut.
Tabel 5. Evaluasi Perbandingan Cluster Metode SOM dan K-AP Metode  Cluster Sw Sb Rasio SOM 3 4,970999  0,267258  18,59997 K-AP 3 5,628014  0,147918  38,04833
Berdasarkan  Tabel  5,  dapat  diketahui  bahwa  pada  metode  SOM  dengan  3 cluster memiliki  nilai  rasio antara Sw dengan Sb sebesar 18,59997 dan pada metode K-AP dengan 3 cluster memiliki nilai rasio antara Sw dengan Sb sebesar 38,04833. Dapat disimpulkan bahwa nilai rasio metode SOM lebih kecil dibandingkan K-AP, sehingga  analisis cluster data  NTP  berdasarkan  subsektor  pertanian  di  Indonesia  tahun  2022  lebih  baik  jika menggunakan metode SOM dengan 3 cluster .

## 3.5   Profilisasi dan Pemetaan Hasil Cluster Terbaik
Berdasarkan  hasil cluster terbaik,  maka  dapat  dilakukan  profilisasi  hasil cluster guna  mencari  tahu karakteristik dari tiap cluster dalam pengelompokkan NTP di Indonesia tahun 2022.
Gambar 4. Profilisasi Hasil Cluster Metode SOM
Dari Gambar 4, dapat diketahui bahwa cluster 1 punya nilai rata-rata lebih rendah dibanding cluster 2 di semua variabel. Sehingga cluster 1 dapat dikatakan sebagai kelompok provinsi dengan NTP rendah pada semua subsektor  pertanian  di  Indonesia,  sedangkan cluster 2  merupakan  kelompok  provinsi  dengan  NTP  tinggi  pada semua  subsektor  pertanian.  Pada cluster 3  atau  disebut  ujga  dengan cluster spesial  merupakan  kelompok yang memiliki  data  tidak  lengkap  pada  beberapa  subsektor  pertanian  di  Indonesia.  Berikut  hasil  pemetaan pengelompokan NTP berdasarkan subsektor pertanian di Indonesia tahun 2022 menggunakan metode SOM.
Pada hasil pemetaan di Gambar 5 berikut ini, cluster 1 diwakili warna kuning, cluster 2 berwarna hijau serta cluster 3  berwarna  merah.  Pada cluster 1  wilayah  yang  tergabung  tidak  mengelompok  pada  satu  sisi  tetapi menyebar  di  sekitaran  pulau  Sumatera,  Jawa,  Bali  Nusra,  Sulawesi  dan  Papua.  Untuk cluster 2  menyebar  di sebagian pulau Sumatera, Pulau Jawa bagian tengah, Pulau Sulawesi bagian selatan, Pulau Kalimantan dan Papua. Sedangkan pada cluster 3 hanya terdapat pada Provinsi DKI Jakarta.
90 100 110 120 130 NTP NTPP NTPH NTPR NTPT NTN NTPI NTNP P er sen tas e (% ) Subsektor Pertanian

## Profilisasi Hasil Cluster SOM
Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3

## Gambar 5. Pemetaan Pengelompokan NTP di Indonesia

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis didapatkan bahwa NTP tertinggi didapatkan bahwa NTP tertinggi yaitu nilai tukar petani pangan (NTPP) sebesar 126,22% dan yang terendah yaitu nilai tukar petani 98,82%. Hasil penelitian memakai metode SOM punya 3 cluster, 14 provinsi cluster 1, 19 provinsi cluster 2 serta 1 provinsi cluster 1. Untuk metode K-AP jumlah terbentuk yaitu 3 cluster, 11 provinsi cluster 1, 22 provinsi cluster 2 dan 1 provinsi cluster 1. Metode SOM memiliki nilai rasio sebesar 18,59997 dan pada metode K-AP memiliki nilai rasio sebesar 38,04833. Dapat disimpulkan bahwa nilai rasio metode SOM lebih kecil dibandingkan K-AP, sehingga analisis cluster data NTP berdasarkan subsektor pertanian di Indonesia tahun 2022 lebih baik jika menggunakan metode SOM dengan 3 cluster .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Talakua, M. W., Leleury, Z. A., & Taluta, A. W. (2017). Analisis Cluster Dengan Menggunakan Metode K- Means  Untuk  Pengelompokkan    Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Maluku  Berdasarkan  Indikator  Indeks Pembangunan Manusia Tahun 2014. BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan, 11(2), 119-128.
[2] Alkhalidi,  M.  W.,  Nadeak,  B.,  &  Sayuthi,  M.  (2020).  Sistem  informasi  geografis  pemetaan  wilayah penyalahgunaan  narkoba  mengunakan  metode  SOM  (Self-  Organizing  Map)  studi  kasus:  kabupaten  aceh tenggara. Building of Informatics, Technology and Science (BITS), 2(1), 1-9
[3] Kartikasari,  M.  D.  (2021).  Self-Organizing  Map  Menggunakan  Davies-Bouldin  Index  dalam Pengelompokan  Wilayah   Indonesia   Berdasarkan   Konsumsi Pangan. Jambura Journal of Mathematics, 3(2), 187-196.
[4] Ismail,  I.  (2021).  Penerapan  Data  Science  Menggunakan  Artificial  Neural  Network  (ANN)  Metode  Self Organizing  Mapping  (SOM)  untuk  Klasifikasi Industri. JURNAL WARTA AKAB, 45(2).
[5] Asriny,  N.I.  (2021). Pengelompokkan  Pekerja  Paruh  Waktu  Dengan  K-Affinity  Propagation  (K-AP) Clustering Algorithm (Studi Kasus: Pekerja  Paruh Waktu Menggunakan Internet Pada Pekerjaan Utama di Provinsi Jawa Timur Tahun 2019) . Skripsi, Universitas Islam Indonesia.
[6] Muhajir,  M.,  &  Sari,  N.  N.  (2019).  K-Affinity  Propagation  (K-AP)  and  K-Means  Clustering  for Classification  of  Earthquakes  in  Indonesia.  In 2018  International  Symposium  on  Advanced  Intelligent Informatics  (SAIN), pp.  6-10. IEEE .
[7] Setiawan, R. A. P., Noor, T. I., Sulistyowati, L., & Setiawan, I. (2019). Analisis Tingkat Kesejahteraan Petani Kedelai Dengan Menggunakan  Pendekatan Nilai Tukar Petani (NTP) Dan Nilai Tukar Pendapatan Rumah Tangga Petani (NTPRP). Jurnal Agribisnis Terpadu, 12(2), 178-189.
[8] Kusnandar,  V.B.  (2022).  Tingkat  Kesejahteraan  Petani  di  Provinsi  Ini  Terendah  Se-Indonesia  Pada
2021.Dikutip  dari https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2022/01/12/tingkat-kesejahteraan-  petani-di- provinsi-ini-terendah-se-indonesia-pada-2021.
[9] Aisy, K. R. (2021). Ilmu Ekonomi dan Pembangunan Pertanian Luas Lahan di Indonesia.
[10]  Pangestika, M., & Prihtanti, T. M. (2020). Perbandingan Nilai Tukar Petani (NTP) Antar Subsektor Pertanian Di Indonesia. AGRISAINTIFIKA: Jurnal Ilmu-Ilmu Pertanian, 4(1), 30-36.
[11]  Asriny,  N.I.,  Muhajir,  M.,  &  Andrian,  D.  (2021).  K-Affinity  Propagation  Clustering  Algorithm  for  the Classification  of  Part-Time  Workers  Using  the  Internet. Indonesia  Journal of  Electrical  Engineering  and Computer Science (IJEECS), 24(01), 464-472
[12]  Muhajir,  M.,  &  Sari,  N.  N.  (2019).  K-Affinity  Propagation  (K-AP)  and  K-Means  Clustering  for Classification  of  Earthquakes  in  Indonesia.  In 2018  International  Symposium  on  Advanced  Intelligent Informatics  (SAIN), pp.  6-10. IEEE .
[13]  Badan  Pusat  Statistik  RI.  (2022). Statistik  Nilai  Tukar  Petani  2021 .  Jakarta.  Badan  Pusat  Statistik Republik Indonesia.
[14]  Antara News. (2021). BPS: NTP  Perkebunan Rakyat Alami Kenaikan Tertinggi November 2021. Dikutip dari  https://www.antaranews.com/berita/  2557625/bps-ntp-perkebunan-rakyat-alami-kenaikan-tertinggi- november- 2021#mobile-nav.
[15]  Kusnandar,  V.  B.  (2022). Tingkat  kesejahteraan  petani  tertinggi  ada  di  sektor  pertanian .  Dikutip  dari https://databoks.katadata.co.id/datapublish/ 2022/01/12/tingkat-kesejahteraan-petani-tertinggi-ada-di-sektor- p erkebunan.
Herlinda,  T.  Alkhalidi,  M.  W.,  Nadeak,  B.,  &  Sayuthi,  M.  (2020).  Sistem  informasi  geografis  pemetaan wilayah penyalahgunaan narkoba mengunakan metode SOM (Self- Organizing Map) studi kasus: kabupaten aceh tenggara. Building of Informatics, Technology and Science (BITS), 2(1), 1-9