## Cluster Analysis of New Students at STKIP Pembangunan Indonesia during the COVID-19 Pandemic Based on Regional Origin
Khadijah 1 , Isma Muthahharah 2 , & Sutamrin 3*
1 Pendidikan Matematika, FKIP, Universitas Patompo, Makassar, Indonesia
2 Statistika, FST, Universitas Patompo, Makassar, Indonesia
3 Pendidikan Matematika, FMIPA, Universitas Negeri Makassar, Makassar, Indonesia
Abstract: This  study  aims  to  determine  the  distribution  of  origins  of prospective  new  STKIP  Pembangunan  Indonesia  students  during  the COVID-19 pandemic based on the student's name, religion adopted, chosen study program, and sources of information on new student admissions. The method used is clustering with a total sample of 27 regions in Indonesia. In this  study,  3  clusters  were  formed,  namely  cluster  1  which  had  the  most students with members namely East Jakarta, East Kalimantan, Gowa, Maros, Takalar,  Bantaeng,  Manggarai,  West  Manggarai,  East  Flores,  West  Sumba. Cluster  2  has not too many  (moderate) prospective  students with members namely Makassar, Barru, SInjai, Bulukumba, Soppeng, Enrekang, Jeneponto, Selayar, Polewali Mandar, East Maggarai. Cluster 3 has the fewest prospective students with members namely Makassar, Barru, Sinjai, Bulukumba, Soppeng, Enrekang, Jeneponto, Selayar, Polewali Mandar, East Maggarai.
Keywords : The candidate of New student , Clustering, Regional Origin .

## 1. Pendahuluan
Respon terhadap pandemi COVID-19 telah secara dramatis mengubah industri, perawatan kesehatan, mobilitas, dan bidang Pendidikan  (Barbour et al., 2021). Selama masa pandemi COVID-19,  beberapa  lulusan  SMA  memilih  untuk  tidak  melanjutkan  studi  di  Perguruan Tinggi.  Keputusan  tersebut  mereka  ambil  dengan  alasan  kesulitan  ekonomi  sebagai  efek lockdown  dan  pengaturan  pembatasan;  kesulitan  dalam  pembelajaran  jarak  jauh  atau pembelajaran online, karena institusi pendidikan tinggi beralih ke pembelajaran online dan kesulitan  akses  transportasi,  yang  menyebabkan  terbatasnya  akses  ke  sumber  daya pendidikan  dan  perkembangan  anak  (Suarez-Lopez  et  al.,  2021).  Keterbatasan  akses  dan transportasi  dilakukan  pemerintah  dan  organisasi  kesehatan  dunia  sebagai  upaya  sistemik untuk melindungi pelajar dan memerangi isolasi yang meluas dalam pandemi (Ellison et al., 2021). Terjadi peningkatan stress remaja pada masa pandemi COVID-19. Hal ini juga yang menyebabkan  beberapa  remaja  yang  memilih  untuk  tidak  melanjutkan  Pendidikan.  Oleh karena  itu,  terjadi  penurunan  jumlah  mahasiswa  yang  mendaftar  di  Perguruan  Tinggi. Namun  masih  terdapat  beberapa  pelajar  yang  memiliki  ketahanan  diri  dan  kemampuan adaptasi  terhadap  kondisi  buruk  pandemi.  Mereka  memiliki  ketahanan  diri  dan  mampu untuk  mulai  fokus  pada  pengembangan  diri  mereka  (Enrique  et  al.,  2019).  Mereka  yang memiliki  keinginan  untuk  mengembangkan  diri  harus  segera  dirangkul  dengan  baik  oleh pendidik  dan  mereka  yang  mengalami  stress  harus  segera  dibangkitkan  semangatnya kembali. Adanya dukungan dari pihak tertentu walaupun bersifat online dapat mengurangi
* Corresponding author: Sutamrin, Pendidikan Matematika, FMIPA, Universitas Negeri Makassar, Makassar, Indonesia
E-mail: tamrin.mm@unm.ac.id
gejala depresi di kalangan mahasiswa. Hal ini dapat disentuh oleh pendidikan dengan cara melanjutkan studi.
Perkuliahan  atau  melanjutkan  studi  di  Perguruan  Tinggi  tidak  hanya  dapat  dilakukan  di Perguruan Tinggi Negeri (PTN) saja tetapi juga dapat dilakukan di Perguruan Tinggi Swasta (PTS).  Salah  satu  PTS  yang  berada  di  Wilayah  Indonesia  Tengah  yaitu  STKIP Pembangunan Indonesia. PTS  ini  sudah berdiri  selama  lebih dari  20  tahun dan mencetak banyak lulusan-lulusan yang terserap di dunia kerja. Ada yang menjadi guru, kepala sekolah, pegawai di dinas Pendidikan, dosen, peneliti dan masih banyak lagi. STKIP Pembangunan Indonesia mengelola 4 program studi, 3 program sarjana dan 1 program magister. Program Sarjana  yang  dikelola  terdiri  dari  Program  Sarjana  Pendidikan  Biologi,  Program  Sarjana Pendidikan Ekonomi, dan Program Sarjana Pendidikan Matematika. Program Magister yang dikelola yaitu Program Magister Pendidikan Ekonomi. Selama masa pandemic COVID-19, STKIP  Pembangunan  Indonesia  telah  berupaya  untuk  meningkatkan  layanan  Pendidikan. Penggunaan bahan ajar untuk meningkatkan hasil belajar mahasiswa (Cooper et al., 2020), telah diupayakan oleh pihak kampus. Setiap dosen memiliki bahan ajar untuk pembelajaran online.  Untuk  tetap  menjaga  interaksi  dan  meningkatkan  skill  mahasiswa,  digunakan pembelajaran  berbasis  proyek,  salah  satunya  dengan  pembuatan  video  pembelajaran (Sutamrin & Khadijah, 2021).
STKIP  Pembangunan  Indonesia  terkena  imbas  dari  masa  pandemi  COVID-19.  Jumlah mahasiswa  yang  mendaftar  di  STKIP  Pembangunan  Indonesia  turun  drastis  selama  masa pandemi.  Dalam  suatu  hasil  penelitian  menemukan  bahwa  pandemi  yang  sedang berlangsung telah menyebabkan munculnya masalah kesehatan mental (Faruk et al., 2021); (Husky et al., 2021). Perubahan kesehatan mental dari gelombang pra-COVID-19 2019 ke 2020 tidak lebih besar dibandingkan dengan perubahan yang terlihat pada gelombang 2018 hingga  2019  (Jin  et  al.,  2021).  Perubahan  kesehatan  mental  tersebut  ikut  mempengaruhi minat untuk melanjutkan studi di perguruan tinggi. Pada tahun kedua pandemi COVID-19 ini,  terjadi  kenaikan  jumlah  pendaftar  yang  cukup  tinggi  dibandingkan  tahun  sebelumnya. Karena itu, perlu adanya analisis cluster untuk memetakan daerah-daerah mana yang lebih banyak tertarik untuk mendaftar di STKIP Pembangunan Indonesia, sumber informasi dari mana  yang  lebih  banyak  menarik  mahasiswa.  Sehingga  pihak  PTS  dapat  lebih berkonsentrasi  dan  mengoptimalkan  kegiatan  promosi  kampus  di  kluster-kluster  tersebut. Hasil klusterisasi juga dapat digunakan untuk melihat mahasiswa yang mendaftar di STKIP Pembangunan berdasarkan asal daerah, agama yang di anut, program studi yang di pilih dan sumber informasi pendaftaran Mahasiswa baru.
Analisis  cluster  adalah  salah  satu  tehnik  dari  analisis  multivariat  yang  mempunyai  tujuan utama yaitu mengelompokkan objek-objek berdasarkan kemiripan yang dimilikinya (Fathia et  al.,  2016).  Tujuan  pengclusteran  yaitu  menggabungkan  objek-objek  dalam  sebuah kelompok dengan objek-objek yang mirip (atau berhubungan) satu sama lain dan berbeda (tidak  berhubungan)  dengan  objek  dalam  kelompok  yang  lain  (Muthahharah  &  Juhari, 2021).  Analisis  cluster  dapat  mengidentifikasi  pola  yang  menonjol  dalam  suatu  kelompok (Sharma, 2020). Analisis cluster juga efektif dalam estimasi dan memprediksi data (Zhong et al., 2017). Dalam analisis cluster terdapat dua metode yang dikembangkan untuk melakukan pengelompokan  yaitu  metode  hierarki  dan  non-hierarki.  Pada  metode  hierarki  proses pengelompokkannya  terjadi  secara  alami  sehingga  kelompoknya  terbentuk  dengan sendirinya  dan  digambarkan  dalam  bentuk  Dendogram,  sedangkan  pada  metode  non- hierarki  jumlah  kelompok  yang  terbentuk  harus  di  tentukan  terlebih  dahulu  oleh  peneliti (Wahyuni et al., 2013).

## 1.1. Analisis Cluster
Analisis cluster adalah teknik clustering yang digunakan untuk mengelompokkan data-data pengamatan  dalam  beberapa  cluster  (Yordani  &  Sugiarto,  2016).  Dalam  proses pengclusteran  digunakan  sutau  ukuran  yang  dapat  menjelaskan  kesamaan  atau  kedekatan
Khadijah, et.al., ARRUS Journal of Mathematics and Applied Science, Vol. 3, No. 1 (2023) https://doi.org/10.35877/mathscience1740
antar  data  dalam  stuktur  grup  (Fathia  et  al.,  2016).  Ukuran  yang  digunakan  dalam penclustran adalah ukuran Euclidean dengan rumus sebagai berikut (Putriana et al., 2016):
𝑑 𝑖𝑗 = √∑ (𝑋 𝑖𝑘 − 𝑋 𝑗𝑘 ) 2 𝑝 𝑘=1 (2.1)
Dimana:
𝑑 𝑖𝑗 =  Jarak antara objek ke-i dan objek ke-j
𝑝 =  Jumlah variabel klaster
Xik =  Data dari subjek ke-i pada variabel ke-ks

## 1.2. Metode Hierarki
Metode  hirarki  bersifat  agglomerative  dan  divisive.  Metode  hierarki  adalah  metode  pada analisis  cluster  yang  membentuk  tingkatan  tertentu  yang  dilakukan  secara  bertahap.  Ada empat metode  agglomerative  dalam  pembentukan cluster, yaitu Single  Linkage,  Complete Linkage, Average Linkage, dan Ward’s Method (Muthahharah & Juhari, 2021) .Tetapi pada penelitian ini hanya menggunakan metode ward’s.Metode ini berbeda dengan metide yang lain karena perhitngannya berdasarkan varians anatar objek.

## 1.3. Metode Ward’s

## Metode hirarki bersifat
Metode ward’s adalah metode pengclusteran yang bersifat hierarariki berdasarakan varians terkecil antar objek (Muthahharah & Juhari, 2020). Sum of Square Error adalah jarak yang terbentuk  antar  dua  cluster.  SSE  hanya  dapat  dihitung  jika  cluster  memilki  anggota  lebih dari satu ojek (Fathia et al., 2016). Persamaan SSE adalah sebagai berkut :
𝑆𝑆𝐸 = ∑ (∑ 𝑋 𝑖𝑗 2 𝑛 𝑖=1 − ( 1 𝑛 ∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 ) 2 ) 𝑃 𝑗=1 (2.2)
Dimana:
𝑋 𝑖𝑗 =   nilai untuk obyek ke-i pada cluster ke-j
𝑝 =   banyaknya variabel yang diukur
𝑛 = banyaknya objek dalam cluster yang terbentuk

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  kuantitatif  dengan  tehnik  pengclustrean.  Ruang lingkup terfokus pada pengelompokkan asal daerah calon mahasiswa baru. Adapun definisi operasional variabel sebagai berikut:
a) Calon Mahasiswa (𝑋 1 ) yaitu calon Mahasiswa baru yang di kategorikan menjadi angka 1 yaitu laki-laki dan angka yaitu 2 perempuan.
b) Agama yang di anut (𝑋 2 ) yaitu agama yang dianut oleh Calon Mahasiswa Baru yang di kategorikan  menjadi  angka  1  yaitu  Islam,  2  yaitu  Kristen,  3  yaitu  Protestan,  4  yaitu Kepercayaan, dan 5 yaitu Lainnya.
c) Program  Studi  yang  di  pilih (𝑋 3 ) yaitu  program  Studi  yang  di    pilih  oleh  Calon Mahasiswa baru yang dikategorikan menjadi angka 1 yaitu Pendidikan Biologi, 2 yaitu Pendidikan Ekonomi, dan 3 yaitu Pendidikan Matematika.
d) Sumber Informasi (𝑋 4 ) yaitu sumber informasi yang di dapat oleh calon Mahasiswa baru  yang  dikategorikan menjadi  angka  1  yaitu  Facebook, 2  yaitu instagram, 3  yaitu Keluarga, 4 yaitu Lainya, dan5 yaitu teman.

## Prosedur Analisis
Prosedur analisis yang dilakukan adalah sebagai berikut:
a) Melakukan analisis data secara deskriptif.
b) Melakukan pengelompokkan dengan ward’s method dengan  persamaan berikut:
c) Menentukan  hasil  cluster  terbaik  berdasarkan  nilai  koefisien  determinasi  ( 𝑅 2 )  dan icd rate dengan persamaan berikut:
𝑅 2 = (𝑆𝑆𝑇−𝑆𝑆𝑊) 𝑆𝑆𝑇 (2.3)
dengan,
𝑆𝑆𝑇 = ∑ ∑ ∑ (𝑥 𝑖𝑗 𝑘 − 𝑥 𝑘 ̅̅̅) 2 𝑝 𝑘=1 𝑐 𝑗=1 𝑛 𝑐 𝑖=1 (2.4)
𝑆𝑆𝑊 = ∑ ∑ ∑ (𝑥 𝑖𝑗 𝑘 − 𝑥 𝑗 𝑘 ̅̅̅) 2 𝑝 𝑘=1 𝑐 𝑗=1 𝑛 𝑐 𝑖=1 (2.5)
𝑖𝑐𝑑 𝑟𝑎𝑡𝑒 = 1 −  𝑅 2 (2.6)
d) Menganalisis  karakteristik  hasil  cluster  yang  terbentuk  dalam  sebuah  peta  wilayah peserbaran calon mahasuswa baru.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Deskripsi Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data calon Mahasiswa baru yang di peroleh dari  pendaftaran  online  yang  populasinya  berjumlah  189,  dengan  sampel  sebanyak  27 daerah yang tersebar di Indonesia dengan diskripsi data ditampilkan pada Tabel 1
Table 1. Diskripsi Data N Manimum Maximum Mean Std. Deviaton 𝑿 𝟏 27 1 2 1,70 0,465 𝑿 𝟐 27 1 3 1,48 0,700 𝑿 𝟑 27 1 3 1,70 0,542 𝑿 𝟒 27 1 5 3,41 1,185
Berdasarkan Tabel 1 di atas dapat dijelaskan bahwa jumlah (N) semua variabel sama yaitu 27, dengan mean (rata-rata) tertinggi berada pada s umber informasi (𝑋 4 ) yang didapatkan oleh  calon  mahasiswa  untuk  mendaftar  di  kampus  STKIP  Pembangunan  Indonesia, sedangkan  mean  (rata-rata)  terendah  pada  variabel  agama  yang  dianut (𝑋 2 ) oleh  calon mahasiswa baru
3.2. Peng-clusteran dengan Ward’s Method
Pengclusteran  asal  daerah  di  lakukan  dengan  melihat  Koefisien  determinasi  dan  icd  rate yang ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Nilai Koefisien Determinasi dan icd rate Cluster Koefisien determinasi icd rate 1 0,996 0,003 2 0,995 0,005 3 0,994 0,006
Berdasarkan Tabel 2 dapat dijelaskan bahwa cluster terbaik atau cluster yang memliki calon mahasiswa  terbanyak  ada  pada  cluster  1  dengan  icd  rate  yakni  0,003  dan  cluster  yang memliki mahasiswa paling sedikit yakni cluster 3 dengan icd rate yakni 0,006.

## 3.3. Karaketristik Cluster
Dari hasil icd rate telah di tentukan cluster yang memiliki mahasiswa terbanyak, sedang, dan kurang, selanjutnya akan ditampilkan karakterisik dari 3 cluster yang terbentuk pada Tabel 3.
Tabel 3. Karakteristik Cluster Cluster Karakteristik Cluster  1:  Jakarta  Timur,  Kalimantan  Timur,  Gowa,  Maros, Takalar, Bantaeng, Manggarai, Manggarai Barat, Flores Timut, Sumba Barat Memiliki calon mahasiswa  terbanyak berdasarkan nama  calon mahasiswa yang mendaftar, agama yang dianut, program studi yang dipilih serta sumber informasi yang didapatkan. Cluster  2:  Makassar,  Barru,  SInjai,  Bulukumba,  Soppeng, Enrekang,  Jeneponto,  Selayar,  Polewali  Mandar,  Maggarai Timur Memilki  calon  mahasiswa  yang  tidak  telalu  banyak  (sedang) berdasarkan  nama  calon  mahasiswa  yang  mendaftar,  agama yang dianut, program studi yang dipilih serta sumber informasi yang didapatkan. Cluster 3: Bone, Toraja, Mamasa, Morowali, Flores, Pualu Aru (Maluku), Alor Memilki  calon  mahasiswa  paling  sedikit  berdasarkan  nama calon mahasiswa yang mendaftar, agama yang dianut, program studi yang dipilih serta sumber informasi yang didapatkan.
Berdasarkan  Tabel  3  telah  dijelaskan  cluster  yang  memliki  mahasiswa  terbanyak,  tidak terlalu  banyak  (sedang),  serta  paing  sedikit  yang  akan  di  tampilkan  dalam  bentuk  peta persebaran  asal  daerah  calon  mahasiswa  baru  di  STKIP  Pembangunan  Indonesia  pada Gambar 1.
Gambar 1. Peta Asal Daerah Calon Mahasiswa  Baru
Pada  Gambar  1  dapat  dilihat  bahwa  daerah  yang  berwarna  ungu  adalah  cluster  1  daerah yang berwarna hijau adalah cluster 2 berwarna hijau dan daerah yang berwana kuning adalah cluster  3.    Untuk  mengetahui  lebih  jelas  persebaran  asal  daerah  untuk  provinsi  sulawesi selatan dapat dilihat pada Gambar 2.
Dari  Gambar  2  dapat  dilihat  bahwa  daerah  yang  berwarna  ungu  adalah  cluster  1  dengan anggota  Gowa,  Maros,  Takalar,  dan  Bantaeng.  Cluster  2  berwarna  hijau  dengan  anggota Makassar, Barru, Sinjai, Bulukumba, Soopeng, Enrekang, Jeneponto dan Selayar. Cluster 3 berwarna  kuning  dengan  anggota  Bone  dan  Toraja.  Daerah  yang  berwarna  putih  adalah daerah yang belum memliki calon persebaran calon mahasiswa baru.
Gambar 2. Sebaran Calon Mahasiswa Baru

## 4. Kesimpulan
Kesimpulan  yang  dihasilakn  pada  penelitian  ini  adalah  terbentuk  3  cluster  yaitu  cluster  1 yang memliki mahasiswa terbanyak dengan anggota yaitu Jakarta Timur, Kalimantan Timur, Gowa, Maros, Takalar, Bantaeng, Manggarai, Manggarai Barat, Flores Timut, Sumba Barat. Cluster 2 Memilki calon mahasiswa yang tidak telalu banyak (sedang) dengan anggota yaitu Makassar,  Barru,  SInjai,  Bulukumba,  Soppeng,  Enrekang,  Jeneponto,  Selayar,  Polewali Mandar,  Maggarai  Timur.Cluster  3  yang  Memilki  calon  mahasiswa  paling  sedikit  dengan anggota yaitu Makassar, Barru, Sinjai, Bulukumba, Soppeng, Enrekang, Jeneponto, Selayar, Polewali Mandar, Maggarai Timur.

## References
Barbour,  N.,  Menon,  N.,  &  Mannering,  F.  (2021).  A  statistical  assessment  of  work-from-home participation  during  different  stages  of  the  COVID–19  pandemic.  Transportation  Research Interdisciplinary Perspectives, 100441. https://doi.org/10.1016/j.trip.2021.100441
Cooper, B. R., Hill, L. G., Haggerty, K. P., Skinner, M., Bumpus, M. F., Borah, P., Casey-Goldstein, M., & Catalano, R. (2020). Investigating the efficacy of a self-directed parenting intervention to reduce risky behaviors among college students: Study protocol for a multi-arm hybrid type 2  randomized  control  trial.  Contemporary  Clinical  Trials  Communications,  19,  100627. https://doi.org/10.1016/j.conctc.2020.100627
Ellison, E. C., Nagler, A., Stain, S. C., Matthews, J. B., Spanknebel, K., Shabahang, M. M., Blair, P. G., Farmer, D. L., Sloane, R., Britt, L. D., & Sachdeva, A. K. (2021). Impact of the COVID- 19  pandemic  on  surgical  trainee  education  and  well-being  spring  2020-winter  2020:  A  path forward. American Journal of Surgery, xxxx. https://doi.org/10.1016/j.amjsurg.2021.05.018
Enrique,  A.,  Mooney,  O.,  Salamanca-Sanabria,  A.,  Lee,  C.  T.,  Farrell,  S.,  &  Richards,  D.  (2019). Assessing  the  efficacy  and  acceptability  of  an  internet-delivered  intervention  for  resilience among  college  students:  A  pilot  randomised  control  trial  protocol.  Internet  Interventions, 17(May), 100254. https://doi.org/10.1016/j.invent.2019.100254
Khadijah, et.al., ARRUS Journal of Mathematics and Applied Science, Vol. 3, No. 1 (2023) https://doi.org/10.35877/mathscience1740
Faruk, M. O., Ching, U., & Chowdhury, K. U. A. (2021). Mental health and well-being of indigenous people  during  the  COVID-19  pandemic  in  Bangladesh.  Heliyon,  7(7),  e07582. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2021.e07582
Fathia, A. N., Rahmawati, R., & Tarno. (2016). Analisis Klaster Kecamatan Di Kabupaten Semarang Berdasarkan  Potensi  Desa Menggunakan  Metode Ward  Dan  Single Linkage.  Jurnal  Gaussian, 5(4), 801–810.
Husky,  M.  M.,  Kovess-Masfety,  V.,  Gobin-Bourdet,  C.,  &  Swendsen,  J.  (2021).  Prior  depression predicts  greater  stress  during  Covid-19  mandatory  lockdown  among  college  students  in France. Comprehensive Psychiatry, 107, 152234. https://doi.org/10.1016/j.comppsych.2021.152234
Jin, S., Balliet, D., Romano, A., Spadaro, G., van Lissa, C. J., Agostini, M., Bélanger, J. J., Gützkow, B., Kreienkamp, J., Leander, N. P., Abakoumkin, G., Khaiyom, J. H. A., Ahmedi, V., Akkas, H.,  Almenara,  C.  A.,  Kurapov,  A.,  Atta,  M.,  Bagci,  S.  C.,  Basel,  S.,  …  Zúñiga,  C.  (2021). Intergenerational conflicts of interest and prosocial behavior during the COVID-19 pandemic.
Personality and Individual Differences, 171(December 2020), 1–8.
https://doi.org/10.1016/j.paid.2020.110535
Muthahharah, I., & Juhari, A. (2020). Pengelompokan Data Pelayanan Kesehatan Di Kota Makassar Menggunakan Ward’S Method. BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika Dan Terapan, 14(4), 627– 632. https://doi.org/10.30598/barekengvol14iss4pp627-632
Muthahharah, I., & Juhari, A. (2021). A Cluster Analysis with Complete Linkage and Ward’s Method for  Health  Service  Data  in  Makassar  City.  Jurnal  Varian,  4(2),  109–116. https://doi.org/10.30812/varian.v4i2.883
Putriana,  U.,  Setyawan,  Y.,  &  Noeryanti.  (2016).  Metode  Cluster  Analysis  Untuk  Pengelompokan Kabupaten  /  Kota  Di  Provinsi  Jawa  Tengah  Berdasarkan  Variabel  Yang  Mempengaruhi Kemiskinan Pada Tahun 2013. Jurnal Statistika Industri Dan Komputasi, 1(1), 38–52.
Sharma,  R.  (2020).  Cluster  analysis  to  identify  prominent  patterns  of  anti-hypertensives:  A  three- tiered  unsupervised  learning  approach.  Informatics  in  Medicine  Unlocked,  19,  100303. https://doi.org/10.1016/j.imu.2020.100303
Suarez-Lopez, J. R., Cairns, M. R., Sripada, K., Quiros-Alcala, L., Mielke, H. W., Eskenazi, B., Etzel, R.  A.,  &  Kordas,  K.  (2021).  COVID-19  and  children’s  health  in  the  United  States: Consideration of physical and social environments during the pandemic. Environmental Research, 197(December 2020). https://doi.org/10.1016/j.envres.2021.111160
Sutamrin,  S.,  &  Khadijah,  K.  (2021).  Analisis  Kemampuan  Berpikir  Kritis  dalam  Project  Based Learning  Aljabar  Elementer.  EQUALS:  Jurnal  Ilmiah  Pendidikan  Matematika,  4(1),  28–41. https://doi.org/10.46918/equals.v4i1.892
Wahyuni, R., Nugroho, S., Novianti, P., Statistika, M. J., Matematika, P., Pembimbing, D., Statistika, J.,  &  Matematika,  P.  (2013).  Analisis  Klaster  dengan  menggunakan  Single  Lingkage  dan  Metode  K- Means ( Studi Kasus :  Data Produksi , Produktivitas , dan Luas Panen Tanaman Sayuran  di Provinsi Bengkulu Tahun 2. 1–9.
Yordani,  R.,  &  Sugiarto.  (2016).  Pengelompokkan  Kabupaten/Kota  Di  Provinsi  Jawa  Timur Berdasarkan  Indikator  Pembangunan  Berkelanjutan  2012-2013.  Jurnal  Ekonomi  Dan Pembangunan, 17–27.
Zhong,  X.,  Sun,  Z.,  Xiong,  H.,  Heffernan,  N.,  &  Islam,  M.  M.  (2017).  Learning  Curve  Analysis Using Intensive Longitudinal and Cluster-Correlated Data. Procedia Computer Science, 114, 250– 257. https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.09.035