## Implementation of K-Means Algorithm in Determining Clustering of Lion Air Pilots

## Ahmad Jurnaidi Wahidin
Program Studi Teknologi Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika Email: ahmad.ajn@bsi.ac.id

## Abstract
Covid-19 was declared a pandemic by WHO on March 11, 2020, and President Joko Widodo through  the  Head  of  BNPB  declared  the  COVID-19  outbreak  a  National  Disaster.  To  limit people's  mobility,  the  government  issued  a  Regulation  of  the  Minister  of  Transportation concerning Transportation Control in which operators of transportation facilities are obliged to supervise and ensure the implementation of physical distancing. One of the sectors affected by the COVID-19 pandemic is transportation, the government is looking for a solution to minimize this  impact  by  providing  incentive  stimulus  to  airlines  and  also  reducing  the  Air  Passenger Service tariff by 20% to reducing aviation fuel prices by 10%, but the government's efforts have not succeeded. . The implementation of PPKM together with the Circular Letter of the Ministry of Transportation Number SE 88 of 2021 has reduced the interest of airplane passengers.  This situation made the Lion Air airline reduce 8000 employees to pilots. However, pilots are applied to fly alternately by dividing into several groups. By using the k-means algorithm which is one of the clustering methods in data mining, the division of groups can be done by partitioning the data into several clusters. so that data with the same characteristics will be grouped into one cluster. The results of processing 730 lion air pilot data with three clusters resulted in 431 cluster 1 data, 200 data cluster 2 and 99 data cluster 3, from the three clusters dominated by the age of 20-35 years with a working period of 6-11 years but with an average different average flying hours and working hours.
Keywords: K-Means Algorithms, Data Mining, Pilot

## 1. INTRODUCTION
Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) adalah jenis penyakit baru yang disebabkan oleh virus dari golongan coronavirus , yaitu SARS-CoV-2 yang juga sering disebut virus Corona. Para ilmuwan  pertama  kali  mendengar  tentang  Sars-CoV-2  setelah  virus  itu  terdeteksi  di  China. Namun, virus itu mungkin sudah menyebar lama sebelum dilaporkan, ungkap sebuah studi baru. Ilmuwan  dari  Pusat  Pengendalian  dan  Pencegahan  Penyakit  (CDC)  AS  menerbitkan  temuan mereka  dalam  jurnal Clinical  Infectious  Diseases. Secara  resmi,  virus  itu  dianggap  mulai menyebar  pada  31  Desember  2019,  ketika  otoritas  kesehatan  di  kota  Wuhan  di  China mengeluarkan peringatan tentang serangkaian kasus yang terkait dengan virus yang menyerang pernapasan  secara  misterius[1].  Kemudian  ditetapkan  menjadi  pandemi  oleh  Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) secara resmi pada 11 maret 2020 [2].
Pemerintah  Indonesia  telah  menetapkan  Wabah  Corona  Virus  atau  Covid-19  sebagai Bencana Nasional. Status tersebut diumumkan pada 14 maret 2020 oleh Presiden melalui Kepala
Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana  Doni  Monardo  di  Gedung  BNPB  [3].  Untuk mengurangi penyebaran virus corona, pemerintah Indonesia membuat kebijakan yang bertujuan untuk  membatasi  pergerakan  masyarakat,  salah  satu  diantaranya  adalah  kebijakan  persyaratan pada penumpang dalam  melakukan perjalanan menggunakan transportasi udara. PP Nomor 18 tahun  2020  tentang  Peraturan  Menteri  Perhubungan  tentang  Pengendalian  Transportasi  dalam Rangka Pencegahan Penyebaran Corona Virus Disease 2019 (Covid-19) yang dikeluarkan 9 april 2021 dimana operator sarana transportasi wajib mengawasi dan memastikan penerapan jaga jarak fisik ( physical distancing ) [4].
Pandemi  covid-19  membawa  dampak  ke  berbagai  sektor,  termasuk  perekonomian  dan bisnis. Beberapa bidang yang terdampak negatif adalah perdagangan, investasi, pariwisata sampai transportasi. Isu negatif virus corona membuat banyak negara, termasuk Indonesia mencari solusi agar  memperkecil  dampak  pelemahan  ekonomi  seperti  penurunan  kontribusi  dari  sektor pariwisata, beberapa cara yang dilakukan Pemerintah adalah berkoordinasi memberikan stimulus insentif kepada airlines, travel agent dan tourism representatives di luar negeri, selain kebijakan insentif  transportasi,  PT  Angkasa  Pura  juga  memberikan  pengurangan  tarif  Pelayanan  Jasa Penumpang Pesawat Udara (PJP2U) sebesar 20%, Pertamina juga memberikan penurunan harga avtur pada 9 destinasi sebesar 10% [5].
Dengan  berbagai  kebijakan  tersebut,  diharapkan  harga  tiket  semakin  murah  dan  jumlah penumpang akan meningkat sebanyak 25%. Namun, pemberlakukan PPKM berbarengan dengan keluarnya Surat Edaran Kementrian Perhubungan Nomor SE 88 Tahun 2021 yang menentukan persyaratan  kesehatan  untuk  penerbangan  dari  atau  ke  bandara  di  Pulau  Jawa  dan  Pulau  Bali dengan  menujukan  kartu  vaksin  (minimal  vaksinasi  dosis  pertama)  dan  surat  keterangan  hasil negatif  tes  RT-PCR  yang  sampelnya  diambil  dalam  kurun  waktu  2x24  jam  sebelum keberangkatan membuat penumpang pesawat berkurang.
Keadaan  tersebut  membuat  turunnya  peminat  penumpang  pesawat  udara  dan  membuat maskapai penerbangan menjadi sepi penumpang, dengan sepinya penumpang banyak maskapai yang  akhirnya  mengurangi  jumlah  penerbangan,  mengambalikan  pesawat  ke lessor dan pengurangan  jumlah  karyawan.  Maskapai  Lion  Air  merupakan  salah  satu  maskapai  yang terdampak,  dan  manajemen  memutuskan  untuk  melakukan  pengurangan  pada  Agustus  2021. Dengan tidak membaiknya kondisi pandemi di Indonesia ditambah kebijakan pemerintah yang membuat  semakin  menurun  penumpang  pesawat,  maskapai  lion  air  melakukan  pengurangan karyawan besar-besaran pada Agustus 2021, lion air merumahkan sekitar 8000 karyawannya.
Pengurangan karyawan berada di kisaran 5.750-8.050 dari total 23 ribu karyawan, langkah itu  diambil  karena  pandemi  COVID-19  menghantam  industri  penerbangan  sejak  awal kemunculannya.  Industri  penerbangan  melakukan  efisiensi  di  berbagai  lini  agar  dapat  tetap
beroperasi  terbatas.  "Dalam  jangka  waktu  yang  diperlukan,  Lion  Air  Group  mengumumkan pengurangan  tenaga  kerja  dengan  merumahkan  karyawan  (status  tidak  Pemutusan  Hubungan Kerja/PHK) menurut beban kerja (load) di unit masing-masing yaitu kurang lebih prosentase 25- 35%  karyawan  dari  23.000  karyawan,"  kata  Corporate  Communications  Strategic  of  Lion  Air Group, Danang Mandala Prihantoro dalam keterangannya [6]. Selain staf penerbangan, Pilot dan Pramugari juga tidak luput dari target pengurangan, namun untuk pilot konsep yang diterapkan adalah terbang secara bergantian dengan membagi beberapa kelompok terbang.
Data  mining dapat  diterapkan  untuk  menggali  nilai  tambah  dari  suatu  kumpulan  data berupa  pengetahuan  yang  selama  ini tidak  diketahui  secara  manual  [7]. Clustering merupakan salah  satu  teknik data  mining ,  dan k-means sebagai  salah  satu  metode Clustering non-hirarki dapat mempartisi data yang ada ke dalam satu atau lebih cluster , sehingga data yang memiliki karakteristik  yang  sama  dikelompokan  kedalam  satu cluster .  Dengan  algoritma  k-means diharapkan dapat menyelesaikan masalah pengelompokan pada pilot lion air.

## 2. METHODS
Berdasarkan pada permasalahan yang diteliti, metode yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  metode  deskriptif  dengan  pendekatan  kuantitatif,  pemilihan  deskriptif  dimana penelitian  deskriptif  adalah penelitian  yang  menggunakan  observasi,  wawancara  atau  angket mengenai    keadaan    sekarang    ini,  mengenai    subjek  yang    sedang    kita    teliti  [8].  Sedangkan pendekatan  kuantitatif  dipilih  untuk  pendekatan  penelitian  yang  banyak  menggunakan  angka- angka, mulai dari mengumpulkan data, penafsiran terhadap data yang diperoleh, serta pemaparan hasilnya  [9].  Implementasi  metode  deskritif  kuantitatif  ini  bertujuan  mendeskripsikan  atau menjelaskan peristiwa atau kejadian yang terjadi pada saat sekarang dalam bentuk angka-angka yang bermakna.
Jenis  data  yang  digunakan dalam  penulisan  ini  adalah  data primer,  data  primer  adalah data yang dikumpulkan melalui pihak pertama, biasanya dapat melalui wawancara, jejak dan lain- lain [10]. Data yang didapat langsung dari divisi Flight Operation Support (FOS).
Teknik  pengumpulan  data  menggunakan  observasi,  wawancara  dan  studi  Pustaka. Penelitian  ini  merupakan  penelitian  yang  bertujuan  menjelaskan  fenomena  yang  ada  dengan menggunakan  angka-angka,  dimana  untuk  melakukan  pengelompokan  terhadap  pilot  lion  air menggunakan data-data yang diolah menggunakan algoritma k-means .
Langkah-langkah algoritma K-Means adalah sebagai berikut[7]:
a. Pilih secara acak k buah data sebagai pusat cluster .
b. Jarak  antara  data  dan  pusat cluster dihitung  menggunakan Euclidian  Distance .  Untuk menghitung  jarak  semua  data  ke  setiap  titik  pusat cluster dapat  menggunakan  teori  jarak Euclidean yang dirumuskan pada persamaan (1):
D( i,j ) = √(𝑋1𝑖 − 𝑋1𝑗) 2 + (𝑋2𝑖 − 𝑋2𝑗) 2 + ⋯ + (𝑋𝑘𝑖 − 𝑋𝑘𝑗)² (1)
dimana:
D(i,j)
= Jarak data ke i ke pusat cluster j
Xki = Data ke i pada atribut data ke k
Xkj = Titik pusat ke j pada atribut ke k
c. Data ditempatkan dalam cluster yang terdekat, dihitung dari tengah cluster .
d. Pusat cluster baru akan ditentukan bila semua data telah ditetapkan dalam cluster terdekat.
e. Proses  penentuan  pusat cluster dan  penempatan  data  dalam cluster diulangi  sampai  nilai centroid tidak berubah lagi.

## 3. RESULTS AND DISCUSSION
Penelitian ini memiliki tujuan menggunakan algoritma k-means untuk mengelompokan data Pilot pada maskapai Lion Air, penelitian ini dibuat menggunakan data primer dimana respondennya adalah pilot lion air dengan menggunakan sebanyak 730 data yang diambil pada bulan september 2021. Adapaun pengolahan data menggunakan langkah-langkah sebagai berikut:
3.1 Sumber Data
Pada penelitian ini, data bersumber dari PT. Lion Group dimana data tersebut adalah data Pilot  yang  masih  terdaftar  pada  bulan  1  september  2021,  data  pilot  ditampilkan  pada  table  1 dibawah ini:
Tabel 1 Data Pilot Staff Number 131328 Crew Name Ligar Lughina Fleet 737 Base CGK Rank CPT Function Emp date 09APR13 Gender M Seniority No Birth date 21JUN90 Citizen ID Phone 082130333407 (Mobile) Flight hours 225:09 Working hours 570:08 Address Perum  Nirwana  Valley Residence  Bogor
Data  pilot  yang  ditampilkan  pada  tabel  1  tidak  dapat  langsung  diproses,  dikarenakan masih  terdapat  data  yang  tidak  digunakan  sehingga  harus  dilakukan  pembersihan  data  ( data cleaning ) , seleksi  data  ( data  selection )  dan  inisialisasi  data,  baru  data  dapat  dilakukan  proses minning .
3.2 Pengolahan Data
Tahap  awal  pengolahan  data  adalah  pembersihan  data,  pembersihan  data  merupakan proses  menghilangkan  noise  dan  data  yang  tidak  konsisten  atau  data  tidak  relevan  [11], kemudian  dilakukan  seleksi  data,  dari  data  yang  diperoleh  penulis  menghilangkan  beberapa data seperti Base, Rank, Gender, Citizen, Fleet, Function, Seniority No, Phone dan Address .
Dari proses diatas didapat contoh data sesuai ditunjukan pada tabel 2.
Tabel 2 Hasil Pembersihan Data ID Emp Date Birth Date Flight Hours Working Hours 131328  09Apr13 21Jun1990 225:09  570:08 131332  09Apr13 25Mar1984 234:12  600:10 131335  09Apr13 24Dec1989 239:50  649:21 131780  07Dec13 28Jul1993 190:16  476:04 131976  29Apr13 22Feb1993 27:20 228:42 131992  20May13  02May1968  258:39  618:43 132004  19May13  03Feb1990 35:45 324:38 132945  23May13  08Nov1958  179:04  484:30 132948  04Jul13 02Apr1988 70:14 383:39 132949  04Jul13 26Feb1992 80:21 405:42
Selanjutnya adalah transformasi data ( data transformation ), data diubah atau digabung ke dalam format yang sesuai untuk diproses dalam data mining [7]. Agar data di atas dapat diolah dengan menggunakan metode k-means Clustering , maka data yang berjenis data nominal seperti emp date dan birth date harus diinisialisasikan terlebih dahulu dalam bentuk angka. Dan merubah kriteria emp date menjadi lama kerja serta birth date menjadi usia.

## Tabel 3 Data Hasil Inisialisasi
Nomor Pegawai Lama Kerja Usia Jam Terbang Jam Kerja 131328 8,23 31,05 225:09 570:08 131332 8,23 37,29 234:12 600:10 131335 8,23 31,54 239:50 649:21 131780 8,18 28,37 190:16 476:04 131976 8,12 53,20 27:20 228:42 131992 8,12 31,43 258:39 618:43 132004 8,11 62,69 35:45 324:38 132945 8,00 33,27 179:04 484:30 132948 8,00 29,36 70:14 383:39 132949 8,06 30,49 80:21 405:42
Kemudian  dari  hasil  inisialisasi  data  dibulatkan,  dan  merubah  data  pada  kriteria  jam
terbang dan jam kerja dari tipe data jam menjadi bilangan bulat.

## Tabel 4 Data Inisialisasi Dengan Pembulatan Angka
Nomor Pegawai Lama Kerja Usia Jam Terbang Jam Kerja 131328 8 31 225 570 131332 8 37 234 600 131335 8 32 240 649 131780 8 28 190 476 131976 8 53 27 229 131992 8 31 259 619 132004 8 63 36 325 132945 8 33 179 484 132948 8 29 70 384 132949 8 30 80 406
Untuk mempermudah proses mining, dilakukan inisialisasi terhadap id data dan kriteria data dengan merubah data sesuai yang ditunjukan pada table 5.
Tabel 5 Inisialisasi Data ID dan Kriteria Nomor Pegawai Alternatif Lama Kerja C1 Usia C2 Jam Terbang C3 Jam Kerja C4
Setelah  data  ditransformasi  ke  dalam  bentuk  angka  dan  sudah  siap  untuk  dilakukan proses mining ,  kemudian  menentukan  jumlah cluster yang  akan  digunakan,  dimana  pada penelitian ini penulis akan membagi data-data yang diolah kedalam tiga cluster .
Menentukan titik pusat ( centroid ) awal dari setiap cluster , pada penelitian ini titik pusat ( centroid ) awal ditentukan secara acak ( random ) dan didapat titik pusat dari awal setiap cluster dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6 Titik Pusat ( Centroid ) Awal Setiap Cluster Cluster Alternatif  C1  C2  C3 C4 Cluster 1 131780 8 28  190  476 Cluster 2 52116047  10  58  168  450 Cluster 3 181257 4 30  218  905
Penelitian ini menggunakan metode hard k-means untuk mengalokasikan setiap data ke dalam  suatu cluster ,  sehingga  data  akan  dimasukan  dalam  suatu cluster yang  memiliki  jarak
paling dekat dengan titik pusat dari setiap cluster . Untuk mengetahui cluster mana yang paling dekat dengan data, maka perlu dihitung jarak setiap data dengan titik pusat setiap cluster .
Sebagai contoh akan dihitung data baris ke-1 dengan nomoer pegawai 131328 dihitung dengan titik pusat ke-1 sebagai D(1,1), dengan titik pusat ke-2 sebagai D(1,2) dan titik pusat ke- 3 sebagai D(1,3). Jarak dari data pilot pertama ke pusat cluster pertama dihitung sebagai berikut:
D(1,1) = √(8 − 8)² + (31 − 28)² + (225 − 190)²  + (570 − 476)² = 100,34939
Dari  perhitungan  diatas  maka  menghasilkan  100,34939  untuk  jarak  antara  data  pilot  pertama dengan pusat cluster pertama, dan untuk mengetahui jarak mahasiswa pertama ke cluster kedua:
D(1,2) = √(8 − 10)² + (31 − 58)² + (225 − 168)²  + (570 − 450)² = 135,58023
Dari  perhitungan  diatas  maka  menghasilkan  135,58023  untuk  jarak  antara  data  pilot  pertama dengan pusat cluster kedua, dan untuk mengetahui jarak mahasiswa pertama ke cluster ketiga:
D(1,3) = √(8 − 4)² + (31 − 30)² + (225 − 218)²  + (570 − 905)² = 335,09849
Dari  perhitungan  diatas  maka  menghasilkan  335,09849  untuk  jarak  antara  data  pilot  pertama dengan pusat cluster ketiga.
Berdasarkan hasil dari ketiga perhitungan pilot pertama diatas maka dapat disimpulkan bahwa  data  pilot  pertama  memiliki  jarak  paling  dekat  dengan cluster 1,  sehingga  data  pilot pertama pada hitungan iterasi pertama dimasukan ke dalam cluster 1. Hasil perhitungan untuk 10 pilot pertama ditampilkan pada tabel 7.
Tabel 7 Contoh Hasil Perhitungan Setiap Data ke Setiap Cluster Alternatif  C1  C2  C3 C4 Jarak ke Jarak terdekat ke cluster Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 131328 8 31  225  570 100,349 135,580 335,098 1 131332 8 37  234  600 131,883 165,230 305,526 1 131335 8 32  240  649 180,125 213,225 256,982 1 131780 8 28  190  476 0,000 45,431 429,936 1 131976 8 53 27 229 296,990 262,204 702,853 2 131992 8 31  259  619 158,805 193,843 288,953 1 132004 8 63 36 325 218,499 181,874 608,793 2 132945 8 33  179  484 14,491 43,658 422,832 1 132948 8 29 70 384 151,212 121,676 541,629 2 132949 8 30 80 406 130,399 102,313 517,746 2
Setelah 730 data pilot ditempat ke cluster yang terdekat, selanjutnya menghitung kembali titik  pusat (centroid)  cluster yang  baru  berdasarkan  rata-rata  angggota  yang  ada  pada cluster tersebut.
Setelah didapatkan titik pusat (centroid) yang baru dari setiap cluster , kemudian lakukan kembali dari langkah ketiga hingga titik pusat (centroid) dari setiap cluster tidak berubah lagi dan tidak ada lagi data yang berpindah dari satu cluster ke cluster yang lain.
Tabel 8 Titik Pusat ( Centroid ) Setiap Cluster pada Iterasi Terakhir Cluster C1 C2 C3 C4 Cluster 1 7.174  34.077  219.601  595.299 Cluster 2 7.525  37.275 88.945 341.875 Cluster 3 6.616  33.727 61.848 1117
Dari titik pusat data diatas, kembali mengalokasikan setiap data ke dalam suatu cluster , sehingga data akan dimasukan dalam suatu cluster yang memiliki jarak paling dekat dengan titik pusat dari setiap cluster , dan menghasilkan data yang sudah memiliki cluster dan contoh 10 data pilot sebagai berikut:
Tabel 9 Contoh Hasil Pengelompokan Setiap Data
Alternatif  C1  C2  C3 C4 Cluster 131328 8 31  225  570 Cluster 1 131332 8 37  234  600 Cluster 1 131335 8 32  240  649 Cluster 1 131780 8 28  190  476 Cluster 1 131976 8 53  27 229 Cluster 2 131992 8 31  259  619 Cluster 1 132004 8 63  36 325 Cluster 2 132945 8 33  179  484 Cluster 1 132948 8 29  70 384 Cluster 2 132949 8 30  80 406 Cluster 2
Dari tabel hasil pengelompokan setiap data diatas, maka menghasilkan sebaran data yang ditampilkan pada peta sebaran data dibawah ini:
Gambar 1 Peta Sebaran Cluster
Dari hasil pengolahan data dengan data mining dimana 730 data pilot lion air yang
dikelompokan kedalam tiga cluster , maka dapat dianalisa sebagai berikut:
Tabel 10 Hasil Analisa Clustering Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 1 terdiri dari 431 Pilot, dengan pembagian rank : Cpt = 218 orang Fo = 213 orang
Dan berdasarkan usia: 20-35 tahun= 296 orang 36-51 tahun=103 orang 52-67 tahun= 32 orang
Dengan masa kerja: 0-5 tahun=148 orang 6-11 tahun=232 orang 12-17 tahun=48 orang 18-23 tahun=3 orang
Dengan rata-rata jam terbang 219,601jam, dan rata-rata jam kerja 595,299 jam
Cluster 2 terdiri dari
200 Pilot, dengan pembagian rank : Cpt = 105 orang Fo = 95 orang
Dan berdasarkan usia: 20-35 tahun=124 orang
36-51 tahun=38 orang 52-67 tahun=38 orang Dengan masa kerja: 0-5 tahun=65 orang
6-11 tahun=102 orang
12-17 tahun=28 orang 18-23 tahun=5 orang
Dengan rata-rata jam terbang 88,945 jam,dan rata-rata jam kerja
341,875 jam
Cluster 3 terdiri dari 99 Pilot, dengan pembagian rank : Cpt = 39 orang Fo = 60 orang
Dan berdasarkan usia: 20-35 tahun=69 orang 36-51 tahun=25 orang
52-67 tahun=5 orang Dengan masa kerja:
0-5 tahun= 41 orang 6-11 tahun= 43 orang 12-17 tahun= 13 orang 18-23 tahun= 2 orang
Dengan rata-rata jam terbang 61,8485 jam, dan rata-rata jam kerja
1117 jam
Dari  hasil  analisa  diatas  karakteristik  pilot  pada cluster 1  didominasi  oleh  pilot dengan usia 20-35 tahun, dan untuk masa kerja paling dominan adalah 6-10 tahun. Dengan rata-rata jam terbang 219,601 jam dan jam kerja 595,299 jam.
Sedangkan cluster 2  dan cluster 3  untuk  usia  juga  didominasi  diusia  20-35,  sampai dengan  masa  kerja  juga  sama  di  6-11  tahun  masa  kerja.  Namun  untuk cluster 2  rata-rata  jam terbang 88,945 jam dan cluster 3 61,8485 jam dan untuk rata-rata jam kerja pada cluster 2 adalah 341,875 sedangkan cluster 3 adalah 1117 jam.

## 4. CONCLUSION
Dari penelitian yang dilakukan, algoritma k-means dapat mengelompokan data kedalam suatu cluster berdasarkan  karakteristik,  sehingga  data  dengan  karakteristik  yang  sama  akan dikelompokan  kedalam  satu cluster ,  sedangkan  data  dengan  karakteristik  yang  berbeda  akan dimasukan kedalam cluster lainnya. Hasil dari pengolahan 730 data pilot lion air dengan 3 cluster yang sudah ditentukan menghasilkan cluster 1 sebanyak 431 data, cluster 2 sebanyak 200 data dan cluster 3 sebanyak   99 data, dari ketiga cluster didominasi usia 20-35 tahun dengan masa kerja 6-11 tahun namun dengan rata-rata jam terbang dan rata-rata jam kerja yang berbeda.

## REFERENCES
[1] BBC Indonesia, “Covid-19: Virus corona diduga sudah menyebar sebelum pertama kali dilaporkan di China pada Desember 2019,” BBC.com , Dec. 05, 2020.
[2] I.  CNBC,  “WHO  Nyatakan  Wabah  COVID-19  jadi  Pandemi,  Apa  Maksudnya?,” CNBCIdonesia.com , Jakarta, Mar. 12, 2020.
[3] Kemenkes, “Status Wabah Corona di Indonesia Ditetapkan sebagai Bencana Nasional,” kemkes.go.id , Jakarta, Mar. 15, 2020.
[4] Kemenhub,  “PM  18  Tahun  2020  tentang  Pengendalian  Transportasi  dalam  Rangka Pencegahan  Penyebaran,” Badan  Pemeriksa  Keuangan  Republik  Indonesia ,  2020. https://peraturan.bpk.go.id/Home/Details/135886/permenhub-no-18-tahun-2020.
[5] Kemenkeu, “Ini Rencana Tambahan Insentif Pariwisata untuk Maskapai, Agen perjalanan dan Wisata Domestik,” kemenkeu.go.id , Jakarta, Feb. 26, 2020.
[6] T. Hamdani, “8.000 Karyawan Lion Air Dirumahkan!,” finance.detik.com , Aug. 01, 2021.
[7] A.  N.  Khormarudin,  “Teknik  Data  Mining:  Algoritma  K-Means  Clustering,” J.  Ilmu Komput. , 2016, pp. 1–12.
[8] E.  T.  Ruseffendi,  “Fundamentals  of  Educational  Research  &  Other  Non-exact  Fields,” Bandung: Tarsito , 2010.
[9] S. Arikunto, “Metode penelitian kualitatif,” Jakarta Bumi Aksara , 2006.
[10] S. Suharsimi Arikunto, “Prosedur Penelitian suatu pendekatan praktik,” Jakarta: Rineka Cipta , 2010.
[11] F.  Marisa,  “Educational  Data  Mining  (Konsep  dan  Penerapan),” J.  Teknol.  Inf.  Teor. Konsep, dan Implementasi , vol. 4, no. 2, 2013, pp. 90–97.