## PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING UNTUK EVALUASI EKSPOR IKAN  DI INDONESIA MENURUT NEGARA TUJUAN UTAMA
Nazwa Ariana Salsabila, Ultach Enri, Iqbal Maulana Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia 2010631170106@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Indonesia merupakan salah satu negara yang kaya akan lautan yang biasanya disebut juga sebagai negara maritim. Dimana negara Indonesia yang kaya akan sumber daya laut, hal ini dapat menjadikan negara Indonesia sebagai salah satu negara dengan pengekspor ikan segar terbanyak se-asia. Namun, pada tahun 2021 nilai ekspor ikan di  Indonesia  mengalami penurunan dibanding tahun sebelumnya, Hal  ini diakibatkan ekspor di  Indonesia masih  belum  maksimal  meskipun  memiliki  sumber  daya  baik  itu  sumber  daya  lautnya  maupun  sumber  daya manusia yang banyak. Dimana pada penelitian ini,  bertujuan untuk menganalisa dan mengevaluasi ekspor ikan berdasarkan  negara  tujuan  utama  dengan  menggunakan  metode K-Means  Clustering .  Dataset  yang  akan digunakan yaitu bersumber dari website bps. Dimana data tersebut diolah dalam 3 cluster. Hasilnya menunjukkan Hasilnya menunjukkan bahwa ada 2 negara tujuan yang memiliki nilai ekspor terbanyak yaitu negara Malaysia dan Singapura, lalu untuk negara yang memiliki nilai ekspor rata-rata yaitu negara Jepang dan Taiwan, dan sisanya memiliki nilai ekspor rendah.
Kata kunci : Clustering, K-Means, Ekspor Ikan, Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  adalah  negara  yang  dikenal  dengan negara  kepulauan  yang  memiliki  potensi  hasil  laut yang  sangat  besar.  Potensi  ini  tersebar  di  sekitar  5,8 juta  km 2 zona  maritim  yang  terdiri  dari  perairan kepulauan (2,3 juta km 2 ), perairan territorial (0,8 juta km 2 ),  dan  Zona  Ekonomi  Ekslusif  (2,7  juta  km 2 ). Produksi ikan tangkap laut mencapai lebih dari 5 juta ton pada tahun 2012, dengan pertumbuhan sebesar 3,5 persen  per  tahun  sselama  lebih  dari  sepuluh  tahun (1991 – 2012).[1]
Sebagian  produk  domestik  diperdagangkan  di pasar global. Ekspor produk perikanan dan ikan berada di bawah ekspor makanan olahan dan perhiasan, hal ini didapatkan berdasarkan laporan Kementerian Perdagangan. Nilai ekspor produk ini mencapai sekitar 1.278  US$  pada tahun  2011,  dan  meningkat  menjadi 1.545  US$  pada  tahun  2012.  Dengan  kata  lain,  nilai ekspor  dalam  periode  tersebut  meningkat  sebesar 20,89  persen  menurut  Kementerian  Perdagangan  RI pada tahun 2013.
Potensi  ekonomi  dari  hasil  laut  serta  produk terkait  masih  dapat  terus  ditingkatkan  mengingat luasnya  cakupan  zona  tangkap  perikanan  laut  di Indonesia.  Jika  di  wilayah  perairan  sebelah  barat (termasuk  Selat  Malaka  dan  Laut  Jawa)  mula-mula muncul  gejala  kelebihan  tangkapan  ( overfishing ), namun  sebaliknya  di  daerah  perairan  sebelah  timur justru  masih  sangat  kurang  intensitas  penangkapan ikan  [2].  Sumber  daya  perikanan  tangkap  memiliki potensi  tangkapan  lestari  maksimum,  atau Maximum Sustainable  Yield (MSY),  sekitar  6,4  juta  ton  per tahun,  menurut  temuan  beberapa  penelitian.  Dengan
demikian potensi ekspor produk ikan Indonesia masih dapat ditingkatkan di masa mendatang.
Mengingat  keunggulan  alamiah  yang  dimiliki oleh  Indonesia,  maka  sangat  wajar  jika  ada  harapan bahwa  Indonesia  seharusnya  menjadi  pemain  utama dalam pasar regional (katakanlah, pada level ASEAN). Meskipun  demikian,  fakta  menunjukkan  hal  yang berbeda.  Saat  ini,  ekspor  komoditas  perikanan  dan ikan  di  Indonesia  masih  kalah  dibandingkan  dengan ekspor negara tetangga yang memiliki wilayah teritori lebih sempit seperti Singapura, Vietnam dan Thailand. Kondisi  ini  tentu  harus  disikapi  secara  bijak. Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  maka  penelitian ini  akan  menganalisis  perkembangan  negara  tujuan ekspor  perikanan  Indonesia,  yang  nantinya  dapat memberikan  masukan  kepada  pemerintah  untuk membantu  meningkatkan  perekonomian  Indonesia khususnya dalam sektor perikanan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian “Penerapan Data Mining pada Ekspor Buah-Buahan Menurut  Negara Tujuan Menggunakan K-Means Clustering” data tersebut diolah menggunakan Rapidminner untuk  ditentukan  nilai centroid dalam  3  kelompok  (tingkat  ekspor  tinggi, tingkat  ekspor  sedang,  dan  tingkat  ekspor  rendah). Oleh  karena  itu,  penilaian  didasarkan  pada  indeks ekspor buah-buahan. Indeks ini terdiri dari dua negara yang memiliki cluster tingkat ekspor tinggi, yaitu India dan Pakistan; tiga negara yang memiliki cluster tingkat ekspor  sedang  yaitu  Singapura,  Bangladesh,  dan negara  lainnya;  dan  enam  negara  yang  memiliki cluster tingkat  ekspor  rendah  yaitu  Hongkong,
Tiongkok,  Malaysia,  Nepal,  Vietnam  dan  Iran.  Hasil penelitian  ini  dapat  digunakan  untuk  menentukan jumlah ekspor buah-buahan menurut negara tujuan.[3]
Penelitian  berjudul  “Implementasi  Data  Mining Clustering  Data  Valuasi  Ekspor  Kertas  Indonesia Menggunakan  Algoritma  K-Means”  memiliki  tujuan untuk  memperoleh  informasi  kluster  pelabuhan- pelabuhan yang menghasilkan transaksi ekspor kertas yang tinggi. Hasilnya menunjukkan bahwa hanya 10% pelabuhan  yang  memiliki  kategori  transaksi  ekspor kertas  dengan  valuasi  tinggi,  3%  memiliki  valuasi sedang, dan 87% atau sekitar 27 pelabuhan, memiliki catatan  transaksi  level  rendah.  Selain  itu,  banyak Pelabuhan  ekspor  yang  berdekatan  secara  geografis tetapi  memiliki  nilai  transaksi  yang  sangat  berbeda satu sama lain.[4]
Penelitian  yang  memiliki  judul  “Penerapan  K- Means Clustering pada Ekspor Minyak Kelapa Sawit Menurut  Negara  Tujuan”  memiliki  tujuan  untuk membagi  dua  kelompok  yaitu  kelompok  tingakt ekspor  tinggi  dan  kelompok  tingkat  ekspor  rendah. Hasilnya  didasarkan  pada  indeks  ekspor  minyak kelapa  sawit,  dengan  India  sebagai  satu-satunya negara kelompok tingkat ekspor tinggi dan Sembilan negara  kelompok  tingkat  ekspor  rendah  yaitu Tiongkok, Singapura, Malaysia, Pakistan, Bangladesh, Sri  Lanka,  Mesir,  Belanda,  dan  Jerman.  Negara  ini memprioritaskan  ekspor  minyak  kelapa  sawit cluster .[5]

## 2.2. Clustering
Clustering dikenal  sebagai  teknik  yang  dapat membagi  objek  dari  kumpulan  banyak  data  menjadi beberapa kelompok yang sama. Teknik pengelompokkan pada dasarnya adalah mengelompokkan  berbagai  artikel  atau  informasi  ke dalam  kelompok  atau  kumpulan  yang  berbeda, sehingga  setiap  kelompok  mengandung  informasi yang  diharapkan  dapat  dibandingkan  (komparatif). Clustering digunakan  untuk  menyatukan  data  yang serupa  dalam  satu  kelompok  dan  mengurangi  jarak antar  kelompok.  Ini  menunjukkan  bahwa  barang dalam  setiap  kelompok  tidak  sama  dengan  barang dalam  kelompok  lain,  tetapi  sangat  mirip  satu  sama lain.[6]

## 2.3. K-Means Clustering
Metode K-Means yaitu  metode  yang  membagi informasi  ke  dalam  kelompok-kelompok  sehingga kumpulan yang memiliki kualitas yang sebanding dan kumpulan  yang  memiliki  kualitas  yang  berbeda dikumpulkan  ke  dalam  kumpulan  yang  berbeda. Berikut langkah-langkah perhitungannya : [7] a. Tentukan  jumlah  klaster  yang  diinginkan  dengan cara menghitung nilai k .
b. Menginisialisasi k pusat  dengan  menggunakan teknik acak yang diperoleh dari data sebelumnya.
c. Cari  data  yang  paling  dekat  dengan centroid dengan menggunakan persamaan  jarak Euclidean.
Berikut  adalah  persamaan Euclidian  Distance ditunjukkan pada persamaan (1) :
𝐷(𝑥𝑖, 𝑥𝑗) = √(𝑥 𝑖1 − 𝑥 𝑗1 ) 2 … + (𝑥 𝑘𝑖 −   𝑥 𝑘𝑗 ) 2 (1) Dimana :
D (xi,xj) = Jarak data i ke pusat cluster j Xki   = Data i pada pada atribut data ke k Xkj  = Titik pusat j pada atribut ke k d. Urutkan setiap data berdasarkan jarak terdekatnya dengan centroid (jarak terpendek).
e. Perbarui  nilai centroid ; nilai centroid terbaru diperoleh dari cluster rata-rata dengan menggunakan  rumus  yang  ditunjukkan  pada persamaan (2) di bawah ini :
𝐶 𝑚(𝑞) = 1 𝑛 𝑚 ∑ 𝑥 𝑖(𝑞) 𝑛 𝑚 𝑖=1 (2)
Dimana :
Cm(q) = Centroid dari klaster m pada iterasi ke-q Nm = Jumlah data yang termasuk dalam klaster m Xi(q) = Data ke-i pada iterasi ke-q
f. Ulangi  tahap  2  hingga  5sampai  semua  individu tidak berubah.

## 2.4. Data Mining
Setiap harinya manusia memproduksi data, maka dari  itu  ada  banyak  data  di  dunia  pada  saat  ini.  Data yang  diperoleh  sangat  beragam  macamnya, termasuk data pemerintah, data keuangan, data Pendidikan, dan lain-lain yang berasal dari berbagai industri. Data yang beragam  ini  diolah  untuk  menghasilkan  pengetahuan baru. Data  mining proses  analisis  data  untuk menemukan  hubungan  yang  jelas  dan  menghasilkan kesimpulan yang belum diketahui sebelumnya dengan cara yang mudah dipahami dan bermanfaat bagi siapa saja  yang  memiliki  data.  Saat  ini  data  mining  dibagi menjadi  beberapa  bagian  diantaranya  seperti  K- Means,  Naive  Bayes,  C4.5,  NVM  (Support  Vector Machine).[8]

## 3. METODE PENELITIAN
Untuk  mendapatkan  hasil  penelitian  yang optimal,  pemilihan  metode  penelitian  sangat  penting dalam sebuah riset. Penelitian yang akan dilakukan ini menggunakan  Algoritma K-Means  Clustering untuk melakukan evaluasi ekspor ikan di Indonesia menurut negara tujuan utama.
Tujuan dari clustering merupakan sebuah teknik penganalisa data yang banyak digunakan sebagai salah satu  teknik data  mining yang  bertujuan  untuk mengelompokkan data dengan atribut yang sebanding. Salah  satu  metode data  mining yang  dikenal  dengan clustering ini  berfungsi  untuk  meletakkan  data  pada kelompok  atau cluster tertentu  [9].  Setiap  data dikelompokkan berdasarkan seberapa banyak kemiripannya  dengan  data  yang  lain. Cluster yang terdiri  dari  data  dengan  atribut  yang  sama  akan digabungkan, dan cluster yang terdiri dari data dengan atribut  yang  berbeda  akan  digabungkan. K-Means adalah  salah  satu  dari  banyaknya  metode clustering yang tersedia.
K-Means adalah  salah  satu  metode  atau pendekatan clustering yang paling umum diaplikasikan.  Algoritma K-Means adalah  salah  satu metode clustering non-hirarki dengan waktu komputasi yang cukup cepat dibanding dengan metode clustering yang lain [10]. Metode algoritma K-Means ini  awalnya  dimulai  dengan  menentukan  berapa banyak  jumlah cluster yang  akan  dibuat,  selanjutnya hitung  nilai  awal  setiap cluster ,  dan  kemudian menghitung  jarak  yang  ada  diantara  masing-masing data  dengan  nilai  awal  tersebut.  Setelah  menghitung jarak masing-masing data, data dimasukkan ke dalam cluster terdekat.  Selanjutnya,  kita  menghitung  rata- rata dari setiap cluster tersebut, yang kemudian  akan digunakan  sebagai  nilai  awal  yang  baru  untuk menghitung jarak dari masing-masing cluster . Pada  metode K-Means ini, centroid atau  pusat cluster dipilih  secara  acak  dari  sekumpulan  koleksi atau populasi  informasi  pada tahap awal.  Setelah itu, K-Means memeriksa setiap komponen dalam populasi data  dan  menandai  setiap  komponen  ke  salah  satu centroid yang telah ditetapkan sebelumnya, berdasarkan  jarak  minimum  antara  komponen  (data) dan centroid . Sampai semua komponen atau data telah terkumpul  semua  di  setiap centroid ,  posisi centroid akan  dihitung  kembali  dan  terakhir  sampai  semua komponen (data).
Untuk  melakukan clustering dengan  metode K- Means  Clustering ,  berikut  langkah-langkah  yang harus diikuti:
1.   Menghitung  nilai  K  untuk  jumlah cluster yang diinginkan untuk dibentuk.
2.   Memilih centroid atau pusat cluster awal  dengan nilai K..
3.   Dengan  menggunakan  rumus  jarak Euclidean , akan  ditemukannya  jarak  yang  paling  dekat  dari setiap data ke centroid . •  Jarak Euclidean yang  dirumuskan  sebagai  berikut D(i.j) = √( 𝑋 1 𝑗 − 𝑋 1 𝑖 ) 2 + ( 𝑋 2 𝑗 − 𝑋 2 𝑖 ) 2 + ⋯ + ( 𝑋𝑘𝑗 − 𝑋𝑘𝑖 ) 2 …
(3)
D(i,j) = Jarak data ke i ke pusat cluster j
Xki = Data ke i pada atribut data ke K Xkj = Data ke j pada atribut data ke K

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  didapatkan  didapatkan  dari  website https://www.bps.go.id.  Dimana  data  tersebut  yang akan dijadikan sampel dan di uji cobakan.

## 4.1. Data Preparing
Sebelum melakukan pengujian, kami mengambil data  sampel  dari website resmi  BPS.  Dimana  data tersebut berisikan data ekspor ikan berdasarkan negara tujuan pada tahun 2012-2021.
Gambar 1. Data ekspor Ikan Indonesia Tahun 2012- 2021

## 4.2. Data Understanding
Gambar 1. Hasil dari fungsi info() pada pandas
Pada  tahap  ini,  kita  harus  memastikan  terlebih dahulu bahwa data yang didapat dan dipakai untuk uji coba  harus  sesuai  dengan  kualifikasi.  Untuk melakukannya,  kami  menggunakan library  Pandas . Dengan  menggunakan  fungsi  info()  untuk  mengecek tipe data, nama kolom, dan mengecek apakah ada data yang kosong.
Dapat  dilihat  pada  gambar,  dimana  data  yang didapatkan  memiliki  11  kolom.  Kolom  “Negara tujuan”  memiliki  tipe  data object dan  pada  kolom, 2012-2021  memiliki  tipe  data  float.  Selain  itu,  pada setiap  kolom  juga  tidak  memiliki  data  kosong  atau null.
Untuk  lebih  jelasnya,  data  tersebut  ditampilkan dalam  bentuk  grafik.  Dengan  menggunakan library matplotlib, dapat menampilkan data ke dalam bentuk grafik dimana kodenya sebagai berikut.
Dan untuk hasilnya dapat dilihat pada gambar di bawah ini.
Gambar 3. Nilai ekspor ikan Indonesia tahun 2012- 2021
Dapat dilihat bahwa negara Malaysia merupakan negara  penerima  ekspor  dari  Indonesia  ke  satu  dan bahkan  nilai  ekspor nya  selalu  naik  setiap  tahunnya. Namun,  untuk  beberapa  negara  seperti  Arab  Saudi, Hongkong,  dan  Tiongkok  nilai  ekspor  nya  menurun dari tahun sebelumnya ke tahun 2021.

## 4.3. Data Transformation
Dimana  sebelum  melakukan  uji  coba,  akan dilakukan penghitungan rata-rata nilai ekspor ikan dari setiap negara tujuan dengan jangka tahun 2012-2021. Dimana  untuk  menghitung  rata-ratanya,  digunakan kode sebagai berikut.
Dan untuk hasilnya dapat dilihat pada gambar di bawah ini.
Gambar 4. Kode untuk mendapatkan nilai rata-rata ekspor ikan tahun 2012-2021
Dikarenakan data yang didapat dari website BPS pada value ekspor  masih  dalam  bentuk  ton,  disini kami men- scale data tersebut menggunakan MinMaxScaler .  hal  ini  dilakukan  dikarenakan  angka nya  masih  besar  dan  hal  ini  dapat  berpengaruh  pada model yang akan dibuat. Dimana kami melakukannya dengan menggunakan rumus berikut.
Gambar 5. Rata-rata ekspor ikan Indonesia tahun 2012-2021
Dimana untuk melakukannya, digunakan sklearn untuk  mempermudah  proses, kode  nya  dapat  dilihat dibawah ini.
Gambar 6. Kode untuk scale nilai ekspor
Setelah di scale menjadi angka antara 0-1 dengan menggunakan MinMaxScaler, hasilnya  dapat  dilihat pada tabel di bawah ini.
Gambar 7. Nilai ekspor setelah di scale

## 4.4. Membuat Model
Pada  tahap  ini  yaitu  membuat  model clustering menggunakan  dataset  yang  telah  ditransformasi. Untuk  melakukannya,  digunakan library sklearn . Dengan  cara  membaginya  menjadi  3 cluster dengan random  state  1.  Untuk  hasilnya  dapat  dilihat  pada gambar di bawah.
Gambar 8. Cluster nilai ekspor ikan Indonesia tahun 2012-2021
Dikarenakan  variabel  yang  digunakan  pada  saat membuat  model  lebih  dari  2,  diperlukan  mereduksi dimensi  data  kita.  Dimana  kita  bisa  menggunakan library sklearn untuk  melakukannya  dengan  kode dibawah.
Gambar 9. Kode untuk melakukan PCA
Dan  hasilnya  dapat  dilihat  pada  gambar  di bawah.
Gambar 10. Hasil clustering setelah PCA
Untuk  hasil  yang  lebih  jelas,  kita  dapat  melihat grafik di bawah ini.
Gambar 11. Grafik nilai ekspor ikan Indonesia tahun 2012-2021
Dapat  dilihat  bahwa  ada  2  negara  tujuan  yang memiliki  nilai  ekspor  ikan  terbanyak  yaitu  negara Malaysia  dan  Singapura,  lalu  untuk  negara  yang
memiliki  nilai  ekspor  rata  -rata  yaitu  Jepang  dan Taiwan. dan sisanya memiliki nilai ekspor rendah.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil penelitian dengan
menggunakan  data  yang  dalam  penelitian  ini  pada tahun  2012-2021,  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  metode pengelompokkan K-Means dapat  digunakan  untuk menentukan  pengelompokkan  ekspor  ikan.  Data  ini telah  diolah  dengan  mengelompokkan  dengan sebanyak  dua  kelompok,  yaitu  kelompok  tingkat ekspor  tinggi  dan  kelompok  tingkat  ekspor  rendah. Hasilnya  menunjukkan  bahwa  ada  2  negara  tujuan yang  memiliki  nilai  ekspor  terbanyak  yaitu  negara Malaysia  dan  Singapura,  lalu  untuk  negara  yang memiliki nilai ekspor rata-rata yaitu negara Jepang dan Taiwan, dan sisanya memiliki nilai ekspor rendah.
Pengolahan  data  untuk clustering memiliki kemampuan  untuk  memberikan  pembobotan  kriteria untuk  membuat  data  yang  dihasilkan  lebih  akurat. Selain  itu,  pengolahan  data  untuk clustering juga memerlukan peningkatan akurasi data yang dikumpulkan. Untuk mencapai hasil yang lebih akurat dari  proses clustering ,  kriteria  yang  lebih  spesifik dapat ditambahkan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  K.  B.  Syariah  and  G.  Ilmu,  “Perkembangan Beberapa  Indikator  Utama  Sosial-Ekonomi Indonesia”.
[2]  Y.  I.  Siregar,  “Menggali  Potensi  Sumberdaya Laut Indonesia,” Makalah , 2015.
[3]  A.  P.  Windarto,  “Penerapan  Datamining  Pada Ekspor  Buah-Buahan  Menurut  Negara  Tujuan Menggunakan  K-Means  Clustering  Method,” Techno.Com , vol. 16, no. 4, pp. 348–357, 2017, doi: 10.33633/tc.v16i4.1447.
[4]  N. Pooja, M. Saputra, S. Aisyah, and P. Juanta, “Implementasi  Data  Mining  Clustering  Data Valuasi  Ekspor  Kertas  Indonesia  Menggunakan Algoritma  K-Means,” J.  Sist.  Inf.  dan  Ilmu Komputer. Prima(JUSIKOM PRIMA) , vol. 5, no. 2, pp. 86–90, 2022, doi: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukompute
r.v5i2.2372.
[5]  S.  Hajar,  A.  A.  Novany,  A.  P.  Windarto,  A. Wanto,  and  E.  Irawan,  “Penerapan  K-Means Clustering  pada  ekspor  minyak  kelapa  sawit menurut  negara  tujuan,” Semin.  Nas.  Teknol. Komput. Sains 2020 , pp. 314–318, 2020.
[6]  A.  Bahauddin,  A.  Fatmawati,  and  F.  Permata Sari, “Analisis Clustering Provinsi Di Indonesia Berdasarkan Tingkat Kemiskinan Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Manaj. Inform. dan Sist. Inf. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  1–8,  2021,  doi: 10.36595/misi.v4i1.216.
[7]  A. N. Alifia, A. F. Setiawan, and D. Rudhistiar, “PENERAPAN  ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING  DALAM  PERINGATAN  DINI
RESIKO KEGAGALAN SISWA PADA MATA PELAJARAN BAHASA INDONESIA ( STUDI KASUS : SMP NEGERI 2 MALANG ),” vol. 8, no. 2, pp. 1174–1181, 2024.
[8]  M.  Anjelita,  A.  P.  Windarto,  A.  Wanto,  and  S. Saifullah,  “Analisis  Metode  K-Means  pada Kasus  Ekspor  Barang  Perhiasan  dan  Barang Berharga  Berdasarkan  Negara  Tujuan,” Semin. Nas.  Sains  Teknol.  Inf. ,  pp.  476–482,  2019, [Online].  Available:  http://prosiding.seminar- id.com/index.php/sensasi/issue/archivePage%7 C476
[9]  G.  Gustientiedina,  M.  H.  Adiya,  and  Y. Desnelita,  “Penerapan  Algoritma  K-Means Untuk  Clustering  Data  Obat-Obatan,” J.  Nas. Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  17–24,
2019, doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.
[10]  T. Amalina, D. Bima, A. Pramana, and B. N. Sari,
“Metode K-Means Clustering Dalam Pengelompokan Penjualan Produk Frozen
Food,” J. Ilm. Wahana Pendidik. , vol. 8, no. 15, pp.  574–583,  2022,  [Online].  Available: https://doi.org/10.5281/zenodo.7052276