## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 6, Juli 2023 Hal 303−308 https://djournals.com/resolusi

## Analisis Clustering Donor Darah dengan Metode Agglomerative Hierarchical Clustering
Dessy Iyan Yulianti, Teguh Iman Hermanto, Meriska Defriani *
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, STT Wastukancana Purwakarta, Purwakarta, Indonesia Email: 1 dessyiyan19@wastukancana.ac.id, 2 teguhiman@wastukancana.ac.id, 3,* meriska@wastukancana.ac.id Email Penulis Korespondensi: meriska@wastukancana.ac.id
Abstrak− Darah  merupakan  cairan  yang  memiliki  fungsi  untuk  menyuplay  nutrisi,  mengangkut  hasil  metabolisme,  mengirimkan oksigen  dan  sebagi  antibodi  alami  untuk  melawan  virus  atau  bakteri  pada  tubuh.  Unit  Donor  Darah  (UDD)  PMI  (Palang  Merah Indonesia) merupakan salah satu instansi yang betanggung jawab untuk menjamin ketersediaan darah. Untuk memenuhi ketersediaan tersebut, maka instansi ini melakukan berbagai program, sebagai usaha untuk menjamin agar ketersediaan darah tetap terjaga. Namun pada  kenyataan  nya,  terjadi  kesenjangan  antara  supply  and  demand,  dimana  kebutuhan  darah  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan ketersediaan darah. Pemasalahan pemintaan yang cukup tinggi dan jumlah pendonor darah yang minim, maka dapat dijadikan sebuah topik  penelitian,  dengan  tujuan  menghasilkan  sebuah  informasi  tentang  jumlah  pendonor,  golongan  serta  ketersediaan  darah,  dan tempat donor darah sementara pada tiap kecamatan yang berada di wilayah Kabupaten Purwakarta. Penelitian ini akan menggunakan algoritma Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC), dengan metodologi yang digunakan yaitu SEMMA, tahapannya yatu: sample, explore, modify, model, dan asses. Atribut yang digunakan id, kecamatan, golongan darah, latitude dan longitude. Dari atribut tesebut dibuat  pengclusteran  dengan  menggunakan  algoritma  Agglomerative  Hierarchical  Clusteing  (AHC)  menggunakan  Orange,  dan divisualisasikan  dengan  menggunakan  Power  BI.  Hasil  penelitian  dari  cluster  data  ini  mendapatkan  3  cluster,  pendonor  terbanyak berada di kecamatan Purwakarta dan diikuti oleh kecamatan Bungursari. Kemudian di evaluasi asses menggunakan Silhouette Coefient yang menghasilkan tingkat akurasi sebesar 0.713346292.
Kata Kunci: Clustering, SEMMA, Agglomerative Hierarchical Cluster, Silhouette Coefficient.
Abstract− Blood is a fluid that has the function of supplying nutrients, transporting metabolic products, sending oxygen and as natural antibodies to fight viruses or bacteria in the body. The Blood Donor Unit (UDD) of PMI (Indonesian Red Cross) is one of the agencies responsible for ensuring the availability of blood. To meet this availability, this agency carries out various programs, in an effort to ensure that the availability of blood is maintained. But in reality, there is a gap between supply and demand, where the need for blood is higher than the supply of blood. The problem of relatively high demand and a minimum number of blood donors can be used as a research topic, with the aim of producing information about the number of donors, blood types and availability, and temporary donor sites in each sub-district in Purwakarta district. This research will use the Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) algorithm, with the methodology used, namely SEMMA, the stages are: sample, explore, mpodify, model, and assess. The attributes used are id, district, blood group, latitude and longitude. From these attributes, clustering is made using the Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) algorithm using Orange,  and visualized using Power BI. The research results from this data cluster get 3 clusters, the most donors are in Purwakarta District and followed by Bungursari District. Then the evaluation was assessed using the Silhouette Coefient which resulted in an accuracy rate of 0.713346292
Keywords : Clusteing, SEMMA, Agglomerative Hierarchical Clustering, Shilhouette Coefficient

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu acuan perkembangan teknologi adalah segala aktivitas yang terjadi di setiap waktu dapat diawasi dan lalu lintas datanya dapat dikumpulkan. Seluruh data yang terkumpul tersebut dapat menghasilkan informasi yang sangat bermanfaat jika diolah melalui proses tertentu [1] , Data mining digunakan untuk membantu suatu organisasi atau forum merekam aktivitas  yang  terjadi  pada  data  warehouse,  sehingga  dapat  memberikan  informasi  yang  sangat  akurat  dan  berharga, sebagai penentuan langkah yang akan dilakukan oleh organisasi atau forum tersebut. Teknologi ini telah digunakan juga pada  bidang  kesehatan  terutama  dibagian  pelayanan  penyediaan  darah.  Implementasi  pada  bidang  ini  bertujuan  untuk mencegah terjadinya kekosongan ketersedian darah [2], Darah merupakan cairan yang memiliki fungsi untuk menyuplai nutrisi,  mengangkut  hasil  metabolisme,  mengirimkan  oksigen  dan  sebagai  antibodi  alami  untuk  melawan  virus  atau bakteri pada tubuh. Setiap orang memiliki antibodi dan antigen (golongan darah) yang berbeda[3], Golongan darah adalah pembagian darah yang berbeda sesuai dengan gen yang dibawa terhadap keturunannya, mengacu pada sistem golongan darah  yang terdiri dari antigen pada sel darah  merah[4], Pembagian golongan darah juga didasari oleh kombinasi dua protein ini, yaitu: 1. A (antigen A dan anti –B), 2.B (antigen B dan anti –A), 3. AB (memiliki antigen tetapi tidak memiliki antibodi), 4.O (memiliki antibodi akan tetapi tidak memiliki antigen).
Unit Donor Darah (UDD) PMI (Palang Merah Indonesia) merupakan salah satu instansi yang bertanggung jawab untuk  menjamin  ketersediaan  darah.  Untuk  memenuhi  ketersediaan  tersebut,  maka  instansi  ini  melakukan  berbagai program,  sebagai  usaha  untuk  menjamin  agar  ketersediaan  darah  tetap  terjaga.  Namun  pada  kenyataan  nya,  terjadi kesenjangan antara supply and demand, dimana kebutuhan darah lebih tinggi dibandingkan dengan ketersediaan darah. Berdasarkan data Palang Merah Indonesia (PMI) pada tahun 2023, total donor darah di seluruh Indonesia mencapai 88000 orang. Jumlah pendonor di Kabupaten Purwakarta sebanyak 120 orang. Tentunya hal ini menimbulkan ketimpangan.
Dengan  permasalahan  permintaan  yang  cukup  tinggi  dan  jumlah  pendonor  darah  yang  minim,  maka  dapat dijadikan sebuah topik penelitian, dengan tujuan menghasilkan sebuah informasi tentang jumlah pendonor, golongan serta ketersediaan darah pada tiap kecamatan yang berada di kabupaten Purwakarta (Sumber: Palang Merah Indonesia) [5] ,

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh[6],  bahwa  hasil  pengelompokan  bervariasi  tergantung pada kombinasi jarak atau keterikatan yang digunakan untuk membagi data. Ditemukan dengan spesifitas yang tinggi dan kesalahan klasifikasi  yang rendah. Sebelumnya sudah ada  yang  melakukan penelitian dengan  menggunakan algoritma Agglomerative Hirarchichal Clustering dengan judul “GIS implementation and classterization of potential blood donors using the agglomerative hierarchical clustering metodhod”, dengan hasil yang sangat bagus, yaitu Silhoutte Coefficient (SC) sebesar 0.6065410[7].
Merujuk penjelasan yang telah diuraikan diatas, penulis tertarik untuk melakukan penelitian analisis data mining dengan menggunakan algoritma Agglomerative Hierarchical Clustering hal ini untuk mengetahui analisis clustering donor darah  di  Unit  Donor  Darah  Purwakarta,  maka  digunakan  algoritma  Agglomerative  Hierarchical  Clustering  karena memiliki tingkat akurasi yang tinggi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode  Agglomerative  Hierarchical  Clustering,  terbagi  menjadi  beberapa  tahapan  yatu: Objek  Penelitian,  Sample  data,  Explore,  Modify,  dan  Asses.  Meetodelogi  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  flowchart gambar 1.

## Gambar 1. Flowchart Penelitian
Sample, sampling merupakan pengumpulan data awal terkait dengan pendonor darah di Unit Donor Darah PMI Kabupaten  Purwakarta.  Data  yang  dikumpulkan  disimpan  dalam  satu  file.  Selanjutnya  data  tersebut  akan  di  proses kembali. Explore, eksplorasi terhadap data set yang sudah dilakukan dengan mendeskripsikan data mengenai gambaran besar. Modify, adalah melakukan perubahan pada data. Model, pemodelan data dengan menggunakan tools Orange. Asses proses  ini  terdiri  dari  penilaian  data,  keandalan  model  dan  evaluasi  kegunaan  dari  proses  data  mining,  dengan menggunakan Complete Linkage.

## 2.2 Algoritma Agglomerative Hierarchical Clusteing
Agglomerative  hierarchical  clustering  merupakan  metode  pengelompokan  hierarki  dengan  pendeketan  bawah  atas (bottom  up),  dengan  proses  yang  dimulai  dari  data  sebagai  sebuah  kelompok,  dilanjutkan  dengan  mencari  kelompok potensial  berdasarkan  jarak  untuk  bergabung  sebagai  suatu  kelompok  yang  lebih  besar  dan  terus  berulang  sehingga tampak  bergerak  ke  atas  (Agglomerative)  membentuk  jenjang  (Hierarki)[8].  Hierarchical  Clustering  adalah  teknik clustering  yang  membentuk  hirarki  segingga  membentuk  struktur  pohon.  Proses  yang  digunakan  dalam pengelompokannya  yaitu  secara  bertingkat  atau  bertahap,  dan  terdapat  2  (dua)  metode  pada  algoritma  Hierarchial Clustering  yaitu  Agglomerative (bottom-up) dan Devisive  (top-down)[9]. Adapun tahap  implementasi  yang dilakukan pada  saat  pengolahan  dataset  yang  telah  dikumpulkan  dan  di  proses  dengan  kedekatan  algoritma  Agglomerative Hierarchical Clustering adalah sebagai berikut:
a) Single Linkage (Nearest Neighbor Methods)
d (UV)W =  min(d UW , d VW ) (1)
b) Complete Linkage (Furthest Neightbor Methods)

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 6, Juli 2023 Hal 303−308 https://djournals.com/resolusi
d (UV)W =  max(d UW , d VW ) (2)
c) Average Linkage (Between Groups Methods)
d (UV)W = d(UW) +d(VW) n(UV)nW (3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengolahan Data
Hasil dari penelitian ini memiliki tujuan untuk menghasilkan, mengetahui informasi jumlah pendonor diseluruh wilayah kecamatan yang berada di Kabupaten Purwakarta, dan menemukan titik atau pos sementara untuk beberapa kecamatan, sehingga mempermudah pihak Unit Donor Darah untuk melakukan mobilisasi donor darah. Penelitian ini menggunakan data  sebanyak  1070  data  awal,  dengan  metode  Agglomerative  Hierarchical  Clstering,  dan  terbagi  menjadi  beberapa tahapan yaitu sebagai berikut:
a. Sample
Pada tahap ini, dilakukan pengumpuladata awal tekait dengan pendonor dara di Unit Donor Darah PMI Kabupaten Purwakarta. Data yang dikumpulkan disimpan salam satu file, selanjutnya diproses kembali. Berikut hasil pengumpulan data pendonor, dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Data Pendonor di Unit Donor Darah Purwakarta
No. Nama Alamat Umur  Gol (RH) JK 1 No Name   Purwakarta 38 O Positif Pria 2 No Name  Purwakarta 46 B  Positif Pria 3 No Name  Purwakarta 39 B  Positif Pria 4 No Name  Purwakarta 56 B  Positif Pria 5 No Name  Purwakarta 30 O  Positif Pria 6 No Name  Purwakarta 58 A  Positif Wanita 7 No Name  Purwakarta 47 O  Positif Pria 8 No Name  Purwakarta 32 A  Positif Pria 9 No Name  Purwakarta 45 O  Positif Pria 10 No Name  Purwakarta 39 O  Positif Pria
Dimana: Gol (RH) : Golongan Darah (Rhesus) JK    : Jenis Kelamin
Pada tabel 1, merupakan hasil pengumpulan data yang di peroleh oleh penulis dan di kumpulkan pada satu file. Dengan jumlah data yang terkumpul sebanyak 1070.
b. Explore
Eksplorasi tehadap data set yang sudah dilakukan yaitu, dengan mendeskripsikan data mengenai gambaran besar dan informasi yang digunakan. Selain itu juga, data yang didapatkan bisa divisualisasikan dengan beragam bentuk, mulai dari chart, line, hingga maps dengan tujuan untuk memperlihatkan informasi secara visual dengan data yang sudah ada. Berikut  contoh atribut yang berada pada dataset yang didapatkan dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Atribut pada dataset
No Nama Alamat Umur   Gol (RH) JK 1 No Name  Purwakarta 38 O Positif   Pria 2 No Name  Purwakarta 46 B Positif Pria 3 No Name  Purwakarta 39 B Positif Pria c. Modify
Modify  adalah  tahap  melakukan  peubahan  pada  data  dengan  menciptakaan,  memilih  dan  mengubah  variabel  agar fokus pada proses pemilihan model yang akan digunakan. Data akhir dalam tahap ini, dilakukan penambahan, atau pengurangan  data  dengan  pertimbangan  pada  tahap  sebelumnya  untuk  mempemudah  proses  memilih  model  atau proses selanjutnya. Tahapan modifikasi yang peneliti lakukan tehadap data yaitu, dengan menciptakan, memilih, dan melakukan perubahan pada variable untuk fokus pada proses pemilihan model. Keseluruhan dari atribut yang telah di transformasi dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Transformasi dataset
No Kecamatan Latitude Loongitude   Gol (RH) 1 Kec. Sukatani -6611418 107394183 O 2 Kec. Purwakarta -652840 10744728 B 3 Kec. Darangdan -626149 10723953 B

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 6, Juli 2023 Hal 303−308 https://djournals.com/resolusi
d. Model
Pemodelan data  yang digunakan oleh penulis  yatu,  menggunakan tools Orange, betujuan untuk  menghasilkan data silhouette  secara  gambaran  utuh  dengan  melalui  Agglomerative  Hierarchical  Clustering.  Hasil  data  yang  telah  di transformasi akan diolah dengan  menggunakan algoritma  Agglomerative Hierarchical  Clusteing untuk  mengetahui sebaran titik pendonor bedasarkan kecamatan di Purwakarta. Dengan implementasi proses data mining menggunakan algoritma  Agglomeraative  Hierarchical  Clusteing.  Model  algoritma  clusteing  dengan  menggunakan  analisis perhitungan manual complete linkage (jarak terjauh)  dengan Euclidean Distance dapat dilihat pada tampilan tabel  4, dan dengan menggunakan tools Orange ditampilkan pada gambar 2.
Tabel 4. Hasil Euclidean Distance Algoritma AHC
D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 D9 D10 D11 D12 D13 D14 D15 D16 D17 D1 0 42 113 35 35 40 22 53 58 21 41 45 113 58 44 47 50 D2 42 0 115 7 7 2 20 11 16 21 1 3 155 16 2 5 8 D3 113 155 0 148 148 153 135 116 171 134 154 158 0 171 157 160 163 D4 35 7 148 0 0 5 13 18 23 14 6 10 148 23 9 12 15 D5 35 7 148 0 0 5 13 18 23 14 6 10 148 23 9 12 15 D6 40 2 153 5 5 0 18 13 18 19 1 5 153 18 4 7 10 D7 22 20 135 13 13 18 0 31 36 1 19 23 135 36 22 25 28 D8 53 11 166 18 18 13 31 0 5 32 12 8 166 5 9 6 3 D9 58 16 171 23 23 18 36 5 0 37 17 13 171 0 14 11 8 D10 21 21 134 14 14 19 1 32 37 0 20 24 134 37 23 26 29 D11 41 1 154 6 6 1 19 12 17 20 0 4 154 17 3 6 9 D12 45 3 158 10 10 5 23 8 13 24 4 0 158 13 1 2 5 D13 113 155 0 148 148 153 135 166
171 134 154 158 0 171 157 160 163 D14 58 16 171 23 23 18 36 5 0 37 17 13 171 0 14 11 8 D15 44 2 157 9 9 4 22 9 14 23 3 1 157 14 0 3 6 D16 47 5 160 12 12 7 25 6 11 26 6 2 160 11 3 0 3 D17 50 8 163 15 12 10 28 3 8 29 9 5 163 8 6 3 0
Dengan mempelakukan setiap data sebagai cluster, selanjutnya dipilih jarak 2 (dua) cluster yang paling kecil. Selanjutnya,  design  widget  untuk  algoritma  Agglomeative  Hierarchical  Clusteing  meenggunakan  orange  dapat  dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Design Widget Orange Algoritma AHC
e. Asses
Proses ini tediri dari penilaian data, dengan keandalan model dan evaluasi kegunaan dari proses dataa mining. Evaluasi yang  digunakan  yaitu  dengan  menggunakan  Complete  Linkage.  Pada  tahap  asses  ini,  dilakukan  evaluasi  terhadap hasil pengujian algoritma Agglomerative Hierarchical Clustering dengan menggunakan metode pengujian Silhouette Coefficcient, dengan hasil 0.713346292.

## 3.2 Implementasi
Dapat dilihat dari hasil implementasi menggunakan tools Orange, didapatkan hasil yang sama dengan pehitungan manual seperti gambar 3 dibawah ini.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Pada gambar 3, merupakan tampilan dendogram algoritma AHC dengan menggunakan complete linkage. Cluster yang tebentuk sebanyak 3 cluster.
Keterangan : a. Jumlah Cluste 1 (Strong) berjumlah 2 b. Jumlah Cluste 2 (Medium) berjumlah 8
c. Jumlah Cluster 3 (Weak) berjumlah 7
Sehingga dapat diketahui hasil pengelompokan dari Orange dan maps sebaran algoritma AHC berikut ini, dapat dilihat pada gambar 4.

## Gambar 4. Maps Sebaran Algoritma AHC

## 4. KESIMPULAN
Hasil dari penelitian ini dinyatakan berhasil, dengan tingkat akurasi sebesar 0.713346292. dengan  standarisasi hasil di inteprestasi sangat baik (Strong Structur) antara data dan cluster yang terbentuk. Dengan ini maka metode Agglomerative Hierarchical Clustering dapat diterapkan ke dalam orange dengan nilai validasi yang sama. Sumber data yang digunakan pada penelitian ini adalah data yang diperoleh dari Unit Donor Darah PMI Purwakarta. Jumlah data yang uji sebanyak 17 kecamatan  dengan  menggunakan  3  (tiga)  cluster,  yaitu  untuk  cluster  tertinggi  berjumlah  2  data  yaitu  kecamatan Purwakarta dan diikuti oleh kecamatan Bungursari. Cluste 2 berjumlah 8 dan cluster berjumlah 7 kecamatan.

## REFERENCES
[1] R. Ordila, R. Wahyuni, Y. Irawan, and M. Yulia Sari, “PENERAPAN DATA MINING UNTUK PENGELOMPOKAN DATA REKAM MEDIS PASIEN BERDASARKAN JENIS PENYAKIT DENGAN ALGORITMA CLUSTERING (Studi Kasus : Poli Klinik PT.Inecda),” J. Ilmu Komput., vol. 9, no. 2, pp. 148–153, 2020, doi: 10.33060/jik/2020/vol9.iss2.181.
[2] R. A. Farissa, R. Mayasari, and Y. Umaidah, “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids Untuk Pengelompokkan Data Obat dengan Silhouette Coefficient di Puskesmas Karangsambung,” J. Appl. Informatics Comput., vol. 5, no. 2, pp. 109–116, 2021, doi: 10.30871/jaic.v5i1.3237.
[3] T. D. Andini and L. Farokhah, “Peningkatan Ketersediaan Darah Sesuai Segmentasi Umur Menggunakan K-Means Clustering,” J. Manaj. Inform., vol. 12, no. 2, pp. 126–136, 2022, doi: 10.34010/jamika.v12i2.7897.
[4] R. M. Natsir, “Penyuluhan Tentang Pentingnya Pemeriksaan Golongan Darah Dengan Media Booklet Di Sd Negeri 1 Passo,” SELAPARANG J. Pengabdi. Masy. Berkemajuan, vol. 6, no. 1, p. 341, 2022, doi: 10.31764/jpmb.v6i1.7812.
[5] J. L. Bruse et al., “Detecting Clinically Meaningful Shape Clusters in Medical Image Data: Metrics Analysis for  Hierarchical Clustering Applied to Healthy and Pathological Aortic Arches,” IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. 64, no. 10, pp. 2373–2383, 2017, doi: 10.1109/TBME.2017.2655364.
[6] P. R. Harnanda, N. Damastuti, and T. M. Fahrudin, “GIS implementation and classterization of potential blood donors using the agglomerative hierarchical  clustering method,” IJEEIT Int. J. Electr. Eng. Inf. Technol., vol. 3, no. 2, pp. 44–54, 2021, doi: 10.29138/ijeeit.v3i2.1305.
[7] Z. Arifin, S. Stefanus, and A. M. Soeleman, “Klasterisasi Genre  Cerpen Kompas Menggunakan Agglomerative Hierarchical Clustering-  Single  Linkage,”  J.  Teknol.  Inf.  Cyberku,  vol.  13,  no.  2,  pp.  92–100,  2017,  [Online].  Available: https://repository.dinus.ac.id/docs/bkd/Artikel_Klasterisasi_Genre_Cerpen_Kompas_Menggunakan_Aglo.pdf
[8] K. P. Simanjuntak and U. Khaira, “Pengelompokkan Titik Api di Provinsi Jambi dengan Algoritma Agglomerative Hierarchical Clustering,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci., vol. 1, no. 1, pp. 7–16, 2021, doi: 10.57152/malcom.v1i1.6.
[9] Sumber Palang Merah Indonesia
[10]  Kusumastuti, R., Bayunanda, E., Muhammad Rifa, A., Ryandy Ghonim Asgar, M., & Inti Ilmawati, F. (n.d.). Clustering Titik Panas  Menggunakan  Algoritma  Agglomerative  Hierarchical  Clustering  (AHC)  Hot  Spot  Clustering  Using  Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) Algorithm. Cogito Smart Journal |, 8(2).
[11]  Natsir,  R.  M.  (2022).  PENYULUHAN  TENTANG  PENTINGNYA  PEMERIKSAAN  GOLONGAN  DARAH  DENGAN MEDIA BOOKLET DI SD NEGERI 1 PASSO. 6(1).
[12]  Prasetya, D. A., & Nurviyanto, I. (2012). Deteksi wajah metode viola jones pada opencv menggunakan pemrograman python. Simposium Nasional RAPI XI FT UMS, 18–23.
[13]  Prihatini, P. M., Putra, I. K. G. D., Giriantari, I. A. D., & Sudarma, M. (2019). Complete agglomerative hierarchy d ocument ’ s clustering based on fuzzy L uhn ’ s gibbs l atent dirichlet allocation. 9(3), 2103–2111. https://doi.org/10.11591/ijece.v9i3.pp2103-

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 6, Juli 2023 Hal 303−308 https://djournals.com/resolusi
2111
[14]  Rizky  Anggraeni,  M.,  &  Yudatama,  U.  (2023).  JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA  Clustering  Prevalensi Stunting Balita Menggunakan Agglomerative Hierarchical Clustering. https://doi.org/10.30865/mib.v7i1.5501
[15]  Runimeirati,  Muis,  A.,  &  Muhammad,  F.  (2023).  Pelatihan  Text  MiningMenggunakan  Bahasa  Pemrograman  Python.  Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat, 36–46. https://pusdig.web.id/index.php/abdimas/index
[16]  Ryan Harnanda, P., Maulana Fahrudin, T., & Damastuti, N. (2020). GIS implementation and classterization of potential blood donors using the agglomerative hierarchical clustering method. International Journal of Electrical Engineering and Information Technology, 03.
[17]  Sains dan Teknologi, J., Jumadi, J., & Sartika, D. (n.d.). PENGOLAHAN CITRA DIGITAL UNTUK IDENTIFIKASI OBJEK MENGGUNAKAN METODE HIERARCHICAL AGGLOMERATIVE CLUSTERING.
[18]  Tri, A., Dani, R., Wahyuningsih, S., & Rizki, N. A. (2019). Penerapan Hierarchical Clustering Metode Agglomerative pada Data Runtun Waktu. Jambura Journal of Mathematics, 1. http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/jjom,P-
[19]  Triayudi, A., & Fitri, I. (2019). A new agglomerative hierarchical clustering to model student activity in online learning. 17(3), 1226–1235. https://doi.org/10.12928/TELKOMNIKA.v17i3.9425
[20]  Yang,  L.,  &  Li,  C.  (2023).  Identification  of  Vulnerable  Lines  in  Smart  Grid  Systems  Based  on  Improved  Agglomerative Hierarchical Clustering. IEEE Access, 11(February), 13554–13563. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3243806