## Penerapan Metode K-Means Untuk Clustering Desa Rawan Bencana Berdasarkan Data Kejadian Terjadinya Bencana Alam
Devy Isya Ramadhani, Oki Damayanti, Osa Thaushiyah * , Abdul Rahman Kadafi 4
Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Nusa Mandiri, Depok, Indonesia Email: 1 ichasptr07@email.com, 2 ooki2481@email.com, 3,* osathaushiyah10@gmail.com, 4 abdul.alk@nusamandiri.sch.id Email Penulis Korespondensi: osathaushiyah10@gmail.com Submitted 20-06-2022 ; Accepted 30-06-2022 ; Published 30-06-2022

## Abstrak
Terletak  pada  kawasan  Asia  Tenggara,  negara  Indonesia  menjadi  salah  satu  wilayah  yang  rawan  terhadap  bencana  terkait  kondisi demografis, geologis dan geografis yang memicu terjadinya bencana baik yang disebabkan oleh faktor alam, faktor non alam maupun faktor manusia. Purbalingga termasuk wilayah Provinsi Jawa Tengah yang cukup berpotensi terjadi bencana ketika kondisi cuaca tidak menentu.  Metode  K-Means  clustering  digunakan  agar  mempermudah  dalam  menganalisis  serta  mengelompokan  data  untuk mengetahui  beberapa  daerah  rawan  bencana  di  wilayah  Purbalingga.  Dalam  penelitian  ini  pengolahan  data  menggunakan  tools rapidminer. Berdasarkan pengolahan data diperoleh sejumlah 5 Cluster pembagian daerah rawan bencana di Kabupaten Purbalingga dengan tingkat rawan sangat tinggi, tingkat rawan tinggi, tingkat rawan sedang, tingkat rawan rendah dan tingkat rawan sangat rendah. Terdapat 146 desa dengan potensi rawan sangat rendah, 7 desa dengan tingkat rawan rendah, 1 desa dengan tingkat rawan sedang, 3 desa dengan tingkat rawan tinggi dan 1 desa dengan tingkat rawan sangat tinggi. Hasil pengelompokan daerah tersebut diharapkan dapat menjadi antisipasi yang dilakukan terhadap adanya bencana yang mungkin timbul dapat terus dilakukan secara tepat sehingga dapat meminimalisir efek bencana bagi masyarakat.
Kata Kunci: K-Means Clustering; Bencana; Rapidminer;

## Abstract
Located in the Southeast Asian region, the country of Indonesia is one of the areas prone to disasters related to demographic, geological and geographical conditions that trigger disasters both caused by natural factors, non-natural factors and human factors. Purbalingga is an area of Central Java Province which has the potential for disasters to occur when weather conditions are uncertain. The K-Means clustering method is used to make it easier to analyze and group data to identify several disaster-prone areas in the Purbalingga area. In  this  research,  data  processing  uses  rapidminer  tools.  Based  on  data  processing,  there  were  5  clusters  of  disaster-prone  areas  in Purbalingga Regency with a very high level of vulnerability, a high level of vulnerability, a medium level of vulnerability, a low level of vulnerability and a very low level of vulnerability. There are 146 villages with very low vulnerability potential, 7 villages with low vulnerability  level, 1 village  with  medium  vulnerability  level, 3 villages  with  high  vulnerability  level  and  1 village  with  very high vulnerability level. The results of the regional grouping are expected to be used as anticipations for disasters that may arise which can continue to be carried out appropriately so as to minimize the effects of disasters for the community.
Keywords : K-Means Clustering; Disaster; Rapidminer;

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  termasuk  wilayah  yang  rawan  bencana  pada  daerah  Asia  Tenggara.  Hal  ini  berkaitan  kondisi  geologis, demografis dan geografis yang memicu kemungkinan terjadi suatu bencana baik yang ditimbulkan dari faktor-faktor alam seperti tanah longsor, gempa,  tsunami, gunung meletus, banjir, tsunami, dan faktor non alam maupun faktor insan[1]. Indonesia termasuk kedalam negara yg memiliki 2 musim yaitu penghujan dan kemarau. Hal tersebut menjadi faktor yg dapat memicu terjadinya bencana di Indonesia. Saat kemarau tiba terjadi peningkatan ancaman seperti kebakaran hutan serta lahan, kekeringan sumber air, namun ketika musim penghujan datang ancaman bencana banjir, tanah longsor serta puting beliung juga kian meningkat [2].
Purbalingga adalah suatu wilayah yg berada di Provinsi Jawa Tengah bagian barat daya, tepatnya pada 101 0 11’- 109 0 35’ Bujur Timur dan 7o 10’- 7o 29’ Lintang Selatan, yang relatif berpotensi terjadi bencana akibat dari cuaca tidak menentu.  Berdasarkan  data  yang  berasal  dari  situs  resmi  Badan  Penanggulangan  bencana  daerah  (BPBD)  Kabupaten Purbalingga tahun 2021 dengan total masalah sebanyak 92 kali yang terdiri berasal tanah longsor sebanyak 19 kali, angin sebanyak 28 kali, kebakaran 38 kali, banjir 7 kali.
Identifikasi area prioritas untuk taraf bencana alam terendah serta tertinggi di Purbalingga perlu dibenahi dengan memakai metode data mining. Data mining atau pattern recognition artinya prosedur pemecahan yg dipergunakan dalam proses pengolahan data guna mencari pola yang tersembunyi pada data yg diolah. Data yg diolah menggunakan teknik data mining membentuk suatu pengetahuan baru yg bersumber berasal data lama   yg nantinya dapat dipergunakan untuk menentukan keputusan di masa depan.
Analisis cluster adalah suatu teknik multivariate dengan tujuan utamanya buat menggabungkan objek berdasarkan karakteristik yg dimiliki. Konsep primer prosedur pemecahan clustering yaitu mencari pusat cluster secara iteratif, dimana ditentukan pusat cluster pada jarak minimum tiap data di sentra cluster [3]. K-Means Clustering termasuk pada metode penganalisaan  data  atau  metode  data  mining  yang  proses  nya  tanpa  pengawasan  ( unsupervised )  serta  menjadi  suatu metode pengelompokan yang datanya dilakukan dengan sistem partisi [4].
pada hal ini penulis menggunakan data yg bersumber dari Badan Penanggulangan bencana wilayah Purbalingga. Topik  yg  diangkat  pada  penelitian  ini  yaitu  pengelompokkan  pada  daerah  Purbalingga  menggunakan  potensi  rawan bencana  alam  memakai K-Means  clustering .  Metode  ini  digunakan  agar  mempermudah  pada  proses  analisis  dan
pengelompokkan  data  untuk  mengetahui  beberapa  daerah  rawan  bencana  di  daerah  Purbalingga.  Hasilnya  dapat dipergunakan menjadi masukan bagi pemerintah guna menyampaikan fokus yg lebih  pada daerah-daerah dengan potensi rawan bencana yang tinggi .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Penelitian
Pada tahap ini proses pengolahan data dilakukan memakai metode CRISP- DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining). Berikut adalah tahapan CRISP-DM[15]:
Gambar 1 Tahapan pada CRISP-DM Sumber: [15]
Proses  yang  dilakukan  pada  tahap  ini  yaitu  mengumpulkan  dataset,  menentukan  atribut  yang  relevan  serta membangun contoh clustering memakai metode clustering K-Means untuk penggolongan data serta penilaian model.

## 2.2 Dataset
Dataset yang dipakai merupakan data banyaknya desa ataupun kelurahan yang mengalami kejadian bencana alam dalam kurun waktu 6 tahun, terhitung sejak tahun 2016 hingga tahun 2021 yang berasal dari Badan Penanggulangan Bencana Daerah Kabupaten Purbalingga. Total dataset yang diperoleh sejumlah 2.457 rows dengan total desa terdampak sebanyak 166 desa atau kelurahan. Berikut adalah data banyaknya desa dan bencana alam yang digunakan dalam penelitian ini:
Tabel 1. Tabel Dataset Nama Desa Data Jenis Bencana
Kejobong, Kedungjati, Krenceng, Bokol, Kedungwuluh,  Kembangan, Langgar, Gambarsari,  Nangkasawit,    Penaruban,  Nangkod,  Jetis,  Pandansari,  Tidu,
Sokanegara,  Kedungbenda,  Kalikajar,  Kedunglegok,  Arenan,  Karangmanyar,
Pagerandong,  Muntang,  Penaruban,  Panican,  Selakambang,  Pelumutan, Selanegara,  Sumilir,  Sempor  Lor,  Toyareka,  Sidanegara,    Bojong,  Sinduraja, Bukateja,  Slinga,    Karangcengis,  Bancar,    Karangnangka,  Kembaran  Kulon, Kembangan,  Kalimanah  Kulon,  Kutawis,  Wirasaba,  Purbalingga  Lor, Karangreja, Purbalingga Wetan, Tlahab Kidul, Jatisaba, Tlahab Lor, Toyareja, Banjarkerta,    Babakan,  Grecol,  Karanganyar,    Kutabawa,  Kramat, Sanguwatang,  Pepedan,  Kalimanah  Wetan,  Rajawana,  Karangsari,  Sirau, Kedung  Menjangan,  Selabaya,  Kalikabong,  Mewek,  Candinata,  Candiwulan, Karangcegak,  Meri,  Binangun,  Campakoah,  Karang  Nangka,  Karangturi, Mangunegara,  Pengalusan,  Sangkanayu,  Condong,  Sindang,  Pagedangan, Tangkisan, Banjarsari, Bobotsari, Dagan, Karangmalang, Limbasari, Majapura, Palumbungan,  Tlagayasa,  Tunjungmuli,  Karanggedang,  Losari,  Makam, Panusupan, Sumampir, Wlahar, Banjaran, Kajongan, Karangbanjar,
Metenggeng,  Pekalongan,  Bojongsari,  Bojanegara,  Dawuhan,  Brobot, Sokawera, Bedagas, Bumisari,  Karangjoho, Patemon,  Pengadegan, Gondang, Tegalpingen,  Serang,    Tetel,  Siwarak,    Tumanggal,  Bungkanel,  Sumingkir, Kabunderan,  Danasari,  Kalijaran,  Serayu  Larangan,  Jambudesa,  Jingkang, Baleraksa,  Karangjambu,  Kaliori,  Purbasari,  Lumpang,    Sirandu,  Maribaya, Karangasem,  Ponjen,    Karangpucung,  Karangbawang,    Kasih,  Brakas, Krangean,  Tamansari,  Mergasana,  Karangsari,    Bantarbarang,  Pekiringan, Grantung,  Gunungwuled,  Penolih,  Karangkemiri,  Cilapar,  Kaligondang, Kandanggampang, Kutasari, Munjul, Kertanegara, Karangreja, Karangklesem, Tajug, Tanalum.
Tanah Longsor, Geser Tanah,  Angin  Kencang,
Angin Ribut, Banjir, Angin
Puting Beliung, Gempa

## 2.3 Preprocessing Data
Proses  seleksi  data  yang  sesuai  dan  memiliki  keterkaitan  tentang  bencana  alam  dilakukan  pada  tahap  ini.  Penulis melakukan pembersihan data outlier dengan ketentuan minimal 3 atribut terisi dan penulis juga melakukan pembersihan data pada nilai data yang terlalu besar. Dari total 166 row menjadi 159 row. Selain itu juga dilakukan pengubahan nama atribut desa menjadi kode desa id_01.01 hingga id_18.11. Berikut adalah tabel kode desa :
Tabel 2. Tabel Kode Desa Kecamatan Desa/Kelurahan Kode Nama Kode Desa 01 Kemangkon Id_01.01 Bakulan. Id_01.02 Bokol. Id_01.03 Gambarsari. Id_01.04 Jetis. Id_01.05 Kalialang. Id_01.06 Karangkemiri. Id_01.07 Karangtengah. Id_01.08 Kedungbenda. Id_01.09 Kedunglegok. Id_01.10 Kemangkon. Id_01.11 Majasem. Id_01.12 Majatengah. Id_01.13 Muntang. Id_01.14 Panican. Id_01.15 Pegandekan. Id_01.16 Pelumutan. Id_A.17 Senon. Id_01.18 Sumilir. Id_01.19 Toyareka. …….  ………………..  ………… …………………. 18 Kertanegara Id_18.01 Adiarsa Id_18.02 Condong Id_18.03 Darma Id_18.04 Karang Tengah Id_18.05 Karangasem Id_18.06 Karangpucung Id_18.07 Kasih Id_18.08 Kertanegara Id_18.09 Krangean Id_18.10 Langkap Id_18.11 Margasana

## 2.4 Modelling dan Evaluasi
Tahap  modelling  dilakukan  dengan  tools  yang  ada  pada  rapidminer  dengan  metode  yang  digunakan  yaitu K-Means Clusturing .  Untuk  mengevaluasi  penulis  menggunakan  model  performance  untuk  menghitung  nilai  Index  Davies Bouldin (IDB) untuk mengetahui jumlah cluster paling optimal.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil dan Pembahasan
Mencari nilai Index Davies Bouldin (DBI) terkecil guna mencari optimasi jumlah clusternya. Berikut adalah jumlah cluster yang diperoleh berdasarkan hasil DBI:
Tabel 3. Tabel Cluster Hasil DBI Cluster Hasil DBI 2 0.654 3 0.864 4 0.818 5 0.619
Dari hasil pengolahan tersebut dapat diketahu bahwa untuk jumlah cluster dioptimalkan adalah 5 hasil DBI 0,619. Jumlah masing masing cluster akan ditampilkan dibawah ini:

## Gambar 2. Hasil Cluster Model
Pada cluster 0 terdapat 146 desa, cluster 1 terdapat 1 desa, cluster 2 terdapat 7 desa, cluster 3 terdapat 1 desa dan pada  cluster  4  terdapat  3  desa  sehingga  jumlahnya  keseluruhan  adalah  158  desa.  Maka  diperoleh  sejumlah  5  cluster sebagai  nilai  optimal  yaitu  daerah  dengan  tingkat  rawan  sangat  rendah,  tingkat  rawan  rendah,  tingkat  rawan  sedang, tingkat rawan tinggi, serta tingkat rawan sangat tinggi. Berikut adalah data tiap cluster :
Tabel 4. Tabel Hasil Cluster Tiap Desa Cluster Jumlah Anggota Desa/Kelurahan 0 146
Kejobong,  Kedungjati,  Krenceng,  Bokol,  Kedungwuluh,   Kembangan,  Langgar,  Gambarsari, Nangkasawit,    Penaruban,  Nangkod,  Jetis,  Pandansari,  Tidu,  Sokanegara,  Kedungbenda, Kalikajar, Kedunglegok, Arenan, Karangmanyar, Pagerandong, Muntang, Penaruban, Panican, Selakambang,  Pelumutan,  Selanegara,  Sumilir,  Sempor  Lor,  Toyareka,  Sidanegara,    Bojong, Sinduraja,  Bukateja,  Slinga,    Karangcengis,  Bancar,    Karangnangka,  ,    Kembaran  Kulon, Kembangan, Kalimanah Kulon, Kutawis, Wirasaba, Purbalingga Lor, Karangreja, Purbalingga Wetan,  Tlahab  Kidul,  Jatisaba,  Tlahab  Lor,  Toyareja,  Banjarkerta,    Babakan,  Grecol, Karanganyar,    Kutabawa,  Kramat,    Sanguwatang,  Pepedan,  Kalimanah  Wetan,  Rajawana, Karangsari, Sirau, Kedung Menjangan, Selabaya, Kalikabong, Mewek, Candinata, Candiwulan, Karangcegak,  Meri,  Binangun,  Campakoah,  Karang  Nangka,  Karangturi,  Mangunegara, Pengalusan,  Sangkanayu,  Condong,  Sindang,  Pagedangan,  Tangkisan,  Banjarsari,  Bobotsari, Dagan,  Karangmalang,  Limbasari,  Majapura,  Palumbungan,  Tlagayasa,  Tunjungmuli, Karanggedang,  Losari,  Makam,  Panusupan,  Sumampir,  Wlahar,  Banjaran,  Kajongan, Karangbanjar, Metenggeng, Pekalongan, Bojongsari, Bojanegara, Dawuhan, Brobot, Sokawera, Bedagas, Bumisari,  Karangjoho, Patemon,  Pengadegan, Gondang, Tegalpingen, Serang,  Tetel, Siwarak,    Tumanggal,  Bungkanel,  Sumingkir,  Kabunderan,  Danasari,  Kalijaran,  Serayu Larangan,  Jambudesa,  Jingkang,  Baleraksa,  Karangjambu,  Kaliori,  Purbasari,  Lumpang, Sirandu,  Maribaya,    Karangasem,  Ponjen,    Karangpucung,  Karangbawang,    Kasih,  Brakas, Krangean,  Tamansari,  Mergasana,  Karangsari,    Bantarbarang,  Pekiringan,  Grantung,
Gunungwuled, 1 1 Penolih 2 7
Karangkemiri, Cilapar, Kaligondang, Kandanggampang, Kutasari, Munjul, Kertanegara
3 1
Karangreja
4
3 Karangklesem, Tajug, Tanalum
Dari  hasil  clustering  tersebut  dapat  ditampilkan  penyebaran  anggota  cluster  dalam  bentuk  grafik  scatter  pada gambar 2 yaitu:

## 3.2 Potensi Hasil
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  daerah  dengan  potensi  rawan  bencana  yang  ada  pada  wilayah  Kabupaten Purbalingga. Dengan adanya penelitian ini diharapkan pemerintah lebih memperhatikan daerah-daerah dengan tingkat potensi tinggi sebagai upaya pencegahan ataupun penanggulangan bencana alam. Selain itu penulis berharap penelitian ini dapat dipublikasikan dalam bentuk jurnal sebagai sumber referensi bagi para pembaca.

## 4. KESIMPULAN
Setelah melakukan penelitian tentang “Penerapan Metode K- means Clustering Untuk Pengelompokan Daerah Rawan Bencana di Kabupaten Purbalingga”, maka dapat disimpulkan bahwa upaya melakukan pengelompokan desa desa rawan bencana di kabupaten purbalingga sangat penting untuk dilakukan agar dapat memproleh data yang akurat tentang desa desa dengan tingkat rawan sangat tinggi dan yang sangat rendah. Terdapat 146 desa dengan potensi rawan sangat rendah, 7 desa dengan tingkat rawan rendah, 1 desa dengan tingkat rawan sedang, 3 desa dengan tingkat rawan tinggi dan 1 desa dengan tingkat rawan sangat  tinggi. Data  yang  diperoleh  bisa  dimanfaatkan  secara  maksimal  sebagai  acuan  bagi  pemerintah  daerah  untuk menganalisis  dan  melakukan  upaya  upaya  pencegahan,  pengantisipasian  dan  penanggulangan  bencana  yang  mungkin sewaktu waktu bisa terjadi di wilayah Kabupaten Purbalingga. Kelompok-kelompok daerah rawan bencana yang sudah ditetapkan  diharapkan  bahwa  antisipasi  yang  dilakukan  terhadap  adanya  bencana  yang  mungkin  timbul  dapat  terus dilakukan secara tepat sehingga dapat meminimalisir efek bencana bagi masyarakat. Akan tetapi yang lebih utama adalah bahwa  segenap  lapisan  masyarakat  di  wilayah  kabupagen  Purbalingga  harus  memiliki  kesadaran  akan  pentingnya menjaga  alam  sebagai  upaya  pencegahan  terjadinya  bencana,  serta  kemauan  semua  pihak  untuk  bekerjasma  bahu membahu menanggulangi setiap bencana yang terjadi.

## REFERENCES
[1] B. Satria and M. Sari, “Tingkat Resiliensi Masyarakat Di Area Rawan Bencana,” Idea Nurs. J. , vol. 8, no. 2, pp. 30–34, 2017, [Online]. Available: http://e-repository.unsyiah.ac.id/INJ/article/view/8818/7425.
[2] A. Rosyida, R. Nurmasari, and Suprapto, “Jumlah Korban Dan Kerusakan ( Studi : Data Kejadian Bencana Indonesia 2018 ),” J. Dialog Penanggulangan Bencana , vol. 10, no. 1, pp. 1–10,
2018, [Online]. Available: https://perpustakaan.bnpb.go.id/jurnal/index.php/JDPB/article/view/127/97.
[3] M. G. Sadewo et al. , “PENERAPAN ALGORITMA CLUSTERING DALAM MENGELOMPOKKAN BANYAKNYA DESA / KELURAHAN MENURUT UPAYA ANTISIPASI / MITIGASI BENCANA ALAM MENURUT PROVINSI DENGAN K- MEANS,” vol. 2, pp. 311–319, 2018.
[4] S. Setiawan, “Analisis Cluster Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Mengetahui Kemampuan Pegawai Dibidang IT Pada CV. Roxed Ltd,” J. Pelita Inform. , vol. 18, pp. 80–86, 2019.
[5] I. Junaedi, N. Nuswantari, and V. Yasin, “Perancangan Dan Implementasi Algoritma C4 . 5 Untuk Data Mining,” J. Inf. Syst. Informatics
Comput. , vol. 3, no. 1, pp. 29–44, 2019, [Online]. Available:
http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom/article/view/203%0Ahttp://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom/ article/download/203/158.
[6] sabrina aulia Rahmah, “Klasterisasi Pola Penjualan Pestisida Menggunakan Metode K-Means Clustering (Studi Kasus Di Toko Juanda Tani Kecamatan Hutabayu Raja),” Djtechno J. Teknol. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 1–5, 2021, doi: 10.46576/djtechno.v1i1.964.
[7] A. H. Ardiansyah, W. Nugroho, N. H. Alfiyah, R. A. Handoko, and M. A. Bakhtiar, “Penerapan Data Mining Menggunakan Metode Clustering untuk Menentukan Status Provinsi di Indonesia 2020,” Semin. Nas. Inov. Teknol. , vol. 4, no. 3, pp. 329–333, 2020.
[8] N. Karolina, “Data Mining Pengelompokan Pasien Rawat Inap Peserta BPJS Menggunakan Metode Clustering (Studi Kasus : RSU.Bangkatan),” J. Inf. Technol. , vol. 1, no. 2, pp. 47–53, 2021, doi: 10.32938/jitu.v1i2.1470.
[9] P. Studi, M. Arsitektur, U. Kristen, and D. Wacana, “PENDAHULUAN Pengertian Potensi Becana Alam di Indonesia,” pp. 1– 17, 2020.
[10]  M.  F.  Museum,  “HUBUNGAN  TINGKAT  PENGETAHUAN  MASYARAKAT  DENGAN  PENANGGULANGAN BENCANA TANAH LONGSOR DI DESA WAKOKO KABUPATEN BUTON,” vol. 45, no. 45, pp. 95–98, 2019.
[11]  Z. Nabila, A. Rahman Isnain, and Z. Abidin, “Analisis Data Mining Untuk Clustering Kasus Covid-19 Di Provinsi Lampung Dengan  Algoritma  K-Means,” J.  Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  2,  no.  2,  p.  100,  2021,  [Online].  Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI.
[12]  L. Suriani, “Pengelompokan Data Kriminal Pada Poldasu Menentukan Pola Daerah Rawan Tindak Kriminal Menggunakan Data Mining Algoritma K-Means Clustering,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 2, p. 151, 2020, doi: 10.30865/json.v1i2.1955.
[13]  F.  Indriyani  and  E.  Irfiani,  “Clustering  Data  Penjualan  pada  Toko  Perlengkapan  Outdoor  Menggunakan  Metode  K-Means,” JUITA  J. Inform. , vol. 7, no. 2, p. 109, 2019, doi: 10.30595/juita.v7i2.5529.
[14]  M. I. Ramadhan and Prihandoko, “Penerapan Data Mining untuk Analisis Data Bencana Milik BNPB Menggunakan Algoritma K-Means dan Linear Regression,” J. Inform. dan Komput. , vol. 22, no. 1, pp. 57–65, 2017.
[15]  E. Muningsih, I. Maryani, and V. R. Handayani, “Penerapan Metode K-Means dan Optimasi Jumlah Cluster dengan Index Davies Bouldin untuk Clustering Propinsi Berdasarkan Potensi Desa,” J. Sains dan Manaj. , vol. 9, no. 1, pp. 95–100, 2021, [Online]. Available: https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/evolusi/article/view/10428/4839.