PENILAIAN KINERJA KEUANGAN KOPERASI PADA DINAS KOPERASI DAN UMKM PAMEKASAN DENGAN K-MEANS
Erwin Prasetyowati 1) , Achmad Aunur Rofiq 2)
1 Prodi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas MaduraPamekasan Jl. Raya Panglegur KM. 3,5 Pamekasan
2 Prodi Sistem Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Islam Madura Pamekasan Komplek PP. Miftahul Ulum Bettet Pamekasan Email: erwinprasetyowati@gmail.com

## ABSTRAK
Jumlah  koperasi  semakin  meningkat  setiap  tahunnya.  Untuk  tetap  dapat  bertahan  dan mengantisipasi  persaingan  antar  koperasi  maupun  badan  usaha  lainnya,  diperlukan  suatu  sistem pengolahan  dan  manajemen  koperasi  yang  baik.  Salah  satu  alat  yang  dapat  digunakan  adalah mengevaluasi  kinerja  keuangannya  secara  berkala.  Hal  tersebut  dikarenakan  aspek  keuangan sebagai salah satu sumber daya strategis untuk menjalankan usaha kelangsungan hidup koperasi. Analisis  laporan  keuangan  mempunyai  tujuan  untuk  mengetahui  seberapa  jauh  perkembangan usaha  antar  koperasi  tersebut  dari  tahun  ke  tahun  dan  efektifitas  pengelolaan  koperasi.  Atas pemikiran tersebut, penelitian ini dilakukan untuk merancang aplikasi penilaian kinerja koperasi. Hasil  evaluasi  kinerja  keuangan  dikelompokkan  dengan  menggunakan  Algoritma  K-Means. Algoritma  ini  akan  menentukan  kelompok  koperasi  yang  memiliki  kinerja  baik  (sehat)  dan koperasi yang memiliki kinerja tidak baik (tidak sehat) melalui penentuan kelompok berdasarkan jarak  terdekat  data  dengan  centroid.  Dari  hasil  analisa  terhadap  13  Koperasi  Unit  Desa  (KUD) yang ada di Kabupaten Pamekasan diperoleh data bahwa terdapat 2 koperasi yang tidak sehat yaitu koperasi  Sumber  Wangi  dan  Karya  Harapan  dan  11  koperasi  yang  lain  memiliki  kondisi  sehat. Dengan  demikian  langkah-langkah  perbaikan  dan  pengembangan  diperlukan  untuk  2  koperasi tersebut.
Kata kunci :Koperasi, Analisa Keuangan, Algoritma K-Means Clustering

## ABSTRACT
The  number  of  cooperatives  is  increasing  every  year.  To  still  be  able  to  survive  and  anticipate competition between cooperatives and other business entities, we need a system of processing and a  good  cooperative  management.  One  of  the  tools  that  can  be  used  is  to  evaluate  financial performance  on  a  regular  basis.  That  is  because  the  financial  aspect  is  as  one  of  the  strategic resources to run the business viability of the cooperative. Analysis of the financial statements has the objective to find out how far the development of the cooperative can make an effort over the years for the effectiveness of the management of the cooperative. On this thought, this research is to design a performance of the cooperative appraisal application. The results of the evaluation of the  financial  performance  are  categorized  using  the  K-Means  algorithm.  This  algorithm  will determine the group of the cooperative that has performed well (healthy) and the cooperatives that have  not  enough  performance  (unhealthy)  through  the  determination  of  the  group  based  on  the distance  of  the  nearest  centroid  data.  From  the  analysis  of  the  13  Village  Unit  Cooperatives (KUD)  in  Pamekasan,  the  data  showed  that  there  are  two  unhealthy  cooperatives:  the  Sumber Wangi cooperative and the Karya Harapan cooperative while the rest of the 11s are in a healthy condition. Thus the steps for improvement and development are needed of the two cooperatives.
Keywords:Cooperative, Financial Analysis, Algorithms of K-Means Clustering.

## PENDAHULUAN
Koperasi merupakan lembaga yang menjalankan  suatu  kegiatan  usaha  dan pelayanan  yang  sangat  membantu  dan diperlukan  oleh  anggota  koperasi  dan masyarakat.  Koperasi  adalah  salah  satu kegiatan ekonomi dalam struktur perekonomian  di  Indonesia  selain  Badan Usaha  Milik  Negara  (BUMN)  dan  Badan Usaha  Milik  Swasta  (BUMS).  Kegiatan usaha  yang  dimaksud  dapat  berupa pelayanan kebutuhan keuangan, perkreditan, kegiatan pemasaran dan lainnya.  Peran  yang  paling  menonjol  dari beberapa  koperasi  kredit  adalah  prosedur mendapatkan  dana  pinjaman  yang  relatif lebih mudah dari pada bank.
Secara  umum  tujuan  kegiatan koperasi adalah meningkatkan kesejahteraan anggota pada khususnya dan masyarakat  pada  umumnya.    Koperasi yang  berkembang  di  Indonesia  mulai  dari bawah  adalah  Koperasi  Unit  Desa  (KUD), Koperasi  KP-RI  (KKP-RI),  Koperasi Simpan  Pinjam  (KSP),  dan  lain-lain. Untuk  mencapai  tujuan  tersebut  koperasi menyelenggarakan  berbagai  usaha  yang bermanfaat  bagi  anggotanya  baik  sebagai produsen maupun konsumen [1].
Faktanya  koperasi-koperasi  baru banyak  bermunculan,  sehingga  terjadi persaingan  dalam  rangka  mengembangkan usahanya.  Untuk  tetap  dapat  bertahan  dan bersaing  dalam  menjalankan  kegiatan usahanya,  maka  koperasi  harus  memiliki sistem pengolahan dan manajemen
koperasi yang baik, agar mampu mengoptimalkan penggunaan sumber  daya secara  efektif  dan  efisien.  Salah  satu  alat yang dapat digunakan adalah mengevaluasi kinerja keuangannya secara berkala,
dimana  aspek  keuangan  merupakan  salah satu sumber daya strategis untuk menjalankan  usaha  kelangsungan  hidup koperasi.
Laporan  keuangan  sebagai  sumber informasi yang bermanfaat akan membantu pihak-pihak  yang  berkepentingan  untuk menganalisis perkembangan koperasi. Konsep analisis rasio merupakan suatu alat untuk  mengukur  apakah  unit  usaha tersebut ikut dalam menjalankan usahanya.
Analisis laporan keuangan suatu perusahaan atau badan usaha lain dilakukan sesuai dengan kondisi
perusahaan atau badan usaha lain tersebut, karena  tidak  semua  analisis  laporan keuangan  dapat  diterapkan  pada  semua perusahaan  atau  badan  usaha  lain.  Alat analisis  rasionya  ada  empat  macam,  yaitu: rasio  likuiditas,  rasio  aktivitas,  rasio leverage, rasio profitabilitas [2].
Mengingat  pentingnya  koperasi
bagi perekonomian Indonesia, maka perkembangan koperasi perlu mendapatkan  perhatian  lebih.  Hal  ini bertujuan agar pemerintah dapat membantu menolong tumbuh  kembang  koperasi  yang tidak  sehat.  Untuk  itu  sangat  diperlukan suatu  analisa  yang  dapat  dijadikan  acuan dalam  menentukan  kondisi  suatu  koperasi. Analisa  tersebut  dapat  dilakukan  dengan menggunakan algoritma K-Means. Dengan demikian  penelitian  ini  diharapkan  akan mampu memberikan input yang bermanfaat bagi pengelolaan dan pengembangan  koperasi  serta  memberikan pengetahuan  yang  lebih  luas  dalam melakukan  evaluasi  manajemen  secara efektif dan efisien.
Berdasarkan  uraian  tersebut  maka tujuan  penelitian  ini  adalah  merancang suatu aplikasi  yang  dapat digunakan untuk menentukan  kelompok  koperasi  yang memiliki  kinerja  keuangan  baik  atau  sehat dan  koperasi  berkinerja  tidak  baik  atau tidak  sehat.  Untuk  mempermudah  dan memperjelas  obyek  yang  diteliti,  maka penelitian ini dibatasi dengan:
1. Penilaian  kinerja  keuangan  koperasi menggunakan  rasiolikuiditas (Current Ratio dan Quick  Ratio ),  rasio  aktivitas ( Total  Asset  Turn  Over dan Working Capital  Turn  Over ),  rasio  leverage ( Debt  to  TotalAssets dan Debt  to Equity ),  dan  rasio  profitabilitas  ( Return On Investment dan Net Profit Margin ). 2. Penelitian dilakukan dengan menggunakan laporan kegitan keuangan  koperasi  yang  ada  Dinas Koperasi  Dan  UMKM  Kabupaten Pamekasan, periode 2011 sampai 2014.

## METODE
K-Means Clustering
Clustering adalah salah satu metode  dari  data  mining  yang  digunakan dalam  dua  macam  pengelompokan  data yaitu hierarchical  clustering dan non-
hierarchical clustering [3]. Sedangkan metode K-Means digunakan dalam pengklasteran data non-hierarchical dengan  cara  membagi  data  menjadi  dua bagian atau lebih.
Jumlah  dari  klaster  ditentukan terlebih  dahulu,  kemudian  data  yang memiliki  kemiripan  karakteristik  masing- masing  akan  dikelompokkan  menjadi  satu kelompok  atau  klaster,  sedangkan  data yang karakteristiknya berbeda akan dikelompokkan  dengan  data  yang  sama atau  serupa  dan  seterusnya.  Metode non- hierarchical inilah  yang  biasa  disebut dengan K-Means Clustering [4]. Dilakukannya pengklasteran data bertujuan untuk  meminimalisasikan  fungsi  obyektif yang  diatur  dalam  proses clustering , sehingga  variasi  di  dalam  klaster  akan diminimalikan  dan  variasi  antar  klaster akan dimaksilmalkan[5].
Pada penelitian ini, langkah- langkah algoritma K-Means adalah sebagai berikut: 1. Menentukan pusat cluster awal
Pusat cluster harus ditentukan terlebih dahulu  sebagai  titik  awal  untuk identifikasi  data  mana  saja  yang memiliki  kemiripan  dengan  pusat cluster tersebut.  Jumlah  dari  pusat cluster awal ditentukan dengan membangkitkan random number sebagai presentasi data input.
2. Mengukur  jarak  data  dengan  pusat cluster
Dalam  melakukan  pengelompokan data,  untuk  menentukan  dua  objek mirip  atau  tidak  mirip  diperlukan beberapa  pengukuran.  Seberapa  besar kemiripan  tersebut  diukur  dengan menggunakan euclidean  distance [6].
Rumus yang digunakan adalah
Persamaan 1.
d = ∑ x − c Data  yang  memiliki  jarak  yang terkecil dengan pusat cluster menandakan bahwa  data tersebut satu kelompok dengan pusat cluster . 3. Menentukan pusat cluster baru Pusat cluster yang  baru  didapatkan dengan menghitung rata-rata dari nilai seluruh  anggota cluster dalam  pusat cluster sebelumnya.  Hal  ini  bertujuan untuk  melakukan  iterasi  selanjutnya, selama  pusat cluster sebelumnya belum  memiliki  nilai  yang  sama dengan pusat cluster baru.
Persamaan 2 utntuk pusat cluster baru sebagai berikut:
Pusat cluster baru = x + x + ⋯ + x n

## Analisa Rasio Keuangan
Pada  dasarnya  alat  rasio  keuangan diklasifikasikan  menjadi  empat  kelompok [2] antara lain:
1. Rasio Likuiditas Rasio  likuiditas  adalah  alat  ukur  untuk melihat  apakah  unit  usaha  tersebut cukup likuid dalam menjalankan usahanya  selama  periode  mendatang. Rasio ini terdiri atas:
a. Current Ratio
Mengukur  kemampuan  aktiva  untuk membayar  hutang-hutang  jangka pendek. Rumus current ratio seperti pada Persamaan 3:
=
b. Quick Ratio (QR)
Mengukur  kemampuan  mrmbayar hutang  jangka  pendek  tanpa  tanpa mengutamakan  persediaan.  Rumus QR seperti pada Persamaan 4.
=
c. Cash Ratio Mengukur kemampuan dalam memenuhi kebutuhan jangka pendek dengan uang kas atau surat berharga. (1) (2) (3)
(4)
Rumus Cash  Ratio seperti  pada Persamaan 5.

## Cash Ratio =
2. Rasio Aktivitas
Rasio  aktivitas  menunjukkan  seberapa efektif aset-aset usaha dalam menghasilkan pendapatan. Karena keterbatasan  data  maka  rasio  aktivitas yang  sering  digunakan  adalah Total Asset  Turn  Over (TATO),  yang berfungsi  mengukur  perputaran  dana dalam  aktiva  dan  perputaran  aset selama periode tertentu yang diinvestasikan untuk menghasilkan pendapatan. Rumus TATO seperti pada Persamaan 6.

## TATO =
3. Rasio Leverage Rasio  ini  mengukur  komposisi  utang yang dimiliki koperasi dan mempertimbangkan  keuntungan  yang didapat  dari  utang  tersebut.  Rasio  ini meliputi:
a. Total Debt to Asset (TDA) . Rasio  menunjukkan  berapa  persen aset suatu unit usaha yang  diberikan kreditur. TDA dihitung menggunakan Persamaan 7. TDA =
b. Total Debt to Equity(TDE)
Rasio  ini  mengukur  seberapa  jauh suatu  unit  usaha  dibiayai  oleh pinjaman. TDE dihitung menggunakan Persamaan 8.

## TDE =
4. Rasio Profitabilitas Rasio  ini  menunjukkan  efektivitas menciptakan  laba.  Rasio  profitabilitas yang  digunakan  dalam  penelitian  ini meliputi:
a. Net Profit Margin (NPM) Mengukurkemampuan  suatu  unit usaha  dalam  menghasilkan  laba bersih  dari  setiap  penjualan.  NPM dihitung menggunakan Persamaan 9.
NPM =
b. Gross Profit Margin (GPM)
Mengukurlaba  kotor  yang  dapat dicapai dalam  setiap  penjualan. GPM dihitung
menggunakan
Persamaan 10. PM = c. Earning Power Investment (EPI) Mengukur  kemampuan  dari  modal yang diinvestasikan dalam keseluruhan aktiva untuk menghasilkan keuntungan netto. EPI dihitung  menggunakan  Persamaan
11.
EPI =
d. Return On Equity (ROE)
Mengukur  banyaknya  keuntungan dibandingkan  dengan  modal  yang ditanamkan.  Rumus  ROE  dihitung menggunakan Persamaan 12.
ROE =

## Flowchart K-Means Clustering
Pada flowchart ini  user  akan melakukan  proses  perhitungan K-Mean Cluster ,  jika  ada  data  yang  bergerak  maka proses  akan  terus  dilakukan  hingga  tidak ada  cluster  baru  yang  muncul. Flowchart K-Means  Clustering ditunjukkan  pada Gambar 1.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  mengambil  data  berupa informasi  mengenai  koperasi  dan  laporan keuangan  melalui  observasi  langsung Dinas  Koperasi  Dan  UMKM  Kabupaten Pamekasan  dan  masing-masing  koperasi. Adapun  banyaknya  koperasi  di  bawah Dinas  Koperasi  Dan  UMKM  adalah  13 koperasi  yang  tersebar  di  beberapa kecamatan.  Data  yang  diperoleh  tersebut ditampilkan pada Gambar 2.
(6) (5)
(7) (8)
(9) (10) (11) (12)
Gambar 1. Flowcart K-means Clustering
Gambar 2. Menu Input Data Koperasi

## Penilaian
Dalam proses penilaian ini, keluaran sistem atau klaster terdiri dari dua klaster  yaitu  sehat  dan  tidak  sehat, meskipun dalam pengembangannya jumlah klaster  dapat  dibuat  lebih  banyak  lagi, namun  berdasarkan  kebutuhan  penelitian ini  maka  hanya  2  saja  klaster  saja  yang
ditetapkan.  Dua  klaster  tersebut  adalah Klaster Sehat dan Klaster Tidak Sehat.
Klaster Sehat menunjukkan bahwa koperasi  yang  bersangkutan  memiliki kondisi  yang  masih  baik,  sehingga  tidak diperlukan  usaha  perbaikan.  Sebaliknya, Klaster Tidak Sehat berarti kondisi kinerja koperasi sedang tidak baik dan
memerlukan  tindakan  perbaikan  koperasi atau bahkan pembubaran koperasi.
Algoritma K-Means akan  memilih data  yang  memiliki  jarak  paling  pendek dengan pusat data (centroid). Data ini akan diberi  nilai 1 sedangkan  data yang  lainnya akan  diberi  nilai  0.  Sedangkan  pusat  data
merupakan  data  yang  dimiliki  oleh koperasi  yang  memiliki  kondisi  sehat. Sehingga  data  yang  memiliki  jarak  lebih kecil  dari  pusat  data  akan  diberi  nilai  1, sedangkan  yang  memiliki  jarak yang  lebih besar  akan  diberi  nilai  0.  Nilai  Rasio koperasi ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Nilai Rasio Koperasi
Nilai  koperasi  yang  dimasukkan dalam  proses  perhitungan  diperoleh  dari data  sekunder  yang  diperoleh  dari  dinas koperasi  kabupaten  Pamekasan.  Setelah semua  nilai  pada  tiap  koperasi  telah dimasukkan,  selanjutnya  menentukan  nilai sebagai  pusat  klaster.  Untuk  proses pertama  kali,  nilai  pusat  klaster  dibuat
sembarang.  Pada  proses  ini,  pusat  klaster ditentukan  pada  data  ke-1  yaitu  nilai  rasio pada Koperasi Karya Bhakti, untuk  klaster pertama (C1) dan data ke-2 yaitu Koperasi Sumber  Wangi  untuk  klaster  kedua  (C2). Sehingga diperoleh nilai pusat klaster pada Tabel 1 berikut.

## Tabel 1.Pusat Klaster Data
Koperasi Current Ratio (k 1 ) Cash Ratio (k 2 ) Quick Ratio (k 3 ) GPM (k 4 ) NPM (k 5 ) EPI (k 6 ) ROE (k 7 ) TDE (k 8 ) TDA (k 9 ) TATO (k 10 ) 1 (C1) 8.6x10 -6 7.8x10 -6 11.5476 1.0451 1.0321 0.3306 0.2931 0.1372 5.9x10 -6 0.1940 2 (C2) 1.5890 1.5161 2.8963 0.5864 0.5272 0.4593 0.2910 0.7385 0.2206 0.1626
Selanjutnya mengukur jarak antara data  dengan  pusat  klaster  (d i1 dan  d i2 ) menggunakan Euclidean  distance ,  dimana hasilnya  ditunjukkan  pada  Tabel  2  berikut ini.
Pada  pengelompokkan  data,  jarak data pada masing-masing  klaster diberikan penilaian kinerjanya
dengan cara membandingkan  kedua  nilai  tersebut. Apabila  jarak  data  pada  klaster  bernilai lebih kecil daripada jarak data pada klaster lainnya, maka diberikan nilai 1. Sedangkan yang  memiliki  jarak  lebih  besar  diberikan nilai 0.
Langkah berikutnya dengan menentukan  pusat  klaster  baru.  Penentuan
pusat  klaster  yag  baru  didasarkan  pada keanggotaan  tiap  data  pada  Tabel  2.  Pada tabel  tersebut  memperlihatkan  bahwa koperasi  yang  masuk  kategori  tidak  sehat
adalah  k 1 ,  k 3 ,  k 4 ,  k 8 ,  k 9 ,  k 11 ,  k 12 dan  k 13 . Berdasarkan  data  tersebut  maka  pusat Klaster Tidak Sehat yang baru.
Tabel 2. Jarak Data dengan Centroid dan Pengelompokkan Data Nama Koperasi Jarak Data dengan Centroid Kelompok Klaster Nama Koperasi Jarak Data dengan Centroid Kelompok Klaster d i1 d i2 Tidak Sehat Sehat d i1 d i2 Tidak Sehat Sehat Sumber Wangi 0 8.97433764 1 0 Harapan Rakyat 17.0499162 25.7583368 1 0 Karya Bakti 8.97433764 0 0 1 Karya Harapan 855037798 855037807 1 0 Guntur 85.7834496 4060694.37 1 0 Sumber Hasil 1525999.86 1525999.26 0 1 Setia 2929766.13 2929772.86 1 0 Tunas Harapan 2.18408341 9.02780241 1 0 Karya Sakti 43.4596869 43.4189266 0 1 Karya Kita 2.24686335 8.98773033 1 0 Sumber Jaya 2226442.17 2226441.56 0 1 Dharma Bakti 6.05214805 11.0806741 1 0 Sumber Bakti 8.05360741 1.80097280 0 1
Salah satu contohnya sebagai berikut:
Current Ratio =
. , . ⋯ = 167567.314743244
Sedangkan  pusat  Klaster  Sehat  yang  baru salah satunya yaitu:
Current ratio = . . . . ⋯ = 1.64 Nilai  dari  rasio  yang  lain  untuk  klaster  2 (sehat) dihitung dengan cara yang sama. Nilai  pusat  klaster  yang  baru  ini dijadikan dasar untuk menentukan jarak ke pusat klaster dengan menggunakan langkah  dan  cara  yang  sama  seperti perhitungan sebelumnya. Perhitungan dilanjutkan  sampai  terjadi  kekonvergenan anggota klaster. Nilai  yang  didapatkan  kemudian digunakan  untuk  menentukan  nilai  pusat klaster  yang  baru.  Pusat  klaster  yang  baru akan  menjadi  acuan  untuk  menentukan pross  selanjutnya.  Oleh  karena  nilai  yang dihasilkan  masih  belum  konvergen,  maka nilai  jarak  dan  pusat  klaster  akan
mengalami perubahan. Proses akan berhenti  jika  nilai  yang  dihasilkan  sudah konvergen  atau  dengan  kata  lain  pusat klaster yang dihasilkan memiliki nilai yang sama  dengan  pusat  klaster  sebelumnya. Hasil pengelompokan koperasi
berdasarkan  nilai  pusat  klaster  baru ditunjukkan pada Gambar 4. Jika  nilai  jarak  dan  pusat  klaster yang  dihasilkan  sudah  konvergen,  maka proses  penilaian  telah  selesai  dilakukan.
Dari  pengujian  yang  telah  dilakukan dengan Algoritma K-Means Clustering terhadap 13 koperasi di
Kabupaten  Pamekasan  diketahui  bahwa  2 koperasi  masuk  Kelompok  Tidak  Sehat dan 11 koperasi masuk Kelompok Sehat.

## SIMPULAN
Penelitian ini menyimpulkan bahwa  Algoritma K-Means  Clustering dapat  digunakan  untuk  mengelompokkan data  koperasi  sebagai  sistem  pendukung keputusan  dalam  menentukan  koperasi sehat  dan  tidak  sehat  sebagai  bahan  input untuk  mengoptimalkan  kinerja  koperasi secara  lebih  baik  lagi.  Sistem  ini  bekerja dengan  lebih  efektif  dan  efisien  daripada sistem sebelumnya.
Klaster dibagi menjadi dua kelompok  yaitu  Sehat  dan  Tidak  Sehat, dengan  iterasi  sebanyak  3  kali  dalam menentukan pusat klaster, maka didapatkan  hasil  bahwa  dari  13  koperasi yang  dinilai  kinerjanya,  terbukti  11 diantaranya  memiliki  kinerja  baik  atau masuk Kelompok Koperasi sehat. Sedangkan  2  koperasi  masuk  Kelompok Koperasi  Tidak  Sehat.Hasil  tersebut  dapat digunakan  sebagai  acuan  untuk  langkah- langkah perbaikan.
Gambar 4.Pengelompokkan Koperasi Berdasarkan Nilai Pusat Klaster Baru
Gambar 5. Output yang Dihasilkan Oleh Sistem

## SARAN
Saran  untuk  penelitian  lanjutan adalah  penambahan  alat  ukur  akan  lebih mengoptimalkan  sistem  penilaian  yang dilakukan.  Selain  itu  penelitian  lanjutan dapat dikembangkan dengan mengevaluasi kinerja koperasi dalam cakupan yang lebih
luas,  meliputi  seluruh  elemen  atau  sumber daya yang ada.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  UU  No.  12  tahun  1967,  tentang
Pokok-Pokok Perkoperasian, 1967.
[2]  Harjito,  D.A.,  Martono, Manajemen
Keuangan  Edisi  Pertama, Ekonosia, Yogyakarta, 2002. [3]  Santosa,  B., Data  Mining:  Teknik Pemanfaatan  Data  untuk  Keperluan Bisnis ,  Graha  Ilmu.  Yogyakarta  ,
2007. [4]  Santoso, S., Statistik Multivariat , Elex Media Komputindo,  Jakarta, 2010.
[5]  Agusta,  Y.,  “K-Means-Penerapan, Permasalahan  dan  Metode  Terkait”, Jurnal  Sistem  dan  Informatika3 vol.
1, pp. 47-60, 2007.
[6]  Kusumadewi, S., Fuzzy Multi- Attribute  Decision  Making  (Fuzzy MADM), Graha Ilmu, Yogyakarta¸2009.