## ANALISIS PENGUKURAN NUMERIK PADA OPTIMALISASI CLUSTER OBAT DI APOTEK X MENGGUNAKAN DAVIES BOULDIN INDEX
Gusrianty 1 , Muhammad Siddik 2
1,2 Fakultas Ilmu Komputer, Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia, Jl. Jend. Ahmad Yani No. 78-88 Pekanbaru, Riau
email: 1 gusrianty@lecturer.pelitaindonesia.ac.id , 2 siddik@lecturer.pelitaindonesia.ac.id

## Abstract
The use of different measuring techniques in grouping results in different grouping results. Testing the data on a number of k tests makes the placement of drug cluster members not the same in each measurement so that cluster optimization is then needed. This can raise doubts for data users who want to obtain accurate information. The study was conducted to examine the comparison of drug cluster  optimization  results  using  category,  type  and  drug  unit  variables  grouped  by  numerical measurements  namely  Manhattan  Distance,  Canberra  Distance  and  Dynamic  Time  Warping Distance  (DTWD)  using  the  Davises  Bouldin  Index  (DBI)  cluster  evaluation  technique.  The  test results  obtained  through  the  RapidMiner  application  show  that  the  optimal  cluster  of  the  three measurements is at k=2, k=3 and k=2 with DBI values of 0.752, 0.873, and 0.868. Manhattan was chosen as the better numerical measurement technique. than the other two techniques because it has the lowest DBI value tested at k 2.

## Keywords: K test, cluster optimalization, numerical measurements, DBI

## Abstrak
Penggunaan  teknik  ukur  yang  berbeda  dalam  pengelompokkan  mengakibatkan  hasil pengelompokkan  yang  berbeda  pula.  Pengujian  data  terhadap  sejumlah  k  uji  menjadikan penempatan  anggota  cluster  obat  tidak  sama  pada  setiap  pengukuran  sehingga  kemudian diperlukan  optimalisasi  cluster.  Hal  ini  dapat  menimbulkan  keraguan  bagi  para  pengguna  data yang ingin memperoleh informasi yang akurat. Penelitian dilakukan untuk mengkaji perbandingan hasil optimalisasi cluster obat dengan menggunakan  variabel ketegori, jenis dan satuan obat yang dikelompokkan  dengan  pengukuran  numerik  yakni  Manhattan  Distance,  Canberra  Distance  dan Dynamic  Time  Warping  Distance  (DTWD)  menggunakan  teknik  evaluasi  cluster  Davises  Bouldin Index (DBI). Hasil pengujian yang diproleh melalui aplikasi RapidMiner menujukkan bahwa cluster optimal dari ketiga pengukuran tersebut terdapat pada k=2, k=3 dan k=2 dengan nilai DBI adalah 0,752, 0,873, dan 0, 868. Manhattan terpilih sebagai teknik ukur numerik yang lebih baik dari pada dua teknik lainnya karena memiliki nilai DBI terendah yang di uji pada k 2.

## Keywords: K uji, Optimalisasi, Cluster, Pengukuran numerik, DBI

## 1. PENDAHULUAN
Hasil  pengelompokkan (cluster) terbaik merupakan  tujuan  melakukan  optimalisasi cluster . Cluster membentuk  kumpulan  data berdasarkan karakteristik alaminya  (Prasetyo, 2014)  namun  tidak  memerlukan  target luaran (Nishom & Fathoni, 2018) sehingga pengelompokkan  yang  terjadi  menimbulkan keraguan.
Pengelompokan  dapat  dilakukan  dengan berbagai  teknik  pengukuran  numerik.  Proses yang  berbeda  pada  setiap  pengukuran menghasilkan  analisis  yang  berbeda.  Saat dilakukan  optimalisasi  terhadap cluster obat, besar  kemungkinan cluster optimal  berada pada  k  yang  berbeda.  Pengguna  data  selalu dihadapkan  pada  permasalahan  menentukan teknik  pengukuran  numerik  yang  sesuai dengan  data.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk memberikan  informasi  tentang variabel data uji  seperti  ketegori,  jenis  dan  satuan  obat.
61 | Jurnal JOISIE, Volume  5, Nomor  1 Juni 2021

## Pengukuran  numerik,  menggunakan  metode
Manhattan  Distance,  Canberra  Distance dan Dynamic  Time  Warping  Distance dalam membentuk cluster obat  yang  optimal menggunakan  teknik  evaluasi cluster  Davies Bouldin  Index (DBI).  Dalam  penelitian  ini tidak  melakukan clusterisasi pemasaran  obat yang  laris  terjual  melainkan  menetukan  nilai numerik terendah dari ketiga variabel yang di uji.
Berbagai  penelitian  terkait  ketiga  teknik pengukuran telah banyak dilakukan. Penelitian (Gautama et al., 2015) menujukkan kemampuan  Manhattan  dalam  menganalisis penyimpangan (anomaly) trafik saat mengakses internet.
Manhattan juga digunakan  untuk  mencari  kesamaan  bentuk kesalahan  yang  terjadi  pada  peralatan  mesin (Jiang  et  al.,  2019)  dan  menentukan  posisi karyawan  (Miftahuddin  et  al.,  2020).  Pada penelitian (Pulungan et al., 2019),
pengukuran Canberra dapat  meningkatkan kinerja  algoritma  KNN  dengan  akurasi mencapai 94,70%. Studi yang dilakukan oleh (Putra  &  Harjoko,  2018),  menggunakan Canberra untuk  pengambilan  fitur  dari  citra wajah  dan  pengelompokkan  jumlah  instar pada  lalat Simuliidae berdasarkan  empat kriteria (Yang et al., 2018). Sedangkan untuk teknik  pengukuran Dynamic  Time  Warping Distance (DTWD), dapat mengenali
kesamaan  lisensi  nomor  kendaraan  (Sudarma & Ariyani, 2014) dan pesan twitter (Jendoubi et al., 2015).
Ketiga teknik pengukuran  yang dijelaskan menggunakan algoritma K-Mean untuk menemukan kesamaan antar data. Sejumlah k diujikan sehingga optimalisasi cluster
diperlukan  demi  mendapatkan  kesimpulan terbaik.  Studi  ini  menerapkan  teknik Davies Bouldin Index (DBI).
Pada buku (Jollyta et al., 2021) dijelaskan bahwa  kinerja  DBI  berdasarkan  nilai  kohesi dan separasi, dimana dalam suatu pengelompokan,  kohesi  didefinisikan  sebagai jumlah  dari  kedekatan  data  terhadap  titik pusat  cluster  dari  cluster  yang  diikuti, sedangkan  separasi  didasarkan  pada  jarak antar  titik  pusat  cluster  dari  cluster.  Cluster uji  dengan  nilai  DBI  terendah  merupakan cluster optimal .
Sejumlah  penelitian  membuktikan  DBI mampu mendapatkan cluster optimal,
menggunakan  berbagai  data  seperti  data Covid-19 (Gie  &  Jollyta,  2020)  dan  data kecamatan  yang  dikelompokkan  berdasarkan indikator  pendidikan  (Irhamni  et  al.,  2014). DBI  juga  berhasil  mendapatkan cluster optimal  melalui    tiga  macam  data  set (Sitompul et al., 2019).
Berdasarkan penelitian optimalisasi cluster dengan  berbagai  teknik  pengukuran  numerik, dilakukan penelitian ini dengan menggunakan data  yang  sama  yakni  data  obat  dari  sebuah Apotek X di Pekanbaru. Adanya perbandingan kinerja ketiga teknik pengukuran  dalam  menghasilkan cluster optimal menggunakan DBI, dapat mengarahkan pengguna pada teknik pengukuran  yang  tepat  sesuai  dengan  data yang digunakan.

## 2. METODE PENELITIAN
Untuk  memperoleh  perbandingan  kinerja ketiga  teknik  pengukuran  numerik,  disusun tahapan penelitian sebagai berikut:

## Gambar 1. Tahapan penelitian
Pada Gambar 1, tahapan penelitian diawali dengan studi literatur tentang ketiga pengukuran  numerik  dan  teknik  evaluasi cluster DBI. Penjelasan untuk ketiga pengukuran numerik adalah sebagai berikut:
Studi Literatur (Cluster, Teknik Pengukuran Numerik, DBI) Persiapan Data Uji Mulai Tentukan Jumlah K Uji Analisis Hasil Cluster Optimal Selesai Pembentukan Cluster Menggunakan Manhattan, Canberra dan DTWD) Optimalisasi Cluster Menggunakan DBI
1. Manhattan Distance
Manhattan  Distance adalah  pengukuran yang dihasilkan berdasarkan jumlah selisih antara dua benda dan hasil yang diperoleh adalah  mutlak  (Jendoubi  et  al.,  2015). Pengukuran Manhattan menggunakan persamaan (1).
  | | | | | | , 2 2 1 1 nj ni j i j i x x x x x x j i d         (1)
Dimana:
  j i d , = Jarak data ke i ke pusat cluster j
ni x = Data ke i pada atribut data ke n
nj x = Titik pusat ke j pada atribut ke n
2. Canberra Distance
Canberra Distance bekerja dengan membagi perbedaan mutlak antara variabel dari  dua  objek  dengan  jumlah  nilai variabel  absolut (Lance  &  Williams,
2012). Pengujian dengan Canberra menggunakan persamaan (2).
        1 0 , , , , | | | | | | , n k k j k i k j k i CAD y y y y j i d (2) 3. Dynamic Time Warping Distance (DTWD) DTWD  terkenal  karena  kemampuannya mengelola distorsi waktu dengan menyelaraskan deret
waktu saat
membandingkannya  (Zhang  et  al.,  2017). Sebagai  ukuran  kesamaan,  DTWD  adalah perhitungan jarak terbaik dan lebih mudah dipahami dengan persamaan (3) (Dinov et al., 2016).
     K k k W C Q DTW 1 min{ , (3)
Selanjutnya  dilakukan  persiapan  data  uji. Data  yang  digunakan  untuk  mendapatkan hasil  perbandingan  ketiga  teknik  pengukuran adalah  data  obat  pada  sebuah  apotek  di Pekanbaru.  Data  dikelompokkan  berdasarkan kategori,  jenis  dan  satuan  obat  dengan  k  uji. Proses  pengujian  dimulai  dari  k  uji  2  karena pada k uji 1 tidak terlihat hasil anggota cluster karena  mempunyai  nilai  yang  sama,  dan pengukuran  data  obat  berakahir  k  10  karena pada  k  10  sudah  menghasilkan  jumlah
anggota cluster berbeda. Pengujian dilakukan menggunakan  RapidMiner.  Hasil  cluster dioptimalisasi  menggunakan  DBI  dimana  k dengan nilai DBI terendah merupakan cluster yang  optimal  (Davies  &  Bouldin,  1979) dengan persamaan sebagai berikut:
∑ (4)
Langkah  akhir  adalah  melakukan  analisis terhadap  hasil  cluster  dari  setiap  pengukuran numerik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Hasil Pengolahan RapidMiner
Data  obat  diuji  menggunakan  aplikasi
RapidMiner  dengan  prinsip  kerja  yang merujuk pada persamaan (1) hingga persamaan (4). Data obat ditampilkan sebagai berikut:
Tabel 1. Data Obat Kode Obat Nama Obat Kategori Jenis Satuan 1 Abocath / Otsucath 24 5 6 1 2 Absolute Fh 60 Ml New 1 6 2 3 Absolute Ph 150 Ml New 1 6 2 4 Acarbose Tab 50 Mg 4 1 3 … 54 Arcamox Dry Syrup 60 Ml 4 5 2 55 As. Mefenamat Kaplet Ogb (Er) 3 1 5 … 381 Piroxicam 10 Mg 120's Kf/Inf 2 1 3 382 Piroxicam 20 Mg 120's Inf 2 1 3 … 456 Vitacimin Tablet Sweetlets 1 1 3 … 462 Woods Herbal 60 Ml 6 5 2 463 Yusimox Syr 5 5 2
Sumber: Apotek X Pekanbaru
Tabel  1  merupakan  data  obat  yang diujikan  dengan  pengukuran  Manhattan, Canberra  dan  DTWD.  Data  tersebut  telah dikonversi  ke  dalam  bentuk  angka  sesuai ketentuan yang berlaku pada sistem apotek X
63 | Jurnal JOISIE, Volume  5, Nomor  1 Juni 2021
dan akan dikelompokkan berdasarkan Kategori, Jenis dan Satuan.
Selanjutnya  data  diolah  menggunakan RapidMiner  yang  berakhir  di  k  uji  10,  setiap pengukuran  numerik  menghasilkan cluster dengan jumlah anggota cluster yang berbeda. Berikut  ditampilkan  jumlah  anggota cluster untuk pengukuran Manhattan Distance .

## Tabel 2. Pengelompokan Manhattan Distance
K Uji Anggota Cluster
2 cluster_1 (395), cluster_0 (68)
3 cluster_0  (217),  cluster_2  (179),  cluster_1 (67)
4 cluster_2  (68),  cluster_0  (159),  cluster_3 (169), cluster_1 (67)
5 cluster_4  (124),  cluster_1  (105),  cluster_2 (167), cluster_0 (32), cluster_3 (35)
6 cluster_3  (66),  cluster_2  (153),  cluster_0 (73), cluster_1 (104), cluster_5 (36), cluster_4 (31)
7 cluster_6  (66),  cluster_3  (153),  cluster_0 (72), cluster_2 (105), cluster_4 (29), cluster_1 (27), cluster_5 (11)
8 cluster_7  (66),  cluster_4  (153),  cluster_0 (56), cluster_1 (30), cluster_3 (91), cluster_6 (29), cluster_5 (27), cluster_2 (11)
9 cluster_8 (33), cluster_3 (89), cluster_0 (72), cluster_5 (96), cluster_7 (34), cluster_2 (10), cluster_1 (31), cluster_4 (72), cluster_6 (26)
10 cluster_9 (33), cluster_4 (81), cluster_0 (53), cluster_1 (31), cluster_3 (91), cluster_8 (35), cluster_5 (20), cluster_2 (31), cluster_6 (72), cluster_7 (16)
11 cluster_5 (33), cluster_1 (81), cluster_3 (68), cluster_8  (30),  cluster_10  (20),  cluster_2 (34), cluster_6 (58), cluster_9 (30), cluster_0 (19), cluster_4 (18), cluster_7 (72)
Berdasarkan  Tabel  2,  terlihat  bahwa  k  uji 2  –  4  memiliki  sebaran  data  yang  sama. Cluster 0  pada  K=2  memiliki  kesamaan anggota cluster dengan cluster 1  pada  K=3 dan  K=4.  Artinya  anggota cluster tersebut memiliki  kesamaan  yang  erat  walaupun  k  uji berbeda. Semakin banyak jumlah k uji, maka kesamaan  yang  terkelompokkan  semakin spesifik.
Selanjutnya adalah hasil RapidMiner yang menampilkan perhitungan DBI setiap pengukuran.  Hasil  DBI  selengkapnya  dapat dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 3. Hasil Perhitungan DBI
K Uji Manhattan Distance Canberra Distance DTWD 2 0,752 2,394 0,868 3 0,756 0,873 1,049 4 0,763 0,934 1,077 5 1,097 1,227 1,063 6 1,635 1,030 1,024 7 0,957 1,574 1,085 8 0,872 2,732 1,347 9 1,194 1,717 1,154 10 1,102 1,708 1,373 11 1,285 2,268 1,093
Pada  Tabel  3  memperlihatkan  hasil pengelompokkan  dengan  nilai  DBI  untuk setiap  pengukuran  numerik. Cluster dengan nilai  DBI  terendah  merupakan cluster optimal. Berdasarkan Tabel 3, cluster optimal untuk  Manhattan  dan  DTWD  terdapat  pada k=2 dengan nilai DBI 0,752 dan 0,868. Untuk pen  gukuran Canberra,  cluster optimal berada  pada  k=3  dengan  nilai  DBI  sebesar 0,873.
3.2 Analisis Hasil Cluster Optimal
Untuk  sebaran  data  pada  setiap cluster optimal, RapidMiner memperlihatkan sebaran data  yang  hampir  sama.  Adapun  jumlah anggota cluster optimal  setiap  pengukuran selengkapnya terdapat pada Tabel 4.
Tabel 4. Jumlah Anggota Cluster Optimal
K Optimal K Optimal Anggota Cluster Manhattan 2 cluster_1 (395), cluster_0 (68) Canberra 3 cluster_1 (226), cluster_0 (64), cluster_2 (173) DTWD 2 cluster_1 (394), cluster_0 (69)
Secara kuantitatif, tidak terlihat perbedaan signifikan  terhadap  sebaran  anggota cluster pada cluster optimal, seperti yang diperlihatkan Tabel 4. Namun pada kenyataannya  terdapat  sejumlah  data  yang tidak sama penempatannya.
Berikut diperlihatkan perbandingan data dalam cluster optimal pada Manhattan dan DTWD.
Tabel 5. Perbandingan Penempatan Anggota

## Cluster Optimal K=2
Kode Obat Cluster Manhattan Kode Obat Cluster DTWD 42 cluster_0 42 cluster_0 … 105 cluster_0 105 cluster_1 … 320 cluster_0 320 cluster_0 321 cluster_0 321 cluster_1 333 cluster_0 333 cluster_0 340 cluster_0 340 cluster_1 348 cluster_0 348 cluster_0 352 cluster_0 352 cluster_1 353 cluster_0 353 cluster_0 … 398 cluster_0 398 cluster_1 … 452 cluster_0 452 cluster_0
Berdasarkan  Tabel  5,  jika  dilihat  dari cluster 0  untuk  k  uji  2  pada  kedua pengukuran,  terdapat  5  data  yang  berbeda, dimana  5  data  tersebut  masuk  ke  dalam cluster 0 pada Manhattan namun berada pada cluster 1  pada  pengukuran  DTWD.  Artinya terdapat  7,35%  perbedaan  posisi  data  dalam pengelompokkan.  Hal  ini  terjadi  karena perbedaan cara pengukuran. Misalnya
Manhattan menggunakan  nilai absolut yang menjadikan  perhitungan  lebih  cepat  dan sederhana  sehingga  kelima  data  dianggap memiliki  kemiripan  yang  lebih  kuat  dengan data lainnya dan masuk ke dalam cluster 0.
Sebaran data untuk cluster optimal setiap pengukuran  juga  ditampilkan RapidMiner dalam bentuk grafik pada Gambar 2, 3 dan 4.
Gambar 2. Sebaran Data Manhattan K=2
Untuk  Gambar  2,  Grafik  memperlihatkan  bahwa sebaran  anggota cluster 0  lebih  dominan.  Artinya data  memiliki  kemiripan  yang  lebih  kuat  pada cluster tersebut.
Gambar 3. Sebaran Data Canberra K=3
Pada  Gambar  3,  grafik  memperlihatkan bahwa  anggota  cluster  1  lebih  dominan. Artinya  data  memiliki  kemiripan  yang  lebih kuat pada cluster tersebut.

## Gambar 4. Sebaran Data DTWD K=2
Gambar  2  dan  4  memperlihatkan  sebaran data  untuk Manhattan dan  DTWD  yang memiliki  kemiripan  seperti  yang  telah dijelaskan pada Tabel 4 dan 5.

## 4. SIMPULAN
Hasil  dari  penelitian  ini  bertujuan  untuk menentukan  hasil clusterisasi dari  pengujian berdasarkan variabel yang  digunakan  untuk data uji seperti ketegori, jenis dan satuan obat. Proses cluster dilihat  dari  uji  pengukuran Manhattan,  Canberra dan  DTWD  dapat memberikan hasil pengelompokkan yang baik pada  data  uji  dengan cluster optimal  berada pada k uji yang masing-masing adalah k=2 di uji  dengan Manhattan ,  k=3  diuji  dengan Canberra dan  k=2  diuji  dengan  DTWD.
Apabila  dilihat  dari  hasil  ketiga  pengukuran metode  dapat  disimpulkan  bahwa  metode Manhattan dengan hasil Distance menunjukkan  performa  lebih  baik  pada variabel ketegori,  jenis  dan  satuan  obat, karena  memiliki  nilai  DBI  terendah,  yakni 0,752 yang terlihat pada k uji 2.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Davies,  D.  L.,  &  Bouldin,  D.  W.  (1979).  A Cluster  Separation  Measure. IEEE
Transactions  on  Pattern  Analysis  and Machine  Intelligence , PAMI - 1 (2),  224–
227.
https://doi.org/10.1109/TPAMI.1979.47
66909
Dinov, M., Lorenz, R., Scott, G., Sharp, D. J., Fagerholm,  E.  D.,  &  Leech,  R.  (2016). Novel  Modeling  of  Task  vs.  Rest  Brain State  Predictability  Using  a  Dynamic Time  Warping  Spectrum:  Comparisons and  Contrasts  with  Other  Standard Measures  of  Brain  Dynamics. Frontiers in Computational Neuroscience , 10 (46), 1–13.
https://doi.org/10.3389/fncom.2016.000
46
Gautama,  W.,  Purwanto,  Y.,  &  Purboyo,  T. W. (2015). Analisis Pengaruh Penggunaan  Manhattan  Distance  Pada Algoritma Clustering Isodata ( SelfOrganizing Data Analysis Technique) Untuk Sistem Deteksi Anomali Trafik. E-Proceeding of
Engineering , 2 (3), 7404–7411.
Gie,  W.,  &  Jollyta,  D.  (2020).  Perbandingan
Euclidean dan Manhattan Untuk Optimasi  Cluster  Menggunakan  Davies Bouldin Index : Status Covid-19 Wilayah Riau. Prosiding Seminar Nasional Riset Dan Information Science
(SENARIS) 2020 , 2 (2020), 187–191.
Irhamni, F., Damayanti, F., Khusnul K, B., & A, M. (2014). Optimalisasi
pengelompokan  kecamatan  berdasarkan indikator pendidikan menggunakan metode  clustering  dan  davies  bouldin index. Seminar Nasional Dan Teknologi UMJ , 11 , 1–6.
Jendoubi,  S.,  Martin,  A.,  Liétard,  L.,
Yaghlane,  B.,  Jendoubi,  S.,  Martin,  A., Liétard,  L.,  Yaghlane,  B.,  Hadji,  H., Time,  D.,  Jendoubi,  S.,  Martin,  A.,  &
Liétard,  L.  (2015).  Dynamic  Time Warping Distance for Message
Propagation  Classification  in  Twitter.
HAL , (Juli), 419–428.
Jiang,  W.,  Wang,  M.,  Deng,  X.,  &  Gou,  L.
(2019).  Fault  diagnosis  based  on
TOPSIS method with Manhattan distance. Advances in Mechanical Engineering , 11 (3), 1–12. https://doi.org/10.1177/1687814019833 279
Jollyta,  D.,  Siddik,  M.,  Mawengkang,  H.,  & Efendi,  S.  (2021). Teknik  Evaluasi Cluster  Solusi  Menggunakan  Python dan RapidMiner (Pertama). Deepublish.
Lance,  G.  N.,  &  Williams,  W.  T.  (2012).  A
General Theory of Classificatory Sorting Strategies: 1. Hierarchical Systems. The Computer Research Section , 9 (4), 373–380. https://doi.org/10.1093/comjnl/9.4.373
Miftahuddin, Y., Umaroh, S., & Karim, F. R.
(2020). Perbandingan Metode Perhitungan Jarak Euclidean, Haversine,
Dan Manhattan Dalam Penentuan Posisi Karyawan. Jurnal Tekno Insentif , 14 (2), 69–77. https://doi.org/10.36787/jti.v14i2.270
Nishom,  M.,  &  Fathoni,  M.  Y.  (2018).
Implementasi Pendekatan Rule-Of- Thumb  untuk  Optimasi  Algoritma  K- Means  Clustering. Jurnal  Informatika: Jurnal  Pengembangan  IT  (JPIT) , 3 (2), 237–241. https://doi.org/10.30591/jpit.v3i2.909
Prasetyo,  E.  (2014). Data  Mining  Mengolah Data  Menjadi  Informasi  Menggunakan Matlab (Aldo Saholo (ed.); I). Andi.
Pulungan,  A.  F.,  Zarlis,  M.,  &  Suwilo,  S.
(2019). Analysis of Braycurtis, Canberra and  Euclidean  Distance  in  KNN Algorithm. SinkrOn , 4 (1), 74–77. https://doi.org/10.33395/sinkron.v4i1.10
207
Putra, I. N. T. A., & Harjoko, A. (2018). Face Recognition Based Mobile Using Fisherface  and  Distance  Classifier. JST (Jurnal  Sains  Dan  Teknologi) , 7 (1),
135–145. https://doi.org/10.23887/jst- undiksha.v7i1.13267
Sitompul,  B.  J.  D.,  Sitompul,  O.  S.,  & Sihombing,  P.  (2019).  Enhancement Clustering Evaluation Result of Davies- Bouldin  Index  with  Determining  Initial Centroid of K-Means Algorithm. International  Conference  on  Computing and  Applied  Informatics  2018 , 1235 (1),
1–8. https://doi.org/10.1088/1742-
6596/1235/1/012015
Sudarma,  M.,  &  Ariyani,  S.  (2014). Implementation of dynamic time
warping  method  for the  vehicle  number license
recognition.
International Journal  of  Electrical  and  Computer Engineering , 4 (2), 278–284.
https://doi.org/10.11591/ijece.v4i2.5169
Yang, Y. M., Jia, R., Xun, H., Yang, J., Chen, Q.,  Zeng,  X.  G.,  &  Yang,  M.  (2018). Determining  the  number  of  instars  in Simulium quinquestriatum (Diptera: Simuliidae)  using  k-means  clustering via  the  canberra  distance. Journal  of Medical  Entomology , 55 (4),  808–816. https://doi.org/10.1093/jme/tjy024
Zhang, Z., Tavenard, R., Bailly, A., Tang, X., Tang,  P.,  &  Corpetti, T.  (2017).  Length To  cite  this  version :  HAL  Id :  hal- 01470554. HAL Archives-Ouvertes ,
393 (February), 91–107.