INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 3 Tahun 2024 Page 12120-12129 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Penerapan Metode Fuzzy K-Means Clustering untuk Pengelompokan Konten Halaman Web secara Otomatis
Wahyu Budiono 1 ✉ , Bangkit Indarmawan Nugroho 2 , Nugroho Adhi Santoso 3 , Gunawan Gunawan 4
STMIK YMI Tegal
Email: budionowahyu505@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Penerapan  Metode  Fuzzy  K-Means  Clustering  untuk  Pengelompokan  Konten  Halaman  Web  Secara Otomatis  adalah  penelitian  yang  bertujuan  untuk  mengotomatisasi  proses  pengelompokan  konten halaman web menggunakan pendekatan clustering fuzzy. Dalam konteks ini, algoritma Fuzzy K-Means digunakan  untuk  mengelompokkan  konten  halaman  web  menjadi  beberapa  kategori  berdasarkan kesamaan  karakteristik  tertentu.  Metode  ini  memanfaatkan  kelebihan  pendekatan  clustering  fuzzy dalam menangani ketidakpastian dalam data dan kemampuan K-Means dalam mengelompokkan data menjadi beberapa cluster. Penelitian ini mencakup tahapan pra-pemrosesan data, ekstraksi fitur, dan implementasi algoritma Fuzzy K-Means Clustering. Eksperimen dilakukan menggunakan dataset yang berisi konten halaman web dari berbagai domain. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa metode ini dapat menghasilkan  pengelompokan  konten  halaman  web  yang  sesuai  dengan  karakteristiknya  secara otomatis,  dengan  tingkat  akurasi  dan  interpretabilitas  yang  baik.  Implementasi  metode  ini  dapat memberikan kontribusi signifikan dalam pengelolaan dan penyaringan konten web secara efisien. Kata Kunci: Algoritma Fuzzy K-Means, Clustering Fuzzy, Interpretabilitas.
Application of the Fuzzy K-Means Clustering Method for the Automatic Grouping of Web Page Content is a research aimed at automating the process of grouping web page content using a fuzzy clustering approach. In this context, the K- Means algorithm is used to group the contents of web pages into several categories based on the similarity of certain characteristics. The method takes advantage of the fuzzi clustering approach in dealing with uncertainty in data and the ability of K-means to group data into several clusters. The research includes the pre-processing phases of data, feature extraction, and the implementation of the K  - Me clanstering algoritm. Experiments were conducted using datasets containing web page contents from various domains. The evaluation results showed that this method can result in a grouping of web page content that matches its characteristics automatically, with a good degree  of  accuracy  and  interpretability.  Implementation  of  this  method  can  make  a  significant contribution to managing and filtering web content efficiently.
Keywords: Fuzzy K- Means Algorithms , Fuzzy Clustering, Interpretability.

## PENDAHULUAN
Dalam era digital yang semakin berkembang, jumlah halaman web terus meningkat secara  eksponensial,  menyebabkan  kesulitan  dalam  mengelompokkan  dan  mengelola konten tersebut secara efisien (Hidayati et al., 2021). Pengelompokan konten halaman web menjadi kategori yang relevan adalah langkah penting dalam meningkatkan pengalaman pengguna dan efisiensi pencarian informasi. Metode clustering telah terbukti efektif dalam mengatasi  tantangan  ini  dengan  mengelompokkan  data  ke  dalam  beberapa  kelompok berdasarkan kesamaan karakteristik tertentu (Arizal & Dengen, 2017). Namun, penggunaan metode  clustering  konvensional  seperti  K-Means  dapat  menghasilkan  pengelompokan yang  kurang  akurat  karena  ketidakpastian  dalam  data  web  (Ikhwan,  2019).  Hal  ini  tidak hanya  mengurangi  efisiensi  pencarian  informasi  tetapi  juga  menurunkan  kepuasan pengguna terhadap situs web. Dalam konteks ini, pendekatan clustering fuzzy menawarkan solusi  yang  lebih  adaptif  dengan  memperhitungkan  ketidakpastian  dalam  data.  Metode Fuzzy K-Means Clustering menggabungkan keunggulan clustering fuzzy dengan kejelasan algoritma  K-Means,  memungkinkan  pengelompokan  yang  lebih  tepat  dan  representatif (Indarmawan Nugroho et al., 2023). Dengan menerapkan teknik ini pada konten halaman web, kami bertujuan untuk mengotomatisasi proses pengelompokan konten web secara efisien dan akurat (Muhazzir et al., 2019).
Penelitian ini dilakukan untuk mengatasi masalah pengelompokan konten halaman web  secara  otomatis,  dengan  tujuan  untuk  meningkatkan  aksesibilitas  dan  relevansi informasi  bagi  pengguna.  Kami  berargumen  bahwa  dengan  meningkatkan  metode pengelompokan,  dapat  menciptakan  pengalaman  pengguna  yang  lebih  intuitif  dan
memuaskan  (Mahendra  &  Azizah,  2016).  Masalah  utama  yang  akan  dipecahkan  dalam penelitian  ini  adalah  bagaimana  meningkatkan  efektivitas  pengelompokan  konten  web secara otomatis menggunakan metode fuzzy k-means clustering. Ini penting karena akan memudahkan pengguna dalam menavigasi dan menemukan konten yang relevan dengan kebutuhan mereka, sehingga meningkatkan kepuasan pengguna dan efisiensi pencarian informasi  (Sugumonrong  et  al.,  2019).  Untuk  mengatasi  masalah  ini,  penelitian  ini  akan menerapkan metode fuzzy k-means clustering, yang dikenal dengan kemampuannya untuk menangani ketidakpastian dan ketidakjelasan dalam pengelompokan data (Purwandito & Suyitno, 2019). Penelitian ini dilakukan dengan alasan bahwa metode ini dapat memberikan solusi  yang  lebih  fleksibel  dan  akurat  dalam  pengelompokan  konten  web  dibandingkan dengan metode pengelompokan tradisional. Penelitian ini diharapkan dapat berkontribusi dalam mengisi kesenjangan yang ada dalam literatur mengenai pengelompokan konten halaman web, khususnya dalam penerapan fuzzy k-means clustering (Marpaung & Marbun, 2021).  Dengan  mengeksplorasi  dan  mengevaluasi  efektivitas  metode  ini,  penelitian  ini berambisi  untuk  menghasilkan  wawasan  baru  dan  praktek  terbaik  dalam  pengelolaan konten  web.  Dalam  hal  metode,  penelitian  ini  akan  menggunakan  pendekatan eksperimental  untuk  mengevaluasi  penerapan  fuzzy  k-means  clustering  dalam pengelompokan  konten  web,  dengan  membandingkannya  dengan  metode pengelompokan lain dalam aspek efektivitas dan efisiensi (Suwanto et al., 2019). Sebagai state  of  the  art,  penelitian  ini  akan  meninjau  literatur  yang  ada  mengenai  teknik pengelompokan data, khususnya fuzzy k-means clustering, dan aplikasinya dalam berbagai konteks,  termasuk  pengelolaan  konten  web.  Inovasi  yang  diusulkan  meliputi pengembangan  dan  implementasi  model  fuzzy  k-means  clustering  yang  disesuaikan khusus  untuk  pengelompokan  konten  halaman  web,  dengan  mempertimbangkan karakteristik unik dari data web (Ilmiah & Grafis, 2021).
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menginvestigasi kemampuan Metode Fuzzy K- Means  Clustering  dalam  mengelompokkan  konten  halaman  web  secara  otomatis.  Kami akan menguraikan langkah-langkah pra-pemrosesan data, ekstraksi fitur, dan implementasi algoritma clustering fuzzy (Lutfi Fuadi et al., 2022). Selain itu, kami juga akan melakukan eksperimen  menggunakan  dataset  yang  mencakup  berbagai  jenis  konten  halaman  web untuk  mengevaluasi  kinerja  metode  yang  diusulkan.  Dengan  demikian,  penelitian  ini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan dalam pengelolaan konten web yang efisien dan penyaringan informasi yang lebih baik (Lumbantobing, 2021). Penelitian ini akan menghasilkan metode yang lebih efektif dan efisien untuk pengelompokan konten halaman web,  memberikan  kontribusi  yang  signifikan  terhadap  peningkatan  navigasi  dan
Definisi Masalah dan Tujuan Penelitian
Tinjauan Literatur Pengumpulan Data Pra-Pemrosesan Data Representasi Data Penerapan Algoritma Pengelompokan

## Evaluasi Kinerja
Analisis Hasil dan Kesimpulan
pengalaman  pengguna  di  situs  web.  Selain  itu,  hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan panduan bagi pengembang web dan desainer dalam mengimplementasikan strategi pengelompokan konten yang lebih baik (Redy Hermawan & Alam, 2020).

## METODE PENELITIAN
Langkah-langkah penelitian ditunjukkan pada Gambar 1 sebagai berikut:

## Gambar 1. Langkah-langkah Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  kuantitatif  dengan  desain  quasi eksperimental. Pendekatan ini dipilih untuk  mengukur efektivitas  metode  fuzzy  k-means clustering  dalam  pengelompokan  konten  halaman  web  secara  otomatis  (Azadnia  et  al., 2023).  Desain  quasi  eksperimental  memungkinkan  peneliti  untuk  mengamati  perbedaan yang  terjadi  setelah  penerapan  metode  fuzzy  k-means  clustering  tanpa  memanipulasi variabel secara langsung (Ichwan & Hadi, 2023). Penjelasan dari langkah-langkah penelitian adalah sebagai berikut:
1.   Definisi Masalah dan Tujuan Penelitian
Langkah awal dalam penelitian pengelompokan konten web adalah mendefinisikan masalah dan tujuan penelitian secara jelas. Hal ini penting untuk memastikan bahwa penelitian memiliki arah yang jelas dan fokus pada pertanyaan penelitian yang spesifik.
2.   Tinjauan Literatur
Setelah  mendefinisikan  masalah  dan  tujuan  penelitian,  langkah  selanjutnya  adalah melakukan  tinjauan  literatur  untuk  mempelajari  penelitian  sebelumnya  tentang pengelompokan konten web. Hal ini penting untuk memahami state-of-the-art dalam bidang  ini  dan  mengidentifikasi  teknik  dan  algoritma  pengelompokan  konten  web yang relevan dengan penelitian Anda.
3.   Pengumpulan Data
Langkah selanjutnya adalah mengumpulkan data web yang akan digunakan dalam penelitian. Data web dapat dikumpulkan dari berbagai sumber, seperti:
a. Mesin pencari web
b. Situs web
c. Repositori data web
Penting untuk memastikan bahwa data web yang dikumpulkan relevan dengan tujuan penelitian dan berkualitas tinggi.
4.   Pra-pemrosesan Data
Sebelum  data  web  dapat  digunakan  untuk  pengelompokan,  perlu  dilakukan  pra- pemrosesan data. Pra-pemrosesan data dapat meliputi:
a. Pembersihan teks: Menghapus noise dan karakter yang tidak relevan dari teks.
b. Stemming: Mengubah kata menjadi bentuk dasarnya.
c. Pembuangan  kata  berhenti:  Menghapus  kata-kata  umum  yang  tidak  memiliki makna signifikan.
5.   Representasi Data
Data web perlu direpresentasikan dalam format yang dapat digunakan oleh algoritma pengelompokan.  Representasi  data  yang  umum  digunakan  dalam  pengelompokan konten web adalah:
a. Bag-of-Words  (BoW):  Merepresentasikan  dokumen  sebagai  vektor  yang  berisi frekuensi kata-kata dalam dokumen.
b. TF-IDF  (Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency):  Merepresentasikan dokumen  sebagai  vektor  yang  berisi  bobot  kata-kata  dalam  dokumen,  dengan mempertimbangkan  frekuensi  kata  dalam  dokumen  dan  frekuensi  kata  dalam korpus dokumen.
6.   Penerapan Algoritma Pengelompokan
Setelah  data  web  direpresentasikan,  algoritma  pengelompokan  dapat  diterapkan untuk  mengelompokkan  data  ke  dalam  kategori  yang  berbeda.  Algoritma pengelompokan yang umum digunakan dalam pengelompokan konten web adalah:
a. K-Means  Clustering:  Algoritma  clustering  yang  populer  yang  mengelompokkan data ke dalam sejumlah cluster yang telah ditentukan sebelumnya.
b. Hierarchical  Clustering:  Algoritma  clustering  yang  membangun  hierarki  cluster secara bertahap.
c. Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN): Algoritma clustering yang mengidentifikasi cluster berdasarkan kepadatan data.
d. Self-Organizing  Maps  (SOMs):  Algoritma  clustering  yang  memetakan  data  ke dalam ruang dua dimensi.
7.   Evaluasi Kinerja
Setelah  data  web  dikelompokkan,  perlu  dilakukan  evaluasi  kinerja  algoritma pengelompokan untuk memastikan bahwa algoritma menghasilkan pengelompokan yang  akurat  dan  bermakna.  Metrik  evaluasi  yang  umum  digunakan  dalam pengelompokan konten web adalah:
a. Purity: Mengukur proporsi data dalam setiap cluster yang berasal dari kelas yang sama.
b. Silhouette  Coefficient:  Mengukur  seberapa  baik  data  dalam  setiap  cluster dipisahkan dari data di cluster lain.
c. Entropy: Mengukur tingkat ketidakpastian dalam pengelompokan.
8.   Analisis Hasil dan Kesimpulan
Setelah  evaluasi  kinerja,  perlu  dilakukan  analisis  hasil  untuk  memahami pengelompokan yang dihasilkan dan interpretasikan maknanya. Kesimpulan penelitian kemudian ditarik berdasarkan hasil analisis.

## Klasterisasi
Tahap clustering ini menggunakan Algoritma K- Means. Pada tahap ini akan dicari centroid  yang  terdekat  berdasarkan  nilai  euclidean  distance  yang  dicari  dari  setiap dokumen. Adapun contoh beserta langkah-langkah tahap clustering dengan menerapkan algoritma K-Means dengan sebagai berikut :
1. Menentukan jumlah cluster dan centroid awal. Banyaknya cluster harus lebih kecil dari banyaknya  data  (k  <  n).  Berdasarkan  pada  contoh  kasus  sebelumnya  nilai  k  yang digunakan adalah 3 dan centroid awal yang terpilih secara random (D1, D4 dan D5).
Maka centroid pertama pada cluster C1 diinisialisasikan pada D1, centroid kedua pada cluster C2 berada pada D4 dan centroid pada cluster C3 berada pada D5.
2. Langkah  selanjutnya  adalah  mencari centroid  terdekat  dari  setiap  dokumen.  Pada penelitian  ini  akan  menerapkan  pendekatan  berdasarkan euclidean  distance  yang digunakan  untuk  mencari  jarak  antara  masing-  masing  dokumen  dengan centroid. Adapun rumus pengukuran euclidean distance yang didefinisikan pada rumus (1):
(1)
Keterangan :
: jarak dokumen ke i ke dokumen ke j
: kata ke n di dokumen ke-i
: kata ke n di dokumen ke-j
3. Langkah selanjutnya menghitung ulang untuk menentukan centroid baru dari setiap cluster. Adapun rumus (2) untuk menentukan centroid baru :
(2)
Keterangan :
M k :Nilai centroid dari suatu cluster
n k :Jumlah dokumen yang berada dalam satu cluster x ik :Nilai vektor dari sampel dokumen ke-i yang termasuk ke dalam cluster Ck.
4. Langkah  terakhir  adalah  menghitung  apakah centroid  lama  sama  dengan  centroid baru. Untuk itu akan digunakan kembali rumus euclidean distance antara centroid baru dengan centroid lama.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  akurasi clustering  informasi  berita  dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat akurasi  pengelompokkan  informasi  berita  pendidikan  yang  dilakukan  oleh  algoritma  K- Means  pada  sistem news  aggregator  dengan  pengelompokkan  yang  dilakukan  secara manual. Pengujian dilakukan dengan menggunakan 132 dokumen yang diambil dari hasil crawling, dimana dari hasil crawling tersebut ditemukan informasi berita yang dengan kata kunci  “pendidikan”  dan  telah  dilakukan  proses clustering  sebelumnya  dengan  nilai  k ditentukan secara dinamis yang dapat dilihat pada Tabel Hasil pengelompokkan informasi berita pendidikan yang ditunjukkan pada tabel 1 sebagai berikut:

## Tabel 1. Hasil pengelompokkan informasi berita pendidikan
Informasi Pendidikan Dalam 1 Cluster Informasi Pendidikan Bukan Dalam 1 Cluster News Aggregat 8 124 or Manual 6 126
Adapun  tabel confusion  matrix  dimana  untuk  membandingkan  hasil  prediksi  atau yang dilakukan dengan sistem dengan yang dilakukan secara manual yang dapat dilihat pada Tabel Confusion Matrix yang ditunjukkan pada tabel 2 sebagai berikut:
Tabel 2. Confusion Matrix Predicted Class/ Actual Class Manual Cluster Manual Bukan Cluster Sistem Cluster 6 2 Sistem Bukan Cluster 0 124
Setelah sistem melakukan clustering, lalu hitung nilai akurasinya berdasarkan pada rumus Akurasi sebagai berikut:

## Akurasi
Berdasarkan pengujian akurasi, didapatkan hasil akurasi clustering berita dengan kata kunci “pendidikan”  pada  sistem news  aggregator  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means sebesar 98%. Kesimpulan yang diperoleh dari pengujian akurasi ini adalah bahwa algoritma K-Means dapat digunakan sebagai metode pengelompokkan untuk topik berita tertentu dari hasil crawling situs berita karena tingkat akurasinya yang besar, hanya saja kekurangan dari algoritma K-Means ini masih terdapat outlier atau dokumen yang seharusnya tidak dalam satu cluster.

## SIMPULAN
Metode  Fuzzy  K-Means  Clustering  memungkinkan  dokumen  memiliki  derajat keanggotaan  dalam  lebih  dari  satu  cluster,  yang  membantu  dalam  menangani ketidakpastian dalam data teks. Ini membuat pengelompokan konten halaman web lebih fleksibel dan realistis. Hasil pengelompokan menunjukkan efektivitas metode ini dalam mengelompokkan  konten  berdasarkan  kesamaan  fitur.  Penerapan  metode  Fuzzy  K- Means Clustering untuk pengelompokan konten halaman web menunjukkan hasil yang efektif dan akurat dalam mengelompokkan artikel ke dalam kategori yang sesuai. Dengan
fleksibilitas yang diberikan oleh metode fuzzy, pengelompokan menjadi lebih realistis dan sesuai dengan karakteristik alami dari data teks. Evaluasi kinerja yang baik menunjukkan bahwa metode ini layak untuk digunakan dalam aplikasi nyata di industri konten digital.

## DAFTAR PUSTAKA
Arizal,  M.,  &  Dengen,  N.  (2017).  APLIKASI  LOGIKA  FUZZY  DALAM  OPTIMISASI  STOK BAHAN MENGGUNAKAN METODE TSUKAMOTO. Prosiding Seminar Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi, 2(1).
Azadnia, R., Fouladi, S., & Jahanbakhshi, A. (2023). Intelligent detection and waste control of hawthorn fruit based on ripening level using machine vision system and deep learning techniques. Results in Engineering, 17. https://doi.org/10.1016/j.rineng.2023.100891.
Hidayati,  N.  U.,  Saripurna,  D.,  &  Ginting,  R.  I.  (2021).  IMPLEMENTASI  LOGIKA  FUZZY DALAM  MENENTUKAN  PERSEDIAAN  BARANG  DENGAN  METODE  MAMDANI. Jurnal CyberTech, 4(2). https://ojs.trigunadharma.ac.id/.
Ichwan, M., & Hadi, S. (2023). MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database Kinerja  Model  EfficientNetV2M  dalam  Klasifikasi  Citra  Tutupan  dan  Penggunaan Lahan. Journal MIND Journal | ISSN, 8(2), 203 – 216.
https://doi.org/10.26760/mindjournal.v8i2.203-216.
Ikhwan,  A.  (2019).  Penerapan  Fuzzy  Mamdani  Untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan
Pemilihan Laptop. JURNAL FASILKOM, 9(2), 476 – 483. https://doi.org/10.37859/jf.v9i2.1407.
Ilmiah,  J.,  &  Grafis,  K.  (2021). PENERAPAN  METODE  FUZZY  MAMDANI  DALAM MENENTUKAN HARGA JUAL PONSEL PINTAR BEKAS (STUDI KASUS PADA KAYYIS CELLULAR DEPOK). 14(2), 253 – 262. http://journal.stekom.ac.id/index.php/pixel  page253.
Indarmawan  Nugroho,  B.,  Adam  Hidayatullah,  B.,  Alim  Murtopo,  A.,  YMI  Tegal,  S., Pendidikan No, J., & Lor, P. (2023). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi Periodontal Menggunakan  Metode  Fuzzy  Mamdani  EXPERT  SYSTEM  FOR  DIAGNOSIS  OF PERIODONTAL  DENTAL  DISEASE  USING  THE  FUZZY  MAMDANI  METHOD. TEKNOMATIKA, 13(02).
Lumbantobing,  T.  M.  (2021). Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Majelis Perbendaharaan Gereja dengan Metode Fuzzy Logic Modell Mamdani (Studi kasus di  gereja  HKBP  Semarang  Barat).  1(1),  26 – 39.  http://journal.politeknik- pratama.ac.id/index.php/JTIM.
Lutfi  Fuadi,  A.,  Kunci,  K.,  Stok  Beras,  P.,  &  Mamdani,  F.  (2022). OKTAL :  Jurnal  Ilmu Komputer  dan  Science  IMPLEMENTASI  LOGIKA  FUZZY  MAMDANI  UNTUK MENENTUKAN STOK BERAS DI TOKO AGUNG CAHAYA BERBASIS WEB. 1(10).
Mahendra,  D.,  &  Azizah,  N.  (2016).  IMPLEMENTASI  FUZZY  INFERENCE  SYSTEM
TSUKAMOTO UNTUK PENENTUAN TOPIK TUGAS AHIR. Jurnal SIMETRIS, 7(1).
Marpaung, D. A., & Marbun, M. (2021). Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Tingkat Kecanduan  Masyarakat  Terhadap  Rokok  dengan  Metode  Fuzzy  Mamdani. Jurnal Nasional Komputasi Dan Teknologi Informasi, 4(1).
Muhazzir, A., Reza, F., Satria, B., Wahyuni, S., Lubis, Z., Annisa, S., & Nando Winata, H. (2019).  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  SMARTPHONE  ANDROID MENGGUNAKAN  METODE  FUZZY  TSUKAMOTO.  In Cetak)  Buletin  Utama  Teknik (Vol. 14, Issue 3). Online.
Purwandito,  R.,  &  Suyitno,  H.  (2019).  PENERAPAN  SISTEM  INFERENSI  FUZZY  METODE MAMDANI UNTUK PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI EGGROLL. In UJM (Vol. 8, Issue 1). http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujm
Redy  Hermawan, M.,  & Alam, R. (2020). KLIK:  Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Logika  Fuzzy  Mamdani  Untuk  Mendukung  Keputusan  Pembelian  Laptop  Asus M409BA  Berdasarkan  Spesifikasi  Yang  Tersedia. Media  Online),  1(3),  99 – 103. https://djournals.com/klik.
Sugumonrong, D. P., Handinata, A., & Tehja, A. (2019). Prediksi Harga Emas Menggunakan Metode Fuzzy Time Series Model Algoritma Chen. In PSDKU Medan Jurusan Teknik Informatika INFORMATICS ENGINEERING RESEARCH AND TECHNOLOGY.
Suwanto, S., Bisri, M. H., Novitasari, D. C. R., & Asyhar, A. H. (2019). Classification of EEG Signals  using  Fast  Fourier  Transform  (FFT)  and  Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference System (ANFIS).
Jurnal Matematika “MANTIK,” 5(1), 35 – 44. https://doi.org/10.15642/mantik.2019.5.1.35-44.