## IMPLEMENTASI ALGORITMA CLUSTERING PARTITIONING AROUND MEDOID (PAM) DALAM CLUSTERING VIRUS MERS-CoV
Septian Wulandari 1 , Nurfidah Dwitiyanti 2
Informatika, Universitas Indraprasta PGRI Jakarta septian.pmb09@rocketmail.com
Submitted June 13, 2020; Revised July 25, 2020; Accepted August 1, 2020

## Abstrak
Middle  East  Respiratory  Syndrome Coronavirus (MERS-CoV) merupakan  suatu  penyakit  saluran pernapasan yang disebabkan oleh virus corona. Virus ini merupakan virus yang mudah menular, namun penularannya  tidak  semudah  flu  biasa,  melainkan  virus  MERS-CoV  lebih  rentan  menular  melalui kontak langsung,  misalnya pada orang yang  merawat penderita virus MERS-CoV tanpa menerapkan prosedur perlindungan diri terhadap virus dengan baik. Untuk mengetahui karakteristik, penyakit virus MERS-CoV  dapat  diketahui  dengan  mengidentifikasikan  DNA  ( deoxyribonucleic  acid ).  Salah  satu teknik  dalam  mengidentifikasi  karakteristik  makhluk  hidup  adalah  dengan  melakukan clustering . Clustering dapat  dilakukan  dengan  mengelompokkan  DNA  menjadi  kelompok-kelompok  yang memiliki  kesamaan  sifat  dan  fungsinya.  Algoritma clustering yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah Partitioning  Around  Medoid (PAM).  Algoritma  ini  memiliki  kelebihan  yaitu  hasil  proses clustering tidak  bergantung  pada  urutan  masuk  dataset  dan  mengatasi sensitive terhadap noise dan outlier . Tujuan penelitian ini adalah untuk melakukan implementasi algoritma clustering Partitioning Around  Medoid (PAM)  dalam clustering virus  MERS-CoV.  Penelitian  ini  dilakukan  melalui pendekatan  studi literatur deskriptif  kuantitatif.  Implementasi  algoritma  PAM  terhadap barisan  DNA MERS-CoV diperoleh 2 cluster dengan nilai silhouette coefficient yang tertinggi berada pada jumlah cluster 2  yaitu  0,61534.  Jumlah  anggota  pada Cluster 1  adalah  84  barisan  DNA  MERS-CoV  dan jumlah anggota pada Cluster 2 adalah 16 barisan DNA MERS-CoV. Kata Kunci : MERS-CoV, Clustering, Partitioning Around Medoid (PAM)

## Abstract
The  Middle  East  Respiratory  Coronavirus  (MERS-CoV)  is  a  disease  caused  by  a  coronavirus.  This virus is contagious, but its transmission is not as easy as the common cold, MERS-CoV virus is better susceptible to transmitting through direct contact, for example in people who care about the MERS- CoV  virus  without  the  need  for  virus  protection.  To  determine  the  characteristics,  the  MERS-CoV disease  virus  can  be  identified  by  identifying  DNA  (deoxyribonucleic  acid).  One  technique  in understanding the characteristics of life is by grouping. Grouping can be done by grouping DNA into groups that have attributes and functions. The Clustering algorithm used in this study is Partitioning Around Medoid (PAM). This algorithm has the advantage that the results of the grouping process are not by following the order of entering the dataset and overcome sensitivity to noise and outliers. The purpose of this study is to implement the Partitioning Around Medoid (PAM) clustering algorithm in clustering  the  MERS-CoV  virus.  This  research  was  conducted  through  a  quantitative  descriptive literature study. The implementation of the PAM algorithm on the MERS-CoV DNA sequence obtained 2  clusters  with  the  highest  silhouette  coefficient  value  on  the  number  of  clusters  2,  namely  0.61534. The number of members in Cluster 1 is 84 MERS-CoV DNA sequences and the number of members in Cluster 2 is 16 MERS-CoV DNA sequences.
Key Words : MERS-CoV, Clustering, Partitioning Around Medoid (PAM)
1. PENDAHULUAN
Middle East Respiratory Syndrome Coronavirus (MERS-CoV) merupakan
suatu  penyakit  saluran  pernapasan  yang disebabkan oleh corona virus. MERS-CoV merupakan virus yang menular dari unta ke
manusia,  bahkan  baru-baru  ini  ditemukan bahwa  penyakit  ini  dapat  menular  dari manusia  ke  manusia.  Berdasarkan  laporan WHO,  sejak  September  2012  sampai dengan  September  2013  telah  ditemukan 130  kasus  konfirmasi  MERS-CoV  dengan 58  kematian.  Artinya  sebanyak  44,6% manusia yang terjangkit virus ini meninggal  dunia  [1].  Lebih  lanjut,  WHO menyatakan  bahwa  selama  2015,  National Focal  Point  (NFP)  Arab  Saudi  mencatat sebuah tambahan 149 kasus infeksi MERS- CoV,  termasuk  64  orang  yang  meninggal, dari total 1.090 pasien infeksi MERS-CoV dengan  total  412  pasien  telah  meninggal [2].  MERS-CoV  diduga  awalnya  berasal dari  unta  yang  hidup  di  negara-negara Timur  Tengah,  seperti  Arab  Saudi, Yordania, dan Yaman. Virus ini merupakan  virus  yang  mudah  menular, namun  penularannya  tidak  semudah  flu biasa,  melainkan  virus  MERS-CoV  lebih rentan  menular  melalui  kontak  langsung, misalnya  pada  orang  yang  merawat penderita virus MERS-CoV tanpa menerapkan  prosedur  perlindungan  diri terhadap  virus  dengan  baik.  Meskipun Indonesia  sampai  saat  ini  tercatat  belum ada  yang  menderita  virus  MERS-CoV, namun pemerintah Indonesia rasanya perlu waspada  pada  penyakit  ini.  Mengingat bahwa  Indonesia  merupakan  salah  satu negara  di  dunia  yang  melakukan  ibadah haji  ataupun  umrah  di  Arab  Saudi, sehingga bukan tidak mungkin jamaah Haji ataupun  Umrah  dapat  terinfeksi  virus MERS-CoV ini.
Untuk  mengetahui  karakteristik  penyakit virus  MERS-CoV  dapat  diketahui  dengan mengidentifikasikan
DNA (deoxyribonucleic  acid).  DNA  merupakan polimer linier yang tersusun dari monomer nukleotida. Komponen penyusun nukleotida  terdiri  dari  tiga  jenis  molekul, yaitu  gula  pentosa  (deoksiribosa  pada DNA),  basa  nitrogen,  dan  gugus  fosfat. Basa  yang  ditemukan  pada  nukleotida adalah basa purin (adenin = A, guanin = G)
dan basa pirimidin yaitu cytosin = C, tymin =  T,  (urasil  =  U  untuk  RNA)  [3]. Perbedaan  susunan  keempat  basa  itulah yang menyebabkan perbedaan karakteristik di semua makhluk hidup.
Salah  satu  teknik  dalam  mengidentifikasi karakteristik makhluk hidup adalah dengan melakukan clustering atau pengelompokkan. Clustering data
merupakan  salah  satu  metode  dalam  data mining yang  dapat  digunakan  untuk memetakan data kedalam kelompok kelompok  yang  lebih  kecil  berdasarkan kesamaan
karakateristik yang dimilikinya[4]. Clustering dapat  dilakukan dengan  mengelompokkan  DNA  menjadi kelompok-kelompok yang memiliki kesamaan  sifat  dan  fungsinya.  Salah  satu algoritma  clustering  yang  terkenal  adalah Partitioning  Around  Medoid (PAM). Penelitian  terdahulu  yang  menggunakan analisis clustering telah  dilakukan  oleh  A. Bustamam, et, all yang  melakukan clustering DNA  virus  MERS-CoV  dengan menggunakan metode K-Mer [2].
Alasan  dalam  penelitian  ini  menggunakan Partitioning Around Medoid (PAM) dalam menganalisis klaster adalah karena algoritma  ini  memiliki  kelebihan  yaitu hasil  proses clustering tidak  bergantung pada  urutan  masuk  dataset  [5].  Disamping itu,  algoritma  ini  mengatasi  sensitif terhadap noise dan outlier ,  dimana  objek dengan nilai yang besar yang memungkinkan  menyimpang  pada  dari distribusi data.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengimplementasikan algoritma clustering Partitioning Around Medoid (PAM) dalam mengelompokkan virus MERS-CoV. Diharapkan
penelitian ini dapat memberikan informasi kesamaan karakteristik virus MERS-CoV yang terjangkit  di  beberapa  negara.  Sehingga dapat memberikan informasi dalam pembuatan  antivirus  atau  vaksin  untuk
menyembuhkan  manusia  yang  terjangkit virus MERS-CoV.

## 2. METODE PENELITIAN
Pendekatan  penelitian  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  pendekatan studi  literatur  deskriptif  kuantitatif.  Pada studi  literatur,  dilakukan  pengumpulan bahan-bahan  pustaka  yang  mendukung dalam  penyelesaian  topik  penelitian  ini. Sedangkan  untuk  pendekatan  deskriptif kuantitatif mencakup mengolah, menganalisa  dan  menginterpretasikan  data sesuai dengan kebutuhan peneliti.
Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan adalah  100  data  DNA  virus  MERS-CoV yang  diperoleh  dari National  Center  for Biotechnology  Information (NCBI)  dalam laman www.ncbi.nlm.nih.gov .  Barisan- barisan  DNA  yang  diperoleh  berupa FASTA  dan  berjenis complete  genome . Complete genome dipilih karena diharapkan  mampu  memberikan  informasi genetik yang lebih banyak.
Sistem  pengkodean  protein  berdasarkan kombinasi dari nukleotida yang ada karena 20 asam amino tidak mungkin dikendalikan  oleh  empat  jenis  nukleotida. Terdapat  empat  jenis  basa  nitrogen  pada DNA (A, C, G, dan T). Jika sebuah kodon hanya dapat mengkode empat asam amino. Jika  sebuah  kodon  memiliki  dua  basa, maka  hanya  16  asam  amino  yang  dapat dikodekan sehingga jumlah tersebut belum dapat mewakili 20 asam amino.
Akan  tetapi,  jika  kodon  merupakan  tiga basa, maka terdapat 64 kode yang mungkin berkombinasi  sehingga  jumlah  tersebut diduga  sudah  dapat  mewakili  20  asam amino. Variabel penelitian yang digunakan pada  penelitian  ini  adalah  64  kode  asam amino  yang  diperoleh  dari  ekstraksi  ciri DNA  MERS-CoV  dengan  menggunakan metode - mers  frequency .  64  kode  asam amino  tersebut  dapat  dilihat  pada  Gambar 1.

## Gambar 1. 64 Kode Asam Amino
Sumber: nafium.com
Metode atau algoritma yang digunaka pada penelitian  ini  adalah  algoritma clustering Partitioning  Around  Medoid (PAM). Algoritma clustering Partitioning  Around Medoid (PAM)  bertujuan  untuk  clustering DNA  MERS-CoV  berdasarkan  64  asam amino  yang  diperoleh  dari  ektraksi  ciri DNA  MERS-CoV.  Tahapan  pertama  yang dilakukan  dalam clustering DNA  MERS- CoV  adalah  melakukan  ekstraksi  ciri  pada DNA  MERS-CoV  dengan  menggunakan metode - mers frequency .
Pada  proses  ekstraksi  ciri sehingga pola  kemunculannya  adalah sehingga  diperoleh  64  asam  amino  yang menjadi  variabel  pada  penelitian  ini. Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan proses normalisasi data untuk menghindari dimensi  data  yang  terlalu  besar  ataupun terlalu  kecil.  Proses  normalisasi  data dilakukan  dengan  menggunakan min-max normalization .  Setelah  data  sudah  normal, maka langkah selanjutnya dilakukan proses clustering dengan  menggunakan  algoritma clustering Partitioning  Around  Medoid (PAM).
Pada  proses clustering dengan  algoritma PAM  langkah  pertama  yang  dilakukan adalah menginisialisasi pusat cluster sebanyak k (jumlah cluster ) dimana nilai diperoleh  dengan  menggunakan average silhouette .
Kemudian dilakukan pengukuran  jarak  dengan  menggunakan Euclidean  distance serta  menentukan secara  acak  objek  pada  masing-masing cluster  sebagai  kandidat  medoid  baru.
Hitung jarak setiap objek yang berada pada masing-masing cluster dengan  kandidat medoid baru.
Kemudian,  hitung  total  simpangan dengan  menghitung  nilai  total distance baru  dikurang  total distance lama.  Jika ,  maka  tukar  objek  dengan  data cluster untuk  membentuk  sekumpulan objek  baru  sebagai  medoid.  Perulangan didasarkan  pada  terjadinya  perubahan medoid.  Jika  tidak  terjadi  perubahan medoid maka iterasi berhenti dan didapatkan cluster beserta  anggota cluster masing-masing.
Pada  penelitian  ini,  alat  bantu  yang digunakan  yaitu software RStudio  1.1.456 dan notepad .  Adapun  diagram  alur penelitian ini sebagai berikut:
Sumber : Dokumentasi Pribadi
Gambar 2. Diagram Alur Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penerapan algoritma
clustering
Partitioning Around Medoid (PAM) dalam clustering virus  MERS-CoV  dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut:
1. Pada tahap pertama, dilakukan pengambilan data berupa 100 data DNA virus  MERS-CoV  yang  diperoleh  dari
National  Center  for  Biotechnology Information (NCBI) dalam laman www.ncbi.nlm.nih.gov .  Barisan-barisan DNA  yang  diperoleh  berupa  FASTA dan berjenis complete genome , complete genome dipilih  karena  diharapkan mampu  memberikan  informasi  genetik yang lebih banyak.
2. Pada  tahap  kedua,  barisan  DNA  yang diperoleh pada Gen Bank NCBI di situs http://www.ncbi.nlm.nih.gov  memiliki bentuk  dengan  format  FASTA  ( string ), sehingga  perlu  untuk  mengubah  data tersebut  ke  dalam  bentuk  numerik. Mengubah  data  dalam  bentuk string menjadi  numerik  dilakukan  dengan ekstraksi  ciri  menggunakan n-mers frequency .  Pada  penelitian  ini,  ektraksi ciri  DNA  akan  dilakukan  dengan melihat  pola  setiap  susunan  4  pasangan nukleotida  yang  terdiri  dari Adenine (A), Guanine (G), Thymine (T),  dan Cytosine (C).    Pola  kemunculannya adalah dengan dimana elemen  bilangan  bulat  positif  (Liu, et.al .,  2012).  Pada  proses  ekstraksi  ciri, dengan  pola  kemunculannya adalah sehingga  diperoleh  64 asam amino yang menjadi variabel pada penelitian  ini.  Hasil  ekstraksi  ciri barisan  DNA  MERS_CoV  dengan menggunakan n-mers  frequency yang dibantu  oleh software Studio  dapat dilihat  pada  Gambar  3  merupakan potongan  hasil  ektrasksi  dari  barisan DNA virus MERS-CoV.

## Sumber: Dokumentasi Pribadi
Gambar 3. Potongan Hasil Ekstraksi Ciri 100 Barisan DNA MERS-CoV Menggunakan Software
Nilai minimum hasil ekstraksi ciri DNA
MERS-CoV  adalah  116  dan  nilai maksimum  hasil  ekstraksi  ciri  DNA
MERS-CoV adalah 887. Hasil perhitungan ekstraksi ciri dengan menggunakan n-mers  frequency pada 100 barisan DNA MERS-CoV.
3. Pada  tahap  ketiga,  dilakukan  proses normalisasi  dengan  menggunakan min- max normalization dari data 100 barisan DNA MERS-CoV yang telah dilakukan ekstraksi  ciri  DNA  MERS-CoV.  Proses perhitungan normalisasi  pada penelitian ini  menggunakan  bantuan  software dengan nilai maksimum
terbaru  adalah  1  dan  nilai  minimum terbaru  adalah  0.  Hasil  normalisasi  dari ekstraksi ciri DNA yang dibantu dengan
menggunakan  software dapat dilihat pada Gambar 4.
Sumber: Dokumentasi Pribadi
Gambar 4. Potongan Hasil Normalisasi dari Ekstraksi Ciri DNA MERS-CoV yang dibantu dengan Menggunakan Software
Hasil  100  barisan  DNA  MERS-CoV yang telah diekstraksi ciri dan dinormalisasi  kemudian  akan  menjadi matriks  objek  ( )  yang  menjadi  input pada saat algoritma PAM.
4. Pada tahap keempat, dilakukan
clustering barisan  DNA  MERS-CoV menggunakan algoritma PAM
clusering . Hasil clustering barisan DNA MERS-CoV  menggunakan  algoritma PAM clustering diperoleh  2 cluster dengan medoid dari  masing-masing cluster dapat dilihat pada Gambar 5.

## Sumber: Dokumentasi Pribadi
Gambar 5. Medoid dari Hasil Clustering Barisan DNA MERS-CoV
Pada  Gambar  5.  terlihat  bahwa medoid atau  pusat cluster dari cluster 1  adalah barisan  DNA  MERS-CoV  M58  yaitu barisan  DNA  MERS-CoV  yang  berasal dari  Qasim  pada  tahun  2016  dan medoid dari cluster 2 adalah barisan DNA MERS- CoV  M8  yaitu  barisan  DNA  MERS-CoV yang berasal dari Nigeria pada tahun 2016.
Sumber: Dokumentasi Pribadi
Gambar 6. Hasil Clustering Barisan DNA MERS-CoV menggunakan Algoritma
PAM 5. Pada tahap kelima, dilakukan
perhitungan Silhouette  Coefficient dan diperoleh  lebar average  silhouette pada masing-masing cluster yaitu  untuk cluster 1 diperoleh  nilai average silhouette 0.6140725 , sedangkan nilai
average  silhouette pada cluster 2  yaitu
0.6219940 . Pengujian  pengaruh  jumlah cluster dilakukan  dengan  memasukkan nilai yang  berbeda-beda yaitu . Nilai silhouette coefficient yang  tertinggi  berada  pada jumlah cluster 2  yaitu  0,61534  dapat dilihat pada Gambar 7.

## Sumber: Dokumentasi Pribadi
Gambar 7. Grafik hasil pengujian pengaruh jumlah cluster terhadap Silhouette Coefficient
6. Pada  tahap  keenam,  dilakukan  analisis dari hasil clustering dengan menggunakan algoritma PAM clustering .  Pada  Gambar  8  terlihat bahwa medoid atau  pusat cluster dari cluster 1  adalah  barisan  DNA  MERS- CoV  m58  yaitu  barisan  DNA  MERS- CoV  yang  berasal  dari  Qasim  pada tahun  2016  dan medoid dari cluster 2 adalah  barisan  DNA  MERS-CoV  m8 yaitu  barisan  DNA  MERS-CoV  yang berasal  dari  Nigeria  pada  tahun  2016.
Maximum dismilarity adalah nilai ketidakmiripan  antar cluster .  Nilai maximum  dismilarity dari cluster 1 adalah  0,09208162,  sedangkan  nilai maximum  dismilarity dari cluster 2 adalah 0,09354338. Average dissmilarity merupakan nilai
ketidakmiripan  antar  objek  di  dalam cluster yang  sama.  Semakin  kecil  nilai average  dismilarity maka  semakin  baik cluster yang  terbentuk.  Nilai average
dissmilarity dari cluster 1  adalah 0,3518736,  sedangkan  nilai average dissmilarity dari cluster 2  adalah
0,3044489. Kemudian, diameter menunjukkan  panjang  diameter  dari masing-masing cluster .  Diameter  dari cluster 1  adalah  0,1291228,  sedangkan diameter dari cluster 2 adalah
0,1206725. Separation atau  pemisah pada cluster 1 dan 2 memiliki nilai yang sama yaitu 0,0262764.

## Sumber: Dokumentasi Pribadi
Gambar 8. Karakteristik Hasil Clustering menggunakan Algoritma PAM
Clustering

## Tabel 1. Hasil Clustering Barisan DNA MERS-CoV menggunakan Algoritma
PAM Cluster Anggota Jumlah
1
M1,  M2,  M16,  M17,  M18, M19,  M20,  M21,  M23,  M26, M27,  M28,  M29,  M30,  M31,
M32,  M33,  M34,  M35,  M36, M37,  M38,  M39,  M40,  M41, M42,  M43,  M44,  M45,  M46, M47,  M48,  M49,  M50,  M51, M52,  M53,  M54,  M55,  M56, M57,  M58,  M59,  M60,  M61, M62,  M63,  M64,  M65,  M66, M67,  M68,  M69,  M70,  M71, M72,  M73,  M74,  M75,  M76, M77,  M78,  M79,  M80,  M81,
M82,  M83,  M84,  M85,  M86, M87,  M88,  M89,  M90,  M91, M92,  M93,  M94,  M95,  M96, M97, M98, M99, M100 84 2 M3,  M4,  M5,  M6,  M7,  M8, M9,  M10,  M11,  M12,  M13, M14, M15, M22, M24, M25 16
Pada  Tabel  1  terlihat  bahwa  jumlah anggota  pada Cluster 1  adalah  84  barisan DNA  MERS-CoV  dan  jumlah  anggota pada Cluster 2  adalah  16  barisan  DNA MERS-CoV. Cluster 1  terdiri  dari  barisan DNA  MERS-CoV  yang  berasal  Kenya tahun  2018,  Ethiopia  tahun  2017,  Egypt tahun  2018,  China  tahun  2018,  Hu-France
tahun 2013, England tahun 2013, Thailand tahun  2015,  Korea  Selatan  tahun  2015, Qatar  tahun  2015,  Riyadh  tahun  2018, Riyadh  tahun  2016,  Riyadh  tahun  2015, Jeddah  tahun  2017,  Riyadh  tahun  2016, Qasim  tahun  2016,  Madinah  tahun  2016, Riyadh tahun 2017, Artawiyah tahun 2016, Jeddah  tahun  2016,  Taif  tahun  2014, Riyadh  tahun  2015,  Jeddah  tahun  2015, Najran tahun 2015,  Kharj  tahun 2015, dan Khobar  tahun  2015.  Sedangkan, Cluster 2 terdiri dari barisan DNA MERS-CoV yang berasal  Nigeria  tahun  2016,  Nigeria  tahun 2015, Burkina tahun 2015, Morocco tahun 2015, dan Hu-France tahun 2013.

## 4. SIMPULAN
Pada penelitian ini dapat disimpulkan: 1. Algoritma PAM dapat
diimplementasikan pada clustering barisan DNA MERS-CoV. Data barisan DNA MERS-CoV yang digunakan  sebanyak  100  data  set. Proses  awal  yang  dilakukan  adalah dengan  data  set  yang  memiliki  bentuk dengan format FASTA ( string ke dalam bentuk numerik. Mengubah data dalam bentuk string menjadi numerik dilakukan dengan ekstraksi ciri
menggunakan n-mers frequency . Kemudian, dilakukan proses normalisasi dengan menggunakan min- max normalization , selanjutnya
dilakukan clustering barisan  DNA MERS-CoV  menggunakan  algoritma PAM clusering . Setelah itu, menghitung  nilai silhouette  coefficient untuk mengetahui kualitas cluster yang dihasilkan.
2. Implementasi  algoritma  PAM  terhadap barisan  DNA  MERS-CoV  diperoleh  2 cluster dengan nilai silhouette coefficient yang  tertinggi  berada  pada jumlah cluster 2 yaitu 0,61534. Jumlah anggota  pada Cluster 1  adalah  84 barisan  DNA  MERS-CoV  dan  jumlah anggota  pada Cluster 2  adalah  16
barisan  DNA  MERS-CoV.  Kemudian, medoid atau pusat cluster dari cluster 1 adalah  barisan  DNA  MERS-CoV  M58 yaitu  barisan  DNA  MERS-CoV  yang berasal  dari  Qasim  pada  tahun  2016 dan medoid dari cluster 2  adalah barisan  DNA  MERS-CoV  M8  yaitu barisan DNA MERS-CoV yang berasal dari Nigeria pada tahun 2016.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] K.  Kamal,  K.  A.  Sugeng,  and  T. Siswantining,
“Implementation algorithm  modification  maximum standard deviation reduction in graph clustering  using  matrix  complement as input,” AIP Conf. Proc. , vol. 2023, 2018.
[2] A.  Bustamam,  E.  D.  Ulul,  H.  F.  A. Hura, and T. Siswantining, “Implementation of hierarchical clustering  using  k-mer  sparse  matrix
to  analyze  MERS-CoV  genetic relationship,” AIP  Conf.  Proc. ,  vol.
1862, no. July, 2017.
[3] R.  V.  S.  A.  Morihito et  al. , “Identification  of  Changes  of  DNA Structures on Cancer Cll Form Using Graph Decomposition,” J. Ilm. Sains , vol. 17 No.2, pp. 153–160, 2017.
[4] T. Taslim and F. Fajrizal, “Penerapan algorithma  k-mean  untuk  clustering data  obat  pada  puskesmas  rumbai,” Digit. Zo. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 7, no. 2, pp. 108–114, 2016.
[5] L. P. Rizby, Marji, and L. Muflikhah, “Clustering Pasien Kanker
Berdasarkan  Struktur  Protein  Dalam Tubuh,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu  Komput.  Univ.  Brawijaya ,  vol.
2, no. 10, pp. 3810–3816, 2018.