## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1503 − 1510 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2534

## Perbandingan Algoritma K-Means dan Fuzzy C-Means untuk Clustering Citra Daun Melon
Ardinsyah Siregar 1,* , Agus Buono 2 , Karlisa Priandana 3
Departemen Imu Komputer, FMIPA, Ilmu Komputer, Institut Pertanian Bogor, Bogor, Indonesia Email: 1,* ardinsiregar@apps.ipb.ac.id, 2 agusbuono@apps.ipb.ac.id, 3 karlisa@apps.ipb.ac.id Email Penulis Korespondensi: ardinsiregar@apps.ipb.ac.id Submitted: 15/11/2022 ; Accepted: 22/12/2022 ; Published : 30/12/2022
Abstrak− Tanaman melon merupakan tanaman yang rentan terhadap penyakit, baik penyakit yang disebabkan oleh virus maupun yang disebabkan oleh bakteri. Salah satu bagian tanaman yang dapat terkena penyakit adalah daun. Daun pada tanaman yang sakit umumnya  berubah  warna  yang  kemudian  akan  mempengaruhi  daun  lain  dan  menghambat  perkembangan  dan  pertumbuhan tanaman  tersebut.  Penelitian ini bertujuan untuk  mengklasifikasikan  penyakit  tanaman  melon  dari citra  daun  melon.  Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah 160 citra daun melon yang akan dikelompokkan menjadi beberapa kelompok dari kelompok sehat hingga kelompok tidak sehat. Metode yang digunakan adalah metode Clustering, yaitu: algoritma K-Means dan algoritma Fuzzy  C-Means.  Hasil  Clustering  menggunakan  K-Means  dan  Fuzzy  C-Means  dapat  dibandingkan  untuk  mendapatkan  hasil Clustering terbaik. Hasil perbandingan menunjukkan metode Fuzzy C-Means Clustering dengan nilai validasi 0,8359 dan metode K-Means Clustering dengan nilai validasi 0,5793. Hasil akhir  menunjukkan bahwa metode Fuzzy C-Means Clustering lebih baik daripada metode K-Means Clustering dikarenakan nilai validasinya bernilai mendekati 1.
Kata Kunci: Clustering; Citra; Daun Melon; Fuzzy C-Means; K-Means
Abstract− Melon plants are plants that are susceptible to disease, both diseases caused by viruses and those caused by bacteria. One part of the plant that can be affected by the disease is the leaves. Leaves on diseased plants generally change color which will then affect other leaves and inhibit the development and growth of these plants. This study aims to classify melon plant diseases from melon leaf images. The data used in this study are 160 images of melon leaves which will be grouped into several groups from the healthy group to the unhealthy group. The method used is the Clustering method, namely: K-Means algorithm and Fuzzy C-Means algorithm. Clustering results using K-Means and Fuzzy C-Means can be compared to get the best clustering results. The comparison results show the Fuzzy C-Means Clustering method with a validation value of 0.8359 and the K-Means Clustering method with a validation value of 0.5793. The final result shows that the Fuzzy C-Means Clustering method is better than the K- Means Clustering method because the validation value is close to 1.
Keywords : Clustering; Fuzzy C-Means ; Image, K-Means; Melon Leave

## 1. PENDAHULUAN
Tanaman melon merupakan tanaman semusim yang termasuk tumbuhan yang merambat, tanaman ini memiliki akar tunggang yang ditumbuhi akar-akar serabut pada ujungnya serta mempunyai daun yang warnanya hijau, permukaan lebat,  lebar  dengan  lima  sudut.  Daun  tersusun  berselang-seling  pada  ruas-ruas  pada  batangnya  [1].  Dalam  proses penanamanya,  tanaman  melon  tidak  terlepas  dari  penyakit  baik  dari  virus  maupun  dari  bakteri.  Salah  satu  bagian tanaman yang dapat terkena penyakit, yaitu daun [2]. Tanaman yang berkurangnya fotosintesis dapat diakibatkan oleh infeksi  virus  maupun  bakteri  seperti  daun  yang  berkurangnya  klorofil,  penurunan  efektivitas  klorofil,  atau berkurangnya daerah daun, dan penurunan zat dalam pengontrol perkembangan tanaman [3]. Daun pada tanaman yang sakit  pada  biasanya  mengalami  perubahan  warna  yang  kemudian  akan  mempengaruhi  daun  sekitarnya  serta mengganggu perkembangan dan pertumbuhan pada tanaman tersebut [4].
Deteksi  awal  dari  kesehatan  daun  pada  melon  dapat  menggunakan  deteksi  menggunakan  data  gambar. Tentunya  data  gambar  yang  digunakan  harus  diolah  dahulu  dengan  pengolahan  citra  digital  sehingga  pemrosesan dapat berfokus hanya pada daun [5]. Oleh sebab itu, digunakan suatu metode untuk mengolah citra digital yang dapat mengambil ciri dari objek citra daun sehingga daun dapat diklasifikasikan menjadi daun sehat dan daun tidak sehat.
Klasifikasi daun dapat dilakukan apabila kelas data daun telah diketahui. Apabila kelas data belum diketahui, maka klasifikasi terhadap objek citra daun tidak dapat dilakukan secara langsung. Dalam hal ini, diperlukan teknik clustering terlebih  dahulu  untuk  dapat  mengelompokkan  data  berdasarkan  fitur  data.  Beberapa  metode Clustering yang bisa digunakan pada pengelompokkan data citra, yaitu: teknik Density-Based Spatial Clustering of Applications with  Noise (DBSCAN), SBAC (Similarity-Based  Agglomerative  Clustering), algoritma Fuzzy  C-Means, serta algoritma K-Means [6].
Penelitian  sebelumnya  telah  dilakukan  dengan  membandingkan K-Means dan Fuzzy  C-Means untuk mengelompokkan  data user    knowledge  modeling menunjukkan  bahwa  hasil  validasi  PCI Fuzzy  C-Means bernilai 0,2854  lebih  baik  dari  pada  validasi  SI K-Means bernilai  0,1866  dikarenakan  nilai  validasinya  bernilai  mendekati 1[7] . Penelitian selanjutnya oleh Andika dan Hafiz melakukan perbandingan metode K-Means dan Fuzzy C-Means dalam melakukan  segmentasi  citra  menunjukkan  bahwa  algoritma K-  Means menghasilkan  segmentasi  untuk identifikasi  yang  lebih  baik  dari  pada Fuzzy  C-Means [8].  Penelitian  lainnya  oleh  Yohannes  dengan  menganalisa perbandingan algoritma Fuzzya C-Means dan K-Means untuk klasterisasi data menunjukkan bahwa K-Means lebih cepat dibandingkan dengan Fuzzy C-Means dari segi waktu klasterisasi, sedangkan Fuzzy C-Means lebih baik dalam hal  komputasi  untuk  pengelompokan  data  [9]  dan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  syarif et  al 2018  mengenai

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1503 − 1510 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2534
perbandingan menggunakan algoritma K-Means dan Fuzzy C-Means dalam clustering moda transportasi berbasis GPS menunjukkan  jarak  terkecil  data  moda  trasnportasi  dengan  pusat cluster .  Sedangkan  pada  algoritma  FCM pengelompokan  diperoleh  dari  nilai  derajat  keanggotaan  terbesar.  Setelah  dilakukan  pengujian sebanyak  10  kali, didapatkan rata-rata akurasi K-Means sebesar 58,46154 dan 70,86538 untuk algoritma FCM. Sedangkan untuk nilai Silhouette Coefficient diperoleh rata-rata 0,4582670 untuk K-Means dan 0,440682 untuk algoritma FCM. Dari hasil pengujian, disimpulkan bahwa  algoritma FCM lebih unggul dibandingkan K-Means [10], dengan membandingkan penelitian  sebelumnya  terdapat  perbedaan  yaitu  validasi  dengan  membandingkan  kedua  meode  tersebut  dengan menghasilkan suatu cluster yang terbaik.
Oleh sebab itu diperlukan   metode algoritma clustering untuk mengelompokkan citra daun berdasarkan fitur yang telah diseleksi yaitu algoritma Fuzzy C-Means dan K-Means dan membandingkan kualitas suatu cluster sehingga mudah untuk dapat mengelompokkan suatu data citra menurut kesehatan daun tersebut. Fuzzy C-Means merupakan teknik clustering yang membolehkah satu bagian data memiliki setidaknya dua atau lebih dari tiap-tiap kelompok [7]. Manfaat utama fuzzy C-Means yaitu bisa memberikan hasil pengelompokkan data yang mengalir secara tidak terarah, karena  apabila  ada  informasi  yang  penyebarannya  tidak  dapat  diprediksi,  dapat  dibayangkan  bahwa  suatu  titik informasi  memiliki  sifat  atau  karakter  yang  dimulai  dari  pengelompokan  yang  berbeda  [11].  Sedangkan K-Means adalah metode yang serderhana dan cepat perhitungannya dibandingkan menggunakan algoritma Clustering lainnya. Algoritma ini memiliki kelebihan praktis diterapkan dan dijalankan, relatif cepat, praktis buat untuk diadaptasi, dan paling banyak digunakan [12].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Penelitian
Dataset  yang  digunakan  meliputi  160  data  citra  daun  tanaman  melon.  Tanaman  melon  tersebut  dibudidayakan  di greenhouse IPB University . Pengambilan data citra dilakukan menggunakan kamera handphone resolusi HD 48 MP .

## 2.2 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  dirancang  beberapa  proses  tahapan  diantaranya,  yaitu:  pengumpulan  data  citra  daun  melon, preprocessing , ekstraksi fitur, reduksi dimensi data Principal Component Analysis (PCA), clustering menggunakan K-Means , clustering menggunakan Fuzzy  C-Means ,  pengujian  dan  evaluasi.  Gambar  1  menunjukkan  rancangan tahapan penelitian.
Mulai Mulai Preprocessing Preprocessing Ekstraksi Fitur Ekstraksi Fitur K-Means Algorithm K-Means Algorithm Selesai Selesai Pengujian dan Evaluasi Pengujian dan Evaluasi Fuzzy C-Means Algorithm Fuzzy C-Means Algorithm Pengumpulan Data Pengumpulan Data Principal Component Analysis (PCA) Principal Component Analysis (PCA) Fuzzy Partition Coefficient (FPC) Fuzzy Partition Coefficient (FPC) Silhouette Coefficient Silhouette Coefficient
Gambar 1. Tahapan-tahapan yang dilakukan pada penelitian

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1503 − 1510 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2534
Pada  gambar  di  atas  menunjukkan  tahapan-tahapan  penelitian  yang  telah  dilakukan  pada  penelitian  yaitu: pengumpulan  data  citra  daun  melon, preprocessing ,  ekstraksi  fitur,  reduksi  dimensi  data Principal  Component Analysis (PCA), clustering menggunakan K-Means , clustering menggunakan Fuzzy C-Means , pengujian dan evaluasi.
a. Pengumpulan Data
Gambar 2. Data Daun Melon
Pada gambar 2, data yang dipakai adalah data berupa citra daun melon yang diambil dari greenhouse iSurf. Data gambar berasal dari tanaman-tanaman dengan kondisi yang bervariasi mulai dari daun yang sehat sampai dengan daun yang sakit dengan posisi pengambilan gambar yang berbeda-beda. Pengambilan data menggunakan handphone menghasilkan sebanyak 160 (seratus enam puluh) data citra daun melon.
b. Preprocessing
Tahap preprocessing dilakukan dengan mengubah data citra daun yang telah dikumpulkan agar dapat menjadi informasi yang akan digunakan untuk pengolahan selanjutnya. Langkah awal tahapan preprocessing adalah cropping , yaitu: memotong sebagian objek di area gambar tertentu agar dapat memisahkan objek yang satu dengan lainnya, kemudian menghilangkan background di sekitar citra daun dengan latar belakang putih agar objek citra dapat dikenali. Setelah itu, dilanjutkan dengan resize yaitu mengubah ukuran pixel citra menjadi lebih kecil agar citra lebih cepat diproses dan tidak banyak menghabiskan memori penyimpanan.
c. Ekstraksi Fitur
Setelah  tahapan preprocessing ,  ekstraksi  fitur  akan  dilakukan  terhadap  citra  daun  melon.  Ekstraksi  fitur merupakan proses untuk melihat nilai-nilai ciri yang terdapat pada suatu citra. Fitur yang digunakan pada ekstraksi fitur adalah fitur ukuran, yaitu: panjang dan lebar, fitur warna yaitu nilai variasi merah (R), hijau (G), dan biru (B), dan  fitur  tekstur  berupa contras,  energy,  homogeneity,  correlation ,  dan dissimilarity .  Ekstraksi  fitur  menghasilkan nilai yang telah diekstrak akan digunakan untuk proses pelatihan.
d. Reduksi Dimensi Data PCA
Principal  Component  Analysis (PCA)  merupakan  sebuah  metode  yang  membentuk  suatu  variabel-variabel yang baru dengan jumlah tidak lebih dari variabel lama serta merupakan kombinasi linier dari variabel-variabel lama. PCA dipergunakan buat kebutuhan ekstraksi fitur pada citra dimana bisa terjadi jumlah ukuran citra jauh lebih besar daripada beberapa banyak jumlah data contoh yang dipergunakan [13]. Nilai-nilai principal component berasal dari dua variabel baru yang utama dapat pergunakan sebagai masukan variabel untuk data Clustering berikutnya.
e. K-Means Clustering
K-Means adalah algoritma pengelompokkan dengan bekerja dengan cara membagi data menjadi partisi serta banyak digunakan dan sangat popular [14]. K-Means melakukan pekerjaan dengan mengumpulkan data-data dalam beberapa kelompok, sebuah data digabungkan pada satu kelompok sesuai dengan kesamaan ataupun kedekatan ciri dengan data yang berbeda yang ada didalam kelompok tersebut [15].
f. Silhouette Coefficient
Silhouette Coefficient merupakan salah satu teknik evaluasi yang digunakan untuk menentukan kualitas sebuah cluster. Dalam proses perhitungannya , teknik ini menggunakan rumus Eculidean distance [16].
g. Fuzzy C-Means Clustering
Fuzzy  C-Means merupakan  metode clustering dimana  membolehkan  satu  bagian data  mempunyai  dua  atau lebih kelompok. Konsep utama Fuzzy C-Means adalah untuk memilih pusat kelompok menunjukkan area rata-rata untuk  setiap  kelompok  [17].  Masing-masing  data  memiliki  derajat  keanggotaan  pada  setiap cluster dengan  cara memperbarui cluster center dan value dari keanggotaan setiap data secara berulang, sehingga dapat dihasilkan cluster center menuju posisi tempat yang tepat. Looping ini berdasarkan suatu nilai minimum fungsi obyektif [18]
h. Fuzzy Partition Coefficient
Bedzek (1981) mengusulkan validasi fuzzy clustering dengan mengevaluasi nilai keanggotaan data di setiap cluster  dengan  menghitung  koefisien  partisi  atau  PC  Terlepas  dari  vektor  (data),  yang  biasanya  berisi  informasi

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1503 − 1510 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2534
geometris, nilai FPC hanya mengevaluasi nilai dari derajat keanggotaan. Nilai pada rentang [0, 1] menunjukkan bahwa kualitas klaster yang diperoleh semakin baik seiring dengan mendekati nilai 1 [19].
i. Pengujian dan Evaluasi
Pada  tahap  ini  pengujian  dilakukan  dengan  membandingkan  kinerja K-Means dengan Fuzzy  C-Means. Clustering dengan K-Means dievaluasi menggunakan rumus Silhoutte Coefficient seperti rumus1.
𝑠 𝑖 = (𝑏 𝑖 − 𝑎 𝑖 ) max⁡(𝑏 𝑖, 𝑎 𝑖) (1)
Dengan S i adalah Silhouette Coefficient , a i adalah rata-rata jarak asal objek i menggunakan semua objek yang berada di cluster yang sama, b i adalah nilai terkecil dari rata-rata jarak objek i dengan objek lain di cluster yang tidak sinkron [20]
Nilai Shilouette  coefficient pada  rentang  (-1)  sampai  1.  Semakin  meningkat  nilainya,  maka  semakin  baik kualitasnya.  Sedangkan Fuzzy  C-Means  Clustering dievaluasi  menggunakan  rumus Partition  Coefficient seperti rumus 2.
𝑃𝐶 = ⁡ 1 𝑁 ⁡∑ ∑ 𝜇 𝑖𝑗2 𝑘 𝑗=1 𝑁 𝑖=1 (2)
Dengan PC adalah Partition Coefficient, N adalah jumlah data pada set data, K adalah jumlah cluster, µ ij adalah nilai keanggotaan data ke-1 pada cluster ke-j [21]. Nilai Partition  Coefficient mempunyai  nilai  batas  0  sampai  1,  nilai  yang  mendekati  angka  1(satu)  artinya memiliki keunggulan cluster yang dihasilkan akan sangat bagus.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Preprocessing
Hasil preprocessing citra daun melon ditunjukkan pada Gambar 3. Citra asli di- crop kemudian background diubah menjadi warna putih. Selanjutnya, dilakukan resize dengan penskalaan citra dari 6000 x 8000 pixel ke 700 x 582 pixel . Hal ini bertujuan agar kontur daun primer dapat terekstraksi dengan baik.

## Gambar 3. Hasil Proprocessing citra daun

## 3.2 Ektraksi Fitur
Citra  hasil preprocessing diekstrak  sehingga  menghasilkan  nilai  yang  muncul  dan  selanjutnya  dipakai  untuk  data pengelompokkan. Hasil dari ekstraksi fitur akan diperoleh nilai-nilai dari fitur ukuran, fitur warna dan fitur tekstur selanjutnya akan diproses reduksi dimensi data menggunakan metode PCA. Hasil ekstraksi fitur dapat ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Ekstraksi Fitur Panjang X  Panjang Y Luas Keliling R
G B
contrast energy homogeneity  correlation  dissimilarity 0 573 636 364428 2418 199 215 191 0,007518  0,707356 0,996240791 0,98472444 0,00751842 1 661 693 458073 2708 203 221
193 0,020364  0,693683 0,989818051 0,95917871 0,0203639 2 643 657 422451 2600 165 195 137 0,010992  0,702426 0,994504117 0,97782695 0,01099177 3 587 566 332242 2306 179 198 153 0,009536  0,700804 0,995231768 0,98090523 0,00953646
Pada tabel 1 di atas menunjukkan Hasil dari ekstraksi fitur akan diperoleh nilai-nilai dari fitur ukuran, fitur warna dan fitur tekstur selanjutnya akan diproses reduksi dimensi data menggunakan metode PCA.

## 3.3 Reduksi dimensi data PCA
Hasil  reduksi  dimensi  data  PCA  pada  ekstraksi  fitur  adalah  dua  variabel  baru  yaitu  PCA_0  dan  PCA_1  yang selanjutnya digunakan untuk pembentukan clustering seperti pada Tabel 2.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1503 − 1510 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2534
Tabel 2. Tabel Hasil reduksi dimensi data PCA
Daun_Id pca_0 pca_1 0 -3134,38009 48,5964854 1 90511,10097 -9,940607023 2 54888,92619 -26,89880504
Pada tabel 2 menunjukkan Hasil reduksi dimensi data PCA pada ekstraksi fitur adalah dua variabel baru yaitu PCA_0 dan PCA_1 yang selanjutnya digunakan untuk pembentukan clustering

## 3.4 K- Means Clustering
Adapun hasil pengujian cluster K-Means sebelum pembentukan kelas ditunjukkan pada gambar 4.
Gambar 4 . Hasil K-Means Clustering
Pada  gambar  4  menunjukkan  visualisasi  data  dalam  bentuk scatter  plot ,  yaitu  penyebaran  data  sebelum terbentuknya pengelompokkan pada K-Means Clusering .

## 3.5 Silhouette Coefficient
Percobaan Sillhoette  Coefficient digunakan  untuk  dapat  menentukan cluster dengan  kualitas  yang  baik. Sillhoette Coefficient dibuat dengan melihat jarak data dalam kelompok yang sama menggunakan jarak data pada kelompok yang berbeda.
Gambar 5. Grafik pengujian nilai Sillhoutte Coefficient
Untuk  menentukan  jumlah cluster terbaik,  digunakan Silhouette  Coefficient . Hasil  perhitungan Silhouette Coefficient untuk  beberapa  jumlah cluster ditunjukkan  pada  Gambar  5. nilai Sillhoutte  Coefficient ,  yaitu 0.5793 dengan jumlah cluster terbaik adalah k = 2.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1503 − 1510 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2534
Gambar 6 menunjukkan visualisasi hasil K-Means Clustering dari nilai Sillhoutte Coefficient untuk jumlah cluster k = 2 karena cluster k dapat dibagi dalam 2 kelompok untuk menentukan kualitas daun melon tersebut.

## 3.6 Fuzzy C-Means Clustering
Adapun hasil pengujian Fuzzy C-Means Clustering sebelum pembentukan kelas dapat ditunjukkan pada gambar 7 di bawah ini.

## Gambar 7. Hasil Fuzzy C-Means Clustering
Pada  gambar  7  menunjukkan  visualisasi  data  dalam  bentuk scatter  plot ,  yaitu  penyebaran  data  sebelum terbentuknya pengelompokkan pada Fuzzy C-Means Clusering .

## 3.7 Fuzzy Partition Coefficient (FPC)
Validasi Fuzzy Partition Coefficient , yaitu: menilai Partition Coefficient menjadi evaluasi nilai tingkat keanggotaan data di setiap kelompok tanpa melihat nilai vektor pada umumnya berisi data geometri.
Gambar 8 . Grafik Fuzzy Partition Coefficient (FPC)
Grafik  8  menunjukkan validasi cluster terhadap  ekstraksi  fitur  menggunakan Fuzzy  C-Means menunjukkan nilai 0.8359 dengan jumlah cluster terbaik k= 2.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1503 − 1510 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2534
Gambar 9 . Visualisasi hasil Fuzzy C-Means Clustering k=2
Gambar 9 menunjukkan visualisasi Fuzzy C-Means Clustering dari Fuzzy Partition Coefficient (FPC) dengan jumlah cluster k= 2 karena cluster k dapat dibagi dalam 2 kelompok untuk menentukan kualitas daun melon tersebut.

## 3.8 Hasil Evaluasi
Berdasarkan hasil evaluasi nilai Silhouette Coefficient dan Fuzzy Partition Coefficient (FPC) yang sudah dilaksanakan, maka evaluasi dari Fuzzy C-Means menghasilkan nilai validasi yang bagus dibandingkan dengan metode K-Means Clustering. Jumlah cluster yang terbaik adalah 2 cluster (tanaman melon sehat dan tidak sehat) dengan nilai FPC = 0,8359 yang mendekati nilai 1 (satu) yang menunjukkan bahwa kualitas cluster semakin baik pada metode Fuzzy C- Means .

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, maka diperoleh kesimpulan bahwa hasil Clustering menggunakan K-Means diperoleh jumlah cluster k= 2 dan hasil Clustering menggunakan Fuzzy C-Means diperoleh jumlah cluster k = 2 dengan nilai validasi algoritma K-Means sebesar 0.5793 dan Fuzzy C-Means sebesar 0.8359 , maka dengan ini dapat  disimpulkan  bahwa  metode Fuzzy  C-Means  Clustering lebih  baik  dibandingkan  dengan  metode K-Means Clustering dengan kualitas cluster terbaik yang mendekati nilai 1 karena metode ini yang lebih baik untuk melakukan clustering citra daun melon .

## REFERENCES
[1] “budi daya melon agromedia ebook”. Jakarta, PT Agromedia Pustaka. hlm 6. 2007.
[2] M. Fajar et al., “JIP (Jurnal Informatika Polinema) Foreground Extraction pada Citra Daun Melon dengan Bantuan Deep Neural Network”. 2021
[3] S. Mushtaq, F. Shamim, M. Shafique, and M. S. Haider, “Effect of Whitefly Transmitted Geminiviruses on the Physiology of  Tomato  (Lycopersicon  esculentum  L.)  and  Tobacco  (Nicotiana  benthamiana  L.)  Plants,”  Online,  [Online].  Available: www.iiste.org. 2014
[4] Pracaya,“hama dan penyakit tanaman pracaya ebook”.penebar Swadaya, Jakarta, 2008
[5] M. Pineda, M. L. Pérez-Bueno, and M. Barón, “Detection of bacterial infection in melon plants by classification methods based on imaging data,” Front Plant Sci, vol. 9, doi: 10.3389/fpls.2018.00164. 2018
[6] R. Xu and D. Wunsch, “Survey of clustering algorithms,” IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 16, no. 3. pp. 645– 678, doi: 10.1109/TNN.2005.845141. 2005

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1503 − 1510 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2534
[7] A. Ramadhan, Z. Efendi, P. Studi Sistem Informasi, F. H. Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Jl Soebrantas Km, and P. Pekanbaru -Riau, “Perbandingan K-Means dan Fuzzy C-Means untuk Pengelompokan Data User Knowledge Modeling.” 2017
[8] T. Herdian Andika, A. Hafiz, J. Z. A. P. Alam, L. Ratu, and B. Lampung, “Seminar Nasional Teknologi dan Bisnis 2018 IIB DARMAJAYA Bandar Lampung,” 2018.
[9] Y.  Teknik  Informatika,  “Analisis  Perbandingan  Algoritma  Fuzzy  C-Means  dan  K-Means,”.  [Online].  Available: http://ars.ilkom.unsri.ac.id. 2016
[10]  R. Syarif, M. T. Furqon, and S. Adinugroho, “Perbandingan Algoritme K-Means Dengan Algoritme Fuzzy C Means (FCM) Dalam Clustering Moda Transportasi Berbasis GPS,”. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id. 2018
[11]  J. C. Dunn, “A fuzzy relative of the ISODATA process and its use in detecting compact well-separated clusters,” Journal of Cybernetics, vol. 3, no. 3, pp. 32–57, Jan. 1973, doi: 10.1080/01969727308546046.
[12]  S. M. H. Jansen, “Customer Segmentation and Customer Profiling for a Mobile Telecommunications Company Based on Usage Behavior A Vodafone Case Study,” 2007.
[13]  J.  A.  López  del  Val  and  J.  P.  Alonso  Pérez  de  Agreda,  “Principal  components  analysis,”  Atencion  primaria  /  Sociedad Española de Medicina de Familia y Comunitaria, vol. 12, no. 6, pp. 333–338, doi: 10.5455/ijlr.20170415115235. 1993
[14]  D. Arthur and S. Vassilvitskii, “How Slow is the k-Means Method?,” 2006.
[15]  J. Xie, S. Jiang, W. Xie, and X. Gao, “An efficient global K-means clustering algorithm,” J Comput (Taipei), vol. 6, no. 2, pp. 271–279, doi: 10.4304/jcp.6.2.271-279. 2011
[16]  M.  T.  Furqon  and  L.  Muflikhah,  “CLUSTERING  THE  POTENTIAL  RISK  OF  TSUNAMI  USING  DENSITY-BASED SPATIAL  CLUSTERING  OF  APPLICATION  WITH  NOISE  (DBSCAN),”  Journal  of  Environmental  Engineering  & Sustainable Technology JEEST, vol. 03, no. 01, pp. 1–8, [Online]. Available: http://jeest.ub.ac.id. 2016
[17]  Y. Agusta, “K-Means-Penerapan, Permasalahan dan Metode Terkait,” 2007.
[18]  X. Miao, B. Yu, and B. Xi, “The uncertainty evaluation method of supply chain reliability,” Transport, vol. 24, no. 4, pp. 296–300, doi: 10.3846/1648-4142.2009.24.296-300. 2009
[19]  J.C. Bezdek “Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms.”, Utah State University. ISBN 978-1-4757- 0450-1. 1981.
[20]  M.  T.  Ajie  and  C.  Widiyanto,  “Perbandingan  Validitas  Fuzzy  Clustering  pada  Fuzzy  C-Means  Dan  Particle  Swarms Optimazation (PSO) pada Pengelompokan Kelas,” 2019.
[21]  B.  Santoso,  I.  Cholissodin,  and  B.  D.  Setiawan,  “Optimasi  K-Means  untuk  Clustering  Kinerja  Akademik  Dosen Menggunakan Algoritme Genetika,” .[Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id. 2017