## ANALISIS CLUSTERING VIRUS MERS-CoV MENGGUNAKAN METODE SPECTRAL CLUSTERING DAN ALGORITMA K-MEANS
Septian Wulandari 1 , Dian Novita 2
Program Teknik Studi Informatika, Universitas Indraprasta PGRI septian.pmb09@rocketmail.com 1 , dyan.novita@gmail.com 2
Submitted November 16, 2020; Revised March 27, 2021; Accepted March 28, 2021

## Abstrak
Virus  MERS-Cov  telah  menyebar  hingga  ke  negara-negara  lain  di  luar  Arab  Saudi.  Hal  ini dikarenakan  virus  MERS-CoV  dapat  bermutasi  dengan  cepat  sehingga  dikhawatirkan  dapat mengancam  kesehatan  masyarakat  bahkan  kesehatan  dunia.  Virus  ini  berkembang  dan  menjadi penyakit  pernapasan  akut  serta  angka  kematian  mencapai  30%  di  antara  536  kasus.  Salah  satu  cara untuk mengelompokkan virus MERS-CoV adalah dengan mengelompokkan susunan DNA pada virus MERS-CoV  yang  memiliki  kesamaan  sifat  dan  fungsinya. Spectral  clustering merupakan  salah  satu metode pengelompokkan yang dapat mengidentifikasikan ekspresi gen DNA. Metode ini juga mampu mempartisi  data  DNA  dengan  struktur  yang  lebih  rumit  dibandingkan  dengan  metode  partisi clustering . Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis clustering virus MERS-CoV menggunakan metode spectral  clustering dan  algoritma k-means. Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  literature deskriptif  kuantitatif.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  hasil clustering dengan  metode spectral clustering dan  algoritma k-means dihasilakan  tiga cluster dan  lebih  homogen  dibandingkan  dengan clustering hanya menggunakan k-means saja.
Kata Kunci : K-Means, Spectral Clustering , Virus Mers-CoV

## Abstract
The MERS-Cov virus has spread to other countries outside Saudi Arabia. This is because the MERS- CoV virus can mutate rapidly so it is feared that it could threaten public health and even world health. This  virus  develops  and  becomes  an  acute  respiratory  disease  and  the  mortality  rate  reaches  30% among 536 cases. One way to classify the MERS-CoV virus is by grouping the DNA sequences of the MERS-CoV virus which have similar characteristics and functions. Spectral clustering is a grouping method that can identify DNA gene expression. This method is also able to partition DNA data with a more complex structure than the partition clustering method. The purpose of this study was to analyze the MERS-CoV virus clustering using the spectral clustering method and the k-means algorithm. This study  used  a  quantitative  descriptive  literature  approach.  The  results  showed  that  the  results  of clustering  using  the  spectral  clustering  method  and  the  k-means  algorithm  produced  three  clusters and were more homogeneous than clustering using k-means only.
Key Words : K-Means, Spectral Clustering, Mers-CoV Virus

## 1. PENDAHULUAN
Middle East Respiratory Syndrome (MERS)  adalah  suatu  penyakit  pada saluran pernapasan yang disebabkan karena  virus  corona  jenis  baru  dan disingkat dengan nama MERS-CoV. MERS-CoV  pertama  kali  ditemukan  di negara Arab Saudi pada tahun 2012. Virus ini  berkembang  dan  menjadi  penyakit
pernapasan  akut  serta  angka  kematian mencapai  30%  di  antara  536  kasus  yang dilaporkan  pada  12  Mei  2014  [1].  Pada sejak  April  2012  hingga  akhir  November 2019,  terdapat  total  2494  kasus  sindrom pernapasan  Timur  Tengah  (MERS)  yang dikonfirmasi  pada  laboratorium,  termasuk 858 kematian terkait (dengan kasus tingkat kematian: 34,4%) [2].
Virus  MERS-Cov  telah  menyebar  hingga ke  negara-negara  lain  di  luar  Arab  Saudi. Hal  ini  dikarenakan  virus  MERS-CoV dapat  bermutasi  dengan  cepat  sehingga dikhawatirkan dapat mengancam kesehatan masyarakat  bahkan  kesehatan dunia. Virus MERS-CoV merupakan spesies beta coronavirus yang dapat menginfeksi manusia.  Struktur  genom  pada  virus MERS-CoV mengandung dipeptil- peptidase  4  (DPP4,  atau  CD26)  yang diidentifikasikan  sebagai  reseptor host-sel untuk entry  sel [1] . Karakteristik  struktur genom  pada  virus  MERS-CoV  dapat diketahui dengan mengidentifikasikan susunan nukleotida pada DNA. Deoxyribonucleic  acid  (DNA)  merupakan polinukleotida  untai  ganda  yang  memiliki karakteristik  komponen  penyusun  antara lain  gula  deoksiribosa,  gugus  fosfat  dan basa  nitrogen  (adenin,  guanin,  timin  dan sitosin) [3]. Perbedaan penyusunan keempat  nukleotida  itulah  yang  menjadi perbedaan karakteristik pada semua makhluk hidup.
Sejak  tahun  2012  orang  yang  terjangkit virus  MERS-CoV  tidak  hanya  ditemukan di  negara  Arab  Saudi,  namun  virus  ini telah  mewabah  ke  berbagai  negara  di  luar Arab  Saudi  seperti  Jerman,  Yunani, Prancis,  Italia,  Belanda,  Inggris  (UK), Mesir, Malaysia,  Filipina, dan Tunisia  [4]. Oleh karena itu, perlu dilakukan penelitian terhadap virus MERS-CoV mengelompokkan
penyebaran virus MERS-CoV  serta  untuk  meminimalisir penyebarannya ke negara lain dan mencegah penularannya kepada turis asing yang  berkunjung  ke  negara-negara  yang terpapar virus MERS-CoV.
Salah  satu  cara  untuk  mengelompokkan virus MERS-CoV adalah dengan mengelompokkan  susunan  DNA  pada virus
MERS-CoV yang memiliki kesamaan  sifat  dan  fungsinya. Spectral clustering merupakan  salah  satu  metode pengelompokkan yang
dapat
mengidentifikasikan  ekspresi  gen  DNA. Jika  matriks  kesamaan  pada  ekspresi  gen DNA  yang  dibangun  dapat  mendekati matriks  ideal,  metode spectral  clustering akan  memiliki  kinerja  pengelompokan yang  lebih  baik  [5]. Disamping  itu spectral  clustering juga  merupakan  salah satu  metode clustering yang  pernah dikembangkan dalam memperbaiki akurasi regresi [6].
Penelitian  terdahulu  yang  menggunakan analisis clustering pada DNA virus MERS- CoV dilakukan oleh Alhadi Bustamam, et, all pada  tahun  2017  dengan  menggunakan metode k-mer [4]. Pada penelitian tersebut digunakan  20  urutan  DNA  MERS-CoV dan  memiliki  hasil  untuk beberapa penderita  MERS-CoV  yang  berasal  dari suatu  negara  belum  tentu  terinfeksi  dari negara  asal  yang  sama.  Sedangkan, penelitian yang dilakukan oleh A. Chin, et, all  pada  tahun  2015  dengan  melakukan spectral clustering pada ekspresi gen untuk mengidentifikasi jenis atau subjenis kanker menghasilkan sebelas  data  ekspresi  gen pada  spectral  clustering  mengungguli keenam  metode  clustering  lainnya  [7].
Pada metode spectral clustering , algoritma partisi  yang  umumnya  digunakan  adalah menggunakan algoritma k-means . Algoritma K-Means  clustering merupakan algoritma  yang  berperan  penting  dalam bidang data  mining serta  sederhana  untuk diimplementasikan  dan  dijalankan  [8]. Sehingga metode spectral clustering diharapkan mampu mengelompokkan susunan DNA pada virus MERS-CoV.
Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis  clustering  virus  MERS-CoV menggunakan  metode spectral  clustering dan algoritma k-means . Pada penelitian ini diharapkan  mampu  memberikan  informasi penyebaran  virus  MERS-CoV  melalui kesamaan karakteristik DNA virus MERS- CoV di berbagai negara yang terjangkit.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  digunakan  pendekatan studi literatur deskriptif kuantitatif. Pendekatan studi literatur dengan mengumpulkan referensi uantuk mendukung  penyelesaian  penelitian  ini. Kemudian,
pendekatan deskriptif kuantitatif  dilakukan  dengan  mengolah, menganalisa, dan menginterpretasikan data sesuai dengan kebutuhan peneliti.
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah 100 data barisan DNA virus MERS- CoV yang didapatkan dari National Center for  Biotechnology  Information (NCBI) pada website www.ncbi.nlm.nih.gov .  Data barisan  DNA  virus  MERS-CoV  yang diperoleh  berupa  format  FASTA.  Barisan DNA  yang  digunakan  berjenis complete genome ,  karena  berjenis complete  genome diharapkan data tersebut mampu
memberikan informasi genetik virus MERS-CoV yang lebih banyak. Data yang digunakan  pada  penelitian  ini  masih berbentuk  string  atau  barisan  DNA  Virus MERS-CoV. Dikarenakan data yang digunakan  masih  dalam  bentuk  string, maka  data  tersebut  perlu  diubah  menjadi bentuk  numerik.  Tahap  pertama  yang dilakukan    pada  penelitian  ini  adalah mengubah  data  dalam  bentuk string menjadi numerik dilakukan dengan ekstraksi ciri menggunakan n-mers frequency . N-mers  frequency atau k-mers frequency merupakan perhitungan frekuensi dari panjang string yang diberikan pada proses  membaca kumpulan barisan [9]. The number of features for any sequence  DNA  is  thus  the  total  number  of possible  k-mers [8].  Hal  ini  menunjukkan bahwa k-mers merupakan jumlah ekstraksi ciri  yang  mungkin  untuk  setiap  urutan barisan DNA.
Nilai  yang  diperoleh  dari  ekstraksi  ciri sangat  bervariasi  mulai  dari  data  yang terlalu  besar  sampai  dengan  data  yang terlalu  kecil,  sehingga  perlu  adanya normalisasi atau standarisasi untuk
menyeragamkan  interval  pada  data.  Tahap kedua  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini adalah normalisasi data dengan menggunakan min-max normalization . Berikut merupakan rumus min-max normalization [10]:
( ) (1)
Keterangan: : nilai elemen hasil ekstraksi n - mers  frequency sebelum dinormalisasi
:  nilai  elemen  hasil  ekstraksi n - mers  frequency setelah dinormalisasi
: nilai minimum matriks : nilai maksimum matriks : nilai range maksimum terbaru :  nilai  range  minimum terbaru
Setelah dilakukan normalisasi, maka langkah  ketiga  yang  dilakukan  adalah proses clustering dengan  menggunakan metode spectral clustering dengan menggunakan  algoritma k-means . Spectral clustering merupakan  salah  satu  metode pengelompokkan  yang  mudah  digunakan dan  metode  pengelompokkan  yang  cukup cepat,  terutama  untuk  data  yang  renggang hingga data beberapa ribu.
Dalam metode spectral clustering memperlakukan pengelompokan data sebagai  grafik  dan  mempartisi  data  tanpa membuat  asumsi  dalam  bentuk cluster data. Spectral  Clustering akan  dibentuk sebuah  graf  dari  data  yang  ada.  Dimana verteks dari graf tersebut merupakan setiap record  pada  data. Edge -nya  berupa hubungan antar data yang biasanya bernilai jarak  dari  dua record yang  berhubungan [6].
Langkah-langkah dalam spectral
clustering yaitu [6]:
1. Kontruksi  graf  similaritas  dari  dataset training. Verteks pada  graf  tersebut merupakan  representasi  dari  setiap
record pada  data  training.  Bobot  dari tiap edge merupakan  jarak  antara  satu verteks dengan verteks lainnya. Perhitungan jarak antar verteks menggunakan persamaan jarak exponential yang tertulis pada persamaan 2.
‖ ‖ (2)
Setelah  itu,  bobot  dari  setiap  edge  yang ada  dibentuk  menjadi  matriks weight .
Dengan  begitu  matriks weight merupakan representasi graf similaritas dari dataset.
2. Dari matriks weight dihitung derajat dari setiap verteks dengan  menjumlahkan bobot  dari  edge  yang  terhubung  pada verteks yang  bersangkutan.  Dari  derajat verteks tersebut  dapat  dibentuk  matriks degree yang merupakan matriks diagonal  yang  berisi  bobot  setiap verteks .
3. Dibentuk normalisasi matriks Laplacian dengan  menggunakan  matriks weight ( )  dan  matriks degree ( )  yang  telah dihitung sebelumnya. Perhitungan
matriks  Laplacian  ( )  dengan  rumus pada persamaan (3).
(3)
4.  Dihitung  k eigenvector pertama  dari
matriks Laplacian , dimana merupakan  parameter  jumlah cluster .
Maka terbentuklah matriks k-eigen yang merupakan eigenvector pertama  dari matriks Laplacian .  Matriks k-eigen berukuran ,  dengan  variabel merupakan  jumlah record pada  data masukan.
5.  Normalisasi  data  dengan  matriks k- eigen sehingga akan terbentuk kolom yang  merepresentasikan  setiap  nilai normalisasi eigen pada setiap kolomnya.
6. Hasil dari data normalisasi  kemudian di cluster dengan  menggunakan  algoritma partisi k-means . Data normalisasi
mewakili masukan data latih. Data latih ke- akan  dimasukkan  pada  suatu cluster jika  dan  hanya  jika  data  hasil normalisasi  ke- masuk  pada cluster yang sama.
Berikut  merupakan  diagram  alur  pada penelitian ini:

## Gambar 1. Diagram Alur Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengumpulan  data  pada  penelitian  ini diambil  pada  laman  NCBI  yaitu  100 barisan  DNA  Virus  MERS-CoV  dengan format  FASTA  atau  string.  Kemudian analisis clustering virus MERS-CoV menggunakan  metode spectral clustering dan  algoritma k-means dilakukan  dengan langkah-langkah sebagai berikut:
1. Langkah pertama yang dilakukan adalah mengubah  data  dalam  bentuk string menjadi  numerik  dilakukan  dengan
Mul ai
Pengumpulan data barisan DNA
MERS-CoV
Ekstraksi ciri menggunakan n-mers frequency
Normalisasi hasil ektraksi ciri menggunakan min-max
Clustering DNA MERS-CoV dengan metode Spectral Clustering dan algoritma K-Means
Analisis kekerabatan pada hasil clustering
Selesai
Vol. 5 No. 3 April 2021
ekstraksi  ciri  menggunakan n-mers frequency.
Gambar 2. Potongan Ekstraksi Ciri Barisan DNA MERS-CoV
Gambar 2 menunjukkan potongan ekstraksi  ciri  100  barisan  DNA  MERS- CoV yang diperoleh dengan pola kemunculan  empat  basa  yaitu  kombinasi A,  C,  G,  T  dan  protein  memiliki  tiga  basa sehingga  pola  kemunculan  menjadi  adalah
kombinasi  kemunculan  protein atau  asam  amino  yang  menjadi  variable pada penelitian ini.
2. Langkah  kedua  adalah  melakukan normalisasi  dari  hasil  ekstraksi  ciri untuk  membuat  rentang  data  menjadi  0 sampai  dengan  1  digunakan  rumus  min max  normalization  pada  persamaan  (1) dan  diperoleh  hasil  pada  Gambar  3. Pada  Gambar  3  terlihat  bahwa  hasul ekstraksi  ciri  yang  memiliki  rentang nilai  yang  berjauhan  menjadi  normal setelah  dilakukan  normalisasi  sehingga rentang  data  barisan  DNA  MERS-CoV berada pada 0 sampai dengan 1 .
Gambar 3. Potongan Normalisasi Barisan DNA MERS-CoV
3. Langkah ketiga adalah proses clustering dengan  menggunakan  metode spectral clustering dan  algoritma k-means. Proses clustering dilakukan dengan mengkonstruksi graf similaritas dari dataset  training.  jika  dua  titik  berdekatan maka dan ketika dua titik berjauhan maka .  Sehingga  ketika  dua  titik berasal dari cluster yang berbeda maka dua barisan  DNA  MERS-CoV  memiliki  jarak yang  jauh.  Namun,  mungkin  juga  terdapat dua  titik  dari  cluster  yang  sama  juga memilki  jarak  yang  jauh,  kecuali  terdapat urutan  titik  dari  cluster  yang  sama  yang membuat jalur diantara keduanya. Sehingga  matriks  S  diperoleh  hasil  pada Gambar 4.

## Gambar 4. Potongan Matriks S
Langkah selanjutnya adalah   menghitung matriks  afinitas  atau  matriks  simetris  W berdasarkan  matriks  W.  matriks  W  terdiri dari  nilai  positif  dan  simetris.  Menghitung matriks W dengan menerapkan - neighboor terdekat untuk membuat representasi  grafik  yang  menghubungkan titik data terdekat menggunakan persamaan 2. Namun, menjadi simetris jika dipilih sebagai  tetangga  terdekat  begitu  juga sehingga diperoleh hasil pada Gambar 5.

## Gambar 5. Hasil Perhitungan Matriks W
Dengan  matriks  similaritas clustering
digantikan
dengan partisi-grafik, komponen-komponen grafik yang terhubung
diinterpretasikan sebagai
cluster . Grafik harus dipartisi sehingga tepi yang menghubungkan cluster yang berbeda harus memiliki bobot yang rendah, dan  tepi  dalam cluster yang  sama  harus memiliki  nilai  yang  tinggi  dan  dhitung menggunakan persamaan 4 maka diperoleh matriks seperti pada Gambar 6.

## Gambar 6. Potongan Matriks Degree D
Kemudian  menghitung  matriks Laplacian pada  persamaan  3. Spectral  clustering menghasilkan  kelompok vertex sehingga barisan DNA MERS-CoV jarang berpindah  dari  satu cluster ke cluster lainnya.
Vol. 5 No. 3 April 2021
Selanjutnya, dihasilkan 3 cluster , sehingga langkah  selanjutnya  adalah  menemukan k- eigenvector terkecil  dan  diperoleh  nilai k- eigenvector terkecil  yaitu  -0,1005038. Selanjutnya,  normalisasi  data  dengan matriks k-  eigen sehingga  akan  terbentuk kolom  yang  merepresentasikan setiap  nilai  normalisasi eigen pada  setiap kolomnya.  Hasil  dari  data  normalisasi kemudian  di cluster dengan  menggunakan algoritma partisi k-means . Data normalisasi mewakili masukan data latih. Data latih ke- akan  dimasukkan  pada  suatu cluster jika dan  hanya  jika  data  hasil  normalisasi  ke- masuk pada cluster yang sama. Sehingga hasil clustering dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1. Hasil Clustering 100 barisan DNA MERS-CoV
Cluster Anggota Jumlah 1 M28,M29,M30,M31,M32,M33,M34,M 35,M36,M37,M38,M39,M40,M41,M42, M43,M44,M45,M46,M47,M48,M49,M 50,M51,M52,M53,M54,M55,M56,M57, M58,M59,M60,M61,M62,M63,M64,M 65,M66,M67,M68,M69,M70 43 2 M1,M2,M3,M4,M5,M6,M7,M8,M9,M1 0,M11,M12,M13,M14,M15,M16,M17, M18,M19,M20,M21,M22,M23,M24,M 25,M26,M27,M100 28 3 M71,M72,M73,M74,M75,M76,M77,M 78,M79,M80,M81,M82,M83,M84,M85, M86,M87,M88,M89,M90,M91,M92,M 93,M94,M95,M96,M97,M98,M99 29
Hasil clustering Tabel  1  menunjukkan bahwa cluster 1  memiliki  anggota  43 barisan  DNA  MERS-CoV, cluster 2 memiliki 28 anggota barisan DNA MERS- CoV,  dan cluster 3  memiliki  29  anggota barisan DNA MERS-CoV.
Untuk  menganalisa  lebih  dalam  lagi, dilakukan  perbandingan  dengan  hasil clustering barisan  DNA  MERS-CoV dengan k-means tanpa mengunakan metode spectral  clustering .  Langkah  yang dilakukan  adalah  mengubah  data  string menjadi numerik dengan n-mers frequency ,
normalisasi  data  menggunakan min-max normalizati on,  kemudian  barisan  DNA MERS-CoV dilakukan clustering menggunakan  k-means.  Jumlah clustering optimal  adalah  3 cluster .  Perbandingan hasil clustering barisan  DNA  MERS-CoV dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Perbandingan Clustering dengan K-Means saja dan Spectral Clustering dan K-Means Metode Cluster Jumlah Anggota Cluster withinss clusters Total sum of square K-Means 1 2
3
39
16 45
0,02775863
0,002066619
0,02824574 0,30198 58 SC-K- Means 1 2
3
43
28 29
0,16539588
0,08615012
0,09468987 1,99936 2
Gambar 8. Hasil rata-rata Sillhouette Metode Spectral clustering dan Algoritma K-Means

## Gambar 9. Hasil rata-rata Sillhouette Metode K-Means
Tabel  2  menunjukkan  perbedaan  nilai withnss clusters pada k-means lebih rendah dibandingkan  dengan spectral  clustering dan k-means artinya pengukuran jarak rata- rata  kuadrat  dari  semua  titik  pada  pusat cluster pada spectral  clustering dengan k- means masih  lebih  baik  dibandingkan dengan clustering dengan k-means saja.
Total sum of square metode k-means lebih rendah  dibandingkan  dengan spectral clustering
dan k-means artimya
penyebaran  variable  yang  diamati  pada sekitar means pada spectral clustering dan k-means masih  lebih  baik  dibandingkan dengan clustering dengan k-means saja. Dengan  kata  lain,  kemiripan  barisan  DNA dalam clustering dengan  metode spectral clustering dan k-means masih  lebih  baik dibandingkan clustering hanya  dengan k- means saja.
Sehingga, clustering
menggunakan  metode spectral  clustering dan  algoritma k-means memberikan  hasil clustering yang lebih homogen
dibandingkan  dengan clustering k-means tanpa menggunakan spectral clustering.

## 4.  SIMPULAN
Pada  penelitian  ini,  barisan  DNA  MERS- CoV  dapat  di clustering menggunakan metode spectral  clustering dan  algoritma k-means . Langkah-langkah yang dilakukan pada  penelitian  ini  adalah  megubah  data menjadi  numerik,  kemudian  dilakukan normalisasi  data, clustering barisan  DNA menggunakan  metode spectral  clustering dengan  tahapan  mengkonstruksi  graf similartitas, kemudian menghitung matriks normalisasi Laplacian ,  hitung k-eigen value ,  serta  hasil  dari  data  normalisasi kemudian  di cluster dengan  menggunakan algoritma  partisi k-means .  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa hasil clustering
dengan  metode spectral  clustering dan algoritma k-means dihasilakan  tiga cluster dan  lebih  homogen  dibandingkan  dengan clustering hanya  menggunakan k-means saja.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N.  H.  Rampengan,  “Middle  East Respiratory Syndrome,” J. Biomedik ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  17–26,
2016.
[2] World  Health  Organization,  “Mers Situation  Update  November  2019,” 2019.
[3] S.  Nur’aini,  A.  S.  Mukaromah,  and S. Muhlisoh, “Pengenalan Deoxyribonucleic Acid (DNA) Dengan  Marker-Based  Augmented
Reality,” Walisongo J. Inf. Technol. , vol.  1,  no.  2,  p.  91,  2019,  doi: 10.21580/wjit.2019.1.2.4531.
[4] 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, doi: 10.1063/1.4991246.
[5] S.  Ren,  S.  Zhang,  and  T.  Wu,  “An Improved Spectral Clustering Community  Detection  Algorithm
Based  on  Probability  Matrix,”
Discret.  Dyn.  Nat.  Soc. ,  vol.  2020,
2020, doi: 10.1155/2020/4540302.
[6] A. Yusuf and H. Tjandrasa,
“Prediksi  Nilai  Dengan  Metode Spectral Clustering Dan Clusterwise Regression,” J.  Simatec ,  vol.  VIII, no. 1, pp. 39–45, 2013.
[7] A. J. Chin, A. Mirzal, and H. Haron,
“Spectral clustering on gene expression profile to identify cancer types  or  subtypes,” J.  Teknol. ,  vol. 76,  no.  1,  pp.  289–297,  2015,  doi: 10.11113/jt.v76.4036.
[8] M.  Nafis  Ul  Alam  and  U.  F. Chowdhury, “Short k-mer
abundance  profiles  yield  robust
machine learning features and accurate classifiers for RNA viruses,” PLoS  One ,  vol.  15,  no.  9 September,  pp.  1–23,  2020,  doi: 10.1371/journal.pone.0239381.
[9] S. Deorowicz, M. Kokot, S.
Grabowski, and A. Debudaj-
Grabysz,  “KMC  2:  Fast  and resource-frugal  k-mer  counting,” Bioinformatics ,  vol.  31,  no.  10,  pp. 1569–1576, 2015, doi: 10.1093/bioinformatics/btv022. [10]  D.  F.  Pramesti,  Lahan,  M.  Tanzil Furqon, and C. Dewi,
“Implementasi  Metode  K-Medoids Clustering  Untuk  Pengelompokan Data,” J. Pengemb. Teknol.  Inf. dan Ilmu  Komput. ,  vol.  1,  no.  9,  pp. 723–732, 2017, doi: 10.1109/EUMC.2008.4751704.