## PERBANDINGAN ALGORITMA FUZZY C-MEANS DAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DALAM MENENTUKAN KELUARGA PENERIMA MANFAAT (KPM) BERDASARKAN STATUS SOSIAL EKONOMI (SSE) TERENDAH

## Putu Satya Saputra, Gede Rasben Dantes, I Gede Aris Gunadi
Program Studi Ilmu Komputer, Program Pascasarjana, Universitas Pendidikan Ganesha Singaraja, Bali, Indonesia
E-mail: satput77@gmail.com, rasben.dantes@undiksha.ac.id, igedearisgunadi@undiksha.ac.id

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui : hasil clustering algoritma Fuzzy C-means , hasil  klasifikasi Naïve  Bayes ,  dan  tingkat  akurasi  penerapan Fuzzy  C-means dan Naïve  Bayes dalam  penentuan  penerima  bantuan  sosial  di  Kabupaten  Buleleng berdasarkan  Basis  Data  Terpadu  (BDT).  Data  yang  digunakan  yaitu  Basis  Data Terpadu  sesuai  Kepmensos  No.  71/huk/2018  yang  didapat  di  Bidang  Perlindungan dan Jaminan Sosial Dinas Sosial Kabupaten Buleleng. Data tersebut dikelompokkan menjadi  3  kelompok  yaitu  penerima  bantuan  Program  Keluarga  Harapan  (PKH), Bantuan  Sosial  Pangan  (BSP)  dan  Penerima  Bantuan  Iuran  (PBI)  Jaminan Kesehatan. Metode perhitungan akurasi data mining menggunakan confusion matrix . Hasil implementasi algoritma dengan 1350 data keluarga menunjukan tingkat akurasi yang  diperoleh  algoritma Naïve  Bayes lebih  baik  dari  pada Fuzzy  C-means .  Nilai akurasi Naïve  bayes sebesar  74%  dan  akurasi Fuzzy  C-means sebesar  67%.  Dari pengujian  yang  telah  dilakukan  dengan  menggunakan  perhitungan confusion  matrix didapatkan  hasil  algoritma  yang  efektif  digunakan  dalam  menentukan  keluarga penerima manfaat tersebut adalah algoritma Naïve Bayes .
Kata kunci: data mining, naïve bayes, fuzzy c-means, confusion matrix, BDT

## Abstract
This study aims to determine: the results of the Fuzzy C-means clustering algorithm, the  results  of  the  Naïve  Bayes  classification,  and  the  accuracy  of  the  application  of Fuzzy  C-means  and  Naïve  Bayes  in  the  determination  of  recipients  of  social assistance in Buleleng  Regency based on the Integrated  Database (BDT). The data used is Integrated Database according to Kepmensos No. 71 / huk / 2018 obtained in the  Social  Protection  and  Social  Security  Sector  of  the  Regency  of  Buleleng.  The data is grouped into  3 groups: recipients of the Family Hope Program (PKH), Social Food  Assistance  (BSP)  and  Health  Insurance  Benefit  Recipients  (PBI).  The  method of  calculating  the  accuracy  of  data  mining  uses  confusion  matrix.  The  results  of  the implementation  of  the  algorithm  with  1350  family  data  indicate  the  level  of  accuracy obtained  by  the  Naïve  Bayes  algorithm  is  better  than  Fuzzy  C-means.  Naïve  Bayes accuracy  value  is  74%  and  Fuzzy  C-means  accuracy  is  67%.  From  the  tests  that have  been  carried  out  using  the  confusion  matrix  calculation,  the  results  of  the effective  algorithm  used  in  determining  the  family  of  beneficiaries  are  the  Naïve Bayes algorithm.
Keywords: data mining, naïve bayes, fuzzy c-means, confusion matrix, BDT

## PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  salah  satu Negara  berkembang  di  Asia  khususnya Asia  Tenggara.  Salah  satu  masalah  yang sering  dihadapi  oleh  Negara  berkembang adalah  kemiskinan.  Badan  Pusat  Statistik (BPS)  mencatat  angka  kemiskinan  per September  2018  mencapai  9,66%  atau jika  dilihat  angkanya  maka  jumlah  rumah tangga  miskin  di  Indonesia  menjadi  25,67 juta  orang  (BPS,  2019).  Basis  Data Terpadu (BDT) digunakan sebagai sumber data untuk program pengentasan kemiskinan.  Sehingga  program  apapun dalam  rangka  penanganan  fakir  miskin harus  berpedoman  kepada  BDT.  Basis Data Terpadu adalah sistem data elektronik  berisi  data  nama  dan  alamat yang  memuat  informasi  sosial,  ekonomi, dan demografi dari individu dengan status kesejahteraan terendah di Indonesia (Permensos 10 Tahun 2016 Pasal 1).
Sumber  utama  BDT  adalah  hasil kegiatan Pendataan Program
Perlindungan  Sosial  yang  dilaksanakan oleh  BPS  pada  bulan  Juli  sampai  dengan Desember  2011  (Widianto,  2013)  dan diolah  lebih  lanjut  oleh  Tim  Nasional Percepatan  Penanggulanan  Kemiskinan (TNP2K,  2015).  Dalam  Survey  Sosial
Ekonomi Nasional (Susenas),
pengelompokan tingkat kesejahteraan masyarakat terbagi menjadi Sangat
Miskin,  Miskin  dan  Hampir  Miskin.  Basis Data
Terpadu digunakan untuk memperbaiki  kualitas  penetapan  sasaran program  -  program  perlindungan  sosial. BDT  membantu  perencanaan  program, memperbaiki  penggunaan  anggaran  dan sumber daya program perlindungan sosial. Dengan  menggunakan  data  dari  BDT, jumlah  dan  sasaran  penerima  manfaat program  dapat  dianalisis  sejak  awal perencanaan  program.  Hal  ini  akan membantu  mengurangi  kesalahan  dalam penetapan  sasaran  program  perlindungan sosial.  Data  rumah  tangga  dalam  BDT diurutkan menurut peringkat kesejahteraannya  dengan  metode Proxy- Means  Testing (PMT).  PMT  digunakan untuk memperkirakan kondisi sosial- ekonomi  setiap  rumah  tangga  dengan menggunakan  data  karakteristik  rumah tangga  seperti  jumlah  anggota  keluarga,
status pendidikan, kondisi rumah, kepemilikan  aset  dan  lain-lain  (TNP2K, 2015).
Permensos  No.  28  Tahun  2017 menyebutkan  modul  pada  aplikasi  SIKS telah  digunakan  oleh  lebih  dari  256  (dua ratus lima puluh enam) daerah
Kabupaten/Kota yang secara aktif melaksanakan verifikasi dan validasi (verivali) Data Terpadu Penanganan Fakir Miskin  dan  Orang  Tidak  Mampu.  Melalui SIKS-NG,  kesalahan  karena inclusion error (menetapkan  orang  yang  tidak memenuhi syarat sebagai penerima manfaat)  dan exclusion  error (tidak menetapkan orang yang memenuhi syarat sebagai penerima manfaat) dapat diminimalisasi (Permensos No. 28, 2017). Data  BDT  pada  aplikasi  SIKS  di
Dinas Sosial Kabupaten Buleleng berjumlah  243.210  jiwa  (40%  keluarga dengan  SSE  terendah)  yang  terdiri  dari  3 kelompok  data  KPM  yaitu  256.448  jiwa penerima  PIS,  37.215  keluarga  penerima BSP, 61.005 jiwa penerima PKH
(Widianto, 2013). Menurut salah satu Staff Pengolahan Data dan Informasi
Kesejahteraan Sosial yang bertugas sebagai  supervisor  SIKS  Dinas  Sosial Kabupaten Buleleng, masih banyak rumah tangga  miskin  yang  komplain  mengenai bantuan  sosial  yang  diterima.  Masih banyak pula yang mengeluh membandingkan  bantuan  sosial  tersebut malah  diperoleh  rumah  tangga  miskin yang  lebih  mampu  dari  mereka.  Misalnya keluarga  penerima  BSP  yang  menerima bantuan  subsidi  beras  (Bantuan  Sosial Pangan)  mengeluh  dan  merasa  layak mendapat  bantuan  PKH  yang  menerima bantuan  tunai  melalui  rekening  empat  kali dalam  setahun.  Perlu  dilakukan  evaluasi terhadap  tingkat  akurasi  data  yang  ada  di aplikasi  SIKS  dan  adanya  suatu  sistem pembanding  dengan  akurasi  data  yang lebih baik. Untuk mempertahankan kualitas  data  penerima  bantuan  sosial, Pemerintah  Kabupaten  Buleleng  melalui Dinas  Sosial  telah  melakukan  upaya dengan  melakukan  validasi  ulang  kondisi sosial ekonomi masyarakat setiap setahun sekali. Namun upaya yang telah dilakukan tersebut masih memiliki beberapa kekurangan  antara  lain  membutuhkan
waktu yang cukup lama dalam melakukan validasi  dari  rumah  ke  rumah,  melibatkan berbagai  pihak  sebagai  validator,  serta biaya yang tinggi.
Terdapat beberapa
metode
pengelompokan  data  seperti Analytic
Hierarchy Process (AHP), Simple Additive Weighting (SAW), Fuzzy C-Means (FCM), Naïve Bayes dan lain sebagainya. Adapun penelitian  yang  pernah  dilakukan  terkait pengelompokan  data  kemiskinan  adalah sebagi  berikut.  1)  Penelitian  dengan  judul Poverty  Level  Grouping  Using  SAW
Method (Rini, 2015) melakukan pemeringkatan tingkat kemiskinan 9 Kecamatan di Kabupaten Pringsewu
dengan metode Simple Additive Weighting (SAW).  Parameter  yang  digunakan  yaitu fasilitas jalan, sumber penerangan, kriteria air  bersih  dan  bahan  bakar  untuk memasak.  2)  Penelitian  dengan  judul
Poverty Classification Using Analytic Hierarchy Process and K-means Clustering (Diarsa,  2017)  membagi  data kemiskinan  dalam  beberapa  kategori. Pada  penelitian  ini  menyajikan  kolaborasi metode  untuk  memproses  data  survei kemiskinan ke dalam
kategori menggunakan Analytic  Hierarchy  Process (AHP)  dan  metode k-means  clustering digunakan untuk mencari nilai batas untuk setiap  kategori.  Namun  penelitian  ini masih  berupa prototype dan  belum  ada evaluasi  keakuratan  metode  klasifikasi kemiskinan tersebut.
Fuzzy  C-Mean (FCM)  adalah  suatu teknik  pengelompokan  data  yang  mana keberadaan  tiap-tiap  data  dalam  suatu cluster ditentukan  oleh  nilai  keanggotaan (Pholsena  and  Pan,  2018). Naive  Bayes adalah sebuah teknik klasifikasi probabilistik  yang  berdasarkan  teorema bayes yang menggunakan asumsi keindependenan  atribut  (tidak  ada  kaitan antar atribut) dalam proses pengklasifikasiannya (Annur, 2018).
Dengan  memper-timbangkan  hal  tersebut pada penelitian ini akan dilakukan perbandingan akurasi Fuzzy C-Means dan Naïve Bayes dalam menentukan Keluarga Penerima Manfaat (KPM). Metode tersebut  dibandingkan  berdasarkan  nilai akurasi menggunakan
perhitungan
Confusion Matrix . Penelitian ini diharapkan
dapat  membantu  pemerintah  setempat agar  bantuan  sosial  yang  diberikan  tepat sasaran.

## METODE
Penelitian  ini  dilakukan  mulai  bulan Januari  2019  sampai  dengan  bulan Januari  2020.  Pada  penelitian  ini,  yang menjadi objek penelitian adalah penentuan penerima bantuan sosial berdasarkan Basis Data Terpadu.
Tahapan penelitian yang dilakukan adalah sebagai berikut.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Data sosial ekonomi yang digunakan adalah  data  sosial  ekonomi  terendah masyarakat  Buleleng  tahun  2018  sesuai dengan  Kepmensos  No.  71/huk/2018. Data  tersebut  diperoleh  dari  database Sistem  Informasi  Kesejahteraan  Sosial (SIKS)  yang  terdapat  di  Dinas  Sosial Kabupaten Buleleng.
a. Pemilihan Data Data  sosial  ekonomi  terendah  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  meliputi data Basis Data Terpadu (BDT), Penerima Bantuan  Iuran  (PBI),  Bantuan  Sosial Pangan  (BSP)  dan  Program  Keluarga Harapan (PKH) Se-Kabupaten Buleleng.
b. Cleaning Data Proses cleaning  data merupakan proses  analisa  kualitas  dari  data  BDT dengan  cara  menghapus  data  yang  tidak lengkap  atau  memiliki  format  yang  salah dalam basis data guna menghasilkan data berkualitas tinggi.
Tabel 1. Proses Cleaning Data ID_BDT Nama Jumlah ART Status Bangunan Lantai Peserta 5108020011000269 Ni Made Rusmini 3 Milik Sendiri Bata Merah PBI 5108020011000274 Ida Bagus Ngurah 4 Milik Sendiri Keramik PKH 5108020011000114 Made Yasa 2 Milik Sendiri Keramik 5108020011000121 I Made Parwata Keramik Tabel  1.  merupakan  contoh  data BDT  yang  tidak  lengkap  sehingga  proses cleaning  data dilakukan  dengan  cara
menghapus  beberapa  data  yang  tidak lengkap.
Tabel 2. Proses Cleaning Data (Lanjutan) ID_BDT Nama Jumlah ART Status Bangunan Lantai Peserta 5108020011000269  Ni Made Rusmini 3 Milik Sendiri  Bata Merah PBI 5108020011000274  Ida Bagus Ngurah 4 Milik Sendiri  Keramik PKH
Tabel  2.  merupakan  hasil cleaning data dari tabel 1. Terdapat 4 data keluarga yang  dihapus  karena  data  kepesertaan kosong atau tidak lengkap.
c. Konversi Data Untuk  mempermudah  dalam  proses mining  selanjutnya  maka  data  yang  ada akan  dilakukan  proses  konversi  data  ke
dalam  bentuk  yang  lebih  mudah  diolah dengan  alat  bantu  data  mining  yang  ada. Data  pada  setiap  indikator  dikonversi  ke dalam bentuk skor sesuai dengan ketetapan  Pusat  Data  dan  Informasi Kementerian Sosial melalui aplikasi
Sistem  Informasi  Kesejahteraan  Sosial (SIKS).  Ketentuan  skor  dapat  dilihat  pada Tabel 3. berikut. Tabel 3. Ketentuan Skor Tiap Indikator No.  Indikator Kriteria Skor 1. Jumlah Anggota Rumah Tangga (ART) 1 6 2 5 3 4 4 3 5 2 > 5 1 2. Status Bangunan Tinggal 1. Milik Sendiri 5 2. Kontrak/Sewa 4 3. Bekas Sewa 3 4. Dinas 2 3. Jenis Lantai 1. Marmer/Granit 10 2. Keramik 9 3. Permadani 8 4. Ubin 7 5. Papan 6 6. Semen 5 7. Bambu 4 8. Kayu 3 9. Tanah 2 10. Lainnya 1
A. Pengujian Sum of Squared Error Pengujian  Sum  of  Squared  Error dilakukan  pada  algoritma  Fuzzy  C-means untuk menguji data training pada algoritma FCM. Contoh perhitungan Sum of Squared  Error  dilakukan  pada  kasus penentuan bantuan sosial sebagai berikut.
Tabel 4. Perubahan Iterasi Algoritma FCM Iterasi PBI BSP  PKH 1 93,0  93,9  82,9 2 91,7  84,5  80,2 3 85,3  88,0  95,7
Tabel 4. merupakan hasil rata – rata setiap  iterasi  pada  algoritma  Fuzzy  C- means.  Data  tersebut  digunakan  untuk menguji  kinerja  algoritma  Fuzzy  C-means dengan Sum of Squared Error. Selanjutnya  menentukan  nilai  deviasi untuk setiap iterasi yang ditampilkan pada tabel 5. Tabel 5. merupakan proses perhitungan untuk menentukan nilai
deviasi setiap iterasi. Setelah mendapatkan  nilai  deviasi  selanjutnya menjumlahkan  nilai  deviasi  tersebut  untuk mendapatkan  nilai  SSE  pada  masing –
masing  iterasi.  Perubahan  nilai  SSE algoritma FCM ditampilkan pada tabel 6. Tabel 5. Nilai Deviasi Iterasi 1 Deviation Deviation^2 93,051 3,085 9,523 93,906 3,941 15,531 82,938 -7,027 49,379 Rata - rata = 89,965 Jumlah = 74,434 Iterasi 2 Deviation Deviation^2 91,785 6,250 39,068 84,576 -0,957 0,917 80,241 -5,292 28,013 Rata - rata = 85,534 Jumlah = 67,999 Iterasi 3 Deviation Deviation^2 85,385 -4,321 18,677 88,020 -1,686 2,844 95,715 6,008 36,098 Rata - rata = 89,707 Jumlah = 57,619 Tabel 6. Perubahan Nilai Sum of Squared Error Algoritma FCM Iterasi  PBI BSP PKH SSE 1 93,05  93,90  82,93  74,43 2 91,78  84,57  80,24  67,99
3 85,38  88,02  95,71  57,61
Tabel  6.  menunjukkan  perubahan nilai  Sum  of  Squared  Error.  Dari  iterasi  1 sampai  iterasi  3  terlihat  semakin  besar iterasi  semakin  kecil  nilai  SSE  sehingga
kinerja  algoritma  FCM  yang  digunakan dapat dikatakan baik.
B. Pengujian dengan Confusion Matrix Penerapan confusion  matrix pada kasus  penerima  bantuan  sosial  keluarga yang  menerima  Bantuan  Sosial  Pangan (BSP),  Program  Keluarga  Harapan  (PKH) atau  Penerima  Bantuan  Iuran  (PBI) dengan  algoritma  Naïve  Bayes.  Setelah algoritma tersebut dijalankan, hasil
prediksi  dan  data  kepesertaan  awal  pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Prediksi Algoritma Naïve Bayes
IDBDT Kepesertaan Awal Hasil Prediksi Naïve Bayes IBBDT1 PBI PBI IBBDT2 PBI BSP IBBDT3 PKH PKH IBBDT4 BSP BSP IBBDT5 BSP BSP IBBDT6 PKH PKH Tabel 7. menampilkan data kepesertaan awal penerima bantuan sosial  dengan  menerapkan  algoritma Naive  Bayes.  Selanjutnya  ditampilkan dalam  bentuk  confusion  tabel  pada  Tabel 8.  untuk  memudahkan  mencari  nilai akurasi, error , presisi dan recall .
Tabel 8. Confusion Matrix Naïve Bayes Predicted Actual PBI BSP PKH PBI 1 0 0 BSP 1 2 0 PKH 0 0 2
Dari  hasil  prediksi  algoritma  Naïve Bayes  pada  tabel  8.  dapat  dihitung akurasi, error , presisi dan recall .
Akurasi = = Error =
=
Presisi =
=
= = Recall = =
=
=

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan 2 perhitungan  algoritma  yang  berbeda. Perhitungan  yang  pertama  menggunakan 9  data  keluarga  dan  perhitungan  kedua menggunakan  1350  data  keluarga  yang diimplementasikan  menggunakan  bahasa pemrograman  PHP.  Data  sosial  ekonomi yang  digunakan  adalah  data  sosial ekonomi  terendah  masyarakat  Buleleng tahun  2018  sesuai  dengan  Kepmensos No.  71/huk/2018.  Data  tersebut  diperoleh dari database Sistem Informasi Kesejahteraan Sosial (SIKS) yang
terdapat  di  Dinas  Sosial  Kabupaten Buleleng.  Akurasi  algoritma Fuzzy  C- means maupun  algoritma Naïve  Bayes dihitung  menggunakan Confusion  Table . Hasil  perhitungan  manual  metode  Naïve Bayes  dengan  9  data  training  dan  6  data testing  menghasilkan  kelompok  Penerima Bantuan Iuran (PBI) berjumlah 4 keluarga, kelompok  Bantuan  Sosial  Pangan  (BSP) berjumlah  2  keluarga  dan  kelompok Program Keluarga Harapan (PKH) berjumlah  2  keluarga.  Hasil  perhitungan manual  metode  FCM  dengan  6  data keluarga  yang  dipilih  secara  random menghasilkan 3 kelompok keluarga penerima  manfaat.  Kelompok  Penerima Bantuan Iuran (PBI) berjumlah 4 keluarga, kelompok  Bantuan  Sosial  Pangan  (BSP) berjumlah  2  keluarga  dan  kelompok Program Keluarga Harapan (PKH) berjumlah 2 keluarga.
Sedangkan perbandingan antara algoritma Fuzzy C-means dengan algoritma Naïve Bayes dalam menentukan keluarga penerima manfaat setelah diimplementasikan dengan
Bahasa
Pemrograman  PHP  ditampilkan  pada Tabel 9. Tabel 9. Hasil Perbandingan Akurasi Algoritma Fuzzy C-means dengan Naïve Bayes Jumlah Data Naïve Bayes Fuzzy C- means 1350 74,8% 67,1%
Perhitungan  metode  Naïve  Bayes dengan  90%  data  training  dari  1350  data keluarga  menghasilkan  akurasi  sebesar 74%.  Hasil  implementasi  metode  FCM dengan 1350 data keluarga menggunakan Bahasa  pemrograman  PHP  menghasilkan 3  kelompok  keluarga  penerima  manfaat. Kelompok  Penerima  Bantuan  Iuran  (PBI) berjumlah  4  keluarga,  kelompok  Bantuan
Sosial Pangan (BSP) berjumlah 2 keluarga dan kelompok Program Keluarga
Harapan  (PKH)  berjumlah  2  keluarga. Perhitungan manual metode FCM menghasilkan akurasi sebesar 67%.
Kinerja  algoritma  Fuzzy  C-means diuji  menggunakan Sum  of  Squared  Error (SSE). SSE merupakan salah satu metode pengukuran  performansi  pada clustering . Semakin kecil Sum of Squared Error pada cluster maka  semakin  baik cluster yang dihasilkan.  Pada  pengujian  ini  SSE  yang di hitung merupakan SSE terbaik dari hasil uji  tiap cluster .  Berikut  adalah  SSE  dari setiap cluster yang  diuji  ditampilkan  pada Tabel 10.
Tabel 10. Nilai Sum of Squared Error Algoritma Fuzzy C-means
Iterasi  PBI BSP  PKH  SSE 7 0,29  0,39  0,30  0,005 9 0,38  0,31  0,29  0,004 10 0,32  0,34  0,33  0,0001 11 0,33  0,33  0,33  0,000009
Tabel 10. menampilkan hasil Sum of Squared  Error  dari clustering algoritma Fuzzy  C-means.  SSE  yang  dihitung
merupakan hasil cluster derajat keanggotaan  pada  iterasi  terakhir.  Iterasi yang  diuji  dengan  SSE  adalah  iterasi  7, iterasi  9,  iterasi  10  dan  iterasi  11.  Hasil perhitungan  SSE  pada  iterasi  7  yaitu 0,0053142886387441, pada iterasi 9 yaitu 0,0047903560973356,  iterasi  10  yaitu 0,00015900038163128 dan iterasi 11 yaitu 0,000009007878.  Dari  hasil  perhitungan SSE  yang  dilakukan  pada  iterasi  yang berbeda terlihat perubahan nilai SSE tidak fluktuatif  dan  semakin  besar  iterasi semakin kecil nilai SSE yang dihasilkan.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian yang  telah  dilakukan  maka  dapat  ditarik kesimpulan algoritma Naïve Bayes
maupun  algoritma  Fuzzy  C-means  dapat membantu pengelompokan data
kemiskinan  dengan  akurasi  algoritma Naïve  Bayes  sebesar  74%  sedangkan akurasi algoritma Fuzzy C-means sebesar 67%.

## DAFTAR PUSTAKA
BPS (2019). Persentase Penduduk Miskin Pada September 2018 Sebesar 9.66 Persen. Retrieved from Badan Pusat Statistik  website:  https://www.  bps. go. id .
Widianto,  B.  (2013).  Unifikasi  Sistem Penetapan Sasaran Nasional. Kementerian Sekretaris Negara,  Sekretariat  Wakil  Presiden, Jakarta . TNP2K (2015). Pengembangan, Pengelolaan, dan Pemanfaatan Basis  Data  Terpadu  (BDT). Tim Nasional Percepatan Penanggulangan Kemiskinan, Jakarta. Rini,  D.  C.  (2015).  Klasifikasi  Sinyal  EEG
Menggunakan  metode  fuzzy  C- means clustering (FCM) dan adaptive neighborhood modified
Backpropagation (ANMBP). Jurnal Matematika" MANTIK" , 1 (1), 31-36.
Diarsa,  I  W.B.  (2017).  Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan
Dengan  Kombinasi  Metode  Naïve Bayes  Dan  Dempster-Shafer  Untuk Memberikan  Rekomendasi  Objek
Wisata Di Bangli. Ejournal Universitas Pendidikan Ganesha .
Pholsena,  K.,  &  Pan,  L.  (2018,  June). Traffic  status  evaluation  based  on possibilistic fuzzy C-means clustering  algorithm.  In 2018  IEEE Third  International  Conference  on Data
Science in Cyberspace (DSC) (pp. 175-180). IEEE. Annur,  H.  (2018).  Klasifikasi  Masyarakat Miskin  Menggunakan  Metode  Naive Bayes. ILKOM  Jurnal  Ilmiah , 10 (2), 160-165.