## Jurnal Penelitian Pos dan Informatika
771/AU1/P2MI-LIPI/08/2017 32a/E/KPT/2017
e-ISSN 2476-9266 p-ISSN: 2088-9402
Reza Andrea 1 , Shinta Palupi 2 , Siti Qomariah 3
1,3 Teknik Informatika, STMIK Widya Cipta Dharma, Samarinda 2 Sistem Informasi, STMIK Widya Cipta Dharma, Samarinda reza@wicida.ac.id 1
Naskah Diterima: 3 September 2017; Direvisi : 1 Desember 2017; Disetujui : 7 Desember 2017

## Abstrak
Ketidakmampuan  siswa  dalam  menyerap  berbagai  pengetahuan  yang  disampaikan  oleh  guru  bukan  dikarenakan ketidakmampuan  pemahamannya  dan  bukan  pula  dikarenakan  guru  tidak  mampu  mengajar,  melainkan  dikarenakan ketidakcocokan gaya belajar antara siswa dan guru, sehingga siswa merasa tidak nyaman belajar pada guru tertentu. Hal tersebut juga terjadi di SMKN 2 Penajam Paser Utara, sehingga perlu dilakukan penelitian ini, untuk menganalisis cluster (kelompok) tipe  belajar  siswa  dengan  menerapkan  metode data  mining yaitu K-Means dan Fuzzy  C-means . Tujua adalah mengetahui keefektivan clustering tipe belajar ini terhadap perkembangan daya serap dan peningkatan prestasi  belajar  siswa. Metode  yang  digunakan  untuk  melakukan clustering tipe  belajar  dengan  proses data  mining dimulai  dari  tahap data  cleaning,  data  selection,  data  transformation, penambangan  data, pattern  evolution ,  dan pengembangan pengetahuan.
Kata kunci: Data mining, tipe belajar, clustering, FCM, K-Means

## Abstract
The  inability  of  students  to  absorb  the  various  knowledge  conveyed  by  the  teacher  is  not  due  to  the  inability  of  his understanding and not because the teacher is not able to teach, but rather due to the incompatibility of learning styles between  students  and  teachers,  so  that  students  feel  uncomfortable  learning  to  certain  teachers.  It  also  occurs  in Vocational High School Student SMKN 2 Penajam Paser Utara, thus this research is needed to analyze cluster type of student  learning  by  applying  data  mining  method  that  is  K-Means  and  Fuzzy  C-means.  The  result  is  to  know  the effectiveness of this type of learning clustering on the development of absorptive capacity and improvement of student achievement.  The  method  used  to  cluster  the  learning  type  with  data  mining  process  start  from  data  cleaning,  data selection, data transformation, data mining, pattern evolution, and knowledge.
JPPI Vol 7 No 2 (2017) 121-12 8

## CLUSTERING TIPE BELAJAR SISWA SMKN 2 PENAJAM PASER UTARA DENGAN PENERAPAN METODE DATA MINING K-MEANS DAN FUZZY C-MEANS (FCM )
CLUSTER ANALYSIS FOR LEARNING STYLE OF VOCATIONAL HIGH SCHOOL STUDENT USING K-MEANS AND FUZZY C-MEANS (FCM )
DOI: 10.17933/jppi.2017.070204

## PENDAHULUAN
Konsep  belajar  menurut The  United  Nations Educational,  Scientific  and  Cultural  Organization (UNESCO),  menuntut  setiap  satuan  pendidikan untuk dapat mengembangkan empat pilar pendidikan  baik  untuk  sekarang  dan  masa  depan, yaitu:  (1) learning  to  know (belajar  untuk mengetahui),  (2) learning  to  do (belajar  untuk melakukan  sesuatu)  dalam  hal  ini  peserta  didik dituntut  untuk  terampil  dalam  melakukan  sesuatu, (3) learning  to  be (belajar  untuk  menjadi seseorang), dan (4) learning to live together (belajar untuk menjalani kehidupan bersama).
Belajar  merupakan  proses  perubahan  tingkah laku dari seseorang yang asalnya tidak tahu menjadi tahu,  yang  tidak  terampil  menjadi  terampil,  yang tidak  tahu  cara  mengerjakan  sesuatu  menjadi mampu  mengerjakan  sesuatu  yang  semuanya merupakan  hasil  dari  pengalaman  atau  interakasi dengan  lingkungan  yang  dilakukan  secara  sengaja. Dengan  demikian,  perubahan  perubahan  yang terjadi  pada  perserta  didik  adalah  prose  belajar mengajar  dengan  kata  lain  disebut  hasil  belajar. Para  ahli  di  bidang  pendidikan  menemukan  fakta bahwa  setiap  individu  siswa  memiliki  tipe belajarny.
Perkembangan  lebih  lanjut  dari  analisis kelompok adalah dengan mempertimbangkan tingkat kenggotaan yang mencakup himpunan fuzzy sebagai  dasar  pembobotan  bagi  pengelompokan yang  disebut  dengan fuzzyclustering .  Metode  ini merupakan  pengembangan  dari  metode  partisi  cara tegas  ( K-Means )  dengan  melakukan  pembobotan
fuzzy yang  memungkinkan  objek  untuk  bias bergabung ke setiap kelompok yang ada. Salah satu teknik  yang  merupakan  bagian  dari  metode nonhierarki  dengan  menggunakan  logika  Fuzzy C- Means (FCM).  Algoritma  ini  pertama  kali
diperkenalkan oleh Dunn pada 1974. Secara umum, algoritma  FCM  berbasis  pada  fungsi  objektif  yang diperoleh  dari  penghitungan  jarak  terhadap  pusat kelompok. Dengan teknik ini objek akan cenderung menjadi  anggota  suatu  kelompok  dimana  objek tersebut  memiliki  derajat  keanggotannya  yang tertinggi terhadap kelompoknya.
Pada penelitian ini akan  dilakukan pengolahan data  tipe  belajar  siswa  di  SMK  Negeri  2  Penajam Paser  Utara  dengan  metode data  mining K-Means dan  FCM  dengan  tujuan  memberikan  proses pembelajaran  yang  baik  dan  efektif.  Klasifiasi dilakukan  menjadi  kelompok-kelompok  ( cluster ) siswa  dan  menentukan  keputusan  metode  belajar yang tepat terhadap kelompok-kelompok tersebut.Hasil  akhir  penelitian  ini  diharapkan  dapat meningkatkan  kemampuan  siswa  dalam  menyerap pengetahuan dari guru.
Tujuan dari penelitian ini adalah :
1. Melakukan clustering tipe  belajar  siswa  dengan metode data  mining  K-Means dan Fuzzy  C- mean.
2. Membandingkan  dan  menganalisa  kelompok dari  tipe  belajar  hasil  penerapan  metode K- Means dan Fuzzy C-Means.
3. Menarik  hasil  analisis  guna  merumuskan keputusan  gaya  belajar  yang  tepat  bagi  setiap kelompok kelas siswa.
4. Mensosialisasikan  kepada  para  guru  dan  pihak sekolah,gaya mengajaryang tepat bagi siswanya.

## METODE
sama telah banyak dilakukan antara lain :
1. Comparative  Analysis  of  K-Means  and  Fuzzy C-Means  Algorithms (Ghosh,  S.  dan  Dubey, 2013)
Penelitian  tentang game dengan  teknik  yang
2. Pemetaan  Gaya  Belajar  Mahasiswa  dengan Clustering menggunakan Fuzzy  C-Means
(Lestari, 2015)
3. Perbandingan  Metode K-Means dengan Fuzzy C-Means Untuk Analisa Karakteristik Mahasiswa Berdasarkan Kunjungan ke
Perpustakaan (Merliana, 2015)
Pada  penelitian  yang  dilakukan  Ghosh  & Dubey,  komparatif  dua  algoritma K-Means dan FCM diukur dengan  melihat iterasi pergerakan titik centroid, Penelitian  ini  melihat  keakuratan  dan kelemahan  kedua  metode  dalam  menyelesaikan masalah clustering beberapa  kasus  eksperimen.
Penelitian  yang  dilakukan  Lestari,  telah  dititik- beratkan pada pengelompokan mahasiswa berdasarkan gaya belajarnya kemudian menganalisis  keterkaitan  gaya  belajar  mahasiswa dengan  prestasi  belajar.  Pada  penelitian  Merliana, kedua  metode K-Means dan  FCM  di  uji  coba  pada studi  kasus  pengunjung  perpustakaan  Sekolah Tinggi  Agama  Hindu  Negeri  Tampung  Penyang Palangka  Raya.  Hasil  penelitian  dengan  pengujian data  mahasiswa  ini  diperoleh  nilai cluster yang terbaik  adalah  metode K-Means dibandingkan FCM,  karena  K-means  menguji  adanya  hubungan antara  variabel  baik  itu  dari  data  perpustakaan maupun data akademik mahasiswa.
Adapun  perbedaan  pada  penelitian  ini  dititik- beratkan  pada  penerapan  metode K-Means dan FCM  untuk clustering tipe  belajar  siswa,  serta mengukur  tingkat  kevalidan  dari final  model dari masing-masing  metode.  Hasil  penelitian  ini  dapat digunakan  oleh  pihak  sekolah  untuk  membantu mengambil  kebijakan  dalam  menentukan  model penganjaran yang cocok di setiap kelasnya.

## Tahapan Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah eksperimen  dengan  tahapan  penelitian  sebagai berikut:
1. Pengumpulan data
Pengumpulan  data  dari  kuesioner  siswa  dan wawancara dengan guru dan pihak sekolah.
2. Pengolahan awal data ( data cleaning )
Data  yang  sudah  dikumpulkan  diolah  dengan algoritma soft-computing untuk  mengurangi data  yang  tidak  relevan.  Sedangkan  data  yang relevan  dengan  tugas  analisis  dikembalikan  ke dalam database (proses selection ).
3. Pembentukan  modelyang  diusulkan  ( data transformation )
Pada metode ini, datamining akan digambarkan secara  skematik  dan  disertai  dengan  formula perhitungan.  Model  akan  dibentuk  dari  data yang  sudah  diolah.  Hasil  pengolahan  model akan diukur dengan model yang ada saat ini.

## 4. Eksperimen dan pengujian model
Menjabarkan  bagaimana  eksperimen  yang dilakukan  hingga  terbentuknya  model,  serta menjelaskan cara menguji model yang terbentuk.
5. Evaluasi dan validasi hasil ( pattern evaluation )
Evaluasi  dilakukan  dengan  mengamati  hasil cluster menggunakan  kedua  algoritma soft- computing . Validasi dilakukan dengan mengukur  hasil cluster dan  dibandingkan dengan data asal. Pengukuran kinerja dilakukan  dengan  membandingkan  nilai error hasil cluster masing-masing algoritma sehingga  dapat  diketahui  algoritma  yang  lebih akurat.
6. Knowledge presentation
Gambaran  teknik  visualisasi  dan  pengetahuan digunakan  untuk  memberikan  pengetahuan kepada pengguna. Pada tahap ini pengembangan  pengetahuan  digunakan  oleh pihak  sekolah  untuk  mengambil  kebijakan dalam  menentukan  model  penganjaran  yang cocok di sekolah.

## Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  SMKN  2 Penajam  Paser  Utara  Jl.  Provinsi  Km.  8  Nipah- nipah Kabupaten Paser Utara. Penelitian diselesaikan  dalam  3  bulan,  Jangka  waktu penelitian tersebut dimanfaatkan untuk menyelesaikan tahapan-tahapan mulai dari aktivitas persiapan  penyiapan  data,  pengumpulan  data, analisis  dan  pelaporan  serta  diseminasi  hasil penelitian.

## Teknik Pengumpulan Data
Data  yang  dikumpulkan  terdiri  atas  data sekunder  dan  data  primer.  Data  primer  langsung berasal  dari  lokasi  pengkajian  yang  dilakukan melalui  wawancara  maupun  kuesioner  terhadap siswa  dan  guru  SMKN  2  PPU.  Sedangkan  data sekunder  diperoleh  dengan  mempelajari  studi literatur berupa aturan-aturan tertulis atau dokumen yang  ada  kaitannya  dengan  judul  penelitian.  Selain itu data diperoleh melalui observasi atau pengamatan  langsung  kondisi  di  lapangan  yaitu  di lingkungan SMKN 2 PPU.
Metode Algoritma K-Means dan FCM
Setelah data terkumpul maka tahap selanjutnya adalah  mempersiapkan  data  tersebut  agar  dapat digunakan  untuk  proses data  mining .  Data  mentah yang  akan  digunakan  untuk  proses data  mining .
Data mentah yang akan digunakan pada aplikasi ini diperoleh  dari hasil  kuesioner yang  diisi 100 siswa.
Pengolahan  data  awal  merupakan  bagian  dari persiapan  data.  Langkah-langkah  yang  dilakukan antara  lain  meliputi  menghilangkan  kerangkapan data  dan  membersihkan  data  yang  terganda, menggabungkan  data,  menentukan  atribut  yang akan  diolah  dan  mengubah  data.  Persiapan  data dilakukan  secara  manual  menggunakan  excel format  *.csv.  Hasil  proses  persiapan  data  disajikan dalam bentuk tabel.
Tabel 1. Data Kuesioner Gaya Belajar Siswa
No X 1 (Visual) X 2 (Auditori) X 3 (Kinestetik) 1 26,67 40,00 33,33 2 46,67 53,33 0,00 3 26,67 60,00 13,33 4 26,67 46,67 26,67 5 46,67 40,00 13,33 .. .. .. .. 100 26,67 53,33 20,00
Data  siswa  SMK  2  PPU  berdasar  kuesioner  tipe belajar diisi 100 siswa sample secara acak dari kelas 1, 2 dan 3 dari berbagai jurusan. Dimana : X 1 adalah persentasi menyukai belajar dengan penyampaian visual; X 2 adalah persentasi menyukai belajar  dengan  penyampaian  audio;  X 3 adalah persentasi  menyukai  belajar  dengan  penyampaian praktik (kinestetik)
Data dari tabel 1 dapat dikelompokkan menjadi beberapa  kelompok  sesuai  atribut  yang  telah ditentukan  berupa  X 1 (Visual),  X 2 (Auditori),  X 3 (Kinestetik)
Algoritma ClusterK-Means
K-Means pertama  kali  dipublikasikan  oleh Stuart  Lloyd  pada  tahun  1984  dan  merupakan algoritma clustering yang  banyak  digunakan. K- Means bekerja  dengan  mensegmentasi  objek  yang ada  kedalam  kelompok  atau  yang  disebut  dengan segmen sehingga objek  yang berada dalam  masing- masing  kelompok  lebih  serupa  satu  sama  lain dibandingkan  dengan  objek  dalam  kelompok  yang berbeda.  Algoritma clustering adalah  meletakkan
nilai  yang  serupa  dalam  satu  segmen,  dan meletakkan  nilai  yang  berbeda  dalam cluster yang berbeda  (Ledolter,  2013). K-Means memisahkan data  dengan  optimal  dengan  perulangan  yang memaksimalkan  hasil  dari  partisi  hingga  tidak  ada perubahan  data  dalam  setiap  segmentasi. K-Means bekerja  dengan  pendekatan top-down karena memulai  dengan segmentasi  yang sudah  ditentukan terlebih  dahulu  (Williams,  J  dan  Simoff,  2006). Sehingga  hasil  data  sebuah  segmen  tidak  mungkin tercampur  antara  satu  segmen  dengan  segmen lainnya  (Witten,  I.H.  Frank,  E.  dan  Hall,  2011) Pendekatan ini juga mempercepat proses komputasi untuk data dalam jumlah besar.
Algoritma K-Means diterapkan  pada  objek yang  diwakili  dalam  bentuk  titik  didalam  ruangan vektor  berdimensi-d. K-Means meng cluster semua data  didalam  setiap  dimensi  dimana  titik  dalam segmentasi yang sama diberi custer ID. Nilai dari k adalah  masukan  dasar  dari  algoritma  yang menentukan jumlah segmentasi yang ingin dibentuk.  Partisi  akan  dibentuk  dari  sekumpulan objek  n  kedalam cluster k  sehingga  terbentuk kesamaan objek dalam setiap segmentasi k.
Algoritma K-Means merupakan algoritma yang banyak dipakai dalam menentukan cluster (Ledolter, 2013), karena mudah digunakan, memiliki  perhitungan  yang  pasti  dan  mudah dimodifikasi untuk memenuhi kebutuhan penggunaan.
Algoritma Fuzzy C-Means
Algoritma fuzzy  clustering yang  terkenal adalah  FCM  yang  diperkenalkan  oleh  Jim  Bezdek. Ia  memperkenalkan  ide  dari paramater fuzzification (m)dalam  jangkauan  [1,n]yang  menentukan  derajat ke fuzzy -an  dari cluster .  Ketika cluster m=1,
efeknya  adalah  sebuah crips  clustering dari beberapa titik, namun ketika m > 1 derajat ke fuzzy
an  diantara  titik  pada  ruang  keputusan  menjadi meningkat (Kamber dan Pie, 2012).
FCM clustering melibatkan  dua  proses  yaitu penghitungan  pusat cluster dan  penguasaan  dari titik  terhadap  pusat  dengan  menggunakan  sebuah bentuk  dari  jarak euclidean .  Proses  ini  diulang sampai pusat cluster telah stabil. FCM mengeksekusi  sebuah  konstrain  langsung  dari fungsi  keanggotaan fuzzy yang  terhubung  dengan masing-masing  titik.  Tujuan  dari  algoritma  FCM adalah  penugasan  dari  titik  data  kedalam cluster dengan  derajat  keanggotaan  yang  bervariasi. Keanggotaan  ini  merefleksikan  derajat  dimana  titik lebih mewakili salah satu cluster (Kamber, H.J. dan Pie, 2012).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Mencari  jumlah  kelompok  yang  tepat  dengan rekomendasi  jumlah cluster optimal  dapat  dilihat pada grafik evacluster . Grafik evalcluster merupakan  grafik  pemberian  rekomendasi  terbaik bagi  penentuan  kelompok,  yang  akan  digunakan untuk pengelompokan suatu data. Grafik evalclusters puncak  tertinggi  pertama  yang  akan digunakan  untuk  penentuan cluster terbaik  dari beberapa clusters yang  ada, cluster yang  terbaik menurut evalcusters untuk  data  diatas  adalah  pada cluster 4 di nilai 83.7132 dapat dilihat pada Gambar 1 berikut ini.
Gambar 1. Grafik Nilai Fungsi Objektif (Grafik Evalcluster )
Tabel 2. Data Iterasi Setiap Cluster
Berdasarkan cluster yang  terbentuk.  Tipe belajar  siswa  SMKN  2  PPU  dapat  dikelompokkan kedalam  empat  kelompok  menurut  nilai-nilai  yang memenuhi  pada  masing-masing  variabel  di  setiap cluster -nya dan dapat dilihat pada silhouette cluster 4 pada Gambar 2.
Pada  jumlah  4 cluster dari  gambar silhoutte terlihat  bahwa  sangat  sedikit  sekali  elemen cluster yang  berada  pada  wilayah  negatif.  Dengan demikian  hasil cluster ini  cukup  baik  dan merepresentasikan kelompok-kelompok yang sejenis.
Analisis K-Means Cluster
Proses  penyebaran centroid kedalam  4 cluster menggunakan  grafik  3  dimensi  yang  dimana membandingkan  antara  atribut  yang  digunakan, terlihat pada gambar 3.
Gambar 3. Grafik 3 Dimensi 4 K-Means Cluster
Dari  gambar  3  didapat  nilai  persentasi  100 sample  siswa  adalah: Cluster 1  :31%; Cluster 2  : 11%; Cluster 3:  25%; Cluster 4:  33%.  Maka  dapat ditarik analisis K-Means :
1. 31% siswa menyukai belajar dengan tipe belajar visual dan sedikit bantuan audio (visual-auditori)
2. 11% siswa menyukai belajar dengan tipe belajar kinestetik  dan  sedikit  bantuan  audio  (kinestetik- auditori)
3. 25% siswa menyukai belajar dengan tipe belajar visual saja
4. 33% siswa menyukai belajar dengan tipe belajar auditori dan sedikit bantuan visual

## Analisis FCM
Pengelompokan FCM dilakukan dengan kelompok  yang  sama  dengan  kelompok  optimal cluster K- Means ,  yaitu  4 cluster ,  dengan  tujuan dapat  membandingkan  hasil  pola cluster yang dibentuk.
Gambar 4. Grafik Nilai Fungsi Objektif 4 Cluster
Dari  gambar  4  didapat  pengujian  pada algoritma FCM pada 4 cluster , menunjukkan bahwa proses cluster berhenti  pada  iterasi  ke  44  dengan nilai  fungsi  objektif  adalah  0.7075×10 4 (lihat gambar 4). Jumlah iterasi 4 cluster lebih sedikit dan efektif dibandingkan dengan 5 atau 6 cluster .

## Gambar 5. Grafik 3 Dimensi 4 Cluster FCM
Dari  gambar  5  didapat  nilai  persentasi  100 sample  siswa  adalah: Cluster 1  :  29%; Cluster 2  :
32%; Cluster 3 : 17%; Cluster 4 : 22%. Maka dapat ditarik analisis FCM:
1. 29% siswa menyukai belajar dengan tipe belajar visual dan sedikit bantuan audio (visual-auditori) 2. 32% siswa menyukai belajar dengan tipe belajar auditori dan sedikit bantuan visual
3. 17% siswa menyukai belajar dengan tipe belajar visual saja
4. 22% siswa menyukai belajar dengan tipe belajar kinestetik  dan  diimbangi  audio  dan  visual (kinestetik-audiovisual)
Perbandingan Analisis K-Means dan FCM Kedua algoritma menghasilkan
pengelompokan  4 cluster yang  hampir  mirip,  dan dengan angka yang memiliki selisih persentasi yang kecil.  Kedua  persentasi cluster dapat  dilihat  pada gambar 6 dan 7.
Gambar 6. Grafik Persentasi Pengelompokan Tipe Belajar dengan K-Means

## Gambar 7. Grafik Persentasi Pengelompokan Tipe Belajar dengan FCM
Dari  2  grafik  di  atas,  dapat  dilihat  kesamaan persentasi  paling  tinggi  pada  tipe  belajar  audio- visual,  dan  yang  kedua  tertinggi  adalah  visual-
audio,  sedangkan  persentasi  yang  rendah  pada  tipe belajar visual saja dan kinestetik.
Tetapi ada sedikit perbedaan pada hasil analisis cluster K-Means dan FCM , yaitu pada cluster ke-4.
K-Means mengalisa  bahwa cluster ke-4  adalah kelompok  siswa  dengan  tipe  belajar  kinestetik- dimbangi  audio,  sedangkan  FCM  mengalisa  bahwa cluster ke-4  adalah  kelompok  siswa  dengan  tipe belajar kinestetik diimbangi audio-visual.

## PENUTUP
Dari  hasil  analisis  kedua  algoritma cluster yang  digunakan  dapat  ditarik  kesimpulan  : Pengelompokan  tipe  belajar  siswa  SMKN  2 PPU  menggunakan K-Means dan  FCM  dapat dibentuk menjadi 4 cluster .
Lebih  banyak  siswa  SMKN  2  PPU  yang menyukai  belajar  dengan  gaya  belajar  (tipe belajar)  visual  dengan  dibantu  pengarahan suara  guru  dibandingkan  belajar  hanya  dengan mendengar ceramah dan praktik saja.
Kesimpulan  ini  diambil  dari  penggabungan persentasi cluster kelompok  siswa  yang menyukai  gaya  belajar  visual  dan  auditori ditambah persentasi yang menyukai visual saja.
Penelitian  ini  dapat  membantu  guru- guru  SMKN  2  PPU  untuk  menemukan  metode cara  mengajar  yang  tepat  terhadap  siswanya  di kelas.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian ini dibiayai oleh Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat Direktorat Jenderal Penguatan Riset dan Pengembangan Kementerian  Riset,  Teknologi,  dan  Pendidikan Tinggi sesuai dengan Kontrak Penelitian Tahun Anggaran 2017

## DAFTAR PUSTAKA
Ghosh,  S.  dan  Dubey,  S.  K.  (2013).  Comparative Analysis  of  K-Means  and  Fuzzy  C-Means Algorithms. International Journal of Advanced Computer Science and Applications. , Vol 4 (No 4), 35–38.
Kamber,  H.J.  dan  Pie,  J.  M.  2012.  (2012).  Data Mining :  Concepts  and  Techniques.  (Edisi  3). USA: Morgan Kaufmann Publisher Inc.
Ledolter,  J.  (2013). Data  Mining  and  Business Analytics with R. Wiley . New Jersey, USA.
Lestari,  W.  (2015).  Pemetaan  Gaya  Belajar Mahasiswa  dengan  Clustering  Menggunakan Fuzzy  C-means. Jurnal  Sainstech  Politeknik Indonusa Surakarta. , Vol 1 (No 3), 21–33.
Merliana, N. P. E. (2015). Perbandingan Metode K- Means Dengan Fuzzy C-Means Untuk Analisa
Karakteristik
Mahasiswa
Berdasarkan
Kunjungan  Ke  Perpustakaan .  Universitas Atma Jaya, Yogyakarta.
Williams,  J  dan  Simoff,  J.  (2006). Data  Mining
Theory, Methodology, Technique, and Aplication. Germany:  Springer  Verlag  Berlin Heidelberg.
Witten, I.H. Frank, E. dan Hall, M. A. 2011. (2011).
Data Mining Practical Machine Learning Tool and Techniques. (Edisi 3). USA: Elsevier Inc.