## Implementasi Algortima C-Means dan Algoritma Mixture dalam Pengclusteran Data Mahasiswa Drop Out
Jhoanne Fredricka 1 , Lena Elfianty 2 , Jusuf Wahyudi* 3 1,2,3 Universitas Dehasen Bengkulu, Jalan Meranti Raya No. 32 Sawah Lebar, Bengkulu, Indonesia Email : Jusuf.wahyudi@unived.ac.id
Abstrak . Clustering merupakan salah satu metode machine learning dan termasuk dalam unsupervised learning. Tujuan  dari  clustering  yaitu  mencari  pola  data  yang  mirip  sehingga  memiliki  kemungkinan  dalam mengelompokan  data  data  yang  mirip.  Banyak  Algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  proses clustering data. Algoritma C-Means dan algoritma Mixture merupakan bentuk algoritma yang dapat digunakan dalam melakukan proses clustering data. Algoritma C-Means adalah suatu tehnik pengklusteran data yang mana keberadaan tiap – tiap titik data dalam suatu cluster ditentukan oleh derajat keanggotaan. Sedangkan Algoritma Mixture  merupakan  salah  satu  jenis  data  clustering  dimana  dalam  permodelannya,  data  dalam  satu  kelompok diasumsikan  terdistribusi  sesuai  dengan  salah  satu  jenis  distribusi  statistik  yang  ada.  Pada  penelitian  ini  akan dilakukan  perbandingan  antara    Algoritma  C-Means    dan    Algoritma    Mixture  dalam  hal  klasterisasi  data mahasiswa  drop  out,  dengan  melihat  hasil  performance  vector  yang  di  hasilkan  pada  metode  c-means  yaitu avg.within centroid distance pada setiap cluster , Sedangkan pada algoritma mixture melihat  hasil  performance vector  dan   jumlah number of clusters.
Kata Kunci : Clustering , Algoritma C-Means, Algoritma Mixture
Abstract. Clustering  is  one  of  the  machine  learning  methods  and  is  included  in  unsupervised  learning.    The purpose of clustering is to look for similar data patterns so that it has the possibility of identical grouping data. Many algorithms can be used to process data clustering.  The C-Means algorithm and the Mixture algorithm are forms  of  algorithms  that  can  be  used  in  carrying  out  the  data  clustering  process.  The  C-Means  algorithm  is  a data  clustering  technique in  which  the  existence  of  each  data  point  in  a  cluster  is  determined  by  the  degree  of membership. Meanwhile, the Mixture Algorithm is a type of data clustering. In its modeling, data in one group is assumed  to  be  distributed  according  to  one  of  the  existing  types  of  statistical  distributions.    In  this  study,  a comparison  will  be  made  between  C-Means  Algorithm  and  Mixture  Algorithm  in  terms  of  clustering  dropout student  data  by looking  at  the  results  of  the  performance  vector  produced  in  the  c-means  method,  namely avg. Within  the  centroid  distance  in  each  cluster,  the  mixture  algorithm  looks  at  the  result  performance  vector  and number of sets.

## Keyword : Clustering, C-Means Algorithm, Mixture Algorithm

## PENDAHULUAN
Pendidikan  merupakan  suatu  kebutuhan  primer  yang  sejak  dini  hingga  dewasa  hendaknya  dirasakan  oleh seluruh  masyarakat.  Hal  ini  sesuai  dengan  amanat  UUD  Negara  Kita,  anjuran  agama  dan  menjadi  penentu kemajuan  suatu  bangsa.  Pendidikan  juga  merupakan  variabel  vital  untuk  pembangunan  suatu  bangsa.  Suatu bangsa  bisa  maju  dengan  cepat  dibandingkan  dengan  negara  lain  karena  penyebaran  pengetahuan  (knowledge) yang  merata  keseluruh  lapisan  masyarakatnya.  Institusi  yang  paling  bertanggung  jawab  untuk  penyebaran pengetahuan adalah institusi pendidikan.
Pada  zaman  sekarang  ini  pendidikan  dimulai  dari  sejak  anak  berusia  dini  sampai  ke  jenjang  yang  paling tinggi, dari pendidikan Paud untuk anak usia dini hingga ke bangku kuliah baik itu untuk meraih gelar S1, S2, dan S3.  Perguruan  tinggi  merupakan  suatu  institusi  yang  sudah  pasti  memiliki  data  yang  tidak  kecil  volumenya. Database pada suatu perguruan tinggi menyimpan berbagai data, misalnya data akademik, data administrasi dan juga data mahasiswa. Dari data  – data tersebut jika digali dengan tepat maka dapat diketahui pengetahuan baru yang  dapat  dikembangkan  untuk  diterapkan  pada  perguruan  tinggi  tersebut,  diantaranya  mengenai  data mahasiswa drop out.
Pemahaman informasi mahasiswa yang berpotensi terkena drop out ini penting untuk diketahui dan dipahami. Pemahaman  tersebut  dapat  dilakukan  dengan  menggali  data  –  data  yang  dimiliki  dan  kemudian  dilakukan pengelompokan  terhadap  hasil  penggalian  data  tersebut  sehingga  memunculkan  suatu  pola  atau  kelompok mahasiswa yang berpotensi terkena drop out. Terdapat banyak alasan mengapa seorang mahasiswa bisa di drop out  dari  kampusnya  antara  lain  mahasiswa  tersebut  tidak  mengikuti  aturan  yang  ada,  terlalu  lama  masa
penyelesaian  kuliah  sehingga  sudah  melewati  rentang  waktu  yang  seharusnya,  mahasiswa  terlalu  aktif  dalam berkomunitas/UKM,  kuliah  sambil  bekerja,  bermasalah  dengan  kehidupan  di  kampus,  masalah  keuangan,  nilai yang  tidak  memuaskan,  melakukan  pengajuan  cuti  dua  semester  berturut  -  turut  dan  lainnya.  Pencegahan kegagalan  adalah  sangat  penting  bagi  manajemen  perguruan  tinggi.  Pengetahuan  ini  dapat  digunakan  dalam membantu pihak perguruan tinggi untuk lebih mengenal situasi para mahasiswanya dan dapat dijadikan sebagai pengetahuan  dini  dalam  proses  pengambilan  keputusan  untuk  tindakan  preventif  dalam  hal  mengantisipasi mahasiswa  drop  out,  untuk  meningkatkan  prestasi  mahasiswa,  untuk  meningkatkan  kurikulum,  meningkatkan proses  kegiatan  belajar  dan  mengajar  dan  banyak  lagi  keuntungan  lain  yang  bisa  diperoleh  dari  hasil penambangan data tersebut.
Proses  penclusteran  data  sangat  membantu  dalam  pengerjaan  komputerisasi  sehingga  mempermudah  pihak akademik untuk menarik data jika diperlukan suatu saat untuk melihat seberapa banyak jumlah mahasiswa yang drop  out  setiap  tahunnya  beserta  dengan  alasannya.  Sehingga  data  –  data  tersebut  bisa  menjadi  pemicu  pihak akademik untuk  mencari antisipasi mengurangi jumlah mahasiswa yang drop out. Pengelompokan data tersebut akan  dilakukan  menggunakan  dua  metode  algoritma  yaitu  algoritma  C-Means  dan  algoritma  Mixture,  karena algoritma  C-means    merupakan  metode  yang  paling  sederhana  dan  umum  yang  mempunyai  kemampuan mengelompokan data dalam jumlah yang cukup besar dengan waktu komputasi yang cepat dan efisien, sedangkan algoritma  Mixture  dapat  melakukan  pengelompokan  data  –  data  didalam  suatu  dataset  menjadi  kelompok  – kelompok data yang sebelumnya tidak terdefinisikan.
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengelompokan data mahasiswa drop out menggunakan algortima C-Means  dan  Algoritma  Mixture    serta  mengevaluasi  performasi  Algoritma  C-Means  dan  Algoritma    Mixture dalam menghasilkan tingkat keakuratan alasan mengapa mahasiswa di drop out pada universitas.

## METODOLOGI PENELITIAN
Logika fuzzy pertama kali diperkenalkan oleh Lothi Zadeh (UC Barkeley) pada tahun 1965, sebagai suatu cara matematis untuk menyatakan keadaan yang tidak menentu (samara) dalam kehidupan sehari – hari.  Ide  ini  didasarkana  pada  kenyataan  bahwa  di  dunia  ini  suatu  kondisi  sering  di  interpretasikan dengan  ketidakpastian  atau  tidak  memiliki  ketetapan  secara  kuantitatif,  misalnya  :  panas,  dingin  dan cepat.  Dengan logika fuzzy , kita dapat menyatakan infomasi  – informasi  yang samara tersebut (kurang spesifik),  kemudian  memanipulasinya  dan  menarik  suatu  kesimpulan  dari  informasi  tersebut.  Logika fuzzy telah  banyak  diterapkan  dalam  proses  pengendalian  suatu  sistem,  hal  itu  karena fuzzy dapat menyimpan  dan  mengaplikasikan  pengetahuan  –  pengetahuan  tentang  suatu  masalah.  Pengetahun  – pengetahuan ini terdapat pada aturan – aturan logika fuzzy . Aturan – aturan inilah yang dijadikan tempat menyimpan  pengetahuan  tersebut,  dan  juga  berfungsi  sebagai  domain  dalam  sistem  pengambilan keputusan. Ada beberapa alasan mengapa orang menggunakan logika fuzzy , antara lain: a. Konsep  logika fuzzy mudah  dimengerti.  Konsep  matematis  yang  mendasari  penalaran fuzzy sangat sederhana dan mudah dimengerti.
b. Logika fuzzy sangat fleksibel.
c. Logika fuzzy mampu memodelkan fungsi-fungsi non linier yang sangat kompleks.
d. Logika fuzzy dapat  membangun  dan  mengaplikasikan  pengalaman–pengalaman  para  pakar  secara langsung tanpa harus melalui proses pelatihan.
e. Logika fuzzy memiliki toleransi terhadap data – data yang tidak tepat.
f. Logika fuzzy didasarkan pada bahasa alami.

## 1. Algoritma C-Means
Fuzzy  C-Means (FCM)  adalah  suatu  tehnik  pengklusteran  data  yang  mana  keberadaan  tiap  –  tiap titik  data  dalam  suatu  cluster  ditentukan  oleh  derajat  keanggotaan.  Konsep  dasar  FCM  pertama  kali adalah menentukan pusat cluster yang akan menandai lokasi rata – rata untuk tiap – tiap cluster. Dalam algoritma C-Means terdapat beberapa langkah yang harus dilakukan yaitu:
1. Masukan data yang akan di cluster X, berupa matriks berukuran n x m (n = jumlah sample data, m = atribut setiap data). X ik = data sample ke – i (i = 1,2,...n), atribut ke k ( k = 1,2,...,m).
2. Menentukan :
a. Jumlah cluster = c b. Pangkat = w
c. Maximum Iterasi = MaxIter d. Error terkecil yang di harapkan = ξ e. Fungsi Objektif awal = Po = 0
f. Iterasi awal = t = 1
3. Membangkitkan bilangan random  µik,  i  = 1,2,3,..,n;  k = 1,2,3,..c;  sebagai elemen  – elemen matriks partisi awal U. Menghitung jumlah tiap kolom :
........................................................................................................ (1)
Dengan j = 1,2,...,n; menghitung:
........................................................................................................ (2)
4. Menghitung pusat vektor tiap – tiap klaster untuk matriks partisi yaitu:
........................................................................................................ (3)
5. Menghitung fungsi objektif pada iterasi ke – t:
............................................................................................ (4)
6. Menghitung perubahan matriks partisi:
........................................................................................... (5)
dengan i = 1,2,...n; dan k = 1,2, ...c.
7. Cek kondisi berhenti:
- Jika ( | P t -P t-1 | < ξ) atau(t > MaxIter) maka berhenti -  Jika tidak: t=t+1, mengulang langkah ke-4.

## 2. Algoritma Mixture
Algoritma Mixture merupakan salah satu jenis data clustering dimana dalam  permodelannya, data dalam  satu  kelompok  diasumsikan  terdistribusi  sesuai  dengan  salah  satu  jenis  distribusi  statistik  yang ada.  Mixture  model  juga  mengasumsikan  bahwa  data  merupakan  suatu  campuran  bilangan  yang terdistribusi secara statistik (Hermawati, 2013). Algoritma Mixture merupakan metode yang mempunyai optimasi yang sama dengan algoritma C-Means melalui proses optimazation dan maximization. Berbeda dengan algoritma Hard C-Means dan Fuzzy C-Means , perbandingan jumlah data yang tercakup didalam masing – masing cluster juga mempengaruhi hasil akhir dari suatu proses data clustering . Distribusi  statistik  yang  paling  sering  digunakan  dalam  data clustering menggunakan  metode mixture adalah  distribusi Gaussian normal.  Disamping  karena  kemudahan  penurunan  berbagai  rumus yang  diperlukan,  kecenderungan  umum  yang  ada  pada  saat  melakukan  observasi  adalah  bahwa  data yang di dapatkan umumnya dalam keadaan terdistribusi secara normal.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Analisa Sistem
Analisa  sistem  pengclusteran  data  mahasiswa drop  out pada  Universitas  Dehasen  yaitu  melalui penguraian  dari  suatu  sistem  utuh  kedalam  bagian  komponen  –  komponen  dengan  maksud  agar  dapat mengidentifikasi dan melakukan evaluasi terhadap masalah – masalah dan  hambatan – hambatan yang terjadi. Data  yang digunakan adalah data mahasiswa  yang telah di drop  out pada Universitas  Dehasen berdasarkan  tahun angkatan  yaitu dari tahun angkata 2014 sampai dengan  tahun angkatan 2016.
Pengclusteran  data  mahasiswa  drop  out  dalam  menggunakan Algoritma  C-Means dan Algoritma Mixture ini  akan  dilakukan  pengujian  data  dengan  menggunakan  masing  –  masing  algoritma,  dengan memperoleh  hasil  yang  dapat  dibandingkan  sehingga  didapat  sebuah  algoritma  yang  baik  digunakan dalam  pengclusteran  data  mahasiswa drop  out pada  di  Universitas  Dehasen  Bengkulu.  Aplikasi  yang digunakan  dalam  pengclusteran  data  mahasiswa drop  out menggunakan  metode Algoritma  C-Means
dan Algoritma Mixture adalah Rapidminer Studio 7.6, dimana dalam program rapidminer ini  terdapat panel Fuzzy Cluster yang mempunyai kemampuan dalam mengelompokan data sesuai dengan kelompok data  yang  telah  ditentukan.  Sedangkan  kriteria  yang  akan  digunakan  pada  kedua  metode  ini  adalah jumlah cluster, banyaknya iterasi, toleransi dan bobot.

## 2. Hasil dan Pengujian
Pengujian  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  Bahasa  Pemrograman Rapid  Miner  Studio  7.6 , data  yang  digunakan  di  representasikan  dalam  bentuk  proses  pengujian  dengan  penerapan algoritma Fuzzy  Clustering  Means (FCM)  dan Mixture .  Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  data  yang tersimpan dalam Microsoft Excel . Dimana sampel data yang digunakan terdapat 50 data dan 6 variabel. Data yang terdapat pada file excel awal mulanya di import ke dalam Rapidminer , setelah itu menetukan indikator kedalam masing – masing atribut. Atribut di rubah menjadi label karena penentu, dan field no (nomor urut) tanda centang di hilangkan karena tidak diperlukan. Gambar 1 merupakan hasil pengaturan dan potongan dataset pada proses import kedalam Rapidminer .

## Gambar 1. Hasil pengaturan dan potongan dataset proses import Rapidminer
Hasil  statistik  setelah  dataset  berhasil  ter-upload  didapatkan  hasil  yang  ditetapkan  sebagai  penerima sebanyak 50 examples dengan 3 special attributes dan  5 reguler attributes. Detail statistik dapat dilihat pada gambar 2 di bawah ini:

## Gambar 2. Detail statistik dataset pada Rapidminer

## Clustering dengan Algoritma C-Means
Pembangunan  model  Algoritma C-Means menggunakan Rapidminer Studio  7.6    ditunjukan  pada gambar 3 dibawah ini.
Dari gambar 3 di atas dapat dijelaskan bahwa konfigurasi dimulai dengan mengimport data dari exel ke Rapidminer dengan  melakukan import  configuration agar  dapat  di  baca  sistem.  Kemudian  dilakukan cluster distanceperformance terhadap clustering model c-means untuk  melihat hasil pengclusterannya. Adapun  hasil cluster model dapat dilihat pada gambar 4.

## Gambar 4. Hasil cluster model c-means
Dapat  dilihat  pada  gambar  4  bahwa  pengclusteran  dengan  model  c-means  menghasilkan  3  cluster dengan  hasil  cluster    0  terdiri  dari  20  items,  cluster  1  terdiri  dari  4  items  dan  cluster  2  terdiri  dari  26 items.  Sedangkan  hasil  dari  performance  vectornya  yaitu  jumlah  davies  buldin  nya  sebesar  -0,349 dimana dapat dilihat pada gambar 5.

## Gambar 5. Hasil Performance Vector c-means
Adapun  Hasil  grafik  dari  pengclusteran  data  mahasiswa  drop  out  menggunakan  algoritma C-Means dapat dilihat pada gambar 6, dimana pada grafik tersebut dapat dilihat bahwa mahasiswa yang drop out lebih dominan pada fakultas ekonomi dan selanjutnya diikuti oleh fakultas ilmu komputer.

## Gambar 6. Hasil Grafik Pengclusteran dengan C-Means

## Clustering dengan Algoritma Mixture
Pembangunan  model  pada  algoritma mixture menggunakan  Rapidminer  Studio  7.6  dapat  dilihat  pada gambar 7.
Dari gambar 7 di atas dapat dijelaskan bahwa konfigurasi dimulai dengan mengimport data dari exel ke rapid  miner dengan  melakukan import  configuration agar  dapat  di  baca  sistem.  Kemudian  dilakukan cluster  count  performance terhadap clustering model mixture untuk  melihat  hasil  pengclusterannya. Adapun hasil cluster model dapat dilihat pada gambar 8.

## Gambar 8. Hasil Cluster Model Mixture
Dari  gambar 8 dapat  dilihat bahwa pada cluster  model  terdapat  3 cluster dimana terdiri dari cluster 0 ada 17 items, cluster 1 ada 29 items dan cluster 2 ada 4 items. Ketiga cluster tersebut memiliki jumlah cluster  probabilities , cluster  means dan cluster  standard  deviations yang  berbeda  –  beda.  Adapun performance vector yang dihasil pada model mixture yaitu tingkat number of cluster sebesar 3.000 dan tingkat cluster number index nya sebesar 0.940, hasil performance vector dapat dilihat pada gambar 9.

## Gambar 9. Hasil performance vector model mixture.
Bentuk  grafik  pengclusteran  data  mahasiswa  drop  out  menggunakan  algoritma Mixture dapat  dilihat pada  gambar  10,  dimana  pada  grafik  tersebut    hanya  terlihat  berapa  besar  jumlah  pengelompokan alasannya saja berdasarkan root set yang telah di tentukan.
Dari  hasil  performance  yang  telah  dilakukan  terhadap  masing  –  masing  model  diperoleh  hasil yang  berbeda  -  beda  sesuai  dengan performance yang  di  gunakan,  dan  hasil  pengclusterannya  pun berbeda  antara  menggunakan metode  c-means dan  metode mixture .  Pada  metode c-means setelah  di lakukan pengclusteran dapat di analisa bahwa faktor yang lebih dominan dapat terlihat dari faktor nilai sedangkan pada metode mixture di analisa terdapat faktor keuangan yang lebih dominan mempengaruhi terjadinya drop out.
Sehingga  dapat  dilihat  perbandingan  melakukan  pengclusteran  data  menggunakan  algoritma c- means dan algoritma mixture yaitu dari waktu pengerjaan, hasil cluster  dan  hasil performance vector yang  diberikan.    Pada  pengclusteran  menggunakan  algoritma c-means hanya  menghasilkan  hasil clusternya saja tanpa menunjukan nilai probalitas , means dan standart deviations nya dan menampilkan nilai performance vector dengan jumlah hasil centroid distance dari masing – masing cluster, sedangkan pada  pengclusteran  dengan  algoritma mixture menghasilkan  jumlah  cluster  data  dengan  menampilkan nilai probalitas,  means dan  nilai standart  deviations dari  masing  –  masing  cluster,  pada  performance vectornya hanya menunjukan no cluster dan no index cluster.

## KESIMPULAN
Dari  hasil  pengujian  dan  pembahasan  yang  telah  dijelaskan  maka  dapat  di  ambil  kesimpulan antara lain:
1. Performance  vector yang  di  hasilkan  pada  metode c-means yaitu avg.within  centroid  distance :  - 127236923080,016, avg.  Within  centroid  distance  cluster 0  :  -126025000002,745, avg.within centroid  distance  cluster 1:  -  221875000005,812  dan avg.within  centroid  distance  cluster 2:  - 113609467458,563  dengan  besar davies  bouldin :  -  0,349,  dimana  terdapat  faktor  nilai  yang  lebih dominan  dalam  pengelompok.    Sedangkan  hasil performance  vector pada  metode mixture yaitu dengan  jumlah number  of  clusters sebesar  3.000  dan cluster  number  index sebesar  0,940,  terdapat faktor keuangan yang lebih dominan dalam pengelompokan.
2. Dari  hasil  pengelompokan  yang  telah  dilakukan  maka  dapat  di  analisa  bahwa  yang  menjadi  faktor penyebab terjadinya mahasiswa drop out yaitu adanya perbedaan asal sekolah, penghasilan orang tua, pekerjaan orang tua dan juga faktor nilai.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Adnyana,  B, M,  I., 2015, Segmentasi Citra  Berbasis Clustering Menggunakan AlgoritmaFuzzy C-Means dan CAT Swarm Optimization, Thesis, Magister Tehnik Elektro, Universitas Udayana, Denpasar
[2]. Afifah, N., dkk., 2016, Pengklasteran Lahan Sawah Di Indonesia Sebagai Evaluasi Ketersediaan Produksi  Pangan  Menggunakan  Fuzzy  C-Means,  Jurnal  Matematika  “MANTIK”,  ISSN:  2527- 3159, E-ISSN: 2527-3167, Vol. 02, No. 01, Oktober 2016
[3]. Agusta,  Y,  2007,  K-Means  Penerapan,  Permasalahan  dan  Metode  Terkait,  Journal  Sistem  dan Informatika Vol. 3, Februari 2007
[4]. Gupta,  S.,  Vinay,  B.,  2015, GMMC:  Gaussian  Mixture  Model  Based  Clustering  Hierarchy Protocol  In  Wireless  Sensor  Network ,  International  Journal  Of  Scientific  Engineering  And Research (IJSER), ISSN: 2347-3878,  Impact Factor (2014): 3.05, Vol. 3, Issue 7, July 2015
[5]. Hermawati, F.A.,2013, Data Mining, Andi Yogya, Yogyakarta
[6]. Khoirunnisak,  M.,  Iriawan,  N.,  Pemodelan  Faktor  –  Faktor  Yang  Mempengaruhi  Mahasiswa Berhenti  Studi  (Drop  Out)  Di  Institut  Teknologi  Sepuluh  November  Menggunakan  Analisis Bayesian Mixture Survival, Paper, StatistikaFMIPA-ITS
[7]. Kusrini,. Emha, 2009, Algoritma Data Mining , Andi Yogya, Yogyakarta
[8]. Kusumadewi, S,.Purnomo, H,.2004, Aplikasi Logika Fuzzy Untuk Pendukung Keputusan, Graha Ilmu,  Yogyakarta
[9]. Mathew,  M,  2015, CCTS  With  Two  Clustering  Techniques  For  Time  Synchronization  In Wireless  Sensor  Network ,  International  Journal  Of  Scientific  Engineering  And  Research (IJSER), ISSN: 2347-3878, Vol. 3, ISSUE. 9, September 2015
[10]. Nurhayati,  S.,dkk., 2015, Prediksi Mahasiswa Drop Out Menggunakan Metode Support  Vector Machine, Jurnal Ilmiah SISFOTENIKA, Vol. 5, No. 1, Januari 2015
[11]. Nurjanah,  dkk.,  2014,  Implementasi  Metode  Fuzzy  C-Means  Pada  Sistem  Clustering  Data Varietas  Padi,  Kumpulan  Jurnal  Ilmu  Komputer  (KLIK),  ISSN:  2406-7857,  Vol.  01,  No.  01, September 2014
[12]. Purwanto, dkk,.2008, Perancangan dan Analisis Algoritma, Graha Ilmu, Yogyakarta [13]. Sari,  H,  L.,Suranti,  D.,2016,  Perbandingan  Algoritma  Fuzzy  C-Means  dan  Algoritma  Mixture Dalam  Penclusteran  Data  Curah  Hujan  Kota  Bengkulu,  Seminar  Nasional  AplikasiTeknologi Informasi (SNATi) Yogyakarta, ISSN: 1907-5022, 6 Agustus 2016
[14]. Wijaya,  K,  A.,  Implementasi  Data  Mining  dengan  Algoritma  Fuzzy  C-Means  Studi  Kasus Penjualan di UD Subur Baru, Paper Fasilkom Udinus, Semarang