## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3366

## Kombinasi Pembobotan Symmetrical Uncertainty Pada K-Means Clustering Dalam Peningkatan Kinerja Pengelompokan Data
Suranta Bill Fatric Ginting 1 , Sawaluddin 2 , Muhammad Zarlis 1*
1 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Sumatera Utara, Medan, Indonesia
2 Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1 surantaginting5@gmail.com, 2 sawal@usu.ac.id 3,* m.zarlis@yahoo.com Email Penulis Korespondensi: m.zarlis@yahoo.com
Abstrak− Berdasarkan  beberapa  penelitian yang  mengkaji  tentang  metode K-Means  Clustering, bahwa  ditemukan  pada K- Means Clustering salah satu kelemahan yakni terletak pada proses penentuan titik pusat klister yang juga berimplikasi pada perhitungan distance dalam penentuan kemiripan antar data untuk memperoleh kesimpulan dari data tersebut akan diletakkan pada suatu klaster. Dan hal tersebut disebabkan juga dari pengaruh persentase dari atribut yang digunakan. Apabila atribut yang digunakan  kurang  relevan  tingkat  pengaruhnya  dan  juga  memiliki  sedikit  kontribusi  yang  rendah  terhadap  data  maka  hal tersebut dapat memberikan dampak yang cukup berpengaruh terhadap hasil klasterisasi. Maka dari permasalahan tersebut, pada riset ini, penulis mengusulkan untuk penggunaan metode dalam perhitungan bobot atribut data pada proses klasterisasi yaitu menggunakan Symmetrical  Uncertainty . Untuk  melakukan  pengujian terhadap  metode  yang diusulkan,  maka penelitian  ini menggunakan dataset dari UCI Machine Learning yang terdiri dari Iris dengan jumlah data sebanyak 150 data dan Wine Quality dengan jumlah data sebanyak 178 data. Evaluasi kinerja clustering yang diusulkan berdasarkan nilai Davies-Bouldin Index (DBI). Hasil pengujian pada penelitian ini terlihat bahwa dengan metode yang diusulkan dapat menghasilkan nilai Davies- Bouldin Index (DBI) yang signifikan lebih kecil.
Kata Kunci: Clustering; K-Means Clustering; Symmetrical Uncertainty; Davies-Bouldin Index
Abstract− Based on several studies that examine the K-Means Clustering method, it was found that in K-Means Clustering one of the weaknesses lies in the process of determining the center point of  the cluster which also has implications for distance calculations in determining the similarity between data to obtain conclusions from the data. a cluster. And this is also caused by the influence of the percentage of the attributes used. If the attributes used are less relevant to their level of influence and also have a low contribution to the data, this can have a significant impact on the results of clustering. So from these problems, in this research, the author proposes to use the method in calculating the weight of data attributes in the clustering process, namely using Symmetrical Uncertainty. To test the proposed method, this research uses a dataset from UCI Machine Learning which consists of Iris with 150 data and Wine Quality with 178 data. The evaluation of the proposed clustering performance is based on the Davies-Bouldin Index (DBI) value. The test results in this study show that the proposed method can produce a significantly smaller Davies-Bouldin Index (DBI) value.
Keywords: Clustering; K-Means Clustering; Symmetrical Uncertainty; Davies-Bouldin Index

## 1. PENDAHULUAN
Dalam beberapa penelitian ditemukan kelemahan dari metode K-Means Clustering dalam menentukan klasterisasi atau pengelompokan dari suatu data. Salah satu penyebabnya yaitu yang dipicu oleh pengaruh dari penentuan titik pusat cluster atau centroid dalam proses klasterisasi yang mengakibatkan nilai kinerja dari K-Means Clustering menjadi kurang maksimal [1]. Kemudian masalah lainnya yaitu dikarenakan nilai centroid awal yang dipilih secara random memiliki sensitifitas yang tidak tepat serta tidak menjamin hasil pengelompokan data yang baik [2][3]. Maka i dalam i penentuan i awal i pusat i cluster i sangat  berpengaruh i terhadap i hasil i dari i proses mengelompokan  data.  Hal  tersebut  menyebabkan  munculnya  berbagai  metode  dalam  menentukan  titik  pusat klaster, seperti yang dilakukan [1] yang menggunakan algortima neighborhood model dan [4] menentukan pusat cluster awal dengan cara Biogeography Based Optimization.
Adapun  menurut  Kuhkan  pada  tahun  2016  [5],  untuk  solusi  pada  permasalahan  optimasi  dalam  kinerja klasterisasi  salah  satunya  yaitu i dapat i diatasi i dengan i cara i memberikan i bobot  untuk i setiap i attribute untuk melihat tingkat korelasi dari atribut yang digunakan pada proses klasterisasi dan memberikan pengaruh yang cukup signifikan dalam penentuan titik pusat cluster atau centroid .
Kemudian dalam  salah satu  riset  yang meneliti tentang performa metode pembobotan atribut  yaitu pada penelitian Kumar & Sree pada Tahun 2014 [6] . Pada penelitian tersebut membandingkan performa dari beberapa metode pembobotan atribut yang terdiri dari Chi Square , Information Gain , Gain Ratio , Relief , dan Symmetrical Uncertainty dalam melakukan seleksi atribut pada evaluasi jawaban otomatis berbasis deskriptif. Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa Symmetrical Uncertainty memperoleh hasil yang lebih unggul dibandingkan metode lainnya untuk evaluasi otomatis jawaban deskriptif.
Kemudian  pada  penelitian ini,  untuk  mengoptimasi  hasil  dari  kinerja K-Means  Clustering ,  penulis akan menggunakan metode Symmetrical Uncertainty sebagai metode pembobotan atribut dari data yang akan diujikan pada  proses  klasterisasi  yang  dimana  bobot  yang  dihasilkan  akan  dinormalisasakan i dengan  menggunakan persamaan i normalisasi i min-max , dimana i bobot terendah i setelah i dinormalisasi i adalah i 0 i dan i bobot i tertinggi setelah i dinormalisasi i adalah 1 [7]. Sehingga dengan menggunakan pembobotan atribut berdasarkan Symmetrical Uncertainty, nantinya  dapat  memberikan  korelasi  yang  baik  bagi  data  sebelum  dilakukannya clustering dan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3366
memberikan pengaruh yang signifikan untuk penentuan centroid pada K-Means Clustering dan diharapkan mampu dalam meningkatkan performa pada K-Means Clustering
Kemudian dalam melihat pembuktian dari metode yang diusulkan pada riset ini, bahwa adanya perbedaan keberhasilan pada penyelesaian metode yang diusulkan tersebut dan dengan pengujian klasterisasi menggunakan cara konvensional, maka pada riset ini pembuktiannya akan dilakukan dengan evaluasi kinerja clustering dengan menggunakan perhitungan Davies-Boulding Index (DBI) untuk proses clustering . Davies i - i Bouldin Index i adalah salah i satu i metode i yang i bertujuan i untuk  mengevaluasi i proses i clustering i pada i suatu i metode i klasterisasi yang i didasarkan i pada i nilai i kohesi i dan i separasi [8]. i Sehingga nantinya i dapat i diketahui i korelasi i antar i iterasi pada i proses clustering i dari metode i penentuan i titik i pusat i cluster berdasarkan pembobotan i atribut i Symmetrical Uncertainty i terhadap  peningkatan i kualitas i cluster i berdasarkan i nilai i Davies i - i Bouldin  Index (DBI) i yang diperoleh.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan pada penelitian ini dilakukan dengan tahapan penelitian pada Gambar 1 berikut.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Adapun keterangan tahapan penelitian pada Gambar 1 menggambarkan langkah-langkah yang diterapkan pada penelitian ini yaitu sebagai berikut:

## 2.1.1 Dataset
Pada i penelitian  ini, i untuk i mengetahui i kinerja i dari i metode i yang  diusulkan i maka i diujikan i menggunakan beberapa data set yang berasal dari i UCI i Machine i Learning i Repository i diantaranya adalah i Data Set Iris dan Wine Quality . Data Set Iris merupakan salah satu data set yang didonasikan oleh Fisher (1936). Data set ini i terdiri i dari 150 records i dengan  4 attributes dan  3 i kelas, i dimana i setiap i kelas i data i terdiri i dari  50 records yang dikontribusikan oleh Marshall pada tahun 1988. Kemudian Wine Quality merupakan data set yang terdiri dari 178 records , 13 attributes dan memiliki 3 kelas, data ini didonasikan oleh Aerbehard pada tahun 1991.

## 2.1.2 Symmetrical Uncertainty
Symmetrical  Uncertainty digunakan  untuk  melakukan  pembobotan  fitur  yang  bekerja  dengan  menggunakan entropy dalam  mengukur  heterogenitas  dalam  suatu  himpunan  data.  Langkah-langkah  untuk  menghitung Symmetrical Uncertainty sebagai berikut [9]:
a. Menghitung nilai Entropy dengan persamaan berikut:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   ∑ − 𝑛 𝑖=1 𝑝𝑖 ∗ log 2 𝑝𝑖 (1)
b. Menghitung nilai Information Gain dengan persamaan berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3366
𝐼𝑛𝑓𝑜𝐺𝑎𝑖𝑛 = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) −   ∑ |𝑆 𝑖 | |𝑆| 𝑛 𝑖=1 × 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆 𝑖 ) (2)
c. Menghitung i nilai i Symmetrical i Uncertainty i dengan menggunakan i persamaan i berikut:
𝑆𝑈 = 2 × 𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆,𝐴) 𝐻(𝑆)+𝐻(𝐴) (3)
d. Menghitung nilai bobot Symmetrical Uncertainty dengan menggunakan persamaan normalisasi min-max [7] dengan persamaan berikut:
𝑊 𝑖 = (𝐺 𝑖 −𝑀𝑖𝑛 (𝐺)) 𝑀𝑎𝑥 (𝐺)−𝑀𝑖𝑛 (𝐺) × (0.9) + 0.1 (4)

## 2.1.3 Perhitungan K-Means Clustering
K-Means i Clustering i merupakan i metode umum dan paling sederhana dalam clustering [10]. K-Means digunakan dalam mengelompokkkan data menjadi beberapa kelompok tanpa mengetahui target kelasnya. Hasil proses cluster dipengaruhi oleh pada nilai centroid awal. Proses K-Means i sebagai i berikut: a. Menentukan nilai k (jumlah cluster ) yang ingin dibentuk b. Memilih centroid awal sesuai nilai k
c. Menghitung Euclidean Distance antar data ke titik pusat dengan cara:
𝑑𝑖𝑠𝑡(𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (5)
d. Mengelompokkan data berdasarkan kedekatan data dengan cluster awal.
e. Menghitung mean i dari i data i yang i berada i pada centroid yang sama untuk menentukan cluster centroid baru dengan cara:
𝑣 𝑖𝑗 = 1 𝑁 𝑖 ∑ 𝑥 𝑘𝑗 𝑛 𝑘=0 (6)
f. Ulangi ke langkah tiga jika i anggota i centroid i baru i dengan centroid i lama i tidak i sama.

## 2.2 Evaluasi Hasil Clustering dengan Davies-Bouldin Index
Davies-Bouldin i Index i bertujuan i untuk i mengevaluasi i cluster pada i suatu i metode i clustering i yang i didasarkan pada i nilai  kohesi i dan i separasi  [8]. i Langkah-langkah i untuk i menghitung Davies i - i Bouldin i Index i adalah sebagai i berikut: a. Menghitung i Sum i of i Square i Within i cluster (SSW) i untuk  mengetahui i matriks i kohesi i dalam i sebuah cluster i ke- i i yang dirumuskan i sebagai i berikut:
𝑆𝑆𝑊𝑖 = 1 𝑚𝑖 ∑ 𝑑(𝑥𝑗, 𝑐𝑖) 𝑚𝑖 𝑗=1 (7)
b. Menghitung i Sum i of i Square i Between (SSB) i untuk  mengetahui i separasi i antar cluster dengan persamaan berikut:
𝑆𝑆𝐵𝑖, 𝑗 = 𝑑(𝑐𝑖, 𝑐𝑗) (8)
c. Menghitung i Ratio i untuk i mengetahui i nilai i perbandingan antara i cluster i ke- i i dan i cluster i ke- j . i Nilai rasio i dihitung menggunakan i persamaan i sebagai i berikut.
𝑅𝑖𝑖 = 𝑆𝑆𝑊𝑖+𝑆𝑆𝑊𝑗 𝑆𝑆𝐵𝑖𝑗 (9)
d. Menghitung i Davies-Bouldin i Index (DBI) i dengan menggunakan i persamaan i berikut.
𝐷𝐵𝐼 = 1 𝑘 ∑ 𝑚𝑎𝑥 𝑖≠𝑗 (𝑅 𝑖,𝑗 ) 𝑘 𝑖=1 (10)
e. Semakin kecil nilai DBI yang diperoleh, i maka semakin baik cluster yang diperoleh [11].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Penelitian
Dalam menguji perolehan dari kinerja metode yang diusulkan pada riset ini, akan membandingkan hasil kinerja clustering yang  dihasilkan  dari  pengujian K-Means  Clustering secara  konvensional  dan  pengujian K-Means Clustering dengan dikombinasikan menggunakan pembobotan Symmetrical Uncertainty .
Langkah  pertama  yaitu  menghitung  bobot  atribut  dari  Iris  Dataset  dan  Wine  Quality  Dataset  dengan menggunakan Symmetrical  Uncertainty dengan  beberapa  proses  yaitu  menghitung  nilai entropy seluruh  data berdasarkan  jumlah  dari  nilai entropy setiap  partisi  menggunakan  persamaan  (1).  Selanjutnya,  menghitung information gain dari setiap atribut berdasarkan persamaan (2). Selanjutnya menghitung Symmetrical uncertainty

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3366
dari setiap atribut dihitung berdasarkan persamaan (3). Kemudian menghitung nilai bobot symmetrical uncertainty untuk setiap atribut berdasarkan normalisasi min-max dari nilai symmetrical uncertainty menggunakan persamaan (4).  Adapun  hasil  dari  pembobotan  atribut  menggunakan symmetrical  uncertainty pada Iris  Dataset dan Wine Quality Dataset dapat dilihat pada Tabel 1 dan Tabel 2 berikut.
Tabel 1. Bobot Symmetrical Uncertainty Pada Iris No. Atribut Nilai Symmetrical Uncertainty Bobot Symmetrical Uncertainty 1 Sepal Length 0.409 0.268 2 Sepal Width 0.240 0 3 Petal Length 0.806 0.898 4 Petal Width 0.871 1.000
Tabel 2. Bobot Symmetrical Uncertainty Pada Wine Quality
No. Atribut Nilai Symmetrical Uncertainty Bobot Symmetrical Uncertainty 1 Alcohol 0.410 0.579 2 Malic Acid 0.283 0.287 3 Ash 0.159 0 4 Alcanity of Ash 0.227 0.156 5 Magnesium 0.250 0.210 6 Total Phenols 0.380 0.511 7 Flavanoid 0.592 1.000 8 Nonflavanoid Phenols 0.174 0.034 9 Proanthocyanins 0.219 0.139 10 Color Intensity 0.499 0.785 11 Hue 0.382 0.516 12 OD280/OD315 0.511 0.813 13 Proline 0.483 0.749
Setelah  bobot  atribut  diperoleh,  maka  kemudian  melakukan  klasterisasi  pada  masing-masing  data  set dengan K-Means  Clustering .  Langkah  yang  dilakukan  yaitu  penentuan centroid terlebih  dahulu  yang  dimana banyaknya jumlah centroid yang ditentukan yaitu berdasarkan banyaknya jumlah class pada data set. Pada Iris Dataset dan Wine Quality Dataset mempunyai tiga class . Maka dari itu untuk penentuan centroid dari masing- masing data set yaitu K = 3.
Setelah  hasil  perhitungan  jarak  dari clustering sampai  iterasi  terakhir  (ke-9),  selanjutnya  dilakukan perhitungan nilai kinerja dari masing-masing iterasi dengan perhitungan Davies-Bouldin Index (DBI) berdasarkan persamaan (10). Adapun hasil perhitungan Davies-Bouldin Index (DBI) dari masing-masing iterasi dapat dilihat pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3. l Hasil Pengujian Clustering Pada Iris Dataset
K-Means Konvensional K-Means Konvensional + Symmetrical Uncertainty Iterasi Ke-. Nilai DBI Iterasi Ke- Nilai DBI 1 0.171782 1 0.124567 2 0.147293 2 0.098075 3 0.144156 3 0.095431 4 0.141259 - - 5 0.137834 - - 6 0.135146 - - 7 0.133096 - - 8 0.132090 - - 9 0.130816 - - 10 0.129551 - - 11 0.129547 - - Rata-Rata 0.139324 Rata-Rata 0.106024 Tabel 4. l Hasil Pengujian Clustering Pada Wine Quality Dataset
K-Means Konvensional K-Means Konvensional + Symmetrical Uncertainty Iterasi Ke-. Nilai DBI Iterasi Ke- Nilai DBI 1 0.788616 1 0.670773

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3366
K-Means Konvensional K-Means Konvensional + Symmetrical Uncertainty 2 0.140627 2 0.084415 3 0.083719 3 0.081543 4 0.108200 4 0.090412 5 0.141050 5 0.119523 6 0.174632 6 0.119523 7 0.194327 - - 8 0.203345 - - 9 0.205159 - - Rata-Rata 0.139324 Rata-Rata 0.194365

## 3.2 Pembahasan
Pada bagian ini melakukan pembahasan mengenai  metode yang diusulkan yaitu penentuan pembobotan atribut menggunakan Symmetrical  Uncertainty pada i K-Means i Clustering i secara  konvensional i terhadap i proses clustering, i maka i dilakukan  perbandingan i total i rata-rata i hasil i evaluasi i clustering i dari  kedua  dataset. Perbandingan i rata-rata i hasil i evaluasi i clustering i dari kedua i metode i terhadap i kedua i dataset i yang i digunakan dapat dilihat i pada i Tabel i 5 i dan i Tabel i 6 i berikut.
Tabel 5. Hasil Evaluasi Berdasarkan Jumlah Iterasi Convergen No. Data Set Jumlah Iterasi Yang Dihasilkan K-Means Clustering Konvensional K-Means Clustering + Symmetrical Uncertainty 1 Iris 11 3 2 Wine Quality 9 6
Pada  Tabel  5 i menunjukkan i jumlah i rata-rata i iterasi i yang  dibutuhkan i untuk i mencapai i konvergen i dalam proses clustering . i Pada i Iris i Dataset , i jumlah i rata-rata i iterasi i yang dibutuhkan i untuk i clustering i pada i K-Means i Clustering i secara konvensional i adalah i sebanyak 11 iterasi, i sedangkan i dengan menggunakan i K- Means  Clustering + i Symmetrical i Uncertainty yang i diusulkan, i jumlah i iterasi i yang i dibutuhkan i untuk mencapai konvergen i adalah 3 iterasi. i Pada i Wine i Quality Dataset , i jumlah i rata-rata i iterasi i yang i dibutuhkan i untuk clustering i pada i K-Means i Clustering i secara i konvensional adalah i sebanyak 9 iterasi, i sedangkan i dengan menggunakan i K-Means i Clustering + i Symmetrical i Uncertainty i yang i diusulkan,  jumlah i iterasi i yang dibutuhkan i untuk i mencapai i konvergen adalah i 6 i iterasi. i Secara i keseluruhan, i rata-rata i jumlah i iterasi yang diperoleh i dari i kedua i metode i tersebut i dapat i dilihat i pada grafik i di i Gambar 2 i berikut.
Gambar 2. Grafik Perbandingan Hasil Jumlah Iterasi Seluruh Data Set
Perbandingan i rata-rata i hasil i evaluasi i clustering i berdasarkan Davies i - i Bouldin i Index (DBI) i dari i kedua metode i terhadap kedua i dataset i yang i digunakan i dapat i dilihat i pada i Tabel 4.32 berikut i ini.
Tabel 6. Hasil Evaluasi Berdasarkan Davies-Bouldin Index (DBI) No. Data Set Nilai Davies-Bouldin Index K-Means Konvensional K-Means Clustering + Symmetrical Uncertainty 1 Iris 0.139324
0.106024 11 9 3 6 I R I S   D A T A S E T W I N E   Q U A L I T Y   D A T A S E T JU M LAH IT ER AS I P E R B A N D I N G A N   J U M L A H   I T E R A S I K-Means Konvensional
K-Means + Symmetrical Uncertainty

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3366
No. Data Set Nilai Davies-Bouldin Index K-Means Konvensional K-Means Clustering + Symmetrical Uncertainty 2 Wine Quality 0.226630 0.194365
Berdasarkan Tabel 6, diketahui bahwa pada Iris Dataset , jumlah rata-rata i nilai i DBI yang diperoleh pada K-Means  Konvensional i adalah i sebesar  0.139324, i sedangkan i dengan  menggunakan i K-Means i Clustering + Symmetrical i Uncertainty yang i diperoleh i adalah i sebesar 0.106024. Sedangkan i pada Wine i Quality i Dataset , i jumlah i rata-rata  nilai Davies-Bouldin  Index (DBI)  yang diperoleh  pada  K-Means  Konvensional  adalah  sebesar  0.226630, i sedangkan i dengan  menggunakan i K-Means i Clustering + i Symmetrical i Uncertainty diperoleh i sebesar 0.194365. Secara i keseluruhan, rata-rata nilai Davies- Bouldin Index (DBI) i yang i diperoleh i dari i kedua i metode tersebut i dapat i dilihat i pada i grafik i di i Gambar 4.2 i berikut.
Gambar 3. Grafik Perbandingan Davies-Bouldin Index (DBI) Seluruh Data Set

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  dilakukan, K-Means  Clustering dengan  pembobotan  atribut Symmetrical Uncertainty dalam memberikan pengaruh pada penentuan centroid , dapat  meningkatkan kinerja pada K-Means Clustering .  Dengan  kombinasi Symmetrical  Uncertainty terbukti  dapat  meminimalkan  jumlah  iterasi  pada K- Means  Clustering yang  dimana  pada Iris  Dataset memperoleh  jumlah  iterasi  pada K-Means  Clustering secara konvensional  sebanyak  11  iterasi,  kemudian  setelah  diujikan  dengan K-Means  Clustering dengan Symmetrical Uncertainty menjadi 3 iterasi. Sedangkan pada Wine Quality Dataset memperoleh jumlah iterasi pada K-Means Clustering secara konvensional sebanyak 9 iterasi, kemudian setelah diujikan dengan K-Means Clustering dengan Symmetrical Uncertainty menjadi 6 iterasi. Pada Iris Dataset , i jumlah i rata-rata i nilai Davies-Bouldin Index (DBI) yang i diperoleh i untuk i proses i clustering pada i K-Means Konvensional i adalah i sebesar  0.139324, i sedangkan dengan i menggunakan i K-Means Clustering + Symmetrical Uncertainty i yang i diusulkan, i nilai i Davies i - i Bouldin Index (DBI)  yang i diperoleh adalah i sebesar  0.106024. Sedangkan i pada i Wine Quality i Dataset , i jumlah i rata- rata i nilai i Davies-Bouldin Index (DBI) i yang i diperoleh i untuk i proses i clustering i pada i K-Means Konvensional adalah sebesar  0.226630, sedangkan i dengan menggunakan i K-Means i Clustering + i Symmetrical i Uncertainty yang i diusulkan, i nilai Davies i - i Bouldin i Index i (DBI) i yang diperoleh i adalah i sebesar 0.194365.

## REFERENCES
[1] V.  Kumar,  J.  K.  Chhabra,  and  D.  Kumar,  "Initializing  Cluster  Center  for  K-Means  Using  Biogeography  Based Optimization,"  In International  Conference  on  Advances  in  Computing,  Communication  and  Control. pp.  448-456. Springer, Berlin, Heidelberg, 2011.
[2] C. Xiong, Z. Hua, K. Lv, and X. Li, "An Improved K-means Text Clustering Algorithm by Optimizing Initial Cluster Centers," In 2016 7th International Conference on Cloud Computing and Big Data (CCBD) , pp. 265-268, 2016.
[3] F. Gorunescu, "Data Mining: Concepts, Models and Techniques," vol. 12. Springer Science & Business Media, 2011.
0 ,1 3 9 3 2 4 0 ,2 2 6 6 3 0 ,1 0 6 0 2 4 0,1 9 4 3 6 5 I R I S   D A T A S E T W I N E   Q U A L I T Y   D A T A S E T D A V IE S- B O U LD IN IN D EX (D B I) P E R B A N D I N G A N   N I L A I D A V I E S - B O U L D I N   I N D E X ( D B I ) K-Means Konvensional K-Means + Symmetrical Uncertainty

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3366
[4] F.  Cao,  J.  Liang,  and  G.  Jiang,  "An  Initialization  Method  for  the  K-Means  Algorithm  Using  Neighborhood Model," Computers & Mathematics with Applications , vol. 58, no. 3, pp. 474-483, 2009.
[5] M. Kuhkan, "A Method to Improve the Accuracy of K-Nearest Neighbor Algorithm," International Journal of Computer Engineering and Information Technology , vol. 8, no. 6, pp. 90-95, 2016.
[6] C. S. Kumar, and R. J. Sree, "Application of Ranking Based Attribute Selection Filters to Perform Automated Evaluation of Descriptive Answers Through Sequential Minimal Optimization Models," ICTACT Journal on Soft Computing , vol. 92, no. 2012, pp. 124-132, 2014.
[7] C.  Saranya,  and  G.  Manikandan,  "A  Study  on  Normalization  Techniques  for  Privacy  Preserving  Data  Mining," International Journal of Engineering and Technology (IJET), vol. 5, no. 3, pp. 2701-2704, 2013
[8] R.W. Nurul,  S. Defiyanti, and M. Jajuli, "Implementasi Algoritma K-Means Dalam Pengklasteran Mahasiswa Pelamar Beasiswa," Jurnal Ilmiah Teknologi dan Komputer ( JITTER ). vol. 1, no. 2. pp. 126-134, 2015.
[9] M. Piao, Y. Piao, and J. Y. Lee, "Symmetrical uncertainty-based feature subset generation and ensemble learning for electricity customer classification," Symmetry , vol. 11, no. 4, pp. 498-503, 2019.
[10]  M. A. Syakur, B. K. Khotimah, E. M. S. Rochman, and B. D. Satoto, "Integration K-Means Clustering Method and Elbow Method  for  Identification  of  the  Best  Customer  Profile  Cluster," IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and Engineering , vol. 336, no. 1, pp. 12-17, 2018.
[11]  Q. Zhan, "An Improved K-Means Algorithm Based on Structure Features," Journal of Software . vol. 12, no. 1, 62-80, 2017.