Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 632-642 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Penerapan Clustering Dengan Fuzzy C-Means Dalam Mendiagnosa Radang Asam Urat
Elvin Syahrin 1 , Dicky Juliawan 2 1,2 Rekayasa Sistem Komputer, Universitas Potensi Utama elvinsyahrin@gmail.com, dickyjuliawan007@gmail.com

## Abstract
Inflammation  of  uric  acid is a  disease  that  occurs due  to  excess  uric  acid in  the  blood,  which then accumulates and accumulates in the form of crystals in the joints. The high-accuracy uric acid inflammation test must be done several times to treat the inflammation of uric acid in the body.  Several  indicators  in  the  body  can  be  a  starting  point  for  treating  gout  inflammation. Also, errors, the limitations of medical staff in handling huge amounts of data manually are a problem. One solution for this is to use a computer as a mathematical calculation in the Fuzzy C-Means  grouping  method.  The  criteria  specified  are  joint  pain,  swollen  joints,  stiff  joints, sprained feet and lumps in the joints. The grouping consisted of groups with gout inflammation and non-gout inflammation. Testing was carried out on 14 data.
Keywords : Inflammation of uric acid, Fuzzy c-means clustering, Patients, Grouping
Abstrak
Radang asam urat adalah penyakit yang terjadi diakibatkan kelebihan asam urat dalam darah yang kemudian menumpuk dan tertimbun dalam bentuk kristal pada persendian. Tes radang asam  urat  yang  menghasilkan  keakuratan  tinggi  harus  dilakukan  beberapa  kali  untuk mendeteksi  radang  asam  urat  di  dalam  tubuh.  Beberapa  indikator  di  dalam  tubuh  dapat menjadi  titik  awal  untuk  mendeteksi  radang  asam  urat.  Bagaimanapun  juga,  keterbatasan seorang tenaga medis dalam mendeteksi dengan jumlah data yang sangat besar dengan cara manual menjadi kendala. Salah satu solusi untuk hal tersebut adalah menggunakan komputer sebagai  perhitungan  matematika  dalam  metode  pengelompokan  Fuzzy  C-Means.  Adapun kriteria  yang  ditetapkan    adalah    sendi  nyeri,  sendi  bengkak,  sendi  kaku,  kaki  keseleo,  dan benjolan pada sendi. Pengelompokan terdiri dari kelompok radang asam urat dan non- radang asam urat. Pengujian dilakukan terhadap 14  data.
Kata kunci: Radang asam urat, Fuzzy  c-means clustering, Pasien, Pengelompokkan

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini  kebutuhan  informasi  merupakan  kebutuhan  pokok  pada masyarakat Indonesia dalam kehidupan sehari-hari, baik informasi mengenai pendidikan, sosial, politik bahkan kesehatan. Kebutuhan informasi mengenai suatu penyakit yang diderita pasien pada kadar yang berimbang, asam urat memiliki  manfaat  bagi  tubuh  sebagai  anti  oksidan  dan  berperan  penting dalam  proses  regenerasi  sel.  Secara  alami  tubuh  menyediakan  asam  urat sebesar 85%, dan sisanya sebesar 15% dapat dipenuhi dari luar tubuh yaitu dari  asupan  makanan.  Tetapi  kebanyakan  orang  tidak  dapat  mengontrol makanan dengan baik, terutama makanan yang mengandung purin sehingga asupan  asam  urat  kedalam  tubuh  menjadi  berlebihan  dan  dapat menyebabkan timbulnya penyakit radang asam urat. Untuk kadar asam urat normal bagi pria sekitar 3,5 mg/dl s/d 7 mg/dl, sedangkan untuk wanita 2,66 mg/dl  dapat  dicek  melalui  alat  ukur  kadar  asam  urat.  Jika  kadar  asam  urat
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 632-642 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
dalam darah mencapai 9-10 mg/dl, maka akan berubah menjadi kristal yang dapat  memasuki  semua  sendi  yang  menyebabkan  radang  atau pembengkakan  dan  disertai  rasa  nyeri.  Kondisi  seperti  inilah  yang  disebut kondisi  asam  urat  yang  sedang  naik.  Kadar  asam  urat  dalam  darah  yang tinggi  dapat  merusak  organ-organ  tubuh  terutama  ginjal,  karena  dapat menyumbat  saringan  ginjal.  Jika  tidak  mendapatkan  penanganan  serius dapat menjadi batu ginjal, bahkan gagal ginjal. Radang asam urat juga dapat meningkatkan  resiko  penyakit  jantung  koroner,  karena  kristal  asam  urat berpotensi  merusak  endotel  (lapisan  bagian  dalam  pembuluh  darah) koroner.
Tes    darah  untuk  mengetahui  kadar  asam  urat    yang    dilakukan    di laboratorium dapat  dilakukan  dan  pasien terlebih dahulu tidak makan dan minum selama 4 jam dan hasil dari tes yang dilakukan membutuhkan waktu hingga  1-2  hari.  Selain  itu,  ada  juga  tes  asam  urat  yang  dapat  memberikan hasil dalam waktu cepat dan hanya menggunakan alat nirkabel yang sangat praktis.Tes  ini  dilakukan  dengan  menusukkan  jarum  kecil  pada  ujung  jari, kemudian meneteskan darah yang keluar ke ujung alat periksa. Hasil tes akan muncul pada monitor dalam waktu beberapa menit. Meski praktis dan cepat, pemeriksaan  ini  hanya  bersifat  skrining  dan  bukan  diagnostik.  Artinya,  tes asam  urat  dengan  cara  ini  hanya  dapat  memberikan  gambaran  bagaimana kadar asam urat dalam tubuh. Beberapa  indikator  kesehatan  tubuh  dapat menjadi  acuan  awal  deteksi  terhadap penyakit  radang asam urat.  Namun, keterbatasan    tenaga    medis    dalam  mendiagnosa    secara    manual    pada jumlah  data  yang  sangat  besar  masih  menjadi  kendala.  Salah  satu  cara untuk    menutupi    permasalahan  ini  diantara    keduanya    adalah memanfaatkan    peranan    teknologi    dengan    perhitungan    matematika    di bidang medis.
Salah    satu    teknik  untuk  menggali  informasi  baru  dari  sekelompok data,  yang  dikenal  dengan  istilah  data  mining  adalah  clustering.  Algoritma yang  digunakan  adalah clustering atau  pengelompokkan. Metode clustering yang  akan  digunakan  pada  penelitian ini  adalah clustering dengan fuzzy c- means.  Fuzzy  c-means  sangat  diminati  saat  ini  untuk  mencari  kluster  dari data  non-hierarki.  Metode  ini  sangat  cocok  untuk  pengklusteran  data berdasarkan  kedekatan  secara  geometris[1].  Clustering  merupakan  metode yang      mengelompokkan  sejumlah    objek    ke    dalam    partisi-partisi berdasarkan    kategori    yang    ada    dengan    melihat    titik  tengah  yang diberikan.  Cluster  objek  dilihat  dari  jarak  objek  dengan  titik  tengah  yang terdekat. Setelah  mengetahui  titik  tengah  terdekat,  objek  tersebut  akan diklasifikasikan    sebagai    anggota  atau  bukan  dari  kategori  tersebut. Clustering  ini    merupakan    deretan  pusat    cluster    dan    beberapa    derajat keanggotaan    untuk    tiap-tiap    titik    data.    Informasi    ini    dapat  digunakan untuk  membangun  suatu  fuzzy  inference  system.  Penelitian  ini  bertujuan agar  para  pasien  dapat  cepat  mengetahui  kondisi  yang  terjadi  pada kesehatan pasien tersebut.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 632-642 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Metode Fuzzy C-Means
Ada beberapa algoritma clustering data, salah satu diantaranya adalah Fuzzy  C-Means(FCM).  Fuzzy    C-Means    (FCM)    adalah    salah    satu    teknik pengclusteran    data    yang    mana  keberadaan    tiap-tiap    titik    data    dalam suatu cluster ditentukan  oleh  derajat  keanggotaan. Teknik  ini  pertama  kali diperkenalkan  oleh  Jim  Bezdek  pada  tahun  1981.  (Kusumadewi, 2010).
Fuzzy  C-Means  Clustering  (FCM),  atau  dikenal  juga  sebagai  Fuzzy Isodata    merupakan    salah    satu    metode  clustering      yang      merupakan bagian      dari      metode      Hard      K-Means.      FCM      menggunakan      model pengelompokan  fuzzy  sehingga  data  dapat  menjadi  anggota  dari  semua kelas  atau  cluster  terbentuk  dengan  derajat atau tingkat keanggotaan yang berbeda antara 0 hingga 1. Tingkat keberadaan data dalam suatu kelas atau cluster ditentukan oleh derajat keanggotaannya. Konsep dasar FCM, pertama kali adalah menentukan pusat cluster, yang akan menandai lokasi  rata-rata untuk  tiap-tiap cluster. Pada  kondisi  awal,  pusat cluster ini  masih  belum akurat.  Tiap-tiap  titik  data  memiliki  derajat  keanggotaan  untuk  tiap-tiap cluster.  Cara  memperbaiki  pusat  cluster  dan  derajat  keanggotaan  tiap-tiap titik data secara berulang, maka akan dapat dilihat bahwa pusat cluster akan bergerak  menuju  lokasi  yang  tepat.  Perulangan  ini    didasarkan    pada minimisasi    fungsi    objektif    yang    menggambarkan    jarak    dari    titik    data yang diberikan ke pusat cluster yang terbobot oleh derajat keanggotaan titik data  tersebut.    Output  dari  FCM  bukan  merupakan  fuzzy  inference  system, namun merupakan deretan pusat cluster dan beberapa derajat keanggotaan untuk tiap-tiap titik data. Informasi ini dapat digunakan untuk membangun suatu fuzzy inference system. (Kusumadewi, 2010).

## 2.2. Algoritma Fuzzy C-Means
Algoritma Fuzzy C-Means (FCM) adalah sebagai berikut:
a) Input data yang akan di cluster X, berupa  matriks berukuran  n  x  m (n= jumlah  sampel  data,  m  =  atribut  setiap  data).  Xij  =  data  sampel  ke-i (i=1,2,.....,n), atribut ke-j (j=1,2,...,m).
b) Langkah      selanjutnya      ialah      menentukan      beberapa  input      yang dibutuhkan   dalam perhitungan fazzy c-means, yaitu:
1) Jumlah  cluster  (c)    ialah    banyaknya  cluster    yang    akan dibentuk  sesuai  dengan kebutuhan pengclusteran.  oPangkat (w)  ialah  nilai  eksponen. 2) Maksimum  iterasi  (MaxIter)  merupakan  batas pengulangan atau    looping.    Looping    akan    berhenti    jika    nilai    maksimal iterasi  sudah tercapai. 3) Error  terkecil  (ξ)  berupa  batasan  nilai  yang  membuat perulangan akan berakhir setelah didapatkan  nilai error  yang diharapkan.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 632-642 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
c k 4) Fungsi objektif  awal  (P0  =  0)  ialah  suatu fungsi  yang  akan dioptimumkan  (maksimum  atau  minimum),  nilai 0  berarti untuk mendapatkan nilai minimum. 5) Iterasi  awal  (t  =  1),  iterasi  adalah  adalah  sifat  tertentu  dari algoritma  atau  program  komputer  di  mana  suatu  urutan atau  lebih  dari  langkah algoritmik dilakukan secara berulang. Iterasi awal ialah pada perulangan keberapakah program akan dimulai. c) Membangkitkan    bilangan  random    μ  ik,    i=1,2,...,n;    k=1;2,...,c;    sebagai elemen-elemen matrik partisi awal U. Hitung jumlah setiap kolom:
Qi = ∑ (1)
Qi  ialah jumlah  setiap  kolom  dari  nilai  random  sebuah  matirk, jumlah Q  tergantung  dari berapa jumlah kriteria penilaian.
d) Hitung pusat cluster ke-k: Vkj, dengan k=1,2,....,c; dan j=1,2,....,m (2) Vkj  ialah  titik  pusat  tiap  cluster,  jumlah  Vkj  tergantung  dari  berapa cluster yang akan dibentuk.
e) Menghitung fungsi objektif pada iterasi ke-t, Pt
(3)
t  merupakan    iterasi    yang  dihitung,    jika    iterasi  dimulai  dari  1  maka pada  awal  perhitungan  nilai  t  ialah  1.  Iterasi  akan    berulang  sesuai dengan ketentuan  iterasi  yang  sedang  berjalan.
f) Hitung perubahan matrik partisi.
(4)
Iterasi  akan  tetap  berulang  jika  nilai  atau  kondisi-kondisi  tertentu belum  tercapai
g) Memeriksa kondisi berhenti  jika: (|Pt - Pt-1|< ξ) atau (t>MaxIter) maka berhenti  yang  mana  Pt  ialah  pusat  cluster  iterasi  ke  t  kurang  dari  nilai error  yang  diharapakan  atau  jika  t  (jumlah  iterasi)  sudah  lebih  besar daripada iterasi maksimum. Namun jika iterasi akan diulang lagi dengan t    +    1    akan    mengulang    proses    yang    ke-4    atau    menghitung    pusat cluster  lagi. (Kusumadewi, 2010)
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 632-642 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  dilakukan  pada  pasien  Rumah  Sakit  Muhammadiyah Sumatera  Utara  bagian  penyakit  dalam.  Data  yang  digunakan  adalah  data pasien  yang  sudah  divonis  menderita  penyakit  radang  asam  urat  dan  tidak menderita  penyakit  radang  asam.  Variabel  yang  digunakan  untuk menentukan  penyakit  radang  asam  urat  menggunakan  algoritma  Fuzzy  C- Means adalah sebagai berikut:
1) 𝑋𝑖1 = Sendi nyeri; 2) 𝑋𝑖2 = Sendi Bengkak;
3) 𝑋𝑖3 = Sendi Kaku 4) 𝑋𝑖4 = Kaki keseleo;
5) 𝑋𝑖5 = Benjolan pada sendi.
Jumlah data sebanyak 14 pasien dengan data ke-𝑖 (𝑖 = 1,2, ⋯ ,14). Dari kriteria  yang  ditentukan  dibuat  suatu  tingkat  kepentingan  kriteria berdasarkan nilai bobot yang telah ditentukan dalam bilangan fuzzy. Rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria sebagai berikut: 1) Rendah (R) = 0 2) Cukup (C) = 0.5 3) Tinggi (T) = 1
Nilai  bobot  dari  setiap  variabel  ditentukan  dalam  bilangan fuzzy. Hasil  perhitungan  dilakukan  berdasarkan langkah-langkah pada algoritma FCM.  Langkah  yang  pertama  yaitu  memasukan  data  yang  akan  di-clusterke dalam matriks 𝑋 sebagai berikut :
1 0.5 0.5 1 0.5 1 0.5 0.5 1 0 1 0.5 0 1 0.5 1 1 0 0.5 0.5 0 0 1 0.5 0.5 1 0.5 0 1 0.5 1 0 0.5 1 0.5 1 0 0 0 0.5 1 1 0 0 0.5 0 0.5 1 1 0.5 1 0.5 0.5 1 0.5 1 0.5 1 1 0.5 1 0.5 1 1 0.5 0 0 0.5 0 0.5
Pada    matriks    𝑋    di    atas  data    yang    dimasukan        yaitu    data    yang sudah    diberi    bobot    berdasarkan    variabel-variabel  penelitian.  Untuk langkah  kedua  adalah  menentukan  parameter  awal  yang akan  digunakan untuk  menyelesaikan  masalah  dengan  algoritma  Fuzzy  C-Means.  Adapun parameter-parameter  tersebut  yaitu  banyak  cluster  (𝑐=2), pangkat (𝑤=2), maksimum  iterasi  (MaxIter =50),  eror  terkecil  yang  diharapkan  (𝜉=0,01), fungsi  objektif  awal  (𝑃0  = 0),  dan  iterasi  awal  (𝑡=1).  Banyaknya cluster
X =
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 632-642 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
yang    ditentukan    ada    dua    yaitu    cluster  pasien  yang  memiliki  penyakit radang  asam  urat  dan  cluster  untuk  yang  tidak  memiliki  penyakit  radang asam  urat.  Langkah    ketiga    akan    dibangkitkan    matriks    𝑈    dengan komponen 𝜇𝑖𝑘, 𝑖=14;  𝑘=2,  nilai 𝜇𝑖𝑘 ditentukan  secara  acak  dengan  syarat jumlah   nilai  elemen   matriks   dari   kolom  dalam   setiap  baris  harus   1. Matriks 𝑈 yang terbentuk (secara random) adalah sebagai berikut:
0.976  0.024 0.569  0.431 0.559  0.441 0.457  0.543 0.428  0.572 0.559  0.441 0.560  0.440 0.430  0.570 0.439  0.561 0.455  0.545 0.976  0.024 0.584  0.416 0.584  0.416 0.412  0.588
Matriks 𝑈  yang  sudah  terbentuk  akan digunakan  untuk  menghitung pusat  cluster  pada  langkah  selanjutnya.  Langkah keempat  akan  dihitung pusat    cluster.    Berikut    adalah    hasil    perhitungan    pusat    cluster  dengan rumus  sehingga  menghasilkan  pusat  cluster1  dan  pusat  cluster  2  yaitu sebagai berikut :
Tabel 1. Pusat Cluster Awal (µi1) w (µi1) w 0.952 0.001 0.324 0.186 0.312 0.195 0.209 0.295 0.183 0.327 0.312 0.195 0.314 0.194 0.185 0.325 0.192 0.315 0.207 0.298 0.952 0.001 0.341 0.173 0.341 0.173 0.170 0.346 ∑ 4.992 ∑ 3.023
U =
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 632-642 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Pada  Tabel  1  di  atas  hasilnya  diperoleh  dari  hasil  pangkat  dari matriks    𝑈    pada    setiap    kolomnya    dengan  𝑤=2  dan  akan  dipakai  pada perkalian dengan matriks 𝑋. Nilai dari Σadalah hasil penjumlahan dari setiap kolomnya  dan  akan  dipakai  untuk  menghitung  hasil  pusat  cluster1  dan 2.Pada  tabel  dibawah  ini  merupakan  hasil  perkalian  antara  kolom𝜇𝑖1𝑤 pada  Tabel  1  dengan  setiap  kolom pada matriks 𝑋 dan nilai dari Σ adalah hasil penjumlahan untuk setiap kolomnya dan nilai-nilai dari Σtersebut akan dipakai dalam menghitung hasil pusat cluster 1.
Tabel 2. Perkalian antara Kolom 𝜇𝑖1 𝑤 dengan Setiap Kolom Matriks 𝑋 No  (µi1)^2  (µi1)^2 * (Xi1) (µi1)^2 * (Xi2) (µi1)^2 * (Xi3) (µi1)^2 * (Xi4) (µi1)^2 * (Xi5) 1 0.952 0.476 0.476 0.952 0.476 0.952 2 0.324 0.162 0.162 0.324 0.000 0.324 3 0.312 0.156 0.000 0.312 0.156 0.312 4 0.209 0.209 0.000 0.104 0.104 0.209 5 0.000 0.000 0.183 0.092 0.092 0.000 6 0.312 0.156 0.000 0.312 0.156 0.312 7 0.314 0.000 0.157 0.314 0.157 0.314 8 0.185 0.000 0.000 0.000 0.092 0.185 9 0.192 0.192 0.000 0.000 0.096 0.192 10 0.000 0.103 0.207 0.207 0.103 0.000 11 0.952 0.476 0.476 0.952 0.476 0.952 12 0.341 0.170 0.341 0.341 0.170 0.341 13 0.341 0.170 0.341 0.341 0.170 0.341 14 0.000 0.000 0.085 0.000 0.085 0.000 ∑ 4.432 2.271 2.427 4.249 2.334 4.432
Selanjutnya  pada  Tabel 3  diberikan   hasil  perkalian  antara  kolom 𝜇𝑖2𝑤  pada  Tabel  1  dengan  setiap  kolom pada matriks 𝑋 dan nilai dari Σ adalah  hasil  penjumlahan  untuk  setiap  kolomnya  dan  nilai-nilai  dari Σtersebut akan dipakai untuk menghitung hasil pusat cluster 2.
Tabel 3. Perkalian antara Kolom 𝜇𝑖2 𝑤 dengan Setiap Kolom Matriks 𝑋 No (µi2)^2  (µi2)^2 * (Xi1) (µi2)^2 * (Xi2) (µi2)^2 * (Xi3) (µi2)^2 * (Xi4) (µi2)^2 * (Xi5) 1 0.001 0.000 0.000 0.001 0.000 0.001 2 0.186 0.093 0.093 0.186 0.000 0.186 3 0.195 0.097 0.000 0.195 0.097 0.195 4 0.295 0.295 0.000 0.147 0.147 0.295 5 0.000 0.000 0.327 0.164 0.164 0.000 6 0.195 0.097 0.000 0.195 0.097 0.195 7 0.194 0.000 0.097 0.194 0.097 0.194 8 0.325 0.000 0.000 0.000 0.163 0.325 9 0.315 0.315 0.000 0.000 0.158 0.315 10 0.000 0.149 0.298 0.298 0.149 0.000
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 632-642 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No (µi2)^2  (µi2)^2 * (Xi1) (µi2)^2 * (Xi2) (µi2)^2 * (Xi3) (µi2)^2 * (Xi4) (µi2)^2 * (Xi5) 11 0.001 0.000 0.000 0.001 0.000 0.001 12 0.173 0.087 0.173 0.173 0.087 0.173 13 0.173 0.087 0.173 0.173 0.087 0.173 14 0.000 0.000 0.173 0.000 0.173 0.000 ∑ 2.052 1.220 1.334 1.725 1.418 2.052
Selanjutnya  pada  Tabel  4  diberikan  hasil  perhitungan  pusat  cluster1 dan  pusat  cluster2.  Hasil  untuk  cluster1  pada  baris  pertama  diperoleh  dari baris pada hasil penjumlahan setiap Σ pada Tabel 2 dibagi dengan nilai Σpada kolom𝜇𝑖1𝑤  dan  untuk  cluster2  pada  baris  kedua  hasilnya  diperoleh  dari baris    pada    hasil    penjumlahan  setiap  Σ  pada  Tabel  3  dibagi  dengan  nilai Σpada kolom 𝜇𝑖2 w Tabel 4. Hasil Pusat Cluster Iterasi 1 Vkj 1 2 3 4 5 0.888 0.455 0.486 0.851 0.468  0.888 0.679 0.404 0.441 0.571 0.469  0.679
Selanjutnya  akan    digunakan    hasil    pusat    clusterpada  tabel  di  atas untuk mencari nilai fungsi objektif pada langkah selanjutnya. Langkah kelima adalah  menghitung  nilai  fungsi  objektif  (𝑃1)  dengan  rumus  (lihat  1.4. Algoritma Fuzzy C-Means). Pada Tabel 5,  kolom 𝐶1 hasilnya diperoleh dari setiap  baris  pada  matriks  𝑋  dikurangi  dengan  cluster1  pada    Tabel    4 kemudian    dipangkatkan    2.    Selanjutnya    hasil    penjumlahan    setiap    baris pada    kolom    𝐶1    dapat  dilihat  pada  kolom  ∑𝑪𝟏.  Pada  kolom  ∑𝑪𝟏∗𝜇𝑖1 𝑤 hasilnya diperoleh dari perkalian antara kolom ∑𝑪𝟏 dengan kolom 𝜇𝑖1 𝑤 pada Tabel 1. Hasil pada kolom ∑𝑪𝟏 akan dipakai untuk mencari matriks 𝑈 baru dan hasil pada kolom ∑𝑪𝟏∗𝜇𝑖1 𝑤 akan dipakai untuk menghitung nilai fungsi objektif  (𝑃1).  Pada  Tabel  6  kolom  𝐶2  hasilnya  diperoleh  dari  setiap  baris pada  matriks  𝑋  dikurangi  dengan  cluster2  pada  Tabel  4    kemudian dipangkatkan  2.  Selanjutnya  hasil  penjumlahan  setiap  baris  pada  kolom 𝐶2    dapat    dilihat    pada    kolom    ∑𝑪𝟐    kemudian    pada    kolom    ∑𝑪𝟐∗𝜇𝑖2 𝑤 hasilnya  diperoleh  dari  perkalian  antara  kolom  ∑𝑪𝟐dengan kolom 𝜇𝑖2 𝑤 pada Tabel 1. Hasil pada kolom ∑𝑪𝟐 akan dipakai untuk mencari matriks 𝑈 baru  dan  hasil  pada  kolom  ∑𝑪𝟐∗𝜇𝑖2 𝑤 akan  dipakai  untuk  menghitung  nilai fungsi objektif (𝑃1).
Tabel 5. Hasil Perhitungan 𝐶1 Data ke- 𝐶1 ∑𝑪𝟏 ∑𝑪𝟏∗ 𝝁𝒊1 w (𝑋𝑖1−𝑉𝑖1) 2 (Xi2Vi1) 2 (Xi3Vi1) 2 (Xi4Vi1) 2 (Xi5Vi1) 2 1 0.013 0.002 0.000 0.022 0.001 0.038 0.036 2 0.013 0.002 0.000 0.022 0.219 0.256 0.083 3 0.013 0.002 0.236 0.022 0.001 0.274 0.086 4 0.013 0.297 0.236 0.123 0.001 0.670 0.140 5 0.788 0.207 0.264 0.123 0.001 1.384 0.253 6 0.013 0.002 0.236 0.022 0.001 0.274 0.086
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 632-642 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
7 0.013 0.207 0.000 0.022 0.001 0.243 0.076 8 0.013 0.207 0.236 0.725 0.001 1.181 0.218 9 0.013 0.297 0.236 0.725 0.001 1.272 0.245 10 0.788 0.002 0.264 0.022 0.001 1.078 0.223 11 0.013 0.002 0.000 0.022 0.001 0.038 0.036 12 0.013 0.002 0.264 0.022 0.001 0.302 0.103 13 0.013 0.002 0.264 0.022 0.001 0.302 0.103 14 0.788 0.207 0.000 0.725 0.001 1.721 0.292 Tabel 6. Hasil Perhitungan 𝐶2 Data ke- 𝐶2 ∑𝑪2 ∑𝑪2∗ 𝝁𝒊2 w (𝑋𝑖1−𝑉𝑖2) 2 (Xi2Vi2) 2 (Xi3Vi2) 2 (Xi4Vi2) 2 (Xi5Vi2) 2 1 0.103 0.009 0.003 0.184 0.001 0.301 0.000 2 0.103 0.009 0.003 0.184 0.220 0.520 0.097 3 0.103 0.009 0.195 0.184 0.001 0.492 0.096 4 0.103 0.356 0.195 0.005 0.001 0.659 0.195 5 0.461 0.163 0.312 0.005 0.001 0.942 0.308 6 0.103 0.009 0.195 0.184 0.001 0.492 0.096 7 0.103 0.163 0.003 0.184 0.001 0.455 0.088 8 0.103 0.163 0.195 0.326 0.001 0.788 0.256 9 0.103 0.356 0.195 0.326 0.001 0.980 0.309 10 0.461 0.009 0.312 0.184 0.001 0.967 0.288 11 0.103 0.009 0.003 0.184 0.001 0.301 0.000 12 0.103 0.009 0.312 0.184 0.001 0.609 0.106 13 0.103 0.009 0.312 0.184 0.001 0.609 0.106 14 0.461 0.163 0.003 0.326 0.001 0.954 0.330
Selanjutnya  pada  Tabel  7  diberikan  hasil  perhitungan  fungsi  objektif untuk  iterasi  pertama.  Hasilnya  diperoleh    dari    penjumlahan    antara kolom∑𝐶1∗𝜇𝑖1 𝑤 pada  Tabel  4.5  dengan  kolom  ∑𝐶2∗𝜇𝑖2 𝑤 pada  Tabel  6 kemudian hasil penjumlahannya pada nilai ∑ yang akan menjadi nilai dari 𝑃1 yaitu 4,253.
Tabel 7. Hasil Perhitungan Fungsi Objektif (𝑃1)
Data ke- ∑𝑪𝟏∗𝝁𝒊𝟏 𝒘 +∑𝑪𝟐∗𝝁𝒊𝟐 w 1 0.036 2 0.179 3 0.181 4 0.334 5 0.562 6 0.181 7 0.164 8 0.474 9 0.554 10 0.510 11 0.036 12 0.208 13 0.208 14 0.622 ∑ 4.253
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 632-642 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Langkah  keenam  akan  dicari  matriks 𝑈  baru  dengan  rumus  (lihat 1.4.  Algoritma  Fuzzy  C-Means). Untuk  kolom  pertama  hasilnya  diperoleh dari  kolom  𝚺𝑪𝟏  dibagi  dengan  penjumlahan  antara  kolom   𝚺𝑪𝟏dengan kolom    𝚺𝑪𝟐    dan  untuk  kolom  kedua  hasilnya  diperoleh  dari  kolom  𝚺𝑪𝟐 dibagi  dengan  penjumlahan  antara    kolom    𝚺𝑪𝟏dengan  kolom  𝚺𝑪𝟐.    Maka diperoleh  matriks  U  dengan  derajat  keanggotaan  baru  sebagai  berikut:
0.112  0.888 0.329  0.671 0.358  0.642 0.504  0.496 0.595  0.405 0.358  0.642 0.348  0.652 0.600  0.400 0.565  0.435 0.527  0.473 0.112  0.888 0.331  0.669 0.331  0.669 0.643  0.357
Pada langkah   ketujuh   (langkah   terakhir)   akan   diperiksa   kondisi berhenti   dimana   nilai   dari   |𝑃𝑡 –  𝑃𝑡−1| 𝜉.  Karena  |𝑃1 –  𝑃1−1| <𝜉  yaitu 4,253 >  0,01  maka  diulangi  dari  langkah  4  sampai  pada  iterasi  terakhir dimana    kondisi    telah    berhenti    dengan    menggunakan    matriks  𝑈    baru yang    sudah    diperoleh    pada    langkah  sebelumnya.  Berikut  adalah  hasil pengelompokan berdasarkan derajat keanggotaan pada iterasi terakhir yaitu iterasi ke-10  dengan  nilai  |𝑃10–𝑃9|  yaitu |3,965 –  3,960| <𝜉.  Dari  hasil perhitungan  pada  Tabel 8 maka dapat disimpulkan bahwa anggota-anggota dengan nilai cluster yang lebih besar, maka pada cluster1 merupakan pasien radang  asam  urat  yaitu  sebanyak  10  orang  dan  cluster2  merupakan  pasien non radang asam urat yaitu sebanyak 4 orang.
Tabel 8 . Hasil Clustering Nama  Data Keanggotaan  Cluster Cluster1  Cluster2 1 0.977 0.023 1 2 0.844 0.156 1 3 0.873 0.127 1 4 0.715 0.285 1 5 0.158 0.842 2 6 0.873 0.127 1 7 0.773 0.227 1 8 0.457 0.543 2
U =
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 632-642 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Nama  Data Keanggotaan  Cluster Cluster1  Cluster2 9 0.566 0.434 1 10 0.357 0.643 2 11 0.977 0.023 1 12 0.756 0.244 1 13 0.756 0.244 1 14 0.130 0.870 2

## 4.  SIMPULAN
Kesimpulan  Berdasarkan  pembahasan  pada  bagian  sebelumnya,  maka dapat  disimpulkan  bahwa    dari    14    data    pasien    yang    diperoleh,    setelah diteliti    dengan    menggunakan    metode    FCM    diperoleh  10  pasien  yang merupakan  memiliki  penyakit  radang  asam  urat  dan  4  pasien  non  radang asam  urat.  Hasil  dari  penelitian  ini    dapat    digunakan    untuk    mengetahui kondisi dan keadaan  pasien dan pasien dapat cepat mengetahui kondisi yang terjadi pada kesehatan pasien tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  https://theconversation.com/penyakit-asam-urat-bukan-peradangan- biasa-mengapa-bisa-nyeri-di-sendi-85732
[2]  https://www.alodokter.com/rematik-asam-urat [3]  Harmonis  Santara,  Ary  Haryati,  2016.  “Solusi  Holistik  Alami  Dahsyat”. Shad Global Indonesia PT.
[4]  https://www.cermati.com/artikel/gejala-asam-urat-penyebab penyakit-asam-urat-pengobatan-dan-pencegahan-yang-harus- dilakukan.
[5]  Kusumadewi,    S.,  Purnomo,    H.,    2010,  “Aplikasi  Logika  Fuzzy    untuk Pendukung  Keputusan”  edisi  2, Graha Ilmu, Yogyakarta.
[6]  D.    F.    Putranto,    “Implementasi    Sistem    Perekomendasian    Penerima Beasiswa  dengan  Analytical  Hierarchy  Process,” Teknik Informatika, ITS, Surabaya, 2016.