## PERBANDINGAN METODE K-MEANS DAN ALGORITMA FUZZY CLUSTERING DALAM MENENTUKAN UJI KEPUASAN PELANGGAN PADA JASA PENGIRIMAN
Ispandi 1) , Imam Budiawan 2) , Muhamamd Hilman Fakhriza 3)
1,2,3 Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri, Jl. Jatiwaringin No. 2, Cipinang Melayu, Makasar Jakarta Timur
Co Responden Email : 1 Ispandi.ipd@nusamandiri.ac.id, 2 Imam.imb@nusamandiri.ac.id, 3* hilman.mhz@nusamandiri.ac.id
Article history Received Revised Accepted June 19, 2021 Available online June 20, 2021
Keyword
K-Means, Fuzzy Clustering Algorithm, Delivery Services Customer.

## Abstract
Customer satisfaction responses, or responses given by consumers after their needs for products or services have been met, then service quality becomes very  important  for  competition.  Comparison  of  the  clustering  algorithm algorithm  with  K-Means  Clustering  modeling  and  Fuzzy  Clustering modeling based on the processing speed and parameter tracking comparison of  K-Means  and  Fuzzy  Clustering  is  able  to  show  the  proposed  results. Therefore, the comparison test between the two data mining methods on K- mean  clustering  and  Fuzzy  K-means  modeling  is  to  determine  the  best algorithm method in analyzing the level of customer satisfaction in shipping services.  The  results  obtained  from  the  experiment  showed  that  the performance of the fuzzy K-means algorithm was better than the performance of the K-means algorithm. When we increase the value to fuzzy factor of our fuzzy k-means algorithm it gets better.
Riwayat Diterima
Revisi
Disetujui 19 Juni 2021 Terbit 20 Juni 2021 Kata Kunci K-Means,
Fuzzy Clustering Algoritma,
Jasa pengiriman Barang

## Abstrak
Tanggapan  kepuasan  pelanggan,  atau  tanggapan  yang  diberikan  oleh konsumen setelah kebutuhannya akan suatu produk atau jasa telah terpenuhi, maka  kualitas  layanan  menjadi  sangat  penting  untuk  persaingan. Perbandingan performansi algoritma clustering dengan pemodelan K-Means Clustering  dan  pemodelan  Fuzzy  Clustering  didasarkan  pada  kecepatan proses  dan  penelusuran  parameter  perbandingan  K-Means  dan  Fuzzy Clustering mampu menunjukkan hasil yang diusulkan. Oleh  karena itu, uji komparasi  antara  kedua  metode  data  mining  pada  K-mean  clustering  dan pemodelan  Fuzzy  K-means  adalah  untuk  menentukan  metode  algoritma terbaik  dalam  menganalisis  tingkat  kepuasan  pelanggan  dalam  jasa pengiriman.  Hasil  yang  diperoleh  dari  percobaan  yang  dilakukan menunjukkan  bahwa  performansi  algoritma  fuzzy  K-means  lebih  baik  dari pada  kinerja  algoritma  K-means.  Saat  kami  meningkatkan  nilainya  faktor fuzzy  dari  algoritma  k-means  fuzzy  kami  menjadi  lebih  baik

## PENDAHULUAN
Kepuasaan pelanggan merupakan tanggapan atau  umpan  balik  yang  diberikan  para konsumen  setelah  terpenuhinya  kebutuhan mereka  akan  sebuah  produk  ataupun  jasa. Dengan  demikian  konsumen  memperoleh  rasa nyaman karena harapannya telah terpenuhi(Lin & Tseng, 2018).
Dengan memahami apa yang diinginkan dan diharapkan  oleh  konsumen  dari  kualitas pelayanan  yang  diberikan,  maka  akan  di  dapat suatu  nilai  tambah  tersendiri  bagi  perusahaan tersebut. Karena kualitas pelayanan mempunyai hubungan langsung dengan pelanggan.
Seseorang  memperkenalkan  sebuah  moto “Benar  atau  salah,  pelanggan  selalu  benar”. Motto ini menunjukkan kepuasan pelanggan. Di
sisi lain, konsep caveat emptor (biarkan pembeli berhati-hatilah)  mengabaikan  sikap  pelanggan dan  kepentingan  mereka  tahap  awal  dalam pemasaran (Kuhl & Krause, 2019).
Pelanggan adalah inti dari setiap kesuksesan perusahaan.  Kepuasan  pelanggan  merupakan aspek  dari  sikap  psikologis  atau  suasana  hati pelanggan, dan perusahaan perlu memfokuskan keadaan emosional ini (Uzir et al., 2020).
Untuk  memastikan  bahwa  perusahaan memiliki  keunggulan  kompetitif  mengingat persaingan pasar yang ketat dan dinamis saat ini harus  mengembangkan  produk  baru  untuk memenuhi  tuntutan  dinamis  konsumen  untuk meningkatkan kepuasan Pelanggan (Eldin et al., 2021).
Dengan  perkembangan  dan  pematangan pasar,  produk  yang  memenuhi  kebutuhan Keinginan  dengan  menarik  lebih  banyak pelanggan  (Dou  et  al.,  2021).  Kepuasan Pelanggan  dianggap  sebagai  faktor  penting yang dapat mempengaruhi penjualan perusahaan (Schneberger et al., 2018). Ini dapat dipahami  sebagai  ukuran  yang  menentukan Kepuasan  pelanggan  tentang  produk  atau layanan  yang  mereka  konsumsi  (Nguyen, 2020).
Perkembangan  teknologi  informasi  selama beberapa  tahun  terakhir  telah  memberikan tingkat  informasi  yang  tinggi  menyebabkan perubahan jasa pengiriman sebagai perusahaan yang menyediakan layanan perantara (Naumov, 2018).  Semakin  banyaknya  masyarakat  yang menggunakan  jasa  pengiriman,  maka  kualitas pelayanan  menjadi  sangat  penting  untuk memenangkan  persaingan.  Dengan  memahami apa  yang  diinginkan  dan  diharapkan  oleh konsumen  dari  kualitas  pelayanan  yang diberikan,  maka  akan  di  dapat  suatu  nilai tambah tersendiri bagi perusahaan tersebut.
Metode  yang  Populer  untuk  meminimalkan kesalahan  pengelompokan  adalah  algoritma  k- means.  Namun,  algoritme  k-means  adalah prosedur  pencarian  lokal  dan  diketahui menderita  kelemahan  serius  bahwa  kinerjanya sangat  bergantung  pada  kondisi  awal  awal (Likas et al., 2003).
Untuk  mengatasi  masalah  ini  beberapa teknik lain telah dikembangkan yang didasarkan tentang metode pengoptimalan global stokastik. Bagian kedua dari Fuzzy Sets dan Fuzzy Logic, pada  dasarnya,  berorientasi  -aplikasi,  tapi  itu
juga  berisi  eksposisi  yang  kompak  namun berwawasan  dari  kalkuli  aturan  fuzzy  dan hubungan  fuzzy.  Aplikasi  tersebut  mencakup spektrum  topik  yang  luas  mulai  dari  kontrol fuzzy  dan  sistem  pakar  hingga  pengambilan informasi,  pengenalan  pola  dan  analisis keputusan(Klir & Yuan, 1995).
Namun, harus diperhatikan bahwa teknik ini belum  diterima  secara  luas  dan  dalam  banyak aplikasi  praktis  metode  pengelompokan  yaitu yang  digunakan  adalah  algoritma  k-means dengan  beberapa  restart  (Yu  et  al.,  2018). Algoritma k-means adalah salah satu algoritme pengelompokan  tanpa  pengawasan  dengan kinerja paling baik yang diterapkan secara luas di  aplikasi  menghadapi  pengguna  online. Dibandingkan  dengan  metode  k-means  klasik yang  menggunakan  seluruh  database  untuk dilatih model. Dengan diperkenalkannya konsep  batch  mini,  k-means  mengatasi ketidakefisienan pemrosesan dalam skala besar data statistik, dan hanya menyebabkan hilangnya akurasi cluster yang dapat diabaikan. Misalkan  dataset  pelatihan  dipartisi  menjadi  k cluster (Y. Liu et al., 2020).
(1)
Di  sini,  x  adalah  sampel  pelatihan  di  Ci,  ci adalah  pusat  dari  Ci.  Centroid  ci  dinyatakan sebagai persamaan berikut.
(2)
|Ci|  artinya  banyaknya  sampel  pelatihan  di cluster  Ci.  Selama  setiap  iterasi,  setiap  sampel pelatihan dialokasikan ke cluster yang sentroidnya  paling  dekat  dengan  sampel  di antara semua sentroid.  Skenario pengujian yang didiskusikan menunjukkan deteksi yang akurat dari  kesalahan  kritis  pada  mesin  diesel tambahan,  yang  ditandai  dengan  abnormal (Diez-Olivan et al., 2017).
Beberapa  metode  untuk  secara  otomatis mensintesis dan menyetel pengontrol fuzzy, dan kemudian  kami  mengilustrasikannya  aplikasi melalui  beberapa  studi  kasus  desain  dan implementasi(Passino  &  Yurkovich,  1998). K- means  adalah  pengelompokan  tugas  yang  sulit algoritme, di mana setiap objek memiliki tepat satu cluster.
Namun,  penugasan  yang  berat  dapat menyebabkan  beberapa  masalah  untuk  objek- objek  yang  terletak  di  perbatasan  antara  pusat cluster.  Pengelompokan  Fuzzy(C.  Liu  et  al., 2013).  Untuk  tujuan  ini  kami  mendefinisikan partisi hard dan fuzzy dalam konteks satu sama lain  di  mana  dalam  ruang  partisi  keras  kami biarkan X = [x1, x1, ..., xN] mewakili himpunan terbatas dimana 2≤c≤N adalah bilangan bulat di mana ruang partisi keras untukXis set(B et al., 2020).
Oleh karena itu uji perbandingan antara dua metode data mining pada pemodelan K-Means clustering dan Fuzzy K-means untuk menentukan  metode  algoritma  yang  terbaik dalam menganalisa tingkat kepuasan Pelanggan di jasa pengiriman barang.

## METODE PENELITIAN
Berikut alur penyusunan penelitian:
Star Identifikasi Masalah Pengumpulan Data dan Pengolahan Data Pembuatan Kuesioner Tinjauan Pustaka Tujuan Penelitian Analisis Kesimpulan dan Saran Penentuan Sample END

## Gambar 1. Alur Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Perhitungan  menggunakan  metode  K- Means,  pada  metode  ini  menggunakan  2 perhitungan  yaitu:  perhitungan  secara  manual dan menggunakan aplikasi Rapidminer.
Tabel 1. Centroid Awal
Menghitung jarak setiap data yang ada terhadap setiap  pusat  cluster  dengan  menggunakan persamaan Euclidean Distance Space.
1.  √(20 − 20) 2 + (20 − 20) 2 + (8 − 8) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 ) = 0 2.  √(16 − 20) 2 + (17 − 20) 2 + (15 − 8) 2 + (2 − 1) 2 + (1 − 2) 2 ) = 18,25
Tabel 2. Centroid movement c1 dan c2
c1 c2 0 18.25 7.14 8.72 9.22 8.37 5.39 11.27 12.37 10.63 13.67 5.20 13.82 4.90 18.25 11.22 8.72 15.84 8.37 29.48 11.27 29.48 10.63 29.48 5.20 29.48 4.90 29.48 11.22 29.48 15.84 29.48 Table 3. Centroid movement of cluster 1
C1 20 20 8 1 2 C2 16 17 15 2 1 c1 c2 c0  c1
0 18.25 0 1 7.14 8.72 0 0 9.22 8.37 0 0 5.39 11.27 0 1 12.37  10.63 1 1 13.67 5.20 1 0 13.82 4.90 1 0 18.25  11.22 1 1 8.72 15.84 0 1 8.37 29.48 0 1 11.27  29.48 1 1 10.63  29.48 1 1 5.20 29.48 0 1 4.90 29.48 0 1 11.22  29.48 1 1 15.84  29.48 1 1
Table 4. Centroid movement of cluster 2
Table 5. The result of the 2nd iteration calculation
Hasil Perhitungan Menggunakan Metode fuzzy logic  metode  tsukamoto,  Pada  metode  ini  ada bebera tahapan yaitu.

## 1. Fuzyfication Stage
a). Service  Procedure Variabel  Prosedur Pelayanan terbagi atas 5 (lima) himpunan fuzzy yaitu sangat tidak puas, tidak puas, cukup puas, puas,  dan  sangat  puas.  Oleh  karena  itu  perlu dicari  nilai  dari  masing-masing  himpunan seperti di bawah ini :
µTidak  Puas  =  (max  kuisioner  –  prosedur pelayanan) / (max kuisioner –  min kuisioner) µTidak Puas = (50 – 3) / (50 – 1) = 0,959
µ  Sangat  Tidak  Puas  =  (max  kuisioner  – prosedur  pelayanan)  /  (max  kuisioner  –    min kuisioner) µSangat Tidak  Puas = (50 – 10) / (50 - 1) =
0,86
µ Cukup Puas   =  (min  kuisioner  -  prosedur pelayanan) / (max kuisioner –   min kuisioner) = (50 – 47) / (50 – 1)  =  0,061
µ  Puas  = (prosedur pelayanan - min kuisioner) / (max kuisioner – min kuisioner)
= (67 - 50) / (50 – 1) =  0,346 µSangat Puas   =  (prosedur  pelayanan  –  min kuesioner)  /  (max  kuisioner  –  min  kuisioner) µSangat Puas = (74 - 50) /(50 – 1) = 0,489

## b). Tidiness and Cleanliness
Variabel Kerapihan dan Kebersihan terbagi atas 5  (lima)  himpunan  fuzzy  yaitu  sangat  tidak puas, tidak puas, cukup puas, puas, dan  sangat puas.  Oleh  karena  itu  perlu  dicari  nilai  dari masing-masing himpunan seperti di bawah ini :
µTidak Puas = (max kuisioner  – kerapihan dan kebersihan) / (max kuisioner –  min kuisioner)
µTidak Puas = (50 – 9) / (50 – 1) = 0,836 µ  Sangat  Tidak  Puas  =  (max  kuisioner  – prosedur  pelayanan)  /  (max  kuisioner  –    min kuisioner) µSangat Tidak  Puas = (50 – 8) /(50 - 1) = 0,857
µ Cukup Puas   =  (prosedur  pelayanan  –  max kuesioner) / (max kuisioner –    min kuisioner) = (71 - 50) / (50 – 1 =  0,428
µ  Puas  = (prosedur pelayanan - min kuisioner) / (max kuisioner –min kuisioner) = (72 - 50) / (50 – 1) =  0,448
µSangat Puas   =  (min  kuesioner  –  prosedur pelayanan)/(max kuisioner – min kuisioner)
µSangat Puas   = (50 - 40) / (50 -1) = 0,204

## c). Facilities
Variabel Fasilitas terbagi atas 5 (lima) himpunan fuzzy yaitu sangat tidak puas, tidak puas, cukup puas,  puas,  dan  sangat  puas.  Oleh  karena  itu perlu dicari nilai dari masing-masing himpunan seperti di bawah ini :
µTidak Puas = (max kuisioner – fasilitas) / (max kuisioner – min kuisioner)
µTidak Puas = (50 – 6) / (50 – 1) = 0,897
C1 C2 c0 c1 5.64 9.78 1 1 3.40 6.83 0 1 3.78 3.95 0 0 2.07 5.44 0 1 8.86 5.35 1 1 10.24 6.41 1 1 8.85 4.26 1 0 12.82 8.58 1 1 3.50 2.47 0 0 3.21 1.77 0 0 8.69 6.13 1 1 6.89 3.41 1 0 4.00 6.41 0 1 2.70 6.83 0 1 C1  17,75  17,25  12,375 1 2,125
C2  14,25  17,5 15,5 1 2,25
µSangat Tidak Puas = (max kuisioner – fasilitas)
/ (max kuisioner –  min kuisioner) µSangat Tidak  Puas =  (50  –  7)  /(50  -  1)  = 0,877
µ Cukup Puas   =  (fasilitas  –  max  kuesioner)  / (max kuisioner – min kuisioner)   = (57 - 50) / (50 – 1)  =  0,142
µ  Puas  =  (fasilitas  -  min  kuisioner)  /  (max kuisioner – min kuisioner) = (72 - 50) / (50 – 1) =  0,510
µSangat Puas   =  (fasilitas  -  min  kuesioner)  / (max kuisioner – min kuisioner) µSangat Puas = (53 - 50) / (50 – 1)  = 0,061
d) Complaint Stage
Variabel  Penanganan  Komplain  terbagi atas 5 (lima) himpunan fuzzy yaitu sangat tidak puas,  tidak  puas,  cukup  puas,  puas,  dan  sangat puas.  Oleh  karena  itu  perlu  dicari  nilai  dari masing-masing himpunan seperti di bawah ini :
µTidak  Puas  =  (max  kuisioner  –  penaganan komplain) / (max kuisioner –  min kuisioner) µTidak Puas = (50 – 4) / (50 – 1) = 0,938
µ  Sangat  Tidak  Puas  =  (max  kuisioner– penaganan  komplain)  /  (max  kuisioner  –    min kuisioner) µSangat Tidak  Puas = (50 – 8) / (50- 1) = 0,938
µ Cukup Puas   =  (penaganan  komplain  –  max kuesioner) / (max kuisioner – min kuisioner) = (55 - 50) / (50 – 1) =  0,102
µ  Puas  = (prosedur pelayanan - min kuisioner) / (max kuisioner – min kuisioner) = (75 - 50) / (50 – 1)  =  0,510
µSangat Puas   =  (min  kuesioner  -  prosedur pelayanan)  /  (max  kuisioner  –  min  kuisioner) µSangat Puas = (56 - 50) / (50 – 1)  = 0,122
1. Inference Stage
Masing-masing himpunan fuzzy pada rule akan dibandingkan dengan menggunakan fungsi min.
Oleh  karena  itu  perhitungan  fungsi  min berdasarkan rule yang ada.
[R1] IF very dissatisfied AND not satisfied AND not satisfied AND quite satisfied AND satisfied THEN is very satisfied α-predicate1 = 0.489 (x-a) / (b-a) = 0.489 (x-1) / (100-a) = 0.489 (x-1) / (99) = 0.489 (x-1) = 0.489 * 99 = 48.441 = 48,104 + 1 X1 = 49,411
[R2] IF very dissatisfied AND not satisfied AND not  satisfied  AND  quite  satisfied  AND  satisfied THEN is very satisfied α-predicate2 = 0.061
(x-a) / (b-a) = 0.061
(x-1) / (100-a) = 0.061
(x-1) / (99) = 0.061
(x-1) = 0.061 * 99 = 6,039 = 6,039 + 1 X2 = 7.039
[R3] IF very dissatisfied AND not satisfied AND not  satisfied  AND  quite  satisfied  AND  satisfied THEN is very satisfied α-predicate 3 = 0.448 (x-a) / (b-a) = 0.448 (x-1) / (100-a) = 0.448 (x-1) / (99) = 0.448 (x-1) = 0.448 * 99 = 44,352 = 44,352 + 1 X3 = 45,352
[R4] IF very dissatisfied AND not satisfied AND not  satisfied  AND  quite  satisfied  AND  satisfied THEN is very satisfied
α-predicate 4 = 0.204 (x-a) / (b-a) = 0.204 (x-1) / (100-a) = 0.204 (x-1) / (99) = 0.204 (x-1) = 0.204 * 99 = 20,196
= 20,196 +1
X4 = 21,196
[R5] IF very dissatisfied AND not satisfied AND not  satisfied  AND  quite  satisfied  AND  satisfied THEN is very satisfied α-predicate 5 = 0.510 (x-a) / (b-a) = 0.510 (x-1) / (100-a) = 0.510 (x-1) / (99) = 0.510 (x-1) = 0.510 * 99 = 50.49 = 50.49 + 1 X5 = 51.49
[R6] IF very dissatisfied AND not satisfied AND not  satisfied  AND  quite  satisfied  AND  satisfied THEN is very satisfied α-predicate6 = 0.061 (x-a) / (b-a) = 0.061 (x-1) / (100-a) = 0.061 (x-1) / (99) = 0.061 (x-1) = 0.061 * 99 = 6,039 = 6,039 +1 X6 = 7.039
[R7] IF very dissatisfied AND not satisfied AND not  satisfied  AND  quite  satisfied  AND  satisfied THEN is very satisfied α-predicate 7 = 0.510 (x-a) / (b-a) = 0.510 (x-1) / (100-a) = 0.510 (x-1) / (99) = 0.510 (x-1) = 0.510 * 99 = 50.49 = 50.49 +1 X7 = 51.49
[R8] IF very dissatisfied AND not satisfied AND not  satisfied  AND  quite  satisfied  AND  satisfied THEN is very satisfied α-predicate 8 = 0.102 (x-a) / (b-a) = 0.102 (x-1) / (100-a) = 0.102 (x-1) / (99) = 0.102
(x-1) = 0.102 * 99 = 10,098 = 10,098 +1 X8 = 11,098 2. Defuzzyfication Stage Tahap
Defuzzyfikasi merupakan tahap pengubahan  output  fuzzy  yang  diperoleh  dari mesin  inferensi  menjadi  nilai  tegas  dan
menggunakan  fungsi  keanggotaan  yang  sesuai dengan saat dilakukan fuzzyfikasi. Pada tsukomoto  proses  defuzzyfikasi  yang  dilakukan menggunakan metode rata-rata ( Average ) dengan rumus seperti berikut:

## 𝑍𝑋
= Z1  ∗  pred1  +  Z2  ∗  pred2  +  Z3  ∗  pred3  +  Z4  ∗  pred4 pred1  +  pred2  +  pred3  +  pred4

## 𝑍𝑋
= 0,489 ∗ 49,411 + 0,061 ∗ 7,039 + 0,448 ∗ 45,352 + 0,204 ∗ 21,196 0,489 + 0,061 + 0,448 + 0,204 𝑍𝑋 = 24,162 + 429,38 + 20,318 + 4,319 1,202 𝑍𝑋 = 49,228,38 1,202 = 40,95
Gambar 4. Show a plot of Fuzzy Factor Vs Number of Iterations.

## KESIMPULAN
Hasil  yang  diperoleh  dari  percobaan  yang dilakukan  menunjukkan  bahwa  performansi algoritma  fuzzy  K-means  lebih  baik  dari  pada kinerja algoritma K-means. Saat kami meningkatkan  nilainya  faktor  fuzzy  dari algoritma  k-means  fuzzy  kami  menjadi  lebih baik hasil (tunjukkan pada gambar7). Hasil dari algoritma  k-means  dan  Algoritma  fuzzy  k- means yang diterapkan pada kumpulan data jasa pengiriman  barang  masukan    ditunjukkan  pada hasil  di  atas  dan  tabel  menunjukkan  bahwa algoritma  k-means  fuzzy  membutuhkan  waktu lebih sedikit daripada k-means untuk mengelompokkan  dataset  gambar,  sehingga berkinerja lebih baik

## REFRENSI
B, B., N, S., P, R. B., & Gugulothu, S. K. (2020). A  novel  assessment  study  on  a  dynamic analysis  of  hydrodynamic  journal  bearing performance: A Taguchi-fuzzy based
approach optimization. Transportation Engineering , 2 (July), 100033. https://doi.org/10.1016/j.treng.2020.100033
Diez-Olivan, A., Pagan, J. A., Sanz, R., & Sierra, B.  (2017).  Data-driven  prognostics  using  a combination of constrained K-means clustering,  fuzzy  modeling  and  LOF-based score. Neurocomputing , 241 , 97–107. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.02.02 4
Dou, R., Li, W., Nan, G., Wang, X., & Zhou, Y. (2021).  How  can  manufacturers  make decisions  on  product  appearance  design?  A research  on  optimal  design  based  on customers’ emotional satisfaction. Journal of Management Science and Engineering , xxxx . https://doi.org/10.1016/j.jmse.2021.02.010
Eldin, S. S., Mohammed, A., Hefny, H., & Ahmed, A.  S.  E.  (2021).  An  Enhanced  Opinion Retrieval  Approach  on  Arabic  Text  for Customer Requirements Expansion. Journal of  King  Saud  University  -  Computer  and Information  Sciences , 33 (3),  351–363. https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2019.01.010
Klir, G. J., & Yuan, B. O. (1995). Fuzzy sets and fuzzy logic (P. Guerrieri (ed.)).
Kuhl,  J.,  &  Krause,  D.  (2019).  Strategies  for customer satisfaction and customer requirement  fulfillment  within  the  trend  of individualization. Procedia  CIRP , 84 ,  130–
135. https://doi.org/10.1016/j.procir.2019.04.278
Likas, A., Vlassis, N., & Verbeek, J. J. (2003). The global  k  -means  clustering  algorithm . 36 , 451–461.
Lin, E. M. H., & Tseng, M. M. (2018). Tolerances of  Customers’  Requirements:  A  Review  of Current  Researches. Procedia  CIRP , 72 , 1208–1213. https://doi.org/10.1016/j.procir.2018.03.203
Liu,  C.,  Chang,  T.,  &  Li,  H.  (2013).  Clustering documents  with  labeled  and  unlabeled
documents using fuzzy semi-Kmeans. Fuzzy Sets and Systems , 221 , 48–64. https://doi.org/10.1016/j.fss.2013.01.004
Liu, Y., Ma, Z., Yan, Z., Wang, Z., Liu, X., & Ma, J.  (2020).  Privacy-preserving  federated  k- means  for  proactive  caching  in  next generation  cellular  networks. Information
Sciences , 521 , 14–31. https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.02.042
Naumov, V. (2018). Modeling Demand for Freight
Forwarding  Services  on  the  Grounds  of Logistics  Portals  Data. Transportation
Research Procedia , 30 , 324–331.
https://doi.org/10.1016/j.trpro.2018.09.035
Nguyen,  T.  T.  N.  (2020).  Developing  and validating five-construct model of customer satisfaction  in  beauty  and  cosmetic  E- commerce. Heliyon , 6 (9), e04887.
https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2020.e0488
7
Passino,  K.  M.,  &  Yurkovich,  S.  (1998). Fuzzy
Control . Addison Wesley Longman.
Schneberger, J. H., Luedeke, T., & Vielhaber, M.
(2018). Agile Transformation and Correlation of Customer-Specific Requirements and System-Inherent Characteristics  -  An  Automotive  Example. Procedia CIRP , 70 (i), 78–83. https://doi.org/10.1016/j.procir.2018.03.068
Uzir, M. U. H., Jerin, I., Al Halbusi, H., Hamid, A.
B. A., & Latiff, A. S. A. (2020). Does quality stimulate customer satisfaction where perceived  value  mediates  and  the  usage  of social  media  moderates? Heliyon , 6 (12),
e05710. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2020.e0571 0
Yu,  A.  S.,  Chu,  S.,  &  Wang,  C.  (2018).  Two Improved k-means Algorithms. Applied Soft Computing Journal , 68 , 747–755. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2017.08.032