## Fuzzy c-Means Clustering untuk Pengenalan Pola Studi kasus Data Saham

## Fuzzy c-Means Clustering for Pattern Recognition on Case Studies in Holdings Data
Sylvia Jane A. Sumarauw 1) Marvel Grace Maukar 2 ) sylviasumarauw@unima.ac.id

## Universitas Negeri Manado
Abstrak
Fuzzy Clustering merupakan salah satu peran dari lima peran yang digunakan para expert  data  mining  untuk  mentransformasikan  sejumlah  besar  data  kedalam informasi yang berguna, dan salah satu  metode yang sering dan banyak digunakan adalah Fuzzy c-Means (FCM) Clustering. FCM merupakan teknik pengklasteran data dimana  keberadaan  masing-masing  titik  data  dalam  klaster  berdasarkan  derajat keanggotaan. Penelitian ini bertujuan untuk melihat pola sampel data atau kategori data  menggunakan  FCM clustering.  Data  yang  dianalisis  adalah  data  saham  pada Bursa  Efek  Jakarta  (BEJ)  bidang  Property  dan  Real  Estate  (kelompok  Emiten). Proses-proses  data  mining  mengikuti Cross  Industry  Standard  Process  Model  for Data mining Proses (Crisp-DM), dengan beberapa tahapan, dimulai dengan tahapan mengenal  proses  bisnis  ( Business  Understanding)  kemudian  mempelajari  data (Data  Understanding),  lanjut  dengan  tahapan  Data  Preparation,  tahap  Pemodelan, tahap Evaluasi  dan  terakhir  tahap  Deployment.  Pada  tahap  Pemodelan  digunakan model FCM. Data mining model FCM clustering dapat menganalisis data pada basis data yang besar dengan banyak variabel dan rumit,  terutama untuk  mendapatkan pola dari data. Kemudian dibangun Fuzzy Inference System (FIS) berdasarkan pola yang sudah diketahui untuk simulasi data masukkan (input) menjadi data keluaran (output) berdasarkan logika fuzzy Kata kunci: fuzzy c-means klastering, pengenalan pola

## Abstract
Fuzzy  Clustering  is  one  of  the  five  roles  used  by  data  mining  experts  to  transform large  amounts  of  data  into  useful  information,  and  one  method  that  is  often  and widely used is Fuzzy c-Means (FCM) Clustering. FCM is a data clustering technique where  the  existence  of  each  data  point  in  the  cluster  is  based  on  the  degree  of membership. This study aims to see the pattern of data samples or data categories using  FCM  clustering.  The  analyzed  data  is  stock  data  on  Jakarta  Stock  Exchange (BEJ)  in  the  Property  and  Real  Estate  sector  (issuer  group).  The  data  mining processes  comply  Cross  Industry  Standard  Process  Model  for  Data  mining  Process (Crisp-DM),  with  several  stages,  starting  with  the  stage  of  getting  to  know  the business  process  (Business  Understanding)  then  studying  the  data  (Data Understanding),  continuing  with  the  Data  Preparation  stage,  Modeling  stage, Evaluation  stage  and  finally  the  Deployment  stage. In  the  modeling  stage, the  FCM model is used. FCM clustering model data mining can analyze data in large databases with many variables and complicated, especially to get patterns from the data. Then a Fuzzy Inference System (FIS) was built based on a known pattern for simulating input data into output data based on fuzzy logic.
Keywords: fuzzy c-means clustering, pattern recognition

## PENDAHULUAN
Data  mining  adalah  proses  berulang  yang  kemajuannya  ditentukan oleh  penemuan,  baik  secara  otomatis  atau  manual,  dengan  melakukan pencarian  baru  terhadap  informasi  berharga  dari  data,  dalam  volume  yang besar  dan  rumit.  (Kantardzic,  2020).  Data  mining  juga  diartikan  sebagai suatu  proses  ekplorasi  dan  penemuan  pola  dan  informasi  dari big  data (Zadissa  &  Apweiler,  2022).  Data  mining  memiliki  peranan  yang  mendasar dalam proses penemuan informasi yang berguna, yang diperoleh dari proses analisis suatu himpunan data yang besar dengan informasi yang berarti dari data tersebut (Wiemer dkk., 2019). Hannachi (2021) mengemukakan bahwa data  mining,  pada  dasarnya  adalah  suatu  proses  yang  berkaitan  dengan penggunaan berbagai alat analisis data dan software, untuk mengidentifikasi, mengetahui  dan  menemukan  sesuatu  yang  penting  yang  tersembunyi (terpendam)  yang  berhubungan  dengan  data  yang  beragam,  yang  bisa meningkatkan pemahaman terhadap suatu sistem. Hal ini berdasarkan pada kekuatan komputerisasi dan dapat menjelaskan  satu bagian dimensi dataset yang besar melalui reduksi dimensi (Hannachi, 2021).
Salah  satu  peran  dari  data  mining  adalah clustering.  Clustering  dapat didefinisikan  sebagai  klasifikasi  model  tanpa  pengawasan  ke  dalam cluster (Singh,  2015).    Klastering  dilakukan  dengan  mempartisi  titik-titik  data  ke dalam  kelompok-kelompok  natural  yang  disebut cluster,  sehingga  titik-titik dalam  suatu  kelompok  sangat  mirip,  sedangkan  titik-titik  antar  kelompok yang  berbeda  dibuat  seberbeda  mungkin  (M.  Abdalla  dkk.,  2011).    Tujuan dari clustering  adalah  membuat  objek  suatu  klaster  mirip  satu  dengan lainnya  dan  objek  di  antara  klaster  berbeda  satu  dengan  yang  lain  dan clustering direpresentasikan oleh center dari setiap kelas (Zhu dkk., 2019).
Analisis klastering merupakan satu dari beberapa teknik dalam analisis statistika  yang  dikembangkan  untuk  menyelesaikan  keberagaman  variabel (Pellegrini dkk., 2018). Analisis klaster menjadi sarana dasar untuk beberapa aplikasi  yang  bergantung  pada  suatu  pola  rekognisi  (Bezdek,  2022).  Teknik ini mampu menyelesaikan masalah analisis data  yang besar dengan variabel yang  banyak  (analisis  multivariat).  Analisis klastering  memberi  peringkat objek  (contoh  produk,  responden,  atau  entitas  lainnya)  pada  serangkaian karakteristik  yang  terpilih  (pengelompokan  variabel)  (Hair  dkk.,  2018). Berdasarkan  pendapat  Hair  dkk  (2018)  klaster  yang  dihasilkan  harus homogen  di  dalam  klaster  dan  heterogen  antar  klaster.  Jika  klasifikasi berhasil, objek dalam klaster akan menjadi dekat satu sama lain ketika secara geometri  diplot,  sedangkan  klaster  yang  berbeda  akan  jauh  satu  sama  lain (Hair dkk., 2018).
Fuzzy  klastering  adalah  satu  dari  beberapa  teknik  analisis  clustering untuk  menentukan  klaster  yang  optimal  pada  sebuah  ruang  vektor,  untuk
jarak antar vektor yang berdasar pada bentuk normal Euclidean (Rahakbauw dkk.,  2017).  Fuzzy  klastering  juga  disebut  sebagai soft  klastering  (Ni  dkk.,
2017).  FCM  merupakan  salah  satu  algoritma clustering  data  yang  pertama kali  dikembangkan  oleh  J.C.  Dunn  untuk  kasus  khusus  yang  selanjutnya didefinisikan  secara  umum  oleh  Bezdek  pada  tahun  1973  (Ruspini  dkk., 2019).  FCM  adalah  satu  teknik  pengklasifikasian  data  dimana,  setiap  titik data milik dari satu klaster untuk beberapa derajat keanggotaan berdasarkan nilai keanggotaan (Bora & Gupta, 2014).
Algoritma FCM adalah tipikal dasar dari soft partisi (Yiping dkk., 2021).
Algoritma  FCM  pada  dasarnya  melakukan  pengelompokan image    dengan mencari  jarak  minimum  antara  piksel  dan  pusat cluster  (Zhi  &  Liu,  2020).
Keuntungan  yang  menonjol  dari  algoritma  FCM  adalah  bahwa  proses segmentasi  tidak  diawasi  dan  algoritma  dapat  diterapkan  ke  semua noise image  (Miao  dkk.,  2020).  Beberapa  contoh  aplikasi  dari  penggunaan algoritma  FCM  adalah  Segmentasi  dari  Gambar  MR  Otak  (Dubey  &  Mushrif, 2016),  clustering  objek  geological  (Efendiyev  dkk.,  2016),  data stream clustering (Gao dkk., 2017), Locating Visible Video Watermarks (Al. Embaby dkk., 2020), tomografi nodul kaca tanah (Zhang dkk., 2022) dan penempatan pengontrol  dalam  jaringan  yang  ditentukan  perangkat  lunak  (Thalapala  & Guravaiah,  2022).  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  melihat  pola  sampel data atau kategori data menggunakan FCM klastering.

## METODE
Penelitian ini menggunakan proses data mining yang telah dibuat oleh CRISP-DM. Metode CRISP-DM merupakan standar de facto untuk melakukan analisis  data  pada  aplikasi  industri  (Wiemer  dkk.,  2019).  Perspektif  CRISP- DM  dan  metodologi  terkait  adalah  bahwa  data  mining,  adalah  proses  yang dimulai dari tujuan bisnis yang relatif jelas dan data yang telah dikumpulkan dan  tersedia  untuk  pemrosesan  komputasi  lebih  lanjut  (Martinez-Plumed dkk.,  2021).  Tahapan-tahapan  CRISP-DM dimulai  dengan  tahapan    mengenal proses  bisnis  ( Business  Understanding)  kemudian  mempelajari  data  (Data Understanding),  lanjut  dengan  tahapan  Data  Preparation,  tahap  Pemodelan,  tahap Evaluasi  dan  terakhir  tahap Deployment. .  Studi  kasus  data  saham  dengan variabel; Date,  Day,  Code,  Company,  Volume,  Amount  dan  Individual  Index dari stock  summary  data  saham  kelompok  real  estate  and  property  pada
Bursa  Efek  Jakarta.    FCM  menggunakan  metode Max-Min  Mamdani  dan Defuzzifikasi  metode  Centroid.  Metode  Mamdani  diperkenalkan  oleh Ebraham  Mamdani  untuk  membangun  sistem  kendali  dari  mesin  uap  (Arif dkk.,  2016).    Mamdani  FIS  digunakan  untuk  mengembangkan  model fuzzy yang komprehensif untuk  gerakan awal dari suatu partikel butiran sedimen
tanpa  kohesi  yang  mengalami  aliran  searah  yang  stabil  (Bizimana  & Altunkaynak, 2020).
Algoritma clustering  dapat  dikategorikan  pada  clustering  yang berbasis centroid  (Wu  dkk.,  2015).  Metode  centroid  merupakan  metode defuzzifikasi yang paling sering digunakan (Arun & Mohan, 2017). Metode ini juga  biasa  disebut  dengan center  of  area  method  (COA)  (K.  Wang,  2001). Menurut  (K.  Wang,  2001)  metode  ini  menentukan  pusat  area  himpunan fuzzy  dan  mengembalikan  nilai  crips  yang  sesuai.  Himpunan  fuzzy  yang merupakan  Input  adalah Individual  Index,  Volume  dan  Amount.  Dengan demikian ada 3 pengelompokkan data input berdasarkan kriteria yang sudah ditentukan (sumber data understanding).
Tabel 1. Kriteria Variabel Input Variabel Kriteria Rendah/Kecil Menengah/Sedang Tinggi/Besar Individual Index < 69 69-100 >100 Volume < 112.000.000 112.000.000-138.000.000 >138.000.000. Amount >24.000.000.000 24.000.000.000-30.000.000.000 >30.000.000.000
Selain pengelompokkan kriteria data input, output juga dikelompokkan  menurut  kriteria;  beresiko  tinggi,  beresiko  sedang  dan beresiko  rendah.  Berdasarkan  pengelompokkan  kriteria  data  input  dan output  diatas,  dibentuk  membership  function  (fungsi  keanggotaan)  untuk setiap  variabel.  Kemudian  dibentuk  aturan fuzzy  untuk  mendapatkan  fuzzy decision  yang  pada  akhirnya  akan  menghasilkan  output  keputusan  apakah perusahaan termasuk beresiko tinggi, beresiko sedang atau beresiko rendah.
Sesuai dengan  kriteria data input dan  kriteria  data  output maka  ditentukan aturan fuzzy sebanyak 27 (tabel 2)
Tabel 2. Aturan Fuzzy Individual Index Volume Amount Output Rendah Kecil Kecil Beresiko Tinggi Rendah Kecil Sedang Beresiko Tinggi Rendah Kecil Besar Beresiko Tinggi Rendah Sedang Kecil Beresiko Tinggi Rendah Sedang Sedang Beresiko Tinggi Rendah Sedang Besar Beresiko Tinggi Rendah Besar Kecil Beresiko Tinggi Rendah Besar Sedang Beresiko sedang Rendah Besar Besar Beresiko sedang Menengah Kecil Kecil Beresiko Tinggi Menengah Kecil Sedang Beresiko sedang Menengah Kecil Besar Beresiko sedang Menengah Sedang Kecil Beresiko sedang Menengah Sedang Sedang Beresiko sedang Menengah Sedang Besar Beresiko sedang Menengah Besar Kecil Beresiko sedang Menengah Besar Sedang Beresiko sedang Menengah Besar Besar Beresiko Rendah Tinggi Kecil Kecil Beresiko sedang Tinggi Kecil Sedang Beresiko Rendah
Tinggi Kecil Besar Beresiko Rendah Tinggi Sedang Kecil Beresiko Rendah Tinggi Sedang Sedang Beresiko Rendah Tinggi Sedang Besar Beresiko Rendah Tinggi Besar Kecil Beresiko Rendah Tinggi Besar Sedang Beresiko Rendah Tinggi Besar Besar Beresiko Rendah Algoritma Fuzzy c-Means Clustering
Konsep  dasar  FCM  dimulai  dari  menentukan  pusat  klaster  yang menandai  lokasi  rata-rata  setiap  klaster.  Pusat  klaster  pada  kondisi  awal belum  akurat,  kemudian  dengan  memperbaiki  pusat  klaster  demikian  juga dengan  memperbaiki  derajat  keanggotaan  secara  berulang  dari  setiap  titik data,  maka  pusat  klasster  akan  bergerak  menuju  tempat  yang  tepat, perulangan berdasarkan pada minimisasi fungsi objektif yang memanifestasikan    selisih  antara  titik  data  yang  diberikan  ke  dengan  pusat klaster yang terbobot oleh derajat keanggotaan dari titik data tersebut.
Tahapan  algoritma  FCM  klastering  yakni:  penentuan  banyaknya cluster,  penentuan  matriks  partisi  awal,  penentuan  nilai  W,  epsilon  dan MaxIter  awal,  penentuan  fungsi  objektif  awal  dan  cek  konvergensi (Kusumadewi, 2002).
Apabila terdapat suatu himpunan data seperti berikut;
) ,..., , , ( 3 2 1 N u u u u
U  , derajat keanggotaan suatu titik data ke-k di cluster ke-i adalah:
] 1 , 0 [ ) (  k ik u  , dengan (1 ≤ i ≤ c; 1 ≤ k ≤ N)
Metode FCM matriks partisi didefinisikan sebagai berikut:
                                 N cN N N N N c c f u u u u u u u u u c          
       2 1 2 2 2 22 2 12 1 1 1 21 1 11 dengan 1 1    c i ik  ,…………………...………………………………………….(1)
yang  berarti  banyaknya  nilai  keanggotaan  satu  data  pada  semua  klaster harus sama dengan 1
Fungsi objektif iterasi ke-t P(c) pada matriks partisi adalah:
2 1 1 ) ( ) ( i v u c P f k N k w c i ik t   
   ……...…………………………………..(2)    dengan
fi v adalah pusat vektor pada klaster fuzzy ke-i,
w N k ik k w N k iik u fi v ) ( ) ( 1 1       
, …………………….………………………………….…(3)
dan w adalah bobot-bobot pada nilai keanggotaan,
fi k v u  adalah  bentuk  normal Euclidian,  digunakan  sebagai  jarak  diantara
k u dan fi v (Algoritma mengikuti,Kusumadewi, 2002).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  Saham  yang  diteliti  adalah  entitas Stock  Sumarry  dengan  7 variabel yang bisa dijadikan tolok ukur untuk penilaian perusahaan. Variabel tersebut  adalah; Date,  Day,  Code,  Company,  Individual  Index,  Volume  dan Amount.  Date  adalah  tanggal  transaksi,  Day  hari  transaksi  dalam  hal  ini hanya  ada  hari  Senin,  Selasa,  Rabu,  Kamis  dan  Jumat. Code  adalah  kode perusahaan, Company  adalah  nama  perusahaan,  Individual  Index  adalah pergerakan harga saham individual, Volume adalah banyaknya transaksi jual beli  saham/hari/perusahaan  dan Amount  adalah  total  nilai  transaksi  dalam rupiah  perhari  per  perusahaan.  Dari  sekian  perusahaan  yang  tercatat  pada Bursa Efek Jakarta dipilih 35 perusahaan kelompok Property dan Real Estate. Dari 35 perusahaan hanya 34 perusahaan yang dianalisis karena 1 perusahan tidak ada  nilai transaksi volume dan amount, perusahaan tersebut langsung dikategorikan  menjadi  beresiko  tinggi.  Berikut  contoh  hasil  deskripsi  dan eksplorasi data Individual Index dari 35 perusahaan.
Gambar 1. Deskripsi IndIndex
Pada  proses  data preparation  ada  beberapa  tahapan  yang  pada  dasarnya bertujuan untuk cleaning data, Hasil data cleaning ditampilkan sesuai dengan kebutuhan melalui perintah query (Gambar 2)
Algoritma  FCM  Klastering  menentukan  pusat  klaster  yang  optimal.
Pusat klaster belum akurat pada  kondisi awal, iterasi akan berulang sampai konvergen.  Setelah  konvergen  matriks  partisi  untuk  klaster  optimal  yaitu derajat  keanggotaan  masing-masing  titik  data  ke  klaster.  Banyaknya  kolom menunjukkan  banyaknya  cluster  dan  banyaknya  baris  menunjukkan banyaknya  data.  Jumlah  keanggotaan  adalah  satu,  titik  data  akan  menjadi anggota  klaster  pada  keanggotaan  terbesar.  Sebagai  contoh  beberapa  data
pada 3 (tiga) cluster yang sudah ditentukan berdasarkan aturan yakni klaster 1, klaster 2 dan klaster 3. Misal data pada urutan pertama bisa saja menjadi anggota  cluster  2  karena  derajat  keanggotaan  di  cluster  2  adalah  0,99188 derajat  keanggotaan  tertinggi,    data  tersebut  juga  bisa  menjadi  anggota cluster  1  dan  cluster  3  tetapi  dengan  nilai  keanggotaan  yang  kecil  yaitu masing-masing  0,000419  dan  0,0077034.  Demikian  seterusnya  semua  data menjadi anggota cluster berdasarkan derajat keanggotaan.
Gambar 2. Sebagian Hasil Query Code, Individual Index, Volume, Amount
Output  FCM klastering adalah pusat  klaster dengan beberapa derajat keanggotaan  yang  merupakan  informasi  untuk  membangun  fuzzy  inference system.  Pada  dasarnya  FIS  adalah  proses  yang  mensimulasikan  input  yang diberikan  dengan  menggunakan  logika  fuzzy  yaitu  mengelola  sekelompok input menjadi output yang memenuhi aturan-aturan yang telah ditentukan.
Secara  umum  dalam  menganalisis  masalah  dilakukan  melalui beberapa  tahapan  proses  analisis  sistem  fuzzy.  Contoh  hasil  proses  analisis sistem  fuzzy  untuk  data  Individual  Index  (67),  Volume  (150.000.000)  dan Amount  (40.000.000.000)  adalah IF  individual  Index  rendah  AND  volume besar AND Amount besar THEN kriteria beresiko rendah. Untuk melihat rata- rata  transaksi  masing-masing  perusahaan,  data  pada  output  diolah  lagi dengan  cara  menghitung  rata-rata  output  masing-masing  perusahaan kemudian  hasil  terakhir  ditentukan  apakah  perusahaan  termasuk  beresiko tinggi, beresiko sedang atau beresiko rendah.
Berdasarkan  input,  dan  aturan fuzzy  yang  sudah  ditentukan  maka diperoleh hasil dari 4360 transaksi selama  periode penelitian, hanya ada 22 transaksi  yang  bisa  dikategorikan  beresiko  rendah,  478  transaksi  bisa dikategorikan  beresiko  sedang  dan  ada  3860  transaksi  yang  bisa dikategorikan  beresiko  tinggi.  Berdasarkan  output  rata-rata  transaksi  dari masing-masing  perusahaan  maka  diperoleh  hasil,    dari  35  perusahaan  yang diteliti  tidak  terdapat  perusahan  yang  bisa  dikategorikan  beresiko  rendah, dan  hanya 3 perusahaan beresiko sedang dan ada 32 perusahaan yang bisa dikategorikan beresiko tinggi.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan,  dapat  disimpulkan  bahwa,  model FCM klastering  dapat  menganalisis  big  data  dengan  banyak  variabel  dan rumit  terutama  untuk  menemukan  pola  dari  data,  dengan  pemodelan  yang lebih luwes dan mempermudah pemecahan dalam perhitungan berdasarkan perumusan  masalah.  Data  mining  sangat  menarik  dan  sangat  bermanfaat terutama big  data,  variabel  yang  banyak  dan  rumit  maka  disarankan  agar dilakukan  penelitian  lebih  lanjut  terkait  data mining  baik  model  klastering yang berbeda atau dengan model bukan klastering dengan berbagai aplikasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Al. Embaby, A., Shalaby, M. A. W., & Elsayed, K. M. (2020). FCM-based approach for locating visible videowatermarks. Symmetry, 12(3). https://doi.org/10.3390/sym12030339
Arif, M. F., Anoraga, B., Handoyo, S., & Nasir, H. (2016). Algorithm Apriori
Association Rule in Determination of Fuzzy Rule Based on Comparison of Fuzzy Inference System (FIS) Mamdani Method and Sugeno Method. Business Management and Strategy, 7(1), 103. https://doi.org/10.5296/bms.v7i1.9410 Arun, N. K., & Mohan, B. M. (2017). Modeling, stability analysis, and computational aspects of some simplest nonlinear fuzzy two-term controllers derived via center of area/gravity defuzzification. ISA
Transactions, 70, 16–29. https://doi.org/10.1016/j.isatra.2017.04.023 Bezdek, J. C. (2022). Elementary Cluster Analysis: Four Basic Methods that (Usually) Work (Vol. 59). River Publishers.
Bizimana, H., & Altunkaynak, A. (2020). Modeling the initiation of sediment motion under a wide range of flow conditions using a Geno-Mamdani Fuzzy Inference System method. International Journal of Sediment
Research, 35(5), 467–483. https://doi.org/10.1016/j.ijsrc.2020.03.009 Bora, D. J., & Gupta, D. A. K. (2014). A Comparative study Between Fuzzy Clustering Algorithm and Hard Clustering Algorithm. International Journal of Computer Trends and Technology, 10(2), 108–113. https://doi.org/10.14445/22312803/ijctt-v10p119
Dubey, Y. K., & Mushrif, M. M. (2016). FCM Clustering Algorithms for Segmentation of Brain MR Images. Advances in Fuzzy Systems, 2016. https://doi.org/10.1155/2016/3406406
Efendiyev, G. M., Mammadov, P. Z., Piriverdiyev, I. A., & Mammadov, V. N. (2016). Clustering of Geological Objects Using FCM-algorithm and Evaluation of the Rate of Lost Circulation. Procedia Computer Science, 102(August), 159–162. https://doi.org/10.1016/j.procs.2016.09.383 Gao, T., Li, A., & Meng, F. (2017). Research on Data Stream Clustering Based on FCM Algorithm1. Procedia Computer Science, 122, 595–602.
https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.11.411
Hair, J. F. J., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E., Black, W. C., & Anderson, R. E. (2018). Multivariate Data Analysis.
https://doi.org/10.1002/9781119409137.ch4
Hannachi, A. (2021). Patterns Identification and Data Mining in Weather and Climate (Cham, Swit). Springer Atmospheric Sciences. http://www.springer.com/series/10176 Kantardzic, M. (2020). Data Mining Concepts, Models, Methods, and Algorithms (3rd ed.). John Wiley & Sons, Inc.
Kusumadewi, S. (2002). Analisis & Desain Sistem Fuzzy Menggunakan Toolbox Matlab.
M. Abdalla, A. M., Dress, S., & Zaki, N. (2011). Detection of Masses in Digital Mammogram Using Second Order Statistics and Artificial Neural Network. International Journal of Computer Science and Information Technology, 3(3), 176–186. https://doi.org/10.5121/ijcsit.2011.3312
Martinez-Plumed, F., Contreras-Ochando, L., Ferri, C., Hernandez-Orallo, J.,
Kull, M., Lachiche, N., Ramirez-Quintana, M. J., & Flach, P. (2021). CRISP- DM Twenty Years Later: From Data Mining Processes to Data Science Trajectories. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,
33(8), 3048–3061. https://doi.org/10.1109/TKDE.2019.2962680
Miao, J., Zhou, X., & Huang, T. Z. (2020). Local segmentation of images using an improved fuzzy C-means clustering algorithm based on self-adaptive dictionary learning. Applied Soft Computing Journal, 91, 106200. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106200
Ni, Q., Pan, Q., Du, H., Cao, C., & Zhai, Y. (2017). A Novel Cluster Head Selection Algorithm Based on Fuzzy Clustering and Particle Swarm Optimization. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 14(1), 76–84. https://doi.org/10.1109/TCBB.2015.2446475
Pellegrini, M., Zoghi, M., & Jaberzadeh, S. (2018). Cluster analysis and subgrouping to investigate inter-individual variability to non-invasive brain stimulation: A systematic review. Reviews in the Neurosciences, 29(6), 675–697. https://doi.org/10.1515/revneuro-2017-0083
Rahakbauw, D. L., Ilwaru, V. Y. I., & Hahury, M. H. (2017). Implementasi Fuzzy C-Means Clustering Dalam Penentuan Beasiswa. BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika Dan Terapan, 11(1), 1–12.
https://doi.org/10.30598/barekengvol11iss1pp1-12
Ruspini, E. H., Bezdek, J. C., & Keller, J. M. (2019). Fuzzy clustering: A historical perspective. IEEE Computational Intelligence Magazine, 14(1),
45–55. https://doi.org/10.1109/MCI.2018.2881643
Singh, M. (2015). Study on Clustering of Data. 11(10), 55–60. Thalapala, V. S., & Guravaiah, K. (2022). FCMCP: Fuzzy C-Means for Controller Placement in Software Defined Networking. Procedia Computer Science,
201, 109–116. https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.03.017
Wang, K. (2001). Computational Intelligence in Agile Manufacturing Engineering. In A. Gunasekaran (Ed.), AGILE MANUFACTURING: THE 21 st CENTURY COMPETITIVE STRATEGY (pp. 297–315). Elsevier Science Ltd.
Wang, L.-X. (1997). A Course in Fuzzy Systems and Control. Design, 448. http://portal.acm.org/citation.cfm?id=248374&amp;dl= Wiemer, H., Drowatzky, L., & Ihlenfeldt, S. (2019). Applied Aciences Data Mining Methodology for Engineering Applications ( DMME )— A Holistic
Extension. Applied Sciences.
Wu, C. H., Ouyang, C. Sen, Chen, L. W., & Lu, L. W. (2015). A new fuzzy clustering validity index with a median factor for centroid-based clustering. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 23(3), 701–718.
https://doi.org/10.1109/TFUZZ.2014.2322495
Yiping, W., Buqing, S., Jianjun, W., Qing, W., Haowu, L., Zhanxiang, L., Ningning, Z., & Qingchao, C. (2021). An improved multi-view collaborative fuzzy C- means clustering algorithm and its application in overseas oil and gas exploration. Journal of Petroleum Science and Engineering, 197(xxxx),
108093. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2020.108093
Zadissa, A., & Apweiler, R. (2022). Data Mining, Quality and Management in the Life Sciences. In Methods in Molecular Biology (Vol. 2449).
https://doi.org/10.1007/978-1-0716-2095-3_1
Zhang, M., Zhu, L., Sun, Y., Niu, D., & Liu, J. (2022). Computed tomography of ground glass nodule image based on fuzzy C-means clustering algorithm to predict invasion of pulmonary adenocarcinoma. Journal of Radiation Research and Applied Sciences, 15(1), 152–158.
https://doi.org/10.1016/j.jrras.2022.01.015
Zhi, H., & Liu, S. (2020). Gray image segmentation based on fuzzy c-means and artificial bee colony optimization. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 38(4), 3647–3655. https://doi.org/10.3233/jifs-179587
Zhu,  L.  F.,  Wang,  J.  S.,  &  Wang,  H.  Y.  (2019).  A  Novel  Clustering  Validity Function of FCM Clustering Algorithm. IEEE Access, 7, 152289–152315. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2946599