## Jurnal Teknologi Terpadu
Journal of Integrated Technology
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/JTT ISSN : 2477-0043 ISSN ONLINE : 2460-7908

## IMPLEMENTASI METODE HYBRID FUZZY C-MEANS DAN FUZZY SWARM UNTUK PENGELOMPOKKAN DATA BENANG PERUSAHAAN TEKSTIL
Tifanny Nabarian 1 , Muhammad Aris Ganiardi 2 , Reza Firsandaya Malik 3
1 Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Terpadu Nurul Fikri
2 Manajemen Informatika, Politeknik Negeri Sriwijaya
3 Sistem Komputer, Universitas Sriwijaya Jakarta Selatan, DKI Jakarta, Indonesia tifany.nabarian@dosen.nurulfikri.ac.id, marisg2010@gmail.com, rezafm@unsri.ac.id

## Abstract
Thread  is  the  main  raw  materials  for  production  process  in  textile  companies.  The  availability  of  thread consumption data in textile companies can be used to determine the pattern of thread consumption in a certain period. Data clustering is one of method that can be used to form patterns for the data thread. In this research, hybrid Fuzzy C-Means (FCM) and Fuzzy Particle Swarm Optimization (FPSO) clustering algorithms are used, which  are  the  combination  of  algorithms  FCM  and  FPSO.  This  hybrid  algorithm  is  able  to  overcome  the weaknesses of the original algorithm, namely FCM. The purpose of this research is to implement the FCM-FPSO hybrid algorithm into an application, then test the performance. The application implemented Unified Process for  software  engineering  method.  In  this  application,  the performance  of  three  methods was  compared,  those methods  are  FCM,  FPSO  and  Hybrid  FCM-FPSO.  The  result  of  the  implementation  is  the  lowest  average objective function is 3441.00 achieved by the Hybrid FCM-FPSO algorithm, then followed by the FCM algorithm with  value  of  3540.33  and  the  highest  is  achieved  by  the  FPSO  algorithm  with  value  of  4485.40.  This  result showed that the application was successfully proved that the FCM-FPSO Hybrid algorithm can produce the best thread clusters.
Keywords: fuzzy, swarm; thread; hybrid FCM-FPSO; clustering; unified process

## Abstrak
Salah  satu  bahan  baku  utama  dalam  proses  produksi  di  perusahaan  tekstil  adalah  benang.  Ketersediaan  data konsumsi  benang  pada  perusahaan  tekstil  dapat  dimanfaatkan  untuk  mengetahui  pola  konsumsi  benang  pada periode tertentu. Data mining metode clustering adalah salah satu teknik yang dapat digunakan untuk membentuk pola dari data benang tersebut. Pada penelitian ini, digunakan algoritma clustering Hibrid Fuzzy C-Means (FCM) dan Fuzzy  Particle Swarm  Optimization  (FPSO) ,  yaitu  algoritma  kombinasi  dari  FCM  dan  FPSO.  Algoritma hibrida  ini  mampu  mengatasi  kelemahan  dari  algoritma  asalnya,  yaitu  FCM.  Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu menguji  performa  dari  metode  hibrid  FCM-FPSO  dengan  cara  mengimplementasikan  pengelompokan  data benang perusahaan tekstil ke dalam sebuah aplikasi. Aplikasi dikembangkan dengan menerapkan model Unified Process  (UP) .  Hasil  dari  implementasi  tersebut  adalah  nilai  rata-rata  fungsi  objektif  terendah  dicapai  oleh algoritma hibrid FCM-FPSO sebesar 3441,00 kemudian diikuti oleh algoritma FCM dengan nilai sebesar 3540,33 dan yang tertinggi dicapai oleh algoritma FPSO dengan nilai sebesar 4485,40. Nilai rata-rata fungsi objektif yang terendah  ini  menunjukkan  bahwa  aplikasi  yang  dibangun berhasil  membuktikan  keunggulan  algoritma hybrid FCM-FPSO dalam menghasilkan cluster data benang.
Kata kunci: fuzzy, swarm ; benang; hibrid FCM-FPSO; clustering ; unified process

## 1. PENDAHULUAN
Pada  Persaingan  di  dunia  industri  mengharuskan pihak manajemen perusahaan untuk selalu memikirkan  strategi  terbaik  sehingga  proses produksi dapat terus berlangsung. Kebutuhan akan data  dan  informasi  menjadi  sesuatu  yang diutamakan  dalam  dunia  industri.  Melimpahnya ketersediaan data industri merupakan aset strategis yang  dimiliki  oleh  setiap  perusahaan  [1].  Oleh karena itu, dibutuhkan suatu teknik khusus agar data industri  yang  tersedia  dapat  dimanfaatkan  untuk pengaturan strategi bisnis. Data mining merupakan salah  satu  teknik  ilmiah  yang  dapat  dimanfaatkan oleh  perusahaan  untuk  mencapai  tujuan  tersebut. Terdapat  beragam  metode  dalam  teknik  data mining, clustering adalah salah satunya. Tujuan dari metode clustering ini yaitu untuk dapat melihat pola karakteristik  yang  terbentuk  dari  setiap  data sehingga  akan  memudahkan  dalam  pengaturan strategi  perusahaan.  Metode clustering yang diimplementasikan  pada  penelitian  ini  adalah metode hibrida antara algoritma Fuzzy C-Means dan Fuzzy Particle Swarm Optimization . Pada penelitian ini, data yang akan dianalisis adalah data konsumsi benang pada salah satu perusahaan tekstil di  kota  Batam.  Data  benang  dipilih  karena merupakan  salah  satu  bahan  baku  utama  pada proses  produksi  di  perusahaan  tekstil  tersebut sehingga  hasil clustering dapat  bermanfaat  secara signifikan untuk strategi perusahaan.
Beberapa  penelitian  di  bidang  bisnis  telah mengimplementasikan  teknik data  mining metode fuzzy  clustering ,  diantaranya  untuk  memecahkan permasalahan  di  koperasi  simpan  pinjam  [2], transaksi swalayan [3], sampai penjualan makanan pada  bisnis  restoran  [4].  Pada  penelitian  ini dilakukan  analisis  terhadap  data  benang  pada perusahaan  tekstil  dengan  membangun  aplikasi pengelompokkan data benang menggunakan metode unified  process .  Selain  itu,  juga  dilakukan perbandingan  performa  diantara  tiga  algoritma, diantaranya Fuzzy C-Means, Fuzzy Particle Swarm Optimization,  serta  hibrida  dari  kedua  algoritma tersebut.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Pada bagian ini dapat dijelaskan landasan teori yang dibahas yang bersifat khusus, penelitian terkait yang menjadi  dasar  penelitian,  hipotesis  penelitian  (jika ada), dan model penelitian.
2.1 Data mining dan Fuzzy Clustering Data mining adalah proses berulang di mana setiap proses kemajuannya didefinisikan sebagai penemuan,  baik  melalui  metode  manual  maupun otomatis. Data  mining berguna  untuk  analisis eksplorasi,  yaitu  di  saat  belum  ada  gagasan  yang telah  ditentukan  sebelumnya  dan  belum  diketahui
hasil  yang  ingin  didapatkan. Data  mining merupakan  teknik  pencarian  informasi  baru, berharga,  dan nontrivial dalam  volume  data  yang besar. Hasil terbaik bisa dicapai dengan menyelaraskan pengetahuan pakar (manusia) dalam menggambarkan  tujuan  dan  masalah  dengan kemampuan pencarian pada komputer.
Metode data mining yang diimplementasikan pada penelitian ini adalah metode clustering . Clustering adalah teknik pengelompokan yang tidak membutuhkan  fase  pelatihan  atau  pembelajaran dalam pemanfaatannya ( unsupervised ). Tujuan dari metode clustering adalah mengelompokkan sejumlah  data  atau  objek  ke  dalam cluster (himpunan  bagian,  kelompok,  atau  kelas)  [5]. Pengelompokan  harus  memiliki  nilai  kemiripan ( homogeneity )  antar  objek  di  dalam  suatu cluster dan  ketidakmiripan  ( heterogeneity )  antar  objek pada cluster yang  berbeda.    Konsep  jarak  dapat diartikan  sebagai  konsep  ketidakmiripan.    Apabila jarak  dua  data  atau  objek  titik  cukup  dekat,  maka dua objek itu dapat dikatakan mirip.  Semakin jauh jarak, maka semakin tinggi juga nilai ketidakmiripannya  [6].  Metode clustering secara umum  diklasifikasikan  menjadi  dua,  yaitu hard clustering dan soft (fuzzy) clustering. Metode hard clustering menetapkan setiap objek ke grup tunggal, sementara
metode
fuzzy clustering memperkenalkan derajat keanggotaan antara objek dan grup yang berbeda dari dataset [5].
2.2 Fuzzy C- Means (FCM)
Metode FCM diajukan oleh James C. Bezdek pada tahun  1981.  Pada  metode  FCM  setiap  data  dapat menjadi anggota pada lebih dari satu cluster . FCM membagi  himpunan  sejumlah  n  objek  o  = {o1,o2,...,on} pada dimensi Rd ke dalam c (1 < c < n ) cluster fuzzy dengan Z = {z1, z2, ..., zc} sebagai pusat cluster atau centroid .    Fuzzy clustering dari sejumlah objek dideskripsikan dengan matriks fuzzy μ dengan n jumlah baris dan c jumlah kolom, untuk n  merupakan  jumlah  dari  objek  data  dan  c  jumlah dari cluster . Elemen baris ke-i dan kolom ke-j pada μ,  μ_ij,  mengindikasikan  derajat  keanggotaan  dari objek  ke-i  terhadap  kolom  ke-j  [7].  Algoritma  dari FCM adalah sebagai berikut [7].
1. Tentukan nilai m ( m>1 ); inisialisasi nilai derajat keanggotaan 𝜇 𝑖𝑗 , i = 1, 2 ,..., n ; j = 1,2,...,c.
2. Hitung pusat cluster z j , j = 1, 2, ..., c menggunakan Persamaan (1).
𝑧 𝑗 = ∑ 𝜇𝑖𝑗 𝑚 𝑜 𝑖 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝜇𝑖𝑗 𝑚 𝑛 𝑖=1 .. (1)
3. Hitung jarak Euclidean 𝑑 𝑖𝑗 , i = 1,2,...,n ; j = 1,2,...,c
4. Perbarui nilai derajat keanggotaan 𝜇 𝑖𝑗 , i = 1,2,...,n ; j = 1,2,...,c menggunakan Persamaan (2).
𝜇 𝑖𝑗 = 1 ∑ ( 𝑑𝑖𝑗 𝑑𝑖𝑘 ) 2 𝑚−1 𝑐 𝑘=1 (2)
5. Jika nilai fungsi objektif berkurang, dilanjutkan kembali ke langkah 2, jika tidak maka algoritma dihentikan.
2.3 Fuzzy Particle Swarm Optimization (FPSO)
Algoritma particle  swarm  optimization adalah algoritma  komputasi  evolusioner  yang  diusulkan oleh  Kennedy  dan  Eberhart  di  tahun  1995. Terinspirasi oleh metafora interaksi sosial, algoritma PSO dikembangkan untuk menyimulasikan  perilaku  sosial  kerumunan  ikan atau  burung,  di  mana  setiap  partikel  mewakili kandidat solusi dari masalah penelitian [8]. Pang et al.  pada  tahun  mengusulkan  algoritma  modifikasi dari  PSO  untuk  permasalahan Traveling  Salesman Problem (TSP)  pada  tahun  2004,  metode  ini dinamakan  FPSO  [7].  Pada  penelitian  tersebut, kecepatan dan posisi partikel didefinisikan kembali untuk  merepresentasikan  relasi fuzzy diantara variabel. Dalam pencarian posisinya yang optimal, nilai velocity (kecepatan)  dan  posisi  partikel  harus selalu  diperbaiki.  Nilai fitness dari  setiap  posisi partikel  diketahui  menggunakan  fungsi fitness . Nilai  kecepatan  partikel  ditentukan  oleh  dua  nilai posisi  terbaik, personal  best  position ( pbest )  dan global best position ( gbest ). Pbest merupakan posisi terbaik  dari  partikel  dan gbest merupakan  posisi terbaik  dari swarm (kelompok).  Algoritma  dari FPSO adalah sebagai berikut [7].
1. Berikan nilai awal parameter, termasuk ukuran populasi P , c 1 , c 2 , w dan jumlah iterasi terbesar. 2. Buatlah sebuah kelompok dengan P partikel ( X , V, pbest , dan gbest pada matriks n x c ). 3. Berikan  nilai  awal  untuk  variabel X , V , pbest untuk partikel dan gbest untuk kelompok.
4. Tentukan centroid cluster pada  setiap  partikel menggunakan Persamaan (1).
5. Tentukan  nilai fitness dari  setiap  partikel menggunakan Persamaan (3).
𝑓(𝑋) = 𝐾 𝐽𝑚 (3)
6. Tentukan  nilai pbest untuk  masing-masing partikel.
7. Tentukan  nilai gbest untuk  masing-masing kelompok.
8. Perbaiki nilai matriks kecepatan untuk masing- masing partikel menggunakan Persamaan (4).
𝑉(𝑡 + 1)𝑤 ⨂ 𝑉(𝑡)⨁ (𝑐 1 𝑟 1 )⨂(𝑝𝑏𝑒𝑠𝑡(𝑡) ⊝
𝑋(𝑡))⨁(𝑐 2 𝑟 2 )⨂ (𝑔𝑏𝑒𝑠𝑡(𝑡) ⊝ 𝑋(𝑡)) (4)
dengan,
𝑉(𝑡) =  kecepatan partikel pada iterasi t 𝑤 =  bobot insersia 𝑐 1 , 𝑐 2 =  koefisien akselerasi
𝑟 1 , 𝑟 2 =  nilai random antara 0 dan 1 𝑋(𝑡) =  posisi partikel pada iterasi t
𝑝𝑏𝑒𝑠𝑡(𝑡) =    posisi  terbaik  partikel  sampai iterasi t
𝑔𝑏𝑒𝑠𝑡(𝑡) =    posisi  terbaik  kelompok  sampai iterasi t
9. Perbaiki  matriks  posisi  untuk  setiap  partikel menggunakan Persamaan (5).
𝑋(𝑡 + 1) = 𝑋(𝑡)⨁𝑉(𝑡 + 1) (5)
10. Jika  telah  mencapai  iterasi  maksimum  atau gbest tidak  mengalami  penambahan  nilai, hentikan algoritma, jika tidak lanjutkan kembali ke langkah empat.
2.4 Algoritma Hibrid FCM -FPSO
Algoritma  FCM-FPSO  adalah  algoritma  hibrida dari  algoritma  FCM  dan  FPSO.  Algoritma  ini mengatasi  kelemahan  dari  algoritma  FCM. Algoritma  FCM  meski  lebih  cepat  daripada algoritma FPSO karena hanya menggunakan sedikit fungsi  evaluasi,  namun  FCM  dapat  terperangkap dalam kondisi optimum lokal [7].  Algoritma FCM- FPSO  mengintegrasikan  algoritma  FCM  dengan algoritma FPSO untuk membentuk suatu algoritma clustering . Algoritma FCM-FPSO mengaplikasikan FCM pada setiap partikel di kelompok untuk setiap iterasi  ketika  nilai fitness partikel  ditingkatkan.
Algoritma  FCM-FPSO  disajikan  sebagai  berikut [7].
1. Inisialisasi  parameter  dari  FPSO  dan  FCM (ukuran nilai P , c 1 , c 2 , w dan m ).
2. Ciptakan  sebuah  kelompok  dengan  partikel P ( X , V , pbest , dan gbest pada matriks n x c ). 3. Inisialisasi X , V , pbest untuk  masing-masing partikel dan gbest untuk kelompok.
4. Algoritma FPSO:
a. Tentukan centroid cluster untuk  masing- masing  partikel  menggunakan  Persamaan (1).
b. Tentukan  nilai fitness dari  masing-masing partikel menggunakan Persamaan (3) .
c. Tentukan nilai pbest untuk masing-masing partikel.
d. Tentukan nilai gbest untuk masing-masing kelompok.
e. Perbaiki  nilai  matriks  kecepatan  untuk masing-masing partikel menggunakan
Persamaan (4).
f. Perbaiki nilai matriks posisi untuk masing- masing  partikel  menggunakan  Persamaan (5).
g. Jika telah mencapai iterasi maksimum atau gbest tidak  mengalami  penambahan  nilai, hentikan  algoritma,  jika  tidak  lanjutkan kembali ke langkah empat.
5. Algoritma FCM:
a. Tentukan centroid cluster untuk  masing- masing  partikel  menggunakan  Persamaan (1).
b. Hitunglah jarak Euclidean d ij , I = 1, 2, ..., n ; j = 1, 2, ..., c.
c. Perbarui nilai derajat keanggotaan μ ij , i = 1, 2, ..., n ; j = 1, 2, ..., c untuk masing-masing partikel menggunakan Persamaan 2.
d. Tentukan nilai pbest untuk setiap partikel.
e. Tentukan nilai gbest untuk setiap kelompok.
f. Jika kondisi berhenti algoritma FCM tidak terpenuhi,  lanjutkan  kembali  ke  langkah lima.
6. Jika  kondisi  berhenti  FCM-FPSO  tidak terpenuhi, lanjutkan kembali ke langkah empat.
2.5 Model Pengembangan Perangkat Lunak metode Unified Process
Unified  Process (UP)  adalah  metode  proses pengembangan  perangkat  lunak  yang  menyajikan pengembangan  perangkat  lunak  sebagai  aktivitas dari  empat  fase.  Keempat  fase  tersebut  terdiri  dari tahapan inception (analisis kebutuhan), elaboration (pendefinisian arsitektur), construction (implementasi),  dan transition (rilis  aplikasi).  Pada fase inception dilakukan proses analisis bisnis pada sistem. Fase elaboration dilakukan proses pendefinisian  arsitektur  sistem.  Selanjutnya  adalah fase construction , yaitu fase mengimplementasikan sistem,  Selanjutnya,  fase  keempat  yaitu transition . Pada fase ini dilakukan proses deploy aplikasi pada lingkungan customer [9].

## 3. METODE PENELITIAN
Tahap  pertama  dilakukan  seleksi  data,  yaitu melakukan proses pemilihan dan penyimpanan data benang  yang  akan  disimpan  ke  dalam  suatu database atau dokumen yang berbeda, dalam hal ini dokumen  yang  dihasilkan  berupa  file comma separated values (CSV). File ini berisi data benang dengan  atribut  id_warna,  warna  benang,  panjang benang,  jumlah  konsumsi  benang,  jumlah  produk yang menggunakan benang dan jumlah pemesanan benang.  Data  yang  dihimpun  merupakan  data produksi  dan  konsumsi  benang  dari  tahun  2009 sampai  dengan  2011.  Data  benang  (n)  yang dikelompokkan yaitu tahun 2009 sebanyak 96 data, tahun 2010 sebanyak 57 data, tahun 2011 sebanyak 177 data dan data keseluruhan dari tahun 2009 s.d. 2011  sebanyak  209  data.  Data  berisi field id_benang,  warna,  panjang,  jumlah  stok,  jumlah konsumsi, dan jumlah pemesanan.
Tahap  pra  proses  merupakan  proses  pembersihan data  benang,  mencakup  penghapusan  duplikasi data,  mengecek  data  benang  yang  tidak  konsisten serta memperbaiki kesalahan data, seperti kesalahan tulis  pada  atribut  data.  Pada  aplikasi  yang dikembangkan  ini  disediakan  beberapa  sub  proses dari pra proses, yang terdiri dari proses menambah data  benang,  mengubah  data  benang  dan menghapus  data  benang.  Selanjutnya,  tahap transformasi  adalah  implementasi  data  ke  dalam kode  program  agar  sesuai  dengan  tahapan data mining yang  digunakan.  Proses data  mining pada penelitian  ini  adalah  tahapan  pengimplementasian metode clustering pada  kode  program.  Tahapan terakhir adalah evaluasi, yaitu tahapan mendapatkan knowledge yang  dihasilkan  dari proses data mining .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengembangan  aplikasi  pengelompokkan  data benang  (PPDB)  menngadaptasi  metode unified process .  Pada  fase inception dilakukan  analisis kebutuhan bisnis dari sistem. Kebutuhan fungsional dari aplikasi PPDB ini dapat dilihat pada Gambar 2.
Terdapat  enam use  case yang  didefinisikan  pada aplikasi PPDB. Use case tersebut yaitu, menggunggah  data,  melakukan  tahap  praproses, memasukkan atau menambah data, mengubah data, menghapus  data,  serta  melakukan clustering . Use case memasukkan, mengubah, dan menghapus data merupakan  generalisasi  dari use  case melakukan tahapan praproses.
Pada  fase elaboration ,  didefinisikan  arsitektur  dari sistem berupa kelas diagram. Terdapat 14 kelas yang digunakan  oleh  aplikasi  PPDB.  Deskripsi  dari keempat belas tersebut disajikan pada Tabel 1.
Tabel 2 . Deskripsi Kelas Aplikasi PPDB
N O Nama Kelas Tipe Kelas Deskripsi 1 V_main Boundar y Kelas  ini  berfungsi  untuk menghubungkan pengguna dengan form praproses dan clustering .  Kelas  ini  juga digunakan  untuk  proses mengunggah data. 2 C_unggah Control Kelas  ini  berisi method untuk  menampilkan  form praproses  dan clustering .
Kelas ini juga berisi method untuk mengunggah data 3 V_praprose s Boundar y Kelas ini merupakan antarmuka yang menampilkan  tabel  data benang. Kelas ini berhubungan dengan C_praproses dan TabelBenang. 4 C_praprose s Control Kelas  ini  berisi method untuk mengolah data
benang pada tabel benang. Method tersebut yaitu insert, ubah dan hapus. 5 Benang Entity Kelas  ini  berisi setter dan getter terhadap data benang (id, warna, panjang, konsumsi, produk dan pesanan) 6 TabelBenan g Control Kelas  ini  berisi method untuk  menampilkan  data benang ke dalam tabel pada interface V_praproses. 7 V_ cluster Boundar y Merupakan antarmuka yang  menerima  inputan parameter dan menampilkan hasil clustering . 8 C_ cluster Control Kelas  ini  berisi method
untuk mengelompokkan data  dan  perhitungan  nilai best,  avg  dan  worst  setiap metode. 9 Cluster Entity
Kelas  ini  berisi setter dan getter terhadap data cluster
10 Tabel Cluste
r Control
Kelas  ini  berisi method untuk  menampilkan  data cluster ke  dalam  bentuk tabel pada interface V_ cluster .
11 FCM Control Merupakan kelas yang
berisi  atribut  dan method pengelompokan yang
N O Nama Kelas Tipe Kelas Deskripsi digunakan  pada  algoritma FCM. 12 FPSO Control Merupakan kelas yang berisi  atribut  dan method pengelompokan yang digunakan  pada  algoritma FPSO. Kelas ini merupakan  turunan  dari kelas FCM 13 FCMFPSO Control Merupakan kelas yang berisi  atribut  dan method pengelompokan yang digunakan  pada  algoritma FCM-FPSO. Kelas ini merupakan  turunan  dari kelas FPSO 14 Parameter Entity Kelas ini berisi nilai parameter yang merupakan inputan dari forn V_ Cluster .
Selanjutnya adalah fase construction . Implementasi sistem dilakukan menggunakan bahasa pemograman Java.  Tampilan  awal  dari  aplikasi  PPDB  dapat dilihat  pada  Gambar  4.  Pada  halaman  awal, user dapat meng generate file * .csv untuk mengimpor data di file ke dalam aplikasi.

## Gambar 5. Tampilan Awal Aplikasi PPDB
Data yang diimpor kemudian ditampilkan pada form praproses yang disajikan pada Gambar 6.
Tampilan  selanjutnya  adalah  form clustering yang disajikan  pada  Gambar  8.  Pada  proses input parameter,  nilai  awal  yang  perlu  dimasukkan  pada sistem  adalah    jumlah cluster (c),  nilai  bobot fuzzy (m),  dengan syarat nilai c dan m harus lebih besar dari  satu  (c  >1  dan  m>1)  dan  jumlah  iterasi maksimum berlangsungnya proses pengelompokkan (t).  Ketiga  nilai  tersebut  perlu  diinisialisasi  oleh pengguna  karena  merupakan  parameter  yang berpengaruh pada setiap algoritma yang digunakan. Nilai random dan  koefisien  akselerasi  ditentukan oleh  sistem,  begitu  juga  untuk  inisialisasi  matriks- matriks  parameter  lainnya.  Sementara  itu,  untuk dimensi  matriks  ditentukan  oleh  banyaknya  baris data  benang  (n)  dan  kolom  jumlah cluster yang dibentuk (c).
Gambar 9. Form Clustering
Enam kebutuhan fungsional yang digambarkan pada diagram use  case diuji  berdasarkan  skenario pengujian  metode black-box .  Skenario  terdiri  dari input dan output yang diharapkan pada sistem. Tabel 3. menyajikan skenario pengujian untuk kebutuhan fungsional “Melakukan Clustering ”. Hasil pengujian menunjukkan bahwa semua skenario yang diuji  menghasilkan  keluaran  yang  sesuai  dengan harapan.
Tabel 4. Skenario Pengujian Use Case Melakukan Clustering
ID Prosedur Input Output Kesimpulan U- 3- 101 Memilih Menu Clustering -> Menekan menu Clustering Tampilan form Clustering Diterima U- 3- 102 Mengisi inisialisasi parameter dengan huruf “a”  -> Menekan menu Clustering Notifikasi kesalahan input Diterima U- 3- 103 Mengisi  jumlah cluster & fuzziness dengan nilai < 2 -> Menekan menu Clustering Notifikasi kesalahan input Diterima
U- 3- 104 Melakukan pengelompokkan -> Menekan menu Clustering Hasil cluster disimpan  & grafik ditampilkan Diterima
Pengelompokkan  data  benang  pada  aplikasi  PPDB dilakukan  sebanyak  200  kali  untuk  setiap  data benang (pertahun dan keseluruhan). Jumlah cluster (c)  yaitu  sebanyak  3 cluster untuk  tahun  2011  dan data  keseluruhan,  dan    sebanyak  5 cluster untuk tahun  2009  dan  2010.  Nilai fuzziness m  =  2,  nilai random (r1, r2) dalam rentang [0,1], nilai koefisien akselerasi  (c1,  c2)  adalah  2  dan  nilai  bobot  inersia (w) dalam rentang [0,9, 0,1].  Hasil perhitungan nilai fungsi  objektif  pada  setiap  metode  disajikan  pada Tabel 5.

## Tabel 6. Hasil Clustering Data Benang
Data Benang (n,c) 2009 (96, 5) 2010 (57, 5) 2011 (177, 3) Mix (209, 3) FCM Worst 385,1 5 278,5 6 1342,8 9 3413,4 4 Averag e 348,1 8 293,2 2 1400,1 7 3540,3 3 Best 323,6 2 322,3 2 1542,8 1 3801,4 FPSO Worst 490,9 6 378,2 4 1646,1 7 4213,1 5 Averag e 517,9 8 408,6 1 1769,0 2 4485,4 Best 561,6 6 450 2031,0 7 4991,5 6 FCMFPS O Worst 374,7 5 250,5 2 1321,1 8 3326,7 6 Averag e 345,1 7 282,6 2 1358,1 9
3441 Best 319,8 5 315,0 7 1470,3 1 3657,6 4
Tabel 7. menunjukkan metode FCM-FPSO menghasilkan nilai fungsi objektif paling minimum atau terkecil dari kedua metode lainnya. Nilai rata- rata fungsi objektif terendah dicapai oleh algoritma hibrid  FCM-FPSO  sebesar  3441,00  kemudian diikuti  oleh  algoritma  FCM  dengan  nilai  sebesar 3540,33  dan  yang  tertinggi  dicapai  oleh  algoritma FPSO dengan nilai sebesar 4485,40. Semakin kecil nilai fungsi objektif yang dihasilkan maka semakin baik cluster yang terbentuk [7]. Hal ini menunjukkan cluster yang  dihasilkan  oleh  metode  FCM-FPSO adalah  yang  terbaik  dibandingkan  kedua  metode lainnya yang telah diuji.

## 5. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menguji  performansi  metode  hibrid FCM-FPSO  dengan  mengimplementasikannya  ke sebuah  aplikasi  pengelompokan  data  benang  pada perusahaan  tekstil.  Metode  dengan  nilai  performa terbaik  untuk  pengelompokan  data  benang,  yaitu metode  hibrid  FCM-FPSO,  dengan  nilai  rata-rata fungsi  objektif  terendah  mencapai  angka  3441,00, paling kecil di antara dua algoritma lainnya. Hal ini menunjukkan  bahwa  aplikasi  yang  dikembangkan
berhasil  menguji  performa  metode  FCM-FPSO. Hasil cluster metode FCM-FPSO yang didapatkan dari  aplikasi  PPDB  menjadi  rekomendasi  untuk perusahaan  tekstil  untuk  menyusun  strategi pembelian benang untuk periode yang akan datang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] K.  Mehmed, Data  Mining:  Concepts, Models,  Methods,  and  Algorithms ,  3rd  ed.  Hoes Lane: IEEE Press & Wiley, 2020.
[2] R. Rustiyan and M. Mustakim, “Penerapan
Algoritma  Fuzzy  C  Means  untuk  Analisis Permasalahan Simpanan Wajib Anggota Koperasi,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 2, p. 171, 2018.
[3] S.  Rani,  A.  Puspita,  and  F.  Nhita, “Implementasi  Algoritma  Fuzzy  C-Means  untuk
Mengkategorikan  Tingkat  Penjualan  Produk  pada Data Transaksi Swalayan,” e-Proceeding Eng. , vol.
5, no. 3, pp. 8206–8217, 2018.
[4] F.  Agustini,  “Implementasi  Algoritma
Fuzzy  C-Means  Studi  Kasus  Penjualan  di Sushigroove  Restaurant,” JITK  (Jurnal  Ilmu Pengetah. dan Teknol. Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 127–132, 2019.
[5] T. M. Silva Filho, B. A. Pimentel, R. M. C.
R. Souza, and A. L. I. Oliveira, “Hybrid methods for fuzzy  clustering  based  on  fuzzy  c-means  and improved particle swarm optimization,” Expert Syst. Appl. , vol. 42, no. 17–18, pp. 6315–6328, 2015.
[6] C. Skiadas and J. Bozeman, Data Analysis and Applications 1 , 2nd ed. Wiley, 2019.
[7] H.  Izakian  and  A.  Abraham,  “Fuzzy  C- means  and  fuzzy  swarm  for  fuzzy  clustering problem,” Expert  Syst.  Appl. ,  vol.  38,  no.  3,  pp. 1835–1838, 2011.
[8] W. Liu, Z. Wang, X. Liu, N. Zeng, and D.
Bell,  “A  Novel  Particle  Swarm  Optimization Approach  for  Patient  Clustering  from  Emergency Departments,” IEEE Trans. Evol. Comput. , vol. 23, no. 4, pp. 632–644, 2019.
[9] I.  Sommerville, Software  Engineering- Sommerville(Tenth  Edition) ,  10th  ed.  Pearson Education, 2016.