## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6097

## Model Clustering Zona Kesesuaian Lahan menggunakan Kombinasi
Algoritma Fuzzy C-Means dan Partition Coefficient Index
Yerymia Alfa Susetyo *
Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Indonesia Email: yeremia.alfa@uksw.edu
Email Penulis Korespondensi: yeremia.alfa@uksw.edu
Abstrak− Sektor pertanian merupakan salah satu penopang pembangunan nasional yang vital. Perencanaan sistem pertanian yang  baik  perlu  ditopang  dengan  melihat  karakteristik  setiap  wilayah.  Beragamnya  wilayah  pertanian  di  Indonesia,  perlu disederhanakan dengan klasifiksi sesuai dengan kesamaan karakteristiknya. Penelitian ini bertujuan  untuk mengelompokkan zona kesesuaian lahan pada suatu wilayah pertanian. Pengelompokan (Clustering) didapatkan menggunakan algoritma Fuzzy C-Means yang divalidasi menggunakan algoritma Partition Coefficient Index. Cluster zona pertanian diperoleh dari identifikasi karakteristik kemiringan, ketinggian, dan curah hujan masing-masing wilayah. Dihasilkan tiga cluster zona kesesuaian lahan dengan derajat keanggotaan yang nyaris identik. Algoritma Partition Coefficient Index digunakan untuk memvalidasi cluster yang dihasilkan. Hasilnya tiga cluster tersebut valid, dengan angka derajat keanggotaan PCI yang sudah mengelompok sesuai dengan cluster masing-masing. Terdapat dua titik pada cluster 1, tujuh titik pada cluster 2, dan delapan titik pada cluster 3. Tiga cluster yang telah dihasilkan ini dapat mempermudah identifikasi kesesuaian lahan pertanian yang cocok dengan karakteristik masing-masing.
Kata Kunci: Zona Kesesuaian Lahan; C-Means; PCI; Clustering; Fuzzy
Abstract− The agricultural sector is one of the vital supporters of national development. The planning of a good agricultural system needs to be supported by looking at the characteristics of each region. The diversity of agricultural areas in Indones ia needs to be  simplified by classification according to their similar characteristics. This study aims to group the area of land suitability in an agricultural area. Clustering is obtained using the Fuzzy C-Means algorithm that is validated using the Partition Coefficient Index. Agriculture zone clusters are obtained from the identification of the characteristics of the slope, height, and rainfall of each region. It produced three clusters of land-compatibility zones with almost identical degree of membership. The Partition Coefficient Index algorithm is used to validate the resulting cluster. The results of these three clusters are valid, with PCI membership degrees already grouped according to each cluster. There are two points in the cluster 1, seven points in cluster 2,  and  eight  points  on  cluster  3.  The  three  clusters  that  have  been  generated  can  facilitate  the  identification  of  suitable agricultural land according to their respective characteristics.
Keywords : Land Compatibility; C-Means; PCI; Clustering; Fuzzy

## 1. PENDAHULUAN
Pertanian adalah salah satu sektor penting dalam pembangunan nasional. Lahan pertanian yang tidak subur atau kering masih menjadi masalah yang banyak terjadi dalam rangka memaksimalkan hasil pertanian. Sementara lahan kering memiliki potensi pengembangan yang besar. Salah satu masalah utama yang dihadapi oleh para petani di lahan  kering  adalah  keterbatasan  pasokan  air,  karena  mereka  hanya  bergantung  pada  curah  hujan. Pertanian  di lahan kering mengikuti pola tanam khusus yang berbeda pada setiap musimnya. Penentuan zona kesesuaian lahan yang  tepat  sangat  penting  untuk  direncanakan,  karena  hal  tersebut  dapat  meningkatkan  produksi  tanaman  dan pendapatan petani.
Dinas  Pertanian  Kabupaten  Boyolali  merupakan  salah  satu  instansi  pemerintahan  sebagai  pemangku kepentingan  dalam  perencanaan  berbagai  aspek  pertanian  di  kabupaten  Boyolali.  Dinas  Pertanian  Kabupaten Boyolali  terbagi  dalam  beberapa  bidang.  Bidang  Tanaman  Pangan,  Bidang  Hortikultura,  Bidang  Perkebunan, Bidang  Bina  Usaha  dan  Penyuluhan.  Semua  bidang  bertanggung  jawab  kepada  aspek  yang  dikuasai.  Melalui pemanfaatan  teknologi  informasi,  perencanaan  pada  masing-masing  bidang  lebih  terkendali.  Salah satu  bentuk pemanfaatan teknologi informasi adalah dengan Sistem Informasi Geografis (SIG). Sistem Informasi Geografis (SIG)  adalah  sebuah  sistem  informasi  yang  menggunakan  teknologi  komputer  untuk  menyimpan,  mengelola, menganalisis, dan mengakses data yang berkaitan dengan informasi bereferensi keruangan atau spasial, sehingga perencanaan sistem pertanian akan lebih mendekati kondisi nyata[1]
Setiap daerah, khususnya daerah pertanian memiliki karakteristik khusus, yang mencakup aspek fisik dan non-fisik.  Aspek  fisik  meliputi  infrastruktur,  fasilitas,  dan  ketersediaan  akses.  Aspek  non-fisik  meliputi  faktor sosial-budaya, ekonomi, dan populasi [2]. Dengan memperhatikan kompleksitas yang ada pada lahan pertanian, maka  diperlukan  suatu  pengelompokan  berdasarkan  karakteristik  suatu  wilayah.  Salah  satu  metode  yang  dapat digunakan  untuk  mengelompokkan  data  geografis  lahan  adalah  dengan  menerapkan  teknik  clustering menggunakan algoritma Fuzzy C-Means (FCM) dan K-Means (KM).
Dalam  teknik  clustering  fuzzy,  bobot  keanggotaan  himpunan  fuzzy  diberikan  kepada  setiap  data  [3][4]. Cluster Analysis atau analisis klaster adalah salah satu teknik statistika yang berguna untuk mengelompokkan data. Dalam pengelompokannya, suatu ukuran jarak digunakan untuk mengukur kedekatan antara data dan membentuk struktur kelompok yang sederhana dari data yang kompleks. Salah satu jenis ukuran jarak yang umum digunakan adalah ukuran jarak Euclidean [5]. Algoritma ini termasuk ke dalam metode clustering Hard K-Means.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6097
Model pengelompokkan Fuzzy C-Means (FCM) memungkinkan data untuk menjadi anggota pada setiap klaster berdasarkan nilai derajat keanggotaannya. Nilai derajat keanggotaan berada pada rentang antara 0 hingga 1,  di  mana  tingkat  keberadaan  data  dalam  suatu  klaster  ditentukan  oleh  derajat  keanggotaannya  [6].  Untuk mengevaluasi  apakah jumlah klaster yang dipilih dapat  menjelaskan seluruh data atau tidak, digunakan  Cluster Validity  Index  (CVI)  [7].  CVI,  atau  Cluster  Validity  Index,  merupakan  metode  pengukuran  validitas  yang membantu dalam menentukan jumlah klaster optimal yang dapat menggambarkan struktur data secara keseluruhan [8]. CVI mengukur seberapa kompak dan terpisahnya struktur data pada setiap klaster dan menemukan jumlah cluster optimal yang memiliki kelompok yang padat dan terpisah dari klaster lainnya [9].
Suatu penelitian yang menerapkan algoritma Fuzzy C-Means dengan judul "Penerapan Algoritma Fuzzy C-Means untuk Analisis Masalah Simpanan Wajib Anggota Koperasi" memiliki tujuan untuk mengklasifikasikan item  (yaitu  anggota  koperasi)  ke  dalam  beberapa  kelompok  kecil  yang  memiliki  sifat  yang  sama.  Hal  ini bermanfaat  untuk  mempercepat  dan mempermudah proses bisnis, karena data yang telah dikelompokkan dapat mempengaruhi  jalannya  proses  bisnis  dengan  lebih  efisien.  Metode  yang  digunakan  dalam  studi  ini  adalah algoritma Fuzzy C-Means, yaitu salah satu metode pengelompokkan data yang termasuk dalam kategori Hard K- Means.  FCM menggunakan pendekatan pengelompokkan fuzzy, sehingga setiap data dapat  termasuk ke dalam seluruh  kelompok  yang  terbentuk  dengan  tingkat  keanggotaan  yang  bervariasi,  ditentukan  oleh  derajat keanggotaannya. [10].
Hasil pengelompokan pada Fuzzy C-Means masih dapat dioptimalkan melalui metode tertentu. Penelitian terdahulu yang berjudul "Penerapan Partition Entropy Index, Partition Coefficient Index dan Xie Beni Index untuk Penentuan  Jumlah  Cluster  Optimal  pada  Algoritma  Fuzzy  C-Means  dalam  Pemetaan  Tingkat  Kesejahteraan Penduduk  Jawa  Tengah"  memiliki  tujuan  untuk  menganalisis  jumlah  cluster  optimal  pada  algoritma  Fuzzy  C- Means.
Penelitian  ini  tidak  bertujuan  untuk  membandingkan  algoritma  mana  yang  lebih  baik,  karena  ketiga algoritma tersebut menunjukkan hasil yang tidak terlalu berbeda. Ketiga algoritma tersebut menggunakan konsep Cluster  Validity  Index  (CVI) yang  merupakan  ukuran  validitas  untuk  menentukan  jumlah  klaster  yang  dapat menjelaskan seluruh data. CVI mengukur tingkat kekompakan dan pemisahan struktur data pada semua klaster dan mencari jumlah klaster optimal yang memiliki sifat kekompakan dan terpisah dari klaster lainnya [11].
Dalam  penelitian  yang  lain,  Implementasi  Kombinasi  Metode  RFM  dan  Algoritma  KMeans  untuk Klasterisasi Penjualan Minuman Kemasan [12], metode Fuzzy C-Means dapat dikombinasikan dengan Partition Entropy  Index.  Partition  Entropy  Index  memiliki  kontribusi  untuk  pengukuran  validitas.  Nilai  validitas menunjukkan bahwa nilai yang semakin besar (mendekati 1) mempunyai arti kualitas cluster yang didapat semakin baik.  Sementara  itu,  penelitian  lainnya  yang  berjudul  Sistem  Prediksi  Customer  Loyalty,  PCI  mampu mengoptimalkan jumlah cluster.
Pada penelitian tersebut diperoleh hasil pengujian terhadap pembentukan cluster menunjukkan bahwa hasil terbaik terdapat pada pembentukan cluster dengan pembobotan 2 karena nilai PCI dan PEI yang didapat lebih baik dari pembobotan 3 [13]. Berdasarkan kedua penelitian tersebut, selain dapat menunjukkan derajat validitas, PCI juga memiliki kemampuan untuk mengevaluasi nilai bobot klasifikasi yang paling baik.
Penelitian ini memiliki cakupan dalam menentukan potensi zona kesesuaian lahan berdasarkan kemiringan tanah, ketinggian tanah dan curah hujan. Sementara itu, kondisi tanah dan curah hujan yang berpotensi berubah setiap tahun, sehingga dibutuhkan suatu algoritma untuk mengelompokkan data. Algoritma yang digunakan adalah algoritma Fuzzy C-Means. Algoritma Fuzzy C-Means dipilih karena memiliki kelebihan untuk mendeteksi cluster tingkat  tinggi  dan  dapat  menunjukkan  hubungan  antar  pola  cluster  yang  berbeda.  Untuk  mendapatkan  hasil clustering  yang  lebih  optimal  maka  algoritma  Fuzzy  C-Means  dikombinasikan  dengan  cluster  validity  index. Terakhir, hasil pengelompokan akan diimplementasikan kedalam aplikasi berbasis web. Dimana aplikasi tersebut bisa diakses oleh umum sebagai panduan perencanaan pola tanam. Platform web dipilih karena akses yang mudah dan semua perangkat komputer maupun handphone bisa mengakses tanpa batasan spesifikasi perangkat.
Berdasarkan latar belakang tersebut, maka penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan zona kesesuaian lahan pada suatu wilayah pertanian. Pengelompokan (Clustering) didapatkan dari algoritma Fuzzy C-Means yang divalidasikan menggunakan algoritma Partition Coefficient Index.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahap penelitian ini terbagi ke dalam lima tahap, yaitu: (1) tahap pengumpulan data, (2) tahap pemodelan metode Fuzzy C-Means, (3) tahap pemodelan metode PCI, (4) tahap pemetaan wilayah, (5) tahap analisis.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6097
Gambar 1 . Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  ini  ditunjukkan  pada  Gambar 1,  dimana  dapat  dideskripsikan  sebagai  berikut:  tahap pertama dalam penelitian ini adalah pengumpulan data. Pada tahap ini dilakukan pengumpulan data yang akan digunakan  sebagai  atribut  atau  variabel  clustering.  Data  diperoleh  dari  Dinas  Pertanian  Kabupaten  Boyolali, Provinsi Jawa Tengah. Data yang didapatkan berupa data Zona Agroekologi (ZAE).
Tahap kedua adalah pembentukan model dengan algoritma Fuzzy C-means. FCM adalah salah satu teknik pengelompokan  yang  tergolong  dalam  Hard  K-Means.  FCM  menggunakan  model  pengelompokan  fuzzy  yang memungkinkan data menjadi anggota dari beberapa kelompok dengan tingkat keanggotaan yang bervariasi antara 0 hingga 1. Derajat keanggotaan tersebut menentukan seberapa kuat data terikat dengan sebuah "cluster" [14][15]. Langkah-langkah melakukan clustering dengan metode Fuzzy C-means adalah sebagai berikut: [14][16].
1. Masukkan  data  yang  akan  digunakan  untuk  proses  pengelompokan  atau  clustering,  selanjutnya  disebut  X. Merupakan sebuah matriks dengan ukuran n x m. Di mana n adalah jumlah sampel data dan m adalah jumlah atribut pada setiap data. Xij, data sampel ke-I (i=1,2…,n), atribut ke-j (j=1,2,…m).
2. Menentukan inisialisasi nilai :
a. Jumlah Klaster
: c;
b. Pangkat : w;
c. Maksimum Iterasi : MaxIter;
d. Error Rate : € I ; e. Fungsi Objektif Awal : P 0 = 0;
f. Iterasi Awal
: t = 1;
3. Bangkitkan bilangan acak atau random µik, i = 1,2…n; k=1,2…c; yang digunakan sebagai elemen – elemen matriks partisi awal µik.
Q 1 = ∑ c k=1 µik (1)
Dengan j =1,2..n Hitung :
μ ik = μ ik Qi (2)
4. Menentukan centroid atau pusat cluster ke-k:  Vkj, dengan k=1,2…c dan j=1,2..m. dimana X ij adalah variabel fuzzy yang digunakan dan w adalah bobot.
V kj = ∑ =1 n i ((μ ik ) w ∗X ij ) ∑ =1 n i ( μ ik ) w (3)
5. Kalkulasi  fungsi  Objektif  pada  iterasi  ke-t.  Perhitungan  fungsi  objektif  P t dimana  nilai  variabel  fuzzy  X ij dikurangi dengan centroid V kj kemudian hasil pengurangan dikuadratkan dan hasil kuadrat dijumlahkan untuk dikali dengan kuadrat dari derajat keanggotaan μ ik untuk tiap klaster.
P t = ∑ = 1 n i ∑ = 1([∑ = 1 m j (X ij −  V kj ) 2 ](μ ik ) w ) c k (4)
6. Lakukan perhitungan perubahan matriks partisi  untuk  setiap nilai  i dari  1  hingga n dan setiap nilai k dari 1 hingga c. Untuk mencari perubahan matriks partisi 𝜇 𝑖𝑘 pengurangan nilai variabel fuzzy X ij dilakukan kembali
Pengumpulan Data Menentukan Jumlah Cluster (k=2,3,..8) Inisialisasi matriks partisi awal w=(2) Tentukan pangkat untuk matriks Perhitungan Nilai C entroid Pemodelan Metode Fuzzy C-Means Perhitungan nilai derajat keanggotaan Hitung nilai fungsi objektif Cluster konvergen Cluster Pemodelan Partition Coefficient Index Pemetaan Wilayah Analisis Cluster

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6097
terhadap pusat  klaster V kj yang dikuadratkan. Kemudian dijumlahkan dan dipangkatkan dengan −1 𝑤−1 dengan bobot,  w=2  hasilnya  setiap  data  dipangkatkan  dengan  -1.  Setelah  melakukan  proses  perhitungan,  lakukan normalisasi pada semua derajat keanggotaan baru yang memiliki nilai k dari 1 hingga c. Langkah selanjutnya adalah membagi hasil normalisasi dengan derajat keanggotaan yang baru tersebut.
µ ik = ∑ = 1 𝑚 𝑗 (𝑋 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑘𝑗 ) 2 −1 𝑤−1 ∑ = 1 𝑐 𝑘 (𝑋 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑘𝑗 ) 2 −1 𝑤−1 (5)
7. Cek Kondisi Berhenti
a. Jika: (|Pt-Pt=1|<€ I ) atau ( t > MaxIter ) maka berhenti
b. Jika tidak : t = t + 1, ulangi langkah ke-4
Apabila perubahan nilai fungsi objektif sudah mencapai ambang batas yang telah ditetapkan, maka proses clustering dihentikan. Namun, jika nilai perubahan masih berada di atas ambang batas, maka kembali ke langkah keempat dan lakukan perhitungan menggunakan persamaan 3.
Tahap ketiga adalah pemodelan Partition Coefficient Index (PCI) merupakan teknik untuk mengevaluasi nilai derajat keanggotaan tanpa memandang nilai vector (data).
PCI = 1 𝑁 ∑ ∑ 𝑢 𝑖𝑗 2 𝐾 𝑗=1 𝑁 𝑖=1 (6)
Dalam  persamaan  6,  variabel  N  mengindikasikan  jumlah  total  objek  yang  terlibat  dalam  penelitian, 𝑢 𝑖𝑗 2 banyaknya  nilai  keanggotaan  objek  ke-j  dan  centroid  ke-i.  Biasanya,  nilai  optimal  untuk  proses  clustering diperoleh ketika nilai yang dihasilkan semakin mendekati 1[16][17].
Tahap keempat adalah pemetaan wilayah. Pada tahap ini hasil pengelompokan dari data yang dimodelkan sebelumnya kemudian diimplementasikan ke dalam peta Kecamatan Karanggede untuk ditampilkan gambaran tiap wilayah dan zona sesuai dengan cluster yang didapatkan.
Tahap kelima adalah analisis. Pada tahap ini, dilakukan analisis clustering untuk mempelajari faktor-faktor apa yang mempengaruhi pembentukan cluster yang terbentuk.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Algoritma yang digunakan pada sistem ini adalah Fuzzy C-Means. Fuzzy C-Means digunakan untuk menentukan pola  tanam  tiap  zona  di  wilayah  Kecamatan  Karanggede.  Indikator  atau  komponen  yang  digunakan  adalah kemiringan, ketinggian dan curah hujan. Pada dasarnya, konsep Fuzzy C-Means adalah untuk menentukan centroid yang mewakili lokasi rata-rata untuk setiap klaster yang terbentuk. Pada awalnya, posisi centroid belum tepat. Tiap titik data memiliki tingkat keanggotaan terhadap klaster tertentu. Dengan berulang kali mengatur lokasi centroid dan tingkat derajat keanggotaan dari setiap titik data, maka centroid berpindah ke lokasi yang benar. Proses iteratif ini  berdasar  pada  derajat  keanggotaan  yang  menghasilkan  jarak  antara  titik  sampel  data  yang  digunakan  dan centroid yang dihitung berdasarkan derajat keanggotaan titik sampel tersebut [18][19].

## 3.1 Perhitungan Algoritma Fuzzy C-Means
Data yang diperoleh akan dilakukan pemetaan atau clustering dengan menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means. Data yang diperoleh ditunjukan pada tabel 1.
Tabel 1. Sample Data Desa Zona  Ketinggian  Kemiringan  Curah Hujan Manyaran 1 2 3 4 5 6 7 8 4 4 11,5 11,5 27,5 27,5 40 40 500 500 500 500 500 500 500 500 2519 3277 2519 3277 2519 3277 2519 3277 Sempulur 1 2 3 4 5 6 7 4 4 11,5 11,5 27,5 27,5 40 500 500 500 500 500 500 500 2519 3277 1682 3277 1682 3277 2519

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6097
Desa Zona  Ketinggian  Kemiringan  Curah Hujan 8 9 40 40 500 500 2519 3277
Tahap awal melibatkan penempatan matriks partisi awal U yang terdiri dari 110 baris dan 3 kolom, yang sesuai dengan jumlah sampel data dan parameter/atribut setiap data. X ij = data sample ke-i (i=1,2,…,n), atribut ke- j (j=1,2,…,m). Setelah menempatkan matriks partisi awal, ditetapkan nilai parameter awal:
a. Jumlah Cluster (c)
: 3;
b. Pangkat (w) : 2; c. Maksimum Iterasi(MaxIter) : 100; d. Error Rate (€) : 10-5; e. Fungsi Objektif Awal (P0) : 0; f. Iterasi Awal (t) : 1;
Untuk mendapatkan elemen – elemen matriks partisi awal (U) maka dibangkitkan bilangan random µik, i = 1,2…n; k=1,2…c; Matriks Partisi awal U yang terbentuk (secara random) digunakan untuk menghitung pusat cluster pada iterasi pertama. Penentuan pusat cluster (V) diperoleh dengan menggunakan persamaan (3) hasil yang didapatkan,  ditemukan  hasil  iterasi  13  yaitu  iterasi  terakhir  dan  pusat  cluster  V  yang terbentuk  pada  iterasi  13 adalah :

## 𝑉 = [20,748 500,000 3277,000 23,862 500,000 2519,000 19.500 500,000 1682,001 ]
Menghitung fungsi objektif (P t ) berfungsi sebagai acuan dimana iterasi akan berhenti atau tidak didapatkan dengan cara, hasil fungsi objektif klaster sekarang dikurangi hasil klaster sebelumnya. Pengecekan dilakukan pada tahap ke 7. Fungsi objektif dihitung dengan menggunakan persamaan (4), berikut nilai fungsi objektif pada iterasi terakhir yaitu ke-13.
P t = ∑ = 1 𝑛 𝑖 ∑ = 1([∑ = 1 𝑚 𝑗 (𝑋 𝑖𝑗 −   𝑉 𝑘𝑗 ) 2 ](𝜇 𝑖𝑘 ) 𝑤 ) 𝑐 𝑘 = 10278,53705
Menghitung perubahan matriks partisi U menggunakan persamaan (5). Hasil matriks partisi U digunakan untuk menghitung pusat cluster (V) sekaligus pengganti matriks partisi awal yang terbentuk (secara random). Hasil matriks  partisi  U  muncul  pada  iterasi  ke-1  dan  digunakan  untuk  menghitung  pusat  cluster  (V)  iterasi  ke-2. Kemudian Hasil matriks partisi U di iterasi ke-2 digunakan untuk menghitung pusat cluster (V) selanjutnya sampai dengan iterasi berhenti yaitu iterasi ke-13. Hasil matriks partisi U iterasi ke-13 seperti ditunjukan pada tabel 2.
Tabel 2 . Hasil Matriks Partisi U iterasi 13.
Matriks Partisi U 0,000685 0,998752 0,000562 0,999402 0,000488 0,00011 0,000266 0,999516 0,000218 0,999818 0,000149 3,36E-05 2,3E-05 0,999958 1,89E-05 0,999903 7,93E-05 1,79E-05 0,000453 0,999176 0,000371 0,99921 0,000644 0,000146 0,000685 0,998752 0,000562 0,999402 0,000488 0,00011 2,52E-05 9,13E-05 0,999884 0,999818 0,000149 3,36E-05 2,52E-05 9,13E-05 0,999884 0,999903 7,93E-05 1,79E-05 0,000453 0,999176 0,000371 0,000453 0,999176 0,000371 0,99921 0,000644 0,000146
Pada  pengecekan  kondisi  berhenti,  iterasi  berhenti  pada  iterasi  ke-13,  maka  | P 13 -P 12 |  =  |10278,53705  - 10278,53705| = 0 (ε= 10 -5 ) atau ( t > MaxIter ) maka iterasi berhenti. Berdasarkan matrik iterasi terakhir yaitu ke- 13 dapat diperoleh informasi bahwa pada data tabel 1 dapat dikelompokan dalam tiga cluster. Hasil cluster yang didapat seperti ditunjukan pada tabel 3.
Tabel 3 . Hasil Cluster.
Data Ke Derajat keanggotaan (μ) data pada Cluster ke-  Derajat keanggotaan Cluster 1 2 3 1 0,00069 0,99875 0,00056 0,998752422 2

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6097
Data Ke Derajat keanggotaan (μ) data pada Cluster ke-  Derajat keanggotaan Cluster 1 2 3 2 0,9994 0,00049 0,00011 0,999402263 1 3 0,00027 0,99952 0,00022 0,999516218 2 4 0,99982 0,00015 3,4E-05 0,999817606 1 5 2,3E-05 0,99996 1,9E-05 0,999958069 2 6 0,9999 7,9E-05 1,8E-05 0,999902743 1 7 0,00045 0,99918 0,00037 0,999176127 2 8 0,99921 0,00064 0,00015 0,999210164 1 9 0,00069 0,99875 0,00056 0,998752422 2 10 0,9994 0,00049 0,00011 0,999402263 1 11 2,5E-05 9,1E-05 0,99988 0,999883523 3 12 0,99982 0,00015 3,4E-05 0,999817606 1 13 2,5E-05 9,1E-05 0,99988 0,999883504 3 14 0,9999 7,9E-05 1,8E-05 0,999902743 1 15 0,00045 0,99918 0,00037 0,999176127 2 16 0,00045 0,99918 0,00037 0,999176127 2 17 0,99921 0,00064 0,00015 0,999210164 1
Tabel 3 menunjukkan hasil clustering zona kesesuaian lahan di tujuh belas titik sampel di Desa Manyaran dan Desa Sempulur, Kecamatan Karanggede, Kabupaten Boyolali. Didapatkan tiga  cluster berdasarkan variabel ketinggian wilayah, kemiringan wilayah, dan curah hujan. Delapan titik sampel berada pada cluster 1, tujuh titik sampel berada pada cluster 2, dan dua titik sampel berada pada cluster 3. Nilai derajat keanggotaan masing-masing cluster mendekati angka 1 yaitu 0.999, hal ini menunjukkan adanya ikatan yang kuat suatu titik sampel dengan suatu cluster.

## 3.2 Perhitungan Partition Coefficient Index
Cluster Validity Index yang digunakan dalam sistem ini adalah PCI (Partition Coefficient Index). PCI digunakan sebagai  uji  validitas  klaster  optimal  dari  hasil  perhitungan  algoritma  Fuzzy  C-Means.  Perhitungan nilai  klaster optimal menggunakan persamaan (6) dimana N merupakan banyaknya jumlah objek dalam penelitian yaitu N=17 dan 1/N = 0,0588, 𝑢 𝑖𝑗 2 banyaknya nilai keanggotaan objek ke-j dan centroid ke-i. Hasil klaster optimal ditunjukan pada tabel 4.
Tabel 4 . Klaster Optimal.
Data Ke Derajat keanggotaan (μ) data pada Cluster ke- Derajat keanggotaan Cluster 1 2 3 1 1,51251E-10 0,410073152 2,09127E-11 0,410073152 2 2 0,469728909 4,78352E-11 1,56812E-13 0,469728909 1 3 8,85669E-12 0,411014934 1,22059E-12 0,411014934 2 4 0,470315726 1,36159E-12 4,46909E-15 0,470315726 1 5 5,72546E-15 0,411560445 7,95402E-16 0,411560445 2 6 0,470435688 2,05262E-13 6,7571E-16 0,470435688 1 7 4,37443E-11 0,410595638 6,01621E-12 0,410595638 2 8 0,469458235 1,09938E-10 3,66657E-13 0,469458235 1 9 1,51251E-10 0,410073152 2,09127E-11 0,410073152 2 10 0,469728909 4,78352E-11 1,56812E-13 0,469728909 1 11 7,53058E-15 3,13257E-13 0,117774117 0,117774117 3 12 0,470315726 1,36159E-12 4,46909E-15 0,470315726 1 13 7,53058E-15 3,13257E-13 0,117774117 0,117774117 3 14 0,470435688 2,05262E-13 6,7571E-16 0,470435688 1 15 4,37443E-11 0,410595638 6,01621E-12 0,410595638 2 16 4,37443E-11 0,410073152 2,09127E-11 0,410073152 2 17 0,469458235 4,78352E-11 1,56812E-13 0,469728909 1
Hasil yang didapat pada Tabel 3 merupakan hasil dari perhitungan algoritma Fuzzy C-Means. Hasil tersebut didapatkan dengan mendapatkan nilai maximum dari masing-masing derajat keanggotaan. Hasil yang didapatkan dari  perhitungan algoritma Fuzzy C-Means  tersebut  kemudian dievaluasi  dengan CVI (Cluster Validity Index), CVI  mempunyai  banyak  metode  salah  satunya  yang  digunakan  adalah  PCI  (Partition  Coefficient  Index)  untuk mendapatkan  status  validasi.  Algoritma  PCI  adalah  suatu  metode  untuk  mengevaluasi  keabsahan  kluster  yang memanfaatkan derajat keanggotaan µ ik sebagai acuannya . Maksud utama dari validitas kluster adalah mengukur mutu kluster tersebut dan menilai sejauh mana representasi data oleh kluster yang terpilih [20]. Hasil dari clustering PCI  didapatkan  jumlah  klaster  yang  sama  dengan  C-Means.  Namun  yang  menjadi  perbedaan  adalah  derajat

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6097
keanggotaan PCI yang didapatkan lebih variatif. Hasil yang variatif tersebut membuktikan cluster yang terbentuk mengelompok dalam tiga variasi. Variasi 3 pada Cluster 3 memiliki derajat keanggotaan PCI pada kisaran 0,11 terdapat  dua data. Variasi  2 pada  Cluster 2 memiliki  derajat keanggotaan PCI pada kisaran 0,41 terdapat  tujuh data. Sementara itu, Variasi 1 pada Cluster 1 memiliki derajat keanggotaan PCI pada kisaran 0,46 – 0,47 terdapat delapan  data.  Hasil  tingkat  validitas  cluster  yang  dihasilkan  oleh  PCI  digambarkan  pada  Scatter  Plot  yang ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2 . Scatter Plot PCI Clustering Kesesuaian Lahan
Hasil akhir cluster optimal seperti ditunjukan pada Tabel 4. Dimana derajat keanggotaan dari FCM sudah di  evaluasi  menggunakan  PCI.  Hasil  ini  nantinya  akan  diolah  berdasarkan  cluster  yang  sudah  ditentukan, sebagaimana seperti mengambil rata rata nilai dari kemiringan tanah, ketinggian tanah dan curah hujan pada tiap cluster. Kemudian hail rata rata dari ketiga nilai tersebut akan dicocokan dengan potensi  kesesuaian lahan yang sesuai dan diimplementasikan ke dalam bentuk sistem informasi geografis. Tabel 5 menunjukan cluster dengan karakteristiknya serta kesesuaian lahan terhadap komoditas pertanian yang paling cocok.
Tabel 5. Kesesuaian Lahan Terhadap Komoditas Pertanian
Cluster Kesesuaian Komoditas Pertanian
1 Tanaman  buah-buahan  seperti  coklat  dan  pisang.  Tanaman  sayur  seperti  kangkung,  bayam,  dan kacang panjang. Tanaman lainya seperti padi, kopi dan kedelai
2 Tanaman buah seperti durian, pisang dan coklat. Tanaman sayur seperti kangkung. Tanaman lainya seperti kentang dan kedelai
3 Tanaman  buah  seperti  coklat  dan  pisang.  Tanaman  sayur  seperti  kangkung,  bayam,  dan  kacang panjang. Tanaman lainya seperti padi dan kopi

## 3.3 Implementasi dalam Pemetaan
Dalam Sistem Informasi Pemetaan Zona Kesesuaian Lahan di daerah Kecamatan Karanggede ini, menampilkan peta  Kecamatan  Karanggede  dimana  pada  saat  pertama  diakses  maka  sistem  akan  melakukan  perhitungan algoritma  Fuzzy  C-means  yang  kemudian  dilanjutkan  perhitungan  CVI  (Cluster  Validity  Index)  yaitu  PCI (Partition Coefficient  Index). Setelah proses perhitungan menggunakan algoritma Fuzzy C-means  selesai, akan dilanjutkan  perhitungan  CVI  (Cluster  Validity Index)  menggunakan  PCI (Partition  Coefficient  Index).  Dimana nilai matriks partisi U dari perhitungan algoritma Fuzzy C-means iterasi terakhir diambil dan diolah oleh sistem menggunakan  perhitungan  PCI  (Partition  Coefficient  Index)  sehingga  menghasilkan  derajat  keanggotaan  tiap cluster yang lebih optimal. Kode Program untuk menghitung derajat keanggotaan oleh PCI ( Partition Coefficient Index )  ditunjukan  pada  Gambar  3. Kode  Program  1 Perhitungan  Derajat  Keanggotaan  oleh  PCI  (Partition Coefficient Index)Pada Kode
1. for ($i=0; $i <$dt; $i++){
2. $pcic1[] = array (($angka2[$i][0] * $jumlah_MPUc1 * $kuapcic1[$i][0])*$satuperN);
3. } 4.
5. for ($i=0; $i <$dt; $i++){
6. $pcic2[] = array (($angka2[$i][1] * $jumlah_MPUc2 * $kuapcic2[$i][0])*$satuperN);
7. } 8.
9. for ($i=0; $i <$dt; $i++){ 10. $pcic3[] = array (($angka2[$i][2] * $jumlah_MPUc3 * $kuapcic3[$i][0])*$satuperN);
11. }

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6097
Program  1,  proses  perhitungan  derajat  keanggotaan  tiap  cluster  yang  lebih  optimal  menggunakan PCI (Partition Coefficient Index). Pada baris satu sampai sebelas terdapat tiga perulangan yang merupakan perhitungan sekaligus  pengisian  derajat  keanggotaan  optimal  ke  dalam  array  masing-masing  cluster.  Kemudian  hasil  dari perhitungan cluster optimal akan dicari nilai maximum seperti ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4 . Kode Program untuk Mencari Nilai Maximum PCI (Partition Coefficient Index)
Pada Kode Program 2, baris satu sampai empat merupakan proses pencarian nilai maksimum menggunakan perulangan dan dimasukan kedalam array sesuai dengan urutan data. Dari hasil pencarian nilai maksimum tersebut dapat disimpulkan dari urutan data pertama sampai terakhir sudah mempunyai nilai derajat keanggotaan maupun kategori cluster.
Setelah  diketahui  setiap  data  mempunyai  cluster,  maka  sistem  akan  menampilkan  peta  Kecamatan Karanggede dan setiap zona mempunyai warna marker yang berbeda sesuai dengan karakter setiap cluster [21]. Model  pewarnaan  cluster 1 mempunyai  marker warna hijau, cluster 2 berwarna merah, dan cluster 3 berwarna biru.  Dari  3  jenis  marker  akan  ditampilkan  penjelasan-penjelasan  sistem  pertanian  yang  cocok  dan komoditas- komoditas  pertanian  yang  layak  dibudidayakan. Hasil  perhitungannya  akan  dimasukan  kedalam  database  yang kemudian ditampilkan dalam data spasial seperti ditunjukan pada Gambar 5.
Gambar 5 . Tampilan Peta Pemetaan Potensi Pola Tanam Daerah Kecamatan Karanggede
Pada Gambar 5, sudah di pisahkan antara satu desa dengan desa lain menggunakan perbedaan warna pada wilayah  masing  masing  desa.  Kemudian  terdapat  beberapa  marker  yang  mempunyai  warna  berbeda  –  beda, terdapat 3 warna marker yang mewakili tiap cluster. Marker pertama berwarna hijau mewakili cluster 1, cluster 1 merupakan wilayah yang mempunyai kemiringan 18 %, ketinggian 500 m dpl, dan curah hujan 1698 mm. daerah ini  sangat  cocok  untuk  ditanami  tanaman  buah  seperti  coklat  dan  pisang.  Kemudian  tanaman  sayur  seperti kangkung, bayam, dan kacang pnjang. Dan tanaman lainya seperti padi, kopi dan kedelai seperti ditunjukan pada Gambar 6
Marker  kedua  berwarna  merah  mewakili  cluster  2,  cluster  2  merupakan  wilayah  yang  mempunyai kemiringan  22  %,  ketinggian  500  m  dpl,  dan  curah  hujan  2519  mm.  daerah  ini  sangat  cocok  untuk  ditanami
1. for ($i=0; $i <$dt; $i++){
2. $derkepcip[] = array (max( array ($pcic1[$i][0],$pcic2[$i][0],$pcic3[$i][0]))); 3. }

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6097
tanaman buah seperti durian, pisang dan coklat. Kemudian tanaman sayur seperti kangkung. Dan tanaman lainya seperti  kentang  dan  kedelai.  Marker  terakhir  marker  3  berwarna  biru  mewakili  cluster  3,  cluster  3  merupakan wilayah yang mempunyai kemiringan 18 %, ketinggian 500 m dpl, dan curah hujan 1698 mm. daerah ini sangat cocok untuk ditanami tanaman buah seperti coklat dan pisang. Kemudian tanaman sayur seperti kangkung, bayam, dan kacang panjang. Dan tanaman lainya seperti padi dan kopi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan maka dapat disimpulkan bahwa clustering zona kesesuaian lahan di wilayah Kecamatan Karanggede, Kabupaten Boyolali dapat dilakukan menggunakan algoritma Fuzzy C-means. Hasil yang didapatkan dari Fuzzy C-Means kemudian dioptimalkan menggunakan salah satu metode milik CVI (Cluster  Validity  Index)  dalam  hal  ini  Partition  Coefficient  Index  (PCI),  Hasil  yang  didapatkan  kemudian divisualisasikan dengan bantuan SIG sehingga dapat divisiualisasikan secara lebih nyata. Dihasilkan tiga cluster wilayah untuk menentukan kesesuaian lahan pertanian. Cluster yang diperoleh dengan Fuzzy C-Means diperoleh dari tiga variable, yaitu kemiringan, ketinggian, dan curah hujan. Tahap optimasi dilakukan dengan menghitung tingkat validitas cluster menggunakan CVI (Cluster Validity Index) yaitu PCI (Partition Coefficient Index). Hasil dari clustering PCI didapatkan jumlah klaster yang sama dengan C-Means. Namun yang menjadi perbedaan adalah derajat keanggotaan PCI yang didapatkan lebih variatif. Variasi 3 pada  Cluster 3 memiliki derajat keanggotaan PCI pada kisaran 0,11 terdapat dua data. Variasi 2 pada Cluster 2 memiliki derajat keanggotaan PCI pada kisaran 0,41 terdapat tujuh data. Sementara itu, Variasi 1 pada Cluster 1 memiliki derajat keanggotaan PCI pada kisaran 0,46 – 0,47 terdapat delapan data. Dengan demikian, cluster 1 memiliki nilai yang paling optimal dalam klasifikasi. Berdasarkan hasil yang sudah didapatkan, maka  pemangku kepentingan  dapat menggunakan  informasi tersebut untuk mendapatkan hasil yang optimal untuk meningkatkan hasil tanam. Saran untuk penelitian selanjutnya agar dapat dikembangkan tidak hanya menggunakan satu CVI, bisa dikembangkan menggunakan CVI lain seperti XIE (Xie Ben Index) ataupun PEI (Partition Entropy Index). Penambahan jenis – jenis faktor yang berhubungan dengan kesesuaian lahan juga dapat meningkatkan hasil perhitungan menjadi lebih akurat dan optimal.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih disampaikan kepada Pusat Studi Sistem Informasi Mitigasi Tropis (SIMITRO) Universitas Kristen Satya Wacana dalam menjalankan penelitian ini.

## REFERENCES
[1] U. F. Kurniawati et al., “Pengolahan Data Berbasis Sistem Informasi Geografis (SIG) Untuk Kebutuhan Penyusunan Profil  di  Kecamatan  Sukolilo,”  Sewagati,  vol.  4,  no.  3,  pp.  190–196,  Apr.  2022,  [Online].  Available: https://journal.its.ac.id/index.php/sewagati/article/view/363
[2] S. Darma, “Kesesuaian Lahan Padi Sawah di Desa Bumi Rapak dan Desa Selangkau Kabupaten Kutai Timur,” Jurnal Ilmu Tanah dan Lingkungan, vol. 24, no. 1, pp. 32–38, Jun. 2022, doi: 10.29244/jitl.24.1.32-38.
[3] R.  Froese,  J.  W.  Klassen,  C.  K.  Leung,  and  T.  S.  Loewen,  “The  Border  K-Means  Clustering  Algorithm  for  One Dimensional Data,” in 2022 IEEE International Conference on Big Data and Smart Computing (BigComp), IEEE, Jan. 2022, pp. 35–42. doi: 10.1109/BigComp54360.2022.00017.
[4] R.  Gustrianda  and  D.  I.  Mulyana,  “Penerapan  Data  Mining  Dalam  Pemilihan  Produk  Unggulan  dengan  Metode Algoritma K-Means Dan K-Medoids,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 6, no. 1, p. 27, Jan. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3294.
[5] Y. Jin, D. O’Connor, Y. S. Ok, D. C. W. Tsang, A. Liu, and D. Hou, “Assessment of sources of heavy metals in soil and dust at children’s playgrounds in Beijing using GIS and multivariate statistical analysis,” Environ Int, vol. 124, pp. 320– 328, Mar. 2019, doi: 10.1016/j.envint.2019.01.024.
[6] S. S. Prasetyo, M. Mustafid, and A. R. Hakim, “Penerapan Fuzzy C-Means Kluster untuk Segmentasi Pelanggan E- Commerce dengan Metode Recency Frequency Monetary (RFM),” Jurnal  Gaussian, vol. 9, no. 4, pp. 421–433, Dec. 2020, doi: 10.14710/j.gauss.v9i4.29445.
[7] Q. Xu, Q. Zhang, J. Liu, and B. Luo, “Efficient synthetical clustering validity indexes for hierarchical clustering,” Expert Syst Appl, vol. 151, p. 113367, Aug. 2020, doi: 10.1016/j.eswa.2020.113367.
[8] E. Zhu, Y. Zhang, P. Wen, and F. Liu, “Fast and stable clustering analysis based on Grid-mapping K-means algorithm and  new  clustering  validity  index,”  Neurocomputing,  vol.  363,  pp.  149–170,  Oct.  2019,  doi: 10.1016/j.neucom.2019.07.048.
[9] R. Ünlü and P. Xanthopoulos, “Estimating the number of clusters in a dataset via consensus clustering,”  Expert Syst Appl, vol. 125, pp. 33–39, Jul. 2019, doi: 10.1016/j.eswa.2019.01.074.
[10]  R. Rustiyan and M. Mustakim, “Penerapan Algoritma Fuzzy C Means untuk Analisis Permasalahan Simpanan Wajib Anggota  Koperasi,”  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer,  vol.  5,  no.  2,  p.  171,  May  2018,  doi: 10.25126/jtiik.201852605.
[11]  S. Mashfuufah and D. Istiawan, “Penerapan partition entropy index, partition coefficient index dan xie beniindex untuk penentuan jumlah klaster optimal pada algoritma fuzzy c-means dalam pemetaan tingkat kesejahteraan penduduk jawa tengah,” in Prosiding University Research Colloquium, 2018, pp. 51–60.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6097
[12]  A. N. M. H. Yansah, E. Y. Puspaningrum, and A. M. Rizky, “Implementasi kombinasi metode rfm dan algoritma kmeans untuk klasterisasi penjualan minuman kemasan,” in  Prosiding Seminar Nasional Informatika Bela Negara, 2021, pp. 122–126.
[13]  D. David, M. D. Lauro, and D. E. Herwindiati, “Sistem Prediksi Customer Loyalty Dengan Metode RFM dan Fuzzy C- Means,” Computatio: Journal of Computer Science and Information Systems, vol. 4, no. 1, pp. 33–44, 2020.
[14]  V. Hermawati and R. Sulaiman, “Penentuan Segmentasi Pelanggan E-Commerce Menggunakan Fuzzy C-Means dan Model  Fuzzy  RFM,”  MATHunesa:  Jurnal  Ilmiah  Matematika,  vol.  9,  no.  1,  pp.  76–88,  Jan.  2021,  doi: 10.26740/mathunesa.v9n1.p76-88.
[15]  K. E. Setiawan, A. Kurniawan, A. Chowanda, and D. Suhartono, “Clustering models for hospitals in Jakarta using fuzzy c-means and k-means,” Procedia Comput Sci, vol. 216, pp. 356–363, 2023, doi: 10.1016/j.procs.2022.12.146.
[16]  R. Desrianti and H. D. Wijaya, “Implementasi algoritma Fuzzy C-Means pada aplikasi seleksi karyawan digital talent di  PT  Telekomunikasi  Indonesia,”  JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA,  vol.  4,  no.  4,  pp.  879–888, 2020.
[17]  S. Mashfuufah and D. Istiawan, “Penerapan partition entropy index, partition coefficient index dan xie beniindex untuk penentuan jumlah klaster optimal pada algoritma fuzzy c-means dalam pemetaan tingkat kesejahteraan penduduk jawa tengah,” in Prosiding University Research Colloquium, 2018, pp. 51–60.
[18]  Z. Lu, Y. Qiu, and T. Zhan, “Neutrosophic C-means clustering with local information and noise distance-based kernel metric  image  segmentation,”  J  Vis  Commun  Image  Represent,  vol.  58,  pp.  269–276,  Jan.  2019,  doi: 10.1016/j.jvcir.2018.11.045.
[19]  B. A. Kusuma, “Penentuan Kurva Kelengkungan Tulang Belakang pada Citra X-ray Skoliosis Menggunakan Metode Fuzzy  C-Means,”  JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA,  vol.  3,  no.  1,  p.  9,  Mar.  2019,  doi: 10.30865/mib.v3i1.992.
[20]  Anggara  Cahya  Putra  and  K.  Dwi  Hartomo,  “Optimalisasi  Penyaluran  Bantuan  Pemerintah  Untuk  UMKM Menggunakan Metode Fuzzy C-Means,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 5, no. 3, pp. 474–482, Jun. 2021, doi: 10.29207/resti.v5i3.2980.
[21]  D.  A.  Wicaksono  and Y.  A.  Susetyo,  “Clustering  Zonasi Daerah  Rawan  Bencana Alam  di  Provinsi  Sumatera  Barat Menggunakan  Algoritma  K-Means  dan  Library  Geopandas,”  Jurnal  Indonesia :  Manajemen  Informatika  dan Komunikasi, vol. 4, no. 2, pp. 426–438, May 2023, doi: 10.35870/jimik.v4i2.225.