## PERBANDINGAN METODE FUZZY C-CMEANS DAN K-MEANS CLUSTERING PADA DATA PENGGUNAAN OBAT DI R.S NATIONAL HOSPITAL SURABAYA
Teddy Gideon Manik, Woro Isti Rahayu, Rd. Nuraini Siti Fathonah Program Studi Sarjana Terapan Teknik Informatika Universitas Logistik Bisnis Internasional Jl. Sari Asih No.54, Kota Bandung, Jawa Barat, Indonesia teddygideonmanik@gmail.com, woroisti@ulbi.ac.id, nurainisf@ulbi.ac.id

## ABSTRAK
Rumah  sakit  merupakan  institusi  dibidang  pelayanan  kesehatan  masyarakat,  berfungsi  untuk  melayani masyarakat secara luas dalam bentuk jasa. Namun di Rumah sakit National Hospital Surabaya saat ini mencatat total  penggunaan  obat  tanpa  menampilkannya  dalam  bentuk  visual  sebaran  data.  Penelitian  ini  melakukan perbandingan  klustering  untuk  penggunaan  obat  dengan  metode  K-Means  dan  Fuzzy  C-Means  menggunakan data  tahun  2021.  Untuk  Fuzzy  C-Means  menggunakan  fungsi  objectif  dari  data  dan  pada  K-Means  hanya dengan menentukan titik centroid yang akan digunakan dalam Clustering. Dari perbandingan yang dibuat untuk menentukan banyak, sedang dan sedikitnya penggunaan obat. K-Means hanya memerlukan 2 iterasi saja untuk mendapatkan rasio yang tepat untuk pengelompokan. Sedangkan untuk Fuzzy C-means perlu melakukan iterasi sebanyak 6 kali untuk mendapatkan error terkecilnya untuk pengelompokan.
Kata kunci: Rumah Sakit, K-Means, Fuzzy C-Means, Clustering

## 1. PENDAHULUAN
Sebagai  institusi  di  bidang  pelayanan  kesehatan masyarakat,  rumah  sakit  National  Hospital  Surabaya beroperasi  untuk  melayani  masyarakat  secara  luas dalam  bentuk  jasa.  Oleh  karenanya  rumah  sakit menyelenggarakan pelayanan kesehatan secara paripurna  yang  memiliki  pelayanan  seperti  rawat inap,  rawat  jalan  dan  gawat  darurat.  Kesimpulannya, rumah sakit melayani pengobatan.
Melihat secara khusus bidang pengobatan, obat menjadi  komponen  tak  tergantikan  dalam  pelayanan kesehatan  di  rumah  sakit  mengingat  obat  adalah segala  bahan  atau  ramuan  yang  digunakan  untuk mencegah, meringankan, dan menyembuhkan penyakit pada makhliuk hidup. Jadi, obat menjadi hal yang  paling  dibutuhkan  oleh  makhluk  hidup  saat sakit.  Adapun  kebutuhan  obat  tidak  lepas  dari bagaimana  obat  itu  diolah  dan  bagaimana  kebutuhan obat direncanakan. [1].
Pengelolahan  persediaan  obat  yang  baik  dapat menjadi  salah  satu  pendukung  dalam  peningkatan mutu  pelayanan  persedian  obat.  Namun  kenyataan masih  terdapat  kendala  dalam  pengelompokan  jenis penyakit  untuk  jenis  obat  yang  digunakan.  Metode clustering yang dapat digunakan adalah metode Fuzzy C-Means dan K-Means adalah metode pemebelajaran mesin  tanpa  pengawasan  yang  paling  banyak digunakan  dan  relatif  berhasil  di  antara  banyak algoritma  pengelompokan  metode Fuzzy C-Means dan K-Means .  Konsep  dasar  fcm  adalah  melakukan perulangan  untuk  memperbaiki  pusat  cluster  dan derajat keanggotaan yang pada awalnya masih belum akurat,  pengulangan  ini  terus  dilakukan  sampai didapatkan  pusat  cluter  yang  tepat  sedangkan  untuk metode K-Means merupakan algoritma yang dibutuhkan parameter input sebanyak k dan membagi
sekumpulan  n  objek  kedalam  k  cluster.  Clustering adalah  proses  pengelompokan  objek  data  ke  dalam kelompok  berdasarkan  kemiripan  nya  dalam  satu algoritma  yang  sering  digunakan  dalam  clustering menggunakan  algoritma K-Means dan Fuzzy  C-M eans.  Perbandingan  dalam  metode Fuzzy C-Means dan K-Means ,  pada  metode Fuzzy C-Means adalah pengelompokan data ditentukan oleh derajat keanggotaan,  sedangkan  metode K-Means adalah pengelompokan data ditentukan dari centroid penggunaan obat.[2]
Diperlukan  sebuah  metode  yang  tepat  dan efektif  dalam  penentuan  jenis  obat  apa  saja  yang sudah  diambil  atau  digunakan  untuk  resep  obat  oleh seorang  dokter  di  Rumah  Sakit,  yang  dapat mempermudah  untuk  mengetahui  nya  lebih  mudah dengan  menghitung  menggunakan  metode K-Means dan  metode Fuzzy K-Means .  Kepentingannya  dan dalam mengatasi permasalahan tersebut menggunakan teknik Data mining yaitu metode Fuzzy C-Means dan K-Means merupakan salah satu metode clustering  non hirarki  yang berusaha mempartisi data yang  ada  ke  dalam  bentuk  satu cluster atau  lebih. Pada  proses  pengelompokkan  ( clustering ),  dalam metode K- Means  suatu  objek  hanya  akan  menjadi anggota  satu cluster dan  sulit  untuk  mencapai kekonvergenan.  Oleh  karena  itu,  digunakan  metode yang lain yaitu metode Fuzzy C-Means (FCM). FCM merupakan  metode untuk melakukan pengelompokan data  yang  diberikan  satu  atau  lebih  data  cluster. Algoritma FCM digunakan karena pada metode FCM kemungkinan  kegagalan  untuk  kesamaan  lebih  kecil dibandingkan metode K-Means [3]. Berdasarkan keterangan di atas penulis membandingkan  secara  teoritis  dan  aplikasi  antara metode K-Means dan metode FCM untuk
megelompokkan  pada  data  obat  yang  digunakan dokter  di  Rumah  Sakit  National  Surabaya,  dengan judul  “Perbandingan  Metode K-Means dan  Metode Fuzzy C-Means (FCM)  untuk  Clustering  Data  obat digunakan dokter di Rumah Sakit National Surabaya. Adapun  tujuan  pada  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui  hasil  dari  jumlah  obat  yang  digunakan setiap  dokter  spesialis  di  Rumah  Sakit  National Hospital  Surabaya.  dan  untuk  mengetahui  hasil perbandingan dalam penerapan dari metode K-Means dan Fuzzy C-Means pada sistem [4].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. DATA MINING
Data  mining  merupakan  disiplin  ilmu  yang bertujuan untuk menemukan, mengekstraksi, menggali  atau  menambang  pengetahuan  berdasarkan dari  suatu  data  atau  informasi.  Data  mining  dapat disebut  pula  sebagai  Knowledge  Discovery  in Database  (KDD)  yang  merupakan  proses  dalam mengumpulkan dan menggunakan data dengan tujuan mencari  hubungan  antar  setiap  data  atau  pola  dalam suatu  Big  Data  (data  yang  besar).  Clustering merupakan  salah  bagian  dari  data  mining  yang digunakan dalam pengelompokan data[5].

## 2.2. K-Means Clustering
K-Means adalah  pengelompokkan  data  dengan memaksimalkan  kemiripan  data  dalam  satu  klaster dan  meminimalkan kemiripan data antara klaster [6]. K-Means memiliki  fungsi  untuk  mengelompokkan data  kedalam  data cluster .  Algoritma  ini  dapat menampung  data  tanpa  menggunakan  label  kategori. K-Means  Clustering Algoritma  juga  merupakan metode  non-hierarchy.  Metode  dengan  menghitung ukuran jarak ini terdiri dari metode cluster berhierarki dengan penggabungan ( agglomerative ) dan pemisahan  ( decisive ).  Contohnya  adalah  metode pautan lengkap complete linkage, metode pautan rata- rata  average  linkage,  metode  Ward  serta  metode cluster  tak  berhierarki  yaitu  metode K-Means [7]. Cluster Sampling adalah cara pengambilan contoh di mana  bagian-bagian  populasi  dipilih  secara  random dari  kelompok  yang  sudah  tersedia  yang  disebut dengan  ‘ cluster' , Clustering atau  klusterisasi  adalah salah  satu  masalah  yang  menggunakan  teknik unsupervised learning.
K Means Clustering memiliki objective yaitu meminimalis  dari object yang  telah  di  susun  pada proses  klusterisasi.  Dengan  cara  minimalisasi  varian antara  satu  kluster  dengan  maksimalis  variasi  pada data  di  kluster  lainnya. K-Means clustering merupakan bentuk metode algoritma yang mendasar[8] penerapannya adalah: a) Menentukan jumlah kluster
b) Secara acak mendistribusikan data kluster
c) Menghitung rata rata dari data yang ada di kluster.
d) Menggunakan  langkah  baris  3  kembali  sesuai nilai threshold
e) Menghitung jarak antara data dan nilai
centroid( K-Means clustering )
f) Distance space dapat  diimplementasikan  untuk menghitung  jarak  data  dan centroid .  Tujuan  dari K-Means clustering ,  seperti  metode  kluster lainnya,  adalah  untuk  mendapatkan  kelompok data  dengan  memaksimalkan  kesamaan  karakter dalam  kluster  dan  memaksimalkan  perbedaan antara setiap kluster.
Algoritma K-Means
clustering mengelompokkan data dari jarak antara data terhadap titik  sumbu  centroid  kluster  yang  didapatkan  melalui perhitungan  proses  secara  berulang.  Analisis  yang diperlukan  menentukan  jumlah  K  sebagai  inputan untuk  algoritma.  Dalam  machine  learning,  algoritma K-Means clustering termasuk dalam bagian dari jenis unsupervised learning .
Tahap  pertama  yang  perlu  dilakukanyaitu dengan  menghitung  jarak  pada  setiap  data  terhadap setiap centroid dengan  menggunakan  persamaan Euclidean Distance:
𝑑(𝑥 𝑖 , 𝜇 𝑖 ) =   √(𝑥 𝑖 , 𝜇 𝑖 )2
Pada tahap selanjutnya akan dilakukan pengelompokkan  setiap  setiap  data  terhadap  jarak pada  titik  pusat  centroid  terdekat.  Dari  data tersebut, Ubah  nilai  centroid  yang  diperoleh  dari  rata-rata cluster yang bersangkutan dengan persamaan berikut:
Ck  = 1 𝜋𝜅 ∑ 𝑑 i
Dimana  n k merupakan  jumlah  data  dalam cluster,  sedangkan  di  merupakan  jumlah  dari  nilai jarak  yang  masuk  dalam  masing-masing  cluster.  Jika anggota  tiap  cluster  berubah,  maka  iterasi  akan dilanjutkan  dengan  menggunakan  langkah  kedua hingga  kelima.  Jika  anggota  tiap  cluster  tidak  ada yang berubah, maka iterasi berhenti dan nilai rata-rata pusat  cluster  (µ i )  akan  digunakan  sebagai  parameter dalam penentuan pembagian data. Proses perhitungan K-Means Clustering telah selesai. [9].

## 2.3. Euclidean Distance
Perhitungan jarak dari 2 buah titik adalah, ruang Eucledean .  Ruang Euclidean diperkenalkan  oleh Euclid,  seorang  matematikawan  yang  berasal  dari Yunani tahun 300 B.C.E. Untuk mempelajarihubunganantara sudut dan jarak. Euclidean ini berhubungan dengan Teorema Phytagoras dan  biasanya diterapkan pada 1 sampai  3 dimensi.  Tapi  juga  dapat  lebih  disederhanakan  jika diterapkan pada dimensi yang lebih tinggi. [10]
2.4. Fuzzy C-Means Clustering
Fuzzy
C-Means (FCM) adalah teknik mengelompokkan  data  untuk  setiap  titik  memiliki tingkat  anggota  cluster  berdasarkan  logika Fuzzy . Fuzzy C-Means clustering  (FCM)  menggunakan
matrix partisi U Fuzzy sehingga suatu titik data dapat dimiliki  oleh  lebih  dari  satu  kelompok  dengan memiliki  nilai  keanggotaan  (bobot)  yang  berbeda yang  dimulai  dari  0  hingga  1.  Semakin  dekat  titik data ke pusat cluster, maka keanggotaan titik datanya akan  menuju  pusat  cluster  yang  tepat.  Jumlah  nilai keanggotaan dari setiap objek harus sama dengan satu [11].
Berikut rumus untuk mengkluster:
𝒬 𝑖 = ∑ 𝜇 𝑖𝑘 𝑐 𝑘=1 𝜇 𝑖𝑘 = 𝜇 𝑖𝑘 𝒬 𝑖
Kemudian  menghitung  pusat  kluster  V kj dengan menggunakan:
𝑉 𝑘𝑗 = ∑ ((𝜇 𝑖𝑘 )) 𝑛 𝑖=1 𝑤 ∗ 𝓍 𝑖𝑗 ∑ 𝜇 𝑖𝑘 ) 𝑤 𝑛 𝑖=1 Menghitung fungsi objektif yang didapat dari t iterasi menggunakan:
𝑝 𝑡 = ∑ ∑ ([∑ (𝑋 𝑖𝑗 − 𝑚 𝑗=1 𝑉 𝑘𝑗 ) 2 ] 𝑐 𝑘=1 𝑛 𝑖=1 𝜇 𝑖𝑘 ) 𝑤 )
Tahap  lanjutan  menghitung  hasil  perubahan  dari partisi matriks :
𝜇 𝑖𝑘 = [∑ (𝑋 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑘𝑗 )) 2 𝑚 𝑗=1 ] −1 𝑤 − 1 ∑ 𝑐 𝑘=1 [∑ (𝑋 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑘𝑗 )) 2 𝑐 𝑘=1 ] −1 𝑤 − 1

## 2.5. Machine Learning
Machine  learning  mengarah  pada  sebuah metode yang membuat komputer memiliki kemampuan  dalam  mengerjakan  sebuah  pekerjaan secara  otomatis  dan  terstruktur.  Proses machine learning dilakukan  melalui  algoritma  tertentu, sehingga  pekerjaan  yang  dilakukan  komputer  dapat dilakukan secara otomatis [12].
Machine  Learning  merupakan  salah  satu  ilmu Kecerdasan  Buatan  ( Artificial  Intellegence )  yang membahas  mengenai  pembangunan  sistem  yang berdasarkan  pada  jenis  data  yang  digunakan.  Dalam pemetaan Machine  Learning ,  terdapat  beberapa scenario, seperti: 1. Supervised  Learning  merupakan  pembelajaran menggunakan  masukan  data  pembelajaran  yang telah  diberi  label.  Melakukan  prediksi  pada  data yang memiliki label.
2. menggunakan  masukan  data  yang  tidak  diberikan label. Setelah itu mencoba untuk mengelompokkan  data  berdasarkan  karakteristik jenis data yang ditemui.
3. Reinforcement  Learning  fase  pembelajaran  dan tes  saling  dicampur.  Untuk  mengumpulkan informasi  yang  digunakan  dengan  berinteraksi  ke lingkungan  sehingga  mendapatkan  hasil  yang akan digunakan untuk pembelajaran [13]
3. METODE PENELITIAN
Metode penelitian adalah ilmu yang mempelajari  cara-cara  untuk  menyusun  rencana penelitian,  pelaksanaan,  dan  penulisan  laporan dengan  metode  ilmiah  secara  efisien  dan  sistematis yang hasilnya beguna untuk memcahkan masalah dan pengembangan  ilmu  pengetahuan  guna  menyusun keputusan.
DATASET Normalisasi Data Algoritma Min-Max K-Means Clustering Fuzzy C- Means Clustering Evaluasi Normalisasi Data Hasil Hasil Komparasi

## Gambar 1. Diagram alur penelitian

## 3.1. Dataset
Data  penggunaan  obat  yang  telah  dilaksanakan oleh oleh dokter spesialis  bagi pasien diRumah Sakit Nation  Hospital  Surabaya  yang  diambil  dari  bulan maret-agustus  2021  sebagai  data  percobaan  dalam penelitian  ini.  Data  ditampilkan  di  tabel  I.  total  data dokter  yang  bekerja  di  Rumah  Sakit  National Hospital Surabaya sebanyak 51. Berdasarkan data ini, data  normalisasi  digunakan  untuk  data  obat  yang digunakan  pada  tabel  I,  sehingga  lebih  mudah  untuk menghitung  menggunakan K-Means dan Fuzzy C- Mean. [14]

## 3.2. Algoritma Min-Max
Algoritma  Min-Max  merupakan  algoritma  yang dipergunakan  dalam  penormalisasian  data  dengan cara  menyamakan  dan  memperkecil  rentang  data. Algoritma  Min-Max  merupakan  teknik  sederhana  di mana  teknik  tersebut  dapat  secara  khusus  sesuai dengan data dalam batas yang ditentukan sebelumnya dengan batas yang telah ditentukan sebelumnya [15].

## 3.3. K-Means Clustering
Algoritma K-Means merupakan metode pengelompokan  data  yang  melakukan  pembagian data  ketujuan  tertentu  yang  memisahkan  data  ke dalam  kelompok  yang  berbeda.  Secara  iteratif, K- Means mampu  meminimalkan  rata-rata  jarak  setiap data  ke  clusternya  Pada  dasarnya  penggunaan algoritma K-Means dalam melakukan proses clustering tergantung dari data yang ada dan konklusi yang  ingin  dicapai.  Untuk  itu  digunakan  algoritma [16]

## 3.4. Fuzzy C-Means (FCM)
Fuzzy C-Means (FCM)  adalah  suatu  cara pengelompokan  data  untuk  keberadaan  setiap  titik data  dalam  suatukluster  ditentukan  oleh  derajat keanggotaan  dari  fungsi  objectif.  FCM  bukan merupakan  keanggotaan Fuzzy inference system , namun  tepatnya  urutan  baris  pusat  cluster  dan beberapa  derajat  keanggotaan  untuk  setiap  titik  data. Informasi  ini  dapat  digunakan  untuk  membangun suatu Fuzzy inference system [17].

## 3.5. Normalisasi Data
Pada tahap analisis data yaitu untuk mengetahui apakah  data  tersebut  memiliki  missing  value  dan sebagainya  Data  yang  digunakan  berupa  jumlah  data jenis  obat  diRumah  Sakit.  Analisa  data  yang dilakukan dalam penelitian ini ialah sebagai berikut: Dengan  memalakukan  pengumpulan  data  dan konversi nilai bentuk object dalam data excel [18].
Tabel 1. Dataset Obat
No. OBAT CARDI OLOGI ST GENER AL PRACT ITIONE R INTER NIST NEURO SURGE ON NEURO LOGIS T SURGE ON THT 1 ABBOTIC 125 MG/5 ML 30 ML SYR 1 21 30 35 1 7 14 2 ABBOTIC 125 MG/5 ML 60 ML SYR 0 3 30 0 0 0 0 3 ABBOTIC 250 MG/5 ML 50 ML SYR 0 2 10 0 0 0 0 4 ABBOTIC XL 500 MG TAB 0 1 3 0 0 0 0 5 ABIXA 10 MG TAB 0 30 5 0 0 0 0 6 ACPULSIF 5 MG TAB 1 2 2 1 21 2 180 7 ACTIFED PLUS COUGH SYR 5 1 1 15 5 2 75 8 ACTILYSE 50 MG INJ 0 5 20 0 0 0 0 9 ACTOS 30 MG TAB 0 155 120 0 0 0 0 10 ADALAT OROS 30 MG TAB 0 70 30 0 0 0 0 11 ADONA AC17 10 MG TAB 0 4 45 0 0 0 0 … …………………………………………… … ……… ……… ….. …. …. …. …. …. …. 1124  ZITHROMAX 500 MG TAB 0 10 1 0 0 0 0 1125  ZITHROMAX 500 MG VIAL 0 11 30 0 0 0 0 1126  ZITHROMAX 600 MG 15 ML DRY SYR 0 166 5 0 0 0 0 1127  ZOLMIA 10 MG TAB 0 1 15 0 0 0 0 1128  ZOVIRAX 200 MG TAB 0 15 120 0 0 0 0 1129  ZOVIRAX 5% CR 2 GR 8 1 1 3 50 5 3 1130  ZOVIRAX 5% CR 5 GR 0 3 30 0 0 0 0 1131  ZYPRAZ 0,25 MG TAB 0 25 20 0 0 0 0

## 3.6. Hasil Komparasi
Menurut  Winarno  Surakhmad  dalam  bukunya Pengantar Pengetahuan Ilmiah (1986: 84), komparasi adalah penyelidikan deskriptif yang berusaha mencari pemecahan  melalui  analisis  tentang  hubungan  sebab akibat,  yakni  memilih  faktor-faktor  tertentu  yang berhubungan  dengan  situasi  atau  fenomena  yang diselidiki  dan  membandingkan  satu  faktor  dengan faktor lain[19].

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Jumlah  data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  sebanyak  1,131  data,  dengan  membuat attribute sebanyak 3, banyak, sedang, sedikit.
4.1. Analisis dengan K-Means Clustering Untuk  menguji  metode K-Means ,  penulis melakukan  pengujian  metode K-Means dengan menggunakan google colab. Langkah-langkah melakukan perhitungan dengan menggunakan metode K-Means Clustering sebagai berikut:
kmean = KMeans(n_clusters=3) kmean
Dengan  menentukan  3  pusat cluster yang kemudian untuk dicari pusat dari cluster menggunakan:
y_cluster = kmean.fit_predict(x_train) y_cluster
Selanjutnya dengan menggunakan:
kmean.cluster_centers_
Untuk  mendapatkan  pusat  centroid  yang  digunakan dan mendapatkan hasil seperti:
Gambar 2. Pusat centroid K-Means Clustering
Kemudian
menentukan pusat cluster menggunakan bantuan metode Elbow:
Gambar 3. Menentukan Kluster dengan Elbow
Gambar 4. Hasil plot scatter elbow
Untuk menentukan cluster menggunakan:
y_cluster = kmean.fit_predict(x_train) y_cluster
Gambar 5. Hasil cluster K-Means
Dengan  hasil  yang  didapatkan  untuk  sebaran data menggunakan K-Means seperti dibawah ini :
plt.scatter(dataset.iloc[:, 3],dataset.iloc[:, 0], c = kmeans.labels_,cmap='rainbow') plt.xlabel("INTERNIST(Organ Dalam)") plt.ylabel("Jenis Obat") plt.title("Grafik Data Obat") plt.show
Gambar 6. Visual sebaran data K-Means Clustering 4.2. Analisis dengan Fuzzy C-Means Clustering
Dengan  menentukan  dan  mengubah  data  ke bentuk array untuk mengubah data berada di rentang 0 sampai 1 dengan perintah:
scaler = MinMaxScaler() x_train=scaler.fit_transform(x_train)
Gambar 7. Data dalam bentuk Array
Kemudian  menentukan  titik cluster yang diambil  dari  data  diatas  dengan  perintah  dibawah berikut:
fcmeans = FCM(n_clusters=3) fcmeans.fit(x_train)
Gambar 8. Pusat cluster
Kemudian  untuk  membuat  pengelompokan  dari data untuk penentuan clusternya:
Gambar 9. Hasil Cluster Fuzzy C-Means
scatter(x,y, hue=fcm_labels)
Gambar 10. Visual sebaran data Fuzzy C-Means

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  analisa  terdapat  perbedaan dalam  menentukan  banyak,  sedang,  dan  sedikit penggunaan  obat.  Dari  kedua  metode  tersebut didapatkan hasil bahwa K-Means diperlukan 2 iterasi untuk mendapatkan rasio yang tepat untuk mengelompokkan.  Untuk  metode Fuzzy  C-means didapati hasil bahwa iterasi yang diperlukan sebanyak
6  kali  untuk  mendapatkan  error  terkecilnya  untuk pengelompokan.
Adapun  saran  yang  dapat  diberikan  untuk penelitian  selanjutnya  dapat  dikembangkan  untuk membandingkan  metode-metode  lain  seperti purity dan average  linkage dan  membuat  perancangan system untuk digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H. S. Firdaus, A. L. Nugraha, B. Sasmito, and M. Awaluddin, "PERBANDINGAN METODE FUZZY  C-MEANS  DAN  K-MEANS  UNTUK PEMETAAN DAERAH RAWAN KRIMINALITAS  DI  KOTA  SEMARANG,"
Elipsoida  :  Jurnal  Geodesi  dan  Geomatika,  vol.
4, no. 01, pp. 58-64, Nov. 2021. https://doi.org/10.14710/elipsoida.2021.9219
[2] Rahman  Syarif,  Muhammad  Tanzil  Furqon  dan Sigit  Adinugroho,  Perbandingan  Algoritme  K- Means  Dengan  Algoritme  Fuzzy  C  Means (FCM)  Dalam  Clustering  Moda  Transportasi Berbasis  GPS,  Vol.  2,  No.  10,  Oktober  2018, hlm. 4107-4115
[3]  Agusta,  Yudhi.  2007.  ‘K-Means  penerapan permasalahan dan metode terkait’. Jurnal Sistem dan Informatika, Vol 3.
[4]  Yohannes,  Analisis  Perbandingan  Algoritma Fuzzy  C-Means  dan  K-Means,  Vol  2  No.  1, https://ars.ilkom.unsri.ac.od/
[5]  Aditya  Ramadhan,  Zuliar  Efendi,  Mustakim Mustakim, PERBANDINGAN K-MEANS DAN FUZZY C-MEANS UNTUK PENGELOMPOKAN DATA USER KNOWLEDGE  MODELING,  ISSN  (Online)  : 2579-5406, https://ejournal.uin- suska.ac.id/index.php/SNTIKI/article/view/3268 [6]  Nyoman  Mahayasa  Adiputra,  CLUSTERING
PENYAKIT  DBD  PADA  RUMAH  SAKIT DHARMA
KERTI MENGGUNAKAN ALGORITMA K- MEANS,  Information  System  and  Emerging Technology  Journal.  Vol.  2,  No.  2,  Desember 2021, https://ejournal.undiksha.ac.id/index.php/insert/ article/view/41673/20969
[7]  Andesberg,  1973,  Clustering  Algoritma  (K- Means),
https://sis.binus.ac.id/2022/01/31/clustering- algoritma-k-means/
[8]  Ariyanti,  Dini  Puspita  Sukma,  Perbandingan fuzzy  c-means  dan  k-means  untuk  text clustering menggunakan LSI, 2021, http://hdl.handle.net/123456789/12047
[9]  Prihandoko,  Perbandingan  Algoritma  K-Means dengan  Fuzzy  C-Means  Untuk  Clustering Tingkat  Kedisiplinan  Kinerja  Karyawan,  Vol  2 No 3 (2018): Desember 2018, https://doi.org/10.29207/resti.v2i3.492
[10]  Fitria  Febrianti,  Ahmad  Hanif  Asyhar,  Moh.
Hafiyusholeh, PERBANDINGAN
PENGKLUSTERAN DATA IRIS MENGGUNAKAN METODE K-MEANS DAN FUZZY C-MEANS, 10.15642/mantik.2016.2.1.7-13 [11]  Jimmy  Pujoseno,  IMPLEMENTASI  DEEP
LEARNING
MENGGUNAKANCONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI ALATTULIS,
https://www.scribd.com/document/503450031/ DeepLearning-CNN-Kasus2#
[12] Al  Faruqi,  Muhammad (2021) Sistem Pemetaan Posisi Objek Kendaraan Menggunakan Pengolahan  Citra Pada  Area 360°. Other thesis, Universitas Komputer Indonesia.
[13]  Safwandi  Safwandi,  Novia  Hasdyna,  Nur Azizah, Analisis K-Means Clustering pada Data Sepeda  Motor,  VOL  5  NO  1  (2020),  DOI: https://doi.org/10.19184/isj.v5i1.17071
[14]  Muhammad  Kurniawan,  Afib  Pamungkas, Salman Hadi, ALGORITMA MINIMAX SEBAGAI PENGAMBIL KEPUTUSAN
DALAM  GAME  TIC-TAC-TOE,  Vol  4,  No  1 (2016),
https://ojs.amikom.ac.id/index.php/semnastekno media/article/view/1243
[15] BUSTAMI YUSUF, ANALISIS DAN PERBANDINGAN KUALITAS PENGELOMPOKAN DOKUMEN (DOCUMENT CLUSTERING) DENGAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS DAN K-MEDIANS,
https://jurnal.ar-
raniry.ac.id/index.php/elkawnie/article/downloa d/536/2699
[16]  Herlina  Latipa  Sari,  Perbandingan  Algoritma Fuzzy C-Means (FCM) Dan  Algoritma Mixture Dalam  Penclusteran  Data  Curah  Hujan  Kota Bengkulu,
https://123dok.com/document/yjr11p5z- perbandingan-algoritma-fuzzy-c-means-fcm- dan-algoritma-mixture-dalam-penclusteran- data-curah-hujan-kota-bengkulu.html/
[17]  Shavira  Siti  Rachmasari,  Abdul  Kudus, PERBANDINGAN
PENERAPAN ALGORITME  K-MEANS  DAN  FUZZY  C-
MEANS UNTUK MENGELOMPOKKAN
DATA  KINERJA  DOSEN  UNIVERSITAS ISLAM  BANDUNG,  Vol  7,  No  2,  Prosiding Statistika (Agustus, 2021),
https://karyailmiah.unisba.ac.id/index.php/statist ika/article/view/28917
[18] Parmaji, Komparasi Pendapatan Usahatani Cabai Merah  Dan  Padi  Sawah  Di  Lahan  Irigasi  Pada MT  I  Di  Desa  Triyoso  Belitang  OKU  Timur, http://meaningaccordingtoexperts.blogspot.com/ 2017/04/pengertian-dan-macam-macam-
penelitian.html?m=1
[19]  Suparmi  Suparmi,  Soeheri  Soeheri,  SISTEM
INFORMASI GEOGRAFIS PEMETAAN TEMPAT KOST BERBASIS WEB MENGGUNAKAN  METODE  EUCLIDEAN DISTANCE, Vol 5, No 1, DOI: http://dx.doi.org/10.22303/infosys.5.1.2020.105-
113