## Perbandingan Algoritma Self Organizing Map dan Fuzzy C-Means dalam clustering hasil produksi ikan PPN Karangantu
Fawaz, Novi Sofia Fitriasari, Ayang Armelita Rosalia Program Studi Sistem Informasi Kelautan Universitas Pendidikan Indonesia fawaz@upi.edu, novisofia@upi.edu, ayang.armelita@upi.edu
Abstract- Data  Fish  production  data  located  in  the  PPN  Karangantu  in  2017-2021  has  a  total  of  13429.7  tons  based  on  the production results of 58 types of fish over the last 5 years and production data can be compared with the use of SOM and FCM algorithms to obtain the best cluster value. A cluster is one of those groupings that occurs based on the same criteria. The purpose of the comparison of the two algorithms is to determine the type of variety of fish, superior production and known groups of low, medium and high fish species. There are 242 rows that can be a dataset in csv form. To provide convenience in managing data, researchers use Matlab 2017b. Comparison of the two algorithms is based on literacy values and clustering results. Based on the literacy values that occur in both  algorithms, SOM has 200 iterations and the FCM algorithm  has 88 literacy so that the som algorithm obtains optimal and more effective results for clustering. The results of clustering using som are on clusters low 214, medium 18 and high 10. Meanwhile, in the FCM clustering results, low clusters 4, medium 229 and high 8 were obtained. Based on the results of the study, the SOM algorithm can find out the types of fish varieties, superior production and known types of fish based on the results of clustering in PPN Karangantu.
Keywords: clustering, som, fuzzy c-mean, ppn karangantu, matlab
Abstrak- Data produksi ikan yang terletak di PPN Karangantu pada tahun 2017-2021 memiliki jumlah 13429,7 ton ini berdasarkan hasil produksi 58 jenis ikan selama 5 tahun terakhir dan data produksi dapat dibandingkan dengan penggunaan algoritma SOM dan FCM untuk memperoleh nilai cluster yang terbaik. Cluster adalah salah satu pengelompokan yang terjadi berdasarkan kriteria yang sama.  Tujuan  dilakukannya  perbandingan  kedua  algoritma  adalah  untuk  mengetahui  jenis  ragam  ikan,  produksi  unggulan  dan diketahui  kelompok  jenis  ikan  rendah,  sedang  dan  tinggi.  Terdapat  242  baris  dataset  dalam  bentuk  csv.  Untuk  memberikan kemudahan dalam pengelolaan data maka peneliti menggunakan Matlab 2017b. Perbandingan terhadap kedua algoritma tersebut berdasarkan nilai literasi dan hasil clustering. Berdasarkan nilai literasi yang terjadi pada kedua algoritma, SOM memiliki 200 iterasi dan algoritma FCM memiliki 88 literasi sehingga algoritma som memperoleh hasil yang optimum dan lebih efektif untuk clustering. Hasil clustering dengan menggunakan som yaitu pada cluster rendah 214, sedang 18 dan tinggi 10. Sedangkan pada hasil clustering FCM diperoleh cluster rendah 4, sedang 229 dan tinggi 8. Berdasarkan hasil penelitian maka algoritma SOM dapat mengetahui jenis ragam ikan, produksi unggulan dan diketahui jenis ikan berdasarkan hasil clustering di PPN Karangantu.
Kata Kunci: clustering, som, fuzzy c-mean, ppn karangantu, matlab

## 1. Pendahuluan
Pelabuhan Perikanan Nusantara Karangantu memiliki wilayah yang tepat dan juga strategis di Pulau Jawa dan termasuk  terhadap  Pelabuhan  Perikanan  dengan  tipe  B [1].  Tahun  2021  memiliki  jumlah  produksi  keseluruhan yang didapatkan yaitu sebesar 2464 ton dan nilai rupiah 33.500.832.931 berbanding dengan tahun 2020 yaitu 2584 ton  dengan  nilai  rupiah  33.920.798.079  ini  berarti produksi  ikan  mengalami  penurunan  sebesar  4,7%  dan penurunan  nilai  produksi  sebesar  1,24%.  Menurut  [2] menyatakan jika sentral produksi perikanan tangkap yang
terletak di pelabuhan perikanan menjadi salah satu faktor perekonomian  untuk  nelayan.  Penurunan  volume  dan nilai  produksi  merupakan  salah  satu  dampak  dari fenomena La Nina yaitu  naiknya suhu permukaan yang ada  di  Samudra  Pasifik  yang  mempengaruhi  pola kehidupan ikan di laut [3]. Hal ini mengakibatkan nelayan harus  mencari  tempat  tangkapan  secara  random  yang belum tentu hasilnya.
Sehingga perlu informasi mengenai jenis ragam ikan seperti  apa  yang  paling  unggul,  perlu  juga  informasi

## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
mengenai  jenis  ikan  apa  saja  yang  paling  tinggi  atau rendah yang diproduksi di PPN Karangantu, agar dapat mempermudah pihak PPN untuk mengelompokkan ikan berdasarkan hasil tangkapan ikan nelayan.
Algoritma  som  adalah  clustering  yang  harus menggunakan data berdasarkan karakteristik yang hampir sama, lalu dapat menjadi satu cluster jika sama. Namun jika  data  yang  terdapat  memiliki  karakteristik  yang berbeda, maka akan dimasukkan ke dalam cluster lainnya [4].  Algoritma  som  merupakan  sebuah  bagian  neural network atau penggunaan dari jaringan saraf tiruan, cara kerja  dari  algoritma  som  sendiri  seperti  melakukan pembelajaran dari data yang ada atau melakukan training terlebih dahulu agar memperoleh sebuah bobot dan juga bias  komponen  yang  tepat.  Secara  teoritis  algoritma  ini dapat  diterapkan  terhadap  ruang  faktorial  yang sebelumnya dinormalkan terlebih dahulu, dimana setiap inputan  akan  menjadi  sebuah  bentuk  array  dan  lalu  di training untuk memperoleh update bobot [5].
Metode fuzzy c-mean atau fcm didasarkan dari logika fuzzy yang dibawakan oleh Lotfi Zadeh pada tahun 1967 dengan nama fuzzyset [6]. Fcm menjadi salah satu teknik dalam melakukan proses pengelompokan sebuah data di mana  data  tersebut  memiliki  titik  dalam  sebuah  cluster maka  akan  ditentukan  berdasarkan  dari  derajat keanggotaannya.  Berdasarkan  teknik  tersebut  maka  Jim Bezdek  memberikan  landasan  dari  fcm  yaitu  untuk langkah pertama adalah dengan menentukan pusat cluster terlebih dahulu setelah itu menandai setiap lokasi cluster tersebut.  Dimana  keadaan  awal  dalam  cluster  masih belum  akurat  [7].  Maka  perlu  dilakukan  perbaikan  dari pusat  cluster  dan  juga  nilai  keanggotaannya  pada  setiap data secara berulang-ulang. Maka dapat diperoleh akurasi jika pusat cluster akan bergerak berdasarkan lokasi yang tepat [8]. Hasil dari fcm ini adalah deretan pusat cluster dan  derajat  keanggotaan  setiap  objek  yang  ada  pada masing-masing cluster bukan sistem inferensi fuzzy.
Clustering merupakan sebuah cara untuk mengelompokkan banyak data atau objek terhadap grup, sehingga setiap grup tersebut mempunyai data yang sama dengan  data  lainnya  [9].  Terdapat  dua  metode  dalam melakukan  perbandingan  hasil  clustering  yaitu  self organizing  maps  (som)  dan  fuzzy  c-mean  (fcm)  [10]. Fuzzy c-mean merupakan sebuah metode pengelompokan  yang  sering  ada  dalam  penelitian  lain. Fcm  mempunyai  kemampuan  dalam  melakukan clustering  data  dalam  jumlah  yang  cukup  banyak  dan memerlukan  waktu  yang  sangat  cepat  [11].  Sedangkan som merupakan sebuah tipe dari neural network yang di mana data harus dilakukan training terlebih dahulu secara unsupervisor. Algoritma som sendiri akan menghasilkan map  yang  terdiri  dari  pengeluaran  dalam  dimensi  yang sangat rendah baik itu dalam bentuk dua dimensi ataupun tiga.  Pengeluaran  map  ini  berusaha  dalam  memberikan properti dari inputan yang peneliti berikan [12].
Dari  penelitian  sebelumnya  terkait  perbandingan algoritma  som  dan  fcm  pada  kualifikasi  data  kinerja dosen.  Dalam  penelitian  ini  dilakukan  pengelompokan dosen  dengan  teknik  clustering  sehingga  dapat
mengetahui  karakteristik  data  dari  keluaran  clustering tersebut. Penelitian ini menggunakan 4 variabel inputan dengan  learning  rate  0,5  data  hasil  yang  diperoleh menunjukkan som lebih unggul dibandingkan fcm karena lebih konsisten terhadap centroid [13].
Penelitian  terkait  cluster  yang  selanjutnya  adalah penggunaan algoritma som untuk mengcluster hasil ikan di laut kabupaten pekalongan, dalam penelitian tersebut mengelompokkan  perikanan  menjadi  tiga  cluster berdasarkan pada hasil tangkapan, tahun dan jenis ikan. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan menyatakan jika  udang  dan  cumi-cumi  termasuk  ke  dalam  cluster pertama  (tinggi)  [14].  Penelitian  terkait  dengan perbandingan som dan fcm adalah komparasi segmentasi penyakit darah pada citra darah, penelitian ini melakukan clustering terhadap citra darah menjadi beberapa region dengan memiliki tingkat kesamaan berdasarkan pixel yang tinggi.  Hasil  penelitian  menunjukkan  jika  penggunaan algoritma  fcm  lebih  baik  berbanding  som  berdasarkan pengenalan  terhadap  penyakit  berupa  gambar  yang dihasilkan lebih mirip berdasarkan citra inputan [15].
Penelitian  terkait  cluster  dan  perbandingan  dengan kedua  algoritma  tersebut  mempunyai  kelebihan  dan kekurangannya dalam melakukan cluster. Berdasarkan hal tersebut  maka  peneliti  melakukan  perbandingan  antara penggunaan  algoritma  som  dan  fcm  berdasarkan  hasil produksi ikan di PPN Karangantu.
Data  yang  akan  dibandingkan  oleh  peneliti  berasal secara  langsung  dari  PPN  Karangantu  dan  merupakan hasil produksi ikan pada tahun 2017 sampai tahun 2021 dengan jenis ikan sejumlah 58 jenis. Tujuan penelitian ini adalah  melakukan  perbandingan  hasil  cluster  produksi ikan  laut  di  PPN  karangantu  berdasarkan  3  variable inputan yaitu jenis ikan, tahun dan produksi. Hasil cluster perikanan dibagi menjadi tinggi, sedang, rendah.

## 2. Metodologi
Gambar 1 . Langkah Penelitian SOM dan FCM
Berdasarkan  Gambar  1.  Maka  langkah  penelitian dilakukan dengan mengumpulkan dataset terlebih dahulu, dilakukan  penentuan  3  variabel  inputan,  dilakukan training  terhadap  som  untuk  mencari  nilai  iterasi, dilakukan  juga  training  fcm  untuk  memperoleh  iterasi, selanjutnya dihasilkan nilai clustering rendah, sedang dan tinggi.
Pada proses clustering dengan som dilakukan sebagai berikut:
1. Membaca dataset dalam bentuk csv 2. Dilakukan transpose terhadap dataset
3. Dilakukan inisialisasi bobot dengan menggunakan rumus selforgmap
4. Menampilkan bobot yang sudah di inisialisasi
5. Menentukan  nilai  training,  dengan  (net,  x) keterangan jika net adalah arsitektur yang sudah di inisialisasi, dan x adalah datanya lalu dilakukan training
6. Melihat bobot yang telah di training (iterasi)
7. Dilakukan clustering dengan fungsi variable [3,1]
8. Mencetak clustering dalam bentuk symbol angka 1,2,3
Pada proses clustering dengan fcm dilakukan sebagai berikut:
1. Membaca dataset dalam bentuk csv
2. Membuat 3 variable inputan
3. Melakukan training data
4. Melakukan pencarian nilai maksimum (Euclidean distance) dan mencari centroid (iterasi)
5. Membuat project matlab baru
6. Melakukan inputan dataset bentuk csv
7. Membaca data nilai centroid
8. Membaca ukuran data
9. Proses  menghitung  setiap  baris  data  dengan cluster inputan
10. Mencetak clustering bentuk symbol angka 1,2,3
Tabel 1. Variabel inputan dataset Nomor Nama Variable 1 Jenis_ikan 2 Tahun 3 Produksi Tabel 2. Pengelompokkan Cluster Nomor Cluster 1 Rendah 2 Sedang 3 Tinggi
Dataset disimpan dalam bentuk csv seperti Tabel 3. Data yang diperoleh dari PPN Karangantu sejumlah 58 jenis ikan seperti Tabel 3, berdasarkan dataset digunakan adalah  hasil  produksi  ikan  PPN  Karangantu  mulai  dari tahun 2017 sampai tahun 2021. Dalam proses cluster yang berlangsung  dilakukan  training  dataset  sebanyak  242 baris.  Untuk  pengolahan  data  menggunakan  aplikasi Matlab 2017.
Tabel 3. Hasil Produksi Ikan PPN Karangantu (kg)
Jenis_Ikan 2017  2018  2019  2020  2021 bawal_hitam  3208  1750  797 0 33 bawal_putih 10 248 277 178 33 ikan_terbang  0 0 0 338 156 layur 3042  2262  1772  1947  392 layaran 240 554 1502  891 448 beronang 0 352 645 1511  562 gerot_gerot 0 106 325 1902  644 teri_nasi 0 0 0 3166  673 kakap_putih  2890  1366  3879  1139  692 cucut 181 1323  2137  1531  886

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  terlebih  dahulu pemodelan sistem yang akan digunakan untuk melakukan clustering  terhadap  produksi  ikan  di  PPN  Karangantu. Adapun  penggunaan  dari  algoritma  som  pada  cluster produksi ikan sebagai berikut.
Dalam melakukan perbandingan dengan menggunakan  2  algoritma  terlebih  dahulu  dilakukan pemodelan sistem untuk menentukan clustering terhadap ikan di PPN Karangantu. Adapun perbandingan pertama dengan menggunakan algoritma som sebagai berikut.
Gambar 2 . Proses Training SOM
Penjelasan  terhadap  Gambar  2  di  atas  yaitu  proses training  som  terdapat  pilihan  load  data  yang  berfungsi
untuk  memperoleh  dataset  yang  sebelumnya  telah disimpan dalam  bentuk csv, hasil ditampilkan ke dalam tabel  di  Matlab.  Selanjutnya  terdapat  menu  clustering yaitu  untuk  melakukan  proses  cluster  menggunakan algoritma  som  yang  hasil  dari  cluster  tersebut  akan ditampilkan dalam tabel yang telah disediakan.
Hasil  clustering  dalam  program  ini  melakukan penglompokkan  terhadap  hasil  produksi  ikan  di  PPN Karangantu.  Dalam  proses  clustering  menggunakan algoritma  som  dan  untuk  penggunaannya  sendiri  harus memerlukan  data  training  terlebih  dahulu.  Adapun tampilan dari clustering dapat dilihat sebagai berikut.
Gambar 3. Proses Training SOM
Proses training dilakukan dalam menghasilkan bobot dan  melakukan  cluster  dari  data  inisialisasi  awal  yang diberikan  acak,  beserta  di  hasilkan  jumlah  200  iterasi. Penggunaan  dari  algoritma  som  mempunyai  arsitektur jaringan  sendiri  dalam  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 4.
Gambar 4. Arsitektur Jaringan SOM
Berdasarkan  arsitektur  pada  Gambar  4  menjelaskan jika  inputan  memiliki  3  node  variable,  untuk  layer topologi memiliki 3 buah cluster, yang selanjutnya akan dilanjutkan  ke  layer  output  sebanyak  3  node.  Adapun layar topologi dapat dilihat sebagai berikut.
Gambar 5. Topologi Layer
Berdasarkan  hasil  training  menggunakan  algoritma som  maka  peneliti  menghasilkan  cluster  keberkaitan terhadap  masing-masing  cluster  lainnya  berdasarkan terdekat  atau  paling  sesuai.  Adapun  bobot  dari  cluster tersebut dapat dilihat sebagai berikut.
Gambar 6. Bobot Masing-masing Cluster
Setelah  dilakukan  data  training  menggunakan algoritma  som  berdasarkan  dataset  yang  ada,  Dalam perbandingan  untuk  memperoleh  tingkat  akurasi  yang tinggi  berdasarkan  3  variable.  Maka  dilakukan  juga training, mencari nilai eucludean distance minimum/sesuai menggunakan algoritma fcm.
Uji  coba  dengan  melakukan  pengelompokan  data dengan  menggunakan  3  variabel.  Maka  hasil pengelompokan dapat dilihat sebagai berikut.
Gambar 7. Hasil Pengelompokkan dengan 3 Cluster
Peneliti  melakukan  ujicoba  dalam  mengelompokkan data,  uji  dilakukan  dengan  3  cluster,  hasil  cluster  dapat dilihat pada Gambar 2. Dalam melakukan clustering fcm terjadi 88 iterasi, hasil dari centroid dari 3 cluster dalam Tabel 5.
Tabel 4 Centroid 3 Cluster SOM cluster 1 40.22222  2019.111  506110.9 cluster 2 36.17647  2019.059  201833.6 cluster 3 24.72775  2019.115  16376.73 Tabel 5 Centroid 3 Cluster FCM cluster 1 40.51563  2019.236  537614.2 cluster 2 24.36451  2019.093  14456.97 cluster 3 36.23828  2019.17 208299.1
Hasil  pengelompokkan  dengan  menggunakan  3 cluster dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6 Hasil Training dalam 3 Cluster. Jenis_ikan Tah un Produksi( kg) Cluster FCM SOM bawal_puti h 2017 10 Sedang Rend ah cucut 2017 181 Sedang Rend ah layaran 2017 240 Sedang Rend ah ekor_kunin g 2017 763 Sedang Rend ah kakap_mer ah 2017 1021 Sedang Rend ah udang_jerb ung 2017 1075 Sedang Rend ah cendro 2017 2662 Sedang Rend ah kakap_puti h 2017 2890 Sedang Rend ah talang_tala ng 2017 3011 Sedang Rend ah layur 2017 3042 Sedang Rend ah bawal_hita m 2017 3208 Sedang Rend ah kuro 2017 3467 Sedang Rend ah layang 2017 4035 Sedang Rend ah manyung 2017 4190 Sedang Rend ah ikan_sebela h 2017 7027 Sedang Rend ah golok_golo k 2017 7502 Sedang Rend ah kerong_ker ong 2017 7734 Sedang Rend ah tongkol 2017 8288 Sedang Rend ah beloso 2017 9390 Sedang Rend ah kwe 2017 11037 Sedang Rend ah tetengkek 2017 11591 Sedang Rend ah alu_alu 2017 14064 Sedang Rend ah belanak 2017 15200 Sedang Rend ah pari 2017 16062 Sedang Rend ah siro 2017 16786 Sedang Rend ah japuh 2017 20412 Sedang Rend ah sotong 2017 23008 Sedang Rend ah kurisi 2017 24091 Sedang Rend ah gulamah 2017 25902 Sedang Rend ah udang_kros ok 2017 27320 Sedang Rend ah tenggiri 2017 27953 Sedang Rend ah kuniran 2017 41301 Sedang Rend ah selar 2017 46217 Sedang Rend ah rajungan 2017 56965 Sedang Rend ah kembung 2017 68085 Sedang Rend ah udang_lain nya 2017 87711 Sedang Rend ah
tembang 2017 262009 Renda h Seda ng cumi_cumi  2017 327516 Renda h Seda ng teri 2017 357184 Renda h Tingg i peperek 2017 603581 Tinggi Tingg i
Terdapat  arsitektur  jaringan  yang  digunakan  pada algoritma SOM dalam Gambar 8.
Gambar 8 . Arsitektur Jaringan SOM
Dimana terdapat 3 inputan, yaitu jenis ikan, tahun dan produksi.  Lalu  di  lakukan  cluster  menjadi  3,  yaitu perikanan  dengan  jumlah  tinggi,  sedang  dan  sedikit. Adapun  ilustrasi  dalam  training  yang  dilakukan  sebagai berikut ini:
Algoritma SOM
1. Dilakukan  inisialisasi  bobot,  mengenai  laju learning rate, dan factor penurunnnya
2. Sealama  dalam  kondisi  berhenti  dengan  nilai salah
3. Untuk seluruh vector inputan x
4. Lakukan perhitungan
𝐷(𝑗) = ∑ (𝑤𝑖𝑗 − 𝑥𝑖) 2 𝑛 𝑖𝑗 (1) 5. Tentukan  mengenai  indeks  sedemikian  hingga D(j) memiliki nilai minimum
6. Pada setiap unit j di sekitar J modifikasi bobot: 𝑤𝑖𝑗(𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑤𝑖𝑗(𝑙𝑎𝑚𝑎) + 𝑎(𝑥𝑖 − 𝑤𝑖𝑗(𝑙𝑎𝑚𝑎))
(2)
7. Modifikasi laju learning rate
8. Lakukan uji kondisi berhenti
3  contoh  ilustrasi  training  yang  dilakukan,  sebagai berikut:
iterasi 1 1 2017 10 D(j) Learning rate 0.2 d(cluster1)  2.56E+11 d(cluster2)  4.07E+10 d(cluster3)  2.68E+08 minumum d(cluster3)
perbaikan bobot cluster3
cluster 1 40.22222 2019.111  506110.9 cluster 2 36.17647 2019.059  201833.6 cluster 3 19.9822 2018.692  13103.38 iterasi 2 2 2017 181 D(j) Learning rate 0.2 d(cluster1)  2.56E+11 d(cluster2)  4.07E+10 d(cluster3)  2.62E+08 minumum d(cluster3) perbaikan bobot cluster3 cluster 1 40.22222 2019.111  506110.9 cluster 2 36.17647 2019.059  201833.6 cluster 3 20.1822 2018.692  13137.58 iterasi 3 3 2017 240 D(j) Learning rate 0.2 d(cluster1)  2.56E+11 d(cluster2)  4.06E+10 d(cluster3)  2.60E+08 minumum d(cluster3) perbaikan bobot cluster3 cluster 1 40.22222 2019.111  506110.9 cluster 2 36.17647 2019.059  201833.6 cluster 3 20.3822 2018.692  13149.38
Gambar 9. Perbandingan 3 Centroid berdasarkan Cluster
Berdasarkan  visualisasi  data  yang  dihasilkan  pada Gambar  9.  Maka  perbandingan  algoritma  som  dengan 200 iterasi memiliki pergerakan centroid lebih konsisten dalam  perubahan  centroid  setiap  iterasi  dibandingkan dengan fcm dengan 88 iterasi, som dan fcm sama-sama menggunakan  3  variabel  inputan,  dan  menghasilkan  3 cluster  yaitu  produksi  perikanan  tinggi,  sedang  dan rendah. Dalam hal ini fcm memiliki tingkat centroid yang berbeda  karena  hanya  menghasilkan  88  iterasi.  Maka
menghasilkan  nilai  training  yang  berbeda  juga. Berdasarkan hasil penelitian perbandingan som dan fcm pada  kualifikasi  data  kinerja  dosen  [15],  penggunaan algoritma  som  sama-sama  memiliki  nilai  centroid  yang konsisten.

## 4. Kesimpulan
Dari Penelitian ini dapat disimpulkan sebagai berikut: Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  fuzzy  c-mean dan  algoritma  som  untuk  membandingkannya berdasarkan proses iterasi dan berdasarkan 3 cluster yaitu perikanan rendah, perikanan sedang dan perikanan tinggi. Fungsi  yang  digunakan  algoritma  som  dalam  aplikasi Matlab yaitu fungsi selforgmap dan untuk proses training sendiri  menggunakan  fungsi  train(net,x).  Hasil  training berdasarkan  200  iterasi,  menggunakan  algoritma  som menunjukkan  jika  data  jenis  ikan  yang  terdapat  dalam cluster  sedang  yaitu  ikan  kembung,  rajungan,  siro, tembang, cumi-cumi. Pada cluster rendah terdapat jenis ikan  bawal  putih,  cucut,  layaran,  ekor  kuning.  cluster tinggi terdapat jenis ikan teri dan peperek. Maka jumlah keseluruhan untuk ikan rendah terdapat 214, ikan sedang ada 18 dan tinggi ada 10.
Pada  penggunaan  algoritma  fcm  menghasilkan  88 iterasi, dan menghasilkan 3 cluster yaitu pada perikanan rendah terdapat ikan teri dan cumi-cumi. Pada perikanan sedang  terdapat  ikan  lencam,  kembung,  rajungan.  Pada perikanan  tinggi  terdapat  ikan  peperek,  tembang.  Maka jumlah keseluruhan untuk ikan rendah terdapat 4, sedang 229 dan tinggi 8.
Dengan  demikian  perbandingan  penggunaan  dari algoritma  som  dalam  clustering  dapat  mengatasi permasalahan  yang  terjadi  di  perikanan  seperti,  berhasil mengetahui jenis ragamnya ikan hasil tangkapan di PPN Karangantu dan sudah dapat mengetahui jenis unggulan yang diperoleh. Selain itu diketahui juga kelompok jenis ikan yang paling tinggi, sedang dan rendah tangkapannya.
Penggunaan  dari  algoritma  fcm  dalam  clustering produksi  ikan  di  PPN  Karangantu  tidak  sesuai  dengan algoritma som mengenai akurasinya berdasarkan Tabel 6 dan  nilai  iterasinya.  Maka  perlu  dikaji  lebih  dalam  dan dilakukan  uji  coba  dengan  clustering  4  atau  2  inputan. Dengan uji coba tersebut bisa saja diperoleh nilai centroid yang lain. Sehingga selanjutnya dapat dilakukan pencarian nilai  euclidean  distance  minimum  dan  dihasilkan  nilai cluster ikan.
5. Daftar Pustaka
[1]   A.  Hamzah,  a.  B.  Pane,  e.  Lubis  and  i.  Solihin, "potensi ikan unggulan sebagai bahan baku industri pengolahan  di  ppn  karangantu,"  marine  fisheries, vol. Vi, no. 1, pp. 45-58, 2015.
[2]   T.  Nugroho,  i.  Solihin  and  f.  ,  "faktor-faktor penentu kinerja pelabuhan perikanan pantai (ppp) dadap  di  kabupaten  indramayu,"  marine  fisheries, vol. Iii, no. 1, pp. 91-101, 2012.
[3]   E. I. Kumala putri, a. Fahrudin and azizi, "analisis faktor-faktor  yang  mempengaruhi  perubahan pendapatan nelayan akibat variabilitas iklim," sosial ekonomi kelautan dan perikanan, vol. Xii, no. 2, pp. 225-233, 2017.
[4]   W.  Lestari,  "sistem  clusteringkecerdasan  majemuk mahasiswa menggunakan algoritma self organizing maps(som),"  jurnal  sainstech  politeknik  indonusa surakarta, vol. I, no. 1, pp. 53-58, 2014.
[5]   A.  Hermawan,  jaringan  saraf  tiruan  teori  dan aplikasi, yogyakarta: andi, 2006.
[6]   R.  Hidayat,  r.  Wasono  and  m.  Y.  Darsyah, "pengelompokan  kabupaten/kota  di  jawa  tengah menggunakan  metode  k-means  dan  fuzzy  c- means," in seminar nasional pendidikan, sains dan teknologi.
[7]   A.  Suryaputra,  f.  Samopa  and  b.  C.  Hindayanto, "klasterisasi dan analisis trafik internet menggunakan fuzzy c mean dengan ekstraksi fitur data," jurnal informatika, vol. Xii, no. 1, pp. 33-39, 2014.
[8]   S.  Hartati,  a.  Harjoko,  r.  Wardoyo  and  s. Kusumadewi, fuzzy multi-attribute decision making (fuzzy madm), yogyakarta: graha ilmu, 2006, p. 361.
[9]   B.  Santosa,  data  mining  teknik  pemanfaatan  data untuk  keperluan  bisnis,  yogyakarta:  graha  ilmu, 2007.
[10]  T.  Alfina,  b.  Santosa  and  a.  R.  Barakbah,  "analisa perbandingan  metode  hierarchical  clustering,  k- means dan gabungan keduanya dalam cluster data (studi kasus: problem kerja praktek teknik industri its),"  jurnal  teknik  its,  vol.  I,  no.  1,  pp.  521-525, 2012.
[11]  D. L. Rahakbauw, v. Y. Ilwaru and m. H. Hahury, "implementasi  fuzzy  c-means  clustering  dalam penentuan  beasiswa,"  jurnal  ilmu  matematika  dan terapan, vol. Xi, no. 1, pp. 1-11, 2017.
[12]  A.  Riyandwyana,  e.  Suryani  and  a.  Mukhlason, "pengembangan  sistem  rekomendasi  peminjaman buku  berbasis  web  menggunakan  metode  self organizing map clustering pada badan perpustakaan dan  kearsipan  (bapersip)  provinsi  jawa  timur," jurnal teknik its, vol. I, no. 1, pp. 374-378, 2012.
[13]  P.  R.  Nastiti,  b.  Suprapty  and  a.  F.  O.  Gaffar, "perbandingan hasil algoritma self organizing map (som)  dan  fuzzy  c-means  clustering  untuk kualifikasi  data  kinerja  dosen,"  prosiding  seminar nasional  ilmu  komputer  dan  teknologi  informasi, vol. Ii, no. 2, pp. 15-21, 2018.
[14]  B. . N. Bakti aji, n. Nur nafi’iyah and m. Sholihin, "implementasi som dalam clustering hasil ikan laut kabupaten  pekalongan,"  jurnal  elektronika,  listrik dan teknologi informasi terapan, vol. Ii, no. 1, pp. 1-7, 2019.
[15]  S.  Jatmika  and  y.  Melita,  "komparasi  segmentasi penyakit  darah  pada  citra  darah  dengan  metode
fuzzy  c-means  dan  self  organizing  maps,"  jurnal ilmiah teknologi dan informasi asia, vol. Vii, no. 1, pp. 29-36, 2013.