e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 1

## Perhitungan Estimasi Upaya Pengembangan Software Pulsa Online dengan Fuzzy C-Means dan Fuzzy K-Means
Tia Tanjung 1 *, Fenty Ariani 1 , Wiwin Susanty 1 , Arnes Yuli Vandika 2 1 Sistem Informasi, 2 Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Bandar Lampung
Bandar Lampung, Indonesia
tia.tanjung@ubl.ac.id*, fenty.ariani@ubl.ac.id, wiwin.susanty@ubl.ac.id, arnes@ubl.ac.id
Abstract – Top-up can be done by prepaid and postpaid. Top-up at this time can also be done by way of online purchases. Credit with a prepaid system is a real-time top-up. Payments are made before the customer uses credit. Prepaid credit is different from postpaid which is not real-time and is done after the customer uses credit. Before credit can be used, it is necessary to create a credit server first. In this case, limited resources become an obstacle in completing the credit server creation which will later be used by credit users. Therefore, it is necessary to estimate the effort in the development of the server application, so that the estimation can be known, both in terms of resources, and processing time to estimates in terms of costs. In this case, the appropriate method should be used to overcome the obstacle and reduce the risk of software development. There are several ways to use the Fuzzy K-Mean and Fuzzy C-Means methods to complete the creation of impulse servers, perform analysis and interpretation, and provide information and actions for the quality of research output, education, and evaluation research. The result of the grouping comparison is to produce a derivative formula for the Fuzzy K-Mean and Fuzzy C-Means algorithms.
Keywords: Estimate Calculation; Internet Credit Software; Fuzzy C-Means; Fuzzy K-Means.
Abstrak – Pengisian pulsa dapat dilakukan dengan prabayar dan pascabayar. Isi ulang pulsa saat ini juga bisa dilakukan melalui  belanja  online.  Pulsa  dengan  sistem  prabayar  adalah  real-time  deposit.  Pembayaran  dilakukan  sebelum pelanggan menggunakan pulsa. Pulsa prabayar berbeda dengan pascabayar yang notabennya tidak real-time, pascabayar dilakukan setelah pelanggan menggunakan pulsa. Sebelum pulsa dapat digunakan, maka perlu dilakukan pembuatan server pulsa terlebih dahulu. Dalam hal ini sumber daya yang terbatas menjadi suatu hambatan dalam penyelesaian pembuatan server pulsa yang nantinya akan digunakan oleh pengguna pulsa. Oleh karena itu perlu dilakukan estimasi effort di dalam pengembangan aplikasi server tersebut, supaya dapat diketahui estimasinya, baik dalam hal sumber daya, waktu pengerjaannya sampai estimasi dalam hal biaya. Dalam hal ini, metode yang tepat harus digunakan untuk mengatasi  kendala  tersebut  dan  mengurangi  risiko    pengembangan  perangkat  lunak.  Ada  beberapa  cara    untuk menggunakan metode Fuzzy C-Means  dan Fuzzy K-Means untuk menyelesaikan pembuatan server impuls, melakukan analisis dan interpretasi, serta memberikan informasi dan tindakan untuk kualitas keluaran penelitian, pendidikan, dan penelitian evaluasi. Hasil perbandingan pengelompokkan yaitu menghasilkan rumus turunan algoritma Fuzzy C-Means dan Fuzzy K-Means.
Kata Kunci: Perhitungan Estimasi; Software Pulsa Online; Fuzzy C-Means; Fuzzy K-Means.

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  dan  ilmu  pengetahuan    dewasa  ini  telah berkembang sedemikian rupa sehingga dapat mempengaruhi  kehidupan  masyarakat.  Salah  satu teknologi  tersebut  adalah  komputer.  Mungkin  semua orang tahu alat ini. Alat ini merupakan bahan yang tidak pernah ketinggalan zaman dengan perkembangan zaman dan  teknologi.  Karena  fungsinya  dapat  mempermudah pekerjaan  manusia.  Telah  terbukti  bahwa  semua organisasi  menggunakan  komputer  sebagai  sarana  kerja dan kinerja. Mulailah dengan transportasi, telekomunikasi,  pendidikan,  perbankan  kesehatan, perdagangan,  pemerintahan,  dan  lainnya.  Seiring bertambahnya  jumlah  orang  yang  menggunakan
komputer,  demikian  pula  produksi  komputer.  Semua pabrikan berusaha keras untuk memproduksi komputer yang menawarkan  perangkat lunak atau spesifikasi yang sangat  baik  dan  canggih.  Secanggih  apapun  perangkat keras  yang  tersedia  di  komputer  Anda,  atau  jika  tidak didukung  oleh  perangkat  lunak,  komputer  Anda  tidak akan  berfungsi  secara  maksimal.  Oleh  karena  itu, programmer mengembangkan untuk membuat perangkat lunak sesuai dengan kebutuhan pengguna.
Di  dunia  sekarang  ini,  waktu  sangat  berharga  dan begitu pula pembahasan tentang pulsa. Pulsa merupakan media penghubung untuk komunikasi jarak pendek dan jarak  jauh.  Pulsa  sudah  menjadi    server  yang  tidak  bisa dipisahkan  dari  perangkat.  Definisi  pulsa  juga  dapat dipahami  sebagai  alat  perhitungan  untuk  menentukan
Terakreditasi SINTA Peringkat 5 Surat Keputusan Menristek / Kepala BRIN No. 200/M/KPT/2020
Masa berlaku mulai Vol. 8 No. 1 tahun 2018 s.d. Vol. 12 No. 2 tahun 2022 Terbit online pada laman web jurnal http://jurnal.ubl.ac.id/index.php/expert
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 1
tarif  pelanggan.  Fungsi  pulsa  adalah    sistem  berbayar untuk  berkomunikasi,  mengirim  pesan,  mengakses Internet  atau  bermain  game  online.  Saat  ini  kota-kota besar seperti Lampung, Jakarta, Yogyakarta dan Bandung terus berlomba-lomba untuk membuat server kredit yang dapat diakses oleh seluruh masyarakat dan dapat langsung digunakan  untuk rekening keuangan apapun.
Pengisian  pulsa  bisa  dilakukan  prabayar  atau pascabayar.  Saat  ini,  pengisian  pulsa  dapat  dilakukan melalui  pembelian  online.  Pengisian  pulsa  dari  sistem prabayar  secara  real  time  karena  pembayaran  dilakukan sebelum pelanggan menggunakan pulsa itu sendiri. Pulsa prabayar berbeda dengan pascabayar, prabayar non real time,  prabayar  setelah  pelanggan  menggunakan  pulsa. Sebelum pulsa dapat digunakan, server pulsa harus dibuat terlebih dahulu. Dalam hal ini, keterbatasan sumber daya menjadi kendala untuk menyelesaikan pembuatan server pulsa  yang  kemudian  akan  digunakan  oleh  pengguna pulsa.  Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  estimasi  effort selama  pengembangan  aplikasi  server,  sehingga  dapat diperoleh  estimasi,  baik  dari  segi  sumber  daya,  waktu proses,  maupun  estimasi  biaya.  Dalam  hal  ini,  untuk mengatasi kendala tersebut atau mengurangi risiko dalam pengembangan  perangkat  lunak,  perlu  menggunakan pendekatan  yang  tepat.  Ada  beberapa  cara  untuk menyelesaikan  pembuatan  server  pulsa,  termasuk menggunakan  metode  Fuzzy  K-Means  dan  Fuzzy  C- Means (FCM).
Konsep  dasar  FCM  yang  pertama  adalah menentukan pusat cluster. Ini menunjukkan posisi rata- rata setiap cluster . Awalnya, pusat cluster ini tidak benar. Semua  data  memiliki  beberapa  anggota  per  cluster. Dengan  berulang  kali  menetapkan  nilai  keanggotaan untuk pusat cluster dan setiap record , Anda dapat melihat bahwa  pusat  cluster  telah  pindah  ke  lokasi  yang  benar. Loop ini  didasarkan  pada  minimalisasi  fungsi  tujuan [3] . Ini  mewakili  jarak  antara  titik  data  yang  diberikan  dan pusat cluster tertimbang.
Fuzzy C-Means merupakan teknik clustering dimana keberadaan setiap titik data dalam cluster ditentukan oleh derajat keanggotaan [3] . Konsep Fuzzy C-Means adalah yang  pertama  menentukan  pusat  cluster.  Ini menunjukkan  posisi rata-rata setiap cluster [8] . Namun, keluaran dari Fuzzy C-Means bukanlah sistem inferensi fuzzy, melainkan sekumpulan cluster dan beberapa orde keanggotaan  untuk setiap titik data. Informasi ini dapat digunakan untuk membangun sistem inferensi fuzzy [11], [12], [13] .
Algoritma  yang  digunakan  pada  metode  Fuzzy  C- mean  adalah  (a)  Data  masukan  berada  pada  cluster  X, berupa matriks berukuran n x m (n = jumlah sampel data, m = atribut setiap data). Xij = sampel data ke-th (i = 1,2, ..., n), atribut ke-j (j  = 1,2, ...,  m). (b) Tentukan jumlah cluster  =  c;  Peringkat  =  w;  Maks  Dapat  Diperbaiki  = MaxIter; Kesalahan yang diharapkan minimum =. Fungsi tujuan awal = P0 = 0; Iterasi awal = t = 1.
Untuk menjelaskan Fuzzy K-Means maka prosedur clustering dilakukan dengan metode K-Means yaitu dengan memilih  jumlah  k-cluster  [4].  Dan  inisialisasi  pusat  k- cluster ini dapat dilakukan dengan berbagai cara. Tetapi
sebagian besar waktu itu terjadi secara acak. Pusat cluster diberi nilai awal dengan nomor acak untuk menetapkan semua  data/objek  ke  cluster  terdekat.  Kedekatan  dua benda ditentukan oleh jarak antara keduanya. Demikian pula, kedekatan data ke cluster tertentu ditentukan oleh jarak antara data dan pusat cluster. Sekarang Anda perlu menghitung jarak semua data ke pusat setiap cluster. Jarak maksimum antar data dalam cluster tertentu. Kemudian tentukan data mana yang termasuk dalam cluster. Untuk menghitung jarak semua data ke setiap pusat cluster , Anda dapat menggunakan teori jarak Euclidean dan kemudian menghitung ulang pusat cluster menggunakan keanggotaan  cluster  Anda  saat  ini.  Pusat  cluster  adalah rata-rata  dari  semua  data/objek  dalam cluster tertentu. Anda juga dapat menggunakan median cluster jika Anda mau.  Oleh  karena  itu,  mean  bukanlah  satu-satunya ukuran  yang  dapat  digunakan.  Tentukan  setiap  objek untuk menggunakan pusat cluster baru.
Untuk  mempelajari  lebih  lanjut  tentang  cara  kerja sistem  server  itu  sendiri.  Hasil  analisis  kedua  metode tersebut berguna tidak hanya untuk server dan pengguna, tetapi juga untuk pengelompokan data. Buat rekomendasi bagan dan pola atau pola baru yang dapat Anda gunakan untuk mengelompokkan kluster.
Hal tersebut dapat diuji dengan memodifikasi fuzzy k-means  dan  fuzzy  c-means  untuk  mendapatkan  hasil yang maksimal sehingga derajat perbandingan mendekati minimum [5] . Untuk mengurangi risiko pengelompokan server.  Analisis  klaster  hanya  dapat  mengklasifikasikan data  (objek)  berdasarkan  informasi  yang  terkandung dalam  data  yang  menggambarkan  data  (objek)  dan hubungan  di  antara  mereka [1] .  Selanjutnya,  metode pengindeksan koefisien hanya menyesuaikan keanggotaan,  sehingga  sering  mengandung  informasi geometris. Nilai pada rentang (0,1) menunjukkan bahwa kualitas cluster lebih besar atau mendekati nilai 1 [9] . Data mining adalah proses mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi  yang  berguna  dan  pengetahuan  yang  relevan dari  berbagai  database  besar  menggunakan  teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin otomatis [2] . Data mining memiliki langkah  yang  disebut  pemilihan  data.  Proses  pemilihan data yang relevan dari database, pembersihan data (data cleaning), dan menghilangkan noise dan data yang tidak konsisten atau tidak relevan.

## 2. METODOLOGI
Metode  komparatif  adalah  teknik  dalam  penelitian ini, yang juga dikenal sebagai eksperimen perbandingan, yang  melibatkan  membandingkan  dua  metode  dengan melihat hasil upaya estimasi.
Sementara teknik pengambilan data dalam penelitian ini  menggunakan  (a)  observasi  yaitu  penga,bilan  unsur data dengan cara mengamati bagaimana software server pulsa  C2  dijalankan.  Pengamatan  langsung  terhadap proses  yang  berlangsung  pada  Software  C2,  terutama pada  tahap  awal  mendapatkan  tools  yang  digunakan untuk  membuat  server  kredit  dari  jumlah  operator  di terminal  yang  akan  digunakan  saat  Membuat  server
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 1
kredit.  (b)  Interviewing,  yaitu  teknik  pengumpulan  data dengan  melakukan  diskusi  dan  wawancara  tatap  muka dengan  pemilik  server  dan  stakeholder  produksi  server pulsa, dalam hal ini penelitian Studi kasus yang dilakukan oleh staf IT dan pemilik Software C2 Pulsa Bandung. (c) Literature review, yaitu teknik pengambilan data dengan
cara  melakukan  dokumentasi  atau  media  manual  yang berhubungan  dengan  pulse  server  generator  dan  studi literatur terkait Fuzzy C-Means dan Fuzzy K-Means. (d) Metode  analisis  menguji  dua  metode  yang  digunakan, membandingkan  metode  menurut  rumus  untuk menyimpulkan hasil, Gambar 1 .
Gambar 1. Tahapan Analisis Fuzzy C-Means dan Fuzzy K-Means

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Tahapan Knowledge Discovery in Database
Pada titik ini, (a) mengidentifikasi kategori inventaris yang  salah  dapat  menyebabkan    biaya  inventaris  yang tinggi,  inefisiensi,  dan  frustrasi  konsumen.  Oleh  karena itu,  diperlukan  suatu  metode  K-Means  yang  dapat mengklasifikasikan  produk  menjadi  kelompok  besar, sedang, kecil atau lebih kecil. (b) Memilih dan melengkapi. Dalam  hal  ini,  data  historis  diambil  dari  data  transaksi pesanan server impuls dari  Januari 2020 hingga Januari 2022.  Dan  memfokuskan  pada  perhitungan  estimasi pengembangan  perangkat  lunak  server  pulsa.  (c) Preprocessing, pada  tahap  ini  dilakukan  pengambilan  data sample  yang  didapat  dari  C2  software  server  pulsa
Bandung. (d) Transformation, selama konversi ini, konversi data  dilakukan  dengan  mengubah  kode  produk PulseServer  yang  dijual  sebagai  atribut  lama,  menjadi kode produk baru untuk memudahkan pemrosesan data. Atribut  yang  digunakan  dalam  pengolahan  data  adalah kode  produk,  jumlah  transaksi,  jumlah  operator,  dan perhitungan  perkiraan    rata-rata  omset  server  pulsa  (e) Data mining, dalam  proses  ini  dilakukan clustering data antara kedua metode dan ditemukan pattern atau pola atau rumus  turunan  untuk  perbandingan.  (f) Evaluation dan preparation, dalam  hal  ini  dilakukan  evaluasi  untuk menyampaikan  hasil  baru  anatara  perbandingan  kedua metode dan dilakukan perbaikan, jika mengalami trouble metode. Sehingga dapat diidentifikasi beberapa pola yang menarik  guna  mempresebtasikan  pengetahuan,  serta memberika informasi baru kepada pengguna, Gambar 2 .

## Gambar 2. Grafik Banding
B. Analisis Proses Metode Fuzzy C-Means
Pada tahap ini dilakukan uji dan analisis kasus dengan menggunakan metode Fuzzy C-Means, model Fuzzy C- Means  yang  digunakan  adalah  model  dasar  yang mendekati persamaan  berikut: (1) mengidentifikasi data
yang  terletak  di  cluster  X,  dalam  bentuk  matriks berukuran n x m, (2) n: jumlah sampel data, (3) m: atribut setiap data, (4 ) xij”ddata sampel ke - i, (5) i: 1,2…… , n, (6) atribut  j: (j: 1, 2… .m), (7) tentukan jumlah cluster: c, (8) tentukan pangkat : w, (9) iterasi maksimum: max x i, ( 10)
Pengumpulan Data
Uji Analisis
Fuzzy C-Means
Uji Analisis Fuzzy K-Means
Perbandingan Fuzzy C-Means
dan K-Means
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 1 June 30, 2022 – Hal. 52
kesalahan minimum yang diharapkan: sigma, (11) fungsi tujuan awal: Po: 0 dan (12) iterasi awal: t: 1. Rumus turunan pengujian Fuzzy C-Means:
n x m / xij x w (max x i) + Po x t

## Rumus 1
Hasil  pengujian  melalui  data  server  pulsa  adalah konsumen  pertama  melakukan  transaksi  menggunakan server pulsa C2 software , dan mengisi menggunakan data angka  atau  nomor  yang  digunakan,  melalui message atau inbox penerima  server,  pihak  server  melakukan  proses olah  data  dari  nomor  yang  sudah  tercantum,  sehingga akan  dilanjutkan  dengan  cek inbox server  sebagai  nilai maksimal dalam tahap ini bisa berkali-kali cek. Hal yang akan ditentukan standar cek oleh pihak server yaitu 7 kali cek,  lalu  bagian  data  akan  melakukan  pemeriksaan verifikasi  cepat  antara  nomor  dan  nama  pengguna, memastikan  kesesuaian  data  pengguna.  Provider  pulsa akan  otomatis  mencari  data  dari  olah  data  yang  sudah dilakukan,  dan  akan  menemukan  nilai  objektif  sesuai permintaan  pelanggan  ke  pengguna.    Hal  ini  sudah ditentukan  sebagai  contoh  pengisian  pulsa  sebesar 100.000, dan akan dicek cepat sebagai tanda berhasil atau gagalnya  pengisian  pulsa  ke  nomor  tujuan  dan  akan kembali  ke  analisis  awal  yaitu  menentukan  dan memastikan pulsa melalui server sudah terproses.
Tahapan  algoritma  Fuzzy  C-Means  yaitu [10] :  (1) Masukkan data ke dalam cluster, (2) Tentukan: a. Jumlah cluster (c); b. Peringkat (w); vs Max Iterable (MaxIter); D. Kesalahan minimum (ξ); e. Fungsi tujuan awal (P0 = 0); F. Iterasi awal (t = 1). (3) Hasilkan bilangan acak sebagai derajat keanggotaan awal (µ).
Hasil uji analisis menggunakan rumus turunan Fuzzy C-Means, Rumus 1.
1 x 100.000 / 1 x 24 (7 x 1) + 1 x 100.000 100.000 / 24 x 7 + 100.000 100.000 / 168 + 100.000 595,238 + 100.000 100.595
Hasil  kode  unik  yang  ditemukan  sebagai  data  olah lanjutan, yaitu 595.

## C. Analisis Proses Metode Fuzzy K-Means
Pada tahap ini dilakukan  pencarian rumus turunan, guna mendapatkan hasil untuk membandingkan clustering data  akhir  langkah  menggunakan  server  pulsa  online. Dengan langkah yaitu: (1) Menentukan jumlah cluster data,
dalam  hal  ini  adalah  jumlah  pengguna  atau  konsumen, sebagai  contoh,  akan  dibuat  satu  konsumen.  (2) Menentukan  titik  pusat cluster ,  sebagai  bahan  analisa adalah waktu penggunaan sebanyak 24 jam atau hitunga satu hari. (3) Menghitung jarak objek dengan rata – rata penggunaan,  dengan  ketentuan  sebuah  harga  atau cost yang  akan  dikeluarkan.  (4)  Mengelompokkan  objek, sebagai bahan data adalah jumlah pulsa yang akan dibeli, yaitu  100.000.  (5)  Pengecekan cluster ,  sesuai  standar hitungan  dari  server  pulsa.  (6)  Dilakukan  perhitungan data dan kelompok, untuk menemukan hasil kode akhir yang  digunakan  sebagai  penentu.  (7)  Dan  dari  teknik hierarki  clustering  dimungkinkan  untuk  membuat  grup partisi sekuensial yang didalamnya terdapat [4] : (a) Cluster yang  memiliki  titik-titik  individu. Cluster ini  berada  di tingkatan  terendah.  (b) Sebuah cluster di mana ada titik- titik milik semua cluster yang dibawanya. Cluster tunggal ini berada pada level tertinggi [7].
Langkah metode Fuzzy K-Means diatas maka akan dijumpai hasil turunannya, yaitu:
Cluster x t / Obj1 + (S) x c. Obj Rumus 2
Sehingga  jika  dilakukan  turunan  rumus,  akan dihasilkan sebagai berikut, Rumus 2 .
1 x 24 /  100.000 +  (8) x 102.000
24 / 100.000 + (8) x 102.000
0.00024 + (8) x 102.000
816.024
Semua algoritma yang digunakan membutuhkan nilai error. Semakin kecil nilai kesalahan sistem, semakin baik hasil  kinerja sistem. Dalam penelitian ini, jika nilai error dihitung menggunakan rumus di atas, maka perhitungan nilai error mengikuti  proses  sebagai  berikut [6] .  Dalam penelitian  ini,  kami  menggunakan  perhitungan  sampel data  untuk  pengembangan  server  detak  jantung  untuk menentukan  jumlah  hasil  perhitungan  dan  untuk menentukan hasil analisis  berdasarkan hasil sebelumnya karena    kualitas  sentralitas  lebih  baik  dari  yang sebelumnya.  Dapat  dilihat  urutan  hasil  perhitungan pengembangan server software pulsa online.
C1 10,7 15,65 24,00 26,8 C2 26,8 29,6 30,06
yang  akan  menghasilkan  rumus  turunan  dari  kedua algoritma yang digunakan.
Gambar 3. Hasil Rumus Turunan
K-Means C-Means
Cek Komparasi
Hasil Analisis Komparasi
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 1 June 30, 2022 – Hal. 53
Hasil komparasi perhitungan memberikan keterangan  bahwa,  metode  Fuzzy  C-Means  lebih  cepat untuk  menganalisis proses  server  pulsa,  dikarenakan hasilnya  lebih  mendekati  dari clustering  input data  awal, tetapi  cukup  baik,  menggunakan  Fuzzy  K-Means, dikarenakan  rata-rata  perhitungan  komparasinya  cukup banyak sesuai dengan cost dan time yang ditentukan server pulsa. Oleh karena itu, rasio 1:2 menunjukkan kesimpulan perbandingan  antara  Fuzzy  C-Means  dan  Fuzzy  K- Means, Gambar 3. Dan perbandingan hasil penelitian ini akan membantu menentukan metode yang paling cocok untuk  penelitian  ini  antara  hasil  pengelompokan  Fuzzy K-Mean dan Fuzzy C-Means..

## 4. KESIMPULAN
Atas dasar hasil analisis yang dilakukan, dalam rangka perhitungan estimasi antara kedua metode tersebut, yaitu atas dasar hasil analisis data dilakukan perhitungan Fuzzy C-Means dan Fuzzy K-Means, ini memberikan cakupan yang  lebih  besar  untuk  pencarian  perbandingan  antara satu server dan lainnya..

## Daftar Pustaka
[1]   Agusta,  Y.  2007.  K-Means  -  Penerapan, Permasalahan dan Metode Terkait. Jurnal Sistem dan Informatika Vol. 3 (Februari 2007): 47-60.
[2]   Prabantini,  D., Sistem  Pendukung  dan  Sistem  Cerdas. Yogyakarta, 2005
[3]   Irwansyah, E., Faisal, M., (2015). Advanced Clustering Teori dan Praktek. Deepublish. Yogyakarta
[4]  Yuliani,  N.,  Analisis  Keakuratan  Kode  Diagnosis Penyakit  Commotion  Cerebri  Pasien  Rawat  Inap Berdasarkan  ICD-10  Rekam  Medis  Rumah  Sakit Islam Klaten," INFOKES, vol. 1, Februari 2010.
[5]   Santoso,  B.  2007.  Data  Mining:  Teknik Pemanfaatan  Data  Untuk  Keperluan  Bisnis. Yogyakarta: Graha Ilmu
[6]   Sugiyono, Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif  dan R&D, Bandung: ALFABETA, 2008, cet. IV, hlm. 244.
[7]   Halim,  Y.  A.,  (2012,  Desember)  Zero  -  Center. [Online].http://zero/fisip.web.unair.ac.id/artikel_ detail.69819- Sistem%20Data%20%28Database%29- Hierarchical%20Clustering.html.
[8]   Ingunn,  B.,  Mevik  Bjrnhelge,  Ns  Tormod. New Modifications  and  Applications  of  Fuzzy  C-means Methodology, Computational Statistics, and Data Analysis,
(52) 5, 2008, pp. 2403-241.
[9]   Prasetyo, E. 2013. Data Mining: Konsep dan Aplikasi Menggunakan Matlab. Jakarta: Andi Publisher .
[10]   Kusumadewi, S., dan Purnomo, H. 2004. Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Graha Ilmu.
[11]   Kusumadewi  S,  2002, Analisis  Desai  Sistem  Fuzzy menggunakan  Toolbox  Matlab ,  Yogyakarta,  Graha Ilmu.
[12]  Erlangga,  E.,  &  Dharmawan,  Y.  Y.  (2018). Penentuan Penerima Kinerja Dosen Award melalui Metode Tsukamoto dengan Konsep Logika Fuzzy. Explore:  Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika), 9(2).
[13]  Sari,  H.  L.,  &  Suranti,  D.  (2016,  August). Perbandingan  Algoritma  Fuzzy  C-Means  (FCM) Dan Algoritma  Mixture Dalam Penclusteran Data Curah  Hujan  Kota  Bengkulu. In  Seminar  Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI).