Papua Nabila Bianca Putri ( 221810484 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Yuliagnis Transver Wijaya , S.ST , M.Sc Ringkasan— Fuzzy C-Means ( FCM ) merupakan salah satu metode clustering yang cukup populer namun memiliki kelemahan yaitu mudah terjebak ke dalam solusi optimal lokal akibat inisiasi centroid awal yang dilakukan secara acak. Untuk mengatasi masalah tersebut , peneliti mengimplementasikan kombinasi algoritma optimasi metaheuristik , yaitu Firefly Algorithm ( FA ) dan Genetic Algorithm ( GA ) , dalam menginisiasi centroid awal dengan mengoptimalkan fungsi objektif FCM. Hasil algoritma ini diberi nama Hybrid Firefly Genetic Fuzzy C- Means ( FGAFCM ) Algorithm. Selanjutnya , algoritma tersebut diimplementasikan pada lima data uji coba yang didapatkan dari UCI Machine Learning Repository. Hasil perbandingan performa FGAFCM dengan FCM dan FAFCM menunjukkan bahwa secara keseluruhan FGAFCM memiliki performa yang lebih unggul daripada FCM dan FAFCM. Selanjutnya , dilakukan implementasi FGAFCM dalam pengelompokan desa menggunakan data PODES 2020 Pulau Papua dengan variabel yang telah disesuaikan dengan variabel pembangun IPD. Hasil cocok untuk menunjukkan bahwa metode FGAFCM pengelompokan desa dan memberikan performa pengelompokan yang lebih unggul daripada FCM. Hasil pengelompokan desa yang dilakukan dengan menggunakan FGAFCM tersebut memperoleh 4 cluster optimal. Kata Kunci— Fuzzy C-Means , Firefly Algorithm , Genetic Algorithm , FGAFCM , Pengelompokan desa , IPD. [SEP] A. Kesimpulan Berdasarkan hasil penelitian yang telah dipaparkan , berikut kesimpulan dari tujuan yang telah dicapai : 1. Algoritma yang diusulkan yaitu FGAFCM telah berhasil mengatasi kelemahan FCM dengan menginisiasi centroid awal dengan kombinasi algoritma metaheuristik yaitu modified FA-GA. Kombinasi algoritma ini merujuk pada penelitian Roeva ( 2014 ) , tetapi dimodifikasi dengan menggunakan pengkodean dengan representasi nilai nyata dan mengadaptasi operator GA yang digunakan pada penelitian Shahab ( 2021 ) . 2. Hasil dari analisis perbandingan performa FGAFCM dengan FCM dan FAFCM dari sisi jumlah iterasi , waktu , fungsi objektif , purity , MPC , PE , FS , dan XB pada kelima data uji coba menunjukkan secara keseluruhan FGAFCM mampu memiliki performa yang lebih baik dari pada FCM dan FAFCM. Namun , kebaikan performa ini sensitif terhadap nilai fuzzifier yang digunakan. 3. Hasil implementasi FGAFCM pada pengelompokan desa di Pulau Papua menggunakan data PODES Pulau Papua tahun 2020 dengan variabel yang telah disesuaikan dengan variabel pembangun IPD menunjukkan performa algoritma FGAFCM lebih baik daripada FCM dari sisi jumlah iterasi , waktu , MPC , PE , FS , dan XB. Hasil dari implementasi FGAFCM ini menghasilkan 4 cluster di mana 20.91 % desa di Pulau Papua masuk ke dalam cluster 1 , 36.63 % desa di Pulau Papua masuk ke dalam cluster 2 , 18.59 % desa di Pulau Papua masuk ke dalam cluster 3 , dan 23.87 % desa di Pulau Papua masuk ke dalam cluster 4. 7 / 8 Gambar 2. Plot SSE pengelompokan data studi kasus pada setiap jumlah cluster dan fuzzifier TABEL IV Nilai MPC pada pengelompokan data Breast Cancer Indikator Waktu ( detik ) Iterasi Fungsi Objektif MPC PE FS XB FCM 27.73 75 68797.14656 0.79135141081 0.28569371762 49813.28329646 2.8231707970 Algoritma FGAFCM 26.72 72 68797.14656 0.79135141082 0.28569371760 49813.28329612 2.8231707966 Terlihat pada Tabel