PERBANDINGAN EFEKTIVITAS ALGORITMA K-MEANS DAN FUZZY C-MEANS UNTUK CLUSTERING DATA PRODUKSI ALPUKAT DI INDONESIA - Duncan Ariel,; Teny Handhayani, (Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa algoritma K-Means dan Fuzzy C-Means (FCM) dalam proses klasterisasi data produksi alpukat di Indonesia. Metode yang digunakan adalah pendekatan machine learning berbasis unsupervised clustering, di mana data produksi nasional—mencakup volume produksi, luas panen, dan produktivitas—dianalisis untuk mengidentifikasi pola kewilayahan. Kinerja kedua algoritma diuji dan divalidasi menggunakan metrik evaluasi Silhouette Score, Davies-Bouldin Index, dan waktu komputasi. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa kedua algoritma secara konvergen menemukan 2 sebagai jumlah klaster yang paling optimal dengan skor evaluasi yang superior. Namun, perbandingan lebih lanjut menunjukkan bahwa algoritma K-Means memiliki keunggulan signifikan dalam hal efisiensi waktu komputasi dan robustisitas model yang lebih baik , sedangkan Fuzzy C-Means membutuhkan waktu proses yang lebih lama. Analisis spasial juga berhasil memetakan wilayah produksi dan mengonfirmasi konsentrasi klaster produksi tinggi di Pulau Jawa. Temuan ini merekomendasikan K-Means sebagai metode yang lebih pragmatis untuk klasterisasi data produksi alpukat skala besar.