Perbandingan Algoritma Self Organizing Map dan Fuzzy C-Means dalam clustering hasil produksi ikan PPN Karangantu - Fawaz Fawaz; Novi Sofia Fitriasari; Ayang Armelita Rosalia (Explore: Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika), 2022)
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.