Resumen
Klasterisasi fuzzy merupakan masalah penting yang merupakan subjek penelitian aktif dalam beberapa aplikasi dunia nyata. Algoritma fuzzy c-means (FCM) merupakan salah satu teknik pengelompokan fuzzy yang paling populer karena efisien, dan mudah diimplementasikan. Namun, FCM sangat mudah terjebak pada kondisi local minimum. Gravitational search algorithm (GSA) merupakan salah satu metode heuristik yang efektif untuk menemukan solusi optimal terdekat. GSA digabungkan ke FCM untuk menemukan pusat klaster yang optimal dengan meminimalkan fungsi objektif FCM. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode yang diusulkan gravitational search algorithm fuzzy c-means (GSA-FCM) dapat menunjukkan hasil yang lebih optimal daripada algoritma FCM.