Analisis ini bertujuan untuk membandingkan performa beberapa metode clustering pada *Dry Bean Dataset* menggunakan evaluasi Silhouette Score. Metode yang digunakan meliputi K-Means, K-Medoids, DBSCAN, Mean Shift, dan Fuzzy C-Means, yang masing-masing memiliki pendekatan berbeda dalam mengelompokkan data. Nilai silhouette digunakan untuk mengukur kualitas cluster berdasarkan kohesi dan separasi, sehingga metode dengan nilai tertinggi dianggap paling optimal dalam merepresentasikan struktur data.

Banco de Dados Worlds of Journalism Study (WJS)