Laporan ini menyajikan studi perbandingan antara lima algoritma clustering utama: K-Means, K-Medians, DBSCAN, Mean Shift, dan Fuzzy C-Means dengan menggunakan dataset Diagnosis Kanker Payudara (WDBC Dataset). Analisis difokuskan pada kemampuan masing-masing algoritma dalam mengelompokkan karakteristik morfologi sel menjadi kategori jinak (benign) dan ganas (malignant) menggunakan pemrosesan PCA dan evaluasi akurasi.

Tugas Analisis Multivariat menggunakan Dataset Titanic. Analisis difokuskan pada hubungan antar variabel numerik melalui Correlation Matrix dan Variance-Covariance Matrix, serta identifikasi komponen utama menggunakan Eigen Analysis.