## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
Vol. 6 No. 2 Agustus 2020

## Implementasi Algoritma Fuzzy C-Means
Clustering Sistem Crowdfunding pada Sektor Industri Kreatif Berbasis Web
Wawan Gunawan #1 , Bagus Seno Prasetyo Diwiryo #2
# Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana Jalan Meruya Selatan No. 1 Jakarta Barat 11650
1 wawan.gunawan@mercubuana.ac.id
2 bagus.seno39@gmail.com
Abstrak — Perkembangan  teknologi  setiap  tahun  semakin maju  sehingga  memiliki  dampak  terhadap  kemudahan terhadap  sektor  industri  kreatif.  Dengan  berkembangnya teknologi  ini,  memberi  kemudahan  untuk  menggalang  dana pada  sektor  industri  kreatif  berupa  sebuah  sistem crowdfunding .  Pengimplementasian crowdfunding pada sektor  industri  kreatif  dapat  dijadikan  sebagai  alternatif penggalangan sumber pendanaan untuk anak – anak negeri. Maka  dari  itu,  dibangun  aplikasi  berbasis  web  untuk memudahkan  pengguna  dalam  melakukan  penggalangan dana ataupun memberikan dana. Pada penelitian ini, peneliti dapat  menggunakan  data  yang  terkumpul  pada  aplikasi crowdfunding ini  menjadi  suatu  informasi  yang  dapat dimanfaatkan.  Salah  satu  informasi  yang  dapat  diperoleh adalah  kampanye project yang  mendapatkan  pendanaan terbanyak, terkecil dan belum didanai. Untuk mengetahui hal tersebut, maka dirancang suatu sistem aplikasi crowdfunding berbasis  web  dengan  mengimplementasikan  metode fuzzy  c- means clustering sebagai metode untuk  mengelola data–data yang  telah  terkumpul.  Pengujian  sistem  pada  hasil  akhir sistem menggunakan metode fuzzy c-means clustering dengan menggunakan 13 contoh kasus uji, menunjukkan bahwa hasil perhitungan metode ini didapatkan output berupa 3 kriteria yaitu  terbanyak  23,1%  kampanye project ,  terkecil  38,5% kampanye project ,  dan  belum  didanai  38,5%  kampanye project.  Berdasarkan  hasil  analisa  ini,  algoritma fuzzy  c- means  clustering bekerja  dengan  sangat  baik  untuk mengetahui  kampanye project mana  saja  yang  dapat dikembangkan.
Kata kunci — C rowdfunding, Fuzzy C-Means Clustering, Industri Kreatif, Donation.

## I. P ENDAHULUAN
Industri  kreatif  di  berbagai  negara  saat  ini  sedang berkembang dengan sangat pesat. Di Indonesia sendiri pada umumnya alternatif permodalan untuk bisnis startup pada sektor  industri  kreatif  ini  didapat  dari angel  investor , ataupun  memanfaatkan  pemberian  dana  dari  pemerintah atau perusahaan besar[1][2].
Namun ada alternatif lain yang ternyata dapat membantu anak–anak negeri dalam melakukan penggalangan dana di sektor  industri  kreatif  ini  yaitu  dengan  metode Crowdfunding . Crowdfunding dapat  diartikan  sebagai bentuk  pendanaan  yang  melibatkan  orang  banyak,  atau dalam istilah orang Indonesia crowdfunding biasa disebut dengan patungan[3].
Di luar negeri beberapa inisiasi aktivitas crowdfunding telah  mengalami  kesuksesan  besar  seperti  proyek  riset, pengembangan,  dan  penjualan  jam  tangan  cerdas pehble dan  produk  opal  oleh FirstBuild melalui platform crowdfunding Kickstarter (Brown,  Boon  &  Pitt,  2016). Pada proyek jam tangan cerdas ini berhasil mencapai target pendanaan dalam  waktu 2 jam oleh 70.000 pemberi dana (Brown et al., 2016).
C rowdfunding yang  dimaksud  dalam  penelitian  ini merupakan suatu bentuk penggalangan dana berbasis web dan akan terpublikasikan secara online[4][5][6].

## II. K AJIAN P USTAKA
Fuzzy  clustering adalah  metode  untuk  menentukan derajat  keanggotaan,  dan  menggunakannya  dengan  cara memasukkannya  ke  dalam  elemen  data  ke  dalam  satu kelompok cluster atau  lebih.  Hal  ini  akan  memberikan informasi kesamaan dari masing - masing objek.
C-means clustering . Vektor dari fuzzy clustering , V={v
, v , v ,…, v }, merupakan sebuah fungsi objektif yang di defenisikan  dengan  derajat  keanggotaan  dari  data  Y  dan pusat  cluster  Z. Fuzzy  C-Means merupakan    metode clustering yang  memungkinkan  suatu  kumpulan  data dijadikan  anggota  satu  atau  lebih cluster .    Metode  yang dikembangkan  oleh  Dunn  dan  Bezdek  ini  banyak digunakan dalam pengenalan pola ( pattern recognition ). Algoritma fuzzy clustering c-means membagi data yang tersedia  dari  setiap  elemen  data  lalu  memasukkannya kedalam bagian dari koleksi cluster yang dipengaruhi oleh beberapa kriteria yang telah ditentukan [7][8].
Fuzzy Clustering merupakan salah satu metode analisis cluster dengan  mempertimbangkan  tingkat  keanggotaan
yang  mencakup  himpunan fuzzy sebagai  dasar  pembobot bagi pengelompokan. Metode ini merupakan pengembangan  dari  metode partitioning data  dengan pembobotan fuzzy [9] . Berdasarkan penelitian sebelumnya bahwa penggunaan metode clustering Fuzzy C-Means atau Soft K-Means telah digunakan untuk melakukan pengelompokan atas mahasiswa berdasarkan jumlah kehadiran, dan dinyatakan bahwa  terdapat  jumlah  rata-rata  mahasiswa  sebesar 19,51851852  yang  merupakan  kelompok  tidak  perlu pengawasan,  sedangkan  dengan  rata-rata  sebesar  84 merupakan kelompok yang membutuhkan pengawasan[8].
Selain  itu Fuzzy  C-Means juga  telah  digunakan  dalam pemberian  beasiswa  kepada  mahasiswa,  dan  dinyatakan dari  14  mahasiswa  yang  terdaftar  untuk  mendapatkan beasiswa terdapat 9 mahasiswa yang layak untuk menerima beasiswa  dengan  kecocokan  dengan  target  sebesar  50% [10].

## III. M ETODE P ENELITIAN
Pada  tahap  awal  dilakukan  pengumpulan  data  atau materi penulisan dengan cara :
1) Wawancara :  Melakukan  wawancara  secara langsung  dengan  pihak  penggalang  dana,  pemberi  dana maupun startup yang menangani penggalangan dana agar data  maupun  bisnis  prosesnya  diperoleh  secara  tepat  dan akurat.
2) Observasi :  Dengan  melakukan  pengamatan secara  langsung  proses  penggalangan  dana  pada  bagian terkait yang akan disalurkan ke penggalang dana.
3) Literatur  /  Studi  Pustaka :  Penulisan  dilakukan dengan  cara  mempelajari  berbagai  macam  referensi pustaka  yang  menyangkut tentang aplikasi crowdfunding, terutama jurnal[11].
Bagian  alur  ( flowchart )  metode  penelitian  proses pembuatan crowdfunding dapat  diilustrasikan    pada gambar 1.
Gambar 1. Flowchart metodologi penelitian
Metode yang digunakan pada pengembangan penelitian ini menggunakan metode waterfall karena menggunakan fase one  by  one sehingga  dapat  meminimalkan  terjadinya kesalahan  dalam  pengembangan  sistem,  seperti  yang terlihat pada gambar 2.
Gambar 2. Tahapan metode waterfall 1) Analisa Kebutuhan (Analysis) : Dalam
pengumpulan  kebutuhan,  disini  berbasis  pada  perangkat lunak. 2) Perancangan  (Design) :  Ada  4  atribut  untuk program  yaitu:  struktur  data,  arsitektur  perangkat  lunak, prosedur detail dan karakteristik antarmuka.
3) Penulisan Code (Coding) : Penerjemah ke bentuk yang  dapat  dimengerti  oleh  mesin,  dengan  menggunakan bahasa pemrograman PHP .
4)
Pengujian  (Testing) :  Testing difokuskan  pada logika internal dari perangkat lunak, fungsi eksternal, dan mencari  segala  kemungkinan  kesalahan  baik  itu  dari  sisi pembuatan code maupun  pemeriksaan  apakah  aplikasi sudah  berjalan  dengan  baik  dan  berfungsi  sesuai  dengan yang diharapkan.
5) Implementasi  (Implementation) :  Implementasi dilakukan setelah aplikasi lolos uji. Perangkat pendukung yang  diperlukan  tidak  hanya hardware komputer,  tetapi juga dukungan kebijakan dan sebagainya.
6) Perawatan  (Maintenance) :  Aplikasi  yang  telah diimplementasi  diharapkan  dapat  dipakai  dan  tidak berhenti di tengah jalan. Agar dapat dipergunakan dengan semestinya, perangkat lunak dipelihara dengan memperhatikan beberapa aspek, diantaranya:
 Menangani  perkembangan  data  dengan  seiring berjalannya waktu.
 Menangani ancaman dari program penyusup lainnya.
 Memperbaiki apabila ditemukan error atau bug pada aplikasi yang sedang dijalankan.
 Penambahan fitur seiring dengan berjalannya waktu.
 Mampu  menangani  perkembangan  dan  kemajuan teknologi[12].

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Perancangan
Beberapa  kriteria  untuk  menentukan  tingkat  penerima dana  terbanyak  atau  tidaknya  suatu  proyek  antara  lain jumlah project  id ,  pemberi  dana  dan  dana  yang  diterima. Data-data  yang  ada  dalam website  crowdfunding akan disimpulkan  ke  dalam  tabel  1  untuk  proses  perhitungan fuzzy c-means .
TABEL I C ONTOH D ATA C ROWDFUNDING Project Id Dana Terkumpul Pemberi Dana 1 3% 1 2 0% 0 3 87% 2 4 42% 1 5 20% 1 6 0% 0 7 93% 3 8 0% 0 9 83% 4 10 0% 0 11 0% 0 12 10% 1 13 60% 2
Berdasarkan  Tabel  1  dapat  diketahui  bahwa  untuk project id 1, dana yang telah terkumpul sebanyak 3% dari total  dana  yang  dibutuhkan  dengan  total  pemberi  dana sebanyak  1  orang,  dan  seterusnya.  Selanjutnya  akan ditentukan  masuk  ke  dalam cluster mana  masing-masing project tersebut dengan menggunakan algoritma Fuzzy C-
Means . Output yang diharapkan berupa tiga buah cluster , yaitu terbanyak, standar dan tidak ada.
Algoritma Fuzzy C-Means ini dapat kita gunakan karena karena  memiliki  cara  yang  tepat  untuk  memetakan  suatu ruang input ke dalam ruang output dan memiliki nilai yang berkelanjutan.[10]
Untuk  melakukan  perhitungan  dengan  menggunakan algoritma Fuzzy  C-Means ,  ditentukan  nilai  awal  sebagai berikut :
1. Jumlah cluster  (c) =  3,  yaitu  terbanyak,  standar  dan tidak ada
2. Pangkat atau pembobotan ( w ) = 2
3. Error terkecil yang diharapkan ( ξ ) = 10 -5 4. Maksimum iterasi ( MaxIter ) = 50
5. Nilai iterasi awal (t) = 1
6. Fungsi obyektif awal ( P 0 ) = 0
Selanjutnya  melakukan  proses  matriks  sebagai  partisi awal yang ditentukan secara acak dengan komponen 𝜇 𝑖𝑘 , i = 13 dan k = 3, sehingga dihasilkan  matriks U seperti di bawah ini
U = [ 0,632 0,087 0,151
0,121 0,904 0,787 0,171 0,636 0,811 0,297 0,339 0,172 0,787 0,094 0,124 0,891 0,900 0,457 0,218 0,450 0,256 0,189 0,390 0,107 0,365 0,902 0,834 0,115 0,459 0,897 0,826 0,514 0,763 0,052 0,170 0,019 0,754 0,967 0,347]
Selanjutnya  setelah  didapatkan  matriks  partisi  awal, langkah berikutnya adalah menentukan pusat cluster awal dengan proses perhitungan dapat dilihat pada tabel 2, tabel 3,  dan  tabel  4  untuk  perhitungan  pada  masing-masing cluster .
TABEL II

## CLUSTER PERTAMA
Cluster 1 X i 1 X i 2 ( 𝝁 𝒊𝟏 ) 2 ( 𝝁 𝒊𝟏 ) 2 *X i1 ( 𝝁 𝒊𝟏 ) 2 *X i2 0,632 3% 1 0,400 0,012 0,400 0,121 0% 0 0,015 0,000 0,000 0,171 87% 2 0,029 0,025 0,058 0,297 42% 1 0,088 0,037 0,088 0,787 20% 1 0,619 0,124 0,619 0,891 0% 0 0,793 0,000 0,000 0,218 93% 3 0,048 0,044 0,143 0,189 0% 0 0,036 0,000 0,000 0,365 83% 4 0,133 0,111 0,533 0,115 0% 0 0,013 0,000 0,000 0,826 0% 0 0,682 0,000 0,000 0,052 10% 1 0,003 0,000 0,003 0,754 60% 2 0,569 0,342 1,138 ∑ 3,429 0,695 2,983
0,695 3,429 = 0,203 2,983 3,429 = 0,870 TABEL III CLUSTER KEDUA Cluster 2 X i 1 X i 2 ( 𝝁 𝒊𝟐 ) 2 ( 𝝁 𝒊𝟐 ) 2 *X i1 ( 𝝁 𝒊𝟐 )
2 *X i2 0,087 3% 1 0,008 0,000 0,008 0,904 0% 0 0,817 0,000 0,000 0,636 87% 2 0,404 0,352 0,809 0,339 42% 1 0,115 0,048 0,115 0,094 20% 1 0,009 0,002 0,009 0,900 0% 0 0,809 0,000 0,000 0,450 93% 3 0,203 0,189 0,609 0,390 0% 0 0,152 0,000 0,000 0,902 83% 4 0,814 0,676 3,257 0,459 0% 0 0,211 0,000 0,000 0,514 0% 0 0,265 0,000 0,000 0,170 10% 1 0,029 0,003 0,029 0,967 60% 2 0,935 0,561 1,871 ∑ 4,771 1,831 6,705 1,831 4,771 = 0,384 6,705 4,771 = 1,406 TABEL IV

## CLUSTER KETIGA
Cluster 3 X i 1 X i 2 ( 𝝁 𝒊𝟑 ) 2 ( 𝝁 𝒊𝟑 ) 2 *X i1 ( 𝝁 𝒊𝟑 ) 2 *X i2 0,151 3% 1 0,023 0,001 0,023 0,787 0% 0 0,620 0,000 0,000 0,811 87% 2 0,658 0,573 1,317 0,172 42% 1 0,030 0,012 0,030 0,124 20% 1 0,015 0,003 0,015 0,457 0% 0 0,209 0,000 0,000 0,256 93% 3 0,065 0,061 0,196 0,107 0% 0 0,012 0,000 0,000 0,834 83% 4 0,696 0,578 2,784 0,897 0% 0 0,805 0,000 0,000 0,763 0% 0 0,583 0,000 0,000 0,019 10% 1 0,000 0,000 0,000 0,347 60% 2 0,120 0,072 0,240 ∑ 3,836 1,300 4,606 1,300 3,836 = 0,339 4,606 3,836 = 1,201
Dari  hasil  perhitungan  yang  dilakukan  pada  tabel  2, tabel 3, dan tabel 4 maka diperoleh hasil pusat cluster ( V ).
V = [ 0,203 0,870
0,384 1,406 0,339 1,201 ]
Selanjutnya  melakukan  proses  perhitungan  untuk menentukan  fungsi  objektif  menggunakan  persamaan  1
untuk L1, persamaan 2 untuk L2, dan persamaan 3 untuk L3.
[∑(X 𝑖𝑗 − 𝑉 1𝑗 ) 2 𝜎 𝑗=1 ] (𝜇 𝑖1 ) 2
(1)
[∑(X 𝑖𝑗 − 𝑉 2𝑗 ) 2 𝜎 𝑗=1 ] (𝜇 𝑖2 ) 2 (2)
[∑(X 𝑖𝑗 − 𝑉 3𝑗 ) 2 𝜎 𝑗=1 ] (𝜇 𝑖3 ) 2 (3)

## TABEL V
PERHITUNGAN FUNGSI OBJEKTIF
L1 L2 L3 L1+L2+L3 0,000633704 0,038878464 0,036725226 0,076237393 0,003849643 0,763492582 0,508553036 1,275895261 0,537087158 0,050151457 0,015339387 0,602578002 0,000167163 0,007084484 0,052324542 0,059576189 0,006073934 0,032248031 0,030670065 0,06899203 0,25992486 1,636258242 1,219303845 3,115486948 0,039006232 2,771254687 0,338655956 3,148916874 0,607582433 0,257599476 0,471298693 1,336480602 0,430079308 2,475514354 6,876372098 9,78196576 0,045845681 0,039863682 1,005961334 1,091670696 0,311319368 0,317688886 0,018357795 0,647366049 0,013743846 0,039494822 0,084887994 0,138126662 0,828970097 0,003803564 0,187672038 1,020445699 Fungsi Objective = ∑ 22,36373817
Selanjutnya  melakukan  proses  perhitungan  untuk menentukan  Matriks  Partisi  U  pada  tabel  6  dengan menggunakan  persamaan  4  untuk  L1,  persamaan  5  untuk L2, dan persamaan 6 untuk L3.
[∑(X 𝑖𝑗 − 𝑉 1𝑗 ) 2 𝜎 𝑗=1 ] −1 (4) [∑(X 𝑖𝑗 − 𝑉 2𝑗 ) 2 𝜎 𝑗=1 ] −1
(5) [∑(X 𝑖𝑗 − 𝑉 3𝑗 ) 2 𝜎 𝑗=1 ] −1
(6)
TABEL VI PERHITUNGAN MATRIKS PARTISI L1 L2 L3 LT=L1+L2+L3 15,917 5,186 6,263 27,36567962 1,182 0,544 0,560 2,287004089 0,615 1,324 1,217 3,15621202 24,110 9,610 9,090 42,80990383 62,035 8,566 9,938 80,53912599 1,182 0,544 0,560 2,287004089 0,203 0,313 0,304 0,819644337 1,182 0,544 0,560 2,287004089 0,100 0,134 0,132 0,365843794 1,182 0,544 0,560 2,287004089 1,182 0,544 0,560 2,287004089 27,327 6,473 7,791 41,58999817 0,732 1,847 1,722 4,302240444
Sehingga  dapat  diperoleh  nilai  matriks  U  berdasarkan persamaan 7 sesuai dengan data yang disajikan pada tabel 6.
𝜇 𝑖𝑗 = Lj/LT (7) U = [
0,582 0,190 0,229 0,517 0,238 0,245 0,195 0,420 0,386 0,563 0,225 0,212 0,770 0,106 0,123 0,517 0,238 0,245 0,247 0,382 0,371 0,517 0,238 0,245 0,272 0,366 0,362 0,517 0,238 0,245 0,517 0,238 0,245
0,657 0,156 0,187 0,170 0,429 0,400]
Selanjtnya lakukan perhitungan untuk mengetahui apakah margin error yang diharapkan sudah terpenuhi atau belum sesuai dengan persamaan 8
|𝑃 𝑡 − 𝑃 𝑡−1 | <  𝜀, atau 𝑡 > 𝑀𝑎𝑥𝐼𝑡𝑒𝑟 (8)
Sehingga didapat hasil untuk 𝑃 1 − 𝑃 0 adalah
= 22,36373817 – 0 = 22,36373817
Mengingat hasil tersebut belum memenuhi persamaan 8, maka  lanjutkan    sampai  proses  iterasi  ke-28  sehingga didapat matriks U menjadi
U =
[ 0,086 0,901 0,013
0,000 0,000 0,999 0,562 0,124 0,314 0,399 0,952 0,008 0,339 0,960 0,006 0,000 0,000 0,999 0,953 0,034 0,013 0,000 0,000 0,999 0,931 0,046 0,023 0,000 0,000 0,999 0,000 0,000 0,999 0,059 0,932 0,009 0,115 0,627 0,257]
Dari  matriks  U  akan  dapat  diketahui project Id mana yang  akan  masuk  pada cluster tertentu  seperti  yang ditunjukan pada tabel 7.
TABEL VII CLUSTER DERAJAT  KEANGGOTAAN Project Id 𝝁 𝟏 𝝁 𝟐 𝝁 𝟑 Cluster 1 0,086 0,901 0,013 0,901 2 2 0,000 0,000 0,999 0,999 3 3 0,562 0,124 0,314 0,562 1 4 0,399 0,952 0,008 0,952 2 5 0,339 0,960 0,006 0,960 2 6 0,000 0,000 0,999 0,999 3 7 0,953 0,034 0,013 0,953 1 8 0,000 0,000 0,999 0,999 3 9 0,931 0,046 0,023 0,931 1 10 0,000 0,000 0,999 0,999 3 11 0,000 0,000 0,999 0,999 3 12 0,059 0,932 0,009 0,932 2 13 0,115 0,627 0,257 0,627 2

## B. Pemodelan Sistem
Kebutuhan  fungsional  akan  dimodelkan  secara  grafis sebelum  membangun  aplikasi crowdfunding .  Pemodelan tersebut    akan  lebih  memudahkan  pemahaman  terhadap perancangan  aplikasi  yang  akan  dibuat.  Pemodelan  yang diterapkan  pada  penelitian  ini  adalah  berorientasi  objek dengan  UML  ( Unified  Modeling  Language )  sebagai penggambaran secara grafis[13][14][15].
Diagram  yang  dibuat  antara  lain use  case  diagram , activity diagram dan sequence diagram .
1. Use Case Diagram
Dalam use  case diagram digambarkan  interaksi  antar pengguna  aplikasi crowdfunding serta  fungsi–fungsi  dari setiap  pengguna  maupun  admin  dalam  sistem  yang  akan dibuat dan dimodelkan seperti terlihat pada gambar 3.
Gambar 3. Use case diagram aplikasi crowdfunding
2. Activity Diagram
Activity  diagram menggambarkan  suatu  proses  yang ada terdapat pada use case diagram aplikasi crowdfunding . Gambar  4  menunjukkan activity diagram dari  aplikasi crowdfunding mulai  dari  melakukan  penggalangan  dana, pemberian  donasi,  publikasi  kampanye project dan  lain sebagainya.
Gambar 4. Activity diagram aplikasi crowdfunding
3. Sequence Diagram
Sequence  Diagram menggambarkan  prilaku  suatu objek yang ada pada aplikasi crowdfunding . Pada sequence diagram ini juga dapat dilihat skenario yang terjadi di use case  diagram .  S equence  diagram dari  publikasi  suatu kampanye project ditunjukan  pada  gambar  5,  sedangkan sequence  diagram untuk  pendanaan  serta  verifikasi kampanye project yang  akan  di  publikasikan  ditampilkan pada gambar 6.
Gambar 5. Sequence diagram pengguna aplikasi crowdfunding
uc Modalin Yuk Backer/ Pemilik Ide Funder/ Penyandang Dana Admin Pendaftaran Menentukan Paket Proj ect Publish Ide/ Proj ect Pengiriman Hasil Proj ect Validasi Ide/ Proj ect Publikasi Ide/ Proj ect Verifikasi Berj alannya Proj ect Menyalurkan Dana Melihat Ide/ Proj ect Pendaftaran Melakukan Donasi / Memilih Paket Proj ect Menerima Barang/ Hasil Proj ect «include» «include» act Modalin Yuk Admin Sistem Funder/ Penyokong Dana Pemilik Ide & Proj ect
Publikasi Ide/ Proj ect & Rew ard
Masukan Data Ide/
Proj ect Rew ard Verifikasi Ide/ Proj ect
Publish Ide/ Proj ect Menggunakan Algoritma Fuzzy K- Means Clustering Menanyangkan Ide/ Proj ect Melihat Ide/ Proj ect Memilih Ide/ Proj ect Sesuai Rew ard yang
Diberikan ataupun Melakukan Donasi Menyimpan Data (Dana yang Diterima) Konfirmasi Dana & Menyalurkan Dana Menerima Dana Menyelesaikan Ide/ Proj ect yang Dipublikasikan Update Progress Mengirim Hasil Ide/ Proj ect Menerima Hasil Ide/ Proj ect Iya Tidak sd Sequence pengguna Pendaftaran Login Dashboard Menu Dashboard Menerima Dana dan Melakukan pengiriman Barang Dikirim Pembayaran alt Pemilik Toko alt Pemberi Dana 4.6 memilih project yang akan didanai() 3.2 Validasi (Username & Password) 1. Daftar Baru() 4.5 request dana yang telah dikumpulkan() 4.1, menentukan reward yang ditawarkan() 4.3 verifikasi dan publikasi kampaye project oleh admin() 5. verifikasi dan survey berhasil() 4.4. monitoring pendanaan project() 4. membuat kampanye project() 3.1 Klik Tombol Login() 5. Melakukan Pembayara() 2. Memasukan Username & Password() 1.2 Validasi Data() 1.4 Tracking Progress() 1.3 pendaftaran berhasil() 6. Pembayaran Berhasil()
Gambar 6. Sequence diagram admin aplikasi crowdfunding

## C. Pemodelan Basis Data
Relasi tabel merupakan suatu model untuk menjelaskan hubungan  antar  data  dalam  basis  data  berdasarkan  objek dasar data yang mempunyai hubungan antar relasi. Relasi tabel aplikasi crowdfunding terlihat pada gambar 7 [16].
Gambar 7. Relasi tabel aplikasi crowdfunding

## D. Implementasi
Implementasi  merupakan  tahap  lanjutan  dari website crowdfunding . Dalam implementasi website crowdfunding ini memiliki fungsionalitas terhadap 3 user diantaranya : a. Pemilik  ide  atau  kampanye project dapat  melakukan penggalangan dana melalui platform yang disediakan dan  menentukan  paket  dalam  setiap project yang dikampanyekan. b. Pemberi  dana  melakukan  donasi  atau  memilih  paket yang telah ditawarkan oleh pemilik ide atau project .
c. Admin  memanajemen user yang  terdaftar  dalam aplikasi, project yang akan di publikasikan dan lainnya.
Setelah website dibuat  sesuai  rancangan,  maka dihasilkan  aplikasi crowdfunding berbasis web dengan menampilkan halaman berdasarkan fungsionalitas masing- masing,  seperti  tampilan landing  page yang  ditunjukan pada gambar 8.

## Gambar 8. Halaman utama
Sedangkan  untuk  dapat  akses  ke dashboard pengguna maupun admin, user harus melakukan login terlebih dahulu seperti ditunjukan pada gambar 9.

## sd Sequence_Diagram_Karasa_admin
Admi n Logi n Dashboard Hal aman Utama 1.3. Val i dasi  Username & Password() 2.5. Memi l i h Rekomendasi  Kampanye Proj ect() 2.3. Akti vasi  Kampanye Proj ect() 3. Publ i kasi  Kampanye Proj ect() 2.2. Manaj emen Kampanye Proj ect() 1.2. Kl i k T ombol  Logi n() 1.4 Logi n Gagal () 2.4. Memi l i h Kampanye Proj ect() 1. Masukan Username & Password() 3.1 Mel akukan Pendanaan() 2.1 Manaj emen User() class Class Model w ithdraw al_requents +  bank_account_holders_name(): varchar(30) +  bank_account_number(): varchar(30) +  bank_branch_address(): varchar(30) +  bank_branch_city(): varchar(30) +  bank_name_full(): varchar(30) +  campaign_id(): int +  created_at(): timestamp(0) +  id(): int +  paypal_email(): varchar(30) +  platform_owner_commission(): double(10,2) +  province_id(): char(2) +  status(): char(1) +  swift_code(): varchar(30) +  total_amount(): double(10,2) +  update_at(): timestamp(0) +  user_id(): int +  withdrawal_account(): varchar(30) +  withdrawal_amount(): double(10,2) social_account +  created_at(): timestamp(0) +  id(): int +  provider(): varchar(30) +  provider_user_id(): varchar(30) +  update_at(): timestamp(0) +  user_id(): int users +  active_status(): tinyint(4) +  address(): varchar(150) +  created_at(): timestamp(0) +  email(): varchar(30) +  gender(): enum +  id(): int +  name(): varchar(50) +  password(): varchar(191) +  phone(): varchar(12) +  photo(): varchar(191) +  provine_id(): char(2) +  remember_token(): varchar(191) +  update_at(): timestamp(0) +  user_type(): enum +  website(): varchar(50) sessions +  id(): varchar(30) +  ip_address(): varchar(45) +  last_activity(): int(11) +  payload(): text +  user_agent(): text +  user_id(): int w ithdaw al_preferences +  bank_account_holders_name(): varchar(30) +  bank_account_number(): varchar(30) +  bank_branch_address(): varchar(150)
+  bank_branch_city(): varchar(150) +  bank_branch_name(): varchar(50)
+  bank_name_full(): varchar(50) +  crated_at(): timestamp(0) +  default_withdrawal_account(): varchar(30) +  id(): int +  paypal_email(): varchar(30) +  province_id(): int(10) +  swift_code(): varchar(20) +  updated_at(): timestamp(0) +  user_id(): int posts +  created_at(): timestamp(0) +  feature_image(): varchar(255) +  id(): int +  post_content(): longtext +  show_in_footer_menu(): tinyint(4) +  show_in_header_menu(): tinyint(4) +  slug(): varchar(150) +  status(): tinyint(4) +  title(): varchar(150) +  type(): enum +  update_at(): timestamp(0) +  user_id(): int payments +  amount(): decimal(19,2) +  campaign_id(): int +  created_at(): timestamp(0) +  donation_type(): varchar(30) +  email(): varchar(50) +  id(): int +  name(): varchar(50) +  reward_id(): int +  snap_token(): varchar(30) +  status(): enum +  transaction_id(): int +  update_at(): timestamp(0) prov inces +  id(): char(2) +  name(): varchar(255) regencies +  id(): int +  name(): varchar(255) +  province_id(): char(2) districts +  id(): char(7)
+  name(): varchar(255) +  regency_id(): char(4) v illages +  district_id(): char(7) +  id(): char(10) +  name(): varchar(255) updates +  campaign_id(): int +  created_at(): timestamp(0) +  description(): text +  id(): int +  title(): varchar(150) +  update_at(): timestamp(0) +  user_id(): int faqs +  campaign_id(): int +  created_at(): timestamp(0) +  description(): text +  id(): int +  title(): varchar(255) +  update_at(): timestamp(0) +  user_id(): int campaigns +  address(): varchar(150) +  category_id(): int +  created_at(): timestamp(0) +  descripton(): longtext +  end_date(): date +  end_method(): varchar(20) +  feature_image(): varchar(255) +  goal(): decimal(19,2) +  id(): int +  is_funded(): tinyint(4) +  is_staff_picks(): tinyint(4) +  province_id(): char(2) +  short_description(): varchar(150) +  slug(): varchar(150) +  start_date(): date +  status(): tinyint(4) +  title(): varchar(150) +  total_funded(): decimal(19,2) +  total_funded_last_update_at(): timestamp(0) +  total_payments(): decimal(19,2) +  update_at(): timestamp(0) +  user_id(): int +  video(): varchar(255) categories +  category_name(): varchar(50) +  category_slug(): varchar(191) +  created_at(): timestamp(0) +  id(): int +  image(): varchar(255) +  update_at(): timestamp(0) rew ards +  amount(): decimal(19,2) +  campaign_id(): int +  description(): text +  estimated_delivery(): varchar(20) +  id(): int +  quantity(): int(11) +  user_id(): int migrations +  batch(): int +  id(): int +  migration(): varchar(255) options +  id(): int +  option_key(): varchar(20) +  option_value(): text passw ord_resets +  created_at(): timestamp(0) +  email(): varchar(191) +  oken(): varchar(191)
Gambar 9. Halaman login
Untuk  melakukan  pendaftaran  pengguna  aplikasi crowdfunding ditunjukan pada gambar 10.

## Gambar 10. Halaman pendaftaran
Halaman  pembuatan  kampanye project merupakan halaman untuk fungsionalitas pengguna, dalam halaman ini pengguna  dapat  melakukan  pengajuan  publikasi  ide  atau kampanye project ,  dan  melengkapi  beberapa  komponen– komponen  yang  terdapat  dalam  kampanye project seperti ditunjukan pada gambar 11.
Gambar 11. Halaman pembuatan kampanye project
Halaman  implementasi  algoritma fuzzy  c-means clustering dan  beberapa  fitur  lainnya  dalam  bentuk dashboard untuk  fungsionalitas  admin  ditunjukan  pada gambar 12.
Gambar  12.  Halaman dasboard (implementasi  algoritma fuzzy  C-means clustering )

## E. Analisis Hasil Perancangan Aplikasi Crowdfunding
Analisis  hasil  dari  perancangan  aplikasi crowdfunding diantaranya sebagai berikut : 1. Hasil  pengujian  pada  tahapan  bisnis  proses  bahwa aplikasi crowdfunding dapat melakukan proses pembuatan kampanye project , pemberian dana maupun pemilihan paket dan mempublikasi kampanye project . 2. Berdasarkan hasil perhitungan  menggunakan algoritma fuzzy c-means clustering dengan contoh data pada tabel
1  dan  kriteria (terbanyak,  terkecil,  belum  didanai) menunjukan  bahwa  sebanyak  3  kampanye project memperoleh  dana  sekitar  23,1%  dengan  kriteria terbanyak.
3. Berdasarkan hasil perhitungan  menggunakan algoritma fuzzy c-means clustering dengan contoh data pada tabel 1  dan cluster (terbanyak,  terkecil,  belum  didanai) menunjukan  bahwa  sebanyak  5  kampanye project memperoleh dana sekitar 38,5% dengan kriteria terkecil. 4. Berdasarkan hasil  perhitungan  menggunakan algoritma fuzzy c-means clustering dengan contoh data pada tabel 1  dan cluster (terbanyak,  terkecil,  belum  didanai) menunjukan  bahwa  sebanyak  5  kampanye project memperoleh dana sekitar  38,5% dengan kriteria belum didanai.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian maupun analisa yang telah dilakukan maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut: 1. Metode perhitungan Fuzzy C-Means cocok digunakan pada  aplikasi  ini,  karena  dapat  menghasilkan output berupa project mana  yang  dapat  mengumpulkan  dana terbanyak.
2. Aplikasi crowdfunding ini dapat dimanfaatkan sebagai sarana  pemilik  ide  atau project dalam  mewujudkan idenya.
3. Pembayaran  atau  pendanaan  dapat  dilakukan  dengan mudah karena aplikasi crowdfunding sudah terintegrasi dengan  salah  satu payment  gateway terbaik  di Indonesia..
R EFERENSI
[1] Rivani,  M.  Rizal,  and  R.  S.  Darwis,  “ANALISIS KARAKTERISTIK PEMBIAYAAN UNTUK INDUSTRI KREATIF DI KOTA BANDUNG,” Cybrarians J. , vol. 4, no. 37, pp. 1–31, 2015.
[2] A.  N.  Rahmi,  “Perkembangan  industri  ekonomi  kreatif  dan pengaruhnya  terhadap  perekonomian  di  indonesia,” Semin.  Nas. Sist. Inf. , pp. 1386–1395, 2018.
[3] I.  H.  Serfiyani  and  C.  Yustisia,  “Perlindungan  Hukum  Sistem Donation Based Crowdfunding Pada Pendanaan Industri Kreatif Di Indonesia,” J.  Chem.  Inf.  Model. ,  vol.  53,  no.  9,  pp.  1689–1699, 2013.
[4] T. E. Brown, E. Boon, and L. F. Pitt, “Seeking funding in order to sell: Crowdfunding as a marketing tool,” Bus. Horiz. , vol. 60, no. 2, pp. 189–195, 2017.
[5] F. Ferreira and L. Pereira, “Success factors in a reward and equity Equity Based Crowdfunding Campaign,” 2018 IEEE Int. Conf. Eng. Technol. Innov. , pp. 1–8, 2018.
[6] Y. Chen and B. Liu, “The optimal pricing strategy of the reward- based  crowdfunding  product  facing  strategic  consumers,” 2017 IEEE  Int. Conf.  Grey Syst.  Intell.  Serv.  GSIS 2017 ,  no. 2013,  pp. 379–384, 2017.
[7] S.  Rudiarto,  “IMPLEMENTASI  ALGORITMA  K-MEANS CLUSTERING  PADA  APLIKASI  PENCARI  PELANGGAN POTENSIAL PADA RESTORAN  XYZ,” vol. 2, no. 1, pp. 1–8, 2018.
[8] R. Rismanto, I. Fahrur Rozi, and A. Prasetyo, “Implementasi Fuzzy C-Means Untuk Prediksi Perilaku Mahasiswa Berdasarkan Jumlah Ketidakhadiran,” SMARTICS J. , vol. 3, no. 2, pp. 39–45, 2017.
[9] W. Sanusi, A. Zaky, and N. Afni, “Analisis Fuzzy C-Means dan Penerapannya Dalam Pengelompokan Kabupaten / Kota di Provinsi Sulawesi Selatan Berdasarkan Faktor- faktor Penyebab Gizi Buruk,”
J. Math. Comput. Stat. , vol. 2, no. 1, pp. 47–54, 2018.
[10]  D.  L.  Rahakbauw,  V.  Y.  I.  Ilwaru,  and  M.  H.  Hahury, “Implementasi  Fuzzy  C-Means  Clustering  Dalam  Penentuan Beasiswa,” BAREKENG J. Ilmu Mat. dan Terap. , vol. 11, no. 1, pp. 1–12, 2017.
[11]  M. S. Bathin and D. Ramayanti, “SOBATHUNI : Aplikasi Rumah Sewa Berbasis Web,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 5, no. 2, p. 183, 2019.
[12]  W.  Erawati,  “Perancangan  Sistem  Informasi  Penjualan  Dengan Pendekatan Metode Waterfall,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 3, no. 1, p. 1, 2019.
[13]  D.  S.  Maylawati,  W.  Darmalaksana,  and  M.  A.  Ramdhani, “Systematic  Design  of  Expert  System  Using  Unified  Modelling Language,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 288, no. 1, 2018.
[14]  Y.  Peng,  “Overview  of  Object-Oriented  System  Development Method and UML Modeling Language,” no. Iciss, pp. 27–33, 2019.
[15]  R. Fauzan, D. Siahaan, S. Rochimah, and E. Triandini, “Use case diagram similarity measurement: A new approach,” Proc. 2019 Int. Conf. Inf. Commun. Technol. Syst. ICTS 2019 , pp. 3–7, 2019.
[16]  F.  T.  Wulandari,  “Pemodelan  Basis  Data  Akademik  Universitas Xyz Menggunakan Pendekatan Objek,” JITU  J. Inform. Technol. Commun. , vol. 3, no. 1, pp. 52–57, 2019.