## SISTEM MONITORING SISWA UNTUK GURU DAN ORANG TUA SISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA FUZZY C-MEANS DI SD MUHAMMADIYAH DEMANGREJO
Ardhi Choiruddin 1) , Irfan Pratama 2)
1 Sistem Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Kulon Progo, Yogyakarta email: me@ardhicorp.com
2 Sistem Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Bantul, Yogyakarta email: irfan@mercubuana-yogya.ac.id

## Abstract
SD Muhamaddiyah Demangrejo merupakan Sekolah Dasar yang berlokasi di Sentolo, Kulon Progo, Yogyakarta, Indonesia. Sistem penilaian siswa masih menggunakan cara manual atau data-data dari nilai akademik siswa masih disimpan di Microsoft excel menyebabkan data sulit dibaca. Orang tua siswa menerima laporan tentang nilai akademik siswa hanya disaat penerimaan rapor di pertengahan semester  dan  akhir  semester,  menyebabkan  orang  tua  siswa  tidak  bisa  memantau  nilai  akademik siswa  setiap  hari.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  sistem  mengolah  data  akademik  siswa, dengan  tujuan  mempermudah  guru  dalam  pengolahan  nilai  dan  mempermudah  orang  tua  siswa dalam  pemantauan  nilai  akademik  siswa.  Dalam  pengolahan  data  nilai  akademik  siswa,  peneliti menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means. Fuzzy C-Means merupakan algoritma klasterisasi dimana data dikelompokan ke dalam suatu pusat cluster data dengan derajat keanggotaan masing-masing cluster.  Langkah-langkah  penelitian  dan  pembangunan  sistem  monitoring  menggunakan  metode penelitian waterfall dimulai dengan wawancara untuk akuisisi data kemudian melakukan pembuatan prototipe, proses coding, testing dan aplikasi siap digunakan. Hasil analisis dari sistem monitoring siswa untuk dan orang tua siswa di SD Muhamaddiyah Demangrejo siswa menunjukan bahwa, data nilai dari 10 siswa dengan tiga kriteria yaitu nilai mata pelajaran, nilai absen dan nilai kompetensi inti.  Sistem  monitoring  siswa  dan  algoritma  fuzzy  c-means  dapat  mempermudah  Guru  dalam mengelola nilai akademis siswa dan terdapat fitur otomatis yang dapat menghasilkan nilai semester. Di sisi orang tua siswa, sistem monitoring siswa siswa dapat menampilkan nilai harian siswa, absen harian siswa dan nilai semester.
.
Keywords: Algoritma Fuzzy C-Means, Metode Waterfall, Sistem Monitoring Siswa, Data Mining.

## PENDAHULUAN
SD Muhammadiyah Demangrejo merupakan salah satu Sekolah Dasar yang terdapat di Sentolo, Kulon Progo, Sekolah yang  didirikan  pada  tanggal  1  bulan September  tahun  1977  adalah  salah  satu Sekolah  Dasar  yang  berada  di  kecamatan Sentolo, Kulon Progo, Yogyakarta.
Proses monitoring kegiatan akademik siswa di SD Muhammadiyah Demangrejo, Sentolo,  Kulon  Progo,  Yogyakarta  masih berjalan  manual  dimana  pihak  sekolah masih  menggunakan  Microsoft  Excel untuk  penyimpanan  datanya  dan  dalam
aplikasi  Microsoft  Excel  belum  mampu mengolah data secara otomatis. Selain itu untuk  mendapatkan  laporan  akademik masih membutuhkan waktu yang lama dan sulit  untuk  mendapatkannya  karena  data- data  akademik  yang  masih  terpisah  atau tersebar di setiap guru.
Proses  monitoring  siswa  oleh  guru sangat  penting  untuk  menjaga  dan meningkatkan  performa  siswa  dalam kegiatan akademik. Di sisi lain peran orang tua  dalam  menunjang  kegiatan  akademik dan bertanggung jawab dalam keberhasilan anak dalam kegiatan akademik sangat penting.
Orang  tua  masih  sangat  merisaukan kondisi anaknya di sekolah dan Orang tua juga tidak bisa mengetahui perkembangan berapa nilai yang diperoleh anaknya secara langsung karena kesibukan bekerja bahkan karena  anak  kurang  terbuka  dengan masalah nilai yang diperoleh di sekolah.
Oleh  karena  itu  sistem  monitoring siswa  diperlukan  oleh  sekolah  SD Muhammadiyah Demangrejo untuk
memberitahukan informasi langsung
kepada orang tua dan guru dengan rentang waktu  setiap  satu  bulan  terkait  dengan keadaan  siswa-siswi  mereka  di  sekolah melalui  website  dengan  data  yang  sudah diolah  oleh  sistem  komputer  secara otomatis.
Tujuan  dari  Lembaga  Pendidikan sekolah adalah mengembangkan
kemampuan  dan  membentuk  watak  serta beradaban  bangsa,  serta  bertujuan  untuk berkembangnya potensi peserta didik agar menjadi  manusia  yang  beriman  dan bertaqwa  kepada  Tuhan  Yang  Maha  Esa, berakhlak  mulia,  sehat,  berilmu,  cakap, kreatif, mandiri dan menjadi warga negara yang demokratis serta bertanggung jawab. Hal ini berarti lembaga pendidikan sekolah mempunyai tujuan untuk mengembangkan semua  potensi  yang  dimiliki  manusia yaitu,  mulai  dari  tahap  kognisi,  yakni pengetahuan  dan  pemahaman  siswa terhadap  ajaran  agama  terhadap  ajaran agama  dan  pengetahuan  umum,  untuk selanjutnya  dilanjutkan  dengan  tahapan afeksi, yaitu terjadinya proses internalisasi ajaran,  nilai  agama  dan  pengetahuan  ke dalam  diri  siswa,  dalam  arti  menghayati dan menyakininya.
Data  mining adalah  langkah  analisis terhadap proses penemuan pengetahuan di dalam basis data atau knowledge discovery in  databases  yang  di  singkat  KDD (suyanto,  2017  hal.  1-3).  Data  mining adalah  teknik  yang  relative  cepat  dan mudah  untuk  menemukan  pengetahuan, pola atau relasi antara data secara otomatis. Untuk  mempermudah  mengolah  data menjadi  informasi  yang  mudah  dipahami oleh  guru  dan  orang  tua  murid,  proses
pembuatan sistem monitoring ini menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means . Fuzzy  C-Means adalah  suatu  teknik pengklasteran dimana tiap-tiap data ditentukan  oleh  derajat  keanggotaannya. Semakin  besar  nilai  derajat  keanggotaan data  dalam  suatu  klaster  maka  semakin besar  pula  data  tersebut  menjadi  anggota klaster tersebut. Hasil clustering kemudian diproses  atau  dievaluasi  menggunakan nilai F-measure dimana sebelumnya harus diketahui  nilai precission dan  nilai recall terlebih dahulu.
Teknik Fuzzy C-Means diperkenalkan pertama kali oleh Jim  Bezdek pada tahun 1981.  Kelebihan  dari Fuzzy  C-Means adalah  dapat  melakukan  clustering  lebih dari  satu  variable  secara  sekaligus. Penelitian dengan metode Fuzzy C-Means telah  banyak  diterapkan  untuk  berbagai keperluan dalam  mengatasi masalah  yang sedang  dihadapi.  Dalam  teori fuzzy , keanggotaan sebuah data tidak diberi nilai secara  tegas  dengan  nilai  1  (menjadi anggota)  dan  0  (tidak  menjadi  anggota), melainkan  dengan  suatu  nilai  derajat keanggotaan  yang  jangkauan  nilainya  0 sampai 1 (Prasetyo, 2014).
Penelitian yang menggunakan Algoritma Fuzzy  C-Means pernah  di lakukan  oleh  peneliti  Martin  dan  Yessica Nataliani  yang  berjudul  “Klasterisasi kinerja karyawan menggunakan algoritma Fuzzy  C-Means ”.  Peneliti  memaparkan Penilaian kerja karyawan diperlukan untuk memberikan  reward  dan  punishment kepada karyawan.
Pengelompokan
karyawan  berdasarkan  kinerjanya  dapat dikatakan sebagai satu cara yang digunakan  untuk  meningkatkan  performa karyawan. Penelitian ini membahas tentang pengelompokan karyawan berdasarkan kinerjanya menggunakan algoritma Fuzzy C-Means . Berdasarkan Penelitian yang dilakukan  Martin  dan  Yessica  Nataliani yang  berjudul  “Klasterisasi  kinerja karyawan  menggunakan  algoritma  fuzzy c-means”, saya sebagai peneliti menerapkan  algoritma Fuzzy  C-Means
yang dilakukan peneliti tersebut ke sistem monitoring  siswa  di  SD  Muhammadiyah Demangrejo,  dengan  3  indikator  yaitu kecepatan  dalam  mengumpulkan  tugas, nilai  semua  pelajaran  dan  sikap  siswa dikelas atau dirumah.

## METODE PENELITIAN
Jalan  Penelitian  bertujuan  untuk membuat  target  yang  hendak  dicapai dalam  penelitian  secara  keseluruhan berjalan  dengan  baik  sesuai  apa  yang direncanakan  atau  dikehendaki  sehingga proses  dan  tujuan  dari penelitian  tersebut dalam memecahkan masalah bisa berjalan dengan  baik  pula  jelas  dan  terstruktur. Penelitian  ini  menggunakan  metode watefall .  Menurut  Pressman  dalam  Salim
(2015)  model waterfall adalah  model klasik  yang  bersifat  sistematis,  berurutan membangun software .  Disebut watefall karena tahap demi tahap yang dilalui harus menunggu  selesainya  tahap  sebelumnya dan berurutan. Pada Gambar 1
menjelaskan  tentang  langkah-langkah diagram  alir  rancangan  penelitian  secara singkat dari awal hingga akhir.
Gambar 1. Jalan Penelitian

## 2.1.  Akuisisi Data
Adapun  teknik  pengumpulan  data dalam  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:
1) Studi Kepustakaan Studi  kepustakaan  berawal  dari permasalahan yang ditemukan saat orang  tua  siswa  kesulitan  dalam pemantauan  kegiatan  akademik  di SD  Muhammadiyah  Demangrejo. Maka dengan adanya
permasalahan  ini  dimulai  mencari
kepustakaan yang mendukung menyelesaikan
permasalahan.
Selain  kepustakaan  pengambilan data juga dilakukan untuk mendukung dalam pemecahan masalah. 2) Wawancara Wawancara dilakukan untuk mendapatkan data yang berhubungan dengan sistem monitoring siswa di SD Muhammadiyah Demangrejo dengan  cara  mewawancarai  salah satu  guru.  Wawancara  dilakukan selama  periode  3  September  2021 – 23 Oktober 2021.
3) Studi Dokumen Studi  dokumen  dilakukan  untuk memanfaatkan  nilai-nilai  siswa semester  lalu  untuk  keperluan analisis  pengolahan  data  dan membuat  struktur  database  untuk aplikasi

## 3.2.  Perancangan Prototipe
Pada  tahap  ini,  pembuatan  Prototipe sesuai data-data dari proses Akusisi Data. Prototipe ini di buat dengan software yang bernama figma.

## 3.3.  Presentasi Prototipe
Pada tahanp ini, Presentasi dilakukan ke  salah  satu  Guru  dan  salah  satu  Orang Tua Siswa. Presentasi di maksudkan untuk mendapat feedback dari  Guru  dan  Orang Siswa atas kekurangan yang peneliti tidak sadari saat di proses sebelumnya.

## 3.4.  Proses Coding / Membuatan Aplikasi
Pada  tahap  ini,  prototipe  yang  sudah di  presentasikan  dan  tidak  ada  lagi  revisi dari user Guru dan Orang Tua Siswa, akan masuk  ke  proses Coding /  Membuat Aplikasi.
3.5.  Testing Aplikasi
Pada tahap ini, aplikasi yang sudah dibuat dan selesai dari tahap coding , akan diuji oleh user Guru dan Orang Tua Siswa
untuk mendeteksi apakah ada bug atau tidak.

## 3.6.  Aplikasi Digunakan
Pada tahap ini, aplikasi sudah tidak ada lagi bug atau revisi dan sudah bisa digunakan oleh user guru, user admin dan user orang tua siswa.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1.  Perancangan Sistem
4.1.1. Usecase Diagram
Aplikasi yang dibangun pada
penelitian ini terdapat tiga jenis pengguna yaitu Orang Tua Siswa,  Guru dan Admin yang  dapat  melakukan  beberapa  aktifitas. Aktifitas-aktifitas tersebut akan dijabarkan dalam  bentuk  diagram usecase pada Gambar 2. Diagram usecase merepresentasikan  sebuah  actor  dengan sistem.
Gambar 2. Usecase Diagram
4.1.2. Class Diagram
Class  Diagram menampilkan  kelas- kelas  yang  terdapat  pada  sistem  berserta hubungan  antar  kelas  lainnya.  Pada perancangan  sistem  ini  class  diagram ditampilkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Class Diagram
4.1.3. Struktur Database
Struktur database berserta relasi antar tabel yang terdapat pada sistem ditampilkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Struktur Database

## 4.2.  Hasil Pengujian Sistem

## 4.2.1. Tampilan Halaman Awal
Gambar  5  menunjukan  halaman ketika  aplikasi  dijalankan.  Pada  tampilan ini  terdapat  pilihan  untuk  login  menjadi user orang tua siswa, guru atau admin.

## Gambar 5.  Tampilan Halaman Awal
4.2.2. Tampilan Halaman Login Orang
Tua Siswa, Guru dan Admin
Gambar 6 menunjukan halaman ketika masuk  ke  halaman  login  ketika  akan masuk  sebagai  user  orang  tua  siswa, Gambar  7  menunjukan  halaman  login ketika akan masuk sebagai user guru dan gambar  8  menunjukan  halaman  login ketika akan masuk sebagai user admin.
Gambar 6. Tampilan Halaman Login Orang Tua
Siswa
Gambar 7. Tampilan Halaman Login Guru
Gambar 8. Tampilan Halaman Login Admin

## 4.2.3. Tampilan Halaman Utama User Orang Tua Siswa
Gambar 9 menunjukan halaman ketika di halaman awal user orang tua siswa. Pada tampilan ini terdapat  biodata siswa,  chart absen  harian  sekaligus  tombol  untuk melihat  secara  detail  absen  siswa,  chart nilai  mata  pelajaran  harian  sekaligus tombol  untuk  melihat  secara  detail  nilai mata  pelajaran  dan  tombol  untuk  melihat nilai semester.
Gambar 9. Tampilan Halaman Utama User Orang
Tua Siswa

## 4.2.4. Tampilan Halaman Detail Absen User Orang Tua Siswa
Gambar  10  menunjukan  halaman ketika orang tua siswa masuk ke halaman detail  absen  untuk  melihat  secara  detail absen  anaknya.  Di  dalam  halaman  juga terdapat  nilai  absen  dan  tanggal  absen siswa.
Gambar 10. Tampilan Halaman Detail Absen User Orang Tua Siswa

## 4.2.5. Tampilan Halaman Detail Mata
Pelajaran User Orang Tua Siswa
Gambar  11  menunjukan  halaman ketika  orang  tua  siswa  memilih  mata pelajaran  untuk  melihat  detail  nilai  siswa Dan  Gambar  12  menunjukan  halaman Ketika orang tua siswa melihat detail nilai siswa berdasarkan mata pelajaran yang di pilih sebelumnya.
Gambar 11. Tampilan Halaman Pilih Mata Pelajaran Detail Nilai User Orang Tua Siswa
Gambar 12. Tampilan Halaman Detail Nilai Siswa
Berdasarkan Mata Pelajaran

## 4.2.6. Tampilan Halaman Detail Nilai Semester User Orang Tua Siswa
Gambar  13  menunjukan  halaman ketika orang tua siswa  melihat hasil nilai
semester  siswa.  Terdapat  3  nilai  di halaman  ini,  nilai  yang  pertama  adalah nilai semester mata pelajaran, yang kedua adalah  nilai  semester  absen  dan  yang ketiga adalah nilai kompetensi inti.

## Gambar 13. Tampilan Halaman Detail Nilai Semester User Orang Tua Siswa

## 4.2.7. Tampilan Halaman Utama User Guru
Gambar  14  menunjukan  halaman ketika guru ingin memasukan, menghapus atau  melihat  nilai  berdasarkan  kategori. Ada  3  kategori  dalam  penilaian  siswa, yaitu nilai mata pelajaran, nilai kompetensi inti dan nilai absen. Tombol berwarna biru posisi  paling  atas  adalah  tombol  untuk masuk ke halaman hasilkan nilai semester.
Gambar 14. Tampilan Halaman Utama User Guru
4.2.8. Tampilan Halaman Nilai Mata Pelajaran User Guru
Gambar  15  menunjukan  halaman ketika  guru  harus  memilih  tahun  ajaran sebelum  melihat,  menghapus,  mengubah dan  menambah  nilai  mata  pelajaran. Gambar  16  menunjukan  halaman  tema, tema  adalah  entitas  di  dalam  mata pelajaran,  didalam  setiap  mata  pelajaran terdapat beberapa tema dan didalam tema terdapat  nilai  mata  pelajaran.  Gambar  17 menunjukan  halaman  daftar  siswa  di dalam  tema  yang  di  pilih.  Gambar  18 menunjukan  halaman  detail  nilai  siswa berdasarkan  siswa  yang  dipilih  untuk dilihat.  Gambar  19  menunjukan  halaman untuk
menambahkan nilai siswa
berdasarkan mata pelajaran.
Gambar 15. Tampilan Halaman Tahun Ajaran Mata Pelajaran User Guru Gambar 16. Tampilan Halaman Tema Mata
Pelajaran User Guru
Gambar 17. Tampilan Halaman Daftar Siswa Di
Dalam Mata Pelajaran User Guru
Gambar 18. Tampilan Halaman Detail Nilai Siswa
Berdasarkan Siswa Yang Di Pilih User Guru
Gambar 19. Tampilan Halaman Tambah Nilai Siswa Berdasarkan Mata Pelajaran User Guru

## 4.2.9. Tampilan Halaman Nilai Absen User Guru
Gambar  20  menunjukan  halaman ketika guru akan masuk ke halaman absen, diharuskan  untuk  memilih  tahun  ajaran. Gambar  21  menunjukan  halaman  ketika guru masuk daftar siswa berdasarkan tahun ajaran  absen.  Gambar  22  menunjukan halaman  ketika  guru  menambahkan  nilai absen.  Gambar  23  menunjukan  halaman ketika guru ingin menghapus absen.
Gambar 20. Tampilan Halaman Pilih Tahun Ajaran Absen User Guru
Gambar 21. Tampilan Halaman Daftar Siswa Absen User Guru
Gambar 22. Tampilan Halaman Menambahkan Nilai Absen User Guru Gambar 23. Tampilan Halaman Hapus Absen User Guru

## 4.2.10. Tampilan Halaman Nilai
Kompetensi Inti User Guru
Gambar  24  menunjukan  halaman ketika  guru  akan  masuk  ke  halaman kompetensi inti, diharuskan untuk memilih tahun  ajaran.  Gambar  25  menunjukan halaman  ketika  guru  masuk  daftar  siswa berdasarkan tahun ajaran kompetensi inti. Gambar  26  menunjukan  halaman  ketika guru menambahkan nilai kompetensi inti. Gambar  27  menunjukan  halaman  ketika guru  ingin  menghapus  kompetensi  inti. Gambar  28  menunjukan  halaman  ketika guru  melihat  detail  nilai  kompetensi  inti berdasar siswa yang di pilih.
Gambar 24. Tampilan Halaman Pilih Tahun Ajaran Kompetensi Inti User Guru
Gambar 25. Tampilan Halaman Daftar Siswa Kompetensi Inti User Guru Gambar 26. Tampilan Halaman Tambah Kompetensi Inti User Guru
Gambar 27. Tampilan Halaman Hapus Kompetensi Inti User Guru
Gambar 28. Tampilan Halaman Detail Nilai Kompetensi Inti Berdasarkan Siswa Yang Di Pilih User Guru

## 4.3.  Perhitungan
Pengujian  dilakukan  dengan  data  10 siswa  dengan  3  kriteria,  yaitu  nilai  mata pelajaran, nilai absen dan nilai kompetensi inti. Jumlah cluster yaitu sangat baik, baik dan  cukup.  Tabel  1  menampilkan  data sample  dari  10  siswa  dengan  3  kategori nilai.
Tabel 1. Data nilai siswa No . Nama Siswa Nilai Mata Pelajara n Nilai Abse n Nilai Kompetens i Inti 1 Anha n 88 100 95 2 Sera 89 100 100 3 Gera 87 100 100 4 Geral d 84 100 100 5 Vania  86 95 96 6 Gani 89 100 100 7 Vana 87 100 98 8 Zahra  89 100 100 9 Agun g B 81 100 95 10 Bento  81 100 100
Selanjutnya  penilaian  siswa  berdasarkan tiga  kriteria  dari  Tabel  1  di  olah menggunakan  algoritma Fuzzy  C-Means . X merupakan  data  angka  hasil  penilaian masing-masing kriteria yang terlihat pada Tabel  1,  dengan  jumlah  data n  =  10 dan jumlah atribut, m = 3 . Siswa dikelompokan  menjadi  3  cluster  ( c  =  3 ) dengan  eksponen  fuzzy w  =  2 .  Matriks partisi  keanggotaan  akhir  yang  didapat seperti terlihat pada Table 2.
Tabel 2. Matrik Partisi Keanggotaan
No.  Nama Siswa Kluster 1 Kluster 2 Kluster 3 1 Anhan  0.006 0.898 0.004 2 Sera 0.8743 0.0322 0.00054 3 Gera 0.8743 0.0322 0.00054 4 Gerald  0.006 0.898 0.004 5 Vania 0.006 0.898 0.004 6 Gani 0.8743 0.0322 0.00054 7 Vana 0.006 0.898 0.004 8 Zahra 0.8743 0.0322 0.00054 9 Agung B 0.343 0.0434 0.6945 10 Bento 0.006 0.898 0.004 Tabel 3. Pusat cluster Pusat 1 100 100 88 Pusat 2 99 97.6 84.4 Pusat 3 100 94 81 Hasil pengelompokan siswa berdasarkan nilai  menggunakan Fuzzy C- Means dapat di lihat di Tabel 4.
Tabel 4. Pusat cluster Sangat Baik Sera Gera Gani Zahra Baik Anhan Gerald Vania Vana Bento Cukup Agung B

## SIMPULAN
Dari pembahasan yang telah diberikan pada bagian sebelumnya dapat di simpulkan bahwa:
1. Fuzzy  C-Means dapat  digunakan untuk  mendapatkan  kelompok siswa  menjadi  3 cluster dengan
label  yaitu  sangat  baik,  baik  dan cukup  berdasarkan  nilai  mata pelajaran,  nilai  absen  dan  nilai kompetensi inti.
2. Fuzzy  C-Means bekerja  dengan sangat baik dalam klasterisasi atau pengelompokan nilai siswa.
3. Hasil analisis dari sistem monitoring  siswa  untuk  guru  dan orang  tua  di  SD  Muhammadiyah Demangrejo  siswa  menujukan bahwa,  Sistem  Monitoring  Siswa dan  Algoritma Fuzzy  C-Means dapat  mempermudah  Guru  dalam mengelola  nilai  akademis  siswa dan  terdapat  fitur  otomatis  yang dapat menghasilkan nilai semester.
4. Di  sisi  Orang  Tua  Siswa,  sistem monitoring siswa dapat menampilkan  nilai  harian  siswa, absen  harian  siswa  dan  nilai semester siswa.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  kepada  teman-teman yang  telah  mendukung  penelitian  ini terutama  kepada  Kapala  Sekolah  SD Muhammadiyah Demangrejo yang senang tiasa mengijinkan saya melakukan
penelitian di SD Muhammadiyah Demangrejo.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Martin, & Nataliani, Y., “Klasterisasi  Kinerja  Karyawan
Menggunakan Algoritma Fuzzy C- Means ” hal 1-7, 2020. [2] Putri, M. E., & Wulandari, D. A , “Sistem Monitoring Siswa Berbasis Web Dan SMS Gateway Pada SMK Negeri 37 Jakarta ” , vol. II, no. 2, hal 1-7, 2016.
[3] Rahakbauw,  D.  L.,  Ilwaru,  V.  Y., & Hanury, M. H. , “Implementasi Fuzzy C-Means Clustering Dalam
Penentuan  Beasiswa ” ,  hal  2-8, 2017.
[4] Khaulani,  F.,  Marsidin,  S.,  & Subandi,  A.,  “Analisis  Kebijakan Dan Pengelolaan Pendidikan Dasar Terkait  Standar  Isi  Di  Sekolah Dasar ” , hal 2-5, 2020.
[5] Kirom,  D.  N.,  Bilfaqih,  Y.,  &
Effendie,  R.,  “Sistem  Informasi Manajemen Beasiswa ITS Berbasis Sistem  Pendukung  Keputusan Menggunakan Analytical Hierarchy Process”, 2012. [6] Triyuniarta,  A.,  Winiarti,  S.,  & Pujiyanta,  A.,  “Aplikasi  Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan  Penentuan  Keluarga Miskin  Di  Kota  Yogyakarta”, 2009.
[7] Wijaya,  Y.  D.,  &  Astuti,  M.  W. (n.d.). Sistem Informasi Penjualan Tiket  Wisata  Berbasis  Web menggunakan Metode Waterfall.
[8] Hutahaean,  J.,  &  Purba,  E.  A., “RANCANGAN  BANGUN  E- TICKET  BIOSKOP  DENGAN METODE WATERFALL BERBASIS WEB”, 2016. [9] Scoot,  M,  G.,  &  Budiman,  A.  N., “Prinsip-prinsip  Sistem  Informasi manajemen”, 1996.
[10] Ahmadi,  A.,  &  Hartati,  S.,
”Penerapan Fuzzy C-Means dalam Sistem  Pendukung  Keputusan untuk Penentuan Penerima Bantuan  Langsung  Masyarakat (BLM)”, 2013.
[11] Amalia,  L.,  Fananie,  Z.  B.,  & Utama,  D.  N.,  “  Model  Fuzzy Tahani  untuk  Pemodelan  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)”, 2010.
[12] Sutoyo, M. N., & Sumpala, A. T., “Penerapan Fuzzy C-Means untuk
Deteksi Dini Kemampuan Penalaran Matematis”, 2015. [13] Insani,  G.  N.,  Dewi,  D.  A.,  & Furnamasari,  Y.  F.  ,  “Integrasi Pendidikan Karakter dalam Pembelajaran Pendidikan Kewarganegaraan untuk Mengembangkan  Karakter  Siswa Sekolah Dasar”, 2021.
[14] Darmansah,  &  Suhendro,  Z., “Sistem  Informasi  Sekolah  Pada Sekolah  Dasar  Negeri  21  Sungai Geringging  Kabupate  Padang
Pariaman Berbasis Web”,  vol 19 , hal. 235-245, 2020.
[15] Muin,  A.  A.,  &  Firdaus,  M., “Penerapan Sistem Informasi Akademik Sekolah Dasar Negeri 2
Ilung  Pasar  Lama Berbasis Web”, vol 3 , 2019.
[16] Malius, H., Apriyanto, & Dani, A. A.  ,  “Sistem  Informasi  Sekolah Berbasis Web Pada Sekolah Dasar Negeri  (SDN)  109  Seriti”,  vol  1, 2021.
[17] Fayyad,  U.,  Piatetsky-Shipiro,  G. dan  Smyth,  P.,  .  “From  Data Mining to Knowledge Discovery in Databases. AI Megazine”, hal. 17, 1996.