KAJIAN PENERAPAN ALGORITMA FUZZY C-MEANS DALAM PENENTUAN JURUSAN BAGI SISWA KELAS X SMA: STUDI KASUS SMA I BARUNAWATI JAKARTA BARAT
Oleh: Dewi Anjani 1 , Dewi Mustari 2 , Naely Farkhatin 3 Staf Pengajar Teknik Informatika  Universitas Indraprasta PGRI Jl. Nangka No. 58E Tanjung Barat, Jagakarsa, Jakarta Selatan Email : mustaridewi@yahoo.com

## Abstrak
Pengambilan  keputusan  dalam  penentuan  jurusan  sangatlah  penting,  karena  penentuanjurusan  siswa berpengaruh  terhadap  kegiatan  akademik  siswa  dengan  adanya  penjurusan  diharapkan  setiap  siswa dapat  lebih  fokus  pada  bakat  yang  dimiliki.  Kecenderungan  yang  terjadi  saat  ini,  banyak  siswa  hanya mengikuti  pendapat  orang  tua,  teman.  Dengan  hanya  mendasarkan  pendapat  tersebut  dan  tanpa menelaah kemampuannya seorang siswa bisa membuat keputusan yang sangat bertolak belakang dengan minat  dan  bakatnya.  Akibatnya  yang  terjadi  setelah  itu,  yaitu  kemalasan  belajar  dan  menurunnya prestasi sekolah karena siswa merasa salah memilih jurusan. Untuk mengatasi permasalahan kesalahan dalam  pemilihan  jurusan  ini  dibutuhkan  suatu  sistem  pendukung  keputusan  yang  mampu  melakukan perhitungan nilai, serta minat yang dimiliki siswa SMA untuk membantu menentukan jurusan yang tepat. Sistem  yang  digunakan  menggunakan  logika  fuzzy  c-means  (FCM)  dimana  membutuhkan  beberapa masukan  berupa  nilai  rata-rata  raport  semester  ganjil  dan  semester  genap  serta  nilai  rata-  rata  tes potensi  akademik.  Dengan  pendekatan  tersebut  diharapakan  siswa  mampu  memilih  jurusan  SMA  yang sesuai. Dari kriteria tersebut dibuatlah suatu penerapan penentuan jurusan SMA tersebut. Sebagai ruang lingkup  penulis  tesis,  melakukan  penelitian  pada SMA I Barunawati  Jakarta  Barat.  Hasil  yang  didapat dalam  penelitian  ini  merupakan  penentuan  jurusan  SMA  yang  praktis  yang  dapat  diterapkan  secara efisien dan efektif.
Kata  Kunci : Sistem  Pendukung  Keputusan,  Pemilihan  Jurusan,  SMA  I  Barunawati,  Logika  Fuzzy  C- Means .

## 1. Pendahuluan
Dalam  kehidupan  manusia  selalu dihadapkan pada beberapa pilihan. Pengambilan  keputusan  yang  tepat  akan sangat  berpengaruh  pada  kehidupan  kita kedepannya.  Permasalahan  pengambilan keputusan  juga  dialami  oleh  siswa  yang ingin  melanjutkan  sekolahnya  ke  jenjang yang  lebih  tinggi.  Banyak  hal  yang  perlu dipertimbangkan  dalam  pemilihan  sekolah maupun  jurusan  yang  sesuai.  Kita  dapat memanfaatkan teknologi untuk memudahkan  siswa  dalam  menetukan pemilihan jurusan.
SMA  I  Barunawati  merupakan  salah  satu unit pelaksana teknis dinas pendidikan kota Jakarta.  Pada  tahun  kedua,  siswa  akan dihadapkan  pada  dua  pilihan  jurusan  yang ada  yaitu  jurusan  IPA  atau  jurusan  IPS. Penentuan  penjurusan  dilakukan  mulai akhir  semester  dua  pada  tahun  pertama. Penentuan ini dipertimbangkan berdasarkan
nilai  akademik  siswa  dan  minat  bakat siswa.
Kedua  hal  tersebut  saling  berkaitan  dalam penentuan  siswa  masuk  jurusan  IPA  atau jurusan  IPS.  Beberapa  pertimbangan  yang telah  dilakukan  masih  sering  dijumpai siswa SMA yang merasa tidak tepat dengan jurusan  yang  dimasuki.  Dengan  Teknologi informasi  yang  ada  saat  ini  dapat  kita manfaatkan  untuk  melihat  kemampuan siswa sehingga ketidaktepatan dan kebimbangan pilihan jurusan dapat berkurang.
Oleh  karena  itu  sangat  perlu  SMA  I Barunawati membuat sistem yang mengimplementasikan metode logika Fuzzy  C-means  (FCM)  untuk  menentukan jurusan SMA yang sesuai dengan kemampuan  siswa.  hal  ini  dapat  dilakukan dengan  cara  melihat  nilai  mata  pelajaran juga tes potensi akademik.
Fuzzy  Clustering adalah  salah  satu  teknik untuk  menentukan cluster optimal  dalam suatu  ruang  vector  yang  didasarkan  pada bentuk  normal Euclidian untuk  jarak  antar vector. Fuzzy clustering sangat  berguna bagi  pemodelan  fuzzy  terutama  dalam mengidentifikasi aturan-aturan fuzzy .
Menurut  Jim  Bezdek  (1965)  Ada  beberapa algoritma clustering data,  salah  satu diantaranya  adalah fuzzyC-Means (FCM) adalah  suatu  teknik  pengcluster  data  yang mana keberadaan tiap- tiap titik data dalam suatu cluster ditentukan  oleh  derajat keanggotaan.
Konsep  dasar FCM ,  pertama  kali  adalah menentukan  pusat cluster ,  yang  akan menandai  lokasi  rata-  rata  untuk    tiap-  tiap cluster . Pada kondisi awal, pusat cluster ini masih  belum  akurat.  Tiap-  tiap  titik  data memiliki  derajat  keanggotaan  untuk  tiap- tiap cluster .  Dengan  cara  memperbaiki pusat cluster dan  derajat  keanggotaan  tiap- tiap  titik  data  secara  berulang,  maka  akan dapat  dilihat  bahwa  pusat cluster akan bergerak  menuju lokasi yang  tepat. Perulangan  ini  didasarkan  pada  minimisasi fungsi  objektif  yang  menggambarkan  jarak dari  titik  data  yang  diberikan  ke  pusat cluster yang berbobot oleh derajat keanggotaan titik data tersebut.
Gambar 1. FCM dengan 2-D Cluster pada matlab
Dan  jika  kita  ingin  mengolah  data menggunakan GUI Tool pada matlab maka tampilannya adalah seperti gambar  1 untuk menampilkan GUI  Tool di  matlab  maka kita dapat menggunakan listing “findcluster” kemudian akan otomatis akan tampil GUI Tool . Dan kita dapat
memasukkan  datanya  melalui “load data” , kemudian kita dapat memilih methods yang ingin  kita  pecahkan  jika  sudah  selesai menentukan semuanya kita dapat klik Start dan hasilnya seperti berikut :
Gambar 2. FCM dengan GUI Tool
pada matlab
Logika Fuzzy merupakan  seuatu  logika yang  memiliki  nilai  kekaburan  atau kesamaran  ( fuzzyness )  antara  benar  atau salah.  Dalam  teori  logika fuzzy suatu  nilai bias  bernilai  benar  atau  salah  secara bersama.  Namun  berapa  besar  keberadaan dan  kesalahan  suatu  tergantung  pada  bobot keanggotaan  yang  dimilikinya.  Logika fuzzy memiliki  derajat  keanggotaan  dalam rentang 0 hingga 1. Berbeda dengan logika digital yang hanya memiliki dua nilai 1 atau 0. Logika fuzzy digunakan untuk menterjemahkan suatu besaran yang diekspresikan menggunakan bahasa ( linguistic ),  misalkan  besaran  kecepatan laju  kendaraan  yang  diekspresikan  dengan pelan,  agak  cepat,  cepat,  dan  sangat  cepat. Dan  logika fuzzy menunjukan  sejauh  mana suatu nilai itu benar dan sejauh mana suatu nilai  itu  salah.  Tidak  seperti  logika  klasik (scrisp) / tegas, suatu nilai hanya mempunyai 2 kemungkinan yaitu merupakan  suatu  anggota  himpunan  atau tidak.  Derajat  keanggotaan  0  (nol)  artinya nilai  bukan  merupakan  anggota  himpunan dan  1  (satu)  berarti  nilai  tersebut  adalah anggota himpunan.
Ada  beberapa  hal  yang  perlu  diketahui dalam  sistem  fuzzy  yaitu  variabel  fuzzy, himpunan fuzzy, semesta pembicara, domain,  fungsi  keanggotaan  Variabel fuzzy
merupakan  variabel  yang  hendak  dibahas dalam  suatu  sistem fuzzy ,  contoh  :  umur, temperature,  permintaan  dsb.  Himpunan fuzzy merupakan suatu grup mewakili suatu kondisi  atau  keadaan  tertentu  dalam  suatu variabel fuzzy ,  Variabel  umur,  terbagi menjadi  3  himpunan fuzzy ,  yaitu  MUDA, PAROBAYA dan TUA. Semesta pembicaraan  adalah  keseluruhan  nilai  yang diperbolehkan  untuk  dioperasikan  dalam suatu  variabel fuzzy .  Semesta  pembicaraan merupakan  himpunan  bilangan  real  yang senantiasa naik (bertambah secara monoton dari kiri kekanan. Nilai semesta pembicaraan  dapat  berupa  bilangan  positif maupun  negatif.  Adakalanya  nilai  semesta pembicaraan  ini  tidak  dibatasi  batas atasnya.  Domain  himpunan fuzzy adalah keseluruhan  nilai  yang  diijinkan  dalam semesta pembicaraan dan boleh diopersikan dalam  suatu  himpunan fuzzy .  Fungsi keanggotaan  ( membership  function )  adalah suatu  kurva  yang  menunjukkan  pemetaan titik-  titik  input  data  kedalam  nilai keanggotaannya (sering juga disebut dengan  derajat  keanggotaan  yang  memiliki interval antara 0 sampai 1.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  penelitian terapan  ( applied  research )  yaitu  dengan mempelajari teori-teori penelitian terdahulu ( library  research ),  kemudian  dilanjutkan dengan  terjun  kelapangan  atau  survey langsung ( Survey Research ), untuk mendapatkan  data  dalam  menentukan kriteria-kriteria  yang  telah  digunakan  di Sekolah,  kemudian  di  kelompokan  dan  di bentuk  kedalam  sebuah  kuesioner  yang digunakan  untuk  mengumpulkan  data sampel  dalam  waktu  tertentu  ( cross- sectional  survey )    dari  beberapa  responden untuk  menentukan  jurusan  yang  sesuai dengan  bakat  dan  minat  siswa/i  di  SMA  I Barunawati.
Kegiatan  penelitian  ini  melalui  beberapa tahap dalam pengembangannya yaitu:
Studi  pendahuluan, Kegiatan  yang dilakukan  pada  saat  studi  pendahuluan yaitu mengumpulkan materi-materi
kepustakaan  yang  berhubungan  dengan pengambilan  judul.    Kemudian  langkah selanjutnya  yaitu  survey  langsung  ke tempat  penelitian  yaitu  SMA  I  Barunawati Jakarta  Barat,  hasil  dari  survey  ini  adalah berupa  standar  penilaian  hasil  raport  dan penjelasan  tes  potensi  akademik  untuk penentuan  jurusan  IPA  dan  IPS  yang digunakan untuk penelitian lebih lanjut.
Kuesioner .  Berdasarkan  standar  penilaian ini  dibentuk cluster dan node dalam menyusun instrumen penelitian yaitu kuesioner. Kuesioner penelitian ini berbentuk  soal  tes  poetensi  akademik  yang terkait  dalam  penjurusan  IPA  dan  IPS Langkah  selanjutnya  adalah  menyebarkan kueisoner  kepada  responden  penilai  yaitu dengan  metode  penilaian  total  keseluruhan soal kuesioner dibagi jumlah jawaban yang salah..
Pengolah Data Kuesioner . Setelah kuesioner  diisi  oleh  responden.  Maka  data diolah  menggunakan  metode  FCM,  yaitu pertama  kali  menggunakan  software  excel untuk menentukan cluster. Baru kemudian data  yang  diperoleh  dari  perhitungan tersebut    dientri  kedalam  aplikasi  matlab untuk  memperoleh  hasil  akhir  berupa penentuan jurusan IPA dan IPS..
Laporan. Setelah  ketiga  tahap  diatas dilakukan maka disusunlah laporan penelitian  ini.  Kedalam  bentuk  tesis  dan jurnal,

## 3. Hasil Dan Pembahasan
Pada  tahap  awal  dilakukan  pemetaan korelasi antara peminatan dengan matapelajaran peminatan, selanjutnya ditentukan nilai bidang peminatan, selanjutnya  ditentukan  nilai  bidang  minat tertentu,  yang  diperoleh  dari  hasil  rata-rata mata  pelajaran  peminatan  yang  berada dalam  kelompok  bidang  minat  tersebut sebelum  dilakukan  peminatan.  Data  ini sebanyak 49  siswa akan digunakan sebagai data parameter ujicoba peminatan menggunakan FCM.
Setelah  parameter  nilai  rata-  rata  bidang minat  diketahui,  selanjutnya  selanjutnya
dilakukan pemetaan/ klastering data mengikuti algoritma FCM:
a. Menetapkan  matriks  partisi  awal  U berupa  matriks  berukuran  n  x  m  (n adalah  jumlah  sampel  data,  yaitu  =  98, dan  m  adalah  parameter/atribut  setiap data,  yaitu=2).  X ij =  data  sampel  ke-i (i=1,2,...,n), atribut ke-j (j=1,2,...,m). b. Jumlah cluster ( c ) = 2 Pangkat (w) = 2 Maksimum iterasi (MaxIter) = 100 Error  terkecil  yang  diharapkan  (  ξ  ) = 10 -5 Fungsi objektif awal (P0) = 0 Iterasi awal (t) = 1 c. Membangkitkan  bilangan  random  μ ik , i=1,2,...,n;  k=1,2,...c;  sebagai  elemen- elemen matriks partisi awal (U). Berdasarkan
persamaan
Euclidean
Distance :
d. Menentukan Pusat Klaster (V) Pada iterasi pertama, dengan menggunakan
persamaan :
Dapat  dihitung  2  pusat  cluster, dengan k = 1,2,8; dan j = 1,2,3 sebagai berikut:
      = 10 , 69 40 , 68 60 , 69 80 , 68 1 V
e. Menghitung Fungsi Objektif (P), didapat hasil        pada  Iterasi  pertama  adalah  : 595618.0752
f.  Mencari  matrik  partisi  baru(U)  untuk Iterasi  pertama  dan  Hasil  perbaikan matriks  partisi  untuk  Iterasi  ke  dua menggunakan matlab, di dapat ;
      = 44 , 68 38 , 69 42 , 69 93 , 67 kj V
Penyeberan  masing-masing  anggota  klaster pada  Iterasi  terakhir  dapat  di  lihat  pada Cluster Interface :
a. Posisi  Klaster  untuk  data  pertama (Peminatan IPA)
Gambar 3. Posisi Kluster Data Pertama (Peminatan IPA)
b. Posisi  Klaster  untuk  data  kedua
(Peminatan IPS)
Gambar 4. Posisi kluster Data Kedua
Gambar 4. Posisi kluster Data Kedua (Peminatan IPS) Setiap peminatan memiliki derajat keanggotaan tertentu untuk menjadi anggota  suatu  klaster.  Derajat  keanggotaan terbesar menunjukkan kecenderungan tertinggi  seorang  siswa  untuk  masuk menjadi anggota peminatan tertentu. Secara detail dapat dilihat pada tabel berikut ini.
Tabel 1. Tabel Derajat Keanggotaan data Pada Cluster IPA dan IPS
Dari  informasi  pusat  klaster  V  yang dihasilkan dengan Matlab pada Iterasi terakhir dapat ditentukan kelompok peminatan.
      = 44 , 68 38 , 69 42 , 69 93 , 67 kj V
Nilai  tertinggi  pada  rata-rata  kelompok mata  pelajaran  peminatan  yang  dijadikan dasar untuk menentukan peminatan, maka : a. Pada  klaster  pertama  (baris  pertama), nilai  tertinggi  berada  pada  kolom kedua, sehingga klaster pertama diidentifikasi sebagai kelompok peminatan IPA b. Pada  klaster  kedua  (baris  kedua),  nilai tertinggi  berada  pada  kolom  kesatu, sehingga  klaster  kedua  diidentifikasi sebagai kelompok peminatan IPS
Setelah  data  selesai  di  klaster  maka  tahap selanjutnya  adalah  pengujian  terhadap  data Model  dan  data  validasi  sebanyak  masing- masing  98  dari  98  populasi  siswa  SMA  I Barunawati, yaitu:
a. Data Model :
Peminatan IPA Sebanyak 13 Siswa
Peminatan IPS Sebanyak 60 Siswa b. Data Validasi :
Peminatan IPA Sebanyak 14 Siswa Peminatan IPS Sebanyak 61 Siswa Penetapan  hasil  akurasi  didasarkan  pada ketentuan yaitu :
a. Akurat Hasil  sampel  dinyatakan  akurat  apabila bidang  peminatan  yang  diikuti  dan  hasil FCM tidak sesuai dengan hasil Rata-rata Nilai  Rapor  siswa  mendapat  nilai dibawah 75 atau apabila bidang peminatan yang diminati dan hasil FCM sesuai dengan hasil Rata-rata Nilai Ujian Rapor  siswa  mendapatkan  hasil  nilai lebih besar atau sama dengan 75 b. Tidak Akurat
Hasil  sampel  dinyatakan  tidak  akurat apabila  bidang  peminatan  yang  diikuti dan  hasil  FCM  sesuai  sedangkan  hasil Rata-rata nilai Rapor siswa mendapatkan  hasil  nilai  dibawah    atau apabila  bidang  peminatan  yang  diikuti dan  hasil  FCM  tidak  sesuai  sedangkan hasil  Rata-rata  nilai  Rapor    siswa mendapat  hasil  nilai  lebih  besar  atau sama dengan 75
Berdasarkan  hasil  Data  Model  dan  Data Validasi  maka  dapat  diambil  kesimpulan bahwa  semua  siswa  yang  memilih  bidang peminatan  yang  diikuti  kebanyakan  salah mengambil  peminatan  dan  resiko  untuk tidak  lulus  pun  meningkat.  Selanjutnya dijelaskan dengan grafik berkut :
Gambar 5. Grafik Hasil Keakuratan FCM Data Model dalam Penentuan  Jurusan SMA  dalam Persen
Gambar 6. Grafik Hasil Keakuratan FCM Data Model dalam Penentuan Jurusan SMA dalam Persen
Dapat  disimpulkan  bahwa  FCM  dalam pemilihan jurusan SMA mempunyai keakuratan Data Model sebanyak 73 dari 98 data  sampel  siswa  atau  75%  dan  Data Validasi  sebanyak  77  dari  98  Data  sampel siswa  atau  79%.  Dengan  demikian  FCM dapat diterapkan dalam penentuann jurusan SMA  pada  SMA  I  Barunawati  Jakarta Barat.
Graphical User Interface Pemilihan Jurusan SMA I Barunawati Jakarta Barat
Gambar 7. Graphical User Interface Pemilihan Jurusan SMA I Barunawati Jakarta Barat
Gambar 8. Simulasi Graphical User Interface Pemilihan Jurusan SMA I
Barunawati Jakarta Barat
Berdasarkan  Data  dari  Akurasi  hasil Peminatan  Data  Model  dan  Akurasi  hasil
73% 25% Akurat Tidak Akurat
77% 21% akurat tidak akurat
Pengujian  Data  Validasi  yang  dilakukan oleh Algoritma Fuzzy
C-Means disimpulkan bahwa terjadi pemilihan peminatan  dengan  menggunakan  FCM lebih akurat dibandingkan dengan
peminatan yang dipilih secara manual.
Berdasarkan hasil penelitian dan pengukuran,  penerapan  FCM ini  dapat membawa  efek  positif  dalam  proses penentuan  Jurusan  SMA  yaitu  menjadikan penentuan jurusan lebih cepat dan meningkatkan  keakuratan  dalam  memilih jurusan  SMA.  Dengan  demikian  adanya penerapan FCM mampu memberikan solusi bagi siswa maupun sekolah dalam penentuan jurusan SMA I Barunawati. Aspek Sistem a. Dikarenakan  metode Fuzzy  C-Means adalah  Metode  algoritma  yang  akan digunakan  dalam  sistem  penentuan jurusan  sekolah  maka  pihak  lembaga sebaiknya  menyediakan  infrastruktur yang  berupa  penyediaan  aplikasi  dan perangkat yang memadai yang lebih baik sehingga  Guru  dan  Siswa  dapat  dengan mudah  dalam  menentukan  pennetuan jurusan yang sesuai dengan minat siswa.
b. Fasilitas laboraturium dilengkapi dengan aplikasi matlab yang menunjang penggunaan aplikasi Fuzzy C-Means dan terhubung  langsung  dengan  ruang  kerja guru dan pimpinan
Aspek Manajerial a. Metode Fuzzy  C-Means dapat  dijadikan kelengkapan administrasi penunjang dalam  proses  belajar  mengajar  yang terintegrasi sehingga memudahkan
pemilihan  dan  pemilihan  bagi  guru dalam  penentuan  jurusan  pada  siswa  di akhir semester.
b. Dengan  menggunakan  metode Fuzzy  C- Means siswa dapat menyusun perencanaan  pemilihan  jurusan  melalui metode  simulasi  nilai  yang  diberikan pada  masing-masing  mata  pelajaran yang  ditempuh,  diharapkan  melalui metode Fuzzy ini  dapat  memberikan gambaran target hasil belajar yang ingin dicapai oleh siswa.
c. Guru  dan  siswa  dapat  berkolaborasi dengan  membuat  perencanaan  belajar guna  memperoleh  hasil  belajar  yang optimal  dan  memudahkan  siswa  dalam penentuan jurusan.
Aspek Penelitian Lanjutan Dalam penelitian ini masih terdapat kendala yang  dihadapi  berupa  aspek  psikologis tentang  kepribadian  siswa,  maka  dari  itu perlu  dikembangkan  penelitian  lanjutan yang  dapat  dilakukan  melalui  penambahan minat  (yang  diperoleh  dari  tes  psikologis) sebagai  variabel  dalam  proses  penentuan jurusan bagi siswa.

## 4.   Kesimpulan
Bahwa  berdasarkan  hasil  nilai  indeks IPA  dan  IPS  yang  minimum  terletak  pada nilai  KKM,  hasil  pengelompokkan  dengan menggunakan  metode fuzzy  C-  Means membagi  dua  kelompok  dengan  nilai indeks  validitas  IPA  dan  IPS.  Berdasarkan nilai  fungsi  objektif  nilai  indeks  validitas IPA  dan  IPS,  serta  waktu  komputasinya metode fuzzy  C-Means digunakan  untuk penentuan jurusan dengan mengelompokkannya  menjadi  2 cluster dalam penentuan jurusan. Metode Fuzzy C- Means bisa  digunakan  untuk  membantu menentukan  hasil  rata-rata  nilai  raport dalam pemilihan jurusan. Dengan
menggunakan  metode  ini,  nilai  rata-rata ditentukan secara alami, karena berdasarkan  pada  kecenderungan  masing- masing data pada klaster- klasternya.

## Daftar Pustaka
Agusnaba.(2009). “Belajar  Cepat  Fuzzy
Logic Menggunakan Matlab” . Yogyakarta : Andi Bahar. (2009). “Penentuan  Jurusan Sekolah Menengah Atas Dengan Algoritma  Fuuzy  C-Means” ,  Semarang
: Universitas Dian Nuswantoro Irfan. Nasrulloh. (2011). “Model Pemilihan Jurusan  SMK  Teknologi  Infromasi Dengan  Pendekatan  Logika  Fuzzy”, Jakarta : Universitas Budi Luhur Klir,  George  J,  Yuan,  Bo.  (1995).  “ Fuzzy Sets  and  Fuzzy  Logic,  Theory  and
Application ” Prentice Hall
International, Inc Kusrini. (2006). “Algoritma Data Mining”,
Yogyakarta : Andi Kusumadewi,  S,  (2004).  “ Aplikasi  Logika Fuzzy  Untuk  Pendukung  Keputusan ”,
Yogyakarta : Graha Ilmu Larose,  Daniel  T.  (2005). “  Discovering Knowledge in Data : An Introduction to Data  Mining” .  John  Willey  &  Sons, Inc. Mangkoesapoetra, Arief. 2004. “Statistika :
Analisa Multivariat. Seri metode
Kuantitatif”. Jakarta:  STMIK  Nusa
Mandiri Maman. (2006). “Sistem  Pendukung Keputusan:  Model  Penentuan  Siswa Teladan  pada  SMK  YP-KARYA  1 Tangerang  dengan  Pendekatan  Logika Fuzzy”. Jakarta  :  Universitas  Budi Luhur Marimin,  Nurul.  (2010).  “ Aplikasi  Teknik Pengambila  Keputusan  dalam  Rantai Pasok” , Bogor : Cetakan 1 IPB Press. Pramudiono,I.(2006). ”Apa Itu Data Mining Dalam” http://datamining.japati.net Diakses tanggal 28 Mei 2012 Sri,  Hari.  (2010). “Aplikasi  Logika  Fuzzy
untuk Pendukung
Keputusan”.
Yogyakarta : Edisi 2 Graha Ilmu. Sri  Kusuma  Dewi,  Hartati,  ”Neuro  Fuzzy,
Integrasi  Sistem  Fuzzy  dan  Jaringan Syaraf” Yogyakarta : Graha Ilmu. Sumanto.  (2011). “Penerapan  Fuzzy  C- Means (FCM) dalam pemilihan
Peminatan  Tugas  Akhir  Mahasiswa” , STMIK Nusa Mandiri.