Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, April (2024),  pp. 504-512
Penerapan Algoritma Fuzzy  C-Means untuk Clustering Penilaian Laporan Kinerja Dosen pada UIN Imam Bonjol Padang
Alvi Dwi Wahyuni 1 , Sarjon Defit 2 , Gunadi Widi Nurcahyo 3 1,2,3 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang, Indonesia
E-mail: 1 alvidwiwahyuni@gmail.com, 2 sarjond@yahoo.co.uk,
3 gunadiwidi@yahoo.co.id

## Abstract
Lecturer performance assessment is a process  of evaluating lecturer performance and evaluating  lecturer  work  output.  This  research  was  conducted  to  classify  lecturer performance  by  utilizing  Data  Mining  techniques.  This  research  aims  to  cluster  lecturer performance  assessment  reports  which  can  provide  information  and  evaluation  to lecturers  and  serve  as  material  for  making  decisions.  The  research  method  used  is  the Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD)  method  by  applying  the  Fuzzy  C-Means Clustering  Algorithm.  The  data  processed  in  this  research  comes  from  the  Quality Assurance Institute of UIN Imam Bonjol Padang which consists of lecturer performance assessment  reports  for  the  even  semester  of  the  2022/2023  academic  year  totaling  368 lecturer data. The assessment of lecturer performance reports is grouped into 3  clusters, namely  very  good,  good  and  poor  performance  clusters.  There  are  4  attributes  used, namely  teaching,  research,  service  and  support.  The  results  of  this  research  are groupings  of  lecturers  based  on  clusters  of  lecturers  with  very  good  performance assessments  in  cluster  1  consisting  of  160  people  with  a  percentage  of  43.48%,  for  the group of lecturers with good performance assessments in cluster 2 consisting of 79 people with a percentage of 21.47% , and the group of lecturers with poor performance ratings is in cluster 3 consisting of 129 people with a percentage of 35.05%. Therefore, it is hoped that the results of this research  can be a reference for lecturers to evaluate and improve performance, and can be  used by leaders for consideration in making better policies for the progress of higher education in the future.
Keywords: Lecturer  performance  assessment,  Data  Mining,  Knowledge  Discovery  in Database (KDD), Fuzzy C-Means Algorithm, Clustering

## Abstrak
Penilaian kinerja dosen adalah suatu proses mengevaluasi kinerja dan hasil pekerjaan dosen.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengklaster  kinerja  dosen  menggunakan  teknik Data Mining. Penelitian ini bertujuan untuk mengklaster laporan peni laian kinerja dosen yang  dapat  memberikan  informasi  dan  evaluasi  kepada  dosen  dan  sebagai  bahan mengambil  keputusan.  Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  metode  Knowledge Discovery in Database (KDD) dengan menerapkan Algoritma Fuzzy C-Means Clustering. Data  yang  diolah  pada  penelitian  ini  bersumber  dari  Lembaga  Penjaminan  Mutu  UIN Imam  Bonjol  Padang  yang  terdiri  dari  laporan  penilaian  kinerja  dosen  semester  genap tahun  ajaran  2022/2023  sebanyak  368  data  dosen.  Penilaian  laporan  kinerja  dosen dikelompokkan menjadi 3 klaster yaitu klaster kinerja sangat baik, baik dan kurang baik. Atribut  yang  digunakan  ada  4  yaitu  pengajaran,  penelitian,  pengabdian  dan  penunjang. Hasil  penelitian  ini  berupa  pengelompokan  dosen  berdasarkan  cluster  dosen  dengan penilaian  kinerja  sangat  baik  terdapat  pada  cluster  1  terdiri  dari  160  orang  dengan persentase  43,48%,  untuk  kelompok  dosen  dengan  penilaian  kinerja  baik  terdapat  pada cluster  2  terdiri  dari  79  orang  dengan  persentase  21,47%,  dan  untuk  kelompok  dosen dengan  penilaian  kinerja  kurang  baik  terdapat  pada  cluster  3  terdiri  dari  129  orang dengan  persentase  35,05%.  Oleh  karena  itu,  diharapkan  hasil  penelitian  ini  dapat

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, April (2024),  pp. 504-512
menjadi  acuan  bagi  dosen  untuk  melakukan  evaluasi  dan  peningkatan  kinerja,  serta dapat  digunakan  oleh  pimpinan  untuk  pertimbangan  dalam  membuat  kebijakan  yang lebih baik untuk kemajuan penddikan tinggi di masa yang akan datang.
Kata Kunci: Penilaian kinerja dosen, Data Mining, Knowledge Discovery in Database (KDD), Algoritma Fuzzy C-Means, Clustering

## 1. Pendahuluan
Teknologi informasi pada era globalisasi ini berkembang sangat pesat dan memberikan manfaat  dalam  melakukan  berbagai  bidang  pekerjaan  sehari-hari  sehingga  dibutuhkan pengolahan  data  yang  akurat  untuk  menghasilkan  informasi  yang  akurat.  Salah  satu perkembangan  teknologi  untuk  pengolahan  data  yaitu Data  Mining .  Knowledge Discovery  in  Database  (KDD)  merupakan  metode  untuk  memperoleh  pengetahuan  dari database  yang  ada.  Dalam  database  terdapat  tabel  -  tabel  yang  saling  berhubungan  / berelasi.  Hasil  pengetahuan  yang  diperoleh  dalam  proses  tersebut  dapat  digunakan sebagai  basis  pengetahuan  (knowledge  base)  untuk  keperluan  pengambilan  keputusan. Data  Mining merupakan  salah  satu  tahap  dari  KDD.  Proses  KDD  secara  umum  yaitu mulai dari Data Selection, Pre-processing / Cleaning, Transformation,  Data Mining, dan Interpretation / Evaluation.
Penelitian  sebelumnya  tentang Clustering Data  Remunerasi  Dosen  Untuk  Penilaian Kinerja  Menggunakan  Fuzzy  C-Means,  dari  hasil  pengujian  diperoleh  3 cluster ,  dosen yang termasuk ke dalam cluster 0 berjumlah 4 dosen, cluster 1 berjumlah 10 dosen, dan cluster 2  berjumlah  14  dosen.  [1].  Penelitian  lain  yaitu  klasterisasi  kinerja  karyawan menggunakan  algoritma  Fuzzy  C-Means  dan  hasilnya  dapat  disimpulkan  bahwa  FCM dapat digunakan untuk  mengklaster karyawan berdasarkan kinerjanya dengan tiga atribut yaitu  kedisiplinan,  presensi,  dan  waktu  penyelesaian  pekerjaan.  [2].  Hasil  penelitian  lain menyatakan  bahwa  adanya  perbedaan  hasil  dalam  pengelompokan  dari  data  nilai  kinerja karyawan menggunakan algoritma K-means dengan algoritma FCM. Jika dilihat dari hasil akurasi,  algoritma  FCM  memiliki  tingkat  akurasi  yang  lebih  baik  dengan  hasil  sebesar 76%  dibandingkan  dengan  algoritma  k-means  dengan  nilai  akurasi  sebesar  44%.  Dari kedua algoritma  tersebut yang lebih  baik digunakan  adalah  algoritma  FCM [3].
Penerapan  Algoritma  Fuzzy  C-Means  diterapkan  oleh  peneliti  untuk  klasterisas i penyakit,  penilaian  kinerja  pegawai,  dan  mapping  lokasi  [4][5][6][7].  Penelitian  tentan g cluster umur dan ips (index prestasi mahasiswa) progam pascasarjana UIN KHAS Jember dan menghasilkan DBI  pada cluster 2 yaitu cluster yang mendapatkan nilai DBI terkecil yaitu 1,9570 [8]. Clustering menggunakan  Algoritma Fuzzy C-Means sangat efektif untuk mengetahui  project mana  yang dapat dikembangkan dan kluster dengan nilai CLV  palin g tinggi  menjadi  kelompok  pelanggan  dengan  loyalitas  dan  profitabilitas  yang  tinggi  yan g harus  dipertahankan  [9][10].  Dari  hasil  penelitian  juga  didapatkan  pemilihan  matriks keanggotaan dapat mempengaruhi algoritma  ini dalam hal jumlah  iterasi yang dihasilkan, namun  tidak  mempengaruhi  hasil cluster yang  terbentuk  [11].  Metode  Fuzzy  C-Means merupakan  metode  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  metode  Fuzzy  Possibilistics Cmeans [12].
Penerapan  Algoritma  Fuzzy  c-means  juga  diterapkan  untuk cluster Data  karyawan digital  talent,  perusahaan  perbankan,  data  HIV,  AIDS,  TBC,  DBD,  dan  data  pelanggan [13][14][15][16][17].  Pengolahan  data  menggunakan  bantuan tools RapidMiner , didapatkan jumlah cluster yang beragam, ada yang jumlah cluster nya 5 dan ada yang 3. Hal  tersebut  dipengaruhi  oleh  nilai  Davies  Bouldien  Index  (DBI)  setiap cluster nya. Semakin  kecil  nilai  DBI  maka  semakin  baik cluster tersebut  [18].  Perbandingan  metode K-Means Dan Fuzzy C-Means terhadap penilaian kinerja pada bagian produksi sejumlah 25 orang di PT. XYZ menunjukkan bahwa  Algoritma Fuzzy C-Means bekerja  lebih baik untuk  pengelompokan  data  nilai  kinerja  karyawan  di  PT.  XYZ  dengan  nilai  akuras i mendekati  100%  yaitu  sebesar  76%  dibandingkan  dengan  nilai  akurasi  algoritma  K-

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, April (2024),  pp. 504-512
Means sebesar 44% [19]. Penerapan metode Fuzzy C-Means menggunakan 3 sampel data kejahatan yang terjadi di Indonesia dalam rentang waktu 2018-2021 dan menghasilkan 3 cluster ,  yakni  daerah  rawan  kriminalitas  tingkat  tinggi,  sedang,  dan  rendah  dengan  nila i uji silhouette  coefficient  rata-rata sebesar 0,8322 [20].
Berdasarkan  penelitian-penelitian  sebelumnya,  penelitian  ini  akan  membahas  tentan g pengklasteran  laporan  penilaian  kinerja  dosen  menggunakan  Algoritma  Fuzzy  C-Means. Atribut  yang  digunakan  yaitu  pengajaran,  penelitian,  pengabdian,  dan  penunjang. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisa  data  laporan  penilaian  kinerja  dosen, membangun  pola  pengelompokkan  menggunakan  metode  Algoritma  Fuzzy  C-Means Clustering sehingga  menghasilkan  pengetahuan atau knowledge. Dan  menguji  data yan g sudah diolah dengan  menggunakan tools RapidMiner . Pengetahuan yang dihasilkan  dapat memberikan  informasi  dan  evaluasi  kepada  dosen  dan  sebagai  bahan  mengambil keputusan  bagi  pimpinan  dalam  mengambil  kebijakan  dan  keputusan  terkait  dengan rencana pengembangan  pendidikan  di masa yang akan datang.

## 2. Metodologi Penelitian
Proses clustering pada  penelitian  ini  menggunakan  Algoritma  Fuzzy  C-Means. Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  klasterisasi  dapat  digambarkan  dalam  kerangka penelitian  yang disajikan  pada Gambar 1.
Tidak Iya Tentukan data yang akan di kluster Tentukan Nilai yang Dibutuhkan Inisialisasi Matrik Partisi secara Acak Lakukan Iterasi Hitung cluster center Hitung fungsi objektif Perbarui matriks partisi U Eror terkecil yang diharapkan ditemukan? Cluster Ditemukan
Gambar 1. P roses Clusteri ng Algoritma Fuzzy C-Means
Tahapan  proses  perhitungan  Algoritma  Fuzzy  C-Means  untuk  mengklaster  data laporan penilaian kinerja dosen sebagai berikut .
1. T entukan data yang akan di kluster Tahapan  ini  dilakukan  dengan  memasukkan  data  yang  akan  dilakukan clusteri ng pada  matriks  X,  berupa  matriks  berukuran  n  x  m (n=jumlah  data, m  =  atribut  setiap  data).  Xij  =  data  sample  ke-i  (i=1,2,…,n),  atribut  ke-j (j=1,2,…,m)
2. T entukan Nilai yang dibutuhkan Menentukan nilai-nilai yang dibutuhkan, yaitu:
a. Jumlah cluster yang diinginkan = c;

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, April (2024),  pp. 504-512
b. P angkat pembobot = w;
c. Maksimum iterasi = MaxIter;
d. Error terkecil yang diharapkan = ξ;
e. Fungsi objektif awal = P 0 = 0;
f. Iterasi awal = t =1;
3. Inisialisasi Matrik P artisi secara Acak
Inisialisasi matrik partisi secara acak dengan membangkitkan nilai acak  ik , 𝑖 =  1,2, ⋯ , 𝑛 ; 𝑘 =  1,2, ⋯ , c ; sebagai  elemen-elemen  matriks partisi  awal U .  ik adalah  derajat  keanggotaan  yang  merujuk  pada  seberapa  besar kemungkinan  suatu  data  bisa menjadi anggota ke dalam suatu cluster . Posisi dan  nilai  matriks dibangun  secara  acak   dengan  nilai  keanggotaan  interval  0 sampai  dengan  1.  Pada  posisi  awal  matriks  partisi  U  masih  belum  akurat begitu  juga  pusat cluster nya.  Sehingga  kecenderungan  data  untuk  masuk suatu cluster juga belum akurat.
4. Lakukan Iterasi
Melakukan iterasi dengan tahap sebagai berikut:
a. Hitung cluster center (means)
Hitung  titik  pusat cluster ke- k, V kj dengan k = 1,2,…, c dan j = 1,2,…, m (1)
di mana, V kj adalah  titik  pusat cluster X ij adalah  data µ ik adalah derajat keanggotaan data pada tiap cluster
b. Hitung  fungsi  objektif,  digunakan  sebagai  syarat  perulangan  untuk mendapatkan  pusat cluster yang  tepat. Sehingga  diperoleh kecendrungan data untuk masuk ke cluster mana pada step akhir.
(2)
di mana, P t adalah fungsi  objektif X ij adalah  data V kj adalah  titik  pusat cluster µ ik adalah derajat keanggotaan  data pada tiap cluster
w adalah pembobot
c. P erbarui matriks partisi U Memperbarui  matriks  partisi U dengan  menghitung  perubahan  matriks  U menggunakan  persamaan berikut:
(3)
di mana: i =1,2,…n; dan k =1,2,..c. X ij adalah  data V kj adalah titik  pusat cluster µ ik adalah derajat keanggotaan  data pada tiap cluster w adalah pembobot
5. Cluster Ditemukan
Memeriksa  kondisi  berhenti  menggunakan  nilai  fungsi  objektif  pada  iteras i pertama dikurang  dengan  fungsi  objektif  awal, menggunakan  persamaan: Jika:(  | Pt – Pt -1 |<ξ ) atau ( t > MaxIter)  maka berhenti  dan cluster ditemukan. Jika tidak: t = t + 1, ulangi  langkah  ke-4.
(4)

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, April (2024),  pp. 504-512
Jika  error  terkecil  yang  diharapkan  belum  ditemukan,  maka  ulangi  iterasi sampai  nilai  U  <  ξ,  di  mana  kondisi  telah  berhenti  dengan  menggunakan matriks  U  baru  yang  sudah  diperoleh  pada  langkah  sebelumnya.  Ulangi iterasi  hingga  didapatkan  fungsi  objektif  lebih  kecil  dari  nilai  error  yang diharapkan. Selanjutnya  dapat  ditentukan cluster dari  data  berdasarkan nilai keanggotaan berdasarkan nilai matriks U pada iterasi terakhir.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1.  Tentukan  data yang akan di kluster
Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan  adalah  data  penilaian  laporan  kinerja  dosen yang  berasal  dari  database software eBKD  UIN  Imam  Bonjol  Padang  tahun  akademik 2022/2023 semester genap yang sudah divalidasi oleh Lembaga Penjaminan Mutu (LPM) UIN  Imam  Bonjol  Padang.  Diperoleh  data  set  sebanyak  368  orang  dosen  dapat  dilihat pada  Tabel  1.  Variabel  yang  digunakan  untuk  menentukan  klaster  penilaian  laporan kinerja  dosen  menggunakan  Algoritma  Fuzzy  C-Means  adalah  Pengajaran,  Penelitian, Pengabdian  dan Penunjang.
Tabel 1. Data Penlilaian  Laporan Kinerja  Dosen No. Nama Dosen Pengajaran (SKS) Penelitian (SKS) Pengabdian (SKS) Penunjang (SKS) 1 Abdi Fadhlan 8 3.9 0.2 7 2 Abdul  Basit 20 6.5 2 2 3 Abdul  Hafizh 12 0 1 4 4 Abdul  Manan Sihombing 14.94 1 1 5 5 Abdullah  Khusairi 6.5 4 4 5 6 Abrar 15 3 2 4 7 Adelia Alfama Zamista 12 11.4 4 5 8 Afdhil Hafid 12 2 1 2 9 Afifah Jalal 16 1 0.2 2 10 Afnibar 17.5 5.5 2 5.5 …  … … … … … 368  Zuwirda 12 7 0 4

## 3.2.  Tentukan  Nilai yang Dibutuhkan
Dalam  Algoritma  Fuzzy  C-Means  pada  awalnya  ditentukan  nilai-nilai  yang dibutuhkan,  yaitu  jumlah cluster ,  maksimum  iterasi,  pembobot,  eror  terkecil  yan g diharapkan,  fungsi  objektif  awal,  dan  iterasi  awal.  Nilai  yang  ditentukan  berdasarkan kebutuhan yang akan menjadi acuan untuk mendapatkan hasil dalam cluster dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Menentukan  Nilai  yang Dibutuhkan Jumlah Cluster c 3 Max Iterasi MaxIter 100 Pembobot (pangkat) w 2 Epsilon  ( error terkecil  yang  diharapkan) ξ 0.001 Fungsi  objektif  awal P 0 0 Iterasi awal t 1
Jumlah  cluuster  yang  ditentukan  yaitu  sebanyak  3 cluster .  Penentuan  nilai  yan g dibutuhkan  selanjutkan  diimplementasikan  menggunakan software  RapidMiner dapat dilihat  pada Gambar 2.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Gambar  2. Menentukan Nilai yang  Dibutuhkan pada Software Rapi dMi ner
3.3.  Inisialisasi Matrik  Partisi secara  Acak
Bangkitkan  matriks 𝑈 dengan  komponen 𝜇𝑖𝑘 , 𝑖 =  368; 𝑘 =  3,  nilai 𝜇𝑖𝑘 ditentukan secara  acak  dengan  syarat  jumlah  nilai  elemen  matriks  dari  kolom  dalam  setiap  baris harus bernilai  1. Nilai 𝜇𝑖𝑘 yang sudah ditentukan secara acak  pada software RapidMiner dapat dilihat  pada Gambar 3.
Gambar 3. Nilai 𝜇𝑖𝑘 secara acak pada software RapidMiner
3.4.  Lakukan Iterasi
Melakukan  iterasi  dengan  merapkannya  pada software RapidMiner dengan menggunakan model seperti yang terlihat pada Gambar 4.  dengan menerapkan Algoritma Fuzzy C-Means.
Gambar  4. Model Clustering Algoritma  Fuzzy C-Means pada RapidMiner

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, April (2024),  pp. 504-512
Setelah  dilakukan  pengolahan  data  penilaian  laporan  kinerja  dosen  menggunakan software RapidMiner maka  didapatkan  nilai  pusat  masing-masing cluster pada  masing- masing  parameter yang  dapat dilihat  pada Gambar 5 berikut.
Gambar  5. Nilai  Pusat Cluster
3.5. Cluster Ditemukan
Setelah model pada Gambar 4 dijalankan dengan cara klik ikon atau Run pada bagian atas layar untuk mengetahui hasil cluster yang dilakukan pada software RapidMiner maka didapatkan  hasil cluster seperti yang terlihat  pada Gambar 6 berikut.
Gambar  6. Tampilan Hasil Cluster (Data View)
Jumlah anggota masing-masing cluster dapat dilihat pada  model data seperti  yang terlihat pada Gambar 7 berikut.
Gambar  7. Hasil Clustering Penilaian  Laporan Kinerja Dosen
Berdasarkan  Gambar  7  dapat  dilihat  jumlah  anggota  masing-masing cluster yaitu cluster 0  memiliki  anggota  sebanyak  160  orang, cluster 1  memiliki  nggota  sebanyak  79 orang dan cluster 2 memiliki anggota sebanyak 129 orang. Berdasarkan nilai pusat cluster terakhir pada Gambar 5 dapat dilihat bahwa cluster 0 merupakan kelompok dosen dengan penilaian  kinerja  sangat  baik, cluster 1  merupakan  kelompok  dosen  dengan  penilaian kinerja baik, cluster 2 kelompok  dosen dengan penilaian  kinerja kurang  baik.
Penelitian  ini  menggunakan software  RapidMiner untuk  mengklaster  sebanyak  368 data set. Dari data yang diuji,  didapatkan  3 cluster dengan  hasil  sebagai  berikut:

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
1. Cluster 0 merupakan  merupakan kelompok dosen dengan penilaian kinerja sangat baik dengan  jumlah dosen sebanyak 160 orang  dan persentase 43,48%.
2. Cluster 1  merupakan  merupakan  kelompok  dosen  dengan  penilaian  kinerja  baik dengan  jumlah dosen sebanyak 79 orang dan persentase 21,47%.
3. Cluster 2 merupakan merupakan kelompok dosen dengan penilaian kinerja  kuran g baik dengan  jumlah dosen sebanyak 129 orang  dan persentase 35,05%.

## 4. Kesimpulan
Hasil  penelitian  ini  berupa  pengelompokan  dosen  berdasarkan cluster dosen dengan  penilaian  kinerja  sangat  baik  terdapat  pada cluster 1  terdiri  dari  160  orang dengan  persentase  43,48%,  untuk  kelompok  dosen  dengan  penilaian  kinerja  baik terdapat  pada cluster 2  terdiri  dari  79  orang  dengan  persentase  21,47%,  dan  untuk kelompok dosen dengan penilaian kinerja kurang baik terdapat pada cluster 3 terdiri dari  129  orang  dengan  persentase  35,05%.  Oleh  karena  itu,  diharapkan  hasil penelitian  ini  dapat  menjadi  acuan  bagi  dosen  u ntuk  melakukan  evaluasi  dan peningkatan  kinerja,  serta  dapat  digunakan  oleh  pimpinan  untuk  pertimbangan dalam  membuat  kebijakan  yang  lebih  baik  untuk  kemajuan  pendidikan  tinggi  di masa yang akan datang.

## Daftar Pustaka
[1] P. E. Mas`udia, F. Arinie, dan L. D. Mustafa, “ Clustering Data Remunerasi Dosen Untuk  Penilaian Kinerja Menggunakan Fuzzy c-Means,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 1, hal. 288–294, 2018, doi: 10.29207/resti.v2i1.97.
[2] M.  Martin  dan  Y.  Nataliani,  “Klasterisasi  kinerja  karyawan  menggunakan algoritma  fuzzy  c-means,” Aiti ,  vol.  17,  no.  2,  hal.  118–129,  2021,  doi: 10.24246/aiti.v17i2.118-129.
[3] C.  P.  Lubis,  R.  Rosnelly,  Roslina,  Z.  Situmorang,  dan  Wanayumini,  “Penerapan Metode  Naive  Bayes  dan  C4.5  pada  Penerimaan  Pegawai  di  Universitas  Potens i Utama,” CSRID  J. ,  vol.  12,  no.  1,  hal.  51–63,  2020,  [Daring].  Tersedia  pada : https://www.doi.org/10.22303/csrid.12.1.2020.51-63
[4] A. K. Dubey, U. Gupta, dan S. Jain, “Comparative study of K-means and fuzzy C- means  algorithms  on  the  breast  cancer  data,” Int.  J.  Adv.  Sci.  Eng.  Inf.  Technol. , vol. 8, no. 1, hal. 18–29, 2018, doi:  10.18517/ijaseit.8.1.3490.
[5] Q. Zhang, L. T. Yang, Z. Chen, dan P. Li,  “PPHOPCM: Privacy-Preserving High- Order  Possibilistic  c-Means  Algorithm  for  Big  Data Clustering with  Cloud Computing,” IEEE  Trans.  Big  Data ,  vol.  8,  no.  1,  hal.  25–34,  2022,  doi: 10.1109/TBDATA.2017.2701816.
[6] V.  Herlinda  dan  D.  Darwis,  “Analisis Clustering Untuk  Recredesialing  Fasilitas Kesehatan  Menggunakan  Metode  Fuzzy  C-Means,” Darwis,  Dartono ,  vol.  2,  no. 2, hal. 94–99, 2021, [Daring]. Tersedia pada : http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[7] A.  Yudhistira,  A.  A.  Aldino,  dan  D.  Darwis,  “Analisis  Klasterisasi  Penilaian Kinerja Pegawai Menggunakan Metode Fuzzy C-Means (Studi Kasus : Pengadilan Tinggi Agama bandar lampung),” J. Ilm. Edutic  Pendidik. dan Inform. , vol. 9, no. 1, hal. 77–82, 2022, doi:  10.21107/edutic.v9i1.17134.
[8] E.  Rahmawati et  al. ,  “ Clustering Kinerja  Akademis  Mahasiswa  Pascasarjana  Uin Khas Jember Menggunakan  Fuzzy C-,” Univ. Muhammdiyah Jember , 2023.
[9] W.  Gunawan  dan  B.  S.  P.  Diwiryo,  “Implementasi  Algoritma  Fuzzy  C-Means Clustering Sistem  Crowdfunding  pada  Sektor  Industri  Kreatif  Berbasis  Web,” J. Edukasi  dan  Penelit.  Inform. ,  vol.  6,  no.  2,  hal.  193,  2020,  doi: 10.26418/jp.v6i2.38018.
[10] L.  Waroka,  S.  Monalisa,  D.  Anjainah,  dan  N.  Arifin,  “Implementasi  Algoritma

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, April (2024),  pp. 504-512
Fuzzy  C-Means  (Fcm)  Dalam  Pengklasterisasian  Nilai  Hidup  Pelanggan  Dengan Model  Lrfm,” J.  Ilm.  Rekayasa  dan  Manaj.  Sist.  Inf. ,  vol.  6,  no.  1,  hal.  1,  2020, doi:  10.24014/rmsi.v6i1.8564.
[11] B.  Poerwanto  dan  B.  Ali,  “Implementasi  Algoritma  Fuzzy  C-Means  dalam Mengelompokkan  Kecamatan  di  Tana  Luwu  Berdasarkan  Produktifitas  Hasil Perkebunan,” MATRIK    J.  Manajemen,  Tek.  Inform.  dan  Rekayasa  Komput. ,  vol.
19, no. 1, hal. 163–172, 2019, doi:  10.30812/matrik.v19i1.499.
[12] G. N. S. Putri, D. Ispriyanti, dan T. Widiharih, “Implementasi Algoritma Fuzzy C- Means  Dan  Fuzzy  Possibilistics  C-Means  Untuk  Klasterisasi  Data  Tweets  Pada Akun  Twitter  Tokopedia,” J.  Gaussian ,  vol.  11,  no.  1,  hal.  86–98,  2022,  doi:
10.14710/j.gauss.v11i1.33996.
[13] R.  Desrianti  dan  H.  D.  Wijaya,  “Implementasi  Algoritma  Fuzzy  C-Means  Pada Software Seleksi  Karyawan  Digital  Talent  di  PT  Telekomunikasi  Indonesia,” J. Media … , vol. 4, hal. 879–888, 2020, doi:  10.30865/mib.v4i4.2267.
[14] E.  F.  Hikmah  dan  R.  Sulaiman,  “Implementasi  Metode  Fuzzy  C-Means  dan TOPSIS  dalam  Evaluasi  Kinerja  Keuangan  Perusahaan  Perbankan  di  Indonesia Berdasarkan Rasio  Keuangan,” MATHunesa , vol. 09, no. 01, hal. 44–53, 2021.
[15] F. Novianti, Y. R. Aisyah Yasmin, dan D. C. R. Novitasari, “Penerapan Algoritma Fuzzy  C-Means  (FCM)  dalam  Pengelompokan  Provinsi  di  Indonesia  berdasarkan Indikator  Penyakit  Menular  Manusia,” JUMANJI  (Jurnal  Masy.  Inform.  Unjani) , vol. 6, no. 1, hal. 23, 2022, doi:  10.26874/jumanji.v6i1.103.
[16] M. A. Shah Putra, S. Monalisa, J. Julhandri, dan I. Khoiru,  “Penerapan Algoritma Fuzzy  C-Means  Menggunakan  Model  Rfm  Dalam  Klasterisasi  Pelanggan  Pada Toko Kue Feandra Cake,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 6, no. 1, hal. 64, 2020, doi:  10.24014/rmsi.v6i1.8646.
[17] B.  Christian  dan  L.  Hakim,  “Penerapan  Algoritma  Fuzzy  C-Means  Pada Penentuan Lokasi  Gudang Pendukung PT. XYZ,” Aiti J. Teknol. Inf. , vol. 16, no. 1, hal. 31–48, 2019, doi:  10.24246/aiti.v16i1.31-48.
[18] A.  S.  Maulana,  A.  Nazir,  L.  Handayani,  dan  I.  Afrianty,  “Penerapan  Algoritma Fuzzy  C-Means  untuk  Melihat  Pola  Penerima  Beasiswa  Bank  Indonesia,” KLIK Kaji.  Ilm.  Inform.  dan  Komput. ,  vol.  3,  no.  6,  hal.  670–679,  2023,  doi: 10.30865/klik.v3i6.788.
[19] A.  E.  Pramitasari  dan  Y.  Nataliani,  “Perbandingan Clustering Karyawan Berdasarkan  Nilai  Kinerja  Dengan  Algoritma  K-Means  Dan  Fuzzy  C-Means,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Informasi) ,  vol.  8,  no.  3,  hal.  1119–1132, 2021, doi:  10.35957/jatisi.v8i3.957.
[20] J.  Inayah,  D.  A.  S.  N.  Maghfiroh,  dan  D.  C.  R.  Novitasari,  “ Clustering Daerah Rawan  Kriminalitas  Menggunakan  Algoritma  Fuzzy  C-Means,” J.  Ilm.  Inform. Komput. , vol. 27, no. 2, hal. 95–106, 2022, doi:  10.35760/ik.2022.v27i2.6019.