http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Implementasi Fuzzy C-Means untuk Menentukan Tingkat Kepuasan Mahasiswa dalam Pembelajaran Online

## Implementation of Fuzzy C-Means to Determine Student Satisfaction Levels in Online Learning
Nurdin*, Uci Mutiara Putri Nasution, Hafizh Al-Kautsar Aidilof, Bustami Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Univesitas Malikussaleh Jl. Batam, Bukit Indah - Lhokseumawe, Aceh, Indonesia *e-mail: nurdin@unimal.ac.id
( received : 1 Oktober 2021, revised : 21 November 2021, accepted : 4 Desember 2021)

## Abstrak
Pembelajaran  secara  online  merupakan  solusi  yang  terbaik  di  masa  pandemi  covid-19,  sehingga menyebabkan perbedaan pada proses pembelajaran yang biasanya dilakukan dosen secara tatap muka dengan mahasiswa. Perubahan proses pembelajaran ini diharapkan dapat dilaksanakan secara efektif dan efisien. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui bagaimana tingkat kepuasan mahasiswa dalam pembelajaran online dan menghasilkan sistem yang dapat meng- cluster tingkat kepuasan mahasiswa dengan  menggunakan  metode Fuzzy  C-Means .  Variabel  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  ada  3 parameter  yaitu  proses  belajar  mengajar,  kompetensi  dosen,  sarana  dan  prasarana.  Tahapan  yang dilakukan  pada  penelitian  ini  yaitu  pengumpulan  data  kuesioner  yang  diisi  oleh  mahasiswa  Teknik Informatika  Universitas  Malikussaleh  sebanyak  500  mahasiswa,  data  yang  diperoleh  diolah berdasarkan rata-rata jawaban mahasiswa. Dari data yang telah diperoleh akan membentuk 2 cluster yaitu  puas  dan  tidak  puas  pada  pembelajaran  online  menggunakan  metode Fuzzy  C-Means .  Hasil clustering dari 500 data diperoleh 303 mahasiswa merasa “puas” dan sebanyak 197 mahasiswa merasa “tidak puas” dalam pembelajaran online yang dilakukan, untuk cluster 1 (mahasiswa puas) dengan nilai rata-rata  proses  belajar  mengajar  7,389,  kompetensi  dosen  7,863  dan  sarana  dan  prasarana  7,8883. Cluster 2  (mahasiswa  tidak  puas)  dengan  nilai  rata-rata  proses  belajar  mengajar  4,466,  kompetensi dosen  5,069  dan  nilai  sarana  dan  prasarana  5,424.  Kontribusi  dari  penelitian  ini  untuk  membantu pengelola Jurusan Teknik Informatika Universitas Malikussaleh untuk mengevaluasi dan meningkatkan proses pembelajaran secara daring.
Kata Kunci : Pembelajaran Online, Clustering, Fuzzy C-Means, Pandemi Covid-19, Mahasiswa

## Abstract
Online  learning  is  the  best  solution  during  the  COVID-19  pandemic,  causing  a  difference  in  the learning process that lecturers usually do face-to-face with students. Changes in the learning process are expected to be implemented effectively and efficiently. The purpose of this study is to determine how the level of student satisfaction in online learning and produce a system that can cluster the level of student  satisfaction  using  the  Fuzzy  C-Means  method.  The  variables  used  in  this  study  have  3 parameters,  namely  the  teaching  and  learning  process,  lecturer  competence,  facilities,  and infrastructure. The stages carried out in this study were collecting questionnaire data filled out by 500 students of Informatics Engineering, Malikussaleh University, the data obtained was processed based on the average student answers. Based on the data that has been obtained will form 2 clusters, namely satisfied and dissatisfied in online learning using the Fuzzy C-Means method. The results of clustering of 500 data obtained that 303 students felt "satisfied" and as many as 197 students felt "not satisfied" in the online learning carried out, for cluster 1 (satisfied students) with an average value of the teaching and learning process 7,389, lecturer competence 7,863 and facilities and infrastructure 7,8883. Cluster 2 (students are not satisfied) with the average value of teaching and learning process 4,466, lecturer competence 5,069, and the value of facilities and infrastructure 5,424. The contribution of this research is  to  help  the  manager  of  the  Department  of  Information  Engineering,  Malikussaleh  University  to evaluate and improve the online learning process.
Keywords : Online Learning, Clustering, Fuzzy C-Means, Covid-19 Pandemic, Students

## 1 Pendahuluan
Fuzzy C-Means adalah teknik pengelompokan data dimana keberadaan setiap bagian data dalam suatu  cluster  ditentukan  oleh  derajat  keanggotaannya.  Metode Fuzzy  C-Means memiliki  keunggulan yaitu memiliki pusat cluster yang lebih tepat dibandingkan metode clustering lainnya [1]. Salah satu penerapan metode Fuzzy C-Means untuk menentukan tingkat kepuasan mahasiswa dalam pembelajaran online.  Tingkat  kepuasan  adalah  perasaan  bahagia  atau  kecewa  seseorang  yang  timbul  setelah membandingkan antara persepsi atau kesannya terhadap kinerja atau output suatu produk dan harapan- harapannya.  Kepuasan  adalah  variabel  kunci  dalam  menentukan  keberhasilan  atau  kegagalan pembelajaran online peserta didik [2].
Corona  Virus  Diseases atau  biasa  dikenal  dengan  Covid-19  adalah  penyakit  menular  yang disebabkan  oleh  virus  corona.  Virus  ini  muncul  pertama  kali  pada  tahun  2019  di  Wuhan,  China. Penyebaran virus ini sangat cepat dan terus berkembang di seluruh dunia termasuk  Indonesia. Sejak pandemi Covid-19 masuk ke Indonesia pemerintah menghimbau masyarakat untuk dirumah saja dan melakukan social distancing untuk memutuskan rantai penyebaran virus.
Pandemi Covid-19 di Indonesia berdampak besar di segala bidang, termasuk bidang pendidikan, akibat pandemi Covid-19 banyak perguruan tinggi telah menutup proses pembelajaran tatap muka dan disarankan untuk belajar dirumah secara online. Sesuai dengan ketetapan Kementerian Pendididkan dan Kebudayaan RI Nomor 1 Tahun 2020 tentang proses belajar mengajar yang dilakukan secara online adalah pilihan terbaik selama pandemik, sehingga telah berubah proses belajar mengajar yang biasanya dilakukan secara tatap muka. Dengan adanya perubahan ini tentunya pembelajaran tidak bisa dilakukan secara maksimal dan banyaknya hambatan dalam proses pembelajaran. Diharapkan perubahan proses belajar mengajar di perguruan tinggi dapat dilakukan secara efektif dan efisien serta mahasiswa mampu beradaptasi dengan perubahan yang terjadi selama pembelajran [3].
Akibat  pandemi  Covid-19  Universitas  Malikussaleh  juga  menerapkan  sistem  pembelajaran dalam jaringan  (daring ) . Mahasiswa Universitas Malikussaleh juga merasakan perubahan pada sistem pembelajaran dan diharapkan dapat menerima kebijakan sistem pembelajaran secara online yang telah ditetapkan. Kebijakan yang di tetapkan ini tentunya tidak menjamin mahasiswa menerima kebijakan tersebut karena tingkat kepuasan mahasiswa berbeda-beda. Maka dari itu dibutuhkannya sebuah sistem yang menentukan tingkat kepuasan mahasiswa dalam pembelajaran online agar dapat mengevaluasi dan meningkatkan kendala-kendala dalam pembelajaran online yang dilaksanakan dimasa pandemi Covid- 19.
Pembelajaran online merupakan sistem pembelajaran yang tidak berlangsung secara tatap muka, tetapi menggunakan platform yang dapat membantu proses belajar mengajar yang dilakukan meskipun dalam jarak jauh (online). Pembelajaran online ini merupakan solusi penerapan social distancing untuk mencegah terjadinya penyebaran covid-19. Untuk melaksanakan pembelajaran online diperlukan sarana dan prasarana yang  memadai, seperti jaringan internet, smartphone, laptop dan komputer yang terus berkembang [3]. Pembelajaran yang dilakukan secara online ( daring) merupakan pembelajaran yang memakai  jaringan  internet  dengan  aksesbilitas,  konektivitas,  fleksibilitas,  dan  kemampuan  untuk memunculkan berbagai jenis interaksi pembelajaran [4].
Pentingnya  penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat  kepuasan  mahasiswa  Teknik Informatika  Universitas  Malikussaleh  dalam  pembelajaran  online  yang  dilakukan  dimasa  pandemi covid-19 yang bermanfaat untuk mengevaluasi atau meningkatkan pembelajaran yang dilakukan secara online  sehingga  menjadi  lebih  baik  lagi  kedepannya.  Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  mengetahui bagaimana  tingkat  kepuasan  mahasiswa  dalam  pembelajaran  online  dan  menghasilkan  sistem  yang dapat  meng- cluster tingkat  kepuasan  mahasiswa  dengan  menggunakan  metode Fuzzy  C-Means . Variabel yang digunakan pada penelitian ini ada 3 parameter yaitu proses belajar mengajar, kompetensi dosen, sarana dan prasarana.

## 2 Tinjauan Literatur

## 2. 1  Penelitian Terkait
Penelitian  terkait  atau  penelitian  terdahulu  menjadi  salah  satu  acuan  penulis  dalam  melakukan penelitian  ini  untuk  mendapatkan  gambaran  atau  perbandingan  yang  telah  dilakukan  oleh  peneliti
sebelumnya,  sehingga  akan  terlihat  perbedaan  ( novelty )  dengan  penelitian  ini.  Berikut  ini  Tabel  1. penelitian terdahulu yang berkaitan dengan penelitian penulis.
Tabel 1. Penelitian Terdahulu
No.  Nama Peneliti Analisis Hasil Penelitian dan Perbedaan dengan Penelitian Penulis 1. Cristyani et al., 2021 Hasil pada penelitian Cristyani et al, di dapatkan untuk mengelompokkan Kota DIY  berdasarkan  resiko  penyebaran  Covid-19  dikelompokkan  menjadi  3 cluster dimana kelompok pertama ( cluster rendah) terdiri dari daerah Kulon Progo  dan  Gunung  kidul    dimana  jumlah  pasien  positif  kurang  dari  2 orang/hari,  kelompok  2  ( cluster sedang)  terdiri  dari  daerah  Yogyakarta  dan Bantul  dimana  jumlah  pasien  positif  adalah  sekitar  4  orang/hari,  dan  untuk kelompok ketiga ( cluster tinggi) terdiri dari daerah Sleman dengan banyaknya pasien  positif,  sekitar  14  orang/  hari  [5].  Sedangkan  hasil  penelitian  yang penulis lakukan membentuk 2 cluser , dimana cluster 1 (puas) sebanyak 303 dengan nilai rata-rata jawaban berdasarkan variabel proses belajar mengajar yaitu  7,,389,  variabel  kompetensi  dosen  7,863  dan  variabel  sarana  dan prasarana  7,883.  Mahasiswa  dan cluster 2  (tidak  puas)  sebanyak  197 mahasiswa dengan nilai rata-rata jawaban berdasarkan variabel proses belajar mengajar  yaitu  4,466,  variabel  kompetensi  dosen  5,069  dan  variabel  sarana dan prasarana 5,424. 2. Pradipta et al., 2018 Pada penelitian yang dilakukan Pradipta et al, mengenai segmentasi pelanggan menggunakan metode Fuzzy C-Means Clustering . Variabel yang diigunakan dalam mengukur tingkat pembelian suaru produk oleh pelanggan yaitu rentang waktu, frekuensi (rata-rata jumlah transaksi dalam satu periode), dan moneter (rata-rata  biaya  konsumen  menghabiskan  dalam  satu  unit  waktu).  Hasil penelitian  yang  didapat  pada  penelitian  ini  adalah  mengelompokkan segmentasi  pelanggan  menggunakan  metode Fuzzy  C-Means berdasarkan tingkat pembelian produk yaitu pelanggan dengan kualitas tinggi dan loyalitas rendah  [6].  Sedangkan  pada  penelitian  yang  penulis  lakukan  membahas tentang  tingkat  kepuasan  mahasiswa  dalam  belajar  online  menggunakan metode Fuzzy  C-Means .  Variabel  yang  digunakan  proses  belajar  mengajar, kompetensi  dosen,  dan  sarana  dan  prasarana.  Dan  hasil  yang  didapatkan membentuk 2 cluster yaitu puas dan tidak puas.
3. Chusyairi  &
Saputra, 2021 Penelitian ini membahas tentang pengelompokan pada data penderita penyakit diare di Puskesmas Kabupaten Banyuwangi menggunakan metode Fuzzy C- Means .  Hasil  yang  didapat  menunjukkan  bahwa  2  puskesmas  memiliki anggota  terkecil  penderita  diare,  14  puskesmas  memiliki  anggota  sedang penderita diare, dan selebihnya mengalami diare dalam jumlah besar penderita [7].  Perbedaan  penelitian  yang  lakukan  menentukan  tingkat  kepuasan mahasiswa dalam belajar online menggunakan metode Fuzzy C-Means. 4. Ponto & Nurlaily, 2020 Penelitian ini membahas tingkat kepuasan mahasiswa terhadap pembelajaran online dibandingkan kelas tradisional untuk pelajaran bahasa inggris. Kriteria yang  digunakan  yaitu  keahlian  guru,  kurikulum,  fasilitas,  infrastruktut,  dan demografis.  Hasilnya  diperoleh  bahwa  perkuliahan  online  di  UIB  saat  ini belum memuaskan dan belum sampai standart para mahasiswa[8]. Sedangkan pada penelitian yang dilakukan  penulis membahas tentang tingkat kepuasan mahasiswa  dalam  belajar  online  menggunakan  metode Fuzzy  C-Means . Variabel  yang  digunakan  proses  belajar  mengajar,  kompetensi  dosen,  dan sarana dan prasarana. Dan hasil yang didapatkan membentuk 2 cluser , dimana cluster 1 (puas) sebanyak 303 mahasiswa dan cluster 2 (tidak puas) sebanyak 197 mahasiswa.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
5. F.  Aldi  & Ade  Rahma, 2019 Hasil  yang  diperoleh  pada  penelitian  tentang  analisis  kepuasan  mahasiswa terhadap pelayanan akademik dengan menggunakan Algoritma Decision Tree C4.5 diperoleh 82 mahasiswa merasa puas dan sisa 18 mahasiswa tidak puas [9].    Perbedaan  :  pada  penelitian  yang  dilakukan  penulis  tentang  tingkat kepuasan mahasiswa menggunakan metode Fuzzy C-Means dan diperoleh 303
mahasiswa merasa puas dan 197 mahasiswa merasa tidak puas.
6. Rosadi  et  al., 2017 Penelitian  ini  membahas  tentang  analisis  kinerja  akademik  pelajar menggunakan  metode Fuzzy  C-Means Clustering .  Berdasarkan hasil  proses Clustering 4255 data akademik mahasiswa diperoleh 4 cluster. Cluster dengan kategori  prestasi  terbaik  yaitu  pada cluster 3  berjumlah  1753  mahasiswa, cluster 4 sebanyak 1496 mahasiswa, cluster 2 berjumlah 676 mahasiswa dan cluster 1 berjumlah  330  mahasiswa[10].  Sedangkan  penelitian  yang  penulis lakukan membahas tingkat kepuasan mahasiswa menggunakan metode Fuzzy C-Means dan  diperoleh  303  mahasiswa  merasa  puas  dan  197  mahasiswa merasa tidak puas. 7. Arifin  et  al., 2021 Hasil  penelitian  jumlah  cluster  yang  dibentuk  ada  3.  Pada cluster pertama kategoti puas dengan pembelajaran online dikategotikan “tinggi” dengan nilai 9,33  sedangankan  kategori  tidak  puas  dikategorikan  “rendah”  dengan  nilai 0,67.  Pada Cluster kedua  kategori  bahagia  dengan  pembelajaran  online tergolong “rendah “ dengan nilai 4,73 sedangkan kategori tidak puas dinilai sebagai “tinggi” dengan nilai 5,27. Dan pada Cluster ketiga yang puas atau tidak  puas  tidak  memiliki  nilai  (0,0)[11].  Perbedaan  :  hasil  yang  penulis dapatkan membentuk 2 cluser , dimana cluster 1 (puas) sebanyak 303 dengan nilai  rata-rata  jawaban  berdasarkan  variabel  proses  belajar  mengajar  yaitu 7,,389,  variabel  kompetensi  dosen  7,863  dan  variabel  sarana  dan  prasarana 7,883. Mahasiswa dan cluster 2 (tidak puas) sebanyak 197 mahasiswa dengan nilai  rata-rata  jawaban  berdasarkan  variabel  proses  belajar  mengajar  yaitu
4,466,  variabel  kompetensi  dosen  5,069  dan  variabel  sarana  dan  prasarana 5,424.
8. Vernanda  et al., 2019 penelitian  ini  membahas  tentang  pengelompokan  sekolah  menggunakan metode Fuzzy  C-Means untuk  40  SMA  di  Kabupaten  Subang.  Penentuan jumlah cluster menggunakan  Modified  Coefficient  (MPC)  hasil  dari  MPC perhitungan ada 3 cluster, pada cluster I ada 9 sekolah, cluster II 16 sekolah dan cluster III 15  sekolah[12].  Sedangkan  penelitian  yang  penulis  lakukan membahas  tingkat  kepuasan  mahasiswa  menggunakan  metode Fuzzy  C- Means dan diperoleh 303 mahasiswa merasa puas dan 197 mahasiswa merasa tidak puas. 9. Syahputra  et al., 2017 Penelitian ini untuk menentukan bidang kepentingan kuliah Sistem Informasi menggunakan  metode Clustering algotitma Fuzzy  C-Means .  Untuk mengklasifikasikan  mahasiswa  berdasarkan  nilai  mata  kuliah  inti  dalam pemilihan bidang peminatan. Pada penelitian ini berhenti pada iterasi 48[13]. Sedangkan  penelitian  yang  penulis  lakukan  membahas  tingkat  kepuasan mahasiswa  menggunakan  metode Fuzzy  C-Means dan  diperoleh  303 mahasiswa merasa puas dan 197 mahasiswa merasa tidak puas. Berhenti pada itersi-26 10. Sari & Batubara, 2021 Penelitian  ini  menggunakan  anlaisis cluster K-Means dan Fuzzy  C-Means dalam  mengelompokkan  pelajar  menjadi  tiga  kelompok  berdasarkan  hasil belajarnya. Pada Cluster pertama 2,63% mendapat nilai rendah, pada Cluster kedua 23,68% mendapatkan nilai berada di sekitar rata-rata. Dan pada Cluster ketiga 73,68%  yang mendapatkan nilai tinggi[14]. Sedangkan penelitian yang penulis  lakukan  membahas  tingkat  kepuasan  mahasiswa  menggunakan metode Fuzzy C-Means dan diperoleh 303 mahasiswa merasa puas dan 197 mahasiswa merasa tidak puas.
Penelitian  yang  dilakukan  penulis  membahas  tentang  tingkat  kepuasan  mahasiswa  dalam pembelajaran online  dimasa  pandemi  covid-19  menggunakan  metode Fuzzy  C-Means .  Penelitian ini membuat  suatu  sistem  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan MySQL. Berdasarkan penelitian terdahulu yang sudah dilakukan belum ada yang melakukan penelitian ini sehingga penulis tertarik untuk melakukan penelitian ini. Selain penelitian ini ada beberapa penelitian lain yang penulis lakukan tentang pembuatan sistem diantaranya sistem pendeteksian dokumen plagiarism [15], sistem klasifikasi karya ilmiah mahasiswa [16], sistem pendeteksian pola lafadz Allah dan Muhammad [17] dan sistem pengecekan toko online asli atau dropship pada Shopee [18].

## 3 Metode Penelitian
Tahapan yang dilakukan pada penelitian implementasi Fuzzy C-Means untuk menentukan tingkat kepuasan mahasiswa dalam pembelajaran online sebagai berikut: a. Pengumpulan data
Pengumpulan  data  melalui  hasil  kuesioner  yang  diisi  oleh  mahasiswa  Teknik  Informatika Universitas Malikussaleh sebanyak 500 mahasiswa dari angkatan 2017-2020.
b. Perancangan Flowchart Sistem metode Fuzzy C-Means
Tahap  perancangan  flowchart  sistem  ini  bertujuan  untuk  menggambarkan  mengenai  proses perancangan keseluruhan sistem dari tahap awal input data hingga selesai dengan menampilkan hasil clustering berdasarkan metode Fuzzy C-Means c. Perhitungan manual metode Fuzzy C-Means
Pada  tahap  ini  melakukan  perhitungan  manual  dengan  mengunakan  metode Fuzzy  C-Means berdasarkan data parameter/variabel yang digunakan.
d. Implementasi sistem
Pada  tahap  implementasi  sistem  rancangan  yang  telah  dibuat  pada  tahap  sebelumnya diimplementasikan dalam bahasa pemrograman.

## 3.1 Pengumpulan Data
Penelitian  tingkat  kepuasan  mahasiswa  dalam  pembelajaran  online  dimasa  pandemi Covid-19 menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means ini dilaksanakan pada semester genap mulai dari bulan Januari 2021  hingga  selesai.  Lokasi  penelitian  ini  di  Jurusan  Teknik  Informatika  Universitas  Malikussaleh. Pengumpulan data pada penelitian ini dengan menggunakan hasil kuisioner sebanyak 500 mahasiswa, variabel yang digunakan ada 3 parameter dan 21 kategori seperti pada Tabel 2.

## Tabel 2. Parameter dan Kategori
Parameter X1 : Proses Belajar Mengajar
kategori   Pertanyaan A1 Pelaksanaan perkuliahan online dapat diakses secara mudah A2 Pelaksanaan Perkuliahan online tepat waktu dan sesuai dengan jadwal A3 Perkuliahan secara online menambah pemahaman teori dan keterampilan A4 Materi yang disajikan secara online sesuai dengan Kontrak Perkuliahan/RPS A5 Mudah dalam mengirim tugas A6 Materi ujian sesuai dengan materi kuliah A7 Memenuhi pertemua minimal 14 kali pertemuan A8 Tingkat pemahaman anda secara umum terhadap mata kuliah yang disajikan secara online Parameter X2 : Kompetensi Dosen kategori   Pertanyaan A9 Dosen selalu menemani ketika pembelajaran secara online hingga selesai A10 Dosen memberikan perkuliahan dengan baik secara konsisten A11 Dosen memberikan respon setiap pertanyaan yang ada selama perkuliahan
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
A12 Dosen menjelaskan arah dan tujuan dalam setiap pempelajaran secara online A13 Dosen memberikan kesempatan mahasiswa untuk bertanya dan berdiskusi A14 Dosen memberi informasi jika kuliah ditiadakan A15 Dosen memberikan nilai sesuai dengan tata cara penilaian di RPS/ Silabus dan kontrak kuliah A16 Dosen mampu menjelaskan keterkaitan topik yang diajarkan dengan bidang topik lain Parameter X3 : Sarana dan Prasarana kategori   Pertanyaan A17 Materi pada pembelajaran online tersedia dengan Baik A18 Mahasiswa memiliki perangkat/peralatan yang mendukung selama perkuliahan online A19 Paket data internet tersedia/ada guna mengakses pembelajaran secara online A20 pemilihan platform online yang bervariatif A21 Ruang pembelajaran online mudah diakses dan dapat dimanfaatkan tanpa kendala yang berarti 3.2  Metode Fuzzy C-Means
Fuzzy C-Means Clustering adalah metode clustering yang merupakan bagian dari metode Hard K- Means . Fuzzy C-Means menggunakan model fuzzy clustering sehingga data dapat menjadi anggota dari semua kelas atau cluster yang terbentuk dengan derajat atau tingkat keanggotaan yang bervariasi antara 0 dan 1. Data suatu kelas atau cluster ditentukan oleh derajat keanggotaannya[19].
Algoritma yang digunakan pada metode Fuzzy C-Means adalah sebagai berikut :
a. Input data yang akan di- cluster , X, berupa matriks berukuran n x m (n = jumlah sampel data, m = atribut setiap data). X ij data sampel ke- i ( i = 1,2,…,n), atribut ke- j ( j = 1,2,…,m).
b. Tentukan :
1. Jumlah cluster = c 2. Pangkat = (w>1) 3. Maksimum iterasi = MaxIter 4. Error terkecil yang diharapkan = ξ 5. Fungsi objektif awal = (P o = 0) 6. Iterasi awal = (t=1)
c. Bangkitkan bilangan ramdom µ ik , i = 1,2,…,n; k = 1,2,…,c; sebagai elemen-elemen  matriks partisi awal U.
Hitung jumlah setiap kolom/baris Q i = ∑ µ 𝑖𝑘 𝑐 𝑘=1 (1)
Dengan j = 1,2,…,n Hitung :
µ ik = µ 𝑖𝑘 𝑄 𝑖 (2)
d. Hitung pusat cluster ke- k , V kj dengan k =1,2,…,c dan j = 1,2,…,m
V kj = ∑ ((µ 𝑖𝑘 ) 𝑤 ∗ 𝑋 𝑖𝑗 ) 𝑛 𝑖=1 ∑ (µ 𝑖𝑘 ) 𝑤 𝑛 𝑖=1 (3)
e. Hitung fungsi objektif pada iterasi ke- t, P t P t = ∑ ∑ ([∑ (𝑋 𝑖𝑗 −   𝑉 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 ](µ 𝑖𝑘 ) 𝑤 ) 𝑐 𝑘=1 𝑛 𝑖=1 (4)
f. Hitung pecahan matriks partisi
µ ik = [∑ (𝑋 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 ] −1 𝑤−1 ∑ [∑ (𝑋 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 ] −1 𝑤−1 𝑐 𝑘=1 (5)
dengan : I = 1,2,…,n dan k = 1,2,…,c
g. Cek kondisi berhenti
1. Jika : (|P t – P t - 1| < ξ ) atau ( t > MaxIter) maka berhenti;
2. Jika tidak : t = t + 1, ulangi langkah ke-4.

## 4 Hasil dan Pembahasan

## 4.1  Variabel Data Input dan Output
Dalam  penelitian  ini  proses  penilaian  tingkat  kepuasan  mahasiswa  dalam  pembelajaran  online menggunakan  3  variabel  fuzzy,  diantaranya  proses  belajar  mengajar,  kompetensi  dosen,  sarana  dan prasarana. Himpunan fuzzy masing-masing variabel adalah : a. Variabel proses belajar mengajar : tidak puas, puas, dan sangat puas
b. Variabel kompetensi dosen : tidak puas, puas, dan sangat puas
c. Variabel sarana dan prasarana : tidak puas, puas dan sangat puas
Nilai  domain  ini  digunakan  untuk  nilai  range  pada  kuesioner  dan  ketiga  variabel  tersebut digunakan sebagai variabel input fuzzy, sedangkan kepuasan digunakan sebagai variabel output dari fuzzy. Variabel input dan output dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Variabel Input dan Output Fungsi Nama Variabel Nama Himpunan Fuzzy Domain Tidak Puas [0 6] Proses Belajar Mengajar Puas [4 8] Sangat Puas [6 10] Tidak Puas [0 6] Input Kompetensi Dosen Puas [4 8] Sangat Puas [6 10] Tidak Puas [0 6] Sarana dan Prasarana Puas [4 8] Sangat Puas [6 10] Output Kepuasan [0 10]
Berikut ini Gambar 1 grafik representasi interval nilai domain  variabel yang digunakan berdasarkan Tabel 2 di atas.
Gambar 1.  Grafik Nilai Domain Variabel
4.2 Hasil Perancangan Flowchart Sistem Metode Fuzzy C-Means
Berikut  ini  flowchart  dari  penerapan  Algoritma Fuzzy  C-Means dalam  menentukan  tingkat kepuasan  mahasiswa  dalam  pembelajaran  online  pada  masa  pandemic  Covid-19  dapat  dilihat  pada Gambar 2
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 2.  Flowchart Metode Fuzzy C-Means
Dalam  proses  awal  pada  Flowchart  Metode Fuzzy  C-Means Gambar  2,  langkah  pertama  yang dilakukan adalah menginput data kuesioner kepuasan mahasiswa, menentukan jumlah cluster, pangkat pembobot, maksimum Iterasi, dan eror terkecil yang diharapkan, menentukan pusat cluster awal secara random berdasarkan jumlah cluster yang ingin dibentuk, menghitung pusat cluster baru, menentukan fungsi objektif, menghitung perubahan matriks dan mengecek kondisi jika nilai error atau maksimum iterasi  yang  ditentukan  belum  tercapai  kembali  menghitung  pusat  cluster,  tetapi  jika  sudah  tercapai maka akan menampilkan hasil clustering.

## 4.3 Hasil Perhitungan Manual Metode Fuzzy C-Means
Pada pengujian sistem ini dilakukan dengan cara menggunakan perhitungan manual metode Fuzzy C-Means ,  penelitian  ini  menggunakan  data  hasil  kuesioner  yang  diisi  oleh  mahasiswa  teknik Informatika Universitas Malikussaleh  sebanyak 500 mahasiswa dari angkatan 2017-2020. Berikut ini adalah lanhkah-langkah perhitungan yang dilakukan
1. Input data hasil kuesioner kedalam matriks (Tabel 3)
Langkah pertama ini yaitu menginput data hasil kuesioner yang akan di cluster kedalam matriks x berukuran n x m dimana n=jumlah data mahasiswa dan m=jumlah variabel. Variabel yang digunakan ada 3 yaitu X1=proses belajar mengajar, X2=kompetensi dosen, dan X3=sarana dan prasarana. Agar lebih jelas dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Data Hasil Kuesioner No. Nama NIM Angkatan X1 X2 X3 1. Erni Susanti 170170001 2017 5,875 6,875 6,2 2. Uci Mutiara Putri 170170103 2017 7,75 8,25 7,6 3. Fazila Umaiya 170170006 2017 8,625 9,875 9 4. Lindawati 170170002 2017 4,75 4,875 5,6 5. Karina Olivia 180170012 2018 7,375 7,375 7,2 .. ……………… …….... ……. …. ….. …. 500.  Dita Amelia 200170274 2020 3,25 6 3,6
Nilai  X1,  X2  dan  X3  diperoleh  dengan  menghitung  nilai  rata-rata  setiap  variabel,  berdasarkan jawaban para responden melalui kuesioner yang telah dibagikan, dengan persamaan 6:
Rata-rata skor = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑠𝑘𝑜𝑟 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑖𝑡𝑒𝑚 (6) Dimana, Erni susanti pada variabel X1 (proses belajar mengajar) = 7+4+3+3+9+8+7+6 8 = 47 8 = 5,875. Variabel X2 (kompetensi dosen) = 6+7+8+6+8+4+9+7
8 = 55 8 = 6,875 dan pada variabel X3 (sarana dan prasarana) = 6+7+6+6+6
5 = 31 5 = 6,2  dan seterusnya untuk responden 2 sampai 500.

## 2. Menentukan parameter awal
Parameter  awal  ini  akan  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  dengan  algoritma Fuzzy  C- Means . Parameter tersebut adalah : Jumlah cluster (c) : 2 Jumlah variabel : 3 Pangkat (w) : 2 Maksimum Iterasi (MaxIter) : 100 Eror terkecil yang diharapkan (ℇ) : 0,0001 (10-4) Fungsi objektif awal (P0) : 0 Iterasi awal (t) : 1
Cluster yang ditentukan ada 2 yaitu cluster puas dan cluster tidak puas.

## 3. Membangkitkan nilai random
Akan dibangkitkan matriks U dengan komponen µik, i= 500; k=2, nilai µik ditentukan secara acak dengan syarat jumlah nilai elemen matriks dari kolom setiap baris harus 1. Matriks U yang terbentuk secara random ialah sebagai berikut :
µi1 + µi2 = 1 (7)
= 0,900 + 0,100 = 1
= 0,010 + 0,990 = 1 Lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 5 dibawah ini Tabel 5. Matriks U µi1 µi2 0,900 0,100 0,010 0,990 0,930 0,070 0,460 0,540 0,150 0,850 .. ……………… 0,030 0,970
Matriks U yang telah terbentuk di atas akan digunakan untuk menghitung pusat cluster awal. Pada Tabel 6 di bawah hasilnya diperoleh dari hasil pangkat dari matriks U pada setiap kolomnya dengan w =2 dan akan dipakai pada perkalian dengan matriks X. Dan nilai dari Σ adalah hasil penjumlahan dari setiap kolomnya dan akan dipakai untuk menghitung pusat cluster pada langkah selanjutnya. Berikut
merupakan  hasil  perhitungan  pusat  cluster  awal  dengan  rumus  sehingga  menghasilkan  pusat  cluster awal 1 dan pusat cluster awal 2, yaitu sebagai berikut : µi1 w
(8)
µi1 = 0,900 menjadi µi1 w = 0,810 µi2 = 0,100 menjadi µi1 w = 0,810
Lebih jelasnya dapat kita lihat pada Tabel 6 di bawah ini
Tabel 6. Pusat Cluster Awal No. µi1 w µi2w 1. 0,810 0,010 2. 0,000 0,980 3. 0,865 0,005 4. 0,212 0,292 5. 0,023 0,723 .. .. ……………… 500.  0,001 0,941 ∑ 172,705 174,241

## 4. Mengitung pusat cluster (v)
Merupakan hasil  perkalian antara kolom matriks U dan matriks X dan nilai-nilai dan ∑ adalah hasil penjumlahan untuk setiap kolomnya dan nilai-nilai dari ∑ tersebut akan dipakai untuk menghitung hasil pusat cluster 1 dan cluster 2. Pada Tabel 7  di bawah ini merupakan hasil perkalian antara kolom µi1 w dengan Tabel 4 untuk setiap kolom pada matriks X dan nilai dari Σ ialah hasil penjumlahan untuk setiap kolomnya dan untuk menghitungnya menggunakan persamaan 9 :
(µ 𝑖𝑘 ) 𝑤 ∗   𝑋 𝑖𝑗 (9)
= µi1 w * x1 = 0,810 * 5,875  = 4,759 = µi1 w * x2 = 0,810 * 6,875 = 5,569 = µi1 w * x3 = 0,810 * 6,2 = 5,022 = µi2 w * x1= 0,010 * 5,875  = 0,059 = µi2 w * x2 = 0,010 * 6,875 = 0,069 = µi2 w * x3 = 0,010 * 6,2 = 0,062
Nilai Σ adalah hasil penjumlahan untuk setiap kolomnya, lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Perhitungan Pusat Cluster Pada Iterasi 1 No µi1w * x µi2w * x µi1w * x1 µi1w * x2 µi1w * x3  µi2w * x1 µi2w * x2 µi2w * x3 1. 4,759 5,569 5,022 0,059 0,069 0,062 2. 0,001 0,001 0,001 7,596 8,086 7,449 3. 7,460 8,541 7,784 0,042 0,048 0,044 4. 1,005 1,032 1,185 1,385 1,422 1,633 5. 0,166 0,166 0,162 5,328 5,328 5,202 .. ……………… …….... ……. …. ….. …. 500.  0,003 0,005 0,003 3,058 5,645 3,387 ∑ 1091,564 1176,644 1209,958 1085,500 1181,066 1194,590 Selanjutnya hasil perhitungan pusat cluster 1 dan pusat cluster 2. Hasil untuk cluster 1 pada baris pertama diperoleh dari Tabel 7 setiap ∑ pada kolom µ i1 w * x dibagi dengan nilai Tabel 6  ∑ pada kolom µ i1 w dan untuk cluster 2 pada baris kedua hasilnya diperoleh dari dari setiap Tabel 7 ∑ pada kolom µ i2 w * x dibagi dengan nilai Tabel 6 ∑ pada kolom µ i2 w . Menggunakan persamaan 10, sebagai berikut :
V kj = ∑ ((µ 𝑖𝑘 ) 𝑤 ∗ 𝑋 𝑖𝑗 ) 𝑛 𝑖=1 ∑ (µ 𝑖𝑘 ) 𝑤 𝑛 𝑖=1 (10)
= V 11 = 1091,564 172,705 = 6,320
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
= V 12 = 1176,644 172,705 = 6,813
= V 13 = 1209,958 172,705 = 7,006
= V 21 = 1085,500 174,241 = 6,230
= V 22 = 1181,066 174,241 = 6,788
= 2 23 = 1194,590 174,241 = 6,856
Lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Pusat Cluster Iterasi 1 Vkj 1 2 3 1 6,320 6,813 7,006 2 6,230 6,778 6,856

## 5. Menghitung fungsi objektif (P t )
Untuk menghitung fungsi objektif, sebelumnya menghitung menggunakan persamaan 11 berikut ini :
((x ij - v ij ) 2 ) * µ i1 w (11)
=((5,875 - 6,320) 2 + (6,875 - 6,813) 2 + (6,2- 7,006) 2 ) * 172,705 = 0,690 ((x ij - v ij ) 2 ) * µ i2 w (12)
=((5,875 - 6,230) 2 + (6,875 - 6,778) 2 + (6,2- 6,856) 2 ) * 174,241 = 0,006 ∑ ((x ij - v ij ) 2 ) * µ i1 w + ∑  ((x ij - v ij ) 2 ) * µ i2 w (13)
= 0,690 + 0,006 = 0,696 Untuk menghitung fungsi objektif  menggunakan persamaan 14 dibawah ini :
P t = ∑ ∑ ([∑ (𝑋 𝑖𝑗 −   𝑉 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 ](µ 𝑖𝑘 ) 𝑤 ) 𝑐 𝑘=1 𝑛 𝑖=1
(14)
Menjumlahkan  semua  hasil  penjumlahan  pada  kolom  ∑  ((x ij -  v ij ) 2 )  *  µ i1 w +  ∑    ((x ij -  v ij ) 2 )  *  µ i2 w sehingga didapat hasil fungsi objektif (P1) = 3036,836. Lebih jelasnya dapat di lihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Perhitungan Fungsi Objektif Iterasi 1
No ((x ij - v ij ) 2 ) * µ i1 w ((x ij - v ij ) 2 ) * µ i2 w ∑ ((x ij - v ij ) 2 ) * µ i1 w + ((x ij - v ij ) 2 ) * µ i2 w 1. 0,690 0,006 0,696 2. 0,000 4,930 4,930 3. 16,142 0,098 16,239 4. 1,735 2,155 3,890 5. 0,033 1,290 1,323 .. ……. ……… …………. 500. 0,020 18,900 18,919 Fungsi Objektif (P1) 3036,836
6. Perubahan matriks partisi
Hasil perhitungan dari Perubahan Matrix Partisi (U) dengan persamaan:
L1 = ( (𝑥 𝑖𝑗 − 𝑣 1𝑗 ) 2 ) −1 𝑤−1 (15)
L1 = ( (5,875  −  6,320) 2 + (6,875  −  6,813) 2 +  (6,2 −  7,006) 2 ) −1 2−1
L1 =  1,272
L2 = ((𝑥 𝑖𝑗 − 𝑣 2𝑗 ) 2 ) −1 𝑤−1
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
L2 = ( (5,875 −  6,230) 2 + (6,875  −  6,778) 2 +  (6,2 −  6,856) 2 ) −1 2−1
L2 = 2,351 Kemudian jumlahkan hasil LT = L1 + L2 = 1,272 + 2,351 = 3,623 Untuk mencari derajat keanggotaan baru menggunakan persamaan :
µ ik = [∑ (𝑋 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 ] −1 𝑤−1
∑ [∑ (𝑋 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 ] −1 𝑤−1 𝑐 𝑘=1 (17)
µ 1k1 = 𝐿1 𝐿𝑇 = 1,272 3,623 = 0,351 µ 1k2 = 𝐿2 𝐿𝑇 = 2,351 3,623 = 0,649
dan begitu seterusnya untuk perhitungan data ke 2 dan untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 10 dibawah ini.

## Tabel 10. Hasil Perhitungan Derajat Keanggotaan Baru
No L1 = ( (𝑥 𝑖𝑗 − 𝑣 1𝑗 ) 2 ) −1 𝑤−1 L2 = ((𝑥 𝑖𝑗 − 𝑣 2𝑗 ) 2 ) −1 𝑤−1 LT=L1+L2  L1/LT  L2/LT 1. 1,272 2,351 3,623 0,351 0,649 2. 0,106 0,089 0,195 0,545 0,455 3. 0,012 0,011 0,024 0,524 0,476 4. 0,043 0,050 0,092 0,461 0,539 5. 0,564 0,419 0,983 0,574 0,426 .. ……………… …….... ……. …. ….. 500. 0,010 0,011 0,021 0,471 0,529
Pada  Tabel  9  di  atas  didapatkan  hasil  dari  matriks  partisi  baru  pada  kolom  L1/LT  dan  L2/LT dimana nilai tersebut digunakan untuk nilai keanggotaan iterasi ke-2 (selanjutnya).

## 7. Mengecek kondisi berhenti
Pada iterasi 1 adapun parameter hasil syarat  yang di peroleh sebagai berikut : Iteras saat ini (t) : 1 Maksimum Iterasi (MaxIter) : 100 Fungsi objektif awal (Pt-1) : 0 Fungsi Objektif Akhir (Pt) : 3036.836
Nilai Mutlak selisih Fungi Objektif : |pt-pt-1| = 3036,836 Eror terkecil yang diharapkan ( ℇ )  : 0,0001 (10 -4 )
Dimana hasil pada iterasi di atas t < MaxIter dan Error < (Pt – Pt-1), maka proses diulangi pada langkah perhitungan pusat cluster.
Iterasi berhenti (t) : 26 Fungsi objektif awal (Pt-1) : 1640.080158 Fungsi Objektif Akhir (Pt) : 1640.080255
Nilai Mutlak selisih Fungi Objektif : |pt-pt-1| = 0,0001 Karena nilai selisih fungsi objektif sudah memenuhi maka di dapat hasil iterasi terahir pada iterasi 26 dengan nilau pusat cluster pada Tabel 11 dibawah ini :
Tabel 11. Hasil Pusat Cluster Iterasi 26 Vkj 1 2 3 1 6,320 6,813 7,006 2 6,230 6,778 6,856
Untuk  menentukan  keanggotaan    pada  hasil  clustering  yaitu  dimana  nilai  paling  besar  yang menentukan keanggotaan cluster, dan untuk lebih jelasnya dapat di lihat pada Tabel 12 dibawah ini :
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Tabel 12. Hasil Clustering
Cluster 1 Cluster 2 Cluster 0,066 0,071 Tidak Puas 4,630 0,008 Puas 0,056 0,003 Puas 0,010 17,318 Tidak Puas 1,689 0,014 Puas ……. …….. ……………… 0,004 0,074 Tidak Puas
Maka di dapat hasil Clustering dari 500 data mahasiswa diperoleh pada cluster 1 mahasiswa yang puas berjumlah 303 mahasiswa dan cluster 2 mahasiswa yang tidak puas berjumlah 197 mahasiswa. Berikut ini dapat dilihat pada Gambar 3 grafik dari hasil clustering tingkat kepuasan mahasiswa dalam pembelajaran online dimasa pandemi Covid-19.

## Gambar 3. Grafik Hasil Clustering
Dimana pada angkatan 2017 jumlah mahasiswa puas 46 mahasiswa dan tidak puas 23 mahasiswa. pada angkatan 2018 mahasiswa puas 72 mahasiswa dan tidak puas 52 mahasiswa, pada angkatan 2019 mahasiswa  puas  78  mahasiswa  dan  tidak  puas  48  mahasiswa,  dan  pada  angkatan  2020  jumlah mahasiswa  puas  107  mahasiswa  dan  tidak  puas  74  mahasiswa.  Dan  berikut  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 4 grafik tingkat kepuasan mahasiswa berdasarkan angkatan dari 2017-2020 :

## Gambar 3. Grafik Tingkat Kepuasan Mahasiswa Berdasarkan Angkatan

## 4.4 Hasil Implementasi Sistem (Output Sistem)
Berdasarkan  perancangan  sistem  yang  telah  dibuat,  hasil  output  dari  sistem  clustering  tingkat kepuasan mahasiswa dalam pembelajaran online menggunakan metode Fuzzy C-Means dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Hasil Clustering Kepuasan Mahasiswa
Sedangkan pada Gambar 5 halaman kesimpulan hasil clustering merupakan tampilan kesimpulan perhitungan Fuzzy  C-Means di  tampilan  program,    dimana  nilai  yang  diperoleh  sama  dengan  hasil perhitungan manual yang telah di dapatkan dimana jumlah mahasiswa puas sebanyak 303 dan jumlah mahasiswa tidak puas sebanyak 197.
Gambar 5. Halaman Kesimpulan Hasil Clustering

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian bahwa algoritma Fuzzy C-Means dapat melakukan proses klasterisasi untuk menentukan tingkat kepuasan mahasiswa dalam pembelajaran online pada masa pandemi covid- 19. Penelitian ini menggunakan 500 data responden mahasiswa dengan maksimum iterasi 100, jumlah cluster yang dibentuk ada dua yaitu puas dan tidak puas dan minimum error 0,0001 mendapatkan hasil clustering pada iterasi ke-26. Hasil penelitian ini menunjukkan sekitar 61%  (303 mahasiswa) merasa puas dengan proses pembelajaran online yang telah dilakukan dan 39%  (197 mahasiswa) tidak puas dengan  proses  pembelajaran  online.  Penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  sistem  yang  mampu meng cluster tingkat kepuasan mahasiswa dengan menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means, sehingga dapat membantu pengelola Jurusan Teknik Informatika Universitas Malikussaleh untuk mengevaluasi dan meningkatkan proses pembelajaran secara online.

## Referensi
[1] N.  Nidyashofa  and  Deden  Istiawan,  “Penerapan  Algoritma  Fuzzy  C-Means  untuk Pengelompokan  Kabupaten  /  Kota  di  Jawa  Tengah  Berdasarkan  Status  Kesejahteraan  Tahun 2015,” 6th Univ. Res. Colloq. , no. November, pp. 23–30, 2017.
[2] D. U. Bolliger and M. Trey, “Article 22,” Eur. Financ. Serv. Law , no. March, pp. 1090–1091, 2019, doi: 10.5771/9783845279893-1090-1.
[3] O. I. Handarini and S. S. Wulandari, “Pembelajaran Daring Sebagai Upaya Study From Home (SFH) Selama Pandemi Covid 19,” J. Pendidik. Adm. Perkantoran , vol. 8, pp. 496–503, 2020, doi: 10.1093/fampra/cmy005.
[4] K. D. R. Sianipar, S. W. Siahaan, M. Siregar, and P. P. P. A. N. W. F. I. R. H. Zer, “Penerapan Algoritma K-Means Dalam Menentukan Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pembelajaran Online,” Infomatek , vol. 22, no. 1, pp. 23–30, 2020, doi: 10.23969/infomatek.v22i1.2748.
[5] E. Cristyani, B. Tarigan, R. Artika, M. R. Febriawan, and K. N. Muna, “Covid-19 Risk Mapping with the Fuzzy C-Means Method in DIY Province,” PROC. INTERNAT. CONF. SCI. ENGIN , vol. 4, no. February, pp. 259–265, 2021.
[6] I. M. D. Pradipta, A. Eka, A. Wahyudi, and S. Aryani, “Fuzzy C-Means Clustering for Customer Segmentation,” Int. J. Eng. Emerg. Technol. , vol. 3, no. 1, pp. 18–22, 2018.
[7] A. Chusyairi and P. R. N. Saputra, “Fuzzy C-Means Clustering Algorithm For Grouping Health Care Centers On Diarrhea Disease,” Int. J. Artif. Intell. Res. , vol. 5, no. 1, pp. 35–43, 2021, doi: 10.29099/ijair.v5i1.191.
[8] G. Ponto and N. Nurlaily, “Students’ Satisfaction Level Towards Online Learning Compared To Traditional Classroom For English Subject,” J.  English  Teach.  Adi  Buana ,  vol. 5,  no.  02,  pp. 131–138, 2020, doi: 10.36456/jet.v5.n02.2020.2540.
[9] F. Aldi and A. Ade Rahma, “University Student Satisfaction Analysis on Academic Services by Using  Decision  Tree  C4.5  Algorithm  (Case  Study :  Universitas  Putra  Indonesia  ‘YPTK’ Padang),” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1339, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1339/1/012051.
[10]  R.  Rosadi,  Akamal,  R.  Sudrajat,  B.Kharismawan,  and  Y.A.Hambali,  “Student  academic performance analysis using fuzzy C-means clustering,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 755, no. 1, 2017, doi: 10.1088/1742-6596/755/1/011001.
[11]  T.  S.  J.  Arifin,  N.  Natassa,  D.  Khoirunnisa,  and  R.  Hendrowati,  “The  Level  of  Student Satisfaction  with  the  Online  Learning  Process  During  a  Pandemic  Using  the  K-means Algorithm,” Inf.  Sci. J. Inf. Commun. Technol. , vol. 6, no. 2, pp. 123–126, 2021.
[12]  D.  Vernanda,  N.  N.  Purnawan,  and  T.  H.  Apandi,  “School  Clustering  Using  Fuzzy  C  Means Method,” SinkrOn , vol. 4, no. 1, p. 95, 2019, doi: 10.33395/sinkron.v4i1.10168.
[13]  E. R. Syahputra, Y. A. Dalimunthe, and Irvan, “Application of fuzzy  C-Means Algorithm for Determining Field of Interest in Information System Study STTH Medan,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 930, no. 1, 2017, doi: 10.1088/1742-6596/930/1/012014.
[14]  I. P. Sari and I. H. Batubara, “Cluster Analysis Using K-Means Algorithm and Fuzzy C- Means Clustering for Grouping Students ’ Abilities in Online Learning Process,” J. Comput. Sci. Inf. Technol. Telecommun. Eng. , vol. 2, no. 1, pp. 139–144, 2021, doi: 10.30596/jcositte.v2i1.6504.
[15]    N.  Nurdin,  R.  Rizal,  and  R.  Rizwan,  (2019).  “Pendeteksian  Dokumen  Plagiarisme  dengan Menggunakan Metode Weight Tree,” Jurnal Telematika, vol . 12, no.1, 31-45, 2019.
[16]    N.  Nurdin,  M.  Suhendri,  Y.  Afrilia,  and  R.  Rizal,  “Klasifikasi  Karya  Ilmiah  Mahasiswa Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier (Nbc),” SISTEMASI: Jurnal Sistem Informasi, vol. 10, no. 2, 268-279, 2021.
[17]  N.  Nurdin,  D.  Hamdhana,  and  M.  J.    Setiawan,  “Sistem  Pendeteksi  Pola  Lafadz  Allah  dan Muhammad pada Citra Al-quran Menggunakan Metode Peirce,". Jurnal TECHSI, vol. 9, no.2, 78-90, 2017.
[18] N. Nurdin, M. Hutomi, M. Qamal, and B. Bustami, “Sistem Pengecekan Toko Online Asli atau Dropship  pada  Shopee  Menggunakan  Algoritma  Breadth  First  Search,” Jurnal  RESTI ,  vol.  4, no.6. 1117-1123., 2020.
[19]  D.  L.  Rahakbauw,  V.  Y.  I.  Ilwaru,  and  M.  H.  Hahury,  “Implementation  of  Fuzzy  C-Means Clustering in Scholarship Determination,” J. Ilmu Mat. dan Terap. , vol. 11, pp. 1–12, 2017.