p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Analisis Penentuan Mahasiswa Berprestasi Fakultas Teknik UNM Menggunakan Metode Fuzzy C-Means
Nur Fadiah a1 , Rezki Nurul Jariah S.Intam a2 , Dewi Fatmarani Surianto a3*
a Program Studi Teknik Komputer Fakultas Teknik Universitas Negeri Makassar Jl. Mallengkeri Raya, Parang Tambung, Kec. Tamalate, Kota Makassar, Sulawesi Selatan 90224
1 210210502008@student.unm.ac.id
2 210210502016@student.unm.ac.id
3 dewifatmaranis@unm.ac.id

## Abstrak
Penentuan  mahasiswa  berprestasi  merupakan  salah  satu  langkah  untuk  meningkatkan  mutu  pendidikan. Penentuan  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  mahasiswa-mahasiswa  yang  berprestasi  untuk  memberikan penghargaan dan dukungan yang lebih kepada mahasiswa yang mencapai prestasi akademik terbaik. Penelitian ini  menggunakan  metode  FCM  (Fuzzy  C-Means)  untuk  mengelompokkan  mahasiswa  berprestasi  berdasarkan atribut penilaian yaitu IPK (Indeks Prestasi Kumulatif), prestasi yang dicapai, jumlah organisasi yang diikuti, dan nilai  kehadiran.  Fuzzy  C-Means  digunakan  untuk  mengelompokkan  data,  dimana  setiap  data  dapat  menjadi anggota  dari  beberapa  cluster  dengan  atribut  yang  berbeda  dari  setiap  cluster.  Penelitian  ini  berfokus  pada lingkungan mahasiswa Fakultas Teknik Universitas Negeri Makassar. Hasil dari penelitian ini mengelompokkan mahasiswa Fakultas Teknik menjadi dua cluster yaitu Berprestasi dan Kurang Berprestasi, dengan hasil cluster “B erprestasi ” sebanyak 51 data responden dengan persentase 61,4% dan cluster “Kurang B erprestasi ” sebanyak 32 data responden dengan persentase 39%.
Kata kunci : C-Means, Klaster, Mahasiswa berprestasi, Prestasi

## Analysis of the Determination of Outstanding Students of the Faculty of Engineering UNM Using the Fuzzy C-Means Method

## Abstract
Determining outstanding students is one step to improve the quality of education. This determination is made to identify students who excel in order to provide more appreciation and support to students who achieve the best academic achievements. This study uses the FCM (Fuzzy C-Means) method to classify outstanding students based on assessment attributes, namely GPA (Grade Point Average), achievements, number of organizations joined, and attendance scores. Fuzzy C-Means is used to group data, where each data can be a member of several clusters with different  attributes  from  each  cluster.  This  research  focuses  on  the  student  environment  of  the  Faculty  of Engineering, Makassar State University. The results of this study grouped Engineering Faculty students into two clusters, namely Achievers and Underachievers, with the results of the "Achievement" cluster of 51 respondent data with a percentage of 61.4% and the "Underachievement" cluster of 32 respondent data with a percentage of 39%.
Keywords: Achievements, C-Means, Clustering, Outstanding Students

## I. P ENDAHULUAN
Penentuan mahasiswa berprestasi merupakan salah satu hal  yang  penting  dalam  dunia  akademik  [1].  Hal  ini dilakukan  untuk  memberikan  penghargaan  dan  motivasi kepada mahasiswa yang mencapai hasil prestasi akademik yang  baik.  Salah  satu  cara  untuk  menentukan  mahasiswa berprestasi adalah dengan menggunakan metode C-Means.
Fuzzy clustering adalah sebuah teknik yang digunakan untuk  menentukan  cluster  optimal  dalam  ruang  vektor
dengan  memanfaatkan  bentuk  Euclidean  sebagai  jarak antara  vektor  [2].  Teknik  ini  sangat  berguna  dalam pemodelan fuzzy, terutama dalam mengidentifikasi aturan- aturan fuzzy. Terdapat beberapa algoritma pengelompokan data  yang  tersedia,  salah  satunya  adalah  algoritma  Fuzzy C-Means  [3].  Algoritma  Fuzzy  C-Means  adalah  teknik pengelompokan di mana keberadaan setiap titik data dalam suatu  cluster  ditentukan  oleh  derajat  keanggotaannya. Teknik ini pertama kali diperkenalkan oleh Jim Bezdek [4].
Metode  ini  sangat  cocok  digunakan  dalam  penentuan mahasiswa  berprestasi  karena  dapat  memperhitungkan beberapa  faktor  seperti  IPK  [5],  prestasi  yang  dicapai, jumlah organisasi yang diikuti, Nilai kehadiran [6]. Dengan mengaplikasikan  metode  C-Means  pada  data  tersebut, diharapkan  dapat  dihasilkan  cluster-cluster  mahasiswa yang  dapat  membantu  dalam  penentuan  mahasiswa berprestasi Fakultas Teknik [7].
Studi  kasus  yang  dilakukan  pada  mahasiswa  Fakultas Teknik  juga  merupakan  salah  satu  langkah  untuk meningkatkan  kualitas  pendidikan  di  Fakultas  Teknik. Dengan mengetahui mahasiswa-mahasiswa yang berprestasi, maka Fakultas dapat memberikan penghargaan dan  dukungan  yang  lebih  kepada  mereka  [8].  Selain  itu, dengan  mengetahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhi prestasi mahasiswa, Fakultas dapat meningkatkan kualitas pendidikan dan mengoptimalkan potensi mahasiswa [9].
Dalam  studi  kasus  ini,  metode  C-Means  digunakan untuk  mengelompokkan  mahasiswa  Fakultas  Teknik berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Hasil  dari pengelompokkan ini dapat digunakan sebagai acuan dalam penentuan  mahasiswa  berprestasi.  Sebelumnya  Fakultas Teknik  dalam  mengumpulkan  data-data  mahasiswa berprestasi tidak menggunakan sistem logika fuzzy dalam penginputan data-data mahasiswa berprestasi [6]. Dengan demikian,  penentuan  mahasiswa  berprestasi  Fakultas Teknik  menggunakan  metode  C-Means  dapat  menjadi salah  satu  langkah  penting  dalam  meningkatkan  kualitas pendidikan di Fakultas tersebut.
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Budi Syahriani  pada  tahun  2020.  Penelitian  ini  Menentukan tingkat  kecerdasan  mahasiswa  dengan  sistem  yang  lebih mudah  digunakan  oleh  para  dosen  dalam  mengambil keputusan  sehingga  mahasiswa  lebih  giat  lagi  belajar. Adapun  variabel  input  yang  digunakan  yaitu  Umur,  Cara berfikir,  dan  Nilai  mahasiswa.  dalam  penelitian  ini  juga menyatakan  bahwa  Penerapan  metode  Fuzzy  Associative Memory  dalam  pendukung  keputusan  yang  ada  cukup akurat [9].
Pada penelitian berikutnya yang dilakukan oleh Rahman, DKK  pada  tahun  2020.  Penelitian  ini  terkait  Keputusan Kemampuan Akademik Mahasiswa Menggunakan Metode Logika Fuzzy, adapun variabel input yang digunakan yaitu IPK, Absensi, dan Nilai Tugas akhir. Hasil yang didapatkan pada  penelitian  ini  yaitu  Penggunaan  logika  fuzzy  untuk menentukan kemampuan akademik mahasiswa diharapkan dijadikan pedoman karena hasil yang dihasilkan mewakili dari semua kriteria yang dijadikan acuan [10].
Selanjutnya pada tahun 2021 Raheliya Br. Ginting, DKK melakukan penelitian terkait Penentuan Beasiswa Peningkatan  Prestasi  Akademik  Menggunakan  Metode Fuzzy Mamdani. Adapun variabel inputan yang digunakan yaitu  nilai  IPK,  nilai  kedisiplinan,  dan penghasilan  orang tua.  Hasil  yang  didapatkan  yaitu  penggunaan  metode Mamdani  dalam  menentukan  penerima  beasiswa  di Kampus Institut Teknologi Dan Bisnis Indonesia dianggap lebih akurat karena metode ini mempertimbangkan segala faktor  yang  mempengaruhi  penentuan penerima beasiswa [11].
Kemudian pada tahun 2022 Haryo Dwi Prasetyo, DKK meneliti terkait Implementasi Kecerdasan Buatan Dengan Logika Fuzzy Pada Aspek Pendidikan Dalam Menentukan Prestasi  Belajar  Siswa.  Hasil  dari  penelitian  ini  yaitu Berdasarkan nilai rata-rata rapor, nilai absensi (alpha), nilai sikap  didapatkan  hasil  pengujian  sebesar  3,0  dan  masuk klasifikasi  murid  teladan.  Dengan  menggunakan  metode fuzzy  Mamdani,  hasil  yang  diperoleh  lebih  akurat dibandingkan dengan metode peramalan yang memperoleh (galat)  error  lebih  besar  dan  mudah  digunakan  karena sesuai dengan kriteria kriteria yang akan digunakan [12].
Sedangkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Jaidup Banjarnahor  pada  tahun  2022  terkait  Penentuan  Asisten Laboratorium  Komputer  Dengan  Metode  TOPSIS  dan variabel  input yang  digunakan  yaitu  IPK,  test  tertulis,  tes praktek,  dan  wawancara.  Hasil  dari  penelitian  ini  yaitu Penggunaan sistem pendukung keputusan dapat mengurangi  ketidakpastian  yang  timbul  akibat  faktor- faktor manusia seperti perasaan, naluri, dan faktor lain yang mempengaruhi  pengambilan  keputusan.  Namun,  dengan sistem pendukung keputusan dapat mengadopsi pendekatan yang objektif terhadap semua objek penilaian, sehingga  sistem  dapat  beroperasi  secara  sistematis  dan tidak terpengaruh oleh naluri manusia [13].
Dari  kelima  hasil  penelitian  di  atas,  Hal  yang membedakan  dari  penelitian  yang  dikerjakan  yaitu  pada penelitian  pertama  merancang  sistem  yang  dapat digunakan  oleh  para  dosen  dalam  menentukan  tingkat kecerdasan  mahasiswa  dengan  menggunakan  fuzzy associative  memory.  Pada  penelitian  kedua  menentukan kemampuan  akademik  mahasiswa  dengan  menggunakan fuzzy  mamdani.  Pada  penelitian  ketiga  menentukan penerima beasiswa menggunakan metode fuzzy mamdani. Pada penelitian keempat menentukan prestasi belajar siswa menggunakan  fuzzy  mamdani.  Pada  penelitian  kelima membangun sistem untuk mendukung keputusan penentuan  asisten  lab  menggunakan  metode  TOPSIS. Sedangkan  penelitian  ini  berfokus  pada  penentuan mahasiswa berprestasi Fakultas Teknik Universitas Negeri Makassar menggunakan metode fuzzy C-Means.

## II. M ETODOLOGI
Diagram alir yang digunakan dalam penelitian ini ialah representasi grafis yang menggambarkan langkah-langkah perencanaan yang diperlukan untuk melakukan penelitian tersebut. Gambar 1 menunjukkan diagram alir tersebut.
Gambar 1. Flowchart Metodologi 1. Identifikasi Masalah Tahap  ini  dilakukan  proses  identifikasi  masalah yang  akan  di  teliti.  Masalah  yang  akan  diteliti  yaitu
identifikasi  mahasiswa  berprestasi  untuk  mengenali potensi  dan  memberikan  penghargaan  yang  pantas kepada  mahasiswa.  Namun,  metode  tradisional  yang mengandalkan  kriteria  tunggal  seperti  IPK  seringkali tidak  memberikan  gambaran  yang  holistik  tentang prestasi mahasiswa. Oleh karena itu, perlu dikembangkan  metode  yang  menggunakan  atribut tambahan  dan  mampu  mengelompokkan  mahasiswa berdasarkan tingkat prestasi mereka secara lebih efektif. Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  adalah algoritma c-means.
2. Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data  yaitu dengan  mengumpulkan  data  menggunakan  Google Forms  melibatkan  penggunaan  formulir  web  yang disediakan  oleh  Google  untuk  mengumpulkan  data secara  daring,  dan  di  sebarkan  pada  mahasiswa lingkungan  Fakultas  Teknik  Universitas  Negeri Makassar.  Durasi  waktu  yang  dibutuhkan  untuk pengumpulan data yaitu sekitar 2 minggu.
Berikut  adalah  data  yang digunakan.  Data diambil dari  Mahasiswa  Faultas  Teknik  Universitas  Negeri Makassar.
TABEL I. DATA MAHASISWA Id IPK Prestasi Yang pernah dicapai Organisasi yang pernah diikuti Nilai kehadiran 1 3.93 1 2 10 2 3.66 1 4 8 3 3.80 3 3 9 4 3.05 5 1 5 5 3.85 1 1 9 6 3.53 2 2 7 7 3.65 3 1 8 8 4.00 1 1 10 9 3.51 3 2 7 10 3.42 1 2 6 11 1.56 2 4 2 12 3.90 3 3 10 13 3.64 1 1 8 14 2.86 2 3 4 15 3.39 4 3 4 16 2.99 2 2 3 17 3.40 2 2 6 18 3.60 1 1 8 19 3.79 1 1 8 20 3.90 5 3 10 21 3.51 2 2 7 22 3.75 1 2 8 23 3.52 4 5 7 24 3.77 5 5 8 25 3.50 2 2 7 26 3.83 1 2 9 27 3.90 1 1 10
Id IPK Prestasi Yang pernah dicapai Organisasi yang pernah diikuti Nilai kehadiran 28 3.92 1 2 10 29 3.90 3 2 10 30 3.86 5 4 9 31 3.61 1 1 8 32 3.87 2 3 9 33 2.63 1 1 4 34 3.67 5 2 8 35 3.52 5 3 7 36 3.88 1 2 9 37 3.92 1 2 10 38 3.60 1 1 8 39 3.90 1 2 10 40 3.08 2 2 5 41 3.69 1 2 8 42 3.56 3 2 7 43 3.71 2 1 8 44 3.64 1 1 8 45 3.90 3 3 10 46 3.53 2 2 7 47 3.23 1 3 6 48 3.92 2 2 10 49 3.71 2 4 8 50 3.08 1 1 5 51 3.22 1 2 6 52 3.80 1 1 9 53 3.78 1 4 8 54 3.78 1 4 8 55 3.99 4 4 10 56 3.00 1 1 5 57 2.24 1 1 3 58 3.65 1 4 8 59 3.82 1 2 9 60 3.80 1 1 9 61 3.52 2 3 7 62 1.82 1 2 2 63 3,60 2 2 8 64 3.79 1 3 8 65 3.89 2 2 9 66 3.40 1 2 6 67 3.83 1 2 8 68 3.60 2 3 7 69 3.56 4 1 7 70 3.96 1 1 10 71 3.08 1 3 5 72 3.60 1 2 7 73 3.72 3 3 8 74 3.86 1 1 8 75 3.4 2 3 6 76 3.50 2 2 7 77 4.00 5 5 10 78 3.80 2 1 9 79 3.90 2 1 10 80 3.60 3 4 8 81 4.00 2 4 10
Id IPK Prestasi Yang pernah dicapai Organisasi yang pernah diikuti Nilai kehadiran 82 3.22 1 1 6 83 4.00 4 4 10
3. Analisis Data Pada  tahap  ini  dilakukan  analisis  data  yang  telah terkumpul untuk dilanjutkan ke tahap implementasi.
4. Implementasi Algoritma C-Means
Pada  tahap  implementasi  digunakan  tools  Matlab untuk  mengimplementasikan  kode  dari  algoritma  C- Means. Matlab adalah perangkat lunak komputer yang dirancang untuk memfasilitasi pemodelan matematika, analisis numerik, dan komputasi ilmiah. Dikembangkan oleh MathWorks, Matlab memiliki bahasa pemrograman yang kuat dan lingkungan interaktif yang memungkinkan  pengguna  untuk  mengeksekusi  kode secara  efisien  [14].  Dengan  Matlab,  pengguna  dapat memanipulasi matriks, melakukan operasi matematika kompleks, mengimplementasikan algoritma, menganalisis  data,  dan  membuat  visualisasi  yang menarik. Matlab sangat populer di kalangan ilmuwan, insinyur,  dan  profesional  lainnya  yang  terlibat  dalam pemodelan matematika, pengolahan sinyal, pengolahan citra, optimasi, dan berbagai bidang ilmiah lainnya [10]. Adapun langkah-langkah algoritma C-means [15] yaitu:
1) Input data, langkah pertama dilakukan penginputan  dataset  yang  telah  dikumpulkan. Dataset ini berupa matriks berukuran 𝑛 × 𝑚 ( 𝑛 = jumlah sampel data, 𝑚 = atribut setiap data). 𝑋𝑖𝑗 data sampel ke- 𝑖 ( 𝑖 = 1,2, ⋯ , 𝑛 ), atribut ke- 𝑗 ( 𝑗 = 1,2, ⋯ , 𝑚 ).
2) Menentukan beberapa parameter:
a) Jumlah Cluster = C
b) Pangkat = W
c) Maksimum Iterasi = MaxIter
d) Error terkecil yang diharapkan = 1e-5
e) Fungsi Objektif awal = P0 =0
f) Iterasi awal = t = 1
3) Membangkitkan  derajat  keanggotaan  secara acak, rumusnya yaitu 𝜇𝑖𝑘 , 𝑖 = 1,2, ⋯ , 𝑛 ; 𝑘 = 1,2, ⋯ , 𝑐 ;  Derajat  keanngotaan  ini  digunakan sebagai elemen-elemen matriks partisi awal 𝑈 .
4) Menghitung pusat cluster menggunakan rumus yang ditentukan yaitu
V kj = n  ((µ ik ) w * X ij i=1 (1) n  (µ ik ) w i-1
5) Menghitung fungsi objektif (Pt) n     c        m P t =   ([  (X ij – V kj ) 2 ] (µ ik ) w )            (2) i=1 k=1   j=1
6) Menghitung perubahan matriks partisi
µ ik = m [  (X ij – V kj ) 2 ] -1/w-1
j=1                                                 (3) c     m  [  (X ij – V kj ) 2 ] -1/w-1
k=1 j=1
7) Mengecek kondisi berhenti (cek nilai Pt-Pt-1) Apabila terjadi kondisi dimana ( | Pt – Pt – 1| < error terkecil) atau (t > MaxIter), maka proses iterasi  berhenti.  Jika  kondisi  tidak  terpenuhi, langkah  selanjutnya  adalah  t  =  t+1,  ulangi langkah ke-4 dari algoritma FCM.
5. Evaluasi Hasil
Pada  tahap  ini  dilakukan  evaluasi  hasil  clustering yang  terbentuk  dari  data  yang  dimasukkan  atau digunakan. Data-data tersebut dikelompokkan berdasarkan  cluster  yang  memiliki  nilai  yang  lebih besar dibandingkan dengan cluster lainnya.

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  dilakukan  pada  Mahasiswa  yang terdaftar  dalam  daftar  Fakultas  Teknik  angkatan  2021  di Universitas Negeri Makassar. Data yang digunakan adalah data mahasiswa yang sedang aktif di semester 4. Variabel yang  digunakan  untuk  menentukan  tingkat  mahasiswa berprestasi menggunakan algoritma Fuzzy C-Means adalah sebagai berikut:
1. Indeks Prestasi Kumulatif (IPK)
2. Prestasi yang pernah dicapai
3. Organisasi yang pernah di ikuti
4. Nilai Kehadiran
Proses  perhitungan  dilakukan  berdasarkan  langkah- langkah dalam algoritma FCM.

## Gambar 2. Sintaks Input Data
Gambar 2 menunjukkan sintaks untuk mengunggah data yang akan di-cluster ke dalam matriks. Sintaks ini termasuk dalam  Langkah  pertama  untuk  melakukan  proses perhitungan dalam algoritma FCM.

## Gambar 3. Penentuan Parameter Awal
Gambar  3  menunjukkan  sintaks  untuk  menentukan beberapa  parameter  awal  yang  akan  digunakan  untuk menyelesaikan masalah menggunakan algoritma Fuzzy C- Means. Terdapat beberapa parameter yang digunakan yaitu
• jumlah  cluster  ( 𝑐 =  2),  terdapat  dua  cluster  yang dibentuk  yaitu  cluster  mahasiswa  berprestasi  dan cluster mahasiswa kurang berprestasi.
• pangkat  ( 𝑤 =  3),  pangkat  yang  digunakan  dalam perhitungan derajat keanggotaan.
• jumlah  maksimum  iterasi  (MaxIter  =  100),  Batasan jumlah  iterasi  yang  akan  dilakukan  dalam  proses clustering.
• eror  terkecil  yang  diharapkan  ( 𝜉 =  0,001),  Batasan kesalahan  (error)  yang  diharapkan  dalam  proses clustering.
• fungs objektif awal ( 𝑃 0 = 0), nilai awal untuk fungsi objektif dalam proses clustering.
• iterasi  awal  ( 𝑡 =1),  iterasi  awal  dalam  proses clustering.
Pada  langkah  ketiga  membangkitkan  derajat keanggotaan secara acak dengan syarat jumlah nilai elemen matriks dari kolom dalam setiap baris harus bernilai 1.

## Gambar 4. Pusat Cluster
Pada  langkah  keempat  menghitung  pusat  cluster. Berikut  adalah  hasil  perhitungan  pusat  cluster  yang terdapat pada gambar 4.
Pada langkah kelima menghitung Nilai Objektif dari setiap  iterasi  di  hasilkan  dari  perhitungan  antara menggabungkan  bobot  keanggotaan  setiap  data  dan  jarak antara data dengan pusat cluster terdekat. dan dapat diliat pada data dibawah nilai objektifnya semakin kecil disetiap iterasi.  Berikut  hasil  perhitungan  nilai  fungsi  objektif tergambar pada tabel 2.
TABEL II.

## NILAI FUNGSI OBJEKTIF
Iterasi ke- nilai fungsi objektif (P) 1 278.8852 2 144.0541 3 143.5027 4 142.9594 5 142.1739 6 141.2086 7 140.3114 8 139.6350 9 139.1879 10 138.9254 11 138.7868 12 138.7193 13 138.6882 14 138.6744 15 138.6685 16 138.6660 17 138.6649
Iterasi ke- nilai fungsi objektif (P) 18 138.6645 19 138.6643 20 138.6642
Pada  langkah  keenam  menghitung  seberapa  besar perubahan  yang  terjadi  pada  matriks  keanggotaan  FCM antara  dua  iterasi  terakhir.  Berikut  hasil  perhitungan perubahan matriks partisi pada tabel 3.
TABEL III.

## PERUBAHAN MATRIKS PARTISI
Cluster Ui1 Ui2 0.2702 0.7298 0.4587 0.5413 0.3808 0.6192 0.6247 0.3753 0.2810 0.7190 0.5114 0.4886 0.4516 0.5484 0.2955 0.7045 0.6253 0.3747 0.5721 0.4279 0.5879 0.4121 0.3642 0.6358 0.3537 0.6463 0.3542 0.6458 0.6436 0.3564 0.5928 0.4072 0.6480 0.3520 0.3544 0.6456 0.3358 0.6642 0.4555 0.5445 0.6411 0.3589 0.3522 0.6478 0.5738 0.4262 0.5360 0.4640 0.6416 0.3584 0.1270 0.8730 0.2881 0.7119 0.2882 0.7118 0.3326 0.6674 0.4985 0.5015 0.3542 0.6458 0.3319 0.6681 0.5740 0.4260 0.5408 0.4592 0.6078 0.3922 0.2813 0.7187
Pada langkah ketujuh dilakukan pengecekan kondisi berhenti.  Langkah  ini  dilakukan  pengecekan  kondisi berhenti dimana nilai dari | 𝑃𝑡 – 𝑃𝑡 −1| < nilai eror atau t > MaxIter.  Iterasi  berhenti  pada  iterasi  46  dengan  nilai 72.4129.
TABEL IV.
HASIL CLUSTER
Nama Data Keanggotaan Cluster Hasil Cluster 1 Cluster 2 1 0.7060 0.2940 1 Berprestasi 2 0.5449 0.4551 1 Berprestasi 3 0.6703 0.3297 1 Berprestasi 4 0.4145 0.5855 2 Kurang Berprestasi 5 0.6758 0.3242 1 Berprestasi 6 0.2826 0.7174 2 Kurang Berprestasi 7 0.5645 0.4355 1 Berprestasi 8 0.6708 0.3292 1 Berprestasi 9 0.3708 0.6292 2 Kurang Berprestasi 10 0.2772 0.7228 2 Kurang Berprestasi 11 0.4094 0.5906 3 Kurang Berprestasi 12 0.6678 0.3322 1 Berprestasi 13 0.5854 0.4146 1 Berprestasi 14 0.3444 0.6556 2 Kurang Berprestasi 15 0.3800 0.6200 2 Kurang Berprestasi 16 0.3730 0.6270 2 Kurang Berprestasi 17 0.1497 0.8503 2 Kurang Berprestasi 18 0.5843 0.4157 1 Berprestasi 19 0.5885 0.4115 1 Berprestasi 20 0.5780 0.4220 1 Berprestasi 21 0.2808 0.7192 2 Kurang Berprestasi 22 0.6319 0.3681 1 Berprestasi 23 0.4667 0.5333 2 Kurang Berprestasi 24 0.5063 0.4937 1 Berprestasi 25 0.2800 0.7200 2 Kurang Berprestasi 26 0.7521 0.2479 1 Berprestasi 27 0.6710 0.3290 1 Berprestasi 28 0.7061 0.2939 1 Berprestasi 29 0.6863 0.3137 1 Berprestasi 30 0.5455 0.4545 1 Berprestasi 31 0.5846 0.4154 1 Berprestasi 32 0.7534 0.2466 1 Berprestasi 33 0.3707 0.6293 2 Kurang Berprestasi 34 0.5167 0.4833 1 Berprestasi 35 0.4629 0.5371 2 Kurang Berprestasi 36 0.7517 0.2483 1 Berprestasi 37 0.7061 0.2939 1 Berprestasi 38 0.5843 0.4157 1 Berprestasi 39 0.7062 0.2938 1 Berprestasi
Nama Data Keanggotaan Cluster Hasil Cluster 1 Cluster 2 40 0.2776 0.7224 2 Kurang Berprestasi 41 0.6301 0.3699 1 Berprestasi 42 0.3728 0.6272 2 Kurang Berprestasi 43 0.6023 0.3977 1 Berprestasi 44 0.5854 0.4146 1 Berprestasi 45 0.6678 0.3322 1 Berprestasi 46 0.2826 0.7174 2 Kurang Berprestasi 47 0.3013 0.6987 2 Kurang Berprestasi 48 0.7345 0.2655 1 Berprestasi 49 0.5477 0.4523 1 Berprestasi 50 0.3472 0.6528 2 Kurang Berprestasi 51 0.2763 0.7237 2 Kurang Berprestasi 52 0.6756 0.3244 1 Berprestasi 53 0.5468 0.4532 1 Berprestasi 54 0.5468 0.4532 1 Berprestasi 55 0.5929 0.4071 1 Berprestasi 56 0.3477 0.6523 2 Kurang Berprestasi 57 0.3920 0.6080 2 Kurang Berprestasi 58 0.5448 0.4552 1 Berprestasi 59 0.7521 0.2479 1 Berprestasi 60 0.6756 0.3244 1 Berprestasi 61 0.3340 0.6660 2 Kurang Berprestasi 62 0.4040 0.5960 2 Kurang Berprestasi 63 0.6856 0.3144 1 Berprestasi 64 0.5968 0.4032 1 Berprestasi 65 0.8740 0.1260 1 Berprestasi 66 0.2769 0.7231 2 Kurang Berprestasi 67 0.6337 0.3663 1 Berprestasi 68 0.3389 0.6611 2 Kurang Berprestasi 69 0.4530 0.5470 2 Kurang Berprestasi 70 0.6709 0.3291 1 Berprestasi 71 0.3223 0.6777 2 Kurang Berprestasi 72 0.3861 0.6139 2 Kurang Berprestasi 73 0.5676 0.4324 1 Berprestasi 74 0.5896 0.4104 1 Berprestasi 75 0.2258 0.7742 2 Kurang Berprestasi 76 0.2800 0.7200 2 Kurang Berprestasi 77 0.5529 0.4471 1 Berprestasi
Nama Data Keanggotaan Cluster Hasil Cluster 1 Cluster 2 78 0.7076 0.2924 1 Berprestasi 79 0.6876 0.3124 1 Berprestasi 80 0.5315 0.4685 1 Berprestasi 81 0.6416 0.3584 1 Berprestasi 82 0.3476 0.6524 2 Kurang Berprestasi 83 0.5929 0.4071 1 Berprestasi
Hasil pengujian menunjukkan bahwa mahasiswa yang termasuk  dalam  cluster  1  dengan  nilai  cluster  yang  lebih tinggi  daripada  cluster  2,  dapat  disimpulkan  sebagai mahasiswa  berprestasi.  Dari  83  mahasiswa  terdapat  51 mahasiswa  yang  tergolong  mahasiswa  berprestasi  dan  32 mahasiswa yang tergolong mahasiswa kurang berprestasi. Data  menunjukkan  bahwa  mahasiswa  yang  termasuk dalam  cluster  berprestasi  memiliki  range  IPK  dari  3.60- 4.00, range prestasi yang pernah dicapai 3-5 dan range nilai kehadiran  6-10.  Sedangkan  mahasiswa  yang  tergolong Kurang  Berprestasi  memiliki  range  IPK  1.50-3.59,  nilai kehadiran  1-5,  prestasi  yang  pernah  dicapai.  Terdapat beberapa  mahasiswa  yang  memiliki  range  prestasi  1-2 masuk  ke  cluster  berprestasi  karena  memiliki  range  IPK dari  3.60-4.00.    Berdasarkan  data  yang  diuji,  dapat disimpulkan  bahwa  variabel  IPK  memiliki  peran  yang sangat penting dalam hasil pengujian tersebut, dibandingkan  variabel  input  lainnya  dalam  menentukan mahasiswa berprestasi.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  dan  pengujian  yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa Fuzzy C-Means sangat cocok digunakan untuk menentukan mahasiswa berprestasi karena  dapat  memperhitungkan  beberapa  faktor  seperti IPK, prestasi yang dicapai, jumlah organisasi yang diikuti, Nilai  kehadiran.  Dengan  mengaplikasikan  metode  C- Means  pada  data  tersebut,  menghasilkan  cluster-cluster mahasiswa  yang  dapat  membantu  dalam  penentuan mahasiswa  berprestasi  Fakultas  Teknik  Dalam  hasil pengujian  terdapat  51  mahasiswa  yang  tergolong mahasiswa  berprestasi  yang  layak  mengikuti  Forum Mahasiswa Berprestasi Fakultas Teknik Universitas Negeri Makassar  dan  32  mahasiswa  yang  tergolong  mahasiswa kurang berprestasi.

## D AFTAR P USTAKA
[1] G.  B.  Raditya  and  N.  Nurani,  “Bagaimana  Keaktifan Berorganisasi  Mahasiswa  Terhadap  Prestasi  Akademik Mahasiswa  Pasca  Pandemi  Covid-19,” Jurnal  Penelitian Pendidikan ,  vol.  23,  no.  1,  pp.  37–55,  2023,  doi: 10.17509/jpp.v23i1.56537.
[2] A.  Rahmadhani,  “Pendekatan  Clustering  untuk  Menganalisis Efisiensi dan Kinerja Mahasiswa Berdasarkan Data Menerapkan Metode K-Means,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA  BUDIDARMA ,  vol.  6,  no.  4,  pp.  2461–2468,
Oct. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4922.
[3] J.  Fredricka,  L.  Elfianty,  and  J.  Wahyudi,  “Implementasi Algortima C-Means dan Algoritma Mixture dalam Pengclusteran  Data  Mahasiswa  Drop  Out,” JUKI:  Jurnal
Komputer dan Informatika , vol. 4, no. 2, pp. 135–142, 2022.
[4] Martin  and  Y.  Nataliani,  “Klasterisasi  kinerja  karyawan menggunakan  algoritma  fuzzy  c-means,” AITI:  Jurnal Teknologi Informasi , vol. 17, no. Agustus, pp. 118–129, 2020.
[5]
Y.  E.  Fadrial,  “Klasterisasi  Hasil  Evaluasi  Akademik Menggunakan  Metode  K-Means  (Studi  Kasus  Fakultas  Ilmu Komputer UNILAK),” Prosiding-Seminar Nasional Teknologi Informasi & Ilmu Komputer (SEMASTER) , vol. 1, no. 1, pp. 53– 65, 2020.
[6] S.  Mujilahwati  and  R.  Wardhani,  “Implementasi  Fuzzy  C- Means Untuk Clustering Mahasiswa Berdasarkan Nilai Masuk Perguruan Tinggi,” JOUTICA , vol. 6, no. 1, pp. 448–453, 2021.
[7] F.  Hariyadi,  H.  Sujaini,  and  A.  Srimurdianti,  “Pengklasteran Mahasiswa  UNTAN  Berdasarkan  IPK  Menggunakan  Metode Fuzzy  C-Means,” Jurnal  Sistem  dan  Teknologi  Informasi (Justin) ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  31–37,  Apr.  2020,  doi: 10.26418/justin.v8i2.36506.
[8] N.  Tou,  P.  M.  Endraswari,  and  Y.  S.  R.  Nur,  “Pemilihan Mahasiswa  Berprestasi  Menggunakan  Metode  Ahp  Pada Fakultas Teknik UBB,” JIKA (Jurnal Informatika) , vol. 7, no. 1, pp. 46–53, 2023.
[9] B.  Syahriani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk Menentukan  Tingkat  Kecerdasan  Mahasiswa  Dalam  Proses Pembelajaran  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Associative Memory,” JITEKH , vol. 8, no. 2, pp. 41–45, 2020.
[10] Erich,  Destiarini,  and  A.  Rahman,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Kemampuan  Akademik  Mahasiswa  Menggunakan Metode  Logika  Fuzzy,” Jurnal  Informatika  dan  Teknologi (INTECH) , vol. 1, no. 2, pp. 14–19, 2020.
[11] R.  Br  Ginting,  N.  Sinuhaji,  S.  I.  Dewi,  and  M.  Br  Ginting, “Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk  Penentuan  Beasiswa Peningkatan  Prestasi  Akademik  Menggunakan  Metode  Fuzzy Mamdani pada ITB Indonesia,” Jurnal Media Informasi Analisa dan Sistem (MEANS) , vol. 6, no. 1, pp. 70–79, 2021, [Online]. Available: http://ejournal.ust.ac.id/index.php/Jurnal_Means/70s
[12] H. D. Prasetyo, W. Syhabudin, A. Nuryana, I. Yunarsih, and P. Rosyani,  “Implementasi  Kecerdasan  Buatan  Dengan  Logika Fuzzy  Pada  Aspek  Pendidikan  Dalam  Menentukan  Prestasi Belajar  Siswa,” Jurnal  Manajemen,  Ekonomi,  Hukum, Kewirausahaan,  Kesehatan,  Pendidikan  dan  Informatika (MANEKIN) , vol. 1, no. 1, pp. 20–23, 2022.
[13] J.  Banjarnahor,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk Penentuan  Asisten  Laboratorium  Komputer  Dengan  Metode TOPSIS  Studi  Kasus  Laboratorium  AMIK  MBP,” LOFIAN:
Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi , vol. 1, no. 2, pp. 29–37, 2022, [Online]. Available:
https://ejournal.amikmbp.ac.id/index.php/lofian/
[14] A. Atina, “Aplikasi Matlab pada Teknologi Pencitraan Medis,” Jurnal Penelitian Fisika dan Terapannya (JUPITER) , vol. 1, no. 1, pp. 28–34, Aug. 2019, doi: 10.31851/jupiter.v1i1.3123.
[15] S.  Kurniawan,  A.  M.  Siregar,  and  H.  Y.  Novita,  “Penerapan Algoritma K-Means dan Fuzzy C-Means Dalam Mengelompokan Prestasi Siswa Berdasarkan Nilai Akademik,”
Scientific  Student  Journal  for  Information,  Technology  and Science , vol. IV, no. 1, pp. 73–81, 2023.