## Analisis Perancangan Algoritma Fuzzy C-Means dalam Menentukan Dosen Pembimbing Tugas Akhir
Yunita Sari Siregar 1
Strata 1 Program Studi Teknik Informatika Universitas Harapan Medan
Indonesa 1 yunie.boreg@yahoo.com
Putri Harliana 2
Strata 1 Program Studi Teknik Informatika
Universitas Harapan Medan
Indonesia
2 cimoputri@gmail.com
Abstrak -  Algoritma fuzzy  c-means merupakan  suatu  teknik  pengelompokan  data dimana  keberadaan  tiap-tiap  titik  data  dalam  suatu  cluster  ditentukan  oleh  derajat keanggotaan. Fuzzy  c-means adalah  algoritma  pengelompokan  yang  terawasi,  karena pada  algoritma fuzzy  c-means jumlah  cluster  yang  akan  dibentuk  perlu  diketahui terlebih  dahulu.  Dalam  penelitian  ini,  model fuzzy  c-means akan  digunakan  untuk menentukan  dosen  pembimbing  tugas  akhir  sesuai  dengan  bidang  keahliannya.  Hasil dari  penelitian  yang  dilakukan  tidak  sampai  pada  tahap  pengujian,  hanya  sebatas perancangan perhitungan algoritma fuzzy c-means . Dari hasil analisis perancangan yang dilakukan  dapat  diketahui  beberapa  syarat  dalam  menentukan  dosen  pembimbing. Manfaat penelitian ini agar pembagian dosen pembimbing merata sesuai dengan bidang dan keahlian masing-masing dosen.
Kata Kunci : Fuzzy C-Means , Dosen Pembimbing, Data Mining

## 1. P ENDAHULUAN
Algoritma fuzzy  c-means merupakan  suatu  teknik pengelompokan  data  dimana  keberadaan  tiap-tiap titik data dalam suatu cluster ditentukan oleh derajat keanggotaan. fuzzy  c-means adalah  algoritma pengelompokan yang terawasi, karena pada algoritma fuzzy  c-means jumlah  cluster  yang  akan dibentuk  perlu  diketahui  terlebih  dahulu.  Konsep dasar  algoritma fuzzy  c-means adalah  menentukan pusat kelompok yang akan menandai lokasi rata-rata untuk  tiap-tiap cluster .  Pada  kondisi  awal,  pusat cluster ini  masih  belum  akurat.  Tiap-tiap  titik  data memiliki derajat keanggotaan pada tiap-tiap cluster . Dengan cara memperbaiki pusat cluster dan derajat keanggotaan  tiap-tiap  titik  data  secara  berulang- ulang, maka didapat lokasi pusat cluster optimal. [6] Penelitian berjudul Clustering Dengan
Algoritma  Fuzzy  C  Means  Untuk  Rekomendasi Pemilihan  Bidang  Keahlian  Pada  Program  Studi Teknik Informatika yang dilakukan oleh Muhammad Faisal  Mirza  dari  jurusan  Teknik  Informatika Universitas  Dian  Nuswantoro  Semarang  pada  tahun 2009.  Penelitian  ini  menbahas  tentang  penggunaan algoritma  FCM  untuk  mengelompokkan  mahasiswa
berdasarkan  transkrip  nilai  mata  kuliah  prasyarat untuk rekomendasi penjurusan. [6]
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  pernah dilakukan  oleh  peneliti  lain  dan  dari  uraian  di  atas penulis tertarik untuk melakukan penelitian perancangan analisis algoritma fuzzy c-means dalam penentuan  dosen  pembimbing.  Untuk  studi  kasus dilaksanakan  di  Universitas  Harapan  Medan  karena selama  ini  masih  menggunakan  pembagian  secara manual dan tidak ada pembagian yang secara merata sesuai dengan bidang dan keahlian dosen tersebut.
Dari  latar  belakang  yang  telah  dijelaskan sebelumnya maka masalah dari penelitian ini adalah seberapa  banyak  syarat  yang  diperlukan  untuk menentukan  dosen  pembimbing  menggunakan algoritma  fuzzy  c-means.  Dan  tujuan  yang  ingin dicapai pada penelitian ini adalah untuk menentukan dosen  pembimbing  sesuai dengan  minat  dan  bidang keahlian  dosen  dengan  metode  clustering  algoritma fuzzy  c-means.  Manfaat  yang  diharapkan  dari penelitian  ini  adalah  agar  pembagian  dosen pembimbing  tugas  akhir  merata  sesuai  dengan kepangkatan  dan  bidang  keahlian  masing-masing dosen.
2. T INJAUAN P USTAKA
2.1 Data Mining Data mining adalah  suatu  istilah  yang  digunakan untuk menguraikan penemuan pengetahuan di dalam database. Data mining adalah  proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan  buatan,  dan machine  learning untuk mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi  yang besar  [4].  Data mining didefinisikan  sebagai  proses menemukan  pola-pola  dalam  data.  Proses  ini otomatis  atau  seringnya  semiotomatis.  Pola  yang ditemukan  harus  penuh  arti  dan  pola  tersebut memberikan  keuntungan,  biasanya  keuntungan secara  ekonomi.  Data  yang  dibutuhkan  dalam jumlah besar [6].
Karakteristik data mining sebagai berikut : a. Data mining berhubungan dengan penemuan  sesuatu  yang  tersembunyi  dan pola  data  tertentu  yang  tidak  diketahui sebelumnya.
b. Data mining biasa menggunakan data yang sangat  besar.  Biasanya  data  yang  besar digunakan  untuk  membuat  hasil  lebih dipercaya.
c. Data mining berguna  untuk  membuat keputusan  yang  kritis,  terutama  dalam strategi.
Berdasarkan  beberapa  pengertian  yang  telah disebutkan  diatas,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa    data mining adalah  suatu  teknik  untuk menggali informasi yang tersembunyi pada gunungan  data.  Kata mining sendiri  berarti  usaha untuk  mendapatkan  sedikit  barang  berharga  dari sejumlah besar material dasar [6]
Data mining juga  dapat  diartikan  sebagai pengekstrakan  informasi  baru  yang  diambil  dari bongkahan  data  besar  yang  membantu  dalam pengambilan  keputusan.  Data mining berkaitan dengan  bidang  ilmu-ilmu  lain,  seperti database system ,    data warehousing ,  statistik, machine learning , information  retrieval ,  dan  komputasi tingkat tinggi. Selain itu,  data mining didukung oleh ilmu  lain  seperti neural  network ,  pengenalan  pola, spatial  data  analysis , image  database , signal processing .  Istilah  data mining kadang  disebut  juga knowledge  discovery (KDD).  KDD  adalah  kegiatan yang  meliputi  pengumpulan,  pemakaian  data, historis  untuk  menemukan  keteraturan,  pola  atau hubungan dalam set data berukuran besar [5].

## 2.2 Fuzzy C-Means
Clustering merupakan  proses  pengelompokan  data dalam kelas-kelas atau cluster-cluster sehingga data dalam suatu cluster memiliki tingkat kesamaan yang tinggi  antara  data  satu  dengan  yang  lainnya  tetapi
sangat  berbeda  dengan  data  pada cluster lain. Clustering juga  dapat  dianggap  sebagai  bentuk kompresi  data,  di  mana  sejumlah  besar  sampel diubah  menjadi  sejumlah  kecil perwakilan prototipe atau cluster .  Tergantung  pada  data  dan  aplikasi, berbagai  jenis  ukuran  kesamaan  dapat  digunakan untuk  mengidentifikasi  kelas,  di  mana  ukuran kesamaan  mengontrol  bagaimana cluster terbentuk. Beberapa  contoh  nilai-nilai  yang  dapat  digunakan sebagai  parameter  kesamaan  termasuk  jarak, konektivitas dan intensitas [5].
Clustering dapat diterapkan ke dalam data yang kuantitatif  (numerik),  kualitatif  (kategorikal),  atau kombinasi  dari  keduanya.  Data  dapat  merupakan hasil  pengamatan  dari  suatu  proses.  Setiap pengamatan  dapat  memiliki  n  variabel  pengukuran dan  dikelompokkan  dalam  n  dimensi  vektor  z k = [z 1k ,  …,  z nk ] T ,  z k R n .  Sebuah  himpunan  dari  N pengamatan dinotasikan Z = { z k | k = 1,2, …., N } dan direpresentasikan sebagai matriks n x N. Cluster secara  umum  merupakan  wujud  himpunan  bagian dari  suatu  himpunan  data  dan  metode clustering dapat diklasifikasikan berdasarkan himpunan bagian yang dihasilkan: apakah fuzzy atau crisp (hard) [4]. Fuzzy  C-Means adalah  suatu  teknik clustering (pengelompokan) data di mana keberadaan titik-titik data  dalam  suatu cluster ditentukan  oleh  derajat keanggotaan.  Penentuan  titik cluster dilakukan secara  berulang-ulang  hingga  diperoleh  data  yang akurat berdasarkan derajat keanggotaannya. Perulangan  ini  didasarkan  pada  minimalisasi  fungsi obyektif  yang  menggambarkan  jarak  dari  titik  data ke  pusat cluster yang  terbobot  oleh  derajat keanggotaan.  Akibat  adanya  derajat  keanggotaan tersebut,  maka  suatu  titik  data  bisa  dimiliki  lebih dari satu kelompok. Metode ini merupakan minimasi dari fungsi objektif [5].

## 3. M ETODE P ENELITIAN
Metodologi  penelitian  menggunakan    algoritma fuzzy c means dalam menentukan dosen pembimbing tugas  akhir,  dalam  hal  ini  penulis  melakukan beberapa tahapan sebagai berikut:
1. Penelitian Awal
Pada  tahapan  ini  dikumpulkan  bahan penelitian  dari  berbagai  sumber  pustaka, seperti  buku,  jurnal  (baik  cetak  maupun online ),  prosiding,  majalah,  artikel  dan sumber  lain  yang  relevan  dalam  ilmu pengetahuan.
2. Pengumpulan Data Sumber data dari penelitian ini dari Sekolah Tinggi  Teknik  Harapan  program  studi Teknik Informatika.
3. Inisialisasi Data Data  yang  terkumpul  diidentifikasi  dan  di klasifikasikan  sesuai  dengan  kelompoknya. Selain  itu  juga  menentukan  validitas  data dan variabel yang akan dipakai. Pada tahap inisialisasi  data  dilakukan  pembuatan interval variabel fuzzy c means .
4. Proses Penentuan Himpunan Data Dari  beberapa  variabel fuzzy  c  means yang
sudah ditentukan maka selanjutnya dilakukan penentuan himpunan data dimana jumlah  cluster  yang  diharapkan  1  <  c  <  N, nilai pembobot m > 1, toleransi penghentian > 0.
5. Inisialiasi Matriks Hasil  dari  penentuan  himpunan  data dilakukanlah  inisialisasi  matriks  partisi secara acak, U (0)   M fc . 6. Proses Penghitungan Cluster Center (Means).
Dari  inisialisasi  matriks  yang  dihasilkan, maka  akan  dilakukan  proses  penghitungan cluster  center  (means) dimana,  v i (l) =
7. Proses Penghitungan Jarak Hasil dari penghitungan cluster center, akan dilakukan penghitungan jarak dimana,
= (z k – v i (l) ) T A(z k – v i (l) ), 1   i   c, 1 k   N
8. Perbaharui Matriks Partisi Dari  nilai  yang  sudah  dihasilkan  maka dilakukanlah  pembaharuan  matriks  partisi untuk  1 k N,  Jika  D ikA >  0  untuk semua i = 1, 2, …., c Atau dengan kata lain:
Ulangi sampai ||U (l) – U (l-1) || <  .
9. Kesimpulan Dari beberapa proses yang dilakukan, maka dapat diambil kesimpulan bahwa akan terus dilakukan  proses  iterasi  sampai  hasil  yang diperoleh maksimal dan sesuai dengan yang penulis harapkan.
Dalam  uji  kasus  pada  sistem clustering diperlukan data  yang  akan  menjadi  sumber  acuan  dan pembuatan  model  tersebut,  adapun  prosedur  dari
pemodelan  data  dapat  dijelaskan  dari  beberapa langkah sebagai berikut:
1. Data masukan diambil dari data Universitas Harapan  Medan  rogram  studi  Teknik Informatika.
2. Data  merupakan  data  asli  yang  kemudian dilanjutkan  dengan  proses  himpunan  data. Proses  himpunan  data  bertugas  mengubah data asli dari masukan  menjadi  data fuzzy berdasarkan    himpunan fuzzy yang    telah ditetapkan.
3. Setelah    menjadi    data fuzzy kemudian dilanjutkan    ke    penghitungan  matriks partisi,  dimana    terlebih  dahulu  dengan ditentukan  jumlah cluster yang  diharapkan dengan  nilai  bobot  dan  nilai  toleransi  yang selanjutnya  akan  dilakukan  penghitungan secara berulang sampai diperoleh hasil yang diharapkan.
4. Keluaran  yang  dihasilkan  dari  proses penghitungan fuzzy  c  means yang  telah dilakukan adalah hasil pembagian pembimbing.

## 4. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## Analisis Data
Analisis  data  merupakan  tahapan  untuk  melakukan penganalisaan  terhadap  data-data  yang  digunakan untuk  perancangan  sistem  yang  akan  dibuat,  dalam hal  ini  penulis  mengambil  data  dari  tempat  studi kasus  yang  dilakukan  yaitu  di  Universitas  Harapan Medan pada program studi Teknik Informatika.
Data yang diperlukan adalah data sekunder dari Universitas  Harapan  Medan  program  studi  Teknik Informatika.  Data  tersebut  merupakan  data  dosen tetap  program  studi  Teknik  Informatika  dari  tahun 2015-2017  dimana  data  tersebut  terdapat  nama dosen beserta denganNIDN,  pendidikan dan jabatan fungsional.  Jumlah  data  hanya  41,  karena  dosen tetap  program  studi  Teknik  Informatika  berjumlah 41 orang.
Analisis Perancangan Algoritma Fuzzy C-Means Sebelum  masuk  ke  dalam  proses  algoritma fuzzy  c- means ,  data  yang  diperoleh  harus  terlebih  dahulu dinormalisasi agar tidak terjadi ketimpangan jumlah nilai  antara  variabel  satu  dengan  yang  lain dikarenakan satuan pengukuran berbeda.
Untuk melakukan normalisasi data, dibutuhkan beberapa syarat untuk menentukan dosen pembimbing. Adapun syaratnya antara lain:
1. Kepangkatan  yang  dimiliki  oleh  dosen, kepangkatan  terdiri  dari  dosen  biasa, asisten ahli, lector, dan lector kepala.
2. Bidang Keahlian.
Bidang  keahlian  ditinjau  dari  rekam  jejak penelitian yang telah dilakukan oleh dosen. Tidak  hanya  itu,  bidang  keahlian  juga ditinjau dari mata kuliah yang diampu. Setelah  syarat  terpenuhi  maka  akan  didapatlah jumlah variable yaitu 3 variabel (X,Y,Z). Dikarenakan  algoritma  fuzzy  c-means  hanya  dapat membaca  nilai  (angka),  maka  syarat-syarat  tersebut harus  terlebih  dahulu  diubah  ke  dalam  bentuk  nilai (angka).
Untuk  kepangkatan,  nilai  yang  dipenuhi  dapar berupa nilai kum angka kredit yang sudah diperoleh oleh masing-masing dosen. Misal, untuk asisten ahli nilai  kum  sebesar  150,  untuk  lektor  terbagi  dua, yaitu lektor 200 dan lektor 300, begitu seterusnya.
Pada  bidang  keahlian,  dapat  diambil  nilai  dari jumlah  penelitian  yang  sudah  dibuat  oleh  masing- masing  dosen.  Begitu  pula  untuk  mata  kuliah  yang diampu,  seberapa  banyak  mata  kuliah  yang  diampu oleh dosen tersebut.
Untuk menentukan pembagian dosen pembimbing  tugas  akhir  maka  data  akan  dibagi menjadi  tiga  bagian  sesuai  dengan  bidang  keahlian yang  ada  di  program  studi  Teknik  Informatika Universitas Harapan Medan, yaitu bidang Robotika, Multimedia dan Jaringan.
Apabila  ke  semua  nilai  sudah  didapat,  maka dapat  disusun  menjadi  data  nilai  inputan  algoritma fuzzy c-means.    Nilai inputannya  dapat  dilihat pada tabel  3.1.  Tabel  3.1  data  inputan  dari  bidang Multimedia.
Tabel 3.1 Nilai Input Algoritma Fuzzy C-Means
X Y Z
150 0 0 150 0 0 150 1 1 150 3 0 150 4 0 150 1 1 150 1 0 150 1 1 150 0 0 300 1 0 300 1 1 300 3 0 200 0 0 100 0 0 300 5 0
150 1 1 200 8 0 150 3 1 150 2 1 150 2 0 150 6 1 150 10 5 150 4 1 150 10 4 150 0 0 150 0 0 150 4 0 150 0 0 150 2 0 150 2 1 200 2 0 200 5 0 200 5 3 300 4 0 300 2 0
300 10 0 300 4 0 300 2 0 100 1 0 100 0 0 150 0 1
Keterangan :
Untuk X adalah nilai kepangkatan, Y adalah jumlah penelitian/jurnal  yang  telah  dilakukan  oleh  dosen dan Z adalah jumlah  mata kuliah yang diampu oleh dosen  tersebut.  Tabel  di  atas  adalah  salah  satu  dari tabel peminatan yaitu multimedia.
Dari  hasil  nilai  inputan  algoritma  fuzzy  c-means dapat  dilakukan  normalisasi  data.  Selanjutnya  akan ditentukan pusat cluster dari data tersebut menggunakan perhitungan algoritma fuzzy c-means.
Pusat cluster terdiri dari 3 (tiga) bagian yaitu C1,  C2,  dan  C3  dari  masing-masing  bidang Robotika, Multimedia dan Jaringan. Setelah menentukan  pusat  cluster  maka  tahap  selanjutnya adalah  menghitung  derajat  keanggotaan  (U1,  U2, dan U3).
Dari  semua  proses  yang  telah  dilakukan, maka  akan  didapatlah  hasil  penentuan  dosen pembimbing berdasarkan bidang keahliannya.
Penelitian ini hanya membahas masalah perancangan belum sampai pada tahap pengujian.

## 5. Kesimpulan
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  penelitian  ini adalah sebagai berikut : 1. Syarat penentuan
dosen pembimbing berdasarkan kepangkatan, jumlah penelitian dan mata kuliah pada bidang keahliannya.
2. Penelitian  ini  hanya  sebatas  perancangan perhitungan  menggunakan  algoritma  fuzzy  c- means belum sampai pada tahap pengujian.
3. Algoritma fuzzy  c-means adalah  salah  satu algoritma  dalam  metode  clustering  yang  sangat baik dalam melakukan clusterisasi terhadap data dalam  kondisi  high  level,  untuk  itu  harus memperbanyak jumlah variabel data.

## 6. Daftar Referensi
[1]  Hafisah.,  Rustamaji,  H.J.,  &  Inayanti,  Y.  2008. Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Jurusan  Di  Smu  Dengan  Logika  Fuzzy. Seminar Nasional Informatika .pp. 213-218.
[2] Haryati, S., Sudarsono, A., & Suryana, E. 2015.
Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan  Algoritma  C4.5  (Studi  Kasus: Universitas Dehasen Bengkulu). Jurnal Media Infotama 11 (2): 30-138.
[3] Jayanti, S. & Hartati, S. 2012. Sistem Pendukung Keputusan  Seleksi  Anggota  Paduan  Suara Dewasa Menggunakan Metode Fuzzy
Mamdani. Seminar Nasional Matematika dan
Pendidikan Matematika .pp. 55-66.
[4]  Kusrini  &  Luthfi,  E.T.  2009.  Algoritma  Data Mining, Penerbit Andi, Yogyakarta.
[5]  Mantho,  C.  J.  2015.  Analisis  Segmentasi  Citra USG  Hati  Menggunakan  Metode  Fuzzy  C Means. Citec Journal 2 (3): 256-264.
[6]  Mirza,  M.  F.  2009.  Metode  Clustering  Dengan Algoritma Fuzzy C Means Untuk Rekomendasi  Pemilihan  Bidang  Keahlian
Pada  Program  Studi  Teknik  Informatika. Jurnal Nasional 11 : 1-12.
[7]  Susanto,  H.,  &  Sudiyatno.  2014.  Data  Mining Untuk Memprediksi Prestasi
Siswa
Berdasarkan  Sosial  Ekonomi,  Motivasi, Kedisiplinan,  dan  Prestasi  Masa  Lalu.  Jurnal Pendidikan Vokasi 4 (2): 222-231