## Analisa Data Penerimaan Siswa Pada Perguruan Tinggi Melalui Jalur SNMPTN Menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means ( Studi Kasus : SMAN 5 Kota Bengkulu)
Aan Herwansah 1) , Herlina Latipa Sari 2 , Lena Elfianty 3) Informatika, Ilmu Komputer, Universitas Dehasen
1 aanherwansah4@gmail.com* , 2 herlinalatipasari@unived.ac.id , 3 lena.elfianty@unived.ac.id

## Abstract
SMA Negeri 5 Bengkulu City is one of State Senior High Schools in Bengkulu City that has been accredited A with a total of 58  educators  and  23  administrative  staff  and  employees.  In  addition,  SMA  Negeri  5  Bengkulu  City  has  also  won  many achievements both in academics (graduates of SMA N 5 Bengkulu City are accepted at the best universities in Indonesia through test and non-test pathways) as well as in the fields of science (Olympics), Sports, IMTAQ and the arts for the provincial and national levels. Application of student admissions data in higher education through SNMPTN using Fuzzy C-Means Algorithm at SMA N 5 Bengkulu City is an application that can help analyze data grouping based on student admission data into 3 groups. Data Analysis of Student Admissions in higher education through SNMPTN was made using the Visual Basic.Net programming language  and  SQL  Server  2008  database  by  applying  the  Fuzzy  C-Means  algorithm.  This  application  is  able  to  provide information on the results of the analysis of student admissions at Higher Education through SNMPTN. The more data on student admissions in Higher Education, the more accurate the grouping results. Based on the results of the tests that have been carried out, the Application of Student Admission Data in Higher Education through SNMPTN can provide information on the results of data grouping divided into 3 groups, namely high, medium and low.
Keywords: Analysis of Student Admission, SNMPTN, Fuzzy C-Algorithm Means, SMA N 5
Bengkulu City.

## Abstrak
SMA Negeri 5 Kota Bengkulu merupakan salah satu Sekolah Menengah Atas Negeri di Kota Bengkulu yang telah terakreditasi A  dengan  jumlah  pendidik  58  orang  dan  23  orang  tenaga  administrasi  dan  karyawan.  Di  samping  itu  SMA  Negeri  5  Kota Bengkulu juga telah meraih banyak prestasi baik dibidang akademis (lulusan SMA Negeri 5 Kota Bengkulu yang diterima di Perguruan Tinggi terbaik di Indonesia melalui jalur tes dan non tes) maupun bidang sains (Olimpiade), Olahraga, imtaq dan seni untuk tingkat provinsi maupun nasional. Aplikasi Data Penerimaan Siswa Pada Perguruan Tinggi Melalui jalur SNMPTN menggunakan  Algoritma  Fuzzy  C-Means  di  SMA  Negeri  5  Kota  Bengkulu  merupakan  aplikasi  yang  dapat  membantu menganalisis pengelompokan data berdasarkan data penerimaan siswa menjadi 3 kelompok. Analisa Data Penerimaan Siswa Pada perguruan Tinggi Melalui Jalur SNMPTN dibuat menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic.Net dan Database SQL Server  2008 dengan  menerapkan  algoritma  Fuzzy  C-Means.  Aplikasi  ini  mampu  memberikan  informasi  hasil  dari  analisis penerimaan siswa pada Perguruan Tinggi melalui jalur SNMPTN. Semakin banyak data penerimaan siswa pada Perguruan Tinggi, semakin akurat hasil pengelompokannya. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, Apikasi Data Penerimaan Siswa Pada Perguruan Tinggi Melalui Jalur SNMPTN dapat memberikan informasi hasil pengelompokan data dibagi menjadi 3 kelompok yaitu tinggi, sedang dan rendah.
Kata Kunci : Analisis, Penerimaan Siswa, Jalur SNMPTN, Algoritma Fuzzy C-Means, SMA Negeri 5 Kota Bengkulu

## 1. Pendahuluan
Seiring  kemajuan  teknologi  informasi  data yang  dapat  digunakan  dan  juga  dapat  disebarkan secara  global.  Siapapun  dan  dimanapun  pengguna informasi berada, dapat diambil dan digunakan data informasi tersebut. Sarana kerjasama antara pribadi atau  kelompok  satu  dengan  yang  lainnya  tanpa mengenal batas jarak dan waktu atau faktor lainnya yang dapat menghambat bertukar pikiran.
SMA Negeri 5 Kota Bengkulu merupakan salah satu  Sekolah  Menengah  Atas  Negeri  di  Kota Bengkulu yang telah terakreditasi A dengan jumlah pendidik 58 orang dan 23 orang tenaga administrasi dan karyawan. Di samping itu SMA Negeri 5 Kota Bengkulu  juga  telah  meraih  banyak  prestasi  baik bidang  akademis  (lulusan  SMA  Negeri  5  Kota Bengkulu yang diterima di Perguruan Tinggi Negeri
terbaik  di  Indonesia  melalui  jalur  tes  dan  non  tes) maupun  bidang  sains  (Olimpiade),  olahraga,  imtaq dan seni untuk tingkat provinsi maupun nasional.
Dalam  membantu  proses  pengolahan  data alumni SMA Negeri 5 Kota Bengkulu menggunakan aplikasi google  form supaya  para  alumni  bisa mengisi  data  dimanapun  mereka  berada  dan  bisa menggunakan smartphone / handphone mereka sendiri. Kemudian data yang telah diisi oleh alumni, akan diolah kembali untuk pelaporan arsip di SMA Negeri 5 Kota Bengkulu. Dalam penelitian ini, penulis melakukan analisis terhadap data alumni siswa di SMA Negeri 5 Kota Bengkulu berdasarkan Perguruan Tinggi yang telah menerima  siswa  tersebut  baik  melalui  jalur SBMPTN  maupun  jalur  SNMPTN  dengan  cara melakukan  pengelompokan  data  menjadi  3
kelompok yaitu tinggi sedang, dan rendah. Dengan adanya pengelompokan ini tentunya dapat dijadikan pihak sekolah sebagai salah satu alat dalam menarik minat calon siswa baru.
Untuk  melakukan  proses  pengelompokan tersebut,  dibutuhkan  metode  klasterisasi  yang terdapat di dalam data mining , salah satunya adalah Algoritma Fuzzy C-Means . Algoritma ini merupakan salah  satu  teknik  pengelompokan  data  yang  mana keberadaan  tiap-tiap  titik  data  dalam  suatu cluster ditentukan oleh derajat keanggotaannya.
2. Metode Penelitian
Jenis  penelitian  yang  akan  digunakan  adalah penelitian  data  kuantitatif  (berbasis  perhitungan angka dan statistika) dan kualitatif berdasarkan data deskriptif  guna  memahami  suatu  fenomena  secara mendalam  dengan  menggunakan  landasan  teori sebagai  panduan  untuk  memfokuskan  penelitian. Adapun metode yang digunakan dalam menentukan kinerja  Dosen  Teladan  yaitu  metode  waterfall dengan implementasi algoritma Fuzzy C -means
2.1. Metode Waterfall Metode  penelitian  yang  digunakan  penulis adalah  metode Waterfall .  Metode waterfall sering dinamakan  siklus  hidup  klasik  ( classic  life  cycle ), dimana  hal  ini  menggambarkan  pendekatan  yang sistematis  dan  juga  berurutan  pada  pengembangan perangkat  lunak,  dimulai  dengan  spesifikasi kebutuhan pengguna lalu berlanjut melalui tahapan- tahapan  perencanaan  ( planning ),  permodelan ( modeling ), konstruksi ( construction ), serta penyerahan  sistem  ke  para  pelanggan/pengguna ( deployment ), yang diakhiri dengan dukungan pada perangkat  lunak  lengkap  yang  dihasilkan.  Metode waterfall memiliki  beberapa  tahapan  [1].  dapat dilihat pada gambar 3.1.
Gambar 1. Tahapan Metode Waterfall Keterangan :
1. Analisa Analisa dilakukan dengan menggunakan metode pengumpulan  data  yaitu  observasi,  wawancara, dan studi pustaka.
2. Design
Desain sistem pendukung keputusan berdasarkan hasil analisis permasalahan yang telah dilakukan sebelumnya  pada  tahap  analisa.  Perancangan sistem  akan  disesuaikan  dengan  metode  yang digunakan, dalam hal ini metode yang digunakan adalah  metode Fuzzy  Fuzzy  C-Means ,  sehingga
rancangan  sistem  yang  dibuat  mengacu  pada metode tersebut.
3. Coding dan Testing
Pengkodean dilakukan setelah rancangan sistem pendukung keputusan selesai dibuat. Pengkodean dilakukan  dengan  cara  menerjemahkan  bahasa analisa  sistem  ke  dalam  bahasa  yang  dikenali oleh komputer dengan menerapkan metode Fuzzy Fuzzy C-Means .
4. Penerapan Tahapan  ini  bisa  dikatakan  final  dalam pembuatan  sebuah  sistem.  Setelah  melakukan analisa,  design  dan  pengkodean  maka  sistem yang sudah jadi akan digunakan oleh user.
5. Pemeliharaan Pemeliharaan dilakukan untuk menjaga kestabilan fungsionalitas sistem yang dibuat.
2.2. Data Mining Data  mining merupakan  proses iterative dan interaktif  untuk  menemukan  pola  atau  model  baru yang  sempurna,  bermanfaat  dan  dapat  dimengerti dalam  suatu database yang  sangat  besar  ( massive database ). Data mining berisi pencarian trend atau pola  yang  diinginkan  dalam database besar  untuk membantu pengambil keputusan di waktu yang akan datang,  pola-pola  ini  dikenali  perangkat  tertentu yang  dapat  memberikan  suatu  analisa  data  yang berguna  dan  berwawasan  yang  kemudian  dapat dipelajari  dengan  lebih  teliti,  yang  mungkin  saja menggunakan perangkat pendukung keputusan yang lain [2].
2.3. Algoritma Fuzzy C-Means (FCM) Fuzzy C-Means (FCM) adalah salah satu teknik pengclusteran data yang mana keberadaan tiap-tiap titik data dalam suatu cluster ditentukan oleh derajat keanggotaannya. Teknik ini pertama kali diperkenalkan  oleh  Jim  Bezdek  pada  tahun  1981. Fuzzy  Cluster  Means  (FCM)  merupakan  algoritma yang  digunakan  untuk  melakukan  clustering  data sesuai  berdasarkan  keberadaan  tiap-tiap  titik  data sesuai dengan derajat keanggotaannya [3].
Dalam logika fuzzy terdapat metode yang sering digunakan  untuk  mengklaster  data,  yaitu  metode Fuzzy  C-Means . Fuzzy  C-Means adalah  suatu metode  pengklasteran  data  yang  ditentukan  oleh derajat keanggotaan [4]
2.4. Langkah– langkah Penyelesain Fuzzy C-Means Output dari  FCM  bukan  merupakan fuzzy inference  system ,  namun  merupakan  derajat  pusat cluster dan beberapa derajat keanggotaan untuk tiap- tiap  titik  data.  Algoritma Fuzzy  C-Means disusun dengan langkah sebagai berikut [5]
1. Input Data
Input  data  yang  akan  di  cluster  yaitu  data training  ( x )  berupa  matrik  berukuran n x m , dimana : n = jumlah data m = atribut setiap data Requirement Design Implementation Verification Maintenance
X ij = data ke- i ( i = 1, 2, ..., n), atribut ke- j ( j = 1, 2, ..., m)
2. Batasan
a. Jumlah Cluster (c)
b. Pangkat (w)
c. Maximum iterasi (Maxit)
d. Error terkecil yang diharapkan (ℇ)
e. Fungsi objektif awal (P 0 )
f. Iterasi awal (t)
3. Membangkitkan bilangan random (U ik ), i = 1,
2, ..., n; k = 1, 2, ..., c; sebagai elemen-elemen matrik  partisi  awal  U,  dengan  jumlah  setiap nilai  elemen  kolom  dalam  satu  baris  adalah  1 (satu).
! 𝜇 #$ = 1 # $'( 4. Menghitung pusat cluster ke- k : V kj dengan k = 1, 2, ..., c; dan j = 1, 2, ..., m.
𝑉 *+ = ∑ ((𝜇 $* ) / ∗ 𝑋 $+ 2 $'( ∑ (𝜇 $* ) / 2 $+
5. Menghitung fungsi objektif pada iterasi ke-t, P t :
𝑃 4 = ! ! 56!(𝑋 $+ − 𝑉 *+ 8 +'( ) 9 : (𝜇 $* ) 9 ; # *'( 2 $'( 6. Menghitung perubahan matrik partisi :
𝜇 *+ = [∑ (𝑥 $+ − 𝑣 *+ ) 9 ] @( /@( 8 +'( ∑ ∑ AB∑ (𝑋 $+ − 𝑉 *+ 8 +'( ) 9 C(𝜇 $* ) 9 D] @( /@( # *'( 2 $'(
Dengan i = 1, 2, ..., n; dan k = 1, 2, ..., c
7. Mengecek kondisi berhenti :
a. Jika : (|P t – P t-1 | < ℇ) atau (t > max iterasi) maka berhenti
b. Jika  tidak  :  t  =  t  +  1,  ulangi  langkah  ke  4 (menghitung V kj )
2.5. Teknik Analisa Data Adapun tahapan-tahapan proses dari Fuzzy C-
Means antara   lain :
1) Menginputkan  data  yang  akan  di  cluster  X, berupa matriks berurutan n x m. Data  yang  diperoleh  dari  SMA  Negeri  5 Kota  Bengkulu  dipecah  berdasarkan  data penerimaan siswa pada Perguruan tinggi melalui jalur  SNMPTN.  Sedangkan  atribut  atau  kriteria yang dijadikan sebagai parameter pengelompokan ada 2 yaitu nilai rata-rata Raport dan jumlah prestasi akademik dan non. Adapun sampel yang digunakan sebanyak 10 data seperti
Nama Siswa Perguruan Tinggi P restasi Nilai Rata- rata Izzah Azizah UNIB 0 87,93 Safitri Anggraini UNIB 0 85,00 Defriani Yolanda UNIB 0 88,00 Bambang Kurniawan IPB 3 88,86 Ika Puji Lestari UNS 0 88,86
Satria Dimas Syaiful UNIB 1 88,64 Marchelia Zafira Universitas Brawijaya 0 89,79 Titis Yoga Safitri UNDIP 0 91,36 Delsa Ardianti UNIB 1 88,07 Riesa Aliah Tuhfan Universitas Brawijaya 0 89,36 Tabel 1. Data Penerimaan Siswa
Dari Tabel 3.1. didapatkan matriks 10 x 3.
2) Batasan : Jumlah cluster : 3 (Tinggi, Sedang dan Rendah)
Pangkat atau pembobot : 2 Maksimum Iterasi : 3
Error terkecil yang diharapkan 0,1
Fungsi objektif awal  : P 0 = 0 Iterasi awal  : t = 1
3) Membangkitkan  bilangan  random  sebagai elemen matrik partisi awal U.
! 𝜇 #$ = 1 # $'( 4) Menghitung  pusat  cluster  ke  -k  =  Vkj menggunakan persamaan
𝑉 *+ = ∑ ((𝜇 $* ) / ∗ 𝑋 $+ 2 $'( ∑ (𝜇 $* ) / 2 $+
5) Menghitung fungsi objektif pada iterasi
𝑃 4 = ! ! 56!(𝑋 $+ − 𝑉 *+ 8 +'( ) 9 : (𝜇 $* ) 9 ; # *'( 2 $'( 6) Menghitung perubahan martiks partisi
𝜇 *+ = [∑ (𝑥 $+ − 𝑣 *+ ) 9 ] @( /@( 8 +'( ∑ [∑ (𝑥 $+ − 𝑣 *+ ) 9 ] @( /@( 8 +'( # *'(
7) Mengecek kondisi berhenti.

## 3. Hasil Dan Pembahasan
Penelitian  menggunakan  data  alumni  yang lukus melalui jalur SNMPTN di SMA Negeri 5 Kota Bnegkulu pada tahun 2019  dan 2020), dimana teknik yang akan digunakan sesuai dengan metode Fuzzy C- Means .  Dengan  hasil  dapat  mengetahui  siapa  yang masuk  dalam  kluster  tinggi,  sedang,  rendah.  Dapat dilihat  berdasarkan  Data  yang  dilampirkan  pada Tabel data di bawah ini
Nama Siswa C1 C2 C3 Izzah Azizah 0,2 0,3 0,5 Safitri Anggraini 0,2 0,3 0,5 Defriani Yolanda Utami 0,4 0,2 0,4 Bambang Kurniawan Cibro 0,3 0,3 0,4 Ika Puji Lestari 0,3 0,4 0,3 Satria Dimas Syaiful 0,5 0,2 0,3 Marchelia Zafira 0,3 0,3 0,4 Titis Yoga Safitri 0,2 0,4 0,4 Delsa Ardianti 0,2 0,3 0,5 Riesa Aliah Tuhfan 0,4 0,2 0,4
Tabel 2. Hasil Bilangan Random U ik
Setelah membangkitkan bilangan random U ik maka kita harus mencari pusat kluster per kluster
Tabel 3. Cluster I Center V kj
𝑉 *+ = ∑ ((𝜇 $* ) / ∗ 𝑋 $+ 2 $'( ∑ (𝜇 $* ) / 2 $+ = 89,2679 1 = 89,2679
Tabel 3.4. Cluster II Center V kj
𝑉 *+ = ∑ ((𝜇 $* ) / ∗ 𝑋 $+ 2 $'( ∑ (𝜇 $* ) / 2 $+ = 79,4437 0,89 = 89,26258 Tabel 4. Cluster III Center V kj 𝑉 *+ = ∑ ((𝜇 $* ) / ∗ 𝑋 $+ 2 $'( ∑ (𝜇 $* ) / 2 $+ = 153,6242 1,73 = 88,80012 V kj Jumlah Alumni 1 89,2679 2 89,26258 3 88,80012 Tabel 5. Cluster Center
Jadi untuk pusat kluster C1 adalah 89,2679 dan pusat kluster C2 adalah 89,26258 dan untuk pusat kluster C3  adalah  88,80012.  Setelah  mendapatkan  pusat kluster kita mencari nilai Fungsi Objektifnya
108
Tabel 7. Fungsi Objektif Cluster I (2)
Setelah  mendapatkan  Fungsi  Objektif  Cluster  I selanjutnya Mencari Fungsi Objektif Cluster II
Tabel 9. Fungsi Objektif Cluster II (1)
Tabel 10. Fungsi Objektif Cluster II (2 )
Setelah  mendapatkan  Fungsi  Objektif  Cluster  I selanjutnya Mencari Fungsi Objektif Cluster II
Tabel 12. Fungsi Objektif Cluster III (1)
Tabel 13. Fungsi Objektif Cluster III (2)
Untuk  Nilai  Fungsi  Objektif  Cluster  I  adalah 7871,322  untuk  Fungsi  Objektif  Cluster  II  adalah 7023,651  dan  Fungsi  Objektif  Cluster  III  adalah 13503,29.  Selanjutnya  mencari  nilai  Perubahan Matrik partisi
Tabel 15. Perubahan Matrik Partisi
Dari  perubahan  matrik  partisi  bisa  mendapatkan  hasil clusternya yang terbagi 3 cluster c1, c2 dan c3
Nama Siswa Perguruan Tinggi Kelompok Izzah Azizah UNIB C3 Safitri Anggraini UNIB C3 Defriani Yolanda Utami UNIB C1 Bambang Kurniawan Cibro IPB C2 Ika Puji Lestari UNS C2 Satria Dimas Syaiful UNIB C1 Marchelia Zafira Universitas Brawijaya C2 Titis Yoga Safitri UNDIP C2 Delsa Ardianti UNIB C3 Riesa Aliah Tuhfan  Universitas Brawijaya C1 Tabel 16. Hasil Cluster untuk C1 adalah nilai Cluster Tinggi yang terdiri dari 3 orang
Nama Siswa Perguruan Tinggi Defriani Yolanda Utami UNIB Satria Dimas Syaiful UNIB Riesa Aliah Tuhfan Universitas Brawijaya Tabel 17. Cluster I untuk C2 adalah nilai Cluster sedang yang terdiri 4 dari orang
Nama Siswa Perguruan Tinggi Bambang Kurniawan Cibro IPB Ika Puji Lestari Univeristas Sebelas Maret Marchelia Zafira Universitas Brawijaya Titis Yoga Safitri UNDIP Tabel 18. Cluster II untuk C3 adalah nilai Cluster rendah yang terdiri dari 3 orang Nama Siswa Perguruan Tinggi Izzah Azizah UNIB Safitri Anggraini UNIB Delsa Ardianti UNIB Tabel 19. Cluster III
Dari  tabel  di  atas  mendapatkan  3  kelompok  yang terdiri dari C1 adalah cluster tinggi yang terdiri dari 3 orang, C2 adalah untuk cluster sedang/menenggah yang terdiri dari 4 orang dan C3 untuk cluster rendah yang terdiri dari 3 orang.

## 3.2.  Antar Muka Program
Aplikasi  Data  Penerimaan  Siswa  Pada  Perguruan Tinggi Melalui Jalur SNMPTN dibuat menggunakan bahasa  pemrograman Visual  Basic  .Net dan Database  SQL  Server  2008 dengan  menerapkan algoritma Fuzzy C-Means. Visual Studio adalah IDE ( Integrated  Development  Environment )  yang  dapat digunakan  untuk  mengembangkan  aplikasi-aplikasi Windows [6].
Adapun  antarmuka  Aplikasi  Data  Penerimaan Siswa  Pada  Perguruan  Tinggi  Melalui  Jalur SNMPTN, antara lain :
Gambar 2. Menu Login
Gambar  2  merupakan  Menu  login  yang  digunakan untuk membatasi akses penggunaan aplikasi melalui username  dan  password.  Sehingga  admin  harus memasukkan  username  dan  password  yang  benar agar  dapat  masuk  ke  menu  utama  agar  dapat mengakses  secara  keseluruhan  dari  Aplikasi  Data Penerimaan  Siswa  Pada  Perguruan  Tinggi  Melalui Jalur SNMPTN. Adapun form menu login seperti
Gambar 3. Menu Utama
Gambar  3  merupakan  menu  uatama  yang  memiliki beberapa sub menu yang dapat diakses oleh admin untuk  melakukan  pengolahan  data  pada  Aplikasi Data  Penerimaan  Siswa  Pada  Perguruan  Tinggi Melalui  Jalur  SNMPTN,  yaitu  data  alumni, klasterisasi  Fuzzy  C-Means,  laporan  hasil klasterisasi,  dan  logout  data  yang  memiliki  fungsi yang berbeda-beda.
Gambar 4. Form Input Data
Gambar  4  merupakan  Form  input  data  SNMPTN yang  digunakan  untuk  mengelola  data  alumni  di SMA  Negeri  5  Kota  Bengkulu,  dimana  telah disediakan  field  untuk  mengentri  data  dan  dapat melakukan proses tambah, koreksi, hapus data pada form
Gambar 5. Klasterisasi Fuzzy C-Means
Gambar  5  merupakan  form  klasterisasi  fuzzy  c- means yang digunakan  untuk  menganalisis  data alumni  melalui  pendekatan  metode  K-Means Clustering  dimana  hasil  olah  data  tersebut  akan dibagi  menjadi  3  cluster  yaitu  tinggi,  sedang,  dan renda.
Gambar 6. Hasil Klasterisasi
Gambar  6  adalah  hasil  klastrerisasi  yang memberikan informasi hasil klasterisasi data alumni berdasarkan  atribut  jumlah  prestasi  akademik  dan non akademik serta nilai rata-rata Raport.
3.3.  Hasil Pengujian Blackbox Pengujian blackbox ( blackbox  testing )  adalah salah  satu  metode  pengujian  perangkat  lunak  yang berfokus  pada  sisi  fungsionalitas,  khususnya  pada input dan output Aplikasi  Data  Penerimaan  Siswa Pada Perguruan Tinggi Melalui Jalur SNMPTN Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan,  Aplikasi  Data  Penerimaan  Siswa  Pada Perguruan  Tinggi  Melalui  Jalur  SNMPTN  dapat memberikan  informasi  hasil  pengelompokan  data yang dibagi menjadi 3 kelompok yaitu tinggi, sedang dan rendah.
Tabel 20. Hasil Blackbox
4. Kesimpulan
Setelah  melakukan  analisis  terhadap  sampel data penerimaan siswa pada perguruan tinggi melalui jalur  SNMPTN  pada  Tahun  2019  dan  2020,  maka diperoleh hasil Cluster C1 (Tinggi) pada tahun 2019
memiliki  20  orang  alumni  dengan  rata-rata  Jumlah Prestasi 1,00 dan Raport 87,37 dan pada tahun 2020 memiliki  16  orang  alumni  dengan  rata-rata  Jumlah Prestasi 0,61 dan Raport 87,98.Cluster C2 (Sedang) pada tahun 2019 memiliki 13 orang alumni dengan rata-rata Jumlah Prestasi 0,31 dan Raport 87,45 dan pada tahun 2020 memiliki 13 orang alumni dengan rata-rata  Jumlah  Prestasi  0,38  dan  Raport 87,97.Cluster  C3  (Rendah)  pada  tahun  2019 memiliki  14  orang  alumni  dengan  rata-rata  Jumlah Prestasi 0,21 dan Raport 88,02 dan pada tahun 2020 memiliki  15  orang  alumni  dengan  rata-rata  Jumlah Prestasi : 0,40 dan Raport 88,59.

## Daftar Rujukan
[1]. Sasmito, ginajar wiro. 2017. Penerapan metode waterfall    pada  desain  sistem  infotmasi geografis  industri  kabupaten  tegal .    Jurnal Informatika  :  Jurnal  Pengembangan  IT(JPIT), Vol 2, No. 1, Januari 2017
[2]  Sikumbang,  Erma  Delima.  2018. Penerapan Data  Mining  Penjualan  Sepatu  Menggunakan Metode  Algoritma  Apriori. Jurnal  Teknik Komputer Vol.4 No.1 Februari 2018.
[3].  Sanusi,  Wahidah.  Zaky,  Ahmad.  Afni,  Besse Nur.  2019. Analisis  Fuzzy  C-Means  dan Penerapannya Dalam Pengelompokan
Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Sulawesi  Selatan Berdasarkan  Faktor-faktor  Penyebab  Gizi Buruk. Journal  Of  Mathematics,  Computation, and Statistics Vol.2 No.1
[4]. Ramadhan, Aditya. Dkk. 2017. Perbandingan K-
Means dan Fuzzy C-Means Untuk Pengelompokan Data User Knowledge Modeling. Seminar Nasional Teknologi
Informasi,  Komunikasi,  dan  Industri  (SNTIKI) Fakultas Sains dan Teknologi UIN Sultan Syarif Kasim  Riau  Pekanbaru  18-19  Mei  2019.  ISSN 2579-7271.
[5].  Rahakbauw.  Dkk.  2017. Implementasi  Fuzzy Fuzzy  C-Means  Dalam  Penentuan  Beasiswa. Jurnal  Ilmu  Matematika  dan  Terapan  Vol.11 No.1 Maret 2017
[6].  Enterprise,  Jubilee.  2015. Pengenalan  Visual Studio  2013. PT.  Elex  Media  Komputindo  : Jakarta.