Volume 3 Nomor 2, Desember 2020 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## PENYEBARAN MAHASISWA BARU MENGGUNAKAN METODE FUZZY C- MEANS UNTUK MENCARI DAERAH PROMOSI YANG POTENSIAL

## DISTRIBUTION OF NEW STUDENTS USING THE FUZZY C-MEANS METHOD TO LOOK FOR POTENTIAL PROMOTIONAL AREAS

## Mohd Rinaldi Amartha
RMIK, STIKes Hang Tuah Pekanbaru email: amartharc@gmail.com

## ABSTRACT
With the increasing number of high school graduates then every college in Pekanbaru competing to provide the  best  service  for  prospective  freshmen  at  each  college  respectively.  According  to  the  calculation committee  SPMB  STIKes  Hang  Tuah  Pekanbaru  2016-2017,  there  is  a  decrease  in  the  number  of  new admissions in STIKes Hang Tuah Pekanbaru. With the decreasing number of new students in STIKes Hang Tuah  Pekanbaru, then the  research  is  done  to the  new  student  data  that  re-register  in  the  period  2016- 2017,  in  order to increase  the  number  of new  students  in  STIKes  Hang  Tuah  Pekanbaru.  With  the  new Student Deployment Mapping is expected to be used to locate potential areas for promotional strategies and can  also  be  used  to  locate the  built  areas  for  STIKes Hang  Tuah  Pekanbaru.  Data  Profiles  of  new students  in  STIKes  Hang  Tuah  Pekanbaru  can  be  processed  and  used  to  know  the  potential  areas  for promotion using Fuzzy C. Means algorithm and can be in Cluster according to the area of each Student. The data taken is a new student biography from the name, value, address, residence, and area of origin of the school. The result of the spreading of new students in  STIKes Hang Tuah Pekanbaru can be known which areas are the most and the least number of students, and also can find the students who excel in studying  nilau,  with  the  mapping  of  the  spread  of  new  students  in  STIKes  Hang  Tuah  Pekanbaru  can increase the promotion team's performance in the areas with the least number of new students and also can find the area that will be used to become a developed area for STIKes Hang Tuah Pekanbaru.
Keywords : Promotion Strategy, clustering, Fuzzy C-Means

## ABSTRAK
Dengan  semakin  banyaknya  lulusan  sekolah  menengah  atas  maka  setiap  perguruan  tinggi  di  pekanbaru berlomba-lomba  memberikan  pelayanan  terbaik  bagi  calon  mahasiswa  baru  pada  setiap  perguruan tingginya masing-masing. Menurut perhitungan panitia SPMB STIKes Hang Tuah Pekanbaru 2016-2017, terdapat  penurunan  jumlah  penerimaan  mahasiswa  baru  di  STIKes  Hang  Tuah  Pekanbaru.  Dengan berkurangnya jumlah mahasiswa baru di STIKes Hang Tuah Pekanbaru maka dilakukan penelitian kepada data  mahasiswa  baru  yang  mendaftar  ulang  pada  periode  2016-2017,  guna  untuk  meningkatkan  jumlah mahasiswa baru di STIKes Hang Tuah Pekanbaru. Dengan adanya Pemetaan Penyebaran Mahasiswa baru diharapkan  dapat  digunakan  untuk  mencari  daerah  potensial  untuk  strategi  promosi  dan  juga  dapat digunakan untuk mencari daerah binaan bagi STIKes Hang Tuah Pekanbaru. Data Profil mahasiswa baru yang  ada  di  STIKes  Hang  Tuah  Pekanbaru  dapat  diolah  dan  digunakan  untuk  mengetahui  daerah  yang potensial untuk dilakukan promosi menggunakan algoritma Fuzzy C-Means dan dapat di Cluster menurut daerah masing-masing Mahasiswa. Data yang diambil adalah merupakan biodata mahasiswa baru mulai dari nama, Nilai, alamat, tempat tinggal, dan daerah asal sekolah. Hasil dari penyebaran mahasiswa baru di STIKes  Hang  Tuah  Pekanbaru  dapat  diketahui  daerah-daerah mana  saja  yang  paling  banyak  dan  paling sedikit jumlah mahasiswany, dan juga dapat mencari mahasiswa yang unggul dalam nilau belajar, dengan adanya  pemetaan  penyebaran  mahasiswa  baru  di  STIKes  Hang  Tuah  Pekanbaru  dapat  meningkatkan kinerja team promosi pada daerah-daerah yang paling sedikit jumlah peminatan mahasiswa baru dan juga dapat mencari daerah yang akan digunakan untuk menjadi suatu daerah binaan bagi STIKes Hang Tuah Pekanbaru.
Kata kunci : Strategi Promosi, clustering, Fuzzy C-Means

## PENDAHULUAN
Dari  hasil  survei  panitia  SPMB terdapat  penurunan  mahasiswa  baru
sejak  tiga  tahun  terakhir.  Hal  ini  tidak terlepas dari banyaknya perguruan tinggi yang  ada  di  Pekanbaru  sehingga
menimbulkan
persaingan-persaingan antar  lembaga  perguruan  tinggi  dalam mencari calon mahasiswa baru. Berbagai cara  dilakukan  Perguruan  Tinggi  untuk menarik perhatian mahasiswa baru yang akan  mendaftar  di  perguruan  tingginya masing-masing. Dalam menghadapi persaingan  yang terjadi antar perguruan tinggi maka diperlukan beberapa strategi yang  tepat  seperti  membuat  target pesaing  yang  tepat,  lebih  menguatkan keunggulan yang dimiliki atau mempertahankan keunggulan,
mempelajari  permasalahan  yang  ada berdasarkan  pengalaman  dan  mencari jalan  keluar  dari  persaingan,  mencari kelemahan pesaing. Beberapa penelitian terdahulu menggunakan metode-metode datamining yang telah dilakukan sebelumnya  seperti  dalam  pemetaan potensi  perikanan  laut  di  Jawa  Timur yang dapat menclusterkan daerah-daerah yang  potensial(Rachman  &  Yuniarti, 2017)  dan  ada  juga  dalam  klasterisasi dan  pemetaan  lahan  pertanian(Tamela, et.  al.,  2017),  potensi  kebakaran  hutan berdasarkan sebaran titik panas(Premesti,
et. al., 2017), memetakan potensi tanaman padi(Utomo,  2018),  implementasi  K- Means dalam penentuan jurusan kepada siswa  di  SMA  Negeri  1  Pangkalan Kerinci(Irawan, 2019).
Berdasarkan banyaknya
data mahasiswa  baru  yang  ada  di  STIKes Hang  Tuah  Pekanbaru,  informasi  yang tersembunyi dapat diketahui dengan cara melakukan  pengolahan  terhadap  data yang  ada  tersebut  sehingga  dapat berguna  bagi  pihak  STIKes  Hang  Tuah Pekanbaru. Pengelompokan profil mahasiswa  baru  diperlukan  suatu  cara clustering,  yaitu  suatu  pengelompokan data  ke  dalam  kelompok-kelompok. Pengelompokan  ini  bertujuan  untuk mengelompokan objek-objek berdasarkan  karakteristik  objek-objek tersebut. Salah satu algoritma yang dapat
dipergunakan dalam pengklasteran adalah metode Fuzzy C-Means
(FCM)(Ramadhan,  et.  al.  2017).  Cara kerja  dari  algoritma  ini  adalah  mencari nilai pusat data dari kumpulan data yang ada . Tujuan dari Fuzzy C-Means adalah untuk  mendapatkan  pusat cluster yang nantinya akan digunakan untuk mengetahui  data  yang  masuk  ke  dalam sebuah cluster (Febrianti, et. al., 2016).
Metode Fuzzy C-Means diharapkan dapat  mengelola  data  mahasiswa  untuk panitia  SPMB  dalam  mencari  daerah yang potensial untuk dilakukan promosi ke daerah-daerah. Sehingga dapat memudahkan Tim panitia SPMB
STIKes  Hang  Tuah  Pekanbaru  dalam melakukan  promosi.  Adapun  penelitian sebelumnya  terkait  penggunaan  metode Fuzzy  C-Means  diantaranya  :  Dengan menggunakan Fuzzy C-Means clustering untuk  memfasilitasi  clustering  suatu daerah  dengan  hasil  ekonomis  terbesar, sedang  dan  rendah  serta  mengukur tingkat akurasi. Hasilnya berupa gambaran visualisasi yang menunjukkan pengelompokan  wilayah  berdasarkan hasil ekonomi Sulawesi Tenggara(Sutarji  dan  Tajidun,  2018), menentukan potensi daerah untuk membuat  menara  baru  bersama  pada sistem  komunikasi  selular  di  Sidoarjo ( Muthmainnah  &  Mauludiyanto,  2015 ), menentukan  daerah  potensial  untuk menanam  padi  di  Bekasi  (Suwarso, 2018),  menentukan  penentuan  media promosi  (Sarjanako,  2019),  pemetaan daerah pontensi untuk
transmigran(Hardiyanti,
2018), memetakan daerah rawan banjir(Pertiwi
& Kurniawan, 2017).

## METODE PENELITIAN Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka  Kerja  Penelitian  ini dilakukan  dengan  beberapa  tahapan yang  mana  pada  tiap  tahap  ini merupakan langkah-langkah yang
dilakukan dalam menyelesaikan masalah yang  akan  dibahas  yang  di  bahas. Adapun  kerangka  kerja  penelitian  ini sebagai berikut: 1. Survey Lapangan Survey lapangan lieteratur dilakukan dengan membaca berbagai artikel, jurnal, buku referensi,  teori-teori  yang  relevan atau  situs  internet  yang  berkaitan dengan penelitian ini. 2. Mengumpulkan Data dan Menyeleksi data Metode  pengumpulan  data  adalah cara-cara dan prosedur yang dilakukan  dalam  penelitian  untuk memperoleh  data  yang  dibutuhkan.
Beberapa metode pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Melakukan  observasi  dan  kajian tentang  data  mahasiswa  baru). Kajian lapangan ini untuk mengetahui secara langsung permasalahan  yang  ada,  sehingga diharapkan  penerapan  desain  dan konsep analisa data menggunakan algoritma C-Means dapat dilakukan dengan tepat. b. Library Research (tinjauan
kepustakaan) dilakukan untuk mengumpulkan  informasi  tentang literatur  dan  pedoman  dalam penentuan hasil analisa mahasiswa baru menggunakan algoritma
Fuzzy C-Means .
c. Laboratory  Research (Penelitian Laboratorium) adalah untuk pengujian  data  penentuan  hasil analisa data mahasiswa yang telah didapatkan  dengan  menggunakan algoritma Fuzzy C-Means .
Pada tahap dilakukan proses penyeleksian  data  dari  data  yang telah  dikumpulkan  dan  pada  tahap ini juga dilakukan tahapan cleaning , yaitu  tahapan  di  mana  data-data yang  telah  dikelompokkan  untuk
kemudian  dilakukan  pembersihan data. Adapun cara pembersihan data tersebut adalah dengan cara melengkapi  data,  menghapus  data duplikat, dan  menghilangkan noise , setelah  dilakukan  cleaning,  maka dilanjutkan  dengan  transformasi data-data  yang  telah  dibersihkan pada  tahap  sebelumnya.  Adapun cara  transformasi  data  ini  adalah dengan  cara  memformat  data, sehingga  siap  di  cluster  atau dikelompokkan.
3. Mengidentifikasi Masalah dan Tujuan Penelitian Pada tahap ini dilakukan pengidentifikasian permasalahan yang  ada  pada  saat  ini  adalah bagaimana menggali informasi terpendam  dari  banyaknya  siswa yang  berkemungkinan  memiliki nilai  lebih.  Oleh  karena  itu  penulis ingin menganalisa serta mengelompokkan informasi- informasi tersebut dengan menggunakan  metode Fuzzy  C- means .
4. Analisa Data
Pada proses ini penulis memulainya dengan  melakukan  analisis  dan pembelajaran terhadap metode Fuzzy C-Means Clustering . 5. Merancang Cluster Dengan Algoritma Fuzzy C-Means Adapun langkah-langkah yang dilakukan  pada  tahapan  ini  adalah, sebagai berikut: - Menginputkan  Data  yang  akan di- Cluster atau menetapkan matrix partisi awal (U) .
- Menentukan nilai parameter
awal. - Membangkitkan bilangan random  sebagai  data  derajat keanggotaan awal.
- Menentukan  pusat  cluster  pada iterasi awal.
- Menghitung fungsi objektif (P)
- Memeriksa kondisi berhenti.
6. Implementasi
Pada penelitian ini penulis mengimplementasikan pengujian model  dari  hasil  analisa  data menggunakan  metode Fuzzy  C-
means dengan  menggunakan  alat bantu Hardware dan Software sebagai berikut:
a. Perangkat Keras ( Hardware )
b. Perangkat Lunak ( Software )
7. Pengujian Setelah dilakukan perhitungan secara manual dengan metode yang telah  ditetapkan,  maka  pada  tahap ini dilakukan uji coba terhadap hasil tersebut sehingga analisis implementasi  dari  pengujian  model ini  dapat  dicocokkan  dengan  hasil yang menggunakan Matlab 6.1. Jika penerapan  sistem  sudah  berjalan dngan  lancar,  maka  sistem  dapat diimplementasikan  sesuai  dengan kebutuhan.  Evaluasi  sistem  yang telah  diuji  perlu  dilakukan,  dengan tujuan  untuk  mengetahui  apakah sistem  yang  diuji  tersebut  sudah sesuai  dengan  yang  diharapkan. Berikut  ini  adalah  mekanisme pengujian yang dilakukan:
a. Membangun suatu kasus uji yaitu pengumpulan data yang dibutuhkan dalam pengujian perangkat lunak.
b. Menentukan hasil yang diharapkan yaitu hasil klasifikasi dengan melakukan proses perhitungan secara manual.
c. Evaluasi  dilakukan  dengan  cara membandingkan hasil yang didapatkan pada tahap implementasi sistem dengan hasil yang dibuat secara manual.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Identifikasi Masalah
Pada bab ini penulis akan menjelaskan  tentang  masalah  yang diangkat dalam penelitian dan berhubungan dengan bagaimana mengelompokan data mahasiswa dengan menggunkan  metode Fuzzy  C-Means . Topik yang akan dibahas yaitu pengumpulan data, menganalisa data dan menganalisa  proses,  merancang  sistem algoritma Fuzzy  C-Means .  Data  yang berkaitan  dengan  promosi  di  Sekolah Tingi  Ilmu  Kesehatan  (STIKes)  Hang Tuah  Pekanbaru  yang  didapatkan  dari panitia  SPMB  selanjutnya  akan  diolah dengan  menggunakan  metode Fuzzy  C- Means .  Metode  pengelompokkan  data yang dilakukan untuk mengklasifikasikan  daerah  asal  dan program studi berdasarkan cluster untuk itu algoritma Fuzzy C-Means digunakan pada penelitian ini untuk
mengelompokkan  data  sesuai  daerah asal dan nilai rata-rata mahasiswa baru.

## Analisa Kebutuhan Sistem
Tahap  analisis  sistem  merupakan tahap  yang  paling  penting  untuk Melakukan penganalisaan sebuah sistem dalam  pemecahan  suatu  permasalahan. Dalam  pembangunan  sebuah  sistem, diperlukan  suatu  analisa  yang  mana diperlukan untuk kebutuhan sistem yang dibangun,  dalam  pembangunan  sistem ini  diperlukan  suatu  pemahaman  yang akan ditemui.

## Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  yang digunakan  adalah  dengan  wawancara langsung kepada Panitia SPMB STIKes Hang  Tuah  Pekanbaru  dan  Ka.  BAAK STIKes  Hang  Tuah  Pekanbaru,  serta pengambilan  data.  Berikut  ini  adalah Data  Mahasiswa  STIKes  Hang  Tuah Pekanbaru Tahun 2016-2017 Berdasarkan  9  Daerah  asal  Mahasiswa pada 4 Program Studi yang ada:

## Tabel 1. Data Mahasiswa Prodi IKM
No Nama Daerah Asal Nilai Akhir 1. Aisafira Sari Bengkalis 79 2. Anton Januaril Inhil 80 3. Adelia Nopriyarti Kampar 87 4. Muhamad Age Syamsah Kuansing 88 5. Aulia Astri Pekanbaru 81 6. Dewi Gita Rohil 77 7. Vingga Wahyudi Rohil 90
Tabel 1 Merupakan data Mahasiswa Prodi  IKM  yang  berasal  dari  beberapa kabupaten  yang  ada  di  Riau  seperti Bengkalis,  Inhil,  Inhu,  Kampar,  Rohul, Rohil,  Kuansing,  Pekanbaru,  dan  Siak dengan  nilai  rata-rata  yang  berbeda- beda.  Selanjutnya  pada  tabel  2  terlihat data  Mahasiswa  Prodi  RMIK  STIKes Hang Tuah Pekanbaru data ini diperoleh dari  TIM  Panitia  SPMB  STIKes  Hang Tuah Pekanbaru.
Tabel 2. Data Mahasiswa Prodi RMIK No  Nama Daerah Asal Nilai Akhir 1. Aldi Ramdani Bengkalis 90 2. Asriyani Aprilda Inhil 90 3. Adrian Parezi Kampar 80 4. Elfitrah Angriyani Kuansing 81 5. Anjes Saputra Pekanbaru 79 6. Reski Sri Madani Rohil 81 7. Delvi Anggraini Rohul 88 8. Miratul Istianah Siak 82 9. Efita Harianto Inhu 90
Tabel  2  Merupakan  data  Prodi RMIK  yang berjumlah 49 orang berasal dari  beberapa  kabupaten  yang  ada  di Riau  seperti  Bengkalis,  Inhil,  Inhu, Kampar, Rohul, Rohil, Kuansing,
Pekanbaru,  dan  Siak  dengan  nilai  rata- rata  yang  berbeda-beda.  Selanjutnya pada  tabel  3  terlihat  data  Mahasiswa Prodi PSIK STIKes Hang Tuah
Pekanbaru,  data  ini  diperoleh  dari  TIM Panitia STIKes Hang Tuah Pekanbaru.

## Tabel 3. Data Mahasiswa Prodi PSIK
No Nama Daerah Asal Nilai Akhir 1. Angel Novelyeni Bengkalis
2. Alfiatun Wahidah Inhil 80 3. Fenty Fajri Handayani Inhu 76 4. Alva Dera Kampar 80 5. Desi Apriani Kuansing 77 6. Atika Amri Yeni Putri  Pekanbaru 80 7. Fiona Zulfa Sabella Rohil 81 8. Apriliana Afghani Rohul 95 9. Yuyun Bella Ria Batubara Siak 77 Tabel 3 Merupakan data Mahasiswa
Prodi  RMIK  STIKes  Hang  Tuah Pekanbaru  yang  mana  Masiswa  Prodi RMIK  berasal  dari  beberapa  kabupaten yang ada di Riau seperti Bengkalis, Inhil, Inhu,  Kampar,  Rohul,  Rohil,  Kuansing, Pekanbaru,  dan  Siak  dengan  nilai  rata- rata  yang  berbeda-beda.  Selanjutnya pada  tabel  4  terlihat  data  Mahasiswa Prodi  Kebidanan data  ini diperoleh dari Panitia  SPMB  STIKes  Hang  Tuah Pekanbaru.
Tabel 4. Data Mahasiswa Prodi Kebidanan No Nama Daerah Asal Nilai Akhir 1. Sophia Immanuela Victoria  Bengkalis 95 2. Harlin Putra Nanda Inhil 88 3. Hesti Sahfitri Inhu 80 4. Dewi Puspita Nur Kampar 88 5. Aprilia Willa Puspita Kuansing 89 6. Adrian Saputra Pekanbaru 78 7. Arum Fetrianda Rohil 79 8. Asih Pra Lestari Rohul 84 9. Febri Juanda Siak 95 Tabel 4. Merupakan data Mahasiswa  Prodi  Kebidanan  yang berjumlah 54  orang  berasal dari Daerah Asal yang berbeda-beda beberapa kabupaten  yang  ada  di  Riau  seperti Bengkalis,  Inhil,  Inhu,  Kampar,  Rohul, Rohil,  Kuansing,  Pekanbaru,  dan  Siak dengan  nilai  rata-rata  yang  berbeda- beda. Selanjutnya Agar lebih memahami bagai  mana  proses  perhitungan  Metode Fuzzy C-Means secara manual dan lebih detail akan dicoba perhitunagan menggunakan  data  sebanyak  9  (
Sembilan)  data  sampel  dengan  variabel input sebanyak 2 variabel seperti terlihat pada tabel 5 berikut ini.
Tabel 5. Rekap Data Mahasiswa No  Daerah Asal Jumlah Mahasiwa Nilai Rata-Rata Siswa 1. Bengkalis 39 85,8 2. Inhil 40 84,1 3. Pekanbaru 74 83,2 4. Kampar 37 87,7 5. Kuansing 17 83,8 6. Siak 12 84,4 7. Rohil 18 82 8. Rohul 23 84,5 9. Inhu 19 85,8 Tabel.5  Merupakan  data  Mahasiswa pada  tahun  2016-2017  yang  berjumlah  279
orang yang telah direkap dan dikelompokkan  sesuai  jumlah  Mahasiswa dan daerah asal menjadi 9 kelompok  dengan nilai rata-rata  yang berbaeda-beda.

## Normalisasi Data
Tahap
awal untuk melakukan perhitungan dengan menggunakan algoritma Fuzzy  C-Means diperlukan proses normalisasi data. Proses normalisasi  menggunakan  rumus  (2.1) yang  terdapat  di  landasan  teori.  Berikut ini  akan  dilakukan  proses  normalisasi data secara manual berdasarkan variabel sampel data sebanyak 9 (Sembilan) data dalam salah satu solusi  yang digunakan untuk memperkecil  besaran angka antar variabel.  Normalisasi  hasil  rekap  data siswa  Merupakan  proses  normalisasi variabel X1 baris ke 1 sampai baris ke 9 dan  variabel X2 baris ke 1 sampai  baris ke 9. Adapun cara perhitungan
Normalisasi adalah:
X1 = (Xnilai  rata-rata1-  Xmin)  /  (Xmax- Xmin) = (39 - 12) / (74 - 12) = 0,44 X2 = (Xnilai  rata-rata2-  Xmin)  /  (Xmax- Xmin) = (40 - 12) / (74 - 12) = 0,45 X3 = (Xnilai  rata-rata13-  Xmin)  /  (Xmax- Xmin) = (74 - 12) / (44 - 12) = 1,00
X4 = (Xnilai  rata-rata4-  Xmin)  /  (Xmax- Xmin) = (37 - 12) / (74 - 21) = 0,40 X5 = (Xnilai  rata-rata5-  Xmin)  /  (Xmax- Xmin) = (17 - 12) / (74 - 12) = 0,08 X6 = (Xnilai  rata-rata6-  Xmin)  /  (Xmax- Xmin) = (12- 12) / (74 - 12) = 0,00 X7 = (Xnilai  rata-rata7-  Xmin)  /  (Xmax- Xmin) = (18 - 12) / (74 - 12) = 0,10 X8 = (Xnilai  rata-rata8-  Xmin)  /  (Xmax- Xmin) = (23 - 12) / (74 - 12) = 0,18 X9 = (Xnilai  rata-rata9-  Xmin)  /  (Xmax- Xmin) = (19 - 12) / (74 - 12) = 0,11 Perhitungan  yang  sama  dilakukan pada  variabel  jumlah  mahasiswa.  Hasil Normalisasi  variabel  nilai  rata-rata  dan jumlah  Mahasiswa  tahun  2016-2017 dapat terlihat pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Normalisasi Data Siswa No Daerah Asal Jumlah Mahasiwa Nilai Rata- Rata Siswa 1. Bengkalis 0,04 85,8 2. Inhil 0,05 84,1 3. Pekanbaru 1,00 83,2 4. Kampar 0,40 87,7 5. Kuansing 0,08 83,8 6. Siak 0,00 84,4 7. Rohil 0,10 82 8. Rohul 0,18 84,5 9. Inhu 0,11 85,8 Penerapan Metode Fuzzy C-Means Langkah-langkah dalam proses mengelompokan  data  Mahasiswa  STIKes Hang  Tuah  Pekanbaru  untuk  mengetahui perhitungan pengelompokan
data Mahasiswa  dengan  metode Fuzzy  C-Means adalah:
1. Menetapkan  matriks  partisi  awal (U) , berupa sampel data mahasiswa
STIKes  Hang  Tuah  Pekanbaru tahun  2016-2017.  Parameter  yang digunakan adalah jumlah
mahasiswa  pada  asal  sekolah  dan nilai  akhir.  Detail  data  yang
digunakan  untuk  matriks  partisi awal adalah data pada tabel 4.5
2. Menentukan nilai parameter awal
Nilai awal:
Tabel 7. Menentukan Parameter Awal o Jumlah cluster = C =  3; o Pangkat = W =  2; o Maksimum iterasi = MaxIter =  100; o Error terkecil yang diharapkan = =  10 -5 ; o Fungsi  obyektif awal = P 0 =   0; o Iterasi awal = t =   1; Keterangan X1 = jumlah mahasiswa X2 = nilai rata-rata 1. Membangkitkan  bilangan  random sebagai  data  derajat  keanggotaan awal  untuk  elemen  matriks  partisi awal ( U ).
Data  Derajat  Keanggotaan  Awal untuk elemen matriks partisi awal dapat ditentukan dari nilai acak:
Tabel 8. Mencari Nilai random 0,5 0,3 0,2 0,2 0,4 0,4
0,4 0,1 0,5 0,6 0,2 0,2
0,3 0,6 0,1
0,7 0,1 0,2 0,3 0,2 0,5 0,8 0,1 0,1 0,2 0,3 0,5
Matrik  Partisi  awal  merupakan  data bilangan random, dan dapat di inisialisasikan  kolom  1  pusat  cluster  1, kolom 2 cluster 2 dan kolom 3 cluster 3.
2.  Menentukan  Pusat Cluster Pada Iterasi Awal Dapat  dihitung  3  pusat  cluster Vkj dengan K =  1,2,3  dan J =  1,2,3  sebagai berikut:
Tabel 9. Pusat Cluster 1 Pada Iterasi 1 Derajat
Keanggo taan Pada Cluster Ke-1 Data yang Di cluster ( i1 ) 2 ( i1 ) 2 * X i1 ( i1 ) 2 * X i2 Xi1 Xi2 0,500 0,435 0,667 0,250 0,109 0,167 0,200 0,452 0,368 0,040 0,018 0,015 0,400 1,000 0,211 0,160 0,160 0,034 0,600 0,403 1,000 0,360 0,145 0,360 0,300 0,081 0,316 0,090 0,007 0,028 0,700 0,000 0,421 0,490 0,000 0,206 0,300 0,097 0,000 0,090 0,009 0,000 0,800 0,177 0,439 0,640 0,114 0,281 0,200 0,113 0,667 0,040 0,005 0,027 2,160 0,566 1,117 0,262 0,517 Dari  tabel  9.  dapat  diketahui perhitungan  pusat cluster 1  pada  iterasi
1, dengan diperoleh derajat keanggotaan pada cluster ke  -1 merupakan data acak pada data partisi awal pada kolom 1, data yang  di  cluster xi1 dan xi2 merupakan data nilai rata-rata dan jumlah mahasiswa.

## Tabel 10. Pusat Cluster 2 Pada Iterasi 1
Derajat Keanggotaan Pada Cluster Ke-2 data yang Di Cluster ( i1 ) 2 ( i1 ) 2 * X i1 ( i1 ) 2 * X i2 Xi1 Xi2 0,300 0,435 0,667 0,090 0,039 0,060 0,400 0,452 0,368 0,160 0,072 0,059 0,100 1,000 0,211 0,010 0,010 0,002 0,200 0,403 1,000 0,040 0,016 0,040 0,600 0,081 0,316 0,360 0,029 0,114 0,100 0,000 0,421 0,010 0,000 0,004 0,200 0,097 0,000 0,040 0,004 0,000 0,100 0,177 0,439 0,010 0,002 0,004 0,300 0,113 0,667 0,090 0,010 0,060 0,810 0,182 0,343 0,225 0,424
Dari  tabel    10.    dapat  diketahui perhitungan  pusat  cluster  2  pada  iterasi 1, dengan diperoleh derajat keanggotaan
pada cluster  ke -2 merupakan data acak pada data partisi awal pada kolom 2, data yang  di  cluster  xi1  dan  xi2  merupakan data nilai rata-rata dan jumlah mahasiswa  ,  ( i1)2hasil  dari  nilai random  X1^2  ,    ( i1)2*Xi1  hasil  dari ( i1)2  x data 1 dan  ( i1)2*Xi2 X data 3.    Untuk  perhitungan  sama  dengan perhitungan  dengan  iterasi  1  Sehingga diperoleh:
C2 =   0,225    0,424
Tabel 11. Pusat Cluster 3 Pada Iterasi 1 Derajat
Keanggot aan  Pada Cluster Ke-3 Data yang Di Cluster ( i1 ) 2 ( i1 ) 2 *X i1 ( i1 ) 2 *X i2 Xi1 Xi2 0,200 0,435 0,667  0,040 0,017 0,027 0,400 0,452 0,368  0,160 0,072 0,059 0,500 1,000 0,211  0,250 0,250 0,053 0,200 0,403 1,000  0,040 0,016 0,040 0,100 0,081 0,316  0,010 0,001 0,003 0,200 0,000 0,421  0,040 0,000 0,017 0,500 0,097 0,000  0,250 0,024 0,000 0,100 0,177 0,439  0,010 0,002 0,004 0,500 0,113 0,667  0,250 0,028 0,167 1,050 0,411 0,369 0,391 0,352
Dari  tabel    11.    dapat  diketahui perhitungan  pusat  cluster  1  pada  iterasi 3, dengan diperoleh derajat keanggotaan pada cluster  ke -3 merupakan data acak pada data partisi awal pada kolom 3, data yang  di  cluster  xi1  dan  xi2  merupakan data nilai rata-rata dan jumlah mahasiswa, ( i1)2hasil dari nilai
random  X1^2  ,    ( i1)2*Xi1  hasil  dari ( i1)2  x data 1 dan  ( i1)2*Xi2 X data 4.  Untuk  perhitunganya  sama  sehingga diperoleh:
C2 =   0,391    0,352
Dari  perhitungan  pusat  cluster  1  pada iterasi 1 sampai 3 pusat cluster (V) yang terbentuk adalah:
V1=

## 5.  Menghitung Fungsi Objektif (P)
Berikut Hasil Fungsi objektif pada iterasi 1 (P1) setelah dihitung :
Tabel 12. Hasil Perhitungan Fungsi Objektif Pada Iterasi Pertama (P1) Kuadrat Derajat Keanggotaan data ke-i L1 L2 L3 L1+L2+ L3 i1 2 i2 2 i3 2
0,2500  0,0900  0,0400  0,0131  0,0093  0,0040  0,0264 0,0400  0,1600  0,1600  0,0023  0,0087  0,0006  0,0116 0,1600  0,0100  0,2500  0,1022  0,0065  0,0976  0,2063 0,3600  0,0400  0,0400  0,0911  0,0145  0,0168  0,1224 0,0900  0,3600  0,0100  0,0066  0,0117  0,0010  0,0193 0,4900  0,0100  0,0400  0,0382  0,0005  0,0063  0,0450 0,0900  0,0400  0,2500  0,0265  0,0078  0,0526  0,0870 0,6400  0,0100  0,0100  0,0085  0,0000  0,0005  0,0091 0,0400  0,0900  0,2500  0,0018  0,0064  0,0442  0,0524 Fungsi Objective 0,5796 Tabel 12 merupakan tabel perhitungan  fungsi  objektif  yaitu  pada perhitungan kuadrat derajat keanggotaan data  ke-i i1 2 , i2 2 , i3 2 adalah perhitungan iterasi 1 sampai iterasi 3 dari cluster 1.
U1= 0,49 36 0,25 07 0,25 57 0,05 93 0,06 34 0,87 74 0,27 59 0,27 28 0,45 12 0,43 52 0,30 28 0,26 19 0,24 95 0,56 29 0,18 76 0,33 00 0,50 71 0,16 29 0,25 61 0,38 50 0,35 89 0,15 18 0,81 02 0,03 80 0,53 32 0,33 22 0,13 46 6.  Memeriksa Kondisi Berhenti Iterasi  akan  dihentikan  jika  memenuhi syarat berikut ini: 0,262 0,517 0,225 0,424 0,391 0,352
-J ika: (|Pt – Pt-1|< ξ) atau (t > MaxIter) maka berhenti - Jika tidak:   t=t+1, mengulang  langkah ke empat.
Karena Pt - P0 = P1 = 1,944276766 P0 = 0 |P1-P0| 1,944276766
>>  ξ  ( 10 −5 ),  dan  iterasi  =  1  <  MaxIter (=100),  maka  proses  dilanjutkan  ke iterasi  kedua  (t=2).  Pada  iterasi  kedua ditentukan kembali 3 pusat cluster baru. Cara perhitungan sama dengan perhitungan pada iterasi pertama. Dari  perhitungan  iterasi  awal  sampai terakhir  karena  perhitungan  belum menunjukkan  eror  secara  stabil  dan dengan  menggunakan  sistem  juga  tidak menunjukkan  eror  secara  stabil  sampai iterasi maksimum juga tidak
menemukan  hasil  eror  yang  maksimal maka proses dihentikan.  Matriks partisi U  iterasi  terakhir  dapat  diperoleh informasi mengenai kecenderungan siswa untuk masuk ke kelompok daerah asal.  Setiap  jumlah  memiliki  derajat keanggotaan  tertentu  untuk  menjadi anggota suatu kelompok. Derajat
keanggotaan terbesar menunjukkan kecenderungan tertinggi dari daerah asal untuk  masuk  menjadi  anggota  yang terbanyak  dan  terkecil  Secara  detail disajikan pada tabel 13 berikut:
Table 13. Derajat Keanggotaan Tiap
Data Pada Setiap Cluster Dengan FCM (Pada   Iterasi Terakhir) Data Ke Derajat  keanggotaan  ( ) data pada Cluster ke- Data  Cenderung Masuk ke Cluster  dengan Derajat keangotaan 1 2 3 1 0,8676  0,0485  0,0839  0,8676 2 0,1009  0,1249  0,7743  0,7743 3 0,1749  0,1468  0,6783  0,6783 4 0,8232  0,0818  0,0949  0,8232 5 0,0005  0,9989  0,0006  0,9989 6 0,0688  0,8819  0,0493  0,8819 7 0,1044  0,6993  0,1963  0,6993 8 0,1226  0,7810  0,0964  0,7810 9 0,5427  0,3357  0,1216  0,5427

## Tabel 14. Derajat Keanggotaan Tiap
Data Pada Iterasi ke-1 Data Derajat  Keanggotaan  Data Untuk Iterasi ke-1 Posisi  Data  Pada Cluster (µ1) (µ2) (µ3) C1 C2 C3 1 0,8676 0,0485 0,0839 * 2 0,1009 0,1249 0,7743 * 3 0,1749 0,1468 0,6783 * 4 0,8232 0,0818 0,0949 * 5 0,0005 0,9989 0,0006 * 6 0,0688 0,8819 0,0493 * 7 0,1044 0,6993 0,1963 * 8 0,1226 0,7810 0,0964 * 9 0,5427 0,3357 0,1216 *
Tabel  14  Merupakan  tabel  derajat keanggotaan tiap data pada  iterasi ke-1. Data derajat keanggotaan baru diperoleh dari  U1  sehingga  diperleh  C1:  0,8676, 0,8232,  0,5427;  C2:  0,9989,  0,8819, 0,6993,  0,7810  dan  C3:  0,7743,  0,6783 yang diberi tanda (*).
1.  Cluster Pertama adalah berisi kelompok  jumlah  asal  mahasiswa yang  memiliki  minat  rendah  untuk masuk  ke  STIKes  Hang  Tuah Pekanbaru dengan anggota 1, 4, 9.
2.  Cluster Kedua adalah berisi kelompok  jumlah  asal  mahasiswa yang  memiliki  minat  sedang  untuk masuk  ke  STIKes  Hang  Tuah Pekanbaru dengan anggota 5, 6, 7, 8.
3.  Cluster Ketiga adalah berisi
kelompok  jumlah  asal  mahasiswa yang memiliki minat tinggi untukmasuk ke STIKes Hang Tuah Pekanbaru dengan anggota 2, 3.

## SIMPULAN DAN SARAN Simpulan
Pada  bagian  kesimpulan  ini  akan dibahas  kesimpulan  dari  apa  yang  telah
dibuat  pada  penelitian  ini,  maka  dari pada itu dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1.  Penerapan  Algoritma Fuzzy  C- Means (FCM)  dapat  membantu
dalam  mencari  lokasi  potensial untuk  dilakukan  promosi  bagi  TIM SPMB STIKes Hang Tuah Pekanbaru.
2.  Proses clustering dapat  dilakukan untuk  menentukan  jumlah  cluster ideal  dalam  proses  perhitungan akurasi hasil pengelompokkan tidak dapat terukur.
3. Hasil analisa data pada metode Fuzzy C-Means Clustering dalam  Sistem
Informasi  Promosi  STIKes  Hang Tuah  Pekanbaru  tidak  menemukan titik eror yang diharapkan. Saran Untuk  kemajuan  dalam  melakukan penelitian selanjutnya maka perlu
adanya saran – saran sebagai berikut:
1.  Adapun dari sistem yang digunakan dalam  promosi  STIKes  Hang  Tuah Pekanbaru  bisa  digunakan  juga untuk  kasus  lain  yang  menyangkut dengan metode Fuzzy C-Means . 2.  Untuk  dapat  memaksimalkan  hasil penelitian,  perlu  dilakukan  kajian lebih lanjut dengan memperhitungkan jumlah mahasiswa  dari  tahun  2014-2016, sehingga  dapat  digunakan  dalam menunjang Promosi bagi tim
SPMB.

## DAFTAR PUSTAKA
Febrianti,  F.,  Hafiyusholeh,  M.,  &
Asyhar, A. H. (2016). Perbandingan Pengklusteran data iris menggunakan  metode  k-means  dan fuzzy c-means. Jurnal Matematika" MANTIK, 2 (1), 7-13. Hardiyanti,  M.,  Utami,  Y.  R.  W.,  & Saptomo, W. L. Y. (2018).
Pemetaan Daerah Berpotensi Transmigran Di Kecamatan Kartasura Dengan Metode Fuzzy C- Means  (Fcm)  Clustering. Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN) , 6 (1).
Irawan,  Y.  (2019).  Implementation  Of
Data  Mining  For  Determining Majors  Using  K-Means  Algorithm In  Students  Of  SMA  Negeri  1 Pangkalan  Kerinci. Journal  of Applied Engineering and Technological  Science  (JAETS), 1 (1), 17-29. Muthmainnah,  M.,  &  Mauludiyanto,  A. (2015). Optimasi Penempatan Lokasi  Potensial  Menara  Baru Bersama pada Sistem Telekomunikasi Seluler dengan Menggunakan  Fuzzy  Clustering  di Daerah Sidoarjo. Jurnal Teknik
ITS , 4 (1), A36-A41.
Pramesti, D. F., Furqon, M. T., & Dewi,
C. (2017). Implementasi Metode K- Medoids Clustering Untuk Pengelompokan Data Potensi Kebakaran Hutan/Lahan Berdasarkan Persebaran Titik Panas (Hotspot). Jurnal  Pengembangan Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer e-ISSN , 2548, 964X.
Pertiwi, A. P., & Kurniawan, R. (2017).
Pengelompokan Daerah Rawan Bencana Banjir Di Indonesia Tahun 2013 Menggunakan Fuzzy C-Mean. Rachman,  F.,  &  Yuniati,  R.  N.  (2017, December). Analisis Cluster Sektor Perikanan Laut dengan menggunakan Fuzzy K-Means. In Seminar MASTER PPNS (Vol. 2,
No. 1, pp. 7-10).
Ramadhan, A., Efendi, Z., & Mustakim, M.  (2017,  May).  Perbandingan  K-
Means  dan  Fuzzy  C-Means  untuk Pengelompokan Data User Knowledge  Modeling.  In Seminar Nasional Teknologi Informasi
Komunikasi  dan  Industri (pp.  219- 226). Sarjanako,  R.  J.  (2019).  Penerapan Fuzzy  C-Means  Clustering  Untuk Mengoptimalkan  Penentuan  Media Promosi. Teknois:  Jurnal  Ilmiah Teknologi  Informasi  dan  Sains, 6 (1), 29-37.
Sutardi,  S.,  &  Tajidun,  L.  M.  (2018). Sistem Informasi  Geografis Potensi Ekonomi Daerah Provinsi Sulawesi Tenggara  Menggunakan  Fuzzy  C- Means  Clustering. semanTIK , 4 (1), 113-120. Suwarso,  W.  (2018).  Application  of Fuzzy  C-Means  Clustering  Method
Using Matlab To Map the Potential of Rice Plant In Bekasi Regency. SIMADA  (Jurnal  Sistem
Informasi  dan  Manajemen  Basis Data) , 1 (2), 93-103.
Tamaela,  J.,  Sediyono,  E.,  &  Setiawan, A. (2017). Cluster Analysis Menggunakan  Algoritma  Fuzzy  C- means dan K-means Untuk
Klasterisasi  dan  Pemetaan  Lahan Pertanian  di  Minahasa  Tenggara. Jurnal Buana Informatika, 8 (3). Utomo,  R.  A.  (2018).  Perbandingan Clustering  Produktivitas  Padi  Di Indonesia  Menggunakan  algoritme K-Means dan Fuzzy C-Means.