## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN SISWA AKSELERASI MENGGUNAKAN FUZZY MULTI ATTRIBUT DECISION MAKING (FMADM) DAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
Prasiska Dwi Purwanti, Joseph Dedy Irawan, Febriana Santi Wahyuni Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1618067@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Penyelenggaraan pendidikan di Indonesia yang berorientasi kepada kuantitas untuk pontensi belajar siswa. Potensi  belajar  siswa  ada  yang  lambat,  sedang  dan  cepat  (mempunyai  kemampuan/kecerdasan  istemewa)  dan siswa yang mempunyai kemampuan perlu mendapatkan pelayanan khusus sesuai dengan kecepatan belajarnya. Di dunia pendidikan di adakan beberapa program termasuk salah satunya program akselerasi yang saat ini sudah di laksanakan oleh beberapa sekolah. Program akselerasi di desain dalam bentuk pemadatan waktu menjadi dua tahun  dari  tiga  tahun  di  masa  normal  sekolah  menengah  atas  (SMA).  Penentuan  siswa  ini  sendiri  di  perlukan sebuah Sistem Pendukung Keputusan untuk penentuan siswa yang lolos dalam seleksi tes untuk akselerasi agar maksimal. Sistem  ini untuk membantu dalam pengambilan  keputusan  yang  lebih tepat dalam pemilihan siswa lolos  akselerasi.  dengan  penentuan  akselerasi  siswa  menggunakan  metode  Fuzzy  Multi  Attribute  Decision Making  (FMADM)  untuk  menentukan  bobot  kriteria  dan  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  untuk perangkingan  ,  sehingga  dapat  membantu  guru  untuk  menentukan  siswa  yang  lolos  dalam  akselerasi.  Dengan adanya  Sistem  Pendukung  Keputusan  ini  dapat  mempermudah  dalam  menentukan  siswa  yang  lolos  ke  kelas akselerasi..
Perhitungan  penentuan  siswa  akselerasi  dengan  metode  SAW  dan  FMADM  pada  sistem  sudah  sesuai dengan yang digunakan manual pada excel. Hasil uji keputusan pengguna melibatkan guru
Kata kunci : Sistem pendukung keputudan, Simple Additive Weighting, penentuan siswa akselerasi ,Fuzzy Multi Attribute Decision Making
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Penyelenggaraan  pendidikan  di  Indonesia  yang berorientasi  kepada  kuantitas  untuk  pontensi  belajar siswa. Potensi belajar siswa ada yang lambat, sedang dan cepat (mempunyai kemampuan/kecerdasan istemewa)  dan    siswa  yang  mempunyai  kemampuan perlu  mendapatkan  pelayanan  khusus  sesuai  dengan kecepatan belajarnya. Di dunia pendidikan di adakan beberapa  program  termasuk  salah  satunya  program akselerasi  yang  saat  ini  sudah  di  laksanakan  oleh beberapa sekolah. Siswa yang mempunyai kemampuan  di  atas  rata-rata  mempunyai  kebutuhan yang  berbeda.  Bagi  siswa  dalam  kategori  ini  perlu adanya  pelayanan  pendidikan  khusus.  Salah  satu alternatif  yang  bisa  dilakukan  oleh  sekolah  adalah dengan menyelenggarakan akselerasi(Program percepatan  belajar).  Program  akselerasi  di  desain dalam  bentuk  pemadatan  waktu  menjadi  dua  tahun dari tiga tahun di masa normal sekolah menengah atas (SMA).
Untuk  memecahkan  masalah  ini  dilakukan sebuah  penelitian  untuk  membangun  sebuah  Sistem Pendukung  Keputusan  untuk  penentuan  siswa akselerasi dengan perbandingan alternatif dan kriteria yang  telah  ditentukan.  Sistem  ini  akan  membantu para pembuat keputusan bisa di lakukan dengan lebih cepat dan akurat.
Dari  metode  yang  digunakan  yaitu  metode Simple  Additive  Weighting(SAW) dan  metode Fuzzy Multi  Attribute  Decision  Making .  Konsep  dasar  dari metode SAW penjumlahan bobot nilai dari peringkat kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  atribut,  sehingga metode  ini  dapat  pengambil  keputusan  untuk penentuan  siswa  akselerasi  yang  sesuai  dengan kriteria-kriteria yang telah ditetpkan.
Menurut  Lismardiana  berjudul Fuzzy  Multi- Atribute  Decision  Making (Fuzzy  Madm)  Dengan Metode  Saw  Dalam  Penentuan  Lulusan  Mahasiswa Berprestasi  penelitian  dengan  model  SAW  dan FMADM  digunakan  untuk  perhitungan  proses  bobot nilai  proses  perolehan  nilai  tertinggi  kinerja  pada setiap  alternatif  terhadap  setiap  atribut  sehingga pengambilan  keputusan  lulusan  mahasiswa  lebih akurat dan efisien.

## 1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang,  masalah  dapat dirumuskan sebagai berikut : 1. Bagaimana
cara merancang dan mengimplementasikan sistem pendukung keputusan  menggunakan  Sublime  dengan Xammp?
2. Bagaimana cara mengimplementasikan masalah tersebut dengan menggunakan
Metode Fuzzy Multi Decision Making
(FMADM)  dan  Simple  Additive  Weighting (SAW)  Algoritma?

## 1.3  Tujuan
Adapun  tujuan  dari  pengembangan  aplikasi  ini adalah :
1.  Mempermudah  pengguna  untuk  mengetahui  hasil tes untuk akselerasi .
2. Salah satu cara untuk  membantu dalam penentuan hasil tes .
3. Mengimplementasikan penilaian hasil tes akselerasi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Penelitian Terkait
Pada penelitian yang dilakukan oleh Anita Dewi Susanti dkk, 2017. Penelitian ini menentukan kriteria- kriteria perankingan penerimaan siswa baru menggunakan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) untuk  penerimaan  siswa  baru  jalur  undangan  pada SMK  Bumi  Nusantara  Wonosobo  untuk  membantu penerimaan  siswa  baru  yang  berkualitas.  Kriteria yang  telah  ditetakpan  ialah  kemampuan  bahasa inggris,  keahlian  ekstrakulikuler,  tidak  buta  warna, tamat  SMP,  nilai  SKHU/Ijazah,  usia,  mengisi formulir, dan sertifikat prestasi. Hasil akhir nilai yang diperoleh  maka  V1  adalah  siswa  baru  yang berkualitas  baik  dan  memiliki  predikat  nilai  84 dengan rentan nilai sebagai berikut: 50 – 70 = Cukup, 71 – 82 = Baik, 83 – 100 = Terbaik.. [1]
Selanjutnya  pada  penelitian  Misbahul  Munir dkk, 2018. Aplikasi pendukung keputusan merupakan cara  mengatasi    masalah  penentuan  beasiswa  di universitas  tersebut.  Program  ini  menggunakan (SAW)  Simple  Additive  Weigthing.  Metode  ini menentuksn  bobot  dari  setiap  kriteria  yang  telah ditentukan  kemudian  dilanjutkan  dengan  proses normalisasi dan dilanjutkan dengan proses perangkingan untuk menyeleksi alternatif terbaik.. [2] Pada  penelitian  Apriansyah  putra  dkk  2015. Penelitian  menggunakan  Simple  Additive  Weighting (SAW).  Metode  ini  untuk    menyeleksi  alternative terbaik  dari  sejumlah  alternative  yang  ada.  Disini alternative  yang  dimaksud  adalah  mahasiswa  calon penerima beasiswa berdasarkan kriteria yang ditentukan.  Mencari  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut. Kemudian  dilakukan  proses  perengkingan  yang menentukan  alternative  optimal,  yaitu  mahasiswa terbaik.  Bobot  yang  diberikan  pada  setiap  kriteria mempengaruhi  hasil  akhir  penentuan  calon  penerima beasiswa.  Perubahan  nilai  bobot  pada  suatu  kriteria mempengaruhi hasil akhir perhitungan. [3]

## 2.2 Metode FMADM
Dalam  metode  FMADM  suatu  metode  yang digunakan  untuk  mencari  alternatisf  optimal  dari sejumlah alternatif dengan kriterian tertentu. Algoritma dari FMADM sebagai berikut:
a. Memberi  nilai  setiap  alternatif  (Ai)  pada  setiap karakter  (Cj)  yang  sudah  di  tentukan,  nilai
tersebut  di  peroleh  berdasarkan  nilai  crips i=1,2,…m dan j=1,2,…n.
b. Memberikan  nilai  bobot  (W)  berdasarkan  nilai crips yang sudah di tentukan
c. Melakukan  nilai  normalisasi  matriks  dengan menghitung  nilai  rating  kinerja  normalisasi  (rij) dari alternatif pada atribut berdasarkan persamaan yang  sesuai  dengan    jenis  atribut.  Apabila  nilai aribut  bernilai  keuntungan  maka  nilai  crips  (xij) dari  setiap  kolom  atribut  dibagi  dengan  nilai  crip MAX  dari  tiap  kolom.,  sedangkan  untuk  atribut biaya,  nilai  crips  MIN  dari  setiap  kolom  atribut dibagi dengan nilai crip setiap kolom.
d. Proses  perangkingan  dengan  cara  mengalikan matrik  ternomalisasi  (R)  dengan  vector  bobot yang  sudah  ditentukan  dan  didapatkan  nilai terbesar.
e. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi)  dengan  cara  menjumlahkan  hasil  kali  antara matriks  ternomalisasi  (R)  dengan  nilai  bobot. Nilai  Vi  yang  lebih  besar    alternatif  Ai  lebih terpilih.

## 2.3 Metode SAW
Konsep dasar metode Simple Additive Weighting (SAW)  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari rating  kinerja  setiap  alternatif  pada  semua  atribut. Metode  SAW  membutuhkan  proses  normalisasi matrik  keputusan  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif  yang ada.  Metode  ini  juga  harus  pembuat  keputusan menentukan  bobot  bagi  setiap  atribut.  Untuk alternatif  di  dapat  dengan  menjumlahkan  hasil keseluruhan perangkingan atar rating.
…(1)
Dimana : rij = nilai rating kinerja normalisasi xij = nilai atribut yang dimiliki setiap kriteria max Xij = nilai maksimum dari setiap kriteria min Xij = nilai minimum dari setiap kriteria benefit = jika nilai terbesar adalah terbaik cost = jika nilai terkecil adalah terbaik
Dimana  rij  adalah  rating  kinerja  ternomalisasi dari alternatif Ai dan atribut Cj; i = 1, 2, …, m dan j = 1,  2,…,  n.    Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternative (Vi) diberikan sebagai :
Dimana : Vi  = rangking untuk setiap alternatif Wj  = nilai bobot dari setiap kriteria rij  = nilai rating kinerja ternormalisasi

## 3. METODE PENELITIAN
3.1 Blok Diagram Sistem
Gambar 1. Blok diagram sistem
Pada  gambar  1  dapat  diketahui  langkah  awal admin  akan  mengumpulkan  berkas  data  calon  siswa akselerasi  dan  admin  mengisi  data  sesuai  dengan berkas  calon  siswa  akselerasi  .  data  akan  diproses  / dihitung menggunakan sistem hasil dari data tersebut tersimpan  di  database.  Hasil  dari  perengkingan  akan di  tampilan  siswa  yang  masuk  ke  dalam  kelas akselerasi.

## 3.2 Struktur Menu
Gambar 2. Struktur menu
Seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  2.  website dapat diakses oleh admin dan siswa. User hanya bisa melihat  tentang  hasil  nilai  siswa  yang  lolos  kelas akselerasi.  Sedangkan  admin  bisa  input,  edit,  hapus data  nilai  siswa  yang  mengikuti  akselerasi  dan  bisa merubah  bobot  dan  kriterian  perhitungan  untuk menentukan siswa akselerasi.

## 3.3 Flowchart
3.3.1. Flowchart Sistem Seperti  yang  dilihat  pada  Gambar.  3  dilakukan tentang  proses  alur  dari  perhitungan  metode  SAW dan  FMADM.  Langkah  pertama  yang  harus  di lakukan  yaitu  login  untuk  admin  untuk  memasukkan username  dan  password  admin.  Setelah  melakukan login  admin  dapat  melakukan  input,  hapus  dan  edit data  nilai  siswa.  Admin  juga  bisa  melakukan perubahan pada bobot  dan kriteria untuk perhitungan penentuan  siswa  akselerasi.  Dihalaman  untuk  nilai akhir  siswa  juga  terdapat  perhitungan  penentuan siswa  lolos  akselerasi.  Hasil  nilai  siswa  yang  lolos dan tidak lolos.
Gambar 3. Flowchart Sistem

## 3.3.2. Flowchart Metode
Gambar 5. Flowchart metode
Algoritma  5.  2  menjelaskan  tentang  proses  alur dari perhitungan metode SAW dan FMADM dimulai dengan menentukan kriteria yang akan digunakan dan dijadikan  acuan  pengambilan  keputusan  proses penilaian.  Memberikan  nilai  setiap  alternatif  setiap kriteria  yang  sudah  ditentukan.  Memberikan  bobot yang di dapatkan  berdasarkan nilai crisp. Melakukan normalisasi  matriks  dengan  mengitung  nilai  rating yang  ternomalisasi  dari  alternatif.  Dilakukan  proses
perangkingan  dengan  cara  mengalikan  matriks dengan  nilai  bobot.  penentuan  nilai  untuk  setiap alternatif  dengan  menjumlahkan  hasil  antara  matriks dengan  nilai  bobot.  Nilai  yang  lebih  besar mengindikasikan  bahwa  alternatif  lebih  terpilih  dari semua  alternatif  yang  ada.  Nilai  tersebut  menjadi hasil akhir dalam penentuan calon siswa akselerasi.

## 3.4 Pengujian Metode Fuzzy Multi Artibut
Decision Making Untuk  melakukan  konversi  data fuzzy ke  data  crisp, penhujian menggunakan metode Tsukamoto . Pada konversi  ini akan di paparkan 5 sampel peserta  seleksi  yang  telah  dilengkapi  dengan  hasil penilaian.  Berikut  adalah  urian  dari  masing-masing tahapan  metode  Tsukamoto  yang  digunakan  pada penelitian ini : 1. Mendefinisikan Karakteristik Model Secara
Fungsional dan Operasional. Tahap  mendefinisikan  karakteristik  model
secara fungsional adalah untuk menentukan himpunan  fuzzy  dan  mendefinisikan  beberapa  fuzzy yang  digunakan.  Sistem  Pendukung  Keputusan  ini digunakan  oleh  3  variabel  utama  yaitu  Nilai  Harian, Nilai Akademik dan Nilai Akhir. Dari masing-masing variabel  tersebut  terdiri  dari  variabel  input  yang berbeda.  Klasifikasi  variabel  sistem  ini  dapat  dilihat pada tabel berikut :
Tabel 1 klasifikasi variabel Variabel Range Nilai Input Nilia Akhir 0 < X <65 Kecil X > = 65 && X < = 75 Sedang 75 < X < 100 Tinggi Nilai Harian 0 < X < 70 Kecil X > = 70 && X < 90 Sedang 90 < = X < = 100 Tinggi Nilai Akademik 0 < = X < 70 Kecil X > = 70 && X <90 Sedang 90 < X < = 100 Tinggi
Fungsi  keanggotaan  dari  variabel    tabel  1 dapat dilihat grafik sebagai berikut : 1. Fungsi keanggotaan Nilai Harian
Gambar 6 Grafik Fungki Keanggotan Nilai Harian.
2. Fungsi keanggotaan Nilai Akademik
Gambar 7 Grafik Fungki Keanggotan Nilai Akademik
3. Fungsi keanggotaan Nilai Akhir
Gambar 7 Grafik Fungki Keanggotan Nilai Akhir
Untuk  melakukan  konversi  data  fuzzy  ke  data  crisp, penhujian  menggunakan  metode  Tsukamoto.  Pada perhitungan ini di paparkan sampel perhitungan yang akan  di  seleksi  dengan  hasil  penilaian.  Data  yang digunakan  sebagai  simulasi  perhitungan  adalah  data nilai input sebagai berikut:
No Nama Kriteria Nilai Harian Nilai Akhir Nilai Akademik 1. Agusantoso 78.4 84.13 82.7
Menghitung  Nilai  Keaggotaan  dari  masing- masing variabel input yang telah di tetapkan.
i. Variabel Nilai Harian Berdasarkan fungsi keanggotaan Nilai Akhir maka
nilai  input  pada  variabel  Nilai  Akhir  78  masuk  ke dalam kategori
“sedang”. Sehingga nilai keanggotaannya kategori sedamg :
ii. Variabel Nilai Akademik
Berdasarkan  fungsi  keanggotaan  Nilai  Akademik maka  nilai  input  pada  variabel  Nilai  Akademik  84 masuk  ke  dalam  kategori  “tinggi”.  Sehingga  nilai keanggotaannya kategori tinggi :
iii. Variabel Nilai Akhir
Berdasarkan  fungsi  keanggotaan  Nilai  Harian maka nilai input pada variabel Nilai Harian 82 masuk ke  dalam  kategori  “Tinggi”.  Sehingga  nilai keanggotaannya kategori tinggi :
Setelah  mengetahui  nilai  keanggotaan  masing- masing variabel, maka selanjutnya adalah melakukan Inferensi sesuai dengan aturan  yang telah ditentukan. Dilanjutkan  dengan  menghitung  defuzzyfikasi  untuk mendapatkan nilai output variabel. Aturan yang telah ditentukan pada variabel ini di dapatkan 27 aturan.
Dengan  demikian  nilai  keagotaan  dari  hasil evaluasi variaebel berdasarkan aturan yang digunakan sebagai berikut:
Rule 1
Rule 2
Rule 3 Rule 4
Rule 5 Rule 6 Rule 7 Rule 8 Rule 9 Rule 10
Rule 11 Rule 12 Rule 13 Rule 14 Rule 15 Rule 16 Rule 17 Rule 18 Rule 19 Rule 20 Rule 21 Rule 22 Rule 21 Rule 22 Rule 23 Rule 24
Rule 25 Rule 26 Rule 27
Hasil  dari  perhhitungan  aturan  diatas  dilanjutkan dengan defuzzyfikasi sebgai berikut :
Z=((0 * 0.3)+ (0 * 0.3)+ (0.827 * 0.8)+ (0 * 0.3)+ (0
* 0.8)+ (0.827 * 0.8) + (0.3652 * 0.30956)+ (0.3652 * 0.80956)+ (0.827 *
0.9481)+ (0.84 * 0.048)
+  (0.84  *  0.8)+  (0.84  *  0.8)+  (0.84  *  0.8)+  (0.84  * 0.8)+ (0.84 * 0.952)
+ (0.84 * 0.8)+ (0.84 * 0.952)+ (0.84 * 0.952)+ (0 * 0.3)+ (0 * 0.8)+ (0.827 * 0.8)
+  (0  *  0.8)+  (0  *  0.7)+  (0.827  *  0.9481)+  (0.3652  *
0.80956) + (0.3652 * 0.80956)+ (0.827 * 0.9481)  ) /    0+  0+  0.827+  0+  0+  0.827+  0.3652+  0.3652+ 0.827+  0.84+  0.84+  0.84+  0.84+  0.84+  0.84+  0.84+ 0.84+  0.84+  0+  0+  0.827+  0+  0+  0.827+  0.3652+
0.3652+ 0.827 Z=  11.136401348/13.9828 Z= 0.79643571730984

## 3.5 Pengujian Simple Additive Weigthing.
Hasil data uji dari perhitungan fuzzy diatas adalah 0.79643571730984.  Data  uji  akan  di  kalikan  dengan bobot .  Hasil  yang  sudah  di  kalikan adalah :
Total=(0.79643571730984*30)+(0.79643571730984 *30 )+ ( 0.79643571730984*40) = 79.643571730984

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1   Hasil Akhir perhitungan Excel Dengan menggunakan metode SAW dan
FMADM yang dihitung manual pada excel didapatkan hasil yang dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6 perhitungan di excel Normalisasi Total Hasil C1 C2 C3 0.496 1 0.393 0.65 TIDAK LOLOS 0.820 0.986 0.639 0.83 LOLOS

## 4.2 Tampilan hasil perhitungan pada sistem
Pada  gambar  6  adalah  tampilan  hasil  perhitungan menggunakan  metode SAW dan  FMADM. Dimana user dapat melihat hasil penentuan siswa.

## Gambar 6 tampilan hasil

## 4.3 Hasil pengujian fungsional
Pengujian pnentuan siswa akselerasi. Seperti pada tabel 7 Tabel 7 pengujian fungsional Fungsi Google Chrome Firefox Login dan Sesi   Menu utama admin   Daftar  nilai  siswa  setiap jurussaan   Tambah nilai siswa   Rubah nilai bobot kriteria   Daftar hasil nilai siswa   Perhitungan metode SAW & FMADM   Fungsi Logout  

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1  Kesimpulan
Adapun  kesimpulan  yang  dapat  penulis  uraikan setelah  melakukan  perancangan  dan  pembuatan  sistem pendukung  keputusan  menggunakan  metode  SAW  dan FMADM adalah sebagai berikut :
1. Dari  hasil  pengujian  fungsional  sistem  diperoleh bahwa  fungsi  yang  terdapat  dalam  sistem  100% dapat  dijalankan  dengan  menggunakan  web browser  yang  berbeda  yaitu  Mozila  Firefox  dan Google Chrome.
2. Dari  hasil  perhitungan  sistem  dan  perhitungan manual  metode  Fuzzy  Multi  Atribut  Decision Making (FMADM) dan Simple Additive Weighting (SAW).untuk penentuan siswa
akselerasi  maka  didapatkan  presentase  kesalahan (error) sebesar 7,88%.

## 5.2 Saran
Berdasarkan  kesimpulan  yang  telah  diuraikan diatas, maka diberikan saran sebagai berikut :
1.  Dikembangkan  dengan  menambahkan  fitur grafik  untuk  mengetahui  tingakat  prestasi  yang dimiliki oleh siswa.
2.  Dikembangkan  dengan  menambahkan  fitur  hasil prestasi setiap siswa.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Dewi Susanti,  A. Muhamad, M. Sri Hartati, Sistem Pendukung  Keputusan  Perankingan  Calon  Siswa Baru  Jalur  Undangan  Menggunakan  Simple Additive  Weighting  (Studi  Kasus  :  Smk  Bumi Nusantara  Wonosobo),  ISSN  2302-3805,  Februari 2017.
[2] Misbahul.  M,  Fitri  Marisa,  Dwi.P,  Sistem Penunjang  Keputusan  Dalam  Pengklasifikasian Mahasiswa  Penerima  Beasiswa  Dengan  Metode Simple Additive Weighting Di Universitas Widyagama Malang, Jurnal Spirit, ISSN 2085-3092 No.2 Vol 10, Nopember 2018.
[3] Rohmat  Taufiq,  Ikhsan.S.M,  Perancangan  Sistem Pendukung  Keputusan  Kejurusan  Menggunakan Metode  Simple  Additive  Weighting  (Saw)  Di  Sma Negri  15  Tangerang,  Jurnal  TI  Atma  Luhur,  No.1 Vol.4, September 2017.
[4] Apriansyah Putra, Dinna .Y.H, Penentuan Penerima Beasiswa  Dengan  Menggunakan  Fuzzy  Multiple Atribute Decission Making, Jurnal Sistem Informasi (JSI), ISSN  2355-4614, No.1 Vol.3, April 2011.
[5] Supartha, I Kadek D.G., Dewi, I Gusti Ayu P.E.P., Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Jurusan Pada  SMK  Kertha  Wisata  Denpasar  Menggunakan Fuzzy  SAW,  Jurnal  Nasional  Pendidikan  Teknik Informatika (JANAPATI), ISSN 2089 – 8673 No. 2 Vol.  3,  Juli  2014.Menggunakan  Metode  K-Means. Ilkom Jurnal Ilmiah , 8 (2), 89-94.