## PENERAPAN METODE FUZZY C-MEANS DALAM PENENTUAN PENERIMA BEASISWA PROGRAM INDONESIA PINTAR (PIP)
(STUDI KASUS: SMA NEGERI 2 KUPANG)
Mardiani Thiaralivta Geraldine Kadja 1 , Nelci Dessy Rumlaklak 2 dan Bertha S. Djahi 3
1,2,3 Prodi Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana, Indonesia
1 Email: tiaralivtha@gmail.com,
2 Email: dessyrumlaklak@staf.undana.ac.id
3 Email: bertha.djahi@staf.undana.ac.id

## ABSTRAK
Proses penyeleksian penerima beasiswa Program Indonesia Pintar (PIP) di SMA Negeri 2 Kupang masih  dilakukan  secara  manual  yaitu  dengan  membandingkan  data  antar  siswa.  Hal  ini  bisa  menjadi penyebab munculnya tingkat kerumitan yang cukup tinggi dan memerlukan waktu yang relatif lebih lama untuk  mendapatkan  hasilnya.  Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini  dibangun  sebuah  Sistem  Pendukung Keputusan (SPK) dengan metode Fuzzy C- Means (FCM). Metode FCM digunakan untuk mengelompokan data calon penerima beasiswa yang memiliki kemiripan hampir sama ke dalam satu cluster . Kriteria yang digunakan dalam penyeleksian beasiswa PIP ada lima (5) yakni jumlah tanggungan, penghasilan orang tua, tagihan air, tagihan listrik dan nilai rapor terakhir. Data yang digunakan adalah data siswa kelas XI (sebelas) tahun 2019 di SMA Negeri 2 Kupang sebanyak 422 siswa. Hasil dari perhitungan FCM dengan maksimum iterasi sebesar 100 dan nilai eror sebesar 0.00001 mendapatkan 240 siswa masuk ke dalam cluster 1 yaitu layak menerima beasiswa dan sebanyak 182 siswa masuk ke dalam cluster 2 yaitu tidak layak menerima beasiswa. Metode pengujian yang digunakan dalam penelitian ini adalah pengujian blackbox yang dibagi menjadi 8 (delapan) skenario pengujian dan mendapatkan hasil valid untuk keseluruhannya. SPK penentuan penerima beasiswa PIP dengan metode FCM lebih efektif dan efisien karena dapat menghemat waktu dan beasiswa dapat diberikan tepat sasaran.
Kata kunci: SPK, fuzzy c-means , beasiswa, blackbox

## ABSTRACT
The process of selecting scholarship recipients for Program Indonesia Pintar (PIP) at SMA Negeri 2 Kupang is still done manually by comparing  student data. That process can cause the emergence of a reasonably  high  level  of  complexity  and  requires  a  relatively  long  time  to  get  the  results.  Therefore,  a Decision Support System (DSS) was built using the Fuzzy C-Means (FCM) method in this study. The FCM method  groups  data  on  prospective  scholarship  recipients  with  almost  the  exact  resemblance  into  one cluster. Five (5) criteria are used in selecting PIP scholarships: the number of dependents, parents’ income, water bills, electricity bills and the value of the latest report card. The data is from class XI (eleven) students in  2019  at  SMA  Negeri  2  Kupang,  totaling  422  students.  The  results  of  the  FCM  calculation  with  a maximum iteration of 100 and an error value of 0.00001 get 240 students entering cluster 1, namely eligible to  receive  scholarships  and  as  many  as  182  students  entering  cluster  2,  namely  not  eligible  to  receive scholarships. The testing method used in this study is blackbox testing which is divided into 8 (eight) test scenarios and obtains valid results for all of them. The DSS for determining PIP scholarship recipients using the FCM method is more effective and efficient because it can save time, and scholarships can be awarded to the right students.
Keywords: DSS, fuzzy c-means, scholarship, blackbox

## 1. PENDAHULUAN
Dalam mewujudkan kecerdasan bagi anak bangsa, pemerintah ataupun pihak swasta memberikan beasiswa  bagi  anak  sekolah.  Beasiswa  merupakan  bentuk  dukungan  dari  pemerintah  atau  pihak  swasta dengan memberikan sejumlah uang yang diberikan kepada siswa membiayai  pendidikannya  [ 1 ].  Tujuan dari  beasiswa  untuk  membantu  siswa  yang  berbakat  dan  memiliki  prestasi  dari  keluarga  dengan  latar belakang ekonomi yang lemah untuk melanjutkan pendidikannya saat ini atau ke jenjang yang lebih tinggi. Dengan bantuan beasiswa, diharapkan siswa dapat membiayai studinya sampai lulus sehingga tidak ada kendala menyangkut keuangan yang bisa menyebabkan kegagalan siswa dalam menempuh Pendidikan [ 2 ]. Beasiswa  disiapkan  untuk  siswa  yang  membutuhkan  serta  memenuhi  syarat  atau  kriteria  yang  telah ditentukan. Beasiswa yang diberikan secara gratis atau dengan perjanjian yang dinyatakan dengan surat perjanjian antara  penerima beasiswa dan pemberi beasiswa [ 3 ].  Oleh karena itu diperlukan sebuah SPK
yang dapat membantu dalam proses penentuan penerima beasiswa dengan memberikan bobot untuk setiap kriteria  dalam  proses  seleksi  sehingga  akan  ada  kriteria  prioritas  yang  terpilih. Fuzzy C- Means (FCM) adalah  teknik  pengelompokan  data  di  mana  akurasi  setiap  titik  data  dalam cluster ditentukan  oleh  nilai keanggotaannya.  FCM  dipilih  untuk  menentukan  penerima  beasiswa  karena  data  dan  parameter  yang dibutuhkan  untuk  mencari  solusi  dapat  memberikan  kesesuaian  untuk  mengelompokan  siswa  ke  dalam cluster yang  sesuai  berdasarkan  kemiripan  data.  Selain  itu,  metode  FCM  digunakan  karena  dapat menggunakan lebih dari satu kriteria sekaligus saat melakukan pengelompokkan data [ 4 ]. Dalam penelitian ini digunakan 5 (lima) kriteria untuk melakukan proses penyeleksian penerima beasiswa Program Indonesia Pintar (PIP) yaitu jumlah tanggungan, jumlah penghasilan, tagihan air per bulan, tagihan listrik per bulan, dan nilai raport terakhir.

## 2. MATERI DAN METODE

## Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem  mempunyai  pengertian  yaitu  kumpulan  elemen  atau  fungsi  atau  subsistem  yang  saling bekerja sama atau terintegrasi membentuk satu kesatuan untuk mencapai tujuan akhir yang diinginkan [ 5 ]. Perancangan  sistem  pendukung  keputusan  melibatkan  semua  fase  dalam  pengambilan  keputusan.  Fase pengambilan keputusan dimulai dari menemukan masalah yang terjadi, menentukan data yang tepat sesuai masalah,  dan  menentukan  model  yang  digunakan  dalam  proses  pengambilan  keputusan  sehingga  dapat menghasilkan rekomendasi alternatif solusi. SPK merupakan sistem terkomputerisasi yang mengolah data menjadi informasi sebagai rekomendasi dalam pengambilan keputusan [ 6 ]. Fungsi dari SPK yaitu untuk membantu  pengambilan  keputusan dalam  kondisi semi terstruktur dan  kondisi yang tidak terstruktur,  di mana  kondisi  yang  tidak  biasanya  terjadi  sehingga  membutuhkan  analisis  bagaimana  cara  mengambil keputusan [ 7 ].

## Beasiswa
Beasiswa merupakan bantuan pemerintah maupun swasta berupa sejumlah uang untuk diberikan kepada  siswa  yang  sedang  atau  yang  akan  mengikuti  pendidikan  di  sekolah.  Beasiswa  ini  bertujuan membantu  siswa  yang  berbakat  dan  berprestasi  dari  kalangan  ekonomi  kurang  mampu  agar  dapat melanjutkan  pendidikan  ke  jenjang  yang  lebih  tinggi.  Bantuan  ini  biasanya  berbentuk  dana  untuk menunjang  biaya  yang  harus  dikeluarkan  siswa  selama  menempuh  masa  pendidikan.  Dengan  adanya bantuan  ini  diharapkan  siswa  dapat  menyelesaikan  pendidikannya  tanpa  ada  gangguan  terutama  yang berhubungan dengan keuangan siswa hingga tuntas atau lulus di jenjang Pendidikan [ 8 ]. Metode Fuzzy C-Means (FCM) Logika fuzzy merupakan suatu metode atau teknik untuk memetakan suatu ruang input ke dalam ruang output [ 9 . Fuzzy C -Means (FCM) merupakan teknik untuk pengelompokan data dengan kriteria yang ditentukan.  FCM  menggunakan  model  pengelompokan fuzzy sehingga  data  dapat  menjadi  bagian  dari semua cluster yang  terbentuk  dengan  derajat  keanggotaan  yang  berbeda  antara  0  hingga  1.  Tingkat keberadaan  data  dalam  suatu cluster ditentukan  oleh  derajat  keanggotaannya  [ 10 ].  Masing-masing  data memiliki  nilai  anggota  untuk  setiap cluster .  Dengan  melakukan  perbaikan  pada  pusat cluster dan  nilai anggota tiap data secara berulang dapat dipastikan pusat cluster akan menuju ke data yang tepat. Perulangan ini didasarkan pada minimisasi fungsi obyektif yang menggambarkan jarak dari titik data yang diberikan ke pusat cluster yang berbobot oleh nilai anggota data tersebut [ 11 ]. Langkah-langkah metode FCM:
1. Masukkan data di cluster 𝑋 , berupa matriks berukuran 𝑛 ∗  𝑚 dengan 𝑛 adalah jumlah data dan 𝑚 adalah atribut setiap data. Matriks 𝑋 𝑖𝑗 memuat sampel data 𝑖 sejumlah 𝑛 buah ( 𝑖 = 1, 2, … , 𝑛 ) dan atribut 𝑗 sebanyak 𝑚 buah ( 𝑗 = 1, 2, … , 𝑚 ).
2. Langkah  berikutnya  tentukan  jumlah cluster 𝑐 ,  pangkat 𝑤 (dengan  nilai  lebih  besar  dari  1), maksimum iterasi ( 𝑚𝑎𝑥𝐼𝑡𝑒𝑟 ), nilai error 𝜀 , nilai fungsi objektif awal 𝑃 0 dengan nilai 0, dan iterasi awal 𝑡 dengan nilai 1.
3. Bangkitkan bilangan random µ 𝑖𝑘 sebagai elemen matriks partisi awal 𝑈 sejumlah 𝑖 ∗ 𝑘 , dengan 𝑖 sebanyak 𝑛 buah data ( 𝑖 = 1, 2, … , 𝑛 ) dan 𝑘 sebanyak jumlah cluster 𝑐 (𝑘 = 1, 2, … , 𝑐) . Lakukan perhitungan jumlah total setiap kolom 𝑄 𝑖 dengan persamaan 1 . 𝑄 𝑖 = ∑ 𝜇 𝑖𝑘 𝑐 𝑘=1 ............................................................................................................................... (1)
4. Hitung pusat cluster ke- 𝑘 , 𝑉 𝑘𝑗 menggunakan persamaan 2 .
𝑉 𝑘𝑗 = ∑ ((𝜇 𝑖𝑘 ) 𝑤 ∗𝑥 𝑖𝑗 ) 𝑛 𝑖=1 ∑ (𝜇 𝑖𝑘 ) 𝑤 𝑛 𝑖 ..................................................................................................................... (2)
5. Hitung fungsi objektif pada iterasi ke- 𝑡 , 𝑃𝑡 dengan persamaan 3 .
𝑃 𝑡 = ∑ ∑ ([∑ (𝑋 𝑖𝑘 − 𝑉 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 ] (𝜇 𝑖𝑘 𝑤 )) 𝑐 𝑘=1 𝑛 𝑖=1 ............................................................................. (3)
6. Hitung perubahan matriks partisi dengan Persamaan 4 .
𝜇𝑖𝑘 = [∑ (𝑋 𝑖𝑗 −𝑉 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 ] −1 𝑤− ∑ [∑ (𝑋 𝑖𝑗 −𝑉 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 ] 𝑐 𝑘=1 −1 𝑤− ........................................................................................................ (4)
7. Mengecek kondisi berhenti.
- Jika ( |𝑃 𝑡 − 𝑃 𝑡−1 | <  𝜀) atau (𝑡  >  𝑚𝑎𝑥𝐼𝑡𝑒𝑟) maka iterasi berhenti;
- Jika iterasi tidak berhenti, maka hitung 𝑡  =  𝑡  +  1 , kemudian ulangi langkah ke-4. Analisis Metode Fuzzy C-Means
Dalam  proses  perhitungan  menggunakan  FCM,  dibutuhkan  kriteria  penilaian  yang  digunakan sebagai  parameter  pada  proses  perhitungan. Pada  tabel 1 terdapat  kriteria yang digunakan dalam  proses seleksi  untuk  penentuan  penerima  beasiswa.    Tabel 2 menjelaskan  tentang  rating  kecocokan  atau  bobot dalam proses pembobotan untuk setiap kriteria.
Tabel 1. Inisialisasi kriteria penentuan penerima
beasiswa ID Kriteria X1 Tanggungan orang tua X2 Penghasilan orang tua X3 Tagihan air per bulan X4  Tagihan listrik per bulan X5 Rata-rata Nilai raport Tabel 2. Inisialisasi rating kecocokan Rating Kecocokan/Bobot  Keterangan Sangat rendah 0 Rendah 0.25 Cukup 0.5 Tinggi 0.75 Sangat tinggi 1
Dari  setiap  kriteria  yang  ada  ditentukan  nilai  pembobotnya.  Pembobotan  tiap  kriteria menggunakan bilangan fuzzy sehingga pembobotannya terurut untuk mendapatkan nilai normalisasi dari tiap kriteria untuk dihitung menggunakan perumusan yang ada berdasarkan penilaiannya. 1. Tanggungan Orang Tua
Yang  dimaksud  dengan  tanggungan  keluarga  adalah  semua  anggota  keluarga  yang  belum berpenghasilan  dan  menjadi  tanggungan  keluarga.  Tabel 3 menjelaskan  bobot  kriteria  dari  jumlah tanggungan orang tua.
2. Penghasilan Orang Tua
Penghasilan  orang  tua  adalah  sesuatu  yang  dihasilkan  oleh  orang  tua  berupa  uang  yang  berasal  dari melakukan usaha atau kegiatan ekonomi dalam waktu tertentu dan dipakai untuk memenuhi kebutuhan keluarga. Tabel 4 4 menjelaskan tentang selang jumlah penghasilan orang tua beserta bobotnya. Tabel 3. Inisialisasi tanggungan orang tua
Jumlah Tanggungan  Bobot 1 anak 0 2 anak 0.25 3 anak 0.5 4 anak 0.75 > 4 anak 1 Tabel 4. Inisialisasi penghasilan orang tua Penghasilan Orang Tua (Rp)  Bobot >= 5.000.000 0 3.000.000 – 4.999.999 0.25 1.500.000 – 2.999.999 0.5 1.000.000 – 1.499.999 0.75 < 1.000.000 1
3. Tagihan Air per Bulan
Tagihan air tiap bulan merupakan pengeluaran yang harus dibayarkan untuk pemenuhan kebutuhan air setiap bulannya. Kriteria jumlah tagihan air dan bobot dapat dilihat pada T 5 .
4. Tagihan Listrik per Bulan
Tagihan listrik tiap bulan merupakan pengeluaran yang harus dibayarkan untuk pemenuhan kebutuhan listrik setiap bulannya. Kriteria jumlah tagihan listrik dan bobot dapat dilihat pada tabel 6 . Tabel 5. Inisialisasi jumlah tagihan air
per bulan Jumlah tagihan Air (Rp)  Bobot >300.000 0 200.000 – 299.999 0.25 100.000 – 199.999 0.5 50.000 – 99.999 0.75 <50.000 1 Tabel 6. Inisialisasi jumlah tagihan listrik per bulan Jumlah tagihan Listrik (Rp)  Bobot >300.000 0 200.000 – 399.999 0.25 100.000 – 199.999 0.5 50.000 – 99.999 0.75 <50.000 1
5. Rata-rata Nilai Rapor
Nilai  rapor  adalah  ukuran  kemampuan  siswa  dalam  kurun  waktu  tertentu  berdasarkan  rata-rata  total keseluruhan nilai mata pelajaran siswa. Kriteria nilai rapor terakhir dan bobot terdapat pada tabel 7 .
Tabel 7. Inisialisasi rata-rata nilai rapor terakhir
Nilai Bobot 60.00 – 69.99 0.25 70.00 – 79.99 0.5 80.00 – 89.99 0.75 90.00 – 100 1

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Implementasi Sistem
SPK penentuan penerima beasiswa yang telah dibangun dengan gambar 1 adalah halaman utama SPK Penentuan Penerima Beasiswa.
Gambar 1. Halaman utama SPK Pihak sekolah yang bertugas sebagai admin memilih tombol Login dan kemudian memasukkan user id dan password. Setelah proses login berhasil maka admin dapat menambah data siswa pada menu Data Siswa terlihat pada gambar 2 . Semua data siswa sebagai calon penerima dimasukkan ke dalam sistem untuk diolah menggunakan metode FCM. Data calon penerima beasiswa dikelompokkan ke dalam 2 (dua) cluster .  Pengelompokkan  data  ini  menjadi  rekomendasi  untuk  diterima atau  tidak  diterima  yang  terlihat pada gambar 3 .
Gambar 2. Tampilan tambah data siswa
Gambar 3. Implementasi sistem

## Penerapan Metode Fuzzy C-Means
1. Tabel 8 didapat  dari  hasil  menggunakan  persamaan 1 dengan  nilai  pangkat 𝑤 = 2 .  Total  nilai 𝜇𝑖1 𝑤 dan 𝜇𝑖2 𝑤 akan digunakan pada perhitungan selanjutnya. Tabel 8. Pusat cluster awal Data ke- µ𝒊𝟏 𝑾 µ𝒊𝟐 𝑾 1 0.804609 0.010609 2 0.054756 0.586756 3 0.298116 0.206116 4 0.088209 0.494209 5 0.110224 0.446224 6 0.538756 0.070756 7 0.804609 0.010609 8 0.077284 0.521284 9 0.309136 0.197136 10 0.114244 0.438244 … … … 422 0.946873 0.151132 Total 124.26815 138.194450 2. Hasil perhitungan menggunakan persamaan 2 menjadi pusat cluster iterasi 1 (tabel 9 ). Tabel 9. Hasil pusat cluster dari iterasi 1 𝑽 𝒌𝒋 1 2 3 4 5
1 0.521344  0.6896796  0.554659  0.296938  0.6529438
2 0.671188  0.8988352  0.677256  0.670776  0.5714196
3. Tabel 10 merupakan hasil pengelompokan berdasarkan nilai keanggotaan pada iterasi ke-15 yang merupakan  iterasi  terakhir  dapat  dilihat  pada  tabel  10  dengan  nilai |𝑃𝑡 –  𝑃𝑡 − 1|   < 𝜀 yaitu: |𝑃 15 − 𝑃 14 | =   |59.898111 − 59.893852| =  0.004259 Karena 0.004259  <  𝜀 maka kondisi berhenti pada iterasi ke-15. Dari hasil pengelompokan data cluster 1 (C1) dan cluster 2 (C2), dapat disimpulkan bahwa C1 adalah kelompok siswa penerima beasiswa PIP dan C2 adalah siswa yang tidak diterima beasiswa PIP. Hasil clustering terlihat pada tabel 11 . Tabel 10. Kondisi berhenti pada iterasi ke-15
𝑷 𝒕 𝑷 𝒕−𝟏 |𝑷 𝒕 − 𝑷 𝒕−𝟏 | P 1 78.527823 0 78.527823 P 2 63.723221  78.578723 14.853602 P 3 63.704962  63.722621 0.012459 P 4 63.685077  63.709562 0.023885 P 5 63.606926  63.680377 0.071671 P 6 63.437511  63.609426 0.174415 P 7 63.048442  63.435511 0.390638 P 8 62.319433  63.044642 0.730120 P 9 61.334214  62.314833 0.982119 P 10 60.503446  61.332614 0.827668 P 11 60.082535  60.504446 0.419171 P 12 59.944320  60.085335 0.142134 P 13 59.907303  59.943520 0.040127 P 14 59.819111  59.903303 0.011912 P 15 59.889681  59.849111 0.004259
Tabel 11. Hasil clustering Data Keanggotaan C1 C2 Data Ke- U1 U2 1 0.472475778 0.527524222 * 2 0.835222558 0.164777442 * 3 0.239617949 0.760382051 * 4 0.926157262 0.073842738 * 5 0.661230504 0.338769496 * 6 0.35391265 0.64608735 * 7 0.243212668 0.756787332 * 8 0.734802136 0.265197864 * 9 0.036337685 0.963662315 * 10 0.842208155 0.157791845 * … … … … … 422 0.417433456 0.582573644 *

## Pengujian Sistem Blackbox
Hasil pengujian fungsional yang dilakukan pada SPK penentuan penerima beasiswa berdasarkan 8 (delapan) skenario pengujian terlihat pada tabel 12 .
Tabel 12. Skenario dan hasil pengujian blackbox No. Menu Fungsi Skenario Pengujian Hasil pengujian Ket. 1 Login   Merupakan tampilan  untuk melakukan login Mengisi  data login pada kolom username dan password ,  kemudian  klik tombol “login” User berhasil  mauk  ke dalam  program  dan  muncul pesan “Selamat datang (nama user )” Valid Username atau password salah, klik tombol “login” Menampilkan  pesan  “Gagal login ! Username atau password tidak sesuai Valid Username atau password kosong kemudian klik tombol “login” Muncul  peringatan  “ Field harus diisi!” Valid 2 Home Merupakan tampilan awal setelah  berhasil melakukan login, serta terdapat beberapa  menu yang berupa core berfungsi mengarahkan user  ke  halaman tertentu untuk mengolah data di dalam sistem Menekan menu “Siswa” User berhasil  diarahkan  ke halaman “Data Siswa” Valid Menekan menu “Akun” User berhasil  diarahkan  ke halaman “Data Akun” Valid Menekan menu “kelas” User berhasil  diarahkan  ke halaman “Data Kelas” Valid Menekan tombol “perhitungan cmeans” Akan  muncul  pesan  “mulai perhitungan Cmeans?”. Jika user klik pada tombol “ya”,
user akan  diarahkan  ke halaman perhitungan dengan menggunakan  metode fuzzy cmeans Valid Menekan tombol “ logout ” User akan  berhasil  keluar dari sistem Valid

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Metode FCM dapat mengelompokkan siswa dalam menentukan penerima beasiswa PIP di SMA Negeri 2 Kupang. Hasil perhitungan yang diberikan sistem berupa hasil klastering menggunakan metode FCM  yaitu  sebanyak  422  siswa.  Sebanyak  240  siswa  masuk  pada cluster 1  (C1)  yaitu  layak  menerima beasiswa dan 182 siswa masuk pada cluster 2 (C2) yaitu tidak layak menerima beasiswa. Berdasarkan hasil pengujian dengan blackbox dapat diambil kesimpulan bahwa fungsi semua menu yang berada pada sistem ini  dapat  dijalankan  sesuai  dengan  fungsinya  masing-masing.  Adapun  saran  dalam  penelitian  ini  untuk pengembangan  lebih  lanjut  yaitu  dengan  menggunakan  kriteria-kriteria  tambahan  agar  dapat mengoptimalkan proses  penentuan penerima beasiswa PIP. Selain itu, berdasarkan hasil  uji sistem  yang telah  dilakukan  dapat  digunakan  algoritma  yang  berbeda  agar  dapat  meningkatkan  kinerja  sistem  yang dibangun misalnya metode KNN ( K-Nearest Neighbor ), K-Means, SAW, Topsis, dan lain-lain
DAFTAR PUSTAKA
[1]  Jogiyanto, Analisis Dan Desain Sistem Informasi, Yogyakarta: Andi Offset, 2010.
[2]  S. Kusumadewi, Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2010.
[3]  E. Turban, T. P.  Liang,  and J.  E. Arason,  Decision Support  System  and  Intelligent  System  (Sistem Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas), Yogyakarta: Andi, 2005.
[4]  A. K. Wijaya, "Implementasi Data Mining Deengan Algoritma Fuzzy C-Means Studi Kasus Penjualan Di  UD  Subur  Baru,"  2014.  [Online].  Available: core.ac.uk/download/pdf/35379082.pdf .  [Accessed: 15-Dec-2022].
[5]  A. Putra and D. Y. Hardiyanti, "Penentuan Penerima Beasiswa Dengan Menggunakan Fuzzy MADM," Jurnal Sistem Informasi (JSI) , Vol. 3, No. 1, April 2011, doi: https://doi.org/10.36706/jsi.v3i1.731 .
[6]  S. Kadrasah and Ramadhani, Sistem Pendukung Keputusan, Bandung: Remaja Rosdakarya, 2002.
[7]  F. W. Nugraha, Fauziati, and A. E. Permanasari, "Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Varietas Kelapa  Sawit  Dengan  Metode  Fuzzy  C-Means," Prosiding  SENIATI ,  Vol.  3,  No.  1,  2017,  doi: https://doi.org/10.36040/seniati.v3i1.1761 .
[8]  N. Zuwida, "Tinjauan Pemanfaatan Beasiswa  Bantuan Khusus Murid (BKM) PadaSiswa SMK Negeri 1 Pariaman," Journal of Civil Engineering and Vocational Education ( CIVED ), Vol. 2, No. 2, 2014, doi: https://doi.org/10.24036/cived.v2i2.3404 .
[9]  C. Surya, ‘Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Penerima Beasiswa Menggunakan Fuzzy Multi Attribut  Decision  Making  (FMADM)  dan  Simple  Additive  Weighting  (SAW)’, Jurnal  Rekayasa Elektrika , Vol. 11, No. 4, 2015, doi: https://doi.org/10.17529/jre.v11i4.2364 .
[10] Bastiah, "Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Pembelian Rumah Dengan Menggunakan Metode  Fuzzy  C-Means  (FCM)  Klastering,"  2013.  [Online].  Available: http://pelita- informatika.com/berkas/jurnal/23%20Bastiah.pdf . [Accessed: 15-Dec-2022].
[11]  L.  A.  Zadeh,  Fuzzy  Sets  and  Their  Applications  to  Cognitive  and  Decision  Processes , California: Seminar on Fuzzy Sets and Their Applications, University of California, 1975.