## PERBANDINGAN ALGORITME K-MEANS CLUSTERING DAN FUZZY C-MEANS UNTUK PENENTUAN STRATEGI PROMOSI UNIVERSITAS KATOLIK DARMA CENDIKA
Christopher Kevin Herijanto, Yosefina Finsesia Riti Teknik Informatika, Universitas Katolik Darma Cendika Jl. Dr. Ir. H. Soekarno No.201, Surabaya Christopher.herijanto@student.ukdc.ac.id

## ABSTRAK
Universitas Katolik Darma Cendika, sebagai salah satu Perguruan Tinggi Swasta (PTS) di Kota Surabaya, secara  rutin  melibatkan  diri  dalam  kegiatan  promosi  setiap  tahunnya.  Proses  promosi  ini  melibatkan  investasi biaya yang signifikan, maka dari itu hasil yang optimal diharapkan dapat dicapai dari upaya tersebut. Keberhasilan promosi  dapat  dinilai  dari  jumlah  mahasiswa  yang  mendaftar  pada  awal  tahun  ajaran  baru.  Penentuan  strategi promosi  bukanlah  tugas  yang  sederhana,  mengingat  perlu  mempertimbangkan  beberapa  aspek  tertentu.  Untuk membantu dalam menentukan strategi promosi di Universitas Katolik Darma Cendika, pendekatan data mining dapat digunakan. Probabilitas statistika memungkinkan penemuan pola baru dari kumpulan data yang tersimpan. Salah satu teknik dalam probabilitas statistika adalah clustering, dan algoritme yang digunakan di sini adalah K- Means  dan  Fuzzy  C-Means.  Setiap  algoritme  memiliki  kinerja  dan  akurasi  yang  berbeda  tergantung  pada karakteristik data yang digunakan. Dengan  melakukan perbandingan antara 2 algoritme tersebut, penelitian ini dapat memberikan hasil algoritme yang lebih baik untuk digunakan sebagai strategi promosi dengan pengujian Silhouette  Coefficient  dan  pengujian  jumlah  iterasi.  Pengujian Silhouette  Coefficient menunjukkan  bahwa algoritme K-Means lebih unggul dibandingkan Fuzzy C-Means . Nilai Silhouette Coefficient rata-rata algoritme K- Means sebesar 0,2833. Sedangkan nilai Silhouette Coefficient rata-rata algoritme Fuzzy C-Means sebesar -0.1456.
Kata kunci :  K-Means, Fuzzy C-Means, clustering, probabilitas statistika, strategi promosi

## 1. PENDAHULUAN
Universitas  Katolik  Darma  Cendika  merupakan salah satu perguruan tinggi swasta (PTS) terkemuka di Kota  Surabaya.  Setiap  tahunnya  Universitas  Katolik Darma  Cendika  aktif  mengikuti  kegiatan  promosi untuk  menarik  minat  calon  mahasiswa  baru.  Selama ini,  hasil  promosi  universitas  di  Universitas  Katolik Darma Cendika masih kurang maksimal dengan lokasi dan  target  promosi  yang  kurang  efektif.  Ini  dapat dibuktikan  dengan  data  mahasiswa  baru  yang  mulai menurun  pada  tahun  2023.  Maka  dari  itu,  Strategi promosi  harus  dipertimbangkan  dengan  cermat, terutama ketika menentukan lokasi dan target promosi supaya  tidak  salah  sasaran.  Pertimbangan  diberikan kepada  daerah  asal  dan  latar  belakang  akademik mahasiswa yang terdaftar.
Penerapan data mining dan probabilitas statistika merupakan    pendekatan  yang  sangat  relevan  untuk menentukan  strategi  promosi  Universitas  Katolik Darma  Cendika.  Data  mining  memungkinkan pengolahan data yang ada khususnya data mahasiswa Universitas  Katolik  Darma  Cendika.  Data  mining mengekstraksi informasi yang berguna, yang sebelumnya  tidak  diketahui,  namun  dapat  dipahami dari  sejumlah  besar  data  dengan  tujuan  membuat keputusan bisnis yang penting[1]. Teknik probabilitas statistika  digunakan  untuk  mengidentifikasi  pola tersembunyi dan memprediksi tren masa depan. Data mining  adalah  proses  yang  menggunakan  teknik probabilitas statistika, probabilitas  memberikan dasar matematis  yang  kuat  untuk  analisis  data  mining[1].
Diantara berbagai teknik dalam probabilitas statistika, metode  clustering  adalah  salah  satu  pendekatan,  dan algoritme  K-Means,  Hierarchical  clustering,  Naive Bayes,  Fuzzy  C-Means  adalah  bagian  dari  metode clustering  ini.  Pengolahan  data  yang  dilakukan  pada 148 record data dari masing - masing nilai data pretest siswa-siswa  SMA  Islam  Ta’alumul  HudaBumiayu tahun  ajaran  2018/2019  menggunakan algoritme K- means dan algoritme Naïve Bayes didapatkan akurasi sebesar  80%  dengan  predikat  good  classification[2]. Berdasarkan hasil dari penelitian yang telah dilakukan maka dapat ditarik kesimpulan algoritme Naïve Bayes maupun  algoritme  Fuzzy  C-means  dapat  membantu pengelompokan  data  kemiskinan  dengan  akurasi algoritme Naïve Bayes sebesar 74% sedangkan akurasi algoritme Fuzzy C-means sebesar 67%[3]. Implementasi algoritme k-means  clustering  telah memudahkan  clusterisasi  desa  tervaksinasi  Covid-19 pada Kecamatan Ujung Padang. Penerapan Fuzzy C- Means  dalam  Mengelompokkan  Kabupaten/Kota Berdasarkan  Fasilitas  Pelayanan  Kesehatan  Di  Jawa Timur yang memiliki nilai Silhoutte Coefficient pada hasil cluster adalah 0,695, sehingga cluster dikatakan sudah  baik[4]. Berdasarkan analisis dan pembahasan yang  telah  dilakukan  pada  perbandingan  metode klasifikasi di kota Tegal untuk naive bayes dan regresi logistik  biner  pada  status  pengguna  kb  tahun  2014, Pengklasifikasian  menggunakan  metode  Regresi Logistik  Biner  lebih  baik  dibandingkan  dengan metode Naïve Bayes[5]. Metode K-Means dan Fuzzy C-Means  adalah  dua  teknik  yang  umum  digunakan
dalam  analisis  data  dan  pengelompokan  (clustering). Keduanya  memiliki  hasil  yang  berbeda  tergantung pada karakteristik data dan tujuan analisis, maka dari itu  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis algoritme yang lebih baik untuk melakukan clustering data mahasiswa dan menggunakan hasil dari clustering untuk menentukan strategi promosi yang optimal.
Algoritme pengelompokan  K-means  clustering didasarkan  pada  jarak  terpendek  dan  membagi  data Anda menjadi beberapa kelompok berdasarkan kriteria numerik  tertentu[6],  [7].  Dalam  konsep  Fuzzy  C- Means, status keanggotaan suatu objek atau data tidak dinyatakan  secara  pasti  dengan  nilai  1  (sebagai anggota)  atau  nilai  0  (bukan  anggota),  melainkan ditentukan  dengan  suatu  nilai  derajat  keanggotaan yang  memiliki  rentang  nilai  antara  0  hingga  1[8]. Melakukan  analisis  perbandingan  terhadap  algoritme K-Means dan  Fuzzy  C-Means  memiliki tujuan  untuk Universitas  Katolik  Darma  Cendika  untuk  memiliki kebermanfaatan, terkhususnya dalam mengidentifikasi algoritme yang lebih unggul untuk melakukan proses clustering  data  mahasiswa  dan  menentukan  strategi promosi.  Informasi  ini  dapat  digunakan  untuk mengembangkan  strategi  promosi  yang  lebih  tepat sasaran  dan  efektif,  mengoptimalkan  alokasi  sumber daya  promosi,  dan  meningkatkan  jumlah  mahasiswa baru.  Dengan  adanya  penelitian  ini,  Pihak  PMB Universitas  Katolik  Darma  Cendika  dapat  terbantu dalam menentukan strategi promosi yang lebih tepat.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data yang Digunakan dan Tools
Tools yang  digunakan  berupa Google  Colab dengan Google  Compute  Engine dan Python  v3 . Pengujian  ini  juga  menggunakan  beberapa library python berupa numpy , matplotlib ,  dan scikit-learn untuk menunjang hasil yang lebih maksimal.
Data yang digunakan berupa Dataset yang sudah preprocessed bersumber  dari  rekapitulasi  data penerimaan MABA (Mahasiswa Baru) tahun akademik  2017  -  2023  Universitas  Katolik  Darma Cendika,  dimana  mahasiswa  yang  di  terima  menjadi mahasiswa  baru  pada  Universitas  ini  sebanyak  1469 data MABA.

## 2.2. K-Means Clustering
K-Means  Clustering  merupakan algoritme pengelompokan  non-hierarkis  yang  membagi  data menjadi  satu  atau  lebih  kelompok  dengan  kesamaan karakteristik[9]. Algoritme ini melakukan partisi data sehingga objek dengan karakteristik serupa dikelompokkan  bersama,  sedangkan  objek  dengan karakteristik  yang  berbeda  dikelompokkan  secara terpisah[10].  Algoritme  K-Means  termasuk  dalam kategori fungsi clustering,  yang  merujuk pada proses pengelompokan data, observasi, atau kasus berdasarkan kemiripan objek yang sedang diinvestigasi.  Langkah-langkah  melakukan  clustering dengan metode K-Means adalah sebagai berikut[11]:
Gambar 1. Proses Algoritme K-Means a.   Tentukan jumlah cluster k.
b.  Inisialisasikan  pusat-pusat  cluster  k,  yang  sering dilakukan  secara  acak.  Pusat-pusat  cluster diberikan nilai awal dengan menggunakan angka- angka acak.
c.   Tetapkan semua data atau objek ke cluster terdekat. Kedekatan  antara  dua  benda  diukur  dengan  jarak antara  keduanya.  Kedekatan  data  dengan  suatu cluster ditentukan oleh jarak antara data dan pusat cluster.  Pada  tahap  ini,  kita  perlu  menggunakan teori jarak Euclidean untuk menghitung jarak dari setiap datum ke setiap pusat cluster dengan rumus sebagai berikut: (1).
𝑫(𝒊, 𝒋) =   √(𝑿𝟏𝒊 − 𝒀𝟏𝒋) 𝟐 + (𝑿𝟐𝒊 − 𝒀𝟐𝒋) 𝟐 + ⋯ +   (𝑿𝒌𝒊 − 𝒀𝒌𝒋) 𝟐
(1) Dimana:
D (i,j) = Jarak data ke i ke pusat cluster j Xki = Data ke i pada atribut data ke k Xkj = Titik pusat ke j pada atribut ke k
d.   Menghitung ulang pusat cluster dengan mempertimbangkan  keanggotaan  cluster  saat  ini. Pusat  cluster  dapat  dihitung  sebagai  rata-rata seluruh  data  dalam  cluster,  atau  sebagai  median cluster  jika  diinginkan.  Rata-rata  bukanlah  satu- satunya ukuran yang dapat Anda gunakan.
e.  Tetapkan  setiap  objek  ke  cluster  dengan  pusat terdekat.  Jika  pusat  cluster  tidak  berubah  mak proses  clustering  dianggap  selesai.  Jika  tidak, kembali ke langkah 3 hingga tidak ada perubahan yang terjadi pada pusat klaster atau jumlah iterasi maksimum yang dikonfigurasi tercapai.

## 2.3. Fuzzy C-Means
Jim  Bezdek  memperkenalkan  Fuzzy  C-Means untuk  pertama  kalinya  pada  tahun  1981.  Pendekatan ini merupakan perkembangan dari algoritme K-Means dengan  mengintegrasikan  prinsip  fuzzy  ke  dalamnya (Luthfi,  2007).  Berbeda  dengan  K-Means,  Fuzzy  C- Means  memungkinkan  data  yang  di-cluster  menjadi anggota dari setiap cluster yang ada. Hubungan antara data dan cluster ditentukan oleh nilai keanggotaannya yang  bervariasi  dalam  rentang  0  hingga  1[12],  [13]. Proses  alur  dari  cara  bekerja  Fuzzy  C-Means  dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Proses Algoritme Fuzzy C-Means

## 2.4. Teknik Evaluasi
Salah satu teknik evaluasi untuk menilai kualitas suatu klaster adalah menggunakan Silhouette Coefficient , seperti yang dijelaskan oleh Furqon pada tahun  2016.  Metode  ini  memanfaatkan  perhitungan jarak Euclidean dalam  evaluasinya[12].  Secara ringkas, rumus Silhouette Coefficient dapat dinyatakan dalam persamaan (2).
𝑺𝒊 = (𝒃𝒊−𝒂𝒊) 𝐦𝐚𝐱 (𝒃𝒊,𝒂𝒊) (2)
Dimana: Si = Silhouette Coefficient αi = jarak rata-rata objek i ke seluruh objek dalam cluster yang sama
bi  =  nilai  minimum  rata-rata  jarak  objek  i  ke objek lain dalam cluster berbeda
Nilai Silhouette  Coefficient adalah  rentang  (-1) sampai  1.  Semakin  tinggi  nilainya,  semakin  tinggi kualitasnya.

## 3. METODE PENELITIAN
Tahapan dalam menyelesaikan penelitian perbandingan algoritme K-Means dan Fuzzy C-Means untuk  penentuan  strategi  promosi  universitas  katolik darma cendika, dapat dilihat pada Gambar 3. a. Identifikasi Permasalahan Mengidentifikasi  masalah  merupakan  langkah yang esensial untuk memahami akar permasalahan, menentukan  penyebabnya,  dan  mencari  solusi yang  tepat.  Dalam  penelitian  ini,  fokus  pada identifikasi lokasi promosi penerimaan siswa baru di Universitas Katolik Darma Cendika.
Gambar 3. Tahapan Penelitian
b. Studi Pustaka Pada  tahap  ini,  dilakukan  pencarian  literatur  dari berbagai  sumber,  seperti  buku  dan  internet,  guna memperkaya  konsep  dan  teori  yang  mendukung penelitian.  Hal  ini  bertujuan  untuk  membangun dasar pengetahuan yang solid dan relevan.
c. Identifikasi Permasalahan Mengidentifikasi  masalah  merupakan  langkah yang esensial untuk memahami akar permasalahan, menentukan  penyebabnya,  dan  mencari  solusi yang  tepat.  Dalam  penelitian  ini,  fokus  pada identifikasi lokasi promosi penerimaan siswa baru di Universitas Katolik Darma Cendika.
d. Studi Pustaka Pada  tahap  ini,  dilakukan  pencarian  literatur  dari berbagai  sumber,  seperti  buku  dan  internet,  guna memperkaya  konsep  dan  teori  yang  mendukung penelitian.  Hal  ini  bertujuan  untuk  membangun dasar pengetahuan yang solid dan relevan.
e. Pengumpulan Data Langkah ini melibatkan proses pengumpulan data mahasiswa di Universitas Katolik Darma Cendika yang  dilakukan  dengan  wawancara  dengan  pihak PMB  Universitas  Katolik  Darma  Cendika  dan didapatkan 1469 data mahasiswa.
f. Analisis Data Dalam melakukan penelitian, analisis data menjadi kunci  untuk  memahami  informasi  dengan  lebih baik.  Proses  ini  membantu  dalam  menemukan solusi  untuk  permasalahan  penelitian,  khususnya
terkait  keputusan  pegawai  dalam  menentukan lokasi promosi.
g. Penerapan Metode K-Means dan Fuzzy C-Means Tahap  ini  menjadi  krusial  karena  melibatkan penggunaan algoritme K-Means  dan  Fuzzy  C- Means  untuk  mengelompokkan  data  berdasarkan jarak  terdekat  dengan  centroid.  Metode  ini digunakan untuk mendapatkan perbandingan hasil algoritme  terkait  penentuan  lokasi  promosi penerimaan siswa baru yang belum sesuai dengan cluster yang tepat.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini, evaluasi dilakukan melalui pengujian hasil jumlah iterasi  dan penilaian Silhouette Coefficient.  Parameter  input  yang  digunakan  terdiri dari:
K = 6; Maks iterasi = 100;
P0 = 0;
W = 2; Ѳ = 0.01; Ket:
a. K adalah jumlah cluster yang ingin dibentuk dalam algoritme K-Means dan Fuzzy C-Means.
b. Maks  Iterasi  dalam  konteks  ini  adalah  proses perbaikan  pusat  cluster  (centroid)  yang  dilakukan berulang kali hingga algoritme mencapai konvergensi atau mencapai batas iterasi maksimum.
c. P0  merujuk  ke  inisialisasi  atau  kondisi  awal  dari pusat cluster dalam algoritme.
d. W  adalah  bobot  atau  faktor  pembobotan  dalam algoritme Fuzzy C-Means. Dalam Fuzzy C-Means, nilai W (sering disebut sebagai parameter fuzziness atau  parameter  weighting  exponent)  menentukan derajat keanggotaan data terhadap berbagai cluster.
e. Ѳ  adalah  parameter  yang  menunjukkan  nilai threshold  atau  ambang  batas  konvergensi.  Dalam konteks algoritme clustering, ini biasanya mengacu pada perubahan  maksimum  yang diizinkan antara iterasi pusat cluster.
Pengujian dilaksanakan sebanyak 10 kali dengan menggunakan 1469 data. Pengujian ini menggunakan program  python  dengan  memanfaatkan  fitur  pandas, numpy,  sklearn.metrics,  sklearn.preprocessing,  dan skfuzzy.  Pendekatan  ini  diambil  karena  setiap algoritme memiliki unsur acak yang dapat memengaruhi  hasil,  sehingga  pengulangan  pengujian diperlukan  untuk  mendapatkan  gambaran  yang  lebih konsisten.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  data sampling  asal  daerah  mahasiswa  yang  dapat  dilihat pada  Tabel  1,  asal  sekolah  mahasiswa  yang  dapat dilihat  pada  Tabel  2,  dan  jurusan  mahasiswa  yang dapat dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 1. Asal Daerah Mahasiswa
No Asal Daerah Jumlah Mahasiswa Inisialisa si 1 Surabaya 953 1 2 Sidoarjo 372 2 3 Manggarai 40 3 4 Mojokerto 33 4 5 Gresik 29 5 6 Manggarai Barat 15 6 7 Kediri 15 7 8 Manggarai Timur 12 8

## Tabel 2. Asal Sekolah Mahasiswa
No Asal Sekolah Jumlah Mahasiswa Inisialis asi 1 SMA 776 1 2 SMK 297 2 3 SMAN 175 3 4 JURUSAN LAINNYA 159 4 5 SMKN 62 5 Tabel 3. Jurusan Mahasiswa No Jurusan Mahasiswa Jumlah Mahasiswa Inisialisa si 1 Akuntansi 408 1 2 Man Pemasaran 387 2 3 Hukum 176 3 4 Man Perhotelan 173 4 5 Industri 104 5 6 Informatika 98 6 7 Arsitektur 67 7 8 Akupunktur 56 8 4.1. Analisa Hasil K-Means
Langkah pertama dari proses K-Means Clustering merupakan penentuan jumlah cluster untuk pengujian  ini  yang  berjumlah  3  cluster.  Setelah  itu, pada iterasi – 1 dilakukan penentuan nilai Centeroid / titik  pusat  awal  yang  digunakan  pada  penelitian diambil secara random dari data sampling.

## Tabel 4. Centroid / Titik Pusat Awal
No  Sampling  Daerah  Sekolah  Jurusan  Cluster
1 3 1 1 3 C1 2 7 1 1 7 C2 3 9 4 3 8 C3
Adapun  hasil  perhitungan  jarak  data  ke  –  1 sampai  data  ke  –  10  terhadap  centeroid  /  titik  pusat awal C1, C2 dan C3 dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Perhitungan Jarak Data ke 1 sampai 10 No Sampling C1 C2 C3 Hasil I S1 2 6 7.874007874 C1 2 S2 3 4.123105626 4.123105626 C1 3 S3 0 4 6.164414003 C1 4 S4 6 6 3.741657387 C3 5 S5 7.874007874 9.695359715 8.124038405 C1 6 S6 6.782329983 6.164414003 3.741657387 C3 7 S7 2.236067977 6.08276253 7.549834435 C1 8 S8 4 0 3.741657387 C2 9 S9 6.164414003 3.741657387 0 C3 10 S10 5.916079783 7.681145748 6.403124237 C1
Pada iterasi  2, seluruh data ditempatkan pada cluster    terdekat.  Menghitung  ulang  pusat  cluster menggunakan  keanggotaan  cluster  saat  ini.  Pusat cluster adalah rata-rata seluruh data/objek dalam suatu cluster  tertentu.  Anda  juga  dapat  menggunakan median  cluster.  Oleh  karena  itu,  mean  (rata-rata) bukanlah  satu-satunya  ukuran  yang  dapat  digunakan. Hitung pusat cluster baru. a.   Untuk cluster 1 terdapat 6 data b.   Untuk cluster 2 terdapat 1 data. c.   Untuk cluster 3 terdapat 3 data.
Tabel 6. Centroid / Titik Pusat Awal Iterasi - 2
No  Cluster K1 K2 K3 1 C1 3.504359272  6.263728936  6.706420763 2 C2 4 0 3.741657387 3 C3 6.315581329  5.302023797  2.494438258
Berdasarkan  Gambar  4,  didapatkan  data  hasil clustering yang dilakukan dengan algoritme K-Means berupa cluster 1 dengan 5 data, cluster 2 dengan 2 data dan cluster 3 dengan 3 data. Dapat terlihat juga untuk hasil rata-rata pusat cluster dari setiap 3 cluster yang sudah ditentukan. Jumlah iterasi yang dilakukan juga tertera yaitu 4 kali. Skor Silhoutte Coefficient K-Means dari  percobaan  tersebut  juga  ditampilkan  yaitu 0.35082.

## Gambar 4. Hasil Akhir K-Means

## 4.2. Analisa Hasil Fuzzy C-Means
Berdasarkan  Gambar  5,  didapatkan  data  hasil clustering yang dilakukan dengan algoritme Fuzzy C- Means  berupa  cluster  1  dengan  4  data  dan  cluster  3 dengan  6  data.  Dapat  terlihat  juga  untuk  hasil  pusat cluster berisi 10 data pusat cluster dari setiap 3 cluster yang sudah ditentukan. Jumlah iterasi yang dilakukan juga  tertera  yaitu  11  kali.  Skor  Silhoutte  Coefficient Fuzzy  C-Means  dari  percobaan  tersebut  juga ditampilkan yaitu 0.18435.
Gambar 5. Hasil Akhir Fuzzy C-Means

## 4.3. Evaluasi Hasil K-Means dan Fuzzy C-Means
Setelah  melakukan  pengujian,  kedua  algoritme K-Means dan Fuzzy C-Means menghasilkan 3 cluster dengan hasil yang berbeda.
Pengujian  Silhouette  Coefficient  dilaksanakan untuk mengevaluasi mutu suatu kelompok. Silhouette Coefficient  diperoleh  dengan  membandingkan  jarak antar data dalam satu kelompok dengan jarak data ke kelompok  lainnya.  Perbandingan  nilai  Silhouette Coefficient dapat ditemukan pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Pengujian Silhouette Coefficient Pengujian Silhouette Percobaan K-Means FCM 1 0.3508 -0.09979 2 0.3288 -0.2253 3 0.3495 -0.0139 4 0.3547 -0.205 5 0.3571 -0.151 6 -0.004 -0.1507 7 0.2205 -0.1419 8 0.3508 -0.1404 9 0.3036 -0.1491 10 0.2212 -0.1792 Average 0.2833 -0.1456 Pengujian Silhouette  Coefficient menunjukkan bahwa algoritme K-Means lebih unggul dibandingkan Fuzzy  C-Means .  Nilai Silhouette  Coefficient rata-rata algoritme K-Means sebesar  0,2833.  Sedangkan  nilai Silhouette  Coefficient rata-rata  algoritme Fuzzy  C-
Means sebesar  -0.1456.  Perbandingan  hasil  jumlah iterasi dapat ditemukan pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Jumlah Iterasi Jumlah Iterasi Percobaan K-Means FCM 1 7 10 2 95 12 3 100 13 4 100 11 5 74 8 6 100 19 7 100 10 8 66 13 9 100 11 10 100 10 Average 84.2 11.7
Hasil  jumlah  iterasi  dari  setiap  algoritme menunjukkan  bahwa  algoritme Fuzzy  C-Means lebih unggul  dibandingkan K-Means .  Jumlah  iterasi  rata- rata  algoritme Fuzzy  C-Means sebesar  11.7. Sedangkan jumlah iterasi rata-rata algoritme K-Means sebesar  84.2  yang  menunjukkan  bahwa K-Means membutuhkan  waktu  lebih  lama  untuk  mendapatkan hasil clustering dibandingkan Fuzzy C-Means .
Berdasarkan pengujian nilai Silhouette Coefficient yang lebih baik, yang mengartikan bahwa hasuk  dari  algoritme  tersebut  lebih  baik.  Hasil  dari Algoritme K-Means lebih  unggul  untuk  dijadikan strategi  promosi  untuk  Universitas  Katolik  Darma Cendika  dalam  mendapatkan  hasil  yang  lebih  valid dibandingkan  dengan  Algoritme Fuzzy  C-Means . Oleh  karena  itu,  strategi  promosi  yang  berdasarkan hasil K-Means mungkin  memberikan  segmentasi target yang lebih jelas dan valid. Penggunaan K-Means dapat  memberikan  keuntungan  dalam  memahami karakteristik  mahasiswa  dan  menyusun  strategi promosi yang lebih terarah.
Berdasarkan hasil proses clustering menggunakan K-Means maka  didapatkan  sebuah informasi untuk penentuan promosi sebagai berikut: a. Cluster 1 (C1)
Cluster 1  didominasi  asal  daerah  dari  Kota Surabaya,  Untuk  latar  belakang  pendidikan sekolah  berasal  SMA  Swasta  dan  jurusan  yang diminati adalah akuntansi.
b. Cluster 2 (C2)
Cluster 2  asal  daerah  dari  Gresik,  latar  belakang pendidikan sekolah berasal dari SMA Swasta dan jurusan yang diminati adalah informatika.
c. Cluster 3 (C3)
Cluster 3  didominasi  asal  daerah  dari  Manggarai Timur,  latar belakang pendidikan  sekolah  berasal dari  Jurusan  lainnya  dan  jurusan  diminati  adalah akuntansi.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan, beberapa  simpulan  dapat  diambil  terkait  penggunaan Algoritme  K-Means  dan  Fuzzy  C-Means  dalam
melakukan  pengelompokan  data  dan  menentukan strategi  promosi  di  Universitas  Katolik  Darma Cendika. Penelitian ini menunjukkan bahwa K-Means memiliki kualitas hasil yang lebih baik dibandingkan Fuzzy  C-Means,  dengan  nilai  rata-rata  Silhouette Coefficient  sebesar  0,2833.  Meskipun  demikian, Fuzzy C-Means  menunjukkan proses clustering  yang lebih  cepat  berdasarkan  jumlah  iterasi,  yaitu  11.7. Berdasarkan analisis Silhouette Coefficient, K-Means lebih unggul dalam melakukan proses clustering data mahasiswa  dan  lebih  valid  untuk  menentukan  target promosi Universitas Katolik Darma Cendika dibandingkan  Fuzzy  C-Means.  Selain  itu,  penerapan kedua  algoritme  ini  menghasilkan  tiga  kelompok utama,  yaitu  asal  daerah  mahasiswa,  asal  sekolah mahasiswa,  dan  jurusan  mahasiswa.  Hasil  dari  K- Means  Clustering  menunjukkan  bahwa  strategi promosi  sebaiknya  difokuskan  pada  daerah  asal mahasiswa,  khususnya  Kota  Surabaya,  dengan penekanan pada siswa dari sekolah SMA Swasta dan jurusan akuntasi sebagai fokus utama.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R. Setiawan,  “Penerapan  Data  Mining Menggunakan Algoritme K-Means  Clustering Untuk Menentukan Strategi Promosi Mahasiswa Baru ( Studi Kasus : Politeknik Lp3i Jakarta ),” J. Lentera Ict , vol. 3, no. 1, pp. 76–92, 2016.
[2]  M.  Ghozi  Ghozali,  N.  Mega  Saraswati,  and  R. Cipta Sigitta Hariyono, “Penerapan Algoritme K- Means  Dan Algoritme Naïve  Bayes  Dalam Pemilihan  Konsentrasi  Jurusan  Siswa  Di  Sma Islam  Ta’Alumul  Huda  Bumiayu,” Ijir ,  vol.  2, no. 2, pp. 19–25, 2021.
[3]  P. S. Saputra, “Perbandingan Algoritme Fuzzy C- Means  Dan Algoritme Naive  Bayes  Dalam Menentukan Keluarga Penerima Manfaat (Kpm) Berdasarkan  Status  Sosial  Ekonomi  (Sse) Terendah,” JST  (Jurnal  Sains  dan  Teknol. ,  vol. 10, no. 1, pp. 1–8, 2021, doi: 10.23887/jstundiksha.v10i1.23340.
[4]  Y.  R.  Prayogi  and  S.  N.  Budiman,  “Color Grading Systems to Classify  Ripeness of  Apple Mango Fruit,” Inf.  J. Ilm. Bid. Teknol. Inf. dan Komun. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  57–61,  2018,  doi: 10.25139/inform.v3i2.1010.
[5]  N. Rajagukguk, D. Ispriyanti, and Y. Wilandari, “Perbandingan  Metode  Klasifikasi  Regresi Logistik  Biner  Dan  Naive  Bayes  Pada  Status Pengguna  Kb  Di  Kota  Tegal  Tahun  2014,” Concept  Commun. ,  vol.  null,  no.  23,  pp.  301– 316, 2019.
[6]  A. Asroni and R. Adrian, “Penerapan Metode K- Means Untuk Clustering Mahasiswa Berdasarkan  Nilai  Akademik  Dengan  Weka Interface  Studi  Kasus  Pada  Jurusan  Teknik Informatika  UMM  Magelang,” Semesta  Tek. , vol.  18,  no.  1,  pp.  76–82,  2016,  doi: 10.18196/st.v18i1.708.
[7]  M.  R.  Alhapizi,  M.  Nasir,  and  I.  Effendy,
“Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritme K-Means Clustering Untuk
Menentukan  Strategi  Promosi  Mahasiswa  Baru Universitas  Bina  Darma  Palembang,” J.  Softw. Eng. Ampera , vol. 1, no. 1, pp. 1–14, 2020, doi: 10.51519/journalsea.v1i1.10.
[8]  D.  L.  Rahakbauw,  V.  Y.  I.  Ilwaru,  and  M.  H. Hahury, “Implementasi Fuzzy C-Means
Clustering  Dalam  Implementation  Of  Fuzzy  C- Means Clustering In,” J.  Ilmu  Mat.  dan  Terap. , vol.  11,  pp.  1–12,  2019,  [Online].  Available: https://media.neliti.com/media/publications/277 582-implementasi-fuzzy-c-means-clustering-da- 3afa5ba1.pdf
[9]  N.  Azmi,  F.  Helmiah,  and  S.  Sudarmin, “Implementasi Metode K-Means Sebagai Upaya Penentuan  Lokasi  Promosi  Penerimaan  Siswa Baru,” Build.  Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  3, no. 4, pp. 649–660, 2022, doi: 10.47065/bits.v3i4.1456.
[10]  M. R. Marajari, K. Nasution, and T. Haramaini, “Analisis  Data  Mahasiswa  Untuk  Mendukung
Strategi  Promosi  Pada  Universitas  Medan  Area Menggunakan Algoritme K-Means  Clustering,” Semnastek , pp. 100–107, 2021.
[11]  N.  Silalahi,  “Penentuan  Strategi  Promosi Universitas Budi Darma Menggunakan Algoritme K-Means  Clustering,” TIN  Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 1, pp. 40–46, 2020.
[12]  R.  Syarif,  M.  T.  Furqon,  and  S.  Adinugroho, “Perbandingan  Algoritme  K-Means  dengan Algoritme  Fuzzy  C  Means  (FCM)  dalam Clustering Moda Transportasi Berbasis GPS,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no.  10,  pp.  4107–4115,  2018,  [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[13]  D.  T.  Kusuma  and  N.  Agani,  “Prototipe Komparasi  Model  Clustering  Menggunakan Metode  K-Means  Dan  FCM  untuk  Menentukan Strategi  Promosi :  Study  Kasus  Sekolah  Tinggi Teknik-PLN  Jakarta,” J.  TICOM ,  vol.  3,  no.  3, pp. 1–10, 2015, doi: 10.13140/RG.2.2.35612.08326.