<p><em>The eye is an organ that is very important for activities and is a window to the world because it has the function of seeing. The eye as an organ can survive damage for a long time. The structure of a healthy person's eye organ, especially at a young age, is smooth and flexible. This is because the eye lens can adjust its shape to see objects clearly at a certain distance and lighting. If this ability is lost, an eye disorder occurs known as presbyopia or old eyes.</em><em> Based on this problem, the research discusses color segmentation in old eyes using the Fuzzy C mean cluster method. This method works by partitioning data based on the distance between the input data and the nearest cluster center. The cluster center is always updated repeatedly until an optimal cluster division is obtained. Recurrence is based on minimizing the objective function. The aim of the research carried out was to separate objects in the image of the old eye, which could later be used as a reference to determine the conditions, symptoms or diseases of the old eye. From the results of the tests carried out, separate front ground and background images can provide a clearer picture of what objects are in the old eye (Presbyopia). The first cluster is on the x = 0 to x = 0.5 axis with the cluster center indicated and the y axis = 0 to 0.8. what is the second clustering at coordinates x = 0.5 to x=1.0 and axis y=0 to y=0.8. with X1 at (0,0) and X2 at (0.8, 0.45).</em></p><p><em> </em></p><p class="IndexTerms"><strong>Keywords</strong>: Cluster, Fuzzy C Mean, Eyes, Presbyopia, Segmentation.</p><p class="Abstract" align="center"><strong> </strong></p><p class="Abstract" align="center"><strong>ABSTRAK  </strong></p><p class="Abstract">Mata adalah organ yang sangat penting untuk beraktivitas merupakan jendela dunia karena memiliki fungsi untuk melihat. Mata sebagai organ dapat bertahan dalam waktu yang lama dari kerusakan. Struktur organ mata orang yang sehat, khususnya saat usia muda bersifat halus dan fleksibel. Hal ini dikarenakan lensa mata bisa menyesuaikan bentuknya untuk melihat objek dengan jelas dalam jarak dan pencahayaan tertentu. Jika kemampuan itu hilang, maka terjadi gangguan mata yang dikenal dengan istilah presbyopia atau mata tua. Dari permasalahan tersebut penelitian membahas tentang segmentasi warna pada mata tua dengan menggunakan metode Fuzzy C mean cluster. Metode ini bekerja dengan mempartisi data berdasarkan pada jarak antara data masukan dengan pusat kluster terdekat. Pada pusat cluster selalu diupdate berulang-ulang sampai didapatkan pembagian kluster yang optimal. Perulangan didasarkan pada minimalisasi fungsi objektif. Tujuan penelitian yang dilakukan adalah memisahkan objek yang ada di citra mata tua, yang nantinya dapat di jadikan acuan untuk mengetahui kondisi, gejala atau penyakit yang ada pada mata tua tersebut. Dari hasil pengujian yang dilakukan dihasilkan, gambaran citra front ground dan background yang terpisah dapat memberikan gambaran lebih jelas objek apa saja yang ada pada mata tua (Presbyopia). Kluster pertama pada sumbu x = 0 sampai x = 0.5 dengan pusat kluster yang ditunjukkan dan sumbu y =0 sampai 0.8. klustering kedua berapa pada koordinat x = 0.5 sampai x=1.0 dan sumbu y=0 sampai y=0.8. dengan X1 pada (0,0) dan X2 pada (0.8, 0.45).           </p>

SWR kependekan dari Standing Wave Ratio yang atau perbandingan nilai yang menjadikan   gelombang berdiri. Pada jalur transmisi munculnya nilai SWR adalah akibat dari ketidaksesuaian impedansi dalam kabel, mencerminkan gelombang radio kembali menjelang akhir atau mencegah semua kekuatan mencapai             akhir tujuan sehingga muncullah gelombang berdiri. Sebuah saluran transmisi yang ideal akan memiliki SWR 1:1 = 1.Nilai SWR merupakan perbandingan dari nilai tahanannya, disini nilai SWR   diklasifikasikan.   Dibantu dengan FIS editor dari program Matlab akan didapatkan beberapa hasil klasifikasi. Dengan proses Fuzzifikasi akan didapat 3 macam klasifikasi yaitu kurang ideal, ideal dan tidak ideal. Ada 2 cara perhitungan SWR yang semuanya menghasilkan hasil ideal yang hampir sama dengan hasil pengamatan.FIS editor pada klasifikasi disini berbentuk traoesiun yang masing masing klasifikasi mempunyai range nilai, walaupun masukan/ input masing masing hanya mempunyai satu nilai sehingga pada FIS editor menggunakan fungsi keanggotaan segitiga. Aturan yang digunakan disini adalah Mandani yang akan menggunakan jika €¦.dan €¦.dan €¦maka €¦.sehingga didapat 8 aturan fuzzy mamdani.Terakhir dapat diambil kesimpulan bahwa nilai SWR yang bisa membuat suatu instrumen beroperasi dengan baik tidak harus benar-benar ideal kaena instrumen seperti antena akan banyak dipengaruhi faktor lingkungan luar.