## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Klasterisasi Menggunakan Algoritma K-Means Clustering untuk Memprediksi Waktu Kelulusan Mahasiswa
Hendro Priyatman #1 , Fahmi Sajid *2 , Dannis Haldivany *3
# Jurusan Teknik Elektro, Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Hadary Nawawi, Pontianak
1 hendro.priyatman@ee.untan.ac.id
* Jurusan Informatika, Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Hadary Nawawi, Pontianak
2 fahmisajid@student.untan.ac.id
3 dpriyatman@student.untan.ac.id
Abstrak —  Prediksi  waktu  kelulusan  mahasiswa  bertujuan memberikan  sarana  untuk  mengetahui  perkiraan  waktu lulus  mahasiswa  dengan  melihat  mahasiswa-mahasiswa mana  saja  yang  masuk  kedalam  suatu cluster tertentu berdasarkan  parameter  IPK  dan  kehadiran.  Penelitian  ini menerapkan algoritma K-Means .Algoritma K-Means merupakan  model cendroid .  Model cendroid adalah  model yang  menggunakan cendroid untuk  membuat cluster . K- Means merupakan  salah  satu  metode cluster ing  non  hirarki yang  berusaha  mempartisi  data  yang  ada  ke  dalam  bentuk satu atau lebih cluster . Metode ini mempartisi data ke dalam cluster sehingga data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan  ke  dalam  satu cluster yang  sama  dan  data yang  mempunyai  karateristik  yang  berbeda  dikelompokan ke  dalam cluster yang  lain.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat membantu  pihak  kampus  maupun  mahasiswa  untuk memprediksi  tingkat  kelulusan  tepat  waktu  dan  untuk meningkatkan  reputasi  bagi  pihak  kampus  itu  sendiri  dan kelulusan  tepat  waktu  bagi  mahasiswa  supaya  kelulusan mereka  tidak  terlambat,  selain  itu  pihak  kampus  bisa melakukan  hal-hal  yang  perlu  dilakukan  apabila  mereka  di prediksi  lulus  tidak  tepat  waktu  seperti  dengan  melakukan bimbingan dan hal lainnya.
Kata kunci — prediksi waktu, kelulusan mahasiswa, cluster , Algoritma K-Means

## I. P ENDAHULUAN
Kelulusan  mahasiswa  adalah  satu moment yang  sangat dinanti-nanti  oleh  setiap  mahasiswa  dan  lulus  tepat  pada waktunya  adalah  suatu  hal  yang  diharapkan.Selain  itu setiap  kampus  juga  pasti  menginginkan  mahasiswa  nya untuk  lulus  tepat  waktu,  karena  hal  ini  bermanfaat  bagi pihak  kampus  untuk  meningkatkan  reputasi  dan akreditasinya.  Tapi  pada  kenyataannya  para  mahasiswa tidak bisa  memprediksinya,  mereka  hanya  mengikuti alur
perkuliahan,  sehingga  akhirnya  waktu  kelulusan  mereka menjadi  terlambat.  hal  ini  dapat  diketahui  dari  tidak seimbangnya  presentase  kelulusan  mahasiswa  dari  tahun ke  tahun  ataupun perbandingan  jumlah  yang  sudah  lulus dan belum lulus pada beberapa angkatan.
Salah  satu  metode  yang digunakan  untuk  memprediksi waktu kelulusan mahasiswa ini adalah dengan menggunakan metode K-Means  Clustering, yaitu  dengan mengelompokan    ‗n‘    buah  objek  kedalam  ‗k‘  kelas berdasarkan  jarak  nya  dengan  pusat cluster [1].  Analisis cluster merupakan  teknik  multivariat  yang  mempunyai tujuan utama untuk mengelompokkan objek-objek berdasarkan  karakteristik  yang  dimilikinya.  Analisis cluster mengklasifikasi  objek  sehingga  setiap  objek  yang paling  dekat  kesamaannya  dengan  objek lain  berada dalam cluster yang  sama.  Analisis cluster merupakan salah  satu  alat  analisis  yang  berguna  sebagai  peringkas data.  Dalam  meringkas  data  ini  dapat  dilakukan  dengan cara mengelompokkan objek-objek berdasarkan kesamaan karakteristik  tertentu  diantara  objek-objek  yang  hendak diteliti.
Beberapa  penelitian  sebelumnya,  telah  berhasil melakukan pengelompokan dengan menggunakan algoritma K-Means, diantaranya adalah : Fauzan dkk. [2] yang  mengimplementasikan  algoritma  K-Means  untuk menklaster  kinerja  akademik  mahasiswa,  dimana  hasil clustering  menunjukkan  bahwa  pendapatan  orang  tua tidak mempengaruhi tingkat kinerja akademik mahasiswa. Sulistyowati  dkk.  [3]  menganalisis  segmentasi  konsumen menggunakan  algoritma k-means  clustering ,  dari  hasil perbandingan  aplikasi  dengan  menggunakan  software SPSS  diperoleh  hasil  selisih  dari  masing-masing cluster dengan  jumlah  rata-rata  7%.  Hal  ini  disebabkan  karena centroid  awal  yang  dipilih  secara  acak.  Johan  [4]
menggunakan  algoritma  Kmeans  untuk  menentukan strategi  marketing  president  university  dengan  cara mengolah data-data yang telah didapatkan dari mahasiswa yang  telah  lulus  seperti  nama  mahasiswa,  kota  asal, jurusan  yang  diambil  dan  yang  terkahir  adalah  nilai  IPK, kemudian  dikelompokan  kedalam  beberapa  cluster berdasarkan kemiripan dari data-data tersebut. Bastian [5] mengkaji  bagaimana   penggunaan   Algoritma K-Means Cluster   Analysis dalam  studi  kasus  penyakit  menular manusia pada  suatu  objek berdasarkan set variabel  yang dibentuk  per  kecamatan  tiap  puskesmas  yang  jumlahnya ada  32  Kantor  Puskesmas  di  Kabupaten  Majalengka. Rendy  dkk.  [6]  menganalisis  perbandingan  metode clustering  menggunakan  metode  single  Linkage  dan  K- Means  pada  pengelompokan  dokumen,  dari  hasil perbandingan  dapat  disimpulkan  metode  single  likage memiliki  perfomansi  yang  lebih  baik  dibandingkan dengan  metode  K-means.  Khotimah  [7]  menggunakan algoritma  Kmeans  untuk  mengelompokkan  surat  dalam Al-Qur'an  berdasarkan  jumlah  ayat,  jumlah  ruku‘  dan lama  waktu  membaca  surat.  Dari  percobaan  yang dilakukan,  nilai  optimal  diperoleh  pada  iterasi  ke-14 dengan  nilai  k  sebanyak  4  cluster.  Irfiani  dan  Rani[8] menggunakan  algoritma  Kmeans  untuk  membantu  para kader  Posyandu  dan  orang  tua  balita  dalam  penanganan dini kondisi gizi balita dengan kategori obesitas, gizi lebih, gizi  baik,  gizi  kurang  dan  gizi  buruk.  Pengklasteran mahasiswa  untuk  kepentingan  akademis  juga  pernah dilakukan oleh peneliti-peneliti sebelumnya [9]-[12].
Penelitian  ini  fokus  kepada  penggunaan  algoritma  K- Means untuk memprediski kelulusan mahasiswa. Diharapkan  dengan  adanya  prediksi  waktu  kelulusan mahasiswa ini, apabila mereka diprediksi lulus tidak tepat pada waktunya, pihak kampus dapat melakukan  kegiatan- kegiatan  yang  dapat  meminimisasi  jumlah  mahasiswa yang  diprediksi  lulus  tidak  tepat  waktu,  seperti  dengan mengadakan  bimbingan  belajar,  mengadakan  semester pendek  ataupun  kegiatan-kegiatan  bermanfaat  yang  dapat membantu meningkatkan prestasi belajar mahasiswa.
Pada dasarnya penelitian ini mempunyai tujuan untuk : (1)  mengklasterisasi  mahasiswa  dengan      algoritma K- Means , (2) mengklaster data-data mahasiswa berdasarkan parameter  yang  ada  yaitu  IPK  dan  kehadiran,  dan  (3) mengetahui  kemampuan  algoritma K-Means  Clustering dalam  memprediksi  waktu  kelulusan  mahasiswa  serta memberikan  sarana  untuk  mengetahui  perkiraan  waktu lulus.

## II. M ETODOLOGI

## A. K-Means Clustering
Pada artikel  yang diterbitkan Elsevier ―Data clustering: 50  years  beyond  K-means‖  [13]    diungkapkan    bahwa pengorganisasian    data    ke    dalam    suatu    kluster merupakan  suatu    model    yang    paling    mendasar    untuk pemahaman  dan  pembelajaran.  Analisis  kluster adalah studi    formal    untuk    mengelompokkan,    atau clustering benda-benda    sesuai    dengan  karakteristik    yang    diukur
berdasarkan    kemiripan    satu    sama    lain. Clustering adalah pengelompokan menggunakan teknik unsupervised    learning dimana    tidak    diperlukan fase learning serta  tidak menggunakan pelabelan pada setiap kelompok.
Metode clustering mempartisi data ke dalam kelompok sehingga  data  yang  memiliki  karakteristik  yang  sama dikelompokkan ke dalam  satu cluster yang  sama (Refaat, 2007).  Tujuan  dari clustering ini  adalah  untuk meminimalisasi  fungsi  tujuan  yang  ditetapkan  dalam proses clustering , yang umumnya berusaha meminimalisasi variasi dalam suatu cluster dan memaksimalisasi variasi antar cluster [14].
Clustering atau  analisis cluster adalah  proses pembentukan kelompok data ( cluster ) dari himpunan data yang  tidak  diketahui  kelompok-kelompok  atau  kelas- kelasnya  dan  proses  menentukan  data-data  termasuk  ke dalam cluster yang  mana. Clustering merupakan  proses untuk  mengetahui  kelas-kelas  taksonomi  atau  batryologi, atau analisis topologi dari data-data yang ada. Dilihat dari kacamata  data  mining,  clustering  bukanlah  proses klarifikasi.  Karena  dalam  proses  klarifikasi,  data dikelompokkan ke dalam kelas-kelas yang telah diketahui sebelumnya .

## B. Analisis Kebutuhan dan Perancangan

## Analisis Kebutuhan
Pada  analisis  kebutuhan  ini  membahas  beberapa kebutuhan atau persyaratan yang terkait dalam penganalisisan predikisi kelulusan mahasiswa. Berdasarkan  data  yang  diperoleh  hasil  analisis  kebutuhan tersebut adalah sistem yang akan dibangun membutuhkan input diantaranya NIM, nama, jenis kelamin, jurusan, IPK dan kehadiran sebagai data akademik atau data mahasiswa. Dan  untuk  kebutuhan  proses,  proses  yang  digunakan untuk  mengolah  data  input  adalah  teknik clustering menggunakan  algoritma k-means. Yang  terakhir  adalah kebutuhan output yang  diharapkan  adalah  analisis  dari hasil clustering sehingga  dapat  diketahui informasi  yang dibutuhkan. Berikut adalah istilah-istilah didalam algoritma k-means clustering :
1. Cluster : Cluster adalah kelompok atau grup
2. Cendroid : Cendroid adalah titik tengah atau pusat
3. Iterasi : Iterasi adalah pengulangan

## Analisis Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisis  data  dari  hasil pengclusteran menggunakan algoritma k-means . Data-data yang  dibutuhkan  untuk  membangun  aplikasi  ini  berupa parameter  yang  kita  ambil  sebagai  acuan  prediksi kelulusan  mahasiswa  yaitu  IPK  dan  kehadiran.  Dari  dua parameter  tersebut  data  diubah  menjadi  tipe  data  yang memudahkan  untuk  diproses.  Tingkat  kelulusan  diukur dari  IPK  dan  kehadiran.  Misalkan  IPK  dikategorikan berdasarkan predikat kelulusan  yang diatur dalam  kaidah akademik  yang  berbunyi  ―predikat  kelulusan  program sarjana dan program diploma‖ adalah sebagi berikut :
1. IPK memuaskan dengan IPK 2.00 – 2.75
2. IPK sangat memuaskan dengan IPK 2.76 – 3.35
3. IPK dengan pujian ( cumlaude  ) dengan IPK 3.51 – 4.00

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Tabel I memperlihatkan  pengkategorian data kelulusan berdasarkan kehadiran :
TABEL I K ATEGORI K EHADIRAN Keterangan Nilai Kehadiran 86-100 % A (5) Rajin Sekali 71-85 % B (4) Rajin 56-70 % C (3) Cukup Rajin 41-55 % D (2) Malas <40 % E (1) Sangat Malas

## A. Prosedur Kerja Sistem
Mulai Menentukan centroid atau pusat Centroid berubah ? Menghitung jarak objek ke centroid atau pusat Mengelompokkan data atau objek berdasarkan jarak terdekat Selesai Banyaknya Cluster Tidak Ya
Gambar 1.  Flowchart Algoritma Metode K-Means
Gambar  1  memperlihatkan  flowchar  dari  algoritma  K- Means, sedangkan Gambar 2 adalah diagram konteks dari aplikasi  data  mining  dalam  memprediksi  kelulusan mahasiswa menggunakan algortma k-means clustering .
Aplikasi Data Mining Memprediksi Kelulusan Mahasiswa Pengguna - Masukkan data login - Masukan data mahasiswa - - Data random,  Pusat cluster - Data pengujian ( prediksi kelulusan ) - Login valid - - Informasi data hasil kelompok cluster - Informasi data tingkat keberhasilan - Informasi data hasil prediksi Gambar 2 Diagram Konteks B. Langkah-Langkah  Algoritma  Metode  K-Means

## 1. Menentukan jumlah cluster
Dari  data  yang  diperoleh,  dapat  ditentukan  bahwa objek-objek  tersebut  memiliki  2  atribut  (IPK  dan kehadiran),  dimana  tiap-tiap  mahasiswa  mewakili  1  titik dengan 2 atribut (X, Y).
2. pengesetan nilai awal titik tengah
Untuk  menentukan  nilai  awal cendroid dilakukan secara acak. Untuk penentuan awal diasumsikan : 1. Sebagai pusat cluster pertama ( C1 ) : 3.13 ; 5
2. Sebagai pusat cluster kedua  ( C2 ) : 3.18 ; 4
3. Sebagai pusat cluster ketiga ( C3 ) : 3.38 ; 3
4. Sebagai pusat cluster keempat  ( C4 ) : 2.92 ; 2.
3. menghitung jarak obyek ke centroid dengan menggunakan rumus jarak euclid [15]
D e =  √ (x i - s i) 2 + (y i - t i ) 2
dengan, D e =  Enclidean Distance i    = adalah banyaknya objek
( x, y ) merupakaan koordinat objek
( s, t ) merupakan koordinat cendroid
Perhitungan jarak dari data ke 1 terhadap pusat cluster adalah sebagai berikut :
C1 = D e = = C2 = D e = = C3 = D e =
=
C4 = D e =
=
.
Perhitungan jarak dari data ke  2 terhadap pusat cluster adalah sebagai berikut :
C1 = D e =
= C2 = D e = = C3 = D e = = C4 = D e =
Perhitungan jarak dari data ke  3 terhadap pusat cluster adalah sebagai berikut :
C1 = D e =
=
C2 = D e = = C3 = D e = C4 = D e =
=
Perhitungan  seterusnya  sampai  jarak  dari  data  ke  100 terhadap pusat cluster.
4. Menghitung pusat cluster baru
Pusat cluster yang  baru  ditentukan  berdasarkan pengelompokan anggota masing-masing cluster. Berdasarkan  tabel  3.3,  C1  untuk  parameter  IPK  dan kehadiran  mahasiswa    memiliki  13  anggota,  maka perhitungan cluster menjadi :
C1 = , C1 = ( , 5 ) Kemudian, karena cluster ke 2 mempunyai 32 anggota maka cluster baru menjadi :
C2 = =
C2 = ( ,  )
Kemudian, karena cluster ke 3 mempunyai 17 anggota maka cluster baru menjadi :
C3 =

## =
C3 = ( ,  )
Kemudian,  karena cluster ke  3  mempunyai  6  anggota maka cluster baru menjadi :
C4 =
C4 = (
,  )
Pusat cluster yang  baru  pada  iterasi  ke  1  dapat  dilihat pada Tabel II.
TABEL II
P USAT C LUSTER PADA I TERASI K E 1 Cluster ke IPK Kehadiran C1 5 C2 4 C3 3 C4 2
5. Pengulangan  langkah  ke  2  hingga  posisi  data  tidak mengalami perubahan.
Perhitungan jarak dari data ke 1 terhadap pusat cluster, dilakukan  seperti  perhitungan  jarak  pada  iterasi 1  dengan pusat  cluster  ipk  dan  kehadiran  sesuai  dengan  hasil  pusat cluster  pada  iterasi  1.  Dan  hasil  dari  penghitungan  pusat cluster pada iterasi ke 2 dapat dilihat pada tabel  III.
TABEL III P USAT C LUSTER PADA I TERASI K E 2 Cluster ke IPK Kehadiran C1 5 C2 4 C3 3
C4
2

## IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN

## A. Kesimpulan
Setelah  dilakukan  pengujian  dan  analisis  program, maka  dapat  diperoleh  kesimpulan  bahwa  pada  kasus  ini implementasi algoritma k-means dalam data mining sudah berhasil,  dan  bisa  menampilkan  informasi  prediksi kelulusan  mahasiswa,  namun  untuk  melihat  tingkat kemampuan real  k-means  clustering dalam  memprediksi waktu kelulusan tergantung pada mahasiswa itu sendiri

## B. Saran
Dari  beberapa  kesimpulan  yang  telah diambil,  maka dapat    dikemukakan    saran-saran  yang    akan    sangat membantu  untuk pengembangan aplikasi ini selanjutnya 1. Untuk para peneliti  yang akan  melakukan penelitian serupa  dengan  ini,  akan  sangat  menarik  dan  lebih baik  apabila  parameter  yang  digunakan  ditambah
lebih banyak lagi guna mendapatkan hasil yang lebih optimal dan akurat.
2. Untuk  mengetahui  pengembangan  analisis  dan aplikasi  data  mining  yang  lainnya  serta  untuk mendapat  keputusan  yang  beragam,  kita  juga  bisa menggunakan  algoritma  lain  dalam  data  mining didalam melakukan penelitian seperti C4.5, Algoritma  Apriori, Naive  Bayes dan  algoritma lainnya untuk  mengetahui  perbedaan  dan  cara  kerja dari  setiap  masing-masing  algoritma  dalam  data mining tersebut.

## R EFERENSI
[1] T. Rismawan S. Kusumadewi,  K-Means  Untuk  Pengelompokan Mahasiswa  Berdasarkan  Nilai  Body  Mass  Index  (BMI)  dan Ukuran Kerangka: Yogyakarta, 2008.
[2] F.N.R.  Fauzan,  J.  Aziz,  B.D.  Setiawan,  dan  I.  Arwani, ―Implementasi  Algoritma  K-Means  untuk  Klasterisasi  Kinerja Akademik  Mahasiswa‖, Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 2. No. 6, 2018.
[3] S.  Sulistyowati,  B.E.  Ketherin,  A.A.  Arifiyanti,  dan  A,  Sodik. Analisa  Segmentasi  Konsumen  Menggunakan  Algoritma  K- Means  Clustering,  Prosiding  Seminar  Nasional  Sains  dan Teknologi Terapan VI (SNTEKPAN VI), 2018
[4] Ong  J.O,  "Implementasi  Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk Menentukan  Strategi  Marketing  President  University ",  Jurnal Ilmiah Teknik Industri , Vol. 12, No. 1, pp 10-20, Juni. 2013.
[5] A.  Bastian,  ―Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  Analysis Pada  Penyakit  Menular  Manusia  (Studi  Kasus  Kabupaten Majalengka)‖, Jurnal Sistem Informasi , vol. 14, no. 1, pp. 28-34, Apr. 2018.
[6] Handoyo  .R  ,  M.  Rumani  .R,  dan  Nasution  S.M,  "Perbandingan Metode Clustering Menggunakan Metode Single Linkage Dan K - Means  Pada  Pengelompokan  Dokumen", Jurnal  SIFO  Mikroskil , Vol 15,  No. 1, pp 73-82, Oktober. 2014.
[7] Khotimah  T,  "Pengelompokan  Surat  Dalam  Al  Qur‘an Menggunakan Algoritma K-Means", Jurnal Simetris , Vol 5, No. 1, pp 83-88, April. 2014.
[8] E.  Irfiani,  S.S.  Rani,  ―Algoritma  K-Means  Clustering  untuk Menentukan  Nilai  Gizi  Balita‖, Jurnal  Sistem  dan  Teknologi Informasi (JUSTIN) , Vol. 6, No. 4, 2018.
[9] Asroni, R. Adrian, "Penerapan Metode K-Means untuk Clustering Mahasiswa  Berdasarkan  Nilai  Akademik  dengan  Weka  Interface Studi  Kasus  Pada  Jurusan  Teknik  Informatika  UMM Magelang", Jurnal Ilmiah Semesta Teknika , Vol. 18, No. 1, pp. 76-82, 2015.
[10] Widodo  dan  D.Wahyuni,  "Implementasi  Algoritma  K-Means Clustering  Untuk  Mengetahui  Bidang  Skripsi  Mahasiswa Multimedia  Pendidikan  Teknik  Informatika  Dan  Komputer Universitas  Negeri  Jakarta", JURNAL  Pendidikan  Teknik Informatika dan Komputer , Vol 1 No 2, 2017.
[11] B.  Poerwanto,  R.Y.  Fa‘rifah,  ―Analisis  Cluster  K-Means  Dalam Pengelompokan Kemampuan Mahasiswa‖, Indonesian Journal of Fundamental Sciences (IJFS) , Vol. 2, No. 2, 2016.
[12] Rosmini,  A.  Fadlil,  dan  Sunardi,  Implementasi  Metode  K-Means Dalam  Pemetaan  Kelompok  Mahasiswa  Melalui  Data  Aktivitas Kuliah,  IT  Journal  Research  and  Development,  Vol.3,  No.1, Agustus 2018
[13] Jain. Data clustering: 50 years beyond K-means. 2009.
[14] E.  Muningsih1  dan  S.  Kiswati.  ―Penerapan  Metode  K-Means Untuk  Clustering  Produk  Online  Shop  Dalam  Penentuan  Stok Barang‖, Jurnal Bianglala Informatika , Vol. 3, No. 1, 2015.
[15] M.  Anggara,  H.  Sujaini,  H.  Nasution,  "Pemilihan  Distance Measure  Pada  K-Means  Clustering  untuk  Pengelompokkan Member  DiAlvaro  Fitness",  Jurnal  Sistem  dan  Teknologi Informasi (JUSTIN), Vol. 4, No. 1, 2016.