ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 3  Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019

## AKADEMIK DATA MINING (ADM) K-MEANS DAN K-MEANS K-NN UNTUK MENGELOMPOKAN KELAS MATA KULIAH KOSENTRASI MAHASISWA SEMESTER AKHIR
Suhardi Rustam 1 , Haditsah Annur 2
1 Suhardirstm@gmail.com, 2 haditsah@gmail.com
1,2 Universitas Ichsan Gorontalo

## Abstrak
Universitas  merupakan  institusi  pendidikan  yang  memegang  peranan  penting  dalam menghasilkan lulusan. Selain itu, Institusi seperti universitas ichsan Gorontalo menyimpan kumpulan data.  Data-data  tersebut  diantaranya  tentang  data  akademik  mahasiswa.  Di  bidang  akademik,  di setiap semester bertambahnya jumlah data yang direkam dengan data dari kegiatan akademik. Hal ini seperti  adanya  Tsunami  data  yang  mengindikasikan  bahwa  data-data  ini  sangat  melimpah  namun tidak memberikan pengetahuan apapun sehingga tidak bermanfaat bagi universitas terutama fakultas kecuali pengetahuan administratif. Universitas Ichsan Gorontalo dengan jumlah mahasiswa mencapai 9000  orang  yang  disertai  dengan  jumlah  lulusan  yang  masih  kurang  ideal  setiap  periode  lulusan, maka  perlu  diterapkan  pola  penentuan  kelas  kosentrasi  mata  kuliah  yang  efektif  bagi  pencapai kemampuan mahasiswa, Data akademik yang akan digunakan yaitu data mahasiswa angkatan 2016- 2017  yang  telah  mengambil  kelas  mata  kuliah  kosentrasi.  Penerapan  algoritma  K-Means  dan  K- Means  KNN  dimana  K=2  mengahasilkan  kluster  untuk  mengelompokkan  Kelas  Mata  Kuliah Kosentrasi  mahasiswa  semester  akhir  dan  masing-masing  kluster  tersebut  memiliki  nilai  prediksi untuk  kedua  klustering  tersebut,  Nilai  Akurasi  yang  dihasilkan  Algoritma  KNN  yaitu  nilai  AUC  ( Area Under  The  Curve )  =1,  Nilai  CA=1,  nilai F1=1,  nilai Precision =1,  dan Recall =1,  serta  nilai  akurasi  ini sebagai nilai terbaik.
Kata Kunci : Akademik Data Mining, K-Means, K-NN, akurasi AUC

## Abstracts
University  as  an  educational  institution  plays  an  important  role  in  producing  graduates.  In addition, institutions such as universitas ichsan Gorontalo save the data set. These Data include about student academic data.In the academic field, every semester, increasing the amount of data recorded with data from academic activities. It is like there is a Tsunami of data which indicate that these data are very abundant but do not give any knowledge that is not beneficial to the university, especially the faculty except the knowledge administrative. Universitas ichsan Gorontalo with the number of students reached  9000  people  which  is  accompanied  by  the  number  of  graduates  is  still  less  than  ideal  any period  graduate,  it  is  necessary  to  apply  the  pattern  determination  grade  concentration  courses effective for the achievement ability of students, academic Data will be used namely the data of the students  2016-2017  who  has  taken  class  subjects  concentration.  The  application  of  K-Means algorithm  and  K-Means  KNN  where  K=2  result  in  a  cluster  for  grouping  of  a  Class  Focus  on  the students  semester  end  and  each  cluster  has  a  predictive  value  for  the  second  klustering  such,  the Value of the resulting Accuracy of Algorithms KNN, namely the AUC (Area Under The Curve) =1, the Value of CA=1, the value of F1=1, the value of the precision=1 and recall=1, and the value of accuracy as the best value.
Keywords : Academic Data Mining, K-Means, K-NN, AUC accuracy

## 1.  Pendahuluan
Universitas  sebagai  institusi  pendidikan  memegang  peranan  penting  dalam  menghasilkan lulusan dengan berbagai kemampuan sesuai visi misi dari institusi tersebut. Hal ini diperlukan usaha yang  terukur  dan  konsisten  dalam  system  pengajaran  serta  tata  kelola  yang  baik  sehingga  sesuai dengan  pedoman  universitas.  Demikian  halnya  data  dalam  institusi  seperti  universitas  ichsan Gorontalo menyimpan kumpulan data yang banyak. Tsunami data mengindikasikan bahwa data-data ini sangat melimpah namun tidak memberikan pengetahuan apapun sehingga tidak bermanfaat bagi universitas  terutama  fakultas  kecuali  pengetahuan  administratif.  Supaya  data  ini  bermanfaat  maka data  harus  diolah  terlebih  dahulu  menjadi  pengetahuan  [1].  Universitas  Ichsan  Gorontalo  dengan jumlah  mahasiswa  mencapai  9000  orang  yang  disertai  dengan  jumlah  lulusan  yang  masih  kurang
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 3  Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
ideal setiap periode lulusan, maka perlu diterapkan pola penentuan kelas kosentrasi mata kuliah yang efektif bagi pencapai kemampuan mahasiswa. Perlu digali informasi yang bisa digunakan untuk lebih meningkatkan  ketepatan  kelas  kosentrasi  yang  salah  satunya  bisa  jadi  ukuran  untuk  menfokuskan kemampuan mahasiswa tersebut [2].
Data  akademik  yang  akan  digunakan  yaitu  data  mahasiswa  angkatan  2016-2017  yang  telah mengambil  kelas  mata  kuliah  kosentrasi.  Dan  data  ini  juga  sebagai  data  testing  yang  akan  dicoba kedalam  model  algoritma  klustering dan  klasifikasi.  Ada  banyaknya  algoritma  yang  digunakan  untuk menyelesaikan  persoalan  pada data  mining . Pada  masalah  universitas  ini  digunakan  algoritma data mining yaitu algoritma klustering dan klasifikasi  serta gabungan kedua algoritma tersebut. Algoritma klustering  yang  digunakan  adalah  K-Means  dan  algoritma  perbandingannya  dengan  menggunkan gabungan  algoritma  yaitu  K-Means  K-NN.  Algoritma  K-Means  [3]  memiliki  kelebihan  yang  dapat diterapkan  dan  dijalankan  yang  dapat  diterapkan  dan  dijalankan  untuk  pengelompokan  kelas  mata kuliah  kosentrasi  yang  ingin  dirancang,  relative  cepat  untuk  di  adaptasi,  dan  paling  banyak dipraktekkan dalam data mining, algoritma ini merupakan algoritma sangat penting dalam data mining. Algoritma  K-Means  merupakan  metode  untuk  mengelompokan  objek  atau  data  yang  mempunyai atribut dan mempunyai jumlah data yang banyak kedalam bentu satu atau lebih kelompok sehingga data yang miliki karakteristik yang sama dikelompokan ke dalam satu cluster /kelompok yang sama [4]. K-Means  dalam  memilih  bobot  [5]  dengan  kemiripan  [6]  dan  bebas  memilih  pusat  kluster  [7] karena  pusat  klusternya  bebas  [8]  yang  sering  digunakan  dalam  penelitian  [9]  hal  ini  perlu  di optimalkan  hasilnya  dengan  K-NN  di  penelitian  ini.  K-NN  dengan  sifat  k  yaitu  pemilihan  tetangga terdekat, hasil      K-Means juga akan mengoptimalkan K yang sifatnya bias[10]pada K-NN.
Penelitian  ini  akan  menerapkan  Algoritma  K-Means  dan  Algoritma  K-Means  K-NN  [11]  dalam menentukan  Kelas  Mata  Kuliah  Kosentrasi  Mahasiswa  Semester  Akhir  dan  bagaimana  akurasi prediksi yang lebik akurat dan bermutu.

## 2. Metode
Penelitian  ini  menggunakan  cara  eksperimen  dapat  dilihat  pada  Gambar  1  dan  Gambar  2. Penelitian dimulai dari pengumpulan dataset akademik mahasiswa sampai dengan mendapatkan hasil evaluasi dan hasil untuk mendapatkan tujuan yang akan dicapai.
Gambar 1. Model Ekperimen fase Pertama, Model  K-Means Gambar 2. Model Ekperimen fase Kedua, Model K-Means K-NN Model Eksperimen Dataset Preprocessing K-Means Clustering (Data Cluster) Algoritma Validity Measures M Hasil Klustering K-Means Model Eksperimen Dataset Preprocessing K-Means Clustering (Data Cluster) Algoritma Validity Measures M Data Hasil Klasifikasi K-Means K-NN
K-NN Klasifikasi
(Data Klasifikasi)
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 3  Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
Tahapannya  di  mulai  dari  penyiapan  dataset  kemudian  dilakukan  langkah prepossessing terhadap  data  [12]  untuk  menghilangkan outlier- nya,  selanjutnya  adalah  menormalisasikan  data kemudian  menggunakan tool  data  mining  orange untuk  mengelola  data  tersebut  dengan menggunakan  metode  K-Means  dan  K-Means  KNN  [13] . Model  yang  digunakan  pada  penelitian  ini ditunjukkan pada Gambar 1 yaitu model K-Means dan Gambar 2 menunjukkan model K-Means KNN.

## Pengumpulan Data
Pada penelitian tersebut, yang data digunakan ini, juga diperoleh dari penelitian yang dilakuan pada data  universitas  ichsan  Gorontalo  yang  berkaitan  langsung  dengan  bagian  pusat  pengelolaan  data kemahasiswaan  universitas  (BAAK  Universitas).  Identifikasi  variable  [14]  dalam  penelitian menentukan cara pengolahan data [15] dan alat yang digunakan untuk menganilis data [16]. Adapun variable dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
a.  Indeks  prestasi  kumulatif, adalah  penghitungan  IP  dengan  menggabungkan  semua  mata  kuliah yang telah ditempuh sampai suatu semester tertentu
b.  Indesks  prestasi  semester, adalah  nilai  rata  rata  dari  seluruh  matakuliah  yang  telah  diambil  oleh mahasiswa
c.  Nilai mata kuliah prasyarat konsentrasi, adalah nilai mata kuliah yang pelengkap untuk mata kuliah konsentrasi
d.  Jumlah  kehadiran  dari  mata  kuliah  prasyarat  konsentrasi,  merupakan  nilai  kehadiran  mahasiswa dalam mengikuti mata kuliah tersebut

## Pengolahan Data Awal
Penelitian  ini  dibatasi  hanya  pada  tahapan  ini  melakukan preprocessing terhadap  data  untuk menghilangkan  outlier  [7]  dan  merapikan  setiap  variable  yang  terkait  sehingga  siap  untuk  ke  tahap penggunaan  selanjutnya.

## Eksperimen
Ekperimen pada tahapan ini adalah menjalankan seluruh prosedur yang telah ditentukan/disusun dalam sebuah kerangka pemikirian untuk menyelesaikan masalah.  Adapun tahapannya di mulai dari fase  pertama  yaitu  penyiapan  dataset  kemudian  dilakukan  langkah  prepossessing  terhadap  data untuk menghilangkan outliernya, selanjutnya adalah menormalisasikan data kemudian menggunakan tool  rapidminer  dan  tools  orange  data  mining  untuk  mengelola  data  tersebut  dengan  menggunakan metode K-Means clustering pada tahapan kelastering ini menggunakan jumlah kluster sebanyak k=2 , selanjutnya pada tahapan fase kedua yaitu penggunaan algoritma K-NN dengan nilai input dari hasil algoritma K-Means sehingga akan menghasilkan data klasifikasi.
Fase pertama, Secara umum algoritma dasar dari K-Means Clustering adalah sebagai berikut:
1.  Tentukan jumlah cluster
2.  Alokasikan data ke dalam cluster secara random
3.  Hitung centroid/rata-rata dari data yang ada di masing-masing cluster
4.  Alokasikan masing-masing data ke centroid /rata-rata terdekat
5.  Kembali  ke  Step  3,  apabila  masih  ada  data  yang  berpindah  cluster  atau  apabila  perubahan  nilai centroid ,  ada  yang  di  atas  nilai threshold yang  ditentukan  atau  apabila  perubahan  nilai  pada objective function yang digunakan di atas nilai threshold yang ditentukan.
Fase Kedua, secara umum algoritma dasar K-NN klasifikasi adalah sebagai berikut: 1.  Input Nilai Awal
2.  Menentukan parameter K sebagai banyaknya jumlah tetangga terdekat dengan objek baru.
3.  Menghitung jarak antar objek/data baru terhadap semua objek/data yan gtelah di training.
4.  Urutkan hasil perhitungan tersebut.dan Tentukan tetangga terdekat yang jarak minimum ke K.
5.  Tentukan kategori dari tetangga terdekat dengan objek/data.
6.  Gunakan kategori mayoritas sebagai klasifikasi objek/data baru

## Evaluasi
Pengujian eksperimen yang dilakukan berupa eksperimen klustering pada algoritma K-Means dan eksperimen nilai  akurasi AUC  (Area Under The Curve) pada algoritma KNN.
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 3  Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019

## 3.  Hasil dan Pembahasan
Tabel 1 menunjukkan deskripsi data eksperimen yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 1. Deskripsi Data Eksperimen No. Nama Uraian Deskripsi 1 Dataset Data Akademik Mahasiswa Nama  dataset  yang  berisi  sekumpulan  data  yang  siap digunakan dalam eksperimen 2 Dataset Size Ukuran dataset dalam bentuk kolom dan baris 3 Features Model  data  yang  akan  diproses  seperti  kategori  dan numeric 4 Meta Atributt Variable  dalam  dataset  yang  akan  dilewati  dalam pemrosesan data sepeti nim dan nama

## Preprocessing
Pada  tahapan  preprocessing  dapat  dilihat  pada  Gambar  3,  seluruh  data  harus  menghilangkan outler/missing value yang tidak memilik nilai variable dalam dataset.
Gambar 3. Tahapan preprocessing
Setelah melewati tahapan preprocessing , sebagian data tersebut ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Preprocessing NIM KLM IPS1 IPS2 IPS3 IPS4 MK1 H1 MK2 H2 T3116032 L 2.52 1.88 3.36 2.79 4 12 3.7 10 T3116309 P 3.74 3.67 3.29 3.67 4 10 4 9 T3116310 L 3.65 3.67 4 3.67 3.6 13 4 10 T3116312 P 4 3.88 4 3.75 3.9 9 3.6 9 T3116314 L 3.74 3.88 3.54 3.25 3.7 12 4 9 T3116315 L 3.74 3.63 3.79 3.67 3.9 13 4 9 T3116316 P 4 3.88 4 3.75 3.6 12 4 9 T3116317 L 3.87 3.88 3.71 3.67 3.6 12 3.6 9 T3116318 P 3.65 3.88 3.54 3.75 3.7 12 3.9 9 T3116319 P 3.87 3.75 4 3.54 3.7 12 3.7 9 T3116320 P 3.65 3.75 3.54 3.75 4 12 3.9 9 T3116321 L 3.78 3.75 2.5 0 4 12 3.6 12 T3116323 L 3.78 3.63 3.42 3.67 3.7 12 3.6 12 T3116324 L 3.87 3.75 4 3.75 4 12 3.7 12 T3116325 L 3.74 3.54 3.5 3.5 4 12 3.7 12 T3116326 L 3.65 3.17 3.21 3.33 3.6 12 4 12 T3116327 L 3.65 3.75 3.79 3.75 4 12 4 12 T3116328 L 3.65 3.42 3.79 2.88 4 12 3.7 12 NIM KLM MK3 H3 MK4 H4 MK5 H5 MK6 H6 T3116032 L 3.6 12 3.6 10 4 12 3.7 10 T3116309 P 3.7 12 3.9 9 4 12 4 9 T3116310 L 3.7 12 3.7 10 3.6 12 4 10 T3116312 P 4 12 3.9 9 3.9 12 3.7 9 T3116314 L 4 12 4 9 3.7 12 4 9
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 3  Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
NIM KLM IPS1 IPS2 IPS3 IPS4 MK1 H1 MK2 H2 T3116315 L 3.7 12 3.7 9 3.9 12 4 9 T3116316 P 4 12 4 9 3.6 12 3.6 9 T3116317 L 4 12 4 9 3.6 12 4 9 T3116318 P 3.6 12 3.6 9 3.7 12 4 9 T3116319 P 4 12 4 10 3.7 12 4 9 T3116320 P 4 12 4 9 4 12 3.6 9 T3116321 L 4 12 4 10 4 12 3.9 12 T3116323 L 3.6 12 3.6 9 3.7 12 3.7 12 T3116324 L 3.9 12 3.9 9 4 12 3.9 12 T3116325 L 3.7 12 3.7 9 3.7 12 3.6 12 T3116326 L 3.9 12 3.9 9 4 12 3.6 12 T3116327 L 4 12 4 9 4 12 3.7 12 T3116328 L 3.7 12 4 9 3.7 12 3.7 12

## Algoritma K-Means
Dalam model eksperimen ini, algoritma K-Means ditempatkan setelah data preprocessing . Gambar 4 menunjukkan model K-Means yang digunakan.
Gambar 4. Model K-Means
Model  K-Means menghasilkan  kluster  yaitu Kluster  C1  dan  Kluster  C2  dengan  grafik  frekuensi kluster pada Gambar 5. Gambar 6 adalah grafik silhouette kluster yang menunjukkan kerapatan data kluster ( relative density ) dengan jarak antara garis/jarak dari setiap pinggiran kluster.
Gambar 5. Grafik frekuensi kluster
Gambar 6. Grafik Silhouette Kluster
Hasil eksperimen akademik data akademik menggunakan algoritma  K-Means ditampilkan pada Tabel 3.
Table 3.  Hasil Eksperimen dengan K-Means No Algoritma Uraian Keterangan 1. K-Means K=2 Jumlah  kluster  yang  digunakan adalah 2 (dua) yaitu K=2 Attribute C1 dan C2 Merupakan  attribute  klustering  yang di miliki yaitu C1 dan C2
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 3  Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
Dataset = 69 record C1 = 53 record C2 =  16 record Adalah jumlah record dalam dataset yang  memiliki  kluster    C1  sejumlah 53  record  dan  C2  sejumlah  16 record Silhouette Yaitu  nilai  variable  dari  jarak  tepi luar  variable  dengan  pusat  masing- masing kluster

## Algoritma K-Means dan K-NN
Gambar  7  menunjukkan  model  eksperimen  yang  digunakan  yaitu  dataset  diperoleh  dari  data hasil K-Means dengan K=2, yang selanjutnya menjadi dataset untuk eksperimen dengan menggunkan KNN (K-Means KNN) dengan K=2. Model data prediksi akan memberikan output berupa prediksi dan probabilitas klasifikasi data, sehingga dapat menghasilkan data seperti pada Tabel 4.
Gambar 7. Model Eksperimen KNN (Kmean KNN) dengan K=2
Tabel 4. Data Hasil KNN dengan K=2
NIM CLUSTER SIL KLM IPS1 IPS2 IPS3 IPS4 MK1 H1 MK2 H2 T3116032 C1 0.586027 L 2.52 1.88 3.36 2.79 4 12 3.7 10 T3116309 C1 0.568574 P 3.74 3.67 3.29 3.67 4 10 4 9 T3116310 C1 0.60163 L 3.65 3.67 4 3.67 3.6 13 4 10 T3116312 C1 0.557939 P 4 3.88 4 3.75 3.9 9 3.6 9 T3116314 C1 0.579563 L 3.74 3.88 3.54 3.25 3.7 12 4 9 T3116315 C1 0.575699 L 3.74 3.63 3.79 3.67 3.9 13 4 9 T3116316 C1 0.577392 P 4 3.88 4 3.75 3.6 12 4 9 T3116317 C1 0.579583 L 3.87 3.88 3.71 3.67 3.6 12 3.6 9 T3116318 C1 0.578649 P 3.65 3.88 3.54 3.75 3.7 12 3.9 9 T3116319 C1 0.577618 P 3.87 3.75 4 3.54 3.7 12 3.7 9 T3116320 C1 0.578626 P 3.65 3.75 3.54 3.75 4 12 3.9 9 T3116321 C1 0.578992 L 3.78 3.75 2.5 0 4 12 3.6 12 T3116323 C1 0.618505 L 3.78 3.63 3.42 3.67 3.7 12 3.6 12 T3116324 C1 0.617951 L 3.87 3.75 4 3.75 4 12 3.7 12 T3116325 C1 0.619241 L 3.74 3.54 3.5 3.5 4 12 3.7 12 T3116326 C1 0.616556 L 3.65 3.17 3.21 3.33 3.6 12 4 12 T3116327 C1 0.618326 L 3.65 3.75 3.79 3.75 4 12 4 12 T3116328 C1 0.61652 L 3.65 3.42 3.79 2.88 4 12 3.7 12 T3116329 C1 0.613568 P 4 3.75 3.79 3.75 4 12 4 12 T3116330 C1 0.61307 P 3.61 3.42 3.42 3.04 3.6 12 4 12 T3116332 C1 0.618189 P 3.87 3.75 3.42 3.75 3.9 12 3.6 12 NIM CLUSTER SIL KLM MK3 H3 MK4 H4 MK5 H5 MK6 H6 T3116032 C1 0.586027 L 3.6 12 3.6 10 4 12 3.7 10
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 3  Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
NIM CLUSTER SIL KLM MK3 H3 MK4 H4 MK5 H5 MK6 H6 T3116309 C1 0.568574 P 3.7 12 3.9 9 4 12 4 9 T3116310 C1 0.60163 L 3.7 12 3.7 10 3.6 12 4 10 T3116312 C1 0.557939 P 4 12 3.9 9 3.9 12 3.7 9 T3116314 C1 0.579563 L 4 12 4 9 3.7 12 4 9 T3116315 C1 0.575699 L 3.7 12 3.7 9 3.9 12 4 9 T3116316 C1 0.577392 P 4 12 4 9 3.6 12 3.6 9 T3116317 C1 0.579583 L 4 12 4 9 3.6 12 4 9 T3116318 C1 0.578649 P 3.6 12 3.6 9 3.7 12 4 9 T3116319 C1 0.577618 P 4 12 4 10 3.7 12 4 9 T3116320 C1 0.578626 P 4 12 4 9 4 12 3.6 9 T3116321 C1 0.578992 L 4 12 4 10 4 12 3.9 12 T3116323 C1 0.618505 L 3.6 12 3.6 9 3.7 12 3.7 12 T3116324 C1 0.617951 L 3.9 12 3.9 9 4 12 3.9 12 T3116325 C1 0.619241 L 3.7 12 3.7 9 3.7 12 3.6 12 T3116326 C1 0.616556 L 3.9 12 3.9 9 4 12 3.6 12 T3116327 C1 0.618326 L 4 12 4 9 4 12 3.7 12 T3116328 C1 0.61652 L 3.7 12 4 9 3.7 12 3.7 12 T3116329 C1 0.613568 P 4 12 3.6 9 4 12 4 12 T3116330 C1 0.61307 P 4 12 3.9 9 4 12 4 12 T3116332 C1 0.618189 P 3.6 12 3.7 12 3.6 12 3.7 12
Distribusi data hasil KNN dengan K=2 ditunjukkan pada Gambar 8.
Gambar 8. Grafik Distribusi K-MEANS KNN
Gambar 9. Grafik Silhuoette Plot K-MEANS KNN
Gambar  9  adalah  model  Silhouette  plot  mengenai  jarak  data  (distance)  terhadap  kluster,  di bawah ini merupahan grafik gambaran nilai silhouette plot terhadap kluster pada KNN dimana k=2

## Akurasi data hasil K-Means KNN dimana K=2
Model  klasifikasi  dengan  KNN  dengan  menggunakan  data  cluster  K-Means  menghasilkan akurasi  prediksi  dengan nilai  AUC  =1,  Nilai CA=1,  nilai  F1=1,  nilai  Precision=1,  dan  Recall=1,  serta nilai akurasi ini sebagai nilai terbaik untuk nilai ini dapat dilihat pada Gambar 10.
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 3  Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
Gambar 10. Akurasi Data pada KNN
Melihat  data  hasil  eksperimen  dengan  menggunakan  dataset  Akademik  Mahasiswa  dalam eksperimen ini, pada tahap pemodelan dengan menggunakan algoritma  K-Means dengan K=2, data tersebut  dapat  terkluster  sebagai  C1  dengan  jumlah  record  53  record  dan  C2  dengan  jumlah  16 record,  dari  hasil  klustering  ini  dapat  diketahui  kelompok  konsentrasi  mata  kuliah  jurusan,  pada tahapan  ini  juga  diperlukan  model  KNN  untuk  memprediksi  yang  lebih  baik  kelompok  klustering  ini, dengan  model  klasifikasi  KNN  dengan  menggunakan  dataset  data  hasil  K-Means  pada  model  ini didapat nilai  akurasi  yang  lebih  baik dengan  nilai  AUC  =1,  Nilai  CA=1,  nilai  F1=1,  nilai  Precision=1, dan Recall=1 untuk kedua klustering tersebut, serta nilai akurasi ini sebagai nilai terbaik, nilai ini dapat dilihat  pada  gambar  4.9,  adapun  hasil  eksperimen  dari  dataset  akademik  data  mining  dengan algoritma K-Means dan K-Means Knn dimana k=2 seperti Table 5.
Table 5. Hasil eksperimen data mining dengan K-Means dan K-Means KNN, K=2 No Model K Kluster AUC Precision Recall 1. K-Means 2 C1,C2 - - - 2. K-Means KNN 2 C1,C2 1 1 1

## 4.  Kesimpulan dan Saran
Sebagaimana  dalam  uraian  pembahasan  penelitian  ini,  dapat  disimpulkan  sebagai  berikut, Penerapan  algoritma  K-Means  dan  K-Means  KNN  dimana  K=2  mengahasilkan  kluster  untuk mengelompokkan  Kelas  Mata  Kuliah  Kosentrasi  mahasiswa  semester  akhir  dan  masing-masing kluster  tersebut  memiliki  nilai  prediksi  untuk  kedua  klustering  tersebut  dan  Nilai  Akurasi  yang dihasilkan  Algoritma  KNN  yaitu  nilai  AUC  ( Area  Under  The  Curve )  =1,  Nilai  CA=1,  nilai  F1=1,  nilai Precision=1, dan Recall=1, serta nilai akurasi ini sebagai nilai terbaik. Adapun saran dalam penelitian ini,  untuk  keperluan  lebih  lanjut  data  mining  dalam  pengolahan  data  akademik  mahasiswa,  maka disarankan untuk menguji coba disetiap iterasi dikarenakan dalam eksperimen ini fokus menggunakan k=2, penelitian semacam ini dapat dikembangkan dengan menggunakan optimasi di masing-masing algoritma.

## 5. Ucapan Terima Kasih
Saya mengucapkan banyak terima kasih atas bimbingan dari rekan-rekan di Lembaga Penelitian (LEMLIT) Universitas Ichsan Gorontalo dan juga dari rekan sesama dosen dan peneliti di fakultas ilmu komputer, semoga keilmuan di bidang ilmu komputer selalu dikembangkan dan diteliti dengan bidang fokus masing-masing.

## Daftar Pustaka
[1] Agarwal,  S.,  Data  mining:  Data  mining  concepts  and  techniques. Proceedings  -  2013 International  Conference on  Machine  Intelligence  Research  and  Advancement (ICMIRA 2013 ), https://doi.org/10.1109/ICMIRA.2013.45, 2014.
[2]   Banjarsari, M. A., Budiman, I., & Farmadi, A.  "Penerapan K-Optimal Pada Algoritma Knn Untuk Prediksi  Kelulusan  Tepat  Waktu  Mahasiswa  Program  Studi  Ilmu  Komputer  Fmipa  Unlam Berdasarkan Ip Sampai Dengan Semester 4." Klik - Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer , 2 (2), 159 – 173. https://doi.org/10.20527/KLIK.V2I2.26, 2018.
[3]   Nur,  F.,  Fauzan,  R.,  Aziz,  J.,  Setiawan,  B.  D.,  &  Arwani,  I.,  "Implementasi  Algoritma  K-Means untuk  Klasterisasi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa", Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi Dan Ilmu Komputer , 2 (6), 2243 – 2251, 2018.
[4]   Pradnyana,  G.  A.,  Aan,  A.,  &  Permana,  J.,  "Perbandingan  Algoritma  K-Means  dan  Hybrid  K- Means KNN untuk Pembagian Kelas Kuliah Mahasiswa", Senari , 1 – 8, 2017.
[5] I.  G.  Ayu  and  D.  Saryanti,  “ Penerapan  Teknik  Clustering  untuk  Pengelompokan  Konsentrasi Mahasiswa dengan Metode K-Means" pp. 519 – 526, 2019.
[6]  T.  A.  Munandar  and  W. O.  Widyarto, “Clustering  Data  Nilai  Mahasiswa  Untuk  Pengelompokan Konsentrasi  Jurusan  Menggunakan  Fuzzy  Cluster  Means,” Semin.  Nas.  Apl.  Teknol.  Inf. ,  pp.
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 3  Desember 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
1907 – 5022, 2013.
[7] Widodo and D. Wahyuni, “Implementasi algoritma K-Means clustering untuk mengetahui bidang skripsi  mahasiswa  multimedia  pendidikan  teknik  informatika  dan  komputer  universitas  negeri jakarta,” J. Pint. , vol. 01, No. September, p. 11 pages, 2018.
[8] A.  Rizky  and  F.  Amiq,  “Penerapan  Metode  Clustering  Dengan  Algoritma  K -  Means  Untuk Rekomendasi Pemili han Jalur Peminatan Sesuai Kemampuan Pada Program Studi,” 2013.
[9]  P. S. Informatika, U. T. Yogyakarta, and S. P. "Keputusan Pada Universitas Swadaya Gunung Djati Menggunakan Metode K-Means Clustering" pp. 1 – 10.
[10]  K. N. Sistem, G. A. Pradnyana, A. Aan, J. Permana, and U. P. Ganesha, “Perancangan Sistem Pembagian  Kelas  Kuliah  Mahasiswa  dengan  Kombinasi  Metode  K-Means  dan  K- Nearest,”  pp. 285 – 290, 2017.
[11]  Rohman,  A.  (2015).  Model  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K-Nn)  Untuk  Prediksi  Kelulusan Mahasiswa. Neo Teknika , 1 (1). https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004
[12]  Rustam,  S.,  "Analisa  Clustering  Phising  Dengan  K-Means  Dalam  Meningkatkan  Keamanan Komputer", ILKOM  Jurnal  Ilmiah ,  10(2),  175.  https://doi.org/10.33096/ilkom.v10i2.309.175-181, 2018.
[13]  Rustam,  S.,  Santoso,  H.  A.,  &  Supriyanto,  C.,  "Optimasi  K-Means  Clustering  Untuk  Identifikasi Daerah  Endemik  Penyakit  Menular  Dengan  Algoritma  Particle  Swarm  Optimization  Di  Kota Semarang." ILKOM Jurnal Ilmiah , 10 (3), 251. https://doi.org/10.33096/ilkom.v10i3.342.251-259, 2018.
[14]  J.  Han, Data  Mining:  Concepts  and  Techniques  (The  Morgan  Kaufmann  Series  in  Data Management Systems) , 2011.
[15] G.  I.  Marthasari,  “Implementasi  Teknik  Data  Mining  untuk  Evaluasi  Kinerja  Mahasiswa Berdasarkan Data Ak ademik,” Fountain Informatics J. , vol. 2, no. 2, p. 20, 2017.