## DATA MINING REKOMENDASI CALON MAHASISWA BERPRESTASI DI STMIK DENPASAR MENGGUNAKAN METODE TECHNIQUE FOR OTHERS REFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION
1) I Kadek Juni Arta, 2) Gede Indrawan, 3) Gede Rasben Dantes
1,2,3,) Program Studi Ilmu Komputer, Program Pascasarjana Universitas Pendidikan Ganesha Singaraja, Indonesia
e-mail: juni.smkdenpasar@gmail.com, gede.indrawan@gmail.com, rasben.dantes@undiksha.ac.id

## Abstrak
Perkembangan  teknologi  yang  semakin  pesat  dan  tidak  bisa  dipungkiri  bahwa  teknologi  sebagai kebutuhan sekunder bagi para penggunanya. Sejauh ini teknologi juga telah diterapkan pada beberapa bidang,  salah  satu  contohnya  kehadiran  teknologi  di  sektor  pendidikan  yang  memudahkan  para penggunanya  untuk  melakukan  proses  penilaian  prestasi.  Sistem  penilaian  dan  pencatatan  yang dilakukan STMIK Denpasar masih konvensional sehingga mempersulit para dosen dan ketua yayasan untuk  melakukan  analisis  lebih  lanjut  mengenai  keadaan  calon  mahasiswanya.  Selain  dari  itu, penilaian  yang  dilakukan  pun  lebih  berfokus  ke  dalam  bidang  akademis  (penguasaan  konsep). Permasalahan  yang  dihadapi  oleh  pihak  manajerial  STMIK  Denpasar  adalah  bagaimana memanfaatkan  teknologi  data  mining  untuk  menentukan  prestasi  calon  mahasiswa  baru.  Dengan sistem  rekomendasi  perangkat  lunak  menyediakan  saran  untuk items yang  bisa  digunakan  oleh  user. TOPSIS adalah salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria. Metode ini banyak  digunakan untuk  menyelesaikan  pengambilan  keputusan  secara  praktis.  Aplikasi  telah  berhasil  memilih mahasiswa  berprestasi  dengan  menggunakan  TOPSIS  dengan  rata-rata  access  time 0.27268 detik dengan bobot 6 data sampel uji. Implementasi metode TOPSIS pada studi kasus mahasiswa berprestasi dengan  menyaring  bobot  standar  minimal  hasil  TOPSIS  untuk  diambil  2  nilai  rangking  terbaik  pada ambang  batas  di  atas  0.5.  Kinerja  TOPSIS  dibandingkan  dengan  metode  K-Means  Clustering  dari aspek  access  time  TOPSIS  lebih  cepat  yaitu 0.27268 detik  sedangkan  K-Means  Clustering 0.3818 detik.  Kinerja  TOPSIS  dibandingkan  dengan  metode  K-Means  Clustering  dari  aspek  hasil  TOPSIS menghasilkan  rekomendasi  yang  sama  dengan  K-Means  Clustering.  Dalam  penelitian  ini  metode TOPSIS baru bisa menghasil kan 2 rekomendasi sehingga pada penelitian selanjutnya metode ini bisa dibandingkan dengan metode lain.

## Kata kunci: TOPSIS, Rekomendasi, Prestasi, Datamining

## Abstract
Rapid technological developments and can not be denied that technology as a  secondary requirement for its users. So far the technology has also been applied in several fields, one example the presence of technology  in  the  education  sector  that  allow  its  users  to  make  the  process  of  achievement assessment. The  assessment  system  and  records  STMIK  Denpasar  still  conventional  so  difficult  for lecturers  and  chairman  of  the  foundation  to  do  further  analysis  about  the  state  of  student candidates. Apart  from  that,  the  assessment  was  more  focused  on  the  academic  field  (mastery  of concepts). Problems  faced  by  the  managerial  STMIK  Denpasar  is  how  to  leverage  data  mining technology  to  determine  the  achievement  of  new  students.With  system  software  recommendations provide  suggestions  for items that  can  be  used  by  the  user. TOPSIS  is  one  method  of  decision- making multicriteria. This  method  is  widely  used  to  complete  the  decision  making  in  practice. The application has  been  successfully  choose  the  best  students  by  using  TOPSIS  with  an  average  access
time 0.27268 seconds with 6 weights the data of the test sample. Implementation of TOPSIS method in a case study the best students with a minimum standard weighting filter results TOPSIS to take second best  rank  value  on  the  threshold  above 0.5. TOPSIS  performance  compared  to  K-Means  Clustering method of aspect TOPSIS faster access time is 0.27268 seconds while K-Means Clustering 0.3818 sec. TOPSIS  performance  compared  to  K-Means  Clustering  method  of  aspect results of  TOPSIS produce the same recommendation to the K-MeansClustering. In this study a new TOPSIS method can generate the two recommendations so that in future studies of this method can be compared with other methods.
Keywords : TOPSIS, Recommendations, Achievements, Datamining

## I.  PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  yang  semakin pesat  dan  tidak  bisa  dipungkiri  bahwa teknologi  sebagai  kebutuhan  sekunder  bagi para  penggunanya.  Sejauh  ini  teknologi  juga telah  diterapkan  pada  beberapa  bidang,  salah satu  contohnya  kehadiran  teknologi  di  sektor pendidikan yang memudahkan para penggunanya untuk melakukan proses penilaian  prestasi  .  Dari  perkembangan teknologi  tersebut  yaitu  penilaian  prestasi calon mahasiswa pada STMIK Denpasar.
Sistem  penilaian  dan  pencatatan  yang dilakukan STMIK
Denpasar
masih konvensional sehingga mempersulit para dosen dan  ketua  yayasan  untuk  melakukan  analisis lebih lanjut mengenai keadaan calon mahasiswanya.  Selain  dari  itu,  penilaian  yang dilakukan pun lebih berfokus ke dalam bidang akademis  (penguasaan  konsep).  Penilaian pengembangan  diri  dilakukan  dengan  standar penilaian yang minimum, dan hanya berdasarkan  penilaian  subjektif  dari  dosen yang bersangkutan. Sistem penilaian seperti ini tentu  saja  belum  cukup,  karena  tidak  sesuai dengan  misi  STMIK  Denpasar,  sekolah  ini ingin  menghasilkan  calon  mahasiswa  yang bukan  hanya  pandai  di  bidang  akademis  saja, tetapi juga memiliki moral yang baik.
Salah satu alternatif yang dapat dilakukan untuk membantu pihak manajerial meningkatkan  kualitas  STMIK  Denpasar adalah  dengan  memanfaatkan  perkembangan teknologi  informasi  yang  ada,  khususnya teknologi  sistem  data  mining.  Sistem  data mining  ini  diharapkan  dapat  memberikan masukan  bagi  para  dosen  untuk  mengetahui karakter para calon mahasiswanya berdasarkan data  yang  tersimpan,  penilaian  keberhasilan proses    mengajar,  serta  membantu  pihak panitia  seleksi  menetapkan  langkah/keputusan yang  akan  diambil  berikutnya  berdasarkan
analisis  data  yang  ada.  Sistem  ini  juga diharapkan  dapat  mengatasi  beberapa  masalah yang  terjadi  karena  penyimpanan  berkas  data, seperti  risiko  kehilangan  yang  besar  dan perlunya  tempat  untuk  menyimpan  data tersebut,  karena  sistem  ini  juga  dapat digunakan  untuk  menyimpan  data  calon mahasiswa ada dari tahun ke tahun.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merancang sistem  data  mining  dalam  penilaian  prestasi calon  mahasiswa  STMIK  Denpasar  dengan menggunakan metode TOPSIS ( Technique For Others  Reference  by  Similarity  to  Ideal Solution )  Atribut  penilaian  yang  meliputi  nilai raport,  tes  tulis,  kepribadian  (wawancara), keaktifan,  pekerjaan  orang  tua,  sumber  biaya hidup,  pekerjaan  calon  mahasiswa,  prestasi semasa  sekolah,  beasiswa  dan  kegiatan ekstrakurikuler selama di sekolah.
Permasalah pada penelitian ini adalah
1. Bagaimana implementasi metode TOPSIS untuk  merekomendasi  calon  mahasiswa berprestasi di STMIK Denpasar ?
2. Bagaimana  Kinerja  Metode  TOPSIS dibandingkan  K-Means  dalam  menentukan Prestasi calon mahasiswa ?
Tujuan penelitian ini adalah
1. Merancang rekomendasi calon mahasiswa berprestasi  pada  STMIK  Denpasar  dengan menggunakan metode TOPSIS
2. Membandingkan  kinerja  metode  TOPSIS dan  K-Means  Clustering  yang  efektif  dalam menentukan calon mahasiswa berprestasi

## II.  TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Data Mining
Data mining (Connolly dan Begg, 2010) adalah  suatu  proses  ekstraksi  atau  penggalian data yang belum diketahui sebelumnya, namun dapat  dipahami  dan  berguna  dari database
yang  besar  serta  digunakan  untuk  membuat suatu keputusan bisnis yang sangat penting.
Data  mining biasa  juga  disebut  dengan “Data  atau knowledge discovery ”  atau menemukan pola tersembunyi pada data . Data mining adalah  proses  dari  menganalisa  data dari prespektif yang berbeda dan menyimpulkannya  ke  dalam  informasi  yang berguna.
Data  mining (Han  dan  Kamber,  2006) didefinisikan  sebagai  proses  mengekstrak  atau menambang pengetahuan yang dibutuhkan dari sejumlah  data  besar.  Pada  prosesnya data mining akan  mengekstrak  informasi  yang berharga  dengan  cara  menganalisis  adanya pola-pola ataupun hubungan keterkaitan tertentu  dari  data-data  yang  berukuran  besar. Data  mining berkaitan  dengan  bidang  ilmu- ilmu  lain,  seperti Database  System,  Data Warehousing,  Statistic , Machine  Learning, Information  Retrieval, dan  Komputasi  Tingkat Tinggi.  Selain  itu data  mining didukung  oleh ilmu  lain  seperti Neural  Network ,  Pengenalan Pola, Spatial  Data  Analysis,  Image  Database, Signal Processing .
Beberapa survey tentang proses pemodelan dan metodologi menyatakan bahwa,  “ Data  mining digunakan  sebagai penunjuk,  dimana data  mining menyajikan intisari  atas  sejarah,  deskripsi  dan    sebagai standar  petunjuk  mengenai  masa  depan  dari sebuah proses model data mining Karakteristik data mining sebagai berikut:
a. Data  mining berhubungan  dengan penemuan sesuatu yang tersembunyi dan pola  data  tertentu  yang  tidak  diketahui sebelumnya.
b. Data  mining biasa  menggunakan  data yang  sangat  besar.  Biasanya  data  yang besar  digunakan  untuk  membuat  hasil lebih dapat dipercaya.
c. Data  mining berguna  untuk  membuat keputusan kritis.
Berdasarkan  beberapa  pengertian  tersebut dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa Data  Mining adalah  suatu  teknik  menggali  informasi berharga  yang  terpendam  atau  tersembunyi pada suatu koleksi data ( database ) yang sangat besar  sehingga  ditemukan  suatu  pola  yang menarik yang sebelumnya tidak diketahui.
Teknik  –  teknik  data  mining  telah digunakan  untuk  menemukan  pola  yang tersembunyi  dan  meprediksi  tren  masa  depan. Dan  keuntungan  kompetitif  dari  data  mining
termasuk  dengan  meningkatnya  pendapatan, berkurangnya  pengeluaran,  dan  kemampuan pemasaran yang meningkat.
Data  mining dibagi  menjadi  dua kategori utama (Han dan Kamber, 2006) yaitu:
A. Prediktif Tujuan  dari  tugas  prediktif  adalah  untuk memprediksi  nilai  dari  atribut  tertentu berdasarkan pada nilai atribut-atribut lain. Atribut yang diprediksi umumnya dikenal sebagai  target  atau  variable  tak  bebas, sedangkan  atribut-atribut  yang  digunakan untuk  membuat  prediksi  dikenal  sebagai explanatory atau variable bebas.
B. Deskriptif
Tujuan  dari  tugas  deskriptif  adalah  untuk menurunkan  pola-pola  (korelasi, trend, cluster, teritori,  dan  anomali)  yang meringkas  hubungan  yang  pokok  dalam data.  Tugas data  mining deskriptif  sering merupakan  penyelidikan  dan  seringkali memerlukan teknik post-processing untuk validasi dan penjelasan hasil.
Fungsi  dari data  mining juga  ada  dalam dunia  kesehatan,  dimana  data  mining telah digunakan untuk untuk meningkatkan  diagnosis  dan  pengobatan atau  lebih  mengerti  perilaku  dari  pasien. (Sandra et all, 2009)
Data  mining juga memiliki  beberapa fungsionalitas yaitu Concept/Class Description : Characterization and Discrimination, Mining Frequent
Patterns,  Associations,  and  Correlations, Classification  and  Prediction,  Cluster Analysis,  Outlier  analysis, dan Evolution analysis .  (Han  dan  Kamber,  2006  :  21  – 27)
Tujuan  dari data  mining (Hoffer  dkk,  2007) adalah:
1. Explanatory
Untuk  menjelaskan  beberapa  kondisi penelitian,  seperti  mengapa  penjualan truk pick-up meningkat di Colorado.
2. Confirmatory
Untuk  mempertegas  hipotesis,  seperti halnya  dua  kali  pendapatan  keluarga lebih  suka  dipakai  untuk  membeli peralatan keluarga dibandingkan dengan satu kali pendapatan keluarga.
3. Exploratory Untuk menganalisa data yang memiliki hubungan  yang  baru.  Misalnya,  pola
apa yang cocok untuk kasus penggelapan kartu kredit.

## 2.2 Arsitektur Data Mining
Data mining merupakan proses pencarian pengetahuan yang menarik dari data berukuran  besar  yang  disimpan  dalam  basis data, data warehouse atau tempat penyimpanan  informasi  lainnya.  Dengan demikian  arsitektur  sistem data  mining memiliki  komponen-komponen  utama  (Han dan Kamber, 2006) yaitu:
a. Database , data  warehouse,  World Wide  Web, atau  tempat  penyimpanan informasi  lainnya:  bisa  berbentuk  satu atau banyak database, data warehouse, spreadsheet , ataupun tempat penyimpanan informasi lainnya. Data Cleaning , Data Integration dan Data  Selection dapat dijalankan pada data tersebut.
b. Database dan data  warehouse  server .
Komponen  ini  bertanggung  jawab dalam  pengambilan  data  yang  relevan, berdasarkan permintaan pengguna.
c. Knowledge  Based .  Komponen  ini merupakan  domain knowledge yang digunakan  untuk  memandu  pencarian atau  mengevaluasi  pola-pola  yang dihasilkan. Pengetahuan
tersebut meliput hirarki konsep yang digunakan untuk  mengorganisasikan  atribut  atau nilai  atribut  kedalam  level  abstraksi yang  berbeda.  Pengetahuan  tersebut juga dapat berupa kepercayaan pengguna  ( user  belief ),  yang  dapat digunakan untuk menentukan kemenarikan pola yang diperoleh.
d. Data  mining  engine .  Bagian  ini merupakan  komponen  penting  dalam arsitektur sistem data mining . Komponen  ini  terdiri  dari  modul- modul fungsional  seperti  karakterisasi, asosiasi, klasifikasi, dan analisis cluster .
e. Ghrapical user interface (GUI). Modul ini  berkomunikasi  dengan  pengguna dan data  mining .  Melalui  komponen ini,  pengguna  berinteraksi  dengan sistem menggunakan query .
Arsitektur sistem data mining

## 2.3 Klasifikasi Sistem Data Mining
Data  Mining  (Han  dan  Kamber,  2006) merupakan suatu pendekatan dalam pemecahan  masalah  dengan  menggunakan tinjauan  berbagai  sudut  pandang  ilmu  secara terpadu  yaitu, database  system,  statistics, machine learning, visualization, dan information system. (Gambar 2.2)
Data mining merupakan irisan dari berbagai disiplin

## 2.4 Knowledge Discovery In Databases
Han  dan  Kamber  (2006  :  7),  lebih spesifik  menyatakan  istilah Data  Mining dan Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD) secara  bergantian  untuk  menjelaskan  proses penggalian informasi tersembunyi dalam suatu kumpulan  data  yang  besar.  Akan  tetapi  kedua istilah tersebut memiliki konsep yang berbeda, tetapi  berkaitan  satu  sama  lain  dan  salah  satu tahap dalam proses KDD adalah data mining . Data  mining adalah  salah  satu  langkah dalam proses KDD secara keseluruhan. Secara umum, data  mining digunakan  oleh  banyak peneliti  sebagai  sinonim  dari  proses  KDD. Akhir-akhir  ini, data  mining dan knowledge discovery telah  diusulkan  sebagai  nama  yang paling  memadai  untuk  keseluruhan  proses KDD. Knowledge  Discovery  in  Databases berkaitan dengan proses penemuan pengetahuan  yang  diterapkan  pada  database. Hal  ini  juga  didefinisikan  sebagai  proses non- trivial untuk identifikasi data yang valid, baru,
berpotensi  bermanfaat,  dan  akhirnya  memiliki pola yang dapat dimengerti.
Knowledge  discovery sering  terhalang karena  tantangan  dalam  integrasi  dan  navigasi dari  data  yang  berbeda.  Selain  itu,  karena jumlah  dimensi  di  dalam  data  meningkat, pendekatan  baru  untuk  penemuan  pola  sangat diperlukan.  Berdasarkan  pengertian  beberapa pengertian  tersebut dapat  ditarik  kesimpulan bahwa Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  adalah  proses  yang  bertujuan  untuk menggali  dan  menganalisis  sejumlah  besar himpunan  data  dan  mengekstrak  informasi serta pengetahuan yang berguna.
Langkah  penting  dalam  proses  KDD dapat dilihat pada gambar 2.3 yang terdiri dari tahapan-tahapan sebagai berikut:
1) Data cleaning Data cleaning merupakan proses
membuang  duplikasi  data,  memeriksa data yang tidak konsisten, dan memperbaiki  kesalahan  pada  data, seperti kesalahan penulisan. Pada umumnya  data  yang  diperoleh  baik  dari database suatu perusahaan maupun hasil eksperimen,  memiliki  isi  yang  tidak sempurna  seperti  data  yang  hilang,  data yang tidak valid atau juga hanya sekedar salah  ketik.  Selain  itu,  ada  juga  atribut- atribut  data  yang  tidak  relevan  dengan hipotesa data  mining yang  dimiliki. Data  cleaning juga  akan  mempengaruhi hasil  informasi  dari  teknik data  mining karena  data  yang  ditangani  akan berkurang jumlah dan kompleksitasnya.
1) Data integration
Proses  menambah  data  yang  sudah  ada dengan  data  atau  informasi  lain  yang relevan atau bisa disebut juga merupakan  penggabungan  data  dari berbagai database kedalam satu database baru  yang  dibutuhkan  oleh KDD. Tahapan cleaning dan integration pada  KDD  mengasumsikan  bahwa integrator  data  harus  menghapus noise dari  data  awal  secara  paralel  dengan mengintegrasikan beberapa data set.
Data mining sebagai tahapan dalam proses KDD
2) Data selection
Pemilihan  data  yang  relevan  dan  dapat dilakukan  analisis  dari  data  operasional. Data  hasil  pemilihan  disimpan  dalam database yang terpisah.
3) Data transformation
Proses  tranformasi  data  kedalam  bentuk format  tertentu  sehingga  data  tersebut sesuai  untuk  proses data  mining .  Sebagai contoh  beberapa  metode  standar  seperti analisis  asosiasi  dan clustering hanya  bisa menerima input data kategorikal.
4) Data mining
Proses mencari pola atau informasi menarik dengan  menggunakan  teknik,  metode  atau algoritma tertentu.
5) Pattern evaluation
Mengidentifikasi  pola-pola  yang  benar- benar  menarik  dari  hasil data  mining . Dalam  tahap  ini  hasil  dari  teknik data mining berupa pola-pola yang khas maupun model  prediksi  dievaluasi  untuk  menilai apakah hipotesa yang ada memang tercapai atau tidak.
6) Knowledge presentation Menampilkan pola informasi yang dihasilkan  dari  proses data mining, visualisasi ini membantu
mengkomunikasikan  hasil  data  mining dalam bentuk yang mudah dimengerti.

## 2.5 TOPSIS
TOPSIS  adalah  salah  satu  metode pengambilan  keputusan  multikriteria  yang pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Yoon  dan Hwang  (1981).  TOPSIS  menggunakan  prinsip bahwa alternatif yang terpilih harus mempunyai  jarak  terdekat  dari  solusi  ideal positif dan terjauh dari solusi ideal negatif dari sudut pandang geometris dengan menggunakan jarak Euclidean untuk
menentukan  kedekatan  relatif  dari  suatu
Jurnal Ilmu Komputer Indonesia (JIKI) Vol : 4, No. 1,  Februari  2019 ISSN (Print) : 2615-2703 ,  ISSN (Online): 2615-2711
alternatif  dengan  solusi  optimal.  Solusi  ideal positif  didefinisikan  sebagai  jumlah  dari seluruh  nilai  terbaik  yang  dapat  dicapai  untuk setiap  atribut,  sedangkan  solusi  negatif-ideal terdiri  dari  seluruh  nilai  terburuk  yang  dicapai untuk setiap atribut.
TOPSIS  mempertimbangkan  keduanya, jarak  terhadap  solusi  ideal  positif  dan  jarak terhadap solusi ideal negatif dengan mengambil  kedekatan  relatif  terhadap  solusi ideal positif. Berdasarkan perbandingan terhadap  jarak  relatifnya,  susunan  prioritas alternatif bisa dicapai.
Metode  ini  banyak  digunakan  untuk menyelesaikan  pengambilan  keputusan  secara praktis. Hal ini disebabkan konsepnya sederhana dan mudah dipahami, komputasinya efisien,dan  memiliki  kemampuan  mengukur kinerja relatif dari alternatif-alternatif keputusan.

## Langkah-langkah Metode TOPSIS
Langkah-langkah yang harus
dilakukan  untuk  memperoleh  hasil  penilaian dalam metode TOPSIS adalah:
1. Membangun normalized decision matrix
 Elemen rij hasil dari normalisasi decision matrix R dengan metode Euclidean length of a vector adalah:
…………………….(2.1)
2. Membangun weighted normalized decision matrix
Dengan bobot W = ( w1, w2,.....,wn ), maka normalisasi bobot matriks V adalah:
…………….(2.2)
3. Menentukan solusi ideal dan solusi ideal negatif.
Solusi ideal dinotasikan A*, sedangkan solusi ideal negatif dinotasikan A-:
.(2.3)
Dimana:
4. Menghitung separasi
 Si* adalah jarak (dalam pandangan
Euclidean ) alternatif dari solusi ideal didefinisikan sebagai:
……(2.4)
 Dan jarak terhadap solusi negatif- ideal didefinisikan sebagai:
………(2.5)
5. Menghitung kedekatan relatif terhadap solusi ideal
…….(2.6) 6. Merangking Alternatif Alternatif  dapat  dirangking  berdasarkan urutan Ci*. Maka dari itu, alternatif terbaik adalah  salah  satu  yang  berjarak  terpendek terhadap  solusi  ideal  dan  berjarak  terjauh dengan solusi negatif-ideal.

## 2.6 Sistem Rekomendasi
Ada  beberapa  macam  definisi  dari  sistem rekomendasi.  Menurut  Mahmood  dan  Ricci, Sistem Rekomendasi adalah peralatan perangkat lunak dan teknik yang menyediakan saran  untuk items yang  bisa  digunakan  oleh user. Secara  general  sistem  rekomendasi didefinisikan  sebagai  sistem  pendukung  yang membantu user untuk  mencari  informasi, produk  dan  servis  (buku,  film,  music  dll) dengan  menggabungkan  dan  menganalisa saran dari user lain, yang berarti meninjau dari beberapa pihak dan user atribut.
Sistem rekomendasi menjadi sebuah penelitian bidang yang penting sejak munculnya makalah pertama tentang collaborative-filtering pada pertengahan
1990an.  Tujuan  dari  sistem  rekomendasi adalah menghasilkan rekomendasi yang berguna  kepada user untuk items atau  produk yang  paling  menguntukan  bagi user. Sistem
Rekomendasi menurut Melville dan Sindhwani, terbagi atas 3 jenis, yaitu: 1. Content-based Filtering 2. Collaborative Filtering 3. Hybrid-based Filtering

## 2.7 K-Means Clustering
K-Means termasuk  dalam partitioning clustering yaitu setiap data harus masuk dalam cluster tertentu dan memungkinkan bagi setiap
data yang termasuk dalam cluster tertentu pada suatu  tahapan  proses,  pada  tahapan  berikutnya berpindah  ke cluster yang  lain.  K-Means memisahkan  data  ke k daerah  bagian  yang terpisah,  dimana k adalah  bilangan  integer positif.  Algoritma  K-Means  sangat  terkenal karena  kemudahan  dan  kemampuannya  untuk mengklasifikasi  data  besar  dan outlier dengan sangat cepat (Kusumadewi dkk, 2006)
Berikut adalah langkah-langkah
algoritma K-Means :
1. Penentuan pusat cluster awal Dalam  menentukan  n  buah  pusat cluster awal  dilakukan  pembangkitan  bilangan random  yang  merepresentasikan  urutan data input .  Pusat  awal cluster didapatkan dari data sendiri bukan dengan menentukan  titik  baru,  yaitu  dengan menrandom pusat awal dari data.
2. Perhitungan jarak dengan pusat cluster
Untuk mengukur jarak antara data dengan pusat cluster digunakan Euclidian distance .  Algoritma perhitungan jarak data dengan pusat cluster
 Ambil nilai data dan nilai pusat cluster
 Hitung Euclidian distance data dengan tiap pusat cluster
3. Pengelompokkan data
Jarak hasil perhitungan akan dilakukan perbandingan dan dipilih jarak terdekat antara data dengan pusat cluster , jarak ini menunjukkan bahwa data tersebut berada dalam satu kelompok dengan pusat cluster terdekat. Algoritma pengelompokkan data
1. Ambil nilai jarak tiap pusat cluster dengan data
2. Cari nilai jarak terkecil
3. Kelompokkan data dengan pusat cluster yang memiliki jarak terkecil.
4. Penentuan pusat cluster baru Untuk  mendapatkan  pusat cluster baru bisa  dihitung  dari  rata-rata  nilai  anggota cluster dan  pusat cluster .  Pusat cluster yang  baru  digunakan  untuk  melakukan iterasi  selanjutnya,  jika  hasil  yang didapatkan  belum  konvergen.  Proses iterasi  akan  berhenti  jika  telah  memenuhi maksimum  iterasi  yang  dimasukkan  oleh User atau  hasil  yang  dicapai  sudah konvergen  (pusat cluster baru  sama dengan  pusat cluster lama).  Algoritma penentuan pusat cluster baru
1. Cari jumlah anggota tiap cluster
2. Hitung pusat baru dirumuskan seperti ditunjukkan pada Persamaan (2.7) Pusat cluster baru ………(2.7)

## III.  METODE PENELITIAN
Evaluasi  kelayakan  mahasiswa  merupakan suatu  penilaian  dimana  suatu  mahasiswa apakah  pantas  atau  tidak  untuk  kategori mahasiswa  berprestasi.  Proses  keputusan layak  atau  tidak  dapat  dijelaskan  dengan gambar

## Hipotesis
Dalam sebuah penelitian, memiliki dugaan  sementara  mengenai  hasil  penelitian (hipotesis). Tetapi hipotesis tidak mutlak selalu ada  dalam  penelitian.  Sebelumnya  berikut pengertian  dari  hipotesis.  Menurut Sugiyono (2009:159) yang  dimaksud  dengan  hipotesis adalah:
“Hipotesis  diartikan  sebagai  jawaban sementara  terhadap  rumusan  masalah penelitian.”
Dari kutipan diatas, hipotesis merupakan  suatu  pernyataan  yang  bersifat sementara  atau  dengan  anggapan,  pendapat atau asumsi yang mungkin benar dan mungkin salah.  Berdasarkan  uraian  kerangka  pemikiran diatas,  maka  hipotesis  yang  disajikan  penulis adalah “TOPSIS  lebih  cepat  dalam memproses  data  pada  studi  kasus  data mining  mahasiswa  berprestasi  di  STMIK Denpasar”.
METODE
Hasil Metode Parameter TOPSIS Kriteria Tujuan Penelitian DATA MINING REKOMENDASI CALON MAHASISWA BERPRESTASI DI STMIK ENPASAR BALI MENGGUNAKAN METODE TOPSIS DAN K- MEANS CLUSTERING Keputusan Hasil Prestasi dan Perbandingan Metode K-Means Clustering Diteliti
Jurnal Ilmu Komputer Indonesia (JIKI) Vol : 4, No. 1,  Februari  2019 ISSN (Print) : 2615-2703 ,  ISSN (Online): 2615-2711

## Desain Penelitian Objek yang diteliti
Berdasarkan  dari  tujuan  penelitian, objek  yang  diteliti  adalah  data  mining rekomendasi  calon  mahasiswa  berprestasi dengan metode TOPSIS

## Prosedur Penelitian
Prosedur  penelitian  yang  digunakan dalam  dipresentasikan dalam Gambar 3.1:
Gambar 3.1 Kerangka Solusi Penelitian

## Jenis Penelitian
Pada
penelitian ini, peneliti menggunakan  metode  penelitian  kuantitatif. Dimana  peneliti  mengumpulkan  data  dan menguji  atau  membuktikan  hipotesis  yang ada.  Peneliti  melakukan  survei  untuk menentukan frekuensi dan prosentase tanggapan mereka tentang sistem .

## Sumber Data
Data  yang  diperoleh  dalam  penelitian ini ada dua sumber data yaitu:
1. Data Sekunder Penulis  akan  melakukan  pencarian, pembelajaran  dari  berbagai  macam literatur  dan  dokumen  yang  menunjang pengerjaan  penelitian  ini  khususnya yang berkaitan dengan TOPSIS
2. Data Primer Melakukan  pengamatan  terhadap  data yang  diteliti  dan  melakukan interview dengan para pakar yang berkaitan dalam pembuatan aplikasi

## Perancangan TOPSIS
Berikut  perancangan  TOPSIS  dijelaskan pada Gambar 3.3
Start Matrik keputusan ternormalisasi Weighted Normalized Decision Matrix Solusi Ideal Positif dan Negatif Separasi kedekatan relatif terhadap solusi ideal Perangkingan Selesai Penentuan Variabel Input Jumlahkan Kuadrat Setiap Kriteria
Gambar 3.2 Flowchart Sistem

## IV  HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil pengujian metode topsis dilakukan dengan menggunakan data sampel 6 calon mahasiswa.

## Pengujian Hasil TOPSIS
menunjukkan  2  mahasiswa  yang  berprestasi yaitu  Calon  Mahasiswa  5  dan    Calon Mahasiswa  6,  dimana  Calon  Mahasiswa  5 rangking  1  dengan  nilai  TOPSIS  0.594448 sedangkan  Calon  Mahasiswa  6  rangking  2 dengan nilai TOPSIS 0.543081.

## Pengujian Access Time Metode TOPSIS
Hasil  pengujian  access  time  dilakukan dengan menggunakan 6 sampel data pengujian. Dari  6  data  sampel  pengujian  dengan  data sama  setiap  klik  tombol  rekomendasi,  access time  dipengaruhi  oleh  performance  dari komputer atau spesifikasi hardware. Spesifikasi hardware komputer yang digunakan  untuk  pengujian  ini  yaitu  prosessor core  i7  dengan  RAM  16  GB.  Selanjutnya, pengujian  dilakukan  berulang-ulang  sebanyak 5  kali  klik  tombol  program  rekomendasi. Berikut  hasil  access  time  ditunjukkan  dalam
Tabel 4.1 Tabel 4.1 Pengujian Access Time TOPSIS No Pengujian ke Access Time (detik) 1 1 0.175 2 2 0.4001 3 3 0.3751 4 4 0.2382 5 5 0.175 Rata-Rata (Detik) 0.27268 Pengujian Metode K-Means Clustering
Hasil  pengujian  metode  K-Means Clustering  dilakukan  dengan  menggunakan data sampel 6 calon mahasiswa.
Pengujian Hasil K-Means Clustering menunjukkan  2  mahasiswa  yang  berprestasi yaitu  Calon  Mahasiswa  5  dan    Calon Mahasiswa 6.

## Pengujian Access Time Metode K-Means Clustering
Hasil  pengujian  access  time  K-means Clustering  dilakukan  dengan  menggunakan  6
sampel  data  pengujian.  Dari  6  data  sampel pengujian dengan data sama setiap klik tombol rekomendasi,  access  time  dipengaruhi  oleh performance  dari  komputer  atau  spesifikasi hardware. Spesifikasi hardware komputer yang digunakan  untuk  pengujian  ini  yaitu  prosessor core  i7  dengan  RAM  16  GB.  Selanjutnya, pengujian  dilakukan  berulang-ulang  sebanyak 5  kali  klik  tombol  program  rekomendasi. Berikut  hasil  access  time  K-means  Clustering ditunjukkan dalam Tabel 4.4
Tabel 4.4 Pengujian Access Time K- Means Clustering No Pengujian ke Access Time (detik) 1 1 0.4762 2 2 0.4259 3 3 0.2994 4 4 0.371 5 5 0.3365 Rata-Rata (Detik) 0.3818

## Pengujian Hasil Kedua Metode
Hasil  pengujian  hasil  kedua  metode dilakukan dengan menggunakan 6 sampel data pengujian.  Dari  6  data  sampel  pengujian dengan  data  sama  setiap  klik  tombol rekomendasi,  access  time  dipengaruhi  oleh performance  dari  komputer  atau  spesifikasi hardware. Spesifikasi hardware komputer yang digunakan  untuk  pengujian  ini  yaitu  prosessor core  i7  dengan  RAM  16  GB.  Selanjutnya, pengujian  dilakukan  berulang-ulang  sebanyak 1  kali  klik  tombol  program  rekomendasi. Berikut  hasil  hasil  kedua  metode  ditunjukkan dalam Gambar 4.26
Gambar 4.26 Hasil Perbandingan Hasil Kedua Metode Gambar 4.26 menunjukkan kedua hasil metode sama-sama  valid.  Artinya,  kedua  metode tersebut  menunjukkan  hasil  sama  yaitu  Calon Mahasiswa  6  dan  Calon  Mahasiswa  5  sebagai mahasiswa berprestasi.

## Pengujian Access Time Kedua Metode
Hasil  pengujian  access  time  kedua metode  dilakukan  dengan  menggunakan  6 sampel  data  pengujian.  Dari  6  data  sampel pengujian dengan data sama setiap klik tombol rekomendasi,  access  time  dipengaruhi  oleh performance  dari  komputer  atau  spesifikasi hardware. Spesifikasi hardware komputer yang
digunakan  untuk  pengujian  ini  yaitu  prosessor core  i7  dengan  RAM  16  GB.  Selanjutnya, pengujian  dilakukan  berulang-ulang  sebanyak 1  kali  klik  tombol  program  rekomendasi. Berikut  hasil  access  time  kedua  metode ditunjukkan dalam Gambar 4.29
Gambar 4.29 Hasil Perbandingan Access Time Kedua Metode
Gambar  4.29  menunjukkan  kedua  access  time kedua  metode  terjadi  perbedaan.  Yaitu,  K- Means  0.3366  sedangkan  TOPSIS  0.1834. Dari  kedua  hasil  tersebut  dapat  disimpulkan TOPSIS  mempunyai  akses  time  yang  lebih cepat dibandingkan K-Means Clustering
Gambar 2.30 Hasil Perbandingan 2 metode 11 sample
Gambar  4.30  menunjukkan  kedua  hasil perbandingan  access  time  metode  dengan pengujian  11  sampel  data.  Artinya,  kedua metode  tersebut  menunjukkan  hasil  berbeda yaitu  K-Means  membutuhkan  waktu  lebih banyak  yaitu  1,2771  detik  sedangkan  TOPSIS hanya  0,386  detik  seperti  pada  grafik  Gambar 2.31
Gambar 2.31 Grafik Perbandingan Acces Time 11 Sample TOPSIS  memiliki  akses  time  lebih cepat dibandingkan dengan K-Means Clustering  karena  prosedur  Topsis  sangat mudah, langkah-langkah yang dilakukan untuk memperoleh  hasil  penilain  sudah  memiliki tahapan  pertahapan  tanpa  ada  pengulangan tahapan. Metode K-Means Clustering kinerjanya  lebih  lama  dibandingkan  dengan TOPSIS  disebabkan  karna  penentuan  titik centroid  yang  tidak  sesuai  akibatnya  metode K-Means Clustering akan melakukan beberapa kali  iterasi  dalam  menentukan  titik  centroid baru  sampai  proses  iterasi  berhenti  jika  sudah
memenuhi maksimum iterasi yang dimasukkan oleh user atau hasil yang dicapai konvergen.

## V. PENUTUP
Kesimpulan Ke Dalam memberikan rekomendasi calon mahasiswa  berprestasi  dengan  dengan metode  TOPSIS  ada  prosedur-prosedur yang harus dilakukan, diantaranya adalah : 1)  Membuat  matriks  keputusan  yang ternormalisasi.    2)  Membuat  matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot. 3) Menentukan  matriks  solusi  ideal  positif dan  solusi  ideal  negative.  4)  Menghitung separation  measure.  5)  Menentukan  jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi  ideal  positif  dan  negatif.  6) Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif.  7)  Decision  matrix  D  mengacu terhadap m alternatif yang  akan dievaluasi berdasarkan  n  kriteria.  8)  Dengan xij menyatakan  performansi  dari  perhitungan untuk alternatif ke- i terhadap atribut ke- j . Kinerja  TOPSIS  dibandingkan  dengan metode  K-Means  Clustering  dari  aspek access  time  TOPSIS  lebih  cepat  yaitu
0.27268 detik sedangkan K-Means
Clustering 0.3818 detik.
Kinerja  metode  TOPSIS  yang  lebih baik  dari  metode  K-Means  Clustering didasari  atas  prosedur-prosedur  yang dilakukan dalam memperoleh hasil penilaian  karena  dalam  metode  TOPSIS tidak ada pengulangan prosedur, dibandingkan dengan prosedur dari metode K-Means Clustering yang akan melakukan iterasi secara berulang-ulang apabila dalam proses  nya  hasil  yang  didapatkan  belum konvergen.

## Saran
Dalam  penelitian  ini  system  yang  dibuat masih  sangat  banyak  kekurangan,  metode TOPSIS sendiri belum mampu memberikan keputusan atau hasil pengelompokan yang lebih dari 2 . Untuk penelitian pengembangan selanjutnya adalah  TOPSIS  bisa  digunakan  dalam menetukan keputusan dapat dibandingkan dengan metode yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
Aditiya,  Afid.  2016. Sistem  Pendukung Keputusan Klasifikasi Sekolah Berdasarkan Standar Pelayanan
Minimal  (SPM)  dengan  Metode  K-
Means  Clustering  (Studi  Kasus  Sekolah Dasar  di  Lingkungan  Dinas  Pendidikan
Kota  Malang) .  Teknik  Informatika Institut Teknologi Nasional Malang Agustin,  Fenty,  Eka,  M.,  Fitria,  Ardini  dan Hanifah,  Anif.  2015.  Implementasi Algoritma  K-Means  untuk  Menentukan Kelompok  Pengayaan  Materi  Mata Pelajaran  Ujian  Nasional  (Studi  Kasus: SMP  Negeri  101  Jakarta).  JURNAL TEKNIK INFORMATIKA VOL. 8 NO. 1 APRIL 2015
Basjir,  Mochammad.,  Supriyanto,  Hari  dan Suef, Mokh. 2014. Pengembagan Model Penentuan Prioritas Perbaikan Terhadap  Mode  Kegagalan  Komponen dengan  Metodologi  FMEA,  Fuzzy  dan
TOPSIS yang terintegrasi . Institut Teknologi  Sepuluh  Nopember  :  Jurusan Teknik Industri
Connoll  y,  T.,  Begg,  C.  2010.  Database Systems:  a practical approach to design, implementation,  and  management.  5th Edition. America: Pearson  Education.
Fauzan,  Achmad.,  Badharudin,  Abid,  Yanuar dan  Wibowo,  Fery.  2014.  Sistem Klasterisasi  Menggunakan  Metode  K- Means dalam Menentukan Posisi Access Point  Berdasarkan  Posisi  Pengguna Hotspot  di  Universitas  Muhammadiyah Purwokerto (Clustering System Using K- Means  Method in  Determining  Access Point  Position by  Users  Hotspot Position at  Muhammadiyah  University of  Purwokerto) . JUITA  ISSN:  2086-
9398 Vol. III Nomor 1, Mei 2014
Han,  Jiawei  dan  Kamber,  Micheline.  2006.
Data Mining :  Concept and  Techniques Second  Edition .  Morgan  Kaufmann Publishers.
Hoffer, Jeffrey A., Mary B. Prescott, dan Fred
R.  McFadden.2002. Modern  Database Management,  6 th Edition .  Prentice  Hall, Pears on Education Inc, New Jersey.
Kusumadewi,  Sri.,  Hartati,  S.,  Harjoko,  A.,
Wardoyo,  R.  (2006).  Fuzzy    Multi- Attribute  Decision  Making  (FUZZY MADM). Yogyakarta: Graha  Ilmu.
Lestari,  S.  2011. Seleksi  Penerimaan  Calon Karyawan Menggunakan Metode TOPSIS .  Konferensi  Nasional  Sistem dan Informatika 2011, hal: 170-174.
Muningsih,  Elly  dan  Kiswati,  Sri.  2015. Penerapan  Metode K-Means Untuk Clustering Produk Online  Shop Dalam Penentuan Stok Barang . Jurnal Bianglala Informatika Vol 3 No 1 Maret 2015
Tulus, Sylvia, P dan Hendry. 2014. Perancangan Clustering Data Menggunakan Algortima K-Means Berbasis  Heatmap  (Studi  Kasus  : Provinsi Papua Barat).  Jurnal  Teknologi
Informasi-Aiti,  Vol.  11.  No.2,  Agustus 2014 : 101 – 202 Yoon,  K.   dan  Hwang,  C.L.  1981. Multiple Attribute Decision Making : Methods and Applications. Springer Verlag