JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. V No. 2, Juni 2019, hlm. 161 – 166
ISSN 2550-0201 (Online) DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.350 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## PENERAPAN DATA MINING DALAM PENGELOMPOKAN KELAS MAHASISWA BERDASARKAN HASIL UJIAN SARINGAN MASUK DENGAN ALGORITMA K-MEANS

## Trinanda Syahputra
Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma Email: trinandasyahputra@gmail.com
Abstract :  Processing  student  data  needs  to  be  done  to  find  out  important  information  in  the form of new knowledge. Information about grouping student data based on test scores. The new knowledge  can  help  the  campus  in  determining  new  classes  for  prospective  new  students correctly.  In  classifying  student  classes  with  clustering  methods  that  take  the  entrance examination exam based on the scores produced by each prospective student, the class will be determined  according  to  the  direction  they  take  without  any  manipulation  and  the  value information can be sent to prospective students.
Keywords: Students, Clustering Method
Abstrak: Pengolahan  data  mahasiswa  perlu  dilakukan  untuk  mengetahui  informasi  penting berupa  pengetahuan  baru.  Informasi  mengenai  pengelompokan  data  mahasiswa  berdasarkan nilai ujian. Pengetahuan baru tersebut dapat membantu pihak kampus dalam menentukan kelas baru bagi calon mahasiswa baru dengan tepat. Dalam pengelompokan kelas mahasiswa dengan metode clustering yang  mengikuti  ujian  saringan  masuk  berdasarkan  nilai  yang  dihasilkan setiap calon mahasiswa maka akan ditentukan kelas sesuai jurusan yang mereka ambil tanpa ada manipulasi dan informasi hasil nilai dapat di kirim kepada calon mahasiswa
Kata kunci: Mahasiswa, Metode Clustering

## PENDAHULUAN
Pada industri pendidikan perguruan tinggi, data dapat diperoleh berdasarkan data  historis,  sehingga  data  akan bertambah terus menerus, misalnya data mahasiswa.  Proses  penerimaan  maha- siswa  baru  dalam  sebuah  perguruan tinggi menghasilkan data yang berlimpah berupa profil dari mahasiswa baru  tersebut[1].  Tahap  selanjutnya mahasiswa  akan  melakukan  kegiatan
belajar mengajar, sehingga dapat diketahui data prestasi mahasiswa setiap akhir  semester.  Hal  ini  akan  terjadi secara  berulang  pada  sebuah  perguruan tinggi.  Penumpukan  data  mahasiswa secara  menerus  akan  memperlambat pencarian  informasi  terhadap  data tersebut.
Berdasarkan  berlimpahnya  data mahasiswa, informasi yang tersembunyi dapat  diketahui  dengan  cara  melakukan pengolahan  terhadap  data  tersebut
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. V No. 2, Juni 2019, hlm. 161 – 166
ISSN 2550-0201 (Online) DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.350 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
sehingga  berguna  bagi  pihak  kampus. Pengolahan  data  mahasiswa  perlu dilakukan  untuk  mengetahui  informasi penting berupa pengetahuan baru
(knowledge discovery), misalnya informasi  mengenai  pengelompokan data mahasiswa berdasarkan nilai ujian. Pengetahuan baru tersebut dapat
membantu pihak kampus dalam
menentukan  kelas  baru  bagi  calon mahasiswa baru dengan tepat[2].
K-means clustering merupakan salah  satu  metode  data  clustering  non- hirarki  yang  mengelompokan  data dalam  bentuk  satu  atau  lebih  cluster/ kelompok.  Data-data  yang  memiliki karakteristik yang sama dikel- ompokkan dalam satu cluster /kelompok dan  data  yang  memiliki  karakteristik yang  berbeda  dikelompokan  dengan cluster /kelompok  yang  lain  sehingga data yang berada dalam satu
cluster /kelompok memiliki tingkat
variasi yang kecil[3].
Data  Mining  adalah  suatu  istilah ng digunakan untuk menguraikan penemuan pengetahuan
didalam database.  Data  Mining  adalah  proses yang  menggunkan  teknik  statistik, matematika,  kecerdasan  buatan  dan machine  learning  untuk  menginteraksi mengidentifikasi informasi yang bermanfaat  dan  pengetahuan  yang terikat dari berbagai database besar[4].

## METODE
Metode  yang  di  gunakan  meliputi metode analisis yang terdiri dari metode wawancara (lapangan) dan studi pustaka.
1. Metode Lapangan ( Field Research )
a. Pengamatan
Dalam  metode  pengamatan  ini  di lakukan pengamatan secara langsung  pada  bagian  inventory yang  menangani  segala  kegiatan yang  berhubungan  dengan  keluar masuk  barang  dan  persediaan barang.
b. Sampel Sampel  yang  di  gunakan  ialah beberapa  transaksi  pengadaan  dan peminjaman barang.
c. Wawancara Pengumpulan  data  atau  informasi pada  metode  ini  dapat  di  lakukan dengan wawancara atau mengajukan  pertanyaan  langsung pada bagian terkait.
2. Metode Pustaka ( Library research)
Metode  pustaka  ialah  suatu  cara kepustakaan  untuk  mengumpulkan data berdasarkan buku-buku.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  kegiatan  layanan  dunia pendidikan untuk mempermudah seleksi dan  penggolongan  calon  mahasiswa mengalami beberapa permasalahan yang  menyangkut  kebutuhan  data  dan informasi  tentang  batas  nilai  minimal , sehingga  untuk  melakukan  kegiatan penerimaan mahasiswa baru mengalami beberapa  masalahan.  Permasalahan  itu antara lain, yaitu:
1. Sulitnya  melakukan  analisa  yang efektif  karena  tidak  adanya  sistem yang dapat menyajikan data historis sehingga  dapat  memberikan output tentang berapa banyak jumlah calon mahasiswa yang dimiliki dan kelompok-kelompok calon mahasiswa  yang  mendaftar,  karena data yang ada masih berbentuk data
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. V No. 2, Juni 2019, hlm. 161 – 166
ISSN 2550-0201 (Online) DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.350 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
manual  dan  belum  dimanfaatkan secara maksimal.
2. Terlalu banyaknya calon mahasiswa yang mendaftar, sehingga  diperlukan  sebuah  sistem yang bisa mendeteksi berapa jumlah calon mahasiswa .
Batas  nilai  minimal adalah  suatu yang  sifatnya  dinamis  artinya,  setiap periode  penerimaan  mahasiswa  baru memiliki standar tersendiri untuk jurusan-jurusan tertentu setiap tahunnya. Batas nilai minimal bukanlah standar kelulusan dalam saringan masuk mahasiswa  baru  tetapi  keketapan  yang bertujuan  untuk  menyeleksi  yang  baik dari  yang  terbaik,  bukan  menilainya. Adapun  cara  untuk  menghitung  batas nilai  minimal dalam  menjawab  soal- soal  yang  diberikan  pada  saat  seleksi. Contohnya  dengan  mengerjakan  soal tahun  lalu  dan  kemudian  mencocokkan jawaban  dengan  kunci  jawaban  yang tersedia. Lalu hitung batas nilai minimal dengan rumus batas nilai minimal .
Batas nilai minimal = (B x 4) – (S x 1)  x  100 JS x 4
Keterangan : B = Jumlah jawaban benar S = Jumlah jawaban sailah JS = Jumlah soal
Mahasiswa 1:
Onika  Sihotang  menjawab  50  soal dengan benar dan 18 soal yang salah 32 dan  soal tidak dijawabnya. Batas nilai minimal : (50x4) - (18x1) x100 = 45.50 100x4
Mahasiswa 2:
Riski  Tampubolon  menjawab  27 soal  dengan  benar  dan  4  soal  yang salah dan 69 soal tidak dijawabnya.
Batas nilai minimal :
(27x4) - (4x1) x100 = 26 100x4
Mahasiswa 3: Eva Veronika Br Ketaren menjawab 50  soal  dengan  benar  dan  25  soal yang  salah  dan  5  soal  tidak dijawabnya.
Batas nilai minimal :
(50x4) - (25x1) x100 = 43.75 100x4
Mahasiswa 4:
Vini  Fionika  menjawab  19  soal dengan benar dan 20 soal yang salah dan 61 soal tidak dijawabnya.
Batas nilai minimal :
(19x4) - (20x1) x100 = 14 100x4
Mahasiswa 5:
Srianta  Oktaria  menjawab  34  soal dengan benar dan 32 soal yang salah dan 34 soal tidak dijawabnya.
Batas nilai minimal : (34x4) - (32x1) x100 = 26 100x4
Mahasiswa 6: Mitra  Arjuna  Sitepu  menjawab  17  soal dengan  benar  dan  21  soal  yang  salah dan 62 soal tidak dijawabnya. Batas nilai minimal :
(17x4) - (21x1) x100 = 11.75
100x4
Mahasiswa 7: Rotua  Verawati  menjawab  41  soal dengan benar dan 8 soal yang salah dan 51soal tidak dijawabnya.
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. V No. 2, Juni 2019, hlm. 161 – 166
ISSN 2550-0201 (Online) DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.350 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Batas nilai minimal : (41x4) - (8x1) x100 =39 100x4
Mahasiswa 8: Revie Amalia Ginting menjawab 36 soal dengan benar dan 16 soal  yang salah dan 32 soal tidak dijawabnya. Batas nilai minimal : (36x4) - (16x1) x100 = 32 100x4
Mahasiswa 9: Dewi  Afrida  Manulang  menjawab 50  soal  dengan  benar  dan  32  soal yang  salah  dan  13  soal  tidak dijawabnya.
Batas nilai minimal : (50x4) - (32x1) x100 = 42 100x4
Mahasiswa 10:
Anita  Natalia  Marpaung    menjawab 20  soal  dengan  benar  dan  32  soal yang  salah  dan  18  soal  tidak dijawabnya.
Batas nilai minimal :
(20x4) - (32x1) x100 = 12 100x4
Kasus yang diambil dalam perhitungan  Batas  nilai  minimal adalah Batas  nilai  minimal dari  beberapa  PTS yang terletak di Kota Medan, Indonesia. Pembangunan  perangkat  lunak Data Mining dengan  metode Clustering menggunakan algoritma K-means untuk pengelompokan  mahasiswa  dalam  studi kasus  ini,  fungsi  yang  dipakai  adalah fungsi  untuk  menentukan  ttitik  pusat yang berguna sebagai pusat-pusat kelompok  mahasiswa . Fungsi  yang dimaksud adalah:
1. Data  awal  yang  digunakan  dalam perhitungan ini berjumlah 20.
2. Data  mahasiswa  sebelum  dilakukan perhitungan  menggunakan  metode
Clustering K-Means. 3. Dan  ketentuan  tingkat  Batas  Nilai
Minimal adalah pada tabel berikut : Tabel 1. Batas Nilai Minimal Batas Nilai Minimal Mahasiswa Himpunan Nilai Himpunan 0-20 Rendah 1 20.1 – 40 Cukup 2 >  40 Tinggi 3 Tabel 2. Data Awal Calon Mahasiswa Ke Batas Nilai Minimal (%) Himpunan 1 45.5 3 ‘2 26 2 3 43.75 3 4 14 1 5 26 2 6 11.75 1 7 39 2 8 32 2 9 42 3 10 12 1 Algoritma  ini  disusun  atas  dasar ide  yang  sederhana.  Pada  awalnya ditentukan  berapa cluster yang  akan dibentuk.  Sebarang  obyek  atau  elemen pertama  dalam cluster dapat  dipilih untuk  dijadikan  sebagai  titik  tengah ( centroid  point ) cluster .  Algoritma metode K-Means selanjutnya  akan melakukan pengulangan langkah-
langkah berikut sampai terjadi kestabilan  (tidak  ada  obyek  yang  dapat dipindahkan) : 1. menentukan koordinat titik tengah setiap cluster ,
2. menentukan  jarak  setiap  obyek terhadap koordinat titik tengah,
3. mengelompokkan  obyek ‐ obyek tersebut  berdasarkan  pada  jarak minimumnya.
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. V No. 2, Juni 2019, hlm. 161 – 166
ISSN 2550-0201 (Online) DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.350 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Adanya langkah-langkah yang dilakukan  oleh  algoritma  metode K-
Means untuk  kasus  ini  adalah  sebagai berikut :
1. Penentuan  nilai  awal  titik  tengah. Langkah pertama, menentukan pusat cluster secara  acak  pada  data awal  yang ada di  tabel  3.2. Cluster pertama  yang  akan  digunakan dalam  perhitungan  adalah  C1 (11.75:1)  yang  artinya  Batas  Nilai Minimum mahasiswa pada pengelompokan  pertama  adalah  10 dan himpunan ada 1. Cluster kedua C2  (26:2)  dan cluster ketiga  yang akan digunakan adalah C3 (42:3).
2. Menghitung jarak obyek ke
centroid menggunakan rumus
Euclidean yaitu : 2 2 1 2 2 1 ) ( ) ( y y x x d     Dimana : d =  Distance space x 1 = Nilai data pertama pada cluster pertama y 1 = Nilai data kedua pada cluster pertama x 2 y 2 = Nilai rata-rata disetiap cluster
Tabel 3. Posisi cluster setiap mahasiswa
Mahasiswa Ke Cluster 1 C3 2 C2 3 C3 4 C1
5
C2 6 C1 7 C3 8 C2 9 C3 10 C1
3. Langkah  selanjutnya  menghitung pusat cluster baru.
a. Pusat cluster yang  baru  ditentukan berdasarkan pengelompokan anggota masing-masing cluster .  Berdasarkan tabel  3, cluster yang  pertama  untuk parameter nilai  mahasiswa  memiliki 3  anggota  yaitu  mahasiswa  ke-  4,  7, dan  10.  Pusat cluster baru  untuk cluster yang pertama dihitung berdasarkan rata ‐ rata koordinat ketiga anggota tersebut adalah:
C1 passing grade(baru) = (1.55 + 0 + 1.03)/3 = 0.86
b. Cluster yang  kedua  untuk  parameter nilai  mahasiswa  memiliki  3  anggota yaitu  mahasiswa  ke-  2,  5,  8.  Pusat cluster baru  untuk cluster yang kedua  dihitung  berdasarkan  rata ‐ rata koordinat  lima  anggota  tersebut adalah :
C2 passgrade(baru) = (0 + 0 + 7.54)/3 = 2.51
c. Cluster yang  ketiga  untuk  parameter nilai  mahasiswa  memiliki  4  anggota yaitu  mahasiswa  ke-  1,  3,dan  7  dan 9.  Pusat cluster baru  untuk cluster yang  ketiga  dihitung  berdasarkan rata ‐ rata  koordinat  ke  3  anggota tersebut adalah :
C3 passgrade(baru) =  (6.55+  1.75  +  4.66  + 0)/4 = 3.24
d. Pusat cluster baru    untuk  passing grade adalah :
C 1passgrade(baru) = 0.86 * 10  =  8.6 C 2 passgrade (baru) = 2.51 * 10  =  25.1 C 3 passgrade (baru) = 3.24 * 10   =  32.4
e. Dari  hasil  perhitungan  diatas,  maka kelompok  kelas  mahasiswa  baru adalah sebagai berikut :
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. V No. 2, Juni 2019, hlm. 161 – 166
ISSN 2550-0201 (Online) DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.350 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Tabel 4. Hasil Pengelompokan Kelas Mahasiswa No Nama Mahasiswa Nilai Minimum C1 C2 C3 1 Onika Sihotang 45.5 * ** *** 2 Riski Tambuna 43.75 * ** *** 3 Eva Feronika 42 * ** *** 4 Vini Fionika 39 * ** *** 5 Srianta Oktabria 32 * ** 6 Mitra Arjuna s 26 * ** 7 Rotua Verawati 26 * ** 8 Revie Amilia 14 * 9 Dewi Afrida 12 * 10 Anita natalia 11.75 *
Ket :    C1 = Mahasiswa yang memiliki nilai > 8.6 berada di Cluster Pertama. C2= Mahasiswa yang memiliki nilai > 25.1 berada di Cluster Kedua. C3 =  Mahasiswa yang memiliki nilai >32.4 berada di Cluster Ketiga.

## SIMPULAN
Dengan menerapkan Metode Clustering dalam  pemeriksaan  hasil ujian  saringan  akan  mempermudah  dan mempercepat  kegiatan  penentuan  dan memberikan  informasi  secara  akurat dan  tepat    mengenai  pengelompokan
kelas mahasiswa. Pengembangan sistem ini dapat di lakukan dengan perancangan user interface yang friendly dan  untuk  penelitian  selan- jutnya  dapat  mengembangkan  degan menambahkan  aktor  di  dalam  sistem sesuai dengan kebutuhannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Hermawati,  Astuti,  Fajar.(2013). Data mining.(Edisi 1). Yogyakarta: Andi. [2] Sani  Susanto,  Ph.  D.  &  Dedy Suryadi, ST., M.S.(2010). Pengantar  Data  Mining  Menggali Pengetahuan dari Bongkahan Data.  Yogyakarta  :  Penerbit ANDI [3] Sari,  Venny  Novita,  Yupianti Yupianti,  and  Dewi  Maharani. "Penerapan Metode K-Means Clustering  Dalam  Menentukan Predikat  Kelulusan  Mahasiswa Untuk Menganalisa Kualitas Lulusan." JURTEKSI 4.2  (2018): 133-140.
[4] Sibuea,  Mustika  Larasati,  and
Andy  Safta.  "Pemetaan  Siswa Berprestasi Menggunakan Metode
K-Means
Clustring." JURTEKSI 4.1 (2017): 85-92.