Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
PENERAPAN METODE K-MEANS CLUSTERING DALAM MENENTUKAN PREDIKAT KELULUSAN MAHASISWA UNTUK MENGANALISA KUALITAS LULUSAN
Venny Novita Sari 1 , Yupianti 2 , Dewi Maharani 3 1,2 Ilmu Komputer, Universitas Dehasen Bengkulu
3 Manajemen Informatika, AMIK Royal Kisaran e-mail: vennynovita17@gmail.com 1 , yupiantiprana@gmail.com 2 , dewimaharani15@gmail.com 3
Abstract: The increasing number of students who graduated each year causes a lot of student data that  need  to  be  processed,  causing  difficulties  in  grouping  the  data.  In  this  research  apply  Data Mining  by  using  Clustering  method  to  classify  the  quality  of  graduate  students  of  Faculty  of Computer  Science  Dehasen  University  of  Bengkulu  based  on  GPA  and  Study  Program.  The algorithm  used  is  K-Means  Clustering,  where  the  data  are  grouped  based  on  the  same characteristics will be entered into the same group and the data set entered into the group does not overlap. Information displayed in the form of group ?? a group of graduate students who dominate the Study Program, so  it  is known to the group that has the  best graduate quality. The results of this  study  will  assist  the  University  in  analyzing  the  quality  of  graduated  students  and  the  most potential study programs. Software used to help this grouping is Rapid Miner.
Keywords: K-Means Clustering, Study Program, Graduate Quality, Rapid Miner
Abstrak: Semakin  meningkatnya  jumlah  mahasiswa  yang  diluluskan  setiap  tahunnya menyebabkan  banyaknya  data  mahasiswa  yang  perlu  diolah  sehingga  menyebabkan  kesulitan dalam  pengelompokan  data  tersebut.  Pada  penelitian  ini  menerapkan  Data  Mining  dengan menggunakan  metode  Clustering  untuk  mengelompokkan  kualitas  lulusan  mahasiswa  Fakultas Ilmu  Komputer  Universitas  Dehasen  Bengkulu  berdasarkan  IPK  dan  Program  Studi.  Algoritma yang digunakan yaitu K-Means Clustering, dimana data dikelompokkan berdasarkan karakteristik yang  sama  akan  dimasukkan  ke  dalam  kelompok  yang  sama  dan  set  data  yang  dimasukkan  ke dalam kelompok tidak tumpang tindih. Informasi yang ditampilkan berupa kelompok  – kelompok lulusan mahasiswa yang mendominasi Program Studi, sehingga diketahui kelompok yang memiliki kualitas lulusan terbaik. Hasil penelitian ini akan membantu pihak Universitas dalam menganalisa kualitas  mahasiswa  yang diluluskan dan program  studi  yang paling berpotensi diminati. Software yang digunakan untuk membantu pengelompokan ini adalah Rapid Miner.
Keyword: K-Means Clustering , Program Studi, Kualitas Lulusan, Rapid Miner

## PENDAHULUAN
Semakin meningkatnya jumlah
mahasiswa  yang  diluluskan  setiap  tahunnya menyebabkan  banyaknya  data  mahasiswa yang  perlu  diolah  sehingga  menyebabkan kesulitan dalam pengelompokan data tersebut. Pada  studi  kasus  ini,  analisa Data  Mining dilakukan dengan metode K-Means clustering dimana  metode  ini  cocok  dalam  menge- lompokkan kualitas lulusan mahasiswa
berdasarkan  indeks  prestasi  kumulatif  (IPK) dan  program  studi,  sehingga  bisa  didapat kelompok-kelompok  ( cluster-cluster )  yang sesuai,  dengan  tujuan  membantu  pihak perguruan  tinggi  dalam  menganalisa  kualitas lulusan  anak  didiknya  dan  potensi  program studinya.
Menurut  Budanis  dan  Nofi  (2014), Data Mining memiliki tahapan-tahapan antara lain:
1. Pembersihan data ( data cleaning )
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Merupakan  proses  menghilangkan  noise dan data yang tidak relevan.
2. Integrasi data ( data integration ) merupakan penggabungan data dari berbagai database ke dalam satu database baru.
3. Seleksi Data (Data Selection ) Hanya  data  yang  sesuai  untuk  dianalisis yang akan diambil dari database .
4. Transformasi data ( Data Transformation )
Merupakan pengubahan data atau penggabungan  ke  dalam  format  yang sesuai untuk diproses dalam Data Mining . 5. Proses mining ,
Merupakan  proses  utama  saat  metode diterapkan untuk menemukan pengetahuan berharga yang tersembuny.
6. Evaluasi pola ( pattern evaluation )
Untuk  mengidentifikasi pola-pola  menarik kedalam knowledge based yang ditemukan. 7. Presentasi pengetahuan ( knowledge presentation ),
Merupakan  visualisasi  dan  penyajian pengetahuan mengenai metode yang digunakan untuk memperoleh pengetahuan yang diperoleh pengguna Fadlina  (2014),  memaparkan Data Mining dibagi  menjadi  beberapa  kelompok berdasarkan  tugas  dan  pekerjaan  yang  dapat dilakukan, yaitu:
1. Deskripsi
Peneliti  dan  analis  secara  sederhana  ingin mencari  data  untuk  menggambarkan  pola dan  kecenderungan  yang  terdapat  dalam data.
2. Estimasi Estimasi  hampir  sama  dengan  klasifikasi, kecuali  variabel  target  estimasi  lebih  ke arah numerik dari pada ke arah kategori.
3. Prediksi Prediksi  hampir  sama  dengan  klasifikasi dan  estimasi,  kecuali  bahwa  dalam prediksi  nilai  dari  hasil  akan  ada  di  masa mendatang.
4. Klasifikasi Klasifikasi  adalah  fungsi  pembelajaran yang  mengklasifikasi  sebuah  unsur  ( item ) data  ke  dalam  salah  satu  dari  beberapa kelas yang sudah didefinisikan
5. Pengklasteran ( Clustering ) Pengelompokan  ( clustering )  merupakan tugas  deskripsi  yang  banyak  digunakan dalam  mengidentifikasi  sebuah  himpunan terbatas  pada  kategori  atau cluster untuk
mendeskripsikan data yang ditelaah. 6. Asosiasi
Tugas  asosiasi  dalam Data  Mining adalah untuk  menemukan  atribut  yang muncul dalam satu waktu. Salah satu implementasi dari asosiasi adalah market basket analysis atau analisis keranjang belanja. Pada  dasarnya  clustering  merupakan suatu metode untuk mencari dan mengelompokkan data yang memiliki kemiripan  karakteriktik (similarity) antara satu data dengan data yang lain (Johan, 2013). Clustering merupakan  teknik  atau  metode untuk  mencari  dan  mengelompokan  objek atau data yang  berkarakteristik  sama kedalam sebuah  kelas  atau cluster ,  dimana clustering ini  bersifat  tanpa  arahan (unsupervised) yang dapat dipelajari sendiri serta tidak
memerlukan target output.
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 dikelompokkan  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 (Johan, 2013).
Menurut  Ni  Ketut  (2014),  tahapan melakukan  clustering  atau  pengelompokan dengan  metode K-Means adalah  sebagai berikut:
1. Menentukan  berapa  banyak cluster yang ingin  dibentuk,  dimana  nilai  K  adalah banyaknya cluster/ jumlah cluster . 2. Menentukan pusat cluster ( centroid ) awal.
Centroid awal ditentukan  secara acak dari data  yang  ada  dan  jumlah centroid awal sama dengan jumlah cluster .
3. Setelah  menentukan centroid awal,  maka setiap  data  akan  menemukan centroid terdekatnya  yaitu  dengan  menghitung jarak  setiap  data  ke  masing-masing centroid menggunakan  rumus  korelasi antar dua obyek yaitu Euclidean Distance.
Keterangan : d(x,y) =  jarak data ke x ke pusat cluster y
=  data ke- i pada atribut data ke n
=  data ke- j pada atribut data ke n
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
4. Setelah menghitung jarak data ke centroidnya ,  maka  langkah  berikutnya adalah  mengelompokkan data berdasarkan jarak  minimumnya.  Suatu  data  akan menjadi  anggota  dari  suatu cluster yang memiliki  jarak  terdekat  (terkecil)  dari pusat cluster -nya.
5. Berdasarkan  pengelompokkan  tersebut, selanjutnya  adalah  mencari centroid baru berdasarkan  membership  dari  masing- masing cluster yaitu  dengan  menghitung rata-rata dari data masing-masing cluster .
6. Kembali ke tahap 3.
7. Perulangan berhenti apabila tidak ada data lagi yang berpindah

## 2.5. Predikat Kelulusan
Menurut  Imaslihkah  (2013)  program sarjana  ditetapkan  berdasarkan  IP  dan  masa studi seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Predikat Kelulusan Predikat IP Lama Studi Dengan Pujian 3,51 ≤ IP ≤ 4,00 dan masa studi ≤ 8 semester Sangat Memuaskan 3,51 ≤ IP ≤ 4,00 dan masa studi > 8 semester, atau 2,76 ≤ IP ≤ 3,50 dan masa studi = 9 semester atau 10 semester Memuaskan 2,76 ≤ IP ≤ 3,50 dan masa studi > 10 semester 2,00 ≤ IP ≤ 2,75

## METODOLOGI
Dalam  metodologi  penelitian  ada  urutan kerangka  kerja  yang  harus  diikuti,  urutan kerangka  kerja  ini  merupakan  langkah- langkah  yang  dilakukan  dalam  penulisan. Adapun kerangka kerja yang digunakan dalam penulisan ini adalah seperti pada gambar 1.
Gambar 1.  Kerangka Kerja

## Data Yang Diperlukan
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah data mahasiswa Fakultas Ilmu
Komputer  yang  telah  lulus  dari  Universitas Dehasen  Bengkulu  pada  tahun  2014  yang terdiri dari program studi Teknik Informatika, Sistem Komputer, Sistem Informasi, Manajemen Informatika, dan Teknik Komputer.  Variabel  data  yang  digunakan adalah  program  studi  dan  IPK  mahasiswa.
Data  yang  digunakan  berupa sample data mahasiswa  sebanyak  27  data  dari  483  data yang ada.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Transformasi Data
Agar  data  dapat  diolah  dengan menggunakan  metode k-means  clustering , maka  dilakukan  transformasi  pada  data  yang berjenis  data  nominal  yakni  program  studi. Data  berjenis  nominal  tersebut  diinisia- lisasikan  ke  dalam  bentuk  angka  melalui beberapa  langkah  agar  dapat  diolah  dengan menggunakan algoritma K-means Clustering . Untuk  melakukan  inisialisasi  program studi  dilakukan  dengan  langkah-langkah sebagai berikut:
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
1. Pada  data  program  studi  terlebih  dulu dilakukan  pembagian  program  studi yang menjadi beberapa bagian, yaitu: a. Program studi Teknik Informatika
b. Program studi Sistem Komputer
c. Program studi Sistem Informasi d. Program studi Manajemen Informatika e. Program studi Teknik Komputer 2. Kemudian program studi tersebut diurutkan dari yang terbesar berdasarkan frekuensi  mahasiswa  yang  berasal  dari program studi tersebut.
3. Setelah  itu program  studi  yang  memiliki frekuensi  terbesar  diberi  inisial  angka  1 dan  program  studi  yang  memiliki frekuensi  terbesar  kedua  diberi  inisial angka  2,  dan  seterusnya  hingga  pada program studi frekuensi paling sedikit.
Tabel 2.    Inisialisasi Data Program Studi Tahun 2014 Program Studi Singkatan f Inisialisasi Teknik Informatika TI 9 1 Sistem Informasi SI 6 2 Manajemen Informatika MI 5 3 Teknik Komputer TK 4 4 Sistem Komputer SK 3 5
Adapun  variabel  yang  digunakan dalam  pengelompokan  atau clustering adalah program  studi  dan  IPK  kelulusan  mahasiswa, sehingga  nilai  masing-masing  data  setelah ditransformasi dalam tabel 3.
Tabel 3. Set Data Sintetik Numerik 2 Variabel Data Ke-i Nama Program Studi IPK 1 Deni Cristophel 1 2.37 2 Sulis Niharnili 1 2.81 3 Andi Satriawan 1 2.82 4 Desi Deka Putri 3 2.86 5 Rahmad Aziz 4 2.90 6 Elvian Alto 1 2.94 7 Alkausar 4 3.00 8 Rangga Gading 1 3.05
Satria 9 Christina Hutapea 4 3.05 10 A. Repi 2 3.15 11 Reki Evriani 2 3.18 12 Amron Jaya 2 3.19 13 Arif Rahman Hakim 3 3.21 14 Eva Nofalia 5 3.28 15 Umar Samsudin Silalahi 5 3.29 16 Nurwanto Dwi Hastono 2 3.29 17 Ferdiansyah 1 3.32 18 Eni Yuliza 4 3.44 19 Erlita 3 3.44 20 Resi Anita 2 3.48 21 Trie Hasnita 3 3.61 22 Redo Kusuma 1 3.62 23 Mira Andriani 5 3.62 24 Susi Riyanah 1 3.73 25 Widiasmara Ningrum 3 3.82 26 Fran Dian Simanjuntak 1 3.83 27 Ugesti Dwi Lafini 2 3.94 Langkah Metode K-Means Clustering
Untuk  dapat  melakukan  pengelom- pokkan  data-data  tersebut  menjadi  beberapa cluster perlu  dilakukan  beberapa  langkah, yaitu:
1. Tentukan jumlah cluster yang diinginkan. Dalam  penelitian  ini  data-data  yang  ada akan dikelompokkan mejadi tiga cluster . 2. Tentukan titik pusat awal cluster ( centroid ). Dalam penelitian ini titik pusat awal  ditentukan  secara  random  atau  acak dan  didapat  titik  pusat  dari  setiap cluster dapat dilihat pada tabel 3.3
Tabel 4. Titik Pusat Awal Setiap Cluster Data Ke-i Centroid Program studi IPK 1 Deni Cristophel 1 2.37 9 Christina Hutapea 4 3.05 23 Mira Andriani 5 3.62
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Tabel 5. Hasil Penghitungan Jarak Untuk Masing-Masing Cluster
Data ke-i Nama Mahasiswa Prodi IPK Jarak ke centroid Jarak terdekat Cluster yang diikuti C0 C1 C2 1 Deni Cristophel 1 2.37 - 3.08  4.19 - C0 2 Sulis Niharnili 1 2.81  0.44  3.01  4.08 0.44 C0 3 Andi Satriawan 1 2.82  0.45  3.01  4.08 0.45 C0 4 Desi Deka Putri 3 2.86  2.06  1.02  2.14 1.02 C1 5 Rahmad Aziz 4 2.90  3.05  0.15  1.23 0.15 C1 6 Elvian Alto 1 2.94  0.57  3.00  4.06 0.57 C0 7 Alkausar 4 3.00  3.07  0.05  1.18 0.05 C1 8 Rangga Gading Satria 1 3.05  0.68  3.00  4.04 0.68 C0 9 Christina Hutapea 4 3.05  3.08 - 1.15 - C1 10 A. Repi 2 3.15  1.27  2.00  3.04 1.27 C0 11 Reki Evriani 2 3.18  1.29  2.00  3.03 1.29 C0 12 Amron Jaya 2 3.19  1.29  2.01  3.03 1.29 C0 13 Arif Rahman Hakim 3 3.21  2.17  1.01  2.04 1.01 C1 14 Eva Nofalia 5 3.28  4.10  1.03  0.34 0.34 C2 15 Umar Samsudin Silalahi 5 3.29  4.10  1.03  0.33 0.33 C2 16 Nurwanto Dwi Hastono 2 3.29 1.35 88 2.01 43 3.01 81 1.3588 C0 17 Ferdiansyah 1 3.32  0.95  3.01  4.01 0.95 C0 18 Eni Yuliza 4 3.44  3.19  0.39  1.02 0.39 C1 19 Erlita 3 3.44  2.27  1.08  2.01 1.07 C1 20 Resi Anita 2 3.48  1.49  2.05  3.00 1.49 C0 21 Trie Hasnita 3 3.61  2.35  1.15  2.00 1.15 C1 22 Redo Kusuma 1 3.62  1.25  3.05  4.00 1.25 C0 23 Mira Andriani 5 3.62  4.19  1.15 - - C2 24 Susi Riyanah 1 3.73  1.36  3.08  4.00 1.36 C0 25 Widiasmara Ningrum 3 3.82  2.47  1.26  2.01 1.26 C1 26 Fran Dian Simanjuntak 1 3.83  1.46  3.10  4.01 1.46 C0 27 Ugesti Dwi Lafini 2 3.94  1.86  2.19  3.02 1.86 C0
3. Setelah  menentukan centroid awal,  maka setiap  data  akan  menemukan centroid terdekatnya  yaitu  dengan  menghitung jarak  setiap  data  ke  masing-masing centroid menggunakan  rumus  korelasi antar dua obyek yaitu Euclidean Distance. Adapun  penghitungan centroid awal, yakni sebagai berikut:
Iterasi 1:
D( ,1) =  0
D( ,2) =   0.44
D( ,1) =    3.0761
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
D( ,2) =    3.0096
D( ,1) =  4.1908
D( ,2) =  4.0812
4. Setelah menghitung jarak  data  ke centroidnya ,  maka  langkah  berikutnya adalah  mengelompokkan  data  berdasar- kan jarak minimumnya.
Berdasarkan  nilai  minimum  yang  telah dihasilkan pada penentuan nilai centroid maka diperoleh hasil pengelompokan seperti terlihat pada tabel 6. Tabel 6. Hasil Pengelompokan Kelompok (cluster) Anggota Kelompok Jumlah Anggota 0 [1, 2, 3, 6, 8, 10, 11, 12, 16, 17, 20, 22, 24, 26, 27] 15 1 [4, 5, 7, 9, 13, 18, 19, 21, 25] 9 2 [14, 15, 23] 3
Tahap  Selanjutnya  dihitung centroid yang  baru  untuk  setiap cluster berdasarkan data  yang  bergabung  pada  setiap clusternya . Untuk cluster 0,  ada  15  anggota  yang tergabung ke dalamnya yakni 1, 2, 3, 6, 8, 10, 11,  12,  16,  17,  20,  22,  24,  26,  dan  27, sehingga:
Centroid 1: =  1.4 Centroid 2: = 3.248 Untuk cluster 1,  ada  9  anggota  yang tergabung  ke  dalamnya  yakni  4,  5,  7,  9,  13, 18, 19, 21 dan 25, sehingga :
Centroid 1: =  3.4444 Centroid 2: = = 3.2589
Untuk cluster 2,  ada  3  anggota  yang tergabung  ke  dalamnya  yakni  14,  15  dan  23, sehingga :
Centroid 1: = 5.00 Centroid 2: = 3.3967
Setelah  proses  perhitungan  di  atas, maka  akan  diperoleh centroid baru  dengan nilai sebagai berikut: C1=  [ 1.4 ; 3.248 ] C2=  [ 3.4444 ; 3.2589 ] C3 = [ 5.00 ; 3.3967 ]
5. Setelah  didapatkan centroid baru  langkah selanjutnya  kembali  lagi  ke  langkah  3, yakni  menghitung  jarak  setiap  data  ke masing-masing centroid menggunakan rumus  korelasi  antar  dua  obyek  yaitu Euclidean  Distance berdasarkan centroid baru
Pada Penelitian ini iterasi terhenti pada iterasi ke  2,  karena  tidak  ada  lagi  anggota cluster yang berpindah.

## Implementasi Dengan Rapid Miner
Proses  pengujian  sistem  pengelompokan data  kualitas  lulusan  mahasiswa  dengan metode K-Means Clustering dilakukan menggunakan Software Rapid Miner .
Gambar 2.  Pemodelan K-Means pada Rapid Miner
Gambar 3.  Tampilan Hasil Cluster Model
(Clustering)
Dari  gambar  3.  hasil  pengelompokan  data kelulusan  mahasiswa  Fakultas  Ilmu  Kompuer UNIVED  Bengkulu  dari  data  27 sample menghasilkan  3 cluster .  yakni cluster 0 dengan  15 item , cluster 1  dengan  9 item dan cluster 2 dengan 3 item.
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Tabel 7. Hasil Penelitian Cluster Hasil Penelitian Centroid akhir Anggota Cluster 0 1.4 ; 3.248 Jumlah anggota = 15 anggota Terdiri dari Program Studi: TI = 9 Orang Nama anggota : Deni  Cristophel,  Sulis  Niharnili,  Andi  Satriawan,  Elvian  Alto,
Rangga Gading Satria, Ferdiansyah, Redo Kusuma, Susi Riyanah dan Fran Dian Simanjuntak.
SI = 6 orang Nama anggota : A.  Repi,  Reki  Evriani,  Amron  Jaya,  Nurwanto  Dwi  Hastono,  Resi Anita, dan Ugesti Dwi Lafini. Cluster 1 3.4444 ; 3.2589 Jumlah anggota = 9 anggota Terdiri dari Program Studi : MI = 5 Orang Nama anggota : Desi  Deka  Putri,  Arif  Rahman  Hakim,  Erlita,  Trie  Hasnita  dan Widiasmara Ningrum. TK = 4 orang Nama anggota : Rahmad Aziz, Alkausar, Christina Hutapea dan Eni Yuliza. Cluster 2 5.00 ; 3.3967 Jumlah anggota = 3 anggota Terdiri dari Program Studi : SK = 3 Orang Nama anggota : Eva Nofalia, Umar Samsudin Silalahi dan Mira Andriani.
Dari  gambar  4  dapat  dijelaskan  bahwa  grafik menggunakan  model Plotter  Bubble di  mana pada  sumbu x merupakan  batasan  data  dari IPK  dan  pada  sumbu y merupakan  batasan data Prodi (Program Studi). Bulatan – bulatan atau Bubble yang  terbentuk  pada  grafik menunjukkan  pengelompokan  data,  di  mana Bubble yang  berwarna  biru  menunjukkan anggota  dari cluster 0  yang  berjumlah  15, Bubble yang  berwarna  hijau  menunjukkan anggota  dari cluster 2  yang  berjumlah  9,  dan Bubble yang  berwarna  merah  menunjukkan anggota dari cluster 2 yang berjumlah 3.

## Hasil Penelitian
Dari  hasil  penelitian  dapat  diketahui bahwa  kelompok  mahasiswa  yang  memiliki nilai rata-rata IPK tertinggi dari ketiga cluster terdapat pada cluster 2 dengan rata – rata IPK
3.3967  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa cluster 2  merupakan  lulusan  mahasiswa  yang memiliki kualitas terbaik.

## SIMPULAN
Berdasarkan pembahasan dan hasil pengujian  dengan  menggunakan Software
Rapid  Miner ,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan sebagai berikut:
1. Dengan  menggunakan  algoritma K- Means ,  proses  untuk  mengelompokkan mahasiswa berdasarkan IPK dan Prodinya  lebih  mudah  dibandingkan dengan cara manual.
2. Clustering  yang  dihasilkan  digunakan untuk  menarik  kesimpulan  dalam  data kelulusan  mahasiswa  Fakultas  Ilmu Komputer  UNIVED  Bengkulu  sehingga dapat  menentukan  lulusan  Prgram  Studi mana  yang  paling  didominasi  dengan rata-rata IPK tertinggi dari setiap cluster sehingga  dapat  diketahui  kelompok mana lulusan yang berkualitas tertinggi .
3. Pemilihan  variable  dan  atribut  yang digunakan  sangat  mempengaruhi  hasil
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
dari cluster yang akan dicari.
4. Menggunakan Software  Rapid  Miner memudahkan  dalam pengclusteran data kelulusan  mahasiswa  Fakultas  Ilmu Komputer  UNIVED  Bengkulu  sehingga
dapat  langsung  diketahui  siapa  saja anggota  yang  masuk  kedalam  cluster yang  kita  cari,  dengan  lebih  diperjelas lagi melalui grafik yang dihasilkan.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Sumatera Barat (2016). “ Tingkat Penghunian Kamar Hotel Sumatera Barat ”. Dian  P.,  Diaz  D.S.,  and  Bens  Pardamean (2011).  “ An Application Of Artificial Neural Network Method For  Measuring  The  Severity  Of Osteoarthritis”, Vol.11 (3) Dian N. and Fajri Rahmat U., (2016). “Pengenalan  Citra  Buah Manggis  Menggunakan  Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation” . Mei 2016. Kadu  Parag  P.,  (2013). “Temperature Prediction System Using Backpropagation  Neural  Network : An Approch” . ,Vol. 2 : 61-64 Lesnussa  Y.A.,  Latuconsina  S.,  and Persulessy E.R., (2015). “ Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Untuk Memprediksi  Prestasi  Siswa  SMA (Studi Kasus: SMAN 4 Ambon) ”. Jurnal Matematika Integratif.
Volume 11 (2), Oktober 2015, Oktaviani  U.,  Beni  I.,  and  Fatma  A.S., (2014).“ Diagnosa Gizi Pada Anak Balita Dengan Menggunakan  Metode  Jaringan Syaraf Tiruan Metode Backpropagation ”.Vol.  02  (1) 2014. Panchal Amit M., (2015). “ National Stock Exchange  Stock  And  Index  Price Direction Prediction Using Backpropagation Artificial Neural  Network ”  ,  International Journal of Innovative Research in Science, Engineering and Technology. Vol. 4 (11), November 2015.
Puspitaningrum  D.,  (2004).  “ Pengantar
Jaringan Syaraf Tiruan ”. Jakarta : Penerbit Andi. Siang  J.J.,  (2004).  “ Jaringan  Syaraf
Tiruan dan Pemogramannya Dengan Matlab ”. Jakarta: Andi.
Srikanth K., (2015). “Prediction Model to Enchane Resource Efficiently For Hospitals” . Vol. 4 (9), September 2015.
Risnawati,  R.,  &  Handayani,  M.  (2017). penerapan  Jaringan  Saraf  Tiruan Untuk Proyeksi Logistik Berdasarkan Prediksi Pasien Menggunakan Algoritma Backpropagation. JURTEKSI .
4 (1): 21-28.
Syah,  A.  Z.,  Siagian,  Y.,  &  Aswati,  S. (2017).  PENCIRIAN  WICARA MENGGUNAKAN ANALISA CEPTRAL  SEBAGAI  WUJUD INVERS  DARI  FAST  FORIER TRANSFORM  (FFT). JURTEKSI ROYAL Vol 3 No 2 , 3 .