## KLASTERISASI DATA HASIL STUDI PELACAKAN TENTANG KARIR DAN PEKERJAAN LULUSAN PERGURUAN TINGGI MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Joko Sutrisno 1 , Arief Wibowo 2 , Bayu Satria Pratama 3 1,2,3 Universitas Budi Luhur, Jl. Ciledug Raya Petukangan Utara, Jakarta Selatan, Indonesia 12260
2 Email: arief.wibowo@budiluhur.ac.id

## ABSTRAK
Perguruan  tinggi  memiliki  tanggung  jawab  untuk  menghasilkan  lulusan  yang  berkualitas.  Salah satu indikator  kualitas lulusan adalah status  mendapatkan pekerjaan, kondisi kesesuaian bidang pekerjaan dengan  program  pendidikan  yang  ditempuh  dan  kondisi  masa  tunggu  mendapatkan  pekerjaan  tersebut. Hal yang dilakukan untuk  mengetahui kondisi-kondisi tersebut adalah dengan  melakukan studi pelacakan (tracking  study) bagi  lulusan . Penelitian  ini  menganalisis  data  hasil  studi  pelacakan  lulusan  perguruan tinggi tentang  karir dan pekerjaan  menggunakan algoritma  klasterisasi data mining  yaitu K-Means . Hasil penelitian  menunjukkan bahwa analisis data studi pelacakan  mampu  membentuk beberapa klaster lulusan dengan nilai evaluasi Davies-Bouldin Index (DBI) mencapai 0,287 pada uji coba pertama dan 0,291 pada uji coba kedua. Klaster-klaster yang terbentuk terdiri dari kelompok lulusan dengan status belum bekerja, atau sedang bekerja. Profil lulusan setiap  klaster dapat diketahui berupa  masa tunggu yang relati f singkat kurang dari enam bulan  untuk  mendapatkan pekerjaan pertama, atau  masa tunggu  yang relatif lambat di atas  satu  tahun.  Spesifikasi  klaster  lain  yang  terbentuk  adalah  tentang  profil  lulusan  dengan  tingkat kesesuaian  antara  pendidikan  yang  ditempuh  dengan  bidang  pekerjaan  yang  dilakukan.  Hasil  penelitian ini  menjadi  umpan  balik  bagi  pengelola  program  studi  untuk  mengukur  kualitas  lulusan  serta  perbaikan proses pendidikan yang perlu dilakukan.
Kata kunci: klasterisasi, studi pelacakan, kesesuaian kerja, masa tunggu bekerja

## ABSTRACT
Higher education has a responsibility to produce quality graduates. One indicator of the quality of graduates  is  the  status  of  getting  a  job,  the  condition  of  the  suitability  of  the  field  of  work  with  the educational program pursued, and the waiting period to get the job. What is being done to find out these conditions  is  to  conduct  a tracer  study  for  graduates.  This  study  analyzes  data from  a  college  graduate tracking study  about  careers  and  jobs  using  a  data  mining  clustering  algorithm,  namely  K-Means.  The results  showed  that  the  analysis  of  the  tracking  study  data  formed  several  graduate  clusters  with  an evaluation  value  of  the  Davies-Bouldin  Index  (DBI)  reaching  0.287  in  the  first  trial  and  0.291  in  the second trial. The clusters formed consist of groups of graduates with status still needing to be working or currently working. The profile of graduates from each cluster can be identified in the form of a relatively short waiting period of less than six months to get a first job or a relatively slow waiting period of more than one year. Another cluster specification that is formed is about the profile of graduates with the level of compatibility between the education attained and the field of work carried out. The results of this study serve as feedback for study program managers to measure the quality of graduates and the improvements in the educational process that need to be made.
Keywords: clustering, tracking studies, work suitability, job waiting periods

## 1. PENDAHULUAN
Perguruan  tinggi  merupakan tempat dilaksanakannya pendidikan tinggi atau jenjang pendidikan yang  disediakan  bagi  lulusan  Sekolah  Lanjutan  Tingkat  Atas.  Perguruan  tinggi  mengelola  program- program  studi  yang  ditawarkan  kepada  masyarakat.  Salah  satu  indikator  peminatan  dari  masyarakat terhadap  sebuah  program  studi  adalah  kualitas  lulusan.  Lulusan  perguruan  tinggi  yang  diharapkan  para orang  tua  atau  mahasiswa  adalah  keadaan  cepat  mendapatkan  kerja,  jenis  pekerjaan  yang  memiliki kesesuaian  dengan  bidang  ilmu  serta  waktu  tunggu  yang  relatif  cepat  dalam  mendapatkan  pekerjaan pertama kali.
Program Studi  merupakan satuan pengelola pendidikan  yang  memiliki kew enangan  memberikan pengajaran,  ujian  dan  menyatakan  kelulusan  bagi  mahasiswa.  Salah  satu  kebutuhan  informasi  bagi program  studi  adalah  mengetahui  hasil  studi  pelacakan  ( tracer  study )  berupa  profil  karir  atau  pekerjaan lulusan.  Umumnya  ada  beberapa  indikator  yang  ditanyakan  dalam  kegiatan  studi  pelacakan  lulusan, meliputi  berapa  lama  waktu  tunggu  untuk  mendapatkan  pekerjaan  pertama,  kesesuaian  bidang  kerja dengan program pendidikan yang ditempuh, serta penilaian dari pengguna lulusan di dunia kerja.
Telah  banyak  dilakukan  berbagai  penelitian  yang  menganalisis  data  lulusan  atau  perguruan tinggi  dengan  metode  data  mining  klasterisasi.  Peneliti  terdahulu  melakukan  analisis  data  akademik menggunakan  algoritma K-Means yang  hasilnya  berupa  model  klasterisasi  kelompok  mahasiswa  yang berprestasi,  berpotensi  prestasi,  berpotensi  masalah,  dan  kelompok  mahasiswa  yang  bermasalah  [ 1 ]. Peneliti  lain  melakukan  klasterisasi  dengan  algoritma  yang  sama,  untuk  menentukan  pr edikat  kelulusan mahasiswa sebagai data menganalisis kualitas lulusan [ 2 ].
Peneliti lainnya  melakukan pengelompokan tingkat  kepuasan pengguna lulusan perguruan tinggi berupa  pengelompokkan  nilai  kepuasan  sangat  puas,  puas  dan  cukup  puas.  Pemodelan  diselesaikan dengan  berbantukan  aplikasi  WEKA  menggunakan  algoritma K-Means [ 3 ].  Penelitian  tentang  data institusi  pendidikan  juga  dilakukan  peneliti  lain  yang  melakukan  klasterisasi  sekolah  dalam  rangka pendampingan  oleh  dinas  terkait,  menggunakan  algoritma K-Means berdasarkan  fasilitas,  pendidik,  dan tenaga  pendidik.  Studi  tersebut  menggunakan  Davies-Bouldin Index untuk  mengevaluasi  model  klaster yang  dihasilkan  [ 4 ].  Penelitian  yang  menggunakan  algoritma  klasterisasi  juga  dilakukan  untuk memprediksi waktu tunggu lulusan mahasiswa [ 5 ] atau mengklasterisasi tingkat pendidikan masyarakat di wilayah tertentu [ 6 ].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membentuk  model  klasterisasi  data  lulusan  berbasis  hasil  studi pelacakan  tentang  karir  dan  pekerjaan.  Dengan  tujuan  tersebut  maka  akan  diketahui  model  klasterisasi lulusan  berbasis  data  hasil  studi  pelacakan.  Studi  ini  memberikan  pengetahuan  dari  hasil  penambangan data  ( data  mining ) tentang  profil  klaster  lulusan  perguruan  tinggi,  berdasarkan  analisis  terhadap  data lulusan menggunakan algoritma K-Means .
Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  pengelompokkan  atau  klasterisasi  lulusan  berdasarkan  profil kondisi karir dan pekerjaan dari hasil studi pelacakan. Klaster yang  terbentuk akan dideskripsikan sesuai dengan  kondisi raw  data yang  membentuknya.  Hasil  pemodelan  klasterisasi  dievaluasi  menggunakan Davies-Bouldin Index, agar diketahui bentuk pembagian  klaster terbaik dari berbagai ujicoba klasterisasi yang  dilakukan.  Hasil  penelitian  dapat  digunakan  untuk  mengevaluasi  mutu  lulusan  dari  suatu  program studi atau fakultas.

## 2. MATERI DAN METODE
Studi  yang  dilakukan  saat  ini  menggunakan  pendekatan Cross  Industry  Standard  Process for  Data Mining (CRISP-DM), yaitu suatu model dalam proses penambangan data [ 7 ], dengan tahap-tahap sebagai berikut: 1. Pemahaman Bisnis
Merupakan tahap menjelaskan proses bisnis yang terjadi bahwa data diperoleh dari rangkaian kegiatan bisnis sehingga memiliki dampak berupa terciptanya data pada setiap tahap bisnis yang ada.
2. Pemahaman Data
Merupakan  tahap  yang  menjelaskan  ketersediaan  data,  periode  data,  dan  bentuk  data  yang  akan digunakan dalam proses penambangan.
3. Penyiapan Data
Merupakan  tahap  yang  berisi  rangkaian  pekerjaan  yang  dilakukan  agar  data  yang  tersedia  menjadi siap untuk dianalisis dalam proses pemodelan.
4. Pemodelan
Merupakan tahap pemilihan algoritma data mining yang sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai.
5. Evaluasi
Merupakan  tahap  mengukur  kinerja  atau  model  yang  terbentuk,  sehingga  pengetahuan  yang  ada  dari model menjadi valid untuk digunakan.
6. Penyebaran
Merupakan  tahap  penyampaian  pengetahuan  ( knowledge )  yang  berasal  dari  hasil  penambangan  data secara keseluruhan.
Untuk  menyelesaikan  rumusan  masalah  penelitian,  maka  studi  ini  dibagi  menjadi  beberapa  tahap seperti terlihat pada Gambar 1 .
Gambar 1. Tahap Penelitian
Terlihat  pada  Gambar 1 bahwa  tahap  penelitian  saat  ini  dimulai  dari  proses  mengidentifikasi masalah  yang  bersumber  dari  wawancara  kepada  pihak  pengelola  program  studi,  dilanjutkan  dengan tahap  tinjauan  studi  untuk  mengetahui  alternatif  solusi  yang  bisa  digunakan  termasuk  algoritma  data mining  yang  sesuai.  Tahap  selanjutnya  adalah  akuisisi  dan  penyiapan  data,  untuk  selanjutnya  dilakukan pemodelan  berupa  penerapan  algoritma K-Means dalam  proses  klasterisasi  yang  dirancang  disertai evaluasi  menggunakan  Davies-Bouldin Index (DBI).  Tahap  berikutnya  adalah  interpretasi  hasil  atau luaran  dan  penarikan  kesimpulan  yang  akan  digunakan  sebagai  umpan  balik  pemilik  data  maupun peneliti.
Metode K-Means dipilih  untuk  memecahkan  rumusan  masalah  pada  studi  ini  berdasarkan  studi literatur  yang direferensi. Algoritma K-Means adalah algoritma  yang sederhana  namun  memiliki  metode kerja yang baik. Metode dasar analisis algoritma K-Means [ 8 ], [ 9 ] adalah sebagai berikut: 1. Tentukan jumlah klaster (k), tetapkan pusat klaster secara acak.
2. Hitung jarak setiap data ke pusat klaster dengan Eucledian Distance
3. Kelompokan data ke dalam klaster dengan jarak yang paling pendek.
4. Hitung pusat centroid atau klaster baru.
5. Ulangi  langkah  2  (dua)  sampai  4  (empat)  hingga  sudah  tidak  ada  lagi  data  yang  berpindah  ke klaster yang lain.
Proses  klasterisasi    dimulai  dengan  mengidentifikasi  data  yang  akan  diklaster, 𝑋𝑖𝑗 (𝑖 = 1, … , 𝑛;  𝑗 = 1, … , 𝑚) dengan  n  adalah  jumlah  data  yang  akan  diklaster  dan  m  adalah  jumlah  variabel. Pada awal iterasi, pusat setiap klaster ditetapkan secara acak. Tahap selanjutnya adalah  menghitung jarak setiap  data  ke  pusat  klaster  dengan Eucledian  Distance.  Euclidean  Distance adalah  metrika  yang  paling sering  digunakan  untuk  menghitung  kesamaan  dua  vektor.  Rumus Euclidean  Distance adalah  akar  dari kuadrat perbedaan 2 vektor seperti terlihat pada Persamaan 1 .
𝑑 𝑥,𝑦 = √∑ (𝑥 𝑦 − 𝑥 𝑦 ) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
Keterangan: 𝑑 = jarak antara x dan y 𝑥 = data pusat klaster 𝑦 = data pada atribut
𝑖 = setiap data
𝑛 = jumlah data 𝑥 𝑦 = data pada pusat klaster ke- i 𝑥 𝑦 = nilai pada setiap data ke- i
Untuk menghitung centroid baru, dapat menggunakan Persamaan 2 .
𝐶 = ∑ 𝑚 𝑛 (2)
Identifikasi Masalah Tinjauan Studi Akuisi Data Penambangan Data Interpretasi Luaran Penarikan Kesimpulan
Keterangan:
𝐶 = centroid data 𝑚 = anggota data yang termasuk ke dalam centroid tertentu 𝑛 = jumlah data yang menjadi anggota centroid tertentu
Pengukuran  validitas  dengan  Davies-Bouldin Index menghitung  rata-rata  nilai  setiap  titik  pada himpunan  data.  Perhitungan  nilai  setiap  titik  adalah  jumlah  nilai compactness yang  dibagi  dengan  jarak antara  kedua  titik  pusat  klaster  sebagai separation [ 10 ].  Pendekatan  ini  adalah  untuk  memaksimalkan jarak inter klaster dan meminimalkan jarak intra klaster yang dapat dihitung dengan Persamaan 3 .
𝑆 𝑖 = 1 |𝑐 𝑖 | ∑ {|𝑥 − 𝑧 𝑖 |} 𝑥∈𝑐𝑖 (3)
dimana 𝑐 𝑖 sebagai  banyaknya  titik  yang  masuk  ke  dalam  klaster  i,  x  adalah  data,  dan 𝑧 𝑖 centroid dari klaster i. Sedangkan jarak antara klaster didefinisikan pada Persamaan 4 .
𝑑 𝑖𝑗 = |𝑧 𝑖 − 𝑧 𝑗 | (4)
dimana 𝑧 𝑖 centroid dari  klaster  i  dan 𝑧 𝑗 centroid dari  klaster  j.  Perhitungan  jarak 𝑑 𝑖𝑗 dapat mengunakan euclidean. Selanjutnya akan mendefinisikan 𝑅 𝑖,𝑞𝑡 untuk klaster 𝑐 𝑖 pada Persamaan 5 .
𝑅 𝑖,𝑞𝑡 = { 𝑆 𝑖,𝑞 + 𝑆 𝑗,𝑞 𝑑 𝑖𝑗,𝑡 } 𝑗,𝑗≠𝑖 𝑚𝑎𝑥 (5)
Selanjutnya Davies-Bouldin Index didefinisikan pada Persamaan 6 .
𝐷𝐵 = 1 𝑘 ∑ 𝑅𝑖, 𝑞𝑡 𝑘 𝑖=1 (6)
Dari  persamaan  tersebut, k merupakan  jumlah  klaster  yang  digunakan.  Semakin  kecil  nilai  DBI yang  diperoleh  (non-negatif  >=  0),  maka  semakin  baik  klaster  yang  diperoleh  dari  pengelompokan K- means yang digunakan [ 11 ].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  pendekatan  CRISP-DM  maka,  dapat  diketahui  dengan  jelas  fase-fase  atau  tahap penelitian ini terdiri dari enam tahap, sebagai berikut:
1. Pemahaman Bisnis
Pada  tahap  pemahaman  bisnis  dihasilkan  suatu  deskripsi  proses  bisnis  yang  berjalan,  bahwa kegiatan studi pelacakan (tracer study) merupakan kegiatan rutin yang dilakukan pengelola program studi terhadap lulusannya. Kegiatan studi pelacakan dilakukan secara sistematis, terstruktur dengan metode dan pedoman  serta  petunjuk  teknis  (juknis)  yang  dipahami  oleh  Ketua  Program  Studi.  Kegiatan  studi pelacakan ini dilakukan berdasarkan data wisudawan atau lulusan dari sebuah program studi.
Kegiatan  studi  pelacakan  menghasilkan  data  profil  lulusan  meliputi,  status  bekerja,  belum bekerja,  atau  berwirausaha.  Selain  itu  juga  diketahui  masa  tunggu  lulusan  perguruan  tinggi  sewaktu mendapatkan pekerjaan pertama setelah diwisuda, dan kondisi kesesuaian antara bidang pekerjaan dengan program  pendidikan  yang  telah  ditempuh.  Studi  pelacakan  ini  dilakukan  secara  periodik  biasanya  pada saat  menjelang  wisuda,  dan  paling  cepat  enam  bulan  sejak  diwisuda  atau  paling  lambat  satu  tahun  dari pelaksanaan wisuda.
Pada studi  kali ini, data diperoleh dari hasil studi pelacakan yang dilakukan pada  masa pandemi COVID-19,  terbagi dalam empat periode waktu wisuda, diambil dari data lulusan  yang diwisuda selama tahun  2020  hingga  2022.  Studi  ini  menggunakan  metode purposive  sampling karena  ingin  mengetahui model  klasterisasi  untuk  mengetahui  profil  lulusan  yang  diwisuda  pada  masa  pandemi  COVID-19  dan untuk mengetahui profil lulusan yang bekerja pada masa pandemi tersebut.
2. Pemahaman Data
Pada  fase  ini,  diketahui  bahwa  data  untuk  kegiatan  penelitian  didapatkan  dari  pihak  pengelola yaitu  Ketua  Program  Studi  (KPS)  dan  Direktorat  Kemahasiswaan,  Karir  Dan  Alumni.  Data  yang bersumber dari Ketua Program Studi  meliputi data lulusan  yang terdiri dari waktu wisuda,  meliputi NIM, Nama, IPK per semester. Data yang diperoleh dari Direktorat Kemahasiswaan diperoleh data berupa hasil studi  pelacakan  yang  terdiri  dari  atribut  NIM,  nama,  status  saat  ini  yang  terbagi  menjadi  lima  (bekerja,
belum  memungkinkan  bekerja,  wirausaha,  melanjutkan  pendidikan,  sedang  tidak  bekerj a),  kesesuaian bidang  kerja dengan lima  nilai (sangat erat, erat, cukup erat,  kurang erat dan  tidak sama sekali) dan juga data waktu tunggu untuk mendapatkan pekerjaan.
3. Penyiapan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengintegrasian  data  yang  diperoleh  dari  Program  Studi  maupun  data dari  Direktorat  Kemahasiswaan,  sehingga  menjadi  data  yang  siap  diolah  pada  proses  pemodelan.  Selain itu, pada dataset juga dilakukan  kegiatan pra-pemrosesan berupa pembersihan (cleaning) pada hasil studi pelacakan lulusan, yaitu pada data yang tidak lengkap, invalid, atau duplikat.
Dari tahap pemahaman data sebelumnya diketahui bahwa jumlah lulusan yang diwisuda di masa pandemi dari perguruan tinggi yang  menjadi obyek penelitian (populasi), ada sebanyak 3.098 orang. Dari jumlah  lulusan  tersebut  dilakukan  studi  pelacakan  sebanyak  dua  kali  pada  masa  pandemi,  dengan perolehan  berupa  705  data  atau  22,75%  dari  jumlah  populasi  yang  menjadi  dataset  untuk  pemodelan. Komposisi  dataset  terdiri  dari lulusan  Fakultas  Teknologi  Informasi  (FTI)  sebanyak  230  orang  (32,6%), Fakultas Teknik (FT) sebanyak 18 orang (2,5%), Fakultas Ilmu Komunikasi dan Desain Kreatif (FKDK) sebanyak 182 orang (25,8%), Fakultas Ilmu Sosial dan Studi Global (FISSIG) sebanyak 47 orang (6,6%) serta Fakultas Ekonomi dan Bisnis (FEB) sebanyak 227 orang (32,2%).
Pada  tahap  penyiapan  data,  studi  ini  menggunakan  empat  atribut  yang  dilibatkan  dalam  proses pemodelan klasterisasi, yaitu data nim/nama, status pekerjaan yang berisi lima jenis data value yaitu nilai satu  untuk lulusan bekerja, nilai dua untuk lulusan yang belum  memungkinkan bekerja, nilai tiga lulusan yang  berwirausaha,  nilai  empat  untuk  lulusan  yang  sedang  melanjutkan  pendidikan,  dan  nilai  lima  bagi yang sedang mencari kerja.
Selain  itu  juga  dilakukan  transformasi  pada  atribut  Kesesuaian  Bidang  Pekerjaan,  dari  semula lima nilai (sangat sesuai, sesuai, cukup sesuai, kurang sesuai dan tidak sesuai) menjadi tiga kategori yaitu nilai dua untuk sesuai, nilai satu untuk kurang sesuai dan nilai nol untuk tidak sesuai. Tuj uan transformasi ini  adalah  untuk  mengurangi  varian  data  sehingga  klaster  yang  terbentuk  diharapkan  lebih  fit  dan  ideal. Data  lain  yang  disiapkan  adalah  data  waktu  tunggu  mendapatkan  pekerjaan  dalam  satuan  hitung  berupa satuan bulan (per tiga puluh hari) dalam angka absolut.
4. Pemodelan
Pada  tahap  ini  dilakukan  pemilihan  algoritma  untuk  pemecahan  masalah  penelitian  yang  ingin menghasilkan  model  klaster  dari  data  lulusan  berbasis  hasil  studi  pelacakan.  Berdasarkan  studi  literatur yang  dijadikan  referensi,  algoritma K-Means merupakan  metode  yang  paling  sesuai  untuk  ketersediaan data  penelitian  saat  ini.  Pemodelan  pada  studi  ini  diselesaikan  dengan  berbantukan  perangkat  lunak RapidMiner Studio yang berjalan pada perangkat sistem operasi Mac (macOS).
Pada  tahap  pemodelan,  data  hasil  pra-pemrosesan  disimpan  dalam  format  Excel  untuk selanjutnya diimpor ke dalam jendela desain proses pada RapidMiner seperti terlihat pada Gambar 2 .
Gambar 2. Desain Pemodelan Klasterisasi pada RapidMiner Studio
Terlihat  pada  Gambar 2 bahwa  pemodelan  dilakukan  secara  serentak  untuk  berbagai  skenario ( multiply ),  yaitu  klasterisasi  dengan  K=2,  K=3,  K=5  dan  K=7  terhadap  data  sebanyak  705  data  lulusan. Hasil pemodelan terlihat pada Gambar 3 .
Gambar 3. Hasil Pemodelan Klasterisasi
Terlihat pada Gambar 3 bahwa hasil proses running pemodelan pada aplikasi RapidMiner Studio menghasilkan  pembagian  klaster  dari  705  baris  data  sesuai  parameter  nilai  K  yang  dimasukkan. Pemodelan  multi  skenario  ini  juga  mendapatkan  nilai  DBI  terbaik  dari  empat  model  yang  diuji  coba serentak  menggunakan  algoritma K-Means .  Hasil  evaluasi  model  dari  ujicoba  serentak  tahap  pertama menunjukkan hasil seperti terlihat pada Tabel 1 .
Tabel 1. Evaluasi Model pada Ujicoba Tahap Pertama Indikator Nilai DBI K=2 0,287 K=3 0,483 K=5 0,405 K=7 0,346
Dari  Tabel 1 diketahui  bahwa  ujicoba  serentak  yang  dilakukan  untuk  masing-masing  nilai  K, memiliki kinerja yang berbeda-beda sesuai nilai DBI yang dihasilkan, namun demikian model klasterisasi terbaik  diperoleh  pada  nilai  K=2  dengan  evaluasi  DBI  sebesar  0,287.  Dari  705  baris  data  yang dikelompokkan  menjadi  dua  klaster  (K=2)  pada  aplikasi  RapidMiner  Studio  diketahui  bahwa  klaster  0 memiliki anggota sebanyak 547 data lulusan, sementara klaster 1 memiliki anggota sebanyak 158 baris.
Klaster  0  merupakan  kelompok  lulusan  yang  jumlah  anggotanya  relatif  banyak.  Sebanyak  547 lulusan  (77,5%)  pada  klaster  0  memiliki  kesamaan  ciri  yaitu  anggota  kelompoknya  merupakan  lulusan yang  memiliki  masa  tunggu relatif singkat  untuk  mendapatkan pekerjaan pertamanya,  yaitu pada rentang 0-1 tahun. Dari 547 lulusan di  klaster 0,  mayoritas terdiri dari FEB sebanyak 177, FISSIG sebanyak 31, FKDK sebanyak 146, FT sebanyak 13 dan FTI sebanyak 180 lulusan.
Sementara  klaster  1  yang  anggotanya  terdiri  dari  158  lulusan  dapat  dideskripsikan  sebagai lulusan  yang  memiliki  masa  tunggu  relatif  lama  dalam  mendapatkan  pekerjaan  pertamanya,  yaitu  satu tahun ke atas. Dari 158 lulusan di klaster 1, mayoritas terdiri dari FTI sebanyak 51 lulusan, FEB sebanyak 50 lulusan, FKDK sebanyak 36 lulusan, FISSIG sebanyak 16 lulusan, dan FT sebanyak 5 lulusan.
Untuk  mendapatkan  gambaran  yang  lebih  spesifik,  maka  dilakukan  ujicoba  klasterisasi  tahap kedua  yang  diterapkan  khusus  pada  anggota  klaster  0  dengan  jumlah  anggota  sebanyak  547  anggota. Dengan  ujicoba  tahap  kedua  ini  akan  diketahui  lebih  spesifik  kondisi  profil  anggota  pada  klaster  yang terbentuk. Pemodelan serentak tahap  kedua  terhadap 547 data lulusan dilakukan  menggunakan  algoritma K-Means kembali  pada  nilai  K=2,  K=3,  K=5  dan  K=7.  Hasil  evaluasi  model  pada  uji  coba  tahap  kedua terlihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Evaluasi Model pada Ujicoba Tahap Kedua Indikator Nilai DBI K=2 0,291 K=3 0,457 K=5 0,450 K=7 0,398
Dari  Tabel 2 diketahui  bahwa  ujicoba  serentak  tahap  kedua  yang  dilakukan  untuk  masing- masing  nilai  K,  memiliki  kinerja  yang  berbeda-beda  sesuai  nilai  DBI  yang  dihasilkan,  namun  demikian model  klasterisasi  terbaik  diperoleh  pada  nilai  K=2  dengan  evaluasi  DBI  sebesar  0,291.  Dari  547  baris data  yang  dikelompokkan  menjadi  dua  klaster  (K=2)  pada  aplikasi  RapidMiner  Studio  diketahui  bahwa klaster 01 memiliki anggota sebanyak 517 baris, sementara klaster 02 memiliki anggota sebanyak 30 data lulusan.
Klaster  01  merupakan  kelompok  lulusan  yang  jumlah  anggotanya  relatif  banyak.  Terdapat sebanyak 517 lulusan (94,5%) yang menjadi anggota pada klaster 01 dengan profil anggota kelompoknya merupakan lulusan  yang cepat bekerja dengan  masa tunggu pekerjaan seluruhnya  kurang dari satu  tahun, berstatus  sedang  bekerja  pada  saat  studi  pelacakan  sedang  dilakukan  (82,4%),  namun  demikian  ada sekitar  43  lulusan  (8%)  yang  bekerja  tidak  sesuai  bidang  pendidikan  yang  ditempuhnya,  sisanya  242 lulusan  cukup  sesuai  bidang  pekerjaannya  dan  232  orang  sangat  sesuai    pendidikan  yang  ditempuh dengan pekerjaannya.
Sementara  itu,  untuk  klaster  02  yang  memiliki  anggota  sebanyak  30  lulusan  memiliki  profil sebagai lulusan yang waktu  tunggu  mendapatkan pekerjaannya relatif sedang (antara 6 bulan  hingga satu tahun), namun mayoritas berstatus sedang bekerja pada saat studi pelacakan sedang dilakukan (96%).
Dengan melakukan dua kali uji coba maka dapat diketahui bahwa klaster terakhir yang terbentuk adalah  klaster  03  yang  memiliki  158  anggota  dengan  ciri  lulusan  yang  memiliki  waktu  tunggu mendapatkan  pekerjaan  relatif  lambat  (di  atas  satu  tahun).  Namun  demikian,  dari  anggota  klaster  ini diketahui hanya ada 11 orang yang bidang kerjanya tidak sesuai, sementara 68 orang cukup sesuai bidang pekerjaannya dan 79 orang sangat sesuai pendidikan yang ditempuh dengan pekerjaannya.
5. Evaluasi
Berdasarkan  nilai-nilai  DBI  yang  diperoleh  maka,  seluruh  pembagian  klaster  terbaik  diperoleh pada  K=2  yaitu  pada  ujicoba  tahap  pertama  diperoleh  angka  Davies-Bouldin Index sebesar  0,287. Sementara  dengan  melakukan  klasterisasi  ulang  pada  salah  satu  klaster  yang  terbentuk,  juga  diperoleh nilai  DBI  terbaik  pada  ujicoba  tahap  kedua  dengan  nilai  Davies-Bouldin Index sebesar 0,291  pada  nilai K=2. Dengan perbedaan yang relatif tidak terlalu signifikan,  maka pembagian  klaster dengan K=2 adalah yang paling ideal dari berbagai rangkaian uji coba.
6. Penyebaran
Dengan  seluruh  hasil  klasterisasi,  maka  dapat  diperoleh  pengetahuan  yang  cukup  bermanfaat bagi  pengelola  program  studi,  yaitu  diketahuinya  pola  pengelompokkan  lulusan  dari  perguruan  tinggi yang  menjadi  obyek  penelitian.  Klaster  utama  adalah  para  lulusan  yang  memiliki  masa  tunggu  relatif singkat untuk mendapatkan pekerjaan pertamanya, yaitu dalam waktu antara nol hingga enam bulan, yang mencapai  94,5%  dari  jumlah  data  latih. Namun  demikian,  tetap  harus  ada  upaya  perbaikan  dalam peningkatan  mutu  lulusan  karena  pada  analisis  terhadap  hasil  klaster  masih  terdapat  sekitar  22  persen lulusan yang bidang pekerjaannya tidak sesuai dengan bidang pendidikan yang ditempuh dan diselesaikan di program studinya.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  seluruh  tahap  penelitian  yang  sudah  diselesaikan  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  dataset lulusan  berbasis  studi  pelacakan  dapat  dianalisis  menggunakan  pendekatan  data  mining  khususnya metode klasterisasi dengan algoritma K-Means . Hasil analisis mendapatkan pola pengelompokkan kondisi lulusan  perguruan  tinggi  dengan  atribut  seperti  status  lulusan  dalam  bekerja,  berwirausaha  atau  sedang tidak  bekerja,  masa  tunggu  dalam  mendapatkan  pekerjaan  pertama,  dan  tingkat  kesesuaian  pekerjaan dengan  bidang  pendidikan.  Selain  itu,  pemodelan  klasterisasi  yang  dilakukan  mampu  menghasilkan pengelompokkan  lulusan  melalui  ujicoba  model  klasterisasi  tahap  pertama  dengan  nilai  evaluasi  yang relatif  baik,  pada  nilai  K=2.  Namun  demikian  karena  salah  satu  klaster  yang  terbentuk  masih  memiliki jumlah  anggota  yang  cukup  besar  maka  dilakukan  ujicoba  model  klasterisasi  tahap  kedua.  Hasil pemodelan tetap  menunjukkan bahwa pada K=2 diperoleh nilai evaluasi terbaik  menurut standar Davies - Bouldin Index (DBI) .
Pada  studi  mendatang,  dapat  dilakukan  dengan  pengembangan  dengan  menggunakan  algoritma pembanding  seperti  K-Medoids  pada  jumlah  data  yang  lebih  besar,  dengan  harapan  mencapai  nilai evaluasi  yang  lebih  baik.  Selain  itu,  penelitian  ini  masih  dapat  dikembangkan  dengan  pembuatan prototipe  aplikasi  untuk  menyelesaikan  proses  pemodelan  klasterisasi.  Hasil  penelitian  berupa  prototipe dapat  diusulkan  untuk  pengakuan  hak  cipta  program  komputer  dari  Direktorat  Jenderal  Hak  Cipta Kemenkumham RI.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Y. E. Fadrial, “Klasterisasi Hasil Evaluasi Akademik  Menggunakan  Metode K-Means (Studi Kasus Fakultas Ilmu Komputer UNILAK),” Semin.  Nas. Teknol. Inf. Ilmu Komput. , vol. 1,  no. 1, pp. 53– 65, 2020, doi: 10.31849/semaster.v1i1.5492 .
[2]  V.  Novita  Sari,  Y.  Yupianti,  and  D.  Maharani,  “Penerapan  Metode  K-Means  Clustering  Dalam Menentukan Predikat Kelulusan Mahasiswa Untuk Menganalisa Kualitas Lulusan,” Jurteksi , vol. 4, no. 2, pp. 133–140, 2018, doi: 10.33330/jurteksi.v4i2.53 .
[3]  D. Praseptian M, A. Fadlil, and H. Herman, “Penerapan Clustering K-Means untuk Pengelompokan Tingkat Kepuasan Pengguna Lulusan Perguruan Tinggi,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 3, p. 1693, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4191 .
[4]  N.  Nurahman,  A.  Purwanto,  and  S.  Mulyanto,  “Klasterisasi  Sekolah  Menggunakan  Algoritma  K- Means berdasarkan Fasilitas, Pendidik, dan Tenaga Pendidik,” MATRIK J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 21, no. 2, pp. 337–350, 2022, doi: 10.30812/matrik.v21i2.1411 .
[5]  H.  Priyatman,  F.  Sajid,  and  D.  Haldivany,  “Klasterisasi  Menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering untuk Memprediksi Waktu Kelulusan Mahasiswa,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 5, no. 1, p. 62, 2019, doi: 10.26418/jp.v5i1.29611 .
[6]  R.  Kurniawan,  M.  M.  M.  Mukarrobin,  and  M.  Mahradianur,  “Klasterisasi  Tingkat  Pendidikan  Di Dki Jakarta Pada Tingkat Kecamatan Menggunakan Algoritma K-Means,” Technol. J. Ilm. , vol. 12, no. 4, p. 234, 2021, doi: 10.31602/tji.v12i4.5633 .
[7]  N.  Mirantika,  A.  Tsamratul’Ain,  and  F.  D.  Agnia,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering Untuk Pengelompokan Penyebaran  Covid-19 di Provinsi Jawa Barat,” Nuansa Inform. , vol. 15, no. 2, pp. 92–98, 2021, doi: 10.25134/nuansa.v15i2.4321 .
[8]  A. K. Wardhani, “Implementasi Algoritma K-Means  Untuk Pengelompokkan Penyakit Pasien Pada Puskesmas Kajen Pekalongan,” J. Transform. , vol. 14, pp. 30–37, 2016.
[9]  M. Hariyanto and R. T. Shita, “Clustering Pada Data Mining Untuk Mengetahui Potensi Penyebaran Penyakit DBD Menggunakan Metode Algoritma K-Means dan Metode Perhitungan Jarak Euclidean Distance,” SKANIKA , vol. 1, no. 1, pp. 117–122, 2018, doi: 10.36080/skanika.v1312.1456 .
[10]  A.  F.  Khairati,  A.  A.  Adlina,  G.  F.  Hertono,  and  B.  D.  Handari,  “Kajian  Indeks  Validitas  pada Algoritma K-Means Enhanced dan K-Means MMCA,” in Prosiding Seminar Nasional Matematika , vol. 2, pp. 161–170, 2019.
[11]  R.  D.  Ramadhani  and  D.  J.  AK,  “Evaluasi  K-Means  dan  K-Medoids  pada  Dataset  Kecil,” Semin. Nas. Inform. dan Apl. , vol. 3,  pp. 20–24, 2019.