## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 294 - 298 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 732 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

## Pengelompokan Penerimaan  Mahasiswa Baru Dengan Algoritma  K- Means Untuk Meningkatkan Potensi  Pemasaran
Daniel Tambun, Sifa Fauziah, Muhtadjuddin Danny
1 Fakultas  Teknik,  Program  Studi Teknik  Informatika,  Universitas  Pelita  Bangsa, Bekasi, Indonesia Email: 1 Daniel.Tambun21@gmail.com  sifa_fauziah@pelitabangsa.ac.id muhtadjuddin.danny@pelitabangsa.ac.id Email  Penulis  Korespondensi: daniel.tambun21@gmail.com
Abstrak −  Pemanfaatan  dataset  PMB  yang  ada  melalui  pendekatan  metode  klasterisasi  dapat  diterapkan  dalam menganalisis  tingkat  peneriman  mahasiswa  baru.  Model  algoritma K-Means  Cluster yang  diterapkan  memiliki hasil  yang  menunjukkan  sebuah  wawasan  baru,  yaitu  pengelompokkan  tingkat  peneriman  mahasiswa  baru berdasarkan 3 klaster, klaster 1 (C0) merupakan tingkat tinggi yang terdiri dari 49 data dari 86 dataset yang diuji dan klaster 2 (C1) adalah merupakan tingkat rendah  yang  terdiri dari 11 data dari 86 dataset  yang  diuji dan  klaster 3 (C2)  adalah  merupakan  tingkat  sedang  yang  terdiri  dari  26  data  dari  86  dataset  yang  diuji.  Hasil  nilai  Davies Bouldin Index atau DBI berdasar pada aplikasi RapidMiner Studio yang didapat dari pengujian data testing, dengan nilai evaluasi Davies -Bouldin  Index sebesar 0,769.
Kata  Kunci : Data  Mining, K-Means Cluster, Klastrer, PMB
Abstract −  −  Utilization  of  the  existing  PMB  dataset  through  the  clustering  method  approach  can be  applied  in analyzing the rate of acceptance of new students. The K-Means Cluster algorithm model that is applied has results that show a new insight, namely the grouping of new student acceptance rates based on 3 clusters, cluster 1 (C0) is a high level consisting of 49 data from 86 datasets tested  and  cluster 2 (C1) is a low level consisting of 11 data from 86 datasets tested and cluster 3 (C2) is a medium level consisting of 26  data  from 86  datasets tested. The results of the Davies Bouldin Index or DBI  value are based on  the RapidMiner Studio application obtained from data testing, with a Davies-Bouldin Index evaluation value of 0.769.
Keywords: Data  Mining,  K-Medoid  Cluster,  Klastrer,  PMB

## 1. PENDAHULUAN
Kegiatan  penerimaan  mahasiswa  baru  merupakan  salah  satu    kegiatan    rutin    tahunan  sebagai  media  untuk merekrut  calon    mahasiswa  baru.  Sekolah    tinggi  tersebut  merupakan  salah  satu  sekolah  tinggi  di  Bekasi  yang membuka  jalur  penerimaan  mahasiswa  baru  melalui  ujian  mandiri.  Pada  pelaksanaanya  pihak  sekolah  tinggi menggunakan  sistem  informasi  penerimaan  mahasiswa  baru  sebagai  operasional  untuk  mendata  mahasiswa  baru yang melakukan pendaftaran dan registrasi ulang.
Penerimaan  mahasiswa  baru  dilaksanakan  berdasarkan  nilai  ujian    nasional  dan    nilai  sikap,  keterampilan  dan sebagian  dilaksanakan  berdasarkan  prestasi  non  akademik.  Hanya  saja  setelah  diterima  dengan  cara  tersebut, mahasiswa mengikuti test tertulis untuk menentukan kelas berdasarkan nilai yang diperoleh ketika mengikuti test tertulis  tersebut.  Test  tertulis  yang  dilaksanakan  meliputi  mata  pelajaran  Bahasa  Indonesia,  Bahasa  Inggris  dan Matematika.  Ternyata  hasil  yang  didapat  menunjukkan  bahwa  nilai  ujian  nasional  yang  diperoleh  siswa  tidak menjamin  bahwa  siswa  dengan  nilai  ujian  nasional  tinggi  akan  memperoleh  nilai  yang  tinggi  pula  ketika dilakukan test  tertulis, sehingga siswa akan berada pada kelas dengan grade yang rendah dan grade yang tinggi. Dengan  berjalannya  proses  tersebut,  jumlah  data  mahasiswa  baru  dari  tahun  ke  tahun  mengalami  peningkatan, sehingga  semakin  banyak  data  yang  harus  dikelola.  Data  PMB  tersebut  meliputi  data  asal  mahasiswa,  data  asal sekolah, data  pekerjaan, prodi yang  diambil, serta jalur  referensi yang digunakan untuk masuk ke  sekolah tinggi. Saat  ini  proses  pmb  di  lingkungan  sekolah  tinggi  tersebut  telah  berjalan  dengan  menggunakan  sistem  informasi berbasis web untuk setiap pendaftaran atau registrasi ulang sebagai mahasiswa. Proses penerimaan mahasiswa baru ini merupakan  hal  yang  sangat  penting  bagi  pihak  sekolah  tinggi  terutama  manajamen  kampus  dalam  hal  ini  pihak yayasan. Dengan seiringnya bertambah data penerimaan mahasiswa dari tahun ke tahun terkadang membuat data tersebut  semakin  banyak  dan  hanya  bersifat  sebagai  transaksional.  Sedangkan,  pihak  manajemen  kampus   hanya membutuhkan  data  berupa  laporan  yang  cepat,  mudah,  dan  tidak  mengganggu  transaksional  dengan  tujuan  untuk mempermudah  pihak  manajemen  dalam  mengambil  keputusan  yang  strategis  terkait  potensi  pemasaran  kampus dengan data penerimaan mahasiswa  baru.
Maka, dalam hal ini diperlukan sistem yang dapat mendukung keputusan  strategis  di tingkat sekolah tinggi. Data Mining merupakan elemen penting dalam pengelolaan modal intelektual dan proses pengambilan keputusan untuk membantu para pimpinan dan manajer meningkatkan kinerja perguruan tinggi dalam peneriman mahasiswa baru. Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ika  kurniawati  menggunakan  business  intelligence  untuk  menentukan strategi  promosi  mahasiswa  baru,  hasilnya  didapatkan  strategi  promosi  bagi  calon  mahas  iswa  sesuai  dengan program studi yang diminati.
Sedangkan  penelitian  indri  fatma,  heru  satria  tambunan,  fitri  rizki  analisis cluster siswa  berprestasi  dengan

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 294 - 298 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 732 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
menggunakan  data  mining  yaitu  Algoritma K-Means  Cluster .  Yang  dimana  sebelumnya  pihak  sekolah  masih memakai cara yang manual dalam menentukan siswa yang berprestasi di sekolah tersebut, sehingga membutuhkan waktu yang cukup lama dan hasil yang kurang tepat. K-Means Cluster adalah salah satu algoritma yang digunakan untuk  klasifikasi  atau  pengelompokan  data,  penulis  menerapkan  algoritma K-Means  Cluster dalam mengelompokkan siswa yang berprstasi agar mendapatkan hasil yang lebih akurat,cepat dan efektif.
Sedangkan  penelitian  ramdani  udiman,  rudianto.  Penelitian  ini  bermaksud  untuk  menentukan  lokasi  atau  daerah mana  saja  yang  berpotensi  untuk  mendatangkan  mahasiswa  baru  di  perguruan  tinggi  tersebut.  Dengan  menerepkan data  mining  dengan  metode  clustering  mengelompokkan  item  objek  penelitian  berdasarkan  kemiripan  sifatnya, sehingga  akan  diketahui  daerah  mana  saja  yang  berpotensi  untuk  mendatangkan  mahasiswa  baru.  Penentuan  lokasi promosi  penerimaan  mahasiswa  baru  dengan    metode  data  mining  akan  memberikan  dampak  yang  bagus  dan terarah dalam melakukan promosi, sehingga dapat meningkatkan jumlah  mahasiswa baru setiap tahunnya.

## 2. METODOLOG I PENELITIAN

## 2.1 Tahapan  Penelitian
Dalam  melakukan  analisis  dan  mencari  hasil  pada  data  PMB  maka  dibuatlah  langkah-langkah  tersebut  untuk meneliti dalam penelitian yaitu agar dapat  mempermudah  dan sesuai dengan tujuan yang diinginkan
Gambar1 Tahap Penelitian

## 2.1 Pengujian Metode
Pemodelan  data  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  metode  klasterisasi  menggunakan  algoritma  K-Means. Urutan langkah yang dilakukan dalam menggunakan algoritma K-Means adalah sebagai berikut :
1 Menentukan  jumlah cluster yang  akan  dipakai,  dalam  penelitian  ini  dipakai  3  jenis cluster ,  antara  lain  (C1) untuk  data  yang  memiliki  potensi  tingkat  penjualan  yang  rendah,  (C2)  untuk  data  yang  memiliki  potensi tingkat yang sedang, dan (C3) untuk data yang memiliki  potensi tingkat yang tinggi.
2 Menentukan  nilai  centroid  pada  tahap  awal  untuk  iterasi  ke-  0,  dilakukan  secara  random  dengan  rumus menentukan  target  awal  k-means  untuk  mendapatkan  target  data  atau  jarak  antar  kelompok,  menggunakan rumus  berikut :
Jumlah Data Cn Awal =
Jumlah Class + 1 Keterangan : Vij = 1
𝑁 i 𝑁 i ∑ Xkj 𝑘 =0 Vij = Centroid rata-rata cluster ke-i untuk variabel ke-i Ni = jumlah cluster ke -i i, k = indeks dari cluster j = indeks dari variabel

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 294 - 298 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 732 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Xkj = nilai data ke –k variabel ke –j dalam cluster 𝐷 =  √(Xi  − 𝑆 i) 2 + ( 𝑦 i  − 𝑡 i) 2
Keterangan :
D =  Euclidean  Distance i = banyaknya objek (x,y)  =  koordinat objek (s,t)  =  koordinat centroid

## 3 HASIL  DAN  PEMBAHASAN

## 3.1 Pengujian Pada Aplikasi RapidMiner  Studio
Pada  proses  ini  metode  klasterisasi  dengan  algoritma  K-Means  diterapkan  untuk  pembentukan  kelompok  klaster dengan  keakurasian  yang  tepat.  Dalam  penelitian  ini  penulis  menggunakan  pengujian  perhitungan  dengan tools Rapid Miner, hasil pengujian yang didapat dengan menggunakan tools Rapid  Miner  adalah  dengan  tahapan  langkah - langkah  sebagai berikut :
1 Melakukan import data yang diperlukan untuk proses pada tools Rapid Miner. Pada aplikasi Rapid Miner pilih dan  klik Import  Data ,  kemudian  pilih  data  yang  akan  dipakai  serta  kemudian  menentukan  attribut  dan  label yang akan digunakan.
2 Klik menu Design , pada tampilan proses, tambahkan dataset pada folder ke layar tampilan proses. Pada menu Names  & Roles cari fungsi Set Role yang  nantinya akan dipakai  untuk mengatur role  atrribut,  kemudian  drag ke  layar tampilan  proses.
3 Selanjutnya  pada  menu Normalization pilih Normalize dan  drag ke layar tampilan  proses, melalui fungsi ini dapat mengatur normalisasi data yang akan dilakukan dari dataset yang dipakai pada proses ini.
4 Kemudian  pada  menu Modelling ,  dalam  submenu Segmentation ,  pilih    operator  fungsi k-Means ,  untuk menerapkan  algoritma K-Means terhadap  proses  klasterisasi  yang  akan  dilakukan.  Disini  juga  ditentukan jumlah klaster yang akan dibentuk dari proses algoritma K-Means tersebut.
5 Tambahkan operator fungsi Performance untuk melihat hasil evaluasi model dengan kriteria yang ditentukan. Disini penulis menggunakan kriteria Davies Bouldin untuk melihat  performa  dari model yang dibuat.
6 Koneksikan semua perintah tersebut sehingga pada layar tampilan proses terlihat alur sebagai berikut :
Gambar  2. Proses Rapid  Miner  Klasterisasi K-Means Setelah dilakukan Running Process pada aplikasi RapidMiner Studio, didapatkan hasil pengelompokkan klaster data mahasiswa terhadap 50 record data yang  diproses dan dapat dilihat pada gambar berikut :

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 294 - 298 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 732 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
Dapat dilihat melalu hasil cluster model yang terbentuk terhadap 3 cluster yang sudah ditentukan sebelumnya, tiap masing-masing cluster memiliki anggota cluster yang sesuai dengan kelompoknya.

## 3.2 Pengujian Performa Klastering K-Means
Pengujian  performa  terhadap  model  dan  algoritma  dilakukan  dengan  maksud  mengetahui  hasil  perhitungan yang dianalisa dan mengukur metode serta algoritma yang digunakan  apakah berfungsi dengan baik atau tidak.
Gambar  3. Performa  pada  Aplikasi RapidMiner  Studio

## 4. KESIMPULAN
Pemanfaatan dataset PMB yang ada melalui pendekatan metode klasterisasi dapat  diterapkan dalam menganalisis tingkat  peneriman  mahasiswa  baru.  Model  algoritma K-Means  Cluster yang  diterapkan  memiliki  hasil  yang menunjukkan  sebuah wawasan baru, yaitu pengelompokkan tingkat peneriman mahasiswa baru berdasarkan 3 klaster, klaster  1  (C0)  merupakan  tingkat  tinggi  yang    terdiri  dari  7  data  dari  86  dataset  yang  diuji  dan  klaster  2  (C1)  adalah merupakan  tingkat  rendah  yang  terdiri  dari  29  data  dari  86  dataset  yang  diuji  dan  klaster  14  (C2)  adalah  merupakan tingkat  sedang  yang  terdiri dari  26  data  dari  86  dataset  yang  diuji. Hasil nilai  Davies  Bouldin  Index atau  DBI  berdasar pada  aplikasi RapidMiner Studio yang didapat dari pengujian data  testing,  dengan  nilai  evaluasi  Davies - Bouldin  Index sebesar 0,769.

## REFERENCES
[1] A. Wibisono, M. Rofik, and E. Purwanto, “Penerapan Analisis Regresi Linier Berganda dalam Penyelesaian  Skripsi Mahasiswa,” J.  ABDINUS  J.  Pengabdi.  Nusant. ,  vol.  3,  no. 1, p. 30,  2019,  doi: 10.29407/ja.v 3i1.13512.
[2] A.  S.  Nawangsih,  Ismasari,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Memprediksi    Barang  Rusak  Dengan Menggunakan  Algoritma  C4.5  Pada  Perusahaan  Pt  Home    Center  Indonesia,” Progr.  Stud.  Tek.  Inform.  Sekol. Tinggi  Teknol.  Pelita Bangsa , vol. 9, pp. 34– 42,  2019.
[3] P.  S.  Ramadhan  and  N.  Safitri,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Mengestimasi  Laju  Pertumbuhan  Penduduk Menggunakan  Metode  Regresi  Linier  Berganda  Pada  BPS  Deli  Serdang,” Sains dan  Komput. , vol. 18,  no. 1,  pp. 55–61,  2019.
[4] Suyanto, Data  Mining . Yogyakarta:  Informatika,  2017.
[5] P.  Studi,  S.  Informasi,  J.  Sarjana,  and  A.  T.  Nopriansyah,  “Fakultas  ilmu  komputer  universitas  sriwijaya  mei 2018,”  2018.
[6] S. Mirghasemi, P. Andreae, M. Zhang, and R. Rayudu, “Severely noisy image segmentation via wavelet shrinkage using  PSO  and  Fuzzy  C-Means,” 2016  IEEE  Symp.  Ser.  Comput.  Intell.  SSCI  2016 ,  2017,  doi: 10.1109/SSCI.2016.7850051.
[7] Sugiyono, “Dokumen Karya Ilmiah | Skripsi | Prodi Teknik Informatika - S1 | FIK | UDINUS  | 2016,” Fik , vol. 1, no. 1, pp. 1–2,  2016.
[8] S.  Sun,  S.  Yan,  Y.  Wang,  and  Y.  Li,  “Brain  MRI  Image  Segmentation  Based  on  Improved  Fuzzy  C-Means Algorithm,” Proc.  -  2016  Int.  Conf.  Smart  City  Syst.  Eng.  ICSCSE  2016 ,  no.  2,  pp.  503–505,  2017,  doi: 10.1109/ICSCSE.2016.0137.
[9] N. R. Maulina, I. Surjandari, and A. M. M. Rus, “Data mining approach for customer  segmentation in b2b settings using  centroid-based  clustering,” 2019  16th  Int. Conf. Serv. Syst. Serv. Manag. ICSSSM 2019 , no. March, pp. 1–6, 2019, doi: 10.1109/ICSSSM.2019.8887739.
[10] F.  Fengki,  “Implementasi  Regresi  Linear  Untuk  Memprediksi  Lama  Waktu  Pengiriman  Catering  Kepada Konsumen Studi Kasus Home Catering Malang,” Cent. Libr. Maulana  Malik  Ibrahim State Islam. Univ. Malang , 2018.
[11] S.  Parvathavarthini,  N.  Karthikeyani  Visalakshi,  S.  Shanthi,  and  K.  Lakshmi,  “an  Application  of  Pso-Based Intuitionistic  Fuzzy  Clustering  To  Medical Datasets,” ICTACT J.  Soft Comput. , vol.  8,  no. 1,  pp. 1531–1538,  2017, doi: 10.21917/ijsc.2017.0213.
[12] A.-X.  Ye  and  Y.-X.  Jin,  “A  Fuzzy  C-Means  Clustering  Algorithm  Based  on  Improved  Quantum  Genetic Algorith,” Int. J. Database Theory Appl. , vol. 9, no. 1, pp. 227–236, 2016,  doi: 10.14257/ ijdta.2016.9.1.20.
[13] M.  Miftakhul  and  S.  Prihandoko,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  dan  Cure  Dalam  Menganalisa  Pola  Perubahan Belanja Dari Retail ke E-Commerce,” vol. 7, no. 2, pp. 44– 49,  2017.
[14] O.  Villacampa,  “(Weka  -  Thesis)  Feature  Selection  and  Classification  Methods    for  Decision  Making:  A Comparative  Analysis,” ProQuest Diss.  Theses ,  no. 63,  p. 188, 2015.
[15] S.  Haryati,  A.  Sudarsono,  and  E.  (2015)  Suryana,  “Implementasi  Data  Mining  untuk  Memprediksi  Masa  Studi

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 294 - 298 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 732 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Media Infotama , vol. 11,  no. 2, pp. 130–138,  2015.
[16] A. Khoshkbarchi, A. Kamali, M. Amjadi, and M. Amir Haeri, “A modified hybrid Fuzzy clustering method for big data,” 2016 8th Int. Symp. Telecommun. IST 2016 , pp. 196–201, 2017,  doi: 10.1109/ISTEL.2016.7881809.