## Anomali Data Mining Menggunakan Metode K-Means Dalam Penilaian Mahasiswa Terhadap Pelayanan Prodi
Deti Karmanita 1 , Billy Hendrik 2
1 Mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer Universitas Putra Indonesia YPTK Padang.E-mail: detikarmanita07@gmail.com 2 Dosen Tetap Fakultas Ilmu Komputer Universitas Putra Indonesia YPTK Padang E-mail: billy_hendrik@upiyptk.ac.id
Jl. Raya Lubuk Begalung, Lubuk Begalung Nan XX, Kec. Lubuk Begalung, Kota Padang, Sumatera Barat 25145
(Received: Mei 2023, Revised : Agustus 2023, Accepied : Oktober 2023)
Abstract: Cluster  analysis  is  a  data  mining  technique that  aims  to  identify  a  group  of  objects  that  have  the same characteristics. The number of groups that can be identified depends on the amount of data and the type of  object,  so  that  data  problems  arise  when  there  is a change to a number of redundant data, but not all of it is  changed  where  the  data  above  is  repeatedly  made into one table with a different code as the primary key and  there are  anomalies  Insertion,  so  K-means  is  one method of clustering data which is divided into the form of  one  or  more  clusters/groups  that  have  the  same characteristics.  Student  data  clustering  uses  the  k- means method, consisting of student assessments. This study  uses  student  assessment  data.  Then  it  was concluded  that  the  assessment  group  was  based  on reliability  aspects:  the  ability  of  lecturers,  education staff and administrators to provide services, responsiveness  aspects:  the  willingness  of  lecturers, education staff and administrators to help students and provide  services  quickly,  aspects  of  certainty  ( assurance):  the  ability  of  lecturers,  staff  and administrators  to  give  confidence to  students  that  the services  provided  are  in  accordance  with  the provisions,  aspects  of  empathy  (empathy):  the willingness/concern of lecturers, staff and managers to give  attention  to  students,  tangibles  aspects:  students' assessment  of  the  adequacy  ,  accessibility,  quality  of facilities and infrastructure from the grouping results based  on  reliability,  responsiveness,  assurance  and empathy data.
Keyword : Date Mining, Anomali, K-Mens
Intisari : Analisis  cluster  merupakan  teknik  data  mining yang  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  suatu  kelompok dari objek yang memiliki karakteristik yang sama. Jumlah kelompok  yang  dapat  diidentifikasi  tergantung  pada sejumlah  data  dan  jenis  dari  objeknya,  Sehingga  data masalah  yang  timbul  saat  terjadi  perubahan  terhadap sejumlah data yang mubazir, tetapi tidak seluruhnya diubah dimana  data  diatas  berulang  dijadikan  dalam  satu  tabel dengan  kode  yang  berbeda  sebagai  primary  keynya  dan terdapat  Anomali  Penyisipan,  sehingga  K-means  adalah salah  satu  metode  clustering  data  yang  dibagi  kedalam bentuk  satu  atau  lebih  cluster/kelompok  yang  memiliki karakteristik sama. Clustering data mahasiswa menggunakan  metode  k-means,  terdiri  dari  penilaian mahasiswa.  Penelitian  ini  menggunakan  data  penilaian mahasiswa.  Kemudian  diperoleh  kesimpulan  bahwa kelompok  penilaian  berdasarkan    aspek  keandalan
( reliability ) : kemampuan dosen, tenaga kependidikan dan pengelola  dalam  memberikan  pelayanan,  aspek  daya tanggap  (responsiveness)  :  kemauan  dosen,  tenaga kependidikan dan pengelola dalam membantu mahasiswa dan  memberikan  jasa  dengan  cepat,  aspek  kepastian (assurance)  :  kemampuan  dosen,  tendik  dan  pengelola untuk  memberikan  keyakinan  kepada  mahasiswa  bahwa pelayanan  yang  diberikan  telah  sesuai  dengan  ketentuan, aspek  empati  (empathy)  :  kesediaan/kepedulian  dosen, tendik  dan  pengelola  untuk  memberi  perhatian  kepada mahasiswa,  aspek  tangibles  :  penilaian  mahasiswa terhadap  kecukupan,  aksesbilitas,  kualitas  sarana  dan prasarana  dari  hasil  pengelompakan  berdasarkan  data reability, responsives, assurance dan empati.
Keyword : Date Mining, Anomali, K-Mens

## I. PENDAHULUAN
Perguruan tinggi sebagai institusi pendidikan telah memiliki  data  akademik  dan  administrasi  dalam jumlah  yang  sangat  besar,  namun  hanya  sebagian kecil  data  tersebut  dimanfaatkan  (khususnya  dalam penyusunan  evaluasi  diri).  Kuesioner  kepuasan mahasiswa  terhadap  layanan  pendidikan  di  pada setiap  awal  tahun  akademik  melakukan  kepuasan mahaiswa terhadap layanan pendidikan di universitas dehasen bengkulu dimana data mahasiswa baru yang dihimpun  pada  saat  pendaftaran  dan/atau  registrasi berupa nilai kepuasan penilaian  mahasiswa terhadap kecukupan, aksesbilitas, kualitas sarana dan prasarana dari hasil pengelompakan berdasarkan data reability,  responsives,  assurance  dan  empatiberupa angek  yang  masuk  perguruan  tinggi.  Jumlah  data yang  terakumulasi  dari  tahun  ke  tahun  perlu dilakukan  analisis  untuk  dapat  membuka  peluang dihasilkannya  informasi  yang  berguna  dalam pembuatan  alternatif  keputusan  bagi  manajemen
perguruan  tinggi.  Untuk  menarik  minat  calon mahasiswa  yang  lebih  banyak,  diperlukan  strategi promosi  yang tepat, objek penelitian bersumber dari data  mahasiswa  yang  telah  melakukan  registrasi  di universitas dehasen bengkulu. Atribut data yang akan digunakan  adalah  kuesioner  penilaian  mahasiswa terhadap kecukupan, aksesbilitas, kualitas sarana dan prasarana dari hasil pengelompakan berdasarkan data reability,  responsives,  assurance  dan  empati,  hasil yang  diperoleh  dari  penelitian  ini  diarapkan  dapat menampilkan,  keterkaitan  antara  hasil  analisis tersebut  diharapkan  dapat  membantu  pihak  admisi perguruan  tinggi  dalam  menyusun  strategi  promosi program  studi  yang  menjadi  target.  Penggalian informasi  pada  sebuah  data  yang  berukuran  besar (mempunyai  jumlah  record  dan  jumlah  atribut  yang cukup banyak) tidak dapat dilakukan dengan mudah. Teknologi  data  mining  merupakan  salah  satu  alat bantu untuk  penggalian informasi pada sebuah data yang berukuran besar (mempunyai jumlah record dan jumlah  atribut  yang  cukup  banyak)  tidak  dapat dilakukan  dengan  mudah.  Teknologi  data  mining merupakan  salah  satu  alat  bantu  untuk  penggalian data  pada  basis  data  berukuran  besar  dengan spesifikasi  kerumitan  tinggi  dan  telah  banyak digunakan  pada  lingkungan  aplikasi  bisnis  seperti perbankan,  provider  telekomunikasi,  perusahaan pertambangan, perminyakan, dan lain-lain, clustering merupakan  salah  satu  teknik  data  mining  yang berfungsi  melakukan  pengelompokan  sejumlah  data atau  objek  ke  dalam  cluster  (group)  sehingga  setiap cluster  akan  berisi  data  yang  semirip  mungkin  dan berbeda  dengan  objek  dalam  cluster  yang  lainnya. Teknik  klasifikasi  merupakan  pendekatan  fungsi klasifikasi dalam data mining yang digunakan untuk melakukan  prediksi  atas  informasi  yang  belum diketahui  sebelumnya  sehingga  anomali  adalah proses  pada  basis  data  yang  memberikan  efek
samping yang tidak diharapkan, misalnya menyebabkan ketidakkonsistenan data atau membuat suatu  data  menjadi  hilang.  Data  anomali  penduduk merupakan  data  penduduk  yang  tidak  lazim  dan belum diketahui kebenarannya.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  ini  menggunakan  teknik  klasifikasi dengan  K-Means  untuk  mengelompokkan  data kategorikal  hingga  menghasilkan  klaster  yang  lebih stabil. Selanjutnya melakukan analisis lebih mendalam  terhadap  hasil  klasterisasi  tersebut  untuk membantu  bagian  admisi  dalam  menentukan kebijakan  di  lingkungan  Universitas  Dehasen Bengkulu.  Analisis  cluster  merupakan  salah  satu teknik data mining yang bertujuan untuk mengidentifikasi sekelompok objek yang mempunyai kemiripan karakteristik tertentu yang dapat dipisahkan dengan kelompok objek lainnya, sehingga objek yang berada dalam kelompok yang sama relatif lebih  homogen  daripada  objek  yang  berada  pada kelompok  yang  berbeda.  Jumlah  kelompok  yang dapat  diidentifikasi  tergantung  pada  banyak  dan variasi  data  objek.  Tujuan  dari  pengelompokan sekumpulan data objek ke dalam beberapa kelompok yang  mempunyai  karakteristik  tertentu  dan  dapat dibedakan  satu  sama  lainnya  adalah  untuk  analisis dan  interpretasi  lebih  lanjut  sesuai  dengan  tujuan penelitian  yang  dilakukan.  Model  yang  diambil diasumsikan  bahwa  data  yang  dapat  digunakan adalah data yang berupa data interval, frekuensi dan biner.  Set  data  objek  harus  mempunyai  variabel dengan  tipe  yang  sejenis  tidak  campur  antara  tipe yang  satu  dengan  lainnya.  Algoritma  K-Means dimulai  dengan  pemilihan  secara  acak  K,  yang merupakan  banyaknya  kluster  yang  ingin  dibentuk. Kemudian  ditetapkan  nilai-nilai  K  secara  random, untuk  sementara  nilai  tersebut  menjadi  pusat  dari
kluster  atau  biasa  disebut  dengan  centroid/mean.
Selanjutnya  dihitung  jarak  dari  setiap  data  yang  ada terhadap  masing-masing  centroid  menggunakan rumus  yang  sudah  disediakan  hingga  diketemukan jarak  yang  paling  dekat  dari  setiap  data  dengan centroid. Klasifikasi setiap data berdasarkan kedekatannya dengan centroid.

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  clustering  data  yang  dibagi  kedalam  bentuk satu  atau  lebih  cluster/kelompok  yang  memiliki karakteristik  sama.  Clustering  data  mahasiswa menggunakan metode k-means, terdiri dari penilaian mahasiswa.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Anomali merupakan proses pada basis data yang memberikan efek samping yang tidak diharapkan, Anomali  ini  terjadi  karena  struktur  tabel  yang kita  buat  memiliki  masalah.  Masalah  ini  akan meningkatkan kompleksitas data dan menyulitkan  dalam  pemodifikasian  data  itu sendiri. Sehingga harus dilakukan cara-cara yang disebut dengan normalisasi.
Anomali  Peremajaan Adalah  masalah  yang  timbul saat  terjadi  perubahan  terhadap  sejumlah  data  yang mubazir, tetapi tidak seluruhnya diubah dimana data diatas  berulang  dijadikan  dalam  satu  tabel  dengan kode  yang  berbeda  sebagai  primary  keynya  dan terdapat  Anomali  Penyisipan,  Adalah  masalah  yang timbul saat melakukan penambahan data. Dan data itu adalah  Primary  Key  atau  elemen  kunci  sehingga Anomali  Penyisipan, solusinya  adalah  membuat  2 tabel berbeda, 1 tabel untuk data mahasiswa dan satu lagi tabel untuk penilaian, Untuk dapat menambahkan data  penilaian  yang  baru  kita  hanya  perlu menambahkan  data  pada  tabel  diatas  Sehingga datanya lebih dinamis dan mencegah dari kolom pada tabel yang tidak terisi, sehingga Anomali Penghapusan,  Adalah  masalah  yang  timbul  saat melakukan  penghapusan  data,  dan  data  lain  ikut terhapus atau hilang.
1. Analisa Data yang digunakan adalah data diatas
2. Selanjutnya  diproses  menggunakan  algoritma  K- Means, dengan urutan langkah sebagai berikut.
a.    Menentukan  koordinat  titik  tengah  setiap cluster,
b.  Menentukan  jarak  setiap  objek  terhadap koordinat titik tengah,
c. Mengelompokkan objek‐objek tersebut berdasarkan pada jarak minimumnya.
d.    Tentukan pusat cluster baru
e.    Apakah ada selisih antara cluster lama dengan cluster  baru,  Jika  masih  ada  kembali  ke langkah-1, jika tidak lanjut kelangkah
f.     Selesai.
3. Iterasi 1
a. Penentuan nilai awal titik tengah
Langkah  pertama,  menentukan  pusat  cluster secara acak pada data awal yang ada di Tabel I.  Cluster  pertama  yang  akan  digunakan dalam  perhitungan  adalah  C1  (160,  1.8),
artinya Nilai Rerata total dari kuesioner pada pengelompokan  pertama  adalah  158.1.7  dan penilaian sebesar 1.8. Cluster kedua C2 (180, 1.9) dan cluster ketiga C3 (323, 3.4).
b. Menghitung  jarak  objek  ke  centroid dengan menggunakan rumus jarak Euclid Perhitungan  jarak  penilaian  pertama dengan pusat cluster pertama adalah C11 =
√ (160 − 158) 2 +  (1.8 − 3.4) 2 =2.56
Perhitungan  jarak  penilaian  pertama dengan pusat cluster kedua adalah C12 =
√ (172 − 180) 2 + (1.9 − 1.8) 2 =64.01
Perhitungan jarak penilaian kedua dengan pusat cluster ketiga adalah C13 =
√ (324 − 323) 2 +  (3.4 − 3.4) 2 =1
Perhitungan  Yang  sama  dilakukan  untuk data berikutnya, sehingga hasil didapat Penilaian 1= C1 =2.56 C2=64.01 C3 = 1 Melakukan clustering objek dengan memasukkan  setiap  objek  ke  dalam  cluster  (grup) berdasarkan  jarak  minimumnya.  Suatu  data  akan menjadi anggota dari suatu cluster (C1, C2 maupun C3) yang memiliki jarak terkecil, dari pusat cluster- nya. Misalnya untuk data pertama, jarak terkecil ada pada  cluster  yang  ke-3  yaitu  1,  berarti  penilaian pertama  akan  menjadi  anggota  pada  kelompok cluster  yang  ke-2.  Demikian  juga  untuk  data  yang kedua,  jarak  terkecil  ada  pada  cluster  yang  ke-3 yaitu 1, berarti penilaian kedua akan menjadi anggota pada kelompok cluster yang ke-3. Posisi cluster setiap penilaian.
c. Langkah  berikutnya  menghitung  pusat  cluster baru
Pusat  cluster  baru  ditentukan  berdasarkan pengelompokan  anggota  dari  masing-masing cluster. Berdasarkan Tabel diatas, cluster pertama (C11)  dengan  parameter  Nilai  Rerata  penilaian. Pusat  cluster  pertama  yang  baru  dihitung berdasarkan  rata‐rata  koordinat  dari  penialaian tersebut
d. Ulangi iterasi yang dimulai dari langkah 2, sampai konvergen  sehingga  cluster  yang  baru  memiliki nilai yang tetap (tidak mengalami perubahan).

## V. PENUTUP
a. Simpulan Berdasarkan penelitian yang
dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma K-Means
bisa digunakan untuk mengelompokkan  penilaian  sehingga  data anomali  yang  tidak  sesuai  dihapus  secara otomatis  sehingga  tidak  ada  data  yang  ganda meliputi: a. Cluster yang pertama memiliki pusat cluster    Cluster  pertama  yang  akan  digunakan dalam perhitungan adalah C1 (160, 1.8), artinya Nilai  Rerata  total  dari  kuesioner  pada pengelompokan  pertama  adalah  158.1.7  dan penilaian sebesar 1.8. Cluster kedua C2 (180, 1.9) dan  cluster  ketiga  C3  (323,  3.4),  Perhitungan Yang  sama  dilakukan  untuk  data  berikutnya, sehingga  hasil  didapat    Penilaian  1=  C1  =2.56 C2=64.01 C3 = 1
b. Saran  Untuk  mengembangkan  lebih  jauh  dari penelitian ini, disarankan untuk mengembangkan  lebih  lanjut  adanya  pemetaan kesesuaian  antara  penialain  dikaitkan  dengan sistem aplikasi yang ada dikampus.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  A.S.  Rosa,  M.  Shalahuddin.  (2013).  Rekayasa Perangkat  Lunak  Terstruktur  dan  Berorientasi
Objek, Informatika. Bandung.
[2]  Dr.  Marty  Oesman,  Yevis.  (2010).  Sukses Mengelola  Marketing  Mix,  CRM,  Customer Value, dan Customer Dependency.
BandungInformasi – Volume 4 No 2 – Oktober 2012, ISSN PRINT 2085-1588, ISSN ONLINE
2385-4614
[3]    Kristanto,  Andi.  (2010).  Kupas  Tuntas  PHP  & MySQL. Bandung
[4]    Nugroho,  Bunafit.  (2014).Database    Relasiona Dengan MySQL. Jakarta
[5]   Ovi Dyantina, Mira Afrina, Ali Ibrahim. (2012). Penerapan Customer  Relationship  Management (CRM)      Berbasis  Web  Pada  Toko  Yen-Yen. Jurnal  Sistem  Informasi  –  Volume  4  No  2  – Oktober  2012,  ISSN  PRINT  2085-1588,  ISSN ONLINE 2385-4614
[6]   Rahajo, Budi. (2012). Modul Pemrograman Web (HTML, PHP, & MySql). Informatika
[7]  D.  Dillenberger,  P.  Novotny,  Q.  Zhang,  P. Jayachandran,  H.  Gupta,  S.  Hans,  et  al., Blockchain  analytics  and  artificial  intelligence, IBM J. Res. Dev. 63(2/3) (2019) 5:1–5:14.
[8]    J.  Mendling,  I.  Weber,  W.M.P.v.d.  Aalst,  J.v. Brocke,  C.  Cabanillas,  F.  Daniel,  S.  Debois, C.D.  Ciccio,  M.  Dumas,  S.  Dustdar,  et  al., Blockchains for business process management - challenges  and  opportunities,  ACM  Trans.
Manag. Inf. Syst. 9 (1) (2018) 4:1–4:16.
[9]      R.  Hobeck,  C.  Klinkmüller,  D.  Bandara,  I. Weber,  Process  mining  on  Anomali  data:  A case  study  of  Augur,  in:  19th  International Conference,  BPM,  Rome,  Italy,  Springer, 2021, pp. 306–323.
[10]   R. Mühlberger, S. Bachhofner, C. Di Ciccio, L. García-Bañuelos, O. Pintado, Extracting event logs for process mining from data stored on the blockchain, in: BPM International Workshops, Vienna, Austria, in: LNBIP, vol.362, Springer, 2019, pp. 690–703.
[11]  N.Y.  Wirawan,  B.N.  Yahya,  H.  Bae, Incorporating transaction lifecycle information in  Anomali  process  discovery,  in:  Blockchain Technology  for  IoT  Applications,  Springer Singapore, 2021, pp. 155–172.
[12]    L. Moctar-M’Baba, M. Sellami, W. Gaaloul, M.F.  Nanne,  Blockchain  logging  for  process mining: A systematic review, in: 55th Hawaii International Conference on System Sciences,
HICSS,  Virtual  Event  /  Maui,  Hawaii,  USA, January 4-7, ScholarSpace, 2022, pp. 1–10.
[13]    IEEE  standard  for  extensible  event  stream (XES) for achieving  interoperability in  event
logs  and  event  streams,  in:  IEEE  Std  1849- 2016, 2016, pp. 1–50,
http://dx.doi.org/10.1109/IEEESTD.2016.77
40858.