## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php 2021 Vol. 3 N o .   3 Hal: 162-168 e-ISSN: 2686-3154

## Klasterisasi Tingkat Masa Studi Tepat Waktu Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Medoids
Fahmi Firzada 1  , Yuhandri Yunus 2 1,2 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

## fahmifirzada@gmail.com

## Abstract
The  period  of  study  on  time  is  one  of  the  parameters  of  a  student's  success  in  completing  college  to  obtain  a  bachelor's degree. A student is said to have completed his studies on time if he is able to complete his studies less than or equal to the predetermined  time.  Academic  Provides  facilities  to  find  out  the  estimated  time  of  student  graduation.  By  providing information on which students are included in the cluster, they can complete their studies on time and which students do not complete their studies on time. In this study, the data processed were data from students who had graduated in the previous year.  Then the data is processed using rapidminer software. This  study applies the K-Medoids algorithm in clustering. The result of testing this method is to determine the student clusters who can complete the study period on time and the student clusters who cannot complete the study period on time. This research is expected to contribute to the campus in evaluating the tendency of students to complete their studies on time or not. The results of the evaluation of performance can produce information for study programs, lecturers and students in making policies.
Keywords: Clusterization, Student Graduation, K-Medoids Algorithm, Students, Study Period.

## Abstrak
Masa  studi  tepat  waktu  merupakan  salah  satu parameter  dari  keberhasilan  seorang  mahasiswa  dalam  menyelesaikan  kuliah untuk  memperoleh  gelar  sarjana.  Bagi  seorang  mahasiswa  dikatakan  telah  menyelesaikan  studi  tepat  waktu  jika  mampu menyelesaikan  studinya  kurang  dari  atau  sama  dengan  waktu  yang  telah  ditenkan.  Pihak  akademik  Memberikan  fasilitas untuk mengetahui perkiraan waktu lulus mahasiswa. Dengan memberikan informasi mahasiswa mana saja yang masuk dalam cluster dapat menyelesaikan masa studi tepat waktu dan mahasiswa mana saja yang  tidak menyelesaikan studi tepat waktu. Pada  penelitian  ini  data  yang  diolah  adalah  data  mahasiswa  yang  telah  lulus  di  tahun  sebelum  nya.  Kemudian  data  diolah menggunakan  software  rapidminer.  Penelitian  ini  menerapkan  algoritma  K-Medoids  dalam  pengklasterisasi.  Hasil  dari pengujian terhadap metode ini adalah mengetahui cluster mahasiswa yang dapat menyelesaikan masa studi tepat waktu dan cluster mahasiswa  yang  tidak  dapat  menyelesaikan  masa  studi  tepat  waktu.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan kontribusi  untuk  pihak  kampus  dalam  melakukan  evaluasi  terhadap  kecenderungan  mahasiswa  dapat  menyelesaikan  masa studi tepat waktu atau tidak. Hasil evaluasi terhadap kinerja dapat menghasilkan informasi bagi prodi, dosen dan mahasiswa dalam membuat kebijakan.
Kata kunci: Klasterisasi, Kelulusan Mahasiswa, Algoritma K-Medoids, Mahasiswa, Masa Studi.
© 2021 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Data  mining  secara  simpel  dapat  diartikan  sebagai sebuah  proses  penyaringan, eksplorasi dan  pemodelan dari sebagian besar data  untuk  menghasilkan pola atau kecenderungan  yang  pada  umumnya  tidak  disadari keberadaannya  [ 1 ].  Data  mining  merupakan  akar  dari proses KDD, meliputi dugaan algoritma yangmengeksplor  data,  membangun  model  dan menciptakan pola yang belum diketahui.
Clustering adalah merupakan suatu prosedur pengelompokan record, observasi, atau mengelompokkan kelas yang memiliki kesamaan objek [ 2 ]. Clustering berbeda dengan klasifikasi, pada proses clustering tidak  ada  variabel  target  dalam  proses cluster . Clustering sering  digunakan  sebagai  proses awal dalam data mining.
Perguruan  tinggi  diminta  dapat  melangsungkan pendidikan  yang  bermutu  bagi  mahasiswa  sehingga
mampu  melahirkan  mahasiswa  yang  kompetensi dibidangnya  [ 3 ].  Masa  studi  tepat  waktu  merupakan salah  satu  parameter  dari  keberhasilan  seorang mahasiswa dalam menyelesaikan kuliah untuk memperoleh  gelar  sarjana.  Bagi  seorang  mahasiswa dikatakan  telah  menyelesaikan  studi  tepat  waktu  jika mampu  menyelesaikan studinya  kurang dari atau sama dengan  waktu  yang  telah  ditentukan.  Sedangkan  bagi mahasiswa  yang  menyelesaikan  studi  lebih  dari  waktu yang  telah  ditentukan  tersebut  dikatakan  tidak  lulus tepat  waktu.  Data  yang  di  ambil  diperoleh  dari  pusat sistem  informasi  mengenai  data  mahasiswa  angkatan 2019-2020  dengan  atribut  yang  digunakan  adalah Nama  Mahasiswa,  Jenis  Kelamin,  Ssatuan  Kredit Semester (SKS) dan Indeks Prestasi Komulatif (IPK).
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menerapkan metode K-Medoid dalam melakukan klasterisasi tingkat masa  sudi  tepat  waktu  mahasiswa.  Kemudian memberikan  fasilitas  bagi  mahasiswa.  Salah  satu  fakta
yang  terjadi  dalam  lembaga  pendidikan  tinggi  adalah ledakan pertumbuhan data mahasiswa. Ini terjadi setiap tahun  dan  setiap  penerimaan  mahasiswa  baru.  Data  ini berkembang  dengan  cepat  tanpa  banyak  diketahui keuntungannya  bagi  manajemen.  Pertumbuhan  yang pesat  dari  pertambahan  data  mahasiswa  ini  telah menciptakan kondisi dimana suatu lembaga pendidikan tinggi  atau  perguruan  tinggi  memiliki  tumpukan  data. Namun  pada  saat  ini,  tumpukan  data  tersebut  belum dimanfaatkan secara maksimal. Padahal tumpukan data tersebut  dapat  menjadi  sebuah  informasi  yang bermanfaat  dengan  menggunakan  suatu  teknik  yaitu teknik data mining.
Manfaat  dari  penelitian  ini  memberikan  informasi kepada  mahasiswa  AMIK  Tunas  Bangsa  mengenai pengelompokan mahasiswa yang tepat waktu  dan yang tidak  tepat  waktu  dalam  menyelesaikan  masa  studi. Serta  membantu  pihak  perguruan  tinggi  dalam melakukan kegiatan-kegiatan dalam melakukan minimalisir  jumlah  mahasiswa  yang  diprediksi  tidak dapat menyelesaikan masa studi tepat waktu.
Penelitian sebelumnya yang telah dilakukan pada tahun 2020 dengan menggunakan metode K-Medoid diantaranya  adalah  untuk  klasterisasi  ibu  hamil beresiko  tinggi  .  dimana  hasil  klasterisasi  sangat membantu dalam penentuan keputusan dalam kecenderungan-kecenderungan  yang  terjadi  pada  ibu hamil,  serta  dapat  digunakan  dalam  menentukan  fitur yang  berpengaruh  dalam  penanganan  kesehatan  ibu hamil [ 4 ].
Selanjutnya dilakukan penelitian dengan judul Algoritma  K-Medoids  Untuk  Menentukan  Calon Mahasiswa  Yang  Layak  Mendapatkan  Beasiswa Bidikmisi.  Hasil  pengujian  dilakukan  dengan  aplikasi rapid  miner.  Kemudian  hasil  yang  di  dapat  memiliki kesamaan dengan perhitungan manual, dimana penerima beasiswa bidikmisi dapat dibentuk kedalam 4 (empat) cluster, cluster 0 terdiri atas 2 anggota, cluster 1 terdiri atas 5 anggota, cluster 2 terdiri atas 2 anggota, dan  cluster  3  terdiri  atas  2  anggota  [ 5 ].  Berikutnya dilakukan  penelitian  Untuk  Pengelompokan  Penduduk Kurang Mampu. Adapun faktor-faktor yang mempengaruhi  dalam  menentukan  calon  yang  akan menerima  bantuan  dari  pemerintah  yaitu  pekerjaan, status  rumah,  banyaknya  tanggungan  dan  penghasilan yang  didapat  setiap  bulannya.  Dari  hasil  perhitungan iterasi pertama dan iterasi kedua, maka didapatlah hasil pengelompokan  penduduk  kurang  mampu  berdasarkan pekerjaan, rumah, jumlah tanggungan dan penghasilan. Penerapan  Algoritma  K-Medoids  dapat  mengetahui berapa  banyak  warga  kurang  mampu  yang  layak menerima bantuan [ 6 ]. Berikutnya dilakukan penelitian Penerapan  Algoritma  K-Medoids  Clustering  dalam Pengelompokkan  Penyebaran  Diare.  Hasil  yang  di dapat  dari  penelitian  ini  adalah  dengan  dilakukannya perhitungan  pengelompokkan  penyebaran  diare  secara cluster  menggunakan  algoritma  k-medoids  kita  lebih mudah  melihat  daerah  mana  saja  yang  paling  banyak terkena  penyakit  diare.  Cluster  pertama  atau  C0 merupakan  daerah  yang  tidak  terlalu  di  fokuskan
dikarenakan  wilayahnya  yang  tidak  terlalu  banyak terkena penyakit diare,  sedangkan cluster C1 merupakan  daerah  yang  menjadi  perhatian  pemerintah dikarenakan  daerah-daerah  tersebut  menjadi  pusat penyebaran diare [ 7 ].
Selanjutnya dilakukan penelitian dalam
Mengelompokkan Garis Kemiskinan Menurut Provinsi. Hasil akhir yang di tampilkan merupakan pengelompokan  garis  kemiskinan  menurut  provinsi. Dimana terdapat 2 cluster, yang pertama cluster dengan nilai  kemiskinan  terendah  dimana  di  dalamya  terdapat 11  provinsi  dan  yang  ke  2  cluster  dengan  jumlah kemiskinan  tertinggi  sebanyak  23  provinsi  [ 8 ]. Selanjutnya dilakukan penelitian Pengklasteran Dokumen Tentang Dispensasi Nikah. Berdasarkan hasil perhitungan di dapatkan 2 cluster. Yang pertama cluster rendah  sebanyak  8  kecamatan  dan  yang  kedua  cluster tinggi sebanyak 24 kecamatan [ 9 ].
Selanjutnya dilakukan penelitian Pengklasteran Mahasiswa Pelamar Beasiswa Dengan Cubic Clustering Criterion. Hasil yang di dapat dari penelitian ini  adalah  Dari  hasil  perhitungan  terdapat  tiga  buah pengelompokan  untuk  untuk  data  pengajuan  beasiswa, yaitu  kelompok  yang  tidak  diterima,  kelompok  di pertimbangkan  menerima  beasiswa  dan  kelompok penerima beasiswa [ 10 ]. Kemudian dilakukan penelitian  untuk  mengelompokan  kabupaten/kota  pada provinsi  Sulawesi  Selatan  dan  Barat.  Hasil  yang didapat  dari  penelitian  ini  Nilai  siluet  yang  dihasilkan pada  metode  K  -Medoid  dan  CLARA  dengan  nilai yang  sama  k  =  4  sebesar  0,49  masing-masing  metode. Selanjutnya ciri dari masing-masing kelompok. Metode CLARA dan k -medoid lebih jelas daripada grup APP, maka  akan  menjadi  alternatif  peta  kota  Indonesia berdasarkan indikator APP tahun 2017 [ 11 ].
Selanjutnya dilakukan penelitian terhadap perbandingan algoritma K-Means dan K-Medoid untuk pengelompokan  transaksi  bongkar  muat  di  provinsi Riau.  Dari  hasil  penelitian  tersebut  didapat  Hasil  yang pada  pengolahan  data  menunjukkan  pengolahan menggunakan  metode  K-Means  nilai  BDI  yang diperoleh  lebih  rendah  dimana  nilai  k=3  dibandingkan dengan K-Medoids nilai k=10. Serta waktu perhitungan menggunakan  K-Means  rata-rata  1  detik  berbanding dengan  K-Medoids  membutuhkan  waktu  rata-rata  i menit  38  detik  [ 12 ].  Kemudian  dilakukan  penelitian terhadap  perbandingan  algoritma  K-Means  dan  K- Medoid  untuk  klasterisasi  produk  asuransi.  Hasil  dari analisi  dan  pengolahan  data  maka  dapat  di  simpulkan bahwasanya  nilai  DBI  menggunakan  metode  K-Means lebih  optimal  dimana  nilai  DBI  terkecil  nya  adalah pada nilai k=5 yaitu 0,018 [ 13 ].
2. Metodologi Penelitian
2.1. Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka  kerja  ini  merupakan  tahapan-tahapan  yang dilakukan dalam memberikan pemecahan permasalahan yang  akan  dibahas  [ 14 ].  Adapun  dalam  penelitian  ini kerangka kerjanya yaitu :
a. Mengenali Ruang Lingkup Masalah.
Pada tahapan ini, merupakan langkah paling  awal dan  terpentiong  dalam  melakukan  penelitian.  Hal ini  bertujuan  untuk  memahami  permasalahan dengan  jelas  serta  dapat  mengatasi  masalah tersebut dengan baik.
b. Menganalisa Permasalahan.
Menganalisa permasalahan yang didapat diharapkan  penulis  mampu  mengenal  konteks yang  ada  didalam  permasalahan  penelitian tersebut,  sehingga  penulis  dapat  mengurutkan langkah-langkah  yang  akan  dilakukan  dalam penelitian.
c. Mendalami Studi Literatur.
Pada  tahapan  ini,  penulis  mengadakan  eksplorasi terhadap landasan-landasan  teori  yang didapatkan dari  beraneka  ragam  sumber  seperti  jurnal,  buku, dan  juga  referensi  lainnya  untuk  melengkapi penelitian ini baik dari segi konsep dan teori yang kemudian memiliki acuan yang baik dan relevan.
d. Mengumpulkan Data-Data Mahasiswa yang Akan
Diolah.
Pada periode pengumpulan data dengan mengadakan  observasi  langsung  ke  sumber  data, dengan cara melakukan pengamatan langsung.
e. Mengolah  Data  Menggunakan  Algoritma  K- Medoid
Seluruh  data  yang  sudah  didapatkan  tadi kemudian  diolah  dengan  menggunakan  data mining. Perhitungan data dilakukan secara manual dengan menggunakan algoritma K-Medoid dengan menghasilkan pengelompokan data mahasiswa  yang  menyelesaikan  masa  studi  tepat waktu  dan  mahasiswa  yang  menyelesaikan  masa studi tidak tepat waktu.
f. Melakukan Pengujian Data
Dengan  menggunakan  data  yang  sama  saat melakukan pengolahan data manual menggunakan algoritma  K-Medoid,  kemudian  data  di  uji menggunakan  aplikasi  rapid  miner  dengan  tujuan untuk  memadankan  antara  perhitungan  manual dengan  perhitungan  menggunakan  atau  berbasis komputer.
g. Menarik Kesimpulan.
Dasi  hasil  pengolahan  data  maka  didapatkan pengetahuan yang merupakan output dari penelitian  ini.  Penelitian  menghasilkan  2  cluster yaitu  mahasiswa  yang  dapat  menyelesaikan  masa studi tepat waktu dan mahasiswa yang menyelesaikan masa studi tidak tepat waktu.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
2.2. K-Medoid
Metode k-medoid dikembangkan oleh Leonard Kaufman  dan  Peter  J.  Rousseeuw  pada  tahun  1987. Algoritma  K-Medoid  sering  disebut  juga  Algoritma Partitoning Around Medoid (PAM). Metode K-Medoid memiliki  kesamaan  dengan  Metode  K-Means  yaitu sama-sama  termasuk  Metode  Partitioning.  Metode Partitioning  merupakan  metode  pengelompokan  data kedalam sejumlah cluster tanpa adanya struktur hirarki antara satu dengan yang lainnya [ 15 ].
Algoritma  K-Medoids  menggunakan  metode  partisi clustering  untuk  mengelompokkan  sejumlah  n  objek menjadi  sebuah  cluster.  Algoritma  ini  menggunakan objek  pada  sekumpulan  objek  untuk  mewakili  sebuah cluster.  Objek  yang  terpilih  nantinya  disebut  dengan medoid.  Cluster  di  buat  dengan  cara  menghitung kedekatan  yang  dimiliki  antara  medoid  dengan  objek non  medoid.  Langkah-langkah  dalam  perhitungan algoritma k-medoid antara lain:
a. Inialisasi pusat cluster sebanyak k (jumlah cluster).
b. Alokasikan  setiap  data  (obek)  ke  kluster  terdekat menggunakan  persamaan  ukuran  jarak  Euclidian Distance dengan persamaan :
√(         ) (         ) ( ) (1)
c. Pilih secara acak objek pada masing-masing cluster sebagai kandidat medoid baru.
d. Hitung jarak setiap objek yang berada pada masing- masing cluster dengan kandidat medoid baru.
e. Hitung  total  simpangan  (S)  dengan  menghitung nilai total distance baru – total distance lama. Jika S <  0,  maka  tukar  objek  dengan  data  cluster  untuk membentuk  sekumpulan  k  objek  baru  sebagai medoid.
f. Ulangi  langkah  3  sampai  5  hingga  tidak  terjadi perubahan  medoid,  sehingga  didapatkan  cluster beserta anggota cluster masing-masing.

## 2.3 Analisa Data
Proses  pengumpulan  data-data  mahasiswa  dilakukan dengan cara mendatangi langsung AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar.  Data  tersebut  terdiri  dari  136  data mahasiswa.  Data-data  yang  dipakai  dala  penelitian  ini adalah data real. Pada saat penelitian di kampus AMIK Tunas  Bangsa  Pematangsiantar  secara  langsung menemui  bagian  biro  pendidikan.  Selanjutnya  data diolah  menggunakan  algoritma  K-Medoid  yang disajikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Flowchart Algoritma K-Medoid

## Tabel 1. Data Mahasiswa
No Nama JK SKS IPK 1 MHS 1 Laki-Laki 43 3.51 2 MHS 2 Laki-Laki 42 2.98 3 MHS 3 Perempuan 43 3.56 4 MHS 4 Laki-Laki 43 3.60 5 MHS 5 Laki-Laki 39 2.76 6 MHS 6 Laki-Laki 43 3.67 7 MHS 7 Laki-Laki 35 2.83 8 MHS 8 Perempuan 43 3.58 9 MHS 9 Laki-Laki 25 1.86 10 MHS 10 Perempuan 22 1.67 11 MHS 11 Perempuan 43 3.53 12 MHS 12 Laki-Laki 42 3.24 13 MHS 13 Laki-Laki 41 2.81 14 MHS 14 Laki-Laki 38 2.93 15 MHS 15 Perempuan 43 3.40 16 MHS 16 Laki-Laki 43 3.35 17 MHS 17 Laki-Laki 43 3.28 18 MHS 18 Laki-Laki 21 1.51 19 MHS 19 Perempuan 43 3.49 20 MHS 20 Laki-Laki 43 3.72 21 MHS 21 Perempuan 43 3.53 22 MHS 22 Perempuan 43 3.51 23 MHS 23 Perempuan 43 3.49 24 MHS 24 Perempuan 43 3.74 25 MHS 25 Laki-Laki 20 1.67 26 MHS 26 Perempuan 43 3.86 27 MHS 27 Perempuan 39 2.88 28 MHS 28 Laki-Laki 43 3.63 29 MHS 29 Laki-Laki 43 3.33 30 MHS 30 Perempuan 43 3.33 31 MHS 31 Laki-Laki 42 3.10 32 MHS 32 Perempuan 43 3.56 33 MHS 33 Perempuan 43 3.56 34 MHS 34 Laki-Laki 36 2.71 35 MHS 35 Perempuan 43 3.51 36 MHS 36 Perempuan 30 2.52 37 MHS 37 Laki-Laki 43 3.51 38 MHS 38 Laki-Laki 38 2.90 39 MHS 39 Laki-Laki 40 2.93 40 MHS 40 Perempuan 43 3.56 41 MHS 41 Laki-Laki 38 2.79 42 MHS 42 Perempuan 29 2.10 43 MHS 43 Laki-Laki 43 3.51 44 MHS 44 Laki-Laki 39 2.95 45 MHS 45 Laki-Laki 37 2.95 46 MHS 46 Perempuan 43 3.40 47 MHS 47 Laki-Laki 35 2.42 48 MHS 48 Perempuan 43 3.44 49 MHS 49 Laki-Laki 43 3.16 50 MHS 50 Perempuan 43 3.21

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Alur Algoritma K-Medoid
Proses cluster akan  dilakukan  dengan  menggunakan algoritma  K-Medoid.  Proses  akan  dimulai  dengan memasukkan  data  yang  dibutuhkan,  menentukan jumlah cluster . Kemudian dilakukan proses dari seluruh langkah-langkah  perhitungan  dengan  algoritma  K- Medoid.
Urutan langkah Algoritma K-Medoid adalah:
a. Menentukan  jumlah  cluster,  dimana  sampel  data mahasiswa  yang  digunakan  dalam  proses  cluster sebanyak 136 mahasiswa.
b. Inisialisasi pusat cluster sebanyak 2 cluster dari data mahasiswa.  Untuk  penetapan  setiap  medoid  dipilih secara acak. Seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Medoid Awal NAMA JK SKS IPK MHS 47 1 35 2,42 MHS 50 2 43 3,21
c. Menghitung  nilai  cost  dengan  persamaan  Euclidian Distance:  untuk  menghitung  jarak  antara  titik centroid  dengan  titik  tiap  objek  menggunakan Euclidian  Distance.  Berikut  adalah  perhitungan jarak pada data mahasiswa.

## √(     )    (       )    (           )
= 8,0739 √(     )    (       )    (           ) = 1,0440 √(     )    (       )    (           ) = 7,0224 √(     )    (       )    (           ) = 1,4328 √(     )    (       )    (           ) = 8,1425

## √(     )    (       )    (           )
= 0,35
d. Setelah  didapatkan  nilai  cost  pada  iterasi  pertama maka  proses  berikutnya  lanjut  ke  iterasi  kedua. Kandidat  medoid  baru  (non  medoid)  pada  iterasi kedua dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Non Medoid NAMA JK SKS IPK MHS 26 2 43 3,86 MHS 27 2 39 2,88
Tabel 3. Hasil Perhitungan Medoid Awal No Nama Cost 1 Cost 2 Kedekatan Cluster 1 MHS 1 8,074 1,044 1,044 1 2 MHS 2 7,022 1,433 1,433 1 3 MHS 3 8,142 0,350 0,350 1 4 MHS 4 8,087 1,073 1,073 1 5 MHS 5 4,014 4,148 4,014 2 6 MHS 6 8,097 1,101 1,101 1 7 MHS 7 0,410 8,071 0,410 2 8 MHS 8 8,145 0,370 0,370 1 9 MHS 9 10,016 18,078 10,016 2 10 MHS 10 13,060 21,056 13,060 2 11 MHS 11 8,138 0,320 0,320 1 12 MHS 12 7,048 1,415 1,415 1 13 MHS 13 6,013 2,272 2,272 1 14 MHS 14 3,043 5,107 3,043 2 15 MHS 15 8,122 0,190 0,190 1 16 MHS 16 8,054 1,010 1,010 1 17 MHS 17 8,046 1,002 1,002 1 18 MHS 18 14,030 22,088 14,030 2 19 MHS 19 8,133 0,280 0,280 1 20 MHS 20 8,105 1,123 1,123 1 21 MHS 21 8,138 0,320 0,320 1 22 MHS 22 8,136 0,300 0,300 1 23 MHS 23 8,133 0,280 0,280 1 24 MHS 24 8,170 0,530 0,530 1 25 MHS 25 15,019 23,073 15,019 2 26 MHS 26 8,190 0,650 0,650 1 27 MHS 27 4,149 4,014 4,014 1 28 MHS 28 8,091 1,085 1,085 1 29 MHS 29 8,052 1,007 1,007 1 30 MHS 30 8,113 0,120 0,120 1 31 MHS 31 7,033 1,418 1,418 1 32 MHS 32 8,142 0,350 0,350 1 33 MHS 33 8,142 0,350 0,350 1 34 MHS 34 1,041 7,089 1,041 2 35 MHS 35 8,136 0,300 0,300 1 36 MHS 36 5,100 13,018 5,100 2 37 MHS 37 8,074 1,044 1,044 1 38 MHS 38 3,038 5,108 3,038 2 39 MHS 39 5,026 3,175 3,175 1 40 MHS 40 8,142 0,350 0,350 1 41 MHS 41 3,023 5,116 3,023 2 42 MHS 42 6,091 14,044 6,091 2 43 MHS 43 8,074 1,044 1,044 1 44 MHS 44 4,035 4,131 4,035 2 45 MHS 45 2,069 6,088 2,069 2 46 MHS 46 8,122 0,190 0,190 1 47 MHS 47 0,000 8,101 0,000 2 48 MHS 48 8,127 0,230 0,230 1 49 MHS 49 8,034 1,001 1,001 1 50 MHS 50 8,101 0,000 0,000 1
Memasukkan  kembali  objek-objek  non medoid kedalam  cluster  yang  paling  dekat  dengan  medoid berdasarkan  jarak  euclidean.  Berikut  ini  adalah perhitungan jarak pada data mahasiswa :
√(     ) (       ) (           )
= 1,059
√(     ) (       ) (           )
= 4,171
√(     ) (       ) (           )
= 1,666 √(     ) (       ) (           )
= 3,164
√(     ) (       ) (           )
= 0,300
√(     ) (       ) (           )
= 4,057
Hasil  perhitungan  jarak  ke  setiap  non  medoid  baru dapat dilihat pada Tabel 5.

## Tabel 5. Tabel Perhitungan Non Medoid
NO NAMA Cost 1 Cost 2 Kedekatan Cluster 1 MHS 1 1,059 4,171 1,059 2 2 MHS 2 1,666 3,164 1,666 2 3 MHS 3 0,300 4,057 0,300 2 4 MHS 4 1,033 4,185 1,033 2 5 MHS 5 4,267 1,007 1,007 1 6 MHS 6 1,018 4,198 1,018 2 7 MHS 7 8,128 4,123 4,123 1 8 MHS 8 0,280 4,061 0,280 2 9 MHS 9 18,138 14,073 14,073 1 10 MHS 10 21,114 17,043 17,043 1 11 MHS 11 0,330 4,052 0,330 2 12 MHS 12 1,544 3,183 1,544 2 13 MHS 13 2,470 2,237 2,237 1 14 MHS 14 5,183 1,415 1,415 1 15 MHS 15 0,460 4,034 0,460 2 16 MHS 16 1,123 4,150 1,123 2 17 MHS 17 1,156 4,142 1,156 2 18 MHS 18 22,148 18,080 18,080 1 19 MHS 19 0,370 4,046 0,370 2 20 MHS 20 1,010 4,208 1,010 2 21 MHS 21 0,330 4,052 0,330 2 22 MHS 22 0,350 4,049 0,350 2 23 MHS 23 0,370 4,046 0,370 2 24 MHS 24 0,120 4,091 0,120 2 25 MHS 25 23,126 19,065 19,065 1 26 MHS 26 0,000 4,118 0,000 2 27 MHS 27 4,118 0,000 0,000 1 28 MHS 28 1,026 4,191 1,026 2 29 MHS 29 1,132 4,148 1,132 2 30 MHS 30 0,530 4,025 0,530 2 31 MHS 31 1,605 3,170 1,605 2 32 MHS 32 0,300 4,057 0,300 2 33 MHS 33 0,300 4,057 0,300 2 34 MHS 34 7,164 3,167 3,167 1 35 MHS 35 0,350 4,049 0,350 2 36 MHS 36 13,069 9,007 9,007 1 37 MHS 37 1,059 4,171 1,059 2 38 MHS 38 5,189 1,414 1,414 1 39 MHS 39 3,296 1,415 1,415 1 40 MHS 40 0,300 4,057 0,300 2 41 MHS 41 5,210 1,417 1,417 1 42 MHS 42 14,110 10,030 10,030 1 43 MHS 43 1,059 4,171 1,059 2 44 MHS 44 4,222 1,002 1,002 1 45 MHS 45 6,150 2,237 2,237 1 46 MHS 46 0,460 4,034 0,460 2 47 MHS 47 8,190 4,149 4,149 1 48 MHS 48 0,420 4,039 0,420 2 49 MHS 49 1,221 4,133 1,221 2 50 MHS 50 0,650 4,014 0,650 2
e. Setelah  didapatkan  nilai  jarak  pada  iterasi  kedua, selanjutnya menghitung total simpangan (S) dengan mencari  nilai  selisih  dari  total  distance  baru  –  total distance  lama.    Dengan  ketentuan  jika  S  <  0  maka tukar  objek  dengan  data  cluster  untuk  membentuk sekumpulan k objek baru sebagai medoid.
S = Total Distance Baru – Total Distance Lama
= 133,814 – 114,728
= 19, 086
Dengan  nilai  S  >  0  maka  proses  cluster  dihentikan, sehingga  diperoleh  anggota  tiap  cluster  yang  dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Proses Klasterisasi K-Medoid
No Nama Cost 1 Cost 2 Kedekatan Cluster 1 MHS 1 8,074 1,044 1,044 1 2 MHS 2 7,022 1,433 1,433 1 3 MHS 3 8,142 0,350 0,350 1 4 MHS 4 8,087 1,073 1,073 1 5 MHS 6 8,097 1,101 1,101 1 6 MHS 8 8,145 0,370 0,370 1 7 MHS 11 8,138 0,320 0,320 1 8 MHS 12 7,048 1,415 1,415 1 9 MHS 13 6,013 2,272 2,272 1 10 MHS 15 8,122 0,190 0,190 1 11 MHS 16 8,054 1,010 1,010 1 12 MHS 17 8,046 1,002 1,002 1 13 MHS 19 8,133 0,280 0,280 1 14 MHS 20 8,105 1,123 1,123 1 15 MHS 21 8,138 0,320 0,320 1 16 MHS 22 8,136 0,300 0,300 1 17 MHS 23 8,133 0,280 0,280 1 18 MHS 24 8,170 0,530 0,530 1 19 MHS 26 8,190 0,650 0,650 1 20 MHS 27 4,149 4,014 4,014 1 21 MHS 28 8,091 1,085 1,085 1 22 MHS 29 8,052 1,007 1,007 1 23 MHS 30 8,113 0,120 0,120 1 24 MHS 31 7,033 1,418 1,418 1 25 MHS 32 8,142 0,350 0,350 1 26 MHS 33 8,142 0,350 0,350 1 27 MHS 35 8,136 0,300 0,300 1 28 MHS 37 8,074 1,044 1,044 1 29 MHS 39 5,026 3,175 3,175 1 30 MHS 40 8,142 0,350 0,350 1 31 MHS 43 8,074 1,044 1,044 1 32 MHS 46 8,122 0,190 0,190 1 33 MHS 48 8,127 0,230 0,230 1 34 MHS 49 8,034 1,001 1,001 1 35 MHS 50 8,101 0,000 0,000 1 36 MHS 5 4,014 4,148 4,014 2 37 MHS 7 0,410 8,071 0,410 2 38 MHS 9 10,016 18,078 10,016 2 39 MHS 10 13,060 21,056 13,060 2 40 MHS 14 3,043 5,107 3,043 2 41 MHS 18 14,030 22,088 14,030 2 42 MHS 25 15,019 23,073 15,019 2 43 MHS 34 1,041 7,089 1,041 2 44 MHS 36 5,100 13,018 5,100 2 45 MHS 38 3,038 5,108 3,038 2 46 MHS 41 3,023 5,116 3,023 2 47 MHS 42 6,091 14,044 6,091 2 48 MHS 44 4,035 4,131 4,035 2 49 MHS 45 2,069 6,088 2,069 2 50 MHS 47 0,000 8,101 0,000 2 4. Kesimpulan Metode clustering Algoritma K-Medoid dapat diterapkan  di  kampus  AMIK  Tunas  Bangsa  untuk menghasilkan  suatu  informasi  yang  bermanfaat  bagi pihak  pendidikan  dalam  melakukan  kegiatan-kegiatan untukmeminimalisir jumlah mahasiswa yang diprediksi tidak dapat menyelesaikan masa studi tepat waktu.Dari hasil  proses clusterisasi dengan  algoritma  K-Medoid yang  dilakukan  maka  didapat  hasil  dari  50  orang maahasiswa,  35  mahasiswa  masuk  kedalam cluster mahasiswa yang dapat meneyelesaikan masa studi tepat waktu, sedangkan sebanyak 15 orang mahasiswa masuk
kedalam cluster mahasiswa yang tidak dapat menyelesaikan masa studi tepat waktu.

## Daftar Rujukan
[1] Hardiyanti,  F.,  Tambunan,  H.  S.,  &  Saragih,  I.  S.  (2019). Penerapan  Metode  K-Medoids  Clustering  pada  Penanganan Kasus  Diare  di  Indonesia. KOMIK  (Konferensi  Nasional Teknologi  Informasi  dan  Komputer),  3 (1),  2598-4645.  DOI: http://dx.doi.org/10.30865/komik.v3i1.1666 .
[2] Rofiqi,  A.  Y.  (2017). Clustering  Berita  Olahraga  Berbahasa Indonesia  Menggunakan  Metode  K-Medoid  Bersyarat . Jurnal Simantec, 6 (1).
[3] Gita,  T.  P.  (2015). Penerapan  Metode  Klastering  dengan Algoritma  K-Means  Untuk  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Pada Program  Studi  Teknik  Informatika  Strata  Satu . Udinus Repository .
[4] Riadi, M., Azhar, Y., & Wicaksono, G. W. (2020). Implementasi Algoritma  C5.0  dan  K-Medoids  Untuk    Klasterisasi  Ibu  Hamil Beresiko  Tinggi. Jurnal  Repositor,  2 (4),  511-524.  DOI: http://doi:10.22219/repositor.v2i4.696 .
[5] Buulolo,  E.,  Syahputra,  R.,  &  Fau,  A.  (2020).  Algoritma  K- Medoids  Untuk  Menentukan  Calon  Mahasiswa  yang  Layak Mendapatkan  Beasiswa  Bidikmisi  di  Universitas  Budi  Darma.
Jurnal Media Informatika Budidarma, 4 (3). DOI:
http://dx.doi.org/10.30865/mib.v4i3.2240 .
[6] Arianto, J. (2019). Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan  Penduduk  Kurang  Mampu  Desa  Sambirejo Timur  dengan  Algoritma  K-Medoids  (Studi  Kasus  Kantor Kepala  Desa  Sambirejo  Timur). Komik  (Konferensi  Nasional
Teknologi Informasi dan Komputer), 3 (1). DOI:
http://dx.doi.org/10.30865/komik.v3i1.1660 .
[7] Riyanto, B. (2019). Penerapan Algoritma K-Medoids Clustering Untuk Pengelompokkan Penyebaran Diare di Kota Medan (Studi Kasus:  Kantor  Dinas  Kesehatan  Kota  Medan). KOMIK (Konferensi  Nasional  Teknologi  Informasi dan  Komputer),  3 (1). DOI: http://dx.doi.org/10.30865/komik.v3i1.1659 .
[8] Wahyuli,  D.,  Handrizal,  H.,  Parlina,  I.,  Windarto,  A.  P., Suhendro,  D.,  &  Wanto,  A.  (2019).  Mengelompokkan  Garis Kemiskinan  Menurut  Provinsi  Menggunakan  Algoritma  K-
Medoids. Prosiding Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS), 1 . DOI: http://dx.doi.org/10.30645/senaris.v1i0.51 .
[9] Ningsih,  S.,  Suhada,  S.,  Dewi,  R.,  &  Windarto,  A.  P.  (2019).
Pengklasteran Dokumen Tentang Dispensasi Nikah
Menggunakan  Algoritma  K-Medoids. Prosiding  Seminar Nasional  Riset  Information  Science  (SENARIS),  1 .  DOI: http://dx.doi.org/10.30645/senaris.v1i0.74 .
[10] Defiyanti,  S.,  Jajuli,  M.,  &  Rohmawati,  N.  (2017).  Optimalisasi K-MEDOID dalam Pengklasteran Mahasiswa Pelamar Beasiswa dengan  Cubic  Clustering  Criterion. Jurnal  Nasional  Teknologi dan Sistem Informasi, 3 (1), 211–218. DOI: http://doi:10.25077/teknosi.v3i1.2017.211-218 .
[11] Triyanto, W. A. (2015). Algoritma K-Medoids Untuk Penentuan Strategi  PemasaranProduk. Jurnal  SIMETRIS,  6 (1),  2252-4983. DOI: https://doi.org/10.24176/simet.v6i1.254 .
[12] Anggreini, N. L. (2019). Teknik Clustering dengan Algoritma K- Medoids Untuk Menangani Strategi Promosi di Politeknik TEDC Bandung. Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Pendidikan,  12 (2), 2086-4981. DOI: https://doi.org/10.24036/tip.v12i2.215 .
[13] AS,  W.,  Aidid,  M.  K.,  &  Nusrang,  M.  (2019).  Pengelompokan Kabupaten/Kota Provinsi Sulawesi Selatan dan Barat Berdasarkan  Angka  Partisipasi  Pendidikan  SMA/SMK/MA Menggunakan  K-Medoid  dan  CLARA. VARIANSI:  Journal  of Statistics  and  Its  Application  on  Teaching  and  Research,  1 (3),
48. DOI: https://doi.org/10.35580/variansiunm12899 .
[14] Kamila,  I.,  Khairunnisa,  U.,  &  Mustakim,  M.  (2019). Perbandingan  Algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  untuk Pengelompokan Data Transaksi Bongkar Muat di Provinsi Riau.
Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi, 5 (1). DOI: http://dx.doi.org/10.24014/rmsi.v5i1.7381 .
[15] Farahdinna,  F.,  Nurdiansyah,  I.,  Suryani,  A.,  &  Wibowo,  A. (2019). Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids dalam Klasterisasi Produk Asuransi Perusahaan Nasional. Jurnal Ilmiah Fifo, 11 (2). DOI: http://dx.doi.org/10.22441/fifo.2019.v11i2.010