JURNAL GAUSSIAN, Volume 9, Nomor 4, Tahun 2020, Halaman 486 - 494 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/

## ANALISIS WEB USAGE MINING MENGGUNAKAN METODE MODIFIED GUSTAFSON – KESSEL CLUSTERING DAN ASSOCIATION RULE PADA WEBSITE UNIVERSITAS DIPONEGORO
Galuh  Nurvinda Kurniawati 1 , Rukun Santoso 2 , Sugito 3
1,2,3 Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro galuhnurvinda@gmail.com

## ABSTRACT
The comprehension of web visitors patterns are needed to develop website in an optimal fashion. The visitor pattern contained in the web log file of Diponegoro University’s website is clustered by Modified Gustafson- Kessel method. In general, this method produces two until six clusters. Two kinds of results are outlined in this paper. The first is the result contains two clusters, and the second is containing three clusters. In the first result, the visitors are divided into information seekers of student capacity and Engineering Faculty. In the second result, the visitors are divided into information seekers of Medicine Faculty, student admission and Engineering Faculty.
Keywords: website, web usage mining, web log file, Modified Gustafson -Kessel Clustering, Association Rule

## 1. PENDAHULUAN
Di  era  modern  saat  ini,  perkembangan  teknologi  sangat  pesat,  khususnya  teknologi yang  berhubungan  dengan  internet  yang  semakin  mudah  diakses.Perkembangan  internet berbanding  lurus  dengan  pemanfaatan website dalam  berbagai  bidang.Seiring  dengan meningkatnya  pemanfaatan website ,  aktivitas user dalam penggunaan website pun semakin meningkat.Semakin  banyak  aktivitas user dalam  laman website menghasilkan  data server log-file yang  besar  mengenai  riwayat  interaksi user yang  tersimpan  di  dalam web  log server.Web  mining adalah  teknik  untuk  mengolah  data server  log-file dari website . Web mining dibagi menjadi tiga jenis yaitu, web structure mining , web content mining , dan web usage  mining . Web  usage  mining adalah  teknik  untuk  menemukan  pola  atau pattern dari user dalam mengakses web [4] . C lustering adalah  pengelompokan  data  berdasarkan  karakteristik  umum [5] . Gustafson-Kessel  Clustering merupakan  pengembangan  dari Fuzzy  C-Means dengan mengasosiasikan  setiap cluster dengan  pusat cluster dan  matriks  kovariannya  untuk memperoleh  jumlah  cluster  optimum  menggunakan  nilai partition  coefficient dan coefficient  entropy .  Hasil  akhir  penelitian  ini  adalah  pengelompokan user yang  memiliki kemiripan  pola  navigasi  untuk  memahami  tingkah  laku user dalam  mengakses website sehingga  hasil  dari  penelitian  ini  dapat  digunakan  sebagai  acuan  dalam  perbaikan  kualitas website dan mengoptimalkan  fitur-fitur  yang tersedia di website .

## 2. TINJAUANPUSTAKA
2.1. Web Mining dan Web Usage Mining
Pengambilan  data website menggunakan  teknik data  mining disebut  dengan web mining.Web  mining mempermudah  pencarian  informasi  termasuk  penemuan  dan  analisis data,  dokumen  serta  multimedia  karena  berhubungan  dengan World  Wide  Web . Web mining dibedakan  menjadi  tiga  jenis  yaitu, Web  Structure  Mining,  Web  Content  Mining, dan Web Usage Mining [6] .
Data  pola  penggunaan (usage  pattern) dan  aktivitas user  website dapat  diproses menggunakan metode web usage mining. Data tersebut merupakan server log-file.Server
log-  file mengumpulkan  berbagai  data  tentang  permintaan  ( request) informasi  ke  server web . Berikut ini  merupakan  contoh server log-file
37.9.113.49 - - [01/Nov/2019:03:25:04 +0700]  "GET  /language/id/penerimaan-
mahasiswa-baru/daya-tampung?lang=id HTTP/1.1" 200 88736 "-" "Mozilla/5.0
(compatible;  YandexBot/3.0;  +http://yandex.com/bots)"  "-"

## 2.2. Preprocessing
Tujuan preprocessing adalah  untuk  mendapatkan  data  pengguna  mentah  dari serangkaian request yang  dicatat  dalam  bentuk server  log-file [2] . Secara  singkat preprocessing dilakukan dengan maksud untuk:
a. Cleaning  data ,  yaitu  memfilter  data  yang  tidak  di- request oleh user .  Data  ini  terjadi karena adanya automatic request .
b. Menyingkirkan  aktivitas  yang  dilakukan  oleh  bot  yang  dianggap  tidak  memiliki informasi  yang berguna berkaitan  dengan web usage mining .
c. Identifikasi user menggunakan  alamat IP sebagai identitas  unik  dari tiap user.
d. Indentifikasi usersession ,  yaitu  menentukan  halaman-halaman  yang  di- request untuk setiap kunjungan user.
e. Indentifikasi  kategori,  yaitu  mengelompokkan request sub  halaman  yang  bisa digabung.
2.3. Translation
Pada  tahap  ini  data page  request berbahasa  Inggris  akan  diubah  menjadi  bahasa Indonesia  agar session yang bermakna sama tidak terhitung  dua kali.

## 2.4. Text Representation
Text  representation bertujuan  untuk  secara numeric mewakili  teks  yang  tidak terstruktur agar dapat dihitung secara matematis [7] . Setelah server log-file melewati proses- proses  sebelumnya,  maka  data  telah  siap  direpresentasikan  menjadi  bentuk document term matrix. Matriks  berisi  frekuensi page  request yang  muncul  (TF)  dan  pembobotan menggunakan  pembobotan  TF-IDF.Algoritma  pembobotan  TF-IDF  terdiri  dari  dua term yaitu:
a. Term  Frequency (TF),  yaitu  jumlah page  request yang  ingin  diboboti  dibagi  dengan jumlah  total page  request yang  diakses  oleh satu  user. Semakin  besar  jumlah kemunculan  suatu page request maka semakin besar pula bobot yang diberikan.
b. nvers Document Frequency (IDF) merupakan hasil log dari jumlah total user yang me- request page request dibagi dengan jumlah seluruh user
Rumus umum  pembobotan  TF-IDF sebagai berikut
𝑊 𝑗,𝑖 = 𝑛 𝑗,𝑖 ∑ 𝑛 𝑗,𝑖 𝑝 𝑗=1 . log 2 𝐷 𝑑 𝑖 (1)
dengan:
𝑊 𝑗,𝑖 : pembobotan  TF-IDF untuk page request ke-j pada dokumen  ke-i. 𝑛 𝑗,𝑖 : jumlah  kemunculan page request ke-j pada dokumen  ke-i.
∑ 𝑛 𝑗,𝑖 𝑝 𝑗=1 : jumlah  kemunculan  seluruh page request pada dokumen ke-i.
𝐷 : banyaknya  dokumen  yang dibangkitkan
𝑑 𝑖 : banyaknya  dokumen  yang mengandung page request ke-i.
p : banyaknya page request yang terbentuk

## 2.5. Modified Gustafson – Kessel Clustering
Algoritma  Gustafson-Kessel  mengubah  fungsi  perhitungan  jarak  menjadi  fungsi  jarak adaptif  ( adaptive  distance  norm )  yang  selalu  diperbaharui  pada  setiap  iterasi  dengan menggunakan  matriks fuzzy  covariance [3] .  Algortima  Gustafson-Kessel  menggunakan fungsi  jarak  mahalanobis  sehingga  lebih  dapat  menyesuaikan  bentuk  geometris  untuk sebuah  himpunan  data,  tidak  seperti Fuzzy  C-Means yang  mengasumsikan  bahwa  bentuk gemoetris  suatu cluster adalah  bulat  sempurna.Meskipun  Gustafson-Kessel  lebih  unggul dari  algoritma  Fuzzy  C-Means,  masih  terdapat masalah saat matriks fuzzy covariance dari data merupakan matriks  singular  maka perhitungan  matriks 𝑨 𝑘 tidak dapat diterapkan. Algoritma modified Gustafson-Kessel Clustering secara  lengkap  adalah  sebagai berikut [1] :  input  data  yang  akan  dikelompokkan  sebagai  X  (matriks  a  x  b),  menentukan jumlah cluster yang akan dibentuk (c ≥ 2), weighting  exponent (m > 1), maksimum iterasi (t max ), error terkecil yang diharapkan ( 𝜀) , nilai threshold ( 𝛽), dan parameter pembobot γ ∈ [0,1].  Membangkitkan  bilangan  random u ik , 1 ≤ i ≤ n;  1 ≤ k ≤ c  sebagai elemen  – elemen matriks  partisi  awal U 0 dan hitung  matriks  kovarian F 0 dari keseluruhan  data. ∑ 𝑢 𝑖𝑘 𝑚 𝑐 𝑘=1 = 1, 1 ≤ i ≤ n; 1 ≤ k ≤ c (2)
Lalu dilanjutkan  untuk t = 1, 2, …, t max Step 1 .menghitung  pusat cluster ke-k ( v k ) dengan rumus:
𝑣 𝑘 (𝑡) = ∑ (𝑢 𝑖𝑘 (𝑡−1) ) 𝑚 𝒙 𝒊 𝑛 𝑖=1 ∑ (𝑢 𝑖𝑘 (𝑡−1) ) 𝑚 𝑛 𝑖=1 , 1 ≤ k ≤ c (3)
dengan:
u ik
= derajat keanggotaan dari data ke-i pada c luster ke-k m = pangkat pembobot  untuk  fungsi  keanggotaan fuzzy t = banyaknya  iterasi n = banyaknya  data c = banyaknya cluster Step 2 . Menghitung  matriks  kovarian cluster dengan rumus:
F k = ∑ (𝑢 𝑖𝑘 (𝑡−1) ) 𝑚 (𝑥 𝑖 − 𝑣 𝑘 (𝑡) )   (𝑥 𝑖 − 𝑣 𝑘 (𝑡) ) 𝑇 𝑛 𝑖=1 ∑ (𝑢 𝑖𝑘 (𝑡−1) ) 𝑚 𝑛 𝑖=1 (4) 1 ≤ k ≤ 𝑐 dengan: 𝒙 𝒊 = vektor data ke-i 𝒗 𝒌 = pusat cluster ke-k u ik = derajat keanggotaan data ke-i pada cluster ke-k m = pangkat pembobot  untuk  fungsi  keanggotaan fuzzy t = banyaknya  iterasi n = banyaknya  data c = banyaknya cluster Ekstraksi  nilai eigenvactors ( 𝜙 ) dan eigenvalues ( 𝜆 ) dan menghitung nilai
F k = = (1 – γ) F k + γdet( F 0 ) 1/p I , k = 1,2,…..,c (5)
dengan:
γ = parameter untuk  mengatur bentuk  matriks fuzzycovariance , γ ∈ [0,1] F 0 = matriks  kovarian  dari seluruh  data F k = matriks fuzzy covariance cluster ke-k (pada persamaan 4) p = banyaknya  variabel
I
= matriks  indentitas
Jika  rasio  antara  nilai  eigen  maksimal  dan  minimal  melewati  nilai  threshold  yang ditentukan,  maka rekonstruksi 𝑭 𝒌 dengan penjabaran  sebagai berikut:
F k = 𝝓𝜦𝝓 -1 ,k = 1, 2, …, c (6) dengan: 𝝓
= vektor eigen  dari matriks fuzzy covariance cluster ke-k 𝜦 = matriks  diagonal  dari  nilai-nilai  eigen  ( eigen  values )  matriks fuzzy  covariance cluster ke-k
Step  3. Menghitung  jarak  dengan  persamaan  (3)  dari norm inducing matrix di persamaan (5) dengan i = 1, 2, …, n dan k = 1, 2, …, c. sehingga didapat:
𝐷 𝑖𝑘𝑨k 2 = (𝑥 𝑖 − 𝑣 𝑘 (𝑡) ) 𝑇 [𝜌 𝑘 det(𝑭 𝒌 ) 1 𝑝 𝑭 𝒌 −1 ](𝑥 𝑖 −  𝑣 𝑘 (𝑡) ) (7)
dengan:
𝐷 𝑖𝑘𝑨k 2 : jarak data ke-i terhadap pusat cluster dengan normincluding matrix A k 𝒙 𝒊 : vektor data ke-i v k : pusat cluster ke-k 𝑭 𝒌 : matriks fuzzy covarian cluster ke-k 𝜌 𝑘 : volume cluster ke-k p : banyaknya  variabel n : banyaknya  data
c : banyaknya cluster Step 4. Memperbarui matriks  fungsi  keangotaan Untuk 1 ≤ 𝑖  ≤ 𝑛 Jika 𝐷 𝑖𝑘𝑨k 2 > 0 untuk  1 ≤ 𝑘 ≤ 𝑐
𝑢 𝑖𝑘 (𝑡) = [∑ ( 𝐷 𝑖𝑘𝐴𝒌 𝐷 𝑖𝑙𝐴𝒌 ) 2 (𝑚−1) 𝑐 𝑙=1 ] −1 (8)
Jika tidak,  maka:
𝑢 𝑖𝑘 (𝑡) = 0 jika 𝐷 𝑖𝑘𝑨k 2 >  0 dan 𝑢 𝑖𝑘 (𝑡) ∈ [0,1] (9)
dengan ∑ 𝑢 𝑖𝑘 (𝑡) 𝑐 𝑘=1 = 1
Iterasi dihentikan jika ||U (t) - U (t-1) || < 𝜀 atau jika t > iterasi maksimum. Nilai threshold ( 𝛽 )  yang  digunakan  biasanya  ditentukan  dalam  angka  yang  besar,  seperti 10 15 . 2.6. Association Rule
Association  rule  mining adalah teknik data mining untuk menemukan aturan asosiatif antara  suatu  kombinasi  item.  Ada  dua  parameter  untuk  mengetahui  penting  atau  tidaknya suatu  aturan  asosiasi  yaitu support (nilai  penunjang)  dan confidence (nilai  kepastian). Analisis  asosiasi terbagi  menjadi  dua tahap:
a. Analisis  pola frekuensi  tinggi Nilai support sebuah item diperoleh  dengan rumus sebagai berikut:
Support (A) = ∑𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝐴 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (12)
Sedangkan  nilai support dari 2 item adalah sebagai berikut:
Support (A ∩ 𝐵) = ∑𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (13)
b. Pembentukan aturan asosiatif
Nilai confidence dari aturan A → B diperoleh dari rumus  berikut:
P(B|A) = ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 (14)
Pada  bahasa  pemrograman  R,  terdapat  variable lift ,  yaitu  pengukuran  independensi dari  A dan B. Nilai lift antara 0 hingga tak hingga.Sehingga rule yang dapat digunakan adalah yang hanya memiliki  nilai lift > 1.
Lift = 𝑃(𝐵|𝐴) 𝑃(𝐴)𝑃(𝐵) (15) Nilai lift = 1, artinya A dan B adalah independen
Nilai lift < 1, artinya  B tidak cenderung terjadi  terhadap A Nilai lift > 1, artinya B lebih  cenderung terjadi  terhadap A

## 3. METODE PENELITIAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  primer  yang  didapat dari data web  log  serverwebsite Universitas  Diponegoro  ( www.undip.ac.id )  yang  hanya  bisa diakses  oleh  admin  pada  tanggal  1  November  2019  hingga  7  November  2019.  Analisis pengelompokkan  menggunakan  metode  Gustafson-Kessel Clustering menggunakan software Matlab  2016a  dan  dilanjutkan  dengan Association  rule untuk  mengetahui  pola user menggunakan software Rstudio. Proses text representation untuk membentuk matriks TF-IDF dan tokenizing menggunakan software Rstudio.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Web  log yang  dianalisis  adalah records dari  tanggal  1  November  2019  hingga  7 November  2019.  Data  tersebut  terdiri  dari  6500 page  request dengan  jumlah IP  Address sebanyak 2496.
4.1. Preprocessing
Preprocessing merupakan  proses  untuk  mempersiapkan  data  agar  data  bisa  diolah lebih  lanjut.  Langkah  –  langkah preprocessing adalah data  cleansing, menyingkirkan aktivitas  bot,  Mengidentifikasi user menggunakan  alamat  IP  sebagai  identitas  unik, mengidentifikasi user  session, dan  mengidentifikasi  kategori.  Contoh preprocessing terlihat  pada Tabel 1.
Tabel 1. Contoh Preprocessing No. Alamat IP Kode Alamat IP Page Request 1. 125.163.220.242 10 fakultas/fakultas-teknik/  fakultas/ 2. 114.125.52.228 24 beasiswa-bidikmisi/  beasiswa-bidikmisi/

## 4.2. Translation
Pada  proses translationpage  request berbahasa  Inggris  diterjemahkan  mejadi  bahasa Indonesia  agar session yang  bermakna  sama  tidak terhitung dua kali. Pada  Tabel 2 terlihat kata  ‘ leaders ’  berubah  menjadi  ‘pimpinan’  dan  ‘ academic-regulations ’  berubah  menjadi ‘peraturan-akademik’.
Tabel 2. Contoh Translation No.  kode Sebelum Translation Setelah Translation 1. 28 profil/leaders/ profil/pimpinan/ 2. 60 academic-regulations/ peraturan-akademik/

## 4.3. Text Representation
Proses  ini  bertujuan  untuk mengetahui page request yang di -request oleh seorang user secara  keseluruhan  dari  tanggal  1  November  2019  hingga  7  November  2019  dan  dibentuk menjadi Documen  Term  Matrix menggunakan  pembobotan  TF-IDF  dengan  fungsi ‘ as.matrix(weightTfIdf(m=DocumentTermMatrix(data),normalize=TRUE)) ’.
Berdasarkan hasil text representation , dari total 6500 page request ternyata hanya disusun oleh  94 page  request. Artinya,  satu page  request dapat  di- request lebih  dari  satu  kalioleh user .Contoh matriks TF dan matriks  IDFterlihat  pada Tabel 3dan Tabel 4.
Tabel 3. Contoh Matriks TF Kode user Gabungan Page request Page request fakultas/fakultas- ilmu-budaya/ fakultas/ fakultas/fakultas- psikologi/ 13 fakultas/fakultas-ilmu- budaya/ fakultas/ 1 2 0 527 fakultas/fakultas-psikologi/ 0 0 1 Tabel 4. Contoh Matriks TF-IDF Kode user Gabungan Page request Page request fakultas/fakultas- ilmu-budaya/ fakultas/ fakultas/fakultas- psikologi/ 13 fakultas/fakultas-ilmu- budaya/ fakultas/ 1,6485 0,9747 0 527 fakultas/fakultas-psikologi/ 0 0 4,9279

## 4.4. Pengaplikasian Algortima Gustafson-Kessel Clustering
Clustering dimulai  dari  jumlah cluster sebanyak  2  sampai  dengan  6  menggunakan fungsi  ‘ result=GKC(X,  U0,  m,  e,  beta,  gamma) ’  pada command  window Matlab 2016a.  Data  yang  digunakan  adalah Document  Term  Matrix dengan  pembobotan  TF- IDF.Pangkat fuzzyfier yang  digunakan  adalah  m  =  3,85  yang  merupakan  hasil yang paling optimal  dari  proses trial dan error karena  menghasilkan  fungsi  keanggotaan 𝑢 𝑖𝑘 ≠  1/c. untuk  batas error terkecil  dan  nilai threshold yang  digunakan  diambil  dari  jurnal  Babuska (2002)  sebesar  ε  =  0,001  dan  β  =  10 15 .  Sedangkan  nilai  parameter  pembobot  yang digunakan  sebesar γ = 0,8.
Hasil clustering yang  didapat  yaitu  untuk  jumlah  cluster  sebanyak  4,  5,  dan  6  cluster, hanya  3  cluster  dari  total  seluruh  cluster  yang  memiliki  anggota  kelompok.  Jadi,  dapat disimpulkan  bahwa  alamat  IP  yang  mengakses website Universitas  Diponegoro  pada tanggal  1  November  2019  hingga  7  November  2019  hanya  mampu  dikelompokkan  dengan jumlah cluster maksimal  sebanyak  3 cluster. Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  analisis terhadap  pengelompokkan  dengan  jumlah cluster 2  dan  3  saja.  Hasil  clustering  dengan jumlah  3 cluster dapat dilihat  pada Tabel 5 dan 6.
Tabel 5. Hasil Clustering dengan Algoritma Gustafson-Kessel untuk jumlah cluster 2 Cluster ke- Kode alamat IP Jumlah anggota 1 2, 3, 6, 7, 9, 10, 13, 14, 15, 16, 17, 20, 21, 22, 23, 25, …, 2496 1142 2 1, 4, 5, 8, 11, 12, 18, 19, 24, 29, 30, 31, 32, 33, 37, 38, …, 2493 1354
Tabel 6. Hasil Clustering dengan Algoritma Gustafson-Kessel untuk jumlah cluster 3 Cluster ke- Kode alamat IP Jumlah anggota 1 15,  45, 65,  67, 132,  152,  155,  250,  275,  328,  347,  352,  356, 396,  467,  470,  504,  506,  507,  537,  560,  587,  646,…,2488 96 2 344,  753,  924,  1327,  1777,  1796,  1926,   1935 8 3 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10,  11, 12,  13, 14,  16, 17,  18, 19,  20, 21,  22, 23,  24, 25,  26, 27,  28, 29,  30, 31,  32, 33,  34,…,  2496 2392

## 4.5. Tokenizing
Tokenizing merupakan  proses  pemotongan  kalimat  menjadi  kata-kata  penyusunnya dengan  fungsi  yang  digunakan  pada  Rstudio  ‘ unnest_tokens(word,text) ’. Tokenizing yang dirancang pada penelitian ini adalah memecah page request dengan white space atau spasi sebagai pembagi.Pada Tabel 7 terlihat  contoh tokenizing .
Tabel 7. Contoh Tokenizing Kode alamat IP Sebelum Tokenizing Setelah Tokenizing 15 senat_akademik fakultas  fakultas fakultas_ilmu_budaya senat_akademik fakultas fakultas fakultas_ilmu_budaya 4.6. Association Rule
Setelah melakukan clustering, dilakukan asosiasi di setiap cluster yang terbentuk.Proses pembentukan association rule menggunakan fungsi ‘ apriori(trans,parameter  =  list(supp=0.04,conf=0.04)) ’  pada  Rstudio. Support minimum  yang  digunakan  adalah  4%  dan confidence minimum  yang  digunakan adalah  4%.  Nilai  ini  didapat  dari proses trial dan error untuk mendapatkan asosiasi terbaik di  setiap cluster .  Tabel 8 dan 9 menunjukkan hasil association rule untuk jumlah cluster 3 cluster .
Tabel 8. Hasil Association Rule 2 Cluster clust er LHS RHS Suppor t Confinde nce Lift 1 { fakultas } { fakultas_ilmu_sosial_dan_ilmu_politik} 6% 13% 2,3 {fakultas} { fakultas_kesehatan_masyarakat } 5% 100% 2,3 {fakultas} { fakultas_hukum } 5% 100% 2,3 {fakultas} { fakultas_peternakan_dan_pertanian } 6% 100% 2,3 {fakultas} { fakultas_teknik } 8% 17% 2,3 {fakultas} { fakultas_psikologi } 5% 13% 2,3 {fakultas} {fakultas_perikanan_dan_ilmu_kelautan} 5% 14% 2,3 {fakultas} {fakultas_ilmu_budaya} 6% 10% 2,3 {fakultas} {sekolah_vokasi} 5% 10% 2,3 2 {penerimaa n_mahasisw a_baru} {daya_tampung} 5% 100% 2,3 {fakultas} {fakultas_kedokteran} 6% 13% 2,3
Tabel 9. Hasil Association Rule 3 Cluster clust er LHS RHS Support Confind ence Lift 1 {Akademik} {Pindah_studi} 10,4% 100% 7,4 {fakultas} {fakultas_ekonomi_ dan_bisnis} 13,5% 24,07% 1,8 {fakultas} {fakultas_kedoktera n} 26,04% 46,30% 1,8 {fakultas} {sekolah_vokasi} 8% 15% 1,8 {fakultas} {fakultas_ilmu_bud aya} 8% 15% 1,8 2 {Profil} {Pimpinan_fakultas _sains_ dan_matematika} 12,5% 100% 8,0 {Penerimaan_mah asiswa _baru} {Kalender_penerim aan_ mahasiswa_baru} 62,5% 100% 1,6 3 {penerimaan_maha siswa_baru} {daya_tampung} 5% 3,2% 6,6 {fakultas} {fakultas_teknik} 5% 10,5% 2,3
Pada  Tabel  9,  setiap cluster memiliki  jumlah rules yang berbeda-beda. Nilai support dan confidence dikalikan  100%  untuk  mendapatkan  hasil  dalam  bentuk  presentase.  Lhs menandakan antecendent dan  rhs  menandakan consequent .  Setiap rule yang  terbentuk mengartikan  bahwa user melakukan  akses  dari  kategori  halaman  LHS memiliki presentase sejumlah confidence untuk  mengakses  kategori  halaman  RHS.  Pola  tersebut  terdapat sejumlah  presentase support dari  total  data  dengan  nilai lift >1  yang  menandakan  pola tersebut dependent.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  Metode Gustafson-Kessel Clustering dapat  disimpulkan  bahwa  jumlah cluster yang terbentuk  adalah 2 dan 3 cluster .
Dari  pengujian  yang  telah  dilakukan  pada  jumlah cluster 2  terdapat  2  pola user dalam melakukan  akses  pada website Universitas  Diponegoro  yang  memiliki  frekuensi kemunculan  tinggi:
Fakultas → Fakultas Teknik pada cluster pertama dengan confidence 17% dan support 6%. Hal tersebut  dapat  menandakan  bahwa  sebagian  besar user di cluster pertama  cenderung  melakukan akses dari sub session ‘fakultas’ menuju sub session ‘fakultas teknik’. Artinya pengunjung website di cluster pertama lebih banyak membutuhkan  informasi mengenai fakultas teknik.
Penerimaan mahasiswa baru → daya tampung pada cluster kedua dengan confidence 13% dan support 6%.  Hal  tersebut  dapat  menandakan  bahwa  sebagian  besar user di cluster pertama cenderung  melakukan  akses  dari sub  session ‘penerimaan mahasiswa baru’ menuju sub  session ‘daya  tampung’.  Artinya  pengunjung website di cluster pertama  lebih  banyak  membutuhkan informasi mengenai daya tampung.
Dari  pengujian  yang  telah  dilakukan  pada  jumlah cluster 3  terdapat  3  pola user dalam melakukan  akses  pada website Universitas  Diponegoro  yang  memiliki  frekuensi kemunculan  tinggi:
Fakultas → Fakultas Kedokteran pada cluster pertama dengan confidence 46,30% dan support 26,04%.  Hal tersebut dapat menandakan bahwa sebagian besar user di cluster pertama cenderung melakukan  akses  dari sub  session ‘fakultas’ menuju sub  session ‘fakultas kedokteran’. Artinya pengunjung website di cluster pertama  lebih  banyak  membutuhkan    informasi  mengenai  fakultas kedokteran.
Penerimaan  mahasiswa  baru  →  kalender  penerimaan  mahasiswa  baru  pada cluster kedua dengan confidence 100%  dan support 62,5%.  Hal  tersebut  menandakan  bahwa  sebagian  besar pengunjung  cenderung  melakukan  akses  dari session ‘Penerimaan mahasiswa baru’ menuju sub session ‘kalender  penerimaan  mahasiswa  baru’.    Artinya  pengunjung website di cluster kedua membutuhkan  informasi  mengenai timeline penerimaan  mahasiswa  baru  dari  mulai  tanggal pelaksanaan hingga tahap seleksi.
Fakultas → fakultas teknik pada cluster ketiga dengan confidence 10,5% dan support 5%. Hal tersebut menandakan sebagian besar user di cluster ketiga cenderung melakukan akses dari session ‘fakultas’  menuju  ‘fakultas  teknik’.  Artinya  pengunjung website di cluster ketiga  membutuhkan informasi mengenai fakultas teknik.
Beberapa  perbaikan  yang  dapat  dilakukan  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah menggunakan  metode clustering yang  lebih  efisien  serta  memiliki  kecocokan  dengan  data  yang relatif  homogen,  tahap preprocessing merupakan  tahap  yang  paling  penting  dan  riskan.Pastikan telah  dilakukan  dengan  baik  dan  seksama,  seperti  penghapusan page  request yang  benar-benar tidak dibutuhkan.

## DAFTAR PUSTAKA
Babuska,  R.,  Veen,  P.v.d.  &  Kaymak,  U.,  2002. Improved  Covariance  Estimation  for Gustafson-Kessel Clustering. Netherland: Delft University of Technology. Fauzanu, A., Eko, D. & Gede, A, A, W., 2017. Analisis Web Usage Mining Menggunakan Teknik K-Means Clustering dan Association Rule (Studi Kasus: www.owlexa.com) . e-Proceeding of Engineering,  Vol. 4(2), Hal. 3284-3291.
Gustafson, D. & Kessel, W., 1979, Fuzzy Clustering with a Fuzzy Covariance Matrix . San Diego,  Hal. 761-766.
Hikmawan,  W.  A.  2017. Analisis  Web  Usage  Mining  untuk  Pembentukan  Profil  User Menggunakan  Algoritma  Clustering  K-Means  (Studi  Kasus:  Website etd.ugm.ac.id). Universitas Gajah Mada. Rahmatika,  L.,  Suparti.  &Diah,  S.,  2015. Analisis  Kelompok  dengan  Algoritma  Fuzzy  C- Means dan Gustafson Kessel Clustering pada Indeks LQ45 . Jurnal Gaussian, Vol. 4(3), Hal.  543-552.
Scime, A., 2004. Web Mining: Applications and Tecniques. USA : State University of New York College  at Brockport.
Yan  J.  (2009) Text  Representation .  In:  LIU  L.,  ÖZSU  M.T.  (eds)  Encyclopedia  of Database Systems. Springer,  Boston,  MA