## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php 2021 Vol. 3 N o . 1 Hal:  24-29 e-ISSN: 2686-3154

## Algoritma K-Means Untuk Klasterisasi Tugas Akhir Mahasiswa Berdasarkan Keahlian
Weri Sirait 1  , Sarjon Defit 2 , Gunadi Widi Nurcahyo 3 1,2,3 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
werisirait81@gmail.com

## Abstract
School of Information and Computer Management  (STMIK) Indonesia Padang is a private university under the auspices of the Higher Education Service Institution (LLDIKTI) Region X, producing graduates who are competent in the field of system analysts  and  database  administrators. Requirements  to  meet  undergraduate  graduates  (S1)  final  year  students  need  to complete a final project or thesis. Final year students at STMIK Indonesia Padang often experience confusion in taking the final  assignment  topic.  This  is  due  to  the  fact  that  the  final  year  students  have  not  been  able  to  direct  their  potential  in determining the final assignment topic. In this case, researchers conducted the process of grouping final level students using the Data Mining K-means Clustering technique. The process of grouping final-level students is done by utilizing the data of course  values  from  the  field  mapping  system  analysts  and  database  administrators.  In  this  grouping  two  clusters  will  be produced,  namely  students  taking  the  final  assignment  of  system  analysts  and  database  administrator.  So  by  using  this  K- means  Clustering  method,  students  have  direction  in  taking  the  final  assignment  topic. The  results  obtained  from  40  data samples used were students who took the topic of the final project system analysts as many as 20 students and students who took the final assignment of database administrators were 20 students.
Keywords: Data Mining, K-means Clustering, System Analyst, Database Administrator, Skill .

## Abstrak
Sekolah  Tinggi  Manajemen  Informatika  dan  Komputer  (STMIK)  Indonesia Padang  merupakan  salah  satu  perguruan  tinggi swasta  dibawah  naungan  Lembaga  Layanan  DIKTI  (LLDIKTI)  Wilayah  X,    menghasilkan  lulusan  yang  kompeten  dalam bidang system  analyst dan database  administrator. Syarat  memenuhi  lulusan  sarjana  strata  1  (S1) mahasiswa  tingkat  akhir perlu  menyelesaikan  tugas  akhir  atau  skripsi.  Mahasiswa  tingkat  akhir  di  STMIK  Indonesia  Padang  sering  mengalami kebingungan  dalam  pengambilan  topik  tugas  akhirnya.  Hal  ini  disebabkan  mahasiswa  tingkat  akhir  belum  mampu mengarahkan  potensi  yang  mereka  miliki  dalam  penentuan  topik  tugas  akhirnya.  Sehingga  diperlukan  sebuah  teknik data mining.  Dalam  hal  ini,  peneliti  melakukan  proses  pengelompokkan  mahasiswa  tingak  akhir  dengan  menggunakan  teknik Data  Mining K-means Clustering.  Proses  pengelompokkan  mahasiswa  tingkat  akhir  dilakukan  dengan  cara  memanfaatkan data-data  nilai  matakuliah  dari  pemetaan  matakuliah  bidang system  analyst dan database  administrator .  Dalam pengelompokkan ini akan dihasilkan dua klaster yaitu mahasiswa yang mengambil tugas akhir system analyst dan database administrator .  Sehingga  dengan  menggunakan  metode K-means  Clustering ini,  mahasiswa  mempunyai  arahan  dalam pengambilan topik tugas akhir. Hasil yang didapat dari 40 sampel data yang digunakan adalah mahasiswa yang mengambil topik tugas akhir system analyst sebanyak 20 mahasiswa dan mahasiswa yang mengambil tugas akhir database administrator sebanyak 20 mahasiswa.
Kata kunci: Data Mining, K-means Clustering, System Analyst, Database Adminitrator, Keahlian.
© 2019 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK)  Indonesia  Padang  merupakan  salah  satu perguruan  tinggi  swasta  dibawah  naungan  Lembaga Layanan DIKTI (LLDIKTI) Wilayah X,  menghasilkan lulusan  yang  kompeten  dalam  bidang system  analyst dan database administrator . Saat ini jumlah mahasiswa aktif  di  STMIK  Indonesia  Padang  sebanyak  1.500 mahasiswa.  Dengan  rata-rata  jumlah  mahasiswa  yang
mengambil  tugas  akhir  per  semester  ganjil  dan  genap sebanyak 200 mahasiswa.
Dalam  melakukan  penggalian  informasi  yang  besar didalam database diperlukan sebuah teknik yaitu Data Mining . Data  Mining disebut  juga  dengan  knowledge discovery  in  database  (KDD)  ataupun  pattern recognation [1] . Data  Mining akan  melakukan pencarian  informasi  dari  sebuah database sehingga akan  menghasilkan knowledge yang  baru [2] .  Banyak sekali  teknik Data  Mining yang  bisa  digunakan  dalam
melakukan  pengelompokkan  atau  pengklasteran  data. Salah  satunya  yaitu K-means  Clustering. Metode  akan melakukan  pemrosesan  data  yang  digunakan  dengan menemukan  pola  terhadap  data  yang  digunakan  dan akan  dilakukan  proses  pengelompokkan [3] . Data Mining dengan algoritma K-means Clustering sebelumnya  sudah  digunakan  dalam  untuk  analisis prestasi  akademik  mahasiswa  fakultas  ilmu  komputer universitas klabat [4] . Selain  itu metode K-means juga digunakan  dalam  pemetaan  kelompok  mahasiswa melalui  data  aktivitas  kuliah [5] . Data  Mining juga dapat  diimplementasikan  dalam  pengelompokkan jurusan  yang  diminati  siswa  SMK  Negeri  1  Lolow’u [6] . Metode ini juga digunakan untuk mengelompokkan produk online  shop dalam  penentuan  stok  barang [7] . Selain  untuk  penentuan  stok  barang  juga  digunakan dala  pemetaan  siswa  berprestasi [8] .  Algoritma K- means Clustering yang merupakan sebuah metode non- hirarki,  yang  akan  melakukan  penglompokkan  data- data  kedalam  sebuah  klaster.  Pengelompokkan  data berdasarkan  karekteristiknya,  sehingga  data  yang memiliki karateriktistik
yang
sama
akan dikelompokkan  kedalam  satu  klaster  yang  sudah ditentukan terlebih dahulu [9] .
Mahasiswa  tingkat  akhir  di  STMIK  Indonesia  Padang sering  mengalami  kebingungan  dalam  pengambilan topik  tugas  akhirnya.  Hal  ini  disebabkan  mahasiswa tingkat akhir belum mampu mengarahkan potensi yang mereka  miliki  dalam  penentuan  topik  tugas  akhirnya. Banyak  mahasiswa  yang  sebenarnya  mampu  dibidang system  analyst tetapi  cenderung  mengambil  topik database administrator begitupun sebaliknya. Sehingga mahasiswa  kesulitan  dalam  penyusunan  tugas  akhir karena  kurang  memahami  topik  tugas  akhir  yang dibuatnya. Sehingga diperlukan sebuah teknik pengelompokkan  untuk  mengelompokkan  mahasiswa tingkat  akhir  berdasarkan  keahliannya.  Dalam  hal  ini akan dilakukan proses pengelompokkan dengan metode clustering [10].
Proses  pengelompokkan  mahasiswa  tingkat  akhir dilakukan  dengan  cara  memanfaatkan  data-  data  nilai matakuliah  dari  pemetaan    matakuliah  bidang system analyst dan database  administrator .  Pengelompokkan ini  nantinya,  akan  disesuaikan  dengan  kemampuan mahasiswa dengan nilai mahsiswa akan  akan dijadikan tolak  ukur  untuk  pengelompokkan [11] .  Dengan mengelompokkan  nilai mahasiswa  dengan  cara menghitung  jarak  terdekat  antara  data  dengan  titik tengah  suatu  cluster.  Dalam  pengelompokkan  tersebut akan  dihasilkan  dua  klaster  atau  kelompok  yaitu mahasiswa yang mengambil tugas akhir system analyst dan database administrator . Sehingga dengan menggunakan metode K-means Clustering ini, mahasiswa  mempunyai  arahan  dalam  pengambilan topik tugas akhirnya.

## 2. Metodologi Penelitian
Di  dalam  metodologi  penelitian,  penelitian  dilakukan secara  sistematik  yang  digunakan  sebagai  acuan  / pedoman  dalam  melakukan  penelitian.  Mulai  dari pengumpulan  data  dan  bahan-bahan  pendukung  dari jurnal-jurnal  yang  sesuai  dengan  masalah  yang  diteliti. Dengan  tujuan,  supaya  hasil  yang  didapat  tidak  keluar dari  acuan  dan  supaya  tujuan  yang  diharapkan  dapat berjalan  dengan  baik  sesuai  dengan  tujuan  awal  yang telah ditentukan.
Metodologi  penelitian  digambarkan  kedalam  sebuah bentuk  kerangka  kerja.  Dalam  hal  ini,  akan  diuraikan tahapan  demi  tahapan  dari  kerangka  kerja  penelitian pada Gambar 1.
Mengindentifikasi Masalah Menganalisa Permasalahan Menentukan Tujuan  dari Penelitian Mempelajari Literatur yang  digunakan Mengumpulkan data- data yang dibutuhkan
Mengolah Data menggunakan Algoritma K-Means Clustering 1 Masukkan data yang akan diklaster
2. Tentukan jumlah klaster
3. Ambil sembarang data sebanyak jumlah klaster secara acak sebagai pusat  klaster ( centroid )
4. Menghitung jarak antara data dengan pusat klaster menggunakan persamaan
Euclidien Distance
5. Hitung kembali pusat klaster dengan keanggotaan klaster yang baru
6. Jika pusat klaster tidak ada perubahan maka proses klaster telah selesai. Jika belum maka ulangi langkah ke 4 sampai klaster tidak berubah lagi.
Melakukan Installasi Software RapidMiner Studio
Mengimplementasikan Algoritma K-means Clustering dengan menggunakan Software RapidMiner Studio
Melakukan Pengujian Hasil Melakukan Analisa Hasil Pengujian

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
Dari  kerangka  kerja  penelitian  yang  ada  pada  Gambar 1, dijelaskan tahapan-tahapan sebagai berikut.

## 2.1. Mengidentifikasi Masalah
Dalam mengidentifikasi masalah ditemukaan permasalahan terhadap  mahasiswa tingkat akhir  bahwa dalam pengambilan topik tugas akhir mahasiswa terjadi
ketempangan.  Banyak  mahasiswa  yang  sebenarnya mampu  dibidang system  analyst tetapi  cenderung mengambil  topik database  administrator begitupun sebaliknya.  Sehingga  mahasiswa  kesulitan  dalam penyusunan tugas akhir karena kurang memahami topik tugas akhir yang dibuatnya.
2.2. Menganalisa Permasalahan
Proses  analisa  ini  berfungsi  untuk  dapat  lebih memahami  masalah  yang  diteliti  sesuai  dengan  ruang lingkup  yang  sudah  ditentukan.  Nantinya,  hasil pengujian  ini  diharapkan  mampu  menghasilkan  output yang  akurat  untuk  proses  pengambilan  keputusan. penyusunan tugas akhir karena kurang memahami topik tugas akhir yang dibuatnya.
2.3. Menentukan Tujuan Dari Penelitian
Pada  langkah    ini,  ditentukan  tujuan  dari  penelitian yang  ingin  dicapai.  Yang  mana,  dengan  penelitian  ini diharapkan mampu mengatasi masalah yang ada terkait dalam  penentuan  topik  tugas  akhir  mahasiswa  di STMIK Indonesia Padang.
2.4. Mempelajari Literatur yang Digunakan
Untuk  mewujudkan  tujuan  penelitian,  maka  peneliti mempelajari beberapa literatur-literatur yang digunakan sesuai  dengan  penelitian  yang  diteliti.  Literatur  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  berupa  jurnal-jurnal ilmiah Data  Mining tentang  Algoritma K-means Clustering , serta artikel pendukung lainnya.
2.5. Mengumpulkan data-data yang Dibutuhkan
Adapun  beberapa  metode  dalam  pengumpulan  data yang dilakukan dengan melakukan observasi, waancara, dan studi kasus.
2.6. Mengolah Data Menggunakan Algoritma K-means Clustering
Langkah-langkah  penyelesaian  Algoritma K-means Clustering :
a. Masukkan  data  yang  akan  diklaster  dimana data  yang  akan  digunakan  adalah  data  nilai mahasiwa  BP  2016  STMIK  yang  telah dikumpulkan  pada  tahapan  mengumpulkan data.
b. Menentkan  jumlah Cluster K,  data  akan dikelompokkan  kedalam  2 cluster :  (C0) System Analyst , (C1) Database Administrator .
c. Menentukan nilai titik tengah ( centroid ) secara random sebanyak  jumlah cluster K. Cenroid awal  pada  penelitian  ini  adalah: C 0=  (67.82, 70.31), dan C 1= (79.52, 72.48).
d. Mengalokasikan data ke cluster terdekat. Pada tahapan  ini  dilakukan  penghitungan  terhadap pusat cluster  (centroid) dari  titik  data  dan dihitung  jarak  masing  masing  data  ke  pusat cluster (centroid) yang terdekat [12] .
dEuclidean ( b,c ) =    n i i ci bi 2 ) ( (1)
Di mana: d (b,c)     = jarak data ke b ke pusat cluster c bi            = data ke- i pada atribut data ke n ci            = data ke- j pada atribut data ke n
e. Menghitung  ulang  pusat cluster (centroid ) baru.
D ( i ) =      b bz b b b ...... 3 2 1
(2)
Di mana:
b1          = nilai data record ke-1 b2          = nilai data record ke-2 bz          = nilai data record ke-z
f. Menghitung lagi setiap objek yang menggunakan  pusat cluster  (centroid) yang baru.  Jika  pada  proses  ini  pusat cluster tidak terjadi perubahan lagi  maka proses Clustering dapat  diselesaikan.  Jika  masih  mengalami perubahan  maka  dapat  kembali  ke  langkah  3 sampai pusat cluster tidak terjadi perubahan.
2.7. Melakukan Installasi Software RapidMiner. Dengan tujuan untuk menguji hasil data yang telah diolah  menggunakan microsoft  excel dengan menggunakan metode Algoritma K-means
Clustering .
2.8. Mengimplementasikan Algoritma K-means Clustering dengan menggunakan software RapidMiner Studio.
2.9. Melakukan  Pengujian  Hasil.  Pada  tahap  ini bandingkan  pengujian  hasil  yang  telah  diolah dengan menggunakan microsoft excel 2010 dengan hasil  yang  diperoleh  dengan  menggunakan software RapidMiner Studio .
2.10. Melakukan Analisa Hasil Pengujian. Setelah hasil pengujian  dibandingkan,  langkah  selanjutnya analisa  hasil  pengujian.  Apakah  hasil  yang diperoleh  sama-sama  memiliki  tingkat  akurasi yang sesuai dengan yang diharapkan.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Dari  hasil  dan  pembahasan  yang  didapatkan  adalah sebagai berikut:
1. Masukkan dataset mahasiswa  BP  2016 mengambil  proyek  1  yang  disajikan  pada Tabel 1.
Tabel  1.Tabel  Rata-rata Pemetaan Matakuliah Sysem Analyst dan
Database  Administrator No Nama Rata-rata nilai System Analyst Rata-rata nilai Database Administrator 1. Delvi Susanti 63,88 76,57 2. Mahisa Taruna 63,18 72,67 3. Sandra Yogi Putra 65,36 60,18 4. Feriyanto Wijaya Halim 75,08 64,39 5. Pedri Yeriko Kaldi 81,85 88,85 6. Dita Joda Sukraeni 74,32 74,35 7. Hendri Mulyadi 66,62 65,97 8. Yola Oktavia Sari 71,23 73,06 9. M.Ilham M 66,94 64,01 10. Ezi Saputra 74,41 66,69 11. Egi Satria 72,95 72,84 12. Afriyadi Afrinal 66,84 60,13 13. Iqbal Mahendra 63,66 61,37 14. Dwi Hasri Anjani 82,14 82,17 15. Radhatul Nisa 84,78 86,69 16. Karmina Tambunan 79,28 77,94 17. Imam Fakri Muhammad 76,52 64,03 18. Syahri Maulidi 76,98 68,4 19. Arik Ikhsan Ramandi 78,81 68,19 20. Rio Saputra 78,76 64,86 21. Ifan Dika Gustian 66,50 60,3 22. Indah Marta Suriani 70,89 73,34 23. Citra Tandayu 66,68 68,9 24. Dicky Wahyoga 72,01 72,11 25. Vivi Widya wati 63,78 79,14 26. Ahmad Fauzan 53,85 68,55 27. Erfindo Candra 69,47 79,61 28. Kurniawan Maulana 68,63 77,07 29. Riyas Agung Wahyudi 78,78 68,18 30. Zahra Khairunnisa 78,99 79,63 31. Nina Anggraini 75,32 76,62 32. Nia Lupita S 77,01 68,14 33. Mutia Asral 81,49 89,5 34. Arsy 77,07 65,85 35. Dewi Sumianti 84,40 68,04 36. Septi Nurhadi 68,39 66,04 37. Putri Ramadhani 66,97 62,79 38. Fauzan Novriandi 74,69 81,16 39. Yuanita Rosiyanti 83,40 67,76 40. Muatiara Dahriza 81,72 65,39 2. Iterasi 1
Lakukan  proses  iterasi  1  dengan  mengambil nilai centroid awal  secara  acak.  Untuk centroid awal diambil data ke 2 sebagai pusat
klaster  0  dan  data  ke  40  sebagai  pusat  klaster 1.
a. Hitung  jarak    antara  data  nilai  rata-rata mahasiswa dengan pusat cluster 0.
b. Jarak antara data nilai rata-rata mahasiswa dengan pusat cluster 1
Proses perhitungan iterasi dilakukan sebanyak 40 jumlah  sampel  data  yang  digunakan.  Hasil perhitungan  bisa  dilihat  pada  tabel  2  dari perhitungan Euclidean Distance pada iterasi 1.
c. Pengklasteran  data  ke  masing-masing cluster
Setelah  data  dikelompokkan  dan  dihitung pada  langkah-langkah  diatas  maka  hasil dari  proses  diatas  dikelompokkan  pada Tabel 2.
Berdasarkan  hasil  dari  perhitungan  pada  iterasi  1  yang sesuai  dengan  Tabel  2,  maka  diperoleh cluster dari masing-masingnya  dimana C0 =  20  mahasiswa  dan C 1=20 mahasiswa.
3. Lakukan Proses Iterasi 2
Dari  tabel  3  didapatkan  kelompok  dari anggota C 0  dan C 1  yang  mana  untuk mendapatkan nilai centroid baru:
a. Anggota C 0 terdiri dari 20 mahasiswa D0a  =  (63,88  +  63,18  +  65,36  +  66,62  + 71,23 + 66,94 + 74,41 + 72,95 + 66,84 + 63,66 + 66,50 + 70,89 + 66,68 + 72,01 + 63,78 + 53,85 + 69,47 + 68,63 + 68,39 + 66,97) / 20 = 67,11 D0b =  (76,57  +  72,67  +  60,18  +  65,97  + 73,06 + 64,01 + 66,69 + 72,84 + 60,13 + 61,37 + 60,30 + 73,34 + 68,90 + 72,11 +
79,14 + 68,55 + 79,61 + 77,07 + 66,04 +
62,79) / 20
= 69,07
b. Anggota C 1 terdiri dari 20 mahasiswa D1a =  (75,08  +  81,85  +  74,32  +  82,14  +
84,78 + 79,28 + 76,52 + 76,98 + 78,81 + 78,76 + 78,78 + 78,99 + 75,32 + 77,01 + 81,49 + 77,07 + 84,40 + 74,69 + 83,40 + 81,72) / 20 = 79,07
D1b =  (64,39  +  88,85  +  74,35  +  82,17  + 86,69 + 77,94 + 64,03 + 68,40 + 68,19 + 64,86 + 68,18 + 79,63 + 76,62 + 68, 14 + 89,50 + 65,85 + 68,04 + 81,16 + 67,76 + 65,39) / 20
= 73,51
Tabel    2.  Tabel    Pengelompokkan  Data Cluster dengan  Jarak Terdekat Iterasi 1
No. Nama Mahasiswa C0 C1 C0 C1 1. Delvi Susanti 7,4001 16,1686 C0 2. Mahisa Taruna 5,2140 16,3497 C0 3. Sandra Yogi Putra 10,4235 18,7611 C0 4. Feriyanto Wijaya Halim 9,3639 9,2330 C1 5. Pedri Yeriko Kaldi 23,2496 16,5312 C1 6. Dita Joda Sukraeni 7,6513 5,5283 C1 7. Hendri Mulyadi 4,5033 14,4588 C0 8. Yola Oktavia Sari 4,3753 8,3186 C0 9. M.Ilham Maulana 6,3598 15,1705 C0 10. Ezi Saputra 7,5106 7,7306 C0 11. Egi Satria 5,7132 6,5883 C0 12. Afriyadi Afrinal 10,2256 17,7053 C0 13. Iqbal Mahendra 9,8603 19,3691 C0 14. Dwi Hasri Anjani 18,5883 10,0325 C1 15. Radhatul Nisa 23,5737 15,1462 C1 16. Karmina Tambunan 13,7617 5,4623 C1 17. Imam Fakri Muhammad 10,7219 8,9728 C1 18. Syahri Maulidi 9,3484 4,8134 C1 19. Arik Ikhsan Ramandi 11,1889 4,3522 C1 20. Rio Saputra 12,2185 7,6615 C1 21. Ifan Dika Gustian 10,0960 17,8376 C0 22. Indah Marta Suriani 4,3123 8,6760 C0 23. Citra Tandayu 1,8139 13,3341 C0 24. Dicky Wahyoga 6,1435 7,0917 C0 25. Vivi Widya wati 9,7155 17,0977 C0 26. Ahmad Fauzan 14,0885 25,9781 C0 27. Erfindo Candra 9,4464 12,3233 C0 28. Kurniawan Maulana 6,8098 11,8198 C0 29. Riyas Agung Wahyudi 11,1614 4,3671 C1 30. Zahra Khairunnisa 14,5461 7,1666 C1 31. Nina Anggraini 9,7999 5,8977 C1 32. Nia Lupita Sari 9,4341 5,0208 C1 33. Mutia Asral 23,5606 17,1299 C1 34. Arsy 10,2652 7,0726 C1 35. Dewi Sumianti 16,7261 6,5935 C1 36. Septi Nurhadi 4,3050 12,8680 C0 37. Putri Ramadhani 7,5670 15,8644 C0 38. Fauzan Novriandi 12,8418 9,9322 C1 39. Yuanita Rosiyanti 15,7836 6,1103 C1 40. Muatiara Dahriza 14,7365 7,4241 C1
Nilai centroid baru  dapat  dilihat  pada  Tabel  3  dengan nilai sebagai berikut:
Tabel  3.Tabel Centroid Baru Iterasi 2
Centroid Baru             Iterasi 2 C0 67,11 69,07 C1 79,07 73,51
Setelah  nilai centroid baru  diperoleh  selanjutnya lakukan  proses  iterasi  kembali  seperti  langkah perhitungan  diatas  dengan  cara  menghitung  pusat cluster 0  dan cluster 1  kemasing-masing centroid menggunakan  rumus Euclidean  Distance pada  iterasi II,  proses  diatas  diulangi  sampai  iterasi  tersebut  tidak berubah  nilai centroid pada  iterasi  sebelum  dan sesudahnya,  pada  penelitian  ini  proses  iterasi  berhenti pada iterasi ke 5.
Tabel  4.Tabel  Pengelompokkan Data Cluster dengan Jarak Terdekat Iterasi 5
No. Nama Mahasiswa C0 C1 C0 C1 1. Delvi Susanti 9,4537 14,8457 C0 2. Mahisa Taruna 6,5105 15,5675 C0 3. Sandra Yogi Putra 7,9965 19,6621 C0 4. Feriyanto Wijaya Halim 8,2766 10,9051 C0 5. Pedri Yeriko Kaldi 25,3833 14,5083 C1 6. Dita Joda Sukraeni 9,3612 4,3035 C1 7. Hendri Mulyadi 2,1218 14,8393 C0 8. Yola Oktavia Sari 6,3524 7,5653 C0 9. M.Ilham Maulana 3,9064 15,8307 C0 10. Ezi Saputra 6,9368 9,0535 C0 11. Egi Satria 7,3248 5,9638 C1 12. Afriyadi Afrinal 7,7697 18,7358 C0 13. Iqbal Mahendra 7,5808 20,0343 C0 14. Dwi Hasri Anjani 20,4157 8,2529 C1 15. Radhatul Nisa 25,5034 13,4752 C1 16. Karmina Tambunan 15,4447 3,2995 C1 17. Imam Fakri Muhammad 9,7340 10,8818 C0 18. Syahri Maulidi 9,4217 6,5166 C1 19. Arik Ikhsan Ramandi 11,2462 6,5216 C1 20. Rio Saputra 11,5880 9,8497 C1 21. Ifan Dika Gustian 7,6413 18,8240 C0 22. Indah Marta Suriani 6,4033 7,8389 C0 23. Citra Tandayu 1,3637 13,2675 C0 24. Dicky Wahyoga 6,1435 7,0917 C0 25. Vivi Widya wati 11,8956 15,4813 C0 26. Ahmad Fauzan 13,7406 25,5178 C0 27. Erfindo Candra 11,8974 10,3700 C1 28. Kurniawan Maulana 9,2655 10,2541 C0 29. Riyas Agung Wahyudi 11,2159 6,5308 C1 30. Zahra Khairunnisa 16,3968 4,9363 C1 31. Nina Anggraini 11,6930 3,8037 C1 32. Nia Lupita Sari 9,4405 6,7614 C1 33. Mutia Asral 25,7266 15,0696 C1 34. Arsy 9,7129 8,9911 C1 35. Dewi Sumianti 16,8274 8,8291 C1 36. Septi Nurhadi 1,9998 13,4038 C0 37. Putri Ramadhani 5,1113 16,6620 C0 38. Fauzan Novriandi 15,0818 7,5483 C1 39. Yuanita Rosiyanti 15,8319 8,4404 C1 40. Muatiara Dahriza 14,3615 9,8227 C1
Setelah  nilai centroid tidak  berubah  pada  iterasi  5, maka hasilnya didapat bahwa cluster 0 (C0) merupakan mahasiswa  yang  mengambil  topik  tugas  akhir system analyst sebanyak  20  mahasiswa  dan cluster 1  (C1)
merupakan  mahasiswa  yang  mengambil  topik  tugas akhir database administrator sebanyak 20 mahasiswa.

## 4.  Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dari  40  data  data  sampel mahasiswa  yang  digunakan  maka  diperoleh  untuk cluster (C0)  sebanyak  20  mahasiswa  yang  diarahkan untuk  mengambil  topik  tugas  akhir system  analyst dan cluster 1 (C1)  sebanyak 20  mahasiswa  yang diarahkan untuk mengambil topik tugas akhir database administrator .  Sehingga  dengan  hasil  penelitian  ini mahasisawa  tingkat  akhir  mempunyai  arahan  atau acuan  dalam  pengambilan  topik  tugas  akhirnya  di STMIK  Indonesia Padang.

## Daftar Rujukan
[1] Parlina  I.,  Windarto  A.  P.,  Wanto,  A.,  &  Lubis  M.  R.  (2018). Memanfaatkan  Algoritma  K-Means  dalam  Menentukan Pegawai  yang  Layak  Mengikuti  Asessment  Center  untuk
Clustering  Program  SDP. Computer  Engineering,  Science  and System Journal, 3(1), 87. https://doi.org/10.24114/cess.v3i1.8192
[2] Nasari F., & Darma, S. (2015). Penerapan K-Means Clustering Pada  Data  Penerimaan  Mahasiswa  Baru . Seminar  Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2015, 73–78. .
[3] Mar’i,  F.,  &  Supianto,  A.  A.  (2018).  Clustering  Credit  Card
Holder  Berdasarkan  Pembayaran  Tagihan  Menggunakan Improved  K-Means  dengan  Particle  Swarm  Optimization. Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer, 5(6),  737. https://doi.org/10.25126/jtiik.201856858
[4] Mandias,  G.  F.,  Sandag,  G.  A.,  Susanti,  S.,  &  Musak,  H.  R. (2017). Penerapan Algoritma K-Means Untuk Analisis Prestasi
Akademik  Mahasiswa  Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas Klabat. CogITo Smart Journal , 3(2), 230.
http://doi.org/10.31154/cogito.v3i2.72.230-239
[5] Rosmini,  R.,  Fadlil,  A.,  &  Sunardi,  S.  (2018).  Implementasi Metode  K-Means  Dalam  Pemetaan  Kelompok  Mahasiswa Melalui  Data  Aktivitas  Kuliah. It  Journal  Research  And
Development , 3 (1), 22. http://doi.org/10.25299/itjrd.2018.vol3(1).1773
[6] Novita  Sari,  V.,  Yupianti,  Y.,  &  Maharani,  D.  (2018).
Penerapan  Metode  K-Means  Clustering  Dalam  Menentukan
Predikat  Kelulusan  Mahasiswa  Untuk  Menganalisa  Kualitas Lulusan. JURTEKSI , 4(2), 133–140.
http:// doi.org/10.33330/jurteksi.v4i2.53
[7] Muningsih  E.,  &  Kiswati,  S.  (2015).  Penerapan  Metode  K- Means Untuk Clustering Produk Online Shop Dalam Penentuan Stok  Barang. Jurnal  Bianglala  Informatika , 3 (1),  10–17. https://doi.org/10.31294/bi.v3i1.570
[8] Sibuea M.  L.,  &  Safta,  A.  (2017).  Pemetaan  Siswa  Berprestasi Menggunakan  Metode  K-Means  Clustring. JURTEKSI ,  4(1),
85–92. https://doi.org/10.33330/jurteksi.v4i1.28
[9] Darmi Y., & Setiawan, A. (2016). Penerapan Metode Clustering K-Means  dalam  Pengelompokan  Penjualan  Produk . Media Infotama , 12(2), 148–157.
[10] Wahyuni  D.,  &  Widodo.  (2017).  Implemnetasi  Algoritma  K- means  Clustering  Untuk  Mengikuti  Bidang  Skripsi  Mahasiswa Multimedia  Pendidikan  Teknik  Informatika  Dan  Komputer
Universitas Negeri Jakarta. Jurnal PINTER . http://doi.org/10.21009/pinter.1.2.10
[11] Nur,  F.,  Zarlis,  M.,  &  Nasution,  B.  B.  (2017).  Penerapan Algoritma  K-Means  pada  Siswa  Baru  Sekolah  Menengah Kejuruan  Untuk  Clustering  Jurusan.  InfoTekJar, Jurnal Nasional  Informatika  dan  Teknologi  Jaringan ,  1(2),  100–105. https://doi.org/10.30743/infotekjar.v1i2.70
[12] Yunita (2018). Penerapan Data Mining Menggunkan Algoritma K-Means  Clustring  Pada  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  (Studi Kasus :  Universitas  Islam  Indragiri). Jurnal  Sistemasi , 7(September), 238–249. https://doi.org/10.32520/stmsi.v7i3.388