## Pemanfaatan K Means Clustering dalam Pengelompokan Judul Skripsi
Nisar 1) , Wasilah 2 ) Haris Kusumajaya 3 ) 1,3 Departemen Informatika, IIB Darmajaya,Jalan Zainal Abidin Pagar Alam No.93, Gedung Meneng, Bandar Lampung
2 Departemen Sistem Informasi, IIB Darmajaya,Jalan Zainal Abidin Pagar Alam No.93, Gedung Meneng, Bandar Lampung e-mail: * nisar@darmajaya.ac.id ,wasilah@darmajaya.ac.id,
Abstrak
Abstrak— Skripsi merupakan istilah yang digunakan di Indonesia untuk menggambarkan karya tulis ilmiah. Skripsi berupa penjelasan tertulis hasil penelitian sarjana yang membahas fenomena dalam bidang ilmu tertentu dengan menggunakan kaidah-kaidah yang berlaku. Dalam studi kasus ini, analisis data mining dilakukan dengan menggunakan metode clustering K Means. Kriteria yang digunakan untuk mengelompokkan judul skripsi dengan K-Means adalah rpm, nama, judul, dosen pembimbing. Semakin bertambahnya jumlah mahasiswa dan variasi judul skripsi menyebabkan kesulitan dalam pengelompokan data skripsi. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan data skripsi mahasiswa program studi teknik informatika IIB Darmajaya. Pengelompokan dilakukan dengan menggunakan algoritma. K-Means Clustering. Proses perhitungan algoritma clustering K-Means menggunakan aplikasi sederhana yang dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL.
Kata kunci —pengelompokan algoritma K-Means, pengelompokan skripsi.

## Abstract
Abstract— Thesis is a term used in Indonesia to describe scientific writing. Thesis is in the form of a written explanation of the results of undergraduate research that discusses phenomena in certain fields of science by using applicable rules. In this case study, data mining analysis was carried out using the K-Means clustering method. The criteria used to classify thesis titles with K-Means are rpm, name, title, supervisor. The increasing number of students and variations in thesis titles cause difficulties in grouping thesis data. This study is intended to classify the thesis data of students of the informatics engineering study program IIB Darmajaya. Grouping needs to be done using an algorithm. K-Means Clustering. The process of calculating the K-Means clustering algorithm uses a simple application built using the PHP programming language and MySQL database.
Keywords —K-Means algorithm, clustering data, thesis grouping.
1. PENDAHULUAN
kripsi adalah karya ilmiah yang ditulis oleh mahasiswa program sarjana yang membahas topik atau bidang tertentu berdasarkan hasil tinjauan pustaka yang ditulis oleh para ahli, hasil penelitian lapangan, atau hasil pengembangan. Peningkatan jumlah S
Jurnal JUPITER, Vol. 14 No. 1 Bulan April Tahun 2022 , Hal. 19 - 26
mahasiswa dan variasi judul skripsi menyebabkan banyaknya data skripsi yang harus diolah. Hal ini menyebabkan kesulitan dalam pengelompokan data skripsi . Penerapan data mining dapat membantu menganalisa data yang diperoleh dari kondisi mahasiswa. Teknik data mining yang digunakan adalah dengan menggunakan teknik clustering. Algoritma K-Means merupakan algoritma non hirarki yang berasal dari metode data clustering, Metode K-Means ini mempartisi data kedalam kelompok sehingga data yang berkarakteristik sama dimasukan kedalam satu kelompok yang sama dan data berkarakteristik berbeda dikelompokan kedalam kelompok yang lain [1]. Adapun tujuan dari pengelompokan data ini adalah untuk meminimumkan fungsi objektif yang diset dalam proses pengelompokan, yang pada umumnya berusaha meminimalkan variasi di dalam suatu kelompok dan memaksimalkan variasi dalam antar kelompok [2].
Penerapan Algoritma K-Means telah dilakukan di berbagai bidang. Algoritma Analisis clustering K-Means pada Penyakit Infeksi Manusia [3]. Penerapan Algoritma K-Means Untuk Pemetaan Garis Kemiskinan Provinsi di Indonesia berdasarkan kesamaan tingkat pendapatan/kapita/bulan [4] [5] [6]. Pada penelitian lain, Algoritma K-Means digunakan untuk menentukan kategori peminatan penjualan bahan bangunan [7]. Kajian lainnya menggunakan Metode K-Means Clustering untuk mengkategorikan beras impor beras [8] dan penerapan Algoritma K-Means untuk penentuan jurusan di SMA [9] Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan data skripsi mahasiswa program studi teknik informatika IIB Darmajaya menggunakan algoritma K-Means Clustering . Kriteria yang digunakan untuk mengelompokan judul skripsi dengan K-Means adalah npm, nama, judul, dan dosen pembimbing. Dalam penelitian ini judul skripsi mahasiswa akan dikelompokkan menurut tahun dan program studi dengan menggunakan konsep analisis Data Mining yaitu metode K Means Clustering.

## 2. METODE PENELITIAN
Penerapan data mining dapat membantu menganalisis data yang diperoleh. Teknik data mining yang digunakan dalam penelitian ini adalah teknik clustering, yaitu algoritma K- Means. Algoritma K-Means merupakan algoritma non-hierarchical yang berasal dari metode data clustering, metode K-Means ini mempartisi data kedalam kelompok-kelompok sehingga data dengan karakteristik yang sama dimasukkan kedalam kelompok yang sama dan data dengan karakteristik yang berbeda dikelompokkan kedalam kelompok yang berbeda[2]. Tujuan dari pengelompokan data ini adalah untuk meminimalkan fungsi tujuan yang ditetapkan dalam proses pengelompokan. Pada pengelompokan dilakukan minimalisasi variasi pad suatu kelompok dan memaksimumkan variasi antar kelompok.
2.1.Tahapan Penelitian Metode yang digunakan dalam proses pengelompokan skripsi ini memiliki beberapa tahapan. Tahapan tersebut dimulai dari data preprocessing, cleaning, dan clustering. Tahap preprocessing bertujuan untuk mendapatkan bagian data yang diinginkan. Sedangkan cleaning digunakan untuk memeriksa data yang konsisten dan kesalahan ketik dan mengisi nilai yang hilang. Tahap selanjutnya adalah clustering, pada tahap grouping ini dimulai dengan menentukan jumlah cluster , setelah itu ditentukan titik pusat cluster (centroid) dan menghitung jarak antara data dengan titik pusat cluster dengan persamaan jarak Euclidean . Kemudian data tersebut di alokasikan ke cluster terdekat sehingga diketahui data tersebut berada di kelompok mana. Tahap selanjutnya adalah pengambilan keputusan, dimana data yang telah dikelompokkan akan diranking. Dari data tersebut dibuat sebuah matriks keputusan berdasarkan kriteria dan alternatif yang dimiliki yang kemudian dinormalisasi. Selanjutnya menentukan solusi ideal positif dan negatif diikuti dengan menghitung ukuran utilitas Berikut ini adalah langkah-langkah dari algoritma k-means :
a. Penentuan cluster awal
Dalam menentukan n pusat cluster awal, dibangkitkan bilangan acak yang mewakili urutan data masukan. Pusat awal cluster diperoleh dari data tersebut, bukan dengan menentukan titik baru.
b. Perhitungan jarak ke pusat cluster Untuk mengukur jarak antara data dan pusat cluster digunakan jarak Euclidian . Adapun algoritma untuk menghitung jarak antara data dan pusat cluster adalah:
( � , � )=√( �� − ) 2 .....(1) Penjelasan : xi : Data kriteria i : Centroid di cluster j
c. Pengelompokan Data Jarak dari hasil perhitungan akan sebanding. Selanjutnya dipilih jarak terdekat antara data dan pusat cluster. Jarak ini menunjukkan bahwa data berada dalam satu kelompok dengan pusat cluster terdekat. Cara mengelompokkan data tersebut adalah:
 Pilih nilai jarak setiap pusat cluster dengan data.
 Cari nilai jarak terkecil.
 Kelompokkan data pada pusat cluster yang memiliki jarak terkecil.
d. Penentuan pusat cluster baru Pusat cluster baru dapat dihitung berdasarkan nilai rata-rata anggota cluster dan pusat cluster . Pusat cluster baru digunakan untuk melakukan iterasi berikutnya, jika hasil yang diperoleh belum konvergen. Proses iterasi akan berhenti jika telah memenuhi maksimal iterasi yang dimasukkan oleh pengguna atau hasil yang dicapai telah konvergen (pusat cluster baru sama dengan pusat cluster sebelumnya).
Algoritma penentuan pusat cluster adalah sebagai berikut: a. Tentukan jumlah anggota setiap cluster
b. Hitung pusat baru dengan menggunakan rumus berikut ini: ( � +1)= 1 ..................................(2) Penjelasan : j (t+1) : Centroid baru pada iterasi pertama Nsj : Banyak data di cluster saja Hasil dari operasi clustering yang terbentuk selanjutnya akan dievaluasi menggunakan indeks Davies Bouldin yang dihitung dengan persamaan:
Cᵢ = Cluster i dan cluster ci adalah centroid dari cluster i ..................................(3) 2.2. Pengelompokan
Clustering adalah suatu pekerjaan mengelompokkan sekumpulan objek data sehingga objek-objek dalam suatu kelompok memiliki kemiripan yang tinggi, tetapi sangat berbeda dengan objek-objek dalam kelompok lain. Proses pada clustering akan mempartisi sekumpulan objek data menjadi subset yang dapat dimanfaatkan untuk mengatur hasil pencarian ke dalam kelompok-kelompok dan menyajikan hasilnya secara ringkas dan mudah diakses [1]. Clustering umumnya digunakan di berbagai bidang dengan berbagai aplikasi
22 Jurnal JUPITER, Vol. 14 No. 1 Bulan April Tahun 2022 , Hal. 19 - 26 yang sangat penting termasuk riset pasar, sistem rekomendasi, sistem keamanan, dan mesin pencari.
2.3. Metode Pengumpulan Data
Tahap analisis dilakukan untuk menentukan kebutuhan perangkat lunak yang akan dibangun. Hal ini terkait dengan penentuan perangkat keras, perangkat lunak, tampilan program dan bentuk yang akan digunakan dalam pembuatan prototipe. Metode pengumpulan data yang digunakan untuk mendapatkan data yang dibutuhkan dalam penelitian ini adalah:
• Studi Literatur Studi literatur dilakukan dengan mempelajari buku-buku, literatur yang ada di perpustakaan dan jurnal mengenai penelitian sebelumnya yang berkaitan dengan sistem pakar dan khususnya yang menggunakan clustering K-Means .
• Wawancara Melakukan wawancara dengan staff IIB Darmajaya di lokasi penelitian. Wawancara dilakukan dengan tujuan untuk memperoleh data, informasi dan informasi mengenai objek penelitian yang dipilih dan permasalahan apa yang dimiliki oleh perguruan tinggi IIB Darmajaya. Dari proses wawancara ini akan diperoleh data apa saja yang dibutuhkan oleh subjek penelitian dan sistem seperti apa yang diinginkan oleh pengguna.
2.4. Metode Pengembangan Perangkat Lunak
Metode pengembang perangkat lunak yang digunakan dalam aplikasi ini adalah metode prototype , dengan tahapan sebagai berikut [10] [11]:
• Komunikasi dan pengumpulan data awal
• Quick Planning , yaitu membuat rancangan umum untuk pengembangan lebih lanjut.
• Pembentukan Prototipe, yaitu pembuatan perangkat prototipe termasuk pengujian dan penyempurnaan.
• Evaluasi prototipe, yaitu mengevaluasi prototipe dan menyempurnakan analisis kebutuhan pengguna.
• Prototype improvement , yaitu membuat tipe yang sebenarnya berdasarkan hasil evaluasi prototype. • Produksi akhir, yaitu memproduksi perangkat dengan benar sehingga dapat digunakan oleh pengguna.
2.5. Use case diagram Use case diagram merupakan pemodelan untuk aktivitas pada sistem yang akan dibuat. Rancangan use case diagram dapat dilihat pada Gambar 3.
Aktor yang terlibat dalam penentuan pengelompokan judul skripsi IIB Darmajaya terdiri dari admin dan super admin. Super Admin berperan dalam mengolah data dalam sistem pengelompokan judul skripsi yang ada di IIB Darmajaya. Sedangkan peran admin adalah memasukkan data skripsi yang sudah diisi.

## Gambar 1. Use Case Diagram
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan desain antarmuka yang dibuat, dihasilkan output yang terdiri dari: halaman login, halaman dashboard, dan user manager. Tampilan outputnya ditunjukkan pada gambar berikut:
3.1. Tampilan Halaman Login Pada halaman ini terdapat form login dimana user harus memasukkan user dan password sebelum masuk ke menu lainnya.
Gambar 2. Halaman Login
3.2. Tampilan Halaman Dasbor Pada halaman dashboard terdapat beberapa menu yang dapat digunakan oleh user dalam menggunakan aplikasi.
Gambar 3. Halaman Dasbor
3.3. Tampilan Halaman Manajer Pengguna
Halaman Pengelola Pengguna berisi pengelola untuk mengubah atau menambah pengguna baru. Dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 4. Halaman Manajer Pengguna 3.4. Tampilan Halaman Data Clustering
Halaman Data Clustering , untuk melihat hasil cluster data yang didapat sehingga dapat menganalisa data judul skripsi yang ada untuk dianalisis menggunakan metode k-means .
Gambar 5. Halaman Data Cluster
Sistem pengelompokan judul skripsi IIB Darmajaya, akan digunakan tiga klaster, yaitu klaster pertama (C1), klaster kedua (C2) dan klaster ketiga (C3).
3.5. Tampilan Halaman Formulir Pengguna Berikut ini adalah tampilan form tambah user dimana pada saat super admin ingin menambah data user baru diperlihatkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Halaman Data Cluster
3.6. Pengujian Pengujian dilakukan untuk menjalankan sistem aplikasi ini dapat berjalan seperti yang diharapkan tanpa error atau kesalahan di dalamnya. Pengujian dilakukan pada fungsi menu dan fungsi tombol. Pengujian fungsi menu terdiri dari menu login dan menu manager user . Tes tombol meliputi: menu login, manajer pengguna, cluster data, Forach Data, statistik, menu aktif, dan logout. Hasil pengujian fungsi menu dan fungsi tombol berhasil 100%.

## 4. KESIMPULAN
Hasil percobaan yang dilakukan pada penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma clustering K-Means melakukan pengelompokan skripsi dengan membagi data menjadi sejumlah k cluster yang ditentukan, dan menggunakan perhitungan jarak untuk mengukur kemiripan antar data. Data mining menggunakan k-mean mampu melakukan pengelompokan data dalam jumlah besar dengan sangat cepat sehingga dapat membantu mempercepat proses pengelompokan.

## 5. SARAN
Pada penelitian ini masih memiliki banyak kekurangan sehingga diperlukan rencana pengembangan di penelitian selanjutnya. Beberapa saran yang harus dilakukan adalah melakukan integrasi dengan aplikasi lain yang ada di perpustakaan IIB Darmajaya.
UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada UPT Perpustakaan, Lembaga penelitian dan pihak manajemen IIB Darmajaya yang telah memfasilitasi penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P. D. J. Wu, Advances in K-means Clustering A Data Mining Thinking . 2012.
[2] R. Goejantoro, “Perbandingan Pengelompokan K-Means dan K-Medoids Pada Data Potensi Kebakaran Hutan/Lahan Berdasarkan Persebaran Titik Panas (Studi Kasus : Data Titik Panas Di Indonesia Pada 28 April 2018) Comparison,” vol. 10, no. April 2018, pp.
26
Jurnal JUPITER, Vol. 14 No. 1 Bulan April Tahun 2022 , Hal. 19 - 26
143–152, 2019.
[3] A. Bastian et al. , “Penerapan Algoritma K-MEANS Clustering Analisis Pada Penyakit Menular Manusia (Studi Kasus Kabupaten Majalengka ),” no. 1, pp. 26–32.
[4] I. Nasution, A. P. Windarto, and M. Fauzan, “Penerapan Algoritma K-Means Dalam Pengelompokan Data Penduduk Miskin Menurut Provinsi,” vol. 2, no. 2, pp. 76–83, 2020.
[5] D. Sunia, P. A. Jusia, T. Informatika, T. Informatika, J. Subdistrict, and J. Selatan, “Penerapan Data Mining untuk Clustering Data Penduduk Miskin Menggunakan Algoritma K-MEANS,” no. 2016, pp. 121–134, 2017.
[6] M. K. Canggih Ajika Pamungkas, “Aplikasi Penghitung Jarak Koordinat Berdasarkan Latitude Dan Longitude Dengan Metode Euclidean Distance Dan Metode Haversine,” J.
Inf. Politek. Indonusa Surakarta , vol. 5, pp. 8–13, 2019.
[7] L. Studi, K. Pada, U. D. Toko, and B. Yd, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Menentukan Bahan Bangunan.”
[8] A. P. Windarto, “Implementation of Data Mining on Rice Imports by Major Country of Origin Using Algorithm Using K-Means Clustering Method,” vol. 1, no. 2, 2017.
[9] Y. Irawan, “Implementation of Data Mining for Determining for Determining Majors Using K-Means AlgoritmIn Student of SMA Negeri 1 Pangkalan Kerinci,” vol. 1, no. 1, pp. 17–29, 2019.
[10] N. Kunicina, A. Patlins, and J. Peksa, “Prototyping process in education and science,” 2020.
[11] S. Alsaqqa, S. Sawalha, and H. Abdel-nabi, “Agile Software Development : Methodologies and Trends Agile Software Development : Methodologies and Trends,” no. July, 2020.