Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 320-331 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Penerapan K- Means Clustering Pada Data Mahasiswa Fakultas Interdisiplin Program Studi D4 Destinasi Pariwisata Untuk Menentukan Strategi Promosi
Rioldy Leonard Pattipeilohy 1 *, Magdalena A. Ineke Pakereng 2 1,2 Jurusan Teknik Informatika, FTI UKSW, Salatiga, Indonesia e-mail : 1672018377@student.uksw.edu , 2 ineke.pakereng@uksw.edu

## Abstract
The  research  was  conducted  to  see  the  trend  of  supply  of  students  studying  at  the  Interdisciplinary Faculty, Tourism Destination D4 Study Program. The algorithm used in the student supply process is K-means. Data processing with the K-means algorithm helps extract information and knowledge from student data in the Interdisciplinary Faculty, D4 Tourism Destination Study Program. By using data mining, stakeholders in the Interdisciplinary Faculty, D4 Tourism Destination Study Program, can take strategic  steps  in  the  screening  process  in  provinces  that  are  indicated  to  supply  students.  The  K- means algorithm facilitates the process of data analysis and grouping of student data for 4 years. The purpose of this research is to provide an accurate and strategic picture of the provinces that can have a significant impact on the supply of students each year. The results showed that the largest supply of students came from Central Java and the smallest from Bangka Belitung, West Sulawesi, Banten, East Kalimantan, West Papua, Bengkulu and Riau, so promotion strategies need to be improved in areas with the smallest student supply.
Keywords: Clustering, K-means, Data Mining

## Abstrak
Penelitian  yang  dilakukan  untuk  melihat  trend  suplai  mahasiswa  yang  kuliah  di  Fakultas Interdisiplin, Program Studi D4 Destinasi Pariwisata. Algoritma yang digunakan dalam proses suplai mahasiswa ialah K-means. Pengolahan data dengan algoritma K-means ini membantu mengekstrak informasi dan pengetahuan dari data mahasiswa yang ada di Fakultas Interdisiplin, Program Studi D4  Destinasi  Pariwisata.  Dengan  menggunakan  data  mining,  pemangku  kepentingan  di  Fakultas Interdisiplin,  Program  Studi  D4  Destinasi  Pariwisata,  dapat  mengambil  langkah  strategis  dalam proses  penjaringan  di  provinsi-provinsi  yang  terindikasi  mensuplai  mahasiswa.  Algoritma  K-means memfasilitasi proses analisis data dan pengelompokan data mahasiswa selama 4 tahun. Tujuan dari penelitian  ini  adalah  untuk  memberikan  gambaran  yang  tepat  sasaran  dan  strategis  mengenai provinsi-provinsi  yang  dapat  memberikan  dampak  signifikan  terhadap  suplai  mahasiswa  setiap tahunnya.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  suplai  mahasiswa  terbanyak  berasal  dari  daerah Jawa Tengah  dan terkecil  dari Bangka  Belitung, Sulawesi  Barat, Banten, Kalimantan Timur, Papua Barat,  Bengkulu  dan  Riau,  sehingga  strategi  promosi  perlu  ditingkatkan  pada  daerah-daerah tersebut.
Kata Kunci :  K-Means Clustering, Data mining
1. PENDAHULUAN
Universitas  Kristen  Satya  Wacana  (UKSW)  adalah  universitas  swasta  yang terletak  di wilayah Salatiga, Jawa Tengah. Mahasiswa UKSW berasal dari berbagai provinsi  di  Indonesia,  dari  Sabang  sampai  Merauke,  karena  hal  tersebut  UKSW Wacana  disebut  Indonesia  Mini.  Mahasiswa  baru  yang  terdaftar  setiap  tahunnya, menghasilkan  data  dalam  bentuk  informasi  profil  baru.  Data  dan  informasi  yang
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 320-331 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
dapat  diperoleh  dengan  mengolah  data  berdasarkan  data  mahasiswa.  Untuk memperoleh  informasi  penting  berupa  pengetahuan  baru,  maka  perlu  dilakukan pengolahan  data  mahasiswa.  Informasi  yang  akan  diolah  dapat  digunakan  guna penunjang dalam pengambilan keputusan bagi institusi.
Memproses data dalam jumlah besar, termasuk kumpulan data yang banyak dan  data  dalam  jumlah  besar,  tidaklah  mudah.  Salah  satu  cara  untuk  mengelola data dengan jumlah record yang besar adalah dengan mengimplementasikan data mining. Teknologi data mining merupakan salah satu alat untuk mengekstrak data dari database besar dengan spesifikasi yang sangat kompleks. Data mining sendiri memiliki  metode  dan  teknik  untuk  memenuhi  kebutuhan,  termasuk  kebutuhan akan informasi yang luas, dan informasi yang dihasilkan dapat digunakan sebagai alat pengambilan keputusan atau digunakan untuk meningkatkan kualitas proses pengambilan  keputusan.  Data  atau  informasi  memiliki  potensi  yang  besar  untuk dijadikan  sebagai  kesimpulan  pengambilan  keputusan  dengan  menganalisis  data yang dikandungnya.
Teknik data mining yang akan digunakan dalam penelitian adalah Clustering . Clustering merupakan  salah  satu  teknik data  mining yang  berfungsi  melakukan pengelompokan sejumlah data atau objek ke dalam cluster (group) sehingga setiap cluster akan  berisi  data  yang  semirip  mungkin  dan  berbeda  dengan  objek  dalam cluster yang lainnya [1].
Tujuan  dari  pengolahan  data  mahasiswa  program  studi  D4  Destinasi Pariwisata Sarjana Interdisiplin adalah untuk menerapkan algoritma clustering K- Means pada data penerimaan mahasiswa baru. Atribut data yang digunakan adalah nama  siswa,  dan  wilayah.  Manfaat  yang  diharapkan  adalah  departemen  promosi UKSW akan membantu pelaksanaan promosi serta mencari calon mahasiswa baru. Algoritma  yang  digunakan  untuk  menentukan  strategi  pemasaran  dalam penelitian  ini  adalah  algoritma K-Means .  Algoritma K-Means menjadi  salah  satu algoritma  dalam  bidang  data  mining  karena  kelebihannya  yaitu  implementasi algoritma yang mudah, waktu komputasi yang relatif cepat, dan banyak digunakan untuk  menyelesaikan  berbagai  permasalahan  algoritma.  Memecahkan  Masalah Komputasi  Ketika  metode  pengelompokan  dan K-means yang  paling  umum digunakan,  data  harus  ditransfer  agar  dapat  diproses.  Setelah  itu,  perlu menginisialisasi data tipe data nominal, seperti data siswa, dalam bentuk numerik. Jika  data  sudah  dalam  bentuk  numerik,  maka  akan  diproses  menggunakan  alat Orange [2].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Tinjauan Pustaka
Penelitian yang berjudul Clustering Data Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Means untuk Menunjang Strategi Promosi, membahas tentang memproses data dalam jumlah  besar  dengan  banyak kumpulan  data  yang  banyak atribut  tidaklah mudah.  Salah satu cara  untuk  mengolah  data  dalam jumlah  besar  adalah dengan menggunakan data mining [1].
Penelitian yang berjudul Penentuan Strategi Promosi Universitas Budi Darma dengan  Algoritma K-Means  Clustering ,  membahas  tentang  masalah  keputusan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 320-331 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
strategi  promosi  didasarkan  pada  jumlah  siswa  dengan  latar  belakang  regional atau  universitas.  Hal  ini  menjadi  acuan  bagi  para  pengambil  keputusan  untuk menentukan  strategi  promosi  mereka  di  Universitas  Buddhaarma.  Teknik data mining dapat  diterapkan  ketika  masalah  penentuan  strategi  periklanan  dapat diselesaikan. Data  mining itu  sendiri  adalah  proses  menemukan  pola  atau informasi  baru  dalam  kumpulan  data  organisasi  atau  perusahaan  dan menggunakan  pola  atau  informasi  baru  tersebut  sebagai  acuan  atau  dasar pengambilan keputusan [3].
Penelitian  yang  berjudul  Penerapan  Algoritma K-Means  Clustering Sebagai Strategi  Promosi  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  Pada  Universitas  Hasyim  Asy’Ari Jombang, dan File Dokumen menggunakan algoritma K-Means , membahas tentang membuat  analisa  data  menggunakan  metode clustering dalam  data  mining menggunakan  algoritma K-Means .  Algoritma K-Means sudah  sangat  banyak digunakan oleh para peneliti sebelumnya untuk mendapatkan berbagai informasi yang digunakan untuk menentukan strategi periklanan dengan mengelompokkan data [4] .
Penelitian  yang  berjudul  Algoritma K-Means Clustering Strategi  Pemasaran Penerimaan  Mahasiswa  Baru  Universitas  Satya  Negara  Indonesia,  membahas tentang  masalah  data  mahasiswa.  Data  tersebut  perlu  dikumpulkan  dan dikelompokkan  berdasarkan  alamat  asal  sekolah  dan  jurusan.  Pengelompokan data dengan menggunakan K-Means Clustering . Algoritma yang digunakan yaitu K- Means agar data yang berada dalam satu cluster /kelompok memiliki tingkat variasi yang kecil [5].
Penelitian  yang  berjudul  Analisis  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K- Means Clustering Untuk  Menentukan  Strategi  Marketing  dengan  studi  kasus Hoyweapstore.  Data  tersebut  melakukan  penerapan  algoritma K-Means menggunakan  aplikasi Orange studio  versi  8.2.001  ini  berguna  saat  melakukan aktivitas seperti data mining , pengelompokan, klasifikasi, dan regresi. [2]. Clustering adalah  salah  satu  teknik  data  mining  yang  dikenal.  Pengertian clustering dalam data  mining adalah  mengelompokkan  sekumpulan  data  atau objek ke dalam klaster (kelompok) sehingga semua data dalam suatu klaster berisi data  yang  semirip  mungkin  dengan  objek  di  klaster  lain  saja.  Dua  metode pengelompokan  dikenal:  pengelompokan  hierarkis  dan  partisi.  Metode  hirarki clustering sendiri terdiri dari complete linkage clustering, single linkage clustering, mean linkage clustering, dan centroid linkage clustering . Metode segmentasi sendiri terdiri  dari k-means dan fuzzy  k-means.  Clustering adalah  bagian  dari  ilmu data mining tanpa pengawasan. Clustering adalah proses membagi data ke dalam kelas atau cluster berdasarkan kesamaan. Untuk  pengelompokan K-means ,  K  dimaksudkan  sebagai  konstanta  untuk jumlah cluster yang  diinginkan. k-means  clustering merupakan  metode  analisis data  atau  metode data  mining karena mean dalam  hal  ini  berarti mean dari sekelompok  data,  yang  dalam  hal  ini  didefinisikan  sebagai cluster .  Suatu  metode menjalankan  proses  pemodelan  tanpa  pengawasan  ( unsupervised )  dan menggunakan  sistem  partisi  untuk  melakukan  pengelompokan  data.  [1].  Alur proses Algortima  K-Means  Clustering dinyatakan  dalam  bentuk flowchart, yang
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 320-331 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
dapat dilihat pada Gambar 1 . Suatu metode menjalankan proses pemodelan tanpa pengawasan  ( unsupervised )  dan  menggunakan  sistem  partisi  untuk  melakukan pengelompokan  data.  [1].  Alur  proses Algortima  K-Means  Clustering dinyatakan dalam bentuk flowchart, yang dapat dilihat pada Gambar 1 .
Gambar 1. Flowchart Alur Proses Algoritma K- Means
Alur proses algoritma K- means pada Gambar 1, dijelaskan sebagai berikut :
a) Menentukan jumlah cluster yang akan dibentuk
b) Inisialiasi k pusat cluster dan memberi nilai awal dengan angka-angka acak
(1)
Keterangan: D(i,j) = Jarak objek i ke pusat cluster j
Xki = Data ke i variabel data ke k
Xkj = Titik pusat ke j pada variabel ke k
c) Kelompokkan data ke dalam cluster berdasarkan jarak yang paling dekat.
d) Mencari pusat cluster baru dengan cara menghitung rata-rata dari data objek dalam cluster yang terbentuk
e) Kembali ke langkah c sampai dengan e sampai tidak ada lagi objek yang berpindah ke cluster.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 320-331 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.2. Metode Penelitian
Data mining adalah analisis pemeriksaan kumpulan data untuk menemukan hubungan  yang  tidak  terduga  dan  meringkas  data  dengan  cara  yang  sebelumnya tidak  diketahui,  sehingga  dapat  dimengerti  dan  berguna  bagi  pemilik  data. Data mining adalah  bidang  interdisiplin  yang  menggabungkan  pembelajaran  mesin, pengenalan  pola,  statistik, database ,  dan  teknik  visualisasi  untuk  memecahkan masalah  pengambilan  informasi  dari database besar. Data  mining adalah  istilah yang  digunakan  untuk  menggambarkan  pencarian  pengetahuan  dalam database. Data  mining adalah  proses  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi  yang berguna  dan  pengetahuan  gabungan  dari database besar  menggunakan  teknik statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan  pembelajaran  mesin.  Berdasarkan pengertian  data  mining  sebelumnya, data  mining adalah  pengetahuan  yang tersembunyi dalam database , yang menggunakan matematika, kecerdasan buatan, dan  pembelajaran  mesin  untuk  menemukan  pola  dan  teknik  statistik  untuk mengekstrak dan mengidentifikasi informasi pengetahuan dari database [3].
Metode  Penelitian  yang  digunakan  dalam  penerapan  algoritma K-Means untuk  menentukan  strategi  promosi  pada  data  mahasiswa  Fakultas  Interdisplin Program  Studi  D4  Destinasi  Pariwisata  menggunakan  rancangan  penelitian  yang ditunjukkan pada Gambar 2 yaitu: Identifikasi Masalah (1), Pengumpulan Data(2), Pra-Proses Data (3),  Analisis Cluster (4), dan Penulisan Laporan (5).

## Gambar 2 Rancangan Penelitian
Rancangan  penelitian  pada  Gambar  2,  dijelaskan  sebagai  berikut.  Tahap Identifikasi Masalah, Identifikasi Masalah adalah salah satu langkah penting dalam melakukan  penelitian  untuk  menemukan  jawaban  dari  suatu  masalah  untuk mengetahui daerah yang harus mendapatkan promosi; Tahap Pengumpulan Data, Data yang akan digunakan dalam penelitian akhir ini adalah data mahasiswa yang masuk  Fakultas  Interdisplin  Program  Studi  D4  Destinasi  Pariwisata.  Data  yang akan  diseleksi  berisi  tentang  data  mahasiswa  seperti  nama,  asal  sekolah,  asal daerah.  Dalam  penelitian  ini  digunakan  beberapa  metode  penelitian  yaitu: Wawancara  merupakan  metode  pengumpulan  data  dengan  melakukan  tanya jawab  secara  langsung  dengan  civitas  akademika  Fakultas  Interdisplin  Program Studi  D4  Destinasi  Pariwisata,  dan  Studi  literatur  adalah  mempelajari  dan memahami  karya  ilmiah  ataupun  sumber  ilmiah  yang  lainya  yang  sesuai  dengan penelitian dan memiliki hubungan penelitian yang serupa  [2]; Tahap Pengolahan Data , Yaitu mengolah data yang diberikan Fakultas Interdisiplin Program Studi D4 Destinasi Pariwisata, lalu data tersebut diolah dengan metode K-Means Clustering ; Tahap Analisis Kluster , K-Means merupakan salah satu metode data clustering non hirarki yang berusaha mempartisi data yang ada ke dalam bentuk satu atau lebih cluster /kelompok.  Metode  ini  mempartisi  data  ke  dalam cluster /kelompok sehingga  data  yang  memiliki  karakteristik  yang  sama  dikelompokkan  ke  dalam
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 320-331 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
satu cluster yang  sama  dan  data  yang  mempunyai  karakteristik  yang  berbeda dikelompokkan  ke  dalam  kelompok  yang  lain.  Penerapan  proses  algoritma K- Means menggunakan  aplikasi Orange studio  yang  berguna  dalam  membantu melakukan  kegiatan  seperti  data  mining,  Klustering,  klasifikasi,  dan  regresi;  dan Tahap  Penulisan  Laporan,  pada  tahap  ini  hasil  penelitian  yang  selesai  dilakukan kemudian ditulis ke dalam artikel ilmiah atau laporan penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada proses pengolahan data digunakan metode clustering dengan algoritma K-means. Proses  pengolahan  dilakukan  menggunakan  4  (empat) cluster untuk mengelompokkan  data  selama  kurun  waktu  4  (empat)  tahun.  Penggunaan  4 (empat)  buah cluster mempermudah  untuk  menentukan  skala  prioritas,  potensi suplai, serta batasan atau ruang lingkup pada data 4 (empat) tahun dalam  waktu 2018-2021.

## Gambar 3. Proses Pengolahan Program Orange
Gambar 3 merupakan proses pengolahan data mining menggunakan aplikasi Orange .  Ada  beberapa tools yang  digunakan  dalam  proses  pengolahan  pada gambar 3, antara lain:
a) File :  di  dalam tools  file terdapat  data  dengan  ekstensi .csv yang  telah dikelompokkan sebelumnya.
b) K-Means :  merupakan  algoritma  yang  digunakan  untuk  mengolah  data. Dalam proses K- Means , ditentukan untuk jumlah cluster .
c) Scatter Plot : tool yang digunakan untuk visualisasi hasil pengelompokan.
d) Discretize : tool untuk memberikan batasan nilai pada data
e) Select  Columns :  digunakan  untuk  mengolah  hasil attribute serta features dari file data.
f) Data  Table :  digunakan  untuk  melihat  hasil  dari  proses cluster beserta dengan silhouette.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 320-331 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 4. Data Mahasiswa Tahun 2018-2021
Gambar 4 menunjukkan data .csv selama periode 4 (empat) tahun, yang telah dinormalisasi  untuk  menghapus  data outlier dan  data  yang  tidak  memiliki  nilai. Dua  atribut  ditampilkan,  pertama  adalah  jumlah  yang  terbaca  sebagai numeric , serta data provinsi terbaca sebagai text.
Gambar 8. Proses Untuk Menentukan Cluster
Gambar  5  menunjukkan  proses  penentuan  jumlah cluster. Pada  Gambar  5, proses  pengolahan  data  menggunakan  4  (empat) cluster dan  dengan  proses pengolahan  data  dengan  proses  maksimum  iterasi  sebanyak  1000  kali.  Hasil pengolahan  data  4  (empat)  tahun,  memiliki  atribut  prefektur  atau  acuan  yaitu jumlah Mahasiswa, dan tahun pengolahan dengan menginisialisasi 4 buah cluster . Hasil cluster juga  menunjukkan  provinsi  lain  memiliki  potensi  yang  cukup  besar dalam hal penyediaan mahasiswa pada tahun-tahun yang  mendatang
Tabel 1 Hasil Clustering Data 2018-2021 Provinsi Cluster  Jumlah    Silhouette Jawa Tengah C2 44 0.500 Papua C3 23 0.500 Lampung C4 15 0.590
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 320-331 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Provinsi Cluster  Jumlah    Silhouette Jawa Barat C4 11 0.684 Nusa Tenggara Timur  C4 9 0.660 Maluku C4 8 0.609 Kalimantan Tengah C1 5 0.647 Sulawesi Utara C1 4 0.697 Maluku Utara C1 4 0.697 Kalimantan Barat C1 4 0.697 Jawa Timur C1 3 0.719 Sulawesi Tengah C1 3 0.719 Sumatera Selatan C1 3 0.719 Sumatera Utara C1 2 0.726 Sumatera Barat C1 2 0.726 Kalimantan Utara C1 2 0.726 Bangka Belitung C1 1 0.725 Sulawesi Barat C1 1 0.725 Banten C1 1 0.725 Kalimantan Timur C1 1 0.725 Papua Barat C1 1 0.725 Bengkulu C1 1 0.725 Riau C1 1 0.725
Data  pada  Tabel  1  menunjukkan  23  provinsi  dengan  pasokan  bervariasi selama 4 tahun terakhir. Dengan jumlah tersebut, Fakultas Interdisiplin, Program Studi  D4  Destinasi  Pariwisata  memiliki  batasan  dalam  menjalankan  proses promosi,  serta  penjaringan  pada  semua  provinsi  tersebut.  Dengan  menggunakan model  pengelompokan K-means untuk  fokus  pada  wilayah  yang  diminati,  dan fokus pada proses penjaringan. Pada Tabel 1, provinsi-provinsi dibagi berdasarkan kemiripan nilai, dan dibagi menjadi 4 cluster dengan label C1, C2, C3, dan C4.
Tabel 2. Cluster Provinsi Terbanyak Pertama Provinsi Cluster Jumlah Silhouette Jawa Tengah C2 44 0.500
Berdasarkan  data  pada  Tabel  2, cluster C2  adalah cluster dengan  nilai terbesar  di  antara cluster lainnya.  Pada cluster C1,  Jawa  Tengah  memiliki kontribusi mahasiswa terbesar di antara seluruh suplai untuk setiap provinsi yang terdapat pada Fakultas Interdisiplin, Program Studi D4 Destinasi Pariwisata dalam kurun waktu 4 tahun, dengan jumlah 44 mahasiswa.
Tabel 3 . Cluster Provinsi Terbanyak Kedua
Provinsi  Cluster  Jumlah  Silhouette Papua C3 23 0.500
Berdasarkan  data  pada  Tabel  3, cluster C3  merupakan cluster dengan  nilai suplai terbesar kedua setelah Jawa Tengah. Hanya terdapat satu provinsi dengan label cluster C3 yaitu Papua dengan jumlah 23 mahasiswa dengan nilai silhouette adalah 0.500.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 320-331 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 4. Cluster Provinsi Dengan Nilai Menengah Provinsi Cluster  Jumlah  Silhouette Lampung C4 15 0.590 Jawa Barat C4 11 0.684 Nusa Tenggara Timur  C4 9 0.660 Maluku C4 8 0.609
Berdasarkan  data  pada  tabel  4, cluster C4  adalah cluster dengan  nilai menengah.  Suplai  rata-rata  di  angka  8  hingga  15  mahasiswa.  Pada cluster C5 terdapat  beberapa  provinsi  antara  lain  Lampung,  Jawa  Barat,  Nusa  Tenggara Timur, dan Maluku.
Tabel 5. Cluster Provinsi Dengan Nilai Terkecil Provinsi Cluster  Jumlah  Silhouette Kalimantan Tengah  C1 5 0.647 Sulawesi Utara C1 4 0.697 Maluku Utara C1 4 0.697 Kalimantan Barat C1 4 0.697 Jawa Timur C1 3 0.719 Sulawesi Tengah C1 3 0.719 Sumatera Selatan C1 3 0.719 Sumatera Utara C1 2 0.726 Sumatera Barat C1 2 0.726 Kalimantan Utara C1 2 0.726 Bangka Belitung C1 1 0.725 Sulawesi Barat C1 1 0.725 Banten C1 1 0.725 Kalimantan Timur C1 1 0.725 Papua Barat C1 1 0.725 Bengkulu C1 1 0.725 Riau C1 1 0.725
Data  pada  Tabel  5  merupakan cluster dengan  nilai  suplai  terkecil  selama kurun waktu 4 tahun. Hasil cluster provinsi-provinsi ini memberikan jumlah paling sedikit dibandingkan dengan cluster lainnya. Cluster C1 merupakan cluster dengan jumlah terbanyak dengan total 17 provinsi.
Gambar 12. Proses Pembagian Data Menjadi 3 Interval
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 320-331 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 6 menunjukkan hasil pengolahan untuk cluster yang dibagi menjadi 3 (tiga) interval, yaitu suplai prioritas, potensi suplai, dan suplai terendah, dengan memilah  nilai  jumlah  data  berupa  nama  tiap  provinsi, cluster ,  dan  nilai.  Dengan membagi  3  (tiga)    interval,  Fakultas  Interdisiplin,  Program  Studi  D4  Destinasi Pariwisata  dapat  memprioritaskan  provinsi  yang  memberikan  suplai  terbanyak, berpotensi  memberikan  suplai,  dan  daerah  yang  memberikan  suplai  terkecil. Pembagian 3 (tiga) interval bermanfaat untuk proses strategi promosi ke provinsi- provinsi tersebut.
Tabel 6. Provinsi Prioritas Provinsi Cluster  Jumlah Jawa Tengah C2 ≥ 0.045 Lampung C4 ≥ 0.045 Papua C3 ≥ 0.045 Jawa Barat C4 ≥ 0.045 Maluku C4 ≥ 0.045 Nusa Tenggara Timur  C4 ≥ 0.045 Kalimantan Tengah C1 ≥ 0.045
Berdasarkan data pada Tabel 6, dari hasil pemecahan data menjadi 3 (tiga) interval,  terdapat  7  (tujuh)  provinsi  dengan  suplai  prioritas  yang  menunjukkan suplai dengan jumlah terbanyak. Jumlah rata-rata dari tiap daerah tersebut lebih atau sama dengan 0.045. Provinsi prioritas adalah C1 meliputi Kalimantan Tengah, C2  meliputi  Jawa  Tengah,  C3  meliputi  Papua,  dan  C4  meliputi  Lampung,  Jawa Barat, Maluku, dan Nusa Tenggara Timur.
Tabel 7. Provinsi Potensi Suplai Provinsi Cluster Jumlah Sulawesi Utara C1 0.015 - 0.045 Jawa Timur C1 0.015 - 0.045 Maluku Utara C1 0.015 - 0.045 Sumatera Utara C1 0.015 - 0.045 Kalimantan Barat  C1 0.015 - 0.045 Sulawesi Tengah  C1 0.015 - 0.045 Sumatera Selatan  C1 0.015 - 0.045 Sumatera Barat C1 0.015 - 0.045 Kalimantan Utara  C1 0.015 - 0.045
Berdasarkan data pada Tabel 7, provinsi potensi suplai terdiri dari 9 provinsi dengan nilai rata-rata 0.015 - 0.045 yang meliputi cluster C1 di antaranya Sulawesi Utara,  Jawa  Timur,  Maluku  Utara,  Sumatera  Utara,  Kalimantan  Barat,  Sulawesi Tengah, Sumatera Selatan, Sumatera Barat, dan Kalimantan Utara.
Tabel 8. Provinsi Dengan Suplai Terkecil Provinsi Cluster Jumlah Bangka Belitung C1 < 0.015 Sulawesi Barat C1 < 0.015
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 320-331 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Provinsi Cluster Jumlah Banten C1 < 0.015 Kalimantan Timur  C1 < 0.015 Papua Barat C1 < 0.015 Bengkulu C1 < 0.015 Riau C1 < 0.015
Tabel  8  menunjukan  provinsi  dengan  suplai  terkecil  dengan  nilai  rata-rata lebih  kecil  dari  0.015.  Provinsi  di  antaranya  adalah  Bangka  Belitung,  Sulawesi Barat, Banten, Kalimantan Timur, Papua Barat, Bengkulu, dan Riau yang termasuk dalam cluster C1.

## Gambar 13. Hasil Scatter Plot Cluster
Gambar  7  merupakan  hasil  visualisasi  proses  menggunakan  empat cluster. Terlihat bahwa sebaran tiap prefektur membentuk cluster yang saling berdekatan karena  adanya  kesamaan  nilai.  Proses  tersebut  melewati  1000  iterasi,  sehingga hasil yang didapatkan tidak mengalami pergeseran posisi, serta jarak dari masing- masing cluster . Penelitian  yang  dilakukan  pada  Fakultas  Interdisiplin,  Program  Studi  D4 Destinasi  Pariwisata  mendapatkan  hasil  serta  memiliki  pola  menarik  dan pengetahuan  baru.  Studi  ini  juga  menggunakan  klasifikasi  interval  untuk memastikan perhatian yang sama untuk negara bagian dalam setiap klaster yang dibagi menjadi suplai prioritas, potensi prioritas, dan suplai terkecil. Oleh karena itu, dapat diketahui pola untuk setiap keadaan dengan lebih akurat.
Ada strategi yang dapat diterapkan oleh Fakultas Interdisiplin, Program Studi D4  Destinasi  Pariwisata.  Pada  tiap-tiap  provinsi  prioritas  dan  provinsi  dengan memiliki  nilai  potensi  suplai  memiliki  kemungkinan  pertambahan  suplai mahasiswa.  Terdapat  9  provinsi  potensi  suplai,  dan  di  antaranya  hanya  satu provinsi yang berada di pulau Jawa. Hal ini sangat berpengaruh kepada tim yang bekerja  untuk  menjalankan  promosi.  Karena  dari  hasil data  mining, daerah  atau provinsi tersebut memberikan potensi suplai paling banyak.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 320-331 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan yang dilakukan, dapat ditarik kesimpulan  bahwa  1)  Fakultas  Interdisiplin,  Program  Studi  D4  Destinasi Pariwisata  dapat  menentukan  fokus  penyebaran  atau  penjaringan  dari  provinsi dengan  potensi  suplai terlebih  dahulu dan  selanjutnya  ke  provinsi  dengan  suplai prioritas  atau  preferensial;  2)  dengan  menggunakan  proses cluster  K-means, pembagian pada proses mahasiswa pada tiap wilayah provinsi lebih tepat sasaran. Sehingga  dengan  menggunakan  proses data  mining menggunakan  metode clustering Fakultas  Interdisiplin,  Program  Studi  D4  Destinasi  Pariwisata,  dapat menerapkan  strategi  yang  efisien  serta  dapat  meminimalkan  pengeluaran  untuk turun  secara  eksklusif  ke  tiap-tiap  provinsi;  3)  Suplai  mahasiswa  terbanyak berasal dari daerah Jawa Tengah dan terkecil dari Bangka Belitung, Sulawesi Barat, Banten,  Kalimantan  Timur,  Papua  Barat,  Bengkulu  dan  Riau,  sehingga  strategi promosi  perlu  ditingkatkan  pada  daerah-daerah  tersebut;  dan  4)  untuk  daerah atau  provinsi-provinsi  yang  belum  mendapatkan  penjaringan,  diharapkan  dari bagian  pemasaran  atau  promosi,  dapat  melakukan  penjaringan  ke  tiap-tiap provinsi  tersebut.  Ada  14  provinsi  yang  belum  atau  tidak  ada  dalam  data mahasiswa.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] W.  Lestari,  “Clustering  Data  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Untuk Menunjang Strategi Promosi (Studi Kasus : STMIK Bina Bangsa Kendari),” Simkom , vol. 4, no. 2, pp. 35–48, 2019, doi: 10.51717/simkom.v4i2.37.
[2] D. Triyansyah and D. Fitrianah, “Analisis Data Mining Menggunakan Algoritma K- Means  Clustering  Untuk  Menentukan  Strategi  Marketing,” J.  Telekomun.  dan Komput. , vol. 8, no. 3, p. 163, 2018, doi: 10.22441/incomtech.v8i3.4174.
[3] N.  Silalahi,  “Penentuan  Strategi  Promosi  Universitas  Budi  Darma  Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 1, pp. 40–46,
2020.
[4] I.  Mahmud,  A.  D.  Indriyanti,  and  I.  Lazulfa,  “Penerapan  Algoritma  K-Means Clustering Sebagai Strategi Promosi Penerimaan Mahasiswa Baru Pada Universitas Hasyim Asy’ari Jombang,” Inovate , vol. 4, no. 2, pp. 20–27, 2020.
[5] R.  Sibarani  and  O.  Omby,  “Algorithma  K-Means  Clustering  Strategi  Pemasaran Penerimaan  Mahasisswa  Baru  Universitas  Satya  Negara  Indonesia,” J.  Algoritm.
Log. dan Komputasi , vol. 1, no. 2, pp. 44–50, 2018, doi: 10.30813/j-alu.v1i2.1367.