## PENERAPAN DATA MINING PADA PENERIMAAN MAHASISWA BARU DENGAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING
Septian Isnanto 1)* , Suryarini Widodo 2)
1 Magister Manajemen Sistem Informasi, Universitas Gunadarma email: isnanto.septian@stmi.ac.id
2 Magister Manajemen Sistem Informasi, Universitas Gunadarma email: srini@staff.gunadarma.ac.id

## Abstract
This paper aims to grouping data using Clustering method with k-means algorithm to find potential majors and type of schools that produce feature students who have a good GPA score in semester 1 and semester 2 at Politeknik STMI Jakarta. Dataset from academic data for 2017-2020 has been processed with Rapid Miner showing that in Automotive Business Administration study program there are 3 clusters of students where cluster 0 marked as best cluster is dominated by high school students majoring in Science and Social Sciences.  Automotive  Industry  Information  System  study  program  produces  2  clusters  of  students  where cluster 0 marked as best cluster is dominated by high school students majoring in science and vocational high  school  majoring  in  mechanical  engineering.  Automotive  Industrial  Engineering  study  program produces 2 clusters of students where cluster 1 marked as best cluster is dominated by high school students majoring  in  science.  Polymer  Chemical  Engineering  study  program  produces  6  student  clusters  where cluster 4 marked as best cluster which all come from high school students majoring in science.
Keywords : Clustering, K-Means, Admission, Student

## 1. PENDAHULUAN
Penerimaan mahasiswa baru (PMB) adalah program rutin yang dilakukan oleh setiap institusi pendidikan  seperti  perguruan  tinggi  untuk merekrut  calon  mahasiswa  baru  setiap  tahun[1]. Politeknik  STMI  Jakarta  adalah  perguruan  tinggi yang berada pada naungan Kementrian Perindustrian  dimana  setiap  tahun  jumlah mahasiswa  yang  mendaftar  terus  meningkat. Banyaknya  pendaftar  pada  penerimaan  calon mahasiswa baru di STMI Jakarta berbanding lurus dengan  banyaknya  mahasiswa  kurang  kompeten yang tidak dapat menyelesaikan pendidikan  tepat waktu atau mengundurkan diri sebelum menyelesaikan  pendidikan.  Maka  dari  itu, peningkatan  pada  penerimaan  mahasiswa  baru harus diimbangi dengan strategi seleksi penerimaan  mahasiswa  baru  yang  baik  agar mendapat  calon  mahasiswa  yang  berkualitas  [2] dimana kualitas prestasi mahasiswa dalam bidang akademik salah satunya bisa diukur melalui Indeks Prestasi  yang  merupakan  cerminan  mutu  dari
keberhasilan  belajar  mahasiswa  di  perguruan tinggi [3].
Beberapa  penelitian  membahas  proses penerimaan mahasiswa baru menggunakan metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  [4], [5]  dimana  metode  AHP  sangat  bergantung  dari input  berupa  persepsi  pakar  [6],  [7].  Sementara Penelitian  [8],  [9],  [10],  [11]  menggunakan  data mining sebagai alat bantu dalam mengelompokan ( Clustering )  sesuai  atribut  pada  data  penerimaan mahasiswa  baru  untuk  mendapatkan  informasi tertentu yang mana metode ini mampu menangani data  numerik  dan  kategorikal  juga  dapat menangani dataset besar[12], [13].
Data  Mining merupakan  proses  untuk mengidentifikasi pola dalam hubungan antar data, menentukan  suatu  aturan  atau  mengeksplorasi karakteristik data menggunakan algoritma tertentu [14].  Dalam  penelitian  ini  digunakan  Metode Clustering dengan  menggunakan  algoritma  K- Means  yang  menggunakan  jarak  sebagai  indeks evaluasi  kemiripan,  yaitu  semakin  dekat  jarak
antara dua objek maka semakin besar kesamaannya [15].
Dengan  bantuan  data  mining,  data  calon mahasiswa  baru  dan  data  mahasiswa  yang tersimpan  selama  empat  tahun  belakangan  dapat digunakan  untuk  mengelompokan  jenis  asal sekolah dan jurusan asal sekolah mahasiswa baru yang berkualitas sehingga penelitian ini bertujuan agar dapat menjadi informasi berguna bagi panitia penerimaan  mahasiswa  baru  Politeknik  STMI Jakarta  untuk  memprioritaskan  jurusan  dan  jenis sekolah  tertentu  calon  mahasiswa  baru  pada proses  seleksi  penerimaan  mahasiswa  baru  di Politeknik STMI Jakarta.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan-tahapan  yang  dilakukan  pada penelitian  kali  ini  mengikuti  proses  standar  dari data  mining  yaitu  Cross-Industry  Standard  for Data Mining (CRISP-DM) dimana ada enam fase yaitu:
1. Business Understanding
2. Data Understanding
3. Data Preparation
4. Modeling
5. Evaluation
6. Deployment [16]

## 2.1. Business Understanding
Pada penerimaan calon mahasiswa baru di Politeknik  STMI  Jakarta  terdapat  syarat-syarat yang  menentukan  diterima  atau  tidaknya  calon mahasiswa  yaitu  kesesuaian  jurusan  sekolah dengan  prodi  yang  dipilih,  nilai  rapor  dan  nilai ujian masuk berupa tes tulis ataupun wawancara.

## 2.2. Data Understanding
Data  yang  digunakan  yakni  data  primer yang didapatkan dari data penerimaan mahasiswa baru tiap prodi tahun 2017 - 2020 sebanyak 4939 data  yang  terdiri  dari  Nama,  Nama  Sekolah, Jurusan  dan  Nilai  Tes  Masuk.  Diambil  pula  data primer  dari  data  mahasiswa  setiap  prodi  di Politeknik  STMI  Jakarta  tahun  2017  -  2020 sebanyak 1104 data yang terdiri dari Nama, Prodi, Tahun  Angkatan,  Indeks  Prestasi  Semester  1  dan 2. Data-data tersebut diintegrasikan yang
bertujuan  untuk  menggabungkan field-field dari database Penerimaan Calon Mahasiswa Baru dan Mahasiswa  pada  tahun  2017  sampai  2020 sehingga  terbentuk  dataset  berisi  atribut  yang dapat diproses. Tabel 1. menunjukan sumber data table  dari  atribut-atribut  target  yang  akan di clustering .
Tabel 1. Atribut Serta Sumber Tabel Atribut Sumber Tabel Jenis Sekolah Data Calon Mahasiswa Jurusan Sekolah Data Calon Mahasiswa Nilai Tes Masuk Data Calon Mahasiswa Indeks Prestasi Semester 1 Data Mahasiswa Indeks Prestasi Semester 2 Data Mahasiswa

## 2.3. Data Preparation
Dataset kemudian dipecah sesuai masing- masing  prodi  yaitu  Sistem  Informasi  Industri Otomotif  (SIIO),  Administrasi  Bisnis  Otomotif (ABO), Teknik Kimia Polimer (TKP) dan Teknik Industri  Otomotif  (TIO)  dengan  variabel  atribut yang sama di setiap data.
Preprocessing yang dilakukan adalah data cleaning yaitu mengidentifikasi dirty data berupa data tidak lengkap ( null ), data noise , outliner dan data  yang  tidak  konsisten  yang  kemudian  akan diperbaiki, dimodifikasi atau dihilangkan sehingga menghasilkan  data  yang clean untuk  diproses. Juga  dilakukan  transformasi  data  dengan  cara menormalisasikan  perbedaan  rentang  nilai  pada setiap  atribut  yang  dapat  menyebabkan  tidak berfungsinya  atribut  yang    memiliki    nilai    jauh lebih    kecil    dibandingkan  dengan  atribut-atribut lainnya.  Agar  dapat  menghasilkan  data  mining yang  lebih  baik,  Transformasi  data  dengan normalisasi dapat dilakukan dengan beberapa cara salah satunya adalah Z-Score atau Z
Transformation [17].
Tabel 2. Kolom Tabel Yang Akan Diproses
Kolom Tabel Tipe Data Range Data/ Keterangan Jenis Sekolah polynomial  SMK/ SMA/ MadrasahAliyah/ Lainnya
Jurusan Sekolah polynomial  Jurusan Sekolah Calon Mahasiswa Baru Nilai Tes Masuk Integer 1-10 Indeks Prestasi Semester 1 Real 0.00-4.00 Indeks Prestasi Semester 2 Real 0.00-4.00
Selain  kolom  tabel  2,  kolom  baru ditambahkan  sebagai  hasil  kategorisasi  Indeks Prestasi  Semester  1  dan  2.  Kategorisasi  nilai Indeks Prestasi Semester dibagi 5 bobot yaitu, A, B, C, D dan E yang dilambangkan dengan angka bulat sebagaimana terlihat pada tabel 3 berikut:

## Tabel 3. Kategorisasi IPS
No. IPS Predikat 1 < 1.00 E 2 2.00 – 1.00 D 3 2.00 - 3.00 C 4 3.50- 3.00 B 5 4.00 – 3.50 A

## 2.4 Modeling
Dari  proses  modifikasi  data  tersebut, terbentuklah sebuah dataset yang akan di import ke dalam  Tools  RapidMiner  menggunakan  metode clustering dengan  algoritma  K-Means yang berfungsi  mengidentifikasi  sekelompok  objek yang mempunyai kemiripan  karakteristik  tertentu yang  dapat  dipisahkan  dengan  kelompok  obyek lainnya  sehingga  obyek  yang  berada  dalam kelompok  yang  sama  relatif  lebih  homogen  dari pada  obyek  yang  berada  pada  kelompok  yang berbeda[18].  Operator  yang  digunakan  pada RapidMiner dapat dilihat seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Operator RapidMiner

## 2.5. Evaluation
Untuk  mengukur  seberapa  baik  hasil clustering nilai  Davies  Bouldin  Index  digunakan untuk  mengukur  kedekatan  antar  data  dalam cluster. Nilai k dengan hasil nilai Davies Bouldin Indeks yang paling minimum merupakan pembagian kluster paling optimal[19].

## 2.6. Deployment
Tools RapidMiner  digunakan  untuk deployment karena mampu menganalisa data yang berukuran  sangat  besar  sampai  ke  level  big  data dengan tampilan yang baik[20]. Dari hasil analisa data  menggunakan  RapidMiner,  didapatkan  data output  berupa  pola  cluster  yang  kemudian disimpulkan  sehingga  didapatkan  pengetahuan yang  bisa  menjadi  acuan  untuk  pengambilan keputusan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  dihasilkan  dari  tahapan preprocessing adalah data dengan tipe data seluruh atribut  berbentuk  numerik  sehingga  peranan  data mining Clustering dapat dilakukan menggunakan algoritma  K-means.  Nilai  k  yang  dipilih  menjadi pusat  awal  akan  dihitung  dengan  menggunakan rumus Euclidean  Distance yaitu  mencari  jarak terdekat antara titik centroid dengan data sehingga data yang memiliki jarak pendek akan membentuk sebuah cluster .

## 3.1. Prodi Administrasi Bisnis Otomotif (ABO)
Pada  dataset  prodi  Administrasi  Bisnis Otomotif  (ABO)  yang  diolah  pada  RapidMiner, k=3  mendapatkan  nilai  Davies  Bouldin  yang paling kecil yaitu sebesar 0.619 yang dapat dilihat paada tabel 4. Sehingga k= 3 diambil sebagai hasil clustering yang digunakan dalam penelitian.
Tabel 4. Perbandingan Jumlah Cluster (k) dan Nilai Davies Bouldin Data Prodi ABO Jumlah Cluster Nilai Davies Bouldin 2 0.623 3 0.619 4 1.024 Pada  tabel  5  dari  total  355  item  yang terproses, Cluster model  yang  dihasilkan  terdiri dari cluster 0 sebanyak 308 item (86.8%), cluster
1 sebanyak 24 item (6.7%) dan cluster 2 sebanyak 23 item (6.5%).
Tabel  5.  Cluster  Model  untuk  Prodi

## Administrasi Bisnis Otomotif (ABO)
Cluster Model Cluster 0 308 items Cluster 1 24 items Cluster 2 23 items Total Number of items 355 Berikut  beberapa  anggota cluster yang karakteristiknya dijelaskan pada tabel 6 dan tabel 7.
Tabel 6. Karakteristik Anggota Cluster Prodi
Administrasi Bisnis Otomotif (ABO) Cluster 0
Cluster 0 Jenis Sekolah SMA SMK Madrasah Aliyah Lainnya Nilai Tes Masuk Rata - rata 59.7 Kategori Indeks Prestasi Semester 1 1 0 2 1
3 44 4 113 5 150 Kategori Indeks Prestasi Semester 2 1 4
2 9 3
61 4 136 5 98 Jurusan IPA 162 IPS 141 Kesehatan 1 Pemasaran 4 Tabel 7. Karakteristik Anggota Cluster Prodi Administrasi Bisnis Otomotif (ABO) Cluster 1 Cluster 2 Jenis Sekola h SMA 0 Jenis Sekola h SMA 0 SMK 23 SMK 23 Madrasa h Aliyah 1 Madrasa h Aliyah 0 Lainnya 0 Lainnya 0 Nilai Tes Masuk Rata - rata 53. 7 Nilai Tes Masuk Rata - rata 53. 2 Kateg ori Indeks 1 0 Kateg ori Indeks 1 1 2 0 2 2 3 2 3 12
Presta si Semes ter 1 4 6 Presta si Semes ter 1 4 8 5 16 5 0 Kateg ori Indeks Presta si Semes ter 2 1 1 Kateg ori Indeks Presta si Semes ter 2 1 3 2 0 2 7 3 7 3 12 4 8 4 1 5 8 5 0 Jurusa n Akutans i 19 Jurusa n Multime dia 2 Bisnis Manaje men 1 Nautika 1 Jasa Boga 1 Perhotel an 1 Keagam aan 1 Perkanto ran 13 Perbank an 2 Tata Kecantik an 1 Teknik Fabrikas i Logam 1 Teknik Kendara an Ringan 1 Teknik Komput er Jaringan 2 Teknik Mesin 1
Statistik berupa rata-rata dan kenaikan atau penurunan  indeks  prestasi  semester  dapat  dilihat pada tabel 8 sebagai berikut:
Tabel 8. Statistik Indeks Prestasi Semester 1 dan 2 Prodi Administrasi Bisnis Otomotif (ABO)
Cluster 0 Cluster 1 Cluster 2 Jumlah Mahasiswa 282 24 23 Rata-rata IPS1 3,42 3,53 3,10 Rata-rata IPS2 3,19 3,12 2,70 Selisih 0,23 0,41 0,39 Persentase Penurunan 5,732899 10,125 9,869565
Dari  data  ke  tiga  tabel  tersebut  diperoleh informasi Mahasiswa yang masuk dalam anggota
cluster  0  didominasi  mahasiswa  dengan  asal sekolah  berjenis  SMA  jurusan  IPA  dan  memiliki rata-rata nilai ujian masuk sebesar 59.7 yang lebih besar dari nilai ujian masuk seluruh cluster.
Sementara  pada cluster 1  kebanyakan adalah  mahasiswa  dengan  asal  sekolah  berjenis SMK jurusan Akutansi dan memiliki rata-rata nilai ujian masuk  lebih  rendah dari  cluster 0 dan lebih tinggi dari cluster 2 yakni sebesar 53.7.
Terakhir pada cluster 2 kebanyakan adalah mahasiswa  dengan  asal  sekolah  berjenis  SMK dengan  berbagai  jurusan  dan  memiliki  rata-rata nilai  ujian  masuk  paling  rendah  dari  seluruh cluster yakni sebesar 53.2.

## 3.2. Prodi Sistem Informasi Industri Otomotif (SIIO)
Pada dataset prodi Sistem Informasi Industri Otomotif  (SIIO)  yang  diolah  pada  RapidMiner, k=2  mendapatkan  nilai  Davies  Bouldin  yang paling  kecil  yaitu  sebesar  0.727.  Sehingga  k=  2 diambil  sebagai  hasil clustering yang  digunakan dalam penelitian.
Tabel 9. Perbandingan Jumlah Cluster (k) dan
Nilai Davies Bouldin Data Prodi SIIO Jumlah Cluster Nilai Davies Bouldin 2 0.727 3 0.808 4 1.010
Pada  tabel  10  dari  total  349  item  yang terproses, Cluster model  yang  dihasilkan  terdiri dari cluster 0 sebanyak 225 item (65%)  dan cluster 1 sebanyak 124 item (35%).
Tabel 10. Cluster Model untuk Prodi Sistem Informasi Industri Otomotif (SIIO) Cluster Model Cluster 0 225 items Cluster 1 124 items Total number of items 349 Berikut  beberapa  anggota cluster yang karakteristiknya dijelaskan pada tabel 11.
Tabel 11. Karakteristik Anggota Cluster Prodi
Sistem Informasi Industri Otomotif (SIIO) Cluster 0 Cluster 1 SMA 20 8 SMA 62
Jenis Sekola h SMK 3 Jenis Sekola h SMK 10 Madras ah Aliyah 14 Madrasa h Aliyah 52 Lainny a 0 Lainnya 0 Nilai Tes Masuk Rata- rata 58, 7 Nilai Tes Masuk Rata-rata 54, 8 Katego ri Indeks Prestas i Semest er 1 1 0 Katego ri Indeks Prestas i Semest er 1 1 0 2 2 2 2 3 46 3 52 4 72 4 46 5 10 5 5 24 Katego ri Indeks Prestas i Semest er 2 1 0 Katego ri Indeks Prestas i Semest er 2 1 2 2 5 2 11 3 33 3 34 4 89 4 38 5 98 5 39 Jurusa n Agama (Soshu m) 1 Jurusa n Fisika 1 IPA 22 1 Informati ka 4 Teknik Mesin 3 IPS 70 Kelistrik an Pesawat Udara
2
Multime dia 10 Perhotela n 1 Rekayas a Perangka t Lunak 10 Teknik Elektroni ka 3 Teknik Kendara an Ringan 4
Teknik Kompute r Jaringan 19
Statistik berupa rata-rata dan kenaikan atau penurunan  indeks  prestasi  semester  dapat  dilihat pada tabel 10 berikut:
Tabel 12. Statistik Indeks Prestasi Semester 1 dan
2 Prodi Sistem Informasi Industri Otomotif
(SIIO) per cluster Cluster 0 Cluster 1 Jumlah Mahasiswa 225 124 Rata-rata IPS1 3,36 3,06 Rata-rata IPS2 3,37 3,00 Selisih 0,01 0,06 Persentase Penurunan 0,18 1,60
Dari  data  diatas  diperoleh  informasi Mahasiswa  yang  masuk  dalam  anggota  cluster  0 didominasi  mahasiswa  dengan  asal  sekolah berjenis  SMA  jurusan  IPA  dan  SMK  Teknik Mesin  yang  memiliki  rata-rata  nilai  ujian  masuk sebesar 58.7.
Anggota  cluster  1  kebanyakan  adalah mahasiswa dengan asal sekolah berjenis SMA dan MA jurusan IPS juga memiliki rata-rata nilai ujian masuk  lebih  rendah  dari  cluster  0  yakni  sebesar 54.8.

## 3.3. Prodi Teknik Industri Otomotif (TIO)
Pada dataset prodi Teknik Industri Otomotif (TIO)  yang  diolah  pada  RapidMiner,  k=2 mendapatkan  nilai  Davies  Bouldin  yang  paling kecil  yaitu  sebesar  0.335.  Sehingga  k=2  diambil sebagai  hasil clustering yang  digunakan  dalam penelitian.
Tabel 13. Perbandingan Jumlah Cluster (k) dan Nilai Davies Bouldin Data Prodi TIO Jumlah Cluster Nilai Davies Bouldin 2 0.335 3 0.967 4 0.949
Pada  tabel  14  dari  total  233  item  yang  terproses, Cluster model yang dihasilkan terdiri dari cluster 0  sebanyak  60  item  (25.8%)    dan  cluster  1
sebanyak 173 item (74.2%).
Tabel 14. Cluster Model untuk Prodi Teknik Industri Otomotif (TIO) Cluster Model Cluster 0 60 items Cluster 1 173 items Total number of items 233 Berikut  beberapa  anggota cluster yang karakteristiknya dijelaskan pada tabel 15.
Tabel 15. Karakteristik Anggota Cluster Prodi
Teknik Industri Otomotif (TIO) Cluster 0 Cluster 1 Jenis Sekola h SMA 0 Jenis Sekola h SMA 15 8 SMK 60 SMK 6 Madrasah Aliyah 0 Madras ah Aliyah 8 Lainnya 0 Lainnya  1 Nilai Tes Masuk Rata-rata 62, 6 Nilai Tes Masuk Rata- rata 56, 2 Kateg ori Indeks Presta si Semes ter 1 1 1 Kateg ori Indeks Presta si Semes ter  1 1 2 2 14 2 10 3 21 3 48 4 13 4 46 5 11 5 67 Kateg ori Indeks Presta si Semes ter 2 1 2 Kateg ori Indeks Presta si Semes ter  2 1 3 2 8 2 5 3 24 3 40 4 18 4 82 5 8 5 43 Jurusa n Airframe dan Powerpla nt 1 Jurusa n IPA 16 6 Audio Video 1 Kimia 2 Multimed ia 1 Pemasa ran 1 Pemelihar aan 1 Rekaya sa Perangk 1
at Lunak Teknik Otomasi Industri 1 Tav 1 Teknik Elektroni ka 4 Teknik Komput er Jaringa n 2
Teknik Kendaraa
n Ringan
40
Teknik Permesin an 11
Statistik berupa rata-rata dan kenaikan atau penurunan  indeks  prestasi  semester  dapat  dilihat pada tabel 16 berikut :
Tabel 16. Statistik Indeks Prestasi Semester 1 dan 2 Prodi Teknik Industri Otomotif (TIO) per
cluster Cluster 0 Cluster 1 Jumlah Mahasiswa 60 173 Rata-rata IPS1 2,64 3,12 Rata-rata IPS2 2,72 3,12 Selisih 0,08 0,00 Persentase 1,97 0,00
Dari  data  diatas  diperoleh  informasi Mahasiswa  yang  masuk  dalam  anggota  cluster  0 seluruhnya adalah mahasiswa dengan asal sekolah berjenis  SMK  yang  didominasi  jurusan  Teknik Kendaraan Ringan dan Teknik Permesinan dimana cluster ini  memiliki  rata-rata  nilai  ujian  masuk lebih tinggi dari cluster 1 yakni sebesar 62.6.
Sementara  Mahasiswa  yang  masuk  dalam anggota  cluster  1  didominasi  mahasiswa  dengan asal  sekolah  berjenis  SMA  dan  MA  dengan jurusan  IPA  yang  memiliki  rata-rata  nilai  ujian masuk sebesar 56.2.

## 3.4. Prodi Teknik Kimia Polimer (TKP)
Pada  dataset  prodi  Teknik  Kimia  Polimer (TKP)  yang  diolah  pada  RapidMiner,  k=6 mendapatkan  nilai  Davies  Bouldin  yang  paling kecil  yaitu  sebesar  0.984.  Sehingga  k=6  diambil
sebagai  hasil clustering yang  digunakan  dalam penelitian.
Tabel 17. Perbandingan Jumlah Cluster (k) dan
Nilai Davies Bouldin Data Prodi SIIO Jumlah Cluster Nilai Davies Bouldin 2 1.142 3 1.134 4 1.909 5 1.036 6 0.984 7 1.068
Pada  tabel  18  dari  total  142  item  yang terproses, Cluster model  yang  dihasilkan  terdiri dari cluster 0 sebanyak 26 item (18.7%) , cluster 1 sebanyak 31 item (22.3%), cluster 2 sebanyak 22 item (15.8%), cluster 3 sebanyak 24 item (17.2%), cluster 4 sebanyak 24 item (17.2%) dan cluster 5 sebanyak 12 item (8.6%).
Tabel 18. Cluster Model untuk Prodi Teknik Kimia Polimer (TKP) Cluster Model Cluster 0 26 items Cluster 1 31 items Cluster 2 22 items Cluster 3 24 items Cluster 4 24 items Cluster 5 12 items Total number of items 139 Berikut  beberapa  anggota cluster yang karakteristiknya dijelaskan pada tabel 15, tabel 16 dan taabel 17.
Tabel 19. Karakteristik Anggota Cluster Prodi Teknik Kimia Polimer (TKP) cluster 0 dan cluster
1 Cluster 0 Cluster 1 Jenis Sekola h SMA 0 Jenis Sekola h SMA 29 SMK 25 SMK 0 Madras ah Aliyah 6 Madras ah Aliyah 2 Lainnya 1 Lainny a 0 Nilai Tes Masuk Rata- rata 55, 9 Nilai Tes Masuk Rata- rata 49, 9 1 0 1 0
Katego ri Indeks Prestas i Semest er 1 2 0 Katego ri Indeks Prestas i Semest er  1 2 0 3 1 3 0 4 15 4 31 5 10 5 0 Katego ri Indeks Prestas i Semest er 2 1 0 Katego ri Indeks Prestas i Semest er  2 1 0 2 0
2 0 3 1 3 0 4 19 4 23 5 6 5 6 Jurusa n Analis Kesehat an 1 Jurusa n IPA 31 Farmasi 3 Kimia Analis 18 Kimia Industri 4 Tabel 20. Karakteristik Anggota Cluster Prodi Teknik Kimia Polimer (TKP) cluster 2 dan cluster 3 Cluster 2 Cluster 3 Jenis Sekola h SMA 19 Jenis Sekola h SMA 1 8 SMK 1 SMK 1 Madras ah Aliyah 2 Madras ah Aliyah 5 Lainnya 0 Lainnya 0 Nilai Tes Masuk Rata- rata 84, 6 Nilai Tes Masuk Rata- rata 4 0 Katego ri Indeks Prestasi Semest er  1 1 0 Katego ri Indeks Prestasi Semest er  1 1 0 2 0 2 0 3 0 3 0 4 1 4 0 5 21 5 2 4 Katego ri Indeks Prestasi Semest er  2 1 0 Katego ri Indeks Prestasi Semest er  2 1 0 2 0 2 0 3 0 3 1 4 9 4 2 3 5 13 5 0
Jurusan IPA 21 Jurusan IPA 2 3 Kimia Industri 1 Kimia Industri 1 Tabel 21. Karakteristik Anggota Cluster Prodi Teknik Kimia Polimer (TKP) cluster 4 dan cluster 5 Cluster 4 Cluster 5 Jenis Sekola h SMA 22 Jenis Sekola h SMA 9 SMK 0 SMK 0 Madras ah Aliyah 2 Madras ah Aliyah 3 Lainnya 0 Lainnya 0 Nilai Tes Masuk Rata- rata 51, 3 Nilai Tes Masuk Rata- rata 5 5 Katego ri Indeks Prestasi Semest er  1 1 0 Katego ri Indeks Prestasi Semest er  1 1 0 2 0 2 0 3 0 3 4 4 0 4 7 5 24 5 1 Katego ri Indeks Prestasi Semest er  2 1 0 Katego ri Indeks Prestasi Semest er  2 1 2 2 0 2 1 3 0 3 9 4 0 4 0 5 24 5 0 Jurusan IPA 24 Jurusan IPA 1 2
Statistik  berupa  rata-rata  dan  kenaikan atau  penurunan  indeks  prestasi  semester  dapat dilihat pada tabel 18 dan tabel 19 berikut:
Tabel 22. Statistik Indeks Prestasi Semester 1 dan 2 Prodi Teknik Kimia Polimer (TKP) cluster 0,
cluster 1 dan cluster 2 Cluster 0 Cluster 1 Cluster 2 Jumlah Mahasiswa 26 31 22 Rata-rata IPS1 3,43 3,35 3,69 Rata-rata IPS2 3,36 3,29 3,55 Selisih 0,07 0,06 0,15 Persentase 1,77 1,43 3,73
Tabel 23. Statistik Indeks Prestasi Semester 1 dan
2 Prodi Teknik Kimia Polimer (TKP) cluster 3, cluster 4 dan cluster 5
Cluster 3 Cluster 4 Cluster 5 Jumlah Mahasiswa 24 24 12 Rata-rata IPS1 3,67 3,77 3,13 Rata-rata IPS2 3,37 3,69 2,38 Selisih 0,30 0,08 0,75 Persentase 7,52 1,90 18,81
Dari  data  diatas  diperoleh  informasi Mahasiswa  yang  masuk  dalam  anggota  cluster  0 kebanyakan  adalah  mahasiswa  dengan  asal sekolah berjenis SMK dimana cluster ini memiliki rata-rata  nilai  ujian  masuk  sebesar  55.9. Berikutnya pada cluster 1 beranggotakan mahasiswa dengan asal sekolah berjenis SMA dan MA  jurusan  IPA  dimana  rata-rata  nilai  ujian masuk  sebesar  49.9.  Selanjutnya  di  cluster  2 didominasi  mahasiswa  dengan  asal  sekolah berjenis  SMA  jurusan  IPA  yang  rata-rata  nilai ujian masuk paling tinggi diantara cluster lainnya yaitu  sebesar  84.6.  Penurunan  Indeks  Prestasi Semester  sebesar  3.73%.  Dan  memiliki  rata-rata nilai  Indeks  Prestasi  Semester  1  dan  2  masing- masing sebesar 3.69 dan 3.55.
Mahasiswa  dalam  anggota  cluster  3 didominasi  mahasiswa  dengan  asal  sekolah berjenis  SMA  jurusan  IPA  yang  rata-rata  nilai ujian  masuk  paling  kecil  diantara  cluster  lainnya yaitu  sebesar  40.  Berikutnya  di  cluster  4 seluruhnya adalah mahasiswa dengan asal sekolah berjenis  SMA  jurusan  IPA  yang  rata-rata  nilai ujian  masuk  yaitu  sebesar  51.3.  Selanjutnya  di cluster  5  seluruhnya  adalah  mahasiswa  dengan asal sekolah berjenis SMA jurusan IPA yang rata- rata nilai ujian masuk yaitu sebesar 55.

## 4. KESIMPULAN
Didapatkan    beberapa    kesimpulan berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan yang telah  peneliti  lakukan.  Berikut  merupakan kesimpulannya.
1. Clustering yang dilakukan dengan menggunakan K-Means berdasarkan 5 atribut target  yaitu  Jenis  Sekolah,  Jurusan  Sekolah, Nilai Tes Masuk, Indeks Prestasi Semester 1 dan  2  pada  data  di  Politeknik  STMI  Jakarta
menghasilkan  sebuah  informasi  gambaran karakteristik mahasiswa sesuai prodi.
2. Clustering yang  dilakukan  pada  data  prodi
Administrasi Bisnis Otomotif (ABO) menghasilkan  tiga cluster mahasiswa  dari total 355 item.
3. Clustering yang  dilakukan  pada  data  prodi Sistem  Informasi  Industri  Otomotif  (SIIO) menghasilkan  dua cluster mahasiswa  dari total 349 item.
4. Clustering yang  dilakukan  pada  data  prodi Teknik Industri Otomotif (TIO) menghasilkan  dua cluster mahasiswa  dari total 233 item.
5. Clustering yang  dilakukan  pada  data  prodi Teknik Kimia Polimer (TKP). menghasilkan Enam cluster mahasiswa dari total 139 item.

## 5. REFERENSI
[1] I. Kurniawati, R. E. Indrajit, and M. Fauzi, “Peran  Bussines  Intelligence  Dalam Menentukan  Strategi  Promosi  Penerimaan Mahasiswa Baru,” vol. 1, no. 2, pp. 70–79, 2017.
[2] A.  Saifudin,  “Metode  Data  Mining  Untuk Seleksi Calon Mahasiswa,” J. Teknol. Univ. Muhammadiyah Jakarta , vol. 10, no. 1, pp. 25–36, 2018.
[3] D. U. Setyawati, B. D. Korida, and B. R. A. Febrilia, “Analisis Regresi Logistik Ordinal Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  IPK Mahasiswa,” J. Varian , vol. 3, no. 2, pp. 65– 72, 2020, doi: 10.30812/varian.v3i2.615.
[4] A. T. Purba, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Penerimaan Mahasiswa Baru Dengan  Metode  Analytical  Hierarchy Process (AHP),” J. Tekinkom , vol. 1, no. 1,
pp. 1–7, 2018.
[5] S. Aminah, S. Aminah, and S. P. Keputusan, “PENGGUNAAN  METODE  ANALYTIC
HIERARCHY PROCESS ( AHP ) DALAM SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN KELULUSAN Seleksi Penerimaan Mahasiswa Baru pada,” J.  Ilm.  Betrik ,  vol. 11, no. 02, pp. 56–65, 2020.
[6] A.  Faroby  Falatehan, Analytical  Hierarchy
Process (AHP) Teknik Pengambilan
Keputusan  Untuk  Pembangunan  Daerah . Yogyakarta: Indomedia Pustaka, 2017.
[7] D.  D.  Marsono, Penggunaan  Hierarchy Process (AHP) dalam Penelitian . Bogor: IN MEDIA, 2020.
[8] F.  Yunita,  “Penerapan  Data  Mining Menggunkan Algoritma K-Means Clustring Pada  Penerimaan  Mahasiswa  Baru,”
Sistemasi ,  vol.  7,  no.  3,  p.  238,  2018,  doi: 10.32520/stmsi.v7i3.388.
[9] H.  Muttaqien,  M.  Lutfi,  M.  KH,  A.  Muis, and  H.  Zainuddin,  “Recommendation  of
Student  Admission  Priorities  Using  K- Means Clustering,” 2019, doi: 10.4108/eai.2-5-2019.2284614. [10]  E. Buulolo and R. Syahputra, “Implementasi  Algoritma  Clustering  K- Means Untuk Mengelompokkan Mahasiswa Baru  Yang  Berpotensi  (Studi  Kasus: STMIK  Budi  Darma),” Pros.  Semin.  Nas. Ris.  Inf.  Sci. ,  vol.  1,  no.  September,  p.  17, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.3.
[11]  W. R. Izzati, M. Komarudin, H. D. Septama, and  Y.  Mulyani,  “Analisis  Potensi  Asal Sekolah pada Jalur Penerimaan Mahasiswa Baru di Universitas Lampung menggunakan Algoritma  K-Means,” Electrician ,  vol.  13,
no. 1, p. 7, 2019,
doi:
10.23960/elc.v13n1.2087.
[12]  Y. Prastyo, “Pembagian Tingkat Kecanduan Game  Online  Menggunakan  K-Means Clustering  Serta  Korelasinya  Terhadap Prestasi  Akademik,” Elinvo  (Electronics,
Informatics, Vocat. Educ. , vol. 2, no. 2, pp.
138–148,
2017,
doi: 10.21831/elinvo.v2i2.17307.
[13]  R.  J.  Kasim,  S.  Bahri,  and  S.  Amir, “Implementasi  Metode  K-Means  Untuk Clustering  Data  Penduduk  Miskin  Dengan Systematic  Random  Sampling,” Pros.
SISFOTEK , vol. 5, no. 1, pp. 95–101, 2021.
[14]  E. Buulolo, Data Mining Untuk perguruan Tinggi . Sleman: DEEPUBLISH, 2020.
[15]  W. Pradnyana, G.A. I.G.M., Darmawiguna, I.S.W., DATA  MINING:  Menemukan Pengetahuan dalam Data . Depok: PT. Raja Grafindo Persada, 2020.
[16]  F.  Martínez-Plumed  et  al,  “CRISP-DM Twenty  Years  Later:  From  Data  Mining Processes  to  Data  Science  Trajectories,”
Trans. Knowl. Data Eng. , vol. 33, no. 8, pp.
3048–3061, 2021, doi:
10.1109/TKDE.2019.2962680.
[17]  D.  A.  Nasution,  H.  H.  Khotimah,  and  N. Chamidah,  “Perbandingan  Normalisasi Data untuk Klasifikasi Wine Menggunakan Algoritma K-NN,” Comput. Eng. Sci. Syst. J. ,  vol.  4,  no.  1,  p.  78,  2019,  doi: 10.24114/cess.v4i1.11458.
[18]  N.  Nofriansyah,  D  G.W., Algoritma  Data Mining dan Pengujian .
Sleman:
DEEPUBLISH, 2019.
[19]  A.  Badruttamam,  S.  Sudarno,  and  D.  A.  I.
Maruddani,  “PENERAPAN  ANALISIS KLASTER K-MODES DENGAN VALIDASI  DAVIES  BOULDIN  INDEX DALAM MENENTUKAN KARAKTERISTIK  KANAL  YOUTUBE DI  INDONESIA  (Studi  Kasus:  250  Kanal YouTube Indonesia Teratas Menurut Socialblade),” J. Gaussian , vol. 9, no. 3, pp. 263–272, 2020, doi: 10.14710/j.gauss.v9i3.28907. [20]  F. A.
Hendajani, “Perbandingan
Penggunaan  Aplikasi  Rapidminer  Dengan Weka  Untuk  Penerapan  Metode  K-Means Clustering  Pada  Pengelompokan  Penderita Demensia,” J. Ilm. Komputasi , vol. 18, no. 2, 2019, doi: 10.32409/jikstik.18.2.2584.