## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4191

## Penerapan Clustering K-Means untuk Pengelompokan Tingkat Kepuasan Pengguna Lulusan Perguruan Tinggi
Dikky Praseptian M 1* , Abdul Fadlil 2 ,  Herman 1
1 Program Studi Magister Informatika, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia
2 Program Studi Teknik Elekro, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia Email: 1,* dikky2107048008@webmail.uad.ac.id, 2 fadlil@mti.uad.ac.id, 3 hermankaha@mti.uad.ac.id Email Penulis Korespondensi:  dikky2107048008@webmail.uad.ac.id
Abstrak− Salah  satu  cara  mengevaluasi  kualitas  lulusan  ialah  dengan  memberikan  angket  kepada  pengguna  lulusan  yaitu instansi/perusahaan  dunia  kerja  dalam  rangka  menilai  kualitas  lulusan  masing-masing  perguruan  tinggi.  Angket  penguna lulusan umumnya dilakukan dengan mengisi formulir angket secara fisik dan kemudian dikembalikan kepada perguruan tinggi. Metode  K-Means  adalah  salah  satu  dari  beberapa  metode  clustering/pengelompokan  non  hirarki.  Teknik clustering/pengelompokan  data  mudah,  sederhana  dan  cepat.  Banyak  pendekatan  dalam  membuat  cluster  atau  kelompok, seperti membuat aturan yang mendikte keanggotaan dalam grup/kelompok yang sama berdasar pada level persamaan antara anggota-anggota  kelompoknya.  Pendekatan  lain  seperti  membuat  kumpulan  fungsi  untuk  mengukur  beberapa  kriteria  dari pengelompokan  sebagai  fungsi  dari  beberapa  parameter  dari  clustering/pengelompokkan.  Dari  hasil  dan  pembahasan menghasilkan clustering K-Means berhasil menggelompokkan data kepuasan pengguna lulusan menjadi tiga cluster dimana hasil yang ditunjukan dengan perhitungan secara manual dan aplikasi menunjukan hasil yang sama dimana cluster C1 sebanyak 48 alternatif, C2 sebanyak 1 alternatif, dan C3 sebanyak 2 alternatif. Dalam artian aplikasi yang dibangun berhasil menerapkan clustering K-Means dibuktikan dengan perbadingan aplikasi dengan tools weka memiliki hasil persentase yang mirip. Secara persentase pengguna lulusan atau alumni dari STMIK PPKIA Tarakanita Rahmawati 94,12 % Sangat puas, 1,96 % Puas dan 3,92 % Cukup Puas.
Kata Kunci: Angket; Kualitas; Lulusan; Clustering; K-Means
Abstract− One  way  to  evaluate  the  quality  of  graduates  is  to  provide  questionnaires  to  graduate  users,  namely  agencies  / companies in the world of work in order to assess the quality of graduates of each university. Questionnaires for graduates are generally carried out by filling out the questionnaire form physically and then returning to the college. The K-Means method is one of several non-hierarchical clustering methods. Data clustering techniques are easy, simple and fast. Many approaches to creating clusters or groups, such as creating rules that dictate membership in the same group/group based on the level of similarity between the members of the group. Other approaches such as creating a set of functions to measure multiple criteria from grouping as a function of some parameters of clustering/grouping. From the results and discussions, K-Means clustering succeeded in grouping graduate user satisfaction data into three clusters where the results shown by manual calculations and applications showed the same results where clusterS C1 as many as 48 alternatives, C2 as many as 1 alternative, and C3 as many as 2 alternatives. In the sense that the application that is built successfully implements K-Means clustering is evidenced by the comparison of applications with weka tools has similar percentage results. In terms of the percentage of graduate users or alumni from STMIK PPKIA Tarakanita Rahmawati 94.12% Very satisfied, 1.96% Satisfied and 3.92% Quite Satisfied.
Keywords : Questionnaire; Quality; Graduate; Clustering; K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  yang  memiliki  banyak  perguruan  tinggi  mulai  dari  Perguruan  Tinggi Negeri  (PTN),  Perguruan  Tinggi  Swasta  (PTS),  Perguruan  Tinggi  Kementrian  (PTK),  dan  Perguruan  Tinggi Agama  (PTA).  Perguruan  tinggi  yang  dikelola  langsung  oleh  pemerintah  (Kementerian  Pendidikan  Nasional maupun  departemen  lain  milik  pemerintah)  disebut  PTN.  Jumlah  PTN  berdasarkan  data  Kementrian  Riset, Teknologi  dan  Pendidikan  Tinggi  tahun  2017  dikutip  dari  databoks.katadata.co.id,  yaitu  sebanyak  122  PTN berbanding  jauh  dan  jomplang  dengan  Perguruan  Tinggi  Swasta  (PTS)  yakni  sebanyak  3.136  PTS.  Jika  di persentase 70% perguruan tinggi di Indonesia merupakan PTS sedangkan 3% PTN, 24% Perguruan Tinggi Agama, dan 4% Perguruan Tinggi Kementrian/Lembaga Negara. Jumlah lulusan berdasarkan statistik pendidikan tinggi tahun 2020 dikutip dari pddikti.kemdikbud.go.id, tidak sejauh data jumlah perguruan tinggi dimana lulusan PTN mencapai  464.945 (30,29%) sedangkan PTS 865.919 (56,41%) kemudian perguruan tinggi kementerian 68.764 (4,48%) dan perguruan tinggi agama 135.446 (8.82%)
Alumni atau lulusan adalah hasil dari kualitas sebuah Perguruan Tinggi baik swasta mapun negeri, tetapi kualitas dari alumni atau lulusan akan berdampingan dengan kualitas Perguruan Tinggi itu sendiri sehingga alumni memiliki peranan yang sangat penting dalam peningkatan performa keualitas perguruan tinggi ditingkat wilayah, nasional,  maupun internasional serta  menjadi salah satu dari  beberapa  bagian dari  penilaian akreditasi instituso dari sebuah lembaga pendidikan. Salah satu cara mengevaluasi kualitas lulusan ialah dengan memberikan angket kepada pengguna lulusan yaitu para instansi/perusahaan dunia kerja dalam rangka menilai kualitas lulusan masing- masing  perguruan  tinggi.  Angket  penguna  lulusan  umumnya  dilakukan  dengan  mengisi  formulir  angket  secara fisik  dan  kemudian  dikembalikan  kepada  perguruan  tinggi.  Namun  sudah  banyak  juga  perguruan  tinggi  yang memanfaatkan website online agar memudahkan pengisian oleh instansi/perusahaan tempat lulusan bekerja. Pada umumnya rekap angket penguna lulusan akan dikelompokkan untuk mengetahui persentase kepuasan pengguna lulusan  terhadap  lulusan  perguruan  tinggi  tersebut.  Tracer  Study  ialah  survei  yang  respondennya  merupakan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4191
alumni dari dari institusi perguruan tinggi yang dilakukan beberapa waktu setelah alumni tersebut meninggalkan institusi  perguruan  tingginya,  survei  ini  juga  memiliki  standarisasi  sendiri[1].  Pelaksanaan  Tracer  Study  telah dilakukan pengelola perguruan tinggi baik di negara maju maupun negara berkembang. Setelah lulus hingga awal karir pekerjaannya 1-3 tahun setelah lulus merupakan hasil pelacakan Tracer Study, proses ini merupakan transisi mahasiswa.
Hasil dari pelaksanaan Tracer Study sangat dibutuhkan oleh institusi perguruan tinggi sebagai media umpan balik dari lulusa dalam usahanya untuk evaluasi sistem pengelolaan pendidikan. Tracer Study memiliki manfaat untuk menyediakan data dan informasi mengenai hubungan antara perguruan tinggi dengan dunia kerja, menilai relevansi  perguruan  tinggi,  data  dan  informasi  untuk stakeholders ,  serta  kelengkapan  persyaratan  untuk  proses akreditasi perguruan tinggi [2].
STMIK  PPKIA  Tarakanita  Rahmawati  belum  memiliki  metode  perhitungan  yang  sistematis  dalam mengelompokkan tingkat kepuasan pengguna lulusan. Pada beberapa penelitian terkait dengan clustering K-means dan tracer studi, fokus penelitian banyak terdapat pada pengelompokkan berdasarkan waktu tunggu lulusan dan bidang kerja seperti pada penelitian Rahayu Noveandini (2019) [3], Noldy Sinsu (2020) [4],  dan Ridho Muktiadi (2020) [5]. Pada penelitian Brilliananda Widhi Nugraha (2021) [6], penggelompokkan tingkat kepuasan pengguna lulusan dilakukan dengan menggunakan metode clusterin K-Means, namun kriteria yang dinilai berbeda dengan apa  yang  digunakan  oleh  STMIK  PPKIA  Tarakanita  Rahmawati  serta  belum  menggunakan  tools  sebagai pengujian akurasi  hanya membandingkan dengan data manual. Begitu juga pada penelitian Rosmini (2018)  [7] clustering K-Means juga digunakan dalam pengelompokan data namun agak berbeda disini objek yang digunakan adalah mahasiswa untuk memprediksi waktu kelulusan. Pada aspek pembangunan aplikasi tracer study juga telah banyak  dilakukan  namun  belum  menerapakan  konsep  pengelompokkan  atau  clustering  seperti  pada  penelitian Muhammad Rizka (2018) [8], Rizaldi Akbar (2020) [9], dan Muhammad Adie Syaputra (2020) [10]. Maka dari penelitian  terdahulu,  penulis  memilih  metode  clustering  K-Means  penulis  pilih  untuk  mengelompokkan  data kepuasan pengguna lulusan sebagai  bentuk  evaluasi  perguruan tinggi terhadap lulusannya. Clustering K-Means dibangun dengan aplikasi berbasis website PHP dan dengan kontrol dari tools Weka untuk menguji akurasi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Ada beberapa tahapan pada penelitian clustering K-Means pada data pengguna lulusan STMIK PPKIA Tarakanita Rahmawati :
a. Pengumpulkan data, data diambil dari kuesioner pengguna lulusan pada STMIK PPKIA Tarakanita Rahmawati mulai tahun 2019 sampai dengan 2021 sebanyak 51 data.
b. Pengolahan  data  dengan  menggunkan  Metode  Clustering  K-Means,  dengan  jumlah  cluster  3  sesuai  dengan kebutuhan, tahapan pengerjaan K-Means akan dibahas pada sub bab 2.2.
c. Pengolahan data dilakukan dengan Aplikasi berbasis Website PHP dan Tools Weka.
d. Hasil cluster dari Aplikasi Website PHP dan Tools Weka akan dibandingkan untuk menghitung akurasi.

## 2.2 Clustering K-Means
Metode  K-Means  adalah  salah  satu  dari  beberapa  metode  clustering/pengelompokan  non  hirarki.  Teknik clustering/pengelompokan  data  mudah,  sederhana  dan  cepat.  Banyak  pendekatan  dalam  membuat  cluster  atau kelompok, seperti membuat aturan yang mendikte keanggotaan dalam grup/kelompok yang sama berdasar pada level persamaan antara anggota-anggota kelompoknya. Pendekatan lain seperti membuat kumpulan fungsi untuk mengukur  beberapa  kriteria  dari  pengelompokan  sebagai  fungsi  dari  beberapa  parameter  dari clustering/pengelompokkan [7]. Metode K-Means bisa mengidentifikasi data yang berisi kesamaan karakteristik tertentu  dan  kemudian  menggunakan  karkteristik tersebut  sebagai  titik  yang  di  sebut  centroid  [11].  Metode  ini telah  banyak  digunakan  dalam  berbagai  bidang  seperti  [12]  mengelompokkan  penjualan  produk,  [13] mengelompokkan  kemampuan  mahasiswa,  [14] mengelompokkan  provinsi  produksi  padi,  jagung,  kedelai,  dan kacang hijau, [15] mengelompokkan untuk menentukan strategi marketing President University, [16] melakukan pengelompokkan turis di Polandia Timur. Salah satu dari beberapa alternatif penerapan Metode K-Means dengan beberapa  pengembangan  teori-teori  penghitungan  jarak  terdekat  yang  paling  sering  digunakan  ialah  Eucledian Distance  (L2-Norm).  Menurut  Johan  Oscar  Ong  (2013) [15],  tahapan  pengerjaan  clustering  dengan  metode  K- Means ialah sebagai berikut:
a. menentukan jumlah cluster/kelompok k.
b. menentukan k pusat cluster dengan cara acak dari alternatif yang ada. Sebenarnya ini bisa dilakukan dengan berbagai cara. Namun yang paling sering dilakukan adalah dengan cara acak.
c. Hitung  semua  data  training  atau  dataset  ke  pusat  cluster  yang  telah  ditentukan.  Kedekatan  jarak  dua  data didapat dari kedekatan jarak kedua data. Pada tahap ini juga perlu dihitung jarak terdekat dari tiap data ke tiap pusat cluster. Perhitungan jarak terdekat semua dataset atau data training ke setiap tiitk pusat cluster yang telah ditentukan dapat memakan perhitungan jarak Euclidean disteance yang dirumuskan pada persamaan 1 [17]:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4191
𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = √∑ (𝑥 𝑖𝑘 − 𝑥 𝑗𝑘 ) 2 𝑛 𝑘=1 (1)
dimana, 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) adalah jarak data ke i ke pusat cluster j i adalah data ke- j adalah centroid ke- n adalah jumlah atribut k adalah atribut ke- 𝑥 𝑖𝑘 adalah data ke i pada atribut ke k 𝑥 𝑗𝑘 adalah centroid ke j pada atribut ke k
Rumus perhitungan jarak euclidean distance lainnya juga dapat didefinisikan sebagai berikut [3]:
𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = √(𝑥 𝑖1 − 𝑥 𝑗1 ) 2 + (𝑥 𝑖2 − 𝑥 𝑗2 ) 2 + ⋯ +   (𝑥 𝑖𝑛 − 𝑥 𝑗𝑛 ) 2 (2)
dimana, 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) adalah jarak data ke i ke pusat cluster j i adalah data ke- j adalah centroid ke- n adalah jumlah atribut
Persamaan (1) dan persamaan (2) merupakan rumus yang sama hanya saja persamaan (2) lebih menjabarkan secara rinci dan sederhana.
d. Menghitung ulang titik pusat cluster baru dengan cara mengambil nilai rata-rata atau average dari semua data dalam cluster terpilih pada iterasi. Selain rata-rata juga dapat menggunakan median dari cluster tersebut untuk menentukan pusat cluster baru.
e. Proses selanjutnya kembali ke langkah nomor 3 sampai cluster tiap data tidak berubah lagi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  pengguna  lulusan  atau tracer  study dari  alumni  STMIK  PPKIA  Tarakanita Rahmawati. Terdiri dari 51 data pengguna lulusan pada tahun 2022 dan 2021. Data pengguna lulusan memiliki 7 kriteria penilaian yang berupa pertanyaan seperti terlihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Kriteria Penilaian No  Kriteria Keterangan 1 A1 Etika 2 A2 Keahlian pada bidang ilmu (kompetensi utama) 3 A3 Kemampuan berbahasa asing 4 A4 Penggunaan teknologi informasi 5 A5 Kemampuan berkomunikasi 6 A6 Kerjasama 7 A7 Pengembangan diri
Kriteria penilaian didasarkan pada 7 aspek yang menjadi indikator penilaian kepuasan pengguna lulusan pada pedoman akreditasi BAN-PT [18], kriteria ini juga yang dipakai oleh STMIK PPKIA Tarakanita Rahmawati dalam membuat kuesioner kepuasan pengguna lulusan. Kriteria tersebut dinilain dengan 5 model penilaian yang sama dapat terlihat pada Tabel 2.

## Tabel 2. Model Penilaian

## No  Model Penilaian  Nilai
1 Sangat Baik 5 2 Baik 4 3 Cukup 3 4 Kurang 2 5 Sangat Kurang 1
Jumlah  cluster  yang  akan  dibentuk  sebanyak  3  cluster,  sesuai  dengan  apa  yang  dilakukan  oleh  STMIK PPKIA Tarakanita Rahmawati dimana jumlah cluster sebanyak 3 dinilai ideal jika melihat catatan isi kuesioner kepuasan pengguna lulusan, begitu pula yang sering dilakukan pada penelitian terdahulu seperti pada penelitian Brilliananda  Widhi  Nugraha  (2021)  [6]  juga  menggunakan  3  cluster.  Pengguna  lulusan  hampir  tidak  pernah menilai  tidak  puas  ataupun  sangat  tidak  puas,  nilai  terendah  hanya  sampai  cukup  puas.  Maka  dari  itu  penulis menggunakan cluster sangat puas, puas, dan cukup puas seperti terlihat pada Tabel 3.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4191
Tabel 3. Cluster
No Cluster Keterangan 1 C1 Sangat Puas 2 C2 Puas 3 C3 Cukup Puas
Berikut merupakan 10 sampel data dari 51 data alternatif data pengguna lulusan STMIK PPKIA Tarakanita Rahmawati dari tahun 2019 sampai dengan 2021 yang diproses pada penelitian ini dapat diliat pada Tabel 4.
Tabel 4. Data Alternatif

## 3.1 Metode K-Means

## 3.1.1 Pemilihan Centroid
Pemilihan centroid sesuai dengan jumlah cluster yang kita inginkan yaitu 3, pada penerapannya pemilihan centroid pada metode K-Means dapat dilakukan secara random /acak. Penulis memilih 3 centorid dengan melihat rata-rata dari nilai kriteria masing-masing alternatif atau responden. Dimana cluster 1 (C1) akan diisi oleh responden yang memliki rata-rata tertinggi, cluster 2 (C2) akan diisi oleh yang memiliki nilai rata-rata ditengah dan cluster 3 (C3) akan diisi oleh responden yang memiliki nilai rata-rata terendah dari seluruh responden, data dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Centroid No  Cluster  Centorid  A1  A2  A3  A4  A5  A6  A7 1 C1 R23 5 5 5 5 5 5 5 2 C2 R3 4 4 4 4 4 4 4 3 C3 R8 4 0 2 3 5 5 4

## 3.1.2 Jarak Pusat Cluster
Jarak pusat cluster didapat dengan membandingkan atau mengitung jarak seluruh data responden dengan centroid seperti dapat lihat pada persamaan (1) atau persamaan (2), berikut contoh perhitungan jarak pusat cluster antara responden R1 dengan centroid C1, C2 dan C3 menggunakan persamaan 2:
R1C1 = √(5 − 5) 2 + (5 − 5) 2 + (4 − 5) 2 + (5 − 5) 2 + (5 − 5) 2 + (5 − 5) 2 + (5 − 5) 2 = 1
R1C2 = √(5 − 4) 2 + (5 − 4) 2 + (4 − 4) 2 + (5 − 4) 2 + (5 − 4) 2 + (5 − 4) 2 + (5 − 4) 2 = 2,45 R1C3 = √(5 − 4) 2 + (5 − 0) 2 + (4 − 2) 2 + (5 − 3) 2 + (5 − 5) 2 + (5 − 5) 2 + (5 − 4) 2 = 5,92
Jika  dilihat  dari  perhitungan  jarak  maka  R1  pada  iterasi  pertama ini  masuk  ke  dalam  cluster  C1  karena memiliki nilai terendah pada C1 yaitu 1. Hal yang sama dilakukan kepada semua data alternatif/responden terhadap centroid sehingga menghasilan perhitungan jarak pusat cluster dengan jumlah keanggotaan C1 sebanyak 24, C2 sebanyak 26 dan C3 sebanyak 1 pada Tabel 6 berikut :
Tabel 6. Jarak Pusat Cluster
Alternatif C1 C2 C3 Keanggotaan R1 1 2,45 5,91 C1 R2 2,45 1 5,1 C2 R3 2,65 0 4,8 C2 R4 3 1,41 4,36 C2 .. .. .. .. .. R47 1,73 2 4,8 C1
No Responden Kriteria A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 1 R1 5 5 4 5 5
5 5 2 R2 4 4 4 5 4
4 4 3 R3 4 4 4 4 4 4 4 4 R4 4 4 3 4 5
4 4 .. .. .. .. .. .. .. .. .. 47 R47 5 4 4 4 5
5 5 48 R48 5 4 5 5 5 5 5 49 R49 5 5 5 5 5 4 5 50 R50 4 4 4 4 4 4 4 51 R51 5 5 5 5 5
5 5

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4191
Alternatif C1 C2 C3 Keanggotaan R48 1 2,45 5,57 C1 R49 1 2,45 6,4 C1 R50 2,65 0 4,8 C2 R51 0 2,65 6,32 C1

## 3.1.3 Pusat Cluster Baru
Pusat cluster baru akan digunakan sebagai pengganti dari centroid awal yang digunakan sebelumnya pada iterasi selanjutnya. Pusat Cluster baru didapat dari menghitung rata-rata dari setiap kriteria yang telah masuk keanggotaan atau cluster CI, C2 dan C3. Pusat cluster C3 tidak berubah nilainya karena hanya ada satu alternatif yang masuk ke dalam cluster C3. Pusat cluster baru dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Pusat Cluster Baru
Berikut salah satu contoh perhitungan rata-rata untuk menentukan nilai pusat cluster baru sepeti nilai C1A1. C1A1= Average (5,5,5,5,5,4,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,4,5,5,5,5,5,5,5) = 4,92.
Dimana nilai yang ada di dalam kurung merupakan nilai Atribut 1 (A1) dari 24 data alternatif yang masuk kedalam cluster 1 pada iterasi pertama ini yaitu R1, R9, R10, R12, R15, R21, R23, R25, R28, R29, R30, R33, R34, R35, R36, R37, R38, R39, R42, R44, R47, R48, R49, dan R51.
Pusat cluster pada interasi selanjutnya yang perhitungannya dimulai lagi pada perhitungan alternatif dengan pusat cluster sehingga menghasilkan keanggotaan atau cluster. Iterasi berakhir ketika sudah tidak ada perubahan atau pergeseran keanggotaan lagi dalam artian status keanggotaan masing-masing alternatif akan tetap sama jika iterasi terus dilanjutkan.

## 3.1.4 Hasil Cluster
Studi kasus pada penelitian ini menghasilkan 5 kali iterasi  dimana iterasi  berakhir jika nilai pusat  cluster tidak berubah lagi dalam artian jika iterasi diteruskan maka akan tetap menghasilkan kelompok cluster yang sama. Hasil yang ditunjukan dengan perhitungan secaramanual dan aplikasi menunjukan hasil yang sama dimana cluster C1 sebanyak 48 alternatif, C2 sebanyak 1 alternatif, dan C3 sebanyak 2 alternatif dapat dilihat pada Tabel 8
Tabel 8. Jumlah Keanggotaan Cluster
Cluster Jumlah  Persentase C1 48 94,12% C2 1 1,96% C3 2 3,92%

## 3.2 Operasi Program
Aplikasi  dibuat berbasis website PHP dengan database Mysql. Gambar 1 memperlihatkan sejumlah menu yang terdapat pada aplikasi yaitu Dashboard untuk ke halaman utama, Master Data berisi input data untuk atribut dan model penialaian, Input Alternatif, Proses dan Logout .
Gambar 1. Menu Aplikasi
Gambar  2  merperlihatkan  tampilan input atribut/kriteria  dimana  dapat  juga  mengubah  dan  menghapus atribut/kriteria, terlihat juga 7 kriteria yang telah diinput dan akan digunakan pada pemrosesan nantinya mulai dari etika sampai dengan pengembangan diri.
No Alternatif Kriteria A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 1 C1 4,92 4,79 4,08 4,71 5 4,88 5 2 C2 4,27 4,27 3,23 4,12 4,15 4,46 4 3 C3 4 0 2 3
5 5 4

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4191
Gambar 2. Input Kriteria / Atribut
Gambar  3  memperlihatkan input model  penilaian  dimana  dapat  juga  mengubah  dan  menghapus  model penilaian, terlihat juga telah terinput 5 model penilaian beserta bobotnya mulai dari sangat baik sampai dengan sangat kurang.
Gambar 3. Input Model Penilaian
Gambar  4  memperlihatkan input responden/alternatif  dimana  dapat  juga  mengubah  dan  menghapus responden/alternatif, dan telah terinput 51 data kepuasan pengguna lulusan STMIK PPKIA Tarakanita Rahmawati dari tahun 2019 sampai dengan 2021.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4191
Operasi  program  berisi  penggunaan  aplikasi  yang  digunakan  penulis  pada  penelitian  ini.  Gambar  5 memperlihatkan form pemilihan centroid awal  dimana jumlah centroid akan disesuaikan dengan jumlah cluster yang diinginkan.
Gambar 5. Centroid Awal
Gambar 6 menunjukkan jarak pusat cluster yaitu jarak antar data alternatif dengan centroid yang telah dipilih sebelumnya menggunakan perhitungan jarak euclidean distance seperti telihat pada persamaan 1 dan persamaan 2.

## Gambar 6. Jarak Pusat Cluster
Gambar  7  menunjukkan  perhitungan  pusat  cluster  baru  yang  didapat  dari  menghitung  rata-rata  nilai atribut/kriteria  dari  masing-masing  cluster.  Rata-rata  dihitung  dari  masing-masing  keanggotaan  pada  tiap clusternya pada penelitian ini ada 3 cluster C1, C2, dan C3.

## Gambar 7. Pusat Cluster Baru
Gambar 8 menunnjukkan hasil akhir dari cluster masing-masing data alternatif yang didapat setelah 5 iterasi dimana  sudah  tidak  ada  pergeseran  cluster  lagi.  Artinya  jika  tidak  ada  pergeseran  cluster  lagi  maka  iterasi dihentikan. Dan mendapat hasil cluster C1 sebanyak 48 data, cluster C2 sebanyak 1 data dan cluster C3 sebanyak 2 data.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4191
Gambar 9 menunjukkan hasil  perhitungan clustering K-Means  pada 51 data kepuasan pengguna lulusan menggunakan tools Weka Gui Chooser  menghasilkan hasil yang sama dengan hasil perhitungan menggunakan aplikasi yang dibangun berbasis website PHP.
Gambar 9. Hasil Cluster Weka Gui Chooser

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  dan  pembahasan  menghasilkan  clustering  K-Means  berhasil  menggelompokkan  data  kepuasan pengguna  lulusan  menjadi  tiga  cluster  dimana  hasil  yang  ditunjukan  dengan  perhitungan  secara  manual  dan aplikasi menunjukan hasil yang sama dimana cluster C1 sebanyak 48 alternatif, C2 sebanyak 1 alternatif, dan C3 sebanyak 2 alternatif. Dalam artian aplikasi yang dibangun berhasil menerapkan clustering K-Means dibuktikan dengan  perbadingan  aplikasi  dengan tools Weka  Gui  Chooser  memiliki  hasil  persentase  yang  mirip.  Secara persentase pengguna lulusan atau alumni dari STMIK PPKIA Tarakanita Rahmawati 94,12 % Sangat puas, 1,96 % Puas dan 3,92 % Cukup Puas. Penulis juga melihat ketika menginput data alternatif ada beberapa nilai yang tidak terisi atau Missing value sehingga mungkin akan mempengaruhi hasil keanggotaan pengelompokkan, maka dari itu penulis akan melanjutkan pada penelitian selanjutnya terkait dengan mengatasi missing value .

## REFERENCES
[1] Universitas Airlangga, “Tentang Tracer Study,” Universitas Airlangga , 2021.
[2] A.  D.  Bambang  Setia  Budi,  “Report  Tracer  Study  ITB  2015,” Bandung  ITB  Press ,  2017,  [Online].  Available: https://scholar.google.co.id/citations?view_op=view_citation&hl=id&user=XK2IqygAAAAJ&citation_for_view=XK2 IqygAAAAJ:u-x6o8ySG0sC
[3] R. Noveandini and M. Sri Wulandari, “Analisis Clustering K-Means Pada Pengelompokkan Hasil Tracer Study Sebagai Media Informasi Dalam Pengembangan Kurikulum Program Studi,” Semin. Nas. SeNTIK , vol. 3, 2019. doi:http://dx.doi.org/10.32409/jikstik.3.1.254
[4] n  sinsu,    o  lumasuge,  and  ...,  “Clustering  Sebaran  Alumni  Program  Studi  Sistem  Informasi  Politeknik  Negeri  Nusa Utara,” J. Ilm. … , 2020.
[5] R. Muktiadi and A. Y. Badharudin, “Metode K-Means untuk Mengelompokkan Alumni Berdasarkan Waktu Mencari Pekerjaan,” Sainteks , vol. 16, no. 1, 2020, doi: 10.30595/sainteks.v16i1.7019.
[6] B. W. Nugraha, A. Mahmudi, and F. S. Wahyuni, “PENERAPAN METODE K-MEANS UNTUK PENGELOMPOKAN TINGKAT KEPUASAN PENGGUNA LULUSAN PADA TRACER STUDY PUSAT KARIR ITN MALANG,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , 2021.
[7] R. Rosmini, A. Fadlil, and S. Sunardi, “Implementasi Metode K-Means Dalam Pemetaan Kelompok Mahasiswa Melalui Data Aktivitas Kuliah,” IT J. Res. Dev. , vol. 3, no. 1, 2018, doi: 10.25299/itjrd.2018.vol3(1).1773.
[8] M. Rizka, A. Amri, H. Hendrawaty, and M. Mahdi, “Analisis Dan Perancangan Sistem Informasi Tracer Study Berbasis WEB,” J. Infomedia , vol. 3, no. 2, 2018, doi: 10.30811/jim.v3i2.716.
[9] R.  Akbar  and  M.  Mukhtar,  “Perancangan  E-Tracer  Study  berbasis  Sistem  Cerdas,” J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan Komputer) , vol. 9, no. 1, 2020, doi: 10.32736/sisfokom.v9i1.631.
[10]  M.  Adie  Syaputra  and  I.  Fatima,  “Penerapan  Sistem  Informasi  Tracer  Study  Pada  Universitas  Muhammadiyah Kotabumi,” Sienna , vol. 1, no. 1, 2020, doi: 10.47637/sienna.v1i1.269.
[11]  F. Nasari and S. Darma, “Penerapan K-Means Clustering Pada Data Penerimaan Mahasiswa Baru,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. 2015 , 2015.
[12]  Y.  Darmi,  “PENERAPAN  METODE  CLUSTERING  K-MEANS  DALAM  PENGELOMPOKAN  PENJUALAN PRODUK,” J. Media Infotama , vol. 12, 2016.
[13]  B. Poerwanto and R. Y. Fa’rifah, “Analisis Cluster K-Means dalam Pengelompokan Kemampuan Mahasiswa,” J. Sci. Pinisi , vol. 2, no. 2, 2016.
[14]  E. Rivani, “Aplikasi K-Means Cluster untuk Pengelompokkan Provinsi Berdasarkan Produksi Padi, Jagung, Kedelai, dan Kacang Hijau Tahun 2019,” J. Mat Stat , vol. 10, no. 2, 2010.
[15]  J. O. Ong, “Implementasi Algotritma K-means clustering untuk menentukan strategi marketing president university,” J. Ilm. Tek. Ind. , vol. vol.12, no, no. juni, 2013.
[16]  M.  Borkowska-Niszczota,  “Tourism  Clusters  in  Eastern  Poland  -  Analysis  of  Selected  Aspects  of  the  Operation,” Procedia - Soc. Behav. Sci. , vol. 213, 2015, doi: 10.1016/j.sbspro.2015.11.511.
[17]  M. Vélez-Falconí, J. Marín, S. Jiménez, and L. Guachi-Guachi, “Comparative study of distance measures for the fuzzy C-means and K-means non-supervised methods applied to image segmentation,” in CEUR Workshop Proceedings , 2020, vol. 2714.
[18]  BAN-PT, “Akreditasi Perguruan Tinggi Kriteria dan Prosedur 3.0,” Badan Akreditasi Nas. Perguru. Tinggi , p. 18, 2019.