## PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENGELOMPOKKAN DATA MAHASISWA BARU
Erni Ilmiyah 1 , Agus Bahtiar 2
1 Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Sistem Informasi Stmik Ikmi Cirebon Jalan Perjuangan No 10 B Majasem, Kec. Kesambi, Kota Cirebon erniilmiyah22@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian  ini  mengeksplorasi  metode  pengelompokan  calon  mahasiswa  baru  berdasarkan  preferensi program studi  menggunakan algoritma K-Means Clustering . Aplikasi RapidMiner digunakan sebagai platform untuk  menjalankan  proses  pengelompokan,  memanfaatkan Davies  Bouldin  Index sebagai  parameter  evaluasi kualitas  klaster. Dari hasil penelitian, didapatkan pemahaman  mendalam  mengenai pola  pengelompokan calon mahasiswa  baru.  Metode K-Means  Clustering menghasilkan  dua  klaster  optimal,  ditandai  dengan  nilai Davies Bouldin  Index terendah  sebesar  -0.278.  Penemuan  ini  memberikan  pandangan  strategis  dalam  perancangan kebijakan  penerimaan  mahasiswa  baru  dan  membantu  meningkatkan  efisiensi  dalam  proses  seleksi.  Dengan adanya informasi ini, perguruan tinggi dapat mengoptimalkan strategi promosi untuk menarik calon mahasiswa sesuai dengan preferensi program studi, meningkatkan kualitas penerimaan, dan mendukung keputusan berbasis data untuk perbaikan kebijakan penerimaan di masa depan.
Kata kunci :  Pengelompokan,Pemilihan Jumlah Cluster, Data Mahasiswa.

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan  tinggi  mengalami  perkembangan dinamis  seiring  perubahan  sosial  dan  teknologi. Pemilihan  calon  mahasiswa  menjadi  aspek  krusial dalam  memastikan  kecocokan  dengan  visi  dan  misi program studi. Penelitian ini menggunakan metode K- Means  Clustering untuk  mengelompokkan  calon mahasiswa  baru  berdasarkan  kategori  Lulus  pada Prodi  dan  Lulus  Pilihan  program  studi.  Tujuannya adalah  memberikan  pemahaman  lebih  mendalam terhadap karakteristik penerimaan mahasiswa, sehingga institusi pendidikan dapat merancang strategi penerimaan yang lebih efektif.
Mengelompokkan data berdasarkan karakteristik tertentu, efektivitas metode ini dalam mengelompokkan  calon  mahasiswa  berdasarkan kategori  pendaftaran  dan  preferensi  program  studi. Penelitian bertujuan mengeksplorasi kontribusi positif metode K-Means  Clustering terhadap  perancangan strategi penerimaan mahasiswa yang efektif.
Penelitian  terdahulu  yang  relevan  dengan  topik ini berjudul " KLASTERISASI CALON MAHASISWA BARU MENGGUNAKAN ALGORITMA K- MEANS ”.  Teknologi  Informasi  berkembang  dengan pesat  dan  penggunaannya  juga  semakin  luas. Pengolahan data hingga pengambilan keputusan dapat dilakukan  dengan  bantuan  perangkat  Teknologi Informasi.  Demikian  juga  dengan  pengambilan keputusan untuk penerimaan mahasiswa baru. Sistem seleksi Proses penerimaan mahasiswa baru di STMM melibatkan  dua  jenis  ujian,  yakni  CBT  (Computer Based Test) dan wawancara, yang dilaksanakan secara bersamaan  pada  hari  yang  sama.  Penilaian  dilakukan dengan  menggabungkan  kedua  nilai  tersebut  dengan proporsi tertentu, sehingga dapat diperoleh peringkat. Calon  mahasiswa  baru.  Berdasar  pada  permasalahan
tersebut penulis pada kesempatan Ini akan menghasilkan pengelompokan data calon. mahasiswa calon  mahasiswa  berdasarkan  nilai Computer  Based Test  (CBT). dan  wawancara  menggunakan algoritma K-Means .  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengeksplorasi  pola  pengelompokan  nilai  CBT  dan melakukan  analisis klasterisasi terhadap  data  calon mahasiswa. wawancara calon mahasiswa baru STMM Yogyakarta. Hasilnya Ada empat klaster [1].
Setelah dilakukan pengelompokan data mahasiswa  berdasarkan  program  studi,  asal  daerah, dan  jenis  sekolah  menggunakan K-Means  clustering terbentuk  3  (tiga) cluster . Cluster  1 lebih  banyak memilih program studi SIA berasal dari sekolah SMA di daerah. Denpasar, Badung, Dari Gianyar, Tabanan, dan  Jembrana,  mayoritas  calon  mahasiswa  pada Cluster  2  cenderung  memilih  program  studi Informatika.  dari  sekolah  SMK  di  daerah  Denpasar, Badung,  Gianyar,  Karangasem,  dan  Tabanan. Mayoritas  calon  mahasiswa  dalam  Cluster  3 cenderung  berasal  dari  daerah  tersebut.  memilih program studi SI berasal dari sekolah SMA di daerah Denpasar, Badung, Gianyar, Tabanan, dan Jembrana. Hasil clustering ini selanjutnya dapat digunakan untuk menentukan  strategi promosi  pada persebaran daerah berdasarkan  jenis  sekolah  dan  program  studi  yang diminati[1].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penerimaan Calon Mahasiswa baru
Apabila melibatkan proses penerimaan mahasiswa baru di sebuah perguruan tinggi, data baru yang  terbentuk  berupa  profil  mahasiswa  baru. Selanjutnya,  mahasiswa  akan  menjalani  kegiatan pembelajaran setiap semester, yang menghasilkan data indeks prestasi mahasiswa pada akhir semester. Proses
ini berulang di setiap semester perguruan tinggi. Jika dilakukan pengolahan data dari kedua sumber tersebut, dapat  diperoleh  berbagai  informasi  yang  berguna untuk  menentukan  strategi  promosi  penerimaan mahasiswa  baru  pada  tahun-tahun  berikutnya. Pengolahan data tersebut dapat menggunakan metode Data  Mining  dengan  menggunakan algoritma  K- Means Clustering [2]. Penerimaan mahasiswa baru, yang rutin diselenggarakan  sebelum  awal  semester  Gasal  setiap tahunnya,  melibatkan  pengumpulan  informasi  dari calon  mahasiswa  baru  yang  berasal  dari  berbagai daerah.  Dari  data  yang  terkumpul  tersebut,  dapat ditarik  kesimpulan  penting  dengan  melakukan pengolahan  data  agar  menghasilkan  informasi  baru. Informasi yang dihasilkan melalui pengolahan data ini dapat  digunakan  sebagai  dasar  dalam  pengambilan keputusan bagi Universitas. Namun, pengolahan data dalam  skala  besar  yang  mengandung  banyak record tidak dapat dilakukan dengan mudah dan cepat untuk mendapatkan informasi yang diinginkan[3].

## 2.2. Data Mining
Data Mining merupakan konsep yang digunakan untuk menggali pengetahuan yang tersembunyi dalam suatu  basis  data.  Proses Data  Mining melibatkan pemanfaatan teknik  statistik,  matematika, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi informasi berharga serta pengetahuan yang terdapat dalam berbagai basis data besar[4].
Data Mining mencakup metode Clustering yang menggunakan algoritma K-Means. Kegiatan Clustering bertujuan  untuk  mengelompokkan  data berdasarkan  tingkat  kemiripan  antar  data,  sehingga data dalam satu kelompok memiliki kemiripan tinggi dan  data  antar  kelompok  memiliki  kemiripan  yang rendah[5].
Data Mining mencakup metode Clustering yang menggunakan algoritma K-Means. Kegiatan Clustering bertujuan  untuk  mengelompokkan  data berdasarkan  tingkat  kemiripan  antar  data,  sehingga data dalam satu kelompok memiliki kemiripan tinggi dan  data  antar  kelompok  memiliki  kemiripan  yang rendah(Narwati, 2020)

## 2.3. K-Means Clustering
Teknik clustering adalah  salah  satu  pendekatan dalam pengelompokan data  yang tetap  menjadi salah satu metode yang populer hingga saat ini. Penggunaan analisis  pengelompokan  data  ini  telah  meluas  di berbagai bidang, termasuk dalam analisis data medis, analisis  pasar,  analisis  gambar,  video,  dan  bidang lainnya. Clustering merupakan proses pengelompokan data  yang  bersifat  unsupervised,  di  mana  analisis dilakukan  pada  data  yang  tidak  memiliki  label, sehingga memungkinkan untuk mengidentifikasi pola- pola tersembunyi dalam data tersebut.[7].
Langkah-langkah  melakukan Clustering dengan metode K-Means adalah sebagai berikut:
a) Pilih jumlah Cluster K .
b) Inisialisasi K pusat Cluster ini bisa di lakukan dengan berbagai cara. Namun yang palig sering di lakukan adalah dengan cara random. Pusat- pusat Cluster di beri nilai awal dengan langkah- langkah random.
c) Alokasikan  semua  data  atau  objek  ke  Cluster terdekat.  Kedekatan  dua  objek  di  tentukan berdasarkan  jarak  kedua  objek  tersebut. Demikian juga kedekatan suatu data ke Cluster tertentu  di  tentukan  jarak  antara  data  dengan pusat Cluste r.  Jarak  paling  antara  satu  data dengan satu Cluster tertentu akan menentukan suatu data masuk dalam Cluster mana.
Untuk  menghitung  jarak  semua  data  ke  setiap titik  pusat Cluster dapat  menggunakan  teori  jarak Euclidean yang di rumuskan sebagai berikut:
D(i,j) =  (Xxi – X1j) + (X2i – X2j) + .... + (Xki + Xkj) Dimana:
D(i,j) = jarak data ke i ke pusat cluster j Xki = Data ke i atribut data ke k Xkj = Titik pusat ke j pada atribut k[8].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  yang  diterapkan  dalam  analisis  adalah Knowledge  Discovery  in  Databases  (KDD).  Metode ini  merupakan  suatu  proses  yang  tidak  sederhana untuk menemukan pola yang baru, memiliki manfaat, dan  dapat  dipahami  dengan  mudah.[9].  Tahapan perancangan  Tahapan  perancangan  adalah  pedoman dan  langkah-langkah  yang  diterapkan  dalam  suatu penelitian  guna  mencapai  tujuan  penelitian  tersebut. Tahapan  perancangan  dalam  Penelitian  ini  disusun dengan  menggunakan  struktur  atau  format  tertentu berdasarkan proses Knowledge Discovery In Database, dengan menerapkan langkah demi langkah yang  laksanakan  secara  berurutan  untuk  mencapai tahap penyelesaian.
Gambar 1. Tahap proses KDD
Pada gambar 1 Metodologi yang diterapkan pada penelitian kali ini Metodologi yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah Knowledge  Discovery  in Databases  (KDD) yang  telah  terstruktur  dalam  lima tahap,  meliputi  seleksi  data, preprocessing atau pembersihan  data,  transformasi  data,  data  mining untuk  mencari  pola  atau  informasi,  dan  interpretasi atau evaluasi data.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  gambar  2  Merupakan  tampilan  awal  dari aplikasi RapidMiner Studio v9.10 ketika pertama kali dibuka setelah proses loading selesai.
Gambar 2. Tampilan Awal RapidMiner
Pada  tahap  awal  ini  dilakukan  data selection dimulai  dengan  pemilihan  data  yang  akan  digunakan dengan  memilih  atribut-atribut  yang  benar-benar berpengaruh dan berguna untuk menjawab pertanyaan atau  tujuan  analisis.  Data  yang  didapat  diberikan dalam  bentuk  tabel  dengan  jumlah  999  Data Mahasiswa  dengan  10  atribut.  Selanjutnya  tahap preprocessing dilakukan  pengecekan missing  value. Pada dataset hasil data selection tidak terdapat fields dengan data kosong atau strip (-). Kemudian, data akan mengalami tahap transformasi  di  mana  perubahan  dilakukan  pada  data yang  kompleks  untuk  menjadikannya  lebih  mudah diolah, seperti melakukan normalisasi data. Proses ini melibatkan  penyesuaian  skala  atau  rentang  data  agar data  tersebut  dapat  diolah  dengan  lebih  efektif.i bertujuan untuk memastikan bahwa rentang nilai dari setiap variabel  menjadi seragam, sehingga perbedaan skala  tidak  menjadi  masalah  dalam  analisis. memengaruhi  output  dari  analisis.  Transformasi  data membantu mengubah informasi  menjadi bentuk yang lebih berguna atau lebih efektif. sesuai untuk analisis atau presentasi.

## Gambar 3. Data Transformasi
Setelah  proses  tersebut,  data  dapat  digunakan untuk analisis atau penyajian. Analisis data yang telah tersedia  menunjukkan  bahwa  tidak  ada  data  yang memerlukan  transformasi  tambahan.  Data  yang  ada sudah  dapat  diolah  dan  dianalisis  tanpa  perlunya penyesuaian  tambahan.  diberikan  telah  diverifikasi,
terbukti akurat, dan sesuai dengan kebutuhan analisis. Oleh  karena  itu,  proses  dapat  melanjutkan  ke  tahap berikutnya  dalam  evaluasi  tanpa  perlu  melakukan perubahan lebih lanjut pada data yang telah diberikan Setelah dilakukan tahap transformasi data seperti pada gambar di atas, tahapan selanjutnya yaitu proses data  mining digunakan  untuk  mengeksplorasi  pola- pola yang ada dalam data. Teknik ini digunakan pada tahap  ini  yaitu  pendekatan  pengelompokan  yaitu teknik  yang  mengimplementasikan  pengelompokkan optimasi  penentuan  jumlah  cluster  dengan  metode "Elbow." Algoritma  K-Means bertujuan  untuk mengelompokkan  data  ke  dalam  beberapa  cluster,  di mana  data  dalam  satu  cluster  memiliki  karakteristik serupa satu sama lain dan berbeda dengan data dalam cluster  lainnya.  Metode "Elbow" digunakan  untuk menentukan  jumlah  cluster  optimal  dengan  melihat penurunan  varians  intra-cluster  seiring  dengan penambahan  jumlah cluster  Davies Bouldin  Index (DBI) digunakan untuk menentukan banyaknya cluster optimum berdasarkan  kedekatan  objek  terhadap centroidnya dalam satu cluster dan jarak antar centroid dan cluster.
Gambar 4. Penentuan jumlah Cluster
Pada  gambar  4  dilakukan  pengaturan  nilai  k. Nilai k ini ditentukan dengan mengambil nilai Davies Bouldin Index (DBI) yan gpaling kecil. Dalam dataset ini nilai DBI yang paling kecil berada di k=2, dengan max run = 10. Dibawah ini adalah tabel perbandingan nilai DBI.
Tabel 1. Perbandingan Nilai DBI
Tabel Perbandingan DBI Nilai K Max Run Max Optimization Steps Davies Bouldin Index 2 10 100 -0.274 3 10 100 -0.463 4 10 100 -0.458 5 10 100 -0.415 6 10 100 -0.390 7 10 100 -0.380 8 10 100 -0.407 9 10 100 -0.384 10 10 100 -0.390
Dapat  dilihat  dari  tabel  1  di  atas  menunjukan perbandingan DBI dari k = 2 hingga k= 10 dengan max run = 10, tabel di atas merupakan perbandingan hasil dari  pengolahan  di RapidMiner .  Disini  menunjukan bahwa  dikelompokkan  Lulus  pada  pilihan  dan  Lulus pada prodi menjadi dua (2) cluster . Pemilihan jumlah
cluster berdasarkan nilai yang paling kecil pada nilai Davides Bouldin Index (DBI). Dengan mempertimbangkan nilai DBI untuk k = 2 hingga k = 10, analisis ini memastikan bahwa dua (2) cluster memberikan  representasi  yang  optimal terhadap  struktur  data  Calon  Masiswa  Baru  yang dianlisis.  Pemilihan  jumlah cluster yang  sesuai merupakan  langkah  kritis  dalam  analisis cluster ,  dan nilai  DBI  memberikan  panduan  yang  kuat  dalam menentukan model cluster yang paling baik untuk data yang diberikan.
Gambar 5. Pemodelan Algoritma K-Means Clustering
Pada  Gambar  5  Perancangan  pengolahan  data menggunakan  algoritma K-Means  Clustering pada RapidMiner menggunakan lima (5) operator, menggunakan Read  Excel untuk  membaca  dataset Pilihan  1  berdasarkan  Program  Studi,  menggunakan Select  Attributes untuk  memilih  atribut  mana  yang akan  digunakan,  menggunakan  operator K-Means Clustering untuk  mengelompokkan  dataset  dengan nilai K=2 dan  max runs = 10. Operator Apply Model digunakan  untuk  membaca  kumpulan  data  dalam cluster berdasarkan  data  yang  diselidiki.  Operator Cluster  Performance  Distance digunakan  untuk mengukur kinerja algoritma K-Means clustering pada dataset yang telah dibaca.
Dalam  tahap  selanjutnya,  yaitu  proses  evaluasi, dilakukan penilaian dan pengukuran kualitas, akurasi, dan  keberlanjutan  data  yang  digunakan  dalam  suatu analisis  atau  model.  Evaluasi  ini  merupakan  langkah penting untuk memastikan bahwa hasil yang diperoleh dari analisis atau model tersebut dapat diandalkan dan relevan.  Dengan  melakukan  evaluasi  secara  cermat, kita  dapat  mengidentifikasi  potensi  kekurangan  atau ketidakpastian  dalam  data  yang  digunakan,  sehingga memungkinkan  pengguna  untuk  membuat  keputusan yang lebih informasional dan tepat.
Proses evaluasi juga bertujuan untuk menentukan sejauh  mana  model  atau  analisis  dapat  mencapai tingkat  akurasi  yang  diharapkan.  Dengan  mengukur performa  model  secara  sistematis,  kita  dapat memahami  sejauh  mana  model  tersebut  dapat mengeneralisasi  data  dengan  baik  dan  memberikan hasil  yang  konsisten.  Selain  itu,  evaluasi  juga memungkinkan  penyesuaian  atau  peningkatan  model jika  ditemukan  kelemahan  atau  ketidaksesuaian dengan  kebutuhan  pengguna.  Selanjutnya,  proses Evaluation juga melibatkan pengevaluasian keberlanjutan  data  yang  digunakan.  Ini  mencakup pemantauan  apakah  data  yang  digunakan  masih relevan  dan  representatif  terhadap  kondisi  aktual. Dengan  memastikan  keberlanjutan  data,  kita  dapat meningkatkan  keandalan  model  dan  memastikan
bahwa  analisis  yang  dihasilkan  tetap  relevan  seiring waktu.
Hasil  dari  evaluasi  ini  nantinya  akan  menjadi dasar bagi pengambilan keputusan lebih lanjut terkait dengan  penerapan  atau  pengembangan  model.  Oleh karena  itu,  langkah evaluasi ini bukan  hanya  sebagai penentu  kualitas,  tetapi  juga  sebagai  panduan  untuk perbaikan  dan  pengoptimalan  yang  berkelanjutan. Dengan  demikian,  evaluasi  menjadi  elemen  integral dalam  siklus  analisis  data  yang  komprehensif.  Hasil pada gambar 4.4 ini memunculkan banyaknya anggota dari beberapa kelompok ( cluster ) total semua anggota yang ada pada dataset ini adalah 999 items.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan data yang telah dianalisis, penelitian ini menyimpulkan beberapa hal : Dapat diketahui cara pengelompokkan  Data  pendaftaran  mahasiswa  baru pada  data  diatas  menerapkan  pendekatan  K-Means Clustering yang dijalankan dengan aplikasi RapidMiner. Dengan  melihat  nilai Davies  Bouldin Index kita  dapat  menggetahui  kelompok  atau cluster dari  masing-masing  data.  Dapat  diketahui  hasil pengelompokan  jumlah cluster  (K) yang  dihasilkan dari  nilai  K  yang  optimal  adalah  pengelompokan  ini menghasilkan  2 cluster yang  memiliki  nilai k  -0.278 yang  optimal  dilihat  dari  nilai Davies  Bouldin  Index yang paling rendah . Untuk
peneliti
selanjutnya dalam mengelompokan data mahasiswa berdasarkan program  studi,  sebaiknya  Pada  langkah-langkah pengolahan  data,  data  calon  mahasiswa  baru  yang melibatkan metode K-Means Clustering menggunakan operator-operator pada RapidMiner dihasilkan beberapa  kesimpulan.  selain  metode  algoritma K- Means  Clustering .  Penelitian  ini  memberikan wawasan  yang  berharga  dalam  Kesimpulan  dari pengelompokan  data  mahasiswa  dengan  metode  K- Means  dapat  digunakan  sebagai  landasan  untuk membuat  keputusan  strategis  dalam  pemilihan program  studi.  Harapannya,  kesimpulan  ini  akan memberikan  dampak  positif  terhadap  peningkatan kualitas dan efisiensi di masa mendatang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. A. I. I. P. Nengah Widya Utami, “Penerapan Data Mining Untuk Mengetahui Pola Pemilihan Program Studi Di Stmik Primakara Menggunakan  Algoritma  K-Means  …,” J. Teknol.  Inf.  dan  … ,  vol.  3,  pp.  456–463,  2021, [Online]. Available: http://jurnal.undhirabali.ac.id/index.php/jutik/art icle/view/1540
[2]  M.  R.  Alhapizi,  M.  Nasir,  and  I.  Effendy, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk
Menentukan  Strategi  Promosi  Mahasiswa  Baru Universitas  Bina  Darma  Palembang,” J.  Softw. Eng. Ampera , vol. 1, no. 1, pp. 1–14, 2020, doi: 10.51519/journalsea.v1i1.10.
[3]  A.  L.  Maukar,  F.  Marisa,  and  A.  A.  Widodo, “Analisis  Data  Penerimaan  Mahasiswa  Baru Berbasis  K-Means,” JIKO  (Jurnal  Inform.  dan Komputer) ,  vol.  6,  no.  2,  p.  142,  2022,  doi: 10.26798/jiko.v6i2.558.
[4]  T.  Syahputra,  “Penerapan  Data  Mining  Dalam Pengelompokan  Kelas  Mahasiswa  Berdasarkan Hasil  Ujian  Saringan  Masuk  Dengan  Algoritma K-Means,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 5, no. 2, pp. 161–166, 2019, doi: 10.33330/jurteksi.v5i2.350.
[5]  S.  Dewi,  S.  Defit,  and  Y.  Yuhandri,  “Akurasi Pemetaan  Kelompok  Belajar  Siswa  Menuju Prestasi  Menggunakan  Metode  K-Means,” J. Sistim Inf. dan Teknol. , vol. 3, pp. 28–33, 2021, doi: 10.37034/jsisfotek.v3i1.40.
[6]  Narwati, “Pengelompokan Mahasiswa Menggunakan  Algoritma  K-Means,” J.  Din.
Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 1–7, 2010.
[7]  D.  Tambun,  S.  Fauziah,  and  M.  Danny, “Pengelompokan  Penerimaan  Mahasiswa  Baru
Dengan Algoritma K-Means Untuk Meningkatkan  Potensi  Pemasaran,” Bull.  Inf.
Technol. ,  vol. 4,  no.  2,  pp.  294–298,  2023,  doi: 10.47065/bit.v3i1.
[8]  Haris  Kurniawan,  Sarjon  Defit,  and  Sumijan, “Data  Mining  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering  Untuk  Menentukan  Besaran  Uang Kuliah Tunggal,” J. Appl. Comput. Sci. Technol. , vol.  1,  no.  2,  pp.  80–89,  2020,  doi: 10.52158/jacost.v1i2.102.
[9]  N.  A.  Rahmalinda  and  A.  Jananto,  “Penerapan Metode K-Means Clustering Dalam Menentukan Strategi  Promosi  Berdasarkan  Data  Penerimaan Mahasiswa Baru,” J. Tekno Kompak , vol. 16, no.
2, pp. 163–175, 2022.