## Implementasi Algoritma K-Medoids untuk Pengelompokkan Sebaran Mahasiswa Baru
Eka Irawan 1 , Sandy Putra Siregar 2 , Irfan Sudahri Damanik 3 , Ilham Syaputra Saragih 4 1,2,3,4 Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa Jl. Jend. Sudirman Blok A no 1,2 dan 3 Pematangsiantar eka.irawan@amiktunasbangsa.ac.id
Abstract
The  existence  of  new  students  at  a  tertiary  institution  is  a  routine  activity  every  year  in  a tertiary  institution  and  can  also  see  the  sustainability  of  the  tertiary  institution.  The  variety  of regional  origin  of  new  students makes the  party  from  the  university  want  to  see  the  distribution  of new students based on the origin of the school and its place of residence. STIKOM Tunas Bangsa is one of the tertiary institutions in Pematangsiantar. It aims to promote the university. K-Medoids is able to group  data  on  the  distribution  of  new  students  in  STIKOM  Tunas  Bangsa  Pematangsiantar.  The clusters produced  in  this study  are  of  three  clusters.  The  validity  used in  this study  is the  validity  of Silhoutte  Coefficient.  The  validity  value  generated  in  the  K-Medoids  algorithm  produces  a  validity value of -116.47 by assuming that if the non-medoids value produced S <0 then the cluster process is stopped.
Keywords: Distribution, Clustering, Data Mining, KMedoids, Validation

## Abstrak
Keberdaan  mahasiswa  baru  pada  suatu  perguruan  tinggi  merupakan  kegiatan  rutin  setiap tahunya dalam sebuah pergutuan  tinggi dan dapat  juga melihat keberlangsungan suatu  perguruan tinggi  tersebut.  Beragamnya  asal  wilayah  dari  mahasiswa  baru    membuat  pihak  dari  perguruan tinggi  ingin  melihat  persebaran  mahasiswa  baru  berdasarkan  asal  sekolah  dan  tempat  tinggalnya. STIKOM  Tunas  Bangsa  merupakan  salah  satu  perguruan  tinggi  yang  ada  di  pematangsiantar Bertujuan  untuk  melakukan  promosi  dari  perguruan  tinggi  tersebut.  K-Medoids mampu  melakukan pengelompokan  pada  data  sebaran  mahasiswa  baru  yang  ada  pada  STIKOM  Tunas  Bangsa Pematangsiantar. Klaster yang dihasilkan pada penelitian ini adalah berjumlah tiga klaster. Validitas yang digunakan pada penelitian ini adalah validitas Silhoutte Coefficient. Adapun nilai validitas yang dihasilkan  pada  algoritma  K-Medoids  menghasilkan  nilai  validitas  sebesar  -116,47  dengan mengasumsikan bahwa jika nilai non medoids yang dihasilkan S < 0 maka proses cluster dihentikan.
Kata Kunci: Sebaran, Clustering, Data Mining, KMedoids, Validasi

## 1. PENDAHULUAN
Data  mining dapat  diterapkan  untuk  menggali  nilai  tambah  dari  suatu kumpulan  data  berupa  pengetahuan  yang  selama  ini  tidak  diketahui  secara manual. Terdapat beberapa teknik yang digunakan dalam data mining , salah satu teknik data mining adalah clustering [1]. Terdapat dua jenis metode clustering yang digunakan  dalam  pengelompokkan  data,  yaitu hierarchical clustering dan non- hierarchical clustering . Algoritma clustering salah  satunya  adalah K-Medoids yang  termasuk  salah satu  metode  pengelompokkan  di  dalam  data mining .  Algoritma  ini  menggunakan objek  pada  kumpulan  objek  untuk  mewakili  sebuah cluster .  Metode K-Medoids cukup efisien untuk dataset yang kecil. Kelebihan dari metode K-Medoids mampu mengatasi  kelemahan  dari  metode K-Means yang sensitive terhadap  outlier  dan hasil proses clustering tidak bergantung pada urutan masuk dataset [2] Dalam hal ini  penulis  menggunakan  algoritma K-Medoids dengan tools Rapidminer  dalam
mengelompokkan  kemiskinan  menurut  provinsi.  Diharapkan  dengan  adanya penelitian  ini  dapat  membantu  pemerintah  dalam  meningkatkan  sumber  daya ekonomi penduduk, sehingga dapat membantu penduduk yang kurang mampu. Berdasarkan  berlimpahnya  data  mahasiswa,  informasi  yang  tersembunyi dapat  diketahui  dengan  cara  melakukan  pengolahan  terhadap  data  tersebut sehingga  berguna  bagi  pihak  universitas  [3].  Pengolahan  data  mahasiswa  perlu dilakukan  untuk  mengetahui  informasi  penting  berupa  pengetahuan  baru (knowledge  discovery),  misalnya  informasi  mengenai  pengelompokan  data mahasiswa  berpotensi  berdasarkan  kota  asal  mahasiswa  [3].  Suatu  perguruan tinggi  menyimpan  data  akademik,  administrasi,  biodata  mahasiswa  dan  lain-lain. Data  tersebut  akan  sangat  bermakna  jika  digali  dengan  tepat  sehingga  dapat diketahui  pola  atau  pengetahuan  untuk  mengambil  keputusan  [4].    Selain pengambilan  data,  studi  literatur  satu  cara  untuk  menemukan  atau  melengkapi penelitian  yang  sedang  dilakukan  sebagai  referensi  untuk  melakukan  penelitian menjadi  lebih  lengkap[5].  Pengetahuan  baru  tersebut  dapat  membantu  pihak sekolah  tinggi    dalam  menentukan  strategi  promosi  terhadap  calon  mahasiswa baru  dengan  tepat  sasaran.  Berdasarkan  latar  belakang  masalah  di  atas,  penulis mengambil judul “Implementasi Algoritma K-Medoids untuk Pengelompokkan  Asal Sekolah  Sebaran  Mahasiswa  Baru” . Diharapkan  penelitian  ini  dapat  mengetahui dimana  asal  sekolah  terbanyak  dan  tersedikit  berdasarkan cluster tinggi  dan rendah untuk melakukan promosi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  datamining  dengan  K-  medoid antara  lain:  a)  Tahap  pengumpulan  data,  b)  Analisis  kebutuhan,  c)  Pengolahan Data, d) Tahap clustering dan e) Tahap Analisis.

## 2.1. Tahap Pengumpulan Data
Data  yang  dibutuhkan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  asal  sekolah mahasiswa  yang  terdapat  di  STIKOM  Tunas  Bangsa    yabf  di  peroleh  dari  BAK STIKOM Tunas Bangsa. Data yang digunakan berisi NIM, Nama Mahsiswa, Alamat Dan Asal Sekolah. Data yang digunakan dari tahun 2017 sampai dengan 2019.

## 2.2. Analisi kebutuhan
Analisa kebutuhan dilakukan dengan  menentukan  kebutuhan apa saja yang dibutuhkan  dalam  pengimplementasian  metode  K-Medoids cluster ing  untuk pengelompokkan data persebaran mahasiswa STIKOM Tunas Bangsa berdasarkan asal Sekolah.

## 2.3. Tahap Pengelolahan Data
Data diolah menjadi 2 cluster yaitu cluster tingkat fasilitas tertinggi (C1) dan cluster tingkat fasilitas terendah (C2) sehingga dapat diperoleh perhitunagan nilai yg  akan  di  peroses  pada  tahap  selanjutnya,  data  setiap  wilayah  yang  memiliki fasilitas perguruan tinggi akan dijumlah setiap aspeknya sehingga pada langkah ini sudah  diperoleh  data  perhitungan  nilai  yang  akan  diproses  pada  prosedur cluster ing. Proses pengolahan menggunakan bantuan aplikasi RapidMiner.
2.4. Tahap Cluster ing Cluster ing  merupakan  klasifikasi  tanpa  pengawasan  dan  merupakan  proses partisi sekumpulan objek data dari satu set menjadi beberapa kelas. Hal ini dapat dilakukan  dengan  menerapkan  berbagai  persamaan  dan  langkah-langkah mengenai jarak algoritma.

## 2.5. Tahap Analisis
Pada tahapan ini dilakukan analisis persebaran mahasiswa berdasarkan asal sekolah  kemudian  akan  di  lakukan  analisis  berdasarkan  sekolah  asal,  mana sekolah  yang  banyak  menyumbangkan  siswanya  dengan  sekolah  yang  sedikit menyumbangkan  siswanya.  Tujuannya  agar  dapat  melakukan  marketing  ke beberapa sekolah yang memiliki peluang masuk STIKOM Tunas Bangsa.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap  ini  pengolahan  data  kemiskinan  menurut  provinsi  di  Indonesia menggunakan  algoritna k-medoids dengan  tool Rapidminer.  Rapidminer adalah software pilihan  untuk  melakukan  ekstraksi  data  dengan  metode-metode  data mining.  Berikut  adalah  data  kemiskinan  di  indonesia  diambil  dari  Badan  Pusat Statistika (BPS) pada gambar 1.
Berikut Tahapan dalam proses perhitungan manual menggunakan algoritma k-medoids.
a. Memilih secara acak centroid awal, Berikut penentuannya terdapat pada tabel 1.
Tabel 1. Centroid Awal Medoids Nama Keterangan X  Y  Z C1 Data ke-3 dengan sebagai pusat cluster ke-1  2  2  2
C2 Data ke-4 dengan sebagai pusat cluster ke-1  1  1  1
C3 Data ke-5 dengan sebagai pusat cluster ke-1  2  3  1
b. Penempatan  Objek-objek non  medoids ke  dalam cluster paling  dekat  dengan medoids berdasarkan jarak Euclidean. Contoh perhitungan jarak  terdekat  pada data ke-1 :
√ √
√
Perhitungan jarak data ke-2 sampai data ke-73 ke setiap medoids , sehingga hasil dari data keseluruhannya dapat diperoleh terdapat pada table 2 berikut.
Tabel 2. Hasil Perhitungan Jarak Ke Setiap Medoids
Data Ke - i C1 C2 C3 Terdekat  Klaster AL WASHLIYAH KM.6 MEDAN 1,41 1,00 2,45 1,00 2 AMIK TUNAS BANGSA PEMATANGSIANTAR 23,69 25,42 23,77 23,69 1 MA AL WASHLIYAH SERBELAWAN 0,00 1,73 1,41 0,00 1 MA IBNU SINA 1,73 0,00 2,24 0,00 2
Data Ke - i C1 C2 C3 Terdekat  Klaster MA SWASTA IKHLASIYAH GUPPI 1,41 2,24 0,00 0,00 3 ............ .......................... ............ .......................... SMK SWASTA TAMAN SISWA PEMATANG SIANTAR 8,12 9,85 8,12 8,12 3 SMK SWASTA TELADAN PEMATANGSIANTAR 22,91 24,54 20,81 20,81 3 SMK SWASTA TELADAN TANAH JAWA 3,32 4,00 3,61 3,32 1 SMK SWASTA TRISAKTI KOTA PEMATANGSIANTAR 2,24 2,45 3,32 2,24 1 SMK SWASTA TUNAS JAYA TANAH JAWA 2,00 1,73 2,45 1,73 2 SMK SWASTA YP HKBP KOTA PEMATANGSIANTAR 2,45 2,24 3,16 2,24 2 Jumlah 420,88  458,58  432,58 Total Cost 383,97
c. Mengasumsikan objek telah ditentukan sebagai non medoids berikut :
Tabel 3. Non Medoids Nama Keterangan X Y Z C1 Data ke-68 dengan sebagai pusat cluster ke-0  7 7 6 C2 Data ke-73 dengan sebagai pusat cluster ke-1  3 0 1 C3 Data ke-69 dengan sebagai pusat cluster ke-2  12  21  10
d. Penempatan  Objek-objek non  medoids ke  dalam cluster paling  dekat  dengan medoids berdasarkan jarak Euclidean. Contoh perhitungan jarak  terdekat  pada data ke-1 :
2 2 2 ( 1) 2 2 2 ( 2) 2 2 2 ( 3)
(1 7) (1 7) (2 6) 9, 38 (1 3) (1 0) (2 1) 2, 45 (1 12) (1 21) (2 10) 24,19 C C C Al Washliyah Al Washliyah Al Washliyah
                       
e. Sehingga hasil yang diperoleh seperti tabel 4 berikut. Tabel 4. Hasil Perhitungan Jarak Ke Setiap Medoids
Asal Sekolah C1 C2 C3 Terdekat  Klaster AL WASHLIYAH KM.6 MEDAN 9,38 2,45 24,19 2,45 2 AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar 15,65 24,88 9,38 9,38 3 MA AL WASHLIYAH SERBELAWAN 8,12 2,45 22,91 2,45 2 MA IBNU SINA 9,85 2,24 24,54 2,24 2 MA SWASTA IKHLASIYAH GUPPI 8,12 3,16 22,47 3,16 2 ............ ................................. ............ ....................................... SMK SWASTA TAMAN SISWA PEMATANG SIANTAR 0,00 9,49 15,39 0,00 1 SMK Swasta Teladan Pematangsiantar 15,39 24,56 0,00 0,00 3
Asal Sekolah C1 C2 C3 Terdekat  Klaster SMK SWASTA TELADAN TANAH JAWA 8,06 2,24 23,02 2,24 2 SMK SWASTA TRISAKTI KOTA PEMATANGSIANTAR 9,11 2,24 24,29 2,24 2 SMK SWASTA TUNAS JAYA TANAH JAWA 9,49 3,74 23,85 3,74 2 SMK Swasta YP HKBP Kota Pematangsiantar 9,49 0,00 24,56 0,00 2 Jumlah 645,21  483,22  1488,38 Total Cost 271,50
f. Hitung  total  simpangan  ( S )  dengan  menghitung  total distance baru  –  total distance lama.  Jika S <  0  maka  tukar  objek  dengan  data cluster untuk membentuk sekumpulan k objek baru sebagai medoids.
S = total distance baru – total distance lama (1) 271,50 387,97 116, 47 S    
g. Jika nilai S < 0 maka proses pengklasteran dihentikan. Sehingga menghasilkan Cluster Dapat dilihat pada tabel  berikut.
Tabel 5. Hasil Pengklasteran dengan K-Medoids Asal Sekolah C1 C2 C3 Terdekat  Klaster AL WASHLIYAH KM.6 MEDAN 9,38 2,45  24,19 2,45 2 AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar 15,65  24,88  9,38 9,38 3 MA AL WASHLIYAH SERBELAWAN 8,12 2,45  22,91 2,45 2 MA IBNU SINA 9,85 2,24  24,54 2,24 2 MA SWASTA IKHLASIYAH GUPPI 8,12 3,16  22,47 3,16 2 ............ ............................................. ............ ................................................ SMK SWASTA TAMAN SISWA PEMATANG SIANTAR 0,00 9,49  15,39 0,00 1 SMK Swasta Teladan Pematangsiantar 15,39  24,56  0,00 0,00 3 SMK SWASTA TELADAN TANAH JAWA 8,06 2,24  23,02 2,24 2 SMK SWASTA TRISAKTI KOTA PEMATANGSIANTAR 9,11 2,24  24,29 2,24 2 SMK SWASTA TUNAS JAYA TANAH JAWA 9,49 3,74  23,85 3,74 2 SMK Swasta YP HKBP Kota Pematangsiantar 9,49 0,00  24,56 0,00 2
Pada  tabel  diatas  dapat  dianalisa  kesimpulan  yang  dimiliki  adalah  bahwa data  yang  digunakan valid, dengan  hasil  akhir  perhitungan  di  Rapidminer  5.3 dengan  perhitungan  excel  menampilkan  hasil  akhir  yang  sama.  Berikut  tampilan cluster model yang berada di Rapidminer.
Gambar 1. Cluster Model Pada
Rapidminer
Gambar 2. Cluster Folder View
Rapidminer 5.3
Persebaran cluster pada software rapidminer  5.3  dapat  dilihat  pada  gambar  3. Sebagai berikut:
Gambar 3. Persebaran cluster Mahasiswa Baru

## 4. SIMPULAN
Pada  hasil  analisis  dan  pembahasan  persebaran  mahasiswa  baru  diatas menggunakan  3 cluster yakni  klaster  tinggi  (0),  klaster  sedang  (2),  dan  klaster rendah  (1).  Berdasarkan  perhirungan k-medoids didapatkan cluster tinggi sebanyak 13 items , Cluster Sedang sebanyak 8 items dan cluster rendah sebanyak 52 items . Pada  Proses clustering menggunakan K-Medoids dengan  metode silhouette  coefficient menghasilkan  nilai  validitas  sebesar  -116,47  dengan mengasumsikan bahwa jika nilai non medoids yang dihasilkan S < 0 maka proses cluster dihentikan. Pengelompokan menggunakan algoritma K-Medoids pada kasus sebaran  mahasiswa  baru  diperoleh  jumlah cluster model  yang  sama  di  aplikasi Rapidminer 5.3 dengan perhitungan manual sehingga dihasilkan data yang valid.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sudirman, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Data mining tools | rapidminer: K-means methodon cluster ing of rice crops by province as efforts to stabilize food crops in Indonesia,”  IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci.  Eng.,  vol.  420,  no.  1,  2018,  doi:
10.1088/1757899X/420/1/012089.
[2] Abdillah, G., Putra, F. A., & Renaldi, F. (2016). Penerapan Data Mining Pemakaian Air  Pelanggan  Untuk  Menentukan  Klasifikasi  Potensi  Pemakaian  Air  Pelanggan Baru  Di  Pdam  Tirta  Raharja  Menggunakan  Algoritma  K-Means. Seminar  Nasional Teknologi Informasi Dan Komunikasi , 2016 (Data Mining), 18–19.
[3]     Johan Oscar Ong, "Implementasi Algoritma K-Means Cluster ing Untuk Menentukan Strategi Marketing President University," Jurnal Ilmiah Teknik Industri , vol. 12, no. 1, pp. 10-13, Juni 2013
[4] Ogor.  (2007).  Student  Academic  Performance  Monitoring  and  Evaluation  Using Data Mining Techniques.
[5] Sandy Putra Siregar, and A. Wanto. “Analysis Accuracy of Artificial Neural Network Using  Backpropagation  Algorithm  In  Predicting  Process  (Forecasting)” International Journal  Of  Information  System  &  Technology  Vol.  1,  No.  1,  (2017)  , pp. 34-42