Abstrak : Himpunan Mahasiswa Jurusan merupakan suatu kelompok manusia yang dibentuk untuk memiliki tujuan yang sama  dalam  membangun  sebuah  organisasi  di  perguruan  tinggi.  Selama  ini HMJ melakukan  proses  pengelompokan pengurus  harian  ke  setiap  bagian  divisi  dilakukan  dengan  cara  manual  dan  tidak  ada  proses  secara  objektif  yang menyebabkan  beberapa  calon  pengurus  harian  ditempatkan  tidak  sesuai  dengan  kemampuannya  Untuk  mengatasi permasalahan yang ada, maka dilakukanlah sebuah penelitian dengan metode K-means Clustering. Metode K-Means sangat  dibutuhkan  lantaran  sanggup  menentukan  pengelompokan  kandidat  pengurus  harian  menggunakan  variabel yang mampu jadi pedoman untuk menentukan keputusan kepada kandidat yang akan dipilih sebagai pengurus harian himpunan  mahasiswa  jurusan.  Dalam  perhitungan  K-Means  diperoleh  hasil  pengelompokan  calon  pengurus  harian himpunan  mahasiswa  jurusan  di  setiap  divisi  sesuai  dengan  kriteria  yang  telah  ditentukan  oleh  HMJ  tersebut. Berdasarkan hasil perhitungan perbandingan dengan data asli dari interview HMJ dan hasil perhitungan dengan K- Means didapatkan nilai akurasi sebesar 25% dihitung dengan menggunakan rumus akurasi yang ada pada bab hasil dan pembahasan. Maka dari itu diharapkan dalam penelitian selanjutnya dapat ditambahkan bobot pada kriteria dan diperbanyak data sehingga dapat dibandingkan nilai akurasi pada penelitian menggunakan metode K-Means.
Kata Kunci— Himpunan Mahasiswa Jurusan, K-Means, Clustering, Supervised Learning.
Abstract  : The  Department  of  Student  Association  is  a  human  group  formed  to  have  the  same  goal  in  building  an organization  in  higher  education.  So  far, HMJ  has  carried  out  the  process  of  grouping  daily  management  into each division manually and there is no objective process that causes several candidates for daily management to be placed not according to their abilities. To solve the existing problems, a study was conducted using the K-means Clustering method. The K-Means method is very much needed because it can determine the grouping of candidates for the daily committee  using  variables  that  can  be  a  guide  for  making  decisions  for  candidates  who  will  be  selected  as  daily administrators of the student association majors. In the K-Means calculation, the results of the grouping of candidates for  the  daily  management  of  the  student  association  majors  in  each  division  are  obtained  according  to  the  criteria determined  by  the  HMJ.  Based  on  the  results  of  the  comparison  calculations  with  the  original  data  from  the  HMJ interview and the results of calculations using K-Means, an accuracy value of 25% was calculated using the accuracy formula in the results and discussion chapter. Therefore, in the further research, weights can be added to the criteria and the data is reproduced so that the accuracy values can be compared in research using the K-Means method.
Keywords— The Departement of Student Association, K-Means, Clustering, Supervised Learning.

## I. P ENDAHULUAN
IMPUNAN Mahasiswa  Jurusan  atau  disingkat  HMJ  merupakan  suatu  kelompok  manusia  yang dibentuk  untuk  memiliki  tujuan  yang  sama  dalam  membangun  sebuah  organisasi  di  perguruan tinggi.  Didalam  himpunan  tentunya  terdapat  sebuah  kelompok  kecil  yang  memiliki  tugas  dan wewenang  dalam  menjalankan  suatu  program  kerja,  kelompok  kecil  tersebut  disebut  dengan  divisi. Tugas  dan  wewenang  sebuah  divisi  berbeda-beda  antara  lain  dalam  lingkup  penelitian  dan pengembangan, lingkup kewirausahaan, lingkup hubungan masyarakat dan lingkup kaderisasi. Pengurus harian merupakan manusia yang menjadi bagian dari himpunan mahasiswa jurusan, biasanya terdiri dari mahasiswa yang masih dalam lingkup aktif menjadi mahasiswa pada Universitas.
HMJ  tentunya  mempunyai  visi  dan  misi  selain  sebagai  wadah  aspirasi  mahasiswa,  karenanya  guna mewujudkan visi dan misi dibutuhkan anggota yang sesuai dengan kriteria yang diharapkan [1]. Dalam menentukan  pengurus  harian,  himpunan  mahasiswa  jurusan  menggunakan  cara  seleksi  dan pengelompokan  dengan  menggunakan  beberapa  kriteria.  Adapun  kriteria  yang  umum  digunakan  ialah kemampuan dalam penyelesaian masalah, kemampuan dasar kepemimpinan dan pengalaman organisasi. Namun, pada kenyataannya kriteria-kriteria tersebut jarang digunakan pada pemilihan pengurus harian di

## P ENGELOMPOKAN A NGGOTA D IVISI H IMPUNAN M AHASISWA J URUSAN P ADA U NIVERSITAS

## “XYZ” D ENGAN M ETODE K-M EANS C LUSTERING
Maydina Anggita Pravita Sari 1) , Umi Chotijah 2)
1, 2) Teknik Informatika, Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Gresik e-mail: anggitamaydina98@gmail.com 1) , umi.chotijah@umg.ac.id 2)
H
suatu himpunan mahasiswa jurusan, hal itu menyebabkan berkurangnya kualitas dalam pengurus harian di suatu HMJ.
Selama ini HMJ melakukan proses pengelompokan pengurus harian ke setiap bagian divisi dilakukan dengan cara manual  dan tidak ada proses  secara  objektif  yang menyebabkan beberapa calon  pengurus harian ditempatkan tidak sesuai dengan kemampuannya. Untuk mengatasi permasalahan yang ada, maka dilakukanlah  sebuah  penelitian  dengan  metode K-means  Clustering menggunakan  variabel Public Speaking ,  Indeks  Prestasi  Komulatif  (IPK),  Perilaku,  Semester,  dan  Pengalaman  dalam  berorganisasi sebelumnya.  Berdasarkan  seluruh  permasalahan  tersebut,  diperlukan  pengelompokan  berdasarkan variabel yang ada. Variabel tersebut diproses dengan metode pengelompokan K-Means . Metode K-Means sangat dibutuhkan lantaran sanggup menentukan pengelompokan kandidat pengurus harian menggunakan variabel  yang  mampu  jadi  pedoman  untuk  menentukan  keputusan  kepada  kandidat  yang  akan  dipilih sebagai pengurus harian himpunan mahasiswa jurusan.
Pada penelitian sebelumnya Asroni dan Ronald Adrian meneliti tentang “Penerapan Metode K-Means untuk Cluster ing mahasiswa berdasarkan nilai akademik dengan Weka Interface studi kasus pada jurusan teknik informatika UMM Magelang” dan menghasilkan kesimpulan algoritma K-Means dapat digunakan untuk  membantu  dalam  pengelompokan  mahasiswa  ditentukan  menurut  Mata  Kuliah  serta  IPK  [2]. Kemudian  terdapat  penelitian  yang  diteliti  oleh  Insanul  Kamila,  dkk  yang  berjudul  “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk pengelompokan data transaksi bongkar muat di Provinsi Riau” dan menghasilkan kesimpulan bahwa metode K-Means hanya membutuhkan durasi waktu kurang lebih 1 detik sedangkan pengolahan data pada K-Medoids membutuhkan waktu 1 Menit 38 Detik [3].
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui penempatan divisi dalam suatu Himpunan Mahasiswa Jurusan  yang  ada  pada  universitas  “XYZ”  yang  sesuai  dengan  bakat  dan  minat  masing-masing  calon Pengurus Harian. Perhitungan dalam K-Means menggunakan 20 data hasil Interview pada HMJ dengan 4 Kriteria yaitu Public Speaking , IPK, Perilaku, Semester dan Pengalaman.

## II. T INJAUAN P USTAKA
Pada tahap awal penelitian dilakukan dengan identifikasi masalah yang ada pada himpunan mahasiswa jurusan, kemudian peneliti mengumpulkan data hasil dari wawancara sejumlah 20 data beserta krtieria yang dijadikan subjek penelitian pada himpunan mahasiswa jurusan pada universitas “XYZ”. Dengan 4 kriteria yang dimiliki yaitu Public Speaking , IPK, Perilaku, dan Pengalaman yang mencakup 4 penilaian yaitu  cukup  (1),  sangat  cukup  (2),  baik  (3),  sangat  baik  (4).  Setelah  melakukan  studi  literatur  dan penentuan  metode,  kemudian  berdasarkan  dengan  kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan,  metode  ini digunakan untuk menentukan pengelompokan pada divisi di himpunan mahasiswa jurusan tersebut.
Di  dalam  himpunan  mahasiswa  jurusan  terdapat  beberapa  bagian  divisi.  Divisi  Pengkaderan  dalam Himpunan Mahasiswa Jurusan ialah divisi yang mengatasi dalam bidang internal seperti dalam bidang kemahasiswaan,  akademik  dan  yang  berhubungan  dengan  mahasiswa  dan  Kaprodi.  Divisi  Hubungan Masyarakat ialah sebuah divisi yang memiliki tugas untuk menghubungkan suatu Himpunan Mahasiswa Jurusan  ke  masyarakat,  seperti  pada  himpunan  mahasiswa  jurusan  di  luar  kampus,  maupun  di  dalam kampus.  Divisi  penelitian  dan  pengembangan  jurusan  ialah  sebuah  divisi  yang  memiliki  peran  dalam pengembangan pada sebuah sistem di sebuah himpunan jurusan dan bagian dalam penelitian. Sedangkan Divisi  Kewirausahaan  memiliki  arti  bahwa  divisi  tersebut  memiliki  tugas  untuk  membantu  himpunan dalam bidang kewirausahaan.
Tabel 1. Kriteria Public Speaking Nilai Keterangan 1 Kurang Baik 2 Cukup Baik 3 Baik 4 Sangat Baik
Kriteria public  speaking memilki  4  penilaian  yaitu  nilai  1  dengan  keterangan public  speaking pada calon  Pengurus  Harian  kurang  baik,  nilai  2  dengan  keterangan public  speaking pada  calon  Pengurus Harian cukup baik, nilai 3 dengan keterangan public speaking pada calon Pengurus Harian baik dan nilai 4 dengan keterangan public speaking pada calon pengurus harian sangat baik.
Tabel 2. Kriteria IPK
Nilai IPK 1 3.00 – 3.20 2 3.21 – 3.40 3 3.41 – 3.60 4 3.61 – 4.00
Kriteria IPK memiliki 4 penilaian dengan Nilai 1 dengan keterangan IPK calon Pengurus Harian 3.00 sampai dengan 3.20, nilai 2 dengan keterangan IPK calon Pengurus Harian 3.21 sampai dengan 3.40, nilai 3 dengan keterangan IPK calon Pengurus Harian 3.41 sampai dengan 3.60 dan nilai 4 dengan keterangan IPK calon Pengurus Harian 3.61 sampai dengan 4.00.
Tabel 3. Kriteria Perilaku Nilai Keterangan 1 Kurang Baik 2 Cukup Baik 3 Baik 4 Sangat Baik
Kriteria perilaku memiliki 4 penilaian yaitu nilai 1 dengan keterangan perilaku pada calon Pengurus Harian  kurang  baik,  nilai  2  dengan  Perilaku  pada  calon  Pengurus  Harian  cukup  baik,  nilai  3  dengan keterangan perilaku pada calon Pengurus Harian baik dan nilai 4 dengan keterangan perilaku pada calon Pengurus Harian sangat baik.
Tabel 4. Kriteria Pengalaman Nilai Keterangan 1 Kurang Berpengalaman 2 Cukup Berpengalaman 3 Berpengalaman 4

## Sangat Berpengalaman
Kriteria  pengalaman  memilki  4  penilaian,  nilai  1  dengan  keterangan  calon  Pengurus  Harian  kurang berpengalaman, nilai 2 dengan keterangan calon Pengurus Harian cukup berpengalaman, nilai 3 dengan keterangan calon Pengurus Harian berpengalaman dan nilai 4 dengan keterangan calon Pengurus Harian sangat berpengalaman.
Tabel 5. Data dan Kriteria Calon Anggota Public Speaking IPK Perilaku Pengalaman CPH1 3 4 4 4 CPH2 1 2 4 1 CPH3 3 1 4 1 CPH4 3 1 2 4 CPH5 4 1 4 4 CPH6 1 1 3 2 CPH7 2 4 4 2 CPH8 3 3 4 2 CPH9 3 3 4 2 CPH10 4 2 1 4 CPH11 3 1 4 2 CPH12 4 3 3 3 CPH13 1 3 4 4 CPH14 1 4 1 3 CPH15 2 4 4 1 CPH16 2 2 3 2 CPH17 4 1 1 3 CPH18 3 1 4 4 CPH19 3 2 4 3 CPH20 3 4 4 3
Data  dan  kriteria  yang  disediakan  pada  tabel  merupakan  hasil  penilaian  yang  diperoleh  dari  hasil Interview calon Pengurus Harian pada Himpunan Mahasiswa Jurusan di Universitas “XYZ” yang sesuai dengan nilai dan kriteria yang telah ditentukan.

## A. Data Mining
Data  mining  adalah  sebuah  perhitungan  prediksi,  mengekstrak,  ataupun  menggali  pengetahuan  dari jumlah data yang besar dan merupakan salah satu teknik yang membuat data berukuran besar menjadi informasi  yang  sangat  penting  [4].  Adapun  pengertian  lainnya,  data  mining  ialah  langkah  penguraian terhadap sekumpulan data yang berukuran besar untuk memperoleh interaksi antar data dan meringkasnya dalam  bentuk  yang  mudah  dipahami.  Data  mining  merupakan  proses  yang  menggunakan  statistika, matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine  learning guna  mengidentifikasi  dan  mengekstrak  bahan atau data yang penting dan pemahaman yang terkait berdasarkan banyaknya database. Data mining adalah suatu susunan proses mempelajari dari kumpulan data berupa bahan yang belum diketahui secara manual. Data  mining  bukanlah  ilmu  yang  benar-benar  baru.  Salah  satu  persoalan  dalam  mendeskripsikan  data mining adalah fakta bahwa data mining memiliki banyak aspek dan teknik dari ilmu yang sudah pertama kali didirikan [5].
Dari deskripsi yang telah dikemukakan, terdapat elemen penting yang terkait dengan data mining:
1. Data mining merupakan prosedur mekanis pada data yang ada.
2. Data yang hendak diproses merupakan data yang luas.
3. Poin  dari  data  mining  yaitu  untuk  mendapatkan  pola  yang  dapat  memberikan  informasi  yang bermanfaat.

## B. Metode K- Means Clustering
Metode K-Means Clustering adalah suatu metode dari data mining dengan teknik pengelompokan dan memberikan  deskripsi Cluster .  Sehingga  hasil  simulasi  dapat  memberikan  pengetahuan  [6]. K-Means merupakan  prosedur  pemecahan  untuk  pelatihan unsupervise ,  algoritmanya  relatif  mudah  untuk diimplementasikan dan dijalankan, mudah disesuaikan dan digunakan secara luas. Berdasarkan teknik ini prinsip  utamanya  merupakan  menyusun centroid berdasarkan  sekumpulan  data  yang  diperoleh. Algoritma K-Means diawali  dengan  menggunakan  pembentukan centroid klaster  awal  lalu  secara iterative klaster ini diperbaiki sampai tidak terjadi perubahan yang relevan dalam klaster [7].
Clustering merupakan  proses  pengelompokan  data  berdasarkan  parameter  ekslusif  sehingga  obyek pada sebuah klaster mempunyai kesamaan yang cukup besar antara satu dengan yang lain dan tidak sama dengan objek yang lain. Terdapat dua jenis data Clustering yang sering digunakan dalam pengelompokan data yaitu non-hierarchical (non hirarki) data Clustering dan hierarchical (hirarki) data Clustering [8]. Berlainan pada proses klasifikasi, Clustering tidak memiliki variabel tumpuan dalam proses Clustering sering  dilakukan  sebagai  langkah  pertama  dalam  proses  perhitungan  data  mining.  Terdapat  macam- macam algoritma Clustering yang telah dipergunakan oleh penelitian sebelumnya seperti K-Means, K- Medoids,  Improved  K-Means,  K-Medoids  (PAM),  Fuzzy  C-Means,  DBSCAN,  CLARANS  dan  Fuzzy Substractive [7].

## III. M ETODE P ENELITIAN
Metode penelitian adalah sebuah alur atau cara dalam proses yang dilakukan pada sebuah penelitian. Metode penelitian perlu dilakukan agar penelitian dapat terstruktur dengan baik dan terarah [6]. Dalam penelitian  menggunakan  metode K-Means  Clustering untuk  menentukan Clustering atau  sebuah pengelompokan  data  yang  mempunyai  kesamaan  antara  data  satu  dengan  data  yang  lainnya  kedalam kelompok [7].
Selain  melakukan  pengumpulan  data,  penelitian  ini  juga  menghitung  hasil Clustering dengan menggunakan  metode  algoritma K-Means sehingga  nantinya  akan  didapatkan  hasil  bahwa  kandidat pengurus harian dalam himpunan mahasiswa jurusan sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan oleh panitia  pemilihan  pengurus  harian.  Setelah  diperoleh  perhitungan  menggunakan K-Means kandidat pengurus harian akan ditempatkan pada divisi yang sebenarnya.

## Gambar 1. Alur Metode Penelitian
Metode K-Means adalah suatu pengelompokan pada data ketika suatu jumlah kelompok yang memiliki kemiripan ciri pada masing-masing data di kelompok yang ada. K-Means ialah metode pengelompokkan yang non-hirarki dengan centroid data kedalam bentuk dua kelompok atau lebih [11].
Gambar 2. Flowchart Metode K-Means
Perhitungan metode Algoritma K-Means pada penelitian ini menggunakan perhitungan jarak dengan Ecluidean . Langkah penyelesaian sebuah penelitian menggunakan metode K-Means :
1. Menentukan  jumlah Cluster yang  akan  digunakan  untuk  menentukan  data  yang  akan  dihitung menggunakan  K-Means,  jumlah Cluster merupakan  jumlah  divisi  yang  merupakan  penempatan
calon  Pengurus  Harian. Objek  yang  digunakan  pada  clustering  adalah  nilai  berdasarkan  hasil interview calon Pengurus Harian.
2. Alokasi data ke dalam Cluster secara acak.
Data  interview  yang  telah  tersedia  selanjutnya  ditentukan cluster secara  acak  guna  untuk mepermudah perhitungan jarak Euclidean .
3. Menghitung jarak antar centroid ke data dari masing-masing Cluster dengan rumus Ecluidean. Untuk menghitung jarak tersebut dapat menggunakan dengan rumus persamaan 1. Pada penelitian ini perhitungan jarak antar centroid ke data dari masing-masing cluster terdapat pada tabel 7.
𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑐 𝑗 ) = √∑(𝑥 𝑖 − 𝑐 𝑗 ) 2 𝑟 𝑖=1 (1)
Keterangan : x adalah nilai data yang terdapat dalam cluster c adalah centroid / rata-rata cluster i adalah data ke – dari cluster j adalah centroid ke – dari variabel
4. Alokasi data masing-masing ke centroid terdekat dengan rumus Untuk  menentukan centroid terdekat  dari  data  yang  telah  didapatkan  adalah  dengan memperhitungkan jaraknya.
5. Tentukan centroid baru  untuk  menghitung  iterasi  selanjutnya  hingga  nilai  initial  sama  atau berpindah.
Selanjutnya  untuk  menentukan centroid baru  dengan  menggunakan  rumus  Persamaan  2  agar didapatkan nilai sama dalam cluster atau nilai berpindah.
𝑐 = ∑(𝑥 𝑖1 + 𝑥 𝑖1 +. . 𝑥 𝑖𝑛 )/𝑗 𝑛 𝑟 𝑖=1 (2)
Keterangan :
C adalah centroid / rata-rata dari cluster X adalah nilai data ke- dalam cluster
J adalah jumlah data yang ada pada Cluster
6. Kembali ke tahap ke-3, lakukan perulangan hingga anggota Cluster tidak berpindah ke Cluster yang lain dan nilai centroid memiliki hasil yang tetap.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Perhitungan dilakukan dengan menggunakkan beberapa parameter, parameter tersebut adalah Cluster yang terdiri dari 4 Cluster yaitu Divisi Pengkaderan, Divisi Hubungan Masyarakat, Divisi Kewirausahaan dan Divisi Penelitian dan Pengembangan Jurusan. Kemudian parameter selanjutnya adalah menggunakan data  beserta  kriteria  calon  Pengurus  Harian  Himpunan  Mahasiswa  Jurusan  pada  Universitas  “XYZ”. Sebagai  data  uji,  jumlah  yang  digunakan  adalah  20  data  calon  Pengurus  Harian  pada  Himpunan Mahasiswa  Jurusan  Univeristas  “XYZ”.  Selanjutnya,  data  calon  anggota  Pengurus  Harian  HMJ  akan dikelompokkan menjadi 4 kelompok dengan menggunakan metode K-Means. Langkah pertama menentukan jumlah Cluster , jumlah Cluster merupakan jumlah kelompok yang akan dihasilkan.  Dalam  pengelompokkan  anggota  Pengurus  Harian  terdapat  4 Cluster yang  dibutuhkan. Berikutnya  adalah  menentukan centroid awal  data  Pengurus  Harian  HMJ  pada  Tabel  1  ditentukan Centroid secara random menggunakan Excel. Centroid 1 pada calon anggota ke-3, Centroid 2 pada calon
anggota ke-7, Centroid 3 pada calon anggota ke-10 dan Centroid ke 4 pada calon anggota ke-14. Sehingga hasil dari pembagian Centroid tersebut dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Tabel Centroid Random Calon Anggota Publicspeaking Ipk Perilaku Pengalaman Centroid CPH1 3 4 4 4 CPH2 1 2 4 1 CPH3 3 1 4 1 centroid 1 CPH4 3 1 2 4 CPH5 4 1 4 4 CPH6 1 1 3 2 CPH7 2 4 4 2 centroid 2 CPH8 3 3 4 2 CPH9 3 3 4 2 CPH10 4 2 1 4 centroid 3 CPH11 3 1 4 2 CPH12 4 3 3 3 CPH13 1 3 4 4 CPH14 1 4 1 3 centroid 4 CPH15 2 4 4 1 CPH16 2 2 3 2 CPH17 4 1 1 3 CPH18 3 1 4 4 CPH19 3 2 4 3 CPH20 3 4 4 3
Selanjutnya  menghitung  jarak  setiap  data  ke centroid yang  telah  ditentukan  dengan menggunakan persamaan Eclidean Distance Space . Rumus Eclidean Distance Space terdapat pada Persamaan 1. Hasil perhitungan jarak setiap data ke centroid pada Tabel 7.
Tabel 7. Jarak setiap data ke Centroid Data Centroid 1 Centroid 2 Centroid 3 Centroid 4 Terdekat Cluster CPH1 4,242640687 2,236067977 3,741657387 3,741657387 2,23606798 2 CPH2 2,236067977 2,449489743 5,196152423 4,123105626 2,23606798 2 CPH3 0 3,31662479 4,472135955 5,099019514 0 1 CPH4 3,605551275 4,242640687 1,732050808 3,872983346 3,60555128 1 CPH5 3,16227766 4,123105626 3,16227766 5,291502622 3,16227766 3 CPH6 2,449489743 3,31662479 4,242640687 3,741657387 2,44948974 1 CPH7 3,31662479 0 4,582575695 3,31662479 0 2 CPH8 2,236067977 1,414213562 3,872983346 3,872983346 1,41421356 2 CPH9 2,236067977 1,414213562 3,872983346 3,872983346 1,41421356 2 CPH10 4,472135955 4,582575695 0 3,741657387 4,47213595 3 CPH11 1 3,16227766 3,872983346 4,795831523 1 1 CPH12 3,16227766 2,645751311 2,449489743 3,741657387 2,64575131 2 CPH13 4,123105626 2,449489743 4,358898944 3,31662479 2,44948974 2 CPH14 5,099019514 3,31662479 3,741657387 0 3,31662479 4 CPH15 3,16227766 1 5,099019514 3,741657387 1 2 CPH16 2 2,236067977 3,464101615 3,16227766 2 2 CPH17 3,741657387 4,795831523 1,414213562 4,242640687 3,74165739 1 CPH18 3 3,741657387 3,31662479 4,795831523 3 3 CPH19 2,236067977 2,449489743 3,31662479 4,123105626 2,23606798 1 CPH20 3,605551275 1,414213562 3,872983346 3,605551275 1,41421356 1
Setelah penentuan nilai centroid terdekat, langkah berikutnya ialah memutuskan Cluster awal pada  data  calon  Anggota  Pengurus  Harian  Himpunan  Mahasiswa  Jurusan  Universitas  “XYZ”. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil pembagian Cluster Data Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 CPH1 * CPH2 * CPH3 * CPH4 * CPH5 * CPH6 * CPH7 * CPH8 * CPH11 * CPH12 * CPH13 * CPH14 * CPH15 * CPH16 * CPH17 * CPH18 * CPH19 * CPH20 *
Setelah  menentukan Cluster ,  langkah  selanjutnya  adalah  menentukan centroid baru  pada masing-masing Cluster menggunakan rumus Persamaan 5.
Tabel 9. Nilai Centroid Baru Centroid PublicSpeaking IPK Perilaku Pengalaman Centroid 1 2,857142857 1,571428571 3,142857143 2,571428571 Centroid 2 2,444444444 3,11 3,56 2,22 Centroid 3 3,67 1,33 3 4 Centroid 4 1 4 1 3
Setelah  penentuan  nilai Centroid baru  pada  Tabel  9,  kemudian  langkah  berikutnya  yaitu membandingkan nilai Centroid terdahulu dengan menggunakan nilai Cluster Center. Apabila nilai sama dan penempatan Cluster tidak berubah maka iterasi tidak dilanjutkan. Namun,  apabila jika nilai tidak sama atau terdapat Cluster yang berubah maka iterasi akan dilanjutkan hingga nilai initial Cluster Center sama atau Cluster- nya tidak berubah.
Tabel 10. Hasil Cluster iterasi 2 Data Jarak Centroid Cluster CPH1 4,709655556 2 CPH2 4,358544444 3 CPH3 3,673469388 1 CPH4 1,7789 4 CPH5 1,4389 4 CPH6 2,530612245 1 CPH7 1,478544444 2 CPH8 0,809655556 3 CPH9 0,809655556 3 CPH10 4,7789 4 CPH11 1,530612245 1 CPH12 2,489655556 2
Data Jarak Centroid Cluster CPH13 4,818544444 2 CPH14 9,398544444 2 CPH15 2,918544444 2 CPH16 1,387755102 1 CPH17 5,4389 4 CPH18 1,7789 4 CPH19 1,244897959 1 CPH20 2,149655556 2
Hasil iterasi 2 pada Tabel 10 masih terdapat perubahan Cluster dikarenakan nilai objektif masih belum memenuhi sehingga diperlukan perhitungan iterasi 3 pada calon Pengurus Harian Himpunan Mahasiswa Jurusan Universitas “XYZ”.
Tabel 11. Hasil Cluster 3 Data Terdekat Cluster CPH1 2,4401 2 CPH2 2,2278 3 CPH3 2,4 1 CPH4 7,8 4 CPH5 6,4 4 CPH6 2,4 1 CPH7 1,4401 2 CPH8 0,8878 3 CPH9 0,8878 3 CPH10 11,8001 4 CPH11 1,4 1 CPH12 2,4201 2 CPH13 3,4201 2 CPH14 7,2401 2 CPH15 2,5478 2 CPH16 0,8 1 CPH17 10 4 CPH18 5,4 4 CPH19 1,8 1 CPH20 1,1601 2 Pada Tabel 11 tidak terdapat perubahan Cluster dari iterasi sebelumnya, atau nilai Cluster Center sama, maka iterasi dihentikan. Dan hasil akhir pengelompokkan anggota divisi himpunan mahasiswa Jurusan Universitas “XYZ” sudah dapat ditentukan.
Tabel 12. Hasil Akhir Pengelompokkan
Divisi Pengkaderan Divisi Hubungan Masyarakat Divisi Kewirausahaan Divisi Penelitian dan Pengembangan CPH3 CPH1 CPH2 CPH4 CPH6 CPH7 CPH8 CPH5 CPH11 CPH12 CPH9 CPH10 CPH19 CPH13 CPH18 CPH14 CPH17 CPH20
Setelah  menghitung  menggunakan  metode K-Means untuk  pengelompokan  Divisi  Calon  Pengurus Harian Himpunan Mahasiswa Jurusan, maka langkah selanjutnya adalah dilakukan perhitungan akurasi. Perhitungan  ini  berdasarkan  perbandingan  hasil  pengelompokan  Divisi  Calon  Pengurus  Harian
menggunakan  data  asli  yang  ditampilkan  pada  Tabel  13.  Sedangkan  Tabel  14  perhitungan pengelompokkan dengan menggunakan data hasil perhitungan dengan metode Algoritma K-Means.
Tabel 13. Pengelompokkan Menggunakan Data Asli Divisi Pengkaderan Divisi Hubungan Masyarakat Divisi Kewirausahaan Divisi Penelitian dan Pengembangan CA1 CA2 CA3 CA5 CA7 CA4 CA13 CA10 CA8 CA6 CA14 CA17 CA19 CA16 CA15 CA9 CA11 CA20 CA12 CA18 Tabel 14. Pengelompokkan menggunakan Metode K-Means Divisi Pengkaderan Divisi Hubungan Masyarakat Divisi Kewirausahaan Divisi Penelitian dan Pengembangan CPH3 CPH1 CPH2 CPH4 CPH6 CPH7 CPH8 CPH5 CPH11 CPH12 CPH9 CPH10 CPH19 CPH13 CPH18 CPH14 CPH17 CPH20
Selanjutnya,  perhitungan  dengan  menggunakan  perbandingan  perhitungan  berdasarkan  data  asli  dan pengelompokan dengan menggunakan metode K-Means yang tertera pada Tabel 13 dan Tabel 14 secara berturut. Sehingga,  hasilnya  dapat  dihitung  nilai  akurasi  untuk  metode  K-Means  pada  penelitian pengelompokkan divisi ini dengan perhitungan rumus akurasi.
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑥 100%
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 5 20 𝑥 100% 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 =  25%

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Berdasarkan  perhitungan K-Means dapat  diperoleh  hasil  pengelompokan  calon  Pengurus  Harian himpunan  mahasiswa  jurusan  di  setiap  divisi  sesuai  dengan  kriteria  yang  telah  ditentukan  oleh  HMJ tersebut.  Diperoleh  pengelompokkan  diantaranya  dalam Cluster 1  atau  Divisi  Pengkaderan  terdapat  4 Calon Anggota Pengurus Harian yaitu CPH3, CPH6, CPH11 dan CPH19. Kemudian pada Cluster 2 atau Divisi Hubungan Masyarakat terdapat 6 Calon Anggota Pengurus Harian yaitu  CPH1, CPH7, CPH12, CPH13,  CPH14,  CPH20.  Pada Cluster 3  atau  pada  Divisi  Kewirausahaan  terdapat  3  Calon  Pengurus Harian  yaitu  CPH2,  CPH8,  CPH9.  Dan  yang  terakhir  pada Cluster 4  atau  Divisi  Penelitian  dan Pengembangan terdapat 5 Calon Pengurus Harian yaitu CPH4, CPH5, CPH10, CPH18 dan CPH17.
Berdasarkan hasil perhitungan perbandingan dengan data asli dari interview HMJ dan hasil perhitungan dengan  K-Means  didapatkan  nilai  akurasi  sebesar  25%  dihitung  dengan  menggunakan  rumus  akurasi yang ada pada bab hasil dan pembahasan. Maka dari itu diharapkan dalam penelitian selanjutnya dapat ditambahkan bobot pada kriteria dan diperbanyak data sehingga dapat dibandingkan nilai akurasi pada penelitian menggunakan metode K-Means.

## D AFTAR P USTAKA
[1] D.  Corry  and  Y.  Indrianingsih,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENERIMAAN ANGGOTA  HIMPUNAN  MAHASISWA  JURUSAN  TEKNIK  INFORMATIKA  DENGAN MENGGUNAKAN METODE ELECTRE (Studi Kasus : Sekolah Tinggi Teknologi Adisutjipto Yogyakarta),” [Online]. Compiler , 2014. Tersedia :
https://ejournals.itda.ac.id/index.php/compiler/article/view/78
[2] Asroni  and  R.  Adrian,  “Penerapan  Metode  K-Means  Untuk  Clustering  Mahasiswa  Berdasarkan Nilai  Akademik  Dengan  Weka  Interface  Studi  Kasus  Pada  Jurusan  Teknik  Informatika  UMM Magelang,” J.  Ilm.  Semesta  Tek. ,  [Online].  Vol.  18,  no.  1,  pp.  76–82,  2015.  Tersedia  : https://journal.umy.ac.id/index.php/st/article/view/708
[3] I. Kamila, U. Khairunnisa, and M. Mustakim, “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk  Pengelompokan  Data  Transaksi  Bongkar  Muat  di  Provinsi  Riau,” J.  Ilm.  Rekayasa  dan Manaj.  Sist.  Inf. ,  [Online].  Vol.  5,  no.  1,  p.  119,  2019.  Tersedia  :  http://ejournal.uin- suska.ac.id/index.php/RMSI/article/view/7381
[4] Y. Mahena, M. Rusli, and E. Winarso, “Prediksi Harga Emas Dunia Sebagai Pendukung Keputusan Investasi  Saham  Emas  Menggunakan  Teknik  Data  Mining,” Kalbiscentia  J.  Sains  dan  Teknol ,
[Online]. Vol. 2, no. 1, pp. 36–51, 2015. Tersedia : http://research.kalbis.ac.id/Research/Files/Article/Full/LFO7P4HJ6D7O5X587IB41OUPG.pdf [5] Y.  Mardi,  “Data  Mining :  Klasifikasi  Menggunakan  Algoritma  C4.5,” Edik  Inform. ,  [Online].
2017. Tersedia : https://ejournal.upgrisba.ac.id/index.php/eDikInformatika/article/view/1465
[6] A.  Sani,  “Penerapan  metode  k-means  clustering  pada  perusahaan,” J.  Ilm.  Teknol.  Inf. , [Online].Vol. 353, pp. 1–7, 2018. Tersedia : https://www.researchgate.net/publication/326849650_PENERAPAN_METODE_K- MEANS_CLUSTERING_PADA_PERUSAHAAN [7] D. Marlina, N. F. Putri, A. Fernando, and A. Ramadhan, “Implementasi Algoritma K-Medoids dan K-Means untuk Pengelompokkan Wilayah Sebaran Cacat pada Anak,” J. CoreIT , [Online]. Vol. 4, no. 2, p. 64, 2018. Tersedia : http://ejournal.uin-suska.ac.id/index.php/coreit/article/view/4498/0
[8] A. Ramadhan, Z. Efendi, and M. Mustakim, “Perbandingan K-Means dan Fuzzy C-Means untuk Pengelompokan  Data  User  Knowledge  Modeling,”  in Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi Komunikasi  dan  Industri ,  [Online].  2017,  pp.  219–226.  Tersedia  :  http://ejournal.uin- suska.ac.id/index.php/SNTIKI/article/view/3268
[9] D. P. Utomo and B. Purba, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Tenaga Kependidikan (TENDIK)  Dengan  Menggunakan  Metode  SMARTER,” J.  Komtika  (Komputasi  dan  Inform. , [Online].
Vol. 5, no. 2, pp. 140–152, 2021. Tersedia :
https://journal.unimma.ac.id/index.php/komtika/article/view/5619
[10]  M.  Nishom,  “Perbandingan  Akurasi  Euclidean  Distance,  Minkowski  Distance,  dan  Manhattan Distance pada Algoritma K-Means Clustering berbasis Chi-Square,” J. Inform.  J. Pengemb.  IT , [Online]. 2019, doi: 10.30591/jpit.v4i1.1253. Tersedia : https://ejournal.poltektegal.ac.id/index.php/informatika/article/view/1253/0
[11]  A. Asroni, H. Fitri, and E. Prasetyo, “Penerapan Metode Clustering dengan Algoritma K-Means pada Pengelompokkan Data Calon  Mahasiswa Baru di  Universitas Muhammadiyah Yogyakarta (Studi  Kasus:  Fakultas  Kedokteran  dan  Ilmu  Kesehatan,  dan  Fakultas  Ilmu  Sosial  dan  Ilmu
Politik),” Semesta
Tek. , [Online]. 2018, doi: 10.18196/st.211211. Tersedia :
https://journal.umy.ac.id/index.php/st/article/view/2610