## INFOMATEK: Jurnal Informatika, Manajemen dan Teknologi
Volume 25 Nomor 2 Juni 2023

## PENERAPAN K-MEANS CLUSTERING DALAM MENENTUKAN BIDANG MAGANG MAHASISWA JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS PAPUA
Sri Putri Aulia Syam * , Christian Dwi Suhendra, Lion Ferdinand Marini
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Papua, Indonesia
Abstrak :  Kampus  merdeka  merupakan  kebijakan  Menteri  Pendidikan  dan  Kebudayaan  dengan  beberapa program  yang diterapkan  di  perguruan  tinggi  salah  satunya  adalah magang  dan studi  independent bersertifikat (MSIB).  Program  magang  memberikan  kebebasan  kepada  mahasiswa  untuk  memilih  bidang  magang  serta instansi  penyedia  magang.  Namun  dalam  penerapannya  bidang  magang  yang  dipilih  belum  sesuai  dengan kemampuan  yang  dimiliki  mahasiswa.  Kajian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  K-Means  Clustering  dalam menentukan bidang magang mahasiswa.  Studi kasus  yang  diambil  yaitu  mahasiswa  Jurusan  Teknik  Informatik Universitas  Papua.  Kemampuan  mahasiswa  akan  diukur  berdasarkan  nilai  mata  kuliah  serta  menerapkan metode K-Means Cluster ing untuk mengelompokkan bidang magang mahasiswa. Setelah melakukan pengujian diperoleh nilai DBI terendah yaitu 0.203 dari nilai k=2. Cluster yang terbentuk dalam penelitian ini yaitu cluster _0 dengan  57  data  nilai  mahasiswa  dan cluster _1  dengan  134  data  nilai  mahasiswa.  Dengan  metode  K-Means Cluster ing berhasil menentukan bidang magang mahasiswa berdasarkan nilai mata kuliah.
Kata kunci: Cluster ing, K-Means, Mahasiswa, Nilai Mata Kuliah , Program Magang
I. PENDAHULUAN 1
Kampus
Merdeka merupakan
kebijakan Menteri  Pendidikan  dan  Kebudayaan  yang ditetapkan dengan tujuan mendorong mahasiswa  agar  dapat  menguasai  berbagai keilmuan  untuk  diimplentasikan  dalam  dunia kerja  nantinya.    Berbagai  program  telah dilaksanakan  guna  mencapai  tujuan  tersebut salah  satunya  adalah  program  Magang  dan Studi  Independen  Bersertikat  (MSIB).  Salah satu  program  yang  termasuk  dalam  MSIB tersebut  adalah  program  magang.  Program magang  merupakan  program  yang  bertujuan
*) sriputriauliasyam823@gmail.com
Diterima: 27 April 2023 Direvisi: 3 Mei 2023 Disetujui: 30 Mei 2023 DOI: 10.23969/infomatek.v25i1.7585
memperkenalkan dan menumbuhkan kemampuan  mahasiswa  dalam  dunia  kerja secara  nyata  (Tohir,  2020).  Program  magang ini memberikan kebebasan kepada mahasiswa  untuk  memilih  bidang  serta instansi magang.
Kebebasan untuk memilih bidang dan instansi magang  yang  diberikan  ternyata  dinilai  belum efektif  dalam  menjalankan  program  tersebut. Mahasiswa  yang  cenderung  memilih  bidang magang  tidak  sesuai  dengan  kemampuan yang  dimiliki  mengakibatkan  program  tidak berjalan  sebagaimana  mestinya  dan  hasil yang  diperoleh  tidak  seperti  yang  diharapkan. Dengan  demikian  dibutuhkan  metode  untuk mengklaster  bidang  magang  sesuai  dengan kemampuan mahasiswa yang diukur menggunakan  nilai  mata  kuliah.  Kajian  ini
bertujuan untuk menerapkan metode K-Means Clustering dalam menentukan bidang magang untuk  mahasiswa  Jurusan  Teknik  Informatika Universitas Papua.
Clustering adalah  proses  pengelompokan data data menjadi beberapa kelompok sehingga  objek  di  dalam  satu  kelompok memiliki  banyak  kemiripan  serta  memiliki banyak  perbedaan  dengan  objek  dikelompok lain  (Alam  Jusia  et  al.,  2019).  Pengklasteran dapat dilakukan dengan memanfaatkan teknologi
data mining menggunakan pengklasteran  K-Means.  Metode  K-Means akan  mengelompokkan  data  yang  ada  ke dalam  beberapa cluster ,  cluster  yang  akan dikelompokkan  memiliki  kemiripan  data  satu sama lain serta data yang memiliki karakeristik yang  berbeda  dengan  cluster  lainnya  (Indah Werdiningsih et al., 2020). Hasil dari pengelompokkan  data  itu  nantinya  akan digunakan  sebagai  acuan  untuk  memilih bidang  magang  sesuai  dengan  kemampuan masing-masing mahasiswa.

## II. METODOLOGI
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini merupakan  data  sekunder  berupa  rekap  nilai mata  kuliah  mahasiswa  Program  Studi  S1 Teknik  Informatika  Angkatan  2019  sampai Angkatan  2020  dan  mahasiswa  D3  Teknik Komputer  Angkatan  2020  sampai  2021 Universitas  Papua.  Rekap  nilai  diperoleh  dari masing-masing  Ketua  Program  Studi  Jurusan Teknik  Informatika.  Data  tersebut  kemudian dianalisis  dengan  tahapan  seleksi  data, pembersihan  data,  interpretasi/evaluasi,  dan kesimpulan.  Setelah  data  dianalisis  maka akan diolah menggunakan Algoritma K-Means clustering melalui beberapa tahapan berikut ini (Ekasetya & Jananto, 2020).
a.  Tentukan  nilai  K  sebagai  jumlah cluster
yang  diinginkan  dan  metrik  ketidakmiripan
(jarak)  yang  diinginkan.  Jika  perlu,  tetapkan
ambang  batas  perubahan  fungsi  objektif  dan ambang batas perubahan centroid .
b.  Pilih  K  data  baru  set  data  X  sebagai centroid .
Penetuan centroid dilakukan  secara  acak, sedangkan  pada  tahap  iterasi  digunakan persamaan berikut ini:
…………….……….(1)
Keterangan: Vij = centroid rata-rata pada cluster ke – i untuk variabel ke – j Ni = jumlah data cluster ke – i i, k = indeks dari cluster j = indeks variabel Xkj = nilai data ke – k variabel ke – j untuk cluster tersebut
c. Alokasikan semua data ke centroid terdekat dengan  metrik  jarak  yang  sudah  ditetapkan (memperbaharui ID setiap data).
d. Hitung kembali centroid C berdasarkan data yang mengikuti cluster masing masing.
e.  Ulangi  langkah  tiga  dan  empat  hingga kondisi konvergen tercapai, yaitu (a) perubahan  fungsi  objektif  sudah  dibawah ambang  batas  yang  diinginkan;  atau  (b)  tidak ada  data  yang  berpindah cluster ;  atau  (c) perubahan  posisi centroid sudah  dibawah ambang batas yang ditetapkan.
………………...(2)
dimana:
dij = jarak objek antara objek i dan j
P = dimensi data Xik
= koordinat dari obyek i pada dimensi k
Xjk = koordinat dari obyek j pada dimensi
Data  nilai  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  nilai  yang  sesuai  dengan  ketentuan pelaksanaan  program  magang  yakni  nilai mahasiswa  yang  sedang  menempuh  minimal semester  4  pada  program  D3  dan  minimal semester  5  pada  program  S1.  Dengan demikian  tidak  semua  nilai  mata  kuliah menjadi  tolak  ukur  dalam  penelitian  ini.  Nilai matakuliah  yang  digunakan  dikelompokkan dalam  5  kelompok  matakuliah  yaitu  MK1, MK2,  MK3,  MK4,  MK5.  Anggota  dari  setiap kelompok mata kuliah dapat dilihat pada tabel 1.

## Tabel 1. Anggota Kelompok Matakuliah
Dasar Komputer Dan Algoritma (MK1) Algoritma Dan Pemrograman Logika Informatika Dasar Teknik Komputer Struktur Data Aplikasi Perkantoran Konsep Teknologi Informasi Algoritma Pengembangan PL (MK2) Pemrograman Web I Pemrograman Web II Pemrograman Berbasis Komponen Basis Data Pemrograman Berorientasi Objek Komputer Arsitektur (MK3) Arsitektur Komputer Pengantar Ilmu Komputer Sistem Digital Sistem Operasi Sistem Terdistribusi (MK4) Jaringan Komputer I
Jaringan Komputer II
Teknologi Wireless
Administrasi Sistem
Jaringan Komputer Lanjut Metode Komunikasi Matematika Dan Statistika (MK5) Matematika Dasar I
Matematika Dasar II
Matematika Komputasi

## Probabilitas Dan Statistika
Variabel data data dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Variabel Data
No Kode_ Mhs MK1 MK2 MK3 MK4 MK5 1 IT1 3,835 3,89 3,582 3,33 3,582 2 IT2 3 4 3,5 3,37 3,25 - - - - - - - - - - - - - - 212 IT212 0,75 0 0 0 2,67 213 IT213 1,707 2 0,333 2,5 3,33
Setelah  diperoleh  213  data  nilai  mahasiswa selanjutnya akan dibersihkan untuk mencegah adanya  inkonsisten  pada  data.  Data  yang dibersihkan adalah data nilai mahasiswa  yang bernilai  0  (nol).  Dari  hasil  pembersihan  data yang awalnya sebanyak 213 data menjadi 191 data,  hal  ini  berarti  terdapat  22  data  nilai mahasiswa yang memiliki nilai 0 (nol). Setalah data dibersihkan selanjutnya akan di transformasi agar data siap diminingkan. Pada tahap  transformasi  ini  karena  data  yang diperoleh  sudah  berbentuk  angka  (numerik) sehingga tidak terjadi transformasi data.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  sudah  siap  diminingkan  kemudian dimasukkan  pada  aplikasi  RapidMiner  untuk diolah.  Data  akan  diuji  untuk  mendapatkan nilai  Davies  Bouldin  Index  (DBI)  terendah sebagai nilai cluster terbaik pada setiap nilai k (Irhamni  et  al.,  2014)  .  Hasil  pengujian  nilai DBI dapat dilihat pada tabel 3 berikut ini.
Tabel 3. Hasil Pengujian Nilai DBI
Percobaan Nilai K Nilai DBI 1 2 0.203 2 3 0.259 3 4 0.264 4 5 0.267
Berdasarkan  hasil  pengujian  diperoleh  nilai DBI  terendah  pada  4  percobaan  nilai  k  yaitu pada k=2 dengan nilai 0.203. Sehingga cluster terbaik  pada  penelitian  ini  adalah  2 cluster. Hasil perhitungan nilai centroid oleh
RapidMner  pada cluster terbaik  dapat  dilihat pada gambar 1 berikut ini.
Gambar 1. Nilai Centroid Setiap Cluster
Selanjutnya cluster model yang  terbentuk pada  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  gambar 2 berikut ini.
Gambar 2. Cluster Model Pada Penelitian
Berdasarkan cluster model  yang  terbentuk diperoleh  57  data  nilai  mahasiswa  termasuk dalam cluster 0 dan 134 data nilai mahasiswa termasuk  dalam cluster 1.  Anggota cluster untuk  setiap cluster yang  terbentuk  dapat dilihat pada tabel 4 berikut:
Tabel 4. Hasil Clustering
No Kode_ Mhs MK1 MK2 MK3 MK4 MK5 Cluster 1 IT1 3,83 3,89 3,58 3,33 3,58 cluster _1 2 IT2 3 4 3,5 3,37 3,25 cluster _1 3 IT3 2,75 2,33 3 1,5 0,91 cluster _0 4 IT4 2,91 2,17 2,5 3,12 0,75 cluster _0 5 IT5 3,08 3,67 3,58 3,20 3,16 cluster _1 6 IT6 2,5 2,94 3,41 3,12 1,16 cluster _1 - - - - - - - - - - - - - - - - 188 IT188 1,75 3,16 0,67 1,25 2 cluster _0 189 IT189 0,95 0,25 1 0,75 2 cluster _0 190 IT190 2,62 3,25 1,77 1,75 2 cluster _0 191 IT191 1,70 2 0,33 2,75 3,33 cluster _0 Berdasarkan  hasil cluster selanjutnya  bidang magang akan dipilih berdasarkan nilai mahasiswa  setiap cluster nya.  Untuk  setiap cluster yang  terbentuk  nilai  akan  dianalisis berdasarkan  nilai  rata-rata  yang  diperoleh pada setiap MK. Nilai rata-rata setiap MK pada cluster dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Nilai Rata-Rata MK No Cluster MK1 MK2 MK3 MK4 MK5 1 Cluster_0 2,16 1,81 2,19 1,74 2,37 2. Cluster_1 3,10 3,39 3,31 3,30 3,22
Berdasarkan  nilai  rata-rata  pada  setiap kelompok  MK  dapat  disimpulkan  bahwa  pada cluster_0  kemampuan  mahasiswa  baik  dalam
Matematika dan Statistika, Komputer Arsitektur, serta Dasar Komputer dan
Algoritma  dan  masih  kurang  dalam  Algoritma Pengembangan  Perangkat  Lunak  dan  Sistem Distribusi sehingga dapat dikategorikan sebagai mahasiswa yang memiliki kemampuan Dasar Informatika. Pada
cluster_1 kemampuan mahasiswa sangat baik
terutama  pada  Algoritma  Pengembangan  dan Perangkat
Lunak yang merupakan
kemampuan  dengan  nilai  tertinggi  serta kemampuan Sistem Distribusi  sehingga dapat dikategorikan sebagai mahasiswa yang memiliki kemampuan Pemrograman dan Sistem Distribusi.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  uraian  hasil  dan  pembahasan yang  telah  dikemukakan  sebelumnya,  maka penulis menyimpulkan hasil penelitian sebagai berikut:
1. Penerapan  metode  K-Means Clustering dalam menentukan bidang magang
mahasiswa  Jurusan  Teknik  Informatika membentuk  2 cluster yaitu cluster_0 dan cluster_1 .  Data  yang  termasuk  dalam cluster_0 terdiri  dari  57  data  nilai mahasiswa  dengan  kategori  nilai  rendah. Data yang dalam cluster_1 terdiri dari 134
data  nilai  mahasiswa  dengan  kategori nilai tinggi.
2. Mahasiswa yang termasuk dalam cluster_0 adalah  mahasiswa  dengan kemampuan Dasar Informatika dan dapat memilih bidang magang diantaranya Web Developer,  Starter  Front  End  Web
Engineer  Internship  Program,  Starter Backend Web Engineer Internship Program, Data Support Intern, IT support, dan Business Development.
dan
mahasiswa yang termasuk dalam cluster_1 adalah  mahasiswa  dengan kemampuan  Pemrograman  dan  Jaringan dan dapat memilih bidang magang UI/UX,
System  Analyst,  Data  Scientist,  System Engineer, Software Development, Software Programmer, Frontend Engineer, Backend Engineer, AI Engineer , dan Mobile Apps Developer .

## DAFTAR PUSTAKA
Alam  Jusia,  P.,  Muhammad  Irfan,  F.,  &
Dinamika Bangsa Jambi Jl Jend
Sudirman  Thehok  Jambi,  S.  (2019). Cluster ing  Data  Untuk  Rekomendasi Penentuan  Jurusan  Perguruan  Tinggi Menggunakan  Metode  K-Means. Jurnal IKRA-ITH Informatika , 3 (3), 75.
Aprilla  Dennis.  (2013).  Belajar  Data  Mining dengan  RapidMiner. Innovation  and Knowledge  Management  in  Business
Globalization:  Theory  &  Practice,  Vols  1 and 2 , 5 (4), 1 –5. http://esjournals.org/journaloftechnology/ archive/vol1no6/vol1no6_6.pdf%5Cnhttp:
//www.airccse.org/journal/nsa/5413nsa02 .pdf
Hermawan,  B.  (2018). DASAR  TERHADAP MOTIVASI DAN KEMAMPUAN PEMROGRAMAN  Bayu  Hermawan  Adi Pratama Bambang Sujatmiko . 03 .
Irhamni, F., Damayanti, F., Khusnul K, B., & A, M.  (2014).  Optimalisasi  Pengelompokan Kecamatan Berdasarkan Indikator Pendidikan Menggunakan Metode Cluster ing  dan  Davies  Bouldin  Index.
Seminar  Nasional  Dan  Teknologi  UMJ , 11 , 1 –5.
Kampus Merdeka . (2020). Kementrian Pendidikan Dan Kebudayaan RI.
https://kampusmerdeka.kemdikbud.go.id/
Lase, Y., & Panggabean, E. (2019). Implementasi Metode K-Means Cluster ing  Dalam  Sistem  Pemilihan
Jurusan  Di  SMK  Swasta  Harapan  Baru.
Jurnal  Teknologi  Dan  Ilmu  Komputer Prima (JUTIKOMP) , 2 (2), 43. https://doi.org/10.34012/jutikomp.v2i2.72 3 Ndruru, E., & Limbong, R. (2018).
Implementasi Data Mining Dalam Pengelompokan  Jurusan  yang  Diminati Siswa SMK Negeri 1 Lolowa’u menggunakan Metode
Cluster ing | Ndruru  |  MEANS  (Media  Informasi Analisa  dan  Sistem). MEANS  (Media Informasi  Analisa  Dan  Sistem) , 3 (2), 107 –113.
http://ejournal.ust.ac.id/index.php/Jurnal_ Means/article/view/273/pdfdssdx11
Nur  Khormarudin,  A.  (2016).  Teknik  Data Mining:  Algoritma  K-Means Cluster ing. Jurnal Ilmu Komputer , 1 –12. https://ilmukomputer.org/category/datami ning/
Rini, O., & Kunang, S. O. (2021).
Implementasi Data Mining Menggunakan Metode  Naive  Bayes  Untuk  Penentuan Penerima  Bantuan  Program  Indonesia Pintar ( Pip ) ( Studi Kasus : Sd Negeri 9 Air  Kumbang  ). Bina  Darma  Conference on  Computer  Science , 3 (4),  714 –722. https://conference.binadarma.ac.id/index. php/BDCCS/article/view/2450
Sibuea,  M.  L.,  &  Safta,  A.  (2017).  Pemetaan
Siswa Berprestasi Menggunakan Metode K-Means Clustring. Jurteksi , 4 (1), 85 –92. https://doi.org/10.33330/jurteksi.v4i1.28
Sopyan,  Y.,  Lesmana,  A.  D.,  &  Juliane,  C.
(2022).  Analisis  Algoritma  K-Means  dan Davies  Bouldin  Index  dalam  Mencari
Cluster Terbaik  Kasus  Perceraian  di Kabupaten Kuningan. Building of Informatics,  Technology  and  Science (BITS) , 4 (3), 1464 –1470. https://doi.org/10.47065/bits.v4i3.2697 Sulistiyawati,  A.,  &  Supriyanto,  E.  (2021). Implementasi Algoritma K-means Clustring  dalam  Penetuan  Siswa  Kelas Unggulan. Jurnal  Tekno  Kompak , 15 (2),
25.
https://doi.org/10.33365/jtk.v15i2.1162 Tohir,  M.  (2020). Buku  Panduan  Merdeka Belajar - Kampus Merdeka . https://doi.org/10.31219/osf.io/ujmte
Zaefuan,  W.  (2018). Penerapan  Clustering Pada  Sistem  Pembagian  Rombongan Belajar  Siswa  Menggunakan  Algoritma K-Means . http://eprintslib.ummgl.ac.id/3103/