Ayadi, Kusrini, dan Eko — Perbandingan Tingkat Performa Metode K-Means Dan Hierachical Clustering Pada Sistem Rekomendasi Pemilihan Kost

## PERBANDINGAN TINGKAT PERFORMA METODE K-MEANS DAN HIERACHICAL CLUSTERING PADA SISTEM  REKOMENDASI

## PEMILIHAN KOST
(COMPARISON OF K-MEANS AND HIERACHICAL CLUSTERING METHODS PERFORMANCE IN SYSTEM BOARDING COSTS SELECTION RECOMMENDATIONS)
Aiman Ayadi 1) , Kusrini 2) , dan Eko Pramono 3)
1, 2, 3) Magister Teknik Informatika Universitas Amikom Yogyakarta Jl. Ring Road Utara, Ngringin, Condongcatur, Kec. Depok, Kabupaten Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta e-mail: aiman.ayadi@students.amikom.ac.id 1) , kusrini@amikom.ac.id 2) , eko.p@amikom.ac.id 3)

## ABSTRAK
Perkembangan  teknologi  saat  ini  semakin  maju  dan  berkembang  semakin  cepat,  khususnya  dibidang teknologi  informasi.  Keberadaan  kost  di  sekitar  tempat  fasilitas  publik  sangat  diharapkan  dan  menguntungkan bagi pendatang di suatu daerah baru. Salah satu fasilitas publik yang biasanya terdapat kost adalah sebuah uni- versitas atau perguruan tinggi. Mahasiswa yang menuntut ilmu di suatu perguruan tinggi tidak hanya berasal dari dalam  kota  namun  juga  ada  yang  berasal  dari  luar  daerah..  Namun  kebanyakan  dari  mahasiswa  luar  daerah kesulitan  dalam  memilih  kost  atau  kontrakan  dikarenakan  keterbatasan  informasi.  Informasi  yang  terbatas mengenai fasilitas dan keberadaan kost yang kurang akurat menjadi kesulitan pada awal bagi mereka yang men- jadi mahasiswa baru. Dengan adanya kemajuan teknologi informatika dapat menjawab kebutuhan mencari tempat kost, dan akan sangat membantu baik dari sisi pemilik maupun penyewa.  Untuk mengatasi permasalahan  yang kompleks dapat menggunakan model algoritma K-Means Clustering dan Hierarchical Clustering yang dioptimal- kan dengan naïve bayes. Hasil akhir dari penelitian ini adalah nilai akurasi K-Means dan naïve bayes lebih tinggi dengan akurasi 90,82%, presisi 90,56%, recall 90,68% dan waktu lebih lama yaitu 10 detik, sedangkan untuk nilai hierachical dan naïve bayes mendapatkan nilai akurasi 88,02%, presisi 87,82%,recall 88,00% dan waktu lebih cepat 7,6 detik.
Kata Kunci: Kost, Mahasiswa, Hierachical, K-Means, Naïve Bayes.

## ABSTRACT
The development of technology is currently getting more advanced and growing faster, especially in the field of information technology. The existence of houses in the vicinity of public facilities is very desirable and beneficial for newcomers to a new area. One of the public facilities that usually have boarding is a university or college. Students who study at a university do not only come from within the city but also come from outside the region. However, most students from outside the region have difficulty choosing boarding or rented houses due to limited information. Limited information about the facilities and the inaccuracy of boarding houses becomes a difficulty at the beginning for those who are new students. With the advancement of information technology, it can answer the need for finding a boarding house, and will be very helpful both from the side of the owner and tenant. To solve complex problems, you can use the K-Means Clustering and Hierarchical Clustering algorithm models that are optimized with naïve Bayes. The final result of this study is that the K-Means and naïve bayes accuracy values are higher with 90.82% accuracy, 90.56% precision, 90.68% recall and longer time that is 10 seconds, while for hier- achical and naïve values. Bayes got  88.02% accuracy, 87.82% precision, 88.00% recall and 7.6 seconds faster time.
Keywords: boarding, students, hierachical, K-Means, Naïve Bayes.

## I. P ENDAHULUAN
erkembangan teknologi saat ini semakin maju dan  berkembang  semakin  cepat,  khususnya dibidang  teknologi  informasi.  Pemanfaa- tannya yang luas dalam berbagai bidang kehidupan yang  menyebabkan  manusia  berusaha  membuat sesuatu  untuk  mempermudah  segala  aktifitasnya. Hal  ini  berkaitan  dengan  penggunaan  perangkat
komputer, program aplikasi pendukung, perangkat komunikasi  dan  internet  sebagai  sarana  pengel- olaan  informasi.  Implementasi  komputer  sudah meliputi berbagai bidang salah satunya untuk akses mencari informasi pencarian kost.
Keberadaan kost di sekitar tempat fasilitas publik sangat diharapkan dan menguntungkan bagi pendatang di suatu daerah baru. Salah satu fasilitas publik yang biasanya terdapat kost adalah sebuah
P
Universitas atau perguruan tinggi. Mahasiswa yang menuntut  ilmu  di  suatu  perguruan  tinggi  tidak hanya berasal dari dalam kota namun juga ada yang berasal dari luar daerah. Mahasiswa dari luar dae- rah  yang akan menuntut  ilmu  di  perguruan  tinggi mencari  tempat  tinggal  sementara  yang  berada  di dekat  tempat  kuliah  mereka.  Para  mahasiswa  itu ada  yang  memilih  untuk  tinggal  di  rumah  kon- trakan, tetapi tidak sedikit pula yang lebih memilih untuk tinggal di kost.
Namun  kebanyakan  dari  mahasiswa  luar daerah  kesulitan  dalam  memilih  kost  atau  kon- trakan  dikarenakan  keterbatasan  informasi.  Tidak jarang dari mereka mendapatkan tempat kost tidak sesuai keinginan. Informasi yang terbatas mengenai  fasilitas  dan  keberadaan  kost  yang  ku- rang  akurat  menjadi  kesulitan  pada  awal  bagi mereka  yang  menjadi  mahasiswa  baru.  Informasi tentang  tempat  kost  lebih  sering  beredar  lewat mulut ke mulut, sehingga tidak semua mahasiswa mendapat informasi tersebut.
Dengan  adanya  kemajuan  teknologi  in- formatika  dapat  menjawab  kebutuhan  mencari tempat kost, dan akan sangat membantu baik dari sisi  pemilik  maupun  penyewa.  Dengan  adanya teknologi  internet,  memungkinkan  para  pemilik tempat kost mempromosikan kostnya lewat media ini  dengan  biaya  yang  relatif  murah  dan  dapat dilihat  langsung  oleh  calon  penyewa.  Dan  bukan hanya itu, dengan teknologi internet ini, para calon penyewa  juga  dapat  memilih  tempat  kost  yang sesuai dengan keinginan mereka.
Perencanaan suatu sistem yang dapat mem- bantu  dalam  penentuan  hunian  sementara  sangat diperlukan oleh mahasiswa dalam mencari hunian yang  sesuai  dengan  kriteria  yang  diinginkan. Dengan  dibuatnya  sebuah  sistem  rekomendasi Pemilihan Tempat Kost diharapkan bisa membantu menyelesaikan  masalah  alternatif  tempat  tinggal. Oleh  karena  itu  dibutuhkan  program  aplikasi  sis- tem rekomendasi untuk menentukan tempat tinggal sementara atau kost. Sistem rekomendasi merupa- kan suatu sistem berbasis komputer yang bertujuan untuk  membantu  pengambilan  keputusan  dengan memanfaatkan  data  dan  model  untuk  me- nyelesaikan  masalah-masalah  yang  tidak  ter- struktur pada data yang kompleks.
Adanya  data  yang  banyak  menyebabkan para  pengambil  keputusan  membutuhkan  tools yang membantu dalam rekomendasi pencarian kost secara cepat dalam pengambilan keputusan. Untuk menjalankan proses penilaian dengan banyak data, maka  diperlukan  sebuah  sistem  yang  mampu
melakukan rekomendasi guna meningkatkan efek- tivitas  pengambilan  keputusan  serta  mengurangi subyektivitas  dalam  proses    pengambilan  kepu- tusan (Frieyadi. 2016). Ketika keputusan yang akan diambil bersifat kompleks dengan resiko yang be- sar  seperti  perumusan  kebijakan,  pengambilan keputusan  memerlukan  alat  bantu  analisis  yang bersifat ilmiah, logis, dan terstruktur/konsisten (no- rhikmah at all, 2013). Salah satu alat analisis terse- but  berupa clustering  model  (model  klaster)  yang memungkinkan membuat prediksi secara cepat un- tuk masalah yang bersifat kompleks (Saefulloh at all, 2016) .
Untuk mengatasi permasalahan yang kom- pleks  dapat  menggunakan  model  algoritma K- Means Clustering seperti penelitian yang telah dil- akukan oleh Kusdarnowo dkk (2017) dengan judul “Pencarian Lokasi Perumahan Berdekatan Dengan Fasilitas Kesehatan Dan Belanja Menggunakan Al- goritma K-Means ”  dan  penelitian  agus  (2017) dengan  judul  “Penerapan Data  Mining Pada  Ek- spor  Buah-Buahan  Menurut  Negara  Tujuan Menggunakan K-Means  Clustering ”.  Ataupun dengan Menggunakan  model algoritma Hierachi- cal  Clustering seperti  yang  penelitian  dilakukan oleh  Rizal dan Miftahul (2016) dengan judul “Pen- carian  Kemiripan  Judul  Tugas  Akhir  Mahasiswa Dengan Menggunakan Metode Single Linkage Hi- erarchica l”  serta  Intan  at  al  (2018)  dengan  judul “Analisis Dan Implementasi Algoritma Agglomer- ative  Hierarchical  Clustering Untuk  Deteksi Komunitas Pada Media Sosial Facebook”.
Sedangkan  untuk  meningkatkan  per- bandingan  hasil  performa  yang  lebih  baik  dapat menggunakan perbandingan dua metode seperti sa- ran  pada  peneltian  Rendy  et  al  (2014)  dengan peneltian  yang  berjudul  “Perbandingan  Metode Clustering Menggunakan Metode  Single  Linkage dan  K  -  Means Pada  Pengelompokan  Dokumen” serta kesimpulan yang temukan oleh Asep (2017) dengan  judul  peneltian  “Analisa  Metode Hierar- chical  Clustering  Dan  K-Mean Dengan Model Lrfmp Pada Segmentasi Pelanggan”.
Dalam pengambilan keputusan diperlukana suatu metode klasifdikasi untuk menempatkan ob- jek  yang  ditugaskan  hanya  ke  salah  satu  kategori yang  disebut  keputusan  (Han  et  al,  2012).  Salah satu metode klasifikasi yang sering digunakan ada- lah Naïve  Bayes  Classifier yang  pertama  kali dikemukakan  oleh  Revered  Thomas  Bayes. Penggunaan Naïve Bayes Classifier sudah dikenal- kan sejak tahun 1702-1761. Naïve Bayes Classifier merupakan pendekatan yang sangat sederhana dan
Ayadi, Kusrini, dan Eko — Perbandingan Tingkat Performa Metode K-Means Dan Hierachical Clustering Pada Sistem Rekomendasi Pemilihan Kost
sangat  efektif  untuk  pelatihan  klasifikasi.  Se- dangkan  Kononenko  dan  Langley  menyimpulkan bahwa Naïve Bayes Classifier merupakan kemung- kinan  label  kelas  data  atau  bisa  diasumsikan  se- bagai atribut kelas yang diberi label (Kusumadewi, 2003).
Penelitian  yang  akan  dilakukan  peneliti adalah  malakukan  perbandingan  model  algoritma K-Means dan Hierachical  Clustering untuk melakukan klastering data serta naïve bayes untuk menentukan klasifikasi atau keputusan pada sistem rekomendasi  pemilihan  kost  pada  daerah  Yogya- karta  untuk  menghitung  nilai  performa  kedua model algoritma tersebut..
.

## II. STUDI PUSTAKA
Dalam  melakukan  penelitian  perlu  diberi- kan  rujukan  atau  tinjauan  pustaka  sebagai  acuan dasar  penelitian.  Pada  penelitian  pertama  yang dirujuk  adalah  penelitian  yang  dilakukan  oleh Fandy  et  al  (2017)  dengan  judul  “Analisis  Sen- timen untuk Komentar pada Sistem Pencarian Kost Menggunakan  Metode Support  Vector  Machine (SVM)”.  Pada  penelitian  ini  membahas  Analisis Sentimen untuk Komentar pada Sistem Pencarian Kost  Menggunakan Metode  Support  Vector  Ma- chine (SVM). Dari pengujian SVM pada 5 tempat kost berbeda dengan menggunakan parameter C = 2.5  dan  P  =  0.3  didapat  rating  tertinggi  sebesar 4.615 pada kost Kemiri 2 dan yang terkecil sebesar 3.076 pada kost Turen II dan untuk akurasi didapat pada  tempat  kost  Turen  II  menghasilkan  akurasi 92.30%  ,  Dipo  88  mendapat  akurasi  81.81%, Kemiri  2  mendapat  92.30%,  Graha  Widya mendapat  54.54%,  dan  Wisma  Mawar  mendapat- kan akurasi 90.90%. Terdapat akurasi yang bernilai kecil  yaitu  54.54%  dikarenakan  sistem  masih  be- lum  bisa  menentukan  polaritas  sebuah  komentar yang berisi perbandingan [1].
Penelitian  kedua  yang  menjadi  referensi adalah penelitian yang dilakukan oleh Agus (2017) dengan judul “Penerapan Data Mining Pada Ekspor Buah-Buahan
Menurut Negara Tujuan Menggunakan K-Means Clustering ”. Penelitian ini membahas  Penerapan Data  Mining Pada  Ekspor
Buah-Buahan Menurut Negara Tujuan Menggunakan K-Means Clustering . Untuk melakukan  penilaian  terhadap  hasil  ekspor  buah- buahan berdasarkan negara tujuan dapat menerap- kan metode clustering K-Means . Data diolah untuk memperolah  nilai  dari  produksi  ekspor  buah-
buahan  berdasarkan  negara  tujuan.  Data  tersebut diolah  menggunakan Rapidminner untuk  diten- tukan  nilai  centroid  dalam  3  cluster  yaitu  cluster tingkat ekspor tinggi, cluster tingkat ekspor sedang dan cluster tingkat ekspor rendah. Cetroid data un- tuk cluster tingkat ekspor tinggi 904.276,5, Cetroid data  untuk  cluster  tingkat  ekspor  sedang  265.501 dan Cetroid data untuk cluster tingkat ekspor ren- dah 34.280,1 [2].
Penelitian  ketiga  yang  menjadi  referensi adalah penelitian yang dilakukan oleh Kusdarnowo et  al  (2020)  dengan  judul  “Pencarian  Lokasi  Pe- rumahan  Berdekatan  Dengan  Fasilitas  Kesehatan Dan  Belanja  Menggunakan Algoritma  K-Means ”. Penelitian  ini  membahas  Pencarian  Lokasi  Pe- rumahan  Berdekatan  Dengan  Fasilitas  Kesehatan Dan  Belanja  Menggunakan  Algoritma K-Means. Metode  k-means  clustering yang  digunakan  pada penelitian  ini  juga  membantu  dalam  penge- lompokan perumahan yang berdekatan dengan su- permarket dan rumah sakit, Untuk merancang ap- likasi  pencarian  lokasi  perumahan  disertai  infor- masi  supermarket  dan  rumah  sakit  terdekat  ber- basis  web  dapat  dilakukan  menggunakan  metode pengembangan sistem yaitu Model Prototipe. De- sain  sistem  menggunakan flowmap dan Unified Modeling Language (UML), dan pengujian aplikasi menggunakan pengujian blackbox [3].
Penelitian keempat yang menjadi referensi adalah  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rizal  dan Miftahul (2018) dengan judul “Pencarian Kemiri- pan  Judul  Tugas  Akhir  Mahasiswa  Dengan Menggunakan Metode  Single  Linkage  Hierar- chical ”.  Penelitian  membahas    Pencarian  kemiri- pan  judul  tugas  akhir  mahasiswa  dengan menggunakan  metode Single  Linkage  Hierar- chical . Hasil dari percobaan 60 data uji abstrak per- sentase keberhasilan kecocokan pada kategori mul- timedia  sebesar  100%.  engujian  kategori  pen- golahan  citra  sebesar  87,5%.  Pengujian  kategori pengenalan  pola  sebesar  11,11%.  Pengujian  pada kategori jaringan dan data mining tidak ditemukan kecocakan.  Dan  pada  halaman  user,hasil  berupa judul tugas akhir yang ada pada database berdasar- kan dengan tema judul tugas akhir yang di-input- kan oleh user [4].
Penelitian  kelima  yang  menjadi  referensi adalah penelitian yang dilakukan oleh Rendy et all (2016) dengan judul “Perbandingan Metode Clus- tering Menggunakan Metode  Single  Linkage  Dan K  -  Means Pada  Pengelompokan  Dokumen”. Penelitian membahas Perbandingan Metode Clus- tering Menggunakan Metode Single Linkage dan K
- Means Pada Pengelompokan Dokumen. Metode pengujian yang digunakan untuk mengukur kuali- tas cluster adalah Silhouette Coefficient dan Purity .  Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  dilakukan, dapat disimpulkan, bahwa metode Single Linkage memiliki  performansi  yang  lebih  baik  dibanding- kan dengan metode K-means . Nilai Silhouette Co- efficient  Single  Linkage selalu  lebih  unggul dibandingkan  dengan  K-Means.  Pertambahan jumlah dokumen membuat nilai Silhouette Coeffi- cient  single  linkage semakin  kecil  sedangkan  K- means terkadang menghasilkan nilai yang negatif. Untuk nilai Purity , Single Linkage selalu bernilai 1  sedangkan K-Means tidak  pernah  bernilai  1. Hasil  pertambahan  jumlah  cluster  dan  jumlah dokumen memberikan pengaruh terhadap nilai Sil- houette Coefficient dan Purity . Hal ini berarti sin- gle  linkage  selalu  menghasilkan  dokumen  yang sama,  sedangkan K-means masih  bercampur dengan dokumen yang lain [5].
Penelitian  keenam  yang  menjadi  referensi adalah penelitian yang dilakukan oleh Intan (2018) dengan  judul  “Analisis  Dan  Implementasi Algo- ritma Agglomerative Hierarchical Clustering Un- tuk  Deteksi  Komunitas  Pada  Media  Sosial  Face- book”.  Penelitian  membahas  analisis  dan  imple- mentasi Algoritma  Agglomerative  Hierarchical Clustering untuk deteksi komunitas pada media so- sial facebook. Pembentukan komunitas menggunakan  algoritma Agglomerative  Hierar- chical Clustering (AHC) berbasis Enhanced Simi- larity pada data Facebook, yang mana merupakan algoritma  yang  secara  berturut-turut  memodelkan pengelompokan yang menggunakan nilai threshold sebagai  alat  pengelompokkan,  dua  simpul  yang memiliki nilai similarity lebih besar dibandingkan nilai threshold maka akan dijadikan satu komunitas dengan memperhitungkan hubungan yang dimiliki simpul. Dalam pengujiannya, peneliti menggunakan modularity sebagai  alat  penentu kualitas  cluster,  yang  mana  kualitas  cluster dikatakan baik jika memiliki hubungan yang pada di  dalam  satu  komunitasnya  dibandingkan  hub- ungan di luar komunitasnya. Hasil dari Algortima AHC  mampu  menunjukan  bahwa  AHC  dapat mendeteksi  komunitas  dengan  kualitas  cluster (modularity) mencapai 0.4453 pada jaringan nyata [6].
Penelitian  ketujuh  yang  menjadi  referensi adalah penelitian yang dilakukan oleh Asep (2017) dengan judul “Analisa Metode Hierarchical Clus- tering  dan  K-Mean Dengan Model  Lrfmp Pada Segmentasi  Pelanggan”.  Penelitian  membahas
analisa  metode Hierarchical  Clustering dan K- Mean dengan  model  lrfmp  pada  segmentasi pelanggan. Metode Hierarchical Clustering Single adalah metode yang terbaik untuk penentuan nilai K awal I dibandingan dengan metode Single Ward, Complete Linkage, Average Linkage dan Centroid . Penambahan parameter P (payment) mampu mem- buat nilai DBI lebih baik. Penambahan bobot dapat meningkatkan nilai DBI cluster. Nilai rasio akurasi model  LRFM  lebih  baik  dari  model  LRFMP Jumlah kluster (K) hasil metode Hierarchical Clus- tering , bisa diterapkan untuk nilai K awal k-mean. Tetapi  dengan  jumlah  kluster  yang  sama,  DBI metode single linkage lebih baik dari pada metode k-mean [7].

## III. METODE PENELITIAN
Pada bagian ini berisi diagram alur langkah penelitian  secara  lengkap  dan  terinci  termasut  di dalamnya  mencakup  algoritma,  rute,  pemodelan- pemodelan, desain yang terkait dengan perancangan  sistem.  Alur  penelitian  pada  sistem pendukung keputusan rekomendasi pencarian kost ditunjukan pada Gambar 1 di bawah ini.
Ayadi, Kusrini, dan Eko — Perbandingan Tingkat Performa Metode K-Means Dan Hierachical Clustering Pada Sistem Rekomendasi Pemilihan Kost
Adapun secara garis besar urutan penelitian adalah sebagai berikut:

## A. Diagnosing
Pada tahap ini peneliti melakukan studi lit- eratur dengan membaca buku, jurnal, makalah dan laporan  penelitian  yang  terkait  dengan  topik penelitia. Kemudian melakukan pengumpulan data dan  informasi  seperti  melakukan  wawancara, dokumentasi  dan  observasi  untuk  mengambil kebutuhan  data.  Selanjutnya  dilakukan  proses definisi  kebutuan  dengan  malakukan  identifikasi data  yang  dibutuhkan,  melihat  prosedur  yang  se- dang  berjalan,  menganalisis  sistem  yang  sedang berjalan serta membuat hasil evaluasi sistem terse- but.

## B. Action Planning
Pada tahap ini berisikan proses desain sis- tem  dan  software  seperti  pemodelan  metode K- Means  Clustering  dan  Hierachical  Clustering se- bagai metode untuk menentukan kelas atau klater- ing  serta  metode Naïve  Bayes untuk  pengambila keputusan, pemodelan proses dengan Unified Mod- eling  Language  (UML), pemodelan  data  dengan Entity Relationship Diagram (ERD) serta perancangan User Interface .

## C. Action Taking
Pada tahap ini dilakukannya implementasi kedua algoritma yaitu K-Means Clustering dan Hi- erachical Clustering untuk klastering pada dataset serta Naïve  Bayes untuk  rekomendasi  pencarian kost.

## D. Evaluating
Pada tahap ini dilakukan perbandingan an- tara dua algorima untuk didapatkan hasil penelitian dengan  pengukuran  performa  akurasi,  presisi,  re- call  dan  waktu  training  berupa  nilai  angka,  tabel dan diagram.

## E. Specifying Learning
Pada tahap ini dilakukan proses dokumen- tasi dan publikasi thesis berisi hasil peneltian yang telah dilakukan.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Kesimpulan hasil perbandingan tingkat per- forma  pada  penelitian ini  adalah  model  algoritma K-Means  +  Naive  Bayes memiliki  nilai  rata-rata akurasi  yang  tertinggi,  kemudian  nilai  rata-rata presisi  model  algoritma  algoritma K-Means  +
Naive Bayes memiliki presisi yang lebih baik, se- lanjutnya untuk nilai rata-rata recall algoritma K- Means  +  Naive  Bayes juga  memiliki  nilai recall yang  lebih  baik  akan  tetapi  Dalam  hal  eksekusi waktu  training  model  algoritma  algoritma Hier- achical  + Naive Bayes lebih unggul karena mem- iliki  nilai  angka  lebih  cepat.  Penggabungan Hier- achical  + Naive Bayes terlihat lebih unggul dikare- nakan pada saat penentuan bobot probabilitas Hi- erachical  + Naive Bayes, nilai probabilitas terse- but dioptimasi atau ditambahkan dengan algorima Min  Max  sehingga  nilai  bobot  probabilitas  baru tersebut  lebih  optimal  jika  dibandingkan  dengan menggunakan Hierachical    +  Naive  Bayes saja akan  tetapi  proses  waktu  training  menjadi  lebih lama, hal ini berbanding terbalik dengan penerapan algoritma tunggal Hierachical  + Naive Bayes saja yang  memiliki  pemprosesan  waktu  training  lebih cepat akan tetapi memiliki nilai akurasi yang lebih lama.  Hasil  perbandingan  performa  dapat  dilihat pada Tabel 1 sampai Tabel 4 dan Gambar 2.
Tabel 1. Performa Akurasi.
Algoritma Akurasi (%) Hierachical  + Naive Bayes 88,02 K-Means + Naive Bayes 90,82

## Tabel 2. Performa Presisi.
Algoritma Presisi (%) Hierachical  + Naive Bayes 87,82 K-Means + Naive Bayes 90,56

## Tabel 3. Performa Recall.
Algoritma Recall (%) Hierachical  + Naive Bayes 88,00 K-Means + Naive Bayes 90,68

## Tabel 3. Performa Waktu.
Algoritma Waktu (detik) Hierachical  + Naive Bayes 7,6
K-Means + Naive Bayes
10

## Gambar 2 Perbandingan Hasil Performa

## V. K ESIMPULAN
Setelah melalui tahap pengujian tingkat pe- forma dengan parameter akurasi, presisi , recall dan Waktu Training pada model algoritma Hierachical +  Naive Bayes  serta  Hierachical   +  Naive Bayes dan  Optimalisasi  untuk  prediksi  mahasiswa  pada rekomendasi  pemilihan  kost,  maka  dapat  diambil beberapa kesimpulan antara lain: 1. Model algoritma  Hierachical    +  Naive  Bayes memiliki  nilai  tingkat  performa  akurasi  dengan nilai  88,02%,  performa  presisi  dengan  nilai 87,82%, performa recall dengan nilai 88% serta performa  waktu training  dengan  nilai  7,6  detik. Sedangkan pada model algoritma Hierachical  + Naive  Bayes dan  Optimalisasi  memiliki  nilai tingkat  performa  akurasi  dengan  nilai  90,82%, performa presisi dengan nilai 90,56%, performa recall dengan nilai 90,68% serta performa waktu training dengan nilai 10 detik.
2. Pengaruh jumlah records terhadap model algo- ritma  yang  digunakan  memiliki  pengaruh  baik terhadap nilai akurasi, presisi dan recall dimana nilai  akurasi,  presisi  dan recall akan  meningkat jika  jumlah records semakin  bertambah,  akan tetapi  berdampak  buruk  pada  kecapatan  waktu training diamana waktu training akan melambat jika jumlah records semakin bertambah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Fandy. O. S., Banu. W. Y., Saptadi. N., (2017), Analisis Sentimen  untuk  Komentar  pada  Sistem  Pencarian  Kost Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM), Techno Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 16 No. 1 April 2017 Hal 41 – 47.
[2] Agus. P. W., (2017), Penerapan Data Mining Pada Ek- spor Buah-Buahan Menurut Negara Tujuan Menggunakan K-Means Clustering, Techno.COM, Vol. 16, No. 4, November 2017 : 348-3577.
[3] Kusdarnowo.  H.,  Andi.  C.,  Siti.  A.,  (2020): Pencarian Lokasi  Perumahan  Berdekatan  Dengan  Fasilitas Kesehatan  Dan  Belanja  Menggunakan  Algoritma  K- Means , Jurnal IKRA-ITH Informatika Vol 4 No 1, Maret 2020.
[4] Rizal. T. A, Miftahul. J.,  (2018): Pencarian  Kemiripan Judul  Tugas  Akhir  Mahasiswa  Dengan  Menggunakan
Metode Single Linkage Hierarchical , urnal SAINTEKOM Volume 8 Nomor 1, Maret 2018.
[5] R Handoyo, R Mangkudjaja, SM Nasution  (2014), Per- bandingan  Metode  Clustering  Menggunakan  Metode Single  Linkage  Dan  K  -  Means  Pada  Pengelompokan Dokumen, Jurnal Sifo Mikroskil, Vol 15, No 2, Oktober 2014.
[6] Intan. W. H., Imelda. A., Anisa H., (2018). Analisis Dan Implementasi Algoritma Agglomerative Hierar- chical Clustering Untuk Deteksi Komunitas Pada Me- dia Sosial Facebook. e-Proceeding of Engineering : Vol.5, No.1 Maret 2018 | Page 1460.
[7] Asep. M., (2017), " A nalisa Metode Hierarchical Clus- tering Dan K-Mean Dengan Model Lrfmp Pada Segmen- tasi Pelanggan . SIGMA Jurnal Teknologi Pelita Bangsa Volume 7 Nomor 1, September 2017 ISSN : 2407-3903.
78.02
77.82 78 7.6 80.72 80.56 80.68 10 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 Akurasi Presisi Recall Waktu

## Perbandingan Performa
Hierachical  + Naive Bayes
K-Means + Naive Bayes