## Sistem Penentuan Konsentrasi Jurusan Bagi Mahasiswa Informatika
Menggunakan Metode K-Means Di Institut Asia Malang
Determination System for Department Concentration for Informatics Students Using the K-Means Method at the Institute of Asia Malang
Puji Subekti 1 , Titania Dwi Andini 2 , Mufidatul Islamiyah 3 1,2,3 Institut Teknologi dan Bisnis Asia, Malang, Kota, Indonesia, E-mail: 2 titania@asia.ac.id

## Abstrak
Peminatan  pada  konsentrasi  sebuah jurusan  merupakan  fokus  mahasiswa  terhadap  suatu bidang  studi  tertentu sesuai dengan minatnya. Tujuan peminatan yaitu untuk lebih memfokuskan mahasiswa terhadap ilmu yang didapat dari matakuliah  sebelumnya,  agar  dapat  lebih  terarah.  Pada  prodi  Teknik  Informatika  di  Institut  Asia  Malang  terdapat  3 konsentrasi yaitu : Sistem Cerdas; Multimedia dan Game dan Administrasi Jaringan Komputer. Belum adanya sistem yang membantu  mahasiswa  memilih  konsentrasi  jurusan  cukup  menyulitkan  mahasiswa  untuk  mengetahui  kemampuan akademik yang dimiliki. Dengan melihat permasalahan tersebut penelitian ini bertujuan membangun sistem pengambilan keputusan dalam memilih konsentrasi jurusan menggunakan metode K-Means Clustering. Dimana data nilai mahasiswa semester  1  sampai  semester  4  digunakan  sebagai  variable  dalam  perhitungan  metode  k-means  clustering  yang  di implementasikan  menggunakan  Bahasa  pemrograman  PHP  dan  MySQL.  Berdasarkan  hasil  pengujian,  diperoleh  hasil bahwa cluster 1 terdapat 3 mahasiswa yang masuk di konsentrasi sistem cerdas. Cluster ke 2 terdapat 20 mahasiswa yang masuk di konsentrasi Multimedia dan Game, cluster ke 3 terdapat 56 mahasiswa yang masuk di konsentrasi jaringan.
Kata kunci: Data Mining, Konsentrasi Jurusan, K-Means, Clustering.

## Abstract
Specialization in the concentration of a major is a student's focus on a particular field of study according to his interests. The purpose of specialization is to focus students more on the knowledge gained from previous courses so that they  can  be  more  focused.  In  the  Informatics  Engineering  study  program  at  the  Institute  of  Asia  Malang,  there  are  3 concentrations, namely: Intelligent Systems; Multimedia and Games and, Computer Network Administration. The absence of a system that helps students choose the concentration of majors is quite difficult for students to know their academic abilities. By looking at these problems, this study aims to build a decision-making system in choosing the concentration of majors  using  the  K-Means  Clustering  method.  Where  the  data  value  of  semester  1  to  semester  4  students  is  used  as  a variable  in  the  calculation  of  the  k-means  clustering  method  which  is  implemented  using  the  PHP  and  MySQL programming languages. Based on the test results, it was found that in cluster 1 there were 3 students who entered the intelligent  system  concentration.  In  the  second  cluster,  there  are  20  students  who  are  in  the  Multimedia  and  Game concentration, in the third cluster there are 56 students who are in the network concentration.
Keywords: data mining, the concentration of major, K-Means, clustering.
Naskah diterima 2 Jan. 2022; direvisi 1 Feb. 2022; dipublikasikan 1 Apr. 2022. JAMIKA is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

## I. P ENDAHULUAN
Pemilihan  konsentrasi  dalam  kegiatan  akademik  mahasiswa  memang  bukan  hal  yang  mudah  karena tergantung  pada  minat,  bagat  dan  keinginan,  oleh  karena  itu  perlu  pertimbangan  yang  matang  supaya mahasiswa  tidak  salah  dalam  memilih  kosentrasi  yang  diinginkan [1],  [2] . Hal  ini  sering  terjadi  ketika mahasiswa  semester  akhir  mengerjakan  tugas  akhir  namun  tidak  sesuai  dengan  kemampuan  bidang  yang dimiliki.  Pemilihan  konsentrasi  yang  asal-asalan  tanpa  pertimbangan  yang  matang,  menyebabkan  dampak negatif pada mahasiswa, yaitu  kesulitan dalam penyerapan materi-materi perkuliahan [3], [4]. Oleh sebab itu perlu metode khusus yang dapat digunakan mahasiswa dalam menentukan konsentrasi mahasiswa. Salah satu metode yang digunakan adalah metode K-Means.
Penentuan konsentrasi mahasiswa tidak mudah [5], [6]. Hal ini disebabkan akan berpengaruh terhadap kegiatan akademik mahasiswa. Tidak jarang mahasiswa yang mengambil konsentrasi karena terpengaruh oleh teman tanpa melihat kemampuannya. Sehingga pada akhirnya tidak jarang yang berpindah konsentrasi jurusan jika tidak sesuai kemampuan. Proses berpindahnya konsentrasi cukup memakan waktu dikarenakan kegiatan
belajar mengajar telah dimulai dan proses batal tambah mata kuliah yang telah dipilih memiliki range waktu tidak  banyak.  Waktu  yang  tersedia  hanya  sekitar  satu  minggu  bagi  mahasiswa  untuk  merubah  mata  kuliah konsentrasi yang telah dipilih untuk diganti dengan mata kuliah konsentrasi yang lain.
Statistika dan machine learning merupakan algoritma K-means clustering [7], [8], dimana metode K- means  ini  merupakan  metode  dalam  fungsi  pengelompokan  ( clustering )  sehingga  data  yang  memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan dalam cluster yang sama [9], [10]. Clustering merupakan teknik yang digunakan untuk fungsionalitas data mining [11], [12]. Algoritma clustering merupakan pengelompokan data menjadi kelompok data tertentu (cluster) . Clustering mempunyai banyak manfaat diantaranya penerapan algoritma K-Means clustering analysis pada penyakit menular manusia [13], pengelompokan pemilihan produk dan pelanggan potensial [14], dan juga penerapan  penyebaran  diare  di  Kabupaten  Langkat.  Selain  itu    clustering  ini  juga  diguanakan  untuk pengelompokan penjualan produk [15] , pemanfaatan fitur analisis data yang menggunakan K-Means cluster dalam point of sales [16]. Banyak peneliti juga menggunakan metode ini untuk  pengelompokan penggunaan daya di desa/ kelurahan [17], penerapan pada aplikasi android pada tanaman obat herbal [18] , penerapan dalam rekomendasi kerja sampingan [19], penerapan dalam status ekonomi desa [20] dan baru baru ini juga digunakan untuk penerapan dalam clustering data Covid-19 . Penelitian ini berbeda dari penelitian pendukung sebelumnya dalam  hal  manfaat  dari  pengelompokan  jenis  konsentrasi.  Penelitian  ini  tidak  hanya  berfungsi  memberikan penggambaran  tentang  konsetrasi  terhadap  mahasiswa  namun  juga  memberikan  penggambaran  penentuan kebijakan bagi kampus. Sehingga dengan adanya pengelompokan data ini pihak kampus juga dapat mengetahui jurusan yang paling banyak peminatnya, dari penelitian ini output 2 yang dihasilkan adalah jenis konsentrasi yang banyak di minati oleh mahasiswa Institut Teknologi dan Bisnis Asia Malang. Tujuan pada penelitian ini adalah  menghasilkan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  dalam  menentukan  kosentrasi  jurusan  bagi mahasiswa, sehingga dengan adanya sistem ini dapat membatu mahasiswa Institut Teknologi dan Bisnis Asia Malang dalam menentukan kosentrasi jurusan yang ada di program Teknik Informatika.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Institut  Teknologi  dan  Bisnis  Asia  Malang  (lebih  dikenal  Institut  Asia  Malang)  memiliki  5  program studi yang tersebar dalam dua Fakultas, yaitu Fakultas Ekonomi dan Bisnis (FEB) serta Fakutas Teknologi dan Desain (FTD). Program Studi Teknik Informatika merupakan bagian dari FTD, memiliki tiga konsentrasi yaitu : Sistem Cerdas untuk Optimasi Aplikasi Bisnis; Multimedia dan Game dan Sistem Administrasi Jaringan dan Keamanan  Komputer  dimana  pemilihan  konsentrasi  bisa  dilakukan  mahasiswa  saat  melakukan  proses perancangan Kartu Rencana Studi (KRS) mulai semester 4.
Pada saat ini untuk menentukan konsentrasi jurusan hanya berdasarkan pada keinginan mahasiswa saja tanpa adanya suatu sistem yang bisa memberikan bahan pertimbangan dalam menentukan konsentrasi jurusan. Akibatnya  banyak  mahasiswa  yang  mengalami  kesulitan  saat  mengambil  konsentrasi  yang  mereka  pilih. Dengan adanya salah satu teknik data mining clustering K-means yang akan memberikan kelompok-kelompok data  yang  bisa  dijadikan  bahan  pertimbangan  mahasiswa  untuk  menentukan  konsentrasi  berdasarkan  nilai akademik dari semester satu hingga semester tiga yang berhubungan dengan konsentrasi yang ditawarkan.
Aplikasi  ini  menggunakan  teknik  clustering  dengan  metode  K-Means  dalam  mengolah  data, menghasilkan 3 cluster kelompok. Cluster pertama (C1), yaitu tingkat konsentrasi tinggi, cluster kedua (C2), yaitu tingkat konsentrasi sedang, cluster ketiga (C3), yaitu tingkat konsentrasi rendah. Hasil akhir dari aplikasi ini berupa pengelompokan konsentrasi jurusan mahasiswa berdasarkan nilai-nilai mata kuliah dengan centroid yang sudah ditentukan.
Berdasarkan analisa permasalahan yang ada, ditawarkan solusi pada Institut Asia Malang. Pembuatan aplikasi yang merupakan sebuah solusi dari permasalahan ini. Sistem melakukan proses berdasarkan data yang menjadi kriteria yang di tentukan dan menghasilkan kelompok mahasiswa yang sudah terbagi sesuai cluster. Data  yang  di  gunakan  untuk  pengujian  adalah  data  nilai  mahasiswa.  Dengan  adanya  sistem  ini  diharapkan mampu bekerja dengan baik dam memiliki kelebihan sebagai berikut:
1. Proses perhitungan yang cepat
2. Mempermudah proses pengelompokan
3. Data hasil pengelompokan bisa di simpan
Sistem penerapan data mining konsentrasi jurusan menggunakan algoritma K-means merupakan suatu sistem yang melakukan pengklasteran atau mengelompokan data konsentrasi jurusan sesuai nilai matakuliah menjadi  3  kelompok,  yaitu  data  nilai  mahasiswa  tinggi,  sedang  dan  rendah.  Proses  pengelompokan  data dilakukan dengan teknik clustering, dengan menggunakan algoritma K-means, yaitu sebagai berikut :
1. Mencari nilai  k sebagai jumlah cluster
2. Bangkitkan k centroid (titik pusat cluster) awal secara random
3. Hitung jarak setiap data ke masing-masing centroid.
4. Setiap data memilih centroid yang terdekat.
5. Tentukan  posisi  centroid  baru  dengan  cara  menghitung  nilai  rata-rata,  dari  rata-rata  dari data  yang memilih pada centroid yang sama.
6. Kembali ke langkah 3 jika posisi centroid baru dengan centroid lama tidak sama.
Mulai Menentukan Jumlah Cluster K Menentukan titik K Centroid Menghitung jarak antara object dengan k centoid Mengelompokkan berdasarkan jarak minimum Apakah posisi centroid sama? Selesai Ya Tidak
Gambar 1. Flowchart K-Means
Gambar  1  merupakan  flowchart  pengelompokan  data  menggunakan  algoritma  K-Means  dari  penelitian terhadap  konsentrasi  jurusan  mahasiswa.  Dimulai  dengan  menentukan  jumlah  cluster  kemudian  dilanjutkan dengan titik centroidnya. Setelah itu, langkah yang selanjutnya dilakukan adalah menghitung jarak antara objek dengan  centroidnya.  Kemudian,  penelitian  dilanjutkan  dengan  mengelompokkan  berdsarkan  jarak minimumnya. Dari hasil pengelompokan jarak dapat dilihat posisi centroidnya. Jika posisi centroid sama maka pengelompokan  selesai.  Sebaliknya,  jika  posisi  centroid  tidak  sama  maka  akan  sistem  akan  kembali menghitung jarak antara objek dengan centroidnya.

## Kebutuhan Input
Penelitian  dilakukan  pada  tahun  2020,  dilakukan  tracing  data  mahasiswa  yang  sedang  berjalan  pada semester 3 yang akan melakukan perencanaan pemilihan konsentrasi di semester empat, sehingga data yang diambil adalah data mahasiswa prodi TI angkatan 2017. Data masukan yang digunakan terdiri atas :
a. NIM atau Nama Mahasiswa.
b. Data Nilai mahasiswa periode 2017 semester satu hingga semester tiga.
c. Data Matakuliah semester satu hingga semester tiga.

## Kebutuhan Proses
Proses  awal  yang  dilakukan  adalah  dengan  mengolah  data  mahasiswa  Prodi  Teknik  Informatika semester  tiga  hingga  didapatkan  dataset  yang  kemudian  akan  di  lakukan  proses  data  mining  dengan menggunakan algoritma K-Means.

## Kebutuhan Output
Keluaran  yang  diharapkan  dari  pengolahan  data  ini  yaitu  dapat  memberikan  hasil  berupa pengelompokan  data  konsentrasi  yang  dapat  digunakan  untuk  membantu  pihak  kampus  dalam mengelompokkan konsentrasi mahasiswa secara tepat. Sistem clustering untuk mengelompokkan konsentrasi dengan  nilai  yang  dimiliki  masing-masing  mahasiswa  dan  menghasilkan  keluaran  yang  terdiri  dari  cluster konsentrasi sistem cerdas (C1), cluster konsentrasi multimedia (C2), cluster konsentrasi jaringan(C3).

## Pemodelan Input, Proses, dan Output
Pemodelan  input,  proses  dan  output  difokuskan  pada  proses  data  mining  untuk  menentukan pengelompokkan  konsentrasi  jurusan  berdasarkan  cluster  yang  telah  ditentukan  dengan  menggunakan algoritma K-Means yang ditunjukkan pada gambar 2.

## Gambar 1. Pemodelan Sistem
Dari gambar 2 di atas dapat dijelaskan dari sebuah database mahasiswa (angkatan 2017) akan melalui proses Preprocessing dimana pemrosesan pendahuluan seperti sinkronisasi data mahasiswa agar sesuai dengan studi kasus. Dari proses tersebut akan tampil beberapa Data Set yang nantinya akan digunakan dalam proses mining  data.  Selanjutnya  menentukan  cluster  dimana  jumlah  cluster  akan  ditentukan  dan  digunakan  dalam pengelompokan data pada metode K-Means. Proses yang terakhir adalah Mining data menggunakan algoritma K-Means dimana merupakan proses mencari pola atau informasi yang menarik dalam data yang sebelumnya tidak diketahui dengan menggunakan algoritma.

## Pre-processing
Preprocessing melibatkan  validasi  dan  imputasi  data  [15],  [16]. Tujuan  dari  validasi  adalah  untuk menilai  tingkat  kelengkapan  dan  akurasi  data  yang  tersaring.   Di  sisi  lain,  tujuan  imputasi  adalah  untuk memperbaiki  kesalahan  dan  memasukkan  nilai  yang  hilang,   baik  secara  manual  atau  otomatis  melalui program business  process  automation (BPA). Data  preprocessing biasanya  digunakan  pada  aplikasi rule- based dan  yang  berbasis database .  Tahapan  preprocessing  pada  penelitian  ini  dilakukan  agar  mendapatkan dataset yang sesuai dengan kebutuhan pada sistem. Selain itu juga untuk meminimalisir kesalahan yang ada pada data yang didapat.
Data Mahasiswa
Preprocessing Data Set Menentukan Cluster Data Mining dengan Algoritma K-Means Hasil

## Data Cleaning
Data preprocessing dibagi menjadi beberapa langkah, yaitu data cleaning, data transformation, dan data reduction[17], [18] . Sebelum proses data mining dapat dilaksanakan, perlu dilakukan proses cleaning pada data yang menjadi fokus KDD. Proses cleaning mencakup antara lain membuang duplikasi data, memeriksa data yang inkonsisten, dan memperbaiki kesalahan pada data. Dalam data tersebut, terdapat record mahasiswa mencakup  NIM  (Nomor  Induk  Mahasiswa)  dari  setiap  mahasiswa  dan  nilai  kriteria  matakuliah  konsentrasi pada tahun 2017. Untuk detail data dapat dilihat pada Tabel 1.
T ABEL 1 C ONTOH C LEANING D ATA No NIM Nama Mahasiswa Id Matkul Mata Kuliah SKS Nilai Huruf Bobot Kelas Sms 1 17201002 Dimas Edy Prasetyo 13 Komputer Desain 2 85 A 4 EKSA3 2 2 17201002 Dimas Edy Prasetyo 14 Animasi 2D 3 80 B+ 3,5 EKSC1 3 3 17201002 Dimas Edy Prasetyo 21 Jaringan Komputer 3 85 A 4 EKSC1 4 4 17201002 Dimas Edy Prasetyo 1 Kecerdasan Buatan 4 70 B 3 EKSC1 4 5 17201003 Ega Radiansyah 13 Komputer Desain 2 80 B+ 3,5 A3 2 6 17201003 Ega Radiansyah 14 Animasi 2D 3 85 A 4 C2 3 7 17201003 Ega Radiansyah 21 Jaringan Komputer 3 85 A 4 C1 4 8 17201003 Ega Radiansyah 1 Kecerdasan Buatan 4 70 B 3 C1 4 9 17201004 David  Wahyu Pradana 13 Komputer Desain 2 70 B 3 A3 2 10 17201004 David  Wahyu Pradana 14 Animasi 2D 3 80 B+ 3,5 C2 3 11 17201004 David  Wahyu Pradana 21 Jaringan Komputer 3 80 B+ 3,5 C1 4 12 17201004 David  Wahyu Pradana 1 Kecerdasan Buatan 4 70 B 3 C1 4 13 17201010 Siti  Robiyatul Andhawiyah 13 Komputer Desain 2 0 E 0 B3 2 14 17201010 Siti  Robiyatul Andhawiyah 14 Animasi 2D 3 65 C+ 2,5 CW1 3 15 17201010 Siti  Robiyatul Andhawiyah 21 Jaringan Komputer 3 0 C 2 C2 4 16 17201010 Siti  Robiyatul Andhawiyah 1 Kecerdasan Buatan 4 70 B 3 C2 4 17 17201013 Alvin Fernando 13 Komputer Desain 2 85 A 4 B3 2 18 17201013 Alvin Fernando 14 Animasi 2D 3 85 A 4 CW1 3 19 17201013 Alvin Fernando 21 Jaringan Komputer 3 80 B+ 3,5 C1 4 20 17201013 Alvin Fernando 1 Kecerdasan Buatan 4 80 B+ 3,5 C1 4 21 17201017P Veri Andriyawan 14 Animasi 2D 3 80 B+ 3,5 EKSA3 1 22 17201017P Veri Andriyawan 24 Keamanan Data 3 85 A 4 EKSA3 1 23 17201017P Veri Andriyawan 28 Proyek Administrasi Jaringan 3 80 B+ 3,5 EKSC1 3
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
No NIM Nama Mahasiswa Id Matkul Mata Kuliah SKS Nilai Huruf Bobot Kelas Sms 24 17201018 Bagas Dwi Pangga Romadlona 13 Komputer Desain 2 80 B+ 3,5 B3 2 25 17201018 Bagas Dwi Pangga Romadlona 14 Animasi 2D 3 85 A 4 C2 3 26 17201018 Bagas Dwi Pangga Romadlona 21 Jaringan Komputer 3 70 B 3 C2 4 27 17201018 Bagas Dwi Pangga Romadlona 1 Kecerdasan Buatan 4 70 B 3 C2 4 28 17201021 Ricco Agustino 13 Komputer Desain 2 70 B 3 A3 2 29 17201021 Ricco Agustino 14 Animasi 2D 3 70 B 3 CW1 3 30 17201021 Ricco Agustino 21 Jaringan Komputer 3 80 B+ 3,5 C1 4 31 17201021 Ricco Agustino 1 Kecerdasan Buatan 4 70 B 3 C1 4 32 17201023 Fidya  Arifia Anggraini 21 Jaringan Komputer 3 85 A 4 A7 2 33 17201023 Fidya  Arifia Anggraini 13 Komputer Desain 2 85 A 4 B3 2 34 17201023 Fidya  Arifia Anggraini 14 Animasi 2D 3 85 A 4 C2 3 35 17201023 Fidya  Arifia Anggraini 1 Kecerdasan Buatan 4 85 A 4 C1 4 36 17201024 Shahrul Abadi 13 Komputer Desain 2 85 A 4 A3 2 37 17201024 Shahrul Abadi 14 Animasi 2D 3 80 B+ 3,5 C2 3 38 17201024 Shahrul Abadi 21 Jaringan Komputer 3 80 B+ 3,5 C2 4 39 17201024 Shahrul Abadi 1 Kecerdasan Buatan 4 80 B+ 3,5 C2 4

## Simulasi Perhitungan
Simulasi perhitungan dengan metode K-Means dengan 79 data mahasiswa adalah sebagai berikut:
T ABEL 2 C ONTOH D ATA S ET No NIM Nama Mahasiswa Sistem Cerdas Multimedia dan Game Administrasi Jaringan 1 17201002 Dimas Edy Prasetyo 70 82,5 85 2 17201003 Ega Radiansyah 70 82,5 85 3 17201004 David Wahyu Pradana 70 75 80 4 17201010 Siti Robiyatul Andhawiyah 70 32,5 0 5 17201013 Alvin Fernando 80 85 80 6 17201017 Veri Andriyawan 80 82,5 7 17201018 Bagas Dwi Pangga Romadlona 70 82,5 70 8 17201021 Ricco Agustino 70 70 80 9 17201023 Fidya Arifia Anggraini 85 85 85 10 17201024 Shahrul Abadi 80 82,5 80
Tabel 2 menjelaskan dari contoh sampel 10 data mahasiswa angkatan 2017 memiliki tiga data set sesuai dengan konsentrasi  pada  jurusan  Teknik  Informatika.  Sesuai  studi  Kasus  ada  tiga  konsentrasi,  yaitu  Sistem  cerdas (lengkapnya  :  Sistem  Cerdas  untuk  Optimasi  Aplikasi  Bisnis),  Multimedia  dan  Game,  dan    Administrasi Jaringan  (lengkapnya:  Sistem  Administrasi  Jaringan  dan  Keamanan  Komputer).  Berikut  mata  kuliah  yang ditawarkan dan beberapa mata kuliah yang merupakan matakuliah konsentrasi yang dapat dilihat pada Tabel 3 berikut ini :
T ABEL 3
M ATA K ULIAH DAN K ONSENTRASI No Mata Kuliah
Konsentrasi Jurusan
1 Kecerdasan Buatan Sistem Cerdas Untuk Optimasi Aplikasi Bisnis
2 Sistem Pakar
3 Sistem Informasi Geografis
4 Sistem Pendukung Keputusan
5 Data Mining
6 Web/Text Mining
7 Pengolahan Citra
8 Big Data
9 Pengembangan Game1
Multimedia dan Game 10 Pengembangan Game 2
11 Komputer Desain
12 Animasi 2D
13 Produksi Musik Digital
14 Animasi 3D 1
15 Animasi 3D2
16 IMM1
17 IMM2 18 Jaringan Komputer Sistem Administrasi Jaringan dan Keamanan Komputer 19 Administrasi Jaringan
20 Keamanan Jaringan
21 Keamanan Data
22 Sistem Multimedia
23 Pemrograman Jaringan
24 Komunikasi Data
25 Jaringan Komputer Lanjut
Berdasarkan Gambar 1, proses algoritma K-Means dapat dijelaskan sebagai berikut :

## Menentukan jumlah kelompok atau cluster
Data  akan  dikelompokkan  kedalam  3  cluster,  yaitu  nilai  konsentrasi  sistem  cerdas  optimasi  aplikasi bisnis, nilai konsentrasi multimedia dan game, dan nilai konsentrasi sistem administrasi jaringan dan keamanan komputer, seperti yang ditunjukkan pada Tabel 4.
T ABEL 4 C LUSTER CLUSTER STATUS C1 Nilai Konsentrasi Sistem Cerdas Untuk Optimasi Aplikasi Bisnis C2 Nilai Konsentrasi Multimedia dan Game C3 Nilai Konsentrasi Sistem Administrasi Jaringan dan Keamanan Komputer

## Menentukan pusat cluster (Centroid)
Penentuan  iterasi  1  dengan  menentukan  centroid  awal,  dimana  centroid  awal  dilakukan  dengan merandom dari dataset. centroid awal diambil dari data ke-1 sebagai pusat cluster 1, data ke-3 sebagai pusat cluster 2 dan data ke-5 sebagai pusat cluster 3. Berikut centroid awal setiap cluster terpapar pada Tabel 5.
T ABEL 5 CENTROID AWAL Centroid awal A B C C1 70 82,5 85 C2 70 75 80 C3 80 85 80

## Menghitung iterasi pertama
a. Selanjutnya  proses  menghitung  jarak  antara  tiap-tiap  data  dengan  pusat  cluster  (centroid).  Untuk menghitung jarak tiap-tiap data terhadap setiap pusat cluster (Centroid) dapat menggunakan rumus pada persamaan (1) :
𝐷(𝑑𝑎𝑡𝑎,   𝑐𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑖𝑑) =   √∑ (𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑖 − 𝑐𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑖𝑑 𝑖 ) 𝑛 𝑗 2
(1)
Berikut contoh perhitungan jarak data mahasiswa pertama dengan titik pusat (centroid) sebagai berikut (2): 𝐷 1,1 =   √(70 − 70) 2 +   (82,5 − 82,5) 2 +  (85 − 85) 2 = 0 (2)
Perhitungan jarak mahasiswa pertama dengan centroid cluster kedua, seperti berikut (3): 𝐷 1,2 =   √(70 − 70) 2 +   (82,5 − 75) 2 +  (85 − 80) 2 = 9,013878189 (3)
Perhitungan jarak mahasiswa pertama dengan centroid pada cluster ketiga, seperti berikut (4): 𝐷 1,3 =   √(70 − 80) 2 +   (82,5 − 85) 2 +  (85 − 80) 2 = 11,45643924 (4)
Pada Tabel 6 berikut ini, dijelaskan hasil perhitungan jarak antar pusat cluster secara lengkap sesuai perhitungan.

## T
ABEL 6 P ERHITUNGAN J ARAK A NTAR P USAT C LUSTER C1 C2 C3 JT 0 9,013878189 11,45643924 0 0 9,013878189 11,45643924 0 9,013878189 0 14,14213562 0 98,61541462 90,58835466 96,20940702 90,58835466 11,45643924 14,14213562 0 0 70,08922884 70,22285953 80,19507466 70,22285953 15 12,5 14,36140662 12,5 13,46291202 5 18,02775638 5 15,20690633 18,70828693 7,071067812 7,071067812 11,18033989 12,5 2,5 2,5 10,30776406 15 5 5 5,590169944 10 10 5,590169944 10,30776406 15 5 5
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
C1 C2 C3 JT 0 9,013878189 11,45643924 0 15 12,5 14,36140662 12,5 … … … … 59,86675018 53,8000413 55,62773089 53,8000413 85,14693183 80,03905297 80,9706737 80,03905297 85,23659882 80,83333333 80,10843346 80,83333333 82,94492818 75,37867367 85,04083986 82,94492818 51,25 42,95710069 53,80810813 42,95710069

## Mengelompokkan tiap-tiap data ke centroid terdekat
Pada tabel untuk data pertama, jarak terkecil terdapat pada cluster 1, data kedua terdapat pada cluster 1 seperti ditunjukkan pada Tabel 7.

## T ABEL 7 K
ELOMPOK CLUSTER I TERASI 1 NIM Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 17201002 1 17201003 1 17201004 1 17201010 1 17201013 1 17201017P 1 17201018 1 17201021 1 17201023 1 17201024 1 17201029 1 17201032 1 17201035 1 … … … … 17201552P 1 17201555 1 17201557 1 17201559P 1 17201560 1 Total 15 45 19
Menghitung pusat cluster (centroid) baru 1. Cluster 1 Tabel 7 menunjukkan hasil Cluster 1 dengan jumlah data 15, dengan rata-rata C1,a : 70,33333333; C1,b: 72,5; sampai dengan C1,c : 83,05555556 seperti pada persamaan (5);(6);(7).
𝐶1, 𝑎 = 70+70+70+⋯ 15
= 70,33333333
(5)
𝐶1, 𝑏 = 82,5+82,5+85+⋯ 15 = 72,5 (6) 𝐶1, 𝑐 = 85+85+80+⋯ 15 = 83,05555556 (7)
2. Cluster 2
Tabel 8 menunjukkan hasil Cluster 2 dengan jumlah data 45, dengan rata-rata C2,a : 61,835097; C2,b: 73,04907407; sampai C2,c : 42,09656085 seperti pada persamaan (8);(9);(10).
𝐶2, 𝑎 = 70+70+0+⋯ 45 = 61,835097 (8) 𝐶2, 𝑏 = 75+32,5+80+⋯ 45 = 73,04907407 (9) 𝐶2, 𝑐 = 80+0+82,5+⋯ 45 = 42,09656085 (10)
3. Cluster 3 Tabel 8 menunjukkan hasil Cluster 3 dengan jumlah data 19, dengan rata-rata C3,a : 81,05263158; C3,b: 83,55263158; sampai dengan C3,c: 83,15789474 seperti pada persamaan (11);(12);(13).
𝐶3, 𝑎 = 80+85+80+⋯ 19 = 81,05263158 (11) 𝐶3, 𝑏 = 85+85+82,5+⋯ 19 = 83,55263158 (12) 𝐶3, 𝑐 = 80+85+80+⋯ 19 = 83,15789474 (13)
T ABEL 8 CENTROID B ARU Centroid Baru A B C C1 70,33333333 72,5 83,05555556 C2 61,835097 73,04907407 42,09656085 C3 81,05263158 83,55263158 83,15789474
Hasil dari centroid baru ditunjukka pada tabel 9. Iterasi berhenti ketika kelompok data terakhir sama dengan  kelompok  data  sebelumnya  sama,  dengan  kata  lain  iterasi  akan  berhenti  ketika  suatu  centroid  tidak berpindah tempat, dari data diatas dapat disimpulkan bahwa iterasi berhenti pada iterasi 8, karena data pusat centroid baru pada iterasi 7 sama dengan iterasi 8.
T ABEL 9
C ENTROID B ARU A B C C1 71,66666667 10,83333333 74,86111111 C2 65,14880952 74,73541667 3 C3 70,33730159 80,66964286 79,20705782

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Implementasi  program  yang  sudah  dihasilkan  melalui  analisis  diterapkan  menggunakan  bahasa pemrograman  web  menggunakan  PHP  (Native)  serta  Database  menggunakan  MySQL  dengan  algoritma clustering,  yang  digunakan  untuk  menentukan    konsentrasi  pada  prodi  Teknik  Informatika  di  Institut  Asia Malang. Menu aplikasi yang ditawarkan adalah : Nilai Mahasiswa (Nilai); Setting untuk menentukan Centriod Awal  (di  menu  Profile  user);  Menjalankan  proses  Clustering  (Clustering);  Melihat  hasil  Clustering  (Hasil Clustering); Memasukkan NIM dan Mahasiswa (Mahasiswa); Memasukkan Mata Kuliah yang nilainya akan diolah (Mata Kuliah).

## Form List Nilai Mahasiswa
Halaman pertama yang muncul setelah user berhasil melakukan login, yaitu form List Nilai Mahasiswa. Didalam  form  ini terdapat button new yang digunakan untuk  menginputkan data secara  manual, import by excel  menginputkan  data  secara  keseluruhan  dan clear  data nilai  digunakan  untuk  menghapus  semua  data yang ada di sistem. Dataset yang dimasukkan harus menggunkan file berupa excel 2016 (*.xls) karena data yang didapat dari Institut Asia Malang berupa excel 2016 dengan format (*.xls). Hasil import bisa dilihat pada Gambar  3.  Pemanfaatan  format  Excel  sangat  diperlukan  mengingat  data  mahasiswa  untuk  angkatan  2017 memiliki  jumlah  tidak  sedikit.  Jika  input  data  mahasiswa  yang  akan  diolah  dilakukan  secara  manual  (satu persatu), akan memakan waktu lama dan kesalahan inputan bisa saja terjadi. Untuk pengujian sistem dilakukan pada 100 data mahasiswa angkatan 2017 sebagai contoh data inputan.

## Gambar 3. Daftar Nilai Mahasiswa

## Form Setting
Setelah selesai import nilai mahasiswa, selanjutnya menentukan pusat cluster awal secara random. Jadi sebelum ke perhitungan harus dilakukan setting terlebih dahulu pusat cluster awal seperti gambar 4. Pada form ini akan menentukan centroid awal secara random yang akan di gunakan dalam perhitungan iterasi pertama, Untuk perhitungan iterasi berikutnya akan otomatis terhitung sesuai dengan rumus penentuan centroid awal di iterasi berikutnya seperti pada perhitungan di atas. Untuk perhitungan jarak antar centroid akan mengikuti dari  setting  awal  ini.  Oleh  sebab  itu,  Form  Setting  merupakan  proses  awal  sebelum  melakukan  proses klusterisasi.
Gambar Error! No text of specified style in document. . Form Centroid Awal
Gambar 4. merupakan tampilan data yang disimpan pada database dari kriteria yang mempengaruhi dan alternatif yang ada. Setelah pengaturan menentukan cluster dan iterasi, data kemudian dapat diproses.

## Form Matakuliah
Pada form ini terdapat beberapa mata kuliah yaitu mata kuliah umum dan mata kuliah konsentrasi. Mata kuliah umum merupakan mata kuliah dasar program studi. Untuk mata kuliah konsentrasi terbagi lagi menjadi mata kuliah pilihan konsentrasi dan mata kuliah wajib konsentrasi. Untuk total SKS yang wajib ditempuh oleh sorang mahasiswa adalah 145 SKS (secara kesulurhan termasuk total SKS mata kuliah konsntrasi program studi). Untuk mata kuliah wajib konsentrasi, setiap konsentrasi masing-masing memiliki 12 SKS dengan 18 SKS mata kuliah pilihan konsntrasi. Semester satu hingga semester tiga, mata kuliah yang wajib ditempuh oleh  mahasiswa  adalah  62  SKS  yang  terbagi  dalam  21  mata  kuliah,  ke  21  mata  kuliah  tersebut  yang  akan diolah nilai tiap mahasiswanya sesuai pengelompokan yang telah ditentukan. Pada Gambar 5 akan ditampilkan antarmuka untuk pengisian data mata kuliah.
Gambar 5. Form Matakuliah

## Form Klastering
Pada Form Klastering ini data yang tersimpan akan diproses. Pusat cluster awal menggunakan random pusat  cluster  awal  pada mining  data yang  telah  disimpan.  Setelah  pengaturan  menentukan  cluster,  data kemudian dapat diproses. Gambar 6 menunjukkan hasil perhitungan yang telah dikelompokkan sesuai cluster yang telah ditentukan.
Gambar 6. Form Klastering
Pada form ini berisi List Klastering Mahasiswa yang sudah bisa diproses. Untuk mengetahui secara rinci perhitungan dapat ditampilkan pada button star clastering . Selanjutnya hasil clastering bisa dilihat pada Gambar 7

## Form Hasil Klastering
Tampilan hasil dalam sistem pengelompokan data mahasiswa ini, dapat dilihat pada gambar berikut ini :
Gambar 7. Form Hasil Klastering
Dari gambar 7 dapat dijelaskan bahwa di kelas konsentrasi Sistem administrasi jaringan dan  keamanan komputer terdapat 9 mahasiswa, yaitu: Dimas Edy Prasetyo, Ega Radiansyah, David Wahyu Pradana, Aalvin Vernando, Very Andryawan, Bagas Dwi Pangga, Rico Agustino, Fidya Arifia Anggraini, dan Shahrul Abadi. Sedangkan kelas konsentrasi Sistem Multimedia dan Game ada 1 mahasiswa yaitu Siti Robiyatul. Mahasiswa yang  sudah  tertera  namanya  dalam  pengklasteran  sistem,  maka  semester  selanjutnya  wajib  mengambil konsentrasi  tersebut  dan  mengikuti  aturan  yang  sudah  kaprodi  tentukan.  Bagi  mahasiswa  yang  tidak memenuhi syarat nilai maka wajib mengulang matakuliah prasyarat masuk konsentrasi program studi.
Untuk mengetahui secara rinci perhitungan dapat ditampilkan pada button History Iterasi. Dalam menu tersebut hasil iterasi awal akan ditampilkan hingga iterasi terakhir yang menjadi hasil akhir dalam perhitungan. Pada  Gambar  8  di  bawah,  ditunjukkan  tampilan  aplikasi  untuk  Iterasi  klastering  mahasiswa  terhadap konsentrasi jurusan.
Gambar 8 Form Iterasi Klastering Mahasiswa

## Pengujian Validasi
Validasi  merupakan  proses  membandingkan  rata-rata  pusat  klaster  awal  dengan  pusat  klaster  akhir. Pada perhitungan validasi pada data bergantung pada nilai K terdekat dengan tujuan perhitungan ini adalah untuk  menghitung  jumlah  titik  dengan  label  sama  pada  data  latih.[15]. Dalam  pemrosesan  data  seringkali terjadi bias. Bias merupakan suatu faktor pengaruh yang dapat berkonstribusi dalam pembentukan hasil studi yang  error  atau  tidak  tepat. Untuk  mengurangi  bias  yang  disebabkan  oleh  sampel  tertentu,  seluruh  proses training dan testing diulangi beberapa kali dengan sampel yang berbeda [19], [20].  Hasil validasi dapat dilihat pada tabel 10 dengan  persamaan  (14)
𝐵𝑖𝑎𝑠 = ×−𝜇 𝜇 × 100% (14)
Ket: × : Rerata hasil pengulangan pengujian
µ : nilai benar atau acuan
T ABEL 10 H ASIL P ENGUJIAN V ALIDASI Centroid C1 C2 C3 Awal 73,33333333 80,83333333 81,66666667 Akhir 69,05092593 55,41279762 52,35605631 Error 5,839646465 31,44808542 35,89054329
Tabel 10 menunjukkan bahwa tingkat error dari hasil pengujian validasi adalah centroid awal dan akhir atribut pertama : 5,83% , atribut kedua : 31,44% , atribut ketiga : 35,89%.

## IV. K ESIMPULAN
Hasil  pengujian  program  terhadap  data  dengan  jumlah  record  data  100  record,  menggunakan  pusat cluster C1 = 70, 82.5, 85, C2 = 70, 75, 80 dan C3= 80, 85, 80  menghasilkan 6 iterasi dengan hasil  Cluster  1 Mahasiswa direkomendasikan masuk Konsentrasi sistem cerdas. Dalam perhitungan di atas, ada 3 mahasiswa yang  masuk  dalam  cluster  1.Cluster  2  Mahasiswa  direkomendasikan  masuk  konsentrasi  multiedia.  Dalam perhitungan di atas, ada 20 mahasiswa yang masuk dalam cluster 2. Cluster 3 Mahasiswa direkomendasikan masuk Konsentrasi jaringan. Dalam perhitungan di atas, ada 56 mahasiswa yang masuk dalam cluster 3. Dari pengujian validasi diperoleh : centroid awal dan akhir atribut pertama : 5,83% , atribut kedua : 31,44% , atribut ketiga : 35,89%.
Diharapkan  untuk  mengembangkan  pengklasteran  konsentrasi  jurusan  Informatika  menggunakan metode lain tidak hanya dengan metode K-Means dan penentuan jurusan konsentrasi menggunakan variabel lain selain nilai akademik seperti nilai prestasi non akademik yang linier dengan program studi. Ke depannya sistem penentuan konsentrasi yang telah dilakukan pada prodi Teknik Informatika di Institut Asia Malang dapat diterapkan pada prodi lain yang  memiliki konsentrasi prodi masing-masing.  Aplikasi ini  dengan  metode K- Means ini juga bisa diterapkan pada program studi diperguruan tinggi lain yang memiliki pola dan variabel yang sama dengan (atau mendekati sama) pemilihan konsentrasi di prodi Teknik Informatika di Institut Asia Malang.

## D AFTAR P USTAKA
[1] A. P. Fadillah and M. R. Fachrizal, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Pemilihan Konsentrasi Mata Kuliah (Studi Kasus Program Studi Sistem Informasi Unikom),” J. Manaj. Inform. , vol. 8, no. 2, 2018, doi: 10.34010/jamika.v8i2.1029.
[2] Hartatik, “Klasifikasi Konsentrasi Penjurusan Mahasiswa Universitas Amikom Yogyakarta,” Intecno J. , vol. 1, pp. 15–18, 2019.
[3] F.  K.  Wattimury  and  J.  R.  Utara,  “PENENTUAN  PEMINATAN  MAHASISWA  PRODI INFORMATIKA DI UNIVERSITAS AMIKOM YOGYAKARTA MENGGUNAKAN SVM,” vol. 1, no. 4, pp. 1–4, 2019.
[4] Y.  Religia  and  A.  Susanto,  “PENERAPAN  ALGORITMA  K-MEANS  DALAM PENGELOMPOKAN CURAH HUJAN DI DAERAH JABODETABEK,” vol. 8, no. 2, pp. 217–224, 2018.
[5] A. U. Fitriyadi, “Algoritma K-Means dan K-Medoids Analisis Algoritma K-Means dan K-Medoids Untuk Clustering Data Kinerja Karyawan Pada Perusahaan Perumahan Nasional,” Kilat , vol. 10, no. 1, pp. 157–168, 2021, doi: 10.33322/kilat.v10i1.1174.
[6] S. Setiawan, “Pemanfaatan Metode K-Means Dalam Penentuan Persediaan Barang,” PIKSEL  Penelit. Ilmu Komput. Sist. Embed. Log. , vol. 6, no. 1, pp. 41–48, 2018, doi: 10.33558/piksel.v6i1.1398.
[7] B. Harahap, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Menentukan Bahan Bangunan Laris (Studi Kasus Pada UD. Toko Bangunan YD Indarung),” Reg. Dev. Ind. Heal. Sci. Technol. Art Life , pp. 394–403, 2019.
[8] W.  A.  Wahyuni  and  S.  Saepudin,  “Penerapan  Data  Mining  Clustering  Untuk  Mengelompokkan Berbagai  Jenis  Merk  Mesin  Cuci,”  in Seminar  Nasional  Sistem  … ,  2021,  pp.  306–313,  [Online]. Available:
https://sismatik.nusaputra.ac.id/index.php/sismatik/article/view/35%0Ahttps://sismatik.nusaputra.ac.i
d/index.php/sismatik/article/download/35/31.
[9] F.  Yunita,  “Penerapan  Data  Mining  Menggunkan  Algoritma  K-Means  Clustring  Pada  Penerimaan Mahasiswa Baru,” Sistemasi , vol. 7, no. 3, p. 238, 2018, doi: 10.32520/stmsi.v7i3.388.
[10] I. Sumadikarta  and E. Abeiza, “PENERAPAN  ALGORITMA  K-MEANS PADA DATA MINING UNTUK  MEMILIH  PRODUK  DAN  PELANGGAN  POTENSIAL  (Studi  Kasus :  PT  Mega  Arvia Utama),” J. Satya Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 1–12, 2018.
[11] Supangat and A. R. Amna, “Pemanfaatan Fitur Analisis Data Menggunakan K-Means Cluster Dalam Point of Sales (POS),” Teknika , vol. 8, no. 2, pp. 97–102, 2019, doi: 10.34148/teknika.v8i2.157.
[12] Sadewo,  “Algoritma  K-Means  Dalam  Mengelompokkan  Desa  /  Kelurahan  Menurut  Keberadaan Keluarga Pengguna Listrik dan Sumber Penerangan Jalan Utama Berdasarkan Provinsi,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains SAINTEKS 2019 , pp. 754–761, 2018.
[13] L. Zahrotun and U. Linarti, “Analisis Data Mining Pengelompokan Data Warga Menggunakan Metode Statistik  K-Means,” J.  Teknol.  AKPRIND ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  18–23,  2016,  [Online].  Available: https://ejournal.akprind.ac.id/index.php/jurtek/article/view/1134/917.
[14] B. Parlambang and Fauziah, “Implementasi Algoritma K-Means Dalam Proses Penilaian Kuesioner Kepada  Dosen  Guna  Mendukung  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap  Dosen,” J.  Ilm.  Teknol.  dan Rekayasa , vol. 25, no. 2, pp. 161–173, 2020, doi: 10.35760/tr.2020.v25i2.2719.
[15] N. W. Saputra, A. P. Wibawa, U. Pujianto, and P. Anugrah, “Pengembangan Bahan Ajar Data Mining Menggunakan Four-D Model dalam Kerangka  Kerja CDIO,” Belantika Pendidik. , vol. 3, no. 2, pp. 48–58, 2020, doi: 10.47213/bp.v3i2.92.
[16] B. K. Khotimah et al. , “Optimasi Bobot K-Means Clustering Untuk Mengatasi Optimization Weight of K-Means Clustering,” vol. 8, no. 4, 2021, doi: 10.25126/jtiik.202184912.
[17] Jasmir, “Implementasi Teknik Data Cleaning dan Teknik Roughset pada Data Tidak Lengkap dalam Data Mining,” Semin. Nas. APTIKOM , pp. 99–106, 2016.
[18] F. Marisa, “Educational Data Mining (Konsep dan Penerapan),” J. Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 91– 93, 2013.
[19] I. Menarianti, “Klasifikasi data mining dalam menentukan pemberian kredit bagi nasabah koperasi,” J.  Ilm.  Teknosains ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  1–10,  2015,  [Online].  Available:  http://e- jurnal.upgrismg.ac.id/index.php/JITEK/article/view/836.
[20] A. Ilham, “Level Data Untuk Menangani Data Kelas Tidak Seimbang,” J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 3, no. 1, pp. 9–14, 2017.