## IMPLEMENTASI K-MEANS KLUSTERING UNTUK REKOMENDASI TEMA TUGAS AKHIR PADA STMIK ASIA MALANG
Lia Farokhah 1) , Rendy Aditya 2) 1,2 Teknik Informatika, STMIK ASIA Malang email: 1 farokhah@asia.ac.id,
2 rendya@asia.ac.id
Abstract  : Each  student  who  attended  the  lecture  at  a  college  will  inevitably  undergo  thesis examination or final project to finish the S1 degree. However, students still often have difficulty in determining the title theme to be lifted. On the other hand, many students take random theme of the thesis  title  or  final  project,  just  following  friends  or  colleagues  or  looking  for  a  single  reference from the library. Therefore, it takes a process of data mining to assist students in determining the proper  final  assignment  theme.  The  process  of  data  mining  is  done  by  using K-Means  algorithm with  input  value  sudentscourses  that  have  reached  as  the  determining  aspect,  so  that  it  found  a pattern of students interest which is used to recommended themin determining the final project or thesis  theme  that  suits  their  ability.  In  its  application,  classification  as  done  against  the  final project themes were divided into 7 groups/clusters. Using students score as the input, the process is done using the K-Means algorithm by taking into account distance  between data ti the center cluster  (centroid).  So  that  there  is  no  more  data  move  to  the  other  cluster.  Based  on  the  testing against  the  centroid  for  15  times,  obtained  a  result  that  second  centroid  has  the  highest  truth compared to other centroid with the value was 90.24%. Therefore, the system will use the second centroid  as  a  new  reference  in  determining  the  theme  of  the  final  project  for  each  student  by viewing the closest data  to the centroid point.
Keywords : K-Means, Recommendation, Themes, Final Project

## PENDAHULUAN
Setiap  mahasiswa  yang  menempuh kuliah di suatu perguruan tinggi pasti akan menjalani  ujian  skripsi  atau  tugas  akhir. Namun  seringkali  mahasiswa  mengalami kesulitan  dalam  menentukan  tema  judul yang  akan  diangkat.Hal  serupa  juga  kerap terjadi  pada  mahasiswa  STMIK  Asia Malang.  Banyaknya  mahasiswa  yang kebingungan  dalam  menentukan  tema judul  pada  akhirnya  berdampak  pada lamanya  proses  penyelesaian  tugas  akhir dan  nilai  yang  tidak  memuaskan.  Banyak mahasiswa  yang  mengambil  tema  judul skripsi atau tugas akhir secara acak, hanya mengikuti  teman  sejawat  atau  mencari referensi  tunggal  dari  perpustakaan.Selain itu,  tidak  sedikit  juga  mahasiswa  yang mencari  referensi  judul  dari  internet  yang seringkali tidak sesuai dengan kemampuan, yang berakibat pada penguasaan materi yang tidak maksimal.
Agar  proses  pengerjaan  tugas  akhir menjadi  sebuah  penelitian  yang  sesuai dengan kemampuan mahasiswa, diperlukan  suatu  proses  penggalian  data untuk membantu mahasiswa dalam menentukan  tema  judul  tugas  akhir  yang tepat. Serangkaian proses untuk mendapatkan  pengetahuan  atau  pola  dari sekumpulan  data  disebut data  mining . Aspek  yang  digunakan  sebagai  penentu tema tugas akhir meliputi nilai mata kuliah wajib  dan  pilihan  yang  telah  ditempuh selama  kuliah.  Dengan  menggunakan algoritma  K-Means,  dilakukan  proses penggalian  data  sehingga  ditemukan  pola minat  mahasiswa  yang  digunakan  untuk membantu  pengambilan  keputusan  dalam menentukan  tema  judul  yang  akan diangkat  oleh  mahasiswa  sebagai  tugas akhir.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut maka  dibuatlah  sebuah  penelitian  yang berjudul  “Implementasi  Algoritma K-
Means untuk  Rekomendasi  Tema  Tugas Akhir pada STMIK Asia Malang”.

## METODE PENELITIAN Kebutuhan Input
Data  masukan  yang  digunakan terbagi dalam 12 inputan yang diambil dari data  nilai  mahasiswa  per  mata  kuliah yaitu:
1. Artificial Intelligence 2. Computer Network 2 3. Data Mining 4. Keamanan Jaringan 5. Pemrograman Berorientasi Objek 6. Pemrograman Dasar 7. Pemrograman Terstruktur 2 8. Pemrograman Web 2 9. Pengolahan Citra dan Pola 10. Sistem Pakar 11. Sistem Pendukung Keputusan
12. Statistik dan Probabilitas Dari sekian banyak mata kuliah yang
ditawarkan  mulai  dari  semester  satu sampai  tujuh,  tidak  semuanya  digunakan sebagai  parameter  input.  Mata  kuliah diatas dipilih karena dianggap mendukung dalam penentuan tema tugas akhir.

## Kebutuhan Proses
Proses  awal  yang  dilakukan  adalah dengan  mengolah  data  nilai  mahasiswa dari  masing-masing  mata  kuliah  hingga didapatkan dataset yang  kemudian  akan dilakukan  proses data  mining dengan menggunakan algoritma K-Means .

## Kebutuhan Output
Keluaran  yang  diharapkan  dari pengolahan data ini yaitu dapat memberikan rekomendasi tema tugas akhir yang  akan  diambil  oleh  mahasiswa  sesuai dengan kemampuan berdasarkan nilai-nilai dari mata kuliah yang telah diambil.

## Diagram Blok Sistem
Gambar  1  merupakan  alur  dari diagram blok sistem:

## Gambar 1 Diagram Blok Sistem
1. Data Pemilihan  data  ( data  selection )  dari sekumpulan  data  operasional  perlu dilakukan  sebelum  tahap  penggalian informasi dimulai.
2. Preprocessing Pemprosesan pendahuluan seperti sinkronisasi data, penambahan atribut, eliminasi  atribut,  transformasi  data dan konversi data.
3. Dataset Data  hasil  dari preprocessing yang nantinya akan digunakan dalam proses
mining .
4. Data testing Data  yang  digunakan  untuk  menguji sistem yang telah dibuat. Struktur data testing sama dengan dataset .
5. Data  mining dengan  algoritma K-

## Means
Proses  mencari  pola  atau  informasi yang  menarik  dalam  data  yang sebelumnya  tidak  diketahui  dengan menggunakan metode K-Means .
6. Solusi Penerjemahan pola-pola yang
dihasilkan  dari data  mining ,  yang ditampilkan dalam bentuk yang mudah dimengerti oleh pengguna.

## Perancangan Sistem
1. Struktur Sistem
Sistem  dibagi  menjadi  2  bagian utama,  yaitu  bagian user (pengguna)  dan bagian administrator .Gambar 2 menunjukkan struktur sistem secara keseluruhan.

## Gambar 2 Struktur Sistem
Penjelasan  dari  tiap-tiap  bagian struktur sistem yaitu:
1. Aplikasi utama Aplikasi  utama  merupakan  aplikasi rekomendasi  tema  tugas  akhir  yang bisa  diakses  oleh  pengguna  ( user ). Aplikasi  utama  menampilkan  sebuah form yang  berisi  inputan  nilai-nilai mata kuliah yang telah ditempuh oleh mahasiswa  dan  sebuah  tombol  untuk melakukan  proses  serta  menampilkan hasil rekomendasi tema tugas akhir.
2. Pengolahan input Pada  bagian  pengolahan input ,  admin dapat  melakukan  pengaturan  terhadap mata  kuliah  yang  akan  dijadikan sebagai  parameter  dalam  menentukan rekomendasi tema tugas akhir.
3. Pengolahan dataset
Pada  bagian  pengolahan dataset , admin  dapat  melakukan  pengolahan data-data  yang  dijadikan  sebagai dataset .
4. Pengolahan tema
Pada  bagian  pengolahan  tema,  admin dapat  melakukan  pengolahan  tema- tema  tugas  akhir  yang  dijadikan sebagai cluster .
5. Pengolahan datatest Pada  bagian  pengolahan datatest ,  admin dapat  melakukan  pengolahan  data-data yang dijadikan sebagai data uji.
6. Pengujian centroid
Pada  bagian  pengujian,  admin  dapat melakukan  pengujian  terhadap centroid dengan  menggunakan datatest yang  telah tersimpan pada database guna mendapatkan  pusat cluster ( centroid ) dengan  nilai  kebenaran  yang  paling  baik. Gambar  3  menunjukkan  alur  proses pengujian centroid .
Gambar 3Alur Proses Pengujian Centroid

## HASIL DAN PEMBAHASAN Implementasi Perangkat Lunak
Sistem  dibagi  menjadi  2  bagian, yaitu  bagian user (pengguna)  dan  bagian administrator .
Bagian User Pada  dasarnya, user (pengguna) hanya  dapat  memberikan  input  berupa nilai-nilai mata kuliah yang telah ditempuh dan  mendapatkan  hasil  berupa  suatu rekomendasi  tema  tugas  akhir  tanpa  perlu mengetahui  proses,  seperti  ditunjukkan pada Gambar 4 .
Mulai Menentukan datatest Memproses tiap-tiap datatest yang akan diuji dengan algoritma K-Means Semua datatest sudah diuji? Selesai Menampilkan nilai kebenaran centroid Tidak Ya Sistem Rekomendasi Tema Tugas Akhir User Administrator Pengolahan Input Pengolahan Dataset Pengolahan Tema Pengolahan Datatest Pengujian Centroid Aplikasi utama
Gambar 4 Halaman User
Namun  pada  sistem,  ditambahkan juga pilihan untuk melihat proses penghitungan dengan menggunakan
algoritma K-Means hingga  didapatkan hasil  rekomendasi  tema  tugas  akhir. Gambar 5 menunjukkan
proses penghitungan K-Means .
Secara  umum,  kedua  halaman  yang ditunjukkan pada Gambar 4 dan Gambar 5 mempunyai  proses  pengerjaan  yang  sama. Berikut  potongan  kode  program  yang menunjukkan proses penghitungan dengan menggunakan algoritma K-Means .

## Bagian Administrator
Seorang  admin  dapat  melakukan pengelolaan  lebih  lanjut  terkait  data-data pada database ,  yaitu  data input mata kuliah, dataset ,  tema, datatest (data  uji), serta  pengujian,  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 6.
// Proses penghitungan algoritma K- Means // Iterasi terus berjalan hingga data jarak tidak mengalami perubahan $loop = -1; do { $loop++;
// Menentukan centroid if ($loop == 0) {
$centroid[$loop] = $this- >getCentroid(); } else { $centroid[$loop] = $this- >getCentroid($member[$loop-1]); } // Menghitung jarak data terhadap centroid $distance[$loop] = $this- >calcDistance($centroid[$loop]); // Mengelompokkan tiap-tiap data kedalam cluster $temp = $this- >clusteringData($distance[$loop]) ; $member[$loop] = $temp[0]; $group[$loop] = $temp[1]; } while ( $loop == 0 || ($loop > 0 && ($group[$loop] != $group[$loop-
1])) );

## Gambar 6 Halaman Administrator
Terdapat  beberapa  fitur  yang  dapat diakses pada bagian administrator , yaitu: A. Halaman Input
Pada  halaman input ,  admin dapat  melakukan  pengaturan  terhadap mata  kuliah  yang  akan  dijadikan sebagai  parameter  dalam  menentukan rekomendasi tema tugas akhir.
Gambar 7 merupakan tampilan halaman input .
Gambar 7 Halaman Input

## B. Halaman Dataset
Pada  halaman dataset ,  admin  dapat melakukan  pengaturan  terhadap  data-data yang digunakan untuk menentukan rekomendasi.Gambar
8
merupakan tampilan halaman dataset .
Gambar 8 Halaman Dataset
C. Halaman Tema Pada  halaman  tema,  admin  dapat melakukan pengaturan terhadap tema-tema tugas akhir.Gambar 9 merupakan tampilan halaman tema.

## Gambar 9 Halaman Tema

## D. Halaman Datatest
Pada  halaman datatest ,  admin  dapat melakukan  pengaturan  terhadap  data-data yang  digunakan  sebagai  data  uji  dalam proses  pengujian.Gambar  10  merupakan tampilan halaman datatest .
Gambar 10 Halaman Datatest

## E. Halaman Pengujian
Pada  halaman  pengujian,  admin dapat melakukan pengujian dengan menggunakan datatest yang telah
tersimpan pada database guna mendapatkan  pusat cluster ( centroid ) dengan  nilai  kebenaran  yang  paling baik.Gambar  11  merupakan  tampilan halaman pengujian.

## Gambar 11 Halaman Pengujian

## Pengujian Perangkat Lunak
Dengan  dilakukan  pengujian,  akan diketahui  tingkat  kelayakan  dari  sistem yang  dibuat.  Proses  pengujian  melibatkan datatest yang  telah  tersimpan  pada database dan bertujuan untuk mendapatkan pusat cluster ( centroid ) yang memiliki  nilai  kebenaran  paling  baik. Pusat cluster ( centroid )  hasil  pengujian akan  dijadikan  sebagai  acuan  dalam menentukan  rekomendasi  tema  tugas akhir.
Proses Pengujian Centroid
Proses pengujian dilakukan sebanyak 15 kali. Parameter yang digunakan untuk menilai tingkat kebenaran  yaitu  nilai  tugas  khusus  yang telah diambil oleh mahasiswa.
Untuk  tiap-tiap datatest yang  diuji, pengujian  terhadap centroid dinyatakan benar  apabila  memenuhi  salah  satu persyaratan berikut:
1. Rekomendasi  sistem  sama  dengan tema tugas  khusus  yang  telah  diambil mahasiswa  dan  nilai  tugas  khusus yang diperoleh A atau B+
2. Rekomendasi sistem tidak sama dengan  tema  tugas  khusus  yang  telah diambil  mahasiswa  namun  nilai  tugas khusus yang diperoleh dibawah B+
Hasil Pengujian Selain melakukan pengujian terhadap 15 buah centroid yang didapatkan secara  acak,  sistem  juga  melakukan
pengujian pada centroid yang tersimpan di database guna  membandingkan  tingkat akurasi  terhadap  kelima  belas centroid lain.  Hasil  dari  pengujian centroid dapat dilihat pada Gambar 12.
Gambar 12 Hasil Pengujian Centroid
Pusat cluster ( centroid ) terbaik  akan dijadikan sebagai acuan dalam menentukan  rekomendasi  tema  tugas akhir.  Berdasarkan  Gambar  12,  hasil pengujian centroid dengan nilai kebenaran terbaik  didapatkan  oleh centroid kedua dengan  nilai  90.24%.  Dengan  demikian, sistem  akan  menggunakan centroid kedua sebagai  acuan  baru  dalam  menentukan tema  tugas  akhir  menggantikan centroid lama yang tersimpan pada database .

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1 Kesimpulan
Adapun  kesimpulan  dari  penelitian adalah sebagai berikut:
1. Berdasarkan  pengujian,  diperoleh  hasil bahwa centroid kedua  mempunyai  nilai kebenaran yang paling tinggi dibandingkan dengan centroid lain dengan nilai 90.24%.
2. Nilai  kebenaran  sistem  didapatkan  dari perbandingan  antara  tema  judul  yang telah  diambil  oleh  mahasiswa  dengan tema  judul  dari  sistem  serta  nilai  dari tugas khusus mahasiswa.

## 4.2 SARAN
1. Penelitian  ini  harus  menambah sample mata kuliah yang lebih komplek yang ada di  Kartu  Hasil  Studi  (KHS)  supaya validasi keputusannya semakin valid.
2. Pada  aplikasi  ini  belum  ada  perhitungan bobot keterkaitan antara mata kuliah yang sejalur  yang  berkelanjutan  misalkan kelompok mata kuliah rumpun
programming atau rumpun jaringan.

## 5.  REFERENSI
Agusta, Y. K-Means Penerapan, Permasalahan, dan Metode Terkait.Jurnalis Sistem dan Informatika. 2007
Fathansyah,  Ir.  Basis  Data.  Bandung. Informatika. 1999
Han, Jiawei, and Kamber, Micheline. Data Mining:  Concepts  and  Techniques. San  Fransisco.  Morgan  Kaufman Publishers. 2000
Kurgan,  Lukasz,  and  Musilek,  Petr.A Survey  of  Knowledge  Discovery  and Data  Mining  Process  Models.  New York.  Cambridge  University  Press. 2006
Kusumadewi,  Sri.  Artificial  Intelligence Teknik  dan  Aplikasinya.Yogyakarta. Graha Ilmu. 2003
Larose, Daniel T.  Discovering Knowledge in  Data  An  Introduction  to  Data Mining.  New  Jersey.  John  Wiley’s and Son. 2005
Peranginangin, Kasiman. Aplikasi Web dengan PHP dan MySQL. Yogyakarta.Andi. 2006
Pramudiono,  Iko.  Pengantar  Data  Mining: Menambang  Permata  Pengetahuan  di Gunung  Data.  Tokyo.  The  University of Tokyo. 2003
Prasetyo,  Eko.  Data  Mining  Konsep  dan Aplikasi Menggunakan
Matlab.Yogyakarta.Andi. 2012
Rich,  Elaine,  and  Knight,  Kevin.Artificial Intelligence. New York. McGraw-Hill Inc. 1991
Santosa,  Budi.  Data  Mining  Teknik Pemanfaatan  Data  untuk  Keperluan Bisnis.Yogyakarta. Graha Ilmu. 2007
Widyawati,  N.  Perbandingan  Clustering Based  on  Frequent  Word  Sequence (CFWS) dan K-Means untuk Pengelompokan  Dokumen  Berbahasa Indonesia. Bandung. Fakultas Pendidikan  Matematika  dan  Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Pendidikan Indonesia. 2010