Analisis  cluster  data  latar  belakang  ekonomi  mahasiswa  untuk rekomendasi penentuan uang kuliah tunggal dengan model K-Modes Cluster  analysis  of  student’s  economic  background  data  for recommendation to determining single tuition using K-Modes model
Adi Wirawan*, Daru Prasetyawan
* Pusat  Teknologi  Informasi  dan  Pangkalan  Data,  UIN  Sunan  kalijaga  Yogyakarta,  Jl.  Marsda  Adisudipto Yogyakarta, Indonesia

## INFORMASI ARTIKEL ABSTRAK
Article History:
Submission: 13-11-2023 Revised: 28-11-2023 Accepted: 01-12-2023 Kata Kunci : Clustering; data kategorik; k-modes; latar belakang ekonomi; ukt
Keywords: Clustering; categorical data; k-modes; socio- economic background; tuition
* Korespondensi: Adi Wirawan adi.wirawan@uin- suka.ac.id Latar  belakang  ekonomi  mahasiswa  merupakan  salah  satu  faktor  yang berpengaruh  dalam keberhasilan seorang mahasiswa dalam menyelesaikan kuliahnya. Pengelompokan mahasiswa berdasarkan latar belakang  ekonomi  dapat  digunakan  untuk  identifikasi  kemampuan ekonomi mahasiswa. Penelitian ini bertujuan untuk pengelompokan data latar  belakang  ekonomi  mahasiswa  berdasarkan  atribut-atribut  di dalamnya,  seperti  penghasilan  per  kapita,  status  kepemilikan  rumah, penggunaan  daya  listrik,  jumlah  mobil,  jumlah  motor,  biaya  pulsa  dan internet, serta jaminan biaya pendidikan menggunakan algoritma k-Modes untuk  rekomendasi  dalam  penentuan  Uang  Kuliah  Tunggal  (UKT).  K- Modes digunakan dalam clustering ini karena k-Modes dapat menangani data kategorik dengan baik. Dalam proses clustering dengan menggunakan k-Modes,  metode  Elbow  digunakan  untuk  mencari  jumlah  cluster  yang paling  optimal.  Dari  proses  clustering,  data  latar  belakang  mahasiswa dikelompokan  menjadi  3 cluster . Cluster pertama  memiliki  karakteristik dengan  latar  belakang  ekonomi  relatif  rendah,  cluster  kedua  memiliki karakteristik latar belakang ekonomi sedang, dan cluster ketiga memiliki karakteristik latar belakang ekonomi tinggi. Hasil dari dari proses analisis cluster  tersebut  selanjutnya  digunakan  sebagai  rekomendasi  dalam penentuan UKT.

## ABSTRACT
A  student's  economic  background  is  one  of  the  factors  that  influences  a student's  success  in  completing  their  studies.  Grouping  students  based  on economic background can be used to identify students' economic abilities. This  research aims  to group  student economic background data based on attributes in it, such as income per capita, home ownership status, electricity usage, number of cars, number of motorbikes, credit and internet costs, as well  as  guaranteed  education  costs  using  the  k-Modes  algorithm  for recommendations in determining the Single Tuition Fee (UKT). K-Modes is used in this clustering because k-Modes can handle categorical data well. In the clustering process using k-Modes, the Elbow method is used to find the most  optimal  number  of  clusters.  From  the  clustering  process,  student background data is grouped into 3 clusters. The first cluster is characterized by a relatively low economic background, the second cluster is characterized by a medium economic background, and the third cluster is characterized by a high economic background. The results of the cluster analysis process are then used as recommendations in determining UKT.
Volume 4, Nomor 2, Desember 2023, hlm 234-246
INFOTECH: Jurnal Informatika & Teknologi p ISSN 2722-9378 | e ISSN 2722-9386 http://jurnal.sttmcileungsi.ac.id/index.php/infotech

## 1. PENDAHULUAN
Latar belakang sosial ekonomi keluarga merupakan salah satu faktor yang mempergaruhi kelancaran proses belajar mahasiswa di perguruan tinggi. Kondisi ekonomi keluarga yang kurang mampu sering menjadi kendala bagi seorang mahasiswa dalam menyelesaikan studinya. Keluarga dengan  kecukupan  ekonomi  dapat  memberikan  lingkungan  materil  yang  lebih  luas,  sehingga memperoleh kesempatan di berbagai bidang [1] . Perhatian yang lebih baik terhadap pemenuhan kebutuhan  untuk  masa  depan  anak-anaknya  biasanya  dilakukan  oleh  keluarga  dengan  status sosial ekonomi yang baik [2] . Sedangkan keluarga dengan kondisi ekonomi kurang mampu, akan lebih  mengutamakan  untuk  memenuhi  kebutuhan  pokok,  dan  kurang  memberikan  perhatian dalam  peningkatan  pendidikan  anak [3] .  Selain  menyelesaikan  tugas  sebagai  mahasiswa, terkadang mereka juga bekerja paruh waktu untuk memenuhi kebutuhan sehari-hari. Sehingga mereka harus pandai dalam membagi waktu.
Pengelompokan mahasiswa baru berguna untuk membantu mengidentifikasi kemampuan ekonomi mahasiswa dalam upaya mendukung kelancaran proses belajar mahasiswa di perguruan tinggi.  Analisis cluster dapat  menemukan  pola  dan  karakteristik  latar  belakang  ekonomi mahasiswa  sebagai  bahan  pertimbangan  dalam  menentukan  kebijakan  yang  terkait  dengan pengembangan mahasiswa, seperti penentuan UKT (Uang Kuliah Tunggal), pemberian bantuan beasiswa, dan bantuan konseling. UKT merupakan sistem pembayaran kuliah yang dilakukan oleh Perguruan Tinggi Negeri dengan menyesuaikan kondisi perekonomian mahasiswa. UKT terdiri dari beberapa kelompok yang ditentukan berdasarkan kemampuan ekonomi mahasiswa, orang tua, dan pihak lain. Pengelompokan UKT dilakukan dengan mempertimbangkan banyak variabel seperti  penghasilan  orang  tua/wali,  hutang  keluarga,  tanggungan  keluarga,  luas  tanah  yang dimiliki, tagihan listrik, tagihan air, tagihan internet, kepemilikan motor/mobil, dan sebagainya. Namun  dalam kenyataannya,  pengelompokan  UKT  hanya didasarkan pada  gaji orang  tua/wali saja. Hal ini dikarenakan sulitnya untuk mengelompokan data dengan dimensi yang banyak dan tipe data yang berbeda.
Perkembangan teknologi khususnya di bidang kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin telah  banyak  dimanfaatkan  dalam  berbagai  bidang.  Kecerdasan  Buatan  ( Artificial  Intelligence ) dapat memberikan harapan terbaik di banyak sektor aplikasi di seluruh bidang jika dimanfaatkan dengan  tepat [4] .  Pembelajaran  Mesin  ( Machine  Learning )  adalah  salah  satu  cabang  dari kecerdasan buatan yang fokus pada pengembangan teknik dan algoritma yang memungkinkan suatu komputer dapat belajar dari data dan pengalaman, serta meningkatkan kinerjanya, tanpa harus  diprogram  secara  eksplisit.  Pembelajaran  mesin  melibatkan  penggunaan  algoritma komputer  untuk  menganalisis  data,  mengenali  pola,  dan  membuat  keputusan  atau  prediksi berdasarkan data yang diberikan. Proses pembelajaran dilakukan dengan pengamatan terhadap sekumpulan data dan melatih mesin menggunakan data tersebut, sehingga mesin tersebut dapat belajar secara mandiri tanpa campur tangan manusia [5] .
Pembelajaran  mesin  terbagi  menjadi  3  jenis,  yaitu  pembelajaran  terawasi  ( supervised learning ),  pembelajaran  tak  terawasi  ( unsupervised  learning ),  dan  pembelajaran  penguatan ( reinforcement learning ). Pembelajaran terawasi merupakan pembelajaran mesin yang mampu menghasilkan pola dan hipotesis umum dengan menggunakan instance yang disediakan secara eksternal untuk memprediksi instance di masa depan [6] . Pada pembelajaran terawasi, mesin atau komputer  membuat  keputusan  atau  prediksi  dengan  melakukan  proses  pembelajaran menggunakan  data  pelatihan  yang  sudah  memiliki  label.  Tujuan  utama  pembelajaran  mesin adalah untuk membuat model atau algoritma yang dapat memetakan data input ke data output yang sesuai. Pembelajaran mesin tak terawasi merupakan jenis pembelajaran mesin yang dapat menemukan  pola  dalam  kumpulan  data  yang  tidak  berlabel [7] .  Pembelajaran  tak  terawasi bertujuan  untuk  mengekstrak  informasi  yang  berguna  dari  data,  seperti  pengelompokan ( clustering )  atau  reduksi  dimensi  ( dimensionality  reduction ).  Pembelajaran  penguatan  adalah paradigma  dalam  pembelajaran  mesin  yang  memungkinkan  sebuah  agen  belajar  untuk mengambil tindakan dalam lingkungan tertentu untuk mencapai tujuan tertentu. Pembelajaran penguatan melakukan interaksi dengan lingkungan dengan memperbaiki kegagalan yang dialami dan  memaksimalkan  imbalan  yang  diterima [8] .  Pembelajaran  penguatan  dapat  menghasilkan kebijakan  dengan  pengetahuan  yang  diperoleh  dari  proses trial-and-error [9] .  Dalam
Analisis Cluster Data Latar Belakang Ekonomi Mahasiswa untuk Rekomendasi Penentuan Uang Kuliah Tunggal dengan Model K-Modes
pembelajaran penguatan, agen berinteraksi dengan lingkungannya dan belajar dari pengalaman, menerima umpan balik positif atau negatif dalam bentuk imbalan dari hasil dari tindakan yang diambil. Pembelajaran perkuatan digunakan untuk mempelajari strategi atau kebijakan ( policy ) yang memaksimalkan akumulasi imbalan seiring berjalannya waktu.
Salah  satu  jenis  pembelajaran  mesin  adalah  pembelajaran  tak  terawasi  ( unsupervised learning ),  termasuk  di  dalamnya  adalah clustering .  Jenis  pembelajaran  mesin  tersebut  sering digunakan  untuk  pengelompokan  data  dengan  banyak  variabel. Clustering memisahkan sekumpulan variabel hasil pengukuran atau perhitungan ke dalam kelompok yang homogen [10]. Analisis cluster atau  sering  dikenal  dengan clustering merupakan  teknik  untuk  membagi sekumpulan data menjadi menjadi beberapa cluster atau kelompok yang terdiri dari objek-objek yang  serupa. Clustering adalah  sebuah  konsep  untuk  menentukan  pola  melalui  pemetaan  dan analisis  data [11] .  Clustering  adalah  metode  statistik  multivariat  modern  dalam  mempelajari kesamaan  sampel  yang  berbeda,  dengan mengelompokkan  sekumpulan  objek  ke  dalam  kelas- kelas atau cluster sedemikian rupa sehingga objek-objek dalam suatu cluster memiliki kemiripan antara satu dengan yang lain. Kemiripan antar objek dalam satu grup dibuat setinggi-tingginya, dan  kemiripan  objek  antar  grup  yang  berbeda  dibuat  seminimal  mungkin [12] .  Clustering digunakan  untuk  mengelompokkan  data  atau  objek  menjadi  kelompok-kelompok  yang  serupa berdasarkan karakteristik atau atribut yang dimiliki oleh objek tersebut. Pengelompokan tersebut mengacu pada pemecahan sekumpulan data menjadi kelompok-kelompok menurut kriteria yang sesuai dengan mengasosiasikan sampel data melalui kemiripan atau ketidakmiripan [13] . Dalam proses pengelompokan data, banyak algoritma clustering yang digunakan. Algoritma pengelompokan yang terkenal adalah k-Means. Tetapi k-Means hanya dapat digunakan pada data numerik  saja.  Sedangkan  dalam  dunia  nyata,  terdapat  banyak  data  kategorik  yang  harus dipertimbangkan  dalam  analisis.  Oleh  karena  itu,  pada  tahun  1998,  Huang  memperkenalkan metode clustering baru  yang  dikembangkan  dari  metode  k-Means  untuk  menangani  data kategorik  yang  dikenal  dengan  k-Modes [14] .  Modifikasi  terjadi  dalam  menentukan  centroid dengan mengganti jarak ( distance ) menjadi dissimilarity measure dan mengganti means menjadi modes atau nilai atribut yang paling sering muncul dari suatu atribut. Untuk menentukan mode , k-Modes menggunakan frekuensi atau nilai yang muncul sering muncul.
K-Modes  merupakan  algoritma clustering yang  sering  digunakan  untuk  mengelompokan data kategorik karena mudah diimplementasikan dan efisien untuk menangani data dalam jumlah besar [15] .  Algoritma  k-Modes  menjamin  konvergensi,  artinya  algoritma  tersebut  dapat memberikan hasil yang pasti. Algoritma k-Modes dapat menemukan centroid yang merupakan pola valid dan benar-benar mewakili sebuah cluster [16] . K-Modes sangat mudah dipahami dan diimplementasikan karena tidak menggunakan konstruksi matematika tingkat lanjut. Selain itu, k-Modes  dapat digunakan pada berbagai domain data, artinya selama kumpulan  data  tersebut memiliki atribut kategorik, algoritma k-Modes dapat digunakan untuk mempartisi kumpulan data ke dalam cluster yang berbeda.
Clustering menggunakan  metode  k-Modes  telah  digunakan  untuk  pengelompokan  jenis masakan  berdasarkan  bahan-bahan  yang  digunakan.  Berdasarkan  metode Elbow ,  diperoleh jumlah  cluster terbaik sebanyak 4 dan 8 [17] . Dalam bidang keamanan jaringan, k-Modes juga digunakan dalam mendeteksi serangan atau intrusi pada jaringan internet dengan membaginya menjadi  2 cluster ,  yaitu  normal  dan  abnormal [12] .  K-Modes  juga  diterapkan  dalam pengelompokan karakteristik calon Tenaga Kerja Indonesia dan terbentuk 2 cluster [18] .
Dalam pengelompokan mahasiswa, k-Modes digunakan dalam pengelompokan tingkat stres mahasiswa [19] . K-Modes juga dapat digunakan untuk mengukur tingkat kepuasan mahasiswa dalam proses pembelajaran daring dan menghasilkan 4 cluster , yaitu cluster sangat puas, puas, tidak  puas,  dan  sangat  tidak  puas [20] .  Implementasi  k-Modes  dalam  pengelompokan  data mahasiswa juga dapat digunakan sebagai strategi pemasaran sebuah perguruan tinggi, dengan melakukan analisis cluster terhadap data asal sekolah mahasiswa [21] . Berdasarkan latar belakang dan kajian pustaka terhadap penelitian-penelitian sebelumnya, penelitian  ini  melakukan  analisis cluster terhadap  data  latar  belakang  ekonomi  mahasiswa menggunakan algoritma k-Modes dengan tujuan untuk memperoleh pola dan karakteristik latar belakang ekonomi mahasiswa. Untuk memperoleh hasil terbaik, metode Elbow digunakan dalam menentukan nilai k yang optimal. Dengan memanfaatkan teknologi pembelajaran mesin, dalam
hal ini clustering , pengelompokan data latar belakang ekonomi mahasiswa dapat dengan mudah dilakukan dan akan memperoleh hasil yang lebih komprehensif.
2. METODE
2.1 Format nama penulis. Dataset  yang  digunakan  untuk  analisis  cluster  ini  adalah  data  latar  belakang  ekonomi mahasiswa baru UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta tahun akademik 2023/2024 Fakultas Sains dan Teknologi ditambah dengan program studi Pendidikan MIPA dengan jumlah data sebanyak 736 data.  Data  tersebut  diperoleh  dari  data  yang  diisikan  oleh  mahasiswa  baru  yang  dinyatakan diterima melalui jalur penerimaan mahasiswa baru. Mahasiswa yang dinyatakan diterima pada program studi tertentu diminta untuk mengisikan data latar belakang ekonomi pada aplikasi data profil  yang  dapat  diakses  melalui  laman dataprofil.uin-suka.ac.id .  Selanjutnya  data  tersebut divalidasi  oleh  petugas  atau  operator  aplikasi  dengan  mencocokan  data  yang  diisikan  dengan lampiran dokumen yang juga diunggah melalui aplikasi tersebut.
Data latar belakang ekonomi mahasiswa baru memiliki 7 atribut atau fitur yang digunakan dalam  analisis cluster ,  yaitu  penghasilan  keluarga  per  kapita,  status  kepemilikan  rumah, penggunaan daya listrik, jumlah mobil yang dimiliki, jumlah sepeda motor yang dimiliki, biaya pulsa dan internet, serta kepemilikan jaminan pendidikan dan jaminan sosial. Deskripsi data latar belakang ekonomi dapat dilihat pada Tabel 1 .
Tabel 1 . Deskripsi data latar belakang ekonomi column count unique top freq penghasilan_per_kapita 736 5 300.001 - 500.000 181 kepemilikan_rumah 736 2 Sendiri 671 daya_listrik 736 3 900 373 jumlah_mobil 736 2 0 586 jumlah_motor 736 4 2 335 biaya_pulsa_internet 736 4 0 - 50.000 219 jaminan_pendidikan 736 2 Tidak ada 658 2.2 Pemilihan Nilai k.
K-Modes  pengelompokan  data  menggunakan  metrik  pencocokan  yang  mengukur perbedaan  dari  dua  titik  data  kategoris.  Seperti  halnya  k-Means,  k-Modes  tidak  mengetahui jumlah cluster yang pasti untuk pengelompokan data. Oleh karena itu, untuk menentukan nilai k terbaik perlu mencoba satu per satu nilai k yang berbeda. Metode Elbow merupakan metode yang sering  digunakan  untuk  menentukan  nilai  k  yang  optimal [22] .  Metode Elbow digambarkan sebagai grafik nilai cost untuk setiap nilai k yang membentuk seperti siku [19] . Cost merupakan jumlah dari semua ketidaksamaan antar cluster atau within-cluster-difference (WCD) seperti pada persamaan 1 [23] .
𝑤𝑐𝑑 =   ∑ ∑ 𝑑 (𝑥 , 𝑦 ) (1)
Dimana 𝑘 adalah jumlah cluster , 𝑚 ada jumlah data di dalam setiap cluster , c merupakan centroid cluster , dan 𝑑 merupakan ukuran ketidaksamaan sederhana ( simple dissimilarity measure ).
2.3 Proses clustering dengan K-Modes.
Setelah  nilai  k  sudah  ditentukan,  selanjutnya  nilai  k  tersebut  digunakan  dalam  proses clustering dengan  K-Modes.  Di  dalam  k-Modes,  penghitungan  jarak  di  antara  2  objek  dihitung dengan  ukuran  ketidaksamaan  sederhana  ( simple  dissimilarity  measure )  yang  diformulasikan pada persamaan 2 dan persamaan 3 [14] . 𝑑 (𝑋, 𝑌) =   ∑ 𝛿(𝑥 , 𝑦 )
(2) dimana: 𝛿(𝑥 , 𝑦 ) = 0,     𝑥 = 𝑦 1,     𝑥 ≠ 𝑦 (3)
Analisis Cluster Data Latar Belakang Ekonomi Mahasiswa untuk Rekomendasi Penentuan Uang Kuliah Tunggal dengan Model K-Modes
dengan 𝑥 merupakan nilai data ke-i dari data X, 𝑦 adalah nilai data ke-i dari data Y, dan n adalah jumlah data observasi.
Langkah-langkah clustering dengan k-Modes sebagai berikut [14] :
1. Pilih mode awal setiap k
2. Alokasikan objek data ke cluster terdekat berdasarkan ukuran ketidaksamaan sederhana ( simple dissimilarity measure ). Perbarui mode cluster setiap pengalokasian objek.
3. Selanjutnya, periksa nilai ketidaksamaan ( dissimilarity ) antara setiap objek dan mode . Jika suatu data  lebih dekat dengan mode pada cluster lain, pindahkan objek ke cluster yang sesuai dan perbarui mode cluster.
4. Ulangi langkah 3 hingga tidak ada objek data yang berpindah cluster.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  analisis cluster dalam  penelitian  ini  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python. Algoritma k-Modes tidak dapat menentukan jumlah cluster yang terbaik, oleh karena itu setiap jumlah cluster harus  dicoba  satu  per  satu.  Jumlah cluster optimal  yang  akan  digunakan  dalam analisis cluster dapat diketahui dengan menggunakan metode  Elbow. Di dalam  analisis  cluster menggunakan k-Modes, metode Elbow dibentuk melalui perhitungan cost atau WCD seperti pada persamaan 1. Nilai k yang membentuk siku merupakan k yang optimal. Gambar 1 Menunjukan grafik nilai cost pada setiap kandidat yang akan menjadi nilai k.
Gambar 1 . Grafik nilai cost pada setiap kandidat yang akan menjadi nilai k Dari Gambar 1 bahwa grafik cost membentuk siku pada k=3, sehingga jumlah cluster yang akan  di  gunakan  dalam  analisis cluster adalah  3.  Setelah  jumlah  cluster  telah  ditentukan, selanjutnya proses clustering dapat dilakukan. Tabel 2 menunjukan data latar belakang ekonomi mahasiswa.
Tabel 2 . Sampel data latar belakang ekonomi mahasiswa id penghasilan_ per_kapita Kepemilikan _rumah daya_ listrik Jumlah _mobil Jumlah _motor biaya_pulsa _internet jaminan_ pendidikan 1  300.001 - 500.000 Sendiri 900 0 0 0 - 50.000 Ada 2  0 - 300.000 Sendiri 450 0 2 50.001 - 100.000  Tidak ada 3  di atas 1.500.000 Sendiri 900 0 2 0 - 50.000 Tidak ada 4  1.000.001 - 1.500.000 Sendiri 450 0 2 di atas 200.000 Tidak ada 5  300.001 - 500.000 Sewa/Kotrak 900 0 1 0 - 50.000 Tidak ada ... ... ... ... ... ... ... ... 732  di atas 1.500.000 Sendiri 1300 ke atas 1 2 0 - 50.000 Tidak ada
2864
2406
2268 2087 1993
1928 1821 1800 2000 2200 2400 2600 2800 3000 1 2 3 4 5 6 7 Co st Number of cluster Elbow method for optimal k
id penghasilan_ per_kapita Kepemilikan _rumah daya_ listrik Jumlah _mobil Jumlah _motor biaya_pulsa _internet jaminan_ pendidikan 733 1.000.001 - 1.500.000 Sendiri 450 0 1 100.001 - 200.000 Tidak ada 734  1.000.001 - 1.500.000 Sendiri 1300 ke atas 0 2 di atas 200.000 Tidak ada 735 500.001 - 1.000.000 Sendiri 900 0 lebih dari 2 100.001 - 200.000 Tidak ada 736  0 - 300.000 Sendiri 450 0 1 50.001 - 100.000  Tidak ada
Setelah nilai k ditentukan, Langkah kedua adalah memilih leader untuk setiap cluster secara acak. Sebagai contoh data ke-2 sebagai leader cluster C1, data ke-5 sebagai leader C2, dan data ke- 732 sebagai leader C3 seperti pada Tabel 3 .
Tabel 3 . Inisialisasi cluster awal Cluster penghasilan_ per_kapita Kepemilikan _rumah daya_ listrik Jumlah _mobil Jumlah _motor biaya_pulsa _internet jaminan_ pendidikan 2  0 - 300.000 Sendiri 450 0 2 50.001 - 100.000 Tidak ada 5  300.001 - 500.000 Sewa/Kotrak 900 0 1 0 - 50.000 Tidak ada 732  di atas 1.500.000  Sendiri 1300 ke atas 1 2 0 - 50.000 Tidak ada
Langkah ketiga adalah membandingkan setiap data observasi dengan semua leader/cluster dan dihitung ketidaksamaannya. Misalnya: d 1 (X 1 ,C 1 ) = 1+0+1+0+1+1+1 =5 d 1 (X 1 ,C 2 ) = 0+1+0+0+1+0+1 =3 d 1 (X 1 ,C 3 ) = 1+0+1+1+1+0+1 =5
Kemudian masukan data observasi ke dalam cluster dengan nilai ketidaksamaan  terkecil seperti pada Tabel 4 .
Tabel 4 . Matriks ketidaksamaan data observasi id Cluster C1 Cluster C2 Cluster C3 Cluster 1 5 3 5 C2 2 0 5 4 C1 3 3 3 2 C3 4 2 5 4 C1 5 5 0 5 C2 ... ... ... ... ... 732 4 5 0 C3 733 3 4 5 C1 734 3 5 3 C1 735 4 4 5 C1 736 1 4 5 C1 Langkah  keempat  adalah  menentukan  nilai mode ,  yaitu  nilai  yang  paling  sering  muncul. Hasil penentuan mode setiap cluster dapat pada Tabel 5 .
Tabel 5 . Mode setiap cluster Mode penghasilan_ per_kapita Kepemilikan _rumah daya_ listrik Jumlah _mobil Jumlah _motor biaya_pulsa _internet jaminan_ pendidikan C1 0 - 300.000 Sewa/Kotrak 450 0 1 50.001 - 100.000 Ada C2 300.001 - 500.000 Sendiri 900 0 2 0 - 50.000 Tidak ada
Analisis Cluster Data Latar Belakang Ekonomi Mahasiswa untuk Rekomendasi Penentuan Uang Kuliah Tunggal dengan Model K-Modes
Mode penghasilan_ per_kapita Kepemilikan _rumah daya_ listrik Jumlah _mobil Jumlah _motor biaya_pulsa _internet jaminan_ pendidikan C3 di atas 1.500.000  Sendiri 1300 ke atas 1 Lebih dari 2 di atas 200.000 Tidak ada
Selanjutnya ulangi langkah ketiga dan keempat sehingga tidak ada lagi data observasi yang berpindah cluster . Setelah proses clustering selesai, diperoleh pengelompokan data pada cluster yang sesuai seperti pada Tabel 6 .
Tabel 6 . Hasil proses clustering data latar belakang ekonomi mahasiswa
id penghasilan_ per_kapita Kepemilikan _rumah daya_ listrik Jumlah _mobil Jumlah _motor biaya_pulsa _internet jaminan_ pendidikan Cluster 1 300.001 - 500.000  Sendiri 900 0 0 0 - 50.000 Ada C2 2 0 - 300.000 Sendiri 450 0 2 50.001 - 100.000 Tidak ada C1 3 di atas 1.500.000 Sendiri 900 0 2 0 - 50.000 Tidak ada C3 4 1.000.001 - 1.500.000 Sendiri 450 0 2 di atas 200.000 Tidak ada C3 5 300.001 - 500.000  Sewa/Kotrak 900 0 1 0 - 50.000 Tidak ada C1 ... ... ... ... ... ... ... ... ... 732  di atas 1.500.000 Sendiri 1300 ke atas 1 2 0 - 50.000 Tidak ada C3 733 1.000.001 - 1.500.000 Sendiri 450 0 1 100.001 - 200.000 Tidak ada C1 734  1.000.001 - 1.500.000 Sendiri 1300 ke atas 0 2 di atas 200.000 Tidak ada C3 735 500.001 - 1.000.000 Sendiri 900 0 lebih dari 2 100.001 - 200.000 Tidak ada C2 736  0 - 300.000 Sendiri 450 0 1 50.001 - 100.000 Tidak ada C1
Dari hasil proses clustering , data latar belakang ekonomi mahasiswa dikelompokan menjadi 3 cluster, yaitu C1, C2, dan C3. Cluster C1 memiliki anggota sebanyak 224 data, cluster C2 memiliki anggota sebanyak 297 data, dan cluster C3 memiliki anggota sebanyak 215 data. Jumlah anggota pada masing-masing cluster disajikan pada Gambar 2 .
Gambar 2 . Jumlah anggota pada masing-masing cluster
Setiap  kategori  pada  atribut  penghasilan  per  kapita  tersebar  pada  semua cluster .  Pada cluster C1 kategori penghasilan per kapita yang paling banyak adalah “0 – 300.000” dan “300.001 – 500.000”. Data dengan kategori penghasilan per kapita “500.001 – 1.000.000” menjadi anggota terbanyak  di cluster C2.  Sedangkan cluster C3  lebih  didominasi  oleh  data  dengan  kategori
224 297 215 0 50 100 150 200 250 300 350 C1 C2 C3 Co un t Cluster Jumlah anggota setiap cluster
penghasilan  per  kapita  “di  atas  1.500.000”.  Distribusi  data  di  dalam cluster berdasarkan penghasilan per kapita dapat dilihat pada Gambar 3 .
Gambar 3 . Distribusi data di dalam cluster berdasarkan penghasilan per kapita Pada kategori penghasilan per kapita “0 – 300.000” dan “300.001 – 500.000”, persentase terbanyak  berada  pada cluster C1,  sebesar  60,98%  dan  57,46%.  Untuk  kategori  “500.001  – 1.000.000”  data  terbanyak  berada  pada cluster C2  (80,23%).  Sedangkan  pada  kategori “10.000.001 – 1.500.001” dan kategori “di atas 1.500.000” data terbanyak berada pada cluster C3, yaitu  sebesar  45,05%  dan  89,93.  Persentase  sebaran  data  setiap  kategori  pada  atribut penghasilan per kapita selengkapnya disajikan pada Tabel 7 .
Tabel 7 . Persentase sebaran data setiap kategori pada atribut penghasilan per kapita Kategori Cluster C1 Cluster C2 Cluster C3 0 - 300.000 75 (60.98%) 37 (30.08%) 11 (8.94%) 300.001 - 500.000 104 (57.46%) 69 (38.12%) 8 (4.42%) 500.001 - 1.000.000 22 (12.79%) 138 (80.23%) 12 (6.98%) 1.000.001 - 1.500.000 20 (18.02%) 41 (36.94%) 50 (45.05%) di atas 1.500.000 3 (2.01%) 12 (8.05%) 134 (89.93%)
Berdasarkan jumlah data pada atribut status kepemilikan rumah, semua cluster didominasi oleh data dengan kategori “Sendiri”. Hal ini terjadi karena jumlah data antar kategori yang tidak seimbang. Distribusi data berdasarkan atribut kepemilikan rumah dapat dilihat pada Gambar 4 .
Gambar 4 . Distribusi data berdasarkan atribut status kepemilikan rumah
Data  dengan  kategori  kepemilikan  rumah  “Sendiri”  tersebar  merata  di  semua  cluster, sedangkan data dengan kategori “Sewa/Kontrak” lebih banyak berada pada cluster C1 dan C2, dan hanya  sedikit  saja  yang  berada  pada cluster C3.  Persentase  sebaran  data  setiap  kategori  pada atribut status kepemilikan rumah disajikan pada Tabel 8 .
75 37 11 104 69 8 22 138 12 20 41 50 3 12 134 0 50 100 150 C1 C2 C3 Co un t Cluster Distribusi data berdasarkan penghasilan per kapita 0 - 300.000 300.001 - 500.000 500.001 - 1.000.000 1.000.001 - 1.500.000
di atas 1.500.000
200 265 206 24 32 9 0 50 100 150 200 250 300 C1 C2 C3 Co un t Cluster Distribusi data berdasarkan status kepemilikan rumah Sendiri Sewa
Analisis Cluster Data Latar Belakang Ekonomi Mahasiswa untuk Rekomendasi Penentuan Uang Kuliah Tunggal dengan Model K-Modes
Tabel 8 . Persentase sebaran data setiap kategori pada atribut status kepemilikan rumah Kategori Cluster C1 Cluster C2 Cluster C3 Sendiri 200 (29.81%) 265 (39.49%) 206 (30.70%) Sewa/Kontrak 24 (36.92%) 32 (49.23%) 9 (13.85%)
Berdasarkan jumlah data pada atribut penggunaan daya listrik, distribusi data terbanyak pada cluster C1 adalah  data  dengan  kategori penggunaan  daya  listrik  “450 Watt”.  Jumlah data terbanyak pada cluster C2 adalah data dengan kategori “900 Watt”. Sedangkan pada cluster C3, kategori “900 Watt” dan “1300 Watt” ke atas” lebih banyak dibandingkan dengan kategori “450 Watt". Distribusi data di dalam cluster berdasarkan atribut penggunaan daya listrik dapat dilihat pada Gambar 5 .
Gambar 5 . Distribusi data di dalam cluster berdasarkan atribut penggunaan daya listrik
Berdasarkan persentase sebaran data setiap kategori pada atribut penggunaan daya listrik, jumlah data dengan kategori “450 Watt” terbanyak berada pada cluster C1. Jumlah data dengan kategori “900 Watt” paling banyak berada pada cluster C2, dan data dengan kategori “1300 Watt ke atas” berada pada cluster C3. Persentase sebaran data setiap kategori pada atribut penggunaan daya listrik disajikan pada Tabel 9 .
Tabel 9 . Persentase sebaran data setiap kategori pada atribut penggunaan daya listrik Kategori Cluster C1 Cluster C2 Cluster C3 450 Watt 148 (66.07%) 63 (28.13%) 13 (5.80%) 900 Watt 52 (13.94%) 197 (52.82%) 124 (33.24%) 1300 Watt ke atas 24 (17.27%) 37 (26.62%) 78 (56.12%)
Berdasarkan atribut jumlah mobil, kategori jumlah mobil “0” sangat dominan pada cluster C1 dan C2. Sedangkan pada cluster C3, kategori jumlah mobil “1” lebih banyak dari pada jumlah data dengan kategori “0”. Distribusi data di dalam cluster berdasarkan atribut jumlah mobil dapat dilihat pada Gambar 6 .
Gambar 6 . Distribusi data di dalam cluster berdasarkan atribut jumlah mobil
148 63 13 52 197 124 24 37 78 0 100 200 300 C1 C2 C3 Co un t Cluster Distribusi data berdasarkan penggunaan daya listrik 450 Watt 900 Watt 1300 Watt ke atas
217 292 777 7 5 138 0 500 1000 C1 C2 C3 Co un t Cluster Distribusi data berdasarkan jumlah mobil 0 1
Sebaran data setiap kategori pada atribut jumlah mobil terlihat bahwa data dengan kategori “0” lebih banyak berada pada cluster C1 (37,03%) dan C2 (49,83%), sedangkan kategori “1” lebih banyak berada pada cluster C3 (90%).  Persentase sebaran data berdasarkan atribut jumlah mobil disajikan pada Tabel 10 .
Tabel 10 . Persentase sebaran data berdasarkan atribut jumlah mobil Kategori Cluster C1 Cluster C2 Cluster C3 0 217 (37.03%) 292 (49.83%) 77 (13.14%) 1 7 (4.67%) 5 (3.33%) 138 (90%)
Berdasarkan atribut jumlah motor,  data  dengan kategori jumlah motor “1” mendominasi cluster C1.  Data dengan kategori jumlah motor “2” menjadi kategori dengan jumlah terbanyak pada cluster C2 dan C3. Distribusi data di dalam cluster berdasarkan atribut jumlah motor dapat dilihat pada Gambar 7 .
Gambar 7 . Distribusi data di dalam cluster berdasarkan atribut jumlah motor
Berdasarkan sebaran data setiap kategori pada atribut jumlah motor, data dengan kategori “0” tersebar hampir seimbang di cluster C1 dan C1, tetapi hanya sedikit saja yang berada pada cluster C3. Sebaran data dengan kategori “1” terbanyak berada pada cluster C1 (58,18%). Data dengan  kategori  “2”  paling  banyak  berada  pada cluster C2  (54,01%).  Sedangkan  data  dengan kategori “lebih dari 2” paling banyak berada pada cluster C3 (54,64). Meskipun pada cluster C3 secara jumlah data kategori “lebih dari 2” lebih sedikit dibandingkan dengan kategori “2”, tetapi secara persentase sebaran data, kategori “lebih dari 2” lebih tinggi dibandingkan dengan kategori “2”. Persentase sebaran data berdasarkan atribut jumlah motor disajikan pada Tabel 11 .
Tabel 11 . Persentase sebaran data berdasarkan atribut jumlah motor Kategori Cluster C1 Cluster C2 Cluster C3 0 12 (40%) 13 (43.33%) 5 (16.67%) 1 160 (58.18%) 76 (27.64%) 38 (13.82%) 2 34 (10.09%) 182 ( 54.01%) 119 (35.31%) lebih dari 2 18 (18.56%) 26 (26.80%) 53 (54.64%)
Berdasarkan atribut biaya pulsa dan internet, terlihat bahwa cluster C1 didominasi oleh data dengan  kategori  “0  –  50.000”.  Data  dengan  kategori  “50.001  –  100.000”  merupakan  data terbanyak  pada cluster C2.  Sedangkan  pada cluster C3,  data  dengan  kategori  biaya  pulsa  dan
12 13 5 160 76 38 34 182 119 18 26 53 0 50 100 150 200 C1 C2 C3 Co un t Cluster Distribusi data berdasarkan jumlah motor 0 1 2
lebih dari 2
Analisis Cluster Data Latar Belakang Ekonomi Mahasiswa untuk Rekomendasi Penentuan Uang Kuliah Tunggal dengan Model K-Modes
internet  “di  atas  200.000”  menjadi  data  yang  paling  banyak.  Distribusi  data  di  dalam cluster berdasarkan atribut biaya pulsa dan internet selengkapnya dapat dilihat pada Gambar 8 .
Gambar 8 . Distribusi data di dalam cluster berdasarkan atribut biaya pulsa dan internet Berdasarkan persentase sebaran data setiap kategori pada atribut biaya pulsa dan internet, kategori  “0 –  50.0000” sebagian  besar  berada  pada cluster C1 (65,75%). Sebaran  data  dengan kategori “50.001 – 100.000” dan “100.001 – 200.000” paling banyak berada pada cluster C2, yaitu sebanyak 76,84% dan 49,02%. Sedangkan data dengan kategori “di atas 200.000” paling banyak berada  pada  cluster  C3  yang  mencapai  83,33%.  Persentase  sebaran  data  berdasarkan  atribut biaya pulsa dan internet selengkapnya disajikan pada Tabel 12 .
Tabel 12 . Persentase sebaran data berdasarkan atribut biaya pulsa dan internet Kategori Cluster C1 Cluster C2 Cluster C3 0 - 50.000 144 (65.75%) 54 (24.66%) 21 (9.59%) 50.001 - 100.000 30 (15.79%) 146 (76.84%) 14 (7.37%) 100.001 - 200.000 43 (28.10%) 75 (49.02%) 35 (22.88%) di atas 200.000 7 (4.02%) 22 (12.65%) 145 (83.33%)
Berdasarkan  atribut  jaminan  pendidikan,  semua  cluster  sebagian  besar  terisi  oleh  data dengan  kategori  jaminan  pendidikan  “Tidak  ada”.  Hal  ini  terjadi  karena  distribusi  data  setiap kategori pada atribut jaminan pendidikan sangat tidak seimbang. Distribusi data di dalam cluster berdasarkan atribut jaminan pendidikan dapat dilihat pada Gambar 9 .
Gambar 9 . Distribusi data di dalam cluster berdasarkan atribut jaminan pendidikan
144 54 21 30 146 14 43 75 35 7 22 145 0 50 100 150 200 C1 C2 C3 Co un t Cluster Distribusi data berdasarkan biaya pulsa dan internet 0 - 50.000 50.001 - 100.000 100.001 - 200.000 di atas 200.000
45 31 2 179 266 213 0 50 100 150 200 250 300 C1 C2 C3 Co un t Cluster Distribusi data berdasarkan biaya pulsa dan internet Ada Tidak Ada
Jika dilihat dari persentase sebaran data untuk setiap kategori, sebaran data berdasarkan atribut jaminan pendidikan dengan kategori “Ada” paling banyak berada pada cluster C1 (57,69%) dan sangat sedikit sekali yang berada pada cluster C3 (2,57%). Sedangkan kategori “Tidak Ada” hampir  merata  di  semua cluster .  Persentase  sebaran  data  berdasarkan  atribut  jaminan pendidikan disajikan pada Tabel 13 .
Tabel 13 . Persentase sebaran data berdasarkan atribut biaya pulsa dan internet Kategori Cluster C1 Cluster C2 Cluster C3 Ada 45 (57.69%) 31 (39.74%) 2 (2.57%) Tidak Ada 179 (27.20%) 266 (40.43%) 213 (32.37%) 4. SIMPULAN
Analisis cluster untuk  pengelompokan  mahasiswa  berdasarkan  latar  belakang  ekonomi pada  data  kategorik  dapat  dilakukan  dengan  menerapkan  metode  K-Modes.  Dari  proses clustering,  penentuan  jumlah cluster dilakukan  menggunakan  metode Elbow dan  diperoleh  3 cluster . Setiap cluster memiliki karakteristik yang berbeda-beda yang ditunjukan oleh kategori- kategori pada setiap atribut yang membentuk cluster-cluster tersebut. Cluster pertama sebagian besar diisi oleh mahasiswa dengan latar belakang ekonomi yang relatif rendah, cluster kedua diisi oleh mahasiswa-mahasiswa dengan latar belakang ekonomi sedang, dan cluster ketiga diisi oleh mahasiswa-mahasiswa dengan latar belakang relatif tinggi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  penulis  haturkan  kepada  Lembaga  penelitian  dan  Pengabdian  kepada Masyarakat  UIN  Sunan  Kalijaga  Yogyakarta  atas  segala  dukungan  fasilitas  yang  diberikan. Penelitian ini didasarkan pada penelitian BLU Tahun Anggaran 2023.

## REFERENSI
[1] S. N. Mohulaingo, R. Hafid, A. Bahsoan, R. Ilato, and M. Mahmud, “Pengaruh Status Sosial Ekonomi  Orang  Tua  Terhadap  Minat  Berwirausaha  Alumni,” Journal  of  Economic  and Business Education , vol. 1, no. 1, pp. 1–23, 2023.
[2] J. Taluke, L. Lesawengen, and E. A. A. Suwu, “Pengaruh Status Sosial Ekonomi Orang Tua Terhadap  Tingkat  Keberhasilan  Mahasiswa  Di  Desa  Buo  Kecamatan  Loloda  Kabupaten Halmahera  Barat,” Jurnal  Holistik ,  vol.  14,  no.  2,  pp.  1–16,  2021,  [Online].  Available: https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/holistik/article/view/33777
[3] S.  Wakit,  “Pengaruh  Antara  Faktor-  Faktor  Kesulitan  Belajar  dan  Latar  Belakang  Sosial Ekonomi Orang Tua Terhadap Prestasi Belajar Mahasiswa Jurusan Tarbiyah Program Studi Manajemen Pendidikan Islam Semester 1 Staida Blokagung -Banyuwangi Tahun Akademik 2010 /2011,” Jurnal Penelitian Iptek , vol. 2, pp. 14–29, 2017.
[4] A. Barredo Arrieta et al. , “Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI,” Information Fusion , vol. 58, pp. 82– 115, 2020, doi: https://doi.org/10.1016/j.inffus.2019.12.012.
[5] D.  Prasetyawan  and  R.  Gatra,  “Model  Convolutional  Neural  Network  untuk  Mengukur Kepuasan Pelanggan Berdasarkan Ekspresi Wajah,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi , vol. 8, no. 3, Dec. 2022, doi: 10.28932/jutisi.v8i3.5493.
[6] A. Singh, N. Thakur, and A. Sharma, “A Review of Supervised Machine Learning Algorithms,” in 2016  3rd  International  Conference  on  Computing  for  Sustainable  Global  Development (INDIACom) , 2016, pp. 1310–1315.
[7] S.  Naeem,  A.  Ali,  S.  Anam,  and  M.  M.  Ahmed,  “An  Unsupervised  Machine  Learning Algorithms:  Comprehensive  Review,” International  Journal  of  Computing  and  Digital Systems , vol. 13, no. 1, pp. 911–921, 2023, doi: 10.12785/ijcds/130172.
[8] A. Hammoudeh, “A Concise Introduction to Reinforcement Learning,” vol. 02, Nov. 2018, doi: 10.13140/RG.2.2.31027.53285.
Analisis Cluster Data Latar Belakang Ekonomi Mahasiswa untuk Rekomendasi Penentuan Uang Kuliah Tunggal dengan Model K-Modes
[9] W. Qiang and Z. Zhongli, “Reinforcement Learning Model, Algorithms and Its application,” in 2011 International Conference on Mechatronic Science, Electric Engineering and Computer (MEC) , 2011, pp. 1143–1146. doi: 10.1109/MEC.2011.6025669.
[10]  A.  Novoselsky  and  E.  Kagan, An  introduction  to  cluster  analysis .  2021.  doi: 10.13140/RG.2.2.25993.57448/1.
[11]  T.  Velmurugan,  “A  State  of  Art  Analysis  of  Telecommunication  Data  by  k-Means  and  k- Medoids Clustering Algorithms,” Journal of Computer and Communications , vol. 06, no. 01, pp. 190–202, 2018, doi: 10.4236/jcc.2018.61019.
[12]  Y. Dai, G. Yuan, Z. Yang, and B. Wang, “K-Modes Clustering Algorithm Based on Weighted Overlap  Distance  and  Its  Application  in  Intrusion  Detection,” Sci  Program ,  vol.  2021,  p. 9972589, 2021, doi: 10.1155/2021/9972589.
[13]  K.  Mcilhany  and  S.  Wiggins,  “High  Dimensional  Cluster  Analysis  Using  Path  Lengths,” Journal of Data Analysis and Information Processing , vol. 06, no. 03, pp. 93–125, 2018, doi: 10.4236/jdaip.2018.63007.
[14]  Z.  Huang,  “Extensions  to  the  k-Means  Algorithm  for  Clustering  Large  Data  Sets  with Categorical  Values,” Data  Min  Knowl  Discov ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  283–304,  1998,  doi: 10.1023/A:1009769707641.
[15]  K. Lakshmi, N. Karthikeyani Visalakshi, S. Shanthi, and S. Parvathavarthini, “CLUSTERING CATEGORICAL  DATA  USING  k-MODES  BASED  ON  CUCKOO  SEARCH  OPTIMIZATION ALGORITHM,” ICTACT Journal on Soft Computing , vol. 8, no. 1, pp. 1561–1566, Oct. 2017, doi: 10.21917/ijsc.2017.0218.
[16]  M. Á. Carreira-Perpiñán and W. Wang, “The K-modes algorithm for clustering,” ArXiv , vol.
abs/1304.6478, 2013, [Online]. Available: https://api.semanticscholar.org/CorpusID:8655077
[17]  F. Indriani and I. Budiman, “K-Modes Clustering untuk Mengetahui Jenis Masakan Daerah yang Populer pada Website Resep Online (Studi Kasus: Masakan Banjar di cookpad.com),” Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer ,  vol.  4,  no.  4,  p.  290,  Dec.  2017,  doi: 10.25126/jtiik.201744548.
[18]  H. Malikhatin, A. Rusgiyono, and D. A. I. Maruddani, “Penerapan k-Modes Clustering dengan Validasi Dunn Index pada Pengelompokan Karaktereistik Calon TKI Menggunakan R-GUI,” vol. 10, no. 3, pp. 359–366, 2021, [Online]. Available:
https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/
[19]  N.  P.  M.  N.  Dewi  and  I.  B.  G.  Dwidsamara,  “Implementation  of  K-Modes  Algorithm  for Clustering  of  Stress  Causes  in  University  Students,” Jurnal  Elektronik  Ilmu  Komputer Udayana , vol. 9, no. 3, pp. 419–427, 2021.
[20]  D. Desyanti, Y. Yusrizal, and F. Sari, “Implementasi Algoritma K-Modes Untuk Mengukur Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap  Pembelajaran  Daring,” Building  of  Informatics, Technology  and  Science  (BITS) ,  vol.  3,  no.  4,  pp.  719–727,  Mar.  2022,  doi: 10.47065/bits.v3i4.1401.
[21]  E. K. Nduru and E. Buulolo, “Implementasi Algoritma K-Modes untuk Menentukan Strategi Marketing  STIMIK  Budi  Darma,” KOMIK  (Konferensi  Nasional  Teknologi  Informasi  dan Komputer) ,  vol.  2,  no.  1,  2018,  [Online].  Available:  http://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/komik
[22]  D. A. I. C. Dewi and D. A. K. Pramita, “Analisis Perbandingan Metode Elbow dan Silhouette pada  Algoritma  Clustering  K-Medoids  dalam  Pengelompokan  Produksi  Kerajinan  Bali,” Matrix : Jurnal Manajemen Teknologi dan Informatika , vol. 9, no. 3, pp. 102–109, Nov. 2019, doi: 10.31940/matrix.v9i3.1662.
[23]  A.  Aprilliant,  “The  k-modes  as  Clustering  Algorithm  for  Categorical  Data  Type,” Medium.com.
Accessed: Nov. 20, 2023. [Online]. Available:
https://medium.com/geekculture/the-k-modes-as-clustering-algorithm-for-categorical- data-type-bcde8f95efd7