## Prediksi Tingkat Kelulusan Menggunakan K-Means Pada Program Studi Informatika Unismuh Makassar
Fahrim Irhamna Rahman 1* , Siti Mujadilah 2 , Titin Wahyuni 3 , Lukman Anas 4 1,2,3,4 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Makassar
1 fachrim141020@unismuh.ac.id * , 2 mujadilah@student.unismuh.ac.id , 3 titinwh@gmail.com , 4 lukmananas@unismuh.ac.id

## Abstract
The Informatic Program at Muhammadiyah University Makassar requires several factors to be met for students to graduate, namely a Cumulative Grade Point Average (CGPA) of at least 2.0, an accumulation of 156 Credit Units, and a maximum study period of 14 semesters or 7 years. Often, the Study Program itself is late in detecting at the outset which students are struggling in their courses and may graduate late. Therefore, this research aims to develop a predictive model for the graduation rate of students in the Informatic Program at Muhammadiyah University Makassar. This method is used to cluster students based on attributes such as total credits taken, semester Grade Point Average (GPA), and overall Cumulative Grade Point Average (CGPA). The clustering aims to identify patterns and characteristics of student graduation. Data from several semesters is collected and preprocessed, including data normalization and transformation. The research steps involve data preprocessing, cluster labeling, distance calculation to cluster centers, and result analysis. The analysis shows that the K-means method can generate student clusters with varying graduation rate patterns. The formed clusters can be interpreted as groups of students with potential for timely graduation or groups needing more attention to achieve on-time graduation. Empirical validation is performed by comparing K-means prediction results with actual graduation data. Accuracy measurement involves calculating the percentage of similarity between predictions and actual data. Empirical validation results demonstrate the accuracy level, which can serve as a benchmark for assessing the performance of this prediction model. This study aims to provide deeper insights into factors influencing student graduation and potentially support decision-making at the academic level.
Keywords: Graduation Prediction, Data Mining, K-Means, Analysis, Clustering, Empirical Validation.

## Abstrak
Program  Studi  Informatika Universitas  Muhammadiyah  Makassar  memerlukan  beberapa  faktor   yang harus  terpenuhi  agar mahasiswa dapat lulus yaitu dari Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) dengan minimal IPK keseluruhan yaitu 2.0, Satuan Kredit Semester (SKS) yang harus dicapai yaitu 156 SKS, dan Lama studi maksimal 14 semester atau 7 tahun, dimana sering sekali pihak  Program  Studi  sendiri  telat  dalam  mendeteksi  di  awal  bahwa  mahasiswa-mahasiswa  mana  saja  yang  tergolong bermasalah dalam perkuliahan dan telat lulus. Maka dengan ini penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi tingkat kelulusan mahasiswa pada program studi Informatika di Universitas Muhammadiyah Makassar menggunakan metode data mining K-means. Metode ini digunakan untuk mengelompokkan mahasiswa berdasarkan atribut seperti total SKS yang diambil, indeks prestasi semester (IPS), serta IPK keseluruhan. Pengelompokan ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola dan karakteristik kelulusan mahasiswa. Langkah-langkah penelitian meliputi pemrosesan data, pelabelan kluster, perhitungan jarak data ke pusat kluster, serta analisis hasil. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode K-means dapat menghasilkan kelompok mahasiswa dengan pola tingkat kelulusan yang bervariasi. Kluster yang terbentuk dapat diartikan sebagai kelompok mahasiswa yang  memiliki  potensi  kelulusan  tepat waktu  atau  kelompok  mahasiswa  yang  memerlukan  perhatian lebih  untuk  mencapai kelulusan  tepat  waktu.  Validasi  empiris  dilakukan  dengan  membandingkan  hasil  prediksi  K-means  dengan  data  aktual kelulusan.  Pengukuran  akurasi  dilakukan  dengan  menghitung  persentase  kemiripan  antara  prediksi  dan  data  aktual.  Hasil validasi empiris menunjukkan tingkat akurasi yang dapat digunakan sebagai acuan dalam menilai kinerja model prediksi ini. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan pandangan lebih mendalam terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi kelulusan mahasiswa dan berpotensi mendukung pengambilan keputusan di tingkat akademik.
Kata Kunci: prediksi kelulusan, data mining, k-means, analisis, kluster, validasi empiris
.
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan
Kemajuan  pesat  dalam  teknologi  informasi  pada  saat ini  menandakan  bahwa  tingkat  ketepatan  sebuah Informasi  atau  data  memiliki  peran  yang  sangat signifikan dalam kehidupan sehari-hari, di mana setiap bit  data  menjadi  sangat  penting  untuk  membimbing keputusan  dalam  berbagai  situasi.  Oleh  karena  itu, penyediaan  informasi  menjadi  alat  yang  dapat
dianalisis dan diringkas untuk membentuk pengetahuan berharga dari data, yang nantinya dapat bermanfaat saat proses pengambilan keputusan dilakukan. [1]
Kelulusan  mahasiswa  yang  tepat  waktu  membawa banyak  manfaat  tidak  hanya  bagi  mahasiswa,  tetapi juga  bagi  universitas  itu  sendiri.  Karena  kelulusan merupakan penilaian dalam proses akreditasi perguruan  tinggi,  maka  dengan  lulus  nya  mahasiswa
tepat  waktu  tentu  akan  membantu  dalam  penilaian akreditasi  perguruan  tinggi.  Tidak  selalu  dapat memprediksi  kelulusan  mahasiswa  sejak  permulaan, ada potensi terjadinya keterlambatan dalam memproses kelulusan.  Untuk  menghadapi  tantangan  tersebut, diperlukan  penerapan  teknik  yang  memungkinkan perkiraan  kelulusan  mahasiswa.  Salah  satu  cara  yang umum  digunakan  untuk  hal  ini  adalah  pemanfaatan teknik  penambangan  data.  Dan  cara  yang  diterapkan yaitu  untuk  prediksi  kelulusan  mahasiswa  adalah metode K-Means.
Prediksi  merupakan  suatu  proses  sistematis  untuk mengevaluasi  kemungkinan  terjadinya  suatu  kejadian Pada  masa  yang  akan  datang,  berdasarkan  informasi dari  masa  lalu  dan  saat  ini,  dapat  diproyeksikan kejadian mendatang sehingga kesalahan atau perbedaan antara hasil yang diharapkan dan kenyataan dapat  diminimalkan.  Walaupun  prediksi  tidak  selalu memberikan jawaban yang pasti mengenai masa yang akan datang., upaya dilakukan untuk mencari jawaban yang  seakurat  mungkin  terhadap  perkembangan  yang akan  terjadi  [2].  Siswa  mengetahui  bagaimana menghadapi  kecerdasannya  dan  secara  sistematis mencari  masalah,  yang  kemudian  diterapkan  dalam kehidupan sehari-hari untuk bersaing dalam kehidupan profesional.  Kelulusan  mahasiswa  merupakan  isu penting  untuk  dipertimbangkan  karena  tingkat kelulusan mempengaruhi evaluasi dewan dan mempengaruhi status akreditasi program.
Pada Program Studi Informatika Universitas Muhammadiyah  Makassar  memerlukan  beberapa faktor    yang  harus  terpenuhi  agar  mahasiswa  dapat lulus yaitu dari Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) dengan minimal  IPK  keseluruhan  yaitu  2.0,  Satuan  Kredit Semester (SKS) yang harus dicapai yaitu 156 SKS, dan Lama  studi  maksimal  14  semester  atau  7  tahun. Menurut kutipan dari David Hand, Heikki Mannila, dan Padhraic  Smyth  yang  disitir  dalam  penelitian  oleh Widodo  dan  kawan-kawannya  pada  tahun  2013,  data mining adalah proses analisis data, terutama data yang berskala  besar,  dengan  tujuan  menemukan  hubungan yang  jelas  dan  menyimpulkan  informasi  yang sebelumnya  tidak  diketahui.  Proses  ini  dilakukan dengan  cara  yang  dapat  dimengerti  dan  memberikan manfaat  yang  signifikan  bagi  pemilik  data.  Dalam penelitian  ini  penulis  akan  membuatkan  prediksi tingkat  kelulusan  mahasiswa  menggunakan  data mining  dengan  metode  K-means  pada  program  studi informatika  Universitas  Muhammadiyah  Makassar yang akan mempercepat prediksi kelulusan mahasiswa agar  mahasiswa  dapat  membuat  strategi  atau merencanakan  sesuatu  untuk  dapat  melihat  apa  yang harus  dilakukan  suatu  mahasiswa  agar  ke  depannya bisa  lulus  tepat  waktu  dan  memperkirakan  tidak terjadinya Drop Out (DO) pada suatu mahasiswa.
Penelitian  yang  berjudul  “Sistem  Prediksi  Ketepatan Kelulusan  Mahasiswa  Berdasarkan  Data  Akademik Dan  Non  Akademik  Menggunakan  Metode  K-Means (Studi Kasus: Universitas Catur Insan Cendekia)” Pada
penelitian  ini  mampu  memberikan  prediksi  ketepatan kelulusan mahasiswa dengan metode K-means dimana dalam  sistemnya  terdapat  hasil  perhitungan  prediksi kelulusan  dan  dapat  memberitahukan  jumlah  lulus berdasarkan tahun angkatan.
Penelitian  yang  berjudul  “Implementasi  Algoritma Neural Network dalam Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa” Pengimplementasian algoritma Neural Network ini memberikan hasil yang diinginkan yaitu dapat memberikan prediksi Dengan temuan yang menunjukkan bahwa keterlambatan kelulusan mahasiswa kemungkinan disebabkan oleh adanya data latihan  (data  training).,  dan  untuk  algoritma  Neural Network  ini  akan  berpengaruh  keakuratan  nya  jika jumlah input seperti nodes, training cycle, dll  [3].
Penelitian  yang  berjudul  “Implementasi  Data  mining Dengan  Algoritma  Apriori  Untuk  Memprediksi Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa”  Algoritma  Apriori mampu  memprediksi  tingkat  kelulusan  mahasiswa dimana  aplikasi  ini  hanya  akan  berjalan  untuk mahasiswa semester 5 keatas dan juga aplikasi ini dapat memberitahukan  kepada  mahasiswa  matakuliah  mana yang  menjadi  keunggulan  dari  mahasiswa  tersebut  ( Kurniawan, 2018) [4].
Penelitian  yang  berjudul  “Pembuatan  aplikasi data mining untuk memprediksi tingkat kelulusan mahasiswa menggunakan algoritma apriori” pengimplementasian algoritma apriori ini memberikan hasil bahwa penelitian Menampilkan informasi tingkat kelulusan  dapat  dimungkinkan  melalui  penerapan aplikasi  Data  Mining.  Informasi  yang  disajikan mencakup  Nilai  dukungan  (support)  dan  keyakinan (confidence) berkaitan dengan hubungan antara tingkat kelulusan  dan  data  induk  mahasiswa.  Semakin  tinggi nilai confidence dan support, semakin kuat keterkaitan antar atribut. Proses penambangan data pada data induk mahasiswa mencakup asal sekolah dan informasi kota tempat  mahasiswa  berasal.  Hasil  dari  proses  Data Mining ini dapat dijadikan pertimbangan dalam proses pengambilan keputusan. [5].
Penelitian  yang  berjudul  “Implementasi Data  mining Untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5” Temuan dari penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma C4.5 terbukti lebih akurat  daripada  evaluasi  yang  dilakukan  oleh  analis mahasiswa  dalam  mengukur  tingkat  ketepatan  waktu penyelesaian studi. Pernyataan ini didukung oleh hasil penelitian  yang  menunjukkan  bahwa  algoritma  C4.5 mampu secara efektif menganalisis tingkat keakuratan prediksi waktu penyelesaian studi mahasiswa[6].
Penelitian  yang  berjudul  “Prediksi  Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Menggunakan Metode Naive Bayes  di  Program  Studi  Teknik  Informatika UHAMKA”  dengan  pengimplementasian  metode Naïve Bayes pada prediksi kelulusan diketahui bahwa Dalam  penelitian  ini,  terdapat  tiga  model,  dan  model terunggul adalah model 3. Model ini terdiri dari atribut jenis  kelamin  dan  indeks  prestasi  semester  1  hingga
semester  4,  dengan  tingkat  keakuratan  mencapai 80,19%,  ketepatan  presisi  92,75%,  daya  ingat  recall 80,26%,  dan  ukuran  F-Measure  86,05%.  Untuk meningkatkan  ketepatan  prediksi,  disarankan  untuk menambah jumlah data mahasiswa agar hasil prediksi menjadi  lebih  akurat.  Selain  itu,  penambahan  atribut yang  relevan  dengan  prediksi  kelulusan  mahasiswa, seperti  alamat,  lulusan  sekolah,  dan  faktor-faktor lainnya,  juga  dapat  memberikan  kontribusi  positif, dapat memperkaya model dan meningkatkan keakuratannya[7].
Penelitian  yang  berjudul  “Merancang  sistem  prediksi ketepatan  kelulusan  mahasiswa  berdasarkan  data akademik dan non akademik menggunakan metode k- means”.  Dengan  menerapkan  metode  K-means,  dapat dilakukan prediksi terkait kelulusan mahasiswa dengan kategori  "tepat  waktu"  dan  "terlambat"  di  Universitas Catur  Insan  Cendekia.  Selain  itu,  metode  ini  juga berguna  untuk  mengidentifikasi  jumlah  mahasiswa yang  berhasil  lulus  berdasarkan  tahun  penerimaan mereka di institusi tersebut. [3]
Berdasarkan  penelitian-penelitian  di  atas  maka  salah satu  fungsi  penerapan data mining  dengan metode K- means  dalam  perguruan  tinggi  untuk  memprediksi tingkat kelulusan mahasiswa dalam hal ini diambil dari beberapa  universitas  dan  institut.  Banyak  penelitian yang  telah  dilakukan  berkaitan  dengan  metode  K- means  tersebut.  Kebanyakan  dari  penelitian  tersebut mengarah  kepada  informasi  mengenai  data  statistika sehingga  pembahasannya  lebih  ditekankan  mengenai nilai hasil prediksi untuk suatu metode K-means yang baru dalam menentukan prediksi kelulusan mahasiswa tepat waktu[7].
Pengembangan  metode  K-means  dianggap  cocok digunakan  untuk  klasifikasi  prediksi  kelulusan mahasiswa  tepat  waktu.  maka  penelitian  ini  akan  di implementasikan  ke  metode  K-means  tersebut  dan dicari  hasil  akurasi  dengan  menggunakan  validasi empiris  dan  menggunakan  bahasa  pemrograman python serta hasil pengelompokan dari tingkat asurasi tersebut, sehingga dapat menggali informasi mengenai hasil data mining pada prediksi hasil tingkat kelulusan mahasiswa  lulusan  tepat  waktu,  dan  menghasilkan prediksi  data  terhadap  mahasiswa  yang  aktif  yang menjalankan  studi  di  Universitas  Muhammadiyah Makassar Fakultas Teknik Prodi Informatika. Informasi  pengelompokan  ini  bertujuan  untuk mengurangi set fungsi Maksud dari proses pengelompokan  biasanya  adalah  untuk  mengurangi perbedaan  dalam  setiap  kelompok  dan  meningkatkan perbedaan  antara  satu  kelompok  dengan  kelompok lainnya.[8].

## 2. Metode Penelitian
2.1 Data Mining
Metode utama yang diterapkan dalam topik penelitian ini  adalah Data  Mining yang  merupakan  kegiatan
analisis data, terutama pada data yang berskala besar, dengan  tujuan  untuk  menemukan  keterkaitan  yang nyata  dan  menyimpulkan  informasi  yang  sebelumnya tidak  teridentifikasi.  Proses  ini  dilakukan  dengan metode yang dapat dipahami saat ini dan memberikan keuntungan  bagi  pemilik  data  [9].  Di  awal  data  yang dikumpulkan  merupakan  data  mahasiswa  Program Studi    Informatika  Universitas  Muhammadiyyah Makassar dalam 3 tahun terakhir dan akan digunakan sebagai  data  sampel  training  untuk  kemudian ditambang  atau  Dimana  proses Data  Mining akan dijalankan.  Data  Mahasiswa  ini  memiliki  atribut- atribut  parameter  yang  akan  digunakan  dalam  proses analisis Data  Mining dalam  menemukan  keterkaitan yang  penting,  pola,  dan  arah  kecenderungan  dengan menyelidiki  kumpulan  besar  data  yang  tersimpan, mengaplikasikan  teknik  pengenalan  pola  seperti metode Statistik dan Matematika.[10].
Kerangka kerja data mining terdiri dari tiga tahap, yaitu Pengumpulan  data  (data  collection),  pengubah  data (data transformation), dan analisis data (data analysis) merupakan  bagian  integral  dari  proses.  Proses  ini dimulai dengan tahap pra-pemrosesan, yang melibatkan  pengumpulan  data  untuk  menghasilkan data  mentah  yang  diperlukan  dalam  aktivitas penambangan  data.  Langkah  selanjutnya  adalah transformasi data, Di dalam tahap ini, data mahasiswa prodi  informatika  beserta  atribut-atributnya  akan mengalami  transformasi  menjadi  format  yang  dapat diolah  oleh  instrumen  penambangan  data,  seperti melalui proses filtrasi atau agregasi. Hasil transformasi data  mahasiswa-mahasiswa  dan  atributnya  iini kemudian digunakan dalam proses analisis data untuk menghasilkan  pengetahuan,  dengan  memanfaatkan model Machine  Learning dalam  bentuk  Klustering seperti  K-Means  yang  akan  digunakan  di  dalam penelitian ini.
2.2 K-means dan Klustering
Algoritma  K-means  yang  digunakan  dalam  penelitian ini termasuk dalam kategori algoritma distribusi karena berasal  dari  penentuan  jumlah  kelompok  awal  dari atribut  data  mahasiswa  setelah  pra-pemrosesan  data awal dengan menetapkan mean awal. Seperti yang kita ketahui  Metode  pengelompokan  K-means  clustering merupakan pendekatan non-hierarkis yang mengelompokkan data ke dalam satu atau lebih kluster atau kelompok. Yang nantinya setelah diproses dengan K-Means  display  data  mahasiswa  atributnya  yang menunjukkan  kesamaan  karakteristik  dikelompokkan bersama  dalam  satu  kluster,  sementara  data  dengan karakteristik  yang  berbeda  ditempatkan  dalam  kluster lainnya.  Sehingga,  data  yang  tergabung  dalam  satu kluster memiliki variasi yang minim [11].
Berikut  beberapa  langkah  yang  dilakukan  untuk mengelompokkan  data  mahasiswa  menggunakan  K- means Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:
a. Mengidentifikasi jumlah cluster k yang diinginkan berdasarkan atribut data mahasiswa di atas.
b. Menetapkan  pusat  cluster  secara  acak  dengan inisialisasi k.
c. Menyelaraskan  semua  data  ke  dalam  cluster terdekat.  Kedekatan  data  dengan  suatu  cluster diukur melalui jarak antara data tersebut dan pusat cluster. Data akan diatribusikan ke dalam cluster berdasarkan jarak terpendek, dengan menggunakan perhitungan jarak Euclidean sesuai dengan rumus yang ditunjukkan dalam Persamaan di bawah.
𝑑(𝑖, 𝑗) =   √∑ (𝑥 𝑖𝑙 − 𝑥 𝑗𝑙 ) 2 𝑝 𝑙=1 (1)
Keterangan:
d(i,j) =  jarak antara data ke-i dan pusat kluster ke-j;
p = jumlah atribut;
l = indeks yang berjalan dari 1 hingga p;
x_il = nilai data ke-i pada atribut ke-l;
x_jl = nilai pusat kluster ke-j pada atribut ke-l;
d.  Lakukan  perhitungan  ulang  pusat  kluster  dengan mempertimbangkan keanggotaan yang baru.
e.  Kalkulasikan  kembali  jarak  data  dari  pusat  kluster yang  baru.  Jika  tidak  ada  perubahan  anggota  kluster dari  satu  kluster  ke  kluster  lainnya,  langkah pengelompokan  dihentikan.  Namun,  jika  terdapat anggota  cluster  yang  mengalami  perpindahan  antar cluster, kembali ke langkah 3 dan ulangi proses tersebut hingga tidak ada lagi anggota cluster yang mengalami perpindahan [12].
Pada  awalnya,  Algoritma  K-Means  mengambil sebagian  komponen  dari  populasi  sebagai  titik  pusat cluster awal. Pada tahap ini, pusat cluster dipilih secara acak dari  seluruh data populasi. Setelah itu, K-Means memeriksa setiap komponen untuk menentukan kluster yang  paling  sesuai,  dengan  mempertimbangkan  jarak minimum  antara komponen tersebut  dan pusat  cluster yang  telah  ditentukan.  Posisi  pusat  cluster  kemudian dihitung  ulang  hingga  semua  komponen  data terklasifikasi  ke  dalam  kluster  yang  paling  sesuai. Akhirnya, posisi kluster baru akan terbentuk.[13].
Jadi  implementasi  secara  spesifik  sebagaimana  yang dipaparkan  di  atas  yakni  pada  proses  awal  data  yang akan  digunakan  ada  4  sebagai  atribut  yaitu  Sks,  Ipk, Lama studi dan matakuliah wajib atau tidak. Memiliki kluster 2 kluster yaitu kluster 1 lulus tepat  waktu dan kluster  2  lulus  tidak  tepat  waktu.  Proses  selanjutnya menentukan jumlah kluster (k) dimana data akan dibagi ke dalam 2 kluster dan akan terbentuk 2 pusat kluster. Dimana  dalam  menentukan  pusat  awal  kluster dilakukan  dengan  cara  acak  atau  menggunakan  total sks,  nilai  ipk, lama  studi  dan  matkul  wajib  atau  tidak wajib mahasiswa.
Selanjutnya  melakukan  penghitungan  jarak  dari masing-masing  objek  dari  pusat  kluster,  dalam penghitungan  jarak  ini  dihitung  sesuai  banyaknya kluster  awal.  Perhitungan  jarak  terdekat  setiap  objek dihitung  sebanyak  jumlah  sample  kluster  berdasarkan atribut yang telah ditempuh dengan titik pusatnya dan dilakukan untuk semua mahasiswa.
Selanjutnya  pengelompokan  objek  berdasarkan  jarak terdekat  atau  minimum,  dimana  dalam  keputusan  ini hasil  yang  diperoleh  sebelumnya  semakin  minimum nilai jaraknya maka semakin besar kemiripan terhadap suatu  kluster.  Sehingga  jarak  terdekat  itulah  yang menentukan  setiap  mahasiswa  termasuk  ke  dalam kluster tersebut.
Setelah menghasilkan pusat kluster baru dan hasil nilai pusat kluster baru ternyata memiliki nilai berbeda maka perlu menghitung kembali jarak dan mengelompokkan data  sehingga  perlu  pusat  kluster  sebelumnya  sama dengan  hasil  pusat  kluster  dan  jika  hasil  dari  pusat kluster  lama  dan  pusat  kluster  baru  sudah  sama  atau sudah tidak memiliki selisih nilai maka muncullah hasil akhir sebuah kluster selanjutnya telah selesai.
Jadi  dari  pemaparan  Langkah-langkah  di  atas  sesuai dengan pengertiannya bahwa Klustering merujuk pada proses pengelompokan objek atau data ke dalam kelas- kelas  yang  menunjukkan  kesamaan  tertentu.  Setiap kelas  dalam  klustering  disebut  sebagai  cluster,  yang merupakan satu set data yang serupa di dalamnya dan berbeda  dari  cluster  lainnya  [14].  Teknik  klustering dapat menganalisis data dengan tujuan mengelompokkan  data  serupa  ke  dalam  satu  cluster berdasarkan kemiripan. Fungsi utama klustering adalah mengidentifikasi pola dalam data, yang mungkin tidak mudah ditemukan melalui analisis manual.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Dalam bab ini, akan dipaparkan hasil dan pembahasan terkait prediksi kelulusan mahasiswa dengan penerapan metode  K-means.  Hasil  eksperimen  mencakup  proses pengelompokan  data  mahasisw  berdasarkan  atribut Nama,  masa  studi,  total  SKS,  IPK  dan  Nilai  IPS semester 1 hingga Nilai IPS semester 7 menggunakan algoritma K-means.

## 3.1. Deskripsi Dataset
Data  yang  di  olah  dari  penelitian  ini  merupakan  data mahasiswa  informatika  fakultas  teknik  universitas muhammadiyah  Makassar  angkatan  2018  sampai dengan  2021.  Dataset  mahasiswa  terdiri  dari  atribut data  mata  kuliah  dan  data  KRS  Mahasiswa  (kartu rencana studi).
Atribut  yang  dijadikan  dalam  prediksi  kelulusan mahasiswa yang
menggunakan metode pengelompokan K-means ini di sederhanakan menjadi atribut  yang  terdiri  dari  Nama,  IPK,  Nilai  Induk Prestasi  Semester (IPS) 1 sampai Nilai Induk Prestasi Semester  (IPS)  7,  Total  SKS  mahasiswa  dan  masa studi.
Dataset  pada  gambar  1  berisikan  data  mahasiswa angkatan  2018  sebagai  data  training  (latih)  untuk metode K-means. Dataset pada gambar 2 berisikan data mahasiswa angkatan 2020-2021 sebagai  data uji yang berisikan atribut data yang akan diolah pada klustering dengan menggunakan metode K-means.
3.2 Metode K-means
Dalam  perhitungan  metode  k-means  lustering  ini digunakan  untuk  mendapatkan  hasil  yang  di  inginkan yaitu  memprediksi  kelulusan  mahassiswa  dengan menggunakan  atribut  pada  gambar  dimana  untuk menentukan nilai kelompok atau nilai kluster nya yaitu dengan sesuai kebutuhan.

## Gambar 3. Sampel Data Mahasiswa Informatika
Data  sampel  yang  diguanakan  dalam  perhitungan metode  K-means  clustering  yaitu  sebanyak  10  data mahasiswa  informatika  fakultas  teknik  unismuh makassar dengan atribut IPS,IPK dan SKS seperti yang ada  pada  gambar  3  Sample  data  mahasiswa informatika.
Gambar 4. Perhitungan Jarak Menggunakan Rumus Euclidean Distance Space
Pada  gambar  4  merupakan  proses  perhitungan  jarak menggunakan rumus Euclidean Distance Space untuk
menentukan jarak setiap data yang ada terhadap setiap pusat  kluster.  Berikut  ini  merupakan  hasil  dari perhitungan keseluruhan data mahasiswa terhadap tiap pusat kluster awal diatas hasil untuk perhitungan iterasi 1

## Gambar 5 Hasil Perhitungan Iterasi 1
Pada Gambar 5 merupakan perhitungan iterasi pertama yang digunakan pada data sample sebanyak 10 dataset. Dimana  perhitungan  jarak  menggunakan Euclidean Distance Space sudah dapat terlihat mulai data pertama sampai  data  ke  10  dimana  untuk  data  pertama menempati C2 dengan nilai atau jarak terkecil sebesar 42,11 untuk data ke dua menempati C1 untuk hasil nilai jarak  terkecil  nya.  Dari  perhitungan  untuk  iterasi pertama  ini  masih  akan  ada  perubahan  atau perpindahan  centeroid.  Perhitungan  iterasi  akan berhenti saat tidak ada nya perpindahan centeroid.

## Gambar 6. Hasil Perhitungan K-means
Terdapat  ilustrasi pada gambar 6 yang mencerminkan hasil dari perhitungan K-means dengan menggunakan metode tersebut, dengan jumlah iterasi sebanyak 3 ini memiliki  nilai  kluster  yang  sama  dengan  nilai  kluster pada  iterasi  ke  2  sebelumnya  atau  nilai  kluster  untuk
Gambar 2. Dataset Angkatan 2020-2021
setiap  data  sudah  sama,  bisa  dilihat  juga  dari  tanda berwarna  kuning  yang  penempatan  warnanya  sudah sama  tidak  ada  perubahan,  maka  perhitungan  iterasi berhenti  karena  jika  melanjutkan  perhitungan  nilai centeroid nya sudah akan sama dari nilai centeroid baru sebelumnya begitu pun dengan nilai jarak clusternya.

## Gambar 7. Hasil Akhir
Hasil akhir dapat di lihat dari gambar 7 dimana dengan data  sampel  sebanyak  10  dataset  mahasiswa  dengan menggunakan  metode  K-means  dimana  untuk mahasiswa yang Lulus Tidak Tepat dengan nilai yang sangat  rendah  dengan  kemungkinan  membutuhkan  4 atau  lebih  tambahan  semester  lagi  ada  sebanyak  4 mahasiswa,  mahasiswa  dengan  Lulus  Tidak  Tepat dengan kemungkinan membutuhkan 1 atau 2 semester tambahan untuk lulus tepat ada sebanyak 2 mahasiswa dan terakhir untuk mahasiswa yang Lulus Tepat Waktu ada sebanyak 4 mahasiswa.
3.3. Proses Klustering K-means Dengan Python
Proses kustering K-means dengan python menggunakan  dataset  angkatan  2018  sebanyak  47 mahasiswa  sebagai  dataset  latih.  Dimana  klustering pada  penelitian  ini  dengan  melihat  nilai  dari  rata-rata keseluruhan kluster sebelumnya.

## Gambar 8. Hasil Akhir K-means Angkatan 2018
Hasil  akhir  yang  diperlihatkan  pada  gambar  8 didapatkan  dari  hasil  Klustering  sampai  akhir  dan menentukan  nama  label  yang  tepat  untuk  setiap mahasiswa.  Dimana  data  di  atas  merupakan  dataset tahun  angkatan  2018  yang  merupakan  dataset  alumni informatika  unismuh  makassar,  digunakan  sebagai dataset  untuk  menghitung  keakurasian  metode  ini, dengan  tingkat  keakurasian  sebesar  100%  dengan
menggunakan  nilai  Kluster  sebanyak  11.  Dengan jumlah iterasi sebanyak 3 iterasi.

## Gambar 9. Hasil Akhir K-means Angkatan 2018
Hasil  akhir  yang  ditunjukkan  pada  gambar  9 merupakan hasil prediksi dari metode k-means dengan jumlah nilai kluster sebanyak 11 dan untuk iterasi ada sebanyak 5 kali. Untuk metode ini ke akurasian dalam prediksi  mahasiswa  ini  belum  tentu  100%  akurat, dalam  prediksi  ini  hanya  memprediksi  kemungkinan lulus  tepat  dan  tidaknya  mahasiswa  yang  di  lihat dari beberapa  atribut  menggunakan  metode  K-means. Penggunaan  nilai  kluster  yaitu  11  kluster  atau kelompok  digunakan  karena  mengikuti  nilai  kluster dari data training sebelumnya yaitu data dari angkatan 2018 dengan keakurasian sebesar 100%, dan angkatan 2019  dengan  akurasi  89  %  dengan  harapan  ke akurasiannya  juga  berlaku  untuk  dataset  2020  sampai 2021.

## 4.   Kesimpulan
Kelompok  Mahasiswa  Tidak  Lulus  Kelompok  ini terdiri  dari  mahasiswa-mahasiswa  yang  cenderung tidak  menyelesaikan  studi  tepat  waktu  dan  memiliki performa  akademik  yang  kurang  baik.  Mahasiswa dalam kelompok ini memiliki rata-rata masa studi yang lebih  lama  dan  nilai  IPS  yang  lebih  rendah  dengan kemungkinan  untuk  menambah  semester  tambahan. Dari  penelitian  yang  di  lakukan  menggunakan  data mahasiswa  informatika  angkatan  2019  sampai  2021 ada sebanyak 103 yang lulus tepat waktu berdasarkan penggunaan  metode  K-means  ini,  dimana  dalam prediksi  kelulusan  ini  menggunakan  nilai  kluster sebanyak  11  dikarenakan  untuk  data  training sebelumnya yang dilakukan pada data alumni 2018 itu memiliki ke akurasian sebesar 100%. Metode K-means dapat  digunakan  untuk  melakukan  klasterisasi  atau pengelompokan mahasiswa berdasarkan pola akademik mereka, seperti atribut yang digunakan p ada penelitian  ini  yaitu  masa  studi,  total  SKS,  IPK  dan indeks prestasi semester (IPS) 1 hingga 7.

## Daftar Rujukan
[1] N.  M.  Huda,  “APLIKASI  DATA  MINING  UNTUK MENAMPILKAN INFORMASI TINGKAT KELULUSAN  MAHASISWA  (  Studi  Kasus  di  Fakultas MIPA Universitas Diponegoro ),” Univ. Stuttgart , 2010.
[2] M. Ayub, U. K. Maranatha, and A. N. Networks, “Proses Data  Mining  dalam  Sistem  Pembelajaran  Berbantuan Komputer Proses Data Mining dalam Sistem Pembelajaran
Berbantuan Komputer,” no. January 2012, 2018.
[3] M.  R.  A.  Fernanda,  P.  Sokibi,  and  R.  Fahrudin,  “Sistem Prediksi  Ketepatan  Kelulusan  Mahasiswa  Berdasarkan Data  Akademik  Dan  Non  Akademik  Menggunakan Metode  K-Means  (Studi  Kasus :  Universitas  Catur  Insan Cendekia),” J.  Digit ,  vol.  11,  no.  1,  p.  89,  2021,  doi: 10.51920/jd.v11i1.182.
[4] R.  Ridwan,  H.  Lubis,  and  P.  Kustanto,  “Implementasi Algoritma  Neural  Network  dalam  Memprediksi  Tingkat Kelulusan Mahasiswa,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 2, p. 286, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i2.2035.
[5] Nurjoko and H. Kurniawan, “Aplikasi Data Mining Untuk
Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa
Menggunakan  Algoritma  Apriori  di  IBI  Darmajaya, Bandar Lampung,” J. TIM Darmajaya , vol. 02, no. 01, pp. 79–93, 2016.
[6] S. Haryati, A. Sudarsono, and E. Suryana, “Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan  Algoritma  C4.5  (Studi  Kasus:  Universitas Dehasen Bengkulu),” J. Media Infotama , vol. 11, no. 2, pp. 130–138, 2015.
[7] D. Anugrah Putra and M. Kamayani, “Prediksi Kelulusan Mahasiswa  Tepat  Waktu  Menggunakan  Metode  Naive Bayes di Program Studi Teknik Informatika UHAMKA,” Pros.  Semin.  Nas.  Teknoka ,  vol.  5,  no.  2502,  pp.  34–40, 2020, doi: 10.22236/teknoka.v5i.331.
[8] Agusta  Yudi,  “K-Means  –  Penerapan,  Permasalahan  dan
Metode Terkait,” J. Sist. dan Inform. , vol. 3, no. Februari, pp. 47–60, 2007.
[9] P. P. Widodo, Penerapan data mining dengan Matlab , Cet. 1. Bandung: Bandung : Rekayasa Sains, 2013, 2013.
[10] J.  Fürnkranz,  “A  Comparison  of  Pruning  Methods  for Relational Concept Learning,” Knowl. Discov. Databases Pap. from 1994 AAAI Work. , pp. 371–382, 1994, [Online].
Available:
http://www.ofai.at/cgi-bin/tr- online?number+94-03
[11] E.  D.  Cahyati,  D.  Herawatie,  and  E.  Wuryanto, “Implementasi K-Means Clustering Untuk Pemetaan Desa Dan  Kelurahan  Di  Kabupaten  Bangkalan  Berdasarkan Contraceptive Prevalence Rate Dan Tingkat Pendidikan,” Semin. Nas. Mat. dan Apl. , pp. 341–348, 2017.
[12] J. O. Ong, “Implementasi Algotritma K-means clustering untuk menentukan strategi marketing president university,” J. Ilm. Tek. Ind. , vol. vol.12, no, no. juni, pp. 10–20, 2013.
[13] Y. W. Syaifudin and R. A. Irawan, “Implementasi Analisis Clustering Dan Sentimen Data Twitter Pada Opini Wisata Pantai  Menggunakan  Metode  K-Means,” J.  Inform. Polinema ,  vol.  4,  no.  3,  p.  189,  2018,  doi:
10.33795/jip.v4i3.205.
[14] J.  Han,  M.  Kamber,  and  J.  Pei,  “Third  Edition :  Data Mining Concepts and Techniques,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2012, [Online]. Available: http://library.books24x7.com/toc.aspx?bkid=44712