Analisa Profil Data Mahasiswa Baru terhadap Program Studi yang dipilih di Perguruan Tinggi Swasta Jawa Tengah dengan Menggunakan Teknik Data Mining
Eko Nur Wahyudi, Arief Jananto dan Narwati Program Studi Sistem Informasi, Universitas Stikubank email : ekowahyudi157@gmail.com, ajananto09@gmail.com, enyonge.karo73you@yahoo.co.id

## Abstrak
Jumlah  PTS  di  lingkungan  Kopertis  Wilayah  VI  Jawa  Tengah  mencapai  jumlah  231  buah  dengan jumlah  bidang  ilmu  sebanyak  16  buah  dan  program  studi  yang  dibuka  mencapai  153  buah.  Dari  data mahasiswa baru yang diterima selama 5 tahun terakhir, yaitu 2005  – 2009 menunjukkan adanya kenaikan dan penurunan yang cukup signifikan pada beberapa program studi.
Berdasarkan  data  tersebut  di  atas  dan  dengan  menggunakan  teknik  data  mining  diharapkan  trend mahasiswa  baru  dapat  diketahui  berdasarkan  bidang  ilmu  dan  program  studi  yang  dipilihnya,  dengan demikian orientasi penerimaan mahasiswa baru dapat diprediksi di masa yang akan datang, khususnya pada program studi yang banyak peminat dan program studi yang kurang peminat.
Kata kunci : Data Mining, Klustering, K-means

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Jumlah  Mahasiswa  Baru  di  lingkungan Perguruan  Tinggi  di  Jawa  Tengah  selama  5 (lima)  tahun  terakhir  (2004-2009)  mengalami pertumbuhan  dan  perkembangan  yang  cukup signifikan.  Kenaikan  jumlah  mahasiswa  baru terjadi  di  beberapa  program  studi  yang  dalam beberapa  tahun  terakhir  sangat  diminati  oleh masyarakat. Namun demikian ada juga program studi yang stabil atau mengalami proses naik dan turun  dalam  jumlah  penerimaan  mahasiswa baru, bahkan ada pula program studi yang terus mengalami  penurunan  jumlah  mahasiswa  baru. Oleh  karena  itu  perlu  diketahui  bagaimana sebenarnya  minat  calon  mahasiswa  terhadap program  studi  yang  dipilihnya,  serta  bagaimana trend  pemilihan  program  studi  di  masa  yang akan datang.
Seperti diketahui bahwa jumlah perguruan tinggi  swasta  di  wilayah  Kopertis  Wilayah  VI Jawa  Tengah  mencapai  231  buah  dengan perincian seperti terlihat pada tabel 1 berikut ini :
Tabel 1. Jumlah PTS di Wilayah Kopertis Wilayah VI Jawa Tengah No. Jenis Jumlah 1 Universitas 34 2 Institut 2 3 Sekolah Tinggi 72 4 Akademi 105 5 Politeknik 18 Jumlah 231
Sedangkan jumlah program studi yang ada di  wilayah  Kopertis  Wilayah  VI  Jawa  Tengah mencapai  153  buah,  yaitu  seperti  terlihat  pada tabel 2 berikut ini :
Tabel 2. Jumlah Program Studi di Wilayah Kopertis Wilayah VI Jawa Tengah
No. Program Studi 1  Agribisnis 2  Agroteknologi 3  Akuntansi
4  Arsitektur
5  Bimbingan Konseling
6  Biologi
7  Budidaya Perairan
8  Desain Grafis 9  Desain Interior
10  Desain Komunikasi Visual
11  Desain Produk 12  Ekonomi Pembangunan 13  Farmasi 14  Fisika 15  Geografi 16  Hubungan Internasional
17  Ilmu Administrasi Negara
18  Ilmu Administrasi Niaga
19  Ilmu Gizi 20  Ilmu Hukum 21  Ilmu Kelautan
22  Ilmu Keperawatan
23  Ilmu Komunikasi
24  Ilmu Pemerintahan 25  Ilmu Politik 26  Ilmu Teologi 27  Kesehatan Masyarakat
28  Kimia
29  Manajemen 30  Matematika 31  Pemanfaatan Sumber Daya Perikanan 32 Pendidikan Bahasa Dan Sastra Daerah 33 Pendidikan Bahasa Dan Sastra Indonesia 34  Pendidikan Bahasa Inggris 35  Pendidikan Biologi 36  Pendidikan Dokter
37  Pendidikan Dokter Gigi 38  Pendidikan Ekonomi 39  Pendidikan Fisika 40  Pendidikan Geografi
41 Pendidikan Guru Pendidikan Anak Usia Dini
42  Pendidikan Guru Sekolah Dasar
43  Pendidikan Kepelatihan Olahraga 44  Pendidikan Matematika 45
Pendidikan Pancasila Dan Kewarganegaraan
46  Pendidikan Sejarah 47  Pendidikan Teknik Mesin
48  Pendidikan Teknik Otomotif 49  Perencanaan Wilayah Dan Kota
50  Peternakan 51  Pjj Pendidikan Guru Sekolah Dasar
52  Psikologi
53  Sastra Inggris 54  Sastra Jepang
55  Seni Musik
56  Sistem Informasi 57  Sistem Komputer 58  Sosiologi 59  Statistika 60  Teknik Elektro 61  Teknik Industri
62  Teknik Informatika
63  Teknik Kimia 64  Teknik Lingkungan 65  Teknik Mesin 66  Teknik Sipil 67  Teknologi Hasil Pertanian
68  Teknologi Pangan 69  Teknologi Pendidikan 70  Administrasi Bisnis
71  Administrasi Peradilan
72  Administrasi Perpajakan 73  Administrasi Rumah Sakit
74  Agronomi
75  Akuntansi 76  Analis Farmasi Dan Makanan 77  Analis Kesehatan 78  Analis Kimia 79  Bahasa Belanda 80  Bahasa Inggris 81  Bahasa Jepang 82  Bahasa Mandarin 83  Budidaya Perairan 84  Budidaya Pertanian 85  Desain Grafis 86  Desain Interior 87  Desain Komunikasi Visual 88  Desain Produk 89  Farmasi 90  Fisioterapi
91  Gizi
92  Hubungan Masyarakat 93  Kebidanan 94  Keperawatan 95  Kesehatan Lingkungan
96 Ketatalaksanaan Pelayaran Niaga Dan
Kepelabuhan 97  Keuangan Dan Perbankan
98  Komputerisasi Akuntansi
99  Komunikasi Massa
100  Kriya Kain
101  Malariologi
102  Manajemen Administrasi 103  Manajemen Industri 104  Manajemen Informatika
105  Manajemen Pemasaran
106  Manajemen Perdagangan 107  Manajemen Perpajakan
108  Manajemen Perusahaan 109  Material 110  Mesin Dan Peralatan Pertanian 111  Mesin Industri 112  Mesin Otomotif 113  Nautika
114  Nutrisi Dan Makanan Ternak 115  Pariwisata 116  Pengecoran Logam 117  Penyiaran 118  Perawatan Dan Perbaikan Mesin
119  Perekam Dan Informasi Kesehatan 120  Perhotelan
121  Pola Pengecoran 122  Produksi Ternak
123  Radiodiagnostik Dan Radioterapi 124  Refraksi Optisi 125  Sekretari 126  Seni Pedalangan 127  Seni Tari 128  Seni Teater 129 Sosial Ekonomi Pertanian (Agrobisnis) 130  Statistika 131  Tata Boga 132  Tata Busana 133  Tata Rias 134  Teknik Bangunan Kapal 135  Teknik Elektronika 136  Teknik Industri 137  Teknik Industri Tekstil 138  Teknik Informatika 139  Teknik Kelistrikan Kapal 140  Teknik Kimia 141  Teknik Komputer 142  Teknik Lingkungan 143  Teknik Listrik 144  Teknik Manufaktur 145  Teknik Mekatronika 146  Teknik Mesin 147  Teknik Perancangan Manufaktur
148  Teknik Permesinan Kapal
149  Teknik Sipil
150  Teknik Telekomunikasi 151  Teknika 152  Teknologi Produksi Pertanian 153  Usaha Perjalanan Wisata
Berdasarkan  tabel  2  tentang  jumlah program  studi  dapat  dikelompokkan  menjadi bidang  ilmu  seperti  terlihat  pada  tabel  3  berikut ini :
Tabel 3. Jumlah Bidang Ilmu di Wilayah
Kopertis Wilayah VI Jawa Tengah No. Bidang Ilmu 1  Agama Dan Filsafat 2  Aneka Ilmu 3  Budaya Dan Sastra
4  Ekonomi
5  Hukum
6  Kelautan & Perikanan
7  Kependidikan
8  Kesehatan
9  Komputer
10  Mipa
11  Pertanian
12  Peternakan
13  Psikologi
14  Seni
15  Sosial 16  Teknik
Sedangkan  berdasarkan  jenjang  program S1 dan D3, di Kopertis Wilayah VI Jawa Tengah terdistribusi  seperti  terlihat  pada  tabel  4  berikut ini :
Tabel 4. Jumlah Jenjang Program S1 dan D3 di
Wilayah Kopertis Wilayah VI Jawa Tengah No. Jenjang Program Jumlah 1 S1 69 2 D3 84 Jumlah 153
Selanjutnya  adalah  tabel  5  yang  berisi tentang jumlah mahasiswa baru yang diterima di semua pergurua tinggi mulai tahun 2005 sampai dengan  2009  berdasarkan    bidang  ilmu  yaitu sebagai berikut :
Data Cleaning Data Integration Databases Data Warehouse Task-relevant Data Selectio n Data Mining Pattern Evaluation
Tabel 5. Jumlah Mahasiswa Baru di Kopertis Wilayah VI Jawa Tengah berdasarkan Bidang
Ilmu mulai Tahun 2005 - 2009 No. Bidang Ilmu Jumlah 1 AGAMA DAN FILSAFAT 666 2 ANEKA ILMU 6.229 3 BUDAYA DAN SASTRA 6.292 4 EKONOMI 94.093 5 HUKUM 26.954 6 KELAUTAN & PERIKANAN 607 7 KEPENDIDIKAN 95.221 8 KESEHATAN 63.956 9 KOMPUTER 54.992 10 MIPA 10.656 11 PERTANIAN 3.997 12 PETERNAKAN 515 13 PSIKOLOGI 7.546 14 SENI 2.448 15 SOSIAL 11.384 16 TEKNIK 33.273 Jumlah 46,339
Dari  tabel-tabel  data  yang  telah  disajikan nampak  adanya  suatu  trend  kenaikan  pada beberapa  bidang  ilmu  namun  ada  juga  yang mengalami  penurunan  dalam  hal  jumlah mahasiswa baru yang diterima.

## Data Mining
Data  mining  merupakan  suatu  metode menemukan  suatu  pengetahuan  dalam  suatu database  yang  cukup  besar.  Data  mining  adalah proses menggali dan menganalisa sejumlah data yang  sangat  besar  untuk  memperoleh  sesuatu yang  benar,  baru,  sangat  bermanfaat  dan akhirnya dapat dimengerti suatu corak atau pola dalam data tersebut (Han & Kamber, 2006).
Data  mining  adalah  bagian  integral  dari penemuan  pengetahuan  dalam  database  (KDD), yang  merupakan  proses  keseluruhan  mengubah data mentah menjadi informasi yang bermanfaat, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Proses penemuan pengetahuan dalam database / KDD (Han & Kamber, 2006)
Proses  KDD  ini  terdiri  dari  serangkaian langkah-langkah  transformasi,  dari  proses  data preprocessing dan  proses  data postprocessing dari  data  yang  merupakan  hasil  penggalian. Input  data  dapat  disimpan  dalam  berbagai format  (flat  file,  spreadsheet,  atau  relasional tabel)  dan  mungkin  berada  dalam  penyimpanan data  terpusat  atau  didistribusikan  di  beberapa alamat.  Tujuan  dari  proses  data preprocessing adalah  untuk  mengubah  data  input  mentah menjadi  format  yang  sesuai  untuk  analisis selanjutnya.  Langkah-langkah  yang  dilakukan antara lain dengan memperbaiki data yang kotor atau  ganda,  dan  memilih  catatan  dan  fitur  yang relevan dengan proses pengelolaan data selanjutnya.  Karena  banyak  cara  data  dapat dikumpulkan  dan  disimpan,  maka  proses pengolahan  data  mungkin  akan  melelahkan  dan memakan  waktu  yang  lama  dalam  keseluruhan proses penemuan pengetahuan (Tan, dkk, 2006).
Terdapat  empat  tugas  utama  data  mining seperti terlihat pada gambar 2, yaitu

## 1. Predictive Modelling
Predictive  modelling  digunakan  untuk membangun sebuah model untuk target variable sebagai  fungsi  dari  explanatory  variable. Explanatory  variable  dalam  hal  ini  merupakan semua atribut yang digunakan untuk  melakukan prediksi,  sedangkan  variabel  target  merupakan atribut yang akan diprediksi nilainya. Predictive modelling  dibagi  menjadi  dua  tipe  yaitu  : Classification  digunakan  untuk  memprediksi nilai  dari  target  variable  yang  discrete  (diskrit) dan  regression  digunakan  untuk  memprediksi
nilai  dari  target  variable  yang  continue (berkelanjutan).

## 2. Association Analysis
Association  analysis  digunakan  untuk menemukan
aturan asosiasi
yang memperlihatkan  kondisi-kondisi  nilai  atribut yang  sering  muncul  secara  bersamaan  dalam sebuah himpunan data.

## 3. Cluster Analysis
Tidak seperti klasifikasi yang menganalisa kelas  data  obyek  yang  mengandung  label. Clustering  menganalisa  objek  data  tanpa memeriksa  kelas  label  yang  diketahui.  Label- label  kelas  dilibatkan  di  dalam  data  training. Karena belum diketahui sebelumnya. Clustering merupakan proses pengelompokkan sekumpulan objek yang sangat mirip.

## 4. Anomaly Detection
Anomaly  detection  merupakan  metode pendeteksian  suatu  data  dimana  tujuannya adalah  menemukan  objek  yang  berbeda  dari sebagian  besar  objek  lain.  Anomaly  dapat  di deteksi  dengan  menggunakan  uji  statistik  yang menerapkan  model  distribusi  atau  probabilitas untuk data.
Gambar 2. Tugas utama data mining (Tan, dkk, 2006)

## Jenis Data
Sebuah  kumpulan  data  sering  kali  dapat dikatakan  sebagai  kumpulan  objek  data.  Nama lain  untuk  objek  data  adalah  catatan,  titik, vektor,  pola,  acara,  kasus,  contoh,  pengamatan, atau entitas. Selanjutnya objek data digambarkan oleh sejumlah atribut yang memiliki
karakteristik dasar suatu objek, misalnya bentuk sebuah  objek  secara  fisik  atau  waktu  yang menunjukkan  di  mana  sebuah  kegiatan  terjadi. Nama lain untuk sebuah atribut adalah variabel, karakteristik,  bidang,  fitur,  atau  dimensi  (Tan, dkk, 2006).

## Atribut dan Skala Pengukuran
Sebuah  atribut  adalah  properti  atau karakteristik  dari  sebuah  objek  yang  mungkin berbeda-beda.  Sebagai  contoh,  warna  mata berbeda  antara  orang  yang  satu  dengan  orang yang  lain,  atau  contoh  lain  adalah  suhu  suatu benda  yang  bervariasi  dari  waktu  ke  waktu. Warna  mata  adalah  atribut  simbolis  dengan sejumlah kecil kemungkinan nilai (coklat, hitam, biru,  hijau,  dll),  sedangkan  suhu  adalah  atribut numerik  yang  berpotensi  dengan  nilai-nilai dalam jumlah tidak terbatas.
Sebuah  skala  pengukuran  adalah  aturan (fungsi)  yang  mengaitkan  nilai  numerik  atau simbolis  dengan  atribut  dari  sebuah  objek. Secara  formal,  proses  pengukuran  adalah aplikasi  dari  suatu  skala  pengukuran  yang mengasosiasikan  sebuah  nilai  dengan  atribut tertentu  dari  suatu  objek  tertentu  (Tan,  dkk, 2006).

## Visualisasi
Visualisasi data adalah tampilan informasi dalam  format  grafik  atau  tabel.  Tujuan visualisasi  adalah  representasi  dari  informasi yang  disampaikan  kepada  pihak-pihak  yang melihat  agar  mudah  memahami  informasi  yang disampaikan tersebut (Tan, dkk, 2006).

## Analisa Klaster dan K-means
Analisa  klaster  adalah  kelompok  yang berdasar  pada  objek  data  hanya  pada  informasi yang ditemukan dalam data yang menggambarkan objek dan hubungannya. Tujuannya  adalah  bahwa  objek  di  dalam  suatu kelompok  yang  mirip  (atau  berhubungan)  satu sama  lain  dan  berbeda  (atau  tidak  terkait dengan)  objek  di  kelompok  lain.  Yang  lebih besar kesamaan (atau homogenitas) dalam suatu kelompok  dan  lebih  besar  perbedaan  antara kelompok  lainnya,  yang  lebih  baik  atau  lebih berbeda dengan kelompoknya (Tan, dkk, 2006).
Dasar  dari  K-means  ini  adalah  prototipe, yaitu  bagian  dari  teknik  klastering  yang
mencoba  menemukan  jumlah  klaster  (K),  yang diwakili  oleh  pusat  kelompok  data  (Tan,  dkk, 2006).
Prototipe  berbasis  teknik clustering ini membuat  satu  tingkat  pemisahan  objek  data. Ada beberapa teknik yang dapat digunakan, tapi dua  teknik  yang  paling  menonjol  adalah K- means dan K-medoid .  K-means  mendefinisikan sebuah  prototipe  dalam  suatu  pusat  kelompok data, yang biasanya merupakan titik-tengah dari sekelompok  titik  data,  dan  biasanya  diterapkan pada  objek  yang  merupakan  bentuk  n-dimensi (Tan, dkk, 2006).
Dasar  algoritma  K-means  adalah  sebagai berikut :
1.  Tentukan  K  sebagai  titik  tengah  awal  dari sekumpulan objek
2.  Kemudian  hitung  jarak  masing-masing objek dengan titik K tersebut
3.  Bandingkan  nilai  jarak  rata-rata  masing- masing objek dengan titik K
4.  Jika  terdapat  perbedaan  maka  titik  K  akan mengalami pergeseran letak
5.  Ulangi  langkah  kedua  sampai  dengan keempat sehingga titik K tidak bergeser lagi dan diperoleh sekumpulan objek yang saling berdekatan  dengan  jarak  pemisah  paling pendek (Tan, dkk, 2006).

## Penerapan Teknik Klastering dan Klasifikasi
Teknik  klastering  pada  jumlah  data mahasiswa  baru  PTS  di  lingkungan  Kopertis Wilayah  VI  Jawa  Tengah  ini  bertujuan  untuk menentukan kelompok-kelompok data mahasiswa baru secara parsial untuk mengetahui bidang ilmu dan program studi apa yang menjadi peminatan.

## Data Mining dengan Teknik Klastering
Teknik  klastering  yang  akan  digunakan adalah  K-means.  K-means  dipilih  karena merupakan salah satu teknik yang paling populer sekaligus  paling  mudah  diimplementasikan untuk  proses  klastering  pada  suatu  kelompok objek  namun  sudah  dapat  menunjukkan  hasil yang cukup optimal. Dengan teknik tersebut data mahasiswa baru akan dikelompokkan berdasarkan  urutan  jarak  terdekat  dari  masing-
masing  kelompok  data.  Berbeda  dengan  model pengelompokan  secara  manual,  pada  proses klastering pengelompokan data dihitung berdasarkan  suatu  rumus  jarak  sehingga  jelas dan  tegas  proses  pemisahan  antar  kelompok tersebut, sedangkan pada pengelompokan secara manual  tidak  jelas  batas  atau  jarak  antar kelompok yang dibentuk tersebut.
Langkah  yang  dilakukan  dalam  proses klastering  dengan  metode  K-means  adalah sebagai berikut :
1. Tentukan  sembarang  data awal  sebagai titik pusat sementara
2. Membandingkan  semua  data  dengan  data awal  yang  telah  ditentukan  sebagai  titik pusat  sementara  untuk  dihitung  masing- masing jaraknya
3. Setelah  diketahui  nilai  dari  masing-masing jarak kemudian dihitung nilai rata-ratanya
4. Hasil  nilai  rata-rata  kemudian  dibandingkan dengan  jarak  terpendek  dari  titik  pusat sementara
5. Titik  pusat  sementara  kemudian  bergeser sesuai dengan nilai selisih dari perbandingan tersebut
6. Langkah  kedua  sampai  dengan  kelima diulang sehingga tidak diperoleh pergeseran titik pusat lagi
Menentukan  klaster  bidang  ilmu  berdasar jumlah mahasiswa baru
Mula-mula data akan diklaster berdasarkan  jumlah  mahasiswa  baru  untuk kelompok  bidang  ilmu.  Tujuan  dari  klastering ini  adalah  untuk  menentukan  kelompok  bidang ilmu  berdasarkan  jumlah  mahasiswa  baru  yang diterima.
Metode  yang  akan  dipergunakan  dalam klastering  ini  adalah  K-means,  dimana  proses klastering  didasarkan  atas  jarak  terdekat  dari suatu  pusat  yang  telah  ditentukan  sebelumnya secara  acak.  Nilai  dari  pusat  dapat  berubah  jika nilai perhitungan jarak antara pusat dengan data yang ada didekatnya juga mengalami perubahan, sehingga  akhirnya  nilai  pusat  tidak  mengalami perubahan dan terbentuklah klaster yang tetap.
Penentuan  jumlah  klaster  yang  akan dibentuk  disesuaikan  dengan  kebutuhan  atau tujuan  dari  hasil  klastering.  Tiga  buah  klaster yang akan dibentuk berikut ini hanya merupakan suatu  contoh  untuk  tujuan  mengambil  sebuah klaster  dari  tiga  buah  klaster  yang  terbentuk sebagai  klaster  yang  dominan  dalam  hal jumlah penerimaan  mahasiswa  baru.  Sedangkan  klaster kedua mempunyai peminatan sedang dan klaster ketiga merupakan hasil klaster yang lebih sedikit dalam jumlah penerimaan mahasiswa baru.
Dari  tabel  rekapitulasi  bidang  ilmu diambil tiga buah data secara acak yaitu Agama dan  Filsafat  (666),  Kesehatan  (63.596)  dan Teknik  (33.273)  untuk  menentukan  jarak  awal dari tiga buah klaster yang akan dibentuk, yaitu seperti terlihat pada tabel 6.
Tabel 6. Tiga buah data awal secara acak sebagai pusat klaster sementara No. Bidang Ilmu Jumlah 1  Agama dan Filsafat 666 2  Aneka Ilmu 6,229 3  Budaya dan Sastra 6,292 4  Ekonomi 94,093 5  Hukum 26,954 6  Kelautan & Perikanan 607 7  Kependidikan 95,221 8  Kesehatan 63,956 9  Komputer 54,992 10  Mipa 10,656 11  Pertanian 3,997 12  Peternakan 515 13  Psikologi 7,546 14  Seni 2,448 15  Sosial 11,384 16  Teknik 33,273
Jarak-1a  adalah  jarak  nilai  data  antara masing-masing  data  dengan  data  yang  dipilih pertama  yaitu  Agama  dan  Filsafat.  Jarak-2a adalah  jarak  nilai  data  antara  masing-masing data  dengan  data  yang  dipilih  kedua  yaitu Kesehatan.  Sedangkan  untuk  Jarak-3a  yaitu membandingkan  masing-masing  data  dengan data yang dipilih ketiga yaitu Teknik. Setelah itu data  jumlah  dialokasikan  pada  posisi  nilai terkecil antara Jarak-1a sampai dengan Jarak-3a untuk  melihat  klasternya,  sehingga  hasilnya seperti terlihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Tahap 1 proses penentuan jarak dan klaster
Jarak- 1a Jarak- 2a Jarak- 3a Cluster- 1a Cluster- 2a Cluster- 3a 0 602,044 632,727 666 659,771 57,727 27,044 6,229 659,708 57,664 26,981 6,292 571,907 30,137 60,82 94,093 639,046 37,002 6,319 26,954
59 543,044 573,727 607 570,779 31,265 61,948 95,221 602,044 0 30,683 63,956 611,008 8,964 21,719 54,992 655,344 53,3 22,617 10,656 662,003 59,959 29,276 3,997 151 451,044 481,727 515 658,454 56,41 25,727 7,546 663,552 61,508 30,825 2,448 654,616 52,572 21,889 11,384 632,727 30,683 0 33,273 596 77,066 12,087
Proses  perhitungan  jarak  dan  klaster tersebut kemudian diulang kembali sampai  nilai rata-rata  pada  setiap  klaster  tidak  berubah sehingga  dapat  diputuskan  bahwa  klaster  yang terbentuk  sudah  optimal,  seperti  tampak  pada tabel 8.
Tabel 8. Tahap 2 proses penentuan jarak dan klaster
Jarak- 1b Jarak- 2b Jarak- 3b Cluster- 1b Cluster-
2b Cluster- 3b 70 588,9345 653,9134 666 589,771 70,8365 5,857556 6,229 589,708 70,7735 5,794556 6,292 501,907 17,0275 82,00644 94,093 569,046 50,1115 14,86744 26,954 11 529,9345 594,9134 607 500,779 18,1555 83,13444 95,221 532,044 13,1095 51,86944 63,956 541,008 22,0735 42,90544 54,992 585,344 66,4095 1,430556 10,656 592,003 73,0685 8,089556 3,997 81 437,9345 502,9134 515 588,454 69,5195 4,540556 7,546 593,552 74,6175 9,638556 2,448
584,616 65,6815 0,702556 11,384 562,727 43,7925 21,18644 33,273 596 77,066 12,087
Dari  proses  tahap  1  dan  tahap  2  terlihat bahwa  nilai  rata-rata  klaster  sudah  tidak mengalami  perubahan,  artinya  hanya  dengan tiga  langkah  proses  klastering  telah  diperoleh klaster  yang  optimal.  Proses  seperti  ini dilakukan  beberapa  kali  dengan  data  acak  yang berbeda untuk menguji apakah hasil klaster yang diperoleh  sudah  benar.  Dengan  demikian  dapat disimpulkan  hasilnya  bahwa  dalam  tahun  2005- 2009  berdasarkan  jumlah  mahasiswa  baru  yang diterima di PTS di lingkungan Kopertis Wilayah VI  Jawa  Tengah  sesuai  dengan  bidang  ilmunya adalah  seperti  terlihat  pada  tabel  9.  sebagai berikut :
Tabel 9. Kesimpulan hasil klaster berdasarkan bidang ilmu Klaster Jumlah Pertama 1  Kependidikan 95.221 2  Ekonomi 94.093 3  Kesehatan 63.956 4  Komputer 54.992 Kedua 1  Teknik 33.273 2  Hukum 26.954 3  Sosial 11.384 4  MIPA 10.656 5  Psikologi 7.546 6  Budaya dan Sastra 6.292 7  Aneka Ilmu 6.229 8  Pertanian 3.997 9  Seni 2.448 Ketiga 1  Agama dan Filsafat 667 2  Kelautan dan Perikanan 607 3  Peternakan 515
Proses selanjutnya adalah membuat klaster berdasarkan  Program  Studi,  dengan  tujuan mengetahui  minat  mahasiswa  terhadap  program studi  yang  dipilihnya.  Pertama  diambil  empat buah  data  acak  sebagai  titik  awal  klaster sementara, yaitu Akuntansi (27.586), Pendidikan Ekonomi  (3.708),  Administrasi  Rumah  Sakit (220) dan Manajemen Perusahaan (2.687), yaitu seperti tampak pada tabel 10 sebagai berikut :
Tabel 10. Empat buah data awal secara acak
sebagai pusat klaster sementara No.  Program Studi Jenjang  Jml 1  Agribisnis S-1 1.539 2  Agroteknologi S-1 1.723 3  Akuntansi S-1 27.586 4  Arsitektur S-1 1.788 5  Bimbingan Konseling S-1 10.884 6  Biologi S-1 244 7  Budidaya Perairan S-1 246 8  Desain Grafis S-1 100 9  Desain Interior S-1 50 10 Desain Komunikasi Visual S-1 1.024 11  Desain Produk S-1 128 12  Ekonomi Pembangunan S-1 1.407 13  Farmasi S-1 6.340 14  Fisika S-1 57 15  Geografi S-1 349 16  Hubungan Internasional  S-1 277 17 Ilmu Administrasi Negara S-1 4.270 18 Ilmu Administrasi Niaga S-1 518 19  Ilmu Gizi S-1 396 20  Ilmu Hukum S-1 26.876 21  Ilmu Kelautan S-1 9 22  Ilmu Keperawatan S-1 11.349 23  Ilmu Komunikasi S-1 3.003 24  Ilmu Pemerintahan S-1 649 25  Ilmu Politik S-1 264 26  Ilmu Teologi S-1 666 27  Kesehatan Masyarakat S-1 3.350 28  Kimia S-1 300 29  Manajemen S-1 51.884 30  Matematika S-1 511 31 Pemanfaatan Sumber Daya Perikanan S-1 137 32 Pendidikan Bahasa Dan Sastra Daerah S-1 2.386 33 Pendidikan Bahasa Dan Sastra Indonesia S-1 15.669 34 Pendidikan Bahasa Inggris S-1 20.007 35  Pendidikan Biologi S-1 3.900 36  Pendidikan Dokter S-1 2.439 37  Pendidikan Dokter Gigi S-1 105 38  Pendidikan Ekonomi S-1 3.708 39  Pendidikan Fisika S-1 2.332
40  Pendidikan Geografi S-1 2.003 41 Pendidikan Guru Pendidikan Anak Usia Dini S-1 3.374 42 Pendidikan Guru Sekolah Dasar S-1 3.724 43 Pendidikan Kepelatihan Olahraga S-1 5.189 44  Pendidikan Matematika S-1 11.648 45 Pendidikan Pancasila Dan Kewarganegaraan S-1 8.500 46  Pendidikan Sejarah S-1 948 47 Pendidikan Teknik Mesin S-1 289 48 Pendidikan Teknik Otomotif S-1 100 49 Perencanaan Wilayah Dan Kota S-1 149 50  Peternakan S-1 268 51 Pjj Pendidikan Guru Sekolah Dasar S-1 414 52  Psikologi S-1 7.546 53  Sastra Inggris S-1 3.126 54  Sastra Jepang S-1 211 55  Seni Musik S-1 229 56  Sistem Informasi S-1 11.440 57  Sistem Komputer S-1 2.388 58  Sosiologi S-1 149 59  Statistika S-1 56 60  Teknik Elektro S-1 4.473 61  Teknik Industri S-1 2.155 62  Teknik Informatika S-1 18.859 63  Teknik Kimia S-1 808 64  Teknik Lingkungan S-1 65 65  Teknik Mesin S-1 3.163 66  Teknik Sipil S-1 5.634 67 Teknologi Hasil Pertanian S-1 720 68  Teknologi Pangan S-1 1.083 69  Teknologi Pendidikan S-1 146 70  Administrasi Bisnis D-3 96 71  Administrasi Peradilan D-3 78 72 Administrasi Perpajakan D-3 187 73 Administrasi Rumah Sakit D-3 220 74  Agronomi D-3 102 75  Akuntansi D-3 6.935 76 Analis Farmasi Dan Makanan D-3 408
77  Analis Kesehatan D-3 1.561 78  Analis Kimia D-3 136 79  Bahasa Belanda D-3 66 80  Bahasa Inggris D-3 2.624 81  Bahasa Jepang D-3 130 82  Bahasa Mandarin D-3 135 83  Budidaya Perairan D-3 215 84  Budidaya Pertanian D-3 198 85  Desain Grafis D-3 407 86  Desain Interior D-3 55 87 Desain Komunikasi Visual D-3 158 88  Desain Produk D-3 166 89  Farmasi D-3 1.845 90  Fisioterapi D-3 524 91  Gizi D-3 366 92  Hubungan Masyarakat D-3 214 93  Kebidanan D-3 23.963 94  Keperawatan D-3 17.165 95  Kesehatan Lingkungan D-3 61 96 Ketatalaksanaan Pelayaran Niaga Dan Kepelabuhan D-3 1.477 97 Keuangan Dan Perbankan D-3 2.087 98 Komputerisasi Akuntansi D-3 3.659 99  Komunikasi Massa D-3 119 100  Kriya Kain D-3 65 101  Malariologi D-3 89 102 Manajemen Administrasi D-3 487 103  Manajemen Industri D-3 231 104  Manajemen Informatika  D-3 9.728 105  Manajemen Pemasaran D-3 267 106 Manajemen Perdagangan D-3 96 107  Manajemen Perpajakan D-3 657 108 Manajemen Perusahaan D-3 2.687 109  Material D-3 5 110 Mesin Dan Peralatan Pertanian D-3 138 111  Mesin Industri D-3 1.154 112  Mesin Otomotif D-3 1.096 113  Nautika D-3 1.322 114 Nutrisi Dan Makanan Ternak D-3 55 115  Pariwisata D-3 658
116  Pengecoran Logam D-3 113 117  Penyiaran D-3 200 118 Perawatan Dan Perbaikan Mesin D-3 14 119 Perekam Dan Informasi Kesehatan D-3 1.650 120  Perhotelan D-3 983 121  Pola Pengecoran D-3 13 122  Produksi Ternak D-3 192 123 Radiodiagnostik Dan Radioterapi D-3 314 124  Refraksi Optisi D-3 404 125  Sekretari D-3 1.438 126  Seni Pedalangan D-3 32 127  Seni Tari D-3 14 128  Seni Teater D-3 20 129 Sosial Ekonomi Pertanian (Agrobisnis) D-3 435 130  Statistika D-3 546 131  Tata Boga D-3 82 132  Tata Busana D-3 114 133  Tata Rias D-3 76 134  Teknik Bangunan Kapal  D-3 47 135  Teknik Elektronika D-3 2.573 136  Teknik Industri D-3 89 137  Teknik Industri Tekstil D-3 100 138  Teknik Informatika D-3 4.858 139 Teknik Kelistrikan Kapal D-3 73 140  Teknik Kimia D-3 270 141  Teknik Komputer D-3 4.060 142  Teknik Lingkungan D-3 272 143  Teknik Listrik D-3 120 144  Teknik Manufaktur D-3 101 145  Teknik Mekatronika D-3 175 146  Teknik Mesin D-3 4.853 147 Teknik Perancangan Manufaktur D-3 178 148 Teknik Permesinan Kapal D-3 160 149  Teknik Sipil D-3 484 150  Teknik Telekomunikasi D-3 821 151  Teknika D-3 1.232 152 Teknologi Produksi Pertanian D-3 19 153 Usaha Perjalanan Wisata D-3 285 Jumlah 418.829
Seperti  halnya  pada  proses  klastering sesuai  bidang  ilmu,  pada  program  studi  kali  ini juga  dilakukan  beberapa  tahapan  penentuan jarak dan klaster sehingga diperoleh hasil seperti pada tabel 11 berikut ini :
Tabel 11. Hasil klastering program studi berdasarkan Jumlah mahasiswa baru
klaster- 1i klaster- 2i klaster- 3i klaster- 4i 1539 1723 27586 1788 10884 244 246 100 50 1024 128 1407 6340 57 349 277 4270 518 396 26876 9 11349 3003 649 264 666 3350 300 51884 511 137 2386 15669 20007 3900 2439 105 3708 2332 2003
3374 3724 5189 11648 8500 948 289 100 149 268 414 7546 3126 211 229 11440 2388 149 56 4473 2155 18859 808 65 3163 5634 720 1083 146 96 78 187 220 102 6935 408 1561 136 66 2624 130 135 215 198 407 55 158 166 1845 524 366 214 23963 17165 61 1477 2087 3659 119 65 89 487 231 9728 267 96 657 2687 5 138 1154 1096 1322 55 658 113 200 14 1650 983 13 192 314 404 1438 32 14 20 435 546 82 114 76 47 2573 89 100 4858
73 270 4060 272 120 101 175 4853 178 160 484 821 1232 19 285

## 32577,25  14083,22  448,469  4114,593
Proses klastering program studi dilakukan sebanyak  tiga  kali  dengan  menggunakan susunan  data  acak  yang  berbeda,  namun demikian  ternyata  hasilnya  tetap  sama  dengan hasil  klastering  proses  pertama,  yaitu  seperti terlihat pada tabel 12 sebagai berikut :
Tabel 12. Hasil klasifikasi program studi
Klaster 1: No.  Program Studi Jenjang  Jumlah 1  Manajemen S-1 51.884 2  Akuntansi S-1 27.586 3  Ilmu Hukum S-1 26.876 4  Kebidanan D-3 23.963 Klaster 2 : No.  Program Studi Jenjang  Jumlah 1 Pendidikan Bahasa Inggris S-1 20.007 2  Teknik Informatika S-1 18.859 3  Keperawatan D-3 17.165 4 Pendidikan Bahasa dan Sastra Indonesia S-1 15.669 5  Pendidikan Matematika  S-1 11.648 6  Sistem Informasi S-1 11.440 7  Ilmu Keperawatan S-1 11.349 8  Bimbingan Konseling S-1 10.884 9  Manajemen Informatika  D-3 9.728 Klaster 3 : No.  Program Studi Jenjang Jumlah 1 Pendidikan Pancasila dan Kewarganegaraan S-1 8.500 2  Psikologi S-1 7.546
3  Akuntansi D-3 6.935 4  Farmasi S-1 6.340 5  Teknik Sipil S-1 5.634 6 Pendidikan Kepelatihan Olahraga S-1 5.189 7  Teknik Informatika D-3 4.858 8  Teknik Mesin D-3 4.853 9  Teknik Elektro S-1 4.473 10 Ilmu Administrasi Negara S-1 4.270 11  Teknik Komputer D-3 4.060 12  Pendidikan Biologi S-1 3.900 13 Pendidikan Guru Sekolah Dasar S-1 3.724 14  Pendidikan Ekonomi S-1 3.708 15 Komputerisasi Akuntansi D-3 3.659 16 Pendidikan Guru Pendidikan Anak Usia Dini S-1 3.374 17  Kesehatan Masyarakat S-1 3.350 18  Teknik Mesin S-1 3.163 19  Sastra Inggris S-1 3.126 20  Ilmu Komunikasi S-1 3.003 21 Manajemen Perusahaan D-3 2.687 22  Bahasa Inggris D-3 2.624 23  Teknik Elektronika D-3 2.573 24  Pendidikan Dokter S-1 2.439 25  Sistem Komputer S-1 2.388 26 Pendidikan Bahasa Dan Sastra Daerah S-1 2.386 27  Pendidikan Fisika S-1 2.332 Klaster 4 : No.  Program Studi Jenjang Jumlah 1  Teknik Industri S-1 2.155 2 Keuangan Dan Perbankan D-3 2.087 3  Pendidikan Geografi S-1 2.003 4  Farmasi D-3 1.845 5  Arsitektur S-1 1.788 6  Agroteknologi S-1 1.723 7 Perekam Dan Informasi Kesehatan D-3 1.650 8  Analis Kesehatan D-3 1.561 9  Agribisnis S-1 1.539 10 Ketatalaksanaan Pelayaran Niaga Dan Kepelabuhan D-3 1.477
11  Sekretari D-3 1.438 12  Ekonomi Pembangunan  S-1 1.407 13  Nautika D-3 1.322 14  Teknika D-3 1.232 15  Mesin Industri D-3 1.154 16  Mesin Otomotif D-3 1.096 17  Teknologi Pangan S-1 1.083 18 Desain Komunikasi Visual S-1 1.024 19  Perhotelan D-3 983 20  Pendidikan Sejarah S-1 948 21  Teknik Telekomunikasi  D-3 821 22  Teknik Kimia S-1 808 23 Teknologi Hasil Pertanian S-1 720 24  Ilmu Teologi S-1 666 25  Pariwisata D-3 658 26  Manajemen Perpajakan D-3 657 27  Ilmu Pemerintahan S-1 649 28  Statistika D-3 546 29  Fisioterapi D-3 524 30 Ilmu Administrasi Niaga S-1 518 31  Matematika S-1 511 32 Manajemen Administrasi D-3 487 33  Teknik Sipil D-3 484 34 Sosial Ekonomi Pertanian (Agrobisnis) D-3 435 35 Pjj Pendidikan Guru Sekolah Dasar S-1 414 36 Analis Farmasi Dan Makanan D-3 408 37  Desain Grafis D-3 407 38  Refraksi Optisi D-3 404 39  Ilmu Gizi S-1 396 40  Gizi D-3 366 41  Geografi S-1 349 42 Radiodiagnostik Dan Radioterapi D-3 314 43  Kimia S-1 300 44 Pendidikan Teknik Mesin S-1 289 45 Usaha Perjalanan Wisata D-3 285 46 Hubungan Internasional S-1 277 47  Teknik Lingkungan D-3 272 48  Teknik Kimia D-3 270
49  Peternakan S-1 268 50  Manajemen Pemasaran D-3 267 51  Ilmu Politik S-1 264 52  Budidaya Perairan S-1 246 53  Biologi S-1 244 54  Manajemen Industri D-3 231 55  Seni Musik S-1 229 56 Administrasi Rumah Sakit D-3 220 57  Budidaya Perairan D-3 215 58  Hubungan Masyarakat D-3 214 59  Sastra Jepang S-1 211 60  Penyiaran D-3 200 61  Budidaya Pertanian D-3 198 62  Produksi Ternak D-3 192 63 Administrasi Perpajakan D-3 187 64 Teknik Perancangan Manufaktur D-3 178 65  Teknik Mekatronika D-3 175 66  Desain Produk D-3 166 67 Teknik Permesinan Kapal D-3 160 68 Desain Komunikasi Visual D-3 158 69 Perencanaan Wilayah Dan Kota S-1 149 70  Sosiologi S-1 149 71  Teknologi Pendidikan S-1 146 72 Mesin Dan Peralatan Pertanian D-3 138 73 Pemanfaatan Sumber Daya Perikanan S-1 137 74  Analis Kimia D-3 136 75  Bahasa Mandarin D-3 135 76  Bahasa Jepang D-3 130 77  Desain Produk S-1 128 78  Teknik Listrik D-3 120 79  Komunikasi Massa D-3 119 80  Tata Busana D-3 114 81  Pengecoran Logam D-3 113 82  Pendidikan Dokter Gigi  S-1 105 83  Agronomi D-3 102 84  Teknik Manufaktur D-3 101 85  Desain Grafis S-1 100 86 Pendidikan Teknik Otomotif S-1 100 87  Teknik Industri Tekstil D-3 100 88  Administrasi Bisnis D-3 96
Klaster Program Studi 0 10.000 20.000 30.000 40.000 50.000 60.000 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 Program  Studi J u m la h Klaster Bidang Ilmu 0 100 200 300 400 500 600 700 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 Bidang Ilm u J u m la h
89 Manajemen Perdagangan D-3 96 90  Malariologi D-3 89 91  Teknik Industri D-3 89 92  Tata Boga D-3 82 93  Administrasi Peradilan D-3 78 94  Tata Rias D-3 76 95 Teknik Kelistrikan Kapal D-3 73 96  Bahasa Belanda D-3 66 97  Teknik Lingkungan S-1 65 98  Kriya Kain D-3 65 99  Kesehatan Lingkungan D-3 61 100  Fisika S-1 57 101  Statistika S-1 56 102  Desain Interior D-3 55 103 Nutrisi Dan Makanan Ternak D-3 55 104  Desain Interior S-1 50 105 Teknik Bangunan Kapal D-3 47 106  Seni Pedalangan D-3 32 107  Seni Teater D-3 20 108 Teknologi Produksi Pertanian D-3 19 109 Perawatan Dan Perbaikan Mesin D-3 14 110  Seni Tari D-3 14 111  Pola Pengecoran D-3 13 112  Ilmu Kelautan S-1 9 113  Material D-3 5

## Pembahasan dan Visualisasi Hasil Klastering
Berdasarkan hasil klastering pada pembahasan  sebelumnya  yaitu  berdasarkan bidang  ilmu  dan  program  studi  nampak  bahwa tidak  semua  bidang  ilmu  yang  dominan  pada klaster  pertama  seperti  kependidikan  menjadi minat  utama  pada  calon  mahasiswa  karena hanya beberapa program studi kependidikan saja yang  jumlahnya  tinggi  sementara  kependidikan lainnya  tetap  pada  jumlah  sedang  dan  rendah. Demikian  pula  pada  bidang  ilmu  komputer dimana hanya program studi Teknik Informatika,  Sistem  Informasi  dan  Manajemen Informatika  yang  cukup  tinggi  peminatnya sedangkan  untuk  program  studi  lainnya  berada pada hasil klaster berikutnya.
Berikut  ini  adalah  visualisasi  hasil klastering bidang ilmu dan program studi seperti terlihat pada gambar 3 dan gambar 4.
Gambar 3. Visualisasi hasil klastering bidang ilmu
Gambar 4. Visualisasi hasil klastering program studi

## Kesimpulan
Berdasarkan  analisa  profil  data  mahasiswa  baru terhadap  program  studi  yang  dipilih  di perguruan  tinggi  swasta  jawa  tengah  dengan menggunakan  teknik  data  mining  maka  dapat disimpulkan bahwa :
1. Data  mining  dengan  teknik  klustering  pada data mahasiswa baru pada PTS di lingkungan  Kopertis  Wilayah  VI  Jawa Tengah berdasarkan jumlah mahasiswa yang melakukan registrasi menghasilkan informasi  mengenai  kelompok  bidang  ilmu dan  program  studi  mulai  dari  jumlah  yang paling  banyak  hingga  jumlah  yang  paling sedikit
2. Hasil klastering menunjukkan bahwa beberapa  bidang  ilmu  mempunyai  dominasi
yang  cukup  tinggi  terhadap  minat  masuk mahasiswa  baru,  namun  demikian  tidak semua  program  studi  yang  ada  pada  bidang ilmu yang dominan meraih jumlah mahasiswa  yang  banyak,  hanya  beberapa program  studi  saja  yang  memiliki  dominasi yang  cukup  tinggi  sesuai  hasil  klaster  pada bidang ilmu
3. Trend  minat  mahasiswa  terhadap  bidang ilmu  cukup  signifikan  terhadap  program studi yang dipilihnya

## Saran
Dari hasil kesimpulan yang di dapat maka dapat diberikan saran sebagai berikut :
1. Data mahasiswa baru sebaiknya dikelola dan disimpan dengan baik karena dapat membawa  manfaat  yang  sangat  besar  untuk kegiatan  pengelolaan  institusi  di  masa  yang akan datang
2. Perlu adanya penambahan kelengkapan data mahasiswa  baru  yang  dibutuhkan  seperti status  sosial  dan  referensi  darimana  calon mahasiswa baru berasal
3. Perlu  adanya  penelitian  lebih  lanjut  dalam rangka  mengembangkan  informasi  yang lebih  banyak  dan  mendalam  mengenai  asal mahasiswa  baru  berdasarkan  atribut-atribut lain  yang  belum  dimanfaatkan  pada  proses data mining dalam penelitian ini

## DAFTAR PUSTAKA
Al-Radaideh,  Q.,  A.,  Al-Shawakfa,  E.,  M.,  & Al-Najjar,  M.,  I., (2006). Mining  Student Data  Using  Decision  Trees, Yarmouk University
Budiarti A., Giri, S., Y, Yova, R., (2006) . Studi
Karakteristik  Kelulusan  Peserta  Didik dengan  Teknik  Clustering, Universitas Indonesia.
Erdogan,  S.,  Z.,  & Timor,  M.,  (2005). A  Data
Mining Application In A Student Database, Maltepe University & Istambul
University
Han,  J.  &  Kamber,  M.  (2006). Data  mining:
Concepts  and  Techniques .  New  York:
Morgan-Kaufman
Romero,  C.,  Ventura,  S.,  Expejo,  P.,  G.,  &
Hervas, C., (2008). Data Mining
Algorithms  to  Classify  Students, Cordoba University
Tan,  P.,  Steinbach,  M.,  &  Kumar,  V.,  (2006). Introduction  to  Data  Mining ,  Pearson Education.