## Pemetaan Karakteristik Mahasiswa Penerima Kartu Indonesia Pintar Kuliah (KIP-K) menggunakan Algoritma K-Means++
Fitri Nuraeni [1]* , Dede Kurniadi [2] , Gisna Fauzian Dermawan [3]
Teknik Informatika, Jurusan Ilmu Komputer Institut Teknologi Garut Garut, Indonesia fitri.nuraeni@itg.ac.id [1], dede.kurniadi@itg.ac.id [2], 1806122@itg.ac.id [3]
Abstract— Knowledge  about  mapping  the  characteristics  of students receiving KIP-K in tertiary institutions can use data mining, namely  the  clustering  technique.  The  mapping  of  these characteristics  is  carried  out  by  grouping  students  based  on academic  and  non-academic  attributes  using  the  K-Means++ algorithm, which can reduce the number of repetitions in the data grouping  process.  This  study  uses  the  Cross-Industry  Standard Process  for  Data  Mining  (CRIPS-DM)  method  and  the  clustering algorithm,  namely  k-means++.  This  study  produced  a  clustering model with a k = 2 based on the elbow method graph with the most significant  silhouette  coefficient  value  of  0.7523  and  the  smallest davies  bouldine  index  (DBI)  of  0.49053.  From  mapping  the characteristics  of  KIP-K  recipient  students,  knowledge  is  obtained that  can  be  used  as  material  for  decision-making  in  tertiary institutions  in  selecting  KIP-K  applicants  to  minimize  academic problems for KIP-K recipient students in the future.
Keywords— clustering,  DBI,  elbow  method,  k-means++, silhouette coefficient
Abstrak—
Pengetahuan baru mengenai pemetaan karakteristik mahasiswa penerima KIP-K pada perguruan tinggi dapat  menggunakan  penggalian  data  yaitu  teknik  clustering. Pemetaan  karakteristik  ini  dilakukan  dari  hasil  pengelompokan mahasiswa  berdasarkan  atribut  akademik  dan  non-akademik menggunakan  algoritma  K-Means++  yang  dapat  menurunkan jumlah  perulangan  dalam  proses  pengelompokan  datanya. Dengan menggunakan metode Cross-Industry Standard Process for Data  Mining  (CRIPS-DM)  dan  algoritma  clustering  yaitu  k- means++. Dari penelitian ini, dihasilkan model clustering dengan nilai  k=2  berdasarkan  grafik  metode  elbow  dengan    nilai silhouette  coefficient  terbesar  yaitu  0.7523  dan  davies bouldine index (DBI) terkecil yaitu  0.49053. Dari hasil pemetaan karakteristik  mahasiswa  penerima  KIP-K  ini,  didapatkan pengetahuan yang dapat menjadi bahan pengambilan keputusan perguruan  tinggi  penyelenggaran  dalam  penyeleksian  pendaftar KIP-K  sehingga  meminimalisir  masalah  akademik  mahasiswa penerima KIP-K di kemudian hari.
Kata  Kunci— klasterisasi,  DBI,  k-means++,  kip-k,  metode elbow, silhouette coefficient

## I. P ENDAHULUAN
Penyeleksian  calon  penerima  KIP-K  masih  belum  efektif, terlihat  dari  munculnya  permasalahan  mahasiswa  penerima KIP-K  selama  proses  pembelajaran.  Permasalahan  tersebut diantaranya nilai akademik yang dibawah rata-rata, kurangnya aktifitas  mahasiswa  dalam  kegiatan  akademik  dan  non- akademik  di  kampus,  serta  kurangnya  motivasi  dalam  belajar sehingga  mengundurkan  diri  sebagai  mahasiswa.  Untuk meminimalisir  kemunculan  masalah  tersebut,  maka  perlu adanya  pengetahuan  baru  mengenai  pemetaan  mahasiswa penerima  KIP-K  berdasarkan  kesamaan  karakter  masing- masing.  Karakter  mahasiswa  dapat  diidentifikasi  dari  aspek akademik seperti Indeks Prestasi (IP) dan aspek non-akademik seperti faktor orang tua dan lingkungan tempat tinggal[1][2][3]. Selanjutnya, pemetaan karakter mahasiswa ini dapat digunakan sebagai  bahan  pengambilan  kebijakan  perguruan  tinggi[4], salah satunya kebijakan seleksi penerima KIP-K.
Beberapa  perguruan  tinggi  sudah  menggunakan  pemetaan karakter  mahasiswa  sebagai  bahan  pengambilan  kebijakan. Tahun  2018  terdapat  penelitian  mengenai  klasifikasi mahasiswa  yang  berpotensi  mendapat  beasiswa  di  perguruan tinggi  menggunakan  algoritma k-Nearest  Neighbor (k-NN) dengan  atribut  nilai  IPK  dan  status  ekonomi  yang  dimiliki mahasiswa[5].  Satu  tahun  selanjutnya,  pengelompokan mahasiswa  penerima  beasiswa  KIP-K  telah  dilakukan menggunakan  teknik clustering dengan  tiga cluster ,  yaitu kategori  berhak  menerima,  dengan  pertimbangan,  dan  tidak berhak  menerima,  dilihat  dari  kriteria  ekonomi  dan  prestasi mahasiswa  di  kampus[6].  Penelitian  serupa  mengenai pengelompokan penerima beasiswa dengan atribut nilai raport, prestasi disekolah, hasil test dan juga tingkat ekonomi keluarga [7].  Disamping  itu,  telah  dilakukan  pula  pemetaan  karakter mahasiswa untuk analisis pola masa studi dengan menggunakan data  akademik  dan  biodata  mahasiswa[8].  Pada  tahun  2021 pengelompokan penerimaan beasiswa Unit Pengumpulan Zakat (UPZ)  digunakan  untuk  menentukan  mahasiswa  yang  layak, tidak layak, dan dipertimbangkan untuk mendapatkan bantuan beasiswa  tersebut[9].  Selanjutnya,  pada  tahun  2022  hasil pengelompokan  dengan  kemiripan  data  non-akademik digunakan  sebagai  pemetaan  potensi  calon  mahasiswa  pada sebuah perguruan tinggi[10].
Berdasarkan penelitian-penelitian tersebut, diketahui bahwa algoritma K-Means dan K-Medoids menjadi  algoritma  yang dapat  digunakan  dalam  proses  pengelompokan  tanpa supervisi[11]  dan  hanya  berdasarkan  kemiripan  data ( clustering ) untuk mendapatkan pemetaan karakter mahasiswa. Perbandingan dari kedua algoritma tersebut menghasilkan nilai akurasi K-Means lebih  tinggi  dibanding K-Medoids [12].  K- means memiliki langkah awal dengan menentukan nilai dari k yang  akan  menentukan  jumlah  klaster  yang  dibangun.  Untuk mendapatkan  nilai k yang  optimal,  maka  digunakan  beberapa metode  untuk  mengevaluasi  proses  klasterisasi  diantaranya yaitu perbandingan silhouette coefficient [13], evaluasi Davies- Bouldin Indeks (DBI)[14], metode elbow [15][16].
Disamping  itu,  algoritma K-Means ini  memiliki  beberapa cara  dalam  menentukan  inisial  centroid  pada  perulangan pertama.  Cara  yang  populer  adalah  dengan  teknik  acak,  yaitu mengambil  sembarang  titik  data  sebagai  centroid  setiap klaster[17].  Teknik  acak  ini  dapat  berakibat  pada  jumlah perulangan  pengelompokan  data  yang  meningkat  untuk mencapai  kondisi  konvergen[18].  Oleh  karena  itu,  mulai digunakan cara lain untuk menentukan titik centroid awal, salah satunya yaitu K-means++ yang mengambil titik centroid yang saling berjauhan satu dengan lainnya[19].
Memperhatikan penelitian sebelumnya, maka penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan pemetaan karakteristik mahasiswa  penerima  KIP-K  berdasarkan  klaterisasi  dengan atribut  ekonomi  mahasiswa  dan  juga  nilai Index Prestasi  (IP) yang  mereka  miliki,  serta  menambahkan  jarak  tempat  tinggal ke  kampus  sebagai  atribut  baru.  Algoritma  yang  digunakan adalah K-means dan K-means++ untuk mengetahui penurunan jumlah perulangan pengelompokan data.  Selain itu, penelitian ini  membandingkan  hasil  klaterisasi  menggunakan  metode evaluasi  DBI, silhouette  coefficient dan  metode elbow ,  untuk mendapatkan  nilai k yang  optimal.  Hasil  klasterisasi  ini disajikan  dalam  pemetaan  karakteristik  mahasiswa  penerima KIP-K  yang  selanjutnya  dapat  dijadikan  bahan  pembuat kebijakan seleksi dan skala prioritas penentuan penerima KIP- K periode yang akan datang.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode  Cross  Industry Standard Process for Data Mining (CRIPS-DM) yang memiliki enam  tahapan  mulai  pemahamaan  bisnis,  pemahaman  data, persiapan  data,  pemodelan,  evaluasi  dan  tahapan  terakhir penyebaran  hasil data  mining .  Pada  Fig  1.,  tahap  awal pemahaman  bisnis  didapatkan  masalah  yang  dibahas  yaitu mengenai  karakteristik  mahasiswa  penerima  KIP-K  dalam proses  pembelajarannya  yang  tidak  sesuai  harapan  pengelola perguruan  tinggi, karena  kinerja  akademik  dan  non-akademik yang  tidak  sesuai  harapan.  Sehingga  tujuan  dari  proses penggalian  data  ini  adalah  melakukan  pemetaan  karakteristik mahasiswa KIP-K dengan teknik klasterisasi.

## Fig. 1. Tahapan penelitian
Tahapan  kedua  pemahaman  data,  dilakukan  pengumpulan data  yang  selanjutnya  dilakukan  identifikasi  dan  evaluasi kualitas  data,  untuk  menyesuaikan  bentuk  data  dengan pemodelan  yang  akan  dibuat.  Dataset  yang  digunakan  berisi 225 data mahasiswa yang diambil dari penerima KIP-K tahun 2014  sampai  2019  dari  perguruan  tinggi  swasta  di  daerah Kabupaten Garut. Dataset ini menggabungkan data pendaftaran mahasiswa KIP-K dan data akademik mahasiswa KIP-K selama 4 semester pertama seperti pada Fig 3 dibawah ini.

## Fig. 2. Tampilan Data Penerima KIP-K
Tahapan selanjutnya adalah persiapan data, dimana dataset pada  Fig.3  diatas  dilakukan  reduksi  dimensi  data  sehingga atribut  yang  digunakan  yaitu  atribut  jenis  kelamin  (JK), pekerjaan orang tua (PK), penghasilan orang tua (PH), jumlah tanggungan  orang  tua  (JT),  jumlah  prestasi  (PR),  jarak  dari rumah ke kampus (JR), IP semester satu (1), IP semester dua (2), IP semester tiga (3) dan IP semester empat (4), seperti yang tersaji dalam Table I.
TABLE I. D ATA PENERIMA KIP-K NPM JK PK JT PH PR JR 1 2 3 4
140336 2 2 6 4 4 8.6 4,00 3,91 3,82 3,78 141149 1 2 6 6 2 3.1 3,72 3,49 3,45 3,49 140304 1 5 7 6 4 76 3,32 3,15 3,16 3,14 140314 1 3 6 8 0 19 2,63 1,92 2,30 2,50 140012 2 5 4 3 2 13 3,63 3,38 3,43 3,44 141060 2 3 5 6 0 6 3,78 3,72 3,52 3,58 140015 1 6 4 10 0 6 2,74 2,62 2,80 2,83 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 190037 1 6 4 8 0 73 3,44 3,87 3,82 3,00
Tabel  I  merupakan  hasil  transformasi  data  yang  semula terdapat  bentuk  polinominal  menjadi  numerik.  Penentuan kategori atribut menggunakan aturan berikut:
1. Atribut  JK  terbagi  menjadi  kategori:  (1)  Laki-Laki  (2) Perempuan;
2. Atribut PK terbagi menjadi kategori: (1) PNS; (2) Pegawai Swasta; (3) Wirausaha; (4) TNI/Polri; (5) Petani, Nelayan; (6) Lainnya;
3. Atribut  PH  terbagi  menjadi  kategori:  (1)  <250.000;  (2) 250.001  –  500.000;  (3)  500.001  -  750.000;  (4)  750.001  - 1.000.000;  (5)  1.000.001  -  1.250.000;  (6)  1.250.001  - 1.500.000;  (7)  1.500.001  -  1.750.000;  (8)  1.750.001  - 2.000.000;  (9)  2.000.001  -  2.250.000;  (10)  2.250.001  - 2.500.000;  (11)  2.500.001  -  2.750.000;  (12)  2.750.001  - 3.000.000;
4. Atribut  alamat  pada  Fig.  3  yang  berisi  data  teks  di  rubah menjadi  angka  dengan  menghitung  jarak  (JR)  dari  alamat mahasiswa menuju kampus dengan satuan kilometer (km).
Pada  tahap  pemodelan,  memilih  teknik  pemodelan  yang sesuai, alat penambangan data, algoritma yang digunakan, dan menyesuaikan  aturan  model  untuk hasil  yang  optimal.  Dalam penelitian ini menggunakan K-Means dan K-Means++ sebagai algoritma  dalam  proses  klasterisasi.  Dalam  perhitungan algoritma K-Means menggunakan  fungsi euclidian  distance yaitu  perhitungan  terhadap  objek  berdasarkan  data  terdekat sehingga dapat dihasilkan kelompok yang memiliki kemiripan dari setiap angotanya.
Proses evaluasi pada satu atau lebih model yang digunakan untuk menentukan nilai optimal untuk k menggunakan metode evaluasi DBI, silhouette coefficient dan metode elbow . Seluruh proses  pemodelan  dan  evaluasi  menggunakan  aplikasi PyCharm  dan scikit-learn  machine  learning  library pada Python .

## B. Data Mining
Data mining adalah proses menemukan pola dan trend yang berguna dalam kumpulan data yang besar [20], yang berkaitan dengan  pengumpulan  data,  pemakaian  data  historis  untuk menemukan  pengetahuan,  informasi,  keteraturan,  pola  atau hubungan dalam data yang berukuran besar, output dalam data mining  dapat  dipergunakan  sebagai  alternatif  dalam pengambilan keputusan atau untuk memperbaiki pengambilan
keputusan di masa yang akan datang.  Berdasarkan fungsi dan tujuan  data  mining  di  kelompokan  menjadi  deskripsi, klasifikasi, prediksi, estimasi, clustering , dan asosiasi[21].
Clustering merupakan pengelompokan record , pengamatan, atau memperhatikan dan membentuk kelas objek- objek yang memiliki kemiripan satu dengan yang lainnya dan memiliki  ketidak  miripan  dengan record dalam  kluster  lain [22], yang mana kemiripan record dalam satu kelompok akan bernilai maksimal, sedangkan kemiripan dengan record dalam kelompok lain akan bernilai minimal[23].
C. Algoritma K-Means
Algoritma K-Means
mempunyai kemampuan mengelompokkan data dalam jumlah yang cukup besar dengan waktu  komputasi  yang  relatif  cepat  dan  efisien.  Dengan kelebihan itu algoritma K-Means merupakan metode clustering yang umum di gunakan dalam berbagai penyelesaian masalah dalam kehidupan sehari hari [24].
Langkah-langkah  pengelompokan  data  menggunakan fungsi euclidean  distance dalam K-Means adalah  sebagai berikut [6] :
1. Pilih jumlah cluster (k).
2. Inisialisasi awal pusat cluster dilakukan secara acak.
3. Setiap  data  ditempatkan  ke  pusat cluster terdekat  sesuai jarak antar objek. Jarak dihitung berdasarkan kemiripan atau ketidak miripan data menggunakan metode jarak euclidean menggunakan rumus berikut:
𝑑(𝑥, 𝑦) =   √∑ (𝑥 1 −   𝑦 1 ) 2 𝑛 𝑖=𝑛 (1)
dimana: d (x,y) = ukuran ketidakmiripan 𝑥 𝑖 = ( 𝑥 1 , 𝑥 2 , … . . 𝑥 𝑛 ) variable data 𝑦 𝑖 = ( 𝑦 1 , 𝑦 2 , … . . 𝑦 𝑛 ) variable pada titik
4. Mengecek  setiap  data  berdasarkan  kedekatannya  dengan jarak terkecil.
5. hitung  pusat  cluster  yang  baru  dengan  keanggotaan  yang baru dengan cara menghitung rata-rata objek pada cluster.
6. Hitung kembali jarak tiap objek dengan pusat cluster yang baru, sehingga cluster tidak berubah, maka proses clustering selesai.

## D. K-Means++
Algoritma K-means++ memiliki dua fase dimana pada fase pertama; k-centroid diidentifikasi tergantung pada nilai k yang telah dipilih secara umum ukuran jarak dihitung menggunakan jarak Euclidian . Sesuai Fig.3, pemilihan titik centroid awal ini diambil  berdasarkan  jarak  terjauh  antar  titik  centroid.  Hal tersebut  berdampak  pada  pengurangan  jumlah  perulangan pengelompokan data sehingga proses klasterisasi menjadi lebih cepat  dan  mudah.  Fase  kedua  melibatkan  penentuan  centroid baru berdasarkan  nilai rata-rata  objek kelompok pada cluster . Proses  perulangan  dalam  menemukan  centroid  baru  sampai konvergensi terpenuhi.
Fig. 3. Tahapan K-Means++

## E. Davies-Bouldin Index (DBI)
DBI  merupakan  salah  satu  metode  evaluasi  internal  yang mengukur evaluasi cluster pada suatu metode pengelompokan yang  didasarkan  pada  nilai  kohesi  dan  separasi.  Dalam  suatu pengelompokan,  kohesi  didefinisikan  sebagai  jumlah  dari kedekatan  data  terhadap centroid dari cluster yang  diikuti. Sedangkan  separasi  didasarkan  pada  jarak  antar centroid dari cluster -nya[25].  Jika  jarak  intra- cluster minimal  berarti masing-masing  objek  dalam cluster tersebut  memiliki  tingkat kesamaan  karakteristik  yang  tinggi[26].  Semakin  kecil  nilai DBI  yang  diperoleh  (non-negatif  >=  0),  maka  semakin  baik cluster yang  diperoleh  dari  pengelompokan  menggunakan algoritma clustering .

## F. Metode Elbow
Klasterisasi  K-Means  meminimalkan  jumlah  kesalahan kuadrat  ( sum  squared  error /  sse)  antara  titik  massa  setiap klaster dan titik sampel dalam klaster sebagai tingkat distorsi. Pada sebuah klaster, jika distorsinya lebih rendah, koneksi antar anggota  internalnya  lebih  dekat.  Sebaliknya,  semakin  tinggi distorsi, semakin longgar struktur internalnya.  Derajat distorsi akan  berkurang  jika  jumlah  cluster  bertambah,  dan  kecepatan penurunan akan lebih lambat, ini titik tertentu sering dianggap sebagai  titik  dengan  kinerja  pengelompokan  yang  lebih baik[27].  Dan  karena  gambarnya  menyerupai  siku,  maka dinamakan metode siku ( elbow ).

## G. Silhouette Coefficient
Untuk  validasi  klaster,  ada  metrik  internal  yang  disebut koefisien siluet yang memperhitungkan jarak intra-cluster dan antar-cluster.  Kualitas  pengelompokan  dapat  dinilai  dengan menggunakan  rata-rata  siluet  dimana  memaksimalkan  nilai indeks ini dapat digunakan untuk mencari jumlah cluster yang ideal[28].

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pemodelan  klasterisasi  penelitian  ini  menggunakan algoritma K-Means++ yang menghasilkan jumlah perulangan lebih  sedikit  dibanding K-Means versi  inisial  centroid  acak. Terlihat  pada  Fig.4,  perbandingan  jumlah  perulangan  untuk ujicoba  klasterisasi K-Means dan K-Means++ dengan  nilai k=1,  2,  ...  ,  9,  10.  Jumlah  perulangan  yang  lebih  sedikit berimplikasi pada waktu proses klasterisasi yang lebih cepat.
Fig. 4. Jumlah perulangan menggunakan K-Means dan K-Means++
Selanjutnya  dilakukan  pencarian  model  klasterisasi  yang paling ideal berdasarkan nilai DBI, dengan mencoba nilai k= 2, 3, ..., 9, 10. Pada Fig.5 dapat dilihat bahwa nilai DBI terkecil berada pada k=2 dan k=4 . Namun, jika melihat isi tabel II nilai DBI k=2 adalah 0.4905 sedangkan k=4 adalah 0.4929, sehingga dari nilai DBI yang terkecil adalah k=2.
Fig. 5. Perbandingan Nilai DBI dengan K-Means++
Kemudian membandingkan nilai distorsi dari sum squared error (SSE) untuk pengelompokan data menggunakan nilai k= 1,  2,  ...,  9,  dan  10. Sum  of  Square  Error (SSE)  didapat  dari mengukur  selisih  antara  data  yang  diperoleh  dengan  model prediksi K-Means++ untuk  setiap  nilai k [29].  Nilai-nilai tersebut  digabungkan  dan  ditampilkan  dalam  bentuk  grafik seperti pada Fig. 6, dimana terdapat bentuk siku ( elbow ) pada nilai k=2 dan k=3.
TABLE II. N ILAI E VALUASI S ILHOUETTE C OEFFICIENT DAN DBI k 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Silhouette Coefficient 0.7523 0.6729 0.6645 0.5390 0.4806 0.3996 0.4022 0.4105 0.3941 Davies-Boulding Index 0.4905 0.5099 0.4929 0.6171 0.6328 0.7331 0.7767 0.6895 0.7240
Fig. 6. Metode Elbow dengan nilai distorsi
Selanjutnya,  evaluasi  ketiga  menggunakan silhouette coefficient yang  ditampilkan  pada  Fig.7.  Pada  grafik  tersebut ditemukan bahwa nilai terbesar terdapat pada k=2, dimana lebih rinci dari nilai silhouette coefficient tersebut dapat dilihat pada tabel II.
Fig. 7. Perbandingan Silhouette Coefficient dengan K-Means++
Berdasarkan  hasil  ujicoba  diatas,  dapat  diketahui  bahwa penentuan titik centroid diawal proses pengelompokan terbukti menurunkan  jumlah  perulangan  pengelompokan  data  sesuai gambaran  pada  Fig.  4.  Penggunanaan  algoritma K-Means dengan  inisial  titik  centroid  yang  acak  membutuhkan perulangan  yang  lebih  banyak  khususnya  pada  k=4  dan  k=5 yang  mencapai  20  kali  perulangan.  Namun,  penggunaan K- Means++ yang  menentukan  titik  centroid  berdasarkan  jarak terjauh  dengan  titik  centroid  pertama,  hanya  memerlukan jumlah perulangan yang lebih sedikit. Walau pada satu kondisi penggunaan  kedua  algoritma  ini  memerlukan  jumlah perulangan yang sama, yaitu saat k=7. Hal ini, memungkinkan terjadi  karena  pada K-Means++ penentuan  titik  centroid pertama masih ditentukan secara acak. Namun, penggunaan K- Means++ pada  dataset  yang  berskala  besar  dapat  membantu proses  klasterisasi  menjadi  lebih    cepat  karena  jumlah perulangannya  lebih  sedikit  dibandingkan  penggunaan K- Means dengan inisialisasi titik centroid yang random[30].
Selanjutnya  melihat  dari  Fig.  6,  dari  metode elbow dalam menentukan nilai k optimal harus dapat mengidentifikasi titik siku berada di nilai k berapa, namun pada gambar k= 2 dan k =3 memungkinkan  untuk  dipilih  menjadi  nilai  optimal.  Namun dengan  memperhatikan  nilai  dari silhouette  coefficient dan DBI, klasterisasi dengan k =2 dan k=3 masing-masing memiliki nilai silhouette  coefficient adalah  0.7523  dan  0.6729  (lihat Tabel  II),  dan  nilai  DBI  masing-masing  adalah  0.4905  dan 0.5099 (lihat Tabel II). Nilai silhouette coefficient untuk model
k =2 lebih besar dibanding model k= 3, dan nilai DBI k =2 lebih kecil dari model yang lainnya. Sehingga berdasarkan evaluasi nilai  SSE  (metode elbow ), silhouette  coefficient dan  DBI, model  yang  memiliki  pengelompokan  paling  optimal  adalah model klasterisasi dengan nilai k =2.
Fig. 8. Hasil Klasterisasi K-Means++ dengan k =2
Pada  Fig.8  dapat  dilihat  bahwa  terdapat  dua  area  sebaran data, dimana titik data berwarna hijau menandai anggota klaster ke-1 dan titik data berwarna hitam menandai anggota klaster ke- 2. Dengan menampilkan pada grafik dua dimensi, dipilih atribut non-akademik yaitu jarak (JRK) dan atribut akademik yaitu IP semester  3  (IP3).  Atribut  jarak  merupakan  atribut  yang ditambahkan  pada  penelitian  ini,  yang  mana  pada  penelitian mengenai  pemetaan  karakteristik  mahasiswa  belum  ada  yang menggunakannya[5][6][7][8][9][10].  Berdasarkan  penelitian ini,  maka  atribut  jarak  tempat  tinggal  mahasiswa  ke  lokasi kampus  layak  untuk  dijadikan  sebagai  atribut  non-akademik dalam  pemetaan  karakteristik  mahasiswa,  selaras  dengan penelitian  sebelumnya  bahwa  karakteristik  mahasiswa  non- akademik salah satunya lingkungan tempat tinggal[2][3].
Selanjutnya  hasil  dari  klasterisasi  pada  dataset  yang digunakan,  didapatkan  pemetaan  karakteristik  mahasiswa terhadap  2  klaster  yang  memiliki  nilai  rata-rata  setiap  atribut seperti yang ditampilkan pada Tabel III.
TABLE III. N ILAI E VALUASI S ILHOUETTE C OEFFICIENT DAN DBI
Pada  Tabel  II  diatas  terdapat  perbedaan  nilai  IP  dimana cluster satu  memiliki  nilai  IP  yang  lebih  besar  dibandingkan dengan  nilai  IP cluster dua.  Perbandingan  nilai  yang  paling signifikan yaitu pada atribut jarak rumah menuju kampus (JR). Rata-rata jarak rumah ke kampus pada cluster satu lebih kecil dibandingkan nilai pada cluster dua. Melihat kondisi tersebut, maka  dari  pemetaan  ini  dapat  menunjukan  dua  karakteristik mahasiswa  yang  berbeda  baik  dari  faktor  akademik  dan  non- akademik.
JK PK JT PH PR JRK IP1 IP2 IP3 IP4 K_1 1.48 4.78 4.89 1,408,359 0.15 16.21 3.35 3.31 3.29 3.31 K_2 1.33 5.00 4.93 882,000 0.13 74.17 3.30 3.16 3.22 3.19

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan mengenai implementasi K-Means dalam pemetaan karakteristik mahasiswa  penerima  KIP-K  ini,  maka  dapat  diambil kesimpulan bahwa: 1) algoritma K-Means++ memiliki jumlah perulangan  yang  lebih  sedikit  dibanding K-Means ,  sehingga proses menjadi lebih cepat; 2) model klasterisasi K-Means++ dengan dataset yang dipilih, memiliki nilai k optimal yaitu k =2 berdasarkan  evaluasi  metode elbow dengan silhouette coefficient =  0.7523 , dan  DBI-nya  =  0.49053;  serta  3)  model klasterisasi  yang  dibangun  telah  mampu  memetakan karakteristik  mahasiswa  penerima  KIP-K  pada  2  kelompok dengan  atribut  yang  signifikan  berbeda  yaitu  IP  semester  1 sampai semester 4 dan jarak rumah ke lokasi kampus.
Untuk  pengembangan  penelitian  yang  serupa  dikemudian hari, disarankan untuk menambahkan atribut diperlukan untuk mengetahui  lebih  banyak  faktor  yang  mempengaruhi  nilai  IP mahasiswa  penerima  KIP-K  seperti  faktor  kegiatan  non- akademik yang dilaksanakan di kampus dan luar kampus.

## R EFERENCES
[1] M.  M.  Manurung  and  R.  Rahmadi,  “Identifikasi  Faktor-faktor Pembentukan  Karakter  Mahasiswa,” JAS-PT  J.  Anal.  Sist.  Pendidik. Tinggi , vol. 1, no. 1, p. 41, 2017, doi: 10.36339/jaspt.v1i1.63.
[2] R. Rosmini, A. Fadlil, and S. Sunardi, “Implementasi Metode K-Means Dalam Pemetaan Kelompok Mahasiswa Melalui Data Aktivitas Kuliah,” It  J.  Res.  Dev. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  22–31,  2018,  doi: 10.25299/itjrd.2018.vol3(1).1773.
[3] A. N. Syaharani and F. Nurani, “Kesenjangan Mutu Pendidikan Antara Desa dan Kota,” 2019.
[4] I.  Pratama  and  P.  T.  Prasetyaningrum,  “Pemetaan  Profil  Mahasiswa Untuk  Peningkatan  Strategi  Promosi  Perguruan  Tinggi  Menggunakan Predictive  Apriori,” J.  Eksplora  Inform. ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  159–166, 2021, doi: 10.30864/eksplora.v10i2.505.
[5] D.  Kurniadi,  E.  Abdurachman,  H.  L.  H.  S.  Warnars,  and  W.  Suparta, “The prediction  of  scholarship  recipients in higher education  using k- Nearest neighbor algorithm,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 434, no. 1, 2018, doi: 10.1088/1757-899X/434/1/012039.
[6] A. E. Rahayu, K. Hikmah, N. Y. Ningsih, and A. C. Fauzan, “Penerapan K-Means Clustering Untuk Penentuan Klasterisasi Beasiswa Bidikmisi Mahasiswa,” Comput.  Sci.  Appl.  Informatics ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  82–86, 2019.
[7] E.  Buulolo,  R.  Syahputra,  and  A.  Fau,  “Algoritma  K-Medoids  Untuk Menentukan  Calon  Mahasiswa  Yang  Layak  Mendapatkan  Beasiswa Bidikmisi di Universitas Budi Darma,” vol. 4, pp. 797–805, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2240.
[8] A.  Hardianti  and  D.  Agushinta  R,  “ANALISIS  POLA  MASA  STUDI MAHASISWA  FAKULTAS  TEKNIK  UNIVERSITAS  DARMA PERSADA MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING K- MEANS,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 4, pp. 861–868, 2020, doi: 10.25126/jtiik.202071001.
[9] S.  Astuti,  Samsudin,  and  Triase,  “Penerapan  Data  Mining  Dalam Menentukan  Penerima  Beasiswa  Upz  (Unit  Pengumpulan  Zakat) Menggunakan Algoritma K-Means,” vol. 13, no. 2, 2021.
[10]  I.  Irmayansyah  and  S.  E.  Triyono,  “Penerapan  Algoritma  K-Means Untuk  Pemetaan  Potensi  Calon  Mahasiswa  Baru,” Teknois    J.  Ilm. Teknol.  Inf.  dan  Sains ,  vol.  12,  no.  2,  pp.  139–150,  2022,  doi: 10.36350/jbs.v12i2.139.
[11]  H. Gunawan and V. Purwayoga, “DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA  K-MEANS  CLUSTERING  UNTUK  MENGETAHUI POTENSI PENYEBARAN VIRUS CORONA DI KOTA CIREBON,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 11, no. 1, pp. 1–8, Jan. 2022,
doi: 10.32736/sisfokom.v11i1.1316.
[12]  A. Darussalam, “Perbandingan Akurasi Metode Clustering Algoritma K- Means  Dengan  Algoritma  K-Medoids  Dalam  Pengelompokan  Data Mahasiswa  Baru  Untuk  Strategi  Promosi  Program  Studi  Teknik Informatika Unisnu Jepara,” vol. 3, pp. 1–9, 2019.
[13]  F.  N.  R.  F.  Aziz,  B.  D.  Setiawan,  and  I.  Arwani,  “Implementasi Algoritma K-Means untuk Klasterisasi Kinerja Akademik Mahasiswa,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 6, pp. 2243–2251, 2018.
[14]  F. Nuraeni and L. Listiani, “Implementation of K-Means Algorithm with Distance  of  Euclidean  Proximity  in  Clustering  Cases  of  Violence Against Women and Children,” in 2019 1st International Conference on Cybernetics and Intelligent System (ICORIS) , 2019, no. August, pp. 162– 167.
[15]  S. Surohman, L. Fabrianto, F. Riza, and N. M. Faizah, “Korelasi Antara Profil  dan  Nilai  Akademis  Siswa  dengan  Menggunakan  Algoritma  K- Means,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 4, p. 845, 2021, doi: 10.25126/jtiik.2021843034.
[16]  D.  Abdullah,  S.  Susilo,  A.  S.  Ahmar,  R.  Rusli,  and  R.  Hidayat,  “The application of K-means clustering for province clustering in Indonesia of the risk of the COVID-19 pandemic based on COVID-19 data,” Qual. Quant. , vol. 56, no. 3, pp. 1283–1291, Jun. 2022, doi: 10.1007/s11135- 021-01176-w.
[17]  F.  Nuraeni,  D.  Tresnawati,  Y.  H.  Agustin,  and  G.  F.  Dermawan, “OPTIMIZATION  OF  MARKET  BASKET  ANALYSIS  USING CENTROID-BASED  CLUSTERING  ALGORITHM  AND  FP- GROWTH ALGORITHM OPTIMALISASI ANALISIS KERANJANG PASAR  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  CENTROID-BASED CLUSTERING  DAN  ALGORITMA  FP-GROWTH,” J.  Tek.  Inform. , vol.
3, no. 6, pp. 1581–1590, 2022, doi: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.6.399 p-ISSN:
[18]  C. Ayudia, S. Fastaf, and Y. Yamasari, “Analisa Pemetaan Kriminalitas Kabupaten  Bangkalan  Menggunakan  Metode  K-Means  dan  K-Means ++,” J. Informatics Comput. Sci. , vol. 03, no. 04, pp. 534–546, 2022.
[19]  A.  Kapoor  and  A.  Singhal,  “A  comparative  study  of  K-Means,  K- Means++  and  Fuzzy  C-Means  clustering  algorithms,”  in 3rd  IEEE International
Conference on , 2017, pp. 1–6, doi: 10.1109/CIACT.2017.7977272.
[20]  D.  T.  Larose  and  C.  D.  Larose, Discovering  Knowledge  In  Data  An Introduction To Data Mining Second Edition Wiley Series On Methods And Applications In Data Mining . 2014.
[21]  E.  Buulolo, Data  Mining  Untuk  Perguruan  Tinggi .  Yogyakarta: DEEPUBLISHER, 2020.
[22]  M.  Wahyudi,  Mashita,  R.  Saragih,  and  Solikhun, Data  Mining Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  dengan  K-Medoids Clustering . Yayasan Kita Menulis, 2020.
[23]  S.  Defiyanti,  M.  Jajuli,  and  N.  Rohmawati,  “Optimalisasi  K-Medoid Dalam  Pengklasteran  Mahasiswa  Pelamar  Beasiswa  Dengan  Cubic Clustering Criterion,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 211– 218, 2017, doi: 10.25077/teknosi.v3i1.2017.211-218.
[24]  Y.  Amri,  “Metode  k-means  untuk  clustering  mahasiswa  berdasarkan nilai akademik,” vol. XV, no. 02, 2021.
[25]  Z.  Nabila,  A.  Rahman  Isnain,  and  Z.  Abidin,  “Analisis  Data  Mining Untuk  Clustering  Kasus  Covid-19  Di  Provinsi  Lampung  Dengan Algoritma K-Means,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 2, p. 100, 2021.
[26]  B.  Jumadi  and  USU,  “Peningkatan  Hasil  Evaluasi  Clustering  Davies Bouldin dengan Penentuan Titik Pusat Cluster Awal K-Means,” 2018.
[27]  X. Guo, “Clustering of NASDAQ Stocks Based on Elbow Method and K-Means,”  in Proceedings  of  the  4th  International  Conference  on Economic Management and Green Development , 2021, pp. 80–87, doi: 10.1007/978-981-16-5359-9_11.
[28]  D.-T.  Dinh,  T.  Fujinami,  and  V.-N.  Huynh,  “Estimating  the  Optimal Number  of  Clusters  in  Categorical  Data  Clustering  by  Silhouette Coefficient,” in 20th International Symposium, KSS 2019 , 2019, pp. 1– 17, doi: 10.1007/978-981-15-1209-4_1.
[29]  R.  Nainggolan,  R.  Perangin-Angin,  E.  Simarmata,  and  A.  F.  Tarigan, “Improved the Performance of the K-Means Cluster Using the Sum of Squared Error (SSE) optimized by using the Elbow Method,” J.  Phys.
Conf. Ser. ,  vol.  1361,  no.  1,  2019,  doi:  10.1088/1742- 6596/1361/1/012015.
[30]  J.  Hämäläinen,  T.  Kärkkäinen,  and  T.  Rossi,  “Improving  scalable  k- means++,” Algorithms ,  vol.  14,  no.  1,  pp.  1–20,  2021,  doi: 10.3390/a14010006.