DOI: 10.52362/jisicom.v7i2.1239 Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed) Vol.7 No.2  (December 2023) JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom
Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com

## APPLICATION OF THE K-MEAN ALGORITHM IN DETERMINING THE RIGHT PROFESSION FOR INFORMATION TECHNOLOGY STUDENTS
Penerapan Algoritma K-mean dalam Menentukan Profesi yang Tepat bagi Mahasiswa Turusan Teknologi Informasi
Dhia Marsya Assyafiq 1 , Astriana Mulyani 2
Program Studi Informatika 1 ,  Program Studi Informatika 2
Fakultas Teknologi Informasi 1 ,  Fakultas Teknologi Informasi 2
Universitas Nusa Mandiri 1 , Universitas Nusa Mandiri 2
assyafiqnfs@gmail.com, astriana.atm@nusamandiri.ac.id
Received: August  20, 2023 . Revised: September  22, 2023 . Accepted: September 29, 2023 Issue Period: Vol.7 No.2 (2023), Pages 241-249
Abstrak: Penelitian  ini  berfokus  pada  minat  bidang  pekerjaan  yang  tepat  untuk mahasiswa  teknologi  informasi  jurusan  Informatika.  Lulusan  mahasiswa  jurusan informatika  banyak  yang  bekerja  tidak  sesuai  keilmuan  yang  ditempuh  selama perkuliahan.  Tentu  ini  menyebabkan  permasalahan  dalam  penetapan  alumni  yang bekerja  sesuai  dengan  keilmuan  yang  ditempuh.  Dari  permasalahan  tersebut penelitian  ini  untuk  menentukan  pekerjaan  yang  tepat  untuk  mahasiswa  teknologi informasi  khususnya  jurusan  informatika,  membantu  mahasiswa  mengambil keputusan  menentukan  bidang  pekerjaan  yang  sesuai  dan  membantu  fokus  belajar mahasiswa  agar  kepeminatan  bidang  pekerjaan  dan  upaya  yang  dilakukan  sesuai dengan  jalur  yang  dipilih.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dengan mengumpulkan  data  kepeminatan  bidang  pekerjaan  yang  sesuai  dengan  jurusan teknologi  informasi  yang  didapat  dari  melakukan  observasi,  memberikan  kuisioner dan melakukan studi  pustaka. Data  yang didapatkan diolah menggunakan  algoritma K-Means . Algoritma K-Means merupakan metode pengelompokan data dengan  cara mengelompokkan  data  kedalam  kelompok  yang  berbeda  secara  iteraktif,  dengan memimalkan  rata  –  rata  jarak  data  ke  setiap  kelompoknya.  Hasil  penelitian menunjukan  hasil  pengelompokan  data  kedalam  kelompok  berbeda  dari  kelompok data  yang  kepeminatanya  rendah,  sedang  dan  tinggi.  Dalam  hal  ini  bisa  diambil kesimpulan bahwa data yang dihasilkan bisa membantu mahasiswa teknik komputer menentukan bidang pekerjaan.
Kata kunci: Mahasiswa, Minat, Bidang Pekerjaan, K-Means, Pengelompokan
Abstract: This  research  focuses  on  interests  in  the  right  field  of  work  for information  technology  students  majoring  in  Informatics.  Many  graduate students majoring in informatics work not in accordance with the knowledge taken during lectures. Of course this causes problems in determining alumni
DOI: 10.52362/jisicom.v7i2.1239 Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed) Vol.7 No.2  (December 2023) JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom
Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
who work in accordance with the knowledge pursued. From these problems this  research  is  to  determine  the  right  job  for  information  technology students,  especially  informatics  majors,  help  students  make  decisions  in determining the appropriate field of work and help focus student learning so that  the  field  of  work  is  passionate  and  the  efforts  made  are  in  accordance with the chosen path. The method used in this research is to collect data on the field of work that is in accordance with the information technology major obtained  from  making  observations,  giving  questionnaires  and  conducting literature  studies.  The  data  obtained  is  processed  using  the  K-Means algorithm. The K-Means algorithm is a method of grouping data by grouping data into different groups in an iterative manner, by minimizing the average distance of the data to each group. The results of the study show the results of grouping  the  data  into  different  groups  from  the  data  groups  with  low, medium and high interest. In this case it can be concluded that the resulting data can help computer engineering students determine the field of work.
Keywords: Students, Interests, Field of Work, K-Means, Grouping

## I. PENDAHULUAN
Dalam  memperluas  jangkauan  peluang  yang  dapat  dijadikan  fokus  mahasiswa  informatika  untuk menentukan pekerjaan sebagai acuan mendalami ilmu komputer yang akan diterapkan dalam dunia kerja  yang membuka  kesempatan  seluas  yang  akan  semakin  luas  dengan  adanya  perkembangan  teknologi  yang  semakin canggih  memungkin  peluang  –  peluang  pekerjaan  baru.  Begitu  banyak  peluang  untuk  menghasilkan  pundi  – pundi penghasilan mahasiswa informatika diharapkan mampu bersaing dengan kreatifitas yang memungkinkan mampu bersaing di tengah gempuran kemajuan teknologi.
Masalah  pengangguran  dan  ketenega  kerjaan  sampai  saat  ini  masih  menjadi  perhatian  utama  disetiap negara  di  dunia  khususnya  dinegara  yang  sedang  berkembang  [1].  Banyak  lulusan  perguruan  tinggi menargetkan setelah lulus harus mendapatkan pekerjaan di suatu perusahaan berbekal pengetahuan teoritis yang didapatkan melalui mata kuliah faktanya meski seorang lulusan perguran tinggi tidak mudah seseorang diterima di suatu pekerjaan, dalam hal ini mahasiswa diharapkan membangun jiwa kewirausahaan dengan menciptakan berbagai ide dan inovasi kreatif mengikuti teknologi digital sehingga akan menciptakan lapangan pekerjaan baru yang diharapkan mengurangi jumlah pengangguran [2].
Banyak  mahasiswa  dan  fresh  graduate  yang  bingung  menentukan  pekerjaan  apa  yang  sesuai  dengan jurusan informatika sehingga membuat mahasiswa tidak fokus menekuni satu bidang yang akan dijadikan modal untuk  bekerja  di  masa  depan.  Terdapat  banyak  pekerjaan  yang  berhubungan  dengan  informatika  yang  bisa dijadikan patokan mahasiswa jurusan informatika memilih jenis pekerjaan yang tepat sesuai dengan kemampuan dan bidang yang diminati seperti programmer, software engineer, game developer, intelligent system developer, web developer, software tester, network administrator, computer network engineer,  database engineer, system analyst dan masih banyak lainnya yang berhubungan dengan teknologi informatika.
Dalam  berbagai  bidang  kehidupan  saat  ini  banyak  data  yang  dihasilkan  mulai  dari  bidang  idustri, ekonomi,  pendidikan  dan  teknologi  serta  berbagai  bidang  lainnya  [3].  Dengan  adanya  peningkatan pengangguran yang tidak imbang dengan jumlah lapangan pekerjaan membuat mahasiswa yang baru lulus atau fresh graduate mencari pekerjaan yang layak dan sesuai dengan keahlian akan semakin kuat persaingannya[4].
Dengan  pesatnya  perkembangan  teknologi  dan  informasi  merupakan  peluang  besar  mahasiswa informatika bekerja di sebuah perusahaan atau instansi bahkan bisa menciptakan peluang berwirausaha di masa depan. Dengan adanya peluang tersebut dan data yang diperoleh penelitian ini bertujuan membantu mahasiswa
DOI: 10.52362/jisicom.v7i2.1239 Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed) Vol.7 No.2  (December 2023) JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom
Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
informatika  menentukan  pekerjaan  di  masa  depan  menggunakan  algoritma  K-Means  dengan  cara mengelompokan data mahasiswa informatika yang diperoleh dari kuisioner yang diberikan.

## II. METODE DAN MATERI

## 2.1. Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  merupakan  langkah-langkah  yang  dilakukan  oleh  peneliti  untuk  melakukan  sebuah penelitian, berikut tahapan penelitian ini :
Gambar 1 Tahapan Penelitian
A. Studi Literatur
Studi literatur merupakan salah satu teknik yang dapat digunakan dalam melaksanakan sebuah penelitian. Studi literature adalah cara menyelesaikan persoalan dengan menelusuri sumber  – sumber tulisan yang pernah dibuat sebelumnya, Studi literatur juga disebt studi pustaka. Studi literatur umumnya menggunakan buku, jurnal ilmiah, dari sumber yang terpercaya dalam berbagai bentuk misalnya skripsi, tesis, disertasi, laporan praktikum dan sebagainya[19].
B. Identifikasi Masalah
Identifikasi  masalah  merupakan  tahapan  yang  penting  dalam  sebuah  penelitian.  Identifikasi  masalah merupakan  pernyataan  masalah  yang  akan  diteliti  dalam  sebuah  penelitian.  Identifikasi  masalah  memiliki mempunyai  hubungan  yang  kuat  dengan  rumusan  masalah,  jika  identifikasi  masalah  merupakan  pernyataan maka rumusan masalah adalah sebuah pertanyaan masalah itu sendiri.
C. Mencari Dan Mengumpulkan Data
Mencari  dan  mengumpulkan  data  yang  digunakan  sebagai  bahan  yang  akan  diteliti.  Data  terdapat  dua jenis yaitu data kualitatif dan data kuantitatif. Data kualitatis adalah data yang disajikan dalam bentuk deskripsi atau penjelasan sedangkan data kuantitatif adalah data yang disajikan dalam bentuk nominal atau angka. D. Implementasi Clustering Dan Pengujian
Implementasi  clustering  merupakan  tahapan  yang  dilakukan  setelah  mencari  data,  mengumpulkan  data dan  mengidentifikasi  masalah  yang  digunakan  sebagai  bahan  penelitian.  Implementasi  clustering  merupakan tahapan mengolah data yang bertujuan untuk mendapatkan sebuah hasil penelitian.
Pengujian  dilakukan  setelah  pengolahan  data  selesai  hal  ini  dilakukan  sebagai  validasi.  Pengujian merupakan proses pengujian data terhadap hasil yang di dapatkan apakah data yang dihasilkan tepat atau tidak. E. Kesimpulan
DOI: 10.52362/jisicom.v7i2.1239 Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed) Vol.7 No.2  (December 2023) JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom
Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Kesimpulan  merupakam  jawaban  atas  masalah  penilitian  yang  ditarik  dari  hasil  penelitian  setelah serangkaian kegiatan penelitian dilakukan akan mendapatkan sebuah hasil yang dicari dalam sebuah penelitian. Hasil yang baik adalah data yang diperoleh telah melalui tahap pengujian yang baik dan memenuhi standar yang ditetapkan.

## 2.2. Metodologi Penelitian
Metodelogi penilitian merupakan metode yang digunakan penulis untuk menjelaskan tahapan penelitian. Adapun metodelogi yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar di bawah ini :
Gambar 2 Metodelogi penelitian
1. Mencari Dan Mengumpulkan Data
Melakukan pencarian dan mengumpulkan data yang diperlukan untuk penelitian dengan cara : a. Observasi
Melakukan  pengamatan  langsung  pada  teman  mahasiswa  teknik  komputer  Universitas  Bina  Sarana Informatika Purwokerto. Untuk mencari data – data yang dibutuhkan untuk penelitian.
b. Kuisioner
Membuat dan memberikan kuisioner ke pada mahasiswa teknik  komputer melalui media google form untuk mendapatkan data minat bidang pekerjaan mahasiswa teknik komputer.
c. Studi Pustaka
Menggunakan  daftar  bacaan  yang  menjadi  sumber  inspirasi  penulisan  skripsi  ini.  Cara  ini  juga digunakan untuk memperdalam dan memperkuat teori yang sesuai dengan pokok – pokok pembahasan dan permasalahan yang ada dalam penulisan skripsi ini
2. RapidMiner Studio
Untuk  memudahkan  dan  hasil  penelitian  yang  sesuai  yang  sesuai  peneliti  harapkan  disini  peneliti menggunakan tools rapidminer studio. Tools ini juga dapat mempermudah mengolah data dalam jumlah besar. 3. Algoritma K-Means
Menerapkan  algoritma  K-Means  untuk  mengolah  data  yang  digunakan  penelitian  ini  untuk mengclustering data – data yang telah didapatkan agar hasilnya sesuai dengan yang diharapkan oleh peneliti. 4. Pengujian DBI
Pada  bagian  ini  peneliti  melakukan  pengujian  hasil  menggunakan  metode  DBI  pada  perhitungan algoritma K-Means menggunakan tools rapidmainer studio. Ketika tidak ada kesalahan dalam pengujian maka hasil akhir akan didapatkan.
5. Kesimpulan
Setelah melakukan serangkaian tahapan yang sudah dijelaskan sebelumnya, maka pada bagian ini peneliti dapat  melakukan  penarikan  kesimpulan  yang  di  dapat  dari  penelitian  yang  dilakukan.  Kesimpulan  juga
DOI: 10.52362/jisicom.v7i2.1239 Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed) Vol.7 No.2  (December 2023) JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom
Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
merupakan hasil penelitian yang dapat dijadikan acuan mahasiswa teknik komputer dalam menentukan bidang pekerjaan.

## 2.3. Analisis Data
Analisis data merupakan proses pengolahan data yang dijadikan dasar dalam mengambil suatu keputusan untuk solusi sebuah permasalahan. Pada tahapan analisis data ini adalah tahapan pembersihan data yang didapat dari  kuisioner  google  form  yang  diberikan  kepada  alumni  D3  jurusan  teknik  komputer  BSI  Purwokerto  kelas 13.6B  yang  kemudian  diolah  menggunakan  Software  Microsoft  Excel  2016  menjadi  sebuah  dataset  yang digunakan untuk dasar penelitian.
1. Dataset
Data  set  adalah  data  yang  sudah  dibersihkan  pada  tahap  sebelumnya.  Adapun  data  set  yang  dimaksud dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 1 Dataset
Nama Programmer Software Engineer Game Developer Intelligent System Developer Web Developer Software Tester Network Administrator Computer Network Engineer Database Engineer System Analyst Tri Atmoko Sanggrah S. 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Salsa 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 Hafid Fajar Wibowo 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 Saiful Haris 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 Mochammad Yusuf Susanto 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 Nanda Yulina 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 Firman M 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
Alwi 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 Fildza Choirina Marhani 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 Ade Angga Saputra 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 Indra Irawan 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 Ezza Fadhyl Fauzi 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 Daniel Aldian Sitanggang 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 Alda Fadhal Ramadan 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 Widya Puspita Kurniasih 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 Bayu aji satria 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 Safira 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 Yosi Patricia 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 Dwi Mulyono Bagus Sanyoto 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 Caesar gading dewantara 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0

## III. PEMBAHASA DAN HASIL

## 3.1. Perhitungan Algoritma K-Means
Dari  hasil  kuesioner  yang  didapat  maka  langkah  selanjutnya  akan  langkah-langkah  pengerjaan algoritma K-Mean

## 3.1.1 Menentukan Jumlah Cluster
Jumlah  cluster  adalah  jumlah  kelompok  yang  akan  dihasilkan.  Jumlah  cluster  diseseuaikan  dengan kebutuhan,  dalam  penelitian  ini  jumlah  cluster  yang  akan  digunakan  sebanyak  3.  Adapun  3  cluster  yang dimaksud yaitu :
a.  Cluster C0 adalah peminat rendah. b.  Cluster C1 adalah peminat sedang. c.  Cluster C2 adalah peminat tinggi.
3.1.2 Menentukan Centroid Awal
DOI: 10.52362/jisicom.v7i2.1239 Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed) Vol.7 No.2  (December 2023) JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom
Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Centroid  awal  merupakan  titik  pusat  cluster  yang  dipilih  secara  acak  dari  data  training.  Dalam menentukan titik centroid awal berpengaruh terhadap hasil cluster. Berikut merupakan titik centroid awal dalam penelitian ini.

## Tabel 1 Centroid Awal
Programmer Software Engineer Game Developer Intelligent System Developer Web Developer Software Tester Network Administrator Computer Network Engineer Database Engineer System Analyst 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0

## 3.1.3 Menghitung Jarak Data Ke Titik Pusat Cluster
Menghitung  jarak  data  ke  titik  pusat  dilakukan  dengan  cara  menghitung  jarak  setiap  data  dengan centroid  awal  menggunakan  persamaan  Euclidean  Distance.  Pada  tahap  ini  kedekatan  data  dan  cluster  akan menentukan data mana yang termasuk cluster yang ditentukan. Berikut perhitungan jarak data pada iterasi ke-1.
Tabel 3 Hasil Iterasi ke-1
C0 C1 C2 JARAK CL USTER 1,414213562 1,414213562 1,414213562 1,414213562 0 1,414213562 1,414213562 1,414213562 1,414213562 0 1,414213562 1,414213562 1,414213562 1,414213562 0 1,414213562 1,414213562 0 0 2 1,414213562 0 1,414213562 0 1 0 1,414213562 1,414213562 0 0 1,414213562 1,414213562 0 0 2 1,414213562 1,414213562 1,414213562 1,414213562 0 1,414213562 1,414213562 1,414213562 1,414213562 0 1,414213562 1,414213562 1,414213562 1,414213562 0 0 1,414213562 1,414213562 0 0 1,414213562 0 1,414213562 0 1 1,414213562 1,414213562 1,414213562 1,414213562 0 1,414213562 1,414213562 1,414213562 1,414213562 0 1,414213562 1,414213562 1,414213562 1,414213562 0 1,414213562 1,414213562 0 0 2 1,414213562 1,414213562 1,414213562 1,414213562 0 1,414213562 1,414213562 0 0 2 1,414213562 1,414213562 1,414213562 1,414213562 0 1,414213562 0 1,414213562 0 1

## 3.1.4 Menghitung Titik Pusat Centroid
Pada iterasi pertama telah mendapatkan keanggotan cluster, data tersebut digunakan untuk menentukan nilai pusat cluster baru yang diperoleh dari menghitung rata – rata keanggotaan cluster 0, cluster 1 dan cluster 2. Berikut merupakan nilai centroid yang baru:
Tabel 4 Centroid Baru C0 0,076923077 0,153846154 0 0,153846154 0 0,153846154 0,076923077 0,076923077 0,153846154 0,153846154 C1 0 0 0,333333333 0 0,666666667 0 0 0 0 0 C2 0 0 0,75 0 0,25 0 0 0 0 0
Setelah  mendapat  nilai  centroid  yang  baru  ,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  iterasi  ke-2  dengan  cara menghitung ulang data dengan centroid yang baru. Pada penelitian ini dilakukan iterasi 2 kali pada data iterasi 1 dan 2 tidak mengalami perubahan sehingga iterasi dihentikan, berikut tabel perhitungan iterasi ke-2:
Tabel 5 Iterasi ke-2
DOI: 10.52362/jisicom.v7i2.1239 Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed) Vol.7 No.2  (December 2023) JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom
Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
C0 C1
C2 JARAK CLUSTER 0,991084517 1,247219129 1,274754878 0,991084517 0 0,91016612 1,247219129 1,274754878 0,91016612 0 0,91016612 1,247219129 1,274754878 0,91016612 0 1,06587742 0,942809042 0,353553391 0,353553391 2 1,06587742 0,471404521 1,060660172 0,471404521 1 0,91016612 1,247219129 1,274754878 0,91016612 0 1,06587742 0,942809042 0,353553391 0,353553391 2 0,91016612 1,247219129 1,274754878 0,91016612 0 0,91016612 1,247219129 1,274754878 0,91016612 0 0,91016612 1,247219129 1,274754878 0,91016612 0 0,91016612 1,247219129 1,274754878 0,91016612 0 1,06587742 0,471404521 1,060660172 0,471404521 1 0,91016612 1,247219129 1,274754878 0,91016612 0 0,991084517 1,247219129 1,274754878 0,991084517 0 0,991084517 1,247219129 1,274754878 0,991084517 0 1,06587742 0,942809042 0,353553391 0,353553391 2 0,91016612 1,247219129 1,274754878 0,91016612 0 1,06587742 0,942809042 0,353553391 0,353553391 2 0,91016612 1,247219129 1,274754878 0,91016612 0 1,06587742 0,471404521 1,060660172 0,471404521 1

## 3.2 Analisis Hasil
Setelah  melakukakan  perhitungan  baik  secara  manual  maupun  menggunakan  rapidminer  studio didapatkan hasil  jumlah  clustering dan urutan data  yang sama. Adapaun hasil  clustering  seperti  tabel  dibawah ini:
Tabel 6 Jumlah Hasil Cluster
C0 C1
C2 13 3 4 Jumlah Hasil Clustering
Adapun detail data setiap cluster yang diperole adalah sebagai berikut: Tabel 7 Cluster C0
Nama
Programmer Software Engineer Game Developer Intelligent System Developer Web Developer Software Tester Network Administrator Computer Network Engineer Database Engineer System Analyst Tri Atmoko Sanggrah S. 1 0 0 0 0 0
0 0 0 0 Salsa 0 0 0 1 0 0
0 0 0 0 Hafid Fajar Wibowo 0 0 0 0 0 0
0 0 0 1 Nanda Yulina 0 1 0 0 0 0
0 0 0 0 Alwi 0 0 0 0 0 1
0 0 0 0 Fildza Choirina Marhani 0 0 0 0 0 0
0 0 1 0 Ade Angga Saputra 0 0 0 0 0 0
0 0 1 0 Indra Irawan 0 1 0 0 0 0
0 0 0 0 Daniel Aldian Sitanggang 0 0 0 0 0 1
0 0 0 0 Alda Fadhal Ramadan 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 Widya Puspita Kurniasih 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 Safira 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 Dwi Mulyono Bagus Sanyoto 0 0 0 1 0 0 0
0 0 0 Tabel 8 Cluster C1 Nama Programmer Software Engineer Game Developer Intelligent System Developer Web Developer Software Tester Network Administrator Computer Network Engineer Database Engineer System Analyst Mochammad Yusuf Susanto 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 Ezza Fadhyl Fauzi 0 0 0 0 1 0
0 0 0 0 Caesar gading dewantara 0 0 0 0 1 0 0
0 0 0 Tabel 9 Cluster C2 Nama Programmer Software Engineer Game Developer Intelligent System Developer Web Developer Software Tester Network Administrator Computer Network Engineer Database Engineer System Analyst Saiful Haris 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 Firman M 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 Bayu aji satria 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 Yosi Patricia 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 3.3
Menentukan Minat Bidang Pekerjaan Paling Diminati
DOI: 10.52362/jisicom.v7i2.1239 Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed) Vol.7 No.2  (December 2023) JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom
Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Setelah memilah masing – masing hasil clustering dapat dilihat pada tabel Cluster CO, Cluster C1 dan Cluster  C2  peminat  terbanyak  terdapat  pada  Cluster  C2  mendapat  4  data  yang  memilih  game  developer, sedangkan  peminat  terbanyak  kedua  terdapat  pada  Cluster  C1  mendapat  3  data  yang  memilih  web  developer sedangkan peminat terendah berada pada Cluster C0 yang masing – masing peminat kurang dari 3 pemilih pada bidang tersebut.
.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1. Berdasarkan hasil  pengujian data menggunakan RapidMiner pada data  yang dihasilkan kuisioner minat pekerjaan  mahasiswa  informatika  menghasilkan  pengelompokan  yang  berbeda  karena  jumlah  atribut programmer, software engineer, game developer, intelligent system developer, web developer, software tester,  network  administrator,  computer  network  engineer,    database  engineer,  system  analyst pada setiap mahasiwa tidak memiliki nilai sama. Untuk bidang pekerjaan yang paling banyak diminati adalah bidang  pekerjaan game  developer, bidang  pekerjaan  yang  cukup  banyak  diminati  adalah  bidang pekerjaan web  developer, sedangkan  bidang  pekerjaan  yang  kurang  diminati  adalah programmer, software  engineer,  intelligent  system  developer,  software  tester,  network  administrator,  computer network engineer,  database engineer, system analyst.
2. Dari  kesimpulan pada poin  1 dapat  disimpulkan bahwa pada bidang pekerjaan game developer bidang pekerjaan  yang  sangat  populer  memiliki  tingkat  persaingan  yang  sangat  ketat,  sedangkan  pada  bidang pekerjaan web developer tidak seketat game developer atau menempati bidang pekerjaan cukup populer namun  persaingannya tidak seketat game developer , sedangkan bidang pekerjaan  yang kurang diminati adalah  bidang programmer, software  engineer,  intelligent  system  developer,  software  tester,  network administrator,  computer  network  engineer,    database  engineer,  system  analyst persaingan  tidak  terlalu ketat seperti game developer dan web developer .

## REFERENASI
[1] R. D. Sinaulan, “Masalah Ketenagakerjaan Di Indonesia,” Ideas J. Pendidikan, Sos. dan Budaya, vol. 5, no. 1, p. 55, 2019, doi: 10.32884/ideas.v5i1.173.
[2] C.  F.  Kurnia,  N.  N.  Yuwana,  and  A.  P.  Cahyani,  “Pengembangan  Jiwa  Kewirausahaan  di  Kalangan Mahasiswa  dengan  Memanfaatkan  Teknologi  Digital,”  Sinergitas  Quadruple  Helix  E-bus.  dan  Fintech sebagai Daya Dorong Pertumbuhan Ekon. Lokal, pp. 188–192, 2018.
[3]  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.
[4] R. V. Zwagery, “Kecemasan menghadapi dunia kerja pada mahasiswa fresh graduate pada masa pandemi Covid 19,” Pros. Temu Ilm. Nas. (TEMILNAS XII), no. Temilnas XII, pp. 10–14, 2020.
[5] I. W. Djatmiko, “Strategi Penulisan Skripsi, Tesis, Disertasi Bidang Pendidikan,” UNY Press, p. 160 hlm, 2018.
[6] G.  A.  Marcoulides,  Discovering  Knowledge  in  Data:  an  Introduction  to  Data  Mining,  vol.  100,  no.  472. 2005.
[7] S. K. M. K. D. A. N. A. P. S. K. M. K. Amril Mutoi Siregar, DATA MINING: Pengolahan Data Menjadi Informasi dengan RapidMiner. CV Kekata Group.
DOI: 10.52362/jisicom.v7i2.1239 Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed) Vol.7 No.2  (December 2023) JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing)
Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom
Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
[8] Aprilla  Dennis,  “Belajar  Data  Mining  dengan  RapidMiner,”  Innov.  Knowl.  Manag.  Bus.  Glob.  Theory Pract. Vols
1 2,
vol. 5,
no. 4,
pp. 1–5, 2013, [Online]. Available: http://esjournals.org/journaloftechnology/archive/vol1no6/vol1no6_6.pdf%5Cnhttp://www.airccse.org/jour nal/nsa/5413nsa02.pdf.
[9] E. A. Novia, W. I. Rahayu, and C. Prianto, SISTEM PERBANDINGAN ALGORITMA K-MEANS DAN NAÏVE  BAYES  UNTUK  MEMPREDIKSI  PRIORITAS  PEMBAYARAN  TAGIHAN  RUMAH  SAKIT BERDASARKAN TINGKAT KEPENTINGAN. Kreatif.
[10] A. Wanto, Data Mining : Algoritma dan Implementasi. Yayasan Kita Menulis, 2020.
[11] 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, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI.
[12] I.  Darwanto  and  R.  Fidiawati,  “Implementasi  Metode  Case  Based  Reasoning  dan  K-Nearest  Neighbor dalam Sistem Diagnosa  Penyakit dan Hama pada Tanaman Karet,” Dunia  Ilmu, vol.  1, no. 1, pp. 2021– 2022, 2021, [Online]. Available: http://duniailmu.org/index.php/repo/article/view/19.
[13] A. F. Muhammad, “Klasterisasi Proses Seleksi Pemain Menggunakan Algoritma K-Means (Study Kasus : Tim Hockey Kabupaten Kendal),” Jur. Tek. Inform. FIK UDINUS, pp. 1–5, 2015.
[14] R. D. Kurniawati and I. Ahmad, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kelayakan Usaha Mikro Kecil Menengah Dengan Menggunakan Metode Profile Matching Pada Uptd Plut Kumkm Provinsi Lampung,” J. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 2, no. 1, pp. 74–79, 2021.
[15] F. Nur, M. Zarlis, and B. B. Nasution, “Penerapan Algoritma K-Means Pada Siswa Baru Sekolahmenengah Kejuruan Untuk Clustering Jurusan,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan), vol. 1, no. 2, pp. 100–105, 2017, doi: 10.30743/infotekjar.v1i2.70.
[16] F.  Yunita,  “Penerapan  Data  Mining  Menggunkan  Algoritma  K-Means  Clustring  Pada  Penerimaan Mahasiswa Baru,” Sistemasi, vol. 7, no. 3, p. 238, 2018, doi: 10.32520/stmsi.v7i3.388.
[17] Ediyanto, N. Mara, and N. Satyahadewi, “Pengklasifikasian Karakteristik Dengan Metode K-Means Cluster Analysis,” Bul. Ilm. Mat. Stat. dan Ter., vol. 02, no. 2, pp. 133–136, 2013.
[18] A. F. Pakpahan et al., Metodologi Penelitian Ilmiah. Yayasan Kita Menulis, 2021.
[19] M.  S.  Drs.  H.  Restu,  S.  E.  M.  S.  H.  R.  Marwan  Indra  Saputra,  S.  E.  M.  M.  Aris  Triyono,  S.  E.  M.  M. Suwaji, and S. I. P. Desi Amidasti, Metode Penelitian. Deepublish, 2021.