## PENERAPAN METODE CLUSTERING K-MEANS UNTUK PENGELOMPOKAN PRESTASI MAHASISWA
DI POLITEKNIK LP3I BANDUNG
Tubagus Riko Rivanthio, S.Kom. Program Studi Manajemen Informatika Politeknik LP3I Bandung Jl.Pahlawan No. 59 Bandung, Indonesia Email : riko_rivanthio@yahoo.com
Abstrak  : Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengelompokkan  mahasiswa berdasarkan prestasi  menggunakan teknik data  mining dengan metode  clustering K-Means.  Hasil  pengelompokkan  mahasiswa  diharapkan  menjadi  indikator  bagi lembaga Politeknik  LP3I Bandung dan pembimbing  akademik mahasiswa dalam melakukan bimbingan terhadap mahasiswa.
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  menggunakan  metode  standar data mining yaitu Cross  Industry  Standard  Process  for  Data Mining  (CRISP-DM), dengan  pemodelan  yang  digunakan  adalah  metode clustering, dimana pengklusteran merupakan pengelompokan record pengamatan, atau memperhatikan  dan  membentuk  kelas  objek-objek  yang  memiliki  kemiripan. Sedangkan  K- Means merupakan  algoritma  yang  berisi  tahapan  dari pengelompokkan.
Berdasarkan hasil penelitian bahwa pengelompokkan menggunakan Clustering K- Means cukup  efektif, Dari  368  data/mahasiswa  terbentuk  empat  kelompok  yang terdiri dari kluster pertama 13 data, kluster kedua 27 data, kluster ketiga 142, dan kluter keempat 186 data.
Kata Kunci : Penerapan Clutering K-Means, Prestasi Mahasiswa

## 1. Pendahuluan

## 1.1. Latar Belakang
Teknologi  adalah  penerapan  dan  pemanfaatan  berbagai  cabang  Ilmu Pengetahuan  yang  menghasilkan  nilai  bagi  pemenuhan  kebutuhan  dan kelangsungan  hidup,  serta  peningkatan  mutu  kehidupan  manusia  (UU  RI 2012  tentang  Pendidikan  Tinggi),  Sedangkan  definisi  Informasi  menurut Gordon B. Davis (1991: 28), bahwa Informasi adalah data  yang telah diolah menjadi  sebuah  bentuk  yang  berarti  bagi  penerimanya  dan  bermanfaat  bagi pengambilan  keputusan  saat  ini  atau  mendatang.  Maka  dari  pemaparan tersebut  bahwa  Teknologi  Informasi  dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan ilmu  pengetahuan  untuk  mengolah  data  dalam  pemenuhan  kebutuhan manusia. Pada saat ini peranan teknologi informasi pada kebutuhan manusia sangatlah  besar,  contohnya  pada  dunia  usaha  bidang  jasa,  dengan  adanya
teknologi  informasi  pemberian  informasi  dan  pelayanan  kepada  konsumen dapat  dilakukan  secara  efektif  dan  efisien  sehingga  dapat  meningkatkan kepuasan pelanggan.
Data  Mining merupakan  salah  satu  teknologi  informasi  yang  banyak digunakan  untuk  menganalisa  dan  mengolah  data  menjadi  informasi  yang bermnafaat  bagi  penggunanya,  sesuai  dengan  definisi  dari  Larose  (2006) bahwa Data mining merupakan analisis dari peninjauan kumpulan data untuk menentukan  hubungan  yang  tidak  diduga  dan  meringkas  data  dengan  cara berbeda sebelumnya, yang dapat dipahami dan bermanfaat bagi pemilik data. Pada  saat  ini data  mining sering  digunakan  sebagai  alat  pendukung  dalam pengambilan keputusan,  seperti  yang dipaparkan  oleh  Larose  (2006) tentang contoh suatu kasus penentuan nasabah yang aman atau nasabah yang beresiko dalam  pengajuan  kredit  pada  suatu  bank  dengan  menggunakan  metode clustering yang  merupakan  salah  satu  dari  enam  metode  yang  terdapat  pada data  mining .  Sedangkan  pada  dunia  pendidikan  terutama  perguruan  tinggi, data  mining dapat  digunakan  untuk  membantu    perguruan  tinggi  dalam meningkatkan  kualitas  lulusan  yang  dihasilkan.  Seperti  halnya  contoh  kasus penentuan  nasabah  yang  aman  dan  nasabah  yang  beresiko,  metode  pada contoh  kasus  tersebut  dapat  diterapkan dalam menganalisa dan memprediksi mahasiswa  yang  akan  berprestasi  dan  yang  kurang  berprestasi. Clustering merupakan  salah  satu  metode  penggalian  data  pada data  mining .  Menurut Larose (2006) bahwa Clustering adalah pengelompokan record pengamatan, atau  memperhatikan  dan  membentuk  kelas  objek-objek  yang  memiliki kemiripan.
Politeknik  LP3I  Bandung  merupakan  salah  satu  perguruan  tinggi  yang mempunyai  visi  menghasilkan  sumber  daya  professional,  beriman  dan bertaqwa, maka dari Politeknik LP3I Bandung selalu mengutamakan kualitas dari  setiap  lulusannya.  Karena  lulusan  Politeknik  LP3I  Bandung  akan langsung  disalurkan  ke  perusahaan  yang  telah  bekerja  masa  dengan Politeknik LP3I Bandung. Salah satu upaya untuk menghasilkan lulusan yang berkualitas adalah melakukan pengawasan pada prestasi akademik mahasiswa oleh  dosen  pembimbing  akademik.  Sesuai  dengan  arahan  Direktur  yang tertuang  dalam  Standar  Operasional  Prosesur  (SOP)  Politeknik  LP3I Bandung,  Dosen  Pembimbing  Akademik  wajib  memberikan  pengawasan terhadap  prestasi  akademik  mahasiswa  dan  wajib  memberikan  peringatan kepada  mahasiswa  jika  nilai  prestasi  akademik  mahasiswa  tidak  sesuai standar di Politeknik LP3I Bandung yaitu memiliki Indek Prestasi Kumulatif 3,25.
Namun  dalam  melakukan  pengawasannya,  dosen  pembimbing  akademik tidak  mempunyai  suatu  indikator  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi prestasi  akademik  mahasiswa.  Prediksi  prestasi  mahasiswa  dapat  digunakan untuk  memberikan  gambaran  kepada  mahasiswa  tentang  hasil  akhir  prestasi akademik  yang  akan  diperolehnya.  Prediksi  prestasi  akademik  juga  dapat digunakan  sebagai  peringatan  awal  kepada  mahasiwa  agar  mahasiswa
menjadi  lulusan  yang  berkualitas  yang  mempunyai  nilai  prestasi  akademik sesuai dengan standar Politeknik LP3I Bandung.
Pada penelitian ini, peneliti mencoba untuk menerapkan data mining dengan menggunakan metode clustering pada pengelompokan mahasiswa berdasarkan  pretasi  akademik  yang  diperoleh,  pengelompokkan  ini diharapkan  menjadi  suatu  indikator  bagi  Dosen  Pembimbing  dan  lembaga Politeknik LP3I Bandung untuk memberikan bimbingan kepada mahasiswa.

## 1.2 Rumusan Masalah
Permasalahan  yang  akan  dibahas  pada  penelitian  ini  adalah  bagaimana melakukan  pengelompokan  ( Clustering )  mahasiswa  berdasarkan  Indeks Prestasi Kumulatif,  rata-rata jumlah kehadiran dan atribut tes psikotes seperti kemampuan intelektual, kemampuan khusus, kepribadian

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1 Data Mining
Beberapa  pengertian  yang  data  mining  yang  diperoleh  dari  berbagai  sumber antara lain :
1. Tan  (2006)  mendefinisikan  data  mining  sebagai  proses  untuk mendapatkan informasi yang berguna dari gudang basis data yang besar.
2. Daniel  Larose  dalam  buku  Discovering  Knowledge  in  Data  :  An Introduction to data Mining mengatakan bahwa :
―Data  mining  merupakan  analisis  dari  peninjauan  kumpulan  data  untuk menentukan  hubungan  yang  tidak  diduga  dan  meringkas  data  dengan cara  berbeda  sebelumnya,  yang  dapat  dipahami  dan  bermanfaat  bagi pemilik data‖
3. Han  (2001)  dalam  bukunya  yang  berjudul  ―Data  Mining  Concepts  and Techniques Second Edition‖ mengungkapkan bahwa :
―Data  mining  merupakan  proses  pengekstrakan  informasi  dari  jumlah kumpulan  data  yang  besar  dengan  menggunakan  algoritma  dan  tehnik gambar  dari  statistik,  mesin  pembelajaran  dan  sistem  manajemen database‖.

## 2.2 Kelompok Data Mining berdasarkan tugasnya
Data mining dibagi menjadi beberapa kelompok berdasarkan tugas yang dapat dilakukan, yaitu (Larose, 2006)
1. Deskripsi
Terkadang  peneliti  dan  analis  secara  sederhana  ingin  mencoba  mencari cara untuk menggambarkan pola dan kecenderungan yang terdapat dalam data.  Deskripsi  dari  pola  dan  kecenderungan  sering  memberikan kemungkinan penjelasan untuk suatu pola atau kecenderungan.
2. Estimasi
Estimasi hampir sama dengan klasifikasi, kecuali variable target estimasi lebih  kea  rah  numeric  daripada  ke  arah  kategori.  Model  dibangun
menggunakan record lengkap yang menyediakan nilai dari variable target sebagai  nilai  prediksi.  Selanjutnya,  pada  peninjauan  berikutnya  estimasi nilai dari variable target dibuat berdasarkan nilai variable prediksi.
3. Prediksi Prediksi  hampir  sama  dengan  dengan  klasifikasi  dan  estimasi,  kecuali bahwa dalam prediksi nilai dari hasil aka nada dimasa mendatang.
4. Klasifikasi Dalam  klasifikasi,terdapat  target  variable  kategori.  Sebagai  contoh,
penggolongan  pendapatan  dapat  dipisahkan  dalam  tiga  kategori  yaitu pendapatan tinggi, pendapatan sedang, dan pendapatan rendah.
5. Pengklusteran Pengklusteran  merupakan  pengelompokan  record  pengamatan,  atau memperhatikan  dan  membentuk  kelas  objek-objek  yang  memiliki kemiripan.
6. Asosiasi Tugas  asosiasi  dalam  data  mining  adalah  menentukan  atribut  yang muncul dalam satu waktu.

## 2.3.Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM)
Menurut  Daniel  T.  Larose  (2006),  Cross-Industry  Standart  Process  for  Data Mining  (CRISP-DM)  yang  dikembangkan  tahun  1996  oleh  analisis  dari beberapa  industri  seperti  Daimler  Chrysler,  SPSS  dan  NCR.  CRISP-DM menyediakan standar proses data mining sebagai strategi pemecahan masalah secara umum dari bisnis atau unit penelitian.
Dalam  CRISP-DM  sebuah  proyek  data  mining  memiliki  siklus  hidup  yang terbagi  dalam  enam  fase  Gambar  1  Keseluruhan  fase  berurutan  yang  ada tersebut  bersifat  adaptif.  Fase  berikutnya  dalam  urutan  bergantung  kepada keluaran  dari  fase  sebelumnya.  Hubungan  penting  antar  fase  digambarkan dengan  panah.  Sebagai  contoh,  jika  proses  berada  pada  fase  modeling. Berdasar  pada  perilaku  dan  karakteristik  model,  proses  mungkin  kembali kepada fase data preparation untuk  perbaikan lebih lanjut  terhadap data atau berpindah maju kepada fase evaluation
Enam fase CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) (Larose, 2006).
1. Business Understanding Phase  (Fase Pemahaman Bisnis)
a. Penentuan  tujuan  proyek  dan  kebutuhan  secara  detail  dalam  lingkup bisnis atau unit penelitian secara keseluruhan.
b. Menerjemahkan tujuan dan batasan menjadi formula dari permasalahan data mining.
c. Menyiapkan strategi awal untuk mencapai tujuan.
2. Data Understanding Phase (Fase Pemahaman Data)
a. Mengumpulkan data.
b. Menggunakan  analisis  penyelidikan  data  untuk  mengenali  lebih  lanjut data dan pencarian pengetahuan awal.
c. Mengevaluasi kualitas data.
d. Jika  diinginkan,  pilih  sebagian  kecil  kelompok  data  yang  mungkin mengandung pola dari permasalahan
3. Data Preparation Phase (Fase Pengolahan Data)
a. Siapkan  dari  data  awal,  kumpulan  data  yang  akan  digunakan  untuk keseluruhan  fase  berikutnya.  Fase  ini  merupakan  pekerjaan  berat  yang perlu dilaksanakan secara intensif.
b. Pilih  kasus  dan  variabel  yang  ingin  dianalisis  dan  yang  sesuai  analisis yang akan dilakukan.
c. Lakukan perubahan pada beberapa variabel jika dibutuhkan.
d. Siapkan data awal sehingga siap untuk perangkat pemodelan.
4. Modeling Phase (Fase Pemodelan)
a. Pilih dan aplikasikan teknik pemodelan yang sesuai.
b. Kalibrasi aturan model untuk mengoptimalkan hasil.
c. Perlu  diperhatikan  bahwa  beberapa  teknik  mungkin  untuk  digunakan pada permasalahan data mining yang sama.
d. Jika  diperlukan,  proses  dapat  kembali  ke  fase  pengolahan  data  untuk menjadikan  data  ke  dalam  bentuk  yang  sesuai  dengan  spesifikasi kebutuhan teknik data mining tertentu.
5. Evaluation Phase (Fase Evaluasi)
a. Mengevaluasi  satu  atau  lebih  model  yang  digunakan  dalam  fase pemodelan  untuk  mendapatkan  kualitas  dan  efektivitas  sebelum disebarkan untuk digunakan.
b. Menetapkan  apakah  terdapat  model  yang  memenuhi  tujuan  pada  fase awal.
c. Menentukan  apakah  terdapat  permasalahan  penting  dari  bisnis  atau penelitian yang tidak tertangani dengan baik.
d. Mengambil  keputusan  berkaitan  dengan  penggunaan  hasil  dari  data mining.
6. Deployment Phase (Fase Penyebaran)
a. Menggunakan model yang dihasilkan. Terbentuknya model tidak menandakan telah terselesaikannya proyek.
b. Contoh sederhana penyebaran: Pembuatan laporan.
c. Contoh kompleks Penyebaran: Penerapan proses data mining secara paralel pada departemen lain.

## 2.3 Metode Clustering
Menurut  Larose  (2006) Clustering mengacu  pada  pengelompokan  catatan, observasi,  atau  kasus  ke  dalam  kelas  benda  serupa.  Sebuah  cluster  adalah kumpulan dari catatan yang mirip satu sama lain dan berbeda dengan catatan dalam  cluster  lain. Clustering berbeda  dengan classification yang  tidak  ada variabel  target  untuk  clustering.  Pengelompokan  tugas  tidak  mencoba  untuk mengklasifikasikan,memperkirakan, atau memprediksi nilai variabel sasaran.
Sebaliknya,  algoritma  klasterisasi  mencari  ke  segmen  data  seluruh  set menjadi  subkelompok  yang  relatif  homogen  atau  kelompok,  di  mana kesamaan  catatan  dalam  cluster  dimaksimalkan,  dan  kesamaan  catatan  luar klaster ini diminimalkan.

## 2.4 Algoritma K-Means
Menurut  Larose  (2006)  Algoritma  k-means  clustering  algoritma  sederhana dan efektif untuk menemukan cluster dalam data. Proses algoritmanya adalah sebagai berikut:
1. Langkah  pertama  :  Tentukan  berapa  banyak  klaster  k  dari  dataset  yang akan dibagi.
2. Langkah kedua :  Tetapkan secara acak data k menjadi pusat awal lokasi klaster.
3. Langkah  ketiga    :    Untuk  masing-masing  data,  temukan  pusat  klaster terdekat.  Dengan  demikian  berarti  masingmasing  pusat  klaster  memiliki sebuah  subset  dari  dataset,  sehingga  mewakili  bagian  dari  dataset.  Oleh karena itu, telah terbentuk klaster k : C1, C2, C3,…,Ck .
4. Langkah  keempat  :    Untuk  masing-masing  klaster  k,  temukan  pusat luasan  klaster,  dan  perbarui  lokasi  dari  masing-masing  pusat  klaster  ke nilai baru dari pusat luasan.
5. Langkah kelima Ulangi langkah ke-3 dan ke-5 hingga data-data pada tiap klaster menjadi terpusat atau selesai.

## 3. Obyek dan Metoda Penelitian
3.1 Obyek Penelitian
Penelitian dilakukan di Politeknik LP3I Bandung, dengan menggunakan data mahasiswa angkatan  2010 dari semua program studi yang ada di Politeknik LP3I  Bandung  yaitu  Program  Studi  Administrasi  Bisnis,  Manajemen Informatika, Akuntansi, Hubungan Masyarakat.
Politeknik  LP3I  Bandung  merupakan  salah  satu  lembaga  pendidikan  tinggi yang  bernaung  dibawah  bendera  LP3I  Grup.  Kiprahnya  dihadirkan  sebagai lanjutan  program  profesi  yang  telah  hadir  di  dunia  pendidikan  Indonesia selama  kurang  lebih  20  tahun.  Dengan  format  ―Vocational  based Polytechnic‖,  maka  Politeknik  LP3I  Bandung  memproyeksikan  seluruh mahasiswanya  dipromosikan  untuk  magang  dan  kerja  sebelum  lulus  kuliah sesuai  dengan  ketentuan  yang  berlaku.  Politeknik  LP3I  Bandung  memiliki empat  program  studi  yaitu  Administrasi  Bisnis,  Manajemen  Informatika, Akuntasi  dan  Hubungan  Masyarakat  (Sumber  :  Buku  Selayang  Pandang Politeknik LP3I Bandung).

## 3.2 Metoda Penelitian
Cross  Industry  Standard  Process  for  Data  Mining  (CRISP–DM)  digunakan sebagai  standard  proses  data  mining  sekaligus  sebagai  metode  penelitian. Dalam CRISP-DM terdapat enam fase atau tahapan proses yang terdiri dari :
1. Business Understanding Phase  (Fase Pemahaman Bisnis) Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisa kesesuaian pemilihan program studi oleh mahasiswa dengan menggunakan teknik data mining yaitu metode clustering (pengelompokkan) berdasarkan atribut-atribut yang dimiliki oleh mahasiswa yaitu
2. Data Preparation Phase (Fase Pengolahan Data)
Langkah  selanjutnya  adalah  fase  pengolahan  data,  dalam  fase  ini  ada berapa tahapan dalam pengolahan data yaitu
a. Pengumpulan data,  yang diambil dari Sistem  Informasi Akademik (SIAKAD Politeknik LP3I Bandung)
b. Menyeleksi  atau  pembersihan  data  untuk  penentuan  atribut  yang akan digunakan, adapun atribut yang digunakan adalah : Tabel Variabel yang digunakan No Atribut Deskripsi 1 Rata-rata kehadiran mahasiswa Rata-rata  kehadiran  mahasiswa  adalah  nilai  yang dijadikan sebagai perwakilan dari kumpulan jumlah kehadiran setiap mata kuliah. 2 Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) Indeks  Prestasi  Kumulatif  (IPK)  adalah  penilaian keseluruhan  prestasi  terhadap  mahasiswa  dalam sistem  perkuliahan  selama  masa  kuliah  yaitu penilaian dari semester satu sampai semester enam 3 Hasil Tes psikotest mahasiswa Hasil  Tes  Psikotest  Mahasiswa  adalah  hasil  dari pengujian  untuk  mengukur  aspek-aspek  individu mahasiswa, aspek yang diukur adalah : Kemampuan  Intelektual, Kepribadian, Sikap  Kerja, dan Kemampuan Khusus
c. Melakukan  transformasi  data  yaitu  merubah  data  disesuaikan dengan  kebutuhan tool/software yang  akan  digunakan  pada  tahap fase  pemodelan,  seperti  data  bentuk  teks  menjadi  angka,    adapun hasil dari tranformasi  data hanyalah atribut hasil  tes psikotes saja, yaitu sebagai berikut :
Tabel Transformasi Hasil Tes Psikotest Hasil Psikotest Nilai Angka Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup 2 Kurang 1 3. Modeling Phase (Fase Pemodelan) Sesuai  dengan  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  pengelompokkan  mahasiswa berdasarkan prestasi mahasiswa dengan menggunakan metoda clustering , dan algoritma yang digunakan adalah algoritma K-Means
4. Evaluation Phase (Fase Evaluasi) Melakukan  pengecekan  terhadap  setiap  nilai  atribut  dan  model  yang  sudah dibangun.  Kemudian  melakukan  evaluasi  terhadap  hasil  dengan  melakukan analisis dari setiap variabel target atau karakteristik informasi yang dihasilkan oleh model penggalian data. Pada tahap ini juga  merupakan tahapan dimana dilakukan  perbaikan  kembali  bila  terjadi  kekurangan.  Pada  tahapan  ini  bisa saja  kembali  lagi  ke  fase  yang  pertama  dan  kemudian  ke  fase  berikutnya
dengan  tujuan  perbaikan,  sampai  sesuai  dengan  kebutuhan.    Seterusnya adalah  tahapan    Pelaksanaan  yang  merupakan  tahapan  akhir  dalam pengembangan data mining
5. Deployment Phase (Fase Penyebaran) Pada  penelitian  ini  pengetahuan  penggalian  data  (data  mining)  akan digunakan langsung oleh business users, yaitu antara lain lembaga Politeknik LP3I  Bandung  dan  Dosen  Pembimbing  Akademik,  hasil  pengetahuan penggalian  diharapkan  menjadi  alat  bantu  institusi  dan  dosen  pembimbing akademik  untuk  memberikan  peringatan  dini  kepada  mahasiswa  semester dua,  terhadap  hasil  yang  akan  diraih  jika  melihat  dari  atribut  atau  data-data yang dimiliki pada saat semester dua
4. Hasil Penelitian dan Pembahasan
4.1 Detail Penelitian dan Hasil Penelitian
1. Langkah  pertama  :  Banyaknya  kelompok  adalah  4,  dimana  terdiri  dari kelompok  pretasi  cumlaude,  kelompok  pretasi  sangat  memuaskan, kelompok prestasi memuaskan dan kelompok prestasi Cukup
2. Langkah  kedua  :    menentukan  secara  acak  data  k  menjadi  pusat  awal lokasi klaster/kelompok.
3. Langkah  ketiga    :    Untuk  masing-masing  data,  temukan  pusat  klaster terdekat.  Dengan  demikian  berarti  masingmasing  pusat  klaster  memiliki sebuah  subset  dari  dataset,  sehingga  mewakili  bagian  dari  dataset.  Oleh karena itu, telah terbentuk klaster k : C1, C2, C3, C4, dan hasilnya adalah
Initial Cluster Centers
Cluster 1 2 3 4 Kemampuan Intelektual 1 1 2 3 Kepribadian 2 1 2 3 Sikap Kerja 2 1 2 3 Kemampuan Khusus 2 1 3 2 IPK ,59 2,48 3,03 3,34
4. Langkah  keempat  :    Untuk  masing-masing  klaster  k,  temukan  pusat luasan  klaster,  dan  perbarui  lokasi  dari  masing-masing  pusat  klaster  ke nilai baru dari pusat luasan.
5. Langkah kelima Ulangi langkah ketiga hingga keempat hingga data-data pada tiap klaster menjadi terpusat atau selesai

## 4.2 Pembahasan
Berikut  ini  adalah  pengelompokan  yang  terbentuk  dari  hasil clustering menggunakan algoritma K-Means.
Final Cluster Centers
Cluster 1 2 3 4 Kemampuan Intelektual 2 1 2 3 Kepribadian 2 2 2 3 Sikap Kerja 1 1 2 3 Kemampuan Khusus 2 1 2 3 IPK 1,22 2,24 3,09 3,52 Jumlah Data Setiap Kluster Cluster 1 13,000 2 27,000 3 142,000 4 186,000 Valid 368,000 Missing ,000 Berdasarkan dari tabel diatas, maka dapat disimpulkan bahwa pada 1. Kluster pertama yaitu kelompok yang memiliki IPK dengan rata-rata 1,2 dengan hasil tes potensi akademik dengan atribut kemampuan intelektual, kepribadian,  kemampuan  khusus  memiliki  nilai  rata-rata  2,  dan  sikap kerja  nilai  rata-rata  1,  sehingga  kluster  pertama  ini  dapat  dikategorikan pada kelompok prestasi cukup.
2. Kluster kedua  yaitu kelompok  yang memiliki  IPK dengan rata-rata 2,24 dengan hasil tes potensi akademik dengan atribut kemampuan intelektual, sikap  kerja,  kemampuan  khusus  memiliki  nilai  rata-rata  1,  dan kepribadian  nilai  rata-rata    2,  sehingga  kluster  pertama  ini  dapat dikategorikan pada kelompok prestasi memuaskan.
3. Kluster ketiga  yaitu kelompok  yang memiliki IPK dengan rata-rata 2,24 dengan hasil tes potensi akademik dengan atribut kemampuan intelektual, sikap kerja, kemampuan khusus dan kepribadian memiliki nilai rata-rata 2,  sehingga  kluster  pertama  ini  dapat  dikategorikan  pada  kelompok prestasi memuaskan
4. Kluster  ketiga  yaitu  kelompok  yang  memiliki  IPK  dengan  rata-rata  3,5 dengan hasil tes potensi akademik dengan atribut kemampuan intelektual, sikap kerja, kemampuan khusus dan kepribadian memiliki nilai rata-rata
3,  sehingga  kluster  pertama  ini  dapat  dikategorikan  pada  kelompok prestasi memuaskan
5. Kesimpulan dan Saran
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian dari penerapan data mining pada pengelompokan prestasi  mahasiswa  dengan  menggunakan clustering  K-Means di  Politeknik LP3I Bandung, maka dapat diambil kesimpulan bahwa :
1. Clustering  K-Means dapat  menghasilkan  kelompok-kelompok  prestasi mahasiswa  sesuai  dengan  jumlah  kelompok  yang  diinginkan, pengelompokkan  didasari  dengan  menggunakan  atribut  IPK  dan  atribut hasil  tes  potensi  akademik  yang  terdiri  dari  kemampuan  intelektual, kepribadian, sikap kerja dan kemampuan khusus.
2. Kelompok yang dihasilkan Clusterinng K-Means dapat dijadikan sebagai indikator oleh lembaga Politeknik LP3I Bandung dan dosen pembimbing akademik  dalam  melakukan  pembimbingan  terhadap  mahasiswa, terutama  terhadap  mahasiswa  baru  yang  memiliki  tes  potensi  akademik dengan nilai rata-rata 1 dan 2.

## 5.2 Saran
Adapun saran-saran terhadap penelitian ini adalah :
1. Pengembangan  metoda  data  mining  dengan  menggunakan  algoritma yang  termasuk  pada clustering dan  penambahan  atribut/variable  dari data profil yang dimilik oleh mahasiswa.
2. Penerapan clustering K-Means dapat digunakan untuk pengelompokkan mahasiswa untuk membentuk kelas-kelas belajar sehingga pembelajaran  lebih  efektif,  sehingga  menghasilkan  lulusan  yang berkualitas.

## Daftar Pustaka
[1] Han,  Jiawei;  &  Kamber,  Micheline. Data  Mining  Concepts  and  Techniques Second Edition .  San Francisco: Morgan Kauffman, 2001
[2] Larose,  Daniel Discovering  Knowledge  in  Data  :  An  Introduction  to  data Mining, 2005
[3] Tan,  P;  Steinbach;    &    Kumar,  V. Introduction  to  Data  Mining.Pearson Education 2006.
[4] Undang-Undang Republik Indonesia Tahun 2012 Tentang Pendidikan Tinggi