Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering

## Clustering Prestasi Akademik Lulusan Menggunakan Metode K-Means
Rezqiwati Ishak Program Studi Teknik Informatika
Universitas Ichsan Gorontalo
Gorontalo, Indonesia rezqi.uig@gmail.com Amiruddin* Program Studi Teknik Informatika Universitas Ichsan Gorontalo Gorontalo, Indonesia amier.76@gmail.com* Diterima : September 2023 Disetujui : Januari 2024 Dipublikasi
: Januari 2024
Abstrak—Prestasi  akademik  merupakan  salah  satu  indikator penting  untuk  mengukur  keberhasilan  seorang  mahasiswa dalam menyelesaikan studinya di perguruan tinggi. Prestasi ini dapat dilihat dari berbagai aspek, seperti lama studi dan Indeks Prestasi  Kumulatif  (IPK).  Analisis  ini  digunakan  untuk meningkatkan kualitas Pendidikan pada Perguruan Tinggi itu sendiri,  serta  untuk  membantu  Mahasiswa  dalam  mencapai prestasi  yang  optimal . Penelitian  ini  bertujuan  untuk melakukan  clustering  prestasi  akademik  lulusan  pada Universitas  Ichsan  Gorontalo  untuk  Tahun  Akademik 2023/2024  semester  Ganjil  dengan  menerapkan  metode  K- Means.  Jumlah  dataset  lulusan  yang  digunakan  sebanyak  240 data.  Analisis  clustering  dilakukan  berdasarkan  atribut  lama studi,  umur,  dan  Indeks  Prestasi  Kumulatif  (IPK).  Hasil penelitian  ini  menunjukkan  adanya  3  (tiga)  cluster  utama. Cluster 1 (satu) merupakan kelompok lulusan dengan prestasi akademik  cukup  baik,  terdiri  dari  56  lulusan.  Cluster  2  (dua) menggambarkan  kelompok  lulusan  dengan  prestasi  akademik sangat  baik,  terdiri  dari  138  lulusan.  Sementara  itu,  Cluster  3 (tiga)  menunjukkan  kelompok  lulusan  dengan  prestasi akademik kurang baik jika dilihat dari lama studi, terdiri dari 45  lulusan.  Pemilihan  jumlah  cluster  sebanyak  3  didasarkan pada  hasil  perhitungan  teknik  Elbow  dan  evaluasi  Davies- Bouldin  Index  yang  memberikan  nilai  terkecil  yakni    0,79 sehingga  hasil  clustering  masuk  kategori  baik  karena  nilai DBInya di bawah 1.
Kata  Kunci—Clustering;  K-Means;  Elbow;    Prestasi  Akademik Lulusan; Davies-Bouldin Index.
Abstract  —  Academic  achievement  is  one  of  the  important indicators  to  measure  a  student's  success  in  completing  their studies at the university. This achievement can be observed from various aspects, such as the duration of study and the Cumulative Grade Point Average (GPA). This analysis is used to improve the quality of education at the university itself and to assist students in achieving optimal performance. This research aims to cluster the academic  achievements  of  graduates  at  Ichsan  Gorontalo University for the Academic Year 2023/2024 Odd Semester using the  K-Means  method.  The  number  of  graduate  datasets  used  is 240.  The  clustering  analysis  is  based  on  attributes  such  as  the duration  of  study,  age,  and  Cumulative  Grade  Point  Average (GPA). The results of this study indicate the existence of 3 main clusters. Cluster 1 represents graduates with fairly good academic achievements,  consisting  of  56  graduates.  Cluster  2  describes  a group of graduates with excellent academic achievements, totaling 138  graduates.  Meanwhile,  Cluster  3  indicates  a  group  of
graduates  with  less  satisfactory  academic  achievements  when considering the duration of study, consisting of 45 graduates. The selection  of  3  clusters  is  based  on  the  results  of  the  Elbow technique  calculation  and  the  evaluation  of  the  Davies-Bouldin Index,  which  gives  the  smallest  value  of  0.79.  Therefore,  the clustering  results  are  considered  good  because  the  DBI  value  is below 1.
Keywords—  Clustering;  K-Means;  Elbow;  Graduate  Academic Performance; Davies-Bouldin Index .

## I. P ENDAHULUAN
Prestasi akademik lulusan perguruan tinggi merupakan parameter  yang  sangat  penting  dalam  mengukur  kualitas pendidikan  dan  kontribusi  suatu  lembaga  terhadap pembentukan  sumber  daya  manusia  berkualitas.  Setiap perguruan  tinggi  dituntut  untuk  bisa  memenuhi  Indikator Kinerja  Utama  (IKU)  Perguruan  Tinggi  yang  sudah ditetapkan  oleh  Pemerintah  khususnya  IKU  1  (satu)  yaitu kesiapan kerja lulusan[1].
Proses  analisis  dalam  memetakan  prestasi  akademik lulusan  pada  suatu  perguruan  tinggi  dapat  menggunakan teknik  data  mining  yaitu  metode clustering .  Salah  satu metode clustering yang  populer  adalah  metode  K-Means. Dimana  metode  K-Means  bekerja  dengan  membagi  data menjadi  k  kelompok,  dimana  setiap  kelompok  memiliki karakteristik  yang  sama.  Kelompok-kelompok  ini  dibentuk berdasarkan jarak antar data. Data yang memiliki jarak yang dekat  akan  dikelompokkan  dalam  satu  kelompok  yang sama[2],[3].
Penggunaan  metode  K-Means  untuk  melakukan clustering prestasi  akademik , ini  sudah  digunakan  oleh beberapa  peneliti  sebelumnya  diantaranya  [4],[5],[6]. Penelitian  [4]  menggunakan  3  atribut  yaitu  jalur  masuk perguruan  tinggi,  pendapatan  orang  tua  dan  indeks  prestasi komulatif  dengan  hasil clustering sebanyak  3 cluster . Penelitian [5] proses clustering menggunakan 8 atribut yaitu jurusan,  daerah  asal,  umur,  jenis  kelamin,  Indeks  Prestasi Kumulatif  (IPK),  Satuan  Kredit  Semester  (SKS),  tahun masuk  dan  lama  studi  dengan  menghasilkan  4 cluster . Penelitian [6] menggunakan 6 atribut dalam proses clustering yaitu  IPS1  sampai  dengan  IPS6  dengan  hasil  clustering sebanyak 2 cluster.
Perbedaan penelitian ini dengan penelitian sebelumnya terletak  pada  jenis dan  jumlah  atribut  yang  digunakan  serta tujuan  analisa clustering yang  ingin  dicapai.  Penelitian  [4] tujuan  analisinya  yaitu  klasterisasi  kinerja  akademik Mahasiswa.  Penelitian  [5]  tujuan  analisisnya  adalah pengelompokan  pola masa  studi  Mahasiswa,  dan  penelitian [6] tujuan analisisnya adalah pengelompokan Indeks Prestasi Akademik  Mahasiswa  sedangkan  pada  penilitian  ini  tujuan analisinya adalah clustering prestasi akademik lulusan.
Metode K-Means juga memiliki kelemehan diantaranya penentuan jumlah cluster yang optimum tidak bisa ditentukan secara  otomatis,  sehingga  diperlukan  metode  lain  dalam penentuannya  yaitu  menggunakan  teknik Elbow .  Beberapa penelitian  sebelumnya  yang  sudah  menerapkan  metode K- Means dengan Elbow dalam  peningkatan  kinerja  metode tersebut  [7],[8],[9],[10],  ini  membuktikan  bahwa  teknik Elbow sangat diperlukan dalam metode K-Means agar jumlah kluster bisa langsung ditentukan.
Dalam penelitian ini untuk mendapatkan jumlah cluster yang paling ideal digunakan teknik evaluasi Davies-Bouldin Index (DBI). Teknik ini juga sudah dibuktikan oleh beberapa peneliti  sebelumnya  [11],[12],[13],[14],  sehingga  dengan demikian  penerapan  teknik Elbow dan  evaluasi Davies- Bouldin  Index  (DBI) menjadikan  metode  K-Means  dalam proses clustering lebih baik, efisien dan efektif.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mengelompokkan prestasi akademik lulusan pada Universitas Ichsan Gorontalo yang  lulus  pada  periode  Tahun  Akademik  2023/2024 semester  Ganjil  dengan  menggunakan  metode K-Means berdasarkan  atribut  lama  studi,  umur,  dan  IPK.  Atribut tersebut  dipilih  untuk  memudahkan  dalam  analisa  hasil clustering yang ditinjau dari kerkaitan ketiga atribut tersebut. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi tentang  pola  prestasi  akademik  lulusan  demi  peningkatan pelayanan  dan  kualitas  pendidikan  serta  untuk  membantu mahasiswa dalam mencapai prestasi akademik yang optimal.

## II. METODE

## A. Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  yang  digunakan  ditunjukkan  pada Gambar 1:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
1. Dataset : pada tahapan ini menentukan dataset yang akan digunakan  yaitu  data  lulusan  pada  Universitas  Ichsan
Gorontalo Tahun Akademik 2023/2024 Semester Ganjil sebanyak 240 Data
2. Seleksi  Atribut  :  pada  tahapan  ini  dilakukan  pemiihan atribut yang akan digunakan.
3. Pra-Processing : pada tahapan normalisasi nilai atribut perlu dilakukan agar memiliki nilai range yang sama.
4. Pemilihan  nilai  K  optimum  :  pada  tahap  ini  digunakan teknik Elbow untuk  menentukan  nilai  K  atau  jumlah cluster optimum.
5. Clustering : pada tahap ini dilakukan proses Clustering menggunakan metode K-Means
6. Evaluasi  Hasil Clustering :  pada  tahap  digunakan algoritma Davies-Bouldin  Index untuk  Evaluasi  hasil clustering yang ideal.
7. Visualisasi dan Analisis: Pada tahap ini, hasil kelompok divisualisasikan dan dianalisis untuk membuat kesimpulan tentang hasil kelompok masing-masing.
B. Metode Elbow
Metode elbow merupakan teknik dalam analisis kluster untuk menentukan jumlah kluster yang optimal dalam sebuah kumpulan  data.  Nama  " elbow "  (siku)  berasal  dari  bentuk grafik  hasil  analisis,  yang  mirip  dengan  siku  pada  lengan. Tujuan utama metode elbow adalah menemukan titik di mana penambahan kluster tambahan memberikan penurunan yang berkurang secara signifikan dalam jumlah variasi atau inersia dalam data . [15],[16],[10].
Berikut tahapan dalam metode Elbow :
1. Pilih Rentang Jumlah Kluster (k): Tentukan rentang nilai k yang mungkin. misalnya memulai dari 1 hingga 10.
2. Terapkan K-Means: Gunakan algoritma K-Means untuk setiap  nilai  k  dalam  rentang  yang  telah  ditentukan.  Ini melibatkan  pengelompokan  data  menjadi  k  kluster  dan menghitung inersia untuk setiap pengelompokan.
3. Hitung  Inersia:  Inersia  diukur  sebagai  jumlah  kuadrat jarak Euclidean antara  setiap  titik  data  dan  pusat klusternya. Hitung inersia untuk setiap nilai k.
4. Plot Elbow Curve :  Buat grafik dengan sumbu x adalah nilai k dan sumbu y adalah inersia yang dihitung.
5. Analisis Elbow  Curve :  pada  grafik.  Cari  titik  di  mana penurunan  inersia  mulai  melambat  dan  grafik menyerupai  siku.  Titik  ini  adalah  " elbow "  dan mencerminkan jumlah kluster optimal.
6. Pilih Jumlah Kluster yang Optimal: Berdasarkan analisis elbow  curve ,  pilih  jumlah  kluster  yang  optimal  untuk diterapkan pada kasus yang akan di klsuter.
7. Terapkan  K-Means  dengan  Jumlah  Kluster  Optimal: Gunakan jumlah kluster yang optimal yang telah dipilih untuk melatih model k-means pada seluruh data. Ini akan menjadi jumlah kluster yang memberikan keseimbangan terbaik antara pemisahan data dan kompleksitas model.

## C. K-Means Clustering
K-Means adalah algoritma pengelompokan ( clustering ) yang digunakan dalam analisis data untuk memisahkan titik- titik  data  ke  dalam  kelompok-kelompok  atau  kluster berdasarkan kemiripan karakteristik. Algoritma ini mencoba meminimalkan varian dalam setiap kluster dan memaksimalkan varian antar kluster.[3],[17].
Secara  umum,  langkah-langkah  dalam  algoritma  K-Means dapat dirinci sebagai berikut:
1. Pemilihan  Jumlah  Kluster  (k):  tentukan  jumlah  kluster yang  diinginkan  berdasarkan  hasil  jumlah  kluster  yang optimal pada metode Elbow .
2. Inisialisasi  Pusat  Kluster:  pilih  secara  acak  k  titik  dari data sebagai pusat awal kluster.
3. Pengelompokan ( Assignment ): Hitung jarak antara setiap titik  data  dengan  pusat  kluster.  Tentukan  kluster  untuk setiap  titik  berdasarkan  pusat  kluster  terdekat menggunakan  metrik  jarak  tertentu  (misalnya,  jarak Euclidean atau jarak Manhattan).
𝑑 𝑖𝑘 = √∑ (𝐶 𝑖𝑗 − 𝐶 𝑘𝑗 ) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
dimana:
C ij : pusat cluster C kj : data
4. Pembaruan  Pusat  Kluster:  hitung  ulang  pusat  kluster sebagai rata-rata dari semua titik data dalam kluster.
5. Iterasi: ulangi langkah-langkah 3 dan 4 hingga tidak ada atau hanya sedikit perubahan dalam pengelompokan dan pusat kluster.

## D. Davies-Bouldin Index
Davies–Bouldin  Indeks (DBI)  adalah  metrik  evaluasi yang  digunakan  dalam  analisis  kluster  untuk  mengukur seberapa baik kluster telah dipisahkan satu sama lain. Tujuan utama DBI adalah mengukur keberagaman antara kluster dan memastikan  bahwa  setiap  kluster  memiliki  pusat  yang berbeda  satu  sama  lain.  Nilai  DBI  yang  lebih  rendah menunjukkan hasil yang lebih baik[15].
Langkah-langkah penghitungan DBI sebagai berikut: 1. Hitung Similitude (Kesamaan)  Antar  Kluster:  hitung nilai kesamaan antara setiap pasangan kluster. Kesamaan diukur  dengan  rasio  antara  jarak  antara  pusat  kluster ( centroid )  dan  ukuran  kluster.  Semakin  kecil  nilai similitude, semakin baik kluster tersebut terpisah.
2. Hitung  DBI  untuk  setiap  kluster:  untuk  setiap  kluster, pilih  kluster  lain  yang  memiliki similitude terbesar. Misalnya,  untuk  kluster  i,  cari  kluster  j  sehingga  nilai kesamaan antara i dan j adalah maksimum.
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑆𝑖+𝑆𝑗 𝑑𝑖𝑗 (2)
dimana:
- R ij : nilai R untuk cluster i dan j.
- d ij :  jarak antara centroid cluster i dan j.
- S i dan S j : jarak rata-rata antara setiap titik cluster i dan centroid dari cluster j
3. Hitung  nilai  akhir  DBI,  dimana  nilai  DBI  tersebut merupakan rata-rata dari nilai DBI untuk setiap cluster . Rumusnya adalah:
𝐷𝐵𝐼 = 1 𝑘 ∑ 𝑚𝑎𝑥𝑅 𝑖𝑗,𝑖≠𝑗 𝑘 𝑖=1 (3)
dimana :
- R ij : nilai R untuk cluster i dan j.
- k : jumlah cluster

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Implementasi metode K-Means dalam proses clustering prestasi  akademik  lulusan  dilakukan  berdasarkan  tahapan
penelitian  yang  telah  diuraikan  sebelumnya,  dimulai  dari pembacaan  dataset,  seleksi  atribut,  pra-processing  hingga visualisasi  hasil clustering .  Proses  ini  dilakukan  dengan menggunaan Google  Colaboratory sebagai  platform  dan menggunakan bahasa pemrograman Python . Pada proses ini, digunakan  pula  beberapa  library  seperti Numpy,  Pandas, Seaborn, Matplotlib, dan Scikit Learn untuk  proses analisis dan implementasi algoritma clustering yakni K-Means.
A. Pengumpulan Dataset
Dataset  yang  digunakan  bersumber  dari    data  lulusan pada  Universitas  Ichsan  Gorontalo  Tahun  Akademik 2023/2024  Semester  Ganjil  sebanyak  240  data[18].  Sampel dataset yang digunakan ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Sampel Dataset No NIM Lama Studi Umur IPK 1 E1117116 6.3 21 3,84 2 E1117139 6.4 24 3,3 3 E1117145 5.0 29 3,03 4 E1118010 5.3 23 3,29 5 E1118037 5.3 24 3,52 6 E1118046 5.3 23 3,54 7 E1118052 5.3 22 3,36 8 E1119007 4.3 26 3,63 9 E1119010 4.2 22 3,43 10 E1119012 4.2 21 3,42 11 E1119013 4.2 22 3,8 12 E1119017 4.2 23 3,68 13 E1119018 4.2 23 3,86 14 E1119020 4.2 23 3,69 15 E1119021 4.2 23 3,68

## B. Seleksi Atribut
Berdasarkan  dataset  pada  Tabel  1,  dilakukan  seleksi atribut  yang  akan  digunakan  dalam  proses clustering yaitu lama  studi,  umur  dan  IPK  sedangkan  atribut  NIM  tidak digunakan karena tidak berpengaruh ke hasil clustering .

## C. Pra-Processing
Pra-processing yang dilakukan pada tahapan ini adalah melakukan  normalisasi  data  dari  ketiga  nilai  atribut  yaitu lama studi, umur dan IPK agar didapatkan nilai ranges yang sama  sehingga  hasil clustering bisa  lebih  optimal.    Berikut potongan  kode  program  untuk  melakukan  normalisasi  data yang ditunjukkan pada Gambar 2 :
Gambar 2. Kode Program Normalisasi Data
Setelah  dijalankan  kode program  pada  Gambar 2,  maka akan  didapatkan  hasil  normalisasi  data  yang  ditunjukkan pada Gambar 3:

## Gambar 3. Sampel Hasil Normalisasi Data

## D. Pemilihan Nilai k Optimum
Penentuan  nilai  k  yang  optimum  pada  pemodelan  K- Means  dapat  ditentukan  dengan  menggunakan  salah  satu metode yaitu metode Elbow . Berikut potongan kode program untuk penggunaan metode Elbow :
Gambar 4. Kode Program Elbow
Hasil  dari  kode  program  pada  Gambar  4,  hasilnya ditunjukkan pada Gambar 5:
Gambar 5. Visualisasi Hasil Metode Elbow
Berdasarkan  Gambar  5,  terlihat  bahwa  posisi  jumlah kluster yang optimal terletak pada nilai 3 (tiga) kluster. Hal ini  dapat  dilihat  dari  titik  pada  grafik  di  mana  penurunan inersia  tidak  lagi  signifikan  setelah  titik  jumlah  kluster  3 (tiga).  Oleh  karena  itu,  nilai  k  =  3  dijadikan  sebagai  nilai optimal dalam pemodelan K-Means pada clustering prestasi akadeik lulusan di penelitian ini.

## E. Proses Clustering dengan  K-Means
Setelah didapatkan nilai k yang optimum menggunakan metode Elbow. Selanjutnya dilakukan pemodelan menggunakan algoritma K-Means. Dimana Proses pemodelan  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman  Python  dan  memanfaatkan library K-Means dari Sklearn. Gambar 6, merupakan potongan kode program untuk melakukan clustering dengan metode K-Means.
Gambar 6. Kode Program Clustering dengan K-Means
Adapun hasil pemodelan dengan  menggunakan 3 (tiga) cluster sesuai dengan kode progran pada Gambar 6, hasilnya direkap pada Tabel 4:
Tabel 4. Hasil Clustering Cluster Titik Centroids Jumlah Data Lama Studi Umur IPK 1 5,2 24,5 3,31 56 2 4,2 23,8 3,53 138 3 6,3 24,7 3,27 45
F. Evaluasi Hasil Clustering
Hasil clustering menggunakan  algoritma K-Means , dapat  diukur  atau  dinilai  berdasarkan  jumlah  kluster  yang dibuat.  Sebuah  indeks  yang  mengukur  tingkat  perbedaan antar kluster dikenal sebagai Davies-Bouldin Index, DBI ini digunakan  untuk  melakukan  evaluasi,  dimana  nilai  indeks yang lebih rendah, maka hasil klusteringnya dianggap lebih baik.  Hasil  Eksprimen  pada clustering prestasi  akademik lulusan ditunjukkan pada Tabel 5:
Tabel 5. Hasil Pengujian Cluster DBI 2 0,92 3 0,79 4 0,98
Berdasarkan  Tabel  5,  dapat  dilihat  bahwa  nilai  index terkecil yaitu 0,79 pada jumlah cluster 3 (tiga), sehingga pada clustering prestasi akademik lulusan pada Universitas Ichsan Gorontalo untuk Tahun Akademik 2023/2024 Ganjil dipilih 3 (tiga) cluster sebagai jumlah cluster yang paling ideal.

## G. Visualisasi dan Analisis Hasil Clustering
Penggunaan algoritma K-Means, hasil clustering dapat diukur  atau  dinilai  berdasarkan  jumlah  kluster  yang  dibuat. Sebuah  indeks  yang  mengukur  tingkat  perbedaan  antar kluster  dikenal  sebagai Davies-Bouldin  Index digunakan untuk  melakukan  evaluasi.  Dengan  nilai  indeks  yang  lebih rendah, hasil clustering dianggap lebih baik. Kode program visualisasi hasil clustering ditunjukkan pata Gambar 7:
Hasil  visualisasi clustering prestasi  akademik  lulusan sesuai  hasil  kode  program  pada  Gambar  7,  hasilnya ditunjukkan pada Gambar 8:

## Gambar 8. Visualisasi Hasil Clustering
Berdasarkan  hasil  visualisasi  yang  ditunjukkan  pada Gambar  8,  dengan  jelas  setiap  kelompok/ cluster antara cluster 1 (satu) dengan cluster lainnya dikelompokkan sesuai kemiripan  karakteristik  data  lulusan  yang  diberikan  warna berbeda untuk setiap cluster .
Berdasarkan  Tabel  4  dan  Gambar  8  dapat  dilakukan analisis  hasil clustering yaitu  (a). Cluster 1  yang  diberikan warna  biru:  merupakan  kelompok  lulusan  yang  memiliki prestasi akademik cukup baik, dimana lama studi rata-rata 5,2 tahun, umur 24,5 tahun dan IPK rata-rata 3,31, (b). Cluster 2 yang  diberikan  warna  hijau  :  merupakan  kelompok  lulusan yang  memiliki  prestasi  akademik  sangat  baik,  dimana  lama studi  rata-rata  4,2  tahun,  umur  23,8  tahun  dan  IPK  3,53 sehingga  lulusan  ini  masih  masuk  kategori  lulusan  dengan predikat Pujian, (c). Cluster 3 yang diberikan warna merah : merupakan  kelompok  lulusan  yang  memiliki  prestasi akademik kurang baik jika ditinjau dari sisi lama studi tetapi dari  sisi  umur  dan  IPK  masih  masuk kategori  baik,  dimana lama studi rata-rata 6,3 tahun, umur 24,7 tahun, dan IPK 3,27, sehingga  cluster  3  (tiga)  menjadi  perhatian  yang  harus ditingkatkan  prestasinya  mengingat  masa  studi  yang  sudah melewati 6  tahun atau 12 semester. Hasil clustering secara detail ditunjukkan pada Tabel 6 :

## Tabel 6. Sampel Hasil Clustering
No NIM Lama Studi Umur IPK Cluster 1 E1117116 6,3 21 3,84 C3 2 E1117139 6,4 24 3,3 C3
3 E1117145 5 29 3,03 C1 4 E1118010 5,3 23 3,29 C1 5 E1118037 5,3 24 3,52 C1 6 E1118046 5,3 23 3,54 C1 7 E1118052 5,3 22 3,36 C1 8 E1119007 4,3 26 3,63 C2 9 E1119010 4,2 22 3,43 C2 10 E1119012 4,2 21 3,42
C2
11 E1119013 4,2
22 3,8
C2
12 E1119017 4,2
23 3,68
C2
13 E1119018 4,2 23 3,86 C2
14 E1119020 4,2 23 3,69 C2
No NIM Lama Studi Umur IPK Cluster 15 E1119021 4,2 23 3,68 C2

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan yang sudah diuraikan di atas, maka dapat  disimpulkan  bahwa clustering prestasi  akademik lulusan  pada  Universitas  Ichsan  Gorontalo  untuk  Tahun Akademik 2023/2024 semester Ganjil dengan menggunakan atribut  terdiri  dari  lama  studi,  umur  dan  IPK  didapatkan  3 (tiga) cluster yaitu cluster 1  (satu)  merupakan  kelompok lulusan  yang  memiliki  prestasi  akademik  cukup  baik sebanyak  56  lulusan, cluster 2  (dua)  merupakan  kelompok lulusan dengan prestasi akademik sangat baik sebanyak 138 lulusan  dan cluster 3  (tiga)  merupakan  kelompok  lulusan yang memiliki prestasi akademik kurang baik dari sisi lama studi  sebanyak  45  lulusan.  Jumlah cluster sebanyak  3 kelompok  dijadikan  sebagai  jumlah  cluster  paling  ideal sesuai  hasil  perhitungan  teknik Elbow dan  nilai  evaluasi pengujian Davies-Bouldin Index yang paling kecil yaitu 0,79 hal ini menunjukkan bahwa pusat-pusat cluster berada jauh satu sama lain sehingga hasil clustering masuk kategori baik karena nilai DBI dibawah  1.

## R EFFERENSI
[1]  Mendikbudristek, Keputusan  Menteri  Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi Republik Indonesia Nomor  210/M/2023  Tentang  Indikator  Kinerja  Utama Perguruan Tinggi dan LL-DIKTI di Kemendikbudristek . 2023.
[2]  E.  Prasetyo,  “Data  Mining  Mengolah  Data  Menjadi Informasi Menggunakan Matlab,” Penerbit Andi , 2014.
[3]  R.  Primartha, Algoritma  Machine  Learning .  Bandung: Informatika, 2021.
[4]  F.  N.  R.  F.  J.  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.
[5]  A. Hardianti and D. Agushinta R, “Universitas Darma Persada  Menggunakan  Metode  Clustering  K-Means Pattern  Analysis  of  the  Student  Study  Period  in  the Faculty  of  Engineering  At  Darma  Persada  University Using K-Means,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 4, pp. 861–868, 2020, doi: 10.25126/jtiik.202071001.
[6]  S.  Suraya,  M.  Sholeh,  and  D.  Andayati,  “Penerapan Metode  Clustering  Dengan  Algoritma  K-Means  Pada Pengelompokan Indeks Prestasi
Akademik
Mahasiswa,” Skanika ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  51–60,  2023, doi: 10.36080/skanika.v6i1.2982.
[7]  A.  Almohammedi  and  M.  Abido,  “RES  on  Power Operation: K-Means Clustering Over Elbow Approach,” WSEAS  Trans.  POWER  Syst. ,  vol.  15, pp. 214–221, Dec. 2020, doi: 10.37394/232016.2020.15.25.
[8]  A. Winarta and W. J. Kurniawan, “Optimasi Cluster K- Means  Menggunakan  Metode  Elbow  Pada  Data Pengguna  Narkoba  Dengan  Pemrograman  Python,” J. Tek.  Inform.  Kaputama ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  113–119, 2021.
[9]  M. A. Syakur, B. K. Khotimah, E. M. S. Rochman, and
B. D. Satoto, “Integration K-Means Clustering Method and  Elbow  Method  For  Identification  of  The  Best Customer Profile Cluster,” IOP  Conf. Ser.  Mater.  Sci.
Eng. ,  vol.  336,  p.  012017,  Apr.  2018,  doi: 10.1088/1757-899X/336/1/012017.
[10]  R.  Ishak  and  Amiruddin,  “Clustering  Tingkat Pemahaman  Dasar  Mahasiswa  Pada  Pra-Perkuliahan Probabilitas  Statistika  Dengan  Metode  K-Means,” Jambura  J.  Electr.  Electron.  Eng. ,  vol.  4,  pp.  65–69, 2022, doi: 10.37905/jjeee.v4i1.11997.
[11]  M.  Sholeh  and  K.  Aeni,  “Perbandingan  Evaluasi Metode  Davies  Bouldin,  Elbow  dan  Silhouette  pada Model Clustering dengan Menggunakan Algoritma K- Means,” STRING  (Satuan  Tulisan  Ris.  dan  Inov. Teknol. ,  vol.  8,  no.  1,  p.  56,  2023,  doi: 10.30998/string.v8i1.16388.
[12]  E.  Muningsih,  I.  Maryani,  and  V.  R.  Handayani, “Penerapan  Metode  K-Means  dan  Optimasi  Jumlah Cluster dengan Index Davies Bouldin untuk Clustering Propinsi  Berdasarkan  Potensi  Desa,” J.  Sains  dan Manaj. ,  vol.  9,  no.  1,  p.  96,  2021,  doi: 10.31294/evolusi.v9i1.10428.
[13]  A.  K.  Singh,  S.  Mittal,  P.  Malhotra,  and  Y.  V. Srivastava,  “Clustering  Evaluation  by  Davies-Bouldin Index(DBI)  in  Cereal  data  using  K-Means,”  in 2020
Fourth  International  Conference  on  Computing Methodologies  and  Communication  (ICCMC) ,  Mar. 2020, pp. 306–310, doi:
10.1109/ICCMC48092.2020.ICCMC-00057.
[14]  A. Bengnga and R. Ishak, “Penerapan XGBoost untuk Seleksi  Atribut  pada  K-Means  dalam  Clustering Penerima  KIP  Kuliah,” Jambura  J.  Electr.  Electron. Eng. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  192–196,  2023,  doi: 10.37905/jjeee.v5i2.20253.
[15]  “Clustering  Performance  Evaluation,” scikit-learn developers . https://scikit- learn.org/stable/modules/clustering.html#clustering- performance-evaluation (accessed May 20, 2023).
[16]  A.  B.  H.  Kiat,  Y.  Azhar,  and  V.  Rahmayanti, “Penerapan  Metode  K-Means  Dengan  Metode  Elbow Untuk  Segmentasi  Pelanggan  Menggunakan  Model RFM  (Recency,  Frequency  &  Monetary),” Repositor , vol. 2, no. 7, pp. 945–952, 2020.
[17]  “Clustering,” scikit-learn  developers .  https://scikit- learn.org/stable/modules/clustering.html# (accessed May 20, 2023).
[18]  BAAK,  “Data  Lulusan,”  Gorontalo,  2023.  [Online]. Available: https://siakun.unisan.ac.id.