Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.isas.or.id/index.php/JACOST

## JOURNAL OF APPLIED COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY (JACOST)
Vol. 1 No. 2 (2020) 80 – 89 | ISSN: 2723-1453 (Media Online)
Data Mining Menggunakan Metode K-Means Clustering Untuk Menentukan Besaran Uang Kuliah Tunggal
Haris Kurniawan 1 , Sarjon Defit 2 , Sumijan 3 1,2,3 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang
1 hrs.kurniawan@gmail.com, 2 sarjonde@yahoo.co.uk, 3 sumijan@upiypyk.ac.id

## Abstract
Digitalization and automation in student services in Higher Education can produce big data. The mandate of the government in the Regulation of the Minister of Technology Research and Higher Education so that the amount of the Single Tuition (UKT) in  State  Universities  is  divided  into  5  groups  based  on  the  level  of  parents'  socioeconomic  conditions.  In  the  process  of establishing UKT, there are so many socioeconomic indicators of parents that must be used as a reference, making it difficult to identify and find the right formula. To classify student data is done by data mining techniques using the K-Means Clustering method. This method classifies the size of UKT students based on the pattern or similarity of parents' socioeconomic data. The data  used  in  this  study  is  the  data  of  prospective  new  students  of  Universitas  Negeri  Padang.  This  grouping  aims  to  help determine the amount of  UKT prospective new students at State Universities. The results of the study obtained 5 groups of UKT quantities, consisting of UKT category 1 IDR 500,000, UKT category 2 IDR 1,000,000, UKT category 3 IDR 2,000,000, UKT category 4 IDR 3,000,000 and UKT category 5 IDR 4,000,000.
Keywords: Data Mining, Clustering, K-Means, Single Tuition

## Abstrak
Digitalisasi dan otomasi dalam pelayanan mahasiswa di Perguruan Tinggi dapat menghasilkan big data. Amanat pemerintah dalam Peraturan Mentri Riset Teknologi dan Pendidikan Tinggi agar besaran Uang Kuliah Tunggal (UKT) di Perguruan Tinggi Negeri dibagi ke dalam 5 kelompok berdasarkan tingkatan kondisi sosial ekonomi orang tua. Dalam proses menetapkan UKT begitu banyak indikator sosial ekonomi orang tua yang harus dijadikan acuan sehingga menyulitkan dalam mengidentifiksi dan mencari formula yang tepat. Untuk mengelompokkan data mahasiswa ini dilakukan dengan teknik data mining menggunakan metode  K-Means  Clustering.  Metode  ini  mengelompokkan  besaran  UKT  mahasiswa  berdasarkan  pola  atau  kemiripan  data sosial  ekonomi  orang  tua.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  calon  mahasiswa  baru  Unversitas  Negeri Padang.  Pengelompokan  ini  bertujuan  untuk  membantu  menetapkan  besaran  UKT  calon  mahasiswa  baru  pada  Perguruan Tinggi Negeri. Hasil dari penelitian diperoleh 5 kelompok besaran UKT, terdiri dari UKT kategori 1 Rp. 500.000, UKT kategori 2 Rp. 1.000.000, UKT kategori 3 Rp. 2.000.000, UKT kategori 4 Rp. 3.000.000 dan UKT kategori 5 Rp. 4.000.000.
Kata kunci: Data Mining, Clustering, K-Means, Uang Kuliah Tunggal

## 1. Pendahuluan
Kemajuan  teknologi  informasi  diberbagai  bidang  telah berdampak  pada  terjadinya  revolusi  industri  4.0.  Pada masa  ini  hampir  semua  kegiatan  dilakukan  secara digitalisasi dan otomasi. Sistem digitalisasi dan otomasi ini  telah  meluas  pada  sistem  pemerintahan,  sehingga dapat memudahkan dan bahkan menggantikan pekerjaan aparatur  negara.  Seiring  dengan  itu,  digitalisasi  pada pelayanan  mahasiswa  baru  di  Perguruan  Tinggi  telah menghasilkan database yang besar (big data). Big data akan menyebabkan sulitnya memperoleh informasi atau knowledge yang dibutuhkan terkandung didalamnya.
Dalam proses menetapkan besaran UKT begitu banyak indikator  sosial  ekonomi  yang  harus  menjadi  acuan sehingga  menyulitkan  dalam  mengidentifiksi  dan
mencari  formula  yang  tepat  dalam  mengelompokkan data  sesuai  dengan  tingkatan sosial  ekonomi  orang  tua mahasiswa. Pengelompokan yang tidak seimbang dapat menyebabkan  besaran  UKT  yang  diterima  mahasiswa menjadi tumpang tindih dan kurang tepat sasaran.
Mahasiswa baru merupakan peserta seleksi penerimaan mahasiswa  baru  yang  telah  diterima  di  Perguruan Tinggi.  Penerimaan  mahasiswa  baru  diseleksi    dengan berbagai  jalur  masuk  seperti;  Seleksi  Nasional  Masuk Perguruan Tinggi Negeri (SNMPTN), Seleksi Bersama Masuk  Perguruan  Tinggi  Negeri  (SBMPTN)  dan berbagai  jalur  masuk  lainnya.  Mahasiswa  baru  yang telah diterima diwajibkan untuk membayar UKT (Uang Kuliah Tunggal). UKT merupakan sebagian BKT (Biaya Kuliah  Tunggal)  yang  ditanggungkan  kepada  setiap
mahasiswa berdasarkan kemampuan ekonomi dan sosial orang  tuanya.  BKT  merupakan  seluruh  biaya operasional setiap mahasiswa yang dibayar setiap awal semester  di  Perguruan  Tinggi  Negeri.  Sesuai  dengan amanat pemerintah dalam Peraturan Mentri Ristek Dikti Nomor  22  tahun  2015  bahwa  penerapan  besaran  UKT (studi  kasus  di  Universitas  Negeri  Padang)  dibagi kedalam 5 (lima) kelompok [8]  .
Untuk  menemukan  sebuah  informasi    atau knowledge yang  terkandung  didalam  database  yang  besar  dapat dilakukan  teknik data  mining. Data  mining  adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan  buatan,  dan  mesin  learning  untuk mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi  yang bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  berbagai database  besar  [13]    .  Pada  kesempatan  ini  penelitian data mining dilakukan dengan menggunakan metode K - Means  Clustering untuk menentukan  besaran  UKT calon mahasiswa baru di Universitas Negeri Padang. K- Means  Clustering merupakan  salah  satu  metode clustering yang  mempartisi  data  yang  ada  kedalam bentuk  satu  atau  lebih  kelompok.  Metode K-Means Clustering akan  mengelompokkan  data  yang  memiliki karakteristik  atau  pola  yang  sama  kedalam  sebuah kelompok  yang  sama,  dan  data  yang  mempunyai karateristik  atau  pola  yang berbeda  kedalam  kelompok lainya.  Melalui clustering ini  akan  diketahui  informasi atau knowledge dari sekumpulan data yang besar.
Untuk  menentukan  besaran  UKT  dengan  metode K- Means  Clustering ini  data  diambil  dari  database registrasi mahasiswa baru di Universitas Negeri Padang. Dari  database  yang  besar  itu  dipilih  data  yang berhubungan  dengan  latar  belakang  kondisi  ekonomi dan sosial orang tua. Kemudian data tersebut dilakukan pemodelan  dan  penggalian  data  untuk  dikelompokkan berdasarkan  pola  kemiripan  atribut-atributnya.  Pada proses  ini  akan  menghasilkan  5  (lima)  pengelompokan besaran UKT mahasiswa berdasarkan kondisi ekonomi orang tua mahasiswa.  Kelompok inilah nantinya  akan menjadi  dasar  penentuan  kategori  besaran  UKT  calon mahasiswa baru.
K-Means  Clustering ini  telah  diimplementasikan diberbagai  bidang  dalam  kehidupan.  Dalam  bidang kesehatan  digunakan  untuk  menemukan  penyakit pasien,  dibidang  marketing  digunakan  untuk  melihat kelompok  target  pemasaran,  dibidang  geografis digunakan untuk pemetaan wilayah potensial, dibidang sosial digunakan untuk mengelompokkan kesejahteraan masyarakat,  dan  masih  banyak  lagi  bidang-bidang  lain yang menerapkan metode K-Means Clustering ini .

## Knowledge Discovery in Database (KDD)
KDD  adalah  proses  yang  tidak  sepele  yang  digunakan untuk mengidentifikasi validitas data, potensi, guna, dan pada  akhirnya  menghasilkan  pola  data  yang  dapat dimengerti  [12]    .  KDD  berhubungan  dengan  teknik integrasi  dan  penemuan  ilmiah,  interprestasi  dan visualisasi dari pola-pola sejumlah kumpulan data. Data
mining sendiri adalah bagian dari tahapan proses KDD yang diilustrasikan seperti pada gambar 1 [3]:

## Gambar 1. Proses KDD [11]
Berdasarkan  gambar  di  atas  dapat  dijelaskan  bahwa tahapan KDD adalah:
1. Data Selection Data  selection (pemilihan  data)  merupakan  proses penyiapan  data  dengan  memilih  sekumpulan  data yang menjadi target/atribut/indikator dari dalam data yang besar.
2. Pre-processing/Cleaning
Proses cleaning (pembersihan  data) merupakan proses  memperbaiki  kesalahan  data (data  error) , membuang  data  ganda,  dan  memeriksa  data  yang inkosisten seperti kesalahan cetak (tipografi).
3. Data Transformation
Proses Data  Transformation  ( transformasi  data) merupakan proses perubahan data ataupun pengkodean data . Data transformasi dilakukan untuk mempermudah pengolahan data dan merupakan data yang telah siap untuk dilakukan proses data mining . 4. Data mining
Data mining merupakan proses pencarian pola atau informasi yang menarik/bermanfaat dalam data yang besar  dengan  menggunakan  teknik  atau  metode tertentu.
5. Interpretation atau Evalution
Interpretation atau Evalution merupakan  proses menampilkan pola/informasi/pengetahuan dari hasil proses data  mining ke  dalam  bentuk  yang  mudah dimengerti oleh pihak-pihak membutuhkan.
KDD dan data  mining sering  sekali  digunakan  secara bergantian  dalam  menjelaskan  proses  ekstraksi/ penggalian informasi yang tersembunyi dalam database yang besar. KDD dan data mining memiliki konsep yang berbeda, tetapi memiliki kaitan satu masa lain.

## Data Mining
Data  mining adalah  proses  mengekstraksi/menggali/ mencari  informasi  yang  tersembunyi  dari  dalam database  yang  besar  serta  bermanfaat  bagi  pihak  yang berkepentingan. Data mining dapat membantu pemegang  data  untuk  menganalisis  dan  menemukan
hubungan yang tidak terduga antar data, pada akhirnya akan membantu pengambilan keputusan.
Data mining atau penambangan data dapat didefinisikan sebagai  proses  eksplorasi,  seleksi,  dan  pemodelan  dari sejumlah  data  besar  untuk  menemukan  pola  atau kecendrungan yang biasanya tidak disadari keberadaannya  [4].  Tujuan dari data  mining ini  adalah untuk  menemukan  pola  yang  sebelumnya  tidak diketahui.  Apabila  pola  sudah  ditemukan,  selanjutnya digunakan  untuk  membuat  suatu  keputusan  untuk keperluan  tertentu  bagi  yang  berkepentingan. Data mining adalah suatu proses menemukan hubungan yang berarti,  pola  dan  kecenderungan  dengan  memeriksa dalam  sekumpulan  besar  data  yang  tersimpan  dalam penyimpanan, dengan menggunakan teknik pengenalan pola seperti teknik statistik dan matematika [2].

## Clustering
Clustering merupakan proses pengelompokan sekumpulan  objek  ke  dalam  kelas/pola  objek  yang serupa. Claster merupakan  teknik  yang  sangat  penting dalam  analisis  data. Cluster merupakan  membagi  data menjadi  kelompok-kelompok  atau cluster berdasarkan suatu  kemiripan  atribut-atribut  diantara  sekumpulan data, atribut-atribut yang mirip tersebut dipresentasikan sebagai titik-titik dalam ruang multidimensi [10]  .

## K-Means Clustering
K-Means Clustering merupakan metode klaster dimana kumpulan data dibagi menjadi beberapa kelompok. Pada tahun  1967  Mac  Queen  pertama  kali  mengusulkan algoritma K-Means. Metode K-Means berusaha mengelompokkan  data  yang  ada  kedalam  beberapa kelompok,  dimana  data  dalam  satu  kelompok mempunyai  karakteristik  yang  sama  satu  sama  lainnya dan mempunyai karakteristik yang berbeda dengan data yang ada di dalam kelompok yang lain.
Langkah-langkah algoritma K-Means Clustering [9]  : 1. Pilih secara acak k buah data sebagai pusat cluster 2. Jarak antara data dan pusat cluster dihitung menggunakan Euclidian Distance . Untuk menghitung jarak semua data ke setiap titik pusat cluster dapat menggunakan teori jarak Euclidean yang dirumuskan sebagai berikut:
D (i, j) =√(x1i−x1j)2+ (x2i−𝑥2j) 2+ ...  +(xki−𝑥kj)2 (1)
dimana D (i,j) adalah jarak data ke i ke pusat cluster j,  Xki  adalah  data  ke  i  pada  atribut  data  ke  k,  Xkj adalah titik pusat ke j pada atribut ke k 3. Data ditempatkan dalam cluster yang terdekat, dihitung dari tengah cluster 4. Pusat cluster baru akan ditentukan bila semua data telah ditetapkan dalam cluster terdekat. Rumus menghitung titik pusat cluster baru:
𝑣 = ∑ 𝑥𝑖 𝑛
𝑛=1
;   i = 1,2,3, … , 𝑛                               (2)

## N
dimana  v  adalah centroid pada cluster, Xi  adalah objek ke-i, N adalah banyaknya objek/jumlah objek yang menjadi anggota cluster 5. Proses penentuan pusat cluster dan penempatan data dalam cluster diulangi sampai nilai centroid tidak berubah lagi
1.2.5 Uang Kuliah Tunggal (UKT)
Uang Kuliah Tunggal (UKT) merupakan sebagian biaya kuliah tunggal yang ditanggung setiap mahasiswa pada setiap jurusan/program studi untuk program diploma dan program  sarjana  berdasarkan  kemampuan  ekonominya [6].  Pembayaran  UKT    merupakan  implementasi  dari pasal 88 ayat 1 sampai 5 pada Undang-Undang No. 12 Tahun  2012  tentang  Pendidikan  Tinggi.  Pada    ayat  1 menyatakan  bahwa  pemerintah  menetapkan  standar satuan biaya operasional pada pendidikan tinggi secara periodik  dengan  mempertimbangkan  capaian  standar nasional  Pendidikan  Tinggi,  jenis  program  studi  dan indeks  kemahalan  wilayah  [5].  Penetapan  UKT  ini ditetapkan  berdasarkan  Peraturan    Menteri  Pendidikan Nasional  No.  55  Tahun  2013  yang  mengatur  tentang Biaya Kuliah Tunggal (BKT) dan Uang Kuliah Tunggal (UKT)  di  Perguruan  Tinggi  Negeri  dalam  lingkungan Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan RI [7].

## 2. Metode Penelitian
2.1  Motode K-Means Clusterig
Metode K-Means  Clusterig termasuk  dalam  teknik penyekatan ( partition ) yang membagi atau memisahkan objek ke k daerah bagian yang terpisah. Pada K-Means, setiap  objek  harus  masuk  dalam  kelompok  tertentu, tetapi  dalam  satu  tahapan  proses  tertentu,  objek  yang sudah  masuk  dalam  satu  kelompok,  pada  satu  tahapan berikutnya objek akan berpindah ke kelompok lain.
Pengelompokan  data  menggunakan  algoritma k-means clustering ini dilakukan dengan langkah-langkah  seperti pada Gambar 2.
Untuk  memulai  algoritma k-means clustering diawali dengan  menentukan  jumlah cluster, selanjutnya tentukan pusat cluster (centroid) , kemudian dilanjutkan dengan  menghitung  jarak  objek  data  ke centroid dan terakhir lakukan pengelompokan objek data berdasarkan jarak minimun terhadap centroid . Satu kali siklus proses k-means clustering disebut  dengan  1  kali  iterasi. Selanjutnya  hitung  pusat  cluster  yang  baru,  setelah  itu lanjutkan dengan menghitung jarak data ke pusat cluster baru yang sama prosesnya dengan itersi pertama (iterasi- 1) tadi. Jika hasil pengelompokan iterasi ke-2 dan iterasi ke-1 belum sama lanjutkan ke iterasi berikutnya. Namun jika  hasil  pengelompokan  iterasi  tersebut  sudah  sama, maka  proses k-means  clustering di  hentikan  dan  itulah hasil akhir dari pengelompokan akhir.
2.2  Metode Riset Kerangka  penelitian merupakan  pedoman  dalam  setiap langkah-langkah yang akan dilakukan dalam penelitian. Setiap  langkah  dilakukan  sesuai  dengan  prosedur  yang telah  direncanakan.  Langkah-langkah  yang  telah direncanakan pada kerangka penelitian ini dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Kerangka Penelitian
Berdasarkan Gambar 3 dapat dilihat bahwa penelitian ini di  awali  dengan  mengidentifikasi  masalah  yang  terdiri dari  perumusan  masalah  dan  batasan  masalah, selanjutnya   menentukan   tujuan  yang   ingin  dicapai, melakukan  studi  literatur/referensi  dan  mengumpulkan data.  Kemudian  masuk  ketahap  pengolahan  data  dan pengujian  dengan  aplikasi  RapidMiner.  Tahap  akhir adalah  menarik  kesimpulan  untuk  memperoleh  intisari dari hasil penelitian

## 3. Hasil dan Pembahasan
Sistem  penentuan  besaran  UKT  calon  mahasiswa  baru menggunakan algoritma K-Means Clustering dilakukan dengan  mengikuti  tahap-tahap  data  mining.  Berikut adalah  proses  data  mining  dalam  menentukan  besaran UKT  calon  mahasiswa  baru  menggunakan  metode  K- Means Clustering.
1. Menyiapkan Data Penelitian
Data  penelitian  yang  dikumpulkan  bersumber  dari database  Universitas  Negeri  Padang.  Data  yang dikumpulkan adalah data pendaftaran calon mahasiswa baru.  Kemudian  data  yang  akan  diolah  merupakan sampel yang terdiri 30 orang mahasiswa baru.
2. Pemilihan Data (Data Selection)
Pemilihan data merupakan proses pemilihan atribut yang sesuai dengan kebutuhan atau indikator untuk penentuan besaran UKT. Atribut diambil dari database pendaftaran calon mahasiswa baru Universitas Negeri Padang. Untuk kebutuhan data mining penentuan besaran UKT dengan algoritma K-Means  Clustering ini,  data  yang  diambil adalah  data  yang  berkaitan  dengan  kondisi  sosial ekonomi  orang  tua.  Data  tersebut  terdiri  dari  nama mahasiswa, penghasilan orang tua, jumlah tanggungan, status  rumah,  tagihan  PBB,  tagihan  Listrik,  tagihan PDAM,  pulsa  HP,  langganan  TV,  pajak  mobil,  pajak motor dan asset yang dimiliki.
3. Pembersihan Data (Data Cleaning)
Data  yang  telah  dipilih  pada  proses data  selection kemudian  dilakukan  proses  pembersihan  data.  Proses pembersihan data bertujuan agar data yang tidak valid, seperti  adanya  data  yang  salah  atau  data  yang  tidak dibutuhkan dilakukan terlebih dahulu pembersihan data dengan cara pembenaran ataupun pembuangan data.
4. Transformasi Data ( Data Transformation)
Agar mudah diolah menggunakan metode algoritma K- Means Clustering , data calon mahasiswa baru yang akan diolah  dilakukan  dulu  proses  transformasi  data  [1]. Kaedah/ketentuan  dari  proses  transformasi  data  dibuat berdasarkan  ketentuan  di  Universitas  Negeri  Padang. Proses transformasi ini dilakukan dengan scoring sesuai dengan  tingkatan  kondisi  sosial  ekonomi  orang  tua. Semakin tinggi tingkat kesejahteraan atau kondisi sosial ekonomi  orang  tua  semakin  tinggi  pula  skor  yang diberikan. Scoring sebagai dasar untuk mentransformasi data penelitian ini adalah:
Tabel 1. Transformasi Data Penghasilan Orang Tua
Penghasilan Ayah/Ibu Skor Rp. 0  - < Rp. 1.800.000 1 Rp. 1.800.000 –  < Rp. 2.000.000 2 Rp. 2.000.000 –  < Rp. 2.500.000 3 Rp. 2.500.000 –  < Rp. 3.600.000 4 Rp. 3.600.000 –  < Rp. 5.000.000 5 Rp. 5.000.000 –  < Rp. 6.000.000 6 Rp. 6.000.000 –  < Rp. 7.000.000 7 Rp. 7.000.000 –  < Rp. 8.500.000 8 Rp.  8.500.000  –  < Rp. 10.000.000 9 Rp. 10.000.000 –  < Rp. 12.000.000 10 Rp. 12.000.000 –  < Rp. 14.000.000 11 Rp. 14.000.000 –  < Rp. 16.000.000 12 > Rp. 16.000.000 13
Tabel 2. Transformasi Data Tanggungan Orang Tua Tanggungan Skor >=1 orang 5 2 orang 4 3 orang 3 4 orang 2 >= 5 orang 1 Tabel 3. Transformasi Data Status Rumah Kepemilikan Rumah Skor Numpang 1 Sewa Bulanan 2 Sewa Tahunan 3 Rumah Dinas 4 Milik Sendiri 5 Tabel 4. Transformasi Data Tagihan PBB Tagihan PBB Skor Rp. 0 1 < Rp. 50.000 2 Rp. 50.000 – Rp. 100.000 3 Rp. 100.000 – Rp. 150.000 4 Rp. 150.000 – Rp. 200.000 5 Rp. 200.000 – Rp. 300.000 6 Rp. 300.000 – Rp. 500.000 7 > Rp. 500.000 8 Tabel 5. Transformasi Data Tagihan Listrik Tagihan Listrik Skor Rp. 0 1 < Rp. 50.000 2 Rp. 50.000 – Rp. 100.000 3 Rp. 100.000 – Rp. 200.000 4 Rp. 200.000 – Rp. 300.000 5 Rp. 300.000 – Rp. 400.000 6 Rp. 400.000 – Rp. 500.000 7 > Rp. 500.000 8 Tabel 6. Transformasi Data Tagihan PDAM Tagihan PDAM Skor Rp. 0 1 < Rp. 25.000 2 Rp. 25.000 – Rp. 40.000 3 Rp.40.000 – Rp. 60.000 4 Rp. 60.000 – Rp. 80.000 5 Rp. 80.000 – Rp. 100.000 6 Rp. 100.000 – Rp. 150.000 7 > Rp. 150.000 8 Tabel 7. Transformasi Data Pulsa HP Pulsa HP Skor Rp.0 1 < Rp. 40.000 2 Rp. 40.000 – Rp. 60.000 3 Rp. 60.000 – Rp. 80.000 4 Rp. 80.000 – Rp. 100.000 5 Rp. 100.000 – Rp. 150.000 6 Rp. 150.000 – Rp. 250.000 7 > Rp. 80.000 8
Tabel 8. Transformasi Data Langganan TV Langganan TV Skor Tidak Memiliki TV 1 Tidak Langganan/Punya TV 2 Rp. 0 - Rp. 100.000 3 Rp. 100.000 – Rp. 150.000 4 > Rp. 150.000 5 Tabel 9. Transformasi Data Pajak Mobil Pajak Mobil Skor Rp. 0 1 Rp. 1 – Rp. 250.000 2 Rp. 250.000 – Rp. 750.000 3 Rp. 750.000 – Rp. 1.250.000 4 Rp. 1.250.000 – Rp. 2.000.000 5 Rp. 2.000.000 – Rp. 2.500.000 6 Rp. 2.500.000 – Rp. 3.000.000 7 > Rp. 3.000.000 8 Tabel 10. Transformasi Data Pajak Motor Pajak Motor Skor Rp. 0 1 Rp. 0 – Rp. 100.000 2 Rp. 100.000 – Rp. 200.000 3 Rp. 200.000 – Rp. 300.000 4 Rp. 300.000 – Rp. 400.000 5 Rp. 400.000 – Rp. 500.000 6 Rp. 500.000 – Rp. 600.000 7 > Rp. 600.000 8
Setelah semua data penelitian dirubah berdasarkan tabel tranformasi di  atas,  maka  di peroleh hasil  transformasi data seperti berikut:
Tabel 11.  Data Hasil Transformasi
Id. Mhs  X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9  X10  X11  X12 1 9 2 1 5 2 6 8 8 2 4 3 2 2 5 3 1 5 4 5 7 2 2 8 4 1 3 5 4 6 5 2 4 2 3 2 5 4 1 4 8 3 1 4 2 5 2 7 3 1 5 1 5 8 3 1 4 2 5 2 7 3 1 5 1 6 3 4 1 5 3 8 1 8 2 1 4 1 7 6 2 1 1 2 3 6 7 2 1 4 1 8 7 2 1 5 2 4 5 2 2 1 3 2 9 3 2 1 1 5 8 2 4 2 1 4 1 10 2 5 1 5 2 4 2 2 2 1 4 1 11 5 3 5 5 2 2 2 2 2 1 1 1 12 3 1 1 5 2 6 2 2 2 1 4 1 13 2 2 1 5 3 5 1 5 2 1 1 1 14 2 2 1 3 3 5 2 2 2 1 4 2 15 2 5 1 5 2 4 1 3 2 1 1 1 16 1 3 3 2 1 4 4 2 2 1 3 1 17 1 5 1 5 2 5 2 2 2 1 1 1 18 5 1 5 5 2 1 1 2 2 1 1 1 19 3 1 1 5 2 4 1 3 2 1 3 1 20 2 2 1 5 2 4 2 2 2 1 3 1
21 2 4 2 5 2 2 1 2 2 1 1 1
22 2 3 1 1 2 3 2 2 2 1 5 1
23 2 1 1 5 2 3 2 2 3 1 1 1
24 3 2 1 1 3 3 1 2 2 1 3 1 25 3 1 1 3 1 4 1 4 3 1 1 1 26 3 3 1 1 2 3 2 2 2 1 3 1 27 2 1 1 1 2 4 2 2 1 1 3 1 28 3 3 1 1 3 1 1 3 2 1 1 1 29 3 1 1 1 2 3 1 2 2 1 1 1
30 3 2 1 1 2 3 1 1 2 1 1 1
5. Proses Algoritma K-Means Clustering Proses pengelompokan data menggunakan algoritma K- Means Clustering ini dilakukan dengan langkah-langkah seperti flow chart berikut:
Gambar 3. Flowcart K-Means Clustering
Pada penelitian ini ditentukan jumlah cluster sebanyak 5 kelompok. Jumlah cluster tersebut ditetapkan berdasarkan  Peraturan  Menristek  Dikti  No.  22  tahun 2015.  Pengelompokan  UKT  di  Universitas  Negeri Padang  terdiri  dari  5  kategori  [8]    .  Kategori  I  adalah UKT dengan besaran   500.000, kategori II UKT dengan besaran      1.000.000,  kategori  III  UKT  dengan  besaran 2.000.000, kategori IV UKT dengan besaran   3.000.000 dan  kategori  V  UKT  dengan  besaran      4.000.000. Pengelompokan  UKT  tersebut  ditetapkan  berdasarkan tingkat  kondisi  ekonomi  orang  tua  calon  mahasiswa baru.
5.1 Menentukan Pusat Cluster Awal Iterasi-1
Iterasi-1: Untuk menentukan pusat cluster awal dilakukan dengan pemilihan  data  yang  ingin  dijadikan centroid awal. Karena  pengelompokan  besaran  UKT  yang  telah ditentukan  sebelumya  adalah  sebanyak  5  kelompok, maka  di  alokasikan  juga  titik  pusat cluster  (centroid) sebanyak 5 data yang diambil dari data calon mahasiswa baru hasil transformasi pada Tabel 2. Pusat cluster yang dipilih sebanyak 5 data diberi nama C0, C1, C2, C3, C4 dengan data anggota/atributnya terdiri dari X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8, X9, X10, X11, X12 seperti terlihat pada Tabel berikut:
Table 12. Data Pusat Cluster Awal
Pusat Cluster Awal X1  X2  X3  X4  X5  X6  X7  X8  X9 X1 0 X1 1 X1 2 C0 5 3 5 5 2 2 2 2 2 1 1 1 C1 7 2 1 5 2 4 5 2 2 1 3 2 C2 3 4 1 5 3 8 1 8 2 1 4 1 C3 1 3 3 2 1 4 4 2 2 1 3 1 C4 1 5 1 5 2 5 2 2 2 1 1 1
Berdasarkan tabel di atas, data pusat cluster awal C0 di ambil  dari  data  mahasiswa  dengan  Id_Mahasiswa  11 pada  Tabel.  12,  C1  dari  Id_Mahasiswa  8,  C2  dari Id_Mahasiswa 6, C3 dari Id_Mahasiswa 16 dan C4 dari Id_Mahasiswa 17.
5.2 Menghitung Jarak Data ke Centroid pada Iterasi-1
Setelah pusat cluster ditentukan kemudian hitung jarak setiap  data  mahasiswa  ke  masing-masing  pusat cluster (centrid) menggunakan  rumus Euclidean  Distance, mulai dari jarak data mahasiswa 1 sampai dengan jarak data mahasiswa 30.
1. Menghitung jarak data mahasiswa 1:
DC0= (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  +
(−) + (−)  = 11,619 DC1= (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  +
(−) +(−)  = 7,874
DC2= (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  +
(−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  +
(−) +   (−)  = 10,247 DC3= (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−) +  (−)  = 12,042 DC4= (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−) + (−)  = 12,649
Berdasarkan  perhitungan  jarak  di  atas,  maka mahasiswa 1 jarak terdekat/terkecilnya terdapat pada DC1,  sehingga  mahasiswa  1  dimasukkan  pada kelompok/ cluster C1.
2. Menghitung jarak data mahasiswa 2:
Menghitung  jarak  data    mahasiswa  2  ini  sama caranya dengan menghitung jarak data mahasiswa 1 di  atas.  Begitulah  seterusnya  proses  menghitung jarak sampai dengan data mahasiswa 30.
Setelah  selesai  melakukan  proses  perhitungan  semua jarak data mahasiswa ke pusat cluster seperti proses di atas,  maka  diperoleh  hasil  perhitungan  jarak  yang  di masukkan pada tabel berikut:
Tabel 13.  Hasil Perhitungan Jarak Data
Id Mhs DC0 DC1 DC2 DC3 DC4 1 11,619  7,874 10,247  12,042  12,649 2 10,583  9,849 11,662  9,899 10,344 3 5,657 9,644 9,381 7,616 8,307 4 8,775 7,211 6,403 9,644 9,798 5 8,775 7,211 6,403 9,644 9,798 6 10,198  11,790  0,000 9,165 7,810 7 9,220 8,367 7,937 9,000 10,198 8 8,426 0,000 11,790  10,817  11,136 9 9,747 10,954  6,403 7,141 7,746 10 6,481 10,050  7,483 4,899 3,317 11 0,000 8,426 10,198  6,481 6,708 12 7,000 8,944 7,141 5,568 5,477 13 6,782 10,630  5,657 6,481 4,583 14 7,071 9,849 7,483 4,243 5,000
Tida Ya
15 5,916 10,583  7,280 5,745 2,000 16 6,481 10,817  9,165 0,000 5,196 17 6,708 11,136  7,810 5,196 0,000 18 2,449 9,110 11,136  7,483 8,062 19 5,831 9,110 7,211 5,657 5,196 20 5,831 9,539 7,746 4,472 3,873 21 4,472 10,536  9,165 5,477 3,606 22 7,616 10,630  9,055 4,000 6,403 23 5,568 9,899 9,110 5,385 4,690 24 6,633 9,950 9,055 4,899 6,245 25 6,245 9,798 7,681 5,568 5,657 26 6,403 9,592 9,000 3,873 5,657 27 7,348 10,440  9,055 4,000 6,245 28 6,325 10,630  10,000  6,000 6,557 29 6,481 10,149  9,798 5,292 6,403 30 6,325 10,149  10,198  5,099 5,916

## 5.3 Mengelompokkan Data Kedalam Cluster
Kemudian  berdasarkan  perhitungan  jarak  ( Euclidean Distance) pada  Tabel.  13,  dilakukan  penentuan kelompok berdasarkan hasil perhitungan jarak terdekat/nilai  minimum.  Pada  perhitungan  jarak Mahasiswa 1 sebelumnya, jarak minimim terdapat pada DC1 maka Mahasiswa 1 masuk kedalam kelompok C1. Begitu  proses  selanjutnya  untuk  Mahasiswa  2  sampai dengan Mahasiswa
30.
Setelah dilakukan pengelompokan  semua  data  diperoleh  hasil  sebagai berikut :
Tabel 14.  Pengalokasian Data ke Centroid
Id. Mhs DC0 DC1 DC2 DC3 DC4 Cluser 1 1 11,619 7,874 10,247 12,042 12,649 C1 2 2 10,583 9,849 11,662 9,899 10,344 C1 3 3 5,657 9,644 9,381 7,616 8,307 C0 4 4 8,775 7,211 6,403 9,644 9,798 C2 5 5 8,775 7,211 6,403 9,644 9,798 C2 6 6 10,198 11,790 0,000 9,165 7,810 C2 7 7 9,220 8,367 7,937 9,000 10,198 C2 8 8 8,426 0,000 11,790 10,817 11,136 C1 9 9,747 10,954 6,403 7,141 7,746 C2 10 6,481 10,050 7,483 4,899 3,317 C4 11 0,000 8,426 10,198 6,481 6,708 C0 12 7,000 8,944 7,141 5,568 5,477 C4 13 6,782 10,630 5,657 6,481 4,583 C4 14 7,071 9,849 7,483 4,243 5,000 C3 15 5,916 10,583 7,280 5,745 2,000 C4 16 6,481 10,817 9,165 0,000 5,196 C3 17 6,708 11,136 7,810 5,196 0,000 C4 18 2,449 9,110 11,136 7,483 8,062 C0 19 5,831 9,110 7,211 5,657 5,196 C4 20 5,831 9,539 7,746 4,472 3,873 C4 21 4,472 10,536 9,165 5,477 3,606 C4 22 7,616 10,630 9,055 4,000 6,403 C3 23 5,568 9,899 9,110 5,385 4,690 C4 25 6,633 9,950 9,055 4,899 6,245 C3 24 6,245 9,798 7,681 5,568 5,657 C3 26 6,403 9,592 9,000 3,873 5,657 C3 27 7,348 10,440 9,055 4,000 6,245 C3 28 6,325 10,630 10,000 6,000 6,557 C3
29 6,481 10,149 9,798 5,292 6,403 C3 30 6,325 10,149 10,198 5,099 5,916 C3
Dari  hasil  pengelompokan  pada  Tabel  di  atas,  maka pengelompokan data pada iterasi-1 adalah:
Tabel 15.  Hasil Pengelompokan Data
Kelompok  X1  X2  X3  X4  X5  X6  X7  X8  X9  X10  X11  X12
C0 5 4 6 5 2 4 2 3 2 5 4 1
5 3 5 5 2 2 2 2 2 1 1 1 5 1 5 5 2 1 1 2 2 1 1 1 C1 9 2 1 5 2 6 8 8 2 4 3 2 5 3 1 5 4 5 7 2 2 8 4 1 7 2 1 5 2 4 5 2 2 1 3 2
C2 8 3 1 4 2 5 2 7 3 1 5 1 8 3 1 4 2 5 2 7 3 1 5 1
3 4 1 5 3 8 1 8 2 1 4 1 6 2 1 1 2 3 6 7 2 1 4 1 3 2 1 1 5 8 2 4 2 1 4 1
C3 2 2 1 3 3 5 2 2 2 1 4 2 1 3 3 2 1 4 4 2 2 1 3 1 2 3 1 1 2 3 2 2 2 1 5 1 3 2 1 1 3 3 1 2 2 1 3 1 3 1 1 3 1 4 1 4 3 1 1 1
3 3 1 1 2 3 2 2 2 1 3 1 2 1 1 1 2 4 2 2 1 1 3 1 3 3 1 1 3 1 1 3 2 1 1 1 3 1 1 1 2 3 1 2 2 1 1 1
3 2 1 1 2 3 1 1 2 1 1 1
C4 2 5 1 5 2 4 2 2 2 1 4 1 3 1 1 5 2 6 2 2 2 1 4 1 2 2 1 5 3 5 1 5 2 1 1 1
2 5 1 5 2 4 1 3 2 1 1 1 1 5 1 5 2 5 2 2 2 1 1 1 3 1 1 5 2 4 1 3 2 1 3 1 2 2 1 5 2 4 2 2 2 1 3 1 2 4 2 5 2 2 1 2 2 1 1 1 2 1 1 5 2 3 2 2 3 1 1 1

## 5.4 Menghitung Pusat Cluster Baru Iterasi-2
Selanjutnya hitung pusat cluster baru untuk iterasi-2.
Iterasi-2: Menghitung pusat cluster baru C0:
C0 (X1) =  5 + 5 + 5 = 5,000 3 (X2) =  4 + 3 + 1 = 2,667 3 (X3) =  6 + 5 + 5 = 5,333 3 demikian seterusnya sampai menghitung (X12) Menghitung pusat cluster baru C1:
C1  (X1)  =  9 + 5 + 7 = 7,000 3 (X2)  =  2 + 3 + 2 = 2,333 3 (X3)  =  1 + 1 + 1 = 1,000 3 demikian seterusnya sampai menghitung (X12)
Menghitung pusat cluster baru C2:
C2  (X1) =  8 + 8 + 3 + 3 = 5,600 4
(X2)  =  3 + 3 + 4 + 2 = 2,800 4
(X3) =  1 + 1 + 1 + 1 = 1,000 4 demikian seterusnya sampai menghitung (X12) Menghitung pusat cluster baru C3:
C3  (X1) = 6+2+1+2+3+3+3+2+3+3+ 3  = 2,500
11
(X2) = 2+ 2+3+3+2+1+3+1+3+1+ 2  = 2,100 11
(X3) = 1+1+3+1+1+1+1+1+1+1+1 = 1,200 11
demikian seterusnya sampai (X12) Menghitung pusat cluster baru C4:
C4  (X1) =  2+3+2+2+1+3+2+2+2  = 2,111
9
(X2) =  5+1+2+5+5+1+2+4+1  = 2,889 9
(X3) =  1+1+1+1+1+1+1+2+1  = 1,111
9
demikian seterusnya sampai menghitung (X12). Setelah  dilakukan  proses  perhitungan  semua  pusat cluster baru,  maka  diperoleh  hasil  pusat cluster baru yang dapat dilihat pada Tabel 16.
Tabel 16.  Hasil Pusat Cluster Baru Pusat cluster baru X1  X2  X3  X4  X5  X6  X7  X8  X9  X10  X11  X12 C0 5,00 0 2,66 7 5,33 3 5,00 0 2,00 0 2,33 3 1,66 7 2,33 3 2,00 0 2,33 3 2,00 0 1,00 0 C1 7,00 0 2,33 3 1,00 0 5,00 0 2,66 7 5,00 0 6,66 7 4,00 0 2,00 0 4,33 3 3,33 3 1,66 7 C2 5,60 0 2,80 0 1,00 0 3,00 0 2,80 0 5,80 0 2,60 0 6,60 0 2,40 0 1,00 0 4,40 0 1,00 0 C3 2,50 0 2,10 0 1,20 0 1,50 0 2,10 0 3,30 0 1,70 0 2,20 0 2,00 0 1,00 0 2,50 0 1,10 0 C4 2,11 1 2,88 9 1,11 1 5,00 0 2,11 1 4,11 1 1,55 6 2,55 6 2,11 1 1,00 0 2,11 1 1,00 0
5.5 Menghitung Jarak Data ke Centroid pada Iterasi-2 Pada  tahap  ini  kembali  dihitung  jarak  setiap  data mahasiswa  ke  masing-masing  pusat cluster  (centrid) menggunakan  rumus Euclidean  Distance. Perhitungan dimulai dari jarak data mahasiswa 1 sampai dengan jarak data mahasiswa 30.
Menghitung jarak data mahasiswa 1 DC0= (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−) + (−) 
= 11,210 DC1= (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−) + (−)  = 4,485
DC2= (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−) + (−)  = 7,754 DC3= (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  +
(−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−) + (−)  = 12,052 DC4= (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−)  + (−) + (−)  = 11,568
Berdasarkan perhitungan jarak di atas, maka mahasiswa 1 jarak terdekat/terkecilnya terdapat pada DC1, sehingga mahasiswa 1 dimasukkan pada kelompok/ cluster C1.
5.6 Menghitung jarak data mahasiswa 2:
Menghitung  jarak data    mahasiswa  2  ini  sama  caranya dengan menghitung jarak pada data mahasiswa 1 di atas. Begitulah  seterusnya  proses  menghitung  jarak  sampai dengan data mahasiswa 30.
Setelah  selesai  dilakukan  proses  perhitungan  semua jarak data mahasiswa ke pusat cluster seperti proses di atas,  maka  diperoleh  hasil  perhitungan  jarak  yang  di masukkan pada Tabel berikut:
Tabel 17. Hasil Perhitungan Jarak Data Id. Mhs DC0 DC1 DC2 DC3 DC4 1 11,210 4,865 7,754 12,052 11,568 2 9,730 4,967 9,814 10,259 9,760 3 4,082 7,572 8,020 8,040 7,313 4 8,347 7,000 3,053 8,405 8,099 5 8,347 7,000 3,053 8,405 8,099 6 9,798 9,381 4,682 8,686 7,175 7 9,110 6,557 5,032 7,513 8,733 8 6,403 4,435 6,366 6,711 6,221 9 9,434 8,963 5,340 6,053 6,850 10 6,481 8,446 6,893 4,883 2,931 11 1,826 8,524 8,290 6,151 5,450 12 6,708 7,550 6,043 4,841 3,469 13 6,831 8,679 5,926 5,181 3,151 14 6,880 8,165 6,093 3,072 3,388 15 6,298 9,147 7,275 4,984 2,502 16 6,532 8,718 7,611 3,720 4,706 17 7,095 9,292 8,032 5,314 2,874 18 2,828 9,557 9,095 6,499 6,212 19 5,657 8,000 5,960 3,955 2,388 20 5,831 8,000 6,717 3,666 1,466 21 5,033 9,557 8,362 4,609 2,893 22 7,439 9,274 6,893 2,800 5,114 23 5,916 8,660 7,882 4,152 2,715 24 6,633 9,165 6,717 1,497 4,587 25 6,351 8,699 6,142 3,527 3,747 26 6,506 8,622 6,551 1,356 4,401 27 7,303 9,092 7,037 1,908 4,706 28 6,733 9,933 7,818 3,292 5,389 29 6,733 9,557 7,611 2,154 4,846 30 6,683 9,730 8,094 2,200 4,776 5.7 Mengelompokkan Data Kedalam Cluster
Selanjutnya  berdasarkan  perhitungan  jarak  ( Euclidean Distance) pada Tabel. 17, lakukan penentuan kelompok berdasarkan  hasil  perhitungan  jarak  terdekat/nilai minimum.  Pada  perhitungan  jarak  Mahasiswa  1 sebelumnya,  perhitungan  jarak  (DC0,DC1,DC,2,DC3, DC4)  dimana  jarak  minimim terdapat  pada  DC1  maka Mahasiswa  1  masuk  kedalam  kelompok  C1.  Begitu
proses  selanjutnya  untuk  Mahasiswa  2  sampai  dengan Mahasiswa  30.  Setelah  dilakukan  pengelompokan semua data diperoleh hasil seperti terlihat pada tabel 18.
Selanjutnya lihat dan bandingkan hasil pengelompokan iterasi-2.  Dari  perbandingan  pengelompokan  iterasi-2 dengan  iterasi-1,  kelompok  dan  anggota  kelompok cluster C0,C1,C2,C3  dan  C4  hasilnya  sudah  sama. Dengan demikian proses algoritma K-Means Clustering dihentikan  pada  iterasi-2  karena  tidak  ada  lagi  terjadi perubahan/perpindahan anggota kelompok objek antara iterasi-2 dengan iterasi-1.
Tabel 18.  Hasil Pengelompokan Data
Id. Mhs DC0 DC1 DC2 DC3 DC4 DC4 Cluser 1 11,210  4,865 7,754  12,052  11,568  11,568 C1 2 9,730 4,967 9,814  10,259  9,760 9,760 C1 3 4,082 7,572 8,020 8,040 7,313 7,313 C0 4 8,347 7,000 3,053 8,405 8,099 8,099 C2 5 8,347 7,000 3,053 8,405 8,099 8,099 C2 6 9,798 9,381 4,682 8,686 7,175 7,175 C2 7 9,110 6,557 5,032 7,513 8,733 8,733 C2 8 6,403 4,435 6,366 6,711 6,221 6,221 C1 9 9,434 8,963 5,340 6,053 6,850 6,850 C2 10 6,481 8,446 6,893 4,883 2,931 2,931 C4 11 1,826 8,524 8,290 6,151 5,450 5,450 C0 12 6,708 7,550 6,043 4,841 3,469 3,469 C4 13 6,831 8,679 5,926 5,181 3,151 3,151 C4 14 6,880 8,165 6,093 3,072 3,388 3,388 C3 15 6,298 9,147 7,275 4,984 2,502 2,502 C4 16 6,532 8,718 7,611 3,720 4,706 4,706 C3 17 7,095 9,292 8,032 5,314 2,874 2,874 C4 18 2,828 9,557 9,095 6,499 6,212 6,212 C0 19 5,657 8,000 5,960 3,955 2,388 2,388 C4 20 5,831 8,000 6,717 3,666 1,466 1,466 C4 21 5,033 9,557 8,362 4,609 2,893 2,893 C4 22 7,439 9,274 6,893 2,800 5,114 5,114 C3 23 5,916 8,660 7,882 4,152 2,715 2,715 C4 24 6,633 9,165 6,717 1,497 4,587 4,587 C3 25 6,351 8,699 6,142 3,527 3,747 3,747 C3 26 6,506 8,622 6,551 1,356 4,401 4,401 C3 27 7,303 9,092 7,037 1,908 4,706 4,706 C3 28 6,733 9,933 7,818 3,292 5,389 5,389 C3 29 6,733 9,557 7,611 2,154 4,846 4,846 C3 30 6,683 9,730 8,094 2,200 4,776 4,776 C3

## 5.8 Proses Evaluasi Hasil
Berdasarkan  Proses K-Means  Clustering yang  telah dilakukan  diperoleh  pengetahuan  bahwa  terdapat  5 kelompok  besaran  UKT  calon  mahasiswa  baru  yang terdiri dari:
1. Cluster C0 adalah kelompok UKT kategori V dengan besaran biaya   4.000.000,00 terdiri dari mahasiswa 3,11,18 sebanyak 3 orang
2. Cluster C1  adalah  kelompok  UKT  kategori  VI dengan  besaran  biaya      3.000.000,00  terdiri  dari mahasiswa 1,2,8 sebanyak 3 orang
3. Cluster C2  adalah  kelompok  UKT  kategori  III dengan  besaran  biaya      2.000.000,00  terdiri  dari mahasiswa 4,5,6,7,9 sebanyak 5 orang
4. Cluster C3 adalah kelompok UKT kategori II dengan besaran biaya   1.000.000,00 terdiri dari mahasiswa 14,16,22,24,25,26,27,28,29,30 sebanyak 10 orang
5. Cluster C4 adalah kelompok UKT kategori I dengan besaran  biaya      500.000,00  terdiri  dari  mahasiswa 10,12,13,15,17,19,20,21,23 sebanyak 9 orang.
Dengan  demikian  algoritma K-Means  Clustering ini telah  mempu  mengelompokkan  besaran  UKT  calon mahasiswa  baru  ke  dalam  5  kelompok  bardasarkan tingkatan kondisi sosial ekonomi orang tua. Pengelompokan  inilah  yang  digunakan  sebagai  dasar untuk  membantu  pengambilan  keputusan  dalam menentukan  besaran  UKT  calon  mahasiswa  baru  di Universitas Negeri Padang.

## 4. Kesimpulan
Setelah dilakukan penelitian data mining dengan metode K -Means  Clustering untuk  menentukan  kelompok besaran  UKT  calon  mahasiswa  baru  studi  kasus  di Universitas  Negeri  Padang,  maka  dapat  diambil kesimpulan bahwa :
1. Dari  proses K-Means  Clustering yang  telah dilakukan,  pengelompokan  besaran  UKT  calon mahasiswa  baru  terdiri  dari  5  kelompok  yaitu; kelompok  UKT  kategori  1  dengan  besaran  UKT 500.000,00,  kelompok  UKT  kategori  2  dengan besaran  UKT      1.000.000,00,  kelompok  UKT kategori  3  dengan  besaran  UKT      2.000.000,00, kelompok  UKT  kategori  4  dengan  besaran  UKT 3.000.000,00,  kelompok  UKT  kategori  5  dengan besaran UKT   4.000.000,00.
2. Penerapan data  mining dengan  menggunakan metode K-Means Clustering dapat membantu  dalam menentukan besaran UKT calon mahasiswa baru.

## Saran
Setelah  melakukan  penelitian,  penulis  memberikan beberapa saran antara lain:
1. Penulis menyarankan adanya penelitian data mining dalam  menentukan  kelompok  besaran  UKT  ini dengan  membandingkan  secara  langsung  beberapa metode clustering , guna menguji metode yang paling tepat digunakan.
2. Penulis  mengharapkan  sistem data  mining dengan metode
K-Means Clustering ini dapat diimplementasikan  berupa  aplikasi  agar  dapat dimanfaatkan langsung oleh Perguruan Tinggi.

## Daftar Rujukan
[1]  Aranda,  J.,  dan  Natasya,  W.A.G.,  2016.  Penerapan  Metode  K- Means  Cluster  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Konsentrasi  Untuk  Mahasiswa  International  Class  STMIK AMIKOM  Yogyakarta, Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi dan Multimedia 2016 STMIK AMIKOM Yogyakarta. Yogyakarta, Indonesia 6-7 Februari 2016. STMIK AMIKOM: Yogyakarta.
[2]  Larose  D,  T.,  2005.  Discoverinzg  knowledge  in  data:  an introduction to data mining, Jhon Wiley & Sons Inc.
[3]  Metisen,  B.  M.,  dan  Sari,  H.  L.,  2015.  Analisis  Clustering Menggunakan    Metode  K-Means  Dalam  Pengelompokkan
Penjualan Produk Pada Swalayan Fadhila, Jurnal Media Infotama. Vol. 11 No. 2, September 2015.
[4]  Pramadhani, A. E., dan Setiadi, T., 2014. Penerapan Data Mining Untuk  Klasifikasi  Prediksi  Penyakit  ISPA  (Infeksi  Saluran Pernapasan Akut) Dengan Algoritma Decision Tree (ID3 ), Jurnal Sarjana Teknik Informatika . Volume 2 Nomor 1, Februari 2014. [5]  Republik Indonesia., 2012. Undang Undang Republik Indonesia.
No.12. tentang Pendidikan Tinggi. Sekretariat Negara . Jakarta.
[6] Republik Indonesia., 2013. Permenag No.12. Tentang Biaya Kuliah Tunggal  dan  Uang  Kuliah  Tunggal  Bagi  Mahasiswa  Baru  Pada Perguruan Tinggi Negeri Agama RI Tahun Akademik 2013/2014. Sekretariat Negara . Jakarta.
[7]  Republik  Indonesia.,  2013.  Permendikbud  No.55  Tahun  2013 tentang  Biaya  Kuliah  Tunggal  dan  Uang  Kuliah  Tunggal  Pada Perguruan  Tinggi  Negeri  di  Lingkungan  Kemdikbud. Menteri Pendidikan dan Kebudayaan . Jakarta.
[8]    Republik Indonesia., 2015. Permenristek Dikti No.22 Tahun 2015 tentang  Biaya  Kuliah  Tunggal  dan  Uang  Kuliah  Tunggal  Pada
Perguruan Tinggi Negeri di Lingkungan Kemristek Dikti. Menteri Pendidikan dan Kebudayaan. Jakarta.
[9]      Riano,  K.,  dan  Sediyono,  E.,  (2013).  Penentuan  Alih  Fungsi Lahan  Marginal  Menjadi  Lahan  Pangan  Berbasis  Algoritma  K- means di Wilayah Kabupaten Boyolali. Jdc . 2. 20
[10]      Setiawan,  R.,  2016.  Penerapan  Data  Mining  Menggunakan Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk  Menentukan  Strategi Promosi Mahasiswa Baru, Jurnal Lentera ICT . Vol.3 No.1.
[11]   Singh, M., dan Bansal, M., 2015. A Survey on Various K-Means algorithms for Clustering, IJCSNS . VOL.15 No.6, June 2015.
[12]      Taslim.,  dan  Fajrijal.,  2016.  Penerapan  Algorithma  K-Mean untuk  Clustering  Data  Obat  pada  Puskesmas  Rumbai, Jurnal Teknologi  Informasi  & Komunikasi Digital  Zone .  Vol. 7,  No. 2,
November 2016:108-114.
[13]      Turban.,  2005.  Decision  Support    Systems    and    Intelligent Systems 7th    Ed.  New  Jersey. Pearson  Education .  No.5  (2013), pp. 241-266