103
Naskah diterima: 17 Maret 2022, direvisi: 30 Maret 2022, disetujui: 31 Maret 2022
No: 30/E/KPT/2019 (Sinta 4) DOI: https://doi.org/10.31294/paradigma.v24i1.1112

## Algoritma K-Means Untuk Klasterisasi Jabatan Fungsional Dosen Pada Perguruan Tinggi Swasta Di Lingkungan LLDikti Wilayah III
Noviyanto 1 , Prita Ekasari 2
1 Universitas Gunadarma e-mail: viyan@staff.gunadarma.ac.id
2 Universitas Gunadarma e-mail: prita@staff.gunadarma.ac.id
Abstrak  -  Dosen  tetap  dan  dosen  yang  mempunyai  jabatan  fungsional  mutlak  harus  dimiliki  oleh  setiap Perguruan Tinggi di Indonesia dalam rangka memenuhi ketentuan peraturan perundang-undangan . Pasal 48 ayat (2) Undang-Undang Nomor 14 Tahun 2005 tentang Guru dan Dosen menyebutkan bahwa jenjang jabatan akademik dosen tetap terdiri atas asisten ahli, lektor, lektor kepala, dan profesor. Dosen tetap harus menaati aturan tersebut dengan melakukan pengajuan usulan jenjang jabatan fungsional jika sudah memenuhi syarat, disamping itu Perguruan Tinggi tempat dosen bertugas juga harus proaktif mendorong dosen untuk memenuhi kewajibannya. Banyak  dosen  dari  berbagai  perguruan  tinggi,  yang  walaupun  sudah  memenuhi  syarat,  tapi tidak segera berinisiatif mengajukan usulan jabatan fungsional mereka. Dalam pengelompokkan data dosen tetap  dan  dosen  yang  mempunyai  jabatan  fungsional  menggunakan  teknik  data  mining  metode  k-means clustering. Data diambil dari dari link https://pddikti.kemdikbud.go.id/. Hasil dari penelitian ini adalah cluster jumlah dosen tetap dan dosen yang mempunyai jabatan fungsional kedalam 3 cluster. Terdapat 15 perguruan tinggi swasta (PTS) dilingkungan LLDikti III dengan cluster jumlah dosen tetap dan dosen yang mempunyai jabatan fungsional terbanyak, selanjutnya cluster tingkat sedang sebanyak 45 PTS dan dengan cluster terendah adalah 228 PTS.
Kata kunci: Data mining, Clustering, Dosen, Jabatan Fungsional
Abstract - Permanent lecturers and lecturers who have functional positions absolutely must be owned by every university in Indonesia in order to fulfill the provisions of the legislation. Article 48 paragraph (2) of Law Number 14 of 2005 concerning Teachers and Lecturers states that the level of academic positions of permanent lecturers consists  of  asisten  ahli,  lektor,  lektor  kepala  dan  profesor.  Lecturers  still  have  to  comply  with  these  rules  by submitting  proposals  for  functional  positions  if  they  fulfill  the  qualification,  in  addition,  universities  where lecturers work must also proactively encourage lecturers to fulfill their obligations. Many lecturers from various universities, even though they have fulfill qualification, did not immediately take the initiative to propose their functional positions. In grouping the data for permanent lecturers and lecturers who have functional positions using  data  mining  techniques,  the  k-means  clustering  method.  The  data  is  taken  from  the  link https://pddikti.kemdikbud.go.id/. The results of this study are clusters of the number of permanent lecturers and lecturers who have functional positions into 3 clusters. There are 15 private universities (PTS) in the LLDikti III region with clusters of permanent lecturers and lecturers who have the most functional positions, then the medium level cluster is 45 private universities and the lowest cluster is 228 private universities.
Keywords: Data mining, Clustering, Lecturer, Functional Position

## PENDAHULUAN
Data  mining adalah  proses  menganalisa  data  dari perspektif  yang  berbeda  dan  menyimpulkannya menjadi  informasi-informasi  penting  yang  dapat dipakai untuk meningkatkan keuntungan, memperkecil  biaya  pengeluaran,  atau  bahkan keduanya. Secara teknis, data mining dapat disebut sebagai proses untuk menemukan korelasi atau pola dari ratusan atau ribuan field dari sebuah relasional
database yang  besar  (Angga  Ginanjar  Mabrur, 2012).
Pengelompokan Data  Mining dibagi  menjadi beberapa kelompok yaitu:
a. Deskripsi
Deskripsi  merupakan  cara  untuk  menggambarkan pola  dan  kecenderungan  yang  terdapat  dalam  data yang dimiliki.
b. Estimasi
Estimasi  hampir  sama  dengan  klasifikasi,  kecuali variabel  target  estimasi  lebih  ke  arah  numerik daripada  ke  arah  kategori.  Model  yang  dibangun menggunakan record lengkap  yang  menyediakan nilai variabel target sebagai nilai prediksi.
c. Prediksi
Prediksi menerka sebuah nilai yang belum diketahui dan  juga  memperkirakan  nilai  untuk  masa mendatang.
d. Klasifikasi
Dalam klasifikasi terdapat target variabel kategori, misal  penggolongan  pendapatan  dapat  dipisahkan dalam  tiga  kategori,  yaitu  tinggi,  sedang,  dan rendah.
e. Pengklasteran
Merupakan  pengelompokan record ,  pengamatan, atau  memperhatikan  dan  membentuk  kelas  objek- objek yang memiliki kemiripan.
f. Asosiasi
Asosiasi bertugas menemukan atribut yang muncul dalam satu waktu. Dalam dunia bisnis lebih umum disebut  analisis  keranjang  belanja  (Maulana  & Fajrin, 2018).

## Rumusan Masalah
a. Masih  banyak  perguruan  tinggi  yang  dosen tetapnya belum memiliki jabatan fungsional.
b. Perlu  adanya  pengelompokkan  data  jumlah dosen  tetap  dan  dosen  yang  memiliki  jabatan fungsional di perguruan tinggi.

## Batasan Masalah
Supaya pembahasan pada penelitian ini tidak terlalu luas dan lebih fokus maka dibatasi hanya pada: 1. Penambangan data dosen tetap dan dosen yang memiliki  jabatan  fungsional  dari database Pangkalan Data Pendidikan Tinggi (PDDikti);
2. Pengelompokkan  data  dosen  tetap  dan  dosen yang memiliki jabatan fungsional pada
Perguruan Tinggi Swasta dilingkungan Lembaga Layanan Pendidikan Tinggi (LLDikti)
Wilayah III;
3. Uji  coba  data  yang  ditambang  menggunakan aplikasi Weka 3.8.6.

## Tujuan dan Manfaat Penulisan
Penelitian  bertujuan  untuk  mengelompokkan  atau menghasilkan cluster data  dosen  pada  Perguruan Tinggi  Swasta  dilingkungan  Lembaga  Layanan Pendidikan  Tinggi  (LLDikti)  Wilayah  III  Jakarta menggunakan teknik data mining metode Simple K- Means, sehingga data cluster yang dihasilkan dapat dijadikan  pertimbangan  pengambilan  keputusan baik oleh Perguruan Tinggi Swasta maupun sebagai dasar pembinaan bagi LLDikti Wilayah III Jakarta.

## METODE PENELITIAN
Pada  rancangan  penelitian  ini  penulis  akan menguraikan  metodologi  dan  kerangka  penelitian kerja  yang  digunakan  dalam  menyelesaikan masalah  penelitian.  Metodologi  penelitian  ini digunakan secara sistematik agar mendapatkan alur kerja  yang  baik  sehingga  dapat  digunakan  sebagai pedoman  untuk  peneliti  selanjutnya  yang  akan melaksanakan penelitian ini agar hasil yang dicapai tidak menyimpang dari tujuan yang diinginkan dan dapat  terlaksana  dengan  lebik  baik  dan  sesuai dengan  tujuan  yang  telah  ditetapkan.  Berikut diagram  alir  model  penelitian  disajikan  dalam rancangan flowchart yang dapat dilihat dari gambar berikut:

## Gambar 2 Flowchart Kerangka Kerja Penelitian
Proses alur flowchart pada gambar 2 adalah sebagai berikut :
1. Identifikasi Masalah
Pengenalan  suatu  masalah,  dan  tahap  awal  dalam proses  penelitian.  Mengidentifikasi  data  laporan proses  belajar  mengajar  Perguruan  Tinggi  Swasta dilingkungan  LLDikti  Wilayah  III  pada  Pangkalan Data Pendidikan Tinggi (PDDikti).
2. Teknik Pengumpulan Data
Data  penelitian  ini  diperoleh  dari  laman  dengan alamat url https://pddikti.kemdikbud.go.id/  yang merupakan  data  laporan  proses  belajar  mengajar Perguruan Tinggi.
3. Melakukan Pengolahan Data
Pada  tahapan  ini,  dilakukan  pengolahan  data  untuk mendapatkan  hasil  dan  kemudian  dapat  dikelola  ke tahap  berikutnya,  sehingga  menghasilkan  informasi yang tepat.
4. Transformasi dengan K-Means Clustering
Transformasi  data,  data  yang  berjenis  teks  seperti kode  Perguruan  Tinggi  harus  dilakukan  proses inisialisasi  data  terlebih  dahulu  ke  dalam  bentuk angka/ numerical .  Kemudian  mengelompokkan  data yang  sudah  ada  dalam  tiga  kelompok  dengan menggunakan metode k-means clustering .
5. Olah data dengan aplikasi Weka
Dalam  pengujian  data  digunakan  sebuah  aplikasi Weka  yang  merupakan  rangkaian  perangkat  lunak pembelajaran  mesin.  Dengan  menggunakan  aplikasi Weka akan dibandingkan bagaimana hasil pengolahan  data  secara  manual  dengan  pengolahan data menggunakan sebuah aplikasi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Analisis Data
Analisis data merupakan cara yang digunakan untuk menjawab  masalah  penelitian  melalui  prosedur pengelolahannya  terutama  masalah  yang  berkaitan dengan  penelitian.  Data  yang  diperoleh  untuk penelitian  ini  adalah  data  laporan  akademik Perguruan  Tinggi  Swasta  dilingkungan  Lembaga Layanan  Pendidikan  Tinggi  (LLDikti)  Wilayah  III Jakarta.
Tabel 1 Dosen tetap dan dosen yang memiliki jabatan fungsional pada Perguruan Tinggi dilingkungan LLDikti Wilayah III
No Kode PT Nama PT
Jumlah
Dosen Dosen yg Memiliki Jafung 1 031001 Universitas Ibnu Chaldun 89 23 2 031003 Universitas Islam Jakarta 105 45 3 031005 Universitas Jakarta 79 24 4 031006 Universitas Jayabaya 189 72
5 031007 Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya 498 158 …. ……. …….. ….. ….. 287 035021    Politeknik Astra 59 14 288 035022 Politeknik Multimedia Nusantara 8 1 2. Menghitung Data Pengujian dengan Algoritma K-Means Clustering
Algoritma  K-Means  ini  disusun  atas  dasar  ide  yang sederhana. Sebaran obyek dan elemen pertama dalam cluster dapat  dipilih  untuk  dijadikan  sebagai  titik tengah ( centroid point ) cluster . Algoritma metode K- Means  selanjutnya  akan  melakukan  pengulangan langkah-langkah  berikut  sampai  terjadi  kestabilan (tidak ada obyek yang dapat dipindahkan).
1. Menentukan koordinat titik tengah setiap cluster . Pengelompokkan  data  dibuat  menjadi  3 cluster berdasarkan class Jumlah Dosen dan Dosen yang Memiliki  Jafung.  Pengesetan  nilai  awal  tengah dengan  menentukan  titik  tengah  ( centroid ) secara random dari cluster seperti pada tabel 2. C0 429 151 C1 80 15 C2 22 3 2. Penentuan  nilai  dari cluster-cluster tersebut untuk  dijadikan  acuan  untuk  melakukan
perhitungan  pada  setiap  baris  tabel  data pengujian.  Contoh  penentuan  jarak  obyek  ke centroid,  pengujian  untuk  data  yang  pertama dilakukan pada Kode Perguruan Tinggi 031012 yang  memiliki  Jumlah  Dosen  = 429  dan  Dosen yang  memiliki  Jafung  =  151,  dengan  mengacu pada rumus Euclid :
………… (1)
• Hitung jarak data pertama dengan pusat cluster pertama:
d 11 √ (89-429) 2 + (23-151) 2 = √115600+16384 = √131984 = 363,296
• Hitung jarak data pertama dengan pusat cluster kedua:
d 12 √ (89-80) 2 + (23-15) 2 = √ 81+64 =       √ 145 = 12,042
• Hitung jarak data pertama dengan pusat cluster ketiga:
d 13 √ (89-22) 2 + (23-3) 2 =  √ 4489+400 =   √ 4889 = 69,921
Kemudian diulang untuk data kedua:
• Hitung  jarak  data  kedua  dengan  pusat  cluster pertama:
D 21 √ (105-429) 2 + (45-151) 2 = √104976+11236 = √116212 = 340,898
• Hitung  jarak  data  kedua  dengan  pusat  cluster kedua:
D 22 √ (105-80) 2 + (45-15) 2 = √ 625+900 = √ 1525
= 39,051
• Hitung  jarak  data  ketiga  dengan  pusat  cluster ketiga:
D 23 √ (105-22) 2 +  (45-3) 2 =  √ 6889+1764 = √ 8653 = 93,021
Dari  hasil  pengujian  maka  didapatkan  hasil  seperti pada Tabel 3. Suatu data akan menjadi anggota dari suatu cluster yang memiliki jarak terkecil dari pusat cluster-nya.  Misalkan  untuk  data  pertama,  jarak terkecil  diperoleh  pada  cluster  kedua,  sehingga  data pertama  akan  menjadi  anggota  dari  cluster  kedua. Demikian  juga  untuk  data  kedua  (nomor  2),  jarak terkecil  ada  pada  cluster  kedua,  maka  data  tersebut akan  masuk pada  cluster  kedua.  Ulangi menghitung jarak  setiap  data  terhadap  setiap  pusat  cluster  yang baru,  jika  posisi  data  sudah  tidak  mengalami perubahan, proses iterasi sudah dapat dihentikan.
Tabel 3 Hasil Penghitungan Manual
N o Ko de PT Nama PT Jum lah Dos en Dose n Mem iliki
Jafu ng Jara k C0 Jar ak C1 Jar ak C2
1 031 001 Univer sitas Ibnu 89 23 363, 296 12, 042 69, 921
Chald un 2 031 003 Univer sitas Islam Jakarta 105 45 340, 898 39, 051 93, 021 3 031 005 Univer sitas
Jakarta 79 24 … … … … … … …  …. …. ….. …. …… … … … … 2 8 8 035 022
Politek nik Multi media
Nusant ara 8 1 446, 923 72,3 67 14, 142 3. Tampilan  Pengolahan  Data  dengan  Aplikasi Weka
Setelah melakukan pengujian data melalui perhitungan  manual  K-Means Clustering ,  langkah selanjutnya  adalah  menggunakan  aplikasi  Weka untuk  mendapatkan  hasil  pengelompokkan  sesuai dengan  Algoritma  K-Means.  Dapat  dilihat  pada gambar 3:
Gambar 3. Nilai Cluster Model Keterangan : Jumlah Cluster 0 (Tinggi) berjumlah 15 PTS Jumlah Cluster 1 (Rendah) berjumlah 45 PTS Jumlah Cluster 2 (Sedang) berjumlah 228 Items Jumlah keseluruhan PTS adalah 288.
Sehingga dapat diketahui hasil pengelompokkan Weka dapat dilihat pada gambar sebagai berikut :
Gambar 4. Hasil Grafik clustering dengan Weka

## KESIMPULAN
Adapun  kesimpulan  yang  dapat  diambil  pada teknik data  mining dalam clustering data  dosen tetap dan dosen yang memiliki jabatan fungsional pada  perguruan  tinggi  swasta  dilingkungan LLDikti  Wilayah  III  Jakarta  dengan  algoritma  k- means ini adalah sebagai berikut :
1. Algoritma  k-means  clustering  ini  dapat membantu  dalam clustering data  dosen  tetap dan  dosen  yang  memiliki  jabatan  fungsional pada  perguruan  tinggi  swasta  dilingkungan LLDikti  Wilayah  III  Jakarta.  Dari  data  hasil clustering dapat diketahui bahwa:
a. Terdapat  15  PTS  (15%)  dengan  jumlah dosen  dan  jumlah  dosen  yang  memiliki jabatan fungsional terbanyak;
b. Terdapat  45  PTS  (16%)  dengan  jumlah dosen  dan  jumlah  dosen  yang  memiliki jabatan fungsional terbanyak kedua;
c. Terdapat  228  PTS  (79%)  yang  mempunyai jumlah  dosen  dan  jumlah  dosen  yang memiliki jabatan fungsional paling sedikit.
2. Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan,  dapat disimpulkan  bahwa  algoritma  K-Means  bisa digunakan  untuk mengelompokkan  data berdasarkan  jumlah  dosen  di  PTS  dan  dosen yang memiliki jabatan fungsional.

## REFERENSI
Asroni  dan  Adrian,  Ronal.    (2015).  Penerapan Metode K-Means Untuk Clustering Mahasiswa Berdasarkan  Nilai  Akademik  Dengan  Weka Interface  Studi  Kasus  Pada  Jurusan  Teknik Informatika  UMM  Magelang. Jurnal  Ilmiah Semesta Teknika 18 (1) https://doi.org/10.18196/st.v18i1.708.
Angga  Ginanjar  Mabrur,  L.  R.  (2012).  Penerapan Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Kriteria Nasabah  Kredit. Jurnal  Komputer  Dan Informatika (KOMPUTA) , 1 (1), 53–57.
Darmi, Y., & Setiawan, A. (2016). Penerapan Metode Clustering  K-Means  Dalam  Pengelompokan Penjualan  Produk. Y.  Darmi,  A.  Setiawan ,
12 (2), 148–157.
Kristanto,  N.  H.,  A,  A.  C.  L.,  &  S,  H.  B.  (2016). Implemantasi  K-Means  Clustering  untuk Pengelompokan  Analisis  Rasio  Profitabilitas dalam Working Capital. Juisi , 02 (01), 9–15.
Robani,  M.,  &  Widodo,  A.  (2016).  Algoritma  K- Means Clustering Untuk Pengelompokan Ayat Al Quran Pada Terjemahan Bahasa Indonesia. Jurnal  Sistem  Informasi  Bisnis , 6 (2),  164. https://doi.org/10.21456/vol6iss2pp164-176
Wakhidah, Nur, (2010) Clustering Menggunakan K- Means Algorithm (K-Means Algorithm Clustering). Jurnal  Transformatika  8 (1). http://dx.doi.org/10.26623/transformatika.v8i1
.45
https://lldikti3.kemdikbud.go.id/ https://pddikti.kemdikbud.go.id/ https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/

## PROFIL PENULIS
Noviyanto ,  menyelesaikan  pendidikan  Program Sarjana  Teknik  Informatika  pada  Fakultas Teknologi  Industri  Universitas  Gunadarma,  dan melanjutkan  Program  Pascasarjana  Magister Manajemen Sistem Informasi (S-2) pada Program Pasca  Sarjana  Universitas  Gunadarma.  Saat  ini Penulis menjabat sebagai Sub Koordinator Sistem
Informasi  dan  Kerja  Sama,  Lembaga  Layanan Pendidikan  Wilayah  III  Jakarta,  Kementerian Pendidikan  dan  Kebudayaan.  Penulis  juga mengajar  sebagai  Dosen  NIDK  pada  Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Gunadarma. Prita Ekasari , menyelesaikan pendidikan Program  Sarjana  Teknik  Informatika  pada Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma, dan melanjutkan Program Pascasarjana Magister Manajemen Sistem
Informasi  (S-2)  pada  Program  Pasca  Sarjana Universitas Gunadarma. Saat ini Penulis menjabat sebagai  Sub  Koordinator  Pendidik  dan  Tenaga Kependidikan,  Lembaga  Layanan  Pendidikan Wilayah III Jakarta, Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan.  Penulis  juga  mengajar  sebagai Dosen  NIDK  pada  Fakultas  Teknologi  Industri Universitas Gunadarma