## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7497

## Klasterisasi Perguruan Tinggi LLDIKTI V Berdasarkan Indikator Kinerja Utama dan PDDIKTI Menggunakan K-Means Clustering
Virdiana Sriviana Fatmawaty 1,* , Imam Riadi 2 , Herman 1
1 Program Studi Magister Informatika, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia
2 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia Email: 1,* 2307048011@webmail.uad.ac.id, 2 imam.riadi@is.uad.ac.id, 3 hermankaha@mti.uad.ac.id Email Penulis Korespondensi: 2307048011@webmail.uad.ac.id
Abstrak− Pertumbuhan  jumlah  perguruan  tinggi  yang  terus  meningkat  menjadi  salah  satu  faktor  krusial  untuk  memastikan mutu pendidikan tinggi agar berdaya saing. Komposisi perguruan tinggi di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta terdiri atas 77% Perguruan Tinggi Swasta (PTS) dan sisanya adalah Perguruan Tinggi Negeri (PTN) menjadi tantangan tersendiri bagi PTS untuk mengoptimalkan pengelolaan, perencanaan strategis untuk peningkatan mutu pendidikan. Saat ini peran LLDIKTI Wilayah  V  sebagai  Lembaga  Layanan  Pendidikan  Tinggi  di  Yogyakarta  adalah  memfasilitasi  peningkatan  mutu penyelenggaraan pendidikan tinggi dengan melaksanakan pemetaan mutu perguruan tinggi khususnya PTS melalui Indikator Kinerja Utama (IKU) dan data  Pangkalan Data Pendidikan Tinggi (PDDIKTI) yang wajib dilaporkan dan dipenuhi oleh PTS masih kesulitan dalam melakukan indentifikasi PTS berdasarkan mutu, sehingga perlu dilakukan pengelompokkan PTS yang selama ini belum pernah dilakukan oleh peneliti lain. Salah satu model analisis yang dapat dilakukan adalah dengan metode klasterisasi. Oleh karena itu Metode ini biasa digunakan pada data mining untuk mengelompokkan data berdasarkan kesamaan karakteristik  data.  Penelitian  ini  melakukan  klasterisasi  PTS  di  LLDIKTI  Wilayah  V  menggunakan  algoritma  K-Means Custering. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa berdasarkan kesamaan karakteristik data IKU dan data PDDIKTI terbentuk empat klaster PTS, yaitu klaster 1 terdiri dari 4 PTS, klaster 2 terdiri dari 46 PTS, klaster 3 terdiri dari 21 PTS, dan klaster 4 terdiri dari 33 PTS.  Hasil analisis ini akan sangat bermanfaat bagi LLDIKTI Wilayah V dalam melakukan fungsi pembinaan kepada PTS.
Kata Kunci: Klasterisasi; PTS; K-Means; Indikator Kinerja Utama; PDDIKTI
Abstract− The continuous growth in the number of higher education institutions is becoming a crucial factor in ensuring the competitiveness  of  higher  education  quality.  The  composition  of  higher  education  institutions  in  the  Special  Region  of Yogyakarta  Province  consists  of  77%  Private  Higher  Education  Institutions  (PTS)  and  the  rest  are  State  Higher  Education Institutions (PTN), posing a unique challenge for PTS to optimize management and strategic planning for educational quality improvement. Currently, the role of LLDIKTI Region V as a Higher Education Service Agency in Yogyakarta is to facilitate the  improvement  of  the  quality  of  higher  education  implementation  by  conducting  quality  mapping  of  higher  education institutions,  especially  PTS,  through  Main Performance  Indicators  (IKU)  and  Higher  Education  Database  (PDDIKTI)  data, which must be reported and fulfilled by PTS. However, there are still difficulties in identifying PTS based on quality, thus the need for clustering of PTS, which has not been done by other researchers. One analytical model that can be used is the clustering method. Therefore, this method is commonly used in data mining to group data based on similar data characteristics. This study conducts clustering of PTS in LLDIKTI Region V using the K-Means Clustering algorithm. The results of this study show that based on the similarity of IKU and PDDIKTI data characteristics, four clusters of PTS are formed, namely cluster 1 consisting of 4 PTS, cluster 2 consisting of 46 PTS, cluster 3 consisting of 21 PTS, and cluster 4 consisting of 33 PTS. The results of this analysis will be very beneficial for LLDIKTI Region V in carrying out its mentoring functions for PTS.
Keywords : Clustering; PTS;  K-Means; Key Performance Indicators; PDDIKTI

## 1. PENDAHULUAN
Pesatnya  peningkatan  jumlah  perguruan  tinggi  di  Indonesia  telah  meningkatkan  juga  tingkat  persaingan  dalam mendapatkan calon mahasiswa. Kualitas dan mutu perguruan tinggi menjadi isu krusial dalam persaingan tersebut [1], [2]. Berdasarkan [3], tercatat ada 4.522 jumlah perguruan tinggi di Indonesia dengan rincian 125 perguruan tinggi negeri (PTN), 2.982 PTS, 1.244 perguruan tinggi dibawah Kementerian Agama (PTA), dan 171 perguruan tinggi dibawah Kementerian/Lembaga lain (PTK) yang ditunjukkan pada Gambar 1.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7497
PTS mendominasi persebaran jumlah perguruan tinggi di Indonesia yaitu 66%. Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta  (DIY)  sebagai  kota  pelajar  tercatat  memiliki  135  perguruan  tinggi  dimana  104  adalah  PTS  [3], sehingga mencapai persentase 77% menjadi urgensi bagi PTS di Yogyakarta untuk meningkatkan mutu pendidikan secara menyeluruh dan tantangan bagi LLDIKTI Wilayah V yang saat ini kesulitan memetakan PTS berdasarkan mutu sebagai dasar untuk memfasilitasi PTS mencapai mutu unggul.
Kriteria  Penilaian  Indikator  Kinerja  Utama  Perguruan  Tinggi  (IKU-PT)  sebagai  salah  satu  upaya Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset,  dan  Teknologi  (Kemendikbudristek)  untuk  memantau  sistem penjaminan mutu internal di lembaga pendidikan tinggi [4]–[6]. Sumber data penilaian Indikator Kinerja Utama Perguruan Tinggi salah satunya adalah pelaporan Pangkalan Data Pendidikan Tinggi (PDDIKTI) sebagaimana[7] menyatakan PDDIKTI sebagai sumber informasi utama bagi sistem penjaminan mutu internal (SPMI) perguruan tinggi dan sistem penjaminan mutu eksternal (SPME) perguruan tinggi.
PDDIKTI  sebagai  lembaga  pusat  untuk  pengelolaan  data  pendidikan  tinggi,  bertanggung  jawab  untuk mengumpulkan, menyusun, dan menyediakan data yang dapat digunakan untuk evaluasi kinerja perguruan tinggi [8]–[10].Salah satu upaya mendorong perguruan tinggi terutama  PTS untuk mencapai standar Indikator Kinerja Utama  Perguruan  Tinggi  (IKU-PT),  perlu  dilakukan  pemetaan  PTS  berdasarkan  hasil  penilaian  IKU-PT  dan pelaporan PDDIKTI.
Pemetaan  PTS  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  klasterisasi. Klasterisasi  merupakan  suatu teknik yang digunakan untuk proses pengelompokan data berdasarkan kemiripan [11]. Salah satu metode paling popular  untuk  klasterisasi  yaitu  K-Means  Clustering  [12]  sebuah  metode  dalam  bidang  data  mining, mempertahankan karakteristik  non-hierarchy dalam proses analisisnya. Metode ini  secara khusus  dimanfaatkan untuk mengelompokkan data menjadi lebih dari satu klaster yang memiliki kemiripan karakteristik [13]. Kelebihan lain dari K-Means Clustering yaitu dinilai implementasi mudah dan hasilnya mudah dipahami [14].
Penelitian  [15]  membahas  pemeringkatan  perguruan  tinggi  di  Indonesia  dengan  memanfaatkan  metode Geometrical Analysis for Interactive Aid (GAIA) dan Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation (PROMETHEE). Penelitan ini menggunakan indikator/atribut aktivitas mahasiswa, standar institusi, kualitas pengajar, riset dan kontribusi sosial, serta kemajuan dalam inovasi. Penelitian membagi menjadi empat klaster. Data yang digunakan adalah data kinerja perguruan tinggi dengan menggunakan sampel lima perguruan tinggi vokasi.
Hasil penelitian perguruan tinggi alternatif 2 (phi 0;5125) memiliki nilai terbaik diikuti perguruan tinggi alternatif 3 dan perguruan tinggi  alternatif 1. Penelitian lainnya [16] tentang pengelompokkan perguruan tinggi negeri  (PTN)  dengan  berdasarkan  jumlah  publikasi  ilmiah.  Proses  pengelompokan  data  dilakukan  dengan membaginya ke dalam tiga klaster yang masing-masing diberi label tinggi, sedang, dan rendah. Pengelompokkan dilakukan dengan menerapkan dua metode, yaitu K-Medoids dan K-Means Clustering.
Tercatat bahwa menggunakan metode K-Means Clustering mendapatkan nilai yang lebih tinggi (0,8018) daripada  menggunakan  metode  K-Medoids  (0,7281)  dengan  hasil  pengelompokkan  berdasarkan  K-Means Clustering  adalah  PTN  kelompok  tinggi  adalah  ITB,  ITS,  UGM,  dan  UI,  kelompok  sedang  ada  16  PTN,  dan kelompok rendah ada 102 PTN. Penelitian menganalisa karakteristik perguruan tinggi juga dilakukan [17] dengan sampel  tujuh  universitas  di  Barranquilla,  Kolombia  dengan  berdasarkan  proses  pembelajaran  perguruan  tinggi yang terdiri dari proses pembelajaran individu dan proses pembelajaran bersama.Metode K-Means Clustering dan Principal  Component  Analysis  (PCA)  digunakan  untuk  analisis  pada  penelitian  ini.  Hasil  yang  didapat menunjukkan  klaster  pertama  memiliki  ciri-ciri  tingginya  tingkat  indikator  pembelajaran  kolektif,  sumber eksternal, dan pentingnya kerja sama dalam melakukan penelitian bersama. klaster kedua memiliki tingkat yang tinggi  dalam  variabel  pembelajaran  individu  dan  sumber  internal,  menunjukkan  pentingnya  peningkatan kemampuan penelitian internal.
Penelitian  [18]  berfokus  pada  PTS  di  wilayah  Madura  dengan  menggunakan  indikator  mahasiswa  dan evaluasi  kinerja  pada  Sumber  Daya  Manusia  (SDM).  Penelitian  yang  membagi  PTS  ke  dalam  tiga  klaster menunjukkan hasil bahwa klaster 1 terdiri dari 4 PTS, klaster 2 memiliki 7 PTS, dan klaster 3 mencakup 19 PTS. Metode  K-Means  Clustering  diterapkan  pada  penelitian  ini.  Penelitian  lain  oleh  [19]  yang  meneliti  tentang pengelompokkan  mahasiswa   berdasarkan tingkat  kesehatan  mental dengan algoritma  Fuzzy  C-Means berbasis Heuristik (HFCA). Hasil penelitian mencatat bahwa pendekatan HFCA yang diusulkan berhasil mencapai tingkat kinerja mahasiswa sebesar 96,7%, tingkat perkembangan kognitif sebesar 97,2%, tingkat keterlibatan mahasiswa sebesar 97,5%, dan tingkat prediksi sebesar 95,1%. Penelitian [20] tentang prediksi kinerja akademis mahasiswa pada pendidikan tinggi di Kerala, India dengan  memanfaatkan K-means Clustering sebagai  metode klasterisasi dan SVM Classifier, Naïve Bayes Classifier, Decession Tree Classifier, dan Neural Network Classifier sebagai metode  klasifikasi.  Hasil  penelitian  mencatat  untuk  tingkat  akurasinya  yaitu  0,7547  lebih  baik  daripada  hanya menggunakan salah satu metode.
Permasalahan yang akan diselesaikan adalah saat ini LLDIKTI Wilayah V kesulitan untuk memetakan PTS berdasarkan mutu pendidikan yaitu data IKU-PT dan data pelaporan PDDIKTI. Penelitian ini menawarkan model klasterisasi dengan menggunakan K-Means Clustering.Model ini diharapkan dapat dikembangkan sebagai modul sistem monitoring penjaminan mutu LLDIKTI Wilayah V yang akan mengklasterkan PTS di LLDIKTI Wilayah V secara otomatis.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7497

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi penelitian adalah serangkaian kegiatan, aturan, dan prosedur yang diterapkan oleh peneliti dalam suatu disiplin ilmu tertentu [21]. Penelitian ini mengadopsi pendekatan kuantitatif, suatu jenis penelitian yang berfokus pada  pengumpulan  dan  analisis  data  numerik  menggunakan  prosedur  statistik  atau  metode  lainnya  dari  suatu pengukuran kuantitatif. Tujuannya adalah  untuk  mendapatkan temuan baru  yang dapat diinterpretasikan  secara objektif melalui penggunaan pendekatan kuantitatif dalam analisis data [22].

## 2.1 Tahapan Penelitian
Secara  umum,  ilustrasi  proses  penelitian  dapat  dilihat  pada  Gambar  2,  yang  mencakup  langkah-langkah  dan tahapan yang ditempuh dalam rangka menjalankan metodologi dari penelitian.
Gambar 2. Tahapan Penelitian Klasterisasi PTS
Langkah-langkah proses penelitian pada Gambar 2 terdapat tujuh tahapan yaitu : 1. Literature Study
Penelitian pendahuluan, sebagai langkah awal dalam proses penelitian, merupakan pendekatan yang digunakan untuk menggali data,sumber daya, dan tema yang relevan dengan fokus pada penelitian yang akan atau sedang dijalankan [23]. Penelitian ini memanfaatkan referensi dari jurnal ilmiah, buku, dan karya ilmiah lainnya dalam mendapatkan informasi penelitian tentang IKU-PT, PDDIKTI, klasterisasi, dan metode yang digunakan.
2. Pengumpulan Data
Tahap  awal  dari  penelitian  melibatkan  pengumpulan  data  dengan  mengakses  laman  https://iku- pt.kemdikbud.go.id/  untuk  mendapatkan  data  persentase  IKU-PT  tahun  2022.  Selain  itu,  data  persentase pelaporan  PDDIKTI  tahun  2022  diperoleh  dengan  mengakases  laman  https://pddikti.kemdikbud.go.id/. Informasi lebih rinci ditunjukkan pada Gambar 3 dan Gambar 4.
Gambar 3 .  https://iku-pt.kemdikbud.go.id/
Gambar 4. https://pddikti.kemdikbud.go.id/

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7497
Hasil  penarikan  data  IKU-PT  dan  pelaporan  PDDIKTI  digabung  dengan  bantuan  Microsoft  Excel  dengan mendapatkan  sembilan  indikator  yaitu  delapan  indikator  dari  IKU-PT  dan  satu  indikator  dari  pelaporan PDDIKTI. Penelitian ini akan menggunakan dataset yang mencakup 104 PTS dengan delapan indikator IKU- PT dan satu indikator pelaporan PDDIKTI dengan menggunakan standar atau aturan pada Tabel 1.
Tabel 1. Indikator IKU-PT dan Pelaporan Data PDDIKTI
Indikator Keterangan Satuan I1 IKU 1 Persentase  lulusan  program  Sarjana  (S1)  dan  program  Diploma Empat/Diploma  Tiga/Diploma  Dua/Diploma  Satu  (D4/D3/D2/D1)  yang berhasil mendapatkan pekerjaan, studi lanjut, atau wirausaha, diperhitungkan terhadap jumlah lulusan % I2 IKU 2 Persentase  mahasiswa  yang  mengikuti  program  Merdeka  Belajar  Kampus Merdeka  (MBKM)  dan  mendapatkan  prestasi  yang  memenuhi  syarat, dihitung  terhadap  jumlah  mahasiswa  yang  mengikuti  MBKM  dan  prestasi mahasiswa % I3 IKU 3 Persentase dari jumlah dosen tetap yang terlibat dalam tridharma perguruan tinggi di luar institusi, berpraktik di industri, atau membimbing mahasiswa yang  mengikuti  kegiatan  di  luar  program  studi  (prodi)  dihitung  terhadap jumlah dosen tetap (NIDN) % I4 IKU 4 Persentase  dosen  tetap  (NIDN)  atau  dosen  tidak  tetap  (NIDK)  yang mempunyai sertifikat kompetensi (serkom) atau sertifikat profesi (serprof), serta  jumlah  pengajar  dari  praktisi  profesional  di  industri  atau  dunia  kerja yang dihitung terhadap total jumlah dosen tetap (NIDN), dosen tidak tetap (NIDK), dan yang berstatus non-dosen (NUP) % I5 IKU 5 Persentase  rasio  jumlah  karya/penelitian  dosen  tetap  yang  ber  NIDN  atau tidak tetap yang ber NIDK yang mendapatkan pengakuan internasional atau digunakan  oleh  masyarakat/industri  pemerintah  dihitung  terhadap  total jumlah dosen berstatus dosen tetap dan dosen tidak tetap % I6 IKU 6 Persentase  rasio  jumlah  kerjasama  yang  memenuhi  kriteria  pada  prodi  S1 atau  D4/D3/D2/D1  dihitung  terhadap  total  jumlah  program  studi  S1  dan D4/D3/D2/D1. % I7 IKU 7 Persentase dari total jumlah mata kuliah yang kelasnya diselenggarakan pada tahun berjalan, yang menggunakan metode pembelajaran  case method atau team-based project, serta diintegrasikan sebagai bagian dari bobot evaluasi, dihitung terhadap total jumlah mata kuliah tersebut. % I8 IKU 8 Persentase  jumlah  prodi  S1  dan  D4/D3  yang  memegang  akreditasi  atau sertifikat internasional yang diakui pemerintah dihitung terhadap total jumlah prodi S1 dan D4/D3 dan minimal meluluskan satu kali lulusan. % P1 Pelaporan PDDIKTI Persentase pelaporan PDDIKTI %
3. Pre-processing Data
Hasil pengumpulan data IKU-PT dan pelaporan PDDIKTI menghasilkan data awal yang membutuhkan proses pre-processing data dengan dua tahap :
1) Integrasi  data,  yaitu  proses  penggabungan  delapan  indikator  IKU-PT  dan  satu  indikator  data  pelaporan PDDIKTI menjadi satu dataset.
2) Transformasi  Data,  yaitu  melakukan  proses  mengatasi  missing  value  dan  normalisasi  data.  Hal  ini diperlukan  karena  sembilan indikator  memiliki nilai  maksimum dan  minimum  yang tidak sama, sebagai contoh,  pada  indikator  jumlah  keluaran  dosen  yang  berhasil  mendapatkan  rekognisi  internasional  atau diterapkan  oleh  masyarakat/industri/pemerintah  per  jumlah  dosen,  dapat  mencapai  lebih  dari  100%. Sementara  itu,  pada  indikator  persentase  lulusan  S1  dan  D4/D3/D2/D1  yang  berhasil  memperoleh pekerjaan,  studi  lanjut,  atau  menjadi  wiraswasta,  dapat  mencapai  kurang  dari  satu  persen.  Normalisasi menggunakan teknik min-max scaler dengan mengindari masalah numerik data yang tidak seragam dengan mengkonversi  atribut  pada  range  nilai  [0,1]  untuk  optimalisasi  klasterisasi  [14].  Menghitung  min-max scaler dengan rumus yang ditunjukkan pada persamaan 1.
X new = X−Xmin Xmax−Xmin (1)
X new mewakili nilai baru setelah melalui proses normalisasi, sedangkan X merupakan nilai awal dari atribut, X min adalah nilai minimum dari atribut, dan X max mewakili nilai maksimum dari atribut

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7497
4. Desain Model Klasterisasi Data
Analisis dalam penelitian ini menggunakan model klasterisasi.  Model ini dibangun menggunakan  algoritma K-Means  Clustering.  Algoritma  ini  dipilih  karena  dinilai  sesuai  dengan  tujuan  penelitian  untuk mengelompokkan perguruan tinggi berdasarkan  kesamaan data karakteristik PTS. Algoritma ini juga sesuai dengan  dataset  penelitian  yang  tidak  terlalu  besar,  yaitu  104  data  point.  Flowchart  algoritma  K-Means Clustering yang digunakan adalah seperti yang ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Model Klasterisasi Data  dengan algoritma K-Means Clustering
Setelah  melewati  tahap  pre-processing  data,  dilanjutkan  dengan  proses  klasterisasi  data  menggunakan algoritma K-Means Clustering. Tahapan umum dari proses tersebut melibatkan langkah-langkah sebagai berikut: 1. Pada iterasi pertama, tentukan jumlah klaster sesuai dengan kebutuhan.
2. Tentukan titik pusat awal klaster dengan acak.
3. Menghitung  jarak  dari  setiap  objek  ke  masing-masing  centroid  menggunakan  persamaan  rumus  Euclidean Distance.
4. Mengelompokkan objek ke klaster berdasarkan jarak minimum. Jika ada perubahan dalam pengelompokkan, lakukan iterasi berikutnya dengan menentukan titik pusat klaster yang baru.Ulangi proses iterasi hingga posisi objek tidak berubah lagi, menunjukkan konvergensi atau stabilitas dalam pembentukan klaster[24].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Dataset Penelitian
Penelitian ini menggunakan seluruh data indikator IKU-PT dan data persentase laporan PDDIKTI  yang diambil pada laman https://iku-pt.kemdikbud.go.id/ untuk data IKU-PT dan pada laman https://pddikti.kemdikbud.go.id/ untuk data pelaporan PDDIKTI yaitu delapan indikator IKU-PT dan satu indikator pelaporan data PDDIKTI pada 104  PTS  di  LLDIKTI  Wilayah  V.  Data  104  PTS  dengan  9  Indikator  melalui  tahap  pre-processing  dengan melakukan penggabungan data (integrasi data) 8 indikator IKU-PT dan 1 indikator pelaporan PDDIKTI dengan bantuan Microsoft Excell yang ditunjukkan pada cuplikan data Tabel 2.
Tabel 2. Data Awal Penelitian
Nama PT  IKU 1  IKU 2  IKU 3  IKU 4  IKU 5  IKU 6  IKU 7  IKU 8  PDDIKTI
PT1 0.00 0.00 23.94 19.72 178.87  0.00 0.00 0.00 100.00 PT2 0.00 0.00 30.77 13.46 217.31  0.00 0.00 0.00 100.00 PT3 0.71 0.76 20.24 25.00 204.76  0.00 0.00 0.00 100.00

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7497
Nama PT  IKU 1  IKU 2  IKU 3  IKU 4  IKU 5  IKU 6  IKU 7  IKU 8  PDDIKTI
PT4 0.00 3.96 13.36 35.36 408.37  10.81 0.00 8.57 99.95 PT5 0.17 0.53 16.81 21.01 290.76  0.00 0.00 0.00 100.00
Hasil integrasi data menunjukkan meski satuan yang digunakan sama tetapi nilai maksimum dan minimum setiap  indikator  tidak  sama,  sebagai  contoh,  pada  indikator  jumlah  keluaran  dosen  yang  berhasil  mendapatkan rekognisi  internasional  atau  diterapkan  oleh  masyarakat/industri/pemerintah  per  jumlah  dosen  (IKU  5)  dapat mencapai lebih dari 100%. Sementara itu, pada indikator persentase lulusan S1 dan D4/D3/D2/D1 yang berhasil memperoleh pekerjaan, studi lanjut, atau menjadi wiraswasta, dapat mencapai kurang dari satu persen (IKU 1). Selanjutnya pada proses missing value atau melihat rentang keseluruhan data, terdapat sebagian besar bernilai nol dan  yang  tidak  bernilai  nol  memiliki  rentang  data  yang  terlalu  jauh  menyebabkan  standar  deviasi  yang  tidak normal. Sehingga perlu menggunakan metode Imputation atau menghitung nilai pengganti. Normalisasi data untuk mengubah rentang nilai menjadi seragam agar proses klasterisasi lebih mudah.
Tabel  3  menunjukkan  dataset  penelitian  ini  setelah  melewati  tahap  data  pre-processing  yang  meliputi integrasi data dan transformasi data. Data ini mencakup 104 PTS yang berlokasi di LLDIKTI Wilayah V Daerah Istimewa Yogyakarta.
Tabel 3. Dataset Penelitian kode_pt I1 I2 I3 I4 I5 I6 I7 I8 P1 1 0.20 0.02 0.18 0.27 0.44 0.56 0.01 0.10 1.00 2 0.22 0.02 0.23 0.18 0.53 0.45 0.09 0.10 1.00 ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. 102 0.65 0.96 0.75 0.14 0.52 0.99 0.54 0.56 1.00 103 1.00 0.91 0.16 0.46 0.32 0.69 0.01 0.14 1.00 104 1.69 0.01 0.23 0.95 0.92 0.46 0.05 0.41 1.00
Pada kolom pertama Tabel 2, ditampilkan kode_pt yang merepresentasikan data point PTS mulai dari PTS 1  hingga  PTS  104.  Pada  kolom  2  ditampilkan  data  indikator  IKU  1(I1)  dari PTS  yaitu  kesiapan  kerja  lulusan. Sebagai contoh PTS 1 memiliki IKU 1: 0.20 artinya hanya 20 persen dari lulusan yang sudah diterima bekerja. Berturut-turut kolom 3 sampai kolom 10 menunjukkan nilai 8 indikator lainnya: persentase partisipasi mahasiswa berkegiatan atau pencapaian prestasi di luar ruang lingkup program studi (I2), persentase dosen berkegiatan di luar kampus  utama  (I3),  persentase  kualifikasi  dosen  atau  pengajar  (I4),  persentase  penerapan  karya  dosen  (I5), persentase kemitraan prodi (I6), persentase pembelajaran dalam kelas (I7), persentase akreditasi internasional (I8), dan persentase pelaporan PDDIKTI (P1).

## 3.2 Menentukan Jumlah Klaster
Salah satu tantangan utama dalam menerapkan algoritma K-Means Clustering adalah menetapkan jumlah klaster. Penelitian ini menetapkan menjadi empat klaster seperti rincian pada Tabel 4.
Tabel 4. Penentuan jumlah klaster Cluster Keterangan C1 Klaster 1 C2 Klaster 2 C3 Klaster 3 C4 Klaster 4
Tabel  3  menggambarkan  bahwa  C1  merupakan  representasi  dari  klaster  pertama,  C2  merupakan representasi dari klaster kedua, C3 merupakan representasi dari klaster ketiga, dan C4 merupakan representasi dari klaster keempat

## 3.3 Iterasi Pertama

## 3.3.1 Menentukan Centroid Awal
Setelah menentukan jumlah klaster, langkah selanjutnya adalah menentukan centroid untuk keempat klaster yang sudah  ditentukan.  Untuk  permulaan  atau  iterasi  pertama  dari  algoritma  K-Means  Clustering,  centroid  ini ditentukan secara acak seperti yang ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Titik pusat awal centroid
Titik Pusat Awal Centroid kode_pt  Centroid I1 I2 I3 I4 I5 I6 I7 I8 P1 4 Center 1 0.17  0.12  0.10  0.49  1.00  0.11  0.14  0.10  1.00 14 Center 2 0.10  0.18  0.08  0.15  0.19  0.13  0.14  0.07  0.87 24 Center 3 0.11  0.84  0.25  0.09  0.20  0.56  0.88  0.30  1.00

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7497
Titik Pusat Awal Centroid kode_pt  Centroid I1 I2 I3 I4 I5 I6 I7 I8 P1 51 Center 4 0.19  0.01  0.29  0.26  0.87  0.30  0.11  0.03  1.00
Pada iterasi awal atau pertama, penelitian ini memakai data dari kode_pt 4, 14, 24, dan 51 sebagai centroid awal.  Data kode_pt 4 mewakili data awal centroid 1 (Center 1), kode_pt 14 mewakili data awal centroid 2 (Center 2), kode_pt 24 mewakili data awal centroid 3 (Center 3), dan kode_pt 51 mewakili data awal centroid 4 (Center 4).

## 3.3.2 Menentukan Euclidean Distance
Jarak Euclidean atau Metric Euclidean merujuk pada garis lurus yang umum dan sederhana antara dua elemen atau jarak  minimum  antara  dua  objek  [11],  [25],  [26].  Menghitung  jarak  Euclidean  Distance  dengan  rumus  yang ditunjukkan pada persamaan 2.
D(p, q) =   √(p 1 − q 1 ) 2 + (p 2 − q 2 ) 2 + ⋯ + (p n − q n ) 2 (2)
D  adalah  jarak  data  ke  centroid,  data  record  diwakili  dengan  p,  data  centroid  diwakili  dengan  q,  dan  n adalah data ke-n. Berikut cuplikan hasil perhitungan jarak dengan persamaan Euclidean yang disajikan pada Tabel 6.
Tabel 6 . Euclidean Distance kode_pt dc1 dc2 dc3 dc4 1 0.77 0.58 1.25 0.53 2 0.68 0.56 1.22 0.39 3 0.56 0.47 1.29 0.41 4 0.00 0.89 1.46 0.40 5 0.94 1.05 1.10 0.93 6 1.08 0.62 1.00 0.89 ….. ….. ….. ….. ….. 102 1.68 1.61 1.01 1.54 103 1.46 1.35 1.32 1.41 104 1.67 2.01 2.27 1.71
Tabel 5 menunjukkan hasil dari Euclidean distance pada 4 klaster untuk tahapa itersi pertama. Pada kolom 2 ditampilkan hasil perhitungan jarak pada klaster 1 (dc1), pada kolom 3 ditampilkan hasil perhitungan jarak pada klaster  2  (dc2),  pada  kolom  4  ditampilkan  hasil  perhitungan  jarak  pada  klaster  3  (dc3),  dan  pada  kolom  5 ditampilkan hasil perhitungan jarak pada klaster 4 (dc4). Sebagai contoh kode_pt 2, hasil nilai jarak untuk klaster 1(dc1): 0.68, klaster 2 (dc2): 0.56, klaster 3 (dc3): 1.22, dan klaster 4 (dc4): 0.39.

## 3.3.3 Pengelompokan Klaster
Setelah melaksanakan perhitungan Euclidean distance, langkah berikutnya adalah menentukan kelompok klaster untuk setiap elemen data berdasarkan prinsip jarak terdekat atau jarak minimum. Hal tersebut ditunjukkan dalam cuplikan data yang ditunjukkan pada Tabel 7 .
Tabel 7. Cuplikan Pengelompokan Data untuk Iterasi Pertama
kode_pt dc1 dc2 dc3 dc4 klaster 1 1 0.77 0.58 1.25 0.53 4 2 0.68 0.56 1.22 0.39 4 3 0.56 0.47 1.29 0.41 4 4 0.00 0.89 1.46 0.40 1 5 0.94 1.05 1.10 0.93 4 6 1.08 0.62 1.00 0.89 2 ….. ….. ….. ….. ….. ….. 102 1.68 1.61 1.01 1.54 3 103 1.46 1.35 1.32 1.41 3 104 1.67 2.01 2.27 1.71 1
Pada kolom 6 hasil jarak minimum diantara 4 klaster. Sebagai contoh kode_pt 1 memiliki hasil perhitungan jarak klaster 1 (dc1): 0.77, untuk klaster 2 (dc2): 0.58, untuk klaster 3 (dc3): 1.25, untuk klaster 4 (dc4): 0.53. Hasil perhitungan jarak 4 klaster tersebut yang memiliki jarak paling dekat atau jarak minimum adalah klaster 4 (dc4), artinya  untuk  kode_pt  1  masuk  pada  kelompok  atau  klaster  4.  Contoh  lain  adalah  kode_pt  104  memiliki  hasil perhitungan jarak klaster 1 (dc1): 1.67, untuk klaster 2 (dc2): 2.01, untuk klaster 3 (dc3): 2.27, untuk klaster 4 (dc4): 1.71. Hasil perhitungan jarak 4 klaster tersebut yang memiliki jarak paling dekat atau jarak minimum adalah

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7497
klaster 1 (dc4), artinya untuk kode_pt 104 masuk pada kelompok atau klaster 1. Hasil iterasi 1 ditunjukkan pada Gambar 8.
Tabel 8. Cuplikan Hasil Iterasi Pertama HASIL AKHIR ITERASI 1 kode_pt I1 I2 I3 I4 I5 I6 I7 I8 P1 Cluster iterasi  1 1 0.20  0.02  0.18  0.27  0.44  0.56  0.01  0.10  1.00 4 4 0.17  0.12  0.10  0.49  1.00  0.11  0.14  0.10  1.00 1 6 0.19  0.00  0.06  0.18  0.17  0.60  0.49  0.01  0.92 2 12 0.08  0.15  0.57  0.42  0.56  0.23  0.74  0.04  1.00 4 ….. …..  …..  …..  …..  …..  …..  …..  …..  ….. ….. 103 1.00  0.91  0.16  0.46  0.32  0.69  0.01  0.14  1.00 3 104 1.69  0.01  0.23  0.95  0.92  0.46  0.05  0.41  1.00 1

## 3.4 Iterasi Kedua
Kemudian, pada tahap iterasi kedua, proses perhitungan dilakukan dengan langkah serupa seperti iterasi pertama, dimana centroid awal ditentukan. Namun, perbedaan mendasar dalam perhitungan terletak pada pendekatan untuk mendapatkan  nilai  centroid  awal.  Pada  iterasi  kedua,  tidak  lagi  menggunakan  pendekatan  acak,  melainkan dilakukan dengan menghitung rata-rata dari setiap hasil klaster yang ditunjukkan pada persamaan 3.
X j = 1 N ∑ x ij N i=1 (3)
X j adalah  rata-rata  koordinat  ke-j  dari  klaster,  X ij mewakili  koordinat  ke-j  dari  titik  data  ke-i,  N  adalah jumlah titik data pada klaster, dan ∑ adalah operasi dari penjumlahan. Dengan menggunakan bantuan Microsoft Excel dan menerapkan rumus Averageif, langkah selanjutnya dilakukan untuk mendapatkan nilai centroid baru. Nilai-nilai ini mewakili pusat dari masing-masing klaster, yang diberi label sebagai Center 1 (centroid klaster 1), Center  2  (centroid  klaster  2),  Center  3  (centroid  klaster  3),  dan  Center  4  (centroid  klaster  4),  sebagaimana ditunjukkan pada  Tabel 9.
Tabel 9. Centroid Awal iterasi kedua Centroid Awal Centroid I1 I2 I3 I4
I5
I6 I7 I8 P1 Center C1 0.52 0.25 0.17 0.58 0.82 0.34 0.27 0.34 1.00 Center C2 0.22 0.16 0.23 0.23 0.23 0.42 0.12 0.20 0.93 Center C3 0.22 0.53 0.35 0.22 0.30 0.61 0.64 0.36 0.91 Center C4 0.27 0.09 0.24 0.24 0.57 0.51 0.18 0.24 1.00
Tahap iterasi kedua setelah menentukan centroid baru, proses selanjutnya sama dengan iterasi pertama yaitu menghitung  jarak  centroid  menggunakan  rumus  Euclidean  distance.  Hasil  dari  perhitungan  jarak  kemudian dikelompokan berdasarkan jarak terdekat. Cuplikan data hasil iterasi kedua ditunjukkan pada Tabel 10.
Tabel 10. Cuplikan Hasil Iterasi Kedua
HASIL AKHIR ITERASI 2 kode_pt I1 I2 I3 I4 I5 I6 I7 I8 P1 Cluster iterasi  2 1 0.20  0.02  0.18  0.27  0.44  0.56  0.01  0.10  1.00 4 4 0.17  0.12  0.10  0.49  1.00  0.11  0.14  0.10  1.00 1 6 0.19  0.00  0.06  0.18  0.17  0.60  0.49  0.01  0.92 2 12 0.08  0.15  0.57  0.42  0.56  0.23  0.74  0.04  1.00 3 ….. …..  …..  …..  …..  …..  …..  …..  …..  ….. ….. 103 0.03  0.19  0.14  0.18  0.56  0.25  0.19  0.08  1.00 1 104 1.69  0.01  0.23  0.95  0.92  0.46  0.05  0.41  1.00 1
Pada  iterasi  kedua  terjadi  pergeseran  klaster,  seperti  pada  cuplikan  data  di  hasil  iterasi  pertama  untuk kode_pt 12 berada pada klaster 4 tetapi di iterasi kedua bergeser menjadi di klaster 3, begitu pula kode_pt 103 pada iterasi pertama berada di klaster 3 tetapi di iterasi kedua bergeser menjadi di klaster 1. Hasil iterasi pertama dan iterasi kedua masih ada pergeseran sehingga harus dilakukan iterasi ketiga sampai iterasi ke-n dimana sudah tidak ada lagi pergeseran hasil klasterisasi.

## 3.5 Hasil Klasterisasi
Proses  klasterisasi  PTS  berdasarkan  data  IKU-PT  dan  data  laporan  PDDIKTI  berakhir  pada  iterasi  kelima, ditunjukkan bahwa hasil dari iterasi keempat dan kelima sudah tidak ada pergeseran klaster yang ditunjukkan pada cuplikan data Tabel 11 dan Tabel 12.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7497
Tabel 11. Cuplikan Hasil Iterasi Keempat
HASIL AKHIR ITERASI 4 kode_pt I1 I2 I3 I4 I5 I6 I7 I8 P1 Cluster iterasi  4 1 0.20  0.02  0.18  0.27  0.44  0.56  0.01  0.10  1.00 4 2 0.22  0.02  0.23  0.18  0.53  0.45  0.09  0.10  1.00 4 3 0.25  0.02  0.15  0.34  0.50  0.24  0.06  0.07  1.00 4 4 0.17  0.12  0.10  0.49  1.00  0.11  0.14  0.10  1.00 4 5 0.20  0.02  0.13  0.29  0.71  0.23  1.00  0.03  1.00 3 6 0.19  0.00  0.06  0.18  0.17  0.60  0.49  0.01  0.92 2 7 0.24  0.07  0.06  0.28  0.65  0.67  0.03  0.06  1.00 4 8 0.08  1.00  0.06  0.09  0.41  0.79  0.01  0.09  1.00 2 9 0.19  0.94  0.46  0.12  0.27  0.46  0.06  0.27  0.91 2 10 0.12  0.73  0.12  0.40  0.04  0.51  0.09  0.15  1.00 2 11 0.28  0.31  0.64  0.11  0.19  0.24  1.00  0.05  1.00 3 12 0.08  0.15  0.57  0.42  0.56  0.23  0.74  0.04  1.00 3 ….. …..  …..  …..  …..  …..  …..  …..  …..  ….. ….. 102 0.65  0.96  0.75  0.14  0.52  0.99  0.54  0.56  1.00 3 103 1.00  0.91  0.16  0.46  0.32  0.69  0.01  0.14  1.00 1 104 1.69  0.01  0.23  0.95  0.92  0.46  0.05  0.41  1.00 1 Tabel 12. Cuplikan Hasil Iterasi Kelima HASIL AKHIR ITERASI 5 kode_pt I1 I2 I3 I4 I5 I6 I7 I8 P1 Cluster iterasi  5 1 0.20  0.02  0.18  0.27  0.44  0.56  0.01  0.10  1.00 4 2 0.22  0.02  0.23  0.18  0.53  0.45  0.09  0.10  1.00 4 3 0.25  0.02  0.15  0.34  0.50  0.24  0.06  0.07  1.00 4 4 0.17  0.12  0.10  0.49  1.00  0.11  0.14  0.10  1.00 4 5 0.20  0.02  0.13  0.29  0.71  0.23  1.00  0.03  1.00 3 6 0.19  0.00  0.06  0.18  0.17  0.60  0.49  0.01  0.92 2 7 0.24  0.07  0.06  0.28  0.65  0.67  0.03  0.06  1.00 4 8 0.08  1.00  0.06  0.09  0.41  0.79  0.01  0.09  1.00 2 9 0.19  0.94  0.46  0.12  0.27  0.46  0.06  0.27  0.91 2 10 0.12  0.73  0.12  0.40  0.04  0.51  0.09  0.15  1.00 2 11 0.28  0.31  0.64  0.11  0.19  0.24  1.00  0.05  1.00 3 12 0.08  0.15  0.57  0.42  0.56  0.23  0.74  0.04  1.00 3 ….. …..  …..  …..  …..  …..  …..  …..  …..  ….. ….. 102 0.65  0.96  0.75  0.14  0.52  0.99  0.54  0.56  1.00 3 103 1.00  0.91  0.16  0.46  0.32  0.69  0.01  0.14  1.00 1 104 1.69  0.01  0.23  0.95  0.92  0.46  0.05  0.41  1.00 1
Hasil  iterasi  keempat  dan  iterasi  kelima  tidak  ada  perubahan  klaster,  sebagai  contoh  kode_pt  1  hingga kode_pt  104  pada  iterasi  keempat  tidak  mengalami  pergesaran  di  iterasi  kelima.  Rangkuman  hasil  iterasi  yang melibatkan iterasi pertama hingga iterasi kelima ditunjukkan pada Tabel 13.
Tabel 13. Rekap Hasil Klasterisasi Iterasi C1 C2 C3 C4 1 5 50 15 34 2 6 47 17 34 3 4 47 20 33 4 4 46 21 33 5 4 46 21 33
Pada Tabel  11,  Ditunjukkan  bahwa  pada  iterasi  pertama,  terdapat  nilai-nilai  berikut:  C1=5  PTS,  C2=50 PTS, C3=15 PTS, dan C4=34 PTS. Pada iterasi kedua, nilai-nilai berubah menjadi C1=6 PTS, C2=47 PTS, C3=17 PTS, dan C4=34 PTS.  Iterasi ketiga  menunjukkan nilai C1=4 PTS, C2=47 PTS, C3=20 PTS, dan C4=33 PTS. Sementara pada iterasi keempat, hasilnya adalah  C1=4 PTS, C2=46 PTS, C3=21 PTS, dan C4=33 PTS. Iterasi kelima menunjukkan hasil yang sama dengan iterasi keempat, menandakan bahwa posisi klaster tidak mengalami perubahan lebih lanjut. Hal ini dapat disebut sebagai konvergensi, di mana pengelompokkan telah stabil dan tidak mengalami pergeseran antara iterasi keempat dan kelima.
Hasil akhir klaster menunjukkan bahwa C1 sebagai klaster 1 mewakili kategori responsif yaitu PTS yang selesai  mendapatkan  sosialisasi  langsung  menindaklanjuti  dengan  pendataan.  C2  sebagai  klaster  2  mewakili

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7497
kategori  mengabaikan  yaitu  PTS  yang  sudah  mendapatkan  informasi  terbaru  melalui  sosialisasi,  sudah mendapatkan arahan tetapi tetap tidak melakukan pendataan. C3 sebagai klaster 3 mewakili kategori proaktif yaitu PTS mencari informasi terbaru sebelum ada sosialisasi untuk memastikan persiapan di perguruan tingginya. C4 sebagai  klaster  4  mewakili  kategori  mengikuti  aturan  yaitu  PTS  yang  menunggu  arahan  berikutnya  setelah mendapat sosialisasi dan menindaklanjuti sesuai deadline pelaporan.

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari 104 data dengan sembilan indikator, termasuk delapan indikator IKU- PT dan satu indikator pelaporan PDDIKTI, dapat dikelompokkan menjadi empat klaster. Klaster 1 (C1) terdiri dari 4 PTS, klaster 2 (C2) terdiri dari 46 PTS, klaster 3 (C3) terdiri dari 21 PTS, dan klaster 4 (C4) terdiri dari 33 PTS. Metode  K-Means  Clustering  dapat  diterapkan  untuk  klasterisasi  PTS  di  LLDIKTI  Wilayah  V  DIY.  Hasil klasterisasi  sudah  memenuhi  tujuan  penelitian  yaitu  menawarkan  solusi  untuk  mengatasi  kesulitan  LLDIKTI Wilayah  V  dalam  memetakan  PTS  di  wilayahnya  berdasarkan  mutu  untuk  dapat  dijadikan  salah  satu  dasar pengambilan  keputusan  dalam  memfasilitasi  PTS  mencapai  mutu  unggul.  Dalam  mencapai  tujuan  penelitian secara optimal, penelitian lanjutan diperlukan dengan menambah indikator dari sisi pelaporan data PDDIKTI dan akreditasi sebagai penjaminan mutu eksternal perguruan tinggi. Selain itu, LLDIKTI Wilayah V harus mendorong PTS untuk melakukan update data pada aplikasi kementerian yang digunakan sebagai dasar penilaian oleh IKU- PT, seperti aplikasi PDDIKTI, SISTER, Laporankerma, dan  Tracer study. Pengisian data tersebut juga sebagai penunjang  untuk  penilaian  pada  sistem  penjaminan  mutu  eksternal  yaitu  akreditasi. Melalui  penelitian  ini, diharapkan  LLDIKTI  Wilayah  V  dapat  melakukan  tugas  pembinaan  dan  layanan  dengan  lebih  efektif  dan memberikan pendampingan terutama kepada PTS yang masuk dalam klaster dengan capain indikator mutu yang belum maksimal.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset,  dan  Teknologi (Kemendikbudristek)  melalui  beasiswa  unggulan  dengan  nomor:  0379/J5.2.2/BP/PKS/X/2023  dan  LLDIKTI Wilayah V, serta Magister Infromatika, Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta.

## REFERENCES
[1] K.  Kardoyo,  L.  K.  Pitaloka,  R.  Rozman,  and  B.  B.  Hapsoro,  “Analyzing  Universities  Service  Quality  to  Student Satisfaction;  Academic  and  Non-Academic  Analyses,”  Int.  J.  High.  Educ.,  vol.  9,  no.  1,  p.  126,  Dec.  2020,  doi: 10.5430/ijhe.v9n1p126.
[2] Yoga  Budi  Bhakti,  Achmad  Ridwan,  and  Riyadi,  “Urgensi  Sistem  Penjaminan  Mutu  Internal  Dan  Eksternal  Dalam Meningkatkan  Mutu  Perguruan  Tinggi,”  J.  Penjaminan  Mutu,  vol.  8,  no.  02,  pp.  251–260,  Aug.  2022,  doi: 10.25078/jpm.v8i02.1394.
[3] D.  J.  P.  T.  Kemendikbudristek,  Directorate  General  of  Higher  Education  Ministry  of  Education  and  Culture  Higher Education Statistics. 2022.
[4] K. M. P. dan K. RI, Keputusan Menteri Pendidikan dan Kebudayaan RI No 3/ M/ 2021 tentang Indikator Kinerja Utama Perguruan Tinggi Negeri dan Lembaga Layanan Pendidikan Tinggi di Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan. 2021, pp. 1–33.
[5] K.  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.
[6] F. Rahmayani, “Penerapan Algoritma C4.5 Dengan Feature Forward Selection Untuk Analisis Capaian Indikator Kinerja Utama Berdasarkan Tracer Study (Studi Kasus: Fasilkom Unsika),” vol. 7, no. 4, pp. 2732–2738, 2023.
[7] Kementrian Hukum dan HAM, “Undang-Undang Republik Indonesia No. 12 Tahun 2012 tentang Pendidikan Tinggi,” Undang Undang, p. 18, 2012.
[8] R. P.  Wibowo  et  al.,  “Problem  identification  and  intervention  in the  higher  education  data  synchronization  system  in Indonesia,” Procedia Comput. Sci., vol. 197, no. 2021, pp. 484–494, 2021, doi: 10.1016/j.procs.2021.12.165.
[9] N.  Ngatmari,  M.  B.  Musthafa,  C.  Rahmad,  R.  A.  Asmara,  and  F.  Rahutomo,  “Pemanfaatan  Data  PDDIKTI  sebagai Pendukung Keputusan Manajemen Perguruan Tinggi,”  J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 7, no. 3, pp. 555–564, 2020, doi: 10.25126/jtiik.2020722585.
[10]  S. Usman and U. Pancasakti, “Implementasi Sistem Informasi Akademik Dengan Feeder PDDIKTI Berbasis Android,” J. Syst. Comput. Eng. Vol. 1 No. 1 Juli 2020 ISSN, vol. 1, no. 1, pp. 28–37, 2020.
[11]  T. M. Ghazal et al., “Performances of k-means clustering algorithm with different distance metrics,” Intell. Autom. Soft Comput., vol. 30, no. 2, pp. 735–742, 2021, doi: 10.32604/iasc.2021.019067.
[12]  K. P. Sinaga and M. S. Yang, “Unsupervised K-means clustering algorithm,” IEEE Access, vol. 8, pp. 80716–80727, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2988796.
[13]  A. A. Aldino, D. Darwis, A. T. Prastowo, and C. Sujana, “Implementation of K-Means Algorithm for Clustering Corn Planting Feasibility Area in South Lampung Regency,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1751, no. 1, 2021, doi: 10.1088/1742- 6596/1751/1/012038.
[14]  A.  F.  Mohamed  Nafuri,  N.  S.  Sani,  N.  F.  A.  Zainudin,  A.  H.  A.  Rahman,  and  M.  Aliff,  “Clustering  Analysis  for Classifying  Student  Academic  Performance  in  Higher  Education,”  Appl.  Sci.,  vol.  12,  no.  19,  2022,  doi:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7497
10.3390/app12199467.
[15]  R. Watrianthos, R. Handayani, W. Simatupang, D. Irfan, and M. Muskhir, “Penerapan Metode PROMETHEE-GAIA Dalam  Pemeringkatan Perguruan  Tinggi  di  Indonesia,”  J.  Media  Inform.  Budidarma,  vol. 6,  no.  1,  p. 138,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i1.3419.
[16]  E.  Ermawati,  I.  Sriliana,  and  R.  Sriningsih,  “Clustering  of  State  Universities  in  Indonesia  Based  on  Productivity  of Scientific Publications Using K-Means and K-Medoids,” BAREKENG J. Ilmu Mat. dan Terap., vol. 17, no. 3, pp. 1617– 1630, 2023, doi: 10.30598/barekengvol17iss3pp1617-1630.
[17]  J. H. E. Guzman, R. A. Zuluaga-Ortiz, L. E. G. Donado, E. J. Delahoz-Dominguez, A. Marquez-Castillo, and M. Suarez- Sánchez,  “Cluster  analysis  in  Higher  Education  Institutions’  knowledge  identification  and  production  processes,” Procedia Comput. Sci., vol. 203, no. 2021, pp. 570–574, 2022, doi: 10.1016/j.procs.2022.07.081.
[18]  Y. Sasmita, M. Muhsi, and M. Walid, “Klasterisasi Perguruan Tinggi Swasta di Madura Berdasarkan Kinerja Sumber Daya Manusia dan Mahasiswa Menggunakan Metode K-Means Clustering,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 6, no. 4, p. 2157, Oct. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4431.
[19]  H. Han, “Fuzzy clustering algorithm for university students’ psychological fitness and performance detection,” Heliyon, vol. 9, no. 8, p. e18550, 2023, doi: 10.1016/j.heliyon.2023.e18550.
[20]  B. K. Francis and S. S. Babu, “Predicting Academic Performance of Students Using a Hybrid Data Mining Approach,” J. Med. Syst., vol. 43, no. 6, 2019, doi: 10.1007/s10916-019-1295-4.
[21]  F. R. Fiantika  et al., Metodologi Penelitian Kualitatif. In Metodologi Penelitian Kualitatif, no. Maret. 2022. [Online]. Available: https://scholar.google.com/citations?user=O-B3eJYAAAAJ&hl=en
[22]  M.  M.  Ali,  T.  Hariyati,  M.  Y.  Pratiwi,  and  S.  Afifah,  “Metodologi  Penelitian  Kuantitatif  dan  Penerapannya  dalam Penelitian,” Educ. J., vol. 2, no. 2, pp. 1–6, 2022.
[23]  M. Ridwan, S. AM, B. Ulum, and F. Muhammad, “Pentingnya Penerapan Literature Review pada Penelitian Ilmiah,” J. Masohi, vol. 2, no. 1, p. 42, 2021, doi: 10.36339/jmas.v2i1.427.
[24]  C. Shi, B. Wei, S. Wei, W. Wang, H. Liu, and J. Liu, “A quantitative discriminant method of elbow point for the optimal number  of  clusters  in  clustering  algorithm,”  Eurasip  J.  Wirel.  Commun.  Netw.,  vol.  2021,  no.  1,  2021,  doi: 10.1186/s13638-021-01910-w.
[25]  S. Saqib, A. Ditta, M. A. Khan, S. A. R. Kazmi, and H. Alquhayz, “Intelligent dynamic gesture recognition using CNN empowered  by  edit  distance,”  Comput.  Mater.  Contin.,  vol.  66,  no.  2,  pp.  2061–2076,  2020,  doi: 10.32604/cmc.2020.013905.
[26]  M.  Faisal,  E.  M.  Zamzami,  and  Sutarman,  “Comparative  Analysis  of  Inter-Centroid  K-Means  Performance  using Euclidean  Distance,  Canberra  Distance  and  Manhattan  Distance,”  J.  Phys.  Conf.  Ser.,  vol.  1566,  no.  1,  2020,  doi: 10.1088/1742-6596/1566/1/012112.