## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 369 − 374 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1110

## Pengelompokkan Mahasiswa Akademik Keperwatan Berdasarkan Asal Sekolah dan Nilai Akademik Menggunakan Metode Clustering K-Means
Lisna Zahrotun 1,* , Yunus Fajri 1 , Anna Hendri Soleliza Jones 1 , Eni Purwaningsih 2
1 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia
2 Akademi Perawatan Karya Bakti Husada, Yogyakarta, Indonesia Email: 1,* Lisna.zahrotun@tif.uad.ac.id, 2 yunusf42@gmail.com, 3 annahendri@tif.uad.ac.id, 4 enipurwaningsih1905@gmail.com Email Penulis Korespondensi: Lisna.zahrotun@tif.uad.ac.id Submitted: 21/12/2021 ; Accepted: 29/12/2021 ; Published : 31/12/2021
Abstrak− Akademik Keperawatan Karya Bakti Husada (AKPER KBH) Bantul merupakan salah satu akademik yang membuka jurusan keperawatan. Berdasarkna wawancara dengan Direktur AKPER KBH syarat pendaftaran menjadi mahasiswa keperawatan saat ini adalah siswa lulusan dari semua jurusan dan semua sekolah menengah. AKPER KBH belum pernah melakukan analisa terhadap data mahasiswa apakah ada hubungan antara riwayat pada waktu sekolah menengah dengan nilai kelulusan IPK sebagai bahan  evaluasi  dalam  proses  pembelajaran,  meskipun  untuk  saat  ini  dengan  variasinya  mahasiswa  baru  menyebabkan  tingkat kesulitan dalam proses pembelajaran lebih sulit dibandingkan dengan sebelumnya, sedangkan capaian IPK sangat penting dalam pencarian pekerjaan setelah lulus nanti. Tujuan dari penelitian ini adalah mengelompokkan data akademik mahasiswa AKPER data mahasiswa berdasarkan data asal sekolah, nilai IPK, dan nilai Keperawatan Medical Bedah II (KMB II), Keperawatan Jiwa II (Kep Jiwa II), Keperawatan Anak II (Kep Anak II), Keperawatan Maternitas II (Kep Maternitas II) , dan Keperawatan Medical Bedah (KMB  V).  Tahapan  dalam  penelitian  ini  meliputi  pengambilan  data,  pembersihan  data,  seleksi  data,  transformasi  data, pengelompokan data menggunakan metode K-Means dan representasi pengetahuan, pengujian yang digunakan dalam penelitian ini  adalah purity tes. Dari percobaan yang dilakukan nilai akurasi tertinggi yaitu 0.924 dengan jumlah cluster 3.
Kata kunci : Data Mining; Clustering; K-Means
Abstract − Nursing  Academic  of  Karya  Bakti  Husada  (AKPER  KBH)  Bantul  is  one  of  the  academics  that  opened  the  2000 department. Based on an interview with the Director of AKPER KBH, the registration requirements to become a student of the Academy are currently graduates from all majors and all high schools. AKPER KBH has not analyzed student data whether there is a relationship between high school history and passing grades of GPA as an evaluation material in the learning process, although at this time with the variation of new students causing difficulty in learning difficult compared to before, while GPA achievement is very important in finding job after graduation. The purpose of this study is to classify academic data of AKPER students b ased on data on school origin, GPA scores, and Medical Surgical Nursing II (KMB II), Mental Nursing II (Kep Jiwa II), Child Nursing II (Kep Anak II), Maternity Nursing II (Kep Maternitas II), and Medical Surgical Nursing ( KMB V). The stages in this study include data collection, data search, data selection, data transformation, data grouping using the K-Means method and knowledge representation, the test used in this study is the purity test. From the experiments conducted, the accuracy value is 0.924 with the number of clusters 3.
Keywords : Data Mining; Clustering; K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan tenaga medis di Indonesia merupakan salah satu pendidikan yang memiliki banyak peminat, diantaranya jurusan  keperawatan.  Banyak  sekolah-sekolah  keperawatan  yang  ada  di  Indonesia  baik  yang  tergabung  dalam Politeknik maupun Universitas. Secara umum syarat untuk dapat memasuki sekolah keperawatan ini adalah lulusan IPA baik dari sekolah SMA/MA, tinggi badan dan kesehatan jasmani dan rokhani. Selama 1 tahun terakhir di seluruh dunia  mengalami  wabah  covid-19  tidak  terkecuali  Indonesia.  Keadaan  ini  menyebabkan  kebutuhan  tenaga  medis semakin banyak. Salah satu tenaga medis yang dibutuhkan adalah perawat, karena perawat merupakan bagian garda depan dalam penanganan pasien covid-19. Salah satu  persyaratan untuk  dapat  mengabdikan menjadi tenaga medis sebagai perawat adalah Indek Prestasi Kumulatif (IPK).
Akademik  Keperawatan  Karya  Bakti  Husada  (AKPER  KBH)  Bantul  merupakan  salah  satu  akademik  yang membuka jurusan keperawatan. Berdasarkan wawancara dengan Direktur AKPER KBH syarat pendaftaran menjadi mahasiswa keperawatan saat ini adalah siswa lulusan dari semua jurusan dan semua sekolah menengah. AKPER KBH belum pernah melakukan analisa terhadap data mahasiswa apakah ada hubungan antara riwayat pada waktu sekolah menengah dengan nilai kelulusan IPK sebagai bahan evaluasi dalam proses pembelajaran, meskipun untuk saat ini dengan  variasinya  mahasiswa  baru  menyebabkan  tingkat  kesulitan  dalam  proses  pembelajaran  lebih  sulit dibandingkan dengan sebelumnya, sedangkan capaian IPK sangat  penting dalam pencarian pekerjaan setelah lulus nanti.
Salah satu bidang yang digunakan dalam penggalian data adalah data mining . Diantara beberapa teknik yang ada  dalam data  mining ini  adalah  Teknik data  mining yang  lain  adalah  pengelompokkan,  dimana  dalam pengelompokkan ini digunakan untuk mencari kelompok data yang memiliki karakteristik tertentu. Pengelompokkan karakteristik data rumah tangga [1], pemetaan kualifikasi pendidikan di Indonesia [2], pengelompokkan karakteristik pelanggan telepon  [3]  dan pengelompokkan dokumen berbasis teks  [4]. Penelitian sebelumnya adalah analisis dua metode  dimana  hasil  pengelompokkan  dengan  metode K-means lebih  baik  dari  pengelompokkan  menggunakan metode Agglomerative  Hierarchichal  Clustering (AHC).  Analisis  ini  dilakukan  pada  pengelompokkan  data

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 369 − 374 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1110
penumpang  bus  trans  jogja  [5].  Metode  K-Means  juga  efektif  dan  efisien  dalam  mengelompokkan  dalam mengelompokkan data berbentuk text [4].
Penelitian    tentang  pengelompokkan  data  riwayat  mahasiswa  sebelum  kuliah  dan  masa  studi  juga  pernah dilakukan sebelumnya dengan menggunakan metode K-Medoids [6] dan Aglomerafit Hierarchical Clustering (AHC) [7].
Dengan adanya teknik-teknik data mining dalam penggalian data, maka dalam penelitian ini akan dilakukan analisis data mahasiswa AKPER KBH dengan melakukan pengelompokkan data akademik mahasiswa dan mencari pola  asosiasi  antara  variable  data  sebelum  kuliah  dan  nilai  IPK.  Tujuan  penelitian  yang  dilakukan  ini  adalah mendapatkan hubungan asosiasi  antara variable data mahasiswa berdasarkan proses pengelompokkan sebelumnya. Hasil  analisis  ini  siharapkan  mampu  memberikan  rekomendasi  terhadap  syarat  penerimaan  mahasiswa  baru  pada AKPER KBH di tahun-tahun berikutnya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahap proses penelitian merupakan tahap awal dan sangat  penting karena kesalahan ditahap ini akan menyebabkan kesalahan-kesalahan ditahap selanjutnya. Tahapan proses penelitian ditunjukkan dalam Gambar 1.
Gambar 1. Tahap Penelitian
1. Input Data
Tahapan yang pertama adalah tahapan input data, tahap input data yaitu menginputkan data yang sudah diperoleh sebelumnya, yaitu data mahasiswa AKPER KBH.
2. Cleaning Data
Cleaning data  atau  pembersihan  data  merupakan  proses  dimana  data  mahasiswa  yang  tidak  lengkap  akan  di hapus.
3. Selection Data
Selection data atau seleksi data merupakan tahapan yang memutuskan atribut-atribut yang akan digunakan dalam penelitian ini.
4. Transformasi Data
Transformasi data adalah tahapan dimana data diubah menjadi nilai yang memiliki format tertentu. Pada tahapan ini, data yang berbentuk alphabet akan diubah menjadi data numeric (angka) dan data kategorikan diubah dalam teknik One Hot Encoding .
5. Proses Algoritma K-Means

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 369 − 374 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1110
Tahapan  ini  merupakan  tahapan  yang  amat  penting,  dikarenakan  algoritma K-Means mengolah  data  yang nantinya akan diterapkan kedalam sistem. Clustering merupakan salah satu teknik dalam data mining. Dimana data mining merupakan proses agar mendapatkan sutau pola atau pengetahuan yang bermanfaat dari sebuah data yang besar [8]. K-Means clustering adalah salah satu metode pengelompokan yang begitu populer dan banyak digunakan dikarenakan kecepatan dalam pengklasterannya. K-Means termasuk dalam pengelompokan data non- hirarki (sekatan) yang berusaha membagi data kedalam dua atau lebih cluster. Metode K-Means membagi data menjadi beberapa cluster , sehingga data mempunyai karakteristik atau ciri khas yang sama maka akan dimasukan kedalam satu  kelompok yang mempunyai  ciri  khas sama, jika data memiliki ciri khas yang berbeda atau lain akan dijadikan satu kedalam kelompok dengan ciri khas yang lain. Clustering menggunakan metode K-Means mempunyai beberapa tahapan, menurut [9] yaitu:
a. Menentukan nilai k, nilai k merupakan jumlah cluster yang akan dibentuk (jumlah cluster harus lebih kecil dari jumlah data).
b. Menginisialisasi k yang akan digunakan sebagai centroid yang nantinya akan dibangkitan secara acak.
c. Menggunakan  persamaan Euclidean  Distance untuk  menghitung  jarak  dari  setiap  data  terhadap  masing- masing centroid , persamaan Euclidean Distance : 𝑑(𝑃, 𝐶) = √𝛴 𝑖=1 𝑛 (𝑃 𝑖 − 𝐶 𝑖 ) 2 (1)
Keterangan: N : Jumlah Data P  : Data C : Centroid I  : Iterasi
d. Mengelompokan setiap data berdasarkan jarak yang paling dekat, yaitu antara data dengan centroid . e. Menentukan posisi centroid baru (k).
f. Jika  centroid  yang  baru  dengan centroid yang  lama  sama,  maka  proses clustering dihentikan.  Bila  masih terdapat perubahan nilai centroid yang baru dengan yang lama, maka Kembali pada Langkah ke 3.
6. Output hasil clustering  atau representase pengetahuan
Dalam tahap ini merupakan analisis hasil pengelompokkan yang akan menjadi rekomendasi bagi pihak AKPER KBH

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset Mahasiswa AKPER KBH memiliki jumlah data sebanyak 386 data mahasiswa dengan atribut NIM, Nama Mahasiswa, Tanggal Lulus, Asal Sekolah, Nilai IPK, Keperawatan Medical Bedah II (KMB II), Keperawatan Jiwa II (Kep Jiwa II), Keperawatan Anak II (Kep Anak II), Keperawatan Maternitas II (Kep Maternitas II) , dan Keperawatan Medical Bedah (KMB V). Pada penelitian ini, data yang akan diolah dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 2. Tabel Data Mahasiswa AKPER KBH
Dari  data  mentah  tersebut,  kemudian  melakukan  proses preprocessing . Preprocessing merupakan  tahapan pembersihan data. Data yang tidak konsisten, noise dan atribut yang tidak digunakan akan dihapus. Dari  306 data setelah  dilakukan  prose  spembersihan  data  hanya  menjadi  218  data  yang  siap  untuk  dilakukan  proses pengelompokkan. SEdangakn untuk proses seleksi data

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 369 − 374 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1110
Dari  banyaknya  atribut,  hanya  beberapa  atribut  saja  yang  akan  digunakan,  diantaranya  adalah  Asal  Sekolah,  Nilai IPK, KMB 2, Kep Jiwa 2, Kep Anak 2, Kep Maternitas 2, dan KMB 4. Preprocessing dapat dilihat pada gambar 3 berikut:
Gambar 3. Tabel hasil dari pembersihan dan seleksi data
Tahapan selanjutnya adalah transformasi data. Data yang akan di transformasi adalah atribut KMB 2, Kep Jiwa 2, Kep Anak 2, Kep Maternitas 2, KMB 4 dan atribut Asal Sekolah yang akan di transformasi menggunakan metode One Hot Encoding . Nilai Matakuliah di transformasi dari nilai alphabet menjadi nilai numeric dengan ketentuan nilai A menjadi 4, B menjadi 3, C menjadi 2, D menjadi 1, dan E menjadi 0. Hasil dari transformasi data dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Tabel hasil transformasi data
Setelah  mendapatkan  hasil  dari  transformasi  data,  tahap  selanjutnya  adalah  penerapan  Algoritma K-Means . Langkah  awal  algoritma K-Means adalah  menentukan  nilai  k  dimana  nilai  k  merupakan  jumlah cluster yang  akan dibentuk. Nilai k yang digunakan adalah 2, 3, 4, 5. Setelah mempunyai hasil clustering dari k: 2, 3, 4, dan 5 dilakukan pengujian clustering menggunakan metode purity untuk mendapatkan jumlah cluster yang paling cocok. Hasil dari pengujian purity setiap k dapat dilihat pada Tabel 1 dan Gambar grafik hasil akurasi ditunjukkan dalam Gambar 2.
Tabel 1. Hasil Pengujian Purity
Nilai K (Jumlah Cluster) Hasil Purity 2 0.93 3 0.924 4 0.893 5 0.75

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 369 − 374 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1110
Gambar 5. Grafik pengujian hasil clustering
Dari hasil perhitungan tersebut didapatkan hasil 3 pusat cluster , dimana titik pusat cluster pertama dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 6. Titik Pusat Cluster 1
Sedangkan untuk titik pusat cluster kedua dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 7. Titik Pusat Cluster 2
Titik pusat cluster ketiga dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 8. Titik Pusat Cluster 3
Hasil dari pengelompokkan 3 cluster ditunjukkan dalam gambar 9.
Gambar 9. Tabel hasil clustering
Berdasarkan hasil pengujian purity pada tabel  diatas, dapat  ditarik  kesimpulan bahwa jumlah cluster yang optimal adalah 3. Representasi pengetahuan dari hasil cluster dengan nilai k adalah 3 sebagai berikut:
1. Cluster 0 mempunyai anggota sebanyak 50, dengan mempunyai rata-rata nilai IPK sebesar 3.26 dan terdiri dari asal sekolah MAN sebanyak 3 siswa, SMAN sebanyak 29 siswa, SMAS sebanyak 2 siswa, SMKN sebanyak 8 siswa, dan SMKS sebanyak 8 siswa.
2 3 4 5 0.93 0.924 0.893 0.75 0 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 Grafik Akurasi Hasil Clustering Hasil Purity Nilai K (Jumlah Cluster)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 369 − 374 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1110
2. Cluster 1 mempunyai anggota sebanyak 78, dengan mempunyai rata-rata nilai IPK sebesar 3.05 dan terdiri dari asal sekolah MA sebanyak 2 siswa, MAK sebanyak 1 siswa, MAN sebanyak 17 siswa, Paket C sebanyak 4 siswa, PPKBM  sebanyak  1  siswa,  SIMK  sebanyak  1  siswa,  SMAS  sebanyak  19  siswa,  SMKN  sebanyak  15  siswa, SMKS sebanyak 17 siswa, dan SNIK sebanyak 1 siswa.
Cluster 2 mempunyai anggota sebanyak 91 dengan mempunyai rata-rata nilai IPK sebesar 3.08 dan asal sekolah hanya terdiri dari SMAN dengan jumlah siswa 91.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil pengelompokkan diperoleh rekomendasi untuk AKPER KBH bahwa mahasiswa yang berasal dari SMAN, SMKN dan SMKS cenderung memiliki nilai IPK yang cukup bagus, hal ini dapat dibuktikan selisih nilai IPK antara cluster  0,  cluster  1  dan  cluster  2  tidak  terlalu  jauh.  Sehingga  dari  hasil  pengelompokkan  ini  pihak  AKPER  dapat membuka kesempatan bagi siswa SMAN, SMKN dan SMKS untuk tetap mendaftar sebagai masiswa AKPER KBH.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  dapat  terlaksana  dengan  dukungan  dari  Lembaga  Penelitian  dan  Pengamdian  Kepada  Masyaarakat Universitas Ahmad Dahlan dalam hibah dana penelitian Dasar Tahun Anggaran 2021/2022

## REFERENCES
[1] N, T. Septioko, H. A. Parhusip, and T. Mahatma, “Aplikasi K-Means Untuk pengelompokkan Rumah tangga di Salatiga berdasarkan Data Susenas 2011,” in Pekan Imiah Dosen FEB-UKSW , 2012, pp. 353–372.
[2] G. S. Nugraha, Hairani;, and R. F. P. Ardi, “Aplikasi Pemetaan Kualitas Pendidikan Di Indonesia Menggunakan Metode K- Means,” J. MATRIK , vol. 17, no. 2, pp. 13–23, 2018.
[3] M. A. Permatadevi, R. A., M. E. Hendrawan, S.Kom, and M. S. Irmasari Hafidz, S.Kom, “Karakteristik pelanggan telepon kabel  menggunakan  clustering  som  dan  k-means  untuk  mengurangi  kesalahan  klasifikasi  pelanggan  perusahaan telekomunikasi (studi kasus : pt. Telkom mojokerto),” J. Tek. pomits , vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2013.
[4] L.  Zahrotun,  N.  hutami  Putri,  and  A.  N.  Khusna,  “The  Implementation  of  K-Means  Clustering  Method  in  Classifying Undergraduate Thesisi Titles,” in 12th International Conference on Telecommunication Systems, Services, and Applications (TSSA) , 2018.
[5] L. Zahrotun, “Analisis PengelompokkanJumlah Penumpang Bus Trans Jogja Menggunakan metode Clustering K-Means dan Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC),” J. Inform. , vol. 9, no. 1, pp. 1039–1047, 2015.
[6] H.  Kurnia,  L.  Zahrotun,  and  U.  Linarti,  “InfoTekJar :  Jurnal  Nasional  Informatika  dan  Pengelompokan  Mahasiswa Berdasarkan Data Akademik Sebelum Kuliah dan Masa Studi Menggunakan K-Medoids,” J. Nas. Inform. dan Teknol. Jar. , vol. 2, no. 2, pp. 265–272, 2021.
[7] B. H. T. Suandi and L. Zahrotun, “PENERAPAN DATA MINING DALAM MENGELOMPOKKAN DATA RIWAYAT AKADEMIK SEBELUM KULIAH DAN DATA KELULUSAN ( Implementation Of Data Mining In Grouping Academic History Data Before Students And Student Graduation Data Using Method Agglomerative Hierarchical Cluste,” J. Teknol. Informasi, Komput. dan Apl. , vol. 3, no. 1, pp. 62–71, 2021.
[8] J.Han, Kamber.M,.Jian Pie, Data Mining: Concepts and Techniques . 2011.
[9] A. Asroni, H. Fitri, and E. Prasetyo, “Penerapan Metode Clustering dengan Algoritma K-Means pada Pengelompokkan Data Calon Mahasiswa Baru di Universitas Muhammadiyah Yogyakarta (Studi Kasus: Fakultas Kedokteran dan Ilmu Kesehatan, dan Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik),” Semesta Tek. , vol. 21, no. 1, pp. 60–64, 2018.