PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK MENENTUKAN JUDUL SKRIPSI DAN JURNAL PENELITIAN (STUDI KASUS FTIK UNPRI)
Cornelia Selvi Dinta  Sembiring, Latifah Hanum, Saut Parsaoran Tamba Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer, Universitas Prima Indonesia Email: sautparsaorantamba@unprimdn.ac.id
ABSTRAK- Kemajuan  teknologi  saat  ini  berpengaruh  pesat  termasuk  dalam  bidang  pendidikan  khususnya dalam  perkuliahan  untuk  menentukan  judul  skripsi  dan  jurnal  penelitian.  Dalam  hal  ini  para  pengembang menemukan suatu pola  untuk  mempermudah dalam pencarian ide judul  untuk  menyelesaikan syarat  kelulusan perkuliahan  dalam  lingkup  jurusan  Sistem  Informasi  di  Universitas  Prima  Indonesia.  Untuk  mengatasi permasalahan  tersebut  dengan  menerapkan  metode  Algoritma  K-Means.  Metode  tersebut  bertujuan  untuk mengelompokkan data mahasiswa seesuai dengan skill dan basic yang didominasi pada mata kuliah yang paling banyak diminati sebagai acuan dalam pengembangannya. Dengan adanya pengolahan data yang dilakukan dapat memberikan solusi kepada mahasiswa dan lingkupnya untuk mengetahui ide judul skripsi dan jurnal penelitian. Maka hasil uji coba mendapatkan perbandingan score dalam pembagian clustering yaitu pada 29% C1, 21% C2, 22% C3, 13% C4, 15% C5
Kata kunci : Data Mining, Clustering, K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Skripsi  adalah  suatu  karya  tulis  ilmiah  yang digunakan  oleh  mahasiswa/i  untuk  menyelesaikan pendidikan  di  jenjang  sarjana  dengan  memaparkan tulisan  hasil  penelitian  yang  membahas  suatu permasalahan dalam bidang ilmunya. Dalam waktu yang  sudah  ditentukan  untuk  menyelesaikan jenjang  sarjana,  para  mahasiswa  selalu  bingung untuk  menentukan  penelitian  yang  ingin  dibuat. Dalam tahap pertama mahasiswa harus menentukan judul  skripsi  yang  akan  dikembangkan  dan konsultasi  dengan  dosen  akan  hal  penelitian tersebut.  Sangat  banyak  problem  yang  terjadi ketika  karya  tulis  ilmiah  yang  merupakan  skripsi tersebut  mahasiswa  tidak  mengerti  untuk  mencari judul. Sehingga terhambatnya dalam menyelesaikan skripsi.
Sistem yang dirancang bertujuan untuk membantu  mahasiswa  dalam  mencari  ide  judul skripsi menggunakan Data Mining dengan Clustering  K-Means. Sehingga terdapatnya  kriteria pendukung  untuk  menentukan  judul  skripsi maupun  jurnal  penelitian.  Adapun  penelitian sebelumnya  dengan  metode  yang  berbeda,  yaitu Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  Menentukan Judul Skripsi Jurusan
Teknik Informatika
Menggunakan Metode Topsis dan Sistem Rekomendasi Penentuan
Judul
Skripsi
Menggunakan  Algoritma  Decision  Tree.  Pada metode  Topsis  memiliki  hasil  akhir  berupa perankingan  bidang  studi  yang  dapat  dijadikan acuan  dalam  menentukan  judul  skripsi,  sehingga mahasiswa  dibantu  dalam  melihat  fokus  bidang ilmu yang seharusnya dijadikan judul skripsi sesuai dengan  kemampuan  dan  nilai  dari  kriteria  yang ada. Sedangkan pada metode Algortima Decision
Tree  memiliki  hasil  rekomendasi,  mahasiswa memilih minat tema skripsi yang mau diambil.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan jenis  penelitian  secara  kuantitatif  dengan  metode algoritma  K-Means).  Proses  penelitian  yang dilakukan dalam metode tersebut yang dimulai dari input, proses, dan output. Dalam penelitian tersebut menggunakan  proses  prosedural  menggunakan flowchart.  Flowhart  merupakan  langkah  awal dalam  proses  perancangan  program  dan  dengan adanya flowchart akan lebih jelas proses kegiatannya
Gambar 1. Alur Metodologi Penelitian Kesimpulan dan Saran Mulai Studi Literatur Identifikasi Atribut Penelitian Penyusunan Kuisioner (presepsi mahasiswa terhadap pencarian judul skripsi)
Penyebaran Kuisioner
Pengolahan Data dan Analisis Data Selesai
Algoritma  K-Means  merupakan  salah  satu algortima  clustering  yang  sangat  umum  dalam mengelompokkan  data  sesuai  dengan  kesamaan karakteristik.  Kelompok  data  yang  dihasilkan disebut  sebagai  cluster/klaster.  Algoritma  ini memiliki  kelebihan,  yaitu  algoritma  yang  mudah diimplementasikan  dan  memiliki  kompleksitas waktu dan ruang yang relatif kecil. Sehingga cukup efisien  dalam  komputasinya  dan  memberikan  hasil yang  cukup  baik  dan  memuaskan  jika  klasternya compact,  hyperspherical  dalam  shape  dan  mampu memisahkan  fitur  –  fitur  ruangnya  dengan  baik. Menurut  Hasn  &  Kamber,  algoritma  K-Means bekerja  dengan  membagi  data  ke  dalam    k  buah klaster  yang  telah  ditentukan.  Langkah  –  langkah dasar untuk algoritma k-means adalah :
1 Tentukan  nilai  titik  k  klaster  sesuai  dengan yang diinginkan
2 Pilih  titik-titik  atau  sampel  yang  menjadi anggota klaster secara acak.
3 Tentukan  nilai  centroid  atau  titik  tengah  dari klaster tersebut dengan rumus :
…………….. (1)
Dimana X ik = sampel yang ada dalam klaster C k.
4 Hitung  square  eror  untuk  setiap  klaster  Ck yang  merupakan  jumlah  kuadrat  jarak Euclidean  antara  tiap  sampel  dalam  Ck  dan titik  tengahnya  (centroid).  Eror  ini  juga dikenal  dengan  nama  within  cluster  variation (WCV), yaitu :
…………….. (2)
Setelah  melakukan  beberapa  penelitian  dan berhasil  mengidentifikasi  bahwa  ada  4  dimensi karakteristik dalam mengevaluasi kualitas pelayanan.  Keempat  dimensi  karakteristik  kualitas pelayanan tersebut yaitu : .
1.  Reliability (Keandalan).
2.  Responsiveness (Daya Tanggap)
3.  Assurance (Jaminan)
4.  Emphaty (Empati)

## Gambar 2. Use Case Diagram
3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1 Analisis Data Data penelitian tersebut didapat dari mahasiswa/i  FTIK  UNPRI,  dimana  data  tersebut dikumpulkan  dengan  cara  penyebaran  quesioner dan memperoleh  1400  data.  Output yang diharapkan  memiliki  5  cluster  yaitu  (C1)  Data Mining  Berbasis  Web,  (C2)  Aplikasi  Android, (C3)  Sistem  Pakar  Berbasis  Web,  (C4)  Sistem Pakar  Berbasis  Android,  dan  (C5)  Sistem Pendukung  Keputusan  Berbasis  Web.  Variabel yang  digunakan  dalam  pengelompokkan  data terdiri  dari Bahasa  Pemograman,  Perancangan Aplikasi,  Nilai  Akademik,  Jumlah  Sertifikat Pelatihan, dan Peminatan Mata Kuliah.
Dibawah berikut tabel Sampel Data.
Tabel 1. Sampel Data Nim Nama  B.P P.A pk N.A J.S P. Mk 200510 3015 A1 2 1 1 1 4 203303 040301 A2 2 1 1 1 4 203303 041005 A3 1 1 1 1 4 203303 043001 A4 4 2 1 4 1 203303 043002 A5 4 2 1 4 1 203303 043004 A6 2 1 1 1 4 203303 043005 A7 3 2 2 2 2 203303 043006 A8 3 1 2 2 2 213303 040466 A9 4 2 2 2 3 213303 043001 A10 1 1 2 1 1 213303 043005 A11 4 2 1 4 1 213303 043006 A12 1 1 1 3 1 213303 043007 A13 1 1 1 5 1
213303 043009 A14 1 1 1 5 1

## 3.2 Penerapan K-Means Clustering
Dalam  penelitian  ini  ada  5  cluster,  yaitu  C1  = Data  Mining  Berbasis  Web,  C2  =  Aplikasi Android,  C3  =  Sistem  Pakar  Berbasis  Web,  C4  = Sistem  Pakar  Berbasis  Android,  C5  =  Sistem Pendukung  Keputusan  Berbasis  Web.  Langkah pertama  yaitu  menentukan  titik  pusat  awal  dari setiap cluster secara random sebagai berikut.
Table 2.  Titik Pusat Cluster Awal
Cluster Bahasa Pemogr aman Peranc angan Aplika si Nilai Akad emik Juml ah Seriti fkat Pemin atan Mata Kulia h Cluster 1 2 1 1 1 4 Cluster 2 4 2 2 2 3 Cluster 3 4 2 1 4 1 Cluster 4 1 1 1 3 1 Cluster 5 1 1 1 5 1
Kemudian  hitung  jarak  data  terdekat  dengan titik  pusat  awal  pada  data    ke  -1  terhadap  pusat cluster.
Tabel 3. Data ke-1 dan 2 Nama Bahasa Pemogr aman Perca ngan APlik asi Nilai Aka dem ik Jumlah Sertifika t Pemin atan Mata Kuliah Velind a C. 2 1 1 1 4 Krista yanti G. 4 2 1 2
4
Cluster1
Cluster2 Cluster3
Cluster4
Cluster5

## Jarak dari data ke-2 terhadap pusat cluster
Cluster1 =
Cluster2 =
Cluster3 =
Cluster4 =

## Cluster5
=
Hasil untuk perhitungan selengkapnya untuk iterasi 1 diatas dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4.  Hasil Perhitungan pada Iterasi 1
Nama B.P P.Apk N.Ak J.S PMK C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 Hsl A1 2 1 1 1 4 0 2.828 4.796 3.742 5.099 C luste r-1 A2 2 1 1 1 4 0 2.828 4.796 3.742 5.099 C luste r-1 A3 1 1 1 1 4 1 3.606 5.292 3.606 5 C luste r-1 A4 4 2 1 4 1 4.796 3 0 3.317 3.317 C luste r-3 A5 4 2 1 4 1 4.796 3 0 3.317 3.317 C luste r-3 A6 2 1 1 1 4 0 2.828 4.796 3.742 5.099 C luste r-1 A7 3 2 2 2 2 2.828 1.414 2.646 2.828 4 C luste r-2 A8 1 1 2 1 1 3.317 3.873 4.472 2.236 4.123 C luste r-4 A9 4 2 1 4 1 4.796 3 0 3.317 3.317 C luste r-3 A10 1 1 1 3 1 3.742 4 3.317 0 2 C luste r-4 A11 1 1 1 5 1 5.099 4.899 3.317 2 0 C luste r-5 A12 3 1 2 2 2 2.646 1.732 2.828 2.646 3.873 C luste r-2
Kemudian ulangi perhitungan dengan titik pusat yang  baru  sampai  hasil  cluster  tidak  berubah  lagi dan juga tidak ada data yang berpindah dari cluster ke cluster.
Setelah  Semua  data  ditempatkan  ke  dalam cluster  terdekat,  kemudian  hitung  kembali  pusat cluster  yang  baru  berdasarkan  rata-rata  anggota yang ada pada cluster tersebut.
Pembangkitan ulang centroid baru dihitung dengan rumus sebagai berikut :
…………………………….(3)
Keterangan : C= Centroid data m = anggota data  yang termasuk kedalam centroid tertentu n  +  jumlah  data  yang  menjadi  anggota  centroid tertentu
Berdasarkan  Tabel3,  titik  pusat  cluster  baru  untuk paramater stok awal memiliki 3 anggota : C1 = (3.316 + 3.741 + 5.099) /3 = 8.756,666 Cluster Kedua (C2) memiliki 8 anggota C2  =  (2.828  +  2.828  +  3.605  +  2.828  +    3.872  + 3.741 + 5.099 + 1.732) / 8 = 3.308,375 Cluster Ketiga (C3) memiliki 9 anggota C3  =  (4.795  +  4.795  +  5.291  +  0  +  0  +  4.795  + 3.316 + 0 + 2) / 9 = 2.554,888 Cluster Keempat (C4) memiliki 6 anggota C4  =  (3.741  +  3.741  +  3.605  +  5.099  +  4.123  + 3.316 ) / 6 = 3.937,5 Cluster Kelima (C5) memiliki 6 anggota C5 = (3.316 + 3.316 + 4.123 + 3.316 + 2 + 0) /6 =
2.345,5 Tabel 5.  Titik Pusat Baru Cluster Clus ter1 8.75 6,66 1,2777 77778 1,5 1,3888 88889 3,3888 88889 Clus ter2 3.30 8,37 5 1,6 1,8666 66667 1,8666 66667 2,8 Clus ter3 2.55 4,88 8
2 1 4 1 Clus ter4 3.93 7,5 1 1,7142 85714 1,8571 42857 1,1428 57143 Clus ter5 2.34 5,5 1 1 5 1
Setelah didapatkan titik pusat yang baru dari setiap cluster  ,  lakukan  kembali  dari  langkah  ketiga hingga  titik  pusat  dari  setiap  cluster  tidak  berubah lagi  dan  tidak  ada  lagi  data  yang  berpindah  dari satu cluster ke cluster yang lain.

## 3.3 Hasil
Berdasarkan  hasil  pengelompokkan  data menggunakan metode K-Means clustering, didapatkan  hasil  dengan  iterasi  ke-2.  Hasil  Cluster yang terbentuk dapat dilihat ditabel bawah tersebut.
Tabel 6.  Hasil Akhir Pengelompokkan
Nama B.P P.A pk N.A J.S P.Mk Cluster A1 2 1 1 1 4 Cluster- 1 A2 2 1 1 1 4 Cluster- 1 A3 1 1 1 1 4 Cluster- 1 A4 4 2 1 4 1 Cluster- 3 A5 4 2 1 4 1 Cluster-
3 A5 2 1 1 1 4 Cluster- 1 A6 3 2 2 2 2 Cluster- 2 A7 3 1 2 2 2 Cluster- 2 A8 4 2 2 2 3 Cluster- 2 A9 1 1 2 1 1 Cluster- 4 A10 4 2 1 4 1 Cluster- 3 A11 1 1 1 3 1 Cluster- 4 A12 1 1 1 5 1 Cluster- 5 A13 1 1 1 5 1 Cluster- 5
Berdasarkan dari hasil uji coba tersebut dapat dilihat  bahwa  pengelompokkan  cluster  diatas bahwa  (C1)  Data  Mining  Berbasis  Web  dengan peminat  29%  ,  (C2)  Aplikasi  Android  dengan peminat  21%,    (C3)  Sistem  Pakar  Berbasis  Web dengan  peminat  22%,  (C4)  Sistem  Pakar  Berbasis Android  dengan  peminat  13%,  dan  (C5)  Sistem Pendukung  Keputusan  Berbasis  Web  dengan peminat 15%.

## 3.4 Analisa sistem
3.4.1 Analisa Input Pada Sistem Penerapan data mining menggunakan algoritma K-Means untuk menentukan  judul  skripsi  dan  jurnal  penelitian terdapat  beberapa  bagian  menu  yaitu  tampilan judul skripsi hanya dapat dilihat oleh pengunjung.
Gambar 3.  Halaman Utama
dan  user  yang  telah  melakukan  pendaftaran  dapat melihat tampilan judul skripsi dan login user. Pada halaman  login  “ user ”  dapat  dilakukan  jika pengguna  tersebut  melakukan  konsultasi  terlebih dahulu ke admin untuk cluster dan data yang sudah didaftarkan  oleh  admin,  maka  pengguna  bisa
melihat  hasil  cluster  dihalaman  web.  Sehingga untuk  melihat  hasil  clusternya,  user  dapat melihatnya  diweb,  dengan  login  dengan  username dan password yg diberikan oleh admin.
Gambar 4. Login User

## 3.4.2 Analisa Proses
Terdapat  beberapa  proses  yaitu  input  data mahasiswa,  proses  input  data  judul  skripsi  dan proses  input  data  user  oleh  admin.  Berikut  adalah alur  proses  input  data  peserta,  data  lampiran magang , dan input data oleh user:
1 Buka aplikasi di web server
2 User  yang  sudah  melakukan konsultasi  /pendaftaran  terlebih dahulu  ke  admin  Kemudian    Klik
Menu Login
3 Kemudian  masukkan  username dan password  , Klik Signin
4 Klik  menu  mahasiswa  dalam menu admin, kemudian klik tombol add dan masukkan data mahasiswa
5 Kemudian  klik  menu  user  dan klik  tombol  add  mahasiswa  dan pilih
6 dimenu  mahasiswa  dengan  pilih nim  mahasiswa  yang  akan  melihat hasil  clusternya  dihalaman  home, kemudian klik create user
7 Kemudian  klik  menu  proses pengelompokkan  dan  klik  tombol
hasil perhitungan maka akan keluar hasil perhitungan cluster
8 Kemudian  logout  jika  sudah
melakukan perhitungan
Gambar 5.  Halaman Data Mahasiswa
Gambar 6.  Halaman Tambah User Mahasiswa

## 3.5.2 Analisa Output
Output  yg  dihasilkan  merupakan  seluruh kumpulan  data  mahasiswa,  data  user  dan  data jurnal  skripsi  yang  hasil  input  data  sudah dimasukkan  melalui  admin.  Output  dapat  dilihat user  dengan  mendapatkan  nim  dan  password  dari admin untuk melihat hasil cluster.
Gambar 7.  Halaman Perhitungan Cluster

## 4. PENUTUP
4.1 Kesimpulan
Dari  Hasil  Penelitian  ini  penulis  menuliskan ada  beberapa  kesimpulan  pada  penelitian  ini antara lain :
1. Dengan  adanya  sistem  ini,  mahasiswa dapat  lebih  mudah  dalam  menentukan judul  skrispsi  dan  jurnal  penelitian  sesuai dengan  basic  dan  skill  yang  dimiliki  agar dapat  melakukan  pengajuan  penelitian ataupun  pengembangannya,  serta  admin dapat  lebih  mudah  dalam  penyimpanan lampiran-lampiran judul skrispi dan jurnal dari setiap mahasiswa yang telah menyeselasikan skrispi.
2. Hasil  pengujian  sistem  penerapan  data mining  menggunakan  alogritma  K-Means untuk menentukan judul skrispi dan jurnal penelitian    (Studi  Kasus  FTIK  UNPRI) menunjukkan sistem dapat berjalan dengan  baik.  hasil  uji  coba  mendapatkan perbandingan score mencapai 60% tampilan  aplikasi,  70%  kinerja  program, dan 70% manfaat program.

## 4.2 Saran
Untuk  penelitian  lebih  lanjut  diharapkan agar  dilanjutkan  dengan  metode  lain    untuk pengelompokkan  data  serta  sistem  yang lebih  akurat  dan  gampang  diakses  ataupun digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Adrianto,  R.  (2016).  Penerapan  Metode Clustering  Dengan  Algoritma  K-means untuk Rekomendasi Pemilihan Jalur Peminatan Sesuai Kemampuan Pada Program  Studi  Teknik  Informatika-S1
Universitas  Dian  Nuswantoro.  Journal JOINS Udinus, 101-116.
[2] Dr  Suyanto,  S.  (2017).  Data  mining  untuk klasifikasi  dan  klasterisasi  data.  Bandung: Informatika Bandung. Diambil kembali dari https://suyanto.staff.telkomuniversity.ac.id/t extbook-data-mining/
[3] E.  Turban,  R.  E.  (2010).  Decision  Suport Systems  and  Intelligent  Systems  (9th Edition). Prentice Hall.
[4] Eko,  P.  (2014).  Data  Mining  Konsep  dan
Aplikasi menggunakan MATLAB. Yogyakarta: Andi.
[5] Farokhah,  L.,  &.  (2017).  Implementasi  K- Means  Clustering  untuk  Rekomendasi Tugas  Akhir  Pada  STMIK  Asia  Malang.
Jurnal Teknologi Dan Manajemen Informatika, 3(2), 142-148. Diambil kembali dari https://doi.org/10.26905/jtmi.v3i2.1329 [6] M.  Sholehhudin,  M.  (2018).  Implementasi Metode Text Mining dan K-Means Clustering  untuk  Pengelompokan  Dokumen
Skirpsi  .  (Studi  Kasus  :  Universitas Brawijaya) "vol. 2, no.11,pp. 5518-5524.
[7] M. Sholehhudin, M. F. (2018). Implementasi  Metode  Text  Mining  and  K- Means  Clustering  untuk  pengelompokan Dokumen  Skripsi.  (Studi  Kasus  Universitas Brawijaya) ,"vol.2, no. 11, pp. 5518-5524.
[8] O. Somantri, S.Wiyono, a. (2016). "Metode K-Means  untuk  Optimasi  Klasifikasi  Tema Tugas  Akhir  Mahasiswa  Menggunakan Support  Vector  Machine  (SVM)".  Sci.  J. Informatics, vol. 3, no.1, pp.34-45.
[9] S.  Sharma  and  ShikhaRai.  (2017).  "Genetic K-Means  Algorithm  -Implementation  and Analysis". Int. J. Recent Technol. Eng., vol. 1, no.2, pp. 117-120.
[10] V.K. Bakti, J. (2017). Klasterisasi Dokumen Tugas Akhir Menggunakan K-Means clustering sebagai analisis Penerapan Sistem Temu  Kembali  .  J.Ilm.  Manaj.  Inform.  and Komput., vol. 1, no. 1, pp. 31-34.
[11]   Tamba,  S.  P.,  &  Kesuma,  F.  T.  (2019). PENERAPAN  DATA  MINING  UNTUK
MENENTUKAN PENJUALAN SPAREPART TOYOTA DENGAN METODE  K-MEANS  CLUSTERING:  data mining;  k-means-clustering.  Jurnal  Sistem Informasi  dan  Ilmu  Komputer  Prima (JUSIKOM PRIMA), 2(2), 67-72.
[12] Tamba,  S.  P.,  Batubara,  M.  D.,  Purba,  W., Sihombing,  M.,  Siregar,  V.  M.  M.,  & Banjarnahor,  J.  (2019,  July).  Book  data grouping  in  libraries  using  the  k-means clustering  method.  In Journal  of  Physics: Conference  Series (Vol.  1230,  No.  1,  p. 012074), IOP Publishing.