## Pengelompokkan  Profil
Work  Readiness Mahasiswa  Teknik Industri  Universitas  Telkom  Menggunakan  Data  Mining Berbasis Algoritma K-Means Clustering

## Astri Dewi Agilhandani*, Amelia Kurniawati, Litasari Widyastuti
Program Studi Teknik Industri, Fakultas Rekayasa Industri, Universitas Telkom Jalan Telekomunikasi No 1, Terusan Buah Batu, Bandung 40257, Indonesia
Article Info

## Abstract
Article history:
Received 21 Agustus 2018 Accepted 25 November 2018
This study aims to formulate a group of student work readiness profiles. Based on this profile, students' readiness to work will be identified. Grouping is done using  data  mining  based  on  the  k-means  clustering  algorithm.  The  work readiness  profile  group  consists  of  student  skills  or  abilities  based  on  Critical Thinking/Problem  Solving,  Oral  Communications,  Written  Communications, Teamwork/Collaboration,  Diversity,  Information  Technology  Application, Leadership,  Lifelong  Learning/Self  Direction,  and  Professionalism  /  Work Ethics. The case study of grouping the profile of work readiness of students is carried out in the Industrial Engineering Study Program of Telkom University with  the  number  of  respondents  191  students  in  the  class  of  2014  who  are currently taking level IV lectures. Based on the results of grouping by dividing into 9 clusters,  it was identified that students who met the criteria as students were ready to succeed in work in cluster 7. The number of students in cluster 7 was 50 students with good academic skills, but less active in student activities in the field of reasoning and culture, while the work readiness tends to be very good. The highest work readiness score for cluster 7 is in Lifelong Learning/Self Direction and Teamwork/Collaboration capabilities. Oral Communications, and Leadership which are the benchmarks of student readiness in a career. Further research  can  be  done  by  identifying  groups  of  work  readiness  profiles  for students at various levels so that they can be used as a reference for designing programs to improve work readiness that varies for each level.
Keywords: Work readiness Clustering Data mining
Algoritma k-means

## 1. PENDAHULUAN
Beberapa  tahun  terakhir  sejumlah  tren ekonomi, teknologi dan demografi telah mempengaruhi dunia kerja secara sangat signifikan. Hal ini membuat persaingan angkatan kerja semakin meningkat.  Menurut  Soeprayitno,  Ketua  Komite Tetap  Hubungan  Industrial  Kadin  Indonesia memperkirakan,  bahwa  rata-rata  jumlah  tenaga kerja  di  sektor  industri  ritel,  manufaktur,  serta pertanian dan perkebunan paling banyak mengalami penurunan  tersebut  sekitar  1-2  persen  (Fauzie, 2017).  Hal  ini  disebabkan  oleh,  konvergensi globalisasi dan populasi yang semakin menua akan menghasilkan  jumlah  tenaga  kerja  yang  semakin berkurang  secara  meluas,  karena  organisasi  atau perusahaan-perusahaan  yang  ada  saat  ini  bersaing untuk  mendapatkan  karyawan  dengan  bakat  yang tinggi,  karyawan  yang  dapat  beradaptasi  dan karyawan yang memiliki banyak keterampilan.
Hal  ini  memperlihatkan  bahwa  di  masa  yang akan  datang  dibutuhkan  tenaga  kerja  yang berkualitas dan berpengalaman, kebutuhan ini dapat menjadi  peluang  bagi  lulusan  universitas  karena lulusan  muda  universitas  merupakan  komoditas masa  depan  yang  sangat  berharga.  Beberapa penelitian terbaru menunjukkan bahwa perusahaan atau organisasi saat ini sangat tertarik pada lulusan yang  siap  bekerja.  Lulusan  yang  siap  bekerja ditunjukkan  dengan work  readiness dari  lulusan. Kesiapan  kerja  atau work  readiness lulusan  yang dicari  oleh  perusahaan  seperti  berikut  ini:  prestasi akademik, keaksaraan; berhitung; berpikir logis dan tertib; keahlian komputer; keterampilan manajemen waktu; komunikasi bisnis tertulis; komunikasi lisan; kreativitas  dan  bakat;  kemampuan  interpesonal; kemampuan bekerja sama; keterampilan pemecahan masalah; kepemimpinan dan pemahaman proses bisnis. Work readiness merupakan  indikasi  potensi  lulusan  dalam  hal kinerja  pekerjaan  jangka  panjang  dan  kemajuan karir (Caballero & Walker, 2010). Work readiness lulusan dihasilkan dari persiapan karir yang sangat
Agilhandani et al. / Jurnal Metris 19 (2018) 123-130
matang saat menempuh pendidikan tinggi. Persiapan  karir  yang  berkualias  tinggi  sangat penting dalam memastikan siswa dilengkapi dengan keterampilan yang tepat untuk mengatasi tantangan dan  memanfaatkan  peluang  yang  akan  dihadapi  di masa depan. Persiapan karir yang berkualitas tinggi diwujudkan  dengan  meningkatkan  kualitas  dan kapabilitas  tinggi  dari  sumber  daya  manusia  yang akan  tercipta  melalui  proses  pendidikan  (Isjoni, 2006).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  pendidikan tinggi harus dapat memastikan mahasiswa dilengkapi  dengan  keterampilan  yang  tepat  untuk mengatasi  tantangan  dan  memanfaatkan  peluang yang akan dihadapi di masa depan.
Universitas  Telkom  jurusan  Teknik  Industri Prodi Fakultas Rekayasa Industri sebagai salah satu pendidikan tinggi yang ingin mewujudkan kualitas dan kapabilitas mahasiswa guna terciptanya sumber daya  manusia  yang  dapat  bersaing  untuk kesejahteraan  dan  kemajuan  peradaban  bangsa perlu dilakukannya perancangan program kegiatan kesiapan  kerja  atau work  readiness mahasiswa. Work  readiness mahasiswa  perlu  dipantau  dan ditingkatkan  oleh  program  studi,  agar  pada  saat lulus  mahasiswa  dapat  mencapai  tingkat work readiness yang  baik.  Untuk  merancang  program peningkatan work  readiness yang  tepat  sasaran, program studi perlu terlebih dahulu mengidentifikasi profil work readiness mahasiswa. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merumuskan kelompok  profil work  readiness mahasiswa. Berdasarkan  profil  tersebut,  akan  teridentifikasi kesiapan  mahasiswa  dalam  bekerja. Oleh  karena itu, dalam penelitian ini dilakukan pengelompokan profil  kesiapan  kerja  atau work  readiness .  Profil work readiness ini terdiri dari skill atau kemampuan mahasiswa berdasarkan Critical Thinking/Problem
Solving, Oral Communications, Written Communications,
Teamwork/Collaboration, Diversity,  Information  Technology  Application, Leadership,  Lifelong  Learning/Self  Direction, Professionalism/Work  Ethic .  Dengan  adanya pengelompokan profil work readiness ini diharapkan  dapat  bermanfaat  untuk  mengarahkan program  kegiatan  di  perguruan  tinggi  (Stewart  & Knowles, 2000).
Pengelompokan mahasiswa berdasarkan work readiness dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan algoritma K-Means . Algoritma K-Means clustering telah  digunakan  dalam  penelitian  terdahulu  untuk mengelompokkan mahasiswa, seperti pada beberapa penelitian yang dirangkum dalam Tabel 1.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Secara  umum,  tahap  penelitian  ini  adalah  (1) penentuan  objek  penelitian,  (2)  pengambilan  data primer,  (3)  pengambilan  data  sekunder,  (4) rekapitulasi  data  primer  dan  sekunder,  (5)  seleksi data  yang  akan  diolah  dalam clustering ,  (6)
Clustering dengan algoritma
K-Means
menggunakan perangkat lunak dan (7) analisis hasil cluster yang terbentuk.
Objek  pada  penelitian  ini  adalah  mahasiswa Teknik  Industri  Universitas  Telkom  angkatan  2014 yang  berada  pada  tingkat  IV  yang  berjumlah  380 orang.  Mahasiswa  tingkat  IV  dipilih  sebagai  objek penelitian  karena  mahasiswa  tersebut  akan  segera menyelesaikan perkuliahan dan memasuki dunia kerja. Jumlah  sampel  yang  digunakan  adalah  191orang. Jumlah  sampel  ini  ditentukan  berdasarkan  tabel proporsi  jumlah  sampel  terhadap  populasi  yang dikembangkan oleh Krejcie & Morgan (1970). Metode sampling yang digunakan adalah random sampling .
Pengukuran work readiness dilakukan berdasarkan  delapan  dimensi work  readiness yang dirumuskan  oleh  Casner-Lotto  &  Barrington (2006), yaitu:
1. Oral  and  Written  Communications : Oral communication merupakan  tindakan  dalam mengartikulasikan pemikiran,  gagasan  secara jelas  dan  efektif  serta  memiliki  kemampuan berbicara di depan umum. Written communication ditunjukkan  ke  dalam  bentuk surat  dan  laporan  teknis  yang  kompleks dengan jelas dan efektif.
2. Teamwork/Collaboration : kemampuan membangun  hubungan  kerja  sama  dengan rekan kerja dan pelanggan agar dapat bekerja sama  dengan  anggota  kelompok  atau  tim dengan  berbagai  macam  perbedaan  atau beragam, melakukan negosiasi dan mengelola konflik.
3. Critical Thinking/Problem Solving : kemampuan penalaran dan pemikiran analitis dengan menggunakan pengetahuan, fakta, dan data  untuk  memecahkan  masalah  di  tempat kerja  serta  menerapkan  konsep  matematika dan sains untuk memecahkan masalah.
4. Diversity :  Mempelajari  dan  bekerja  sama dengan  individu-individu  yang  mewakili beragam  budaya,  ras, usia,  jenis  kelamin, agama, gaya hidup, dan sudut pandang.
5. Information Technology Application : Pemilihan  dan  penggunakan  teknologi  yang tepat  guna  untuk menyelesaikan  tugas  yang diberikan,  serta  menerapkan  keterampilan komputasi ke pemecahan masalah.
6. Leadership :  Memanfaatkan  kekuatan  orang lain  untuk  mencapai  tujuan  bersama  serta menggunakan keterampilan interpersonal untuk  melatih  dan  mengembangkan  orang lain.
7. Lifelong  Learning/Self  Direction :  Mampu terus memperoleh pengetahuan dan keterampilan  baru, memonitor  kebutuhan belajar  seseorang,  dan  bisa  belajar  dari kesalahan seseorang.
Tabel 1.

## Penelitian Terdahulu
No. Penulis Tujuan Penelitian Objek Penelitian Atribut Data yang Digunakan 1. Suprawoto (2016) mengelompokkan mahasiswa berdasarkan nilai Ujian Nasional (UN) dan Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) 66 orang mahasiswa D3 dan 336 orang mahasiswa S1 STMIK AKAKOM Yogyakarta Nomor Induk Mahasiswa (NIM), nama, Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), asal sekolah, kota asal, dan nilai Ujian Nasional (UN) rata-rata 2 Asroni & Adrian (2016) mengelompokkan mahasiswa untuk mengidentifikasi kelompok yang berpeluang menang dalam kompetisi Cyberjawara 124 orang mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Magelang NIM, nilai mata kuliah algoritma dan pemrogaman 1, nilai mata kuliah fisika dasar, nilai kalkulus 1, dan IPK 3 Syam (2017) mengelompokkan mahasiswa berdasarkan cluster mahasiswa berprestasi, berpotensi berprestasi, berpotensi bermasalah, dan bermasalah 94 orang mahasiswa FKIP Universitas Riau Indeks Prestasi 1 (IP1), Indeks Prestasi 2 (IP2), Rata-rata Kehadiran (RK) 4 Pandjaitan (2017) mengelompokkan data akademik mahasiswa dengan instrumen nilai Ujian Akhir Nasional (UAN) dan IPK terakhir 240 orang mahasiswa Fakultas Teknik Universitas Satya Negara Indonesia (USNI Nama mahasiswa, jurusan (Sekolah Lanjutan Tingkat Atas (SLTA), nilai UAN, kota asal mahasiswa, program studi yang dipilih, dan IPK 8. Professionalism/WorkEthic : perilaku yang menunjukkan akuntabilitas pribadi, kebiasaan  kerja  yang efektif,  misalnya ketepatan waktu, bekerja secara produktif dengan orang lain, dan manajemen waktu dan beban kerja.
Delapan  dimensi  pengukuran work  readiness tersebut  kemudian  diturunkan  menjadi  indikator- indikator pengukuran. Indikator-indikator pengukuran work readiness yang digunakan dalam penelitian  ini  merupakan  indikator-indikator  yang dirumuskan oleh Caballero, et al. (2011). Dimensi Oral  and  Written  Communications diukur  sebagai dimensi  yang  terpisah.  Terdapat  5  indikator  untuk mengukur Critical  Thinking/Problem  Solving, 6 indikator  untuk  dimensi Oral  Communications, 2 indikator untuk dimensi Written Communications, 3 indikator  untuk  dimensi Teamwork/Collaboration,
4  indikator  untuk  dimensi Diversity, 3  indikator untuk dimensi Information Technology Application,
11 indikator untuk dimensi Leadership, 15 indikator untuk dimensi Lifelong Learning/Self Direction, 17 indikator  untuk  dimensi Professionalism/Work Ethic .  Pengukuran  dilakukan menggunakan  tujuh titik skala yang merepresentasikan tingkat kesesuaian  antara  pernyataan  dengan  kondisi responden.
Selain  data  primer  berupa  hasil  kuesioner pengukuran work  readiness ,  digunakan  pula  data sekunder  yang  diperoleh  dari  sistem  informasi akademik.  Data  sekunder  yang  digunakan  adalah data yang merepresentasikan kemampuan akademik dan  non  akademik.  Data  yang  merepresentasikan
kemampuan akademik adalah jumlah Satuan Kredit Semester (SKS) yang telah lulus dan Indeks Prestasi Akademik  (IPK).  Data  yang  merepresentasikan kemampuan  non  akademik  adalah  Transkrip Aktivitas  Kemahasiswaan  (TAK)  yang  terdiri  atas komponen kegiatan kepemimpinan, penalaran, dan budaya. Rizkaluthfi, et  al. (2012) mengidentifikasi keterkaitan antara proporsi komponen TAK dengan kegiatan  alumni  setelah  lulus,  seperti  bekerja, berwirausaha,  atau  melanjutkan  studi  ke  jenjang magister.
Seluruh  data  kemudian  diolah  ini  menggunakan teknik clustering dengan K-Means untuk mengelompokkan profil work readiness mahasiswa. Clustering merupakan salah satu teknik data mining yang  bertujuan  untuk mengidentifikasi  kelompok item yang  sama-sama  memiliki  karakteristik tertentu  digabungkan  menjadi  satu  objek  yang sama,  sehingga  setiap  objek  yang  berada  dalam kelompok relatif lebih homogen. Jumlah kelompok yang  diidentifikasi  tergantung  pada  banyak  dan variasi  data  objek.  Algoritma K-Means memiliki ketelitian yang cukup tinggi terhadap ukuran objek dan tidak terpengaruh oleh urutan objek (Ediyanto &  Satyahadewi,  2013).  Langkah-langkah  umum dalam  algoritma K-Means adalah  sebagai  berikut (Asroni & Adrian, 2016; Syam, 2017):
1. Menentukan jumlah cluster yang  akan dibentuk.
2. Menentukan koordinat titik tengah untuk setiap cluster .
Inisial SKS IPK Total Kepemimpinan Total Pelanaran Total Budaya Total TAK Total Work Readiness Total Score Critical Thinking Total Oral Communi cation Total Score Professionalism /WorkEthic Total Score Lifelong Learning/SelfDirecti on Total Score Leadership Total Score Diversity Total Score Teamwork Total Score Information Technology Application Total Score Written Communicatio ns
4 139 3.6 50 42 0 92 211.659 12.608 18.719 60.002 44.394 41.23 10.192 9.419 9.468 5.627 8 139 3.81 65 64 0 129 207.344 16.772 19.708 54.096 48.887 34.248 10.799 7.824 9.382 5.627 9 145 3.52 35 79 0 114 214.628 17.181 18.176 56.043 52.29 38.039 10.444 6.969 10.715 4.771 10 121 2.54 10 0 0 10 214.628 17.181 18.176 56.043 52.29 38.039 10.444 6.969 10.715 4.771 13 139 3.44 50 5 0 55 207.662 17.393 18.129 55.955 43.891 37.681 13.093 6.569 10.087 4.866 14 136 3.44 125 13 0 138 278.016 18.74 26.338 66.372 65.998 47.608 17.179 12.836 13.784 9.161 15 140 3.19 70 5 0 75 278.016 18.74 26.338 66.372 65.998 47.608 17.179 12.836 13.784 9.161 17 133 2.96 210 0 0 210 223.723 16.948 17.106 61.031 49.511 36.19 14.359 10.019 11.589 6.97 18 140 3.82 165 109 0 274 268.097 18.902 26.2 66.004 64.106 46.332 16.118 12.532 8.773 9.129
3. Menghitung  jarak  dari  setiap  objek  ke  setiap koordinat titik tengah cluster .
4. Mengalokasikan setiap objek ke dalam cluster dengan koordinat titik tengah terdekat.
Menentukan koordinat titik tengah  yang  baru untuk setiap cluster , mengulangi langkah ketiga dan seterusnya  terjadi  iterasi  sehingga  mencapai kestabilan.  Kestabilan  dicapai  ketika  sudah  tidak ada objek yang dapat dipindahkan ke cluster lain.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  primer  dan sekunder.  Pengambilan  data  primer  dilakukan melalui  penyebaran  kuesioner  pengukuran work readiness ,  sehingga  diperoleh  data  dari  191  orang responden.  Selanjutnya,  dilakukan  pengambilan data  sekunder  dari  191  orang  responden  tersebut melalui  sistem  informasi  akademik.  Rekapitulasi data  primer  dan  sekunder  yang  merupakan  data kuantitatif  tersebut  disajikan  dalam  bentuk  tabel. Pada  Tabel  2  ditampilkan  contoh  rekapitulasi  data untuk 9 orang responden.

## Tabel 2.
Contoh rekapitulasi data penelitian untuk 9 responden
Tabel 3. Initial Cluster Centers
Agilhandani et al. / Jurnal Metris 19 (2018) 123-130
127
Tabel 4. Final Cluster Center
Tabel 5. Deskripsi Data per Cluster (Data Sekunder)
Cluster SKS IPK Total Kepemimpinan Total Penalaran Total Budaya Cluster 1 135 - 148 (Sangat Baik Sekali) 2.93 - 3.33 (Baik) 29 - 57 (Sangat Buruk) 0 -35 (Sangat Buruk Sekali) 0 -2 (Sangat Buruk Sekali) Cluster 2 37 -50 (Sangat buruk Sekali) 1.29 - 1.69 (Sangat Buruk) 0 - 28 (Sangat Buruk Sekali) 0 -35 (Sangat Buruk Sekali) 0 -2 (Sangat Buruk Sekali) Cluster 3 135 - 148 (Sangat Baik Sekali) 3.34 - 3.74 (Sangat Baik) 145 - 173 (Baik) 36 - 71 (Sangat Buruk) 3 - 5 (Sangat Buruk) Cluster 4 37 -50 (Sangat Buruk Sekali) 2.93 - 3.33 (Baik) 0 - 28 (Sangat Buruk Sekali) 0 -35 (Sangat Buruk Sekali) 0 -2 (Sangat Buruk Sekali) Cluster 5 121 -134 (Sangat Baik) 2.93 - 3.33 (Baik) 58 - 86 (Buruk) 0 -35 (Sangat Buruk Sekali) 9 -11 (Kurang) Cluster 6 135 - 148 (Sangat Baik Sekali) 3.34 - 3.74 (Sangat Baik) 58 - 86 (Buruk) 180 - 215 (Baik) 0 -2 (Sangat Buruk Sekali) Cluster 7 135 - 148 (Sangat Baik Sekali) 2.93 - 3.33 (Baik) 116 - 144 (Cukup) 36 -71 (Sangat Buruk) 3 -5 (Sangat Buruk) Cluster 135 - 148 3.34 - 3.74 58 - 86 36 - 71 0 -2 8 (Sangat Baik (Sangat Baik) (Buruk) (Sangat Buruk) (Sangat Buruk Sekali) Sekali) Cluster 9 135 - 148 (Sangat Baik Sekali) 2.93 - 3.33 (Baik) 145 - 173 (Baik) 0 -35 (Sangat Buruk Sekali) 0 -2 (Sangat Buruk Sekali)
Agilhandani et al. / Jurnal Metris 19 (2018) 123-130

## Tabel 6.
Deskripsi Data per Cluster (Data Primer)
Cluster Total Score Critical Thinking Total Oral Commu- nications Total Score Profess./ Work Ethic Total Score Lifelong Learning/ Self Direction Total Score Leader- ship Total Score Diversity Total Score Teamwork /Collab. Total Score Information Technology Application Total Score Written Commu- nications Cluster 1 14.976 - 16.313 (Cukup) 17.802 - 19.394 (Buruk) 61.529 - 66.751 (Cukup) 46.185 - 50.980 (Cukup) 36.913 - 40.163 (Kurang) 12.978 - 14.532 (Cukup) 9.458 - 10.748 (Baik) 10.639 - 11.872 (Cukup) 6.935 - 8.168 (Cukup) 13.639 - 16.209 - 56.305 - 46.185 - 33.663 -  12.978 - 9.458 - 9.406 - 5.702 - Cluster 14.975 17.801 61.528 50.980 36.912 14.532 10.748 10.638 6.934 2 (Kurang) (Sangat (Kurang) (Cukup) (Buruk)  (Cukup) (Baik) (Kurang) (Kurang) Buruk) 16.314 - 20.987 - 71.975 - 60.573 - 65.368 (Sangat Baik Sekali) 36.913 - 40.163 (Kurang) 14.533 - 8.166 - 5.704 - 3.235 - Cluster 17.650 22.579 77.197 16.087 9.457 6.938 4.467 (Baik) (Cukup) (Sangat (Baik) (Cukup) (Sangat (Sangat 3 Baik) Buruk Buruk) Sekali) 14.976 - 22.580 - 66.752 - 55.777 - 40.164 -  16.088 - 12.041 - 13.331 (Sangat Baik Sekali) 11.873 - 8.169 - Cluster 16.313 24.172 71.974 60.572 43.414 17.643 13.105 9.401 (Cukup) (Baik) (Baik) (Sangat (Cukup)  (Sangat (Baik) (Baik) 4 Baik) Baik) Cluster 13.639 - 17.802 - 56.305 - 46.185 - 36.913 -  12.978 - 9.458 - 10.639 - 8.169 - 14.975 19.394 61.528 50.980 40.163 14.532 10.748 11.872 9.401 5 (Kurang) (Buruk)  (Kurang) (Cukup)  (Kurang)  (Cukup) (Baik) (Cukup) (Baik) Cluster 14.976 - 19.395 - 61.529 - 50.981 - 40.164 -  14.533 - 8.166 - 8.172 - 6.935 - 16.313 20.986 (S 66.751 55.776 43.414 16.087 9.457 9.405 8.168 6 (Cukup) Kurang) (Cukup) (Baik) (Cukup)  (Baik) (Cukup) (Buruk) (Kurang) 16.314 - 24.173 - 71.975 - 60.573 - 46.666 -  16.088 - 12.041 - 11.873 - 8.169 - Cluster 17.650 25.756 77.197 65.368 49.916 17.643 13.331 13.105 9.401 (Baik) (Sangat (Sangat (Sangat (Sangat  (Sangat (Sangat (Baik) (Baik) 7 Baik) Baik) Baik Baik) Baik) Baik Sekali) Sekali) Cluster 13.639 - 17.802 - 51.082 - 41.389 - 33.663 -  11.423 - 8.166 - 9.406 - 6.935 - 14.975 19.394 56.304 46.184 36.912 12.977 9.457 10.638 8.168 8 (Kurang) (Buruk) (Buruk) (Kurang)  (Buruk)  (Kurang) (Cukup) (Kurang) (Cukup) Cluster 9 14.976 - 16.313 (Cukup) 19.395 - 20.986 (Kurang) 61.529 - 66.751 (Cukup) 50.981 - 55.776 (Baik) 40.164 - 43.414 (Cukup) 14.533 - 16.087 (Baik) 9.458 - 10.748 (Baik) 10.639 - 11.872 (Cukup) 6.935 - 8.168 (Cukup)
Langkah  berikutnya  adalah  seleksi  data,  yaitu proses  menganalisis  data-data  yang  relevan  dari data yang ada karena sering ditemukan tidak semua dan  dibutuhkan  dalam  proses data  mining .  Pada dasarnya,  seluruh  data  primer  dan  sekunder  akan digunakan,  namun  terdapat  beberapa  data  yang diagregatkan.  Contohnya,  untuk  hasil  pengukuran work  readiness ,  yang  akan  digunakan  bukan  skor dari setiap indikator, melainkan skor setiap dimensi. Kemudian  untuk  data  TAK,  yang  akan  digunakan bukan skor per kegiatan, melainkan total skor untuk setiap jenis komponen. Setelah data hasil seleksi ini diperoleh,  maka  dilanjutkan  dengan  pengolahan data.  Data  diolah  dengan  menggunakan  perangkat lunak.  Koordinat  titik  tengah  untuk  setiap cluster pada awal dan akhir iterasi disajikan dalam Tabel 3 dan Tabel 4.
Berdasarkan  hasil clustering ,  diperoleh  9 cluster dengan rincian Cluster 1 beranggotakan 45 orang mahasiswa, Cluster 2 beranggotakan 2 orang, Cluster 3  beranggotakan  2  orang, Cluster 4 beranggotakan 2 orang, Cluster 5 beranggotakan 3 orang, Cluster 6 beranggotakan 5 orang, Cluster 7 beranggotakan  50  orang, Cluster 8  beranggotakan 53  orang  dan Cluster 9  beranggotakan  29  orang. Karakteristik setiap cluster berdasarkan data primer dan data sekunder dapat  dilihat dalam Tabel 5 dan Tabel 6. Untuk memudahkan pemahaman, nilai dari setiap  karakteristik  dikelompokkan  ke  dalam delapan  tingkat  kategori  mulai  dari  sangat  buruk sekali,  sangat  buruk,  buruk,  kurang,  cukup,  baik, sangat baik, dan sangat baik sekali.
Cluster yang perlu diperhatikan adalah cluster 1,  7,  8,  dan  9,  karena  mayoritas  responden  berada
Agilhandani et al. / Jurnal Metris 19 (2018) 123-130 129
dalam cluster - cluster tersebut, yaitu sejumlah 93%. Ringkasan  karakteristik  dari  keempat cluster tersebut adalah sebagai berikut.
a. Cluster 1 mampu mengikuti kegiatan akademik dengan  baik,  namun  kurang  aktif  dalam kegiatan kemahasiswaan, dan work readiness - nya cenderung dalam tingkat sedang.
b. Cluster 7 mampu mengikuti kegiatan akademik dengan  baik,  namun  kurang  aktif  dalam kegiatan kemahasiswaan  di  bidang  penalaran dan  budaya,  sedangkan work  readiness -nya cenderung sangat baik.
c. Cluster 8 mampu mengikuti kegiatan akademik dengan sangat baik, namun kurang aktif dalam kegiatan kemahasiswaan di bidang penalaran dan budaya, dan work readiness - nya cenderung kurang.
d. Cluster 9 mampu mengikuti kegiatan akademik dengan baik, namun sangat kurang aktif dalam kegiatan kemahasiswaan  di  bidang  penalaran dan budaya, dan work readiness -nya cenderung dalam tingkat sedang.
Secara  umum,  tidak  terdapat  permasalahan dalam  kegiatan  akademik,  sedangkan  keaktifan dalam kegiatan kemahasiswaan terutama di bidang penalaran dan budaya perlu ditingkatkan. Peningkatan  keaktifan  di  kedua  bidang  tersebut dapat dilakukan melalui beberapa strategi, misalnya mewajibkan  mahasiswa  untuk  mengikuti  minimal satu  Unit  Kegiatan  Mahasiswa  (UKM)  di  bidang budaya,  serta  mewajibkan  mahasiswa  untuk mengikuti  minimal  satu  kegiatan  kompetisi penalaran  per  tahun.  Saat  ini  tersedia  beragam kompetisi  penalaran  yang  dapat  diikuti  oleh mahasiswa Teknik Industri, seperti lomba perancangan  produk,  lomba  perancangan  bisnis, lomba simulasi bisnis, lomba karya tulis ilmiah, dan lomba  keilmuan  teknik  industri.  Untuk work readiness ,  beberapa  jenis  kemampuan  yang  perlu ditingkatkan adalah Oral Communications, Leadership, dan Professionalism/Work Ethic . Kemampuan-kemampuan
tersebut
dapat ditingkatkan melalui keterlibatan mahasiswa dalam kegiatan yang memiliki target dan berkaitan dengan pihak  luar  kampus.  Dengan  demikian,  mahasiswa terlatih  untuk  berkomunikasi  formal  dengan berbagai jenis orang dan terlatih memimpin proyek kecil yang hasil kerjanya harus dipertanggungjawabkan  pada  pihak  lain.  Program studi  dapat  memfasilitasi  dengan  melibatkan mahasiswa dalam berbagai kegiatan penelitian serta pengabdian  kepada  masyarakat.  Dalam  kegiatan- kegiatan tersebut, mahasiswa dibimbing oleh dosen agar  terlatih  bekerja  dan  berkomunikasi  dengan pihak-pihak dari berbagai instansi di luar kampus.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merumuskan kelompok profil work readiness mahasiswa. Dalam penelitian  ini,  teridentifikasi  9 cluster .  Mahasiswa yang  memenuhi  kriteria  sebagai  mahasiswa  siap untuk sukses dalam  bekerja  berada pada cluster 7. Jumlah  mahasiswa  yang  berada  dalam cluster 7 adalah  sejumlah  50  orang  mahasiswa  dengan kemampuan  akademik  yang  baik,  namun  kurang aktif  dalam  kegiatan  kemahasiswaan  di  bidang penalaran  dan  budaya,  sedangkan work  readiness - nya  cenderung  sangat  baik.  Skor  tertinggi work readiness untuk cluster 7 berada pada kemampuan Lifelong Learning/Self Direction dan Teamwork / Collaboration . Oral  Communications , dan Leadership yang  menjadi  tolak  ukur  kesiapan mahasiswa  dalam  berkarir.  Keterbatasan  dari penelitian ini adalah responden yang hanya berasal dari  mahasiswa  tingkat  empat.  Penelitian  lanjutan dapat dilakukan dengan mengidentifikasi kelompok profil work  readiness pada  mahasiswa  di  berbagai tingkat,  sehingga  dapat  dijadikan  sebagai  acuan perancangan  program  peningkatan work  readiness yang  bervariasi  untuk  setiap  tingkat.  Berdasarkan kesimpulan  di  atas  beberapa  saran  program  yang dapat  diterapkan  oleh  program  studi  untuk meningkatkan work  readiness mahasiswa  adalah sebagai berikut.
a. Mahasiswa  wajib  mengikuti  minimal  satu UKM di bidang budaya.
b. Mahasiswa  wajib  mengikuti  minimal  satu kegiatan kompetisi penalaran per tahun.
c. Program studi setiap tahun menyelenggarakan  acara  sosialisasi  terkait alternatif UKM dan lomba yang dapat diikuti oleh mahasiswa.
d. Program studi  melibatkan  mahasiswa dalam kegiatan penelitian serta pengabdian kepada masyarakat.
.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
1. Asroni,  A.  &  Adrian,  R.,  2016.  Penerapan metode  K-means  untuk  clustering  mahasiswa berdasarkan  nilai  akademik  dengan  Weka Interface  studi  kasus  pada  jurusan  Teknik Informatika  UMM  Magelang. Jurnal  Semesta Teknika , 18 (1): 76-82.
2. Cabellero,  C.L.  &  Walker,  A.,  2010.  Work readiness in graduate recruitment and selection: A  review  of  current  assessment  methods. Journal of teaching and learning for graduate employability , 1 (1): 13-25.
3. Caballero,  C.L.,  Walker,  A.  &  Fuller- Tyszkiewicz,  M.,  2011.  The  work  readiness scale (WRS):  Developing a  measure to assess work readiness in college graduates. Journal of teaching and learning for graduate employability , 2 (2): 41-54.
Agilhandani et al. / Jurnal Metris 19 (2018) 123-130
4. Casner-Lotto,  J.,  &  Barrington,  L.  2006. Are They  Really  Ready  to  Work?  Employers' Perspectives  on  the  Basic Knowledge  and Applied  Skills  of  New  Entrants  to  the  21st Century  US  Workforce .  Partnership  for  21st Century Skills.  1  Massachusetts  Avenue  NW Suite 700, Washington, DC 20001.
5. Ediyanto,  M.N.M.  &  Satyahadewi,  N.  2013. Pengklasifikasian Karakteristik Dengan Metode  K-Means  Cluster  Analysis. Bimaster , 2 (02).
6. Faust,  B.,  2007.  Implementation  of  tacit knowledge  preservation  and  transfer  methods. In International Conference  on  Knowledge Management in Nuclear Facilities (pp. 18-21).
7. Fauzie,Y.Y., 2017 . Pengusaha: Jumlah Tenaga Kerja  Sektor  Ritel  Menciut. CNN  Indonesia. (online https://www.cnnindonesia.com /ekonomi/20171115215435-92-255910/ pengusaha-jumlah-tenaga-kerja-sektor- ritel- menciut). Diakses tanggal 16 Oktober 2018.
8. Isjoni.  2006. Pendidikan Sebagai Investasi Masa Depan. Jakarta: Yayasan Obor
Indonesia.
9. Krejcie,  R.V.  &  Morgan,  D.W.,  1970. Determining sample size for research activities. Educational  and psychological  measurement , 30 (3): 607-610.
10. Pandjaitan, B. 2017. Clustering data akademik mahasiswa  Fakultas  Teknik  USNI  dengan algoritma  k-means. Jurnal  Satya  Informatika , 2 (2):.1–8.
11. Rizkaluthfi,  I.,  Kurniawati,  A.  &  Iqbal,  M., 2012.  Perancangan  proporsi  skor  Transkrip Aktivitas  Kemahasiswaan  (TAK)  Institut
Teknologi  Telkom  berdasarkan  knowledge conversion  dengan  metode  5C4C  dan  SECI. Jurnal Metris , 13 (2): 69-78. 12. Stewart,  J.,  &  Knowles,  V.  2000.  Graduate recruitment  and  selection  practices  in  small
businesses. Career Development International ,
5 (1): 21–38.
13. Suprawoto, T. 2016. Klasifikasi data mahasiswa  menggunakan  metode  k-means untuk menunjang pemilihan strategi pemasaran. JIKO  (Jurnal  Informatika  dan Komputer) , 1 (1): 12-18.
14. Syam,  F.A.  2017.  Implementasi  metode klastering  k-means  untuk  mengelompokan hasil evaluasi mahasiswa. Jurnal Ilmu Komputer dan Bisnis , 8 (1): 1857- 1864.
15. Tiwana, A. 2000. The knowledge management toolkit:  practical  techniques  for  building  a knowledge management  system .  New  Jersey: Prentice Hall PTR.