## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 666 − 671 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1986
Analisis Klasterisasi Mahasiswa Baru dalam Memilih Program Studi dengan Menggunakan Algoritma K-Means
Helpi Nopriandi, Febri Haswan *
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Kuantan Singingi, Teluk Kuantan Jl. Gatot Subroto KM 7, Kebun Nenas, Teluk Kuantan, Sungai Jering, Kuantan Singingi, Kabupaten Kuantan Singingi, Riau , Indonesia Jl. Gatot Subroto KM 7 Teluk Kuantan, Kabupaten Kuantan Singingi, Provinsi Riau, Indonesia Email: 1 helpinopriandi83@gmail.com, 2,* febri.haswan88@gmail.com Email Penulis Korespondensi: febri.haswan88@gmail.com Submitted: 27/07/2022 ; Accepted: 31/07/2022 ; Published: 31/07/2022
Abstrak −Universitas Islam Kuantan Singingi merupakan salah satu perguruan tinggi swasta yang terletak di Provinsi Riau dengan  populasi  penduduk 345.850 jiwa.  Universitas  Islam  Kuantan  Singingi  memiliki  12  Program  Studi  dengan  jumlah mahasiswa  yang  aktif  sebanyak  1700  orang,  dari  tahun  2013-2021  jumlah  mahasiswa  baru  di  Universitas  Islam  Kuantan Singingi terjadi kenaikan dan penurunan mahasiswa baru, penurunan jumlah mahasiswa baru secara signifikan terjadi pada tahun  2019  dan  2020,  penurunan  jumlah  mahasiswa  baru  tersebut  membuat  beberapa  program  studi  memiliki  rasio  dosen dengan mahasiswa yang tidak sebanding dan dapat merugikan institusi, dengan melakukan Klasterisasi terhadap mahasiswa baru dalam memilih program studi yang diinginkan, Klasterisasi ini dilakukan untuk mengetahui sejauh mana peningkatan dan penurunan mahasiswa disetiap Program Studi, tujuannya ialah sebagai bahan pertimbangan bagi pimpinan untuk menetukan strategi dalam meningkatkan jumlah mahasiswa kedapannya. Algoritma K-Means merupakan salah satu algoritma dalam data mining yang bisa digunakan untuk melakukan pengelompokan (clustering) suatu data, dengan pengelompokan data tersebut maka  dapat  dilihat  jumlah  mahasiswa  tiap  program  studi  meningkat  ataupun  menurun,  dari  hasil  tersebut  dapat  dijadikan sebagai bahan evaluasi oleh pimpinan untuk peningkatan mahasiswa baru di tiap-tiap program studi sehingga program studi yang memiliki rasio dosen dengan mahasiswa yang tidak sebanding tersebut sesuai dengan apa yang diharapkan, rasio dosen dan mahasiswa ideal menurut undang-undang pendidikan tinggi tahun 2012 adalah 1:20 untuk Ilmu Eksakta dan 1:30 untuk Ilmu Sosial
Kata Kunci: Clustering; Algoritma K-Means; Analisis
Abstract −Kuantan Singingi Islamic University is a private university located in Riau Province with a population of 345,850 people. Kuantan Singingi Islamic University has 12 Study Programs with 1700 active students, from 2013-2021 the number of new students at Kuantan Singingi Islamic University there was an increase and decrease in new students, a significant decrease in the number of new students occurred in 2019 and 2020, The decrease in the number of new students makes several study programs have a ratio of lecturers to students that is not comparable and can harm the institution, by clustering new students in choosing the desired study program. the goal is as a material consideration for leaders to determine strategies in increasing the number of students in the future. The K-Means algorithm is one of the algorithms in data mining that can be used to cluster data, by grouping the data, it can be seen that the number of students in each study program increases or decreases, from these results can be used as evaluation material by the leadership for an increase in new students in each study program so that study programs that have a disproportionate ratio of lecturers to students are in line with what is expected, the ideal ratio of lecturers and students according to the 2012 higher education law is 1:20 for exact sciences and 1 :30 for Social Science.
Keywords : Clustering; K-Means Algorithm; Analysis

## 1. PENDAHULUAN
Universitas Islam Kuantan Singingi berdiri pada tanggal 13 september tahun 2013, merupakan gabungan dari 3 perguruan tinggi yang berada di Kabupaten Kuantan Singingi dengan izin operasional dari kementrian pendidikan dan kebudayaan RI pada tanggal  13 september 2013 nomor:  408/E/0/2013 tentang izin penggabungan Sekolah Tinggi Ilmu Pertanian Unggulan Swarnadwipa (STIP-US), Sekolah Tinggi Teknik Unggulan Swarnadwipa (STT- US), dan Sekolah Tinggi Agama Islam[1].
Universitas  Islam  Kuantan  Singingi  salah  satu  perguruan  tinggi  swasta  yang  terletak  di  Provinsi  Riau dengan populasi penduduk 345.850 jiwa[2]. Dengan penggabungan 3 perguruan tinggi tersebut maka Universitas Islam Kuantan Singingi menjadi satu-satunya perguruan tinggi yang ada di Kabupaten Kuantan Singingi.
Universitas  Islam  Kuantan  Singingi  memiliki  12  Program  Studi  dengan  jumlah  mahasiswa  baru  setiap tahunnya sebagi berikut:
Tabel 1. Data Mahasiswa Baru Dari Tahun 2013-2021[3] No. Tahun Jumlah Mahasiswa Baru 1. 2013 2144 2. 2014 622 3. 2015 813 4. 2016 762 5. 2017 543 6. 2018 426

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 666 − 671 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1986
No. Tahun Jumlah Mahasiswa Baru 7. 2019 298 8. 2020 361 9. 2021 443
Jumlah  mahasiswa  yang  aktif  sebanyak  1700  orang,  dilihat  dari  tabel  diatas  terdapat  kenaikan  dan penurunan  mahasiswa  baru  di  Universitas  Islam  Kuantan  Singingi,  penurunan  jumlah  mahasiswa  baru  secara signifikan  terjadi  pada  tahun  2019  dan  2020,  penurunan  jumlah  mahasiswa  baru  tersebut  membuat  beberapa Program  Studi  memiliki  rasio  Dosen  dengan  Mahasiswa  yang  tidak  sebanding  dan  dapat  merugikan  Institusi, menurut Undang-undang Pendidikan Tinggi Nomor 12/2012 serta Peraturan Pemerintah Nomor 4/2014 tentang Penyelenggaraan Perguruan Tinggi menegaskan bahwa rasio ideal antara dosen dan mahasiswa adalah 1:20 untuk Ilmu Eksakta dan 1:30 untuk Ilmu Sosial[4][5], di Universitas Islam Kuantan Singingi sendiri masih terdapat rasio dosen  dan  mahasiswa  yang  tidak  sebanding  ada jumlah  dosen  yang  sesuai  dengan  jumlah  mahasiswa  ada  juga yang belum, oleh karena itu dalam penelitian ini maka penulis melakukan Klasterisasi terhadap mahasiswa baru dalam  memilih  Program  Studi  yang  diinginkan,  Klasterisasi  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  sejauh  mana peningkatan ataupun penurunan Mahasiswa disetiap Program Studi, tujuannya ialah sebagai bahan pertimbangan bagi pimpinan untuk menetukan strategi dalam meningkatkan jumlah Mahasiswa kedapannya.
Pada  penelitian  sebelumnya  dengan  judul  “Penerapan  Data  Mining  Menggunkan  Algoritma  K-Means Clustringpadapenerimaan  Mahasiswa  Baru  (Studi  Kasus  :  Universitas  Islam  Indragiri)”  membahas  tentang pembentukan  cluster  mahasiswa  dengan  atribut  asal  sekolah,  program  studi,  dan  nilai  UAN  dari  hasil  yang diperoleh terdapat  tiga cluster, dengan cluster pertama 195 items,  cluster kedua 271 items  dan  cluster  ketiga sejumlah  50 items[6], sedangkan penelitian yang dilakukan saat ini mengelompokan jumlah mahasiswa baru di Universitas  Islam  Kuantan  Singingi  dari  Tahun  Akademik  2019/2020  s/d  2021/2022  dengan  tujuan mengelompokan jumlah mahasiswa baru per-Prodi dalam 3 tahun terakhir untuk dijadikan bahan evaluasi yang akan  di  sampaikan  kepada  pimpinan,  sehingga  pimpinan  dapat  mengatur  strategi  untuk  meningkatkan  jumlah mahasiswa baru per-Prodi tersebut.
Algoritma K-Means merupakan  salah  satu  algoritma  dalam  data  mining  yang  bisa  digunakan  untuk melakukan pengelompokan ( clustering) suatu  data[6], dengan pengelompokan data tersebut  maka dapat  dilihat jumlah Mahasiswa tiap Program  Studi meningkat ataupun menurun, dari  hasil tersebut  dapat  dijadikan sebagai bahan  pertimbangan  untuk  meningkatkan  promosi  sehingga  Program  Studi  yang  memiliki  rasio  Dosen  dengan Mahasiswa yang tidak sebanding tersebut sesuai dengan apa yang diharapkan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Adapun tahapan-tahapan yang dilakukan pada penelitian ini dari awal sampai akhir dapat dilihat pada gambar alur penelitian di bawah ini:
Gambar 1. Alur Tahapan Penelitian

## 2.2 Teknik Pengumpulan Data
Teknik yang digunakan penulis dalam pengumpulan data adalah sebagai berikut:
1. Observasi
Observasi  dilakukan  untuk  pengumpulan data yang diperlukan  dengan cara pengamatan langsung di  tempat penelitian untuk mengetahui secara jelas dan terinci permasalahan yang ada.
2. Interview
Interview  dilakukan  untuk  memperoleh  informasi  atau  data  yang  dibutuhkan  dengan  cara  melakukan wawancara langsung kepada panitia penerimaan mahasiswa baru.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 666 − 671 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1986
3. Studi Literatur
Studi Literatur  dilakukan  dengan  mencari referensi  dari buku, jurnal dan lainnya  yang berhubungan dengan penelitian ini untuk menunjang dalam melakukan analisa terhadap data dan informasi. [7]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Sumber Data
Sumber data pada penelitian ini adalah data Mahasiswa baru Universitas Islam Kuantan Singingi TA. 2019/2020, TA. 2020/2021, dan TA. 2021/2022 , adapun data yang ditampilkan sebagai berikut:
Tabel 2. Jumlah Mahasiswa Tiap Program Studi
NO PROGRAM STUDI JUMLAH MAHASISWA TA. 2019/2020 TA. 2020/2021 TA. 2021/2022 1 AGROTEKNOLOGI 38 45 55 2 PETERNAKAN 21 17 20 3 AGRIBISNIS 12 37 38 4 TEKNIK SIPIL 10 15 18 5 PERENCANAAN WILAYAH DAN KOTA 6 13 7 6 TEKNIK INFORMATIKA 41 53 70 7 PENDIDIKAN AGAMA ISLAM 60 61 81 8 PENDIDIKAN KIMIA 4 15 9 9 ILMU HUKUM 19 17 53 10 ADMINISTRASI NEGARA 88 56 62 11 AKUNTANSI 26 21 15 12 PERBANKAN SYARIAH 17 10 15 Tabel 3. Kode Program Studi KODE JUMLAH MAHASISWA TA. 2019/2020 TA. 2020/2021 TA. 2021/2022 K1 38 45 55 K2 21 17 20 K3 12 37 38 K4 10 15 18 K5 6 13 7 K6 41 53 70 K7 60 61 81 K8 4 15 9 K9 19 17 53 K10 88 56 62 K11 26 21 15 K12 17 10 15

## 3.2 Menentukan Centroid Awal
Adapun penentuan titik pusat awal pada penelitian ini diambil dari nilai/data Mahasiswa baru tertinggi dan data mahasiswa terendah, untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 4. Cluster Awal Titik Pusat C1 60 61 81 C2 6 13 7
Perhitungan jarak Euclidien menggunakan persamaan berikut:
𝑑(𝑝, 𝑞) = √(𝑝1  −  𝑞1) 2 + (𝑝2  −  𝑞2) 2 +  (𝑝3  −  𝑞3) 2
selanjutnya  menghitung  data  mahasiswa  dari  semua  titik  pusat  pertama,  kedua,  dan  ketiga  dengan menggunakan persamaan diatas:
𝑑(1,1) = √(𝑝1  −  𝑞1) 2 + (𝑝2  −  𝑞2) 2 +  (𝑝3  −  𝑞3) 2 𝑑(1,1) = √(38  −  60) 2 + (45  −  61) 2 +  (55  −  81) 2 𝑑(1,1) = 64
𝑑(1,2) = √(𝑝1  −  𝑞1) 2 + (𝑝2  −  𝑞2) 2 +  (𝑝3  −  𝑞3) 2
𝑑(1,1) = √(21  −  60) 2 + (17  −  61) 2 +  (20  −  81) 2 𝑑(1,1) = 144 𝑑(2,1) = √(𝑝1  −  𝑞1) 2 + (𝑝2  −  𝑞2) 2 +  (𝑝3  −  𝑞3) 2 𝑑(1,1) = √(38  −  6) 2 + (45  −  13) 2 +  (55  −  7) 2 𝑑(1,1) =  112
𝑑(2,2) = √(𝑝1  −  𝑞1) 2 + (𝑝2  −  𝑞2) 2 +  (𝑝3  −  𝑞3) 2
𝑑(1,1) = √(21  −  6) 2 + (17  −  13) 2 +  (20  −  7) 2
𝑑(1,1) = 32

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 666 − 671 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1986
𝑑(1,3) = √(𝑝1  −  𝑞1) 2 + (𝑝2  −  𝑞2) 2 +  (𝑝3  −  𝑞3) 2 𝑑(1,1) = √(12  −  60) 2 + (37  −  61) 2 +  (38  −  81) 2 𝑑(1,1) = 115 𝑑(1,4) = √(𝑝1  −  𝑞1) 2 + (𝑝2  −  𝑞2) 2 +  (𝑝3  −  𝑞3) 2 𝑑(1,1) = √(10  −  60) 2 + (15  −  61) 2 +  (18  −  81) 2 𝑑(1,1) = 159 𝑑(1,5) = √(𝑝1  −  𝑞1) 2 + (𝑝2  −  𝑞2) 2 +  (𝑝3  −  𝑞3) 2 𝑑(1,1) = √(6  −  60) 2 + (13  −  61) 2 +  (7  −  81) 2
𝑑(1,1) = 176 𝑑(1,6) = √(𝑝1  −  𝑞1) 2 + (𝑝2  −  𝑞2) 2 +  (𝑝3  −  𝑞3) 2 𝑑(1,1) = √(41  −  60) 2 + (53  −  61) 2 +  (70  −  81) 2 𝑑(1,1) = 38 𝑑(1,7) = √(𝑝1  −  𝑞1) 2 + (𝑝2  −  𝑞2) 2 +  (𝑝3  −  𝑞3) 2 𝑑(1,1) = √(60  −  60) 2 + (61  −  61) 2 +  (81  −  81) 2 𝑑(1,1) = 0 𝑑(1,8) = √(𝑝1  −  𝑞1) 2 + (𝑝2  −  𝑞2) 2 +  (𝑝3  −  𝑞3) 2
𝑑(1,1) = √(4  −  60) 2 + (15  −  61) 2 +  (9  −  81) 2 𝑑(1,1) = 174 𝑑(1,9) = √(𝑝1  −  𝑞1) 2 + (𝑝2  −  𝑞2) 2 +  (𝑝3  −  𝑞3) 2 𝑑(1,1) = √(19  −  60) 2 + (17  −  61) 2 +  (53  −  81) 2 𝑑(1,1) = 113 𝑑(1,10) = √(𝑝1  −  𝑞1) 2 + (𝑝2  −  𝑞2) 2 +  (𝑝3  −  𝑞3) 2
𝑑(1,10) = √(88  −  60) 2 + (56  −  61) 2 +  (62  −  81) 2 𝑑(1,10) = 52 𝑑(1,11) = √(𝑝1  −  𝑞1) 2 + (𝑝2  −  𝑞2) 2 +  (𝑝3  −  𝑞3) 2
𝑑(1,11) = √(26  −  60) 2 + (21  −  61) 2 +  (15  −  81) 2 𝑑(1,11) = 140 𝑑(1,12) = √(𝑝1  −  𝑞1) 2 + (𝑝2  −  𝑞2) 2 +  (𝑝3  −  𝑞3) 2 𝑑(1,11) = √(17  −  60) 2 + (10  −  61) 2 +  (15  −  81) 2 𝑑(1,11) = 160
𝑑(2,3) = √(𝑝1  −  𝑞1) 2 + (𝑝2  −  𝑞2) 2 +  (𝑝3  −  𝑞3) 2
𝑑(1,1) = √(12  −  6) 2 + (37  −  13) 2 +  (38  −  7) 2 𝑑(1,1) = 61 𝑑(2,4) = √(𝑝1  −  𝑞1) 2 + (𝑝2  −  𝑞2) 2 +  (𝑝3  −  𝑞3) 2
𝑑(1,1) = √(10  −  6) 2 + (15  −  13) 2 +  (18  −  7) 2 𝑑(1,1) = 17 𝑑(2,5) = √(𝑝1  −  𝑞1) 2 + (𝑝2  −  𝑞2) 2 +  (𝑝3  −  𝑞3) 2 𝑑(1,1) = √(6  −  6) 2 + (13  −  13) 2 +   (7  −  7) 2
𝑑(1,1) =   0
𝑑(2,6) = √(𝑝1  −  𝑞1) 2 + (𝑝2  −  𝑞2) 2 +  (𝑝3  −  𝑞3) 2 𝑑(1,1) = √(41  −  6) 2 + (53  −  13) 2 +  (70  −  7) 2 𝑑(1,1) = 138 𝑑(2,7) = √(𝑝1  −  𝑞1) 2 + (𝑝2  −  𝑞2) 2 +  (𝑝3  −  𝑞3) 2 𝑑(1,1) = √(60  −  6) 2 + (61  −  13) 2 +  (81  −  7) 2 𝑑(1,1) = 176
𝑑(2,8) = √(𝑝1  −  𝑞1) 2 + (𝑝2  −  𝑞2) 2 +  (𝑝3  −  𝑞3) 2
𝑑(1,1) = √(4  −  6) 2 + (15  −  13) 2 +   (9  −  7) 2 𝑑(1,1) = 6 𝑑(2,9) = √(𝑝1  −  𝑞1) 2 + (𝑝2  −  𝑞2) 2 +  (𝑝3  −  𝑞3) 2 𝑑(1,1) = √(19  −  6) 2 + (17  −  13) 2 +  (53  −  7) 2 𝑑(1,1) = 63
𝑑(2,10) = √(𝑝1  −  𝑞1) 2 + (𝑝2  −  𝑞2) 2 +  (𝑝3  −  𝑞3) 2 𝑑(1,10) = √(88  −  6) 2 + (56  −  13) 2 +  (62  −  7) 2 𝑑(1,10) = 180
𝑑(2,11) = √(𝑝1  −  𝑞1) 2 + (𝑝2  −  𝑞2) 2 +  (𝑝3  −  𝑞3) 2 𝑑(1,11) = √(26  −  6) 2 + (21  −  13) 2 +  (15  −  7) 2 𝑑(1,11) = 36 𝑑(2,12) = √(𝑝1  −  𝑞1) 2 + (𝑝2  −  𝑞2) 2 +  (𝑝3  −  𝑞3) 2 𝑑(1,11) = √(17  −  6) 2 + (10  −  13) 2 +  (15  −  7) 2 𝑑(1,11) = 22
Tabel 5. Jarak Minimum
C1 C2 Jarak Minimum 64 112 64 144 32 32 115 61 61 159 17 17 176 0 0 38 138 38 0 176 0 174 6 6 113 63 63 52 180 52 140 36 36 160 22 22 Tabel 6. Hasil dari Iterasi 1
KODE
JUMLAH MAHASISWA C1 C2 TA. 2019/2020 TA. 2020/2021 TA. 2021/2022 K1 38 45 55 1 K2 21 17 20 1 K3 12 37 38 1 K4 10 15 18 1 K5 6 13 7 1 K6 41 53 70 1 K7 60 61 81 1 K8 4 15 9 1 K9 19 17 53 1 K10 88 56 62 1 K11 26 21 15 1 K12 17 10 15 1

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 666 − 671 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1986
Selanjutnya menentukan nilai centroid baru di ambil dari data tabel diatas, sebagai berikut: 1. Cluster 1 terdapat 4 data
2. Cluster 2 terdapat 8 data
untuk menentukan centroid baru dapat menggunakan persamaan berikut ini: Ck = Jumlah nilai yang masuk kedalam Cluster Jumlah data yang masuk
Menentukan C1 (Centroid Pertama)
Menentukan C2 (Centroid Kedua)
Ck1 = 38+41+60+88 = 56,75 4
Ck2 = 45+53+61+56 = 53,75
4 Ck3 = 55+70+81+62 = 67 4
Ck1 = 21+12+10+6+4+19+26+17     = 14,375
8 Ck2 = 17+37+15+13+15+17+21+10 = 18,125 8
Ck3 = 20+38+18+7+9+53+15+15     = 21,875 8
Nilai centroid secara keseluruhan
Tabel 7. Cluster Baru Titik Pusat C1 56,75 53,75 67 C2 14,375 18,125 21,875 Tabel 8. Jarak Euclidien C1 C2 Jarak Minimum 39,5 83,625 39,5 119,5 9,625 9,625 90,5 37,375 37,375 134,5 11,375 11,375 151,5 28,375 28,375 19,5 109,625 19,5 24,5 147,625 24,5 149,5 26,375 26,375 88,5 36,875 36,875 38,5 151,625 38,5 115,5 21,375 21,375 135,5 17,625 17,625 Tabel 9. Hasil dari Iterasi 2 KODE JUMLAH MAHASISWA C1 C2 TA. 2019/2020 TA. 2020/2021 TA. 2021/2022 K1 38 45 55 1 K2 21 17 20 1 K3 12 37 38 1 K4 10 15 18 1 K5 6 13 7 1 K6 41 53 70 1 K7 60 61 81 1 K8 4 15 9 1 K9 19 17 53 1 K10 88 56 62 1 K11 26 21 15 1 K12 17 10 15 1
Hasil  perhitungan iterasi  1 dan  iterasi  2  sama tidak berubah maka proses  perhitungan iterasi  dihentikan. Dengan menggunakan metode K-Means ini dapat memberi gambaran bahwa cluster 1 merupakan cluster Program Studi  paling  di  minati,  sedangkan  cluster  2  merupakan  cluster  Program  Studi  yang  kurang  diminati.  Dengan terbentuknya  cluster  program  studi  tersebut  dapat  memberikan  gambaran  kepada  pimpinan  sebagai  evaluasi peningkatan mahasiswa baru di tiap-tiap program studi dalam kategori kurang diminati. [8][9]

## 4. KESIMPULAN
Setelah dilakukan analisa dan pengujian dengan menggunakan Algoritma K-Means untuk Klasterisasi Mahasiswa Baru dalam Memilih Program Studi di Universitas Islam Kuantan Singingi TA. 2019/2020, TA. 2020/2021, dan TA.  2021/2022  dapat  penulis  simpulkan  terbentuknya  2  Cluster  Program  Studi  paling  diminati,  dan  Cluster

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 666 − 671 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1986
Program Studi yang kurang diminati dan hasil yang diperoleh pada penelitian ini dapat dijadikan sebagai evaluasi peningkatan mahasiswa baru di tiap-tiap program studi. [10][11][12] [13][14][15][16]

## REFERENCES
[1] U. I. K. Singingi, “Sejarah UNIKS.” Teluk Kuantan, 2022, [Online]. Available:  https://uniks.ac.id/pages/54/Sejarah- UNIKS.html.
[2] BPS Riau, “Badan Pusat Statistik Provinsi Riau,” 2014 . Teluk Kuantan, p.
https://sulsel.bps.go.id/index.php/linkTabelStatis,  2020,  [Online].  Available:  https://riau.bps.go.id/riau.bps.go.id  › statictable › 2017/01/24 ›%0AProduksi Tanaman Buah-buahan.
[3] Panitia, Laporan Kegiatan Penerimaan Mahasiswa Baru . Teluk Kuantan: PMB, 2021.
[4] Kementrian Hukum dan HAM, “UU RI No. 12/2012 tentang Pendidikan Tinggi,” Undang Undang , p. 18, 2012.
[5] Kementerian Hukum dan Hak Asasi Manusia, “Peraturan Pemerintah RI Nomor 04 Tahun 2014 tentang Penyelenggaraan Pendidikan  Tinggi  dan  Pengelolaan  Perguruan  Tinggi,” Standar  Nas.  Pendidik. ,  p.  37,  2014,  [Online].  Available: https://peraturan.bpk.go.id/Home/Details/5441/pp-no-4-tahun-2014.
[6] F.  Yunita,  “Penerapan  Data  Mining  Menggunkan  Algoritma  K-Means  Clustring  Pada  Penerimaan  Mahasiswa  Baru (STUDI KASUS : UNIVERSITAS ISLAM INDRAGIRI),” Sistemasi , vol. 7, no. 3, pp. 238–249, 2018.
[7] F. Haswan and H. Nopriandi, “Kombinasi Metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) dan Simple Additive Weighting (SAW) Untuk Menentukan Calon Reviewer Internal Universitas Islam Kuantan Singingi,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 3, no. 3, pp. 432–440, 2021, doi: 10.47065/bits.v3i3.1136.
[8] M.  Hasyim  Siregar,  “Klasterisasi  Penjualan  Alat-Alat  Bangunan  Menggunakan  Metode  K-Means,” J.  Teknol.  DAN OPEN SOURCE , vol. 1, no. 2, pp. 83–91, 2018.
[9] A. Rohmah, F. Sembiring, and ..., “Implementasi Algoritma K-Means Clustering Analysis Untuk Menentukan Hambatan Pembelajaran  Daring  (Studi  Kasus:  Smk  Yaspim  …,” …  Sist.  Inf.  dan  … ,  pp.  290–298,  2021,  [Online].  Available: https://sismatik.nusaputra.ac.id/index.php/sismatik/article/view/32.
[10]  P.  Subekti,  T.  D.  Andini,  and  M.  Islamiyah,  “Sistem  Penentuan  Konsentrasi  Jurusan  Bagi  Mahasiswa  Informatika Menggunakan  Metode  K-Means  Di  Institut  Asia  Malang  Determination  System  for  Department  Concentration  for Informatics Students Using the K-Means Method at the Institute of Asia Malang,” vol. 12, no. April, pp. 25–39, 2022.
[11]  N. Putu, E. Merliana, and A. J. Santoso, “Analisa Penentuan Jumlah Cluster Terbaik pada Metode K-Means,” pp. 978– 979.
[12]  Zulkifli,  “Penentuan  Minat  Program  Studi  Terhadap  Calon  Mahasiswa  Baru  Menggunakan  Algoritma  K-Means,” J. Satya Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 71–82, 2018, [Online]. Available: https://teknik.usni.ac.id/jurnal/ZULKIFLI.pdf.
[13]  L. A. Setiyo and I. F. B. Andoro, “PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK ( Studi Kasus : Universitas Katolik Widya Mandala Kampus Kota Madiun ),” pp. 1–8, 2021.
[14]  W. Dhuhita, “Clustering Menggunakan Metode K-Mean Untuk Menentukan Status Gizi Balita,” J. Inform. Darmajaya , vol. 15, no. 2, pp. 160–174, 2015.
[15]  Y. D. Darmi and A. Setiawan, “Penerapan Metode Clustering K-Means Dalam Pengelompokan Penjualan Produk,” J. Media Infotama , vol. 12, no. 2, pp. 148–157, 2017, doi: 10.37676/jmi.v12i2.418.
[16]  S. Hasyrif, Rismayani, and S. Asrul, “PROSIDING SEMINAR ILMIAH SISTEM INFORMASI DAN TEKNOLOGI INFORMASI  Pusat  Penelitian  dan  Pengabdian  Pada  Masyarakat  (P4M)  STMIK  Dipanegara  Makassar  Data  Mining Menggunakan Algoritma K-Means Pengelompokan Penyebaran Diare Di Kota Makassar,” vol. VIII, no. 1, pp. 73–82, 2019.