## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi https://jsisfotek.org/index.php
2023 Vol. 5 N o .   2 Hal:  55-60 e-ISSN: 2686-3154
Metode K-Means Clustering Dalam Optimalisasi Kinerja Dosen Pendamping Akademik Pada Program Kampus Merdeka
Siti Fathuroh 1 
1 Indipendent Researcher
fathurohazzahra@gmail.com

## Abstract
Performance  research  on  Academic  Assistant  Lecturers  (AAL)  in  the  implementation  of  the  Merdeka  Campus  Program  is carried out every semester, and still processes the assessment data of academic assistants manually which in evaluating the performance level of the  academic assistants takes a long time to get  good results. Data on the performance assessment of academic  assistants  was  obtained  from  the  Muara  Bungo  Muhammadiyah  Educational  Teacher  Training  School,  Bungo Regency, Jambi Province. Lecturer data is taken as many as 28 data, then the assessment data is processed by the K-Means method  and  tested  with  RapidMiner  Software.  The  process  used  to  process  Input  data  and  Clustering  technique  with  K- Means algorithm. The input needs of the system that is built requires input, namely: data on the performance of  Academic Assistant Lecturers (AAL). The results of the assessment of Academic Lecturer Performance (AAL) with this method divides three classes of assessment results, and with estimated results, namely very good performance 43%, good performance 50% and poor performance 7% and success rates up to 92% using the ClusteringI method and the K Algorithm. -Means can help the Head of Education Bureau of Muara Bungo Educational Sciences Teacher Education Bureau to make recommendations for assessing lecturers' performance for students in the next semester.
Keywords: Data Mining; K-Means Algorithm Clustering Method.

## Abstrak
Penelitian  kinerja terhadap Dosen Pendamping  Akademik (DPA) pada pelaksanaan Program Kampus Merdeka dilakukan setiap semesternya, dan masih mengolah data penilaiannya pendamping akademik secara manual yang mana dalam mengevaluasi tingkat kinerja pendamping akademik tersebut membutuhkan waktu yang cukup lama untuk mendapatkan hasil yang baik. Data penilaian kinerja pendamping akademik di peroleh dari Sekolah Tinggi Keguruan  Ilmu  Pendidikan  Muhammadiyah  Muara  Bungo  Kabupaten  Bungo  Provinsi  Jambi.  Data  Dosen  di ambil  sebanyak  28  data,  selanjutnya  data  penilaian  tersebut  diolah  dengan  metode  K-Means  dan  diuji  dengan Software  RapidMiner.  Proses  yang  digunakan  untuk  mengolah  data  Input  dan  teknik  Clustering  dengan algoritma  K-Means.  Kebutuhan  input  sistem  yang  dibangun  membutuhkan  input,  yaitu  :  data  penilaia  kinerja Dosen  Pendamping  Akademik  (DPA).  Hasil  penilian  Kinerja  Dosen  Akademik  (DPA)  dengan  metode  ini membagi tiga kelas hasil penilaian, dan dengan perkiraan hasil yaitu kinerja sangat baik 43%, Kinerja baik 50% dan  kinerja  buruk  7%  dan  tingkat  keberhasilan  sampai  92%  dengan  mengguakan  metode  ClusteringI  dan Algoritma K-Means dapat membatu pengambilan keputusan Kepala Biro Pendidikan Sekolah Tinggi Keguruan Ilmu  Pendidikan  Muhammadiyah  Muara  Bungo  untuk  membuat  rekomendasi  penilaian  inerja  Dosen  terhadap mahasiswa di semester selanjutnya.
Kywords : Data Mining; Algoritma K-Means Metode Clustering.
JSISFOTEK is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Pada Perguruan Tinggi STKIP Muhammadiyah Muara Bungo  masih  mengolah  data  penilaian  pendamping akademik secara manual, yang mana dalam mengevaluasi  tingkat  pendamping  akademik  tersebut membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama  untuk mendapatkan  hasil  yang  baik.  Seiring  dengan perkembangan  software  pendukungnya  yaitu  dalam pengolahan  data  dan  penyajian  infomasi,  penulis melakukan  penelitian  pada  perguruan  tinggi  STKIP
Muhammadiyah  Bungo,  untuk  mencoba  menerapkan Data  Mining  daam  pengolahan  data  penilaian  kinerja Dosen Pendamping Akademik (DPA) .
K-means  merupakan  suatu  algorima  pengklasteran yang  cukup  sederhana  yang  mempartisi  dataset  ke dalam beberapa cluster algoritma cukup  mudah  untuk diimplementasi  dan  dijalankan,  mengenali  K-means pertama  membagi  data  menjadi  2  bagian  yang memilih  bagian  dengan  jumlah  elemen  yang  lebih besar,  kemudian  menerapkan  pengelompokkan  lagi.
Ini berlangsung sampai kita memilih N jumlah cluster [1]. Teknik pengelompokkan K-Mean, yang merupakan  salah  satu  teknik  penambangan  data, diimpementasikan  secara  efektif  untuk  masalah  data besar [10]
RapidMiner adalah  platform  perangkat  lunak  yang telah  dikembangkan  oleh  perusahaan  bernama Rapid Miner [2].  Paket  perangkat  lunak RapidMiner mendukung  semua  langkah  proses  perkembangan data,  menggunakan RapidMiner ,  akan  dengan  mudah memberikan laporan analisis dan model prediksi [3].
Dalam peristiwa melakukan penelitian pada Perguruan Tinggi STKIP Muhammadiyah Muara Bungo, dengan menerapkan Data  Mining dengan  menggunakan K- means Clustering untuk  menentukan  tingkat  kinerja dosen pendamping akademik berdasarkan TA 2021/2022  Ganjil,  rancangan  ini  bertujuan  untuk membatu  bagian  Biro  Administrasi  Akademik  dan Alumni  (BAKA)  dalam  mengambil  keputusan bekaitan dengan rekomendasi perpanjangan mengikuti program kampus merdeka.

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi  Peelitian  ini  akan  memaparkan  mengenai kerangka  kerja  pada  penelitian  ini  dan  metodologi dalam  melakukan  penelitian  [5].  Untuk  langkah  awal yang dilakukan pada penelitian ini adalah mengidentifikasi  masalah,  menganalisa  masalah, mempelajari  literatur,  mengumpulkan  data,untuk diproses, menganalisa data melakukan mengimplementasikan  metode K-Means  Clustering dan software  RapidMiner dan  melakukan  pengujian kemudian  hasil  penilaian  kinerja  dosen  pembimbing akademik  DPA.  Adapun  kerangka  kerja  pada metodologi penelitian ini sesuai dengan tahapan KDD yang  terdiri  dari  Data  Selection,  Data  Pre-Processing, Data  Transformation,  Data  Mining,  Data  Integration, Interpretation and Evaluation, Knowledge Presentation  dan  diakhiri  dengan  kesimpulan  serta saran yang disajikan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
Kerangka  kerja  ini  merupakan  langkah  langkah  yang akan  dilakukan  dalam  penyelesaian  masalah  yang akan dibahas.
2.1. Mengidentifikasi Masalah
Masalah  yang  akan  diteliti  harus  ditentukan  terlebih dahulu,  karena  tanpa  mampu  menentukan  secara mendefinisikan  batasan  masalah  yang  akan  diteliti, maka  tidak  akan  pernah  didapat  suatu  solusi  yang terbaik dari masalah tersebut, jadi langkah pertama ini adalah  langkah  awal  yang  terpenting  dalam  penulisan ini.
2.2. Menganalisa Masalah
Langkah  analisis  masalah  adalah  untuk  dapat memahami  masalah  yang  telah  ditentukan  ruang lingkup  atau  batasannya.  pengambilan  keputusan dalam menentukan tingkat kinerja Dosen Pendamping Akademik (DPA) berdasarkan penilaian pada semester Ganjil  TA.  2021/2022.  Dan  juga  terdapat  analisa kebutuhan  sistem  yang  untuk  menentukan  output  apa saja  yang  akan  dihasilkan  oleh  informasi  yang  akan dibangun  ini.  Dari  hasil  analisa  sistem  ini,  maka sistem  yang  akan  dibangun  ini  hendaknya  mampu menghasilkan  output  yakni  laporan  penjelasan  dalam pengambilan  keputusan  kepala  Biro  Pendidikan STKIP Muhammadiyah Muara Bungo dalam membuat  rekomendasi  perpanjang  dalam  mengikuti kegiatan  Kampus  Merdeka  .  metode  analisa  yang dipakai  untuk  menganalisis  kebutuhan  sistem  untuk membantu dalam pengambilan keputusan.
2.3. Mempelajari Literatur
Tahap ini akan dicari dan dikumpulkan serta dipelajari sejumlah  literatur  mengenai  teori  dan  konsep  yang akan  mendukung  penyelesaian  permasalahan  dalam penelitian  [7].  Literatur  yang  digunakan  berupa  buku referensi  atau  buku  penunjang,  jurnal  internasional
dan  nasional  serta  konsep-konsep  yang  mendukung dalam menyelesaikan penelitian ini. Selanjutnya  teori atau  metode  yang  didapatkan  dari  literatur-literatur yang  dipelajari  tersebut  diseleksi  untuk  digunakan dalam penelitian. Berdasarkan literatur yang dipelajari, digunakan untuk menyelesaikan permasalahan  yang  telah  diidentifikasi  dengan menggunakan  metode  K-Means  clustering,  dimana algoritma  K-Means  dapat  membantu  dalam  penilaian kinerja dosen dalam program kampus merdeka.
2.4. Mengumpulkan Data
Tahapan  ini  melakukan  pengumpulan  data  dan informasi  mengenai  objek  penelitian,  dilakukan dengan cara observasi di kampus STKIP Muhammadiyah  Muara  Bungo,  yaitu  pengamatan secara langsung kepada Dosen Pembimbing Akademik  dan  Mahasiswa  yang  mengikuti  program Kampus  Merdeka.  Kemudian  dilakukan  wawancara untuk  mendapatkan  informasi  dan  data  yang dibutuhkan.  Teknik  pengumpulan  data  ini  dilakukan dengan  mengandalkan  wawancara  sebagai  salah  satu sumber  informasi  yang  digunakan  untuk  melengkapi penelitian. Imformasi yang diperoleh.
2.5. Menganalisa Untuk Diproses
Setelah mngumpulkan data dan melakukan perhitungan audit data secara manual maka dilakukanlah perancangan sistem
informasi berdasarkan data-data yang telah diproses tadi. Sistem informasi  ini  dirancang  untuk  mempermudah  dalam penilaian  kinerja  Dosen  Pendamping  Akademik  DPA STKIP  Muhammadiyah  Muara  Bungo.  Alat  yang digunakan seperangkat komputer aplikasi RapidMiner. Dengan  menganalisa  masalah  yang  telah  ditentukan, maka  diharapkan  masalah  dapat  dipahami  dengan baik.
2.6. Mengimplementasikan
Metode
K-Means
Clustering
Setelah rancangan selesai dibuat, maka pada tahap ini dilakukan uji coba terhadap program tersebut sehingga analisis  hasil  implementasi  dari  pengujian  model  ini menggunakan Hardware dan Software.
2.7. Melakukan Pengujian
Tahapan ketujuh dalam penelitian ini yaitu melakukan pengujian hasil, ada beberapa tahapan yang dilakukan adalah:
a. Penerapan  metode  K-Means  Clustering  dalam pengelompokan  Dosen  Pendamping  Akademik (DPA).
b. Pengujian  ini  dilakukan  melalui  data  yang diperoleh  dari  pemrosesan  data  awal  dengan menggunakan software RapidMiner
c. Tahapan  terakhir  adalah  melakukan  perbandingan antara  perhitungan  secara  manual  dengan  hasil
pengolahan data menggunakan software
RapidMiner.
2.8. Hasil  Penilaian  Kinerja  Dosen  Pembimbing Akademik DPA.
Pada  tahapan  ini  akan  diketahui hasil  dari pengimplementasian metode K-Means Cluster pendamping  A,  pendamping  B  dan  pendamping  C. dan  dosen  pendamping  akademik  yang  masuk  pada cluster  pendamping  C  akan  diberikan  beberapa tindakan oleh pimpinan.

## 3. Analisa Dan Perancangan
Analisa sistem Pengklusteran atau pengeompokan data nilai  Dosen  Pendamping  Akademik  (DPA)  Untuk menentukan calon Dosen pendamping Akademik DPA direkomendasikan agar lebih memudahkan menganalisa maka data akan dikelompokan berdasarkan  data  yang  sudah  di  tentukan.  Dalam  hal ini  data-data  yang  diambil  berdasarkan  pada  jumlah pendamping  sebanyak  28  data.  Langkah  kerja disajikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Langkah Kerja
3.1 Rumus Cluster
Rumus  Cluster  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini disajikan pada Persamaan (1).
(1)
Dimana  x1  adalah  nilai  variabel  pertama  untuk  objek X,  x2  adalah  nilai  variabel  kedua  untuk  objek  X,  xp adalah  nilai  variabel  ke-p  untuk  objek  X,  y1  adalah nilai  variabel  pertama  untuk  objek  Y,  y2  adalah  nilai variabel  kedua  untuk  objek  Y,  dan  yp  adalah  nilai variabel ke-p untuk objek.
2.2.  Melakukan  Pencarian  Iterasi  1  yang  disajikan pada Tabel 1.
Tabel  1. Tabel  Titik Puncak Cluster Secara Acak
CO 4 Marlinda Warsin 20 23 21 23 23 C1 7 Radinal Fadli Ayu Lika 16 16 11 15 15 C2 18 Winda Joko Ismi 17 19 18 20 20
Dilanjutkan  dengan  perhitungan  pusat  Claster  dengan menggunakan Rumus (2).
D(x.y)  =  √(x1  −  y1)2+(x2  –  y2)  2+……+(xn  –  yn) (2)
Setelah tidak terjadi perubahan nilai dari hasil centroid dari awalnya, maka proses diakhiri. Setelah perhitungan  selesai,  didapat centroid baru  untuk perhitungan  iterasi  selanjutnya,  proses  ini  bertujuan untuk  memastikan  hasil  perhitungan  sebelumnya masih  terdapat  perubahan  posisi  data cluster atau tidak,  dimana  data centroid baru  yang  disajikan. Berdasarkan  data  yang  telah  dihasilkan  maka diperoleh  hasil  pengelompokan  seperi  terlihat  pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pengelompokan
Kelompok Kelompok Jumlah 0 [3,4,5,8,10,12,13, 14,16,19,24,25] 12 1 [7,28] 2 2 1,2,6,9,11,15,17,18,20,21,22,23,26,27] 14
Pada  iterasi  ke-3  dan  ke-4  posisi  Cluster  tidak  berubah  lagi dan  tidak  ada  data  lagi  yang  berpindah  dari  satu  Cluster  ke Cluster yang lain. Maka iterasi diberhentikan dan hasil akhir yang diperoleh sebanyak 3 Cluster dengan 4 iterasi.
Dari  proses  Clustering    atau  pengelompokan  di  atas  maka dihasilkan  pengelompokan  berdasarkan  keaktifan  dan kesuksesan  mahasiswa  dalam  mengikuti  program  Kampus Merdeka.  Adapun  hasil  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada Tabel 4.

## Tabel 4. Hasil Pengelompokan Keaktifan
Cluster Mahasiswa Pendamping Sosial 0 1.6675; 2.8543; 1.2783; 3.3557; 3.6415; 1.5665; 2.7629; 2.5101; 1.8621; 2.4428; 1.7226; 1.6209 Jumlah DPA dengan Nilai Sangat Baik/Berprestasi sebanyak 12 orang 1 [1,8708; 1,8708] Jumlah DPA dengan Nilai Buruk/Tidak Direkomendasikan berjumlah 2 2 2.1771; 1.2059; 1.2637 3.8763; 0.6739 1.1450; 1.1450 0.6739; 2.3354; 0.6739; 1.8197 1.6553; 2.2734; 1.0809 Jumlah DPA Dengan Nilai Baik/Direkomendasikan =  14

## 4. Hasil dan Pembahasan
Dari  kesimpulan  di  atas  dapat  diketahui  bahwa pengelompokan dosen pendampig yang memiliki nilai sangat  baik  atau  berprstasi  terdapat  Cluster  0  dan sangat  layak  untuk  mendapatkan  apresiasi  oleh lembaga pendidikan, sedangkan nilai terburuk terdapat pada  Cluster  1  dan  dinyatakan  buruk,  tidak  layak mendapatkan rekomendasi untuk menjadi pendamping Kampus  Merdeka  selanjutnya,  dan  pada  Cluster  2 terdapat  nilai  pendamping  sosial  baik  dan  layak  di rekomendasikan.

## 5. Kesimpulan
1. Perhitungan  Algoritma  K-Means  Clustering  dari data 28 data dosen serta mahasiswa di dapat Iterasi yang ke 3 dan ke 4, memiliki nilai yang sama.

## Daftar Rujukan
[1] Mar'i, F., & Supianto, A. A. (2018). Clustering Credit Card
Holder  Berdasarkan  Pembayaran  Tagihan  Menggunakan Improved  K-means  dengan  Particle  Swarm  Optimization. Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer,  5 (6),  737-
744. DOI: http://dx.doi.org/10.25126/jtiik.201856858
[2] Mahmuda,  F.,  Sitorus,  M.  A.  R.,  Widyastuti,  H.,  & Kurniawan,  D.  E.  (2017).  Clustering  Profil  Pengunjung Perpustakaan Menggunakan Algoritma K-means. Journal of Applied  Informatics  and  Computing,  1 (1),  14-21.  DOI: https://doi.org/10.30871/jaic.v1i1.476
[3] Ridho, F., & Kusuma, A. A. (2019). Deteksi Intrusi Jaringan dengan K-means Clustering Pada Akses Log dengan Teknik Pengolahan  Big  Data. Jurnal  Aplikasi  Statistika  dan
Komputasi Statistik, 10 (1), 53-66. DOI: https://doi.org/10.34123/jurnalasks.v10i1.202
[4] Putra,  R.  R.,  &  Wadisman,  C.  (2018).  Implementasi  Data Mining  Pemilihan  Pelanggan  Potensial  Menggunakan Algoritma  K  Means. INTECOMS:  Journal  of  Information
Technology and Computer  Science, 1 (1), 72-77.
DOI: https://doi.org/10.31539/intecoms.v1i1.141 .
[5] Widodo,  W.,  &  Wahyuni,  D.  (2017).  Implementasi Algoritma K-  Means  Clustering untuk  Mengetahui  Bidang Skripsi Mahasiswa Multimedia Pendidikan Teknik
Informatika  dan  Komputer  Universitas  Negeri  Jakarta.
PINTER:  Jurnal  Pendidikan  Teknik  Informatika  dan Komputer, 1 (2), 157-166. DOI: https://doi.org/10.21009/pinter.1.2.10 .
[6] Rosmini, R., Fadlil, A., & Sunardi, S. (2018). Implementasi Metode K-means dalam  Pemetaan  Kelompok  Mahasiswa
Melalui  Data  Aktivitas  Kuliah. IT  Journal  Research  and Development, 3 (1), 22-31. DOI: https://doi.org/10.25299/itjrd.2018.vol3(1).1773 .
[7] Rustam,  S.,  Santoso,  H.  A.,  &  Supriyanto,  C.  (2018). Optimasi K-Means  Clustering untuk  Identifikasi  Daerah Endemik  Penyakit  Menular  dengan  Algoritma  Particle Swarm  Optimization  di  Kota  Semarang. ILKOM  Jurnal Ilmiah, 10 (3), 251-259. DOI:
https://dx.doi.org/10.33096/ilkom.v10i3.342.251-259
[8] Gazzetta  Ufficiale  Repubblica  Italiana  (GURI).  LEGGE  19 Agosto 2016, n. 166, Disposizioni Concernenti la Donazione e la Distribuzione
[9] di  Prodotti  Alimentari  e  Farmaceutici  a  Fini  di  Solidarietà Sociale e per la Limitazione Degli Sprechi, Serie Generale n.
202 del 30-08-2016. 2016. Available online: https://www.gazzettaufficiale.it/eli/id/2016/08/30/16G00179 /sg (accessed on 18 February 2021).
[10] Fajrin,  A.  A.,  &  Maulana,  A.  (2018).  Penerapan  Data Mining  untuk  Analisis  Pola  Pembelian  Konsumen  dengan Algoritma Fp- Growth Pada Data Transaksi Penjualan Spare Part Motor. Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer (KLIK), 5(1), 27-36.
[11] Fatmawati,  K.,  &  Windarto,  A.  P.  (2018).  Data  Mining: Penerapan  Rapidminer  Dengan  K-means  Cluster  Pada Daerah  Terjangkit  Demam  Berdarah  Dengue  (DBD)
Berdasarkan  Provinsi.  Journal  of  Computer  Engineering, System and Science, 3(2), 173-178. DOI:
https://doi.org/10.24114/cess.v3i2.9661 .
[12] Gustientiedina,  G.,  Adiya,  M.  H.,  &  Desnelita,  Y.  (2019). Penerapan Algoritma K-means Untuk Clustering Data Obat- Obatan.  Jurnal  Nasional  Teknologi  dan  Sistem  Informasi, 5(1), 17-24. DOI: https://doi.org/10.25077/TEKNOSI.v5i1.2019.17-24
[13] Maulida,  L.  (2018).  Penerapan  Data  Mining  dalam Mengelompokkan  Kunjungan  Wisatawan  ke  Objek  Wisata Unggulan  di  Prov.  DKI  Jakarta  dengan  K-means.  JISKA (Jurnal  Informatika  Sunan  Kalijaga),  2(3),  167-174.  DOI: http://dx.doi.org/10.14421/jiska.2018.23-06 .
[14] Yahya, K. B., & Mahpuz, M. (2019). Penggunaan Algoritma K-  Means  Untuk  Menganalisis  Pelanggan  Potensial  Pada Dealer  SPS  Motor  Honda  Lombok  Timur  Nusa  Tenggara Barat. Infotek: Jurnal Informatika dan Teknologi, 2(2), 109- 118. DOI: https://dx.doi.org/10.29408/jit.v2i2.1447 .
[15] Nur,  F.,  Zarlis,  M.,  &  Nasution,  B.  B.  (2017).  Penerapan Algoritma  K-Means  Pada  Siswa  Baru  Sekolah  Menengah Kejuruan  Untuk  Clustering  Jurusan.  InfoTekJar:  Jurnal Nasional  Informatika  dan  Teknologi  Jaringan,  1(2),  100- 105. DOI: https://doi.org/10.30743/infotekjar.v1i2.70 .
[16] Parlina,  I.,  Windarto,  A.  P.,  Wanto,  A.,  &  Lubis,  M.  R. (2018). Memanfaatkan Algoritma K-Means dalam Menentukan  Pegawai  yang  Layak  Mengikuti  Asessment Center untuk Clustering Program SDP. Journal of Computer Engineering, System and Science, 3(1), 87-93.