## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4431

## Klasterisasi Perguruan Tinggi Swasta di Madura Berdasarkan Kinerja Sumber Daya Manusia dan Mahasiswa Menggunakan Metode K-Means Clustering
Muhsi 1 , Yuli Sasmita 2 , Miftahul Walid 2,*
1 Fakultas Teknik, Sistem Informasi, Universitas Islam Madura, Pamekasan, Indonesia
2 Fakultas Teknik, Teknik Informatika, Universitas Islam Madura, Pamekasan, Indonesia Email: 1 muhsi@uim.ac.id, 2 sasmitayuli1099@gmail.com, 3,* miftahul.walid@uim.ac.id Email Penulis Korespondensi: sasmitayuli1099@gmail.com
Abstrak− Jumlah Perguruan Tinggi Swasta di Indonesia  pada tahun 2020 yaitu 3.044 PTS, di Jawa Timur 328 PTS dan di Madura 30 PTS. Banyaknya perguruan tinggi swasta di Indonesia menyebabkan persaingan yang ketat. Perguruan tinggi harus berusaha untuk mempertahankan dan meningkatkan kinerja agar dapat menjamin kelangsungan aktivitasnya. Oleh karena itu perlu  dilakukan  pemetaan  atau  pengelompokan  perguruan  tinggi  swasta  berdasarkan  kinerja  sumber  daya  manusia  dan mahasiswa untuk mendorong perguruan tinggi tersebut meningkatkan kualitas kinerjanya. Pengelompokan Perguruan Tinggi Swasta dilakukan dengan menggunakan metode k-meeans clustering yang melakukan pengelompokan data ke dalam beberapa klaster berdasarkan kemiripan datanya. Hasil dari penelitian ini, pengelompokan perguruan tinggi swasta di Madura menjadi 3 klaster yaitu: Klaster 1 terdapat 4 perguruan tinggi swasta, Klaster 2 terdapat 7 perguruan tinggi swasta, dan klaster 3 terdapat 19 perguruan tinggi swasta.
Kata Kunci: Data Mining; K-Means Clustering; Perguruan Tinggi Swasta
Abstract− The  number  of  private  universities  in  Indonesia  in  2020  is  3,044  private  universities,  in  East  Java  328  private universities and in Madura 30 private universities. The number of private universities in Indonesia causes intense competition. Colleges should strive to maintain and improve performance in order to ensure their activities. Therefore, it is necessary to do or group private universities based on the performance of human resources and students to encourage these universities to improve their performance. The grouping of private universities is carried out using the k-clustering method which groups data into several clusters based on data groups which are. The results of this study, the grouping of private universities in Madu ra into 3 clusters, namely: Cluster 1 there are 4 private universities, Cluster 2 there are 7 private universities, and Cluster 3 there are 19 private universities.
Keywords : Data Mining; K-Means Clustering; Private Universities

## 1. PENDAHULUAN
Perguruan  tinggi  swasta  adalah  perguruan  tinggi  yang  didirikan  atau  diselenggarakan  oleh  masyarakat  dengan membentuk  badan  penyelenggara  berbadan  hukum  yang  berprinsip  nirlaba,  misalnya yayasan.  Perbedaannya dengan perguruan tinggi negeri, perguruan tinggi swasta tidak didirikan oleh pemerintah atau negara. Perguruan tinggi  swasta  dapat  berbentuk  Akademi, Politeknik,  Sekolah  Tinggi, Institut,  atau Universitas  [1].  Jumlah Perguruan Tinggi Swasta di Indonesia pada tahun 2020 yaitu 3.044 perguruan tinggi swasta, di Jawa Timur 328 perguruan tinggi swasta dan di Madura 30 perguruan tinggi swasta [2].
Banyaknya perguruan tinggi terutama perguruan tinggi swasta di Indonesia menyebabkan persaingan yang ketat. Perguruan tinggi  harus berusaha untuk  mempertahankan dan meningkatkan kinerja agar dapat  menjamin kelangsungan  aktivitasnya  [1].  Sehingga  untuk  mendorong  perguruan  tinggi  tersebut  meningkatkan  kualitas kinerjanya, perlu dilakukan pemetaan atau pengelompokan perguruan tinggi swasta berdasarkan kinerja sumber daya  manusia  dan  mahasiswa  [3][4].  Salah  satu  cara  untuk  melakukan  pemetaan  tersebut,  yaitu  dengan  cara melakukan pengelompokan data atau klasterisasi. Klasterisasi adalah sebuah proses untuk mengelompokan data ke  dalam  beberapa cluster atau  kelompok  sehingga  data  dalam  satu cluster memiliki  tingkat  kemiripan  yang maksimum dan data antar cluster memiliki kemiripan yang minimum [5]. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode K-Means Clustering pada data mining. K-Means Clustering dipilih karena memiliki kelebihan yaitu mampu mengelompokkan objek besar dengan sangat cepat sehingga mempercepat proses pengelompokan [6]. Selain itu, K-Means Clustering juga mudah diimpelementasikan dan memberikan hasil yang baik pada banyak kasus [7]. Kemampuan K-Means Clustering dibandingkan dengan metode yang lain juga sudah dibuktikan oleh beberapa  penelitian  diantaranya,  Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk  Pengelompokan Penyebaran Covid-19  Di  Provinsi  Jawa  Barat  [8],  Klasterisasi  Pola  Penjualan  Pestisida  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering  (Studi  Kasus  Di  Toko  Juanda  Tani  Kecamatan  Hutabayu  Raja)  [9],  Penerapan  Data  Mining  Untuk Pengelompokan Data Rekam Medis Pasien Berdasarkan Jenis Penyakit Dengan Algoritma Clustering (Studi Kasus :  Poli  Klinik  PT.Inecda)  [10],  Data  Mining  Seleksi  Siswa  Berprestasi  Untuk  Menentukan  Kelas  Unggulan Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering  (Studi  Kasus  Di  MTS  Darul  Fikri)  [11]  Klasterisasi  Pasien  BPJS Dengan  Metode  K-Means  Clustering  Guna  Menunjang  Program  Jaminan  Kesehatan  Nasional  Di  Rumah  Sakit Anwar Medika Balong Bendo Sidoarjo [12].
Penelitian lainnya dilakukan oleh Arief Rachman dan M Reza Hiadayat dengan judul “Klasterisasi Sumber Penyebaran Virus Covid-19 dengan Menggunakan Metode K-MEANS Di Daerah Kota Cimahi dan Kab. Bandung

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4431
Barat”  telah  membahas  tentang  penerapan  metode k-means untuk  klasterisasi  sumber  penyebaran  Covid-19  di beberapa tempat. Penelitian ini memperoleh informasi tentang 5 klaster sumber penyebaran virus Covid-19, yaitu klaster 0 (kantor), klaster 1 (tempat makan), klaster 2 (rumah), klaster 3 (perbelanjaan), dan klaster 4 (transportasi umum) selama bulan Mei sampai Juli 2020 untuk Kota Cimahi dan Kab Bandung Barat. Hasil yang didapat pada penelitian  ini  yaitu  pada  klaster  0  tertinggi  dari  Kab.  Bandung  Barat  dengan  rata-rata  0,05%,  untuk  klaster  1 dampak  covid-19  tertinggi  dari  Kab.  Bandung  Barat  dengan  rata-rata  0,55%,  untuk  klaster  2  dengan  rata-rata 0,02%, untuk  klaster 3 dam[11]pak covid-19 tertinggi  dari  Kab. Bandung Barat  dengan rata-rata 0,04%, untuk klaster 4 dampak covid-19 tertinggi dari Kota Cimahi dengan rata-rata 0,79% [13].
Berdasarkan uraian diatas, maka penulis akan menerapkan metode K-Means Clustering pada klasterisasi perguruan tinggi swasta di Madura berdasarkan kinerja sumber daya manusia dan mahasiswa untuk mendorong perguruan tinggi meningkatkan kualitas kinerjanya

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metodologi penelitian merupakan kerangka kerja yang dilakukan peneliti. Kerangka kerja ini merupakan tahapan proses-proses pengelolaan data yang dijalankan [14][16]. Ada beberapa tahapan yang digambarkan, yaitu mulai dari tahap studi literatur sampai tahap kesimpulan. Tahapan proses dilakukan secara terstruktur dan sistematis [5]. Tahapan ini disajikan dalam Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
1. Studi Literatur
Pada tahap awal penelitian yaitu mencari referensi ataupun teori yang relefan beserta penelitian yang dilakukan. Pada hal ini penulis menggunakan karya ilmiah dari beberapa jurnal dan juga buku sebagai bahan referensi.
2. Perumusan Masalah
Tahap selanjutnya adalah menentukan masalah apa yang terjadi pada klasterisasi perguruan tinggi swasta di Madura. Banyaknya perguruan tinggi, khususnya perguruan tinggi swasta menyebabkan persaingan yang ketat. Sehingga perlu dilakukan pengelompokan perguruan tinggi swasta dengan menerapkan sebuah metode pada data mining untuk meningkatkan kualitas kinerja perguruan tinggi swasta tersebut..
3. Pemilihan Metode
Berdasarkan hasil literatur mengenai permasalahan yang ada, K-Means Clustering adalah metode yang dipilih untuk  mengelompokkan  perguruan  tinggi  swasta  di  Madura. K-Means  Clustering dipilih  karena  memiliki kelebihan  yaitu  mampu  mengelompokkan  objek  besar  dengan  sangat  cepat  sehingga  mempercepat  proses pengelompokan. Selain itu, K-Means Clustering juga mudah diimpelementasikan dan memberikan hasil yang baik pada banyak kasus. Kemampuan K-Means Clustering dibandingkan dengan metode yang lain juga sudah dibuktikan oleh beberapa penelitian.
4. Pengumpulan Data
Proses pengumpulan data didapat dari laman pddikti.kemdikbud.go.id. untuk mengetahui data yang dibutuhkan dan nantinya data tersebut akan menjadi bahan pengujian dalam penelitian ini.
5. Pengolahan Data
Pada tahap ini, data yang didapat dari tahap pengumpulan data diproses dan diolah menggunakan metode K- Means clustering . Dimulai dari menentukan jumlah klaster, menentukan pusat klaster awal, menghitung jarak

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4431
euclidean,  mengelompokkan  data  berdasarkan  jarak  terdekat,  perbaharui  pusat  klaster  dan  ulangi  langkah sebelumnya sampai pusat klaster sudah tidak berubah lagi (konvergen).
6. Analisa Hasil
Pada  tahap  analisa  hasil,  penulis  melakukan  analisis  hasil  pengolahan  data  dengan  perhitungan  manual menggunakan Microsoft  Excell yang  kemudian  dicocokkan  juga  dengan  pengujian  menggunakan pemrograman Python .
7. Kesimpulan
Langkah  akhir  dari  penelitian  ini  yaitu menarik  kesimpulan  dari  analisa  hasil  yang  dilakukan.  Dimana  dari proses analisa hasil ini akan didapatkan pengelompokan perguruan tinggi swasta yang sesuai dengan kriteria berdasarkan aspek sumber daya manusia dan mahasiswa.

## 2.2 Flowchart K-Means Clustering
Flowchart atau  diagram  alir  merupakan  sebuah  diagram  dengan  simbol-simbol  grafis  yang  menyatakan  aliran algoritma  atau  proses  yang  menampilkan  langkah-langkah  yang  disimbolkan  dalam  bentuk  kotak,  beserta urutannya dengan menghubungkan masing-masing langkah tersebut menggunakan tanda panah. Diagram ini bisa memberi solusi selangkah demi selangkah untuk  penyelesaian masalah yang ada didalam proses atau algoritma tersebut [15][17]. Adapun alur proses metode k-means clustering dapat dilihat pada Gambar 2
Gambar 2. Flowchart K-Means Clustering
Proses  analisa  pengelompokan  perguruan  tinggi  swasta  menggunakan  algoritma k-means  clustering dimulai dari memasukkan data yang akan di klaster. Kemudian menentukan pusat klaster awal ( centroid ) secara acak.  Langkah  selanjutnya  yaitu  menghitung  jarak  data  ke  pusat  klaster  menggunakan jarak Euclidean dimana data  atau  objek  akan  ditempatkan  ke  klaster  terdekat.  Setelah  menghitung  jarak  euclideannya,  maka  akan didapatkan pengelompokan data berdasarkan jarak terdekat. Selanjutnya yaitu menentukan pusat klaster ( centroid ) baru,  setelah centroid baru  didapatkan  proses  kembali  ke  langkah  menghitung  jarak  setiap  data  pada centroid dengan menggunakan centroid baru untuk  lanjut ke iterasi  selanjutnya. Proses akan berhenti jika anggota pada iterasi sebelumnya bernilai sama atau tidak ada perubahan (konvergen).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini,  terdapat  30  data  yang  digunakan  dalam  uji  coba,  dari  30  hasil  data  tersebut  akan dikelompokkan  menjadi  3  klaster  yang  terdiri  dari  (c1)  klaster  1,  (c2)  klaster  2,  dan  (c3)  klaster  3.  Berikut ini

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4431
adalah  langkah-langkah  pengelompokan  perguruan  tinggi  swasta  di  madura  berdasarkan  kinerja  sumber  daya manusia dan mahasisiwa menggunakan metode K-Means Clustering .
1. Masukkan data yang akan di klaster
Masukkan  data  yang  akan  dikelompokkan  menggunakan  metode k-means  clustering sehingga  akan menghasilkan klaster data.
Tabel 1. Data yang akan di klaster ID-PTS K1 K2 K3 K4 K5 1 16 4 0,034 0 0 2 13 1 0,036 0 0 3 8 1 0,071 0 0 4 6 0 0,043 0 0 5 5 0 0,033 0 0 6 1 0 0,022 0 0 7 1 0 0,04 0 0 8 1 0 0,022 0 0 9 3 0 0,052 0 0 10 9 0 0,024 0 0 11 2 0 0,09 0 0 12 1 0 0,035 0 0 13 1 0 0,046 0 0 14 3 0 0,034 0 0 15 2 0 0,055 0 0 16 6 0 0,046 0 0 17 0 0 0,101 0 0 18 0 0 0,05 0 0 19 0 0 0,042 0 0 20 0 0 0,074 0 0 21 0 0 0,06 0 0 22 0 0 0,04 0 0 23 0 0 0,028 0 0 24 0 0 0,106 0 0 25 0 0 0,036 0 0 26 0 0 0,093 0 0 27 0 0 0,17 0 0 28 0 0 0,085 0 0 29 0 0 0,064 0 0 30 0 0 0,058 0 0

## 2. Menentukan jumlah klaster
Pada tahapan ini ditentukan jumlah klaster sebanyak 3 klaster, yaitu:
1) c1 = Klaster 1
2) c2 = Klaster 2
3) c3 = Klaster 3
3. Menentukan pusat klaster atau centroid awal
Setelah menentukan jumlah klaster, selanjutnya tentukan pusat klaster awal tersebut secara acak.
Tabel 2. Pusat Klaster Awal ID-PTS K1 K2 K3 K4 K5 Centroid 3 8 1 0,071 0 0 1 11 2 0 0,09 0 0 2 19 0 0 0,042 0 0 3
4. Menghitung Euclidean Distance
Jarak Euclidean distance dapat dihitung menggunakan rumus:
D(x, y) = √(x 1 − y 1 ) 2 + (x 2 − y 2 ) 2 + ⋯ + (x n − y n ) 2 (1)
Keterangan: D = Jarak data ke pusat klaster x = Data record y = Data centroid

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4431

## n = Data ke-n
D(1,1) = √(16 − 8) 2 + (4 − 1) 2 + (0,034 − 0,071) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 = 8,54408 D(1,2) = √(16 − 2) 2 + (4 − 0) 2 + (0,034 − 0,090) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 = 14,56033 D(1,3) = √(16 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (0,034 − 0,042) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 = 16.49242
Dari tiga proses sampel menghitung jarak antara data record 1 dengan 3 Data centroid dapat dilanjutkan dengan menggunakan fungsi SQRT di Microsoft Excel .
Tabel 3. Euclidean Distance ID-PTS c1 c2 c3 1 8,544 14,560 16,492 2 5,000 11,045 13,038 3 0,000 6,083 8,062 4 2,236 4,000 6,000 5 3,163 3,001 5,000 6 7,071 1,002 1,000 7 7,071 1,001 1,000 8 7,071 1,002 1,000 9 5,099 1,001 3,000 10 1,415 7,000 9,000 11 6,083 0,000 2,001 12 7,071 1,002 1,000 13 7,071 1,001 1,000 14 5,099 1,002 3,000 15 6,083 0,035 2,000 16 2,236 4,000 6,000 17 8,062 2,000 0,059 18 8,062 2,000 0,008 19 8,062 2,001 0,000 20 8,062 2,000 0,032 21 8,062 2,000 0,018 22 8,062 2,001 0,002 23 8,062 2,001 0,014 24 8,062 2,000 0,064 25 8,062 2,001 0,006 26 8,062 2,000 0,051 27 8,063 2,002 0,128 28 8,062 2,000 0,043 29 8,062 2,000 0,022 30 8,062 2,000 0,016

## 5. Pengelompokan data
Data  yang  telah  ditentukan  jaraknya  kemudian  di  kelompokkan  menjadi  3  klaster  sesuai  dengan  jarak terdekatnya.
Tabel 4. Pengelompokan Data Iterasi-1 ID-PTS c1 c2 c3 Cluster 1 8,544 14,560 16,492 1 2 5,000 11,045 13,038 1 3 0,000 6,083 8,062 1 4 2,236 4,000 6,000 1 5 3,163 3,001 5,000 2 6 7,071 1,002 1,000 3 7 7,071 1,001 1,000 3 8 7,071 1,002 1,000 3 9 5,099 1,001 3,000 2 10 1,415 7,000 9,000 1 11 6,083 0,000 2,001 2 12 7,071 1,002 1,000 3 13 7,071 1,001 1,000 3 14 5,099 1,002 3,000 2

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4431
ID-PTS c1 c2 c3 Cluster 15 6,083 0,035 2,000 2 16 2,236 4,000 6,000 1 17 8,062 2,000 0,059 3 18 8,062 2,000 0,008 3 19 8,062 2,001 0,000 3 20 8,062 2,000 0,032 3 21 8,062 2,000 0,018 3 22 8,062 2,001 0,002 3 23 8,062 2,001 0,014 3 24 8,062 2,000 0,064 3 25 8,062 2,001 0,006 3 26 8,062 2,000 0,051 3 27 8,063 2,002 0,128 3 28 8,062 2,000 0,043 3 29 8,062 2,000 0,022 3 30 8,062 2,000 0,016 3
6. Menentukan Centroid baru
Dalam menentukan centroid baru, dapat dihitung dengan menggunakan rumus:
𝐶(𝑥, 𝑦) = 𝑎/𝑏 (2)
Keterangan: C = Centroid baru x = Klaster ke- y = Kolom ke- a = Jumlah data yang terdapat di kolom x b = Banyak data yang ada dikolom x
𝐶 (𝑐1, 𝑘1) = (16+13+8+6+9+6) 6 = 9,666667
𝐶 (𝑐1, 𝑘2) = (4+1+1+0+0+0) 6 = 1
𝐶(𝑐1, 𝑘3) = (0,034+0,036+0,071+0,043+0,024+0,046) 6 = 0,042333 𝐶 (𝑐1, 𝑘4) = (0+0+0+0+0+0) 6 = 0
𝐶 (𝑐1, 𝑘5) = (0+0+0+0+0+0) 6 = 0
𝐶 (𝑐2, 𝑘1) = (5+3+2+3+2) 5 = 3
𝐶 (𝑐2, 𝑘2) = (0+0+0+0+0) 5 = 0
𝐶 (𝑐2, 𝑘3) = (0,033+0,052+0,090+0,034+0,055)
5 = 0,052800 𝐶 (𝑐2, 𝑘4) = (0+0+0+0+0) 5 = 0
𝐶 (𝑐2, 𝑘5) = (0+0+0+0+0) 5 = 0
𝐶 (𝑐3, 𝑘1) = (0+0+0+0+0+0+0+0+0+0+0+0+0+0) 14 = 0 𝐶 (𝑐3, 𝑘2) = (0+0+0+0+0+0+0+0+0+0+0+0+0+0) 14 = 0 𝐶 (𝑐3, 𝑘3) = ( 0,101 + 0,050 + 0,042 + 0,074 + 0,060 + 0,040 + 0,028 + 0,106 + 0,036 + 0,093 + 0,170 +
0,085 + 0,064 + 0,058 ) 14 = 0,071929 𝐶 (𝑐3, 𝑘2) = (0+0+0+0+0+0+0+0+0+0+0+0+0+0) 14 = 0
𝐶 (𝑐3, 𝑘2) = (0+0+0+0+0+0+0+0+0+0+0+0+0+0) 14
= 0
Berdasarkan hasil perhitungan rata-rata diatas maka didapatkan centroid baru berikut:
Tabel 5. Centroid Baru Centroid K1 K2 K3 K4 K5 c1 9,666667 1 0,042333 0 0 c2 3 0 0,052800 0 0 c3 0 0 0,071929 0 0

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4431
Ulangi lagi langkah 4, 5 dan 6 dengan memakai centroid yang baru. Jikan pusat klaster sudah tidak berubah lagi,  maka  proses  pengklasteran  selesai  atau  dinamakan konvergen .  Pada  penelitian  ini,  proses  iterasi  yang dilakukan sampai dengan iterasi ke-3.
7. Hasil akhir klaster
Setelah melakukan proses analisa terhadap data record dengan melalui beberapa tahapan didapat hasil akhir klastering iterasi ke-3 berikut:
Tabel 6. Hasil Iterasi-3 Id_PTS K1 K2 K3 K4 K5 Cluster 1 16 4 0,034 0 0 1 2 13 1 0,036 0 0 1 3 8 1 0,071 0 0 1 4 6 0 0,043 0 0 2 5 5 0 0,033 0 0 2 6 1 0 0,022 0 0 3 7 1 0 0,040 0 0 3 8 1 0 0,022 0 0 3 9 3 0 0,052 0 0 2 10 9 0 0,024 0 0 1 11 2 0 0,090 0 0 2 12 1 0 0,035 0 0 3 13 1 0 0,046 0 0 3 14 3 0 0,034 0 0 2 15 2 0 0,055 0 0 2 16 6 0 0,046 0 0 2 17 0 0 0,101 0 0 3 18 0 0 0,050 0 0 3 19 0 0 0,042 0 0 3 20 0 0 0,074 0 0 3 21 0 0 0,060 0 0 3 22 0 0 0,040 0 0 3 23 0 0 0,028 0 0 3 24 0 0 0,106 0 0 3 25 0 0 0,036 0 0 3 26 0 0 0,093 0 0 3 27 0 0 0,170 0 0 3 28 0 0 0,085 0 0 3 29 0 0 0,064 0 0 3 30 0 0 0,058 0 0
3
Gambar 3. Pengelompokan Perguruan Tinggi Swasta
Gambar 3 menunjukkan hasil cluster paling optimal yang terbentuk. Dari hasil perhitungan iterasi-3 yang merupakan hasil final dari rangkaian proses k-means clustering yang telah dilakukan  sebelumnya. Dari  30 data yang digunakan diperoleh hasil akhir 3 klaster pengelompokan perguruan tinggi  swasta di  madura berdasarkan kinerja sumber daya manusia dan mahasiswa. Klaster 1 (Tinggi) terdapat 4 Perguruan Tinggi Swasta dengan rata- rata K1 yaitu 11,5, K2 yaitu 1,5, K3 yaitu 0,041, K4 yaitu 0 dan K5 yaitu 0. Klaster 2 (Menengah) terdapat  7

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4431
Perguruan Tinggi Swasta dengan rata-rata K1 yaitu 3,86, K2 yaitu 0, K3 yaitu 0,050, K4 yaitu 0 dan K5 yaitu 0. Klaster  3  (Rendah)  terdapat  19  Perguruan  Tinggi  Swasta  dengan  rata-rata  K1  yaitu  0,26,  K2  yaitu  0,  K3  yaitu 0,062, K4 yaitu 0 dan K5 yaitu 0.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dalam  mengelompokkan  perguruan  tinggi  swasta  di  Madura berdasarkan kinerja sumber daya manusia dan mahasiswa menggunakan metode k-means clustering dapat ditarik kesimpulan bahwa, dalam penelitian ini metode k-means clustering dapat diterapkan pada klasterisasi perguruan tinggi  swasta di  Madura. Dari  30 data dan 5 kriteria yang digunakan di  dapat  pengelompokan PTS sejumlah 3 klaster. Klaster 1 terdapat 4 Perguruan Tinggi Swasta dengan rata-rata K1 yaitu 11,5, K2 yaitu 1,5, K3 yaitu 0,041, K4 yaitu 0 dan K5 yaitu 0. Klaster 2 terdapat 7 Perguruan Tinggi Swasta dengan rata-rata K1 yaitu 3,86, K2 yaitu 0, K3 yaitu 0,050, K4 yaitu 0 dan K5 yaitu 0. Klaster 3 terdapat 19 Perguruan Tinggi Swasta dengan rata-rata K1 yaitu 0,26, K2 yaitu 0, K3 yaitu 0,062, K4 yaitu 0 dan K5 yaitu 0.

## REFERENCES
[1] S. Nawangsari and T. Sugiarato, “Analisis Korelasi Kualitas Web Terhadap Kepuasaan Mahasiswa pada Salah Satu Perguruan Tinggi Swasta di Kopertis Wilayah Tiga,” pp. 1–9, 2013.
[2] D.  HANDINI,  F.  HIDAYAT,  A.  N.  R.  ATTAMIMI,  D.  A.  V.  PUTRI,  M.  F.  ROUF,  and  N.  R.  ANJANI, Higher Education Statistics 2020 . 2020.
[3] K.  Pendidikan,  D.  A.  N.  Teknologi,  D.  Jenderal,  and  P.  Tinggi,  “Kementerian  pendidikan,  kebudayaan,  riset,  dan teknologi,” no. 021, 2021.
[4] K. D. A. N. Prosedur, “AKREDITASI PROGRAM STUDI,” 2019.
[5] I. Virgo, S. Defit, and Y. Yunus, “Klasterisasi Tingkat Kehadiran Dosen Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” vol. 2, pp. 23–28, 2020, doi: 10.37034/jsisfotek.v2i1.17.
[6] D. G. Ramadhan, I. Prihatini, and F. Liantoni, “Analisis Clustering Pengelompokan Penjualan Paket Data Menggunakan Metode K-Means,” J. Tek. Inform. , vol. 13, no. 1, pp. 33–38, 2021.
[7] O. Purwaningrum, Y. Y. Putra, and A. A. Arifiyanti, “Penentuan Kelompok Status Gizi Balita dengan Menggunakan Metode K-Means,” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia , vol. 15, no. 2, pp. 129–136, 2021.
[8] N. Mirantika, A. Tsamratul’Ain, and F. D. Agnia, “PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN PENYEBARAN COVID-19 DI PROVINSI JAWA BARAT,” J. NUANSA Inform. , vol. 15, pp. 92–98, 2021.
[9] S.  A.  Rahmah,  “KLASTERISASI  POLA  PENJUALAN  PESTISIDA  MENGGUNAKAN  METODE  K-MEANS CLUSTERING ( STUDI KASUS DI TOKO JUANDA TANI KECAMATAN HUTABAYU RAJA ),” vol. 1, no. 1, pp. 1–5, 2020.
[10]  R. Ordila, R. Wahyuni, Y. Irawan, and M. Y. Sari, “PENERAPAN DATA MINING UNTUK PENGELOMPOKAN DATA REKAM MEDIS PASIEN BERDASARKAN JENIS PENYAKIT DENGAN ALGORITMA CLUSTERING ( Studi Kasus : Poli Klinik PT . Inecda ),” vol. 9, no. 2, pp. 148–153, 2020.
[11]  R. P. Primanda, A. Alwi, D. Mustikasari, P. T. Informatika, F. Teknik, and U. M. Ponorogo, “DATA MINING SELEKSI SISWA BERPRESTASI UNTUK MENENTUKAN KELAS UNGGULAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING ( Studi Kasus di MTS Darul Fikri ),” pp. 88–101, 2021.
[12]  L.  Masyfufah  and  I.  Artikel,  “CLUSTERING  GUNA  MENUNJANG  PROGRAM  JAMINAN  BALONG  BENDO SIDOARJO CLUSTERING BPJS ’ S INPATIENTS BY USING K -MEANS CLUSTERING METHOD TO SUPPORT THE  NATIONAL  HEALTH  INSURANCE  PROGRAM  AT  ANWAR  MEDIKA  HOSPITAL  BALONG  BENDO SIDOARJO,” J. WIYATA , pp. 8–22, 2021.
[13]  A. Rachman and M. R. Hidayat, “Klasterisasi Sumber Penyebaran Virus Covid-19 dengan Menggunakan,” vol. 19, no. 02, pp. 140–150, 2020.
[14]  S. W. Nengsih, I. Alfian, D. Aji, and S. Anwar, “ANALISIS PENGELOMPOKAN PENENTUAN JURUSAN SISWA SMA MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING,” J. BETRIK , no. 03, pp. 242–248, 2021.
[15]  Y. Y. Prasetya, A. Faisol, and N. Vendyansah, “SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS HASIL PRODUKSI PADI DI KABUPATEN MALANG MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING,” JATI , vol. 5, no. 2, pp. 806–814, 2021.
[16]  F.  Indriyani  and  E.  Irfiani,  “Clustering  Data  Penjualan  pada  Toko  Perlengkapan  Outdoor  Menggunakan  Metode  K- Means,” JUITA  J. Inform. , vol. 7, no. 2, p. 109, 2019, doi: 10.30595/juita.v7i2.5529.
[17]  G. Gustientiedina, M. H. Adiya, and Y. Desnelita, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 17–24, 2019, doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.