## DATA MINING REKOMENDASI CALON MAHASISWA BERPRESTASI DI STMIK DENPASAR MENGGUNAKAN METODE TECHNIQUE FOR OTHERS REFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION
I Kadek Juni Arta 1 , Gede Indrawan 2 , Gede Rasben Dantes 3
1,2,3 Program Studi Ilmu Komputer, Program Pascasarjana Universitas Pendidikan Ganesha Singaraja, Indonesia
e-mail: juni.smkdenpasar@gmail.com, gede.indrawan@gmail.com, rasben.dantes@undiksha.ac.id

## Abstrak
Perkembangan teknologi yang semakin pesat dan tidak bisa dipungkiri bahwa teknologi sebagai  kebutuhan  sekunder  bagi  para  penggunanya.  Sejauh  ini  teknologi  juga  telah diterapkan  pada  beberapa  bidang,  salah  satu  contohnya  kehadiran  teknologi  di  sektor pendidikan  yang  memudahkan  para  penggunanya  untuk  melakukan  proses  penilaian prestasi.  Sistem  penilaian  dan  pencatatan  yang  dilakukan  STMIK  Denpasar  masih konvensional  sehingga  mempersulit  para  dosen  dan  ketua  yayasan  untuk  melakukan analisis  lebih  lanjut  mengenai  keadaan  calon  mahasiswanya.  Selain  dari  itu,  penilaian yang  dilakukan  pun  lebih  berfokus  ke  dalam  bidang  akademis  (penguasaan  konsep). Permasalahan yang dihadapi oleh pihak manajerial STMIK Denpasar adalah bagaimana memanfaatkan teknologi data mining untuk menentukan prestasi calon mahasiswa baru. Dengan sistem rekomendasi perangkat lunak menyediakan saran untuk items yang bisa digunakan  oleh  user.  TOPSIS  adalah  salah  satu  metode  pengambilan  keputusan multikriteria. Metode ini banyak digunakan untuk menyelesaikan pengambilan keputusan secara  praktis.  Aplikasi  telah  berhasil  memilih  mahasiswa  berprestasi  dengan menggunakan TOPSIS dengan rata-rata access time 0.27268 detik dengan bobot 6 data sampel  uji.  Implementasi  metode  TOPSIS  pada  studi  kasus  mahasiswa  berprestasi dengan  menyaring  bobot  standar  minimal  hasil  TOPSIS  untuk  diambil  2  nilai  rangking terbaik pada ambang batas di atas 0.5. Kinerja TOPSIS dibandingkan dengan metode K- Means  Clustering  dari  aspek  access  time  TOPSIS  lebih  cepat  yaitu  0.27268  detik sedangkan  K-Means  Clustering  0.3818  detik.  Kinerja  TOPSIS  dibandingkan  dengan metode  K-Means  Clustering  dari  aspek  hasil  TOPSIS  menghasilkan  rekomendasi  yang sama  dengan  K-Means  Clustering.  Dalam  penelitian  ini  metode  TOPSIS  baru  bisa menghasil  kan  2  rekomendasi  sehingga  pada  penelitian  selanjutnya  metode  ini  bisa dibandingkan dengan metode lain.

## Kata kunci: TOPSIS, Rekomendasi, Prestasi, Datamining

## Abstract
Rapid  technological  developments  and  can  not  be  denied  that  technology  as  a secondary  requirement  for  its  users. So  far  the  technology  has  also  been  applied  in several fields, one example the presence of technology in the education sector that allow its users to make the process of achievement assessment. The assessment system and records  STMIK  Denpasar  still  conventional  so  difficult  for  lecturers  and  chairman  of  the foundation  to  do  further  analysis  about the  state  of  student  candidates. Apart  from  that, the  assessment  was more  focused  on  the  academic  field  (mastery  of concepts). Problems faced by the managerial STMIK  Denpasar is how to leverage data mining technology to determine the achievement of new students. With system software recommendations provide suggestions for items that can be used by the user. TOPSIS is one method of decision-making multicriteria. This method is widely used to complete the decision  making  in  practice. The  application  has  been  successfully  choose  the  best students by using TOPSIS with an average access time 0.27268 seconds with 6 weights
the data of the test sample. Implementation of TOPSIS method in a case study the best students  with  a  minimum  standard  weighting  filter  results  TOPSIS  to  take  second  best rank  value  on  the  threshold  above 0.5. TOPSIS  performance  compared  to  K-Means Clustering  method  of  aspect  TOPSIS  faster  access  time  is  0.27268 seconds  while  K- Means  Clustering 0.3818 sec. TOPSIS  performance  compared  to  K-Means  Clustering method  of  aspect  results  of  TOPSIS  produce  the  same  recommendation  to  the  K- MeansClustering.  In  this  study  a  new  TOPSIS  method  can  generate  the  two recommendations  so  that  in  future  studies  of  this  method  can  be  compared  with  other methods.
Keywords: TOPSIS, Recommendations, Achievements, Datamining

## PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi yang
semakin  pesat  dan  tidak  bisa  dipungkiri bahwa teknologi sebagai kebutuhan sekunder  bagi  para  penggunanya.  Sejauh ini  teknologi  juga  telah  diterapkan  pada beberapa  bidang,  salah  satu  contohnya kehadiran  teknologi  di  sektor  pendidikan yang  memudahkan  para  penggunanya untuk melakukan proses penilaian prestasi. Dari perkembangan teknologi tersebut yaitu penilaian  prestasi  calon  mahasiswa  pada STMIK Denpasar.
Sistem penilaian dan pencatatan yang dilakukan STMIK Denpasar masih konvensional  sehingga  mempersulit  para dosen dan ketua yayasan untuk melakukan analisis  lebih  lanjut  mengenai  keadaan calon  mahasiswanya.  Selain  dari  itu, penilaian yang dilakukan pun lebih berfokus ke  dalam  bidang  akademis  (penguasaan konsep).  Penilaian  pengembangan  diri dilakukan  dengan  standar  penilaian  yang minimum, dan hanya berdasarkan penilaian subjektif  dari  dosen  yang  bersangkutan. Sistem penilaian seperti ini tentu saja belum cukup,  karena  tidak  sesuai  dengan  misi STMIK Denpasar, sekolah ini ingin menghasilkan calon mahasiswa yang bukan  hanya  pandai  di  bidang  akademis saja, tetapi juga memiliki moral yang baik.
Salah  satu  alternatif  yang  dapat dilakukan untuk membantu pihak manajerial meningkatkan  kualitas  STMIK  Denpasar adalah dengan memanfaatkan perkembangan  teknologi  informasi  yang ada,  khususnya  teknologi  sistem  data mining.  Sistem  data  mining  ini  diharapkan dapat  memberikan  masukan  bagi  para dosen  untuk  mengetahui  karakter  para calon  mahasiswanya  berdasarkan  data
yang  tersimpan,  penilaian  keberhasilan proses  mengajar,  serta  membantu  pihak langkah/keputusan yang akan diambil berikutnya  berdasarkan  analisis  data  yang ada.  Sistem  ini  juga  diharapkan  dapat mengatasi  beberapa  masalah  yang  terjadi karena  penyimpanan  berkas  data,  seperti risiko  kehilangan  yang  besar  dan  perlunya tempat  untuk  menyimpan  data  tersebut, karena  sistem  ini  juga  dapat  digunakan untuk  menyimpan  data  calon  mahasiswa ada dari tahun ke tahun.
Penelitian ini bertujuan untuk merancang  sistem  data  mining  dalam penilaian  prestasi  calon  mahasiswa  STMIK Denpasar  dengan  menggunakan  metode TOPSIS  ( Technique  For  Others  Reference by  Similarity  to  Ideal  Solution )  Atribut penilaian yang meliputi nilai raport, tes tulis, kepribadian (wawancara), keaktifan, pekerjaan  orang  tua,  sumber  biaya  hidup, pekerjaan calon mahasiswa, prestasi semasa  sekolah,  beasiswa  dan  kegiatan ekstrakurikuler selama di sekolah.
Permasalah pada penelitian ini adalah 1.  Bagaimana implementasi metode TOPSIS  untuk  merekomendasi  calon mahasiswa berprestasi di STMIK Denpasar?
2.  Bagaimana  Kinerja  Metode  TOPSIS dibandingkan
K-Means dalam menentukan Prestasi calon mahasiswa? Tujuan penelitian ini adalah 1.  Merancang rekomendasi calon mahasiswa  berprestasi  pada  STMIK Denpasar dengan menggunakan metode TOPSIS 2.  Membandingkan kinerja metode TOPSISdan  K-Means  Clustering  yang efektif dalam menentukan calon mahasiswa berprestasi

## LANDASAN TEORI
Data Mining Definisi Data Mining
Data  mining (Connolly  dan  Begg, 2010)  adalah  suatu  proses  ekstraksi  atau penggalian  data  yang  belum  diketahui sebelumnya,  namun  dapat  dipahami  dan berguna  dari database yang  besar  serta digunakan untuk membuat suatu keputusan bisnis yang sangat penting.
Data  mining biasa  juga  disebut dengan  “Data  atau knowledge  discovery ” atau  menemukan  pola  tersembunyi  pada data .  Data  mining adalah  proses  dari menganalisa  data  dari  prespektif  yang berbeda  dan  menyimpulkannya  ke  dalam informasi yang berguna.
Data mining (Han dan Kamber, 2006) didefinisikan  sebagai  proses  mengekstrak atau menambang pengetahuan yang dibutuhkan  dari  sejumlah  data  besar.  Pada prosesnya data  mining akan  mengekstrak informasi  yang  berharga  dengan  cara menganalisis  adanya  pola-pola  ataupun hubungan  keterkaitan  tertentu  dari  data- data  yang  berukuran  besar. Data  mining berkaitan  dengan  bidang  ilmu-ilmu  lain, seperti Database
System,
Data Warehousing,  Statistic , Machine  Learning, Information Retrieval, dan Komputasi Tingkat  Tinggi.  Selain  itu data  mining didukung  oleh  ilmu  lain  seperti Neural Network ,  Pengenalan  Pola, Spatial  Data Analysis, Image Database, Signal Processing .
Beberapa survey tentang  proses pemodelan  dan  metodologi  menyatakan bahwa,  “ Data  mining digunakan  sebagai penunjuk,  dimana data  mining menyajikan intisari  atas  sejarah,  deskripsi  dan  sebagai standar  petunjuk  mengenai  masa  depan dari  sebuah  proses  model data  mining Karakteristik data mining sebagai berikut: a. Data  mining berhubungan  dengan penemuan sesuatu yang tersembunyi  dan  pola  data  tertentu yang tidak diketahui sebelumnya.
b. Data  mining biasa  menggunakan data  yang  sangat  besar.  Biasanya data  yang  besar  digunakan  untuk membuat hasil lebih dapat dipercaya.
c. Data mining berguna untuk
membuat keputusan kritis.
Berdasarkan beberapa pengertian tersebut  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa Data  Mining adalah  suatu  teknik  menggali informasi  berharga  yang  terpendam  atau tersembunyi  pada  suatu  koleksi  data ( database )  yang  sangat  besar  sehingga ditemukan  suatu  pola  yang  menarik  yang sebelumnya tidak diketahui.

## Fungsi Data Mining
Teknik –teknik  data  mining  telah digunakan  untuk  menemukan  pola  yang tersembunyi  dan  meprediksi  tren  masa depan. Dan keuntungan kompetitif dari data mining  termasuk  dengan  meningkatnya pendapatan,  berkurangnya  pengeluaran, dan kemampuan pemasaran yang meningkat.
Data  mining dibagi  menjadi  dua kategori  utama  (Han  dan  Kamber,  2006) yaitu:
A. Prediktif Tujuan dari tugas prediktif adalah untuk memprediksi  nilai  dari  atribut  tertentu berdasarkan  pada  nilai  atribut-atribut lain.  Atribut  yang  diprediksi  umumnya dikenal sebagai target atau variable tak bebas,  sedangkan  atribut-atribut  yang digunakan  untuk  membuat  prediksi dikenal sebagai explanatory atau variable bebas.
B. Deskriptif
Tujuan  dari  tugas  deskriptif  adalah untuk  menurunkan  pola-pola  (korelasi, trend,  cluster, teritori,  dan  anomali) yang  meringkas  hubungan  yang  pokok dalam data. Tugas data mining deskriptif sering merupakan penyelidikan dan seringkali
memerlukan teknik post-processing untuk validasi dan penjelasan hasil. Fungsi dari data mining juga ada dalam dunia  kesehatan,  dimana  data  mining telah digunakan untuk untuk meningkatkan diagnosis dan
pengobatan atau lebih mengerti perilaku  dari  pasien.  (Sandra  et  all, 2009)
Data  mining juga  memiliki  beberapa fungsionalitas
yaitu Concept/Class Description : Characterization and
Discrimination,  Mining  Frequent  Patterns,
Associations, and Correlations, Classification and Prediction, Cluster Analysis,  Outlier  analysis, dan Evolution analysis . (Han dan Kamber, 2006 : 21 – 27)

## Tujuan Data Mining
Tujuan  dari data  mining (Hoffer  dkk, 2007) adalah:
1. Explanatory
Untuk
menjelaskan beberapa kondisi  penelitian,  seperti  mengapa penjualan  truk pick-up meningkat  di Colorado.
2. Confirmatory Untuk mempertegas hipotesis, seperti  halnya  dua  kali  pendapatan keluarga  lebih  suka  dipakai  untuk membeli
peralatan keluarga dibandingkan dengan satu kali pendapatan keluarga.
3. Exploratory Untuk menganalisa data yang memiliki hubungan yang baru.
Misalnya,  pola  apa  yang  cocok untuk  kasus  penggelapan  kartu kredit.

## Arsitektur Data Mining
Data mining merupakan proses pencarian  pengetahuan  yang  menarik  dari data berukuran besar yang disimpan dalam basis  data, data  warehouse atau  tempat penyimpanan  informasi  lainnya.  Dengan demikian  arsitektur  sistem data  mining memiliki  komponen-komponen  utama  (Han dan Kamber, 2006) yaitu:
a. Database , data  warehouse,  World
Wide
Web, atau tempat penyimpanan informasi lainnya: bisa berbentuk satu atau
banyak
database, data warehouse, spreadsheet , ataupun
tempat penyimpanan informasi lainnya.
Data Cleaning , Data Integration dan Data  Selection dapat  dijalankan pada data tersebut.
b. Database dan data  warehouse server .  Komponen  ini  bertanggung jawab dalam pengambilan data yang relevan,  berdasarkan  permintaan pengguna.
c. Knowledge  Based .  Komponen  ini merupakan domain knowledge yang digunakan untuk memandu pencarian  atau  mengevaluasi  pola- pola  yang  dihasilkan.  Pengetahuan tersebut meliput hirarki konsep yang digunakan untuk mengorganisasikan atribut  atau  nilai  atribut  kedalam level abstraksi yang berbeda. Pengetahuan  tersebut  juga  dapat berupa kepercayaan pengguna ( user  belief ),  yang  dapat  digunakan untuk menentukan kemenarikan pola yang diperoleh.
d. Data  mining  engine .  Bagian  ini merupakan komponen penting dalam arsitektur sistem data mining . Komponen  ini  terdiri  dari  modul- modul fungsional seperti karakterisasi,  asosiasi,  klasifikasi,
dan analisis cluster . e. Ghrapical  user  interface (GUI). Modul  ini  berkomunikasi  dengan pengguna  dan data  mining .  Melalui komponen ini, pengguna berinteraksi dengan sistem menggunakan query .
Gambar 1. Arsitektur sistem data mining

## Klasifikasi Sistem Data Mining
Data Mining (Han dan Kamber, 2006) merupakan suatu pendekatan dalam
pemecahan masalah dengan menggunakan tinjauan  berbagai  sudut  pandang  ilmu secara  terpadu  yaitu, database  system, statistics,  machine  learning,  visualization, dan information system.

## Gambar 2.  Sistem data mining
Data  mining  merupakan  irisan  dari berbagai  disiplin  Knowledge  Discovery In Databases
Han  dan  Kamber  (2006  :  7),  lebih spesifik menyatakan istilah Data Mining dan Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD) secara bergantian untuk menjelaskan proses  penggalian  informasi  tersembunyi dalam  suatu  kumpulan  data  yang  besar. Akan  tetapi  kedua  istilah  tersebut  memiliki konsep yang berbeda, tetapi berkaitan satu sama  lain  dan  salah  satu  tahap  dalam proses KDD adalah data mining .
Data
mining adalah salah satulangkahdalam  proses  KDD  secara keseluruhan.  Secara  umum, data  mining digunakan  oleh  banyak  peneliti  sebagai sinonim    dari  proses  KDD.  Akhir-akhir  ini, data mining dan knowledge discovery telah diusulkan sebagainama yang paling memadai  untuk  keseluruhan  proses    KDD. Knowledge Discovery in Databases
berkaitan dengan proses penemuan pengetahuan yang diterapkan pada database. Hal ini juga didefinisikan sebagai proses non-trivial untuk  identifikasi  data yang  valid,  baru,  berpotensi  bermanfaat, dan  akhirnya  memiliki  pola  yang  dapat dimengerti.
Knowledge discovery sering terhalang karena  tantangan  dalam  integrasi  dan navigasi dari data yang berbeda. Selain itu, karena  jumlah  dimensi  di  dalam  data meningkat, pendekatan baru untuk penemuan pola sangat diperlukan.
Berdasarkan pengertian beberapa pengertian tersebutdapat ditarik kesimpulan bahwa Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  adalah  proses  yang  bertujuan  untuk menggali dan menganalisis sejumlah besar himpunan  data  dan  mengekstrak  informasi serta pengetahuan yang berguna.
Langkah  penting  dalam  proses  KDD dapat  dilihat  pada  gambar  2  yang  terdiri dari tahapan-tahapan sebagai berikut: 1) Data cleaning Data cleaning merupakan proses  membuang  duplikasi  data, memeriksa data yang tidak konsisten, dan  memperbaiki  kesalahan  pada data,  seperti  kesalahan  penulisan. Pada  umumnya  data  yang  diperoleh baik  dari database suatu  perusahaan maupun hasil eksperimen, memiliki isi yang  tidak  sempurna  seperti  data yang  hilang,  data  yang  tidak  valid atau  juga  hanya  sekedar  salah  ketik. Selain itu, ada juga atribut-atribut data yang  tidak  relevan  dengan  hipotesa data  mining yang  dimiliki. Data cleaning juga  akan  mempengaruhi hasil informasi dari teknik data mining karena  data  yang  ditangani  akan berkurang jumlah dan
kompleksitasnya.
2) Data integration

## Gambar 3. Proses data integration
Proses  menambah  data  yang sudah ada dengan data atau
informasi  lain  yang  relevan  atau  bisa disebut juga
merupakan penggabungan  data  dari  berbagai database ke  dalam  satu database baru  yang  dibutuhkan  oleh  KDD. Tahapan cleaning dan integration pada  KDD  mengasumsikan  bahwa integrator  data  harus  menghapus noise dari  data  awal  secara  paralel dengan  mengintegrasikan  beberapa data set.
3) Data selection
Pemilihan  data  yang  relevan dan  dapat  dilakukan  analisis  dari data operasional. Data hasil
pemilihan  disimpan  dalam database
yang terpisah.
4) Data transformation
Proses tranformasi data kedalam bentuk format tertentu sehingga  data  tersebut  sesuai  untuk proses data  mining .  Sebagai  contoh beberapa  metode  standar  seperti analisis asosiasi dan clustering hanya  bisa  menerima  input  data kategorikal.
5) Data mining
Proses mencari pola atau informasi menarik dengan menggunakan  teknik,  metode  atau algoritma tertentu.
6) Pattern evaluation
Mengidentifikasi pola-pola yang benar-benar  menarik  dari  hasil data mining .  Dalam  tahap  ini  hasil  dari teknik data  mining berupa  pola-pola yang  khas  maupun  model  prediksi dievaluasi  untuk  menilai  apakah hipotesa  yang  ada  memang  tercapai atau tidak.
7) Knowledge presentation Menampilkan  pola  informasi
yang  dihasilkan  dari  proses data mining,  visualisasi  ini  membantu mengkomunikasikan hasil data
mining  dalam  bentuk  yang  mudah dimengerti.

## TOPSIS
TOPSIS  adalah  salah  satu  metode pengambilan  keputusan  multikriteria  yang pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Yoon  dan Hwang  (1981).  TOPSIS  menggunakan
prinsip  bahwa  alternatif  yang  terpilih  harus mempunyai  jarak  terdekat  dari  solusi  ideal positif  dan  terjauh  dari  solusi  ideal  negatif dari  sudut  pandang  geometris  dengan menggunakan jarak Euclidean untuk menentukan  kedekatan  relatif  dari  suatu alternatif dengan solusi optimal. Solusi ideal positif  didefinisikan  sebagai  jumlah  dari seluruh  nilai  terbaik  yang  dapat  dicapai untuk  setiap  atribut,  sedangkan  solusi negatif-ideal terdiri dari seluruh nilai terburuk yang dicapai untuk setiap atribut.
TOPSIS mempertimbangkan keduanya, jarak terhadap solusi ideal positif dan  jarak  terhadap  solusi  ideal  negatif dengan mengambil kedekatan relatif terhadap  solusi  ideal  positif.  Berdasarkan perbandingan  terhadap  jarak  relatifnya, susunan prioritas alternatif bisa dicapai.
Metode  ini  banyak  digunakan  untuk menyelesaikan pengambilan keputusan secara praktis. Hal ini disebabkan konsepnya sederhana dan mudah dipahami, komputasinya efisien, dan memiliki  kemampuan  mengukur  kinerja relatif dari alternatif-alternatif keputusan.

## Langkah-langkah Metode TOPSIS
Langkah-langkah
yang harus
dilakukan untuk memperoleh hasil penilaiandalam metode TOPSIS adalah:
1.  Membangun normalized decision matrix
• Elemen rij hasil dari normalisasi decision matrix R dengan metode Euclidean length of a vector adalah:
……………………. (2.1)
2.  Membangun weighted normalized decision matrix
Dengan bobot W = ( w1, w2,.....,wn ), maka normalisasi bobot matriks V adalah:
…………… (2.2)
3.  Menentukan solusi ideal dan solusi ideal negatif.
Solusi ideal dinotasikan A*, sedangkan solusi ideal negatif dinotasikan A-:
…(2.3)
Dimana:
4.  Menghitung separasi
• Si* adalah jarak (dalam pandangan Euclidean ) alternatif dari solusi ideal didefinisikan sebagai:
…… (2.4)
• Dan jarak terhadap solusi negatif- ideal didefinisikan sebagai:
……. (2.5)
5.  Menghitung kedekatan relatif terhadap solusi ideal
…... (2.6)
6.  Merangking Alternatif
Alternatif  dapat  dirangking  berdasarkan urutan Ci*. Maka  dari  itu,  alternatif terbaik adalah salah satu yang berjarak terpendek  terhadap  solusi  ideal  dan berjarak  terjauh  dengan  solusi  negatif- ideal.
Berikut contoh perhitungan TOPSIS 6 Alternatif (peserta calon mahasiswa STMIK Denpasar) dengan 5 kriteria.
Tabel 1. Nilai kriteria setiap alternatif
Peserta C1 C2 C3 C4 C5 A1 690 3,1 478 7 4 A2 590 3,9 788 6 10 A3 600 3,6 798 8 7 A4 620 3,8 540 10 6 A5 700 2,8 650 4 6 A6 650 4 500 9 8 C1 = 690 * 690 = 476100
C2 = 3.1 * 3.1 = 9.61 C3 = 478 * 478 = 228484 C4 = 7 * 7 = 49 C5 = 4 * 4 = 16 Dengan  cara  yang  sama,  untuk  masing- masing  peserta  yang  lain  dapat  dihitung normalisasi matrik keputusannya. Sehingga nilai  kuadrat  secara  keseluruhan  terlihat seperti tabel berikut ini.
Tabel 2. Nilai kuadrat Peserta  C1 C2 C3 C4 C5 A1 690 3,1 478 7 4 A2 590 3,9 788 6 10 A3 600 3,6 798 8 7 A4 620 3,8 540 10 6 A5 700 2,8 650 4 6 A6 650 4 500 9 8
a.  Menjumlahkan kuadrat setiap kriteria
C1  =  476100  +  348100  +  360000  + 384400 + 490000 + 4225000 = 2481100
Akar  kuadrat  untuk  masing-masing kriteria adalah C1 = √2481100= 1575.15
Hasil  lengkap  akar  kuadrat  untuk masing-masing kriteria, sebagai berikut: Tabel 3. Kuadrat dan akar kuadrat C1 C2 C3 C4 C5 Sum Kuadrat 2481 100 76,06   2450 332 346   30 1 Akar kuadrat 1575 ,15 8,72 1565 ,354 18, 60 17, 34 b.  Normalisasi Matrik Keputusan ( ) Tabel Normalisasi Matrik Keputusan R11 = X11 / akar kuadrat(C1) = 690 / 1575,15 = 0,43805 R21 = X21 / akar kuadrat(C1) = 590 / 1575,15 = 0,37457 Tabel lengkapnya adalah sebagai berikut : Tabel 4.Normalisasi matrik keputusan 0,438 05 0,3554 54 0,3053 62 0,3763 22 0,2305 56 0,374 57 0,4471 84 0,5034 01 0,3225 62 0,5763 9 0,380 92 0,4127 85 0,5097 89 0,4300 83 0,4034 73 0,393 61 0,4357 18 0,3449 7 0,5376 03 0,3458 34 0,444 4 0,3210 55 0,4152 42 0,2150 41 0,3458 34 0,412 66 0,4586 5 0,3194 17 0,4838 43 0,4611 12
c.  Weighted Normalized Decision Matrix
Rumusan Vi = Wij * Rij Bobot untuk masing-masing kriteria adalah sebagai berikut R1    R2     R3     R4       R5 0,3   0,15   0,3     0,1      0,15 Sehingga
V11 = W1 * R11 = 0,43805 * 0,30 = 0,13142 V12 = W2 * R11 = 0,35545 * 0,15 = 0,053318
V13 = W3 * R11 = 0,30536 * 0,30 = 0,091609 V14 = W4 * R11 = 0,37632 * 0,10 =
0,037632 V15 = W5 * R11 = 0,23055 * 0,15 =
0,034583
Tabel  5. Weighted  normalized  decision matrix
Sehingga Matrik Normalisasi Keputusan ( Vij ) secara lengkap sebagai berikut:
0,13142  0,053318  0,091609  0,037632 0,034583 0,11237  0,067078  0,151020  0,032256 0,086459 0,11427  0,061918  0,152937  0,043008 0,060521 0,11808  0,065358  0,103491  0,053760 0,051875 0,13332  0,048158  0,124572  0,021504 0,051875 0,12380  0,068798  0,095825  0,048384
0,069167
d.  Menentukan  solusi  ideal  positif  dan solusi ideal negatif.
Nilai  yang  paling  mendekati  1, maka  dipilih  sebagai  ideal  positif sedangkan  yang  paling  mendekati  nilai 0, maka dianggap sebagai ideal negatif. Tabel  berikut  ini,  menunjukkan  ideal positif dan ideal negative
Tabel 6. Solusi ideal positif dan negatif C1 C2 C3 C4 C5 Mak s Vj + 0,13 33 0,068 8 0,15 2 0,053 8 0,086 5 Mak s Vj - 0,11 24 0,053 3 0,09 2 0,021 5 0,034 6 e.  Menghitung Separasi Si* adalah
jarak (dalam
pandangan Euclidean )  alternatif  dari solusi ideal positif.
S A1+ = ((0,13142-0,1333) 2 + (0,053318- 0,0688) 2 +  (0,091609-0,151) 2 +
(0,037632-0,0538) 2 +  (0,034583- 0,0865) 2 )1/2 = 0,08202 S A2+ = 0,030086
S A3+ = 0,034705
S A4+ = 0,060822 S A5+ = 0,058021 S A6+ = 0,058859 f.  Dan  jarak  terhadap  solusi  negatif-ideal didefinisikan sebagai:
S A1 - = ((0,13142-0,1124)2 +(0,053318- 0,0533)2 +  (0,091609-0,0916)2  + (0,037632-0,0215)2  +  (0,034583- 0,0346)2)1/2 = 0,024937
S A2 - = 0,080781 S A3 - = 0,070530 S A4 = 0,040722 S A5- = 0,043008 S A6- = 0,048016 g.  Menghitung  kedekatan  relatif  terhadap solusi ideal S A1+ =(0,024937 / (0,082020+0,024937)) = 0,76684989 S A2+ =(0,271379 / (0,030086+0,271369)) = 0,27136918 S A3+ =(0,329786 / (0,034705+0,329786)) = 0,32978657 S A4+ =(0,598975 / (0,060822+0,598976)) = 0,59897578 S A5+ =(0,574296 / (0,058021+0,574298)) = 0,57429674 S A6+ =(0,550724 / (0,058859+0,550725)) = 0,55072458 h.  Perangkingan S A1+ =(0,024937 / (0,082020+0,024937)) = 0,76684989 S A4+ =(0,598975 / (0,060822+0,598976)) = 0,59897578 S A5+ =(0,574296 / (0,058021+0,574298)) = 0,57429674 S A6+ =(0,550724 / (0,058859+0,550725)) = 0,55072458 S A3+ =(0,329786 / (0,034705+0,329786)) = 0,32978657 S A2+ =(0,271379 / (0,030086+0,271369))
= 0,27136918
i.  Kesimpulan Berdasarkan perangkingan nilai, maka  peserta  A1  yang  mendapat  nilai tertinggi  sebagai  keputusan  terbaik  calon kandidat kategori mahasiswa berprestasi
Pes erta C1 C2 C3 C4 C5 A1 0,13 142 0,05 3318 0,09 1609 0,037 632 0,034 583

## Sistem Rekomendasi
Ada  beberapa  macam  definisi  dari sistem  rekomendasi.  Menurut  Mahmood dan  Ricci,  Sistem  Rekomendasi  adalah peralatan  perangkat  lunak  dan  teknik  yang menyediakan  saran  untuk items yang  bisa digunakan oleh user. Secara general sistem rekomendasi  didefinisikan  sebagai  sistem pendukung  yang  membantu user untuk mencari informasi, produk dan servis (buku, film,  music  dll)  dengan  menggabungkan dan menganalisa saran dari user lain, yang berarti  meninjau  dari  beberapa  pihak  dan user atribut.
Sistem  rekomendasi  menjadi  sebuah penelitian  bidang  yang  penting  sejak munculnya makalah pertama tentang collaborative-filtering pada pertengahan 1990an.  Tujuan  dari  sistem  rekomendasi adalah  menghasilkan  rekomendasi  yang berguna  kepada user untuk items atau produk yang paling menguntukan bagi user.
Sistem  Rekomendasi  menurut  Melville  dan Sindhwani, terbagi atas 3 jenis, yaitu:
1.  Content-based Filtering 2.  Collaborative Filtering
3.  Hybrid-based Filtering

## K-Means Clustering
K-Means termasuk  dalam partitioning clustering yaitu  setiap  data  harus  masuk dalam cluster tertentu  dan  memungkinkan bagi  setiap  data  yang  termasuk  dalam cluster tertentu pada suatu tahapan proses, pada  tahapan  berikutnya  berpindah  ke cluster yang  lain.  K-Means  memisahkan data  ke k daerah  bagian  yang  terpisah, dimana k adalah  bilangan  integer  positif. Algoritma  K-Means  sangat  terkenal  karena kemudahan  dan  kemampuannya  untuk mengklasifikasi  data  besar  dan outlier dengan  sangat  cepat  (Kusumadewi  dkk, 2006)
Berikut adalah
langkah-langkah algoritma K-Means : 1.  Penentuan pusat cluster awal
Dalam  menentukan  n  buah  pusat cluster awal  dilakukan  pembangkitan bilangan
random yang merepresentasikan  urutan  data input . Pusat awal cluster didapatkan dari data sendiri  bukan  dengan  menentukan  titik
baru,  yaitu  dengan  menrandom  pusat awal dari data.
2.  Perhitungan jarak dengan pusat cluster Untuk  mengukur  jarak  antara  data dengan pusat cluster digunakan
Euclidian distance . Algoritma
perhitungan  jarak  data  dengan  pusat cluster
• Ambil  nilai  data  dan  nilai  pusat cluster
• Hitung Euclidian distance data dengan tiap pusat cluster 3.  Pengelompokkan data Jarak hasil perhitungan akan dilakukan perbandingan dan dipilih jarak terdekat antara data dengan pusat cluster , jarak ini  menunjukkan  bahwa  data  tersebut berada  dalam  satu  kelompok  dengan pusat cluster terdekat. Algoritma pengelompokkan data
1.  Ambil  nilai  jarak  tiap  pusat cluster dengan data
2.  Cari nilai jarak terkecil
3.  Kelompokkan  data  dengan  pusat cluster yang memiliki jarak terkecil.
4.  Penentuan pusat cluster baru Untuk  mendapatkan  pusat cluster baru bisa dihitung dari rata-rata nilai anggota cluster dan pusat cluster . Pusat cluster yang  baru  digunakan  untuk  melakukan iterasi  selanjutnya,  jika  hasil  yang didapatkan  belum  konvergen.  Proses iterasi akan berhenti jika telah memenuhi  maksimum  iterasi  yang dimasukkan  oleh User atau  hasil  yang dicapai sudah konvergen (pusat cluster baru sama dengan pusat cluster lama). Algoritma penentuan pusat cluster baru 1.  Cari jumlah anggota tiap cluster 2.  Hitung pusat baru dirumuskan seperti ditunjukkan pada Persamaan
(2.7)
Pusat cluster baru
= 𝑋 1 + 𝑋 2 + 𝑋 3 +⋯+𝑋 𝑁 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ+1
………(2.7)

## Kerangka Pikir
Evaluasi
kelayakan mahasiswa merupakan  suatu  penilaian  dimana  suatu mahasiswa apakah pantas atau tidak untuk kategori  mahasiswa  berprestasi.  Proses keputusan layak atau tidak dapat dijelaskan pada gambar 5.
Gambar 5. Kerangka berpikir

## Hipotesis
Dalam  sebuah  penelitian,  memiliki dugaan sementara mengenai hasil penelitian  (hipotesis).  Tetapi  hipotesis  tidak mutlak selalu ada dalam penelitian.
Sebelumnya berikut pengertian dari hipotesis.  Menurut Sugiyono  (2009:159) yang dimaksud dengan hipotesis adalah: “Hipotesis  diartikan  sebagai  jawaban sementara  terhadap  rumusan  masalah penelitian.”
Dari kutipan diatas,
hipotesis
merupakan  suatu  pernyataan  yang  bersifat sementara atau dengan anggapan, pendapat atau asumsi yang mungkin benar dan  mungkin  salah.  Berdasarkan  uraian kerangka  pemikiran  diatas,  maka  hipotesis yang  disajikan  penulis  adalah “TOPSIS lebih cepat dalam memproses data pada studi  kasus  data  mining  mahasiswa berprestasi  di  STMIK  Denp asar”. Teknik yang  digunakan  untuk menguji  hipotesis  ini dengan melakukan
perbandingan
persamaan  fungsi  yang  digunakan  untuk mengimplementasikan masing-masing metode  atau  algortima  yang  digunakan. Dimana  dari  persamaan  fungsi  masing- masing  algortima  metode  k-means  dalam menentukan hasil ada pengulangan prosedur  sedangkan  Topsis  sendiri  tidak ada pengulangan prosedur untuk menghasilkan hasil yang konvergen.

## METODE Desain Penelitian Objek yang diteliti
Berdasarkan  dari  tujuan  penelitian, objek  yang  diteliti  adalah  data  mining rekomendasi  calon  mahasiswa  berprestasi dengan metode TOPSIS Prosedur Penelitian Prosedur  penelitian  yang  digunakan dalam  dipresentasikan dalam gambar 6 :
Gambar 6. Kerangka solusi penelitian

## Jenis Penelitian
Pada penelitian ini, peneliti menggunakan metode penelitian kuantitatif. Dimana peneliti
mengumpulkan  data  dan  menguji  atau membuktikan hipotesis yang ada. Peneliti melakukan survei untuk menentukan  frekuensi  dan  prosentase tanggapan mereka tentang sistem.

## Sumber Data
Data  yang  diperoleh  dalam  penelitian ini ada dua sumber data yaitu:
1.  Data Sekunder
Penulis  akan  melakukan  pencarian, pembelajaran  dari  berbagai  macam literatur dan dokumen yang menunjang  pengerjaan  penelitian  ini khususnya  yang  berkaitan  dengan TOPSI.
2.  Data Primer
Perancangan Metode TOPSIS
Melakukan pengamatan terhadap data  yang  diteliti  dan  melakukan interview dengan  para  pakar  yang berkaitan dalam pembuatan aplikasi.

## Perancangan TOPSIS
Perancangan TOPSIS dijelaskan pada gambar 7.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil pengujian metode Topsis dilakukan dengan menggunakan data sampel 6 calon mahasiswa. Pengujian Hasil TOPSIS.  Mahasiswa  5  rangking  1  dengan nilai  menunjukkan  2  mahasiswa  yang berprestasi  yaitu  Calon  Mahasiswa  5  dan Calon Mahasiswa 6, dimana Calon TOPSIS 0.594448  sedangkan  Calon  Mahasiswa  6 rangking  2  dengan  nilai  TOPSIS  0.543081. Hasil dapat dilihat pada gambar 8.
Start Matrik keputusan ternormalisasi Weighted Normalized Decision Matrix Solusi Ideal Positif dan Negatif Separasi kedekatan relatif terhadap solusi ideal Perangkingan Selesai Penentuan Variabel Input Jumlahkan Kuadrat Setiap Kriteria Gambar 7. Flowchart Sistem

## Gambar 8. Hasil pengujian Topsis

## Pengujian Access Time Metode TOPSIS
Hasil pengujian access time dilakukan dengan  menggunakan  6  sampel  data pengujian.  Dari  6  data  sampel  pengujian dengan  data  sama  setiap  klik  tombol rekomendasi, access time dipengaruhi oleh performance  dari  komputer  atau  spesifikasi hardware.  Spesifikasi  hardware  komputer yang  digunakan  untuk  pengujian  ini  yaitu prosessor  core  i7  dengan  RAM  16  GB. Selanjutnya,  pengujian  dilakukan  berulang- ulang  sebanyak  5  kali  klik  tombol  program rekomendasi. Hasil access time ditunjukkan tabel 6.
Tabel 6. Pengujian access time TOPSIS No          Pengujian ke Access Time (detik)
1               1            0.175 2               2            0.400133    0.3751 4               5                               0.3751 5               5                               0.2382
Rata-Rata (Detik)                      0.27268

## Pengujian Metode K-Means Clustering
Hasil  pengujian  metode  K-Means Clustering  dilakukan  dengan menggunakan data sampel 6 calon mahasiswa.
Gambar 9. Pengujian Hasil K-Means Clustering
Pengujian Hasil K-Means Clustering menunjukkan 2
mahasiswa yang berprestasi  yaitu  Calon  Mahasiswa  5  dan Calon Mahasiswa 6.

## Pengujian Access Time Metode K-Means Clustering
Hasil  pengujian  access time  K-means Clustering  dilakukan  dengan menggunakan 6  sampel  data  pengujian.  Dari  6  data sampel pengujian dengan data sama setiap klik  tombol  rekomendasi,  access  time dipengaruhi oleh performance dari komputer atau spesifikasi hardware. Spesifikasi hardware komputer yang digunakan untuk pengujian ini yaitu prosessor  core  i7  dengan  RAM  16  GB. Selanjutnya,  pengujian  dilakukan  berulang- ulang  sebanyak  5  kali  klik  tombol  program rekomendasi.  Berikut  hasil  access  time  K- means  Clustering  ditunjukkan  dalam  tabel 7.

## Pengujian Hasil Kedua Metode
Hasil  pengujian  hasil  kedua  metode dilakukan  dengan  menggunakan  6  sampel data  pengujian.  Dari  6  data  sampel pengujian  dengan  data  sama  setiap  klik
tombol rekomendasi, access time dipengaruhi oleh performance dari komputer atau spesifikasi hardware. Spesifikasi hardware komputer yang digunakan untuk pengujian ini yaitu prosessor  core  i7  dengan  RAM  16  GB. Selanjutnya,  pengujian  dilakukan  berulang- ulang  sebanyak  1  kali  klik  tombol  program rekomendasi. Hasil kedua metode ditunjukkan dalam gambar 10. Kedua Metode Gambar 10
menunjukkan  kedua  hasil  metode  sama- sama valid. Artinya, kedua metode tersebut menunjukkan  hasil  sama  yaitu  Calon Mahasiswa  6  dan  Calon  Mahasiswa  5 sebagai mahasiswa berprestasi.
Tabel  7.  Pengujian  Access  Time  K-Means Clustering
No Pengujian ke Access Time (detik) 1 1 0.4762 2 2 0.4259 3 3 0.2994 4 4 0.371 5 5 0.3365 Rata-Rata (Detik) 0.3818

## Gambar 10. Hasil Perbandingan Hasil

## Pengujian Access Time Kedua Metode
Hasil  pengujian  access  time  kedua metode  dilakukan  dengan  menggunakan  6 sampel data pengujian. Dari 6 data sampel pengujian  dengan  data  sama  setiap  klik tombol rekomendasi, access time dipengaruhi oleh performance dari
komputer atau spesifikasi hardware. Spesifikasi hardware komputer yang digunakan untuk pengujian ini yaitu prosessor  core  i7  dengan  RAM  16  GB. Selanjutnya,  pengujian  dilakukan  berulang- ulang  sebanyak  1  kali  klik  tombol  program rekomendasi.
Gambar 11 Hasil Perbandingan Access Time Kedua Metode
Gambar 11 menunjukkan kedua access time kedua metode terjadi perbedaan. Yaitu, K- Means 0.3366 sedangkan  TOPSIS  0.1834.  Dari  kedua hasil  tersebut  dapat  disimpulkan  TOPSIS mempunyai  akses  time  yang  lebih  cepat dibandingkan K-Means Clustering.
Gambar  12  menunjukkan  kedua  hasil perbandingan  access  time  metode  dengan pengujian  10  sampel  data.  Artinya,  kedua metode tersebut menunjukkan hasil berbeda  yaitu  K-Means  membutuhkan waktu  lebih  banyak  yaitu  1,2771  detik sedangkan  TOPSIS  hanya  0,386  detik seperti pada grafik gambar 10.
TOPSIS  memiliki  akses  time  lebih cepat dibandingkan dengan K-Means Clustering  karena  prosedur  Topsis  sangat mudah,  langkah-langkah  yang  dilakukan untuk  memperoleh  hasil  penilain  sudah memiliki  tahapan  pertahapan  tanpa  ada pengulangan  tahapan.  Metode  K-Means Clustering kinerjanya lebih lama dibandingkan  dengan  TOPSIS  disebabkan karna  penentuan  titik  centroid  yang  tidak sesuai akibatnya metode K-Means Clustering  akan  melakukan  beberapa  kali iterasi dalam menentukan titik centroid baru sampai  proses  iterasi  berhenti  jika  sudah memenuhi maksimum iterasi yang
dimasukkan  oleh  user  atau  hasil  yang
dicapai konvergen.
Gambar 12. Hasil Perbandingan 2 metode 11 sample
Gambar 13. Grafik Perbandingan Acces Time 11 Sample
PENUTUP Kesimpulan Metode Topsis bias di
implementasikan  ke  dalam  sistem  data mining terbukti sistem ini dapat memberikan rekomendasi  calon  mahasiswa  berprestasi. Dalam  memberikan  rekomendasi  calon mahasiswa  berprestasi  dengan  dengan metode  TOPSIS  ada  prosedur-prosedur yang  harus  dilakukan,  diantaranya  adalah  : 1)  Membuat  matriks  keputusan  yang ternormalisasi.    2)  Membuat  matriks keputusan  yang  ternormalisasi  terbobot.  3) Menentukan matriks  solusi  ideal  positif  dan
solusi  ideal  negative.  4)  Menghitung separation  measure.  5)  Menentukan  jarak antara  nilai  setiap  alternatif  dengan  matriks solusi ideal positif dan negatif. 6) Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif.  7)  Decision  matrix  D  mengacu terhadap  m  alternatif  yang  akan  dievaluasi berdasarkan  n  kriteria.  8)  Dengan xij menyatakan  performansi  dari  perhitungan untuk alternatif ke- i terhadap atribut ke- j . Kinerja TOPSIS dibandingkan dengan metode  K-Means  Clustering  dari  aspek access  time  TOPSIS  lebih  cepat  yaitu
0.27268 detik sedangkan K-Means
Clustering 0.3818 detik.
Kinerja  metode  TOPSIS  yang  lebih baik  dari  metode  K-Means  Clustering didasari atas prosedur-prosedur yang dilakukan dalam memperoleh hasil penilaian  karena  dalam  metode  TOPSIS tidak ada pengulangan prosedur, dibandingkan dengan prosedur dari metode K-Means  Clustering  yang  akan  melakukan iterasi secara berulang-ulang apabila dalam proses  nya  hasil  yang  didapatkan  belum konvergen.

## Saran
Dalam  penelitian  ini  system  yang dibuat  masih  sangat  banyak  kekurangan, metode  TOPSIS  sendiri  belum  mampu memberikan keputusan atau hasil pengelompokan  yang  lebih  dari  2.  Untuk penelitian pengembangan selanjutnya adalah  TOPSIS  bisa  digunakan  dalam menetukan  keputusan  dapat  dibandingkan dengan metode yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
Aditiya,  Afid.  2016. Sistem  Pendukung Keputusan Klasifikasi Sekolah Berdasarkan Standar Pelayanan Minimal  (SPM)  dengan  Metode  K- Means Clustering (Studi Kasus
Sekolah  Dasar  di  Lingkungan  Dinas Pendidikan  Kota  Malang) .  Teknik Informatika Institut Teknologi Nasional
Malang Agustin,  Fenty,  Eka,  M.,  Fitria,  Ardini  dan Hanifah,  Anif.  2015.  Implementasi Algoritma K-Means untuk Menentukan  Kelompok  Pengayaan Materi  Mata  Pelajaran  Ujian  Nasional (Studi  Kasus:  SMP  Negeri  101 Jakarta). JURNAL TEKNIK INFORMATIKA  VOL.  8  NO.  1  APRIL 2015
Basjir,  Mochammad.,  Supriyanto,  Hari  dan
Suef,  Mokh.  2014. Pengembagan Model  Penentuan  Prioritas  Perbaikan Terhadap Mode Kegagalan Komponen dengan Metodologi FMEA, Fuzzy  dan  TOPSIS  yang  terintegrasi .
Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember
: Jurusan Teknik Industri
Connolly,  T.,  Begg,  C.  2010.  Database Systems:  a  practical  approach  to design, implementation, and management. 5th Edition.America:Pearson Education. Fauzan, Achmad., Badharudin, Abid, Yanuar  dan  Wibowo,  Fery.  2014. Sistem Klasterisasi Menggunakan Metode  K-Means  dalam  Menentukan Posisi  Access  Point  Berdasarkan Posisi Pengguna Hotspot di Universitas Muhammadiyah Purwokerto (Clustering  System  Using K-Means Methodin Determining Access Point Positionby Users Hotspot  Positionat  Muhammadiyah University  of  Purwokerto) . JUITA ISSN:  2086-9398  Vol.  III  Nomor  1, Mei 2014
Han,  Jiawei  dan  Kamber,  Micheline.  2006.
Data Mining : Concept and Techniques  Second  Edition .  Morgan
Kaufmann Publishers.
Hoffer,  Jeffrey  A.,  Mary  B.  Prescott,  dan Fred  R.  McFadden.2002. Modern Database  Management,  6 th Edition . Prentice Hall, Pears on Education Inc, New Jersey.
Kusumadewi,  Sri.,  Hartati,  S.,  Harjoko,  A., Wardoyo,  R.  (2006).  Fuzzy  Multi- Attribute  Decision  Making  (FUZZY MADM). Yogyakarta: Graha Ilmu. Lestari, S. 2011. Seleksi Penerimaan Calon Karyawan Menggunakan Metode TOPSIS .  Konferensi  Nasional  Sistem dan Informatika 2011, hal: 170-174. Muningsih,  Elly  dan  Kiswati,  Sri.  2015.
Penerapan  Metode K-Means Untuk Clustering Produk Online Shop Dalam Penentuan Stok Barang . Jurnal Bianglala  Informatika  Vol  3  No  1 Maret 2015 Tulus,  Sylvia,  P  dan  Hendry.  2014. Perancangan Clustering Data MenggunakanAlgortima K-Means Berbasis  Heatmap  (Studi  Kasus  : Provinsi Papua Barat). Jurnal
Teknologi  Informasi-Aiti,  Vol.  11.
No.2, Agustus 2014 : 101 – 202 Yoon,  K.   dan  Hwang,  C.L.  1981. Multiple Attribute  Decision  Making :  Methods and Applications. Springer Verlag