## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 6 − 15 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.304

## Penerapan Teknik Single Linkage Dalam Klasterisasi Mahasiswa Berdasarkan Indikator Pembidangan Skripsi
Eci Marcelina Silalahi * , Efori Bu’ulolo
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 silalahiecmarcelinai@gmail.com Submitted: 09/06/2020 ; Accepted: 28/06/2021 ; Published : 30/06/2021
Abstrak− Program  studi  Informatika  Komputer  STMIK  Pelita  Nusantara  Medan  menyediakan  beberapa  bidang  ilmu  yang dapat dipilih mahasiswa dalam menyelesaikan tugas akhir yang berupa skripsi. Selama ini didalam pelaksanaannya, penentuan bidang  skripsi  ini  dipilih  sendiri  oleh  mahasiswa  yang  akan  mengajukan  judul  skripsi  sebagai  salah  satu  syarat  untuk memperoleh gelar sarjana di STMIK Pelita Nusantara Medan tanpa adanya arahan dari pihak kampus baik dari bagian akademik maupun ketua program studi. Oleh karena itu, tidak sedikit mahasiswa yang akhirnya memilih bidang ilmu yang tidak sesuai dengan  kemampuan  dirinya.  Berdasarkan  masalah  yang  ada  mengenai  pembidangan  skripsi  ini  maka  dibuatlah  sistem klasterisasi (pengklasteran) mahasiswa berdasarkan indikator-indikator pembidangan skripsi dengan menerapkan salah satu metode  data  mining  yaitu  clustering  dimana teknik yang  digunakan  adalah Teknik  Single  Linkage.  Teknik  Single  Linkage merupakan cara untuk mengelompokkan objek atau individu berdasarkan ukuran kemiripan kriteria atau jarak terdekat antar objek (minimum distances). Dengan demikian, hasil dari pengklasteran (klasterisasi) yang dirancang dapat membantu pihak akademik  STMIK  Pelita  Nusantara  Medan  khususnya  Ketua  Program  Studi  Informatika  Komputer  dalam  mengarahkan mahasiswa dalam penentuan bidang skripsi sehingga mahasiswa memilih bidang skripsi yang sesuai dengan kemampuannya.
Kata Kunci: Data Mining; Single Linkage; Bidang; Skripsi
Abstract −Pelita Nusantara Medan STMIK Computer Informatics study program provides several fields of science that students can choose in completing their final thesis in the form of a thesis. During this time in its implementation, the determination of the field of this thesis was chosen by the student who will submit the thesis title as one of the requirements to obtain a bachelor's degree at STMIK Pelita Nusantara Medan without any direction from the campus either from the academic department or the head of the study program. Therefore, not a few students who ultimately choose a field of science that is not in accordance with their abilities. Based on the existing problems regarding the development of this thesis, a student clustering system was made based  on  the  indicators  of  thesis  development  by  applying  one  of  the  data  mining  methods,  namely  clustering,  where  the technique used was the Single Linkage Technique. Single Linkage Technique is a way to group objects or individuals based on criteria similarity size or closest distance between objects (minimum distances). Thus, the results of clustering (clustering) that  are  designed  can  help  the  academic  STMIK  Pelita  Nusantara  Medan,  especially  the  Chairperson  of  the  Computer Informatics Study Program in directing students in the determination of the field of thesis so that students choose the field  of thesis in accordance with their abilities.
Keywords : Data Mining; Single Linkage; Field; Thesis

## 1. PENDAHULUAN
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Pelita Nusantara Medan merupakan salah satu Perguruan  Tinggi  Swasta  yang  memiliki  2  program  studi,  yaitu:  S1  Teknik  Informatika,  D3  Manajemen Informatika. Sama halnya dengan Perguruan tinggi yang lain, STMIK Pelita Nusantara Medan juga mewajibkan seluruh mahasiswanya untuk menyelesaikan tugas akhir atau skripsi sebagai salah satu syarat mutlak untuk dapat lulus dan memperoleh gelar ahlimadya ataupun sarjana komputer. Dalam hal ini, program studi Teknik informatika menyediakan  beberapa  bidang  atau  disiplin  ilmu  dalam  hal  pembuatan  skripsi  mahasiswa.  Adapun  beberapa diantaranya, yaitu: Data Mining, Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System), Sistem Pakar (Expert System), Jaringan Syaraf Tiruan (Neural Network), Keamanan Komputer (Computer Security), Pemodelan dan Simulasi serta Pengolahan Citra (Image Processing)
Kesulitan  yang  dialami  mahasiswa  dalam  menentukan  judul  skripsi,  dimana  skripsi  yang  memiliki  arti sebagai  persyaratan  terakhir  setiap  mahasiswa  untuk  mencapai  gelar  sarjana  (S1)  pada  setiap  jurusan  masing- masing. Disini mahasiswa yang memilih judul tidak berdasarkan minat dan nilai-nilai yang ditentukan dan sulit dipahami setiap mahisiswa. Sehingga banyak mahasiswa yang tidak menyelesaikan skripsi, tidak lulus tepat waktu karena kurang memahami arti dari judulnya tersebut.
Data Mining adalah proses mencari pola atau informasi menarik dalam data terpilih dengan menggunakan teknik atau metode tertentu. Dalam metode clustering ada beberapa teknik dan salah satu diantaranya adalah teknik Single  Linkage.  Konsep  penyelesaian  Teknik  Single  Linkage  dalam  hal  ini  adalah  menghitung  nilai  kedekatan (proximity)  terhadap  data  empiris  yang  berkenaan  dengan  pembidangan  skripsi  di  STMIK  Pelita  Nusantara Medan. Dalam masalah yang dibahas pada penelitian ini akan dirancang sebuah perangkat lunak berbasis Dekstop Programming yang diharapkan menjadi solusi pemecahan masalah.
Dekstop  Programming adalah suatu  aplikasi  pemrograman berbasis dekstop. Perangkat lunak yang akan dirancang  mengadopsi  teknik  single  linkage.  Konsep  perancangan  akan  dilakuakan  dengan  cara  menganalisis masalah  dan  kebutuhan  dalam  penelitian  yang  dibahas  kemudian  dilakukan  sebuah  rating  terhadap  variabel-

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 6 − 15 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.304
variabel atau indikator-indikator penyebab permasalahan dan pada fase akhir akan dilakukan sebuah perancangan sistemnya sehingga dapat menyelesaikan masalah sesuai dengan yang diharapkan.
Pada penelitian ini membahas tentang clustering data untuk data teks, yaitu menggunakan data berita yang diambil  dari  situs  online  dan  dipindah  ke  notepad  dengan  format  .txt.  Dengan  menggunakan  metode  single lingkage clustering [1].
Penelitian ini menggunakan suatu program java untuk melakukan monitoring terhadap kinerja Agent hasil monitoring  didapat  lalu  dilakukan  pengelompokan  menggunakan  dua  metode  yaitu  perhitungan  manual  dan metode Single Linkage [2].
Dari  permasalahan  penelitian  ini,  diharapkan  perangkat  lunak  yang  dirancang  dapat  membantu  STMIK Pelita  Nusantara  Medan  dalam  hal  ini  mengarahkan  pembidangan  skripsi  kepada  mahasiswa  yang  selama  ini belum ada acuan atau sistem yang digunakan dalam menentukan bidang skripsi yang sesuai dengan mahasiswa sehingga  pemilihan  bidang  skripsi  mahasiswa  belum  efektif  karena  tidak  berdasarkan  kemampuan  melainkan hanya berdasarkan keinginan mahasiswa atau adanya  pengaruh dari teman maupun faktor lain.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data mining adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah dari suatu kumpulan data berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual. Data mining juga merupakan bidang dari beberapa keilmuan yang menyatukan  teknik  dari  pembelajaran  mesin,  pengenalan  pola,  statistik, database, dan  visualisasi  untuk penanganan  permasalahan  pengambilan  informasi  dari database yang  besar  [1].  Dalam  data  mining, pengelompokan  data  juga  bisa  dilakukan.Tujuannya  adalah  agar  kita  dapat  mengetahui  pola  universaldata-data yang ada.Anomali data transaksi juga perlu dideteksi untuk dapat mengetahui tindak lanjutberikutnya yang dapat diambil.Semua  hal  tersebut  bertujuan  mendukung  kegiatan  operasional  institusi  sehingga  tujuan  akhir  institusi diharapkan dapat tercapai.

## 2.2 Teknik Single Linkage
Single  Linkage adalah  proses  pengklasteran  yang  didasarkan  pada  jarak  terdekat  antar  abjeknya  ( minimum distance ).  Metode single  linkage sangat  bagus  untuk  melakukan  analisa  pada  tiap  tahap  pembentukan cluster. Metode ini juga sangat cocok untuk dipakai pada kasus shapeindependent clustering karena kemampuannya untuk membentuk pattern /pola tertentu dari cluser. Teknik single linkage menggunakan prinsip jarak minimum yang diawali dengan mencari dua objek terdekat dan keduanya membentuk cluster pertama.
Berikut rumus-rumus yang digunakan untuk menyelesaikan clustering menggunakan teknik single linkage dengan pendekatan Euclidean distance yaitu: 1. Menghitung Nilai Rata-Rata Variabel
𝑥 = ∑ 𝑥𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 ...................................................................................................................  (1)
Dimana:  𝑥 = Nilai rata-rata variabel 𝑥 2 = Nilai variabel Π = jumlah atau kuantitas objek
2. Menghitung Nilai Standar Deviasi
S (x) = √ ∑ (𝑥𝑖−𝑥) 2
𝑛 𝑖=1 𝑛−1 .....................................................................................................  (2)
Dimana: s(x) = Nilai standar deviasi 𝑥 2 =Nilai variabel x= Nilai rata-rata variabel Π= Jumlah atau kuantitas objek
3. Menghitung Nilai Zero Standar
𝑧𝑖 = 𝑥𝑖−𝑥 𝑠−(𝑥) ............................................................................................................................................................................................. (3)
Dimana: Z i = Nilai Zero Standar x i = Nilai variabel x = Nilai rata-rata variabel s(x) = Nilai Standar Deviasi
2.3 Mahasiswa

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 6 − 15 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.304
Secara  umum,  pengertian  Mahasiswa  merupakan  seseoarang  yang  belajar  dibangku  perkuliahan  dengan mengambil  jurusan  yang  disenangi  sekaligus  jurusan  yang  di  dalamnya  ada  kemungkinan  besar  untuk mengembangkan bakatnya. Menurut KBBI (Kamus Besar Bahasa Indonesia), Mahasiswa adalah pelajar perguruan tinggi  serta  dalam  struktur  pendidikan  indonesia  menduduki  jenjang  satuan  pendidikan  tertinggi  diantara  yang lainnya.  Mahasiswa  merupakan  insan-insan  calon  sarjana  yang  terlibat  dalam  suatu  instansi  perguruan  tinggi, dididik serta diharapkan menjadi calon-calon intelektual [3]-[4].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada proses penentuan pengambilan keputusan untuk pengelompokan bidang skripsi di STMIK Pelita Nusantara Medan,  permasalahannya  adalah  pada  penganalisaan    data  nilai  beberapa  mata  kuliah  yang  menjadi  indikator pembidangan  skripsi  mahasiswa  program  studi Teknik  Informatika  yang  telah  diperoleh  dari database STMIK Pelita  Nusantara  Medan  agar  dikelompokkan  ke dalam  sebuah cluster, yang  mana  salah  satu  tujuannya  adalah untuk mengarahkan mahasiswa dalam hal memilih bidang apa yang sesuai untuk dipilih dalam pembuatan skripsi.
Untuk  memecahkan  permasalahan  tersebut,  akan  dibuat  sebuah  sistem  yang  dapat  digunakan  dalam pengklasteran mahasiswa yang nantinya dapat membantu Ketua Program Studi Teknik Informatika STMIK Pelita Nusantara Medan dalam hal memberikan arahan mengenai pembidangan skripsi kepada mahasiswa. Pemecahan masalah tersebut menggunakan metode data mining dengan algoritma teknik single linkage.
Adapun yang menjadi sampel pada penelitian ini adalah 20 mahasiswa semester Vlll jurusan Teknik Informatika STMIKPelita Nusantara Medan yang dipilih secara berurut.
Pada metode hierarcichal clustering, sebelum dilakukan pengelompokan, setiap data yang ada diasumsikan sebagai cluster. Dalam hal ini, jika terdapat jumlah data sebanyak n dan k dianggap sebagai cluster, maka besar n=  k. Kemudian,  untuk  melakukan  pengelompokan  dengan  tujuan  menghasilkan  suatu  data  yang  terkelompok adalah dengan cara standarisasi data yang akandikelompokkan. Hal ini dilakukan agar data mempunyai skala yang samasehingga akan stabil dan kemudian menentukan ukuran kemiripan atauketidakmiripan antardengan metode pengukuran jarak Euclidean Distance.
Dari hasil perhitungan tersebut, dipilih jarak yang minimal dan digabungkan sehingga besarnya n = n - 1. Hal ini terus  dilakukan  dan  akanberhenti  sampai  memenuhi  kondisi  jumlah  k  =  1.  Pada  akhirnya,  tahap  hierarcichal clustering ini akan diperoleh pengelompokan yang diinginkan. Sebelum melakukan perhitungan, data mahasiswa beserta nilai 7 mata kuliah yang diperoleh dari BPN STMIK Pelita Nusantara dapat dilihat pada lampiran 1.
Tabel 1. Data Mahasiswa dan Variabelnya
No NIM Nama x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 Bidang Study Skripsi 1 130121178 Abu Syahrin Daulay 80,10 81,55 75,75 72,25 81,42 74,00 75,75 SPK 2 130121225 Ade Setiawan 80,10 82.25 72,25 75,00 87,17 74,00 75,75 Sistem Pakar 3 130121218 Adesyah Putra W S 75,00 83,50 84,10 75,50 80,67 75,00 76,90 Data Mining 4 130121081 Agung Sitanggang 76,00 86,50 85,35 75,00 83,70 74,50 77,75 Kriptografi 5 1301211085 Agustina Theresia Butar-butar 79,50 85,75 80,15 71,75 87,33 74,65 82,25 Sistem Pakar 6 130121033 Aldo Paul Gabriel Sitepu 77,10 74,00 80,05 75,50 80,08 76,80 85,65 Kriptografi 7 130121025 Alexander 79,33 81,75 78,50 72,25 80,83 71,83 79,00 SPK 8 130121160 Amagia Br.Ginting 74,00 83,65 73,25 75,25 72,92 70,50 83,00 Sistem Pakar 9 130121219 Andi Lutfy Suhendiko 81,40 78,75 80,75 79,75 75,58 67,62 75,80 Kriptografi 10 130121077 Andreas Gurusinga 79,10 75,33 80,75 78,75 76,58 67,92 79,75 Sistem Pakar 11 130121001 Andri Dirgantara 79,80 89,50 85,80 72,25 87,00 77,75 75,10 Pengolahan Citra 12 130121062 Angelia Mariyani Manurung 75,30 80,70 81,15 73,00 70,67 67,50 75,05 Sistem pakar 13 130121230 Apriadi Syahputra 75,00 86,00 79,75 73,67 90,50 74,67 81,90 Sistem Pakar 14 130121170 Susanti 78,70 82,50 77,80 80,25 95,92 82,55 82,50 SPK 15 130121165 Aprimen Sidauruk 80,90 74,75 79,85 72,25 80,50 71,10 74,75 SPK 16 130121141 Aristina Tafonao 50,65 70,10 77,15 69,50 70,95 72,25 67,00 JST 17 130121152 Aruani Laia 75,75 72,25 77,00 74,25 79,10 71,13 75,25 SPK 18 130121083 Astrid Yolanda Veronika S 81,50 74,00 80,50 75,25 81,25 77,20 75,25 Pengolahan Citra 19 130121126 Aswir Hasibuan 84,00 75,33 73,25 68,75 79,50 73,25 82,70 Kriptografi
20 130121177 Basmen Siregar 84,30 78,75 84,25 76,50 84,50 74,50 84,55 Data Mining
Untuk perhitungan seterusnya, inisial nama mahasiswa dimisalkan dengan huruf A, B, C, D, … , T dan variabel  dimisalkan  dengan  kode x 1, x 2, x 3, x 4, x 5, x 6 ,  dan x 7, begitu  juga  dengan  nilai  asumsi  adalah  sebagai perumpamaan untuk memepermudah perhitungan.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 6 − 15 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.304
Tabel 2. Data Sampel dan Variabelnya
No Objek x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 1 A 4 4 3 3 4 3 3 2 B 4 4 3 3 4 3 3 3 C 3 4 4 3 4 3 3 4 D 3 4 4 3 4 3 3 5 E 3 4 4 3 4 3 4 6 F 3 3 4 3 4 3 4 7 G 3 4 3 3 4 3 3 8 H 3 4 3 3 3 3 4 9 I 4 3 4 3 3 2 3 10 J 3 3 4 3 3 2 3 11 K 3 4 4 3 4 3 3 12 L 3 4 4 3 3 2 3 13 M 3 4 3 3 5 3 4 14 N 3 4 3 4 5 4 4 15 O 4 3 3 3 4 3 3 16 P 1 3 3 2 3 3 2 17 Q 3 3 3 3 3 3 3 18 R 4 3 4 3 4 3 3 19 S 4 3 3 2 3 3 4 20 T 4 3 4 3 4 3 4
Algoritma  Sistem  adalah  tahapan-tahapan  penyelesaian  menggunakan  data  mining  dengan  teknik  single linkage. Adapaun langkah-langkah penyelesaiannya adalah sebagai berikut: 1. Melakukan standarisasi data untuk setiap variabel pada masing-masing mahasiswa. Untuk mahasiswa A pada variabel 1 (yang selanjutnya disebut x 1 1 ), maka standarisasi dapat dilakukan sebagai berikut: a. Mencari nilai rata-rata dari data x 1
𝑥 = ∑ 𝑥𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 x 1 = x 1 1 + x 1 2 + x 1 3 + x 1 4 + x 1 5 + x 1 6 + x 1 7 + x 1 8 + x 1 9 + x 1 10 + x 1 11 + x 1 12 + x 1 13 + 14 + x 1 15 + x 1 16 + x 1 17 + x 1 18 + x 1 19 + x 1 20 n x 1 = 4+4+3+3+3+3+3+3+4+3+3+3+3+3+4+1+3+4+4+4 20
x 1= 65 20 x 1= 3,25 b. Mencari Nilai Standar Deviasi Data x 1
S (x ) = √ ∑ (𝑥𝑖−𝑥) 2 𝑛 𝑖=1 𝑛−1 Std(x1) = √ (𝑥11−𝑥1)2+(𝑥12−𝑥1)2+(𝑥13−𝑥1)2+(𝑥14−𝑥1)2+(𝑥15−𝑥1)2+ (𝑥16−𝑥1)2+(𝑥17−𝑥1)2+(𝑥18−𝑥1)2+(𝑥19−𝑥1)2+(𝑥110−𝑥1)+ (𝑥111−𝑥1)2+(𝑥112−𝑥1)2+(𝑥113−𝑥1)2+(𝑥114−𝑥1)2 +(𝑥115− 𝑥1)2+
(𝑥116−𝑥1)2 (𝑥117 −𝑥1)2+(𝑥118−𝑥1)2 (𝑥119−𝑥1)2+(𝑥120−𝑥1)2 𝑛−1
Std(x1) = √ (4−3,2)2+(4−3,2)2+(3−3,2)2+(3−3,2)2+(3−3,2)2+
(3−3,2)2+(3−3,2)2+(3−3,2)2+(4−3,2)2+(3−3,2)2+ (3−3,2)2+(3−3,2)2+(3−3,2)2+(3−3,2)2+(4−3,2)2+ (1−3,2)2+(3−3,2)2+(4−3,2)2+(4−3,2)2+(4−3,2)2
20−1
Std (x1) = √ 9,75 19 Std (x1) = 0,716 c. Mencari Data Standar (Nilai Zero Standard ) untuk x 1
𝑧𝑖 = 𝑥𝑖 − 𝑥 𝑠 − (𝑥)
Z(x1 1 ) = 𝑥11− 𝑥1 𝑆𝑖 − 𝑥1

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 6 − 15 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.304
Z(x1 1 ) = 4−3,25 0,716 Z(x1 1 ) = 1,047
Proses diatas dilakukan berulang hingga sampai dengan x5 baik nilai standarisasi variable, standar deviasi data ataupun nilai zero standar. Setelah semua data distandarkan dengan carayang sama, maka diperoleh tabel baru yang berisi data yang telah standar, yaitu:
Tabel 3. Data Standar No OBJEK x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 1 A 1.047 0.882 -0.975 0.127 0.391 0.224 -0.525 2 B 1.047 0.882 -0.975 0.127 0.391 0.224 -0.525 3 C -0.349 0.882 0.975 0.127 0.391 0.224 -0.525 4 D -0.349 0.882 0.975 0.127 0.391 0.224 -0.525 5 E -0.349 0.882 0.975 0.127 0.391 0.224 1.225 6 F -0.349 -1.078 0.975 0.127 0.391 0.224 1.225 7 G -0.349 0.882 -0.975 0.127 0.391 0.224 -0.525 8 H -0.349 0.882 -0.975 0.127 -1.174 0.224 1.225 9 I 1.047 -1.078 0.975 0.127 -1.174 -2.012 -0.525 10 J -0.349 -1.078 0.975 0.127 -1.174 -2.012 -0.525 11 K -0.349 0.882 0.975 0.127 0.391 0.224 -0.525 12 L -0.349 0.882 0.975 0.127 -1.174 -2.012 -0.525 13 M -0.349 0.882 -0.975 0.127 1.957 0.224 1.225 14 N -0.349 0.882 -0.975 2.665 1.957 2.460 1.225 15 O 1.047 -1.078 -0.975 0.127 0.391 0.224 -0.525 16 P -3.141 -1.078 -0.975 -2.411 -1.174 0.224 -2.276 17 Q -0.349 -1.078 -0.975 0.127 -1.174 0.224 -0.525 18 R 1.047 -1.078 0.975 0.127 0.391 0.224 -0.525 19 S 1.047 -1.078 -0.975 -2.411 -1.174 0.224 1.225 20 T 1.047 -1.078 0.975 0.127 0.391 0.224 1.225
d. Membuat matriks jarak antar objek dengan menggunakan rumus jarak Euclidean Distance . Caranya adalah dengan menggunakan rumus :
d(x,y) = √∑(𝑥𝑖 − 𝑦𝑖) 2 = √∑(𝑥1 − 𝑦1) 2 +  (𝑥2 − 𝑦2) 2 + ⋯ + (𝑥𝑛 − 𝑦𝑛) 2
Misal, untuk mencari jarak kedekatan antara mahasiswa A dan B d(A,B) = √(𝐴1 − 𝐵1) 2 + (𝐴2 − 𝐵2) 2 + (𝐴3 − 𝐵3) 2 + (𝐴4 − 𝐵4) 2 + (𝐴5 − 𝐵5) 2 + (𝐴6 − 𝐵6) 2 + (𝐴7 − 𝐵7) 2
d(A,B) = √ 1.047 − 1.047)2 +   (0.755 − 0.755)2  +  (−0.872 − (−0.872))2  +   (0.100 − 0.100)2 + (0.305 − 0.305)2  +  (0.174 − 0.174)2  +   (−0.523– (−0.523))2
d(A,B) = √0 d(A,B) = 0

## 3.1 Penerapan Teknik Single Linkage Clustering
1. Melakukan Pengelompokan dengan Euclidean Single Linkage Clustering
a. Mencari Nilai Terkecil dari Matriks Jarak Objek A, B, C, D, dan K mempunyai nilai terkecil yaitu 0,000. Maka objekA, B, C, D, dan K bergabung menjadi satu cluster yaitu cluster 1.
b. Menghitung Jarak Antar Cluster ABCDK dengan objek lainnya di luar cluster 1 yaitu: E, F, G, H, I, J, L, M, N, O, P, Q, R, S, T.
1. d (ABCDK) E= min {dAE, dBE, dCE, dDE, dKE} =1,751
2. d (ABCDK) F= min {dAF, dBF, dCF, dDF, dKF} =2,627
3. d (ABCDK) G= min {dAG, dBG, dCG, dDG, dKG} =1,396
4. d (ABCDK) H= min {dAH, dBH, dCH, dDH, dKH} =2,732
5. d (ABCDK) I= min {dAI, dBI dCI, dDI, dKI} =3,639
6. d (ABCDK) J= min {dAJ, dBJ, dCJ, dDJ, dKJ} =3,360
7. d (ABCDK) L= min {dAL, dBL, dCL, dDL, dKL} =2,730
8. d (ABCDK) M= min{dAM, dBM, dCM, dDM, dKM =2,732
9. d (ABCDK) N= min{dAN, dBN, dCN, dDN, dKN} =4,348
10. d (ABCDK) O= min{dAO, dBO, dCO, dDO, dKO} =1,959
11. d (ABCDK) P= min {dAG, dBG, dCG, dDG, dKG} =5,234
12. d (ABCDK) Q= min{dAQ, dBQ, dCQ, dDQ, dKQ} =2,870
13. d (ABCDK) R= min {dAG, dBG, dCG, dDG, dKG} =2,406
14. d (ABCDK) S= min{dAS, dBS, dCS, dDS, dKS} =3,974
15. d (ABCDK) T= min{dAT, dBT, dCT, dDT, dKT} =2,975

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 6 − 15 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.304
c. Mencari Nilai Terkecil dari Matriks Jarak Cluster 1
Objek ABCDK, F, G, I, J dan T mempunyai nilai terkecil yaitu 1,396.Maka objek ABCDK, F, G, I, J dan T bergabung menjadi satu cluster yaitucluster 2.
d. Menghitung Jarak Antar Cluster ABCDK-FGIJT dengan objek lainnya di luar cluster 2 yaitu: E, H, L, M, N, O, P, Q, R, S.
1. d (ABCDK-FGIJT) E =
min {dABCDK-E, dFE, dGE, dIE, dJE, dTE} = 1,751
2. d (ABCDK-FGIJT) H = min {dABCDK-H, dFH, dGH, dIH, dJH, dTH} = 2,349
3. d (ABCDK-FGIJT) L = min {dABCDK-L, dFL, dGL, dIL, dJL, dTL} = 1,959
4. d (ABCDK-FGIJT) M = min{dABCDK-M, dFM, dGM, dIM, dJM, dTM = 2,349
5. d (ABCDK-FGIJT) N= min{dABCDK-N, dFN, dGN, dIN, dJN, dTN}  = 4,118
6. d (ABCDK-FGIJT) O= min{dABCDK-O, dFO, dGO, dIO, dJO, dTO}  = 1,959
7. d (ABCDK-FGIJT) P = min {dABCDK-P, dFP, dGP, dIP, dJP, dTP} = 4,857
8. d (ABCDK-FGIJT) Q = min {dABCDK-Q, dFQ, dGQ, dIQ, dJQ, dTQ}= 2,508
9. d (ABCDK-FGIJT) R = min {dABCDK-R, dFR, dGR, dIR, dJR, dTR} = 1,751 10. d (ABCDK-FGIJT) S= min {dABCDK-S, dFS, dGS, dIS, dJS, dTS} =3,563
e. Mencari Nilai Terkecil dari Matriks Jarak Cluster 2 Objek ABCDKFGIJT, E dan R mempunyai nilai terkecil yaitu 1,751. Maka objek ABCDKFGIJT, E dan R bergabung menjadi satu cluster yaitucluster 3.
f. Menghitung jarak antar cluster ABCDKFGIJT-ER dengan objek lainnya di luar cluster 3 yaitu: H, L, M, N, O, P, Q, S.
1. d (ABCDKFGIJT-ER) H = {dABCDKFGIJT- H, dEH, dRH} =2,349
2. d (ABCDKFGIJT-ER) L = {dABCDKFGIJT- L, dEL, dRL} =1,959
3. d (ABCDKFGIJT-ER) M = {dABCDKFGIJT- M, dEM, dRM} =2,349
4. d (ABCDKFGIJT-ER) N = {dABCDKFGIJT- N, dEN, dRN} =4,118
5. d (ABCDKFGIJT-ER) O = {dABCDKFGIJT- O, dEO, dRO} =1,949
6. d (ABCDKFGIJT-ER) P = {dABCDKFGIJT- P, dEP, dRP} = 4,857
7. d (ABCDKFGIJT-ER) Q = {dABCDKFGIJT- Q, dEQ, dRQ} =2,508
8. d (ABCDKFGIJT-ER) S =
{dABCDKFGIJT- S, dES, dRS} =3,563
g. Mencari Nilai Terkecil dari Matriks Jarak Cluster 3 Objek ABCDKFGIJTER dan O mempunyai nilai terkecil yaitu 1,949. Maka objek ABCDKFGIJTER dan O bergabung menjadi satu cluster yaitu
cluster 4.
h. Menghitung jarak antar cluster ABCDKFGIJTER-O dengan objek lainnya di luar cluster 4 yaitu: H, L, M, N, P, Q, S.
1. d(ABCDKFGIJTER-O) H = {dABCDKFGIJTER-H, dOH} = 2,349
2. d(ABCDKFGIJTER-O) L = {dABCDKFGIJTER-L, dOL} = 1,959
3. d(ABCDKFGIJTER-O) M = {dABCDKFGIJTER-M, dOM} = 2,349
4. d(ABCDKFGIJTER-O) N = {dABCDKFGIJTER-N, dON} = 4,118
5. d(ABCDKFGIJTER-O) P = {dABCDKFGIJTER-P, dOP} = 4,857
6. d(ABCDKFGIJTER-O) Q = {dABCDKFGIJTER-Q, dOQ} = 2,098 7. d(ABCDKFGIJTER-O) S = {dABCDKFGIJTER-S, dOS} = 3,458
i. Mencari Nilai Terkecil dari Matriks Jarak Cluster 4
Objek ABCDKFGIJTERO dan L mempunyai nilai terkecil yaitu 1,959. Maka objek ABCDKFGIJTERO dan L bergabung menjadi satu clusteryaitu cluster 5.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 6 − 15 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.304
j. Menghitung jarak antar cluster ABCDKFGIJTERO-L dengan objek lainnya di luar cluster 5 yaitu: H, M, N, P, Q, S. 1. d(ABCDKFGIJTERO-L) H = {dABCDKFGIJTERO-H, dLH} = 2,349
2. d(ABCDKFGIJTERO-L) M = {dABCDKFGIJTERO-M, dLM} = 2,349
3. d(ABCDKFGIJTERO-L) N = {dABCDKFGIJTERO-N, dLN} = 4,118
4. d(ABCDKFGIJTERO-L) P = {dABCDKFGIJTERO-P, dLP} = 4,857 5. d(ABCDKFGIJTERO-L) Q = {dABCDKFGIJTERO-Q, dLQ} = 2,098
6. d(ABCDKFGIJTERO-L) S = {dABCDKFGIJTERO-S, dLS} = 3,458
k. Mencari Nilai Terkecil dari Matriks Jarak Cluster 5
Objek  ABCDKFGIJTEROL  dan  Q  mempunyai  nilai  terkecil  yaitu  2,098.  Maka  objek ABCDKFGIJTEROL dan Q bergabung menjadi satu cluster yaitu cluster 6.
l. Menghitung jarak antar cluster ABCDKFGIJTEROL-Q dengan objek lainnya di luar cluster 6 yaitu: H, M, N, P, S.
1. d(ABCDKFGIJTEROL-Q) H = {dABCDKFGIJTEROL-H, dQH} = 2,349
2. d(ABCDKFGIJTEROL-Q) M = {dABCDKFGIJTEROL-M, dQM} = 2,349
3. d(ABCDKFGIJTEROL-Q) N = {dABCDKFGIJTEROL-N, dQN} = 4,118
4. d(ABCDKFGIJTEROL-Q) P = {dABCDKFGIJTEROL-P, dQP} = 4,159
5. d(ABCDKFGIJTEROL-Q) S = {dABCDKFGIJTEROL-S, dQS} = 3,384
m. Mencari Nilai Terkecil dari Matriks Jarak Cluster 6
Objek  ABCDKFGIJTEROLQ,  H  dan  M  mempunyai  nilai  terkecil  yaitu  2,349.  Maka  objek ABCDKFGIJTEROLQ, H dan M bergabung menjadi satu cluster yaitu cluster 7.
n. Menghitung jarak antar cluster ABCDKFGIJTEROLQ-HM dengan objek lainnya di luar cluster 7 yaitu: N, P, S
1. d(ABCDKFGIJTEROLQ-HM) N = {dABCDKFGIJTEROLQ-N, dHN, dMN} = 3,382
2. d(ABCDKFGIJTEROLQ-HM) P = {dABCDKFGIJTEROLQ-P, dHP, dMP} = 4,159
3. d(ABCDKFGIJTEROLQ-HM) S = {dABCDKFGIJTEROLQ-S, dHS, dMS} = 3,458
o. Mencari Nilai Terkecil dari Matriks Jarak Cluster 7
Objek  ABCDKFGIJTEROLQHM  dan  N  mempunyai  nilai  terkecil  yaitu  3,382.  Maka  objek ABCDKFGIJTEROLQHM dan N bergabung menjadi satu cluster yaitu cluster 8.
p. Menghitung jarak antar cluster ABCDKFGIJTEROLQHM-N dengan objeklainnya di luar cluster 8 yaitu: P, S
1. d(ABCDKFGIJTEROLQHM-N) P = {dABCDKFGIJTEROLQHM-P, dNP} = 4,159
2. d(ABCDKFGIJTEROLQHM-N) S = {dABCDKFGIJTEROLQHM-S, dNS} = 3,458
q. Mencari Nilai Terkecil dari Matriks Jarak Cluster 8 Objek ABCDKFGIJTEROLQHMN dan S mempunyai nilai terkecil yaitu
3,458. Maka objek ABCDKFGIJTEROLQHMN dan S bergabung menjadi satu cluster yaitu cluster 9.
r. Menghitung jarak antar cluster ABCDKFGIJTEROLQHMN-S dengan objek lainnya di luar cluster 9 yaitu: P d(ABCDKFGIJTEROLQHMN-S)P= min{dABCDKFGIJTEROLQHMN-P, dSP} = 4,159 Setelah proses pembentukan cluster  dilakukan, berikut adalah data keseluruhan dari  cluster-cluster yang sudah terbentuk:
Tabel 4. Data Keseluruhan Cluster Cluster Kode Cluster Keterangan Distance 1 ABCDK Abu Syahrin Daulay(130121178), Ade Setiawan (130121225), Adesyah PutraW S (130121218), Agung Sitanggang (130121081), Andri Dirgantara (130121001). 0,000 2 ABCDK-FGIJT Abu Syahrin Daulay(130121178), Ade Setiawan (130121225), Adesyah PutraW S (130121218), Agung Sitanggang (130121081), Andri Dirgantara (130121001), Aldo Paul Gabriel Sitepu (130121033), Alexander (130121025), Andi Lutfy Suhendiko (130121219), Andreas Gurusinga  (130121077), Basmen Siregar (130121177). 1,396 3 ABCDKFGIJT-ER Abu Syahrin Daulay(130121178), Ade
Setiawan (130121225), Adesyah PutraW S (130121218), Agung Sitanggang (130121081), Andri Dirgantara

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 6 − 15 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.304
Cluster Kode Cluster Keterangan Distance (130121001), Aldo Paul Gabriel Sitepu (130121033), Alexander (130121025), Andi Lutfy Suhendiko (130121219), Andreas Gurusinga  (130121077), Basmen Siregar (130121177), Agustina Theresia Butar-butar (130121085), Astrid Yolanda  Veronika S (130121083). 1,751 4 ABCDKFGIJTER-O Abu Syahrin Daulay(130121178), Ade Setiawan (130121225), Adesyah Putra W S (130121218), Agung Sitanggang (130121081), Andri Dirgantara (130121001), Aldo Paul Gabriel Sitepu
(130121033), Alexander (130121025),
Andi  Lutfy  Suhendiko  (130121219),  Andreas Gurusinga  (130121077), Basmen Siregar (130121177), Agustina Theresia Butar-butar (130121085),  Astrid  Yolanda    Veronika  S (130121083), Aprimen Sidauruk (130121165). 1,949 5 ABCDKFGIJTERO- L Abu Syahrin Daulay(130121178), Ade Setiawan (130121225), Adesyah Putra W S (130121218), Agung Sitanggang (130121081), Andri Dirgantara (130121001), Aldo Paul Gabriel Sitepu (130121033), Alexander (130121025), Andi  Lutfy  Suhendiko  (130121219),  Andreas Gurusinga  (130121077), Basmen Siregar (130121177), Agustina Theresia Butar-butar (130121085),  Astrid  Yolanda    Veronika  S (130121083), Aprimen Sidauruk (130121165), Angelia Mariyani Manurung (130121062). 1,959 6 ABCDKFGIJTEROL -Q Abu Syahrin Daulay(130121178), Ade Setiawan (130121225), Adesyah Putra W S (130121218), Agung Sitanggang (130121081), Andri Dirgantara (130121001), Aldo Paul Gabriel Sitepu (130121033), Alexander (130121025),
Andi  Lutfy  Suhendiko  (130121219),  Andreas
Gurusinga  (130121077), Basmen Siregar (130121177), Agustina Theresia Butar-butar (130121085),  Astrid  Yolanda    Veronika  S (130121083), Aprimen Sidauruk (130121165), Angelia Mariyani Manurung (130121062), Aruani Laila (130121152). 2,098
7 ABCDKFGIJTEROL Q-HM Abu Syahrin Daulay(130121178), Ade Setiawan (130121225), Adesyah Putra W S (130121218), Agung Sitanggang (130121081), Andri Dirgantara (130121001), Aldo Paul Gabriel Sitepu (130121033), Alexander (130121025),
Andi  Lutfy  Suhendiko  (130121219),  Andreas
Gurusinga  (130121077), Basmen Siregar (130121177), Agustina Theresia Butar-butar (130121085),  Astrid  Yolanda    Veronika  S (130121083), Aprimen Sidauruk (130121165), Angelia Mariyani Manurung (130121062),  Aruani  Laila  (130121152)., Amagia Br.Ginting (130121160), Apriadi Syahputra (130121230). 2,349

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 6 − 15 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.304
Cluster Kode Cluster Keterangan Distance 8 ABCDKFGIJTEROL QHM-N Abu Syahrin Daulay(130121178), Ade Setiawan (130121225), Adesyah Putra W S (130121218), Agung Sitanggang (130121081), Andri Dirgantara (130121001), Aldo Paul Gabriel Sitepu (130121033), Alexander (130121025), Andi  Lutfy  Suhendiko  (130121219),  Andreas Gurusinga  (130121077), Basmen Siregar (130121177), Agustina Theresia Butar-butar
(130121085),  Astrid  Yolanda    Veronika  S
(130121083), Aprimen Sidauruk (130121165), Angelia Mariyani Manurung (130121062),  Aruani  Laila  (130121152)., Amagia Br.Ginting (130121160), Apriadi Syahputra (130121230), Aprida Susanti (130121230). 3,382 9 ABCDKFGIJTEROL QHMNS Abu Syahrin Daulay(130121178), Ade Setiawan (130121225), Adesyah Putra W S (130121218), Agung Sitanggang (130121081), Andri Dirgantara (130121001), Aldo Paul Gabriel Sitepu (130121033), Alexander (130121025),
Andi  Lutfy  Suhendiko  (130121219),  Andreas
Gurusinga  (130121077), Basmen Siregar (130121177), Agustina Theresia Butar-butar (130121085),  Astrid  Yolanda    Veronika  S (130121083), Aprimen Sidauruk (130121165), Angelia Mariyani Manurung (130121062),  Aruani  Laila  (130121152)., Amagia Br.Ginting (130121160), Apriadi Syahputra (130121230), Aprida Susanti (130121230), Aswir Hasibuan (130121126). 3.458
Adapun mahasiswa yang dibagi berdasarkan hasil cluster-cluster di atas adalah sebagai berikut:
Tabel 5. Hasil Cluster Nomor Cluster NIM Nama Judul Skripsi   Ya  / Tidak 0 130121141 Aristina Tafonao JST Ya 1 130121178 Abu Syahrin Daulay SPK Tidak 130121225 Ade Setiawan Sistem Pakar Tidak 130121218 Adesyah Putra W S Data Mining Tidak 130121081 Agung Sitanggang Kriptografi Ya 130121001 Andri Digantara Pengolahan Citra Ya 130121033 Aldo Paul Gabriel Sitepu Kriptografi Ya 130121025 Alexander SPK Tidak 130121219 Andi LutfySuhendiko Kriptografi Ya 130121077 Andreas Gurusinga Sistem Pakar Tidak 130121177 Basmen Siregar Data Mining Tidak 130121085 Agustina Theresia Butar- butar Sistem Pakar Tidak 130121083 Astrid Yolanda Veronika S Pengolahan Citra Ya 130121165 Aprimen Sidauruk SPK Tidak 130121062 Angelia Mariyani Manurung Sistem Pakar Tidak 130121152 Aruani laila SPK Tidak 130121160 Amagia Br.Ginting Sistem Pakar Tidak

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 6 − 15 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.304
Nomor Cluster NIM Nama Judul Skripsi   Ya  / Tidak 130121230 Apriadi Syahputra Sistem Pakar Tidak 130121170 Aprida Susanti SPK Tidak 130121126 Aswir Hasibuan Kriptografi Ya
Berdasarkan  data  7  mata  kuliah  yang  menjadi  indikator  pembidangan  skripsi  pada Tabel  5.  maka  dapat disimpulkan  bahwa  mahasiswa  yang  beradapada cluster  0  adalah  mahasiswa  yang  diarahkan  untuk  mengambil bidang skripsi Sistem pendukung Keputusan, Sistem Pakar, Data Mining dan Jaringan SyarafTiruan karena nilai mata kuliah yang termasuk di bidang tersebut cenderung lebih tinggi dibandingkan dengan nilai mata kuliah lain sedangkan mahasiswa yangberada di cluster 1 adalah mahasiswa yang diarahkan untuk mengambil bidang skripsi: Pemodelan dan Simlasi, Pengolahan Citra dan Keamaan Komputer karena nilai mata kuliah tersebut cenderung lebih bagus dibandingkan dengannilai mata kuliah pada cluster 0.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian disimpulkan bahwa teknik single linkage dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan yang berkenaan dengan pembidangan  skripsi  mahasiswa di  STMIK Pelita Nusantara Medan. Penerapan teknik single  linkage  di  STMIK  Pelita  Nusantara  Medan  dapat  membantu  Ketua  Program  Studi  khususnya  Program Teknik Informatika dalam memberikan arahan kepada mahasiswa dalam penentuan bidang ilmu yang akan dipilih dalam penyususnan judul skripsi.

## REFERENCES
[1] R.  Handoyo  et  al.,  “Perbandingan  Metode  Clustering  Menggunakan  Metode  Single  Linkage  Dan  K-Means  Pada Pengelompokan Dokumen,” JSM STMIK Mikroskil, vol. 15, no. 2, pp. 73–82, 2014.
[2] F.  N.  Adhiatma  et  al.,  “PERANCANGAN  DAN  ANALISIS  CLUSTERING  DATA  MENGGUNAKAN  METODE SINGLE LINKAGE UNTUK BERITA BERBAHASA INGGRIS DESIGN AND ANALYSIS OF DATA CLUSTERING USING SINGLE LINKAGE,” vol. 3, no. 2, pp. 2285–2291, 2016.
[3] J. Ilmiah, I. Komputa, E. Volume, B. Issn, and J. D. Bandung, “PENERAPAN DATA MINING UNTUK MEMBENTUK KELOMPOK  BELAJAR  MENGGUNAKAN  METODE  CLUSTERING  DI  SMPN  19  BANDUNG  Andre  Catur Prasetyo Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika ( KOMPUTA ).”
[4] S.  Kasus,  U.  Dehasen,  S.  Haryati,  A.  Sudarsono,  and  E.  Suryana,  “IMPLEMENTASI  DATA  MINING  UNTUK MEMPREDIKSI MASA STUDI MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA C4 . 5,” vol. 11, no. 2, pp. 130–138, 2015.
[5] S.  Haryati, A.  Sudarsono,  and  E.  Suryana,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Masa  Studi  Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus: Universitas Dehasen Bengkulu),” J. Media Infotama Vol., vol. 11, no. 2, pp. 130–138, 2015.
[6] R.  Handoyo  et  al.,  “Perbandingan  Metode  Clustering  Menggunakan  Metode  Single  Linkage  Dan  K-Means  Pada Pengelompokan Dokumen,” JSM STMIK Mikroskil, vol. 15, no. 2, pp. 73–82, 2014.
[7] J. Hartono, “Analisis Dan Desain Sistem Informasi,” II., Yogyakarta: Andi, 1999, p. 795.
[8] D. P. Utomo and B. Purba, "Penerapan Datamining pada Data Gempa Bumi Terhadap Potensi Tsunami di Indonesia," Prosiding Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS), vol. 1, pp. 846-853, 2019.
[9] R.  Amelia  and  D.  P.  Utomo,  "ANALISA  POLA  PEMESANAN  PRODUK  MODERN  TRADE  INDEPENDENT DENGAN MENEREPAKAN ALGORITMA FP. GROWTH (STUDI KASUS: PT. ADAM DANI LESTARI)," KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), vol. 3, no. 1, pp. 416-423, 2019.
[10] D. P. Utomo and M. Mesran, "Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit Jantung," JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 4, no. 2, pp. 437-444, 2020.
[11] M. A. Puspa, "Implementasi Data Mining Klasifikasi Algoritma C4.5 Dalam Perekrutan Perangkat Desa," Building of Informatics, Technology and Science (BITS), vol. 1, no. 2, pp. 92-97, 2019.
[12] Mariani, "Implementasi Algoritma Apriori Pada Persediaan Barang Minuman Larutan Cap Kaki Tiga (Studi Kasus: PT Adyajati Lestari)," Building Informatics, Technology and Science (BITS), vol. 1, no. 1, pp. 7-27, 2019.