Terakreditasi SINTA Peringkat 4 Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Nomor: 158/E/KPT/2021 masa berlaku mulai Volume 5 Nomor 2 Tahun 2018 sampai Volume 10 Nomor 1 Tahun 2023
Terbit online pada laman web jurnal: https://jurnal.plb.ac.id/index.php/tematik/index
Jurnal Tekn olo gi I nforma si Komu ni kasi ( e-Jo urn al)
Vol. 9 No. 2 (2022) 152 - 160
ISSN Media Elektronik: 2443-3640

## Implementasi Metode K-Means Clustering untuk Meningkatkan Penjaringan Mahasiswa
Implementation of the K-Means Clustering Method to Improve Student Recruitment
Muhammad Zulfadhilah 1 , Mambang 2 , Septyan Eka Prastya 3
1,2,3 Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Sari Mulia
1 zulfadhilah@unism.ac.id, 2 mambang@unism.ac.id, 3 septyan.e.prastya@unism.ac.id

## Abstract
Recruitment of students in private universities has its challenges for the campus. Several things must be seen by the campus in its efforts to recruit new students every year, namely the existence of student data that can be used in developing a strategy for recruiting new students. This study aims to assist the campus in determining strategic policies to conduct the screening of new students every year. This study uses data from the last 3 years from one of the study programs, the student data used are city origin,  school  origin, and province  origin.  Grouping  students based  on  school  origin,  city, and  the  province  is  one  way  to attract  new  students.  the  use  of  data  mining  in  the  grouping  can  be  done  using  the  K-Means  Clustering  algorithm.  The implementation of the K-Means Clustering Algorithm is relatively easy and has fast computing, so it can be used to analyze college student profile data to help increase the selection of new students in the following year. The applications used to run the  K-Means  Clustering  Algorithm  are  Orange  Data  Mining  and  RapidMiner,  these  2  applications  are  used  to  ensure  the results  obtained  regarding  data  grouping  or  clustering  are  the  same.  In  the  data  that  has  been  grouped  with  K-Means Clustering,  there  are  3  clusters,  namely  cluster_2  /  C2  is  the  cluster  with  the  most  cluster  members,  in  this  cluster,  South Kalimantan Province with Banjarmasin City has the most members so it becomes a separate cluster. Data cluster_0 / C3 is the cluster with the second highest value, this cluster is obtained in Central Kalimantan Province with various cities in it. The data cluster_1 / C1 has the lowest value of 10, in this cluster it is obtained in the Province of South Kalimantan, but with different cities. The grouping of the data will make it easier to formulate strategies for recruiting new students in the following year.
Keywords: clustering, data mining, k-means,

## Abstrak
Penjaringan mahasiswa di perguruan tinggi swasta memiliki tantangan tersendiri bagi pihak kampus. Beberapa hal yang harus bisa dilihat oleh pihak kampus dalam upaya penjaringan mahasiswa baru disetiap tahunnya, yaitu adanya data mahasiswa yang dapat digunakan dalam menyusun strategi penjaringan mahasiswa baru. Penelitian ini bertujuan untuk membantu pihak kampus dalam  menentukan  kebijkan  strategi  untuk  melakukan  penjaringan  mahasiswa  baru  disetiap  tahunnya.  Penelitian  ini menggunakan  data  3  tahun  terakhir  dari  salah  satu  program  studi,  data  mahasiswa  yang  digunakan  adalah  asal  kota,  asal sekolah, dan asal provinsi. Pengelompokan mahasiswa berdasarkan asal sekolah, kota dan provinsi merupakan salah satu cara untuk  menjaring  mahasiswa  baru.  penggunaan  data  mining  dalam  pengelompokan  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan algoritma  K-Means  Clustering.  Implementasi  Algoritma  K-Means  Clustering  relatif  mudah  dan  memiliki  komputasi  yang cepat, sehingga dapat digunakan untuk menganalisis data profil mahasiswa perguruan tinggi untuk membantu meningkatkan penjaringan  mahasiswa  baru  pada  tahun  berikutnya.  Aplikasi  yang  digunakan  untuk  menjalankan  Algoritma  K-Means Clustering adalah Orange Data Mining dan RapidMiner, 2 aplikasi ini digunakan untuk memastikan hasil yang didapat terkait pengelompokkan atau klasterisasi data adalah sama. Pada data yang telah dikelompokkan dengan K-Means Clustering terdapat 3  cluster,    yaitu  cluster_2  /  C2  merupakan  klaster  dengan  anggota  klaster  terbanyak,  pada  klaster  ini  Provinsi  Kalimantan Selatan dengan Kota Banjarmasin yang memiliki anggota terbanyak, sehingga menjadi klaster tersendiri. Data cluster_0 / C3 merupakan klaster dengan nilai kedua tertinggi, klaster ini didapatkan pada Provinsi Kalimantan Tengah dengan berbagai Kota di  dalamnya.  Data  cluster_1  /  C1  memiliki  nilai  terendah  yaitu  10,  pada  klaster  ini  didapatkan  pada  Provinsi  Kalimantan Selatan, tetapi dengan kota yang berbeda-beda. Pengelompokkan data tersebut akan mempermudah penyusunan strategi dalam penjaringan mahasiswa baru di tahun berikutnya.
Kata kunci: : klastering, data mining, k-means
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 9 No. 2 (2022)
1. Pendahuluan
Penerapan teknologi informasi diberbagai bidang sudah menjadi  sebuah  keharusan  saat  ini,  tidak  terkecuali dalam dunia pendidikan yang menghasilkan data yang berlimpah terkait pembelajaran dan data mahasiswa [1]. Penerimaan  mahasiswa  baru  yang  dilakukan  setiap tahun  oleh  setiap  perguruan  tinggi  menghasilkan  data yang berlimpah, terutama pada data profil mahasiswa. Hal  tersebut  dapat  ditindaklanjuti  dengan  melakukan pengolahan  data  yang  akan  sangat  membantu  untuk mengetahui  informasi  penting  berupa  pengetahuan baru. Informasi yang telah diolah tadi dapat digunakan sebagai penunjang dalam pengambilan keputusan bagi institusi  [2]  dalam  hal  menentukan  strategi  pencarian mahasiswa  baru  nantinya.  Pengelompokan  data  yang dilakukan berdasarkan  kesamaan atau  similaritas akan mempermudah  untuk  dilakukannya  analisis[3].  Data yang didapat dan disimpan mempunyai keragaman, dan perubahan  datanya  cepat,  maka  dapat  disebut  dengan big  data  [4].  Big  Data  meliputi  tiga  hal  yang  biasa disingkat  dengan  3V,  yaitu  volume,  velocity,  dan variety. Volume adalah besaran data yang harus dikelola berukuran  super  besar.  Sedangkan  Velocity  berkenaan dengan  kecepatan  pemrosesan  data  yang  harus mengimbangi pesatnya pertumbuhan jumlah data yang ada.  Kemudian  variety  merujuk  pada  karakteristik sumber data yang sangat beragam, baik itu yang berasal dari basis data yang terstruktur maupun juga dari data- data yang tidak terstruktur [5].
Big data tersebut jika diolah menjadi informasi [4] yang tepat  maka  dapat  digunakan  untuk  merencanakan strategi yang tepat dalam penjaringan mahasiswa. Salah satu cara pengolahan data adalah dengan menggunakan data  mining,  dengan  menggunakan  data  mining  para pengambil  keputusan  dapat  memanfaatkannya  untuk menentukan  cara  yang  tepat  dan  cepat  [6]. Pengelompokkan  data  mahasiswa  dengan  data  mining dapat menggunakan teknik Clustering yang merupakan proses membagi data dalam suatu himpunan ke dalam beberapa kelompok yang memiliki kesamaan data [7]. Teknik  Clustering  ini  juga  dapat  meminimalisir  suatu objek data yang mirip dan mengklasterkan data tersebut secara  ilmiah  [8].  Teknik  clustering  saat  ini  banyak digunakan  dan  dipelajari  secara  ekstensif  dalam klasifikasi unsupervised [9].
K-Means  Clustering  merupakan  salah  satu  algoritma yang mampu melakukan klasterisasi terhadap data yang bersifat  heterogen, hal ini dikarenakan algoritma pada dasarnya  hanya  mampun  melakukan  pengelompokkan dengan  nilai  atribut  homogen  saja  [10].  K-Means Clustering  juga  disebut  dengan  algoritma  yang menentukan  nilai Cluster  (k)  dengan  sembarang dan nilai    yang    telah    ditentukan    tersebut    menjadi    titik pusat dari Cluster atau sebagai centroid [11]. K-Means merupakan  metode  data  untuk  klasterisasi  non- hierarchical yang dapat mengelompokkan data menjadi
beberapa cluster berdasarkan kesamaan data, sehingga data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan menjadi satu cluster dan yang memiliki karakteristik  berbeda  dikelompokkan  dalam  cluster yang  lain  [12].  [13]  menyebutkan  bahwa  hasil  uji klaster  K-Means  merupakan  solusi  yang  optimal.  K- Means Clustering memliki kelebihan sebagai algoritma pengelompokan yang mudah diimplementasikan, relatif cepat  dalam  proses  komputasi  [14].  Namun  [15] menuliskan  bahwa  K-Means  Clustering  memiliki beberapa kelemahan pada penentuan nilai centroid-nya sehingga  bisa  mengakibatkan  klasterisasi  tidak maksimal dilakukan.
Pada penelitian  yang  dilakukan  oleh  [2]  menyebutkan bahwa algoritma K-Means Clustering dapat mengklasterkan  data  yang  nantinya  digunakan  untuk melakukan strategi promosi berdasarkan program studi yang  paling  banyak  diminati.  Hal  serupa  juga disampaikan  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [8] yang  menyebutkan  bahwa  penerapan  data  mining dengan  metode  K-means  Clustering  dapat  diterapkan pada  pengelompokan  buku  sehingga  membantu  pihak Perpustakaan untuk mengetahui buku mana yang sering dipinjam.  Hal  ini  seseuai  dengan  apa  yang  dituliskan oleh  [16]  yang  menyatakan  bahwa  dengan  adanya pengolahan data berdasarkan kelompok tersebut, maka penentuan tempat promosi perguruan tinggi akan tepat sasaran dan meminimalisir penurunan jumlah mahasiswa pada tahun berikutnya.
Penelitian yang dilakukan oleh [17] menyatakan bahwa hasil  K-Means  Clustering  dapat  digunakan  untuk menyimpulkan dalam menentukan siswa yang berpotensi  DO.  Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh [18]  menyebutkan  bahwa  dari  perbandingan  metode algortima  klasterisasi,  metode  K-Means  menghasikan pengelompokan terbaik. Pada penelitian yang dilakukan  oleh  [10]  menyebutkan  bahwa  semakin banyak data yang diproses, maka hasil yang didapatkan juga  akan  semakin  baik.  Hal  ini  serupa  dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh  [19]  menyebutkan bahwa  hasil  klasterisasi  dari  metode  K-Means Clustering  memiliki  akurasi  sebesar  100%  dengan menggunakan 1000 dataset.
Berdasarkan  uraian  di  atas,  maka  peneliti  akan melakukan pengelompokkan data mahasiswa berdasarkan  asal  sekolah,  kota  dan  provinsi  dengan menggunakan  algoritma  K-Means  Clustering.  Hal  ini bertujuan untuk dapat menentukan strategi penjaringan mahasiswa  baru  pada  tahun-tahun  berikutnya  dan pengambilan  keputusan  dalam  beberapa  strategi penjaringan mahasiswa.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian ini memiliki beberapa tahapan yang dimulai dari  pengumpulan  data,  pengolahan  awal,  dan  proses klasterisasi  yang  akan  dianalisis  dan  visualisasikan.
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 9 No. 2 (2022)
Tahap  satu  dimulai  dengan  pengumpulan  data  yang didapat dari program studi disalah satu perguruan tinggi swasta, data yang diambil adalahd ata 3 tahun terakhir. Tahapan berikutnya adalah melakukan seleksi data,pada  tahapan  ini  data  mahasiswa  yang  didapat akan diseleksi berdasarkan asal sekolah, kota asal dan provinsi  asal  mahasiswa.  Pada  tahapan  terkahir  yaitu implementasi menggunakan metode K-Means Clustering dengan menggunakan aplikasi Orange Data Mining dan RapidMiner. Hasil dari klasterisasi 2 buah aplikasi  tersebut  akan  dianalisis  dan  visualisasikan untuk mempermudah pembaca memahami hasilnya.
Pada  metode  K-Means  Clustering  ada  langkah- langkah  yang  dilakukan,  berikut  adalah  langkah- langkah  yang  dilakukan  [20]  yaitu  pada  langkah pertama  menentukan  jumlah  klaster  yang  akan dipergunakan  dalam  pembagian  data;  kemudian langkah kedua dilanjutkan dengan menentukan centroid awal yang diperoleh secara acak serta jumlah centroid sebanyak klaster yang akan dibuat. Pengertian centroid sendiri adalah titik pusat klaster atau awal pusat klaster; setelah itu  langkah ketiga dilakukan perhitungan jarak pada setiap inputan data terhadap pusat klaster hingga ditemukan jarak paling dekat dari setiap data terhadap centroid. Perhitungan jarak dilakukan dengan menggunakan persamaan Euclidean Distance.
= − + + (1)
dengan  D e adalah  Euclidean  Distance,  i  adalah banyaknya  objek,  (x,y)  merupakan  koordinat objek dan (s,t) merupakan koordinat centorid.
Langkah keempat adalah mengelompokkan setiap data terhadap  jarak  pada  titik  pusat  centroid  terdekat; kemudian  langkah  kelima  adalah  mengubah  nilai centroid  yang  diperoleh  dari  rata-rata  klaster  yang bersangkutan dengan persamaan:
= ∑ (2)
dengan n k adalah jumlah data dalam klaster dan d i adalah jumlah dari nilai jarak yang masuk dalam masing-masing klaster.
Jika anggota tiap klaster tidak ada yang berubah, maka iterasi selesai dan nilai rata-rata pusat klaster  (µ j )  akan  digunakan  sebagai  parameter  dalam penentuan pembagian data; jika tidak, maka iterasi akan dilakukan dengan menggunakan langkah kedua hingga langkah kelima.
Gambar 1 merupakan alur pengguaan metode K-Means Clustering yang digunakan dalam penelitian ini.

## Gambar 1. Algoritma K-Means Clustering [20]

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Data  yang  diolah  pada  penelitian  ini  adalah  data mahasiswa  pada  salah  satu  perguruan  tinggi  swasta dengan  mengambil  satu  program  studi  yang  akan dianalisa menggunakan K-Means Clustering. Data yang diambil adalah data dari 3 angkatan mahasiswa program studi dengan jumlah 66 orang mahasiswa aktif. Aplikasi yang  digunakan  dalam  pengolahan  data  dan  analisa adalah Aplikasi RapidMiner dan Orange Data Mining, 2  aplikasi  tersebut  merupakan  aplikasi  yang  sering digunakan dalam pengolahan dan analisa data mining.
Data mahasiswa akan dikelompokkan menjadi 3 (K=3), hal  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  kelompok mahasiswa berdasarkan dari data asal sekolah, kota dan provinsi mahasiswa. Berikut data mahasiswa yang akan dilakukan pengolahan dan analisa dengan menggunakan K-Means Clustering.
Tabel 1. Tabel Data Mahasiswa No Asal Sekolah Provinsi Kota 1 SMK Negeri 3 Banjarmasin Kalimantan Selatan Banjarmasin 2 SMK Negeri 1 Banjarmasin Kalimantan Selatan Banjarmasin 3 SMA Negeri 1 Beruntung Baru Kalimantan Selatan Banjarmasin 4 SMK Negeri 3 Banjarmasin Kalimantan Selatan Banjarmasin 5 SMA Negeri 1 Muara Teweh Kalimantan Tengah Muara Teweh 6 SMK Negeri 2 Palangkaraya Kalimantan Tengah Palangkaraya 7 SMK Negeri 1 Puruk Cahu Kalimantan Tengah Puruk Cahu 8 SMK Negeri 1 Mihing Raya Kalimantan Tengah Palangkaraya 9 SMA Negeri 2 Dusun Selatan Kalimantan Tengah Buntok …. … …. 44 SMK Negeri 4 Banjarmasin Kalimantan Selatan Banjarmasin 45 Tunas Bangsa Kalimantan
Selatan Banjarmasin
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 9 No. 2 (2022)
No Asal Sekolah Provinsi Kota 46 SMK  Islam  Sabilal Muhtadin Kalimantan Selatan Banjarmasin 47 SMK ISFI banjarmasin Kalimantan selatan Banjarmasin 48 SMK Negeri 1 Banjarmasin Kalimantan Selatan Banjarmasin … … … …
Tabe  1  Data  Mahasiswa  tersebut  kemudian  diolah dan  dianalisa  dengan  menggunakan  RapidMiner  dan Orange  Data  Mining.  Pada  gambar  2  berikut merupakan desain proses yang dilakukan pada aplikasi RapidMiner:

## Gambar 2. Desain Pemprosesan Pada RapidMiner
Setelah proses desain tersebut, maka aplikasi dijalankan dan  mendapatkan  hasil  yang  ada  pada  gambar  3  yang merupakan pengelompokkan data berdasarkan provinsi asal mahasiswa sebagai berikut:

## Gambar 3. Hasil dari K-Means Clustering RapidMiner
Dari  gambar  3  terlihat  hasil  dari  klasterisasi  aplikasi RapidMiner terdapat 3 klaster, dengan masing-masing data setiap klaster dapat dilihat pada tabel 2 berikut.
Tabel 2. Model Cluster Nilai Total Persentasi cluster_0 15 items 22.73 % cluster_1 10 items 15.15 % cluster_2 41 items 62.12 % Total 66 100 %
Pada data yang telah dilakukan klasterisasi juga dapat dilihat hasil berdasarkan asal provinsi mahasiswa, hasil tersebut bisa dilihat pada gambar 4 berikut.
Gambar 4 Data berdasarkan asal provinsi mahasiswa

## Gambar 5. Hasil dari K-Means Clustering dengan Keterangan Kota
Pada gambar 5 di atas merupakan hasil pengelompokan data  berdasarkan  Kota  asal  mahasiswa.  Tabel  3  di bawah ini adalah hasil dari klasterisasi.
Tabel 3 Hasil dari K-Means Clustering id cluster Asal Sekolah Provinsi Kota 1 cluster_2 SMK  Negeri  3 Banjarmasin Kalimant an Selatan Banjarmas in 2 cluster_2 SMK  Negeri  1 Banjarmasin Kalimant an Selatan Banjarmas in 3 cluster_2 SMA  Negeri  1 Beruntung Baru Kalimant an Selatan Banjarmas in 4 cluster_2 SMK  Negeri  3 Banjarmasin Kalimant an Selatan Banjarmas in
5 cluster_0 SMA  Negeri  1 Muara Teweh Kalimant an Tengah Muara Teweh 6 cluster_0 SMK  Negeri  2 Palangkaraya Kalimant an Tengah Palangkara ya 7 cluster_0 SMK  Negeri  1 Puruk Cahu Kalimant an Tengah Puruk Cahu 8 cluster_0 SMK  Negeri  1 Mihing Raya Kalimant an
Tengah Palangkara ya
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 9 No. 2 (2022)
id cluster Asal Sekolah Provinsi Kota 9 cluster_0 SMA  Negeri  2 Dusun Selatan Kalimant an Tengah Buntok 10 cluster_2 SMK  Negeri  1 Gambut Kalimant an Selatan Banjarmas in 11 cluster_1 SMK Maestro Islamic  School Banjarmasin Kalimant an Selatan Banjarnasi n 12 cluster_0 SMA  Negeri  4 Muara Teweh Kalimant an Tengah Muara Teweh 13 cluster_0 SMA  Negeri  3 Palangkaraya Kalimant an Tengah Palangkara ya 14 cluster_0 SMK  Negeri  5 Kuala Kapuas Kalimant an Tengah Kapuas 15 cluster_2 SMA  PGRI  1 Banjarmasin Kalimant an Selatan Banjarmas in 16 cluster_2 SMA  PGRI  1 Banjarmasin Kalimant an Selatan Banjarmas in 17 cluster_0 SMA N 1 Puruk Cahu Kalimant an Tengah Puruk Cahu 18 cluster_2 SMK  Negeri  3 Banjarmasin Kalimant an Selatan Banjarmas in 19 cluster_2 SMA  Negeri  4 Banjar baru Kalimant an Selatan Banjarmas in 20 cluster_0 SMK  Negeri  1 Sanaman Mantikei Kalimant an Tengah Katingan 21 cluster_2 SMK  Negeri  2 Banjarmasin Kalimant an Selatan Banjarmas in 22 cluster_2 SMK  Negeri  3 Banjarmasin Kalimant an Selatan Banjarmas in 23 cluster_2 SMK ISFI Farmasi Banjarmasin Kalimant an Selatan Banjarmas in 24 cluster_2 MAN 1 Banjarmasin Kalimant an Selatan Banjarmas in 25 cluster_2 SMA  Negeri  11 Banjarmasin Kalimant an Selatan Banjarmas in 26 cluster_2 SMA  Negeri  11 Banjarmasin Kalimant an Selatan Banjarmas in 27 cluster_1 SMA  Plus  Citra Madinatul Ilmi Kalimant an Selatan Banjarbaru 28 cluster_2 MAN 3 Banjarmasin Kalimant an Selatan Banjarmas in 29 cluster_1 MA Raudhatusysyub ban Kalimant an Selatan Martapura 30 cluster_2 SMA  Negeri  5 Banjarmasin Kalimant an Selatan Banjarmas in 31 cluster_2 SMA  Negeri  11 Banjarmasin Kalimant an Selatan Banjarmas in
id cluster Asal Sekolah Provinsi Kota 32 cluster_1 SMA  Negeri  8 Barabai Kalimant an Selatan Barabai 33 cluster_2 SMK Maestro Islamic School Kalimant an Selatan Banjarmas in 34 cluster_2 SMA  Negeri  11 BANJARMASI N Kalimant an Selatan Banjarmas in 35 cluster_2 SMK  Negeri  2 Banjarmasin Kalimant an Selatan Banjarmas in 36 cluster_1 MA Raudhatusysyub ban Kalimant an Selatan Martapura 37 cluster_1 SMK  Negeri  1 Banjarbaru Kalimant an Selatan Banjarbaru 38 cluster_2 SMA  Negeri  11 Banjarmasin Kalimant an Selatan Banjarmas in 39 cluster_1 SMA  Negeri  1 Alalak Kalimant an Selatan Barito Kuala 40 cluster_0 SMA  Negeri  2 Palangkaraya Kalimant an Tengah Palangkara ya 41 cluster_0 SMA  Negeri  1 Kapuas Timur Kalimant an Tengah Kuala Kapuas 42 cluster_2 SMA  Negeri  11 Banjarmasin Kalimant an Selatan Banjarmas in 43 cluster_2 SMA  Negeri  4 Banjarmasin Kalimant an Selatan Banjarmas in 44 cluster_2 SMK  Negeri  4 Banjarmasin Kalimant an Selatan Banjarmas in 45 cluster_2 Tunas Bangsa Kalimant an Selatan Banjarmas in 46 cluster_2 SMK Islam Sabilal Muhtadin Kalimant an Selatan Banjarmas in 47 cluster_2 SMK ISFI banjarmasin Kalimant an Selatan Banjarmas in 48 cluster_2 SMK  Negeri  1 Banjarmasin Kalimant an Selatan Banjarmas in 49 cluster_2 MAN 1 Banjarmasin Kalimant an Selatan Banjarmas in 50 cluster_1 Madrasah Aliyah Pertasi Kencana NU
Haruyan Kalimant an Selatan Barabai 51 cluster_2 SMA  Negeri  8 Banjarmasin Kalimant an Selatan Banjarmas in 52 cluster_1 SMA  Negeri  1 Martapura Kalimant an Selatan Martapura 53 cluster_2 SMK  Negeri  3 Banjarmasin Kalimant an Selatan Banjarmas in 54 cluster_2 SMK  Negeri  3 Banjarmasin Kalimant an Selatan
Banjarmas in
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 9 No. 2 (2022)
id cluster Asal Sekolah Provinsi Kota 55 cluster_1 SMA  Negeri  1 Karang Bintang Kalimant an Selatan Batulicin 56 cluster_2 MAN  2  Model Banjarmasin Kalimant an Selatan Banjarmas in 57 cluster_2 MAN 1 Banjarmasin Kalimant an Selatan Banjarmas in 58 cluster_2 SMA  Negeri  9 Banjarmasin Kalimant an Selatan Banjarmas in 59 cluster_2 SMA  Negeri  11 Banjarmasin Kalimant an Selatan Banjarmas in
60 cluster_0 SMA N 2 Sampit Kalimant an Tengah Sampit 61 cluster_2 Sma  Negeri  6 Banjarmasin Kalimant an Selatan Banjarmas in 62 cluster_2 MAN 1 Banjarmasin Kalimant an Selatan Banjarmas in 63 cluster_2 SMAN 1 Beruntung Baru Kalimant an Selatan Banjarmas in 64 cluster_2 SMK  Negeri  4 Banjarmasin Kalimant an Selatan Banjarmas in 65 cluster_0 SMA  Negeri  1 Paranggean Kalimant an Tengah Sampit 66 cluster_0 SMK  Negeri  1 Bukit Sawit Kalimant an Tengah Muara
Teweh

## Berikut tabel 4 merupakan centroid pada pemprosesan
K-Means Clustering:
Tabel 4. Centorid Atribut cluster_0 cluster_1 cluster_2 Asal Sekolah 20.333 29.300 21.902 Provinsi 2.0 1.0 1.0 Kota 5.933 10.2 1.0

## Pada  RapidMiner  juga  menghasilkan  Performance
Vector  dari  metode  K-Means  Clustering,  yaitu  pada tabel 5 sebagai berikut:
Tabel 5. Performance Vector Performance Vector Number of clusters 3.000 Cluster Cluster Number Index 0.955
Selain menggunakan aplikasi RapidMiner, peneliti juga melakukan pengolahan dan analisis data menggunakan aplikasi  Orange  Data  Mining.  Pada  gambar  6  berikut adalah  proses  klasterisasi  dengan  menggunakan aplikasi Orange Data Mining.

## Gambar 6. Desain Pemprosesan pada Orange Data Mining
Pada  gambar  6  di  atas  terlihat  ada  beberapa percabangan dengan keterangan, yaitu CSV File Import merupakan  data  mahasiswa  program  studi  yang  akan diproses  dalam  bentuk  format  .csv;  Data  Table digunakan untuk melihat data yang sudah dimasukkan dari  file  .csv  tadi;  K-Means  merupakan  metode  yang digunakan dan memiliki nilai K=3, serta pemprosesan klasterisasi  berlangsung  pada  bagian  ini;  dan  Scatter Plot, Distributions dan Silhouette Plot digunakan untuk melihat hasil visualisasi K-Means Clustering yang telah diproses sebelumnya.
Gambar 7. Hasil K-Means Clustering menggunakan Scatter Plot
Pada gambar 7 di atas merupakan hasil visualisasi dari klasterisasi menggunakan metode K-Means Clustering berdasarkan dari provinsi asal mahasiswa.
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 9 No. 2 (2022)

## Gambar 8. Hasil K-Means Clustering menggunakan visualisasi
Distributions
Pada  gambar  8  di  atas  merupakan  hasil  visualisasi Distributions dari klasterisasi menggunakan metode K- Means Clustering.
Pada  gambar  9  di  bawah  ini  merupakan  visualisasi berdasarkan  perhitungan  Euclidean  Distance  dengan menampilkan keterangan asal sekolah dari mahasiswa. Nilai jarak Euclidean Distance pada C3 adalah 0.139, C2 adalah 1.000 dan C1 0.367.
Gambar 9 Hasil K-Means Clustering menggunakan perhitungan Euclidean Distance
Pada  gambar  10  berikut  merupakan  hasil  klasterisasi berdasarkan  dari  asal  kota  mahasiswa  menggunakan Scatter Plot.

## Gambar 10 Hasil K-Means Clustering menggunakan Scatter Plot
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk mengetahui  kelompok  mahasiswa  berdasarkan  Asal Sekolah,  Kota  dan  Provinsi.  Dataset  yang  digunakan adalah  data  mahasiswa  salah  program  studi  di perguruan  tinggi  swasta,  dataset  yang  diambil  adalah data  3  tahun  terakhir  yang  tersedia.  Pengelompokan dilakukan  dengan  menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering  yang  merupakan  salah  satu  algoritma dengan pengimplementasian yang relatif mudah [21].
Pada  penggunaan  aplikasi  RapidMiner  dan  Orange Data  Mining  mendapatkan  hasil  yang  sama.  Hal  ini menunjukkan penentuan nilai centorid yang disampaikan  oleh  [15]  yang  menjadi  kelemahan  pada metode K-Means Clustering bisa ditangani dengan baik oleh  aplikasi  yang  dipakai.  Berdasarkan  hasil  klaster, terlihat  ada  3  klaster  dengan  nilai  yang  berbeda-beda, pada  data  cluster_2  (pada  RapidMiner)  /  C2  (Pada Orange  Data  Mining)  jumlah  anggota  klaster  yang didapat adalah 41, pada cluster_0 / C3 jumlah anggota klaster yang didapat adalah 15 dan pada cluster_1 / C1 jumlah anggota klaster yang didapat adalah 10.
Data cluster_2 / C2 merupakan klaster dengan anggota klaster terbanyak, pada klaster ini Provinsi Kalimantan Selatan  dengan  Kota  Banjarmasin  yang  memiliki anggota terbanyak, sehingga menjadi klaster tersendiri. Data  cluster_0  /  C3  merupakan  klaster  dengan  nilai kedua  tertinggi,  klaster  ini  didapatkan  pada  Provinsi Kalimantan Tengah dengan berbagai Kota di dalamnya. Data  cluster_1  /  C1  memiliki  nilai  terendah  yaitu  10. Pada  klaster  ini  didapatkan  pada  Provinsi  Kalimantan Selatan, tetapi dengan kota yang berbeda-beda.
Pada  perhitungan  performa  dengan  menggunakan RapidMiner  terlihat  metode  K-Means  Clustering memiliki  nilai  95%.  Hal  ini  sesuai  dengan  penelitian yang  dilakukan  oleh  [19]  yang  menyebutkan  bahwa
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 9 No. 2 (2022)
klasterisasi  yang  dilakukan  oleh  K-Means  Clustering memiliki tingkat akurasi 100%.
Berdasarkan  hasil  diatas,  terlihat  penggunaan  metode K-Means  Clustering  pada  2  aplikasi  data  mining berjalan  dengan  baik  dengan  menunjukan  hasil klasterisasi  yang  sama.  Hasil  diatas  dapat  digunakan oleh  tim  penjaringan  mahasiswa  untuk  meningkatkan pola promosi sesuai dengan klaster yang ada. Selain itu pada  pihak  pengambil  keputusan  akan  lebih  mudah melakukan  strategi  selanjutnya  dalam  menentukan lokasi promosi.

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan maka kesimpulan yang didapat adalah implementasi Metode K-Means  Clustering  pada  pengelompokan  mahasiswa berdasarkan  asal  sekolah,  kota  dan  provinsi  dengan menggunakan  aplikasi  RapidMiner  dan  Orange  Data Mining  menghasilkan  3  klaster,  yaitu  cluster_2  /C2 yang memiliki nilai 41 dengan beranggotakan data Kota Banjarmasin  pada  Provinsi  Kalimantan  Selatan, kemudian  cluster_0/C3  memiliki  nilai  15  dengan anggota beberapa kota di Provinsi Kalimantan Tengah, serta cluster_1/C1 dengan nilai 10 yang beranggotakan beberapa kota di Provinsi Kalimantan Selatan.
Hasil tersebut akan membantu pengambil kebijakan dan tim  promosi  untuk  mementukan  strategi  penjaringan mahasiswa  baru  pada  tahun  berikutnya.  Hasil  dari klasterisasi ini juga akan dapat membantu memaksimalkan  penjaringan  pada  lokasi  yang  tepat bagi tim promosi kampus.
Penelitian  selanjutnya  bisa  menambahkan  data mahasiswa dari program studi lain yang memungkinkan untuk  dilakukannya  klasterisasi  wilayah  berdasarkan peminatan program studi.

## Daftar Rujukan
[1] F. Yunita, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means  Clustering  Pada  Penerimaan  Mahasiswa  Baru (Studi  Kasus :  Universitas  Islam  Indragiri),”  Jurnal SISTEMASI,  vol.  7,  no.  3,  pp.  238–249,  2018,  doi: https://doi.org/10.32520/stmsi.v7i3.388.
[2] W.  Lestari,  “Clustering  Data  Mahasiswa  Menggunakan Algoritma  K-Means  Untuk  Menunjang  Strategi  Promosi (Studi  Kasus :  STMIK  Bina  Bangsa  Kendari),”  SIMKOM, vol.  4,  no.  2,  pp.  35–48,  Jul.  2019,  [Online].  Available: http://e-jurnal.stmikbinsa.ac.id/index.php/simkom35
[3] L.  Qadrini,  “Metode  K-Means  dan  DBSCAN  pada Pengelompokan  Data  Dasar  Kompetensi  Laboratorium  ITS Tahun 2017,” J Statistika, vol. 13, no. 2, pp. 5–11, 2020, doi: https://doi.org/10.36456/jstat.vol13.no2.a2886.
[4] A. Octaviani and P. Dewi, “Big Data di Perpustakaan dengan Memanfaatkan Data Mining,” ANUVA, vol. 4, no. 2, pp. 223– 230, 2020, doi: 10.14710/anuva.4.2.223-230.
[5] B. Maryanto, “Big Data dan Pemanfaatannya Dalam Berbagai Sektor,” Media Informatika, vol. 16, no. 2, pp. 14–19, 2017, doi: 10.37595/mediainfo.v17i1.
[6] G. Triyandana, L. A. Putri, and Y. Umaidah, “Penerapan Data Mining  Pengelompokan  Menu  Makanan  dan  Minuman
Berdasarkan  Tingkat  Penjualan  Menggunakan  Metode  K- Means,”  Journal  of  Applied  Informatics  and  Computing (JAIC),  vol.  6,  no.  1,  pp.  40–46,  Jul.  2022,  doi: 10.30871/jaic.v6i1.3824.
[7] D.  K.  Sitinjak,  B.  A.  Pangestu,  and  B.  N.  Sari,  “Clustering Jumlah  Tenaga  Kesehatan  Berdasarkan  Kecamatan  di Kabupaten  Karawang  Menggunakan  Algoritma  K-Means,” Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC), vol. 6, no. 1, pp. 46–54, Jul. 2022, doi: 10.30871/jaic.v6i1.3855.
[8] J.  Nasir,  “Penerapan  Data  Mining  Clustering  Dalam Mengelompokan  Buku  Dengan  Metode  K-Means,”  Jurnal SIMETRIS, vol. 11, no. 2, Nov. 2020, doi:
10.24176/simet.v11i2.5482.
[9] B. V and R. G, “Hyperspectral Image Processing in Internet of  Things  model  using  Clustering  Algorithm,”  Journal  of ISMAC,  vol.  3,  no.  2,  pp.  163–175,  Jun.  2021,  doi: 10.36548/jismac.2021.2.008.
[10] R.  Muliono  and  Z.  Sembiring,  “Data  Mining  Clustering Menggunakan  Algoritma  K-Means  Untuk  Klasterisasi Tingkat  Tridarma  Pengajaran  Dosen,”  CESS  (Journal  of Computer Engineering System and Science), vol. 4, no. 2, pp. 272–279, Jul. 2019, doi: 10.24114/cess.v4i2.13620.
[11] N.  N.  Fransiska  R,  D.  S.  Anggraeni,  and  U.  Enri, “Pengelompokkan  Data  Kemiskinan  Provinsi  Jawa  Barat Menggunakan  Algoritma  K-Means  dengan  Silhouette Coefficient,” TEMATIK Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi,  vol.  9,  no.  1,  pp.  29–35,  Jun.  2022,  doi: 10.38204/tematik.v9i1.921.
[12] E.  Desi,  S.  Aliyah,  S.  Lestari,  and  W.  Dari,  “Implementasi Algoritma  K-Means  Untuk  Penerimaan  Siswa  Baru  Di SMANPAS  Berdasarkan  Nilai  Rapot  dan  Hasil  Tes,”  IT (INFORMATIC TECHNIQUE) JOURNAL, vol. 10, no. 1, pp. 01–10, Apr. 2022, doi: 10.22303/it.10.1.2022.01-10.
[13] M. A. Syakur, B. K. Khotimah, E. M. S. Rochman, and B. D. Satoto, “Integration K-Means Clustering Method and Elbow Method  for  Identification  of  the  Best  Customer  Profile Cluster,”  in  IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and Engineering, Apr. 2018, vol. 336, no. 1. doi: 10.1088/1757- 899X/336/1/012017.
[14] D.  Triyansyah  and  D.  Fitrianah,  “Analisis  Data  Mining Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk Menentukan  Strategi  Marketing,”  IncomTech,  Jurnal Telekomunikasi dan Komputer, vol. 8, no. 3, pp. 163–182, Jul. 2018, doi: 10.22441/incomtech.v8i2.4174.
[15] Priati and A. Fauzi, “Data Mining dengan Teknik Clustering Menggunakan  Algoritma  K-Means  pada  Data  Transaksi Superstore,” in Seminar Nasional Informatikadan Aplikasinya  (SNIA),  Sep.  2017,  pp.  15–19.  [Online]. Available: http://community.tableau.com.
[16] R.  Alhapizi,  M.  Nasir,  and  I.  Effendy,  “Penerapan  Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan  Strategi  Promosi  Mahasiswa  Baru  Universitas Bina  Darma  Palembang,”  Journal  of  Software  Engineering Ampera,  vol.  1,  no.  1,  pp.  1–14,  Feb.  2020,  doi: https://doi.org/10.51519/journalsea.v1i1.10.
[17] W.  Purba,  S.  Tamba,  and  J.  Saragih,  “The  effect  of  mining data  k-means  clustering  toward  students  profile  model  drop out potential,” in Journal of Physics: Conference Series, Apr. 2018,  vol.  1007,  no.  1,  pp.  1–6.  doi:  10.1088/1742- 6596/1007/1/012049.
[18] D.  Herawatie,  E.  Wuryanto,  and  Purbandini,  “Perbandingan Algoritma  Pengelompokan  Non-Hierarki  untuk  Dataset Dokumen,”  in  Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi Informasi  (SNATI)  Yogyakarta,  Jun.  2014,  pp.  11–16. [Online]. Available: www.kompas.com
[19] I. Firman Ashari, R. Banjarnahor, D. R. Farida, S. P. Aisyah, A.  P.  Dewi,  and  N.  Humaya,  “Application  of  Data  Mining with  the  K-Means  Clustering  Method  and  Davies  Bouldin Index  for  Grouping  IMDB  Movies,”  Journal  of  Applied Informatics  and  Computing  (JAIC),  vol.  6,  no.  1,  pp.  7–15, Jul. 2022, doi: 10.30871/jaic.v6i1.3485.
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 9 No. 2 (2022)
Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
[20] A. Chusyairi and P. Ramadar Noor Saputra, “Pengelompokan Data  Puskesmas  Banyuwangi  Dalam  Pemberian  Imunisasi Menggunakan Metode K-Means Clustering,” Telematika, vol. 12, no. 2, pp. 139–148, Aug. 2019, doi:
10.35671/telematika.v12i2.848.
[21] M.  A.  P.  Sari  and  U.  Chotijah,  “Pengelompokan  Aanggota Divisi  Himpunan  Mahasiswa  Jurusan  Pada  Universitas
‘XYZ’  Dengan  Metode  K-Means  Clustering,”  ANTIVIRUS: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika, vol. 16, no. 1, pp. 52–62, May 2022, doi: doi.org/10.35457/antivirus.v16i1.2139.