## ANALISA PENGGUNAAN NILAI MATA KULIAH UNTUK CLUSTER MAHASISWA PERGURUAN TINGGI DENGAN MENGGUNAKAN EM CLUSTERING

## Andy Prasetyo Utomo 1

## ABSTRAK
Nilai  mahasiswa  dapat  digunakan  sebagai  acuan  dalam  menentukan  atau menyarankan  mata  kuliah  yang  diambil  sesuai  dengan  kemampuan  atau  potensi  mahasiswa dengan  melakukan  clustering.  Mahasiswa  dengan  nilai  baik  dapat  diarahkan  untuk mengambil tipe pendidikan intensif dan sebaliknya. Selain nilai mahasiswa, mata kuliah juga mengalami  clustering  kedalam  kelompok  –  kelompok  jenis  keilmuan,    sehingga  diharapkan mahasiswa  mendapatkan  kelompok  keilmuan  yang  tepat  sesuai  dengan  kemampuannya masing  –  masing.  Dengan  itu  perguruan  tinggi  dapat  menciptakan  mahasiswa  yang berkualitas baik. Dalam makalah ini, teknik clustering yang digunakan adalah EM algoritihm dan menghasilkan 6 langkah pembuatan cluster.
Kata kunci : WEKA, clustering, EM algoritihm, nilai mahasiswa, kelompok keahlian, prediksi mata kuliah..

## ABSTRACT
Grades  can  be  used  as  a  reference  in  determining  or  suggest  courses  taken  in accordance with the ability or potential students by performing clustering. Students with good grades can be directed to take the type of intensive education and vice versa. In addition to the  students,  the  courses  also  have  clustering  into  groups  of  the  kind  of  science,  so  that students are expected to get a proper scientific groups according to their abilities. With that college students  can create a good quality. In this  paper, the  clustering  technique used was EM algoritihm and produces 6 step cluster creation.
Keywords: Weka, clustering, EM algoritihm, the student, group skills, prediction of course

## I. PENDAHULUAN
Saat  ini  persaingan  dalam  mencari  kerja  telah  memaksa  perguruan  tinggi  untuk menciptakan mahasiswa yang berkualitas baik sehingga berbeda dengan para pesaing lainnya dengan  memberikan  kompetensi  tertentu  bagi  mahasiswanya.  Perguruan  tinggi  memahami bahwa  mahasiswa  pada  dasarnya  berasal  dari  lingkungan  yang  berbeda-beda,  sehingga mereka memerlukan pelayanan  yang berbeda agar bisa memberdayakan potensi terbesarnya.
1 Dosen Fakultas Teknik Universitas Muria Kudus
Dengan makin berkembangnya pemanfaatan teknologi sistem informasi intelijen memberikan peluang bagi  perguruan  tinggi  untuk  mempelajari  perilaku mahasiswa dan menggunakannya sebagai dasar dalam pengambilan kebijakan.
Clustering  digunakan  untuk  mengelompokkan  suatu  obyek  berdasarkan  kemiripan yang  dimiliki  suatu  obyek  sehingga  setiap  cluster  diharapkan  memiliki  perbedaan  yang signifikan.
Dalam  makalah  ini,  teknik  clustering  yang  digunakan  yaitu  EM  algoritihm  yang  ada pada  WEKA.  Data  yang  digunakan  merupakan  simulasi  data  mahasiswa  secara  acak  yang dipunyai oleh program studi Sistem Informasi Universitas Muria Kudus.
Dalam makalah ini diperkenalkan cara mensegmentasi mahasiswa di perguruan tinggi berdasarkan  nilai  permatakuliahnya.  Hasil  segmentasi  tersebut  digunakan  untuk  melihat potensi mahasiswa, yang akan dijadikan acuan untuk:
1. Memberikan  pembelajaran  yang  berbeda  terhadap  segmentasi  mahasiswa  yang bagus  pada  suatu  kelompok  ilmu  tertentu,  namun  lemah  dalam  kelompok  ilmu yang lain
2. Memberikan panduan bagi dosen wali untuk membantu mahasiswa menentukan matakuliah pilihan yang cocok dengan mahasiswa tersebut
3. Memberikan  panduan  bagi  dosen  pembimbing  untuk  memandu  mahasiswa mengarahkan fokus tugas akhir yang akan dibuat mahasiswa
4. Mendeteksi dugaan adanya kecurangan akademik

## 5. Evaluasi teknik penilaian dosen

## II. LANDASAN TEORI

## 2.1 WEKA
WEKA  dikembangkan  oleh  universitas  Waikato  di  New  Zealand,  dan  dibuat  dengan menggunakan  bahasa  java  serta  didistribusikan  dalam  GNU general  public  license .  WEKA dapat dijalankan dalam sistem operasi Linux, Windows dan Macintosh.
WEKA  menyediakan  implementasi  dari  algoritma  pembelajaran  yang  mudah diterapkan dalam dataset. WEKA dapat menyelesaikan berbagai metode dalam permasalahan dalam  data  mining  yaitu  : regression ,  klasifikasi, clustering , association  rule  mining dan pemilihan atribut.
Salah  satu  cara  penggunaan  WEKA  adalah  untuk  menerapkan  metode  pembelajaran sebuah dataset  dan menganalisa outputnya untuk mempelajari mengenai data lebih jauh lagi serta  dapat  digunakan  untuk  model  pembelajaran  untuk  menghasilkan  prediksi  pada  obyek yang baru. Dalam paper ini WEKA yang digunakan adalah WEKA GUI 3.6.1

## 2.2 Cluster
Teknik cluster merupakan teknik  yang banyak digunakan dalam data mining. Tujuan dari  metode  cluster  adalah  pengelompokan  sejumlah  data/obyek  ke  dalam  cluster  (group) sehingga dalam setiap cluster akan berisi data yang memiliki karakteristik yang mirip. Dalam cluster  diusahakan  menempatkan  obyek  yang  mirip  (jaraknya  dekat)  dalam  satu  cluster  dan membuat jarak antar cluster sejauh mungkin.
Clustering  termasuk  teknik unsupervised  learning ,  dimana  dalam  hal  ini  tidak  perlu melatih  metode  tersebut,  sebaliknya supervised  learning adalah  metode  yang  memerlukan training dan testing.
Ada  dua  pendekatan  dalam  clustering  yaitu  partisioning  dan  hirarki.  Dalam partisioning  mengelompokkan  obyek  x1,x2,…xn  kedalam  k  cluster,  ini  dilakukan  dengan menentukan  pusat  cluster  awal  lalu  dilakukan  realokasi  obyek  berdasarkan  kriteria  tertentu sampai  dicapai  pengelompokan  yang  optimum.  Dalam  cluster  hirarki  dimulai  dengan membuat m cluster dimana setiap cluster beranggotakan satu obyek dan berakhir dengan satu cluster dimana anggotanya adalah m obyek

## 2.3 EM Algorithm
EM  algorithm  adalah  pendekatan  yang  digunakan  secara  luas  untuk  mempelajari keadaan dari variablel yang tidak diamati. EM algorithm dapat digunakan untuk variabel yang memiliki  nilai  yang  tak  pernah  secara  langsung  diamati,  menyediakan  bentuk  umum  dari distribusi  probability  yang  mengstur  variabel  yang  dikenal.  EM  algorithm  juga  menjadi landasan untuk algoritma cluster unsupervised .

## III. PEMBUATAN CLUSTER
Simulasi data nilai mata kuliah yang telah didapatkan secara acak kemudian diatur dan dimasukkan ke dalam format / column yang telah ditentukan.

## 3.1 Data
Data terdiri dari field sebagai berikut:

## Tabel 1. Daftar Format / Kolom yang telah ditentukan
No Nama Deskripsi Tipe data Keterangan 1 nim Nomor induk mahasiswa Varchar 2 kodematakuliah Kode matakuliah Varchar 3 thajar Tahun ajar Integer 4 ganjil Semester ganjil / genap Boolean 5 nilai Nilai mahasiswa Char A, B, C, D, E 6 kodelokal Kode lokal matakuliah Varchar 7 nama Nama matakuliah Varchar 8 kelompok Kelompok matakuliah Varchar MPK, MKB, MPB, MKK 9 statusmatakuliah Status Matakuliah pilihan / wajib Boolean 10 prasyarat1 Kode matakuliah prasyarat  1 Varchar 11 prasyarat2 Kode matakuliah prasyarat 2 Varchar 12 sks Jumlah sks Byte 13 semester Semester  matakuliah ditawarkan Byte 14 pengampu Pengampu
matakuliah,  Jurusan, atau program studi Varchar

## 3.2 Pengkategorian Mata Kuliah
Sebagaimana  telah  dijelaskan  sebelumnya,  matakuliah  yang  ada  harus  dikategorikan kepada  beberapa  jenis  matakuliah.  Jenis  matakuliah  ini  dititikberatkan  pada  kedalaman penyampaian  materi.  Matakuliah  yang  ada  dikategorikan  sebanyak  5  kategori  yakni
keterampilan, teori, logika, bahasa, dan hitungan. Matakuliah keterampilan adalah matakuliah yang  lebih  menekankan  pada  pelaksanaan  praktek  matakuliah  tersebut,  baik  praktek menggunakan  aplikasi  tertentu  maupun  praktek  ke  lapangan.  Matakuliah  teori  adalah matakuliah  yang  bersifat  hafalan,  yang  berisi  konsep,  sejarah,  dan  jenis  hafalan  lainnya. Matakuliah  logika  adalah  semua  matakuliah  yang  berhubungan  dengan  pemrograman,  dan pemanfaatan  logika  dalam  pemrograman.  Matakuliah  bahasa  adalah  matakuliah  yang  terkait dengan  kemampuan  berbahasa,  sedangkan  matakuliah  hitungan  adalah  matakuliah  yang menggunakan  model  matematis  untuk  pemecahan  masalah.  Kategori  ini  kemudian ditambahkan ke dalam setiap record dari kolom yang telah ditentukan sebelumnya.

## 3.3 Pembuatan Cluster
Proses  pembuatan  cluster  dilakukan  dengan  menggunakan  EM-Algorithm.  Untuk mendapatkan cluster yang optimal dilakukan percobaan sebagai berikut:
a. Menggunakan EM Algorithm untuk  mencluster 15 field yang ada menggunakan mode tes: evaluate on training data .
Pada percobaan ini didapatkan 10 cluster dengan likelihood sebesar -14.77986.
Meskipun  tidak  memiliki  data  pencilan,  tetapi  cluster  yang  dihasilkan  belum  benar, karena  data-data  yang  bersifat  angka  seperti  sks,  semester  tidak  berbentuk  diskrit. Sehingga  dihitung mean dan  standar  deviasinya.  Ini  kemungkinan  membuat  cluster menjadi kacau, oleh karena itu data ini perlu didiskritkan dulu. Bahkan, beberapa tipe data  seperti  nim,  tahun  ajaran,  ganjil,  dan  status  yang  bertipe  varchar  namun  berisi data angka, juga dijadikan tipe data yang bukan diskrit.
b. Menggunakan EM Algorithm untuk  mencluster 15 field yang ada menggunakan mode tes: evaluate on training data dengan mendiskritkan tipe data angka.
Di  dalam  WEKA  ada  fasilitas  untuk  memfilter  dengan  mengubah  tipe  data angka  menjadi  diskrit  dengan  fitur  discretize,  sayangnya  tipe  data  yang  diubah  akan dijadikan  tipe  data  range  (Gambar  1).  Sedangkan  diskrit  yang  dimaksud  adalah mengelompokkan  data  kedalam  kelompok  yang  bukan  range,  seperti  untuk  sks,  data harus  didiskritkan  menjadi  2,3,  dan  4  Sks.  Tahun  ajaran  harus  didiskritkan  menjadi 2005,  2006,  2007,  dan  2008.  Oleh  karena  itu  dilakukan  pendiskritan  data  secara manual  dengan  menambahkan  karakter  huruf  di  depan  angka  sehingga  WEKA  bisa mendeteksi tipe data tersebut bertipe string dan didiskritkan.
Gambar 1. Discretize menggunakan WEKA
Setelah data selesai didiskritkan, kemudian dilakukan clustering dengan menggunakan EM-Algorithm dan dihasilkan 38 cluster. Dengan likelihood = -13.61578. Data diskrit membuat  proses cross  validation yang  dilakukan  WEKA  untuk  melakukan  EM- Algorithm membuat jumlah cluster semakin banyak. Tentu saja cluster ini tidak juga bisa digunakan.
c. Menggunakan EM Algorithm untuk  mencluster 4 field yang ada menggunakan mode tes: evaluate on training data.
Percobaan berikut dalam membuat cluster adalah dengan menghilangkan field yang  tidak  dibutuhkan.  Berdasarkan  analisa  sederhana  field  seperti  nim,  nilai,  nama, dan jenis adalah field yang paling layak untuk diclusterkan. Field yang lain diabaikan karena dipandang tidak dibutuhkan untuk melakukan analisa.
Dari  hasil  clustering  terhadap  ke  4  field  ini  menghasilkan  9  cluster  dengan likelihood sebesar  -9.60741.  Sayangnya  terdapat  2  cluster  yang  kosong.  Sehingga model ini belum bisa digunakan.
d. Menggunakan EM Algorithm untuk mencluster 4 field  yang ada menggunakan mode tes: user supplied test set.
Pertama-tama  data  yang  sebanyak  2.814  record  dipecah  menjadi training  set dan test  set menggunakan  WEKA KnowledgeFlow  Environtment (Gambar  2). Sehingga didapatkan 1.857 training data dengan 957 test data.
Gambar 2. Membagi testSet dengan trainingSet dengan WEKA KnowledgeFlow

## Environtment
Dari langkah terakhir ini didapatkan 8 cluster dengan likelihood -9.60741. Dan tidak ada cluster yang persentase kosong, sehingga cluster ini dipandang layak

## IV. ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN
Cluster  1  adalah  cluster  yang  lumayan  besar  (16%)  yang  merupakan  cluster  terbesar ke dua dari keseluruhan cluster. Cluster 1 ini dapat dicirikan dengan dominasi dari jenis mata kuliah logika daripada jenis mata kuliah lainnya. Selain itu distribusi nilai pada cluster ini di dominasi  oleh nilai  “B” dengan 68%  yang kemudian disusul  dengan nilai  “A” dengan 29% sedangkan nilai lainnya presentasenya sangat kecil. Jumlah mahasiswa yang berada di cluster ini  lumayan  tinggi  yaitu  14%.  Mata  kuliah  sistem  basis  data  dan  Algoritma  Pemrograman adalah mata kuliah yang mendominasi di cluster ini.
Cluster 2 adalah cluster dengan ukuran yang cukup signifikan (16%) yang merupakan cluster terbesar ke tiga dari keseluruhan cluster. Cluster 2 ini dapat dicirikan dengan dominasi dari  jenis  mata  kuliah  bahasa  daripada  jenis  mata  kuliah  lainnya.  Selain  itu  distribusi  nilai pada cluster ini di dominasi oleh nilai “B” dengan 56% yang kemudian disusul dengan nilai
“C”  dengan  23%  dan  nilai  “A”  dengan  17%  sedangkan  nilai  lainnya  presentasenya  sangat kecil. Jumlah mahasiswa yang berada di cluster sama dengan cluster 1 yaitu 14%. Mata kuliah Bahasa Inggris adalah mata kuliah yang mendominasi di cluster ini.
Cluster  3  adalah  cluster  dengan  ukuran  yang  lumayan  kecil  (7%)  yang  merupakan cluster terkecil ke dua dari keseluruhan cluster. Cluster 3 ini dapat dicirikan dengan dominasi dari jenis mata kuliah teori daripada jenis mata kuliah lainnya. Selain itu distribusi nilai pada cluster ini di dominasi oleh nilai “C” dengan 72% yang kemudian disusul dengan nilai “D” dengan 10% dan nilai  “E” dengan 15% sedangkan nilai  lainnya presentasenya sangat  kecil. Jumlah  mahasiswa  yang  berada  di  cluster  ini  cukup  kecil  bila  dibandingkan  dengan  cluster yang lain  yaitu hanya 9%. Mata kuliah Manajemen Umum,  Manajemen Proyek dan Sejarah Teori Organisasi Umum adalah mata kuliah yang mendominasi di cluster ini.
Cluster  4  adalah  cluster  dengan  ukuran  kecil  (6%)  yang  merupakan  cluster  terkecil dari keseluruhan cluster. Cluster 4 ini dapat dicirikan dengan dominasi dari jenis mata kuliah logika  daripada  jenis  mata  kuliah  lainnya.  Selain  itu  distribusi  nilai  pada  cluster  ini  di dominasi  oleh nilai  “C” dengan 84%  yang kemudian disusul  dengan nilai “D” dengan 10% sedangkan nilai lainnya presentasenya sangat kecil. Jumlah mahasiswa yang berada di cluster ini  paling  kecil  bila  dibandingkan  dengan  cluster  yang  lain  yaitu  hanya  8%.  Mata  kuliah Pemrograman  Database  1  dan  2  serta  Pemrogaman  Berorientasi  Objek  adalah  mata  kuliah yang mendominasi di cluster ini.
Cluster  5  adalah  cluster  dengan  ukuran  sedang  yaitu  (14%).  Cluster  5  ini  dapat dicirikan dengan dominasi dari jenis mata kuliah hitungan daripada jenis mata kuliah lainnya. Pada  cluster  5  distribusi  nilai  lebih  variatif  hanya  nilai  ”E”  yang  nilainya  terlalu  kecil sedangkan nilai lainnya mempunyai jumlah yg signifikan dengan nilai terbanyak adalah ”C” dengan  38%.  Jumlah  mahasiswa  yang  berada  di  cluster  ini  adalah  13%  yang  merupakan jumlah  yang  sedang  bila  dibandingkan  dengan  cluster  yang  lain.  Mata  kuliah  Matematika Diskrit,  Statistik  Dasar  dan  Sistem  Informasi  Akuntansi  adalah  mata  kuliah  yang mendominasi di cluster ini.
Cluster  6  adalah  cluster  dengan  ukuran  sedang  yaitu  (13%).  Cluster  6  ini  dapat dicirikan  dengan  dominasi  dari  jenis  mata  kuliah  teori  sama  dengan  cluster  3  tetapi  dengan jumlah lebih besar daripada cluster 3. Pada cluster 6 distribusi nilai di dominasi dengan nilai A  yang mencapai  98%.  Jumlah mahasiswa  yang berada di  cluster ini sama dengan cluster  5
yaitu 13%. Matematika Diskrit, Statistik Dasar dan Sistem Informasi Akuntansi adalah mata kuliah yang mendominasi di cluster ini.
Cluster  7  adalah  cluster  dengan  ukuran  sedang  yaitu  (13%)  sama  dengan  cluster  6. Cluster 7 ini dapat dicirikan dengan dominasi dari jenis mata kuliah ketrampilan. Pada cluster 7  distribusi  nilai  di  dominasi  dengan  nilai  B  yang  mencapai  43%  kemudian  disusul  dengan nilai  A (40%) dan nilai  C (15%) sedangkan nilai lainnya tidak terlalu  signifikan jumlahnya. Jumlah mahasiswa yang berada di cluster ini sama dengan cluster 5 dan cluster 6 yaitu 13%. Mata  kuliah  Aplikasi  Multimedia,  Pengantar  Jaringan  Komputer  adalah  mata  kuliah  yang mendominasi di cluster ini.
Cluster  8  adalah  cluster  dengan  ukuran  terbesar  yaitu  (17%).  Cluster  8  ini  dapat dicirikan  dengan  dominasi  dari  jenis  mata  kuliah  teori  sama  dengan  cluster  3  dan  6  tetapi dengan jumlah yang lebih tinggi diantara dua cluster tersebut. Pada cluster 8 distribusi nilai di dominasi  dengan  nilai  B  yang  mencapai  98%.  Jumlah  mahasiswa  yang  berada  di  cluster  ini sama  adalah  yang  paling  banyak  yaitu  mencapai  15%.  Mata  kuliah  Manajemen  Umum, Konsep Sistem Informasi dan Sistem Operasi adalah mata kuliah yang mendominasi di cluster ini.

## V. Kesimpulan

## 5.1 Kesimpulan
Dari uraian sebelumnya dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
a. Penggunaan  WEKA  untuk  mengcluster  nilai  mahasiswa  permatakuliah  dapat dilakukan  dengan  algoritma  EM  clustering  dapat  dijadikan  pedoman  untuk memberikan pembelajaran yang berbeda kepada mahasiswa.
b. Mode  tes user  supplied  test  set untuk  EM  algorithm  lebih  cocok  diterapkan  untuk clustering  data  nilai  mahasiswa  dibandingkan  dengan  mode tes  evaluate  on  training data .
c. Langkah-langkah  untuk  mengclustering  data  nilai  mahasiswa  dengan  menggunakan algoritma EM adalah sebagai berikut:
1) Membersihkan data dari data yang hilang / NULL
2) Konvensi penamaan
3) Diskretisasi data yang dibutuhkan
4) Pemilihan atribut yang dibutuhkan

## 5) Buat training set dan tes set
6) Lakukan  EM  Clustering  dengan  menggunakan  WEKA  dengan  mode  tes user supplied test set

## 5.2 Saran
Dari penelitian yang telah dilakukan dapat diberikan saran sebagai berikut:
a. Menyediakan  otomasi  langkah  clustering  data  nilai  mahasiswa  dengan  program aplikasi memanfaatkan class-class java yang terdapat di WEKA.
b. Membuat  algoritma  clustering  untuk  otomasi  pengkategorian  matakuliah  yang sebelumnya  dilakukan  secara  manual.  Clustering  bisa  dilakukan  berdasarkan persentase materi yang digunakan dari data silabus matakuliah.

## DAFTAR PUSTAKA
Andina  Budiarti,  Yudho  Giri  Sucahyo,  Yova  Ruldeviyani  (2006).  Studi  Karakteristik Kelulusan  Peserta  Didik  dengan  Teknik  Clustering.  Seminar  Nasional  Sistem  dan Informatika 2006
Andina  Budiarti  (2006).  Aplikasi  dan  analisis  clustering  pada  data  akademik.  Skripsi,
Universitas Indonesia, Fakultas Ilmu Komputer
Cai  Wu,  Jeffrey  R.  Steinbauer,  dan  Grace  M.  Kuo  (2005).  EM  Clustering  Analysis  of Diabetes Patients Basic Diagnosis Index. AMIA Annu Symp Proc. 2005
Carlo  Vercellis  (2009).  Business  Intelligence  Data  Mining  and  Optimization  for  Decision
Making. Indianapolis: Wiley Publishing
Cooley,  R  (2000).  Web  Usage  Mining:  Discovery  and  Application  of  Interesting  patterns from  Web  Data.  Ph.  D.  Thesis,  University  of  Minnesota,  Department  of  Computer Science,
Ian  H.  Witten  dan  Eibe  Frank  (2005).  Data  Mining:  Practical  Machine  Learning  Tools  and Techniques. Morgan Kaufmann Publication.
ITT Telkom (2007). Index of /datamining-tools/WEKA/e-book WEKA. http://ittelkom.ac.id/dmc/datamining-tools/WEKA/e-book%20WEKA/  diakses  pada 26 April 2010
Mitchell, T.M (1997). Machine Learning. Boston: McGraw-Hill.
Remco  R.  Bouckaert  et  al  (2009).  WEKA  Manual:  for  Version  3-6-1.  New  Zealand:
University of Waikato
Santoso,  B  (2007).  Data  Mining  :  Teknik  Pemanfaatan  Data  untuk  Keperluan  Bisnis.
Yogjakarta: Graha Ilmu Zdravko Markov. Using WEKA 3
for clustering.
http://www.cs.ccsu.edu/~markov/ccsu_courses/DataMining-Ex3.html  diakses  pada  28 April 2010