Data recapitulation of the value of the students' graduation DIKTUK Police Brigadier Regional State Police School South Kalimantan increasing annually. Data passing grade the student will be a bunch of useless data if it does not do data mining against him. By utilizing the recapitulation passing grade student, is expected to explore new knowledge within the classification graduation through data mining techniques k-means clustering method. The data will be used is recapitulation data DIKTUK students Brigadier TA 2014 with three attributes in the form of the final value of intellect, personality and physical health with the number of clusters of three. The results of this study can be used as a basis for a decision to determine the strategy evaluation and educational institutions in improving the quality of graduates for the future

Indriani, Fatma

Kartini, Dwi

Muliadi, Muliadi

English

Open Journal System (OJS) Universitas Bumigora

Seminar Nasional APTIKOM (SEMNASTIKOM), Hotel Lombok Raya Mataram, 28-29 Oktober 2016  111  PENGELOMPOKAN KELULUSAN SISWA SEKOLAH KEPOLISIAN NEGARA DAERAH KALIMANTAN SELATAN DENGAN METODE K-MEANS  Dwi Kartini1, Muliadi2,Fatma Indriani3 Prodi Ilmu Komputer, Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat Jl. A Yani km 36 Banjarbaru 70714 dwikartini04@yahoo.co.id, muliadiaziz@yahoo.com, f_indriani@yahoo.com  Abstract  Data recapitulation of the value of the students' graduation DIKTUK Police Brigadier Regional State Police School South Kalimantan increasing annually. Data passing grade the student will be a bunch of useless data if it does not do data mining against him. By utilizing the recapitulation passing grade student, is expected to explore new knowledge within the classification graduation through data mining techniques k-means clustering method. The data will be used is recapitulation data DIKTUK students Brigadier TA 2014 with three attributes in the form of the final value of intellect, personality and physical health with the number of clusters of three. The results of this study can be used as a basis for a decision to determine the strategy evaluation and educational institutions in improving the quality of graduates for the future.  Keywords: clustering, K-Means algorithm, classification, graduation.  1. Pendahuluan Dalam dunia pendidikan, data yang berlimpah dan berkesinambungan mengenai siswa didik dan lulusan setiap tahunnya selalu bertambah. Salah satu lembaga pendidikan yang cukup besar di Indonesia adalah Sekolah Kepolisian Negara Daerah Kalimantan Selatan yang menghasilkan informasi yang berlimpah berupa jumlah kelulusan DIKTUK BRIGADIR Polri setiap tahunnya. Data rekapitulasi nilai siswa hanya akan menjadi sekumpulan data yang tidak berguna jika tidak dilakukan penggalian data terhadapnya. Banyak informasi terpendam yang dapat diambil dari sekumpulan data tersebut sehingga dapat memberikan suatu pengetahuan untuk penentuan kebijakan. Penggalian data dapat dilakukan dengan cara pengelompokan data nilai siswa menjadi beberapa kelompok untuk dilakukan klasifikasi terhadap hasil pengelompokan tersebut. Data mining sendiri merupakan sebuah proses ekstraksi informasi untuk menemukan pola (pattern recognition) yang penting dalam tumpukan data sehingga menjadi pengetahuan (knowledge discovery). Fungsi-fungssi data mining antara lain fungsi deskripsi, estimasi, predikis, clustering klasifikasi dan asosiasi [5] Clustering merupakan salah satu metode Data Mining yang bersifat tanpa arahan (unsupervised). Ada dua jenis data clustering yang sering dipergunakan dalam proses pengelompokan data yaitu hierarchical (hirarki) data clustering dan non-hierarchical (non hirarki) data clustering. K-Means merupakan salah satu metode data clustering non hirarki yang berusaha mempartisi data yang ada ke dalam bentuk satu atau lebih cluster/kelompok. Metode ini mempartisi data ke dalam cluster/kelompok sehingga data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan ke dalam satu cluster yang sama dan data yang mempunyai karakteristik yang berbeda dikelompokkan ke dalam kelompok yang lain [4]. Adapun tujuan dari data clustering ini adalah untuk meminimalisasikan objective function yang diset dalam proses clustering, yang pada umumnya berusaha meminimalisasikan variasi di dalam suatu cluster dan memaksimalisasikan variasi antar cluster [3]. Penelitian ini akan melakukan pengelompokan menggunakan data rekapitulasi nilai siswa lulusan DIKTUK BRIGADIR Polri TA 2014. Atribut yang akan digunakan ialah nilai akhir intelek, kepribadian dan kesehatan jasmani dengan jumlah kluster tiga. Berdasarkan latar belakang masalah diatas maka rumusan masalah pada penelitian ini adalah bagaimana menerapkan data mining menggunakan metode K-Means untuk menghasilkan informasi pengelompokan nilai lulusan siswa berdasarkan data rekapitulasi nilai akhir siswa DIKTUK BRIGADIR Polri TA 2014. Hasil klustering kelulusan siswa dapat dimanfaatkan oleh sekolah sebagai strategi dalam meningkatkan kualitas lulusan di masa akan datang. Seminar Nasional APTIKOM (SEMNASTIKOM), Hotel Lombok Raya Mataram, 28-29 Oktober 2016  112  2. Metodologi Penelitian 2.1 Kajian Pustaka Beberapa Penelitian terdahulu mengenai datamining  menggunakan k means telah dilakuakan oleh Dian dengan judul Pengembangan Metode Klasifikasi berdasarkan k-means dan lvq [3]. Pada tahun 2016 dengan judul Klasifikasi Data Mahasiswa Menggunakan metode k-means untuk menunjang pemilihan strategi pemasaran [8] dan penelitian pada tahun 2014 oleh muzakir dengan judul analisa Pemanfaatan algoritma K-Means Clustering pada data Nilai Siswa Sebagai Penentu Penerima Beasiswa[1]. 2.2 Pengertian Data Mining  Data mining adalah penambangan atau penemuan informasi baru dengan mencari pola atau aturan tertentu dari sejumlah data yang sangat besar [8]. Data mining juga disebut sebagai serangkaian proses untuk menggali nilai tambah berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual dari suatu kumpulan data [6]. Data mining, sering juga disebut sebagai knowledge discovery in database (KDD). KDD adalah kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian data, historis untuk menemukan keteraturan, pola atau hubungan dalam set data berukuran besar [7]. Data mining adalah kegiatan menemukan pola yang menarik dari data dalam jumlah besar, data dapat disimpan dalam database, data warehouse, atau penyimpanan informasi lainnya.  Data mining berkaitan dengan bidang ilmu – ilmu lain, seperti database system, data warehousing, statistik, 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 [4]. Data mining didefinisikan sebagai proses menemukan pola-pola dalam data. Proses ini otomatis atau seringnya semiotomatis. Pola yang ditemukan harus penuh arti dan pola tersebut memberikan keuntungan, biasanya keuntungan secara ekonomi. Karakteristik data mining sebagai berikut : 1. Data mining berhubungan dengan penemuan sesuatu yang tersembunyi dan pola data tertentu yang tidak diketahui sebelumnya.  2. Data mining biasa menggunakan data yang sangat besar. Biasanya data yang besar digunakan untuk membuat hasil lebih dipercaya.  3. Data mining berguna untuk membuat keputusan yang kritis, terutama dalam strategi [2].  2.3 Clustering Clustering mengacu pada pengelompokan record, observasi, atau kasus ke dalam kelas dari objek serupa. Sebuah cluster adalah kumpulan record yang mirip satu sama lain, dan berbeda dengan record dari kelompok lain. Clustering berbeda dengan klasifikasi, yaitu tidak ada variabel target untuk clustering. Tugas clustering bukan mencoba untuk mengklasifikasikan, memperkirakan, atau memprediksi nilai variabel sasaran. Sebaliknya, algoritma clustering berusaha untuk mencari segmen seluruh data set menjadi subkelompok atau kelompok yang relatif homogen, di mana kesamaan record di dalam cluster dimaksimalkan dan kesamaan record di luar cluster diminimalkan [5] 2.4  Algoritma K-means  K-Means sangat terkenal karena kemudahan dan kemampuannya untuk mengklaster data besar dan data outlier dengan sangat cepat. Kelemahan metode ini memungkinkan bagi setiap data yang termasuk cluster tertentu pada suatu tahapan proses, pada tahapan berikutnya berpindah ke cluster yang lain [5]. Proses klustering dimulai dengan mengidentifikasi data yang akan dikluster, Xij (i=1,...,n; j=1,...,m) dengan n adalah jumlah data yang akan dikluster dan m adalah jumlah variabel. Pada awal iterasi, pusat setiap kluster ditetapkan secara bebas (sembarang), Ckj (k=1,...,k; j=1,...,m). Kemudian dihitung jarak antara setiap data dengan setiap pusat kluster. Untuk melakukan penghitungan jarak data ke-i (xi) pada pusat kluster ke-k (ck), diberi nama (dik), dapat digunakan formula Euclidean [5] seperti pada persamaan (1), yaitu: mjkjijik ccd12……………………  (1) Suatu data akan menjadi anggota dari kluster ke-k apabila jarak data tersebut ke pusat kluster ke-k bernilai paling kecil jika dibandingkan dengan jarak ke pusat kluster lainnya. Hal ini dapat dihitung dengan menggunakan persamaan (2) Selanjutnya, kelompokkan data-data yang menjadi anggota pada setiap kluster.   kkmjkjijik ccdMin1 12……………. (2) Nilai pusat kluster yang baru dapat dihitung dengan cara mencari nilai rata-rata dari data-data yang menjadi anggota pada kluster tersebut, dengan menggunakan rumus pada persamaan 3: pxcpiijkj 1   …………………………… (3) Dimana : ijx    = anggota kluster ke k P= banyaknya anggota kluster ke k  Algoritma dasar dalam k-means adalah   1. Tentukan jumlah kluster (k), tetapkan pusat kluster sembarang.  2. Hitung jarak setiap data ke pusat kluster menggunakan persamaan 1.  Seminar Nasional APTIKOM (SEMNASTIKOM), Hotel Lombok Raya Mataram, 28-29 Oktober 2016  113  Gambar 1. Flowchart algoritma K-Means start Banyaknya cluster K Tentukan pusat Hitung jarak obyek ke pusat Kelompokkan obyek berdasar jarak minimum Ada obyek yang harus dipindah? ya tidak end 3. Kelompokkan data ke dalam kluster yang dengan jarak yang paling pendek menggunakan persamaan 2.  4. Hitung pusat kluster yang baru menggunakan persamaan 3. Ulangi langkah 2 sampai dengan 4 hingga sudah tidak ada lagi data yang berpindah ke kluster yang lain.  3. Hasil dan Pembahasan Penelitian ini menggunakan teknik kluster dengan K-Means untuk mengelompokkan data kategorikal hingga menghasilkan klaster. Selanjutnya dilakukan analisis terhadap hasil klasterisasi tersebut dalam bentuk pengelompokan lulusan untuk mendapatkan pengetahuan baru. 3.1 Pengumpulan Data  Data sampel awal yang digunakan dalam penelitian ini ialah data rekapitulasi nilai siswa DIKTUK BRIGADIR TA 2014 sebanyak 277 siswa dengan menggunakan parameter nilai intelek, nilai kepribadian, dan nilai kesehatan jasmani yang  dapat dilihat pada Tabel .1 Tabel 1. Rekapitulasi nilai siswa DIKTUK  BRIGADIR Polri No siswa Kepri badian Intelek Kes Jas 001 73,94 78,85 55,35 002 75,91 75,39 77,37 003 71,31 72,50 68,12 004 71,98 72,79 65,15 005 73,06 74,45 55,50 006 71,04 70,77 60,42 007 70,87 69,90 60,25 008 70,40 72,50 60,36 009 72,89 71,92 55,50 010 70,67 77,69 68,00 011 72,11 70,19 75,00 012 73,67 70,78 69,37 013 72,60 66,45 66,25 014 70,97 73,08 59,00 015 74,04 69,33 62,37 016 73,37 72,50 61,00 017 73,97 75,23 77,12 018 71,07 73,71 56,00 019 72,31 79,42 61,25 020 73,26 73,08 72,25 021 72,52 71,35 65,12 022 70,98 68,75 64,12 023 69,70 68,46 54,87 024 70,94 71,35 65,87 025 71,21 70,19 65,50 026 71,24 67,60 65,00 027 72,96 73,70 64,62 028 72,63 67,40 67,00 029 71,14 68,30 62,62 030 71,99 71,60 61,37 035 70,56 76,50 66,12 036 73,46 78,80 72,87 ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. 274 71,86 71,30 63,75 275 73,59 77,90 60,00 276 74,48 72,30 63,50 277 73,91 65,90 58,00  3.2 Proses Klustering .                               Seminar Nasional APTIKOM (SEMNASTIKOM), Hotel Lombok Raya Mataram, 28-29 Oktober 2016  114  Selanjutnya diproses menggunakan algoritma K-Means sesuai dengan flowchart di atas.  Flowcart algoritma K-means:  a. Penetapan jumlah cluster (K) pada penelitian ini yaitu berjumlah 3 cluster.   Tabel 2. Titik Pusat Awal Tiap Cluster Titik Pusat Awal nilai intelek nilai kepribadian nilai kesehatan jasmani cluster  1 73,94 78,85 55,35 cluster  2 75,12 66,20 61,37 cluster  3 73,91 65,90 58,00  b. menghitung jarak setiap data ke pusat cluster antara objek ke centroid dengan perhitungan jarak  Euclidean menggunakan  persamaan 1. mjkjijik ccd12 055,35-55,3578,85-78,8573,94-73,9411211dd06,1461,37-55,3566,20-78,8575,12-73,9412212dd22,1358,00-55,3565,90-78,8573,91-73,9413132dd c. Kelompokkan data ke dalam cluster dengan jarak minimal menggunakan persamaan 2. Tabel 3. hasil perhitungan setiap data ke setiap cluster NO Siswa C1 C2 C3 JARAK TERDEKAT 1 0 14,06 13,22 C1 2 22,38 18,47 21,66 C2 3 14,5 9,99 12,36 C2 4 11,69 8,22 10,12 C2 5 4,49 10,33 8,95 C1 6 9,97 6,2 6,15 C3 7 10,66 5,75 5,51 C3 8 8,83 7,93 7,84 C3 9 7,01 8,49 6,6 C3 10 13,12 13,99 15,8 C1 11 21,55 14,52 17,62 C2 12 16,18 9,33 12,38 C2 1 0 14,06 13,22 C1 ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. 272 15,16 8,86 11,81 C2 273 15,75 2,29 5,43 C2 274 11,48 6,5 8,15 C2 275 4,76 11,88 12,17 C1 276 10,47 6,49 8,46 C2 277 13,22 3,59 0 C3  d. Setelah semua data ditempatkan ke dalam cluster yang terdekat, kemudian hitung kembali pusat cluster yang baru berdasarkan rata-rata anggota yang ada pada cluster tersebut menggunakan persamaan 3. Setelah didapatkan titik pusat yang baru dari setiap cluster, lakukan kembali dari langkah ketiga hingga titik pusat dari setiap cluster tidak berubah lagi dan tidak ada lagi data yang berpindah dari satu cluster ke cluster yang lain.  e. Pengulangan dihentikan karena hasil perhitungan menunjukkan adanya angka pusat cluster yang sama pada iterasi ke-18 dan ke-19 (Tabel 4)  Dari hasil perhitungan didapatkan 3 kelompok cluster  dan pengelompokan data berdasarkan kemiripan antar data dalam suatu kelompok dan meminimalkan kemiripan data pad akelompok lain (Tabel 5).  Tabel 4. Pusat cluster  akhir pada iterasi ke-19 Titik Pusat Awal nilai intelek nilai kepribadian nilai kesehatan jasmani cluster  1 72,93 71,52 62,63 cluster  2 73,33 73,79 70,80 cluster  3 72,92 69,95 53,64  Tabel 5. Pengelompokan Rekapitulasi Nilai Cluster Jumlah Anggota (Siswa) 1 124 2 98 2 55  277  Kelompok 1 dengan nilai pusat kluster pada data nilai intelek 72,93, nilai kepribadian 71,52, dan nilai kesehatan jasmani 62,63 sebanyak 45%. Kelompok 2 dengan nilai pusat kluster pada data nilai intelek 73,33, nilai kepribadian 73,79, dan nilai kesehatan jasmani 70,80 sebanyak 35%. Kelompok 3 dengan nilai pusat kluster pada data nilai intelek Seminar Nasional APTIKOM (SEMNASTIKOM), Hotel Lombok Raya Mataram, 28-29 Oktober 2016  115  72,92, nilai kepribadian 69,95, dan nilai kesehatan jasmani 53,64 sebanyak 20%.    Dari hasil klasterisasi tersebut dilakukan analisis dalam bentuk klasifikasi lulusan berdasarkan kelompoknya. Kelompok 1 dengan rekapitulasi nilai lulusan sedang, Kelompok 2 dengan rekapitulasi nilai lulusan tinggi dan kelompok 3 dengan rekapitulasi nilai lulusan rendah. 4. Kesimpulan  Berdasarkan penelitian yang dilakukan, dapat disimpulkan algoritma K-Means dapat dilakukan analisis dalam menentukan klasifikasi rekapitulasi nilai kelulusan siswa DIKTUK BRIGADIR TA 2014 dengan menggunakan parameter nilai intelek, nilai kepribadian, dan nilai kesehatan jasmani yang didapatkan 3 kelompok yaitu: kelompok rekapitulasi nilai lulusan sedang sebanyak 45%, kelompok rekapitulasi nilai lulusan tinggi sebanyak 35% dan kelompok dengan rekapitulasi nilai lulusan rendah sebanyak 20%. Daftar Pustaka: [1]   Ari Muzakir, Analisa dan Pemanfaatan Algoritma K-Means Clustering pada Data Nilai Siswa Sebagai Penentu Peneriam Beaasiswa,Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (SNAST) 2014 ISSN: 1979-911X Yogyakarta, 15 November 2014. [2] Davies and Paul Beynon, 2004, Database System Third Edition. Palgrave Macmillan : New York  [3]  Dian Eka Ratnawati1,dkk, Pengmbangan Metode Klasifikasi berdasarkan K-Means dan LVQ, Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) Vol. 1, No. 1, 1-4, 2014. [4] Han, Jiawei; & Kamber, Micheline. 2001. Data Mining Concepts and Techniques Second Edition. San Francisco: Morgan Kauffman. [5]   Larose, D. T . 2005. Discovering Knowledge in Data : An Introduction to Data mining. Wiley-Interscience A John Wiley & Sons,Inc Publication. [6]  Pramudiono, I, 2003, Pengantar Data Mining. Diakses 10 Mei 2016, dari http://ikc.depsos.go.id /umum/ikodatamining. php. [7] Santosa, B, 2007, Data Mining: Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis,  Graha Ilmu : Yogyakarta. [8] Totok Suprawoto, 2016, Klasifikasi Data Mahasiswa Menggunakan Metode K-Means untuk Menunjang Pemilihan Strategi Pemasaran. Jurnal Informatika dan Komputer (JIKO), Vol. 1, No. 1, 12-18, 2016.    

PENGELOMPOKAN KELULUSAN SISWA SEKOLAH KEPOLISIAN NEGARA DAERAH KALIMANTAN SELATAN DENGAN METODE K-MEANS

https://journal.universitasbumigora.ac.id/index.php/semnastikom2016/article/view/229/199

PENGELOMPOKAN KELULUSAN SISWA SEKOLAH KEPOLISIAN NEGARA DAERAH KALIMANTAN SELATAN DENGAN METODE K-MEANS

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Open Journal System (OJS) Universitas Bumigora