Tuesday, 12 August 2014

IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS

IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS UNTUK MENGETAHUI SEBARAN MAHASISWA SEBAGAI INFORMASI PENUNJANG PROMOSI UNIVERSITAS
(Studi Kasus: Mahasiswa Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan Universitas Bengkulu)

Zefy Arlinda#1, Arie Vatresia#2, Ernawati#3
#Program Studi Teknik Informatika FT UNIB
JL.WR. Supratman, Kandang Limun Bengkulu 38371 A INDONESIA

ABSTRAK
Setiap tahun Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan Universitas Bengkulu menerima mahasiswa baru. Kegiatan penerimaan ini membuat data mahasiswa bertambah setiap tahunnya. Kumpulan data mahasiswa yang ada berpotensi memberikan suatu informasi yang berguna bagi pihak fakultas maupun universitas, seperti melihat pola sebaran mahasiswa. Oleh karena itu data yang ada perlu diolah. Salah satu bentuk pengolahan data adalah pengelompokan data menggunakan algoritma k-means. Penelitian ini bertujan untuk mendapatkan informasi yang bermanfaat tentang sebaran mahasiswa di Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan Universitas Bengkulu, serta menerapkan algoritma k-means pada pengelompokan data. Pada penelitian ini sistem dibangun dengan menggunakan perangkat lunak Delphi 7, metode pengembangan sistem sekuensial linier, sedangkan analisis dan desain perangkat lunak menggunakan Unified Modeling Language (UML). Hasil dari  penelitian ini menunjukkan bahwa 57% mahasiswa FKIP UNIB berasal dari Kota Bengkulu dan luar Provinsi Bengkulu, 91% mahasiswa FKIP UNIB dapat lulus dengan IPK > 3.00, 74% mahasiswa dapat lulus dengan lama kuliah 48-53,87 bulan. Serta klaster terbesar adalah klaster dengan presentase 42% yang memiliki IPK ≥ 3.00, lama kuliah 48-54 bulan dan asal daerah dari Kota Bengkulu dan Luar Provinsi Bengkulu.

Kata kunci: K-means, Delphi 7, Sekuensial Linier,  Unified Modeling Language (UML).



I.        PENDAHULUAN
Universitas Bengkulu (UNIB) adalah sebuah lembaga pendidikan yang ikut berperan aktif dalam menyebarkan ilmu pengetahuan melalui kegiatan belajar mengajarnya.UNIB didirikan berdasarkan keputusan Presiden RI Nomor 17 tahun 1982 dan diresmikan oleh Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia. UNIB  memiliki visi yang berbunyi:
“Universitas Bengkulu akan menjadi perguruan tinggi yang berada di barisan terdepan dalam pengembangan ilmu pengetahuan, teknologi, dan seni yang mendukung pembangunan berkelanjutan yang beretika dan bermoral dalam suatu sistem akademik yang demokratis dan didukung oleh fasilitas yang efisien, efektif, dan terpadu serta memberikan pelayanan yang memuaskan”.
Sesuai dengan visi tersebut, tujuan UNIB adalah “Mengembangkan dan menyebarluaskan ilmu pengetahuan, teknologi, dan/atau seni” [1]. Tercapainya tujuan ini akan sangat bergantung dengan informasi yang diketahui masyarakat tentang UNIB. Tidak semua daerah memiliki informasi yang sama tentang UNIB. Perbedaan informasi tentunya berpengaruh dengan banyaknya jumlah siswa yang berkeinginan menuntut ilmu di UNIB.Sangat disayangkan jika siswa-siswi di Bengkulu tidak memilih UNIB sebagai tempat menuntut ilmu hanya karena minimnya pengetahuan mereka tentang UNIB.Hal ini membuat promosi universitas menjadi penting.
UNIB terdiri dari tujuh fakultas yaitu Fakultas Teknik, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Fakultas Pertanian, Fakultas Ekonomi, Fakultas Hukum, Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik, serta Fakultas Keguruan dan Ilmu pendidikan. Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan UNIB merupakan Fakultas dengan program studi terbanyak di UNIB.Fakultas ini terdiri dari sebelas program studi, setiap tahun Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan (FKIP)UNIB menerima mahasiswa baru.Penerimaan mahasiswa setiap tahun membuat data mahasiswa yang disimpan dalam database semakin banyak.Pesatnya perkembangan teknologi informasi yang diiringi dengan meningkatnya kapabilitas media penyimpanan memungkinkan terjadinya akumulasi data dalam jumlah besar.Seperti data mahasiswa yang masuk ke FKIPUNIB setiap tahunnya.Akumulasi data mahasiswa ini membentuk sebuah gudang data yang mengandung banyak informasi penting.Seperti mengetahui sebaran mahasiswa FKIP UNIB berdasarkan Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), lama kuliah, dan asal daerahnya. Bila tidak digali, informasi penting yang terpendam di gudang data akan menjadi tidak berguna.
Pemanfaatan gudang data untuk menggali informasi yang terpendam mendorong munculnya cabang ilmu baru.Cabang ilmu baru ini disebut dengan data mining.Data mining adalah suatu istilah yang digunakan untuk menguraikan penemuan pengetahuan di dalam database.Data mining adalah proses yang menggunakan  teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengektraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar’ [2].
Teknik data mining dapat digunakan pada berbagai macam bidang ilmu, termasuk pendidikan.Pemanfaatan data mining diharapkan dapat memberikan informasi-informasi yang sebelumnya tersembunyi di dalam gudang data sehingga menjadi informasi yang berharga.Data mining dapat dikerjakan dengan berbagai macam metode, salah satu metode yang digunakan pada data mining adalah metode klastering.Tujuan utama dari metode klaster adalah pengelompokan sejumlah data/objek ke dalam klaster (group) sehingga dalam setiap klaster akan berisi data yang semirip mungkin [3].
Salah satu algoritma yang diterapkan pada teknik klastering adalah algoritma k-means.Dalam teknik k-means objek dikelompokkan dalam k kelompok atau klaster.Untuk menentukan klastering, nilai k harus ditentukan terlebih dahulu.Biasanya pengguna telah mengetahui informasi awal objek yang sedang dipelajari; termasuk berapa klaster yang paling tepat.
Berdasarkan permasalahan di atas, penulis tertarik untuk menerapkan algoritma k-means untuk mengetahui sebaran mahasiswa di FKIP UNIB berdasarkan IPK, lama kuliah dan asal daerah sebagai informasi penunjang promosi universitas.


No comments:

Post a Comment

COPYRIGHT © 2017 · ZARLINDA | THEME BY RUMAH ES