1 PENGGUNAAN METODE PENGKLASTERAN UNTUK MENENTUKAN BIDANG TUGAS AKHIR MAHASISWA TEKNIK INFORMATIKA PENS BERDASARKAN NILAI Entin Martiana S.Kom,M.Kom, Nur Rosyid Mubtada’i S. Kom, Edi Purnomo Jurusan Teknik Informatika Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Institut Teknologi Sepuluh Nopember Kampus ITS Keputih Sukolilo Surabaya 60111, Indonesia Tel:+62-31-5947280 Fax:+62-31-5946114 Email: entin@eepis-its.edu, rosyid@eepis-its.edu, edi_ephor@yahoo.co.id Abstrak Tugas Akhir merupakan salah satu kewajiban mahasiswa, khususnya di PENS-ITS, yang harus dikerjakan sebagai syarat kelulusan. Namun tidak jarang mahasiswa mengalami kesulitan dalam penyelesaian tugas akhir tersebut. Salah satu penyebabnya adalah faktor kemampuan mahasiswa dalam bidang Tugas Akhir yang dikerjakannya. Penelitian ini membahas penggunaan metode clustering dan inner product untuk menentukan bidang Tugas Akhir mahasiswa Teknik Informatika PENS-ITS berdasarkan nilai yang didapat mulai dari semester pertama sampai dengan semester sebeum penentuan judul TA. Tiap bidang disusun oleh mata kuliah-mata kuliah tertentu. Nilai mata kuliah-mata kuliah tersebutlah yang digunakan sebagai atribut data dalam sistem ini. Metode clustering yang digunakan adalah Single Linkage Hierarchical, Centroid Linkage Hierarchical, dan K-Means. Metode-metode clustering tersebut digunakan untuk melakukan training data sehingga terbentuk cluster-cluster. Cluster-cluster yang terbentuk kemudian dilabelkan dengan Inner Product. Inner Product dilakukan dengan mengalikan centroid tiap cluster dengan nilai minimum (dari data training) untuk atribut centroid (mata kuliah) yang tidak mempengaruhi bidang TA dan mengalikan dengan nilai maximum (dari data training) untuk atribut centroid (mata kuliah) yang mempengaruhi bidang TA yang sedang diproses. Hasil Inner Product yang paling besar menunjukkan bahwa cluster tersebut memiliki label bidang TA yang sedang diproses. Pengujian dilakukan dengan data baru (data uji) yang memiliki atribut (mata kuliah) yang sama dengan data training. Data uji tersebut dihitung jaraknya menggunakan Euclidean Distance dengan masing-masing cluster yang telah berlabel (bidang TA). Jarak yang terdekat menujukkan data tersebut merupakan anggota cluster yang dimaksud yang berarti data baru tersebut termasuk ke bidang yang diwakili cluster yang berjarak paling dekat tersebut. Hasil percobaan menunjukkan bahwa metode centroid linkage memiliki nilai variance (Vw/Vb) paling kecil yang menandakan bahwa metode tersebut menghasilkan cluster paling baik dibanding dengan metode single linkage dan K-Means pada kasus ini. Kata kunci : Hierarchical, Clustering, Centroid, Single, Linkage, K-Means, variance, Euclidean Distance, Inner Product, Bidang Tugas Akhir. 1. PENDAHULUAN Sekarang ini sudah terbukti peran mahasiswa PENS-ITS dalam kemajuan teknologi bangsa sangatlah besar. Banyak mahasiswa PENS-ITS yang telah berhasil menemukan dan membuat teknologi tepat guna yang dapat langsung dipakai di masyarakat maupun di lingkungan yang lain seperti industri, akademis, dan lain-lain. Banyak dari mereka yang membuat teknologi tepat guna tersebut ketika masih menyandang status sebagai mahasiswa, terutama mahasiswa semester akhir. Mereka yang sudah berada pada semester akhir membuat Tugas Akhir baik yang berupa analisa maupun aplikasi yang sangat berguna. Namun sayang sekali masih banyak mahasiswa yang mengalami perpanjangan masa studi mereka karena kesulitan dalam tugas akhirnya. Ada beberapa hal yang dapat membuat mahasiswa merasa sulit dalam pengerjaan Tugas Akhir tersebut, diantaranya adalah faktor kemampuan dan minat mahasiswa. Tidak jarang mahasiswa PENS-ITS merasa kebingungan dengan bidang Tugas Akhir yang akan mereka ambil karena merasa ragu untuk mengambil suatu bidang yang ada dengan alasan merasa tidak mampu. Oleh karena itulah perlu dibuat suatu aplikasi yang dapat membantu para mahasiswa PENS-ITS, khusunya mahasiswa jurusan Teknik Informatika untuk menentukan bidang tugas brought to you by CORE View metadata, citation and similar papers at core.ac.uk provided by EEPIS Repository