CASE BASED REASONING MENENTUKAN KELOMPOK UKT (STUDI UNIVERSITAS SEMBILANBELAS NOVEMBER KOLAKA)

Transkripsi

1 CASE BASED REASONING MENENTUKAN KELOMPOK UKT (STUDI UNIVERSITAS SEMBILANBELAS NOVEMBER KOLAKA) Muh. Nurtanzis Sutoyo 1), Andi Tenri Sumpala 2) 1)2) Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, USN Kolaka Jl. Pemuda No. 339, Kolaka 1) 2) Abstract Cara kerja Case Based Reasoning adalah dengan membandingkan kasus baru dengan kasus lama. Jika kasus baru tersebut mempunyai kemiripan dengan kasus lama lebih dekat, maka CBR akan memberikan jawaban kasus lama untuk kasus baru. Penelitian ini dilakukan untuk membangun suatu sistem Penalaran Berbasis Kasus untuk menentukan kelompok UKT. Untuk menghitung kemiripan terlebih dahulu dilakukan proses indexing terhadap kasus lama. Hal ini dilakukan agar pada proses pencarian nilai similarity kasus baru terhadap basis kasus dapat lebih efisien karena cukup menghitung nilai similarity kasus baru terhadap data kasus yang memiliki indeks yang sama. Salah satu metode pengukuran similaritas yang digunakan yaitu Nearest Neighbor(NN).Dari hasil pengujian kasus baru diperoleh nilai kemiripan tertinggi 0.92 yang terdapat pada kasus ke-3. Hasil yang diperoleh dari kemiripan kasus baru terhadap kasus lama dijadikan bahan pertimbangan untuk menentukan kelompok UKT. Keywords CBR, NN, UKT I. PENDAHULUAN Dunia pendidikan, khususnya Pendidikan Tinggi mendapat sorotan dari publik. Salah satu sorotan yang dimaksud yaitu: belum meratanya sistem pendidikan tinggi di Jawa dengan luar Jawa. Dimana Angka Partisipasi Kasar (APK) untuk jenjang pendidikan di Perguruan Tinggi masih minim jika dibandingkan jumlah penduduk Indonesia sekitar ± 250 juta. Untuk membuktikan bahwa pendidikan itu sangat terbuka bagi setiap warga negara Indonesia dan sebagai realisasi dari Pasal 31 UUD 1945 yang menyatakan bahwa setiap warga negara Indonesia berhak atas pendidikan. Pemerintah melalui Kementrian Pendidikan Nasional mengeluarkan suatu kebijakan yang diberi nama Uang Kuliah Tunggal (UKT). Hakekat dari UKT adalah guna meringankan beban mahasiswa terhadap pembiayaan pendidikan. Oleh karena itu pemerintah melalui Menteri Pendidikan dan Kebudayaan (Mendikbud) pada tanggal 23 Mei 2013 telah mengeluarkan ketetapan mengenai besarnya Biaya Kuliah Tunggal (BKT) dan Uang Kuliah Tunggal (UKT) pada PerguruanTinggi Negeri (PTN) di lingkungan Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan. Universitas Sembilanbelas November Kolaka merupakan salah satu Perguruan Tinggi Negeri dari 2 (dua) Perguruan Tinggi Negeri yang ada di Sulawesi Tenggara dan pada tahun ajaran 2014/2015 telah menerapkan Uang Kuliah Tunggal (UKT). Dimana dalam menerapkan Uang Kuliah Tunggal, Universitas Sembilanbelas November Kolaka membagi kedalam 3 (tiga) kategori kelompok UKT, yaitu Kelompok 1, Kelompok 2, dan Kelompok 3. Dimana jumlah kelompok jumlah kelompok 1 dan kelompok 2 masingmasing sebanyak 10% dari jumlah mahasiswa baru dan untuk kelompok 3 sebanyak 80% dari jumlah mahasiswa baru. Penerapan Case Based Reasoning dapat membantu menganalisa dan menentukan kelompok UKT yang diperoleh dari kondisi. Aryani, dkk (2007) Case-based rasoning (CBR) merupakan sistem penalaran yang menggunakan pengetahuan lama untuk menyelesaikan permasalahan baru. Penyajian pengetahuan (knowledge representation) dibuat dalam bentuk kasus-kasus (cases). Setiap kasus berisi masalah dan jawaban, sehingga kasus lebih mirip dengan suatu pola tertentu. Cara kerja CBR adalah dengan membandingkan kasus baru dengan kasus lama, jika kasus baru tersebut mempunyai kemiripan dengan kasus lama maka CBR akan memberikan jawaban kasus lama untuk kasus baru tersebut. Jika tidak ada yang cocok maka CBR akan melakukan adaptasi dengan memasukkan kasus baru tersebut ke dalam database penyimpanan kasus (case base), sehingga secara tidak langsung pengetahuan CBR akan bertambah. Kelebihan utama dari CBR dibandingkan dengan sistem berbasis aturan (rule base system) adalah dalam hal akuisisi pengetahuan, dimana pada sistem CBR dapat menghilangkan kebutuhan untuk ekstrak model atau kumpulan dari aturan-aturan, seperti yang diperlukan dalam model/sistem yang berbasis aturan. Begitu pula penelitian yang berfokus pada Case-Based Reasoning banyak sekali ditemui dengan berbagai macam metode. Rismawan dan 401

2 Hartati (2012), membahas tentang diagnosa penyakit THT. Proses indexing kasus pada penelitian tersebut dengan menggunakan backpropagation. Sedangkan proses perhitungan similarity dengan menggunakan Cosine Coeffecient. Hasil dari penelitian bahwa dengan penggunaan metode backpropagation pada proses indexing dapat membantu sistem dalam melakukan retrieval karena dengan menggunakan backpropagation, pencarian nilai similarity cukup dilakukan terhadap kasus yang memiliki indeks yang sama dengan kasus baru. Namun dalam proses pelatihan, backpropagation memerlukan waktu yang cukup lama karena harus mencoba parameter pelatihan satu per satu untuk memperoleh jaringan yang terbaik. Begitu pula Toba dan Tanadi (2008) membahas tentang pengembangan pemesanan kain. Perhitungan untuk mendapatkan kesamaan antar kasus dengan menggunakan metode Weighted Euclidean Distance. Hasil yang dicapai dari penerapan Case Based Reasoning pada pemesanan kain sesuai dengan yang diharapkan, yaitu sistem dapat melakukan proses retrieve yaitu proses pengambilan data data yang memiliki kesamaan dengan permasalahan yang sedang dihadapi. Selanjutnya data tersebut akan dicocokan dan dihitung kedekatannya sehingga dapat diketahui data yang memiliki kesamaan tertinggi. Data dengan kesamaan tertinggi tersebut akan diambil solusinya. Selanjutnya sistem akan menjalankan proses reuse. Jadi, masalah dalam penelitian ini apakah dengan Case Based Reasoning dapat menentukan Kelompok UKT II. TINJAUAN PUSTAKA A. Case Based Reasoning Phal dan Shiu (2004), Case-based reasoning (CBR) merupakan metode penyelesaian masalah yang menggunakan pengetahuan akan pengalaman terdahulu untuk memecahkan permasalahan yang baru. Cara kerja CBR adalah dengan membandingkan kasus baru dengan kasus lama, jika kasus baru tersebut mempunyai kemiripan dengan kasus lama maka CBR akan memberikan jawaban kasus lama untuk kasus baru tersebut. Jika tidak ada yang cocok maka CBR akan melakukan adaptasi dengan memasukkan kasus baru tersebut ke dalam database penyimpanan kasus (case base), sehingga secara tidak langsung pengetahuan CBR akan bertambah. Kelebihan utama dari CBR dibandingkan dengan sistem berbasis aturan (rule base system) adalah dalam hal akuisisi pengetahuan, dimana pada sistem CBR dapat menghilangkan kebutuhan untuk ekstrak model atau kumpulan dari aturan-aturan, seperti yang diperlukan dalam model/sistem yang berbasis aturan. Lebih lanjut menjelaskan bahwa siklus CBR ditunjukan seperti Gambar 1 berikut. Gambar 1. Siklus case based reasoning Penjelasan tiap siklus sebagai berikut. 1. RETRIEVE, mengambil kembali pengalaman/solusi dari kasus sebelumnya yang memiliki kemiripan dengan masalah yang dihadapi. 2. REUSE, menggunakan kembali kasus dengan cara menyalin dan mengintegrasikan solusi dari kasus yang diambil. 3. REVISE, merevisi atau mengadaptasi solusi yang telah diambil untuk memecahkan masalah baru. 4. RETAIN, mempertahankan solusi baru yang telah divalidasi pada case base (basis kasus). B. Representasi Kasus Representasi dari sebuah kasus haruslah mencakup permasalahan yang menjelaskan keadaan yang dihadapi dan solusi yang merupakan penyelesaian kasus tersebut. Jadi sebuah kasus harus direpresentasikan ke dalam sebuah bentuk tertentu untuk kepentingan penyimpanan. Kasus dapat direpresentasikan dalam berbagai bentuk, seperti representasi preposisional, frame, jaringan semantik dan kombinasi dari ketiganya. Pilihan model representasi kasus tergantung pada domain dan struktur kasus data yang tersedia. Representasi sebuah kasus dalam sebuah domain, khususnya untuk menentukan UKT adalah jenis kelamin kepala keluarga, pendapatan, jumlah tanggungan, pendidikan, jumlah aset, dan pekerjaan. Gambar 2 menunjukkan salah satu model representasi kasus dengan bentuk frame. 402

3 Apabila kode program studi kasus baru SAMA dengan kode kasus lama, maka kasus lama dari Program Studi itulah yang akan menjadi solusi sesuai nilai kemiripan. Gambar 2. Contoh representasi kasus model frame Pada kasus ini tentang sistem penalaran berbasis kasus menentukan UKT, terdapat 3 macam solusi utama, yaitu:kelompok 1, Kelompok 2, dan Kelompok 3. Adapun kriteriabobot untuk tiap kriteria yang digunakan dan kriteria untuk menentukan beasiswa, yaitu: a. Pendidikan (C1) = 0.85 b. Pekerjaan (C2) = 0.80 c. Usia KK (C3) = 0.75 d. Tanggungan (C4) = 0.85 e. Pendapatan (C5) = 0.80 f. Aset (C6) = 0.85 Sedangkan nilai kedekatan antara nilai-nilai kriteria disajikan seperti Tabel 1 berikut. Tabel 1. Kedekatan nilai kriteria Kriteria Jika Sama Jika Berbeda C C C C C C C. Indexing Indexing merupakan proses pengelompokkan kasus yang ada berdasarkan fitur yang ditentukan. Proses indexing dapat mengefisienkan waktu dan memory karena pada saat melakukan proses pencarian kasus yang mirip dengan kasus yang baru, sistem CBR tidak perlu menghitung nilai kemiripan kasus baru terhadap semua kasus yang ada, namun cukup menghitungg nilai kemiripan terhadap kasus yang berada pada kelompok yang sama dengan kasus baru tersebut. Pada kasus ini metode yang digunakan untuk indexing adalah kode Program Studi. Contoh kode program studi seperti Tabel 2 berikut. Kode P01 P02 P03 Tabel 2. Kode Program Studi Nama Program Studi Pend Bahasa dan Sastra Indonesia Pend Bahasa Inggris Pend Matematika D. Pengukuran Similarity Case Based Reasoning didasarkan bahwa solusi permasalahan-permasalahan sebelumnya dapat membantu penyelesaian permasalahan terkini, sepanjang terdapat kemiripan diantara mereka. Pengukuran kemiripan dilakukan dengan membandingkan atribut yang ada pada kasus dengan atribut sejenis yang ada pada basis kasus. Suatu kasus disebut identik dengan kasus lain apabila nilai similaritasnya sama dengan satu, dan dikatakan mirip jika nilainya dibawah satu. Salah satu metode pengukuran similaritas yang digunakan yaitu Nearest Neighbor, sebagaimana ditunjukan persamaan berikut( (Kusrini dan Luthfi, 2009). n f ( T, S) * w i Similarity( T, S) i 1 n (1) w i i 1 Dimana T kasus baru, S kasuss lama yang ada, n jumlah attribut, i attribut individu 1 s.d n,f kemiripan antara kasus T dan kasus S, dan w bobot yang diberikan. Apabila dari hasil proses retrieval tidak diperoleh kasus yang identik, maka perlu dilakukan proses adaptasi. Model adaptasi yang digunakan dengan menetapkann suatu nilai ambang (treshold). Jika similaritas tertinggi memiliki nilai diatas treshold maka solusi dari kasus yang memiliki nilai similaritas tertinggi dipilih sebagai solusi permasalahan. Sedangkan jika tidak maka akan disimpan untuk mendapatkan revisi dari pakar dalam hal ini penentuan kebijakan di Universitas Sembilanbelas November Kolaka. E. Uang Kuliah Tunggal Untuk membuktikan bahwa pendidikan itu sangat terbuka bagi setiap warga negara sebagai realisasi dari Pasal 31 UUD 1945 yang menyatakan bahwa setiap warga negara Indonesia berhak atas pendidikan. Oleh karena itu berbagai terobosan dilakukan oleh Kementrian Pendidikan Nasional, antara lain pembebasan seluruh biaya pendidikan dengan memunculkan beasiswa bidik misi yang menggratiskan seluruh biaya pendidikan dan diberi biaya hidup selamaa studi berlangsung. Selain itu dikenal juga kebijakan afirmasi dan kebijakan baru dalam sistem pembayaran biaya kuliah selama studi berlangsung. Kebijakan baru itu bernama Uang Kuliah Tunggal yang sering disingkat UKT. Hakekat dari UKT adalah guna meringankan beban mahasiswa terhadap pembiayaan pendidikan, oleh karena itu pemerintah melalui Menteri Pendidikan dan Kebudayaan (Mendikbud) 403

4 pada tanggal 23 Mei 2013 telah mengeluarkan ketetapan mengenai besarnya Biaya Kuliah Tunggal (BKT) dan Uang Kuliah Tunggal (UKT) pada Perguruan Tinggi Negeri (PTN) di lingkungan Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan (Kemdikbud). Ketentuan itu tertuang dalam Peraturan Menteri Pendidikan dan Kebudayaan (Permendikbud) No. 55 Tahun 2013 tertanggal 23 Mei Dalam Permendikbud disebutkan bahwa: a. Uang Kuliah Tunggal (UKT) merupakan sebagian biaya kuliah tunggal yang ditanggung setiap mahasiswa berdasarkan kemampuan ekonominya. b. Uang Kuliah Tunggal ditetapkan berdasarkan biaya kuliah tunggal dikurangi biaya yang ditanggung oleh Pemerintah (Pasal 1 Ayat 1). c. Uang Kuliah Tunggal sebagaimana dimaksud ditentukan berdasarkan kelompok kemampuan ekonomi masyarakat yang dibagi dalam 5 (lima) kelompok dari yang terendah hingga yang tertinggi, yaitu Kelompok I, II, III, IV, dan V. d. Uang Kuliah Tunggal kelompok I dan kelompok II diterapkan paling sedikit 5 (lima) persen dari jumlah mahasiswa yang diterima setiap Perguruan Tinggi Negeri (diatur dalam Permendikbud Pasal 4 Ayat 1, dan Ayat 2). e. Perguruan Tinggi Negeri dapat memungut di luar ketentuan uang kuliah tunggal dari mahasiswa baru program Sarjana (S1) dan program diploma non reguler paling banyak 20% (dua puluh persen) dari jumlah mahasiswa baru (Pasal 6 Permendikbud). Permasalahan Uang Kuliah Tunggal lebih jelas nampak mudah difahami setelah keluarnya Surat Edaran Dirjen Dikti No 272/E1.1/KU/2013 tertanggal 3 April 2013 tentang Uang Kuliah Tunggal yang memberikan arah lebih konkrit dan realistis mengenai jenis dan penghitungan serta pengelompokkan besarnya Uang Kuliah Tunggal pada suatu Prodi/Jurusan/Fakultas tertentu. Dalam Surat tersebut disampaikan agar penetapan Uang Kuliah Tunggal memperhatikan berbagai hal, antara lain: a. Tarif UKT sebaiknya dibagi atas 5 kelompok, dari kelompok yang terendah (kelompok 1) sampai kelompok yang paling tinggi (kelompok 5). b. Tarif UKT paling rendah (kelompok 1) rentangnya yang bisa dijangkau oleh masyarakat tidak mampu (misalnya kuli bangunan, tukang becak, dll) dengan rentang RP.0- s.d Rp ,- c. Paling sedikit 5% dari total mahasiswa yang diterima membayar UKT kelompok 1. d. Untuk kelompok 3 s.d 5 masing-masing membayar UKT sesuai dengan kemampuan ekonominya, dimana kelompok 5 merupakan kelompok dengan UKT tertinggi sesuai dengan program studi masing-masing. e. Paling sedikit ada 5% dari total mahasiswa yang diterima membayar UKT kelompok 2 dengan rentang Rp s.d Rp Sedangkan kriteria-kriteria yang digunakan untuk menentukan kelompok UKT ditetapkan oleh pemimpin Perguruan Tinggi (PT). Hal ini berdasarkan Peraturan Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Nomor 73 Tahun 2014 tentang Perubahan Atas Aturan Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Nomor 55 Tahun 2013 Pasal 4 Ayat 4.Berdasarkan penjelasan tersebut diatas, maka dapat disimpulkan bahwa: a. UKT secara umum merupakan suatu kebijakan untuk menepis anggapan mahalnya biaya kuliah di Perguruan Tinggi Negeri karena dengan UKT dapat meringankan beban mahasiswa terhadap pembiayaan selama menempuh studi. b. UKT juga memberikan kepastian kepada mahasiswa, orang tua atau para pihak yang membiayai mahasiswa seberapa besar dana yang harus disiapkan sampai lulus kuliah. III. METODE PENELITIAN Langkah-langkah dalam melakukan penelitian adalah sebagai berikut. 1. Pengumpulan data Pengumpulan data dilakukan dengan dua cara, yaitu studi pustaka dan wawancara. Kegiatan studi pustaka dilakukan dengan mempelajari literatur-literatur yang berkaitan dengan CBR dan UKT. Sedangkan wawancara dilakukan dengan melakukan tanya jawab secara langsung kepada pihak yang memiliki kapasitas dan informasi yang dibutuhkan dalam pelaksanaan penelitian. 2. Perancangan sistem Proses perancangan sistem meliputi: rancangan pemrosesan, spesifikasi sistem, implementasi sistem, pengujian sistem dan evaluasi, dan menyusun laporan. IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Diperoleh data latih kelompok UKT dari 100 orang mahasiswa seperti pada Tabel 3 (halaman belakang). Diberikan suatu kasus baru, seorang mahasiswa dengan ID Prodi P03 dengan umur KK 49 tahun, tanggungan 4 orang, pendapatan Rp , aset Rp , pendidikan SMP/Sederajat, dan pekerjaan wiraswasta. Tergolong dalam kelompok manakah mahasiswa tersebut? Langkah awal adalah melakukan proses indexing terhadap kasus baru tersebut, yaitu proses menentukan kasus uji berada pada indeks/kelas yang mana. Hal ini dilakukan agar pada proses pencarian nilai similarity kasus baru terhadap basis kasus dapat lebih efisien karena cukup menghitung 404

5 nilai similarity kasus baru terhadap data kasus yang memiliki indeks yang sama. Proses pencarian indeks diawali dengan mecari kode program studi kasus lama dan kode kasus baru. Jika sama, maka program studi tersebutlah yang akan dicari nilai kemiripan untuk kasus baru. Hasil proses tersebut dapat dilihat pada Tabel 4 berikut. Tabel 4. Hasil proses indexing Kode Kasus Baru Kode Kasus Lama Hasil Diperoleh P03 P01 Tidak sama P03 P02 Tidak sama P03 P03 Sama Setelah memperoleh indeks dari kasus, langkah selanjutnya adalah menghitung nilai similarity dengan Nearest Neighboar dari kasus uji tersebut terhadap semua kasus pada basis kasus yang memiliki kode program studi sama. Berdasarkan data kasus yang dimiliki, maka dapat diketahui bahwa kasus yang kode program studi sama adalah kode program studi dengan kode P05 yang berjumlah 31 kasus. Nilai similarity dengan Nearest Neighboar dihitung berdasarkan perasamaan (1), dimana kasus dihitung nilai similarity-nya satu per satu terhadap 31 kasus yang memiliki indeks yang sama. Setelah nilai similarity dari kasus uji dihitung terhadap semua kasus yang memiliki indeks sama maka diperoleh nilai similarity sebanyak 31 nilai. Nilai kedekatan untuk kasus ke- 1 dengan index sama disajikan seperti Tabel 5 berikut. Tabel 5. Kedekatan kasus baru dan kasus lama Kriteria Kasus Baru Kasus Lama Nilai C1 SMP/Sederajat SMP/Sederajat 1 C2 Wiraswasta Wiraswasta 1 C C C C Sedangkan contoh perhitungan untuk kasus ke- 1 dengan index sama dengan menggunakan persamaan (1). Tabel 6 menunjukkan rekapitulasi nilai similarity yang diperoleh dari perhitungan similarity antara kasus baru dengan kasus ada yang pada basis kasus yang memiliki indeks yang sama. Tabel 6. Nilai similarity kasus Kode Nilai Kemiripan UKT 1 0,902 Kelompok 3 2 0,839 Kelompok 3 3 0,809 Kelompok 3 4 0,826 Kelompok 3 5 0,809 Kelompok 3 6 0,867 Kelompok 3 7 0,809 Kelompok 3 8 0,849 Kelompok 3 9 0,809 Kelompok ,884 Kelompok ,826 Kelompok ,826 Kelompok ,920 Kelompok ,867 Kelompok ,809 Kelompok ,884 Kelompok ,857 Kelompok ,809 Kelompok ,809 Kelompok ,809 Kelompok ,809 Kelompok ,884 Kelompok ,826 Kelompok ,884 Kelompok ,809 Kelompok ,809 Kelompok ,809 Kelompok ,839 Kelompok ,826 Kelompok ,809 Kelompok ,857 Kelompok ,849 Kelompok ,849 Kelompok ,809 Kelompok ,809 Kelompok ,884 Kelompok ,809 Kelompok ,809 Kelompok ,884 Kelompok ,843 Kelompok ,839 Kelompok 2 Setelah diperoleh nilai similarity kasus uji dengan semua kasus yang memiliki indeks yang sama, maka langkah selanjutnya adalah mencari nilai similarity terbesar. Berdasarkan nilai similarity yang diperoleh pada Tabel 6, dapat diketahui bahwa nilai similarity terbesar adalah dan terdapat pada kasus ke-13 dimana pada tabel kasus dapat diketahui bahwa kasus ke-13 merupakan kelompok UKT

6 Gambar 3 berikut, merupakan grafik hasil pengujian terhadap kasus baru dengan kasus lama yang berjumlah 31 kasus. Gambar 3. Grafik hasil pengujian kasus baru Begitu pula hasil pengujian dengan menggunakan sistem seperti Gambar 4 berikut. Gambar 4. Hasil Pengujian Sistem 41 kasus yang terindexing, dimana diperoleh nilai kemiripan tertinggi dari hasil pengujian kasus baru yaitu dan terdapat pada kasus ke-13. Dari hasil yang diperoleh antara kemiripan kasus baru terhadap kasus lama dapat dijadikan bahan pertimbangan (usulan) untuk menentukan kelompok UKT. DAFTAR PUSTAKA Aryani, AS., Indarto., Abdiansah., 2007, Penalaran Komputer Berbasis Kasus (Case Based Reasoning), Ardana Media, Yogyakarta. Kusrini., Luthfi, ET., 2009, Algoritma Data Mining, Andri Offset, Yogyakarta. Phal, S.K., dan Shiu, S.C.K., 2004, Fondation of Soft Case-Based Reasoning, John Willey and Sons, Inc., New Jersey. Rismawan, T dan Hartati, S., 2012, Case-Based Reasoning Untuk Diagnosa Penyakit THT (Telinga Hidung dan Tenggorokan),IJCCS, Vol.6, No.2, July 2012, pp. 67~78. Toba, H dan Tanadi, S., 2008, Pengembangan Case- Based Reasoning Pada Aplikasi Pemesanan Kain Berdasarkan Studi Kasus Pada CV. Mitra KH Bandung, Jurnal Informatika, Vol. 4, No.2, Desember 2008: Peraturan Menteri Pendidikan dan Kebudayaan RI Nomor 73 Tahun 2014 tentang Perubahan Atas Peraturan Menteri Pendidikan dan Kebudayaan RI Nomor 55 Tahun 2013 tentang Biaya Kuliah Tunggal Dan Uang Kuliah Tunggal Pada Perguruan Tinggi Negeri Di Lingkungan Kementerian Pendidikan Dan Kebudayaan. V. KESIMPULAN Pencarian nilai similarity cukup dilakukan terhadap kasus yang memiliki indeks yang sama dengan kasus baru. Dari hasil pembahasan terdapat Lampiran Tabel 3. Data latih kelompok UKT No ID Prodi C1 C2 C2 C3 C4 C5 C6 1 P01 SMP/Sederajat Petani Kelompok 3 2 P01 SD/Sederajat Buruh Kelompok 1 3 P01 SD/Sederajat Petani Kelompok 3 4 P01 SD/Sederajat Petani Kelompok 3 5 P01 SMP/Sederajat Petani Kelompok 3 6 P01 SMP/Sederajat Petani Kelompok 3 7 P01 SMA/Sederajat Wiraswasta Kelompok 3 8 P01 Diploma/Sarjana Pegawai Negeri Kelompok 3 9 P01 Diploma/Sarjana Pegawai Swasta Kelompok 3 10 P01 SD/Sederajat Petani Kelompok P01 SD/Sederajat Petani Kelompok 2 51 P01 SMA/Sederajat Wiraswasta Kelompok 3 52 P01 SMA/Sederajat Wiraswasta Kelompok 2 53 P01 Diploma/Sarjana Pegawai Negeri Kelompok 3 406

7 54 P01 Diploma/Sarjana Profesional Kelompok 3 55 P01 SD/Sederajat Petani Kelompok 2 56 P01 SD/Sederajat Petani Kelompok 3 57 P01 SMA/Sederajat Profesional Kelompok 3 58 P01 SMA/Sederajat Wiraswasta Kelompok 3 59 P01 SD/Sederajat Buruh Kelompok 2 60 P01 SMA/Sederajat Petani Kelompok 3 61 P01 SD/Sederajat Petani Kelompok 3 62 P01 Diploma/Sarjana Profesional Kelompok 3 63 P01 SD/Sederajat Petani Kelompok 3 64 P01 SMP/Sederajat Wiraswasta Kelompok 3 65 P01 SD/Sederajat Petani Kelompok 3 66 P01 SMA/Sederajat Profesional Kelompok 3 67 P01 SD/Sederajat Pegawai Swasta Kelompok 3 68 P01 SMA/Sederajat Petani Kelompok 3 69 P01 SD/Sederajat Petani Kelompok 3 70 P01 SMP/Sederajat Wiraswasta Kelompok P02 SMA/Sederajat Petani Kelompok P02 Diploma/Sarjana Profesional Kelompok P02 Diploma/Sarjana Pegawai Negeri Kelompok P02 SMP/Sederajat Pegawai Swasta Kelompok P02 SD/Sederajat Petani Kelompok P02 SD/Sederajat Petani Kelompok P02 SMP/Sederajat Pegawai Swasta Kelompok P02 SMP/Sederajat Wiraswasta Kelompok P02 SD/Sederajat Wiraswasta Kelompok P02 SD/Sederajat Petani Kelompok P02 Diploma/Sarjana Pegawai Negeri Kelompok P03 SMA/Sederajat Pegawai Swasta Kelompok P03 SMA/Sederajat Pegawai Swasta Kelompok P03 Diploma/Sarjana Pegawai Negeri Kelompok P03 Diploma/Sarjana Pegawai Negeri Kelompok P03 SD/Sederajat Buruh Kelompok P03 Diploma/Sarjana Pegawai Negeri Kelompok P03 SMA/Sederajat Wiraswasta Kelompok P03 SMA/Sederajat Wiraswasta Kelompok P03 Diploma/Sarjana Pegawai Negeri Kelompok P03 SD/Sederajat Petani Kelompok P03 SMP/Sederajat Wiraswasta Kelompok P03 SMA/Sederajat Pegawai Negeri Kelompok P03 SD/Sederajat Petani Kelompok P03 SMP/Sederajat Wiraswasta Kelompok P03 SMP/Sederajat Pegawai Swasta Kelompok P03 SD/Sederajat Petani Kelompok 2 407