## Intecoms: Journal of Information Technology and Computer Science
Volume 2 Nomor 2, Desember 2019 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249 DOI : https://doi.org/10.31539/intecoms.v2i2.812

## PENGEMBANGAN SISTEM PENGELOMPOKAN BELAJAR MAHASISWA PADA MATAKULIAH STRUKTUR DATA DENGAN METODE K-MEANS

## DEVELOPMENT OF STUDENT LEARNING GROUPING SYSTEMS IN DATA STRUCTURE COURSE USING K-MEANS METHOD
Yogi Yunefri 1 , Eddisyah Putra Pane 2 , Sutejo 3
Universitas Lancang Kuning 1,2,3
yogiyunefri@unilak.ac.id 1

## ABSTRACT
The development of science and technology requires tertiary institutions as formal education institutions, to  be  able  to  produce  qualified  and  competent  graduates.  Learning about  higher  education needs  to  be more  innovative  and  creative  in  producing  learning  and  responsive  to  labor  needs.  "Successful constraints  of  lecturers  in  teaching  Data  Structure  subjects  do not have  learning  models  that approach students with abstract theories that are difficult for students to understand, to overcome these conflicts. learn  with  the  Application  of  Cooperative  Oriented  Problems.  However,  in  terms  of  grouping  learning with  the  application  of  this  method,  it  still  takes  a  relatively  long  time  to  do  individual  testing  several times to find a suitable group, so that the learning grouping is less than optimal. The method used in this study  is  K-Means  Clustering,  from  the  software  that  was  built  to  help  instructors  in  the subject  of  data structure  in  the  process  of  grouping  tutoring  students.  Grouping  methods  can  be  implemented  to  build valid student guidance grouping software.
Keywords: Learning Grouping System, Clustering, K-Means

## ABSTRAK
Perkembangan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  menuntut  perguruan  tinggi  sebagai  lembaga  pendidikan yang  formal,  untuk  dapat  menghasilkan  lulusan  yang  bermutu  dan  kompeten.  Pembelajaran  pada perguruan  tinggi  seharusnya  lebih  inovatif  dan  kreatif  dalam  menghasilkan  lulusan  serta  responsif  akan kebutuhan tenaga kerja. “K endala yang dialami dosen dalam mengajar matakuliah Struktur Data adalah belum  adanya  model  pembelajaran  yang  mendekatkan  mahasiswa  dengan  teori  abstrak  yang  sulit  untuk dipahami  mahasiswa,  untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut  maka  perlu  adanya  model  pembelajaran yang  dapat  meningkatkan  kualitas  belajar  yang  dimiliki  mahasiswa  dengan  cara  melakukan pengelompokan  belajar  dengan  penerapan Cooperative  Oriented  Problem .  Akan  tetapi  dari  sisi pengelompokan belajar dengan penerapan metode tersebut masih membutuhkan waktu yang relatif lama yang  dilakukan  setidaknya  beberapa  kali  pengujian  individu  untuk  menemukan  kelompok  yang  cocok, sehingga pengelompokan belajar tersebut kurang maksimal.Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah K-Means Clustering, dari Perangkat lunak yang dibangun dapat membantu pihak dosen pada mata kuliah struktur data dalam proses pengelompokan mahasiswa bimbingan belajar. Metode clustering dapat diimplementasikan  untuk  membangun  perangkat  lunak  pengelompokan  bimbingan  belajar  mahasiswa yang valid.
Kata Kunci :Sistem Pengelompokan Belajar, Clustering, K-Means

## PENDAHULUAN
Perkembangan  ilmu  pengetahuan dan    teknologi  menuntut  perguruan tinggi sebagai lembaga pendidikan yang formal,  untuk  dapat  menghasilkan lulusan  yang  bermutu  dan  kompeten. Pembelajaran  pada  perguruan  tinggi
seharusnya  lebih  inovatif  dan  kreatif dalam  menghasilkan  lulusan  serta responsif  akan  kebutuhan  tenaga  kerja.
Pembangunan dan pengembangan bidang  pendidikan  diarahkan  agar tercapai  pertumbuhan  ekonomi  yang didukung keselarasan antara
ketersediaan  tenaga  terdidik  dengan kemampuan menciptakan lapangan kerja,  kewirausahaan,  dan  menjawab tantangan kebutuhan tenaga kerja. Pembangunan  dan  pengembangan bidang  pendidikan  dilakukan  melalui peningkatan kualitas pendidikan. Pendidikan yang berkualitas akan
menghasilkan  sumber  daya  manusia yang  berkualitas.  Usaha  meningkatkan kualitas  pendidikan  adalah  proses  yang perlu
dilaksanakan
secara berkesinambungan  dan  berkelaanjutan agar  tujuan  pendidikan  nasional  dapat tercapai  dengan  baik.  Melalui  Undang- undang Nomor 20 tahun 2003. Pemerintah memberikan kebijakan dalam meningkatkan kualitas pendidikan nasional melalui pengembangan dan penyempurnaan kurikulum,  perbaikan  sarana  prasana pendidikan,  perbaikan  sistem  evaluasi, pengembangan  material  dan  model pembelajaran.
Berdasarkan  hasil  survey  yang dilakukan  pada  Program  Studi  Teknik Informatika  di  Universitas  Lancang
Kuning Pekanbaru masih belum memenuhi  prinsip-prinsip  implementasi pada  matakuliah  struktur  data,  mata kuliah  struktur  data  di  program  studi teknik  informatika  universitas  lancang kuning merupakan mata kuliah pendukung keahlian. Namun
berdasarkan  data  pada  sistem  informasi akademik  Universitas  Lancang  Kuning, ada  kecendrungan  penurunan  nilai  hasl belajar  mahasiswa  yang  mengambil mata  kuliah  Struktur  Data.  Hasil pengamatan dikelas ternyata pembelajaran struktur data lebih banyak menggunakan  model  ceramah  dan praktek disertai pemberian tugas, padahal  mata  kuliah  Struktur  Data termasuk mata kuliah dibidang pemograman  yang  banyak  membahas teori-teori abstrak. Dalam sebuah program  pasti  terdapat  alur  logika  yang
menyebabkan  program  tersebut  dapat bekerja  dengan  benar,  dan  sebagian besar  pasti  menggunakan  pengelolaan data  yang terstruktur. Berdasarkan hasil survey  menunjukkan  bahwa  mahasiswa membutuhkan  bimbingan  yang  intensif dan terstruktur dalam proses perkuliahan. Kendala  yang  dialami  dosen dalam  mengajar  matakuliah  Struktur Data  adalah  belum  adanya  model pembelajaran yang mendekatkan mahasiswa  dengan  teori  abstrak  yang sulit untuk dipahami mahasiswa, mahasiswa masih cendrung  belajar atas petunjuk  dari  dosen  dan  bukan  inisiatif atas  kesadaran  sendiri  untuk  mencari sumber belajar  yang tersedia di  pustaka maupun  internet.  Mahasiswa  kurang motivasi  dan  tidak  optimal  dalam menyelesaikan tugas-tugasnya.
Berdasarkan hasil wawancara dengan  dosen  yang  mengajar  Struktur Data  pada  Fakultas  Ilmu  Komputer Universitas  Lancang  Kuning,  untuk mengatasi  permasalahan  tersebut  maka perlu  adanya  model  pembelajaran  yang dapat  meningkatkan  kualitas  belajar yang  dimiliki  mahasiswa  dengan  cara melakukan pengelompokan belajar dengan penerapan Cooperative Oriented Problem  (Hamzah  dkk.,  2019).  Akan tetapi  dari  sisi  pengelompokan  belajar dengan  penerapan  metode  tersebut masih membutuhkan waktu  yang relatif lama yang dilakukan setidaknya beberapa  kali  pengujian  individu  untuk menemukan  kelompok  yang  cocok,
sehingga pengelompokan belajar tersebut kurang maksimal (Pradnyana & Permana, 2017). Untuk itu perlu adanya pengembangan terhadap
sistem pengelompokan belajar mahasiswa pada materi  kuliah  Struktur  Data  salah satunya  dengan  pengelompokan  data mining K-Means Clustering (Poerwanto & Fa’rifah, 2016).
Pengelompokan K-Means Clustering  merupakan  metode  analisis kelompok yang mengarah pada
pemartisian  N  objek  pengamatan  ke dalam  K  kelompok  (cluster)  dimana setiap  objek  pengamatan  dimiliki  oleh sebuah  kelompok  dengan  mean  (rata- rata) terdekat (Yulia & Setiawan, 2016). Adapun  tujuan  pengelompokan  data  ini adalah  untuk  meminimalkan  fungsi objektif  yang  diset  dalam  proses pengelompokan,  yang  pada  umumnya berusaha  meminimalkan  variasi  di dalam suatu kelompok dan memaksimalkan variasi  antar kelompok (Suprawoto, 2016). Dari hasil pengelompokan menggunakan K-Means
Clustering  ini  didapatlah  hasil  berupa kelompok  mahasiswa  yang  kompeten, cukup  kompeten  dan  kurang  kompeten pada  proses  pembelajaran  mata  kuliah struktur data (Syafrianto, 2012).
Algoritma K-Means juga digunakan  di  dunia  kesehatan  seperti contohnya Wardhani (2016) mengimplementasikannya untuk pengelompokan pasien pada Puskesmas Kajen  Pekalongan.  Hasil  analisis  ini, pengelompokan  penyakit  berdasarkan usia, jenis  kelamin,  durasi  penyakit dan diagnosa penyakit. Penelitian ini menggunakan  alat  Rapid  Miner  5.3. Berdasarkan  data  dari  pusat  klinik Kajen Pekalongan, hasil pengelompokan  adalah  376  item  dari penyakit  akut  dan  624  tidak  akut  dari
1000  total  data.  Begitu  juga  dengan Asroni  dan  Ronald  (2015)  melakukan clustering mahasiswa  berdasarkan  nilai akademik dengan Weka.
METODE PENELITAN
Adapun metode penelitian dalam  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut :
Mengidentifikasi Masalah Mempelajari Literatur Mengumpulkan Data Mendisain Sistem Pengelompokkan Mahasiswa Menginplementasikan Sistem Pengelompokkan Menguji Hasil

## Gambar. 1 Kerangka Kerja
Pendekatan  yang  akan  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  System Development Live  Cycle  (SDLC) dengan model waterfall. Model waterfall merupakan proses pengembangan  perangkat  lunak  secara bertahap dengan menyelesaikan
tahapan-tahapan  sebelumnya  agar  bisa lanjut  ke  tahapan  selanjutnya.  Pada penelitian  ini  tahapan  awal  adalah mengidentifikasi masalah terlebih dahulu, setelah mengidentifikasi masalah selanjutnya mempelajari
literatur-literatur  seperti  dari  buku, artikel  dan  lainnya.  Setelah  itu  langkah selanjutnya adalah mengumpulkan data- data  yang  berkaitan  dengan  penelitian ini.  Kemudian  langkah  selanjutnya mendesain Sistem Pengelompokan Mahasiswa  menggunakan  K-Means. Selanjutnya mengimplementasikan Sistemnya dan menguji hasilnya.

## Analisa Sistem
Tahap  analisa  sistem  bertujuan
sebagai dasar perancangan atau perbaikan  sistem  yang  lama.  Dari  hasil analisis  tersebut  dapat  dirancang  atau diperbaiki  menjadi  sebuah sistem  yang lebih efektif dan efisien. Untuk meningkatkan kecepatan dan keakuratan  baik  dalam  penginputan data, pemrosesan data, serta hasil output nya  maka  perusahaan  memerlukan aplikasi  yang  lebih  efisien  mengingat kemajuan teknologi yang semakin pesat maka, perlu adanya sistem pengelompokkan  belajar  yang  nantinya dapat  membantu  pihak  Fakultas  Ilmu Komputer khususnya dosen yang mengajar matakuliah Struktur Data. Analisa  sistem  ini  merupakan penguraian  dari  suatu  implementasi pengelompokkan  belajar  mahasiswa menggunakan Algoritma K-Means
Clustering  serta  penilaian  kompetensi mahasiswa  dengan Cooperative  Tipe STAD .  Dengan  menerapkan  sistem pengelompokkan  belajar  ini  membantu menentukan  kelompok  belajar  secara merata  dengan  sistem  perhitungan matematis. Perhitungan matematis yang dimaksudkan berupa
perhitungan Algoritma  K-Means  Clustering  antara Nilai  IPK  mahasiswa,  Nilai  Matakuliah Algoritma  dan  Pemrograman,  serta penilaian Cooperative Tipe STAD pada setiap pertemuan.
Pengembangan sistem pengelompokkan  belajar  mahasiswa pada  matakuliah  struktur  data  ini dirancang dengan menggunakan perhitungan Algoritma K-Means Clustering.Pada aplikaksi ini dibutuhkan  data  akademis  mahasiswa yang  mengambil  matakuliah  struktur data di semester genap 2019.Pada setiap pertemuan  pada  perkuliahan  tersebut juga  dibutuhkan  pula  perhitungan  nilai Cooperative Tipe STAD.
Analisis Kebutuhan Sistem
Pembagian kelompok belajar dilakukan dengan menggabungkan nilai variabel dari IPK masing-masing mahasiswa  dengan  nilai  matakuliah
Algoritma  dan  Pemrograman  yang sudah  didapatkan  sebelumnya  serta penilaian Cooperative Tipe STAD pada setiap pertemuan. Setelah pengelompokkan didapatkan dari perhitungan Algoritma K-Means Clustering  berupa  mahasiswa  yang sangat  berkompeten,  mahasiswa  yang berkompeten,  cukup  kompeten  dan kurang kompeten, maka tahap selanjutnya adalah pemerataan kelompok dengan melakukan pembagian  dalam  beberapa  kelompok dimana masin-masing kelompok nantinya  memiliki  mahasiswa  yang sangat  berkompeten,  mahasiswa  yang berkompeten,  cukup  kompeten  dan kurang  kompeten.  Aplikasi  mampu memberikan  hasil  dari  analisa  berupa pengelompokkan  belajar  mahasiswa pada  matakuliah  struktur  data  sesuai dengan  penilaian  yang  telah  didapatkan pada setiap pertemuan.

## Praproses Data
1. Integrasi Data.Integrasi/penggabungan data untuk pengolahan ataupun perhitungan secara manual menggunakan aplikasi Ms.Excel 2007,  yaitu  menggabungkan  data nilai IPK mahasiswa, nilai matakuliah Algoritma dan Pemrograman mahasiswa, dan penilaian  Cooperative  Tipe  STAD pada setiap mahasiswa yang mengambil  matakuliah  struktur  data pada semester genap 2019.
2.  Pembersihan Data Pembersihan  data  adalah  tahap  yang berfungsi  untuk  menghilangkan  data duplikat,  tidak  konsisten, missing values , dan data yang bersifat outlier dari data mentah yang akan
diklasterkan.  Beberapa langkah  yang dilakukan  untuk  proses  pembersihan data.
3. Transformasi Data
Tahapan  ini  merupakan  tahapan dimana  data  diubah  menjadi  format/ bentuk  yang  sesuai  untuk  dilakukan penggalian  data.  Karena  data  sudah sesuai dengan format yang diinginkan  yaitu  disimpan  dalam format  data  excel  (.xls),  maka  tidak perlu mentransformasikan data tersebut.  Data  ini  berguna  untuk melakukan proses perhitungan manual dengan menggunakan Ms.Excel 2007.
4.  Data Hasil Praproses Data  hasil  praproses  terdiri  dari  2 atribut  yang  akan  diklasterisasikan, yaitu  Nilai  IPK  dan  nilai  matakuliah Algoritma  dan  Pemrograman  pada setiap  mahasiswa,  serta  penambahan 1  atribut  untuk  nilai  Cooperative Tipe STAD dengan total data sampel sebanyak  40  data  atau  1  kelas mahasiswa  matakuliah  struktur  data Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas Lancang  Kuning  pada  semester genap 2019. Tabel berikut menjelaskan atribut-atribut yang akan  digunakan  untuk  klasterisasi dan  tampilan  beberapa  data  hasil praproses yang telah dilakukan.

## Analisis Pengelompokan Data
Dalam  penelitian  ini,  dilakukan pengelompokan  atau  klaster  tingkat kompetensi mahasiswa berdasarkan data  dari  mahasiswa  Fakultas  Ilmu Komputer  Universitas  Lancang  Kuning yang  mengambil  matakuliah  Struktur Data  pada  semester  genap  2019. Dilakukan  pengklasteran  data  menjadi empat  buah  klaster,  yaitu  klaster mahasiswa  yang  sangat  berkompeten, mahasiswa  yang  berkompeten,  cukup kompeten  dan  kurang  kompeten.  Jadi pada  penelitian  ini  klaster  yang  akan
dibentuk adalah sebanyak empat kelompok  atau  nilai  k  =  4.  Dimana atribut yang digunakan adalah sebanyak
3  buah  atribut  yaitu  Nilai  IPK,  Nilai Algoritma  dan  Pemrograman  dan  Nilai Cooperative  Tipe  STAD,  jumlah  data yang  diperoleh  sebanyak  40  data.  Data tersebut  akan  digunakan  sebagai  bahan untuk melakukan proses analisa clustering  algoritma  K-Means  yang dilakukan  perhitungan  secara  manual menggunakan  aturan-aturan  algoritma K-means yang telah ditetapkan.

## Analisa  Clustering dengan Algoritma K-Means
K-Means  termasuk  dalam  metode data mining partitioning clustering yaitu setiap  data  harus  masuk  dalam  cluster tertentu  dan  memungkinkan  bagi  setiap data  yang  termasuk  dalam  cluster tertentu pada suatu tahapan proses, pada tahapan berikutnya berpindah ke cluster yang  lain.  K-Means  memisahkan  data ke  k  daerah  bagian  yang  terpisah, dimana  k  adalah  bilangan  integer positif.  Algoritma  K-Means  sangat terkenal karena kemudahan dan kemampuannya  untuk  mengklasifikasi data  besar  dan  outlier  dengan  sangat cepat (Li, dkk., 2015).
Berikut  adalah  langkah-langkah Algoritma K-Means:
1. Menentukan jumlah cluster.
2. Menentukan pusat cluster awal.
3. Menghitung  jarak  dengan  pusat cluster.
4. Pengelompokan data.
5. Penentuan pusat cluster baru.
Algoritma penentuan pusat cluster : 1. Cari jumlah anggota tiap cluster
2. Hitung pusat baru dengan rumus

## Iterasi ke-1
1. Menentukan Pusat Cluster Awal
Menentukan centroid awal dilakukan secara acak dari data/objek yang tersedia sebanyak jumlah cluster  k.  Nilai  centroid  awal  pada penelitian  ini  dilakukan  pemilihan secara  acak,  dimana  jumlah  centroid awal  dilakukan  sebanyak  empat centroid awal, nilai untuk C1 diambil dari baris data D02, nilai C2 diambil dari baris D08, nilai  C3 diambil dari baris data D20, nilai C4 diambil dari baris  data  D21.  Berikut  ini  nilai centroid  awal  pada  penelitian,  C adalah cluster:
C1 = (2.73 ; 3 ; 30)
C2 = (3.18 ; 2 ; 10)
C3 = (3.34 ; 3 ; 20)
C4 = (3.55 ; 3 ; 5)
2. Menghitung  Jarak  dengan  Pusat Cluster. Untuk  menghitung  jarak setiap  data  yang  ada  terhadap  pusat cluster dalam  penelitian  ini  penulis menggunakan rumus Euclidean Distance
Berikut  ini  adalah  perhitungan jarak  dengan  Euclidean  Distance  untuk iterasi 1 dengan centroid 1:                              
      00 . 20 20 20 3 3 73 . 2 16 . 3 40 ....... .......... 11 . 25 20 30 3 1 73 . 2 45 . 1 05 14 . 1 20 30 3 4 73 . 2 27 . 3 04 12 . 20 20 10 3 1 73 . 2 75 . 1 03 00 . 10 20 20 3 3 73 . 2 73 . 2 02 05 . 10 20 30 3 4 73 . 2 89 . 2 01 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2                                           D D D D D D Iterasi ke-2 1. Penentuan Pusat Cluster Baru
Tentukan posisi centroid baru dengan cara  menghitung  nilai  rata-rata  dari data-data  yang  ada  pada  centroid yang sama.
        5 ; 8333 . 2 ; 4083 . 3 6 5 5 5 5 5 5 ; 6 2 4 3 3 3 2 ; 6 39 . 3 48 . 3 27 . 3 55 . 3 58 . 3 18 . 3 4 7778 . 22 ; 6667 . 2 ; 0844 . 3 15 20 20 20 20 20 30 30 20 20 20 30 30 20 20 20 20 30 20 ; 18 3 1 2 3 2 4 2 4 4 3 2 1 3 4 4 2 1 3 ; 18 16 . 3 83 . 2 05 . 3 41 . 3 32 . 3 50 . 3 32 . 3 18 . 3 48 . 3 34 . 3 45 . 3 68 . 1 61 . 3 23 . 3 50 . 3 28 . 3 45 . 1 73 . 2 3 10 ; 2857 . 2 ; 0014 . 3 ; 7 10 10 10 10 10 10 10 ; 7 1 3 3 2 4 2 1 ; 7 38 . 3 77 . 2 25 . 3 11 . 3 57 . 3 18 . 3 75 . 1 2 5556 . 25 ; 7778 . 2 ; 8867 . 2 ; 9 10 30 30 30 10 30 20 30 30 ; 9 1 3 2 3 2 3 3 4 4 ; 9 73 . 2 58 . 3 55 . 3 20 . 3 77 . 1 45 . 3 54 . 2 27 . 3 89 . 2 1                                                                                                                                                                                             C C C C
uc Use Case Diagram Smart Cooperative Oriented Problem Mahasisw a Admin Login Daftar Halaman Mahasisw a Halaman Admin Melakukan Konfirmasi Input Matakuliah Kelola Daftar Kelas Mahasisw a Input Nilai Input Tugas dan Materi Lihat dan Cetak Laporan Lihat Grafik Logout Profile Lihat Group Input Nilai Melihat Materi dan Tugas Lihat Grafik «extend» «extend» «include» «include» «include» «include» «include» «include» «include» «include» «include» «include» «include» «include» «include» «include» Gambar. 2 Use Case Diagram
Gambar. 3 Tampilan Halaman Login
Gambar. 4 Tampilan Halaman Pengelompokan

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  yang  didapat dalam  penelitian  ini  serta  disesuaikan dengan tujuan penelitian maka diperoleh  kesimpulan  sebagai  berikut  : 1) perangkat lunak yang dibangun dapat membantu  pihak  sekolah  dalam  proses pengelompokan  siswa  calon  peserta bimbingan belajar, 2) metode clustering dapat di implementasikan untuk membangun perangkat lunak
pengelompokan  siswa  calon  peserta bimbingan belajar yang valid.

## DAFTAR PUSTAKA
Aditra,  P.  G.  &  Permana,  J.  A.  (2017). Perancangan  Sistem  Pembagian Kelas  Kuliah  Mahasiswa  dengan Kombinasi  Metode  K-Means  dan K-Nearest Neighbors. E- Proceedings  KNS&I  STIKOM Bali,  285-290.  Retrieved  from https://knsi.stikom- bali.ac.id/index.php/eproceedings/ article/view/54 Asroni,  A.,  &  Adrian,  R.  (2015). Penerapan Metode K-Means untuk Clustering Mahasiswa Berdasarkan Nilai Akademik Dengan  Weka  Interface  Studi Kasus pada Jurusan Teknik Informatika UMM Magelang. Jurnal Ilmiah Semesta Teknika,18 (1), 76–82 Hamzah,  M.  L.,  Rukun,  K.,  Fahmi,  R., Purwati,  A.  A.,  Hamzah.,  & Zarnelly,  Z.  (2019).  A  Review  of Increasing Teaching and Learning Database  Subjects  in  Computer Science, Espacios,  40 (26),  6. Retrieved from http://www.revistaespacios.com/a 19v40n26/19402606.html Li,  L.,  Luo,  X.,  &  Chen,  H.  (2015). Clustering  Students  for  Group- Based Learning in Foreign Language  Learning. International
Journal  of  Cognitive  Informatics and Natural Intelligence, 9 (2), 55-
72 Poerwanto,  B.,  &  Fa’rifah,  R.  Y. (2016). Analisis Cluster Menggunakan Algoritma K- Means,  d’ComPutarE. Jurnal

## Ilmiah Teknologi Informasi
Suprawoto,  T.  (2016).  Klasifikasi  Data Mahasiswa Menggunakan Metode K-  Means  untuk  Menunjang Pemilihan  Strategi  Pemasaran,

## Jurnal  Informatika  dan  Komputer
(JIKO), 1 (1), 12–18
Syafrianto,  A.  (2012).  Perancangan
Aplikasi K-means untuk Pengelompokan Mahasiswa Stmik El-Erhama Yogyakarta Berdasarkan Frekuensi Kunjungan  ke  Perpustakaan  dan IPK. Jurnal  Teknologi  Informasi dan  Ilmu  Komputer  (FAHMA), http://jurnal.stmikelrahma.ac.id/as sets/file/Andri%20Syafrianto_stm
ikelrahma.pdf
Wardhani,
A. (2016). K-Means Algorithm  Implementation  for Clustering  of  Patients  Disease  In
Kajen  Clinic  of  Pekalongan. Jurnal  Transformatika, 1 4(1),  30- 37.doi:http://dx.doi.org/10.26623/ transformatika.v14i1.387 Yulia,  D.,  &  Setiawan,  A.  (2016). Penerapan  Metode  Clustering  K- Means  dalam  Penjualan  Produk. Jurnal  Media  Infotama,  12 (2), 148–57