## INFOTECH journal
ISSN : 2460-1861 (Print),  2615-4250 (Online) Vol. 9 No. 1, pp. 25-29
PENGUKURAN PRODUKTIVITAS PENGGUNAAN TI PADA  FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS SEBELUM DAN SESUDAH MASA PANDEMI MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Ii Sopiandi 1 , Harun Sujadi 2, Mulyana 3 1,2,3, Program Studi,Informatika Fakultas Teknik, Universitas Majalengka Email: 1 supiandi999@gmail.com

## ABSTRACT
The corona virus (2019-nCoV) or commonly known as Covid-19 has not ended and is still a global threat (WHO, 2021). Therefore, the implementation of academic activities at the Faculty of Economics and Business, University of Majalengka must follow the rules according to the Government circular through the Ministry of Education and Culture Number 3 of 2020 concerning Prevention of Covid-19 by eliminating face-to-face learning activities and replacing  them  with  working  at  home  through  learning.  on  line.  The  purpose  of  this  research  is  to  classify respondents from the Faculty of Economics and Business, University of Majalengka with the algorithm method used, namely K-Means. The results obtained in this study are to have optimal clusters of 2 clusters, using the K- Means algorithm where cluster 1 learning activities before the pandemic consisted of 47 students and cluster 2 consisted of 33 students while cluster 1 learning activities after the pandemic consisted of 25 students and cluster 2 consists of 55 students and on work productivity where cluster 1 work productivity before the pandemic consists of 5 lecturers and cluster 2 consists of 5 lecturers while cluster 1 work productivity before the pandemic consists of 3 lecturers and cluster 2 consists of 7 lecturers.
Keywords: Covid-19, clusters, algoritma K-Means.

## ABSTRAK
Virus  corona  (2019-nCoV)  atau  biasa  disebut  dengan  Covid-19  belum  berakhir  dan  masih  menjadi  ancaman global  (WHO,  2021).  Oleh  karena  itu,  pelaksanaan  kegiatan  akademik  di  Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis Universitas Majalengka harus mengikuti aturan sesuai surat edaran Pemerintah melalui Kementerian Pendidikan dan  Kebudayaan  Nomor  3  Tahun  2020  tentang  Pencegahan  Covid-19  dengan  menghilangkan  face-  kegiatan belajar tatap muka dan menggantikannya dengan bekerja  di  rumah melalui  pembelajaran. on line. Hasil yang diperoleh pada penelitian ini adalah memiliki cluster yang optimal sebanyak 2 cluster, menggunakan algoritma K-Means dimana kegiatan pembelajaran cluster 1 sebelum pandemi terdiri dari 47 siswa dan cluster 2 terdiri dari 33 siswa sedangkan kegiatan pembelajaran cluster 1 setelah pandemi terdiri dari dari 25 mahasiswa dan cluster 2 terdiri dari 55 mahasiswa dan pada produktivitas kerja dimana cluster 1 produktivitas kerja sebelum pandemi terdiri dari 5 dosen dan cluster 2 terdiri dari 5 dosen sedangkan cluster 1 produktivitas kerja sebelum pandemi terdiri dari 3 dosen dan cluster 2 terdiri dari 7 orang dosen.
Kata Kunci: Covid-19, Klaster, algoritma K-Means.
Riwayat Artikel  :
Tanggal diterima  : 10-11-2022
Tanggal revisi : 15-01-2023
Tanggal terbit : 17-01-2023
DOI :
https://doi.org/10.31949/infotech.v9i1.4243
INFOTECH journal by Informatika UNMA is licensed under CC BY-SA 4.0
Copyright © 2023 By Author
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Wabah  penyakit  baru  yang  disebabkan  oleh  virus corona (2019-nCoV) atau yang biasa disebut dengan Covid-19  belum  berakhir  dan  masih  menjadi ancaman  global  (WHO,  2021).  Meskipun  pusat penyebaran virus tersebut pada akhir tahun 2019 lalu berada  di  Kota  Wuhan,  China,  kini  virus  tersebut telah tersebar menjangkit ke semua negara di dunia termasuk  Indonesia.  Di  Indonesia  pertama  kali terdeteksi  adanya  warga  yang  terjangkit  Covid-19 yaitu  pada  tanggal  2  Maret  2020,  yang  menjangkit dua  orang  warga  Depok,  Jawa  Barat  (A.  Susilo, 2020).  Berawal  dari  kasus  tersebut,  jumlah  kasus masyarakat  Indonesia  yang  terkonfirmasi  positif terus bertambah setiap bulannya, hingga pada bulan April  2021  lalu,  tercatat  sebanyak  1.537.967  kasus dengan  tingkat  kematian  sebanyak  41.815  orang (Liliana dkk, 2021). Kondisi demikian menjadi suatu penyebab  kecemasan  yang  dirasakan  oleh  seluruh masyarakat dunia belakangan ini termasuk Indonesia.  Hal  ini  memberikan  dampak  langsung kepada seluruh masyarakat Indonesia, sebagai akibat diberlakukannya kebijakan- kebijakan yang dikeluarkan  oleh  pemerintah  dalam  mengurangi tingkat  penyebaran  covid-19.  Kebijakan  tersebut membuat  berbagai  kegiatan  yang  sudah  terjadwal memerlukan  penyesuaian  ulang  disusul  dengan diterapkannya  pola  kerja  Pembatasan  Kegiatan Masyarakat  (PPKM)  hingga  lockdown  total dibanyak  daerah.  Guna  mendukung  kebijakan tersebut, beberapa instansi dan perusahaan menerapkan Work From Home (WFH) sesuai edaran Menteri  Pendayagunaan  Aparatur  Negara  dan Reformasi  Birokrasi  Nomor  57  tahun  2020.  Secara tidak  langsung  hal  ini  mempengaruhi  produktivitas kerja  suatu  instansi  atau  perusahaan.  Secara  umum produktivitas  kerja  dapat  diartikan  sebagai  suatu proses kerja yang menghasilkan hasil karya ataupun hasil  kerja,  baik  berupa  produk  dan  lainnya  untuk memenuhi  suatu  tujuan  usaha  dan  memenuhi keinginan  yang  diharapkan.  Mukiyat  (1998) mendefinisikan  produktivitaskerja  sebagai  hasil suatu  aktivitas  kerja  yang  biasanya  dinyatakan dengan  suatu  imbangan  dari  hasil  kerja  rata-rata  2 dalam hubungannya dengan jam kerja rata-rata dari yang diberikan dengan proses tersebut. Konteksnya dalam  masa  sesudah  pandemi  ini,  bagaimana produktivitas kerja seseorang yang biasa melakukan pekerjaan  dirumah  menjadi  kerja  di  tempat  kerja dengan ruang dan waktu terbatas. Pelaksanaan WFH atau  FWS  (Felxible  Working  Space)  merupakan adaptasi  yang  cukup  besar  bagi  masyarakat Indonesia  yang  sebagaian  besar  bekerja  dan berusaha  di  lapangan.  Menarik  untuk  diperhatikan
bahwa  kemampuan  masyarakat  dalam  mengikuti peralihan  sistem  menjadi  sistem  daring  saat  ini berbeda-beda.  Beberapa  daerah  dan  institusi  atau perusahaan  sukses  menerapkan  WFH  karena masyarakatnya telah aktif dan mengikuti perkembangan  teknologi,  namun  tidak  menutup mata  bahwa  lebih  banyak  lagi  daerah-daerah  dan institusi  atau  perusahaan  yang  tidak  semudah  itu menjalankan  kebijakan  tersebut.  Fakultas  ekonomi dan  bisnis  merupakan  salah  satu  fakultas  yang dimiliki  oleh  Universitas  Majalengka  yang  ada dikota Majalengka yang harus mengikuti ramburambu  aturan sesuai  surat  edaran Pemerintah melalui  Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan Nomor 3 Tahun 2020 tentang Pencegahan Covid-19 pada  Satuan  Pendidikan  sebagai  panduan  dalam mengantisipasi terhadap penyebaran virus Corona di berbagai  sekolah  maupun  perguruan  tinggi,  maka pelaksanaan  kegiatan  akademik  dalam  masa penyebaran  Covid-19  ataupun  setelah  pandemi covid-19 di sekolah maupun di kampus meniadakan kegiatan pembelajaran tatap muka dan menggantinya dengan Working From Home (WFH) melalui  pembelajaran  daring  (dalam  jaringan) dengan berbagai macam media maupun pembelajaran tatap muka terbatas. Melalui pembelajaran  daring  ataupun  pembelajaran  tatap muka secara terbatas mahasiswa dapat belajar seperti biasanya  dan  tidak  akan  ketinggalan  materi perkuliahan,  serta  waktu  yang  lebih  fleksibel. Namun  pembelajaran  daring  ini  tidak  sepenuhnya disambut  baik  oleh  para  mahasiswa,  karena  ada sebagian mahasiswa yang menganggap pembelajaran daring ini lebih menyulitkan dibandingkan  dengan  pembelajaran  biasa,  belum lagi  kuota  internet  harus  tersedia  dan  ini  adalah kesulitan terbesar yang dialami mahasiswa, kendala pada jaringan, ketersediaan perangkat pembelajaran seperti  laptop,  tingkat  pemahaman  materi  yang dirasa lebih baik jika melakukan kuliah tatap muka, dan  juga  tidak  semua  dosen  dan  mahasiswa  siap mengoperasikan sistem pembelajaran daring dengan cepat,  termasuk  juga  mempersiapkan  bahan perkuliahan secara digital. Terlepas dari permasalahan  pemetaan  kegiatan  belajar  dan produktivitas  kerja  sebelum  dan  sesudah  pandemi menggunakan IT, berdasarkan kelompok-kelompok yang menjadi sebuah aspek utama dalam pendidikan perlu  dilakukannya  sebuah  cluster  data.  Clustering merupakan suatu metode pengelompokan data, dengan  menggelompokkan  data  yang  mempunyai kemiripan karakteristik antara data satu dengan data lainnya.  Dari  beberapa  algoritma  yang  ada  dalam clustering,  peneliti  akan  mengunakan  algoritma  K-
Means  sebagai  algoritma  yang  akan  digunakan dalam proses pengelompokan data..
1.2. Tinjuan Pustaka International Labour
Organization (ILO)
mengungkapkan  bahwa  secara  lebih  sederhana maksud  dari  produktivitas  adalah  perbandingan secara  ilmu  hitung  antara  jumlah  yang  dihasilkan dan jumlah setiap sumber yang dipergunakan selama produksi berlangsung. Dari sudut pandang psikologi produktivitas menunjukkan perilaku sebagai keluaran ( output ) dari suatu proses berbagai macam komponen psikologis yang melatar belakanginya.  Produktivitas  tidak  lebih  dari berbicara  tentang  tingkah  laku  manusia  atau individu, yaitu tingkah laku produktivitasnya, lebih khusus  dalam  bidang  kerja  atau  organisasi  kerja menurut sadarmayanti( 2004 : 1)
indikator produktivitas kerja adalah sebagai berikut:
1. Kemampuan  Memiliki  kemampuan  untuk melaksanakan  tugas  kemampuan  karyawan sangat  tergantung  pada  keterampilan  yang dimiliki.
2. Profesianlisme  dalam  bekerja  Ini  memberikan kekuatan  untuk  menyelesaikan  tugas  yang diberikan kepada mereka.
3. Meningkatkan hasil yang dicapai Bekerja keras untuk  meningkatkan  hasil  yang  dicapai.  Hasil adalah salah satu yang dapat dirasakan baik oleh yang  mengerjakan  maupun  yang  menikmati hasil  pekerjaan  tersebut.  Oleh  karena  itu, berusahalah untuk memanfaatkan produktivitas kerja  bagi  masing-masing  yang  terlibat  dalam suatu pekerjaan.
4. Semangat  kerja  Ini  adalah  upaya  yang  lebih baik dari kemarin. Indikator ini terlihat dari etos kerja  dan  hasil  yang  dicapai  dalam  satu  hari kemudian dibandingkan dari hari sebelumnya.
5. Pengembangan  diri  Mengembangkan  diri  dari waktu ke waktu dan meningkatkan kemampuan kerja.  Pengembangan  diri  dapat  dilakukan dengan  mengamati  tantangan  dan  harapan dengan apa yang akan dihadapi. Semakin kuat tantangannya,  semakin  mutlak  pengembangan diri  yang  bisa  dicapai.  Demikian  pula  harapan untuk  lebih  baik  pada  saatnya  akan  sangat mempengaruhi  keinginan  karyawan  untuk meningkatkan kemampuannya.
6. Mutu  Selalu  berusaha  untuk  meningkatkan kualitasnya  lebih  baik  dari  sebelumnya.  Mutu adalah  hasil  kerja  yang  dapat  menunjukkan kualitas  kerja  seorang  karyawan.  Oleh  karena
itu, peningkatan mutu bertujuan untuk memberikan  hasil  terbaik  yang  pada  akhirnya sangat bermanfaat bagi perusahaan dan dirinya sendiri.
7. Efisiensi  Perbandingan  antara  hasil  yang dicapai  dan  keseluruhan  sumber  daya  yang digunakan. Masukan dan keluaran adalah aspek produktivitas yang memberikan
menurut Sutrisno (2009 : 2)
mengatakan  bahwa  K-  Means  adalah  metode clustering secara partitioning dengan membagi data ke  dalam  kelompok  yang  berbeda.  Melalui partitioning  secara  berulang,  K-Means  dapat meminimalkan  jarak  rata-rata  setiap  data  ke clusternya.  Algoritma  K-  means  merupakan  salah satu  dari  sebagian  algoritma  clustering  dengan menggunakan  konsep  dasar  bahwa  semakin  dekat dengan  pusat  cluster  maka  data  termasuk  kedalam kategori cluster tersebut menurut (rodiyansyah 2017: 2)

## 1.3. Metodologi Penelitian
Dalam  suatu  penelitian,  terlebih  dahulu  dibentuk kerangka  kerja  penelitian.  Suatu  kerangka  kerja penelitian  yang  dibuat  oleh  penulis  meliputi: menentukan masalah, melakukan studi pustaka atau literatur, mengumpulkan data, melakukan tahap pre- processing,  menganalisa  dan  menemukan  hasil menggunakan K-Means, dan mendokumentasikan  seluruh  proses  kegiatan  yang dilakukan.  Kerangka  kerja  penelitian  ini  dapat dilihat pada gambar :1

## 2. PEMBAHASAN
Menguraikan  hasil  analisis  kualitatif  dan/atau kuantitatif  dengan  penekanan  pada  jawaban  atas permasalahan.  Isi  dari  pembahasan  ini  memuat segala  sesuatu  tentang  kegiatan  yang  dilakukan dalam  makalah.  Mulai  dari  konsep,  perancangan, hipotesis  (bila  ada),  percobaan,  data  pengamatan, dan hasil dari data pengamatan yang ada.

## 2.1. Preproses Data
Preproses  data  dilakukan  dengan  tujuan  agar  data mentah yang telah dikumpulkan dapat diolah sesuai dengan  kriteria  dan  proses  yang  diinginkan. Masukan  tahap  ini  adalah  data  hasil  kuesioner mahasiswa  dan  dosen  yang  sebelumnya  berhasil diperoleh.  Tahap  praproses  data  ini  meliputi  data cleaning dan normalisasi.

## 2.2. Analisis Data
Tabel  :  1.  Jumlah  anggota  cluster  sebelum  dan sesudah pandemi penggunaan IT
Kegiatan belajar menggunakan IT Jumlah anggota C1 C2 Sebelum 47 33 Sesudah 25 55
Dari  tabel  1  dapat  ditarik  kesimpulan  sederhana bahwa  dengan  menggunakan  jumlah  persebaran anggota cluster sebelum  dan  sesudah  pandemi dengan cluster pertama  sebelum pandemi memiliki anggota  jauh  lebih  banyak  dibandingkan  dengan cluster pertama  sesudah  pandemi  yang  anggotanya lebih  sedikit  dan  pada cluster kedua  sesudah pandemi  memiliki  anggota  jauh  lebih  banyak dibanding dengan cluster kedua sebelum pandemi.
Tabel  4.14.  Jumlah  anggota  cluster  sebelum  dan sesudah pandemi produktivitas kerja (PK)
Produktivitas kerja menggunakan IT Jumlah anggota C1 C2 Sebelum 5 5 Sesudah 3 7
Dari  tabel  4.14  dapat  ditarik  kesimpulan  sederhana bahwa  dengan  menggunakan  jumlah  persebaran anggota cluster sebelum  dan  sesudah  pandemi. Dengan cluster pertama sebelum pandemi memiliki
anggota  jauh  lebih  banyak  dibandingkan  dengan cluster pertama  sesudah  pandemi  yang  anggotanya lebih  sedikit  dan  pada cluster kedua  sesudah pandemi  memiliki  anggota  lebih  banyak  dibanding dengan cluster kedua sebelum pandemi.
Berdasarkan  analisis  data  diatas  diperoleh  hasil dalam penelitian ini sebagai berikut :
1. Terdapat perbedaan yang signifikan dari cluster pertama dan kedua kegiatan belajar menggunakan  teknologi  informasi  antara sebelum dan setelah pandemi covid-19.
2. Terdapat perbedaan yang signifikan dari cluster pertama dan kedua produktifitas kerja menggunakan  teknologi  informasi  antara sebelum dan setelah pandemi covid- 19.
3. Perbedaan  dari  ketiga  variabel  diatas  antara sebelum  dan  setelah  pandemi  Covid-19  pada cluster  pertama  mengalami  penurunan  dan cluster  kedua  mengalami  peningkatan,  artinya pada masa sebelum pandemi nilainya menurun namun setelah pandemi nilainya meningkat.
Pandemi  covid-19  telah  menyebabkan  perubahan besar  dalam  dunia  pendidikan.  Sistem  perkuliahan online  atau  daring  telah  menjadi  normal  baru  (new normal)  bahkan  normal  selanjutnya  (next  normal) khususnya  bagi  mahasiswa  dan  perguruan  tinggi pada umumnya. Saat ini, terlepas dari segala kendala dan kekurangan, sistem pembelajaran daring di perguruan  tinggi  masih  akan  terus  berlanjut. Berdasarkan hasil penelitian ini dari sudut pandang mahasiswa  dan  dosen  di  Fakultas  Ekonomi  dan Bisnis Universitas Majalengka, sistem pembelajaran dengan  daring  ini  tidak  begitu  efektif  diterapkan, terutama dalam kegiatan belajar mengajar, meskipun memang memiliki sisi-sisi positif seperti mahasiswa lebih fleksibel mengikuti kegiatan pembelajaran dan mahasiswa  lebih  nyaman  mengemukakan  gagasan dan pertanyaan tanpa adanya tekanan psikologis dari teman  sebaya  (Sadikin,  dkk,  2020).  Metode pembelajaran  dengan  daring  di  rumah  ini  memiliki banyak faktor yang membuat keadaan tidak kondusif seperti sulit berkonsentrasi, kurangnya interaksi dan diskusi  (Abidin,dkk.,  2020),  juga  berbagai  kendala lainnya. Distraksi saat pembelajaran online ditambah lagi  dengan  berbagai  tugas  yang  harus  segera dikerjakan  membuat  mahasiswa  lebih  memilih sistem  tatap  muka.  Pada  dimensi  psikologis mahasiswa  lebih  merasa  terbebani  mengikuti perkuliahan daring  karena lebih banyak tugas yang diterima  dan  sering  merasa  pusing  karena  terlalu lama  di  depan  laptop  (Wulandari,  dkk,  2020). Menurut  mahasiswa  kelas  tatap  muka  memiliki perasaan  yang  berbeda  dan  interaksi  langsung  di dalam kelas cendrung mendukung proses pembelajaran  yang  efektif.  Memperhatikan  budaya belajar  tatap  muka  yang  masih  melekat,  tingkat semangat  belajar  juga  menentukan  efektif  tidaknya pembelajaran daring.
2.3. Tahapan clastering
tahapan  Clustering  menggunakan  algoritma  K- Means :
1. Memasukan data
2. Ambil  sebarang  data  sebanyak  jumlah  klaster secara acak sebagai pusat klaster (sentroid)
3. Hitung  jarak  antara  data  dengan  pusat  klaster, dengan menggunakan persamaan:
𝐷 ( 𝑖 , 𝑗 )=
√( 𝑥 1 𝑖 − 𝑥 1 𝑗 ) 2+. . +( 𝑥𝑘𝑖 − 𝑥𝑘𝑗 ) 2
Dimana:
(i,j) = jarak data i ke pusat kluster j, xki = data ke i pada atribut ke j,
xji = titik pusat ke j, pada atribut k.
4. Hitung kembali pusat kluster dengan keanggotaan.
5. Jika  pusat  klaster  tidak  berubah  maka  proses klaster  telah  selesai,  jika  belum  maka  ulangi langkah ke 3 sampai pusat klaster tidak berubah lagi klaster yang baru.

## 3. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang sudah dilakukan, maka  kesimpulan  dari  penelitian  Tugas  Akhir  ini dengan judul “Studi Komparasi Tentang Kegiatan Belajar  Dalam  Penggunaan  IT  Dan  Produktivitas Kerja Fakultas Ekonomi Dan Bisnis Sebelum Dan Sesudah  Masa  Pandemi  Menggunakan  Algoritma K-Means” yaitu sebagai berikut: 1. Pengclusteran studi komparasi tentang kegiatan  belajar  dalam  penggunaan  IT  dan produktivitas kerja tersebut menggunakan algoritma  k-means  dalam  tiap  perhitungan clustering  di  analisis  menggunakan  bahasa pemrograman python
2. Berdasarakan  hasil  dalam  penelitian  ini membuktikan bahwa mahasiswa dan dosen Fakultas Ekonomi  dan  Bisnis  Universitas  Majalengka mengalami peningkatan dalam penggunaan teknologi  informasi  dari  sebelum  pandemi  ke  pada masa setelah pandemi.

## PUSTAKA
A.Susilo,  C.M.  Rumende,  C.W.  Pitoyo,  W.D. Santoso,  M.  Yulianti,  dkk.,  “Coronavirus  Disease 2019:  Tinjauan  Literatur  Terkini,”  Jurnal  Penyakit Dalam Indonesia, Vol. 7, No. 1, hal. 45-67, 2020.
Liliana, D. Y., Maulana, H., & Setiawan, A. 2021. Data Mining untuk Prediksi Status Pasien Covid-19 dengan      Pengklasifikasi        Naïve  Bayes. MULTINETICS , 7 (1), 48-53.
Mukiyat.  1998.  Manajemen  Sumber  Daya Manusia.  Cetakan ke-4.  Bandung  :  CV  Sinar
Bandung.
Hasibuan,  Malayu  S.P.  2005.  Manajemen Sumber Daya Manusia, Edisi Revisi. Bumi Aksara. Jakarta. Sedarmayanti.  2004.  Sumber  Daya  Manusia  dan Produktivitas Kerja. Bandung: Mandar Maju
Sutrisno,  Edi.  2009.  Manajemen  Sumber  Daya Manusia  Edisi  pertama.  Jakarta:  Kencana  Prenada Media Group
Sudjana, Nana. 2010. Cara Belajar Siswa Aktif dalam Proses Belajar Mengajar. Bandung. Sinar Baru Algensindo.
Hamalik,  Oemar.  2001.  Proses  Belajar  Mengajar. Bandung: Bumi Aksara.
Hakim,  Thursan.  2000.  Belajar  Secara  Efektif. Jakarta: Niaga Swadaya. MacQueen, J. 1967. Some methods for classification and analysis of multivariate observations.  In Proceedings  of the  fifth  Berkeley symposium  on  mathematical  statistics  and probability (Vol. 1, No. 14, pp. 281-297).
Rodiyansyah, S. F. 2017. K- Means Dan Fuzzy C- Means Pada Analisis Data Polusi Udara Di Kota X. SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE , 5 (1), 2-1.
Shanker, R., Singh, R., & Bhattacharya,  M.  2017. Segmentation  of  tumor  and  edema based  on  K- mean  clustering  and  hierarchical  centroid  shape descriptor. In 2017 IEEE International Conference on  Bioinformatics  and  Biomedicine  (BIBM) (pp.
1105-1109). IEEE.
Grossman, D.A., dan Frieder, O. 2004. Information retrieval:  Algorithms  and  heuristics.  Springer: Netherlands.
Nabila, Z., Isnain, A. R., Permata, P.,  &  Abidin, Z.  2021. Analisis