## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 134−141 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4343

## Analysis and Optimization of the K-Means Algorithm in Determining Course Scheduling
M Martiano 1 , Yoshida Sary 1 , Farid Akbar 2,*
1 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Sistem Informasi, Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara, Medan, Jl. Kapten Muchtar Basri No.3, Glugur Darat II, Kec. Medan Timur, Kota Medan, Sumatera Utara, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Teknologi Informasi, Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara, Medan,
Jl. Kapten Muchtar Basri No.3, Glugur Darat II, Kec. Medan Timur, Kota Medan, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1 martiano@umsu.ac.id, 2 yoshidaSary@umsu.ac.id, 3,* faridAkbar@umsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: faridAkbar@umsu.ac.id Submitted: 29/09/2023; Accepted: 23/10/2023; Published: 26/10/2023
Abstrak −Penyusunan jadwal mata kuliah merupakan kegiatan inti dalam pembelajaran dan pembelajaran. Hal ini dirasakan oleh program studi, dimana penugasan disusun melalui penugasan dosen, hingga penetapan kelas dan pembubaran jadwal kelas, oleh karena itu diperlukan aplikasi yang tepat untuk dapat menyusun jadwal secara otomatis, kemudian dengan menggunakan metode k-means dapat menyusun jadwal dengan benar. , dalam perancangan aplikasi ini diperlukan metode pengembangan aplikasi prototyping yang memberikan hasil yang baik dimana cluster yang terbentuk mencapai 17 cluster dimana jadwal mata kuliah dibuat dengan hasil Means Sequence Error pada siklus 1 yaitu sebesar 65,66% dengan akurasi sebesar 54,06%. sehingga dilanjutkan pada siklus 2 nilai MSE sebesar 87,55% dengan akurasi 84,03%. Algoritma K-Means dapat menentukan jadwal perkuliahan pada fakultas ilmu komputer dan teknologi informasi secara akurat.
Kata Kunci: Jadwal; K-Means; Akurasi
Abstract −Preparation of course schedules is the core activity of learning and learning. This is felt by study programs, where assignments are arranged through lecturer assignments, to  class determination and  class schedule  dissolution,  therefore the right application is needed to be able to arrange schedules automatically, then by using the k-means method you can arrange schedules correctly , in designing this application requires a prototyping application development method which gives good results where the clusters formed reach 17 clusters where the course schedule is made with the results of the Means Sequence Error in cycle 1 which is 65.66% with an accuracy of 54.06%. so that it is continued in cycle 2 the MSE value is 87.55% with an accuracy of 84.03%. The K-Means algorithm can accurately determine course schedules in the faculties of computer science and information technology.
Keywords: Schedules; K-Means; Accuracy

## 1. PENDAHULUAN
Pengelolaan  program  studi  (prodi)  akan  dikatakan  efektif  apabila  tujuan  pendidikan  dapat  tercapai,  yaitu menciptakan  lulusan  yang  dapat  diterima  di  dunia  kerja  atau  berwirausaha.  Menurut  data  Kementerian  Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi tahun 2019, terdapat 15.677 program studi di seluruh Indonesia[1]. Mengalami kendala dalam penyusunan jadwal mata kuliah, dari pengalaman peneliti dalam proses penyusunan jadwal mata kuliah[2]. Penyusunan matakuliah dilakukan di universitas muhammadiyah (UMSU) sumatera utara pada fakultas ilmu komputer dan teknologi informasi (FIKTI). FIKTI memliki 3 program studi yakni prodi data science, system informasi, dan teknologi informasi. Berdasarkan observasi yang dilakukan peneliti. Program studi kesulitan dalam menentukan jadwal kuliah dimana terdapat 3 prodi yang akan memakai ruang kuliah, dan dosen yang sama.
Penjadwalan mata kuliah secara manual memerlukan waktu yang cukup lama, ketelitian yang tinggi, dan rentan  terhadap  kesalahan  penjadwalan  seperti  bentrok  jadwal  perkuliahan,  bentrokan  penggunaan  ruang perkuliahan  dan  lain  sebagainya,  sehingga  diperlukan  metode  penjadwalan  mata  kuliah  yang  lebih  baik dibandingkan dengan metode penjadwalan mata kuliah manual [3]. Pada kenyataannya penjadwalan mata kuliah secara manual yang dilakukan dengan membuat tabel jadwal mata kuliah kemudian mengisi tabel tersebut dengan mata  kuliah  yang  memenuhi  batasan-batasan  yang  ada  belum  mampu  menghasilkan  jadwal  mata  kuliah  yang memenuhi seluruh batasan-batasan yang ada dalam penjadwalan, batasan-batasan seperti mata kuliah dalam skala besar yang tidak sebanding dengan jumlah ruang perkuliahan, keinginan sebagian dosen untuk mengajar pada hari dan jam tertentu, banyaknya jenis mata kuliah yang harus dijadwalkan pada waktu yang berbeda-beda, banyaknya peraturan fakultas dan universitas. sehingga mempengaruhi jadwal kuliah.
Program  aplikasi  merupakan  salah  satu  pemecahan  masalah  dalam  menentukan  jadwal  mata  pelajaran, karena dapat  menembus batas, ruang, dan waktu[4]. Aplikasi digunakan untuk mengontrol,  mengolah, ataupun memproses data mentah sehingga menjadi output yang diharapkan. Pengunaan aplikasi dalam pemecahan masalah dalam penyusunan jadwal matakuliah sangatlah tepat [5]. Penyusunan aplikasi mengimplementasikan metode K- Means,  K-Means  merupakan  algoritma  clustering  dalam  data  mining[20],  K-Means  merupakan  algoritma unsupervised  learning,  karena  yang  dicari  masih  belum  diketahui  [21].  Penambangan  data  adalah  penggunaan teknik  analisis  otomatis  untuk  menemukan  hubungan  yang  sebelumnya  tidak  terdeteksi  antar  item  data[22]. KMeans  merupakan salah satu teknik cluster data dimana titik keberadaan data dalam suatu cluster bergantung pada derajat anggotanya [23]. Pertama, pilih beberapa titik untuk mewakili titik fokus klaster awal (biasanya, kita memilih titik K pertama dari sampel pendapatan untuk mewakili titik fokus klaster awal); kedua, kumpulkan titik

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 134−141 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4343
sampel yang tersisa ke fokusnya sesuai dengan kriteria jarak minimum, maka kita akan mendapatkan klasifikasi awal[8], dan  jika klasifikasi tidak  masuk akal, kita akan  memodifikasinya (menghitung ulang setiap titik  fokus cluster)[24],  mengulanginya  berlang  kali  hingga  mendapatkan  yang  masuk  akal  klasifikasi[25].    Juga  dapat menyelesaikan  model  dengan  akurat  seperti  pada  studi  kasus  penentuan  kartu  Indonesia  pintar  [6].  selanjutnya studi lain yang sukses dalam penyelesaian kasus seperti Penerapan Metode K-Means dan Optimasi Jumlah Cluster dengan Index Davies Bouldin untuk Clustering Propinsi Berdasarkan Potensi Desa pada penelitian ini keberhasilan yakni sukses membentuk cluster provinsi [7]. Adapun penelitian lainnnya Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma  K-Means  Untuk  Menentukan  Judul  Skripsi  Dan  Jurnal  Penelitian  (Studi  Kasus  Ftik  Unpri)  yakni memberikan  hasil  sebesar  menunjukkan  sistem  dapat  berjalan  dengan  baik.  hasil  uji  coba  mendapatkan perbandingan score mencapai 60% tampilan aplikasi, 70% kinerja program, dan 70% manfaat program[8]. Metode K-Means merupakan metode yang relative cepat dalam pemecahan suatu masalah[7], dan dapat membentuk suatu model, pola, dan karakteristik digunakan sebagai base pengetahuan[9]. karakteristik pembentuk komponen mata kuliah akan terhindar dari kesalahan penjadwalan karena sifat dari K-Means mengelompokkan data atau variabel yang dapat menentukan kategori mata kuliah yang baik. Dalam melaksanakan penelitian ini, peneliti menggunakan platform berbasis web [3] karena dengan website pengembangan aplikasi tergolong mudah karena aplikasi website terdiri  atas  bahasa  pemogramman  PHP,  MYSQL,  dan  java  script  [10].  pemogramman  PHP  merupakan  bahasa pemrograman berbasis web yang handal dan manis saat mengolah data dari client ke server[11]. Prinsip kerja PHP adalah ketika file berekstensi PHP dikirim oleh klien dan kemudian diterima oleh server[12]. Selanjutnya server akan memproses dan mengeluarkan kode dalam bentuk html agar dapat ditampilkan pada browser klien[3]. Php merupakan bahasa yang digunakan dalam website, dan website harus mempunyai sifat dinamis dan interaktif[13], sifat dinamis  yang dimaksud adalah tampilannya dapat menyesuaikan dengan kondisi pada situasi tertentu[14]. Dinamika  yang  dimaksud  memberikan  interaksi  kepada  pengguna[15].  Selanjutnya  data  rule  di  simpan  dan dipangil dengan mysql. Mysql mempunyai peran penting dalam pemrograman berbasis web. MySQL merupakan salah satu sistem manajemen basis data yang banyak digunakan dan mempunyai konsep sistem manajemen basis data relasional[17]. Mysql  merupakan  software  yang paling  banyak digunakan untuk desain web dinamis  yang mendukung bahasa pemrograman PHP, mysql juga tergolong dalam RDBMS (Relational Database Management System)[13].  Mysql  menjalankan  perintah  sql  (bahasa  query  struktural)  yang  mendukung  bahasa  PHP  [18]. MySQL dapat dikategorikan sebagai program server database yang mengirim dan menerima data dengan sangat cepat [2].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  peneliti  menggunakan  metode  pengembangan  perangkat  lunak  yaitu  model  prototyping. Dimana perancangan dilakukan dengan melengkapi kebutuhan-kebutuhan yang dibutuhkan oleh programmer dan pengguna aplikasi agar kebutuhan pengguna dapat terjawab dengan baik[29]. Dari tindakan tersebut, langkah yang dilakukan adalah[30]:
1. Tahap 1 melengkapi persyaratan yang diperlukan dalam pengembangan aplikasi pembuatan jadwal perkuliahan seperti database kelas, ruangan, dosen, keahlian, dan ruangan
2. Tahap 2 membuat desain yang diperlukan untuk membuat alur kerja aplikasi, input, proses, dan output.
3. Tahap 3 melengkapi prototype yang dilakukan dengan mengikuti desain yang telah dibuat sehingga kesesuaian aplikasi dapat dihitung secara akurat.
4. Evaluasi dan refleksi tahap 4 dilakukan setelah dilakukan pengujian. Hal ini dilakukan untuk dapat mengukur dan melengkapi kekurangan pada perangkat lunak. Jika ada perbaikan, dapat diulangi pada tahap 2.
Gambar 2 .  Desain Model Prototipe [30]
Penyiapan  jadwal  perkuliahan  dalam  dunia  pendidikan  sangatlah  penting[2].  Penyusunan  jadwal  kelas dapat  diselesaikan  dengan  mencari  alternatif  pemecahan  masalah  kombinatorial  yang  kompleks,  masalah  yang Np-hard  atau  masalah  yang  sulit  dipecahkan[26].  Dalam  menyelesaikan  penjadwalan  mata  kuliah  terdapat  dua kaidah, yaitu batasan keras (harus dipenuhi) dan batasan lunak (diusahakan dipenuhi). Dengan memenuhi kendala-

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 134−141 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4343
kendala berat yaitu dengan memenuhi atau mencapai target-target yang telah ditetapkan[27]. Penjadwalan kursus dapat dikatakan selesai apabila belum ada yang terlewati atau mencapai tujuan yang telah ditetapkan[28]. Aturan yang akan dipatuhi dalam penjadwalan adalah: a. Dosen tidak dapat menampung kelas yang berbeda dalam waktu yang bersamaan.
b. Mata kuliah yang sama tidak dapat diampu oleh dosen yang berbeda.
c. Waktu perkuliahan adalah pukul 07.30-15.00 untuk kelas pagi dan pukul 13.30-18.00 untuk sore hari.
d. Maksimum SKS yang diajarkan dosen adalah 24 SKS dan sedangkan batasan lunaknya yakni beban mengajar dosen boleh kurang dari 24 SKS,  dosen dapat mengubah pengaturan jadwal, dan Dosen dapat memilih mata kuliah  yang  diajarkan.  Selanjutnya  ketua  prodi  menentukan  penugasan  dosen  pengampu  matakuliah.  Dapat dilihat pada table 1. Dibawah
Tabel 1. Penugasan Dosen dan Pengampu Matakuliah
No Matakuliah Semester Dosen code Kelas semester 1 Agama 1 A1,A12,A13 A1,A2,B1,C1,D1,E1,F1,G1 2 Pendidikan Pancasila 1 A2 A1,A2,B1,C1,D1,E1,F1,G1 3 Algoritma dan pemogramman 1 A3 A1,A2,B1,C1,D1,E1,F1,G1 4 Prak. Algoritma dan pemogramman 1 A3 A1,A2,B1,C1,D1,E1,F1,G1 5 Sistem basis data 1 A4 A1,A2,B1,C1,D1,E1,F1,G1 6 Prak. Sistem basis data 1 A4 A1,A2,B1,C1,D1,E1,F1,G1 7 Bahasa inggris 1 A5 A1,A2,B1,C1,D1,E1,F1,G1 8 Logika informatika 1 A6 A1,A2,B1,C1,D1,E1,F1,G1 9 Muamalah 3 A1,A12,A13 A1,A2,B1,C1,D1,E1,F1,G1 10 Pemogramman berbasis objek 3 A3 A1,A2,B1,C1,D1,E1 11 Prak. Pemogramman berbasis objek 3 A3 A1,A2,B1,C1,D1,E1 12 Bahasa query 3 A4 A1,A2,B1,C1,D1,E1 13 Prak. Bahasa query 3 A4 A1,A2,B1,C1,D1,E1 14 Interaksi manusia dan computer 3 A6 A1,A2,B1,C1,D1,E1 15 Sistem informasi Manajemen 3 A8 A1,A2,B1,C1,D1,E1 16 Statistika dan probabilitas 3 A9 A1,A2,B1,C1,D1,E1 17 Prak. Statisktika dan probabilitas 3 A9 A1,A2,B1,C1,D1,E1 18 Analisis perancagan system informasi 3 A11 A1,A2,B1,C1,D1,E1 19 Manajemen proyek system iformasi 5 A11 A1,A2,B1,C1,D1 20 Ebisnis 5 A12 A1,A2,B1,C1,D1 21 Rekayasa perangkat lunak 5 A12 A1,A2,B1,C1,D1 22 System pendukung keputusan 5 A11,A3 A1,A2,B1,C1,D1 23 Data mining 5 A13 A1,A2,B1,C1,D1 23 Manajemen sumberdaya manusia 5 A13 A1,A2,B1,C1,D1 25 Manajemen resiko system informasi ……. Dst 5 A14 A1,A2,B1,C1,D1
Selanjutnya peneliti mendesain rancagan untuk jadwal perlukuliahan yang di ingginkan dosen berdasarkan keahlihan dosen yang di dapat dari pengisian formulir.
Tabel 2. Eucludience distance Siklus 1 Kode Dosen Keahlian A3,A14, A1 Data Mining A9,A13 Sistem Penunjang Keputusan A12 Data Mining, Multimedia A8 Artificial Intelligent A7 Cryptography A11 Sistem Penunjang keputusan, Artificial Intelligent A6 Data minig, Artificial Intelligent
Selanjutnya  penyusunan  jadwal  kuliah  di  susun  dengan  mengunakan  klasifikasi  dalam  k-means.  Dalam klasifikasi k-means perlu dilakukan pemodelan dengan menggunakan rumus:
MSE= 1 𝑛 ∑ 𝑗 (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 ) 2 (1)
dimana MSE (Mean Square error): yij : Nilai Benar yj : Nilai diperoleh n : Nilai

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 134−141 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4343
Memegang peranan yang sangat penting dalam menentukan tingkat kebenaran data [21]. Proses penentuan kelas  berdasarkan  kurikulum  dan  waktu  belajar  ditentukan  secara  acak  dan  untuk  mendapatkan  jarak  terdekat ditentukan dengan rumus :
𝑑(𝑥 𝑖 , 𝜇 𝑖 ) = √(𝑥 𝑖 − 𝜇 𝑖 ) 2 (2)
Dimana xi,ui adalah jarak antar kelas dan mata kuliah yang disebut cluster berbeda. Jarak xi dan ui dihitung untuk mendapatkan pusat cluster. Klasifikasi dilakukan untuk mencari jarak terdekat, untuk setiap pusat cluster yang terbentuk dapat terbentuk kelompok cluster yang dihitung dengan rumus :
𝑐 𝑘 = 1 𝑛 𝑘 ∑ 𝑑 𝑖 (3)
Dimana nk = Jumlah data ditiap cluster di = total jarak dalam cluster maka untuk mengukur akurasi dapat digunakan dengan rumus

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Desain Aplikasi
Berdasarkan desain aplikasi  yang telah dibuat maka desain aplikasi untuk menampilkan dan  memasukkan data awal harus disesuaikan seperti mata kuliah, dosen, kelas dan tugas, salah satu desain yang telah dibuat dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Desain Perkuliahan

## 3.2 Desain Alur
Pemrosesan  penjadwalan  dengan  metode  K-Means  dilakukan  pada  tahap  perancangan  yaitu  variabel-variabel seperti
Gambar 4 . Metode Proses Desain
Variabel akan diproses dengan metode k-means tanpa diketahui target indikatornya, indikator target yang ditemukan dapat disimpan  sebagai  jadwal dan  juga dapat digeser apabila  jadwalnya  berbeda dengan kelompok dengan aturan yang telah ditentukan.

## 3.3  Tahap Pembuatan Prototipe
Pengujian dilakukan dengan metode kmeans dimulai dari iterasi 1 sampai dengan iterasi 13 dan 4902310 data yang diolah. Jadi bisa dilihat pada gambar di bawah ini:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 134−141 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4343

## 3.4. Tahap Evaluasi
3.4.1 Evaluasi dan Refleksi Siklus 1
Cluster  yang  dibentuk  sebanyak  ruang  kelas  yang  dibutuhkan  yaitu  15  ruangan.  Namun  pada  praktiknya  jarak antar variabel masih sangat jauh. Hasil perhitungan dapat dilihat pada Tabel 1 dan gambar. 8
Tabel 3. Eucludience distance Siklus 1 Cluster  Lecture  Course  Level  Weight Time 0 16.531 51.688 3.281 1.781 13 1 15.5 53.667 7.333 3.333 8 2 18.897 48.862 1.483 1.897 9 3 17.475 47.705 1.426 1.885 15.492 4 12.316 25.053 5.368 2.684 7 5 14.618 47.382 4.647 2.235 15.529 6 12.86 46.18 3.12 1.76 15.48 7 11.095 27.952 5.476 2.429 13 8 17.69 47.241 1.448 1.793 13 9 15.161 49.903 3.258 2 7 10 11.4 59.867 4.533 1.867 11 11 17.361 54.944 2.583 1.972 11 12 9.045 31.364 5.227 2.5 9 13 11.333 20.4 5.8 3 11 14 15.724 48.828 1.448 1.931 7 15 12.679 50.321 3.214 1.786 9 16 10.438 21.125 1 1.938 11 17 6.235 26.118 6.529 2.471 15.529
Kemudian dari data  tabel  1 digambarkan titik-titik data belum  membentuk cluster sehingga tampil  pada gambar 6.
Gambar 6 . Grafik jarak cluster siklus 1
Dari percobaan pada siklus I terdapat fenomena yang dapat dijelaskan pada table 2 dibawah ini:
Tabel 4 . Evaluasi dan Refleksi No Kasus Refleksi 1 Tingkat kepadatan perhitungannya masih terlalu rendah di angka 5 Tingkat kerapatan dinaikan 20
2 Perhitungannya tidak melibatkan variabel lain seperti kelas, kursus, waktu, dan ruangan Melibatkan variabel kelas, mata pelajaran, jam, dan ruangan 3 Apabila rentang jarak tidak bergeser maka hal ini akan menyebabkan variabel tersebut menyatu dengan variabel lainnya Hal ini memerlukan alokasi variabel dimana variabel tidak bergerak berada dalam cluster yang sama

## Journal of Information System Research (JOSH)

## 3.4.2 Evaluasi dan Refleksi siklus 2
Setelah dilakukan perbaikan jarak antar cluster semakin dekat menyebabkan Cluster terbentuk dengan sempurna seperti terlihat pada Tabel 3 dan Gambar 9
Tabel 5. Jarak Eucludience Distance Siklus 2
Cluster  Dosen Perkuilhan  Kelas  Ruangan  WaktU 0 23 34.2 2.1 3 5.3 1 1.23 15.2 34.2 2 33 2 34 12 2 1 2 3 12 3 6 64 4 4 34 43 4 43 7 5 6 4 56 4 19 6 192.86 46.18 3.12 1.76 38 7 151.095 27.952 5.476 2.429 13 8 7.69 7.3 4.8 7.93 3 9 45 4.4 2.3 2 1 10 1.38 59 3 2 42 11 9.367 45 30 3 2 12 66 443 4 44 6 13 46 84 56 34 151 14 345 23 25 9 37 15 14 56 88 9 9 16 15 2 6 1.9 1 17 6.23 6.28 3.1 1.8 29
Berdasarkan data table diatas cluster yang terbentuk mencapai 17 cluster dosen dengan tingkat jarak cluster yang berjauhan sehingga dapat dilihat oada gambar berikut
Gambar 7. Grafik Distance Siklus 2.
Dari  siklus  1  dan  2,  diperoleh  urutan  kesalahan  rata-rata  MSE  dan  dihitung  dengan  ketelitian  sebagai berikut:
Berdasarkan penelitian yang dilakukan, nilai MSE pada siklus 1 sebesar 65,66% dan nilai akurasi sebesar 54,06%. sedangkan pada siklus 2 nilai MSE sebesar 87,55% dengan akurasi 84,03%.
0 20 40 60 80 100 Siklus 1 Siklus 2 MSE Akrurasi

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 134−141 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4343

## 4. KESIMPULAN
Penerapan algoritma k-means dapat membantu dalam menyusun jadwal perkuliahan secara otomatis, namun yang perlu diperhatikan dalam menentukan nilai awal adalah harus disesuaikan dengan berapa banyak cluster yang akan terbentuk yang nantinya akan menjadi ruang kelas, dan tingkat kepadatannya harus ditentukan sehingga nilai jarak ecludience menjadi lebih kecil. Nilai di luar cluster merupakan variabel yang memerlukan ruang tambahan. Hal ini tergolong implementasi yang berhasil dengan nilai akurasi sebesar 84,03%. .

## UCAPAN TERIMAKASIH
Puji  syukur  kehadirat  Allah  SWT  yang  atas  rahmat  dan  karunia-Nya  penelitian  ini  dapat terselesaikan.  Terima kasih juga disampaikan kepada Rektor Universitas Muhammadiyah yang mana penelitian ini didukung oleh dana penelitian  dan  pengabdian  kepada  masyarakat,  serta  fakultas  ilmu  komputer  dan  teknologi  informasi  yang memungkinkan tim peneliti dapat menyelesaikan penelitian tepat waktu.

## REFERENCES
[1] M. H. P. Swari, C. A. Putra, and I. P. S. Handika, “Analisis Perbandingan Algoritma Genetika dan Modified Improved Particle Swarm Optimization dalam Penjadwalan Mata Kuliah,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. JANAPATI , vol. 11, no. 2, pp. 92–101, 2022.
[2] Y. V. Ermanto and Y. F. Riti, “Perbandingan Implementasi Algoritma Welch-Powell Dan Recursive Largest First Dalam Penjadwalan Mata Kuliah,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis , vol. 4, no. 1, pp. 204–212, 2022.
[3] D. D. Jantce TJ Sitinjak, . Maman, and J. Suwita, “Analisa Dan Perancangan Sistem  Informasi Administrasi Kursus Bahasa Inggris Pada Intensive English Course Di Ciledug Tangerang,” Insa. Pembang. Sist. Inf. dan Komput. , vol. 8, no. 1, 2020, doi: 10.58217/ipsikom.v8i1.164.
[4] D. D. J. T. J. Sitinjak and J. Suwita, “Analisa Dan Perancangan Sistem Informasi Administrasi Kursus Bahasa Inggris Pada Intensive English Course Di Ciledug Tangerang,” Insa. Pembang. Sist. Inf. dan Komput. , vol. 8, no. 1, 2020.
[5] R.  Dzulkarnaen  and  R.  Kurniawan,  “Jurnal  Aplikasi  Pengelolaan  Data  Pasien  Di  Apotek  Berbasis  Android,” Buffer Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 26–37, 2019.
[6] D. T. Yuliana, M. I. A. Fathoni, and N. Kurniawati, “Penentuan Penerima Kartu Indonesia Pintar KIP Kuliah dengan Menggunakan Metode K-Means Clustering,” J. Focus Action Res. Math. (Factor M) , vol. 5, no. 1, pp. 127–141, 2022.
[7] E. Muningsih,  I. Maryani, and  V. R. Handayani, “Penerapan Metode  K-Means dan Optimasi Jumlah Cluster dengan Index Davies Bouldin untuk Clustering Propinsi Berdasarkan Potensi Desa,” Evolusi J. Sains dan Manaj. , vol. 9, no. 1, 2021.
[8] C. S. D. B. Sembiring, L. Hanum, and S. P. Tamba, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Menentukan  Judul  Skripsi  Dan  Jurnal  Penelitian  (Studi  Kasus  Ftik  Unpri),” J.  Sist.  Inf.  dan  Ilmu  Komput.  Prima (JUSIKOM PRIMA) , vol. 5, no. 2, pp. 80–85, 2022.
[9] R. A. Indraputra and R. Fitriana, “K-Means clustering data COVID-19,” J. Tek. Ind. , vol. 10, no. 3, pp. 275–282, 2020.
[10]  J. Asmara, “Rancang Bangun Sistem Informasi Desa Berbasis Website (Studi Kasus Desa Netpala),” J. Pendidik. Teknol. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[11]  D.  M.  Widia  and  S.  R.  Asriningtias, Cara  Cepat  dan  Praktis  Membangun  Web  Dinamis  dengan  PHP  dan  MySQL . Universitas Brawijaya Press, 2021.
[12]  P. T. Prasetyaningrum, F. Alfajar, D. Fatmawati, A. Muzaki, A. D. Sutrisno, and M. Syahril, “Buku Pintar Aplikasi Ai Promosi Media Sosial Dengan PHP & MYSQL.” CV MFA, 2019.
[13]  T. B. Kurniawan, “Perancangan sistem aplikasi pemesanan makanan dan minuman pada cafetaria no caffe di Tanjung Balai Karimun menggunakan bahasa pemograman PHP Dan MySQL,” J. Tikar , vol. 1, no. 2, pp. 192–206, 2020.
[14]  D.  Krisbiantoro, M.  Kom, P.  D.  Abda’u, and M.  Kom, Dasar Pemrograman Web Dengan Bahasa HTML,  PHP, dan Database MySQL , vol. 1. Zahira Media Publisher, 2021.
[15]  E. Mardiani, N. Rahmansyah,  N. M. Wahyudi, Y. F.  Wijaya, and F. Al Rizky, Kumpulan Latihan PHP . Elex Media Komputindo, 2021.
[16]  M. I. Suri and A. S. Puspaningrum, “Sistem Informasi Manajemen Berita Berbasis Web,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 8–14, 2020.
[17]  M. Ahmed, R. Seraj, and S. M. S. Islam, “The k-means algorithm: A comprehensive survey and performance evaluation,” Electronics , vol. 9, no. 8, p. 1295, 2020.
[18]  A. Hidayah and A. Yani, “Membangun Website SMA PGRI Gunung Raya Ranau Menggunakan PHP Dan MYSQL,” JTIM J. Tek. Inform. Mahakarya , vol. 2, no. 2, pp. 41–52, 2019.
[19]  R. D. Alit, M. C. Aruan, and A. Rahadyan, “Sistem Informasi Pelayanan Medis Pada Pasien di Klinik Insani Citeureup Berbasis Java,” Innov. Res. Informatics , vol. 2, no. 1, 2020.
[20]  R. Y. Sari, H. Oktavianto, and H. W. Sulistyo, “Algoritma K-Means Dengan Metode Elbow Untuk Mengelompokkan Kabupaten/Kota Di Jawa Tengah Berdasarkan Komponen Pembentuk Indeks Pembangunan Manusia,” J. Smart Teknol. , vol. 3, no. 2, pp. 104–108, 2022.
[21]  J. Han, J. Pei, and H. Tong, Data mining: concepts and techniques . Morgan kaufmann, 2022.
[22]  S.  S.  Nagari  and  L.  Inayati,  “Implementation  of  clustering  using  k-means  method  to  determine  nutritional  status,” J. Biometrika dan Kependud , vol. 9, no. 1, p. 62, 2020.
[23]  D. Purnomo, “Model prototyping pada pengembangan sistem informasi,” JIMP (Jurnal Inform. Merdeka Pasuruan) , vol. 2, no. 2, 2017.
[24]  H.  Priyatman,  F.  Sajid,  and  D.  Haldivany,  “Klasterisasi  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering  untuk

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 134−141 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4343
Memprediksi Waktu Kelulusan Mahasiswa,” J. Edukasi Dan Penelit. Inform. , vol. 5, no. 1, p. 62, 2019.
[25]  E. Patel and D. S. Kushwaha, “Clustering cloud workloads: K-means vs gaussian mixture model,” Procedia Comput. Sci. , vol. 171, pp. 158–167, 2020.
[26]  R. Fitri, S. Kom, and M. Kom, Pemrograman Basis Data Menggunakan MySQL . Deepublish, 2020.
[27]  A. M. Nasir and D. Setyawan, “Optimalisasi Penjadwalan Mata Kuliah Menggunakan Teori Pewarnaan Graf,” Prox. J. Penelit. Mat. dan Pendidik. Mat. , vol. 5, no. 1, pp. 57–69, 2022.
[28]  W. Rizki, R. Rayuwati, and H. Gemasih, “Perancangan Sistem Informasi Penjadwalan Mata Kuliah Dengan Metode Sdlc (Cystem Development Life Cycle),” J. Tek. Inform. dan Elektro , vol. 4, no. 1, pp. 36–45, 2022.
[29]  J.  S.  Kurnia  and  F.  Risyda,  “Rancang  Bangun  Penerapan  Model  Prototype  Dalam  Perancangan  Sistem  Informasi Pencatatan Persediaan Barang Berbasis Web,” JSI (Jurnal Sist. Informasi) Univ. Suryadarma , vol. 8, no. 2, pp. 223–230, 2021.
[30]  S. Siswidiyanto, D. Wijayanti, and E. Haryadi, “Sistem Informasi Penyewaan Rumah Kontrakan Berbasis Web Dengan Menggunakan Metode Prototype,” J. Interkom J. Publ. Ilm. Bid. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 15, no. 1, pp. 16–23, 2020.
[31]  A. Solichin and K. Khairunnisa, “Klasterisasi persebaran virus Corona (Covid-19) di DKI Jakarta menggunakan metode K-Means,” Fountain Informatics J. , vol. 5, no. 2, pp. 52–59, 2020.
[32]  F.  Indriyani  and  E.  Irfiani,  “Clustering  Data  Penjualan  pada  Toko  Perlengkapan  Outdoor  Menggunakan  Metode  K- Means,” JUITA J. Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 109–113, 2019.