## PENERAPAN X-MEANS CLUSTERING TERHADAP HASIL KUESIONER WEBSITE VIRTUAL TOUR STMIK IKMI CIREBON SYSTEM USABILITY SCALE (SUS)
Zian Manzis, Rudi Kurniawan, Yudhistira Arie Wijaya Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135 zianmanzis@gmail.com

## ABSTRAK
Dengan pesatnya perkembangan teknologi informasi, banyak layanan dan produk berupa aplikasi berbasis website yang digunakan untuk menunjang aktivitas sehari-hari, Perkembangan teknologi informasi memberikan dampak  positif  bagi  penggunanya  karena  memudahkan  mereka  dalam  melakukan  berbagai  aktivitas,  Suatu website dikatakan berhasil jika tingkat kegunaannya memenuhi kriteria suatu metode tertentu, kegunaan website juga  menjadi  salah  satu  faktor  yang    menentukan  apakah  suatu  website  mudah  digunakan  oleh  pengguna. Penelitian  ini  berfokus  pada  analisis  data  survei  SUS    untuk  memahami  dan  meningkatkan  kegunaan  website. Dengan  menerapkan  pendekatan  inovatif  menggunakan  algoritma  X-Means,  penelitian  ini  bertujuan  mencari cluster  terbaik  sesuai  parameter  dari  Metode  Clustering  X-Mean.  Tujuannya  adalah  untuk  mendapatkan pemahaman  mendalam  tentang  kekuatan  dan  kelemahan  tertentu  yang  dapat  dioptimalkan.  Dengan mengintegrasikan  metode  survei  SUS  dan  algoritma  X-Means.  Dengan  menerapkan  pengelompokan  X-Means pada hasil survei SUS, penulis mengidentifikasi kelompok pengguna dengan karakteristik berbeda. Algoritma X- Means dapat diterapkan untuk mengelompokkan pengguna berdasarkan preferensi mereka untuk berbagai aspek kepuasan dan kegunaan. Hal ini memberikan wawasan yang lebih mendalam mengenai kebutuhan dan harapan pengguna, memungkinkan pengembang untuk menyesuaikan peningkatan dan pengembangan sesuai preferensi masing-masing kelompok. Hasil yang penulis dapatkan dari permasalahan di atas cluster terbaik adalah cluster 0 menggunakan parameter algoritma X-Means dengan jarak  rata-rata cluster (Avarage  Cluster Distance) sebesar 1.093 dan DBI sebesar 0.296. pertanyaan 10 responden cenderung bertolak belakang antara cluster  0 dan  cluster 1  yang  artinya  disini  terjadi  perbedaan  pendapat  pada  pertanyaan  yang  terpilih  di  atas  tersebut,  sedangkan pertanyaan lainnya  yaitu  pertanyaan 1, pertanyaan 2, pertanyaan 3, pertanyaan 5, pertanyaan 7, pertanyaan 8, responden  cluster 0 dan cluster 1 lebih sependapat ketika menjawab pertanyaan tersebut.
Kata kunci :  Clustering, STMIK IKMI Cirebon, Virtual Tour, Website,  X-Means

## 1. PENDAHULUAN
Dengan  pesatnya  perkembangan  teknologi informasi, banyak layanan dan produk berupa aplikasi berbasis  website  yang  digunakan  untuk  menunjang aktivitas  sehari-hari.  ,  Perkembangan  teknologi informasi memberikan dampak positif bagi penggunanya  karena  memudahkan  mereka  dalam melakukan  berbagai  aktivitas.  ,  Suatu  website dikatakan berhasil jika tingkat kegunaannya memenuhi  kriteria  suatu  metode  tertentu,  kegunaan website  juga  menjadi  salah  satu  faktor  yang menentukan  apakah  suatu  website  mudah  digunakan oleh pengguna. .
Data  mining  digunakan  dalam  penelitian  ini. Pengertian data mining (Noviati et al., 2022),  sendiri adalah  analisis  data  yang  menggunakan  berbagai teknik  untuk  mengekstrak  informasi    yang  mudah dipahami  dan  berguna  bagi  pengguna.  Algoritma pengelompokan  berupaya  membagi  seluruh  data menjadi  kelompok-kelompok  serupa  (homogen). Catatan  dalam  satu  kelompok  memiliki  kesamaan maksimum, dan catatan dalam kelompok lain memiliki kesamaan  minimum.  Pengolahan  data  ini  dilakukan untuk mengelompokkan data yang ada dan memperoleh  hasilnya.  Data  tersebut  nantinya  akan dibagi menjadi  tiga  cluster.  Clustering  atau pengelompokan  adalah  teknik  pengelompokan  data
dalam  pembelajaran  mesin  yang  membagi  suatu populasi  menjadi  kelompok-kelompok  kecil  dengan karakteristik yang sama. , Kekompakan optimal  hasil Clustering dievaluasi dengan memilih nilai DBI yang lebih kecil. Nilai DBI yang lebih rendah menunjukkan kualitas Clustering yang lebih baik. .
Penelitian yang dilakukan oleh Maulida bertujuan untuk mengelompokkan tempat wisata yang ada di negara tersebut.DKI Jakarta, pintu keluar C1 di Taman Impian Jaya Ancol, pintu keluar C2 di Taman Mini  Indonesia  Indah  dan  Kebun  Binatang  Ragunan, serta pintu keluar C3 di Monumen Nasional, Museum Nasional,  Museum  Satria  Mandara,  Museum  Sejarah Jakarta,    Pelabuhan  Sunda  Klapa,  pintu  keluar berdasarkan  penelitian,  dijelaskan  bahwa  ada  8 catatan. ,  Penelitian  analisis Clustering tweet digagas oleh Sulastri. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis data tweet terkait  kata  kunci dan topik Piala Suzuki AFF 2016 dan Pilkada 2017 yang sedang ramai  dibicarakan  di  berbagai  media,  dengan menggunakan  hierarki  pengelompokan  dan  agregasi menggunakan K-Means [10], Analisis kepuasan dapat dilakukan dengan menggunakan teknik data mining.Analisisnya menggunakan teknik data mining K-Means  Clustering    untuk  mengukur  tingkat kepuasan TV Dakwah Surau TV. .
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  dengan menggunakan teknik pengelompokan X-Means untuk membuat kelompok atau cluster sebagai rekomendasi mengenai  variabel  apa  saja  yang  perlu  ditingkatkan untuk  menjadi  sekolah  unggul.  ,  Pengelompokan  ini menghasilkan kelompok-kelompok data yang dikelompokkan berdasarkan beberapa variabel masukan  sehingga  menghasilkan  kelompok  rendah, sedang, baik, dan sangat baik.  , Hasil  penelitian ini menunjukkan  bahwa  X-Means  (extend  K-means) dapat  digunakan  untuk  dataset  berukuran  kecil  dan proses komputasinya lebih cepat dibandingkan dengan K-means.
Metode  X-Means  merupakan  pengembangan lebih  lanjut  dari  algoritma  K-Means.  X-Means menggunakan  algoritma  K-means  untuk  membentuk cluster  awal.  Setiap  cluster    yang  awalnya  terbentuk dibagi  menjadi  dua  cluster  berdasarkan  kriteria  BIC. Proses ini berulang hingga tidak ada lagi cluster untuk dibagikan  ,  X-Means  tidak  memberikan  kriteria pemisahan  untuk  menentukan  cluster  mana  yang sebaiknya  dipecah  atau  tidak.  Sebaliknya,  hal  ini mengasumsikan  bahwa  setiap  cluster  cocok  untuk dipecah  menjadi  sejumlah  cluster  anak  yang ditentukan pengguna. , Hasil penelitian  menggunakan algoritma  X-Means  dan  evaluasi  indeks  Davies- Bouldin menentukan jumlah centroid cluster  dengan memodifikasi metode X-Means.
Berdasarkan latar belakang diatas, maka Penulis melakukan  penelitian  dengan  topik  “Analisis    Data Hasil Kuesioner System Usability Scale Pada Website Virtual  Tour  Stmik  Ikmi  Cirebon  Dengan  Algoritma X-Means”  dimana  telah  berhasil  diperoleh  dan diberikan  rekomendasi  terkait  perbaikan  sistem berdasarkan hasil kuesioner dari responden

## 2. Tinjauan Pustaka
Metode literature review yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  dengan  cara  me-review  pada artikel-artikel  yang  terkait  dengan  data  mining, langkah-langkah  dari  literature  review  meliputi  4 tahapan,  yaitu  (1)  formulasi  permasalahan,  (2) pencarian literature, (3) evaluasi data, (4) analisis dan interpretasi (Yuniati & Sidiq, 2020).
Metode X-Means merupakan  pengembangan lebih  lanjut  dari  algoritma K-Means . X-Means menggunakan  algoritma K-Means untuk  membentuk cluster awal.  Setiap cluster yang  awalnya  terbentuk dibagi  menjadi  dua cluster berdasarkan  kriteria  BIC. Proses ini berulang hingga tidak ada lagi cluster untuk dibagikan.  (Murpratiwi  et  al.,  2021), X-Means tidak memberikan  kriteria  pemisahan  untuk  menentukan cluster mana  yang  sebaiknya  dipecah  atau  tidak. Sebaliknya,  hal  ini  mengasumsikan  bahwa  setiap cluster cocok untuk dipecah menjadi sejumlah cluster anak yang ditentukan pengguna. (Radwan et al., 2023), Hasil penelitian  menggunakan algoritma X-Means dan evaluasi  indeks  Davies-Bouldin  menentukan  jumlah centroid cluster dengan  memodifikasi  metode X- Means . (Putra et al., 2022).
Formulasi  permasalahan  dilakukan  dengan  cara memilih  topik.  Pada  penelitian  ini  topik  yang  dipilih adalah  mengenai  analisis  dataset  menggunakan metode  Clustering  X-Means.  Langkah  selanjutnya adalah  pencarian  literatur  yang  relevan  dengan  topik penelitian.  Langkah  ini  dapat  memberikan  gambaran mengenai Penggunaan X-Means Clustering pada data mining.  Proses  pencarian  dan  pengumpulan  artikel dengan  menggunakan  tools  publish  or  perish,  yang diambil dari database akademik yaitu Google Scholar, Shinta dan Scopus dengan kata kunci “clustering” dan “Metode  X-Means”.  Dari  hasil  pencarian  ditemukan sebanyak  15  artikel  jurnal.  Langkah  ketiga  adalah evaluasi  data  yaitu  dengan  melakukan  penyaringan dan  pemilihan  serta  pemilahan  artikel  jurnal  yang benar  benar  relevan  dengan  topik  penelitian  serta mempertimbangkan keterbaruannya. Keterbaruan dibatasi dengan memilih artikel 5 tahun terakhir yaitu mulai  dari  tahun  2023,  2022,  2021,  2020  dan  2019. Sedangkan  kesesuaian  dilihat  dari  kesesuain  judul paper  ,  sinta  index  ,  atau  hal  lain  yang  dianggap memiliki  reputasi.  Berdasarkan  hasil  evaluasi  data, kemudian dipilih 15 artikel jurnal untuk di-review.

## 2.1. Hasil Literatur Review
Hasil literature review yang telah dilakukan pada jurnal-jurnal  penelitian  terkait  topik  data  mining, clustering. Dapat dijabarkan sebagai berikut :
Paper  (Wijayanto,  2019)  membahas  mengenai Metode clustering X-Means merupakan pengembangan lebih lanjut dari metode clustering K- Means. Pada penelitian ini kami menggunakan metode X-Means yang dapat membagi cluster secara optimal dengan menggunakan nilai BIC (Bayesian Information Criterion).  Penelitian  ini  menggunakan  data  118 sekolah di wilayah Kabupaten Banyumas yang berasal dari database Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan.  Penelitian  ini  menghasilkan  empat cluster  dengan  nilai  indeks  Davis-Bouldin  sebesar 0,846  yang  terdiri  dari  28  sekolah  pada  kelompok SMA,  26  sekolah  pada  kelompok  baik,  43  sekolah pada kelompok sedang, dan 21 sekolah pada kelompok miskin.
Paper  (Adhitama,  Burhanuddin,  &  Febriani, 2022) membahas mengenai Rekomendasi jenis usaha yang  mampu  bertahan  di  masa  pandemi  COVID-19. Data UMKM Kabupaten Banyumas yang dikelompokkan meliputi 27.574 UMKM di Kabupaten Banyumas  dan  mencakup  variabel  data  tingkat penjualan tahunan, jumlah aset, dan jumlah karyawan pada masing-masing UMKM di Kabupaten Banyumas.  Menurut  R  Aditama  dkk,  metode pengelompokan  yang    digunakan  adalah  metode  X- Means Clustering. Metode X-Means memiliki kualitas kelompok  yang  lebih  baik  dibandingkan  metode  K- Means.
Paper  (Adhitama  et  al.,  2020)  membahas mengenai  menghitung  pemisahan  cluster  optimal menggunakan metode X-Means dengan membandingkan  Davis-Buldin  Index  (DBI).  Hasil
penelitian ini menunjukkan bahwa cluster size 4 secara konsisten menghasilkan nilai DBI terbaik menggunakan  X-Means  dan  K-Means,  serta  DBI cluster  size  10.  Ini  adalah  1,439  untuk  X-Means  dan 1,322  untuk  K-Means.  Berdasarkan  hasil  tersebut, SMK  di  Jawa  Tengah  dapat  digolongkan  menjadi empat  kelompok:  kurang  baik,  cukup,  baik,  dan unggul.
Paper  (Putra  et  al.,  2022)  membahas  mengenai Pada penelitian ini menggunakan algoritma X-Means sebagai metode untuk mengklasifikasikan  dataset iris mata, dan menggunakan algoritma Euclidean Distance dan  algoritma  Manhattan  Distance  sebagai  metode untuk  menghitung  jarak  antar  data  uji  dengan menggunakan algoritma X-Means. Kemudian dianalisis  dengan  algoritma  X-Means  menggunakan metode  Euclidean  Distance-distance  dibandingkan dengan  metode  Manhattan Distance-distance).

## 3. METODE PENELITIAN
Tahapan    pada  penelitian  terdiri  dari  4  tahapan dengan  proses  analisis  data  menggunakan  metode Knowledge Discovery in Database (KDD) yang pada tahapan ini harus melewati tahapan data colection, data preprocessing, data transformation dan data mining. a. Data collection Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  didapat dari  hasil  kuesioner  tertutup  kepada  mahasiswa STMIK  IKMI  Cirebon  angkatan  2020  program studi  informatika  selama  1  bulan  lebih,  dengan jumlah responden 423 mahasiswa.
b. Data preprocessing Data  hasil  kuesioner  tersebut  harus  melewati tahapan  preprocessing  yang  terdiri  data  cleaning, data  integration,  data  selection  dan  data transformation. Tahapan data cleaning  digunakan untuk  memastikan  bahwa  data  tersebut  tidak  ada yang  null.  Data  integration  tidak  dilakukan mengingat  data  hanya  terdiri  dari  satu  tabel  yang berisi  tabulasi  hasil  kuesioner.  Pada  tahapan  data selection,  dilakukan  untuk  memilih  atribut  yang akan  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Sedangkan data  transformation  tidak  dilakukan  karena  data hasil kuesioner sudah dalam bentuk data numerik. c. Data Mining Untuk  Mendapatkan  kelompok  atau  cluster  dari hasil kuesioner website virtual tour STMIK IKMI Cirebon  ,  peneliti  menggunakan  algoritma  X- Means  yang  merupakan  upgrade  dari  K-means. Tujuan utama dari algortima ini adalah memperkirakan K secara efisien dan menyediakan algoritma  pengelompokan  K-Means  yang  dapat diskalakan ketika jumlah titik data menjadi besar.
Pada  algoritma  X-Means  Kriteria  informasi Bayesian    (BIC)  dihitung  setelah  dibagi  menjadi  dua
cluster lokal  yang bernilai BIC dan setelah terbentuk vektor cluster lokal dari cluster awal yang bernilai BIC (Persamaan 1).
𝐵𝐼𝐶(𝑀 𝑗 ) = 1́ 𝑗 (𝐷) − 𝑃𝑗 2 . log 𝑅 (1)
Dimana  1 ́_j  merupakan  fungsi  log-likelihood dari  data  berdasarkan  model  ke-j,  dan  Pj  adalah banyaknya parameter  Mj atau disebut dengan kriteria Schwartz.  Jika  nilai  BIC  lebih  tinggi  dari  nilai  BIC cluster  awal,  maka  cluster  tersebut  dipecah  menjadi dua  cluster.  Namun  jika    BIC    cluster  pertama  lebih tinggi dari BIC maka cluster tersebut tetap besar atau hasilnya tidak terpecah menjadi dua cluster.
Tools  yang  digunakan  pada  penelitian  ini menggunakan  aplikasi  rapidminer  ver.  10.3  untuk melakukan  penggalian  data  terhadap  hasil  kuesioner dengan menggunakan parameter pada Tabel 1.
Tabel 1 . Parameter yang digunakan Parameter Uraian K min 2 K mas 20 Distance Measure Eulidean Distance Tahap selanjutnya memasukkan operator clustering yang  berfungsi  untuk  menentukan cluster atau pengelompokan data. Penelitian ini menggunakan algoritma X-Means dan  menggunakan  2 cluster  max perulangan  20.  Seperti  pada  gambar  3.1  operator clustering menggunakan X-Means.
Gambar 1. Operator clustering X-Means
Parameter  pada  operator clustering X-Means dimana  diketahui  K  =  2, max  run =  20  kali  putaran, tipe measure = Numerical  Measure yang Euclidean Distance dan max optimal steps = 100. Hasil operator clustering X-Means diperoleh 2 cluster yaitu cluster 0 sebanyak 111 items dan cluster 1 sebanyak 94 items , dengan  total items sebanyak  205 items .  Seperti  pada gambar 2 Cluster Model .
Gambar 3. Hasil Operator Clustering X-Means
Model proses pada RapidMiner di langkah data mining tampak pada gambar 4 dibawah ini.
Gambar 4. Model Proses data mining RapidMiner
Setelah  menggunakan  algoritma clustering seperti X-Means dalam  proses  pengelompokan  data, langkah  selanjutnya  adalah  memeriksa cluster yang dihasilkan.  Metode  validasi  yang  umum  digunakan adalah  dengan  menggunakan  kinerja  jarak cluster untuk menilai seberapa bagus cluster yang dihasilkan.
Pada  fase  ini,  model  kinerja  digunakan  untuk mengevaluasi  dan  menghitung  nilai  Davies-Bouldin Index  (DBI).  DBI  merupakan  metrik  evaluasi  yang digunakan untuk mengukur kualitas cluster berdasarkan  jarak  antar cluster .  Semakin  dekat nilainya dengan 0, semakin baik. Tujuan penggunaan operator ini adalah untuk mencari nilai k optimal pada saat clustering .  Fungsi  dari  operator  ini  adalah melakukan  evaluasi  DBI  berdasarkan  nilai  k  yang ditentukan secara acak atau diuji secara iteratif dengan tujuan  untuk  menentukan  nilai  k  yang  optimal. Operator membantu mengevaluasi kinerja cluster yang dibuat  oleh  model X-Means dengan  melakukan penghitungan  DBI  untuk  nilai  k  yang  berbeda.  Hasil evaluasi  ini  memberikan  informasi  seberapa  baik cluster split yang dihasilkan algoritma X-Means untuk nilai  k  tertentu.  Nilai  DBI  yang  mendekati  0 menunjukkan bahwa jarak antar cluster sudah optimal dalam  pemisahan cluster ,  dan  nilai  k  ini  merupakan pilihan  yang  baik  untuk  mewakili  struktur  data  yang ada,  seperti  terlihat  pada  Gambar  5  untuk  kinerja operator, menunjukkan bahwa hal tersebut memungkinkan.
Gambar 5. Operator Performance
Hasil dari nilai pada Davies Bouldin Index yang di  dapat  dari  penelitian  ini  dan  yang  hasilnya  paling mendekati  0  yaitu  0.191,  menggunakan  nilai  k  =  9 dengan maksimal perulangan 20 kali seperti gambar 6 hasil operator performance.
Gambar 6. Hasil Operator Performence dengan nilai K=9
Tentukan  jumlah cluster dengan  menggunakan metode Elbow . Dari grafik terlihat ada beberapa nilai K yang mengalami penurunan paling besar, kemudian hasil    nilai  K  tersebut  mengalami  penurunan  secara perlahan  hingga  hasil  nilai  K  tersebut  stabil.  Dari grafik  di  atas  terlihat  penurunan  tajam  membentuk siku di titik K=9. Oleh karena itu, nilai K yang ideal adalah K= 9. Gambar 7 menunjukkan metode Elbow.
Gambar 7.  Metode Elbow
Untuk mendapatkan nilai k yang paling optimal, dilakukan  10  kali  percobaan.  Nilai  k  yang  paling optimal adalah nilai k dengan hasil DBI mendekati 0. Dari  10  kali  percobaan,  nilai  k  yang  paling  optimal terdapat pada k = 9 dengan hasil DBI nya adalah 0.191 .  Hasil  percobaan  yang  telah  dilakukan  dapat  dilihat pada tabel 2
Tabel 2.  Hasil DBI No cluster Davies Bouldi Index 1 K2 0.296 2 K3 0.258 3 K4 0.237 4 K5 0.221 5 K6 0.211 6 K7 0.213 7 K8 0.205 8 K9 0.191 9 K10 0.192
Model  proses  pada RapidMiner semua  langkah tampak pada gambar 8.
Gambar 8. Model Proses Semua Langkah di RapidMiner

## 3.1. Kerangka Berpikir
Kerangka berfikir dalam penelitian ini bertujuan sebagai  peta  alur  penelitian  sehingga  terlihat  betuk permasalahan dan penyelesaiannya secara jelas
Gambar 9. Kerangka Berpikir

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Model  proses  yang  digunakan  pada  penelitian seperti  ditunjukan  pada  Gambar  10.  Dari  hasil eksperimen diperoleh hasil diperlihatkan pada Gambar 11
Gambar 10. Model proses yang digunakan
Gambar 9 . Hasil Cluster menggunakan X-Means
Hasil cluster terbaik adalah cluster 0 menggunakan  parameter  algoritma  X-Means  dengan jarak  rata-rata  cluster  (Avarage  Cluster  Distance) sebesar 1.093 dan DBI sebesar 0.296. Responden yang masuk dalam  cluster 0 terdiri dari responden  nomor 1, 5, 6, 7, 12, 13, 15, 16, 18, 20, 21, 24, 26, 27, 29, 30, 34, 35, 36, 37, 38, 42, 46, 49, 50, 51, 52, 57, 58, 60, 61, 62, 65, 66, 67, 68, 70, 71, 72, 73, 74, 76, 77, 81, 82, 86, 91, 93, 96, 100, 101, 103, 104, 105, 108, 109, 111, 112, 113, 114, 115, 116, 118, 125, 127, 128, 129, 131, 132, 133, 134, 135, 137, 139, 140, 141, 142, 144, 145, 147, 150, 152, 154, 155, 158, 159, 160, 162, 165, 166, 167, 168, 169, 170, 171, 172, 173, 179, 181, 183, 184, 186, 191, 192, 194, 195, 197, 199, 200, 201, 202 atau sebanyak 111 responden. Sedangkan yang masuk dalam cluster 1 terdiri dari 2, 3, 4, 8, 9, 10, 11, 14, 17, 19, 22, 23, 25, 28, 31, 32, 33, 39, 40, 41, 43, 44, 45, 47, 48, 53, 54, 55, 56, 59, 63, 64, 69, 75, 78, 79, 80, 83, 84, 85, 87, 88, 89, 90, 92, 94, 95, 97, 98, 99, 102, 106, 107, 110, 117, 119, 120, 121, 122, 123, 124, 126,
130, 136, 138, 143, 146, 148, 149, 151, 153, 156, 157, 161, 163, 164, 174, 175, 176, 177, 178, 180, 182, 185, 187, 188, 189, 190, 193, 196, 198, 203, 204, 205 atau sebanyak 94 responden.
Cluster 0 dianggap sebagai hasil cluster terbaik karena  memiliki  parameter  yang  lebih  optimal daripada  cluster  lainnya.  Dengan  menggunakan algoritma X-Means, cluster 0 memiliki jarak rata-rata cluster (Average Cluster Distance) yang relatif rendah, hanya  sebesar  1.093,  menunjukkan  bahwa  titik-titik data dalam cluster ini cenderung berdekatan satu sama lain.  Selain  itu,  nilai  Davies-Bouldin  Index  (DBI) untuk cluster 0 juga rendah, yaitu sebesar 0.296, yang menandakan bahwa cluster ini memiliki sebaran yang kompak  dan  memadai.  Dengan  jumlah  responden sebanyak  111,  cluster  0  juga  memiliki  ukuran  yang cukup besar, menunjukkan representasi yang kuat dari data  yang  diamati.  Sementara  itu,  cluster  1  hanya memiliki 94 responden, menandakan bahwa cluster 0 memiliki  lebih  banyak  informasi  yang  relevan.  Oleh karena  itu,  berdasarkan  kriteria  jarak,  homogenitas, dan  ukuran  cluster,  cluster  0  dianggap  sebagai  hasil cluster terbaik dalam konteks tersebut.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari hasil eksperimen yang telah dilakukan dapat diketahui  bahwa  dengan  menggunakan  algoritme  x- means dapat mengetahui kelompok data menggunakan tools  rapidminer.  Hasil  analisis menunjukkan kecenderungan yang berbeda. Penelitian ini memungkinkan  penulis  untuk  mengidentifikasi  pola persepsi  pengguna  terhadap  kemudahan  penggunaan website  STMIK IKMI Cirebon Virtual Tours. Dengan menerapkan  pengelompokan  X-Means    pada  hasil survei  SUS,  penulis  mengidentifikasi  kelompok pengguna dengan karakteristik berbeda. Algoritma X- Means  dapat  diterapkan  untuk  mengelompokkan pengguna  berdasarkan  preferensi  mereka  untuk berbagai  aspek  kepuasan  dan  kegunaan.  Hal  ini memberikan wawasan yang lebih mendalam mengenai kebutuhan  dan  harapan  pengguna,  memungkinkan pengembang  untuk  menyesuaikan  peningkatan  dan pengembangan  sesuai  preferensi  masing-masing kelompok.
Kesimpulan  penelitian  ini  menjadi  dasar  untuk perbaikan  dan  pengembangan  lebih  lanjut  website STMIK  IKMI  Cirebon  Virtual  Tours.  Dengan pemahaman  yang  lebih  mendalam  tentang  preferensi dan kebutuhan pengguna, pengembang dapat menerapkan  perubahan  yang  lebih  bertarget  dan berdampak. Penelitian ini berkontribusi pada kegunaan  dan  pengelompokan  literatur    dengan menerapkan X-Means pada kuesioner SUS. Hasilnya memiliki relevansi praktis untuk pengembangan situs web  dan  dapat  dijadikan  referensi  untuk  penelitian kegunaan  dan  pengelompokan  di  masa  depan. Kesimpulan  penelitian  juga  mencakup  pembahasan tantangan  yang  dihadapi  selama  penelitian  dan identifikasi peluang untuk penelitian lebih lanjut. Hal ini menjadi landasan bagi pengembangan metodologi,
perluasan  penelitian,  dan  eksplorasi  lebih  lanjut mengenai kegunaan situs web.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  W.  Welda,  D.  M.  D.  U.  Putra,  and  A.  M. Dirgayusari, “Usability Testing Website Dengan Menggunakan  Metode  System  Usability  Scale (Sus)s,” Int. J. Nat. Sci. Eng. , vol. 4, no. 3, 2020, doi: 10.23887/ijnse.v4i2.28864.
[2]  L.  P.  Arista,  Y.  S.  Nugroho,  P.  Studi,  T. Informatika, and U. M. Surakarta,
“PEMBELIAN
PRODUK BERBASIS WEBSITE  DI  TOKO  SEMBAKO,”  pp.  397– 404, 2020.
[3]  M. A. Kusumadya, R. Rasmila, F. Hidayat, and D.  Chandra,  “Analisis  Website  Petani  Kode Menggunakan SUS (System Usabilty Scale),” J. Inform.  Polinema ,  vol.  8,  no.  4,  2022,  doi: 10.33795/jip.v8i4.908.
[4]  N. Noviati, M. Mulyawan, D. A. Kurnia, and A. R.  Rinaldi,  “Clustering  Data  Penjualan  Produk Makanan  pada  Toko  Toserba  Yogya  Siliwangi dengan Menggunakan Metode K-Means,” MEANS (Media Inf. Anal. dan Sist. , vol. 7, no. 1, pp. 77–84, 2022, doi:
10.54367/means.v7i1.1850.
[5]  D. Ramdhan, G. Dwilestari, R. D. Dana, A. Ajiz, and  K.  Kaslani,  “Clustering  Data  Persediaan Barang  Dengan  Menggunakan  Metode  K- Means,” MEANS  (Media  Inf.  Anal.  dan  Sist. , 2022, doi: 10.54367/means.v7i1.1826.
[6]  E.  Ramadanti  and  M.  Muslih,  “Penerapan  Data Mining  Algoritma  K-Means  Clustering  Pada Populasi Ayam Petelur Di Indonesia,” Rabit   J. Teknol. dan Sist. Inf. Univrab , vol. 7, no. 1, pp. 1–7, 2022, doi: 10.36341/rabit.v7i1.2155.
[7]  R.  Zuhdianto  and  F.  S.  Mukti,  “a  Clustering Optimization  for  Energy  Efficiency  in  Wireless Sensor Network Using K-Means  Algorithm,” J. Tek.  Inform. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  225–234,  2023, doi: 10.52436/1.jutif.2023.4.1.523.
[8]  A.  Larasati,  R.  Maren,  and  R.  Wulandari, “Utilizing  Elbow  Method  for  Text  Clustering Optimization  in  Analyzing  Social  Media Marketing Content of Indonesian e-Commerce,” J.  Tek.  Ind. ,  vol.  23,  no.  2,  2021,  doi: 10.9744/jti.23.2.111-120.
[9]  R. Nero Caesar Gosari, “Penerapan Data Mining Dalam Mengelompokkan Kunjungan Wisatawan Mancanegara Di Prov . Sulawesi,” vol. 8, no. 3, pp. 174–180, 2023.
[10]  A. Andi, C. Juliandy, and D. David, “Clustering Analysis of Tweets About COVID-19 Using the K-Means Algorithm,” Sinkron , vol. 8, no. 1, pp. 543–533, 2023, doi: 10.33395/sinkron.v8i1.12145.
[11]  A. R. Rinaldi, L. Surlanto, D. Sudrajat, and D. A. Kurnia,  “AnalisaTingkat  Kepuasan  Mahasiswa Terhadap  Layanan  Pembelajaran  Menggunakan K-Means dan  Algoritma Genetika,” J. ICT  Inf.
Commun.  Technol. ,  vol.  18,  no.  1,  pp.  60–64, 2019, doi: 10.36054/jict-ikmi.v18i1.55.
[12]  A. Wijayanto, “Penggunaan X-Means Clustering Method untuk Mengelompokkan Potensi
Sekolah  Menengah  Unggul  di  Kabupaten Banyumas,” J. Informatics, Inf. Syst. Softw. Eng. Appl. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  80–88,  2019,  doi: 10.20895/inista.v2i1.99.
[13]  R. Adhitama, A. Burhanuddin, and A. Febriani, “Penerapan  X  Means  Clustering  Pada  UMKM Kab Banyumas Yang Mendukung Mega Shifting Consumer  Behavior  Akibat  Covid-19,” J. Informatics,  Inf.  Syst.  Softw.  Eng.  Appl. ,  vol.  4, no. 1, pp. 71–80, 2022, doi: 10.20895/inista.v4i1.429.
[14]  R.  Adhitama,  A.  Burhanuddin,  and  R.  Ananda, “PENENTUAN  JUMLAH  CLUSTER  IDEAL SMK DI JAWA TENGAH DENGAN METODE X-MEANS  CLUSTERING  DAN  K-MEANS CLUSTERING
DETERMINING VOCATIONAL  IDEAL  CLUSTER  NUMBER IN  CENTRAL  JAVA  WITH  X-MEANS CLUSTERING AND K-MEANS
CLUSTERING  METHODS,”  vol.  3,  no.  1,  pp. 1–5, 2020, doi: 10.33387/jiko.
[15]  S. I. Murpratiwi, I. G. Agung Indrawan, and A. Aranta,  “ANALISIS  PEMILIHAN  CLUSTER OPTIMAL DALAM SEGMENTASI
PELANGGAN  TOKO  RETAIL,” J.  Pendidik. Teknol.  dan  Kejuru. ,  vol.  18,  no.  2,  2021,  doi: 10.23887/jptk-undiksha.v18i2.37426.
[16]  A.  Radwan,  N.  Abdellatif,  E.  Radwan,  and  M. Akhozahieh,  “Fitness  function  X-means  for prolonging  wireless  sensor  networks  lifetime,” Int. J. Electr. Comput. Eng. , vol. 13, no. 1, 2023, doi: 10.11591/ijece.v13i1.pp465-472.
[17]  P.  H. Putra,  A.  Hasibuan,  and  E.  A.  Marpaung, “Analisis  Klasifikasi  Metode  X-Means  Pada Minat  dan  Bakat  Anak  Dimasa  Pandemi,” SITEKIN J. Sains, Teknol. dan Ind. , vol. 19, no. 2, 2022. .