## KAJIAN LITERATUR PENILAIAN KEDISIPLINAN MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING
Yunia Salsabila Ritonga, Mohamad Nurkamal Fauzan Program Studi D4 Teknik Informatika Universitas Logistik dan Bisnis Internasional, Jalan Sari Asih N0.54, Kota Bandung, Indonesia yuniasalsabila06@gmail.com

## ABSTRAK
Kedisiplinan merupakan faktor penting untuk dipertimbangkan saat mengembangkan identitas profesional seseorang sebagai  sarjana. Kedisiplinan dapat  menjadi  faktor utama dalam  hasil  belajar. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan tinjauan literatur yang relevan dalam kaitannya dengan hasil belajar yang diperoleh dari kedisiplinan  mahasiswa. Metode kajian pustaka  yang  digunakan dalam penelitian  ini dikenal dengan SLR (Systematic  Literature  Review).  Analisis  data  dilakukan  dengan  menggunakan  alat  Publish  or  Perish  (PoP), selanjutnya  dengan  tinjauan  literatur  sistematis  yang  sesuai  dengan  PRISMA,  dan  diakhiri  dengan  analisis  isi. Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  membaca  setiap  artikel  yang  berhubungan  dengan  penelitian  ini.  Hasil penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  peningkatan  manajemen  pembelajaran  dapat  meningkatkan  prestasi  belajar bagi  siswa.  Kedisiplinan  diperlukan  untuk  memberikan  pengetahuan  yang  sesuai  dalam  kegiatan  belajar mengajar.  Hal  ini  akan  memudahkan pengambilan keputusan oleh para akademisi dalam  menentukan tindakan yang akan diambil untuk mengatasi masalah kedisiplinan.
Kata kunci : Algoritma, Clustering , Kedisiplinan , K-means

## 1. PENDAHULUAN
Selain  pesatnya  kemajuan  teknologi  informasi, kita  dituntut  untuk  dapat  memanfaatkan  layanan teknologi  secara  maksimal.  Pemanfaatan  teknologi dalam  berbagai  bidang  dalam  kehidupan  masyarakat akan  mempermudah  pekerjaan  dan  penyajian  data tertentu  serta  kemudahan  dalam  memantau  dan memanfaatkan  teknologi  secara  maksimal  juga  akan meningkatkan  keakuratan  data  dan  informasi.  Data dari rujukan disiplin dapat dengan mudah dikompilasi  untuk  membuat  jumlah  frekuensi  kelas perilaku  yang  dinilai  menyimpang  di  lingkungan sekolah  budaya.  Karena  catatan  kantor  disipliner rujukan  sering  disusun  sebagai  hal  yang  biasa  di sekolah,  catatan  ini  tidak  mengganggu,  ukuran  arsip perilaku  siswa  yang  kompilasi  tidak  mungkin menghasilkan  reaktivitas  efek  (perubahan  perilaku sebagai reaksi terhadap observasi) baik merujuk guru atau  siswa  dirujuk  [1].  Masalah  disiplin  yang  sangat serius  seperti  kekerasan,  penggunaan  narkoba,  dan kepemilikan  senjata  mengancam  kesejahteraan  fisik siswa  dan  menciptakan  lingkungan  pendidikan  yang tidak  aman.  Untuk  alasan  ini,  pengembangan  dan pelaksanaan  program  disiplin  sekolah  telah  menjadi prioritas  penelitian  pendidikan  dan  perilaku,  Salah satu  komponen  yang  diperlukan  untuk  desain intervensi  yang  efektif  adalah  penilaian  hasil  yang objektif.  Data  seperti  frekuensi  perilaku  bermasalah, waktu  mengerjakan  tugas  di  kelas,  produktivitas akademik, dan indeks terkait memberikan dokumentasi empiris untuk mengevaluasi kemanjuran  upaya  intervensi  berbasis  sekolah  [2]. Namun,  mendapatkan  informasi  seperti  itu  bisa menjadi  hal  yang  menakutkan  tugas  untuk  guru  dan
staf  lain  yang  diminta  untuk  melaksanakan  instruksi dengan  kelompok  besar  siswa,  mengawasi  kegiatan tambahan, menanggapi permintaan administratif, dan mengelola krisis. Tanggung  jawab  ini pada dasarnya menghalangi kemampuan untuk melakukan penilaian menggunakan penghitungan frekuensi, skala peringkat, atau metode pencatatan interval. Selain itu, sebagian  besar  sekolah  tidak  memiliki  sumber  daya yang  memungkinkan  personel  untuk  melakukannya hanya  berfungsi  sebagai  pengamat  dan  pengumpul data [3].
Dalam  urutan  prototipe  yang  mendekati prosedur  mayoritas  sekolah  umum,  seorang  guru kelas  memutuskan  bahwa  seorang  siswa  telah menampilkan  satu  atau  lebih  perilaku  yang  karena intensitas, frekuensi, dan/atau kronisitas dinilai cukup menyimpang  untuk  menjamin  rujukan  disipliner  ke kepala gedung atau administrator lainnya. Keputusan seorang  guru  untuk  mengklasifikasikan  kejadian tertentu  dari  perilaku  siswa  sebagai  "menyimpang" dapat  dianalisis  dari  sosial  perspektif  pelabelan. Klasifikasi  penyimpangan  adalah  fungsi  dari  tiga variabel yang saling berinteraksi: the perilaku aktual, tingkat  toleransi  guru  untuk  jenis  perilaku  itu,  dan konteks di mana perilaku itu ditampilkan [4]. Teknik clustering perlu digunakan dalam menentukan tingkat kedisiplinan  terhadap  siswa.  Pengolahan  data kehadiran  siswa  akan  dilakukan  pada  penelitian  ini. Jumlah  kedisiplinan  mahasiswa  dapat  dinilai  oleh dosen melalui pengelompokan, yang dapat membantu.
Tujuan  studi  ini  adalah  untuk  mengkategorikan tingkah  laku  mahasiswa,  yang  akan  menjadi pertimbangan dosen saat memberikan nilai. Penilaian
disiplin  siswa  merupakan  salah  satu  hal  penting dalam  dunia  pendidikan.  Disiplin  siswa  yang  baik dapat meningkatkan prestasi akademik dan membangun  karakter  siswa  yang  bertanggung  jawab [5].  Namun,  dapat  menjadi  tantangan  dan  memakan waktu  untuk  mengevaluasi  perilaku  siswa  secara manual.  Untuk  menilai  kedisiplinan  siswa  secara efektif  dan  efisien,  diperlukan  suatu  teknik. Algoritma  K-means  clustering  merupakan  salah  satu pendekatan  yang  dapat  diterapkan.  Permasalahan belum  adanya  sistem  penilaian  disiplin  mahasiswa yang  efektif  dan  efisien  di  banyak  perguruan  tinggi terkait  dengan  permasalahan  penilaian  disiplin mahasiswa  dengan  menggunakan  metode  k-means clustering  [6].  Masalah  ini  menjadi  semakin  penting karena  kedisiplinan  merupakan  nilai  yang  sangat penting  dalam  dunia  akademik  dan  profesional. Dalam  banyak  kasus,  sistem  penilaian  kedisiplinan mahasiswa yang digunakan masih menggunakan cara manual dan subyektif seperti observasi dan penilaian dosen.  Hal  ini  dapat  menimbulkan  ketidakadilan dalam penilaian dan inefisiensi karena membutuhkan banyak waktu dan tenaga.
Dengan  demikian,  sistem  penilaian  disiplin dapat  lebih  objektif  dan  akurat.  Berbagai  topik, termasuk ide dan teori mendasar di balik algoritma k- means  clustering,  metode  pengolahan  data,  dan pembuatan sistem penilaian disiplin yang memanfaatkan  algoritma  tersebut,  dapat  tercakup dalam  tinjauan  pustaka  penilaian  disiplin  siswa menggunakan algoritma tersebut. Studi ini juga dapat mengevaluasi  penerapan  algoritma  clustering  k- means dengan teknik penilaian disiplin saat ini untuk memastikan  keuntungan  dan  kerugian  dari  masing- masing pendekatan

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Algoritma
Algoritma  adalah  serangkaian  langkah-langkah atau  instruksi  yang  sistematik  dan  logis  untuk menyelesaikan  suatu  masalah  atau  mencapai  tujuan tertentu.  Algoritma  berfungsi  sebagai  panduan  atau rencana  langkah  demi  langkah  yang  harus  diikuti untuk  mencapai  hasil  yang  diinginkan.  Algoritma dapat  digunakan  dalam  berbagai  bidang,  seperti matematika,  ilmu  komputer,  dan  ilmu  pengetahuan lainnya [7].

## 2.2. Clustering
Clustering  adalah  salah  satu  metode  dalam analisis data yang digunakan untuk mengelompokkan objek  atau  data  ke  dalam  kelompok-kelompok  yang serupa  berdasarkan  karakteristik  atau  atribut  yang dimiliki.  Tujuan  utama  dari  clustering  adalah  untuk mencari  struktur  atau  pola  tersembunyi  dalam  data tanpa  ada  label  atau  informasi  sebelumnya  tentang kelas atau kelompok yang ada.
Dalam  proses  clustering,  objek  atau  data  yang memiliki  kemiripan  yang  tinggi  akan  ditempatkan
dalam  kelompok  yang  sama,  sedangkan  objek  yang berbeda  atau  memiliki  perbedaan  yang  signifikan akan  ditempatkan  dalam  kelompok  yang  berbeda. Metode  clustering  mencoba  untuk  mengoptimalkan homogenitas  di  dalam  kelompok  (intra-cluster similarity) dan heterogenitas antara kelompok (inter- cluster dissimilarity).

## 2.3. Kedisiplinan
Kedisiplinan mengacu pada kemampuan seseorang  untuk  mengikuti  aturan,  kebijakan, prosedur,  atau  tindakan  yang  ditentukan  dengan konsisten dan penuh tanggung  jawab. Ini  melibatkan komitmen  untuk  mematuhi  norma-norma,  ketentuan, atau  tata tertib  yang  berlaku,  baik  itu  dalam  konteks pribadi, sosial, akademik, atau profesional.
Kedisiplinan  mencakup  sikap  mental  dan perilaku  yang  menunjukkan  kepatuhan  terhadap kewajiban,  tanggung  jawab,  ketepatan  waktu,  kerja keras,  dan  tindakan  yang  sesuai  dengan  tujuan  atau tugas  yang  diemban.  Ini  melibatkan  kemampuan untuk  mengendalikan  diri  sendiri,  mengikuti  aturan yang  ditetapkan,  dan  berusaha  untuk  mencapai  hasil yang diharapkan.

## 2.4. K-means
Metode  K-Means  adalah  salah  satu  algoritma clustering  yang  digunakan  untuk  mengelompokkan objek  atau  data  ke  dalam  kelompok-kelompok  yang serupa  berdasarkan  atribut  yang  dimiliki.  Tujuan utama dari metode K-Means adalah untuk meminimalkan  varian  dalam  setiap  kelompok  dan memaksimalkan perbedaan antara kelompok- kelompok.

## 3. METODE PENELITIAN
Gambar 1. K-Means Generic Algorithm
Clustering adalah konsep data yang penting dan esensial  digunakan  dalam  berbagai  aplikasi.  Dalam Pengelompokan, data dibagi ke dalam berbagai kelas. Kelas-kelas  ini  mewakili  beberapa  fitur  penting. Artinya, kelas adalah wadah dari perilaku objek yang serupa.  Benda-benda  yang  berperilaku  atau  lebih dekat  satu  sama  lain  atau  non-mirip  dikelompokkan
dalam  kelas  yang  berbeda.  Clustering  adalah  proses dari  pembelajaran  tanpa  pengawasan.  Cluster  yang sangat  unggul  miliki  kesamaan  intra-kelas  yang tinggi dan kesamaan antar-kelas yang rendah [8].
Teknik k-means clustering adalah teknik dari pengelompokan  yang  banyak  digunakan.  Algoritma ini  adalah  alat  pengelompokan  paling  populer  yang digunakan dalam  bidang  ilmiah dan  aplikasi  industri. Ini  adalah  metode  analisis  cluster  yang  bertujuan untuk  mempartisi  observasi  ke  dalam  k  cluster dimana setiap pengamatan milik cluster dengan rata-rata terdekat [9].
Pengelompokan  K-means:  Pengelompokan  K- Means adalah teknik pengelompokan tanpa pengawasan  di  mana  titik  data  diberikan  sebagai input  dan  tanpa  dan  hasil  yang  telah  ditentukan sebelumnya  menghasilkan  hasil  pengelompokan. Penelitian  ini  banyak  digunakan  dalam  ilmiah  dan aplikasi  industry.  Misalnya  pengelompokan  yang serupa  ekspresi  gen,  data  cuaca,  klasifikasi  teks  dan lain-lain [10].
Langkah-langkah  melakukan  clustering  dengan K-Means  adalah:  1)  Menentukan  berapa  banyak cluster  yang  ingin  dibentuk,  dimana  nilai  K  adalah jumlah  cluster;  2)  Menentukan  centroid  cluster terlebih  dahulu.  Permulaan  Centroid  ditentukan secara  acak  dari  data  dan  jumlah  centroid  sama dengan  jumlah  gugus;  3)  Setelah  ditentukan  centroid awal,  maka  sangat  banyak  data  yang  akan  dicari centroid  terdekat  yang  dihitung  setiap  jarak  setiap centroid  dengan  menggunakan  rumus  korelasi  antara dua  objek  Euclidean  Jarak;  4)  Setelah  menghitung jarak  data  cetroid,  maka  langkah  sarangnya  adalah clustering  berdasarkan  data  pada  jarak  minimum. Sebuah  data  akan  menjadi  anggota  cluster  yang memiliki  jarak  terdekat  (kecil)  dari  gugus;  5)
Berdasarkan  clustering,  selanjutnya  adalah  mencari centroid  baru  berdasarkan  keanggotaan  dari  setiap cluster  menghitung  rata-rata  cluster;  6)  Kembali  ke langkah  3;  7)  Iterasi  berhenti  berarti  jika  tidak  ada memindahkan data [11].

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Memproses hasil pencarian NO Jurnal Jumlah 1 House Journal Elektronik Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII) 1 2 Jurnal Stikom Dinamika Bangsa 1 3 Konferensi TIO Seri : Ilmu dan Teknik Material 2 4 synchronous : Jurnal Penelitian dan Teknik Informatika 1 5 Jurnal Universitas Pakuan 1 6 Sains Langsung 3 7 Researchgate.net 1 8 Jurnal Teknologi Informasi Teoritis dan Terapan 1 9 Jurnal ( Universitas Negeri Medan ) 1 Total 12 4.2. Hasil Pemilihan Kriteria Inklusi dan Eksklusi
Tahapan  seleksi  hasil  kriteria  inklusi  dan eksklusi  mengacu  pada  proses  dalam  penelitian  atau penelitian  dimana  peneliti  menentukan  kriteria  yang akan  digunakan  untuk  memilih  atau  mengeliminasi peserta  penelitian.  Kriteria  inklusi  dan  eksklusi  ini membantu mempersempit populasi yang akan diteliti agar sesuai dengan tujuan penelitian dan memastikan validitas  hasil  penelitian.  Pada  tahap  ini  sudah ditemukan 12 jurnal.

## 4.3. Evaluasi Hasil Mutu.
No Judul & Tahun Terbit Atribut Jumlah Cluster Objektif Hasil 1. K-Means Clustering Persepsi Siswa Pada Aplikasi Model Pembelajaran Berbasis Proyek (2018) Gunakan alat survei online untuk mengumpulkan data. Terdapat 33 record dalam data penelitian, dan setiap record memiliki 10 karakteristik dengan pilihan. 1, 2, 3, dan 4 masing-masing adalah ketidaksepakatan terkuat. 4 Dengan mengelompokkan data menggunakan pendekatan K-Means, penelitian ini berupaya mengkarakterisasi bagaimana mahasiswa melihat penggunaan model pembelajaran berbasis proyek dalam mata kuliah desain dan strategi pelatihan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari empat klaster jawaban sangat setuju, setuju, tidak setuju, dan sangat tidak setuju klaster 1 (setuju) memiliki data terbanyak,
diantaranya 18 tanggapan yang menunjukkan bahwa siswa setuju bahwa model pembelajaran berbasis proyek dapat memberikan kepuasan ketika proyek dibuat. selesai, model pembelajaran yang inovatif, pengajaran keterampilan manajemen proyek, pengajaran budaya kerjasama, dll meminimalkan dominasi dosen dalam pembelajaran, berorientasi pada optimalisasi potensi siswa, Merancang,
No Judul & Tahun Terbit Atribut Jumlah Cluster Objektif Hasil merencanakan, melaksanakan, dan mengevaluasi program pendidikan dan pelatihan, serta membekali kognitif, keterampilan afektif, dan psikomotor merupakan bagian dari proses latihan untuk mengembangkan kemampuan berpikir kreatif dan kapasitas kognitif dalam tuntutan materi analitis. 2. Pengaruh Data Mining K-Means Clustering terhadap Model Profil Mahasiswa Potensial Drop Out (2018) Nilai data mahasiswa, kualitas dan nilai IPK 3 Untuk mengidentifikasi siswa yang mungkin berhenti sekolah Menurut model yang diadopsi, ditemukan bahwa anak-anak yang berisiko putus sekolah melakukannya karena mereka kurang motivasi belajar, penakut, dan kurang dukungan orang tua. Hasil K-Means Clustering menunjukkan bahwa siswa di Cluster 1 memiliki peluang putus sekolah yang lebih tinggi karena memiliki sistem kredit total, kualitas total, dan Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) yang lebih rendah daripada siswa di Cluster 2 dan 3 . 3. Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Jurusan Menggunakan Algoritma K- Means Pada Siswa Sma Negeri 1 Pangkalan Kerinci (2019) Nama siswa, matematika, fisika, kimia, biologi, geografi, sosiologi, nilai ekonomi, dan nilai sejarah termasuk delapan kriteria yang digunakan . 2 untuk memastikan distribusi utama murid untuk menggunakannya sebagai salah satu penentu utama program masa depan mereka. Ini adalah hasil pengelompokan: 1. Di Gugus 0, 62 siswa menerima nilai kategori teratas. 2. Pada Gugus 1 terdapat 79 siswa yang memiliki nilai kategori buruk. 4. Penerapan clustering untuk analisis hasil belajar siswa (2019) Jenis kelamin, nilai semester 1 dan 2. 5 • Untuk mengidentifikasi kategori siswa menurut kinerja dalam ujian. • Untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi kinerja siswa pada setiap kategori. • Untuk
melakukan analisis kinerja berbasis gender terhadap hasil siswa. • Mengusulkan perbaikan pengajaran pedagogi berdasarkan hasil penelitian. Dari tabel 2 hasil analisis klaster terlihat bahwa siswa yang berprestasi baik berada pada klaster 2 dan 3. Selain itu terlihat (dari tabel 3) jumlah perempuan pada klaster 2 dan 3 lebih banyak sehingga perempuan memiliki prestasi akademik
yang lebih baik. dibandingkan siswa laki-laki. Kedepannya kami berencana untuk menganalisis data dari semester yang berbeda dan membandingkan data pada berbagai parameter. 5. Alat Pengelompokan Algoritma K- Means dan FuzzyC untuk Kemampuan Pengelompokan Siswa Dalam Proses hasil tugas, hasil UTS, dan hasil UAS. 3 Untuk menentukan tingkat kemampuan siswa. Berdasarkan hasil analisis klaster yang terdiri dari tiga kelompok siswa, maka klaster 1 yang terdiri dari tiga siswa dari kelas 2A dan 2B memiliki nilai yang kurang baik. 3% memiliki nilai tes yang rendah. Gugus 2
No Judul & Tahun Terbit Atribut Jumlah Cluster Objektif Hasil Pembelajaran Daring (2021) beranggotakan 24 siswa dari kelas 2B dan 27 siswa dari kelas 2A2, artinya skor rata- rata untuk kedua kelompok. Oleh karena itu, 23,68% siswa memiliki skor Probabilitas dan Statistik yang mendekati rata-rata. Dari 51 siswa di SIFIKTIUMSU, 24 siswa (73,68%) mendapat nilai tinggi; di antaranya, 27 orang di kelas 2A dan 24 orang di kelas 2B.
Pendekatan  PRISMA  yang  meliputi  identifikasi dan pemilihan literatur yang sesuai dengan penelitian digunakan untuk melakukan pencarian  literatur. Pada tahap  identifikasi  dilakukan  untuk  mencari  sumber artikel  yang  relevan  dengan  penelitian  dalam  kurun waktu  lima  tahun  terakhir  dan  dalam  memperoleh artikel  tersebut  menggunakan  platform  Google Scholar.  Dalam  pemilihan  kajian  berdasarkan  proses identifikasi terdapat 102 record dari hasil pencarian di database  Google  Scholar  karena  terdapat  beberapa artikel  yang  tidak  dapat  diakses  dan  artikel  yang berada di  bawah  lima tahun terakhir. Oleh karena itu duplikasi  telah  dihilangkan  sehingga  terdapat  42 record yang akan diproses. Dalam proses penyaringan ini  catatan  yang  disaring  meninjau  judul  dan  abstrak dari  studi  yang  diidentifikasi  sebelumnya  untuk menentukan  apakah  studi  ini  memenuhi  kriteria inklusi  penelitian  dari  total  60  catatan.  Kemudian, record  yang  dikecualikan  pada  penelitian  yang  tidak relevan  atau  tidak  memenuhi  kriteria  inklusi penelitian  akan  dieliminasi  sebanyak  15  record. Selanjutnya  laporan  dicari  kembali  pada  tahap  ini peneliti  mencari  jurnal  yang  relevan  dengan  topik penelitian  sebanyak  45  record.  Kemudian  report  not retrieval  dimana  peneliti  tidak  dapat  menemukan jurnal  yang  relevan  dengan  topik  penelitian  dengan total  15  record.  Selanjutnya,  laporan  tersebut  dinilai kelayakannya  dimana  peneliti  meninjau  isi  jurnal untuk menentukan apakah penelitian tersebut memenuhi  kriteria  inklusi  penelitian  sebanyak  30 record. Kemudian, laporan dikecualikan dimana studi yang  tidak  memenuhi  kriteria  inklusi  penelitian  akan dieliminasi  berdasarkan  analisis  lebih  lanjut  dari  18 record.  Kemudian  pada  proses  include  dimana memasukkan  studi  yang  telah  memenuhi  kriteria inklusi  penelitian  dan  telah  dianalisis  sehingga diperoleh  jawaban  atas  pertanyaan  tentang  masalah penelitian  sebanyak  12  record.  Selain  itu,  laporan penelitian yang disertakan mengacu pada jurnal yang diperiksa  dalam  analisis  sistematik  12  catatan.  Pada tahap  ini,  artikel  yang  telah  melewati  tahap penyaringan  dan  telah  dipilih  untuk  dimasukkan
dalam analisis sistematik dikenakan proses penggalian karakteristik.
Proses  ini  dilakukan  untuk  mengidentifikasi karakteristik  dan  data  penting  dari  setiap  artikel  dan tahap  terakhir  dalam  metode  prisma  adalah  analisis dan  diskusi  dimana  peneliti  akan  menganalisis  data dari  setiap  artikel  yang  disaring  dan  mengekstrak atributnya  serta  mengevaluasi  kualitas  setiap  artikel dan mempertimbangkan faktor yang dapat mempengaruhi hasil penelitian.
Gambar 1. metode analisis prisma
Artikel  yang  telah  direview  dan  artikel  terkait kemudian diekstraksi sesuai dengan kriteria penelitian. Hasil pencarian penelitian diklasifikasikan berdasarkan  jenis  dan  tahun  publikasi.  Dari  tahun 2018  hingga  2023  tercatat  dari  tahun  2020  hingga 2021  mengalami  penurunan  setelah  itu  mengalami peningkatan  pada  tahun  2022.  Kemudian  mengalami
penurunan  hingga  tahun  2023  jumlah  artikel  yang diterbitkan.
Gambar 2. publikasi per tahun
Dari  hasil  pencarian  melalui  database  Google Scholar diperoleh 102 dokumen  hasil pengembangan penelitian,  kemudian  dokumen  tersebut  diekspor  ke format RIS, diinput dan dianalisis dengan VOSViewer, diperoleh hasil sebagai berikut.
Gambar 3. Visualisasi Jaringan Siswa
Gambar  4.  menunjukkan  hubungan  antara berbagai  kata  kunci.  Data  kata  kunci  selanjutnya dibagi  menjadi  lima  cluster.  Itu  ditampilkan  dalam warna  yang  berbeda.  Ini  menjelaskan  hubungan antara  satu  variabel  dengan  variabel  lainnya. Hubungan  ditandai  dengan  warna  jaringan  yang sama,  seperti  yang  ditunjukkan  pada  gambar,  kata- kata  kategorikal  dan  data  yang  terhubung  memiliki warna yang sama.
Cluster  1.  Warna  merah  terdiri  dari  8  topik  yaitu akademik,  algoritma  klasifikasi,  disiplin, data  mining,  pendidikan  data  mining, performance.
Cluster  2.  Warna  hijau  terdiri  dari  8  topik,  aplikasi, clustering , mahasiswa, pendidikan, algoritma  clustering  hierarkis,  algoritma  k- means.
Kluster  3.  Warna  biru  terdiri  dari  8  topik  dalam
algoritma,  penilaian,  klasifikasi,  model, kinerja siswa.
Cluster  4.  Warna  kuning  terdiri  dari  6  topik  yaitu analisis,  pendekatan,  cluster,  algoritma cluster, analisis cluster.
Cluster  5.  Warna  ungu  terdiri  dari  4  algoritma clustering  topik,  disiplin  diri  ,  keterampilan dan siswa.
Gambar 4. Visualisasi Hamparan Siswa
Gambar  5.  menunjukkan  tren  tahunan  hasil penelitian. Ini menyoroti penelitian berdasarkan tahun dari  2019  hingga  2021.  Warna  yang  ditunjukkan adalah  semakin  kuning  warna  garis  penghubung semakin  muda  tahun  penelitian.  Dapat  dilihat  bahwa poin-poin  pengumpulan,  teknik  dan  data  mahasiswa saat  ini  menjadi  trend  poin-poin  penelitian  terkait data kategorikal.
Gambar 5. Visualisasi Kepadatan Siswa
Gambar  6.  Menampilkan  kepadatan  kata  kunci. Area  yang  ditampilkan  dengan  warna  kuning menunjukkan kepadatan kata kunci. Kata kunci padat adalah  kata  kunci  yang  paling  sering  digunakan  dan dapat  dianggap  populer  di  kalangan  peneliti. Kepadatan  setiap  item  pada  setiap  posisi  di  tampilan
kepadatan diwakili oleh warna. Skema warna default termasuk  biru,  hijau,  dan  kuning.  Rona  titik  akan menyerupai kuning pada tingkat yang lebih besar atau lebih kecil tergantung pada jumlah dan berat objek di sekitarnya. Item dengan kerapatan warna  yang tinggi meliputi item data, item yang dikategorikan, dan item analisis  data.  Ini  menunjukkan  bahwa  objek  tersebut telah menjadi subjek penyelidikan yang luas.

## 5. KESIMPULAN
Dapat disimpulkan bahwa penggunaan algoritma  k-means  clustering  dalam  penilaian kedisiplinan mahasiswa dapat membantu meningkatkan  efektifitas  dan  efisiensi  pengelolaan kedisiplinan  di  lingkungan  akademik.  Hasil  dari penggunaan  algoritma  ini  dapat  memetakan  dan mengklasifikasikan siswa berdasarkan tingkat kedisiplinannya  secara  lebih  akurat  dan  efisien.  Hal ini  akan  memudahkan  pengambilan  keputusan  oleh para  akademisi  dalam  menentukan  tindakan  yang akan  diambil  untuk  mengatasi  masalah  kedisiplinan pada kelompok tertentu. Selain itu k-means clustering juga  dapat  membantu  mengidentifikasi  faktor-faktor yang mempengaruhi kedisiplinan mahasiswa, sehingga  civitas  akademika  dapat  memperbaiki  dan memperbaiki  aspek-aspek  tertentu  yang  mungkin menjadi  penyebab  rendahnya  tingkat  kedisiplinan. Namun  perlu  diingat  bahwa  algoritma  k  -means clustering hanyalah salah  satu  teknik  untuk mengevaluasi  perilaku  siswa  dan  tidak  dapat berfungsi  secara  mandiri  tanpa  bantuan  pengawasan, arahan, dan konsekuensi akademik yang sesuai.
Beberapa  saran  dan  rekomendasi  yang  dapat diberikan  oleh  peneliti  selanjutnya  yaitu  dalam melakukan  penelitian  perlu  dilakukan  penelitian empiris dengan menggunakan data siswa secara nyata untuk  menguji  kinerja  algoritma  ini.  Penggunaan variabel  yang  tepat  merekomendasikan  penelitian selanjutnya  untuk  mengidentifikasi  dan  memilih variabel  yang  paling  relevan  dan  bermakna  dalam menilai kedisiplinan siswa. Penting untuk mempertimbangkan  faktor-faktor  seperti  kehadiran, kepatuhan  pada  peraturan,  ketepatan  waktu,  dan partisipasi  aktif  dalam  kegiatan  akademik  dan  non- akademik.  Saran  pengembangan  dan  perbaikan metode evaluasi kedisiplinan siswa yang menggabungkan  beberapa  algoritma  atau  teknik analisis  lainnya,  seperti  menggabungkan  k-means clustering  dengan  algoritma  lain  atau  pendekatan statistik  dapat  memberikan  pemahaman  yang  lebih komprehensif  tentang  perilaku  kedisiplinan  siswa. Ada  keterbatasan  penelitian  dan  menyarankan  area yang dapat dieksplorasi lebih lanjut untuk meningkatkan  pemahaman  penilaian  disiplin  siswa. Misalnya,  melibatkan  kumpulan  data  yang  lebih  luas dan  variasi  sampel,  menambahkan  fitur  tambahan, atau  menggunakan  algoritme  pengelompokan  yang lebih kompleks.
.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Putnam, R. F., Handler, M. W., & Luiselli, J. K. (2003). Positive schools: An approach to school discipline. Psychiatric  Services , 54 (7),  1039- 1039.
[2] Skiba,  R.  J.,  Peterson,  R.  L.,  &  Williams,  T. (1997). Office referrals and suspension:
Disciplinary intervention
in middle schools. Education  and  treatment  of  children , 295-315.
[3] Putnam, R. F., Luiselli, J. K., Handler, M. W., & Jefferson,  G.  L.  (2003).  Evaluating  student discipline  practices  in  a  public  school  through behavioral
assessment
of office referrals. Behavior  modification , 27 (4),  505- 523.
[4] Wright, J. A., & Dusek, J. B. (1998). Compiling school  base  rates  for  disruptive  behaviors  from student disciplinary referral data. School Psychology Review , 27 (1), 138-147.
[5] Luiselli, J. K., Putnam, R. F., & Handler, M. W. (2001). Improving discipline practices  in public schools:  Description  of  a  whole-school  and district-wide  model  of  behavior  analysis consultation. The  Behavior  Analyst  Today , 2 (1),
18
[6] Agustina,  N.,  &  Prihandoko,  P.  (2018). Perbandingan  Algoritma  K-Means  dengan Fuzzy  C-Means  Untuk  Clustering  Tingkat Kedisiplinan  Kinerja  Karyawan. Jurnal  RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , 2 (3), 621-626.
[7] Ikotun,  A.  M.,  Ezugwu,  A.  E.,  Abualigah,  L., Abuhaija,  B.,  &  Heming,  J.  (2022).  K-means clustering algorithms:  A comprehensive review, variants analysis, and advances in the era of big data. Information Sciences .
[8] Hartono, B., Eniyati, S., & Hadiono, K. (2023). Perbandingan  Metode  Perhitungan  Jarak  pada Nilai  Centroid  dan  Pengelompokan  Data Menggunakan K-Means Clustering. Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) , 4 (3), 503-509
[9] Syahputra , YH, & Hutagalung , J. (2022). Kelas unggulan  untuk  meningkatkan  prestasi  belajar siswa menggunakan algoritma K-means.
Sinkron  :  jurnal  dan        penelitian  teknik informatika , 7 (3), 891-899.
[10] Amandeep  Kaur  Mann,  Navneet  Kaur  Mann, ìReview  Paper  On  Clustering  Techniquesî ,Global  Journal  Of  Computer  Science  And Technology  Software  &  Data  Engineering, VOL. 13 ,201
[11] Schubert,  E.  (2023).  Stop  using  the  elbow criterion  for  k-means  and  how  to  choose  the number  of  clusters  instead. ACM  SIGKDD Explorations Newsletter , 25 (1), 36-42.