JURNAL SISFOTENIKA Vol. 12 No. 1, Januari 2022 p-ISSN: 2087-7897 ; e-ISSN : 2460-5344 DOI : 10.30700/jst.v12i1.1210

## Mengukur Tingkat Pemahaman Mahasiswa Pada Mata Kuliah Pemrograman dengan Algoritma K-Means Clustering
Measuring Students' Level of Understanding in Programming Courses with the K-Means Clustering Algorithm
Ninik Tri Hartanti
Universitas Amikom Jl.Ring Road Utara, Condong Catur Yogyakarta, telp (0274) 884201 Sistem Informasi, Universitas Amikom, Yogyakarta e-mail: ninik.t@amikom.ac.id

## Abstrak
Mata  kuliah  pemrograman  terstruktur  merupakan  salah  satu  mata  kuliah  yang  harus ditempuh  oleh  mahasiswa  semester  dua  di  Universitas  Amikom  Yogyakarta.  Mata  kuliah tersebut merupakan mata kuliah prasyarat untuk mata kuliah struktur data di semester empat, sehingga  diperlukan  bahan  evaluasi  atas  hasil  proses  pembelajaran.  Hasil  tersebut  identik dengan  kemampuan  mahasiswa  dalam  memahami  materi  mata  kuliah  selama  masa pembelajaran, sehingga hasil evaluasi diperlukan guna menentukan layak tidaknya mahasiswa melanjutkan  ke  semeter  berikutnya.  Tujuan  penelitian  adalah  untuk  mengukur  tingkat pemahaman  mahasiswa  dalam  menerima  materi  pemrograman.  Adapun  metode  penelitian dilakukan  dengan  menerapkan  metode  Elbow  dan  algoritma  K-Means  clustering,  sehingga akan  terbentuk  kelompok  dari  setiap  kelas  yang  dapat  ditentukan  kategorinya  berdasarkan tingkat kemampuan mahasiswa. Proses clustering melibatkan 5 kriteria, yaitu nilai tugas, UTS, UAS,  Final  Project  dan  kehadiran.  Jumlah  cluster  yang  ditentukan  adalah  3,  cluster1  untuk nilai  rata-rata  tertinggi,  cluster2  nilai  rata-rata  cukup,  dan  cluster3  untuk  nilai  rata-rata terendah.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  dengan  K-Means  clustering,  dihasilkan  bahwa  di cluster1 terdapat 17 mahasiswa di kelas A dan B, serta 18 mahasiswa di kelas C. Kemudian di cluster3 terdapat 5 mahasiswa di kelas A, 7 mahasiswa di kelas B dan 9 mahasiswa di kelas C. Kata kunci— K-Means,clustering, evaluasi, final project

## Abstract
The structured programming course is one of the courses that must be taken by second semester students at Amikom University Yogyakarta. This course is a prerequisite course for the data structure course in the fourth semester, so evaluation materials are needed for the results of  the  learning  process.  These  results  are  identical  to  the  student's  ability  to  understand  the course  material  during  the  learning  period,  so  the  evaluation  results  are  needed  to  determine whether or not students are eligible to continue to the next semester. The purpose of the study was to measure the level of understanding of students in receiving programming material.  The research  method  is  carried  out  by  applying  the  Elbow  method  and  the  K-Means  clustering algorithm,  so  that  a group  will  be  formed  from  each  class  whose  category  can  be  determined based  on  the  level  of  student  ability.  The  clustering  process  involves  5  criteria,  namely assignment scores, UTS, UAS, Final Project and attendance. The number of clusters determined is 3, cluster1 for the highest average value, cluster2 for the average value enough, and cluster3
for the lowest average value. Based on the results of calculations using K-Means clustering, it was found that in cluster1 there were 17 students in class A and B, and 18 students in class C. Then in cluster3 there were 5 students in class A, 7 students in class B and 9 students in class C. .
Keywords— K-Means,clustering, evaluasi, final project

## 1. PENDAHULUAN
Proses  pembelajaran  di  semua  jenjang  pendidikan,  tidak  akan  pernah  lepas  dari  tahap evaluasi pembelajaran. Pada tahap evaluasi inilah terdapat tahapan untuk mengukur dan menilai atas  kemampuan  siswa  [1].  Evaluasi  dalam  pendidikan  dan  pengajaran  merupakan  proses kegiatan  yang  bertujuan  untuk  memperoleh  informasi  tentang  hasil  belajar  siswa  dan mengolahnya menjadi nilai berupa data kualitatif atau kuantitatif sesuai dengan standar tertentu, kemudian  hasilnya  dapat  digunakan  untuk  membuat  keputusan  di  bidang  pendidikan  dan pengajaran  [2].  Evaluasi  akan  dapat  memotivasi  siswa  untuk  lebih  keras,  tekun  dalam  belajar dan  juga  dapat  memotivasi  pendidik  untuk  lebih  meningkatkan  kualitas  dalam  proses pembelajaran,  serta  mendorong  pengelola  pendidikan  untuk  lebih  meningkatkan  fasilitas  dan kualitas  belajar  siswa  [3].  Kegiatan  belajar  mengajar  tidak  akan  pernah  lepas  dari  mata  kuliah dan goal atau  tujuan  dari  mata  kuliah  tersebut.  Sehingga  diharapkan  mahasiswa  memahami konsep dasar mata kuliah yang diberikan tersebut dan di semester selanjutnya mahasiswa sudah mahir  bahkan  mampu  untuk  lebih explore dalam  implementasi  materi  mata  kuliah  yang bersangkutan.  Pemrograman  merupakan  salah  satu  mata  kuliah  wajib  di  salah  satu  perguruan tinggi,  Universitas  Amikom  Yogyakarta.  Selain  merupakan  salah  satu  mata  kuliah  wajib, pemrograman  merupakan  mata  kuliah  prasyarat  untuk  semester  berikutnya,  sehingga  dalam penentuan  mata  kuliah  di  semester  berikutnya  perlu  dilakukan  proses  penilaian  atau  evaluasi. Proses evaluasi diperlukan untuk mengetahui sampai dimana kemampuan mahasiswa. Tak luput dari perlunya proses evaluasi, maka dosen pun diharapkan melakukan proses evaluasi dalam hal mata kuliah yang diampunya.
Hasil  dari  proses  pembelajaran  dalam  sebuah  mata  kuliah  bisa  menentukan  layak tidaknya mahasiswa untuk melanjutkan ke semester berikutnya, begitu juga dengan mata kuliah pemrograman  terstruktur.  Untuk  dapat  melanjutkan  ke  semester  berikutnya  tentu  saja  terdapat beberapa syarat, diantaranya mahasiswa harus dinyatakan lulus dalam mata kuliah prasyarat dari mata  kuliah  lainnya.  Mata  kuliah  Pemrograman  Terstruktur  merupakan  mata  kuliah  prasyarat untuk  mata  kuliah  Struktur  Data  di  semester  genap  berikutnya  yaitu  semester  4.  Sehingga mahasiswa  akan  diperbolehkan  mengikuti  mata  kuliah  Struktur  Data  apabila  nilai  mata  kuliah Pemrograman  Terstruktur  dinyatakan  lulus.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  bahan  evaluasi  untuk menentukan layak tidaknya mahasiswa mengambil atau mengikuti mata kuliah struktur data di semester  berikutnya.  Adapun  bahan  untuk  evalusi  didapatkan  dari  nilai  mahasiswa  semester  2 Tahun  2019-2020  dengan  menerapkan  salah  satu  metode  optimasi cluster yaitu  Elbow  dan dilanjutkan dengan K-Means clustering .
Teknik clustering merupakan  suatu  proses  untuk  menganalisa  data  dalam  membantu menyelesaikan  permasalahan  tentang  pengelompokan  data.  K-Means clustering mempunyai kemampuan  pada  klasifikasi  data  dalam  jumlah  yang  cukup  besar,  relatif  cepat  dan  efisien. Dalam  proses  perhitungannya,  K-Means  mempunyai  kekurangan,  diantaranya  adalah  hasil pengelompokkan berdasarkan proses perhitungannya akan tergantung pada penentuan awal titik pusat cluster , sehingga hasil perhitungan clustering dengan metode K-Means akan baik apabila ada  ketepatan  dalam  menentukan  titik  pusat  cluster  [4].  K-Means clustering merupakan  satu diantara  banyak  algoritma  data  mining  yang  diterapkan  untuk  menggali  informasi  yang  ada
Mengukur Tingkat Pemahaman Mahasiswa Pada Mata Kuliah Pemrograman dengan Algoritma K-Means Clustering
berdasarkan  data-data  yang  telah  terbentuk kemudian  digunakan  sebagai  salah  satu tool dalam pengambilan keputusan.
Penelitian  tentang  penerapan  algoritma  K-means  telah  dilakukan  sebelumnya diantaranya  adalah  penelitian  yang  berjudul Clustering Data  Ujian  Tengah  Semester  (UTS) Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means,  telah  menerapkan  algoritma  K-Means clustering dengan  proses clustering dilakukan  pada  nilai  UTS  mahasiswa  di  Universitas Muhammadiyah  Jember  tahun  akademik  2015.  Berdasarkan  penelitian  tersebut,  memberikan hasil bahwa dosen dapat mengetahui sebaran mahasiswa dalam hal kompetensi akademik salah satunya  adalah  dengan  pengelompokan  nilai  UTS,  dan  dihasilkan  3 cluster masing-masing adalah cluster UTS rendah, cluster UTS sedang dan cluster UTS tinggi [5]. K-Means clustering adalah  merupakan  salah  satu  teknologi clustering data  yang  dapat  menunjukkan  persamaan karakteristik  dalam  suatu  kelompok  sehingga  akan  menghasilkan  informasi  yang  bermanfaat [6]. Penelitian selanjutnya dengan judul Pengelompokan Siswa Berdasarkan Faktor-faktor Yang Mempengaruhi Keberhasilan Siswa dalam Belajar Menggunakan Metode Clustering K-Means. Adapun faktor-faktor yang digunakan adalah pendidikan orang tua, penghasilan orang tua, jenis tinggal, jarak tempat tinggal, alat transportasi ke sekolah, sikap siswa, minat dan nilai rata-rata siswa.  Berdasarkan  penelitian  tersebut  memberikan  hasil  berupa  informasi  untuk  guru  BK dalam pemahaman siswa [7].
Kemudian  penelitian  yang  berjudul  Penerapan  Data  Mining  Dalam  Pengelompokkan Data Nilai Siswa Untuk Penentuan Jurusan Siswa Pada SMA Tamora Menggunakan Algoritma K-Means  Clustering.  Dalam  penelitian  tersebut  dihasilkan  bahwa  terdapat  4 cluster untuk  2 jurusan  IPA  dan  IPS  [8]. Selanjutnya,  penelitian  berjudul  Analisis  Clustering  K-Means  Pada Pengelompokkan  Hasil  Tracer  Study  Sebagai  Media  Informasi  Dalam  Pengembangan Kurikulum  Program  studi.  Penelitian  pengelompokkan  tracer  study  ini  menggunakan pendekatan  analisis  deskripstif  kuantitatif,  dan  menunjukkan  bahwa  median  waktu  tunggu lulusan untuk mendapatkan pekerjaan adalah 0-3 bulan [9]. Proses clustering dalam mata kuliah ini akan melibatkan beberapa kriteria penilaian, diantaranya adalah nilai tugas, nilai UTS, nilai UAS,  nilai  Final  Project,  dan  kehadiran  mahasiswa  dalam  satu  semester.  Pada  penelitian  ini, proses  evaluasi  yang  dilakukan  menerapkan  algoritma  K-Means clustering di  dalam perhitungannya.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Alur Penelitian
Pada  penelitian  ini,  alur  penelitian  yang  diterapkan  meliputi  dua  tahap  utama,  tahap pertama  diawali  dengan  penentuan  jumlah cluster dengan  menggunakan  metode  Elbow, kemudian  perhitungan cluster dengan  K-Means.  Berikut  adalah  gambar  dari  alur  penelitian terlampir di gambar 1berikut ini.
Identifikasi Masalah Studi Literatur Pengumpulan Data Penentuan nilai k dengan metode Elbow Penerapan Algoritma K-Means Kesimpulan dan saran

## Gambar 1.  Alur Penelitian

## 2. 2 Pengumpulan Data
Pada  tahap  pengumpulan  data,  diperoleh  data  untuk  proses  perhitungannya  adalah berupa  data  nilai  mata  kuliah  Pemrograman  Terstruktur  untuk  Semester  Ganjil  2019/2020. Jumlah kelas ada 3, yaitu kelas A, B dan C. Adapun data yang digunakan terlampir dalam grafik di bawah ini.
Gambar 2 . Grafik Nilai Pemrograman Terstruktur Kelas A
Pada grafik di atas merupakan tabel nilai mata kuliah Pemrograman Terstruktur untuk kelas A yang terdiri dari 5 unsur penilaian, yaitu nilai Tugas, UTS, UAS, Final Project (FP), dan Kehadiran. Dari grafik diketahui bahwa nilai tertinggi untuk nilai tugas adalah 70, nilai UTS adalah 90, nilai UAS adalah 87, nilai FP adalah 80 dan nilai kehadiran adalah 100. Sedangkan nilai minimal untuk tugas adalah 0, nilai UTS adalah 0, nilai UAS adalah 72, nilai FP adalah 0 dan nilai kehadiran adalah 14.
Gambar 3 . Data Nilai Pemrograman Terstruktur Kelas B
Pada  gambar  3  di  atas  merupakan  grafik  nilai  mata  kuliah  Pemrograman  Terstruktur  untuk kelas  B  yang  terdiri  dari  5  unsur  penilaian,  yaitu  nilai  Tugas,  UTS,  UAS,  Final  Project  (FP),  dan Kehadiran. Diketahui bahwa nilai tertinggi untuk nilai tugas adalah 82, nilai UTS adalah 80, nilai UAS adalah 88, nilai FP adalah 80 dan nilai kehadiran adalah 100. Sedangkan nilai minimal untuk tugas adalah 0, nilai UTS adalah 0, nilai UAS adalah 68, nilai FP adalah 0 dan nilai kehadiran adalah 36.
Mengukur Tingkat Pemahaman Mahasiswa Pada Mata Kuliah Pemrograman dengan Algoritma K-Means Clustering

## Gambar 4 . Data Nilai Pemrograman Terstruktur Kelas C
Pada  gambar  4  diketahui  bahwa nilai  tertinggi  untuk  nilai  tugas  adalah  98,  nilai  UTS  adalah 100, nilai UAS adalah 86, nilai FP adalah 80 dan nilai kehadiran adalah 100. Sedangkan nilai minimal untuk tugas adalah 0, nilai UTS adalah 0, nilai UAS adalah 67, nilai FP adalah 0 dan nilai kehadiran adalah  7.  Setelah  data  didapatkan,  maka  langkah  selanjutnya  adalah  menerapkan  metode  optimasi jumlah cluster terlebih dahulu yaitu menggunakan metode Elbow.

## 2. 3 Penentuan Jumlah Cluster
Metode  Elbow  merupakan  salah  satu  metode  untuk  menentukan  jumlah cluster yang tepat  melalui  persentase  hasil  perbandingan  antara  jumlah  cluster  yang  akan  membentuk  siku pada  suatu  titik  [10].  Dalam  perhitungan  dengan  menggunakan  metode  Elbow,  digunakan perhitungan  untuk  menghasilkan  nilai  perbandingan  yaitu Sum  of  Square  Error (SSE). Perhitunan untuk SSE menggunakan rumus 1 sebagai berikut ini,
(1)
dengan,  k  adalah  kluster  ke  – c ,  x i merupakan  jarak  data  objek  ke- i dan  c k adalah  pusat  cluster ke- i .

## 2. 4 Algoritma K-Means
Algoritma K-Means termasuk dalam metode non hierarchical yang mempartisi data ke dalam  bentuk  satu  atau  lebih cluster ,  sehingga  data  yang  mempunyai  karakteristik  yang  sama dikelompokkan  dalam  satu cluster yang  sama  dan  data  yang  memiliki  karakteristik  berbeda dikelompokkan ke  dalam cluster lain  [11].  Adapun urutan dalam  proses  perhitungan  K-Means sebagai berikut [12]:
1. Tentukan nilai k sebagai jumlah cluster.
2. Tentukan nilai pusat ( centroid ) awal, dengan menggunakan rumus 2 sebagai berikut:
 =
= M j j i x M c 1 1
(2)
Dengan keterangan: C i : titik pusat ( centroid ) pada cluster X j : objek ke-j M : banyaknya objek anggota cluster
3. Menghitung  jarak  antar  data  dengan centroid ,  dengan  menggunakan  persamaan Euclidian Distance pada rumus 3 berikut ini.
2 1 2 2 1 2 1 2 ) , ( ij p j x x x x x x D − = − =  = (3)
Dengan keterangan: X 2 : data X 1 : titik pusat ( centroid ) D(X 2, X 1 ) : jarak antara X 2 dan X 1
4. Pengelompokkan Data
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dengan  menggunakan  rumus  2  dan  3  di  atas,  maka  akan diperoleh  nilai  kedekatan  dengan  salah  satu  nilai centroid yang  ada,  maka  otomatis  data tersebut masuk ke dalam kelompok yang memiliki centroid yang bersangkutan tersebut.
5. Lakukan  iterasi  perhitungan,  kemudian  tentukan  nilai centroid yang  baru  dengan menggunakan rumus 2 dan 3.
6. Ulangi langkah 3 apabila masih terdapat data yang berpindah kelompok.
7. Langkah perhitungan akan berhenti, apabila sudah tidak ada data yang berpindah kelompok lagi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan alur penelitian di atas, maka langkah awal adalah mengumpulkan data yang akan digunakan. Data yang akan digunakan adalah data nilai mata kuliah Pemrograman Terstruktur untuk Semester  Ganjil  2019/2020.  Adapun  jumlah  kelas  ada  3,  yaitu  kelas  A  terdiri  dari  37 mahasiswa,  kelas  B  terdiri  dari  38  mahasiswa,  dan  kelas  C  terdiri  dari  38  mahasiswa.  Proses perhitungan  diawali  dengan  penentuan  nilai  k  terlebih  dahulu,  dengan  mengunakan  metode Elbow  seperti  dalam  rumus  1  di  atas.  Berdasarkan  gambar  2,  3  dan  4  dapat  diketahui  jumlah keseluruhan dari 3 kelas adalah 37 + 38  + 38 = 113 mahasiswa. Berikut adalah tahapan dalam menentukan nilai k.

## 3. 1 Metode Elbow
Proses  perhitungan dengan  menggunakan metode  Elbow  diawali  dengan data  uji  nilai k=2 sampai dengan nilai k=6. Jumlah mahasiswa untuk perhitungan ini adalah 113 mahasiswa diambil dari jumlah keseluruhan kelas A, B dan C, sehingga untuk nilai k=2 diperlukan 2 bagian yaitu  57  dan  56  mahasiswa.  Untuk  nilai  k=3  diperlukan  3  bagian  yaitu  37,  38  dan  38 mahasiswa. Nilai k= 4 diperlukan 4 bagian yaitu 28, 28, 28 dan 29 mahasiswa. Sedangkan untuk nilai  k=5  diperlukan  5  bagian  yaitu  22  mahasiswa  sebanyak  4  bagian  dan  1  bagian  adalah  25 mahasiswa.  Terakhir  adlaah  nilai  k=  6  yang  diperlukan  6  bagian  yaitu  5  bagian  terdapat  19 mahasiswa dan 1 bagian terdapat 18 mahasiswa.  Adapun hasil perhitungannya adalah terlampir pada tabel 1 berikut:
Tabel 1. Data Nilai k dan SSE Nilai k Nilai SSE 2 24,114.39 3 23,966.87 4 23,456.78 5 23,601.49 6 23,452.80
Selanjutnya akan dihasilkan diagram seperti pada gambar 5 berikut ini.
Mengukur Tingkat Pemahaman Mahasiswa Pada Mata Kuliah Pemrograman dengan Algoritma K-Means Clustering
Gambar 5. Grafik hasil perhitungan Elbow Gambar  5  tersebut  merupakan  hasil  dari  proses  perhitungan  dengan  metode  Elbow.  Diketahui bahwa nilai k=3 adalah jumlah cluster yang optimal berdasarkan perhitungan di atas. Sehingga jumlah cluster yang akan digunakan dalam proses perhitungan K-means adalah sebanyak 3 .

## 3. 2 Perhitungan K-Means
Perhitungan  K-Means  diawali  dengan  penentuan  nilai centroid awal,  berikut  adalah tabel penentuan untuk nilai centroid awal per kelas.
Gambar 6 . Nilai centroid awal kelas A
Gambar 6 berisi data yang digunakan untuk menentukan nilai centroid awal, yang diambil dari data  nilai  mahasiswa  dengan  nim  19.12.1066  nilai  tugas  =  68,  UTS=90,  UAS=82,  FP=80  dan hadir=93, untuk nim 19.12.1082 nilai tugas = 50, UTS=30, UAS=78, FP=65 dan hadir=86, dan untuk nim 19.12.1093 nilai tugas = 32, UTS=40, UAS=77, FP=60 dan hadir=71. Adapun untuk kelas B dan C, penentuan nilai centroid awal seperti dalam gambar berikut.
Gambar 7 . Nilai centroid awal kelas B
Nilai centroid awal  untuk  kelas  B  ditentukan  dengan  mengambil  data  mahasiswa  dengan  nim 19.12.1107  nilai  tugas  =  54,  UTS=70,  UAS=85,  FP=80  dan  hadir=79,  untuk  nim  19.12.1122 nilai tugas = 50, UTS=50, UAS=80, FP=30 dan hadir=93, dan untuk nim 19.12.1144 nilai tugas = 42, UTS=40, UAS=74, FP=50 dan hadir=86. Kemudian untuk penentuan nilai centroid awal kelas C terlampir dalam gambar di bawah ini.
Gambar 8 . Nilai centroid awal kelas C
Nilai centroid awal  untuk  kelas  C  diambil  dari  nilai  mahasiswa  dengan  nim  19.12.1154  nilai tugas  = 56,  UTS=70,  UAS=79, FP=70  dan hadir=100,  untuk nim  19.12.1173 nilai  tugas  =  20, UTS=70, UAS=70,  FP=0 dan  hadir=71, dan untuk  nim  19.12.1185  nilai  tugas  =  76,  UTS=40, UAS=80, FP=70 dan hadir=86. Berdasarkan semua data yang terlampir dalam gambar 6,7 dan 8 maka langkah selanjutnya adalah perhitungan dengan menggunakan algoritma K-means, dengan menerapkan  rumus  2  di  atas,  dihasilkan  jumlah  data  per cluster dan  banyaknya  iterasi  dalam perhitungannya, terlampir dalam gambar 6 berikut.
Mengukur Tingkat Pemahaman Mahasiswa Pada Mata Kuliah Pemrograman dengan Algoritma K-Means Clustering
Pada  gambar  9  di  atas  menunjukkan  banyaknya  iterasi  dalam  proses  K-means,  untuk  kelas  A adalah  10,  kelas  B  adalah  9  dan  kelas  C  adalah  4.  Sedangkan  untuk  jumlah  data  dalam  setiap cluster nya untuk setiap kelas adalah sebagai berikut:
Gambar 10 . Jumlah Data Per Cluster di kelas A
Gambar 10 di atas menunjukkan bahwa di kelas A terdapat 3 cluster , dengan masing  –masing cluster terdiri dari 17 mahasiswa untuk cluster1 , 15 mahasiswa untuk cluster2 dan 5 mahasiswa untuk cluster3 .
Gambar 11 . Jumlah Data Per Cluster di kelas B
Pada  gambar  11  di  atas,  dapat  diketahui  bahwa  untuk  kelas  B  terdiri  dari  3 cluster ,  yaitu terdapat 17 mahasiswa di cluster1, 14 mahasiswa di cluster2 , dan 7 mahasiswa di cluster3 . Selanjutnya berikut adalah jumlah data per cluster di kelas C, terdapat di gambar 9 berikut.
Gambar 12 . Jumlah Data Per Cluster di kelas C
Di  kelas  C  terdapat  18  mahasiswa  untuk cluster1 ,  9  mahasiswa  untuk cluster2 ,  dan  11 mahasiswa  untuk cluster3 .  Setelah  ditentukan  nilai centroid awal  untuk  setiap cluster dalam setiap kelas, maka dihasilkan nilai setiap variabel dalam setiap cluster untuk semua kelas adalah sebagai berikut.
Gambar 13 . Hasil Perhitungan K-Means
Hasil perhitungan K-Means untuk keseluruhan kelas disajikan dalam gambar 10, menunjukkan bahwa di cluster1 nilai tugas, UTS, UAS, FP dan kehadiran adalah lebih besar dari cluster2 dan cluster3 ,  sehingga  dapat  dinyatakan  bahwa cluster1 merupakan cluster tertinggi, cluster2 merupakan cluster sedang atau cukup dan cluster3 merupakan cluster terendah.
Gambar 14 . Jumlah Siswa untuk Cluster1
Diketahui bahwa untuk Cluster1 terdapat 17 mahasiswa dari kelas A dan B, serta 18 mahasiswa dari kelas C. Sedangkan untuk Cluster2 terdapat 15 mahasiswa dari kelas A, 14 mahasiswa dari kelas B dan 9 mahasiswa dari kelas C.
Gambar 15 . Jumlah Siswa untuk Cluster2
Mengukur Tingkat Pemahaman Mahasiswa Pada Mata Kuliah Pemrograman dengan Algoritma K-Means Clustering
Selanjutnya pada gambar 16 untuk Cluster3 terdapat 5 mahasiswa dari kelas A, 7 mahasiswa dari kelas B, dan 11 mahasiswa dari kelas C, yang tersaji pada gambar di bawah.
Gambar 13 . Jumlah Siswa untuk Cluster3

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  dalam  penelitian  ini  diantaranya  adalah  penentuan  nilai  k  untuk  proses perhitungan  K-means  dapat  menggunakan  metode  Elbow  dengan  menggunakan  data  uji  nilai dimulai  dari  nilai  k=2  sampai  dengan  nilai  k=6  yang  dalam  penelitian  ini  menghasilkan  nilai k=3.  Kemudian  perhitungan  dengan  menggunakan  K-Means  berdasarkan  nilai  k=2  tersebut, dihasilkan bahwa data yang digunakan sebanyak 113 mahasiswa dan dihasilkan 3 cluster , yaitu Cluster1 merupakan  kelompok  mahasiswa  dengan  nilai  rata-rata  tertinggi,  dengan  kata  lain kelompok yang bisa cepat memahami materi, Cluster2 merupakan kelompok mahasiswa dengan nilai  rata-rata  sedang  atau  cukup  memahami  materi,  dan Cluster3 merupakan  kelompok mahasiswa dengan nilai rata-rata terendah yang kurang memahami materi.

## 5. SARAN
Saran-saran untuk penelitian lebih lanjut antara lain adalah menggunakan metode selain Elbow dalam menentukan nilai k, misalnya metode DBI atau metode optimasi lainnya, sehingga akan memberikan hasil nilai yang lebih optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I. Magdalena, H. N. Fauzi, R. Putri, and U. M. Tangerang, “Pentingnya Evaluasi Dalam Pembelajaran  Dan  Akibat  Memanipulasinya,” Pendidik.  dan  Sains  -  stitpn ,  vol.  2,  pp. 244–257, 2020, doi: https://doi.org/10.36088/bintang.v3i2.
[2] S. Suarga, “Hakikat, Tujuan Dan Fungsi Evaluasi Dalam Pengembangan Pembelajaran,” J. Inspiratif Pendidik. , vol. 8, no. 1, pp. 327–338, 2019, doi: 10.24252/ip.v8i1.7844.
[3] I. L, “Evaluasi Dalam Proses Pembelajaran,” Adaara J. Manaj. Pendidik. Islam , vol. 9, no. 2, pp. 920–935, 2019, doi: 10.35673/ajmpi.v9i2.427.
[4] N.  T.  Hartanti,  “Metode  Elbow  dan  K-Means  Guna  Mengukur  Kesiapan  Siswa  SMK Dalam Ujian Nasional,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 6, no. 2, pp. 82–89, 2020, doi: 10.25077/teknosi.v6i2.2020.82-89.
[5] G.  Abdurrahman,  “Clustering  Data  Ujian  Tengah  Semester  (  UTS  )  Data  Mining,” J.
Sist. Teknol. Inf. Indones. , vol. 1, no. 2, pp. 71–79, 2016.
[6] R.  Nainggolan,  “Optimasi  Performa  Cluster  K-Means  Menggunakan  Sse,” METHOMIKA J. Manaj. Inform. Komputerisasi Akunt. , vol. 2, no. 2, pp. 103–108, 2018.
[7] Y.  Muharmi,  “Pengelompokan  Siswa  Berdasarkan  Faktor-faktor  Yang  Mempengaruhi Keberhasilan  Siswa  dalam  Belajar  Menggunakan  Metode  Clustering  K-Means,” J. Teknol. Inf. dan Pendidik. , vol. 9, no. 1, pp. 1–12, 2016, doi:
https://doi.org/10.24036/tip.v9i1.56.
[8] Y.  Syahra,  “Penerapan  Data  Mining  Dalam  Pengelompokkan  Data  Nilai  Siswa  Untuk Penentuan  Jurusan  Siswa  Pada  SMA  Tamora  Menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. … , vol. 17, no. 2, pp. 228–233, 2018, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jis/article/view/70.
[9] R.  Noveandini  and  M.  Sri  Wulandari,  “Analisis  Clustering  K-Means  Pada Pengelompokkan  Hasil  Tracer  Study  Sebagai  Media  Informasi  Dalam  Pengembangan Kurikulum  Program  Studi,” Semin.  Nas.  SeNTIK ,  vol.  3,  p.  133,  2019,  doi: http://dx.doi.org/10.32409/jikstik.3.1.254.
[10]  N. Putu, E. Merliana, and A. J. Santoso, “Analisa Penentuan Jumlah Cluster Terbaik pada Metode K-Means,” Pros. Semin. Nas. MULTI DISIPLIN ILMU CALL Pap. UNISBANK , pp. 978–979, 2015.
[11]  A. T. Rahman, Wiranto, and A. Rini, “Coal Trade Data Clustering Using K-Means (Case Study Pt. Global Bangkit Utama),” ITSMART J. Teknol. dan Inf. , vol. 6, no. 1, pp. 24–31, 2017, doi: 10.20961/ITS.V6I1.11296.
[12]  R.  K.  Dinata,  S.  Safwandi,  N.  Hasdyna,  and  N.  Azizah,  “Analisis  K-Means  Clustering pada  Data  Sepeda  Motor,” INFORMAL  Informatics  J. ,  vol.  5,  no.  1,  p.  10,  2020,  doi: 10.19184/isj.v5i1.17071.