## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 719 − 727 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1401

## Implementasi Algoritma K-Modes Untuk Mengukur Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pembelajaran Daring
Desyanti 1,* , Yusrizal 2 , Febrina Sari 1
1 Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Dumai, Dumai, Indonesia
2 Program Studi Teknik Industri, Sekolah Tinggi Teknologi Dumai, Dumai, Indonesia Email: 1* desyanti734@gmail.com, 2 yusrizalpuket2@gmail.com, 3, ghaniyahfebri@gmail.com Email PenulisKorespondensi: desyanti734@gmail.com Submitted: 14/03/2022 ; Accepted: 31/03/2022 ; Published: 31/03/2022
Abstrak – Merebaknya wabah virus corona membuat sistem perekonomian, sistem pendidikan dan sistem lainnya menjadi sangat kacau. Itu sebabnya Sekolah Tinggi Teknologi Dumai ikut menerapkan pembelajaran dalam  jaringan sejak maret 2020 sampai dengan  juni  2021  sesuai  dengan  peraturan  pemerintah. Pembelajaran  daring  menjadi  alternatif  dalam  mengatasi  sistem perkuliahan, sehingga mahasiswa tidak lagi datang ke kampus dan hanya menikuti perkuliahan dari rumah. Walaupun kegiatan belajar  mengajar  dilaksanakan  secara  daring,  perkuliahan  harus  tetap  memperhatikan  mutu  dan  kualitas  pembelajaran,  itu sebabnya  dibutuhkan  suatu  metode  untuk  menganalisa  tingkat  kepuasan  mahasiswa  dalam  proses  pembelajaran  daring,  yang nantinya  dapat  dijadikan  sebagai  bahan  evaluasi  oleh  pihak  kampus. Penggunaan  algoritma  k-modes  clustering  yaitu mengelompokkan  hasil  kepuasan  dalam  beberapa  cluster diantaranya  sangat  puas,  puas,  tidak puas  dan  sanggat  tidak  puas  dan data yang diolah merukapan data dalam bentuk data kategorikal atau data dalam bentuk klasifikasi dengan melakukan persamaan matching  antara  data  training dan  centroid  untuk  mencari  jarak  terdekat  dan  nilai persamaan  objektif,    sampl e yang  diguankan sebanyak  100  responden  yang  melakukan  pengisian  kuesioner  penilaian  kepuasan,  dari  hasil  pengolahan  data  kuisioner dihasilkan cluster sangat puas dengan presentase  22%, cluster puas 69%, pada cluster tidak puas  5% dan yang terakhir pada cluster sangat tidak puas sebanyak sebanyak 4%.
Kata Kunci: Kepuasan; Pembelajaran Daring;Responden; K-Modes
Abstract– The outbreak of the corona virus outbreak has made the economic system, education system and other systems very chaotic. That is why Dumai College of Technology has participated in implementing online learning from March 2020 to June 2021 in accordance with government regulations. Brave learning is an alternative in overcoming the lecture system, so students no longer come to campus and only attend lectures from home. Although learning activities are carried out boldly, lectures must still pay attention to the quality and quality of learning, that's why we need a method to analyze the level of student satisfaction in the  bold  learning  process,  which  can  later  be  used  as  evaluation  material  by  the  campus.  The  use  of  the  k-modes  clustering algorithm  is  to  group  the  satisfaction  results  into  several  clusters  including  very  satisfied,  satisfied,  dissatisfied  and  very dissatisfied  and  the  data  processed  is  data  in  the  form  of  categorical  data  or  data  in  the  form  of  classification  by  performing matching  equations  between  training  data  and  centroids  for  looking  for  the  closest  distance  and  the  value  of  the  objective equation, the sample used was 100 respondents who filled out the satisfaction assessment  questionnaire, from the results of the questionnaire data processing the cluster was very satisfied with a percentage of 22%, the cluster was satisfied 69%, the cluster was not satisfied 5% and the last in the very dissatisfied cluster as much as 4%.
Keywords : Satisfaction; Online Learning; Respondents; K-Modes

## 1. PENDAHULUAN
Maret  2020  Indonesia  mengalami  penyebaran  virus  corona  (covid  -19)  yang  begitu  menggemparkan  masyarakat. Wabah  ini  berasal  dari  daerah  Wuhan  Tiongkok  pada  31  Desember  2019.  Setiap  hari  terjadi  peningkatan  jumlah kasus yang terkena virus di seluruh wilayah Indonesia. Baik itu diperkotaan maupun desa-desa terpencil.  Sebagian besar orang  yang tertular  akan mengalami gejala ringan hingga sedang dan akan pulih tanpa penanganan khusus , namun  tak  jarang  ada  yang  meninggal  dunia  [1].  Virus  ini  berdampak  pada  berbagai  sektor  kehidupan  yaitu ekonomi,  sosial  budaya,  pariwisata  juga  pendidikan  yang  menyebabkan  masyarakat  dan  mahasiswa  tidak  bisa bertemu  langsung  dikampus  atau  ditempat  umum[2].  Oleh  sebab  itu  pemerintah  menerapkan  berbagai  kebijakan untuk mencegah penyebaran virus corona yang semakin meluas dengan mengeluarkan surat edaran tentang proses pembelajaran  dalam  jaringan  yang  diinstruksikan  kepada  seluruh  lembaga  pendidikan  di  wilayah  Indonesia  baik negeri maupun swasta.
Terkait  surat  edaran  tersebut  Sekolah  Tinggi  Teknologi  Dumai  menerapkan  sistem  pembelajaran  secara online atau  lebih  dikenal  dengan  pembelajaran  dalam  jaringan  ( Daring ).  Proses  perkuliahan  yang  tadinya  tatap muka  diubah  menjadi  pembelajaran online dengan  berbagai  media  pembelajaran  yang  ada.[3]  Dwiha  melakukan penelitian  untuk  mencari  media  pembelajaran  online  terbaik,  dari  penelitian  tersebut  dihasilkan    media  Moodle sebagai  media  pembelajaran online terbaik  dengan  nilai  2.296.    Pembelajran online menjadi  sangat  umum digunakan,  tetapi  juga  memiliki  beberapa  aspek  positif  dan  negatif.  Beberapa  contoh  dampak  positif  adalah  lebih fleksibel  waktu  perkuliahan,  tidak  keluar  uang  transport,  sedangkan  dampak  negatif  diantaranya  penyampaian materi  kurang  efisien,  kurang  mengerti  materi  yang  diajarkan,  boros  pengeluaran  untuk  pembelian  paket,  kurang serius dalam belajar, lebih banyak tugas yang diberikan dan lain sebagainya[4]. Sinyal juga menjadi kendala utama dalam proses pembelajaran daring [5] .Walaupun kegiatan belajar mengajar dilaksanakan secara daring, perkuliahan harus  tetap  memperhatikan  mutu  dan  kualitas  pembelajaran,  untuk  itu  diperlukan  suatu  sistem  untuk  menganalisa apakah  pembelajar daring yang  diterapkan  selama  ini  sudah  memenuhi  memenuhi  kualitas  pembelajaran  atau

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 719 − 727 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1401
belum.  Berdasarkan uraian tersebut, peneliti tertarik untuk mengetahui tingkat kepuasan mahasiswa dalam proses pembelajaran daring yang  sudah  diterapkan  oleh  Sekolah  Tinggi  Teknologi  Dumai  menggunakan  algoritma K- Modes. Clustering atau  analisis cluster adalah  pengelompokan  data  –  data  yang  kemudian  data  tersebut  di  proses dan dikelompokan untuk menentukan data termasuk kedalam cluster yang mana. [6]
Algoritma k-modes merupakan  metode  pengembangan  dari k-means yang  mampu  mengelompokkan  data kategorikal  dan  menghasilkan cluster yang  lebih  stabil  dengan  waktu  komputasi  yang  lebih  singkat  jika dibandingkan dengan K-mean [7] . [8] Fatma menggunakan k-modes untuk mengkalsifikasikan jenis- jenis makanan daerah  yang  popoler  saat  ini,  menghasilkan  jenis  makanan  yang  paling  banyak  diminati  oleh  konsumen  seperti sayur  asam,  soto  banjar,  masakan  gurih  dan  lain  sebagainya.  Algoritma  K-Modes  juga  dapat  digunakan  untuk menentukan  prioritas rehabilitasi daerah aliran sungai [9]. Data mining digunakan untuk mengekstrak (mengambil intisari)  pengetahuan  dari  sekumpulan  data  sehingga  didapatkan  struktur  yang  dapat  di  mengerti  menusia  serta meliputi  basis  data  dan  manajemen  data,  prapemrosesan  data,  pertimbangan  model  dan  inferensi,  ukuran ketertarikan,  pertimbangan  kompleksitas,  pasca  pemrosesan  terhadap  struktur  yang  ditemukan,  visualisasi,  dan online updeting [10] . Metode dalam data mining sudah banyak digunakan untuk penyelesaian beberapa kasus, salah satunya digunakan oleh  desyanti [11] untuk mengetahui tingkat kepuasan konsumen di hotel grand zuri Dumai, dari hasil  penelitian  diperoleh  hasil  pelayanan  dan  keramahan  kepada  konsumen  menjadi  hal  penting  dalam  kepuasan pengguna hotel.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 TahapanPenelitian
Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah model Waterfall. Model air terjun yang menyediakan alur hidup perangkat secara terurut dimulai dari analisis, desain, pengodean, dan  pengujian. Berikut adalah gambaran model yang digunakan [12] :
Gambar 1. Ilustrasi Model Waterfall
Berdasarkan  kerangka  penelitian  di  atas  pada  tahap  pembangunan  sistem  untuk  implementasi  algoritma K- Modes  Clustering dalam  menganalisis  tingkat  kepuasan  mahasiswa  terhadap  pembelajaran  daring.  Tahapan  yang harus dilalui dalam penyelesaian penelitian ini adalah:

## 2.1.1 Analisis
Proses menganalisis dan pengumpulan data yang sesuai dengan tujuan sistem dengan interface yang diperlukan. 1. Penetuan Skala Likert Pertanyaan Kuesioner
Dalam menganalisis tingkat kepuasan mahasiswa terhadap pembelajaran daring di Sekolah Tinggi Teknologi Dumai.  Untuk  mengukur  pendapat  mahasiswa  dalam  penelitian  ini,  digunakan  sekala likert [13] . Adapun pernyataan kuesioner pada penelitian setiap jawaban akan diberi nilai dengan rentang nilai dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel. 1 Skala Likert Pertanyaan Kuesioner No Jawaban Pertanyaan Bobot Pertanyaan Positif Bobot Pertanyaan Negatif 1. Sangat Setuju (SS) 4 1 2. Setuju (S) 3 2 3. Tidak Setuju (TS) 2 3 4. Sangat Tidak Setuju (STS) 1 4
2. Penetuan Klasifikasi Sikap Responden
Dasar penentuan klasifikasi sikap berdasarkan jumlah jawaban individu siswa/responden akan diperoleh skor minimal (STS = 1 x 8 butir pernyataan) = 8 ---- → nilai terendah (TS = 2 x 8 butir pernyataan) = 16 (S = 3 x 8 butir pernyataan) = 24 (SS = 4 x 8 butir pernyataan) = 32 ---- → nilai tertinggi

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 719 − 727 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1401
Range interval =
Range interval = =
Range interval =  6     (Jarak Interval Untuk Hasil Sikap Responden) Dari Hasil jarak kelas interval Sehingga dapat dibuat klasifikasi sebagai berikut.
Tabel 2. Klasifikasi Hasil Sikap Responden No Jumlah Skor Jawaban Klasifikasi Sikap 1 27 s/d 32 Sangat Puas 2 21 s/d 26 Puas 3 15 s/d 20 Tidak Puas 4 8 s/d 14 Sangat Tidak Puas
3. Penentuan Kepuasan mahasiswa berdasarkan skala likert penilaian kuesioner
Klasifikas variabel yang digunakan dalam analisis tingkat kepuasan mahasiswa yaitu kedalam empat kategori Sangat  Puas,  Puas,  Tidak  Puas,  Sangat  Tidak  Puas.  Adapun  penetuan  klasifikasi variable  keptutusan  dapat dilihat pada tabel 3
Tabel 3. Parameter Analisis Kepuasan Atribut Nilai Atribut Kehandalan (Reliability) Sangat Puas Puas Tidak Puas Sangat Tidak Puas Ketanggapan (Responsiveness) Sangat Puas
Puas Tidak Puas Sangat Tidak Puas Perhatinan (Empathy) Sangat Puas Puas Tidak Puas Sangat Tidak Puas Jaminan (Assurance) Sangat Puas Puas Tidak Puas Sangat Tidak Puas Bukti Fisik (Tngible) Sangat Puas Puas Tidak Puas Sangat Tidak Puas
4.   Proses Penyelesaian Menggunakan Algoritma K-Modes Berikut ini adalah langkah-langkah dalam cluster ing dengan k-modes :
a. Tentukan  nilai objektif secara  bebas dan  pilih  k  data  sebagai  inisialisasi  centeroid  (modus),  satu  untuk setiap cluster
b. Hitung  jarak  antara  masing-masing  objek  dan  mode cluster ,  tetapkan  objek  ke cluster yang  pusatnya memiliki jarak terdekat ke objek ulangi langkah ini sampai semua objek ditetapkan ke kelompok.
(1)
Dimana :
=  Jarak data x ke y
=  Nilai fitur ke-j dari x =  Nilai fitur ke-j dari y
=  Jummlah fitur dan berikut adalah nilai pencocokan   seperti pada persamaan berikut :
= (2)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 719 − 727 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1401
c. Perbaharui modus (sebagai  centroid)  dari  setiap  klaster  dengan  nilai  kategori  yang  sering  muncul  pada setiap klaster atau kelompokan berdasarkan cluster yang terbentuk dan hitung nilai J dari masing masing kelompok yang dibentuk
d. Hitung nilai perubahan perubahan persamaan nilai objektif  dengan cara nilai objektif seblumnya dikurang dengan  nilai J. literasi  akan  berhenti  dengan  kondisi  >  0  maka  literasi  dilanjutkan  dan  <=0  maka  literasi berhent
e. Ulangi langkah 2, 3 dan 4

## 2.1.2 Desain dan Pembuatan Kode Program
Pada  tahap  ini  akan  mendisain  tampilan  menu  program  dan  membuat  kode  program  sesuai  dengan  hasil penghitungan Algoritma k-modes dalam menganalisis tingkat kepuasan mahasiswa terhadap pembelajaran daring di Sekolah Tinggi Teknologi Dumai.

## 2.1.3  Pengujian
Selanjutnya  dilakukan  pengujian  sistem  ,  pengujian  ini  dilakukan  untuk  uji  coba  tampilan  antar  muka,  uji  coba skenario pengguna, uji coba aliran data dan uji coba hasil akhir atau target kelas yang dicari.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Sample Data Treaning
Jumlah mahasiswa ST Dumai sebanyak 1500 mahasiswa,  penulis menggunakan  100 sample dalam penyelesaian penelitian ini. Pada tahap data training yaitu hasil akhir data set yang akan dilakukan pengolahan untuk dijadikan informasi hasil analisis kepuasan Mahasiswa terhadap pembelajran daring dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4 . Data Treaning No Nama Jurusan aspek responsivenes aspek assurance aspek emphaty aspek reliability aspek tangibles 1 Muhammad fachri setiawan Teknik informatika Puas Puas Puas Puas Puas 2 Nurhafiza Teknik informatika Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas 3 Nurhidayah Teknik sipil Tidak Puas Puas Tidak Puas Puas Puas 4 Putri ramadani Teknik industri Tidak Puas Puas Tidak Puas Tidak Puas Puas 5 Sukma sofia Teknik sipil Tidak Puas Puas Tidak Puas Puas Puas .. ...................... ............. ................. ...................... ................... ............ ........... 100 Muhammad rofi Teknik industri Puas Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas

## 3.1.1 Tahap Pertama Menentukan Nilai Objektif
Pada  kasus  implementasi  penulis  menggunakan  nilai objektif  (  200  ) dalam  penentuan  nilai  Objektif  Penulis Memiliki kebebasan dalam menentukan nilai, dengan Centroid awal sebagai berikut :
Tabel 5. Centroid Awal Centroid Nama Data Nomor Aspek responsivenes Aspek assurance Aspek emphaty Aspek reliability Aspek tangibles C1 Nurhafiza 2 Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas Sangat Puas C2 Muhammad fachri setiawan 1 Puas Puas Puas Puas Puas C3 Nurhidayah 55 Tidak Puas Puas Tidak Puas Tidak Puas Puas C4 Putri ramadani 75 Tidak Puas Puas Tidak Puas Puas Puas

## 3.1.2 Mencari Jarak Terdekat Antra Data dan Centroid
Berikut ini merupakan hasil dari perhitungan jarak terdekat antara data dan Centroid pada iterasi 1

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 719 − 727 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1401
Tabel 6. Iterasi 1 Jarak Terdekat Antara Data dan Centroid NO NAMA C1 C2 C3 C4 JARAK MIN CLUSTER 1 Muhammad fachri 5 0 3 2 0 C2 2 Nurhafiza 0 5 5 5 0 C1 3 Nurhidayah 5 2 1 0 0 C4 4 Putri ramadani 5 3 0 1 0 C3
Adapun detail dari perhitungan pada tabel diatas sebagai berikut :
1. Data Ke -1  (Muhammad fachri setiawan)
C1=   ( Puas : Sangat Puas ) + ( Puas : Sangat Puas ) + (Puas :Sangat Puas) + (Puas : Sangat Puas) + ( Puas :Sangat Puas) C1 = 1 +1+1+1+1  =5 C2 = ( Puas :  Puas ) + ( Puas : Puas ) + (Puas : Puas) + (Puas :  Puas) + (Puas : Puas) C2 = 0 + 0 + 0 + 0 + 0  =0 C3=  ( Puas : Tidak Puas ) + ( Puas : Puas ) + (Puas : Tidak Puas) + (Puas : Tidak Puas) + (Puas : Puas) C3 = 1 + 0 + 1 + 1 +0  = 3 C4 = ( Puas : Tidak Puas ) + ( Puas : Puas ) + (Puas : Tidak Puas) + (Puas : Puas) + (Puas : Puas) C4 = 1 + 0 + 1 + 0 +0   = 2 Jarak Minimum  :0 Cluster : C2  Puas 2. Data Ke -2 (Nurhafiza)
C1=  ( Sangat Puas : Sangat Puas ) + (Sangat Puas :Sangat Puas ) + (Sangat Puas : Sangat Puas) + (Sangat Puas : Sangat Puas) + (Sangat Puas : Sangat Puas) C1 = 0+0+0+0+0 = 0 C2=  (SangatPuas : Puas ) + (SangatPuas : Puas ) + (Sangat Puas : Puas) + (Sangat Puas : Puas) + (Sangat Puas : Puas) C2 = 1 + 1 + 1 + 1 +1  =5 C3= (SangatPuas :Tidak Puas ) + (SangatPuas : Puas ) + (Sangat Puas : Tidak Puas) + (Sangat Puas :  Tidak Puas) + (Sangat Puas : Puas) C3 = 1 + 1 + 1 + 1 +1  = 5 C4= (SangatPuas : Tidak Puas ) + (SangatPuas :  Puas ) + (Sangat Puas : Tidak Puas) + (Sangat Puas : Puas) + (Sangat Puas : Puas) C3 = 1 + 1 + 1 + 1 +1  = 5 Jarak Minimum  : 0 Cluster : C1 Sangat Puas Perhitungan dilanjutkan hingga sampai data ke-100
3.1.3 Pengelompokan Data Berdasarkan Cluster Yang Dibentuk  Dan Penentuan Nilai J
1. Cluster 1 : Sangat Puas Sebanyak 22 responden
Tabel 7. Pengelompokan C1 Sangat Puas No Nama Aspek Responsivenes Aspek Assurance Aspek Emphaty Aspek Reliability Aspek Tangibles Cluster Nilai Objektif C1 2 Nurhafiza Sangat Puas Sangat Puas  Sangat Puas  Sangat Puas Sangat Puas C1 0 18 Suhendri Puas Sangat Puas  Sangat Puas  Sangat Puas Puas C1 2 100  Muhammad rofi Sangat Puas Sangat Puas  Sangat Puas  Sangat Puas Sangat Puas C1 0 TOTAL 22 14
2. Cluster 2 :  Puas Sebanyak 69 responden
Tabel 8. Pengelompokan C2  Puas No Nama Aspek Responsivenes Aspek Assurance Aspek Emphaty Aspek Reliability Aspek Tangibles Cluster Nilai Objektif Baru  C2 1 Muhammad fachri Puas Puas Puas Puas Puas C2 0 3 Fitri yanti Puas Puas Puas Puas Puas C2 0 97 Nia azni Puas Puas Puas Puas Puas C2 0 TOTAL 69 40 3. Cluster 3 :  Tidak Puas Sebanyak 9 responden

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 719 − 727 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1401
Tabel 9. Pengelompokan C3 Tidak  Puas No Nama Aspek Responsivenes Aspek Assurance Aspek Emphaty Aspek Reliability Aspek Tangibles Cluster Nilai Objektif Baru 11  Lyni muliati Tidak Puas Tidak Puas Puas Tidak Puas  Tidak Puas C3 1 13  Alfian nur ardhi Tidak Puas Tidak Puas  Tidak Puas  Tidak Puas Puas C3 1 75  Putri ramadani Tidak Puas Puas Tidak Puas  Tidak Puas Puas C3 2 TOTAL 5 9
4. Cluster 3 :  Sangat Tidak Puas Sebanyak 4 responden
Tabel 10. Pengelompokan C4Sangat Tidak Puas No Nama Aspek responsivenes Aspek assurance Aspek emphaty Aspek reliability Aspek tangibles Cluster Nilai Objektif Baru 55 Nurhidayah Tidak Puas Puas Tidak Puas Puas Puas C4 4 99 Sukma sofia Tidak Puas Puas Tidak Puas Puas Puas C4 4 TOTAL 4 16

## 3.1.4 Menghitung Nilai Objektif Baru
Menghitung  nilai  objektif  baru  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  iterasi  masi  dilanjutkan  atau  tidak.  Iterasi berhenti apabila nilai objektif baru <=0 (Kecil dari nol atau sama dengan nol).
Nilai ojebektif baru   = Nilai Objektif Sebelumnya – Total Nilai J = 50 – ( 14 + 40 + 9 + 15) = 50 – 79 = -29 Hasil  nilai  Objektif  belum  memenuhi  syarat  (nilai  objektif  baru  <=0  (Kecil  dari  nol  atau  sama  dengan  nol maka iterasi tidak dilanjutkan.

## 3.1.5 Menyimpulkan Hasil Pengelompokan Kedalam Presentase
Pada  tahap  ini  merupakan  tahap  untuk  menyimpulkan  hasil  presentase  dari  pengelompokan  data  pada  tahap selumnya dan disimpulkan dalam bentuk presentase agar informasi yang didapatkan mudah untuk dipahami.
Tabel 11 . Nilai Kesimpulan Hasil Cluster Cluster Jumlah Responden Presentase C1 SANGAT PUAS 22 21% C2 PUAS 69 70% C3 TIDAK PUAS 5 5% C4 SANGAT TIDAK PUAS 4 4% 100
Gambar 2. Diagram Hasil Analisis Kepuasan Mahasiswa
Dari  gambar  diatas  dapat  jelaskan  dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  penulis  dari  100  data  kuesionr  dan telah dilakukan perhitungan menggunakan algoritma k-modes yang disebar didapatkan hasil Sanggat Puas sebanyak 21%, Puas sebanyak 70%, Tidak Puas sebanyak 5% dan Sanggat Tidak Puas sebanyak 4%.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 719 − 727 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1401

## 3.2 Perancangan Usecase Diagram
Berikut adalah tampilan usecase Diagram yang dirancang untuk penyelesaian aplikasi analisi kepuasan mahasiswa terhadap pembelajaran online.
.
Gambar 3. Usecase Diagram
3.3 Implementasi Sistem
1. Tampilan  Menu Login
Berikut ini merupakan tampilan diagaram menu login sebagai berikut :
Gambar 4 . Tampilan Menu login Sumber : Hasil Penelitian
Gambar  4  merupakan  tampilan menu login menjelaskan  admin login, admin  akan  memasukan username, password dan  tahun  penilaian  lalu  sistem  akan  memeriksa  jika  sesuai  akan  masuk  kedalam  menu  utama  dan  jika tidak sesuai maka akan dikembalikan kemenu login.
2. Tampilan  Menu Home
Berikut ini merupakan tampilan diagaram menu home sebagai berikut :

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 719 − 727 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1401
Pada gambar tampilan menu login, ketika admin sukses login dan maka menu yang akan tampil pertama kali menu home.
3. Tampilan  Menu Data Training
Berikut ini merupakan Tampilan diagaram menu data training sebagai berikut
Gambar 6. Tampilan Menu Data Training Sumber : Hasil Penelitian
Pada gambar diatas merupakan tampilan menu data training ketika admin suskses login dan masuk kedalam sistem admin akan memilih menu data training dan sistem akan menampilkan menu dari data training, data training didapat dari hasil masyarakat yang sudah melakukan penilaian pada kuesioner kepuasan.
4. Tampilan  Menu Perhitungan K-Modes Berikut ini merupakan tampilan diagaram menu perhitungan k-modes sebagai berikut:
Gambar 7. Tampilan Menu  Perhitungan K-Modes Sumber : Hasil Penelitian
Pada gambar diatas merupakan tampilan menu hasil detail perhitungan k-modes , admin ketika sudah berhasil masuk kedalam sistem dan admin akan memilih menu perhitunga k-modes selanjutnya admin akan menentukan nilai objektif  awal,  dan centroid awal  dan  menekan  tombol  proses  sistem  akan  menampilkan  hasil  perhitungan  dari algoritma k-modes dan  hasil dari  analisis  kepuasan  mahasiswa  terhadap pembelajaran  daring yang  dilakukan pada masa pandemi covid -19.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 719 − 727 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1401

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh  penulis  dapat  ditarik  kesimpulan  dari  hasil  penelitian  yaitu  cara kerja  algoritma k-modes  clustering dengan  mengelompokan  data-data  berdasarkan  hasil cluster ,  penentuan cluster data berdasarkan pada jarak terpendek data pada masing masing centroid. Pada algoritma k-modes clustering jumlah banyaknya  iterasi  tergantung  besaran  nilai  objektif  awal  yang  ditentukan  oleh  peneliti  dan  iterasi  akan  berhenti apabila  hasi  dari  nilai  objektif  baru  lebih  kecil  atau  sama  dengan  nol.  Dari  hasil  penelitian  penulis  menggunakan sample penelitian  sebanyak  100  responden  yang  melakukan  pengisian  kuesioner  penilaian  kepuasan,  dari  hasil penilaian dilakukan proses mencari hasil kepuasan mahasiswa dalam pembelajaran daring menggunakan algorimta k-modes  clustering dengan  hasil  pada cluster sangat  puas  sebanyak  22  responden  dengan  presentase    22%,  pada cluster puas  didapat  69  orang  responden  dengan  presentase  69%,  pada cluster tidak  puas  sebanyak  5  responden dengan  presentase  5%  dan  yang  terakhir  pada cluster sanggat  tidak  puas  sebanyak  4  responden  dengan  hasil presentase sebanyak 4%.

## REFERENCES
[1] R. R. Simanjuntak, M. D. Amelia, S. W. Ningsih, S. S. Inggris, P. Studi, S. Indonesia, P. Studi, S. Indonesia, I. Budaya, and U. L. Kuning, “‘ Jaga Diri , Demi Tuntaskan Covid - 19 Dari Negeri Ini ,’” vol. 1, no. 1, pp. 139–143, 2021.
[2] M. Siahaan, “Dampak Pandemi Covid-19 Terhadap Dunia Pendidikan,” vol. 1, no. 1, pp. 1–3, 2020.
[3] D. P. Indini, N. D. Puspa, and T. A. Siregar, “Penerapan Metode OCRA dalam Menentukan Media Pembelajaran Online Terbaik di Masa Pandemi Covid-19 dengan Pembobotan ROC,” vol. 3, pp. 60–66, 2021.
[4] P. Covid-, N. Nyoman, S. Adi, D. N. Oka, N. Made, and S. Wati, “Dampak Positif dan Negatif Pembelajaran Jarak Jauh di Masa,” vol. 5, pp. 43–48, 2021.
[5] N.  maulanaSiti  A.  Holis,  “P  ENGARUH  P  EMBELAJARAN  O  NLINE  PADA  MASA  PANDEMI  COVID  19 TERHADAP PRESTASI BELAJAR SISWA KELAS IX SMP,” no. 133, pp. 72–79, 2021.
[6] F. Selva and D. Pratama, “Identifikasi Cluster Penduduk Usia Kerja Pada Provinsi,” vol. 4, no. 1, pp. 1–9, 2018.
[7] E. K. Nduru, E. Buulolo, P. Studi, T. Informatika, B. D. Medan, and S. Marketing, “IMPLEMENTASI ALGORITMA K- Modes UNTUK MENENTUKAN,” vol. 2, pp. 12–19, 2018.
[8] I.  B.  Fatwa  Indriani, K-MODES  CLUSTERING  UNTUK  MENGETAHUI  JENIS  MASAKAN  DAERAH  YANG  POPULER PADA WEBSITE RESEP ONLINE ( STUDI KASUS : MASAKAN , no. January. 2018.
[9] tanti yulianita Istiawan, Deden, “Implementasi Algoritma K-modes untuk Penentuan Prioritas Rehabilitasi Daerah Aliran Sungai Berdasarkan Parameter Lahan Kritis,” vol. ISSN 2407-, no. November, pp. 429–440, 2017.
[10]  M. S. Dr. Suyanto, ST., Data mining untuk klasifikasi dan klasterisasi data , Cetakan Pe. Bandung: Bandung : Informatika Bandung, 2017.
[11]  Desyanti Desyanti, “SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Penerapan Data Mining Algoritma C4 . 5 untuk Mengetahui Tingkat Kepuasan Konsumen di Hotel Grand Zuri Dumai,” vol. 4, no. 2, 2018.
[12]  Rosa  A.S, Rekayasa  Perangkat  Lunak,  Terstruktur  dan  Berorientasi  Objek ,  Cetakan  ke.  Bandung:  INFORMATIKA Bandung, 2016.
[13]  S. Syofian, T. Setiyaningsih, N. Syamsiah, T. Informatika, F. Teknik, and U. D. Persada, “Otomatisasi metode penelitian skala likert berbasis web,” no. November, pp. 1–8, 2015.