## PENGELOMPOKAN SKEMA MBKM BERBASIS ANALISIS CLUSTER KOMPETENSI MAHASISWA DI BIDANG PEMROGRAMAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS
Muhammad Aziz Rafi, Raditya Danar Dana, Arif Rinaldi Dikananda Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Informatika STMIK IKMI Cirebon, Jl Perjuangan No 10B, Karyamulya Cirebon, Indonesia muhammadazizrafi@gmail.com

## ABSTRAK
Perkembangan  teknologi  saat  ini  meningkat  begitu  pesat  sehingga  menyebabkan  perubahan  masyarakat, budaya dan dunia kerja, dengan pengetahuan dan keterampilan mahasiswa harus menyesuaikan dengan tuntutan zaman.  Oleh  karena  itu,  Menteri  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset  dan  Teknologi  Republik  Indonesia,  Nadiem Makarim,  menginisiasi  dan  mencanangkan  program  Merdeka  Belajar  –  Kampus  Merdeka  untuk  memberikan kesempatan belajar yang terbaik kepada para siswa, dimana. program ini diharapkan dapat menjadi jawabannya. . terhadap  persyaratan  ini.  Permasalahan  dari  penelitian  ini  adalah  sulitnya  menentukan  klasifikasi  siswa  pada model  8  MBKM  di  bidang  pemrograman.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  analisis  K-means  clustering. Algoritma analisis kluster K-Means merupakan area penelitian analisis dan data mining. Hasil dari penelitian ini adalah untuk dapat mengetahui hasil pemetaan sebaran data
Kata kunci: MBKM, K-Means Clustering, Mahasiswa

## 1. PENDAHULUAN
Kampus  Merdeka  adalah  pedoman  program belajar Merdeka yang dibuat oleh Nadiem  Makarim. Kampus  Merdeka  merupakan  kebijakan  Program Studi  Sistem  Informasi  Universitas  Esa  Program Merdeka Belajar yang dibuat oleh Menteri Pendidikan, Kebudayaan dan Riset Nadiem Makarim ,  perusahaan,  yaitu  PT  Hacktiv8  Teknologi dan Teknologi (Kemendikbudristek) Republik Indonesia,.  Kampus  Merdeka  memberikan  hak kepada  Kampus  Merdeka  untuk  memberikan  hak kepada  mahasiswanya  untuk  belajar  di  luar  program kampusnya  sendiri  namun  tetap  menerima  SKS. Program  Kampus  Merdeka  menawarkan  berbagai bentuk  pembelajaran  di  luar  perguruan  tinggi,  yaitu (1)  magang/penempatan  kerja di  industri/tempat lain; (2)  proyek  pengabdian  masyarakat  desa;  (3) pengajaran  di  satuan  pendidikan;  (4)  pertukaran pelajar;  (5)  penelitian;  (6)  kewirausahaan;  (7) studi/proyek independen; dan (8) program kemanusiaan. Semua pembelajaran ini harus dilakukan  di  bawah  bimbingan  dosen.  Kampus mandiri  diharapkan  mampu  memberikan pengalaman kontekstual di lapangan yang meningkatkan keterampilan  umum  mahasiswa,  kesiapan  kerja,  atau menciptakan lapangan kerja baru.  [1].
Analisis  klaster,  yaitu  analisis  pengelompokan item-item  yang  sejenis  sebagai  objek  penelitian  ke dalam  kelompok-kelompok  (cluster)  yang  terpisah dan  saling  terpisah.  Analisis  klaster  juga  merupakan upaya  untuk  menemukan  sekelompok  objek  yang mewakili suatu karakter yang sama atau hampir sama (mirip)  antara  suatu  objek  dengan  objek  lain  dalam kelompok  tersebut  dan  memiliki  perbedaan  (tidak mirip)  dibandingkan  dengan  objek  pada  kelompok
lain)  yang  memiliki. analisis termasuk dalam analisis statistik multivariat [2].
Penelitian ini penting untuk diteliti karena untuk mengetahui hasil pemetaan skema MBKM kompetensi  pengelompokan  data  mahasiswa  di bidang  pemrograman.  Penelitian  ini  menggunakan analisis  klaster,  yaitu  membantu  membagi  data program  mahasiswa  menjadi  beberapa  klaster  atau kelompok  sehingga  data  dalam  satu  klaster  semirip mungkin dan data antar klaster paling tidak mirip.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui  hasil  pengelompokan  data  siswa  pada sistem MBKM di bidang pemrograman. Penelitian ini dilakukan  dengan  menggunakan  metode  analisis  K- means  cluster.  Analisis  klaster  K-Means  adalah metode  analisis  klaster  non-hierarkis  yang  mencoba mengklasifikasikan  objek  yang  ada  ke  dalam  satu atau  lebih  klaster  atau  kumpulan  objek  berdasarkan karakteristiknya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1.   Penelitian Terkait
Penelitian  ini  dilakukan  oleh  (Ai  Rohmah: 2021)  dalam  penelitiannya  “Implementasi  Algoritma K-Means  Clustering  Analysis  terhadap  Hambatan Tertentu Pembelajaran Daring”. Metode penelitian ini menggunakan  metode penelitian  K-Means Clustering Analysis  Algorithm.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah metode  algoritma  analisis  K-means  cluster  untuk mengetahui  hambatan  belajar  online  siswa  SMK YASPIM  Gegerbitung.  Hasilnya,  9  kelas  termasuk dalam  kategori  yang  hambatan  belajarnya  rendah. yaitu, kelas 10 TKJ 1, 10 TKJ 2, 10 TKJ 3, 10 RPL, 10 TBSM 1, 10 TBSM 2, 11 RPL, 12 TKJ 1, dan 12 TKJ  2  dan  6  termasuk  kategori  ketidakmampuan
belajar  berat  yaitu:  10 RPL,  11  TKJ 1, 11 TKJ 2, 11 TKJ 3, 11 TBSM dan 12 RPL [3].
Penelitian  ini  Dilakukan  (W.M.W.  Malakua: 2017)  dalam  penelitiannya  “Analisis  Klaster  dengan Metode
K-Means
untuk Pengelompokan Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Maluku  Berdasarkan Indikator  Indeks  Pembangunan  Manusia  Tahun 2014”.  Metode  penelitian  sebelumnya  menggunakan metode analisis  cluster. Analisis Analisis kluster atau analisis  kelompok  adalah  teknik  analisis  data  yang bertujuan untuk  mengklasifikasikan orang atau objek ke  dalam  beberapa  kelompok  dengan  karakteristik yang  berbeda  di  antara  kelompok  yang  berbeda, sedemikian  rupa  sehingga  orang  atau  objek  dalam kelompok  yang  sama  memiliki  karakteristik  yang relatif homogen [4].
Penelitian yang dilakukan (Cici Suhaeni : 2018) dalam  penelitiannya  yang  berjudul  “Perbandingan hasil  pengelompokan  menggunakan  analisis  klaster hierarkis dan pengambilan sampel klaster (studi kasus data  indikator  pelayanan  kesehatan  ibu  hamil). Metode penelitian ini menggunakan metode penelitian  analisis  cluster  hirarkis.  Dalam  metode hierarkis,  objek  dikelompokkan  secara  terstruktur berdasarkan  kesamaannya,  dan  jumlah  cluster  yang diinginkan  tidak  diketahui.  Hasil  dari  penelitian  ini adalah  hasil kelompok  yang diperoleh adalah 3 (tiga) klaster.  Klaster  pertama  terdiri  dari  16  provinsi dengan  karakteristik  pelayanan  kesehatan ibu terbaik [5].
Penelitian yang dilakukan (Achmad Bahauddin : 2021)  dalam  penelitiannya  yang  berjudul  “Analisis Pengelompokan  provinsi  Indonesia  berdasarkan tingkat  kemiskinan  menggunakan  algoritma  K- Means.  Metode  penelitian  ini  menggunakan  metode algoritma  Kmeans  yang  merupakan  salah  satu algoritma clustering. Pengelompokan K-means adalah  teknik  pengelompokan  non-hierarkis  yang mengelompokkan  data  ke  dalam  satu  atau  lebih kelompok.  Hasil  penelitian  ini  berdasarkan  hasil penelitian  dengan  menggunakan  software  Weka Interface  3.8.3  dengan  menggunakan  algoritma  K- Means,  diperoleh  3  cluster  provinsi  dari  Indonesia berdasarkan  tingkat  kemiskinannya  yaitu.  H.  Cluster 0  (provinsi  dengan  kemiskinan  rendah).  tingkat), Klaster  1  (provinsi  dengan  kemiskinan  sedang)  dan Klaster 2 (provinsi dengan kemiskinan tinggi) [6].
Penelitian  yang  dilakukan  (Rizki  Andi  Irawan  : 2018) dalam penelitiannya yang berjudul “Implementasi dataset Twitter dan analisis opini pada opini wisata pantai  menggunakan  K-Method. Metode penelitian  ini  menggunakan  metode  clustering  K- Means.  K-Means  adalah  metode  pengelompokan partisi  yang  membagi  data  menjadi  kelompok- kelompok  terpisah.  Dengan  menggunakan  partisi berulang,  K-Means  dapat  meminimalkan  jarak  rata- rata  dari  setiap  titik  data  ke  clusternya.  Hasil  dari penelitian  ini  adalah  hasil  akurasi  klasifikasi menggunakan  algoritma  support  vector  machine sebesar 74,39%. Selain itu, data opini ditambahkan ke
survei  untuk  memeringkat  pantai  berdasarkan ketersediaan  sumber  daya,  fasilitas,  aksesibilitas, kesiapan  masyarakat,  potensi  pasar,  dan  status pariwisata [7].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  menggunakan  metode analisis  clustering  K-Means.  Algoritma  analisis kluster  K-Means  adalah  area  penelitian  analisis  dan data  mining.  Pada  algoritma  ini,  teknik  clustering didasarkan  pada  kesamaan  data  yang  tidak  memiliki referensi  (tak  terduga),  tetapi  membagi  seluruh  data menjadi kelompok-kelompok atau memiliki kemiripan yang sama [8].
Penelitian ini menggunakan penelitian deskriptif dengan  pendekatan  kuantitatif.  Penelitian  deskriptif, yaitu  penelitian  yang  bertujuan  untuk  mengetahui nilai  sekurang-kurangnya  satu  variabel  yang  sesuai dengan  variabel  bebas,  tanpa  perbandingan  atau korelasi dengan variabel lain [9].
Metode  yang  digunakan  dalam  mengumpulkan data  dalam  penelitian  ini  adalah  melalui  observasi yang  dimana  sumber  data  yang  digunakan  untuk melakukan  penelitian  bersumber  dari  internet  atau penelusuran  data  melalui  website  dan  sudah berbentuk  file  excel.  Dan  juga  studi  literatur,  studi literatur  dilakukan  untuk  mencari  jurnal  atau dokumen  pendukung  yang  relevan  dengan  judul penelitian  dan  juga  digunakan  sebagai  referensi peneliti.
Populasi  adalah  kelompok  yang  terdiri  dari  objek atau subjek yang  menunjukkan karakteristik dan  fitur tertentu tentang mana peneliti menentukan, mempelajari,  dan  menarik  kesimpulan.  Peralatan dasar penelitian ini terdiri dari bahan mahasiswa  dari universitas Muhammadiyah Cirebon untuk menentukan hasil pengelompokan data mahasiswa ke dalam skema MBKM di bidang pemrograman.
Metode  analisa  data  ini  menggunakan  proses Analisis  cluster  menggunakan  metode  algoritma  K- Means.  Algoritma  K-Means  adalah  salah  satu algoritma  yang  paling  banyak  digunakan  untuk pengelompokan karena kesederhanaan dan efisiensinya dan telah diakui oleh IEEE sebagai salah satu dari 10 algoritma penambangan data teratas [10]. Metode  ini  digunakan  untuk  tentukan  jumlah cluster.  Saat  menentukan  jumlah  klaster  tidak  lebih dari  jumlah  kriteria  yang  ada  dan  saat  menentukan pusat  (tengah)  klaster.  Saat  menentukan  titik  tengah cluster,  dimana mengelompokan  data  mahasiswa  ke dalam bidang pemrograman, maka dibuatlah 1 cluster untuk  mengelompokan  dari  banyaknya  jurusan mahasiswa ke dalam bidang pemrograman. Penelitian ini  juga  perlu  Menghitung  jarak  antara  titik  data target  dan  titik  data  tengah  (middle) . Berikut  rumus yang digunakan dalam penelitian ini :
Gambar 1. Rumus Perhitungan Centroid
Keterangan: d (x,y) : Jarak antara titik x dan data y x : fokus titik pusat objek y : fokus titik pusat centroid i : jumlah pelengkap data
Dan  metode  penelitian  ini  juga  menggunakan proses  KDD  sehingga  langkah  -langkah  proses berjalan  secara  sistematis.  Proses  ini  menjelaskan pencarian  koneksi  yang  sistematis  baru  di  dalam pengelompokan  data  mahasiswa  ke  dalam  8  skema MBKM  di  bidang  pemrograman.  Penambangan  data dan  pengambilan  database  (KDD)  sering  digunakan secara  bergantian  untuk  mendefinisikan  proses pencarian  informasi tersembunyi  dari database  besar. KDD  adalah  cara  untuk  mengakses  database  yang ada. Ada  tabel di database -  tabel yang ditautkan/terkait satu sama  lain. Hasil  informasi yang didapatkan dapat berfungsi sebagai dasar pengambilan keputusan [10].
Gambar 2. Urutan Proses KDD
Berikut  tahapan  penelitian  yang  dilakukan menggunakan proses KDD ( Knowledge  Discovery  In Database ) : A. Selection Pemilihan  (seleksi)  data  dari  sekumpulan  data operasional  harus  dilakukan  sebelum  tahap  Ekstrak informasi secara bertahap dalam Knowledge Discovery  in  Database(KDD) dimulai.  Data  hasil seleksi  yang  akan  digunakan  untuk  proses  data mining,  disimpan  dalam  suatu  berkas  terpisah  dari basis data operasional. Pada tahap ini, data digunakan sebagai  bahan  penelitian  adalah  300  data  mahasiswa yang  diambil  untuk  dilakukan  pemetaan  ke  dalam bidang pemrograman B. Prepocessing Preprocessing  adalah  sebagian  proses  persiapan informasi  saat  sebelum  dikerjakannya  proses data mining . Data yang dilakukan preprocessing umumnya  dicoba  dengan  sebagian  sesi  serupa cleaning,  reduction,  integration.  Saat  sebelum  proses clustering ,  diperlukan  proses preprocessing terlebih
dahulu dengan hapus data yang tidak perlu, data yang hilang atau data missing.
C. Transformasi Coding adalah  tahap  transformasi pada data  yang dipilih,  sehingga  data  tersebut  cocok  untuk  proses data  mining.  Proses  pengkodean  dalam  Knowledge Discovery  in  Database  (KDD)  merupakan  proses kreatif  dan  sangat  bergantung  pada  jenis  atau  model informasi yang akan dicari dalam database. D. Data Mining Data  Mining  merupakan  tahap  manipulasi  data berdasarkan  algoritma  yang  kompatibel  dengan  alur data mining.  Algoritma  yang  dipakai  dalam penelitian  yang  dilakukan  adalah K-means yang termasuk dalam algoritma clustering .
E. Evaluasi Pada tahap evaluasi digunakan untuk mengevaluasi  hasil  dari  penggunaan  algoritma K- means untuk  mencari  tahu  kesimpulan  dari  proses data  mining .  Davies  Bouldien  Index  digunakan sebagai nilai kinerja.
F. Knowledge Tahapan  Knowledge  ini  menampilkan  data  yang dihasilkan  dari  proses  clustering,  proses  ini memaparkan hasil sehingga menjadi data yang mudah untuk dipahami.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  yang  berjudul  “Penentuan Skema MBKM Berbasis Analisis Cluster Kompetensi Mahasiswa  Di  Bidang  Pemrograman  Menggunakan Metode K-Means ” ini digunakan untuk menghasilkan pengelompokan data mahasiswa menggunakan Algoritma  K-Means  Analisis  Clustering  dalam penentuan  Skema  MBKM  di  bidang  pemrograman. Pada Bab ini akan dijelaskan secara menyeluruh hasil penelitian  dan  pengelompokan  data  mahsiswa  di bidang pemrograman. Untuk memenuhi dan mencapai tujuan tersebut penelitian ini menggunakan metode K-Means Analisis Cluster.

## 4.1. Data Seleksi
Pada  tahap  data  seleksi,    peneliti  melakukan proses  pemilihan  data  untuk  dilakukan  ke  proses pengelompokkan.  Data  yang  digunakan  yaitu  data mahasiswa  Universitas  Muhammadiyah  Cirebon  , seleksi data dilakukan menggunakan Microsoft Excel dan  beberapa  atribut  yang  digunakan  bisa  dilihat  di tabel 4.1.
Tabel 1. Atribut no Atribut 1 Nomor 2 Nama Mahasiswa 3 Nama Matkul 4 Rumpun 5 Nama MK 6 Nilai Huruf
Langkah  selanjutnya  adalah  meng import data mahasiswa Universitas Muhammadiyah Cirebon pada tools Rapidminer dan  memilih  set  atribut  yang  akan digunakan  untuk  pengelompokan  data  mahasiswa, peneliti  menggunakan  operator Read  Excel untuk meng import data  karena  data  yang  digunakan memiliki  format Excel. Proses  mengimport  data bisa dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Operator Select Atributes
Atribut yang akan digunakan untuk pengelompokan data mahasiswa menggunakan operator Select Attributes bisa dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Atribut yang akan dikelompokan

## 4.2. Prepocessing
Dalam  tahap  ini  data  dilakukan  proses Preprocessing yang akan dilakukan pembersihan atau menghilangkan  data  yang  missing  atau  kosong  ke tahap  selanjutnya,  karena  data  yang  digunakan  oleh peneliti tidak terdapat data missing atau kosong maka tidak  dilakukan  penghapusan  data  yang  kosong, langkah  Selanjutnya  adalah  mengubah  atribut nominal  menjadi  numeric  agar  dapat  dilakukan pengelompokan data mahasiswa dengan menggunakan  operator  Nominal  to  Numerical    agar semua  data  memliki  jumlah  nilai  yang  sama  dengan Atribut  data  yang  akan  dilakukan  Normalize    adalah nama  mahasiswa,  nama  matakuliah  ,  rumpun  dan nilai huruf.
Gambar 5. Operator Nominal To Numerical

## 4.3. Transformasi
Pada  tahap  transformasi  peneliti  mengubah  tipe atribut non-numeric menjadi tipe numeric dan atribut nama  MK  yang  akan  diubah  menjadi  angka  dengan menggunakan operator Nominal to Numeric , operator ini  digunakan  untuk  mengubah  atribut  polynominal atau  nominal  menjadi  tipe  atribut Numeric agar memudahkan pada proses Clustering karena algoritma K-means harus bersifat angka.
Gambar 6. Data yang Sudah Siap Di Proses

## 4.4. Data Mining
Pada tahap proses data mining dilakukan dengan tools  Rapidminer  v9.10  menggunakan  algoritma  K- means. Algoritma ini digunakan untuk mengumpulkan  data  tentang  mahasiswa  Universitas Muhammadiyah Cirebon. Langkah selanjutnya adalah  melakukan  penambangan  data  menggunakan algoritma K-Means.
Gambar 7. Proses Rapidminer
Langkah selanjutnya adalah melakukan proses data mining menggunakan algoritma K-means , didalam  algoritma  terdapat Parameters untuk mengatur  proses  clustering,  bisa  dilihat  pada  gambar untuk  pengaturan Parameters digunakan  dalam proses K-Means Cluster .
Gambar 7. Parameters K-Means Clustering
Untuk  mencari  klaster  terbaik  dilakukan eksperimen  dengan  menggunakan  hasil  nilai  DBI untuk  mencari  klaster  terbaik.  Di  bawah  ini  adalah hasil  vektor  daya  untuk  setiap  cluster  yang ditunjukkan pada gambar .
Gambar 8. Performance Vector K-2
Gambar 9. Performance Vector K-3
Gambar 10. Performance Vector K-3

## Tabel 2. Data Hasil Perhitungan DBI
Cluster set Davies Bouldin Index Avg Centroid Distance K-2 0,260 cluster 0: 0,488 cluster 1: 0,219 K-3 0.216 cluster 0: 0,078 cluster 1: 0,206 cluster 2: 0,198 K-4 0.106 cluster 0: 0,005 cluster 1: 0,000 cluster 2: 0,066 cluster 3: 0,078
Dari  hasil  perhitungan  DBI,  dapat  diketahui nilai  DBI paling rendah adalah 0,106 yaitu di cluster K-4  terdapat 4 cluster terbaik yang sudah ditentukan dan  itu  memiliki  nilai  centroid  rata-rata  0,040.  Rata- rata  centroid  distance  untuk  cluster  0  sebesar  0,005, cluster  1  sebesar  0,000,  cluster  2  sebesar  0,066,  dan cluster  3  sebesar  0,078  dengan  nilai  Davies-Bouldin sebesar 0,106.

## 4.5. Evaluation
Evaluasi  hasil Clustering yang  dilakukan menggunakan Rapidminer dihasilkan  4  cluster    yang memiliki  jumlah  items    yaitu cluster 0  :  cluster mahasiswa  mendapatkan  nilai  A  didominasi  pada mata  kuliah  rumpun  akuntansi  ,  cluster  1  :  cluster mahasiswa yang kompetensi pemrogramannya belum maksimal  karena  mendapatkan  nilai  B.  Cluster  2  : cluster  mahasiswa  mendapatkan  nilai  A  didominasi pada  matakuliah  rumpun  pemrograman.  Cluster  3  : cluster  mahasiswa  mendapatkan  nilai  A  didominasi pada mata kuliah rumpun AI (Artificial Intelegent).

## 4.6. Hasil Clustering
Hasil  dari  Cluster  proses  pengelompokkan menggunakan  algoritma K-means :  4 cluster pemetaan data mahasiswa Universitas
Muhammadiyah  Cirebon.  Cluster  0  mendapatkan nilai  A  ,  cluster  1  mendapatkan  nilai  B ,  cluster 2 mendapatkan nilai A , cluster 3 mendapatkan nilai A.
Tabel 2. Data Hasil Perhitungan DBI No Nama Cluster Karakteristik cluster Analisis Cluster 1 0 Kumpulan mahasiswa dengan nilai pemrograman tinggi yaitu A di bidang pengembangan aplikasi akuntansi Mahasiswa yang tergolong pada cluster disarankan mengikuti program MBKM Magang Industri di bidang aplikasi akuntansi. 2 1 Kumpulan mahasiswa dengan nilai kompetensi pemrograman belum maksimal yaitu B di bidang Studi Mandiri Mahasiswa yang tergolong pada cluster disarankan mengikuti program MBKM Studi Mandiri untuk meningkatkan pemrogramannya. 3 2 Kumpulan mahasiswa dengan nilai A didominasi pada mata kuliah rumpun pemrograman Mahasiswa yang tergolong pada cluster disarankan mengikuti program MBKM Magang Industry di bidang pemrograman. 4 3 Kumpulan mahasiswa dengan nilai A didominasi pada matkul rumpun AI (Artificial Intelligence) Mahasiswa yang tergolong pada cluster disarankan mengikuti  program magang industri di perusahaan pengembangan aplikasi AI.
Tahapan  ini  adalah  pengujian  pengelompokan data  mahasiswa  menggunakan Scatter Cluster cluster pemetaan
data mahasiswa Universitas Muhammadiyah  Cirebon.  Cluster  0  mendapatkan nilai  A  ,  cluster  1  mendapatkan  nilai  B ,  cluster 2 mendapatkan nilai A , cluster 3 mendapatkan nilai A.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil dari penelitian dan pembahasan  Penentuan  Skema  MBKM  Berbasis Analisis  Cluster  Kompetensi  Mahasiswa  Di  Bidang Pemrograman  Menggunakan  Metode  K-Means  dapat ditarik  kesimpulan  sebagai  berikut  :  Menggunakan algoritma  analitik  pengelompokan  K-means  dengan determinasi   dan  mengelompokan  data  mahasiswa Universitas Muhammadiyah Cirebon , hasil perhitungan  DBI  yaitu  Performance  K-4  yang menghasilkan  nilai  Davies  Bouldien  Index  paling kecil  yaitu  0,106.  Informasi  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  diperoleh  data  mahasiswa  Universitas Muhammadiyah  Cirebon  yang  digunakan  untuk pengelompokan  data  mahasiswa  ke  dalam  bidang pemrograman menggunakan metode K -Means Clustering.
Saran  yang  bisa  peneliti  berikan  menjadi  bahan pertimbangan  buat  penelitian  selanjutnya  mengenai Penentuan  Skema  MBKM  Berbasis  Analisis  Cluster Kompetensi  Mahasiswa  Di  Bidang  Pemrograman Menggunakan  Metode  K-Means  adalah:  Untuk mendapatkan  nilai  akurasi  yang  akurat,  dapat digunakan  aplikasi  X-Means,  karena  algoritma  ini memiliki akurasi yang lebih tinggi daripada algoritma K-Means .   Sistem  dikembangkan  data  uji  selain pengelompokan data mahasiswa dibidang pemrograman.  Untuk  jumlah  sampel  yang  akan diperiksa harus ditingkatkan pada penelitian selanjutnya   data  mahasiswa  yang  lebih  bervariasi tidak hanya pada mahasiswa Universitas Muhammadiyah  Cirebon  saja.  Penelitian  selanjutnya bisa  dikembangkan  Penggunaan  algoritma  lain, misalnya  algoritma  K-Medoids,  Fuzzy  C-Means,  X- Means,  dll.   Penelitian  selanjutnya  menggunakan operator normalize dengan  menggunakan  method yang lain misalnya range transformation , dll.
DAFTAR PUSTAKA
[1] Widayanti,  R.,  Thedy,  A.,  &  No,  J.  A.  U. IMPLEMENTASI  KEBIJAKAN  MERDEKA BELAJAR KAMPUS MERDEKA (MBKM) DI
PROGRAM SISTEM INFORMASI FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS ESA UNGGUL. [2] Huwaida,  H.  (2017).  Analisis  Cluster  K-Means Hasil  Umpn  Bidang  Tata  Niaga  Politeknik Negeri Banjarmasin. Jurnal INTEKNA: Informasi Teknik dan Niaga , 17 (2), 121-131.
[3] Rohmah, A., Sembiring, F., & Erfina, A. (2021, September).  Implementasi  Algoritma  K-Means
Clustering Analysis Untuk Menentukan Hambatan  Pembelajaran  Daring  (Studi  Kasus: Smk Yaspim Gegerbitung). In Seminar Nasional  Sistem  Informasi  dan  Manajemen Informatika Universitas Nusa Putra (Vol. 1, No. 01, pp. 290-298).
[4] Talakua, M. W., Leleury, Z. A., & Taluta, A. W. (2017).  Analisis  cluster  dengan  menggunakan metode k-means untuk pengelompokkan Kabupaten/Kota di provinsi maluku berdasarkan indikator  indeks  pembangunan  manusia  tahun 2014. BAREKENG:  Jurnal  Ilmu  Matematika dan Terapan , 11 (2), 119-128.
[5] Suhaeni, C., Kurnia, A., & Ristiyanti, R. (2018). Perbandingan Hasil
Pengelompokan
menggunakan  Analisis  Cluster  Berhirarki,  K- Means  Cluster,  dan  Cluster  Ensemble  (Studi Kasus  Data  Indikator  Pelayanan  Kesehatan  Ibu Hamil). Jurnal Media Infotama , 14 (1).
[6] Bahauddin,  A.,  Fatmawati,  A.,  &  Sari,  F.  P. (2021). Analisis Clustering Provinsi Di Indonesia  Berdasarkan  Tingkat  Kemiskinan Menggunakan Algoritma K-Means. Jurnal Manajemen Informatika Dan Sistem Informasi , 4 (1), 1-8.
[7] Syaifudin,  Y.  W.,  &  Irawan,  R.  A.  (2018). Implementasi Analisis Clustering Dan Sentimen Data  Twitter  Pada  Opini  Wisata  Pantai
Menggunakan Metode K-Means. Jurnal Informatika Polinema , 4 (3), 189-189
[8] Jayusman,  I.,  &  Shavab,  O.  A.  K.  (2020).
Aktivitas Belajar Mahasiswa Dengan Menggunakan  Media  Pembelajaran  Learning Management  System  (Lms)  Berbasis  Edmodo Dalam Pembelajaran Sejarah. Jurnal Artefak , 7 (1), 13-20.
[9] Mardi,  Y.  (2017).  Data  Mining:  Klasifikasi Menggunakan  Algoritma  C4.  5. Jurnal  Edik Informatika  Penelitian  Bidang  Komputer  Sains dan Pendidikan Informatika , 2 (2), 213-219
[10] Priyatman,  H.,  Sajid,  F.,  &  Haldivany,  D. (2019). Klasterisasi Menggunakan Algoritma K- Means  Clustering  untuk  Memprediksi  Waktu Kelulusan  Mahasiswa. Jurnal  Edukasi  Dan Penelitian Informatika (JEPIN) , 5 (1), 62.