## PENGELOMPOKKAN HASIL SURVEI DOSEN SELAMA KEGIATAN PEMBELAJARAN DARING ( STUDI KASUS STMIK KAPUTAMA)
Hernika W. Nainggolan 1 , Indah Ambarita 2 , Siswan Syahputra 3
1,2,3 Program Studi Sistem Informasi
STMIK KAPUTAMA
1 hernikanainggolan@gmail.com, 2 yesnovada@gmail.com , 3 siswansyahputra90@gmail.com

## ABSTRACT
Learning that is usually done offline is now learning at home or online using various applications such as classroom, zoom, google doc, google forms, whatsapp groups and teacher rooms. Distance learning can reduce the risk of spreading the  corona  virus  and  in  accordance  with  the  circular  issued  by  the  Ministry  of  Education  and  Culture  for  online learning. As teaching staff, lecturers are expected to continue to make efforts to improve and improve the quality of lectures through various planned programs. Lecturers are required to be able to design and design online learning that is light and effective. Lecturers are required to be able to design and design online learning that is light and effective. Thus, the implementation of online learning at STMIK Kaputama Binjai must be monitored and evaluated so that the quality of education is maintained. Evaluation of online learning can be seen from student responses or questionnaires. Thus, the implementation of online learning at STMIK Kaputama Binjai must be monitored and evaluated so that the quality of education is maintained. Evaluation of online learning can be seen from student responses or questionnaires by grouping survey results on online learning activities using the K-Means algorithm and clustering method.
Keywords: Offline, Online, Virus_Corona, K_Means, Clustering

## I. PENDAHULUAN
Sampai  saat  ini,  hampir  seluruh  negara  di  dunia  sedang menghadapi  suatu  fenomena  besar,  yaitu  terjadinya penyebaran  satu  virus  baru  yaitu    covid  19    secara  cepat yang  menyerang  tubuh  manusia  dan  dapat  menyebabkan kematian.  Covid19  merupakan  sekumpulan  virus  yang berasal dari subfamili Orthocronavirinae dalam keluarga Coronaviridae dan  ordo Nidovirales (Yunus  &  Rezki, 2019).  Keberadaan  Covid19  membuat  masyarakat  untuk memberhentikan aktivitas di luar rumah yang semestinya dilakukan seperti pada hari-hari biasa. Di dunia pendidikan terutama di perguruan tinggi STMIK Kaputama  semua dosen atau tenaga pendidik diharuskan untuk  mengganti  pembelajaran  menggunakan  E-learning atau  melalui  media  online.    E-learning  (Daring)  adalah Suatu  proses  pembelajaran  jarak  jauh  dengan  cara menggabungkan  prinsip-prinsip  didalam  proses  suatu pembelajaran  dengan  teknologi  (Chandrawati,  2019).    . Pembelajaran  yang  biasanya  dilakukan  secara  luring sekarang menjadi belajar di rumah dengan menggunakan berbagai macam aplikasi seperti, classroom, zoom, google doc, google form, grup whatsapp maupun ruang guru. Upaya yang dilakukan oleh perguruan tinggi khususnya di STMIK  Kaputama  adalah  meningkatkan  kinerja  dosen untuk  memperbaiki  proses  perkuliahan  daring,  agar pemahaman mahasiswa terhadap materi kuliah meningkat. Dosen  memiliki  peranan  penting  dalam  mewujudkan layanan perkuliahan secara profesional.
Dosen  dituntut  mampu  merancang  dan  mendesain pembelajaran  daring  yang  ringan  dan  efektif.    Dengan pembelajaran  daring  diharapkan  akan  memberikan kesempatan lebih luas dalam mengeksplorasi materi yang akan  diajarkan,  namun  dosen  harus  mampu  memilih  dan membatasi  sejauh  mana cakupan  materinya  dan  aplikasi
yang  cocok  pada  materi  dan  metode  belajar  yang digunakan.  Dengan  demikian,  p elaksanaan  pembelajaran daring di STMIK Kaputama Binjai harus dimonitoring dan dievaluasi  agar  mutu  pendidikan  tetap  terjaga.  Evaluasi terhadap  pembelajaran  daring  dapat  dilihat  dari  respon atau angket mahasiswa. Hal ini dimaksudkan agar STMIK Kaputama memperoleh umpan balik secara langsung dari mahasiswa  sebagai  masukan  utama  proses  pendidikan yang  diharapkan  menjadi  luaran  dengan  potensi  unggul. Evaluasi  pembelajaran  daring  berdasarkan  respon  atau angket  mahasiswa diukur berdasarkan aspek keterampilan, pembelajaran, serta sarana dan prasarana.

## II. TINJAUAN TEORITIS Data Mining
Data  mining  adalah  proses  yang  menggunakan  teknik tatistic, matematika, kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin (machine learning) mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan penegtahuan yang terkait dari berbagai database .

## Clustering
Cluster adalah  proses  algoritma  dalam  mengelompokan sejumlah  data  menjadi  kelompokkelompok  data  tertentu (klaster) sedemikian rupa sehingga objek-objek yang tidak serupa  menjadi  anggota cluster yang  lain.  Dalam  setiap klaster berisikan dengan data yang serupa mungkin.

## K-means
K-means  merupakan  salah  satu  metode  clustering  non hirarki yang berusaha mempartisi data yang ada ke dalam bentuk satu atau lebih cluster. Metode ini mempartisi data ke dalam cluster sehingga data yang memiliki karakteristik yang  sama  dikelompokkan  ke  dalam  satu  cluster  yang sama dan data yang mempunyai karateristik yang berbeda
di kelompokan ke dalam cluster yang lain.

## Flowchart
Flowchart  adalah  diawali  dengan  penerimaan  input  dan diakhiri  dengan  penampilan  output.  Flowchart  adalah suatu  gambaran  yang  menjelaskan  urutan  pembaca  data, pemrosesan data, penampilan keputusan terhadap data dan penyajian  hasil pemrosesan data.

## Pembelajaran Daring (Internet Learning)
Pembelajaran  daring  merupakan  sebuah  cara  terbaru dengan  bentuk  penyampaian  pembelajaran  konvensional dengan  memanfaatkan  berbagai  perangkat  elektronik sebagai media pembelajaran dalam menyampaikan materi atau  proses  pembelajarannya  dari    jarak  jauh    tanpa dilakukan dengan face to face tetapi menggunakan media elektronik  yang  mampu  memudahkan  mahasiswa  untuk belajar kapanpun dan dimanapun.

## MATLAB
MATLAB (Matrix Laboratory) merupakan sebuah program  untuk  menganalisis  dan  mengkomputasi  data numerik,  dan  MATLAB  juga  merupakan  suatu  bahasa pemrograman matematika lanjutan, yang dibentuk dengan dasar  pemikiran  yang  menggunakan  sifat  dan  bentuk matriks.sebuah  bahasa  dengan  kinerja  tinggi  untuk komputasi masalah teknik.

## III. PEMBAHASAN

## Perancangan Sistem
Berdasarkan  analisis  yang  yang  dilakukan,  penulis  akan menggali data untuk dikelompokan dengan menggunakan metode  clustering  dengan  algoritma  K-Means,  dimana variabel-variabel  pada  Data  Hasil  Pembelajaran  Daring Berdasarkan  survei  Dalam  Masa  Pandemi  yang  akan diambil  untuk  penelitian  tersebut  adalah  Prodi,    Mata kuliah. Kemudian dari data tersebut di masukan kedalam Matlab sehingga terdapat hasil berupa kesimpulan.

## Perancangan Flowchart
Adapun perancangan proses yang akan dibangun dalam pengelompokkan data hasil pembelajaran daring   dalam masa pandemi menggunakan metode clustering nantinya memiliki gambaran flowchart sebagai berikut:
Pengumpulan  Data Data Processing Tentukan Jumlah Cluster Titik Pusat Cluster Hitung Jarak Data Terhadap Pusat Cluster Pengelompokan Data Sesuai Minimum Jarak Ke Pusat Cluster Pusat Cluster Berubah? Stop Mulai Hasil Cluster Ya Tidak
Gambar 1 Flowchart Metode K-Means Clustering

## Data Pendukung Penelitian
Berikut  tabel  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini yaitu sebagai berikut :
Tabel 1    Data Pendukung Penelitian
No Dose n Semester Jawaba n 1 ACF 5 5 2 AMP 1 5 3 ARS 5 4 4 ASG 1 4
5 ASH 3 4 6 AUA 5 5
7 BSG 5 4 8 DRM 1 4
9 DRS 3 4
10 FYM 5 3 11 HMS 1 4 12 HTM 7 5 13 HUK 5 4 14 IGP 7 4 15 IMG 5 4 16 IML 5 4 17 IND 1 4 18 IWT 1 4 19 JNS 1 4 20 KAS 3 4
Keterangan : 3 = Cukup 1 = Sangat Kurang 4 = Baik 2 = Kurang 5 = Sangat Baik

## Transformasi Data
Dari  Data  yang  ada  maka  dapat  dilakukan inisialisasi data sesuai dengan kebutuhan variable sebagai berikut :
Tabel.2 Transformasi Data dengan Kriteria Dosen
Kode Nama Dosen(Insial) 1 ACF 2 AMP 3 ARS 4 ASG 5 ASH 6 AUA 7 BSG 8 DRM 9 DRS 10 FYM 11 HMS 12 HTM 13 HUK 14 IGP 15 IMG 16 IML 17 IND 18 IWT 19 JNS 20 KAS 21 KLB 22 MAS 23 MDS 24 MIA 25 MPU 26 NOV 27 NTJ 28 NUR 29 RLB 30 RUS 31 SCR 32 SSY 33 TMN 34 TNL 35 TRP 36 YMT 37 YUS 38 ZFS 39 ZFT 40 LNA
Tabel 3 Transformasi Data dengan Kriteria Semester
Ko de Semester berdasarkan MTK 1 Pendidikan Pancasila 1 Bhs Inggris 1
1 Akuntansi Dasar
1 Kalkulus
1 Konsep Sistem Informasi
1 Pengantar Teknologi Informasi
1 Algoritma Pemograman
1 Pengantar Manajemen
3 Pendidikan Agama
3 Struktur Data
3 Matematika Diskrit
3 Teknik Riset Operasi
3 Sistem Informasi Manajemen
3 Sistem Basis Data 2
3 Pemograman Web 1
5 Bahasa Indonesia
5 Etika Profesi
5 Pemograman Multimedia
5 Organisasi dan Arsitektur
5 Sistem Informasi Akuntansi
5 Pemograman Visual 2
5 Elektronik Bisnis
7 PKL
7 Data Mining
7 Sistem Pakar
7 Sistem Pendukung Keputusan
7 Keamanan Sistem Informasi
7 Pilihan 1
7 Pilihan 2

## Tabel 4 Transformasi Data Jawaban Responden
Kode Jenis Responden
5 Sangat Baik
4 Baik 3 Cukup 2 Kurang
1 Sangat Kurang

## Perhitungan  Metode Cluster
Pengelompokan  Hasil  Pembelajaran  Mahasiswa Selama  Masa  Pandemik  Covid  19 ini    dinyatakan  dalam suatu variable-variabel yang independen yaitu Dosen (X), Semester  (Y) dan Jawaban  (Z).

## Tabel 5  Transformasi Data Berdasarkan Inisial yang dibentuk
N o Dose n Semester Brdsrkn MTK Jawaba n 1 1 5 5 2 2 1 5 3 3 5 4 4 4 1 4 5 5 3 4
6 6 5 5
7 7 5 4
8 8 1 4 9 9 3 4 10 10 5 3 11 11 1 4 12 12 7 5 13 13 5 4 14 14 7 4 15 15 5 4 16 16 5 4 17 17 1 4 18 18 1 4 19 19 1 4 20 20 3 4
Melakukan  perhitungan  data  menggunakan  algoritma  K- Means Clustering. ITERASI=1 Centorid 1 = 1,5,5 Centroid 2 =2,1,5 Centroid 3 = 3, 5, 4 Bagian A K = 3, Centorid 1 = {1,5,5} Centroid 2 = {2,1,5} Centroid 3 = { 3, 5, 4} JarakdariC1(x)= √    (1 − 1) 2 +    (5 − 5) 2 + (5 − 5) 2 = 0 JarakdariC2(y)= √    (1 − 2) 2 +   (5 − 1) 2 + (5 − 5) 2 = 4 JarakdariC3(z)= √      (1 − 3) 2 +   (5 − 5) 2 + (5 − 4) 2 2 Bagian B K = 3, Centorid 1 = {1,5,5} Centroid 2 = {2,1,5} Centroid 3 = { 3, 5, 4}
JarakdariC1(x)= √    (2 − 1) 2 +   (1 − 5) 2 + (5 − 5) 2 =4 JarakdariC2(y)= √    (2 − 2) 2 +  (1 − 1) 2 + (5 − 5) 2 = 0
JarakdariC3(z) √    (2 − 3) 2 +  (1 − 5) 2 + (5 − 4) 2 = 4 Bagian C K = 3, Centorid 1 = {1,5,5} Centroid 2 = {2,1,5} Centroid 3 = { 3, 5, 4}
JarakdariC1(x)= √    (3 − 1) 2 +   (5 − 5) 2 + (4 − 5) 2 2 JarakdariC2(y) √    (3 − 2) 2 +  (5 − 1) 2 + (4 − 5) 2 4 JarakdariC3(z) √    (3 − 3) 2 +  (5 − 5) 2 + (4 − 4) 2 = 0 Dan seterusnya.
Tabel 6  Hasil Penentuan Group 1
N o Kela s MT K Ja wa ban Jr k da ri Jr k da ri Jrk dar i Gr ou p X Y Z C1 C2 C3 1 1 5 5 0 4 2 1 2 2 1 5 4 0 4 2 3 3 5 4 2 4 0 3 4 4 1 4 5 2 4 2 5 5 3 4 5 4 3 3 6 6 5 5 5 6 3 3 7 7 5 4 6 6 4 3 8 8 1 4 8 6 6 3 9 9 3 4 8 7 6 3 10 10 5 3 9 9 7 3 11 11 1 4 11 9 8 3 12 12 7 5 11 12 9 3 13 13 5 4 12 12 10 3
14 14 7 4 13 14 11 3
15 15 5 4 14 13 12 3
16 16 5 4 15 14 13 3
17 17 1 4 17 15 14 3
18 18 1 4 17 16 15 3
19 19 1 4 18 17 16 3
20 20 3 4 19 18 17 3
Keterangan: 1. Jika  pada  Centroid  1  lebih  kecil  maka  hasil cluster masuk pada group 1
2. Jika  pada  Centroid  2    lebih  kecil  maka  hasil cluster masuk pada group 2
3. Jika  pada  Centroid  3  lebih  kecil  maka  hasil cluster masuk pada group
Tabel 7  Hasil Penentuan Group 2
Group1(lama)adalah={1,2,3,2,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3, 33} Group2(baru)adalah={1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3
,3}
Terjadi  perubahan  group  maka  dilanjutkan  ke  iterasi berikutnya.
Tabel III.8 Hasil Penentuan Group 3
No Kel as M TK Ja wa ban Jr k da ri Jr k da ri Jrk dari Grou p X Y Z C1 C2 C3 1 1 5 5 8 11 13 1 2 2 1 5 6 12 13 1 3 3 5 4 6 9 11 1
4 4 1 4 4 10 12 1 5 5 3 4 4 8 10 1 6 6
5
5 5 6 8 1
7 7 5 4 4 5 7
1 8 8 1 4 0 7 8 1 9 9 3 4 5 2 6 2 10 10 5 3 5 3 5 2
11 11 1 4 14 6 6 2 12 12
7 5 7 0 2
2
13 13 5 4 6 2 2 2
14 14 7 4
6 0 2 2
15 15 5 4 8 4 2 3 16 16 5 4 9 5 2 3 17 17 1 4 9 8 6 3 18 18 1 4 10 9 7 3 19 19 1 4 11 9 8 3 20 20 3 4 12 9 7 3
Setelah  dilakukan  perhitungan  menggunakan cluster k-means yang ada, pada iterasi 3 terjadi  persamaan pada iterasi 2 dan tidak ada data yang berpindah ataupun berubah group sehingga perhitungan dapat dihentikan. Group2(lama)adalah={1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,3,3,3,3, 3}
Group3(baru)adalah={1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3 }
Rancangan Interface (Antar Muka)
Proses Clustering Home Informasi Data Gambar 2 Diagram Hirearki Interface Antar Muka Data Mining Pengelompokan hasil survei kegiatan pembelajaran daring di STMIK Kaputama Clustering Keluar LOGO Welcome to K-Means Clustering System Gambar 3 Menu Utama Halaman Proses Cluster Pengelompokan hasil survei kegiatan pembelajaran daring di STMIK Kaputama Grafik Cluster Ambil Data Jumlah Baris Jumlah Kolom Jumlah Cluster Proses Cluster Keterangan Centroid Menu Utama
N o Kela s MT K Jawab an Jrk dari Jrk dari Jrk dari Gro up X Y Z C1 C2 C3 1 1 5 5 5 9 17 1 2 2 1 5 6 9 15 1 3 3 5 4 3 7 15 1 4 4 1 4 5 7 13 1 5 5 3 4 2 5 12 1 6 6 5 5 0 4 12 1 7 7 5 4 1 3 11 1 8 8 1 4 5 5 9 1 9 9 3 4 4 2 8 2 10 10 5 3 4 0 8 2 11 11 1 4 6 4 6 2 12 12 7 5 6 3 8 2 13 13 5 4 7 3 6 2 14 14 7 4 5 5 7 2 15 15 5 4 9 5 4 3 16 16 5 4 10 6 4 3 17 17 1 4 12 8 0 3 18 18 1 4 12 9 1 3
19 19 1 4 14 9 2 3
20 20 3 4 14 10 4 3

## Halaman Info
Pengelompokan hasil survei kegiatan pembelajaran daring di STMIK Kaputama
Informasi Data Mahasiswa/Admin Beranda

## Gambar 5 Halaman Info

## IV. HASIL DAN PENGUJIAN

## Implementasi
Implementasi  merupakan kegiatan dimana data-data yang sudah di transformasikan diterapkan kedalam pemrograman yang digunakan dan diproses sesuai metode clustering  dengan  algoritma  k-means,  sehingga  dapat diketahui  sejauh  mana  kinerja  system  dalam  mengolah data  dan  dihasilkan  informasi  sesuai  dengan  kebutuhan pengguna.

## Hasil Uji Coba Program
Halaman Home Form  Home  ini  berisi    menu  utama  yaitu  tampilan  logo, judul aplikasi,button cluster dan button keluar.

## Gambar 6 Menu Utama

## Halaman Proses Cluster
Pada  halaman  ini  akan  terlihat  keseluruhan  proses  data mining  sampai  pada  munculnya  grafik  dan  serta keterangan  centroid  sebagai  hasil  dari  perhitungan menggunakan  metode  clustering  dengan  algoritma  k- means.
Gambar 7 Halaman Proses Cluster
Dari hasil proses cluster diatas dapat dijumlahkan masing- masing group yaitu sebagai berikut :
Titik Pusat : Cluster 1 : 34,76 3,22 4 Cluster 2 : 20,33 3,38 4,2 Cluster 3 :          6,82 3,59 4,24

## Halaman Info
Pada  gambar    ini  akan  menunjukkan  halaman  info  pada program  yang  akan  dibuat  peneliti.  Berikut  gambar halaman info yaitu sebagai berikut :

## Gambar 8 Halaman Info

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  perancangan  dan  pembuatan  program pengelempokan hasil survei kegiatan pembelajaran daring menggunakan algoritma K-means dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Penerapan  data  mining  untuk  pengelompokan  hasil survei  kegiatan  pembelajaran  daring  dengan menggunakan  metode  clustering  dapat  diterapkan
dan  menghasilkan  inforrmasi  dengan  menggunakan Matlab GUI.
2. Berdasarkan  proses  cluster  yang  telah  dilakukan dalam    pengelompokan  datahasil  survei  kegiatan pembelajaran daring  maka dapat  disimpulkan bahwa dosen yang  unggul  dalam  kegiatan  daring berdasarkan hasil survei yang dilakukan adalah ACF, AMP, ARS, ASG, AUA, BSG dan mendapat kriteria jawaban baik dari  semua  angket  dosen  yang  dinilai oleh mahasiswa semester 3 (tiga).

## DAFTAR PUSTAKA
[1]    Bagus.2020.  Jurnal  Problematika  Pembelajaran  Daring,
Denpasar
[2] Dr.Eng Ags Naba.2017. Jurnal Pengertian GUI.Yogyakarta
[3]    Relita, dkk.2019.Time Series Data Mining.Jakarta
[4]    Prasetiyo.2017.Data Mining .Yogyakarta.
[5]  Sugiono,  dkk.2019.Jurnal    E-earning  padapengantar Teknologi Informasi, Yogyakarta.
[6]    Wikipedia.org/wiki/MATLAB  diakses  pada  tanggal  24 juni 2021