KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 5, April 2024, Hal 2495-2505 DOI 10.30865/klik.v4i5.1619 https://djournals.com/klik

## Implementasi K-Modes Clustering Untuk Pengelompokan Data Bermain Game Pada Mahasiswa Ditinjau Dari Durasi Belajarnya
Yoga Kustanto, Endah Ratna Arumi * , Dimas Sasongko, Emilya Ully Artha, Nugroho Agung Prabowo
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Magelang, Magelang, Indonesia Email: 1 yogalpha@gmail.com, 2,* arumi@unimma.ac.id, 3 dimassasongko@unimma.ac.id, 4 ully@ummgl.ac.id ,
5 naprabowo@ummgl.ac.id Email Penulis Korespondensi: arumi@unimma.ac.id
Abstrak− Perkembangan internet telah menciptakan sarana hiburan baru yaitu game online . Permasalahan dalam motivasi belajar di kalangan mahasiswa dapat dikaitkan dengan kecanduan bermain game online . Hal ini dapat dilihat dari mahasiswa yang kerap bermain game baik saat proses perkuliahan ataupun saat selesai perkuliahan. Permasalahan dalam motivasi belajar tersebut terdapat mahasiswa yang  mengalami  penurunan  prestasi  dan  mengalami  masalah  dengan  kepribadiannya  sehingga  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengelompokkan mahasiswa yang bermain game menurut durasi bermain game dan durasi belajar. Penelitian ini menggunakan metode K-Modes Clustering untuk menganalisis hubungan antara kecanduan game dan motivasi belajar berdasarkan durasi yang dihabiskan saat  bermain  game  dan  belajar.  Data  diperoleh  melalui  survei  kuesioner  online  terhadap  mahasiswa  Universitas  Muhammadiyah Magelang mencakup informasi tentang waktu yang dihabiskan mahasiswa untuk bermain game dan belajar. Hasil analisis pada 90 data mahasiswa  menggunakan  algoritma k-modes  clustering mendapatkan  hasil clustering yang  baik.  Jumlah cluster yang  dihasilkan sebanyak 2 cluster dengan cluster 1 berjumlah 63 anggota sedangkan cluster 2 berjumlah 27 anggota dengan nilai Cost 323. Hasil clustering pada data bermain game perlu dilakukan penentuan cluster yang optimal sehingga penelitian ini menggunakan metode Elbow yang memperoleh jumlah cluster optimal sebanyak 6 cluster dengan nilai cost 250. Selain itu, hasil clustering dianalisis dengan melihat jarak  dari  masing-masing  cluster  menggunakan Silhouette  Score yang  nilainya  adalah  0.1531955  serta  hubungan  antar  variabel menggunakan matriks mendapatkan hasil negatif.
Kata Kunci: Internet; Game online; Motivasi Belajar; Clustering; Mahasiswa
Abstract− The  development of  the  internet has  created  a  new  means  of  entertainment,  namely  online  games.  Problems  in  learning motivation among students can be related to addiction to playing online games. This can be seen from students who often play games both during the lecture process and when they have finished studying. The problem with learning motivation is that there are students who experience a decline in achievement and experience problems with their personality, so this research aims to group students who play games according to the duration of playing games and the duration of studying. This research uses the K-Modes Clustering method to analyze the relationship between game addiction and learning motivation based on the duration spent playing games and studying. Data obtained through an online questionnaire survey of Muhammadiyah University of Magelang students includes information about the time students spend playing games and studying. The results of analysis on 90 student data using the k-modes clustering algorithm obtained good clustering results. The number of clusters produced was 2 clusters with cluster 1 totaling 63 members while cluster 2 had 27 members with a Cost value of 323. The results of clustering on game playing data required determining optimal clusters so this research used the Elbow method which obtained the optimal number of clusters of 6 clusters. with a cost value of 250. Apart from that, the clustering results were analyzed by looking at the distance from each cluster using the Silhouette Score whose value was 0.1531955 and the relationship between variables using a matrix obtained negative results.
Keywords : Internet; Online Games; Motivation to Learn; Clustering; College Student

## 1. PENDAHULUAN
Pengaruh dari  perkembangan teknologi di era saat ini adalah berkembangnya jaringan komunikasi internet yang telah memberikan  perubahan  yang  signifikan  di  berbagai  aspek  kehidupan.  Kemajuan  teknologi  dalam  jaringan  internet menjadikan terciptanya sarana hiburan baru yaitu game online . Melalui bantuan internet, game dapat dimainkan tanpa harus  bertatap  muka  dengan  lawan  mainnya. Game  online kini  menjadi  salah  satu  kegiatan  yang  dilakukan  untuk menghibur  diri  dari  rasa  jenuh[1]. Game  online di  Indonesia  telah  membuat  banyak perubahan,  terutama  di  kalangan mahasiswa.  Permasalahan  dalam  motivasi  belajar  pada  era  digital  saat  ini  dapat  dikaitkan  dengan  tingkat  kecanduan bermain game  online .  Banyak  mahasiswa  yang  gemar  bermain  game  mengalami  penurunan  prestasi  dan  mengalami masalah dengan kepribadiannya dimana mahasiswa yang sering bermain game memiliki permasalahan belajar, misalnya malas dalam belajar, kurang siap dalam mengikuti perkuliahan, dan kurang fokus saat mengikuti kelas[2]. Waktu yang semestinya digunakan untuk belajar, telah disita demi bisa duduk berlama-lama untuk bermain game[3]. Dalam laporan yang dikemukakan oleh We Are Social, Indonesia menjadi negara dengan jumlah pemain video game terbanyak ketiga di  dunia  dengan  catatan  sebanyak  94,5%  memainkan  video  game  per  Januari  2022  dengan  rentang  usia  antara  16-64 tahun[4][5].
Pada  era  digitalisasi  sekarang  ini,  data  dapat  ditemukan  dimana  saja.  Beragam  jenis  data  tersebut  dapat menghasilkan suatu informasi baru sehingga dapat membantu dalam menyimpulkan sebuah keputusan. membantu dalam menyimpulkan sebuah keputusan yang tepat berdasarkan data. Proses mengidentifikasi pola atau karakteristik dari setiap kelompok data untuk membantu dalam membuat keputusan dan memecahkan masalah disebut dengan Data Mining [6]. Data  Mining adalah  proses  memperoleh  pengetahuan  dari  kelompok  data,  yang  mencakup  pra-pemrosesan  seperti ekstraksi, pembersihan, penggabungan, pengurangan data dan konstruksi fitur, serta langkah-langkah pasca-pemrosesan seperti  interpretasi  pola  dan  model[7].  Dalam data  mining terdapat  beberapa  pengelompokan  antara  lain  deskripsi, estimasi,  prediksi,  klasifikasi,  pengklasteran  dan  asosiasi.  Salah  satu  analisis  pengklasteran  merupakan  suatu  analisis
Yoga  Kustanto,  Implementasi  K-Modes  Clustering  Untuk  Pengelompokan  Data  Bermain  Game  Pada  Mahasiswa Ditinjau Dari Durasi Belajarnya
untuk mempartisi data menjadi beberapa kelompok dengan sifat homogen di dalam satu kelompok dan heterogen dengan kelompok lainnya. Pengelompokan data didasarkan pada perhitungan jarak minimum data terhadap pusat cluster . Analisis clustering banyak  diterapkan  di  berbagai  sektor  seperti  pada  bidang  pemasaran  dengan  melakukan  segmentasi pasar/pelanggan  atau  pengelompokan  produk,  bidang  kedokteran  pada  diagnosis  medis  atau  bisa  juga  pada  pemetaan genetik, segmentasi pengguna sosial media, segmentasi karyawan, dan juga analisis pengelompokan siswa berdasarkan pencapaian  akademis  atau  karakteristik  belajar.  Penerapan  metode  clustering  pada  tingkat  kecanduan  game  online sebelumnya telah diterapkan oleh Cindya pada penelitiannya tentang pengelompokan tingkat kecanduan game dengan validasi cluster menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI)[8]. Analisis cluster biasanya dikaitkan dengan data yang bertipe numerik karena banyak algoritma yang memerlukan penghitungan jarak atau kesamaan antar data. Namun, terdapat salah satu pendekatan algoritma yang telah dikembangkan khusus  untuk  menangani  data kategorik dimana  variabelnya  memiliki  tipe  data  kategori  atau  label  yaitu K-Modes Clustering .  Analisis cluster menggunakan  algoritma k-modes merupakan  analisis  pengelompokan  data kategorik berdasarkan  dengan  pengukuran  modus[9].  Algoritma k-modes merupakan  modifikasi  dari  algoritma k-means yang memberikan solusi untuk analisis pengelompokan data yang bertipe kategorik . Beberapa algoritma lain yang cocok untuk data kategorikal atau data yang bersifat kualitatif, yaitu algoritma Apriori untuk menemukan hubungan antar atribut dalam data  kategorikal, Decission  Trees dapat  membangun  pohon  keputusan  untuk  memprediksi  kelas  atau  nilai  atribut kategorikal, Naïve Bayes meskipun sering digunakan untuk data teks juga dapat diterapkan pada data kategorikal, Random Forest dapat  menangani  kategorikal  maupun  numerikal, Logistic  Regression meskipun  sering  digunakan  untuk  data numerik  juga  dapat  diterapkan  untuk  menangani  variabel  dependen  kategorikal,  dan Neural  Network terutama Deep Learning dapat menangani data kategorikal untuk data yang sudah di- encode ke dalam numerik dengan teknik One-Hot Encoding . K-Modes tepat digunakan pada data kategorikal dan penggunaannya dapat membantu mengidentifikasi pola dan hubungan dalam dataset yang terdiri dari atribut kategorikal. Penelitian oleh Alphenia yang berjudul  “ Analisis K- Modes Clustering Dengan Metode Jarak Yuan ” melakukan analisis cluster pada data kategorik yang diimplementasikan ke  dalam  perhitungan  jarak  Yuan  pada  data  asuransi  perjalanan[10].  Hasil  dari  implementasi  algoritma K-Modes Clustering menggunakan  perhitungan  jarak  Yuan  dapat  diimplementasikan  ke  dalam  data  asuransi  perjalanan  dengan pengguna jasa yang tidak memiliki asuransi membentuk kelompok sebanyak 4 kelompok dan nilai Silhouette Coefficient sebesar 0,00029477. Selanjutnya, penelitian oleh Fauzi tentang penerapan algoritma K-Modes Clustering dan C4.5 untuk memprediksi pemilihan jurusan pada siswa SMA Islam Ta’allamul Huda Bumiayu dalam prediksi jurusan di Universitas Peradaban menghasilkan nilai akurasi sebesar 87,5 %. Peneliti mengangkat permasalahan dalam pemilihan jurusan kuliah sebab  pemilihan  jurusan  kuliah  yang  kurang  tepat  dapat  mempengaruhi  proses  pembelajaran  selama  perkuliahan[11]. Penelitian lain oleh Dewi & Dwidasmara yang berjudul “ Implementasi Algoritma K-Modes untuk Clustering Penyebab Stres  pada  Mahasiswa ”  melakukan pengelompokan  faktor  penyebab  stress  pada  mahasiswa  untuk  melihat  gambaran karakteristik masing-masing kelompok. Hasil dari klasterisasi menggunakan K-Modes diperoleh sebanyak 3 cluster . Algoritma k-modes  clustering dalam  pengelompokkan  data  kategorikal  memungkinkan  sebuah  platform  untuk melakukan komputasi dalam analisis data. Salah satu platform untuk melakukan tahapan analisis pengelompokan data adalah Jupyter . Jupyter adalah antarmuka yang memungkinkan pengguna untuk mengkonfigurasi dan mengatur alur kerja dalam ilmu data, komputasi ilmiah, jurnalisme komputasi, dan pembelajaran mesin[12]. Dalam jupyter , memungkinkan pengguna  untuk  membuat source  code ,  termasuk  skrip Python ,  serta  menyertakan  visualisasi  dan  penjelasan.  Bahasa pemrograman Python pada Jupyter memungkinkan  perancangan,  pengujian,  dan  memahami  kode Machine  Learning menjadi lebih mudah karena sintaksis Python yang fleksibel dengan berbagai teknologi dan dapat mengelola kompleksitas struktur data dalam proyek Machine Learning .
Berdasarkan uraian tentang kebiasaan bermain game online pada mahasiswa diatas, peneliti melakukan penelitian tentang pengelompokan kecanduan bermain game pada mahasiswa di Universitas Muhammadiyah Magelang. Penelitian ini  bertujuan  mengetahui  cara  pengumpulan  dan  pemrosesan  data  kecanduan game  online serta  bagaimana  hasil interpretasi pengelompokkan kebiasaan bermain game online menggunakan algoritma K-Modes Clustering . Data yang diperoleh  dalam  penelitian  ini  bersifat  kategorikal  sehingga K-Modes merupakan  algoritma  yang  tepat  untuk  analisis pengelompokan data. Pengelompokkan data kategorikal memungkinkan sebuah platform untuk melakukan analisis data sehingga Jupyter menjadi platform untuk analisis pengelompokan data dalam penelitian ini.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  yang  dilakukan  untuk  analisis  pengelompokan  data  disajikan pada Gambar  1.  Langkah  awal yang dilakukan  adalah  pengumpulan  jurnal  artikel  dan  analisis  permasalahan  tentang game  online pada  mahasiswa.  Pada langkah selanjutnya, pengumpulan data diperoleh dari survei kuesioner online menggunakan Google Form. Data yang diperoleh juga dipastikan tidak ada yang bernilai kosong atau null agar dalam implementasi model dapat meningkatkan kinerja model saat proses pengolahan data. Sebelum data diolah oleh algoritma atau model, data tersebut dilakukan tahap pengolahan  data  awal  dengan  beberapa  tahap pre-processing .  Analisis  data  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan menggunakan  algoritma K-Modes  Clustering yang  dijalankan  pada software  Jupyter  Notebook dengan  bahasa pemrograman Python . Langkah terakhir, melakukan evaluasi terhadap klaster yang terbentuk, optimalisasi jumlah klaster
Yoga  Kustanto,  Implementasi  K-Modes  Clustering  Untuk  Pengelompokan  Data  Bermain  Game  Pada  Mahasiswa

## Ditinjau Dari Durasi Belajarnya
dengan Metode Elbow , pengukuran seberapa baik algoritma K-Modes menggunakan Silhouette Score , dan mengetahui korelasi variabel dengan grafik Correlation Matrix .
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Analisis Permasalahan
Penelitian diawali dengan pengumpulan jurnal artikel yang berhubungan dengan kecanduan game online . Selanjutnya melakukan analisis  permasalahan  pada  mahasiswa  Universitas  Muhammadiyah  Magelang  terkait  dengan game  online dimana terdapat mahasiswa yang membentuk kelompok dan bermain game online bersama. Terkait dengan permasalahan tersebut, peneliti memiliki ide untuk melakukan analisis pengelompokan tingkat kecanduan game di kalangan mahasiswa sehingga  algoritma  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah clustering  K-Modes .  Selanjutnya,  peneliti  melakukan pengumpulan  artikel  relevan  tentang  implementasi  penggunaan  algoritma K-Modes  Clustering di  berbagai  sumber pustaka yang memiliki kesamaan topik.

## 2.3 Pengumpulan Data
Populasi dalam penelitian ini adalah mahasiswa Universitas Muhammadiyah Magelang yang diperoleh dari survei secara online dengan membuat kuesioner penelitian menggunakan Google Form. Populasi yang diperoleh yaitu  sebanyak 90 responden dengan rentang pengambilan data 4  – 30 November 2023. Adapun data jawaban yang diisi oleh responden tersebut  merupakan  kendala  yang  dialami  saat  bermain  game  pada  satu  semester  sebelumnya  atau  pada  enam  bulan terakhir bermain game. Pertanyaan-pertanyaan pada kuesioner tersebut merupakan modifikasi dari dataset terdahulu yang diunggah  dalam  laman  web  zenodo.org  yang  berisi  data  siswa  SMA  terkait game  online [13].  Data  yang  diperoleh mencakup aspek-aspek yang mempengaruhi tingkat ketergantungan terhadap game online , termasuk jumlah waktu yang dihabiskan untuk bermain game, jenis permainan yang lebih cenderung menarik minat mahasiswa, jumlah waktu yang digunakan untuk aktivitas belajar, dan penambahan beberapa variabel pertanyaan tentang pedoman skala bermain game yang digagas oleh Lemmens yaitu Saliance , Tolerance , Mood , Withdrawl , Relapse , Conflict , dan Problems [14]. Adapun skala kecanduan game tersebut dapat dilihat pada Tabel 1.
Skala  kecanduan  game  pada  Tabel  1,  berguna  men-validasi  korelasi  terhadap  waktu  yang  dihabiskan  untuk bermain game. Durasi waktu yang dihabiskan untuk bermain game saja tidak cukup sebagai dasar dalam mengukur tingkat kecanduan game, sehingga skala tersebut menjadi pengukuran tingkat kecanduan game dan korelasinya terhadap motivasi belajar  pada  mahasiswa.  Tolerance  merupakan  kriteria  ketika  pemain  ingin  bermain  game  secara  terus-menerus  dan menambah waktu bermain. Problems merupakan kriteria ketika mengalami masalah yang disebabkan oleh bermain game. Saliance yaitu  menjadikan  game  sebagai  aktivitas  paling  penting  dan  utama. Mood adalah  menjadikan  game  sebagai perubah suasana hati ketika sedang dalam masalah. Withdrawl merupakan emosi keinginan bermain game. Relapse adalah kecenderungan  ingin  bermain  walaupun  sudah  diperingatkan.  Terakhir, Conflict yaitu  mengalami  masalah  yang disebabkan  bermain  game  secara  berlebihan.  Durasi  yang  dihabiskan  untuk  bermain  game  antar  individu  bervariasi, beberapa  mungkin  melakukannya  dengan  waktu  berjam-jam  setiap  hari  tanpa  menunjukkan  tanda-tanda  kecanduan. Sementara yang lain mungkin hanya bermain beberapa jam tapi telah memenuhi kriteria-kriteria kecanduan diatas.
Yoga  Kustanto,  Implementasi  K-Modes  Clustering  Untuk  Pengelompokan  Data  Bermain  Game  Pada  Mahasiswa

## Ditinjau Dari Durasi Belajarnya

## Tabel 1. Skala Kecanduan Game
Pertanyaan Kuesioner Kriteria Apakah suatu saat durasi waktu yang kamu gunakan untuk bermain game akan bertambah? (Misalnya 1 jam menjadi 2 jam setiap kali bermain) Tolerance Setelah bermain game online, apakah ada rasa malas belajar efek dari bermain game tersebut? Problems Apakah kamu memikirkan game online sepanjang hari? Saliance Ketika kamu sedang dalam masalah, apakah membuatmu ingin bermain game online untuk meredakan stress dari masalah tersebut? Mood Jika kamu tidak mengakses game online dalam sehari saja, apakah ada yang kurang dalam keseharianmu?  Withdrawl Jika  kamu  diberitahu  orang-orang  terdekatmu  untuk  mengurangi  waktu  bermain  game  atau  bahkan berhenti bermain game, apakah kamu akan berhenti bermain?
Relapse Ketika  kamu  sering  bermain  game  online,  tanpa  disadari  keseringan  bermain  game  mempengaruhi hubungan  interaksi  dengan  orang-orang  terdekatmu.  Apakah  kamu  merasa  game  online  membuat interaksi sosialmu lebih renggang? Conflict

## 2.4 Pengolahan Data

## 2.4.1 Attribute Rename
Langkah awal pengolahan data atau yang disebut preprocessing data dalam penelitian ini yaitu mengubah nama atribut data  yang  diperoleh  dari  hasil  survei  kuesioner.  Mengubah  nama  atribut  dalam  data  mining  merujuk  pada  proses kemudahan dalam analisis dan interpretasi data serta meningkatkan kualitas kinerja model pengelompokan data. Atribut data  yang  awalnya  berisi  pertanyaan-pertanyaan  terkait  data  diri  responden  di-rename  dengan  nama  baru  yang  lebih singkat agar meningkatkan analisis data.

## 2.4.2 Labelling
Proses labeling dalam penelitian ini berguna untuk menentukan rentang durasi bermain game dan durasi belajar dengan memberikan  label  pada  setiap  masing-masing  kategori  durasi.  Proses  labeling  dalam  menginterpretasikan  nilai  pada penelitian ini mengacu pada penelitian sebelumnya oleh Doli Fancius[15]. Adapun labeling pada durasi bermain game dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Labelling Variabel Durasi Bermain Game Intensitas Rentang Waktu Label Sangat Rendah Kurang dari 1 jam per hari 0 Rendah 1 – 3 jam per hari 1 Sedang 4 – 6 jam per hari 2 Tinggi 7 – 9 jam per hari 3 Sangat Tinggi Lebih dari 9 jam per hari 4
Tabel 2 diatas merupakan proses labelling yang dilakukan dengan memberikan nilai angka berupa angka 0 sampai 4 pada masing-masing kategori durasi. Angka yang kurang dari 2 untuk mengkategorikan intensitas rendah yaitu rentang waktu kurang dari 3 jam per hari. Sebaliknya, angka yang lebih dari 2 akan dikategorikan intensitas tinggi karena rentang waktu lebih dari 4 jam per hari.
Adapun labelling pada durasi belajar dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Labelling Variabel Durasi Belajar Intensitas Rentang Waktu Label Sangat Rendah Kurang dari 1 jam per hari 0 Rendah 1 – 2 jam per hari 1 Sedang 3 – 4 jam per hari 2 Tinggi 5 – 6 jam per hari 3 Sangat Tinggi Lebih dari 6 jam per hari 4
Tabel 3 merupakan labelling pada variabel durasi belajar mahasiswa. Sama halnya dengan labelling pada variabel durasi bermain game namun sedikit berbeda pada durasi yang dihabiskan untuk belajar.

## 2.4.3 Cleaning
Pembersihan data atau cleaning dilakukan pada data mentah dengan menyeleksi ulang data sebelum melakukan tahap pengolahan data dan  membersihkan data dengan cara menghapus data-data yang tidak digunakan dalam tahap analisis clustering.[16]. Hal ini dilakukan agar menghindari kesalahpahaman dalam penggunaan atribut yang tidak dibutuhkan pada proses pengelompokan data ketika menganalisis data tersebut.

## 2.5 Metode yang diusulkan
Yoga  Kustanto,  Implementasi  K-Modes  Clustering  Untuk  Pengelompokan  Data  Bermain  Game  Pada  Mahasiswa

## Ditinjau Dari Durasi Belajarnya
Algoritma  yang  diusulkan  dalam  penelitian  ini  adalah  algoritma  pengelompokan  atau clustering .  Terdapat  beberapa prosedur dalam clustering data, salah satunya adalah K-Modes Clustering . K-Modes Clustering merupakan modifikasi K- Means , dimana algoritma  ini digunakan dalam pengelompokan saat data tersebut bersifat kategorikal[17]. Sedangkan data pada penelitian ini memiliki parameter label yang bersifat kategorik sehingga  penggunaan metode k-modes lebih sesuai  diterapkan  pada  penelitian  ini  dibandingkan  metode k-means .  Pengukuran  antara  titik centroid pada k-modes berbeda dengan k-means , dimana pada algoritma ini menggunakan modus pengukuran nilai kategori antara dua titik data. Langkah-langkah pada k-modes tetap sama dengan algoritma k-means yang dijelaskan sebagai berikut:
a. Inisialisasi cluster dengan memilih secara acak k centroid awal dari dataset.
b. Hitung  jarak  atau  kesamaan  antara  setiap  titik  data  dengan  centroid.  Tentukan  cluster  yang  memiliki  jarak  mode terdekat dari setiap titik data dengan rumus:
𝑑 1 (𝑋, 𝑌) =   ∑ 𝛿 𝑚 𝑗=1 (𝑥 𝑗 , 𝑦 𝑗 ) (1)
Dimana
𝛿(𝑥 𝑗 , 𝑦 𝑗 ) =   { 0   (𝑥 𝑗 =   𝑦 𝑗 ) 1   (𝑥 𝑗 ≠ 𝑦 𝑗 )
Keterangan: 𝑑(𝑥, 𝑦) = jarak dari data x ke y 𝑥 𝑗 = nilai fitur j dari x 𝑦 𝑗 = nilai fitur j dari y
𝑚
= jumlah fitur c. Setelah  cluster  terbentuk,  periksa  nilai  ketidaksamaan  setiap  atribut  menggunakan  modus  atau  objek  yang  sering muncul.
d. Ulangi langkah 2 dan 3 hingga tidak ada objek cluster yang berubah.
Berikut  merupakan diagram  alur  atau  flowchart  metode  pengelompokan  data  dengan  algoritma  K-Modes  yang ditampilkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Flowchart atau Alur K-Modes Clustering

## 2.6 Evaluasi
Dalam  tahap  evaluasi,  analisis  pengelompokkan  data  dengan  algoritma K-Modes dinilai  seberapa  baik  hasil  dari klasterisasi dengan tujuan mengidentifikasi cluster yang terbentuk sehingga mendapatkan informasi baru terhadap data yang dianalisis. Proses klasterisasi dengan algoritma K-Modes juga diukur seberapa baik pengelompokkan cluster yang terbentuk  dengan  menggunakan Silhouette  Score .  Selain  itu,  penggunaan  Metode Elbow pada  penelitian  ini  dapat membantu  menentukan  jumlah  klaster  optimal  yang  baik  digunakan  pada  dataset  kecanduan  game  pada  mahasiswa. Terakhir,  evaluasi  terhadap  hubungan  kecanduan  game  online  dengan  durasi  belajar  mahasiswa  menggunakan  grafik Correlation Matrix .
Yoga  Kustanto,  Implementasi  K-Modes  Clustering  Untuk  Pengelompokan  Data  Bermain  Game  Pada  Mahasiswa Ditinjau Dari Durasi Belajarnya

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Hasil pengumpulan data memperoleh data sebanyak 90 data mahasiswa yang bermain game online. Data ini terdiri dari beberapa atribut, termasuk cap waktu, jenis kelamin, semester, status bermain, nama game, internet untuk akses game, rata-rata  jam  bermain  game,  tempat  bermain  game,  dll  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  3.  Namun,  dalam  analisis pengelompokan data yang dilakukan, tidak semua atribut dipakai dalam tahap pengklasteran. Beberapa atribut yang tidak penting  atau  tidak  perlu  dicantumkan  sebagai  parameter clustering salah  satunya  cap  waktu  atau timestamp yang merupakan tanggal dan waktu pengisian kuesioner.

## Gambar 3. Data Mahasiswa
Data mahasiswa yang dapat dilihat pada Gambar 3, menunjukkan data mentah yang diperoleh dari hasil kuesioner Google Form. Nama atribut masih dalam bentuk pertanyaan-pertanyaan yang sesuai dengan kuesioner online.
3.2 Pengolahan Data
3.2.1 Attribute Rename
Gambar 4. Atribut baru pada data mahasiswa
Proses  mengubah  nama  atribut  pada  dataset  dilakukan  untuk  memberikan  nama  yang  awalnya  dalam  bentuk pertanyaan-pertanyaan tentang data diri mahasiswa berdasarkan pengalaman pribadi dalam bermain game online. Atribut yang jelas dan deskriptif sangat penting dalam data mining karena meningkatkan pemahaman, keterbacaan, dan kualitas analisis  data[18].  Perubahan  nama  atribut  dapat  memudahkan  pemahaman  tentang  informasi  dan  mengurangi kesalahpahaman atribut yang ambigu atau tidak jelas ketika melakukan analisis data. Nama atribut yang lebih deskriptif dapat membantu analisis data dalam memahami pola dan hubungan dalam data saat algoritma analisis diterapkan sehingga meningkatkan kinerja model. Nama atribut yang jelas dapat menghasilkan hasil analisis yang lebih baik, memperkuat interpretasi, serta membantu memudahkan dalam pengambilan kesimpulan yang lebih jelas. Pada Gambar 4 menunjukkan bahwa data yang awalnya memiliki atribut yang kompleks telah diubah ke dalam atribut yang lebih singkat agar lebih mudah saat analisis data.
Yoga  Kustanto,  Implementasi  K-Modes  Clustering  Untuk  Pengelompokan  Data  Bermain  Game  Pada  Mahasiswa

## Ditinjau Dari Durasi Belajarnya

## 3.2.2 Labeling
Proses hasil labelling pada masing-masing variabel dapat dilihat pada Gambar 4
Gambar 5. Hasil Labelling
Hasil  dari  proses  labeling  pada  Gambar  5,  mengkategorikan  data  rata-rata  durasi  bermain  game  online  (Mean Hours of Game/mhog) dan rata-rata durasi belajar (Mean Hours of Study/mhos) menjadi lima kategori yang dapat dilihat pada Gambar 5. Durasi bermain game online yang kurang dari satu jam per hari dapat diberi label (0) sebagai intensitas sangat rendah, satu sampai tiga jam per hari diberi label (1) sebagai kategori rendah, empat sampai enam jam per hari bermain sebagai label (2) dengan intensitas sedang, tujuh sampai sembilan jam per hari sebagai intensitas tinggi diberi label  (3),  dan  label  (4)  jika  durasi  bermain  game  lebih  dari  sembilan  jam  per  hari  yaitu  intensitasnya  sangat  tinggi. Sedangkan visualisasi jumlah data mahasiswa berdasarkan rata-rata durasi bermain game dijelaskan pada Gambar 6.
Gambar 6. Mean Hour of Game (mhog)
Gambar  6,  menunjukkan  frekuensi  durasi  rata-rata  bermain  game  online  ( Mean  Hours  of  Game /mhog)  paling tinggi berada pada rentang waktu 1-3 jam per hari. Diinterpretasikan bahwa durasi bermain game antara satu hingga tiga jam  per  hari  dapat dikatakan sebagai  durasi  yang  cukup  umum  sebagian orang.  Namun,  penting  untuk  diingat  bahwa implikasi dari durasi bermain game dapat bervariasi antarindividu, seperti usia, banyaknya aktivitas lain, dan dampak dari kecanduan game online itu sendiri[19].
Yoga  Kustanto,  Implementasi  K-Modes  Clustering  Untuk  Pengelompokan  Data  Bermain  Game  Pada  Mahasiswa

## Ditinjau Dari Durasi Belajarnya
Sedangkan pada Gambar 7, frekuensi durasi rata-rata belajar per hari ( Mean Hours of Study /mhos) paling tinggi berada pada kisaran 1-2 jam per hari. Durasi tersebut diinterpretasikan sebagai rentang waktu yang standar atau normal dalam  mengalokasikan  waktu  belajar  dalam  sehari.  Namun  efisiensi  dari  durasi  belajar  dapat  dikatakan  bervariasi tergantung pada tingkat pendidikan, subjek yang dipelajari, dan efektivitas waktu yang dihabiskan[20].

## 3.2.3 Cleaning
Pembersihan  data  dilakukan  untuk  menghilangkan  atribut  yang  tidak  digunakan  sebagai  parameter  klasterisasi  data kecanduan  game  online.  Pembersihan  data  sebelum  clustering  dapat  meningkatkan  kualitas  hasil  clustering  dengan meminimalkan  dampak  dari  data  yang  tidak  lengkap  atau  tidak  relevan.  Beberapa  atribut  yang  tidak  digunakan  atau dibersihkan seperti atribut “ time ”, “ sem ”, “ game ”, “ if ”, “ pgoc ”, dan “ reason ”. Atribut-atribut tersebut bukan merupakan parameter  kecanduan  game  online  sehingga  perlu  dihilangkan  sebelum  tahap  analisis  clustering.  Data  yang  sudah dilakukan tahap cleaning dapat dilihat pada Gambar  8 yang menunjukkan hasil pembersihan atribut-atribut yang tidak digunakan  dalam  proses  klastering  data.  Atribut  tersebut  dihilangkan  karena  bukan  merupakan  data  yang  bertipe kategorikal.
Gambar 8. Hasil Cleaning

## 3.3 Metode yang diusulkan
Gambar 9. Hasil Centroid yang terbentuk
Hasil  kinerja  model  clustering  menggunakan  k-modes  pada  atribut-atribut  kategorikal  dengan  cluster  yang ditentukan  sebanyak 2  cluster  dan  maksimum  iterasi  adalah  dua puluh  percobaan  iterasi  dengan  nilai  k  centroid  awal adalah data ke-0 dan ke-2 didapatkan hasil pengelompokkan yang dapat dilihat pada Gambar 9.
Hasil percobaan iterasi yang dijelaskan pada Gambar 9 menghasilkan 2 cluster. Hasil klaster tersebut terdapat 2 centroid  yang  masing-masing  memiliki  karakteristik  kelompok  yang  berbeda.  Pada  Tabel  4,  dijelaskan  identifikasi karakteristik masing-masing klaster yang diperoleh dari hasil klastering menggunakan algoritma k-modes.
Tabel 4. Identifikasi Cluster Klaster Penjelasan
Klaster 1 Klaster 1 merupakan klaster yang mempunyai anggota lebih banyak dengan jumlah 63 anggota. Cluster ini berisi kelompok mahasiswa yang mayoritas berjenis kelamin laki-laki. Pada klaster ini,  mahasiswa masih bermain game online pada enam bulan terakhir dan diantaranya bermain game di rumah masing-masing. Durasi yang dihabiskan untuk bermain game pada klaster 1 berada pada kisaran 1-3 jam per hari, sedangkan durasi belajarnya antara 1-2 jam per harinya. Durasi bermain game tersebut dapat bertambah sewaktu-waktu. Selain itu, pada klaster ini terdapat mahasiswa yang semakin malas belajar dan lebih mementingkan game. Pada klaster ini, alasan mahasiswa bermain game dikarenakan ingin meredakan stress dan jika dalam waktu sehari saja tidak mengakses game ada sesuatu yang kurang dalam kesehariannya. Meskipun pada klaster ini didominasi mahasiswa yang sering mengakses game setiap hari, namun tetap mengurangi dan membatasi bermain game.
Yoga  Kustanto,  Implementasi  K-Modes  Clustering  Untuk  Pengelompokan  Data  Bermain  Game  Pada  Mahasiswa

## Ditinjau Dari Durasi Belajarnya
Klaster 2 Klaster  2  mempunyai  anggota  sebanyak  27  anggota  yang  didominasi  oleh  jenis  kelamin  perempuan. Meskipun  pada  klaster  ini  dapat  dikatakan  masih  mengakses  game  online  selama  enam  bulan  terakhir, namun durasi yang dihabiskan untuk bermain game terbilang sedikit yaitu kurang dari 1 jam per harinya. Pada klaster ini,  durasi belajar berada berkisar antara 1 hingga 2 jam per hari dan tidak memikirkan game online.  Walaupun  pada  klaster  ini  tidak  mengakses  game  online  dalam  waktu  sehari  saja,  mereka  tidak memiliki keinginan untuk bermain dan mengakses game meski dalam kondisi stress.
Hasil centroid di atas, mengidentifikasi dua jenis klaster yang terbentuk dari proses analisis  klastering sehingga klaster yang diperoleh dari algoritma k-modes tersebut dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Data Clustering

## 3.4 Evaluasi
Hasil analisis klastering menggunakan algoritma k-modes tersebut perlu dilakukan analisis sehingga pada tahap evaluasi ini  menjelaskan  informasi  baru  yang  diperoleh dari  beberapa  tahapan  yang  sudah dilakukan  diatas.  Kinerja  algoritma klastering  k-modes  pada  12  atribut  diatas  mendapatkan  hasil  klaster  yang  baik.  Hasil  klastering  pada  penelitian  ini menghasilkan klaster sebanyak 2 kelompok klaster. Jumlah klaster yang digunakan pada tahap klastering harus ditentukan dengan  menentukan  jumlah  klaster  optimal  agar  mendapatkan  hasil  yang  optimal  pula  sehingga  dalam  menentukan jumlah klaster optimal pada penelitian ini menggunakan Metode Elbow yang dapat dilihat pada Gambar 11.

## Gambar 11. Metode Elbow
Metode  Elbow  membantu  dalam  menentukan  jumlah  klaster  optimal  yang  digunakan  dalam  suatu  data.  Pada Gambar 11 diatas, grafik siku berada pada titik 6 dengan nilai cost kurang dari 250 sehingga jumlah klaster optimal yang diperoleh dari penerapan metode elbow adalah 6 cluster.
Berdasarkan  analisis  klastering  pada  data  tingkat  kecanduan  game  dan  hubungannya  dengan  motivasi  belajar menggunakan algoritma k-modes memberikan pandangan objektif mengenai seberapa baik suatu pengelompokan dapat memisahkan  kelompok  sehingga  dalam  menilai  seberapa  valid  pengelompokkan  tersebut,  Silhoutte  Score  membantu untuk  mengukur  sejauh  mana  pemisahan  masing-masing  kelompok.  Silhoutte  Score  pada  klastering  kecanduan  game
Yoga  Kustanto,  Implementasi  K-Modes  Clustering  Untuk  Pengelompokan  Data  Bermain  Game  Pada  Mahasiswa Ditinjau Dari Durasi Belajarnya
mendapatkan hasil sebesar 0,1531 dan hubungan antara durasi bermain game dengan durasi belajar pada mahasiswa dapat dilihat pada Gambar 12 sebagai berikut.

## Gambar 12. Correlation Matrix
Gambar  12  menunjukkan  matriks  korelasi  anatara  variabel  durasi  bermain  game  dan  variabel  durasi  belajar. Hubungan yang diperoleh dari hasil clustering menggunakan matriks korelasi mendapatkan hasil negatif sehingga tidak terdapat hubungan antara durasi yang dihabiskan untuk bermain game dan durasi belajar mahasiswa.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang  telah  disampaikan  dalam  pengelompokan  data  bermain  game  online  pada mahasiswa Universitas Muhammadiyah Magelang, dapat ditarik kesimpulan sebanyak 90 data mahasiswa yang diperoleh merupakan hasil survei kuesioner online pada pengalaman pribadi mahasiswa dalam bermain game selama enam bulan terakhir.  Pengklasteran  data  bermain  game  pada  mahasiswa  menggunakan  algoritma  k-modes,  sebelumnya  dilakukan preprocessing  terlebih  dahulu  agar  nantinya  dapat  diklastering  dengan  baik.  Jumlah  klaster  yang  digunakan  pada penelitian ini sebanyak 2 klaster dengan hasil klaster 1 berjumlah 63 anggota sedangkan klaster 2 berjumlah 27 anggota. Berdasarkan Metode Elbow dalam menentukan jumlah klaster optimal, grafik siku berada pada titik 6 dengan nilai cost kurang dari 250 sehingga jumlah klaster optimal yang diperoleh adalah 6 cluster. Selain itu, hasil cluster juga dilihat jarak masing-masing  klaster  dengan  menggunakan  Slihouette  Score  yang  hasilnya  adalah  0,1531  dan  dalam  menentukan hubungan antar variabel cluster dengan matriks korelasi mendapatkan hasil -0,10 yang berarti korelasi negatif.

## REFERENCES
[1] P. A. Yudhanto, “Perancangan Promosi Produk Edu-Games Melalui Event,”, 2010, Bandung.
[2] H. Sama and J. Junanto, “Analisis Pengaruh Game Online Dan Motivasi Bermain Terhadap Minat Belajar Siswa Sd,” Jevon Junanto J. Ilm. Betrik , vol. 13, no. 03, pp. 348–355, 2022.
[3] G.  L.  Ondang,  B.  J.  Mokalu,  and  S.  Y.  V.  I.  Goni,  “Dampak  Game  Online  Terhadap  Motivasi  Belajar  Mahasiswa  Jurusan Sosiologi Fispol Unsrat,” J. holistik , vol. 13, no. 2, pp. 1–15, 2020.
[4] V. A. Dihni, “Jumlah Gamers Indonesia Terbanyak Ketiga di Dunia Title,” databoks , 2022.
https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2022/02/16/jumlah-gamers-indonesia-terbanyak-ketiga-di-dunia
[5] “Gaming Disorder,” World Health Organization (WHO) .
[6] A. Muhammad and E. Budianita, “Pengelompokan Tingkat Kecanduan Game Online Menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 5, no. 4, pp. 601–610, 2022, doi: 10.32672/jnkti.v5i4.4511.
[7] Z. Nabila, A. Rahman Isnain, and Z. Abidin, “Analisis Data Mining Untuk Clustering Kasus Covid-19 Di Provinsi Lampung Dengan  Algoritma  K-Means,” J.  Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  2,  no.  2,  p.  100,  2021,  [Online].  Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[8] Z.  Cindya  Dwynne,  D.  Nur  Aini,  T.  Ayunita  Pertiwi,  and  D.  Pramana,  “SENTIMAS:  Seminar  Nasional  Penelitian  dan Pengabdian Masyarakat Cluster Level of Online Game Addiction in Students of the Faculty of Science and Technology and its Correlation with Learning Interest Cluster Tingkat Kecanduan Game Online Pada Mahasiswa Fak,” pp. 126–132, 2023, [Online]. Available: https://journal.irpi.or.id/index.php/sentimas
[9] C. Liu et al. , “A Moving Shape-based Robust Fuzzy K-modes Clustering Algorithm for Electricity Profiles,” Electr. Power Syst. Res. , vol. 187, p. 106425, 2020, doi: https://doi.org/10.1016/j.epsr.2020.106425.
[10]  S. Alphenia, “Analisis K-Modes Clustering Dengan Metode Jarak Yuan,” pp. 1–127, 2022.
[11]  A. Fauzi, N. M. Saraswati, R. Cipta, and S. Hariyono, “( Studi Kasus : S MA Islam Ta ’ allumul Huda Bumiayu ),” vol. 1, no. 2, pp. 57–64, 2020.
[12]  Jupyter, “Jupyter.” jupyter.org, tanggal akses 02 Januari 2024
Yoga  Kustanto,  Implementasi  K-Modes  Clustering  Untuk  Pengelompokan  Data  Bermain  Game  Pada  Mahasiswa

## Ditinjau Dari Durasi Belajarnya
[13]  D. R. Fathony, Sulthan Alif Secca Ramadhani, Vincentian Michael Anton Poetra, and Nur Aini Rakhmawati, “Respon data siswa SMA terkait game online,” Zenodo , 2020. https://zenodo.org/record/4255028
[14]  J. S. Lemmens, P. M. Valkenburg, and J. Peter, “Development and validation of a game addiction scale for adolescents,” Media Psychol. , vol. 12, no. 1, pp. 77–95, 2009, doi: 10.1080/15213260802669458.
[15]  Doli Fancius, Elvia Budianita, Iwan Iskandar, and Fadhilah Syafria, “Tingkat Kecanduan Game Online Menggunakan Algoritma X-Means Clustering,” pp. 135–145, 2022.
[16]  M. K. Khoirul Insan, U. Hayati, and O. Nurdiawan, “Analisis Sentimen Aplikasi Brimo Pada Ulasan Pengguna Di Google Play Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  478–483,  2023,  doi: 10.36040/jati.v7i1.6373.
[17]  E. R. Susanto, A. Syarif, K. Muludi, R. R. W. Perdani, and A. Wantoro, “Implementation of Fuzzy-based Model for Prediction of Thalassemia Diseases,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1751, no. 1, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1751/1/012034.
[18]  Q. Z. Yang, X. S.,  Wu, “A Method to Deal with the Attribute Names of Data in Data Mining,” Appl. Mech. Mater. , 2015.
[19]  R. Sahara and T. Y. . Pristya, “Jurnal Ilmiah Kesehatan 2022 Jurnal Ilmiah Kesehatan 2022,” J. Ilm. Kesehat. , vol. 21, no. 1, pp. 14–19, 2022.
[20]  M. V. A. Kumar, “Study Time Investment in Students at Tertiary Level of Education: A Comparative Study,” 2019.