## Penerapan K-Means Clustering pada Penentuan Jenis Pembelajaran di Universitas Pasir Pengaraian
Luth Fimawahib 1 , Erni Rouza 2
Universitas Pasir Pengaraian, Jl.Tuanku Tambusai, Rambah Hilir, Rokan Hulu, Riau, Indonesia 1,2 E-mail: luthfimawahib@gmail.com 1 , ernirouzait@gmail.com 2
Abstrack -  The  Covid-19  pandemic  that  has  hit  the  world  has  changed  the  pattern  of  human  life, including  in  the  process  of  teaching  and  learning  activities  in  universities.  One  of  the  universities affected  by  this  pandemic  is  Pasir  Pengaraian  University.  Lectures  carried  out  by  Pasir  Pengaraian University during the Covid-19 pandemic consist of at least three forms, namely offline, online and blended learning. Efforts to assess which learning method is the most effective become important to measure the level of success of the teaching and learning process, so this study aims to determine the lecture  strategy  at  Pasir  Pengaraian  University  using  the  K-Means  Clustering  method.  K-Means Clustering algorithm is a method in data mining that can be used for data grouping. CRISP-DM is a data mining methodology used in this study. The research dataset was obtained from the Even semester 2020 lecturer learning reports. RapidMiner was used as a tool to process the data. Clusters were formed as many as 3 (three) with the results of Cluster 1 (49 lecturers), Cluster 2 (17 lecturers), and Cluster 3 (54 lecturers). Based on these results, the lecture strategy with the Blended Learning type of learning is the most  appropriate  choice  to  be  used  at  Pasir  Pengaraian  University,  because  apart  from  this  Cluster having the highest number of memberships, in this Cluster the highest percentage of places to study are Classrooms/Labors and Meeting Applications, namely blend of offline and online lectures. The blended learning strategy has proven to be representative for use during the pandemic. Evaluation using DBI or Davies-Bouldin Index. The DBI value obtained is -1.163. Cluster evaluation is not good when viewed at this value, because it is negative and not close to zero.
Keywords - K-Means, Learning , Universitas Pasir Pengaraian
I ntisari – Pandemi Covid-19 yang melanda dunia, merubah pola kehidupan manusia termasuk dalam proses  kegiatan  belajar  mengajar  di  perguruan  tinggi.  Salah  satu  perguruan  tinggi  yang  terdampak pandemi ini adalah Universitas Pasir Pengaraian. Perkuliahan yang dilaksanakan oleh Universitas Pasir Pengaraian  dimasa  pandemi  Covid-19  setidaknya  terdiri  dari  tiga  bentuk,  yaitu offline , online dan blended learning . Upaya untuk menilai metode pembelajaran mana yang paling efektif menjadi penting untuk mengukur tingkat keberhasilan proses belajar mengajar, sehingga penelitian ini bertujuan untuk menentukan  strategi  perkuliahan  di  Universitas  Pasir  Pengaraian  dengan  menggunakan  metode K- Means Clustering . Algortima K-Means Clustering merupakan suatu metode dalam data mining yang dapat dimanfaatkan untuk pengelompokan data. CRISP-DM merupakan metodologi data mining yang dipakai  dalam  penelitian  ini. Dataset penelitian diperoleh  dari  laporan  pembelajaran  dosen  semester Genap 2020. RapidMiner digunakan sebagai tool untuk memproses data tersebut. Cluster yang dibentuk sebanyak 3 (tiga) dengan hasil Cluster 1 (49 dosen), Cluster 2 (17 dosen), dan Cluster 3 (54 dosen). Berdasarkan hasil ini, strategi perkuliahan dengan jenis pembelajaran Blended Learning menjadi pilihan yang paling tepat untuk digunakan di Universitas Pasir Pengaraian, karena selain Cluster 3 ini memiliki jumlah keanggotaan yang terbanyak, pada Cluster ini persentase tertinggi tempat belajar adalah Ruang Kelas/Labor  dan  Aplikasi  Meeting,  yaitu  perpaduan  antara  kuliah  secara offline dan online .  Startegi perkuliahan blended learning terbukti representatif digunakan dimasa pandemi . Evaluasi menggunakan DBI atau Davies-Bouldin Index. Nilai DBI yang didapatkan sebesar -1.163. Evaluasi Cluster kurang baik jika dilihat pada nilai ini, karena bernilai negatif dan tidak mendekati nol.
Kata Kunci - K-Means, Pembelajaran, Universitas Pasir Pengaraian

## I. P ENDAHULUAN
Melonjaknya  kasus  yang  terkonfirmasi  positif  Covid-19  mengharuskan  pemerintah mengeluarkan beberapa surat edaran dan keputusan, seperti Surat Edaran Menteri Pendidikan dan  Kebudayaan  Nomor  4  Tahun  2020  yang  mengatur  tentang  Pelaksanaan  Kebijakan Pendidikan dalam Masa Darurat Penyebaran Covid-19 dan surat keputusan Menteri Pendidikan dan  Kebudayaan  Nomor  719/P/2020  tentang  Pedoman  Pelaksanaan  Kurikulum  Pada  Satuan Pendidikan dalam Kondisi Khusus Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia.
Universitas Pasir Pengaraian merupakan perguruan tinggi yang ada di Kabupaten Rokan Hulu Riau. Menindaklanjuti surat edaran dan keputusan menteri yang ada, Universitas Pasir Pengaraian  mengeluarkan  Surat  Edaran  Rektor  Universitas  Pasir  Pengaraian  Nomor 210/UPP/MN/III/2020 Perihal Pencegahan Penyebaran Corona Virus Disease 2019 (Covid-19) dengan salah satu poinnya adalah menghentikan perkuliahan tatap muka.
Mengganti  sistem  perkuliahan  konvensional  dengan  perkuliahan  secara online , memberikan banyak dampak, seperti belum siapnya civitas akademika yang ada, terbatasnya infrastruktur untuk mendukung perkuliahan online , dan lain sebagainya. Melihat hal tersebut, pihak  perguruan  tinggi  pada  akhirnya  menawarkan  beberapa  solusi  antara  lain  tetap melaksanakan kuliah tatap muka untuk matakuliah praktikum dengan protokol kesehatan yang ketat, memberikan bantuan flashdisk ke mahasiswa yang berisi materi video ajar dari dosen, perkuliahan  dengan  aplikasi  Smart  UPP,  dan  pelaksanaan  kuliah  dengan  bantuan  aplikasi meeting . Sehingga dari beberapa tipe pembelajaran ini bisa dikelompokkan ke dalam tiga jenis yaitu perkuliahan secara offline /luring, online, dan blended learning .
Sistem pembelajaran di perguruan tinggi harus bisa diukur, sehingga capaian output dari proses  belajar  mengajar  bisa  diketahui.  Oleh  karena  itu,  perguruan  tinggi  harus  mampu menentukan jenis pembelajaran seperti apa yang benar-benar tepat untuk diimplementasikan. Sementara, saat ini Universitas Pasir Pengaraian belum mampu mengklaster jenis pembelajaran sehingga  belum  bisa  mengukur  jenis  pembelajaran  apa  yang  paling  tepat  dan  relevan  untuk diimplementasikan.
Metode  penelitian  yang  digunakan  untuk Clustering jenis  pembelajaran  di  Universitas Pasir Pengaraian adalah K-Means . K-Mean merupakan bagian dari metode yang ada dalam data mining . Asal data bisa terdiri dari warehouse , database , repository, data dalam sebuah sistem dinamis,  dan  web  dapat  ditemukan  pola  dan  pengetahuan  barunya  dengan data  mining [1]. Terdapat  banyak  algoritma  dalam data  mining yang  bisa  difungsikan  untuk  media pengelompokan atau clustering data, salah satunya adalah K-Means ini. Pemilihan metode K- Mean sebagaimana tujuan dari penelitian ini, yaitu melakukan pengelompokkan strategi jenis pembelajaran  di  Universitas  Pasir  Pengaraian,  dan K-Mean merupakan  metode  yang  bisa digunakan  untuk  melakukan  pengelompokan  tersebut.  Bila  dibandingkan  dengan  metode Clustering lainnya, seperti Fuzzy C-Means misalnya, metode K-Mean relatif lebih cepat proses iterasinya  untuk  mendapatkan cluster. Perhitungan K-Mean tidak  serumit  metode Fuzzy  C- Means. Selain itu, hasil Cluster pada metode K-Mean lebih akurat [2]. Ada beragam cara dalam melakukan clustering , salah satu cara tersebut adalah penentuan anggota dalam grup yang sama dengan membuat suatu peraturan berdasar tingkat yang sama diantara bagian-bagiannya.
Penelitian  terdahulu  yang  menggunakan K-Means  Clustering adalah  penelitian  yang dilakukan  oleh  [3]  yaitu  melakukan Clustering perilaku  peserta  yang  mengikuti  belajar mengajar daring menggunakan Log Data Moodle . Penentuan jumlah cluster pada penelitian tersebut menggunakan metode Elbow dengan jumlah cluster optimal sebanyak 3 cluster. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aktivitas peserta pelatihan bisa digunakan untuk mengklaster 3 (tiga)  kelompok  perilaku  peserta  pelatihan  kursus.  Penelitian  lainnya  yang  menggunakan metode sama adalah [4] yang mengklaster daerah pengguna teknologi di Indonesia yang dibagi kedalam 3 (tiga) cluster yaitu tinggi, sedang dan rendah dengan hasil evaluasi menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI) yang cukup optimal sebesar 0,222. Jika merujuk pada penelitian
yang  dilakukan  oleh  peneliti  sebelumnya  dengan  metode  yang  sama,  maka  pembeda  pada penelitian ini adalah pada jenis perilaku objek yang diteliti dan teknologi yang digunakan. Jenis perilaku objek dan teknologi yang digunakan oleh objek yang diteliti lebih bervariatif.
Penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk  memahami data  mining dengan  metode K-Means Clustering dalam  mengelompokkan  jenis  pembelajaran  yang  ada  di  Universitas  Pasir Pengaraian. Selain itu tujuannya adalah mengidentifikasi jenis pembelajaran yang paling tepat menggunakan metode K-Means. Adapun manfaat dari penelitian ini bisa menjadi acuan bagi pihak  Universitas  Pasir  Pengaraian,  jenis  pembelajaran  apa  yang  paling  representatif diimplementasikan,  terutama  dalam  kondisi  wabah  pandemi.  Manfaat  bagi  peneliti  adalah menambah  pengetahuan  baru  tentang  konsep  klasterisasi  menggunakan  Algoritma K-Means Clustering .

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI

## A. Studi Literatur
1. Data Mining
Sebuah pengetahuan dan informasi-informasi penting yang bisa menaikkan keuntungan, menekan biaya pengeluaran, bisa digali dengan proses data mining [5]. Beberapa teknik yang digunakan  dalam  data  mining  antara  lain  matematika,  statistik, atrificial  intelligence ,  dan machine  learning yang  fungsinya  mengekstrak  dan  mengidentifikasi  informasi  dan pengetahuan berguna yang saling terhubung di beragam database [6]. Proses dari penambangan data  atau data  mining menghasilkan  suatu  hal  yang  bisa  dijadikan  modal  untuk  penentuan langkah  diwaktu  mendatang  [7].  Proses  menggali  ini  bisa  dianalogikan  seperti  pengeboran minyak di laut lepas. Jika laut dan segala isi di dalamnya adalah basis data, maka minyak adalah pengetahuan baru.

## 2. Clustering
Clustering adalah satu dari banyak metode data mining yang mempunyai sifat unspervised (tanpa arahan) yaitu karakteristik setiap Cluster tidak ditentukan sebelumnya, namun Cluster yang terbentuk mengacu pada atribut-atribut yang serupa dari suatu Cluster . Oleh sebab itu, dari sekumpulan data dan atribut-atribut yang mirip akan dikelompokkan sesuai karakterisiknya dan direpresentasikan sebagai titik-titik dalam ruang multidimensi [8].

## 3. Algoritma K-Means
K-Means  dikelompokkan  menggunakan  metode  analisa  kelompok  yang  diarahkan  pada pemartisian. N obyek pengamatan kedalam K kelompok atau disebut sebagai Cluster , dimana setiap obyek pengamatan memiliki sebuah kelompok dengan rata-rata atau mean [9]. Algoritma K-Means masuk  ke  dalam  penerapan data  mining Clustering yang  dapat  digunakan  untuk mengelompokkan data menjadi beberapa kelompok. Kelompok-kelompok yang dibentuk ini memiliki  kriteria  yang  telah  ditentukan,  lalu  data-data  yang  sesuai  dengan  kelompoknya dikumpulkan menjadi satu cluster . Titik pusat atau Centroid adalah hal yang dimiliki oleh setiap cluster [10]. Adapun tahapan algoritma K-Means sebagai berikut [10]:
a. Memilih berapa (k) Cluster yang diharapkan dalam dataset
b. Pilih secara acak Centroid
c. Menghitung  jarak  terpendek  tiap  data  dengan Centroid .  Gunakan  rumus Euclidean distance (d) untuk menghitung jarak terpendek dengan Centroid tersebut. 2 (dua) titik yang tidak sama bisa diukur dengan metode Euclidean distance ini[11]. Adapun rumus tersebut adalah:
𝑑𝑒 =   %(xi − si) ! + (𝑦𝑖 − 𝑡𝑖) ! (1)
Keterangan :
(x,y) = koordinat objek
(s, t) = koordinat Centroid
i = banyaknya objek
d. Menghitung ulang titik Cluster dengan keanggotaan Cluster terbaru. Rata-rata seluruh data  yang  ada  dalam cluster merupakan  pusat cluster .  Rumus  untuk  menghitung  hal tersebut adalah :
V ij = " #$ = ∑ Xkj #$ %&' (2)
Keterangan : Vij = Centroid rata-rata pada Cluster ke – i untuk variabel ke – j N i = Jumlah anggota Cluster ke – i i, k = Indeks dari Cluster j = Indeks variabel Xkj = Nilai data ke – k variabel ke – j untuk Cluster tersebut
e. Cluster baru ( Centroid baru) digunakan untuk menghitung ulang setiap objek. Tahap ini merupakan  pembukaan  awal  iterasi  baru.  Jika cluster masih  memiliki  anggota  yang berpindah, maka kembali ke langkah c. Jika anggota cluster tidak berpindah cluster lagi, proses clustering selesai.
4. Offline (luring), Online (daring) dan Blended Learning
Kepanjangan  Luring  adalah  “luar  jaringan”,  tidak  menggunakan  jaringan  komputer, contohnya  tatap  muka  langsung  atau  menggunakan  buku  pegangan  siswa. Online (daring) merupakan  metode  pembelajaran  yang  memanfaatkan  metode  interaktif  berbasis Learning Manajemen  System (LMS),  seperti  menggunakan  Google  Meet,  Zoom,  Google  Drive,  dan sebagainya.  [12].  Adapun  Blended  Learning  adalah  gabungan  atau  kombinasi  dari pembelajaran Offline dan Online .

## 5. RapidMiner
Ralf Klinkenberg, Ingo Mierswa, dan Simon Fischer merupakan pengembang RapidMiner di Artificial Intelligence Unit dari University of Dortmund. Aplikasi ini adalah aplikasi open source berlisensi AGPL (GNU Affero General Public License ) yang dapat digunakan untuk mengolah data mining [8].

## 6. CRISP-DM
Cross-Industry  Standard  Process  for  Data  Mining  (CRISP-DM) merupakan  metode penyelesaian masalah dalam data mining . Tahapan CRISP-DM yaitu business understanding , data understanding , data preparation , modeling , evaluation , dan deployment [7].

## B. Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian berada di Universitas Pasir Pengaraian. Waktu penelitian yaitu Mei 2021 sampai September 2021.

## C. Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  hasil  pelaksanaan  pengajaran  dosen  Universitas  Pasir Pengaraian pada semester genap 2020. Data ini berjumlah 120, terdiri dari beberapa variabel
seperti no, nama dosen, fakultas, prodi, metode pembelajaran di ruang kelas/labor, kelas/labor dan aplikasi meeting , dan aplikasi meeting .

## D. Metode dan Tahap Penelitian
Algoritma K-Means  Clustering adalah  metode  yang  diimpelmentasikan  untuk pengelompokan  metode  pembelajaran  di  Universitas  Pasir  Pengaraian.  Pengujian  atau implementasi  metode  menggunakan  RapidMiner. Cluster yang  akan  dibentuk  sebanyak  3 (tiga), yaitu offline /luring, blended learning dan online sebagaimana uraian pada pendahuluan. Tahapan  penelitian  menggunakan  metodologi  CRISP-DM  dengan  penjelasan  langkah- langkahnya sebagai berikut:
Gambar 1. Alir Siklus CRISP-DM (ftp://public.dhe.ibm.com)
1. Tahap Business Understanding :
Memahami objek bisnis yang akan dikembangkan informasi dan pengetahuan barunya dengan data  mining .  Penelitian  ini  menerapkan    metode K-Means  Clustering untuk pengelompokan jenis pembelajaran .
2. Tahap Data Understanding :
Setelah  memahami  objek  bisnis  dengan  baik,  tahap  ini  adalah  pemahaman  terhadap data. Dimulai dari data apa saja yang dikumpulkan, mendesripsikan data, ekploarsi data serta memeriksa dengan cermat kualitas data yang akan diolah.
3. Tahap Data  Preparation :  Setelah  tahap  dua  dilaksanakan,  maka  pada  tahap  ini melakukan  identifikasi  dan  penyusunan  jawaban  terhadap  data  yang  telah  diperoleh agar  bisa  mengelompokkan  dan  memilah  data  ke  dalam  kelompok-kelompok  yang sudah ditentukan.
4. Tahap Modeling : Tahap ini melakukan penentuan model yang hendak dipakai dalam pengelompokan  jenis  pembelajaran. K-Means  Clustering merupakan  model  yang dipilih pada penelitian ini.
5. Tahap Evaluation :  Tahap  ini  merupakan  proses  pengujian  terhadap  kelompok  yang dibentuk menggunakan algoritma K-Means Clustering dengan pengelompokkan secara manual.
6. Tahap Deployment :  Laporan  hasil  pengolahan  data  yang  telah  selesai,  yaitu  berupa pengetahuan yang diperoleh

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Business Understanding (Pemahaman Bisnis)
Universitas  Pasir  Pengaraian  (UPP)  sebagai  perguruan  tinggi  yang  cukup  berkembang pesat untuk ukuran di kabupaten, harus mampu menghadapi segala bentuk perubahan, baik dari
sisi perubahan teknologi maupun perubahan kebijakan pemerintah. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melihat jenis pembelajaran yang paling representatif digunakan oleh civitas UPP. Kegiatan observasi dilakukan secara langsung di UPP. Output dari penelitian ini diharapkan memiliki nilai guna bagi UPP dalam menentukan jenis pembelajaran.

## B. Data Understanding (Pemahaman Data)
Ketika penelitian sudah ditentukan tujuannya, maka selanjutnya adalah memahami data yang hendak diolah. Penelitian ini menggunakan dataset awal berupa laporan pengajaran dosen UPP semester genap 2020. Data ini dikumpulkan, dideskripsikan datanya, dilakukan eksplorasi data dan diverifikasi kualitas datanya.
Tabel I mendeskripsikan data pengajaran dosen UPP semester genap 2020. Dari Tabel I ini bisa  dipahami  atribut,  tipe  data,  dan  keterangan.  Setelah  data  dideskripsikan,  agar mempermudah  memahami  data  supaya  diperoleh  pengetahuan  atau  pemahaman  data,  maka langkah berikutnya adalah melakukan proses explore the data . Dari data yang diexplore ini, langkah  selanjutnya  adalah  memverifikasi  kualitas  data  dengan  cara  mengecek  data  secara manual dengan Microsoft Excel menggunakan fitur Conditional Formatting . Hal ini masih bisa dilakukan, mengingat jumlah data yang masih terjangkau untuk dilakukan verifikasi. Jika tidak terdapat nilai yang hilang dan duplikasi data, maka kualitas data adalah baik.

## T ABEL II E XPLORE D ATA PENGAJARAN DOSEN
Pada  Tabel  II  Explore  Data  Pengajaran  Dosen  di  atas  tidak  ditemukan missing  value dan duplikasi data.

## C. Data Preparation (Persiapan Data)
Segala aktivitas dalam mengolah data awal dengan tujuan menciptakan dataset final adalah konsep  dari Data  Preparation .  Atribut  data  yang  tidak  diperlukan  pada  saat  pemodelan
dibersihkan terlebih dahulu. Proses pembersihan dengan cara menghapus atau menghilangkan kolom-kolom yang tidak dibutuhkan saat pemodelan. Kolom yang dihilangkan tersebut adalah kolom Fakultas dan Prodi. Tabel III berikut ini merupakan data pengajaran dosen genap 2020 setelah proses cleaning yang menyisakan 4 atribut.

## T ABEL III E XPLORE DATA PENGAJARAN DOSEN CLEANING
No Nama Dosen Ruang Kelas/Labor Ruang Kelas/Labor dan Aplikasi Meeting Aplikasi Meeting 1 RIVI ANTONI, S.Pd, M.Pd 54,35 76,45 60,76 2 ERIPUDDIN, S.Hum,. M.Pd 67,31 87,15 56,8 3 PIPIT RAHAYU, M.Pd 65,93 88,45 60,88 4 ANDRI DONAL, S.Pd, M.Pd 70,56 67,76 40,56 5 EVI KASYULITA, S.Pd,. M.Pd 83,12 70,16 60,34 6 UMMI RASYIDAH, M.Pd 75,45 67,66 45,86 7 BATDAL NIATI, M.Pd 49,56 67,89 43,16 8 AZMI ASRA, S.Si, M.Pd 67,88 68,67 43,56 9 IKA DARUWATI, M.Sc 76,32 75,45 56,17 10 YEZA FEBRIANI, M.Sc 50,12 76,45 56,76 11 RINDI GENESA HATIKA, M.Sc 52,45 66,51 57,86 12 SOHIBUN, M.Pd 83,55 56,72 45,46 13 Dr. DEDI MARDIANSYAH, M.Si 65,42 57,82 56,67 14 NURHIKMAH SASNAJUNAIDI, M.Si 50,14 67,84 40,34 15 MUARIF ARHAS PUTRA, M.Pd 59,47 78,93 60,45 16 LOLIA MANURIZAL, M.Pd 51,66 65,76 61,34 17 ARDO YULPIKO PUTRA,S.Pd,.M.Kes 32,45 15,98 78,79 18 MUHAMMAD NURHISYAM ALI SETIAWAN, M.Or 12,54 34,56 80,17 19 RIDWAN SINURAT, M. Or 89,43 71,45 50,16 ... ... ... ... ... 120  ERMIZA, SST. M BIOMED 84,71 80,67 40,56

## Penerapan Algoritma K-Means
Tahapan yang dilakukan dalam mengelompokkan data menjadi beberapa Cluster dengan menggunakan Algoritma K-Means antara lain :
a. Memilih berapa jumlah Cluster. Cluster dalam penelitian ini berjumlah 3 (tiga).
b. Memilih secara acak pusat Cluster (centroid) awal. Dari Tabel III, dipilih secara acak centroid awal sebagaimana terlihat pada Tabel IV:

## T ABEL IV
C ENTROID A WAL D ATA D OSEN C1 70,56 67,76 40,56 C2 50,16 78,93 74,56 C3 30,16 78,65 85,66 c. Menghitung  jarak  terpendek  tiap  data  dengan Centroid .  Gunakan  rumus Euclidean distance (d) untuk menghitung jarak terpendek dengan Centroid tersebut:
C1 =   %(54,35 − 70,56) ! + (76,45 − 67,76) + (60,76 − 40,56) !
C1 = 27,32
C2 =   %(54,35 − 50,16) ! + (76,45 − 78,93) + (60,76 − 74,56) !
C2 = 14,63
C3 =   %(54,35 − 30,16) ! + (76,45 − 78,65) + (60,76 − 85,66) !
C3 = 34,79
Perhitungan dilakukan sampai dengan data dosen ke 120. Tabel V menunjukkan hasil perhitungan jarak Cluster untuk iterasi 1.

## T ABEL V H ASIL I TERASI 1 D ATA D OSEN
No Nama Dosen C1 C2 C3 Cluster 1 RIVI ANTONI, S.Pd, M.Pd 27,32 14,63 34,79 2 2 ERIPUDDIN, S.Hum,. M.Pd 25,50 26,02 47,80 1 3 PIPIT RAHAYU, M.Pd 29,37 22,94 44,60 2 4 ANDRI DONAL, S.Pd, M.Pd 0,00 41,19 61,52 1 5 EVI KASYULITA, S.Pd,. M.Pd 23,55 36,95 59,31 1 6 UMMI RASYIDAH, M.Pd 7,21 39,88 61,29 1 7 BATDAL NIATI, M.Pd 21,16 33,29 47,94 1 8 AZMI ASRA, S.Si, M.Pd 4,12 37,15 57,40 1 9 IKA DARUWATI, M.Sc 18,33 32,17 54,87 1 10 YEZA FEBRIANI, M.Sc 27,49 17,97 35,19 2 11 RINDI GENESA HATIKA, M.Sc 25,08 20,94 37,64 2 12 SOHIBUN, M.Pd 17,74 49,55 70,34 1 13 Dr. DEDI MARDIANSYAH, M.Si 19,62 31,60 50,18 1 14 NURHIKMAH SASNAJUNAIDI, M.Si 20,42 35,97 50,69 1 15 MUARIF ARHAS PUTRA, M.Pd 25,36 16,90 38,66 2 16 LOLIA MANURIZAL, M.Pd 28,16 18,72 34,93 2 17 ARDO YULPIKO PUTRA,S.Pd,.M.Kes 74,80 65,53 63,09 3 18 MUHAMMAD NURHISYAM ALI SETIAWAN, M.Or 77,70 58,44 47,80 3 19 RIDWAN SINURAT, M. Or 21,49 46,83 69,46 1 ... ... ... ... ... ... 120  ERMIZA, SST. M BIOMED 19,15 48,50 70,81 1
d. Menghitung ulang titik Cluster dengan keanggotaan Cluster terbaru. Rata-rata seluruh data yang ada dalam Cluster merupakan pusat cluster .

## T ABEL VI
C ENTROID B ARU C1 71,77 64,94 43,70 C2 56,60 74,06 66,54 C3 34,49 57,06 76,26
Perhitungan dilakukan sampai dengan data dosen ke 120. Tabel VII menunjukkan hasil perhitungan jarak Cluster untuk iterasi 2.

## T ABEL VII
H ASIL I TERASI 2 D ATA D OSEN No Nama Dosen C1 C2 C3 Cluster 1 RIVI ANTONI, S.Pd, M.Pd 25,09 8,71 37,35 2 2 ERIPUDDIN, S.Hum,. M.Pd 24,70 22,92 54,00 2 3 PIPIT RAHAYU, M.Pd 28,15 21,32 52,11 2 4 ANDRI DONAL, S.Pd, M.Pd 4,79 32,44 58,48 1
No Nama Dosen C1 C2 C3 Cluster 5 EVI KASYULITA, S.Pd,. M.Pd 20,36 29,89 59,07 1 6 UMMI RASYIDAH, M.Pd 5,31 31,13 58,76 1 7 BATDAL NIATI, M.Pd 21,21 25,99 43,84 1 8 AZMI ASRA, S.Si, M.Pd 4,21 28,43 54,72 1 9 IKA DARUWATI, M.Sc 15,93 25,30 56,14 1 10 YEZA FEBRIANI, M.Sc 25,97 13,07 37,05 2 11 RINDI GENESA HATIKA, M.Sc 22,31 12,06 33,78 2 12 SOHIBUN, M.Pd 15,80 40,15 64,71 1 13 Dr. DEDI MARDIANSYAH, M.Si 15,10 21,52 43,40 1 14 NURHIKMAH SASNAJUNAIDI, M.Si 21,06 28,64 46,51 1 15 MUARIF ARHAS PUTRA, M.Pd 23,22 11,58 42,36 2 16 LOLIA MANURIZAL, M.Pd 25,07 9,86 30,77 2 17 ARDO YULPIKO PUTRA,S.Pd,.M.Kes 71,27 61,20 41,36 3 18 MUHAMMAD NURHISYAM ALI SETIAWAN, M.Or 74,74 57,48 28,04 3 19 RIDWAN SINURAT, M. Or 20,37 39,48 68,98 1 ... ... ... ... ... ... 120  ERMIZA, SST. M BIOMED 21,00 42,00 72,34 1
Perhitungan yang dilakukan terhadap nilai centroid dilakukan secara terus-menerus sampai proses iterasi Cluster sudah tidak berubah lagi nilainya. Pada iterasi ke tujuh di dalam penelitian ini, proses berhenti. Tabel VIII menampilkan hasil iterasi terakhir yaitu iterasi ke tujuh dengan jumlah Cluster pertama sebanyak 49 items , Cluster kedua sebanyak 17 items, dan Cluster ketiga sebanyak 54 items .
T ABEL VIII
H ASIL I TERASI 7 D ATA D OSEN No Nama Dosen C1 C2 C3 Cluster 1 RIVI ANTONI, S.Pd, M.Pd 29,27 3,92 29,39 2 2 ERIPUDDIN, S.Hum,. M.Pd 27,83 17,36 45,77 2 3 PIPIT RAHAYU, M.Pd 31,40 16,59 44,03 2 4 ANDRI DONAL, S.Pd, M.Pd 5,75 27,10 50,04 1 5 EVI KASYULITA, S.Pd,. M.Pd 20,53 26,63 49,45 1 6 UMMI RASYIDAH, M.Pd 4,92 26,13 49,77 1 7 BATDAL NIATI, M.Pd 24,75 22,24 37,49 2 8 AZMI ASRA, S.Si, M.Pd 7,78 23,06 46,28 1 9 IKA DARUWATI, M.Sc 17,64 20,50 46,84 1 10 YEZA FEBRIANI, M.Sc 30,25 9,47 29,95 2 11 RINDI GENESA HATIKA, M.Sc 26,26 10,63 25,62 2 12 SOHIBUN, M.Pd 12,19 36,51 55,60 1 13 Dr. DEDI MARDIANSYAH, M.Si 17,18 19,83 34,33 1 14 NURHIKMAH SASNAJUNAIDI, M.Si 24,33 24,63 40,25 1 15 MUARIF ARHAS PUTRA, M.Pd 27,19 5,58 34,06 2 16 LOLIA MANURIZAL, M.Pd 28,92 10,49 22,30 2 17 ARDO YULPIKO PUTRA,S.Pd,.M.Kes 72,78 65,51 43,02 3 18 MUHAMMAD NURHISYAM ALI SETIAWAN, M.Or 77,54 62,27 35,30 3 19 RIDWAN SINURAT, M. Or 18,61 35,02 59,49 1 ... ... ... ... ... ... 120  ERMIZA, SST. M BIOMED 21,00 42,00 72,34 1

## D. Modeling (Pemodelan)
Setelah  persiapan  data  dan  pengujian  secara  manual  selesai,  tahap  berikutnya  adalah modeling (pemodelan). Tool yang  digunakan  yaitu  RapidMiner  menggunakan  metode
algoritma K-Means Clustering . Dari 120 data pengajaran dosen, dibentuklah 3 (tiga) Cluster yaitu sistem pengajaran secara offline , online dan blended learning .

## Gambar 1. Cluster Model dalam RapidMiner
Gambar  1  merupakan  tampilan  hasil cluster (kelompok)  ketika  data  diuji  dengan RapidMiner. Cluster pertama sebanyak 49 items , Cluster kedua sebanyak 17 items, dan Cluster ketiga sebanyak 54 items .
Gambar 2. Tampilan Cluster dalam Folder di RapidMiner
Dapat disimpulkan bahwa Cluster jenis pembelajaran dosen di Universitas Pasir Pengaraian adalah :
1. Cluster 1 ( Offline ) adalah Andri Donal, S.Pd, M.Pd, Evi Kasyulita, S.Pd,. M.Pd, Ummi Rasyidah, M.Pd, Azmi Asra, S.SI, M.Pd, Ika Daruwati, M.Sc, Sohibun, M.Pd, Dr. Dedi Mardiansyah,  M.SI,  Nurhikmah  Sasnajunaidi,  M.SI,  Ridwan  Sinurat  M.  OR,  Masji Janiarli,  M.Kes,  Ria  Karno,  S.Pd,.M.SI,  Rena  Lestari,  M.Pd,  Dahlia,  S.Pd,  Lusi  Eka Afri, M.SI, Welfen Aida, S.Pd,. M.Pd, Cicilia Melinda, M.Pd, Rina Ari Rohmah, M.Pd, Afrijal, SE., MM, Nofrianti, SE,.M.SI, Zulkarnain, M . Ak, Bambang Edison S.Pd, MT, Alfi  Rahmi,  ST.  M.Eng,  Rismalinda,  ST,.MT,  DR.  Pada  Lumba,  ST,  MT,  Khairul Fahmi, MT, Juli Marliansyah, MT, Arie Syahruddin S, MT, Arifal Hidayat, ST. MT, Saiful  Anwar,  MT,  Ahmad  Fathoni,  MT,  Yose  Rizal,  ST,  MT,  Heri  Suripto,  MT, Aprizal,  MT,  Purwo  Subekti,  ST,  MT,  Laily  Fitriana,SP.,M.SI,  Dr.  Defi  Delwina, SP,.M.SC,  Eka  Yuli  Handayani,  SST,.  M.Kes,  Andria,  SST,.M.Biomed,  Anastasia Marliza,  SST,  Sri  Wulandari,  SKM,.M.PH,  Rahmi  Fitria,  S.ST,.M.Biomed,  Heny Sepduwiana, SST,. M.Kes, Nana Aldriana, SST,.M.Kes, Rika Herawati, SST,.M.Kes, Elvira Junita, SST,. M.Kes, Andriana, SST, NS.Romy Wahyuny, S.Kep,.M.Kes, Yuyun Bewelli Fahmi, SST, Ermiza, SST. M Biomed.
2. Cluster 2 ( Online ) adalah Ardo Yulpiko Putra,S.Pd,.M.Kes, Muhammad Nurhisyam Ali Setiawan, M.Or, Aluwis, M.Pd, Riwaldi Putra, M.Pd, Khusnu Abdullah Siregar, M.P, M.  Yunan  Nasution,  MMA,  Ikhsan  Gunawan,  SP,  M.MA,  Sischa  Febriani  Yamesa Away, M.App.Sc, Abdul Latif, MH, Zulkifli, SH.MH, Rise Karmilia, SH,.M.Hum, Kiki Yasdomi,  S.Kom,.  M.Kom,  Hendri  Maradona,  S.KOM,  M.Kom,  Dr.  Hendri Kurniawan, SE,. MM, Basorudin, S.Pd,. M.Kom, Budi Yanto, M.Kom, Imam Rangga Bakti, M.Kom.
3. Cluster  3  ( Blended  Learning )  adalah  Rivi  Antoni,  S.Pd,  M.Pd,  Eripuddin,  S.Hum,. M.Pd,  Pipit  Rahayu,  M.Pd,  Batdal  Niati,  M.Pd,  Yeza  Febriani,  M.Sc,  Rindi  Genesa Hatika,  M.Sc,  Muarif  Arhas  Putra,  M.Pd,  Lolia  Manurizal,  M.Pd,  Arief  Anthonius Purnama, M.Si, Eti Meirina Brahmana, S.Si,. M.Si, Jismi Mubarrak, S.Si., M.Si, Filza Yulina Ade, M.Si, Nurul Afifah, S.Pd,.M.Pd, Hera Deswita, M.Pd, Arcat, M.Pd, Ratri Isharyadi, M.Pd, Annajmi, M.Pd, Marfi Ario, M.Pd, Nurrahmawati, S.Pd,. M.Pd, Dr. Hardianto,  S.Pd,  M.Pd,  Romika  Rahayu,  M.  Pd,  Ilham  Rahmawati,  M.  Pd,  Ryan Prayogi, M. Pd, Yulfita 'Aini, SE, MM, Seprini, MM, Heffi Christya Rahayu, M.Si, Arrafiqur  Rahman,  SE,  MM,  Hidayat,  SE,.  MM,  Makmur,  SE,.M.MA,  Hamdi  Sari Maryoni, SE.M.EC. DEV, Andi Afrizal, SE,.M,. Si, AK, CA, Purwantoro, SE, M.Si, Sri  Yunawati,ST,.M.Acc,  Nurhayati,  SE,  M.Si,  Arma  Yuliza,  SE,  M.Si,  Anton Ariyanto, ST,.M.Eng, Rizah Rizwana Wahyuni, STP.M.Sc, Zulputra, SP., M.Si, Lufita Nur Alfiah, SP., M.Si, Dr. Ir. Edward Bahar, MP, Yuliana Susanti, M.Si, Al Muzafri, M. Si, Fajar Syukron, M. Si, Rina Febrinova, SE.,MMA, Nofrizal, Lc., MH, Almadison, MH, Hendri, MH, Mi’rajul Rifqi, M.Cs, Khairul Sabri, M.Kom, Urfi Utami, M.Kom, Erni Rouza, M. Kom, Luth Fimawahib, M. Kom, Satria Riki Mustafa, S.Pd., M.Si, Asep Supriyanto, M.Kom
Hasil  perhitungan  dengan  angka  paling  kecil  ataupun  mendekati  nilai  titik  pusat  ( centroid) adalah dasar penentuan sebuah cluster .
Centroid final pada penelitian ini sebagaimana Tabel IX. Berdasarkan Tabel ini, dapat dilihat bahwa Cluster 1 dengan jumlah dosen sebanyak 49 orang persentase tertinggi tempat belajar adalah pada atribut Ruang Kelas/Labor sebanyak 73,987, disusul dengan Ruang Kelas/Labor dan  Aplikasi  Meeting  sebesar  63,882,  kemudian  Aplikasi  Meeting  sebesar  43,062.  Hal  ini menunjukkan bahwa keaktifan jenis pembelajaran pada Cluster 1 ada pada Ruang Kelas/Labor. Cluster 2 dengan jumlah dosen sebanyak 17 orang, persentase tertinggi tempat belajar adalah pada  atribut  Aplikasi  Meeting  sebanyak  77,674,  disusul  dengan  Ruang  Kelas/Labor  dan Aplikasi Meeting sebesar 58,588, lalu Ruang Kelas/Labor sebesar 38,273. Hal ini menunjukkan bahwa  jenis  pembelajaran  pada Cluster 2  condong  ke  Aplikasi  Meeting.  Sedangkan  pada Cluster 3 dengan jumlah dosen sebanyak 54 orang, persentase tertinggi tempat belajar adalah pada  atribut  Ruang  Kelas/Labor  dan  Aplikasi  Meeting  sebanyak  74.628,  disusul  dengan Aplikasi Meeting sebesar 63,000 lalu Ruang Kelas/Labor sebesar 57,005. Hal ini menunjukkan bahwa Cluster 3  lebih  condong  pada  jenis  pembelajaran  Ruang  Kelas/Labor  dan  Aplikasi Meeting.
Gambar 3. Grafik hasil K-Means Clustering
Gambar 3 merupakan grafik hasil K-Means Clustering pada Centroid  final . Garis warna biru merupakan representasi Cluster 1, garis warna hijau representasi Cluster 2 dan sedangkan garis warna merah representasi Cluster 3. Cluster 1 garis warna biru, puncak tertinggi grafik ada pada atribut Ruang Kelas/Labor, Cluster 2 garis warna hijau, puncak tertinggi grafik ada pada atribut Aplikasi Meeting, sedangkan Cluster 3 garis warna merah, puncak tertinggi grafik ada pada atribut Ruang Kelas/Labor dan Aplikasi Meeting.

## E. Evaluation (Evaluasi)
Gambar 4. Hasil uji performance
Evaluasi  pada  tahap  ini  menggunakan  DBI  atau Davies-Bouldin  Index. Kinerja pengelompokan Cluster pada umumnya dievaluasi dengan DBI. Adapun hasil uji performance operator pada aplikasi RapidMiner menggunakan Cluster distance performance . Seberapa baik kinerja  dari centroid yang  dihasilkan,  juga  bisa  diukur  dengan  operator  ini.  Dari  hasil implementasi  menggunakan  RapidMiner  untuk  menguji  data  jenis  pembelajaran,  nilai  DBI yang didapatkan sebesar -1,163 sebagaimana Gambar 4 di atas. Evaluasi Cluster kurang baik jika dilihat pada nilai ini, karena bernilai negatif dan tidak mendekati nol. Semakin kecil DBI dan tidak bernilai negatif, semakin baik evaluasi sebuah Cluster.

## F. Deployment (Penyebaran)
Pada  tahap  ini  adalah  melakukan  presentasi  atau  demo  aplikasi  yang  digunakan, menggunakan  aplikasi  RapidMiner.  Pengujian  data  berbasis  aplikasi  desktop.  Tahap  ini
melibatkan user dalam menggunakan aplikasi data mining dengan metode K-Means Clustering untuk penentuan strategi perkuliahan di Universitas Pasir Pengaraian.

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian  ini  adalah  menentukan  strategi  perkuliahan  yang  ada  di  Universitas  Pasir Pengaraian  dengan  menerapkan  algoritma K-Means  Clustering .  Jumlah  k  yang  digunakan sebanyak 3 (tiga). Dari hasil implementasi pengujian menggunakan RapidMiner terhadap 120 data dosen yang melakukan pembelajaran pada semester genap 2020 diperoleh Cluster 0 (49 dosen), Cluster 1  (17  dosen),  dan Cluster 2  (54  dosen).  Evaluasi  menggunakan  DBI  atau Davies-Bouldin Index dan diperoleh hasil -1,163. Evaluasi Cluster kurang baik jika dilihat pada nilai ini, karena bernilai negatif dan tidak mendekati nol. Semakin kecil DBI dan tidak bernilai negatif,  semakin  baik  evaluasi  sebuah Cluster. Jenis  pembelajaran  yang  mempunyai  jumlah tertinggi adalah Cluster 2 (54 dosen) yaitu pembelajaran dengan metode Blended Learning. Strategi perkuliahan dengan jenis pembelajaran Blended Learning menjadi pilihan yang paling tepat  untuk  digunakan  di  Universitas  Pasir  Pengaraian,  karena  selain Cluster ini  memiliki jumlah keanggotaan yang terbanyak, pada Cluster ini persentase tertinggi tempat belajar adalah Ruang  Kelas/Labor  dan  Aplikasi  Meeting,  yaitu  perpaduan  antara  kuliah  secara offline dan online .

## R EFERENSI
[1]  E.  Rouza  and  L.  Fimawahib,  “Implementasi  Fuzzy  C-Means  Clustering  dalam Pengelompokan UKM Di Kabupaten Rokan Hulu,” Techno.COM , vol. 19, no. 4, pp. 481– 495, 2020.
[2]  Butarbutar and Dkk, “Komparasi Kinerja Algoritma Fuzzy C-Means dan K-Means dalam Pengelompokan Data Siswa Berdasarkan Prestasi Nilai Akademik Siswa ( Studi Kasus : SMP Negeri 2 Pematangsiantar ),” J. Ris. Inf. Tek. Inform. , vol. 1, no. 2012, pp. 46–55, 2016.
[3]  E.  Ikhsan,  “Penerapan  K-Means  Clustering  dari  Log  Data  Moodle  untuk  Menentukan Perilaku Peserta pada Pembelajaran Daring,” Sistemasi , vol. 10, no. 2, p. 414, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i2.1285.
[4]  S. F. Mandang and B. N. Sari, “Penerapan K-Means Cluster Pada Daerah Penggunaan Teknologi di Indonesia,” JOINS (Journal Inf. Syst. , vol. 6, no. 1, pp. 131–138, 2021, doi: 10.33633/joins.v6i1.4545.
[5]  H.  Rofiq,  K.  C.  Pelangi,  and  Y.  Lasena,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Menentukan Potensi Hujan Harian Dengan Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” J. Manaj. Inform. dan  Sist.  Inf. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  8–15,  2020,  [Online].  Available: http://mahasiswa.dinus.ac.id/docs/skripsi/jurnal/19417.pdf.
[6]  S.  Darma,  S.  Defit,  D.  Hartama,  and  W.  Robiansyah,  “Penerapan  Metode  K-Means Dalam  Pengolompokan  Jumlah  Wisatawan  Asing  Di  Indonesia,”  vol.  2,  pp.  255–261, 2020.
[7]  Y. P. Sari, A. Primajaya, and A. S. Y. Irawan, “Implementasi Algoritma K-Means untuk Clustering Penyebaran Tuberkulosis di Kabupaten Karawang,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 5, no. 2, p. 229, 2020, doi: 10.35314/isi.v5i2.1457.
[8]  R. S. and N. Tes., “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering
Untuk  Menentukan  Strategi  Promosi  Mahasiswa  Baru  (  Studi  Kasus :  Politeknik  Lp3i Jakarta ),” J. Lentera Ict , vol. 3, no. 1, pp. 76–92, 2016.
[9]  D.  Meilvinasvita,  Safaruddin,  and  Yuliana,  “Vocational  education  and  technolgy journal,” Vocat. Educ. Technol. J. , vol. 1, no. 2, pp. 21–27, 2020, [Online]. Available: http://ojs.aknacehbarat.ac.id/index.php/vocatech/index.
[10]  N.  Dwitri,  J.  A.  Tampubolon,  S.  Prayoga,  F.  Ilmi  Zer,  and  D.  Hartama,  “Penerapan Algoritma K-Means Dalam Menentukan Tingkat Kepuasan Pembelajaran Online Pada Masa Pandemi Covid-19 di Indonesia,” Jti (Jurnal Teknol. Informasi) , vol. 4, no. 1, pp. 101–105, 2020.
[11]  A. Aditya, I. Jovian, and B. N. Sari, “Implementasi K-Means Clustering Ujian Nasional Sekolah  Menengah  Pertama  di  Indonesia  Tahun  2018/2019,” J.  Media  Inform. Budidarma , vol. 4, no. 1, p. 51, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i1.1784.
[12]  A. Malyana, “Pelaksanaan Pembelajaran Daring Dan Luring Dengan Metode Bimbingan Berkelanjutan  Pada  Guru  Sekolah  Dasar  Di  Teluk  Betung  Utara  Bandar  Lampung,” Pedagog.  J.  Ilm.  Pendidik.  Dasar  Indones. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  67–76,  2020,  doi: 10.52217/pedagogia.v2i1.640.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan terima kasih peneliti sampaikan kepada Universitas Pasir Pengaraian dan kepada Tim Jurnal Informatika Polbeng yang telah menyisihkan waktu demi perbaikan jurnal ini.