ISSN online: 2476-9754, ISSN print: 2623-0429 DOI : https://doi.org/10.21067/smartics.v7i2.5843

## Segmentasi Perilaku Belajar Mahasiswa Selama Masa Pandemi Covid-19 Berbasis K-Means
Fitri Marisa a,* , Anastasia Lidya Maukar b , Husri Sidi c , Rivaldo Tito Lamberto Da Silva d , Widiya Nur Permata e , Achmad Aziz Wahdana f a,c,d,e,f Universitas Widya Gama, Jl. Borobudur No.35, Malang, Indonesia b Universitas Presiden, Jl. Ki Hajar Dewantara, Kota Jababeka, Cikarang Baru, Bekasi, Indonesia
* correspondence email : fitrimarisa@ gmail .  com
Abstract —Since the Covid-19 virus pandemic, which has the long name Corona Virus Disease-19 hit many countries,   the   Indonesian   government   is   currently   making   various   efforts   and   steps   to   prevent   the transmission of the Coronavirus in our homeland by avoiding crowds. Therefore, the government carried out instructions to deal with the crowd by closing or resting or carrying out all activities from home. This method was to avoid the spread of Covid-19. This study uses the K-Means Clustering method. This article aims to find a solution to evaluate the existing online learning system based on Student Learning Behavior Segmentation During the K-Means-Based Covid-19 Pandemic. A Survey technique will use in this research, and a survey will use to obtain data or information from many respondents regarding an issue or topic. The data obtained from filling out questions shared with all respondents through a google form will be processed later. The data collected based on the data will use effective clustering regarding online learning in 4 clusters. The researchers report  that  the   K-Means  algorithm  can  detect  patterns  from  the   data.   Segmentation   of  student  learning behaviour during the Covid-19 pandemic based on K-Means based on the levels of "very good", "Good", "enough",  "Poor",  "very poor"  on Student  Learning  Behavior  During  the  Covid-19  Pandemic  based  K- Means.

## Index Terms—Student learning behavior during Pandemi Covid-19-based K-means
Abstrak —Sejak adanya pandemi Virus Covid-19 yang memiliki nama panjang Corona Virus Disease-19 melanda banyak negara salah satunya adalah Indonesia, maka saat ini pemerintah melakukan berbagai upaya dan   langkah   untuk   mencegah   terjadinya   penularan   virus   Corona   di   tanah   air   kita   adalah   dengan   cara menghindari   Kerumunan,   maka   dari   itu   pemerintah   melakukan   instruksi   untuk   mengatasi   kerumunan tersebut   dengan   cara   menutup   atau   mengistrahatkan   atau   melakukan   segala   aktivitas   dari   rumah,   cara tersebut agar menghindari penyebaran Covid-19. Penelitian ini menggunkan metode K-Means Clustering. Tujuan pembuatan jurnal ini adalah untuk menemukan solusi untuk mengevaluasi sistem belajar online yang telah ada berdasarkan Segmentasi Perilaku Belajar Mahasiswa Selama Masa Pandemi Covid-19 Berbasis K- Means. Teknik survey adalah teknik yang akan di gunakan di dalam penelitian ini, survey digunakan untuk memperoleh   data   atau   informasi   dari   sejumlah   responden   terhadap   adanya   suatu   isu   atau   topik   .   Data didapatkan dari pengisian pertanyaan yang sudah dibagi ke seluruh responden melalui bentuk google form yang nanti akan diolah. Data yang sudah terkumpul berdasarkan data akan menggunakan clustering efektif mengenai   pembelajaran   online   dalam   4   cluster.   Para   peneliti   melaporkan   bahwa   K-Means   juga   dapat digunakan untuk pendeteksian pola dari data. Segmentasi perilaku belajar mahasiswa selama masa pandemi Covid-19   Berbasis   K-Means   berdasarkan   tingkat   “sangat   baik”,   “Baik”,   “cukup”,   “Kurang”,   “sangat kurang” terhadap Segmentasi perilaku belajar mahasiswa selama masa pandemi Covid-19 Berbasis K-Means.
Kata Kunci — Segmentasi perilaku belajar mahasiswa selama masa pandemi Covid-19 Berbasis K-Means

## I. PENDAHULUAN
Semenjak adanya pandemi Virus COVID-19 yang memiliki nama panjang Corona Virus Disease-19 saat ini melanda di berbagai Negara salah satunya adalah Indonesia. Indonesia adalah termasuk salah satu dari banyak negara yang juga sedang mengalami dampak Covid-19 di dunia. Maka saat ini, pemerintah melakukan berbagai upaya dan langkah untuk mencegah terjadinya penularan virus Corona di tanah air kita adalah dengan cara menghindari Kerumunan, maka dari itu pemerintah melakukan instruksi untuk mengatasi   kerumunan   tersebut   dengan   cara   menutup   atau   mengistrahatkan   atau   melakukan   segala aktivitas dari rumah, cara tersebut agar menghindari penyebaran Covid-19 [1].
Dan saat   ini Covid-19 masih menjadi perhatian banyak negara termasuk indonesia. Dampak dari Covid-19 di indonesia saat ini sudah menjamur ke bermacam sektor mulai dari sosial, ekonomi juga
pendidikan.   Yang   menjadi   perhatian   penelitian   ini   adalah   dari   sektor   pendidikan,  mengingat   hampir semua   aktivitas   pembelajaran   di   sekolah   yang   ada   di   indonesia   dialihkan   menjadi   program   belajar dirumah   dan   berbasis   online   [2].   Pembelajaran   Online   ini   dilaksanakan   melalui   Surat   Edaran Kemendikbud No. 3 Tahun 2020 perihal pencegahan Covid-19 pada Satuan Pendidikan, dan Nomor 36962/MPK.A/HK/2020.   Bahwa   bersama   dengan   dibentuknya   peraturan   baru   seluruh   pemerintah menghimbau agar aktivitas belajar mampu dilaksanakan dirumah bersama dengan sistem pembelajaran daring. Adanya surat edaran ini menyebabkan semua perguruan tinggi yang ada di Indonesia memakai sistem daring karena setelah 2 tahun lamanya menggunakan sistem daring, maka dari itu gaya belajar visual menjadi gaya belajar yang paling banyak diminati siswa [3].
Pembelajaran   daring   yang   dilakukan   saat   ini   memerlukan   koneksi   internet   dengan   fleksibilitas, aksesibilitas, dan kemampuan untuk dapat memunculkan berbagai  macam  jenis pembelajaran, karena Interaksi   yang   berbasis   teknologi   ini   harus   di   desain   dengan   baik   dan   di   implementasikan   dengan berpatokan   pada   kebutuhan   siswa   [4].   Maka   diperlukan   berbagai   macam   teknologi   digital   untuk melakukan   pembalajaran   daring.   Di   harapkan   mahasiswa   mampu   menerima   langkah   yang   telah   di implementasikan oleh pemerintah negara kita. Akan tetapi keadaan ini juga tidak menjamin bahwasannya apakah mahasiswa setuju atau menerima dengan langkah tersebut. Maka dari itulah pengukuran sangat diperlukan untuk menentukan Segmentasi perilaku belajar mahasiswa selama masa pandemi Covid-19 Berbasis K-Means untuk digunakan sebagai acuan di dalam proses belajar mengajar [5].
Wabah Covid-19 yang sekarang ini masih melanda lebih dari 100 Negara memberikan tantangan bagi lembaga pendidikan. Untuk mencegah tersebarnya  virus ini, pemerintah sudah mengeluarkan banyak sekali   peraturan,   seperti   mengisolasi   mandiri,   sosial,   physical   distancing   hingga   PSBB.   Kondisi   ini mengharuskan warga untuk tidak berkeliaran di luar rumah yaitu beribadah, bekerja, dan belajar. Adanya aktifitas di rumah (belajar online) dapat menghambat pembekuan kreatifitas siswa, Selain itu juga dapat melatih daya ingatnya [6].

## II. METODE PENELITIAN
Jenis   metode   Clustering   K-Means   adalah   metode   yang   akan   digunakan   di   dalam   penelitian   ini. Dengan dibuatnya penelitian ini, harapannya adalah untuk dapat memberi solusi dalam mengevaluasi sistem   pembelajaran   online   yang   saat   ini   sedang   berjalan   berdasarkan   Segmentasi   perilaku   belajar mahasiswa selama masa pandemi Covid-19 Berbasis K-Means [7].
A. Pengumpulan Data
Teknik yang akan digunakan pada pembuatan penelitian ini adalah teknik survey. Teknik ini sering digunakan untuk mendapatkan data atau informasi dari sejumlah responden mengenai adanya suatu isu atau topik. Data di dapatkan melalui pengisian pertanyaan yang sudah dibagikan kepada semua responden dalam  bentuk google form. Data yang sudah di dapat berikutnya akan di seleksi dengan melakukan pengelompokan tingkat keefektifitasan siswa pada pembelajaran online ke dalam 4 cluster.
B. Pengolahan Data
Data yang sudah di dapatkan sesudah itu dapat diolah untuk mendapatkan hasil yang telah diteliti. Di tahap ini kami mendapatkan jumlah kuantitas nilai dari setiap kriteria yang akan digunakan pada tahap berikutnya. Dibawah ini adalah hasil penghitungan nilai dari kuisioner yang sudah di kumpulkan :
Tabel 1. Data yang di dapat dari responden Mahasiswa
No. Nama Mahasiswa Pertanyaan Sangat Baik Baik Cukup Kurang Sangat Kurang 1. Heri  Abdian Saputra 4 6 2 3 0 2. Al-husna 0 3 2 1 0 3. Titin Hadiya Wati 0 3 3 4 0 4. Ainun Jariah 0 0 3 7 0 5. Ilingsesukanda 0 1 3 7 0 6. Philipus Rivaldiknas Gampar 0 4 1 4 0 7. Elya Nurmareta 0 8 2 1 0 8. Peni julia putri 0 2 1 8 0
Segmentasi Perilaku Belajar Mahasiswa Selama Masa Pandemi Covid-19 Berbasis K-Means (Fitri Marisa)
No. Nama Mahasiswa Pertanyaan Sangat Baik Baik Cukup Kurang Sangat Kurang 9. Sri Lestari 0 1 6 3 0 10. Nurhaliza Rusnia 0 1 1 9 0 11. Muhammad 0 8 2 1 0 12. Alfrida Demetria Luruk 0 6 4 1 0 13. Nurul Fitri 0 1 10 0 0 14. Arismhmdtaufiqurr 0 1 0 0 0 15. Surya Tina naina 0 7 3 1 1 16. Maanuel Borges 0 6 0 4 0 17. Rivaldo Tito Lamberto Da Silva 0 0 2 8 0 18. Restu Alia 0 5 5 1 0 19. Surya tinan 0 7 3 1 0 20. Widiya Nur Permata 0 3 7 0 0 21. Restu 0 6 5 0 0 22. Aufar mepian 1 3 6 0 0 23. Amanah ade putri 7 2 1 0 0 24. Husri Sidi 1 3 5 1 0 … … … … … … … 639 Syarif Rahman Mau 2 4 0 3 1

## C. Tahap Pengelompokan
Clustering atau pengelompokan merupakan  metode analisa data dan sering dikategorikan sebagai metode Data Mining yang bertujuan sebagai pengelompok data sesuai dengan karakter yang sama ke kelompok yang sama, dan data dengan karakter yang berbeda ke kelompok yang lain. Untuk mendapat cluster sesuai data yang sudah di peroleh, di butuhkan sebuah flowchart yang bertujuan untuk membantu proses   penghitungan   data   yang   segera   diolah   [8].   Berikut   adalah   diagram   yang   digunakan   untuk mengetahui cluster dengan menggunakan K-Means.
Segmentasi Perilaku Belajar Mahasiswa Selama Masa Pandemi Covid-19 Berbasis K-Means (Fitri Marisa)
Gambar 1. Alur flowchart K-Means

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini memakai algoritma K-Means yang terdapat pada data mining, K-Means adalah metode pengelompokan data yang membagi data ke dua maupun lebih banyak kelompok. Berikut adalah tahap yang harus dilakukan dalam penghitungan algoritma K-Means :
1. Menentukan banyak cluster
2. Tentukan secara random record alias pusat cluster.
3. Hitunglah jarak data terhadap centroid dengan memakai persamaan Enclidean Distance sampai di setiap salah satu data di temukan jarak paling dekat antara centroid. Persamaan Eclidean Distance adalah :
d ik √ ∑ j m ( C ij − C kj ) 2
4. Mengelompokkan data ke cluster dengan jarak paling dekat memakai hitungan persamaan yang ada dibawah :
Min ∑ k = 1 k d ik = √ ∑ j j ( C ij − C kj ) 2
5. Hitunglah pusat dari cluster baru dengan memakai persamaan
C kj ∑ i = 1 p x ij p
Dimana : x ij = cluster E menuju K P = banyaknya jumlah anggota cluster menuju K.
Lakukanlah pengulangan tahap 3 ke 5 sampai ta ada lagi data yang dapat pindah ke cluster lain.
Pengelompokkan hasil segmentasi perilaku belajar mahasiswa selama masa pandemi Covid-19 Berbasis K-Means dihitung menggunakan algoritma berbasis K-Means. Hasil yang di dapat dari penelitian ini berisikan pengelompokan nilai data ke dalam setiap kelompok. Hasil dari data
Segmentasi Perilaku Belajar Mahasiswa Selama Masa Pandemi Covid-19 Berbasis K-Means (Fitri Marisa)
yang di dapat dari kuisioner akan dikalkulasikan, lalu berikutnya menentukan pusat cluster atau centroid awal secara random. Dibawah ini kami akan menentukan centroid awal secara random. Maka contoh data yang kami pakai adalah : Restu, Aufar Mepian, Amanah Ade Putri, Husri Sidi. M 1 = (0, 5, 5, 1) M 2 = (1, 3, 6, 0) M 3 = (7, 2, 1, 0) M 4 = (1, 3, 5, 1) Sesudah   menentukan   centroid   awal,   berikutnya   menghitung  jumlah   jarak   yang   paling  dekat dengan pusat cluster. Penghitungan jarak diantara data yang pertama dengan pusat, data pertama yang akan digunakan adalah : Heri  Abdian Saputra {4, 6, 2, 3,}. Maka dilakukan perhitungan seperti dibawah ini :
DM 1 = √ ( 4 − 0 ) 2 +( 6 − 5 ) 2 +( 2 − 5 ) 2 +( 3 − 1 ) 2 = 5,47
DM 2 = √ ( 4 − 1 ) 2 +( 6 − 3 ) 2 +( 2 − 6 ) 2 +( 3 − 0 ) 2 = 6,55
DM 3 = √ ( 4 − 7 ) 2 +( 6 − 2 ) 2 +( 2 − 1 ) 2 +( 3 − 0 ) 2 = 5,91
DM 4 = √ ( 4 − 1 ) 2 +( 6 − 3 ) 2 +( 2 − 5 ) 2 +( 3 − 1 ) 2 = 5,56
Lalu dilanjut sampai data ke n, setelah seluruh data sudah dihitung maka akan di dapat hasil penghitungan jarak untuk Iterasi 1 seperti pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil dari perhitungan Iterasi 1. No Nama Jarak K-Centroid Jarak terdekat C1 C2 C3 C4 1 Heri Abdian Saputra 5,47 6,55 5,91 5,56 C1 2 Al Husna 2,73 0 7,48 4,61 C2 3 Titin Hadiya Wati 4,61 2,45 0 5,12 C2 4 Ainun Jariah 5,36 2,83 8,49 0 C2 5 Dingsesukanda 0 0 33,31 19,16 C4 6 Elya Nurmareta 0 0 0 9,66 C2 7 Philipus Rivaldiknas Gampar 0 2,73 9,19 2,45 C1 8 Restu Alia 2,73 0 7,48 4,61 C2 9 Sri Lestari 9,19 7,48 0 8,28 C3 10 Nurhaliza Rusnia 2,45 4,61 8,28 0 C4 11 Muhammad 9,89 6,24 1,41 1,47 C3 12 Alfrida Demetri Luruk 1,41 5,56 7,48 0 C1 13 Nurul Fitri 12,24 7,93 3,74 2,44 C4 14 Aris Muhamad Taufiqur 12,32 8,18 3,74 2,82 C4 15 Surya Tina Naina 2,44 5,74 7,87 8,83 C1 … … … … … … … 639 Syarif Rahman Mau 6,48 3,87 5,29 5,83 C2
Setelah melihat hasil penghitungan data di atas, maka di dapat pengelompokan iterasi 1 berdasarkan 4 cluster. Pengelompokan data nilai iterasi 1 dan clustering ditunjukan tabel berikut :
Tabel 3. Pengelompokan Iterasi 1 No Nama Jarak terdekat 1 Heri Abdian Saputra C1 2 Philipus Rivaldiknas Gampar C1 3 Alfrida Demetri Luruk C1 4 Surya Tina Naina C1 5 Al Husna C2
Segmentasi Perilaku Belajar Mahasiswa Selama Masa Pandemi Covid-19 Berbasis K-Means (Fitri Marisa)
No Nama Jarak terdekat 6 Titin Hadiya Wati C2 7 Elya Nurmareta C2 8 Restu Alia C2 9 Syarif Rahman Mau C2 10 Dingsesukanda C3 11 Sri Lestari C3 12 Muhammad C3 13 Dingsesukanda C4 14 Nurhaliza Rusnia C4 15 Nurul Fitri C4 … … … 639 Aris Muhamad Taufiqur C4
Tahap berikutnya adalah menentukan nilai centroid cluster baru, untuk mendapat centroid baru harus mencari nilai rerata dari semua cluster. Cluster 1 mempunyai 56 data, jadi : C1= (314/56) = 5,6071 C1= (22/56) = 0,3928 C1= (54/56) = 0,9642 C1= (270/56) = 4,8214 Pada cluster 2 mempunyai 367 data, oleh karena itu: C1 = (2544//367) = 6,9318 C2 = (608/367) = 1,6566 C3 = (20/367) = 0,0544 C4 = (318/367) = 0,8664 Pada cluster 3 mempunyai 83 data, oleh karena itu: C1 = (135/83) = 1,6265 C2 = (45/83) = 0,5421 C3 = (645/83) = 7,7710 C4 = (5/83) = 0,0602 Pada cluster 4 mempunyai 133 data, oleh karena itu: C1 = (320/133) = 2,4060 C2 = (134/133) = 1,0075 C3 = (63/133) = 0,4736 C4 = (893/133) = 6,7142 Sehingga, didapatkan centroid baru yaitu: C1 = {5,6071; 0,3928; 0,9642; 4,8214} C2 = {6,9318; 1,6566; 0,0544; 0,8664} C3 = {1,6265; 0,5421; 7,7710; 0,0602} C4 = {2,4060; 1,0075; 0,4736; 6,7142}
Tabel 4.Pengelompokkan Iterasi 2 No Nama Jarak terdekat 1 Philipus Rivaldiknas Gampar C1 2 Fikram C1 3 Muhammad Arif C1 4 Rahma C1 5 Hamza C1 6 Ahmad rizki C2
Segmentasi Perilaku Belajar Mahasiswa Selama Masa Pandemi Covid-19 Berbasis K-Means (Fitri Marisa)
No Nama Jarak terdekat 7 Nur’ain C2 8 Lutfi C2 9 Reza C2 10 Nursanti C2 11 Ismail C2 12 Muhammad Dimas C2 13 Septer Rizak C2 14 Aser Afanty C2 15 Alexander Lobi C2 16 Armando C2 17 Manuel C2 18 Irawan C2 19 Khairul C2 20 Muhammad C3 21 Sri Lestari C3 22 Risna Sari C3 23 Zunia Ulfa C4 … … … 639 Risandi C4
Memperbarui nilai centroid untuk cluster 2 jika semua nilai data ditampilkan, maka C2 mempunyai jumlah anggota cluster berbeda. Langkah ini harus di ulang sampai seluruh anggota setiap cluster tidak lagi ada yang berubah. Di penelitian ini, iterasi terhenti di iterasi 15, berikut ini :
Gambar 2. Segmentasi perilaku
Segmentasi Perilaku Belajar Mahasiswa Selama Masa Pandemi Covid-19 Berbasis K-Means (Fitri Marisa)
Gambar 3. Grafik hasil perhitungan

## IV. KESIMPULAN
Kesimpulan   yang   di   dapat   dari   penelitian   ini   adalah   algoritma   K-Means   dapat   digunakan   untuk menentukan  Segmentasi Perilaku Belajar Mahasiswa Selama Masa Pandmi Covid-19 Berbasis K-Means berdasarkan tingkat “sangat baik”, “Baik”, “cukup”, “Kurang”, “sangat kurang” terhadap Perilaku Belajar Mahasiswa Selama Masa Pandmi Covid-19 Berbasis K-Means, yaitu :
1. Pada cluster 1 dinyatakan dengan jawaban sangat tak setuju pada media belajar online terbilang “sangat rendah” yaitu 56 Mahasiswa.
2. Untuk   cluster   2   dinyatakan   dengan   jawaban   tak   setuju   pada   media   belajar   online   terbilang “sangat tinggi” yaitu 367 Mahasiswa.
3. Untuk cluster 3 dinyatakan dengan jawaban setuju pada media belajar online terbilang “rendah” yaitu 83Mahasiswa.
4. Untuk cluster keempat 4 dinyatakan dengan jawaban sangat setuju pada media belajar terbilang “tinggi” yaitu 133 Mahasiswa.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] G.  Dwinoor  Rembulan,  et al,  “Kebijakan  Pemerintah  Mengenai Coronavirus  Disease  (COVID-19)  pada  Setiap  Provinsi Indonesia   Berdasarkan   Analisis   Klaster,”   JIEMS   (Journal   Ind.   Eng.   Manag.   Syst.,   vol.   13,   no.   2,   2020,   doi: 10.30813/jiems.v13i2.2280.
[2] S. Lesmana,  et al, “Penerapan K Means dalam Efektivitas Pembelajaran E- Learning pada Masa Pandemi Covid-19,” vol. 2020, no. Semnasif, 2020.
[3] Khabiburrokhman, et al, “Analisis Gaya Belajar Siswa melalui Media Pembelajaran Daring di Masa Pandemi Covid-19,” Tapis  J. Penelit. Ilm., vol. 4, no. 2, p. 211, 2020, doi: 10.32332/tapis.v4i2.2588.
[4] Y.   Dwi   Kristanto,   “Covid-19,   Merdeka   Belajar,   dan   Pembelajaran   Jarak   Jauh,” Https://Creativecommons.Org/Licenses/By/4.0/, pp. 1–12, 2020.
[5] M. Triandini, et al, “Data Mining Mengukur Tingkat Keaktifan Siswa dalam Mengikuti Proses Belajar pada SMP IT Andalas Cendekia,” J. Inf. dan Teknol., vol. 3, pp. 167–173, 2021, doi: 10.37034/jidt.v3i3.120.
[6] K. TAŞCI, Angew. Chemie Int. Ed. 6(11), 951–952., vol. 8, pp. 1–20, 2013.
[7] C. Kamila, et al., “Systematic Literature Review : Penggunaan Algoritma K-Means Untuk Clustering di Indonesia dalam Bidang Pendidikan,” vol. 2, no. 1, pp. 19–24, 2021.
[8] A.  Rohman and S.  Mujiyono,  “Analisis  Data Mining  Menggunakan Algoritma  K Means  Clustering  Untuk Menentukan Keaktifan Peserta Pelatihan Pembuatan Dokumen Ilmiah Secara Daring,” vol. II, no. 2, pp. 32–35, 2020.
Fitri Marisa , Meraih gelar sarjana komputer (S.Kom) dari STMIK PPKIA Pradnya Paramita pada tahun 1997. Kemudian meraih gelar  Master (M.Pd)  dari  Universitas  Negeri Malang  pada tahun  2006. Saat ini Penulis  menjadi  dosen program  studi  Teknik Informatika di Universitas Widya Gama.
Anastasia Lidya Maukar, Meraih gelar sarjana Teknik (S.T) dari Universitas Negeri Malang. Kemudian meraih gelar Master (M.Sc) dari University Of Hertfordshire pada tahun 2001. Kemudian meraih gelar Master (M.MT) dari Institut Teknologi Sepuluh Nopember pada tahun 2004.Saat ini Penulis menjadi dosen program studi Teknik Informatika di Universitas Presiden.
Husri Sidi, Saat ini menjadi mahasiswa program studi Teknik Informatika di Universitas Widya Gama.
Rivaldo Tito Lamberto Da Silva, Saat ini menjadi mahasiswa program studi Teknik Informatika di Universitas Widya Gama. Widiya Nur Permata, Saat ini menjadi mahasiswa program studi Teknik Informatika di Universitas Widya Gama. Achmad Aziz Wahdana, Saat ini menjadi mahasiswa program studi Teknik Informatika di Universitas Widya Gama.
Segmentasi Perilaku Belajar Mahasiswa Selama Masa Pandemi Covid-19 Berbasis K-Means (Fitri Marisa)