## IMPLEMENTASI CLUSTERISASI UNTUK PENGELOMPOKKAN GAYA BELAJAR MAHASISWA DENGAN METODE K MODES
Muhammad Faizal Kurniawan  , Devi Sugianti, Arief Soma Darmawan,
Ari Putra Wibowo, Widiyono
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Widya Pratama, Pekalongan, Indonesia Email: faizal@stmik-wp.ac.id
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol8No1.pp20-25

## ABSTRACT
One of the keys to success in learning is determining student learning styles. Learning styles are grouped into 3, grouping learning styles based on the characteristics of students. Sample data used for 3 classes in the artificial intelligence  course with  total  data  of  83 students who  answered  36  questions.  To  be  able  to  carry  out  student mapping  using  the  k  modes  method  for  clustering.  The  K  modes  method  is  used  because  the  data  used  is categorical.  K  modes  can  be  used  for  multi-dimensional  clustering  and  shorter  computing  times.  With  the clustering application for grouping student learning styles with a sample of 83 students by answering 36 questions to be divided into 3 groups, the results were 37 students for the visual group, 31 students for the auditory group and 15 students for kinesthetics. At the testing stage, black box testing is used. By knowing learning style groups, students can easily learn and absorb information.
Keyword: Clustering, Learning Styles, K Modes.

## ABSTRAK
Salah satu kunci sukses dalam pembelajaran adalah penentuan gaya belajar siswa. Gaya belajar dikelompokkan menjadi 3 kelompok, pengelompokkan gaya belajar dengan berdasarkan karakteristik yang dimiliki mahasiswa. Data sempel yang digunakan untuk 3 kelas pada matakuliah kecerdasan buatan dengan jumlah data 83 mahasiswa yang  menjawab  36  pertanyaan.  Untuk  dapat  melakukan  pemetaan  mahasiswa  dengan  menggunakan  metode  k modes untuk melakukan clustering. Metode K modes digunakan karena data yang digunakan bersifat kategorikal. K  modes  dapat  digunakan  untuk  pengklasteran  berdimensi  banyak  dan  waktu  komputasi  yang  lebih  singkat  . Dengan adanya aplikasi clustering untuk pengelompokkan gaya belajar mahasiswa dengan sampel 83 mahasiswa dengan menjawab 36 pertanyaan untuk dapat dibagi menjadi 3 kelompok maka dihasilkan untuk kelompok visual sebanyak  37  mahasiswa,  untuk kelompok  auditorial  sebanyak  31  mahasiswa  dan  untuk  kinestetik  sebanyak  15 mahasiswa.  Pada  tahapan  pengujian  menggunakan  pengujian  blackbox.  Dengan  mengetahui  kelompok  gaya belajar, maka mahasiswa dapat dengan mudah dalam belajar dan menyerap informasi.
Kata Kunci: Clustering, Gaya Belajar, K Modes.

## PENDAHULUAN
Salah  satu  kunci  kesusksesan  dalam  proses pembelajaran  adalah  dalam  penentuan  gaya  belajar siswa,  guru  dapat  membantu  mengarahkan  dalam mengenali  gaya  belajar  sesuai  krakteristik  dari  siswa tersebut (Abdurrahman & Kibtiyah, 2021). Guru harus memahami  karakteristik  siswa  agar  dapat  mengelola pembelajaran  dan  pemilihan  strategi  pembelajaran (Estari,  2020).  Untuk  dapat  mengakomodir  setiap perbedaan  dari  karakteristik  siswa,  guru  dapat memberikan  variasi  dalam  gaya  belajar  yang  cocok sehingga pembelajaran berjalan secara optimal (Zagoto et al., 2019). Gaya belajar dapat dipilih dengan melihat kemampuan siswa dalam penangkapan ilmu pengetahuan,  mengolah  serta  menyajikan  ilmu
pengetahuannya  (Kurniati  et  al.,  2023).  Menurut (DePorter & Hernacki, 2007) Gaya belajar dikelompokkan menjadi 3 kelompok yaitu gaya belajar secara  visual,  gaya  belajar  secara  auditorial  dan  gaya belajar  secara  kinestetik.  Untuk  memudahkan    dalam pengelompokkan,  maka  dibutuhkan  analisa cluster dengan  pengelompokkan  berdasarkan  karakteristik yang sama diantara objek yang ada  (Malikhatin et al., 2021).
Cluster merupakan  teknik  untuk  penggalian pola  dengan  melakukan  pengelompokkan  titik  data- data  yang  mirip  (Indriani  &  Budiman,  2017). Clustering digunakan untuk pengelompokkan dengan melakukan  pemrosesan  data  yang  tidak  mempunyai label (Fauzi et al., 2020).
Vol. 8 No. 1 (April 2024)
ISSN: 2620-4339 (media online)
Pada  penelitian  ini  menggunakan clustering dengan  menggunakan  metode  K  modes.  Alasan menggunakan  K  modes  dapat  diterapkan  pada  data yang  bersifat  ketegorikal  serta  dapat  lebih  rinci  pada proses  pengklasteran,  waktu  yang  dibutuhkan  lebih singkat  dalam  komputasi  dan  dapat  mengatasi klasterisasi  dengan  berdimensi  banyak  (Yulianton  et al.,  2021).  K  modes  adalah  pengembangan  dari  k means,  k  modes  dapat  menangani  kategorikal  dengan menggunakan modus (Prastya et al., 2021).
Objek penelitian dilaksanakan di STMIK Widya Pratama,  sampel  yang  diambil  pada  matakuliah Kecerdasan  buatan  untuk  3  kelas.  Dengan  jumlah responen 83 mahasiswa dengan mengisi kuisoner yang dibagikan  lewat google  form .  Dengan  36  pertanyaan, jawaban  yang  harus  dipilih  adalah  sering,  jarang,  dan kadang-kadang. Dengan melihat jawaban dari kuisoner dengan  menggunakan  tipe  data  kategorikal.  Maka penelitian  ini  menggunakan  metode  K  modes  yang dapat  menyelesaikan  permasalahan  yang  bersifat ketegorikal
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui gaya belajar  masiswa  dengan  mengelompokkan  mahasiswa dengan  berdasarkan  karakteristik  yang  dimiliki mahasiswa untuk dapat melakukan pemetaan mahasiswa  menggunakan  metode  k  modes  untuk melakukan clustering, agar  mahasiswa  mempunyai cara  yang  paling  mudah  dalam  belajar  dan  menyerap informasi

## Peneliti Terdahulu
Pada  penelitian  yang  dilakukan  (Putra  & Yuniarti, 2022). Dalam melakukan analisa gaya belajar mahasiswa  agar  dapat  membantu  dosen  untuk  dapat menentukan  metode  yang  tepat.  Pada  penelitian tersebut menggunakan metode K Means
Penelitian  tentang  pengelompokkan  gaya belajar  juga  dilakukan  oleh  (Putra  &  Yuniarti,  2022). Penelitian ini menghasilkan aplikasi data mining dalam pengelompokkan  mahasiswa  untuk  mengetahui  gaya belajar  mahasiswa  dibagi  menjadi  3  kelompok  yaitu model  belajar  visual,  auditori,  dan  kinestetik. Algoritma  untuk  melakukan clustering dengan menggunakan K means.
Metode  K  Modes  dapat  digunakan  untuk pengelompokkan kepuasan mahasiswa dengan menggunakan  data  yang  bersifat  kategorikal  dengan sampel data 100 responen, atribut yang dipakai untuk analisa kepuasan Kehandalan, ketanggapan, perhatian, jaminan, dan bukti fisik nilai atribut: sangat puas, puas, tidak puas dan sangat tidak puas (Desyanti et al., 2022).
Pada penelitian yang dilakukan oleh (Sugianti et al.,  2022)  Metode  K  modes  dapat  digunakan  untuk segmentasi mahasiswa baru dengan data yang bersifat kategorikal. Hasil penelitian ini menghasilkan 2 Cluster dengan atribut yang digunakan jenis kelamin, asal kota, pekerjaan ayah serta asal sekolah.

## TINJAUAN PUSTAKA Gaya Belajar
Gaya  belajar  adalah  seorang  indvidu  dapat menyerap,  mengatur  serta  mengolah  informasi  untuk belajar lebih mudah. Terdapat 3 kategori gaya belajar yaitu  (1)  secara  visual  dengan  pola  pembelajaran mereka lihat, (2) auditorial dengan pola pembelajaran dengan cara mendengar dan (3) kinestetik dengan pola pembelajaran  gerak,  bekerja  dan  sentuhan  (Soleh, Kons, & Yarni, 2019).

## Cluster
Cluster  digunakan  untuk  pengelompokkan objek yang memiliki karakteristik yang sama (Sudibyo et  al.,  2020).  Clustering  dapat  diterapkan  dibergabai bidang  contohnya  pada  industri.  Pada  dunia  insustri clustering  dapat  melakukan  pengelompokkan  produk yang  laku  dan  tidak  laku  agar  dapat  menentukan promosi  (Sugianti  et  al.,  2023).  Clustering  juga  dapat digunakan  pada  dunia  pendidikan  contohnya  untuk pengelompokkan peminatan mata kuliah (Karmanita & Hendrik, 2023).

## K Modes
K modes adalah sebuah metode pengembangan dari  metode  K  means.  K  Mode  dikembangkan  oleh Huang  pada  tahun  1998.  K  mode  menggunakan  data yang  bersifat  kategorikal.  K  mode  dapat  menangani pengelompokkan  mahasiswa  (Yulianton  et  al.,  2021). K modes juga dapat digunakan untuk mengetahui jenis makanan  pada  suatu  daerah  yang  populer  (Indriani  & Budiman,  2017)  cara  kerja  algoritma  K  mode  adalah sebagai berikut:
1. Tentukan nilai K untuk dijadikan cluster awal
2. Membandingkan  setiap  objek  ke  setiap cluster , jika tidak sama dengan cluster maka berikan nilai +1, akan tetapi jika sama maka berinilai 0
3. Tetapkan setiap data ke centroid terdekat.
4. Tentukan nilai modus untuk centroid terdekat
5. Ulangi langkah ke 2-4 sampai tak ada perubahan data  disetiap cluster. (Saputra  &  Kristiyanti,
2022)
ya Tidak
Berikut ini adalah flowchart dari K modes:
Gambar 1. Flowchart K modes

## METODE PENELITIAN
Berikut  langkah  penelitian  yang  dilakukan untuk  membuat  aplikasi clutering gaya  berlajar mahasiswa dengan menggunakan metode K modes.
Gambar 2. Langkah – langkah penelitian clutering dengan K Modes

## Identifikasi Permasalahan
Mengidentifikasikan  permasalahan  yang  ada bahwa  mahasiswa  di  STMIK  Widya  Pratama  dalam
menyerap pelajaran berbeda tingkatnya ada yang cepat dan lambat. Dari hasil pre test yang dilakukan pada 3 kelas  tersebut  bahwa  nilai  matakuliah  kecerdasan buatan  dengan  rata-rata  6,39,  masih  terdapat  56 mahasiswa  yang  nilainya  dibawah  niali  standar  yang telah  ditetapkan.    Maka  dari  itu  penelitian  ini  akam mebuat  kelompok  gaya  belajar  yang  berbeda-beda tergantung dari karakteristik dari mahasiswa tersebut.

## Pengumpulan Data
Proses pengumpulan data dengan menyebarkan kuisoner di 3 kelas pada matakuliah kecerdasan buatan dengan  cara  lewat  google  form  dengan  alamat https://forms.gle/3fbfQgHacA6pxPui8 .  terdapat  36 Pertanyaaan  disetaip  pertanyaan  mahasiswa  wajib memilih  salah  satu  jawaban  yaitu  sering,  kadang- kadang dan jarang.   Data yang terkumpul sebanyak 83 mahasiswa  yang  dijadikan    sebagai  sampel  untuk melakukan pengelompokkan.

## Pengolahan Data
Dari  hasil  kuisoner  yang  dibagikan  ke mahasiswa  maka  data  perlu  diolah  dengan  cara melakukan eksplorasi data, dan melakukan seleksi fitur yang dibutuhkan untuk pengelompokkan.

## Pembuatan Aplikasi
Dalam  pembuatan  aplikasi  membutuhkan perancangan  terlebih  dahulu.  Perancangan  yang digunakan  untuk  membangun  aplikasi  menggunakan digram use case seperti pada gambar 3
Gambar 3. Use case sistem K modes
Untuk pembuatan program aplikasi menggunakan PHP. pengujian pembuatan aplikasi Pengolahan data Pengumpulan data Identifikasi permasalahan Mulai Menentukan Jumlah K Membandingkan setiap objek ke seetiap klister, jika tidak sama dengan klister maka berikan nilai
+1, akan tetapi jika sama maka bernilai 0 Tetapkan setiap data ke centroid terdekat Tetapkan setiap data ke centroid terdekat Apakah ada perubahan data setiap klaster Selesai

## Pengujian
Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan blackbox dan  UAT.  Pengujian Blackbox dignakan untuk  menguji  program  agar  sesuai  dengan  fungsi seperti  yang  diinginkan  dengan  mengabaikan  kode program yang di gunakan (Ningrum et al., 2019).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian implementasi clusterisasi untuk pengelompokkan  gaya  belajar  mahasiswa  dengan metode  k  modes  bahwa  sangat  dibutuhkan  karena adanya  perbedaan  dalam  penyerapan  pembelajaran, dari data yang terkumpul sebanyak 83 mahasiswa yang mengisi  kuioner  dengan  36  pertanyaan  akan dikelompokkan menjadi 3 kelompok gaya belajar yaitu: visual, auditorial, dan kinestetik.
Aplikasi  yang  dihasilkan  terdapat  2  user  yaitu mahasiswa  dan  dosen.  Dengan  tampilan  program seperti berikut:
Halaman Login
Gambar 4. Halaman Login
Keterangan  gambar  4  adalah  halaman  login pengguna,  terdapat  2  pengguna  yaitu  mahasiswa  dan dosen, yang disesuaikan dengan peran pengguna. Jika mahasiswa  maka  username  dan  passordnya  sama dengan  username  dan  passwordnya  seperti  untuk membuka  LMS  mahasiswa,  jika  username  dan password  benar  maka  akan  tampil  form  pengisian kuisoner  seperti  pada  gamabar  5.  Sedangkan  untuk username  dan  password  untuk  dosen  sama  dengan dosen  saat  membuka  sistem  aplikasi  SiDosen.  Jika login  sebagai  dosen  maka  akan  tampil  seperti  pada gambar 6 untuk menu utamanya

## Form Pengisian Kuisoner
Gambar 5. Form Pengisian Kuisoner
Keterangan  gambar  5  adalah  form  pengisian kuisoner  untuk  mahasiswa  dengan  jumlah  pertanyaan sebanyak 36 pertanyaan
Menu Utama
Gambar 6. Menu Utama
Keterangan gambar 6 untuk menu utama untuk dosen pada halaman menu utama terdapat menu Home, kuisoner, rekap kuisoner, dan hasil.

## Form Input daftar kuisoner
Gambar 7. Input Daftar Kuisoner
Keterangan  gambar  7  bahwa  dosen  dapat menginputkan  mengubah,  dan  menghapus  daftar pertanyaan
ISSN: 2620-4339 (media online)

## Rekap Hasil Kuisoner
Gambar 8. Rekap Hasil Kuisoner
Keterangan  gambar  8  adalah  rekap  hasil kuisoner yang terkumpul
Hasil Perhitungan K Modes
Gambar 9. Form Hasil Perhitungan K Modes
Keterangan gambar 9 adalah hasil perhitungan k modes  dengan  mengelompokkan  menjadi  3  gaya belajar dan disertai dengan grafik

## Pengujian
Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan blackbox .
Tabel 1. Pengujian Blackbox No Form Deskripsi yang dimasukkan Kesesuaian 1 Halaman Login Memasukkan username dan password sesuai dengan LMS (bagi mahasiswa) Sesuai 2 Memasukkan username dan password sesuai dengan SiDosen (bagi dosen) Sesuai 3 Pengisian Kuisoner Pengisian kuisoner yang dilakukan oleh mahasiswa wajib semua diisi Sesuai 4 Input data kuisoner Dosen dapat menambahkan, mengubah serta menghapus kuisoner Sesuai 5 Rekap hasil kuisoner Menampilkan rekap hasil kuisoner yang diinput oleh mahasiswa Sesuai 6 Hasil perhitungan K modes Melakukan inputan jumlah K, menentukan centroid awal, proses iterasi, dan menghasilkan pengelompokkan dengan nilai angka dan grafik sesuai

## KESIMPULAN
Dengan  aplikasi  clusteing  untuk  mengetahui gaya belajar mahasiswa dengan menggunakan metode k modes dapat melakukan pemetaan mahasiswa dengan mengelompokkan  mahasiswa  dengan  berdasarkan karakteristik yang dimiliki , Dari data mahasiswa yang sebanyak  83  mahasiswa  dibagi  menjadi  3  kelompok, untuk kelompok visual sebanyak 37 mahasiswa, untuk kelompok auditorial sebanyak 31 mahasiswa dan untuk kinestetik sebanyak 15 mahasiswa . Dengan mengetahui kelompok gaya belajar maka mahasiswa dapat dengan mudah dalam belajar dan menyerap informasi

## DAFTAR PUSTAKA
Abdurrahman, S., & Kibtiyah, A. (2021). Strategi Mengatasi Masalah Kesulitan Belajar Siswa Dengan Memahami Gaya Belajar Siswa (Studi Kasus di MA Al-Ahsan Bareng). Jurnal Pendidikan Tambusai , 5 (3), 6444–6454. DePorter, B., & Hernacki, M. (2007). Quantum Learning (XXV). Kaifa.
Desyanti, Yusrizal, & Sari, F. (2022). Implementasi Algoritma K-Modes Untuk Mengukur Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pembelajaran Daring. Building of Informatics, Technology and Science (BITS) , 3 (4), 719–727. https://doi.org/10.47065/bits.v3i4.1401 Estari, A. W. (2020). Pentingnya Memahami Karakteristik Peserta Didik dalam Proses Pembelajaran. Workshop Nasional Penguatan Kompetensi Guru Sekolah Dasar SHEs: Conference Series , 3 (3), 1439–1444.
Fauzi, A., Saraswati, N. M., & Hariyono, R. C. S.
(2020). Penerapan Algoritma K-Modes Dan C4.5 Untuk Prediksi Pemilihan Jurusan Di Universitas Peradaban Pada Siswa SMA (Studi Kasus: SMA Islam Ta’allumul Huda Bumiayu) .
1 (2), 57–64.
Indriani, F., & Budiman, I. (2017). K-Modes Clustering untuk Mengetahui Jenis Masakan Daerah yang Populer pada Website Resep Online (Studi Kasus: Masakan Banjar di cookpad.com). Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 4 (4), 290–296. https://doi.org/10.25126/jtiik.201744548
Karmanita, D., & Hendrik, B. (2023). Penerapan Metode Clustering dengan Algoritma K-Means pada Pengelompokkan Peminatan Mata Kuliah. Jurnal Ilmiah Dan Karya Mahasiswa , 6 (1), 1– 10. https://doi.org/10.36080/skanika.v6i1.2982 Kurniati, A., Yuniati, S., Rahmi, D., & Risnawati.
(2023). Gaya Belajar: Identifikasi dan Pengelompokan Mahasiswa. Suska Journal of Mathematics Education , 9 (1), 53–60. Malikhatin, H., Rusgiyono, A., & Maruddani, D. A. I. (2021). Penerapan K-Modes Clustering Dengan Validasi Dunn Index Pada Pengelompokan Karakteristik Calon TKI Menggunakan R-GUI. Jurnal Gaussian , 10 (3), 359–366. https://doi.org/10.14710/j.gauss.v10i3.32790
Ningrum, F. C., Suherman, D., Aryanti, S., Prasetya, H. A., & Saifudin, A. (2019). Pengujian Black
Box pada Aplikasi Perpustakaan Menggunakan Teknik Equivalence Partitions. Jurnal Informatika Universitas Pamulang , 4 (4), 125– 130. https://doi.org/10.32493/jtsi.v3i3.5343 Prastya, S. E., Nurhaeni, & Zulfadhilah, M. (2021). Penentuan Pola Kecelakaan Lalu Lintas Menggunakan K-Modes Clustering. Jurnal Edik Informatika , 8 (1), 27–40. https://doi.org/10.22202/ei.2021.v8i1.5213 Putra, B. J. M., & Yuniarti, D. A. F. (2022). Analisis Gaya Belajar terhadap Nilai Mahasiswa dengan Menggunakan Metode k-Means. Techno.Com , 21 (2), 343–354.
https://doi.org/10.33633/tc.v21i2.5837
Saputra, I., & Kristiyanti, D. A. (2022). Machine Learning Untuk Pemula . Informatika. Sudibyo, N. A., Iswardani, A., Sari, K., & Suprihatiningsih, S. (2020). Penerapan Data Mining Pada Jumlah Penduduk Miskin Di Indonesia. Jurnal Lebesgue : Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Matematika Dan Statistika , 1 (3), 199–207. https://doi.org/10.46306/lb.v1i3.42 Sugianti, D., Darmawan, A. S., Syaifudin, A., & Risqiati. (2023). Analisis Cluster Penentuan Promosi Produk Pasca Pandemi Covid 19 Dengan Metode K Means. METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi , 7 (1), 20–24. https://doi.org/https://doi.org/10.46880/jmika.V ol7No1.pp20-24 Sugianti, D., Hapsoro, H. W., & Setianto, W. (2022). Penerapan Machine Learning Untuk Penentuan Segmentasi Mahasiswa Baru Dengan Metode K Modes. IC-Tech , 17 (1), 1–9. https://doi.org/10.47775/ictech.v17i1.227 Yulianton, H., Sutanto, F. A., & Mulyani, S. (2021). Pengelompokan Mahasiswa Berbasis Categorical Variables Menggunakan Metode K- Modes Clustering. Proceeding SENDIU 2021 ,
424–429. Zagoto, M. M., Yarni, N., & Dakhi, O. (2019). Perbedaan Individu Dari Gaya Belajarnya Serta
Implikasinya Dalam Pembelajaran. Jurnal Review Pendidikan Dan Pengajaran , 2 (2), 259– 265. https://doi.org/10.31004/jrpp.v2i2.481