## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 874 − 880 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2167
Clustering Hasil Belajar Menggunakan Algoritma K-Means Dengan Optimize Parameter Dalam Menjamin Mutu Pendidikan Di Era
Pandemi Covid-19
Ahmad Rifai, Fatihanursari Dikananda * , Christina Juliane
Program Studi Magister Sistem Informasi, STMIK LIKMI, Bandung, Indonesia Email: 1 a.rifaaii1408@gmail.com, 2,* fatiha.dikananda@gmail.com, 3 christina.juliane@likmi.ac.id Email Penulis Korespondensi: fatiha.dikananda@gmail.com Submitted: 22/08/2022 ; Accepted: 07/09/2022 ; Published: 30/09/2022
Abstrak− Pandemi  Covid-19 sangat  mempengaruhi lingkungan  belajar,  dengan  alasan  untuk  menghentikan  penyebaran infeksi Covid-19. Kegiatan Belajar Mengajar (KBM) yang selama ini umumnya diselesaikan di  kampus secara tatap muka, kini harus dipindahkan ke Pembelajaran Jarak Jauh (PJJ). Namun, salah satu kekurangan pelaksanaan Pembelajaran Jarak Jauh (PJJ) adalah membuat  mahasiswa  kurang  aktif  sehingga  KBM  terasa  melelahkan.  Tujuan  penelitian  ini  mengelompokkan  hasil  belajar mahasiswa di masa Pandemi Covid-19. Metode yang dipergunakan adalah Knowledge Discovery Database (KDD) menggunakan Algoritma K-Means. Jumlah cluster yang dipilih adalah jumlah cluster dengan nilai Davies Bouldin Index (DBI) terkecil. Hasil dari penelitian ini diperoleh 3 cluster dengan nilai DBI sebesar 1.379 dan Centroid Distance 0.342. Cluster_1 mewakili kelompok data  yang  memiliki indeks  mutu  tertinggi  pertama,  cluster_2  memiliki  indeks  mutu  tertinggi  kedua,  dan  cluster  terakhir  yakni cluster_0  adalah  cluster  yang  mewakili  data  dengan  indeks  mutu  terendah  dari  semua  cluster.  Dengan  diketahui  cluster  hasil pembelajaran  PJJ  maka  akan  memudahkan  perguruan  tinggi  dalam  mengambil  langkah  –  langkah  improvement  untuk meningkatkan mutu pembelajaran sesuai dengan karakteristik masing masing cluster yang ada.
Kata Kunci: Optimize parameter; Clustering; K-Means; DBI; Indeks Mutu
Abstract −The COVID-19 pandemic has greatly affected the learning environment, with the excuse of  stopping the spread of COVID-19 infection. Teaching and learning activities that have generally been completed on campus face-to-face now have to be transferred to distance learning. However, one of the drawbacks of implementing distance learning is that it makes students less active, so that KBM feels tiring. The purpose of this study is to classify student learning outcomes during the COVID-19 Pandemic. The method used is the Knowledge Discovery Database (KDD) using the K-Means Algorithm. The number of clusters selected is the number of clusters with the smallest Davies Bouldin Index (DBI). The results of this study obtained 3 clusters with a DBI value of 1.379 and a centroid distance of 0.342. Cluster_1 is the data group with the highest quality index, Cluster_2 is the data group with the second highest quality index, and Cluster_0 is the data group with the lowest quality index of all clusters. By knowing the clusters of PJJ learning outcomes, it will make it easier for universities to take improvement steps to improve the quality of learning in accordance with the characteristics of each existing cluster.
Keywords: Optimize Parameter; Clustering; K-Means; DBI; Quality Index

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan sangat berperan penting dalam mengantarkan individu yang dewasa dan definitif baik yang benar-benar maupun  secara  intelektual  terhubung  dengan  kepercayaan  diri,  pengabdian,  informasi,  imajinasi,  otonomi, keterampilan, dan kewajiban. Selanjutnya, cenderung dianggap bahwa lembaga pendidik adalah kerangka penguasaan dalam hal  informasi  dan kemampuan yang diberikan untuk  mengubah cara pandang atau perilaku manusia dengan tujuan  akhir  untuk  dikembangkan  melalui  administrasi  dan  persiapan.  Tugasnya  sangat  penting  karena  dengan Lembaga pendidikan yang berkualitas akan mempengaruhi penciptaan nilai dan Sumber Daya Manusia (SDM) yang sangat agresif [1].
Pandemi Covid-19 sangat mempengaruhi lingkungan belajar, dengan alasan untuk menghentikan penyebaran infeksi  Covid-19,  semua  mahasiswa  serta  pendidik  harus  melakukan  latihan  belajar  mengajar  (KBM)  dari  rumah. Pendidik  sebagai  penentu  kemajuan  instruktif  diharapkan  lebih  imajinatif  dan  kreatif  dalam  memilih  teknik pembelajaran yang tepat sehingga hasil belajar mahasiswa dapat naik ke tingkat selanjutnya [2][3].
Kegiatan Belajar Mengajar (KBM) yang selama ini umumnya diselesaikan di kampus secara tatap muka, kini harus  dipindahkan  ke  Pembelajaran  Jarak  Jauh  (PJJ).  Kerangka  pembelajaran  jarak  jauh  ini  tidak  mengharapkan mahasiswa  datang  ke  kampus  untuk  menyelesaikan  Kegiatan  Belajar  Mengajar  (KBM).  Namun,  salah  satu kekurangan  pelaksanaan  Pembelajaran  Jarak  Jauh  (PJJ)  adalah  membuat  mahasiswa  kurang  aktif  dalam mengkomunikasikan  keinginannya  sehingga  Kegiatan  Belajar  Mengajar  (KBM)  terasa  melelahkan.  Berkurangnya pertimbangan  dan  keaktifan  mahasiswa  dalam  Kegiatan  Belajar  Mengajar  (KBM)  berpengaruh  dengan  signifikan terhadap hasil belajar mahasiswa. Oleh karena itu, dengan keadaan dan kondisi yang terbatas ini, dibutuhkan imajinasi dan  kemampuan  pendidik  dalam  membuat  suatu  penemuan  yang  dapat  menonjolkan  dan  menggugah  inspirasi mahasiswa untuk berpartisipasi dalam Kegiatan Belajar Mengajar (KBM) [1][4].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengelompokkan  hasil  belajar  mahasiswa  di  masa  Pandemi  Covid-19, berdasarkan penelitian terdahulu yang telah dilakukan tentang clustering dengan Algoritma K-Means [5][13][16][17] tidak  secara  spesifik  membahas  penentuan  jumlah  kelompok  berdasarkan  nilai  DBI  yang  maksimal,  sehingga memerlukan peningkatan kinerja Algoritma K-Means melalui Optimize parameter , sehingga penelitian ini dilakukan menggunakan  Algoritma K-Means .  Dalam  penentuan  klasternya  dapat  dibuat  sebanyak  dua,  tiga,  empat  dan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 874 − 880 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2167
seterusnya,  dimana  setiap  klaster  mempunyai  karakteristik  yang  sama  [3].  Jumlah cluster terbaik  dapat  diuji menggunakan Davies  Bouldin  Index (DBI).  Jumlah cluster yang  dipilih  adalah  jumlah cluster dengan  nilai  DBI terkecil  agar  mempermudah  perguruan  tinggi  untuk  meningkatkan  mutu  pembelajaran  sesuai  dengan  karakteristik masing-masing cluster.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data  Mining  digunakan  untuk  menemukan  hubungan  yang  jelas  dan  menarik  kesimpulan  yang  sebelumnya  tidak diketahui dengan cara yang saat ini dapat dipahami dan berguna bagi pemilik data. Data mining yang disederhanakan sering  disebut  sebagai  proses  penyaringan  atau  "menambang"  pengetahuan  dari  sejumlah  besar  data.  Berdasarkan fungsinya  data mining dikelompokkan ke dalam 6 (enam) kelompok menjadi classification, clustering, regression, anomaly detection, association rule learning dan summarization [6]. Istilah lain untuk data mining adalah Knowledge Discovery Database (KDD) [7][8], yaitu:
Gambar 1. Istilah Knowledge Discovery Database (KDD)
a. Data Selection
Membuat  pengumpulan  informasi  yang  objektif, memilih  indeks  informasi,  atau  fokus  pada  subset  faktor  atau pengujian informasi, di mana pengungkapan ini akan dilakukan oleh sistem penambangan. Hasil pilihan disimpan dalam dokumen yang berbeda dari kumpulan data fungsional [9].
b. Pre-Processing
Pre-Processing dan pembersihan informasi adalah kegiatan penting yang dilakukan seperti mengikuti keributan. Sistem pembersihan mencakup menghilangkan informasi  salinan, memeriksa informasi  yang bertentangan, dan memperbaiki kesalahan informasi, seperti kesalahan pencetakan. Informasi dapat ditingkatkan dengan informasi atau data luar yang berlaku.[9].
c. Transformation
Proses rekonsiliasi atas informasi yang telah dipilih, sehingga informasi tersebut sesuai untuk proses penambangan informasi. Adalah siklus yang sangat bergantung pada jenis atau contoh data yang dicari dalam kumpulan data [9].
d. Interpretation/ Evaluation
Menerapkan  terjemahan  dari  beberapa  contoh  yang  dibuat  dari  data  mining.  Pola  data  selanjutnya  ditampilkan sebagai benda. Tahap ini menganalisis apakah contoh atau data yang ditemukan bertentangan dengan kenyataan saat ini atau spekulasi yang sudah ada [9].

## 2.2 Clustering
Teknik data mining untuk menganalisis data untuk memecahkan permasalahan dalam pengelompokkan menggunakan metode clustering . Clustering akan melakukan proses segmentasi objek fisik ataupun non-fisik menjadi kelompok- kelompok data yang memiliki kesamaan. Pada teknik clustering targetnya adalah untuk kasus pendistribusian (objek, orang, peristiwa dan lainnya) ke dalam suatu kelompok, hingga derajat tingkat keterhubungan antar anggota cluster yang sama adalah kuat dan lemah antara anggota cluster yang berbeda [10][11][12][13].

## 2.3 K-Means Clustering
Metode K-Means telah  diimplementasikan  oleh  Purnamaningsih  et  al.,  2016  terhadap  kajian  yang  berjudul Pemanfaatan Metode K-Means Clustering dalam Penentuan Penjurusan Siswa SMA, dimana hasilnya menunjukam merupakan salah satu algoritma data clustering non-hirarki yang mengelompokkan data dalam bentuk satu atau lebih cluster /segmentasi data. Data-data akan dipartisi dengan algoritma K-Means kedalam cluster atau segmen sehingga data dengan karakteristik yang sama akan terkumpul dalam satu Cluster [14]. Dari beberapa kajian yang telah dilakukan [8][11][15] maka metode K-Means clustering terdiri dari langkah-langkah sebagai berikut:
a. Ambil jumlah k-cluster . b. Inisiasi sebuah nilai random untuk pusat cluster awal ( centroid ) sejumlah nilai k-cluster yang diambil.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 874 − 880 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2167
c. Menghitung jarak untuk setiap data input terhadap masing-masing centroid berdasarkan rumus jarak ( Eucledian Distance ) hingga mencapai jarak terdekat maksimal dari setiap data dengan centroid. Berikut persamaan Eucledian Distance :
d(xi,μi)= √( 〖 (xi- μi) 〗 ^2 ) (1)
d. Mengklasifikasi data menurut dekatnya jarak dengan centroid . e. Memperbarui nilai centroid berdasarkan rata-rata cluster yang bersangkutan dengan memakai rumus:
C_k= 1/nk  ∑▒d_i (2) Dimana:
nk = jumlah data dalam Cluster di = jumlah dari nilai jarak yang masuk dalam masin masing Cluster . f. Langkah 2 hingga 5 diulang hingga anggota tiap cluster tidak ada yang berubah.
g. Jika langkah 6 telah tercapai, maka nilai rata-rata pusat cluster (μj) pada percobaan terakhir akan digunakan sebagai parameter untuk menentukan klasifikasi data.
Tabel 1. Parameter K-Mean Parameter Value Measure type NumericalMeasures Nominal measure EuclidianDistance Max Optimization step 100 K 3 Max runs 10

## 2.4 Davies Bouldin Index
Davies  Bouldin Index (DBI) merupakan  ukuran  untuk  mengevaluasi  kinerja clustering .  Ide  dasarnya  adalah  untuk mengevaluasi pemisahan antara cluster ke-i dan ke-j, yang harus sebesar mungkin antara cluster dan sekecil mungkin dalam cluster . DBI memiliki korelasi positif untuk " within-class " kasus dan korelasi negatif untuk kasus "between- class"[6]. Formula dari DBI adalah sebagai berikut :
𝐵 = 1 𝑛 𝑐 ∑ 𝑅 𝑖, 𝑛 𝑐 𝑖=1 𝑤ℎ𝑒𝑟𝑒 𝑅 𝑖 = 𝑚𝑎𝑥 𝑗=1…𝑛𝑐,𝑖≠𝑗 𝑅 𝑖𝑗 = 𝑆 𝑖 +𝑆 𝑗 𝑑 𝑖𝑗 𝑑 𝑖𝑗 = 𝑑(𝑣 𝑖 , 𝑣 𝑗 ), 1 ‖𝐶 1 ‖ ∑ 𝑑 𝑥𝜖 (𝑥, 𝑣 𝑖 ) (3)

## 2.5 Optimize Paramaters
Operator Optimize  Parameters (Grid)  merupakan  operator  bersarang.  Operator  ini  mengeksekusi  subproses  untuk semua  kombinasi  nilai  parameter  yang  dipilih  dan  kemudian  memberikan  nilai  parameter  optimal melalui  port  set parameter. Vektor kinerja untuk nilai parameter yang optimal dikirimkan melalui port kinerja dan model terkait (jika ada) melalui port model. Hasil tambahan apa pun dari proses terbaik dikirimkan melalui port output. Parameter mana yang optimal didasarkan pada nilai kinerja yang dikirimkan ke port kinerja bagian dalam [6].
Tabel 2. Seting Optimize parameters Parameter Value Clustering K Minimum 2 Maximum 10 Step 10 Scale Linear

## 2.6 Dataset
Dataset yang digunakan merupakan dataset hasil belajar mahasiswa program studi teknik informatika (S1) di STMIK IKMI Cirebon yang diperoleh melalui bagian akademik Tahun 2015 s/d tahun 2019 sebanyak 1084 dataset, dengan 16 atribut seperti terlihat pada table 3.
Tabel 3. Atribut dataset Hasil belajar mahasiswa
Variabel Description Variabel Description V1 IP Semester 1 V9 IP Semester 5 V2 Rata-Rata Kehadiran Semester 1 V10 Rata-Rata Kehadiran Semester 5 V3 IP Semester 2 V11 IP Semester 6 V4 Rata-Rata Kehadiran Semester 2 V12 Rata-Rata Kehadiran Semester 6 V5 IP Semester 3 V13 IP Semester 7 V6 Rata-Rata Kehadiran Semester 3 V14 Rata-Rata Kehadiran Semester 7 V7 IP Semester 4 V15 IP Semester 8 V8 Rata-Rata Kehadiran Semester 4 V16 Rata-Rata Kehadiran Semester 8

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 874 − 880 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2167

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Usecase model clustring hasil belajar menggunakan algoritma K-Means dengan optimize parameters seperti terlihat pada gambar 2, diawali dengan membaca datasheet menggunakan Operator Read excel . Selanjutnya dengan operator multiple untuk memilah proses clustring menggunakan K-Mean+Optimize parameters (OP) dan K-Means . Kemudian diterapkan  Operator Apply  Model .  Untuk  mengevaluasi performance  clustring menggunakan  Operator cluster distance performance . Berikut model proses K-Means menggunakan aplikasi Rapidminer :
Gambar 2. Model Clustering dengan K-Means dengan Optimize parameters
Model  proses clustering  K-Means pada gambar 2 dilakukan untuk mencari nilai k atau jumlah cluster yang akan digunakan. Berdasarkan Hasil eksperimen dengan RapidMiner diperoleh hasil Parameter k = 3 dengan Nilai DBI 1.379  dan  nilai centroid  distance 0.342  dengan  Algoritma K-Mean+Optimize  Parameters (OP).  Hasil  lengkap eksperimen dapat dilihat pada table 4 serta dapat di visualisasikan dalam bentuk Grafik pada Gambar 3.
Tabel 4. Nilai DBI, K dan Centroid distance dengan Optimize Parameters (OP)
Nilai DBI K Avg. within centroid distance K-Means+OP 1.379 3 0.342 K-Means 1.574 10 0.217
Gambar 3. Grafik Perbandingan nilai DBI, K dan Centroid Distance antara K-Means+OP dengan K-Means
Hasil  eksperimen  diperoleh  nilai-nilai centroid  distance untuk  setiap cluster dimulai  dari cluster_0 sampai dengan cluster_2 untuk setiap atribut yang dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Centroid table hasil belajar terhadap 18 atribut
Attribute Cluster_0 Cluster_1 Cluster_2 IP Semester 1 0.553 0.668 0.491 Rata-Rata Kehadiran Semester 1 0.266 0.377 0.380 IP Semester 2 0.532 0.674 0.470 Rata-Rata Kehadiran Semester 2 0.290 0.905 0.938 IP Semester 3 0.388 0.600 0.271 Rata-Rata Kehadiran Semester 3 0.358 0.374 0.372 IP Semester 4 0.344 0.556 0.256 Rata-Rata Kehadiran Semester 4 0.415 0.490 0.432 IP Semester 5 0.421 0.645 0.324 Rata-Rata Kehadiran Semester 5 0.415 0.490 0.432 IP Semester 6 0.385 0.587 0.309 Rata-Rata Kehadiran Semester 6 0.415 0.490 0.432 IP Semester 7 0.445 0.606 0.352 Rata-Rata Kehadiran Semester 7 0.290 0.905 0.938

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 874 − 880 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2167
IP Semester 8 0.593 0.692 0.525 Rata-Rata Kehadiran Semester 8 0.330 0.412 0.483
Hasil Eksperimen diperoleh menjadi 3 cluster yaitu c luster_ 0 sebanyak 102 data, cluster_ 1 sebanyak 326 data, cluster_2 sebanyak 656 data, divisualisasikan dalam grafik scatter seperti pada gambar 3 dan grafik plot seperti pada gambar 4 serta grafik batang pada setiap cluster seperti pada gambar 5.
Gambar 4. Scatter/sebaran data hasil belajar terhadap rata-rata kehadiran dan ip selama 8 semester
Gambar 5. Grafik plot cluster hasil belajar berdasarkan 18 atribut
Gambar 6. Grafik Batang setiap cluster hasil belajar berdasarkan 16 atribut
Setelah mendapatkan data cluster dan titik centroid , selanjutnya centroid dari cluster diberikan indeks mutu IP sebagai  berikut  0.344-0.427=  cukup,  0.428-0.51=baik,  dan  0.52-0,510=baik  sekali,  dan  indeks  mutu  rata-rata kehadiran dari 0.266-0.316=cukup, 0.317-0.365=baik, 0.366-0.415=baik sekali seperti pada tabel 5 untuk kemudian dilakukan analisa karakteristik dari setiap cluster yang telah didapat.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 874 − 880 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2167
Dari tabel 6 sudah bisa dilihat pola dari setiap cluster data yang menunjukan indeks mutu terhadap 16 atribut, dapat dikemukakan bahwa kelompok pertama adalah cluster_ 1, kelompok data dengan indeks mutu tertinggi pertama, memuat  atribut  hasil  belajar  dan rerata  kehadiran  dengan  indeks  mutu  baik  sekali  sebanyak  16  atribut.  Kelompok kedua adalah cluster_ 2 dengan indeks mutu tertinggi kedua, memuat hasil belajar dan rerata kehadiran dengan indeks mutu baik sekali sebanyak 9 atribut, indeks mutu baik sebanyak 2 atribut, serta indeks mutu cukup sebanyak 5 atribut. Kelompok terakhir adalah cluster _0, kelompok dengan indeks mutu terendah dari semua cluster memuat hasil belajar dan rerata kehadiran dengan indeks mutu baik sekali sebanyak 6 atribut, indeks mutu baik 3 atribut, serta indeks mutu cukup sebanyak 7 atribut.
Tabel 6. Centroid table disertai indeks kepuasan terhadap 18 atribut Atribut Cluster_0 Indeks Cluster_1 Indeks Cluster_2 Indeks IP Semester 1 0.553 Baik Sekali 0.668 Baik Sekali 0.491 Baik Rata-Rata Kehadiran Semester 1 0.266 Cukup 0.377 Baik Sekali 0.380 Baik Sekali IP Semester 2 0.532 Baik Sekali 0.674 Baik Sekali 0.470 Baik Rata-Rata Kehadiran Semester 2 0.290 Cukup 0.905 Baik Sekali 0.938 Baik Sekali IP Semester 3 0.388 Cukup 0.600 Baik Sekali 0.271 Cukup Rata-Rata Kehadiran Semester 3 0.358 Baik 0.374 Baik Sekali 0.372 Baik Sekali IP Semester 4 0.344 Cukup 0.556 Baik Sekali 0.256 Cukup Rata-Rata Kehadiran Semester 4 0.415 Baik Sekali 0.490 Baik Sekali 0.432 Baik Sekali IP Semester 5 0.421 Cukup 0.645 Baik Sekali 0.324 Cukup Rata-Rata Kehadiran Semester 5 0.415 Baik Sekali 0.490 Baik Sekali 0.432 Baik Sekali IP Semester 6 0.385 Cukup 0.587 Baik Sekali 0.309 Cukup Rata-Rata Kehadiran Semester 6 0.415 Baik Sekali 0.490 Baik Sekali 0.432 Baik Sekali IP Semester 7 0.445 Baik 0.606 Baik Sekali 0.352 Cukup Rata-Rata Kehadiran Semester 7 0.290 Baik Sekali 0.905 Baik Sekali 0.938 Baik Sekali IP Semester 8 0.593 Cukup 0.692 Baik Sekali 0.525 Baik Sekali Rata-Rata Kehadiran Semester 8 0.330 Baik 0.412 Baik Sekali 0.483 Baik Sekali
Hasil eksperimen dapat dikemukakan bahwa cluster_1 mewakili kelompok data yang memiliki indeks mutu tertinggi  pertama dimana pada cluster_1 menyatakan semua atribut 100% memiliki indeks mutu baik  sekali. Pada cluster_2 ini memiliki indeks mutu tertinggi kedua dengan menyatakan indeks mutu baik sekali sebanyak 56%, indeks mutu  baik  sebanyak  13%,  serta  indeks  mutu  cukup  sebanyak  31%  terhadap  semua  atribut. Cluster terakhir  yakni cluster_0 adalah cluster yang  mewakili  data  dengan  indeks  mutu  terendah  dari  semua cluster dengan  menyatakan indeks  mutu  baik  sekali  sebanyak  37%,  indeks  mutu  baik  sebanyak  19%,  serta indeks  mutu  cukup  sebanyak  44% terhadap semua atribut seperti gambar 7.
Gambar 7. Grafik Batang setiap cluster hasil belajar berdasarkan 16 atribut
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  yang  telah  dilakukan  tentang  clustering  dengan  Algoritma  K-Means [5][13][16][17] tidak secara spesifik membahas penentuan jumlah kelompok berdasarkan nilai DBI yang maksimal, sehingga  memerlukan  peningkatan  kinerja  Algoritma K-Means melalui Optimize parameter .  Melalui opitimize parameters dengan mensetup parameter clustering.k minimum 2 dan maksimum 10 dengan step 10 serta scale linear , akan  membentuk  kelompok  minimum  dari  jumlah  kelompok  2,  sampai  dengan  jumlah  kelompok  10  dengan menentukan nilai  k berdasarkan nilai  DBI yang terkecil.  Nilai DBI terkecil diperoleh sebesar 1.379 dan Centroid Distance 0.342 diperoleh nilai k=3 yang berarti jumlah cluster yang terbentuk sebanyak 3. Nilai DBI ini menandakan bahwa dalam setiap kelompok tersebut setiap mahasiswa yang memiliki kemirirpan yang tinggi tentang ip semester dan tingkat kehadiran, membentuk satu kelompok. Namun ada beberapa mahasiswa yang tingkat kemiripannya rendah tentang ip semster dan tingkat kehadirannya, masuk kedalam kelompok tersebut. Dengan demikian hasil penelitian ini merupakan sebuah kajian yang menarik dalam algoritma clustering dengan teknik optimize parameter .

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 874 − 880 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2167

## 4. KESIMPULAN
Pengelompokkan mahasiswa berdasarkan atribut IP semester dan rata-rata kehadiran pada penelitian ini teridiri atas indeks mutu cukup, indeks mutu baik dan indeks mutu sangat baik. Pengelompokkan indeks mutu cukup, indeks mutu baik  dan  indeks  mutu  sangat  baik  diperoleh  setelah  melalui  proses  perhitungan  dengan  menerapkan  algoritma K- Means  Clustering selesai.  Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan,  maka  terbentuk  segmentasi  data mahasiswa yaitu cluster_1 merupakan kelompok data yang memiliki indeks mutu tertinggi pertama dengan persentasi mahasiswa  sebesar  30%. Cluster_2 merupakan  kelompok  dengan  indeks  mutu  tertinggi  kedua  dengan  persentasi mahasiswa sebesar 61%. Cluster terakhir yakni cluster_0 adalah cluster yang dengan indeks mutu terendah dari semua cluster yang terbentuk dengan persentasi mahasiswa sebesar 9%. Dari ke tiga cluster yang terbentuk tersebut dapat dikatakan  bahwa  kualitas  mutu  pembelajaran  selama  pandemi  covid-19  di  STMIK  IKMI  Cirebon dapat  dikatakan berjalan  dengan  baik  dan  tidak  mengalami  penurunan  terhadap  nilai  IP  dan  nilai  rerata  kehadiran  pada  setiap semesternya.  Ini  terlihat  pada cluster_1 dan cluster_2 dimana  sebesar  84%  indeks  mutu  hasil  belajarnya  sudah baik/baik sekali dan 16% hasil belajarnya cukup. Namun masih ada kelompok ke tiga yaitu cluster_0 dimana sebesar 56% indeks mutu hasil belajarnya baik/baik sekali dan 44% indeks mutu hasil belajarnya cukup. Pada cluster_1 dan cluster_2 tingkat rerata kehadiran sudah sangat tinggi, namun pada cluster_0 tingkat kehadiran mahasiswa masih perlu ditingkatkan  dalam  rangka  untuk  meningkatkan  ip  semester.  Strategi  pengelompokan  menggunakan  Algoritma K- Means dapat memudahkan Perguruan Tinggi melakukan treatment terhadap kelompok-kelompok yang memerlukan perhatian khusus dalam melaksanakan proses pembelajaran dalam rangka untuk meningkatkan mutu Pendidikan di STMIK  IKMI  Cirebon.  Rekemondasi  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  perlunya  dilakukan  penelitian  lanjutan tentang clustering menggunakan  Algorima K-Means untuk  menentukan  jumlah cluster yang  maksimal  dengan menerapakan operator yang lain dengan memperhatikan nilai Davies Bouldin Index (DBI) yang terkecil.

## REFERENCES
[1] E. Altania and Sungkono, “Jurnal EPISTEMA,” J. EPISTEMA , vol. 2, no. 1, pp. 83–88, 2021.
[2] Z. Yuhanin, “UPAYA MENINGKATKAN HASIL BELAJAR SISWA PADA MASA PANDEMI COVID-19 DENGAN MICROSOFT KAIZALA UNTUK MATERI PELUANG,” vol. 15, no. 2, pp. 1–23, 2019.
[3] K.  D.  R.  Sianipar,  S.  W.  Siahaan,  M.  Siregar,  F.  I.  R.H  Zer,  and  D.  Hartama,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Dalam Menentukan Tingkat Kepuasan Pembelajaran Online Pada Masa Pandemi Covid-19,” J. Teknol. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 101– 105, 2020, doi: 10.36294/jurti.v4i1.1258.
[4] R. Chandra Saptono and P. Aziz, Abdul, “Pemanfaatan Metode K-Means Clustering dalam Penentuan Penjurusan Siswa SMA,” J. Teknol. Inf. ITSmart , vol. 3, no. 1, p. 27, 2018, doi: 10.20961/its.v3i1.644.
[5] Z. Parveen, A. Alphones, and S. Naz, “Extending the Student’s Performance via K-Means and Blended Learning,” Int. J. Eng. Appl. Comput. Sci. , vol. 02, no. 04, pp. 133–136, 2017, doi: 10.24032/ijeacs/0204/03.
[6] K. Ralf Hoffmann, Markus, Data  Mining  Use Cases  and Edited  by . 2017. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1706.03428
[7] M. Elly Kiswati, Sri, “Penerapan Metode K-Means Untuk Clustering Produk Online Shop Dalam Penentuan Stok Barang,” J. Bianglala Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 10–17, 2017.
[8] R. Rima Dias, “Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Promosi Universitas Dian Nuswantoro,” Ind. Mark. Manag. , vol. 1, no. 1, pp. 1–9, 2018.
[9] F. M. Basysyar, “Clustering Data Disabilitas menggunakan Algoritma K-Means di Kabupaten Cirebon,” JURSIMA (Jurnal Sist. Inf. dan … , vol. 9, no. 3, 2021, [Online]. Available: https://ejournal.stmikgici.ac.id/index.php/jursima/article/view/305 [10]  D. Sudrajat, R. D. Dana, N. Rahaningsih, A. R. Dikananda, and D. A. Kurnia, “Clustering student’s satisfaction in complex adaptive  blended  learning  with  the  six  value  system  using  the  K-means  algorithm,” Universal  Journal  of  Educational Research , vol. 7, no. 9. pp. 1990–1995, 2019. doi: 10.13189/ujer.2019.070920.
[11]  N.  R.  Sofi  Defiyanti,  Mohamad  Jajuli,  “Implementasi  Algoritma  K-Means  Dalam  Pengklasteran  Mahasiswa  Pelamar Beasiswa,” Jitter 2017 , vol. I, no. 2, pp. 62–68, 2017.
[12]  A. Rizal, “Penerapan Data Mining dengan Menggunakan Metode Clustering K-Mean Untuk Mengukur Tingkat Ketepatan Kelulusan Mahasiswa Program Teknik Informatika S1 Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro,” Dok. Karya Ilm. , 2018, [Online]. Available: http://dinus.ac.id/
[13]  D.  B.  Valdez  and  R.  A.  G.  Godmalin,  “Clustering  of  Learners  based  on  Readiness  to  Online  Modality  using  K-Means Algorithm,” Int. J. Adv. Eng. Manag. Sci. , vol. 7, no. 9, pp. 01–05, 2021, doi: 10.22161/ijaems.79.1.
[14]  D. Triyansyah and D. Fitrianah, “Analisis Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Marketing,” J. Telekomun. dan Komput. , vol. 8, no. 3, p. 163, 2018, doi: 10.22441/incomtech.v8i3.4174.
[15]  O. J. Oladipupo, O. O. Obagbuwa, I. C. Oyelade, “Application of K-Means Clustering algorithm for prediction of Students Academic Performance,” vol. 7, pp. 292–295, 2017.
[16]  I. Hedayetul Haque, Mahfuza, “An Approach of Improving Student’s Academic Performance by using K-means clustering algorithm  and  Decision  tree,” Int.  J.  Adv.  Comput.  Sci.  Appl. ,  vol.  3,  no.  8,  pp.  146–149,  2017,  doi: 10.14569/ijacsa.2012.030824.
[17]  T.  Mehta,  C.  W.  Leathers,  and  M.  R.  Foster,  David  M.  McCall,  “Psyllium  Husk  II:  Effect  On  The  Metabolism  Of Apolipoprotein  B  in  African  Green  Monkeys,” Am.  J.  Clin.  Nutr. ,  vol.  56,  no.  2,  pp.  385–393,  2017,  doi: 10.1093/ajcn/56.2.385.