## PENERAPAN K-MEANS UNTUK MENGANALISIS KEPUASAN MAHASISWA TERHADAP PEMBELAJARAN DARING
Adi Sudrajat ¹ , Ade Irma Purnamasari ² , Irfan Ali ³ 1,2 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
3 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No.10B Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon 45135, Indonesia
Adisudrajat210@gmail.com

## ABSTRAK
Presiden  Jokowi  menyatakan  bahwa  Indonesia  telah  keluar  dari  masa  pandemi  COVID-19  dan  saat  ini memasuki  fase  endemi.  Pendidikan  memegang  peranan  krusial  dalam  pembangunan  masyarakat.  Meskipun pembelajaran  daring  tetap  menjadi  pilihan  utama  pada  fase  endemi,  khususnya  di  STMIK  IKMI  Cirebon, pengalaman mahasiswa terkait penggunaan platform daring seringkali menimbulkan perbedaan pendapat. Tujuan penelitian ini adalah untuk menyajikan informasi mengenai kepuasan mahasiswa terhadap pembelajaran daring, sebagai  upaya  evaluasi  terhadap  sistem  pembelajaran  tersebut.  Dataset  yang  berhasil  dikumpulkan  melibatkan 150 responden dari mahasiswa Program Studi Teknik Informatika angkatan 2020 STMIK IKMI Cirebon. Metode penelitian menggunakan Algoritma K-Means klastering, dengan melakukan 5 iterasi untuk menentukan nilai K terbaik. Penentuan tersebut dilakukan dengan  membandingkan nilai Davies-Bouldin Index,  yang  menunjukkan bahwa K2 merupakan nilai K terbaik. Dengan penerapan K-Means, ditemukan 2 klaster yang menggambarkan kepuasan mahasiswa terhadap 5 atribut, yaitu tangible, reliability, responsibility, assurance, dan empathy. Klaster 0  menunjukkan  tingkat  kepuasan  tinggi  sebesar  93%,  sementara  klaster  1  menunjukkan  tingkat  ketidakpuasan sebesar 7% pada setiap atribut yang digunakan. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan yang lebih mendalam terkait evaluasi dan perbaikan sistem pembelajaran daring di STMIK IKMI Cirebon.
Kata kunci : Algoritma K-Means, Clustering, Kepuasan, Pembelajaran Daring, Masa Endemi.

## 1. PENDAHULUAN
Pada  tahun  2019  masyarakat  seluruh  dunia digemparkan tentang virus yang dinamai Corona Virus (Covid 19) yang bersebar diseluruh dunia, Masyarakat Indonesia  pun  ikut tertular covid 19. Selama 3 tahun lamanya  Indonesia  mengalami  Masa  pandemi  covid 19,  namun  pada  tanggal  21  Juni  2023  Presiden  Joko Widodo secara resmi mengumumkan bahwa Indonesia mencabut  status  Pandemi  Covid  19  dan  beralih  ke Masa Endemi.
Pendidikan  adalah  aspek  yang  sangat  penting dalam  pembangunan  masyarakat  dan  bangsa.  Seiring dengan  perkembangan  teknologi  informasi  dan komunikasi,  pendidikan  mengalami  perubahan  yang signifikan,  terutama  dalam  kegiatan  belajar  dan mengajar.  Salah  satu  perkembangan  dalam  dunia pendidikan  adalah  pembelajaran  daring  atau E- Learning . Pembelajaran secara daring (online) adalah langkah  yang  tepat  dilakukan  oleh  pemerintah. Pembelajaran daring dilakukan menggunakan jaringan internet dengan aksebilitas, konektivitas fleksibilitasm dan  kemampuan  untuk  memunculkan  berbagai  jenis interaksi  pembelajaran[1].  Pembelajaran  daring  juga menjadi  kebutuhan  proses  belajar  dan  mengajar  di beberapa  perguruan  tinggi  termasuk  STMIK  IKMI Cirebon, yang lebih dulu melaksanakan pembelajaran daring  sebelum  pandemi.    Namun,  Kepuasan pembelajaran daring masih menjadi perdebatan utama dalam  dunia  pendidikan.  Mahasiswa  diharapkan mampu  melanjutkan  implementasi  pembelajaran secara  daring,  guna  mendukung  kebijakan  dari perguruan tinggi dan pemerintah.
Penelitian yang dilakukan Adi Prasetia Nanda [2] dengan judul Menentukan tingkat kepuasan mahasiswa terhadap layanan akademik menggunakan algoritma  k-means.  Peneliti  menggunakan  metode algoritma  k-means  untuk  mengukur  kelima  kriteria tersebut  dan  menghasilkan  nilai  evaluasi.  Setelah melakukan  perhitungan  manual,  dilakukan  pula pembuktian  dengan  menggunakan  uji  validasi sensitivitas  dan  spesifisitas.  Seko  Lesmana  [3] melakukan  penelitian  dengan  judul  Penerapan  K- Means  dalam  Kepuasan  pembelajaran E-Learning pada Masa pandemi Covid 19. Metode yang digunakan dalam penelitian ini Algoritma K-Means. Masalah dari penelitian ini tingkat keefektifan pembelajaran online, data  yang  dikumpulkan  berupa  data  primer  yaitu berupa  hasil  dari  observasi  dan  menyebarkan kuesioner online di  MAN  Sukabumi.  Penelitian  ini memberikan manfaat dalam kesiapan dan kemampuan siswa  dalam  pembelajaran  online.  Berdasarkan penelitian  yang  dilakukan  oleh  [4]  Metode  K-Means Clustering digunakan untuk mengelompokkan produk berdasarkan jumlah transaksi penjualan ke dalam dua kelompok atau cluster. Hasil dari analisa clustering ini dimanfaatkan untuk menjaga ketersediaan stok barang serta  menentukan  strategi  guna  meningkatkan penjualan produk.
Penelitian
ini
bertujuan untuk
mengimplementasikan Algoritma  K-Means guna mengevaluasi  sistem  pembelajaran  daring  di  masa endemi di STMIK IKMI Cirebon. Analisis dilakukan terhadap lima atribut kepuasan terhadap pembelajaran daring  yaitu,  Tangible,  Reliability,  Responbility,
Assurance,  Empathy.  Studi  ini  diharapkan  dapat meningkatkan  kualiatas  pembelajaran  daring  di Perguruan  Tinggi  pada  masa  endemi  dan  masa  yang akan datang.
Menyusul  permasalahan  yang  dijelaskan  dan penelitian-penelitian sebelumnya, penelitian ini memanfaatkan
Algoritma K-Means untuk
menganalisis kepuasan mahasiswa terhadap pembelajaran  daring  di  Perguruan  Tinggi  (STMIK IKMI Cirebon). Algoritma ini merupakan metode data mining  yang  termasuk  dalam  metode  klastering, mengelompokkan  data  menjadi  satu  atau  beberapa klaster  .  pengukuran  kepuasan  mahasiswa  dilakukan melalui  studi  literatur,  observasi  langsung  dan penyebaran  kuesioner  online  kepada  150  mahasiswa Teknik  Informatika  Angkatan  2020  STMIK  IKM Cirebon.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Teori Kepuasan
Pengukuran  kepuasan  mahasiswa  secara  akurat memungkinkan  perguruan  tinggi memfokuskan upaya-upaya  memperbaiki  kebutuhan  mahasiswa. Kepuasan  mahasiswa  juga  mempengaruhi  loyalitas terhadap perguruan tinggi tersebut[5]. Faktor lain yang mempengaruhi  kepuasan  mahasiswa  adalah tangible, reliability, responbility, assurance, dan empathy.

## 2.2. Data Mining
Data  Mining  secara  umum  dibagi  menjadi  2 bagian,  yaitu descriptive yang  bertujuan  untuk mendeskripsikan  data  yang  ada  di dataset, dan Predictive yang bertujuan untuk memahami data demi melakukan prediksi.[6]

## 2.3. Clustering
Clustering  adalah  suatu  teknik  dalam  analisis data  yang  bertujuan  untuk  mengelompokkan  objek- objek data ke dalam kelompok-kelompok atau klaster- klaster  berdasarkan  kesamaan  karakteristik  tertentu. Tujuan utama dari clustering adalah mencari pola atau struktur  tersembunyi  dalam  data,  sehingga  objek- objek  yang  memiliki  kesamaan  akan  dikelompokkan bersama dalam satu klaster.[7]

## 2.4. Algoritma K-Means
K-Means  merupakan  metode  clustering  yang paling  sederhana  dan  umum.  K-means  memiliki kemampuan  mengelompokkan  data  dalam  jumlah besar  dan  waktu  yang  cepat.  Pada  K-Means  objek harus dalam klaster tertentu akan tetapi dalam tahapan berikutnya objek akan berpindah ke kluster lain[8].

## 2.5. Davies Bouldien Index
DBI  atau  Davies  Bouldin  Index  merupakan metrik  untuk  mengevaluasi  algoritma  klastering dengan  skema  evaluasi  internal,  berfungsi  untuk memvalidasi  seberapa  baik  klastering  yang  telah dilakukan  [5].  Dalam  menentukan  nilai  DBI  pun terdapat  perhitungannya.  Adapun  rumus  untuk
menentukan hasil nilai DBI atau davies bouldin index, sebagai berikut:
𝐷𝐵𝐼 = 1 𝑘 ∑ 𝑚𝑎𝑥𝑗 ≠ 𝑖 𝑘 𝑖=1 ( 𝑎𝑣𝑔(𝑑(𝑖) + 𝑑(𝑗)) 𝑑(𝐶𝑖𝑗) )
k merupakan jumlah cluster yang digunakan. Semakin kecil nilai DBI yang diperoleh (non negatif >=0), maka semakin baik cluster yang diperoleh dari pengelompokkan K-Means yang digunakan.

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  metodologi  penelitian  yang digunakan  adalah  KDD (Knowledge  Discovery Database) yang terdiri dari 6 tahapan dan melakukan uji validitas reliabilitas. Hal tersebut bisa dilihat pada gambar berikut:
Gambar 1. Metode Penelitian (Sumber: https://datadansastra.wordpress.com)
Sebelum  melakukan  tahap  KDD  peneliti melakukan  Uji  Validitas  dan  Reliabiitas  pada  setiap pertanyaan  menggunakan  tools  SPSS  Statistic  for windows 11. Pada gambar 3.1, dijelaskan pada tahap pertama adalah melakukan selection data dimana data primer akan diseleksi atau dipilah sebuah atribut yang digunakan,  kedua  preprosessing  data  akan  dilakukan tahap  preprosessing  dimana  data  akan  di  cleaning untuk  mencari  data  yang  missing  atau  hilang,  ketiga transformation  data  akan  ditransformasi  untuk digunakan  pada  tools  yang  akan  dipakai  yaitu RapidMiner  Studio.  Keempat    data  mining  akan dilakukan  proses  data  mining  algoritma  k-means. Kelima  evalution, akan dilakukan evaluasi dari hasil data  mining  algoritma  k-means.  Keenam  knowledge dari  hasil  tahapan  data  mining  dan  evaluation  akan didapatkan  knowledge  data  yang  akan  diaplikasikan atau dianalisis.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Uji Validitas Reliabilitas
Sebelum tahap KDD, melakukan uji validitas dan reliabilitas  menggunakan  tools  SPSS  Statistic  dan diolah  lagi  ke  microsft  excel.  Pernyataan  yang  valid jika r hitung > r tabel. Berikut hasil uji validitas yang telah dilakukan:
Tabel 1. Hasil Uji Validitas No Variabe r hitung r tabel Keterangan 1 T1 0,821 0,157 Valid 2 T2 0,820 0,157 Valid 3 T2 0,704 0,157 Valid 4 T4 0,739 0,157 Valid
No Variabe r hitung r tabel Keterangan 5 R1 0,679 0,157 Valid 6 R2 0,717 0,157 Valid 7 R3 0,639 0,157 Valid 8 R4 0,674 0,157 Valid 9 S1 0,452 0,157 Valid 10 S2 0,689 0,157 Valid 11 S3 0,667 0,157 Valid 12 S4 0,388 0,157 Valid 13 A1 0,652 0,157 Valid 14 A2 0,664 0,157 Valid 15 A3 0,584 0,157 Valid 16 A4 0,480 0,157 Valid 17 E1 0,742 0,157 Valid 18 E2 0,666 0,157 Valid 19 E2 0,635 0,157 Valid
Uji Reliabilitas, reliabilitas  instrumen penelitian menunjukan  bahwa  instrumen  layak  dipercaya  untuk dipakai  sebagai  alat  pengumpul  data.[9]  Untuk mengetahui reliabilitas instrumen dilakukan perbandingan  r  Alpha  Cronbach  dengan  r  tabel  pada taraf  kepercayaan  5%[10].  Perhitungan  reliabilitas dengan  rumus  Cronbach  Alpha  menggunakan  tools IBM  SPSS  Statistic  Version  27  for  windows  sebagai berikut :
Tabel 2. Hasil Reliabilitas
No Attribute r Cronbach Alpha Syar at Keteran gan 1 TANGIBLE 0,806 0,6 Reliabel 2 RELIABILI TY 0,765 0,6 Reliabel 3 RESPONBI LITY 0,689 0,6 Reliabel
4 ASSURAN CE 0,719 0,6 Reliabel 5 EMPHATY 0,645 0,6 Reliabel
Hasil  perhitungan  pengujian  reliabilitas  dilihat bahwa  nilai  Cronbach  Alpha  dari  Tangible  0,806, Reliability  0,765,  Responbility  0,689,  Assurance 0,719, dan Empathy 0,645. Sehingga dapat disimpulkan  bahwa  hasil  pengujian  reliabilitas dinyatakan  reliabel,  karena  nilai  r  cronbach  alpha  > syarat.

## 4.2. Data Selection
Pada tahap ini di lakukan data selection tahapan ini bertujuan untuk memilih data yang akan digunakan dalam  proses    algoritma  k-means  melalui  tools RapidMiner.  Data  Selection  dilakukan  di  Microsoft Excel  pada  proses  penelitian  data  mining.  Hasil  dari seleksi  data  terdapat  5  atribut  yaitu,  Tangible, Reliability,  Responbility,  Assurance,  &  Empathy setelah itu akan dilakukan uji validitas dan reliabilitas di  tools  SPSS  Statistic.  Bentuk  dataset  yang  telah dilakukan data selection, sebagai berikut:
Pada tahap ini di lakukan data selection tahapan ini bertujuan untuk memilih data yang akan digunakan dalam  proses    algoritma  k-means  melalui  tools RapidMiner.  Data  Selection  dilakukan  di  Microsoft Excel  pada  proses  penelitian  data  mining.  Hasil  dari seleksi  data  terdapat  5  atribut  yaitu,  Tangible, Reliability,  Responbility,  Assurance,  &  Empathy setelah itu akan dilakukan uji validitas dan reliabilitas di  tools  SPSS  Statistic.  Bentuk  dataset  yang  telah dilakukan data selection, sebagai berikut:
Tabel 3. Data Selection No Nama Jenis Kelamin Tangible Reliability Responbility Assurance Empathy 1 Adi Laki-Laki 15 11 10 12 22 2 Putri Perempuan 11 11 9 10 19 3 Harto Laki-Laki 12 10 10 12 18 4 Radi Laki-Laki 12 12 10 11 20 5 Aniq Laki-Laki 4 4 8 8 11 6 Indi Laki-Laki 12 9 7 7 14 7 Mujibulloh Laki-Laki 12 10 9 9 14 8 Ahmad Azrul Laki-Laki 11 8 8 11 19 9 Nida Perempuan 9 10 7 10 17 10 ADISTY Perempuan 15 12 10 12 23 .. .. .. .. .. .. .. .. 147 Aldiyansyah Laki-Laki 10 9 12 10 20 148 Dani Laki-Laki 12 12 13 13 25 149 Abdul Laki-Laki 11 10 10 11 18 150 Anjela Riptiyani Perempuan 12 12 10 11 20

## 4.3. Data Preprosessing
Dalam tahapan ini akan dilakukan preprosessing data,  yaitu  proses  cleaning  data  yang  hilang  atau kosong  sebelum  ke  proses  selanjutnya,  karena  tidak ada  data  yang  missing  maka  bisa  dilanjutkan  ke tahapan selanjutnya.

## 4.4. Data Transformation
Proses selanjutnya adalah transformasi data dan pengskoran  menggunakan skala  likert . Pada tahapan ini  dataset  ditransormasikan  kedalam  format  yang akan  digunakan  di  RapidMiner  Version  10.2  dataset akan diupload ke rapidminer. Lalu Nama diganti role nya menjadi ID,  setiap atribut diganti type nya yang sebelumnya  real  menjadi  integer.  Berikut  hasil
transformasi  data  di  tools  RapidMiner  Version  10.2 dan tabel skor skala likert :
Gambar 2. Data Transformation
Skala Likert 1-3 Sangat Tidak Setuju 4-7 Tidak Setuju 8-11 Setuju 12-15+ Sangat Setuju

## 4.5. Data Mining
Proses  data  mining  yang  diterapkan  dalam penelitian ini yaitu Algoritma K-Means Clustering. K Means merupakan algoritma clustering yang memiliki sifat  dengan  tanpa  arahan  atau  biasa  disebut Unsupervised  [5].  Pada  penelitian  ini  akan  dimuat  5 atribut  dan  1  ID  yaitu  Tangible,  Reliability, Responbility,  Assurance,  dan  Emphaty.  Setelah melalui data selection, preprossesing dan
transformation  data,  akan  dilakukan  proses  data mining menggunakan algoritma k-means. Tahap awal data mining, menentukan K yang akan digunakan pada algoritma  k-means.  Untuk  membandingkan  tingkat optimal k atau k terbaik, peneliti akan membandingkan dalam  4  kelompok.  Kelompok  1  berjumlah  K=2, Kelompok  2  berjumlah  K=3,  Kelompok  3  berjumlah K-4  dan  kelompok  4  berjumlah  K=5.  Operator multiply  akan  digunakan  untuk  melihat  hasil  dari masing masing cluster atau kelompok.
Gambar 3. Proses Model Cluster
Berdasarkan proses model clustering pada gambar 3. menghasilkan beberapa model dari setiap K. Berikut hasil cluster dari K2, K3, K4, dan K5:
Tabel 4. K2-K5 K2 Item K3 Item K4 Item K5 Item C0 140 C0 70 C0 67 C0 49 C1 10 C1 71 C1 3 C1 32 C2 9 C2 45 C2 3 C3 35 C3 45
C4 21 TOTAL 150 150 150 150

## 4.6. Evaluation
Proses  Evaluasi  dilakukan  setelah  melewati tahapan  data  mining  algoritma  k-means  untuk mengevaluasi  setiap  kelompok.  Dilakukan  pencarian nilai DBI atau Davies Bouldin Index terkecil. Berikut model proses clustering untuk  melihat nilai DBI dari masing  masing  cluster  atau  K  menggunakan  tools rapid miner version 10.2 :
Gambar 4. Proses Model Cluster Performance
Operator Cluster Distance Performance menggunaakan  parameter  main criterion  davies bouldin karena  ingin  mencari  nilai  DBI  nya  dan menceklis  maximize  agar  nilai  DBI dan  Avg  Within Distance nya  menghasilkan  nilai  yang  bukan  minus. Pada proses model clustering untuk melihat nilai DBI. Berikut  hasil  nilai  DBI  dan  Avg  Within  Centroid Distance dari setiap K yang telah diproses atau Davies Bouldin  Index  dan  nilai  performance  dari  setiap cluster:
Tabel 5. Nilai DBI K DBI Centroid Distance 2 0,871 9,395 3 1,348 7,256 4 1,309 6,425 5 1,33 5,613
Berdasrkan  Tabel  5,  menunjukan  hasil  nilai Davies  Bouldin  dari  setiap  masing  masing  K.  Dari
yang  terendah  sampai  dengan  tertinggi.  Dan menghasilkan  nilai  DBI  yang  terendah  yaitu  K2. Karena nilai DBI yang terendah ada pada K2 maka K2 merupakan  K  yang  optimal  untuk  digunakan  pada proses clustering.

## 4.7. Knowledge
Hasil  dari  tahapan  data  mining  dan  evaluasi, menghasilkan  K2  merupakan  K  yang  terbaik  dan  K yang  akan  digunakan  untuk  menganalisis  kepuasan mahasiwa  terhadap  pembelajaran  daring.  Berikut proses model clustering dengan menggunakan K2 dan tabel hasil clustering:
Gambar 5.  Proses Model K2
Tabel 6. Cluster 0 dan Cluster 1
N O . C0 1. Putri Ayuni 2. Harto 3. Radi Pratama 4. Adisty 5 Muhammad .. .. 140 Anjela NO C1 1 Aniq 2 Indi Alpian 3 Mujibulloh 4 Ahmad Azrul
5 Nida Maulida
.. ..
10 Aditia Ramanto
Setelah  mengetahui  K  yang  digunakan  maka akan  dilakukan  evaluasi  untuk  menganalisa  tingkat kepuasan  mahasiswa  berdasarkan  5  atribut  kepuasan yaitu  Tangible,  Reliability,  Responbility,  Assurance, dan Empathy. Berikut hasil visualization menggunakan  Scatter/Bubble  dari  setiap  atribut menggunakan tools
RapidMiner :
Berdasarkan  example  set  dari  atribut  tangible, cluster 0 memiliki nilai minimal pada angka 7 dan nilai maximal  nya  di  angka  16.  Sedangkan  cluster  1  nilai minimal yang dimiliki  yaitu 4 dan nilai maximal dari cluster 1 ialah 12. Menunjukkan bahwa cluster 0 untuk atribut  tangible  merupakan  cluster  terbaik  atau  yang menyatakan  puas  pada  atribut  tangible.  Tangible berupa penampilan fisik web, kesesuain, dan isi konten konten yang baik. Memberikan representasi fisik dari layanan kepada pengguna.

## Gambar 7. Reliability
Berdasarkan  example  set  reliability  diatas menunjukkan  cluster  0  memiliki  nilai  maximal  pada angka  15  dan  nilai  minimal  di  angka  8  sedangkan cluster  1  memiliki  nilai  maximal  pada  angka  10  dan nilai  minimal  pada  angka  4.  Menunjukkan  bahwa cluster  0  merupakan  cluster  terbaik  yang  dimiliki  di atribut reliability dan cluster 0 merupakan cluster yang menyatakan  puas  pada  atribut  reliability  pada  nilai maximal  15  dan  nilai  minimal  8.  Reliability  berupa kemampuan  untuk  melakukan  pelayanan  yang dijanjikan dapat dipercaya dan akurat.
Gambar 8. Responbility
Berdasarkan  example  set  responbility  diatas, cluster  0  memiliki  nilai  maximal  pada  angka  14  dan niai  minimal  pada  angka  7  sedangkan  cluster  1 memiliki angka maximal yaitu 9 dan angka minimal 7. Menunjukkan  bahwa  cluster  0  merupakan  cluster terbaik  pada  atribut  responbility.  Dan  menunjukkan Cluster  0  menyatakan  puas  pada  atribut  responbility.
Responbility  berupa  memberikan  pelayanan  yang responsives dan tepat kepada pengguna.

## Gambar 9. Assurance
Berdasarkan  example  set  assurance,  cluster  0 memiliki  nilai  maximal  15  dan  nilai  minimal  8 sedankan cluster 1 memiliki nilai maximal 11 dan nilai minimal pada angka 7. Menunjukkan bahwa cluster 0 merupakan cluster terbaik dan yang menyatakan puas pada atribut assurance. Assurance berupa jaminan dari perguruan  tinggi  terkait  terhadap  data  pribadi  yang telah mahasiswa  berikan.

## Gambar 10. Empathy
Berdasarkan  example  set  pada  atribut  empathy, cluster 0 memiliki angka maximal 12 dan minimal 6, sedangkan  cluster  1  memiliki  angka  maximal  8  dan angka  minimal 2. Cluster 0  merupkan cluster terbaik di atribut empathy dan cluster 0 menyatakan puas pada atribut empathy.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil analisis yang dilakukan terkait dengan  kepuasan  mahasiswa  terhadap  pembelajaran daring  dengan  jumlah  responden  sebanyak  150  dan menganalisis menggunakan algoritma k-means clustering  dapat  disimpulkan  bahwa  Hasil  dari penerapan  algoritma  k-means,  menunjukan  tangible memiliki  nilai  maximal  16  dan  nilai  minimal  6, reliability memiliki nilai maximal 15 dan nilai niminal 8,  responbility  nilai  maximal  14  dan  nilai  minimal  7 assurance  memiliki  nilai  maximal  15  dan  minimal  8 dan  empathy  nilai  maximal  menghasilkan  bahwa
mahasiswa  puas  terhadap  pembelajaran  daring  yang telah  diselenggarakan  oleh  Perguruan  Tinggi. Terakhir, hasil penelitian menyarankan meningkatkan sistem  server  yang  sering  mengalami  lag  dan menyarankan untuk peneliti
selanjutnya mengumpulkan lebih banyak responden dari apa yang telah diteliti agar data lebih akurat dan lebih luas.
DAFTAR PUSTAKA [1]  N. Sari, PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK PENENTUAN KETUNTASAN MAHASISWA  DALAM  BELAJAR  DARING PADA MASA PANDEMI COVID-19 . repository.uin-suska.ac.id, 2022. [Online]. Available: http://repository.uin- suska.ac.id/59349/
[2]  A. P. Nanda, D. E. H. Pramono, and S. Hartati, “Menentukan  Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa Terhadap  Pelayanan  Akademik  Menggunakan Metode  Algoritma  K-Means,” J.  Sist.  Inf.  dan Telemat. , vol. 11, no. 1, pp. 23–28, 2020.
[3]  S. Lesmana, A. F. Akbari, E. Y. Rahman, and ..., “Penerapan k-means dalam efektivitas pembelajaran  e-learning  pada  masa  pandemi covid-19,” Semin.  Nas.  … ,  2020,  [Online]. Available: http://www.jurnal.upnyk.ac.id/index.php/semnas if/article/view/4090
[4]  D. Kurniadi, Y. H. Agustin, H. I. N. Akbar, and I.  Farida,  “Penerapan  Algoritma  k-Means Clustering untuk Pengelompokan Pembangunan Jalan pada Dinas Pekerjaan Umum dan Penataan Ruang,” AITI ,  2023,  [Online].  Available: https://ejournal.uksw.edu/aiti/article/view/7100
[5]  A. R. Rinaldi, L. Surlanto, D. Sudrajat, and D. A. Kurnia,  “AnalisaTingkat  Kepuasan  Mahasiswa Terhadap  Layanan  Pembelajaran  Menggunakan K-Means dan  Algoritma Genetika,” J. ICT  Inf. Commun.  Technol. ,  vol.  18,  no.  1,  pp.  60–64, 2019, doi: 10.36054/jict-ikmi.v18i1.55.
[6]  M. A. K-means, H. Alexander, Y. Umaidah, and M.  Jajuli,  “Implementasi  Clustering  Untuk Menentukan  Efektivitas  Nilai  Siswa  Sesudah Pandemi  Covid-19,”  vol.  7,  no.  3,  pp.  1493– 1500, 2023.[7] W. Sudrajat, I. Cholid, and J.  Petrus,  “Wahyu  Sudrajat  et  al,  Penerapan Algoritma K-Means Untuk …………………,” p. 27, 2022.
[8]  P. I. Pangestu, T. I. Hermanto, and D. Irmayanti, “Analisis Segmentasi Pelanggan Berbasis Model Recency  Frequency  Dan  Monetary  (Rfm) Menggunakan  Algoritma  K-Means,” J.  Inform. dan  Tek.  Elektro  Terap. ,  vol.  11,  no.  3s1,  pp. 1486–1492, 2023, doi: 10.23960/jitet.v11i3s1.3396.
[9]  Y.  Suharto  and  E.  Hariadi,  “Analisis  Kualitas Website  Badan  Pengembangan  Sumber  Daya Manusia Menggunakan Metode Webqual 4.0,” J. Manaj. dan Organ. , vol. 12, no. 2, pp. 109–121, 2021, doi: 10.29244/jmo.v12i2.33917.
[10]  K.  R.  N.  Wardani,  “Analisa  kualitas  layanan sistem informasi akademik pada universitas bina darma,” Pros.  Semnastek ,  2017,  [Online]. Available: https://jurnal.umj.ac.id/index.php/semnastek/arti cle/view/1919