## Analisis Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Perkuliahan Daring Di Era Covid 19 Menggunakan K-Means Clustering
Analysis Of Student Satisfaction Levels With Online Lectures In The Covid 19 Era Using K-Means Clustering
Theresia Avila Babu 1) , Darsono Nababan 2) , Debora Crisinta 3) .
1) Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Timor Jl. El Tari Km.05, Kefamenanu- NTT, Indonesia 50275
Riwayat : Copyright ©2023, JITU, Submitted: 05 September  2023 ; Revised: 09 September 2023; Accepted: 16 September  2023; Published: 30 September 2023
DOI 10.32938/jitu.v3i2.5130
Abstract - Covid Illnesses 19 or frequently alluded to as Coronavirus  is  presently  a  worldwide  concern,  one  of which  is  in  Indonesia.  The  effect  of  Coronavirus  in Indonesia  spread  to  different  areas,  particularly  the schooling  area  which  brought  about  significant changes  in  the  educational  experience.  The  degree  of viability and the degree of understudy fulfillment with the educational experience is unequivocally affected by discovering  that  is  completed  strikingly,  which  has  an effect on changes in understudy conduct as well as on the approach to educating. So there is disappointment and various reactions in the educating and educational experience from understudies on the grounds that  the organization is in many cases disturbed and restricted web  standard.  Using  the  K-Means  clustering  method based on the perspective of the student, the purpose of this study is to measure the level of student satisfaction with  the  teaching  and  learning  process.  This  study included  1406  respondents  from  the  consequences  of circulating surveys through the Google structure, then the  information  acquired  would  be  broke  down involving Python programming to aid the examination interaction.  The  consequences  of  this  study show  that the information got from the four classes of understudy fulfillment  levels,  in  particular  bunch  1  classification with  a  decent  extent  of  39.5  %,  group  2  classification with  an  unfortunate  extent  of  16.1  %,  group  3 classification  with  a  generally  excellent  extent  of 15.9 %, and bunch 4 the classification is very great the extent is 28.4 %.
Keywords  - Covid-19,  K-Means  Grouping,  Satisfaction Rate, Python
Abstrak  - Penyakit  Covid  19  atau  yang  sering  disebut dengan  Virus  Corona  saat  ini  sedang  menjadi perhatian  dunia salah  satunya  di  Indonesia.  Dampak dari covid 19 di Indonesia merambat ke berbagai sektor
terutama  sektor  pendidikan  yang  mengakibatkan perubahan besar dalam proses pembelajaran. Tingkat keefektifan  serta  tingkat  kepuasan  siswa  terhadap proses pembelajaran sangat dipengaruhi oleh pembelajaran  yang  dilaksanakan  secara  daring,  yang berdampak tidak hanya pada perubahan perilaku siswa tetapi  juga  pada  cara  mengajar. Sehingga  terdapat ketidakpuasan  serta  tanggapan  yang  berbeda  dalam proses belajar mengajar dari mahasiswa/i dikarenakan jaringan yang sering terganggu dan terbatasnya kouta internet.  Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  mengukur tingkat kepuasaan mahasiswa/i terhadap proses belajar mengajar  yang  dilakukan  secara  daring,  dengan menggunakan metode K-Means clustering berdasarkan  perspektif  mahasiswa/i.  Penelitian  ini melibatkan  1406  responden  dari  hasil  pembagian kuisoner  melalui  google  form,  kemudian  data  yang diperoleh  akan  dianalisis  menggunakan  software phyton  untuk  membantu  dalam  proses  analisis.  Hasil penelitian ini menunjukan bahwa data yang diperoleh dari empat kategori tingkat kepuasan mahasiswa/i yaitu cluster 1 kategorinya baik persentase 39,5 %, cluster 2 kategorinya  kurang  baik  persentase  16,1  %,  cluster  3 kategorinya sangat baik persentase 15,9 %, dan cluster 4 kategorinya cukup baik persentase 28,4 %.
Kata  kunci  -  Covid-19,  K-Means  Clustering,  Tingkat Kepuasan, Python

## I. PENDAHULUAN
Sejak hadirnya pandemi virus Corona di Indonesia, banyak  bidang  yang  merasakan  dampak  buruk  dari pandemi  ini.  Salah  satu  bidang  yang  merasakan dampaknya adalah bidang pendidikan. Berbagai langkah dan  strategi  sudah  diupayakan  oleh  pemerintah  untuk mencegah tertundanya penyebaran Covid di negara kita. Pembelajaran daring adalah  suatu  strategi  dan  langkah yang  tepat  oleh  pemerintah  untuk  mengurangi penyebaran virus  ini.  Untuk  mencegah  Penyakit  Covid *) Penulis korespondensi (Nama Penulis) Email: corr_author@institusi.ac.id
(Coronavirus),  pemerintah  memutuskan  agar  siswa/i melakukan pembelajaran terpisah [1].
Perguruan  Tinggi  Timor  (Unimor)  adalah  suatu perguruan  tinggi  negeri  yang  berada  di  Indonesia tepatnya di Kawasan Nusa Tenggara Timur,  Kabupaten Timor  Tengah  Utara  yang  juga  menerapkan  strategi pemerintah dengan tujuan untuk membatasi penyebaran Penyakit  Covid  (Coronavirus)  dengan  melakukan perkuliahan secara daring. Penggunaan jaringan internet untuk  pembelajaran  jarak  jauh  dapat  memudahkan pengguna  dan  penyedia  materi  untuk  berkomunikasi tentang  pelajaran  yang  telah  dipelajari  siswa/i.  Di Universitas  Negeri  Timor,  diharapkan  para  mahasiswa menerima  upaya-upaya  ini  untuk  menghentikan penyebaran covid 19. Namun, bagaimanapun, situasi saat ini tidak dapat memastikan apakah siswa dapat setuju dan mengakui  adanya  pengaturan  ini,  keterbatasan  kuota internet dan jaringan yang sering terganggu menyebabkan proses perkuliahan menjadi  tidak efektif.
Sebelumnya  telah  ada  penelitian  terkait  yang membahas  tentang  Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa Terhadap Perkuliahan Daring Di Masa Pandemi Covid- 19.  Mereka  menemukan  masalah  seberapa  puas  siswa dengan  kuliah  online.  Kemudian,  pemilihan  informasi diselesaikan  dengan  menggunakan  kuisioner  yang  diisi oleh siswa/i, metode yang digunakan adalah metode K- Means dalam  proses  analisis  tersebut,  sehingga mendapatkan  hasil  pengklasifikasian  tingkat  kepuasan siswa/i  sesuai  dengan  penanganan  informasi  dari  hasil survei  yang  telah  diedarkan.  Sebagai  alat  evaluasi keberhasilan  pembelajaran  daring  di  masa  pandemi  ini dan sebagai layanan informasi akademik prodi Fakultas Pertanian  ke  depan,  penelitian  ini  menawarkan  solusi bagi universitas. Maka dalam penelitian ini, peneliti akan memanfaatkan  bahasa  pemrograman  python  dengan Perhitungan K-Means clustering untuk  menangani masalah dalam pengukuran. K-Means adalah algoritma unsupervised  learning yang  memiliki  peran  penting dalam proses analisis.

## II.  TINJAUAN PUSTAKA

## A. Pembelajaran Daring
Pembelajaran  daring  atau  yang  dikenal  dengan istilah e-learning merupakan  bentuk  pemanfaatan teknologi  dalam  mendukung  proses  belajar  mengajar jarak jauh. “ E ” merupakan singkatan dari electronic dan learni ng adalah pembelajaran [2].

## B. Universitas Timor
Universitas Timor (Unimor) yang berdiri pada tahun 2000  memiliki  kekhasannya  tersendiri.  Kampus  ini berada  dalam  garis  wilayah  Indonesia  yang  berbatasan dengan  Republik  Demokratik  Timor  Leste,  tepatnya  di Kota  Kefamenanu,  Wilayah  Kabupaten  Timor  Tengah Utara,  Propinsi  Nusa  Tenggara  Timur.  Sebelumnya Kampus  ini  merupakan  perguruan  tinggi  swasta. Kemudian  di  tahun  2014,  statusnya  diubah  menjadi
negeri. Sekarang Unimor bukan hanya menjadi lembaga pendidikan tinggi, karena kampus ini juga berkomitmen mengantarkan  cita-cita  masyarakat  di  perbatasan sesuai dengan nilai pancasila. Unimor memiliki empat Fakultas, yaitu: Fakultas Pertanian, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Fakultas  Ilmu  Sosial  dan  Ilmu  Politik,  dan  Fakultas Pendidikan.  Dikarenakan  adanya lockdown oleh pemerintah  setempat,  Universitas  Timor  menjadi  salah satu  perguruan  tinggi  yang  menerapkan  sistem perkuliahan daring era Covid-19.

## C. Metode Algoritma  K-Means
Salah  satu  algoritma  analisis cluster adalah K- Means clustering [3] . Metode ini dapat mengelompokkan data  berdasarkan  variabel. Tujuan  metode  ini  tidaklah berbeda  seperti  metode  klaster  lainnya  yaitu  untuk mendapatkan  kelompok  data  dengan  memaksimalkan perbedaan antar klaster.

## D. Python
Phyton adalah  suatu  sintaks  pemrograman  yang power dan  mudah  untuk  dipelajari  yang  dibuat  oleh Guido Van Rossum dan dirilis pada tahun 1991. Phyton memiliki struktur data yang efesien yang berlevel tinggi. Phyton  merupakan  bahasa  yang  ideal  untuk  melakukan system  scripting dan  pengembangan  aplikasi  dengan cepat  dalam  berbagai  macam platform, juga  dapat digunakan untuk web development, software development, dan matematika [4] . Bahasa pemrograman Python  banyak  digunakan  untuk  membuat  program seperti  aplikasi  desktop,  program  GUI  desktop,  dan program CLI.

## III. METODE PENELITIAN

## A. Tipe Penelitian
Data  yang  digunakan  untuk  mengukur  tingkat kepuasan mahasiswa terhadap perkuliahan daring di era covid-19  ini,  didapat  dengan  menggunakan  instrumen kuisioner  yang  dibagikan  peneliti  secara online ke mahasiswa aktif  Universitas Timor,  Fakultas  Pertanian. Kuisioner  yang  telah  dirancang  akan  disiapkan  dalam bentuk Google Form dengan model skala likert.

## B. Tahapan Penelitian
Ada dua tahapan yang akan penellti gunakan dalam proses analisis diantaranya yaitu: 1. Identifikasi masalah
Permasalah pada penelitian ini yaitu adanya kendala dan kekecewaan siswa pada masa Coronavirus  - 19. Seperti kendala jaringan dan kuota internet.
2. Studi Literatur
Di tahapan ini, peneliti akan mengumpulkan rujukan terkait, yang akan mendukung pelaksanaan eksplorasi terkait  dengan  permasalahan,  dengan  berkonsentrasi pada  masalah  dan  menelusuri  referensi  yang
bersangkutan. Rujukan yang dipakai dalam penelitian ini  berasal  dari  jurnal  yang  berkaitan  dengan pemeriksaan  tingkat  kepuasan  siswa/i dalam perkuliahan daring dan strategi pengelompokan yang dapat dilakukan, terutama yang berkaitan dengan K- Means .

## C. Tahapan Pengumpulan Data
Dalam  Penerapan  Algoritma K-Means dalam menentukan  tingkat  kepuasan  terhadap  pembelajaran daring  di  era  covid  19,  mendapatkan  data  dengan membagikan kuisioner kepada  para  mahasiswa. Kuisioner diberikan melalui link kuisioner yang telah di buat  oleh  peneliti.  Data  akan  diolah  dengan  melakukan clustering tingkat  kepuasan  mahasiswa  terhadap pembelajaran  daring  dalam  4  kategori  dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  python,  dan anaconda  sebagai software nya  serta tools nya  yaitu Jupiter notebook dalam proses penggunaan source code .
Tabel  I. Model  Pertanyaan  Yang  Akan  Disebarkan  Ke Mahasiswa/I
Kode Pertanyaan X1 Dosen  telah  menyiapkan  kontrak  perkuliahan, absen  dan  materi  berupa  file,  dan  link  yang sudah dapat diakses pada saat jam perkuliahan daring.
X2 Memulai pembelajaran daring tepat waktu.
X3 Proses pembelajaran daring secara efektif.
X4 Dosen  memberikan  bahan  ajar  berupa  modul untuk melengkapi materi yang di berikan.
X5 Jumlah pertemuan dosen dalam menyampaikan materi perkuliahan minimal 14 kali pertemuan.
X6 Dosen mampu menguasai media pembelajaran daring
X7 Mahasiswa sering mengalami kegagalan dalam presentasi melalui perkuliahan daring. X8 Puas dengan koneksi internet atau WIFI unimor di  area  kampus  saat  mengikuti  perkuliahan daring.
X9
Kemampuan tenaga kependidikan utnuk melayani  administrasi  umum,  akademik  dan kemahasiswaan pada saat pembelajaran daring
X1
0 Mahasiswa  puas  dengan  pembelajaran  daring pada semester ganjil kemarin.
Dari  hasil  penyebaran  kuisioner  secara  online, peneliti  berhasil  memperoleh  responden  dengan  total 1045 mahasiswa/i.

## D. Workflow  Clustering  Dengan  Metode  Algoritma

## K-Means
Berikut  akan  ditampilkan workflow dari clustering menggunakan metode algoritma K-Means .
Import Library Load Dataset Menampilkan 5 data awal dan 5 data terakhir Scalling Data
Elbow
Method K-Means Clustering

## Evaluasi

## Selesai
Gambar  1 . Workflow Clustering Dengan  Metode Algoritma K-Means 1. Import Library
Pada tools jupiter  notebook  akan  dilakukan import beberapa library ,  sesuai  kebutuhan  peneliti  dalam melakukan analisis pada data yang diperoleh. seperti library pandas,  numpy,  seaborn,  matlotlip,  dan sklearn.  yang  mana  setiap library memiliki fungsinya masing-masing [5] .
2. Load Dataset Load Dataset adalah proses pemanggilan 1405 data pada  jupiter  notebook,  dengan  menggunakan beberapa  potongan code yang  akan  digunakan peneliti.
3. Scaling Data
Pada tahap ini proses Scaling Data perlu dilakukan agar dapat disamakan rentan nilai ( scale ) dari setiap data dapat dira-ratakan [6] .
4. Elbow Method Selanjutnya  akan  dilakukan  proses elbow  method agar menghasilkan cluster yang  terbaik  dan  dapat memaksimalkan kualitas  hasil cluster , dengan melihat  representase  hasil  perbandingan  antara jumlah cluster (k)  yang  akan  membentuk lengkungan  siku  pada  suatu  koordinat  distorsi  dan inersial [7] .
5. K-Means Clustering
Tahap  ini  menentukan  jumlah cluster dan menentukan nilai  fokus  masing-masing  kelompok data dan melabeli setiap data, sesuai klasifikasi hasil tanggapan responden.
6. Evaluasi Dan pada tahapan terakhir peneliti akan melakukan evaluasi dengan menggunakan Mean Squared Error (MSE) agar dapat mengetahui tingkat kesalahan eror pada setiap kategori yang digunkan [8] .

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Import Library
Import  library, tahapan  pemrograman  yang menggunakan  bahasa  pemrograman  Python,  dimulai dengan  mempersiapkan  data.  Kemudian  membuat  file baru,  lalu  memanggil  tiap-tiap  library  sesuai  kebutuhan program.  Tujuan  dari  penggunaan  library  yang  di tampilkan  pada  gambar  2  yaitu  supaya  mempermudah proses analisis tanpa harus menulis banyak kode. Berikut tampilan sorce code dari library yang digunakan.

## Gambar 2. Source Coude Import Library

## B. Load Data
Ke  dalam  python  data  dimasukan  dan  diproses sehingga menampilkan 5 data awal dan 5 data akhir dari 1405  baris  dan  12  kolom  total  data.  Dengan menggunakan potongan kode berikut. df = pd.read_excel( 'data.xlsx' ) #  load  data  dengan pandas df.head ( 5 )
Maka  proses  pemanggilan  data  akan  ditampilkan sesuai tabel berikut.
Tampilan  datanya  dapat  di  lihat  pada  tebel  II  dan Tabel III, berikut tampilannya:
Tabel II. Tampilan 5 Data Awal No. Nama Responden P1 P2 P3 P4 P5 P6  P7  P8  P9  P10 0  Yuliana Naitkakin 0.75  0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 1  Maria Y. Nusin 1.00  1.00 1.00  1.00 1.00  1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 2  Egas Corbaffo 1.00  0.50 0.75 0.50 1.00  0.50 0.25 0.50 0.25 0.25 3  Reinildo Hunu 1.00  1.00 1.00 1.00 1.00  1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 4  Kristina Binsasi 0.75  0.75 0.75 0.75 0.75  0.75 0.75 0.75 0.75 0.75
Tabel III . Tamipilan 5 Data Akhir
No. Nama Responden  P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10
1401  Sisilia Taek 0.75  1.00  0.50  0.25  0.50  0.50  0.25  0.50  0.75  0.50 1402  Thimoteus Foni 0.25  0.25  0.25  0.50  0.50  0.75  1.00  0.75  0.75  0.75 1403  Genoveva Taslulu 0.25  0.50  0.50  0.25  0.75  0.50  0.25  0.25  0.50  1.00 31404  Krispina Amaral 0.50  0.75  0.50  0.25  0.75  0.25  0.75  0.50  0.75  0.50 1405  Erenbertus Leki 0.50  0.50  0.25  0.50  0.25  0.25  0.25  0.25  0.50  0.75
Tampilan data di atas memuat 12 baris data dengan rincian  baris  nomor,  nama  responden  serta  sepuluh pertanyaan yang memuat representasi nilai atas jawaban
responden.  Pada  tahap  berikutnya  akan  dilakukan preprocessing data menggunakan scaling agar kumpulan representasi  nilai  responden  menjadi  rata-rata  0  dan varians 1.

## C. Scaling Data
Tahapan ini bertujuan untuk menormalisasikan nilai data  numerik  ke  skala  umum  tanpa  mendistorsi perbedaan dalam rentang nilai pada variabel lainnya. Berikut  adalah  tampilan  datanya  ketika  dilakukan scaling menggunakan source code sebagai berikut.
Gambar 3 . Scaling Data Seperti yang tertampil pada gambar 2, kumpulan nilai dari data-data nya mulai berubah ke kisaran perata-rataan 0  dan  varians  1.  Hal  ini  dikarenakan  data  memiliki variabel/fitur/kolom  yang  berbeda  dan  masing-masing fitur  tersebut  memiliki  rentangan  jangkauan  masing- masing.  Dengan  dilakukannya  normalisasi  data,  model dapat mempelajari lebih cepat dan nantinya meningkatkan akurasi model.

## D. Elbow Method
Setelah  dilakukan scaling pada  data-data  tersebut proses  selanjutnya  yaitu  melakukan  perhitungan menggunakan  metode elbow ,  dan  tidak  terlepas  dari penggunaan  algortima  pengelompokan K-Means yang mana  kumpulan  data  yang  masih  secara  acak  akan menginisialisasi  K cluster dan  secara  interatif  akan menyesuaikan k cluster hingga ke k centroid kaya dalam keadaan  seimbang,  sehingga  jumlah cluster dapat ditentukan dengan menggunakan metode elbow . Strategi siku  adalah  teknik  yang  dipakai  dalam  membuat  data untuk  menentukan  keseluruhan  nilai  kelompok  yang akan  membingkai  siku  pada  suatu  titik.  Akan  ada  dua teknik  perhtungan  dalam  menentukan  siku  pada  titik  k cluster yaitu  distorsion  dan  inersia.  Distorsi  dihitung sebagai  rata-rata  jarak  kuadrat  dari  suatu  pusat  klaster masing-masing  klaster  ke  setiap  titik  data  sedangkan inersia  adalah  jumlah  kuadrat  jarak  sampel  ke  pusat cluster terdekat.  Berikut  adalah  tampilan  hasil  distorsi dan inersia yang sudah di proses di dalam python.
Gambar 4. Source Code Elbow Method
Pada gambar 3 terlihat bahwa potongan kode diatas merupakan  proses  pengelompokan  k-means  yang  dari pengelompokan tersebut akan dihasilkan bentuk visual k cluster  pada  kedua  teknik  tersebut  yaitu  distorsi  dan inersia, agar bisa mengetahui berapa jumlah kluster yang optimal  pada  pengelempokan  data  menggunakan algoritma  k-means.  Berikut  hasilnya,  dapat  dilihat  pada gambar 4.
Gambar 5. Siku Distorsi dan Siku Inersia Dari  tampilan  ke  2  gambar  di  atas,  dapat  dilihat bahwa  gambar  tersebut  merupakan  hasil  visual penentuan  titik cluster dari  teknik  distorsi  dan  inersia, sehingga  dalam  menentukan  jumlah cluster yang optimal maka nilai k cluster harus memilih nilai k pada siku, yaitu  titik  dimana distorsi/inersia  mulai menurun secara  linear. Jadi  untuk  data  yang  dianalisis  yang ditampilkan  bentuk  visualnya,  dapat  disimpulkan bahwa jumlah cluster yang optimal untuk data tersebut adalah 4 cluster.

## E. K-Means
Pada tahap ini, akan dibuatkan model visual dari K- Means dengan hasil klaster yang sudah ditentukan yaitu 4  cluster,  dengan  representasi  data  frame  dengan kategorinya  yaitu  baik,  kurang,  sangat  baik  dan  cukup. Berikut codingan yang digunakan.
Gambar 6. Source Code Hasil Kluster K-Means Pada gambar 4, merupan hasil data frame dari ke 4 cluster  dengan  representasi  dari  kategori  yang  sudah
ditentukan sebelumnya, untuk hasil jelasnya dapat dilihat pada tampilan visul yang disajikan dalam bentuk grafik bar  chart  yang  memuat  presentase  jumlah  mahasiswa yang  memberi  tanggapan  dan  grafik  pie  chart  untuk melihat  berapa  persen  mahasiswa  yang  memberi tanggapan. Berikut hasil visualisasinya.
Gambar 7. Grafik Bar Chart
Dengan memasukan potongan kode seperti tertampil pada  gambar  5,  maka  akan  ditampilkan  hasil  visual representasi  tanggapan  dalam  bentuk  grafik  bar chart . Dari tampilan di atas terlihat bahwa ada 521 mahasiswa yang memberi tanggapan “BAIK” dengan grafik warna biru,  248  mahasiswa  yang  memberi  tanggapan “KURANG” dengan grafik warna orens, 392 mahasiswa yang  memberi  tanggapan  “SANGAT  BAIK”  dengan grafik  warna  hijau,  dan  245  mahasiswa  yang  memberi tanggapan “CUKUP BAIK” dengan representasi grafik warna merah. Berikutnya akan ditampilkan model visual tanggapan dalam bentuk pie chart .
Gambar 8 . Grafik Pie Chart Dari  tampilan  grafik pie  chart di  atas  dapat  dilihat bahwa ada 39,5 % mahasiswa yang memberi tanggapan “BAIK”,  16,1  %  mahasiswa  yang  memberi  tanggapan “KURANG”,  15,9  %  mahasiswa  yang  memberi tanggapan  “SANGAT  BAIK”,  dan  28,4  %  mahasiswa yang  memberi  tanggapan  “CUKUP  BAIK”.  Jadi  dari representasi  tanggapan  mahasiswa ada  berbagai  macam tanggapan-tanggapan tentang pembelajaran yang dilakukan  secara  daring.  Berikut  akan  ditampilkan representasi  keseluruhan  data  yang  telah  di clustering menggunakan algoritma K-Means .
Gambar  9,  merupakan  tampilan  kesuluruhan  data jumlah  responden  dengan  total  respondennya  1405 mahasiswa/I  dengan  representasi  hasil K-Means k- cluster dengan  bobot  nilai  dari  tiap-tiap cluster .  Untuk memastikan  akurasi  tingkat  hasil  testing  maka  akan dilakukan evaluasi.

## E. Evaluasi
Pada tahapan ini, akan dilakukan pengukuran tingkat akurasi  hasil  testing  terhadap  metode  yang  digunakan, dengan  melakukan  perhitungan  evaluasi  MSE  ( Mean Squared Erorr ). Berikut adalah hasil evaluasi yang telah dihitung di dalam pyhton.
Gambar 10. Evaluasi Terhadap setiap cluster Dari hasil evaluasi yang didapatkan rerata nilai MSE pada  masing-masing  pengujian  pada  tiap-tiap cluster mendapatkan hasil yang berbeda akibat inisialisasi bobot secara  acak  saat  proses  awal.  Nilai  rata-rata MSE  yang terkecil adalah 1641.763 pada cluster 4, sedangkan yang terbesar adalah 3694.724 pada cluster 1.

## V. KESIMPULAN
A. Kesimpulan
1. Hasil  penelitian  yang  melihat  seberapa  puas mahasiswa/i  terhadap  perkuliahan  daring  di  masa pandemic  covid  19,  mendapatkan  1406  responden, dengan metode K-Means sebagai algoritma analisis clustering nya dan di program menggunakan bahasa pemrograman phyton, diperoleh  empat  kelompok data yaitu cluster 1 kategori baik persentase 39,5 %, cluster 2  kategori  kurang  baik  persentase  16,1  %, cluster 3 kategori sangat baik persentase 15,9 %, dan cluster 4 kategori cukup baik persentase 28,4 %.
2. Hasil analisis tingkat kepuasan mahasiswa terhadap perkuliahan daring di era covid-19 yang menggunakan  metode K-Means clustering , mendapatkan  pernyataan  baik  yang  paling  banyak dibandingkan  dengan  tiga  pernyataan  lainnya.  Bisa dikatakan  bahwa Algoritma K-Means dapat digunakan untuk menilai tingkat kepuasan mahasiwa/i terhadap perkuliahan daring .

## B. Saran
Berdasarkan  pada  kesimpulan,  adapun  saran  bagi peneliti  selanjutnya  yaitu  dapat  mengembangkan program  ini  dengan  menambahkan  hasil  visual  yang lebih  baik  atau  sintaks  yang  berbeda  dalam  pencarian nilai pusat awal dengan nilai yang akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sianipar, K. D. R., Siahaan, S. W., Siregar, M., R.H Zer,  F.  I.,  &  Hartama,  D.  (2020).  Penerapan Algoritma  K-Means  Dalam  Menentukan  Tingkat Kepuasan  Pembelajaran  Online  Pada  Masa Pandemi  Covid-19. Jurnal  Teknologi  Informasi , 4 (1), 101–105. https://doi.org/10.36294/jurti.v4i1.1258
[2]  Elyana,  D.,  Wulandari,  A.  A.,  & Mulyani,  O. B.  T. (2022).  Peningkatan  Prestasi  Belajar  Matematika Siswa  dalam  Pembelajaran  Jarak  Jauh  Berbasis Video. Plusminus: Jurnal Pendidikan Matematika , 2 (1),
77–86. https://doi.org/10.31980/plusminus.v2i1.1540 [3]  Darmi,  Y.  D.,  &  Setiawan,  A.  (2017).  Penerapan Metode Clustering K-Means Dalam Pengelompokan  Penjualan  Produk. Jurnal  Media Infotama , 12 (2), 148–157. https://doi.org/10.37676/jmi.v12i2.418
[4] Syahrudin, A. N., & Kurniawan, T. (2018). Input dan Output pada Bahasa Pemrograman Python. Jurnal Dasar  Pemrograman  Python  STMIK , June  2018 ,
1–7. https://www.researchgate.net/publication/3383854 83
[5] Retnoningsih, E., & Pramudita, R. (2020). Mengenal Machine Learning Dengan Teknik Supervised Dan Unsupervised  Learning  Menggunakan  Python.
Bina Insani Ict Journal , 7 (2), 156. https://doi.org/10.51211/biict.v7i2.1422
[6]Winata,  P.  A.  (2022).  Klasifikasi  Naive  Bayes Keparahan  Trauma  Pasien  Menggunakan  Data Neuro  Cognitive  Dan  Data  Physiologic  Dengan Python. Eminar  Nasional  Matematika,  Geometri,
Statistika, Dan Komputas , 99–109.
https://jurnal.unej.ac.id/index.php/prosiding/articl e/view/33500/11662
[7]  Winarta,  A.,  &  Kurniawan,  W.  J.  (2021).  Optimasi Cluster  K-means  Menggunakan  Metode  Elbow pada Data Pengguna Narkoba dengan Pemrograman  Python. Jurnal  Teknik  Informatika Kaputama (JTIK) , 5 (1), 113–119.
[8]  Satyo,  A.,  &  Karno,  B.  (2020). Prediksi  Data  Time Series  Saham  Bank  BRI  Dengan  Mesin  Belajar LSTM ( Long ShortTerm Memory ) . 1 (1), 1–8.