## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5003

## Pengelompokan Hasil Survei MBKM Menggunakan K-Mean dan K- Medoids Clustering
Mayadi, Siti Setiawati, Wowon Priatna *
Fakultas Ilmu Komputer, Informatika, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Bekasi, Indonesia Email: 1, mayadi@dsn.ubharajaya.ac.id, 2 siti.setiawati@dsn.ubharajaya.ac.id, 3,* wowon.priatna@dsn.ubharajaya.ac.id Email Penulis Korespondensi: wowon.priatna@dsn.ubharajaya.ac.id
Abstrak− Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  sejauh  mana  implementasi  MBKM  sudah  dipahami  oleh  staff Pendidikan, dosen dan mahasiswa ditingkat Universitas, sehingga penelitian ini akan mengelompokan data hasil survei MBKM menggunakan  machine  learning.  Machine  learning  adalah  bagian  dari  kecerdasan  buatan  yang  banyak  digunakan  untuk memecahkan berbagai masalah. Untuk mengelompokan data digunakan model algoritma K-Mean dan K-Medoids clustering untuk  rekomendasi  impelementasi  MBKM  di  Universitas  Bhayangkara  Jakarta  Raya.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengelompokan data survei MBKM tingkat program studi terkait dari basis data dan teknik machine learning. Penelitian ini akan  melatih  machine  atau  sistem  dengan  data  yang  difilter  yang  dapat  memprediksi  hasil  survei  MBKM  dikembangkan menggunakan machine learning, ini berfungsi untuk menganalisis mesin yang sesuai algoritma pembelajaran, algoritma yang akan  digunakan  adalah  algoritma  K-Mean  dan  K-Medoids  clustering.  Hasil  penelitian  yang  didapatkan  adalah  hasil implementasi MBKM menjadi dua cluster, dimana K-Mean menghasilkan cluster 1 tingkat pemahaman MBKM tinggi dan cluster  2  tingkat  pemahaman  rendah.  Sedangkan  K-Medoids  menghasilkan  cluster  1  tahapan  pemahaman  Implementasi MBKM  rendah  dan  cluster  2 pemahaman  MBKM  tinggi.    Hasil  perbandingan  evaluasi klusterisasi  antara  K-Mean  dan  K- Medoids didapatkan nilai evaluasi cluster menggunakan Davies Bouldin Index dengan melakukan uji coba dari mulai K=2, K=3,  K=4  dan  K=5  menunjukan  nilai  K-Mean  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  K-Medoids,  sehingga  K-Mean direkomendasikan sebagai algoritma klustering untuk mengelompokan hasil implementasi survei MBKM di Perguruan Tinggi.
Kata Kunci: MBKM; K-Mean; K-Medoids; Clustering; Machine Learning; Davies Bouldin Index (DBI).
Abstract− In order to categorize data from the findings of the MBKM survey using machine learning, the goal of this research is to determine how well the implementation of MBKM has been comprehended by Education staff, lecturers, and students at the  university  level.  Artificial  intelligence,  which  is  frequently  employed  to  address  a  variety  of  issues,  includes  machine learning. K-Mean and K-Medoids clustering algorithm models were used to group the data for suggestions on how to apply MBKM at Bhayangkara Jakarta Raya University. This study uses databases and machine learning approaches to categorize MBKM survey data at the level of the relevant study program. In order to examine the machine in accordance with the learning algorithm, the K-Mean and K-Medoids clustering algorithms will be utilized. This research will train a machine or system using filtered data that can predict the outcomes of the MBKM survey, which was constructed using machine learning. The study's findings come from the application of MBKM into two groups, with cluster 1 showing a high degree of comprehension and cluster 2 showing a low level of understanding, as produced by K-Mean. In the meantime, K-Medoids created cluster 2 for high comprehension of MBKM and cluster 1 for low understanding of MBKM implementation. The results of the comparison evaluation of clustering between K-Mean and K-Medoids obtained cluster evaluation values using the Davies Bouldin Index by conducting trials starting from K=2, K=3, K=4 and K=5 showing lower K-Mean values compared to K-Medoids, so that K- Mean  is  recommended  as  a  clustering  algorithm  for  grouping  the  results  of  the  MBKM  survey  implementation  in  Higher Education.
Keywords : MBKM; K-Mean; K-Medoids; Clustering; Machine Learning; Davies Bouldin Index (DBI).

## 1. PENDAHULUAN
Kami mengantisipasi bahwa Kebijakan Merdeka Belajar - Kampus Merdeka akan bertindak sebagai penghambat hambatan  ini.  Dalam  rangka  menumbuhkan  budaya  belajar  inovatif,  non-geosentris,  dan  spesifik  mahasiswa, Kampus Merdeka berfungsi sebagai pusat pendidikan tinggi yang bersifat terbuka dan fleksibel. Komponen utama dari  program  ini  adalah  kemudahan  untuk  memulai  program  studi  baru,  modifikasi  sistem  untuk  menyetujui pendidik jarak jauh, konversi PTN nasional pendidik jarak jauh menjadi lembaga berbasis hukum, dan persyaratan untuk menyelesaikan tiga semester kursus di luar program. Mahasiswa diberikan kebebasan mengambil SKS di luar program studi, tiga semester yang dimaksud berupa 1 semester mengambil mata kuliah di luar program studi dan 2 semester melaksanakan kegiatan pembelajaran di luar perguruan tinggi[1][2].
Untuk  mendukung  kegiatan  kampus  merdeka  belajar  yang  diwajibkan  oleh  Kementrian  Pendidikan Kebudayaan maka setiap universitas memerintahkan semua fakultas untuk  memfasilitasi  MBKM untuk  tingkat lintas  prodi  atau  lintas  universitas  ataupun  mengikuti  MBKM  yang  ditawarkan  oleh  DIKTI[3].  Universitas Bhayangkara  Jakarta  Raya  telah  menyelenggarakan  MBKM  disetiap  prodi.  Kurikulum  juga  dibuat  untuk mendukung MBKM. Beberapa MBKM dipemerintah yang telah dilaksanakan diantaranya: lintas prodi, pertukaran pelajar,  magang,  studi  independent,  wirausaha  dan  kampus  mengajar.  Untuk  mengetahui  sejauh  mana implementasi MBKM sudah dipahami oleh staff pendidikan, dosen dan mahasiswa maka dalam penelitian ini akan mengelompokan data hasil survei MBKM menggunakan machine learning. Machine learning adalah bagian dari kecerdasan  buatan  yang  banyak  digunakan  untuk  memecahkan  berbagai  masalah  [4],  dapat  digunakan  untuk berbagai bidang untuk memprediksi [5].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5003
Submitted: 21/10/2022 ; Accepted: 12/01/2023 ; Published: 28/01/2023
Penelitian  Supriyadi  pada  tahun  2021  menggunakan  algoritma  K-Mean  dan  K-Medoids  dalam mengelompokan  armada  kendaraan  menghasilkan  tiga  kluster  dengan  nilai  evaluasi  K-Mean  jauh  lebih  rendah dibandingkan dengan K-Medoids sehingga K-Mean direkomendasikan untuk  pengelompokan armada kendaran [6]. Sedangkan penelitian Wibowo tahun 2021 menggunakan K-Mean dan K-Medoids untuk pengelompakan koridor Busway  menghasilkan masing-masing  3 kluster sebelum pandemic covid  dan 2 kluster setelah pandemic covid [7]. Beberapa penelitian lain juga menggunakan algoritma clustering  dengan K-medoid dan  K-Meannya adalah Qomariyah  pada  tahun  2022  melakukan  pengelompokan  data  mahasiswa[8],  Alodia  tahun  2021  melakukan pengelompokan provinsi berdasarkan indikator Pendidikan[9], Febriyanti tahun 2022 melakukan pengelompokan kegiatan  keluarga  berencana  [10],  Annisa  tahun  2020  melakukan  prediksi  kecacatan  perangkat  lunak  [11]  dan Priyatman tahun 2019 melakukan prediksi kelulusan mahasiswa menggunakan K-Mean[12].
Maka tujuan penelitian ini adalah untuk mengelompokan hasil impelementasi MBKM di perguruan tinggi menggunakan  algoritma    K-Mean  dan  K-Medoids  Clustering  yang  terbukti  dari  penelitian  terdahulu  dapat mengelompokan data.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode dalam penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan untuk mendapatkan hasil pengelompokan hasil survei implementasi MBKM diperguruan Tinggi seperti ditunjukan pada gambar 1.

## 2.1 Desain Penelitian
Pelaksanaan  penelitian  ini  adalah  membuat  prediksi  untuk  pengelompokan  sehingga  akan  mendapatkan rekomendasi terbaik untuk implementasi MBKM berikutnya. Penelitian ini bersumber dari hasil kuisioner yang disebar kepada Dosen, Mahasiswa dan Tenaga Pendidikan yang telah melalui tahap pengolahan data menggunakan Microsoft excel.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Analisis Data
Proses analisis data dimulai dengan pemilihan fitur proses dalam kumpulan data yang didapatkan melalui hasil survei  MBKM  Universitas  Bhayangkara  Jakarta  Raya  yang  dilakukan  pada  tanggal  7  Desember  sampai  15 Desember 2021 dengan 400 responden yaitu mahasiswa, dosen dan tenaga kependidikan. Tabel 1 adalah varibel dan definisi operasional yang digunakan dalam penelitian ini.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5003
Tabel 1 .Variabel dan Data Operasional No  Variabel Definisi Operasional Variabel No Variabel Definisi Operasional Variabel 1  Mengetahui kebijakan MBKM (X 1 ) Implementasi  Kebijakan MBKM di universitas 9 Kegiatan MBKM Memberikan Kompetensi tambahan (X9) Mengetahui kegiatan MBKM memengaruhi kompetensi dosen dan mahasiswa 2  Penyetaraan MBKM di Perguruan Tinggi (X 2 ) Mekanisme konversi nilai hasil MBKM 10  Tingkat Manfaat MBKM (X10) Sejauh mana manfaat MBKM dalam Institusi perguruan tinggi 3  Informasi Kebijakan MBKM (X3) Informasi kebijakan apakah  akademisi  sudah mengetahui 11  Implikasi Soft Skill (X11) Implikasi MBKM terhadap soft skill 4  Media Informasi untuk kebijakan MBKM (X4) Media  informasi  yang digunakan untuk sosialisasi MBKM 12  Seberapa Penting MBKM (X12) Mengetahui seberapa penting penerapan MBKM 5  Program studi mengadakan Program Seperti MBKM (X5) Sejauh  mana  program studi sudah melaksanakan MBKM 13  MBKM sesuai capaian lulusan (X13) Mengetahui capaian lulusan setelah MBKM di terapakan 6  Persiapan Mengikuti MBKM (X6) Mengetahu persiapan universitas dalam mengikuti program MBKM 14  Memperluas perspektif dan memberikan kompetensi tambahan (X14) Seberapa pengaruh MBKM memberikan tambahan kompetensi 7  Panduan MBKM Prodi (X7) Apakah Prodi memilik pedoman MBKM 15  Damapak Mengikuti Kegiataan pembelajaran diluar kampus (X15) Mengetahi dampak MBKM terhadap kegiatan pembelajaran 8 Prosedur Operasional MBKM Prodi (X8) Operasional pelaksaan MBKM di Program Studi 16  Implikasi  MBKM Terhadap Masa Studi (X16) Implikasi MBKM Terhadap proses kegiatan belajar mengajar

## 2.3 Seleksi Data
Pada  Tahap  ini  adalah  pemilihan  data  yang  akan  diolah  dengan  menggunakan  tahapan  KDD  (Knowledge Discovery in  Database) dari  sekumpulan data hasil kuisioner yang akan dibuatkan ke  dalam dataset  yang akan disimpan dengan format CSV.

## 2.4 Pre-processing dan Tranformasi Data
Digunakan untuk mengekstrak, mengubah, menormalkan dan penskalaan fitur baru yang akan digunakan dalam proses  algoritma  pembelajaran  mesin  yang  akan  digunakan.  Pre-processing  digunakan  untuk  mengubah  data mentah menjadi data berkualitas.

## 2.4 Analisis Kluster
Analisis  klaster  adalah  satu-satunya  masalah  yang  paling  sulit  dalam  penambangan  data,  dan  setiap  masalah dengan  teknik  pembelajaran  tanpa  pengawasan  ini  sangat  sulit  ketika  mencoba  memahami  struktur  dalam kumpulan data yang tidak berlabel[9]. Data mining secara keseluruhan merupakan metode yang digunakan untuk menjamin keakuratan pengetahuan yang terkandung dalam database[13]. Penambangan data adalah proses yang menggunakan alat statistik, matematika, pengelompokan k-means, dan pembelajaran mesin untuk mengumpulkan dan mengidentifikasi informasi yang berguna untuk mendapatkan wawasan cepat dari berbagai basis data besar [14]. Sebaliknya, analisis klaster adalah teknik penambangan data yang digunakan untuk mengelompokkan data menjadi beberapa kelompok sesuai dengan kesamaan yang telah ditentukan.[15].

## 2.5 Perhitungan K-Mean dan K-Medoids

## 2.5.1 Perhitungan K-Means Clustering
Salah satu metode clustering yang paling populer adalah algoritma K-Mean Clustering. Ini menghasilkan k poin sebagai  centroid  awal  secara sewenang-wenang, di  mana k adalah pengguna yang  ditentukan parameter. Setiap titik kemudian ditugaskan ke cluster dengan centroid terdekat [16] [14] [17]. Kemudian centroid dari setiap cluster diperbarui dengan mengambil tema dan titik data dari setiap cluster. Beberapa titik data dapat berpindah dari satu

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5003
Submitted: 21/10/2022 ; Accepted: 12/01/2023 ; Published: 28/01/2023
cluster  ke  cluster  lainnya.  Sekali  lagi  kita  hitung  centroid  baru  dan  tetapkan  titik  data  ke  cluster  yang  sesuai. Kemudian  mengulangi tugas dan perbarui centroid, hingga kriteria konvergensi terpenuhi sampai tidak ada titik yang berpindah cluster, atau setara, sampai centroid tetap sama. Dalam algoritma ini kebanyakan jarak Euclidean Distance digunakan untuk mencari jarak antara titik data dan centroid[6]. Berikut ini adalah rumus perhitungan algoritma K-Mean Clustering yang ditujukan persaman (1) dan (2)[18].
V = ∑ xi n i=1 n
(1)
Keterangan: V = Centroid xi = Objek ke i n = jumlah keseluruhan objek menjadi cluster
d (X j, C j ) = √∑ 〖(X j, C j 〗) n j (2)
Keterangan: d= Jarak j= Jumlah data c = Centroid j = data

## 2.5.2 Perhitungan K-Medoids Clustering
K-Medoids clustering merupakan salah satu metode partisi atau non-hierarchical clustering yang digunakan dalam penelitian  ini.  Pengelompokan  K-medoids,  juga  dikenal  sebagai  Partitioning  Around  Medoids  (PAM),  adalah varian dari metode K-Means. Ini didasarkan pada penggunaan medoid alih-alih mengamati rata-rata yang dimiliki oleh setiap cluster untuk mengurangi sensitivitas partisi mengenai nilai ekstrem yang ada dalam kumpulan data. K-Medoids  clustering  hadir untuk  mengatasi  kelemahan dari  K-Means clustering  yang sensitif terhadap outlier karena  suatu  objek  dengan  nilai  yang  sangat  besar  dapat  menyimpang  secara  substansial  dari  distribusi data[10][19].  K-Medoids  Clustering  dimulai  dengan  melakukan  normalisasi  data  sebelum  dihitung  kedekatan jarak data [7] seperti pada persamaan (3).
Normalized (X) = X−MinValue MaxValue−MinValue (3)
Dimana:  X  =  adalah  nilai  data,    MinValue  =  nilai  terkecil  dari  data  dan  MaxValue  =  nilai  terbesar. Berikut tahapan K-Medoids Clustering
a. Data dilakukan normalisasi data menggunakan persamaan (3).
b. Tentukan jumlah cluster
c. Alokasikan setiap data yang terdekat dengan pusat cluster menggunakan Euclidean Distance measure dengan persamaan (4)
d ij =   √∑ (X ik X jk ) 2 p k=1 (4)
Dimana d ij adalah jarak antara objek i dan j, X ik adalah nilai objek i didalam varibel k, x jk adalah objek nilai j didalm variable k, dan p adalah jumlah semua varibel yang ada.
d. Pilih secara acak objek cluster untuk menentukan medoid yang baru
e. Hitung jarak setiap objek untuk setiap kandidat medoid yang baru
f. Hitung simpangan total (S) dengan menghitung total jarak baru dikurangi total jarak lama. Jika S < 0, maka swap objek dengan data cluster untuk membentuk satu set baru k objek sebagai medoid.
g. Ulangi tahapan 3 dan 5 sehingga tidak ada medoid yang berpindah cluster.

## 2.6 Implementasi Python
Pada tahap ini akan mengkolompokan hasil implementasi MBKM pada tingkat Perguruan Tinggi menggunakan data survei dari Universitas Bhayangkara Jakarta Raya menggunakan model algoritma  K-Mean dan K-Medoids yang dimplementasikan dengan Bahasa program Python serta melakukan evaluasi cluster menggunakan metode Davies Bouldin Index (DBI).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis dan Seleksi Data
Pada tahap analisis data ini adalah memilih data, dan yang akan diolah dalam penelitian ini adalah pemilihan fitur proses  dalam  kumpulan  data  yang  didapatkan  dari  hasil  survei  MBKM  Universitas  Bhayangkara  Jakarta  Raya yang dilakukan pada tanggal 7 Desember sampai 15 Desember 2021 dengan responden adalah mahasiswa, dosen

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5003
Submitted: 21/10/2022 ; Accepted: 12/01/2023 ; Published: 28/01/2023
dan  tenaga  kependidikan.  Data  seleksi  ini  mempunyai  16  atribut  yang  didapatkan  dari  pertanyaan-pertanyaan survey  yang  dibuat  oleh  Dikti  yang  kemudian  universitas  penerima  hibah  penelitian  akan  melakukan  survey terhadap dosen, mahasiswa, dan tenaga kependidikan seberapa memahami implementasi  MBKM di universitas masing-masing.  Tabel  1  adalah  data  sample  berjumlah  14  data  yang  sudah  diinput  melalui  aplikasi  Microsoft Excel.

## Tabel 2 . Dataset Penelitian
No  X1  X2  X3  X4  X5  X6  X7  X8  X9  X10  X11  X12  X13  X14  X15  X16
1 3 3 3 4 4 3 4 2 3 4 3 3 4 3 4 3 2 2 4 4 4 4 3 4 3 3 2 2 3 3 2 3 4 3 3 3 3 4 3 3 4 2 3 3 3 3 4 2 4 3 4 3 4 4 4 4 3 4 3 3 4 2 3 3 3 3 4 5 3 4 3 4 3 3 4 2 3 4 3 3 4 3 2 3 6 3 3 3 4 4 3 3 2 3 2 3 3 4 3 2 3 7 4 3 4 3 4 3 4 3 3 4 2 3 3 3 3 3 8 3 3 3 4 4 3 3 2 3 3 3 4 4 3 4 3 9 3 4 3 4 4 3 2 3 3 4 2 3 3 3 3 3 10 3 3 3 3 3 3 4 2 3 4 3 3 4 4 4 3 11 3 4 4 4 4 3 4 3 3 4 2 3 3 3 3 3 12 3 3 3 4 4 3 4 2 3 4 3 5 4 3 4 3 13 3 3 4 4 4 3 4 3 3 4 2 3 3 3 3 3 14 3 3 3 4 4 3 4 2 3 4 3 3 4 2 4 3
3.2 Perhitungan Menggunakan aplikasi Microsoft Excel
3.2.1 Klusterisasi Menggunakan K-Mean Clustering
a. Penentuan nilai k untuk menentukan jumlah kluster. Dalam penelitian ini ditentukan nilai k adalah 3
b. Menentukan titik centroid (pusat cluster). Titik centroid ditentukan secara acak sebanyak 3 titik sesuai dengan jumlah cluster.
c. Tabel 3 adalah centroid awal untuk setiap cluster.
Tabel 3 . Titik Awal Centroid K-Mean Clustering
No  X1  X2  X3  X4  X5  X6  X7  X8  X9  X10  X11  X12  X13  X14  X15  X16 1 3 4 3 4 3 3 4 2 3 4 3 3 4 3 2 3
2 3 3 3 4 4 3 3 2 3 2 3 3 4 3 2 3
3 4 3 4 3 4 3 4 3 3 4 2 3 3 3 3 3
d. Tahap selanjutnya adalah menghitung jarak untuk mengetahui object setiap data berada dalam cluster mana. Dibawah  ini  adalah  salah  satu  contoh  perhitungan  jarak  centroid  pertama  menggunakan  rumus  Euclidean Distance pada persamaan (2).
d1
= √ (3 − 3) 2 + (3 − 4) 2 + (3 − 3) 2 + (4 − 4) 2 + (4 − 3) 2 + (3 − 3) 2 + (4 − 4) 2 + (2 − 2) 2 + (3 − 3) 2 + (4 − 4) 2 +(3 − 3) 2 + (3 − 3) 2 + (4 − 4) 2 + (3 − 3) 2 + (4 − 2) 2 + (3 − 3) 2 = 2.449
Perhitungan Jarak objek Centroid kedua:
d2
= √ (3 − 3) 2 + (3 − 3) 2 + (3 − 3) 2 + (4 − 4) 2 + (4 − 4) 2 + (3 − 3) 2 + (4 − 3) 2 + (2 − 2) 2 + (3 − 3) 2 + (4 − 2) 2 +(3 − 3) 2 + (3 − 3) 2 + (4 − 4) 2 + (3 − 3) 2 + (4 − 2) 2 + (3 − 3) 2 = 3
Perhitungan Jarak objek centroid ketiga d3
= √ (3 − 4) 2 + (3 − 3) 2 + (3 − 4) 2 + (4 − 3) 2 + (4 − 4) 2 + (3 − 3) 2 + (4 − 4) 2 + (2 − 2) 2 + (3 − 3) 2 + (4 − 4) 2 +(3 − 2) 2 + (3 − 3) 2 + (4 − 3) 2 + (3 − 3) 2 + (4 − 3) 2 + (3 − 3) 2 = 2.44
e. Hasil perhitungan jarak objek dari tahap ke-4 dijadikan acuan untuk menentukan posisi  cluster untuk setiap objek data seperti yang ditampilkan pada tabel 4.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5003
Submitted: 21/10/2022 ; Accepted: 12/01/2023 ; Published: 28/01/2023
Tabel 4. Hasil Sebaran Cluster Untuk Iterasi Pertama K-Mean Clustering
Nama Cluster  Jumlah Anggota Cluster 1 3 Cluster 2 3 Cluster 3 8
Setelah semua objek sudah masuk cluster maka tahap selanjutnya adalah menghitung rata-rata atribut pada setiap cluster sehingga didapatkan acuan untuk menentukan centroid baru. Untuk iterasi pertama ini ini cluster 1 berjumlah 3 anggota, maka nilai attribut masing-masing  anggota di jumlahkan kemudian dibagi dengan jumlah anggota.
C11 = (3 + 3 + 3) /3 = 3 C12 = (4 + 3 + 3) /3 = 3.3 C13 = (3 + 2 + 3 + 3 + 3 + 3 + 3 + 3) /3 = 2.9 Dimana: C11 adalah attribut pertama pada centroid cluster 1 C12 adalah attribut kedua pada centroid cluster 1 C13 adalah attribut ketiga pada centroid cluster 1
Setelah centroid baru didapatkan, maka tahap selanjutnya diulang dari semua tahapan diatas sehingga tiap anggota tidak ada yang berpindah cluster. Dalam perhitungan K-Mean dalam penelitian ini berhenti pada iterasi 3.

## 3.2.2 Klusterisasi Menggunakan K-Medoids Clustering
a. Tahapan klusterisasi dimulai dengan melakukan normalisasi ata menggunakan persamaan (3). Table 5 adalah data yang sudah dilakukan normalisasi data.

## Tabel 5. Normalisasi Data
No  X1  X2  X3  X4  X5  X6  X7  X8  X9  X10  X11  X12  X13  X14  X15  X16
1  0.5 -1 -1  0.3  0.3  0.5  0.5 -1  0.5 1.5 0.3 0.5 0.3 0.5 1.5 -1 2 -1  0.3  0.3  0.3  0.3  0.5  0.5  0.3 -1 -1 -1 0.5 -1 -1 0.5 0.3 3  0.5 -1 -1  0.3 -1 -1  0.5 -1  0.5 0.5 0.3 0.5 0.3 -1 1.5 -1 4  0.5  0.3  0.3  0.3  0.3  0.5  0.5  0.3  1.5 1.5 -1 0.5 -1 0.5 0.5 0.3 5  0.5  0.3 -1  0.3 -1  0.5  0.5 -1  0.5 1.5 0.3 0.5 0.3 0.5 -1 -1 6  0.5 -1 -1  0.3  0.3  1.5 -1 -1  0.5 -1 0.3 0.5 0.3 0.5 -1 -1 7  1.5 -1  0.3 -1  0.3  0.5  0.5  0.3  0.5 1.5 -1 0.5 -1 0.5 0.5 -1 8  0.5 -1 -1  0.3  0.3  1.5 -1 -1  0.5 0.5 0.3 1.5 0.3 0.5 1.5 -1 9  0.5  0.3 -1  0.3  0.3  0.5 -2  0.3  0.5 1.5 -1 0.5 -1 0.5 0.5 -1 10  0.5 -1 -1 -1 -1 -1  0.5 -1  0.5 1.5 0.3 0.5 0.3 1.5 1.5 -1 11  0.5  0.3  0.3  0.3  0.3  0.5  0.5  0.3 -1 0.5 -1 0.5 -1 0.5 0.5 -1 12  0.5 -1 -1  0.3  0.3  1.5  0.5 -1  0.5 1.5 0.3 -1 0.3 0.5 1.5 -1 13  0.5 -1  0.3  0.3  0.3  0.5  0.5  0.3  1.5 1.5 -1 0.5 -1 0.5 0.5 -1 14  0.5 -1 -1  0.3  0.3  0.5  0.5 -1  0.5 1.5 0.3 0.5 0.3 -1 1.5 -1
b. Menentukan nilai k sebesar 3 sama seperti halnya untuk perhitungan K-Mean.
c. Menentukan  medoid  atau  centroid.  Medoid  dipilih  3  sejalan  dengan  jumlah  k.  table  6  adalah  medoid  yang dipilih secara acak.

## Tabel 6. Pemilihan Medoid Awal
X1  X2  X3  X4  X5  X6  X7  X8  X9  X10  X11  X12  X13  X14  X15  X16
0.5 -1 -1  0.3 -1 -1  0.5 -1  0.5 0.5 0.3 0.5 0.3 -1 1.5 -1 0.5 -1 -1  0.3  0.3  1.5 -1 -1  0.5 -1 0.3 0.5 0.3 0.5 -1 -1 0.5  0.3 -1  0.3 -1  0.5  0.5 -1  0.5 1.5 0.3 0.5 0.3 0.5 -1 -1
Tahap selanjutnya adalah menentukan jarak data untuk mendapatkan nilai kedekatan menggunakan rumus persamaan (4). Berikut contoh perhitungan data. Perhitungan jarak medoids pertama:
d1
= √ (0.5 − 0.5) 2 + (−1 − (−1)) 2 + (−1 − (−1)) 2 + (0.3 − 0.3) 2 + (0.3 − (−1)) 2 + (0.5 − (−1)) 2 + (0.5 − 0.5) 2 + (−1 − (−1)) 2 + (0.5 − 0.5) 2 + (1.5 − 0.5) 2 + (0.3 − 0.3) 2 +(0.5 − 0.5) 2 + (0.3 − 0.3) 2 + (0.5 − (−1)) 2
+(1.5 − 1.5) 2 + (−1 − (−1)) 2 = 2
Perhitungan jarak medoids kedua:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5003
d2
= √ (0.5 − 0.5) 2 + (−1 − (−1)) 2 + (−1 − (−1)) 2 + (0.3 − 0.3) 2 + (0.3 − 0.3) 2 + (0.5 − 1.5) 2 + (0.5 − (−1)) 2 + (−1 − (−1)) 2 + (0.5 − 0.5) 2 + (1.5 − (−1)) 2 + (0.3 − 0.3) 2 +(0.5 − 0.3) 2 + (0.3 − 0.3) 2 + (0.5 − 0.5) 2 +(1.5 − (−1)) 2 + (−1 − (−1)) 2 = 3.16
Perhitungan jarak medoids ketiga:
d3
= √ (0.5 − 0.5) 2 + (−1 − 0.3) 2 + (−1 − (−1)) 2 + (0.3 − 0.3) 2 + (0.3 − (−1)) 2 + (0.5 − 0.5) 2 + (0.5 − 0.5) 2 + (−1 − (−1)) 2 + (0.5 − 0.5) 2 + (1.5 − 1.5) 2 + (0.3 − 0.3) 2 +(0.5 − 0.5) 2 + (0.3 − 0.3) 2 + (0.5 − 0.5) 2 +(1.5 − (−1)) 2 + (−1 − (−1)) 2 = 2.44
d. Hasil perhitungan jarak dijadikan sebagai acuan untuk untuk menentukan cluster yang terdapat medoidsnya. Tabel 7 adalah hasil iterasi pertama penentuan cluster K-Medoids clustering.
Tabel 7 . Hasil Penentuan Cluster Pertama K-Medoids Nama Cluster Jumlah Anggota Cluster 1 5 Cluster 2 2 Cluster 3 7
Setelah semua data masuk kedalam cluster maka akan dihitung simpangan dari datanya, dari setiap iterasi pertama  atau  iterasi  selanjutnya  di  hitung  untuk  mendapatkan  nilai  simpangan  nilai  terdekat.  Berikut  contoh perhitungan simpangan.
Jumlah jarak dari iterasi pertama: 2+3.46+0+2.8…+1.73=29.4 Jumlah jarak dari iterasi kedua: 2+3.46+2.82+2.23…+2.23=27.8
Hasil penjumlahan dari iterasi pertama dan kedua adalah: 27.8-29.4=-2
Hasil  persimpangan  menjukan  -2  lebih  kecil  dari  nol  maka  akan  dilanjutkan  dengan  perhitungan  ke  iterasi berikutnya.

## 3.3 Implementasi K-Mean clustering dan K-Medoids Menggunakan Python

## 3.3.1 Pemodelan K-Mean Clustering
Pemodelan  K-Means  dengan  pemrograman  Python  dengan  jumlah  data  sebanyak  400  responden.  Proses pemodelan dilakukan sebanyak 4 kali untuk klasterisasi dengan jumlah cluster mulai 2, 3, 4, dan 5 cluster. Hasil klasterisasi dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Pemodelan Python Untuk Algoritma K-Mean
Jumlah Cluster  Nama Cluster   Jumlah Anggota
2 1 216 2 186 3 1 216 2 141 3 43 4 1 141 2 48 3 43 4 168 5 1 168 2 33 3 108 4 48 5 43
3.3.2 Pemodelan K-Medoids Clustering

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5003
Pemodelan  K-Medoids  dengan  pemrograman  Python  dengan  jumlah  data  sebanyak  400  responden.  Proses pemodelan dilakukan sebanyak 4 kali untuk klasterisasi dengan jumlah cluster mulai 2, 3, 4, dan 5 cluster. Hasil klasterisasi dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Pemodelan Python Untuk Algoritma K-Medoids
Jumlah Cluster  Nama Cluster   Jumlah Anggota
2 1 168 2 232 3 1 232 2 82 3 86 4 1 144 2 203 3 24 4 29 5 1 22 2 203 3 60 4 86 5 29

## 3.3.3 Evaluasi Hasil Cluster
Hasil  Cluster  dari  pemodelan  K-Mean  dan  K-Medoids  yang  sudah  terbentuk  maka  dilakukan  dievaluasi  untuk mendapatkan klusterisasi yang optimal menggunakan Davies Bouldin Index (DBI) seperti ditampilkan pada Tabel 10. Hasil table 10 menunjukan jumlah cluster 2 lebih nilainya disbandingkan dengan hasil cluster 3,4 dan 5.
Tabel 10 . Hasil Evaluasi Davies Bouldin Index (DBI) Jumlah Cluster  KBI K-mean  KBI K-Medoids 2 1.176 1.53 3 0.95 1.272 4 0.977 1.17 5 0.823 0.9
Hasil perbandingan evaluasi klusterisasi antara K-Mean dan K-Medoids didapatkan nilai evaluasi cluster menggunakan  Davies  Bouldin  Index  (DBI  dengan  melakukan  uji  coba  dari  mulai  K=2,  K=3,  K=4  dan  K=5 menunjukan  nilai  K-Mean  jauh  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  yang  dihasilkan  oleh  K-Medoids  seperti ditunjukan  dengan  grafik  pada  gambar  2.  Sehingga  Algoritma  K-Mean  clustering  direkomendasikan  untuk pengelompokan hasil survei implementasi MBKM.
Berdasarkan  hasil  dari  table  10  maka  untuk  implementasi  hasil  MBKM  pada  Universitas  Bhayangkara Jakarta Raya menggunakan 2 (dua) cluster. dimana untuk algoritma K-Mean cluster 1 berjumlah 216 anggota dan
0 0,5 1 1,5 2 2 3 4 5 Hasil Evaluasi Cluster Metode Davies Bouldin Score KBI K-mean KBI K-Medoids

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5003
kluster 2 berjumlah 186 seperti ditampilkan pada tabel 8. Sedangkan untuk untuk hasil clusterisasi algoritma K- Medoids kluster 1 berjumlah 168 dan kluster 2 berjumlah 232 seperti di tunjukan pada table 9.

## 3.4 Hasil dan Pembahasan
Hasil penelitian Implementasi  MBKM di  Universitas Bhayangkara menghasilkan dua cluster sesuai dengan uji cluster menggunakan metode Davies Bouldin Index (DBI), dengan demikian visualisasi untuk algoritma K-Mean dan K-Medoids seperti ditunjukan pada gambar 3.

## Gambar 3. Visualisasi Sebaran Kluster
Seperti hasil klusterisasi pada gambar 3 hasil pengelohan model K-Mean dengan 2 cluster menghasilkan jumlah cluster 1 216 dan cluster terdiri dari 186 dan titik cluster 1 mempunyai jarak terdekat dengan titik centroid maka  diambil  kesimpulan  implementasi  MBKM  pada  Universitas  Bhayangkara  Jakarta  Raya  untuk  tingkat Pemahaman MBKM sudah tinggi. Sedangkan hasil klusterisasi menggunakan K-Medoids seperti ditunjukan oleh grafik pada gambar 2 cluster 1 berjumlah 168 dan cluster 2 berjumlah 232 serta titik cluster 1 lebih jauh jarak ke centroid  maka  diambil  kesimpulan  penerapan  MBKM  di  Universitas  Bhayangkara  Jakarta  Raya  mempunyai pemahaman rendah.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  pembahasan  penelitian  yang  telah  dilakukan  maka  disimpulan  bahwa  hasil  implementasi Merdeka Belajar Kampus Merdeka (MBKM) pada tingkat perguruan tinggi berdasarkan hasil survei di Universitas Bhayangkara  Jakarta  Raya  menggunakan  algoritma  K-Mean  dan  K-Medoids  mendapatkan  pengelompokan sebanyak 2 (dua) cluster. Dimana K-Mean menghasilkan cluster 1 tingkat pemahaman MBKM tinggi dan cluster 2 tingkat pemahaman rendah. Sedangkan K-Medoids menghasilkan cluster 1 tahapan pemahaman Implementasi MBKM rendah dan cluster 2 pemahaman MBKM tinggi.  Hasil perbandingan evaluasi klusterisasi antara K-Mean dan K-Medoids didapatkan nilai evaluasi cluster menggunakan Davies Bouldin Index dengan melakukan uji coba dari  mulai K=2, K=3, K=4 dan K=5 menunjukan nilai  K-Mean lebih rendah dibandingkan dengan K-Medoids, sehingga  K-Mean  direkomendasikan  sebagai  algoritma  klustering  untuk  mengelompokan  hasil  implementasi survei MBKM di Perguruan Tinggi.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan terima kasih diasampaikan kepada LPPMP Universitas Bhayangkara Jakarta Raya yang telah membiayai penelitian internal sehingga penelitian ini bisa diselesaikan.

## REFERENCES
[1] T.  Rachman,  “IMPLEMENTASI  PROGRAM  MBKM  BERBASIS  IKU-7  (PRODI  PENDIDIKAN  BAHASA  DAN SASTRA INDONESIA UMI,” Angew. Chemie Int. Ed. 6(11), 951–952., vol. 6, no. 2, pp. 10–27, 2018.
[2] M. R. Baharuddin, “Adaptasi Kurikulum Merdeka Belajar Kampus Merdeka (Fokus: Model MBKM Program Studi),” J. Stud.  Guru  dan  Pembelajaran,  vol.  4,  no.  1,  pp.  195–205,  2021,  [Online].  Available:  https://www.e- journal.my.id/jsgp/article/view/591.
[3] A. Antoni, N. Ritonga, H. Ahmad, and ..., “Implementasi Merdeka Belajar Kampus Merdeka (Mbkm) Pada Mahasiswa Universitas  Aufa  Royhan  Padangsidimpuan,”  J.  Educ.  …,  vol.  10,  no.  1,  pp.  391–394,  2022,  [Online].  Available: http://journal.ipts.ac.id/index.php/ED/article/view/3428.
[4] A. Roihan, P. A. Sunarya, and A. S. Rafika, “Pemanfaatan Machine Learning dalam Berbagai Bidang: Review paper,” IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol., vol. 5, no. 1, pp. 75–82, 2020, doi: 10.31294/ijcit.v5i1.7951.
[5] F. D. Telaumbanua, P. Hulu, T. Z. Nadeak, R. R. Lumbantong, and A. Dharma, “Penggunaan Machine Learning,” J. Teknol. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 1, pp. 57–64, 2019.
[6] A.  Supriyadi,  A.  Triayudi,  and  I.  D.  Sholihati,  “Perbandingan  Algoritma  K-Means  Dengan  K-Medoids  Pada Pengelompokan  Armada  Kendaraan  Truk  Berdasarkan  Produktivitas,”  JIPI  (Jurnal  Ilm.  Penelit.  dan  Pembelajaran

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5003
Submitted: 21/10/2022 ; Accepted: 12/01/2023 ; Published: 28/01/2023
Inform., vol. 6, no. 2, pp. 229–240, 2021, doi: 10.29100/jipi.v6i2.2008.
[7] A. Wibowo, Moh Makruf, Inge Virdyna, and Farah Chikita Venna, “Penentuan Klaster Koridor TransJakarta dengan Metode Majority Voting pada Algoritma Data Mining,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 5, no. 3, pp. 565–575, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i3.3041.
[8] Qomariyah and M. U. Siregar, “Comparative Study of K-Means Clustering Algorithm and K-Medoids Clustering in Student  Data  Clustering,”  JISKA  (Jurnal  Inform.  Sunan  Kalijaga),  vol.  7,  no.  2,  pp.  91–99,  2022,  doi: 10.14421/jiska.2022.7.2.91-99.
[9] D.  A.  Alodia,  A.  P.  Fialine,  D.  Endriani,  and  E.  Widodo,  “Implementasi  Metode  K-Medoids  Clustering  untuk Pengelompokan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Indikator Pendidikan,” Sepren, vol. 2, no. 2, pp. 1–13, 2021.
[10]  S. Febriyanti and J. Nugraha, “Application of K-Medoids Clustering to Increase the 2020 Family Planning Program in Sleman  Regency,”  Enthusiastic    Int.  J.  Appl.  Stat.  Data  Sci.,  vol.  2,  no.  1,  pp.  10–18,  2022,  doi: 10.20885/enthusiastic.vol2.iss1.art2.
[11]  R. Annisa, D. Rosiyadi, and D. Riana, “Improved point center algorithm for k-means clustering to increase software defect prediction,” Int. J. Adv. Intell. Informatics, vol. 6, no. 3, pp. 328–339, 2020, doi: 10.26555/ijain.v6i3.484.
[12]  H.  Priyatman,  F.  Sajid,  and  D.  Haldivany,  “Klasterisasi  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering  untuk Memprediksi  Waktu  Kelulusan  Mahasiswa,”  J.  Edukasi  dan  Penelit.  Inform.,  vol.  5,  no.  1,  p.  62,  2019,  doi: 10.26418/jp.v5i1.29611.
[13]  M. Z. Rodriguez et al., Clustering algorithms: A comparative approach, vol. 14, no. 1. 2019.
[14]  N.  Nidheesh,  K.  A.  Abdul Nazeer,  and  P.  M.  Ameer,  “An  enhanced  deterministic  K-Means  clustering  algorithm  for cancer  subtype  prediction  from  gene  expression  data,”  Comput.  Biol.  Med.,  vol.  91,  pp.  213–221,  2017,  doi: 10.1016/j.compbiomed.2017.10.014.
[15]  Han J;Kamber M; Jian P, Data Mining : Concepts and techniques. USA : Elsevier Inc, 2012.
[16]  B. Liu, “Sentiment analysis and subjectivity,” Handb. Nat. Lang. Process. Second Ed., no. January 2010, pp. 627–666, 2010.
[17]  E. Zhu, Y. Zhang, P. Wen, and F. Liu, “Fast and stable clustering analysis based on Grid-mapping K-means algorithm and new clustering validity index,” Neurocomputing, vol. 363, pp. 149–170, 2019, doi: 10.1016/j.neucom.2019.07.048.
[18]  F.  A.  Syam,  “Implementasi  Metode  Klastering  K-Means untuk  Mengelompokan Hasil Evaluasi  Mahasiswa,”  J.  Ilmu Komput. dan Bisnis, vol. 8, no. 1, pp. 1857–1864, 2017, doi: 10.47927/jikb.v8i1.94.
[19]  J. Han and M. Kamber, Data Mining: Concept and Techniques. Waltham: Morgan Kauffman Publisher, 2006.