## Analisis Cluster Mahasiswa Pendidikan Matematika Universitas Nias
Memori Putra Lawuna 1  , Yulisman Zega 2 , Ratna Natalia Mendrofa 3
1, 2, 3 Program Studi Pendidikan Matematika, Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Nias, Jl. Yos Sudarso Ujung No.118/E-S, Ombolata Ulu, Kec. Gunungsitoli, Kota Gunungsitoli, Sumatera Utara memorylawuna@gmail.com

## Abstract
Data  is  true  and  real  information  and  can  be  used  as  a  basis  for  study  or  information.  To  get  accurate information, the data must be processed first. This research aims to process student data from the Mathematics Education Study Program at Nias University using one of the clustering methods, namely the K-Means Cluster Method. The data used in this research is primary data obtained directly from respondents using a questionnaire and  then  processed  using  IBM  SPSS  Statistics  26.  The  processing  results  in  applying  the  cluster  analysis method produce 4 clusters with the number of each cluster member being cluster 1 with 45 student data, cluster 2 has 29 student data, cluster 3 has 65 student data, and cluster 4 has 64 student data. Semester 8 students all fall into the same cluster compared to students in other semesters. This is due to the influence of the number of SKS taken. Students with a high IPK enter Cluster 2 with an average of 3.37. Students with a moderate IPK enter Cluster 4 with an average of 3.27, students with a low IPK enter Cluster 1 with an average of 2.98, and students with a very low IPK enter Cluster 3 with an average of 2.93. The clusters formed are said to be good where the clusters have significant differences as evidenced by a significant ANOVA test value of < 0.05 and the variables that have the most influence in the formation of clusters, respectively, seen from the F value, are number of SKS, IPS, semester, scholarship, IPK, age, district, place living, owning a laptop, owning a vehicle, parent's income, average duration of study, and finally school origin.
Keywords: Student Data, Cluster Analysis, K-Means

## Abstrak
Data  adalah  informasi  yang  akurat  dan  asli  yang  dapat  menjadi  landasan  penelitian  atau  informasi  lainnya. Untuk  mendapatkan  informasi  yang  akurat,  Pertama,  data  harus  diproses.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk  mengolah  data  mahasiswa  Program  Studi  Pendidikan  Matematika  Universitas  Nias  dengan  salah  satu metode clustering yakni K-Means Cluster Method . Data primer dari responden  dikumpulkan secara langsung dengan menggunakan kuesioner dan digunakan dalam penelitian ini dan kemudian  diolah dengan IBM SPSS Statistic 26. Hasil pengolahan dalam penerapan metode cluster analysis menghasilkan 4 cluster dengan jumlah tiap  anggota cluster ialah Data  mahasiswa  tersedia  45  mahasiswa  di  cluster  1, 29  mahasiswa  di  cluster  2,  65 mahasiswa  di  cluster  3,  dan  64  mahasiswa  di  cluster  4.  Mahasiswa  semester  8  Jika  dibandingkan  dengan mahasiswa  semester  sebelumnya,  mereka  semua  berada  dalam  satu  cluster  yang  sama.  Hal  ini  disebabkan pengaruh jumlah SKS yang diambil. Mahasiswa dengan IPK yang tinggi masuk ke Cluster 2 dengan rata-rata 3.37. Mahasiswa dengan IPK yang sedang masuk ke Cluster 4 dengan rata-rata 3.27, Mahasiswa dengan IPK yang rendah  masuk  ke  Cluster  1 dengan  rata-rata  2.98,  dan  Mahasiswa  dengan IPK  Yang  terendah  termasuk dalam  Cluster  3  dengan  rata-rata  2,93.  C luster yang  terbentuk  dikatakan  baik  dimana  cluster  memiliki perbedaan  signifikan  dibuktikan  dengan  nilai  uji  ANOVA  signifikan  <  0.05  dan  faktor-faktor  yang,  pada gilirannya, mempunyai dampak terbesar terhadap pembentukan klaster dilihat dari nilai F adalah Jumlah SKS, IPS,  Semester,  Beasiswa,  IPK,  Usia,  Kabupaten,  Tempat  Tinggal,  Memiliki  Laptop,  Memiliki  Kendaraan, Pendapatan Orangtua, Rata-rata durasi belajar dan yang terakhir Asal Sekolah.
Kata kunci: Data Mahasiswa, Analisis Cluster, K-Means
Copyright (c) 2024 Memori Putra Lawuna, Yulisman Zega, Ratna Natalia Mendrofa  Corresponding author: Memori Putra Lawuna Email Address: memorylawuna@gmail.com (Jl. Yos Sudarso Ujung Ombolata Ulu, Sumatera Utara) Received 04 November 2023, Accepted 12 February 2024, Published 12 February 2024 DoI : https://doi.org/10.31004/cendekia.v8i2.2940

## PENDAHULUAN
Pulau  Nias  saat  ini  memiliki  beberapa  Perguruan  Tinggi  dimana  salah  satunya  adalah Universitas Nias. Universitas Nias adalah satu dari beberapa perguruan tinggi yang berada di Pulau Nias  yang  terbentuk  dari  3  Fakultas  yakni  Fakultas  Keguruan  dan  Ilmu  Pendidikan,  Fakultas
Ekonomi  dan  Fakultas  Saintek.  “Universitas  Nias  didirikan  pada  tanggal  22  September  2021 berdasarkan  SK  Kemdikbud  Ristekdikti  Nomor  400/E/O/2021.  Universitas  Nias  merupakan penggabungan  Perguruan  Tinggi  IKIP  Gunungsitoli  menjadi  Fakultas  Keguruan  dan  Ilmu Pendidikan,  STIE  Pembnas  menjadi  Fakultas  Ekonomi  serta  penambahan  fakultas  baru  yakni Fakultas  Sains  dan  Teknologi.  Pada  Fakultas  Keguruan  dan  Ilmu  Pendidikan  terdapat  salah  satu program studi yakni program studi pendidikan matematika dimana yang saat ini juga calon peneliti berada”.  Mahyudi  mengatakan  dalam  Zega,  (2022),  “Matematika  merupakan  bidang  studi  yang memiliki peranan penting dalam bidang pendidikan yang mendunia”. Dalam Program Studi ini ada banyak data-data yang dapat diolah untuk dijadikan referensi kedepan dalam meningkatkan program studi. Salah satu contohnya adalah data mahasiswa.
Mengolah data yang besar dengan jumlah record dan atribut yang banyak bukanlah hal yang gampang. Data mining adalah salah satu teknik yang dapat digunakan untuk memproses data dalam jumlah  besar.  Teknik  data  mining  ialah  suatu  alat  agar  dapat  mengekstrak  data  dari  database  yang besar  dengan  spesifikasi  yang  kompleks.  Karena  Informasi  yang  komprehensif  adalah  salah  satu tuntutan  agar  data  mining  itu  sendiri  dapat  dipenuhi  dengan  kemungkinan  dan  prosedur,  dan informasi  yang  diperoleh  dapat  dipenuhi  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  atau  untuk menentukan  kualitas  pengambilan  keputusan.  Pengumpulan  data  atau  informasi  dapat  dijadikan kesimpulan  untuk  mengambil  keputusan  dengan  menggunakan  cara  menganalisis  dan  menelaah informasi yang terkandung dalam data tersebut (Lestari, 2019).
Kekayaan  data  mahasiswa  dapat  diolah  menjadi  data  yang  berguna  bagi  universitas  untuk mengetahui informasi yang tersembunyi. Pengolahan data mahasiswa diperlukan untuk mengungkap informasi  yang  relevan  berupa  pengetahuan  baru  (knowledge  Discovery),  seperti  rincian  cara mengorganisasikan  data  siswa  sesuai  dengan  tempat  asal  mahasiswa.  Universitas  dapat menggunakan informasi baru ini untuk meningkatkan kualitas mahasiswanya. Penerapan teknik data mining  pada  data  siswa  untuk menarik  kesimpulan merupakan salah satu  cara  untuk meningkatkan kualitas mahasiswa. (Marajari et al., 2021).
Menurut  (Nasari,  2015)  “Data  mining  adalah  proses  mencari  pola  atau  informasi  menarik dalam  data  terpilih  dengan  menggunakan  teknik  atau  metode  tertentu.  Teknik,  metode,  atau algoritma  dalam  data mining  sangat bervariasi.  Pemilihan metode  atau  algoritma  yang tepat sangat bergantung pada tujuan dan proses KDD secara keseluruhan”. Dimana sesuai (Maukar et al., 2022) “Knowledge Discovery in Database (KDD) adalah tahapan global dari penggalian data yang terdiri dari  beberapa  langkah  /  tahapan,  diantaranya  pemilihan  data  mentah,  pra  pengolahan  data (preprocessing),  transformasi  data,  data  mining,  dan  evaluasi  hasil  dari  pengolahan  informas”. Sedangkan menurut (Parlambang, 2020) “Data mining adalah proses yang mempekerjakan satu atau lebih  teknik  pembelajaran  komputer  (machine  learning)  untuk  menganalisis  dan  mengekstraksi pengetahuan (knowledge) secara otomatis”.
Banyaknya mahasiswa prodi pendidikan matematika adalah lebih dari 200 mahasiswa dengan tingkatan semester yang berbeda. Data Mahasiswa Matematika Universitas Nias dalam penelitian ini adalah  berisi  data  Kabupaten/kota  Mahasiswa  berasal,  Jurusan  yang  diambil  pada  saat  SMA/SMK, jenis kelamin, semester, usia, rata-rata waktu harian yang dihabiskan untuk belajar mandiri, jumlah Satuan  Kredit  Semester  (SKS),  nilai  Indeks  Prestasi  Semester  (IPS),  dan  nilai  Indeks  Prestasi Kumulatif  (IPK)  pada  semester  terakhir  mahasiswa.  Proses  belajar  yang  tinggi,  yang  peneliti gambarkan sebagai lama studi, diperlukan untuk menunjang variabel IPK dan IPS, yang merupakan penilaian  terhadap  hasil  belajar  yang  dicapai  mahasiswa  pada  setiap  akhir  semester.  Hal  ini  akan membantu  siswa  mendapatkan  hasil  maksimal  dalam  penilaian  tersebut.  Dalam  hal  berapa  lama waktu  belajar,  sebagian  besar  siswa  melakukan  kesalahan.  Banyak  anak  mengabaikan  fakta  bahwa berprestasi  di  sekolah  juga  membutuhkan  banyak  pekerjaan.  Dengan  demikian,  pengelompokan siswa menurut rata-rata kelompok lama belajar dan usia mahasiswa menjadi hal yang menarik bagi peneliti. Selain itu, faktor lain - penerima beasiswa dan pendapatan orang tua - ditambahkan sebagai variabel dalam penelitian ini.
Tujuan pengolahan data mahasiswa program studi pendidikan matematika di Universitas Nias khususnya  menggunakan  data  mahasiswa  dan  teknik  K-Means  Clustering.  Data  yang  digunakan ialah data mahasiswa semester 2 sampai dengan semester 8 dan sumber data berasal dari kuesioner yang telah disebar secara online. Manfaat bagi khalayak umum salah satunya ialah untuk mengetahui persebaran mahasiswa yang ada di program studi pendidikan matematika dan juga sebagai referensi kedepannya  bagi  program  studi  dalam  mengembangkan  program  studi  matematika  baik  dari  segi kuantitas maupun kualitas mahasiswanya.
Data yang terkumpul tidak dapat memberikan hasil terbaik jika bukan dianalisis dengan baik. Alhasilnya,  kita  dapat  menggunakan  salah  satu  strategi  tersebut.  metode  data  mining  yang  umum digunakan yaitu clustering . Analisis klaster saat ini mulai diterapkan secara luas di beberapa domain keilmuan. Menurut  (Riana,  2021)   “Analisis cluster merupakan  suatu teknik  yang  digunakan  untuk menghasilkan objek atau kasus (responden) ke dalam kelompok yang relative homogen, yang disebut cluster. Objek/kasus dalam setiap kelompok cenderung mirip satu sama lain dan berbeda jauh (tidak sama) dengan objek dari cluster lainnya”.
(Awaliah, 2018) menyatakan bahwa “Cluster-cluster yang baik adalah cluster yang terbentuk memiliki  Homogenitas  (kesamaan)  internal  yang  tinggi  antar  anggota  dalam  satu  cluster  (Within- Cluster),  dan  Heterogenitas  (perbedaan)  eksternal  yang  tinggi  antar  anggota  dalam  satu  cluster (Between-Cluster)”.
Dari  pemaparan  (Rokhimah  &  Kismiantini,  2022),  “Analisis cluster merupakan  teknik multivariat yang digunakan untuk mengklasifiksi objek atau kasus (responden) ke dalam kelompok yang  relatif  homogen,  yang  disebut cluster .  Objek  atau  kasus  dalam  setiap  kelompok  cenderung mirip  satu  sama  lain  dan  berbeda  jauh  atau  tidak  samadengan  objek  dari cluster lainnya”. Adapun menurut (Nisa, 2019) “Analisis cluster bermanfaat dalam menyimpulkan suatu data yang kompleks
dengan  cara  mengelompokkan  objek-objek  yang  memiliki  kemiripan  karakteristik”.  Berdasarkan pemaparan (S.Y., 2019) “Terdapat dua jenis data clustering yang sering dipergunakan dalam proses pengelompokan  data  yaitu  Hierarchical  dan  Non-Hierarchical,  dan  K-Means  merupakan  salah  satu metode data clustering non-hierarchical atau Partitional Clustering”.
Menurut  (Ayuningtias,  2019)  “Perbedaan  antara  analisis  cluster  hirarki  dan  analisis  cluster non-hirarki terletak pada awal untuk memulai pengelompokkan. Pada analisis cluster hirarki dimulai dengan dikelompokkannya dua atau lebih objek yang kesamannya paling dekat sehingga cluster akan membentuk  seperti  pohon  yang  terdapat  tingkatan  jelas  antar  objek,  seperti  dari  objek  yang mempunyai kesamaan dekat hingga yang paling tidak dekat. Berbeda dengan metode hirarki, analisis cluster  non-hirarki  dimulai  dengan  terlebih  dahulu  menentukan  jumlah  cluster  yang  diinginkan peneliti”.
Uraian  dari  Lestari,  (2018)  “salah  satu  metode  non-hierarki  yaitu  metode  K-means  yang digolongkan  sebagai  metode  pengklasifikasian  yang  bersifat  unsupervised  (tanpa  arahan) dikarenakan  data  yang  di  analisis  tidak  mempunyai  label  kelas  yang  berarti  dalam  proses pengelompokannya,  analisis  ini  tidak  mempunyai  anggota  cluster  yang  pasti.  Melainkan  data  yang telah  masuk  ke  dalam  cluster  bisa  saja  berpindah  ke  cluster  yang  lain.  Akan  tetapi  juga,  karena peneliti  sering menentukan  sendiri jumlah cluster awal,  baik  dengan menggunakan metode  tertentu atau berdasarkan pengalaman, maka metode K-Means ini sering disebut juga sebagai metode semi- supervised classification”.  Menurut Nugroho, (2022) “Penggunaan K-Means Cluster Analysis untuk mengorganisasikan  data  merupakan  salah  satu  pendekatan  analisis  cluster  non-hierarchical  yaitu strategi  cluster  dimana  jumlah  cluster  diatur  secara  manual.  Tujuan  dari  cluster  ini  adalah  untuk membagi item yang diamati menjadi satu atau lebih kelompok tergantung pada karakteristiknya”.
Pada penerapan metode K-Means Cluster Analysis menurut Puntoriza (2020) “data yang bisa diolah dalam perhitungan adalah data numerik yang berbentuk angka. Setiap data dihitung kedekatan dengan nilai centroid yang sudah ditentukan sebelumnya, jarak terkecil antara data dengan masing- masing centroid merupakan anggota cluster yang terdekat”. (Muliono, 2019) “K-Means adalah salah satu algoritma dari teknik data mining yang mampu melakukan klasterisasi terhadap data heterogen karena  pada  dasarnya  algoritma  pengelompokkan  hanya  mampu  mengenali  nilai  atribut  homogen saja”.

## METODE
Penelitian  ini  menggunakan  desain  penelitian  terapan  dengan  metodologi  kuantitatif. Penggunaan metode ilmiah dalam penelitian terapan menjamin objektifitas dalam pengumpulan fakta dan  menguji  kreatifitas.  Data  primer  dikumpulkan  langsung  dari  responden  melalui  kuesioner  dan disusun  untuk  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Dengan  memanfaatkan  SPSS,  hasil  tabulasi  data diolah.  Variabel  penelitiannya  meliputi  X 1 (Kabupaten/kota  Mahasiswa  berasal),  X 2 (Asal  Sekolah Mahasiswa),  X 3 (Usia  mahasiswa),  X 4 (Semester  mahasiswa),  X 5 [Rata-rata  waktu  harian  yang
dihabiskan siswa untuk belajar mandiri (Jam)], X 6 (Jumlah SKS mahasiswa pada semester terakhir), X 7 (IPS  mahasiswa  pada  semester  terakhir),  X 8 (IPK  mahasiswa  pada  semester  terakhir),  X 9 (Memiliki  Laptop),  X 10 (Tempat  tinggal  mahasiswa  sekarang),  X 11 [Memiliki  Kendaraan  (Sepeda motor)], X 12 (Penerima Beasiswa), X 13 (Pendapatan Orang Tua Mahasiswa).
Dalam penelitian ini yang menjadi Seluruh mahasiswa program studi pendidikan matematika Universitas  Nias  dijadikan  sampel  penelitian  semester  2  sampai  dengan  semester  8  dengan  total responden  203  mahasiswa.  Pengumpulan  data  dilakukan  menggunakan Google  Form dengan menyebarkan kuesioner kepada siswa sebagai responden melalui grup WhatsApp atau menghubungi responden  secara  langsung.  Perangkat  lunak  pengolah  data  yang  digunakan  adalah  IBM  SPSS Statistics 26. Analisis data yang dipergunakan ialah 1) Mengumpulkan instrumen yang telah diterima dan diselesaikan oleh responden kemudian diperiksa kelengkapannya, 2) Gunakan SPSS Data View dan Variable  View untuk  mengatur  semua  variabel  sebagai  aturan  utama  sistem  data  numerik,  3) Masukkan informasi instrumen pada tabel data penelitian, 4) Melakukan uji asumsi multikolinearitas terhadap data, 5) Melakukan standarisasi data, 6) Tetapkan protokol untuk analisis klaster. Penelitian ini  menggunakan  K-Means  Cluster,  sebuah  teknik  analisis  cluster  non-hierarki , 7)  Jalankan  hasil analisis cluster, 8) Setelah menerima hasil analisis klaster, Menafsirkan hasil dari cluster yang dibuat adalah langkah berikutnya, 9) Kesimpulan beserta saran.

## HASIL DAN DISKUSI
Hasil penggunaan metode K-Means Clustering terhadap pengolahan data siswa menggunakan aplikasi IBM SPSS Statistic 26 diuraikan sebagai berikut.

## Inisialisasi Data
Pada  kolom  Kabupaten,  Asal  Sekolah,  Jenis  Kelamin,  Durasi  Belajar,  Memiliki  Laptop, Tempat Tinggal, Memiliki Kendaraan, Beasiswa, Pendapatan Orangtua berupa data kualitatif, karena semua  data  mempunyai  status  yang  sama dalam  artian  tidak  ada  kumpulan  data  yang  lebih  unggul atau  lebih  rendah  daripada  kumpulan  data  lainnya,  oleh  karena  itu  perlu  dilakukan  inisialisasi terlebih  dahulu  data  tersebut  ke  pada  bentuk  numerik. Tabel  berikut  menampilkan  data  yang diinisialisasi peneliti.
Tabel 1. Tabel inisialisasi data No Variabel Inisial 1 Kabupaten Kabupaten Nias 1 Kabupaten Nias Barat 2 Kabupaten Nias Selatan 3 Kabupaten Nias Utara 4 Kota Gunungsitoli 5 Yang Lain: Kabupaten Tapanuli Tengah 6 2 Asal Sekolah SMA 1 SMK 2 MA 3
3 Durasi Belajar Kurang dari 1 jam 1 1 - 2 jam 2 2 - 3 jam 3 3 - 4 jam 4 > 4 Jam 5 4 Memiliki Laptop Ya 1 Tidak 2 5 Tempat Tinggal Kos 1 Rumah 2 Asrama 3 Tempat Saudara 4 6 Memiliki Kendaraan Ya 1 Tidak 2 7 Beasiswa Ya 1 Tidak 2 8 Pendapatan Orangtua Kurang dari Rp. 500.000 1 Rp.500.000 – Rp. 1.000.000 2 Rp. 1.000.000 – Rp. 2.000.000 3 Diatas Rp. 2.000.000 4
Data  tersebut  kemudian  disusun  kembali  berdasarkan  Tabel  4.1,  dengan  definisi  variabel operasional sebagai berikut:
X 1 = Kabupaten/kota Mahasiswa berasal
X 2 = Asal Sekolah Mahasiswa
X 3 = Usia mahasiswa
X 4 = Semester mahasiswa
X 5 = Rata – rata lama belajar mandiri mahasiswa per hari (Jam)
X 6 = Jumlah SKS mahasiswa pada semester terakhir
X 7 = IPS mahasiswa pada semester terakhir
X 8 = IPK mahasiswa pada semester terakhir
X 9 = Memiliki Laptop
X 10 = Tempat tinggal mahasiswa sekarang
X 11 = Memiliki Kendaraan (Sepeda motor)
X 12 = Penerima Beasiswa
X 13 = Pendapatan Orang Tua Mahasiswa

## Uji Asumsi Multikolinearitas
Dalam (Sari & Sukestiyarno, 2021) menyatakan bahwa “Uji multikolinearitas dilakukan untuk menguji  ada  atau  tidaknya  variabel  bebas  yang  mempunyai  kemiripan  antara  variabel  bebas  lain. Besaran  ( quality )  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  adanya  multikolinearitas  adalah  factor  inflasi ragam  ( Variance  Inflation  Factor /VIF)”.  Menurut  (Musfiani,  2019)  “Adanya  multikolinearitas adalah  suatu  pelanggaran  dalam  analisis  cluster  karena  dapat  mempengaruhi  hasil  cluster”.
Transformasi  data  merupakan  salah  satu  pendekatan  yang  dapat  digunakan  jika  data  menunjukkan multikolinearitas. Untuk memeriksa multikolinearitas, lakukan hal berikut:
1. Periksa pentingnya toleransi
Jika nilai toleransi kurang dari 0,1 maka terjadi multikolinearitas.
2. Periksa nilai Variance Inflation Factor, atau VIF.
Jika nilai VIF kurang dari 10 maka terjadi multikolinearitas.
Hasil uji asumsi multikolinearitas sebagai berikut:
Tabel 2. Hasil Uji Multikolinearitas Coefficients a Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 X1 .811 1.233 X2 .887 1.128 X3 .450 2.223 X4 .239 4.182 X5 .923 1.084 X6 .167 5.991 X7 .103 9.680 X8 .275 3.639 X9 .816 1.226 X10 .772 1.295 X11 .814 1.228 X12 .844 1.185 X13 .828 1.208
Dari  Tabel  2.  terlihat  bahwa  “seluruh  variabel  penelitian  tidak  mengalami  multikolinearitas karena nilai toleransinya lebih besar dari 0,1 dan nilai VIF kurang dari 10, sehingga proses clustering dapat dilanjutkan apabila memenuhi asumsi non-multikolinearitas”.

## Standarisasi Data
Standarisasi  data  sangat  diperlukan  untuk  standarisasi  data  guna  meminimalkan  pengaruh perbedaan  skala  atau  satuan.  Untuk  melakukan  ini,  data  dikurangi  dari  mean  dan  dibagi  dengan standar  deviasi.  Standarisasi  data  dilakukan  dengan  mengkonversi  data  ke  format  z-score menggunakan rumus standarisasi data atau menggunakan IBM SPSS Statistics 26. Berdasarkan hasil yang didapatkan pada statistic deskriptif, nilai standar deviasi X 1 = 1,468, X 2 = 0,494, X 3 = 1,444, X 4 = 2,136, X 5 = 1,019, X 6 = 4,393, X 1 = 1,468, X 7 = 0,63983, X 8 = 0,26663, X 9 = 0,455, X 10 = 0,697, X 11 =  0,501,  X 12 =  0,399,  X 13 =  0,989.  Nilai  standar  deviasi  inilah  yang  akan  menentukan  nilai  z- score.

## Asumsi Dalam Analisis Cluster
Sebelum melakukan clustering, harus dipenuhi dua prasyarat yaitu:
Sampel Mewakili Populasi
Nilai KMO dapat digunakan untuk mengetahui apakah sampel tersebut mewakili populasi atau tidak.  Jika  nilainya  lebih  besar  dari  0,5  maka  sampel  dianggap  representatif;  jika  kurang  dari  0,5, sampel dianggap tidak representatif (Zaki et al., 2022). Nilai KMO dari data ditampilkan dalam tabel berikut. Nilai KMO dari data ditampilkan dalam tabel berikut.
Tabel 4. Nilai KMO
KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .624 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 971.870 Df 78 Sig. .000
Berdasarkan Tabel 4. Dapat dikatakan bahwa “nilai KMO sebesar 0,624 > 0,5, sehingga dapat disimpulkan  bahwa  sampel  tersebut  mewakili  populasi  umum  atau  merupakan  sampel  yang representative”.

## Nonmultikolinearitas
Berdasarkan  hasil  uji  multikolinearitas  pada  Tabel  2.  terlihat  bahwa  “seluruh  variabel penelitian tidak mengalami multikolinearitas karena nilai  toleransinya lebih besar dari 0,1  dan nilai VIF kurang dari 10, sehingga asumsi non multikolinearitas terpenuhi”.

## Proses Clustering
Pembentukan K-Means Cluster
Analisis  cluster  dengan  metode K-means  Cluster dilakukan  dengan  bantuan  IBM  SPSS Statistic  26.  Pertama  ditentukan  jumlah cluster adalah  4.  Hasil  Output  K-Means Cluster  dari  SPSS diuraikan sebagai berikut.

## Initial Cluster
Presentasi pertama prosedur pengelompokan sebelum proses iterasi. Menurut (Puspita, 2021) “Pada  tabel  dapat  diketahui  tampilan  awal  proses  clustering  yaitu  hasil  sementara  proses pengelompokan  data  sebelum  dilakukan  proses  iterasi  yang  menunjukan  nilai  pusat  atau  centroid cluster awal dari data yang sebelumnya telah dilakukan standarisasi”.
Tabel 5. Centroid Awal Cluster
Initial Cluster Centers Cluster 1 2 3 4 Zscore:  X1 -1.79588 -1.79588 .24840 .92983 Zscore:  X2 -.67859 -.67859 -.67859 -.67859 Zscore:  X3 .78443 2.16913 .09209 -1.29261 Zscore:  X4 1.44374 .50738 -1.36532 -1.36532 Zscore:  X5 1.70212 -.26112 -1.24274 .72050 Zscore:  X6 -1.97464 .75689 .30163 .30163 Zscore:  X7 -1.84092 1.23801 -.52808 1.33178 Zscore:  X8 -.41460 .86060 -2.25238 2.21081 Zscore:  X9 -.63852 -.63852 1.55841 1.55841 Zscore:  X10 -.97506 3.32792 1.89359 .45927
Zscore:  X11 -1.03255 -1.03255 .96371 -1.03255 Zscore:  X12 .49416 -2.01368 .49416 .49416 Zscore:  X13 .08468 .08468 .08468 .08468

## Iterasi Analisis Cluster
Sepuluh contoh item dimasukkan melalui proses iterasi, seperti terlihat pada tabell.
Tabel 6. Iterasi Iteration History a Iteration Change in Cluster Centers 1 2 3 4 1 2.546 2.965 3.268 3.005 2 .559 .763 .467 .342 3 .085 .372 .165 .244 4 .000 .223 .074 .124 5 .000 .241 .000 .108 6 .000 .000 .046 .047 7 .000 .000 .000 .000
a. Convergence achieved due to no or small change in cluster centers. The maximum absolute coordinate change for any center is ,000. The current iteration is 7. The minimum distance between initial centers is 5,971.
Tabel 6. menunjukkan bahwa “proses iterasi dilakukan sebanyak 7 kali. Proses ini dilakukan untuk  mendapatkan  cluster  yang  tepat.  Terlihat  jarak  minimum  antar  pusat  cluster  yang  dihasilkan dari hasil iterasi adalah 5,971”.

## Jarak antar cluster
Tabel 7. Jarak Antar Cluster Distances between Final Cluster Centers Cluster 1 2 3 4 1 4.655 4.157 4.253 2 4.655 3.607 2.664 3 4.157 3.607 2.512 4 4.253 2.664 2.512
Jarak  antara  centroid  dari  satu  cluster  ke  cluster  lainnya  dikenal  dengan  istilah  centroid distance atau jarak antar. Hasil Cluster dianggap baik jika mempunyai nilai jarak yang relatif tinggi. Nilai yang lebih besar berarti jarak antara dua cluster semakin jauh. Berdasarkan Tabel 7, Terdapat 4,655  yang  memisahkan  cluster  1  dan  2,  4,157  yang  memisahkan  cluster  1  dan  3,  4,253  yang memisahkan  cluster  1  dan  4,  yang  memisahkan  cluster  2  dan  3  dari  3,607  mil  yang  memisahkan cluster  2  dan  4 dari  2,664,  serta jarak antar cluster  3 dan  cluster  4  yaitu  2.512.  Artinya,  perbedaan antara  klaster  yang  satu  dengan  klaster  lainnya  semakin  terlihat  jelas.  Dari  hasil  olah  data menggunakan  IBM  SPSS  Statistic  26  didapatkan  jarak  antar  cluster  relatif  tinggi  sehingga  dapat dikatakan hasil dari clustering baik.

## Jumlah anggota cluster
Tabel berikut menunjukkan jumlah anggota setiap cluster berdasarkan Jumlah Kasus di Setiap
Output  Cluster.  Dari  203  data  mahasiswa,  dibentuk  4  buah cluster dimana cluster 3  merupakan cluster dengan jumlah terbanyak yaitu 65 data mahasiswa, 45 data mahasiswa pada cluster 1, 29 data mahasiswa pada cluster 2, dan 64 data mahasiswa pada cluster 4.

## Pengujian tingkat signifikan
Uji  ANOVA  perlu  dilakukan  untuk  melihat  uji  tingkat  signifikansi  antar  cluster  dan mengetahui  perbedaan  tiap  cluster..  Menurut  Hair  dalam  (Zaki  et  al.,  2022)  mengatakan  bahwa “untuk menguji apakah ada perbedaan yang signifikan secara statistic antara cluster yang terbentuk dengan  masing-masing  variabel  clustering  (variabel  bebas)  adalah  dengan  menggunakan  statistic  F dari  One-Way-Anova”.    Bila  menggunakan  F  hitung  dalam  analisis  klaster,  aturannya  adalah semakin tinggi F hitung Semakin besar perbedaan antara keempat cluster yang dibuat, maka semakin tinggi tingkat signifikansi (sig) < 0,05 dan F hitung (dalam hal pengujian hipotesis lebih besar dari F tabel). Hasil tes ANOVA tercantum di bawah ini.
Tabel 9. Hasil Uji ANOVA

## ANOVA
Cluster Error F Sig. Mean Square Df Mean Square df Zscore:  X1 14.760 3 .793 199 18.624 .000 Zscore:  X2 2.851 3 .972 199 2.932 .035 Zscore:  X3 21.912 3 .685 199 32.001 .000 Zscore:  X4 44.521 3 .344 199 129.459 .000 Zscore:  X5 4.236 3 .951 199 4.453 .005 Zscore:  X6 59.206 3 .123 199 483.203 .000 Zscore:  X7 56.165 3 .168 199 333.587 .000 Zscore:  X8 30.881 3 .550 199 56.194 .000 Zscore:  X9 12.286 3 .830 199 14.805 .000 Zscore:  X10 14.678 3 .794 199 18.491 .000 Zscore:  X11 10.538 3 .856 199 12.308 .000 Zscore:  X12 43.241 3 .363 199 119.057 .000 Zscore:  X13 4.722 3 .944 199 5.002 .002
Berdasarkan Tabel 9, dapat dilihat bahwa “pada kolom cluster adalah besaran between cluster means dan  kolom  error  adalah  besaran within  cluster  means ”.  Sementara  itu,  rumus  berikut menghasilkan kolom F.
𝐹 = 𝑏𝑒𝑡𝑤𝑒𝑒𝑛 𝑐𝑙𝑢𝑠𝑡𝑒𝑟 𝑚𝑒𝑎𝑛𝑠 𝑤𝑖𝑡ℎ𝑖𝑛 𝑐𝑙𝑢𝑠𝑡𝑒𝑟 𝑚𝑒𝑎𝑛𝑠 (1)
Hipotesis:
H 0 = Tidak ada variasi yang berarti antara keempat cluster.
H 1 = Ada perbedaan mencolok antara keempat cluster Jika tanda. > 0,05, maka H 0 diperbolehkan. H 1 ditolak.
H 0 ditolak jika bilangan sig. <0,05. H 1 disetujui
Variabel yang paling membedakan anggota keempat klaster adalah variabel X6, jumlah SKS, karena mempunyai  nilai  F  paling  tinggi  diantara  variabel-variabel  tersebut.  Berdasarkan  hasil  yang
diperoleh  seluruh  variabel  mempunyai  nilai  signifikansi  (sig.)  <  0,05  yang  menunjukkan  bahwa keempat cluster mempunyai perbedaan yang signifikan.

## Interpretasi K-Means Cluster
Pada  keluaran  akhir  pusat  klaster  dapat  dilihat  informasi  terkait  proses  standardisasi berdasarkan z-score.
Tabel 10. Hasil Cluster Final Cluster Centers Cluster 1 2 3 4 Zscore:  X1 -.05445 -.01007 -.55883 .61041 Zscore:  X2 -.27343 .22952 -.11760 .20769 Zscore:  X3 .98444 .21146 -.48310 -.29736 Zscore:  X4 1.44374 .08764 -.70267 -.34119 Zscore:  X5 .43692 -.22727 -.20071 -.00038 Zscore:  X6 -1.74701 .54496 .39619 .57906 Zscore:  X7 -1.62038 .86453 .08218 .66413 Zscore:  X8 -.49127 .98864 -.68752 .59572 Zscore:  X9 -.54088 -.18398 .57824 -.12361 Zscore:  X10 -.01884 .55819 -.62199 .39203 Zscore:  X11 -.01224 -.48185 .53375 -.31514 Zscore:  X12 .10405 -1.92721 .30124 .49416 Zscore:  X13 .24196 -.08966 -.35089 .22687
Tabel 10. menunjukkan hasil proses clustering akhir yang menghasilkan 4 cluster untuk setiap variabel.  Nilai-nilai  standar  menghasilkan  variabel-variabel  yang  membentuk  tabel  pusat  cluster akhir. Jika angkanya negatif, berarti data tersebut berada di bawah rata-rata keseluruhan; jika positif berarti  datanya  diatas  rata-rata  (Sari  &  Sukestiyarno,  2021).  Berdasarkan  Tabel  10.  didapatkan karakteristik pada masing-masing cluster ialah
1. Cluster 1 berisi variabel X 3 , X 4, X 5, X 12, X 13, berada di atas rata-rata total serta X 1, X 2, X 6, X 7, X 8, X 9, X 10, X 11 berada di bawah rata-rata total.
2. Cluster 2 berisi variabel X 2, X 3 , X 4, X 6, X 7, X 8, X 10 berada di atas rata-rata total serta X 1, X 5, X 9, X 11, X 12, X 13 berada di bawah rata-rata total.
3. Cluster 3 berisi variabel X 6 , X 7, X 9, X 11, X 12, berada di atas rata-rata total serta X 1, X 2, X 3, X 4, X 5, X 8, X 10, X 13 berada di bawah rata-rata total.
4. Cluster 4 berisi variabel X 1 , X 2, X 6, X 7, X 8, X 10, X 12, X 13 berada di atas rata-rata total serta X 3, X 4, X 5, X 9, X 11 berada di bawah rata-rata total.
Dimana  Statistik  deskriptif  hasil  cluster  yang  diperoleh  ialah Cluster  1 untuk  variabel Kabupaten terdiri atas 7 orang Kabupaten Nias, 4 orang Kabupaten Nias Barat, 9 orang Kabupaten Nias  Selatan,  7  orang  Kabupaten  Nias  Utara,  dan  18  orang  di  Kota  Gunungsitoli.  Variabel  asal sekolah terdiri atas 33 orang SMA dan 12 orang SMK. Rata-rata usia mahasiswa di cluster 1 adalah 22 tahun dan hanya diisi oleh semester 8 sebanyak 45 orang. Dengan rata-rata durasi belajar 18 orang kurang dari jam, 12 orang 1-2 jam, 5 orang 2-3 jam, 9 orang 3-4 jam serta 1 orang lebih dari 4 jam.
Jumlah  rata-rata  SKS  adalah  13  dengan  IPS  rata-rata  1,77  dan  IPK  rata-rata  2,98.  Yang  memiliki laptop 43 orang dan yang tidak 2 orang. Tempat tinggal kos sebanyak 20 orang, rumah sebanyak 21 orang,  asrama  1  orang  serta  3  orang  di  tempat  saudara.  Terdapat  22  orang  yang  memiliki  mobil, khususnya  sepeda  motor,  dan  23  orang  tidak.  Ada  38  orang  yang  tidak  menerima  beasiswa  dan  7 orang yang menerima. Orang tuanya berpenghasilan antara Rp. 500.000 dan Rp. 1.000.000 untuk 12 orang,  Rp.  500.000  dan  Rp.  2.000.000  untuk  5  orang,  dan  Rp.  2.000.000  ke  atas  untuk  10  siswa. Penghasilan orang tuanya kurang dari Rp. 500.000 untuk 18 orang..
Cluster 2 untuk  variabel  Kabupaten  terdiri  atas  7  orang  Kabupaten  Nias, 1  orang  Kabupaten Nias Barat, 1 orang Kabupaten Nias Selatan, 7 orang Kabupaten Nias Utara, dan 13 orang di Kota Gunungsitoli.  Variabel  asal  sekolah  terdiri  atas  15  orang  SMA  dan  14  orang  SMK.  Rata-rata  usia mahasiswa  di  cluster  2  adalah  21  tahun  dan  diisi  oleh  Ada  tiga  orang  pada  semester  kedua,  tujuh orang  pada  semester  keempat,  dan  sembilan  belas  orang  pada  semester  enam.  9  peserta menyelesaikan  survei  dalam  waktu  kurang  dari  satu  jam,  12  dalam  1-2  jam,  6  dalam  2-3  jam,  dan rata-rata  2  dalam 3-4  jam. Dengan rata-rata  IPS  3,40 dan  rata-rata  IPK  3,37, rata-rata  beban  kredit adalah 23. Yang memiliki laptop 23 orang dan yang tidak 6 orang. Tempat tinggal kos sebanyak 6 orang, rumah sebanyak 17 orang, asrama 2 orang serta 4 orang di tempat saudara. Terdapat 21 orang yang  memiliki  mobil  khususnya  sepeda  motor  dan  8  orang  tidak.  Satu  orang  tidak  mendapatkan beasiswa,  sedangkan  penerima  hibah  ada  28  orang.  Kurang  dari  Rp.  500.000  adalah  penghasilan orang  tuanya  untuk  12  orang,  antara  Rp.  500.000  dan  Rp.  1.000.000  untuk  11  orang,  antara  Rp. 1.000.000 dan Rp. 2.000.000 untuk 5 orang, dan di atas Rp. 2.000.000 untuk 1 siswa..
Cluster 3 untuk variabel Kabupaten terdiri atas 13 orang Kabupaten Nias, 15 orang Kabupaten Nias Barat, 13 orang Kabupaten Nias Selatan, 19 orang Kabupaten Nias Utara, dan 5 orang di Kota Gunungsitoli.  Variabel  asal  sekolah  terdiri  atas  45  orang  SMA  dan  20  orang  SMK.  Rata-rata  usia mahasiswa di cluster 3 adalah 20 tahun dan diisi oleh Semester kedua berjumlah 28 orang, semester empat  28  orang,  dan  semester  enam  9  orang.  21  peserta  menyelesaikan  penelitian  dalam  waktu kurang dari satu jam, 26 dalam 1-2 jam, 11 dalam 2-3 jam, dan rata-rata 7 dalam 3-4 jam. Dengan rata-rata IPK 2,93 dan rata-rata IPS 2,90, rata-rata terdapat 22 SKS. Yang memiliki laptop 29 orang dan yang tidak 36 orang. Tempat tinggal kos sebanyak 52 orang, rumah sebanyak 10 orang serta 3 orang di tempat saudara. Yang memiliki kendaraan khususnya sepeda motor 14 orang dan yang tidak sebanyak 51 orang. Ada 60 orang yang tidak menerima beasiswa dan 5 orang yang menerima. Orang tuanya berpenghasilan antara Rp. 500.000 dan Rp. 1.000.000 untuk 25 orang, Rp. 500.000 dan Rp. 2.000.000 untuk 3 orang, dan Rp. 2.000.000 ke atas untuk 2 orang murid. Penghasilan orang tuanya kurang dari Rp. 500.000 untuk 35 orang..
Cluster 4 untuk  variabel  Kabupaten  terdiri  atas  2  orang  Kabupaten  Nias, 3  orang  Kabupaten Nias  Barat,  1  orang  Kabupaten  Nias  Selatan,  12  orang  Kabupaten  Nias  Utara,  45  orang  di  Kota Gunungsitoli dan 1 orang di luar yaitu Kabupaten Tapanuli Tengah. Variabel asal sekolah terdiri atas 38 orang SMA dan 24 orang SMK. Mahasiswa semester 2 berjumlah 14 orang, semester 4 berjumlah
30  orang,  dan  semester  6  berjumlah  20  orang.  Rata-rata  usia  mahasiswa  gugus  4  adalah  20  tahun. Dua  belas  peserta  menyelesaikan  penelitian  dalam  waktu  kurang  dari  satu  jam,  dua  puluh  tujuh dalam 1-2 jam, dua puluh dua dalam 2-3 jam, dua dalam 3-4 jam, dan rata-rata satu dalam lebih dari 4 jam. Dengan rata-rata IPS 3,27 dan rata-rata IPK 3,27, rata-rata terdapat 23 SKS.. Yang memiliki laptop 49 orang dan yang tidak 15 orang. Tempat tinggal kos sebanyak 11 orang, rumah sebanyak 45 orang, serta 8 orang di tempat saudara. Yang memiliki kendaraan khususnya sepeda motor 41 orang dan yang tidak sebanyak 23 orang. Penerima beasiswa tidak ada serta yang tidak sebanyak 64 orang. Kurang  dari  Rp.  500.000  untuk  21  orang,  antara  Rp.  500.000  dan  Rp.  1.000.000  untuk  22  orang, antara  Rp.  1.000.000  dan  Rp.  2.000.000  untuk  12  orang,  dan  lebih  dari  Rp.  2.000.000  untuk maksimal 9 murid adalah penghasilan orangtuanya.

## KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  hasil  dan  perdebatan  yang  telah  diuraikan  adalah  1) Penerapan metode  cluster  analysis  dalam  pembentukan  cluster  pada  data  mahasiswa  program  studi pendidikan  matematika  menghasilkan  cluster  yang  baik  dimana  tiap  cluster  memiliki  perbedaan signifikan  dibuktikan  dengan  nilai  uji  ANOVA  signifikan  <  0.05  dan  faktor-faktor  yang  paling penting dalam pembentukan cluster diperiksa satu demi satu dari nilai F adalah Jumlah SKS,  IPS, Semester, Beasiswa, IPK, Usia, Kabupaten, Tempat Tinggal, Memiliki Laptop, Memiliki Kendaraan, Pendapatan  Orangtua,  Rata-rata  durasi  belajar  dan  yang  terakhir  Asal  Sekolah.  2)  Cluster  yang terbentuk dalam proses cluster analysis dengan menggunakan K-Means Cluster Method terdiri atas 4 cluster  dengan  jumlah  tiap  anggota  cluster  ialah Catatan  siswa  di  Klaster  1  berjumlah  45  orang, Klaster  2  berjumlah  29  orang,  dan  Klaster  3  berjumlah  65  orang,  serta  cluster  4  sebanyak  64  data mahasiswa.  3)  Hasil  cluster  analisis  didapatkan  karakteristik  pada  masing-masing  cluster  ialah cluster  1  berisi  variabel  usia,  semester,  rata-rata  durasi  belajar,  beasiswa,  pendapatan  orang  tua,  di atas  rata-rata  keseluruhan  serta  kabupaten,  asal  sekolah,  jumlah  SKS,  IPS,  IPK,  memiliki  laptop, tempat  tinggal,  memiliki  kendaraan  berada  di  bawah  rata-rata  total.  cluster  2  berisi  variabel  asal sekolah,  usia,  semester,  jumlah  SKS,  IPS,  IPK,  tempat  tinggal    berada  di  atas  rata-rata  total  serta kabupaten, rata-rata durasi belajar, memiliki laptop, memiliki kendaraan, beasiswa, pendapatan Rata- rata  orang  tua  lebih  rendah  dibandingkan  kelompok.  Variabel  angka  terdapat  pada  cluster  3  SKS, IPS,  memiliki  laptop,  memiliki  kendaraan,  beasiswa,  berada  di  atas  rata-rata  total  serta  kabupaten, asal  sekolah,  usia,  semester,  rata-rata  durasi  belajar,  IPK,  tempat  tinggal,  pendapatan  orang  tua kurang dari rata-rata keseluruhan. Dan cluster 4 berisi variabel kabupaten, asal sekolah, jumlah SKS, IPS,  IPK,  tempat  tinggal,  beasiswa,  pendapatan  orang  tua  di  atas  rata-rata  keseluruhan  serta  usia, semester,  rata-rata  durasi  belajar,  memiliki  laptop,  memiliki  kendaraan  berada  di  bawah  rata-rata keseluruhan.  4)  Mahasiswa  pendidikan  matematika  paling  banyak  berasal  dari  Kota  Gunungsitoli dan  latar  belakang  berasal  dari  SMA.  Mahasiswa  pada  semester  8  semuanya dibandingkan  dengan mahasiswa  pada  semester  sebelumnya,  termasuk  dalam  cluster  yang  sama.  Hal  ini  disebabkan
pengaruh  jumlah  SKS  yang  diambil.  Semester  8  cenderung  mengambil  jumlah  SKS  sedikit dibandingkan mahasiswa semester lainnya. Mahasiswa dengan IPK yang tinggi masuk ke Cluster 2 dengan rata-rata 3.37. Mahasiswa dengan IPK yang sedang masuk ke Cluster 4 dengan rata-rata 3.27, Mahasiswa  dengan  IPK  yang  rendah  masuk  ke  Cluster  1  dengan  rata-rata  2.98,  dan  Mahasiswa dengan IPK yang terendah masuk ke dalam Cluster 3 dan memiliki rata-rata 2,93.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Segala puji dan syukur saya panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa, karena telah membuat kegiatan  ini  berjalan  dengan  baik.  Saya  ingin  mengucapkan  terima  kasih  kepada  semua  orang  tua, dosen pembimbing, dan rekan mahasiswa terkait yang telah mendukung dan menyemangati saya— saya tidak bisa berterima kasih kepada mereka semua secara individu.

## REFERENSI
awaliah,  R.  (2018). Analisis  Clustering  Untuk  Mengelompokkan  Tingkat  Kesejahteraan Kabupaten/Kota  Berdasarkan  Sosial  Ekonomi  Rumah  Tangga  Di Wilayah  Provinsi  Sulawesi Selatan [Universitas  Islam  Negeri  (Uin)  Alauddin  Makassar].  Http://Repositori.Uin- Alauddin.Ac.Id/Id/Eprint/8983
Ayuningtias, Indah, Debataraja, Naomi Nessyana, & Imro’ah, Nurfitri. (2019). Analisis Cluster Non- Hirarki  Dengan  Metode  K-Modes.  Buletin  Ilmiah  Mat.  Stat.  Dan  Terapannya  (Bimaster), Volume 08, No. 4, 909-916.
Lestari,  A.  D.  (2018). Analisis  Multivariat  Clustering  K-Means  Pada  Kabupaten/Kota  Di  Provinsi Jawa  Tengah  Berdasarkan  Indeks  Pembangunan  Manusia  Tahun  2017  Dengan  Bantuan Software Spss . Http://Lib.Unnes.Ac.Id/Id/Eprint/36913
Lestari,  Whidi.  (2019).  Clustering  Data  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Untuk Menunjang  Strategi  Promosi  (Studi  Kasus  :  Stmik  Bina  Bangsa  Kendari). Jurnal  Sistem
Informasi Dan Sistem Komputer , Vol. 4, No. 2. Http://E-
Jurnal.Stmikbinsa.Ac.Id/Index.Php/Simkom
Marajari, M. R., Nasution, K., & Haramaini, T. (2021). Analisis Data Mahasiswa Untuk Mendukung Strategi Promosi Pada Universitas Medan Area Menggunakan Algoritma K-Means Clustering. Semnastek , 100–107. Https://Jurnal.Uisu.Ac.Id/Index.Php/Semnastek/Article/View/4150
Maukar,  Anastasia  L.,  Marisa,  Fitri,  Widodo,  Anang  Aris,  Kamilaningtyas,  Nurin,  &  Nugraha, Novian  Didik.  (2022).  Analisis  Data  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  Berbasis  K-Means. Jiko (Jurnal Informatika Dan Komputer), Vol. 6, No. 2,  142–147.
Muliono,  Rizki,  &  Sembiring  ,  Zulfikar.  (2019).  Data  Mining  Clustering  Menggunakan  Algoritma K-Means Untuk Klasterisasi Tingkat Tridarma Pengajaran Dosen. Cess (Journal Of Computer Engineering System And Science) , Vol. 4 No. 2
Musfiani.  (2019).  Analisis  Cluster  Dengan  Menggunakan  Metode  Partisi  Pada  Pengguna  Alat
Kontrasepsi  Di  Kalimantan  Barat. Bimaster :  Buletin  Ilmiah  Matematika,  Statistika  Dan Terapannya , 8 (4), 893–902. Https://Doi.Org/10.26418/Bbimst.V8i4.36584
Nasari,  Fina,  &  Darma,  Surya.  (2015).  Penerapan  K-Means  Clustering  Pada  Data  Penerimaan Mahasiswa Baru (Studi Kasus : Universitas Potensi Utama). Stmik Amikom , 73-78.
Nisa,  K.  (2019). Analisis  Cluster  Dengan  Menggunakan  Metode  Hierarki  Untuk  Pengelompokan Kecamatan  Di  Kabupaten  Langkat  Berdasarkan  Indikator  Kesehatan [Universitas  Islam Negeri Sumatera Utara]. Http://Repository.Uinsu.Ac.Id/Id/Eprint/11406
Nugroho  ,  Nursatio,  &  Adhinata,  Faisal  Dharma.  (2022).  Penggunaan  Metode  K-Means  Dan  K- Means++ Sebagai Clustering Data Covid-19 Di Pulau Jawa. Teknika , Volume 11(3), 170-179.
Parlambang, Bagas, & Fauziah. (2020).  Implementasi Algoritma K-Means Dalam Proses Penilaian Kuesioner  Kepada  Dosen  Guna  Mendukung  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap  Dosen. Jurnal Ilmiah Teknologi Dan Rekayasa , Vol 25 No. 2. Https://Doi.Org/10.35760/Tr.2020.V25i2.2719 Puspita,  R.  N.  (2021).  Analisis  K-Means  Cluster  Pada  Kabupaten/Kota  Di  Provinsi  Banten Berdasarkan  Indikator  Indeks  Pembangunan  Manusia. Jurnal  Lebesgue :  Jurnal  Ilmiah
Pendidikan
Matematika,
Matematika Dan Statistika , 2 (3), 267–281. Https://Doi.Org/10.46306/Lb.V2i3.85
Puntoriza, Fibriani, Charitas. (2020). Analisis Persebaran Umkm Kota Malang Menggunakan Cluster K-Means. Journal Of Information System, Vol. 5, No. 1, 86-94. Doi: 10.33633/Joins.V5i1.3469.
Riana,  D.  S.  (2021). Analisis  Cluster  Untuk  Mengklasifikasi  Tingkat  Kesejahteraan  Sosial Masyarakat  Di  Kabupaten  Deli  Serdang  Menggunakan  Fuzzy  C-Mean  Clustering  Saat Pandemi
Covid-19 [Universitas Islam Negeri
Sumatera
Utara].
Http://Repository.Uinsu.Ac.Id/View/Creators/Riana=3adwi_Salasa=3a=3a.Default.Html
Rokhimah,  W.,  &  Kismiantini.  (2022). Analisis  Clustering  Tingkat  Kerawanan  Wilayah  Terhadap Kasus  Penyakit  Di  Kabupaten  Sleman  Dengan  Metode  K-Means . 8 ,  25–37. Https://Journal.Student.Uny.Ac.Id/Ojs/Index.Php/Jktm/Article/View/18202
Sari,  D.  N.  P.,  &  Sukestiyarno,  Y.  L.  (2021). Analisis  Cluster  Dengan  Metode  K-Means  Pada Persebaran  Kasus  Covid-19  Berdasarkan  Provinsi  Di  Indonesia . 4 ,  602–610. Https://Journal.Unnes.Ac.Id/Sju/Index.Php/Prisma/Article/View/45035
S.Y., Hasyrif, Rismayani, & Syam, Asrul. (2019). Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Pengelompokan  Penyebaran  Diare  Di  Kota  Makassar. Prosiding  Seminar  Ilmiah  Sistem Informasi Dan Teknologi Informasi , Vol. Viii, No. 1, 73 – 82.
Zaki, A., Irwan, & Sembe, I. A. (2022). Penerapan K-Means Clustering Dalam Pengelompokan Data (  Studi  Kasus  Profil  Mahasiswa  Matematika  Fmipa  Unm  ). Jmathcos  (Journal  Of Mathematics, Computations,
And Statistics) , 5 (2), 163–176.
Https://Doi.Org/10.35580/Jmathcos.V5i2.38820
Zega,  Y.  (2022).  Pengembangan  Modul  Pembelajaran  Berbasis  Etnomatematika  Pada  Materi
Lingkaran.  In Jssa :  Journal  Of  Smart  Society  Adpertis (Vol.  1,  Issue  1). https://jurnal.adpertisi.or.id/index.php/jssa/article/view/259