## Aplikasi Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering untuk Mengelompokkan Mahasiswa Berdasarkan Gaya Belajar
F Handayani
Program Studi Sistem Informasi Bisnis, STMIK LIKMI Bandung Jl. Ir. H. Juanda No. 96, Bandung, 40132, Indonesia fitrikupit4@gmail.com*
diterima: 12 Maret 2022 direvisi: 18 Maret 2022 dipublikasi: 31 Maret 2022

## Abstrak
Selama proses pembelajaran matakuliah Pemrograman Web Lanjutan Program Teknik Informatika Universitas  Suryakancana,  mahasiswa  mengalami  kesulitan  dalam  menerima  materi  perkuliahan tersebut. Hal ini dikarenakan metode pembelajaran yang diberikan hanya fokus pada gaya belajar tertentu,  sedangkan  dosen  kurang  memperhatikan  gaya  belajar  mahasiswa  lainnya.  Aplikasi data mining untuk mengelompokkan mahasiswa berdasarkan  gaya belajar memakai algoritma k-means clustering .  Algoritma k-means ini  awalnya  memakai  beberapa  komponen  populasi  sebagai  pusat cluster awal. Lokasi pusat cluster bakal diukur ulang hingga seluruh data cluster sama. Saat membuat sebuah sistem, paradigma yang dipakai yakni model waterfall , memakai UML sebagai bahasa visual serta merancang software yang bakal dibangun. Alat untuk mengembangkan aplikasi data mining adalah framework laravel  bagi  sistem  dengan  basis  web  serta  MySQL  selaku  sistem  manajemen database . Hasil program ini memperlihatkan aplikasi data mining untuk mengelompokan mahasiswa berdasarkan gaya belajar dapat digunakan oleh mahasiswa dan dosen dalam mengelompokkan gaya belajar  mahasiswa  berdasarkan  gaya  belajarnya,  memudahkan  para  dosen  memutuskan  metode pembelajaran sesuai gaya belajar mahasiswa dan juga bisa meningkatkan hasil belajar mahasiswa. Aplikasi data  mining menggunakan  algoritma k-means clustering untuk  mengelompokkan mahasiswa  berdasarkan  gaya  belajar  dalam  proses  mengelompokkan  diyakini  lebih  efektif  dan efisien.
Kata kunci: Aplikasi Data Mining ; Algoritma K-Means Clustering ; Gaya Belajar

## Abstract
During  the  learning  process  for  the  Advanced  Web  Programming  course  in  the  Informatics Engineering Program at Suryakancana University, students experienced difficulties in accepting the lecture material. This is because the learning methods provided only focus on certain learning styles, while the lecturers pay less attention to the learning styles of other students. Data mining application to  group  students  based  on  learning  styles  using  the  k-means  clustering  algorithm.  This  k-means algorithm initially uses several population components as the initial cluster center. The location of the cluster center will be re-measured until all cluster data is the same. When creating a system, the paradigm used is the waterfall model, using UML as a visual language and designing the software to  be  built.  Tools  for  developing  data  mining  applications  are  Laravel  framework  for  web-based systems and MySQL as database management system. The results of this program show that data mining  applications  to  classify  students  based  on  learning  styles  can  be  used  by  students  and lecturers in classifying student learning styles based on their learning styles, making it easier for lecturers to decide on learning methods according to student learning styles and can also improve student  learning  outcomes.  Data  mining  applications  using  the  k-means  clustering  algorithm  to group students based on learning styles in the grouping process is believed to be more effective and efficient.
Keywords: Application Data Mining; K-Means Clustering Algorithm; Learning Style

## 1. Pendahuluan
Belajar adalah rangkaian proses, usaha untuk memindahkan diri dari keadaan tidak tahu ke  keadaan  tahu  [1].  Gaya  belajar  adalah  kebiasaan  menghadapi  bagaimana  menyerap informasi,  pengalaman,  dan  menghadapi  apa  yang  telah  dialami.  Karena  sudah  menjadi kebiasaan,  setiap  mahasiswa  didalam  dirinya  memiliki  gaya  tersendiri  dalam  proses menerima  informasi  atau  materi  perkuliahan  yang  dosen  berikan  selama  perkuliahan berlangsung.  Menurut  DePorter  dan  Hernacki  gaya  belajar  ada  tiga  macam  yaitu,  gaya belajar visual, gaya belajar auditorial, dan gaya belajar kinestetik [2]. Clustering yakni pengelompokkan data, hasil observasi serta kasus ke kelas yang mirip [3]. Cluster yakni kumpulan data yang mirip, dengan perbedaan dibanding data yang berasal dari cluster yang lain. Diferensiasi utama diantara algoritma clustering dan klasifikasi yakni clustering tak  punya  target/kelas/label,  sehingga  merupakan  pembelajaran  tanpa pengawasan. Clustering dipakai menjadi fase awal di proses data mining dan cluster yang terbentuk  bakal  jadi input untuk  algoritma  selanjutnya  dipakai.  Identifikasi  dan pengelompokkan  gaya  belajar  siswa  memerlukan  pendekatan clustering ,  yaitu pengelompokkan  data.  Pengelompokkan  ini  mempunyai  tujuan  mengelompokkan  objek menurut karakteristik antar objek. Dari analisis cluster, kita  dapat menemukan grup yang memiliki karakteristik masing-masing grup.
Pengelompokan data gaya belajar mahasiswa di penelitian ini menggunakan algoritma k- means . Algoritma k-means dipilih karena metode klasterisasi dipakai membagi data menjadi beberapa  klaster , yang  mana  data  dengan  kemiripan  tinggi  dikelompokkan  menjadi  satu cluster dan data dengan karakteristik beda dikelompokkan ke cluster berbeda. Algoritma k- means mudah  diimplementasikan  dan  memberikan  hasil  yang  baik  dalam  banyak  kasus. Karena hasil pengolahan k-means hanya membutuhkan waktu rata-rata 1 detik sedangkan pengolahan data pada k-medoids membutuhkan waktu rata-rata 1 menit 30 detik [4]. Dari penelitian  ini  diharapkan  dosen  dapat  implementasikan  metode  pembelajaran  yang  dapat mengakomodasi  semua  gaya  belajar  mahasiswa  di  sebuah  kelas,  dengan  mengetahui persebaran gaya belajar siswa. Proses pengelompokan data gaya belajar siswa menggunakan tools yang dibuat dalam bahasa pemrograman PHP.
Di penelitian ini, untuk mendapatkan data hasil gaya belajar mahasiswa dilakukan dengan cara  mengisi  kuesioner.  Pernyataan  kuesioner  tersebut  sudah  standar  yang  disusun  oleh DePorter . Kuesioner berisi 36 pertanyaan yang dibagi jadi tiga bagian. Bagian pertama dari pertanyaan 1 sampai 12 merepresentasikan gaya belajar visual. Bagian kedua, pertanyaan 13 sampai  24,  merepresentasikan  gaya  belajar  auditorial.  Bagian  ketiga  dari  pertanyaan  25 sampai  36  merupakan  pendekatan  pembelajaran  kinestetik.  Mahasiswa  memilih  pilihan salahan  satu  jawaban  yang  ada  pada  angket,  yaitu  sering,  kadang-kadang,  dan  jarang. Adapun jawaban pada kuesioner disusun berdasarkan bobot. Untuk bobot evaluasinya, yaitu: sering memberi 2 poin, kadang memberi 1 poin, jarang memberi 0 poin [5] .
Selama  proses  pembelajaran  matakuliah  Pemrograman  Web  Lanjutan  Program  Teknik Informatika  Universitas  Suryakancana,  mahasiswa  mengalami  kesulitan  pada  saat  proses pembelajaran sedang berlangsung. Hal ini dikarenakan metode pembelajaran yang diberikan oleh dosen hanya fokus pada gaya belajar tertentu, sedangkan dosen kurang memperhatikan gaya belajar mahasiswa lainnya. Jika hal ini terus terjadi, maka akan memberikan dampak ke  hasil  belajar  mahasiswa.  Tiap  mahasiswa  belajar  secara  berbeda,  terutama  dalam  hal menerima serta mengelola informasi. Perbedaan itu menyebabkan setiap orang melakukan perilaku beda tergantung minatnya. Mahasiswa yang mengenali gaya belajarnya pada saat memahami materi dosen dapat mengolah materi secara mudah. Apabila materinya mudah dikuasai serta mudah diingat, maka pada saat ujian mahasiswa dapat menjawabnya dengan mudah,  sehingga  meningkatkan  prestasi  akademik.  Terdapat  solusi  yang  dapat
menyelesaikan  permasalahan  ini  yaitu  pengelompokan  ( clustering )  pada data  mining . Berdasarkan permasalahan diatas, melalui aplikasi data mining memakai algoritma k-means clustering untuk  mengelompokkan  mahasiswa  berdasarkan  gaya  belajar  dalam  proses mengelompokkan diyakini lebih efektif dan efisien. Ini dapat dilihat melalui ketepatan dan kecepatan  waktu  mengelompokan  mahasiswa  serta  memudahkan  para  dosen  untuk menentukan  metode  pembelajaran  sesuai  gaya  belajar  mahasiswa  sehingga  dapat meningkatkan hasil belajar mahasiswa.

## 2. Kajian Pustaka

## 2.1 Penelitian Terkait
Penelitian  terkait  pengelompokan  sudah  diadakan  berbagai  peneliti  sebelumnya. Diantaranya  penelitian  oleh  [6].  Penelitian  ini  mengelompokan,  membandingkan, menganalisa kelompok tipe belajar siswa dan menarik analisis  untuk membuat keputusan gaya belajar yang tepat  untuk  tiap kelas siswa. Dalam penelitian  tersebut  dua pendekatan algoritma  yang  digunakan  yaitu, K-Means dan  FCM.  Penelitian  serupa  juga  pernah dilakukan oleh [4]. Hasil pengolahan k- means hanya membutuhkan waktu rata-rata 1 detik sedangkan pengolahan data pada k-medoids membutuhkan waktu rata-rata 1 menit 30 detik. Hasil penelitian tersebut menunjukan bahwa nilai akurasi lebih besar yaitu 80% dan pada saat proses pengolahan data lebih efektif dan efisien  menggunakan metode k-means . Dari penelitian  sebelumnya  yang  sejenis,  maka  peneliti  memakai k-means  clustering karena algoritma ini mudah diimplementasikan dan dijalankan.

## 2.2 Definisi Data
Definisi  data  yakni  sekumpulan  informasi  dasar  tentang  sesuatu  yang  diperoleh  dari pengamatan  yang  bisa  diolah  jadi  bentuk  lebih  kompleks,  misalnya  informasi, database , ataupun solusi dari masalah tertentu. Definisi data menurut ahli yakni [7]:
1) Menurut Arikunto Suharsimi, data yakni seluruh fakta serta angka yang bisa jadi  bahan merumuskan informasi [7].
2) Menurut  Nuzulla  Agustina,  data  yakni  keterangan  terkait  sebuah  hal  yang  seringkali terjadi  serta  berbentuk  fakta,  angka,  grafik  tabel,  gambar,  kata,  mengatakan  sebuah pemikiran, objek, kondisi serta situasi [7].
3) Menurut Kuswadi serta E. Mutiara, data yakni keterangan dari pengamatan yakni angka, lambang, ataupun sifat [7].

## 2.3 Definisi Data Mining
Data mining , atau terkadang dikenal dengan knowledge discovery in databases (KDD), yakni  aktivitas  terkait  pengumpulan  data,  penggunaan  data  historis  guna  menemukan pengetahuan, informasi,  pola, ataupun  kaitan  di  data besar [8]. Data mining yakni proses mengekstraksi  dan  menemukan  pengetahuan  dan  informasi  yang  berguna  dengan menggunakan algoritma/metode/teknik tertentu sesuai dengan pengetahuan atau informasi yang dicari. Output di data mining bisa dipakai menjadi alternatif pengambilan keputusan [8].

## 2.4 Konsep Data Mining
Istilah penambangan data serta penemuan pengetahuan berbasis data (KDD) seringkali dipakai bergantian mencerminkan pencarian informasi di data besar. [9]. Kedua istilah ini mempunyai  konsep  beda  namun  berkaitan.  Satu  fase  dari  semua  proses  KDD  yakni  data mining. Proses KDD memiliki 5 fase yang dijalankan berurutan, yakni:
1) Data Selection
Sebelum pencarian informasi di KDD, data harus diseleksi ( selected ) dari kumpulan data operasional disimpan di file yang berbeda dari database operasional.
2) Pre-processing Sebelum data  mining, data  bersangkutan  dengan  KDD  perlu  dilakukaan  pembersihan yang  terdiri  dari  deduplikasi,  melakukan  cek  data  yang  tak  konsisten,  serta  evaluasi kesalahan data.
3) Transformation
Encoding yakni  tahapan  transformasi  data  yang  dipilih  agar  cocok  bagi  tahapan data mining. Tahapan coding di KDD adalah proses kreatif serta bergantung jenis ataupun pola informasi di database .
4) Data mining Data  mining yakni  tahapan  yang  menemukan  pola  yang  menarik  ke  data  yang  dipilih memakai teknik tertentu. Metode di data mining bervariasi. Memilih metode yang tepat mempunyai kaitan dengan keseluruhan tujuan serta proses KDD.
5) Interpretation Pola  informasi  oleh  proses data  mining wajib  diperlihatkan  ke  bentuk  yang  mudah difahami  pihak  yang  mempunyai  kepentingan.  Fase  ini  menjadi  bagian  KDD  yang dinamakan  interpretasi.  Tahapan  ini  meliputi  pemeriksaan  apakah  siklus  ataupun informasi yang diputuskan berlawanan dengan fakta ataupun asumsi yang sudah ada.

## 2.5 Perbedaan Supervised Learning Dan Unsupervised Learning
Supervised  learning adalah  metode  pembelajaran  yang  bertujuan  untuk  memprediksi variable  target  sebuah  data  baru  berdasarkan  model  yang  telah  di training menggunakan himpunan data berlabel.  Teknik pembelajaran supervised learning biasanya dipergunakan untuk menyelesaikan dua kategori masalah komputasi yaitu, masalah klasifikasi dan masalah regresi. Unsupervised learning merupakan metode pembelajaran mempergunakan sejumlah contoh data tanpa label teknik pembelajaran unsupervised learning biasanya dipergunakan untuk  menyelesaikan  dua  kategori  masalah  komputasi  yaitu,  klastering  ( clustering ) dan pengurangan dimensi data [10].

## 2.6 Definisi Clustering
Clustering atau  pengklasteran  merupakan  pengelompokan  data  dengan  kemiripan  nilai (homogen)  [8].  Bentuk  data  yang  bisa  dikelompokkan  ke  pengklasteran  adalah  hasil pengamatan, record data, ataupun kelas serta objek dengan kemiripan. Dalam pengklasteran berbeda dengan klasifikasi, karena tidak menggunakan variable keputusan/target, variable target seperti tinggi, sedang, dan rendah. Contohnya pengelompokan keluarga layak dan tak layak diberikan Program Keluarga Harapan (PKH) berdasarkan jumlah pendapatan, jumlah tanggungan,  aset,  pekerjaan  dan  kepemilikan,  dan  kondisi  rumah.  Contoh  lainnya pengelompokan mahasiswa yang berpotensi secara akademik berdasarkan nilai UN dan nilai tes  masuk  Perguruan  Tinggi.  Algoritma  yang  termasuk  dalam  pengklasteran  adalah K- Means, K-Medoids, K-Nearest Neighboor , dan lain-lain [8].

## 2.7 Rumus Jarak Euclidean
Euclidean distance yakni metode perhitungan jarak guna mengukur jarak 2 titik dalam euclidean space [11]. Untuk mengukur jarak antar data memakai rumus euclidean distance dipakai rumus dibawah:
𝑑(𝑥, 𝑦) =   √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖 =1 (1)
keterangan: d (x,y) yaitu jarak data x dengan y x i = (x 1 ,x 2 ,...,x i ) yaitu variabel data y i = (y 1 ,y 2 ,...,y i ) yaitu variabel pada centroid
2.8 Algoritma K-Means Clustering
K-means ialah metode klasterisasi dengan basis jarak dengan melakukan pembagian data ke beberapa cluster serta algoritma ini bekerja di atribut numerik [12]. Algoritma k-means masuk partitioning clustering yang akan melakukan pemisahan data ke klaster pada daerah terpisah.  Algoritma k-means terkenal  dengan  sistem  yang  mudah  serta  kemampuan mengkluster data besar serta data outlier secara cepat. Di algoritma k-means , tiap data wajib masuk ke kluster tertentu serta dimungkinkan ke tiap data di kluster tertentu pada sebuah proses, di fase setelahnya berpindah ke kluster lain.
Algoritma k-means yaitu  mekanisme  non-hierarki  yang  memakai  sejumlah  komponen populasi sebagai central klaster awal. Pada tahap ini, pusat klaster ditentukan dengan acak dari  data  populasi.  Kemudian k-means menjalankan  pengujian  pada  masing-masing komponen di populasi data dan memberikan intruksi komponen itu ke central cluster yang sudah  dipilih  berdasarkan  jarak  minimum  diantara  komponen  dengan  masing-masing cluster. Posisi pusat klaster dihitung ulang hingga seluruh komponen data dikelompokkan ke dalam setiap pusat klaster, menghasilkan posisi pusat klaster baru.
Algoritma k-means clustering data bisa dibagi sesuai jarak antara data dalam kelompok yang  sudah  ditentukan.  Algoritma  tergantung  fungsi  mengukur  data  dengan  karakteristik sama. Jarak itu diukur memakai fungsi euclidean . Lalu masukkan data ke grup terdekat. Langkah-langkah pengelompokan data menggunakan algoritma k-means clustering ialah:
1) Melakukan penentuan nilai jumlah cluster yang akan dibuat.
2) Melakukan inisialisasi centroid awal secara acak.
3) Melakukan  perhitungan  jarak  pada  masing-masing  data  kepada  setiap centroid menggunakan rumus jarak euclidean berikut ini:
𝑑(𝑥, 𝑦) =   √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖 =1 (1) keterangan:
d(x,y) yaitu jarak antar variabel data hasil kuesioner dan variabel centroid x i = (x 1 ,x 2 ,...,x i ) yaitu variabel data hasil kuesioner y i = (y 1 ,y 2 ,...,y i ) yaitu variabel pada centroid
4) Kelompokkan tiap data menurut jarak paling dekat antara data dengan centroid nya
5) Melakukan  perhitungan centroid baru  dengan  keanggotaan  yang  baru  dengan  cara melakukan perhitungan rata-rata data pada cluster. Dengan rumus sebagai berikut:
𝐶 𝑘 = ( 1 n𝑘 ) ∑ 𝑑 i (3)
keterangan : c k : Centroid baru n k : jumlah data di cluster d i : cluster
6) Hitung kembali jarak tiap data dengan centroid yang baru, hingga cluster tidak berubah, maka proses clustering selesai.

## 2.9 Definisi Gaya Belajar
Gaya  belajar  yakni  cara  seseorang  memakai  kemampuannya  [13].  Menurut  Nasution (2008),  gaya  belajar  yakni  cara  yang  dilakukan  siswa  secara  konsisten  menangkap rangsangan ataupun informasi, bagaimana mereka mengingat, berpikir, serta menyelesaikan
masalah. Menurut De Poter & Hernacki (1999), model belajar manusia dibagi menjadi tiga kategori,  yakni  model  belajar  visual,  auditori  serta  kinestetik.  Belajar  visual  dengan  cara melihat, mengamati, menatap, dll. Kelebihan dari model belajar ini adalah visualnya. Untuk orang dengan model ini, mata yakni alat paling sensitif menangkap gejala belajar ataupun iritasi.  Orang  yang  mempunyai  model  belajar  visual  ini  dicirikan  oleh  preferensi  untuk kerapian  dan  kemahiran,  cenderung  berbicara  lebih  cepat,  suka  membuat  rencana  jangka panjang,  sangat  berorientasi  pada  detail,  memperhatikan  cara  mereka  berpakaian  dan berpenampilan,  penampilan  lebih  mudah  diingat  daripada  mendengarkan,  Mengingat  hal- hal  menggunakan  deskripsi  visual,  tak  mudah  terganggu  oleh  kebisingan  ketika  belajar, merupakan  pembaca  cepat  serta  rajin,  lebih  suka  membaca  sendiri  daripada  dibaca  oleh orang lain, tak mudah percaya pada masalah apapun sampai mental tertentu,  Suka corat- coret yang tidak berarti pada panggilan telepon ataupun rapat, lebih suka akting dibanding pidato, lebih suka seni dibanding musik, sering tahu harus berkata apa, namun tak pandai memilih kata, terkadang suka sulit berkonsentrasi apakah mereka mau mengikuti.
Pembelajaran  auditori  adalah  cara  belajar  dengan  mendengarkan.  Individu  bergaya belajar dominan memakai pendengaran bagi kegiatan belajarnya. Individu mudah dipelajari dan  siap  menangkap  rangsangan  ataupun  melalui  rangsangan  telinga.  Orang  yang mempunyai gaya belajar auditori mempunyai kemampuan auditori. Orang dengan tipe gaya belajar auditori dicirikan oleh banyak berbicara sendiri di  tempat  kerja, mudah terganggu oleh  kebisingan  atau  keributan  di  sekitarnya,  sering  menggerakkan  bibir  dan  mengatakan apa yang mereka tulis di buku saat membaca, dan lebih suka membaca  secara keras serta mendengarkan terhadap sesuatu, bisa dengan mudah mengulang serta meniru nada, tangga nada,  serta  intonasi,  merasa  menulis  sulit  tetapi  mudah  untuk  bercerita,  berbicara  dengan lancar, lebih menyukai musik daripada seni lain, belajar lebih banyak mendengarkan serta mengingat  yang  dibahas  dibanding  apa  yang  dilihat,  suka  berbicara,  berdiskusi  serta menguraikan hal-hal detail dan lebih baik mengeja dengan keras dibanding menuliskannya.
Belajar kinestetik yakni cara belajar lewat gerakan, kerja serta sentuhan. Fokusnya adalah belajar mengutamakan rasa  serta gerakan tubuh.  Orang  yang mempunyai  gaya belajar ini belajar lebih mudah ketika mereka bergerak, menyentuh atau bertindak. Orang dengan gaya belajar kinestetik dicirikan dengan bicara perlahan, menyentuh untuk diperhatikan, berdiri saat bicara dengan orang, berorientasi pada tubuh serta sering bergerak, mengingat dengan berjalan serta melihat, dan membaca dengan jari sebagai penunjuk, memakai isyarat tubuh secara ekstensif, tak bisa duduk diam dalam waktu lama, tak bisa menulis dengan baik, mau melakukan sesuatu, suka permainan yang sibuk.

## 2.10 Definisi Aplikasi
Aplikasi  adalah software yang  untuk  melakukan  suatu  perintah  yang  diberikan  oleh manusia, yang bertujuan untuk membantu beberapa aktivitas manusia seperti, pengolahan atau  pembuatan  dokumen,  pelayanan  masyarakat,  dan  berbagai  aktivitas  lainnya.  Berikut merupakan pengertian aplikasi yang telah dikemukakan para ahli [7]:
1) Menurut Sri Widianti, arti aplikasi yakni software yang dibuat sebagai front end sistem untuk  mengelola  data  hingga  jadi  sebuah  informasi  yang  memiliki  manfaat  untuk pemakainya [7].
2) Menurut  Rachmad  Hakim  S,  aplikasi  yakni software yang  diciptakan  dengan  tujuan khusus, seperti: olah dokumen, permainan, dsb  [7].
3) Menurut Ali Zaki serta Smitdev Community , aplikasi yakni komponen dengan manfaat sebagai media untuk mengoperasikan pengolahan data, seperti: membuat serta mengolah file ataupun dokumen  [7].

## 3. Metode Penelitian
Metode rekayasa software yang akan dipakai yaitu paradigma model waterfall . Metode waterfall ini memudahkan pengembang memahami yang dikembangkan ketika spesifikasi kebutuhan  tidak  jelas,  maka  saat  aplikasi  dikembangkan  akan  jadi  lebih  mudah  sebab pemakai tahu apa yang diharapkannya. Dibawah ini merupakan gambaran tahapan-tahapan dalam metode model waterfall pada gambar 1 [14]:
Gambar 1. Model Waterfall Pressman [14]
Berikut ini rincian tahapan di metode waterfall menurut R.S. Pressman [14]:

## 1) Communication
Sebelum mengawali pekerjaan teknis, penting untuk berkomunikasi bersama klien guna memahami  serta  mencapai  tujuan.  Hasil  komunikasi  ini  yakni  inisialisasi  proyek, misalnya analisa masalah serta mengumpulkan data, memudahkan mendiskripsikan fitur serta kegunaan software . Proses mengumpulkan data tambahan tersedia melalui artikel, jurnl & dunia maya.
2) Planning Selama fase perencanaan, menjabarkan perkiraan tugas teknis, resiko, sumber daya untuk menciptakan  prosedur,  &  produk  kerja  yang  dibuat,  serta  melakukan rescheduling pekerjaan, untuk melacak alur kerja sistem.
3) Modeling
Fase  ini  yakni  perancangan  arsitektur  sistem  serta  pemodelan,  berfokus  ke  rancangan struktur data, arsitektur software , tampilan antarmuka, algoritma program, dll. Tujuanya untuk mengerti & mengetahui garis besar apa yang dikerjakan.
4) Construction
Fase build ini yakni proses menerjemahkan bentuk desain ke dalam kode yang bisa dibaca mesin.  Sesudah  koding  selesai,  sistem  diuji  bersama  dengan  kode  yang  sudah  dibuat. Tujuannya yakni menemukan kesalahan sehingga dapat diperbaiki di kemudian hari.
5) Deployment Fase  penyebaran  yakni  fase  di  mana software diimplementasikan  ke  pelanggan, pemeliharaan software teratur, update software , penilaian Kembali kinerja software , serta pengembangan software menurut feedback yang diberikan sehingga sistem bisa berfungsi serta berkembang menurut fungsinya.

## 3.1 Metode Pengumpulan Data
1) Observasi
Pada  tahap  observasi,  penulis  meneliti  dengan  menganalisis  data-data  dan  mencari informasi yang berkaitan dengan judul.
2) Kuesioner
Pada tahap ini, penulis memberikan daftar pertanyaan yang wajib diisi responden yaitu mahasiswa.
3) Studi Pustaka
Di fase ini, penulis mencari data dari banyak sumber, serta membaca serta mempelajari buku,  jurnal,  dan  artikel  terkait  masalah  penelitian  yang  bakal  dibahas  sesuai  dengan judul.

## 3.2 Identifikasi Permasalahan
Permasalahan pada penelitian ini yaitu fakta yang peneliti peroleh di proses pembelajaran mata  kuliah  Pemrograman  Web  Lanjut  di  Program  Studi  Teknik  Informatika  Fakultas Teknik  Universitas  Suryakancana  Cianjur,  Materi  kuliah  terbukti  sulit  diterima  oleh mahasiswa. Hal ini dikarenakan metode pembelajaran yang diberikan hanya fokus pada gaya belajar tertentu, sedangkan dosen kurang memperhatikan gaya belajar mahasiswa lainnya. Jika ini berlanjut bakal memberi dampak ke hasil belajar siswa. Tiap siswa belajar secara berbeda,  terutama  dalam  hal  menerima  serta  mengelola  informasi.  Perbedaan  ini menyebabkan tiap orang berperilaku berbeda, tergantung pada apa yang mereka minati.

## 3.3 Identifikasi Masalah
Dari identifikasi masalah, peneliti bisa mengatasi hal ini dan memungkinkan mahasiswa mengenali  gaya  belajarnya  untuk  memudahkan  memahami  materi  dosen  dan  demikian memproses  materi  dengan  mudah.  Apabila  materi  mudah  dipahami  serta  diingat,  mudah untuk  melakukan  tes  atau  penilaian,  yang  meningkatkan  kinerja  akademik.  Ada  beberapa solusi dari permasalahan tersebut, salah satunya berasal dari bidang teknis yaitu clustering pada data  mining menggunakan  algoritma clustering  k-means .  Guna  memudahkan pengelompokan  gaya  belajar  mahasiswa  berdasarkan  gaya  belajarnya  dibutuhkan  suatu aplikasi data  mining yang  dapat  memudahkan  para  dosen  untuk  menentukan  metode pembelajaran sesuai gaya belajar mahasiswa serta bisa menaikkan hasil belajar mahasiswa.

## 3.4 Kebutuhan Fungsional
Requirement analysis atau analisis persyaratan diperlukan mengumpulkan serta merinci persyaratan  level  tinggi  dari  aplikasi  serta  untuk  menentukan  fungsi  dasar  yang  harus dilakukan  perangkat  lunak.  Aplikasi  yang  dibuat  wajib  memiliki  fungsi  utama  guna penyelesaian masalah di lembaga. Fungsi yang dimaksud yakni apa saja yang bisa diadakan memakai aplikasi data mining memakai algoritma k-means clustering guna mengelompokan mahasiswa menurut gaya belajar. Beberapa fungsi utama di aplikasi yakni:
1) Login.
2) Pengelolaan Data Matakuliah.
3) Pengelolaan Data Mahasiswa.
4) Pengelolaan Data Profil Dosen.
5) Pengisian Kuesioner.
6) Perhitungan Clustering Algoritma K-Means .

## 3.5 Kebutuhan Non Fungsional
Analisis  ini  meliputi  analisis  pengguna, hardware ,  serta software .  Kebutuhan  non fungsional perlu dianalisa menentukan spesifikasi keperluan sistem yang bakal dibangun.

## 3.5.1 Analisis Pengguna
Analisis pengguna menentukan siapa yang memakai aplikasi serta apa yang bisa diadakan pengguna  di  aplikasi.  Berikut  ini  adalah  pengguna  aplikasi data  mining yang  memakai algoritma k-means clustering guna mengelompokkan siswa menurut gaya belajarnya:
1) Dosen
Dosen  dapat  menggunakan  aplikasi  ini  untuk  mengakses  seluruh  fungsi  yang  ada  di halaman dosen.
2) Mahasiswa
Mahasiswa dapat  menggunakan  aplikasi  ini untuk  seluruh fungsi yang  ada di  halaman mahasiswa.

## 3.5.2 Analisis Perangkat Keras
Analisis perangkat keras pada tabel 1 mempunyai tujuan mencukupi kebutuhan minimal dari software yang menjalankan aplikasi. Berikut tabel software minimal yang dibutuhkan dan menyesuaikan kebutuhan web hosting untuk menjalankan aplikasi data mining memakai algoritma k-means clustering guna mengelompokan mahasiswa berdasarkan gaya belajar:
Tabel 1. Kebutuhan Perangkat Keras No Perangkat Spesifikasi 1 Processor Intel (R) Core (TM) i5-7200U CPU @ 2.5 GHz 2 Harddisk 500 GB 3 Memory 4 GB RAM 4 Mouse Standar 5 Keyboard Standar 6 Monitor Standar

## 3.5.3 Analisis Perangkat Lunak
Analisis perangkat lunak mendefinisikan perangkat lunak yang dipakai komputer untuk jadi  pendukung  supaya  aplikasi  bisa  berjalan  semestinya.  Berikut software untuk menjalankan  aplikasi data  mining memakai  algoritma k-means clustering untuk mengelompokan mahasiswa berdasarkan gaya belajar:
1) Sistem Operasi Windows 10.
2) Visual Paradigm UML 8.0.
3) Balsamiq Mockups.
4) XAMPP.
5) Web Browser.
6) Visual Studio Code.
7) Bahasa Pemrograman PHP.
3.6 Perancangan
1) Use Case Diagram Use case diagram aplikasi data mining yang menggunakan algoritma k-means clustering guna mengelompokan mahasiswa berdasarkan gaya belajar terdapat 6 use case . Jika dosen dan  mahasiswa  ingin  masuk  ke  dalam  halaman  utama  serta  seluruh  halaman  di  halaman utama  sesuai  hak  aksesnya,  sehingga  wajib login dulu  supaya  bisa  mengaksesnya . Di gambarkan pada gambar 2 sebagai berikut:

## Gambar 2. Use Case Diagram
2) Swimlane Diagram
Swimlane diagram perhitungan clustering algoritma k-means menunjukan aktifitas dosen yang dapat memilih kelas dan matakuliah untuk melihat perhitungan clustering algoritma k- means terhadap data hasil pengisian kuesioner gaya belajar mahasiswa dan juga dosen dapat mencetak  hasil.  Berikut  gambar  3  menggambarkan Swimlane  diagram perhitungan clustering algoritma k-means:

## Gambar 3. Swimlane Diagram
3) Class Diagram
Berikut  gambar  4  yakni class  diagram pembuatan  aplikasi data  mining memakai algoritma k-means clustering guna mengelompokan mahasiswa berdasarkan gaya belajar:
Gambar 4. Class Diagram

## 4. Hasil dan Pembahasan
Data yang digunakan merupakan hasil dari pengumpulan data melalui google formulir dan  menghasilkan  sebanyak  9  data  untuk  dijadikan  sebagai  data  yang  dimodelkan menggunakan k-means clustering . Berikut ini link formulir kuesioner https://docs.google.com/document/d/1PBfPGdbUc6CIOBOHxHNzMLokdVuLBbAA/edit ?usp=sharing&ouid=116371184902294932708&rtpof=true&sd=true .  Berikut  pada  tabel  2 merupakan hasil kuesioner gaya belajar mahasiswa:
Tabel 2. Hasil Kuesioner Gaya Belajar Mahasiswa Data Ke-i NPM Nama Kelas Visual Auditorial  Kinestetik 1 5520118016 Tiara IF A 2018 15 17 15 2 5520118041 Nabila IF A 2018 15 13 13 3 5520118032 Anggun IF A 2018 13 16 18 4 5520118013 Ujang IF A 2018 17 12 20 5 5520118002 Haikal IF A 2018 11 12 13 6 5520118015 Raihan IF A 2018 14 18 10 7 5520118044 Nisa IF A 2018 15 14 12
8 5520118005 Ridwan IF A 2018 13 18 14 9 5520118014 Susi IF A 2018 12 12 7
Berikut  ini  adalah  contoh  kasus  dan  perhitungan  menggunakan  algoritma k-means clustering :
1) Menentukan jumlah cluster data pada penelitian ini yaitu berjumlah 3 cluster .
Pada tabel 2 nilai visual, auditorial, dan kinestetik seperti mahasiswa Tiara memiliki nilai 15, 17, 15 diambil dari hasil pengisian kuesioner gaya belajar mahasiswa yang diisi oleh mahasiswa tersebut.
Tabel 3. Titik Pusat Awal Tiap Cluster Titik Pusat Awal Visual Auditorial Kinestetik Cluster 1 15 13 13 Cluster 2 11 12 13 Cluster 3 13 18 14
2) Menghitung  jarak  setiap  data  ke  pusat cluster antara  objek  ke centroid dengan perhitungan jarak euclidean .
𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑖 ) = √(𝑥 𝑖𝑎 −   µ 𝑗𝑎 )²+(𝑥 𝑖𝑛 −   µ 𝑗𝑛 )² (1)
𝑑 11 = √(15 2 − 15 2 ) + (17 2 − 13 2 ) + (15 2 − 13 2 ) = 4.47 𝑑 12 = √(15 2 − 11 2 ) + (17 2 − 12 2 ) + (15 2 − 13 2 ) = 6.71
𝑑 13 = √(15 2 − 13 2 ) + (17 2 − 18 2 ) + (15 2 − 14 2 ) = 2.45
3) Kelompokan data ke dalam cluster dengan jarak minimal
Tabel 4. Perhitungan Setiap Data Ke Setiap Cluster Iterasi 1 Nama Visual Auditorial  Kinestetik Cluster Center 1 Jarak Record Ke CC-1 V1 A1 K1 Tiara 15 17 15 15 13 13 4,47 Nabila 15 13 13 15 13 13 0,00 Anggun 13 16 18 15 13 13 6,16 Ujang 17 12 20 15 13 13 7,35 Haikal 11 12 13 15 13 13 4,12 Raihan 14 18 10 15 13 13 5,92 Nisa 15 14 12 15 13 13 1,41 Ridwan 13 18 14 15 13 13 5,48 Susi 12 12 7 15 13 13 6,78
Tabel 5. Lanjutan Tabel 4. Tabel Perhitungan Setiap Data Ke Setiap Cluster Iterasi 1 Nama Cluster Center 2 Jarak Record Ke CC-2 Cluster Center 3 Jarak Record Ke CC-3 Cluster V2  A2 K2 V3  A3 K3 Tiara 11  12 13 4,47 13 18 14 2,45 3 Nabila 11  12 13 0,00 13 18 14 5,48 1
Berdasarkan  tabel  4  tersebut  didapatkan  hasil  perhitungan  jarak euclidean sebagai berikut:
Cluster 1 = {Nabila, Ujang, Nisa} Cluster 2 = {Haikal, Susi} Cluster 3 = {Tiara, Anggun, Raihan, Ridwan}
4) Setelah semua data ditempatkan ke dalam cluster yang terdekat, kemudian hitung kembali pusat cluster yang  baru  berdasarkan  rata-rata  anggota  yang  ada  pada cluster tersebut. Setelah didapatkan titik pusat yang baru dari setiap cluster , lakukan kembali dari langkah ketiga hingga titik pusat dari setiap cluster tidak berubah lagi dan tidak ada lagi data yang berpindah dari satu cluster ke cluster yang lain.
Tabel 6. Pengelompokan Data Dari Iterasi 1
Nama Cluster 1 Cluster 2 Visual Auditorial  Kinestetik Visual Auditorial Kinestetik Tiara 0 0 0 0 0 0 Nabila 15 13 13 0 0 0 Anggun 0 0 0 0 0 0 Ujang 17 12 20 0 0 0 Haikal 0 0 0 11 12 13 Raihan 0 0 0 0 0 0 Nisa 15 14 12 0 0 0 Ridwan 0 0 0 0 0 0 Susi 0 0 0 12 12 7 Jumlah 47 39 45 23 24 20 Jumlah Data 3 3 3 2 2 2 Centroid baru 15,67 13,00 15,00 11,50 12,00 10,00
Tabel 7. Lanjutan Tabel 6. Pengelompokan Data Dari Iterasi 1
Nama Cluster 3 Visual  Auditorial  Kinestetik Tiara 15 17 15 Nabila 0 0 0 Anggun 13 16 18 Ujang 0 0 0 Haikal 0 0 0 Raihan 14 18 10 Nisa 0 0 0 Ridwan 13 18 14 Susi 0 0 0
Anggun 11  12 13 6,16 13 18 14 4,47 3 Ujang 11  12 13 7,35 13 18 14 9,38 1 Haikal 11  12 13 4,12 13 18 14 6,40 2 Raihan 11  12 13 5,92 13 18 14 4,12 3 Nisa 11  12 13 1,41 13 18 14 4,90 1 Ridwan 11  12 13 5,48 13 18 14 0,00 3 Susi 11  12 13 6,78 13 18 14 9,27 2
Jumlah 55 69 57 Jumlah Data 4 4 4 Centroid baru 13,75 17,25 14,25
Berdasarkan tabel 6 dan tabel 7 diatas diperoleh hasil sebagai berikut: Cluster 1 berjumlah 3 data (Nabila, Ujang, dan Nisa), Cluster 2 berjumlah 2 data (Haikal dan Susi), dan Cluster 3  berjumlah  4  data  (Tiara,  Anggun,  Raihan,  dan  Ridwan).  Setelah  mendapatkan  hasil perhitungan iterasi 1, maka selanjutnya menghitung iterasi yang kedua. Dalam hal ini, nilai centroid yang  digunakan  berbeda,  harus  menghitung  nilai centroid baru  dengan  cara menjumlahkan  nilai cluster yang  ada  di  kolom C1,  C2,  dan  C3  setelah  itu  dibagi  dengan jumlah data itu sendiri.
Tabel 8. Titik Pusat Kedua Tiap Cluster Titik Pusat Kedua Visual Auditorial Kinestetik Cluster 1 15,67 13 15 Cluster 2 11,50 12 10 Cluster 3 13,75 17,25 14,25 Tabel 9. Perhitungan Setiap Data Ke Setiap Cluster Iterasi 2 Nama Visual  Auditorial  Kinestetik Cluster Center 1 Jarak Record Ke CC-1 V1 A1 K1 Tiara 15 17 15 15,67 13 15 4,06 Nabila 15 13 13 15,67 13 15 2,11 Anggun 13 16 18 15,67 13 15 5,01 Ujang 17 12 20 15,67 13 15 5,27 Haikal 11 12 13 15,67 13 15 5,18 Raihan 14 18 10 15,67 13 15 7,27 Nisa 15 14 12 15,67 13 15 3,23 Ridwan 13 18 14 15,67 13 15 5,76 Susi 12 12 7 15,67 13 15 8,86
Tabel 10.Lanjutan Tabel 9. Perhitungan Setiap Data Ke Setiap Cluster Iterasi 2
Nama Cluster Center 2 Jarak Record Ke CC-2 Cluster Center 3 Jarak Record Ke CC- 3 Cluster V2 A2  K2 V3 A3 K3 Tiara 11,5  12 10 7,89 13,75 17,25  14,25 1,48 3 Nabila 11,5  12 10 4,72 13,75 17,25  14,25 4,60 1 Anggun 11,5  12 10 9,07 13,75 17,25  14,25 4,02 3 Ujang 11,5  12 10 11,41 13,75 17,25  14,25 8,44 1 Haikal 11,5  12 10 3,04 13,75 17,25  14,25 6,06 2 Raihan 11,5  12 10 6,50 13,75 17,25  14,25 4,32 3 Nisa 11,5  12 10 4,50 13,75 17,25  14,25 4,15 1 Ridwan 11,5  12 10 7,37 13,75 17,25  14,25 1,09 3 Susi 11,5  12 10 3,04 13,75 17,25  14,25 9,12 2
Berdasarkan  tabel  9  dan  tabel  10  diatas  didapatkan  hasil  perhitungan  jarak euclidean sebagai berikut:
Cluster 1 = {Nabila, Ujang, Nisa} Cluster 2 = {Haikal, Susi} Cluster 3 = {Tiara, Anggun, Raihan, Ridwan}
Berdasarkan  tabel  6,  tabel  7,  tabel  9  dan  tabel  10  dapat  dilihat  bahwa  posisi cluster memiliki nilai cluster yang sama dan tidak ada perubahan. Sehingga proses perhitungan k- means berhenti  pada  iterasi  ke-2,  karena  iterasi  ke-2  sama  hasilnya  dengan  iterasi sebelumnya. Diperoleh hasil dari posisi cluster 1 berjumlah 3 data, cluster 2 berjumlah 2 data dan cluster 3 berjumlah 4 data.
Selanjutnya, pada fase ini proses lanjutan hasil analisis serta perancangan sebelumnya, sehingga  dapat  menghasilkan  sebuah  aplikasi data  mining memakai  algoritma k-means clustering guna mengelompokan mahasiswa berdasarkan gaya belajar sebagai berikut:

## 4.1 Antarmuka
1) Antarmuka Halaman Perhitungan Clustering Algoritma K-Means
Halaman  perhitungan clustering algoritma k-means yakni  halaman  dari  aplikasi  yang dapat dipakai oleh dosen melakukan proses perhitungan clustering . Implementasi dari tabel 2. Berikut link aplikasi dapat diunduh di https://github.com/fitrhndyn/kmeans.git .
Gambar 5. Antarmuka Halaman Perhitungan Clustering Algoritma K-Means
2) Antarmuka Halaman Hasil Perhitungan K-Means Clustering
Halaman Hasil Perhitungan K-Means Clustering yakni halaman dari aplikasi yang dapat dipakai oleh dosen guna melihat proses hasil perhitungan k-means clustering dan mencetak hasilnya. Implementasi dari tabel 9.

## Gambar 6. Antarmuka Halaman Hasil Perhitungan K-Means Clustering

## 4.2 Pengujian
Pengujian yakni bagian penting dari siklus pengembangan software . Uji diadakan guna memastikan  kualitas  serta  untuk  mengidentifikasi  kelemahan  dalam software .  Tujuan pengujian  ini  yakni  memastikan software yang  dibangun  dengan  kualitas  solid.  Uji  ini menggunakan metode kotak hitam ( blackbox ) pada aplikasi data mining memakai algoritma k-means clustering guna  mengelompokan  mahasiswa  berdasarkan  gaya  belajar.  Uji black box memfokuskan ke persyaratan fungsional software . Berikut dibawah ini tabel 2 ialah tabel pengujian:
Tabel 11. Tabel Pengujian Perhitungan Clustering Algoritma K-Means No Skenario Pengujian Hasil yang Diharapkan Status 1 Menekan menu perhitungan clustering algoritma k- means.
Sistem menampilkan halaman perhitungan k-means clustering. Sesuai 2 Memilih kelas dan matakuliah, dan menekan tombol hitung. Sistem menampilkan halaman perhitungan k-means clustering . Sesuai 3 Menekan tombol cetak. Sistem menampilkan preview pdf hasil. Sesuai

## 5. Kesimpulan
Dari  hasil  permasalahan  dari  pembahasan  aplikasi data  mining memakai  algoritma k- means clustering guna  mengelompokan  mahasiswa  berdasarkan  gaya  belajar,  sehingga dapat  disimpulkan  aplikasi data  mining memakai  algoritma k-means clustering ini  dapat mengelompokan  mahasiswa  berdasarkan  gaya  belajarnya.  Aplikasi data  mining memakai algoritma k-means clustering guna  mengelompokan  mahasiswa  berdasarkan  gaya  belajar dalam  proses  mengelompokan  diyakini  lebih  efektif  dan  efisien.  Ini  dapat  dilihat  melalui ketepatan dan kecepatan waktu mengelompokan mahasiswa serta memudahkan para dosen untuk  menentukan  metode  pembelajaran  sesuai  gaya  belajar  mahasiswa  sehingga  dapat menaikkan hasil belajar mahasiswa.

## Ucapan Terima Kasih
Peneliti  ucapkan  terimakasih  kepada  mahasiswa,  dosen,  dan  Program  Studi  Teknik Informatika  Fakultas  Teknik  Universitas  Suryakancana  atas  izin  serta  mendukung  proses penelitian.

## Daftar Pustaka
[1] J. Ramadandi, S, “Klasifikasi Gaya Belajar Mahasiswa Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” J. Teknol. dan Inf. , vol. 10, no. September, pp. 170–179, 2020, doi: 10.34010/jati.v10i2.
[2] D. Prastyo, A. Anturi, and A. M. Fanny, “Perbedaan Hasil Belajar Mahasiswa PGSD UNIPA  Surabaya  dengan  Model  Mnemonik  pada  Materi  Peta,  Atlas  dan  Globe Ditinjau dari Gaya Belajar Audio, Visual dan Kinestetik,” TRIHAYU J. Pendidik. … , vol. 4, no. 1, pp. 199–207, 2017, [Online].
Available:
https://jurnal.ustjogja.ac.id/index.php/trihayu/article/view/2117
[3] Butarbutar and Dkk, “Komparasi Kinerja Algoritma Fuzzy C-Means dan K-Means dalam  Pengelompokan  Data  Siswa  Berdasarkan  Prestasi  Nilai  Akademik  Siswa  ( Studi Kasus : SMP Negeri 2 Pematangsiantar ),” J. Ris. Inf. Tek. Inform. , vol. 1, no. 2012, pp. 46–55, 2016.
[4] I. Kamila, U. Khairunnisa, and M. Mustakim, “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan Data Transaksi Bongkar Muat di Provinsi Riau,” J.  Ilm.  Rekayasa  dan  Manaj.  Sist.  Inf. ,  vol.  5,  no.  1,  p.  119,  2019,  doi: 10.24014/rmsi.v5i1.7381.
[5] ella  dawiyah,  “Angket  Gaya  Belajar,” Scribd .  2012.  [Online].  Available: https://id.scribd.com/doc/108518328/Angket-Gaya-Belajar
[6] R. ANDREA, S. Palupi, and S. Qomariah, “Cluster Analysis for Learning Style  of Vocational High School Student Using K-Means and FUZZY C-MEANS (FCM),” J. Penelit. Pos dan Inform. , vol. 7, no. 2, p. 121, 2017, doi: 10.17933/jppi.2017.070204.
[7] S. F. Pane, W. K. Sari, and Z. A. Wicaksono, Membuat Aplikasi Pengolahan Data Administrasi Barang Menggunakan Aplikasi Apex Online , 1st ed. Bandung: Kreatif
Industri Nusantara, 2020. [Online]. Available:
https://www.google.co.id/books/edition/Membuat_Aplikasi_Pengolahan_Data_Adm inis/3s3XDwAAQBAJ?hl=id&gbpv=1&dq=Membuat+Aplikasi+Pengolahan+Data +Administrasi+Barang+Menggunakan+Aplikasi+Apex+Online&printsec=frontcove r
[8] E. Buulolo, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi , 1st ed. Yogyakarta: Deepublish, 2020. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?hl=id&lr=&id=- K_SDwAAQBAJ&oi=fnd&pg=PP1&dq=Data+Mining+Untuk+Perguruan+Tinggi &ots=KdDu5Vu5Rl&sig=7RLJ5DNFNTgIdt5tsoG7eHnvtSs&redir_esc=y#v=onep age&q=Data Mining Untuk Perguruan Tinggi&f=false
[9] D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta:
Deepublish, 2014. [Online].
Available:
https://books.google.co.id/books?hl=id&lr=&id=PoJyCAAAQBAJ&oi=fnd&pg=P R6&dq=Konsep+Data+Mining+vs+Sistem+Pendukung+Keputusan&ots=YWIl2py WgV&sig=pF2So14FnoiXUET6l5RXRLaKTR4&redir_esc=y#v=onepage&q=Kon sep Data Mining vs Sistem Pendukung Keputusan&f=false
[10]  Y. Heryadi and E. Irwansyah, Deep Learning Dan Aplikasinya Di Bidang Informasi Geospasial , 1st ed. Depok: PT. Artifisia Wahana Informa Teknologi, 2020. [Online]. Available:
https://books.google.co.id/books?hl=id&lr=&id=UorwDwAAQBAJ&oi=fnd&pg=P
A4&dq=Deep+Learning+dan+Aplikasinya+di+Bidang+Informasi+Geospasial&ots =t- H2jewT8B&sig=NAyAmQOakJ0OTTPhUNI_hbtypaI&redir_esc=y#v=onepage&q =Deep Learning dan Aplikasinya di Bidang Informa
[11]  M.  Nishom,  “Perbandingan  Akurasi  Euclidean  Distance,  Minkowski  Distance,  dan Manhattan  Distance  pada  Algoritma  K-Means  Clustering  berbasis  Chi-Square,” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 4, no. 1, pp. 20–24, 2019, doi: 10.30591/jpit.v4i1.1253.
[12]  M. Wahyudi, Masitha, R. Saragih, and Solikhun, Data Mining : Penerapan Algoritma K-Means Clustering dan K-Medoids Clustering , 1st ed. Yayasan Kita Menulis, 2020. [Online].
Available:
https://www.google.co.id/books/edition/Data_Mining_Penerapan_Algoritma_K_Me ans/wQnhDwAAQBAJ?hl=id&gbpv=1&dq=Data+Mining+:+Penerapan+Algoritma +K-Means+Clustering+dan+K-Medoids+Clustering&printsec=frontcover
[13]  J. O. Papilaya  and N.  Huliselan, “Identifikasi  Gaya Belajar Mahasiswa,” J. Psikol. Undip , vol. 15, no. 1, p. 56, 2016, doi: 10.14710/jpu.15.1.56-63.
[14]  R. S. Pressman and B. R. Maxim, Software Engineering A Practitioner’s Approach , Eighth Edi. New York: McGraw-Hill Education, 2015.