## PENERAPAN K-MEANS DALAM CLUSTERISASI TINGKAT PEMAHAMAN MAHASISWA  STMIK ROYALTERHADAP  MATA KULIAH

## ETIKA  PROFESI
Feby Wulandari Sembiring 1 , Wiwin Handoko 2 *, Firdha Agis Utami Batu Bara 1 , Sulaseh 1 1 Mahasiswa Prodi Sistem Informasi,  STMIK Royal
2 Prodi Sistem Informasi, STMIK Royal *email : win.van.handoko@gmail.com
Abstract: Ethics is a basic character possessed by a person in reflecting his daily life. Ethics is a picture of a person's behavior and behavior in activities in a social environment. As is the case in  the  world  of  work,  professional  ethics  is  highly  respected  because  it  characterizes  one's professionalism  in  the  world  of  work.  So  as  to  instill  good  ethical  character  in  the  world  of work,  the  STMIK  Royal  campus  has  taught  supporting  courses,  namely  professional  ethics courses  to  support  good  attitudes  and  character  in the world of profession or work. However, not all students are able to take these courses and the level of understanding of students is quite diverse,  so  clustering  or  grouping  is  needed  based  on  the level of understanding of students in understanding the course. This study uses data mining techniques with the K-Means Clustering method  to  determine  the  distribution  of  student  understanding  levels  of  professional  ethics courses. The purpose of this study was to see how far the success rate of the professional ethics course  was  proclaimed  through the results of one semester's learning and to use the clustering results  as  a  benchmark  for  developing  the  course  and as evaluation material for students who did not understand the course.
Keywords: k-means clustering;professional ethics; students;
Abstrak :  Etika  merupakan  karakter  dasar  yang  dimiliki  seseorang  dalam  mencerminkan kehidupannya  sehari  –  hari.  Etika  menjadi  gambaran  tingkah  dan  perilaku  seseorang  dalam berkegiatan  di  lingkungan  sosial.  Seperti  hal  nya  dalam  dunia pekerjaan etika profesi sangat di junjung  tinggi  karena  menjadi  ciri  khas  profesionalisme  seseorang  dalam  dunia  pekerjaan. Sehingga  untuk  menanamkan  karakter etika yang baik dalam dunia pekerjaan, kampus STMIK Royal  telah  mengajarkan  mata  kuliah  pendukung  yakni  mata  kuliah  etika  profesi  untuk menunjang  sikap  dan  karakter  yang  baik  dalam  dunia  profesi  atau  pekerjaan.  Namun,  tidak semua  mahasiswa  mampu  mengikuti  mata  kuliah  tersebut  dan  tingkat  pemahaman mahasiswa yang  tergolong  beragam  sehingga  diperlukan  clustering  atau  pengelompokan  berdasarkan tingkat  pemahaman  mahasiswa  dalam  memahami  mata  kuliah  tersebut.  Penelitian  ini menggunakan  teknik  data  mining  dengan  metode  K-Means  Clustering  untuk  mengetahui persebaran tingkat pemahaman mahasiswa terhadap mata kuliah etika profesi. Tujuan penelitian ini  untuk  melihat  sejauh  mana  tingkat  keberhasilan  mata kuliah etika profesi yang dicanangkan lewat  hasil  pembelajaran  satu  semester  dan  menjadikan  hasil  clustering  tersebut  sebagai  tolak ukur  untuk  mengembangkan  mata  kuliah  tersebut  dan  menjadi  bahan evaluasi bagi mahasiswa yang tidak memahami mata kuliah tersebut. Hasil dari  clustering dalam penelitian ini terdiri atas 3 yaitu mahasiswa dengan tingkat pemahaman Baik, Cukup Baik dan Tidak Baik.
Kata Kunci : etika profesi, mahasiswa, k-means clustering.

## PENDAHULUAN
Mata  kuliah  merupakan  satuan  ilmu  pelajaran  yang  sudah  teroganisir  dan tersusun  secara  rinci  dan  sistematis  berupa  materi  pembelajaran  untuk  mahasiswa  di tingkat  perguruan  tinggi.  Mata  kuliah  menjadi  sumber  pengetahuan  bagi  mahasiswa untuk  memperoleh  suatu  ilmu  baru  yang  lebih  luas  [1].  Pada  kalangan  mahasiswa, terdapat  berbagai  jenis  mata  kuliah  yang  di  berikan  oleh  perguruan  tinggi  untuk  melatih karakter,  pola  pikir  serta  etika  mahasiswanya.  Salah  satu  contoh  yang  ada  di  STMIK Royal  Kisaran  adalah  adanya  mata  kuliah  etika  profesi  yang  diperuntukan  bagi mahasiswa  tingkat  3.
Etika  profesi  merupakan  prinsip-prinsip  yang  berlaku  pada  profesi  tertentu  yang dinyatakan  dalam  kode  etik  yang  menjadi  pegangan  dalam  menentukan  batasan  yang dilakukan  oleh  pengemban  profesi  tertentu[2].  Mata  kuliah  ini  merupakan  mata  kuliah pendukung  bagi  mahasiswa  dalam  memahami  etika,  norma  dan  kode  etik  pada  profesi untuk  dapat memenuhi  tanggung  jawab  sebagai  pengemban  suatu  profesi.
Pentingnya  etika  dalam  dunia  kehidupan  sehari-hari  merupakan  representasi  dari sikap  dan  perilaku  seseorang  dalam  hidup  bersosialisasi.  Pada  ruang  lingkup  pekerjaan etika  merupakan  sebuah  sikap  profesional  seseorang  dalam  bertanggung  jawab  terhadap lingkungan  dan  pekerjaan  yang  sedang  di  kerjakan  [3],  sehingga  untuk  menghasilkan lulusan  yang  berkarakter  dan  beretika  baik,  kampus  STMIK  Royal  sudah  mengajarkan mata  kuliah  etika  profesi  dengan  harapan  mahasiswanya  dapat  mengimplementasikan ilmu  tersebut  dalam  dunia  kerja ke depannya.
Namun  permasalahannya  adalah  tidak  semua  mahasiswa  mampu  mengikuti dengan  baik  mata  kuliah  etika  profesi  tersebut.  Berdasarkan  pengamatan  data  hasil pembelajaran  mata  kuliah  etika  profesi  yang  diperoleh  dari  semester  6  masih  terdapat mahasiswa  yang  belum  maksimal  dalam  memahami  mata  kuliah  tersebut.  Untuk  itu agar  dapat  mengetahui  tingkat  pemahaman  mahasiswa  STMIK  Royal  Kisaran  terkhusus semester  6  diperlukan  sebuah  teknik  klasterisasi  untuk  mengetahui  persebaran  tingkat pemahaman  mahasiswa  dalam  memahami  mata  kuliah  etika  profesi  tersebut.
Untuk  mengetahui  klaster  tingkat  pemahaman  mahasiswa,  penelitian  ini menggunakan  teknik data  mining untuk  menggali  data  dan  memproses  data  tersebut dengan  metode K-Means  Clustering untuk  mengetahui  klaster  tingkat  pemahaman mahasiswa  dalam  mata  kuliah  etika  profesi.
Penelitian  ini  menggunakan  kriteria  berupa  hasil  nilai  dari  Tugas  1,  Tugas  2, Tugas  3,  Nilai  Ujian  Tengah  Semester  dan  Nilai  Ujian  Akhir  Semester.  Dari  hasil  nilai tersebut maka akan diketahui hasil tinjauan mahasiswa berdasarkan  tingkat pemahamannya  selama  belajar  mata  kuliah  etika  profesi  selama  satu semester.
Hasil  dari clustering dalam  penelitian  ini  terdiri  atas  3  yaitu  mahasiswa  dengan tingkat  pemahaman  Baik,  Cukup  Baik  dan  Tidak  Baik  [4].  Tujuannya  adalah  apabila diketahui  mahasiswa  dengan  tingkat  pemahaman  kategorisasi  baik  pada  mata  kuliah etika  profesi  maka  hal  tersebut  dapat  menjadi  tolak  ukur  tingkat  keberhasilan  mata kuliah  etika  profesi  dan  semakin  dikembangkan  agar  mahasiswa  benar-benar  memiliki etika  yang  baik  dalam  dunia  profesi.  Namun,  apabila  mahasiswa  dengan  tingkat pemahaman  Tidak  Baik  maka  akan  menjadi  bahan  evaluasi  bagi  mahasiswa  tersebut dan  melalui  hasil clustering dapat  menjadi  tolak  ukur  bagi  dosen  pengampu  untuk
mengetahui  alasan  mengapa  mahasiswa  tersebut  tidak  lulus  tingkat  pemahamannya  agar kedepannya  dapat dilakukan  perbaikan  [5].

## METODE
Pada  penelitian  ini  menggunakan  teknik clustering dalam  konsep  data data mining. Data  mining merupakan  proses  menggali  dan  menambang  data  yang  berjumlah besar  untuk  menemukan  pola  yang  terbentuk  dari  kumpulan  data  yang  sangat  besar  [6]. Menurut  Berry  dan  Linoff data  mining adalah  sebuah  proses  analisa  dari  dan  mencari pola  dari  basis  data  yang  bertujuan  untuk  menemukan  aturan  dari  data  sebelumnya  [7]. Data  Mining merupakan  sebuah  proses  mencari  atau  menemukan  pola  dengan  teknik menggali  data  yang  berjumlah  sangat  besar  dari  basis  data  untuk  memperoleh  informasi baru dari  data tersebut.
Salah  satu  metode  klasterisasi  dalam data  mining yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  metode K-Means. Metode K-Means  Clustering menjadi  salah  satu metode  klasterisasi  yang  paling  sering  digunakan  dalam  penelitian  karena K-Means mudah  di  implementasikan  dan  mampu  mengelompokkan  data  berdasarkan  kriteria terentu  yang  hampir  sama  dengan  data  lainnya  sehingga  lebih  mudah  diketahui  jenis klaster  dari  sebuah  sebaran  data [8].
K-Means  Clustering dikategorikan  dalam  metode Unsupervised  Learning yaitu teknik  pembelajaran  dalam  data  mining  dimana  data  yang  digunakan  tidak  memiliki class/ label  yang  menjadi  target  [9][10].  Dengan  kata  lain  jenis  variabel  yang  terdapat dalam K-Means semuanya  merupakan  variabel  kriteria.  Menurut  Sarwono  langkah- langkah  perhitungan  dalam K-Means terdiri  atas [11]:
1. Menentukan  terlebih  dahulu  banyaknya cluster yang  ingin  dicari.
2. Menentukan  titik  pusat cluster awal  centroid  sebanyak  jumlah cluster yang  sudah kita  tentukan  sebelumnya  untuk  menghitung  jarak  setiap  data  input  terhadap masing-masing centroid dengan  menggunakan  rumus  jarak euclidean  distancee yaitu  [12]:
d ( xi   j ) 2 √∑ xi-  j 2 (1)
Keterangan  : xi  adalah  data kriteria j adalah centroid pada cluster ke-n
3. Mengelompokkan  setiap  data  berdasarkan  tingkat  kedekatannya  dengan  titik  pusat ( centroid )
4. Memperbaharui  nilai centroid baru  dimana centroid baru  diperoleh  dari  rata-rata cluster dengan  menggunakan  persamaan  :
(     ) ∑ (2)
Vol. 3 No. 1, Maret 2023, hlm. 23 – 30 DOI: https://doi.org/10.33330/j-com.v3i1.2185 Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Keterangan: j t 1  adalah centroid baru  pada iterasi  (t+1) Nsj adalah  Data pada cluster Sj
5. Melakukan  perulangan  apabila  data  belum  berhenti  hingga  anggota cluster tidak ada yang  berubah.
Adapun  metodologi  penelitian  yang  digunakan  pada K-Means  Clustering mengacu  pada  konsep data  mining yang  mengacu  pada Cross-Industry  Standard Process (CRISP-DM).  CRISP-DM  merupakan  kerangka  kerja  dalam data  mining yang terdiri  dari  6  tahapan  untuk  mengidentifikasi  data  menjadi  sebuah  input  dalam  sebuah proses,  dimana  tahapan  tersebut  meliputi bussiness  understanding,  data  understanding, data preparation, modelling, deployment dan evaluation [13].
Gambar  1. Metodologi  CRISP-DM
Adapun  penjabaran  metodologi  penelitian  ini  berdasarkan  CRISP-DM  adalah sebagai  berikut  ini:

## Bussiness Understanding
Permasalahan yang mendasari penelitian ini adalah persebaran tingkat pemahaman  mahasiswa  STMIK  Royal  terhadap  mata  kuliah  etika  profesi.  Fokus penelitian  ini  melakukan  klasterisasi  baik,  cukup  baik,  dan  tidak  baik  dari  data  yang  ada menggunakan  penerapan K-Means. Dimana  diharapkan  dengan  adanya  implementasi K- Means Clustering kualitas  keputusan  yang  dihasilkan  dapat semakin  baik lagi.

## Data Understanding
Proses understanding meliputi  pengumpulan  data,  telaah  data  dasar  dan visualisasi  data.  Data  yang  akan  diolah  terkait  data  tingkat  pemahaman  mahasiswa STMIK  Royal  terhadap  mata  kuliah  etika  profesi.  Dimana  kriteria  yang  terdapat  pada data  adalah  Tugas  1  (TGS1),  Tugas  2  (TGS2),  Tugas  3  (TGS3),  UTS,  dan  UAS. Berikut visualisasi  data berupa  titik  persebaran cluster.
Vol. 3 No. 1, Maret 2023, hlm. 23 – 30 DOI: https://doi.org/10.33330/j-com.v3i1.2185 Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## Gambar  2. Visualisasi  Persebaran  Data

## Data Preparation
Merupakan  sebuah  proses  dalam  data mining untuk  mempersiapkan  data  agar data  tersebut  dapat  diolah  dengan  maksimal.  Tahapan  yang  dapat  dilakukan  dalam  data preparation berupa  pengecekan  total missing  value .  Tujuannya  adalah  untuk memperbaiki  data sehingga  hasil  pengolahan  lebih  efektif  [14].

## Modelling
Pemodelan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  model K-Means Clustering untuk  memetakan  titik  persebaran  data  [15],  sehingga  dapat  diketahui  jumlah tingkat  pemahaman  mahasiswa  STMIK Royal  terhadap  mata  kuliah  etika  profesi.

## HASIL  DAN PEMBAHASAN
Pada  data  perhitungan  tingkat  pemahaman  mahasiswa  STMIK  Royal  terhadap mata  kuliah  etika  profesi  diujikan  dengan  menggunakan  algoritma K-Means untuk menentukan  cluster  baik,  cukup  baik,  dan  tidak  baik.  Maka  ditentukan  jumlah  cluster  uji yaitu  k-3 atau 3 cluster.
Hasil  dari  perhitungan  jumlah  tingkat  pemahaman  mahasiswa  k=3  ditampilkan pada tabel  berikut.
Tabel  1. Pengelompokan  k=3 Jumlah  k=2 Jumlah  anggota Cluster Cluster 0 111 data Cluster 1 5 data Cluster 2 5 data
Dilihat  dari  hasil  pengelompokan  k=3  pada  tabel  diatas  yaitu cluster 0, cluster 1, dan cluster 2  yang  masing-masing  memiliki  jumlah  anggota cluster adalah  111  data,  5 data, dan 5 data. Dijabarkan  pada tabel  dibawah  2.
Vol. 3 No. 1, Maret 2023, hlm. 23 – 30 DOI: https://doi.org/10.33330/j-com.v3i1.2185 Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## Tabel 2. Keterangan Tiap Cluster
Cluster Keterangan 0 (111 data) Cluster ini  merupakan  data tingkat pemahaman mahasiswa  STMIK  Royal terhadap  mata  kuliah  etika profesi  dengan  rating  BAIK 1 (5 data) Cluster ini  merupakan  data tingkat pemahaman mahasiswa  STMIK  Royal terhadap  mata  kuliah  etika profesi dengan rating CUKUP BAIK 2 (5 data) Cluster ini  merupakan  data tingkat pemahaman mahasiswa  STMIK  Royal terhadap  mata  kuliah  etika profesi dengan rating TIDAK  BAIK Pada  pengujian  data  tersebut cluster masih  dalam  bentuk cluster 0,  1,  dan  2  untuk memperjelas  hasil  perhitungan cluster maka  perlu  mengganti  nama cluster sesuai dengan  penentuan cluster diawal  yaitu  Baik,  Cukup  Baik,  Tidak  Baik.  Sehingga mengghasilkan  gambar  2:
Gambar 3. Tampilan  hasil Kelulusan yang telah di cluster
Vol. 3 No. 1, Maret 2023, hlm. 23 – 30 DOI: https://doi.org/10.33330/j-com.v3i1.2185 Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Berdasarkan  dari  hasil cluster  K-Means tersebut,  dari  total  keseluruhan  121  data mahasiswa,  yang  dikelompokkan  berdasarkan cluster 0,  1,  2.  Yang  masuk  kedalam cluster 0  sebanyak  111  data  mahasiswa  yang  Baik,  untuk cluster 1  sebanyak  5  data mahasiswa  yang  Cukup  Baik,  Sedangkan  untuk cluster 2  sebanyak  5  data  mahasiswa yang  Tidak  Baik.

## SIMPULAN
Berdasarkan  analisa  dataset  dengan menggunakan  algoritma K-Means  Clustering dapat  diketahui  bahwa  terdapat  tiga  kluster  mahasiswa  terkait  tingkat  pemahaman  pada Mata  Kuliah  Etika  Profesi.  Kluster  yang  didapat  yaitu cluster 0  sebanyak  111  data mahasiswa  yang  Baik,  untuk cluster 1  sebanyak  5  data  mahasiswa  yang  Cukup  Baik, Sedangkan  untuk cluster 2  sebanyak  5  data  mahasiswa  yang  Tidak  Baik.  Hasil  ini dapat menjadi  bahan evaluasi bagi mahasiswa yang tidak memahami mata kuliah  tersebut.

## DAFTAR  PUSTAKA
[1] “Pembelajaran  Ilmu  Pengetahuan  Sosial:  Perspektif  Filosofi  dan  Kurikulum  - Dadang Supardan - Google Books.” https://books.google.co.id/books?hl=en&lr=&id=ONwEAAAQBAJ&oi=fnd&pg =PP1&dq=Mata+kuliah+menjadi+sumber+pengetahuan+bagi+mahasiswa+untuk +memperoleh+suatu+ilmu+baru+yang+lebih+luas.+&ots=i044gXuxQr&sig=tH VCIebPWhM7pu0UT9nlwurtR4&redir_esc=y#v=onepage&q&f=false (accessed
Jan. 13, 2023).
[2] S.  Early   “Penerapan  K-Means  pada  Segmentasi  Pasar  untuk  Riset  Pemasaran pada ” vol.  9  no. 4  pp. 966–973, 2022, doi:  10.30865/jurikom.v9i4.4486.
[3] S.  D.  A.  N.  P.  Insinyur   “Professional  Engineer  &  Etika  Profesi     Insinyur mekanisme  penemuan  yang  semakin  sistematis  dan  efisien  .  Kalau  saat-saat  lalu banyak”.
[4] R.  Ishak  and  A.  Bengnga   “Clustering  Tingkat  Pemahaman  Mahasiswa  Pada Perkuliahan  Probabilitas  Statistika  Dengan  Metode  K-Means ” Jambura  J. Electr. Electron. Eng. , vol. 4, no. 1, pp. 65–69, 2022, doi: 10.37905/jjeee.v4i1.11997.
[5] T.  Windiyani  and  Y.  Suchyadi   “Hubungan  Antara  Sikap  Belajar  Mahasiswa Dengan  Prestasi  Belajar  Mata  Kuliah  Etika  Profesi ” JPPGuseda  |  J.  Pendidik. Pengajaran  Guru  Sekol.  Dasar ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  52–55,  2020,  doi: 10.33751/jppguseda.v3i1.2018.
[6] N.  Zulfa   R.  I.  Auliya   and  A.  Zaenal   “Analisis  Data  Mining  Untuk  Clustering Kasus  Covid-19  Di  Provinsi  Lampung  Dengan  Algoritma  K-Means ” J.  Teknol. dan  Sist.  Inf. ,  vol.  2,  no.  2,  p.  100,  2021,  [Online].  Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[7] L.  Setiyani   M.  Wahidin   D.  Awaludin   and  S.  Purwani   “Analisis  Prediksi Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu  Menggunakan  Metode  Data  Mining  Naïve Bayes :  Systematic  Review ” Fakt.  Exacta ,  vol.  13,  no.  1,  p.  35,  2020,  doi:
Vol. 3 No. 1, Maret 2023, hlm. 23 – 30 DOI: https://doi.org/10.33330/j-com.v3i1.2185 Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
10.30998/faktorexacta.v13i1.5548.
[8] A.  F.  Khairati   A.  .  Adlina   G.  .  Hertono   and  B.  .  Handari   “Kajian  Indeks Validitas  pada  Algoritma  K-Means  Enhanced  dan  K-Means  MMCA ” Prism. Pros.  Semin.  Nas.  Mat. ,  vol.  2,  pp.  161–170,  2019,  [Online].  Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/article/view/28906
[9] “Data  Mining  Konsep  Dan  Penerapannya  -  Fitri  Marisa,  S.Kom.,  M.Pd.  ,
Anastasia  Lidya  Maukar,  S.T.,  M.Sc.,  M.M.T.  ,  Dr.  Tubagus  Mohammad Akhriza, S.Si., M.M.S.I., Ph.D. - Google Books.” https://books.google.co.id/books?hl=en&lr=&id=BtlVEAAAQBAJ&oi=fnd&pg =PP1&dq=KMeans+Clustering+dikategorikan+dalam+metode+Unsupervised+L earning+yaitu+teknik+pembelajaran+dalam+data+mining+dimana+data+yang+d igunakan+tidak+memiliki+class/label+yang+menjadi+target.&ots=t- l2CnMW8s&sig=e2t8gdmNBRrzlunX- zlBvlkP6PE&redir_esc=y#v=onepage&q&f=false  (accessed  Jan. 13, 2023).
[10]  A.  Aditya   I.  Jovian   and  B.  N.  Sari   “Implementasi  K-Means  Clustering  Ujian Nasional  Sekolah  Menengah  Pertama  di  Indonesia  Tahun  2018/2019 ” J.  Media Inform. Budidarma , vol.  4, no. 1, p. 51, 2020, doi:  10.30865/mib.v4i1.1784.
[11]  R.  K.  Dinata   S.  Safwandi   N.  Hasdyna   and  N.  Azizah   “Analisis  K-Means Clustering  pada  Data  Sepeda  Motor ” INFORMAL  Informatics J. , vol. 5, no. 1, p. 10, 2020, doi:  10.19184/isj.v5i1.17071.
[12]  R.  Hidayati   A.  Zubair   A.  H.  Pratama   and  L.  Indana   “Analisis  Silhouette Coefficientpada  6  Perhitungan  Jarak  K-Means  Clustering  Silhouette  Coefficient Analysis  in  6  Measuring  Distancesof  K-Means  Clustering ” Techno.COM ,  vol. 20, no. 2, pp. 186–197, 2021.
[13]  D.  Kurniawan  and  M.  Yasir   “Optimization  Sentimen  Analysis  using  CRISP-DM and  Naive  Bayes  Methods  Implemented  on  Social  Media ” Cybersp.  J.  Pendidik. Teknol. Inf. , vol.  6, no. 2, p. 74, 2022, doi:  10.22373/cj.v6i2.12793.
[14]  Yuda  Irawan   “Implementation  Of  Data  Mining  For  Determining  Majors  Using K-Means  Algorithm  In  Students  Of  SMA  Negeri  1  Pangkalan  Kerinci ” J.  Appl. Eng. Technol. Sci. , vol.  1, no. 1, pp. 17–29, 2019, doi:  10.37385/jaets.v1i1.18.
[15]  M.  A.  K-means  and  M.  Siahaan   “Data  Mining  Strategi  Pembangunan Infrastruktur ”  vol.  11  pp. 316–324, 2022.