## IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS DALAM PROSES PENILAIAN KUESIONER KEPADA DOSEN GUNA MENDUKUNG KEPUASAN MAHASISWA TERHADAP DOSEN
1 Bagas Parlambang, 2 Fauziah
1,2 Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional
1,2 Jl. Sawo Manila No.61, Pejaten, Pasar Minggu, Jakarta Selatan, 12520
1 bagasparlambang11@gmail.com, 2 fauziah@civitas.unas.ac.id

## Abstrak
Proses  yang  paling  penting  dalam  kegiatan  belajar  mengajar  ialah  mahasiswa  harus melakukan  pendekatan  dengan  dosen  melalui  interaksi  mahasiswa  tehadap  dosen.  Pada penelitian  ini  dilakukan  clustering  kepuasan  mahasiswa  terhadap  dosen.  Data  penelitian diperoleh  melalui  kuesioner  dosen  yang  terdapat  pada  akademik  online  Universitas  nasional untuk  mengetahui  kepuasaan  mahasiswa  terhadap  dosen.  Data  yang  diperoleh  selanjutnya dilakukan clustering. Metode clustering yang digunakan pada penelitian ini adalah metode K- Means  untuk  clustering  kinerja  dosen  baik  dan  buruk.  Pada  penelitian  ini  telah  berhasil dibangun  sistem  clustering  menggunakan  bahasa  pemograman  PHP  dengan  framework  CSS serta  MySQL  sebagai  DBMS.  Sistem  yang  dibuat  telah  berhasil  melakukan  pengelompokan kepuasan mahasiswa. Klaster yang memiliki rata rata nilai kepuasan tertinggi adalah klaster 2 yaitu  dengan  jumlah  297  data,  yang  beranggotakan  aspek  reliability  sebanyak  46  dengan kategori  puas  dan  nama  dosen  yang  terpilih  paling  banyak  adalah  Agus  Iskandar, S.Kom.,M.Kom sebanyak 59 data.
Kata Kunci : clustering, data mining, kepuasan, kuesioner, k-means

## Abstract
The  most  important  process  in  teaching  and  learning  activities  is  that  students  must approach the lecturer through student interaction with the lecturer. In this study, the clustering of  student  satisfaction  towards  lecturers  was  conducted.  The  research  data  was  obtained through a lecturer questionnaire found at the National University online academic to determine student  satisfaction  with  lecturers.  The  data  obtained  were  then  carried  out  clustering.  The clustering  method  used  in  this  study  is  the  K-Means  method  for  clustering  good  and  bad lecturer  performance.  This  research  has  successfully  built  a  clustering  system  using  the  PHP programming  language  with  the  CSS framework  and  MySQL  as  a  DBMS.  The  system  created has succeeded in grouping student satisfaction. The cluster with the highest average satisfaction score  is  cluster  2,  with  a  total  of  297  data,  which  consists  of  46  reliability  aspects  with  the satisfied category and the most elected lecturer names are Agus Iskandar, S.Kom., M.Kom with 59 data.
Keywords: clustering, data mining, k-means, questionnaires, satisfaction

## PENDAHULUAN
Pada  kegiatan  proses  belajar  mengajar yang  paling  penting  ialah  mahasiswa  harus melakukan  pendekatan  dengan  dosen  untuk
mengetahui  karakteristik  dari  dosen  melalui interaksi  dosen  terhadap  mahasiswa.  Proses belajar  mengajar  yang  efektif  dapat  berguna dalam  mendidik  mahasiswa  sehingga  kelak menjadi lulusan yang terdidik dan
berkompeten  sesuai  dengan  tuntutan  zaman teknologi  modern dan  mampu bersaing di  era globalisasi  maupun  pasar  bebas  seperti sekarang  [1].  Saat  ini  mahasiswa  dapat menilai  para  dosen  melalui  kuesioner  yang terdapat  pada  akademik online Universitas Nasional  yang  mana  meliputi  kuesioner  dari setiap  kurikulum  yang  sudah  diambil  oleh mahasiswa.  Kuesioner  tersebut  dapat  dibuka pada  akhir  pertengahan  semester  dan  setiap kuesioner terdapat pertanyaan yamg dikaitkan oleh dosen yang mengajar disetiap kurikulum. Setiap  pertanyaan  pada  kuesioner  tersebut dapat  diklasterisasikan  menggunakan  metode K-Means untuk  mengelompokkan  data  yang ada  dan  menentukan cluster  k epuasan  maha- siswa meliputi cluster baik maupun buruk.
Proses clustering merupakan  proses yang  dilakukan  tanpa  pengawasan  sehingga data dipecah berdasarkan perhitungan jaraknya. Tujuan clustering merupakan pengelompokkan  dengan  karakteristik  yang sama  ke  suatu f wilayah  yang  sama  dan  data karakteristik  yang  berbeda  mendapatkan kelompok f objek f yang f memiliki  karakteristik yang sama. karakteristik f yang s sama.
Model-model centroid yang  ada  pada penerapan rumus K-Means yang mana merupakan mengklasifikasi  atau  mengelompokkan  se- jumlah  besar  data  dengan  atribut  yang berbeda-beda  [2]. K-Means digunakan  dalam mengambil kepuasan mahasiswa ter- hadap d dosen n melalui akademik online Universitas Nasional dan juga untuk mengetahui aspek pada mahasiswa.
Beberapa penelitian terdahulu mengenai  metode K-Means  clustering telah banyak  dilakukan.  Implementasi K-Means clustering untuk  menentukan  insentif  dosen pembimbing  dalam  satu  semester  meng- hasilkan  kesimpulan  bahwa  proses  penentuan insentif  dosen  juga  dapat  ditambahkan kriteria-kriteria  baru  selain  yang  sudah ditetapkan sebelumnya [3]. Penelitian selanjutnya mengenai pemetaan kinerja dosen PPNS dengan kriteria EPD dengan metode K- Means  clustering menghasilkan  kesimpulan bahwa  proses  didapatkan  empat  kelompok dosen  berdasarkan  kriteria  IPD.  Iterasi dilakukan  sampai  iterasi  kedelapan  dengan karakteristik kelompok [4].
Penelitian selanjutnya mengenai identifikasi  profil  dosen  berdasarkan  nilai keandalan perkuliahan dengan metode klasterisasi K-Means menghasilkan  kesimpulan bahwa klaster dengan rata-rata nilai keandalan tertinggi ada pada klaster 1 dengan profil  terdiri  dari  sebagian  besar  memiliki gelar  S2,  sebagian  besar  dosen  muda  dengan jabatan  akademik  asisten  ahli  dan  sebagian kecil lektor sedangkan nilai keandalan terbaik kedua  ada  di  klaster  2  dengan  profil semuanya S3, masa bakti paling lama, jabatan akademik  lektor  kepala  diatas  0,75  dan sebagian kecil lektor [5].
Penelitian selanjutnya mengenai pengelompokan  suhu  di  kota  pekanbaru menggunakan  metode Fuzzy  K-Means. Pada penelitian  tersebut  diperoleh  bahwa cluster pertama dikategorikan bersuhu tinggi,
terdapat pada tahun 2016 yaitu bulan Januari,
Februari, Maret, Mei, Juni, Agustus, September,  Oktober,  November,  Desember, sedangkan tahun 2017 yaitu bulan November, Desember,  dan  untuk  tahun  2018  yaitu  bulan Januari,  Maret,  November  [6].  Penelitian selanjutnya  mengenai Web  Usage  Mining menggunkan K-Means untuk  mengetahui kecenderungan  akses  pengguna  (studi  kasus: Ganto.co)  menghasilkan  kesimpulan  berita merupakan rubrik yang paling sering dikunjungi.  Banyaknya cluster yang  dibentuk berjumlah  tiga  ( k =  3)  dan  iterasi  dilakukan sebanyak tiga kali [7].
Penelitian  selanjutnya  mengenai Active Thermometry  Based  DS18B20  Temperature Sensor  Network  for  Offshore  Pipeline  Scour
Monitoring Using K-Means Clustering Algorithm. Perpindahan  panas  yang  berbeda dari  sumber  garis  panas  dalam  scenario sedimen  dan air pipa gerusan system jaringan sensor lepas pantai diusulkan dalam penelitian  ini  [8] . Penelitian  selanjutnya mengenai An  Enhanced  K-Means  Clustering Algorithm for Pattern Discovery in
Healthcare Data. Penelitian ini menghasilkan kesimpulan  banyaknya  upaya  penelitian  yang ditujukan pada penelitian ini untuk mengelompokkan berdasarkan matriks kesamaan.  Namun,  tidak  ada  lagi  algoritma yang  menggunakan pendekatan sebanyak  dan mendapatkan  hasil  yang  sama  atau  sedikit berbeda sebagai K-Means algoritma seimbang cluster kepala  seleksi  bedasarakan K-Means modifikasi [9] .
Penelitian selanjutnya mengenai distribusi  jaringan  sensor wireless meng- gunakan  algoritma K-Means. Penelitian  ini menghasilkan  kesimpulan  diusulkan  algoritma MK-Means dan K-Means serta  algoritma standar  lainnya.  Pada  saat  membandingkan kinerja  algoritma MK-means dengan  algoritma K-Means sejumlah  metrik  diukur. MK-means secara  signifikan  meningkatkan  masa  pakai jaringan  sensor  dibandingkan  dengan K- Means .  Berapa  kali  setiap  node  sensor  dalam jaringan  diizinkan  untuk  mengirim  data sebelum  pengelompokan  dimulai  ditemukan lebih  banyak  di MK-means daripada  di K- means [10] . Penelitian  selanjutnya  mengenai algoritma K-Means mengenai  optimalisasi metode hirarki clustering digabungkan dengan  tiga  prinsip  optimasi  yaitu  cluster terdekat  pengabungan,  dioptimalkan  prinsip pembaruan  pada  algoritma,  dan cluster pemangkasan  strategi  untuk  mencapai  kedua yang  efektif  dan  efisien  pada  penelitian  ini cluster pusat  awal  secara  efektif  meningkat- kan peluang mendapatkan optimalisasi terbaik pada penelitian ini [11] .
Penelitian selanjutnya mengenai  usulan metode  yang  didasarkan pada jumlah interval dan K-Means .  Metode  yang  diusulkan  secara efektif  menghindari  konflik  data  tinggi  yang dilaporkan  dari  sensor  yang  disebabkan  oleh kebisingan lingkungan dan gangguan manusia sehingga  dapat  membantu  untuk  membangun model  yang  masuk  akal.  Penerapkan  metode pada penelitian ini yaitu aplikasi teknik untuk mencapai  banyak  data  dan  klasifikasi.
Sementara  itu,  data  yang  dapat  mengurangi ketidakpatian  subjektivitas.  Hasil  percobaan mendukung  bahwa  metode  yang  diusulkan lebih  unggul  dan  sederhana  serta  praktis dalam  aplikasi  keteknikan  yang  sebenarnya [12] .
Berdasarkan  latar  belakang  yang  sudah dijelaskan, maka pada penelitian ini dilakukan penilaian  kepuasan  mahasiswa  pada  dosen dengan  fokus  yang  berhubungan  dengan aspek  empati  dan  kepastian.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  menghasilkan  kepuasan mahasiswa  terhadap  dosen  melalui  aplikasi akademik online Universitas  Nasional.  Data diambil  dari  kuesioner  dosen  yang  diisi  oleh mahasiswa  setiap  pertengahan  semester  dan juga  untuk  mengevaluasi  kinerja  dosen  dari perhitungan hasil indeks kepuasan mahasiswa melalui kuesioner dosen.

## METODE PENELITIAN
Penelitan ini dilakukan dalam beberapa
tahap.  Pada  tahap  awal  dimulai  dengan pengumpulan  data  kuesioner  pada  web Universitas  Nasional.  Langkah  selanjutnya adalah  pengolahan  data  kuesioner  untuk menentukan klaster. Selanjutnya tahap analisis  untuk  melihat  hasil clustering yang sudah  diolah  dan  menganalisis  sebagai  hasil penelitian.  Diagram  alur  penelitian  ditunjuk- kan pada Gambar 1.

## Data mining
Data  mining adalah  proses  yang mempekerjakan  satu  atau  lebih  teknik pembelajaran  komputer  ( machine  learning ) untuk menganalisis dan mengekstraksi pengetahuan  ( knowledge )  secara  otomatis.
Definisi lain di antaranya adalah pembelajaran  berbasis  induksi  ( induction- based  learning )  adalah  proses  pembentukan
definisi-definisi konsep umum yang dilakukan dengan cara mengobservasi contoh- contoh spesifik dari konsep-konsep yang akan dipelajari [10].
Gambar 1.  Diagram Alur Penelitian
Gambar 2. Diagram Alur Metode K-Means Metode K-Means K-Means merupakan
algoritma pengelompokan  secara  iteratif  yang  me- lakukan partisi g untuk mengklasifikasikan atau  mengelompokkan  sejumlah  besar  objek. Algoritma h K-Means p sederhana untuk di- implementasikan, h relatif  singkat, h mudah  di- gunakan,  sangat  mudah  dipakai.  Secara historis, K-Means menjadi salah satu algoritma  yang  paling  penting  dalam  bidang data  mining [10].  Kelebihan  dari  penerapan K-Means adalah  mampu  mengelompokkan objek besar dan mempercepat proses pengelompokan.  Cara  kerja  penerapan  k- means dapat dilihat pada Gambar 2.
Pada Gambar 2 dijelaskan diagram alur cara  kerja  algoritma K-Means .  Proses  yang pertama adalah menentukan K sebagai jumlah cluster yang ingin dibentuk. Pada tahap kedua proses pemilihan K centroid awal secara acak
dalam menentukan  pusat cluster awal dilakukan  pembangkitkan  bilangan  acak, pusat awal cluster didapatkan dari data sendiri bukan  dengan  menentukan  titik  baru.  Tahap ketiga  dilakukan  proses  perhitungan  jarak setiap  data  ke  masing-masing centroid yang diambil dari nilai  data dan nilai pusat cluster , lalu pada tahap ke  empat setiap data memilih centroid dengan jarak terdekat. Hasil perhitungan akan dilakukan perbandingan dan dipilih  jarak  terdekat  antara  data  dan  pusat cluster. Pada tahap kelima  menentukan posisi centroid yang  baru  dengan  cara  menghitung nilai  rata  rata  dari  data-data  yang  terletak pada centroid yang  sama.  Tahap  keenam kembali ke langkah 3 jika posisi centroid baru dengan centroid lama tidak sama. Pengukuran jarak  antara  dengan  pusat cluster r digunakan Euclidian  distance dengan rumus  per- hitungannya diberikan pada Persamaan (1).
(1)
di mana B = hasil centroid yang sudah dalam perhitungan, merupakan data ke- j pada atribut, dan merupakan data ke- i pada atribut.
Pada  penerapan K-Means di  atas,  data yang  diperoleh  dari  kuesioner  dosen  diolah dengan  perhitungan  bobot  untuk  menentukan data  yang  akan  di- cluster ke  dalam  2 cluster , yaitu cluster baik  dan cluster kurang  dengan menerapkan algoritma K-Means .
Flowchart sistem
Pada Gambar 3 dijelaskan alur jalannya
aplikasi sistem  yang  diawali  dengan tampilan login. Pada halaman login ini user dan admin mengisi username dan passwaord .  Jika  data valid  maka  akan  lanjut  ke  menu  tampilan aplikasi jika tidak maka aplikasi akan kembali ke  menu login .  Setelah  masuk  ke  menu tampilan  maka  akan  beralih  ke input data pilihan  mahasiswa,  setelah  itu  data  yang sudah  di- input akan  diproses  dengan  metode K-Means. Jika  perhitungan  sudah  selesai maka  akan  ditampilkan  hasilnya  pada  menu view data  dan  jika  ingin  melakukan input ulang data maka kembali ke menu login .
Gambar 3. Flowchart Sistem
Gambar 4. Use Case Diagram
Gambar 5. Activity Diagram
Pada  Gambar  4  ditunjukkan  diagram use  case pada  aplikasi  yang  sudah  dibuat.
Pada  tahap use  case awal  untuk user adalah login terlebih dahulu. Setiap user mempunyai username dan password untuk  masuk  ke aplikasi web selanjutnya  masukan input  data agar  admin  mendapat  data  yang  sudah  di- input. Setelah  itu  pada  proses  berikutnya admin  akan  melihat  data  yang  sudah  di- input oleh user lalu admin melihat hasil yang sudah diolah sistem dengan  menggunakan  metode K-Means. Admin  memiliki  hak  penuh  pada
sistem  bagian View  Clustering , View  data , Login , Input  data , Data  User, dan View Iterasi. User hanya dapat login dan input data.
Pada  Gambar  5  ditunjukkan activity diagram yang  menjelaskan  tahap-tahap user menggunakan  aplikasi  dan  cara  sistem bekerja.  Pada  tahap  cara  sistem  bekerja, user harus login terlebih  dahulu  untuk  melihat tampilan home ,  selanjutnya  sistem  akan memproses login benar  atau  salahnya user dalam  meng- input login. Jika  aktivitas  login sudah  berhasil  maka user masuk  ke  bagian
tampilan  menu.  Setelah  itu user akan  ke bagian input data di  mana user harus mengisi data  kuesioner  tersebut.  Proses  selanjutnya sistem akan menampilkan hasil halaman input data  kuesioner  yang  sudah  di- clustering .
Setelah itu sistem menyimpan hasil data yang sudah  di- cluster dan  menampilkan  data  yang telah  di- clustering. Pada  tahap  akhir, user dapat  melihat  hasil clustering yang  diolah oleh sistem.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisa Pengelompokan Data
Hasil  pengelompokan data  mining menggunakan  penerapan K-Means adalah dilakukan  klasifikasi  pada  klaster  yang dibentuk  sebanyak  3  kelompok  atau  nilai k = 3.  Attribut  yang  digunakan  sebanyak  4
attribut  yang  meliputi  aspek reliability , aspek empathy ,  aspek  kepastian,  dan  status  kelas. Data  digunakan  melalui  proses  analisis cluster dengan penerapan K-Means.

## Hasil Implementasi Sistem
Pada hasil implementasi ini memproses pengelompokkan dengan penerapan N K- Means s clustering percobaan dilakukan
menggunakan  jumlah cluster yaitu  3,  jumlah data  sebanyak  653,  dan  jumlah  attribut sebanyak  5.  Pembuatan  sistem  menggunakan PHP  dengan  CSS  ( Cascading  Style  Sheets ),
sehingga menghasilkan sebuah sistem informasi  berbasis website .  Pada  Gambar  7 ditunjukkan  tampilan  antarmuka login dari web  yang  telah  dibuat  dalam  penelitian  ini. Pada  tampilan  ini  meliputi username dan password .
Gambar 7. Tampilan Antarmuka Login
Gambar 8. Tampilan Antarmuka Utama Sistem
Pada  Gambar  8  ditunjukkan  tampilan UI  web  meliputi input  data,  manage  user, cluster  data,  statistic,  about, dan log  out . Input data untuk  mengisi  data  kuesioner  bagi mahasiswa. Manage  user untuk  mengganti username dan  juga password  account  user dan admin , cluster data  untuk  untuk  melihat hasil cluster yang sudah diproses oleh sistem, statistic untuk  melihat  hasil cluster setiap tahunnya, about adalah  penjelasan  sistem yang  dibuat, log  out untuk user atau  admin keluar dari tampilan menu.
Pada  Gambar  9  adalah  data  yang  para pendaftar  yang  sudah  mengisi  kepuasaan terhadap  dosen  meliputi  nama,  status  kelas, nama dosen, aspek-aspek attribut, lalu tanggal pengisian. Pada aspek-aspek attribute
meliputi aspek keandalan adalah kepercayaan terhadap  dosen  ke  mahasiswa,  selanjutnya aspek  empati  adalah  kepedulian  dosen terhadap  mahasiswanya  di  kelas,  aspek kepastian  adalah  menjamin  kewajiban  dosen terhadap mahasiswa.
Pada  Gambar  10  adalah  hasil  akhir clustering dari semua data yang sudah diolah. Hasil-hasil iterasi dan tabel hasil cluster serta banyaknya  mahasiswa  yang  mengisi  data kuesioner  dapat  dilihat  pada  Gambar  10. Pada  Gambar  10  terlihat  ada  656  data mahasiswa  yang  mengisi  kuesioner  dan  juga jumlahnya  iterasi  ada  5  yang  mana  sistem menghitung  perulang  sebanyak  5  dan  jumlah cluster meliputi  3  yaitu  puas,  cukup,  kurang puas.
Gambar 9. Tampilan Data Pendaftar
Gambar 11. Tampilan Hasil Statistik
Gambar 12. Hasil Sistem
Pada  Gambar  11  diberikan  tampilan untuk  melihat  hasil  data  yang  sudah  diolah setiap  tahun.  Pada  penelitian  ini  meng- gunakan  data  tahun  2015  untuk  acuan  data statistik  sebelumnya  meliputi  nama  dosen, aspek-aspek attribut, dan status kelas.
Setelah  itu  ada  beberapa  data  yang sudah diperhitungkan dengan proses menggunakan  data  yang  sudah  diakumulasi- kan.  Pada  Gambar  12  berikut  ini  diberikan hasil  perhitungan  yang  ada  pada  sistem aplikasi kuesioner dosen.
Berdasarkan  Gambar  12,  telah  didapat dalam  sistem  hasil  perhitungannya  meliputi
C0  adalah  kurang,  C1  adalah  cukup,  dan  C2 adalah puas. Di sistem  dapat terlihat jika dari cluster 2  itu  paling  terbanyak  dan cluster 0 paling  sedikit  dosen  yang  mendapat  kurang puas  pada  mahasiswa.  Selanjutnya  menentu- kan  jumlah  nilai  bobot  yang  ada  pada  data meliputi 3 nilai cluster dinormalisasikan.
Pada  Tabel  1  dapat  dilihat  hasil perhitungan  dalam  sistem  yang  meliputi  C0 adalah  kurang,  C1  adalah  cukup,  dan  C2 adalah puas. Pada sistem dapat terlihat bahwa cluster 2  paling  banyak  dan cluster 0  paling sedikit  yang  menunjukkan  dosen  yang  men- dapat penilaian kurang puas dari mahasiswa.
Tabel 1. Nilai cluster
Tabel 2. Tabel Nilai Centroid
Pada  Tabel  2  ditunjukkan  bahwa  jika C1  mendapat  hasil  1,  32,  3,  4,  2  sedangkan pada  C2  mendapatkan  1,  32,  3,  5,  2  dan  C3 mendapatkan 1, 36, 1, 4, 2 ke dalam termasuk attribut,  sehingga  data  akan  dimasukan  ke
dalam  suatu  klasifikasi  yang  memiliki  jarak dekat  dengan  titik  pusat.  Perhitungan  jarak setiap  data  dengan  titik  pusat  setiap cluster menggunakan Persamaan (1) sebagai berikut:
Perhitungan untuk centroid pada cluster 0:
Perhitungan untuk centroid pada cluster 1:
Perhitungan untuk centroid pada cluster 2:
Pada  perhitungan  manual  di  atas meliputi cluster 0,  1,  2  yaitu  untuk mengetahui  hasil centroid yang  akan  masuk pada  setiap cluster yang  sudah  ditentukan sistem.  Setiap  perhitungan  meliputi  attribut- attribut  seperti  aspek reliability ,  aspek
empathy ,  aspek  kepastian,  dan  status  kelas. Setelah  semua  data  perhitungan  dengan algoritma K-Means dan  menentukan cluster
yang dekat, selanjutnya dihitung pusat cluster yang baru berdasarkan rata-rata data yang ada pada cluster untuk mengetahui hasilnya.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Pada penelitian ini telah berhasil dibuat aplikasi clustering berbasis  web  dengan metode K-Means .  Berdasarkan  proses  klaster
Nilai Cluster Hasil Cluster 0 Kurang 1 Cukup 2 Puas Nilai Aspek Realibity Nilai Status Dosen Nilai Aspek Empathy Nilai Aspek Kepastian Status Kelas Hasil Centroid 1 32 3 4 2 0 1 32 3 5 2 1 1 36 1 4 2 4
menggunakan  algoritma K-Means yang  telah diuraikan  pada  bagian  sebelumnya  maka dapat  disimpulkan  bahwa  klaster  yang memiliki  rata-rata  nilai  kepuasan  tertinggi adalah  klaster  2  yaitu  dengan  jumlah  297 data,  yang  beranggotakan  aspek reliability sebanyak  46  dengan  kategori  puas  dan  nama dosen  yang  terpilih  paling  banyak  adalah Agus Iskandar, S.Kom., M.Kom sebanyak 59 data.  Pada  anggota  aspek  kepastian  yang paling banyak adalah sangat puas dengan poin 78.  Pada  penelitian  ini  sistem  dibangun menggunakan  bahasa  pemograman  berbasis web  dengan  kerangka  CSS  serta  basis  data yang dibuat menggunakan MySQL.
Pada  penelitian  selanjutnya  dapat dilakukan  penyempurnaan  pada  algoritma K- Means yang  sudah  ada  karena  alogritma K- Means yang digunakan belum terlalu sempurna  sehingga  perlu  dikembangkan  lagi pada  data  agar  lebih  valid.  Selain  itu,  pada penelitian selanjutnya disarankan agar algoritma K-Means dapat  diimplementasikan dalam  skala  besar  untuk  efektifitas  serta pemanfaatan bagi masyarakat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. Setiyowati, Sudarmono, dan Apuanor,
“Tingkat kepuasan mahasiswa terhadap karakteristik dosen di  STKIP  Muhammadiyah  Sampit,” Jurnal Paedagogie STKIP Muhammadiyah, vol. VII, no.1, 2019.
[2] A. Nurzahputra, M. A. Muslim, dan M.
Khusniati,  “Penerapan  algoritma  K-
Means untuk clustering penilaian dosen berdasarkan
indeks kepuasan mahasiswa,” Techno.COM , vol. 16, no.
1, hal. 17 – 24, 2017.
[3] F.  Rachman,  D.  O.  Radianto,  dan  I. Erawati,  “Pemetaan  kinerja  dosen PPNS  dengan  kriteria  EPD  dengan metode  K-Means  clustering , ”  Seminar
Nasional Edusainstek FMIPA UNIMUS
, 2019.
[4] S.  Pariyasto  dan  Y.  D.  Pambudi, “Implementasi  K-Means  clustering untuk menentukan insentif dosen pembimbing dalam 1 semester,” Jurnal INFORMA Politeknik Indonusa Surakarta, vol. 5, no. 2, 2019. [5] J.  Sumarlin,  “Identifikasi  profil  dosen berdasarkan nilai keandalan
perkuliahan  dengan  metode  klasterisasi K-Means , ” Proceeding SINTAK , 2019.
[6] Rahmawati,  S.  Saputri,  A.  N.  Rahma, dan  Aprijon.  “Pengelompokan  suhu  di kota  Pekanbaru  menggunakan  metode Fuzzy  K-Means,” Seminar  Nasional
Teknologi  Informasi,  Komunikasi  dan Industri  Fakultas  Sains  dan  Teknologi,
UIN Sultan Syarif Kasim Riau , 2019.
[7] R  Maulana  dan  N.  Dwiyani.  “ Web usage  mining menggunkan K-Means untuk mengetahui kecenderungan akses pengguna  (studi  kasus:  Ganto.co),” Jurnal  Vokasional  Teknik  Elektronik  a dan Informatika, vol. 6, no. 2, 2018.
[8] J.  Halim,  “Penerapan  data  mining
untuk  mengukur  tingkat  kepuasan siswa terhadap pelayanan di bimbingan belajar Al-Misbah dengan menggunakan metode K-Means,”
Jurnal  SAINTIKOM ,  vol.  16,  no.  1,
2017.
[9] A.  Haraty,  M.  Dimishkieh,  dan  M.
Masud, “An  enhanced  K-Means clustering algorithm for pattern discovery  in  healthcare  data,” Hindawi
Publishing  Corporation,  International
Journal of Distributed Sensor
Networks , vol. 11, no. 6, 2015.
[10] S.  Periyasamy,  S.  Khara,  dan  S.
Thangavelu,  “Balanced  cluster  head selection  based  on  modified  K-Means in a distributed wireless sensor
network,” Hindawi
Publishing
Corporation,  International  Journal  of Distributed  Sensor  Networks, vol.  12,
no. 3, 2016.
[11] J.  Qi,  Y.  Yu,  L.  Wang,  J.  Liu,  dan  Y.
Wang,  “An  effective  and  efficient hierarchical K-Means
clustering
algorithm,” International  Journal  of
Distributed  Sensor  Networks, vol.13,
no. 8, 2017.
[12] B.  Qin  dan  F.  Xiao.  “An  improved
method  to  determine  basic  probability assignment  with  interval  number  and
its application in classification,”
International  Journal  of  Distributed, Sensor Networks, vol. 15, no. 1, 2019.