OPEN ACCESS J OURNAL OF T ELECOMMUNICATION , E LECTRONICS , AND C ONTROL E NGINEERING (JTECE) ISSN: 2654-8275 (O NLINE ) JTECE. V OL . 02, N O . 02, PP.74-81, J ULY 2020 DOI: 10.20895/ JTECE . V 2 I 2.137

## Pengelompokan Mahasiswa Berdasarkan Pencapaian Prestasi Belajar dari Mata Kuliah yang Ditempuh Berbasis Web Dengan K-Means Clustering
Student Grouping Based on Learning Achievement from Courses Taken Web-Based With K-Means Clustering
Didik Eko Wiyono 1, *
1 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Islam Balitar Jl. Majapahit No.2- 4, Sananwetan, Kec. Sananwetan, Kota Blitar, Jawa Timur 66137 Indonesia
1, *Penulis Korespondensi: ekowdidik@gmail.com
Received on 29-07-2020, accepted on 20-10-2020, published on 31-01-2020

## Abstract
Penelitian  bertujuan  mengetahui  cara  merancang  dan  membangun  aplikasi  pengelompokan  mahasiswa berdasarkan  pencapaian  prestasi  belajar  dari  mata  kuliah  yang  ditempuh  berbasis  Web  dengan K-Means Clustering ,  mengetahui  hasil  pengujian  akurasi  terhadap  pengelompokan  mahasiswa  berdasarkan  pencapaian prestasi  belajar  dari  mata  kuliah  yang  ditempuh  berbasis  Web  dengan K-Means  Clustering menggunakan Silhouette analysis. Metode yang digunakan adalah Research and Development dengan waterfall sebagai model pengembangan perangkat lunak yang terdiri dari tahapan analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi logika, pengujian program, implementasi program. Hasil dari penelitian ini diketahui cara merancang dan membangun aplikasi  adalah  dengan  menyiapkan  data  set  yang  diperlukan  untuk  diolah.  Diperlukan  juga  database  untuk menampung seluruh data set yang ada. Diperlukan juga adanya level pengguna  dengan kombinasi pemanfatan fitur relasi tabel dalam database untuk membuat aplikasi yang dapat mengolah banyak data set yang berbeda. Hasil pengujian akurasi terhadap pengelompokan mahasiswa menggunakan Silhouette analysis dari data set yang dimiliki adalah 100% untuk mata kuliah Kecerdasan  Buatan.  Tingkat perbedaan capaian nilai untuk untuk mata kuliah  Kecerdasan  Buatan  oleh  mahasiswa  kontras.  Sehingga,  metode  tertentu  dapat  diterapkan  untuk memperbaiki  keadaan  mahasiswanya.  Mata  kuliah  Sistem  Basis  Data  adalah  48%.  Sehingga,  tingkat pemisahannya untuk mata kuliah Sistem Basis Data tidak begitu terpaut jauh, atau capaian nilai yang diperoleh mahasiswa lebih merata.
Kata kunci: aplikasi, clustering , mahasiswa, silhouette, web

## Abstract
The  research  aims  to  find  out  how  to  design  and  build  student  grouping  applications  based  on  the  learning achievement of the courses taken Web-based with K-Means Clustering, find out the results of accuracy testing on student grouping based on learning achievement of the courses taken Web-based with K-Means Clustering. using Silhouette  analysis.  The  method  used  is  Research  and  Development  with  waterfall  as  a  software  development model which consists of stages of requirements analysis, system design, logic implementation, program testing, program implementation. The results of this study are known how to design and build applications is to prepare the data set needed to be processed. A database is also required to accommodate all existing data sets. It is also necessary to have a user level with a combination of utilizing the table relation features in the database to create
D IDIK E KO W IYONO . P ENGELOMPOKAN M AHASISWA B ERDASARKAN P ENCAPAIAN P RESTASI B ELAJAR DARI M ATA K ULIAH YANG D ITEMPUH B ERBASIS W EB D ENGAN K-M EANS C LUSTERING
applications  that  can  process  many  different  data  sets.  The  results  of  testing  the  accuracy  of  student  grouping using Silhouette analysis from the data set they have are 100% for the Artificial Intelligence course. The degree of difference in grades for Artificial Intelligence courses by contrast students. Thus, certain methods can be applied to improve the condition of students. Database Systems course is 48%. Thus, the level of separation for Database Systems  courses  is  not  that  far  apart,  or  the  achievement  of  scores  obtained  by  students  is  more  evenly distributed.
Keywords: application, clustering, student, silhouette, web

## I. P ENDAHULUAN
Proses  belajar  mengajar  adalah  interaksi  dari  pencari  ilmu  dengan  sumber  atau  pengajar  yang  dapat membagi  pengetahuannya.  Belajar  merupakan  suatu  proses  usaha  yang  dilakukan  seseorang  untuk memperoleh  suatu  perubahan  tingkah  laku  yang  baru  secara  keseluruhan,  sebagai  hasil  pengalamannya sendiri  dalam  interaksi  dengan  lingkungannya  [1].  Mengemukakan  bahwa  mengajar  adalah  segenap aktivitas  kompleks  yang  dilakukan  pengajar  dalam  mengorganisasi  atau  mengatur  lingkungan  sebaik- baiknya dan menghubungkannya dengan anak sehingga terjadi proses belajar [2].
Prestasi  merupakan  hasil  yang  telah  dicapai  seseorang  dalam  melakukan  kegiatan.  Prestasi  belajar dibedakan  menjadi  lima  aspek,  yaitu  :  kemampuan  intelektual,  strategi  kognitif,  informasi  verbal,  sikap dan keterampilan [3]. Hasil belajar dibedakan menjadi tiga aspek yaitu kognitif, afektif dan psikomotorik. Prestasi  merupakan  kecakapan  atau  hasil  kongkrit  yang  dapat  dicapai  pada  saat  atau  periode  tertentu. Berdasarkan pendapat tersebut, prestasi dalam penelitian ini adalah hasil yang telah dicapai siswa dalam proses pembelajaran [4].
Prestasi  yang  dicapai  oleh  mahasiswa  di  Universitas  Islam  Balitar  Blitar  belumlah  merata.  Begitulah sebabnya  hingga  dirasa  perlu  dilakukan  penelitian.  Salah  satu  langkah  yang  dapat  ditempuh  untuk menelusuri  pencapaian  prestasi  yang  tidak  merata  ini  adalah  dilakukannya  pengelompokan  mahasiswa berdasarkan kemiripan capaian prestasinya. Saat ini di Universitas Islam Balitar Blitar belum ada aplikasi yang  dapat  dipergunakan  untuk  membantu  mengelompokkan  mahasiswa  berdasarkan  capaian  prestasi. Dosen  masih  menggunakan  pemetaan  secara  manual  tanpa  metode  yang  terukur.  Perlu  adanya pengembangan aplikasi yang dapat membantu dosen mengelompokkan mahasiswanya.
Terdapat barbagai metode yang bisa dipergunakan untuk membantu proses pengelompokan mahasiswa. Salah  satu  dari  metode  tersebut  adalah  K-Means  Clustering.  Metode  K-Means  merupakan  salah  satu metode  dalam  fungsi  pengelompokan.  Clustering  mengacu  pada  pengelompokkan  data,  observasi  atau kasus berdasar tingkat kemiripan objek yang diteliti. Sebuah cluster merupakan suatu kumpulan data yang mirip  dengan  lainnya  atau  ketidakmiripan  data  pada  kelompok  lain  [5].  Penerapan  metode  K-Means Clustering  dijalankan  dengan  kriteria  pengelompokan  berdasarkan  nilai  tugas,  UTS  dan  UAS  dari mahasiswa dalam kasus penelitian ini.
Penelitian yang akan dilakukan berjudul “Pengelompokan Mahasiswa Berdasarkan Pencapaian Prestasi Belajar  dari  Mata  Kuliah  yang  Ditempuh  Berbasis  Web  dengan  K-Means  Clustering”.  Dengan  adanya aplikasi  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  digunakan  oleh  dosen  untuk  mengkomposisikan  kelompok belajar  yang  seimbang  sehingga  membantu  mahasiswa  yang  tertinggal  untuk  memperbaiki  capaian prestasinya.  Hasil  akhir  dari  penelitian  ini  akan  dikemas  dalam  aplikasi  berbasis  web  yang  dapat digunakan oleh dosen dalam membuat clustering kategori mahasiswanya.

## II. K AJIAN P USTAKA
Penelitian Muningsih dan Kiswati pada tahun 2015 yang berjudul “Penerapan Metode K-Means Untuk Clustering  Produk  Online  Shop  Dalam  Penentuan  Stok  Barang”.  Penelitian  tersebut  bertujuan  untuk mengelompokkan  produk  yang  dijual  pada  online  shop  Ragam  Jogja  menjadi  beberapa  cluster  untuk mengetahui produk mana yang paling diminati sehingga jumlah stok harus banyak, produk diminati untuk jumlah stok sedang dan produk kurang diminati untuk  jumlah stok sedikit. Hasil dari penelitian tersebut adalah  sebagai  berikut.  Pertama,  berdasarkan  pengolahan  data  yang  dilakukan  dengan  atribut  kode produk, jumlah transaksi, volume penjualan dan rata-rata penjualan, dihasilkan 3 kelompok produk yang paling  diminati  berjumlah  3  produk  untuk  jumlah  stok  banyak,  11  produk  diminati  untuk  jumlah  stok sedang dan 17 produk kurang diminati untuk jumlah stok sedikit. Kedua, penelitian ini bisa dimanfaatkan juga untuk pelaku bisnis lainnya bukan hanya online shop yang membutuhkan informasi penentuan stok
D IDIK E KO W IYONO . P ENGELOMPOKAN M AHASISWA B ERDASARKAN P ENCAPAIAN P RESTASI B ELAJAR DARI M ATA K ULIAH YANG D ITEMPUH B ERBASIS W EB D ENGAN K-M EANS C LUSTERING
barang  secara  lebih  cepat  dan  akurat.  Ketiga,  dengan  adanya  program  aplikasi  untuk  penentuan  stok barang  diharapkan  bisa  memberikan  kontribusi  lebih  baik  lagi  karena  aplikasi  yang  dihasilkan  bisa menampilkan kategori produk dalam jangka waktu tertentu sesuai yang diinginkan [5].
Penelitian  Narwati  pada  tahun  2012  yang  berjudul  “Pengelompokan  Mahasiswa  Menggunakan Algoritma  K-Means”.  Penelitian  tersebut  bertujuan  mengelompokkan  mahasiswa  berdasarkan  data akademik  menggunakan  teknik  clustering  dan  membuat  aplikasinya  kemudian  menganalisis  hasilnya sehingga  diharapkan  mampu  memberikan  informasi  bagi  yang  berkepentingan.  Hasil  dari  penelitian tersebut adalah sebagai berikut. Pola yang dihasilkan dari prestasi mahasiswa yang klusternya tetap, turun atau naik. pola mahasiswa tersebut dapat diketahui melalui pengamatan asal program studi, asal kota dan asal  SMA.  Diketahui  juga  hasil  kluster  untuk  nilai  tes  prosentase  dengan  klaster  terbesar  adalah mahasiswa yang masuk dalam kluster 3, maka dapat diartikan bahwa sebagian mahasiswa yang masuk ke Universitas  dapat  di  kategorikan  sebagai  mahasiswa  yang  mempunyai  kemampuan  yang  tinggi berdasarkan hasil tes. Selain itu setelah mahasiswa menempuh kuliah 6 semester untuk program D3 dan 8 semester  untuk  program  S1,  mahasiswa  yang  berada  di  kluster  3  tetap  memiliki  jumlah  prosentase terbanyak, tetapi jumlah ini tidak semua merupakan mahasiswa yang pada saat masuk berada pada kluster ini, karena terdapat mahasiswa dengan prestasinya yang menurun dan ada juga yang naik. Diketahui pula mahasiswa  yang  tetap  pada  klusternya,  terutama  kluster  3  jika  ditinjau  melalui  program  studinya, Komputerisasi  Akuntansi  (KA)  berada di  urutan pertama  untuk  mahasiswa dengan kemampuan tersebut tetap di kluster tiga, hal ini bisa dikatakan mereka mempunyai potensi dan kecerdasan yang tinggi. Untuk jenis SMA, prosentase tertinggi adalah mahasiswa yang berasal dari SMA Umum yang tetap  bertahan di klaster  3.  Sedangkan  untuk  asal  SMA  masing  masing  wilayah  mempunyai  persentase  yang  sama. Diketahui  juga  mahasiswa  yang  meningkat  klusternya  berasal  dari  kluster  1  ke  kluster  3  mempunyai persentase  kecil,  penyumbang  kenaikan  jumlah  persentase  terbanyak  adalah  dari  kluster  2  ke  kluster  3. Maka dapat diartikan bahwa proses belajar mengajar bagi mahasiswa dengan kemampuanya berada pada kluster 1 harus lebih giat lagi. Diketahui juga mahasiswa yang turun kluster, paling tinggi  persentasenya adalah  dari  kluster  3  ke  kluster  2.  Persentase  tertinggi  untuk  prodi  adalah  TekKom  yang  mendapatkan penurunan persentase terbanyak sebesar 40% dari seluruh mahasiswa yang ada [6].

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Pada bab ini membahas mengenai proses perancangan aplikasi web yang dapat mengelompokan tingkat pemahaman  mahasiswa  terhadap  mata  kuliah  yang  ditempuh  dengan  k-means  clustering.  metode pengembangan Research and Development (R&D). Peneliti mengembangkan produk berupa web aplikasi dengan  menggunakan  proses  pengembangan  yang  mengacu  pada  tahapan  model  pengembangan perangkat lunak waterfall.
Gambar 1. Ilustrasi model waterfall

## A. SIMULASI PENELITIAN
Proses  penelitian  menggunakan  dataset  yang  didapat  dari  dosen  pengampu  mata  kuliah  Sistem  Basis Data  dan  Kecerdasan  Buatan.  Data  yang  dibutuhkan  adalah  daftar  nilai  capaian  prestasi  mahasiswa UNISBA  Blitar. Isi  data  yang  dibutuhkan  mencangkup  nilai  rata-rata  Tugas,  nilai  UTS  dan  nialai  UAS yang diperoleh mahasiswa. Data set yang akan digunakan adalah tabel 1 dan tabel 2.
D IDIK E KO W IYONO . P ENGELOMPOKAN M AHASISWA B ERDASARKAN P ENCAPAIAN P RESTASI B ELAJAR DARI M ATA K ULIAH YANG D ITEMPUH B ERBASIS W EB D ENGAN K-M EANS C LUSTERING
Tabel 1. Dataset kecerdasan buatan
KODE TUGAS UTS UAS DB001 72,5 95,0 85,0 DB002 95,0 85,0 90,0 DB003 100,0 95,0 85,0 DB004 64,0 85,0 95,0 DB005 95,5 90,0 90,0 DB006 73,5 85,0 90,0 DB007 81,5 100,0 90,0 DB008 72,5 80,0 95,0 DB009 100,0 95,0 85,0 DB010 71,5 80,0 85,0 DB011 46,0 90,0 80,0 DB012 84,0 95,0 90,0 DB014 56,5 55,0 90,0 DB016 56,5 65,0 50,0 DB017 65,0 80,0 50,0 DB018 73,5 65,0 90,0 DB019 72,5 90,0 90,0 DB020 97,5 75,0 80,0 DB022 70,0 85,0 75,0 DB024 71,5 80,0 85,0 DB025 97,5 85,0 90,0 DB026 73,5 100,0 50,0 DB027 81,5 100,0 50,0 DB028 71,5 85,0 85,0 DB029 77,5 90,0 75,0 DB030 54,0 85,0 80,0 DB031 81,0 90,0 80,0 DB033 84,0 85,0 85,0 DB034 70,0 77,0 85,0 DB035 42,5 95,0 85,0 DB036 53,5 85,0 85,0 DB037 91,5 85,0 90,0 DB038 78,5 90,0 85,0 DB039 40,0 55,0 85,0 DB041 65,0 80,0 90,0 DB043 78,0 75,0 80,0 DB044 40,0 85,0 75,0 DB045 56,5 100,0 50,0 DB046 46,5 100,0 85,0 DB047 86,5 100,0 85,0 DB048 66,5 70,0 50,0 DB049 69,5 90,0 90,0 DB050 78,5 70,0 80,0 DB051 64,0 70,0 85,0 DB052 70,0 100,0 80,0 DB053 57,0 85,0 85,0 DB054 75,0 90,0 50,0 DB055 91,5 90,0 75,0 DB056 94,5 75,0 95,0 DB057 56,0 100,0 95,0 DB058 100,0 80,0 95,0 DB059 72,5 50,0 90,0 DB060 72,5 100,0 90,0 DB062 100,0 65,0 90,0 DB064 83,5 90,0 75,0 DB065 91,5 95,0 50,0 DB066 70,0 75,0 80,0 DB067 90,0 95,0 85,0 DB068 78,5 70,0 90,0
D IDIK E KO W IYONO . P ENGELOMPOKAN M AHASISWA B ERDASARKAN P ENCAPAIAN P RESTASI B ELAJAR DARI M ATA K ULIAH YANG D ITEMPUH B ERBASIS W EB D ENGAN K-M EANS C LUSTERING
KODE TUGAS UTS UAS DB069 83,5 80,0 75,0 Tabel 2. Dataset sistem basis data KODE TUGAS UTS UAS BK001 79,0 80,0 75,0 BK002 100,0 80,0 85,0 BK003 71,0 80,0 75,0 BK004 86,0 80,0 75,0 BK005 93,0 80,0 85,0 BK006 100,0 80,0 75,0 BK007 93,0 80,0 75,0 BK008 93,0 80,0 85,0 BK009 71,0 80,0 75,0 BK010 36,0 80,0 75,0 BK011 86,0 80,0 75,0 BK012 43,0 80,0 75,0 BK013 100,0 80,0 85,0 BK014 100,0 80,0 75,0 BK015 100,0 80,0 75,0 BK016 86,0 80,0 75,0 BK017 21,0 80,0 85,0 BK018 100,0 80,0 75,0 BK019 57,0 80,0 75,0 BK020 50,0 80,0 75,0 BK021 80,0 80,0 85,0 BK022 80,0 80,0 75,0 BK023 80,0 80,0 85,0 BK024 80,0 80,0 80,0 BK025 72,5 80,0 75,0 BK026 72,5 80,0 85,0 BK027 80,0 80,0 75,0 BK028 80,0 80,0 75,0 BK029 80,0 80,0 80,0 BK030 80,0 80,0 75,0 BK031 80,0 80,0 85,0 BK032 72,5 80,0 75,0 BK033 72,5 80,0 85,0 BK034 80,0 80,0 80,0 BK035 72,5 80,0 80,0 BK036 72,5 80,0 80,0 BK037 80,0 80,0 80,0 BK038 80,0 80,0 75,0 BK039 80,0 80,0 80,0 BK040 80,0 80,0 75,0 BK041 72,5 80,0 80,0 BK042 80,0 80,0 75,0
Pada  penelitian  ini  data  yang  dimiliki  selanjutnya  dimasukkan  dalam  format  xlsx  untuk  diunggah  ke aplikasi  web.  Aplikasi  ini  telah  dirancang  untuk  dapat  melakukan  clustering  dengan  metode  k-means. Data yang diolah akan di kelompok kan menjadi 3 kelas diantaranya C1 (Advanced), C2 (Proficient) dan C3 (Basic). Dengan flowchart clustering k-means seperti gambar 3 berikut.
D IDIK E KO W IYONO . P ENGELOMPOKAN M AHASISWA B ERDASARKAN P ENCAPAIAN P RESTASI B ELAJAR DARI M ATA K ULIAH YANG D ITEMPUH B ERBASIS W EB D ENGAN K-M EANS C LUSTERING
Gambar 3. Flowchart k-means

## B. SKENARIO PENGUJIAN
Pada  penelitian  ini  penelitian  dilakukan  dengan  memasukkan  dataset  ke  web  aplikasi  yang  telah ditentukan  k=3.  Dari  data  yang  telah  dimiliki  dilakukan  pencarian  centroid  secara  acak  selanjutnya menghitung  jarak  obyek  ke  centroid.  Obyek  dikelompokkan  berdasarkan  jarak  minimumnya.  Centroid baru  dihasilkan  dari rata-rata jarak minimum,  dilanjutkan dengan membandingkan centroid baru dengan centroid  lama.  Jika  centroid  lama  dan  centroid  baru  tidak  sama  maka  kembali  melakukan  randomize, namun jika sama maka selesai.

## C. PARAMETER ANALISIS DATA
Pada  penelitian  ini  pengelompokan  mahasiswa  berdasarkan  tingkat  pencapain  prestasi  belajar  dengan k-means clustering terdapat 2 parameter yang dapat diamati, diantaranya:

## 1. Cluster
Cluster  merupakan  hasil  dari  pengolahan  dataset  yang  sudah  terkelompokkan  dengan  cara  menentukan  posisi centroid baru dengan cara menghitung nilai rata-rata dari data-data yang ada pada centroid yang sama.
C i = ( ∑ 𝑥 𝑛 ) (1)

## 2. Jarak Cluster
Jarak  cluster  adalah  nilai  koefisien  dari  data  dengan  centroid  oleh  karena  itu,  yang  diharpkan  adalah koefisien  menjadi  sebesar  mungkin  dan mendekati  1  untuk  memiliki  kelompok  yang  baik  atau  berjarak kontras.
𝑏 𝑖 −𝑎 𝑖 max⁡(𝑎 𝑖 ,𝑏 𝑖 ) (2)
Dengan: a = titik data dalam cluster yang sama b = jarak rata-rata dari semua titik data di kluster terdekat
D IDIK E KO W IYONO . P ENGELOMPOKAN M AHASISWA B ERDASARKAN P ENCAPAIAN P RESTASI B ELAJAR DARI M ATA K ULIAH YANG D ITEMPUH B ERBASIS W EB D ENGAN K-M EANS C LUSTERING

## IV. H ASIL DAN A NALISA
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui parameter cluster dan jarak cluster dari hasil pengelompokan mahasiswa  berdasarkan  tingkat  pencapain  prestasi  belajar  dengan  k-means.  Pengujian  dilakukan menggunakan  2  skenario  dan  2  variasi  dataset.  Mengolah  dataset  menggunakan  web  aplikasi  dan menggunakan  metode  silhouette  analysis  yang  dijalankan  pada  program  jupyter  untuk  menghitung nilai koefisien  jarak  clustering  dari  dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian.  Dataset  mata  kuliah  Sistem Cerdas sebanyak 60 mahasiswa dan Sistem Basis Data sebanyak 42 mahasiswa.

## A. Analisis Cluster
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  dengan  2  skenario  dari  2  variasi  dataset  yang  dimiliki menghasilkan  nilai  paramaeter  salah  satunya  cluster.  Hasil  cluster  dapat  dilihat  pada  gambar  4  dan gambar 5. Dimana pada gambar tersebut didapatkan prosentase mahasiswa yang termasuk cluster C1, C2 dan C3 dari total jumlah mahasiswa yang ada dalam dataset.
Gambar 4. Cluster matakuliah kecerdasan buatan
Gambar 5. Cluster mata kuliah sistem basis data
Pada  kedua  gambar  diatas  mempresentasikan  hasil  prosentase  cluster  dataset  yang  termasuk  dalam kategori C1 (Advenced), C2 (Proficient) dan C3 (Basic) dari total mahasiswa yang ada.

## B. Analisis Jarak Cluster
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  dengan  2  skenario  dari  2  variasi  dataset  yang  dimiliki menghasilkan nilai paramaeter salah satunya jarak cluster. Hasil penghitcungan jarak luster dapat dilihat pada  gambar  6  dan  gambar  7.  Dimana  pada  gambar  tersebut  nilai  koefisien  yang  mempresentasikan kwalitas dari pemisahan cluster yang terjadi dari dataset yang dimiliki.
D IDIK E KO W IYONO . P ENGELOMPOKAN M AHASISWA B ERDASARKAN P ENCAPAIAN P RESTASI B ELAJAR DARI M ATA K ULIAH YANG D ITEMPUH B ERBASIS W EB D ENGAN K-M EANS C LUSTERING
Gambar 6. Shiluete dan nilai koefisien mata kuliah kecerdasan buatan
Gambar 7. Shiluete dan nilai koefisien mata kuliah sistem basis data
Gambar  6  mempresentasikan  hasil  pengujian  menunjukkan  skor  silhouette  sebesar  1  sehingga  1  :  1  x 100%  =  100%.  Sedangkan  gambar  7  mempresentasikan  hasil  pengujian  menunjukkan  skor  silhouette sebesar 0,48 sehingga 0,48 : 1 x 100% = 48%. Selanjutnya dalam tampilan diagram C1 ditandai dengan warna hitam, C2 ditandai dengan warna biru dan C3 ditandai dengan warna hijau.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  pengelompokan  tingkat  pemahaman  mahasiswa  terhadap  mata  kuliah  yang ditempuh dengan k-means clustering berbasis web dapat disimpulkan hasil sebagai berikut:
1. Untuk menjalankan  aplikasi  pengelompokan mahasiswa berdasarkan pencapaian  prestasi  belajar dari mata  kuliah  yang  ditempuh  berbasis  Web  dengan  K-Means  Clustering  adalah  dengan  menyiapkan dataset yang diperlukan untuk diolah.
2. Hasil pengujian akurasi terhadap pengelompokan mahasiswa berdasarkan pencapaian prestasi belajar dari  mata  kuliah  yang  ditempuh  berbasis  Web  dengan  K-Means  Clustering  menggunakan  Silhouette analysis  dari  dataset  yang  dimiliki  adalah  100%  untuk  mata  kuliah  Kecerdasan  Buatan.  Dapat dikatakan  tingkat  perbedaan  capaian  nilai  untuk  untuk  mata  kuliah  Kecerdasan  Buatan  oleh mahasiswa  kontras,  sehinggan  dapat  diterapkan  metode  tertentu  untuk  memperbaiki  keadaan mahasiswanya. Selanjutnya untuk mata kuliah Sistem Basis Data adalah 48%. Dapat dikatakan tingkat pemisahannya  untuk  mata  kuliah  Sistem  Basis  Data    tidak  begitu  terpaut  jauh  atau  juga  dapat dikatakan capaian nilai yang diperoleh mahasiswa lebih merata.

## R EFERENSI
[1]  Slameto, Belajar dan Faktor-faktor yang Mempengaruhinya , Rev. Jakarta: PT Rineka Cipta, 2010.
[2]  S. Nasution, Asas-asas Kurikulum . Bandung: Jemmars, 1982. [3]  R. M. Gagne, The Condition of Learning Theory of Instruction . New York: Rinehart, 1985.
[4]  S. Arikunto, Dasar-dasar Evaluasi Pendidikan . Jakarta: Bumi Aksara, 1990.
[5]  E. Muningsih and S. Kiswati, “Penerapan Metode K-Means untuk Clastering Produk Online Shop dalam Penentuan Stock Barang,” Bianglala Inform. , vol. 3, no. 1, 2015.
[6]  N. Narwati, “Pengelompokan Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Din. Inform. , vol. 2, no. 2, 2010.