Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, April (2024), pp. 577-586
Implementasi K-Means Clustering Dalam Analisa Soal Ujian CBT

## Universitas Baiturrahmah
Rico Anggara¹, Sarjon Defit 2 , Billy Hendrik³ 1,2,3 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang, Indonesia E-mail: ¹snotist@gmail.com, ²sarjon_defit@upiyptk.ac.id, ³billy_hendrik@upiyptk.ac.id

## Abstract
Computer-based  exams  (CBT)  are  a  type  of  exam  where  participants  take  the  exam using  a  computer  or  digital  device.  CBT  has  become  a  common  choice  in  exam administration.  Exam  question  management  is  important  for  CBT  success.  Participants answer  digital  questions  via  a  computer  interface,  and  the  results  are  processed automatically  by  the  computer  system.  The  results  of  this  test  can  be  used  to  assess student  understanding  and  as  a  learning evaluation. This  research  aims  to  group  exam questions based on participants' answers. The method used in this research is K-Means Clustering. This method has 5 stages, namely cluster center initialization, data grouping, calculation  of  new  cluster  centers,  convergence  and  evaluation  of  results.  This  process repeats  until  the  cluster  center  does  not  change  any  more  or  convergence  has  been achieved.  Next,  the  K-Means  Clustering  algorithm  is  applied  to  group  exam  questions into  appropriate  clusters.  This  grouping  process  is  carried  out  by  considering  the similarities between the exam questions based on the number of correct answers and the number of incorrect answers. Dataset source from UPT CBT, Baiturrahmah University. The question dataset consists of 100 exam questions that have been tested on students at the Faculty of Medicine, Baiturrahmah University. The results of this research can group exam questions into groups of difficult questions, medium questions and easy questions. This research can be a reference for academics in evaluating exam questions created by lecturers  and  can  evaluate  the  level  of  understanding  of  students  at  Baiturrahmah University.
Keywords: K-Means Clustering, Computer Based Testing (CBT), Exam Management, Grouping Exam Questions

## Abstrak
Ujian berbasis komputer (CBT) merupakan model ujian yang menggunakan komputer atau  perangkat  digital.  CBT  telah  menjadi  pilihan  umum  dalam  pelaksanaan  ujian  di institusi perguruan tinggi dan merupakan sarana prasarana yang wajib disediakan oleh institusi  tersebut  pada  masa  ini.  Salah  satu  faktor  ujian  yang  sangat  penting  untuk kesuksesan  CBT  yaitu  adanya  manajemen  soal.  Hasil  ujian  dapat  digunakan  untuk menilai  tingkat  pemahaman  mahasiswa  terhadap  soal  yang  diujiankan  sebagai  bahan evaluasi  pembelajaran.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengelompokan  soal-soal  ujian berdasarkan jawaban peserta. Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  K- Means  Clustering.  Metode  ini  memiliki  5  tahapan  yaitu  inisialisasi  pusat  Kluster, pengelompokan  data,  perhitungan  pusat  kluster  baru,  konvergensi  dan  evaluasi  hasil. Proses  ini  berulang  hingga  pusat  kluster  tidak  berubah  lagi  atau  konvergensi  telah tercapai. Selanjutnya, algoritma K-Means Clustering diterapkan untuk mengelompokkan soal-soal  ujian  ke  dalam  kluster  yang  sesuai.  Proses  pengelompokan  ini  dilakukan dengan  mempertimbangkan  kemiripan  antara  soal-  soal  ujian  berdasarkan  jumlah jawaban  benar  dan  jumlah  jawaban  salah.  Sumber  dataset  dari  UPT  CBT,  Universitas Baiturrahmah.  Dataset  soal  terdiri  dari  100  soal  ujian  yang  telah  di  ujiankan  ke mahasiswa di Fakultas Kedokteran, Universitas Baiturrahmah. Hasil penelitian ini dapat

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, April (2024), pp. 577-586
mengelompokan soal-soal ujian ujian menjadi kelompok soal sulit, soal sedang, dan soal mudah. Penelitian ini dapat menjadi acuan bagi akademik dalam mengevaluasi soal-soal ujian  yang  dibuat  dosen  dan  dapat  mengevaluasi  tingkat  pemahaman  mahasiswa  di Universitas Baiturrahmah.
Kata Kunci: K-Means Clustering, Computer Based Testing (CBT), Manajemen Ujian, Pengelompokkan Soal Ujian

## 1. Pendahuluan
Seiring  dengan  bertambah  majunya  perkembangan  teknologi  komputer,  telah membawa perubahan  mendasar  dalam  berbagai aspek  kehidupan, termasuk  komunikasi, bisnis, pendidikan, hiburan, dan penelitian. Bidang pendidikan, teknologi komputer dapat menciptakan  pengalaman  pembelajaran  yang  personal  dan  adaptif.  Alat  pembelajaran yang  didasarkan  pada  kecerdasan  buatan  (AI)  dapat  menganalisis  kebutuhan  individu mahasiswa dan memberikan materi yang sesuai dengan  tingkat  pemahaman  mereka  [1], membantu  setiap  mahasiswa  untuk  berkembang  sesuai  potensinya,  maka  dari  itu diperlukan pengontrolan dan pengarahan agar pendidikan setiap mahasiswa menjadi lebih terarah,  salah  satunya  dengan  pelaksanaan  ujian  atau test .  Saat  ini  masih  banyak pelaksanaan ujian yang dilakukan menggunakan paper base test (PBT), Pelaksanaan ujian ini  memiliki  banyak  kekurangan  rawan  dalam  penyiapan  bahan  ujian,  pengadaan  dan distribusi naskah soal, kecurangan selama pelaksanaan ujian, perlu langkah scanning LJK dan scoring ,  membutuhkan  banyak  biaya,  tenaga  dan  waktu  [2],  Sulitnya  melakukan analisa  hasil  ujian  yang  efektif  karena  tidak  adanya  sistem  yang  dapat  menyajikan  data historis sehingga dapat memberikan keluaran karena data yang ada masih berbentuk data manual dan belum dimanfaatkan secara maksimal.
Data Mining merupakan kumpulan analisis data observasional untuk mempertemukan hubungan yang tidak terduga dan untuk menyimpulkan data dengan cara yang dipahami dan berguna bagi pemilik data [3][4]. Salah satu teknik umum dalam Data Mining adalah pengelompokan  atau Clustering [5]. K-Means  Clustering merupakan  salah  satu  metode Clustering  Non-Hierarchical yang  berusaha  mempartisi dataset ke  dalam  bentuk  satu atau lebih kelompok ( cluster ) [6].
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  penerapan  algoritma K-Means  Clustering untuk mengidentifikasi  dan  mengklasifikasi  UMKM  dengan  hasil  pengujian sebesar 53%  data ke cluster 1  sebanyak  8  data,  40%  data  ke cluster 2  sebanyak  6  data  dan  7%  data  ke cluster 3  sebanyak  1  data [4].  Identifikasi  Citra  Beras  Menggunakan  Algoritma  Multi- SVM  Dan Neural  Network Pada  Segmentasi K-Means menghasilkan  akurasi dikombinasikan  dengan Gray  Level  Co-Occence Matrix  (GLCM)  menghasilkan  9  fitur yang  dapat  menghasilkan  akurasi  96,296%  untuk  Multi-  SVM  dan Neural  Network 88,89%  [7].  Dalam  segmentasi  Citra  Kanker  Serviks  Menggunakan  Markov  Random Field  dan  Algoritma K-Means Peningkatan  akurasi  lebih  lanjut  didapatkan  sebesar 75,76% saat proses segmentasi menggunakan kanal grayscale dengan low pass filter [8]. Dari pengujian menggunakan algoritma K-Means Clustering yang dioptimasikan dengan metode elbow , terbentuk jumlah cluster yang optimal sebanyak 3 cluster . Penentuan k=3 menggunakan metode  elbow  ini  berdasarkan  perhitungan  selisih  dari  rata–rata  dari  tiap cluster yang  terbentuk  dan  nilai Davies  Bouldin  Index (DBI)  yang  mendekati  0 menunujukkan cluster yang terbentuk adalah cluster yang optimal [9].
Perkembangan  teknologi  dengan  pelaksanaan  ujian  berbasis Computer  Best  Test (CBT), dimana  perumusan  hasil  belajar  saat  sekarang  ini  sudah  dapat  dihitung  dengan memanfaatkan  sistem  komputer  yang  menghasilkan  penghitungan  yang  konsisten, objektif, akurat, dan terukur. [10][11]. Penggunaan ujian berbasis komputer (CBT) telah menjadi  lebih  umum  dalam  dunia  pendidikan  dan  industri.  CBT  mengacu  pada  proses penggunaan  komputer  untuk  mengelola  dan  menyampaikan  ujian  kepada  peserta. Sebagai  alternatif  untuk  ujian  tradisional  berbasis  kertas, CBT  memberikan  sejumlah
Pengelompokkan Data
Menentukan Centroid Baru Menghitung Jarak Setiap Data Ke Masing-Masing Centroid Menentukan Pusat Cluster ( k
Centroid )
Menentukan Jumlah k
keuntungan  yang  signifikan,  CBT  juga  menyediakan  data longitudinal dari  penilaian, memungkinkan  tren  dan  peningkatan  kinerja  pembelajaran  untuk  diidentifikasi.  Selain itu, CBT dapat dengan mudah menyesuaikan pertanyaan tes berdasarkan tingkat kesulitan dan  tujuan  [12].  Data  ini  dapat  memberikan  wawasan  yang  berharga  bagi  pengambil keputusan  pendidikan  dalam  mengidentifikasi  kekuatan  dan  kelemahan  peserta  serta memperbaiki proses pembelajaran.
Universitas  Baiturrahmah  memiliki  ruangan  ujian  CBT  yang  telah  digunakan  untuk pelaksanaan  ujian  semester  dan  ujian  kompetensi  yang  dilaksanakan  secara  nasional  di bawah naungan KEMDIKBUD PD Dikti. Universitas Baiturrahmah saat ini memiliki 155 unit  komputer  yang  dikelola  oleh  UPT  CBT  Baiturrahmah  dan  telah  ditunjuk  menjadi CBT Centre Nasional.  Pelaksanaan  ujian  CBT  tingkat  lokal  telah  dikembangkan  oleh LPTIK  yang  bertujuan  untuk  mendapatkan  evaluasi  tingkat  pamahaman  pembelajaran mahasiswa  dengan  menggunakan  konsep Data  Mining dengan  metode K-Means Clustering.
Implementasi K-Means  Clustering pada  analisis  soal  ujian  CBT  di  Universitas Baiturrahmah  meningkatkan  akurasi  data  dan  efisiensi  operasional.  Aplikasi  ini mengotomatisasi analisis data, menghasilkan informasi tidak hanya pada tingkat kesulitan soal,  tetapi  juga  pada  kemampuan  peserta  ujian.  Dengan  demikian,  metode  ini  dapat menghemat  waktu,  tenaga  kerja,  dan  dapat  diintegrasikan  dengan  sistem  lain  untuk optimalisasi  penggunaan  sumber  daya,  Dari  uraian  di  atas  maka  penulis  tertarik  untuk membuat  sistem  “Implementasi K-Means  Clustering pada  ujian  CBT  di  Universitas Baiturrahmah”  yang  dapat  membantu  Dosen  untuk  mengevaluasi  soal-soal  ujian berdasarkan  jawaban  yang  diberikan  mahasiswa  serta  mengahasilkan  informasi  yang lebih lengkap dan berharga untuk pengembangan akademik di Universitas Baiturrahmah.

## 2. Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  data  hasil  ujian  dari  aplikasi  yang  dikembangkan  oleh LPTIK  Universitas  Baiturrahmah,  terdiri  dari  34  sampel  soal  dari  total  100  soal. Pengambilan  sampel  dilakukan  dengan  menggunakan  teknik  sampling systematic random  sampling .  Data  diperoleh  langsung  dari  Aplikasi  CBT,  memungkinkan  peneliti untuk  melakukan  perhitungan  dengan  metode K-Means  Clustering secara  efisien. Selanjutnya,  tahapan  proses  metode K-Means  Clustering sebagai  berikut:
Gambar 1. Proses Algoritma K-Means Clustering

## 2.1. Menentukan Jumlah k
Langkah pertama dalam metode K-Means adalah menentukan nilai k , yang merupakan jumlah cluster yang akan dibentuk.
2.2. Menentukan Pusat Cluster Awal ( k Centroid )
Menentukan  pusat cluster awal  atau k  centroid melibatkan  pemilihan  titik-titik awal  yang akan menjadi pusat dari setiap cluster , yang nantinya akan memengaruhi hasil akhir dari proses clustering .

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)

## 2.3. Menghitung Jarak Setiap Data Ke Masing-Masing Centroid
Setelah  menemukan  titik  pusat cluster ,  langkah  berikutnya  adalah  menghitung  jarak setiap data  ke centroid menggunakan  rumus Euclidean  Distance , seperti rumus korelasi antar objek (2.1) berikut:
(1)
Dimana: 𝐷𝑖𝑗 𝐷𝑖𝑗 = Jarak antara i dan j 𝑋𝑖 𝑋𝑖 = Koordinat x objek 𝑋𝑗 𝑋𝑗 = Koordinat x pusat 𝑌𝑖 𝑌𝑖 = Koordinat y objek 𝑌𝑗 𝑌𝑗 = Koordinat y pusat

## 2.4. Pengelompokkan Data
Setelah  mendapatkan  hasil  dari  perhitungan  jarak  setiap  data,  langkah  selanjutnya adalah mengelompokkan  setiap  data  yang  dilihat  berdasarkan  jarak  terdekat  antara  data dan Cluster .
2.5. Menentukan Centroid Baru Menentukan centroid baru  dilakukan  dengan  menghitung  nilai  rata-rata  berdasarkan data pada cluster yang serupa. Perhitungannya dapat menggunakan persamaan (2) berikut:
(2)
Dimana: 𝑥 1 𝑥 1 = nilai record data ke 1 𝑥 2 𝑥 2 = nilai record data ke 2 ∑ 𝑥 ∑ 𝑥 = jumlah record data
Algoritma K-Means dilakukan  secara  berulang-ulang  hingga  menghasilkan cluster yang sesuai dengan kelompok pada data. Data yang serupa ditempatkan pada kelompok yang sama, sementara yang berbeda ditempatkan pada kelompok yang berbeda.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berikut  adalah  hasil  transformasi  data  jawaban  peserta  berdasarkan  soal  ujian,  dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Transformasi Data Jawaban Peserta Berdasarkan Soal Ujian
No  Kode Soal  Jumlah Benar  Jumlah Salah 1 1153 20 130 2 1159 29 121 3 1163 39 111 4 1162 40 110 5 1135 54 96 6 1152 55 95 7 1187 57 93 8 1234 76 74 9 1202 83 67 10 1145 84 66 11 1223 88 62 12 1171 92 58 13 1230 93 57 14 1158 99 51

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
No  Kode Soal  Jumlah Benar  Jumlah Salah 15 1213 102 48 16 1138 104 46 17 1179 105 45 18 1205 107 43 19 1143 109 41 20 1177 113 37 21 1147 121 29 22 1184 122 28 23 1168 123 27 24 1207 124 26 25 1227 128 22 26 1233 130 20 27 1148 133 17 28 1186 135 15 29 1216 138 12 30 1188 139 11 31 1190 142 8 32 1209 143 7 33 1192 147 3 34 1181 149 1
3.1. Menentukan Jumlah k
Pada  Gambar  2,  data  klasterisasi  dibagi  menjadi  3 cluster :  C1  (Soal  Mudah),  C2 (Soal Sulit), dan C3 (Soal Sangat Sulit).
Gambar 2. Penentuan  Jumlah Cluster
3.2. Menentukan Pusat Cluster Awal ( Centroid )
Menemukan centroid data merupakan  prasyarat  untuk  melakukan Clustering dengan menggunkan  algoritma K-Means .  Pengujian  menggunakan RapidMiner dapat  dilihat pada Gambar 3 berikut:
Gambar 3. Implementasi  Data  Dengan  RapidMiner

## 3.3. Pengelompokan  Data
Setelah menghubungkan Garis Res dan Clu pada Gambar 3. jalankan program dengan mengklik  ikon  " Run "  pada  bagian  atas  layar  untuk  mengetahui  hasil  klaster  yang dihasilkan oleh RapidMiner.
Gambar  4. Tampilan  Hasil Cluster ( Data  View )
Selanjutnya  pada  menu visualization dapat  dilihat  grafik  hasil  pengelompokan  atau cluster sampel data. Tampilan Plot View dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Tampilan Hasil Cluster (Plot View)
Selanjutnya grafik hasil pengelompokan atau cluster semua  data  dapat  dilihat  pada Plot  View seperti  Gambar  6.  dapat  dilihat  jumlah  anggota  dari  masing-masing cluster yaitu cluster 0  memiliki  anggota  sebanyak  14  data  soal, cluster 1  memiliki  anggota sebanyak 13 data soal, cluster 2 memiliki anggota sebanyak 7 data soal.
Gambar  6. Tampilan  Hasil Cluster ( Description )

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, April (2024), pp. 577-586
Berdasarkan  hasil  pengujian  data  sampel  pada  Aplikasi  Manajemen  Ujian  CBT Universitas Baiturrahmah dan RapidMiner, dapat disimpulkan bahwa implementasi pada aplikasi dan perhitungan menggunakan RapidMiner menghasilkan hasil yang serupa. Hal ini  dapat  dibuktikan  dengan  merujuk  pada  Tabel  Hasil  Pengujian  Perhitungan  Manual, Aplikasi RapidMiner, dan Implementasi Aplikasi Ujian CBT.
Tabel 2. Tabel Hasil Pengujian Perhitungan Manual, Aplikasi Rapidminer dan
Implementasi Aplikasi Ujian CBT Rumus Manual Cluster Anggota Kode Soal Jumlah Soal Soal mudah 1153,1159,1163,1162,1135,1152,1187 7 Soal sulit 1234,1202,1145,1223,1171,1230,1158,1213,1138,1179,1205,1 143,1177 13 Soal sangat sulit 1147,1184,1168,1207,1227,1233,1148,1186,1216,1188,1190,1 209,1192,1181 14 Software RapidMiner Cluster Anggota Kelompok Jumlah Soal Soal Sulit 1234,1202,1145,1223,1171,1230,1158,1213,1138,1179,1205,1 143,1177 13 Soal mudah 1153,1159,1163,1162,1135,1152,1187 7 Soal sangat sulit 1147,1184,1168,1207,1227,1233,1148,1186,1216,1188,1190,1 209,1192 14 Implementasi Aplikasi Cluster Anggota Kelompok Jumlah Soal Soal sangat sulit 1147,1148,1168,1181,1184,1186,1188,1190,1192,1207,1209,1 216,1227,1233 14 Soal sulit 1234,1145,1171,1202,1223,1230,1138,1158,1179,1213,1143,1 205,1177 13 Soal mudah 1135,1152,1153,1159,1162,1163,1187 7
Berdasarkan  Tabel  2,  dapat  dijelaskan  bahwa  hasil  pengujian  menggunakan  metode K-Means  Clustering pada  RapidMiner  dan  implementasi  di  aplikasi  ujian  CBT menunjukkan  bahwa  jumlah  anggota  pada  setiap cluster sama,  dan  kode  anggota  soal pada setiap cluster memiliki nilai yang sama.

## 3.3.1. Pengujian  Data  Berdasarkan  Salah  Satu  Hasil  Ujian  Menggunakan RapidMiner
Setelah  data  sampel  diuji  dan  menghasilkan cluster yang  sama,  selanjutnya  dengan metode  yang  sama  seperti  pengujian  data  sampel,  dilakukan  pengujian  dengan  seluruh data soal yang berjumlah 100. Hasil pengujian terdapat pada Gambar 7. berikut.
Gambar 7. Tampilan Hasil Cluster ( Example Set 100 Data Soal)
Selanjutnya,  pada Plot  View ,  dapat  dilihat  grafik  hasil  pengelompokan  atau Clustering dari seluruh data. Tampilan Plot View dari seluruh data dapat ditemukan pada Gambar 8.
Gambar 8. Tampilan Hasil Cluster (Plot View)
Pada Cluster Model,  tampilan Description menunjukkan  hasil  pengelompokan  dan jumlah  anggota  klaster.  Gambar  9  menampilkan Description untuk  seluruh  data  (100 soal).
Gambar 9. Tampilan Hasil Cluster ( Text View 100 Data Soal)
3.3.2. Pengujian  Data Berdasarkan  Salah  Satu  Hasil  Ujian  Menggunakan  Aplikasi ujian CBT
Selanjutnya,  dilakukan  pengujian  menggunakan  data  yang  sama  pada  aplikasi  ujian CBT yang  telah  menggunakan  metode K-Means  Clustering ,  dapat  dilihat  pada  gambar berikut:
Gambar 10. Hasil Proses Clustering
Dari  Gambar  10,  hasil  proses  klasterisasi  pada  aplikasi  ujian  CBT  menunjukkan keseragaman jumlah anggota dalam setiap klaster dan persamaan kode soal di tiap klaster.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  dari  uraian  pada  bab-bab  sebelumnya  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa dengan  algoritma K-Means  Clustering didapatkan  pengetahuan  baru  ( knowledge )  dari soal-soal ujian pada aplikasi ujian CBT Universitas Baiturrahmah. Menggunakan metode Clustering pada  soal-soal  ujian  berdasarkan  jumlah  jawaban  benar  dan  jumlah  jawaban salah yang dijawab peserta ujian menjadi lebih efisien dan lebih efektif, maka soal-soal ujian  dapat  di  bedakan  menjadi  beberapa  kelompok  -  kelompok  soal  mudah,  kelompok soal  sedang  dan  kelompok  soal  sulit.  Dengan  adanyan  laporan  berbentuk  grafik  chart dapat  membuat  admin  lebih  mudah  melakukan  analisa  lebih  lanjut  pada  soal-soal  yang tergolong  sulit  dan  soal  yang  tergolong  mudah,  tentunya  layanan  pelaporan  pada akademik akan lebih cepat.

## Daftar Pustaka
[1] F.  Mulianingsih, K.  Anwar,  F.  A.  Shintasiwi,  And  A.  J.  Rahma,  “Program  Studi Tadris  Ilmu  Pengetahuan  Sosial  Institut  Agama  Islam  Negeri  Kudus  Artificial
Intellegence  Dengan  Pembentukan  Nilai  Dan  Karakter  Di  Bidang  Pendidikan,”
2020.  [Online].
Available: Http://Journal.Stainkudus.Ac.Id/Index.Php/Ijtimaia
[2] M.  Petrus  Saptono  And  H.  F.  Widjasena,  “Sekolah  Berbasis  Komputer  Atau Computer Based Test (Cbt) Di Smk Negeri 1 Kabupaten Sorong.”
[3] S. N. Safitri, Haryono Setiadi, And E. Suryani, “Educational Data  Mining Using Cluster Analysis  Methods  And  Decision  Trees  Based  On  Log  Mining,”  Jurnal Resti (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi), Vol. 6, No. 3, Pp. 448–456, Jul. 2022, Doi: 10.29207/Resti.V6i3.3935.
[4] W. Sudrajat, I. Cholid, And J. Petrus, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Pengelompokan Umkmmenggunakan Rapidminer,” P. 27.
[5] Z.  Mustakim  And  R.  Kamal,  “ K-Means  Clustering For  Classifying  The  Quality Management Of Secondary Education In Indonesia,” Cakrawala Pendidikan, Vol. 40, No. 3, Pp. 725–737, Oct. 2021, Doi: 10.21831/Cp.V40i3.40150.
[6] Y. N. Dewi, H. Rianto, C. Budihartanti, And F. W. Fibriany, “Penerapan Metode K-Means Dalam  Menentukan  Kelompok  Pendalaman  Materi  Ujian  Nasional,” Journal Of Information System, Applied, Management, Accounting And Research, Vol. 6, No. 1, P. 26, Feb. 2022, Doi: 10.52362/Jisamar.V6i1.670.
[7] R.  Nurfalah,  Dwiza  Riana,  And  Anton,  “Identifikasi  Citra  Beras  Menggunakan

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Algoritma  Multi-Svm  Dan Neural  Network Pada  Segmentasi K-Means ,”  Jurnal Resti (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi), Vol. 5, No. 1, Pp. 55–62, Feb.
2021, Doi: 10.29207/Resti.V5i1.2721.
[8] R.  S.  D.  Wijaya,  Adiwijaya,  Andriyan  B  Suksmono,  And  Tati  Lr  Mengko, “Segmentasi  Citra  Kanker  Serviks  Menggunakan  Markov  Random  Field  Dan Algoritma K-Means ,”  Jurnal  Resti  (Rekayasa  Sistem  Dan  Teknologi  Informasi),
Vol. 5, No. 1, Pp. 139–147, Feb. 2021, Doi: 10.29207/Resti.V5i1.2816.
[9] N.  A.  Maori,  “Metode  Elbow  Dalam  Optimasi  Jumlah Cluster Pada K-Means Clustering ,” Jurnal Simetris, Vol. 14, 2023.
[10] Zulkifli  N,  “Efektivitas  Pelaksanaan  Ujian  Semester  Menggunakan  Computer Based Test ,” 2022.
[11] A. Riandy Agusta, “Development Of Learning Outcomes Assessment Instruments Using Computer Based Test (Cbt),” 2022.
[12] K.  H.  Chun  Et  Al.,  “Novel  Innovative  Computer-Based Test (Inno-Cbt)  Item  Types For  National  Licensing  Examinations  For  Health  Care  Professionals,”  Bmc  Med Educ,  Vol. 23, No. 1, P. 560, Aug. 2023, Doi: 10.1186/S12909-023-04444-5.
[13] S.  Huh,  “Application  Of  The  Computer-Based Test ing  In  Korean  Medical  Licensing Examination, The Emergence Of A Metaverse In Medical Education, Journal Metrics And  Statistics,  And  Appreciation  To  Reviewers  And  Volunteers,”  Journal  Of Educational  Evaluation  For  Health  Professions,  Vol.  19.  Korea  Health  Personnel Licensing Examination Institute, 2022. Doi: 10.3352/Jeehp.2022.19.2.