Penerapan Data Mining Untuk Analisis Aktivitas Pembelajaran Daring Menggunakan K-Means di Universitas Klabat

Abstract

Beberapa teknik yang digunakan untuk mengelompokkan performa akademik mahasiswa
menggunakan algoritma statistik tetapi hasil dari algoritma tersebut tidak banyak memberikan
hasil yang efektif. Oleh karena itu, K–Means Clustering digunakan untuk memberikan hasil yang
lebih efektif. K-Means dapat digunakan dalam proses clustering data untuk aktivitas mahasiswa
dalam proses pembelajaran daring. Tujuan dari penelitian ini yaitu mengimplementasi data
mining untuk analisis perilaku aktivitas mahasiswa dalam pembelajaran daring di Universitas
Klabat. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu clustering dengan algoritma K-Means.
Hasil yang didapat yaitu 3 klaster yaitu klaster 0, klaster 1 dan klaster 2. Terlihat pada klaster 0
mahasiswa lebih sering menggunakan media Laptop dan Smartphone yang ditunjukkan dengan
30.8% laptop dan 19.9% smartphone dan sedang dalam kesungguh-sungguhan belajar online,
metode yang sering digunakan yaitu diskusi, memakai kuota data dan memiliki halangan sarana
dan sarana terbatas. Untuk klaster 1 menunjukkan media yang sering digunakan yaitu laptop,
sedang dalam kesungguh-sungguhan, metode yang paling sering yaitu ceramah, menggunakan
jaringan Wifi dalam rumah dan memiliki keterbatasan lainnya. Untuk klaster 2 menunjukkan
media yang paling sering digunakan yaitu laptop, sedang dalam kesungguh-sungguhan, metode
yang paling sering yaitu tugas, menggunakan kuota data dan memiliki kesulitan tidak terbiasa
belajar diluar kelas.