Clustering Tingkat Pemahaman Mahasiswa Pada Perkuliahan Probabilitas Statistika Dengan Metode K-Means

Abstract

Probabilitas Statistik merupakan mata kuliah logika perhitungan dimana sebagian Mahasiswa merasa kesulitan dalam penerimaan materi sehingga bagi Dosen pengampu mata kuliah hal ini merupakann suatu permasalahan dalam pemberian materi disebabkan tingkat pemahaman Mahasiswa yang tidak merata, hal ini tentunya akan berdampak pada sasaran dan tujuan pembelajaran yang tidak bisa tercapai sesuai Rencana Pembelajaran Semester. Tujuan penelitian ini adalah untuk melakukan pengelompokan atau clustering tingkat pemahaman Mahasiswa berdasarkan nilai mata kuliah prasyarat yaitu Kalkulus dan Matematika Diskrit. Metode yang digunakan yaitu K-Means untuk Clustering dan Elbow untuk menentukan jumlah cluster yang optimum. Berdasarkan hasil penelitian didapatkan hasil sebanyak 3 cluster, dimana cluster 1 adalah kelompok Mahasiswa yang tingkat pemahamannya digolongkan kategori Baik, Cluster 2 adalah kelompok kategori Sangat Baik dan Cluster 3 adalah kategori Kurang. Dari 110 Mahasiswa yang dijadikan sebagai dataset, masing-masing diperoleh untuk cluster 1 sebanyak 30 Mahasiswa, cluster 2 sebanyak 58 Mahasiswa dan cluster 3 sebanyak 22 Mahasiswa. Mahasiswa yang masuk pada cluster 3 perlu dilakukan tambahan perkuliahan sebelum mereka mengikuti mata kuliah Probabilitas Statistik agar capaian pembelajaran dapat dicapai, dengan demikian metode K-Means dan metode Elbow sangat cocok digunakan untuk melakukan clustering karena metode ini bisa didapatkan hasil clustering yang optimal