IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS DALAM PENGELOMPOKAN GAYA BELAJAR MAHASISWA UBHI MENGGUNAKAN MODEL VARK

Muhamad Rovi; Hendra Rustama

doi:10.31949/infotech.v12i1.16970

Authors

Muhamad Rovi Universitas Bhakti Husada Indonesia, Indonesia
Hendra Rustama Universitas Bhakti Husada Indonesia, Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.31949/infotech.v12i1.16970

Abstract

Perkembangan teknologi informasi mendorong perguruan tinggi menerapkan pembelajaran adaptif yang berpusat pada mahasiswa. Pemahaman gaya belajar menjadi salah satu strategi penting untuk mendukung pembelajaran tersebut. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan algoritma K-Means Clustering untuk memetakan gaya belajar mahasiswa Universitas Bhakti Husada Indonesia (UBHI) berdasarkan model VARK (Visual, Aural, Read/Write, dan Kinesthetic). Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode unsupervised learning. Data dikumpulkan melalui kuesioner VARK yang diisi oleh 100 mahasiswa dari Fakultas Bisnis dan Ilmu Sosial (FBIS) serta Fakultas Ilmu Kesehatan (FIKES). Pra-pemrosesan data dilakukan melalui tahapan konversi skor dan normalisasi data menggunakan metode StandardScaler. Jumlah klaster optimal ditentukan menggunakan metode Elbow dan Silhouette, yang menghasilkan empat klaster. Hasil klasterisasi menunjukkan variasi gaya belajar mahasiswa yang beragam. Mahasiswa FBIS cenderung dominan pada gaya belajar visual dan aural, sedangkan mahasiswa FIKES menunjukkan kecenderungan gaya belajar yang lebih seimbang dan multimodal. Visualisasi menggunakan Principal Component Analysis (PCA) memperlihatkan pemisahan klaster yang cukup jelas. Penelitian ini menyimpulkan bahwa integrasi model VARK dan algoritma K-Means efektif untuk memetakan gaya belajar mahasiswa sebagai dasar perancangan pembelajaran adaptif.

Keywords:

Gaya Belajar, VARK, K-Means Clustering, Pembelajaran Adaptif, UBHI

Downloads

Download data is not yet available.

References

Abdullah, F. L., Bianto, M. A., Tegar, V., Wijoyo, R., & Fahmi, A. (2025). Penerapan K-Means Clustering pada Pengelompokan Pelamar di Sistem Rekrutmen Berbasis Web Implementasi Algoritma K-Means Cluster untuk Rekomendasi Pekerjaan Berdasarkan Pengelompokan Data Penduduk Kota Tasikmalaya ,. 5(November).

Abdurahman, D., Susanti, D., Didin, D., Informatika, P. S., Teknik, F., & Majalengka, U. (2024). NILAI AKADEMIK MAHASISWA BERDASARKAN INDEKS PRESTASI. 1861(10), 12–18.

Andi Kiswanto, Elin Maulida Rahmawati, Ardiansyah, Kyana Listia Octora, Salsa Bila Ruswanda, S. W. N. W. (2024). Pemetaan Gaya Belajar Mahasiswa Berdasarkan Model VARK. Kalam Cendekia: Jurnal Ilmiah Kependidikan, 12.

Cahya Kamila, M. Adiyatma A.S, Gabriella Resi Namang, R. R. F. S. (2021). Systematic Literature Review : Penggunaan Algoritma K-Means Untuk Clustering di Indonesia dalam Bidang Pendidikan. 2(1), 19–24.

Darmiah. (2025). Jurnal Ilmiah Mahasiswa ISSN : 2988-6228 Kesesuaian Metode Pembelajaran dengan Gaya Belajar Siswa : Studi pada MIN 18 Aceh Besar. 2, 21–29.

Dey, B., & Nath, B. (2024). Understanding the Learning Style Preferences of ODL Students Using VARK Model : Implications for Individualized Pedagogy and Student Success. 50(5), 323–331. https://doi.org/10.9734/AJESS/2024/v50i51365

Elly Aulia Sujani, Tiara Meidiani Putri, Amelia Rahayu, Wanda Hamidah, I., & Lisnawati. (2025). ANALISIS GAYA BELAJAR MAHASISWA GEN Z. 15(2), 115–125.

Gangadharan, S., Mezeini, K. Al, & Gnanamuthu, S. S. (2025). Undergraduate Health Sciences Students Eastern University Utilizing the VARK Instrument The Relationship Between Preferred Learning Styles and Academic Achievement of Undergraduate Health Sciences Students Compared to Other Disciplines at a Middle Eastern University Utilizing the VARK Instrument. 7258. https://doi.org/10.2147/AMEP.S491487

Ouassif, K., Ziani, B., & Herrera-tapia, J. (2025). Empowering Education : Leveraging Clustering and Recommendations for Enhanced Student Insights. 1–14.

Putu Desy Widia Dariyanti, Derri Tallo Manafe, Jojor Sihotang, C. L. H. F. (2021). HUBUNGAN GAYA BELAJAR VARK ( VISUAL , AUDITORI , READ- MAHASISWA FAKULTAS KEDOKTERAN. April, 1–7.

Ritonga, J. M., Tanjung, N., Sirait, R. A., Alfat, F., & Utara, M. S. (2025). KECERDASAN BUATAN DALAM PERSONALISASI PEMBELAJARAN INTERAKTIF : TINJAUAN SISTEMATIK TREN DAN DAMPAK PENDIDIKAN. 6(1), 2340–2346.

Riyanawati, F., Yanti, D. F., Zulfa, N., & Iskandar, S. (2023). Identifikasi model pembelajaran yang sesuai dengan karakteristik siswa berdasarkan gaya belajar. 246–254.

Yağcı, M. (2022). Educational data mining : prediction of students ’ academic performance using machine learning algorithms. https://doi.org/10.1186/s40561-022-00192-z