## Penerapan Data Mining untuk Pemetaan Siswa Berprestasi menggunakan Metode Clustering K-Means
Nia Dwi Rahayu 1 , Abdul Halim Anshor 2 , Irfan Afriantoro 3 1,2,3 Universitas Pelita Bangsa, Jl. Inspeksi Kalimalang No.9, Cibatu, Cikarang Selatan, Bekasi, Indonesia Email: rahayunia811@gmail.com
Abstrak . Pendidikan  memiliki  peranan  penting  sebagai  modal  utama  membangun  kararkter  bangsa. Keberhasilan murid dievaluasi berdasarkan pelajaran teoritis dan praktis, serta kehadiran murid selama di dalam kelas. Jumlah pemrosesan data yang terus meningkat mengharuskan penggunaan strategi dan metode sehingga  dapat  ditransformasikan  menjadi  informasi  dan  pengetahuan  yang  dapat  dimanfaatkan  oleh pendidik  dalam  proses  pembuatan  kebijakan.  Tujuan  penelitian  ini  yaitu  mengelompokan  prestasi  siswa berdasarkan nilai siswa menggunakan data mining dengan menerapkan algoritma K-Means. Dalam penelitian ini data yang digunakan adalah nilai raport PAS Ganjil SMK TON’S periode tahun 2023/2024. Perhitungan klasterisasi dengan algoritma K-Means berhasil mengelompokkan 24 siswa menjadi 3 cluster. Dimana siswa dengan kategori tinggi sebanyak 6 siswa, siswa dengan kategori cukup sebanyak 8 siswa, dan siswa dengan kategori rendah sebanyak 10 siswa. Berdasarkan hasil evaluasi, didapat nilai Davies Bouldin Index (DBI) 0.144 atau mendekati dengan 0 sehingga dapat disimpulkan bahwa hasil cluster yang dihasilkan cukup baik. Dengan  hasil  clustering  yang  telah  diterapkan  diharapkan  bisa  membantu  dalam  mengambil  keputusan dengan tepat untuk menentukan siswa berprestasi.

## Kata Kunci : Data Mining, Prestasi, Nilai Siswa, Clustering, K-Means
Abstract. Education plays an important role as the main capital in building the nation's character. Student success is evaluated based on theoretical and practical lessons, as well as student attendance during class. The increasing volume of data processing necessitates the use of strategies and methods to transform it into information  and  knowledge  that  educators  can  utilize  in  the  policy-making  process.  The  purpose  of  this research is to group student achievements based on student grades using data mining by applying the K-Means algorithm. In this study, the data used are the odd semester report card of TON’S Vocational High School for the 2023/2024 period. The clustering calculation with the K-Means algorithm successfully grouped 24 students into 3 clusters, with 6 students in the high category, 8 students in the fair category, and 10 students in the low category. Based on the evaluation results, a Davies Bouldin Index (DBI) value of 0.144 was obtained, which is close to 0, so it can be concluded that the resulting cluster results are quite good. With the clustering results that have been applied, it is hoped that they can help in making precise decisions to determine high-achieving students.
Keyword : Data Mining, Achievement, Student Grades, Clustering, K-Means

## PENDAHULUAN
Pendidikan memiliki peranan penting sebagai modal utama membangun kararkter bangsa. Pendidikan merupakan  suatu  cara  pembelajaran  untuk  meningkatkan  pengetahuan,  sikap  dan  keterampilan  seseorang. Sekolah menjadi sarana berlangsungnya pendidikan secara langsung, dengan bertemunya guru dan siswa[1]. Tingginya prestasi murid dan minimnya angka murid yang tidak berprestasi mencerminkan keunggulan sektor pendidikan.  Secara  umum,  keberhasilan  murid  dievaluasi  berdasarkan  pelajaran  teoritis  dan  praktis,  serta kehadiran murid selama di dalam kelas. Penilaian dibagi menjadi tiga kategori yaitu pengetahuan, bakat, dan sikap.  Pengajar  menilai  semua  murid  yang  mengikuti  pelajaran  yang  diberikan  guna  mengevaluasi  dan menganalisis prestasi belajar murid[2].
Proses  penggalian  informasi  berdasarkan  data  siswa  terus  bertambah  setiap  tahunnya  dan  diiringi dengan bertambahnya jumlah siswa, sehingga terjadi penumpukan data yang sangat besar dari data yang belum diolah secara  optimal  oleh pihak  sekolah[3]. Jumlah  pemrosesan  data  yang terus meningkat mengharuskan penggunaan strategi dan metode sehingga dapat ditransformasikan menjadi informasi dan pengetahuan yang dapat dimanfaatkan oleh pendidik dalam proses pembuatan kebijakan. Hal ini menjadi permasalahan bagi guru maupun wali kelas yaitu bagaimana cara menentukan tingkat prestasi murid yang rendah, cukup, dan tinggi
serta  menemukan top  rank murid  unggulan  dalam  kelas,  agar  dapat  membentuk  kelas  yang  ideal  untuk meningkatkan prestasi maupun memotivasi murid.
Di  bidang  pendidikan,  pemetaan  siswa  berprestasi  adalah  langkah  penting  dalam  meningkatkan kualitas  pendidikan dan memberikan  dukungan yang tepat  kepada  siswa.  Identifikasi siswa  berprestasi dan pemahaman  terhadap  faktor-faktor  yang  memengaruhi  keberhasilan  mereka  dapat  membantu  sekolah  dan lembaga pendidikan dalam merancang program-program pendukung yang lebih efektif. Data Mining sebagai cabang dari ilmu komputer yang berkaitan dengan penemuan pola dalam dataset besar, telah menjadi alat yang penting dalam menganalisis data pendidikan. Metode clustering , khususnya K-Means , adalah salah satu teknik yang  umum  digunakan  dalam data  mining untuk  mengelompokkan  data  ke  dalam  beberapa  kelompok berdasarkan kesamaan fitur.
Adapun  beberapa  referensi  penelitian  yang  berkaitan  dengan  pengelompokkan  menggunakan algoritma K-Means sebagai berikut:
Penelitian  yang  dilakukan  Sri  Dewi,  Sarjon  Defit,  Yuhandri  Yunus  (2021)  dengan  judul  Akurasi Pemetaan  Kelompok  Belajar  Siswa  Menuju  Prestasi  Menggunakan  Metode K-Means [4].  Kesimpulan  dari penelitian yang telah dilakukan adalah sampel data yang diolah dalam penelitian ini berjumlah 25 data siswa dan  10 mata  pelajaran  yang  disajikan.  Setelah  mendapatkan  hasil  pengelompokan  pada iterasi keenam dan dilanjutkan dengan iterasi ke tujuh tidak ada perubahan, maka proses pencarian dihentikan. Hasil cluster yang didapatkan pada Cluster1 (K1) terdapat 3 siswa yang Sangat Berprestasi, pada Cluster2 (K2) terdapat 10 siswa yang Berprestasi dan Cluster3 (K3) terdapat 12 siswa yang Kurang Berprestasi.
Penelitian yang dilakukan Salim Kurniawan, Amril Mutoi Siregar, Hilda Yulia Novita (2023) dengan judul Penerapan Algoritma K-Means dan Fuzzy C-Means Dalam Mengelompokan Prestasi Siswa Berdasarkan Nilai  Akademik[5].  Berdasarkan  hasil  perhitungan  secara  manual  menggunakan Microsoft  Excel 2019  dan Program Python . Cluster yang dihasilkan sama yaitu baik menggunakan algoritma K-Means maupun algoritma Fuzzy  C-Means .  Akan  tetapi  pada  perhitungan  menggunakan tools  Rapidminer menghasilkan cluster yang berbeda.  Dan  kesimpulan  hasil  penelitian  dari  pengelompokan  prestasi  siswa  berdasarkan  nilai  akademik menggunakan algoritma K-Means dan Fuzzy C-Means adalah perhitungan manual dan program python pada algoritma K-Means menghasilkan 52 siswa berprestasi, 25 siswa dengan prestasi sedang serta 28 siswa tidak berprestasi, adapun pada algoritma Fuzzy C-Means menunjukan 48 siswa berprestasi, 29 siswa dengan prestasi sedang  dan  28  siswa  tidak  berprestasi.  Perhitungan  menggunakan rapidminer  studio dengan  algoritma K- Means menghasilkan 49 siswa berprestasi, 27 siswa dengan prestasi sedang serta 29 siswa tidak berprestasi, adapun algoritma Fuzzy C-Means tidak dapat diproses pada rapidminer studio karena tidak adanya algoritma tersebut dalam rapidminer studio . Hasil evaluasi cluster dalam mengelompokan prestasi siswa berdasarkan nilai akademik menggunakan algoritma K-Means dan Fuzzy C-Means dengan metode Davies Bouldien Index (DBI)  dari  setiap  jenis  perhitungan  menunjukan  algoritma K-Means merupakan  algoritma  terbaik  karena memiliki nilai DBI yang mendekati 0 dan tidak negatif.
Penelitian  yang  dilakukan  Diwa  Oktario  Dacwanda,  Yessica  Natalian  (2021)  dengan  judul Implementasi K-Means Clustering untuk Analisis Nilai Akademik Siswa Berdasarkan Nilai Pengetahuan dan Keterampilan[6].  Kesimpulan  dari  penelitian  ini  penerapan  algoritma k-means membagi dataset penilaian siswa yang meliputi nilai pengetahuan dan keterampilan menjadi tiga kelompok berdasarkan indeks DB, yaitu cluster pintar,  sedang,  dan  cukup.  Berdasarkan  perhitungan clustering dengan  nilai  pengetahuan  dan keterampilan didapatkan kelompok pintar dengan jumlah 72 siswa, sedang dengan jumlah 92 siswa, dan cukup dengan jumlah  103  siswa. Sementara  itu,  perhitungan clustering dengan  nilai  pengetahuan  saja  didapatkan kelompok  pintar  dengan  jumlah  71  siswa,  sedang  dengan  jumlah  87  siswa,  dan  cukup  dengan  jumlah  107 siswa.  Dari  perbandingan pengelompokan  dengan  nilai  pengetahuan  dan  keterampilan  dan  pengelompokan dengan  nilai  pengetahuan  saja  didapatkan  hasil  bahwa  terjadi  perpindahan cluster siswa  yang  tidak  terlalu signifikan, yaitu sebesar 10.15% dari keseluruhan siswa, dimana pengelompokan dengan nilai pengetahuan dan keterampilan lebih baik dibandingkan pengelompokan dengan nilai pengetahuan saja.
Penelitian yang dilakukan Yusma Elda, Sarjon Defit, Yuhandri Yunus, Raemon Syaljumairi (2021) dengan  judul  Klasterisasi  Penempatan  Siswa  yang  Optimal  untuk  Meningkatkan  Nilai  Rata-Rata  Kelas Menggunakan K-Means [7]. Hasil perhitungan dengan menggunakan fungsi SQRT pada Ms. Excel , pada iterasi ke  empat  didapatkan  nilai yang sama  dengan perhitungan pada  iterasi ketiga.  Berdasarkan  nilai  yang  sama tersebut, maka proses perhitungan dihentikan cukup sampai dengan iterasi ketiga. Data hasil pengelompokan pada  iterasi  ketiga  menghasilkan  3 cluster yang  dimana Cluster1 (C1)  berjumlah  47  siswa, Cluster2 (C2) berjumlah 10 siswa, dan Cluster3 (C3) berjumlah 33 siswa. Pengujian yang dilakukan dengan menggunakan Software  RapidMiner  Studio Versi  9.2  mendapatkan  hasil  klasterisasi  yang  sama  dengan  pengujian  secara
manual dengan Ms. Excel yang dimana Cluster0 (C0) berjumlah 33 siswa, Cluster1 (C1) berjumlah 47 siswa, dan Cluster2 (C2)  berjumlah  10  siswa.  Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan  menggunakan Software RapidMiner memiliki  perbedaan  penamaan  dengan  perhitungan menggunakan Ms.  Excel .  Didapatkan  hasil berupa cluster0 , cluster1 ,  dan cluster2 .  Sedangkan  anggota  masing-masing cluster sama  dengan  hasil pengujian dengan menggunakan Ms. Excel . Data cluster0 pada RapidMiner sama dengan data pada cluster3 Ms. Excel . Sedangkan untuk cluster1 dan cluster2 tidak terdapat perbedaan. Hasil klasterisasi data 90 siswa dikelompokkan  menjadi  3 cluster dengan  jumlah  data  siswa  untuk cluster 1  dengan  bobot  sikap  dan  hasil belajar tinggi berjumlah 47 siswa, cluster 2 dengan bobot sikap dan hasil belajar sedang berjumlah 10 siswa dan cluster 3 dengan bobot sikap dan hasil belajar rendah berjumlah 33 siswa.
Penelitian  yang  dilakukan  Melissa  Triandini,  Sarjon  Defit,  Gunadi  Widi  Nurcahyo  (2021)  dengan judul Data Mining dalam Mengukur Tingkat Keaktifan Siswa dalam Mengikuti Proses Belajar pada SMP IT Andalas Cendekia dengan Menggunakan Metode K-Means Clustering [8]. Dari hasil perhitungan manual dan pengujian dengan menggunakan software rapidminer maka diperolah hasil kelompok yang terdiri 3 Cluster yang jumlah anggotanya sama dengan hasil perhitungan manual. Berdasarkan hasil performance vector diatas untuk mengukur tingkat keaktifan cluster menggunakan Operator Cluster Distance Performance mengambil model cluster  centroid dan  mengatur cluster sebagai input dan  mengukur  tingkat  keaktifan  berdasarkan centroid  cluster .  Adapun  jarak  yang  terdekat  dengan Avg.  within  centroid  distance merupakan  nilai  yang sangat aktif dan itu terdapat pada cluster2 , serta yang jarak yang terjauh dengan Avg. within centroid distance bernilai  kurang  aktif  dan  itu  terdapat  pada cluster1 .  Dan  untuk cluster0 bernilai  aktif.  Semakin  kecil  nilai davies  bouldin  index yang  diperoleh  ( non-negatif >=  0),  maka  semakin  baik cluster yang  diperoleh  dari pengelompokan  menggunakan  metode clustering .  Hasil  perhitungan  menggunakan  metode k-means menunjukan nilai -0.842. Angka tersebut memiliki arti masing-masing objek dalam cluster tersebut memiliki kesamaan yang cukup baik karena mendekati angka 0. Dari hasil dan pembahasan dapat disimpulkan bahwa data dapat dikelompokkan menjadi 3 cluster yaitu, cluster 1 yang bernilai kurang aktif sebanyak 12 siswa, cluster 0 yang bernilai Aktif sebanyak 10 siswa, dan cluster 2 yang bernilai sangat aktif sebanyak 17 siswa.

## METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Kerangka Berfikir
Berikut kerangka berfikir dibuat untuk mempermudah dalam memahami arah penelitian dari proses hingga hasil yang akan didapatkan.
Berdasarkan gambar diatas didapat permasalah yang ada sebagai latar belakang penelitian dan tujuan yang akan dicapai. Algoritma yang akan digunakan adalah K-Means dengan bantuan tools RapidMiner Studio . Hasil yang didapatkan dari penelitian ini adalah mengetahui kelompok Siswa Berprestasi pada SMK TON'S.

## 2.2. Objek Penelitian
Objek penelitian ini yaitu berupa data nilai siswa tahun ajaran 2023/2024 yang didapatkan dari SMK TON’S.  Dimana  peneliti  bertujuan  untuk  mengetahui  hasil  dari  pengelompokkan  nilai  siswa  berdasarkan cluster yang sudah ditentukan.

## 2.3. Data Yang Digunakan
Dalam penelitian ini, jenis data yang digunakan adalah data primer , karena data tersebut diambil dari SMK TON’S. Data primer berasal dari data yang didapat sendiri oleh perorangan atau suatu organisai secara langsung  dari  objek  yang  diteliti  dan  untuk  kepentingan  studi  yang  bersangkutan  dapat  berupa  wawancara langsung  dengan  pimpinan  serta  pada  bagian  yang  menangani  langsung  permasalahan  di  lapangan  serta observasi  kegiatan  sehari-hari  suatu  objek  yang  diteliti[9].  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan data nilai siswa kelas XII – Multimedia semester ganjil tahun ajaran 2023/2024 yang terdiri dari 24 record data.  Variabel  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  nama  siswa  dan  nilai  dari  tiap pelajaran yang diikuti oleh siswa.

## 2.4. Metode Yang Digunakan
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah menggunakan  metode K-  Means  Clustering . K- Means adalah metode clustering berbasis jarak yang membagi data ke dalam sejumlah cluster . Algoritma K- Means termasuk portitioning  clustering yang  memisahkan  data  ke  k  daerah  bagian  yang  terpisah[10]. Langkah-langkah melakukan clustering dengan algoritma K-Means sebagai berikut:
Gambar 2. Metode Yang Digunakan
Berikut uraian diagram diatas:
1. Menentukan jumlah cluster .
2. Menentukan centroid awal secara acak.
3. Menghitung jarak setiap data yang ada terhadap setiap pusat cluster .
4. Mengelompokan data hasil perhitungan jarak data pada centroid .
5. Menentukan centroid baru dari hasil pengklasteran.
6. Menghitung kembali jarak setiap data menggunkan pusat cluster yang baru.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Hasil Pengujian

## 3.1.1. Persiapan Dataset
Penelitian  ini menggunakan  data  nilai  siswa  SMK  TON’S  kelas  XII  –  Multimedia  semester ganjil tahun ajaran 2023/2024. Dataset terdari dari atribut yang telah disederhanakan berupa nama siswa dan nilai siswa untuk 8 mata pelajaran yang telah ditempuh selama satu semester. Dataset sampel terdiri dari 24 record data. Berikut adalah data siswa yang akan digunakan untuk proses perhitungan dengan algoritma K-Means :
Tabel 1. Dataset NAMA PAI PPKN IND MTK ENG TAV DMI PKK Agnes Oktariani 82 81 84 88 80 82 83 84 Aji Sunarya 79 81 84 84 80 82 82 82 Alia Alkhansa 78 80 83 79 80 80 80 80 Arphan Chaerul 79 80 83 79 80 82 82 81 Arya Maulana Syarif 78 80 83 82 79 82 81 82 Farell Joan Susanto 78 80 84 82 79 81 81 80 Fauzan Zahy Zulfahmi 80 81 83 82 79 82 82 84 Hapsah 79 81 83 83 80 83 82 83 Iin Inayah Lutfia 78 81 83 81 80 80 80 80 Kerin Aprillia 81 81 84 81 80 81 83 83 Maulana Yusuf Ibrahim 80 80 83 79 79 82 80 83 Maydera Putri Amelia 82 81 84 89 80 83 83 84 Melany Putri 78 81 83 81 82 82 81 81 Muhamad Dafa Alfaritzi 78 80 83 78 79 82 80 82 Naisa Tiarani 78 80 83 78 79 79 80 80 Niken Aptasari 80 80 84 85 80 82 81 82 Rafli Alif Fikri 84 81 85 89 81 83 83 83 Ratna Damayanti 79 81 84 86 80 82 81 82 Reiza Firjatullah 79 81 83 87 80 83 82 82 Ridwan Nugraha 78 80 83 79 79 82 82 81 Sela Mita Ramjani 78 81 83 88 80 82 81 81 Sri Wahyuni 78 81 83 82 80 81 80 80 Suci 81 81 83 81 80 81 81 82 Tamimah Pajriyah 78 80 83 84 79 81 80 83

## 3.1.2. Menentukan Jumlah Cluster
Pada penelitian ini, jumlah cluster yang akan dibentuk adalah tiga cluster , sehingga nilai k = 3. Cluster yang akan dibentuk yaitu cluster_1 (C1) diartikan sebagai tinggi, cluster_2 (C2) diartikan sebagai cukup, dan cluster_0 (C3) diartikan sebagai rendah.

## 3.1.3. Menentukan Centroid
Menentukan centroid awal secara acak yang diperoleh dari data sampel. Pada penelitian ini, penulis memilih secara acak dari data nilai siswa untuk dijadikan titik pusat cluster pertama.
Tabel 2. Titik Pusat Awal Cluster Centroid PAI PPKN IND MTK ENG TAV DMI PKK C1 82 81 84 88 80 82 83 84 C2 80 81 83 82 79 82 82 84 C3 78 81 83 81 82 82 81 81

## 3.1.4. Menghitung Jarak Data ke Pusat Cluster
Langkah selanjutnya adalah menghitung jarak terdekat masing-masing record data dengan nilai awal cluster dengan menggunakan rumus Euclidean Distance sebagai berikut:
d(x, y) = √∑ (x i − y i ) 2 n i=1
1. Data Pertama
Jarak dengan pusat cluster 1:
d 1 = √ (82 − 82) 2 + (81 − 81) 2 + (84 − 84) 2 + (88 − 88) 2 + (80 − 80) 2 + (82 − 82) 2 + (83 − 83) 2 + (84 − 84) 2
= 0 Jarak dengan pusat cluster 2:
d 1 = √ (82 − 80) 2 + (81 − 81) 2 + (84 − 83) 2 + (88 − 82) 2 + (80 − 79) 2 + (82 − 82) 2 + (83 − 82) 2 + (84 − 84) 2
= 6,557438524 Jarak dengan pusat cluster 3:
d 1 = √ (82 − 78) 2 + (81 − 81) 2 + (84 − 83) 2 + (88 − 81) 2 + (80 − 82) 2 + (82 − 82) 2 + (83 − 81) 2 + (84 − 81) 2
= 9,110433579
Perhitungan  dilakukan  hingga  data  terakhir.  Hasil  perhitungan  jarak  data  terhadap  masing-masing cluster pada iterasi ke-1 dapat di lihat sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil Perhitungan Terhadap Cluster Pada Iterasi ke-1 No Nama C1 C2 C3 Jarak Terdekat Cluster 1 Agnes Oktariani 0 6,5574385 24 9,1104335 79 0 1 2 Aji Sunarya 5,4772255 75 3,3166247 9 4,1231056 26 3,3166247 9 2 3 Alia Alkhansa 11,313708 5 6,2449979 98 3,8729833 46 3,8729833 46 3 4 Arphan Chaerul 10,099504 94 4,5825756 95 3,3166247 9 3,3166247 9 3 5 Arya Maulana Syarif 7,9372539 33 3,1622776 6 3,4641016 15 3,1622776 6 2 6 Farell Joan Susanto 8,6602540 38 4,8989794 86 3,7416573 87 3,7416573 87 3 7 Fauzan Zahy Zulfahmi 6,5574385 24 0 4,8989794 86 0 2 8 Hapsah 6,1644140 03 2,2360679 77 3,8729833 46 2,2360679 77 2 9 Iin Inayah Lutfia 9,7467943 45 5,4772255 75 3,1622776 6 3,1622776 6 3 10 Kerin Aprillia 7,2111025 51 2,6457513 11 4,7958315 23 2,6457513 11 2
No Nama C1 C2 C3 Jarak Terdekat Cluster 11 Maulana Yusuf Ibrahim 9,8994949 37 3,8729833 46 4,7958315 23 3,8729833 46 2 12 Maydera Putri Amelia 1,4142135 62 7,5498344 35 9,9498743 71 1,4142135 62 1 13 Melany Putri 9,1104335 79 4,8989794 86 0 0 3 14 Muhamad Dafa Alfaritzi 11,489125 29 5,3851648 07 4,5825756 95 4,5825756 95 3 15 Naisa Tiarani 12,369316 88 7,0710678 12 5,4772255 75 5,4772255 75 3 16 Niken Aptasari 4,6904157 6 4,1231056 26 5,1961524 23 4,1231056 26 2 17 Rafli Alif Fikri 3 8,7177978 87 10,677078 25 3 1 18 Ratna Damayanti 4,5825756 95 4,8989794 86 5,6568542 49 4,5825756 95 1 19 Reiza Firjatullah 4,1231056 26 5,6568542 49 6,6332495 81 4,1231056 26 1 20 Ridwan Nugraha 10,488088 48 4,7958315 23 3,8729833 46 3,8729833 46 3 21 Sela Mita Ramjani 5,4772255 75 7,1414284 29 7,2801098 89 5,4772255 75 1 22 Sri Wahyuni 8,8881944 17 5,0990195 14 2,8284271 25 2,8284271 25 3 23 Suci 7,7459666 92 3 3,8729833 46 3 2 24 Tamimah Pajriyah 6,7823299 83 3,8729833 46 5 3,8729833 46 2
Jarak  hasil  perhitungan  akan  dilakukan  perbandingan  diantara  3 cluster data  terdekat  dengan  pusat cluster dan mengambil nilai terkecil. Jarak ini menunjukkan bahwa data tersebut berada dalam 1 kelompok dengan  pusat cluster terdekat.  Berikut  adalah  anggota cluster yang  terjadi  pada  iterasi  ke-1  dilambangkan dengan simbol “T”.
Tabel 4. Anggota Cluster Iterasi ke-1 No Nama C1 C2 C3 1 Agnes Oktariani T 2 Aji Sunarya T 3 Alia Alkhansa T 4 Arphan Chaerul T 5 Arya Maulana Syarif T 6 Farell Joan Susanto T 7 Fauzan Zahy Zulfahmi T 8 Hapsah T 9 Iin Inayah Lutfia T 10 Kerin Aprillia T 11 Maulana Yusuf Ibrahim T 12 Maydera Putri Amelia T 13 Melany Putri T
No Nama C1 C2 C3 14 Muhamad Dafa Alfaritzi T 15 Naisa Tiarani T 16 Niken Aptasari T 17 Rafli Alif Fikri T 18 Ratna Damayanti T 19 Reiza Firjatullah T 20 Ridwan Nugraha T 21 Sela Mita Ramjani T 22 Sri Wahyuni T 23 Suci T 24 Tamimah Pajriyah T
Setelah  semua  data  ditempatkan  ke  dalam cluster yang  terdekat,  kemudian  hitung  kembali  pusat cluster yang baru berdasarkan rata-rata anggota yang ada pada cluster tersebut sehingga mendapatkan hasil perhitungan centroid baru yang akan digunakan untuk iterasi berikutnya. Pada cluster 1 terdapat 6 data, cluster 2 sebanyak 9 data, dan cluster 3 sebanyak 9 data.
Dimana nilai rata-ratanya dapat dilihat pada dibawah ini:
C 1 = (82 + 82 + 84 + 79 + 79 + 78)
6 = 80,66666667 C 2 = (79 + 78 + 80 + 79 + 81 + 80 + 80 + 81 + 78) 9 = 79,55555556 C 3 = (78 + 79 + 78 + 78 + 78 + 78 + 78 + 78 + 78) 9 = 78,11111111
Berikut adalah nilai untuk centroid baru:
Tabel 5. Nilai Centroid Baru Iterasi ke-2 Centroid PAI PPKN IND MTK ENG TAV DMI PKK C1 80,666 66667 81 83,833 33333 87,833 33333 80,166 66667 82,5 82,166 66667 82,666 66667 C2 79,555 55556 80,555 55556 83,333 33333 82,333 33333 79,555 55556 81,777 77778 81,333 33333 82,666 66667 C3 78,111 11111 80,333 33333 83,111 11111 79,888 88889 79,777 77778 81 80,666 66667 80,555 55556
Selanjutnya  menghitung  kembali  jarak euclidean  distance seperti  pada  langkah  sebelumnya  dan membandingkan  hasil cluster dan  diambil  jarak  minimum  seperti  langkah  sebelumnya.  Langkah  tersebut dilakukan hingga tidak ada cluster yang berpindah. Berikut hasil perhitungan untuk iterasi ke-2 dapat dilihat pada tabel dibawah:
Tabel 6. Hasil Perhitungan Terhadap Cluster Pada Iterasi ke-2 No Nama C1 C2 C3 Jarak Terdekat Cluster 1 Agnes Oktariani 2,1408720 96 6,5977923 73 10,025276 7 2,1408720 96 1 2 Aji Sunarya 4,2720018 73 2,2054925 82 4,8825716 76 2,2054925 82 2 3 Alia Alkhansa 10,242883 71 5,1183523 58 1,6517854 16 1,6517854 16 3 4 Arphan Chaerul 9,2511260 58 3,9126259 69 2,1744873 1 2,1744873 1 3
No Nama C1 C2 C3 Jarak Terdekat Cluster 5 Arya Maulana Syarif 6,8007352 54 1,9657562 24 2,8974232 91 1,9657562 24 2 6 Farell Joan Susanto 7,3654599 31 3,3793125 17 2,5288459 28 2,5288459 28 3 7 Fauzan Zahy Zulfahmi 6,2115483 85 1,7881641 04 4,8711800 48 1,7881641 04 2 8 Hapsah 5,2201532 54 1,8189672 83 4,7674306 56 1,8189672 83 2 9 Iin Inayah Lutfia 8,5195852 79 4,0930534 35 1,8724777 27 1,8724777 27 3 10 Kerin Aprillia 7,0651727 98 2,8631330 5 4,7205879 52 2,8631330 5 2 11 Maulana Yusuf Ibrahim 9,3050165 68 3,7383564 09 3,5364067 7 3,5364067 7 3 12 Maydera Putri Amelia 2,4324199 2 7,5702471 54 10,987647 39 2,4324199 2 1 13 Melany Putri 7,8898669 19 3,6632981 16 2,8196838 98 2,8196838 98 3 14 Muhamad Dafa Alfaritzi 10,594810 05 4,9190985 82 2,7999118 15 2,7999118 15 3 15 Naisa Tiarani 11,441882 13 6,2073234 33 3,0102704 85 3,0102704 85 3 16 Niken Aptasari 3,4034296 43 2,9772802 24 5,8171733 83 2,9772802 24 2 17 Rafli Alif Fikri 3,9475730 94 8,5814902 73 11,773584 16 3,9475730 94 1 18 Ratna Damayanti 2,8722813 23 3,8984010 65 6,5281914 76 2,8722813 23 1 19 Reiza Firjatullah 2,2173557 83 4,9975302 54 7,7284147 83 2,2173557 83 1 20 Ridwan Nugraha 9,5524865 87 4,1869874 85 2,1227747 97 2,1227747 97 3 21 Sela Mita Ramjani 3,5 6,1624109 44 8,2229729 39 3,5 1 22 Sri Wahyuni 7,4777447 58 3,5398960 72 2,3934065 81 2,3934065 81 3 23 Suci 7,1821538 09 2,3517789 43 3,5048467 32 2,3517789 43 2 24 Tamimah Pajriyah 5,6494837 52 2,9016810 79 4,9052755 68 2,9016810 79 2
Diketahui bahwa ada perubahan pada data yang menghasilkan kelompok cluster yang baru dimana cluster 1 berjumlah 6 siswa, cluster 2 berjumlah 8 siswa, dan cluster 3 berjumlah 10 siswa. Berikut anggota kelompok cluster yang baru:
Tabel 7. Anggota Cluster Iterasi ke-2 No Nama C1 C2 C3 1 Agnes Oktariani T
No Nama C1 C2 C3 2 Aji Sunarya T 3 Alia Alkhansa T 4 Arphan Chaerul T 5 Arya Maulana Syarif T 6 Farell Joan Susanto T 7 Fauzan Zahy Zulfahmi T 8 Hapsah T 9 Iin Inayah Lutfia T 10 Kerin Aprillia T 11 Maulana Yusuf Ibrahim T 12 Maydera Putri Amelia T 13 Melany Putri T 14 Muhamad Dafa Alfaritzi T 15 Naisa Tiarani T 16 Niken Aptasari T 17 Rafli Alif Fikri T 18 Ratna Damayanti T 19 Reiza Firjatullah T 20 Ridwan Nugraha T 21 Sela Mita Ramjani T 22 Sri Wahyuni T 23 Suci T 24 Tamimah Pajriyah T
Karena masih terdapat hasil clustering yang bergerak pada iterasi ke-2, maka perhitungan dilanjutkan pada iterasi ke-3, dan titik pusat cluster ditentukan kembali sesuai dengan rata-rata anggota pada cluster untuk mendapatkan hasil perhitungan centroid baru. Berikut merupakan nilai untuk centroid baru:
Tabel 8. Nilai Centroid Baru Iterasi ke-3 Centroid PAI PPKN IND MTK ENG TAV DMI PKK C1 80,666 66667 81 83,833 33333 87,833 33333 80,166 66667 82,5 82,166 66667 82,666 66667 C2 79,5 80,625  83,375 82,75 79,625 81,75 81,5 82,625 C3 78,3 80,3 83,1 79,8 79,7 81,1 80,6 80,8
Selanjutnya  menghitung  kembali  jarak euclidean  distance seperti  pada  langkah  sebelumnya  dan membandingkan  hasil cluster dan  diambil  jarak  minimum  seperti  langkah  sebelumnya.  Berikut  hasil perhitungan untuk iterasi ke-3 dapat dilihat pada tabel dibawah:
Tabel 9. Hasil Perhitungan Terhadap Cluster Pada Iterasi ke-3 No Nama C1 C2 C3 Jarak Terdekat Cluster 1 Agnes Oktariani 2,140872096 6,219927652 9,956404974 2,140872096 1 2 Aji Sunarya 4,272001873 1,785357107 4,871344784 1,785357107 2 3 Alia Alkhansa 10,24288371 5,402545696 1,769180601 1,769180601 3 4 Arphan Chaerul 9,251126058 4,235268587 2,032240143 2,032240143 3 5 Arya Maulana Syarif 6,800735254 2,106537443 2,816025568 2,106537443 2 6 Farell Joan Susanto 7,365459931 3,418698583 2,670205985 2,670205985 3 7 Fauzan Zahy Zulfahmi 6,211548385 1,920286437 4,661544808 1,920286437 2 8 Hapsah 5,220153254 1,639359631 4,661544808 1,639359631 2
No Nama C1 C2 C3 Jarak Terdekat Cluster 9 Iin Inayah Lutfia 8,519585279 4,235268587 2,080865205 2,080865205 3 10 Kerin Aprillia 7,065172798 2,989565186 4,553020975 2,989565186 2 11 Maulana Yusuf Ibrahim 9,305016568 4,20565096 3,182766093 3,182766093 3 12 Maydera Putri Amelia 2,43241992 7,189401922 10,92382717 2,43241992 1 13 Melany Putri 7,889866919 3,766629793 2,886173938 2,886173938 3 14 Muhamad Dafa Alfaritzi 10,59481005 5,332682252 2,555386468 2,555386468 3 15 Naisa Tiarani 11,44188213 6,51440711 3,05450487 3,05450487 3 16 Niken Aptasari 3,403429643 2,633913438 5,77321401 2,633913438 2 17 Rafli Alif Fikri 3,947573094 8,242420761 11,71025192 3,947573094 1 18 Ratna Damayanti 2,872281323 3,491060011 6,536818798 2,872281323 1 19 Reiza Firjatullah 2,217355783 4,575751304 7,741446893 2,217355783 1 20 Ridwan Nugraha 9,552486587 4,493050189 2,032240143 2,032240143 3 21 Sela Mita Ramjani 3,5 5,760859311 8,302409289 3,5 1 22 Sri Wahyuni 7,477744758 3,596873642 2,555386468 2,555386468 3 23 Suci 7,182153809 2,633913438 3,306055051 2,633913438 2 24 Tamimah Pajriyah 5,649483752 2,772634127 4,850773134 2,772634127 2
Diketahui bahwa tidak ada perubahan pada data yang menghasilkan kelompok cluster yang dimana cluster 1 berjumlah 6 siswa, cluster 2 berjumlah 8 siswa, dan cluster 3 berjumlah 10 siswa. Berikut anggota kelompok cluster yang baru:
Tabel 10. Anggota Cluster Iterasi ke-3 No Nama C1 C2 C3 1 Agnes Oktariani T 2 Aji Sunarya T 3 Alia Alkhansa T 4 Arphan Chaerul T 5 Arya Maulana Syarif T 6 Farell Joan Susanto T 7 Fauzan Zahy Zulfahmi T 8 Hapsah T 9 Iin Inayah Lutfia T 10 Kerin Aprillia T 11 Maulana Yusuf Ibrahim T 12 Maydera Putri Amelia T 13 Melany Putri T 14 Muhamad Dafa Alfaritzi T 15 Naisa Tiarani T 16 Niken Aptasari T 17 Rafli Alif Fikri T 18 Ratna Damayanti T 19 Reiza Firjatullah T 20 Ridwan Nugraha T 21 Sela Mita Ramjani T 22 Sri Wahyuni T 23 Suci T 24 Tamimah Pajriyah T
Pada perhitungan ini iterasi berhenti di iterasi ke-3 karena tidak ada cluster yang berpindah lagi. Hal ini menunjukkan bahwa hasil cluster telah mencapai stabil dan konvergen .

## 3.2. Pembahasan
3.2.1. Proses Pengujian Menggunakan RapidMiner
Pada  proses  ini,  metode  klasterisasi  dengan  algoritma K-Means diterapkan  untuk  pembentukan kelompok cluster dengan  akurat.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  pengujian  dengan tools  RapidMiner Studio versi 10.3.1. Adapun langkah-langkahnya sebagai berikut:
1. Sebelum melakukan pengolahan data menggunakan RapidMiner , perlu mengunggah dataset yang akan digunakan. Operator yang digunakan adalah Read Excel karena format data yang digunakan adalah *xlsx ( Microsoft Excel Worksheet ).
2. Kemudian pada kolom “Nama” ubah type role datanya menjadi id karena kolom ini bersifat non- numeric sehingga  algoritma K-Means tidak  akan  bekerja  jika type  role kolom  “Nama”  masih attribute .
3. Lalu  pada  Operator Modeling – Segmentation – drag Operator  k-Means .  Ubah jumlah  k  sesuai dengan  jumlah cluster yang  sudah  ditentukan  adalah  sebanyak  3 cluster .  Atur Measure  Types menjadi BregmanDivergences karena  data  yang  akan  diuji  hanya  atribut  nilai  siswa  saja  yang memiliki type data integer . Untuk Divergence pilih SquaredEuclideanDistance karena perhitungan clustering menggunakan rumus EuclideanDistance untuk menghitung jarak objek ke pusat cluster . 4. Terakhir, drag Operator Performance ( Cluster Distance Performance ). Tahapan performance ini bertujuan untuk mencari nilai DBI ( Davies Bouldin Index ).
Gambar 3. Proses Pengujian RapidMiner

## 3.2.2. Hasil Pengujian Algotima K-Means
Dari hasil pengujian dengan 3 cluster maka selanjutnya akan dicari nilai DBI ( Davies Bouldin Index ). Nilai DBI digunakan untuk mengukur kedekatan antar data dalam satu kelompok data. Berikut nilai Davies Bouldin Index yang dihasilkan adalah:
Gambar 4. Hasil Nilai Davies Bouldin Index
Dari  gambar  diatas dapat dilihat  hasil  yang  diperoleh  mendekati 0  yang berarti  semakin  kecil nilai Davies Bouldin Index yang diperoleh maka semakin baik cluster yang dihasilkan.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  sudah  dilakukan.  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  penerapan algoritma K-Means dalam  mengelompokkan  siswa  berprestasi  berdasarkan  nilai  siswa  dapat  diterapkan dengan baik. Dari proses pengujian yang dilakukan mendapatkan hasil cluster_1 (C1) kategori tinggi sebanyak 25% dengan jumlah 6 siswa, hasil cluster_2 (C2) kategori cukup sebanyak 35% dengan jumlah 8 siswa, dan hasil cluster_0 (C3) kategori rendah sebanyak 40% dengan jumlah 10 siswa. Berdasarkan hasil pencarian nilai Davies Bouldin Index (DBI), hasil dari perhitungan yang telah dilakukan menghasilkan nilai DBI 0.144 atau
mendekati dengan 0 sehingga dapat disimpulkan bahwa hasil cluster yang dihasilkan cukup baik. Dengan hasil clustering yang telah diterapkan diharapkan bisa membantu dalam mengambil keputusan dengan tepat untuk menentukan siswa berprestasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I. Amirulloh, “PEMETAAN KELOMPOK KERJA SISWA DENGAN METODE CLUSTERING K- MEANS DAN ALGORITMA GREEDY,” Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak , vol. 1, no. 2, Sep. 2019, doi: 10.36499/jinrpl.v1i2.2953.
[2] E. A. Saputra and Y. Nataliani, “Analisis Pengelompokan Data Nilai Siswa untuk Menentukan Siswa Berprestasi  Menggunakan  Metode  Clustering  K-Means,” Journal  of  Information  Systems  and Informatics , vol. 3, no. 3, pp. 424–439, Oct. 2021, doi: 10.51519/journalisi.v3i3.164.
[3] A.  Yudhistira  and  R.  Andika,  “Pengelompokan  Data  Nilai  Siswa  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering,” Journal of Artificial Intelligence and Technology Information (JAITI) , vol. 1, no. 1, pp. 20–28, Feb. 2023, doi: 10.58602/jaiti.v1i1.22.
[4] S.  Dewi,  S.  Defit,  and  Y.  Yuhandri,  “Akurasi  Pemetaan  Kelompok  Belajar  Siswa  Menuju  Prestasi Menggunakan Metode K-Means,” Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi , pp. 28–33, Mar. 2021, doi: 10.37034/jsisfotek.v3i1.40.
[5] S. Kurniawan, A. M. Siregar, and H. Y. Novita, “Penerapan Algoritma K-Means dan Fuzzy C-Means Dalam Mengelompokan Prestasi Siswa Berdasarkan Nilai Akademik,” vol. IV, no. 1, 2023.
[6] D. O. Dacwanda and Y. Nataliani, “Implementasi k-Means Clustering untuk Analisis Nilai Akademik Siswa Berdasarkan Nilai Pengetahuan dan Keterampilan,” AITI , vol. 18, no. 2, pp. 125–138, Nov. 2021, doi: 10.24246/aiti.v18i2.125-138.
[7] Y. Elda, S. Defit, Y. Yunus, and R. Syaljumairi, “Klasterisasi Penempatan Siswa yang Optimal untuk Meningkatkan Nilai Rata-Rata Kelas Menggunakan K-Means,” Jurnal Informasi dan Teknologi , pp. 103–108, Sep. 2021, doi: 10.37034/jidt.v3i3.130.
[8] M. Triandini, S. Defit, and G. W. Nurcahyo, “Data Mining dalam Mengukur Tingkat Keaktifan Siswa dalam Mengikuti Proses Belajar pada SMP IT Andalas Cendekia,” Jurnal Informasi dan Teknologi , pp. 167–173, Sep. 2021, doi: 10.37034/jidt.v3i3.120.
[9] N.  Barkah,  E.  Sutinah, and  N.  Agustina,  “Metode  Asosiasi  Data  Mining  Untuk  Analisa  Persediaan Fiber Optik Menggunakan Algoritma Apriori,” Jurnal Kajian Ilmiah , vol. 20, no. 3, pp. 237–248, Sep. 2020, doi: 10.31599/jki.v20i3.288.
[10] K.  I.  Wardoyo,  M.  Maryaningsih,  and  J.  Fredricka,  “KLASTERISASI  SISWA  PENYANDANG DISABILITAS BERDASARKAN TINGKAT TUNAGRAHITA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS,” JURNAL  MEDIA  INFOTAMA ,  vol.  19,  no.  1,  pp.  1–10,  Apr.  2023,  doi: 10.37676/jmi.v19i1.3307.