## KLASTERISASI SISWA BERDASARKAN HASIL BELAJAR MENGGUNAKAN K-MEANS BERBASIS WEB (STUDI KASUS: TK. PRIMA INSAN SHOLEH TALUN)
Wiwit Agus Lestari, Kurnia Paranita Kartika, Saiful Nur Budiman Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Informasi Universitas Islam Balitar, Jalan Majapahit Blitar, Indonesia wiwitaguslestari@gmail.com

## ABSTRAK
TK Prima Insan Sholeh KecamatanTalun Kabupaten Blitar, selama ini melakukan pembentukan kelompok belajar siswa masih dilakukan secara manual yaitu hanya menggunakan intuisi atau berdasarkan urutan nama pada absensi siswa karena tidak adanya pedoman khusus dan mendetail dari pemerintah dalam hal ini padahal penentuan kelompok belajar harusnya lebih ditekankan pada karakter siswa, bukan sekedar dari rata-rata nilai. Tujuan penelitian ini yakni membuat aplikasi  klasterisasi  siswa  berbasis  web  sehingga  memudahkan  guru  dalam  melakukan  pembentukan  kelompok  belajar secara  otomatis  berdasarkan  hasil  belajar  siswa.  Aplikasi  ini  menggunakan  metode K-Means dalam  menganalisa  hasil belajar  siswa  untuk  menghasilkan  kelompok  belajar  secara  otomatis.  Aplikasi  klasterisasi  dibuat  menggunakan  alur metode waterfall Pressman 2015 yang dituangkan kedalam framework Laravel dengan pemrograman web. Algoritma K- Means terbukti  mampu  melakukan  klasterisasi  siswa  berdasarkan  hasil  belajar  untuk  pembentukan  kelompok  belajar dengan  hasil  pengujian  aplikasi  menggunakan Silhouette  Coefficient tertinggi  sebesar  0,758.  Keberhasilan  sistem  juga dinilai dari Black Box Testing yang menghasilkan tingkat keberhasilan 100% untuk seluruh menu yang ada dalam aplikasi. Hasil pengujian pengguna terhadap aplikasi klasterisasi juga sangat baik dengan nilai 97,84 %.
Kata kunci : Clustering , Blackbox, K-Means, Silhouette Coefficient

## 1. PENDAHULUAN
Perubahan  era  dari  industri  3.0  menjadi  4.0 mengubah pandangan tentang pendidikan abad 21 saat ini secara  perlahan,  mulai q dari  segi  konsep  cara  mengajar sampai  dari  segi q yang  lebih w esensial,  yaitu  perubahan bagaiman cara memandang konsep pendidikan itu sendiri [1].  Tidak  hanya  proses  belajar  mengajar  yang  sudah semakin  maju  dengan  memanfaatkan  teknologi  namun proses  penilaian  juga  mengalami  perubahan  yang  pesat. Penilaian  pada  anak  didik  saat  ini  sudah  mencangkup aspek pengetahuan, ketrampilan bahkan perilaku, tentunya hal  tersebut  semakin  membuat  tugas  guru  bertambah sehingga  tak  jarang  seorang  guru  tidak  bisa  fokus  dalam mengajar anak didiknya.
Hasil penilaian peserta didik sudah sangat detail dan hal  ini  akan  menjadi  sia-sia  jika  data  tersebut  tidak dimanfaatkan dengan baik untuk melakukan analisa data. Jumlah  siswa  yang  diluar  kapasitas  tenaga  pendidik tentunya  membuat  data-data  tersebut  tidak  bisa  dianalisa secara  maksimal  [2].  Oleh  sebab  itu  memrlukan  sebuah metode  guna  membantu  tenaga  pendidik  dalam menganalisa hasil belajar siswa secara otomatis agar para pendidik  bisa  mengambil  kebijakan-kebijakan  dari  hasil analisa  tersebut  guna  mengoptimalkan  kualitas  belajar mengajar disekolah.
TK Prima Insan Sholeh Talun selama ini melakukan pembentukan  kelompok  belajar  siswa  masih  secara manual  seperti  berdasarkan  urutan  nama  atau  tempat duduk siswa dan hanya menggunakan intuisi guru karena tidak  adanya  pedoman  khusus  dan  mendetail  dari pemerintah dalam hal ini. Hal tersebut tentunya tidak baik karena  kemampuan  melakukan  analisa  pada  setiap pendidik  berbeda  dan  akan  beresiko  karena  kelompok belajar yang dibentuk bisa menjadi tidak efisien sehingga
proses  belajar  mengajar  akan  terhambat.  Selain  itu penentuan  kelompok  belajar  harusnya  lebih  ditekankan pada  karater  siswa,  bukan  sekedar  dari  rata-rata  nilainya saja  karena  dapat  menimbulkan  ketidakcocokan  dalam kelompok [3].
Machine  Learning merupakan  solusi  untuk mengatasi keterbatan guru dalam melakukan analisa hasil belajar  siswa  karena  lebih  cepat,  akurat  dan  memiliki kemampuan untuk mempelajari data sehingga menghasilkan  analisa  yang  berbasis  ststistika  [4].  Salah satu  fungsi  yang  terdapat  pada machine  learning adalah fungsi  klasterisasi  yang  dapat  mengelompokkan  data berdasarkan  parameter  tertentu  sehingga  memudahkan pengguna dalam melakukan analisa yang akan digunakan untuk mengambil keputusan atau kebijkan [5].
Penelitian ini bermaksud membuat klasterisasi siswa berbasis  web  dengan  menggunakan  metode K-Means yang  dapat  melakukan  klasterisasi  nilai  siswa  sehingga menghasilkan keluaran berupa kelompok-kelompok siswa berdasarkan hasil belajar  secara otomatis demi mempermudah  pembentukan  kelompok  belajar  di  TK Prima Insan Sholeh Talun. Kelompok belajar yang dibuat menggunakan  metode K-Means memliki  karakter kelompok  yang  kuat  berdasarkan  6  aspek  nilai  siswa meliputi  nilai  agama  dan  moral,  fisik  motorik,  kognitif, sosial emosional, bahasa dan seni sehingga pihak sekolah mampu  memanfaakan  hasil  klasterisasi  tersebut  untuk meningkatkan kualitas belajar mengajar disekolah.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Kajian Penelitian
Tahun  2018,  Dedi  Kusawandi,  Ence  Surahman, Zahid Zufar At Thaariq dan Mahmudah Muthmainnah  melakukan  penelitian  yang  judul  “ K- Means Clustering of Student Perceptions on Project-
Based  Learning  Model  Application ”  bertujuan  untuk melakukan klasterisasi minat siswa terhadap penerapan  model  belajar  dengan Project  Based Learning di sekolah. Penelitian ini dilakukan dengan memberikan  kuisioner  pada  33  siswa  yang  berisi  10 pertanyaan  dengan  tipe  jawaban  berupa  pilihan ganda.  Penelitian  tersebut  menghasilkan  kelompok siswa  menjadi  4  klaster  dengan  klaster  1  memiliki anggota  siswa  yang  sangat  setuju  dengan  model pembelajaran Project Based learning hingga klaster 4 dengan anggota siswa  yang sangat tidak setuju. Pada klaster  1  dihuni  oleh  5  siswa  (15%),  klaster  2 sebanyak 18 siswa(55%), klaster 3 sebanyak  5 siswa (15%) dan klaster 4 sebanyak 5 siswa (15%) [6] Penelitian  tahun  2019  dari  Miftahul  Hasanah, Sarjon  Defit  dan  Gunadi  Widi  Nurcahyo  dengan judul  “Implementasi  Algoritma K-Means untuk Klasterisasi  Peserta  Olimpiade  Sains  Nasional Tingkat  SMA”  bertujuan  untuk  membantu  sekolah dalam  memilih  kelompok  yang  diikutkan  olimpiade secara  tepat  dan  efektif  menggunakan  metode klasterisasi K-Means .  Data  yang  dipakai  adalah  nilai ujian sebanyak 24 siswa dengan mata pelajaran yang dipilih  adalah  matematika,  fisika,  kimia,  biologi  dan TIK.  Dari  penelitian  tersebut  disimpulkan  bahwa pada  klaster  1  memiliki  12  siswa  sangat  mumpuni, pada klaster 2 memiliki 14 siswa cukup mumpuni dan pada  klaster  3  memiliki  2  siswa  yang  kurang mumpuni untuk mengikuti olimpiade[7].

## 2.2. Clustering
Klasterisasi
( Clustering )
adalah proses pengelompokan x data s ke s dalam s beberapa s klaster atau s kelompok s sehingga s data s dalam s satu klaster memiliki s tingkat s kemiripan s yang s maksimal s dan data s antar s klaster mempunyai kemiripan s yang minimal [5].
Hasil klasterisasi dinilai baik bila menghasilkan s kesamaan s yang tinggi  antara  anggota satu  dan  yang  lain  dalam  satu  klaster  dan  kesamaan yang  rendah  jika  berbeda  klaster.  Kesamaan  dapat diukur  melalui  perhitungan  secara  numerik  terhadap dua buah objek
2.3. K-Means Clustering K-Means w Clustering w merupakan salah satu w metode w data  mining yang  proses  nya  dengan unsupervised modelling dimana  pegelompokan  data dilakukan  dengan  sistem  partisi.  Metode K-Means mengelompokkan data ke dalam beberapa kelompok, dimana  dalam  satu  kelompok  mempunyai  karakter yang sama
satu
sama w lainnya dan
mempunyai w karakter
yang tidak sama W dengan w data w yang w ada W pada kelompok yang  berbeda[8]. Flowchart dari  metode K-Means ditunjukkan pada Gambar 1.
Start Determine number of klasters K Determine the point assumption cluster center
(centroid) Calculated object distance to centroid
Group object based on distance minimum
Is there an object who moves? Cluster result End Yes No
Gambar  1. Flowchart k-means clustering
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  perhitungan jarak euclidean distance dengan rumus dibawah ini:
(1)
Dimana:
= jarak s antara s x s dan s y = data s pusat s klaster = data s pada s atribut = setiap s data = jumlah s data, = data s pada s pusat s klaster s ke s i = data s pada s setiap s data s ke s i
2.4. Silhouette Coefficient
Silhouette Coefficient dipakai mengukur kualitas dan  seberapa  kuat  klaster  yang  terbentuk.  Metode silhouette adalah gabungan dari metode cohesion dan separation . Silhouette mengacu  pada  metode interpretasi  dan  validasi  yang  konsistensi  dalam kelompok data [9].
Nilai silhouette mencerminkan  seberapa  mirip suatu  data  dengan  klasternya  sendiri  ( cohesion ) terhadap klaster lain ( separation ). Silhouette memiliki nilai antara -1 dan 1. Nilai mendekati 1 menunjukkan data  tersebut  sesuai  dengan  klasternya  sendiri  dan kurang  sesuai  dengan  klaster  lain  yang  berdekatan. Silhouette dapat  dihitung  dengan  tahapan  sebagai berikut:
a. Hitung s rata-rata s jarak W dari suatu dokumen misalkan s i W dengan w semua w dokumen w lain pada satu klaster
(2)
Dimana, = data lain dalam satu klaster
= klaster
= jarak antara data   dengan  .
b. Menghitung s rata-rata jarak a dari a data    dengan semua data di klaster lain, dan diambil nilai yang paling kecil.
(3) Dimana, = jarak rata-rata data = data
= klaster lain c. Jadi  diperoleh  nilai Silhouette  Coefficient -nya adalah
(4) Dimana, = nilai s silhouette s coefficient = jarak rata-rata klaster = jarak klaster terdekat

## 3. METODE PENELITIAN
Metode waterfall Pressman 2015 merupakan metode yang  digunakan  pada  penelitian  ini  dengan  tahapan sebagai berikut:
1. Communication
Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan  observasi dan  wawancara  di  TK  Prima  Insan  Sholeh Talun.
2. Planning
Tahap planning ini  peneliti  merencanakan mulai  dari  estimasi  waktu  pengerjaan  aplikasi dan kebutuhan data yang akan digunakan. Tahap ini  ditentukan  juga  data  yang  digunakan  yaitu data  nilai  pada  kelas  A  tahun  ajaran  2021/2021 dengan jumlah siswa sebesar 24 siswa. Ada pun parameter  yang  digunakan  dalam  perhitungan meliputi  6  parameter  yaitu  aspek  agama  dan moral, aspek fisik motorik, aspek kognitif, aspek sosial  emosional,  aspek  bahasa  dan  aspek  seni. Nilai  yang  digunakan  juga  ditentukan  yaitu ketika  siswa  sudah  tidak  melakukan  daring sehingga data  yang digunakan lebih valid  yakni pada  8  minggu  terakhir  sebelum  akhir  ajaran 2021.  Tabel  1  merupakan  data  nilai  yang digunakan pada perhitungan klasterisasi.

## Tabel 1. Dataset nilai
No. Absen Nilai Aspek 1 2 3 4 5 6 1 2,35 2,82 2,80 2,71 2,70 3,00 2 3,00 3,02 3,02 3,00 3,03 3,00 3 3,35 3,39 3,41 3,32 3,47 3,33 4 3,35 3,39 3,41 3,32 3,47 3,33 5 3,29 3,30 3,30 3,26 3,33 3,28 6 2,41 2,84 2,83 2,74 2,73 3,00 7 2,47 2,77 2,74 2,68 2,73 2,83 8 3,00 3,04 3,04 3,00 3,07 3,00 9 2,59 2,93 2,93 2,84 2,87 3,00 10 3,24 3,30 3,30 3,26 3,30 3,33 11 2,47 2,86 2,83 2,76 2,73 3,00 12 3,00 3,05 3,07 3,03 3,07 3,06 13 2,35 2,82 2,80 2,71 2,70 3,00 14 3,35 3,29 3,30 3,26 3,33 3,22 15 3,24 3,14 3,18 3,16 3,20 3,06 16 3,06 3,18 3,17 3,11 3,17 3,22 17 2,00 2,13 2,11 2,13 2,07 2,22 18 3,06 3,20 3,17 3,13 3,17 3,28 19 2,76 3,02 3,02 2,95 2,97 3,06 20 2,12 2,66 2,63 2,55 2,47 2,94 21 3,00 3,07 3,09 3,05 3,07 3,06 22 3,24 3,27 3,28 3,21 3,30 3,22 23 2,41 2,86 2,85 2,74 2,77 3,00 24 2,53 2,89 2,89 2,79 2,83 3,00

## 3. Modelling
Pada tahap ini dilakukan pemodelan aplikasi sesuai dengan kebutuhan user . Gambar  2  merupakan use  case diagram aplikasi klasterisasi yang akan dibuat.

## Manajemen Pengguna
Manajemen Data Siswa Klasterisasi Siswa

## Guru
Gambar  2 Use case diagaram aplikasi
Gambar  3  menunjukkan class  diagram aplikasi  klasterisasi.  Pada class  diagram ini menunjukkan  struktur  kelas  yang  ada  pada database .
user id : bigint (20) name : varchar (225) password : varchar (225)
jabatan : varchar (225) jenis_kelamin : varchar (50)
siswas
id : int (11) no_absen : int (11) nisn : varchar (50)
nama : varchar (50) jenis_kelamin : varchar (50) wali_murid : varchar
(50)
id_kelas : int (11)
alamat : text
kelas
id : int (11) nama : varchar (50) jml_siswa : int (11)
nilai id : bigint (20) id_siswa : int (11) nilai_1 : double nilai_2 : double nilai_3 : double nilai_4 : double nilai_5 : double nilai_6 : double cluster : varchar (50) id_kelas : int  (11) second_lowest : double silhoutte : double jarak : double jaraks : varchar (50)
jaraks
id : int (11) id_cluster : int (11) id_siswa : int (11) jarak : double cluster : varchar (50)

## cluster_siswas
id : int (11) nilai_1 : double nilai_2 : double nilai_3 : double nilai_4 : double nilai_5 : double nilai_6 : double jarak : double
Gambar  3. Class diagram aplikasi
Gambar  4  menunjukkan  flowchart  dari aplikasi. Pada flowchart ini bisa dilihat alur dari sistem aplikasi berjalan.
Mulai Input Username dan Pas sword Login Berhasil Masukkan Data Siswa Hasil Klaserisasi dan nilai Silhouette Coefficient Masukan Kelas Prepoces sing Euclidean Distance
K-Means Clustering
Silhouette Coefficient Masukkan Jumlah Kelompok Logout Selesai Tidak YA

## 4. Construction
Pada tahap construction mulai pengkodingan program  aplikasi  klasterisasi  sesuai  dengan rancangan  yang  telah  disepakati.  Setelah pengkodingan  selesai  maka  dilakukan testing aplikasi meliputi pengujian blackbox testing dan pengujian kepuasan pengguna dengan memberikan  kuisioner  untuk  diisi  oleh  user. Pada  tahap  pengujian  ini  aplikasi  diuji  oleh  10 pengguna  dimana  5  pengguna  dari  pihak  TK. Prima  Insan  Sholeh  dan  5  pengguna  dari  pihak luar sekolah.
5. Deployment Tahap deployment merupakan  tahap  akhir dari prosedur pengembangan waterfall Pressman 2015.  Pada  tahap  ini  peneliti  menyerahkan aplikasi  klasterisasi siswa kepada pihak sekolah dan  memberikan  pengetahuan  bagaimana  cara mengoperasikan aplikasi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Login
Pada  Gambar  5  ditunjukkan  tampilan  dari halaman  login  aplikasi  klasterisasi.  Aplikasi  dibuka dengan  memasukkan  nama  pengguna  dan  password yang  sebelumnya  telah  dibuat  dan  di  simpan  di database .  Sistem  akan  mencocokkan  antara  nama pengguna dan sandi yang dimasukkan dengan data di database .  Jika  salah  satu  dari  nama  pengguna  atau sandi salah, maka login dinyatakan tidak berhasil dan harus memulai dari awal lagi.
Gambar  5. Halaman Login

## 4.2. Halaman Utama
Halaman dasboard (utama)  aplikasi  berfungsi untuk menampilkan semua menu dan nama pengguna setelah  berhasil  login.  Pada  Gambar  6  bisa  dilihat menu-menu  dari  aplikasi  klasterisasi  yaitu  menu Siswa,  Kelas,  Cluster,  Nilai  dan  Guru.  Pada  pojok kanan  atas  juga  terdapat  ikon  keterangan  nama pengguna  atau  user  yang  sedang  l ogin, sehingga apabila ingin logout bisa klik pada ikon pengguna dan pilih logout maka  aplikasi  akan  menampilkan halaman Login .

## Gambar  6.  Halaman utama

## 4.3. Manajemen Guru
Gambar  7  merupakan  menu  manajemen  guru bisa  digunakan  dengan  mengklik  menu  “Guru”. Pengguna  aplikasi  langsung  diperlihatkan  daftar pengguna aplikasi yang sudah tersimpan di database . Di dalam menu ini pengguna bisa melihat, membuat, mengubah  dan  menghapus  data  guru  dimana  data guru  yang  dihapus  menyebabkan  guru  tersebut  tidak dapat login ke aplikasi.
Gambar  7. Halaman manajemen guru

## 4.4. Manajemen Siswa
Menu  manajemen  siswa  bisa  digunakan  dengan mengklik menu “Siswa”. Pengguna aplikasi langsung diperlihatkan  daftar  siswa  yang  sudah  tersimpan  di database . Di dalam  menu ini  pengguna bisa  melihat, membuat,  mengubah  dan  menghapus  data  siswa. Halaman manajemen siswa bisa dilihat pada Gambar 8.

## 4.5. Manajemen Kelas
Menu  manajemen  kelas  bisa  dilihat  pada Gambar  9.  Pada  menu  “Kelas”  pengguna  aplikasi langsung  diperlihatkan  daftar  kelas  yang  sudah  ada dan pengguna bisa melihat, membuat, mengubah dan menghapus  data  Kelas.  Agar  bisa  dilakukan klasterisasi,  setiap  siswa  yang  telah  dibuat  harus dimasukkan ke dalam satu kelas.
Gambar  9. Halaman manjemen kelas

## 4.6. Manajemen Nilai
Gambar  10  merupakan  halaman  manajemen nilai.  Dalam  menu  ini  pengguna  bisa  melihat  dan menambah  nilai  siswa,  namun  untuk  menghindari kesalahan  pengguna  yang  dapat  menyebabkan crash pada  aplikasi  maka  fungsi  ubah  dan  hapus  dalam menu  ini  ditiadakan,  pengguna  bisa  menghapus  nilai dengan  menghapus  siswa  pada  menu  “Siswa” sehingga  tidak  ada  data  siswa  yang  punya  nilai “ null ”.  Untuk  memasukkan  nilai  siswa,  pengguna aplikasi dapat  mengklik tombol “Tambah data” pada menu “Nilai”. Pengguna  wajib memasukkan 6 aspek siswa yakni nilai agama dan moral, fisik dan motorik, kognitif,  sosial  emosional,  bahasa  dan  seni.  Setiap nilai  yang  dimasukkan  punya  tipe  data double yang memungkinkan penyimpanan nilai desimal.
Gambar  10. Halaman manajemen nilai

## 4.7. Halaman Klasterisasi
Menu “Cluster” pada Gambar 11 dipakai untuk melakukan  klasterisasi  dengan  algoritma K-Means . Sebelum  melakukan  klasterisasi,  pengguna  harus sudah  melalui  tahap  manajemen  siswa,  manajemen kelas,  memasukkan  siswa  ke  dalam  kelas  dan manajemen nilai karena sistem melakukan perhitungan  berdasar  data-data  yang  dimasukkan
pada  tahap  tersebut.  Pengguna  dapat  melakukan klasterisasi  dengan  memilih  kelas  ( dropdown )  dan jumlah kelompok ( integer ).
Jumlah  kelompok  yang  dimasukkan  tidak  bisa lebih atau sama dengan jumlah siswa. Hasil K-Means clustering yang  muncul  menampilkan  siswa-siswa yang  ada  dalam  kelas  yang  dipilih  beserta cluster - nya.  Informasi  tambahan  seperti  jarak  ke centroid terpilih,  jarak  ke  masing-masing centroid , centroid terdekat kedua dan nilai silhouette juga  muncul pada menu ini.
Gambar  11. Halaman Klasterisasi
Gambar  12  merupakan source  code yang digunakan untuk menentukan titik centroid awal.
Gambar  12. Source code menentukan centroid awal
Gambar  13  merupakan  source  code  untuk perhitungan  jarak  menggunakan  euclidean distance untuk menghitung jarak terdekat dengan centroid dan menentukan  data  tersebut  masuk  kedalam  klaster yang sesuai dengan metode K-Means.
Gambar  13. Source code perhitungan k-means
Gambar 14 merupakan source code yang digunakan untuk menghitung nilai silhouette coefficient.
Gambar  14. Source code perhitungan silhouette coefficient

## 4.8. Pengujian Silhoutte
Pengujian keberhasilan sistem dilakukan dengan menghitung  nilai Silhouette Coefficient pada  setiap klasterisasi yang dilakukan. Nilai Silhouette Coefficient antara  0  hingga  1,  semakin  mendekati  1 maka  jumlah  klaster  yang  dipilih  pada  suatu  kelas semakin  baik.  Tahap  klasterisasi  akan  terus dilanjutkan sampai pengguna menemukan ada klaster yang  tidak  memiliki  anggota  atau  jumlah  klaster sudah  mencapai  setengah  dari  total  siswa  pada  kelas yang dipilih.
Pada  kelas  A  nilai  silhouette  terendah  ada  pada klasterisasi  2  klaster  dengan  nilai  0,586.  Nilai silhouette terbaik  ada  pada  klasterisasi  3  klaster dengan  nilai  0,758.  Maka  berdasarkan  algoritma K- Means dengan  kondisi  nilai  masing-masing  siswa  di Kelas  A,  disarankan  untuk  membagi  ke  dalam  3 kelompok  belajar.  Tabel  2  menunjukkan  hasil rekapitulasi nilai silhouette.

## Tabel 2. Rekapitulasi nilai silhouette coefficient
Jumlah Klaster Nilai Silhouette Jumlah Klaster Tanpa Anggota Jumlah Klaster dengan 1 Anggota 2 klaster 0,586 0 0 3 klaster 0,758 0 1 4 klaster 0,654 0 2 5 klaster 0,667 1 2

## 4.9. Pengujian Blackbox
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  baik tidaknya  kinerja  aplikasi  dengan  melihat  tingkat kesesuaian  skenario  pengujian  dengan  hasil  yang sesuai.  Berikut  hasil  pengujian blackbox yang  telah dilakukan.
Tabel 3. Hasil pengujian Login Kasus Pengujian Hasil yang Diharapkan Hasil Pengujian Sesuai Tidak Sesuai Mengisi username dan password dengan benar Berhasil login dan tampil dasboard  - Mengisi username benar dan password salah Gagal login  -

## Tabel 4. Hasil pengujian menu “Siswa”
Kasus Pengujian Hasil yang Diharapkan Hasil Pengujian Sesuai Tidak Sesuai Tambah data dengan mengisi semua field data Data siswa berhasil tersimpan  - Tambah  data hanya dengan mengisi field NISN dan nama siswa Data siswa berhasil tersimpan  - Tambah data siswa dengan field NISN kosong Data siswa tidak bisa disimpan dan ada notif NISN wajib diisi  - Tambah data siswa dengan NISN yang sama Data siswa tidak bisa disimpan - 
Edit f ield nama, alamat, jenis kelamin,nama orangtua  siswa Data siswa berhasil diedit  - Hapus data siswa Data siswa berhasil dihapus  -

## Tabel 5. Hasil pengujian menu “Kelas”
Kasus Pengujian Hasil yang Diharapkan Hasil Pengujian Sesuai Tidak Sesuai Menambah kelas baru Kelas berhasil ditambahkan  - Menghapus salah satu siswa dalam kelas Data siswa terhapus dari kelas  - Menghapus kelas Keseluruhan data kelas terhapus  - Mengedit nama kelas Nama kelas berhasil diubah  -

## Tabel 5. Hasil pengujian menu “Guru”
Kasus Pengujian Hasil yang Diharapkan Hasil Pengujian Sesuai Tidak Sesuai
Tambah data dengan mengisi semua field data Data guru berhasil tersimpan  - Tambah data dengan mengosongi salah satu field Muncul notifikasi melengkapi data yang kosong  - Merubah password dan sandi Password dan sandi baru disimpan  - Menghapus data pengguna Data pengguna terhapus  - Tabel 6. Hasil pengujian menu “Nilai” Kasus Pengujian Hasil yang Diharapkan Hasil Pengujian Sesuai Tidak Sesuai Tambah data dengan mengisi semua field data Data nilai berhasil tersimpan  -
Tambah data dengan tidak mengisi salah satu field nilai Muncul notifikasi data yang harus diisi  -
Tabel 7. Hasil pengujian menu “Cluster”
Kasus Pengujian Hasil yang Diharapkan Hasil Pengujian Sesuai Tidak Sesuai Memilih jumlah kelompok dan kelas dengan rentang nilai lebih dari 1 dan kurang dari jumlah siswa di kelas Menampilkan hasil klasterisasi  - Memilih jumlah kelompok tanpa memilih kelas Klasterisasi tidak berjalan  - Memilih jumlah kelompok dan kelas dengan jumlah kelompok lebih dari jumlah siswa Klasterisasi tidak berjalan  -

## 4.10. Pengujian Pengguna
Pengujian pengguna dilakukan dengan memberikan kuisioner  kemudian    meminta  mereka  memberikan nilai pada pertanyaan-pertanyaan tersebut. Skala nilai yang  diberikan  berupa  angka  1,2,3,4  dan  5  dimana nilai  1  merupakan  nilai  terendah  dan  nilai  5 merupakan  nilai  tertinggi.  Jawaban  masing-masing penguji  kemudian  dikumpulkan  dan  rekapitulasi seperti berikut:

## Tabel 8. Rekapitulasi Pengujian Kepuasan Pengguna
Skala Penilaian Jumlah penilaian Total  (Skala x Jumlah) 1 - - 2 - - 3 - - 4 14 56 5 116 580 Total Skor diperoleh (A) 636 Total Skor Maksimum (B) 650 Keterangan:
Jumlah pengguna = 10 orang Jumlah indikator penilaian = 13 pertanyaan
: Persentase
Sehingga,

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Berikut  ini  adalah  kesimpulan  yang  bisa  diperoleh dalam  pengerjaan  penelitian  dari  awal  hingga  akhir: Klasterisasi siswa berdasarkan hasil belajar menggunakan K-Means berbasis web ini dibuat melalui 5 tahap metode waterfall Pressman 2015 yaitu mulai tahap communication,  planning,  modelling,  construction dan deployment .  Kode  sumber  aplikasi  dibuat  dengan memadukan  bahasa  pemrograman  web  dan framework Laravel .  Klasterisasi  berbasis  web  yang  dibuat  dapat memenuhi  kebutuhan  fungsional  yang  telah  di  desain meliputi  manajemen  pengguna,  manajemen  siswa  dan klasterisasi K-Means itu  sendiri,  Hasil  pengujian  aplikasi menggunakan Silhouette  Coefficient memiliki  nilai silhouette terendah 0,586 dengan jumlah klaster 2 dan nilai tertinggi 0,758 pada pembentukan 3 klaster. Keberhasilan aplikasi  juga  dinilai  dari Black  Box  Testing yang menghasilkan kesesuaian 100% untuk seluruh menu yang
ada  dalam  aplikasi.  Hasil  pengujian  pengguna  terhadap aplikasi klasterisasi juga sangat baik dengan nilai 97,84 %.

## 5.2. Saran
Berikut  saran-saran  yang  dapat  digunakan  untuk memperbaiki penelitian ini di masa depan: Jumlah klaster dengan nilai silhouette terbaik pada aplikasi ini masih dicari  secara  manual  dengan  memasukkan  satu persatu  jumlah  kelompok  yang  diinginkan.  Kedepan bisa  dilengkapi  dengan  fungsi  yang  bisa  mencari jumlah  klaster  terbaik  secara  otomatis  berdasarkan nilai silhouette tertinggi, Aplikasi ini kedepannya bisa diunggah  ke  server  publik  sehingga  bisa  diakses kapanpun  dan  dimanapun  menggunakan  jaringan internet.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Surani,  D.,  2019,  May.  Studi  literatur:  Peran teknolog  pendidikan  dalam  pendidikan  4.0. In Prosiding  Seminar  Nasional  Pendidikan FKIP (Vol. 2, No. 1, pp. 456-469).
[2] Putra,  M.R.E.,  Prananosa,  A.G.  and  Marianita, M.,  2018.  Manajemen  Tenaga  Pendidik  SDIT Mutiara  Cendekia  Lubuklinggau. Alignment: Journal  of  Administration  and  Educational Management , 1 (1), pp.38-47.
[3] Dewi,  S.,  Defit,  S.  and  Yuhandri,  Y.,  2021. Akurasi  Pemetaan  Kelompok  Belajar  Siswa Menuju  Prestasi  Menggunakan  Metode  K- Means. Jurnal  Sistim  Informasi  dan  Teknologi , pp.28-33.
[4] Priyanto,  D.,  Zarlis,  M.,  Mawengkang,  H.  and Efendi,  S.,  2019,  December.  Studi  Literatur Konsep  Dasar  Machine  Learning  Dan  Neural Network.  In Prosiding  SiManTap:  Seminar Nasional  Matematika  dan  Terapan (Vol.  1,  pp.
160-166).
[5] Santosa, S., Panjidang, W.L. and Santosa, Y.P., 2019.  Klasterisasi  Kecerdasan  Majemuk  Siswa Berbasis  Jaringan  Syaraf  Kohonen  Guna
Mendukung Adaptive Elearning. Jurnal Cyberku , 15 (2), pp.123-141.
[6] Kuswandi,  D.,  Surahman,  E.,  Thaariq,  Z.Z.A. and Muthmainnah, M., 2018, October. K-Means clustering  of  student  perceptions  on  project- based  learning  model  application.  In 2018  4th International  Conference  on  Education  and Technology (ICET) (pp. 9-12). IEEE.
[7] Hasanah,  M.,  Defit,  S.  and  Nurcahyo,  G.W., 2019.  Implementasi  Algoritma  K-Means  untuk Klasterisasi  Peserta  Olimpiade  Sains  Nasional Tingkat  SMA. Jurnal  Sistim  Informasi  dan Teknologi , pp.29-34.
[8] Khourdifi,  Y.  and  Bahaj,  M.,  2019.  Heart disease  prediction  and  classification  using machine  learning  algorithms  optimized  by particle  swarm  optimization  and  ant  colony optimization. International Journal of Intelligent  Engineering  and  Systems , 12 (1), pp.242-252.
[9] Sari,  K.,  2020.  Analisis  Evaluasi  Perhitungan Jarak  Terhadap  Nilai  Silhouette  Coefficient pada Algoritma K-Means.