## OPTIMALISASI JUMLAH CLUSTER DATA SEKOLAH DASAR (SD)

## MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING
Siti Maryam 1 , Rini Astuti 2 , Fadhil M. Basysyar 3
1 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2,3 Sistem Informasi, STMIK LIKMI Bandung Jl. Perjuangan No. 10B, Majasem, Cirebon sitimaryam01823@gmail.com

## ABSTRAK
Ketersediaan fasilitas belajar dan distribusi tenaga pendidik yang merata di setiap sekolah berperan penting dalam menjamin penyelenggaraan pendidikan yang berkualitas. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan Sekolah Dasar (SD) di Kabupaten Ciamis berdasarkan kesamaan karakteristik menggunakan K-Means Clustering . Saat  ini  data  SD  belum  dikelompokkan  sehingga  perencanaan  peningkatan  mutu  pendidikan  belum  maksimal. Oleh  karena  itu  dibutuhkan  klasterisasi  agar  pemahaman  mengenai  pola  dan  kesamaan  karakteristik  antar  SD lebih  mendalam.  Metode  yang  digunakan  adalah  klasterisasi  dengan  Algoritma K-Means  Clustering, menggunakan tools RapidMiner. Parameter yang digunakan meliputi Davies Bouldin Index (DBI), Measure Types Numerical Measures jenis Euclidean Distance dan Manhattan Distance , serta melakukan  iterasi  menggunakan parameter Max Optimization dimulai dari 1 hingga 20 kali. Penentuan cluster dimulai dari K= 2 hingga K= 10 untuk  mendapatkan  hasil cluster  optimal berdasarkan  nilai  DBI  terendah  mendekati  0.    Dari  hasil  analisis diketahui bahwa cluster optimal berada pada K= 10 dengan nilai DBI 0.450 menggunakan parameter Measure Types Numerical Measures jenis Manhattan Distance dan proses iterasi berhenti pada iterasi ke 10, karena pada iterasi  tersebut  nilai centroid dan  keanggotaan  pada  setiap cluster sudah  stabil.  Hasil  dari  penelitian  ini  akan memberikan pemahaman yang lebih mendalam mengenai sekolah-sekolah dengan karakteristik yang serupa.
Kata kunci: K-Means Clustering, Davies Bouldin Index (DBI), Iterasi, Numerical Measures, Euclidean Distance, Manhattan Distance

## 1. PENDAHULUAN
Setiap  warga  negara  berhak  memperoleh pendidikan  yang  layak  [1]  .Ketersediaan  fasilitas belajar  dan  penyebaran  tenaga  pendidik  yang  merata di  setiap  sekolah  memiliki  peran  penting  dalam memastikan  penyelenggaraan  pendidikan  [2].  Oleh karena  itu,  memastikan  kualitas  pendidikan  pada jenjang Sekolah Dasar (SD) menjadi prioritas utama. Meskipun  terdapat  banyak  data  SD  di  Kabupaten Ciamis,  belum  ada  pendekatan  analisis  yang menyeluruh  untuk  mengelompokan  sekolah-sekolah berdasarkan ciri-ciri dan performa. Kekurangan dalam mengidentifikasi  pola-pola  khusus  dalam  data  dapat menjadi  kendala  dalam  meningkatkan  kualitas pendidikan  diwilayah  ini.  Untuk  meningkatkan  mutu pendidikan  pada  jenjang  SD,  pemahaman  yang mendalam  tentang  karakteristik  sekolah,  penyebaran tenaga  pendidik  dan  ketersediaan  fasilitas  sangat diperlukan  guna  mendukung  berjalannya  kegiatan belajar mengajar [3].
Saat  ini  data  Sekolah  Dasar  (SD)  di  Kabupaten Ciamis  belum  dikelompokan  berdasarkan  kesamaan karakteristiknya,  sehingga  perencanaan  program pendidikan  dasar  dalam  upaya  peningkatan  mutu pendidikan  belum  dapat  disesuaikan  secara  tepat dengan  kondisi  setiap cluster .  Oleh  karena  itu, diperlukan  klasterisasi  data  SD  di  Kabupaten  Ciamis dengan  menggunakan  algoritma K-Means  Clustering untuk pengelompokan berdasarkan karakteristik yang serupa.
Penelitian  terdahulu  di  bidang  pendidikan  dan analisis  data  telah  menunjukan  bahwa  metode klasterisasi  dengan  algoritma K-Means  Clustering dapat digunakan untuk mengelompokan berbagai data berdasarkan  kesamaan  karakteristiknya  [4].  Metode ini  mampu  memaksimalkan  kesamaan karakteristik dalam  satu cluster dan  memaksimalkan  perbedaan antar cluster , sehingga dihasilkan pengelompokan data yang diinginkan [5]. Namun, pada penelitian ini akan lebih  difokuskan  pada  penerapan  metode  klasterisasi pada data Sekolah Dasar (SD) di Kabupaten Ciamis.
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah pengelompokan  Sekolah  Dasar  (SD)  di  Kabupaten Ciamis  kedalam cluster-cluster yang  memiliki kesamaan karakteristik dengan  menggunakan  metode algoritma K-Means  Clustering .  Hasil  dari  penelitian ini  dapat  dijadikan  dasar  pengambilan  keputusan terkait  pendampingan  dan  pemberian  kebutuhan sekolah  dalam  perencanaan  dan  pengembangan pendidikan di Kabupaten Ciamis.
Metode  penelitian  ini  menggunakan  pendekatan analisis  data  klasterisasi  menggunakan  algoritma K- Means  Clustering berdasarkan  nilai Davies  Bouldin Index (DBI), dan Measure types Numerical Measures dengan  jenis Euclidean  Distance ,  dan Manhattan Distance ,  kemudian  iterasi  juga  digunakan  dalam proses  klasterisasi.  Algoritma K-Means  Clustering dipilih  karena  mampu  mengelompokkan  objek berdasarkan kesamaan karakteristik dalam satu cluster [6].  Selanjutnya, dilakukan pengujian akurasi dengan metode Davies Bouldin Index (DBI) untuk
mengevaluasi  performa  terbaik  klasterisasi  dalam menghasilkan cluster-cluster yang optimal [7]. Hasil  dari  penelitian  ini  akan  memberikan pemahaman yang lebih mendalam mengenai sekolah- sekolah  dengan  karakteristik  yang  serupa.  Informasi ini diharapkan dapat memberikan dampak positif bagi pemerintah  daerah,  lembaga  pendidikan,  serta membantu dalam upaya peningkatan kualitas pendidikan.  Selain  itu,  hasil  penelitian  ini  juga memiliki potensi sebagai dasar bagi penelitian lanjutan dalam  analisis  data  dengan  menggunakan  metode klasterisasi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  terdahulu  di  bidang  pendidikan  dan analisis  data  telah  menunjukan  bahwa  metode klasterisasi  dengan  algoritma K-Means  Clustering dapat digunakan untuk mengelompokan berbagai data berdasarkan  kesamaan  karakteristiknya.  Metode  ini mampu  memaksimalkan  kesamaan  karakteristik dalam  satu cluster dan  memaksimalkan  perbedaan antar cluster , sehingga dihasilkan pengelompokan data yang diinginkan [5]. Namun, pada penelitian ini akan lebih  difokuskan  pada  penerapan  metode  klasterisasi pada data Sekolah Dasar (SD) di Kabupaten Ciamis.
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [1], klasterisasi  sekolah  dilakukan  dengan  menggunakan algoritma K-Means  Clustering pada  tingkat  SD  dan SMP. Atribut yang dianalisis meliputi fasilitas (bentuk pendidik, status sekolah, jumlah ruang perpus, jumlah WC  guru  perempuan,  jumlah  WC  siswa  laki-laki, jumlah ruang kelas), guru dan tenaga pendidik. Hasil penelitian  ini  menghasilkan  3  kelompok  ( cluster) , dengan Davies Bouldin Index (DBI) senilai -0,695. Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  [8], melakukan klasterisasi SMP berdasarkan minat siswa menggunakan algoritma K-Means Clustering berdasarkan  jumlah  rombel  (rombongan  belajar), jumlah  peserta  didik,  jumlah  data  guru  dan  tenaga pendidik.  Hasil  penelitian  ini  mengidentifikasi  3 cluster yaitu Cluster 0 yang kurang diminati, Cluster 1 yang  cukup  diminati,  dan Cluster 2  yang  sangat diminati siswa dalam memilih sekolah.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [4],  melakukan klasterisasi  dalam  menentukan  kriteria  pemilihan Sekolah  Dasar  menggunakan  algoritma K-Means Clustering berdasarkan kriteria lokasi sekolah, sejarah keluarga, dan pendidikan orangtua dan lokasi rumah.
Penelitian  yang dilakukan  [9]  membahas tentang klasterisasi  Sekolah  Negeri  di  Kabupaten  Malang berdasarkan  fasilitas  dengan  metode  RCE  ( Rapid Centroid  Estimation )  dan  K-Means.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  untuk  mengelompokan  sekolah- sekolah  di  Kabupaten  Malang  sehingga  distribusi sarana  dan  prasarana  yang  mendukung  proses pembelajaran  menjadi  lebih  merata.  Hasil  dari penelitian ini mengungkapkan rata-rata nilai Silhouette Coefficient adalah 0.351 untuk pengelompokan SD di Kecamatan  Bululawang,  0.399  untuk  seluruh  data
SMP, 0.488 untuk seluruh data SMA, dan 0.468 untuk seluruh data SMK.
Penelitian yang dilakukan [10] membahas tentang pengelompokan  Sekolah  Dasar  di  Kota  Samarinda berdasarkan  indikator  standar  pelayanan  minimal pendidikan  dengan  tujuan  untuk  mengidentifikasi Sekolah  Dasar  kedalam  tiga  kategori  yaitu  capaian yang baik, sedang dan kurang. Hasil dari penelitian ini mengungkap bahwa tiga cluster , di mana 194 sekolah yang masuk dalam kategori baik, 17 sekolah kategori sedang,  dan  11  sekolah  yang  masuk  dalam  kategori kurang. Hasil ini diperoleh dengan nilai squared error sebesar 32.2505.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  analisis  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah klasterisasi K-Means. Algoritma K-Means  merupakan  salah  satu  algoritma  klastering paling populer karena kesederhanaan dan efisiensinya.
Metode  K-Means  digunakan  untuk  menentukan jumlah klaster. Selain  itu,  metode ini  juga digunakan untuk  menentukan  pusat  ( centroid )  dari  masing- masing cluster .  Sebagai  contoh,  ketika  melakukan pengelompokan  data  sekolah  dasar  berdasarkan Status,  PD,  Rombel,  Guru,  Tendik,  R.Kelas,  R.Lab dan  R.Perpus,  maka  terbentuk cluster-cluster yang berisi  sekolah  dengan  karakteristik  atribut  yang serupa.
Penelitian ini juga melibatkan perhitungan jarak antara titik data dengan centroid menggunakan rumus tertentu.  Secara  keseluruhan,  metode K-Means clustering diaplikasikan  dalam  penelitian  ini  untuk pengelompokan  data  sekolah  dasar  secara  sederhana dan  efisien  berdasarkan  kesamaan  karakteristik atributnya.
Berikut  Rumus  yang  digunakan  [11]  dalam penelitian ini:
Gambar 1. Rumus Perhitungan Centroid Euclidean Distance
Gambar 2. Rumus Perhitungan Centroid Manhattan Distance
Dimana :
DL2  =  jarak  kuadrat  Eucliden  antar  objek  ke  x2 dengan x1.
P = jumlah variabel cluster.
X2j = nilai atau data dari objek ke-2 pada variabel ke-j.
X1j = nilai atau data dari objek ke-1 pada variabel ke-j
Implementasi Knowledge Discovery In Database (KDD)  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan mendapatkan  pemahaman  yang  mendukung  dalam proses  pengambilan  keputusan.  Seperti  yang  telah diuraikan  oleh  Yuli  Mardi,  KDD  adalah  pendekatan
yang digunakan untuk mengidentifikasi dan memperoleh wawasan dari data dalam basis data untuk mendukung  pengambilan  keputusan  [1].  Berikut adalah langkah-langkah KDD seperti pada Gambar 3, sebagai berikut:

## Gambar 3. KDD

## 3.1. Data Selection
Pada  tahap  seleksi  data  ( selection) ,  dilakukan identifikasi atribut yang akan digunakan dalam proses data  mining .  Data  awal  memiliki  11  atribut,  namun dipilih  menjadi  9  atribut  untuk  proses  selanjutnya, yaitu:  Nama  Sekolah,  Status,  PD,  Rombel,  Guru, Tendik,  R.Kelas,  R.Lab  dan  R.Perpus.  Atribut  Nama Sekolah  dijadikan type ID  agar  tidak  diproses  dalam perhitungan, karena merupakan atribut identitas objek penelitian untuk mengetahui hasil klasterisasi.

## 3.2. Data Preprocessing
Pada  tahap data preprocessing akan  dilakukan pembersihan  data  dan  mempersiapkan  data  untuk analisis,  termasuk  mengatasi  nilai-nilai  yang  hilang atau tidak valid.

## 3.3. Data Transformation
Transformasi  data  mengacu  pada  proses mengubah tipe data sehingga sesuai dengan kebutuhan analisis  yang  akan  dilakukan.  Dalam  penelitian  ini transformasi  data  dilakukan  dengan  mengubah  data non numeric menjadi numerical pada atribut status.
3.4. Data Mining
Tahap data mining adalah inti dari proses KDD. Pada penelitian  ini proses data  mining menggunakan Algoritma  K-Means  Clustering. Selain  itu,  akan dilakukan  evaluasi  performa  menggunakan Davies Bouldin Index (DBI), dengan tujuan untuk mengetahui jumlah cluster optimal.  Pada  penelitian  ini  juga menggunakan  parameter Numerical  Measures jenis Euclidean  Distance ,  dan  Manhattan Distance. Kemudian dilakukan proses iterasi untuk mendapatkan hasil  nilai centroid dan  anggota  tiap cluster tidak berubah.
3.5. Interpretation/ Evaluation Pada  tahap Interpretation/Evaluation ,  penulis akan  menganalisis  hasil  klasterisasi  guna  memahami dan relevansi temuan-temuan yang diperoleh.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  data  menggunakan  teknik Knowledge Discovery In Database (KDD).
4.1. Data Selection Pada tahap ini menggunakan operator Read Excel untuk  meng import data  berformat  excel  yang tersimpan  di  komputer  pengguna  ke  dalam  proses pengolahan  data  yang  sedang  berlangsung  di perangkat  lunak  RapidMiner.  Untuk  parameter  yang digunakan  adalah  parameter default .  Pada  Gambar  4 merupakan operator Read Excel .
Gambar 4. Read Excel
Gambar 5. Hasil Read Excel
Kemudian  operator Select  Attributes digunakan untuk  menentukan  atribut  yang  dipilih  dalam pengolahan data di perangkat lunak RapidMiner. Pada Gambar 6 menunjukkan operator Select Attributes .
Gambar 6 Select Attributes
Gambar 7. Hasil Select Attributes
Kemudian, untuk menentukan ID pada dataset, digunakan operator Set Role seperti pada Gambar 8.

## Gambar 8. Set Role
Parameter  pada  operator Set  Role yang digunakan, seperti pada Tabel 1, dimana atribut Nama Sekolah dijadikan sebagai ID.
Tabel 1. Operator Set Rol No Parameter Isi 1 Attribute Name Nama Sekolah 2 Target Role ID
Gambar 9. Hasil Set Role

## 4.2. Data Preprocessing
Karena  tidak  ada  data  yang  hilang  atau  bernilai kosong  pada  dataset  seperti  pada  Gambar  10,  maka tidak perlu dilakukan tahap preprocessing .
Gambar 10. Statistik Dataset Berdasarkan  hasil  yang  ditampilkan,  tidak ditemukan adanya missing value pada dataset. Dengan demikian,  proses  analisis  dapat  dilanjutkan  ke  tahap selanjutnya.
4.3. Data Transformation
Operator Nominal  to  Numeric seperti  pada Gambar  11,  ini digunakan untuk  mengubah tipe data atribut non-numerik menjadi numerik.
Gambar 11. Nominal to Numerical
Parameter pada operator Nominal to Numerical yang digunakan, seperti pada Tabel 3, dimana atribut “Status” akan diubah menjadi tipe numerik.
Tabel 2 Operator Nominal to Numerical No Parameter Isi 1 Attribute Filter Type Subset 2 Select Attributes Status 3 Coding Type Unique Integers
Gambar 12. Hasil Operator Nominal to Numerical

## 4.4. Data Mining
Penentuan  jumlah cluster merupakan  langkah yang  harus  dilakukan.  Nilai cluster atau  k  yang digunakan  ditentukan  berdasarkan  jumlah cluster optimal  dan  jumlah  anggota  optimal  dalam  tiap cluster .  Dalam  proses  ini,  Gambar  13  merupakan operator  utama  yang  digunakan  dalam  pemodelan proses klasterisasi.
Gambar 13. K-Means Clustering
Selanjutnya,  operator Performance  (Cluster Distance  Performance) seperti  pada  Gambar  14, ditambahkan untuk mengukur performa dari operator K-Means ,  dengan  menggunakan  metode Davies Bouldin Index (DBI). Hal ini dilakukan dengan tujuan untuk  mendapatkan  informasi  mengenai  nilai  DBI hasil dari proses clustering .

## Gambar 14 Performance
Proses pemodelan pada tahap K-Means Clustering , dapat dilihat pada Gambar 15.
Gambar 15 Pemodelan K-Means Clustering
Penelitian ini didasarkan pada perbandingan nilai Davies Bouldin Index (DBI) dengan metode K-Means Clustering,  menggunakan  Measure  Types  Numerical Measures  jenis  Euclidean  Distance,  dan  Manhattan Distance  serta  dilakukan  iterasi  untuk  mendapatkan nilai  performa  terbaik  dalam  pengolahan  data. Pengujian diawali dengan nilai K=2 hingga K=10.
Hasil  analisis  menunjukan cluster dengan  nilai DBI  yang  paling  mendekati  0  diperoleh  pada  K=10 yaitu  sebesar  0.450.  Nilai  ini  mengindikasikan performa  klasterisasi  yang  cukup  baik  dalam menghasilkan cluster-cluster yang optimal. Selanjutnya, parameter Measure Types Numerical  Measures jenis Manhattan  Distance menghasilkan  pengelompokan  terbaik  dengan  nilai DBI  mendekati  0  yaitu  0.450.  Sementara  pada Measure  Types  Numerical  Measures jenis Euclidean Distance menghasilkan nilai DBI yaitu 0.494. Hasil  analisis  juga  menunjukan  bahwa  pada iterasi ke 10, nilai centroid dan jumlah anggota cluster sudah stabil tanpa ada perubahan lebih lanjut. Hal ini mengindikasikan  hasil  klasterisasi  yang  sudah optimal.. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa pembagian  data  menjadi  10 cluster memiliki  akurasi yang lebih baik.
Pada  Gambar  16  menunjukkan  nilai Davies Bouldin Index (DBI) sebesar 0,450.
Gambar 16. DBI
Pada  iterasi  ke-17,  nilai centroid dan  anggota setiap cluster tidak  mengalami perubahan atau sudah stabil.  Pada  Gambar  15  menunjukkan  nilai centroid
pada  iterasi  ke-10  untuk  setiap cluster berdasarkan atribut-atribut yang digunakan dalam analisis.
Gambar 17. Nilai Centroid
Pada Tabel 5 menunjukan hasil clustering beserta jumlah anggota pada masing-masing cluster nya. Tabel 3. Hasil Clustering Cluster Jumlah Anggota Cluster 0 137 items Cluster 1 108 items Cluster 2 143 items Cluster 3 2 items Cluster 4 98 items Cluster 5 9 items Cluster 6 70 items Cluster 7 18 items Cluster 8 1 items Cluster 9 157 items Total number of items 743

## 4.5. Interpretation/ Evaluation
Penelitian ini didasarkan pada perbandingan nilai Davies Bouldin Index (DBI) dengan metode K-Means Clustering,  menggunakan  Measure  Types  Numerical Measures  jenis  Euclidean  Distance,  dan  Manhattan Distance  serta  dilakukan  iterasi  untuk  mendapatkan nilai  performa  terbaik  dalam  pengolahan  data. Pengujian  diawali  dengan  nilai  K=2  hingga  K=10. Ditemukan  bahwa cluster dengan  nilai  yang  paling mendekati 0 berada K=10 dengan nilai DBI 0.450 pada Measure Types Numerical Measures jenis Manhattan Distance.
Analisis  klasterisasi  telah  dilakukan  terhadap data sekolah untuk mengelompokkan sekolah-sekolah berdasarkan kesamaan karakteristik. Hasil klasterisasi menunjukkan  pembentukan  beberapa  kelompok ( cluster ) sekolah dengan pola dan rentang nilai atribut yang  bervariasi  antar  cluster.  Pada  Gambar  18, disajikan  visualisasi  hasil  klasterisasi  berupa scatter plot berdasarkan atribut yang ada pada dataset Sekolah Dasar (SD).
Gambar 18 Visualisasi
Berdasarkan visualisasi diatas, cluster 3 memiliki kecenderungan  yang  berbeda  dibandingkan cluster lainnya. Cluster 3  mendominasi,  sementara cluster
yang  lainnya  memiliki  kemiripan  atribut  yang  lebih tinggi.  Terdapat  kesamaan  pola  pada  atribut  Status, Rombel,  Guru,  Tendik,  R.  Kelas,  R.  Lab,  dan  R. Perpus.
a. Cluster 0 memiliki rentang nilai 0 hingga 1 untuk atribut  Status,  1  hingga  17  untuk  atribut  Rombel dan atribut Guru, 0 hingga 4 untuk atribut Tendik, 2  hingga  13  untuk  atribut  R.  Kelas,  0  hingga  2 untuk  atribut  R.  Lab  dan  R.  Perpus.  Namun  pada atribut  PD  terjadi  peningkatan  signifikan  dengan nilai antara 63 hingga 86.
b. Cluster 1 memiliki rentang nilai 0 hingga 1 untuk atribut  Status,  1  hingga  17  untuk  atribut  Rombel dan atribut Guru, 0 hingga 4 untuk atribut Tendik, 2  hingga  13  untuk  atribut  R.  Kelas,  0  hingga  2 untuk  atribut  R.  Lab  dan  R.  Perpus.  Namun  pada atribut  PD  terjadi  peningkatan  signifikan  dengan nilai antara 138 hingga 167.
c. Cluster 2 memiliki rentang nilai 0 hingga 1 untuk atribut  Status,  1  hingga  17  untuk  atribut  Rombel dan atribut Guru, 0 hingga 4 untuk atribut Tendik, 2  hingga  13  untuk  atribut  R.  Kelas,  0  hingga  2 untuk  atribut  R.  Lab  dan  R.  Perpus.  Namun  pada atribut  PD  terjadi  peningkatan  signifikan  dengan nilai antara 110 hingga 135.
d. Cluster 3 memiliki rentang nilai 0 hingga 1 untuk atribut  Status,  0  hingga  4  untuk  atribut  Tendik,  0 hingga 2 untuk atribut R. Lab dan R. Perpus. Tetapi memiliki pola berbeda pada beberapa atribut yang lain  yaitu  pada  atribut  PD  memiliki  rentang  nilai 256  hingga  314,  atribut  Rombel  19  hingga  24, atribut  Guru  25  hingga  29,  atribut  R.  Kelas  18 hingga 22.
e. Cluster 4 memiliki rentang nilai 0 hingga 1 untuk atribut  Status,  9  hingga  63  untuk  atribut  PD,  1 hingga 17 untuk atribut Rombel dan atribut Guru, 0 hingga 4 untuk atribut Tendik, 2 hingga 13 untuk atribut  R.  Kelas,  0  hingga  2  untuk  atribut  R.  Lab dan R. Perpus.
f. Cluster 5 memiliki rentang nilai 0 hingga 1 untuk atribut  Status,  1  hingga  17  untuk  atribut  Rombel dan atribut Guru, 0 hingga 4 untuk atribut Tendik, 2  hingga  13  untuk  atribut  R.  Kelas,  0  hingga  2 untuk  atribut  R.  Lab  dan  R.  Perpus.  Namun  pada atribut  PD  terjadi  peningkatan  signifikan  dengan nilai antara 256 hingga 314.
g. Cluster 6 memiliki rentang nilai 0 hingga 1 untuk atribut  Status,  1  hingga  17  untuk  atribut  Rombel dan atribut Guru, 0 hingga 4 untuk atribut Tendik, 2  hingga  13  untuk  atribut  R.  Kelas,  0  hingga  2 untuk  atribut  R.  Lab  dan  R.  Perpus.  Namun  pada atribut  PD  terjadi  peningkatan  signifikan  dengan nilai antara 168 hingga 209.
h. Cluster 7 memiliki rentang nilai 0 hingga 1 untuk atribut  Status,  1  hingga  17  untuk  atribut  Rombel dan atribut Guru, 0 hingga 4 untuk atribut Tendik, 2  hingga  13  untuk  atribut  R.  Kelas,  0  hingga  2 untuk  atribut  R.  Lab  dan  R.  Perpus.  Namun  pada atribut  PD  terjadi  peningkatan  signifikan  dengan nilai antara 205 hingga 254.
i. Cluster 8 memiliki rentang nilai 0 hingga 1 untuk atribut  Status,  1  hingga  17  untuk  atribut  Rombel dan atribut Guru, 0 hingga 4 untuk atribut Tendik, 2  hingga  13  untuk  atribut  R.  Kelas,  0  hingga  2 untuk  atribut  R.  Lab  dan  R.  Perpus.  Namun  pada atribut  PD  terjadi  peningkatan  signifikan  dengan nilai 478.
j. Cluster 9 memiliki rentang nilai 0 hingga 1 untuk atribut  Status,  1  hingga  17  untuk  atribut  Rombel dan atribut Guru, 0 hingga 4 untuk atribut Tendik, 2  hingga  13  untuk  atribut  R.  Kelas,  0  hingga  2 untuk  atribut  R.  Lab  dan  R.  Perpus.  Namun  pada atribut  PD  terjadi  peningkatan  signifikan  dengan nilai antara 87 hingga 109.
Berdasarkan data hasil klasterisasi, dapat diamati bahwa  setiap  atribut  (Status,  PD,  Rombel,  Guru, Tendik, R. Kelas, R. Lab dan R. Perpus) memiliki pola dan  karakteristik  yang  bervariasi.  Dengan  kata  lain, setiap  atribut  memberikan  kontribusi  yang  berbeda- beda dalam membentuk cluster-cluster hasil pengelompokan data. Perbedaan pola dan karakteristik inilah  yang  mengakibatkan  terbentuknya cluster dengan  ciri  khas  masing-masing.  Kesimpulannya, setiap  atribut  memiliki  karakteristik  tertentu  dalam proses pembentukan cluster pada data yang dianalisis.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil penelitian, dapat disimpulkan bahwa  jumlah  cluster  yang  paling  optimal  untuk pengelompokan data SD adalah 10 cluster, berdasarkan  nilai Davies  Bouldin  Index (DBI) terendah yaitu 0,450. Jenis parameter Measure Types yang  menghasilkan  performa  klasterisasi  paling optimal  adalah Numerical  Measure dengan  jenis Manhattan  Distance .  Iterasi  optimal pada  proses K- Means  Clustering juga  diperoleh  pada  iterasi  ke-10, ditandai  dengan  nilai  centroid  serta  keanggotaan cluster yang  sudah  stabil  sehingga tidak  ada perpindahan data antar cluster .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N.  Nurahman,  A.  Purwanto,  and  S.  Mulyanto, “Klasterisasi  Sekolah  Menggunakan  Algoritma K-Means  berdasarkan  Fasilitas,  Pendidik,  dan Tenaga Pendidik,” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 21, no. 2, pp. 337–350, Mar.
2022, doi:
10.30812/matrik.v21i2.1411.
[2]  H.  S.  Sutanto  and  I.  Susilawaty,  “ANALISIS KLASTERISASI  DATA  SEKOLAH  SMP  DI KABUPATEN KOTAWARINGIN TIMUR MENGGUNAKAN  METODE  K-MEANS,” JURSISTEKNI  (Jurnal  Sist.  Inf.  dan  Teknol. Informasi) ,  vol.  5,  no.  3,  pp.  298–309,  2023, [Online]. Available: https://jursistekni.nusaputra.ac.id/article/view/26 9
[3]  M. R. Sholihin and Rudiman, “Pemetaan Sekolah Muhammadiyah di Kabupaten PPU Berdasarkan
Fasilitas  ,  Pendidik  dan  Tenaga  Pendidik Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering,” J.
Keilmuan  dan  Apl.  Tek. Inform. ,  vol.  5,  no.  36, pp. 45–51, 2022, [Online]. Available: https://mail.jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/E XPLORE-IT/article/view/3425
[4]  D. W. Sari and  K. G. Ayu,  “Penentuan  Kriteria Dalam Memilih Sekolah Dasar Dengan Menerapkan K-Means Clustering (Studi Kasus : Wilayah  Kecamatan  Mampang),” Sainstech  J. Penelit. dan Pengkaj. Sains dan Teknol. , vol. 29, no. 2, pp. 24–28, Aug. 2019, doi: 10.37277/stch.v29i2.334.
[5]  A. Wahyu and Rushenda, “Klasterisasi Dampak Bencana Gempa Bumi,” JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 8, no. 1, pp. 175–179, 2022, doi: 10.26418/jp.v8i1.
[6]  Abdussalam  Amrullah,  I.  Purnamasari,  Betha Nurina  Sari,  Garno,  and  Apriade  Voutama, “ANALISIS
CLUSTER FAKTOR PENUNJANG PENDIDIKAN MENGGUNAKAN  ALGORITMA  K-MEANS (STUDI KASUS: KABUPATEN
KARAWANG),” J.  Inform.  dan  Rekayasa Elektron. , vol. 5, no. 2, pp. 244–252, Nov. 2022, doi: 10.36595/jire.v5i2.701.
[7]  Nurahman  and  D.  D.  Aulia,  “Klasterisasi Pendidikan Masyarakat untuk mengetahui Daerah dengan Pendidikan Terendah menggunakan Algoritma K-Means,” vol. 5, no. 1, pp. 38–44, 2023.
[8]  S. Oktarian, S. Defit, and Sumijan, “Klasterisasi Penentuan  Minat  Siswa  dalam    Pemilihan Sekolah  Menggunakan  Metode  Algoritma  K- Means Clustering,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 2, no.
3, pp. 68–75, Sep. 2020, doi:
10.37034/jidt.v2i3.65.
[9]  D.  Kusbianto,  I.  A.  Mashudi,  and  F.  D. Prianggoro, “IMPLEMENTASI METODE
RAPID  CENTROID  ESTIMATION  DAN  K- MEANS UNTUK KLASTERISASI SEKOLAH BERDASARKAN FASILITAS
(STUDI KASUS  SEKOLAH  NEGERI  KABUPATEN
MALANG),” Semin. Inform. Apl. Polinema , pp.
254–259, 2020, [Online]. Available: http://jurnalti.polinema.ac.id/index.php/SIAP/art icle/view/780
[10]  T.  R.  Tulili,  K.  B.  Utomo,  and  D.  Lestari, “PENGELOMPOKAN  SEKOLAH  DASAR  DI KOTA SAMARINDA BERDASARKAN INDIKATOR STANDAR PELAYANAN

## MINIMAL  PENDIDIKAN  MENGGUNAKAN
METODE  K-MEANS,” Just  TI  (Jurnal  Sains Terap. Teknol. Informasi) , vol. 11, no. 2, pp. 24– 28, Jul. 2019, doi: 10.46964/justti.v11i2.147.
[11]  R.  I.  Fajriah,  H.  Sutisna,  and  B.  K.  Simpony, “Perbandingan  Distance  Space  Manhattan Dengan  Euclidean  Pada  K-Means  Clustering Dalam Menentukan
Promosi,” IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol. , vol. 4, no. 1, pp. 36–49, 2019.