## Penentuan Kelas menggunakan Metode K-Means berdasarkan Nilai IQ Siswa di Bimbel Mora College Pematangsiantar
Kevin Jukandika 1 , Dedy Hartama 2 , Rafiqa Dewi 3 , Sundari Retno Andani 4 , Irawan 5 1STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar, Jl. Jend. Sudirman Blok A No.1-3 Pematangsiantar, Indonesia 2,3,4,5AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar, Jl. Jend. Sudirman Blok A No.1-3 Pematangsiantar, Indonesia kevinjukandika22@gmail.com
Abstrak . Intelligence Quotient (IQ) merupakan suatu bentuk penaksiran kemampuan kognitif seseorang. Selama ini penentuan kelas siswa di Bimbel Mora College Pematangsiantar masih mengikuti jurusan apa yang mereka ambil, tanpa  melihat  kecerdasan  nilai  IQ  siswa.  Penentuan  kelas  siswa berdasarkan  nilai  kecerdasan  IQ  siswa  penting dilakukan untuk mempermudah tim pengajar untuk menyampaikan materi pelajaran yang akan di ajarkan, serta siswa juga dapat menerima pelajaran dengan metode yang tepat dan efektif. Dengan demikian, tim pengajar dapat menentukan metode dan cara penyampaian materi pelajaran sesuai dengan kelas kecerdasan IQ siswa. Metode yang digunakan adalah metode K-Means Clustering. Dari hasil pengelompokan di dapat 3 cluster, yang memiliki nilai IQ tinggi ialah kelas A, yang memiliki nilai IQ sedang ialah kelas B dan yang memiliki nilai IQ rendah ialah kelas C.

## Kata Kunci : Nilai IQ, K-Means, Clustering
Abstract. Intelligence  Quotient  (IQ)  is  a  form  of  assessment  of  a  person's  cognitive  abilities.  So  far,  the determination of the class of students at Bimbel Mora College Pematangsiantar is still following what major they are taking, regardless of the intelligence of the students' IQ scores. Determining student classes based on students' IQ intelligence scores is important to make it easier for the teaching team to deliver the subject matter to be taught, and students can also receive lessons with appropriate and effective methods. Thus, the teaching team  can  determine  the  method  and  method  of  delivering  subject  matter  according  to  the  students'  IQ intelligence class. The method used is the K-Means Clustering method. From the results of the grouping, 3 clusters were found, those with high IQ scores were class A, those with moderate IQ scores were class B and those with low IQ scores were class C.

## Keyword : IQ scores, K-Means, Clustering

## PENDAHULUAN
Bimbingan  belajar  merupakan  proses  belajar  pendukung  kepada  siswa  dengan  cara pengembangan  suasana  belajar  yang  kondusif  dan  menumbuhkan  kemampuan  siswa  agar  dapat mengatasi kesulitan belajar yang mungkin banyak dihadapinya sehingga mencapai hasil belajar yang optimal. Hal ini dilakukan untuk memfasilitasi siswa yang mengalami kesulitan belajar sehingga bisa mencapai hasil belajar yang optimal.
Data  mining  merupakan  tahapan  untuk  mencari  informasi  yang  selama  ini  tidak  diketahui secara manual dari basis data[1],[2]. Informasi yang dihasilkan diperoleh dengan cara mengekstraksi dan mengenali pola yang penting dan menarik. Data mining terdiri dari beberapa fase yaitu estimasi, klustering,  prediksi,  klasifikasi  dan  asosiasi[3],[4].  Data  mining  klasifikasi  memiliki  salah  satu metode yaitu K-Means[5]. K-Means merupakan salah satu metode pengelompokan data nonhirarki (sekatan) yang berusaha mempartisi data yang ada kedalam bentuk dua atau lebih kelompok[6],[7]. Dengan  banyaknya  data  yang  dihasilkan  dari  nilai  IQ  siswa  di  Bimbingan  belajar  Mora  College Pematangsiantar menyulitkan para staf dan tim pengajar mengelompokkan kelas siswa berdasarkan nilai  IQ  siswa.  Penulis  berinisiatif  untuk  melakukan  penelitian  tentang  penentuan  kelas mengguanakan metode K- Means berdasarkan nilai IQ siswa, dengan jumlah cluster adalah 3. Yang memiliki nilai IQ tinggi berada di cluster 1 (kelas A), yang memiliki nilai IQ sedang berada di cluster 2  (kelas  B)  dan  yang  memiliki  nilai  IQ  rendah  berada  di  cluster  3  (kelas  C).  Penelitian-penelitian
sebelumnya juga pernah dilakukan dalam pengelompokan siswa[8],[9]. Penelitian ini akan dihitung dan  diproses  dengan  menggunakan  data  dari  siswa  siswi  yang  melakukan  test  IQ  setelah  proses pendaftaran  di  Bimbel  Mora  College  Pematangsiantar,  dengan  jumlah  data  68  siswa  yang  telah mengikuti  test  IQ  pada  tahun  2020,  maka  akan  diketahui  siswa  mana  saja  yang  memasuki  dan menempati kelas A, kelas B dan kelas C.

## METODOLOGI PENELITIAN
Dalam  penelitian ini metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  yaitu  penelitian  kepustakaan  atau library research dengan memanfaatkan buku  dan jurnal pendukung sesuai dengan objek penelitian sebagai  media  referensi  yang  digunakan dalam  penelitian[10].  Sumber  data  diperoleh  dari  Bimbel Mora College Pematangsiantar dengan  data yang digunakan adalah data nilai IQ siswa pada tahun 2020. Rancangan penelitian yang dilakukan dapat dilihat pada gambar 1 berikut:

## Gambar 1 . Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan gambar 1 diatas dapat dijelaskan bahwa tahap awal penelitian ini dibuat adalah dengan penetapan  judul  agar  fokus  pada  objek  penelitian.  Selanjutnya  dilakukan  pengumpulan  data  dan analisa  untuk  memperoleh  permasalahan.  Setelah  menyimpulkan  masalah  langkah  selanjutnya menentukan metode terhadap pemecahan masalah dan memilih algoritma yang akan digunakan yaitu Kmeans.  Berikutnya  mengolah  data  dan  melakukan  pengujian  dan  menetapkan  solusi  atas permasalahan. Hasil akhir dari kerangka penelitian ini adalah luaran hasil dan disimpulkan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Beberapa tahapan proses perhitungan manual menggunakan algoritma K-Means pada nilai IQ siswa di Bimbel Mora College Pematangsiantar adalah menentukan data yang akan diolah yaitu Data nilai IQ siswa seperti pada tabel 1 dibawah ini :
Tabel 1 . Data Nilai IQ Siswa NO NAMA USIA NILAI IQ 1 Al Muhiddun 16 104 2 Andrew Samy Sitanggang 17 110 3 Angelina 17 108 4 Anisah Khoiriyah Damanik 17 120 5 Becca Sinta Sianturi 16 94 6 Bella Sonia Sianturi 17 100
Menentukan Judul Penelitian Mengumpulkan Data Dan Analisa Masalah
Menentukan Metode Pemecahan Masalah
Menetapkan Algoritma Validasi dan Pengolahan Data Menetapkan Solusi dan Pengujian Data Hasil dan Kesimpulan
NO NAMA USIA NILAI IQ 7 Beriman Oppusunggu 16 92 8 Cherin Sembiring 17 102 9 Cicilia Hutajulu 17 124 10 David Rionanda 16 78 .... ......... .... .... 54 Sry Novita 17 112
Dari tabel 1 tersebut maka akan ditetapkan  Jumlah cluster yang digunakan pada data nilai IQ siswa sebanyak 3 cluster, cluster tersebut adalah (C1) Nilai IQ Tinggi, (C2) Nilai IQ Sedang dan (C3) Nilai IQ Rendah.
a. Penentuan centroid awal
Penentuan centroid awal dilakukan secara acak atau random seperti pada tabel 2 berikut:
Tabel 2. Data Centroid Awal Cluster Usia Nilai Centroid 1 17 116 Centroid 2 17 96 Centroid 3 16 78
b. Menghitung Jarak Setiap Data Terhadap Centroid (Pusat Cluster)
Setelah data nilai pusat cluster awal ditentukan maka langkah selanjutnya adalah menghitung jarak masing-masing data terhadap pusat cluster. Proses pencarian data terpendek pada iterasi 1 seperti berikut:
D AL  MUHIDDUN , C 1 
D AL  MUHIDDUN , C 2  
D AL  MUHIDDUN , C 3 
Hasil dari keseluruan dapat dilihat pada tabel 3 dibawah ini :
Tabel 3. Hasil Perhitungan Algoritma K-Means Literasi ke-1
Nama C1 C2 C3 Jarak Terdekat Cluster Al Muhiddun 12.0416 8.06226 26 8.0622577 C2 Andrew Samy Sitanggang 6 14 32.0156 6 C1 Angelina 8 12 30.0167 8 C1 Anisah Khoiriyah Damanik 4 24 42.0119 4 C1 Becca Sinta Sianturi 22.0227 2.23607 16 2.236068 C2 Bella Sonia Sianturi 16 4 22.0227 4 C2 Beriman Oppusunggu 24.0208 4.12311 14 4.1231056 C2 Cherin Sembiring 14 6 24.0208 6 C2 Cicilia Hutajulu 8 28 46.0109 8 C1 David Rionanda 38.0132 18.0278 0 0 C3  16  17  2   104  116  2
 16  17  2   104  96  2
 16  17  2   104  78  2
Nama C1 C2 C3 Jarak Terdekat Cluster .................. .......... .......... ........... ............. ......... Yohanes S Lumbangaol 24 4 14.0357 4 C2

Setelah didapatkan hasil masing-masing centroid pada iterasi ke-1, maka akan dilanjut literasi ke-2 dengan nilai centroid baru pada tabel 4 dibawah ini :
Tabel 4. Data Centroid Iterasi 2 Cluster Usia Nilai Centroid 1 16.92857 113.5714 Centroid 2 16.35484 96.70968 Centroid 3 16.11111 79.11111
Hitung kembali jarak dari setiap objek pada iterasi ke-2 dengan menggunakan medoids baris D AL  MUHIDDUN , C 1   9.61637  D AL  MUHIDDUN , C 1   7.298995  D AL  MUHIDDUN , C 1   24.8891

Tabel 5. Perhitungan Algoritma K-Means Literasi ke-2 Nama C1 C2 C3 Jarak Terdekat Cluster Al Muhiddun 9.61637  7.29895  24.8891  7.298952928 C2 Andrew Samy Sitanggang 3.57214 13.306  30.9017  3.572142786 C1 Angelina 5.57189  11.3087  28.9026  5.571886428 C1 Anisah Khoiriyah Damanik 6.42897  23.2993  40.8985  6.428968242 C1 Becca Sinta Sianturi 19.5934  2.73281  14.8893  2.732812146 C2 Bella Sonia Sianturi 13.5716  3.35298  20.9078  3.352977151 C2 Beriman Oppusunggu 21.5914  4.72303  12.8894  4.723025715 C2 Cherin Sembiring 11.5716  5.32952  22.9061  5.329516498 C2 Cicilia Hutajulu 10.4288  27.2979  44.8977  10.42881604 C1 David Rionanda 35.5835 18.713  1.11665  1.116652847 C3 .................. ........ .......... ......... ............. ..... Yulinar Gajah 25.5715  8.73354  8.93322  8.733539594 C2
Setelah  melihat  hasil  dari  literasi  ke-2  yang  kemudian  dibandingkan  dengan  literasi  ke-1  dan memiliki hasil yang sama, maka perhitungan juga dihentikan pada literasi ke-2.

## c. Pengolahan Data Dengan RapidMiner
Pengolahan  data  menggunakan  tools  rapidminer  menghasilkan  data  pengelompokan  sebagai berikut:
 16  16.92857  2   104  113.5714  2  16  16.35484  2   104  96.7096  2  16  16.11111  2   104  79.11111  2
Gambar 2. Hasil Clustering dengan Rapidminer
Gambar 3. Grafik Clustering dengan Rapidminer
Gambar diatas menjelaskan bahwa hasil dari pengujian data nilai IQ siswa di Bimbel Mora College Pematangsiantar  pada  tahun  2020.  Dengan  ketentuan  3  cluster,  yaitu  cluster  tinggi  (C0),  cluster sedang (C1) dan cluster rendah (C2). Dari hasil pengujian data terdapat 28 Cluster tinggi (C0) yaitu Andrew,  Angelina,  Anisah,  Cicilia,  Hegi,  Hevi,  Jasafat,  Jermy,  Kevin,  Lisbet,  Lovely,  Matius, Mazmur,  Meylani,  Muhammad  Adam  ,  Muhammad  Fatur,  Nataline,  Notya,  Rado,  Salsabila,  Sry, Sundari,  Viona,  Wanda,  Yehezliel,  Yemima,  Yesika  dan  Yosua.  31  Cluster  sedang  (C1)  yaitu  Al Muhiddun, Becca, Bella, Beriman, Cherin, Dearma, Ester, Geby, Geraldin, Hizkia, Irvanly, Jonaha, Kashita,  Kristin,  Mahendra,  Markus,  Menik,  Nasrani,  Putri,  Rezky,  Rika,  Rut,  Sariyah,  Sevandri, Tasya, Tri, Wanti, Willy, Yohana, Yohanes dan Yulinar. 9 Cluster rendah (C2) yaitu David, Debby, Dewi, Intan, Iqbal, Marco, Puji, Puspita dan Rian.
Berdasarkan  dari  proses  pengujian  data  menggunakan  Algoritma  K-Means  validasi  hasil pengujian tersebut dapat dilihat pada gambar 4 berikut:
Gambar 4. Validasi Clustering dengan Rapidminer

## KESIMPULAN
Setelah dilakukannya pengujian data dengan cara manual dan menggunakan tools rapidminer maka hasil  dari  kedua  metode  tersebut  menunjukan  hasil  yang  sama  diperoleh  dari  metode  k-means clustering nilai validasi cluster tinggi 28 siswa, cluster sedang 31 siswa, cluster rendah 9. Perhitungan manual  excel  yang  dikombinasikan  dengan  rapidminer  mampu  menyelesaikan  permasalahan pengelompokan kelas siswa berdasarkan nilai IQ di Bimbel Mora College Pematangsiantar.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F. Marisa, “Educational Data Mining (Konsep dan Penerapan),” Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 90–97, 2014,
[Online]. Available: http://ejurnal.stimata.ac.id/index.php/TI/article/view/108/148.
[2] Yuli  Mardi,  “Data  Mining :  Klasifikasi  Menggunakan  Algoritma  C4  .  5  Data  mining merupakan  bagian  dari tahapan  proses  Knowledge  Discovery  in  Database  (  KDD  )  .  Jurnal Edik Informatika,” J. Edik Inform. , vol. 2, 2019.
[3] I. Budiman and R. Ramadina, “Penerapan Fungsi Data Mining Klasifikasi untuk Prediksi Masa Studi Mahasiswa Tepat Waktu pada Sistem Informasi Akademik Perguruan Tinggi,” Ijccs , vol. x, No.x, no. 1, pp. 1–5, 2015.
[4] S. Defiyanti and M. Jajuli, Integrasi Metode Klasifikasi Dan Clustering dalam Data Mining . 2015.
[5] W.  Dhuhita,  “Clustering  Menggunakan  Metode  K-Mean  Untuk  Menentukan  Status  Gizi Balita,” J. Inform. Darmajaya , vol. 15, no. 2, pp. 160–174, 2015.
[6] M.  W.  Talakua,  Z.  A.  Leleury,  and  A.  W.  Talluta,  “Acluster  Analysis  By  Using  K-Means Method for Grouping of District/City in Maluku Province Industrial Based on  Indicators of Maluku Development Index in 2014,” Barekeng  J. Ilmu Mat. dan Terap. , vol. 11, no. 2, pp. 119–128, 2017.
[7] R. Sibarani and O. Omby, “Algorithma K-Means Clustering Strategi Pemasaran Penerimaan
Mahasisswa Baru Universitas Satya Negara Indonesia,” J. Algoritm. Log. dan Komputasi , vol.
1, no. 2, pp. 685–690, 2018, doi: 10.30813/j-alu.v1i2.1367.
[8] F. Rini, N.  Kahar, and Juliana, “Penerapan Algoritma K-Means Pada Pengelompokan Data Siswa Baru Berdasarkan Jurusan Di Smk Negeri 1 Kota Jambi Berbasis Web ”.,” Semin. Nas. APTIKOM , pp. 94–99, 2016.
[9] R. Saputra, “VOL . 9 NO . 1 April 2016 VOL . 9 NO . 1 April 2016,” Pemesenan Tarv. Berbas. SMS  Gatew.  dan  Java  Netvbeans  pada  CV.Ratu  Pasaman  Travel  Berbas.  SMS  Gatew.  dan Java Netbeans , vol. 9, no. 1, pp. 1–12, 2016.
[10]  R.  F.  Pringgar  and  B.  Sujatmiko,  “Penelitian  Kepustakaan  (Library  Research)  Modul Pembelajaran Berbasis Augmented Reality pada Pembelajaran Siswa,” J. iIT-EDU , vol. 5, no. 1,  pp.  317–329,  2020,  [Online].  Available:  https://ejournal.unesa.ac.id/index.php/it- edu/article/view/37489.