## PENGELOMPOKAN PRESTASI SISWA GUNA KUALIFIKASI BEASISWA BERDASARKAN DATA NILAI MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Syafina Haviyola, Susilawati, Mohamad Jajuli Program Studi Informatika S1, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS. Ronggo Waluyo, Telukjambe Timur, Karawang, Indonesia 1910631170049@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian ini merupakan sebuah studi kasus yang dilakukan di SMKN 3 Karawang dengan tujuan untuk mengelompokkan  prestasi  siswa  dengan  memanfaatkan  data  nilai  guna  kualifikasi  beasiswa,  dan  metode  yang digunakan  adalah  algoritma K-Means .  Implementasi  algoritma K-Means menghasilkan  tiga  kelompok  prestasi yang optimal (C=3). Hasil evaluasi dengan  menggunakan  metode Davies Bouldien Index menunjukkan  bahwa model cluster dengan  titik  C=3  sudah  optimal  dengan  nilai  DBI  0.86.  Dalam  penelitian  ini,  terdapat  526  data siswa yang dianalisis, dimana 430 siswa tergolong dalam kelompok berprestasi rendah ( cluster 0), 84 siswa berada dalam  kelompok  berprestasi  menengah  ( cluster 1),  dan  12  siswa  berprestasi  unggul  ( cluster 2).  Penelitian  ini memberikan  kontribusi  penting  dalam  penentuan  kualifikasi  beasiswa  berdasarkan  prestasi  siswa  di  SMKN  3 Karawang,  dan  menggunakan  metode clustering algoritma  K-Means  yang  terbukti  optimal  dan  efektif  dalam analisis data nilai.
Kata kunci: Algoritma K-Means, KDD, Data Mining, Davies Bouldien Index

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan Indonesia selalu berkembang seiring dengan semakin tingginya kebutuhan untuk melanjutkan  ke  jenjang  berikutnya.  Kualitas  sumber daya  manusia  harus  ditingkatkan  agar  investasi  ini menjadi  salah  satu  langkah  awal  untuk  dapat mewujudkan suatu keinginan. Pendidikan merupakan faktor  penting  dalam  pencapaian  tujuan  yang  dapat dicapai,  sehingga  menjadi  penentu  nasib  masa  depan suatu bangsa [1].
Sekolah  membutuhkan  biaya  oprasional  setiap bulannya,  dana  tersebut  didapatkan  dengan  adanya Bantuan  Operasional  Sekolah  yang  diberikan  oleh pemerintah  tiap  beberapa  bulan  tertentu  dengan persyaratan  yang  perlu  sekolah  penuhi  untuk mendapatkannya.  Namun, pada pelaksanaannya dana bos  sering  kali  mengalami  keterlambatan  pencairan sehingga  pihak  sekolah  kesulitan  dalam  memenuhi kebutuhan operasional tiap bulannya sehingga sekolah menerapkan sistem Sumbangan Pembinaan Pendidikan (SPP) yang diberatkan kepada siswa setiap bulannya dengan nominal tertentu.
Hal  ini  tentunya  memberatkan  siswa  yang memiliki  kendala  ekonomi  contohnya  saat  harus melunasi SPP ketika hendak mengikuti ujian sekolah. Dengan demikian perlu diadakan bantuan pembayaran SPP  khususnya  untuk  siswa  yang  memiliki  kendala ekonomi dengan  memberikan beasiswa kepada siswa yang  berprestasi  dan  memiliki  kendala  perihal ekonomi. Beasiswa merupakan bantuan yang diberikan  kepada  individu  dalam  bentuk  keuangan yang  betujuan  untuk  digunakan  demi  kelangsungan pendidikan  yang  sedang  dijalankan  oleh  penerima beasiswa  pembagian  beasiswa  dilakukan  oleh beberapa  lembaga  untuk  membantu  seseorang  yang membutuhkan ataupun orang yang berprestasi selama menempuh studinya [2].
Perilaku dan prestasi peserta didik merupakan hal yang  dinilai  oleh  suatu  lembaga  pendidikan  seperti sekolah.  Lembaga  pendidikan  menerapkan  berbagai sistem untuk memotivasi dan mengembangkan potensi yang dimiliki para siswa, salah satunya adalah dengan pemilihan  siswa  berprestasi.  Hal  tersebut  juga dilakukan oleh Sekolah Menengah Kejurusan (SMK) Negeri 3 Karawang.
Di sekolah ini menerapkan program untuk siswa kelas XI yang berprestasi dimana penilaian dilakukan berdasarkan nilai akademik, nilai kehadiran di kelas X serta  beberapa  aspek  penilaian  lainnya.  Penghargaan yang diberikan berupa beasiswa dengan di bebaskanya kewajiban dalam pembayaran Sumbangan Pembinaan Pendidikan  (SPP).  Namun  Saat  ini  pembagian beasiswa berupa pembebasan pembayaran SPP dirasa tidak  merata  karena  parameter  utamanya  yang  dapat mengajukan atau menerima yaitu yang memiliki kartu KIS/KIP/SKTM  sedangkan  tidak  semua  siswa  yang kurang perihal ekonomi memliki kartu-kartu tersebut.
Berdasarkan latar belakang tersebut maka penulis melakukan  penelitian  dengan  judul  pengelompokan prestasi  siswa  guna  kualifikasi  beasiswa  berdasarkan data  nilai  menggunakan  algoritma  k-means  (studi kasus:  SMKN  3  Karawang)”.  Penelitian  ini menggunakan  metode Davies  Bouldin  Index (DBI) untuk mengukur kebaikan atau kualitas hasil klastering yang telah dibentuk. Pada semua atribut hasil dapat di lihat dari perhitungan K-Means dalam mengelompokan  dan menentukan  siswa yang berprestasi  mana  yang  layak  diberikan  beasiswa berprestasi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Sekolah Menengah Kejuruan
Sesuai  dengan  penjelasan  pada website resmi campus.quipper.com, Sekolah  Menengah  Kejuruan
(SMK) adalah suatu bentuk satuan pendidikan formal dengan  menyelenggarakan  pendidikan  menengah kejuruan  dan  mempersiapkan  peserta  didik  untuk bekerja dalam bidang tertentu. Siswa dapat melanjutkan  pendidikan  kejuruan  mereka  setelah menyelesaikan SMP atau sederajat.

## 2.2. Prestasi Belajar
Prestasi belajar merupakan penguasaan pengetahuan  atau  keterampilan  yang  dikembangkan melalui  mata pelajaran, biasanya ditunjukkan dengan nilai tes atau nilai  yang diberikan oleh guru. Tingkat prestasi belajar tergantung pada usaha masing-masing peserta didik [3].

## 2.3. Data Mining
Data  mining merupakan  proses  atau  kegiatan mengumpulkan  data  dalam  jumlah  besar  dan kemudian  menggali  suatu  kumpulan  data  menjadi sebuah Informasi yang nantinya dapat  digunakan [4]. Data  mining dikenal  juga  sebagai Knowledge Discovery  in  Database (KDD)  dalam  proses pengumpulan  informasi  dari  kumpulan  data.  Proses KDD  interaktif  dan  berulang,  termasuk  beberapa Langkah yang melibatkan pengguna dalam pembuatan keputusan  dan  dapat  dilakukan  pengulangan  dalam dua langkah [5].

## 2.4. Clustering
Clustering adalah sebuah proses pengelompokan barang sejenis ke dalam kelompok yang berbeda atau membagi dataset menjadi subset ,  sehingga  data  di setiap subset memiliki  satu  arti  yang  bermanfaat. Clustering sendiri  disebut  juga  dengan  unsupervised classification karena bertujuan untuk mempelajari dan memperhatikan [6].
Pengklasteran
( clustering )
merupakan pengelompokan  data  yang  memiliki  kemiripan  nilai serta  bentuk  data  yang  dapat  dikelompokkan  dalam pengklasteran  adalah  hasil  pengamatan,  record  data, atau  kelas-kelas  dan  objek-objek  yang  memiliki kemiripan. Tujuan dari pengklasteran adalah mengelompokan  beberapa  data  atau  objek  ke  dalam klaster sehingga klaster tersebut berisi data yang mirip [7].
2.5. K-Means
Pengelompokan data merupakan metode eksplorasi dalam analisis data yang mengelompokkan objek  dengan  karakteristik  serupa  ke  dalam  satu kelompok, sehingga memungkinkan pengklasifikasian yang  lebih  terperinci  dalam  proses  pengolahan  data selanjutnya [8].
Algoritma K-Means merupakan  metode  analisis tanpa tingkatan yang mengelompokan data berdasarkan karakteristiknya ke dalam satu atau lebih cluster .  Dan  data  yang  memiliki  memiliki  kesamaan dikelompokan  dalam  satu cluster yang  sama  dan sebaliknya  jika  data  tidak  sama  dikelompokan kedalam cluster yang tidak sama juga [8].

## 2.6. Knowledge Discovery in Database
Knowledge Discovery in Database adalah proses meneliti  dan  menganalisis  banyak  informasi  dan mengekstraksinya hasil pengetahuan yang bermanfaat. Kemudian  Hasil  informasi  yang  didapat  dapat digunakan sebagai database untuk tujuan pengambilan keputusan [9].

## 2.7. Elbow
Pengelompokan K-Means meminimalkan jumlah kesalahan kuadrat antara setiap titik massa cluster dan titik sampel dalam cluster sebagai tingkat distorsi. jika distorsi  dalam  sebuah cluster lebih  rendah,  koneksi antar  anggota  internalnya  lebih  dekat.  Sebaliknya semakin  tinggi  distorsi  semakin  longgar  struktur internalnya.  Derajat  distorsi  menurun,  ketika  jumlah cluster meningkat, dan kecepatan Penurunannya lebih lambat, poin ini sering dipertimbangkan sesuai dengan kinerja  kelompok  baik  dan  karena  desainnya menyerupai siku, maka disebut metode siku [10].

## 2.8. Silhouette Coefficient
Dalam  proses  validasi  klaster,  terdapat  metrik internal  yang  dikenal  sebagai  koefisien  siluet,  yang mempertimbangkan  jarak  di  dalam  klaster  dan  antar klaster. Kualitas pengelompokan dapat dinilai melalui rata-rata  siluet,  dimana  peningkatan  nilai  indeks  ini dapat dijadikan panduan untuk mencari jumlah klaster yang optimal  [10].  Jarak antara data dihitung dengan menggunakan  metode  jarak Euclidean .  Untuk memberikan pemahaman mengenai kualitas pengelompokan  pada  proses  clustering,  kita  dapat menghitung  nilai  siluet  dari  setiap  klaster  dan  juga nilai siluet untuk keseluruhan klaster yang dihasilkan oleh algoritma clustering .

## 2.9. Sum of Square Error
Sum  of  Square  Error  (SSE) adalah  rumus  yang diterapkan  untuk  mengukur  perbedaan  antara  data yang  didapat  dengan  model  perkiraan  yang  telah dilakukan  sebelumnya  [11].  dinyatakan  baik  jika cluster memiliki nilai SSE yang paling kecil dibanding dengan model lainnya.

## 2.10. Davies Bouldin Index
DBI  adalah  salah  satu  metode  evaluasi  internal yang  evaluasinya  diukur  pada  suatu  metode pengelompokan  berdasarkan  nilai-nilai  kohesi  dan separasi.  didalam  suatu  pengelompokan,  kohesi didefinisikan sebagai jumlah kedekatan data terhadap centroid  cluster yang  diikuti  Meskipun  separasi didasarkan pada jarak antar centroid cluster . Jika jarak dalam cluster minimal  signifikan Setiap objek dalam cluster memiliki  level  kemiripan  fitur  yang  tinggi. Semakin  rendah  nilainya  DBI  diperoleh  (non-negatif >=  0),  semakin  baik cluster diperoleh  dengan  cara clustering algoritma pengelompokan [10].
2.11. Google Collabolatory
Google  colab, juga  dikenal  sebagai google collaboratory, adalah  alat  atau editor kode  yang memanfaatkan sistem penyimpanan awan secara gratis untuk  keperluan  riset. Platform  google  colab dirancang dengan mengambil elemen dari Jupyter, dan hampir  semua  pustaka  masukan  tersedia  untuk digunakan  dalam  kegiatan  riset,  termasuk  eksplorasi data menggunakan data mining. Dalam hal kesamaan fungsi  dan  tujuan, Google  colab memiliki  kemiripan dengan Jupyter Notebook , karena keduanya memiliki tujuan dan fungsi yang serupa. Namun, perbedaannya terletak  pada  batasan  sistem,  dengan Google  colab dapat  diakses  secara  gratis  dan  dalam  mode  online [12].

## 3. METODE PENELITIAN
Metodologi penelitian merupakan proses memeriksa  dan  menganalisis  data  dan  mengekstraksi informasi  yang  berguna.  hasil  informasi  yang  di peroleh  dapat  digunakan  sebagai  dasar  pengambilan pengambilan keputusan [9].
Metodologi yang diterapkan pada penelitian kali ini  yaitu Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD) yang yang telah terstruktur dalam 5 tahapan yaitu data selection (penyeleksian  data), preprocessing atau cleaning (pembersihan data), transformation (penyesuaian data), data  mining (pencarian pola atau informasi),  dan interpretation atau evaluation (penafsiran data).
Gambar 1. Rancangan penelitian

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap data  selection dimulai  dengan memilih informasi yang paling penting dari tabel yang diberikan,  memilih  atribut-atribut  yang  benar-benar berpengaruh dan berguna untuk menjawab pertanyaan atau  tujuan  analisis.  Data  yang  didapat  diberikan dalam  bentuk  tabel  dengan  jumlah  tupel  527  dengan 20 atribut. Pada tahap awal akan dilakukan seleksi data untuk memilih atribut yang akan berpengaruh terhadap penentuan  label  data  dari  data  nilai  siswa  untuk beasiswa.  Setelah  melakukan interview terkait  data penerimaan  beasiswa  yang  didapat,  ada  beberapa atribut yang dijadikan acuan dan perhitungan sebagai penilaian kelolosan pengajuan beasiswa. Sebanyak 13 atribut  sebagai  perhitungan  kelolosan  dan  7  atribut sebagai kebutuhan database. Sedangkan atribut nama
lengkap  dan  jurusan  tetap  dipertahankan  untuk keperluan tahap preprocessing . Selanjutnya pada tahap preprocessing dilakukan pengecekan missing  value .  Pada dataset hasil data selection masih  terdapat fields dengan  data  yang kosong dan strip (-) pada atribut prestasi yang berarti "tidak  ada  atau  nol".  Data-data  tersebut  perlu  diatasi untuk  meningkatkaan  kualitas  data.  Untuk  mengatasi masalah tersebut dengan mengganti niai yang kosong dan  tanda strip dengan  angka  0.  Setelah  pengecekan missing  value dilakukan  pula  pengecekan  duplikasi data menggunakan excel dan google collab .
Gambar 2. Hasil pengecekan excel
Gambar 3. Hasil pengecekan google collab
Dalam  analisis  data  yang  dilakukan,  tidak ditemukan adanya entri ganda atau data yang memiliki kesamaan dengan entri lainnya.
Kemudian data akan melewati tahap transformasi.  Pada  tahap transformasi  data  dilakukan perubahan  pada  data  kompleks  menjadi  lebih  mudah di olah seperti melakukan normalisasi data.  Proses ini akan  memastikan  bahwa  rentang  nilai  dari  setiap variabel  menjadi  seragam,  sehingga  perbedaan  skala tidak akan mempengaruhi hasil analisis. Transformasi data  membantu  dalam  merubah  informasi  menjadi bentuk  yang  lebih  berguna  atau  lebih  cocok  untuk analisis  atau  presentasi.  Setelah  melakukan  analisis terhadap  data  yang  tersedia,  tidak  ada  data  yang memerlukan  transformasi  tambahan.  Data  yang  telah diberikan  telah  diverifikasi  dan  terbukti  akurat  serta sesuai dengan kebutuhan analisis. Maka dari itu dapat dilanjutkan  kepada  tahap  berikutnya  dalam  proses evaluasi tanpa perlu melakukan perubahan lebih lanjut pada data yang telah diberikan.
Setelah dilakukan transformasi data menggunakan  penskalaan.  Tahapan  selanjutnya  yaitu proses data  mining untuk  melihat  pola  yang  terdapat pada  data.  Teknik  yang  diterapkan  pada  proses  ini adalah teknik clustering yaitu melakukan pengelompokan  data  berdasarkan  tingkat  kemiripan dalam cluster. Algoritma  yang  digunakan  yaitu algoritma K-Means dengan  optimalisasi  penentuan jumlah cluster menggunakan  metode elbow dan silhouette yang  digunakan  sebagai  pertimbangan
penentujuan jumlah cluster dan didasarkan pada hasil perhitungan Sum of Square.
Tabel 1. Hasil SSE
Nilai SSE untuk Cluster 1 adalah sebesar 1650.0. Ini mengindikasikan bahwa penyebaran data di dalam cluster 1 relatif lebih besar, yang dapat menunjukkan tingkat variasi  yang signifikan antara anggota kluster ini. Cluster 2 memiliki nilai SSE sebesar 1025.0. Nilai SSE yang lebih rendah ini menandakan bahwa data di dalam cluster 2 memiliki penyebaran yang lebih padat dan  homogen  dibandingkan  dengan cluster 1.  Nilai SSE cluster 3 adalah 649.5543293718167. Cluster ini memiliki  nilai  SSE  terendah  di  antara  ketiga  kluster, yang  menunjukkan  bahwa  data  di  dalamnya  sangat padat  dan  homogen,  dengan  anggota  kluster  yang cenderung  mendekati  pusat  kluster.  Nilai  tersebut kemudian divisualisasikan menjadi grafik elbow .
Gambar 4. Proses elbow

## Gambar 5. Grafik elbow
Berdasarkan perhitungan  nilai SSE  menunjukan bahwa  titik  yang  memiliki  nilai  paling  rendah  serta merupakan  titik  yang  sudah  stabil  dan  tidak mengalami  banyak  perubahan  pada cluster atau  titik berikutnya terdapat pada C=3. Sedangkan pada grafik elbow juga  ditujukan  bahwa  titik  yang  membentuk siku  sebelum  menjadi  garis  lurus  dan  menjadi  stabil terdapat pada C=3. Maka dari itu berdasarkan metode elbow baik  pada  data  dengan  penskalaan  memiliki cluster  optimal  sejumlah  3  cluster.  Sedangkan  pada grafik silhouette coefficient yaitu:
Tabel 2. Hasil SSE Cluster Indeks Silhouette 2 0.8361193108696747 3 0.8553663402794811 4 0.377565433678523 5 0.38469542845931826
Gambar 5. Grafik silhouette coefficient Koefisien Silhouette memiliki skala nilai dari -1 hingga 1. Cluster dianggap berkualitas dengan struktur yang  kuat  ketika  mendekati  nilai  1.  Oleh  karena  itu, berdasarkan grafik koefisien Silhouette pada Gambar 4.6  menunjukan  titik  optimal  pada  C=3  dengan silhouette  score sebesar  0.8553663402794811  dan masuk ke dalam kategori struktur kuat.
Karena  berdasarkan  grafik elbow dan silhouette coefficient berada  pada  titik  optimal  C=3  maka  pada tahapan selanjutnya yaitu data mining akan dibagi ke dalam 3 cluster dengan grafik SSE.
Gambar 6. Proses mendapatkan nilai SSE Gambar 7. Grafik SSE
Cluster SSE 1 1650.0
2 1025.0
3 649.5543293718167
Hasil clustering kemudian  divisualisasikan menggunakan scatter  plot dan  dilakukan  analisis karakteristik cluster sebagai  acuan  penentuan  label. Terdapat  tiga  klaster  yang  telah  teridentifikasi, masing-masing  diberi  label  dengan  kategori  prestasi. Klaster 0 memiliki jumlah 430 data dan dikategorikan sebagai  kelompok  yang  berprestasi  rendah.  Klaster  1 terdiri  dari  84  data  dan  dikategorikan  sebagai kelompok  berprestasi  menengah.  Sementara  itu, klaster  2  hanya  memiliki  12  data  dan  diidentifikasi sebagai kelompok berprestasi unggul.
Gambar 9. Scatter plot prestasi siswa
Tabel 3. Label cluster Cluster Label 0 Berprestasi Rendah 1 Berprestasi Menengah 2 Berprestasi Unggul
Sesuai dengan yang dihasilkan oleh scatter plot untuk  siswa  yang  berprestasi  rendah  ditandai  oleh warna biru sebanyak 430 siswa, siswa yang berprestasi menengah  ditandai  oleh  warna  orange  sebanyak  84 siswa,  siswa  yang  berprestasi  unggul  ditandai  oleh warna hijau sebanyak 12 siswa.
Gambar 10. Hasil karakteristik google collab
Setelah proses data mining , langkah selanjutnya  yaitu  proses  evaluasi  menggunakan Davies  Bouldin  Index (DBI)  untuk  mengukur  hasil atau kualitas dari cluster dan model yang dibentuk.
Tabel 4. Hasil index clustering
Jumlah Cluster DBI 2 1.1786205411170696 3 0.8624322253305081 4 0.8497457050956073 5 0.853208529619683 Pada Davies Bouldin Index (DBI), pengelompokan data dinyatakan optimal atau semakin baik  jika  memiliki index yang  lebih  rendah  atau mendekati  angka  0.  Berdasarkan  tabel, index yang lebih rendah ada pada C=3. Maka titik optimal cluster berdasarkan nilai DBI berada di C=3

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  diperoleh kesimpulan bahwa penerapan clustering menggunakan algoritma k-means pada data nilai siswa tahun 2021 dengan tools Google Colab menghasilkan jumlah cluster optimal yaitu C=3. Pada 526 data siswa yang  di  dapatkan  sebanyak  430  siswa  berprestasi rendah  pada cluster 0, sebanyak 84 siswa berprestasi menengah  pada cluster 1    dan  sebanyak  12  siswa berprestasi  unggul  pada cluster 2.  Hasil  evaluasi cluster dengan  metode silhouette dengan  nilai  0.85, elbow dan  SSE  649.554  dan Davies  Bouldien  Index (DBI)  memiliki  nilai  DBI  0.86 , adapun  saran  untuk penngembangan penelitian yaitu diharapkan menggunakan dataset yang  lebih besar dan algoritma serta metode evaluasi yang berbeda.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Amadea,  K.  dan  Ayuningtyas,  M.  2020. Perbandingan Efektivitas
Pembelajaran
Sinkronus dan Asinkronus pada Materi Program Linear. Jurnal PRIMATIKA. 9 (2): 111-120.
[2]  Sembiring, S. S., Nasyuha, A. H., & Mariami, I. (2020). Pemanfaatan Algoritma K-means Dalam Pengelompokan Data Siswa Berdasarkan Prestasi Akademik Sebagai Penentuan Penerima Beasiswa di SMK Negeri 1 Lubuk Pakam. Jurnal Cyber Tech, 3(9).
[3]  Darmuki, A., & Hariyadi, A. (2019). Peningkatan Keterampilan  Berbicara  Menggunakan  Metode Kooperatif    Tipe  Jigsaw  Pada  Mahasiswa  PBSI Tingkat  I-B  IKIP  PGRI  Bojonegoro  Tahun Akademik  2018/2019.  Jurnal  Kredo.  2(2): halaman 256-267.
[4]  Saputra, E. A., & Nataliani, Y. (2021). Analisis Pengelompokan  Data  Nilai  Siswa  untuk Menentukan  Siswa  Berprestasi  Menggunakan Metode Clustering K-Means. Journal of Information Systems and Informatics, 3(3), 424-
439.
[5]  Yunita,  D.,  Rosyani,  P.,  &  Amalia,  R.  (2018). Analisa Prestasi Siswa Berdasarkan Kedisiplinan,  Nilai  Hasil  Belajar,  Sosial Ekonomi dan Aktivitas Organisasi Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes.  J.  Inform.  Univ. Pamulang, 3(4), 209..
[6]  Zyen, A. K., Wibowo, G. W. N., Widiastuti, N. A.,  &  Wahono,  B.  B.  (2023).  Klasterisasi Penerima Bantuan Fasilitas Sekolah di MI Datuk Singaraja  Menggunakan  Metode  K-Means. JTINFO: Jurnal Teknik Informatika, 2(1), 25-35.
[7]  Kurniawan, S., Siregar, A. M. and Novita, H. Y. (2023)  ‘Penerapan  Algoritma  K-Means  dan Fuzzy C-Means Dalam Mengelompokan Prestasi Siswa  Berdasarkan  Nilai  Akademik’,  Scientific Student Journal for Information, Technology and Science, IV(1), pp. 73–81.
[8]  Primanda,  R.  P.,  Alwi,  A.,  &  Mustikasari,  D. (2021).  Data  Mining  Seleksi  Siswa  Berprestasi Untuk Menentukan Kelas
Unggulan
Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering (Studi  Kasus  di  MTS  Darul  Fikri).  Komputek, 5(1), 88-100
[9]  Qisthiano,  M.  R.,  Kurniawan,  T.  B.,  Negara,  E. S.,  &  Akbar,  M.  (2021).  Pengembangan  Model Untuk  Prediksi  Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa
Tepat  Waktu  dengan  Metode  Naïve  Bayes.
JURNAL MEDIA INFORMATIKA
BUDIDARMA, 5(3), 987-994.
[10]  Nuraeni,  F.,  Kurniadi,  D.,  &  Dermawan,  G.  F. (2023).  Pemetaan  Karakteristik  Mahasiswa Penerima Kartu Indonesia Pintar Kuliah (KIP-K) menggunakan  Algoritma  K-Means++.  Jurnal Sisfokom  (Sistem  Informasi  Dan  Komputer), 11(3), 437-443.
[11]  Winarta,  A.,  &  Kurniawan,  W.  J.  (2021). Optimasi Cluster K-Means Menggunakan Metode  Elbow  Pada  Data  Pengguna  Narkoba Dengan  Pemrograman  Python.  Jurnal  Teknik Informatika Kaputama (JTIK), 5, 113–119.
[12]  M.  Khandava  Mulyadien,  A.  Kurniawan,  D.  R. Utami,  and  U.  Enri,  “Rancang  Bangun  Sistem Penjualan Sate Taichan Berbasis Web,” J. Sains Komput.  Inform.  (J-SAKTI,  vol.  6,  no.  1,  pp. 101–114, 2022.
.