## Sistem Informasi Klasifikasi Minat Siswa Terhadap Ekstrakurikuler Untuk Pembinaan Lomba Dengan Metode K-Means Clustering
Classification Information System of Students Interests in Extracurriculars for Contest Development with the K-Means Clustering Method
Ahmad Fanani 1 Siti Aminah 2*
Febry Eka Purwiantono 3
1,2 Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia Malang, Indonesia 3 Manajemen Informatika, Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia Malang, Indonesia 1 fananiapps@gmail.com, 2 sitiaminah@stiki.ac.id, 3 febry@stiki.ac.id
*Penulis Korespondensi: Siti Aminah sitiaminah@stiki.ac.id

## Riwayat Artikel:
Diterima : 15 Juni 2023 Direview : 30 Juni 2023 Disetujui : 24 Agustus 2023 Terbit
: 24 Agustus 2023

## Abstrak
Kegiatan ekstrakurikuler di MI (Madrasah Ibtidaiyah) As – Shodiq hanya digunakan untuk kegiatan diluar jam pelajaran normal untuk mengisi rapor saja, namun muncul masalah ketika ada perlombaan. Guru kesulitan memilih siswa untuk diikutkan lomba. Pemilihan siswa dan juga pembinaannya selalu mendadak dan hasil yang diperoleh dalam lomba tidak maksimal. Supaya pemilihan siswa dalam kegiatan lomba sesuai dengan bakat dan ekstrakurikuler yang diikuti, maka diperlukan sistem informasi yang dapat mengklasifikasi minat siswa menerapkan metode k-means clustering . Nilai – nilai yang ada pada rapor dan nilai harian menjadi parameter pada metode k-means clustering . Penelitian ini menggunakan metodologi waterfall yaitu requirement analysis , design , development dan testing . Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi siswa pada kelas ekstrakurikuler yang kemudian akan dibina untuk memaksimalkan ekstrakurikuler sehingga siswa siap ikut pendampingan lomba. Jadi, berdasarkan hasil penelitian adalah sistem informasi dapat mengklasifikasikan siswa kedalam kelas – kelas mata pelajaran yang ada pada ekstrakurikuler, sehingga guru dapat membina siswa dalam masing – masing kelas jauh – jauh hari untuk dipersiapkan lomba. Namun dalam sistem informasi masih ada beberapa kendala seperti waktu perhitungan k-means dan fitur yang dapat ditambahkan untuk penelitian selanjutnya. Kata Kunci: Ekstrakurikuler, K-Means Clustering, Sistem Informasi

## Abstract
Extracurricular activities at MI (Madrasah Ibtidaiyah) As – Shodiq are only used for activities outside normal school hours to fill out report cards, but problems arise. in the competition is not optimal. With the existing problems, it is expected that the information system built using the website combined with the k-means clustering method can solve the existing problems. By referring to the values in the report cards and daily values, they become parameters for the k-means clustering method. In this study using the waterfall methodology, in the waterfall methodology there are various stages, such as requirements analysis, design, development and testing. This research aims to classify students in extracurricular classes which will then be fostered to maximize extracurricular activities. So, based on the results of research conducted in the development of an information system in the form of a website combined with the k-means clustering method, it has been able to classify
students into classes of subjects in extracurricular, so that teachers can foster students in each class long ago. to prepare for the competition. However, in the information system there are still some obstacles such as the time of calculating k-means and features that can be added for further research.
Keywords: Extracurricular, K-Means Clustering, Information Systems

## 1. Pendahuluan
Kegiatan ekstrakurikuler di MI (Madrasah Ibtidaiyah) As – Shodiq digunakan sebagai kegiatan diluar jam pelajaran reguler. Kegiatan ekstrakurikuler ini disebut ekstrakurikuler mata pelajaran, yaitu mencakup mata pelajaran Matematika, IPA dan Bahasa Indonesia. Biasanya sekolah diundang untuk mengikuti perlombaan siswa dalam berbagai tingkatan (Kecamatan, Kabupaten ataupun Provinsi) seperti perlombaan olimpiade Matematika, IPA, dan Bahasa Indonesia. Masalah yang dialami guru adalah kesulitan untuk menentukan siswa yang akan diikutkan lomba. Saat terpilih siswa yang paling berprestasi di kelasnya, guru melakukan bimbingan pada siswa tersebut secara mendadak. Jadi hasilnya tidak maksimal untuk diikutkan lomba. Pemilihan siswa untuk diikutkan lomba dilakukan dengan cara melihat siswa yang nilainya tertinggi dalam mata pelajaran yang dilombakan.
Masalah pemilihan siswa peserta lomba ini sebenarnya bisa diatasi dengan membina siswa yang berminat pada salah satu kegiatan ekstrakurikuler mata pelajaran. Jadi tiap siswa bisa dibimbing dari awal semester secara bertahap di kelas ekstrakurikuler yang diikuti. Untuk menentukan minat siswa bisa dilakukan dengan melihat nilai hasil belajar siswa pada mata pelajaran yang ada di ekstrakurikuler. Seperti yang dilakukan pada penelitian Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan Siswa Berdasarkan Nilai Akademik dengan Algoritma K-Means . Pada penelitian ini menggunakan hasil nilai rapor yang kemudian dikelompokkan menjadi 3 cluster[1].
Untuk memilih siswa yang tepat pada satu kelas ekstrakurikuler diperlukan data nilai 3 mata pelajaran tersebut. Kemudian diputuskan bahwa siswa tersebut cocok masuk di kelas mana. Pengklasifikasian ini mengacu pada kriteria atau parameter yang ada dengan metode data mining. Data mining dapat membantu sebuah organisasi yang memiliki data melimpah untuk memberikan informasi yang dapat mendukung pengambilan keputusan [2]. Dengan permasalahan tersebut, maka untuk mengklasifikasikan minat siswa, peneliti menggunakan metode K-Means Clustering . Algoritma K-Means dipilih karena memiliki ketelitian yang cukup tinggi terhadap ukuran objek, sehingga algoritma ini relatif lebih terukur dalam suatu data yang besar [3]. Metode ini berusaha untuk meminimalkan variasi antar data yang ada di dalam suatu cluster dan memaksimalkan variasi dengan data yang ada di cluster lainnya [3].
Untuk mengatasi pemilihan minat siswa dalam kelompok ekstrakurikuler, maka peneliti mengembangkan sistem informasi klasifikasi minat siswa terhadap ekstrakurikuler untuk pembinaan lomba dengan metode K-Means Clustering berbasis website . Dengan pengelompokan kelas ekstrakurikuler, guru dapat membina siswa sehingga pembelajaran pada kelas ekstrakurikuler maksimal pemanfaatannya dan siswa lebih siap untuk mengikuti lomba kapanpun. Teknologi clustering data merupakan suatu teknik yang menunjukan persamaan karakteristik dalam suatu kelompok sehingga akan menghasilkan informasi yang berguna nantinya[4]. Pada penelitian ini, metode K-Means digunakan untuk memilih atribut – atribut sesuai dengan kebutuhan, minat dan bakat siswa[5].
Sebelumnya, data mining diterapkan untuk pemilihan siswa kelas unggulan dengan metode K- Means Clustering dengan 3 cluster untuk pengelompokkannya[6][7][2][8], ada juga dengan 2 cluster dengan metode SDLC [5]. Untuk cluster dan atribut yang diambil sesuai dengan kebutuhan peneliti yaitu 3 cluster . Tiga cluster itu adalah kelas olimpiade Matematika, IPA, dan Bahasa Indonesia. Data yang diolah menggunakan K-means adalah data nilai pembelajaran 3 mata pelajaran tersebut. Sistem informasi pada penelitian ini menggunakan waterfall .
Dalam membangun sebuah sistem informasi dibutuhkan pemahaman yang baik tentang analisis dan pengembangan terhadap sistem informasi yang dibangun agar dapat menghasilkan suatu hasil yang baik. Peneliti memilih metode waterfall dalam pengembangan sistem karena sistem rangkaian jelas, gambaran akhir jelas dan baik dalam dokumentasi [9]

## 2. Metode Penelitian
Peneliti melakukan perancangan sistem yang didasarkan pada metodologi waterfall atau air terjun. Dengan tahapan–tahapan yang sesuai dengan metodologi waterfall dan tahap maintenance pada metodologi tersebut tidak digunakan. Tahapan–tahapan sebagai berikut (1) Tahap Requirement Analysis , (2) Tahap Design , (3) Tahap Development , (4)Tahap Testing , (5) Tahap o peration and maintenace.

## Gambar 1 . Tahapan waterfall [10]
Pada tahap requirement analysis peneliti mengumpulkan data – data yang dibutuhkan untuk sistem informasi yang akan dibangun. Data – data yang dibutuhkan akan diobservasi dan pengumpulan data peneliti bekerja sama dengan wali kelas untuk mengumpulkan nilai yang ada pada rapor. Setelah data terkumpul peneliti akan mengolah data tersebut kedalam bentuk database yang akan disesuaikan dengan sistem informasi yang ada agar sistem bisa membacanya dengan mudah. Pada tahap design peneliti akan membuat UI/UX yang kemudian akan dilanjutkan untuk membuat atau tahap development sistem informasinya. Setelah tahapan sudah dilakukan maka akan dilanjutkan untuk uji sistem informasi dengan pemodelan data.
Pemodelan data digunakan untuk menguji keakuratan data pada sistem berdasarkan data yang sudah dibuat. Proses training untuk membangun model parameter atau kriteria pada penelitian ini dibutuhkan data training . Selanjutnya dilakukan pengujian model klasifikasi nilai yang dihasilkan pada proses training dengan menggunakan data nilai yang diinputkan siswa.

## Gambar 2 . Pemodelan Data
Gambar 2 merupakan pemodelan data pada saat melakukan pengujian nilai siswa. Berikut penjelasan mengenai alur pemodelan data (1) Data berupa nilai yang didapatkan dari nilai siswa pada sekolah. (2) Langkah selanjutnya adalah melakukan komparasi data. pada proses ini dilakukan pencocokan data yang sudah diinputkan ke data training . (3) Setelah melakukan komparasi antara data yang diinputkan dengan data training, langkah selanjutnya adalah proses perhitungan menggunakan metode K-Means Clustering . (4) Setelah perhitungan dilakukan, langkah selanjutnya adalah menentukan model klasifikasi berdasarkan hasil perhitungan. (5) Setelah menentukan proses penentuan model klasifikasi, langkah terakhir adalah memberikan hasil prediksi klasifikasi siswa.
Untuk pengujian sistem menggunakan pengujian alpha dilakukan dengan metode black box . Pada tahap akhir yaitu operation and maintenance, system informasi siap digunakan olah pihak sekolah dengan perbaikan secara bertahap sesuai kebutuhan.

## 3. Hasil dan Pembahasan Requirement Analysis
Pada kasus ini MI As – Shodiq kesulitan untuk menilai siswanya berminat dalam mata pelajaran yang ada. Dengan demikian pengembangan sistem informasi akan sangat berguna. Pada use case diagram dapat dilihat ada 2 jenis user , yaitu user admin dan user biasa sebagai guru. User admin dapat melakukan login untuk mengolah data training dan user guru dapat mengelola data uji. Kedua user tersebut dapat melakukan perhitungan k-means atau update cluster .

## Gambar 3 . Use Case Diagram

## Tahap Design
Secara umum sistem ini terdiri dari 3 bagian yaitu pengambilan data, pengkategorian dan klasifikasi data. Gambar 3 menunjukkan tentang arsitektur sistem yang dimulai dari
pengumpulan data, pengkategorian, melakukan perhitungan dengan metode K-Means Clustering hingga didapatkan hasil klasifikasi data dari nilai siswa.
Pengumpulan data melalui admin sekolah yang digunakan untuk data training . Setelah data terkumpul selanjutnya adalah mengkategorikan data tersebut kedalam data training atau data uji dan juga mengkategorikan data nilai kedalam mata pelajaran tertentu. Jika data training maka harus diinputkan oleh admin dan untuk data uji harus diinputkan guru. Dan langkah terakhir adalah perhitungan menggunakan metode K-Means Clustering . Pada perhitungan ini data yang digunakan adalah data yang sudah melalui pengkategorian.

## Gambar 4 . Arsitektur sistem

## Penerapan K-Means Clustering
Data yang sudah dikumpulkan pada proses observasi dan pengumpulan data akan digunakan pada perhitungan K-Means dalam sistem informasi yang berupa website. Data yang digunakan untuk perhitungan adalah sebagai berikut :
Tabel 1. Pemodelan Data NIS Nama Minat Matematika IPA Bahasa Indonesia 1111 Abdullah Qosim Arrosyid 1 84 96 83 1112 Achmad Subhan 2 70 83 89 1113 Ahmad Azka Hakim Fauzi 1 72 100 97 1114 Ahmad Dimas Rifai 1 95 75 86 1115 Ahmad Muzaaki Minam 3 87 96 99 1116 Ahmad Razan Baihaqi 2 73 97 82 1117 Ahmad Zakhi Maulidani 2 100 88 89 1118 Ahmad Yazid 2 73 77 95 1119 Ahmad Ludfi Zamzami I 3 84 72 99 1120 Akmad Dhiya Uddin T 1 99 92 75
Data pada tabel tersebut adalah data yang dikumpulkan oleh peneliti yang digunakan untuk perhitungan dalam sistem. Setelah data sudah didapatkan maka harus menentukan centeroid awal untuk perhitungan k-means . Pada penelitian ini centeroid awal diambil dari nilai tertinggi tiap mata pelajaran. Didapatkan centeroid awal sebagai berikut :
Tabel 2. Centeroid Awal Centeroid Kriteria 1 Kriteria 2 Kriteria 3 C1 100 70 70 C2 70 100 70 C3 70 70 100 Keterangan :
C1 & Kriteria 1 : Matematika C2 & Kriteria 2 : IPA C3 & Kriteria 3 : Bahasa Indonesia
Setelah data dan juga centeroid awal sudah ditentukan maka akan dimasukkan kedalam rumus K-Means Clustering . Berikut adalah rumus K-Means Clustering :
D (X, Y) = |x – y| = √∑(xi-yi)^2
Keterangan :
D (X, Y) : jarak objek antara Xi dan Yi
Xi : Data dari objek Xi pada dimensi i Yi
: Data dari objek Yi pada dimensi i
Data yang dihitung dengan centeroid awal akan menghasilkan jarak sebagai berikut :
Tabel 3. Jarak Centeroid Awal NIS Nama C1 C2 C3 C1 C2 C3 1111 Abdullah Qosim Arrosyid 33.18 19.52 34.07 ok 1112 Achmad Subhan 37.82 25.50 17.03 ok 1113 Ahmad Azka Hakim Fauzi 49.12 27.07 30.22 ok 1114 Ahmad Dimas Rifai 17.49 38.81 29.09 ok 1115 Ahmad Muzaaki Minam 41.06 33.85 31.08 ok 1116 Ahmad Razan Baihaqi 40.02 12.73 32.59 ok 1117 Ahmad Zakhi Maulidani 26.17 37.48 36.67 ok 1118 Ahmad Yazid 37.46 34.10 9.11 ok 1119 Ahmad Ludfi Zamzami I 33.18 42.67 14.18 ok 1120 Akmad Dhiya Uddin T 22.58 30.50 44.16 ok
Pada tabel diatas adalah hasil perhitungan dengan rumus K-Means Clustering. Kemudian setelah mendapatkan hasil dari iterasi pertama maka akan dicari centeroid baru yang mengacu pada hasil dari iterasi pertama. Untuk mencari centeroid baru maka bisa diambil contoh pada siswa dengan NIS 1114, 1117 dan 1120 masuk pada C1 atau mata pelajaran Matematika. Kemudian diambil nilai dari masing – masing siswa sebagai berikut :
Centroid Baru = (95+88+99) / 3
Nilai pada centeroid baru adalah nilai dari siswa dengan NIS 1114, 1117 dan 1120 yang kemudian dirata – rata sesuai dengan jumlah siswa pada C1 tersebut. Kemudian iterasi kedua akan dilakukan dengan menggunakan centeroid baru yang sudah dijelaskan sebelumnya.
Tabel 4. Jarak Centeroid Baru NIS Nama C1 C2 C3 C1 C2 C3 1111 Abdullah Qosim Arrosyid 17.81 8.90 23.37 ok 1112 Achmad Subhan 28.64 16.90 9.63 ok 1113 Ahmad Azka Hakim Fauzi 32.98 10.11 23.12 ok 1114 Ahmad Dimas Rifai 10.78 27.73 21.18 ok 1115 Ahmad Muzaaki Minam 22.08 11.92 22.33 ok 1116 Ahmad Razan Baihaqi 27.76 10.20 23.37 ok 1117 Ahmad Zakhi Maulidani 6.72 22.98 27.10 ok 1118 Ahmad Yazid 28.72 21.65 2.77 ok 1119 Ahmad Ludfi Zamzami I 24.71 27.19 10.94 ok 1120 Akmad Dhiya Uddin T 10.93 25.69 33.67 ok
Jika jarak perhitungan centeroid lama dan baru siswa mendapat cluster atau kelompok yang berbeda maka iterasi akan dilanjutkan sampai cluster dari siswa sama.

## Tahap Development
Implementasi antar muka dilakukan dengan setiap tampilan program yang dibuat. Berikut ini adalah implementasi antar muka Sistem Informasi Klasifikasi Minat Siswa Terhadap Ekstrakurikuler. Pada Halaman siswa berisi list siswa dan fitur tambah, ubah dan hapus siswa ada pada halaman ini. Begitu juga halam detil siswa bisa diakses melalui halamn ini setelah menekan nama siswa.

## Gambar 5. Halaman Siswa
Pada Halaman detil siswa mencakup data lengkap siswa dan juga pembagian dari cluster atau kelas siswa dengan metode k-means clustering .
Gambar 6 . Halaman Detil Siswa
Pada halaman pengguna adalah halaman dimana user admin dapat melihat, menambah, mengubah dan menghapus pengguna.

## Gambar 7. Halaman Pengguna
Pada sistem informasi yang dibuat oleh peneliti untuk memuat daftar siswa dan hasil perhitungan K-Means pada website.

## Gambar 8. Halaman Daftar Siswa dan Hasil
Pada Gambar 8 ditampilkan daftar siswa dan juga hasil dari perhitungan K-Means Clustering . Pada halaman ini ada fitur tambah, edit dan hapus data, dihalaman ini juga terdapat tombol yang akan menghitung K-Means Clustering dan langsung akan tampil pada daftar siswa.

## Tahap Testing
Hasil dari perhitungan manual dan pada website adalah sebagai berikut :
Gambar 9 . Hasil Perhiutungan Sistem Pada perhitungan sistem tabel pengelompokkannya adalah sebagai berikut Keterangan : C1 = Matematika C2 = IPA
C3 = B. Indonesia Tabel 5 . Hasil Perhitungan Sistem NIS C1 C2 C3 1111 OK 1112 OK 1113 OK 1114 OK 1115 OK 1116 OK 1117 OK
1118 OK 1119
OK
1120 OK Tabel 6 . Hasil Perhitungan Manual NIS Nama C1 C2 C3 C1 C2 C3 1111 Abdullah Qosim Arrosyid 17.81 8.90 23.37 ok 1112 Achmad Subhan 28.64 16.90 9.63 ok 1113 Ahmad Azka Hakim Fauzi 32.98 10.11 23.12 ok 1114 Ahmad Dimas Rifai 10.78 27.73 21.18 ok 1115 Ahmad Muzaaki Minam 22.08 11.92 22.33 ok 1116 Ahmad Razan Baihaqi 27.76 10.20 23.37 ok 1117 Ahmad Zakhi Maulidani 6.72 22.98 27.10 ok 1118 Ahmad Yazid 28.72 21.65 2.77 ok 1119 Ahmad Ludfi Zamzami I 24.71 27.19 10.94 ok 1120 Akmad Dhiya Uddin T 10.93 25.69 33.67 ok
Terlihat kedua perhitungan hasil cluster-nya menunjukkan kelompok yang sama. Itu artinya perhitungan manual dan pada sistem sudah sesuai dan sama.
Pengujian alpha dilakukan dengan metode black box . Pengujian ini dilakukan untuk menemukan kesalahan – kesalahan atau kekurangan – kekurangan pada website. Dalam pengujian ini masih dalam tahapan pengujian secara fungsionalitas. Pada system informasi ini semua fungsi berfungsi sebagaimana mestinya.

## 4. Penutup
Hasil penelitian sistem informasi klasifikasi minat siswa terhadap ekstrakurikuler untuk pembinaan lomba dengan metode K-Means Clustering yang berupa website sudah dapat mengklasifikasi minat siswa kedalam kelas ekstrakurikuler dengan berdasarkan kriteria nilai dari masing – masing siswa yang dibuktikan. Dalam sistem informasi yang berupa website masih ada fitur – fitur yang seharusnya ada untuk mempermudah dan memperlancar proses pengklasifikasian siswa.

## 5. Referensi
[1] P. S. Hasugian and J. Raphita Sagala, “KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan Siswa Berdasarkan Nilai Akademik dengan Algoritma K-Means,” Media Online , vol. 3, no. 3, pp. 262–268, 2022, [Online]. Available: https://djournals.com/klik.
[2] . Novi and A. Mubarok, “Penerapan Algoritma K-Means untuk Menentukan Kelas Unggulan di SMP Pelita Bandung,” Infomatek , vol. 32, no. 2, pp. 97–106, 2021, doi: 10.23969/infomatek.v23i2.4351.
[3] C. Purnamaningsih, R. Saptono, and A. Aziz, “Pemanfaatan Metode K-Means Clustering dalam Penentuan Penjurusan Siswa SMA,” J. Teknol. Inf. ITSmart , vol. 3, no. 1, p. 27, 2016, doi: 10.20961/its.v3i1.644.
[4] I. M. A. W. Putra, G. Indrawan, and K. Y. E. Aryanto, “Sistem Rekomendasi Berdasarkan Data Transaksi Perpustakaan Daerah Tabanan dengan menggunakan K-Means Clustering,” J. Ilmu Komput. Indones. , vol. 3, no. 1, pp. 18–22, 2018, [Online]. Available: http://119.252.161.254/e-journal/index.php/jik/article/view/2749/1314.
[5] A. Sulistiyawati and E. Supriyanto, “Implementasi Algoritma K-means Clustring dalam Penetuan Siswa Kelas Unggulan,” J. Tekno Kompak , vol. 15, no. 2, p. 25, 2021, doi: 10.33365/jtk.v15i2.1162.
[6] R. P. Primanda, A. Alwi, and D. Mustikasari, “Data Mining Seleksi Siswa Berprestasi Untuk Menentukan Kelas Unggulan Menggunakan Metode k-Means Clustering (Studi Kasus di MTS Darul Fikri ),” Komputek , vol. 5, no. 1, p. 88, 2021, doi: 10.24269/jkt.v5i1.686.
[7] J. Hutagalung, “Pemetaan Siswa Kelas Unggulan Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 9, no. 1, pp. 606–620, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i1.1516.
[8] P. K.Srimani and A. S. Kamath, “Data Mining Techniques for the performance Analysis of a Learning Model A Case Study,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 53, no. 5, pp. 36–42, 2012, doi: 10.5120/8421-1896.
[9] Disnakertrans, “Kelebihan Dan Kekurangan Metode Waterfall, Begini Cara Kerjanya,” 14
April , 2021. https://www.jabarjawara.id/article/detail/kelebihan-dan-kekurangan- metode-waterfall-begini-cara-kerjanya.
[10] T. Tjahjanto, A. Arista, and E. Ermatita, “Information System for State-owned inventories Management at the Faculty of Computer Science,” Sinkron , vol. 7, no. 4, pp. 2182–2192, 2022, doi: 10.33395/sinkron.v7i4.11678.