p-ISSN 2527-5712  ;  e-ISSN 2722-2195  ;  Vol.7, No.1, Januari 2022 Journal homepage : https://jurnal-dikpora.jogjaprov.go.id/ DOI : https://doi.org/10.51169/ideguru.v7i1.316 Terakreditasi Kemendikbudristek Nomor: 158/E/KPT/2021 (Peringkat 4)
Artikel Penelitian – Naskah dikirim: 07/10/2021 – Selesai revisi: 31/12/2021 – Disetujui: 31/12/2021 – Diterbitkan: 01/01/2022

## Analisis Kualitas Pengelompokkan Algoritma K-Means di Knime dan Excel untuk PTMT Pasca Vaksinasi Covid-19
Lili Kartikawati
SMK Negeri 4 Yogyakarta, Yogyakarta, Daerah Istimewa Yogyakarta, Indonesia cintakufortuna@gmail.com
Abstrak: Pembelajaran tatap muka yang melibatkan interaksi diantara teman dan guru sangat sulit digantikan  dengan  pembelajaran  jarak  jauh.  Vaksinasi  pendidik  dan  tenaga  kependidikan  menjadi salah satu prioritas negara dalam upaya akselerasi pembelajaran tatap muka. Pendidik dan tenaga kependidikan di satuan pendidikan Kota Yogyakarta telah melaksanakan vaksinasi COVID-19 secara lengkap  pada  April  2021,  sehingga  SMK  Negeri  4  Yogyakarta  wajib  menyediakan  layanan pembelajaran  tatap  muka  terbatas  (PTMT)  dan  memfasilitasi  pembelajaran  jarak  jauh. Pengelompokkan  yang  berkualitas  dibutuhkan  untuk  membatasi  jumlah  peserta  didik  yang mendapatkan  layanan  PTMT  sesuai  dengan  standar  protokol  kesehatan.  Proses  pengelompokan sekumpulan data ke dalam klaster yang memiliki kemiripan ditentukan dengan perhitungan jarak. Penelitian ini melakukan pengelompokkan peserta didik dengan aplikasi KNIME dan microsoft excel. Selanjutnya  dilakukan  analisis  perhitungan  kualitas  pengelompokkan  dari  kedua  aplikasi  untuk mendapatkan  prototype  pengelompokkan  terbaiknya.  Perhitungan  manual  memanfaatkan  rumus euclidean distance untuk menghitung jarak antar dokumen dan metode silhouette coefficien untuk menghitung perbedaan karakteristik (perbedaan jarak) diantara cluster dan persamaan  karakteristi (kedekatan jarak) data-data didalam satu cluster . Hasil pengklasteran algoritma K-Means keluaran dari aplikasi KNIME memiliki kualitas 0,3208 (lemah) sedangkan manual excel memiliki kualitas 0,6331 (sedang),  sehingga  hasil  manual  excel  direkomendasikan  untuk  membantu  kurikulum  sekolah mengelompokkan peserta didik yang akan diberikan layanan PTMT.
Kata kunci: algoritma K-Means; vaksinasi COVID-19; PTM Terbatas; Knime.

## Quality Analysis of K-Means Algorithm Grouping in Knime and Excel for PTMT Post Covid-19 Vaccination
Abstrac: Face-to-face learning that involves interaction between friends and teachers is very difficult to replace  with  distance  learning.  Vaccination  of  educators  and  education  staff  is  one  of  the  country's priorities in accelerating face-to-face learning. Educators and education personnel in the Yogyakarta city education unit have implemented a complete COVID-19 vaccination in April 2021, so that SMK Negeri 4 Yogyakarta  is  required  to  provide  limited  face-to-face  learning  services  (PTMT)  and  facilitate  distance learning. Quality grouping is needed to limit the number of students who receive PTMT services. The process of grouping a set of data into clusters that have similarities is determined by calculating the distance. This study grouped students with the KNIME application and Microsoft Excel. Furthermore, the analysis of the calculation of the quality of the grouping of the two applications is carried out to get the best prototype. The manual calculation uses the Euclidean distance formula to calculate the distance between documents and the silhouette coefficient method to calculate the characteristic difference (distance difference) between clusters and the characteristic equation (closeness of distance) of the data in one cluster. The results of the K-Means algorithm clustering output from the KNIME application have a quality of 0.3208 (weak) while the excel manual has a quality of 0.6331 (medium), so the results of the excel manual are recommended to help the school curriculum classify PTMT.
Keywords : K-Means algorithm; vaccination COVID-19; PTM Limited; Knime.
1. Pendahuluan
Surat Keputusan Bersama
Menteri Pendidikan  dan  Kebudayaan,  Menteri  Agama, Menteri Kesehatan, serta  Menteri Dalam Negeri pada selasa 30 Maret 2021 telah menetapkan dua
agenda besar yaitu Vaksinasi pendidik dan tenaga kependidikan  serta  kebijakan  pembelajaran  di masa  pandemi  COVID-19.  Tantangan  terbesar pembelajaran  di  masa  pandemi  COVID-19 diutarakan Mendikbud adalah kenyataan bahwa
Hak Cipta ©2022 Lili Kartikawati Lisensi: CC BY 4.0 internasional
pembelajaran  tatap  muka  yang  melibatkan interaksi  antar  teman  dan  guru  sangat  sulit digantikan dengan pembelajaran jarak jauh.
Vaksinasi pendidik dan tenaga kependidikan menjadi salah satu prioritas negara dalam  upaya  akselerasi  pembelajaran  tatap muka.  (Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan, 2020). Setelah pendidik dan tenaga kependidikan  di  satuan  pendidikan  divaksinasi COVID-19  secara  lengkap,  pemerintah  pusat, pemerintah daerah, kanwil atau kantor Kemenag mewajibkan satuan pendidikan untuk menyediakan layanan pembelajaran tatap muka terbatas  (PTMT)  dengan  tetap  menerapkan protocol kesehatan dan pembelajaran jarak jauh.
Vaksinasi  COVID-19  bagi  seluruh  pendidik dan  tenaga  kependidikan  di  Kota  Yogyakarta telah  dilakukan  bulan  April  2021.  Pelaksanaan vaksinasi  COVID-19  yang  telah  berlangsung tersebut  menjadikan  SMK  Negeri  4  Yogyakarta sebagai  bagian  dari  sekolah  di  bawah  naungan Pemerintah Daerah D.I. Yogyakarta berkewajiban untuk menyelenggarakan PTMT. Dua hal penting yang harus dipahami ketika akan membukalayanan  PTMT  di  SMK  Negeri  4 Yogyakarta  adalah  kondisi  kelas  jaga  jarak minimal 1,5 meter dan maksimal 18 pesertadidik per  kelas,  jumlah  hari  dan  jam  PTMT.  Sarana yang dimiliki sebanyak 36 ruang kelas teori dan 18  ruang  bengkel  praktik  terpadu,  untuk mengakomodir  54  rombongan  belajar  dimana dalam satu rombel terdiri dari 36 peserta didik.
Melihat kondisi  sarana dan jumlah peserta didik yang dimiliki sekolah, maka sangat penting bagi  sekolah  untuk  merumuskan  strategi  yang harus  dilakukan  agar  pelaksanaan  PTMT  tepat sasaran  dan  berkualitas.  Pemberlakuan  PTMT pada  seluruh  peserta  didik  dan  mata  pelajaran sangat tidak memungkinkan, mengingat besarnya  jumlah  peserta  didik  dibandingkan sarana, pendidik, alokasi waktu dan persyaratan operasional  pembelajaran  di  masa  pandemi COVID-19  yang  tidak  memenuhi  syarat. Pertimbangan tersebut mengerucutkan kebijakan sekolah  dalam  penyelenggaraan  PTMT  dengan tidak mengikut sertakan seluruh mata pelajaran yang  ada  dan  tidak  mengikut  sertakan  seluruh peserta didik yang dimiliki.
Kesenjangan  belajar  dengan  PJJ  tidak dialami oleh seluruh peserta didik dalam seluruh materi kompetensi matapelajaran yang diselenggarakan  tingkat  pendidikan.  Sekolah harus  mampu  menambang  data  untuk mendapatkan informasi peserta didik mana saja yang  terkendala  pembelajaran  jarak  jauh  (PJJ) dan  mata  pelajaran  apa  saja  yang  belum mencapai target ketuntasan belajar dengan PJJ.
Penelitian  ini  mengelompokkan  peserta didik dengan aplikasi KNIME dan microsoft excel. Selanjutnya  dilakukan  analisis  perhitungan kualitas  pengelompokkan  dari  kedua  aplikasi untuk mendapatkan prototype pengelompokkan terbaiknya.  Perhitungan  manual  memanfaatkan rumus euclidean distance untuk menghitung jarak antar  dokumen  dan  metode silhouette  coefficien untuk  menghitung  perbedaan  karakteristik (perbedaan  jarak)  diantara cluster dan persamaan  karakteristi  (kedekatan  jarak)  data- data didalam satu cluster (Hidayati et al., 2021). Penelitian  terdahulu  untuk  menyelesaikan permasalahan  pengelompokkan  data  dengan menerapkan
Teknik K-Means
Clustering diantaranya:  Metode K-Means  Clustering untuk memilih media promosi  Penerimaan Mahasiswa Baru  pada  Politeknik  Negeri  Tanah  Laut  oleh Julianto,  Permadi,  Noviyanti  (2017)  dengan judul  “ Aplikasi  Pemilihan  Strategi  Promosi Penerimaan  Mahasiswa  Baru  Politeknik  Negeri Tanah  Laut  Menggunakan  Metode    K-Means Clustering ” (Julianto  &  Permadi,  2017), Gambaran  efektivitas  pembelajaran  E-learning pada  masa  pandemi  COVID-19  dengan memanfaatkan  metode  K-Means  oleh  Lesmana, Akbari,  Rahman,  Gustian  (2020)  dengan  judul “ Penerapan K-Means dalam
Efektivitas
Pembelajaran  E-Learning  pada  Masa  Pandemi COVID-19 ” (Lesmana  et  al.,  2020),  Data responden yang dikumpulkan dilakukan pengelompokkan  menjadi  3 cluster “rendah”, “sedang” dan “tinggi” sebagai tingkatan kepuasan pembelajaran online pada masa pandemi COVID- 19 oleh Sianipar, Siahaan, Siregar, Zer, Hartama (2020)  dengan  judul  “ Penerapan  Algoritma  K- Mean  dalam  Menentukan  Tingkat  Kepuasan Pembelajaran Online pada Masa Pandemi COVID- 19 ” (R  Sianipar  et  al.,  2020),  Data  tindak kejahatan  pencurian  yang  ada  di  Polres  Asahan dilakukan clustering dengan  menggunakan algoritma  K-Means  menjadi  3  kelompok  yaitu tinggi,  menengah  dan  rendah  menggunakan aplikasi  berbasis  web  yang  dikembangkan  oleh Damanik,  Irianto,  Dahriansah  (2021)  dengan judul  “ Penerapan  Metode  Clustering  dengan Algoritma K-Means Tindak Kejahatan Pencurian di Kabupaten  Asahan ” (Afni  Syahpitri  Damanik  et al., 2021), Clustering kinerja dosen berdasarkan kualitas  pelaksanaan  Tridharma  (Pendidikan, pengabdian  kepada  masyarakat  dan  kegiatan penunjang lainnya) untuk mengontrol keseimbangan  kinerja  dosen  dilakukan  oleh Sugiha rti,  Muslim  (2016)  berjudul  “ On-Line Clustering  of  Lecturers  Performance  of  Computer Science Department of Semarang State University Using  K-Means  Algorithm ” (Sugiharti  &  Muslim,
2016),  Memetakan  kelompok  belajar  siswa berdasarkan  nilai rapor pada semester I sampai dengan  IV  dalam  3  Cluster  yaitu  sangat berprestasi,  berprestasi  dan  kurang  berprestasi menggunakan  metode  Clustering  K-Means dilakukan  oleh  Dewi,  Defit,  Yunus  (2021) berjudul  “ Akurasi  Pemetaan  Kelompok  Belajar Siswa  Menuju  Prestasi  Menggunakan  Metode  K- Means  (Studi  Kasus  SMP  Pembangunan Laboratorium UNP) ” (Dewi et al., 2020). Penelitian diatas sebagian besar memanfaatkan angket, respondent, jejak pendapat  untuk  dijadikan  sumber  data pengelompokkan dengan memanfaatkan algoritma K-Means sedangkan  pada  penelitian ini,  sumber  data  adalah  data  fisik  yang  bersifat jelas  yaitu  nilai  raport  tengah  semester  genap 2020/2021  peserta  didik  X  Usaha  Perjalanan Wisata  1  di  SMK  Negeri  4  Yogyakart  untuk dilakukan pengelompokkan menjadi 2 cluster tipe pembelajaran yaitu PJJ dan PTMT. Pengelompokkan  peserta  didik  dengan  aplikasi KNIME dan microsoft excel, dilanjutkan dengan melakukan analisis perhitungan kualitas pengelompokkan  dari  kedua  aplikasi  untuk mendapatkan prototype pengelompokkan terbaiknya.  Perhitungan  manual  memanfaatkan rumus euclidean distance untuk menghitung jarak antar  dokumen  dan  metode silhouette  coefficien untuk  menghitung  perbedaan  karakteristik (perbedaan  jarak)  diantara cluster dan persamaan karakteristik (kedekatan jarak) data- data  didalam  satu cluster .  Uraian  diatas merupakan tindakan penelitian ini yang berjudul “Analisis Kualitas Pengelompokkan Algoritma K- Means di Knime dan Excel Untuk  PTMT Pasca Vaksinasi  Covid - 19”.  Tujuan  dari  penelitian  ini diantaranya;  1)  Melakukan  pengelompokkan (PJJ  dan  PTMT)  peserta  didik  menggunakan algoritma  K-Means  secara  otomatis  dengan Knime dan  secara  manual  dengan  Excel,  2) Menghitung  kualitas  pengelompokkan  dengan metode silhouette coefficien dari pengelompokkan secara otomatis oleh
KNIME
dan pengelompokkan  secara  manual  oleh excel, 3) Mendapatkan salah
satu
prototype pengelompokkan  dengan  kualitas  terbaik diantara  keduanya  sehingga  dapat  mejadi rekomendasi  pengelompokkan  yang  efektif  dan efisien  bagi  kurikulum  sekolah  sesuai  dengan kebutuhan dan sumber daya yang dimiliki.

## 2. Metode Penelitian
Metode  eksperimen  menjadi  pilihan  untuk diterapkan  pada  penelitian  ini.  Penggunaan teknik  ini  mempunyai  tujuan  mencari  dan menemukan sendiri permasalahan yang dihadapi
dengan mengadakan percobaan (Santoso, 2009). Penelitian ini akan melakukan percobaan untuk menguji  kualitas  pengelompokan  dari  hasil pengelompokkan  data  raport  tengah  semester genap  2020/2021  kelas  X  Usaha  Perjalanan Wisata 1 di SMK Negeri 4 Yogyakarta. Susunan kerangka  kerja  penelitian  akan  membantu kelancaran  pelaksanaan  yang  akan  dilakukan. Tahapan-tahapan yang dilakukan dalam penelitian  ini  diawali  dari  identifikasi  masalah, menentukan  tujuan,  mempelajari  literatur, pengumpulan  data,  pengolahan  data  dengan algoritma K-Means Clustering metode K-Means di aplikasi KNIME, dievaluasi kualitas clusteringnya dan disimpulkan hasilnya seperti flowchart pada gambar 1.
Percobaan akan melakukan pengelompokan model  pembelajaran  yang  akan  diterapkan dengan  menggunakan  algoritma  K-Means  pada aplikasi  Knime  dan  microsoft  excel.  Hasil pengelompokkan  dilakukan  pengujian  kualitas menggunakan  metode  silhouette  coefficient. Metode silhouette coefficient melakukan pengujian  kualitas  pengelompokkan  dengan menghitung  jarak  antar  dokumen  dengan menggunakan  rumus euclidean  distance .  Hasil percobaan akan mampu menjawab permasalahan untuk mendapatkan prototype pengelompokkan yang berkualitas sehingga sehingga pengelompokkan  peserta  didik  yang  efektif  dan efisien dapat disusun oleh kurikulum SMK Negeri 4  Yogyakarta  sesuai  dengan  kebutuhan  dan sumber daya yang dimiliki.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian Analysis Techniques
Menentukan Tujuan Mempelajari Literatur Mengumpulkan Data Identifikasi Masalah Mengaplikasikan fungsi data mining Clustering Model Manual Clustering Model KNIME
Menyimpulkan Hasil
Evaluasi Silhouette Coefficient, Eucledian Distance
Solusi dan penyelesaian masalah diperoleh melalui  proses  pemaparan  gambaran  masalah, analisis  masalah  dan  memahami  masalah. Permasalahan pelaksanaan PTMT di SMK Negeri 4  Yogyakarta  adalah  keterbatasan  sumber  daya dibandingkan  dengan  jumlah  peserta  didik dengan  persyaratan  kondisi  kelas  jaga  jarak minimal 1,5 meter dan maksimal 18 peserta didik per  kelas,  jumlah  hari  dan  jam  PTMT.  Sarana yang dimiliki sebanyak 36 ruang kelas teori dan 18  ruang  bengkel  praktik  terpadu  untuk mengakomodir  54  rombongan  belajar  dimana dalam satu rombel terdiri dari 36 peserta didik.
Capaian  penelitian  yang  menjadi  tujuan adalah  menentukan cluster tipe  pembelajaran peserta  didik ( PJJ , PTMT ) berdasarkan  sumber data raport tengah semester peserta didik kelas X Usaha  Perjalan  Wisata  di  SMK  Negeri  4 Yogyakarta dan mengevaluasi kualitas clusteringnya dengan  menggunakan  metode silhouette coefficient dan rumus euclidean distance untuk menghitung jarak.
Literatur Clustering dengan Algoritma K-Means, Aplikasi KNIME dan Evaluasi kualitas clustering dengan Silhouette Coefficient Tahapan clustering data  menggunakan algoritma
K- Means adalah; Pertama. menentukan  jumlah cluster  k yang  dipengaruhi oleh kebutuhan sistem. Kebutuhan jumlah cluster tipe pembelajaran adalah 2 yaitu PJJ dan PTMT. Kedua,  Menentukan nilai titik tengah ( centroid ) sesuai  dengan  jumlah cluster yang  telah ditentukan.
C i =Min  + ( 𝑖−1)∗(𝑚𝑎𝑥−min) 𝑛
+ (𝑚𝑎𝑥−min) 2∗𝑛
(Persamaan 1)
dimana :
Ci : Centroid dari kelas i Min
: Nilai terkecil dari data kelas kontinyu
Max : Nilai terbesar dari data kelas diskret n
: Jumlah kelas diskret
Ketiga, alokasikan masing-masing data ke pusat cluster terdekat dengan rumus:
Be = (√(𝑂𝑖−𝑇𝑖)2 (𝑂𝑗−𝑇𝑗)2 (Persamaan 2)
dimana :
Be
: Jarak data ke pusat cluster
O : Data record
T : Data centroid
Keempat,  ulangi  kembali  untuk  menentukan pusat cluster (centroid) baru dengan rumus: C i = Oi+⋯𝑂𝑛 ∑𝑂 (Persamaan 3)
dimana :
Ci : Centroid dari kelas i O 1 : Nilai data record ke 1
O n : Nilai data record ke n Ʃ O : Jumlah data record
Kelima,  pusat cluster yang  baru  dilakukan implementasi  pengalokasian.  Jika  pusat cluster masih  mengalami  perubahan  maka  lakukan proses iterasi langkah ke 3 sampai dengan proses pencarian dihentikan.
Aplikasi KNIME memiliki platform integrasi terbaik  untuk  kebutuhan  laporan  dan  analisis data. Software open source untuk data analytics, reporting ,  dan integration  platform yang  bisa menyatukan berbagai komponen dalam machine learning dan data mining dengan konsep diagram data.  Keuntungan  yang  diperoleh  dengan menggunakan software KNIME adalah memodelkan  tiap-tiap  tahapan  pada machine learning dengan berbagai bahasa pemrograman. Node yang  akan  digunakan  pada workflow clustering yang  memanfaat  KNIME  diantaranya adalah excel reader, kmeans, color manager, shape manager  dan  sccater  plot  (local) terlihat  pada gambar 2.
Gambar 2. Kebutuhan Node Clustering
Tahapan evaluasi kualitas clustering dengan Silhouette  Coefficient dilakukan  dengan  tahapan sebagai  berikut;  Pertama,  hitung  rata-rata  jarak objek dengan semua objek lain yang berbeda di dalam satu cluster.
𝑑(𝑖, 𝐶) = 1 |𝐴| ∑𝑗 ∈ 𝐴,𝑗≠𝑖 𝑑(𝑖, 𝑗) (Persamaan 4)
Dimana :
a (i) : Rata-rata jarak objek i dengan semua objek lain dalam satu cluster
A : Jumlah objek dalam satu cluster d (i,j)  : Jarak objek i terhadap j
Kedua, hitung rata-rata jarak objek dengan semua objek lain yang berada pada cluster lain, kemudian ambil nilai paling minimum
𝑑(𝑖, 𝐶) = 1 |𝐴| ∑𝑗 ∈ 𝐶𝑑(𝑖, 𝑗) (Persamaan 5)
Dimana : d(i,C) atau b (i) : Rata-rata jarak objek i dengan semua objek lain dalam cluster lainnya A :  Jumlah objek d (i,j)  :  Jarak objek i terhadap j
C : Cluster lain b (i) = d(i,C)
Ketiga, hitung nilai silhouette coefficient
𝑠(𝑖) = 𝑏(𝑖)−𝑎(𝑖)
max(𝑎(𝑖),𝑏(𝑖)) (Persamaan 6)
Dimana :
a(i)
: Rata-rata jarak objek i dengan semua objek lain dalam cluster yang sama
b(i) : Rata-rata jarak objek i dengan semua objek lain dalam cluster lainnya
Nilai  hasil silhouette  coefficient berada dikisaran  nilai  -1  sampai  dengan  1.  Nilai mendekati 1 diartikan memiliki pengelompokkan data dalam suatu cluster yang lebih baik dari pada yang  mendekati  -1  sebagai  pengelompokkan yang buruk dalam suatu cluster [9].
Penelitian  ini  menggunakan  sumber  data capaian  tengah  semester  dari  populasi  kelas  X Usaha  Perjalanan  Wisata  di  SMK  Negeri  4 Yogyakarta.  Sampel  berupa  nilai  dan  sampling adalah  data  nilai  pelajaran.  Data  didapatkan dengan  melakukan  download  dari  sistem informasi  akademik  (SIA)  SMK  Negeri  4 Yogykarta menggunakan hak akses wali kelas. Dalam  mengaplikasikan  Fungsi  Data Maining,  diperoleh  pola-pola  dari  sumber  data dan  hasil clustering yang  dilakukan  dengan menggunakan  aplikasi  KNIME  dan  microsoft excel,  untuk  dapat  diidentifikasi  hubungan  dari kejadian  yang  terjadi  sehingga  didapatkan pengetahuan baru yang mendukung rekomendasi pengelompokan PTMT yang berkualitas. Metode clustering yang  digunakan  adalah  algoritma K- Means dan teknik evaluasi dilakukan menggunakan  metode silhouette  coefficient dan rumus eucledian  distance untuk  menghitung jarak.
Pada tahap kesimpulan, dilakukan perbandingan  hasil  evaluasi  kualitas Clustering Algoritma K-Means dari  dua  pengaplikasian pengclusteran yang  telah  dilakukan,  yaitu  di aplikasi microsoft excel dengan aplikasi KNIME. Nilai silhouette coefficient yang paling mendekati angka 1 menjadi rekomendasi model pengelompokkan  PTMT kepada kurikulum  SMK Negeri 4 Yogyakarta.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penelitian  ini  telah  melakukan  kegiatan yaitu preprosesing dan transformasi data, proses pengelompokkan dan pengujian kualitas pengelompokkan.  Sumber  data  berupa  nilai raport tengah semester 2020/2021 kelas X Usaha Perjalanan  Wisata  1  yang  diunduh  dari  portal sistem  informasi  akademik  (SIA)  SMK  Negeri  4 Yogyakarta,  dilakukan  pembersihan  data  untuk menghilangkan  kolom  yang  tidak  digunakan dalam proses clustering . Penelitian pengclusteran yang  sama  dengan  menggunakan  nilai  telah
dilakukan oleh Sri Dewi (Dewi et al., 2020) yaitu menggunakan  nilai  rapor  siswa  yang  didapat pada Semester I sampai dengan Semester IV dan penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  Mardalius (Mardalius, 2018) yaitu menggunakan nilai Ujian Nasional  SMA  jurusan  IPA  yang  meliputi  data nilai  bahasa  indonesia,  bahasa  inggris, matematika,  fisika,  biologi,  dan  kimia.  Pada penelitian  ini menggunakan sampel peserta didik sejumlah 35 dikarenakan 1 peserta didik nomor presensi  19  pindah  sekolah  dan  nilai  16  Mata Pelajaran yang telah dilakukan proses rerata dari dua  nilai  pengetahuan  dan  keterampilan sehingga  didapatkan  nilai  akhir  yang  disajikan pada tabel 1. Pada penelitian yang dilakukan oleh Sri  Dewi  (Dewi  et  al.,  2020)  dan  Mardalius (Mardalius, 2018) baru melakukan peng clusteran saja
belum
menganalisis kualitas peng cluster annya, sedangkan pada penelitian ini telah  mengimplementasikan  pengelompokkan dengan  menggunakan  aplikasi  analisis  data otomatis Knime dan aplikasi analisis data manual excel  serta  melakukan  analisis  kualitas peng cluster annya untuk mendapatkan salah satu prototype pengelompokkan yang terbaik diantara keduanya.
Nilai  hasil silhouette  coefficient berada dikisaran  nilai  -1  sampai  dengan  1.  Nilai mendekati 1 diartikan memiliki pengelompokkan data dalam suatu cluster yang lebih baik dari pada yang  mendekati  -1  sebagai  pengelompokkan yang  buruk  dalam  suatu cluster (Rousseuw, 1990).  Pada  hasil  pengukuran  kualitas didapatkan  nilai Si dari  pengelompokkan  di Knime sebesar 0,3208 dan Si dari pengelompokkan  manual  pada excel sebesar 0,6331.  Pengelompokkan  manual  pada excel sebagai pengelompokkan yang memiliki kualitas lebih  baik  dari  pada  pengelompokkan  dengan Knime .  Tahapan  pengelompokkan  pada  kedua prototype yang  dilakukan  pada  penelitian  ini dipaparkan pada tabel 1.
Proses Clustering Algoritma K-Mean Secara Manual di Excel Clustering manual  pada  aplikasi  excel ditentukan  ada  2  kelompok  yaitu online dan PTMT. Untuk mempermudah dalam pengolahan maka kelompok online digitalisasi kedalam angka 0  dan  kelompok  PTMT  didigitalisasi  kedalam angka  1.  Tahapan  yang  dilakukan  mulai  dari penentuan  jumlah cluster, menentukan  titik centroid dengan menggunakan rumus persamaan 1 dan menghitung jarak terdekat menggunakan rumus dipersamaan 2 sehingga didapatkan daftar jarak  yang  dipetakan  dalam  tipe  pembelajaran pada  mata  pelajaran  pendidikan  agama ditampilkan pada tabel 2.
Tabel 1. Data Nilai Raport Tengah Semester X Usaha Perjalanan Wisata 1
Inisial Nama Siswa Muatan Nasional Muatan Kewilayahan C1 Dasar Bidang Keahlian C2 Dasar Program Keahlian Pendi di kan Agam a ... B. Ingg ri s Seni Budaya ... Si kom di g IP A Ter ap an ... KI P ... Bah as a Manda ri n 1 ... 6 7 ... 9 10 ... 12 ... 16 A.I 81,65 ...  84,50  82,96 ...  88,00  85,00  ...  84,14  ...  87,50 A.N.K. 80,74 ...  82,00  87,09 ...  83,50  82,50  ...  80,34  ...  85,00 A.N 84,73 ...  89,50  85,68 ...  87,50  83,50  ...  86,89  ...  90,00 A.R.B. 83,08 ...  88,50  85,56 ...  87,00  85,00  ...  85,72  ...  83,00 A.E.S. 82,13 ...  83,00  93,56 ...  85,00  85,50  ...  82,78  ...  86,00 A.H.N. 82,92 ...  88,00  89,48 ...  87,00  78,57  ...  83,64  ...  87,50 B.O.V. 79,70 ...  83,00  85,13 ...  87,00  83,00  ...  80,70  ...  87,00 C.A.F. 83,95 ...  83,00  90,33 ...  85,00  83,00  ...  84,89  ...  85,50 C.S.P. 81,69 ...  89,50  95,08 ...  87,50  86,25  ...  83,97  ...  86,50 C.V.D. 82,19 ...  85,00  93,87 ...  83,00  86,25  ...  81,33  ...  86,50 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... T.R. 79,33 ...  86,50  92,37 ...  86,00  84,50  ...  80,70  ...  83,50 V.R.F. 82,87 ...  88,00  92,48 ...  89,00  87,65  ...  84,47  ...  90,00 YU 82,02 ...  84,00  86,45 ...  87,50  87,07  ...  85,14  ...  86,50 Y.A 82,52 ...  86,00  95,45 ...  83,00  85,50  ...  81,81  ...  87,50 Z.R.D. 77,40 ...  79,50  79,89 ...  79,50  77,50  ...  75,00  ...  81,50 Delta = 0,10 Kelas (n) = PTMT/ Online Max = 87,10 Min = 75,00 n = 2 Toleransi Error  = 1,21 C1 = 78,03 C2 = 84,075 Tabel 2. Daftar Jarak antar peserta didik Cluster Tipe Pembelajaran di Mata Pelajaran PAI Siswa Muatan Nasional Pendidikan Agama dan Budi Pekerti 78,03  84,08  I  79,63  82,80 II A.I 81,65 3,63 2,42 0  2,02 1,15 0 A.N.K. 80,74 2,71 3,33 1  1,11 2,06 1 A.N 84,73 6,70 0,65 0  5,09 1,92 0 A.R.B. 83,08 5,05 1,00 0  3,44 0,27 0 A.E.S. 82,13 4,10 1,95 0  2,49 0,68 0 A.H.N. 82,92 4,89 1,16 0  3,28 0,11 0 B.O.V. 79,70 1,68 4,37 1  0,07 3,10 1 C.A.F. 83,95 5,93 0,12 0  4,32 1,15 0 C.S.P. 81,69 3,66 2,38 0  2,06 1,11 0 C.V.D. 82,19 4,16 1,88 0  2,56 0,61 0 D.K.D. 80,18 2,15 3,90 1  0,54 2,63 1 D.E.A. 75,00 3,03 9,07 1  4,63 7,80 1 Siswa Muatan Nasional Pendidikan Agama dan Budi Pekerti 78,03  84,08  I  79,63  82,80 II D.N.R. 82,02 3,99 2,06 0  2,38 0,79 0 H.I.P. 78,98 0,95 5,10 1  0,66 3,83 1 I.S.Q. 81,78 3,75 2,30 0 2,14 1,03 0 M.M.R. 80,19 2,16 3,88 1 0,56 2,61 1 M.F.M. 82,72 4,69 1,36 0 3,08 0,09 0 M.S.D. 80,20 2,18 3,87 1 0,57 2,60 1 N. R.W. 80,73 2,70 3,35 1 1,09 2,08 1 N. A.T 82,93 4,90 1,15 0 3,29 0,12 0 N.S.A 79,80 1,77 4,27 1 0,17 3,00 1 N.I.R. 81,94 3,91 2,13 0 2,31 0,86 0 N.N.A. 83,80 5,77 0,27 0 4,17 1,00 0 P.P.N. 81,28 3,25 2,80 0 1,64 1,53 0 Q.K.S. 80,85 2,82 3,22 1 1,22 1,95 1 R.R.R. 79,90 1,88 4,17 1 0,27 2,90 1 R.D.U. 79,74 1,71 4,33 1 0,11 3,06 1 R.S. 80,95 2,93 3,12 1 1,32 1,85 1 S.R.D. 87,10 9,07 3,03 0 7,47 4,30 0 T.S.A. 80,44 2,41 3,63 1 0,81 2,36 1 T.R. 79,33 1,30 4,75 1 0,31 3,48 1 V.R.F. 82,87 4,84 1,21 0 3,23 0,06 0 Y.I. 82,02 3,99 2,06 0 2,38 0,79 0 Y.A 82,52 4,49 1,56 0 2,88 0,29 0 Z.R.D. 77,40 0,63 6,67 1 2,23 5,40 1
Pada  tabel  2  terlihat  bahwa  terjadi  iterasi kedua dikarenakan rerata- centroid yang dihasilkan pada iterasi pertama lebih besar dari nilai  toleransi error (1,21).  Centroid  baru ditentukan  berdasarkan  rumus  persamaan  3. Iterasi ke 2 telah memenuhi sehingga berhenti di iterasi  ke  2  dengan  detail  perhitungan  rerata- centroid terlihat pada tabel 3.
Tebel 3. Rerata, Centroid, Rerata Centroid pada Iterasi 1 & 2 Clustering Tipe Pembelajaran Kelas
ITERASI 1
ITERASI 2 R er ata
C en tr oid |R er at a - C ent roi d| R er ata C en tr oid
|R er at a - C ent roi d|
1 (PTMT) 79,63  78,03  1,61  79,63  79,63  0,00 0 (ONLINE) 82,80  84,08  1,27  82,80  82,80  0,00 TOTAL 2,88 TOTAL 0,00 Oleh karenaTOLERANSI  error = 1,21 maka 2,88>1,21 sehingga lakukan ITERASI Kedua Hasil Iterasi 2 sdh memenuhi
Proses  seperti  di  atas  diberlakukan  kepada seluruh  mata  pelajaran  yang  berjumlah  16, kemudian  hasil  tersebut  dilakukan  perhitungan silhouette coefficient yang memanfaatkan persamaan 4 sampai dengan persamaan 6 pada aplikasi excel yang hasilnya terlihat pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Eucledian Distance dan Silhouette Coefficient – Clustering Manual Excel
Nama Siswa d( i,c en tr oid _1 ) d( i,c en tr oid _0 ) Lab el Man ual a(i) b(i)
S( i) d(i,0)  d(i,1) A.I 3,33  2,64 0 0,482 1,03 0,53 A.N.K. 2,10  3,89 1 1,508 0,32 0,79 A.N 4,66  2,45 0 0,446 2,36 0,81 A.R.B. 3,20  2,87 0 0,591 0,9 0,34 A.E.S. 3,72  3,38 0 1,000 1,42 0,29 A.H.N. 3,40  3,00 0 0,676 1,1 0,38 B.O.V. 2,40  3,45 1 1,067 0,31 0,71 C.A.F. 4,32  1,88 0 0,618 2,02 0,69 C.S.P. 5,19  1,88 0 0,620 2,89 0,79 C.V.D. 3,58  2,41 0 0,446 1,28 0,65 D.K.D. 3,67  2,54 0 0,458 1,37 0,67 D.E.A. 1,86  6,40 1 4,020 0,44 0,89 D.N.R. 5,11  1,58 0 0,816 2,81 0,71
Nama Siswa d( i,c en tr oid _1 ) d( i,c en tr oid _0 ) Lab el Man ual a(i) b(i)
S( i) d(i,0)  d(i,1) H.I.P. 2,52  3,19 1 0,833 0,35 0,58 I.S.Q. 4,48  2,81 0 0,555 2,18 0,75 M.M.R.  2,61  3,10 1 0,757 0,4 0,47 M.F.M.  4,57  1,50 0 0,885 2,27 0,61 M.S.D. 3,89  2,71 0 0,506 1,59 0,68 N. R.W. 4,80  2,35 0 0,453 2,5 0,82 N. A.T 1,90  4,88 1 2,494 0,41 0,84 N.S.A 2,31  6,82 1 4,437 0,3 0,93 N.I.R. 4,34  2,06 0 0,543 2,04 0,73 N.N.A. 5,51  1,57 0 0,824 3,21 0,74 P.P.N. 3,26  2,63 0 0,477 0,96 0,50 Q.K.S. 3,39  2,42 0 0,445 1,09 0,59 R.R.R. 2,23  3,59 1 1,202 0,3 0,75 R.D.U. 3,32  3,28 0 0,907 1,02 0,11 R.S. 1,93  4,22 1 1,839 0,39 0,79 S.R.D. 4,83  1,95 0 0,587 2,53 0,77 T.S.A. 2,66  3,41 1 1,026 0,44 0,57 T.R. 3,14  3,01 0 0,686 0,84 0,18 V.R.F. 6,30  1,55 0 0,837 4 0,79 Y.I. 3,10  3,14 1 0,790 0,8 0,01 Y.A 4,20  2,36 0 0,452 1,9 0,76 Z.R.D. 1,98  6,96 1 4,574 0,36 0,92 Nilai Rerata Silhouette Coefficient 0,6331 Proses Clustering Algoritma K-Mean
Menggunakan Aplikasi KNIME Proses implementasi clustering yang dilakukan  pada  KNIME  dengan  memanfaatkan node-node yang  tersusun  pada workflow, selanjutnya data nilai raport peserta didik selama tengah semester yang berbentuk excel dimasukan kedalam node excel reader dan tekan tombol run pada  aplikasi  KNIME  sehingga  tampilan  pada aplikasi KNIME dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Workflow dan Proses Clustering di KNIME
Pada  gambar  di  atas, node  excel  reader menggunakan  data  siswa  siswi  yang  ada,  lalu menggunakan node  k-means dari  knime  yang sudah tersedia, dilanjutkan adanya visualization
yaitu ada 3 node color manager, shape manager dan  juga scatter  plot .  Hasil clustering yang dilakukan oleh KNIME dapat dilihat visualisainya pada gambar 4.
Gambar 4. Visualisasi Pengclusteran di KNIM
Hasil pengclusteran yang  telah  dilakukan KNIME  selanjutnya  dilakukan  perhitungan  nilai silhouette  coefficient di  aplikasi  excel  untuk melihat kualitas hasil clustering sehingga hasilnya terlihat pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil Eucledian Distance dan Silhouette Coefficient - clustering di Knime Nama Siswa
d( i,c en tr oid _1 ) d( i,c en tr oid _0 ) Lab el Man ual a(i) b(i)
S( i) d(i,0)  d(i,1) A.I 1,41  1,60 1 0,75 0,63 0,16 A.N.K. 2,59  0,84 0 1,08 1,35 0,20 A.N 2,21  2,46 1 1,03 0,53 0,48 A.R.B. 1,02  2,12 1 0,86 0,39 0,55 A.E.S. 1,55  1,47 0 0,77 0,73 0,04 A.H.N. 1,93  1,93 0 0,79 0,42 0,47 B.O.V. 2,35  1,51 0 0,76 0,7 0,08 C.A.F. 1,82  2,05 1 0,84 0,39 0,54 C.S.P. 1,52  3,41 1 1,62 1,23 0,24 C.V.D. 1,81  1,79 0 0,76 0,5 0,33 D.K.D. 1,27  1,98 1 0,81 0,4 0,50 D.E.A. 5,15  3,28 0 1,53 1,13 0,26 D.N.R. 1,58  2,82 1 1,22 0,77 0,37 H.I.P. 2,38  0,50 0 1,38 1,69 0,19
Nama Siswa
d( i,c en tr oid _1 ) d( i,c en tr oid _0 ) Lab el Man ual a(i) b(i)
S( i) d(i,0)  d(i,1) I.S.Q. 1,42  2,14 1 0,87 0,39 0,56 M.M.R.  1,75  0,81 0 1,10 1,38 0,20 M.F.M.  0,84  1,89 1 0,78 0,44 0,44 M.S.D. 0,81  1,48 1 0,76 0,73 0,05 N.R.W.  1,76  2,21 1 0,90 0,41 0,55 N. A.T 4,31  2,27 0 0,93 0,44 0,53 N.S.A 5,90  3,86 0 1,98 1,67 0,16 N.I.R. 1,06  1,89 1 0,78 0,44 0,44 N.N.A. 1,01  1,92 1 0,78 0,42 0,46 P.P.N. 1,04  1,35 1 0,80 0,83 0,04 Q.K.S. 1,78  1,25 0 0,83 0,94 0,12 R.R.R. 1,98  1,26 0 0,83 0,93 0,11 R.D.U. 3,31  2,76 0 1,19 0,73 0,38 R.S. 3,58  1,67 0 0,75 0,59 0,22 S.R.D. 1,05  2,15 1 0,88 0,39 0,56 T.S.A. 2,46  1,11 0 0,90 1,07 0,16 T.R. 2,16  1,87 0 0,77 0,45 0,41 V.R.F. 1,47  3,51 1 1,70 1,32 0,22 Y.I. 1,21  2,08 1 0,85 0,39 0,55 Y.A 1,73  2,37 1 0,98 0,48 0,51 Z.R.D. 5,77  3,72 0 1,86 1,54 0,18 Nilai Rerata Silhouette Coefficient 0,3208

## 4. Simpulan dan Saran
Permasalahan  tentang clustering yang diselesaikan  pada  penelitian  ini  adalah menemukan model yang tepat untuk melakukan pengelompokkan  PTMT  sehingga  layak  untuk direkomendasikan  kepada  kurikulum  SMK Negeri  4  Yogyakarta.  Hasil  evaluasi  yang dilakukan  pada  kedua  model  yang  telah dilakukan  dengan  perbandingan  terlihat  pada tabel 6.
Tabel 6. Perbandingan Centroid dan Silhoute Coefficient antara Manual dan KNIME Cluster Manual di Excel KNIME Cluster 0 Cluster 1 Cluster 0 Cluster 1 PAI 82,80 79,63 83,03 80,59 PKN 83,50 80,50 81,05 80,48 BI 82,60 80,55 82,37 81,76 MAT 84,88 79,63 83,27 81,96 Sejarah 86,25 79,25 87,34 84,49 BING 87,38 82,13 86,55 84,67 SBD 92,25 84,74 91,83 88,69 PENJAS 82,93 80,44 81,66 80,60 SIMDIG 86,63 81,88 87,36 85,02 IPAT 84,93 79,50 85,23 82,35 KEPAR 83,74 77,67 81,11 79,12 KIP 84,73 78,24 84,50 81,09 Sanitasi 89,22 76,60 87,50 76,33 ADUM 84,25 80,75 82,23 81,10 Jepang 81,42 73,71 82,69 78,91 Mandarin 87,02 83,05 87,36 85,04 Rerata S(i) 0,6331 0,3208 Kualitas Sedang Lemah
Nilai  kualitas  dari  keluaran clustering dengan  KNIME  diakibatkan  oleh  karena  KNIME dalam  menentukan centroid secara  random sedangkan  pada  manual  excel  dilakukan  secara detail  dengan  memasukan  nilai  tertinggi  dan terendah  pada  rumus  baku  penentuan centroid algoritma K-Means .  Dari  hasil  perhitungan kualitas menggunakan metode silhouette coefficient pada  kedua  model  tersebut,  maka didapatkan  model  yang  berkualitas  untuk direkomendasikan  kepada  kurikulum  SMK
Negeri  4  Yogyakarta  adalah  model  penentuan clustering secara  manual  di  excel  yang menghasilkan  nilai  S(i)  sebesar  0,6331  yang memiliki kualitas sedang.
Penelitian yang telah dilakukan ini memiliki potensi  untuk  dikembangkan  sehingga  dari model  yang  telah  direkomendasikan  untuk pengelompokkan tersebut dapat diimplementasikan.  Hasil clustering selanjutnya perlu  dilakukan  pembacaan  pola-pola  yang terbentuk agar mampu menghasilkan pengetahuan  baru  yang  lainnya  sehingga  dapat melakukan  otomatisasi  penjadwalan  pada perencanaan  PTMT  sesuai  dengan  sumber  daya yang dimiliki dan persyaratan pelaksanaan PTMT pasca  vaksinasi  COVID-19.  Untuk  dapat memberikan penjadwalan PTMT secara otomatis maka  dibutuhkan:  1) Clustering diberlakukan kepada seluruh kelas yang ada di SMK Negeri 4 Yogyakarta; 2) Menghubungkan keterkaitan pola label  pengelompokkan  peserta  didik  dengan mata  pelajaran  yang  terbentuk;  3)  Mendata durasi waktu yang akan diberlakukan pada PTMT Pasca Vaksinasi COVID-19; 4) Menghitung secara matematis  sehingga  didapatkan  durasi  waktu tiap mata pelajaran dan rumpun mata pelajaran yang  akan  diberlakukan  PTMT  Pasca  Vaksinasi COVID-19.

## Daftar Pustaka
Afni  Syahpitri  Damanik,  N.,  Prodi  Sistem Informasi,  M.,  Royal,  S.,  Sistem  Informasi, P.,  &  Manajemen  Informasi,  P.  (2021). Penerapan  metode  clustering  dengan algoritma  k-means  tindak  kejahatan pencurian  di  kabupaten  asahan. Journal  of
Computer (Online) , 1 (1), 7 – 14. https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j- com/article/view/1065
Dewi, S., Defit, S., & Yunus, Y. (2020).  Akurasi Pemetaan  Kelompok  Belajar  Siswa  Menuju Prestasi  Menggunakan  Metode  K-Means (Studi Kasus SMP Pembangunan Laboratorium UNP). Jurnal Sistim Informasi Dan Teknologi .
https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v3i1.98 Hidayati, R., Zubair, A., Pratama, A. H., & Indana, L.  (2021).  Analisis  Silhouette  Coefficient pada  6  Perhitungan  Jarak  K-Means Clustering. Techno.Com , 20 (2),  186 – 197. https://doi.org/10.33633/tc.v20i2.4556 Julianto,  V.,  &  Permadi,  J.  (2017).  Aplikasi pemilihan  strategi  promosi  penerimaan mahasiswa  baru  politeknik  negara  tanah laut menggunakan metode k-means clustering. Jurnal  Ilmiah  Informatika , 2 (1), 99 – 104.
https://doi.org/10.5281/JIMI.V1I2.37 Kementerian  Pendidikan,  dan  Kebudayaan. (2020). Penyesuaian kebijakan pembelajaran di masa pandemi COVID-19 . Lesmana, S., Fauzia Akbari, A., Yulia Rahman, E., Gustian, D., Informasi Jl Raya Cibatu No, S., Kaler, C., Cisaat, K., Regency, S., & Barat, J. (2020). Penerapan k-means dalam efektivitas  pembelajaran  e-learning  pada masa  pandemi  covid-19. Seminar  Nasional Informatika , 2020 (1), 100 – 110. http://www.jurnal.upnyk.ac.id/index.php/ semnasif/article/view/4090 Mardalius, M. (2018). Implementasi Algoritma K- Means  Clustering  Untuk  Menentukan  Kelas Kelompok  Bimbingan  Belajar  Tambahan (Studi  Kasus :  Siswa  SMA  Negeri  1  Ranah Pesisir) . https://doi.org/10.31219/osf.io/6mec3
R Sianipar, K. D., Wanti Siahaan, S., Siregar, M.,
Fikrul  Ilmi  Zer,  P.  R.,  Studi  Teknik Informatika, P., Tunas Bangsa
Pematangsiantar Jl Jend Sudirman Blok, S. A., Pematangsiantar, K., & Utara, S. (2020). Penerapan  algoritma  k-means  dalam menentukan tingkat kepuasan pembelajaran online pada masa pandemi covid-19. Jurnal
Teknologi Informasi , 4 (1), 101 – 105.
http://jurnal.una.ac.id/index.php/jurti/arti cle/view/1258 Rousseuw, L. K. and P. J. (1990). Finding Groups in Data (J. W. & Sons (ed.)).
Sugiharti,  E.,  &  Muslim,  A.  (2016).  On-line clustering  of  lecturers  performance  of computer  science  department  of  semarang state  university  using  k-means  algorithm. Journal  of  Theoretical  and  Applied Information Technology , 10 (1). www.jatit.org