## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 2, July 2022, page 63-71 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i2.3545

## Clustering Penilaian Kinerja Guru Menggunakan Algoritma  K-Means

## Donni Tambunan, M. Hasyim Arrasyid, Eferoni Ndruru
Fakultas Ilmu Komputer Dan Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email : 1 donitanbunan8@gmail.com, 2 hasyimarrasyid1903@gmail.com, 3 ronindruru@gmail.com
Abstrak -Penilaian kualitas guru merupakan salah satu hal penting yang sangat di butuhkan oleh sekolah. SMA swasta imelda medan pada  setip  tahun  melakukan  penilaian  kinerja  terhadap  guru.  Namun,  masih  terdapat  kendala  seperti  kegiatan  mencetak  dan menyebarkan kuisioner yang di anggap kurang efisien, membutuhkan biaya dan tenaga yang tidak sedikit. Serta belum menggunakan sistem  atau  metode  tertentu  dalam  mengolah  hasil  kuisioner  menjadi  nilai  dan  grafik  untuk  laporan  bulanan  dan  penentuan  guru terbaik.Teknik klastering adalah salah satu teknik dalam menilai suatu kinerja guru dan algoritma K-Means adalah salah salah satu algoritma teknik clustering . Tenik in sangat cocok digunakan pada penelitian ini yaitu penilaian kinerja guru yang ada di sma swasta imelda medan. Hasil dari penelitian ini adalah penerapan data mining dengan metode algoritma K-Means yang dapat menilai suatu kinerja guru dengan menggunakan kriteria yang telah di dapat pada tahap pengumpulan data.
Kata kunci: Penilaian Kinerja Guru; K-Means; Clustering
Abstract- Assessment of teacher quality is one of the important things that schools really  need. Imelda Medan Private High School every  year  conducts  a  performance  appraisal  of  teachers.  However,  there  are  still  obstacles  such  as  printing  and  distributing questionnaires which are considered less efficient, requiring a lot of  money and effort. As  well as  not using a particular system or method in processing the results of the questionnaire into grades and graphs for  monthly reports and determining the best teacher. The clustering technique is one technique for assessing a teacher's performance and the K-Means algorithm is one of the clustering technique algorithms. This technique is very suitable for use in this study, namely evaluating the performance of teachers at Imelda Medan Private High School. The result of this study is the application of data mining with the K-Means algorithm method which can assess a teacher's performance using the criteria that have been obtained at the data collection stage.
Keywords: Teacher Performance Assessment; K-Means; Clustering

## 1. PENDAHULUAN
Pekerjaan guru adalah pekerjaan yang dapat dilakukan oleh seorang guru dalam suatu lembaga pendidikan atau lembaga pendidikan  sesuai  dengan  tugas  dan  tanggung  jawabnya  dalam  rangka  mencapai  tujuan  pendidikan.  Keberhasilan seorang  guru  harus  memenuhi  kriteria  tertentu.  Ketika  seorang  guru  memenuhi  kriteria  tersebut,  berarti  guru  tersebut memiliki kualitas luar biasa yang bisa disebut sukses. Sebaliknya, jika seorang guru tidak memenuhi kriteria, maka guru tersebut tidak dapat dikatakan berkualitas.
Kehadiran  dan  fungsi  guru  dalam  dunia  pendidikan  merupakan  salah  satu  unsur  terpenting  dalam  dunia pendidikan, baik  formal  maupun  informal.  Guru juga  mempunyai  kemampuan  menyampaikan pesan  moral  yang baik kepada  peserta  didik.  Untuk  mencapai  pendidikan  yang  berkualitas,  guru  perlu  mempersiapkan  siswa  untuk  berkreasi dan mandiri di bidang yang diminatinya, sesuai dengan kemampuan dan minatnya.
SMA  Swasta  Imelda  Medan  merupakan  salah  satu  SMA  yang  ada  dikota  Medan.  Setiap  tahun  SMA  Swasta Imelda Medan melaksanakan penilaian kinerja guru baik yang status pegawai Negeri ataupun yang honorer. Penilaian kinerja guru berdasarkan tugas dan fungsi yang melekat pada guru yaitu pedagogik, kepribadian, sosial dan profesional. Selama  ini  SMA  Swasta  Imelda  Medan  dalam  penilaian  kinerja  guru  kadang  kurang  objektif  dan  terjadi  kesalahan dalam  penentuan  guru  yang  berkinerja  baik  sehingga  kadang  dalam  pengelompokan  guru  yang  berkinerja  baik  tidak sesuai dengan yang sebenarnya sehingga menimbulkan kerugian bagi guru yang lain. Hal tersebut berpengaruh kepada karir  guru  kedepannya.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  solusi  yang  dapat  membantu  dalam  penilaian  kinerja  guru berdasarkan kriteria yang ditentukan
Masalah  tersebut  diatas  dapat  diatas  dengan  menggunakan  algoritma  clustering  K-Means,  dimana  algoritma clustering  K-Means  mengelompokan  data  berdasarkan  kriteria  dengan  jarak  terdekat.  Kriteria  yang  digunakan  adalah pedagogik,  kepribadian,  sosial  dan  profesional,  dimana  nilai  kriteria  diubah  kenilai  berbentuk  numerik  sehingga perhitungga  menggunakan  rumus  tertentu.  Rumus  yang  digunakan  untuk  pengelompokan  rumus  model  Euclidean Distance sehingga perhitungan tidak manual sehingga meminimalisir kesalahan dalam clustering kinerja guru.
Pada  penelitian  terdahulu  oleh  D.  Imantika,  F.  Bachtiar,  R.  Rokhmawati  pada  tahun  2019  telah  dilakukan penelitian terkait klasterisasi penerapan metode K Means Clustering untuk pengelompokan kinerja guru dan karyawan pada  SMA  Brawijaya  Smart  School  (Imantika  et  al.,  2019).  Pada  penelitian  lainya  yang  di  lakukan  Irfan  Dwi Nurccahyo  Budiarto  pada  tahun  2017  dengan  judul  penerapan  metode K  Means dalam  proses Clustering penilaian prestasi kerja pegawai  negeri  sipil  (Saiputri, 2017). Penelitian  yang dilakukan oleh S. Regina, E.Sutinah, N. Agustina pada  tahun  2021  dengan  judul Clustering kualitas  kinerja  karyawan  pada  perusahaan  bahan  kimia  menggunakn algoritma K Means (Regina et al., 2021). Ditahun 2019 Joko Waluyo melakukan penelitian tentang penerapan metode K Means  Clustering dalam  penilaian  kedisiplian  siswa  untuk  layanan  bimbingsn  dan  konseling  di  SMP  Negeri  3

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 2, July 2022, page 63-71 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i2.3545
Temanggung (Waluyo et al., 2019). Dan penelitian selanjutanya  yang di teliti oleh H. Mahulae pada tahun 2020 dengan judul Pengelompokan Potensi Produksi Buah-Buahan di Provinsi Sumatera Utara dengan metode K Means Clustering (Mahulae, 2020) .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan  Penelitian
Metodologi  penelitian  merupakan  sekumpulan  kegiatan,  prosedur  atau  tahapan  yang  dilakukan  dalam  melakukan sebuah penelitian. Metodologi penelitian dibuat agar penelitian ini lebih terkonsep dan terarah sehingga sesuai dengan tujuan  penelitian.  Dalam  tahap  ini  akan  dijelaskan  mengenai  tahapan-tahapan  penelitian  yang  harus  dilakukan  agar mempermudah dalam penyelesaian terhadap permasalahan yang ada, serta melakukan pengumpulan data yang berkaitan dengan  penelitian  untuk  memperoleh  data-data  dan  informasi  yang  dibutuhkan.  Dalam  mengumpulkan  data  dan informasi  yang  dibutuhkan  penulis  melakukan  penelitian  secara  langsung  pada  SMA  Swasta  Imelda  Medan  dengan melakukan observasi dan wawancara dengan pihak perusahaan yang berkaitan dengan pengangkatan karyawan tetap.
Dalam  kegiatan  observasi  penulis  melakukan  wawancara  dengan  mempertanyakan  permasalahan  yang  terjadi dalam  penelitian,  yaitu  tentang  bagaimana  proses  pengangkatan  karyawan  tetap,  serta  apa  saja  kriteria  yang  harus dipenuhi  dalam  menentukan  kenaikan  status  karyawan  kontrak  yang  akan  diangkat  menjadi  karyawan  tetap,  yang nantinya akan menjadi ketentuan dalam proses penilaian. Setelah melakukan wawancara penulis mendapatkan data dan informasi  berupa  data  karyawan  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  serta  kriteria  penilaian  dan  bobot  nilai  yang akan di berikan pada masing-masing kriteria.
Setelah  mendapatkan  informasi  dan  data  yang  dibutuhkan,  data-data  yang  diperoleh  nantinya  akan  digunakan dalam menyelesaikan penelitian ini. Dibantu dengan menggunakan dengan menerapkan metode K Means. Dibawah ini merupakan alur dari tahapan penelitian serta proses pengumpulan data yang dilakukan, adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Flowchart Tahapan Penelitian
1. Identifikasi masalah
Yaitu  uraian  masalahan  yang  melatar  belakangi  pembuatan  skripsi  ini  tentang  permasalahan  dalam  menentukan penilaian kinerja guru di SMA Swasta Imelda Medan.
2. Study Literatur
Yaitu proses pengumpulan bahan-bahan referensi untuk memperoleh informasi yang dibutuhkan dalam pembuatan skripsi ini, baik dari buku, artikel, makalah, jurnal dan situs internet.
3. Pengumpulan Data
Yaitu  pengumpulan  data  dengan  meneliti  langsung  pada  SMA  Swasta  Imelda  Medan  dengan  cara  melibatkan pihak-pihak  yang  terkait.  Hal  ini  dilakukan  untuk  pengumpulkan  data  dan  informasi  yang  berhubungan  dengan permasalahan. Yaitu dengan cara observasi dan wawancara:
a. Observasi (Pengamatan Langsung)
Yaitu  penulis  melekukan  pengamatan  secara  lansung  ke  perusahaan  atau  tempat  yang  diteliti  untuk mendapatkan  informasi-informasi  yang  lebih  banyak  tentang  perusahan,  yang  nantinya  akan  digunakan dalam penelitian ini.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 2, July 2022, page 63-71 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i2.3545
b. Interview (Wawancara)
Wawancara  merupakan  teknik  pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan  cara  berkomunikasi  atau mewawancarai secara langsung kepada pihak perusahaan yang menangani penentuan dalam penilaian kinerja guru di SMA Swasta Imelda Medan.
4. Analisa Penerapan Metode
Pada  tahap  ini  penulis  melakukan  cluster  data  pada  guru-guru  di  SMA  Swasta  Imelda  Medan  dengan  metode K Means . Dalam clustering penilaian kinerja guru menggunakan algoritma K Means .
5. Hasil Pengujian
Peneliti  menyimpulkan  suatu  kesimpulan  berdasarkan  hasil  pengujian  melalui  perhitungan  dan  perancangan aplikasi  yang  dilakukan.  Apakah  hasil  yang  diperoleh  sesuai  dengan  maksud  dan  tujuan  penelitian  dalam menyelesaikan suatu permasalahan yang dibuat.
6. Kesimpulan dan Saran
Yaitu  merupakan  tahapan  akhir  dari  penulisan  skripsi  ini,  dengan  memberi  kesimpulan  berdasarkan  hasil  yang diperoleh  dari  penelitian  ini.  Apakah  penelitian  ini  mampu  memecahkan  permasalahan  untuk  mendukung  suatu keputusan  dalam  menentukan  karyawan  kontrak  menjadi  karyawan  tetap.  Sedangkan  saran  yang  dibuat  dapat digunakan sebagai masukan bagi perusahaan untuk dapat dikembangkan lebih lanjut.

## 2.2 Metode K-Means
Metode  K-Means  adalah  salah  satu  metode  dalam  fungsi clustering atau  pengelompokan.  Menurut  Larose  clustering mengacu  pada  pengelompokkan  data,  observasi  atau  kasus  berdasar  kemiripan  objek  yang  diteliti.  Sebuah cluster adalah  suatu  kumpulan  data  yang  mirip  dengan  lainnya  atau  ketidak  miripan  data  pada  kelompok  lain(Syahra, 2018)(Rahmah,  2020)(.  et  al.,  2020)(Purba  et  al.,  2019).  Sedangkan  Xu  &  Wunsch  menjelaskan  bahwa  clustering adalah membagi objek data (bentuk, entitas, contoh, ketaatan, unit) ke dalam beberapa jumlah kelompok (grup, bagian atau  kategori).  Tujuan  proses  clustering  adalah  meminimalkan  terjadinya objective  function yang  diset  dalam  proses clustering,  yang pada umumnya digunakan  untuk  meminimalisasikan variasi dalam suatu cluster dan  memaksimalkan variasi antar cluster (Sartika & Jumadi, 2019).
Ada  dua  jenis  data  clustering  yang  sering  digunakan  dalam  proses  pengelompokan  data  yaitu  hierarchical (hirarki)  dan non-hierarchical (non  hirarki)  data  clustering.  K-Means  adalah  salah  satu  metode  data  clustering  non hirarki  yang  mempartisi  data  ke  dalam  bentuk  satu  atau  lebih  cluster/kelompok,  sehingga  data  yang  memiliki karakteristik  yang  sama  dikelompokkan  dalam  satu  cluster  yang  sama  dan  data  yang  memiliki  karakteristik  berbeda dikelompokkan ke dalam kelompok lain.
Algoritma  K-Means  merupakan  sebuah  metode  sederhana  untuk  membagi  suatu  kumpulan  data  dalam  suatu angka spesifik dari cluster, yaitu k. Algoritma atau metode K-Means ditemukan oleh beberapa peneliti dengan disiplin ilmu  berbeda-beda  yaitu  oleh  Lloyd,  disebutkan  bahwa  metode  K-Means  adalah  metode  yang  cepat  dan  efisien  yang dapat digunakan dalam clustering data.
Sedangkan  menurut  Theodoridis  dan  Koitroumbas  dalam    menyebutkan  bahwa  K-Means  adalah  salah  satu metode terbaik dan paling popular dalam algoritma clustering dimana K-Means mencari partisi yang optimal dari data dengan  meminimalkan  kriteria  jumlah  kesalahan  kuadrat  dengan  prosedur  iterasi  yang  optimal,  yang  termasuk  dalam kategori  algoritma  mendaki  bukit.  Algoritma  dasar clustering data  menggunakan  metode  K-Means  dapat  dilakukan dengan cara(K-means, 2021)(Marsono et al., 2021)(Mudzakkir, 2018):
1.  Tentukan jumlah kelompok
2.  Alokasikan data kedalam kelompok secara acak
3.   Hitug pusat kelompok ( centeroid /rata-rata) dari data yang ada di masing-masing kelompok. Lokasi centeroid setiap kelompok  diambil  dari  rata-rata  (mean)  semua  nilai  pada  setiap  fitur  nya.  Jika  M  menyatakan  jumlah  data  dalam sebuah  kelompok,  i  menyatakan  fitur  ke-i  dalam  sebuah  kelompok,  dan  p  menyatakan  dimensi  data,  maka persamaan untuk menghitung centeroid fitur ke-i digunakan persaman 1.
Ci = 1 𝑀 Xj 𝑀 𝑖=1 (1)
Persamaan 1 dilakukan sebanyak p. Dimensi dari i=1 sampai dengan i=p 4.  Alokasikan  masing-masing  data  ke  centeroid/rata-rata  terdekat.  Ada  beberapa  cara  yang  dapat  dilakukan  untuk mengukur jarak data ke pusat kelompok. Pengukuran jarak pada ruang jarak (distance space) euclidean dapat dicari menggunakan persamaan 2.
d = 𝑥1 − 𝑥2 2 +  𝑦1 − 𝑦2 2
(2)
Pengalokasian  kembali  data  ke  dalam  masing-masing  kelompok  dalam  metode  K-means  didasarkan  pada perbandingan jarak antara data dengan centeroid setiap kelompok yang ada. Data dialokasikan ulang secara tegas ke

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 2, July 2022, page 63-71 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i2.3545
kelompok  yang  mempunyai  centeroid    dengan  jarak  terdekat  dari  data  tersebut.  Pengalokasian  data  ini  dapat ditentukan menggunakan persamaan sebagai berikut.
ai1 = 1      𝑑 = min 𝐷 𝑥, 𝑒1 0                           𝑙𝑎𝑖𝑛𝑦𝑎
(3)
Ai1  adalah  keanggotaan  titk  xi  ke  pusat  kelompok  setelah  dibandingkan  ,  dan  c1  adalah  centeroid  (pusat kelompok) ke-1. Fungsi objektif yang digunakan untuk metedo K-Means ditentukan berdasarkan jarak dan nilai ke anggotaan dalam kelompok. Fungsi objektip dapat ditentukan dengan persaman 4.
𝑎𝑖𝑐 𝐷  𝑥1, 𝑐2 2 𝑘 𝑖=1 𝑛 𝑖=1
(4)
n  adalah  jumlah  data,  k  adalah  jumlah  kelompok,  ai1  adalah  nilai  keanggotaan  titik  data  xi  ke  kelompok  c1  yang diikuti.  a mempuyai nilai 0 atau 1. Apabila data merupakan anggota suatu kelompok, nilai ai1 = 1, jika tidak nilai ai1 = 0.
5.   Kembali ke langkah 3, apabila masih ada data yang berpindah kelompok atau apabila ada perubahan nilai centeroid di atas nilai ambang yang ditentukan, atau apabila perubahan nilai pada fungsi objektif yag digunakan masih di atas nilai ambang yang ditentukan.
Secara mendasar, ada dua cara untuk pengalokasian data ke dalam masing-masing cluster pada saat proses iterasi clustering. Cara pertama adalah pengalokasian dengan cara tegas (hard) yaitu data item secara tegas dinyatakan sebagai anggota  cluster  yang  satu  dan  tidak  menjadi  anggota cluster lainnya.  Cara  kedua  dengan  cara fuzzy ,  dimana  masing- masing data item diberikan nilai kemungkinan untuk bisa bergabung ke setiap cluster yang ada.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa
Pada pengelompokan kinerja guru maka digunakan data-data guru yang mengajar di sma swasta imelda medan dengan algoritma K Means.  Algoritma K Means dalam proses cluster tidak dapat menggunakan data dalam bentuk huruf, oleh karena itu kriteria di konversi ke dalam bentuk angka.

## 3.2 Menentukan jumlah kelompok
1. Kinerja
Bagian pertama yang di ubah ke dalam betuk angka adalah kinerja dengan bentuk tabel sebagai berikut :
Tabel 1. Kinerja Kinerja Angka A 1 B 2 C 3 D 4
2. Skill
Bagian ke dua yang di ubah ke dalam bentuk angka adalah skill dengan bentuk tabel sebagai berikut :
Tabel 2. Skill Skill Angka A 1 B 2 C 3 D 4
3. Tugas dan Tanggung Jawab
Bagian ke tiga yang di ubah ke dalam bentuk angka adalah tugas dan tanggung jawab dengan bentuk tabel sebagai berikut :
Tabel 3. Tugas dan tanggung jawab Tugas dan tanggung jawab Angka A 1 B 2

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 2, July 2022, page 63-71 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i2.3545
Tugas dan tanggung jawab Angka C 3 D 4
4. Kominikasi
Bagian ke empat yang di uabah ke dalam bentuk angka adalah komunikasi dengan bentuk tabel sebagai berikut :
Tabel 4. Komunikasi Komunikasi Angka A 1 B 2 C 3 D 4

## 3.3 Mengalokasikan data secara acak
Tabel 5. Tabel data setelah di konversi No Objek Masa Kerja Kriteria dan Penilaian Kinerja  Skil  Tugas dan Tanggung Jawab  Komunikasi 1 Muhammad Syafi'i, M.Pdi 8 2 1 1 1 2 Aripin Naibaho, S.Pd 5 2 1 1 1 3 Afni Rizkiyani Sitorus, S.Pd 6 2 2 1 1 4 Arfita Wahyuni, S.Pd 6 2 2 1 1 5 Mardiana Simanjuntak, S.Pd 6 2 2 2 1 6 AnnisaRahmah, S.Pd 8 2 2 2 2 7 Siti Habibah, S.Pd 5 2 2 2 2 8 Puspita Sari, S.Pd 4 2 2 2 2 9 Nur Sahara Lubis, S.Pd 3 2 2 2 2 10 Elisabeth A N Sianturi, S.Pd 3 2 2 2 1 11 Sri Lestari, S.S 8 2 2 2 2 12 Muhammad Alamsyah, S.S 6 2 2 2 1 13 Wahyu Arif Ramadhan, S.Pd 5 2 2 2 2 14 Ester Tri Undur, S.Pd 6 2 2 2 1 15 Sri Muharani, S.Pd 4 2 2 2 2 16 Siti Ramadhani Siregar, S.Pd 5 2 2 2 2 17 Misnayati, S.P 8 2 2 2 2 18 Muhammad Siddiq, S.Pd 3 2 2 2 1 19 Arif Pratama S.Pd 3 2 2 2 1
1. Langkah pertama menentukan jumlah cluster ke dalam 2 kelompok .
2. Langkah kedua menentukan nilai centeroid awal/ titik pusat awal, dengan 2 record data.

## 3.4 Menghitung centeroid
Tabel 6. Nilai centeroid awal Objek Cluster Kriteria dan Penilaian Masa Kerja Kinerja Skil Tugas dan Tanggung Jawab Komunikasi x C1 6,889 2 1,889 1,667 1,333 x C2 4 2 1,900 1,900 1,600
3. Langkah ke tiga Menghitung jarak dengan menggunakan model Euclidean
d(x1,c1) 𝑎 − 𝑐 𝑎
− 𝑐 𝑐 − 𝑐 𝑐 𝑑 − 𝑑 𝑑 𝑒 − 𝑒 𝑒
= − − − − − =1,45 d(x2,c1) 𝑎 − 𝑐 𝑎
− 𝑐 𝑐 − 𝑐 𝑐 𝑑 − 𝑑 𝑑 𝑒 − 𝑒 𝑒
− − − − −
=4,05

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 2, July 2022, page 63-71 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i2.3545
d(x3,c1)= (𝑎 3 − 𝑐 1 𝑎) 2 + ( 3 − 𝑐 1 ) 2 + (𝑐 3 − 𝑐 1 𝑐) 2 + (𝑑 3 − 𝑑 1 𝑑) 2 + (𝑒 3 − 𝑒 1 𝑒 2 )
= (6 − 8,889) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 1,889) 2 + (1 − 1,667) 2 + (1 − 1,333) 2
=2,98
d(x4,c1)= (𝑎 4 − 𝑐 1 𝑎) 2 + ( 4 − 𝑐 1 ) 2 + (𝑐 4 − 𝑐 1 𝑐) 2 + (𝑑 4 − 𝑑 1 𝑑) 2 + (𝑒 4 − 𝑒 1 𝑒 2 ) =
(6 − 8,889) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 1,889) 2 + (1 − 1,667) 2 + (1 − 1,333) 2
=2,98
d(x5,c1) (𝑎 5 − 𝑐 1 𝑎) 2 + ( 5 − 𝑐 1 ) 2 + (𝑐 5 − 𝑐 1 𝑐) 2 + (𝑑 5 − 𝑑 1 𝑑) 2 + (𝑒 5 − 𝑒 1 𝑒 2 )
= (8 − 8,889) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 1,889) 2 + (2 − 1,667) 2 + (1 − 1,333) 2
=1,00
d(x6,c1)= (𝑎 6 − 𝑐 1 𝑎) 2
+ ( 6 − 𝑐 1 ) 2 + (𝑐 6 − 𝑐 1 𝑐) 2 + (𝑑 6 − 𝑑 1 𝑑) 2
+ (𝑒 6 − 𝑒 1 𝑒 2 )
= (8 − 8,889) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 1, ,889) 2 + (2 − 1,667) 2 + (2 − 1,333) 2
=1,16
Cluster 1: d(x7,c1)= (𝑎 7 − 𝑐 1 𝑎) 2 + ( 7 − 𝑐 1 ) 2 + (𝑐 7 − 𝑐 1 𝑐) 2 + (𝑑 7 − 𝑑 1 𝑑) 2 + (𝑒 7 − 𝑒 1 𝑒 2 )
(5 − 8,889) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 1, ,889) 2 + (2 − 1,667) 2 + (2 − 1,333) 2
=3,91
d(x8,c1) = (𝑎 8 − 𝑐 1 𝑎) 2 + ( 8 − 𝑐 1 ) 2 + (𝑐 8 − 𝑐 1 𝑐) 2 + (𝑑 8 − 𝑑 1 𝑑) 2 + (𝑒 8 − 𝑒 1 𝑒 2 )
= (4 − 8,889) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 1,889) 2 + (2 − 1,667) 2 + (2 − 1,333) 2
=4,94
Tabel 7. Rekapitulasi hasil perhitungan cluster ke-1 No Objek Masa Kerja Kriteria dan Penilaian Kinerja Skil Tugas dan Tanggung Jawab Komunikasi Dc1  Dc2  Cluster 1  Muhammad Syafi'i, M.Pdi 8 2 1 1 1 1,45 4,,24 0 2 Aripin Naibaho, S.Pd 5 2 1 1 1 4,05 1,72 1 3  Afni Rizkiyani Sitorus, S.Pd 6 2 2 1 1 2,27 2,98 0 4 Arfita Wahyuni, S.Pd 6 2 2 1 1 2,27 2,98 0 5  Mardiana Simanjuntak, S.Pd 6 2 2 2 1 1,00 2,09 0 6 AnnisaRahmah, S.Pd 8 2 2 2 2 1,16 2,04 0 7 Siti Habibah, S.Pd 5 2 2 2 2 3,91 1,08 1 8 Puspita Sari, S.Pd 4 2 2 2 2 4,94 0,42 1 9 Nur Sahara Lubis, S.Pd 3 2 2 2 2 5,93 1,08 1 10  Elisabeth A N Sianturi, S.Pd 3 2 2 2 1 5,90 1,17 1 11 Sri Lestari, S.S 8 2 2 2 2 1,16  2,04 0 12  Muhammad Alamsyah, S.S 6 2 2 2 1 2,09 2,92 0

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 2, July 2022, page 63-71 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i2.3545
No Objek Masa Kerja Kriteria dan Penilaian Kinerja Skil Tugas dan Tanggung Jawab Komunikasi Dc1  Dc2  Cluster 13  Wahyu Arif Ramadhan, S.Pd 5 2 2 2 2 3,91 1,08 1 14 Ester Tri Undur, S.Pd 6 2 2 2 1 2,09 2,92 0 15 Sri Muharani, S.Pd 4 2 2 2 2 4,94  0,42 1 16  Siti Ramadhani Siregar, S.Pd 5 2 2 2 2 3,91 1,08 2 17 Misnayati, S.Pd 8 2 2 2 2 1,16  2,04 1 18 Muhammad Siddiq, S.Pd 3 2 2 2 1 5,90 1,17 2 19 Arif Pratama S.Pd 3 2 2 2 1 5,90  1,17 2
Aturan yang digunakan untuk mengelompokkan cluster data berdasarkan hasil perhitungan jarak dalah : 1. Jika dc1 < dc2 maka cluster = 1
2. Jika dc1 > dc2 maka cluster = 2 Iiterasi ke-2 : Pertama : Pencarian centeroid / titik pusat awal pada literasi ke-2 diperoleh dari nilai rata-rata penjumlahan anggota masing-masing cluster , setelah itu dibagi dengan jumlah anggota masing-masing cluster . Perolehan nilai c1 :
Tabel 8. Perolehan nilai c1 untuk iterasi ke-2 No Objek Masa Kerja Kriteria dan Penilaian Kinerja Skil Tugas dan Tanggung Jawab Komunik asi Clust er 1 Muhammad Syafi'i, M.Pdi 8 2 1 1 1 0 2 Afni Rizkiyani Sitorus, S.Pd 6 2 2 1 1 0 3 Arfita Wahyuni, S.Pd 6 2 2 1 1 0 4 Mardiana Simanjuntak, S.Pd 6 2 2 2 1 0 5 AnnisaRahmah, S.Pd 8 2 2 2 2 0 6 Sri Lestari, S.S 8 2 2 2 2 0 7 Muhammad Alamsyah, S.S 6 2 2 2 1 0 8 Ester Tri Undur, S.Pd 6 2 2 2 1 0 9 Misnayati, S.Pd 8 2 2 2 2 0 C0 (8+6+6 +6+8+8 +6+6+8 )/9= 62/9=6, 8 (2+2+2+2+ 2+2+2+2+ 2)/9=18/9= 2 (1+2+2 +2+2+ 2+2+2 +2)/2= 17/9=1, 88 (1+2+2+2+ 2+2+2+2+ 2)/9=17/9= 1,88 (1+1+1+ 1+2+2+1 +1+2)/9= 12/9=1,3 3
Perhitungan  nilai  c2  di  peroleh  dari  penjumlahan  anggota  masing-masing  cluster  setelah  itu  di  bagi  dengan jumlah dari penjumlahan dari anggota masing- masing cluster, dengan hsil sebagai berikut :
Tabel 9. Perolehan nilai c2 untuk iterasi ke-2 N o Objek Masa Kerja Kriteria dan Penilaian Kinerja Skil Tugas dan Tanggung Jawab Komunikasi Cluster 1 Aripin Naibaho, S.Pd 5 2 1 1 1 1 2 Siti Habibah, S.Pd 5 2 2 2 2 1 3 Puspita Sari, S.Pd 4 2 2 2 2 1 4 Nur Sahara Lubis, S.Pd 3 2 2 2 2 1 5 Elisabeth A N Sianturi, S.Pd 3 2 2 2 1 1 6 Wahyu Arif Ramadhan, S.Pd 5 2 2 2 2 1 7 Sri Muharani, S.Pd 4 2 2 2 2 1

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 2, July 2022, page 63-71 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i2.3545
N o Objek Masa Kerja Kriteria dan Penilaian Kinerja Skil Tugas dan Tanggung Jawab Komunikasi Cluster 8 Siti Ramadhani Siregar, S.Pd 5 2 2 2 2 1 9 Muhammad Siddiq, S.Pd 3 2 2 2 1 1 10  Arif Pratama S.Pd 3 2 2 2 1 1 C1 (5+5+4+3+3 +5+4+5+3+ 3)/2=40/10= 4 (2+2+2+ 2+2+2+2 +2+2+2)/ 10=2 (1+2+22+2 +22+2+2+ 2)/10=1,9 (1+2+22+2 +22+2+2+ 2)/10=1,9 (1+2+2+2+1 +2+2+2+1+ 1)/10=1,6 Sehinggaa nilai centeroid awal / titik pusat awal adalah sebagai berikut :
Tabel 10. nilai centeroid awal untuk iterasi ke-2 Cluster Nilai centeroid Masa kerja Nilai centeroid Kinerja Nilai centeroid Skil Nilai centeroid Tugas dan Tanggung Jawab Nilai centeroid Komunikasi C0 6,8 2 1,88 1,88 1,33 C1 4 2 1,9 1,9 1,6
Rekapitulasi hasil perhitungan pada iterasi ke-2 adalah sebagai berikut :
Tabel 11. rekapitulasi hasil perhitungan pada iterasi ke-2 No Objek Masa Kerja Kriteria dan Penilaian Kinerja Skil Tugas dan Tanggung Jawab Komunikasi Dc1 Dc2 Cluster 1 Muhammad Syafi'i, M.Pdi 8 2 1 1 1 1,75  4,24 0 2 Aripin Naibaho, S.Pd 5 2 1 1 1 2,20  1,27 1 3 Afni Rizkiyani Sitorus, S.Pd 6 2 2 1 1 1,23  2,27 0 4 Arfita Wahyuni, S.Pd 6 2 2 1 1 1,52  2,27 0 5 Mardiana Simanjuntak, S.Pd 6 2 2 2 1 0,87  2,09 0 6 AnnisaRahmah, S.Pd 8 2 2 2 2 1,37  4,02 0 7 Siti Habibah, S.Pd 5 2 2 2 2 1,2 1,08 1 8 Puspita Sari, S.Pd 4 2 2 2 2 2,88  0,42 1 9 Nur Sahara Lubis, S.Pd 3 2 2 2 2 3,86  1,08 1 10 Elisabeth A N Sianturi, S.Pd 3 2 2 2 1 3,81  1,17 1 11 Sri Lestari, S.S 8 2 2 2 2 1,37  4,02 0 12 Muhammad Alamsyah, S.S 6 2 2 2 1 0,87  2,09 0 13 Wahyu Arif Ramadhan, S.Pd 5 2 2 2 2 1,2 1,08 1 14 Ester Tri Undur, S.Pd 6 2 2 2 1 0,87  2,09 0 15 Sri Muharani, S.Pd 4 2 2 2 2 2,88  0,42 1 16 Siti Ramadhani Siregar, S.Pd 5 2 2 2 2 1,2 1,08 1 17 Misnayati, S.P 8 2 2 2 2 1,08  1,13 0 18 Muhammad Siddiq, S.Pd 3 2 2 2 1 1,08  3,08 1 19 Arif Pratama S.Pd 3 2 2 2 1 3,81  1,08 1
Jika dc1 < dc2 maka cluster = 1 Jika dc2 < dc1 maka cluster = 2

## 3.5 Hasil akhir
Berikut  adalah  hasil  clustering  penilaian  kinerja  guru  yang  ada  di  sma  swasta  imelda  medan.  Pada  cluster  iterasi pertama dengan cluster iterasi ke dua tidak terjadi perubahan dalam cluster sehigga cluster nya tetap sama.
Tabel 12. Hasil Akhir Cluster 0 Cluster 1 Muhammad Syafi'i, M.Pdi Afni Rizkiyani Sitorus,S.Pd Aripin Naibaho, S.Pd Siti Habibah, S.Pd

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 2, July 2022, page 63-71 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i2.3545
Cluster 0
Cluster 1
Arfita Wahyuni, S.Pd
Mardiana Simanjuntak, S.Pd AnnisaRahmah, S.Pd Sri Lestari, S.S Muhammad Alamsyah, S.S Ester Tri Undur, S.Pd Misnayati, S.P
Puspita Sari, S.Pd Nur Sahara Lubis, S.Pd Elisabeth A N Sianturi, S.Pd Wahyu Arif Ramadhan, S.Pd Sri Muharani, S.Pd Siti Ramadhani Siregar, S.Pd Muhammad Siddiq, S.Pd Arif Pratama S.Pd
Cluster 0 menunjukkan kinerja guru yang lebih baik, cluster 1 menunjukan kinerja guru yang kurang baik dari kinerja guru di cluster 0.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  clustering  penilaian  kinerja  guru  menggunakan  algoritma  k-means  (studi  kasus  sma  swasta imelda medan), maka dapat diambil kesimpulan dimana penerapan data mining untuk clustering penilaian kinerja guru menggunakan algoritma k-means. Hasil dari data mining dengan menggunakan metode algoritma k-means adalah untuk membagi  ke  dalam  beberapa  cluster.  Dengan  menggunakan  rapidminer  implementasi  algoritma  k-means  dapat dilakukan pengujian.

## REFERENCES
. F., Kesuma, F. T., & Tamba, S. P. (2020). Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Penjualan Sparepart Toyota Dengan Metode K-Means  Clustering. Jurnal  Sistem  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer  Prima(JUSIKOM  PRIMA) , 2 (2),  67–72. https://doi.org/10.34012/jusikom.v2i2.376
Imantika, D., Bachtiar, F. A., Rokhmawati, R. I., Studi, P., Informasi, S., Komputer, F. I., & Brawijaya, U. (2019). Penerapan metode k-means  clustering  dan  analytical  hierarchy  process  (ahp)  untuk  pengelompokan  kinerja  guru  dan  karyawan  pada  sma brawijaya smart school. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer J-PTIIK , 3 (8), 7382–7390.
K-means, M. A. (2021). 1 , 2 , 3 1 . 1 (2), 161–166.
Mahulae, H. (2020). Pengelompokan Potensi Produksi Buah-Buahan di Provinsi Sumatera Utara dengan Menerapkan K-Clustering (Studi  Kasus :  Dinas  Tanaman  Pangan  dan  Holtikultura). JURIKOM  (Jurnal  Riset  Komputer) , 7 (2),  312. https://doi.org/10.30865/jurikom.v7i2.2122
Marsono,  M.,  Saripurna,  D.,  &  Zunaidi,  M.  (2021).  Analisis  Data  Mining  Pada  Strategi  Penjualan  Produk  PT  Aquasolve  Sanaria Dengan Menggunakan Metode K-Means Clustering. J-SISKO TECH (Jurnal Teknologi Sistem Informasi Dan Sistem Komputer TGD) , 4 (1), 127. https://doi.org/10.53513/jsk.v4i1.60 Mudzakkir, B. D. (2018). Pengelompokan Data Penjualan Produk Pada Pt Advanta Seeds Indonesia Menggunakan Metode K-Means. Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika , 2 (2), 34–40.
Purba, W., Siawin, W., & . H. (2019). Implementasi Data Mining Untuk Pengelompokkan Dan Prediksi Karyawan Yang Berpotensi Phk Dengan Algoritma K-Means Clustering. Jurnal Sistem Informasi Dan Ilmu Komputer Prima(JUSIKOM PRIMA) , 2 (2), 85– 90. https://doi.org/10.34012/jusikom.v2i2.429
Rahmah, S.  A. (2020). KLASTERISASI POLA PENJUALAN PESTISIDA MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING ( STUDI KASUS DI TOKO JUANDA TANI KECAMATAN HUTABAYU RAJA ) . 1 (1), 1–5.
Regina,  S.,  Sutinah,  E.,  &  Agustina,  N.  (2021).  JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA  Clustering  Kualitas  Kinerja Karyawan Pada Perusahaan Bahan Kimia Menggunakan  Algoritma K-Means. Jurnal Media Informatika , 5 (April), 573–582. https://doi.org/10.30865/mib.v5i2.2909
Saiputri. (2017). Simki-Pedagogia Vol. 01 No. 05 Tahun 2017 ISSN : AAAA-AAAA . 01 (06), 1–10.
Sartika, D., & Jumadi, J. (2019). Clustering Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan  Algoritma K-Means (Studi Kasus: Universitas Dehasen Bengkulu). Sainteks 2019 , 703–709.
Syahra,  Y.  (2018). Penerapan  Data  Mining  Dalam  Pengelompokkan  Data  Nilai  Siswa  Untuk  Penentuan  Jurusan Siswa  Pada  SMA Tamora  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering. Jurnal  SAINTIKOM  (Jurnal  Sains  Manajemen  Informatika  Dan Komputer) , 17 (2), 228. https://doi.org/10.53513/jis.v17i2.70
Waluyo,  J.,  Teknik,  F.,  &  Magelang,  U.  M.  (2019). Penerapan  Metode  K-means  Clustering  Dalam  Penilaian  Kedisiplinan  Siswa Untuk Layanan Bimbingan Dan Konseling Di SMP Negeri 3 Temanggung .