## IMPLEMENTASI DATA MINING DALAM PENGELOMPOKAN DATA PESERTA DIDIK DI SEKOLAH UNTUK MEMPREDIKSI CALON PENERIMA BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K- MEANS (STUDI KASUS SMAN 16 BEKASI)

## Anggoro Eko Wicaksono
Jurusan Teknik Informatika, Universitas Gunadarma anggoroeko17@gmail.com

## Abstrak
Data Mining merupakan suatu konsep yang digunakan untuk mencari nilai tambah yang tersembunyi  dalam  database  dengan  tujuan  untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi informasi pengetahuan potensial dan berguna. Pada penelitian ini dikembangkan suatu konsep  data  mining  untuk  membantu  memprediksi  peserta  didik  yang  mendapatkan program  beasiswa  dengan  menggunakan  algoritma  K-MeansClustering.  Algoritma  ini mempartisi data ke dalam cluster sehingga data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokan  ke  dalam  satu  cluster  yang  sama  dan  data  yang  mempunyai  karateristik yang  berbeda  dikelompokan  ke  dalam  cluster  yang  lain.  Aplikasi  data  mining  ini menampilkan  hasil  berupa  masing-masing  data  yang  dikelompokan  berdasarkan  nilai dan  gaji  orang  tua  sebagai  pertimbangan  untuk  mendapatkan  beasiswa.  Pembuatan aplikasi data mining ini menggunakan bahasa pemrograman Java dan database MySQL, dan telah diuji coba dengan menggunakan metode black box testing. Aplikasi data mining ini  dikembangkan  untuk  memudahkan  dalam  memprediksi  peserta  didik  yang  lulus beasiswa  untuk  sekolah  tingginya  karena  adanya  perbandingan  antara  nilai  akademik dengan gaji orang tua yang dijadikan acuan.
Kata kunci : Data Mining, Pengelompokan Data, Beasiswa, Algoritma K-Means.

## DATA MINING IMPLEMENTATION IN STUDENTS CLASSIFICATION DATA AT SCHOOL TO PREDICT FUTURE SCHOLARSHIP GRANTEE
BY USING K-MEANS ALGORITHM (CASE STUDY: SMAN 16 BEKASI)

## Abstract
Data mining is a concept to search hidden added-value in the database for extraction and identify potential, useful information purposes.In this research, the data-mining concept developed to help predict potential students to be future scholarship grantee by using K- Means  Clustering  algorithm.  The  algorithm  partitioning  the  data  into  cluster  based  on characteristics,  so  the  data  that  have  similar  characteristics  placed  in  the  same  group, while  the  data  that  has  different  characteristics  grouped  in  another  group.  The  data- mining  application  displays  the  result  in  the  form  of  individual  data  grouped  based  on grades  and  parents  income  as  consideration  for  gaining  scholarship.  The  data  mining application  is  build  using  Java  programming  and  MySQL  database.  The  application tested  using  the  black  box  testing  method.  This  data  mining  application  developed  to predict  students  to  be  scholarship  grantee  in  their  future  studies  based  on  the comparisons between their academic grades and parent’s income as references.
Keywords : Data Mining, Data Grouping, Scholarships, K-Means algorithm.

## PENDAHULUAN
Beasiswa adalah pemberian bantuan berupa  keuangan  yang  diberikan  kepada perorangan, pelajar atau mahasiswa yang digunakan  demi  keberlangsungan  pendi- dikan  yang  ditempuh.Menurut  Murniasih (2009) beasiswa diartikan sebagai bentuk penghargaan  yang  diberikan  kepada individu  agar  dapat  melanjutkan  pendi- dikan  ke  jenjang  yang  lebih  tinggi  [12]. Penghargaan  itu  dapat  berupa  akses tertentu  pada  suatu  institusi  atau  peng- hargaan  berupa  bantuan  keuangan. Umumnya pemberian beasiswa diberikan berdasarkan  besarnya  gaji  orang  tua  atau kepada  para  peserta  didik  yang  memiliki nilai akademiknya baik di sekolah. Sekolah  merupakan  media  yang dijadikan  oleh  para  peserta  didik  untuk menempuh  pendidikannya.Setiap  sekolah seharusnya  dapat  memantau  para  peserta didiknya agar dapat mengarahkan peserta didiknya untuk menjadi lebih baik, seperti untuk  mendapatkan  program  beasiswa yang diberikan kepada peserta didik yang memiliki  nilai  akademiknya  baik  atau kepada  peserta  didik  yang  orang  tuanya berpenghasilan  di  bawah  rata-rata.Salah satu  sekolah  yang  harus  menerapkan  ini adalah SMAN 16 Bekasi.
SMAN  16  Bekasi  merupakan  se- buah sekolah negeri yang terletak di Jalan Arteri Toll JORR Jatimelati, Kota Bekasi. Dalam  melaksanakan  kegiatan  belajar mengajarnya,  saat  ini  SMAN  16  Bekasi dibantu  dengan  36  guru,  dan  memiliki kelas yang berjumlah 27 kelas (http://sekolah.data.kemdikbud.go.id/).Be rdasarkan  informasi  yang  diperoleh  dari (http://www.sman16bekasi.sch.id)  pada tahun ajaran 2015/2016 SMAN 16 Bekasi memiliki  peserta  didik  yang  berjumlah 1000  peserta  didik  untuk  kelas  10,  11, dan 12.
Sampai  dengan  saat  ini,  SMAN  16 Bekasi  sudah  meluluskan  6  angkatan sejak tahun 2008, dan sudah menunjukan kreatifitasnya  dalam  pengembangan  bi-
dang  pendidikan  dengan  memanfaatkan infrastruktur  yang  dimilikinya  yang  di- buktikan  dengan  meningkatnya  jumlah peserta  didik  pada  tahun  2011  –  2013, sehingga  dapat  meluluskan  para  peserta didiknya  hingga  100  persen.  Selama  6 tahun  terakhir  terdapat  sekitar  1155 peserta  didik  kelas  12  yang  lulus  dari SMAN 16 Bekasi, namun selama ini pro- ses  pemantauan  peserta  didik  dilakukan secara manual.
Dengan  banyaknya  jumlah  peserta didik,  tentu  pemantauan  yang  dilakukan secara  manual  tidak  akan  efektif,  se- hingga  peserta  didik  yang  memiliki  nilai akademiknya baik atau yang orang tuanya berpenghasilan  kurang  dari  cukup  tidak semuanya  terpantau  dan  sulit  diprediksi untuk  mendapatkan  beasiswa  setelah lulus  dari  sekolah.  Oleh  karena  itu  dibu- tuhkan  suatu  metode  untuk  mengelom- pokan peserta didik tersebut apakah layak mendapatkan  beasiswa  berdasarkan  nilai akademiknya atau berdasarkan gaji orang tuanya.Metode  yang  digunakan  adalah data mining . Data  mining adalah  bagian  dari proses  KDD  ( Knowledge  Discovery  in Databases )  yang  terdiri  dari  beberapa tahapan  seperti  pemilihan  data,  pra pengolahan,  transformasi, data  mining , dan  evaluasi  hasil  [10].  Pemanfaatan datamining berguna  untuk  menentukan kelompok  dari  nilai  –nilai  akademik peserta  didik  beserta  gaji  orang  tuanya, sedangkan  algoritma  yang  digunakan untuk  proses  pengelompokannya  meng- gunakan algoritma k-means .
Algoritma k-means merupakan bentuk clustering non  hirarki  yang berusaha  mempartisi  data  ke  dalam bentuk  satu  atau  lebih cluster .Dengan algoritma k-means data  nilai  akademik dan  gaji  orang  tua  peserta  didik dikelompokan  berdasarkan  titik  tengah suatu cluster .
Dalam implementasinya mengguna- kan  algoritma k-means  clustering .  Pene- litian dilakukan untuk mencari kelompok
nilai akademik dan gaji orang tua dengan cara menghitung jarak antara data dengan titik  tengah  suatu cluster .  Sehingga pengelompokan  tersebut  menghasilkan suatu  kelompok  yang  paling  berhak mendapatkan  program  beasiswa  setelah lulus dari SMAN 16 Bekasi.

## METODE PENELITIAN
Dalam  bab  ini  dibahas  metode- metode  yang  digunakan  dalam  penelitian seperti  data  mining,  clustering,  euclidean distance dan algoritma k-means.

## Data Mining
Data  mining adalah  suatu  konsep yang  digunakan  untuk  mencari  nilai tambah  yang  tersembunyi  dalam data- base . Data mining merupakan proses semi otomatik  yang  menggunakan  teknik statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan, dan machine  learning untuk  mengek- straksi  dan  mengidentifikasi  informasi pengetahuan  potensial  dan  bermanfaat yang tersimpan di dalam database besar.
Data  mining adalah  bagian  dari proses  KDD (Knowledge  Discoveryin Databases) yang  terdiri  dari  beberapa tahapan  seperti  pemilihan  data,  pra pengolahan,  transformasi, data  mining , dan  evaluasi  hasil  [10].  Teknik data mining secara  garis  besar  dibagi  dalam dua  kelompok,  yaitu  verifikasi  dan discovery .  Metode  verifikasi  meliputi teknik-teknik statistik seperti goodnest of fit ,  dan  analisis  variansi.Sedangkan, metode discovery dibagi  lagi  menjadi model  prediktif  dan  model  deskriptif. Model  prediktif  melakukan  prediksi terhadap data dengan menggunakan hasil- hasil  yang  telah  diketahui  dari  data  yang berbeda.  Model  prediktif  dapat  dibuat berdasarkan  penggunaan  data  historis lain.  Sementara  itu,  model  deskriptif bertujuan mengidentifikasi pola-pola atau hubungan  antar  data  dan  memberikan cara  untuk  mengeksplorasi  karakteristik data yang diselidiki [4].

## Clustering
Clustering adalah  proses  pemben- tukan kelompok data dari himpunan data yang  tidak  diketahui  kelompok-kelom- poknya  berdasarkan  tingkat  kesamaan. Sehingga  dalam  suatu cluster merupakan data  dengan  karakterisitik  yang  hampir sama.  Analisis clustering adalah  sebuah teknik  dari  analisis multivariable yang digunakan untuk mengelompokan obyek- obyek ( variable atau data) sehingga dapat menghasilkan  suatu  informasi  untuk membantu  pelaksanaan  pengujian  terha- dap  obyek  dan  pada  akhirnya  dapat menyajikan  suatu  hipotesis  berdasarkan relasi yang terjadi. Tujuan dari teknik ini adalah  untuk  melakukan  pengelompokan berdasarkan  kriteria  tertentu  sehingga obyek-obyek  tersebut  mempunyai  variasi di  dalam cluster relatif  kecil  diban- dingkan  variasi  antar cluster .  Untuk mengukur  tingkat  kesamaan  tersebut digunakan suatu rumus untuk perhitungan jarak,  rumus  yang  sering  digunakan adalah rumus jarak euclidean .

## Euclidean Distance
Metode  yang  umumnya  digunakan dalam pengukuran jarak antara data point salah satunya adalah Euclidean Distance . Euclidean  distance merupakan  metode yang dikembangkan berdasarkan teorema phytagoras . Rumus Euclidean Distance :
𝑑(𝑥 $ − 𝑐 $ )   = (𝑥 $ −  𝑐 $ ) * + $,-
x j = Data Point , dan c j = Centroid
Algoritma K-Means K-Means merupakan  salah  satu metode clustering non-hirarki yang beru- saha  mempartisi  data  yang  ada  ke  dalam bentuk  satu  atau  lebih cluster .Algoritma ini  mempartisi  data  ke  dalam cluster sehingga data yang memiliki karakteristik yang  sama  dikelompokan  ke  dalam  satu
cluster yang  sama  dan  data  yang mempunyai  karateristik  yang  berbeda  di kelompokan  ke  dalam cluster yang  lain. Algoritma ini sederhana untuk diterapkan dan  dijalankan,  relatif  cepat,  mudah diadaptasi,  dan  umum  digunakan  dalam praktek.  Berikut  ini  adalah  tahap-tahap algoritma K-Means clustering :
1. Input data  yang  digunakan  dalam clustering .  Data  ini  digunakan untuk  menentukan  nilai  rata-rata data  point yang  berada  dalam  satu
cluster dan  menentukan  jarak  dari setiap data point ke centroid .
2. Alokasi  ke Cluster secara  acak, dalam  tahap  ini  pertama  kalinya data  point dialokasikan  ke cluster secara  acak  tanpa  ada  kriteria tertentu.
3. Hitung centroiddata point yang ada pada  setiap cluster .  Nilai centroid pada k-means digunakan  sebagai pusat cluster .  Dengan  menentukan anggota cluster secara  acak  pada tahap  sebelumnya,  maka  terbentuk iterasi  awal  sebagai  pusat cluster acak.
4. Alokasi  ke centroid terdekat,  pada tahap  ini  hasil centroid dari  setiap cluster sudah  diketahui,  kemudian datapoint dialokasikan pada centroid terdekat  berdasarkan  nilai jarak similarity data point terhadap centroid .  Jarak similarity dari data point ke centroid pada  masing- masing cluster diperoleh  dari  per- hitungan Euclidean  Distance .  Ke- mudian nilai jarak setiap data point ke centroidcluster dibandingkan, dan data point menjadi anggota dari cluster berdasarkan jarak data point ke centroid terdekat.
5. Konvergen,  mengalokasikan data point ke centroid dengan nilai jarak terdekat,  dengan  menguji  apakah cluster yang  terbentuk  telah  mem- bentuk cluster yang konvergen atau tidak. Cluster dinyatakan  konver- gen  jika  anggota  dari  masing-
masing cluster yang terbentuk tidak mengalami  perubahan  anggota.  Te- tapi  jika  masih  terjadi  perubahan anggota cluster , maka akan kembali dilakukan tahapan menghitung cen- troid dari  masing-masing cluster yang  terbentuk  dan  diikuti  dengan perhitungan  nilai similarity ke cen- troid yang  baru  terbentuk.  Proses tersebut terus berulang sampai hasil cluster konvergen.

## PEMBAHASAN
Pada  pembahasan  akan  dibahas hasil  analisis  kebutuhan  fungsional, analisis  sistem,  dan  analisis  dengan algoritma K-means.

## Analisis Kebutuhan Fungsional
Kebutuhan  fungsional  memiliki cakupan  aspek  bagaimana  sistem  dapat berelasi  dengan  perangkat  lunak,  dan bagaimana  perilaku  sistem  pada  situasi tertentu.  Kebutuhan  fungsional  tersebut antara lain :
1. Memasukan  data  peserta  didik  ke dalam database .
2. Mengambil  data  nilai  akademik peserta didik dan gaji orang tua yang sudah  ada  untuk  dihitung  dengan metode k-means .
3. Menampilkan  hasil  pengelompokan dalam bentuk tabel.

## Analisis Sistem Berjalan pada   SMAN 16 Bekasi
Pada  saat  melakukan  observasi langsung  ke  SMAN  16  Bekasi  yang beralamatkan di jalan Tol Jor, Jatimelati, Pondok  Melati,  Bekasi.Diamati  bahwa dalam  memprediksi  calon  penerima beasiswa  SMAN  16  Bekasi  belum memiliki  sebuah  sistem  yang  khusus ditujukan  untuk  melakukan  pengelom- pokan  berdasarkan  data-data  peserta didik.Proses  pengelompokan  data  peserta didik  di  SMAN  16  Bekasi  terdiri  dari beberapa  tahapan.  Tahap  yang  pertama
adalah  mengumpulkan  data  peserta  didik berdasarkan nilai akademik.Tahapan beri- kutnya  adalah  data  nilai  akademik tersebut  diseleksi  secara  manual,  lalu apakah  sesuai  kriteria  atau  tidak,  jika  ya maka lulus.
Analisis dengan Algoritma K-Means Dalam  algoritma k-means banyak- nya cluster ditentukan  terlebih  dahulu, dengan  syarat  banyaknya cluster harus lebih  kecil  dari  banyaknya  data  (k<n). Banyaknya cluster pada  aplikasi data mining ini  adalah  2  (k=2).  Selanjutnya menentukan centroid awal dengan metode mengambil  data  dari data  point secara acak. Centroid merupakan  titik  tengah suatu cluster yang  berupa  nilai,  dalam algoritma k-means untuk  menentukan centroid awal ditentukan dengan mengambil data point secara acak (Tabel 1).
Sebanyak  lima data  point diambil sebagai sample dengannilai dan gaji orang tua  yang  dikelompokan  diidentifikasi sebagai  kelompok  nilai  dan  kelompok gaji.  Digunakan  kelompok  nilai  dan kelompok  gaji  agar  memudahkan  dalam
perhitungan  jarak  data  dengan centroid dengan  menggunakan  rumus euclidean distance .  Kelompok  nilai  dan  kelompok gaji  harus  sama  jumlahnya,  dan  untuk memudahkan perhitungan diberikan kelompok  nilai  dan  kelompok  gaji sebanyak  1  –  4  kelompok  yang  masing- masing dibandingkan (Tabel 2).
C1  merupakan centroid pada cluster pertama,  dan  C2  merupakan  centroid pada cluster dua  yang  ditentukan  secara acak.  Setelah centroid awal  ditentukan, menghitung  jarak  data  dengan centroid menggunakan  rumus euclidean  distance . Menghitung jarak data dengan centroid awal :
d(x 1, c 1 ) = √ (3 - 3) 2 + (1 - 1) 2 = 0 d(x 2, c 1 ) = √ (3 - 3) 2 + (1 - 1) 2 = 0 d(x 3, c 1 ) = √ (3 - 3) 2 + (1 - 1) 2 = 0 d(x 4, c 1 ) = √ (3 - 3) 2 + (1 - 1) 2 = 0 d(x 5, c 1 ) = √ (3 - 3) 2 + (2 - 1) 2 = 1 d(x 1, c 2 ) = √ (3 - 3) 2 + (1 - 2) 2 = 1 d(x 2, c 2 ) = √ (3 - 3) 2 + (1 - 2) 2 = 1 d(x 3, c 2 ) = √ (3 - 3) 2 + (1 - 2) 2 = 1 d(x 4, c 2 ) = √ (3 - 3) 2 + (1 - 2) 2 = 1 d(x 5, c 2 ) = √ (3 - 3) 2 + (2 - 2) 2 = 0
Tabel 1. Data Point
No Kel. Nilai Kel. Gaji 1 3 1 2 3 1 3 3 1 4 3 1 5 3 2 Tabel 2. Centroid Awal Kel. Nilai Kel. Gaji C1 3 1 C2 3 2
Tabel 3. Hasil Perhitungan Jarak Awal No Kel. Nilai Kel. Gaji DC1 DC2 C1 C2 1 3 1 0 1 V 2 3 1 0 1 V 3 3 1 0 1 V 4 3 1 0 1 V 5 3 2 1 0 V Tabel 4. Centroid Pengulangan ke-1 Kel. Nilai Kel. Gaji C1 3 1 C2 3 2 Tabel 5.Hasil Perhitungan Jarak Pada Pengulangan ke-1 No Kel. Nilai Kel. Gaji DC1 DC2 C1 C2 1 3 1 0 1 V 2 3 1 0 1 V 3 3 1 0 1 V 4 3 1 0 1 V 5 3 2 1 0 V
Hasil  perhitungan  jarak  antara datapoint dengan centroid awal  dengan menggunakan  rumus euclidean  distance , dan  untuk  mencari cluster pertama  atau dua dapat dilihat pada data yang memiliki nilai  terkecil,  hasil  perhitungan  jarak didefinisikan  sebagai  DC1  dan  DC2 (Tabel 3).
Hasil  perhitungan  jarak data  point dengan centroid awal  dihasilkan,  jika DC1  <  DC2  maka  masuk  ke cluster pertama  (C1).  Namun  jika    DC2<  DC1 maka  masuk  ke cluster dua  (C2).  Untuk centroid selanjutnya ditentukan berdasar- kan  data  yang  diambil  dari  rata-rata masing-masing cluster (Tabel 4).
Menghitung  jarak  data  dengan centroid pada pengulangan ke-1 : d(x 1, c 1 ) = √ (3 - 3) 2 + (1 - 1) 2 = 0 d(x 2, c 1 ) = √ (3 - 3) 2 + (1 - 1) 2 = 0 d(x 3, c 1 ) = √ (3 - 3) 2 + (1 - 1) 2 = 0
d(x 4, c 1 ) = √ (3 - 3) 2 + (1 - 1) 2 = 0 d(x 5, c 1 ) = √ (3 - 3) 2 + (2 - 1) 2 = 1 d(x 1, c 2 ) = √ (3 - 3) 2 + (1 - 2) 2 = 1 d(x 2, c 2 ) = √ (3 - 3) 2 + (1 - 2) 2 = 1 d(x 3, c 2 ) = √ (3 - 3) 2 + (1 - 2) 2 = 1 d(x 4, c 2 ) = √ (3 - 3) 2 + (1 - 2) 2 = 1 d(x 5, c 2 ) = √ (3 - 3) 2 + (2 - 2) 2 = 0
Implementasi
a. Tampilan Login
Pada  saat  aplikasi  dijalankan, proses login adalah  proses  pertama  yang dijalankan untuk memastikan yang meng- gunakan aplikasi adalah guru dari SMAN 16  Bekasi.  Tampilan  login  dapat  dilihat pada  Gambar  1.  Halaman  ini  memiliki dua button yaitu, login dan sign  up .  Jika seorang  guru  belum  terdaftar  diharuskan melakukan proses sign up terlebih dahulu untuk bisa menggunakan aplikasi.
Gambar 1. Tampilan Proses Login
Gambar 2. Tampilan Proses Sign Up Gambar 3. Tampilan Kelompok Data b. Tampilan Sign Up
Sign  Up merupakan  proses  untuk melakukan  pendaftaran  yang  ditujukan hanya  untuk  guru  di  SMAN  16  Bekasi, agar  program  aplikasi data  mining ini tidak sembarang pengguna yang
menggunakannya.  Proses  ini  berisi  data guru seperti id guru, nama, username , dan password yang  digunakan  untuk  proses login yang dapat dilihat pada Gambar 2.
c. Tampilan Beranda Setelah login ,  akan  tampil  halaman beranda  yang  merupakan  halaman  utama pada aplikasi data mining . Pada halaman utama  terdapat  limamenu,  yaitu  menu
kelompok,  menu  data,  menu  tentang, menu bantuan, dan menu keluar.

## d. Tampilan Pengelompokan Data
Pada tampilan pengelompokan data adalah dimana proses pengelompokan da- ta  peserta  didikdilakukan,  data  ditampil- kan  sesuai  dengan  kebutuhan  guru  di SMAN  16  Bekasi.  Setelah  data  ditam- pilkan  guru  dapat  melakukan  proses pengelompokan data tersebut berdasarkan nilai  akademik  dan  gaji  orang  tua  untuk mendapatkan hasil yang akurat siapa saja peserta  didik  yang  diprediksi  menda- patkan  program  beasiswa  untuk  melan- jutkan sekolah tingginya.
Gambar 4.Tampilan Halaman Data
Gambar 5.Tampilan Form Muat Data
Gambar 6. Tampilan File Direktori Komputer
e. Tampilan Data Pada  Halaman  data,  semua  data peserta didik ditampilkan, dan guru dapat mengolah  data  peserta  didik,  seperti memuatdata  dari file .csv  ke  MySQL yang  digunakan  untuk  memasukan banyak  data,  sehingga  lebih  cepat  dan mudah.  Selain  itu,  dapat  melakukan tambah  data  dan  ubah  data  secara  satu persatu, serta hapus data secara langsung semua  data  atau  secara  satu  persatu (Gambar 4).
Pada  Gambar  6,  data  yang  dima- sukan dari file .csv sehingga dapat mela- kukan  proses  tambah  data  dengan  data yang sudah ada di sekolah. Pada tampilan
form muatdata  terdapat  dua button ,  yaitu button memuat  data  ke  MySQL  dan button cari. Button cari  membuka file direktori  di  komputer  untuk  mencari file .csv,  sedangkan button memuat  data  ke MySQL  untuk  memproses file .csv  yang dimasukan ke database MySQL.
f. Tampilan Hapus Data
Tampilan ini menjelaskan mengenai proses  penghapusan  data  peserta  didik yang  dapat  dilakukan  secara  langsung semua data atau secara satu persatu. Pada tampilan  hapusdata  terdapat  dua button dan satu textfield seperti pada Gambar 7.
Gambar 7. Tampilan Hapus Data
Gambar 8. Tampilan Tentang
Gambar 9. Tampilan Bantuan

## g. Tampilan Tentang
Pada  halaman  tentangmenjelaskan mengenai  program  aplikasi data  mining yang  digunakan  untuk  proses  penge- lompokan  data  peserta  didik  berdasarkan nilai  dan  gaji  orang  tua  seperti  padda Gambar 8.

## h. Tampilan Bantuan
Tampilan  bantuan  ini  menjelaskan mengenai  prosedur  dalam  menjalankan aplikasi data  mining ,  seperti  fungsi-
fungsi pada button yang tersedia di dalam aplikasi.

## SIMPULAN
Berdasarkan  pada  analisis  dan pembahasan  di  bab  sebelumnya,  maka dapat diambil kesimpulan bahwa pembuatan  aplikasi  pengelompokandata peserta  didik  berdasarkan  nilai  dan  gaji orang tua dengan menggunakan algoritma K-Meansclustering telah  berhasil  dibuat. Dengan  menggunakan  algoritma  ini membantu  guru  dalam  memproses  data
nilai akademik dan gaji orang tua peserta didik  sehingga  dalam  menentukan  calon penerima  beasiswa  dapat  dengan  mudah diprediksi,  dan  menghindari  kesalahan dalam  proses  seleksinya.  Bahasa  yang digunakan  dalam  mengembangkan  apli- kasi ini adalan bahasa pemrograman Java dengan MySQL sebagai basis datanya.
Aplikasi ini telah diuji coba dengan menggunakan  metode black  boxtesting . Uji  coba  yang  dilakukan  yaitu  pada fungsi  halaman login , sign  up ,  halaman beranda,  halaman  kelompok  data  peserta didik,  dan  halaman  data  peserta  didik. Hasil dari pengujian pada setiap halaman ini,  semua  halaman  berhasil  dijalankan dengan baik.
Berdasarkan  hasil  kuisioner  yang dibagikan  kepada  10  responden  secara acak  bahwa  dengan  adanya  aplikasi data mining dalam  memprediksi  beasiswa  ini membantu guru dalam melakukan seleksi data  peserta  didik  dalam  memprediksi calon  penerima  beasiswa,  hal  ini  ditun- jukan dengan hasil dari User Acceptance Test yang  menghasilkan  sikap  guru sangat positif terhadap aplikasi ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.S Rosa dan Salahuddin M. 2011. “ Modul  Pembelajaran  Rekayasa Perangkat  Lunak  (Terstruktur  dan Berorientasi  Objek) ”.Bandung  : Modula.
[2]  Bertens,  K.  2002.“ Etika ”.Jakarta  : Gramedia Pustaka.
[3]  Djaali. 2008. “ Skala likert ” . Jakarta: PustakaUtama.
[4]  Dunham, M.H. 2003. “ Data mining introductory  and  advanced  topics ”. Upper  Saddle  River,  NJ:  Pearson Education, Inc.
[5]  Efraim,  Turban.  Rainer,  Kelly  R dan Potter, Richard.
2005. “ Introduction to Information Technology ”.  3rd  Edition.USA  :
John Willey & Sons, Inc.
[6]  Hariyadi,  Teguh.  Suprayogi.  2012. “ Penerapan  Algoritma  K-Means Untuk  Pengelompokan  Data  Nilai Siswa ”.  Semarang  :  Universitas
Dian Nuswantoro. [7]  Hariyanto, Bambang. 2011. “ Esensi-esensi Bahasa Pemrograman  JAVA ”.  Bandung  :
Informatika. [8]  HM, Jogiyanto. 2003. “ Analisis dan Desain Sistem Informasi ”. Yogyakarta : ANDI [9]  Iswari,  Ni  Made  Satvika.  2015.
“ Review Perangkat Lunak StarUML Berdasarkan Faktor Kualitas McCall ”. Universitas  Multimedia Nusantara. Volume : 7 , No. 1,
http://library.umn.ac.id/jurnal/index.ph p/paper/show_paper/224 , April 2016.
[10] Maimon,  O.  dan  Last,  M.  2000. “ Knowledge  Discovery  and  Data Mining,  The  Info-Fuzzy  Network (IFN)  Methodology ”.  Dordrecht:
Kluwer Academic. [11]  Mulyana, Rohmat. 2004. “ Mengartikulasikan Pendidikan Nilai ”.Bandung : Alfabeta CV.
[12]  Murniasih,  Erny.  2009.  ” Buku Pintar  Beasiswa ”,  Jakarta  :  Gagas Media
[13]  Nety,  Cofriyanti  Ervi,  dan  Angraini Renni.  2003.  ” Perancangan  Aplikasi Rental Mobil Pada CV Karya Bersama Palembang ”. STMIK-MDP.
[14]  Ong,  Johan  Oscar,  " Implementasi
Algoritma  K-Means  Clustering untuk
Menentukan Strategi Marketing  President  University, " Jurnal  Ilmiah  Teknik  Industri,  vol. 12,
no.
1,
http://journals.ums.ac.id/index.php/
jiti/article/download/651/392 ,  Juni 2013.
[15]  Pratama,  I  Putu  Agus  Eka.  2014. “ Sistem
Informasi dan Implementasinya ”. Bandung : Informatika.
[16]  Raharjo,  Budi.  2011.  ” Belajar Otodidak Membuat Database
Menggunakan  MySQL ”.  Bandung  :
Informatika.
[17]  Rizky.  2011.  “ Konsep  Dasar Rekayasa Perangkat Lunak ”. Jakarta : PT Prestasi Pustakarya.
[18]  Sulianta, Feri. 2008. “ Seri Referensi Praktis  Manajemen  IT “.  Jakarta  :
PT Elex Media Komputindo. [19]  Syukriyawati,  Gusnia,  et  al.  2012. “ Penerapan metode k-mean clustering  untuk  pengelompokan mahasiswa  universitas  brawijaya tahun  2012 ”.Malang  :  Universitas Brawijaya.