## Implementasi Rapidminer Untuk Menentukan Siswa Unggulan Menggunakan Metode K-Means
Nabella Rosyefa Wahyudi 1 , Yunianita Rahmawati 2 , Suprianto 3
1,2,3 Fakultas Sains dan Teknologi, Teknik  Informatika, Universitas Muhammadiyah, Sidoarjo, Indonesia,
E-mail: 1 nabella2407@gmail.com, 2 yunianita@umsida.ac.id, 3 suprianto@umsida.ac.id (* : corresponding author)

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan Metode K-Means dan RapidMiner dalam mengidentifikasi siswa unggulan berdasarkan nilai mata pelajaran Matematika, IPA, dan IPS di SMP Negeri 11 Sampit. Dengan dataset yang terdiri dari 24 atribut dan 31 data siswa, Metode K-Means berhasil mengelompokkan siswa berdasarkan kemiripan  nilai  yang siswa tersebut peroleh.  Hasil evaluasi  model  menunjukan bahwa nilai cluster terbaik berjumlah 2 cluster . Penggunaan Metode K-Means dalam penelitian ini merupakan solusi untuk kesulitan dalam menentukan siswa unggulan di SMP Negeri 11 Sampit karena kemampuan siswa cenderung  seimbang  di  setiap  semester.  Penelitian  ini  memberikan  wawasan  bahwa  Metode  K-Means efektif dalam menentukan siswa unggulan dan dapat menjadi alat yang berguna dalam evaluasi Pendidikan.
Kata kunci : RapidMiner, K-Means, Siswa, Akademik

## Abstract
This research aims to apply the K-Means Method and RapidMiner in identifying superior students based on the scores of Mathematics, Science, and Social Studies subjects at SMP Negeri 11 Sampit. With a dataset consisting of 24 attributes and 31 student data, the K-Means Method successfully clusters students based on the similarity of the grades the students obtained. The model evaluation results show that the best cluster value is 2 clusters. The use of the K-Means Method in this study is a solution to the difficulty in determining superior students at SMP Negeri 11 Sampit because students' abilities tend to be balanced in each semester. This research provides insight that the K-Means Method is effective in determining superior students and can be a useful tool in educational evaluation.
Keywords : RapidMiner, K-Means, Student, Academic

## 1. PENDAHULUAN
Di  era  globalisasi  saat  ini,  cara  belajar  siswa  sangat  bergantung  pada  kehadiran  media teknologi  informasi.  Hal  ini  mencerminkan  karakteristik  siswa  abad  ke-21  yang  memegang kendali,  lebih  menyukai  beragam  pilihan  pembelajaran,  dan  menikmati  kolaborasi  teknis  [1]. Pentingnya  media  yang  dihasilkan  teknologi  dapat  menjadi  sumber  peningkatan  standar  mutu pendidikan  dan  sekolah.  Pendidikan  memegang  peranan  penting  dalam  kehidupan  manusia, menciptakan  kondisi  bagi  individu  untuk  mengekspresikan  bakat,  inovasi  sebagai  salah  satu faktor  penunjang  mutu  pendidikan  di  Indonesia.  Setiap  sekolah  berupaya  untuk  meningkatkan mutu sekolahnya melalui pengelompokan siswa unggulan yang didasari kemampuan siswa dan kriteria sekolah.
Pengelompokan siswa unggulan, secara umum ditentukan melalui nilai siswa pada setiap mata pelajaran di kelas . Objek penelitian ini menggunakan data nilai siswa kelas 7 SMP Negeri 11 Sampit. Berdasarkan hasil observasi yang dilakukan bahwa SMP Negeri 11 Sampit mengalami kesulitan  untuk  menentukan  perwakilan  siswa  lomba  seperti  lomba  OSN  (Olimpiade  Sains Nasional)  karena  kemampuan  siswa  SMP  Negeri  11  Sampit  di  setiap  generasi  cenderung seimbang.  Selain  itu  penempatan  siswa  unggulan  dapat  berubah  menyesuaikan  nilai  yang diperoleh  siswa  setiap  semester. Salah  satu  solusi  yang  dapat  dilakukan  pada  SMP  Negeri  11 Sampit yaitu dengan menerapkan metode data mining clustering . Salah satu jenis teknik dalam data mining clustering adalah Metode K-Means.  Metode ini berfungsi untuk  membagi data ke dalam cluster-cluster sehingga  yang serupa akan dikelompokkan ke dalam cluster yang sama, sementara data yang berbeda akan dikelompokkan dalam cluster yang serupa dengan data tersebut [2] .
Penelitian ini akan melakukan pengelompokan data siswa dengan menerapkan Metode K- Means yang memiliki tingkat keakuratan tinggi, hal ini dibuktikan dalam paper [3] yang berjudul ‘Analisis Algoritma K-Means dan K-Medoids Untuk Cluster ing  Data  Kinerja  Karyawan  Pada Perusahaan Perumahan Nasional’. Selain itu, penerapan Algoritma K-Means lebih mudah dan sederhana serta sering digunakan pada proses data mining [4],[5]. Algoritma K-Means merupakan salah satu jenis algoritma clustering dalam mengelompokkan data dengan menentukan titik pusat cluster terdekat  [6].  Penerapan  metode  ini  termasuk  metode  berulang  yang  sederhana  karena metode  ini  cenderung flexible dan  tidak  memakan  waktu  lama  [7].  Algoritma  K-Means  juga dipahami meminimalkan banyak kesalahan [8].
Penelitian terdahulu juga telah menjelaskan tentang Algoritma K-Means seperti paper [9] yang  berjudul  ‘Implementasi  Algoritma  K-Means Clustering dalam  Penentuan  Siswa  Kelas Unggulan’, penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan siswa pada kelas yang lebih tinggi dengan  mengimplementasikan  Metode  K-Means Clustering .  Kemudian,  penelitian  yang  telah dijelaskan  oleh  Reno  Supardi  dalam  paper  [10],  penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu pelaporan  penjualan  di Toko  Edelwis.  Selanjutnya,  penelitian  yang  telah dijelaskan  oleh  Putra Primanda  dalam  paper  [11],  penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu  mengklastering  kelas unggulan dengan menerapkan Metode K-Means. Selanjutnya paper [12], penelitian ini bertujuan memudahkan  proses  klasterisasi  untuk  memantau  perkembangan  kemakmuran  masyarakat  di Daerah Aceh. Serta penelitian yang telah di jelaskan oleh Suraya dalam paper [13], penelitian ini bertujuan untuk membantu mengklastering IPK (Indeks Prestasi Mahasiswa) dengan menerapkan Algoritma K-Means.  Penelitian sebelumnya yang bertujuan untuk mengelompokkan siswa yang unggul dengan mengimplementasikan algoritma K-Means telah dilakukan di berbagai lembaga pendidikan,  namun  penelitian  saya  hanya  terfokus  pada  SMP  Negeri  11  Sampit,  dimana pengimplementasian  Algoritma  K-Means  menggunakan  RapidMinner  belum  dilakukan sebelumnya disana. Penelitian ini mengisi kesenjangan dalam literatur dengan memberikan lebih banyak informasi tentang penentuan siswa yang unggul di suatu institusi tertentu.
Berdasarkan pemaparan di atas, kajian ini bertujuan yaitu untuk mempermudah SMP 11 SAMPIT dalam  mengelompokkan siswa unggulan sebagai bahan evaluasi meningkatkan mutu sekolah  serta  membuktikan  tingkat  keakuratan  performa cluster  Davies  Bouldin  Index (DBI). Penelitian  ini  menggunakan tools RapidMiner  untuk  mempermudah  perhitungan  pada  data mining. Untuk mencapai tujuan tersebut maka dibuatlah solusi yaitu implementasi Rapidminer untuk menentukan siswa unggulann menggunakan metode k-means.

## 2. METODE PENELITIAN
Peneliti  melakukan  serangkaian  proses  di  mana  setiap  proses  berpotensi  membantu penelitian ini menjadi lebih mudah. Diagram alur penelitian dari tahapan proses ditunjukkan oleh Gambar 1:
Gambar 1. Alur Penelitian
Pada  Gambar  1  menampilkan  langkah  mengidentifikasi,  merumuskan  dan  memahami permasalahan yang akan diteliti, salah satunya yaitu dengan melakukan studi literatur, selanjutnya mengumpulkan data berupa data nilai siswa kelas 7. Data yang terkumpul sebanyak  31 siswa.
Kemudian,  melakukan  analisis  hasil  dengan  menerapkan  Metode  K-Means  pada  setiap  data hingga menemukan hasil akhir.

## 2.1. Metode Pengambilan data
Metode  pengumpulan  data  kuantitatif  meliputi  dokumentatif,  yaitu  mengumpulkan  data nilai keseluruhan siswa kelas VII yang akan diteliti.

## 2.2. Data Mining
Data  mining  merupakan  proses  yang  menerapkan matematika,  berbagai  teknik    statistik, kecerdasan  buatan  yang  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  dan  mengekstraksi  data/  informasi berharga  dari  sekumpulan  data  yang  lebih  besar  [14].  Data  mining  memiliki  beberapa  teknik seperti clustering , analisis regresi, text mining dan lain lain.
2.3. Davies Bouldin Indeks (DBI) Evaluasi  DBI  ( Davies  Bouldin  Index) perlu  dilakukan  untuk  mencari cluster terbaik  dari metode clustering. Nilai performance proses clustering akan semakin baik apabila nilai tersebut semakin kecil [15]. DBI berperan cukup penting dalam penelitian ini karena dengan DBI, peneliti dapat mengetahui kevalidan tingkat peforma K-Means dalam menentukan K ( cluster ).

## 2.4. Metode K-Means
Metode K-Means merupakan metode clustering yang mengelompokkan data   yang    mirip satu  sama  lain  ke  dalam cluster yang  sama.  Data  yang  memiliki  kemiripan  atau  sama dikelompokkan ke dalam satu cluster dan yang berbeda akan dikelompokkan ke cluster yang lain. [16]. Berikut adalah gambaran umum proses clustering Algoritma K-Means :
a. Menentukan jumlah K ( cluster).
b. Memilih titik pusat cluster ( centreoid) secara acak. Titik centreoid ditentukan acak sesuai dengan jumlah cluster .
c. Menghitung jarak setiap cluster dengan menggunakan rumus Euclidean Distance. Rumus ini menghitung selisih data dengan titik centreoid lalu menjumlahkan tiap data tersebut. Rumus Euclide  Distance ditunjukkan oleh Gambar 2.
Gambar 2. Rumus Euclidean Distance
Keterangan Gambar 2  :
 Σ 𝑖=1 𝑛 , i=1 bermakna bahwa perhitungan penjumlahan dimulai dari atribut pertama hingga n, n merupakan jumlah total dari atribut data yang akan dihitung.
 (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 , 𝑥 𝑖 merupakan data awal dari atribut pertama dan nilai dari 𝑦 𝑖 merupakan hasil rata rata dari semua data cluster pada iterasi ke-2 dan seterusnya.
d. Memperbarui titik pusat cluster (centreoid).
Rumus mencari titik pusat cluster ditunjukkan pada Gambar 3 .
Gambar 3. Rumus memperbarui centreoid Keterangan Gambar 3 :
 𝑛 𝑗 , merepresentasikan jumlah data dari j ( cluster ) yang sudah dialokasikan sebelumnya.
 Σ 𝑖=1 𝑛 𝑗 𝑥 𝑖 ,  i=1  bermakna  bahwa  perhitungan  penjumlahan  dimulai  dari  atribut  pertama hingga 𝑛 𝑗 , 𝑛 𝑗 merupakan jumlah total dari atribut data cluster yang akan dihitung sesuai dengan posisi atribut ke i.
e. Ulangi langkah-langkah 2 dan 3 hingga tidak ada perubahan yang signifikan dalam proses pengelompokan data.

## 2.5. Datasheet (Data Nilai Siswa)
Gambar 4. Datasheet (Data Nilai Siswa)
Datasheet nilai siswa kelas 7 yang akan dikelola ditampilkan pada Gambar 4. Dataset yang diolah memiliki 24 attribute sama seperti Nama, Agm_PA, Agm_KA, PPkn_PA, PPkn_KA, Bind_PA, Bind_KA,  Mat_PA,  Mat_KA,  IPA_PA,  IPA_KA,  IPS_PA,  IPS_KA,  Bing_PA,  Bing_KA, Seni_PA,  Seni_KA,  Jas_PA,  Jas_KA,  Pra_PA,  Pra_KA.  Dataset  memiliki  jumlah  data  siswa sebanyak 31 data. Dataset ini diperoleh dari guru kurikulum kelas 7 SMP Negeri 11 Sampit.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  perhitungan  penerapan  Metode  K-Means  untuk  menentukan  siswa  unggulan  ini dilakukan  menggunakan tools RapidMiner.  Proses  perhitungan  ini  hanya  berfokus  pada  mata pelajaran yang diujikan OSN (Olimpiade Sains Nasional) saja seperti Matematika, IPA dan IPS. Berikut  hasil  dan  pembahasan  yang  sudah  dilakukan  oleh  peneliti  dengan  menggunakan tools yang sudah dijelaskan sebelumnya.

## 3.1 Data Selection
S etelah semua data terkumpul, tahapan yang perlu dilakukan selanjutnya yaitu menyeleksi attribute yang akan digunakan dalam pengimplementasian Algoritma K-Means. Tahapan seleksi data  dalam  rapidminer  dapat  menggunakan  operator select  atttibute .  Fitur  ini  berfungsi  untuk memilah  keseluruhan  atribut  data  yang  dibutuhkan  oleh  operator  perhitungan.  Proses  tahapan seleksi atribut dari datasheet nilai siswa kelas 7   SMP 11 Sampit ditunjukkan oleh Gambar 5. Proses seleksi data kelas 7 menggunakan operator select attribute pada RapidMiner. Data tersebut memiliki  21 attribute yaitu  Nama,  Agm_PA,  Agm_KA,  PPkn_PA,  PPkn_KA,  BInd_PA, BInd_KA,  Mat_PA,  Mat_KA,  IPA_PA,  IPA_KA,  IPS_PA,  IPS_KA,  Bing_PA,  Bing_KA, Seni_PA, Seni_KA, Jas_PA, Jas_KA, Pra_PA, Pra_KA Atribut nama diubah menjadi tipe data id untuk mempermudah proses pengelolahan data. Setelah diubah, atribut tersebut akan terhitung sebagai label objek yang akan diteliti.
Gambar 5. Proses seleksi atribut data kelas 7
3.2 Pre-Processing
S etelah  proses  seleksi  data  nilai  selesai,  langkah  berikutnya  adalah  melakukan pre - processing data  pada  hasil  dari  tahapan  sebelumnya. Pre-Processing bertujuan  untuk membersihkan data yang tidak perlu digunakan/ data kosong/ data ganda dan sejenisnya. Proses tahapan Pre-Processing dari datasheet nilai siswa kelas 7 SMP 1 Sampit ditunjukkan oleh Gambar 6.
Gambar 6. Proses Pre-Processing data kelas 7
Pada Gambar 6 ditampilkan stastitika hasil seleksi data kelas 7 setelah dilakukan running di software Rapid Minner. Data kelas 7 memiliki 2 atribut spesial dan 31 example di mana atribut Nama masuk ke dalam salah satu atribut spesial karena memiliki tipe polynominal yang tidak bisa diolah dengan perhitungan Algoritma K-Means.
3.3 Tranformation Data
S etelah  tahapan pre-processing selesai,  langkah  berikutnya  adalah  melakukan tranformation data pada hasil dari tahapan sebelumnya. Transformation data merupakan proses mengubah  /  memanipulasi  data  mentah  menjadi  lebih  sesuai  untuk  dianalisis. Proses  tahapan transfarmation data dari datasheet nilai siswa kelas 7 SMP 11 Sampit ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Proses Transformation Data Data kelas 7
Pada  tahapan  Transformation  data,  hasil  data  yang  didapat  sudah  berupa  integer/  angka sehingga pada tahapan ini tidak ada perlu diubah karena memenuhi syarat penerapan Algoritma K-Means .

## 3.4 Data Mining
Setelah  melalui  tahapan Transformation data.  Langkah  berikutnya  yaitu  melakukan tahapan data  mining pada  hasil  dari  tahapan  sebelumnya. Proses  tahapan Data  Mining dari datasheet  nilai  siswa  kelas  7  SMP  11  Sampit  ditampilkan  pada  Gambar  8, proses clustering dilakukan menggunakan tools RapidMiner . Proses tersebut menggunakan 2 - 4 cluster berbeda yang bermaksud untuk membandingkan nilai cluster lalu mencari nilai yang terbaik dari setiap cluster . Sebelum proses cluster dilakukan, data akan dibaca menggunakan operator read excel lalu selanjutnya dilakukan proses seleksi atribut menggunakan operator select attribute .
Gambar 8. Proses Clustering pada data kelas 7

## 3.5 Analisis Cluster
Hasil cluster dari proses penerapan Metode K-Means untuk menentukan siswa unggulan menggunakan  Rapidminner dari datasheet nilai  siswa  kelas  7  yang  sudah  dilampirkan sebelumnya ditunjukkan pada Gambar 9.  Hasil pemodelan jumlah cluster yang terbentuk dari perhitungan Metode  K-Means di kelas 7, dimana cluster 0 mendapatkan 30 data dan cluster 1 mendapatkan 1 data. Cluster 0 merupakan representasi dari siswa unggul dan cluster 1 merupakan representasi  dari  siswa  bukan  unggulan  dari  seluruh  mata  pelajaran.  Tampilan  hasil  dari keseluruhan  data  yang  sudah  melalui  tahapan  Clustering  menggunakan  Metode  K-Means ditunjukkan pada Gambar 10.
Gambar 9. Hasil Cluster Kelas 7
Gambar 10. Data Hasil Cluster Kelas 7
Data  yang  ditampilkan  pada  Gambar  10  dapat  digambarkan  juga  dengan  grafik  untuk diketahui perankingan data di setiap mata pelajarannya Berikut tampilan grafik perankingan data kelas 7 dapat dilihat pada Gambar 10.

## 3.5.1 Mata Pelajaran Matematika
Gambar 11. Grafik Ranking Nilai Mata Pelajaran Matematika Kelas 7
Pada Gambar 11 diketahui secara visual dari grafik bahwa siswa dengan nama M. Rasya Hafiz Abdillah, Marcelo Saint Rahafel, Piffriyah, Qisti Nisa Fadilla dan Windy Triyani menjadi siswa paling unggul pada mata pelajaran Matematika dibandingkan temannya yang lain.

## 3.5.2 Mata Pelajaran IPA
Gambar 12. Grafik Ranking Nilai Mata Pelajaran IPA Kelas 7
Pada Gambar 12 diketahui secara visual dari grafik bahwa siswi dengan nama Qisti Nisa Fadilla menjadi siswa paling unggul pada mata pelajaran  IPS dibandingkan temannya yang lain.

## 3.5.3 Mata Pelajaran IPS

## Gambar 13. Grafik Ranking Nilai Mata Pelajaran IPS Kelas 7
Pada Gambar 13 diketahui secara visual dari grafik bahwa siswi dengan nama Qisti Nisa Fadilla dan Piffriyah menjadi siswa paling unggul pada mata pelajaran IPS dibandingkan teman yang lain.

## 3.6 Evaluasi Model
S etelah  proses  seleksi  data  nilai  selesai,  langkah  berikutnya  adalah  melakukan  evaluasi model pada hasil dari tahapan sebelumnya. Setiap pengujian menggunakan algoritma K-Means menghasilkan cluster yang berbeda-beda tergantung pada nilai K yang digunakan. Dalam empat percobaan yang dilakukan, nilai K yang berbeda menghasilkan hasil yang berbeda pula. Berikut dibawah ini hasil nilai pengujian performance data kelas 7 yang paling baik yang ditampilkan pada Gambar 14 :
Gambar 14. Hasil Nilai pengujian Performance data Kelas 7
Mengacu tabel hasil pengujian performa K-2 hingga K-5 (K = Jumlah Cluster) pada Tabel 1, dijelaskan bahwa cluster yang cocok untuk diterapkan dalam proses perhitungan sebelumnya yaitu sejumlah 2 kluster dengan perolehan nilai  performa sebesar -0,091 karena merupakan nilai terkecil dari nilai performa yang lain.
Tabel 1. Hasil Pengujian Performance data kelas 7 Nilai K Davies Bouldin Index (DBI) 2 -0.091 3 -0,866 4 -0,681 5 -0,906

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan oleh peneliti, dapat ditarik kesimpulan bahwa  penerapan  Metode  K-Means  menggunakan tools RapidMiner  bekerja  dengan  baik  dan mendapatkan nilai cluster yang akurat. Dari hasil perhitungan menggunakan tools RapidMinner mendapatkan beberapa nama siswa/i kelas 7 yang unggul di mata pelajaran Matematika, IPA dan IPS. Siswa yang Bernama M. Rasya Hafiz Abdillah, Marcelo Saint Rahafel, Piffriyah, Qisti Nisa Fadilla dan Windy Triyani unggul di mata pelajaran Matematika, Siswi yang bernama Qisti Nisa Fadilla unggul di mata pelajaran IPA dan Siswi yang bernama Qisti Nisa Fadilla dan Piffriyah unggul  di  mata  pelajaran  IPS.  Pada  penelitian  selanjutnya  diharapkan  penelitian  ini  dapat dikembangkan  serta  direalisasikan  dalam  bentuk  aplikasi/website  sehingga  mempermudah pengguna untuk menerapkan Metode K-Means selain menggunakan tools RapidMinner.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. D. Laksana, “Pentingnya Pendidikan Karakter dalam Menghadapi Teknologi Pendidikan Abad 21,” Jurnal Teknologi Pembelajaran , vol. 1, no. 01, pp. 14–22, 2021.
[2] F. P. Dewi, P. S. Aryni, and Y. Umaidah, “Implementasi Algoritma K-Means Cluster ing Seleksi  Siswa  Berprestasi  Berdasarkan  Keaktifan  dalam  Proses  Pembelajaran,” JISKA (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) , vol. 7, no. 2, pp. 111–121, 2022.
[3] A.  U.  Fitriyadi,  A.  Kurniawati,  “Analisis  Algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  untuk Cluster ing  Data  Kinerja Karyawan  pada  Perusahaan Perumahan  Nasional,” KILAT ,  vol. 10, no. 1, pp. 157–168, 2021.
[4] Y. P. Sari, A. Primajaya, and A. S. Y. Irawan, “Implementasi Algoritma K-Means untuk Clustering Penyebaran Tuberkulosis di Kabupaten Karawang,” Jurnal INOVTEK Polbeng - Seri Informatika , vol. 5, no. 2, pp. 229-239, 2020.
[5] J.  Hutagalung,  “Pemetaan  Siswa  Kelas  Unggulan  Menggunakan  Algoritma  K-Means Cluster ing,” JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) , vol. 9, no. 1, pp. 606–620, 2022.
[6] D.  Darmansah  and  N.  W.  Wardani,  “Analisis  Pesebaran  Penularan  Virus  Corona  di Provinsi Jawa Tengah Menggunakan Metode K-Means Cluster ing,” JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) , vol. 8, no. 1, pp. 105–117, 2021.
[7] H.  Haviluddin,  et  al.,  “Implementasi  Metode  K-Means  untuk  Pengelompokkan Rekomendasi Tugas Akhir,” Informatika Mulawarman  Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer , vol. 16, no. 1, pp. 13-18, 2021.
[8] S. Hajar, et al, “Penerapan K-Means Cluster ing pada ekspor minyak kelapa sawit menurut negara  tujuan,” Seminar  Nasional  Teknologi  Komputer  &  Sains  (SAINTEKS)  2020 ,  pp. 314–318, 2020.
[9] A. Sulistiyawati and E. Supriyanto, “Implementasi Algoritma K-means Clustring dalam Penetuan Siswa Kelas Unggulan,” Jurnal Tekno Kompak , vol. 15, no. 2, p. 25, 2021.
[10]  R.  Supardi  and  I.  Kanedi,  “Implementasi  Metode  Algoritma  K-Means Cluster ing  pada Toko Eidelweis,” Jurnal Teknologi Informasi , vol. 4, no. 2, pp. 270–277, 2020.
[11]  R.  P.  Primanda,  A.  Alwi,  and  D.  Mustikasari,  “Data  Mining  Seleksi  Siswa  Berprestasi untuk  Menentukan  Kelas  Unggulan  Menggunakan  Metode  K-Means Cluster ing  (Studi Kasus di MTS Darul Fikri),” KOMPUTEK , vol. 5, no. 1, pp. 88-100, 2021.
[12]  M. I. Zuhendra, R. Hidayat, H. Hendrawaty, “Penerapan Data Mining Untuk Klasterisasi Tingkat  Kemiskinan  Berdasarkan  Data  Terpadu  Kesejahteraan  Sosial  (  DTKS  ),” SKANIKA (Sistem Komputer dan Teknik Informatika) , vol. 7, pp. 32–41, 2024.
[13]  D. A. Suraya, Muhammad Sholeh, “Penerapan Metode Cluster ing Dengan Algoritma K- means  Pada  Pengelompokan  Indeks  Prestasi  Akademik  Mahasiswa,” SKANIKA  (Sistem Komputer dan Teknik Informatika) , vol. 6, no. 6, pp. 51–60, 2023.
[14]  D. P. Utomo and M. Mesran, “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit Jantung,” Jurnal Media Informatika Budidarma , vol. 4, no. 2, pp. 437-444, 2020.
[15]  I.  T.  Umagapi,  et  al.,  “Uji  Kinerja  K-Means Cluster ing  Menggunakan  Davies-Bouldin Index  Pada  Pengelompokan  Data  Prestasi  Siswa,” Prosiding  Seminar  Nasional  Sistem Informasi dan Teknologi (SISFOTEK) 7, pp. 303–308, 2023.
[16]  F.  Yunita,  “Penerapan  Data  Mining  Menggunkan  Algoritma  K-Means  Clustring  Pada Penerimaan Mahasiswa Baru,” Jurnal SISTEMASI , vol. 7, no. 3, pp. 238-249, 2018.