Analisis Data Nilai Siswa Kelas 8 Berbasis Nilai Pengetahuan Untuk Menentukan Siswa Berprestasi dengan K- Means Clustering (Kasus SMP Negeri 4 Salatiga)
Denny Agusto Saputra 1 , Magdalena A. Ineke Pakereng 2 1,2,3 Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Indonesia e-mail : 1 672018414@student.uksw.edu, 2 ineke.pakereng@uksw.edu

## Abstract
This study aims to analyze data on grade 8 students who excel at SMP Negeri 4 Salatiga using the K- Means Clustering method. The purpose of this analysis is to identify student group patterns based on student academic achievement. The data used in this research are grade 8 students' grades from SMP Negeri  4  Salatiga.  The  K-Means  Clustering  method  is  used  to  divide  students  into  groups  that  have comfort in academic achievement. The results showed that there were 35 students who received the highest  score  when  presented,  the  results  obtained  were  14.5%,  while  35  students  who  received medium scores when presented, the results obtained were 14.5%, and 172 students who obtained the highest  scores  if  presented,  the  results  obtained  were  71%,  with  the  lowest  score  of  a  total  of  242 students.
Keywords : Clustering, K-Means, Data Mining, Class 8, SMP Negeri 4 Salatiga

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis data nilai siswa kelas 8 yang berprestasi di SMP Negeri 4 Salatiga  menggunakan  metode  K-Means  Clustering.  Tujuan  dari  analisis  ini  adalah  untuk mengidentifikasi  pola  kelompok  siswa  berdasarkan  prestasi  akademik  siswa.  Data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  nilai-nilai  siswa  kelas  8  dari  SMP  Negeri  4  Salatiga.  Metode  K-Means Clustering digunakan untuk  membagi siswa ke dalam kelompok-kelompok yang memiliki kesamaan dalam prestasi akademik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat 35 siswa yang memperoleh nilai tertinggi jika dipresentasikan maka hasil yang diperoleh yaitu 14,5%, sedangkan 35 siswa yang memperoleh  nilai  menengah  jika  dipresentasikan  maka  hasil  yang  diperoleh  yaitu  14,5%,  dan  172 siswa  yang  memperoleh  nilai  tertinggi  jika  dipresentasikan  maka  hasil  yang  diperoleh  yaitu  71%, dengan nilai terendah dari total 242 siswa.
Kata kunci : Clustering, K-Means, Data Mining, Kelas 8, SMP Negeri 4 Salatiga
1. PENDAHULUAN
SMP  Negeri  4  Salatiga  merupakan  salah  satu  sekolah  negeri  tingkat menengah  pertama  di  Kota  Salatiga  yang  terakreditasi  A.  Sekolah  Menengah Pertama  yang  ternama  ini  sering  disingkat  dengan  Nepatsa.  Sekolah  yang beralamat  di  Jalan  Pattimura  No.  47  Salatiga  ini  memiliki  fasilitas  yang  meliputi laboratorium  komputer,  kantin,  koperasi,  toilet,  UKS,  lapangan  upacara,  ruang guru,  ruang kepala  sekolah,  tata  usaha,  ruang BK,  perpustakaan,  ruang OSIS,  dan ruang kurikulum. Tingginya prestasi murid dan minimnya angka murid yang tidak berprestasi mencerminkan keunggulan sektor pendidikan. Sektor Pendidikan kini diharapkan  dapat  bersaing  dengan  memanfaatkan  kemajuan  SI/TI,  yang  dapat menunjang  peningkatan  daya  saing dan  menunjang  operasional  sehari-hari  serta pengambilan  keputusan  strategis.  Secara  umum,  keberhasilan  murid  dievaluasi
berdasarkan  evaluasi  pelajaran  teoritis  dan  praktis,  serta  kehadiran  dan ketidakhadiran  murid  selama  di  dalam  kelas.  Penilaian  dibagi  menjadi  tiga kategori yaitu pengetahuan, bakat, dan sikap. Pengajar menilai semua murid yang mengikuti pelajaran yang diberikan guna mengevaluasi dan menganalisis prestasi belajar murid.
Jumlah data murid terus bertambah setiap tahunnya. Hal ini mengakibatkan akumulasi  data  yang  belum  diolah  secara  baik  digunakan  untuk  mengungkap pengetahuan  dan  informasi  baru  dengan pattern yang  terbentuk  sebagai  hasil akumulasi  data.  Jumlah  pemrosesan  data  yang  terus  meningkat  mengharuskan penggunaan  strategi  dan  metode  sehingga  dapat  ditransformasikan  menjadi informasi dan pengetahuan yang dapat dimanfaatkan oleh pendidik dalam proses pembuatan kebijakan. Hal ini menjadi permasalahan bagi guru maupun wali kelas yaitu bagaimana cara menentukan tingkat prestasi murid yang rendah, cukup, dan tinggi  serta  menemukan top  rank murid  unggulan  dalam  kelas,  agar  dapat membentuk  kelas  yang  ideal  untuk  meningkatkan  prestasi  maupun  memotivasi murid [1].
Analisis  prestasi  siswa  dapat  dilakukan  dengan  teknologi data  mining . Analisis ini dilakukan dengan mengelompokkan siswa dari kemampuannya dalam memahami  materi  pelajaran.  Pembagian  kelompok  belajar  menggunakan  proses clustering dilakukan  dengan  membagi  sekelompok  siswa  menjadi subset yang disebut cluster.  Clustering adalah  suatu  metode  dalam data  mining yang  berguna dalam  menganalisis  data  agar  lebih  akurat  dalam  memecahkan  masalah pengelompokan  data  atau  membagi  kumpulan  data  menjadi  beberapa  himpunan bagian.  Tujuan  dari clustering yaitu  untuk  menetapkan  data  ke  dalam  suatu kelompok sehingga hubungan antar anggota pada cluster yang sama menjadi kuat, sementara  hubungan  antar  anggota  pada cluster yang  berbeda  menjadi  lemah. Objek  dalam  suatu cluster memiliki  kemiripan  karakteristik  tetapi  memiliki karakteristik  yang  berbeda  dengan  objek  pada cluster lainnya.  Oleh  karenanya, clustering berguna dalam menetapkan kelompok atau cluster yang tidak diketahui pada data [2].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Data  mining adalah  proses  menggunakan  pendekatan  tertentu  untuk menemukan pattern atau informasi tertentu dalam sekumpulan data. Data mining atau bisa disebut knowledge discovery in database (KDD) merupakan proses yang melibatkan  penghimpunan  dan  analisis  data  historis  untuk  mengungkap  sistem, pattern ,  apa  keterkaitan  dalam  kumpulan  data  besar.  Hasil  pemrosesan data mining dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan kemampuan dalam pengambilan keputusan di waktu mendatang.
Metode  yang  dapat  dimanfaatkan  untuk  mengelompokkan/ cluster data adalah  K- Means .  Teknik clustering digunakan  secara  luas,  dan  popularitasnya melambung  diikuti  dengan  bertambahnya  besaran  data  yang  tersedia.  K- Means adalah  metode  sederhana  untuk  analisis clustering yang  bertujuan  untuk menentukan  cara  terbaik  untuk  membagi  entitas  ke-n  menjadi  kelompok  yang disebut cluster [1].
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 630-638 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 1. Flowchart Alur Proses Algoritma K- Means
Alur proses algoritma K- means pada Gambar 1, dijelaskan sebagai berikut :
a) Menentukan jumlah cluster yang akan dibentuk.
b) Inisialiasi k pusat cluster dan memberi nilai awal dengan angka angka acak.
c) Kelompokkan data ke dalam cluster berdasarkan jarak yang paling dekat.
d) Mencari  pusat cluster baru  dengan  cara  menghitung  rata-rata  dari  data objek dalam cluster yang terbentuk.
e) Kembali  ke  langkah  c  sampai  dengan  e,  sampai  tidak  ada  lagi  objek  yang berpindah ke cluster.
Berdasarkan Gambar 1 dapat dilihat diagram alir K -Means yang dimulai dengan menentukan  banyaknya cluster .  Setelah  nilai  ditentukan,  langkah  selanjutnya  adalah menentukan  pusat cluster ,  dan  dilanjutkan  dengan  menghitung  jarak  setiap  objek setiap  pusat cluster .  Jarak  antara  tiap  titik  data  yang  ada  dan  tiap centroid akan dihitung menggunakan analisis Euclidean hingga ditentukan jarak terpendek antara setiap  titik  data  dan centroid. Selanjutnya  dilakukan  pengelompokan  objek berdasarkan  jarak  minimum  terhadap  pusat cluster .  Pusat cluster tersebut kemudian  untuk  sementara  dijadikan  pusat cluster, atau centroid , mean .  Jika  masih terdapat objek yang harus dipindah ke cluster yang lain, maka proses diulang kembali, tetapi jika tidak, maka proses selesai [1].
Metode  Penelitian  yang  digunakan  dalam  penerapan  algoritma  K -Means untuk menentukan siswa  berprestasi pada data  Nilai Pengetahuan Siswa Kelas 8 SMP Negeri 4 Salatiga  menggunakan rancangan penelitian yang ditunjukkan pada Gambar 2 yaitu: Identifikasi Masalah (1), Pengumpulan Data (2), Pra-Proses Data (3), Analisis Cluster (4), dan Penulisan Laporan (5).
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 630-638 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Gambar 2. Rancangan Penelitian
Penerapan  proses  algoritma  K- Means menggunakan  aplikasi Orange studio yang  berguna  dalam  membantu  melakukan  kegiatan  seperti data  mining , clustering ,  klasifikasi, dan regresi ;  dan  Tahap  Penulisan  Laporan,  pada  tahap  ini hasil  penelitian  yang  selesai  dilakukan  kemudian  ditulis  ke  dalam  artikel  ilmiah atau laporan penelitian [3].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada proses pengolahan data digunakan metode clustering dengan algoritma K- Means. Pada  proses  pengolahan  menggunakan  3  (tiga) cluster untuk  dapat mengetahui  siswa  yang  mendapatkan  nilai  tertinggi,  menengah,  dan  terendah. Penggunaan 3 (tiga) cluster ini sendiri untuk menentukan atau memudahkan agar dapat  mengetahui  siswa  berprestasi  melalui  data  nilai  pengetahuan  yang  telah diolah dengan metode c lustering [4].
Gambar 3. Pengolahan Data Mining Menggunakan Aplikasi Orange
Gambar 3 proses pengolahan data mining menggunakan aplikasi Orange. Ada beberapa tools yang digunakan, antara lain:
a) File :  di  dalam tools  file terdapat  data  dengan  ekstensi  .csv  yang  telah dikelompokkan sebelumnya.
b) K- Means :  merupakan  algoritma  yang  digunakan  untuk  mengolah  data. Dalam proses K- Means, ditentukan jumlah cluster.
c) Scatter Plot : tools untuk memberikan batasan nilai pada data.
d) Discretize : tools untuk memberikan batasan nilai pada data.
e) Select  Columns :  digunakan  untuk  mengolah  hasil attribute serta features dari file data.
f) Data  Table :  digunakan  untuk  melihat  hasil  dari  proses cluster beserta dengan silhoute.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 630-638 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 4. Data Nilai Siswa Kelas 8 SMP Negeri 4 Salatiga
Gambar  4  menunjukkan  data  . csv nilai  siswa kelas  8  SMP  Negeri  4  Salatiga, dengan  menggunakan  3  atribut,  pertama  adalah  jumlah  yang  terbaca  sebagai numeric ,  atribut  kedua  adalah  variabel  yang  memiliki  dua  atau  lebih  kategori (nilai) categorical, serta nilai rata-rata terbaca sebagai text.

## Gambar 5. Proses Untuk Menentukan Cluster
Gambar  5  menunjukkan  proses  penentuan  jumlah cluster .  Pada  Gambar  5, proses  pengolahan  data  menggunakan  3  (tiga) cluster dan  proses  maksimum iterasi sebanyak 300 kali.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 630-638 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 1. Hasil Clustering Data Nilai Pengetahuan Siswa Kelas 8 ( Cluster 1)
Tabel 2 Hasil Clustering Data Nilai Pengetahuan Siswa Kelas 8 ( Cluster 2)
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 630-638 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 3. Hasil Clustering Data Nilai Pengetahuan Siswa Kelas 8 ( Cluster 3)
Data pada Tabel 1, Tabel 2, dan Tabel 3 menunjukkan siswa yang berjumlah 242  siswa  di  kelas  8  secara  keseluruhan  dengan  menggunakan  3 cluster, dengan menggunakan model pengelompokan K- Means untuk fokus pada pembagian setiap cluster berdasarkan kemiripan nilai yang dibagi menjadi 3 cluster dengan label C1, C2, dan C3 [5].
Tabel 4. Cluster dengan 10 Siswa Nilai Tertinggi
Berdasarkan data pada Tabel 4, Cluster C1 adalah cluster dengan siswa yang mempunyai  nilai  rata-rata  tertinggi  secara  keseluruhan  di  kelas  8.  Nama  siswa yang  ada  pada  Tabel  4  ini,  adalah  siswa  berprestasi  dalam  bidang  pengetahuan atau dapat dikatakan dalam bidang akademik.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 630-638 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 5. Cluster dengan 10 Siswa Nilai Menengah
Berdasarkan data pada Tabel 5, Cluster C3 adalah cluster dengan siswa yang mempunyai  nilai  rata-rata  menengah  secara  keseluruhan  di  kelas  8.  Siswa  yang ada pada Tabel 5 ini, memiliki potensi untuk meningkatkan kemampuan lagi agar dapat bersaing dengan siswa yang memiliki nilai tertinggi di kelas 8.
Tabel 6. Cluster dengan 5 Siswa Nilai Terendah
Berdasarkan data pada Tabel 6, Cluster C2 adalah cluster dengan siswa yang mempunyai  nilai  rata-rata  siswa  terendah  secara  keseluruhan  di  kelas  8. Berdasarkan  data  pada  Tabel  6  ini  juga  dapat  diketahui  siswa  yang  harus  lebih diperhatikan lagi dalam proses belajar-mengajar agar dapat meningkatkan potensi yang ada pada siswa terutama di bidang akademik.
Gambar 6. Proses Pembagian Data Menjadi 3 Interval
Gambar 6 menunjukkan hasil pengolahan untuk cluster yang dibagi menjadi tiga  interval,  yaitu  tertinggi,  menengah,  dan  terendah.  Pembagian  tiga  interval dapat  memudahkan  untuk  memproses  atau  mengetahui  siswa  yang  berprestasi melalui nilai pengetahuan yang diambil dari nilai semester 2 kelas 8.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 630-638 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Gambar 7. Hasil Scatter Plot Cluster
Gambar  7  merupakan  hasil  visualisasi  proses  menggunakan  tiga cluster . Terlihat bahwa sebaran tiap prefektur membentuk cluster yang saling berdekatan karena adanya kesamaan nilai. Proses tersebut melewati 300 iterasi, sehingga hasil yang  didapatkan  tidak  mengalami  pergeseran  posisi,  serta  jarak  dari  masing- masing cluster .  Penelitian  yang  dilakukan  pada  SMP  Negeri  4  Salatiga,  dengan menggunakan  data  nilai  pengetahuan  siswa  kelas  8  mendapatkan  hasil  serta memiliki  pola  menarik  dan  pengetahuan  baru.  Oleh  karena  itu,  dapat  diketahui pola untuk setiap keadaan dengan lebih akurat.

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan  penerapan  algoritma K-Means pada dataset penilaian  siswa dengan variabel pengetahuan, didapatkan tiga kelompok berdasarkan indeks nilai, yaitu cluster nilai tertinggi, nilai menengah, dan nilai terendah. Setelah melakukan perhitungan clustering ,  ditemukan  bahwa  terdapat  35  siswa  yang  memperoleh nilai  tertinggi  jika  dipresentasikan  maka  hasil  yang  diperoleh  yaitu  14,5%,  35 siswa  yang  memperoleh  nilai  menengah  jika  dipresentasikan  maka  hasil  yang diperoleh  yaitu  14,5%,  dan  172  siswa  yang  memperoleh  nilai  tertinggi  jika dipresentasikan maka hasil yang diperoleh yaitu 71%, dengan nilai terendah dari total 242 siswa yaitu 100%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E.  A.  Saputra  and  Y.  Nataliani,  “Analisis  Pengelompokan  Data  Nilai  Siswa  untuk Menentukan  Siswa  Berprestasi  Menggunakan  Metode  Clustering  K-Means,” J.  Inf.
Syst. Informatics , vol. 3, no. 3, pp. 424–439, 2021, doi: 10.51519/journalisi.v3i3.164.
[2] D. O. Dacwanda and Y. Nataliani, “Implementasi k-Means Clustering untuk Analisis Nilai Akademik Siswa Berdasarkan Nilai Pengetahuan dan Keterampilan,” Aiti , vol. 18, no. 2, pp. 125–138, 2021, doi: 10.24246/aiti.v18i2.125-138.
[3] A.  Sulistiyawati  and  E.  Supriyanto,  “Implementasi  Algoritma  K-means  Clustring dalam Penetuan Siswa Kelas Unggulan,” J. Tekno Kompak , vol. 15, no. 2, p. 25, 2021, doi: 10.33365/jtk.v15i2.1162.
[4] B.  J.  M.  Putra  and  D.  A.  F.  Yuniarti,  “Analisis  Hasil  Belajar  Mahasiswa  Dengan Clustering Menggunakan Metode K-Means,” Poros Tek. , vol. 12, no. 2, pp. 49–58,
[5] N.  Ismaya et  al. ,  “Penentuan  Siswa  Berprestasi  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering  Di Smp Takhassus  Al  Qur  ’  an,” J.  Tek.  Inform. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  64–68, 2022.