## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 775 − 784 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3218

## Data Mining Untuk Melihat Minat Belajar Siswa Menerapkan Metode K-Means
Dudih Gustian * , Muhamad Salman Al-Farits
Informatika, Sistem Informasi, Universitas Nusa Putra, Sukabumi Jl. Raya Cibolang No.21, Cibolang Kaler, Kec. Cisaat, Kabupaten Sukabumi, Jawa Barat, Indonesia Email: 1,* Dudih@nusaputra.ac.id, 2 m.salman.al.faritsy_si19@nusaputra.ac.id Email Penulis Korespondensi: Dudih@nusaputra.ac.id Submitted: 09/03/2023; Accepted: 14/04/2023; Published: 30/04/2023
Abstrak- Karena  kurangnya  motivasi  belajar  dan  metode  pembelajaran  menggunakan  metode  lama  yang  sangat  membosankan, perencanaan  pembelajaran  saat  ini  menjadi  beban  bagi  pendidik  dan  pendidikan  anak-anak  di  tingkat  SMP.  Hasilnya,  tujuan penelitian ini bertujuan pada sistem pembelajaran untuk membuat rencana pembelajaran bagi anak menggunakan TIK. Lembaga pendidikan  yang  dikenal  sebagai  Al-Furqon  ini  dapat  ditemukan  di  Kecamatan  Kadudampit,  Kabupaten  Sukabumi.  Metode perkuliahan yang sudah ketinggalan zaman masih digunakan dalam kegiatan belajar mengajar di sekolah ini. Karena sebelumnya digunakan sebagai sarana komunikasi lisan antara guru dan siswa selama proses belajar mengajar, metode ini berpengaruh terhadap pembelajaran di MTs karena tidak dapat ditinggalkan dalam kegiatan mengajar meskipun membutuhkan lebih banyak kegiatan guru daripada siswa. Al-Furqon. Tidak ada interaksi yang menarik antara siswa dan guru, dan sebagai hasilnya, mereka menjadi semakin tidak puas dengan pendekatan pengajaran tradisional, algoritma K-Means dan teknik Data Mining digunakan dalam penelitian ini. Clustering  juga  digunakan.  Data  Nilai  Metode  Pengajaran,  Nilai  Fasilitas  Pembelajaran,  Nilai  Kondisi  Kelas,  Nilai  Pengaruh Lingkungan, dan Nilai Profesionalisme  Guru digunakan untuk pengujian dalam penelitian ini. untuk mengetahui minat siswa di sekolah dengan mengelompokkan datanya dan menerapkan analisis K-Means Clustering. Diharapkan setelah jumlah siswa yang kurang atau tidak tertarik belajar teridentifikasi, maka akan menjadi landasan bagi sistem desain website ini untuk menjadi solusi atas permasalahan tersebut.
Kata Kunci: Data Mining; Algoritma; Clustering K-Means; Minat Belajar
Abstract −Due to the lack of motivation to learn and learning method using the old method which is very boring, learning planning is currently a burden for educators and educthe ation of children at the junior high level. As a result, the purpose of this study aims at a learning system to create a learning plan for children using ICT. This educational institution known as Al-Furqon can be found in Kadudampit District, Sukabumi Regency. Outdated lecture methods are still used in teaching and learning activities in this school. Because it was previously used as a means of oral communication between teachers and students during the teaching and learning process, this method affects learning in MTs because it cannot be left behind in teaching activities even though it requires  more teacher activities than students. Al-Furqon. There was no interesting interaction between students and teachers, and as a result, they became increasingly dissatisfied with traditional teaching approaches, K-Means algorithms and Data Mining techniques were used in  the  study.  Clustering  is  also  used.  Data  on  Teaching  Method  Value,  Learning  Facility  Value,  Grade  Condition  Value, Environmental Influence Value, and Teacher Professionalism Value were used for testing in this study. to find out students' interests in school by grouping their data and applying K-Means Clustering analysis. It is hoped that after the number of students who are lacking or not interested in learning is identified, it will become the basis for this website design system to be a solution to the problem.
Keywords: Data Mining; Algorithms; K-Means Clustering; Learning Interest

## 1. PENDAHULUAN
Sistem pembelajaran memiliki banyak variasi pada penerapannya. Secara umum pembelajaran memiliki proses yang efektif  dan  efisien  dalam  proses  yang  dijalankan.  Keinginan  agar  proses  pembelajaran  menjadi  lebih  praktis  tanpa mengurangi  fungsi  pembelajaran  adalah  tujuan  yang  hendak  dicapai  oleh  tiap  komponen  pembelajaran.  Salah  satu sistem  pembelajaran  yang  dikembangkan  pada  saat  ini  adalah  sistem  pembelajaran  online.  Pembelajaran  online memiliki banyak definisi. Namun secara aplikatif sistem pembelajaran online adalah suatu model pembelajaran yang menggunakan media internet secara online melalui web, sehingga proses pembelajaran dilakukan secara tidak langsung atau  tanpa  tatap  muka  antara  pendidik  dan  siswa.  Sistem  pembelajaran  online  membutuhkan  teknologi  pendukung yang mampu memproses berbagai aplikasi permintaan yang diberikan oleh pengguna. Salah satu teknologi yang dapat dikembangkan adalah penggunaan website pada sistem pembelajaran online. website menjadi salah satu komponen teknologi yang harus dapat mengolah berbagai data pembelajaran dan aktifitas permintaan informasi yang diberikan oleh  pengguna[1].  Minat  siswa  dalam  belajar  adalah  suatu  keadaan  atau  kecenderungan  yang  tetap  untuk  tertarik, mengenang  dan  memperhatikan  terhadap  suatu  rasa,  bidang,  aktivitas  atau  kegiatan  dengan  keinginan  untuk mengetahui dan memperhatikan disertai dengan perasaan senang dan konsisten. Minat dapat menimbulkan semangat dalam melakukan kegiatan agar tujuan dari pada kegiatan tersebut dapat tercapai. Minat yang besar terhadap suatu sesuatu merupakan modal yang besar artinya untuk mencapai tujuan yang diminati[2].

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 775 − 784 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3218
MTs.Al-Furqon  merupakan  Sekolah  yang  bergerak  dalam  bidang  Pendidikan,  terletak  di  Kecamatan  Kadudampit Kabupaten Sukabumi, sekolah ini memiliki sekitar 380 murid yang dibagi menjadi 8 kelas yaitu 3 kelas untuk kelas VII, 2 kelas untuk kelas VIII, dan 3 kelas lainnya yaitu untuk kelas IX.
Di  MTs.Al-Furqon  salah  satu  kegiatan  belajar  mengajar  pelajaran  informatika  masih  menggunakan  metode lama yaitu dengan metode ceramah, Metode ceramah adalah metode yang boleh dikatakan metode tradisional, karena sejak dulu metode ini telah dipergunakan sebagai alat komunikasi lisan antara guru dengan siswa dalam proses belajar mengajar. Meskipun metode ini lebih banyak menuntut keaktifan guru dari pada anak didik, tetapi metode ini tetap tidak  bisa  ditinggalkan  begitu  saja  dalam kegiatan pengajaran[3],  sehingga  hal  ini  menjadi  dampak  terhadap  minat belajar bagi siswa  – siswi yang belajar di MTs.Al-Furqon.Dimana mereka merasa bosan dan jenuh dengan metode pengajaran  yang  lama  dengan  hanya  mendengarkan  guru  menjelaskan  materi,  tidak  adanya  interaksi yang  menarik Antara siswa dan guru yang mengajar. Dalam tiga tahun terakhir di MTs.Al-Furqon pembelajaran tidak terkendali, disebabkan adanya virus covid-19 yang menjadi dampak terhadap pembelajaran sehingga, pada tahun 2020  – 2022 pembelajaran menggunakan online via whatsapp dengan guru mengirimkan tugas melalui aplikasi whatsapp berbentuk foto buku materi atau berbentuk word dokumen[4].
Prestasi  akademik  serta  pencapaian  dalam  belajar  selama  tiga  tahun  terakhir  mengalami  penurunan  bahkan sangat turun, dimana memang selama pembelajaran online siswa – siswi kurang di perhatikan karna sulit nya media interaksi pada saat itu, dan mungkin orang tua mereka di rumah juga tidak bisa seluruhnya memperhatikan mereka. Sehingga hal ini yang menyebabkan turunnya prestasi dan juga menjadi kurangnya minat dalam belajar. Kondisi ini diperlihatkan pada gambar 1 dibawah ini.

## Gambar 1. Grafik Prestasi Akademik kelas VIII semester ganjil dan genap
Berdasarkan dari gambar 1 diatas, terlihat prestasi siswa siswi MTs.Al-Furqon dalam pembelajaran menurun. Pada tahun 2019 terdapat 30% dari jumlah siswa kelas VIII dan pada tahun 2020 meningkat menjadi 35% dari jumlah siswa kelas VIII atau meningkat sebesar 5%. dimana untuk prestasi tertinggi berada pada semester 2 untuk tahun 2020 dan  semester  1  untuk  tahun  2019.  Namun  di  awali  pada  tahun  2021  prestasi  siswa  siswi  MTs.Al-Furqon  kembali menurun menjadi 25% pada semester 1 dan 20% pada semester 2, dan kembali menurun pada tahun berikutnya yaitu 2022 menjadi 15% pada semester 1 dan 20% pada semester 2.  Namun hasil observasi dan hasil kuisioner linker yang di tujukan kepada salah satu kelas VIII yang berjumlah 50 orang. Data ini menunjukan bahwa sebelum masa pandemic Covid-19 minat siswa dalam belajar sudah menurun, hal ini di ungkapkan oleh beberapa guru yang merasa siswa siswi sudah berkurang minatnya terhadap pembelajaran. Hal ini tentu menjadi permasalahan yang serius bagi guru dan juga kepala sekolah MTs.Al-Furqon kadudampit, karena di samping pembelajaran yang harus terus berjalan, sedangkan minat siswa siswi tidak mendukung akan hal itu. Kondisi ini diperlihatkan pada gambar 2 dibawah ini.
Gambar 2. Minat Belajar Siswa – siswi
0% 50% 2019 2020 2021 2022

## Grafik Prestasi Akademik
Semester  1 Semester 2 Column1 35% 25% 25% 15% 0% 10% 20% 30% 40% 2019 2020 2021 2022

## MINAT BELAJAR
2019 2020 2021 2022

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 775 − 784 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3218
Dalam gambar 2 diatas menunjukan bahwa jumlah peserta didik yang minat terhadap pembelajaran ada sekitar 35% pada tahun 2019, pada tahun 2020 mengalami penurunan sekitar 10%, pada tahun 2021 terlihat tidak menurun maupun meningkat, namun pada tahun 2022 minat siswa kembali menurun 10% bahkan lebih parah menjadi 15% yang minat  terhadap  pembelajaran.    Kondisi  pada  tahun  2019  ini  diakibatkan  dari  akibat  dampak  wabah  covid-19  yang melanda, terutama dalam pendidikan yang menjadikan anak siswa siswi merasa jenuh dan bosan, banyak berdiam diri di rumah dan menumpuk tugas. Ilmu yang di peroleh kurang terserap dengan maksimal sehingga para peserta didik merasa malas untuk mengerjakan tugas yang di berikan guru. Sedangkan pada tahun 2020 sampai 2021 peserta didik sudah terbiasa dengan pembelajaran Online sehingga mereka merasa terbiasa dengan tidak mengerjakan tugas, terakhir pada tahun 2021 sampai 2022 mengalami  penurunan yang sangat tajam karna para peserta didik merasa pasti akan lulus dari sekolah tersebut tanpa melalui proses pembelajaran yang seharusnya.
Pada penelitian ini peneliti menggunakan metode K-Means Clustering, alasan peneliti menggunakan  metode ini  karna  peneliti  mengambil  referensi  yang  akan  memperkuat  penelitan  ini  dari  proses  mengklasterisasikan  minat Siswa  terhadap  pemilihan  sekolah.  Dari  10 data  sekolah  pada  tingkat  SMP  yang  telah oleh  didapatkan  hasil  untuk kategori kurang diminati  (C0)  sebanyak  6  sekolah, kategori  cukup  diminati  (C1)  sebanyak  3  sekolah, dan kategori sangat diminati (C2) sebanyak 1 sekolah  [5]. Selain itu metode ini digunakan dalam penentuan minat siswa dalam belajar. Hasil dari analisa pada penelitian ini terdapat tiga kali melakukan proses iterasi, iterasi satu mendapatkan  hasil rasio 0,37432413, iterasi dua mendapatkan hasil rasio 0,54301833, dan iterasi tiga hasil rasionya sama dengan iterasi kedua[6].Kemudian metode ini digunakan pula dalam mengetahui minat siswa dalam belajar pelajaran matemateka. Hasil clustering minat siswa pada mata pelajaran matematika dengan menggunakan algoritma k-means di dapatkan 3 cluster. Cluster 0 dengan minat siswa sedang sebanyak (37%) atau sebanyak 45 siswa dari 122 siswa. Cluster 1 dengan minat  siswa  rendah  sebanyak  (24%)  atau  sebanyak  29  siswa  dari  122  siswa.  Cluster  2  dengan  minat  siswa  tinggi sebanyak (39%) atau sebanyak 48 siswa dari 122 siswa [7].
Penelitian ini memberikan solusi mengenai tingkat minat siswa dalam belajar siswa  – siswi MTs.Al-Furqon, melalui melalui pemetaan dan penyebaran tingkat keminatan yang disajikan. Dimana akan terlihat indicator mana yang pengaruhnya paling tinggi, sedang dan kurang, sehingga di peroleh metode belajar yang baik dalam pembelajaran yaitu dengan mengimplementasikan pembelajaran secara online berbasis website.  Sehingga siswa – siswi bisa mengakses mata pelajaran kapanpun dan dimanapun, bahkan ketika siswa tersebut berhalangan sakit  atau tidak masuk kelas maka bisa mengakses website tersebut agar tidak tertinggal pelajaran. Hal ini guna menjadikan anak anak tidak malas dan lebih giat lagi dalam belajar.
Manfaat penelitian ini bagi pihak manajemen sekolah MTs.Al-Furqon ialah mempu memberikan masukan yang significant agar dapat memperbaiki mutu dan pembelajaran menjadi lebih baik.  Hal ini tentu saja membuat guru serta kepala sekolah dapat lebih serius dan memperhatikan pembelajaran yang ada selama ini.  Melalui metode pembelajaran yang di usulkan ini, agar minat siswa dalam belajar lebih meningkat dan lebih giat lagi dalam belajar.  Pada akhirnya hal ini akan berdampak bagi pihak sekolah guna mencapai target menjadi sekolah yang berprestasi dan unggul.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1.  Proses Pengelompokan (Data Mining)
Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui berapa siswa yang kurang minat terhadap pelajaran yang diajarkan oleh wali  kelas  di  kelas  VIII  tersebut.  Agar  menjadi  acuan  dibuat  nya  sebuah  website  pembelajaran  yang  di  harapkan menjadi solusi untuk permasalahan ini. Beberapa langkah yang harus dilakukan yaitu sebagai berikut:

## A. Analisis data
Proses ini dapat dilakukan ketika peneliti sudah melakukan pengumpulan data. Data pada penelitian ini diperoleh dari hasil kuisioner linker yang di tujukan kepada salah satu kelas VIII yang berjumlah 50 orang. Data ini berisi lima variable yang mana untuk mengetahui minat siswa terhadap pembelajaran di kelas VIII. Dimana variable yang di hasil kan dalam table dibawah ini akan dihitung menggunakan algoritma K-Means Clustering[8]. Pada gambar 3 merupakan hasil dari pengisian kuisioner linkert yang di berikan kepada 50 responden atau siswa- siswi kelas VIII yang ada di MTs.Al-Furqon, dimana 50 responden ini merupakan 60% dari 84 siswa yang ada di kelas VIII untuk  diuji  coba  analisis  keminatan  nya  terhadap  pembelajaran[9].  Dalam  gambar  3  diatas  juga  berisikan  lima variable yaitu Metode Pengajaran (MP), Fasilitas Belajar (FB), Kondisi Kelas (KK), Pengaruh Lingkungan (PL), dan Profesional Guru (FG). Nilai variable itu sendiri didapatkan hasil dari perhitungan antara poin poin yang ada dalam variable tersebut.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 775 − 784 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3218
Gambar 3. Data minat siswa terhadap pembelajaran

## 2.2. Proses Pengolahan Data
Adapun langkah-langkah dalam mengolah data dengan menggunakan metode K-Means Clustering yaitu sebagai berikut :
1. Tentukan jumlah cluster K. Adapun jumlah cluster yang di buat pada penelitian ini terdiri dari 3 (tiga) cluster yaitu sangat minat, cukup minat dan kurang minat.
2. Pilih pusat cluster centroid awal (iterasi 1). Biasanya untuk menentukan pusat cluster dilakukan secara acak (random). Pada penelitian ini titik pusat cluster dipilih oleh kepala sekolah di Mts.Al-Furqon di tentukan dari yang tertinggi ke yang terendah.
3. Jarak antara data dan pusat cluster dihitung dengan menggunakan rumus Euclidean Distance[10].
𝑑(𝜒 𝑗, 𝐶 𝐽 ) =   √∑ ( 𝑛 𝑗=1 𝑥 𝑗 − 𝑐 𝑗 ) 2 Keterangan : d : jarak, xj : data ke j, cj : centroid ke j  (1)
Lalu  dilakukan  penghitungan  jarak  dari  sisa  sampel  data  dengan  pusat  cluster  yang  dimisalkan  dengan  M(a,b), dimana  a  merupakan  total  responden,  dan  b  kepuasan  responden  yang  diperkecil  menjadi  angka  agar  cara penghitungan lebih mudah.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Penghitungan pada iterasi 1 dan 7
Tabel 1. Titik awal setiap cluster centroid MP  FB  KK  PL  FG 1 8 7 6 5 5
2 5,3 7,3 4 8 5
3 4 8,7 7 4,7 12
Pada tabel 1 diatas merupakan penentuan titik awal Cluster, Penentuan jumlah cluster optimal dilakukan dengan melihat nilai rata-rata maksimum dari silhouette S(i). Jumlah cluster K optimal merupakan estimasi dari variable yang paling memaksimumkan nilai rata-rata indeks validitas silhouette S(i)[11].  Untuk C1 MP (Metode Pengajaran) = 8, FB (Fasilitas Belajar) = 7, KK (Kondisi Kelas) = 6, PL(Pengaruh Lingkungan) = 5 Sedangkan FG (Profesional Guru) = 5. Penentuan Cluster ini berdasarkan rekomendasi dari Kepala Sekolah MTs.Al-Furqon dengan kategori C1 = Minat, C2 = Kurang Minat, dan C3 = Tidak Minat.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 775 − 784 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3218
Tabel 2. Hasil perhitungan jarak terdekat setiap Cluster pada Iterasi ke 1
C1 C2 C3 JARAK MIN  KELOMPOK DATA 158 141,79  164,98 141,79 C2 0 15,79 56,98 0 C1 42,25 17,54 115,93 17,54 C2 15,79 0 72,15 0 C2 0 15,79 56,98 0 C1 0 15,79 56,98 0 C1 15,09 0,7 72,85 0,7 C2 158 141,79  164,98 141,79 C2 56,98 72,15 0 0 C3 15,09 0,7 72,85 0,7 C2 16,7 1,69 77,48 1,69 C2 0 15,79 56,98 0 C1 38,74 15,83 84,24 15,83 C2 56,98 72,15 0 0 C3 54,98 66,15 2 2 C3 54,98 66,15 2 2 C3 36,49 38,48 48,05 36,49 C1 50,7 35,29 81,68 35,29 C2 47,49 32,46 94,89 32,46 C2 29,34 14,03 87,22 14,03 C2 47,19 33,58 77,99 33,58 C2 36,49 38,48 48,05 36,49 C1 47,49 32,46 94,89 32,46 C2 38,74 15,83 112,24 15,83 C2 47,49 32,46 94,89 32,46 C2 47,19 33,58 77,99 33,58 C2 36 54,19 127,38 36 C1 176,09 117,7 217,85 117,7 C2 69 62,99 59,38 59,38 C3 176,09 117,7 217,85 117,7 C2 45,09 80,08 61,09 45,09 C1 86,09 46,66 127,49 46,66 C2 45,09 80,08 61,09 45,09 C1 86,09 46,66 127,49 46,66 C2 69 62,99 59,38 59,38 C3 86,09 46,66 127,49 46,66 C2 47,49 32,46 94,89 32,46 C2 8,18 8,59 48,32 8,18 C1 86,09 46,66 127,49 46,66 C2 176,09 117,7 217,85 117,7 C2 8,18 8,59 76,32 8,18 C1 45,09 80,08 61,09 45,09 C1 48,09 83,08 50,09 48,09 C1 45,09 80,08 61,09 45,09 C1 69 62,99 59,38 59,38 C3 45,09 80,08 61,09 45,09 C1 44,39 79,38 61,79 44,39 C1 15,79 0 72,15 0 C2 96,49 100,28  100,69 96,49 C1 47,18 32,17 66,78 32,17 C2

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 775 − 784 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3218
Pada tabel 2 diatas merupakan hasil perhitungan jarak yang terdekat pada setiap cluster di iterasi 1, perhitungan ini berfungsi untuk mencari penyebaran Clustering dari tiap data yang termasuk kedalam C1, C2, dan C3. Pada tabel 3 dibawah merupakan hasil penyisihan dari hasil perhitungan jarak terdekat pada setiap Cluster pada iterasi 1, untuk parameter  yang  termasuk  dalam    katagori  kelompok  tinggi  C1  sebanyak  17  data  parameter  diantaranya 2,5,6,12,17,22,27,31,33,38,41,42,43,44,46,47,49,
sedang C2 26 data parameter
diantaranya 1,3,4,7,8,10,11,13,18,19,20,21,23,24,25,26,28,30,32,34,36,37,39,40,48,50  dan  rendah  C3  7  data  parameter diantaranya 9,14,15,16,39,35,45. Untuk lebih jelasnya dapat di lihat di table 3 dibawah ini
Tabel 3. Hasil Cluster pada Iterasi ke 1
C1  17(2,5,6,12,17,22,27,31,33,38,41,42,43,44,46,47,49) C2  26(1,3,4,7,8,10,11,13,18,19,20,21,23,24,25,26,28,30,32,34,36,37,39,40,48,50) C3  7(9,14,15,16,39,35,45)
Setelah semua titik dihitung di Cluster terdekat, maka lakukan penghitungan kembali pada Iterasi 2 berdasarkan perhitungan rata rata anggota yang ada pada cluster tersebut dengan menggunakan rumus[12] :
𝐶 = ∑ 𝑚 𝑛 (2)
Pada penelitian ini peneliti berhasil menghitung nilai Hasil analisis dengan k-means mendapatkan iterasi untuk nilai kestabilan centroid pada iterasi ke tujuh.  Adapun iterasi ketujuh dapat diperlihatkan pada tabel 4 diabawah ini.
Tabel 4. Hasil Cluster pada Iterasi ke 7
C1 C2 C3 JARAK MIN KELOMPOK DATA 132,6185 27,68947 101,6246 27,68946667 C2 15,36848 81,15613 22,80355 15,36847656 C1 64,14348 20,48613 23,78512 20,48613333 C2 37,70348 52,33813 10,19039 10,19038781 C3 15,36848 81,15613 22,80355 15,36847656 C1 15,36848 81,15613 22,80355 15,36847656 C1 38,40348 51,63813 10,56407 10,56407202 C3 132,6185 27,68947 101,6246 27,68946667 C2 27,66723 116,1455 61,1246 27,66722656 C1 38,40348 51,63813 10,56407 10,56407202 C3 41,50598 52,93613 17,54565 17,54565097 C3 15,36848 81,15613 22,80355 15,36847656 C1 51,89723 16,7108 20,46565 16,7108 C2 27,66723 116,1455 61,1246 27,66722656 C1 30,79223 119,0788 59,3667 30,79222656 C1 30,79223 119,0788 59,3667 30,79222656 C1 27,11973 22,2048 23,50302 22,2048 C2 48,21848 17,2828 11,07197 11,07196676 C3 56,12598 83,06747 15,8967 15,8967036 C3 40,12098 17,90947 12,40249 12,40249307 C3 44,47223 18,8408 9,794598 9,794598338 C3 27,11973 22,2048 23,50302 22,2048 C2 56,12598 83,06747 15,8967 15,8967036 C3 60,39723 22,04413 22,50776 22,04413333 C2 56,12598 83,06747 15,8967 15,8967036 C3 44,47223 18,8408 9,794598 9,794598338 C3 73,76848 183,3828 93,69828 73,76847656 C1 182,5285 21,3048 95,15355 21,3048 C2 40,36848 35,04947 25,65618 25,65617729 C3 182,5285 21,3048 95,15355 21,3048 C2 14,98473 95,6608 52,66302 14,98472656 C1 94,05098 3,667467 37,06512 3,667466667 C2

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 775 − 784 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3218
C1 C2 C3 JARAK MIN KELOMPOK DATA 14,98473 95,6608 52,66302 14,98472656 C1 94,05098 3,667467 37,06512 3,667466667 C2 40,36848 35,04947 25,65618 25,65617729 C3 94,05098 3,667467 37,06512 3,667466667 C2 56,12598 83,06747 15,8967 15,8967036 C3 23,32973 87,67347 21,65302 21,65301939 C3 94,05098 3,667467 37,06512 3,667466667 C2 182,5285 21,3048 95,15355 21,3048 C2 31,82973 93,0068 23,69512 23,69512465 C3 14,98473 95,6608 52,66302 14,98472656 C1 13,73473 95,99413 54,64197 13,73472656 C1 14,98473 95,6608 52,66302 14,98472656 C1 40,36848 35,04947 25,65618 25,65617729 C3 14,98473 95,6608 52,66302 14,98472656 C1 14,28473 94,9608 51,96302 14,28472656 C1 37,70348 52,33813 10,19039 10,19038781 C3 61,29723 38,3408 54,26302 38,3408 C2 45,19973 21,01747 10,33302 10,33301939 C3
Pada tabel 4 diatas merupakan perhitungan terakhir pada cluster ini yaitu berhenti pada iterasi 7 yang mana berhentinya perhitungan ini dikarnakan hasil dari perhitungan iterasi enam dan tujuh tidak berubah maka perhitungan di anggap selesai[13]. Berikut merupakan tabel hasil perhitungan pada iterasi enam dan tujuh.
Tabel 5. Hasil Cluster pada Iterasi ke 6
c1 16 C2  15 C3 19 Tabel 6. Hasil Cluster pada Iterasi ke 7
c1 16 C2  15

## C3  19
Pada tabel 5 dan 6 diatas merupakan hasil penyisihan dari hasil perhitungan jarak terdekat pada setiap Cluster pada iterasi enam dan tujuh, untuk parameter yang termasuk dalam katagori kelompok minat C1 sebanyak 16 data, kurang minat C2 sebanyak 15 data dan Tidak minat C3 sebanyak 19 data. Hal ini sesuai dengan hasil observasi dan pengamatan  langsung  peneliti  bahwa  kondisi  tidak  minat  belajar  para  siswa  terbukti  sama  dengan  hasil  analisis penelitian yang dilakukan.

## 3.2. Perancangan sistem
Dikarnakan banyak nya siswa yang kurang minat dalam pembelajaran, maka penguji akan mencoba merancang sebuah website  pembelajaran    untuk  nanti  di  ujikan  kepada  siswa  siswi  MTs.Al-Furqon  apakah  dengan  menerapkan pembelajaran berbasis website minat anak siswa siswi dalam belajar meningkat atau tetap menurun[14][15], yang akan dibuat  seperti  tampilan  halaman  website  dan  menu  navigasi  yang  memuat  isi  pada  setiap  menunya  yaitu  konten pembelajaran yang ada di MTs.Al-Furqon. Untuk memudahkan pembuatan sistem informasi sekolah berbasis website ini, maka dibuatlah tampilan perancangan,  use case diagram dan Class diagram sebagai rancangan awal di buatnya sebuah website pembelajaran[16][17].
1. Use Case Diagram

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 775 − 784 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3218
Gambar 4. UseCase Diagram
Pada gambar 4 diatas merupakan sebuah usecase diagram yang akan di pakai untuk bahan pembuatan website pembelajaran, yang mana isi usecase tersebut ada actor, actor disini ialah user atau siapa saja nanti yang akan bisa mengakses  website  ini.  Pada  perancangan  ini  peneliti  membuat  empat  aktor  diantara  nya  yaitu:  Admin,  Guru, Siswa, dan Staf Kurikulum. Juga terdapat beberapa usecase diantaranya yaitu: mengelola data guru, mengelola data admin, mengelola data siswa, data ruang, data maple, data kelas, mengolah nilai, data tugas, data maple, data profil, dll. Namun sebelum semua itu bisa di akses oleh aktor atau user, terdapat usecase login dimana sebelum aktor atau user bisa mengakses usecase tersebut maka harus login terlebih dahulu.
2. Class Diagram

## Gambar 5. Class Diagram
Pada gambar 5 diatas merupakan gambar sebuah class diagram yang mana fungsi class diagram tersebut untuk membantu editor yang nanti akan membuat program  tersebut, sebagai gambaran awal website pembelajaran. Isi dari Class Diagram itu sendiri ialah : login, data siswa, data guru, data admin, data kelas, data staf kurikulum, data maple, data ruang, data materi, dll.
3. Implementasi
Setelah  perancangan  terhadap  sistem  pembelajaran  berbasis  website  dibuat  maka  langkah  selanjutnya  adalah melakukan  tahap  implementasi  agar  terciptanya  sebuah  website  tersebut.  Untuk  dapat  mengimplementasikan perancangan website tersebut, disini penulis menggunakan perangkat lunak/ sofware Windows 10, Google Chrome, Microsoft  Edge, Text  Editor Notepad,  Corel  Draw 2020, VS  Code,  Google  Chrome,  Microsoft  Edge, dan  Text Editor Notepad. Dan juga menggunakan laptop untuk membuat sistem  pembelajaran berbasis website ini adalah perangkat keras/hardware dengan spesifikasi Processor Intel Celeron Generasi 10, Intel UHD Graphic, RAM 4 GB DDR 4, dan SSD 512 GB Asus. Hasil dari penelitian ini peneliti menemukan hasil dari perhitungan variable yang ada dimana dari 50 responden atau siswa - siswi yang minat terhadap pembelajaran terdapat hanya 16 siswa saja yang  minat  dalam  pembelajaran,  sisanya  yaitu  kurang  minat  ada  15  siswa  dan  tidak  minat  ada  19  siswa,  hasil tersebut menunjukan bahwa rasa minat dalam pembelajaran masih kurang, karna dalam jumlah saja lebih banyak yang  tidak  minat  dalam  belajar.  Sehingga  hal  ini  menjadi  acuan  peneliti  untuk  membuat  sebuah  website pembelajaran  yang  mana guna  menunjang  anak  siswa  siswi  untuk  belajar  dan  menjadi  solusi  agar  minat dalam belajar siswa- siswi meningkat. Berikut merupakan gambaran rancangan yang akan peneliti buat pada penelitian ini.
a. Tampilan Dasboard Hasil Implementasi dan Tampilan tahun ajaran

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 775 − 784 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3218
Gambar 6. Dasboard Administrator
Gambar 7. Tampilan tahun ajaran
Pada gambar 6 diatas merupakan sebuah tampilan utama pada dashboard. Yang menunjukan tampilan menu serta ruang lain pada website, dan pada gambar 7 Merupakan sebuah tampilan yang menunjukan tahun ajaran akademik  yang  sekarang  sedang  di  pakai,  untuk  memberitahu  kepada  pengguna  atau  user  apa  saja  tampilan yang ada menu tahun ajaran.
b. Tampilan Management User dan Tampilan Data Kelas
Gambar 8. Management User Gambar 9. Tampilan Data Kelas
Pada  gambar  8  ialah  tampilan  siapa  saja  yang  bisa  mengakses  website  pembelajaran  ini  diantaranya  ada admin,siswa, dan guru. Pada tampilan ini admin bisa melihat tampilan pada guru dan siswa, sedangkan guru hanya bisa melihat tampilan siswa dan guru dan yang terakhir ada siswa yang hanya bisa melihat tampilan siswa saja, dan Pada tampilan gambar 9 yaitu menampilkan data kelas yang ada di MTs.Al-Furqon mulai dari kelas 7 sampai kelas 9.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  analisis  dengan  clusterisasi  K-Means  diperoleh  gambaran  minat  siswa  dalam  belajar  di  MTs.Al-Furqon. Dimana masih banyak siswa-siswi yang kurang minat dalam belajar bahkan tidak minat dalam belajar. Dapat dilihat dari  hasil  penghitungan  akhir  pada  iterasi  tujuh  diatas  bahwa  terdapat  hasil  perhitungan  jarak  terdekat  pada  setiap Cluster yang termasuk dalam katagori kelompok tinggi C1 sebanyak 16 data, sedang C2 15 data dan rendah C3 19 data. Artinya pada C3 atau ketidak minatan berjumlah lebih banyak, hal ini yang menjadi permasalahan pada penelitian ini, banyak nya siswa yang tidak minat dalam belajar menjadi alasan dibuatnya sistem pembelajaran online berbasis website  untuk  siswa  siswi  MTs.Al-Furqon.  Diharapkan  dengan  adanya  website  pembelajaran  ini  menjadikan perubahan minat siswa dalam belajar dan menjadi perkembangan bagi sekolah agar bisa menjadi sekolah yang unggul dan berprestasi.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Peneliti mengucapkan terima kasih kepada Bapak Dudih Gustian M.Kom yang telah membantu membimbing membuat penelitian ini, orang tua penulis  Amirudin dan Milah Karmilah, serta rekan penulis Salsa, Yosef, Rizwan Nurfalah, dan Syihabudin Alwi.

## REFERENCES
[1] H. Himawan, “Analisa dan Perancangan Sistem Pembelajaran Online Menggunakan Metode Parsing,” Telemat. J. Inform. dan Teknol. Inf. , vol. 7, no. 2, 2015.
[2] M. H. A. Berutu and M. I. H. Tambunan, “Pengaruh minat dan kebiasaan belajar terhadap hasil belajar biologi siswa SMA se-kota Stabat,” J. Biolokus J. Penelit. Pendidik. Biol. dan Biol. , vol. 1, no. 2, pp. 109–116, 2018.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 775 − 784 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3218
[3] R. Fatmawati and M. Rozin, “Peningkatan minat belajar siswa dengan menggunakan metode ceramah interaktif,” J. Focus Action Res. Math. (Factor M) , vol. 1, no. 1, pp. 43–56, 2018.
[4] I.  M. Pustikayasa,  “Grup  whatsapp  sebagai  media pembelajaran,” Widya  Genitri  J.  Ilm.  Pendidikan,  Agama  Dan  Kebud. Hindu , vol. 10, no. 2, pp. 53–62, 2019.
[5] S.  Oktarian,  S.  Sarjon  Defit,  and  P.  I.  Y.  Padang,  “Klasterisasi  Penentuan  Minat  Siswa  dalam  Pemilihan  Sekolah Menggunakan Metode Algoritma K-Means Clustering,” J. Inf. dan Teknol. Vol , vol. 2, no. 3, pp. 68–75, 2020.
[6] A.  Lesmana,  “PERBANDINGAN  ALGORITMA  K-MEANS  DAN  K-MEDOIDS  DALAM  PENCLUSTERAN  DATA PENJUALAN PT. UNITED TEKNOLOGI INTEGRASI.” Universitas Mercu Buana Jakarta-Menteng, 2022.
[7] S.  N.  Arofah  and  F.  Marisa,  “Penerapan  Data  Mining  untuk  Mengetahui  Minat  Siswa  pada  Pelajaran  Matematika menggunakan Metode K-Means Clustering,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 3, no. 2, pp. 85–90, 2018.
[8] R. Ordila, R. Wahyuni, Y. Irawan, and M. Y. Sari, “Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan Data Rekam Medis Pasien Berdasarkan Jenis Penyakit Dengan Algoritma Clustering (Studi Kasus: Poli Klinik Pt. Inecda),” J. Ilmu Komput. , vol. 9, no. 2, pp. 148–153, 2020.
[9] V.  H.  Pranatawijaya,  W.  Widiatry,  R.  Priskila,  and  P.  B.  A.  A.  Putra,  “Penerapan  skala  Likert  dan  skala  dikotomi  pada kuesioner online,” J. Sains Dan Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 128–137, 2019.
[10]  F. E. Sitompul, M. I. Perangin-angin, and A. Azlan, “PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENGETAHUI POTENSI PENYEBARAN PENYAKIT DBD MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA K-MEANS,” J. Cyber Tech , vol. 2, no. 6, 2019.
[11]  A.  Bastian,  “Penerapan  algoritma  k-means  clustering  analysis  pada  penyakit  menular  manusia  (studi  kasus  kabupaten Majalengka),” J. Sist. Inf. , vol. 14, no. 1, pp. 28–34, 2018.
[12]  R.  Umar,  I.  Riadi,  and  M.  Miladiah,  “Sistem  Identifikasi  Keaslian  Uang  Kertas  Rupiah  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering,” Techno. Com , vol. 17, no. 2, pp. 179–185, 2018.
[13]  N. Butarbutar, A. P. Windarto, D. Hartama, and S. Solikhun, “Komparasi Kinerja Algoritma Fuzzy C-Means Dan K-Means Dalam  Pengelompokan  Data  Siswa  Berdasarkan  Prestasi  Nilai  Akademik Siswa,” Jurasik  (Jurnal  Ris.  Sist.  Inf.  dan  Tek. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 46–55, 2017.
[14]  A. Hendini, “Pemodelan UML sistem informasi monitoring penjualan dan stok barang (studi kasus: distro zhezha pontianak),” J. Khatulistiwa Inform. , vol. 4, no. 2, 2016.
[15]  D. Zaliluddin and R. Rohmat, “Perancangan  Sistem Informasi Penjualan Berbasis Web (Studi Kasus Pada Newbiestore),” INFOTECH J. , vol. 4, no. 1, 2018.
[16]  M. F. B. Arofah, “LKP: Rancang Bangun Aplikasi Berbasis Website Penilaian Calon Kepala Sekolah pada Dinas Pendidikan Provinsi Jawa Timur  Menggunakan Metode Standar Operasional Prosedur (SOP).” Institut Bisnis dan Informatika Stikom Surabaya, 2018.
[17]  A.  Syukron  and  N.  Hasan,  “Perancangan  sistem  informasi  rawat  jalan  berbasis  web  pada Puskesmas  Winong,” Bianglala Inform. , vol. 3, no. 1, 2015.