## EDUCATION DATA MINING UNTUK MENENTUKAN KELOMPOK BELAJAR UJIAN NASIONAL DI SMK

## Ninik Tri Hartanti
Sistem Informasi, Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta Email : ninik.t@amikom.ac.id

## Abstrak
Pengayaan  materi  untuk  materi  ajar  merupakan  salah satu  persiapan  siswa  untuk  menempuh  ujian  nasional. SMK  Syubbanul  Wathon  Magelang  dalam  menerapkan langkah ini hanya dengan melihat nilai rapor  semester 1 sampai dengan semester 5, sehingga proses pengelompokan  kemampuan  siswa  untuk  pengayaan materi  ajar  di  SMK  SW  masih  belum  maksimal.  Oleh karena  itu,untuk  menambah  keakuratan  data  maka diperlukan  data  nilai  tambahan  yaitu  berupa  tes  tulis sesuai  dengan  kemampuan  siswa.  Metode  K-means clustering digunakan untuk mengatasi masalah tersebut. Data yang digunakan untuk pengelompokan kemampuan siswa  ini  adalah  data  rapor  semester  1  sampai  dengan semester  5  dan  nilai  tes  tulis,  sehingga  akan  terbentuk kelompok belajar yang sesuai dengan kemampuan siswa,. Penelitian ini menghasilkan proses K-Means sebanyak 6 kali,  dan  jumlah  siswa  untuk  kelompok  IND  cluster  1 terdapat 24 siswa, cluster 2 terdapat 43 siswa, dan cluster 3 terdapat 44 siswa, dan untuk  kelompok ING cluster 1 terdapat  131  siswa,  cluster  2  dan  cluster  3  tidak  ada siswa, kelompok MAT cluster 1 terdapat 7 siswa, cluster 2  terdapat  114  siswa,  dan  cluster  3  tidak  ada  siswa, kelompok  MM  cluster  1  dan  cluster  3  tidak  ada  siswa, tetapi cluster 2 terdapat 120 siswa, kelompok PAI cluster 1  terdapat  31  siswa,  cluster  2  terdapat  36  siswa,  dan cluster 3 terdapat 21 siswa, kelompok PPKN cluster 1 dan cluster  2  tidak  ada  siswa,  tetapi  cluster  3  terdapat  100 siswa, selanjutnya kelompok KKPI cluster 1 terdapat 30 siswa, cluster 2 terdapat 50 siswa, dan cluster 3 terdapat 42 siswa .
Kata kunci: K-Means, kelompok belajar, Clustering, Education data Mining

## 1. Pendahuluan
Berdasarkan Undang-Undang Republik Indonesia nomor  20  tahun  2003,  evaluasi  pendidikan  adalah kegiatan  pengendalian,  penjaminan  dan  penetapan  mutu pendidikan terhadap berbagai komponen pendidikan pada setiap jalur, jenjang, dan jenis pendidikan sebagai bentuk pertanggungjawaban  penyelenggar aan  pendidikan  (UU pendidikan no.20 th. 2003).
Evaluasi pendidikan yang diterapkan di Indonesia secara serentak  diantaranya  adalah  ujian  nasional  dan  ujian sekolah  berbasis  nasional  (USBN)  untuk  pendidikan dasar dan menengah. Ujian Nasional yang biasa disingkat UN  adalah  kegiatan  pengukuran  capaian  kompetensi lulusan  pada  mata  pelajaran  tertentu  secara  nasional
dengan  mengacu  pada  standar  kompetensi  lulusan, sedangkan ujian sekolah berstandar nasional atau USBN adalah  kegiatan  pengukuran  capaian  kompetensi  peserta didik  yang  dilakukan  satuan  pendidikan  untuk  mata pelajaran  tertentu  dengan  mengacu  pada  standar kompetensi  lulusan  untuk  memperoleh  pengakuan  atas prestasi belajar (Permendikbud no.14 th. 2017).
Memperbaiki  mutu  pendidikan  di  SMK  Syubbanul Wathon  Magelang  diterapkan  adanya  sistem  pembagian kelompok  belajar  yang  akan  memberikan  pengayaan materi ajar untuk peserta didiknya agar sukses mengikuti UN  dan  USBN.  Sistem  pembagian  kelompok  belajar  di SMK  Syubbanul  Wathon  akan  menggunakan  data  nilai rapor  semester  1  sampai  dengan  semester  5  disertai dengan  nilai  UTUL  (Ujian  tertulis)  yang  diberikan  di semester  5.  Algoritma K-Means dapat  membantu  untuk menyelesaikan  sistem  pembagian  kelompok  ini,  dengan mengkombinasikan  algoritma  AHP  maka  akan  dengan mudah  diketahui  perangkingan  peserta  didik  untuk  tiap cluster dalam  tiap  materi  ajar.  Adapun  materi  ajar  yang akan diberikan adalah materi ajar UN SMK (Matematika, Bahasa  Indonesia,  Bahasa  Inggris,  PPKN,  PAI)  dan USBN SMK (MM atau KKPI).

## 2. Pembahasan

## 2.1 Metodologi Penelitian
Tahapan  yang  pertama  adalah  pengumpulan  data siswa  kelas  XII  jurusan  TKJ dan  MM,  data  rapor  siswa dari kelas X-XII mulai dari semester I sampai semester V yang  terdiri  dari  nilai  mata  pelajaran  Bahasa  Indonesia, Bahasa  Inggris,  Matematika,  Multimedia,  PAI,  PPKN, dan  KKPI.  Tahap  yang  kedua  adalah  wawancara dilakukan  dengan  pihak  kurikulum  SMK  SW  tentang kriteria  dan  penilaian  mata  pelajaran  yang  diberikan sehubungan dengan mata pelajaran UN dan USBK. Tahap ketiga  adalah  kepustakaan  dengan  mencari  sumber  atau literatur  yang  sesuai,  tahap  keempat  adalah  merupakan pembangunan perangkat lunak dengan metode prototype . Tahapan  di  mekanisme  pengembangan  sistem dengan prototype dalam  penerapan  metode prototype adalah: (Abdul Kadir 2003)
1. Mengidentifikasi kebutuhan pemakai. Tahap ini dilakukan pengumpulan data, wawancara tentang  kebutuhan  apa  yang  diinginkan  dari sistem, dan literatur yaitu dokumentasi terhadap kebutuhan yang diinginkan pemakai.
2. Membuat prototype . Tahap ini adalah membuat perancangan  sementara  untuk  memperlihatkan kepada  pemakai  model  sistem  yang  akan dirancang.
3. Pengujian prototype .  Tahap  ini  dilakukan  uji coba  sistem  yang  telah  dirancang  untuk memastikan  bahwa  sistem  tersebut  dapat digunakan  dengan  baik  dan  benar  sesuai kebutuhan pemakai.
4. Memperbaiki prototype .  Tahap  ini  akan menentukan  apakah  sistem  dapat  diterima pemakai atau harus dilakukan perbaikan, setelah adanya  perbaikan  maka  dilakukan  pengujian prototype kembali.
5. Mengembangkan versi produksi. Pada tahap ini akan  menyelesaikan  sistem  sesuai  dengan masukan terakhir dari pemakai dan memberikan gambaran bagaimana penggunaan sistem tersebut kepada pemakai. Mekanisme  pengembangan  sistem  dengan prototype terlampir  di Gambar  1. Langkah  selanjutnya  adalah menerapkan  algoritma K-Means yang terdapat  di Gambar 2 sehingga algoritma klastering K-means dapat diringkas sebagai berikut (Santoso B, 2007) :
1. Pilih jumlah klaster
2. Inisialisasi  k  pusat  klaster  (diberi  nilai-nilai random ).
3. Tempatkan setiap data/obyek ke klaster terdekat. Kedekatan dua obyek ditentukan bersarkan jarak kedua obyek tersebut. Jarak paling dekat antara satu  data  dengan  satu  klaster  tertentu  akan menentukan  suatu  data  masuk  dalam  klaster mana.
4. Hitung  kembali  pusat  klaster  dengan  anggota klaster yang sekarang. Pusat klaster adalah rata- rata semua data/obyek dalam klaster.
5. Tugaskan  lagi  setiap  obyek  memakai  pusat klaster yang baru. Jika pusat Klaster sudah tidak berubah lagi, maka proses pengklasteran selesai.
6. Kembali ke langkah 3 sampai pusat klaster tidak berubah lagi.
Berikut adalah persamaan untuk mengukur jarak :
𝑑 (𝑥,𝑦) = ||𝑥 − 𝑦|| 2 = √∑ (𝑥𝑖 − 𝑦𝑖) 2 𝑛 𝑖=1
…. 1
Gambar 1 . Mekanisme Pengembangan Sistem dengan Prototype (Sumber : Abdul Kadir)
Gambar 2 . Algoritma K-Means

## 2.2 Metode Perancangan
Context  diagram pada Gambar  3 berikut  ini memperlihatkan adanya diagram masukan ke sistem dan keluaran dari sistem.
Gambar 3 . Context Diagram
Gambar 4 . DFD Level 1
DFD  level  1  tersebut  diatas,  pada  proses  pertama  input data  siswa,  user  memasukkan  nilai  utul,  nilai  rapor  dan biodata  siswa  yang  kemudian  data  tersebut  disimpan  ke dalam  tabel  Tabel_Nilai  dan  Tabel_Siswa.  Selanjutnya user  dapat feedback nya  berupa  informasi  data  siswa. Proses  kedua  merupakan  proses  perhitungan  K-Means,
yang  menggunakan  Tabel_Nilai  dan  Tabel_Siswa sehingga  user  mendapatkan feddback nya  berupa  data siswa, nilai siswa dan hasil cluster nya. Perhitungan AHP terdapat di proses ketiga, semua data yang dihasilkan dari proses  kedua  akan  digunakan  dalam  proses  ketiga  ini. Hasil  akhirnya  adalah  user  akan  dapat feedback berupa informasi hasil ranking AHP, kriteria dan bobot kriteria, serta  laporan  kelompok  belajar  mata  pelajaran  UN- USBK.

## 2.3. Data yang dibutuhkan
Penerapan  algoritma  K-Means  untuk  menentukan kelompok belajar dalam rangka persiapan ujian nasional SMK  Syubbanul  Wathon  ini  membutuhkan  beberapa data,  diantaranya  adalah  data  nilai  raport  dan  nilai placement test sesuai mata pelajaran untuk ujian nasional. Data  nilai  rapor  terdiri  dari  nilai  mata  pelajaran  Bahasa Indonesia,  Bahasa  Inggris,  Matematika,  Multimedia,
Pendidikan Agama Islam (PAI), Pendidikan
Kewarganegaraan  (PPKn),  dan  KKPI  (Keterampilan Komputer dan Pengelolaan Informasi). Data nilai tersebut melibatkan  seluruh  siswa  di  kelas  3  (angkatan  Jadda) sejumlah  151  siswa.  Berikut  tabel  nilai  rapor  dan  nilai placement test .
Tabel 1 . Nilai rapor semester 1 ,2, 3 (23 siswa)
Tabel 2 . Nilai rapor semester 4 dan 5 (23 siswa)
Tabel 3 . Nilai Placement Test (23 siswa)

## 2.4. Perhitungan K-Means
Proses perhitungan K-Means melibatkan tabel 1, tabel 2 dan tabel 3. Berdasarkan tabel tersebut, akan diambil nilai rata-rata untuk setiap mata pelajaran, yang kemudian akan ditentukan  secara  acak  untuk  menentukan  pusat cluster ( centroid ) awal. Data  nilai rata-rata akan ditampilkan di tabel 4, sedangkan data pusat cluster awal ditampilkan di tabel 5 dan 6 seperti berikut ini.
Tabel 4 . Nilai Rata-rata (23 siswa)
Tabel 5 . Nilai pusat cluster ( centroid ) awal untuk Bahasa Indonesia, Bahasa Inggris, dan Matematika
Tabel  6 .  Nilai  pusat  cluster  ( centroid )  awal  untuk  MM, PAI, PPKn dan KKPI
Berdasarkan data tabel 4 ditentukan data nilai siswa yang masuk  dalam  kelompok  belajar,  dengan  nilai  di  bawah 70,10.  Nilai  tersebut  ditampilkan  di  tabel  7  sebagai berikut.
Tabel 7 . Nilai Bahasa Indonesia < 70,10
Melalui  tabel  7  di  atas,  terdapat  111  siswa  untuk  mata pelajaran  Bahasa  Indonesia,  131  siswa  untuk  mata pelajaran Bahasa Inggris, 121 siswa untuk mata pelajaran matematika, 120 siswa untuk mata pelajaran multimedia, 88 siswa untuk mata pelajaran PAI, 100 siswa untuk mata pelajaran  PPKN,  dan  122  siswa  untuk  mata  pelajaran KKPI.  Semua  data  siswa  yang  dapat  masuk  ke  dalam kelompok belajar terlampir dalam tabel 8.
Tabel 8 . Jumlah Siswa untuk kelompok belajar
2.5. Menentukan Cluster dalam kelompok MaPel
Proses  perhitungan  dengan  menggunakan  algoritma  K- Means  setelah  menentukan  pusat centroid awal selanjutnya adalah menentukan kelompok mata pelajaran. Penentuan centroid awal ditentukan secara acak dari data nilai  rata-rata  siswa,  kemudian  untuk  jumlah cluster ditentukan sebanyak 3 cluster.
Tabel  9 .  Kelompok  Bahasa  Indonesia  dengan  centroid awal (23 siswa)
Berdasarkan tabel 9 di atas, penentuan centroid (C1, C2, C3) berdasarkan rumus dari persamaan berikut. 𝑑 (𝑥,𝑦) = ||𝑥 − 𝑦|| 2 = √∑ (𝑥𝑖 − 𝑦𝑖) 2 𝑛 𝑖=1
2.6.  Menentukan  Nilai Mean tiap Cluster dalam kelompok Mata Pelajaran
Proses  perhitungan  selanjutnya  adalah  menghitung  nilai mean atau  nilai  rata-rata  untuk  semua cluster dalam kelompok  mata  pelajaran.  Berdasarkan  perhitungan sebelumnya,  diketahui  bahwa  untuk  kelompok  Bahasa Indonesia  terdapat  15  siswa  untuk cluster1 ,  61  siswa untuk cluster2 , 35 siswa untuk cluster3. Hasil perhitungan nilai  rata-rata  ( mean )  ditunjukkan  dalam  tabel  10  di bawah ini.
Tabel 10 . Nilai mean yang akan dijadikan nilai centroid selanjutnya
Tabel 10 di atas merupakan tabel hasil perhitungan mean dari  semua  kelompok  mata  pelajaran.  Berdasarkan  hasil
tabel  10  tersebut,  maka  diperoleh  data centroid (pusat cluster )  yaitu  nilai mean dari  setiap  cluster.  Proses  ini akan  terus  dilakukan  sampai  data  tidak  berubah  dalam setiap cluster nya. Proses perhitungan selanjutnya adalah dengan menerapkan rumus di atas, sehingga perhitungannnya seperti berikut: Data nilai untuk NIS = 2103, nama Achmad Taqiyudin Centroid 1 = SQRT ((65.833 – 68.500) ^ 2) = 2.667 Centroid 2 = SQRT ((65.833 – 63.167) ^ 2) = 2.667 Centroid 3 = SQRT ((65.833 – 68.333) ^ 2) = 2.500 Sedangkan untuk  menentukan cluster 1, 2 atau 3 adalah berdasarkan logika berikut ini: Cluster 1 = IF ( Centroid 1< Centroid 2, IF ( Centroid 1< Centroid 3,1,"- "),"- ") Cluster 2 = IF ( Centroid 2< Centroid 3, IF ( Centroid 2< Centroid 1,1,"- "),"- ") Cluster 3 = IF ( Centroid 3< Centroid 1, IF ( Centroid 3< Centroid 2,1,"- "),"- ") Berdasarkan  perintah  logika  di  atas,  maka  hasil  cluster untuk NIS = 2103 adalah cluster 3 (C3).

## 3. Kesimpulan
Berdasarkan pembahasan di atas, dengan menerapkan K- Means untuk membentuk kelompok belajar sesuai dengan mata  pelajaran  UN  (Ujian  Nasional)  yaitu  Bahasa Indonesia,  Bahasa  Inggris,  Matematika,  MM,  PAI, PPKN, dan KKPI terlampir di tabel 11 yang menampilkan jumlah cluster yang  dihasilkan  dalam  setiap  kelompok mata pelajaran.
Tabel 11 . Jumlah Cluster yang dihasilkan
Merujuk tabel 11 di atas, diketahui K adalah proses urutan K-means (dari 1 s.d 6), dan proses berhenti pada saat K ke 6,  karena  jumlah cluster tidak  berubah.  Jumlah  siswa untuk kelompok IND cluster 1 terdapat 24 siswa, cluster 2 terdapat 43 siswa, dan cluster 3 terdapat 44 siswa, dan untuk  kelompok ING cluster 1 terdapat 131 siswa, cluster 2 dan cluster 3 tidak ada siswa, kelompok MAT cluster 1 terdapat 7 siswa, cluster 2 terdapat 114 siswa, dan cluster 3 tidak ada siswa, kelompok MM cluster 1 dan cluster 3 tidak  ada  siswa,  tetapi  cluster  2  terdapat  120  siswa, kelompok  PAI  cluster  1  terdapat  31  siswa,  cluster  2 terdapat  36  siswa,  dan  cluster  3  terdapat  21  siswa, kelompok PPKN cluster 1 dan cluster 2 tidak ada siswa, tetapi cluster 3 terdapat 100 siswa, selanjutnya kelompok KKPI  cluster  1  terdapat  30  siswa,  cluster  2  terdapat  50 siswa, dan cluster 3 terdapat 42 siswa.
Berdasarkan  hasil  yang  telah  didapat  melalui  tabel  11, maka dapat diketahui siswa dengan NIS berapa saja yang masuk  di  dalam cluster per  kelompok  mata  pelajaran, yang terlampir di tabel 12 berikut.
Tabel 12 . Data Siswa dalam Kelompok Belajar (Ind, Ing, Mat, MM)
Tabel  13 .  Data  Siswa  dalam  Kelompok  Belajar  (PAI, PPKN, KKPI)

## Daftar Pustaka
UU REPUBLIK INDONESIA no.20 tahun 2003 tentang Pendidikan
PERMENDIKBUD NO.14 TH 2017 tentang pendidikan FENTY EKA M, 2015. Implementasi Algoritma K-Means Untuk Kelompok Pengayaan Materi Mata Pelajaran Ujian  Nasional, Jurnal  Teknik  Informatika,  Vol  8 No.1:73.
ANINDYAN  KHRISNA, Implementasi  Algoritma  K
Means Untuk Pengelompokkan Penyakit Pasien Pada PusKesMas Kajen Pekalongan , Jurnal
Transformatika, Vol 14 No.1:30, 2016.
ASRONI,  RONALD  ADRIAN. Penerapan  Metode  K- Means  Untuk  Clustering  Mahasiswa  Berdasarkan Nilai  Akademik  Dengan  Weka  Interface  Studi  Kasus Pada  Jurusan  Teknik  Informatika  UMM  Magelang , Jurnal Ilmiah Semesta Teknika, Vol.18 No. 1,76 - 82, Mei 2015
ABDUL  KADIR,  2003. Konsep  dan  Tuntunan  Praktis Basis Data. Yogyakarta. J.O.ONG, Implementasi  Algoritma  K-Means  Clustering Untuk  Menentukan  Strategi  Marketing  President University. Jurnal Ilmiah Teknik Industri , vol. 12, no. 1, pp. 10 - 20, 2013 OTHMAN  IBRAHIM,  MEHRBAKHSH  NILASHI, KARAMOLLAH  BAGHERIFARD,  NOUROOZ HASHEMI, NASIM JANAHMADI, MOUSA BARISAMI, Application  of  AHP  and  K-Means Clustering  for  Ranking  and  Classifying  Customer Trust in M-commerce. Australian Journal of Basic and Applied Sciences 5(12): 1441-1457, 2011 SANTOSA, B. 2007. Data Mining: Teknik Pemanfaatan Data  untuk  Keperluan  Bisnis .  Yogyakarta:  Graha Ilmu. HAN  JIAEWI,  KAMBER  MICHELINE  2006. Data Mining  :  Concepts  and  techniques,  second  edition. Elsevier. p.460 EDIYANTO,  MUHLASAH  NOVITASARI  M.  NEVA SATYADEWI. Pengklasifikasian Karakteristik Dengan  Metode  K-Means  Cluster  Analysis ,  Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster), Vol 2 , No. 2 , 133 – 136, th 2013 . SUPRIHATIN. Klastering  K-Means  untuk  Penentuan Nilai Ujian . JUSI. Vol.1 No.1 : 53, 2011