## PENERAPAN METODE K-MEANS CLUSTERING DALAM KLASTERISASI PEMINATAN SISWA TERHADAP MATA PELAJARAN SIMULASI DIGITAL (SIMDIG)
1 I Putu Yogi Saputra, 2 Siswanto , 3 Jhoanne Fredricka
1 Mahasiswa Program Studi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu e-Mail : putuyogisaputra105@gmail.com
2 Dosen Program Studi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu e-Mail : sisunived@gmail.com , fredrickajhoanne@gmail.com Kampus I: Jl Meranti Raya No.32 Sawah Lebar Kota Bengkulu 38228 Telp. (0736) 22027, Fax. (0736) 341139;
(Received: November 2022, Revised : Januari 2023, Accepied : April 2023)
Abstract : SMK Negeri 2 Bengkulu City is one of the State Vocational High Schools that located in Bengkulu City. Digital Simulation subjects (Simdig) are taught to class X students at school. The ability of students to understand these subjects is different, so it is sometimes difficult for the  teacher  during  the  learning  process.  Interest  in learning tends to produce high achievement, otherwise a lack of interest in learning will result in low achievement. This  is  what  causes  the  interests  of  each  student  to  be different  from  other  students.  The  implementation  for clustering  students'  interest  in  Digital  Simulation (SimDig) subjects at SMK Negeri 2 Bengkulu City is used to assist teachers in evaluating the teaching and learning process that has been carried out based on the grades that have been obtained by students at the end of the semester. The  attributes  used  as  parameters  in  determining  the student's specialization are attendance scores, assignment  scores,  UTS  scores,  and  UAS  scores  per semester per academic year. Based on the data on student scores in the SimDig subject as many as 24 students, the results of the  clustering of  students'  specialization  were 62.5%  (Highly  Interested)  and  37.5%  (Less  Interested). Based  on  the  results  of  the  tests that  have  been carried out,  the  functionalities  of  the  application  for  clustering students' interest in Digital Simulation subjects (SimDig) at  SMK  Negeri  2  Bengkulu  City  are  running  well  as expected, and can provide information on the results of clustering  of  students'  specialization  in  Digital Simulation subjects.
Keywords:  K-Means  Clustering  Method,  Clustering Student Interests, Digital Simulation Subjects (Simdig)
Intisari  :  Sekolah  Menengah  Kejuruan  Negeri  2  Kota Bengkulu  merupakan  salah  satu  Sekolah  Menengah Kejuruan Negeri yang terdapat di Kota Bengkulu. Mata pelajaran Simulasi Digital diajarkan pada siswa kelas X di  Sekolah.  Kemampuan  siswa  dalam  memahami  mata pelajaran  tersebut  berbeda-beda,  sehingga  terkadang menyulitkan guru pada saat proses pembelajaran sedang berlangsung.  Minat  belajar  cenderung  menghasilkan prestasi  tinggi,  sebaliknya  minat  belajar  yang  kurang akan    menghasilkan  prestasi  yang  rendah.  Hal  inilah
yang  menyebabkan  minat  setiap  siswa  berbeda-beda dengan siswa yang lain. Aplikasi klasterisasi peminatan siswa  terhadap  mata  pelajaran  Simulasi  Digital  di Sekolah  Menengah  Kejuruan  Negeri  2  Kota  Bengkulu digunakan untuk membantu guru dalam  mengevaluasi proses  belajar  mengajar  yang  selama  ini  dilakukan berdasarkan  nilai  yang  telah  diperoleh  siswa  di  akhir semester.  Atribut  yang  digunakan  sebagai  parameter dalam menentukan peminatan siswa tersebut yaitu nilai absensi,  nilai  tugas,  nilai  Ujian  Tengah  Semester,  dan nilai  Ujian  Akhir  Semester  per  semester  per  tahun ajaran.  Berdasarkan  data  nilai  siswa  pada  mata pelajaran Simulasi Digital sebanyak 24 siswa, diperoleh hasil  klasterisasi  peminatan  siswa  yaitu  62,5%  Sangat Diminati dan 37,5% Kurang Diminati. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, fungsional dari aplikasi klasterisasi  peminatan  siswa  terhadap  mata  pelajaran Simulasi Digital di Sekolah Menengah Kejuruan Negeri 2  Kota  Bengkulu  berjalan  dengan  baik  sesuai  yang diharapkan,  dan  dapat  memberikan  informasi  hasil klasterisasi  peminatan  siswa  terhadap  mata  pelajaran Simulasi Digital Kata Kunci :
Metode K-Means Clustering,
Klasterisasi Peminatan Siswa, Mata Pelajaran Simulasi Digital

## I. PENDAHULUAN
Saat ini, kita telah berada dalam sebuah era yang sarat dengan  teknologi  komunikasi  dan  informasi. Kemajuan  teknologi  telah  memberikan  sumber ( resources ) informasi dan komunikasi yang amat luas dari  apa  yang  telah  dimiliki  manusia.  Meskipun peranan  informasi  dalam  beberapa  dekade  kurang mendapat perhatian, namun sesungguhnya kebutuhan akan  informasi  dan  komunikasi  itu  merupakan  hal yang tidak kalah pentingnya dari kebutuhan sandang dan  pangan  manusia.  Simulasi  digital  merupakan salah  satu  mata  pelajaran  baru  semua  kompetensi keahlian  pada  kurikulum  2013  (K-13)  di  Sekolah Menengah Kejuruan. Mata pelajaran Simulasi Digital
(Simdig) membekali siswa agar dapat mengkomunikasikan  gagasan  atau  konsep  melalui media  digital.  Media  digital  yang  dimanfaatkan dipilih  dari  yang  telah  tersedia  secara  luas  melalui aplikasi  atau  platform  digital  dengan  menggunakan peralatan  elektronika  atau  peralatan  teknologi informatika dan komunikasi yang ada. SMK Negeri 2 Kota  Bengkulu  merupakan  salah  satu  Sekolah Menengah  Kejuruan  Negeri  yang  terdapat  di  Kota Bengkulu. Mata pelajaran Simulasi Digital (Simdig) diajarkan  pada  siswa  kelas  X  di  Sekolah. Kemampuan siswa dalam memahami mata pelajaran tersebut berbeda-beda, sehingga terkadang menyulitkan  guru  pada  saat  proses  pembelajaran sedang  berlangsung.  Minat  belajar  cenderung menghasilkan  prestasi  tinggi,  sebaliknya  minat belajar yang kurang akan  menghasilkan prestasi yang rendah.  Hal  inilah  yang  menyebabkan  minat  setiap siswa  berbeda-beda  dengan  siswa  yang  lain.  Oleh karena  itu,  diperlukan  suatu  sistem  yang  dapat membantu dalam  mengetahui informasi  minat siswa khususnya terhadap mata pelajaran Simulasi Digital, hal  ini  dapat  dijadikan  sebagai  bahan  evaluasi  bagi guru  dalam  melakukan  proses  belajar  mengajar  di kelas. Untuk membantu memberikan informasi minat siswa, dalam penelitian diterapkan salah satu metode data  mining  yaitu  K-Means  Clustering  yang  akan digunakan  untuk  mengelompokkan  data  siswa berdasarkan  4  atribut  nilai  (absensi,  tugas,  uts,  dan uas)  menjadi  2  kelompok  atau  cluster  yaitu  sangat diminati  dan  kurang  diminati.  Berdasarkan  uraian tersebut  di  atas,  maka  peneliti  tertarik  untuk mengangkat  judul  “ Penerapan  Metode  K-Means Clustering  Dalam  Klasterisasi  Peminatan  Siswa Terhadap Mata Pelajaran Simulasi Digital ”.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Data Mining
Data  mining  adalah  metode  yang  memungkinkan para penggunanya untuk mengakses data yang besar dalam waktu yang relatif cepat. Atau dengan kata lain data  mining  merupakan  suatu  alat  dan  aplikasi menggunakan  analisis  statistik  pada  data  melalui suatu  proses  ekstraksi  atau  penggalian  data  dan informasi yang belum diketahui sebelumnya. Secara sederhana data mining merupakan proses penggalian suatu  data  yang  berujung  pada  penemuan  informasi terbaru  dengan  cara  mencari  cara  kerja  dari  data mining sebenarnya adalah untuk memeriksa database yang  berukuran  besar  guna  menemukan  pola  atau bentuk  bagi  sehingga  berguna  dalam  proses pengambilan keputusan (Mustika, 2021:3). Penambangan data (data mining) adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah dari sekumpulan data berupa pengetahuan yang selama ini tersembunyi  dibalik  data  atau  diketahui  secara
manual.  Proses  untuk  menggali  nilai  tambah  dari sekumpulan  data  sering  juga  dikenal  sebagai penemuan  pengetahuan  dari  pangkalan  data  yaitu tahap-tahap yang dilakukan dalam menggali pengetahuan  dari  sekumpulan  data  (Tahyudin, 2021:2).
B. Algoritma K-Means
Algoritma K-Means merupakan salah satu algoritma clustering yang masuk dalam kelompok unsupervised  learning  yang  digunakan  untuk membagi  data  menjadi  beberapa  kelompok  dengan sistem  partisi.  Algoritma  ini  menerima  masukan berupa  data  tanpa  label  kelas.  Pada  algoritma  K- Means, komputer mengelompokkan sendiri data-data yang menjadi masukannya tanpa mengetahui terlebih dahulu  target  kelasnya.  Masukan  yang  diterima adalah data atau objek dan k buah kelompok (cluster) yang diinginkan. Algoritma ini akan mengelompokkan  data  atau  objek  ke  dalam  k  buah kelompok  tersebut  (Wanto,  2020:1). Clustering merupakan  pengelompokan record ,  observasi,  atau kasus  ke  dalam  kelas-kelas  objek  yang  mirip. Clustering berbeda dengan klasifikasi dimana dalam clustering tidak  terdapat  variabel  target.  Salah  satu algoritma clustering adalah  K-Means. Clustering merupakan suatu teknik data mining yang membagi- bagikan data ke dalam beberapa kelompok (grup atau cluster atau segmen) yang tiap cluster dapat ditempati beberapa  anggota  bersama-sama.  Setiap  obyek dilewatkan ke grup yang paling mirip dengannya. Ini menyerupai  menyusun  binatang  dan  tumbuhan  ke dalam  keluarga  –  keluarga  yang  para  anggotanya mempunyai kemiripan. Clustering tidak mensyaratkan  pengetahuan  sebelumnya  dari  grup yang  dibentuk,  juga  dari  para  anggota  yang  harus mengikutinya.  Algoritma K-Means diperkenalkan oleh  J.B.  MacQueen  pada  tahun  1976,  salah  satu algoritma clustering sangat umum yang mengelompokkan  data  sesuai  dengan  karakteristik atau  ciri-ciri  bersama  yang  serupa.  Grup  data  ini dinamakan  sebagai cluster .  Data  di  dalam  suatu cluster mempunyai ciri-ciri (atau fitur, karakteristik, atribut, properti) serupa dan tidak serupa dengan data pada cluster lain (Butsianto, 2020:52).
Berikut  diagram  alir  dari  algoritma  K-Means Clustering Gambar1.
Gambar 1. Diagram Alir Dari Algoritma K-Means Clustering Algoritma  K-Means  merupakan  algoritma klasterisasi yang mengelompokkan data berdasarkan  titik  pusat  klaster  (centroid) terdekat  dengan  data.  K-Means  merupakan salah  satu  metode  clustering  non  hirarki  yang berusaha  mempartisi  data  yang  ada  ke  dalam bentuk  satu  atau  lebih  cluster.  Metode  ini mempartisi data ke dalam cluster sehingga data yang  memiliki  karakteristik  yang  sama  dan data  yang  mempunyai  karakteristik  yang berbeda di kelompokkan ke dalam cluster yang lain (Arofah, 2018:86) :
1. Tentukan  nilai  k  sebagai  jumlah  klaster yang ingin dibentuk.
2. Inisialisasi  k  sebagai  centroid  yang  dapat dibangkitkan secara random.
3. Hitung jarak setiap data ke masing-masing centroid menggunakan persamaan Euclidean Distance yaitu sebagai berikut :
𝐷 𝑒 = √(𝑥 𝑖 − 𝑠 𝑖 ) 2 + (𝑦 𝑖 − 𝑡 𝑖 ) 2 Keterangan: D e
= Euclidean Distance i = Banyaknya objek
(x, y)   = Koordinat objek (s, t)   = Koordinat centroid
4. Kelompokkan  setiap  data  berdasarkan jarak terdekat antara data dengan centroidnya. 5. Tentukan posisi centroid baru (k)
𝑉 𝑖𝑗 = 1 𝑁𝑖 ∑ 𝑋 𝑘𝑗 𝑁𝑖 𝑘−0 Keterangan : V ij = Centroid rata-rata cluster ke-i ntuk variabel ke-j
N i = Jumlah anggota cluster ke-i i, k   = Indeks dari cluster j = Indeks dari variabel X kj =  nilai  data  ke-k  variabel  ke-j  untuk cluster tersebut
6. Kembali ke  langkah 3 jika posisi centroid baru dengan centroid lama tidak sama.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Metode Penelitian
Metode  penelitian  data  mining  pada  prinsipnya merupakan  kegiatan  pencarian  pengetahuan  atau lebih  dikenal  dengan  Knowledge  Discovery.  Dalam penelitian ini diterapkan metode penelitian yaitu Two Crows Corporation dengan tahapan seperti Gambar 1.
Gambar 2. Tahapan Metode Two Crows Corporation ke siswa (data terlampir).

## B. Analisa Sistem Aktual
SMK Negeri 2 Kota Bengkulu merupakan salah satu Sekolah Menengah Kejuruan Negeri yang terdapat di Kota  Bengkulu.  Mata  pelajaran  Simulasi  Digital (Simdig)  diajarkan  pada  siswa  kelas  X  di  Sekolah. Kemampuan siswa dalam memahami mata pelajaran tersebut berbeda-beda, sehingga terkadang menyulitkan  guru  pada  saat  proses  pembelajaran sedang  berlangsung.  Minat  belajar  cenderung menghasilkan  prestasi  tinggi,  sebaliknya  minat belajar yang kurang akan  menghasilkan prestasi yang rendah.  Hal  inilah  yang  menyebabkan  minat  setiap siswa berbeda-beda dengan siswa yang lain.
....................(1)

## C. Analisa Sistem Baru
Analisa
sistem baru dilakukan untuk mengidentifikasi permasalahan pada sistem aktual/lama. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem yang  dapat  membantu  dalam  mengetahui  informasi minat  siswa  khususnya  terhadap  mata  pelajaran Simulasi  Digital,  hal  ini  dapat  dijadikan  sebagai bahan  evaluasi  bagi  guru  dalam  melakukan  proses belajar  mengajar  di  kelas.  Untuk  membantu memberikan informasi minat siswa, dalam penelitian diterapkan  salah  satu  metode  data  mining  yaitu  K- Means  Clustering  yang  akan  digunakan  untuk mengelompokkan  data  siswa  berdasarkan  4  atribut nilai  (absensi,  tugas,  uts,  dan  uas)  menjadi  2 kelompok  atau  cluster  yaitu  sangat  diminati  dan kurang diminati.
Metode K-Means  Clustering diterapkan  karena mudah  digunakan,  mudah  diimplementasikan  dan dijalankan,  relatif  cepat,  mudah  beradaptasi,    serta sifatnya  yang  mencari  nilai  terdekat  dari  nilai centroid atau titik pusat pada masing-masing cluster.

## D. Metode Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  merupakan  proses  eksekusi  sistem dengan tujuan mencari kesalahan atau kelemahan dari program  tersebut.  Proses  tersebut  dilakukan  dengan mengevaluasi  kemampuan  program.  Suatu  program yang  diuji  akan  dievaluasi  apakah  keluaran  atau output yang  dihasilkan  telah  sesuai  dengan  yang diinginkan atau tidak. Metode pengujian yang dipakai dalam sistem ini adalah metode black box .

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil dan Pembahasan
Aplikasi  klasterisasi  peminatan  siswa  terhadap  mata pelajaran Simulasi Digital (SimDig) di SMK Negeri 2  Kota  Bengkulu  digunakan  untuk  membantu  guru dalam    mengevaluasi  proses  belajar  mengajar  yang selama  ini  dilakukan  berdasarkan  nilai  yang  telah diperoleh  siswa  di  akhir  semester.  Atribut  yang digunakan  sebagai  parameter  dalam  menentukan peminatan  siswa  tersebut  yaitu  nilai  absensi,  nilai tugas,  nilai  UTS,  dan  nilai  UAS  per  semester  per tahun ajaran. Dalam pengelompokan data nilai  mata pelajaran  SimDig  tersebut,  pada  aplikasi  telah diterapkan  Metode K-Means  Clustering sehingga dapat  menghasilkan  2  kelompok  atau  cluster  yaitu Cluster C1 (sangat diminati) dan Cluster C2 (kurang diminati).
Aplikasi  klasterisasi  peminatan  siswa  terhadap  mata pelajaran Simulasi Digital (SimDig) di SMK Negeri 2  Kota  Bengkulu  dibuat  menggunakan  bahasa pemrograman  Visual  Basic.Net.  Adapun  antarmuka aplikasi  klasterisasi  peminatan  siswa  terhadap  mata pelajaran Simulasi Digital (SimDig) di SMK Negeri 2 Kota Bengkulu antara  lain :
1. Form Login
Form  login  merupakan  form  aplikasi  klasterisasi peminatan  siswa  terhadap  mata  pelajaran  Simulasi Digital  di  SMK  Negeri  2  Kota  Bengkulu  yang digunakan  untuk  membatasi  akses  penggunaan aplikasi  melalui  otentikasi  username  dan  password. Jika  memasukkan  username  atau  password  yang salah,  maka  pengguna  tidak  dapat  mengakses  fitur- fitur  yang  terdapat  di  aplikasi.  Jika  memasukkan username dan password yang benar, maka pengguna dapat mengakses fitur-fitur yang terdapat di aplikasi. Adapun  form  login  aplikasi  klasterisasi  peminatan siswa  terhadap  mata  pelajaran  Simulasi  Digital (SimDig)  di  SMK  Negeri  2  Kota  Bengkulu  seperti Gambar 1.

## Gambar 3. Menu Login
2. Menu Utama Menu  utama  merupakan  form  aplikasi  klasterisasi peminatan  siswa  terhadap  mata  pelajaran  Simulasi Digital  (SimDig)  di  SMK  Negeri  2  Kota  Bengkulu yang memiliki beberapa sub menu untuk melakukan pengolahan data. Sub menu tersebut terdiri dari input data,  klasterisasi  peminatan  siswa,  laporan  hasil klasterisasi  peminatan  siswa  dan  keluar  yang memiliki  fungsi  berbeda-beda.  Adapun  form  menu utama aplikasi klasterisasi peminatan siswa terhadap mata  pelajaran  Simulasi  Digital  (SimDig)  di  SMK Negeri 2 Kota Bengkulu terlihat pada gambar 4.

## Gambar 4. Menu Utama
Penerapan Metode K-Means Clustering Dalam Klasterisasi Peminatan Siswa Terhadap Mata Pelajaran Simulasi                             p-ISSN 1858-2680 Digital (Simdig)

## Gambar 5. Sub Menu Input Data
3. Input Data Admin Input  data  admin  merupakan  form  aplikasi klasterisasi peminatan siswa terhadap mata pelajaran Simulasi  Digital  (SimDig)  di  SMK  Negeri  2  Kota Bengkulu  yang  digunakan  untuk  mengolah  data admin  yang  akan  mengakses  aplikasi.  Pengolahan data admin dapat dilakukan dengan cara menambah, mengoreksi  serta  menghapus  data  admin.  Adapun form  input  data  admin  pada  aplikasi  klasterisasi peminatan  siswa  terhadap  mata  pelajaran  Simulasi Digital  (SimDig)  di  SMK  Negeri  2  Kota  Bengkulu seperti Gambar 6
Gambar 6. Form Input Data Admin 4. Input Data Kelas
Input data kelas merupakan form aplikasi klasterisasi peminatan  siswa  terhadap  mata  pelajaran  Simulasi Digital  (SimDig)  di  SMK  Negeri  2  Kota  Bengkulu yang  digunakan  untuk  mengolah  data  kelas  yang terdapat  di  sekolah.  Pengolahan  data  kelas  dapat dilakukan dengan cara menambah, mengoreksi serta menghapus data kelas. Adapun form input data kelas pada  aplikasi  klasterisasi  peminatan  siswa  terhadap mata  pelajaran  Simulasi  Digital  (SimDig)  di  SMK Negeri 2 Kota Bengkulu seperti Gambar 7
Gambar 7. Form Input Data Kelas 5. Input Data Siswa
Input data siswa merupakan form aplikasi klasterisasi peminatan  siswa  terhadap  mata  pelajaran  Simulasi Digital  (SimDig)  di  SMK  Negeri  2  Kota  Bengkulu yang digunakan untuk mengolah data siswa per kelas yang  terdapat  di  sekolah.  Pengolahan  data  siswa dapat dilakukan dengan cara menambah, mengoreksi serta menghapus data siswa. Adapun form input data siswa  pada  aplikasi  klasterisasi  peminatan  siswa terhadap mata pelajaran Simulasi Digital (SimDig) di SMK Negeri 2 Kota Bengkulu seperti Gambar 8
Gambar 8. Form Input Data Siswa 6. Input Data Nilai Siswa
Input  data  nilai  siswa  merupakan  form  aplikasi klasterisasi peminatan siswa terhadap mata pelajaran Simulasi  Digital  (SimDig)  di  SMK  Negeri  2  Kota Bengkulu yang digunakan untuk mengolah data nilai siswa per tahun ajaran per semester. Pengolahan data nilai  siswa  dapat  dilakukan  dengan  cara  menambah, mengoreksi sera menghapus data nilai siswa. Adapun form input data nilai siswa  pada aplikasi klasterisasi peminatan  siswa  terhadap  mata  pelajaran  Simulasi Digital  (SimDig)  di  SMK  Negeri  2  Kota  Bengkulu seperti Gambar 9
Gambar 9. Form Input Data Nilai Siswa
7. Klasterisasi Peminatan Siswa Klasterisasi  peminatan  siswa  merupakan  form aplikasi  klasterisasi  peminatan  siswa  terhadap  mata pelajaran Simulasi Digital (SimDig) di SMK Negeri 2Kota Bengkulu yang digunakan untuk mengelompokkan  data  siswa  berdasarkan  nilai absensi,  tugas,  UTS  dan  UAS  pada  mata  pelajaran SimDig  dengan  memilih  tahun  ajaran  dan  semester. Adapun  form  klasterisasi  peminatan  siswa  pada
aplikasi  klasterisasi  peminatan  siswa  terhadap  mata pelajaran Simulasi Digital (SimDig) di SMK Negeri 2 Kota Bengkulu seperti Gambar 10

## Gambar 10. Form Klasterisasi Peminatan Siswa
8. Output  Laporan  Hasil  Klasterisasi  Peminatan Siswa
Merupakan output yang memberikan informasi hasil pengelompokan  data  peminatan  siswa  berdasarkan nilai  absensi,  tugas,  UTS  dan  UAS  menggunakan Metode  K-Means  Clustering.  Adapun  outpout laporan  hasil  klasterisasi  peminatan  siswa  seperti Gambar 11
Gambar 11. Output Laporan Hasil Klasterisasi Peminatan Siswa
B. Hasil Pengujian
Pengujian  aplikasi  klasterisasi  peminatan  siswa terhadap mata pelajaran Simulasi Digital (SimDig) di SMK Negeri 2 Kota Bengkulu dilakukan menggunakan Metode Black Box dengan mengidentifikasi fungsionalitas dari aplikasi  melalui data  yang  benar  dan  data  yang  salah.  Adapun  hasil pengujian  black  box  yang  telah  dilakukan,  tampak pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil Pengujian Blackbox
Form Uji Komponen Yang Diuji Hasil Pengujian Black Box Login  Field username dan password dikosongkan Sistem menolak akses login Mengisi username yang salah Sistem menolak akses login Mengisi password yang salah Sistem menolak akses login Mengisi username dan password yang benar Sistem menerima akses login Input Data Kelas Menyimpan data kelas yang berbeda Sistem berhasil menyimpan data tersebut Menyimpan data kelas yang sama Sistem menolak akses simpan data tersebut Input Data Siswa Menyimpan data siswa yang berbeda Sistem berhasil menyimpan data tersebut Menyimpan data siswa yang sama Sistem menolak akses simpan data tersebut Input Data Nilai Siswa Menyimpan data nilai siswa yang berbeda Sistem berhasil menyimpan data tersebut Menyimpan data nilai siswa yang sama Sistem menolak akses simpan data tersebut
Form Uji Komponen Yang Diuji Hasil Pengujian Black Box Klast erisas i Pemi natan Siswa Melakukan klasterisasi peminatan siswa dengan memilih tahun dan semester Sistem berhasil menampilkan hasil klasterisasi peminatan siswa berdasarkan tahun dan semester yang dipilih menggunakan Metode K- Means Clustering
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan, fungsional  dari aplikasi klasterisasi peminatan siswa terhadap mata pelajaran Simulasi Digital (SimDig) di SMK Negeri 2 Kota Bengkulu berjalan  dengan baik sesuai  yang  diharapkan,  dan  dapat  memberikan informasi hasil klasterisasi peminatan siswa terhadap mata pelajaran Simulasi Digital.
Selain itu pengujian dilakukan di SMK Negeri 2 Kota Bengkulu dengan mendemokan aplikasi dan memberikan kuisioner uji coba program (hasil demo program terlampir).

## V. PENUTUP A. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dari  pembahasan  dan  pengujian yang telah dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa : 1. Aplikasi  klasterisasi  peminatan  siswa  terhadap mata pelajaran Simulasi Digital (SimDig) di SMK Negeri  2  Kota  Bengkulu  digunakan  untuk membantu  guru  dalam    mengevaluasi  proses belajar  mengajar  yang  selama  ini  dilakukan berdasarkan  nilai  yang  telah  diperoleh  siswa  di akhir  semester.  Atribut  yang  digunakan  sebagai parameter  dalam  menentukan  peminatan  siswa tersebut yaitu nilai absensi, nilai tugas, nilai UTS, dan nilai UAS per semester per tahun ajaran. 2. Berdasarkan data nilai siswa pada mata pelajaran SimDig  sebanyak  24  siswa,  diperoleh  hasil klasterisasi peminatan siswa yaitu 62,5% (Sangat Diminati) dan 37,5% (Kurang Diminati).
3. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, fungsional  dari  aplikasi  klasterisasi  peminatan siswa  terhadap  mata  pelajaran  Simulasi  Digital (SimDig)  di  SMK  Negeri  2  Kota  Bengkulu berjalan dengan baik sesuai yang diharapkan, dan dapat  memberikan  informasi  hasil  klasterisasi peminatan siswa terhadap mata pelajaran Simulasi Digital.

## B. Saran
Berdasarkan  penelitian  yang  peneliti  lakukan,  maka peneliti menyarankan untuk melakukan pengembangan  di  penelitian  selanjutnya  dengan menggunakan algoritma clustering sebagai perbandingan hasil klasterisasi peminatan siswa.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Arofah, S. N. & Marisa, F., 2018. Penerapan Data Mining  Untuk  Mengetahui  Minat  Siswa  Pada Pelajaran  Matematika  Menggunakan  Metode  K- Means  Clustering. JOINTECS  (Journal  of Information  Technology  and  Computer  Science), Volume Vol.3 No.2 e-ISSN:2541-6448.
[2]  Blazing,  A.,  2018. Pemrograman  Windows Dengan Visual Basic .Net : Praktikum Pemrograman VB.Net. s.l.:Google Book.
[3]  Butsianto,  S.  &  Saepudin,  N.,  2020.  Penerapan Data Mining Terhadap Minat Siswa Dalam Mata Pelajaran  Matematika  Dengan  Metode  K-Means. Jurnal  Nasional  Komputasi  dan  Teknologi Informasi  , Volume  Vol.3  No.1  E-ISSN:2621- 3052.
[4]  Cholifah,  W.  N.,  Yulianingsih  &  Sagita,  S.  M., 2018. Pengujian Black Box Testing Pada Aplikasi Action  dan  Strategy  Berbasis  Android  Dengan Teknologi  Phonegap. Jurnal  String, Volume Vol.3 No.2 e-ISSN:2549-2837.
[5]  Firman,  A.,  2019. Analisis  dan  Perancangan Sistem  Informasi. Surabaya:  Penerbit  Qiara Media.
[6]  Hardiansyah,  A.  D.  &  Dewi,  C.  N.  P.,  2020. Perancangan  Basis  Data  Sistem  Informasi Perwira  Tugas  Belajar  (SIPATUBEL)  Pada Kementrian  Pertahanan. Jakarta,  Senamika ISBN.978-623-93343-1-4.
[7]  Mustika,  et  al.,  2021. Data  Mining  dan Aplikasinya. ISBN:978-623-5811-14-7  penyunt.
Bandung: Widina Bhakti Persada Bandung.
[8]Suprapto, U., 2021. Pemodelan Perangkat Lunak (C3) Kompentesi Keahlian : Rekayasa Perangkat Lunak  Untuk  SMK/MAK  Kelas  XI. Jakarta:
Grasindo.
[9]Tahyudin, I., Putra, I. M. & Syafa'at, A. Y., 2021. Data Mining Dan Data Warehouse Menggunakan Aplikasi Knime. ISBN:978-623-6287-27-9 penyunt.  Banyumas  Jawa  Tengah:  Zahira  Media Publisher.
[10] Wanto, A. et al., 2020. Data Mining : Algoritma Dan  Implementasi. Medan:  Yayasan  Kita Menulis.