## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## Penerapan Data Mining Dengan Menggunakan Algoritma Clustering K-Means Untuk Pembagian Jurusan Pada Sekolah Menengah Atas
Ikbal Danu Setiawan, Agung Triayudi *
Prodi Magister Teknologi Informasi, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia
Email: 1 ikbaldanusetiawan2017@student.unas.ac.id, 2,* agungtriayudi@civitas.unas.ac.id Email Penulis Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id Submitted: 23/02/2024; Accepted: 27/02/2024; Published: 28/02/2024
Abstrak− Sekolah Menangah Atas  merupakan jenjang terakhir  yang wajib ditempuh sebelum melanjutkan pendidikan pada tingkat  lebih  tinggi  seperti  Diploma  ataupun  Sarjana.  Dimana  pada  umumnya  Sekolah  Menengah Atas  terdapat  penjurusan kelas  untuk  siswa/I  yang  akan  naik  ke  kelas  XI  dari  kelas  X.  Pembagian  jurusan  terhadap  siswa/I  bertujuan  untuk meningkatkan  mutu  pendidikan  dari  para  siswa/I  keberlangusngan  proses  belajar  mengajar  yang  terjadi  didalam  kelas. Peningkatan  kualitas  pendidikan  yang  dilakukan  pada  proses  penjurusan  kelas  terdapat  dimana  para  siswa  nantinya  akan lebih  fokus  sesuai  dengan  bidang  minat  jurusan  yang  seharusnya  diambil  oleh  pata  siswa/I.  Proses  yang  terjadi  dalam penentuan jurusan hanya berdasarkan dengan keinginan yang disampaikan oleh para siswa/I tanpa memperhitungkan nilai – nilai  akademik  dari  mata  pelajaran  yang  telah  dilalui  ataupun  diselesaikan  para  siswa/I  di  kelas  X.  Permasalahan  tersebut bukanlah  sebuah  masalah  kecil  yang  harus  diabaikan,  hal  tersebut  merupakan  sebuah  permasalahan  penting  yang  harus segera  diselesaikan  dikarenakan  jika  permasalahan  tersebut  tidak  diselesaikan  dengan  segera  maka  akan  menimbulkan dampak yang berkelanjutan nantinya. Proses penentuan dari pembagian jurusan para siswa/I dapat dilihat berdasarkan dengan pola  atau  nilai  –  nilai  dari  para  siswa/I  sebelumnya.  Data  mining  merupakan  sebuah  proses  yang  dipergunakan  untuk menyelesaikan  proses  terhadap  data  yang  besar.  Data  yang  diproses  merupakan  kumpulan  –  kumpulan  data  yang  menjadi sebuah  Big  Data  dari  data  dimasa  lampau  yang  tersimpan  pada  sebuah  wadah  penyimpanan  dan  kemudian  dapat dipergunakan  kembali  dengan  melakukan  proses  pengolahan.  Clustering  merupakan  cara  yang  sesuai  untuk  menyelesaikan permasalahan.  Dimana  pada  clustering  dilakukan  pengelompokan  berdasarkan  dengan  jarak  terhadap  setiap  objek  data. Algoritma K-Means merupakan bagian dari Clustering Data Mining, dimana pada algoritma tersebut dapat digunakan untuk melakukan  pengelompokan  baru  berdasarkan  dengan  cara  pembentukan  cluster.  Dari  hasil  yang  didapatkan  bahwasannya terdapat 2 (dua) cluster pembentukan baru. Pada cluster 1 terdapat 9 (sembilan) siswa dan pada cluster 2 terdapat 6 (enam) siswa.
Kata Kunci: Sekolah Menengah Atas; Penjurusan; Kelas; Data Mining; Algoritma K-Means
Abstract− Senior  High  School  is  the  last  level  that  must  be  taken  before  continuing  education  at  a  higher  level  such  as  a Diploma or Bachelor's degree. Where in general high schools have class majors for students who will move up to class XI from  class  Improving  the  quality  of  education  carried  out  in  the  class  majoring  process  means  that  students  will  be  more focused  in  accordance  with  the  field  of  interest  of  the  major  that  the  student/I  should  take.  The  process  that  occurs  in determining majors is only based on the wishes expressed by the students without taking into account the academic grades of the  subjects  that  the  students  have  passed  or  completed  in  class  X.  This  problem  is  not  a  small  problem  that  should  be ignored,  it  This  is  an  important  problem  that  must  be  resolved  immediately  because  if  the  problem  is  not  resolved immediately  it  will  have  lasting  impacts  later.  The  process  of  determining  the  division  of  majors  for  students  can  be  seen based on the patterns or values of previous students. Data mining is a process used to complete processing of large data. The data that is processed is a collection of data that becomes Big Data from past data that is stored in a storage container and can then be reused by processing it. Clustering is an appropriate way to solve problems. Where in clustering grouping is carried out based on the distance to each data object. The K-Means algorithm is part of Clustering Data Mining, where this algorithm can be used to carry out new groupings based on how clusters are formed. From the results obtained, there are 2 (two) new formation clusters. In cluster 1 there are 9 (nine) students and in cluster 2 there are 6 (six) students.
Keywords: Senior High School; Majoring; Class; Data Mining; K-Means Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Sekolah menengah atas merupakan pendidikan tingkat atas yang wajib ditempuh oleh anak  – anak di Indonesia sesuai  dengan  program  kerja  yang  di  instruksikan  dari  pemerintah  yaitu  wajib  belajar  12  (dua  belas)  tahun. Sekolah Menangah Atas merupakan jenjang terakhir yang wajib ditempuh sebelum melanjutkan pendidikan pada tingkat lebih tinggi seperti Diploma ataupun Sarjana[1], [2].
Pada  Sekolah  Menengah  Atas  ditempuh  pada  kelas  X,  XI  dan  XII.  Dimana  pada  umumnya  Sekolah Menengah  Atas  terdapat  penjurusan  kelas  untuk  siswa/I  yang  akan  naik  ke  kelas  XI  dari  kelas  X.  Penjurusan kelas  bertujuan  untuk  mengelompokan  para  siswa/I  untuk  masuk  dalam  kelas  Ilmu  Pengetahuan  Alam  (IPA) ataupun Ilmu Pengetahuan Sosial (IPS)[3], [4].
Pembagian  jurusan  terhadap  siswa/I  bertujuan  untuk  meningkatkan  mutu  pendidikan  dari  para  siswa/I keberlangusngan  proses  belajar  mengajar  yang  terjadi  didalam  kelas.  Dimana  proses  pembagian  jurusan  kelas terhadap  siswa/I  berkenaan  langsung  ataupun  berkaitan  langsung  dengan  para  siswa/I  yang  akan  naik  tingkat menjadi  kelas  XI.  Penjurusan  kelas  pada  Sekolah  Menengah  Atas  biasanya  dilakukan  oleh  bagian  kesiswaan berkolaborasi dengan para wali kelas[5], [6].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 380-392 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4970
Peningkatan kualitas pendidikan yang dilakukan pada proses penjurusan kelas terdapat dimana para siswa nantinya  akan  lebih  fokus  sesuai  dengan  bidang  minat  jurusan  yang  seharusnya  diambil  oleh  pata  siswa/I. Pembagian  jurusan  yang  tidak  sesuai  dengan  kemampuan  dari  para  siswa/I  tentu  akan  sangat  merugikan  bagi para  siswa/I  dimana  hasil  nilai  akademik  yang  didapatkan  pada  keberlanjutan  kelas  akan  berantakan  dan  juga tidak sesuai dengan studi lanjut pada perguruan tinggi nantinya[7], [8].
Proses yang terjadi dalam penentuan jurusan hanya berdasarkan dengan keinginan yang disampaikan oleh para  siswa/I  tanpa  memperhitungkan  nilai  –  nilai  akademik  dari  mata  pelajaran  yang  telah  dilalui  ataupun diselesaikan  para  siswa/I  di  kelas  X.  Penentuan  pembagian  jurusan  tersebut  yang  memiliki  banyak  kelemahan dan  juga  kerugian  bukan  saja  bagi  siswa/I  tetapi  juga  bagi  para  guru  yang  mengajar  nantinya.  Dimana seharusnya proses penjurusan kelas berdasarkan dengan nilai akademik yang didapatkan dari para siswa/I.
Permasalahan  tersebut  bukanlah  sebuah  masalah  kecil  yang  harus  diabaikan,  hal  tersebut  merupakan sebuah  permasalahan  penting  yang  harus  segera  diselesaikan  dikarenakan  jika  permasalahan  tersebut  tidak diselesaikan  dengan  segera  maka  akan  menimbulkan  dampak  yang  berkelanjutan  nantinya.  Dampak  yang dihadapi bagi sekolah adalah tidak dapat mengeluarkan potensi akademik secara keseluruhan yang dimilik oleh para siswa/I.
Proses penentuan dari pembagian jurusan para siswa/I dapat dilihat berdasarkan dengan pola atau nilai – nilai  dari  para  siswa/I  sebelumnya.  Dari  pola  tersebut  nantinya  akan  membantu  dan  memudahkan  bagi  pihak sekolah untuk melakukan proses penentuan jurusan berdasarkan dengan nilai yang didapatkan dari para siswa/I sebelumnya. Maka dari itu penyelesaian terhadap permasalahan sudah seharusnya mempertimbangkan terhadap sebuah  cara.  Salah  satu  cara  yang  mungkin  dapat  dipergunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  tersebut dengan menggunakan data mining.
Data  mining  merupakan  sebuah  proses  yang  dipergunakan  untuk  menyelesaikan  proses  terhadap  data yang besar. Data yang diproses merupakan kumpulan – kumpulan data yang menjadi sebuah Big Data dari data dimasa  lampau  yang  tersimpan  pada  sebuah  wadah  penyimpanan  dan  kemudian  dapat  dipergunakan  kembali dengan  melakukan  proses  pengolahan.  Proses  pengolahan  terhadap  data  pada  data  mining  bertujuan  untuk menemukan  sebuah  informasi  kembali  ataupun  informasi  yang  penting  tersimpan  dari  data  dan  nantinya  dapat dipergunakan  dalam  proses  pengambilan  keputusan.  Pada  data  mining  sendiri  hasil  informasi  yang  didapatkan dapat  divisualisasi  dalam  berbagai  macam  bentuk  sesuai  dengan  informasi  seperti  apa  yang  akan  diinginkan. Dalam  data  mining  sendiri,  proses  penyelesaian  terbagi  atas  beberapa  kelompok  cara  dan  pada  penelitian  ini proses penyelesaian berdasarkan dengan clustering[9]–[11].
Pada  data  mining  clustering  merupakan  sebuah  cara  yang  merupakan  bagian  dari  pada  unsupervised learning dimana data  yang dilakukan pengolahan merupakan data yang masih belum memiliki tujuan kelasnya. Clustering  merupakan  cara  yang  sesuai  untuk  menyelesaikan  permasalahan.  Dimana  pada  clustering  dilakukan pengelompokan berdasarkan dengan jarak terhadap setiap objek data[12], [13]. Pengelompokan yang dilakukan pada  clustering  juga  berdasarkan  dengan  kesamaan  karakteristik  yang  dimiliki  oleh  setiap  data.  Maka  dari  itu, pada  penelitian  ini  clustering  lebih  tepat  untuk  menyelesaikan  permasalahan  tersebut.  Clustering  pada  data mining sendiri terdapat beberapa algoritma yang dapat dipergunakan untuk menyelesaikan permasalahan, salah satunya adalah algoritma K-Means[14], [15].
Algoritma  K-Means  merupakan  bagian  dari  Clustering  Data  Mining,  dimana  pada  algoritma  tersebut dapat  digunakan  untuk  melakukan  pengelompokan  baru  berdasarkan  dengan  cara  pembentukan  cluster.  Pada algoritma K-Means proses pembentukan cluster berdasarkan dengan karaktersitik dari setiap objek yang terdapt pada  data.  Karakteristik  tersebut  dapat  dilihat  berdasarkan  dengan  nilai  jarak  terdekat  yang  dimiliki  pada  data. Proses  yang  dilakukan  pada  algoritma  K-Means  berdasarkan  dengan  proses  iterasi  yang  dilakukan,  dimana proses  iterasi  dilakukan  untuk  menghitung  kedekatan  dari  setiap  jarak  antar  objek  data[16],  [17].  Pada  proses iterasi yang dilakukan terlebih dahulu ditentukan nilai titik pusat (centeroid) sebagai dasar penentuan kelompok. Dari  nilai  tersebut  nantinya  akan  dilakukan  proses  pengolahan  data  secara  keseluruhan.  Proses  iterasi  yang dilakukan pada algoritma K-Means dilakukan berulang dimana akan berhenti jika cluster yang terbentuk sudah tidak terdapat perubahan lagi[18], [19].
Untuk  membantu  dalam  pelaksanaan  penelitian,  diperlukan  beberapa  penguat  berdasarkan  dengan penelitian terdahulu yang telah dilakukan seperti penelitian dari Preddy Marpaung, dkk pada tahun 2023 dengan judul penelitian yang dilakukan Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan Kepadatan Penduduk Kabupaten Deli  Serdang  Menggunakan  Algoritma  K-Means  dan  hasil  yang  diapatkan  dari  penelitian  bahwa  Dengan  hasil penggunaan algoritma K-Means dapat menghasilkan, bahwa dari 22 kecamatan yang ada, terdapat 3 kecamatan Sangat Padat (cluster1), 4 kecamatan padat (cluster2), dan 15 kecamatan sedang (cluster3)[20].
Penelitian  lainnya  yang  juga  telah  dilakukan  oleh  Suharmanto,  dkk  pada  tahun  2023  dengan  judul penelitian Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Clustering Perokok Usia Lebih dari 15 Tahun hasil yang didapatkan dengan menggunakan Clustering K-Means untuk mengetahui pengelompokkan perokok dengan usia lebih dari 15 tahun di setiap daerah pengelompokkan perokok dengan rentan usia lebih dari 15 tahun dapat dilihat melalui 3 cluster[21].
Selain  itu,  juga  terdapat  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Davit  Ariyanto  pada  tahun  2022  dimana  judul penelitian  yaitu  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means  untuk  Klasifikasi  Penyakit  Infeksi  Saluran

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 380-392 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4970
Pernafasan  Akut  serta  hasil  dari  proses  penelitian  berupa  hasil  terdapat  proses  pembentukan  cluster  yaitu terdapat 3 (tiga) cluster terhadap penyakit ISPA[22].
Penelitian  terakhir  yang  digunakan  sebagai  acuan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rafki  Mauliadi  pada tahun 2022 dengan judul penelitian  Data Mining Menggunakan  Algoritma K-Means Clustering dalam  Analisis Tingkat Potongan Harga Terhadap Harga Jual Sepeda Motor Honda dan hasil dari penelitian hasil dari pengujian terhadap algoritma ini adalah  3 cluster dengan 42 data uji, pada cluster 1 terdapat 34 tipe kendaraan  mendapat potongan  harga,  kemudian  cluster  2  sebanyak  7  tipe  kendaraan  boleh  dapat  potongan  harga  dan  cluster  3 sebanyak 1 tipe kendaraan tidak dapat potongan harga[23].
Berdasarkan  dengan  penjabaran  diatas,  maka  dari  itu  pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  sebuah  proses penelitian untuk melakukan proses penjurusan terhadap para siswa/I pada Sekolah Menengah Atas. Penjurusan kelas dilakukan dengan mempertimbangkan nilai akademik yang didapatkan dari para siswa/I di kelas X. Tujuan dari penelitian agar kiranya tidak lagi terdapat kekeliruan terhadap proses penjurusan para siswa/I yang memiliki dampak cukup panjang bagi keberlangsungan masa depan dari para siswa/I

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  merupakan  suatu  kegiatan  ilmiah  yang  bertujuan  untuk  memperoleh  data  yang  kemudian  digunakan untuk kepentingan tertentu. Seseorang yang melakukan penelitian disebut juga dengan istilah peneliti. Penelitian yang  termasuk  kegiatan  ilmiah,  maka  dalam  melakukan  kegiatan  ini,  harus  dilakukan  dengan  cara-cara  yang sistematis, rasional atau masuk akal, dan data-data yang valid atau sesuai dengan fakta. Supaya penelitian tidak dilakukan  secara  asal-asalan,  maka  bagi  peneliti  harus  menggunakan  yang  namanya  metodologi  penelitian. Metodologi  penelitian  adalah  suatu  cara  atau  teknik  untuk  mendapatkan  informasi  dan  sumber  data  yang  akan digunakan dalam penelitian. Dengan adanya  tahapan penelitian  ini penelitian  yang dilakukan dapat terstruktur dengan baik dan tidak ada proses yang dilakukan berulang. Informasi atau data ini bisa dalam bentuk apa saja, literatur, seperti jurnal, artikel, tesis, buku, koran, dan sebagainya. Bahkan sumber data bisa juga diperoleh dari survei atau wawancara. Dalam melakukan penelitian ini,ada beberapa tahap yang dipakai agar mendapatkan data yang sangat diperlukan sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berdasarkan  dengan  gambar  1,  maka  dapat  diketahui  terhadap  penjelasan  secara  ringkas  dari  setiap tahapan penelitian yang dilakukan:
1. Analisa Masalah
Analisa  masalah  digunakan  untuk  memecahkan  suatu  masalah  penelitian  serta  menganalisa  data  dalam melakukan suatu kejadian sebelum melakukan perancangan ataupun perhitungan.
2. Pengumpulan data
Pada tahap ini dilakukan pengumpulan data-data yang diperlukan sebagai bahan untuk memcahkan masalah yang telah dirumuskan. Pengumpulan data dilakukan dengan observasi secara langsung dan wawancara
3. Studi  Literatur  Digunakan  untuk  mempelajari  serta  menambah  pemahaman  penelitian  tentang  dalam menganalisa  secara  khusus  serta  membaca  jurnal-jurnal  ataupun  referensi  lainnya  yang  terkait  dengan penelitian .
4. Analisa  dan  Penerapan  Metode  dalam  penelitian  ini  yaitu  dimulai  dengan  menganalisa  permasalahan  yang terjadi  dalam  proses  pemilihan  jurusan  siswa/I  pada  Sekolah  Menengah  Atas.  Dimulai  dari  menganalisa

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
sistem  lama,  setelah  itu  dilanjutkan  dengan  menganalisa  dengan  menggunakan  cara  baru  dan  menerapkan algoritma K-Means.
5. Laporan  Penelitian  Pada  tahap  ini  membuat  laporan  dari  keseluruhan  penelitian  ini,  untuk  melihat  apakah hasil  dari  penelitian  ini  sudah  sesuai  dengan  yang  diharapkan,  dan  dilanjut  dengan  membuat  suatu kesimpulan dari penelitian tersebut.
2.2 Data Mining
Data mining merupakan prose pengolahan data yang banyak digunakan pada saat ini. Dimasa sekarang ini peran data mining sangatlah krusial, hal tersebut dikarenakan perannya yang cukup penting dalam proses pengambilan keputusan.  Peran  data  mining  dalam  pengambilan  keputusan  berdasarkan  dengan  pengolahan  data  yang dilakukan[24],  [25].  Pengolahan  data  yang  dilakukan  pada  data  mining  merupakan  data  yang  besar  dari kumpulan – kumpulan data sebelumnya. Kumpulan data tersebut nantinya dilakukan penggalian kembali untuk mendapatkan informasi yang berharga dari kumpulan data tersebut. Informasi tersebut nantinya dapat membantu dalam proses pengambilan keputusan yang dilakukan. Pada data mining sendiri tidak berjalan dengan sendirian, dimana  pada  data  mining  terdapat  berbagai  macam  cara  penyelesaian  seperti  Asosiasi,  Estimasi,  Prediksi, Klasifikasi dan Klasterisasi[8]–[10].

## 2.3 Algoritma K-Means
K-Means adalah salah satu algoritma clustering  yang  sangat popular karenakesederhanaan dan  kemampuannya dalam menangani data dengan skala besar. Namun demikian algoritma ini sangat sensitif terhadap centroid awal. Perbedaan centroid awal akan memberikan perbedaan hasil clustering dan apabila centroid awal yang diberikan adalah centroid yang tidak baik maka dapat dipastikan hasil clusteringnya juga tidak baik [26][27][28].
Dengan  metode  pengelompokan  berdasarkan  jarak,  teknik  K-means  yang  dianggap  sebagai  metode pengelompokan  klasik.  Salah  satu  fitur  utama  yang  membuat  K-means  berguna  dalam  penelitian  ini  adalah kemungkinan  menentukan terlebih dahulu berapa banyak cluster  yang sedang dicari. Jumlah ini  mengacu pada parameter  K.  Dari  jumlah  ini,  poin  K  dipilih  dalam  cluster  random  sebagai  pusat  cluster.  Semua  variabel ditugaskan  ke  pusat  cluster  terdekat  mereka  sesuai  dengan  metrik  jarak  Euclidean.  Dengan  rumus  jarak Eucludean Distance sebagai berikut[29]–[31]:
(    )   |       |     √∑ ( ) (1)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penjuruan kelas bagi siswa kelas XI Sekolah Menangah Atas sangatlah penting, hal tersebut dikarenakan proses penjurusan  kelas  merupakan  salah  satu  bagian  cara  untuk  meningkatkan  kualitas  pendidikan.  Dimana  dengan penjurusan kelas bagi para siswa/I akan sangat membantu untuk meningkatkan minat belajar yang dimiliki oleh siswa  hingga  dapat  memaksimalkan  proses  pembelajaran  yang  dilakukan.  Selama  ini  proses  penjurusan  kelas berdasarkan dengan keingingan dari para siswa/I tanpa mempertimbangkan kemampuan ataupun nilai akademik mata pelajaran yang didapat oleh para siswa/I. Kesalahan  dalam penjurusan kelas tentu akan  memiliki dampak yang cukup besar bukan saja bagi para siswa/I tetapi juga  bagi para guru. Dampak  yang paling  nyata dihadapi adalah ketidaksesuaian jurusan dengan kemampuan siswa/I maka tidak dapat memaksimalkan kemampuan yang dimiliki  ataupun  juga  proses  kelanjutan  studi  pada  tingkat  perguruan  tinggi.  Permasalahan  tersebut  dapat diselesaikan dengan  menemukan pola berdasarkan dengan  data  – data sebelumnya.  Maka dari itu, data  mining merupakan  sebuah  cara  yang  tepat  dipergunakan  untuk  menylesaikan  permasalahan  tersebut.  Dimana  data mining merupakan sebuah cara yang dilakukan untuk melakukan penggalian data hingga didapatkan informasi – informasi baru. Salah satu cara pada data mining yang dapat dipergunakan yaitu clustering. Clustering pada data mining  berutujuan  untuk  membentuk  kelompok  baru  berdasarkan  dengan  karakteristik  data  ataupun  kedekatan dari setiap objek data. Salah satu algoritma yang dapat dipergunakan untuk menyelesaikan permasalahan adalah algoritma  K-Means.  Algoirtma  K-Means  bagian  clustering  data  mining  yang  bertujuan  untuk  membentuk  data baru  berdarsarkan  dengan  euclidean  distance,  pada  algoritma  K-Means  dilakukan  perhitungan  jarak  terdekat berdasarkan dengan nilai centeroid awal dan juga data yang tersedia sebagai dataset.

## 3.1 Penerapan Algoritma K-Means
Setelah  dilakukan  proses  pendahuluan  secara  matang,  maka  selanjutnya  dilakukan  proses  penyelesaian permasalahan  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means.  Sebelum  dilakukan  proses  penyelesaian  tersebut terlebih dahulu diketahui terhadap data yang akan digunakan dalam proses penyelesaian.  Data  yang digunakan dapat dilihat pada tabel 1 berikut.
Tabel 1. Data Nilai Siswa/I Siswa NMP1  NMP2  NMP3  NMP4  NMP5 Siswa 1 98 78 92 70 84

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Siswa NMP1  NMP2  NMP3  NMP4  NMP5 Siswa 2 98 90 74 88 71 Siswa 3 80 99 97 77 89 Siswa 4 94 94 87 70 78 Siswa 5 88 88 70 78 75 Siswa 6 82 91 81 71 70 Siswa 7 94 96 84 71 71 Siswa 8 78 78 97 94 92 Siswa 9 89 83 91 86 90 Siswa 10 78 99 89 72 82 Siswa 11 98 99 84 93 78 Siswa 12 85 90 72 83 72 Siswa 13 93 94 97 99 92 Siswa 14 74 84 98 79 91 Siswa 15 98 77 81 95 79
Pada tabel 1 tersebut dapat dilihat bahwasannya terdapat 15 (lima belas) nilai data siswa/I selain itu juga terdapat masing – masing nilai mata pelajaran dari siswa, dimana pada data tersebut terdapt 5 (lima) nilai mata pelajaran  siswa.  Selanjutnya  setelah  diketahui  terhadap  data  yang  akan  digunakan  pada  penelitian  maka selanjutnya sudah dapat dilakukan proses penyelesaian permasalahan dengan menggunakan algoritma K-Means. Adapun proses penyelesaian algoritma K-Means dapat dilihat berikut:
Iterasi – 1
1. Menentukan  jumlah  clusters;  Dalam  hal  ini  jumlah  cluster  yang  ditentukan  dalam  penelitian  yaitu  2  (dua) dimana  cluster  tersebut  merupakan  pembagian  terhadap  kelas  Ilmu  Pengetahuan  Alam  (IPA)  dan  Ilmu Pengetahuan Sosial (IPS).
2. Langkah  selanjutnya  yaitu  menentukan  nilai  centeroid  awal;  Nilai  centeroid  awal  berdasarkan  dengan  data set awal  nilai siswa. Dimana  pada hal ini ditentukan 2 (dua) nilai centeroid awal  untuk  mewakili  Cluster 1 dan Cluster 2. Disini untuk nilai centeroid awal diambil data Siswa 7 sebagai Cluster 1 dan Siswa 11 sebagai Cluster 11. Adapun untuk nilai centeroid awal dapat dilihat pada tabel 2 berikut:
Tabel 2. Nilai Centeroid Awal Siswa NMP1  NMP2  NMP3  NMP4  NMP5 Siswa 7 94 96 84 71 71 Siswa 11 98 99 84 93 78
3. Langkah ketiga setelah diketahui nilai centeroid awal yaitu menghitung nilai kedekatan jarak dari centeroid awal terhadap jarak  yang  terdapat pada data. Dimana perhitungan tersebut dilakukan dengan  menggunakan rumus euclidean distance:
(    )   |       |     √∑ ( )
Cluster – 1
d(x1, c1) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) d(x2, c1) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( )
= √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) d(x3, c1) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( )
= √(       ) (       ) (       ) (       ) (       )
d(x4, c1) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( )
= √(       ) (       ) (       ) (       ) (       )
d(x5, c1) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( )
= √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) d(x6, c1) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       )

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
d(x7, c1) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) d(x8, c1) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) d(x9, c1) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) d(x10, c1) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) d(x11, c1) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) d(x12, c1) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) d(x13, c1) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( )
= √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) d(x14, c1) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( )
= √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) d(x15, c1) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( )
= √(       ) (       ) (       ) (       ) (       )
Cluster – 2
d(x1, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) d(x2, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( )
= √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) d(x3, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) d(x4, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) d(x5, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( )
= √(       ) (       ) (       ) (       ) (       )
d(x6, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( )
= √(       ) (       ) (       ) (       ) (       )
d(x7, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( )
= √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) d(x8, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       )

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
d(x9, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) d(x10, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) d(x11, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) d(x12, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) d(x13, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) d(x14, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) d(x15, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( )
= √(       ) (       ) (       ) (       ) (       )
Setelah  proses  perhitungan  jarak  terdekat  dengan  menggunakan  ecluidean  distance,  selanjutnya  maka  hasil perthitungan  disusun  kembali  dan  kemudian  memilih  untuk  jarak  terdekat  terdapat  pada  cluster  mana. Adapun hasil tersebut dapat dilihat pada tabel 3 berikut:
Tabel 3. Hasil Perhitungan Jarak Iterasi 1 Siswa NMP1  NMP2  NMP3  NMP4  NMP5 DC1 DC2 Hasil Cluster Siswa 1 98 78 92 70 84 23,96  32,71 C1 Siswa 2 98 90 74 88 71 21,00  15,97 C2 Siswa 3 80 99 97 77 89 27,09  29,50 C1 Siswa 4 94 94 87 70 78 7,94 24,06 C1 Siswa 5 88 88 70 78 75 19,00  25,51 C1 Siswa 6 82 91 81 71 70 13,38  29,61 C1 Siswa 7 94 96 84 71 71 0,00 23,62 C1 Siswa 8 78 78 97 94 92 41,46  34,74 C2 Siswa 9 89 83 91 86 90 28,79  24,06 C2 Siswa 10 78 99 89 72 82 20,30  29,70 C1 Siswa 11 98 99 84 93 78 23,62 0,00 C2 Siswa 12 85 90 72 83 72 20,15  23,02 C1 Siswa 13 93 94 97 99 92 37,40  21,24 C2 Siswa 14 74 84 98 79 91 34,70  36,91 C1 Siswa 15 98 77 81 95 79 32,03  22,32 C2

## Iterasi – 2
Proses  selanjutnya  yang  dilakukan  yaitu  melakukan  proses  perhitungan  pada  iterasi  –  2,  samal  halnya  dengan iterasi – 1 tetapi pada iterasi – 2 nilai centeroid didapati berdasarkan dengan nilai rata – rata yang didapatkan dari hasil pembentukan cluster sebelumnya. Nilai centeroid cluster 1 terlihat pada tabel 4 berikut ini.
Tabel 4. Nilai Rata – Rata Cluster 1 Siswa NMP1  NMP2  NMP3  NMP4  NMP5 Siswa 1 98 78 92 70 84 Siswa 3 80 99 97 77 89 Siswa 4 94 94 87 70 78 Siswa 5 88 88 70 78 75 Siswa 6 82 91 81 71 70 Siswa 7 94 96 84 71 71 Siswa 10 78 99 89 72 82

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 380-392 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4970
Siswa NMP1  NMP2  NMP3  NMP4  NMP5 Siswa 12 85 90 72 83 72 Siswa 14 74 84 98 79 91 Nilai Rata - Rata 85,89 91,00 85,56 74,56 79,11
Selanjutnya,  setelah  didapatkan  nilai  rata  –  rata  cluster  1 maka  juga  dilakukan  perhitungan  nilai  rata  –  rata cluster 2. Adapun nilai rata – rata dapat dilihat pada tabel 5 berikut.
Tabel 5. Nilai Rata – Rata Cluster 2 Siswa NMP1  NMP2  NMP3  NMP4  NMP5 2 98 90 74 88 71 8 78 78 97 94 92 9 89 83 91 86 90 11 98 99 84 93 78 13 93 94 97 99 92 15 98 77 81 95 79 Nilai Rata - Rata 92,33 86,83 87,33 92,50 83,67
Pada  tabel  5 dapat dilihat  nilai  rata  – rata  untuk  cluster  2,  setelah  didapatkan  nilai  rata  untuk  cluster  1  dan cluster 2 maka nilai rata – rata tersebut dipergunakan sebagai nilai centeroid baru pada iterasi 2. Adapun nilai centeroid baru dapat dilihat pada tabel 6 berikut.
Tabel 6. Nilai Centeroid Baru Cluster  NMP1  NMP2  NMP3  NMP4  NMP5 C1 85,89 91,00 85,56 74,56 79,11 C2 92,33 86,83 87,33 92,50 83,67
Setelah didapatkan nilai centeroid baru seperti pada tabel 6 diatas, maka selanjut dilakukan proses yang sama  dengan  menghitunga  kembali  jarak  antara  objek  dengan  nilai  centeroid.  Adapun  proses  tersebut  dapat dilihat berikut ini:
1. Menghitung jarak objek berdasarkan dengan rumus euclidean distance
Cluster – 1 d(x1, c1) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( )
= √(          ) (       ) (          ) (          ) (          ) d(x2, c1) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( )
= √(          ) (       ) (          ) (          ) (          ) d(x3, c1) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( )
= √(          ) (       ) (          ) (          ) (          ) d(x4, c1) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( )
= √(          ) (       ) (          ) (          ) (          ) d(x5, c1) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( )
= √(          ) (       ) (          ) (          ) (          ) d(x6, c1) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( )
= √(          ) (       ) (          ) (          )
(          )
d(x7, c1) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( )
= √(          ) (       ) (          ) (          ) (          )
d(x8, c1) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( )
= √(          ) (       ) (          ) (          ) (          ) d(x9, c1) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( )

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 380-392 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4970
= √(          ) (       ) (          ) (          ) (          ) d(x10, c1) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(          ) (       ) (          ) (          ) (          ) d(x11, c1) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(          ) (       ) (          ) (          ) (          ) d(x12, c1) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( )
= √(          ) (       ) (          ) (          ) (          ) d(x13, c1) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = √(          ) (       ) (          ) (          ) (          ) d(x14, c1) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( )
= √(          ) (       ) (          ) (          )
(          ) d(x15, c1) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( )
= √(          ) (       ) (          ) (          ) (          ) Cluster – 2 d(x1, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( )
= √(          ) (          ) (          ) (          ) (          ) d(x2, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( )
= √(          ) (          ) (          ) (          ) (          ) d(x3, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( )
= √(          ) (          ) (          ) (          ) (          ) d(x4, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( )
= √(          ) (          ) (          ) (          ) (          ) d(x5, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( )
= √(          ) (          ) (          ) (          ) (          ) d(x6, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( )
= √(          ) (          ) (          ) (          ) (          ) d(x7, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( )
= √(          ) (          ) (          ) (          ) (          ) d(x8, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( )
= √(          ) (          ) (          ) (          ) (          ) d(x9, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( )
= √(          ) (          ) (          ) (          ) (          )
d(x10, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( )
= √(          ) (          ) (          ) (          ) (          ) d(x11, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( )

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 380-392 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4970
= √(          ) (          ) (          ) (          ) (          ) d(x12, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( )
= √(          ) (          ) (          ) (          ) (          ) d(x13, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( )
= √(          ) (          ) (          ) (          )
(          ) d(x14, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( )
= √(          ) (          ) (          ) (          )
(          ) d(x15, c2) = √( ) ( ) ( ) ( ) ( )
= √(          ) (          ) (          ) (          ) (          )
Setelah  proses  perhitungan  jarak  terdekat  dengan  menggunakan  ecluidean  distance,  selanjutnya  maka  hasil perthitungan  disusun  kembali  dan  kemudian  memilih  untuk  jarak  terdekat  terdapat  pada  cluster  mana. Adapun hasil tersebut dapat dilihat pada tabel 7 berikut.
Tabel 7. Hasil Perhitungan Jarak Iterasi 2 Siswa NMP1  NMP2  NMP3  NMP4  NMP5 DC1 DC2 Hasil Cluster Siswa 1 98 78 92 70 84 20,05  25,26 C1 Siswa 2 98 90 74 88 71 22,97  20,02 C2 Siswa 3 80 99 97 77 89 18,26  25,73 C1 Siswa 4 94 94 87 70 78 9,94 24,34 C1 Siswa 5 88 88 70 78 75 16,86  24,62 C1 Siswa 6 82 91 81 71 70 11,47  28,52 C1 Siswa 7 94 96 84 71 71 13,10  26,84 C1 Siswa 8 78 78 97 94 92 30,11  21,18 C2 Siswa 9 89 83 91 86 90 18,78  11,03 C2 Siswa 10 78 99 89 72 82 12,37  27,92 C1 Siswa 11 98 99 84 93 78 23,55  14,95 C2 Siswa 12 85 90 72 83 72 17,53  22,92 C1 Siswa 13 93 94 97 99 92 30,89  16,03 C2 Siswa 14 74 84 98 79 91 22,50  26,34 C1 Siswa 15 98 77 81 95 79 27,95  14,03 C2
Setelah  dilakukan  proses  hasil  perhitungan  jarak  pada  iterasi  2,  selanjutnya  melakukan  perbandingan  hasil antara  iterasi  1  dan  hasil  pada  iterasi  2.  Apakah  terdapat  perubahan  hasil  cluster  atau  tidak.  Adapun perbandingan hasil dapat dilihat berikut pada tabel 8.
Tabel 8. Hasil Perbandingan Cluster Iterasi 1 dan Iterasi 2
Siswa NMP1  NMP2  NMP3  NMP4  NMP5  Hasil Iterasi 1  Hasil Iterasi 2 Siswa 1 98 78 92 70 84 C1 C1 Siswa 2 98 90 74 88 71 C2 C2 Siswa 3 80 99 97 77 89 C1 C1 Siswa 4 94 94 87 70 78 C1 C1 Siswa 5 88 88 70 78 75 C1 C1 Siswa 6 82 91 81 71 70 C1 C1 Siswa 7 94 96 84 71 71 C1 C1 Siswa 8 78 78 97 94 92 C2 C2 Siswa 9 89 83 91 86 90 C2 C2 Siswa 10 78 99 89 72 82 C1 C1 Siswa 11 98 99 84 93 78 C2 C2 Siswa 12 85 90 72 83 72 C1 C1 Siswa 13 93 94 97 99 92 C2 C2 Siswa 14 74 84 98 79 91 C1 C1 Siswa 15 98 77 81 95 79 C2 C2

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 380-392 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4970
Pada tabel 8 diatas dapat dilihat hasil perbandingan iterasi, dapat dilihat dari hasil tersebut bahwasannya tidak  terdapat  perubahan  hasil  cluster.  Maka  dari  itu  proses  iterasi  dihentikan  dan  hasil  cluster  dapat  dibagi menjadi kelompok berikut:
Tabel 9. Hasil Pengelompokan Cluster Siswa Hasil Cluster 1  Hasil Cluster 2 Siswa 1 Siswa 2 Siswa 3 Siswa 8 Siswa 4 Siswa 9 Siswa 5 Siswa 11 Siswa 6 Siswa 13 Siswa 7 Siswa 15 Siswa 10 Siswa 12
Siswa 14
Pada tabel 9 dapat dilihat hasil terhadap pembentukan cluster dimana pada cluster 1 terdapat 9 (sembilan) siswa yaitu Siswa 1, Siswa 3, Siswa 4, Siswa 5, Siswa 6, Siswa 7, Siswa 10, Siswa 12 dan Siswa 14. Pada cluster 2 terdapat 6 (enam) siswa yaitu Siswa 2, Siswa 8, Siswa 9, Siswa 11, Siswa 13 dan Siswa 15.

## 4. KESIMPULAN
Tahapan  akhir  dari  sebuah  penelitian  adalah  sebuah  penarikan  sebuah  kesimpulan.  Adapun  yang  menjadi kesimpulan  dari  penelitian  bahwa  data  mining  dapat  dipergunakan  untuk  membantu  penyelesaian  terhadap pengolahan data dimasa lampau hingga didapatkan informasi baru. Dalam proses pembagian penjurusan siswa/I di Sekolah Menengah  Atas dilakukan proses pengelompokan baru berdasarkan dengan  porses clustering. Hasil yang  didapatkan  dari  pengelompokan  baru  yaitu  algoritma  K-Means  berhasil  melakukan  pembentukan  cluster dimana pada cluster 1 terdapat 9 (sembilan) siswa yaitu  Siswa 1, Siswa 3, Siswa 4, Siswa 5, Siswa 6, Siswa 7, Siswa 10, Siswa 12 dan Siswa 14. Pada cluster 2 terdapat 6 (enam) siswa yaitu Siswa 2, Siswa 8, Siswa 9, Siswa 11, Siswa 13 dan Siswa 15.

## REFERENCES
[1]  T.  Hidayat,  “Klasifikasi  Data  Jamaah  Umroh  Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering,” J.  Sistim  Inf. dan Teknol. , vol. 4, pp. 19–24, 2022, doi: 10.37034/jsisfotek.v4i1.115.
[2]  P. S. Hasugian and J. Raphita Sagala, “Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan Siswa Berdasarkan Nilai Akademik dengan Algoritma K-Means,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 3, no. 3, pp. 262– 268, 2022, [Online]. Available: https://djournals.com/klik.
[3]  D.  Zakiyah,  N.  Merlina,  and  N.  A.  Mayangky,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk Mengetahui  Kemampuan  Karyawan  IT,” Comput.  Sci. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  59–67,  2022,  doi: 10.31294/coscience.v2i1.623.
[4]  M. Y. Matdoan, U. A. Matdoan, and M. Saleh Far-Far, “Algoritma K-Means Untuk Klasifikasi Provinsi di Indonesia Berdasarkan Paket Pelayanan Stunting,” PANRITA J. Sci. Technol. Arts , vol. 1, no. 2, pp. 41–46, 2022, [Online]. Available: https://journal.dedikasi.org/pjsta.
[5]  E.  Widodo  and  W.  Hadikristanto,  “Pengelompokan  Untuk  Penjualan  Obat  Dengan  Menggunakan Algoritma  K-Means,” Bull.  Inf.  Technol.  … ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  408–413,  2023,  [Online].  Available: https://journal.fkpt.org/index.php/BIT/article/view/848%0Ahttps://journal.fkpt.org/index.php/BIT/article/d ownload/848/468.
[6]  H.  L.  Sari  and  I.  Y.  Beti,  “Penerapan  Data  Mining  Dalam  Pengelompokkan  Buku  Yang  Dipinjam Menggunakan  Algoritma  K-Means,” KLIK  Kaji.  Ilm.  Inform.  dan  Komput. ,  vol.  3,  no.  6,  pp.  925–933, 2023, doi: 10.30865/klik.v3i6.826.
[7]  R.  Sidik,  N.  Suarna,  and  A.  R.  Dikananda,  “ANALISA  DATA  SET  PEMINATAN  SISWA MENGGUNAKAN  ALGORITMA  K-  MEANS  DENGAN  OPTIMIZE  PARAMETER  DI  SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN (STUDI KASUS: SMK PUI GEGESIK),” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 1197–1203, 2023.
[8]  J.  Faran  and  R.  T.  Aldisa,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Penjurusan  Kelas  dengan  Menggunakan Algoritma  K-Medoids,” Build.  Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  543–552,  2023,  doi: 10.47065/bits.v5i2.4313.
[9]  N. M. Purnamasari,  A. Syauqi, and D. A. Pramana,  “Pengelompokan Data  Calon  Siswa  Baru Di Sekolah Menengah Kejuruan menggunakan Algoritma K-Means,” J. Sist. Inf. dan Teknol. Perad. , vol. 4, no. 1, pp. 24–30, 2023.
[10]  W. Kokoh Andriyan, “Penerapan Data Mining Dengan Menggunakan Metode K-Means Clustering Dalam

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 380-392 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4970
Pengelompokan  Data  Nilai  Pada  SMA  YKPP  PENDOPO  Untuk  Menentukan  Jurusan  Ipa  Dan  Ips,” J. Jupiter , vol. 15, no. 1, pp. 452–461, 2023.
[11]  A.  Hasnan  and  M.  Arif,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Pengelompokan  Kelas  Siswa  Unggulan Berdasarkan  Nilai  Raport  Menggunakan  Metode  K-  Means  Clustering  (  Studi  Kasus :  SMK Muhammadiyah 3 Weleri ),” J. Tek. Inform. dan Desain Komun. Vis. , vol. 1, no. 2, pp. 82–93, 2022.
[12]  V. Darsono, Amroni, and A. Andrianti, “Penerapan Data Mining Algoritma K-Means Untuk Rekomendasi Pemilihan  Bidang  Studi  Perguruan  Tinggi  Pada  Siswa  SMKN  1  Kota  Jambi,” J.  Inform.  Dan  Rekayasa Komputer(JAKAKOM) , vol. 2, no. 2, pp. 161–171, 2022, doi: 10.33998/jakakom.2022.2.2.80.
[13]  A. Supriatna, W. Dharmawan, C. Juliane, S. Tinggi, M. Informatika, and & Komputer  -Likmi, “Algoritma K-Means  Clustering  Pada  Pengelompokan  Minat  Bakat  Siswa  SMK  PGRI  2  Karawang,” J.  Tek.  Inform. dan Sist. Inf. , vol. 10, No. 1, no. 1, pp. 38–50, 2023, [Online]. Available: http://jurnal.mdp.ac.id.
[14]  Q. A. A’yuniyah and M. Reza, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Jurusan Siswa Di Sma  Negeri 15 Pekanbaru,” Indones.  J.  Inform.  Res.  Softw.  Eng. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  39–45,  2023,  doi: 10.57152/ijirse.v3i1.484.
[15]  J.  Hutagalung,  “Pemetaan  Siswa  Kelas  Unggulan  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 9, no. 1, pp. 606–620, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i1.1516.
[16]  S.  Ningsih,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk  Menentukan  Kelas  Kelompok  Bimbingan Belajar  Tambahan,” J.  Sist.  Inf. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  73–82,  2022,  [Online].  Available:  http://ojs.itb- ad.ac.id/index.php/JUSIN/article/view/1961%0Ahttps://ojs.itb- ad.ac.id/index.php/JUSIN/article/download/1961/435.
[17]  M.  Azzam  Al  Fauzie  and  J.  Akhir  Putra,  “Clustering  Data  Menggunakan  Metode  K-Means  untuk Rekomendasikan  Pembelajaran  Akademik  bagi  Siswa  Aktif  dalam  Ekstrakurikuler,” KLIK  Kaji.  Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 4, no. 1, pp. 642–648, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i1.1116.
[18]  P.  Subekti,  T.  D.  Andini,  and  M.  Islamiyah,  “Sistem  Penentuan  Konsentrasi  Jurusan  Bagi  Mahasiswa Informatika Menggunakan Metode K-Means Di Institut Asia Malang,” J. Manaj. Inform. , vol. 12, no. 1, pp. 25–39, 2022, doi: 10.34010/jamika.v12i1.6452.
[19]  M.  R.  Palevi  and  Z.  Indra,  “Implementasi  Algoritma  K-Means  Clustering  Dengan  Pendekatan  Active Learning  Pada  Siswa  SMA  Untuk  Menentukan  Jurusan  Ke  Perguruan  Tinggi,” J.  SAINTIKOM  (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer) , vol. 23, no. 1, pp. 26–36, 2024.
[20]  P.  Marpaung,  I.  Pebrian,  and  W.  Putri,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Pengelompokan  Kepadatan Penduduk Kabupaten Deli Serdang Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Ilmu Komput. dan Sist. Inf. , vol. 6, no. 2, pp. 64–70, 2023.
[21]  Suharmanto, W. S. Utami, N. Pratiwi, and M. Faisal, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K- Means Untuk Clustering Perokok Usia Lebih dari 15 Tahun,” Bull. Inf. Technol. , vol. 4, no. 4, pp. 501–507, 2023.
[22]  D. Ariyanto,  “Data Mining Menggunakan  Algoritma K-Means  untuk Klasifikasi Penyakit Infeksi  Saluran Pernafasan  Akut,” J.  Sistim  Inf.  dan  Teknol. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  13–18,  2022,  doi: 10.37034/jsisfotek.v4i1.117.
[23]  R. Mauliadi, “Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering dalam Analisis Tingkat Potongan Harga Terhadap Harga Jual Sepeda Motor Honda,” J.  Inform.  Ekon.  Bisnis ,  vol.  4,  no.  4,  pp.  7–9,  2022, doi: 10.37034/infeb.v4i4.156.
[24]  A.  Pangestu  and  T.  Ridwan,  “PENERAPAN  DATA  MINING  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  K- MEANS  PENGELOMPOKAN  PELANGGAN  BERDASARKAN  KUBIKASI  AIR  TERJUAL MENGGUNAKAN WEKA,” vol. 11, no. 3, pp. 67–71, 2021.
[25]  N. W. Utami and I. G. J. E. Putra, “TEXT MINIG CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN TOPIK DOKUMEN  PENELITIAN  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  K-MEANS  DENGAN  COSINE SIMILARITY,” JINTEKS (Jurnal Inform. Teknol. dan Sains) , vol. 4, no. 3, pp. 255–259, 2022.
[26]  R. Prasojo, Y. R. W. Utami, and R. T. Vulandari, “Implementasi K-Means Clustering Pada Pengelompokan Potensi  Kerjasama  Pelanggan,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Komun. ,  vol.  7,  no.  2,  2019,  doi: 10.30646/tikomsin.v7i2.435.
[27]  E.  Ramadanti  and  M.  Muslih,  “Penerapan  Data  Mining  Algoritma  K-Means  Clustering  Pada  Populasi Ayam  Petelur  Di  Indonesia,” Rabit    J.  Teknol.  dan  Sist.  Inf.  Univrab ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  1–7,  2022,  doi: 10.36341/rabit.v7i1.2155.
[28]  D. Anggarwati,  O. Nurdiawan, I. Ali, and D.  A. Kurnia,  “Penerapan Algoritma K-Means Dalam Prediksi Penjualan Karoseri,” J. Data Sci. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 58–62, 2021.
[29]  S.  M.  Hutabarat  and  A.  Sindar,  “Data  Mining  Penjualan  Suku  Cadang  Sepeda  Motor  Menggunakan Algoritma  K-Means,” J.  Nas.  Komputasi  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  2,  no.  2,  p.  126,  2019,  doi: 10.32672/jnkti.v2i2.1555.
[30]  C. S. D. B. Sembiring, L. Hanum, and S. P. Tamba, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K- Means Untuk Menentukan Judul Skripsi Dan Jurnal Penelitian (Studi Kasus Ftik Unpri),” J. Sist. Inf. dan Ilmu Komput. Prima(JUSIKOM PRIMA) , vol. 5, no. 2, pp. 80–85, 2022, doi: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v5i2.2393.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
[31]  R.  NOVIANTO,  “Penerapan  Data  Mining  menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering  untuk Menganalisa Bisnis Perusahaan Asuransi,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 6, no. 1, pp. 85–95, 2019, doi: 10.35957/jatisi.v6i1.150.