## IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS PADA PENGELOMPOKAN DATA PENERIMAAN PESERTA DIDIK BARU DI SMKN 1 BALONGAN
Suiroh 1 , Rini Astuti 2 , Fadhil Muhamad Basysyar 3
1 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Sistem Informasi, STMIK LIKMI Bandung
3 Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45131, Indonesia.
Suirohikmi2020@gmail.com

## ABSTRAK
Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB) di SMKN 1 Balongan memiliki peranan penting dalam mengelola lembaga  pendidikan  yang  berlangsung  setiap  tahun  menjelang  dimulainya  tahun  ajaran  baru.  Masalah  pada penelitian  ini  yaitu  SMKN  1  Balongan  masih  sering  menemui  strategi  yang  kurang  tepat  dalam  promosi penerimaan siswa baru dikarenakan belum memiliki informasi dari hasil pengelompokan data penerimaan peserta didik baru yang mendaftar. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan informasi dari hasil pengelompokan data penerimaan peserta didik baru dengan melalui penerapan algoritma K-Means Clustering. Selain itu, penelitian ini bertujuan  untuk  mendapatkan  parameter Numerical  Measures  Type apa  yang  menghasilkan  kelompok  terbaik pada data PPDB. Pada penelitian ini metode yang digunakan yaitu Knowledge Discovery in Database (KDD). Hasil dari pengelompokan menunjukan bahwa dari jumlah cluster K2 sampai K10 menghasilkan K mana yang terbaik performanya yaitu yang mendekati angka 0. Nilai K yang paling mendekati angka 0 adalah K2. diperoleh hasil terbaiknya yaitu pada cluster k-2 dengan nilai DBI sebesar 0,508 untuk parameter Numerical Measures Type ChebychevDistabce  dan  Correlaton  Matrix. Untuk  mengevaluasi  kinerja  algoritma K-means dapat  dilihat  dari performance , dimana nilai Davies Bouldin yang mendekati 0 mengindikasikan kualitas algoritma yang semakin baik. Dengan demikian, maka jumlah cluster terbaik dalam percobaan ini adalah K2 atau yang mendekati 0.
Kata kunci : Analisis data, PPDB, SMKN 1 Balongan, K-Means Clustering, Data Mining, Knowledge Discovery in Database (KDD).

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  informasi  sekarang  sudah semakin berkembang pesat dan hampir mencangkup di segala bidang kehidupan [1],  termasuk  dalam bidang politik,  ekonomi,  kebudayaan,  seni,  dan  bahkan pendidikan [2]. Dimana pendidikan sendiri merupakan proses untuk membentuk karakteristik dan menciptakan  mutu  yang  berkualitas  [3].  Institusi pendidikan (sekolah) pada tingkat menengah kejuruan (SMK)  menjadi  pintu  gerbang  dalam  memberikan bekal  bagi  peserta  didik  untuk  memasuki  dunia industri atau melanjutkan studi ke perguruan tinggi [4]. Seiring perkembangan teknologi, PPDB juga semakin terdorong  untuk  mengadopsi sistem  yang  efisien  dan transparan, menjadikan penerapan teknologi informasi dalam  proses  ini  sebagai  langkah  yang  semakin relevan dan mendukung terwujudnya pendidikan yang inklusif  serta  memberikan  akses  yang  lebih  adil bagi seluruh masyarakat [5].
Penerimaan  Peserta  Didik  Baru  (PPDB)  adalah salah satu kegiatan yang rutin diselenggarakan setiap tahun sebagai media untuk mendaftarkan calon peserta didik  baru  [6].  Di  Dalam  pendidikan,  data  sangat diperlukan untuk melengkapi setiap proses administrasi  siswa  mulai  dari  diterimanya  sebagai siswa  aktif  sampai  akhirnya  menjadi  alumni  [7]. Proses  penerimaan  peserta  didik  baru  di  SMKN  1 Balongan masih sering menemui strategi yang kurang tepat  dalam  promosi  penerimaan  siswa  baru dikarenakan  belum  memiliki  informasi  dari  hasil
pengelompokan  data  penerimaan  peserta  didik  baru yang mendaftar [8]. Untuk menarik lebih banyak calon peserta  didik  baru  setiap  tahunnya,  perlu  ditunjukan upaya  dan  strategi  yang  efektif.  Sejumlah  besar  data dihasilkan  dalam  bentuk  profil  siswa  yang  terdaftar selama  proses  penerimaan  peserta  didik  baru  [9]. Pengolahan data dalam ukuran besar yang didalamnya terdapat  banyak  record  tidak  bisa  dilakukan  dengan mudah  dan  dalam  waktu  yang  singkat  untuk mendapatkan  informasi  yang  diinginkan.  Tentunya pengolahan  data  ini  dapat  dilakukan  dengan menggunakan tool untuk mengolah data dalam ukuran yang  besar,  yaitu  dengan  menerapkan  metode Data Mining . [10]. Data mining adalah serangkaian proses untuk  menggali  nilai  tambah  berupa  informasi  yang selama  ini  tidak  diketahui  secara  manual  dari  suatu basis data [9] .
Penelitian
ini bertujuan melakukan pengelompokan (Clustering) untuk  mendapatkan informasi  dari  hasil  analisis  pengelompokan.  selain itu,  penelitian  ini  juga  bertujuan  untuk  mendapatkan Parameter Numerical  Measures  Type apa  yang menghasilkan kelompok terbaik pada data penerimaan peserta didik baru dengan melalui penerapan algoritma K-Means  Clustering. Jumlah Cluster ditentukan mengacu  pada Davies  Bouldin  Index  (DBI) [11]. Melalui  tahapan  analisis  tersebut,  diharapkan  dapat memanfaatkan informasi yang diperoleh sebagai dasar strategi promosi untuk penerimaan peserta didik baru di tahun ajaran berikutnya.
Clustering merupakan metode untuk mencari dan mengelompokkan  data  yang  memiliki  kemiripan karakteristik (similarity) antara satu data dengan data yang  lain  [12]. Clustering merupakan  salah  satu metode Data  Mining yang  bersifat  tanpa  arahan (unsupervised) [13]. Tujuan dari proses clustering ini adalah  untuk  meminimalkan  fungsi  tujuan  yang ditetapkan, yang umumnya bertujuan untuk mengurangi  variasi  di  dalam  suatu  cluster  dan meningkatkan variasi antar cluster [14].
K-Means merupakan  salah  satu  algoritma  yang banyak  digunakan  dalam  pengelompokan  karena kesederhanaannya  dan  efisiensi  secara  partisi  yang memisahkan  data  ke  dalam  kelompok  yang  berbeda- beda  [12].  Proses clustering menggunakan  algoritma K-Means  lebih  optimal  dari  segi  waktu  dan  output yang dihasilkan lebih berkualitas meskipun menggunakan data dalam jumlah besar [15].
Penilaian  Indeks Davies-Bouldin menampilkan sistem evaluasi klaster  internal, di  mana hasil klaster yang  baik  atau  buruk  ditentukan  oleh  jumlah  dan kedekatan  hasil  klaster.  Semakin  mendekati  0  angka DBI nya semakin baik clustering yang dihasilkan [16]. Metode  DBI dipilih  karena  dapat  diimplementasikan dalam  semua  data  baik  ukuran  besar  dan  kecil sehingga  sangat  cocok  dan  dapat  diterima  untuk perhitungan akurasi clustering [14].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Maukar, Anastasia  L  Marisa,  Fitri  Widodo,  dan  Anang  Aris yang berjudul “ Analisis Data Penerimaan Mahasiswa Baru  Berbasis K-Means”. Hasil clustering ini memberikan  wawasan  tentang  pola  minat  calon mahasiswa baru dan dapat digunakan untuk mengatur strategi promosi universitas kepada sekolah menengah atas. Metode ini efisien dalam mengelompokkan calon mahasiswa  berdasarkan  jurusan,  asal  sekolah,  dan IPK,  sehingga  memberikan  wawasan  yang  berguna untuk pengambilan keputusan strategis dan perencanaan promosi universitas [10].
Penelitian dengan judul “Clustering Data Calon Siswa  Baru  Menggunakan  Metode K-Means Di Sekolah Menengah Kejuruan Wahidin Kota Cirebon ” yang dilakukan oleh Asmana, Yudhistira Arie Wijaya, dan  Martanto  pada  tahun  2022.  Dalam  hal  ini  yang menjadi  permasalahan  adalah  SMK  Wahidin  Kota Cirebon  masih  sering  menemui  strategi  yang  tidak tepat  dalam  promosi  penerimaan  siswa  dikarenkan tidak memiliki data induk dalam bentuk pengelompokan  data  asal  sekolah  siswa  yang mendaftar  di  SMK  Wahidin  Kota  Cirebon.  Hasil penelitian ini memberikan wawasan yang bisa dijaikan sumber  informasi  dari  hasil  pengelompokkan  yang dapat  dijadikan  strategi  promosi  ditahun  ajaran  yang akan datang di SMK Wahidin Kota Cirebon [10].
Penelitian  dengan  judul  penelitian  “Penerapan Data  Mining  Pada  Penerimaan  Mahasiswa  Baru Dengan  Algoritma  K-Means Clustering ”  yang dilakukan oleh Septian Isnanto dan Suryarini Widodo
pada  tahun  2021.  Hasil  dari  penelitian  ini  dapat disimpulkan  bahwa  Penerapan  algoritma  K-means dalam penelitian ini efisien karena mampu mengelompokkan  data  akademik  dari  berbagai program studi dengan hasil yang bermakna. Algoritma ini dapat menghasilkan cluster-cluster yang memiliki karakteristik  yang  berbeda,  sehingga  memberikan informasi  yang  berguna  bagi  panitia  penerimaan mahasiswa  baru  untuk  memprioritaskan  jurusan  dan jenis sekolah tertentu pada proses seleksi penerimaan mahasiswa baru [17].

## 3. METODE PENELITIAN
Teknik  analisis  data  merupakan  metode  atau pendekatan  yang  digunakan  untuk  mengolah, menginterpretasi,  dan  menyajikan  data  yang  telah dikumpulkan  dalam  rangka  mendapatkan  informasi yang bermakna. Teknik analisis data berperan penting dalam  menghasilkan  temuan,  pola,  atau  informasi yang relevan dari dataset. Dalam penelitian mengenai Analisis Clustering Data  Penerimaan  Peserta  Didik Baru  Di  Smkn  1  Balongan  Dengan  Menggunakan Algoritma K-Means, terdapat beberapa langkah teknis yang  dapat  dilakukan  dalam  analisis  data.  Adapun Proses Knowledge Discovery in Database (KDD) pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 2 dibawah ini.
Gambar 1. Knowledge Discovery in Database (KDD)
Berikut adalah penjelasan dari setiap tahapannya: 3.1. Selection
Pada  tahap  ini,  dilakukan  seleksi  data  yang relevan  berdasarkan  data  penerimaan  peserta  didik baru  di  SMKN  1  Balongan.  Data  yang  berhasil dikumpulkan  mencakup  informasi  seperti  nama pendaftar,  tahun  ajaran,  jenis  kelamin,  tempat  lahir, tanggal lahir, bulan lahir, tahun lahir, kejuruan, jumlah rombel,  jalur  pendaftar,  dan  asal  sekolah.  Data  yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 837 record.

## 3.2. Preprocessing
Pada  tahap  preprocessing  dalam  penelitian  ini, dilakukan proses pembersihan data dengan menghilangkan  beberapa  komponen  yang  tidak diperlukan dalam perhitungan algoritma.
3.3. Transformation
Pada tahap transformasi hal yang dilakukan yaitu merubah  data  menjadi  bentuk  yang  sesuai  untuk dilakukan proses data mining. Tujuan menghilangkan atribut  data  yang  tidak  relevan  adalah  untuk memudahkan proses pengelompokan.

## 3.4. Data Mining
Proses  data  mining  ini  melibatkan  penerapan algoritma  atau  pencarian  pengetahuan,  dan  dalam penelitian ini, digunakan algoritma K-means clustering pada tools rapidminer versi 10.2.
3.5. Interpretation/Evaluation
Tahapan  ini  merupakan  tahap  akhir  dari  proses data  mining.  Tahap  ini  dilakukan  setelah  data  diolah dengan  algoritma  yang  dipilih  menggunakan tools rapidminer dan  tujuannya  adalah  untuk  melakukan evaluasi terhadap hasil proses data mining.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset  yang  akan  diolah  dalam  penelitian  ini adalah data penerimaan peserta didik baru di SMKN 1 Balongan tahun ajaran 2023/2024 dengan jumlah 837 record.  Data  diperoleh  melalui  observasi,  dan dokumentasi  langsung  di  sekolah  dengan  tujuan mendapatkan  informasi  terkait  variabel-variabel  data penerimaan siswa baru. Variabel yang dicakup antara lain  nama  pendaftar,  tahun  ajaran,  jenis  kelamin, tempat  lahir,  tanggal  lahir,  bulan  lahir,  tahun  lahir, kejuruan,  jumlah  rombel,  jalur  pendaftar,  dan  asal sekolah. Selanjutnya dataset tersebut akan digunakan untuk  proses  analisis  klaster  dengan  algoritma  K- Means Clustering menggunakan aplikasi RapidMiner versi 10.2. Data PPDB yang akan diolah dapat dilihat pada Gambar 2 di bawah ini.
Gambar 2. Dataset PPDB 4.1. Selection
Langkah  pertama  adalah  mencari  lokasi  file  Itu sebelumnya dibuat dalam format xlxs dengan operator Read  Excel. Fungsi  dari  Operator  Read  Excel  ini adalah  untuk  membaca  data  yang  tersimpan  dalam format xlsx.
Gambar 3. Operator Read Excel
Parameter pada operator Read Excel menggubakan parameter default. Dari hasil pembacaan  operator  Read  Excel  didapat  informasi sebagai berikut.
Tabel 1. Statistik Data PPDB No Uraian Keterangan 1 Record 873 2 Special Attributes 0 3 Reguler Attributes 11 4 Attributes: Nama Pendaftar Polynominal, Missing 0 Jenis Kelamin Polynominal, Missing 0 Tahun Ajaran Polynominal, Missing 0 Tempat Lahir Polynominal, Missing 0 Tanggal Lahir Integer, Missing 0 Bulan Lahir Polynominal, Missing 0 Tahun Lahir Integer, Missing 0 Kejuruan Polynominal, Missing 0 Jumlah Rombel Integer, Missing 0 Jalur Pendaftaran Polynominal, Missing 0 Asal Sekolah Polynominal, Missing 0
Kemudian  menggunakan  operator  Generate  ID , Pemilihan  Generate  ID  ini  karena  dataset  dalam penelitian  ini  tidak  memiliki  atribut  yang  dapat dijadikan sebagai ID.
Gambar 4. Operator Generate ID
Untuk  parameter  yang  digunakan pada  operator ini  adalah  parameter default .  Dari  hasil  pembacaan operator Generate  ID didapat  informasi  yang  dapat dilihat pada Tabel 2 dibawah ini.
Tabel 2. Hasil Operator Generate ID No Nama Kolom Keterangan 1 Record 873 2 Special Attributes 1 3 Reguler Attributes 11 4 Attributes: ID Integer, Missing 0 Nama Pendaftar Polynominal, Missing 0 Jenis Kelamin Polynominal, Missing 0 Tahun Ajaran Polynominal, Missing 0 Tempat Lahir Polynominal, Missing 0 Tanggal Lahir Integer, Missing 0 Bulan Lahir Polynominal, Missing 0 Tahun Lahir Integer, Missing 0 Kejuruan Polynominal, Missing 0 Jumlah Rombel Integer, Missing 0 Jalur Pendaftaran Polynominal, Missing 0 Asal Sekolah Polynominal, Missing 0
Sebelum melakukan seleksi data dan menentukan data yang akan digunakan, serta menghapus data yang tidak  diperlukan,  langkah  awal  yang  akan  dilakukan
adalah proses penentuan atribut. Proses ini melibatkan operator  multiply,  nominal  to  numerical,  dan correlation  matrix.  Tujuan  dari  langkah  ini  adalah untuk  mengidentifikasi  atribut-atribut  yang  tidak memiliki  korelasi  atau  memiliki  nilai  korelasi  yang sama  dengan  0.  Jika  hasil  dari  correlation  matrix terdapat  atribut  yang  memiliki  nilai  korelasi  0,  maka atribut tersebut akan dihapus pada tahap seleksi atribut berikutnya.  Gambar  5  merupakan  operator  yang digunakan untuk membantu proses correlation matrix.
Gambar 5. Prosees penentuan atribut dengan correlation Matrix
Adapun  hasil  dari  proses  penentuan  atribut dengan menggunakan correlation matrix dapat dilihat pada Tabel 3 dibawah ini.
Tabel 3.  Hasil Operator Correlation Matrix No Attribute Weight 1 Tahun Ajaran 0 2 Jumlah Rombel 0 3 Nama Pendaftar 0.876 4 Kejuruan 0.879 5 Asal Sekolah 0.991 6 Jalur Pendaftaran 0.993 7 Tempat Lahir 0.998 8 Jenis Kelamin 0.999 9 Tahun Lahir 1.000 10 Bulan Lahir 1.000 11 Tanggal Lahir 1
Berdasarkan  Tabel  3  diatas  atribut  tahun  ajaran dan  jumlah  rombel  memiliki  nilai  0  atau  tidak memiliki korelasi yang artinya kedua  atribut tersebut akan  dihapus  pada  tahap  seleksi  atribut  berikutnya. Select  Attributes,  operator  ini  digunakan  untuk memisahkan  data  apa  saja  yang  akan  dipergunakan dalam  pemprosesan  data.  Atribut  dalam  dataset Penerimaan  Peserta  Didik  Baru  di filter dari  12 menjadi 10 atribut yang digunakan.
Gambar 6. Operator Select Attributes
Parameter  pada  operator Select  Attributes yang digunakan tampak pada Tabel 5 dibawah ini.
Tabel 4. Parameter dan atribut yang dipilih pada
operator Select Attributes No Parameter Isi 1 Type Include attributes 2 Attribute filter type a subset 3 Select attribute ID, nama pendaftar, jenis kelamin, tempat lahir, tanggal lahir, bulan lahir, tahun lahir, kejuruan, jalur pendaftar, dan asal sekolah
Dari  hasil  pembacaan  operator Select  Attribut didapat informasi sebagai berikut. Tabel 5. Statistik Dataset No Nama Kolom Keterangan 1 Record 873 2 Special Attributes 1 3 Reguler Attributes 9 4 Attributes: ID Integer, Missing 0 Nama Pendaftar Polynominal, Missing 0 Jenis Kelamin Polynominal, Missing 0 Tempat Lahir Polynominal, Missing 0 Tanggal Lahir Integer, Missing 0 Bulan Lahir Polynominal, Missing 0 Tahun Lahir Integer, Missing 0 Kejuruan Polynominal, Missing 0 Jalur Pendaftaran Polynominal, Missing 0 Asal Sekolah Polynominal, Missing 0

## 4.2. Preprocessing
Pada  tahapan  preprocessing  ini  bertujuan  untuk melakukan  persiapan  data  sebelum  masuk  ke  proses analisis lebih lanjut. Proses ini melibatkan serangkaian langkah  untuk  membersihkan,  memformat,  dan menyesuaikan  data  agar  sesuai  dengan  kebutuhan analisis atau pemodelan yang akan dilakukan. Tujuan utama  dari  preprocessing  data  adalah  meningkatkan kualitas  data,  menghilangkan  noise  atau  gangguan, serta memastikan data siap untuk diolah dengan tepat. Dikarenakan  pada  dataset  penerimaan  peserta  didik baru  tidak  ditemukan missing  value atau  data yang  tidak  memiliki  nilai  maka preprocessing tidak dilakukan. Adapun hasil statistik dari data PPDB dapat dilihat pada Gambar 7 dibawah ini.
Gambar 7. Hasil Statistik
4.3. Transformation
Nominal  to  Numerical, digunakan  untuk mengubah  tipe  atribut  yang  bersifat  non-numerik menjadi  tipe  numerik.  Dalam  dataset  Penerimaan peserta  didik  baru  atribut  asal  sekolah,  bulan  lahir, jalur  pendaftaran,  jenis  kelamin,  kejuruan,  nama pendaftaran, tahun ajaran, tempat lahir.
Gambar 8. Operator Nominal to Numerical
Tabel 6. Parameter pada Operator Nominal to Numerical No Parameter Isi 1 Attribute Filter Type Subset 2 Attributes Asal sekolah, bulan lahir, jalur pendaftaran, jenis kelamin, kejuruan, nama pendaftaran, tahun ajaran, tempat lahir. 3 Coding Type Unique Integers
Dari  hasil  pembacaan  operator Nominal  to Numerical didapat informasi sebagai berikut.
Tabel 7. Hasil Pembacaan Operator Nominal to Numerical No Nama Kolom Keterangan 1 Record 873 2 Special Attributes 1 3 Reguler Attributes 9 4 Attributes: ID Integer, Missing 0 Nama Pendaftar Numeric, Missing 0 Jenis Kelamin Numeric, Missing 0 Tempat Lahir Numeric, Missing 0 Tanggal Lahir Integer, Missing 0 Bulan Lahir Numeric, Missing 0 Tahun Lahir Integer, Missing 0 Kejuruan Numeric, Missing 0 Jalur Pendaftaran Numeric, Missing 0 Asal Sekolah Numeric, Missing 0

## 4.4. Data Mining
Berikut  adalah  model  proses Clustering dengan menggunakan Algoritma K-Means pada data penerimaan  peserta  didik  baru  menggunakan  tool RapidMiner versi 10.2. :
Ga mbar 9. Model Clustering Menggunakan Algoritma K-Means
Gambar 10 merupakan operator utama Clustering K-Means.
Gambar 10. K-Means Clustering
Parameter  pada  operator K-Means  Clustering yang  digunakan  tampak  pada  tabel  dibawah  ini. Parameter  pada  operator K-Means  Clustering akan dilakukan eksperimen dengan mengubah nilai K dari 2 sampai  10, measure  type diubah menjadi Numerical Measure dengan  jenis Chebychev  distance dan Correlation Similarity.
Tabel 8. Parameter pada Operator K-Means Clustering No Parameter Isi 1 K 2-10 2 Numerical Measure ChebychevDistance dan Correlation Similarity
Proses selanjutnya yaitu menambahkan Operator Performance  dengan Main  Criterion Davies-Bouldin dyang bertujuan untuk mengetahui nilai DBI nya.
Gambar 11. Operator Performance
Operator Performance digunakan untuk mengevaluasi kinerja model atau proses dalam analisis data. Dalam konteks K-Means clustering, operator ini memberikan informasi tentang seberapa baik model K- Means membentuk kelompok atau klaster yang sesuai dengan pola data sebenarnya. Parameter pada operator Performance yang  digunakan  tampak  pada  Tabel  10 dibawah ini.
Tabel 9. Parameter pada Operator Performance No Parameter Isi 1 Main Criterion Devies Bouldin 4.5. Hasil Eksperimen Klaster ( Numerical
Measures Type - ChebyChev Distance ) Hasil pengelompokan didapatkan melalui sembilan uji coba yang dilakukan dengan menggunakan nilai K sebanyak 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, dan 9  untuk Numerical  Measures  Type  =  Chebychev Distance .  Tahap  berikutnya  adalah  menghitung  nilai DBI untuk setiap pengelompokan percobaan tersebut. Hasil dari nilai DBI sebagaimana terlihat dalam tabel 3 di bawah ini.
Tabel 10. Klaster yang dihasilkan (Numerical Measures Type - Euclidean Distance) Numerical Measures K DBI ChebyChev Distance 2 0.508
3 0.509 4 0.518 5 0.526 6 0.535 7 0.544 8 0.555 9 0.567 10 0.582

## 4.6. Hasil Eksperimen Klaster (Numerical Measures Type – Correlation Similarity)
Hasil  pengelompokan  didapatkan  melalui  lima uji coba yang dilakukan dengan menggunakan nilai K sebanyak  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  dan  9  untuk Numerical Measures  Type  =  Correlation  Similarity .  Tahap berikutnya adalah menghitung nilai DBI untuk setiap pengelompokan  percobaan  tersebut.  Hasil  dari  nilai DBI sebagaimana terlihat dalam tabel 11 di bawah ini.
Tabel 11. Klaster yang dihasilkan (Numerical Measures Type – Correlation Similarity)
Numerical Measures K DBI Correlation Similarity 2 0.508 3 0.509 4 0.518 5 0.527 6 0.536 7 0.546 8 0.556 9 0.568 10 0.582
Gambar 12. Hasil Performance Vector

## 4.7. Interpretation/Evaluation
Dari  hasil  penelitian  dengan  Cluster  Distance Performance  berdasarkan  Davies-Bouldin  Index (DBI)  menggunakan  Numerical  Measure  Chebychev Distance dan Correlation Similarity, ditemukan bahwa nilai optimal K adalah 2. Cluster dengan K=2 dipilih karena  memiliki  nilai  DBI  yang  paling  rendah  atau mendekati  nol.  Pengukuran  nilai  max  runs  dari  1 sampai  10  dengan  numerical  measure  Chebyshev Distance  dan  Correlation  Similarity  menunjukkan konsistensi  nilai  DBI,  yaitu  sebesar  0.508.  Terdapat 416 item dalam cluster 0 dan 421 item dalam cluster.
Tabel 12. Hasil Clustering K=2 yang merupakan nilai DBI terbaik No Cluster Keterangan 1 Cluster 0 416 Items 2 Cluster 1 421 Items Total Number of Items 837 Items
Berikut  adalah  hasil  grafik  dari  setiap  atribut yang  divisualisasikan  dalam  plot  menggunakan RapidMiner 10.2.
Gambar 13. Hasil grafik pada atribut data PPDB
Dari  Gambar  13  di  atas,  dapat  disimpulkan bahwa hasil pengelompokan data penerimaan peserta didik  baru  menggunakan  Algoritma  K-Means didasarkan  pada  atribut  jenis  kelamin,  tempat  lahir, bulan lahir, kejuruan, jalur pendaftaran, asal sekolah, tanggal  lahir,  dan  tahun  lahir  pada  kedua  klaster memberikan  hasil  yang  serupa,  serta  memiliki Evaluasi  dan  nilai  Support  tertinggi  dengan  akurasi sebesar 2,000. Sementara itu, atribut Nama Pendaftar menghasilkan  nilai  akurasi  yang  berbeda,  di  mana klaster  0  memiliki  akurasi  sebesar  600  dan  klaster  1 memiliki akurasi sebesar 200.
Berikut  adalah  hasil  analisis  karakteristik  dari setiap  cluster  pada  atribut  kejuruan  dan  asal  sekolah yang dapat digunakan sebagai informasi sebagai dasar strategi promosi untuk penerimaan peserta didik baru di tahun ajaran berikutnya, yang di visualisasikan pada plot  type  Scatter  /  Bubble  dapat  dilihat  pada  gambar dibawah ini.

## 4.5.1. Cluster terhadap Jalur Pendaftaran
Untuk  Atribut  kejuruan  pada  cluster_1 didominasi oleh jenis kejuruan TKJ, DKV, TKRO, dan TKM. Sedangkan pada cluster_0 didominasi oleh jenis kejuruan  TKRO,  TITL,  DPIB,  TKM  dan  tidak mencangkup jenis kejuruan TKJ dan DKV.
Gambar 14. Titik Persebaran Atribut Kejuruan

## 4.5.2. Cluster Terhadap Atribut Asal Sekolah
Untuk  atribut  asal  sekolah  pada  cluster_1 didominasi oleh jenis asal sekolah seperti Smp Negeri 1 Ciasem, Smp Negeri 1 Sliyeg, Smp Muhammadiyah Sukaurip, Mtsn 2 Indramayu, Smp Negeri 1 Balongan, Smp Negeri 3 Balongan, Smp Negeri 1 Karangampel, Smp  Negeri  2  Balongan,  Smp  Negeri  1  Juntinyuat, Smp Negeri 1 Indramayu, Smp Pgri Juntinyuat, Smp Negeri 2 Juntinyuat, Smp Plus Nurul Islam, dan Smp Negeri  3  Sindang.  Sedangkan  pada  cluster_0 mencakup  hampir  semua  jenis  asal  sekolah diantaranya  seperti  Smp  Negeri  1  Sliyeg,  Smp Muhammadiyah  Sukaurip,  Mtsn  2  Indramayu,  Smp Negeri  1  Balongan,  Smp  Negeri  3  Balongan,  Smp Negeri 1 Karangampel, Smp Negeri 2 Balongan, Smp Negeri  1  Juntinyuat,  Smp  Negeri  1  Indramayu,  Smp Pgri  Juntinyuat,  Smp  Negeri  2  Juntinyuat,  Smp  Plus Nurul Islam,  Smp  Negeri  3 Sindang,  Smp  Negeri 10 Kota Bandung, Mts Muhammadiyah Baruamba, Smp Negeri 1 Ciawigebang, Smp Negeri 2 Cimalaka, Smp Negeri 1 Margasari, terkecuali jenis asal sekolah dari Smp Negeri 1 Ciasem.
Gambar 15. Titik Persebaran Atribut Asal Sekolah

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  eksperimen  dengan  menggunakan measure  type  numerical  measure  chebychev  distance dan  corelation  similarity  menghasilkan  kelompok terbaik  k=2  dengan  nilai  DBI  0.508,  dengan  jumlah cluster  0  sebanyak  421 items sedangkan  jumlah Cluster 1 sebanyak 416. Untuk Cluster_0 pada atribut kejuruan  di  dominasi  oleh  jenis  kejuruan  TKRO, TITL,  DPIB,  TKM.  Dan  untuk  atribut  asal  sekolah pada  Cluster_0  di  dominasi  oleh  jenis  asal  sekolah
diantaranya  seperti  Smp  Negeri  1  Sliyeg,  Smp Muhammadiyah  Sukaurip,  Mtsn  2  Indramayu,  Smp Negeri  1  Balongan,  Smp  Negeri  3  Balongan,  Smp Negeri 1 Karangampel, Smp Negeri 2 Balongan, Smp Negeri  1  Juntinyuat,  Smp  Negeri  1  Indramayu,  Smp Pgri  Juntinyuat,  Smp  Negeri  2  Juntinyuat,  Smp  Plus Nurul Islam,  Smp  Negeri 3 Sindang,  Smp  Negeri 10 Kota Bandung, Mts Muhammadiyah Baruamba, Smp Negeri 1 Ciawigebang, Smp Negeri 2 Cimalaka, Smp Negeri 1 Margasari dan cluster 1 berjumlah 300 item didominasi atribut... . Hasil penelitian ini bisa menjadi sebuah informasi yang dapat digunakan oleh SMKN 1 Balongan  untuk  melakukan  strategi  promosi  yang lebih  efektif  dan  mampu  meningkatkan  minat  siswa untuk mendaftar di SMKN 1 Balongan. Untuk Cluster 1 pada atribut kejuruan di dominasi oleh jenis kejuruan TKJ, DKV, TKRO, dan TKM. Dan untuk asal sekolah pada  Cluster_1  di  dominasi  oleh  jenis  asal  sekolah seperti  Smp  Negeri  1  Ciasem,  Smp  Negeri  1  Sliyeg, Smp  Muhammadiyah  Sukaurip,  Mtsn  2  Indramayu, Smp Negeri 1 Balongan, Smp Negeri 3 Balongan, Smp Negeri 1 Karangampel, Smp Negeri 2 Balongan, Smp Negeri  1  Juntinyuat,  Smp  Negeri  1  Indramayu,  Smp Pgri  Juntinyuat,  Smp  Negeri  2  Juntinyuat,  Smp  Plus Nurul Islam, dan Smp Negeri 3 Sindang.
Dari hasil penelitian ini, beberapa saran strategis dapat  diajukan  untuk  meningkatkan  pemahaman  dan pengembangan sebagai berikut : Mengacu pada hasil pengolahan  data  PPDB  menggunakan  pendekatan clustering  algoritma  k-means,  ditemukan  pola-pola data yang dapat dijadikan informasi untuk menentukan strategi promosi PPDB ke depannya. Secara spesifik, promosi  dapat  difokuskan  pada  setiap  jurusan  dan sekolah asal yang paling diminati di setiap klaster yang terbentuk.  Dengan  demikian,  promosi  PPDB  dapat dilakukan lebih tepat sasaran. Pihak sekolah juga dapat mempromosikan  jurusan-jurusan  dengan  peminat yang relatif sedikit kepada sekolah asal dengan jumlah pendaftar  yang  tinggi.  Sebagai  contoh,  promosi program  kejuruan  TITL,  DPIB  dan  sejenisnya  yang kurang  diminati  dapat  diprioritaskan  ke  SMP-SMP favorit  atau  SMP  dengan  jumlah  pendaftar  tinggi  di wilayah tersebut. Sementara itu, upaya promosi perlu ditingkatkan  ke  sekolah  asal  yang  memiliki  sedikit pendaftar ke SMKN 1 Balongan, guna meningkatkan minat yang lebih merata dari beragam latar  belakang sekolah. Untuk penelitian selanjutnya dapat mengeksplorasi  lebih  lanjut dalam  pemilihan  metode pengukuran  numerik  dan  nilai  K  yang  optimal,  serta menguji  efektivitasnya  pada  berbagai  jenis  dataset. Penelitian juga dapat menelusuri potensi penggunaan algoritma  clustering  dalam  konteks  aplikasi  praktis atau industri tertentu. Fokus pada interpretabilitas hasil clustering  dan  pemahaman  lebih  mendalam  terhadap konteks domain spesifik diharapkan dapat memperkaya kontribusi penelitian. Terakhir, penelitian berikutnya bisa mempertimbangkan pengembangan model prediktif atau integrasi dengan teknik pembelajaran mesin lainnya untuk memberikan
solusi  yang  lebih  menyeluruh  dan  relevan  terhadap tantangan praktis di bidang pengelompokan data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  R.  Alhapizi,  M.  Nasir,  and  I.  Effendy,
“Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk
Menentukan  Strategi  Promosi  Mahasiswa  Baru Universitas  Bina  Darma  Palembang,” J.  Softw. Eng. Ampera , vol. 1, no. 1, pp. 1–14, 2020, doi: 10.51519/journalsea.v1i1.10.
[2]  A.  Maritsa,  U.  Hanifah  Salsabila,  M.  Wafiq,  P. Rahma  Anindya,  and  M.  Azhar  Ma’shum, “Pengaruh Teknologi Dalam Dunia Pendidikan,” Al-Mutharahah  J.  Penelit.  dan  Kaji.  Sos. Keagamaan ,  vol.  18,  no.  2,  pp.  91–100,  2021, doi: 10.46781/al-mutharahah.v18i2.303.
[3]  N.  A.  Rahmalinda  and  A.  Jananto,  “Penerapan Metode K-Means Clustering Dalam Menentukan Strategi  Promosi  Berdasarkan  Data  Penerimaan Mahasiswa Baru,” J. Tekno Kompak , vol. 16, no. 2, pp. 163–175, 2022.
[4]  M.  Solikhin  and  Naimah,  “Praxis  Blue  Ocean Strategic:  (Student  Selection)Ppdb  Process  in Educational  Institutions  During  the  Covid-19 Pandemic,” J. Manaj. Pendidik. Islam , vol. 6, no. 2,  pp.  286–297,  2019,  [Online].  Available: http://e- journal.ikhac.ac.id/index.php/nidhomulhaq
[5]  N.  S.  PERDANA,  “Implementasi  Ppdb  Zonasi Dalam  Upaya  Pemerataan  Akses  Dan  Mutu Pendidikan,” J. Pendidik. Glas. , vol. 3, no. 1, p. 78, 2019, doi: 10.32529/glasser.v3i1.186.
[6]  A.  Widyaningtyas,  N.  Nugraha,  and  S.  Diana, “Antropocene : Jurnal Penelitian Ilmu Humaniora  Persepsi  Masyarakat  Terhadap Sistem Penerimaan Peserta Didik Baru,” vol. 1, no. 1, pp. 29–37, 2021.
[7]  D.  Udariansyah  and  D.  Rahmat  Ibrahim, “Klasifikasi  Data  Penerimaan  Mahasiswa  Baru Pada  Universitas  Bina  Darma  Menggunakan Algoritma  K-Means  Clustering,” J.  Pendidik. dan  Konseling ,  vol.  4,  no.  4,  pp.  2692–2701,
2022, [Online]. Available: https://journal.universitaspahlawan.ac.id/index.p hp/jpdk/article/view/5879
[8]  A.  Asmana,  Y.  Arie  Wijaya,  and  M.  Martanto, “Clustering Data Calon Siswa Baru Menggunakan  Metode  K-Means  Di  Sekolah Menengah  Kejuruan  Wahidin  Kota  Cirebon,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 552–559, 2022, doi: 10.36040/jati.v6i2.5236.
[9]  A.  Agneresa,  A.  L.  Hananto,  S.  S.  Hilabi,  A. Hananto,  and  T.  Tukino,  “Strategi  Promosi
Penerapan Data Mining Mahasiswa Baru Dengan Metode  K-Means  Clustering,” Dirgamaya  J. Manaj.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  25–34, 2022, doi: 10.35969/dirgamaya.v2i2.275.
[10]  A.  L.  Maukar,  F.  Marisa,  and  A.  A.  Widodo, “Analisis  Data  Penerimaan  Mahasiswa  Baru Berbasis  K-Means,” JIKO  (Jurnal  Inform.  dan Komputer) ,  vol.  6,  no.  2,  p.  142,  2022,  doi: 10.26798/jiko.v6i2.558.
[11]  I. F. Helmi, “JUSTIFY : Jurnal Sistem Informasi Ibrahimy  Analisis  dan  Penerapan  Algoritma  K- Means  Clustering  Sebagai  Strategi  Promosi Penerimaan  Mahasiswa  Baru  Pada  Universitas Wiraraja,”  vol.  2,  no.  1,  pp.  1–11,  2023,  doi: 10.35316/justify.v2i1.3205.
[12]  W.  Rosida  and  Y.  A.  Wijaya,  “Klasterisasi Penyakit HIV/AIDS di Jawa Barat Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” Blend Sains J. Tek. ,  vol.  1,  no.  4,  pp.  306–315,  2023,  doi: 10.56211/blendsains.v1i4.235.
[13]  A.  Setiadi  and  E.  D.  Sikumbang,  “K-Means Clustering Dalam Penerimaan Karyawan Baru,” INFORMATICS Educ. Prof.  J. Informatics , vol. 4, no. 2, p. 103, 2020, doi: 10.51211/itbi.v4i2.1304.
[14]  A. Permadi and Y. A. Wijaya, “Pengelompokan Terbaik Menggunakan Algoritma K-Means Pada Dataset Bus Biskita Bogor,” Intern. (Information Syst. J. , vol. 6, no. 1, pp. 88–100, 2023, [Online].
Available: http://jurnal.masoemuniveristy.ac.id/index.php/i nternal
[15]  Raoda, R. Retnawati, Penelitian, H. Ismail, O. R. Imawan, and U. Cendrawasih, “Analisis Klaster Ujian  Nasional :  Pengelompokan  sekolah  untuk menjaga keberlangsungan mutu sekolah menengah pada tingkat SD , SMP , SMA , SMK ,  dan  sederajat  .  UN  bertujuan  untuk  mengukur dan  menilai  mengacu pada  Standar  Kompetensi Lulusan . Selain itu ,” vol. 8, no. 1, pp. 13–23, 2022.
[16]  J. Malau, M. A. Mulki, N. K. Fitri, N. Yusiana, and N. K. Hanum, “p-ISSN: https://doi.org/10.5281/zenodo.7571470 Accredited by Directorate General of Strengthening  for  Research  and  Development Available online at https://jurnal.peneliti.net/index.php/JIWP,”  vol. 9, no. 2, pp. 259–269, 2023.
[17]  S.  Isnanto  and  S.  Widodo,  “Penerapan  Data Mining  Pada  Penerimaan  Mahasiswa  Baru Dengan Algoritma K-Means Clustering,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 4, no. 2, p. 158, 2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i2.367.