## CLUSTERING PROGRAM KEAHLIAN PADA PENDAFTARAN SISWA BARU (PSB) DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS: STUDI KASUS DI SMKN 1 NGULING
Endang Widia Astuti 1
1) Kompetensi Keahlian Multimedia SMK Negeri 1 Nguling
sttastuti@gmail.com 1

## Abstrak
Dalam  dunia  pendidikan,  khususnya  di  lembaga  pendidikan  SMK  (Sekolah  Menengah  Kejuruan)  rata-rata  sekolah  memiliki beberapa  (lebih dari satu)  program keahlian sehingga memungkinkan terjadi kebingungan bagi siswa yang ingin mendaftar dalam memilih jurusan yang sesuai dengan keinginan. Tentunya dalam mendaftar seorang siswa akan memiliki acuan/tolak ukur untuk memilih jurusan yang sesuai dengan bakat, minat dan keinginannya. Hal tersebut tentunya perlu adanya informasi yang tepat sehingga siswa benar-benar paham tentang jurusan yang akan dipilihnya.
Oleh  karena  itu  perlu  suatu  Data  Mining  untuk  membantu  mengambil  keputusan  siswa  dalam  memilih  jurusan  sehingga mempermudah  siswa  dalam  mengambil  keputusan  secara  tepat  dan  akurat.  Penelitian  ini  akan  menggunakan  algoritma  K- Means, karena dalam algoritma K-Means acuannya adalah angka yang dikelompokkan/ clustering diharapkan siswa langsung mengetahui jurusan yang tepat yang sesuai dengan keputusan dari Data Mining.
Kata kunci : SMK, data mining, classification model, K-Means, Clustering.

## 1. PENDAHULUAN
Dunia pendidikan merupakan salah satu aspek yang  menentukan  dalam  menghasilkan  penerus bangsa.  Dalam  hal  ini  dari  pengetahuan  khususnya dilingkungan tingkat SMK, ada beberapa jurusan di SMK  yang  akan  dipilih  oleh  siswa  yang  akan masuk  ke  sekolah  tersebut.    Tentunya  siswa  dalam memilih jurusan di SMK tersebut harus disesuiakan dengan  skill/  keahlian  yang  dimiliki  dan  didukung oleh  informasi  yang  tepat  baik  berupa  informasi lisan  dari  alumni  atau  masyarakat  sekitar  dan informasi yang lainya agar siswa tidak salah dalam memilih jurusan.
Adapun jurusan yang ada di SMK antara lain
A. Multimedia,
B. Teknologi Hasil Pertanian Pangan, dan
C. Teknologi Kendaraan Ringan
Dengan  Data  Mining  yang  diolah  berdasarkan informasi  yang  ada,  nantinya  siswa  akan  lebih  tepat dalam  mengambil  jurusan  di  SMK  sehingga  dapat mempermudah dalam menentukan masa depannya.

## 2. LANDASAN TEORI
A. Data, Informasi dan Database Sebelum kita membahas tentang data mining,
hal  yang  harus  dipahami  terlebih  dahulu  yaitu pengertian  tentang  data,  sistem  informasi  dan database.

## 1. Data
Data  merupakan  fakta,  gambar  atau  suara yang  mungkin  atau  tidak  berhubungan  atau berguna  bagi  tugas  tertentu.Data  terdiri  dari fakta-fakta  dan  angka  yang  secara  relatif  tidak berarti bagi pemakai [McLeod 2004]
Data  merupakan  suatu  bentuk  keterangan- keterangan  yang  belum  diolah  atau  dimanipulasi sehingga  belum  begitu  berarti  bagi  sebagian pemakai. Data yang kita bicarakan dalam konteks data  mining  yang  sebenarnya  adalah  data  yang dikelola  dalam  suatu  database  container.  Data yang  dialokasikan  pada  database  demikian dikelola  oleh  database  server    khusus  dan memang  digunakan  oleh  perusahaan  berskala menengah  ke  atas.  Informasi    yang  terkandung didalamnya  berisi  jutaan  record  dan  selalu mengalami modifikasi seraya perusahaan bertransaksi dan beraktifitas.

## 2. Informasi
Informasi  adalah  data  yang  sudah  diolah sehingga  menjadi  lebih  berguna  bagi  pemakai. Informasi  dapat  diibaratkan  sebagai  darah  yang mengalir di dalam tubuh manusia, seperti halnya informasi  di  dalam  sebuah  perusahaan  yang sangat  penting  untuk  mendukung  kelangsungan perkembanganya, sehingga terdapat alasan bahwa  informasi  sangat  dibutuhkan  bagi  sebuah perusahan.  Akibat  kurangnya  informasi  dalam waktu  tertentu  perusahaan  akan  mengalami ketidak  mampuan  mengontrol  sumber  daya, sehingga  dalam  mengambil  keputusan  strategis sangat terganggu.

## 3. Basis Data (data base)
Basis data merupakan sekelompok tabel data berisi  informasi    yang  saling  berelasi  atau berhubungan.  Data  didalam  database  diproses untuk  mengidentifikasi  berbagai  alternatif  dan mengevaluasi  potensinya  untuk  memecahkan masalah,  setelah  teridentifikasi  solusi  terbaik dilaporkan ke organisasi. Database bahkan dapat menyimpan  solusi  terbaik  untuk  suatu  masalah tertentu  sehingga  bila  dimasa  depan  organisasi menghadapi  masalah  yang  sama,  tersedia  suatu solusi  tanpa  perlu  memproses  ulang  data. Database  atau  basis  data  dapat  di  golongkan berdasarkan  ragam  criteria,  salah  satunya berdasarkan  frekuensi  perubahannya  (seberapa sering  database  mengalami  perubahan)  di  kenal dua kategori  yaitu :
1. Data  master  (data  yang  jarang  berubah  , misalnya  data nama siswa, dan nomor induk siswa).
2. Data  Transaksi  atau  data  operasional  (data yang  sering  berubah  dan  membutuhkan  data master  untuk  membangun  komponennya. Misalnya data siswa, guru dan lain-lain).
Data  master  jarang  berubah,  karena  data  siswa seperti  nama  dan  nomor  induk  siswa,  bahkan tidak  mengalami  perubahan  dalam  jangka  waktu yang lama. Tapi bukan berarti pula data tersebut tidak  berubah.  Misalnya  alamat  siswa  berubah otomatis  data  master  siswa  ikut  berubah. Sedangkan  data  transaksi  akan  selalu  berubah karena  aktivitas  sekolah,  misalnya  siswa  yang mutasi.

## B. Data Mining
1. Definisi data Mining
Data  mining  adalah  suatu  istilah  yang digunakan untuk menguraikan penemuan pengetahuan  di  dalam  database.  Data  mining adalah proses yang menggunakan teknik statistic, matematika,  kecerdasan  buatan,  dan  machine  e- learning untuk mengekstrasi dan mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai  database besar [Turban 2005].
Menurut  gartner  group,  data  mining adalah  suatu  proses  menemukan  hubungan  yang berarti, pola dan kecenderungan dengan memeriksa  dan  sekumpulan  besar  data  yang tersimpan dalam penyimpanan dengan menggunakan  teknik  pengenalan  pola  seperti teknik statistic dan matematika [Larose 2005].

## 2. Komponen Data Mining
Secara  alami,  material  data  mining sebenarnya  sudah  terbentuk  karena  factor rutinitas dan waktu seraya perusahaan melakukan aktivitasnya. Tanpa disadari perusahaan berinvestasi  dengan  menggunakan  budgetnya untuk  penggunaan  teknologi  informasi  atau computer. Teknologi  data  mining  mulai muncul karena  akumulasi  data  yang  besar  dan  pesat pertumbuhannya  sehingga  menimbulkan  apa yang  disebut    rich  of  data  but  poor  information. Tumpukan  data  ini  tidak  dapat  digunakan    pada aplikasi yang ada sehingga menjadi gudang data.

## 3. Pengelompokan data mining
Data  mining  dibagi  menjadi  beberapa kelompok berdasarkan tugas yang dapat dilakukan , yaitu [larose, 2005]
1. Deskripsi Terkadang  peneliti  dan  analis  secara sederhana  ingin    mencoba  mencari  cara untuk menggambarkan pola dan
kecenderungan yang terdapat dalam data. 2. Estimasi
Estimasi hampir sama dengan
klasifikasi,  kecuali  variable  target.  Estimasi lebih  kearah  numeric  dari  pada  kearah kategori.
3. Prediksi
Prediksi hampir sama dengan klasifikasi dan  estimasi,  kecuali  bahwa  dalam  prediksi nilai dari hasil akan ada dimasa datang.
4. Klasifikasi
Dalam kalsifikasi terdapat target variable kategori,  sebagai  contoh  penggolongan pendapatan  dapat  dipisahkan  dalam  tiga kategori, yaitu pendapatan tinggi, pendapatan sedang, dan pendapatan rendah.
5. Pengklusteran Pengkulusteran
merupakan
pengelompokan  record,  pengamatan  atau memperhatikan dan membentuk kelas objek- objek  yang  memiliki  kemiripan.  Kluster adalah  kumpulan  record  yang  memiliki kemiripan  satu  dengan  yang  lainya  dan memiliki  ketidak  miripan  dengan  record- record dalam cluster.
6. Asosiasi Tugas asosiasi dalam data mining adalah menemukan atribut yang muncul dalam satu waktu.  Dalam  dunia  bisnis  lebih  umum disebut analisis keranjang biasa.

## 4. Tahapan Data Mining
Tahapan    data  mining    dilakukan  melalui pembentukan    data  warehouse    karena  hanya struktur  data  dari  data  warehouse  yang  dapat digunakan untuk data mining. Dengan
melaksanakan ekstraksi, pembersihan dan transformasi (Extraction, Cleansing,
Transformation)  atas  data  transaksional  yang disebut  dengan  data  OnLine  Transactional Processing  (OLTP)  ke  OnLine  Analytical Processing  (OLAP)  System  untuk  membuat sebuah  data warehouse  maka akan didapat suatu kumpulan data yang luas dan besar serta bersifat statis  dan  historis  yang  berasal  dari  data-data transaksi  OLTP  selama  perusahaan  menjalankan bisnisnya [Vieira 2000].

## 5. Algoritma Data Mining
K-means  merupakan  metode  clustering secara  partitioning  yang  memisahkan  data  ke dalam kelompok yang berbeda dengan partitioning  secara  iteratif,  K-Means  mampu meminimalkan  rata-rata  jarak  setiap  data  ke cluster-nya.
Algoritma K-means adalah sebagai berikut :
a. Tentukan nilai k sebagai jumlah klaster yang ingin dibentuk.
b. Menentukan nilai centroid Dalam  menentukan  nilai  centroid  (titik pusat  klaster)  untuk  awal  iterasi  nilai  awal dilakukan  secara  random.  Sedangkan  jika menentukan  nilai  centroid  yang  merupakan tahap  dari  iterasi,  maka  digunakan  rumus sebagai berikut.
dimana :
 Vij adalah  centroid/  rata-rata  cluster  ke-I untuk variable ke-j.
 Ni adalah  jumlah  data  yang  menjadi anggota cluster ke-i
 i,k adalah indeks dari cluster
 j adalah indeks dari variabel
 Xkj adalah nilai data ke-k yang ada di
 dalam cluster tersebut untuk variable ke-j
c. Menghitung  jarak  antara  centroid  dengan titik  tiap  objek,  untuk  menghitung  jarak tersebut  dapat  menggunakan  rumus  korelasi antar dua objek yaitu Euclidean Distance
dimana :
D e adalah Euclidean Distance i adalah banyaknya objek,
( x,y ) merupakan koordinat object dan
( s,t ) merupakan koordinat centroid.
d. Pengelompokan Objek
Untuk  menentukan  anggota  cluster adalah dengan memperhitungkan jarak minimum  objek.  Nilai  yang  diperoleh  dalam keanggotaan  data  pada  distance  matriks adalah  0  atau  1,  dimana  nilai  1  untuk  data yang  dialokasikan  ke  cluster  dan  nilai  0 untuk data yang dialokasikan ke cluster yang lain.
e. Kembali  ke  tahap  2,  lakukan  perulangan hingga  nilai  centroid  yang  dihasilkan  tetap dan  anggota  cluster  tidak  berpindah  ke cluster lain.
Flowchart K-Means Clustering

## 3. TINJUAN OBJEK PENELITIAN Sejarah SMKN 1 Nguling
SMKN1 NGULING didirikan berdasarkan surat keputusan bupati pasuruan no.
1633/579/HK/424.022/2003 tanggal 18 – 11 – 2003. NSS.32.1.05.19.21.020 di bangun diatas lahan SMPN 1 NGULING di desa Nguling  (jl. Dr. Soetomo no. 69 Nguling dengan 5.109 m 2 . SMKN 1 NGULING didirikan dari anggaran pemerintah pusat program SMK di SMP (SMK terpadu pada waktu itu) dan terus berkembang sehingga sekarang menjadi SMKN 1 Nguling. Bersamaan dengan itu pemerintah kab. Pasuruan membuka sekolah menengah kejuruan negeri yaitu smkn prigen, smkn tutur, smkn puspo, smkn winongan dan smkn 1 nguling.
Pembangunan pertama adalah 2 RKB: 1 bengkel, 1 lab Komputer dan 1 kantor dengan jumlah program keahlian pada awal pendirian adalah teknik mekanik otomotif (TMO) sekarang menjadi teknik kendaraan ringan (TKR) dan program keahlian teknologi hasil pertanian (THP) sekarang menjadi (TPHP).

## PERKEMBANGAN PROGRAM KEAHLIAN
Jumlah peserta didik terdiri dari 3 rombel: 2 rombel teknik mekanik otomotif = 50 siswa, 1 rombel THP = 6 siswa. Pada tahun 2009 – 2010 dibuka program keahlian multimedia, mengingat banyak animo masyarakat yang menghendaki program multimedia. Alhamdulillah tahun 2015 – 2016 ini jumlah  program keahlian 3 program. Jumlah rombel 22 rombel;
A. TKR   = 9 Rombel B. MM = 7 Rombel C. TPHP  = 6 Rombel Jumlah peserta didik = 770 siswa 4. DESAIN PENELITIAN
1. Metode Penelitian
Agar penelitian yang dilakukan lebih terarah maka  peneliti  menggunakan  suatu  metode kuantitatif  yang  bertujuan  untuk  mendapatkan angka  yang  dapat  diperoleh    dari  proses  dan subjek penelitian.

## 2. Metode Pengumpulan Data
Metode  dalam  pengumpulan  data  yang adalah  menggunakan  kuisioner    yang  diberikan
kepada  calon  Siswa  baru  dan  berdasarkan  nilai yang diperoleh pada UN.

## 3. Teknik Analisa Data
Data  yang  telah  diperoleh  dari  Kuisioner yang berupa angka kuantitatif nantinya diproses dengan algoritma K-Means.
4. Instrument
Instrumen yang digunakan peneliti untuk menunjang proses penelitian adalah menggunakan Microsoft excel 2010, Microsoft office 2010, Xampp versi 17.4.

## 5. ANALISIS, INTERPRETASI, DAN IMPLIKASI PENELITIAN

## A. Persiapan Data
Dalam  memperoleh  data  kita  menggunakan Kuisioner berupa angket yang berisi data untuk memilih,  dimana  dalam  angket  tersebut terdapat nilai-nilai berupa angka yang nantinya dijadikan data untuk proses analisa.

## B. Teknik Data Mining
Teknik yang Kami gunakan untuk pengelompokkan  Jurusan  berdasarkan  3  kriteria, yaitu  kemampuan( skill )  dasar,  bakat,  dan  minat adalah  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means, yang dimulai dengan pembentukan cluster di awal kemudian  secara  iteratif  prototipe  cluster  ini diperbaiki hingga konvergen (tidak terjadi perubahan  yang  signifikan pada  prototipe  cluster). Perubahan  ini  diukur  menggunakan  jumlah  atau rata-rata( means ) jarak tiap item data dengan Objek.

## C. Testing dan Implementasi
Data  yang  diperoleh  dari  hasil  kuioner  adalah sebagai berikut :
N o Nama Skill Dasa r Ba kat Mi nat 1 A. MUKHLASON 30 25 45 2 A. HABIBULLAH 30 40 30 3 A. SIDDIQ R 20 60 20 4 ARDIANTO 40 30 30 5 AYU SETYO 70 20 10 6 BAHRI P 10 20 10

## 1. Menentukan Jumlah Cluster
Dengan  memperoleh  data  tersebut,  maka kita  kelompokkan  objek  tersebut  kedalam  3 cluster  dengan  atribut  TPHP,  TKR,  MM, seperti tabel dibawah ini :
N o Skill Dasa r Ba kat Mi nat TPHP TKR MM
1 30 25 45
2 20 70 10 3 20 60 20 4 40 30 30 5 70 20 10 6 10 20 10

## 2. Menentukan Nilai Centroid
Untuk  menentukan  nilai  centroid  ditentukan secara acak, kita mengambil nilai centroid :
 TPHP = (25,20,25)
 TKR = (20,25,30)
 MM  = (30,25,25)
3. Menghitung  jarak  antara  titik  centroid dengan tiap titik objek
Untuk  menghitung  jarak  antara  titik  centroid dengan tiap titik menggunakan rumus Euclidean Distance, yaitu :
dimana : D e adalah Euclidean Distance i adalah banyaknya objek,
( x,y ) merupakan koordinat object dan
( s,t ) merupakan koordinat centroid.
Cara menghitung :
N o Skill Dasa r Ba kat Mi nat TPHP TKR MM 2 5 2 0 2 5 2 0 2 5 3 0 3 0 2 5 2 5 1 30 25 45
2 30 40 30 3 20 60 20 4 40 30 30 5 70 20 10 6 10 20 10 Calon siswa 1(30,25,45) dengan TPHP (25,20,25)  = 30 − 25 2 +  25 − 20 2 +  45 − 25 2 =
21.21320344
Dengan TKR (20,25,30)
 = 30 − 20 2 −  25 − 20 2 −  45 − 25 2 = 18.02775638 = 18.03 Dengan MM = (30,25,25)
 = 30 − 30 2 −  25 − 25 2 −  45 − 25 2 = 20
Dari perhitungan diatas dapat diperoleh tabel dibawah ini :
Dengan distance matriknya seperti dibawah ini:
D 0 =
21.21 21.21 𝑑𝑠𝑡 18.03 18.03 𝑑𝑠𝑡
20 15.81 𝑑𝑠𝑡

## 4. Pengelompokan Objek
Setelah  menghitung  distance  matriks,  kita menentukan  anggota  cluster  menurut  jarak minimum  dari  centroid.  Dengan  merujuk  pada distance  matriks.  Hal  ini  dapat  dilihat  pada perolehan nilai sebagai berikut :

## 5. Iterasi 1, menentukan centroid baru
Himpunan  yang  terbentuk  pada    tahap sebelumnya,  telah  diketahui  anggota  tiap  cluster. Dari  data  tersebut,  hitungkembali  centroid  untuk menentukan  centroid  baru.  Karena  pada  cluster  1 hanya  mempunyai  1anggota,  maka  untuk  centroid baru  masih  berada  di  C1  =  (10,20,10).  Sedangkan pada  C2&  C3  dengan  menghitung  nilai  rata-
ratanya  dapat  diperoleh  nilai  centroid  barunya, yaitu :
C2 = ((30+20)/2,(25+60)/2,(45+20)/2) = (25,42.5,32.5)
C3 = ((30+40+70)/3,(40+30+20)/3,
(30+30+10)/3)
= (46.7,30,23.33)
Digambarkan seperti dibawah ini :
6. Iterasi  1,  menghitung  jarak  antara  titik centroid baru dengan titik objek.
Pada langkah ke-6 ini merupakan pengulangan pada  proses  ke-2,  sehingga  hasil  yang  didapat seperti dibawah ini:
7. Iterasi 1, Pengelompokan Objek
Hampir sama dengan tahap 4, yaitu menentukan  anggota  cluster  dengan  menghitung jarak  minimum  tiap  object  dengan  centroid  baru. Hasil yang diperoleh :

## 8. Iterasi 2, Menentukan Centroid baru
Tahap  ini  mengulang  kembali  tahap  5,yaitu menghitung  centroid  baru.  Hasil  yang  didapat adalah sebagagi berikut :

## Siswa1  Siswa2  SiswaX
TPHP TKR MM
9. Iterasi  2,  menghitung  jarak  antara  titik centroid baru dengan tiap titik object.
Tahap  ini  juga  hampir  sama  dengan  tahap  3, yaitu  menghitung  jarak  dengan  Centroid  baru. Dengan cara perhitungan yang sama pada tahap 3, maka diperoleh hasil, yaitu
10. Iterasi 2, melakukan pengelompokan object
Hampir sama dengan tahap 4, yaitu menentukan  anggota  cluster  dengan  menghitung jarak  minimum  tiap  object  dengan  centroid  baru yang telah dihasilkan. Hasil yang diperoleh :

## 11. Iterasi 3, Menentukan Centroid baru
Tahap  ini  mengulang  kembali  tahap  5,yaitu menghitung  centroid  baru.  Hasil  yang  didapat adalah sebagagi berikut :

## 12. Iterasi  3,  menghitung  jarak  antara  titik
centroid baru dengan tiap titik object.
Tahap  ini  juga  hampir  sama  dengan  tahap  3, yaitu  menghitung  jarak  dengan  Centroid  baru. Dengan cara perhitungan yang sama pada tahap 3, maka diperoleh hasil, yaitu
13. Iterasi 3, melakukan pengelompokan object Hampir sama dengan tahap 4, yaitu menentukan  anggota  cluster  dengan  menghitung jarak  minimum  tiap  object  dengan  centroid  baru yang telah dihasilkan. Hasil yang diperoleh :
Berdasarkan  hasil  anggota  cluster  yang  diperoleh tetap  sama  antara  Iterasi2  =  Iterasi3,  maka  iterasi dihentikan.

## 6. Penutup
A. Kesimpulan
Dari  penelitian  yang  kami  lakukan,  dapat disimpulkan : 1) K-means  Algoritma  merupakan  algoritma yang sederhana
2) K-means clustering mampu menyelesaikan permasalahan yang ada.
3) Hasil  yang  diperoleh  dari  penelitan  diatas dapat disimpulkan pada tabel dibawah ini

## B. Saran
Mengingat  lembaga  SMKN  1  Nguling merupakan  salah  satu    sekolah  Rujukan  di wilayah  Nguling  Kab  Pasuruan  dan  memiliki banyak  siswa,  maka  perlu  adanya  suatu penelitian  lebih  lanjut  dalam  menganalisis. Utamanya  yang  berhubungan  dengan  calon
siswa  yang  akan  masuk  ke  SMKN  1  Nguling Supaya  siswa  nantinya  yang  masuk  benar- benar sesuai dengan apa yang diharapkan baik bagi  siswa  itu  sendiri  dan  tujuan  dari  jurusan serta sekolah itu sendiri.

## 7. Daftar Pustaka
E.S.  Gopi,  “Algorithm  Collections  for  Digital Signal  Processing  Applications  Using
Matlab”,  Spinger:  National  Institute  of
Technology,  Tiruchi,  India,
Chen  Yu,  “K-Means  Clustering”,  Indiana
University
Sergios  Theodoridis,  Konstantinos  Koutroumbas
: “Pattern Recognition”, Elsevier
Academic Press
Teknomo,  Kardi.  K-Means  Clustering  Tutorials.
http://people.revoledu.com/kardi/tutorial/ kMean/
http://en.wikipedia.org/wiki/k-means_algorithm http://home.dei.polimi.it/matteucc/clustering/tuto rial_ht
Agusta,  Y.  (2004).  Minimum  Message  Length
Mixture  Modelling  for  Uncorrelated  and Correlated  Continuous  Data  Applied    to Mutual  Funds  Classification,    Ph.D.
Thesis,  School  of  Computer  Science  and Software Engineering, Monash
University, Clayton, 3800 Australia