## Teknik Klastering untuk Menganalisa Peminatan Sekolah pada Penerimaan Peserta Didik Online Tingkat SMA di Kota Semarang

## Eko Nur Wahyudi
Program Studi Sistem Informasi, Universitas Stikubank Semarang email : ekowahyudi157@gmail.com

## Abstrak
Sejak  pemerintah  kota  Semarang  menyelenggarakan  penerimaan  peserta  didik  baru  secara  online, khususnya  untuk  tingkat  SMA  Negeri  di  Kota  Semarang,  banyak  permasalahan  dapat  diatasi  dengan adanya  sistem  tersebut.  Orang  tua/wali  dan  calon  peserta  didik  tidak  lagi  harus  banyak  mengeluarkan tenaga  dan  pikiran  untuk  melakukan  proses  pendaftaran,  seperti  pergi  jauh  menuju  lokasi  sekolah  dan menunggu antrian yang cukup lama, tetapi cukup dengan melakukan proses secara online melalui internet. Yang  sangat  perlu  diperhatikan  adalah  bagaimana  proses  yang  berjalan  secara  real-time  tersebut  dapat dipantau  secara  transparan  oleh  masyarakat  luas,  sehingga  keputusan  yang  harus  diambil  oleh  orang tua/wali  maupun  calon  peserta  didik  sepenuhnya  tepat  berdasarkan  kesadaran  dan  kondisi  yang  ada  pada saat proses penerimaan siswa baru secara online berlangsung.
Menjadi  unik  ketika  mengamati  bagaimana  jumlah  SMA  yang  ada  di  Kota  Semarang  diserbu  oleh calon  peserta  didik  yang  begitu  banyak,  yang  berasal  dari  negeri  maupun  swasta  dan  dari  dalam  kota maupun  luar  kota.  Kuota  yang  ada  pada  setiap  sekolah  tentunya  tidak  dapat  menampung  semua  jumlah pendaftar,  sehingga  ketentuan  pada  proses  seleksilah  yang  akan  menjadi  dasar  akhir  penerimaan.  Tidak semua calon peserta didik yang berasal dari sekolah negeri bisa diterima di sekolah yang dituju, demikian pula calon peserta didik yang berasal dari sekolah swasta tetap memiliki kesempatan yang sama untuk bisa diterima di sekolah negeri tujuannya.
Menggunakan metode data mining dan teknik klustering diperoleh gambaran hasil bagaimana proses seleksi  masuk  di  SMA  Negeri  di  Kota  Semarang  yang  cukup  ketat  namun  transparan.  Data  yang  diolah dapat  mengetahui  sejauh  mana  calon  peserta  didik  berkompetisi  memperebutkan  kursi  di  sekolah  yang diidamkannya tersebut. Gambaran hasil berikutnya adalah bagaimana porsi sebenarnya antara calon peserta didik  laki-laki  dan  perempuan  yang  berkesempatan  untuk  melanjutkan  studi  di  SMA  Negeri.  Prosentase pendaftar  dari  Dalam  Rayon,  Luar  Rayon  dan  Luar  Kota  juga  tampak  jelas  dalam  hasil  analisa.  Terakhir adalah  bagaimana  dengan  data  mining  dan  teknik  klustering  diperoleh  gambaran  kelompok  calon  peserta didik dengan nilai tinggi, sedang dan rendah, serta kelompok jumlah calon peserta didik dari asal sekolah mereka.
Kata kunci: peserta didik, online, klustering

## PENDAHULUAN
Setiap tahun selalu ada masa dimana para orang  tua/wali  dan  pihak  sekolah,  khususnya orang tua/wali dari peserta didik yang lulus dari Sekolah  Menengah  Pertama  (SMP)  akan mendaftar  di  Sekolah  Menengah  Atas/Kejuruan Negeri  (SMA/K  N),  atau  siswa  dari  Sekolah Dasar  (SD)  yang  akan  masuk  ke  SMP  Negeri, dibuat  dibuat  sibuk  dengan  adanya  proses Penerimaan Peserta Didik Baru yang dilaksanakan secara Online oleh Dinas
Pendidikan  Kota  Semarang.  Dengan  adanya sistem  online  ini  proses  pendaftaran  dapat dilakukan  dimana  saja  dan  kapan  saja,  sebelum sampai  dengan  batas  waktu  calon  peserta  didik untuk  datang  langsung  ke  sekolah  yang dipilihnya.  Yang  cukup  menarik  perhatian tentunya  adalah  transparasi  informasi  yang disajikan melalui laman  ppd.semarangkota.go.id tersebut  yang  dapat  dipantau  setiap  saat mengenai  perkembangan  jumlah  pendaftar  dan bagaimana  pergerakan  posisi  pendaftar.  Tak
jarang  para  orang  tua/wali  merasa  was-was dengan  perubahan  posisi  anaknya  dalam  daftar tabel pendaftar, apalagi bagi  calon peserta didik yang  memiliki  nilai  cukup,  yang  memilih  di sekolah  favorit.  Jumlah  SMP  Negeri  dan SMA/K  Negeri  di  kota  Semarang  relatif  cukup, namun  demikian  jumlah  calon  peserta  didik yang  sangat  banyak  tentunya  tidak  dapat semuanya  ditampung  di  sekolah  negeri.  Karena itulah maka proses seleksi melalui sistem online menjadi  sangat  penting  agar  dapat  dilaksanakan sesuai  dengan  ketentuan  yang  telah  ditetapkan oleh Dinas Pendidikan Kota Semarang.
Hal yang tak kalah penting dengan adanya sistem  penerimaan  peserta  didik  baru  secara online adalah mengetahui bagaimana sebenarnya sebaran  atau  peminatan  siswa  terhadap  sekolah yang  dipilihnya.  Hal  tersebut  berkaitan  erat dengan  tujuan  pemerintah  dalam  melakukan pemerataan  pendidikan  di  semua  tingkatan. Meskipun  pemerintah  kota  telah  menetapkan ketentuan  berupa  rayonisasi,  nilai  akademik, nilai  prestasi  dan  lain-lain,  namun  tidak  dapat dipungkiri  bahwa  ada  sekolah  yang  sangat banyak  peminatnya  sebagai  pilihan  utama namun kapasitas penerimaannya sangat terbatas, tetapi  masih  ada  juga  sekolah  yang  peminatnya juga  banyak  namun  menjadi  pilihan  kedua  atau alternatif terakhir bagi calon peserta didik.

## Perumusan Masalah
Berdasarkan  uraian  singkat  latar  belakang di  atas,  maka  permasalahan  yang  dapat dirumuskan  adalah  bagaimana  mengetahui peminatan siswa terhadap sekolah yang dipilihnya  menggunakan  teknik  klustering  pada metode data mining.

## Batasan Masalah
Penelitian  ini  membatasi  pengolahan  data pada calon peserta didik yang akan mendaftar ke SMA  Negeri  di  Kota  Semarang  pada  tahun pelajaran  2014/2015,  baik  yang  berasal  dari sekolah negeri, swasta, dalam rayon, luar rayon, maupun yang berasal dari luar kota Semarang.

## TUJUAN PENELITIAN
Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian  ini  adalah  mengetahui  sejauh  mana calon peserta didik SMA Negeri, orang tua/wali
dan  pihak  sekolah  dalam  memprediksi  jumlah calon  peserta  didik  yang  mendaftar,  asal  calon peserta  didik  dan  kecenderungan  calon  siswa dalam menentukan pilihan sekolahnya, sehingga untuk  waktu  yang  akan  datang  dapat  diambil langkah-langkah  evaluasi  yang  tepat  untuk menyempurnakannya.

## MANFAAT PENELITIAN
Manfaat  yang  bisa  diambil  dari  hasil penelitian ini nantinya antara lain  adalah :
1. Dapat  membantu  orang  tua/wali  dan  calon peserta didik SMA Negeri dalam merencanakan  menentukan  pilihan  sekolah berdasarkan  kelompok  nilai  yang  dicapai pada  penerimaan  peserta  didik  baru sebelumnya
2. Dapat membantu pihak penyelenggara atau dalam  hal ini adalah  dinas  pendidikan  kota Semarang  untuk  memperbaiki  sistem, prosedur atau syarat yang berlaku berdasarkan kelompok wilayah atau rayonisasi  pada  penerimaan  peserta  didik baru sebelumnya
3. Dapat membantu pihak SMA Negeri dalam mengatur  strategi  promosi  agar  peserta didik  yang  diterima  sesuai  dengan  harapan yang akan dicapai.

## TELAAH PUSTAKA

## Data Mining
Data  mining  merupakan  suatu  metode menemukan  suatu  pengetahuan  dalam  suatu database  yang  cukup  besar.  Data  mining  adalah proses menggali dan menganalisa sejumlah data yang  sangat  besar  untuk  memperoleh  sesuatu yang  benar,  baru,  sangat  bermanfaat  dan akhirnya dapat dimengerti suatu corak atau pola dalam data tersebut (Han & Kamber, 2006).
Data  mining  adalah  bagian  integral  dari penemuan  pengetahuan  dalam  database  (KDD), yang  merupakan  proses  keseluruhan  mengubah data mentah menjadi informasi yang bermanfaat, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Proses penemuan pengetahuan dalam database / KDD (Han & Kamber, 2006)
Proses  KDD  ini  terdiri  dari  serangkaian langkah-langkah  transformasi,  dari  proses  data preprocessing dan  proses  data postprocessing dari  data  yang  merupakan  hasil  penggalian. Input  data  dapat  disimpan  dalam  berbagai format  (flat  file,  spreadsheet,  atau  relasional tabel)  dan  mungkin  berada  dalam  penyimpanan data  terpusat  atau  didistribusikan  di  beberapa alamat.  Tujuan  dari  proses  data preprocessing adalah  untuk  mengubah  data  input  mentah menjadi  format  yang  sesuai  untuk  analisis selanjutnya.  Langkah-langkah  yang  dilakukan antara lain dengan memperbaiki data yang kotor atau  ganda,  dan  memilih  catatan  dan  fitur  yang relevan dengan proses pengelolaan data selanjutnya.  Karena  banyak  cara  data  dapat dikumpulkan  dan  disimpan,  maka  proses pengolahan  data  mungkin  akan  melelahkan  dan memakan  waktu  yang  lama  dalam  keseluruhan proses penemuan pengetahuan (Tan, dkk, 2006).
Terdapat  empat  tugas  utama  data  mining seperti terlihat pada gambar 2, yaitu :

## Cluster Analysis
Tidak seperti klasifikasi yang menganalisa kelas  data  obyek  yang  mengandung  label. Clustering  menganalisa  objek  data  tanpa memeriksa  kelas  label  yang  diketahui.  Label- label  kelas  dilibatkan  di  dalam  data  training. Karena belum diketahui sebelumnya. Clustering merupakan proses pengelompokkan sekumpulan objek yang sangat mirip.

## Anomaly Detection
Anomaly  detection  merupakan  metode pendeteksian  suatu  data  dimana  tujuannya adalah  menemukan  objek  yang  berbeda  dari sebagian  besar  objek  lain.  Anomaly  dapat  di deteksi  dengan  menggunakan  uji  statistik  yang menerapkan  model  distribusi  atau  probabilitas untuk data.
Gambar 2. Tugas utama data mining (Tan, dkk, 2006)
Entin  Martiana,  Nur  Rosyid  Mubtada’i dan  Edi  Purnomo  dalam  penelitiannya  yang berjudul  Penggunaan  Metode  Pengklasteran untuk Menentukan Bidang Tugas Akhir Mahasiswa Teknik
Informatika PENS Berdasarkan  Nilai,  memberikan  hasil  bahwa bidang tugas akhir dapat ditentukan berdasarkan nilai  dari  beberapa  mata  kuliah  yang  sudah dikelompokkan  ke  arah  salah  satu  bidang  tugas akhir.  Metode  clustering  yang  digunakan  dalam penelitian  tersebut  adalah  Single  Linkage Hierarchical, Centroid Linkage Hierarchical dan K-Means.  Hasilnya  penelitian  menunjukkan bahwa  metode  centroid  linkage  memiliki  nilai variance  paling  kecil  yang  menandakan  bahwa metode  tersebut  menghasilkan  cluster  yang paling  baik  dibandingkan  dengan  metode  single linkage dan K-Means pada penelitian tersebut.
Selanjutnya Rahanimi dalam penelitiannya  yang  berjudul  Peramalan  Jumlah Mahasiswa Pendaftar PMDK Jurusan
Matematika  Menggunakan  Metode  Automatic Clustering  dan  Relasi  Logika  Fuzzy,  bertujuan untuk  memprediksi  jumlah  pendaftar  jurusan
Data Cleaning Data Integration Databases Data Warehouse Task-relevant Data Selection Data Mining Pattern Evaluation
Matematika  ITS  melalui  jalur  PMDK  regular. Metode  yang  digunakan  adalah  automatic clustering  dan  relasi  logika  fuzzy.  Hasil  yang diperoleh  dari  penelitian  tersebut  adalah  untuk memperkenalkan  metode  automatic  clustering dan  relasi  logika  fuzzy  dalam  menyelesaikan masalah  peramalan,  sebagai  referensi  untuk pengembangan  metode  peramalan  selanjutnya dan untuk mengetahui gambaran prediksi jumlah pendaftar PMDK jurusan matematika ITS untuk tahun yang akan datang.
Sedangkan  dalam  penelitian  ini  metode klustering digunakan dalam mengolah data calon peserta  didik  untuk  mengetahui  kelompok peserta  didik  yang  dapat  diterima  di  SMA Negeri  berdasarkan  nilai  dan  asal  sekolah sehingga  pihak  penyelenggaran  penerimaan peserta  didik  online,  yang  dalam  hal  ini  adalah dinas pendidikan kota Semarang dapat melakukan  evaluasi  dan  perbaikan  terhadap proses  yang  telah  berjalan  menjadi  lebih  baik lagi  di  masa  yang  akan  datang.  Sedangkan  bagi orang  tua/wali  peserta  didik  dan  calon  peserta didik  dapat  digunakan  sebagai  acuan  untuk merencanakan  lebih  awal  terhadap  pilihan sekolah yang diharapkannya.

## METODE PENELITIAN

## Tahap Pengumpulan Data
Langkah  pertama  yang  diambil  sebagai awal  untuk  mendapatkan  data  valid  agar  dapat diproses  lebih  lanjut  adalah  dengan  mengambil semua  data  pendaftar  online  calon  peserta didik melalui  laman  ppd.semarangkota.go.id.  Data diambil  dari  setiap  SMA  Negeri  yang  dipilih, dalam  hal  ini  terdapat  16  SMA  Negeri  di  Kota Semarang.  Data  yang  diambil  memiliki  struktur
asal seperti pada tabel 1.
Kemudian  untuk  melengkapi  kebutuhan  data dari  tabel  yang  sudah  ada  ditambahkan  3  (tiga) buah kolom baru seperti terlihat pada tabel 2.
Tabel 2. Tambahan Struktur Tabel
SMA PILIHAN

## DAYA TAMPUNG
1 1 522 1 1 522 1 1 522 … … …
Adapun  tujuan  dari  penambahan  kolom tersebut  adalah  ketika  semua  data  digabung maka  akan  diketahui  dengan  pasti  sekolah  yang dituju  oleh  calon  peserta  didik  dan  prioritas pilihannya,  yang  nantinya  akan  disesuaikan dengan data tampung dari setiap sekolah.

## Tahap Cleaning Data
Data  yang  diperoleh  dari  setiap  sekolah kemudian  digabung  menjadi  satu  dan  dilakukan proses Cleaning  Data ,  yaitu  data  yang  masih belum  valid  akan  dibersihkan  terlebih  melalui beberapa proses, antara lain :
a. Edit  Data,  dimana  data  yang  masih  salah dalam penulisan akan disesuaikan, misalnya data  seharusnya  tertulis  Semarang,  masih ada  yang  ditulis  Smg,  Semrang,  Smarang, atau  Semaraang.  Atau  ada  juga  penulisan yang  tidak  standar  juga  akan  disesuaikan, antara  lain  misalnya  data  yang  seharusnya tertulis  SMA  Negeri,  masih  banyak  yang ditulis SMAN, SMA N atau SMA Negeri.
Tabel 1. Struktur Tabel Asal
NO. NO. PPD NAMA ASAL SEKOLAH NILAI AKHIR VERIFIKASI RAYON 1 4010338 KHAFIDHA ERNING ARIYANTI SMP NEGERI 15 SEMARANG 39.00 25/06/2014 10:30 DR 2 4010123 HAMDAN RAMADHANI SMP IBU KARTINI 38.93 24/06/2014 11:02 DR 3 4010358 FRIDA RISVIANI CHAIRUNNISSA SMP NEGERI 12 SEMARANG 38.60 25/06/2014 10:55 DR
4 4010786 AULIA NUR HIDAYATI SMPN 1 BALIKPAPAN 38.42 27/06/2014 8:27 LK … … … … … … DR
b. Tambah Data, dimana proses yang dilakukan  adalah  dengan  menambahkan data  yang  belum  lengkap,  misalnya  SMA 14  menjadi  SMA  Negeri  14  Semarang, supaya  dikenali  perbedaan  jika  terdapat nama  sekolah  yang  sama  namun  berasal dari kota yang berbeda.
c. Hapus  Data,  jika  terdapat  data  yang  tidak sesuai  dan  tidak  bisa  di  edit  atau  ditambah untuk  menjadi  valid,  misalnya  nama  asal sekolah yang tidak jelas

## Tahap Pengolahan Data dan Visualisasi
Data  yang  sudah  valid  kemudian  diolah menggunakan  rumus  statistik  dan  teknik klustering  untuk  mendapatkan  beberapa  hasil, antara lain :
a. Jumlah  peserta  didik  yang  akan  diterima oleh SMA Negeri di Kota Semarang adalah sebanyak  6.063  orang  seperti  pada  tabel  3 dan gambar 3.
Tabel 3. Daya Tampung Peserta Didik
No Nama Sekolah Daya Tampung 1 SMA NEGERI 1 522 2 SMA NEGERI 2 503
3 SMA NEGERI 3 488
4 SMA NEGERI 4 396
5 SMA NEGERI 5 384 6 SMA NEGERI 6 430 7 SMA NEGERI 7 353 8 SMA NEGERI 8 315 9 SMA NEGERI 9 354 10 SMA NEGERI 10 358 11 SMA NEGERI 11 432 12 SMA NEGERI 12 359 13 SMA NEGERI 13 287 14 SMA NEGERI 14 320 15 SMA NEGERI 15 349 16 SMA NEGERI 16 213 Jumlah : 6.063
b. Jumlah  seluruh  calon  peserta  didik  baru SMA  Negeri  di  Kota  Semarang.  Nantinya hanya  akan  dipilih  data  Pilihan  1  yang menggambarkan  minat  utama  pilihan  calon peserta  didik.  Data  tampak  terlihat  seperti pada tabel 4.
Gambar 3. Daya Tampung Peserta Didik
0 100 200 300 400 500 600 SMA N 1 SMA N 2 SMA N 3 SMA N 4 SMA N 5 SMA N 6 SMA N 7 SMA N 8 SMA N 9 SMA N 10 SMA N 11 SMA N 12 SMA N 13 SMA N 14 SMA N 15 SMA N 16 522  503 488 396  384 430 353 315 354  358 432 359 287 320 349 213 Daya Tampung Daya Tampung

## Tabel 4. Prosentase Pilihan 1 Terhadap Kuota
SMA  Calon  Kuota % Pilihan 1 % 1 1.208 522  231% 741  142% 2 972 503  193% 636  126% 3 891 488  183% 789  162% 4 803 396  203% 505  128% 5 1.188 384  309% 505  132% 6 1.186 430  276% 630  147% 7 1.113 353  315% 517  146% 8 783 315  249% 411  130% 9 1.207 354  341% 499  141% 10 838 358  234% 376  105% 11 1.469 432  340% 653  151% 12 854 359  238% 460  128% 13 1.043 287  363% 398  139% 14 946 320  296% 387  121% 15 1.398 349  401% 532  152% 16 689 213  323% 192 90%
Jumlah calon peserta didik baru SMA Negeri di
Kota  Semarang  Pilihan  1  sebanyak  8.231,  dari jumlah  tersebut  yang  akan  diterima  sebanyak 6.063  (74%)  dan  yang  tidak  diterima  sebanyak 2.168 (26%) terlihat pada tabel 5.
Gambar 5. Calon Peserta Didik Diterima/Tidak Diterima
Jumlah  calon  peserta  didik  yang  berasal  dari Dalam  Rayon  sebanyak  6.277  (75,68%),  dari Luar  Rayon  sebanyak  1.492  (17,99%),  dan  dari Luar  Kota  sebanyak  525  (6,33%)  terlihat  pada gambar 6.
Jumlah  asal  sekolah  calon  peserta  didik  yang mengikuti  pendaftaran  secara  online  sebanyak 501 sekolah 0 5000 10000 Diterima Tidak Diterima 6063 2168 Jumlah Jumlah
Gambar 4. Prosentase Pilihan 1 Terhadap Kuota
- 200 400 600 800 1,000 1,200 1,400 1,600 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 1,208 972 891 803
1,188 1,186 1,113 783 1,207 838 1,469 854 1,043 946 1,398 689 Calon Kuota
Pilihan 1
c. Jumlah  calon  peserta  didik  yang  berjenis kelamin  laki-laki  sebanyak  3.222  (38,85%) dan  perempuan  sebanyak  5.072  (61,15%) terlihat pada gambar 7.
Gambar 7. Calon Peserta Didik Berdasar Jenis

## Kelamin
Hasil  Kluster  berdasarkan  asal  sekolah  dengan jumlah calon peserta didik seperti pada gambar 8
 Kluster  1  sebanyak  20  sekolah,  dengan jumlah calon peserta didik antara 132 – 279 orang
 Kluster  2  sebanyak  38  sekolah,  dengan
jumlah  calon  peserta  didik  antara  41  –  121 orang
 Kluster  3  sebanyak  443  sekolah,  dengan jumlah  calon  peserta  didik  antara  1  –  38 orang
Hasil  Kluster  berdasarkan  nilai  calon  peserta didik seperti pada gambar 9.
 Kluster  1  sebanyak  2.835  orang  (34%), dengan nilai antara 33,57 – 44,45
 Kluster  2  sebanyak  3.608  orang  (44%), dengan nilai antara 29,10 – 33,56
 Kluster  3  sebanyak  1.851  orang  (22%), dengan nilai antara 20,23 – 29,00
 Nilai  Terendah  calon  peserta  didik  adalah 20,23
 Nilai Tertinggi calon peserta didik  44,45
 Nilai Rata-rata calon peserta didik 31,82
5072 3222 Jumlah Calon … Perempuan Laki-laki
Gambar 6. Calon Peserta Didik Dalam/Luar Rayon dan Luar Kota
Gambar 8. Hasil Kluster Asal Sekolah Berdasar Nilai
0 5000 10000 DALAM RAYON LUAR RAYON LUAR KOTA 6277 1492 525 Jumlah Jumlah
0 100 200 300 0 100 200 300
400
500 600
Kluster Asal Sekolah Berdasar Jumlah

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  teknik clustering yang  diterapkan terhadap data calon peserta didik yang masuk ke SMA  Negeri  di  kota  Semarang  menunjukkan adanya pola peminatan secara umum, yaitu bagi calon  peserta  didik  yang  memiliki  nilai  tinggi akan  cenderung  memilih  SMA  Negeri  dengan peringkat  atas  pula  sebagai  pilihan  pertama, sedangkan  pilihan  kedua  akan  dijatuhkan  pada SMA  Negeri  peringkat  di  bawahnya  sebagai cadangan,  meskipun  diantaranya  lebih  memilih SMA  Negeri  dengan  peringkat  bawah  untuk posisi lebih aman karena kemungkinan diterima menjadi  lebih  pasti  seandainya  pilihan  pertama gagal.  Hasil  kluster  juga  menunjukkan  bahwa calon  peserta  didik  dengan  nilai  cukup  atau kurang  tidak  sedikit  yang  berspekulasi  memilih SMA  Negeri  dengan  peringkat  atas,  dengan harapan  bahwa  pada  saat  proses  seleksi berlangsung  sebagian  calon  peserta  didik  akan mundur dan tempatnya akan diisi oleh mereka.
Proses clustering sendiri  dibagi  menjadi 3(tiga)  kelompok  nilai  dengan  harapan  dapat menggambarkan  pola  pilihan  mereka  terhadap 3(tiga)  kelompok  peringkat  SMA  Negeri  yang tersedia.  Namun  demikian  tidak  menutup kemungkinan  untuk  dikembangkan  menjadi lebih banyak kelompok jika dikehendaki.
Persyaratan  komponen  penilaian  bagi calon  peserta  didik,  seperti  anak  guru  atau kependidikan  dan  prestasi  di  tingkat  wilayah, berdampak  cukup  signifikan  terhadap  nilai akhir,  sedangkan  rayonisasi  hanya  sedikit berpengaruh  terhadap  prediksi  jumlah  siswa yang akan diterima oleh setiap SMA Negeri.
Pada bagian akhir proses, setelah diperoleh  hasil  kelompok,  masih  ada  sebuah penilaian  yang  hendaknya  juga  sudah  dapat diperhitungkan  sejak  awal  pada  proses  online, yaitu  kuota  sebesar  10%  bagi  keluarga  kurang mampu.  Harapannya  adalah  calon  peserta  didik tetap  diseleksi  dari  mereka  yang  memiliki  nilai akhir  tinggi  setelah  dilakukan  proses  ranking, sehingga  sekolah  yang  dipilih  juga  masih memiliki kualitas baik, di samping menjaga agar peserta  didik  juga  tetap  bisa  mengikuti  proses pembelajaran  dengan  baik  sesuai  standar  yang diterapkan oleh masing-masing sekolah.

## SIMPULAN DAN SARAN
Simpulan yang dapat diambil dari penelitian ini sebagai berikut:
1. SMA Negeri di Kota Semarang mempunyai peminat  calon  peserta  didik  yang  sangat tinggi,  namun  belum  terdistribusi  secara merata, terbukti dari sebaran asal sekolah
Gambar 9. Hasil Kluster Berdasar Nilai 0.00 5.00 10.00 15.00 20.00 25.00 30.00 35.00 40.00 45.00 50.00 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 Nilai Nilai
2. SMA  Negeri  dengan  jumlah  calon  peserta didik  terbanyak  belum  sepenuhnya  berasal dari Nilai tertinggi, mengingat terdapat 10% kuota  berasal  dari  masyarakat  kurang mampu  yang  bisa  jadi  memiliki  Nilai  yang tidak tinggi
3. Hampir  di  semua  SMA  Negeri  didominasi oleh  calon  peserta  didik  Perempuan  dengan jumlah  rasio  61,15%  berdasarkan  Nilai
Tertinggi,  sedangkan  calon  peserta  didik Laki-laki hanya 38,85%.
Simpulan yang dapat diambil dari penelitian ini sebagai berikut:
1. Perlu  diperoleh  data  mengenai  Peminatan  di SMK Negeri sebagai pembanding peminatan terhadap  semua  SMA/SMK  Negeri  di  Kota Semarang
2. Perlu  dikembangkan  ke  arah  orientasi peminatan  asal  sekolah  terhadap  sekolah yang menjadi tujuan calon peserta didik

## DAFTAR PUSTAKA
Yu,  C.H.,  Digangi,  S.,  Jannasch-Pennell,  A.K., Kaprolet,  C. (2008). Profiling  Students Who  Take  Online  Courses  Using  Data
Mining Methods. Arizona State University
Romero,  C.,  Ventura,  S.,  Expejo,  P.G.,  Hervas,
C. (2008). Data  Mining  Algorithms  to Classify Students. Cordoba University
Han,  J.,  Kamber,  M.  (2000). Data  mining:
Concepts  and  Techniques .  New  York:
Morgan-Kaufman.
Otto,  J.,  Sanford,  D., Wagner,  W.  (2005). Analisys  Of  Online  Student  Ratings  Of University  Faculty. Towson  University  & Villanova University
Al-Radaideh,  Q.A.,  Al-Shawakfa,  E.M.,  Al- Najjar , M.I.  (2006). Mining  Student  Data Using Decision Trees. Yarmouk University Erdogan,  S.Z.,    Timor,  M.  (2005). A  Data Mining Application In A Student
Database. Maltepe University & Istambul University.
Trivedi,  S.,  Pardos,  Z.A.,  Heffernan,  N.T. (2011). Clustering  Students  to  Generate an  Ensemble  to  Improve  Standard  Test Score Predictions. Worcester  Polytechnic Institute, United States