Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 23 – 32 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## PENERAPAN DATA MINING UNTUK PENENTUAN KELAS UNGGULAN DENGAN ALGORITMA K-MEANS PADA SMP NEGERI 3 KUALUH HULU
Erika Amoy Parapat, Nur Balqis *
Mahasiswa Prodi Sistem Informasi Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Royal *email : Balqisnur83@gmail.com
Abstract: Education plays a crucial role in the development of individuals and society. Improving the quality of education is the main focus of development in Indonesia, with the role of teachers as  an  important  factor  in  achieving  this  goal.  SMP  Negeri  3  Kualuh  Hulu,  as  an  educational institution, faces challenges in grouping new students into superior classes. This research uses Data Mining methods, especially K-Means Clustering, to assist in selecting and grouping students based on their report card grades. The K-Means Clustering method is used to classify students into three groups: high, medium, and low. This research describes the data processing process using Python to obtain clustering results. The results show that 25 students have high scores, 45 students have medium scores, and 41 students have low scores. With this information, schools can quickly and efficiently determine students who are eligible to enter superior classes, enabling improvements in the quality of learning and student preparation for further education.
Keywords: Data mining; Featured Classes; K-means Clustering
Abstrak: Pendidikan memainkan peran krusial dalam pengembangan individu dan masyarakat. Peningkatan  mutu  pendidikan  menjadi  fokus  utama  pembangunan  di  Indonesia,  dengan  peran guru sebagai faktor penting dalam mencapai tujuan tersebut. SMP Negeri 3 Kualuh Hulu, sebagai salah  satu  lembaga  pendidikan,  menghadapi  tantangan  dalam  pengelompokan  siswa  baru  ke dalam  kelas  unggulan.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  Data  Mining,  khususnya  K-Means Clustering,  untuk  membantu  dalam  seleksi  dan  pengelompokan  siswa  berdasarkan  nilai  rapor mereka. Metode K-Means Clustering digunakan untuk mengklasifikasikan siswa ke dalam tiga kelompok:  tinggi,  sedang,  dan  rendah.  Penelitian  ini  menggambarkan  proses  pengolahan  data menggunakan  Python  untuk  memperoleh  hasil  klasterisasi.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  25 siswa memiliki nilai tinggi, 45 siswa memiliki nilai sedang, dan 41 siswa memiliki nilai rendah. Dengan  informasi  ini,  sekolah  dapat  dengan  cepat  dan  efisien  menentukan  siswa  yang  layak masuk kelas unggulan, memungkinkan peningkatan kualitas pembelajaran dan persiapan siswa untuk pendidikan lanjutan.
Kata kunci : Data mining; Kelas Unggulan; K-means Clustering

## PENDAHULUAN
Pendidikan  sangat  penting  dalam  kehidupan  semua  orang.  Melalui  pendidikan, siswa  dapat  belajar,  tumbuh,  dan  berkembang  secara  pribadi.  Proses  pendidikan  juga membantu  siswa  untuk  tidak  hanya  memperoleh  pengetahuan,  tetapi  juga mengembangkan keterampilan sosial, moral, dan kepribadian yang kuat. Siswa sebagai komponen  utama  dalam  sistem  pendidikan  memegang  peran  kunci  dalam mengoptimalkan  potensi  mereka  agar  dapat  memberikan  kontribusi  yang  berarti  bagi
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 23 – 32 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
masyarakat  [1].  Peningkatan  mutu  pendidikan  merupakan  prioritas  kebijakan  umum pembangunan di Indonesia yang harus terus diperhatikan. Faktor yang memiliki pengaruh besar dalam  pencapaian  tersebut  adalah guru yang memberikan pengajaran efektif dan berkualitas[2].
SMP  Negeri  3  Kualuh  Hulu  terletak  di  Jln.  Pendidikan  Londut,  Perkebunan Londut,  Kecamatan  Kualuh  Hulu,  Kabupaten  Labuhan  Batu  Utara.  Yang  saat  ini dikepalai oleh Bapak Jubbir, S.Pd., M.Si. SMP Negeri 3 Kualuh Hulu mempunyai metode pembelajaran yang efektif dan sistem seleksi siswa atau murid berprestasi untuk kelas- kelas unggulan. Bertambahnya minat dan keinginan siswa baru di SMP Negeri 3 Kualuh Hulu menjadi masalah yang cukup terkenal di SMP Negeri 3 Kualuh Hulu [3] . Kelas unggulan adalah kelas dengan siswa-siswa berkecerdasan di atas rata-rata. Ruang kelas ini disediakan untuk jadwal pembelajaran yang menyajikan mata pelajaran yang  lebih  menantang  dan  padat  dibandingkan  dengan  kelas  reguler.  Program  ini dirancang khusus untuk mengelompokkan siswa-siswa tersebut, sehingga kegiatan, mata pelajaran,  dan  kurikulum  dapat  difokuskan  dengan  lebih  intens  selama  satu  tahun pembelajaran[4].  Proses  seleksi  untuk  masuk  ke  kelas  unggulan  memiliki  signifikansi yang  tinggi,  karena  hasilnya  menjadi  acuan  bagi  sekolah  dalam  upaya  meningkatkan mutu  dan  standar  kualitas  pada  tingkat  sekolah  menengah  pertama.  Proses  penentuan siswa yang memenuhi syarat untuk masuk ke dalam kelas unggulan melibatkan evaluasi dari dua segi. Kedua aspek ini dinilai berdasarkan tingkat keakuratan yang melebihi batas minimum  pencapaian  (KKM)  dan  data  nilai  rapot.  Meskipun  ada  kemungkinan persamaan  nilai,  variasi  kriteria  jumlahnya  cenderung  seimbang  di  antara  siswa-siswa tersebut [5]. Itu sebabnya, menjadi krusial untuk mengelompokkan siswa berprestasi ke dalam kelas unggulan yang telah ditetapkan. Dengan menempatkan siswa pada kelompok yang sesuai, capaian pembelajaran dapat mengalami peningkatan yang signifikan.
Data  mining  merupakan  suatu  metode  yang  diterapkan  dalam  pemrosesan  data berukuran  besar.  Proses  pengolahan  data  ini  melibatkan  teknik-teknik  tertentu  untuk menghasilkan pemahaman baru dari informasi yang terdapat dalam data tersebut, yang pada  gilirannya  dapat  digunakan  sebagai  dasar  untuk  pengambilan  keputusan,  dalam ranah data mining, terdapat beragam metode yang dapat digunakan, seperti Klasifikasi, Klastering,  Estimasi,  Prediksi,  dan  Asosiasi  [6].  Data  mining  merupakan  suatu  proses yang  menggunakan  teknik-statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan  machine learning untuk mengekstraksi serta mengidentifikasi informasi berharga dan pengetahuan terkait dari berbagai basis data besar[7].
Penggunaan metode data mining mengatasi masalah klasterisasi dan seleksi siswa unggulan  di  SMP  Negeri  3  Kualuh  Hulu  adalah  langkah  yang  tepat,  Metode  ini  bisa membantu mengelompokkan siswa berdasarkan kemampuan siswa. Algoritma K-Means Clustering dapat membantu dalam proses ini dengan membagi siswa ke dalam kelompok berdasarkan  pola  yang  ditemukan  dalam  data.  Dan  penting  juga  mempertimbangkan aspek  lain  seperti  keadilan,  validitas  proses  seleksi,  dan  dukungan  pendekatan  yang menyeluruh  untuk  memastikan  bahwa  siswa  yang  terpilih  benar-benar  mewakili kemampuan yang dimiliki [8].
Dengan  merujuk  pada  permasalahan  tersebut,  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengelompokkan siswa ke dalam tiga klaster, dengan menggunakan lima nilai dari berbagai mata pelajaran sebagai dasar penilaian untuk kelas siswa unggulan. Metode klastering yang diterapkan adalah  Algoritma  K-means,  yang  dipilih  berdasarkan  kebutuhan  penelitian.  Klaster  pertama
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 23 – 32 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
diidentifikasi sebagai kelas favorit (VIII.1), sementara klaster kedua dan klaster ketiga merupakan kelas  reguler  yang  terbagi  dalam  tiga  kelompok .  Pembagian  kelas  siswa  menggunakan metode  k-means clustering dapat  mengelompokan  kelas  siswa    yang  memiliki karakteristik  yang  relatif  sama.  Pengelompokan  kelas  siswa  unggulan  menggunakan metode k-means clustering berguna untuk membantu memberikan rencana yang strategis terhadap  sekolahan  SMP  Negeri  3  Kualuh  Hulu  dalam  menentukan  langkah-langkah pembelajaran  untuk  seluruh  siswa  agar  dapat  mencapai  hasil  yang  maksimal  seperti memberikan  tantangan  yang  sesuai,  mengidentifikasi  potensi,  meningkatkan  kualitas pengajaran,  dan  mempersiapkan  siswa  untuk  pendidikan  lanjutan.  Pada  penelitian  ini, peneliti  menggunakan  data  siswa  kelas  VIII    yang  memiliki  111  siswa  yang  terbagi kedalam 4 kelas. Atribut yang digunakan oleh peniliti menggunakan nilai raport semua mata pelajaran yaitu Pendidikan Agama dan Budi, PPKN, Bahasa Inggris, Matematika, dan IPA [9].
Dengan adanya penelitian ini diharapkan permasalahan yang sering terjadi dalam kegiatan  operasional  di  SMP  Negeri  3  Kualuh  Hulu  bisa  diatasi  dengan  baik  dalam menentukan  siswa  yang  berhak  mendapatkan  kelas  unggulan  lebih  cepat,  efektif  dan efisien.

## METODE
Teknik  yang  digunakan  adalah  metode  k-means,  sebuah  pendekatan pengelompokan  dalam  pemodelan  Data  Mining  tanpa  supervisi,  yang  mengadopsi strategi partisi untuk  mengelompokkan data. Dalam  metode k-means ini,  data dipartisi menjadi beberapa kelompok, di mana setiap kelompok memiliki ciri-ciri yang serupa atau mirip, tetapi berbeda dari kelompok lainnya[10].
K-Means  Clustering  merupakan  metode  pengelompokan  non-hirarki  yang terkenal  karena  kecepatan  dan  kemudahannya.  Metode  K-Means  ini  mengelompokkan data ke dalam satu atau lebih cluster. Data dengan karakteristik serupa dikelompokkan bersama dalam satu cluster, sedangkan data dengan perbedaan karakteristik ditempatkan dalam cluster yang berbeda. Dengan demikian, hasilnya adalah data dalam satu cluster memiliki tingkat variasi yang minimal[11]. Berikut adalah langkah-langkah Algoritma K-Means :
a. Tetapkan nilai K sebagi jumlah cluster yang akan dibentuk
b. Tetapakan pusat ( Centroid ) cluster awal untuk masing-masing cluster. Proses ini melibatkan penggunaan rumus berikut sebagai dasar:
Ci = 1 M ∑ 𝑀 j=1 𝑋𝑗                                                            (1)
Keterangan: C i : centroid pada cluster
xj : Objek ke-j M : Banyaknya objek/jumlah objek yang menjadi anggota cluster
c. Menghitung jarak antara data dan pusat klaster [12] .
d. Setelah jumlah populasi menentukan kedekatan dengan salah satu centroid yang ada, secara otomatis data populasi tersebut diklasifikasikan ke dalam
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 23 – 32 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
kelas yang memiliki centroid yang bersesuaian.
e. Melakukan  iterasi,  kemudian  menentukan  posisi  centroid  baru menggunakan persamaan.
f. Mengulangi proses pada langkah ketiga jika terdapat data yang berpindah kelompok atau terjadi perubahan nilai centroid.

## METODOLOGI PENELITIAN
Bagian  ini  akan  memberikan  gambaran  umum  tentang  metodologi  penelitian berdasarkan CRISP-DM [13]. Langkah-langkah yang diterapkan melibatkan penanganan masalah  yang  diidentifikasi  hingga  pengembangan  solusi  untuk  masalah  tersebut, sehingga hasilnya dapat diterapkan secara efektif [14]. Kerangka kerja penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1, yang dijelaskan sebagai berikut.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Pemikiran
Berdasarkan kerangka kerja pemikiran di atas, dapat dijabarkan sebagai berikut:

## Tahap 1: Studi Literatur
Pada  tahapan  ini,  peneliti  melakukan  kajian  literatur  terkait  dengan  data  mining, clustering, dan algoritma K-Means.

## Tahap 2 Mengumpulkan Data
Penelitian ini melibatkan analisis terhadap 111 data murid kelas VII pada semester satu dan dua. Pengumpulan data dilakukan melalui observasi lapangan dan analisis dokumen. Metode observasi lapangan melibatkan kehadiran peneliti di lokasi penelitian, melakukan
Mempelajari Studi Literatur Mengumpulkan Data Merumuskan Masalah Menganalisa dan Merancang Secara Umum Melakukan Transformasi Melakukan Pengujian dengan
Menggunakan K-means
Menarik Kesimpulan
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 23 – 32 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
wawancara,  dan  mengamati  langsung.  Wawancara  dilakukan  untuk  memperoleh  data lisan  dan  informasi  yang  akurat  serta  dapat  dipertanggungjawabkan  mengenai  hasil belajar  dan  minat  murid  di  SMP  Negeri  3  Kualuh  Hulu.  Data  yang  terkumpul  dari observasi lapangan kemudian digabungkan dengan analisis dokumen di lokasi penelitian. Informasi  yang  diperoleh  mencakup  atribut  seperti  Nomor  Urut,  NIS,  NISN,  Nama Peserta, Nilai Pendidikan Agama dan Budi Pekerti, PKN, Bahasa Inggris, Matematika, dan IPA.

## Tahap 3 Merumuskan Masalah
Setelah  proses  pengumpulan  data,  langkah  berikutnya  adalah  merumuskan  masalah berdasarkan permasalahan yang teridentifikasi melibatkan pemikiran mengenai langkah keputusan yang akan diambil untuk menghasilkan output dan informasi yang diinginkan melalui penerapan metode K-Means. Tahap ini menjadi elemen kunci dalam menentukan bagaimana hasil yang diinginkan dapat dicapai melalui penggunaan metode K-Means.

## Tahap 4 Menganalisa Dan Merancang Secara umum.
Pada tahapan  ini, dijelaskan metode  analisis yang digunakan untuk  merancang kriteria umum siswa yang memenuhi syarat untuk masuk ke dalam kelas unggulan.

## Tahap 5 Mentransformasikan Data
Pada  tahapan  ini,  dilakukan  transformasi  data  dengan  penginisialisasian  data  guna mempermudah proses pengujian.

## Tahap 6 Melakukan Pengujian dengan menggunakan Metode K-Means
Setelah  menyelesaikan  transformasi  data,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan pengujian  menggunakan  metode  K-Means  dengan  menggunakan  data  yang  telah diperoleh. Hasil pengujian tersebut akan digunakan untuk mengelompokkan siswa yang memenuhi syarat untuk masuk ke dalam kelas unggulan.

## Tahap 7 Menarik Kesimpulan
Pada  fase  pengambilan  kesimpulan,  tujuannya  adalah  membandingkan  hasil  yang diperoleh dari pelaksanaan sistem secara manual dengan penerapan Python.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam melakukan perhitungan untuk  menghasilkan kelas unggulan dan reguler menggunakan  metode  K-Means  Clustering  dengan  aplikasi  Python,  tujuannya  adalah membantu SMP Negeri 3 Kualuh Hulu dalam mengidentifikasi nilai siswa yang tinggi, sedang,  dan  rendah.  Hal  ini  bertujuan  untuk  memberikan  tantangan  sesuai  dengan kemampuan, mengenali potensi siswa, meningkatkan kualitas pengajaran, menyesuaikan kebutuhan  siswa,  meningkatkan  prestasi  sekolah,  dan  mempersiapkan  siswa  untuk pendidikan lanjutan.
Dalam  konteks  ini,  penelitian  ini  menggunakan  contoh  data  sebanyak  10  entri yang akan ditampilkan. Data yang digunakan dapat ditemukan dalam Tabel 1 berikut:
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 23 – 32 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## Tabel 1. Data Nilai Siswa SMP Negeri 3 Kualuh Hulu
Nama Peserta Agama PPKN Bahasa Inggris Matematika IPA Ade Dira Prawati 90 90 90 87 92 Aimira Hafidza 70 60 65 73 70 Alexander 90 92 90 90 90 Andini Siahaan 60 70 60 73 71 Andita Salsabilla 90 87 85 87 87 Anisa Tessalonika 70 60 75 55 76 Anju Josephin 90 92 90 90 90 Ayu Ramadhani 90 90 90 87 92 Dea Ayulia Sitorus 70 65 60 70 65 Fawwaz Fadillah 90 90 90 87 92
Dari  data  tersebut,  kemudian  dilakukan  pemilihan  3  kluster  yang  akan digunakan  sebagai  dasar  inisialisasi  awal  pada  metode  k-means.  Kluster  ini diidentifikasi  sebagai  representasi  dari  tiga  tingkatan,  yaitu  Rendah,  Sedang,  dan Tinggi. Oleh karena itu,  diasumsikan bahwa jumlah inisialisasi  centroid K adalah 3. Algoritma  pengelompokan  K-means  dapat  mengalami  peningkatan  yang  signifikan dengan menggunakan teknik inisialisasi yang lebih baik, serta melalui iterasi (memulai kembali) algoritma tersebut[15] .
Dalam  analisis  data  menggunakan  Python,  tujuan  utamanya  adalah  untuk mengidentifikasi nilai siswa dalam kategori Tinggi, Sedang, dan Rendah menggunakan Metode  K-Means  Clustering.  Langkah  awal  melibatkan  penggunaan  Python  untuk memuat  atau  menampilkan  data  dalam  aplikasi  Jupyter  Notebook,  seperti  yang ditunjukkan pada gambar berikut:
Gambar 2. Memuat Data
Langkah berikutnya adalah untuk memperoleh informasi mengenai data, termasuk tipe- tipe data yang digunakan:
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 23 – 32 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## Gambar 3. Informasi Type Data
Langkah ketiga menjalankan metode K -Means dengan memberikan nilai kluster yang akan digunakan, namun dalam penelitian ini dengan menggunakan 3 kluster:

## Gambar 4. Metode K-Means
Langkah keempat yaitu memprediksi K -Means dengan memberikan nilai dari angka 0-2 namun dalam hal ini menampilkan dalam bentuk array:

## Gambar 5. Memprediksi K-Means
Langkah  kelima  yaitu  dengan  membuatkan  dataframe  agar  dapat  lebih  untuk  dapat mengetahui cluster 0 sampai dengan cluster 2:
Gambar 6. Membuat Data Frame
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 23 – 32 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Langkah keenam yaitu melihat nilai centroid atau nilai titik pusat yang digunakan sebagai nilai yang akan dijadikan sebagai kluster:

## Gambar 7. Nilai Centroid
Langkah ketujuh yaitu menampilkan visualisasi data dalam bentuk diagram batang:
Gambar 8. Visualisasi Data
Langkah kedelapan yaitu menampilkan visualisasi data kembali namun dalam langkah ketujuh ini Memvisualisaikan cluster dan centroid nya sehingga dapat lebih jelas untuk membaca datanya dengan warna yang berbeda pada klusternya:
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 23 – 32 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Langkah  kesembilan  mengganti  nama  cluster  disetiap  data,  agar  dapat  lebih  mudah mengetahui Nilai Siswa Tinggi, Sedang dan Rendah:

## Gambar 10. Mengganti Nama Cluster
Setelah  melakukan  perhitungan  dengan  menggunakan  Python,  hasilnya menunjukkan  bahwa  terdapat  25  siswa  dengan  nilai  tertinggi,  45  siswa  dengan  nilai sedang, dan 41 siswa dengan nilai  rendah. Sebagai  hasilnya, 25 siswa yang memiliki nilai tertinggi akan ditempatkan di kelas unggulan, sementara siswa dengan nilai sedang dan rendah akan ditempatkan di kelas reguler.

## SIMPULAN
Hasil  dari  penerapan  metode  K-Means  clustering  menunjukkan  bahwa  terdapat tiga kategori pengelompokan nilai siswa, yaitu rendah, sedang, dan tinggi. Jumlah siswa dengan nilai tertinggi adalah 25, sedangkan siswa dengan nilai sedang berjumlah 45, dan siswa dengan nilai rendah berjumlah 41. Sebagai hasilnya, 25 siswa dengan nilai tertinggi akan  ditempatkan  di  kelas  unggulan,  sementara  siswa  dengan  nilai  sedang  dan  rendah akan ditempatkan di kelas reguler. Proses ini didasarkan pada perhitungan jarak terdekat dengan  menetapkan  nilai  centroid  secara  acak.  Oleh  karena  itu,  penerapan  K-Means Clustering  dapat  memberikan  kontribusi  dalam  pengidentifikasian  siswa  yang  layak masuk kelas unggulan dengan cara yang cepat, efektif, dan efisien.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] “Silahkan  Login  dengan  Akun  Sendiri  untuk  melihat  Komentar  Reviewer:
https://skripsi.tunasbangsa.ac.id/index.php/2022/editor/viewRevie wFormResponse/377/261,” 2022, [Online]. Available: https://skripsi.tunasbangsa.ac.id/index.php/2022/editor/viewRevie
[2] F.  P.  Dewi,  P.  S.  Aryni,  and  Y.  Umaidah,  “Implementasi  Algoritma  K-Means Clustering  Seleksi  Siswa  Berprestasi  Berdasarkan  Keaktifan  dalam  Proses Pembelajaran,” vol. 7, no. 2, pp. 111–121, 2022.
[3] S. Rustam and H. Annur, “Akademik Data Mining (Adm) K-Means Dan K-Means
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 23 – 32 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
K-Nn Untuk Mengelompokan Kelas Mata Kuliah Kosentrasi Mahasiswa Semester Akhir,” Ilk.  J.  Ilm. ,  vol.  11,  no.  3,  pp.  260–268,  2019,  doi: 10.33096/ilkom.v11i3.487.260-268.
[4] M.  F.  Hafiz,  I.  Faisal,  I.  Lubis,  and  U.  H.  Medan,  “Perancangan  Klasifikasi Pemetaan Kelas Siswa Unggulan Menggunakan Metode K-Means Clustering Pada SMA Negeri 3 Tanjung Balai Berbasis Web,” vol. 6341, no. November, pp. 75– 83, 2022.
[5] A. Sulistiyawati and E. Supriyanto, “Implementasi Algoritma K-means Clustring dalam Penetuan Siswa Kelas Unggulan,” J. Tekno Kompak , vol. 15, no. 2, p. 25, 2021, doi: 10.33365/jtk.v15i2.1162.
[6] H. Di Kesuma and  ul Hamidani, “Penerapan data mining menggunakan algoritma k-means clustering dalam pengelompokan penerima beasiswa KIP kuliah,” J. Ilm. Bin. STMIK Bina Nusant. Jaya , vol. 05, no. 01, pp. 2657–2117, 2023.
[7] M. Noperia, I. Ishak, and V. W. Sari, “Implementasi Data Mining Pengelompokan Data Nilai Untuk Menentukan Minat Belajar Seni Budaya,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD) , vol. 2, no. 1, p. 65, 2023, doi: 10.53513/jursi.v2i1.5656.
[8] R. Sidik, N. Suarna, and A. Rinaldi Dikananda, “Analisa Data Set Peminatan Siswa Menggunakan  Algoritma  K-Means  Dengan  Optimize  Parameter  Di  Sekolah Menengah Kejuruan,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  1197– 1203, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i2.6335.
[9] 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.
[10]  A.  S.  Kusuma  and  K.  S.  Aryati,  “Sistem  Informasi  Akademik  Serta  Penentuan Kelas Unggulan Dengan Metode Clusttering Dengan Algoritama K-Means Di Smp Negeri 3 Ubud,” J. Sist. Inf. dan Komput. Terap. Indones. , vol. 1, no. 3, pp. 143– 152, 2019, doi: 10.33173/jsikti.29.
[11]  R. P. Primanda, A. Alwi, and D. Mustikasari, “DATA MINING SELEKSI SISWA BERPRESTASI UNTUK MENENTUKAN

## KELAS
UNGGULAN
MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING (Studi Kasus di MTS Darul Fikri ),” Komputek , vol. 5, no. 1, p. 88, 2021, doi: 10.24269/jkt.v5i1.686.
[12]  T. Syahputra, “Penerapan Data Mining Dalam Pengelompokan Kelas Mahasiswa Berdasarkan  Hasil  Ujian  Saringan  Masuk  Dengan  Algoritma  K-Means,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 5, no. 2, pp. 161–166, 2019, doi: 10.33330/jurteksi.v5i2.350.
[13]  “JUTSI  (  Jurnal  Teknologi  dan  Sistem  Informasi  )  BANGUNAN  TERLARIS DENGAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS DI UD MAJU BERSAMA Mahasiswa Prodi Sistem Informasi , STMIK Royal Dosen Prodi Sistem Informasi , STMIK Royal JUTSI ( Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi ),” vol. 2, no. 2, pp. 93–102, 2022.
[14]  M. Kelas and U. Pada, “IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS UNTUK,” vol. 1, no. 1, pp. 128–135, 2020.
[15]  A. Ikhwan and N. Aslami, “Implementasi Data Mining untuk Manajemen Bantuan Sosial Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 208– 217, 2020, doi: 10.36294/jurti.v4i2.2103.