## PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING DALAM PERINGATAN DINI RESIKO KEGAGALAN SISWA PADA MATA PELAJARAN BAHASA INDONESIA (STUDI KASUS: SMP NEGERI 2 MALANG)

## Anisa Nurul Alifia, Ahmad Fahrudi Setiawan, Deddy Rudhistiar
Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
2018084@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Mata  pelajaran  Bahasa  Indonesia  memiliki  peran  krusial  dalam  perkembangan  siswa  di  Indonesia,  dan kegagalan  siswa  dalam  mata  pelajaran  ini  dapat  memiliki  dampak  jangka  panjang.  Beberapa  alasan  umum pemilihan mata pelajaran Bahasa Indonesia dalam penelitian ini melibatkan aspek yang befokus pada kemampuan siswa siswi berdasarkan hasil nilai tugas, ulangan, dan semester. Selain itu, ketersediaan  data nilai atau kinerja siswa pada mata pelajaran Bahasa Indonesia yang sudah tersedia dan lengkap, dapat menjadi faktor pertimbangan penting.Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk melakukan penerapan algoritma K-Means Clustering dalam peringatan dini resiko kegagalan siswa pada mata pelajaran Bahasa Indonesia, dengan fokus pada studi kasus di SMP Negeri 2 Malang.Algoritma K-Means Clustering merupakan metode yang kuat untuk mengelompokkan data menjadi kelompok-kelompok dengan karakteristik serupa. Dari hasil pengujian, didapatkan hasil sistem dengan hasil guru didapatkan hasil, untuk kelas 8A memiliki hasil yang sama sebesar 57.14%, kelas 8B 71.43 %, kelas 8C 55.56 %, dan kelas 8D 58.33 %.
Kata kunci : k-means, clustering, centroid, iterasi, resiko gagal
1. PENDAHULUAN
Pendidikan adalah aspek penting dalam pembentukan  masa  depan  masyarakat  dan  bangsa. Untuk memastikan kualitas pendidikan yang optimal, sangat  penting  untuk  mengenali  hal-hal  yang  dapat menyebabkan  kegagalan  siswa  pada  mata  pelajaran tertentu.  Mata  pelajaran  Bahasa  Indonesia  memiliki peran krusial dalam perkembangan siswa di Indonesia, dan  kegagalan  siswa  dalam  mata  pelajaran  ini  dapat memiliki  dampak  jangka  panjang.  Beberapa  alasan umum  pemilihan  mata  pelajaran  Bahasa  Indonesia dalam  penelitian  ini  melibatkan  aspek  yang  befokus pada  kemampuan  siswa  siswi  berdasarkan  hasil  nilai tugas, ulangan, dan semester. Selain itu, ketersediaan data  nilai  atau  kinerja  siswa  pada  mata  pelajaran Bahasa  Indonesia  yang  sudah  tersedia  dan  lengkap, dapat  menjadi  faktor  pertimbangan  penting.  Oleh karena  itu,  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah menggunakan  algoritma  K-Means  Clustering  untuk mengidentifikasi  siswa  SMP  Negeri  2  Malang  yang berisiko  gagal  pada  mata  pelajaran  bahasa  Indonesia sejak dini.
Algoritma K-Means  Clustering merupakan metode  yang  kuat  untuk  mengelompokkan  data menjadi  kelompok-kelompok  dengan  karakteristik serupa.  Dalam  penelitian  ini,  algoritma  K-Means Clustering  akan  diterapkan  pada  data  kinerja  siswa dalam mata pelajaran Bahasa Indonesia. Data tersebut akan digunakan untuk mengidentifikasi pola dan ciri- ciri  yang  mengindikasikan  resiko  kegagalan  siswa. Hasil  penerapan  ini  akan  memberikan  dasar  bagi sekolah  dan  pendidik  untuk  mengambil  tindakan peringatan dini yang sesuai [1].
Oleh  karena  itu,  dilakukan  penelitian  dengan judul  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering dalam Peringatan Dini  Risiko Kegagalan  Siswa pada Mata  Pelajaran  Bahasa  Indonesia”  oleh  penulis makalah.  Penulis  penelitian  ini  berharap  dapat memudahkan  guru  dalam  menyesuaikan  perhatian individu  pada  setiap  kelompok  siswa  berdasarkan kebutuhannya,  sehingga  meningkatkan  pembelajaran di kelas.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian  “Implementasi  Metode K-Means Clustering Untuk Pengelompokan Kelas Berdasarkan Pemahaman
Siswa Pada Bimbingan Belajar Matematika  Saschio  Banyuwangi”.  menggunakan media elektronik untuk menyampaikan konten belajar mengajar.  Dengan  E-learning,  siswa  tidak  hanya sekedar  memperhatikan  penggambaran  materi  oleh instruktur  tetapi  juga  secara  efektif  memperhatikan, melakukan, mengilustrasikan, dll. Dilakukan pendekatan  dengan  k-means  clustering  pada  sistem. Dimana,  tingkat  kecocokan  akurasi  metode  sebesar 100% sesuai dengan hasil pengujian [2].
Penelitian berjudul "Klasifikasi Tingkat Pemahaman  Siswa  pada  Pelajaran  Kimia  dengan Menggunakan  Algoritma  K-Means"  memiliki  tujuan untuk  meng[1]ategorikan  pemahaman  siswa  dalam mata pelajaran kimia berdasarkan penilaian PAS/PAT dan  Rapor.  Kelompok  1  menunjukkan  tingkat pemahaman  yang  cukup,  sementara  Kelompok  2 mengindikasikan tingkat pemahaman yang lebih baik. Hasil  penelitian  menunjukkan  distribusi  siswa  dalam kelompok,  dengan  78  siswa  termasuk  dalam
Kelompok 0, 54 siswa dalam Kelompok 1, dan hanya 1  siswa  dalam  Kelompok  2.  Siswa  yang  termasuk dalam  Kelompok  2  dianggap  memerlukan  perhatian khusus  dari  pendidik  utama  agar  dapat  memahami pelajaran kimia dengan lebih baik [3].
Penelitian  dengan  judul  “Klasterisasi  Siswa Berdasarkan  Hasil  Belajar  Menggunakan K-Means Berbasis  Web”.    Bertujuan  untuk  mengembangkan aplikasi pengelompokan siswa berbasis web yang akan memudahkan  para  pendidik  dalam  membentuk kelompok belajar berdasarkan hasil belajar siswanya. Aplikasi ini, secara otomatis menghasilkan kelompok belajar  dengan  menganalisis  hasil  belajar  siswa menggunakan metode K-Means. Dengan menggunakan  pemrograman  web  dan  framework Laravel,  aplikasi  clustering  dibangun  menggunakan metode waterfall Pressman 2015. Dengan menggunakan Silhouette  Coefficient sebesar  0,758 telah  dibuktikan  bahwa  algoritma  K-Means  dapat mengelompokkan  siswa  berdasarkan  hasil  belajar sehingga  membentuk  kelompok  belajar  dengan  nilai tes  penerapan  tertinggi.  Hasil  pengujian  pengguna terhadap  aplikasi  clustering  juga  sangat  baik  dengan perolehan skor 97,84 persen [4].

## 2.2. Tingkat Pemahaman Siswa
Mayoritas  pelajar  dan  masyarakat  umum  tidak perlu  serius  mempelajari  mata  pelajaran  Bahasa Indonesia  karena  dianggap  mudah.  Oleh  karena  itu, muncul berbagai persoalan yang melibatkan pengajar, mata pelajaran Bahasa Indonesia, siswa-siswi, metode mengajar, sarana dan prasarana [5].
Tingkat  pemahaman  siswa  pada  umumnya berbeda-beda, terutama mengenai topik yang diajarkan  oleh  guru.  Seringkali,  ada  sejumlah  faktor yang  berkontribusi  terhadap  perbedaan  tingkat pemahaman  siswa.  Faktor-faktor  tersebut  antara  lain kemampuan berpikir siswa, IQ, dan cara belajar siswa- siswi di rumah. Selain itu, proses belajar mengajar di kelas juga berdampak pada tingkat pemahaman siswa. Pembelajaran tentunya akan lebih menyenangkan dan mudah jika guru menerapkan strategi belajar mengajar yang menarik di kelas [6].
Menurut  para  ahli  dalam  bidang  pendidikan, peringatan  dini  adalah  strategi  yang  efektif  untuk mengidentifikasi  siswa  yang  berisiko  mengalami kegagalan  dalam  mata  pelajaran,  seperti  Bahasa Indonesia.  Anne  Campbell  (2007)  mencatat  bahwa peringatan dini  memungkinkan sekolah dan pendidik untuk menangani masalah sebelum menjadi serius dan memastikan  bahwa  setiap  siswa  mendapatkan dukungan yang sesuai.

## 2.3. Clustering
Clustering adalah  metode  yang  melibatkan partisi  objek  dari  kumpulan  informasi  menjadi beberapa  kelompok  homogen.  Inti  dari  teknik pengelompokan  adalah  mengelompokkan  berbagai informasi  atau  artikel  ke  dalam  kelompok-kelompok (kumpulan)  sehingga  setiap  kelompok  memuat
informasi-informasi  yang  pada  dasarnya  bersifat komparatif  seperti  yang  diharapkan.  Tujuan  dari clustering  adalah  untuk  mengelompokkan  data  yang serupa dalam satu kelompok dan menjaga jarak antar kelompok  seminimal  mungkin.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  objek-objek  dalam  setiap  kelompok  berbeda dengan  objek-objek  di  kelompok  atau  cluster  lain, namun sangat mirip satu sama lain [7].

## 2.4. K-Means Clustering
Metode K-Means yaitu  membagi  informasi  ke dalam kelompok-kelompok sehingga informasi dengan  kualitas  serupa  ditempatkan  ke  dalam kumpulan  serupa  dan  informasi  dengan  berbagai atribut dikumpulkan ke dalam kumpulan lain. Berikut langkah-langkah prhitungannya: [8].
1. Tentukan  nilai k sebagai  jumlah  klaster  yang ingin dibentuk.
2. Memanfaatkan metode acak yang diperoleh dari data sebelumnya untuk menginisialisasi k pusat.
3. Dengan menggunakan persamaan jarak Euclidean,  tentukan  seberapa  jauh  jarak  setiap data  dari  setiap  centroid  hingga  ditemukan  data yang  paling  dekat  dengan  centroid  tersebut. Berikut  adalah  persamaan Euclidian  Distance ditunjukkan pada persamaan (1) : 𝐷(𝑥𝑖, 𝑥𝑗) = √(𝑥 𝑖1 − 𝑥 𝑗1 ) 2 . . . + (𝑥 𝑘𝑖 − 𝑥 𝑘𝑗 ) 2 (1) Dimana : D (x i ,x j )   = Jarak data ke i ke pusat cluster j X ki = Data ke i pada atribut data ke k X kj = Titik pusat ke j pada atribut ke k
4. Urutkan  setiap  data  berdasarkan  seberapa  dekat jaraknya dengan centroid (jarak terpendek).
5. Perbarui  nilai  centroid,  nilai  centroid  baru diperoleh  dari  rata-rata  cluster  menggunakan rumus  di  bawah  ini  yang  ditunjukkan  pada persamaan (2):
𝐶 𝑚(𝑞) = 1 𝑛𝑚 ∑ 𝑥 𝑖(𝑞) 𝑛𝑚 𝑖=1 (2)
Dimana:
C m(q) = Centroid dari klaster m pada iterasi ke-q N m =  Jumlah data yang termasuk dalam klaster m X i(q) = Data ke-i pada iterasi ke-q
6. Tahap  2  hingga  5  harus  diulang  sampai  semua individu kelompok tidak berubah.

## 2.5. Website
Web  adalah  suatu platform yang  terdiri  dari serangkaian  halaman  yang  memuat  informasi  dalam bentuk data  mekanis,  mencakup teks, gambar, video, dan elemen suara [9].

## 2.6. Laravel
Sistem  Laravel  dapat  dimanfaatkan  untuk membuat  aplikasi  elektronik  dengan  menggunakan bahasa pemrograman PHP. Salah satu framework PHP yang  terkenal  untuk  mengerjakan  aplikasi  back-end yang menggunakan bahasa pemrograman PHP adalah Laravel.  Karena  memiliki  banyak  elemen  yang
membantu mempercepat produksi aplikasi online atau kerangka data, Laravel dapat digunakan sebagai back end dan front end atau serupa sebagai back end [10].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Flowchart Sistem

## Gambar 1. Flowchart sistem
Gambar 1 menunjukkan bahwa flowchart sistem administrator  mengarahkan  ke  halaman  login,  dan apabila administrator berhasil masuk, akan diarahkan ke halaman dashboard. Namun, jika proses login tidak berhasil,  sistem  akan  mengarahkan  kembali  ke halaman login. Terdapat menu data siswa, kelas, nilai, data  akumulasi penilaian, dan clustering data. Ketika masuk ke setiap menu, maka akan memanggil halaman dari  setiap  menu  data  yang  diklik,  lalu  data  akan ditampilkan.  Pada  data  siswa  berisi  data-data  siswa- siswi  kelas  8  yang  terdiri  dari  nama  siswa,  nis,  dan jenis kelamin. Menu data kelas berisi data kelas 8 dan menu  data  nilai  berisi  nilai-nilai  tugas  setiap pertemuan,  nilai  ulangan  harian,  dan  penilaian
semester  pada  mata  pelajaran  Bahasa  Indonesia. Sedangkan  pada  menu  akumulasi  penilaian,  berisi rata-rata  nilai  tugas  harian,  ulangan  harian,  dan penilaian  semester.  Pada  menu clustering  data berisi hasil klasterisasi untuk tiap kelas dari semua nilai pada menu akumulasi penilaian.

## 3.2. Use Case Diagram
Gambar 2. Use case diagram
Gambar 2 menunjukkan kegiatan yang dilakukan oleh para guru Bahasa Indonesia saat mengelompokkan  siswa-siswi  yang  beresiko  gagal mata  pelajaran  bahasa  Indonesia.  Sebelum  masuk  ke aplikasi,  guru dapat login dan  mendaftar. Pada menu data nilai, guru dapat melakukan create, read, update, and  delete (CRUD).Berdasarkan  penilaian  agregat dari data nilai, dilakukan proses pengelompokan siswa yang  beresiko  gagal  pada  mata  pelajaran  Bahasa Indonesia.

## 3.3. Struktur Menu
Gambar 3. Struktur Menu
Gambar 3 menunjukkan ketika masuk ke aplikasi maka  diarahkan  ke  halaman  login.  Ketika  berhasil login ,  pengguna  dapat  mengakses  menu  data  siswa, kelas, nilai, akumulasi penilaian, dan clustering data . Pada  data  nilai,  terdapat  sub  menu  untuk  menu  nilai uh, nilai tugas, dan nilai semester.
3.4. Perhitungan  Metode  K-Means  Clustering Untuk  Aplikasi  Peringata  Dini  Resiko Kegagalan Siswa
3.4.1. Input Data Nilai
Tabel 1. Data nilai siswa Data ke Nama X Y Z 1 AD 75,0000 76,1250 60,0000 2 AF 82,0000 80,6250 82,0000 3 AQ 86,2500 81,2500 92,0000 4 AU 54,5000 72,5000 60,0000 5 AY 81,5000 81,0000 80,0000 6 AF 91,2500 83,1250 62,0000 7 BS 65,0000 26,5000 66,0000 8 DA 45,0000 19,3750 62,0000 … ……… ……….. …… ……… 32 YZ 100,0000 89,3750 96,0000
Pada  Tabel  1,  guru  Bahasa  Indonesia melakukan input data  nilai  meliputi  nilai  uh,  nilai tugas, dan nilai semester yang tersedia atau nilai yang sedang berjalan.
3.4.2. Menentukan  Nilai  K,  Dimana  Nilai  K=3. Kemudian,  Memilih  Pusat  Klaster  Secara Random

## Tabel 2.  Memilih pusat klaster secara random
Data ke Centroid X Y Z 32 1 100,0000 89,3750 96,0000 2 2 82,0000 80,6250 82,0000 4 3 54,5000 72,5000 60,0000
Pada Tabel 2, merupakan memilih pusat cluster secara random  yang terdiri dari data ke 32,  2, dan  4. Dimana, data ke-32 termasuk C1 (Sangat Baik), data ke-3 termasuk C2 (Baik), dan data ke-18 termasuk C3 (Kurang).
3.4.3. Menentukan Dan Menghitung Jarak Centroid Tabel 3.  Menghitung jarak centroid Data ke C1 C2 C3 1 45,7882 23,5213 20,8180 2 24,4246 0,0000 36,1423 3 16,4645 10,8836 45,9198 4 60,4236 36,1423 0,0000 5 25,8533 2,0954 34,6591 6 35,6599 22,1768 38,3074 7 77,9632 58,9450 47,5631 8 95,2943 74,3005 54,0048 … ……. ……. ……. 32 0,0000 24,4246 60,4236
Pada  Tabel  3,  merupakan  proses  menentukan centroid yang terdiri dari C1, C2, dan C3. Kemudian, menghitung objek data ke centroid dengan rumus jarak euclidean distance .
3.4.4. Menentukan Jarak Centroid (Nilai Minimum) Tabel 4.  Menentukan nilai minimum Data ke C1 C2 C3 Min Clust 1 45,7882  23,5213  20,8180 20,8180 3 2 24,4246  0,0000 36,1423 0,0000 2 3 16,4645  10,8836  45,9198 10,8836 2 4 60,4236  36,1423 0,0000 0,0000 3 5 25,8533  2,0954 34,6591 2,0954 2 6 35,6599  22,1768  38,3074 22,1768 2 7 77,9632  58,9450  47,5631 47,5631 3 8 95,2943  74,3005  54,0048 54,0048 3 … ……. ……. ……. ……. … 32 0,0000  24,4246  60,4236 0,0000 1
Pada  Tabel  4,  melakukan  pengelompokkan data  objek  berdasarkan  jarak  minimum  ke centroid . Dimana,  C1  dikategorikan  sebagai cluster 1  (Sangat Baik),  C2  sebagai cluster 2  (Baik),  dan  C3  sebagai cluster 3 (Kurang).
3.4.5. Klasifikasi Setiap Data Berdasarkan Kedekatannya Dengan Centroid Tabel 5. Klasifikasi berdasarkan kedekatannya Data ke C1 C2 C3 1 1 2 1 3 1 4
1
5 1
6 1
7
1 8 1 … ……….. ……….. ……….. 32 1
Pada Tabel 5, melakukan klasifikasi setiap data berdasarkan  kedekatan  dengan centroid ,  guna mempermudah untuk menentukan cluster baru.

## 3.4.6. Memperbaharui Cluster Baru

## Tabel 6. Memperbaharui cluster
New Cluster X Y Z 1 92,8125 89,1250 92,0000 2 79,8690 80,6190 78,7619 3 56,7143 52,2679 55,4286
Pada  Tabel  6,  dilakukan  pengecekan  terhadap kemungkinan adanya perpindahan objek ke kelompok lain.  Jika  perpindahan  tersebut  terjadi,  maka  proses perulangan dilakukan pada tahap kedua hingga tahap kelima.  Apabila  kriteria  untuk  tahap  terakhir terpenuhi,  nilai  pusat  klaster  pada  iterasi  terakhir digunakan untuk menentukan klasifikasi data
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Tampilan Halaman Login
Gambar 4. Tampilan halaman login
Gambar  4  merupakan  tampilan  awal  saat pengguna  masuk  ke  dalam  aplikasi.  Untuk  dapat mengakses  sistem,  diperlukan  penginputan  nama pengguna dan kata sandi pada halaman ini.

## 4.2. Tampilan Halaman Dashboard
Gambar 5. Tampilan halaman dashboard
Gambar  5  merupakan  halaman dashboard yang menampilkan  menu  jumlah  data  siswa,  kelas, penilaian, dan user.

## 4.3. Tampilan Halaman Data User
Gambar 6. Tampilan halaman user
Gambar  6  merupakan  tampilan  pengguna  dan levelnya.  Dimana  hanya  pengguna  dengan  hak administrator yang dapat mengakses halaman ini.

## 4.4. Tampilan Halaman Data Siswa
Gambar  7  merupakan  halaman  informasi  siswa yang  menunjukkan  nis  siswa,  nama,  kelas,  jenis kelamin.  Kemudian,  admin  dapat  menggunakan  fitur crud.
Gambar 7. Tampilan halaman data siswa

## 4.5. Tampilan Halaman Data Kelas
Gambar 8. Tampilan halaman data kelas
Gambar  8  merupakan  tampilan  informasi  kelas yang  menampilkan  nama  kelas,  jumlah  siswa. Kemudian, admin dapat menggunakan fitur crud.

## 4.6. Tampilan Halaman Data Nilai UH
Gambar 9. Tampilan halaman nilai ulangan
Gambar 9 merupakan halaman informasi nilai uh yang  menunjukkan  nis,  nama  siswa,  dan  nilai-nilai ulangan harian. Kemudian, admin dapat menggunakan fitur crud.

## 4.7. Tampilan Halaman Data Nilai Tugas
Gambar  10  merupakan  halaman  informasi  nilai tugas  yang  menunjukkan  nis,  nama  siswa,  dan  nilai- nilai tugas harian. Kemudian, admin dapat menggunakan fitur crud.

## 4.8. Tampilan Halaman Data Nilai Semester
Gambar 11. Tampilan halaman nilai semester
Gambar  11  merupakan  halaman  infomasi  nilai semester yang menampilkan nis, nama siswa, dan nilai ulangan semester. Kemudian, admin dapat menggunakan fitur crud.

## 4.9. Tampilan  Halaman  Data  Nilai  Akumulasi Penilaian
Gambar 12. Tampilan halaman akumulasi penilaian
Gambar  12  merupakan  halaman  akumulasi penilaian yang menampilkan nis, nama siswa, rata-rata dari  nilai  ulangan  harian,  drata-rata  nilai  tugas,  dan nilai semester.

## 4.10. Tampilan Halaman Clustering Data
Gambar 13. Tampilan halaman perhitungan cluster
Gambar  13  merupakan  proses  perhitungan clustering  yang  melibatkan  perhitungan  jarak  dari centroid  hingga  ditemukannya  jarak  terdekat  pada setiap iterasi.

## 4.11. Pengujian Black Box
Tabel 7. Pengujian Black Box No Skenario Pengujian Hasil Yang Diharapkan Hasil Pengujian 1 Menginputkan username dan password Diarahkan ke halaman beranda Sesuai 2 Menampilkan data user Dapat menampilkan data user Sesuai 3 Klik menu siswa Menampilkan data siswa yang sudah diinputkan Sesuai 4 Klik menu kelas Menampilkan data kelas yang sudah diinputkan Sesuai 5 Klik menu nilai uh Menampilkan data nilai uh yang sudah diinputkan Sesuai 6 Klik menu nilai tugas Menampilkan data nilai tugas yang sudah diinputkan Sesuai 7 Klik menu penilaian semester Menampilkan data nilai semester yang sudah diinputkan Sesuai 8 Klik menu akumulasi penilaian Menampilkan rata-rata nilai tugas, uh, dan semester Sesuai 9 Klik menu clustering data menampilkan data hasil cluster sesuai dengan inputan dari data random yang telah ditentukan Sesuai
Pada  tabel  7,  Pengujian  black  box  dilakukan untuk  menilai  sejauh  mana  setiap  fitur  dapat beroperasi  sesuai  dengan  perencanaan  yang  telah ditetapkan pada pembuatan aplikasi ini.

## 4.12. Pengujian Hasil Sistem Dengan Guru

## Tabel 8. Hasil Sistem Dengan Guru Pada Kelas 8A
No Siswa-Siswi Yang Berpotensi Gagal Hasil Sistem Hasil Penilaian Guru 1 BS BS 2 DA DA 3 MF MF 4 MA MA 5 AU 6
RR
7 RA
%
( 4 7 ) × 100% = 57.14%
Pada  tabel  8,  merupakan  hasil  pengujian terhadap  siswa-siswi  yang  berpotensi  gagal,  terdapat tujuh nama pada hasil penilaian guru dan empat nama pada hasil penilaian sistem yang ada. Jadi, hasil antara sistem dengan guru memiliki hasil yang sama sebesar 57.14%.
Tabel 9. Hasil Sistem Dengan Guru Pada Kelas 8B
No Siswa-Siswi Yang Berpotensi Gagal Hasil Sistem Hasil Penilaian Guru 1 AI AI 2 AS AS 3 DM DM 4 IM KA 5 KA RW 6 MR 7 RW % ( 5 7 ) × 100% = 71.43%
Pada  tabel  9,  merupakan  hasil  pengujian terhadap  siswa-siswi  yang  berpotensi  gagal,  terdapat lima  nama  pada  hasil  penilaian  guru  dan  tujuh  nama pada hasil penilaian sistem yang ada. Jadi, hasil antara sistem dengan guru memiliki hasil yang sama sebesar 71.43 %.
Tabel 10. Hasil Sistem Dengan Guru Pada Kelas 8C
No Siswa-Siswi Yang Berpotensi Gagal Hasil Sistem Hasil Penilaian Guru 1 AZ AR 2 AR BS 3 BS FN 4 DH FK 5 FK MR 6 GA RK 7 KA 8 MR 9 RK % ( 5 9 ) × 100% = 55.56%
Pada  tabel  10,  merupakan  hasil  pengujian terhadap  siswa-siswi  yang  berpotensi  gagal,  terdapat enam  nama  pada  hasil  penilaian  guru  dan  sembilan nama pada hasil penilaian sistem yang ada. Jadi, hasil antara  sistem  dengan  guru  memiliki  hasil  yang  sama sebesar 55.56 %.
Tabel 11. Hasil Sistem Dengan Guru Pada Kelas 8D
No Siswa-Siswi Yang Berpotensi Gagal Hasil Sistem Hasil Penilaian Guru 1 AG AG 2 AD AD 3 AP AP 4 AJ AJ 5 BP NL 6 DP NS 7 EP SD 8 GM 9 NF 10 NL 11 NS 12 SD % ( 7 12 ) × 100% = 58.33%
Pada  tabel  11,  merupakan  hasil  pengujian terhadap  siswa-siswi  yang  berpotensi  gagal,  terdapat tujuh  nama  pada  hasil  penilaian  guru  dan  dua  belas nama pada hasil penilaian sistem yang ada. Jadi, hasil antara  sistem  dengan  guru  memiliki  hasil  yang  sama sebesar 58.33 %.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan pengujian metode terhadap Aplikasi Peringatan  Dini  Risiko  Kegagalan  Siswa  Pada  Mata Pelajaran  Bahasa  Indonesia  dan  pengujian  black  box dapat diambil kesimpulan bahwa hasil pengujian black box  dapat  dapat  bekerja  dan  berjalan  baik  sesuai dengan  rencana  awal  dibuatnya  aplikasi.  Dilakukan perbandingan hasil sistem dengan hasil penilaian guru. Dimana,  untuk  kelas  8A  memiliki  hasil  yang  sama sebesar  57,14%,  Kelas  8B  mendapatkan  71,43%, Kelas  8C  mendapatkan  55,56%,  dan  Kelas  8D mendapatkan 58,33%. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan,  penulis  dapat  memberikan  rekomendasi untuk  mengarahkan  perkembangan  lebih  lanjut  agar aplikasi  ini  dapat  beroperasi  secara  optimal, diantaranya  adalah  Aplikasi  Peringatan  Dini  Risiko Kegagalan  Siswa  Pada  Mata  Pelajaran  Bahasa Indonesia  dapat  dikembangkan  untuk  mencakup semua mata pelajaran.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N.  Yannuansa,  M.  Safa’udin,  and  M.  I.  Aziz, “Pemanfaatan  Algoritma  K-Means  Clustering dalam  Mengolah  Pengaruh  Hasil  Belajar Terhadap  Pendapatan  Orang  Tua  Pada  Mata Pelajaran Produktif,” J. Tecnoscienza , vol. 6, no.
1, pp. 43–55, 2021, doi: 10.51158/tecnoscienza.v6i1.530.
[2]  A.  Ghozy,  F.  S.  Wahyuni,  and  S.  Achmadi, “Implementasi  Metode  K-Means  Clustering Untuk  Pengelompokan  Kelas  Berdasarkan Pemahaman  Siswa  Pada  Bimbingan  Belajar Matematika Saschio Banyuwangi,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 1072–1077, 2023, doi: 10.36040/jati.v6i2.5450.
[3]  M. R. G. B, A. D. Nugroho, I. Asdurroh, A. P. P, and T. Setiadi, “Klasterisasi Tingkat Pemahaman Siswa  Pada  Mata  Pelajaran  Kimia  Dengan Algoritma K-Means,” vol. 5, no. 36, pp. 72–77, 2023.
[4]  W. Agus Lestari, K. Paranita Kartika, and S. Nur Budiman, “Klasterisasi Siswa Berdasarkan Hasil Belajar  Menggunakan  K-Means  Berbasis  Web (Studi Kasus : Tk. Prima  Insan Sholeh Talun),” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 9–16, 2021, doi: 10.36040/jati.v6i1.4261.
[5]  S.  U.  Fhylayli,  B.  D.  Setiawan,  and  Sutrisno, “Prediksi tingkat pemahaman siswa dalam materi pelajaran  bahasa  indonesia  menggunakan  naive bayes  dengan  seleksi  fitur  information  gain,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 3, pp. 2154–2159, 2019, [Online]. Available: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/index
[6]  M. Lupita, A, Fitriati, Teuku, “Analisis Tingkat Pemahaman Siswa pada Materi Pantun Kelas VII SMP Negeri 8 Banda Aceh,” J. Ilm. Mhs. , vol. 2, no. 2, 2021.
[7]  A.  Bahauddin,  A.  Fatmawati,  and  F.  Permata Sari, “Analisis Clustering Provinsi Di Indonesia Berdasarkan Tingkat Kemiskinan Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Manaj. Inform. dan Sist. Inf. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  1–8,  2021,  doi: 10.36595/misi.v4i1.216.
[8]  P.  Studi  Sistem  Informasi  and  S.  M.  Royal Kisaran  Jl  Yamin,  “Teknologi  Mobile"  02 Desember,” 2017.
[9]  T. Susilawati, F. Yuliansyah, M. Romzi, and R. Aryani,  “Membangun  Website  Toko  Online Pempek Nthree Menggunakan Php Dan Mysql,”
J. Tek. Inform. Mahakarya , vol. 3, no. 1, pp. 35– 44, 2020.
[10]  I.  G.  N.  Suteja  and  A.  Sansprayada, “Implementasi  Aplikasi  Framework  Laravel Studi Kasus PT. XYZ,” J. Tek. Inform. , vol. V, no.  1,  pp.  18–24,  2019,  [Online].  Available: https://ejournal.antarbangsa.ac.id/jti/article/view /297%0Ahttps://ejournal.antarbangsa.ac.id/inde
x.php/jti/article/download/297/289