Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.3.189 Vol. 3, No. 3, Juni 2022, hlm. 519-52 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## IMPLEMENTATION OF K-MEANS CLUSTERING ANALYSIS TO DETERMINE BARRIERS TO ONLINE LEARNING CASE STUDY: SWASTA YAPENDAK TINJOWAN JUNIOR HIGH SCHOOL
Dinah Adillah 1 *, Nuriadi Manurung 2 , Ari Dermawan 3
1 Program Studi Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Royal Kisaran, Indonesia
2 Program Studi Sistem Komputer, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Royal Kisaran, Indonesia
3 Program Studi Manajemen Informatika, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Royal Kisaran, Indonesia
Email: 1 dinahadillah24@gmail.com , 2 nuriadi0211@gmail.com , 3 aridermawan451@gmail.com
(Naskah masuk: 1 Maret 2022, Revisi: 5 Maret 2022, diterbitkan: 28 Juni 2022)

## Abstract
The  grouping  of  online  learning  barriers  to  students  during  the  covid-19  pandemic  will  result  in  clusters  of students  with  the  same  characteristics  in  each  cluster.  The  purpose  of  this  study  is  to  assist  schools  in determining  online  learning  barriers  for  students  during  the  covid-19  pandemic,  so  that  with  this  clustering students with high levels of online learning barriers will get additional face-to-face hours.face-to-face learning so as to create an effective learning process. The method used in this study was a data mining technique, which uses the k-means clustering algorithm. This study uses the k-means clustering algorithm because this algorithm is more effective and efficient in processing large amounts of data, so this algorithm has a high enough accuracy for object size and the k-means algorithm is not affected by the order of objects. Testing the data using Microsoft Excel as a manual test and the PHP programming language and MySQL database. The results of this study were in the form of 2 clusters, C1 (low cluster) as many as 4 students who are hampered during online learning, and C2 (high cluster) as many as 16 students who are not  hampered during online learning. The conclusion of this study was using of the k-means clustering algorithm can facilitate the grouping of online learning barriers for students at Swasta Yapendak Tinjowan Junior High School.
Keywords : Clustering, Determine Barriers to Online Learning, K-Means, MySql, PHP.

## IMPLEMENTASI K-MEANS CLUSTERING ANALYSIS UNTUK MENENTUKAN HAMBATAN PEMBELAJARAN DARING PADA SISWA STUDI KASUS: SMP SWASTA YAPENDAK TINJOWAN

## Abstrak
Hambatan pembelajaran daring pada siswa SMP Swasta Yapendak di masa pandemi Covid-19 sehingga proses belajar pada siswa tidak optimal. Tujuan penelitian ini adalah untuk membantu pihak sekolah dalam menentukan siswa  yang  mengalami  hambatan  pembelajaran  daring  di  masa  pandemi Covid-19 sehingga  tercipta  proses pembelajaran yang efektif. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah teknik data mining menggunakan algoritma  k-means  clustering .  Penelitian  ini  menggunakan algoritma  k-means  clustering karena algoritma ini lebih  efektif  dan  efisien  dalam  mengolah  data  dengan  jumlah  yang  banyak,  sehingga  algoritma  ini  memiliki ketelitian cukup tinggi terhadap ukuran objek serta algoritma k-means tidak terpengaruh terhadap urutan objek. Pengujian  terhadap  data  menggunakan Microsoft  Excel sebagai  pengujian  secara  manual  dan  bahasa pemrograman PHP serta database  MySQL .  Hasil  penelitian  ini  menghasilkan  dua cluster yaitu  C1( cluster rendah) yaitu siswa yang terhambat selama pembelajaran daring berjumlah 4 siswa, dan C2( cluster tinggi) yaitu siswa  yang  tidak  terhambat  selama  pembelajaran  daring  berjumlah  16  siswa.  Kesimpulan  dari  penelitian  ini adalah  dengan menggunakan  algoritma  k-means  clustering dapat  memudahkan  pengklusteran  hambatan pembelajaran daring pada siswa di SMP Swasta Yapendak Tinjowan.
Kata kunci : Clustering, Hambatan Pembelajaran Daring, K-Means, MySql, PHP.
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.3.189 Vol. 3, No. 3, Juni 2022, hlm. 519-52 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871
1. PENDAHULUAN
Pada 11 Maret 2020, World Health Organization (WHO)
telah mendeklarasikan bahwasanya coronavirus  disease  2019 atau  yang sering  dikenal  sebagai  virus  corona  atau covid19 sebagai  pandemi  global[1].  Pandemi covid19 telah memberi  dampak  yang  di  berbagai  bidang,  salah satunya  adalah  bidang  pendidikan[2].  Tidak  hanya tdi  Indonesia  namun  juga  seluruh  dunia.  Sistem belajar  mengajar  dilakukan  dari  rumah,  didasarkan pada peraturan pemerintah melalui Menteri Pendidikan dan Kebudayaan (Mendikbud) Indonesia terkait  Surat  Edaran  Nomor  4  Tahun  2020  tentang Pelaksanaan  Kebijakan  Pendidikan  dalam  Masa Darurat  Penyebaran Coronavirus  Disease  2019 (covid-19) [3].  Untuk  meminimalisir  penyebaran virus,kebijakan belajar mengajar dari rumah melalui internet  atau online telah  diterapkan.  Mendikbud juga mengharapkan siswa mendapatkan pengalaman baru dalam proses pembelajaran dengan menggunakan pembelajaran daring atau pembelajaran jarak jauh[4].
SMP  Swasta  Yapendak  Tinjowan  merupakan salah satu SMP yang terdampak wabah virus corona sehingga segala kegiatan belajar mengajar dilakukan dari  rumah  menggunakan  model  pembelajaran dalam  jaringan  atau online .  Kementrian  Pendidikan dan  Kebudayaan  mengeluarkan  Surat  Edaran Kemdikbud  No.  3692/MPK.A/HK/2020  tentang “Pembelajaran secara daring dan bekerja dari rumah dalam  rangka  pencegahan  penyebaran coronavirus disease  (Covid  -19) ”  sebagai  himbauan  pemerintah tentang social distancing selama masa pandemi [5] . Sistem  pembelajaran  daring  adalah  sistem pembelajaran tatap muka tidak langsung antara guru dan  siswa  yang  berlangsung  secara online melalui internet. Aplikasi yang digunakan pada pembelajaran  daring  di  masa  pandemi  antara  lain Google  Classroom,  Whatsapp  Group,  Zoom dan beberapa    lainnya[6].  Dimana  aplikasi  ini  dapat membantu  para  guru  dalam  memfasilitasi  proses belajar mengajar bagi siswa meskipun tidak bertatap muka  dan  juga  dapat  memberikan  pekerjaan  rumah secara daring.
Menurut  Kepala  Sekolah  khususnya  Bapak Sarmin,  S.PdI,  proses  pembelajaran  daring  belum dilaksanakan  secara  maksimal,  terutama  dukungan peralatan  belajar  yang  disediakan  oleh  orang  tua siswa dalam belajar daring, sehingga orang tua perlu memberikan  sarana  untuk    pembelajaran  daring berkelanjutan,  di  beberapa  daerah  masih  terdapat masalah  jaringan  internet,  dan  siswa  juga  merasa kewalahan karena pembelajarannya cenderung tugas online dan  harus mengerjakan banyak tugas.
Beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan menggunkan  teknik k-means  clustering .  Menurut penelitian  yang  dilakukan  oleh  Risnawati  dan Rohminatin(2020) dengan
judul “ K-Means Clustering Produk HWI”,
penelitian ini
menyimpulkan  bahwa  metode k-means  clustering diterapkan  untuk  menghitung  stok  produk  yang tersedia  di  distributor  HWI  dapat  dilakukan  dan berhasil diterapkan, sehingga memudahkan distributor HWI untuk memasok produk[7]. Menurut penelitian  yang  dilakukan  oleh  Haviluddin,  dkk. (2021)  dengan  judul  “Implementasi  Metode K- Means untuk  Pengelompokkan  Rekomendasi  Tugas Akhir”,  berdasarkan  penelitian  ini  pengelompokan penelitian  TA  dibagi  menjadi  tiga cluster sebagai konsekuensi  dari  studi,  dengan  1  terdiri  dari  1 MKW, C2 terdiri dari 6 MKW dan C3 terdiri dari 3 MKW.  Berdasarkan  hal  tersebut  dapat  dikatakan bahwa  nilai  TA  dapat  mempengaruhi  penentuan TA[8].  Menurut  penelitian  Bastian,  dkk.  (2018), dengan  judul    “Penerapan  Algoritma K-Means Clustering Analysis Pada Penyakit Menular Manusia (Studi Kasus Kabupaten Majalengka)”, penelitian ini mengkaji  bagaimana  penggunaan Algoritma  K- Means  Cluster  Analysis dalam  studi  kasus  penyakit menular  manusia  pada  suatu  objek.  Penelitian  ini mengkaji  metode K-Means  Cluster  Analysis pada penyakit  menular  manusia  dengan  menggunkan sekumpulan variabel yang dihasilkan per kecamatan dari  setiap  kantor  Puskesmas  di  Kabupaten Majalengka  yang  memiliki  32  Puskesmas[9]. Menurut  penelitian  yang  dilakukan  Indrasaputra  & Fitriana.  (2020)  dengan  judul“ K-Means  Clustering Data COVID-19 ”,  tiga  jenis  pengolahan  data  akan dilakukan  dalam  penelitian  ini  yaitu  pengolahan Microsoft  Excel dan  aplikasi  data  mining  seperti Weka dan KNIME. Hasil pengolahan data terbentuk dua cluster , dengan cluster 2 lebih banyak terinfeksi dan meninggal dibandingkan cluster 1, menunjukkan  bahwa  wilayah cluster ini  harus diprioritaskan  untuk  ditangani[10].  Data  mining adalah  seperangkat  prosedur  untuk  mengekstraksi dan  mengidentifikasi  data  yang  berguna  dari kumpulan data yang sangat besar dengan menggunakan  pendekatan  dan  metode[11].  Data mining  juga  merupakan  proses  menemukan  pola baru dan menarik dalam data yang tersimpan di data warehouse [12].
Tahapan proses data mining sebagai berikut[13]:
1. Seleksi data
Pemilihan  data  dari  sekumpulan  data  untuk menyeleksi  variabel  yang  akan  digunakan  agar pengolahan data mining tidak terulang kembali. 2. Pre-processing Pre-processing dibagi menjadi dua proses yaitu data cleaning dan  data integration ,  keduanya dilakukan pada karakteristik dengan entitas unik.
3. Tranformation
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  konversi  data ke format ekstensi yang tepat dalam pengolahan data mining, tergantung pada metode yang digunakan. 4. Data Mining
Teknik  utama  metode  untuk  mengekstraksi pengetahuan baru dari data yang diproses . Metode k- means clustering digunakan dalam penelitian ini.
5. Evaluation/Interpretation
Identifikasi pola yang menarik dalam knowledge base ditemukan pada tahap ini. Tahap ini memerlukan  penentuan  apakah  pola  atau  data  yang ditemukan  telah  memenuhi  tujuan  yang  telah ditentukan.
6. Knowledge
Pola-pola yang dihasilkan akan dipresentasikan kepada  pengguna.  Pada  tahapan  ini  setiap  orang yang  akan  menggunakan  pengetahuan  baru  sebagai referensi  pengambilan  keputusan  yang  mudah dipahami.
Penelitian  ini  menerapkan  metode k-means clustering untuk
menentukan hambatan pembelajaran daring bagi siswa selama pembelajaran  daring  di  SMP  Swasta  Yapendak Tinjowan  berdasarkan  sarana  penunjang,  stabilitas jaringan  dan  nilai  rata-rata. Algoritma  k-means clustering adalah algoritma dalam data mining yang melakukan proses pemodelan tanpa pengawasan dan mengelompokkan  data  berdasarkan  partisi[14]. K- Mean s  adalah  salah  satu  metode clustering  non hirarki yang  dapat  mengelompokkan  data  menjadi dua/lebih  kelompok  data.  Data  yang  memiliki karakteristik  yang  sama  akan  dimasukkan  ke  dalam cluster yang  sama,  namun  data  yang  memiliki karakteristik  yang  berbeda  akan  dimasukkan  ke dalam cluster yang berbeda pula[15]. Keluaran yang dihasilkan  nantinya  yaitu cluster rendah  dan cluster tinggi.  Hasil  dari  pengelompokkan  ini  nantinya dapat  membantu  pihak  sekolah  dengan  memberikan jam  tambahan  belajar  bagi  siswa  yang  berada  di cluster rendah.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  metode  penelitian  kuantitatif.    Metode kuantitatif  adalah  metode    penelitian  yang    setiap proses  yang  dilakukan    dengan  menggunakan  data berupa  angka-angka.  Tahapan  dalam  penelitian  ini dapat  dijelaskan  dengan  pengumpulan  data  dan analisis data.

## 2.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara observasi  serta  wawancara  kepada  kepala  sekolah, guru  dan  siswa  di  SMP  SWASTA  YAPENDAK Tinjowan.  Data  yang  diperoleh  berupa  nama  siswa, pekerjaan orang tua,alamat dan nilai rata-rata.

## Tabel 1. Nama Siswa/i SMP Swasta Yapendak Tinjowan
No Kode Nama 1. A001 Amelia Tumanggor 2. A002 Ayu Oktavia 3. A003 Adek Kurnia Sari 4. A004 Aflah El Ikram 5. A005 Agus Ardiansyah 6. A006 Akyla Azarah
7. A007 Fahri Ahmad 8. A008 Fiona Nadia Avika 9. A009 Gilang Ramadhan 10. A010 Icha Azzahra Ramadhani 11. A011 Kaila Dwi Agustina 12. A012 Tengku Dea Syakila Yana 13. A013 Vabian Aldino 14. A014 Yuda Pratama Lubis 15. A015 Zahra Salsabila Bahri 16. A016 Aksay Dikba Sianturi 17. A017 Dwi Rahayu Siregar 18. A018 Hafizha Syafa Salsabila 19. A019 Hanijar Aulia 20. A020 Deni Shaputra Tabel 2. Ketentuan Kriteria Kriteria Atribut Sumber Data Ketentuan (Nilai) Sarana Penunjan g Penghasilan Orang Tua Dapodik Jika  penghasilan  ≥ 3,000,000,  maka  nilai nya 3, Jika penghasilan  2.9  juta  – 2.5 juta, maka nilainya 2  dan  jika  penghasilan < 2,400,000 maka nilainya 1. Stabilitas Jaringan Tempat tinggal (desa) Dapodik Jika  jaringan  bagus, maka  nilai  3,  jika jaringannya sedang,
maka  nilainya  2,  jika jaringan  buruk,  maka nilainya 1. Nilai Rata-rata Nilai rata- rata raport Daftar Kompete nsi Nilai Jika nilai raport  ≥  80, maka  nilainya  3,  jika nilai  raport  79  –  65, maka  nilainya  ,  jika nilai raport < 64, maka nilainya 1

## 2.2. Analisis Data
Analisis data adalah suatu proses mengumpulkan,  menyeleksi  dan  mengolah  dan mengubah  data  menjadi  suatu  informasi  yang berguna.
Pada  tahap  ini  menggunakan  teknik  data mining  dalam  mengolah  data  menjadi  suatu informasi  dengan  menerapkan  algoritma k-means clustering .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Clustering Hambatan Pembelajaran Daring
Clustering dalam menentukan hambatan pembelajaran  daring  pada  siswa  di  SMP  Swasta Yapendak  Tinjowan  diimplementasikan  dengan menggunakan  Bahasa  pemrograman PHP dengan MySQL sebagai  basis  data.  Proses  pengujian dilakukan dengan cara menghitung manual menggunakan Microsoft  Excel .  Jumlah cluster yang digunakan  dalam  penelitian  ini  ada  sebanyak  2 cluster yaitu cluster rendah  dan cluster tinggi.  Data siswa dan kriteria dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Data Siswa SMP Swasta Yapendak Tinjowan No Kode Nama
K 1 K 2 K 3 1 A001 Amelia Tumanggor 2 1 2 2 A002 Ayu Oktavia 3 3 3
522 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 3, Juni 2022, hlm. x-y
3 A003 Adek Kurnia Sari 3 2 3 4 A004 Aflah El Ikram 3 2 3 5 A005 Agus Ardiansyah 3 2 2 6 A006 Akyla Azarah 2 3 3 7 A007 Fahri Ahmad 2 3 2 8 A008 Fiona Nadia Avika 3 3 2 9 A009 Gilang Ramadhan 2 2 2 10 A010 Icha Azzahra Ramadhani 2 3 2 11 A011 Kaila Dwi Agustina 3 2 3 12 A012 Tengku Dea Syakila Yana 3 3 2 13 A013 Vabian Aldino 2 2 2 14 A014 Yuda Pratama Lubis 3 2 2 15 A015 Zahra Salsabila Bahri 2 2 3 16 A016 Aksay Dikba Sianturi 3 2 3 17 A017 Dwi Rahayu Siregar 2 3 2 18 A018 Hafizha Syafa Salsabila 2 2 2 19 A019 Hanijar Aulia 3 2 2 20 A020 Deni Shaputra 3 3 3

## 3.2. Penentuan Centroid Awal Secara Acak
Berdasarkan  Tabel  3  data  siswa  dipilih  2 centroid  secara  acak  antara  lain  Amelia  Tumanggor sebagai  C1  dan  Ayu  Oktavia  sebagai  C2.  Centroid awal secara acak dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Pusat Centroid Awal Secara Acak Cluster K1 K2 K3 C1 2 1 2 C2 3 3 3

## 3.3. Perhitungan Jarak Data Ke Pusat Cluster Awal
Pengukuran  jarak  antara  data  dengan  pusat cluster
digunakan Euclidean distance [16]. Persamaan  Euclidean  distance  dapat  dilihat  pada persamaan (1)
𝑫𝒆  =   √(𝒙 𝒊 −𝒚 𝒊 )² + (𝒚 𝒊 −𝒕 𝒊 )² (1)
Perhitungan  jarak  dari  data  ke  1  ke  data  20 terhadap  pusat cluster .  Sehingga  hasil  perhitungan jarak selengkapnya dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Iterasi 1 No Nama C1 C2 Jarak Cluster 1. Amelia Tumanggor 0 2,4 0 C1 2. Ayu Oktavia 2,4 0 0 C2 3. Adek Kurnia Sari 1,7 1 1 C2 4. Aflah El Ikram 1,7 1 1 C2 5. Agus Ardiansyah 1,4 1,4 1,4 C2 6. Akyla Azarah 2,2 1 1 C2 7. Fahri Ahmad 2 1,4 1,4 C2 8. Fiona Nadia Avika 2,2 1 1 C2 9. Gilang Ramadhan 1 1,7 1 C1 10. Icha Azzahra Ramadhani 2 1,4 1,4 C2 11. Kaila Dwi Agustina 1,7 1 1 C2 12. Tengku Dea Syakila Yana 2,2 1 1 C2 13. Vabian Aldino 1 1,7 1 C1 14. Yuda Pratama Lubis 1,4 1,4 1,4 C2 15. Zahra Salsabila Bahri 1,4 1,4 1,4 C2 16. Aksay Dikba Sianturi 1,7 1 1 C2 17. Dwi Rahayu Siregar 2 1,4 1,4 C2 18. Hafizha Syafa Salsabila 1 1,7 1 C1 19. Hanijar Aulia 1,4 1,4 1,4 C2 20. Deni Shaputra 2,4 0 0 C2
Hasil  perhitungan  tersebut  disebut  sebagai iterasi ke-1. Hasil dari iterasi ke-1 dapat dilihat pada
Tabel 5 diperoleh hasil iterasi ke-1 dengan C1 terdiri dari  4  siswa,  dan  C2  terdiri  dari  16  siswa. Selanjutnya  menghitung  titik  pusat  centroid  baru berdasarkan nilai dari iterasi ke-1.

## 3.4. Penentuan Pusat Centroid Baru
Perhitungan  titik centroid baru  tidak  lagi dilakukan  secara  acak  melainkan  menggunakan persamaan (2).
𝑽 𝒊𝒋 = 𝟏 𝑵𝒊 ∑ 𝑿𝒌𝒋 𝑵𝒊 𝒌=𝟎 (2)
Nilai dari titik pusat centroid baru dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Titik Pusat Centroid Baru Cluster K1 K2 K3 C1 2 1,75 2 C2 2,69 2,5 2,5 Setelah melakukan perhitungan dengan
menggunakan centroid baru,  maka  selanjutnya menghitung  ulang  dengan  nilai centroid baru  yang telah  ditentukan  pada  Tabel  6.  Pada  perhitungan  ini tidak ditemukannya perubahan data dari iterasi ke-1 hingga  iterasi  ke-2  sehingga  proses  perhitungan iterasi  dihentikan.  Hasil  dari  iterasi  ke-2  dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Iterasi 2 No Nama C1 C2 Jarak Cluster 1. Amelia Tumanggor 0,75 1,7 0,75 C1 2. Ayu Oktavia 1,88 0,77 0,77 C2 3. Adek Kurnia Sari 1,43 0,77 0,77 C2 4. Aflah El Ikram 1,43 0,77 0,77 C2 5. Agus Ardiansyah 1,03 0,77 0,77 C2 6. Akyla Azarah 1,60 0,98 0,98 C2 7. Fahri Ahmad 1,25 0,98 0,98 C2 8. Fiona Nadia Avika 1,60 0,77 0,77 C2 9. Gilang Ramadhan 0,25 0,98 0,25 C1 10. Icha Azzahra Ramadhani 1,25 0,98 0,98 C2 11. Kaila Dwi Agustina 1,43 0,77 0,77 C2 12. Tengku Dea Syakila Yana 1,60 0,77 0,77 C2 13. Vabian Aldino 0,37 0,98 0,37 C1 14. Yuda Pratama Lubis 1,03 0,77 0,77 C2 15. Zahra Salsabila Bahri 1,03 0,98 0,98 C2 16. Aksay Dikba Sianturi 1,43 0,77 0,77 C2 17. Dwi Rahayu Siregar 1,25 0,98 0,98 C2 18. Hafizha Syafa Salsabila 0,25 0,98 0,25 C1 19. Hanijar Aulia 1,03 0,77 0,77 C2 20. Deni Shaputra 1,88 0,77 0,77 C2
Berdasarkan hasil perhitungan iterasi ke-2 pada Tabel  7  diperoleh  hasil  iterasi  ke-2  dengan C1( cluster rendah)  yaitu  siswa  yang  terhambat selama  pembelajaran daring berjumlah  4  siswa,  dan C2 ( cluster tinggi) yaitu siswa yang tidak terhambat selama pembelajaran daring berjumlah 16 siswa.
Implementasi  selanjutnya  yang  dilakukan adalah  penerapan  bahasa  pemrograman PHP dan database  MySql .  Berikut  adalah  beberapa  tampilan yang  terdapat  pada  aplikasi k-means  clustering analysis untuk  menentukan  hambatan  pembelajaran daring  pada  siswa  di  SMP  SWASTA  YAPENDAK Tinjowan

## 3.5. Tampilan Login
Pada  tampilan  login  terdapat  form  login  yang terdiri  atas username dan password .  Pada  tampilan ini,  admin  terlebih  dahulu  mengisi username dan password yang  sesuai  dengan database untuk  dapat mengakses aplikasi.
Gambar 1. Tampilan Login

## 3.6. Tampilan Menu Home
Pada tampilan home terdapat beberapa tampilan slideshow foto dan juga profil SMP Swasta Yapendak Tinjowan.
Gambar 2. Tampilan home

## 3.7. Tampilan Menu Kriteria
Pada  tampilan  menu  kriteria  terdapat  kriteria- kriteria yang digunakan dalam proses pengklusteran hambatan pembelajaran daring.
Gambar 3. Tampilan menu kriteria

## 3.8. Tampilan Menu Alternatif
Pada  Tampilan  menu  alternatif  terdapat  data siswa/siswi  dengan  kriteria-kriteria  yang  telah ditentukan.
Gambar 4. Tampilan menu alternatif

## 3.9. Tampilan Menu Perhitungan
Pada  tampilan  menu  perhitungan  terdapat pengaturan perhitungan, hasil perhitungan dan grafik hasil  perhitungan  hambatan  pembelajaran  daring pada siswa.
Gambar 5. Tampilan pengaturan perhitungan
Gambar 6. Tampilan hasil perhitungan
Gambar 7. Tampilan grafik hasil perhitungan
Hasil perhitungan yang terdapat pada tampilan menu  perhitungan  menunjukkan  hasil  cluster  yang sama  dengan  perhitungan  secara  manual.  Hasil cluster tersebut  terdiri  dari  C1( cluster rendah)  yaitu siswa yang terhambat pembelajaran daring berjumlah  4  siswa,  dan  C2  ( cluster tinggi)  siswa yang tidak terhambat pembelajaran daring berjumlah 16  siswa.  Dengan  metode K-means  Clustering penelitian ini menghasilkan dua cluster .

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini adalah  implementasi k-means  clustering dapat menentukan  hambatan  pembelajaran  daring  pada siswa  di  SMP  Swasta  Yapendak  Tinjowan.  Hasil cluster tersebut  terdiri  dari  C1( cluster rendah)  yaitu siswa yang terhambat pembelajaran daring berjumlah  4  siswa,  dan  C2 (cluster tinggi)  siswa yang tidak terhambat pembelajaran daring berjumlah 16  siswa.  Siswa/i  yang  berada  pada  C1( cluster rendah)  dapat  menjadi  prioritas  bagi  pihak  sekolah untuk  menambah  jam  belajar  pada  pembelajaran tatap  muka  sehingga  tercipta  proses  pembelajaran yang efektif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] W.  A.  Prabowo  and  C.  Wiguna,  “Sistem Informasi  UMKM  Bengkel  Berbasis  Web Menggunakan  Metode  SCRUM,” J.  Media Inform.  Budidarma ,  vol.  5,  no.  1,  p.  149, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2604.
[2] J.  A.  Dewantara  and  T.  H.  Nurgiansah, “Efektivitas  Pembelajaran  Daring  di  Masa Pandemi  COVID  19  Bagi  Mahasiswa Universitas PGRI Yogyakarta,” J. Basicedu , vol.  5,  no.  1,  pp.  367–375,  2020,  doi: 10.31004/basicedu.v5i1.669.
[3] Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Indonesia, “Pelaksanaan Kebijakan Pendidikan dalam Masa Darurat Penyebaran Coronavirus Disease(Covid-19),” surat edaran dari kemetrian RI , pp. 1–3, 2020.
[4] A.  Tanggu  Mara,  E.  Sediyono,  and  H. Purnomo,  “Penerapan  Algoritma  K-Nearest Neighbors  Pada  Analisis  Sentimen  Metode Pembelajaran Dalam Jaringan (DARING) Di Universitas  Kristen  Wira  Wacana  Sumba,”
Jointer - J. Informatics Eng. , vol. 2, no. 01, pp. 24–31, 2021, doi:
10.53682/jointer.v2i01.30. [5] A.  Rohmah,  D.  Gustian,  F.  Sembiring,  A. Erfina,  and  M.  Muslih,  “ANALISIS PENENTUAN HAMBATAN PEMBELAJARAN  DARING  DENGAN ALGORITMA  K-MEANS,”  vol.  4,  no.  2, pp. 1–6, 2020. [6] N.  P.  Dharshinni,  A.  H.  Sitepu,  R.  Y. Syuhada, and D. Barasa, “JITE ( Journal of Informatics and Telecommunication
Engineering  )  Moodle  Web-Based  Learning Constraints  toward  Student  Learning,”  vol. 5, no. July, pp. 132–141, 2021.
[7] S.  Kasus  and  D.  Hwi,  “K-MEANS CLUSTERING HWI PRODUCTS,” 2019.
[8] H.  Haviluddin,  S.  J.  Patandianan,  G.  M.
Putra,  N.  Puspitasari,  and  H.  S.  Pakpahan, “Implementasi  Metode  K-Means  Untuk Pengelompokkan Rekomendasi Tugas Akhir,” Inform.  Mulawarman    J.  Ilm.  Ilmu
Komput. ,  vol.  16,  no.  1,  p.  13,  2021,  doi: 10.30872/jim.v16i1.5182.
[9] A.  Bastian,  H.  Sujadi,  and  G.  Febrianto, “Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering Analysis  Pada  Penyakit  Menular  Manusia (Studi  Kasus  Kabupaten  Majalengka),”  no.
1, pp. 26–32, 2018.
[10] R. A. Indraputra  and R. Fitriana, “K-Means Clustering Data  COVID-19,” vol. 10, no. 3, pp. 275–282, 2020.
[11] A.  Maulana  and  A.  A.  Fajrin,  “Penerapan Data Mining Untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen  Dengan  Algoritma  Fp-Growth Pada  Data  Transaksi  Penjualan  Spare  Part Motor,” Klik  -  Kumpul.  J.  Ilmu  Komput. , vol.  5,  no.  1,  p.  27,  2018,  doi: 10.20527/klik.v5i1.100.
[12] A.  A.  Argasah  and  D.  Gustian,  “DATA MINING  ANALYSIS  TO  DETERMINE EMPLOYEE  SALARIES  ACCORDING TO NEEDS BASED ON THE K- MEDOIDS  CLUSTERING  ALGORITHM ANALISIS DATA MINING UNTUK
MENENTUKAN GAJI KARYAWAN SESUAI PENILAIAN KEMAMPUAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-
MEDOIDS,” vol. 3, no. 1, 2022.
[13] G.  Gustientiedina,  M.  H.  Adiya,  and  Y. Desnelita,  “Penerapan  Algoritma  K-Means Untuk  Clustering  Data  Obat-Obatan,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 17–24, 2019, doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.
[14] E.  Irfiani  and  S.  S.  Rani,  “Algoritma  K- Means  Clustering  untuk  Menentukan  Nilai Gizi Balita,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 6,
no. 4,
p. 161, 2018, doi: 10.26418/justin.v6i4.29024.
[15] E.  Rouza,  T.  Informatika,  F.  I.  Komputer, and  U.  P.  Pengaraian,  “Identifikasi  dan
Klasifikasi  UMKM  di  Kabupaten  Rokan
Hulu  Menggunakan  Metode  K-Means,” J. Ilm.  Univ.  Pengaraian ,  vol.  7,  no.  01,  pp. 32–40, 2021.
[16] Z.  Nabila,  “Analisis  Data  Mining  Untuk Clustering  Kasus  Covid-19,” J.  Teknol.  dan
Sist. Inf. , vol. 2, no. 2, pp. 100–108, 2021.