Sistem  Penerimaan  Siswa  Baru  Di  SMKN3  Pati  Berdasar  Jalur  Prestasi Menggunakan Algoritma Klastering K-Means Berbasis Web
Yassin Achmad Nur Aziz a , Eri Zuliarso b
Fakultas Teknologi Informasi dan industri, Universits Stikubank Semarang, Jl. Tri Lombo Juang No 1. Semarang, Jawa Tengah Fakultas Teknologi Informasi dan industri, Universits Stikubank Semarang, Jl. Tri Lombo Juang No 1. Semarang, Jawa Tengah

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 05 Juni 2022 Revisi Akhir: 28 Juni 2022 Diterbitkan Online : 15 September 2022 The new student admission system that uses the K-Means algorithm data grouping is the simplest  clustering  pattern  compared  to  other  algorithms.  This  algorithm is  one  of  the data  mining.  K-Means  groups  them  into  several  clusters  that  have  similarities  and separates  each  cluster  based  on  the  differences  between  each  clusters.  The  research  of the  K-Means  Clustering  algorithm  aims  to  minimize  the  functions  set  during  the Clustering  process.  The  implementation  of  the  K-Means  Clustering  algorithm  into  the clustering  information  system  provides  the  results  of  an  effective  data  grouping classification  and  the  process  of  each  literacy  rotation  of  the  Centroid  distance,  the determination  of  the  Cluster  point  is  formed,  student  data  as  a  reference  object  saves more time on clustering the superior class. The application of this web-based clustering information system results in more flexible information that can be accessed at any time by users who are given access rights to utilize the data. The application of the K-Means Clustering  Algorithm  to  get  the  results  of  the  Superior  Class  clarification  requires  an information  system implementation to  form 3 clusters  for  each class,  namely M1, M2, and  M3.  M1  has  a  high  score  with  a  criterion  value  of  85  to  100,  M2  has  a  medium value with a criterion value of 75 to 80, and M3 has a low value with a criterion value of 10 to 70.
K ATA K UNCI
Sistem, Aplikasi, Penerimaan Siswa Baru, K- Means

## K
ORESPONDENSI
E-mail: anjisgap15@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
SMKN  3  Pati  merupakan  merupakan  Salah  Satu  Sekolah Menengah  Kejuruan  di  Kabupaten  Pati  dan  termasuk  sekolah terbanyak  peminatnya.  Tiap  tahunnya  SMKN  3  Pati  membuka pendaftaran  sesuai  instruksi  pusat  dalam  jangka  waktu  6  hari kerja.  Implementasi  pendaftaran  calon  peserta  didik  baru  dengan sistem  manual  memungkinkan  banyaknya  waktu  yang  harus ditempuh,  karena  akan  banyak  kendala  dan  sumber  daya  yang dibutuhkan  dengan  waktu  yang  harus  cepat  tetapi  kurang  efektif dilakukan  secara  manual.  Dalam  pendataran  Sekolah  Menengah Kejuruan  (SMK),  calon  peserta  didik  harus  memiliki  kejuruan yang  diinginkannya  karena  itu  yang  akn  menjadi  faktor  penting untuk melanjutkan permintaan pendaftaran yang dilakuka.
Penggunaan  sistem  berbasis  web  online  akan  dapat mempermudah  dalam  pendaftaran  calon  peserta  didik  dan melakukan  seleksi  secara  langsung  melalui  sistem  yang menggunakan  pengelompokkan  jurusan.  Pengolahan  data  dalam pengelompokkan  juruan  calon  peserta  didik  pada  SMKN  3  Pati dapat  dilakukan  dengan  cara  pengklasteran  dengan  algoritma K- Means .  Algoritma K-Means merupakan  klaster  yang  cukup sederhana  dengan  berbagai  kelebihan  karena  cukup  mudah digunakan, cukup cepat diimplementasikan, mudah dipelajari dan cukup banyk dipergunakan dalam olah data mining, maka dari itu
pengguna  algoritma K-Means dapat  digunakan  dalam  penelitian ini.[1].
Algoritma K-Means ini  menjadi  pengolahan  data  mining yang  paling  pentng  untuk  dilakukan  karena  akan  melakukan pembagian  data  kelompok  dalam  beberapa  klaster  yang melakukan  pemisahan  yang  cukup  dilakukan  dengan  konsistensi kemiripan  dengan  klaster-klaster  lainnya  dalm  penggunaannya. Penulis  menyusun  laporan  tugas  akhir  ini  dengan  judul  “Sistem Penerimaan Siswa Baru Di SMKN 3 Pati Berdasar Jalur Prestasi Menggunakan Algoritma Klastering K-Means Berbasis Web”.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Penelitian Terdahulu
Algoritma  K-Means  dapat  menerima  kebijakan  sistem zonasi  yang  diterapkan  dalam  pendaftaran  sekolah  calon  peserta didk  dan  memili  aspek  cukup  kuat  dalam  pndangan  masyarakat, karwna itu masyarakat ujuga dapat menerima istete tersebut [2].
Implementasi  metode  K-Means  untuk  pengelokpookan kelas  unggiulan  memang  dapat  membantu  dan  mempermudah bagian administras siswa sekolah yang ditempat kan dalam kelas unggulan  yang  memiliki  siswa  siswi  dengan  rata-rata  nilai  lebih dari 80 dan juga memilki perestai unguylan lainnya [3].
Dalam  sistem  perangkat  lunak  penentuan  titik  pusat  pada Algoritma  K-Means  memeiliki  pengaruhpada  cluster  dalam pengujian  dari  20  data  yang  digunakan  dan  mendapatkan  hyasil centroid yang berbeda-beda [4]. Implementasi Algoritma K-Means dalam sistem klasterisasi memberikan klasifkasi pengelompookkan  yang  sangat  efwektif  untuk  proses  jarak  yang diteria  oleh  centroid,  karena  itu  lebih  dapat  menghemat  waktu dalam  klasterisasi  kelas  unggulan  yang  dilakukan  [5].Sistem penerimaan bobot nilai dari masing soal ujian dengan metode K- Means  telah  mencari  nilai  centorid  yang  sama  dengan  data  yang berbeda dengan bobot jawaban pada kelompok yang sama dengan hasil perhitungan Algoritma K-Means [6].

## 2.2 Algoritma K-Means
K-Me . ans clu . stering ada . lah ba . hwa K dimaksu . dkan seba . gai konst . anta  un . tuk  jum . lah  clu . ster  ya . ng  diingi . nkan,  dal . am  hal  ini Me . ans  meng . acu  pa . da  ni . lai  me . an  dari  kum . pulan  da . ta  yang didefini . sikan  seba . gai  satu  clu . ster  dal . am  hal  ini,  jadi  K-Me . ans clu . stering  ada . lah  su . atu  me . tode  anali . sis  da . ta  atau  da . ta  min . ing met . hod  yang  mela . kukan  p . roses  pemode . lan  tan . pa  pen . gawasan ( un . supervised ),  su . atu  me . tode  mela . kukan  penge . lompokan  data den . gan menggu . nakan sis . tem pa . rtisi. Me . tode K-Me . ans be . rusaha un . tuk  mem . bagi  da . ta  yang  ada  ke  da . lam  kelom . pok-kelom . pok, di . mana  da . ta  da . lam  sa . tu  kelom . pok  memi . liki  kara . kteristik  yang sa . ma  satu  sa . ma  lain  dan  karakte . ristik  yang  berbe . da  dari  da . ta pada  kelom . pok  lain . nya.  Algor . itma  da . sar  K-me . ans  ada . lah seba . gai beri . kut : [7]
1. Ten . tukan  ni . lai k seba . gai  jum . lah  kl . aster  ya . ng  ing . in diben . tuk.
2. Inisia . lisasi k seba . gai cen . troid ya . ng da . pat dibang . kitkan sec . ara ran . dom.
3. Hi . tung  ja . rak  seti . ap  da . ta  ke  masi . ng-masi . ng  cen . troid men . ggunakan persa . maan Eucli . dean Dista . nce yai . tu seba . gai beri . kut :
𝑑(𝑃, 𝑄) =   √∑(𝑋𝑗(𝑃) − 𝑋 𝑗 (𝑄)) 2 𝜌 𝑗=1 4. Kelompok . kan seti . ap da . ta be . rdasarkan ja . rak terde . kat an . tara da . ta den . gan centroid . nya. 5. Ten . tukan pos . isi cent . roid ba . ru (k).
6. Kem . bali  ke  lang . kah  3  ji . ka  pos . isi cen . troid ba . ru  den . gan cent . roid la . ma tid . ak sa . ma.

## 2.3 Machine Learning
Machine  learning sebagai  rangkaian  dari  teknik  yang  dapat membantu dalam menangani dan melakukan prediksi sesuatu data secara  langsung  dengan  presentasi  yang  cukup  cepat  dengan algoritman  kompleks  dengan  komponen  lainnya.  Definisi  dari machine  learning awalnya  digagas  oleh  Arthur  Samual  pada tahun 1959 yang mengatakan bahwa machine learning merupakan suatu  bidang  dalam  sistem  komputer  dengan  konsistesi  tinggi tanpa adanya program yang jelas sekalipun dalam penggunannya. Penjelasan  dari  Mhri  et.al,  menjelaskan  bahwa machine  learning sebagai sebuah metode komputasi dengan prediksi tinggi sebagai performa utama dengan keakuratan tinggi [8].
2.4 Data Clustering
Da . ta clust . ering meru.pakan me . tode da . lam da . ta min . ing d . an penggun . aannya  tan . pa  adanya  ara . han  bahkan  dapat  bekerja
dengan  berbagai  jenis  pegelompokkan clustering sesuai  dengan data  mining  yang  dipergunakan  seperti hierarchical data clustering dan non-hierarchical data clustering . Metode ini selalu menggunakan  partipasi  terpisah  dengan cluster tertentu  untuk berjalan  sesuai  dengan  karakteristik  data  yang  digunakan  dan kemiripan  dengan  kelompok  satu  cluster  tertentu  dan  dapat digabunugkan  dengan  kelompok  lainnya.  Metode  data clustering juga  pastinya  memiliki  tujuan  yang  dapat  digabungkan  dalam observasi  objek  tertentu  sesuai  dengan  metode  awal  yang dipergunakan  dengan  kelompk  minimalisasi objective function pada set-data dalam proses clustering [9].

## 3. METODOLOGI
Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan data siswa baru  tahun  pelajaran  2021/2022  menggunakan  Algoritma K- Means  Clustering .  Untuk  mencapai  hal  tersebut  penulis  akan melakukan uji coba di SMK Negeri 3 Pati dengan data siswa baru tahun pelajaran 2021/2022.
Pengelompokan data menggunakan langkah-langkah berikut:

## 3.1. Data Penelitian
Ada . pun  sum . ber  da . ta  ya . ng  diguna . kan  dal . am  penel . itian ini diba . gi men . jadi du . a yai . tu : a. Da
. ta  pri . mer  meru . pakan  da . ta  ya . ng  didapat . kan  da . ri  ob . jek penelti . an  seca . ra  lan . gsung  deng . an  meman . faatkan  info . rmasi di  lapan . gan  terka . it  penggu . naan  indi . kator  dal . am  peneli . tian. Da . ta  pri . mer  peneli . tian  ini  dida . patkan  dari  pengum . pulan da . ta  yang  berhu . bungan  den . gan  sist . em  pene . rimaan  sis . wa ba . ru berda . sar ja . lur pres . asi [10].
b. Da . ta  seku . nder  meru . pakan  da . ta  peneli . tian  seba . gai pendu . kung  yang  dida . patkan  da . ri  berba . gai  sum . ber  mela . lui berba . gai  as . pek  se . perti  stu . di  lite . ratur  terka . it  dal . am penel . itian  pera . ncangan  sis . tem.  Me . tode  ini  dila . kukan den . gan ca . ra me . ncari bu . ku-bu . ku, arti . kel-arti . kel, dan ju . rnal- ju . rnal  ilmi . ah  meng . enai  sis . tem  inform . asi,  re . kayasa perang . kat lu . nak, pem . rograman we . b, data . base My . SQL, dan ba . hasa pem . rograman scri . pt PHP [11].

## 3.2 Data Clustering
Sis . t . em  ya . ng  a . k . an  dib . an . gun  pa . da  penel . i . tian  in . i  ada . lah sis . tem  peneri . maan  si . swa  ba . ru  berda . sar  ja . lur  pre . stasi meng . gunakan  algor . itma  klas . tering k-me . ans berba . sis  web. Ada . pun taha . pan da . ri sist . em ini ada . lah ant . ara lai . n :
1) Meng
. inputkan  ni . lai  si . swa  se . banyak-banya . knya  un . tuk diguna . kan  se . bagai  pro . ses  pelati . han  me . tode K-Me . ans terle . bih da . hulu den . gan meng . gunakan 𝑘 = 7, yai . tu lu . lus dan ti . dak lu . lus.
2) Uji . an peneri . maan sis . wa dilaku . kakan den . gan ca . ra berba . sis kom . puter. 3) Ha . sil  da . ri  uji . an  peneri . maan  siswa  a . kan  di . uji  den . gan mengg . unakan  bo . bot  ya . ng  te . lah  dida . patkan  pa . da  saat pros . es pelati . han.
4) Has . il  da . ri  proses  pen . gujian  be . rupa  di . terima  di  ju . rusan terte . ntu.  Da . lam  mela . kukan  in . put  da . ta  ni . lai  ca . lon  peser . ta did . ik  a . kan  dija . dikan  da . lam  p . roses  pelat . ihan  den . gan mengg . unakan  ni . lai  uji . an  ta . hun  se . belumnya  yan . g  a . kan dijadi . kan  struk . tur  uta . ma  dal . am  p . roses  peneri . maan  si . swa pa . da  SMKN  3  Pati.  Jum . lah  clus . ter  da . ri  me . tode K-Me . ans ad . alah  2  clus . ter  yai . tu  lu . lus  dan  tid . ak  lu . lus.  Pros . es
pelati . han diguna . kan un . tuk me . ncari bo . bot ya . ng te . pat un . tuk dijadi . kan acu . an pa . da p . roses peng . ujian nan . tinya.

## 3.3.  Tahapan Perancangan Sistem
Sistem  aplikasi  membutuhkan  sebuah  persiapan  awal,  agar dapat  mempermudah  dan  tidak  ada  kendala  dalam  menjalankan sistem  aplikasi  ini.  Algoritma  dari  metode  k-means  terdiri  dari beberapa proses sebagai berikut :
1) Penen . tuan jum . lah kelom . pok atau jum . lah ke . las.
2) Mengaloka . sikan data kel . ompok seca . ra acak atau me . nentukan pusat clu . ster awal menggu . nakan ni . lai ran . dom. 3) Meng . hitung ja . rak mengg . unkan persa . maan (0.1).
4) Hit . ung pu . sat clus . ter baru deng . an mengg . unakan persa . maan (0.2).
5) Alo
. kasikan kem . bali da . ta ke cen . troid terde . kat.
6) Ulan . gi lang . kah C;
a. A . pabila ma . sih ada da . ta yang berpi . ndah clu . ster. b. A . pabila peru . bahan ni.lai cen . troid ada yang di atas ni . lai thre . shold yang diten . tukan. c. A . pabila  peru . bahan  nilai  pada  fun . gsi  obye . ktif  yang digu . nakan  ma . sih  di  atas  ni . lai thre . shold yang diten . tukan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Analisa Kebutuhaan Sistem
1. Analisa Kebutuhan Pembuat Program
Analisa  kebutuhan  untuk  membuat  program  yaitu  perlunya dalam  menganalisa  kebutuhan  perangkat  keras  yang  akan digunakan dan juga perangkat lunak, serta kebutuhan sumber daya  manusia  yang  akan  digunakan  dalam  sistem  ini  agar sistem dapat berjalan seperti apa yang user harapkan.
2. Kebutuhan Hardware
Dalam pembuatan sistem ini penulis menggunakan perangkat keras dengan spesifikasi sebagai berikut :
a. Processor Intel Core i3
b. RAM 4 Gb
c. Harddisk 500 Gb
d. Monitor
e. Keyboard
3. Kebutuhan Software
Adapun  beberapa software yang  digunakan  sebagai pendukung  pembuatan  Sistem  Penerimaan  Siswa  Baru  Di SMKN 3 Pati Berdasar Jalur Prestasi.
a. Sistem Operasi Windows 10
b. Xampp v.3.2.2
c. Visual Studio Code
d. Google Chrome

## 4.2. Perancangan Sistem
In . ti dari K-M . eans adalah kita menge . lompokkan su . atu data . set ke  da . lam  bebe . rapa  kelom . pok,  se . banyak  K  bu . ah.  Pe . rlu  di . ingat ba . hwa  K  ada . lah  jum . lah  awa . l,  di  mana  algorit . manya  nan . ti  akan men . cari  penge . lompokan  ( clust . ering )  yang  pal . ing  ba . ik. Pene . ntuan  ang . ka  K  di  ta . hap  awal  ini  san . gat  kru . sial  dalam mela . kukan  pros . es clust . ering .  Pengelom . pokan  yang  pal . ing  ba . ik di  mana  se . mua  kelom . pok  yang  di . buat  bisa  mewa . kili  da . taset
den . gan  sem . purna,  yang  ditun . jukkan  oleh  ja . rak  an . tara  satu kelom . pok yang sa . tu deng . an yang lain san . gat signi . fikan [12].
1. Memi . lih jum . lah clus . ter awal (K) yang in . gin di . buat.
2. Mem . ilih  ti . tik  sec . ara  ra . ndom  se . banyak  K  bu . ah,  di  ma . na ti . tik  ini  ak . an  me . njadi  pus . at  ( cen . troid )  dari  ma . sing-ma . sing kelom . pok ( clus . ters ).
3. Dari  data . set  yang  kita  miliki,  buat  data . set  yang  terde . kat den . gan  ti . tik  cen . troid  seba . gai  bag . ian  dari  clu . ster  terse . but. Sehin . gga  se . cara  to . tal  a . kan  terb . entuk  clus . ters  seba . nyak  K bu . ah.
4. La . kukan kal . kulasi, dan tem . patkan pu . sat cen . troid yang ba . ru un . tuk  se . tiap clus . ter -nya.  Lang . kah  ini  bisa  dise . but  juga den . gan isti . lah penyem . purnaan cen . troid .
5. Da . ri  data . set  yang  ki . ta  mil . iki  am . bil  tit . ik cen . troid terde . kat, se . hingga  data . set  tadi  men . jadi  bag . ian  dari  clu . ster  terse . but. Jika  masi . h  ada  da . ta  yang  beru . bah  kelom . pok  (pin . dah clus . ter ),  kem . bali  ke  lang . kah  4.  Jika  ti . dak,  ma . ka  clu . ster yang terbe . ntuk su . dah ba . ik. Perancangan sistem menggunakan algoritma K-Means [13]. Penelitian ini dilakukan dengan cara sebagai berikut :
1. Skenario Use Case Diagram Kelola User
Use  Case Diagram  digunakan  untuk  menjelaskan  kegiatan apa  saja  yang  dapat  dilakukan  oleh user.  Use  case diagram user ditunjukkan oleh Gambar dibawah ini :

## Gambar 1 Use Case Diagram
1) Skenario Use Case Diagram Kelola User Use Case : Kelola User. Aktor : Admin. Kondisi Awal  : Admin  keadaan login
Kondisi Akhir :  Dapat  menyimpan  atau  menghapus  data user.
Keterangan : Digunakan akses untuk mengelola data-data user, baik menambahkan maupun untuk menghapus hak.

## Tabel 1 Skenario Use Case Diagram Kelola User
Admin Sistem 1. Pilih Menu User 2. Menampilkan Daftar User Alternatif 1 (Tambah Data) 3. Klik button tambah user 4. Menampilkan form tambah data
uc Use Case Model Admin Kelola User Kelola Cetak Laporan Kelola Kriteria Kelola Alternatif
user 5. Klik button Simpan 6. Data berhasil disimpan di database Alternatif 3 (Edit Data) 7. Klik button edit 8. Menampilkan data yang dipilih 9. Ubah data 10. Klik button update 11. Data berhasil disimpan di database Alternatif 4 (Hapus Data) 12. Klik button Hapus 13. Data berhasil terhapus
Tabel  di  atas,  merupakan  skenario  alur  pada  sistem saat  admin  mengelola  data  user,  dimana  admin  dapat menambahkan, mengedit ataupun mengedit data user.
2. Skenario Use Case Diagram Kelola Alternatif Use Case :  Kelola Alternatif. Aktor :  Admin. Kondisi Awal  : Admin keadaan login
Kondisi Akhir  : Penambahan dan penghapusan
Keterangan : Digunakanmenambahkan mengedit dan menghapus data alternatif Tabel 2 Skenario Use Case Diagram Admin Sistem 1. Pilih Menu Alternatif 2. Menampilkan Daftar Alternatif

## Alternatif 1 (Tambah Data)
3. Klik button tambah Alternatif 4. Menampilkan form tambah data alternatif 5. Klik button Simpan 6. Data berhasil disimpan di database Alternatif 3 (Edit Data) 7. Klik button edit 8. Menampilkan  data yang dipilih 9. Ubah data
10. Klik button update 11. Data berhasil disimpan di database

## Alternatif 4 (Hapus Data)
12. Klik button Hapus 13. Data berhasil terhapus
Tabel di atas merupakan skenario alur pada sistem saat admin  menambahkan,  mengedit  ataupun  menghapus alternatif dari Sistem Penerimaan Siswa Baru.
3. Skenario Use Case Diagram Kelola Kreteria Use Case : Kelola Kreteria. Aktor
: Admin.
Kondisi Awal  : Admin keadaan login. Kondisi Akhir : Dapat menambahkan atau menghapus data kreteria.
Keterangan :  Digunakan  untuk  menambahkan  mengedit dan menghapus data kreteria.

## Tabel 3 Skenario Use Case Diagram Kelola Kriteria
Admin Sistem 1. Pilih Menu Kriteria 2. Menampilkan Daftar Kriteria Alternatif 1 (Tambah Data) 3. Klik button tambah kriteria 4. Menampilkan  form tambah data kriteria 5. Klik button Simpan 6. Data berhasil disimpan di database Alternatif 3 (Edit Data) 7. Klik button edit 8. Menampilkan  data yang dipilih 9. Ubah data 10. Klik button update 11. Data berhasil disimpan di database Alternatif 4 (Hapus Data) 12. Klik button Hapus 13. Data berhasil terhapus
Tabel  di  atas  merupakan  skenario  alur  pada  sistem  saat admin  menambahkan,  mengedit  ataupun  menghapus  kriteria  dari Sistem Penerimaan Siswa Baru.
4. Skenario Use Case Diagram Kelola Cetak Laporan Use Case : Kelola Alternatif. Aktor : Admin. Kondisi Awal  : Admin  dalam keadaan login. Kondisi Akhir : Dapat mencetak laporan.
Keterangan      :Digunakan  mencetak   laporan
Tabel 4. Skenario Use Case Diagram Cetak Admin Sistem 1. Klik menu laporan 2. Menampilkan Menu Laporan 3. Klik button Simpan 4. Data berhasil disimpan di database
Tabel di atas merupakan skenario alur pada sistem saat admin akan mencetak laporan.
5. Activity Diagram
Activity Diagram menggambarkan  aktivitas  yang  dilakukan oleh  actor  [14].A ctivity  diagram dari  perancangan  Sistem Penerimaan Siswa Baru.
Alternatif 1 (Cetak)
a. Menu Kelola User
Activity  diagram pada  menu  kelola  user  menjelaskan tentang  alur  kerja  yang  berisi  aktivitas  dan  tindakan  yang dilakukan  oleh  admin.  Alur  untuk  dapat  masuk  kedalam menu  kelola  user  yaitu  dengan  memasukan  username  dan password  kemudian  pilih  login,  jika  salah  maka  akan kembali  ke  halaman  login  kembali,  jikalau  berhasil  akan membuka  menu  beranda, pada  menu beranda  aktor  memilih menu  user,  sistem  akan  membuka  menu  user,  pada  menu user  aktor  dapat  melihat  detail  data  user,  mengedit  data, menghapus  dan  dapat  menambah  daftar  user. Activity diagram pada  menu  kelola  user  ditunjukkan  pada  oleh gambar berikut :
Gambar 2 Activity Diagram Menu User
b. Menu Kelola Alternatif
Activity  diagram pada  menu  kelola  alternatif menjelaskan  tentang  alur  kerja  yang  berisi  aktivitas  dan tindakan  yang  dilakukan  oleh  admin.  Alur  untuk  dapat masuk kedalam menu kelola admin yaitu dengan memasukan username  dan  password,  kemudian  pilih  login  jika  salah maka  akan  kembali  ke  halaman  login  kembali,  jikalau berhasil  akan  membuka  menu  beranda,  pada  menu  beranda aktor  memilih  menu  alternatif,  sistem  akan  membuka  menu alternatif,  pada  menu  alternatif  aktor  dapat  melihat  detail alternatif,  mengedit  data,  menghapus  dan  dapat  menambah daftar alternatif. Activity diagram pada menu kelola alternatif ditunjukkan pada oleh gambar berikut :
Gambar 3 Activity Diagram Alternatif c. Menu Kelola Kriteria
Activity diagram pada menu kelola kriteria menjelaskan  tentang  alur  kerja  yang  berisi  aktivitas  dan
tindakan  yang  dilakukan  oleh  admin.  Alur  untuk  dapat masuk kedalam menu kelola admin yaitu dengan memasukan username  dan  password,  kemudian  pilih  login  jika  salah maka  akan  kembali  ke  halaman  login  kembali,  jikalau berhasil  akan  membuka  menu  beranda,  pada  menu  beranda aktor  memilih  menu  kriteria,  sistem  akan  membuka  menu kriteria,  pada  menu  kriteria  aktor  dapat  melihat  detail kriteria,  mengedit  data,  menghapus  dan  dapat  menambah daftar  kriteria. Activity  diagram pada  menu  kelola  kriteria ditunjukkan pada oleh gambar berikut :

## Gambar 4 Activity Diagram Kriteria
d. Menu Kelola Cetak Laporan
Activity diagram pada menu cetak laporan menjelaskan  tentang  alur  kerja  yang  berisi  aktivitas  dan tindakan  yang  dilakukan  oleh  admin.  Alur  untuk  dapat masuk  kedalam  menu  cetak  laporan  yaitu  dengan memasukan  username  dan  password  kemudian  pilih  login, jika  salah  maka  akan  kembali  ke  halaman  login  kembali, jikalau  berhasil  akan  membuka  menu  beranda,  pada  menu beranda  aktor  memilih  menu  laporan  maka  sistem  akan membuka  menu  laporan  dan  menampilkan  laporan  hasil perankingan,  pada  menu  laporan  aktor  dapat  melakukan cetak  laporan  dengan  memilih  tombol  cetak. Activity diagram pada  menu  cetak  laporan  ditunjukkan  pada  oleh gambar berikut :

## Gambar 5 Activity Diagram Cetak

## 4.3. Penerapan system Metode K-Means

## 4.3.1 Diagram Jenjang
Rancangan  yang  dibutuhkan  dalam  diagram  jenjang  untuk kompibilitas  sistem  akan  memiliki  beberapa  kumpulan  proses yang  akan  dim . ulai  da . ri  l . evel  0  yai . tu  diag . ram  kon . teks. Selan . jutnya l . evel 1 memil . iki pen . unjukan p . roses DFD pada l . evel 1  den . gan  mo . dul  admin . istrator  dan  us . er.  Mo . dul  admin . istrator
ke . mudian  me . mecah  be . lah  men . jadi  be . berapa  as . pek-as . pek, ya . itu as . pek pelat . ihan, as . pek pen . gujian dan as . pek da . ta m . aster. As . pek pelati . han  meng . hasilkan  ni . lai  cen . troid,  sedang . kan  da . lam  as . pek peng . ujian  si . stem  meng . gunkan  ni . lai  cen . troid  ya . ng  te . lah diten . tukan  da . lam  pro . ses  pelat . ihan.  Ke . mudian  da . ta  ma . ster  ya . ng berfu . ngsi untuk meng . inputkan da . ta sis . wa, da . ta ju . rusan, dan da . ta so . al. Ada . pun pe . rancangan dia . gram berjen . jang da . pat dil . ihat pa . da gam . bar beri . kut :

## Gambar 6  Diagram Jenjang

## 4.3.2. Digram Konteks
Dia . gram  kon . teks  a . tau  da . pat  dise . but  ju . ga  seba . gai dia . gram  ali . r  da . ta  le . vel  0  ada . lah  gam . baran  um . um  da . ri  sis . tem yang  ak . an  di . buat.  Diag . ram  kon . teks  pada  ka . sus  ini  terdi . ri  da . ri dua ext . ernal ent . ity yai . tu, ad . min dan us . er. Ad . min memi . liki tu . gas untuk  me . lakukan  pro . ses  pela . tihan  atau . pun  pro . ses  pen . gujian pada  sis . tem,  sedang . kan  us . er  yang  dima . ksud  pada  sis . tem  ini ada . lah  si . swa.  Untuk  ma . suk  ke  sis . tem,  si . swa  terle . bih  da . hulu me . lakukan pro . ses login, ke . mudian meng . erjakan so . al uj . ian yang te . lah disedi . akan [15].
Gambar 7  Diagram Konteks
4.3.3. Diagram Alir
1) Diagram Alir Level 1
Dia . gram  al . ir  da . ta  (DA . D)  le . vel  1  pa . da  sis . tem  ini terd . apat  dua  pro . ses  ya . itu  pro . ses  ma . suk  ke  sis . tem  se . bagai admini . strator atau us . er. Ada . pun aru . s da . ta yang menga . lir ke sis . tem  pada  ad . min  ya . itu  log . in,  in . put  ni . lai  sis . wa  un . tuk pro . ses  pelati . han  in . put  jum . lah  ke . las,  in . put  so . al  dan  in . put kun . ci jawa . ban dari so . al, sedang . kan arus da . ta yang meng . alir dari  sis . tem  ke  ad . min  yai . tu  ni . lai  cen . troid,  ha . sil  pelat . ihan dan  has . il  penguj . ian  dari  sis . tem.  Ni . lai  cen . troid  di . temukan keti . ka  pro . ses  pelati . han  te . lah  dila . kukan.  A . rus  da . ta  da . ri sis . wa  ke  mo . dul  us . er  ya . itu,  lo . gin  dan  uj . ian  berba . sis
kom . puter,  sedang . kan  arus  da . ta  da . ri  mo . dul  us . er  ke  sis . wa yai . tu be . rupa out . put ni . lai dan ha . sil pengu . muman.

## Gambar 8 Diagram Alir Data Level 1
2) Diagram Alir Level 2 Proses 1 Diag . ram  al . ir  da . ta  le . vel  2  pro . ses  1  meru . pakan  peca . han da . ri  D . AD  le . vel  1  pa . da  pro . ses  1.  Diag . ram  al . ir  da . ta  lev . el  2 pro . ses  1  terda . pat  ti . ga  pro . ses  ya . itu,  pro . ses  pela . tihan,  pro . ses peguji . an dan pro . ses pengin . putan da . ta mas . ter.

## Gambar 9 Diagram Alir Level 2 Proses 1
3) Diagram Alir Level 3 Proses 1.1 Diag . ram  ali . r  da . ta  le . vel  2  pro . ses  1  me . rupakan peca . han da . ri DA . D le . vel 1 pa . da pro . ses 1. Diag . ram al . ir da . ta le . vel 2 pro . ses 1 terda . pat ti . ga pro . ses ya . itu, pro . ses pelati . han, pro . ses pengu . jian dan pro . ses pengin . putan da . ta ma . ster.
4) Diagram Alir Level 3 Proses 1.3

## DA
. D  le . vel  3  pro . ses  1.3  meru . pakan  pro . ses-pro . ses ya . ng  berhu . bungan  den . gan  pengi . nputan  da . ta-da . ta  pent . ing sepe . rti  da . ta  sis . wa  dll.  Pa . da gam . bar  di . bawah  menun . jukkan ba . hwa terda . pat li . ma pro . ses ya . itu, pro . ses mema . sukkan da . ta sis . wa,  da . ta  un . tuk  so . al  uji . an,  sett . ing  gra . de  ju . rusan,  sett . ing ta . hun  aja . ran,  dan  pri . nt  out  has . il  sele . ksi  si . swa  baik  ya . ng lu . lus mau . pun ya . ng ti . dak lul . us.
Gambar 11 Diagram Alir Level 3 Proses 1.3

## 4.3.4. Hasil Perhitungan
Jumlah cluster : 4 (Perhotelan , Boga , Kecantikan , dan Busana) Jumlah data        : 20 Jumlah atribut     : 8
Tabel 5 Data
Tabel 6 Iterasi ke-1

## Tabel 8 Hasil Clustering

## Gambar 12 Diagram Metode K-Means
Gambar  di  atas  menunjukkan  hasil  analisis  klaster  dimana hasil  yang  diperoleh  menunjukkan  bahwa  sebaran  titik  klaster berada  pada  titik centroid masing-masing  klaster,  namun  disisi lain terdapat satu titik yang berada jauh dari titik klaster lainnya. Hasil  dari  perancangan  sistem  algoritma K-Means yang  dibuat sebelumnya  merupakan  tujuan  dalam  penelitian.  Implementasi sistem merupakan tahap merealisasikan sistem dan program yang dibuat  berdasarkan  perencanaan  dan  perancangan  yang  telah dilakukan.
1. Menu Login
Menu  login  berfungsi  untuk  membatasi  hanya  pengguna yang  bersangkutan  yang  dapat  mengakses  sistem  sesuai dengan  peran  masingmasing.  Pengguna  ( user )  yang  tidak bersangkutan  akan  ditolak.  Jika  salah  memasukkan  login maka akan disampaikan pesan kesalahannya.

## Gambar 13 Menu Login
2. Menu Penggantian Password
Menu  penggantian  password  berfunggsi  untuk  menganti password  user  dengan  mengamankan  passwordagar  tidak dapat  diketahui  oleh  pihak  lain,  karena  bersifat  rahasia. Dengan  begitu  user  dapat  mengakses  sistem  melalui  akun yang telah dibuatnya.

## Gambar 14 Menu Ganti Password Sistem
3. Menu Kriteria Kelas
Dalam  menu  kriteria  kelas  terdapat  nilai-nilai  dari  seluruh kelas  yang  terdaftar  pada  Sistem  Penerimaan  Siswa  Baru. Denga  begitu  user  dapat  melihat  kriteria  nilai  yang  harus dipenuhi untuk mendaftar pada SMKN 3 Pati Berdasar Jalur Prestasi.

## 4. Menu Alternatif
Menu  alternatif  dalam  Sistem  Penerimaan  Siswa  Baru SMKN 3 Pati merupakan pilihan alternatif sekolah lain bagi siswa-siswi  yang  tidak  memenuhi  syarat  nilai  yang dibutuhkan untuk memasuki SMKN 3 Pati berdasarkan jalur prestasi. Karena itu dalam menu ini terdapat alternatif pilihan sekolah lain yang dapat dituju oleh calon siswa-siswi.

## Gambar 16 Menu Alternatif Sistem Siswa Baru
5. Menu Nilai Bobot Alternatif
Menu nilai bobot alternatif berfungsi untuk mengetahui nilai dari  keseluruhan  siswa-siswi  calon pendaftar pada  SMKN  3 Pati  berdasarkan  jalur  prestasi.  Dalam  menu  ini  sudah tercamtum  nama,  nilai  serta  kelas  yang  akan  dimasuki  oleh calon siswa-siswi.

## Gambar 17 Menu Nilai Bobot Alternatif

## 6. Menu Perhitungan dan Hasil Perhitungan
Dalam  menu  perhitungan  ini  berfungsi  untuk  melakukan perhitungan  layak  atau  tidak  layaknya  calon  siswa-siswi  yang mendaftar  berdasar  jalur  prestasi  pada  SMKN  3  Pati.  Tabel perhitungan  memiliki  jumlah  cluster  3  dengan  maksimul  bobot berjumlah  100.  Dengan  perhitungan  tersebut  dapat  membantu mempercepat akses dalam memperhitungkan nilai-nilai dari calon siswa-siswi.  Setelah  dilakukannya  perhitungan,  maka  hasil perhitungan  juga  akan  muncul  setelah  beberap  saat  dan  telah disesuaikan dengan kriteria sesuai keterangan “tidak lulus”, ”lulus nilai sedang”, atau “lulus nilai tinggi”.

## Gambar 18    Menu Hasil Perhitungan
Menu hasil perhitungan bertujuan untuk hasil nilai yang sudah di clustering.

## Gambar 19 Menu Perhitungan
Menu  hasil  perhitungan  berfungsi  untuk  menampilkan  hasil  nilai akhir.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
1. Menerapkan  algoritma  k-means  clustering  ke  dalam sistem informasi clustering, memberikan hasil pengelompokan  dan  klasifikasi  data  yang  efektif  serta proses memutar jarak centroid setiap literasi, membentuk  penentuan  titik  clustering,  dan  data  siswa sebagai  objek  referensi  untuk  disimpan  lebih  banyak Waktu mengumpulkan kelas atas.
2. Penerapan sistem informasi cluster berbasis jaringan ini menjadikan  informasi  lebih  fleksibel,  dan  pengguna yang  diberikan  hak  akses  dapat  mengakses  untuk menggunakan  data  tersebut  setiap  saat.  Penerapan algoritma clustering K-Means untuk mendapatkan hasil klarifikasi  siswa  berprestasi  memerlukan  implementasi sistem  informasi  membentuk  3  cluster  untuk  setiap kelas.
3. Penerapan  metode  algoritma  clustering  K-Means memberikan fungsi yang berguna untuk pengelompokan mahasiswa  baru,  yang  dapat  digunakan  sebagai  solusi atau acuan untuk pembagian jurusan mahasiswa baru.

## 5.2 Saran
1. Pa . da  sa . at  pro . ses  pengol . ahan  da . ta,  ti . dak  men . utup kemung . kinan  ji . ka  terka . dang  si . stem  menge . luarkan
ni . lai-ni . lai  cen . troid  yang  ku . rang  te . pat  ka . rena  ni . lai cen . troid dibag . ikan dan dihi . tung seca . ra ran . dom (aca . k). Ma . ka dari itu, pene . liti selan . jutnya da . pat mengg . unakan be
. berapa me
. tode klasi . fikasi sepe . rti Naï . ve Ba . y es, SV . M ( Su . pport  Vec . tor  Mac . hine )  dan  Jari . ngan  Sa . raf  Ti . ruan sehi . ngga  dapat  mem . bandingkan  ha . sil  aku . rasi  dari sy . stem yang te . lah di . buat.
2. Peneli . ti  sela . njutnya  juga  di . harapkan  menam . bahkan pa . rameter  ju . rusan  agar  da . pat  dite . rapkan  di  se . kolah- se . kolah  mau . pun  kam . pus,  se . hingga  sis . wa  ti . dak  sa . lah da . lam men . entukan ju . rusan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  Dewan  penyelenggara  Jurnal  Ilmiah Informatika  (JIF)  dan  segenap  per-view  yang  telah  membantu mempublish jurnal yang saya buat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Defiyanti,  M.  Jajuli,  T.  Informatika,  F.  Ilmu,  K. Universitas,  and  S.  Karawang,  “IMPLEMENTASI ALGORITMA  K-MEANS  DALAM,”  vol.  I,  no.  2,  pp. 62–68, 2015.
[2] F. Rini and N. Kahar, “PENERAPAN ALGORITMA K- MEANS  PADA  PENGELOMPOKAN  DATA  SISWA BARU BERDASARKAN JURUSAN DI SMK NEGERI 1 KOTA JAMBI BERBASIS WEB ”.,” pp. 28–29, 2016.
[3] I.  Pusvitaningrum,  “Analisis  Data  Argumen  Tentang Penerapan  Kebijakan  Sistem  Zonasi  Pada  Pendaftaran Sekolah  Dengan  Menggunakan K-Means  Clustering,” J. Buana  Inform. ,  vol.  11,  no.  2,  p.  1,  2020,  doi: 10.24002/jbi.v11i2.3575.
[4] P. Studi, T. Informatika, F. Teknologi, I. Dan, and U. T. Yogyakarta,  “IMPLEMENTASI  METODE  K-MEANS PADA PENERIMAAN SISWA,” 2018.
[5] A.  Sulistiyawati  and  E.  Supriyanto,  “Implementasi Algoritma  K-means  Clustring  dalam  Penetuan  Siswa Kelas Unggulan,” vol. 15, no. 2, pp. 25–36, 2020.
[6] C.  Satria  and  A.  Anggrawan,  “Aplikasi  K-Means Berbasis  Web  untuk  Klasifikasi  Kelas  Unggulan  Web- based  Application  of  K-Means  for  classification  of Excellence,”  vol.  21,  no.  1,  pp.  111–124,  2021,  doi: 10.30812/matrik.v21i1.1473.
[7] F.  Nasari,  S.  Darma,  and  S.  Informasi,  “PENERAPAN
K-MEANS CLUSTERING PADA DATA PENERIMAAN MAHASISWA BARU,” pp. 6–8, 2015.
[8] R. K. S. C. Putri, “IMPLEMENTASI DEEP LEARNING MENGGUNAKAN  METODE  CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI,” 2018.
[9] A. Fauzi and S. Informasi, “Data Mining dengan Teknik Clustering Menggunakan Algoritma K-Means pada Data Transaksi Superstore,” no. September, pp. 15–19, 2017.
[10] T.  Pramiyati,  “PERAN  DATA  PRIMER  PADA PEMBENTUKAN  SKEMA  KONSEPTUAL  YANG FAKTUAL ( STUDI KASUS : SKEMA KONSEPTUAL
BASISDATA SIMBUMIL ),” vol. 8, no. 2, pp. 679–686,
2017.
[11] N. Martono, “Analisis isi dan analisis data sekunder”.
[12] U.  Xyz  and  M.  Algoritma,  “UNIVERSITAS  XYZ
MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING,” 2019.
[13] A.  A.  Sofyan,  L.  F.  Gustomi,  and  S.  Fitrianto, “Perancangan  Sistem  Informasi  Perencanaan  dan Pengendalian Bahan Baku Pada PT . Hema Medhajaya,” vol. 6, no. 1, 2016.
[14] Simanjuntak, P., & Elisa, E. (2019). Data Mining Untuk Menentukan  Pemilihan  Celular  Card  Di  Kota  Batam. Journal Information System Development (ISD), 4(2).
[15] S.  Pada  and  P.  D.  Devi,  “PERENCANAAN  SISTEM
INFORMASI  BERBASIS  WEB  UNTUK  SISTEM
PERSEDIAAN DAN SISTEM PEMESANAN PRODUK  JADI  KONVEKSI,”  vol.  3,  no. 2, pp. 2788–
2794, 2016.
[16] Simanjuntak,  P.,  Pangaribuan,  H.,  &  Syastra,  M.  T.
(2021).  Data  Mining  Rekomendasi  Pemakaian  Skincare. MEANS  (Media  Informasi  Analisa  dan  Sistem),  6(1), 80-83.
[17] S. Adi and D. M. Kristin, “STRUKTURISASI ENTITY
RELATIONSHIP  DIAGRAM  DAN  DATA  FLOW DIAGRAM BERBASIS
BUSINESS EVENT- DRIVEN,” vol. 5, no. 9, pp. 26–34.

## BIODATA PENULIS

## Yassin Achmad Nur Aziz
Mahasiswa Universitas Stikubank Semarang Fakultas Teknologi Informasi Program Studi Teknik Informatika Email : anjisgap15@gmail.com
Dr. Drs. Eri Zuliarso, M.Kom. Dosen Fakultas Teknologi Informasi Universitas Stikubank Semarang Email : eri299@edu.unisbank.ac.id