## INFOMATEK
Volume 23 Nomor 2 Desember 2021
PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK MENENTUKAN KELAS UNGGULAN DI SMP PELITA BANDUNG
Novi*, Ade Mubarok

## Program Studi Sistem Informasi Universitas ARS
Abstrak :  Kelas  Unggulan  pada  SMP  Pelita  Bandung  merupakan  program  yang  dilakukan  oleh  pihak  sekolah untuk meningkatkan kualitas siswanya. Kelas unggulan yang telah dibentuk dirasa masih kurang efektif sehingga kesulitan  untuk  menentukan  nilai  siswa-siswi  untuk  dimasukan  ke  kelas  unggulan.Salah  satu  untuk  mengatasi masalah yang ada adalah dengan menggunakan penerapan Data Mining yang bisa digunakan untuk pengolahan data menjadi sumber informasi strategis dan lebih mudah bagi sekolah menyeleksi siswa masuk kelas unggulan maka  peneliti  ini  menggunakan  metode Algoritma K-Means Clustering . Sebagai  penerapan  metode clustering untuk  data  perhitungan  algoritma  K- Means yang  digunakan  adalah  nilai  siswa  dan  masing-masing  data  nilai digunakan sebagai atribut. Data yang  diambil yaitu 119 data yang dibagi menjadi 3 cluster, Pada cluster pertama dengan  rata-rata  terendah  akan  dimasukan  ke  dalam  kelas  C  sebanyak  42  siswa,  pada cluster kedua  dengan rata-rata sedang akan dimasukan ke dalam kelas B sebanyak 37 siswa, sedangkan pada cluster ketiga dengan nilai  rata-rata  tertinggi  akan  dimasukan  ke  dalam  kelas  A  sebanyak  40  siswa.  Hasil  dari  penelitian  ini menunjukkan bahwa algoritma k-means mampu menghasilkan pemilihan dan pembagian kelas unggulan sesuai nilai kemampuan siswa di SMP Pelita Bandung.
Kata kunci: Data Mining, Kelas Unggulan, K -Means Clustering

## I. PENDAHULUAN 1
Pendidikan  saat  ini  menjadi  kebutuhan manusia.  Pendidikan  merupakan  suatu  cara pembelajaran untuk meningkatkan pengetahuan, sikap dan keterampilan seseorang. Sekolah menjadi sarana berlangsungnya pendidikan secara langsung, dengan  bertemunya  siswa  dan  guru  dapat terjadi  kegiatan  belajar  mengajar  yang  lebih
*) novi.eung123@gmail.com
Pertama diterima: 3 Agustus 2021 Direvisi: 12 Oktober 2021 Disetujui untuk publikasi: 26 November 2021 DOI: 10.23969/infomatek.v23i2.4351
efektif  dan  efisien  (Amirulloh,  2019  [1]). Pentingnya  pendidikan  dalam  perannya mencerdaskan  kehidupan  bangsa.  Oleh karena itu, setiap bangsa hendaknya memiliki pendidikan yang baik dan berkualitas (Hadinata, 2019 [2]).
Di  Indonesia  Sekolah  Menengah  Pertama (SMP)  merupakan  pendidikan  formal  pada jenjang  pendidikan  dasar.  Waktu  yang ditempuh  sekolah  menengah  pertama  3 tahun  mulai  dari  kelas  7  sampai  dengan kelas  9.  Pendidikan  dan  pembelajaran  di tingkat  SMP  memberikan  pondasi  dalam
menyiapkan  generasi  agar  menjadi  manusia yang mampu menghadapi  era  yang semakin berkembang.
Penilaian  prestasi  siswa  sangat  dibutuhkan karena  setiap  penentuan  prestasi  siswa didapat  dari  hasil  proses  prestasi  setiap siswa  di  sekolah,  baik  dalam  kegiatan pembelajaran  di  kelas,  maupun  dalam kegiatan  ekstrakurikuler  (Gunawan,  2019 [3]). Penilaian merupakan rangkaian kegiatan untuk memperoleh, menganalisis dan menafsirkan  data  tentang  proses  hasil belajar  siswa-siswi  yang  dilakukan  secara sistematis  dan  berkesinambungan  sehingga dapat dijadikan dasar informasi pengambilan keputusan  yang  bermakna  (Winaryati,  2018 [4]).
Dalam  sekolah  umum  terdapat  sejumlah siswa  yang  belajar  di  sejumlah  kelas,  untuk kualitas  seorang  siswa  diperlukan  adanya suatu  kelas  yang  berisikan  siswa  terbaik yang  dinamakan  sebagai  kelas  unggulan. Kelas  Unggulan  merupakan  kelas  siswa- siswi yang unggul dengan kecerdasan diatas rata-rata yang dikelompokkan secara khusus dengan  maksud  untuk  membimbing  siswa dalam mengembangkan
kecerdasan,
kemampuan,  keterampilan,  dan  sikap  yang terbaik (Ramadani, 2017 [5]).
SMP Pelita Bandung adalah sekolah menengah  pertama  yang  beralamat  di  Jalan Cikutra  Kota  Bandung.  Sekolah  ini  memiliki
proses pembelajaran yang baik. Setiap tahun minat  pendaftaran  di  sekolah  ini  meningkat sehingga  dijadikan  sekolah  swasta  favorit  di Kota  Bandung.  Setiap  tahunnya  pendaftar semakin bertambah banyak sehingga meningkatnya  jumlah  data  siswa.  Kelas unggulan  yang  telah  dibentuk  dirasa  masih kurang  efektif  sehingga  kesulitan  untuk menentukan nilai siswa-siswi untuk dimasukan ke kelas unggulan sesuai dengan nilai siswa.
Salah  satu  untuk  mengatasi  masalah  yang ada
adalah dengan menggunakan penerapan Data Mining yang bisa digunakan untuk  pengolahan  data  menjadi  sumber informasi  strategis  dan  lebih  mudah  bagi sekolah  menyeleksi  siswa  masuk  kelas unggulan  maka  peneliti  ini  menggunakan metode Algoritma K-Means Clustering .
Algoritma K-Means adalah  salah  satu metode pengelompokan data nonhirarki yang mempartisi  data.  Metode  ini  mempartisi  data dengan  karakteristik  yang  sama  ke  dalam satu  kelompok  yang  sama  dan  data  yang berkarakteristik  berbeda  dikelompokkan  ke dalam kelompok  data  yang  lain  (Rahmawati, 2020 [6]).

## 1.2  Identifikasi Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  maka identifikasi  masalah  yang  ada diantaranya:
1.  Bagaimana  menentukan  kelas  unggulan menggunakan metode
K -Means
Clustering di SMP Pelita Bandung?
2.  Bagaimana  memanfaatkan  teknik  data mining  dengan  menggunakan  algoritma K- Means untuk menyeleksi kelas unggulan di SMP Pelita Bandung?

## 1.3  Tujuan Penelitian
Tujuan  dari  penulis  membuat  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
1. Untuk  menentukan  cluster  siswa  dalam pengelompokan kelas unggulan berdasarkan  data  nilai  siswa  di  SMP
Pelita Bandung.
2. Memberikan  langkah  strategis  bagi  SMP
Pelita  Bandung  dalam  menyeleksi  kelas unggulan dengan metode K -Means
Clustering . II. METODOLOGI
2.1  Tahapan Penelitian
Tahapan
penelitian bertujuan untuk menyelesaikan  masalah  yang  ada  secara terstruktur.  Berikut  adalah  tahapan  yang dilakukan peneliti ini seperti pada Gambar 1.
Gambar 1.
Desain Penelitian

## 1.  Pengumpulan Data
Pada tahap ini peneliti melakukan
pengumpulan data. Pengumpulan data merupakan  salah  satu  tahapan  utama  untuk mendapatkan  data.  Data  yang  digunakan peneliti  adalah  data  public  yang  diambil langsung  dengan  cara  riset  kepada  bagian kesiswaan sekolah. Teknik pengumpulan data yang  benar  akan  menghasilkan  data  yang memiliki integritas tinggi.
2.   Data Cleaning
Dalam  penelitian  ini  sebelum  proses  data mining  dilakukan,  perlu  dilakukan  proses cleaning  pada  data  yang  menjadi  fokus  KDD. Proses  Data  Cleaning  merupakan  suatu proses  mendeteksi  dan  memperbaiki  atau menghapus  data  set,  tabel,  dan  database yang  tidak  akurat,  tidak  tepat,  tidak  lengkap, dan  tidak  benar  yang  kemudian dirty data tersebut  akan  diganti.,  dimodifikasi  atau dihapus.  Proses  data  cleaning  ini  cukup penting  untuk  mencegah  terjadinya  duplikat data,  ambigu  pada  data  dan  memperbaiki kesalahan pada data.
3.  K-Means
Pada tahap ini metode yang digunakan adalah K-Means.  K-Means    merupakan  algoritma yang  digunakan  peneliti  karena  K-Means adalah  algoritma  yang  mempartisi  data  ke dalam  kelompok  sehingga  data  yang  memiliki karakteristik  yang  sama  dikelompokkan  ke dalam  satu cluster yang  sama  dan  data  yang
memiliki
karakteristik yang berbeda dikelompokkan  ke  dalam  kelompok  yang  lain. Aplikasi  yang  digunakan  pada  penlitian  ini adalah Rapidminer .
4.  Hasil
Hasil  dari  pengujian menggunakan rapidminer yang  digunakan  untuk  pemodelan  dataset pada Algoritma
K- Means
menghasilkan beberapan kesimpulan yang digunakan sebagai hasil peneltitan.

## 2.2  Instrumen Penelitian
Instrumen  penelitian  merupakan  suatu  alat yang memenuhi persyaratan akademis sehingga  dapat  digunakan  sebagai  alat  untuk
mengukur
suatu objek ukur atau mengumpulkan  data  mengenai  suatu  variabel (Sappaile,  2007  [7]).  Dengan  instrumen  yang sesuai  dan  tepat  akan  menghasilkan  data yang  benar  dengan  kesimpulan  yang  sesuai keadaannya.  Penelitian  yang  digunakan  pada penelitian ini antara lain:
1.  Perangkat Lunak ( Software )
Software  Rapidminer versi  9.4  menjadi perangkat  lunak  yang  disunakan  pada penelitian ini.

## 2.  Dataset
Dataset  pada  penelitian  ini  menggunakan dataset  data  nilai  siswa  kelas  VIII  SMP Pelita  Bandung  Tahun  Ajaran  2020-2021 sebanyak  119  data  siswa  yang  telah melalui proses cleaning terdiri dari atribut.

## 2.3  Metode Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  data public yang  di  ambil  langsung  dari  SMP  Pelita Bandung  dengan  cara  melakukan  riset kepada  bagian  kesiswaan  SMP  Pelita Bandung.

## A.  Sampel Data
Dalam  penelitian  ini  sampel  data  yang digunakan  adalah  data  siswa  kelas  VIII sebanyak  119  data  siswa  terdiri  dari atribut  NIS,  Nama  Siswa,  Nilai  mata pelajaran  Bahasa  Indonesia,  Matematika, IPA, dan Bahasa Inggris.
Tabel 1. Atribut Data
NIS Nomor Induk Siswa SMP Pelita Bandung Nama Siswa Nama Siswa SMP Pelita Bandung Nilai Nilai yang diambil dari rapot siswa

## 2.4 Metode Pengumpulan Data
A.   Pengolahan Data Awal
Pada  tahap  metode  pengumpulan  data merupakan  tahap  untuk  memastikan  data siswa  yang  dipilih  telah  layak  untuk  dilakukan proses pengolahan data cleaning.
Data cleaning merupakan  proses  data  yang tidak  konsisten  atau  data  tidak  relevan.  Data- data  yang  tidak  relevan  itu  juga  lebih  baik
dibuang. Pembersihan data juga akan mempengaruhi  performasi  dari  teknik  data mining  karena  data  yang  ditangani  akan berkurang  jumlah  dan  kompleksitasnya  [8]. Maka dataset ini  hanya  diambil  119  data  dari 202  data,  karna  adanya  data  yang  tidak  bisa diolah  dan  hanya  mengambil  20  besar  dari setiap  kelas  untuk  diolah.  Maka  pada  proses cleaning ini  dilakukan  penghapusam  untuk menghilangkan missing value pada dataset .

## B.  Permodelan
Tahap pemodelan ini dilakukan menggunakan software  rapidminer  9.4  dengan  langkah sebagai berikut:
1. Buka software rapidminer .
2. Pilih menu file klik new process .
3. Di bagian bawah terdapat panel operator seperti  yang  terlihat  pada
Gambar  2  kemudian  ketik read  excel ,
lalu double  klik atau drag pada read excel agar operator tersebut  muncul  di
panel  process dan  bisa  digunakan untuk  memasukkan  data excel yang melalui tahap data cleaning .
Gambar 2. Pilih Read Excel
4. Di bagian samping terdapat Parameters kemudian klik import configuration
wizard agar  bisa  memilih  file database yang akan diproses di rapidminer.
Gambar 3.
Memilih Dataset
5. Setelah proses pada gambar 4
kemudian simpan pada process .

## Gambar 4.

## Simpan Dataset
6. Selanjutnya  memasukan  model  untuk
digunakan proses clustering data mining dengan cara masuk ke operator
kemudian ketik K-Means .
Gambar 5.
Pilih Pemodelan
7. Pada  proses clustering tentukan  jumlah klasternya  menjadi  K=3  dan  pilih mixed measure menjadi mixed  euclidean distance seperti Gambar 6.
Gambar 6. Menentukan Jumlah K 8. Selanjutnya hubungkan conector masing-masing proses pada main process setelah itu klik button run .

## Gambar 7. Menggabungkan Conector
9. Pada Gambar 8 hasil pengujian dataset yang berjumlah 119 data menggunakan software  rapidminer 9.4  terbentuk  3 cluster . Pada cluster 0 ( cluster pertama) terdapat  42 items ,  pada cluste r  1 ( cluster kedua)  terdapat  37 items ,  dan pada cluster 2  ( cluster ketiga)  terdapat 40 items .
Gambar 8. Hasil Cluster
10. Dari  3  cluster  yang  telah  terbentuk
kemudian  centroid  akhir  untuk  setiap cluster,  adalah  cluster  0  =  181907186, 80.619,  73.667,  84.476  cluster  1  = 181907034,  84.838,  74.973,  81.324, 88.541  cluster  2  =  181907104,  81.700, 73.975,  79.550,  87.400  seperti  pada Gambar 9.
Gambar 9.

## Tabel Centroid
11. Berikut chart dari  setiap  jumlah cluster seperti Gambar 10.
Gambar 10. Pie Cluster
III. ANALISIS DAN PEMBAHASAN 3.1  Hasil Perhitungan
A. Flowchart Pengolahan Data
Gambar 11. Flowchart K-Means
Pada  Flowchart  diatas  untuk  melakukan perhitungan  manual,  maka  penjelasannya sebagai berikut: :
1. Pertama  siapkan  data  agar  data  bisa dihitung/diolah.
2. Tentukan  banyaknya cluster K  sesuai yang dibutuhkan.
3. Setelah  jumlah cluster K  telah  ditentukan maka  hitung  jarak  ke  pusat  agar mengetahui hasil data yang akan dikelompokkan pada setiap cluster.
4. Jarak  objek  ke  pusat  telah  diketahui hasilnya, selanjutnya  dapat dihitung jarak minimum data untuk dikelompokkan.
5. Data yang sudah dikelompokan berdasarkan  jarak  minimum  dan cluster , maka  akan  diketahui  pusat cluster baru yang akan dihitung kembali
6. Pusat  cluster  baru  yang  sudah  diketahui maka  dihitung  kembali,  jika  perhitungan antara  cluster  baru  dan  cluster  lama  ada selisih  (berubah)  data  maka  perhitungan diulang  kembali,  tetapi  jika  perhitungan antara  cluster  baru  dan  cluster  lama sudah  tidak  ada  selisih  (tidak  berubah) perhitungan bisa berhenti.

## B. Perhitungan K-Means
Dalam  menentukan  banyaknya cluster k dapat dilakukan
dengan
beberapa
pertimbangan  seperti  pertimbangan  terioritis dan  konseptual  yang  mungkin  diusulkan untuk  menentukan  berapa  banyak cluster .
Penetapan  jumlah cluster k  pada  penelitian ini yaitu berjumlah 3 cluster.

## 4.2  Hasil Penelitian dan Pembahasan

## Hasil  penelitian  yang  telah  di  uji  antara
Microsoft  Excel dan Software  Rapidminer yaitu mendapatkan  hasil  yang  sama.  Pada perhitungan data di Microsoft Excel menemukan  hasil  yang  tidak  berubah  yaitu pada iterasi 4 dengan 3 cluster dan beberapa atribut  seperti  Nama  Siswa,  NIS,  Nilai (B.Indonesia, Matematika, IPA, B.Inggris).

## Tabel 2.

## Centroid Baru
Untuk  memastikan  hasil  perhitungan  manual Microsoft  Excel dan  perhitungan Software Rapidminer 9.4 dengan hasil yang sama.
Gambar 12.

## Tabel Centroid
Berdasarkan  dari  hasil  perhitungan  diatas yang telah dibuat, dari 119 data siswa di bagi menjadi kedalam 3 cluster berdasarkan NIS,
Nilai B.Indonesia, Nilai Matematika, Nilai IPA, dan Nilai B.Inggris. Pada cluster 0 yang telah dihitung  berdasarkan Microsoft  excel dan
Rapidminer menghasilkan  jumlah  42  siswa.
Pada cluster 1 yang telah dihitung berdasarkan Microsoft  excel dan Rapidminer
Titik Pusat Awal NIS B.Indonesia Cluster 0 181907185.4 80.5116279 Cluster 1 181907034.6 84.8378378 Cluster 2 181907103.8 81.8461538
Matematika IPA B.Inggris 73.58139535 78.20930233 84.53488372 74.97297297 81.31434324 88.54054054 74.07692308 79.61538462 87.41025641
menghasilkan  jumlah  37  siswa.  Dan  pada
cluster 2  yang  telah  dihitung  berdasarkan
Microsoft excel
dan
Rapidminer
menghasilkan jumlah 40 siswa.
Dari  3 cluster yang  terbentuk,  yaitu cluster 0 adalah cluster dengan nilai rata-rata terendah  akan  dimasukan  kedalam  kelas  C sebanyak  42  siswa,  pada cluster 1  dengan nilai  rata-rata  sedang  akan  dimasukan kedalam  kelas  B  sebanyak  37  siswa, sedangkan  pada cluster 3  dengan  nilai  rata- rata tertinggi akan dimasukan kedalam kelas A sebanyak 40 siswa.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan  pada  perhitungan  menggunakan Rapidminer  dan  Microsoft  Excel  maka  dapat disimpulkan  bahwa  SMP  Pelita  Bandung membutuhkan  3  cluster.  Setelah  peneliti melakukan  eksperimen  dapat  menghasilkan  3 cluster  yaitu cluster 0  adalah cluster dengan nilai  rata-rata  terendah  akan  dimasukan kedalam  kelas  C  sebanyak  42  siswa,  pada cluster 1  dengan  nilai  rata-rata  sedang  akan dimasukan  kedalam  kelas  B  sebanyak  37 siswa,  sedangkan  pada cluster 3  dengan  nilai rata-rata  tertinggi  akan  dimasukan  kedalam kelas  A  sebanyak  40  siswa.  Hasil  dari penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma k- means  mampu  menghasilkan  pemilihan  dan
pembagian  kelas  unggulan  sesuai  nilai kemampuan siswa.
Dengan  adanya  penerapan  data  mining algoritma K-Means diharapkan mampu memberikan  solusi  dalam  menentukan  kelas unggulan di SMP Pelita Bandung.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Amirulloh,  I.  (2019).  Pemetaan  Kelompok Kerja Siswa Dengan Metode Clustering K- Means  Dan  Algoritma  Greedy. J.  Inform.
dan  Rekayasa  Perangkat  Lunak ,  Vol.
1(294 –98. DOI: 10.36499/jinrpl.v1i2.2953.
[2]  Hadinata, N.S, Fitriyani, F. (2019). Website Pengolahan Nilai Siswa
menggunakan  Konsep  Model  -  View  - Controller  pada  LIA  Pamulang. J.  Ilm. Inform.  Glob. ,  Vol.  10(1):  38 –43.  DOI:
10.36982/jig.v10i1.746.
[3]  Gunawan,  I.,  Sumarno,  S.,  Tambunan, H.S. (2019). Penggunaan Algoritma
Sorting Bubble Sort Untuk Penentuan Nilai Prestasi  Siswa. Sistemasi ,  Vol.  8(2):  296.
DOI: 10.32520/stmsi.v8i2.493.
[4]  Winaryati,
E. (2018). Penilaian Kompetensi  Siswa Abad 21. Pros. Semin.
Nas. Int. , vol. 6 (1): 6 –19.
[5]  Ramadani,  S.F.,  Ekojono,  E.,  Santoso,  N.
(2017).  Sistem  Pendukung  Keputusan Seleksi  Siswa  Kelas  Ungulan  Di  Smp
Negeri 7 Malang. J. Inform. Polinema , Vol.
3(3): 27 DOI: 10.33795/jip.v3i3.30.
[6]  Rahmawati,  Arifin,  T.  (2020).  Penerapan
Algoritma
K-Means
Untuk Pengelompokkan  Siswa  Lolos  SNMPTN
Di  SMAN  8  Bandung. J.  Responsif ,  Vol.
2(2): 184 –190.
[7]  Sappaile,  B.I.  (2007).  Konsep  Instrumen Penelitian  Pendidikan. J.  Pendidik.  dan
Kebud. , Vol. 13(66): 379-391 DOI:
10.24832/jpnk.v13i66.356.
[8]  Purnia,  D.S.,  Warnilah,  A.I.  (2017).
Implementasi Data Mining Pada Penjualan kacamata Dengan Menggunakan Algoritma Apriori. Indones. J. Comput. Inf. Technol. , Vol. 2(2): 31 –39. DOI: https://doi.org/10.31294/ijcit.v2i2.2776.