Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 80-88

## Analisis Pemetaan Tingkat Kehadiran Siswa Dengan Metode K- Means Clastering
Dudih Gustian 1 , M. Yosef Ismatulloh 2 1,2 Universitas Nusa Putra, Sukabumi, Jawa Barat, Indonesia Email: 1 dudih@nusaputra.ac.id, 2 m.yosef_si19@nusaputra.ac.id

## Abstract
The development of education is needed, among other things, to build the character of quality Human Resources (HR). School is one of the institutions that is responsible for the formation  of  character,  especially  the  character  of  student  discipline.  Absence  is  a  data collection  activity  to  determine  the  number  of  attendees.  Skipping  an  activity  because students get bored while studying. Skipping school can have a negative impact on self and student achievement. At SMK Negeri 1 Surade there were fluctuations in attendance with various  factors,  out  of  27  students  there  were  14  students  with  an  attendance  rate  of 100%,  and  the  ratio  of  all  students  was  51%.  The  benefit  of  this  research  is  that  it  can encourage  students  to  attend  class.  Meanwhile,  schools  can  monitor  easily  and  offer several alternative solutions for students with current problems. At the same time, parents can help monitor their child's learning process. By using the k-means clustering method, clustering  can  be  made  according  to  the  results  of  the  questionnaire.  It  is  known  that individual  and  internal  class  factor  parameters  require  special  attention,  but  in  general students  are  still  in  the  moderate  category.  After  calculating  from  a  number  of  27 students,  the  first  cluster  consisted  of  10  students  (37%),  the  second  cluster  consisted  of 16 students (59.3%) and the third cluster consisted of 1 person (3.7%).
Keywords: Clustering, Data Mining, K-Means, Students

## Abstrak
Pembangunan  pendidikan  sangat  diperlukan  antara  lain  untuk  membangun  karakter Sumber Daya Manusia (SDM) yang berkualitas. Sekolah merupakan salah satu lembaga yang  bertanggung  jawab  terhadap  pembentukan  karakter  terutama  karakter  disiplin siswa. Absensi adalah sebuah kegiatan pengambilan data guna mengetahui jumlah yang hadir.  Membolos  suatu  kegiatan  karena  siswa  bosan  saat  belajar.  Membolos  dapat berdampak  negatif  untuk  diri  dan  prestasi  siswa.  Di  SMK  Negeri  1  Surade  terjadi fluktuasi  kehadiran  dengan  berbagai  macam  faktor,  dari  27  siswa  terdapat  14  siswa dengan tingkat kehadiran 100%, dan rasio seluruh siswa adalah 51%. Manfaat penelitian ini  adalah  bisa  mendorong  siswa  untuk  hadir  di  kelas.  Sedangkan  sekolah  dapat memonitoring  dengan  mudah  dan  menawarkan  beberapa  alternatif  solusi  untuk  siswa dengan  masalah  saat  ini.  Pada  saat  yang  sama,  orang  tua  dapat  membantu  memantau proses  belajar  anaknya.  Dengan  menggunakan  metode  clastering  k-means  dapat membuat claster sesuai dengan hasil kuesioner, diketahui parameter faktor individu dan internal  kelas  memerlukan  perhatian  khusus,  akan  tetapi  pada  umumnya  siswa  masih termasuk  kategori  sedang.  Dari  sejumlah  27  siswa    setelah  dilakukan  perhitungan menghasilkan  claster  pertama  berjumlah  10  orang  (37%),  claster  kedua  berjumlah  16 orang (59,3%) dan claster ketiga berjumlah 1 orang (3,7%).
Keywords: Clastering, Data Mining, K-Means, Students

## 1. Pendahuluan
Pembangunan  pendidikan  sangat  diperlukan  antara  lain  untuk  membangun karakter  Sumber  Daya  Manusia  (SDM)  yang  berkualitas  [1].  Sekolah  merupakan salah  satu  lembaga  yang  bertanggung  jawab  terhadap  pembentukan  karakter

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 80-88
terutama  karakter  disiplin  siswa  [2].  Absensi  adalah  sebuah  kegiatan  pengambilan data guna mengetahui jumlah yang hadir [3]. Membolos suatu kegiatan karena siswa bosan saat belajar. Membolos dapat berdampak negatif untuk diri dan prestasi siswa [4].  Di  SMK  Negeri  1  Surade  terjadi  fluktuasi  kehadiran  dengan  berbagai  macam faktor.
Gambar 1. Grafik Kehadiran Siswa
Grafik  pada  gambar  1  mempresentasikan  daftar  hadir  siswa.  Diketahui  siswa tidak  hadir  dengan  beragam  alasan  seperti  Alfa,  Ijin  dan  Sakit.  Pada  minggu  awal masuk  siswa  sangat  antusias  mengikuti  pembelajaran  dan  juga  minggu  ke  empat. Sedangkan  pada  terjadi  penurunan  pada  minggu  ke  delapan  dikarenakan  i jin  dan sakit setelah mengikuti kegiatan kegiatan.
Gambar 2. Grafik Kehadiran Siswa
Terlihat  pada  gambar  2  sejumlah  siswa  kehadirannya  berada  di  bawah  85%. Sehingga masalah yang ada mesti diselesaikan. Pada gambar 2 di atas, dari 27 siswa terdapat  14  siswa  dengan  tingkat  kehadiran  100%,  dan  rasio  seluruh  siswa  adalah 51%. Kondisi ini tentu dapat memberikan pengaruh yang baik, meskipun 49% siswa memiliki kehadiran. tingkat kurang dari 100%. Siswa dengan kehadiran di atas 85%
0% 20% 40% 60% 80% 100% 120% Mg 1 Mg 2 Mg 3 Mg 4 Mg 5 Mg 6 Mg 7 Mg 8 Mg 9 Mg 10 Mg 11 Mg 12 Mg 13 Mg 14 Mg 15

## GRAFIK DAFTAR HADIR PER PEKAN
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 80-88
memiliki  kepekaan  yang  tinggi  terhadap  pembelajaran.  Namun,  siswa  dengan persentase kurang dari 100% ada yang sering ijin sakit.
Beberapa dampak dari  siswa membolos  terjadi masalah  seperti perselisihan  antar siswa,  ketidakpedulian  dan  lain-lain.  Penelitian  ini  memberikan  solusi  untuk mengelompokkan  siswa  ke  dalam  beberapa  kelompok  yang  di  clasterkan  untuk memberikan pemetaan siswa terhadap beberapa pola perilaku yang muncul.
Manfaat  penelitian  ini  adalah  bisa  mendorong  siswa  untuk  hadir  di  kelas. Sedangkan  sekolah  dapat  memonitoring  dengan  mudah  dan  menawarkan  beberapa alternatif  solusi  untuk  siswa  dengan  masalah  saat  ini.  Pada  saat  yang  sama,  orang tua dapat membantu memantau proses belajar anaknya.
Suatu  gudang  data  dapat  memberikan  suatu  informasi  dengan  adanya  pola  baru menggunakan  data  mining  sehingga  memudahkan  dalam  proses  pengambilan keputusan  [5].  Clastering  memiliki  prinsip    untuk  mengoptimalkan  kesamaan  antar claster  dan  pendekatan  kemudian  menempatkannya  secara  berkelompok  [6].  Data akan  dibedakan  sesuai  claster  yang  sama  secara  relatif  dengan  dasar  pendekatan sehingga kelompok baru memiliki kesamaan data  [7].
Penelitian  ini  menggunakan  metode  clastering  k-means.  Penelitian  ini mengelompokan  dosen  menjadi  3  kelompok  yaitu  kelompok  jarang  melakukan pertemuan  (4.7650%),  kelompok  sedang  dalam  melakukan  pertemuan  (4.5665%), dan  kelompok  rajin  melakukan  pertemuan  (90.6684%)  [8].  Penelitian  ini menggunakan  atribut  kehadiran,  tugas  dan  keterangan  sehingga  diperoleh  182 peserta  claster  aktif  dan  11  peserta  tidak  aktif    [9].  Berikutnya  penelitian  ini  dapat dibagi  menjadi  3  claster  yaitu  claster  0  dengan  30  siswa  aktif,  claster  1  dengan  8 siswa tidak aktif dan claster 2 dengan 21 siswa kurang aktif [10].
Kemudian  penelitian  menunjukkan  bahwa  uji  k-means  claster  memberikan  nilai presisi  yang  lebih  tinggi  yaitu  1,165219  dibandingkan  dengan  fuzzy  c -means.  Oleh karena  itu  k-means  Clastering  digunakan  untuk  menentukan  Clastering  daerah endemik  Covid-19  provinsi  di  Indonesia  [11].  Penelitian  ini  menunjukan  bahwa  k- means hanya membutuhkan waktu rata-rata 1 detik sedangkan pengolahan data pada K-Medoids  membutuhkan  waktu  rata-rata  1  menit  38  detik  [12].  Davies  Bouldin Index  menunjukan  nilai  validitas  sebesar  0,67  untuk  K-Means  Clastering  dan  1,78 untuk K-Medoids [13].

## 2. Metodologi Penelitian
Kegiatan  penelitian  ini  melakukan  pengelompokan    memakai  clastering  dengan metode  k-means.  Sampel  yang  kami  ambil  dari  daftar  hadir  siswa  pada  tahun  2022 dan  kuesioner  yang  diisi  oleh  siswa.  Penelitian  ini  bertem pat  di  SMK  Negeri  1 Surade.

## 2.1. Knwoledge Discovery In Database (KDD)
KDD  merupakan  suatu  metode  yang  dapat  dimanfaatkan  untuk  mendapatkan informasi  yang  terkumpul  dan  berasal  dari  suatu  database  yang  kita  miliki  [14].  Di bawah ini kami uraikan gambaran dari metode KDD.
Selection Digunakan untuk menentukan variabel yang akan diambil agar tidak ada kesamaan dan terjadi perulangan yang tidak diperlukan dalam pengolahan data.
a) Preprocessing Dalam tahapan ini terdapat tahapan yaitu:
1) Data  Cleaning ,  Menghilangkan  data  yang  tidak  diperlukan  seperti menghilangkan missing  value , noise data  dan  menangani  data  yang tidak konsisten dan relevan. 2) Data Integration, Dilakukan terhadap atribut-atribut yang mengidentifikasikan entitas yang unik.
b) Transformation Merubah  data  sesuai  dengan  pengolahan  data  mining  karena beberapa metode pada data mining memerlukan format khusus sebelum dapat diproses.
c) Data  mining,  Proses  utama  pada  metode  yang  digunakan  untuk  mendapatkan pengetahuan  baru  dari  data  yang  telah  diproses.  Pada  penelitian  ini  teknik Clastering yang digunakan yaitu metode K-Means.
d) Evaluation/Interpretation, Mengidentifikasi  pola  –  pola  yang  menarik  ke dalam knwoledge base yang di identifikasi. Pada tahap ini,menghasilkan pola –  pola  khas  maupun  model  prediksi  yang  di  evaluasi  untuk  menilai  kajian yang ada telah memenuhi target yang diharapkan
e) Knowledge, Pola-pola  yang  dihasilkan  akan  dipresentasikan  kepada pengguna. Pada tahapan ini pengetahuan baru yang dihasilkan dapat dipah ami oleh semua orang yang akan dijadikan acuan pengambilan keputusan.

## 2.2. Algoritma k-means
Algoritma k-means adalah algoritma sederhana dengan jenis Clastering data non - hierarki yang dapat membagi data ke dalam beberapa kelompok. Untuk algoritma k - means dijelaskan sebagai berikut :
a) Memasukkan data.
b) Menentukan jumlah claster.
c) Mengambil  data  secara  acak  sesuai  dengan  jumlah  claster  yang  akan digunakan untuk pusat claster ( centroid ).
d) Menghitung  jarak  antara  data  dengan  pusat  claster  dengan  menggunakan persamaan di bawah ini.
( )     √∑ (1) X = Pusat claster; Y = data
e) Menghitung pusat claster dengan anggota claster yang baru.
f) Jika  pusat  claster  tidak  berubah  maka  proses  claster  sudah  selesai  tetapi  jika pusat  claster  masih  berubah  maka  ulangi  langkah  menghitung  jarak  pada langkah ke empat sampai pusat claster tidak berubah lagi.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data penelitian yang kami gunakan adalah data yang kami dapatkan dari Sekolah yang betempat di daerah Kabupaten Sukabumi. Kami mendapatkan bahan dari daftar hadir  siswa  pada  tahun  2022.  Kami  mengambil  sampel  data  kelas  X  Multimedia  C semester genap tahun pelajaran 2021/2022. kemudian dilakukan pengisian kuesioner yang  disebar  kepada  siswa  kelas  X  Multimedia  C.  Pada  pene litian  ini  kami menggunaka  5  parameter  yang  dihitung:  pertama  faktor  dari    individu  itu  senidiri (orang  itu  sendiri),  berikutnya  penilaian  dari  dingkungan  sekitar  sekolah, selanjutnya  adalah  suasana  atau  keadaan  di  dalam  kelas  mereka,  serta  tingkat
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 80-88
profesional  seorang  guru  yang  mengajar  pada  kelas  tersebut  dan  yang  terakhir adalah  peran  serta  sekolah  dalam  belajar.  Nantinya  data  penelitian  ini  akan  diolah menggunakan metode k-means pada aplikasi Microsoft Excel.
a) Tahap  pertama  memasukkan  data,  pada  tahap  ini  dilakukan  kegiatan  menghapus data  yang  tidak  sesuai  agar  memudahkan  pada  proses  clasterisasi  yang  akan dilakukan.
b) Perubahan  data  atau  transformasi  dilakukan  unutuk  memberikan  nama  inisial parameter sehingga lebih mudah ringkas, berikut ini dapat kita liha t:
1) A: Persentase penilaian dari dingkungan sekitar sekolah.
2) B: Persentase faktor dari  individu itu senidiri (orang itu sendiri).
3) C: Persentase suasana atau keadaan di dalam kelas.
4) D: Persentase  tingkat profesional  seorang guru  yang  mengajar pada  kelas tersebut
5) E: Persentase peran serta sekolah dalam belajar
Berikut ini informasi hasil kuesioner dapat kita lihat pada  Tabel 1.
Tabel 1. Data sampel hasil quisioner siswa Responden A B C D E 01. ADIS SANTIKA 8,4 9,2 8 6,8 8,8 02. ALPIANI 9,6 7,2 7,6 8,4 8,8 03. ASNI 10 8 9,6 9,6 8,4 04. ENGKIP ABDUL PATAH 8,4 9,2 8 6,8 8,8 05. ERVAN FIRMANSYAH 9,2 6,8 6 6,8 8 06. LAILA FAJARWATI 10 9,6 10 9,6 8,8 07. LUCKY FAUZI 9,2 6,8 7,2 8,4 8,4 08. M. PARHAN 7,6 7,6 6,8 6,8 7,6 09. MAULINA FAUZIAH BAHARI 9,6 6,4 6,4 7,6 8,4 10. MUADIN 9,6 8,8 8,4 8,8 9,2 11. MUHAMAD AHLAN 9,2 8,4 9,2 9,2 8 12. MUHAMAD IBNU RAPI 9,2 7,6 8,4 7,6 10 13. MUHAMAD NURSIDIK 9,6 8,8 8 9,6 10 14. MUHAMAD YUSUP ABDILAH 9,6 8,4 7,6 9,2 9,6 15. RADIT TRI HERDIANSAH 9,2 7,2 6,8 8 8,4 16. SAHRUL ARMAN NUGRAHA 8,8 6,8 5,2 8,8 9,6 17. SAHRUL GUNAWAN 8,4 7,6 7,2 8,4 8,4 18. SEPTI 9,6 6,8 6,4 7,2 8,8 19. SEPTIANA 8,4 7,2 8,4 8,4 4 20. SIFA HARYANTO 9,6 8,4 7,2 8,8 9,2 21. SILVI SENIAWATI 10 9,2 8,8 9,2 9,2 22. SINDI NOVIANTI 8,8 5,6 8 6,4 4,8 23. SITI NURALISA 9,2 7,2 7,2 9,2 10 24. SITI NURHABIBAH 9,2 6,8 6,8 6,8 8 25. SITI SAKINAH 8,8 6 8 8,4 8,4 26. SUPARMAN 9,2 6,8 8 8 6,4 27. WULANDARI 6 5,2 7,6 8,4 8
Pada  Tabel  no  1  terdapat  27  sample  siswa  yang  ada  di  kelas  X  Multimedia  C. Nilai setiap parameter diukur dengan dicari rata-ratanya kemudian dianalisis dengan menggunakan  metode  k-means.  Dalam  Tabel  1  di  atas  nampak  pula  bahwa  faktor individu  dan  faktor  internal  kelas  memiliki  rata-rata  yang  kurang  bagus  sehingga butuh  untuk  ditingkatkan  kembali.  Kejadian  ini  sejalan  dengan  hasil  pengamatan

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 80-88
kami  selama  di  kelas.  Tentunya  ini  dapat  menjadi  bahan  evaluasi  bagi  manajemen sekolah  untuk  perbaikan  di  masa  mendatang  dan  selalu  memberikan  pelayanan prima.  Faktor lingkungan  sangat baik  karena  dari  teman dan  juga peran serta orang tua sangat mendukung terhadap kegiatan pendidikan siswa SMK Negeri 1 Surade.
c) Tahap  berikutnya  adalah  menentukan  jumlah  claster  dan  mengambil  data  secara acak  sesuai  dengan  jumlah  claster  yang  akan  digunakan  untuk  pusat  claster ( centroid ).
Tabel 2. Centeroid awal yang ditentukan Centeroid A  B  C  D  E Response no 6 Claster 1  10  9,6  10  9,6  8,8 Response no 17 Claster 2  8,4  7,6  7,2  8,4  8,4 Response no 22 Claster 3  6  5,2  7,6  8,4  8
Pada Tabel 2 kita dapat melihat centeroid awal, centeroid ini diambil secara acak dari 27 siswa dari siswa kelas X Multimedia C.
d) Menghitung  jarak  antara  data  dengan  pusat  claster  dan  menghitung pusat  claster dengan anggota claster yang baru.
Claster  didapatkan  dari  perhitungan  atau  jarak euclidean dan  diambil  hasil  jarak terdekatnya.
Tabel 3. Pembagian clasterisasi iterasi pertama DC1  DC2  DC3  Jarak  Class 3,82  2,43  5,01  2,43 2 3,62  1,39  4,20  1,39 2 1,70  3,15  5,43  1,70 1 3,82  2,43  5,01  2,43 2 5,74  2,33  4,23  2,33 2 0,00  4,00  6,57  0,00 1 4,23  1,13  3,62  1,13 2 5,41  2,00  3,42  2,00 2 5,25  2,04  4,08  2,04 2 2,04  2,26  5,31  2,04 1 1,88  2,47  4,87  1,88 1 3,56  2,30  4,61  2,30 2 2,50  2,74  5,61  2,50 1 2,86  2,08  5,14  2,08 2 4,40  1,06  3,90  1,06 2 5,80  2,53  4,35  2,53 2 4,00  0,00  3,44  0,00 2 5,17  2,08  4,36  2,08 2 5,95  4,58  5,14  4,58 2 3,20  1,70  5,00  1,70 2 1,39  2,99  5,96  1,39 1 6,91  4,66  4,73  4,66 2 3,98  2,00  4,36  2,00 2
DC1  DC2  DC3  Jarak  Class 5,22  2,04  4,00  2,04 2 4,47  1,83  2,97  1,83 2 4,56  2,47  3,96  2,47 2 6,57  3,44  0,00  0,00 3 Penjelasan Tabel 3:
a) DC1,  DC2,  DC3  merupakan  hasil  perhitungan  jarak  terdekat  atau  euclidian distance antara nilai pada Tabel 1 dengan centeroid Tabel 2.
b) Jarak  merupakan  jarak  paling  terdekat  antara  DC1,  DC2,  DC3  dan  ditentuka dari nilai terkecil.
c) Claster didapatkan dari jarak dan hasil jarak terdekat pada DC1, DC2, DC3.
Pada  Tabel  3  di  atas  dianalisis  masing-masing  pamater  untuk  proses  clasterisasi, dimana  untuk  parameter  yang  tergolong  kategori  tinggi  6,  sedang  20  dan  rendah  1. Disimppulkan  iterasi  pertama  ini  parameter  sedang  cukup  banyak,  meski  hal  ini belum menjadi patokan  utama dalam proses  clasterisasi  karena  nilai  centroid masih berubah serta merupakan centroid awal
e) Iterasi terakhir, Jika pusat claster tidak berubah maka proses claster sudah selesai tetapi  jika  pusat  claster  masih  berubah  maka  ulangi  langkah  menghitung  jarak pada langkah ke empat sampai pusat claster tidak berubah lagi.
Kegiatan  iterasi  dilakukan  dan  proses  clasteriasi  berhenti  di  iterasi  lima.    Ini terjadi  karena  nilai  centeroid  tidak  berubah  kembali  atau  sama  dengan  nilai centeroid sebelumnya. hasil iterasi ke lima dapat dilihat pada  Tabel 4 berikut.
Tabel 4. Pembagian Iterasi terakhir. DC1  DC2  DC3  Jarak  Class 2,76  2,61  5,01  2,61 2 1,70  1,48  4,20  1,48 2 1,64  3,47  5,43  1,64 1 2,76  2,61  5,01  2,61 2 3,94  1,51  4,23  1,51 2 2,10  4,49  6,57  2,10 1 2,36  1,05  3,62  1,05 2 3,91  1,67  3,42  1,67 2 3,35  1,39  4,08  1,39 2 0,46  2,83  5,31  0,46 1 1,51  2,88  4,87  1,51 1 1,91  2,54  4,61  1,91 1 1,08  3,54  5,61  1,08 1 0,92  2,80  5,14  0,92 1 2,50  0,82  3,90  0,82 2 3,75  2,91  4,35  2,91 2 2,20  1,17  3,44  1,17 2 3,25  1,51  4,36  1,51 2 5,56  4,14  5,14  4,14 2
DC1  DC2  DC3  Jarak  Class 1,27  2,31  5,00  1,27 1 0,94  3,53  5,96  0,94 1 5,98  3,72  4,73  3,72 2 1,96  2,68  4,36  1,96 1 3,50  1,02  4,00  1,02 2 2,82  1,69  2,97  1,69 2 3,50  1,77  3,96  1,77 2 5,11  3,59  0,00  0,00 3
Penjelasan Tabel 4:
a) DC1, DC2, DC3 merupakan hasil perhitungan jarak terdekat atau euclidian distance antara nilai pada Tabel 1 dengan centeroid Tabel 2.
b) Jarak  merupakan  jarak  paling  terdekat  antara  DC1,  DC2,  DC3  dan ditentuka dari nilai terkecil.
c) Claster  didapatkan  dari  jarak  dan  hasil  jarak  terdekat  pada  DC1,  DC2, DC3.
Tabel 5. hasil kmeans Claster  Jumlah siswa Claster 1 10 Claster 2 16 Claster 3 1
Pada Tabel 5 menghasilkan 3 claster, claster 1 beranggotakan 10 orang, claster 2 beranggotakan  16  orang  serta  claster  3  beranggotakan  1  orang.  Dari  hasil  ini  dapat kita dapat mengambil analisis meski faktor individu dan dan internal kelas memiliki nilai  yang  harus  ditingkatkan,  tetapi  pada  umumnya  siswa  masuk  pada  kategori sedang.  Pada claster 1 nilai tertinggi ada pada parameter lingkungan sekitar, dikuti oleh  faktor  sekolah  dan  profesional  guru  dengan  angka  9,60,  9,24  dan  9,08.  begitu pula  pada  claster  8,90,  7,85  dan  7,63  sedangkan  claster  3  memiliki  urutan  terbesar pada profesional guru, sekolah dan internal kelas dengan nilai 8,00, 8,40 dan 7,60.

## 4. Kesimpulan
Dari  hasil  clasterisasi  k-means  kami  mendapatkan  gambaran  pemetaan  tingkat kehadiran  dari  kehadiran  siswa  kelas  X  Multimedia  C  pada  SMK  Negeri  1  Surade ini.  Dengan  parameter  faktor  individu  dan  internal  kelas  menjadi  perhatian  khusus, tetapi nilai claster 2 adalah yang tertinggi ada 16 orang (59,3%) dari total 27 orang. Kemudian  claster  1  berjumlah  10  orang  (37%)  dan  claster  3  berjumlah  1  orang (3,7%). Maka disimpulkan bahwa pada umumnya masih terkategori sedang.

## Daftar Pustaka
[1] H.  Santoso  dan  A.  Wilda  Yulianto,  “Analisa  Dan  Perancangan  Sistem  Absensi  Siswa Berbasis Web Dan Sms Gateway,” Jurnal MATRIK , vol. 16, no. 2, hlm. 65–75, 2017, doi: https://doi.org/10.30812/matrik.v16i2.11.
[2] R.  Anzalena,  S.  Yusuf,  dan  Lukman,  “Faktor  Penyebab  Indisipliner  Siswa  dalam Mematuhi Tata Tertib di Sekolah Dasar,” Jurnal Pendidikan Guru Sekolah Dasar , vol. 12, no. 2, hlm. 123–132, 2019, doi: https://doi.org/10.33369/pgsd.12.2.123-132.
[3] N.  Rubiati  dan  S.  Widya  Harahap,  “Aplikasi  Absensi  Siswa  Menggunakan  Qr  Code Dengan  Bahasa Pemrograman Php Di Smkit  Zunurain  Aqila Zahra Di Pelintung,” Jurnal Informatika,  Manajemen  dan  Komputer ,  vol.  11,  no.  1,  hlm.  62–70,  2019,  doi: http://dx.doi.org/10.36723/juri.v11i1.141.
[4] D.  Permata  Sari,  F.  Sembiring,  D.  Putri  Sulisdianto,  dan  E.  Suratno,  “Implementasi Algoritma  Fuzzy  C-Means  Untuk  Memprediksi  Faktor  Siswa  Membolos,” Restikom ,  vol.
2, no. 1, hlm. 1–7, Apr 2020, doi: https://doi.org/10.52005/restikom.v2i1.61.
[5] A.  Rohman  dan  A.  Rufiyanto,  “Implementasi  Data  Mining  Dengan  Algoritma  Decision Tree  C4.5  Untuk  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Di  Universitas  Pandanaran,”  dalam SINTAK , 2019, hlm. 134–139.
[6] A. A.  Argasah dan D. Gustian, “Data Mining  Analysis To Determine Employee Salaries According  To  Needs  Based  On  The  K-Medoids  Clastering  Algorithm,” Jurnal  Teknik Informatika (JUTIF) , vol. 3, no. 1, hlm. 29–36, 2022, doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.1.154.
[7] T. Syahputra, J. Halim, dan E. Sintho Promo, “Penerapan Data Mining Dalam Menentukan Pilihan Jurusan Bidang Studi Sma Menggunakan Metode Clastering Dengan Teknik Single Linkage,” JURTEKSI (Jurnal  Teknologi dan Sistem Informasi) , vol. IV, no. 2, hlm. 205– 208, 2018, doi: 10.33330/jurteksi.v4i2.61.
[8] I.  Virgo,  S.  Defit,  dan  Y.  Yunus,  “Klasterisasi  Tingkat  Kehadiran  Dosen  Menggunakan Algoritma K-Means Clastering,” Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi , vol. 2, no. 1, hlm. 23–28, Mar 2020, doi: 10.37034/jsisfotek.v2i1.17.
[9] A.  Rohman  dan  S.  Mujiyono,  “Analisis  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means Clastering  Untuk  Menentukan  Keaktifan  Peserta  Pelatihan  Pembuatan  Dokumen  Ilmiah Secara Daring,” Jurnal Prodi Teknik Informatika UNW “Multimatrix,” vol. II, no. 2, hlm. 32–35, 2020.
[10] F. Pramataning Dewi, P. Siwi Aryni, dan Y. Umaidah, “Implementasi Algoritma K-Means Clastering Seleksi Siswa Berprestasi Berdasarkan Keaktifan dalam Proses Pembelajaran,” Jurnal  Informatika  Sunan  Kalijaga) ,  vol.  7,  no.  2,  hlm.  111–121,  2022,  doi: https://doi.org/10.14421/jiska.2022.7.2.111-121.
[11] A. E. Pramitasari dan Y. Nataliani, “Perbandingan Clastering Karyawan Berdasarkan Nilai Kinerja Dengan Algoritma K-Means Dan Fuzzy C-Means,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi , vol. 8, no. 3, hlm. 1119–1132, 2021, doi:
https://doi.org/10.35957/jatisi.v8i3.957.
[12] I.  Kamila,  U.  Khairunnisa,  dan  Mustakim,  “Perbandingan  Algoritma  K-Means  dan  K- Medoids  untuk  Pengelompokan,” Jurnal  Ilmiah  Rekayasa  dan  Manajemen  Sistem
Informasi , vol. 5, no. 1, hlm. 119–125, 2019, doi:
http://dx.doi.org/10.24014/rmsi.v5i1.7381.
[13] A. Supriyadi, A. Triayudi, dan I. D. Sholihati, “Perbandingan Algoritma K-Means Dengan K-Medoids  Pada  Pengelompokan  Armada  Kendaraan  Truk  Berdasarkan  Produktivitas,” JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) , vol. 06, no. 02, hlm. 229– 240, 2021, doi: https://doi.org/10.29100/jipi.v6i2.2008.
[14] N.  I.  Febianto  dan  N.  Palasara,  “Analisa  Clastering  K-Means  Pada  Data  Informasi Kemiskinan  Di  Jawa  Barat  Tahun  2018,” Jurnal  Sisfokom  (Sistem  Informasi  dan Komputer) , vol. 8, no. 2, hlm. 130–140, Agu 2019, doi: 10.32736/sisfokom.v8i2.653.