Penerapan Algoritma K-Medoid Dalam Perbandingan Daya Serap Akademik Siswa Sekolah Perkotaan dan Sekolah Pedesaan Selama Masa Pandemi
Rizal 1,* , Hafizh Al Kautsar Aidilof 2 , Mukhlis 3 , Khairat Nur 4
1,2,4 Fakultas Teknik, Teknik Informatika, Universitas Malikussaleh, Lhokseumawe, Indonesia
3 Fakultas Teknik, Teknik Sipil, Universitas Malikussaleh, Lhokseumawe, Indonesia
Email: 1 rizal@unimal.ac.id, 2 hafizh@unimal.ac.id, 3 mukhlis@unimal.ac.id,
4 khairat.170170030@mhs.unimal.ac.id
*) Email Penulis Utama
Abstrak − Covid-19 atau disebut virus corona ikut memengaruhi proses  pembelajaran dimana proses belajar mengajar yang umumnya dilaksanakan secara tatap muka dan berada di ruang kelas kini harus dilaksanakan secara pembelajaran jarak jauh. Daya  serap  siswa  dalam  bidang  pembelajaran  pada  masa  pademi  menjadi  objek  penelitian  yang  akan  diukur  dan diklasifikasikan pada penelitian ini. Kemampuan daya serap siswa dari sekolah yang berada di perkotaan dengan sekolah yang ada dipedesaan akan dikelompokkan menjadi 3 cluster yaitu paham, kurang paham dan tidak paham. Sistem ini di bangun dengan mengimplementasikan algoritma K-Medoid dengan inputan data dari nilai raport siswa dan kuisoner yang dibagikan kepada  siswa.  Penelitian  ini  mengambil  sampel  siswa  kota  dari  sekolah  MAN  Lhokseumawe  dan  siswa  desa  dari  sekolah MAN  5  Aceh  Utara  dengan  inputan  menggunakan  100  data  siswa.  Hasil  penelitian  mengungkapkan  bahwa  algoritma K- Mediod merupakan algoritma sederhana yang mampu digunakan untuk  mengelompokkan tingkat daya serap akademik siswa dengan  menghasilkan cluster pada MAN LhoksumaweI cluste r paham 30 siswa, cluste r  kurang paham 30 siswa dan cluste r tidak paham 40 siswa dan menghasilkan cluster pada MAN 5 Aceh Utara cluste r paham 15 siswa, cluste r  kurang paham 56 siswa dan cluste r  tidak paham 29 siswa. Dalam penelitian ini didapatkan bahwa kemampuan siswa dalam menyerap dalam pembelajaran jarak jauh ini lebih bagus didapat pada sekolah yang berada di perkotaan daripada di pedesaan.
Kata Kunci: Akademik , K-Medoid, cluster
Abstract− Covid-19 or corona virus also affects the learning process where the teaching and learning process which is generally carried out face-to-face and in classrooms now has to be carried out by distance learning. The absorption of students in the field of learning during the pandemic is the object of research that will be measured and classified in this study. The absorption ability of students from schools in urban areas with schools in rural areas will be grouped into  3  clusters,  namely  understanding,  not  understanding  and  not  understanding.  This  system  was  built  by implementing the K-Medoid algorithm with input data from student report cards and questionnaires distributed to students. This study took a sample of urban students from the MAN Lhokseumawe school and village students from the MAN 5 Aceh Utara school with input using 100 student data. The results revealed that the K-Mediod algorithm is a simple  algorithm  that  can  be  used  to  classify  students'  academic  absorption  levels  by  generating  clusters  at  MAN LhoksumaweI cluster understanding 30 students, cluster not understanding 30 students and cluster not understanding 40 students and producing clusters at MAN 5 Aceh. North of the cluster understood 15 students, the cluster did not understand 56 students and the cluster did not understand 29 students. In this study, it was found that the ability of students to absorb distance learning was better at schools located in urban areas than in rural areas
Keywords : : academic, k-medoid, cluster,

## 1. PENDAHULUAN
Setiap  siswa  dapat  menyimpan  informasi  yang  tidak  sama  satu  sama  lain,  itu  bergantung  pada penguasaan setiap siswa dalam menguasai pelajaran yang disampaikan serta merekam data informasi tersebut ke dalam  otak,  dengan  sering  belajar  dan  melatih  otak  diharapkan  otak  dapat  dengan  mudah  untuk  memahami pelajaran yang dipelajarinya dan menyimpan data-data yang telah dipelajarinya ke dalam otak, kemudian data- data informasi yang sudah disimpan tersebut akan dijadikan informasi saat diperlukan.
Masa  pandemi  Covid-19  dalam  perkembangan  masalah  kesehatan  yang  disebabkan  oleh  virus  corona dan penyebaran sangat luas[1]. Dengan semakin meluasnya penyebaran Covid, pemerintah Indonesia mengambil strategi  dan  mengajak  masyarakat  luas  untuk  melakukan  physical  distancing  atau  menjaga  jarak  dalam pengendalian untuk membatasi penyebaran virus Corona.
Virus corona ikut mempengaruhi dunia pembelajaran di mana proses belajar mengajar yang umumnya dilaksanakan  secara  tatap  muka  dan  berada  di  ruang  kelas  namun  akibat  pandemi  yang  disebabkan  oleh  virus
corona proses belarjar mengajar harus dilaksanakan  secara pembelajaran jarak jauh. Pembelajaran daring atau online ini sendiri bertujuan agar  tetap  memenuhi pedoman pembelajaran dengan memanfaatkan inovasi data, misalnya  menggunakan  PC  atau  PDA  yang  berhubungan  antar  siswa  dan  pengajar  sehingga  proses  belajar mengajar dapat berjalan baik meskipun  tengah berada pada masa pandemi [1]. “semakin baik dan lengkap fasilitas yang  diberikan,  semakin  banyak  pula  inspirasi  bagi  siswa  untuk  melakukan  latihan-latihan  pendidikan  dan pembelajaran”. Pada proses pembelajaran daring fasilitas yang sangat diperlukan seperti laptop, tablet, ponsel dan kesedian jaringan internet yang stabil oleh karena itu lingkungan sangat mempengaruhi dalam mengakses  internet seperti lingkungan di daerah perkotaan untuk akses internet sudah sangat cepat, berbeda dengan lingkungan yang berada di  pedesaan  untuk  akses  internet  masih  kurang stabil.[3]. Pemanfaatan  inovasi  canggih  memungkinkan siswa  dan  pendidik  untuk  berada  di  tempat  yang  lebih  baik  selama  sistem  pembelajaran.  Salah  satu  jenis pembelajaran  elektif  yang  diselesaikan  selama  krisis  Covid-19  adalah  pembelajaran  berbasis web [4]. Pembelajaran berbasis web pembelajaran yang dilakaukan dimana saja dan   akan menemukan yang mencakup akses ke jaringan web dengan ketersediaan, jaringan, kemampuan beradaptasi, dan kapasitas dalam berinteraksi pembelajaran online [5]. Pembelajaran online dalam  menjalankannya  sangat  membutuhkan  bantuan  dari  ponsel  seperti perangkat, tablet, dan PC agar dapat digunakan untuk mendapatkan data kapan pun dan di mana pun, berbagai media  juga  dapat  digunakan  untuk  membantu  pelaksanaan  pembelajaran  berbasis  web,  misalnya  kelas  virtual menggunakan Google Kelas, Edmodo, dan Schoology dan aplikasi insta seperti WhatsApp [6]. Pada penelitian ini penulis memilih metode K-Medoid, K-Medoid atau dikenal dengan partition around medoids (PAM) adalah strategi penjatahan pengelompokan untuk mengumpulkan banyak item dalam bermacam- macam objek untuk mengatasi kelompok[7]. Metode K-Medoid clustering dapat diterapkan pada data persentase pemahaman  akademik  siswa  Sekolah  Menengah  Atas,  sehingga  dapat  diketahui  pengelompokkan  tingkat pemahaman akademik siswa berdasarkan data nilai rapor siswa dan kuisioner
Clustering adalah kumpulan informasi persepsi, atau kumpulan kelas yang memiliki kesamaan item[8]. Daripada interaksi urutan, pengelompokan tidak memiliki variabel objektif  untuk  dilakukan. Pengelompokkan yang  baik harus mengklafisikasikan atau mengklasifikasikan  benda-benda yang memiliki kesamaan dalam satu kelompok dan memisahkan benda-benda yang tidak serupa  [9]  Pengelompokan secara rutin dilakukan sebagai fase awal selama ini penambangan yang cukup lama. Ada banyak perhitungan dalam sistem pengelompokan yang telah digunakan oleh para ahli sebelumnya, misalnya K-Means, Bekerja pada K-Means, K-mendoid (PAM), Fluffy C-Means,  DBSCAN,  CLARANS dan Fluffy  Subtractive .  Kapasitas  perhitungan  pengelompokan  untuk mengelompokkan informasi yang ditunjukkan oleh kualitas dan mengukur jarak antara  informasi  dalam  suatu kumpulan,  meskipun  setiap  perhitungan pengelompokan memiliki kelebihan dan kekurangannya sendiri[8].
Algoritma  K-Medoid  juga  dikenal  sebagai  algoritma  PAM  (Partitioning  Around  Medoid)  yang dikembangkan oleh Leonard Kaufman dan Peter J. Rousseew, yang merupakan algoritma yang mirip dengan K- Means karena merupakan algoritma Partisi yang memecah kumpulan data menjadi beberapa kelompok. Perbedaan antara algoritma K-Means dan algoritma K-Medoid terletak pada penentuan cluster, dimana algoritma K-Means menggunakan nilai rata-rata (means) setiap cluster sebagai pusat cluster dan algoritma K-Medoid menggunakan objek data sebagai perwakilan (medoid) sebagai pusatnya.[9].
Penelitian  ini  akan  mencoba  mengelompokkan  daya  serap  dari  siswa  dalam  pembelajaran  pada  masa pandemi ini kedalam 3 (tiga) kelompok yaitu paham, kurang paham, dan tidak paham. Setelah berhasil dilakukan pengelompokan  siswa,  maka  akan  dilihat  apakah  masalah  letak  sekolah  dalam  hal  ini  dilakukan  perbandingan sekolah  yang  terletak  di  pedesaan  dengan  yang  terletak  di  perkotaan  juga  mempengaruhi  dalam  proses pembelajaran  di  masa  pandemi  ini.  Perbedaan  fasilitas  yang  ada  antara  sekolah  yang  ada  di  pedesaan  dan perkotaan juga mempengaruhi dalam pencapaian daya serap siswa.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metode penelitian
Metode penelitian adalah strategi atau langkah-langkah dalam mendapatkan informasi atau ilmu yang logis. Strategi pemeriksaan adalah metode metodis untuk mendapatkan informasi yang diurutkan. Sedangkan strategi pemeriksaan adalah  metode untuk  menyelesaikan teknik eksplorasi. Teknik penelitian biasanya  mengacu pada jenis pemeriksaan.. Adapun langkah-langkah yang penulis lakukan dalam proses pembuatan tugas akhir ini adalah menggunkan metode waterfall. , Metode warterfall adalah gaya perkembangan dari perangkat lunak yang paling sering  digunakan  .model  waterfall  ini  bersifat  linear  dari  tahap  awal  pengembangan  system  yaitu  tahap perencanaan sampai tahap akhir pemeliharaan. Tahab berikutnya tidak akan dilakukan sebelum tahab sebelumnya selesai.[11] Adapun tahapan pada penelitian ini sebagai berikut:
1. Studi Literatur
Sebelum  memimpin  eksplorasi,  penting  untuk  mengarahkan  konsentrasi  tulisan  yang  berharga  untuk menemukan  hipotesis  mendasar  dari  penelitian  masa  lalu  yang  memiliki  judul  dan  bahasa  sebagai
pemeriksaan yang dilakukan ilmuwan. Dasar-dasar hipotesis dapat diperoleh melalui penulisan audit dari berbagai sumber seperti makalah, buku harian, buku, dan web.
2. Analisa Kebutuhan
Penyelidikan  prasyarat  berguna  untuk  mendapatkan  penentuan  kebutuhan  umum  dari  kerangka  yang akan dibangun. Pada penelitian ini analisi kebutuhan dilakukan dengan mengambil data  dari nilai raport siswa  semester  ganjil  2021  dan  hasil  kuisioner  pada  siswa.  Setelah  mendapat  spesifikasi  kebutuhan umum, maka akan digunakan dalam tahap perancangan sistem.
3. Perancangan Sistem
Konfigurasi framework diselesaikan dalam beberapa tahap, khususnya engineering plan, data set plan, dan  interface  plan.  Rencana  komposisi  menghasilkan  grafik pengaturan, rencana  kumpulan data  Pada perancangan  sistem ini menggunakan perancangan Unified Modeling Language (UML). UML adalah suatu  Bahasa  yang  menjadi  standar  dalam  industry  untuk  visualisai,  merancang  dan  menggambarkan sistem piranti perangkat lunak[12]
4. Implementasi Sistem
Pada  tahap  eksekusi  framework,  rencana  yang  telah  dibuat  pada  tahap  sebelumnya  dikerjakan  dalam bahasa pemrograman. Dalam ulasan ini bahasa pemrograman yang digunakan adalah PHP dan basis data MySQL
5. Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  adalah  metode  yang  mengkonfirmasi  bahwa  sistem  sistem  yang  di  bangun  telah memenuhu  kebutuhan  pengguna.  Metode  yang  dipakai  pada  penelitian  ini  meode Blackbox  Testing. Metode  Blackbox  Testing  merupakan  salah  satu  metode  mudah  di  gunakan  disebabkan  hanya memerlukan batas bawah dan batas atas dari data yang di harapkan .[13]
6. Kesimpulan
Tahap ini merupakan tahap yang akan didapatkan setelah semua proses dilakukan.  Kesimpulan dibuat dengan tujuan untuk menjawab masalah yang telah dirumuskan dalam rumusan masalah.

## 2.2 Skema Sistem
Skema  aplikasi  pengelompokan  akademik  siswa  selama  pembelajaran  jarak  jauh  menggunakan algoritma K-Medoid. gambar 1 berikut.
Gambar 1. Skema Sistem
Skema  aplikasi  diatas  adalah  skema  yang  menggambarkan  mengenai  prosesperancangan  sistem  dari tahap Start hingga End. a. Start Merupakan Proses inisialisasi awal memulai sistem.
b. Input data siswa
Merupakan proses memasukkan data siswakedalam sistem.
c. Menghitung algoritma K-Medoid.
Merupakan  proses  perhitungan  dalam  mengelompokkan  data  siswa  sesuai dengan  klasterisasinya terhadap menggunakan algoritma K-Medoid.
d. Output hasil pengelompokan
Yaitu menampilkan hasil dari data siswa yang dikelompokkan sesuai dengan cluster masing-masing.
e. selesai Merupakan Perhentian dari system.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penerapan algoritma K-Medoid pada penelitian ini membandingkan tingkat daya serap akademik siswa sekolah diperkotaan pada MAN Lhokseumawe dan di pedesaaan pada MAN 5 Aceh Utara untuk dapat di klusterkan sesuai dengan tingkatannya.

## 3.1 Perhitungan Algoritma k-Medoid
K-Medoid adalah teknik partisi klasik clustering yang mengelompokkan indeks informasi dari objek n ke dalam k kumpulan yang dapat diketahui kesimpulannya.
Langkah – langkah algoritma K-Medoid sebagai berikut :
a. Perkenalkan K tempat kelompok  ( banyaknya data )
Tabel 1. Data siswa MAN Lhokseumawe
X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 X 9 X 10 X 11 X 12 X 13 X 14 X 15 X 16 X 17 X 18 X 19 X 20 X 21 X 22 X 23 X 24 84 88 89 87 85 90 88 85 85 87 90 87 88 85 87 88 86 80 90 50 75 70 90 90 87 88 76 88 85 89 89 87 85 86 92 88 88 85 85 89 86 50 95 10 0 50 80 50 80 84 90 76 87 86 89 88 85 85 81 92 87 90 86 86 89 86 75 70 75 85 50 60 90 87 86 83 85 84 84 87 85 84 81 91 88 86 84 86 88 82 50 70 50 60 70 60 90 84 88 76 87 85 88 87 85 86 81 91 87 87 85 88 88 86 70 50 60 50 70 60 80 84 87 76 85 84 84 87 87 83 81 91 85 86 85 85 88 86 50 50 50 50 50 60 90 88 92 89 88 88 89 90 90 87 90 91 90 90 88 89 89 89 40 75 85 80 70 80 90 87 90 89 88 85 86 89 87 88 86 91 89 87 89 87 89 87 50 70 70 30 70 80 90 87 90 89 88 85 88 89 87 85 85 91 88 88 88 86 88 88 50 70 50 40 70 70 90 89 91 91 90 86 89 90 91 87 87 91 88 88 88 87 91 87 40 50 50 30 70 60 80 88 92 91 85 86 89 89 89 86 87 91 87 89 88 88 89 87 10 50 50 35 80 70 70 88 91 91 85 87 87 89 90 87 88 91 88 89 89 86 88 88 25 40 55 45 80 90 90 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 87 90 90 85 84 87 87 81 85 83 91 86 86 88 86 88 87 40 30 50 30 70 80 90 87 91 92 85 89 89 90 91 86 90 91 87 89 90 88 88 88 10 40 40 80 70 80 10 0 87 91 89 85 85 87 90 86 87 83 91 88 87 88 86 88 87 40 65 50 35 70 80 10 0 87 89 87 85 86 88 89 86 87 85 91 86 89 88 86 88 87 60 67 80 30 70 60 10 0 89 90 88 89 89 87 90 91 86 86 91 89 88 88 87 90 88 30 50 80 95 80 70 90 88 91 89 85 89 90 90 90 86 85 91 87 88 88 87 88 87 30 30 70 50 80 90 90 89 90 85 85 84 85 88 86 85 85 85 91 86 86 90 86 88 30 50 80 30 90 70 90 90 90 85 85 87 86 88 87 89 87 88 91 89 86 89 86 88 75 50 50 50 80 60 80 90 90 91 92 88 90 89 88 91 88 92 91 87 91 89 86 91 75 50 50 50 80 80 10 0
b. Secara sembarangan memilh kadidat di setiap kelompok sebagai pesaing untuk medoid baru
Tabel 2. Kandidat Medoid Iterasi Pertama
X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 X 9 X 10 X 11 X 12 X 13 X 14 X 15 X 16 X 17 X 18 X 19 X 20 X 21 X 22 X 23 X 24 C 1 89 91 87 86 86 87 88 89 85 86 80 91 85 88 88 86 87 85 90 95 98 70 70 90 C 2 84 83 85 82 86 83 83 84 83 86 84 83 84 83 84 85 83 10 60 80 70 70 90 90 C 3 84 84 86 82 86 83 83 84 83 84 84 83 83 83 85 83 83 10 20 30 40 70 90 90
c. Tentukan setiap informasi (objek) ke kelompok terdekat dengan menggunakan kondisi pengukuran Jarak Euclidian dengan kondisi sebagai berikut:
𝑑(𝑥, 𝑦)   = √∑(𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ); 𝑖 = 1,2,3, . . .
𝑛 𝑖=1 𝑛
Untuk contoh pencarian jarak menggunakan rumus euclidian distance seperti berikut:
X1C1 = √(89-84)² + (91-88)² + (87-89)² + (86-87)² + (86-85)² + (87-90)² + (88-88)² + (89-85)² + (85-85)² + (86- 87)² + (80-90)² + (91-87)² + (85-88)² + (88-85)² + (88-87)² + (86-88)² + (87-86)² + (85-80)² + (90-90)² + (95-50)² + (98-75)² + (70-70)² + (70-90)² + (90-90)²= 56.43580423809
X1C2 = √(84-84)² + (83-88)² + (85-89)² + (82-87)² + (86-85)² + (83-90)² + (83-88)² + (84-85)² + (83-85)² + (86-
87)² + (84-90)² + (83-87)² + (84-88)² + (83-85)² + (84-87)² + (85-88)² + (83-86)² + (10-80)² + (60-90)² + (80-50)²
+ (70-75)² + (70-70)² + (90-90)² + (90-90)²= 83.492514634547
X1C3 = √(84-84)² + (84-88)² + (86-89)² + (82-87)² + (86-85)² + (83-90)² + (83-88)² + (84-85)² + (83-85)² + (84- 87)² + (84-90)² + (83-87)² + (83-88)² + (83-85)² + (85-87)² + (83-88)² + (83-86)² + (10-80)² + (20-90)² + (30-50)² + (40-75)² + (70-70)² + (90-90)² + (90-90)² = 108.08792717043

## Dan dicari seterusnya sampai X24C
d. Untuk  selanjutnya  dapat  dilakukan  pencarian  jarak  kluster  C1,  C2,  C3  untuk  setiap  objek  data  latih. Setelah  memiliki  data  jarak  antara  objek  dengan  kandidat,  diambil  data  terendah  dari cluster untuk mendapatkan hasil cluster setiap data dari objek. Hasil nya seperti pada tabel berikut:
Tabel 3 .  Jarak dan Kluster Iterasi Pertama
Nama Jarak C1 C2 C3 Min Kluster Muhammad Haikal 56,4358 83,4925 108,0880 56,4358 1 Novian Ramadana 67,2086 76,1380 120,1620 67,2086 1 Rangga Dipadinangga 44,3283 79,2149 111,7810 44,3283 1 Andi Aulia 54,5711 43,4971 95,9792 43,4971 2 Riyan Firdaus 42,6615 66,2571 100,9650 42,6615 1 Muhammad Rafiki A 58,1893 81,0555 107,5170 58,1893 1 Luiza Amelia 55,4527 76,2430 101,5630 55,4527 1 Kamisna Dewi 357,6370 361,6460 413,2800 357,6370 1 Aisyah Humairah 71,6938 45,5412 88,2496 45,5412 2 Qania Umairah H 54,0740 86,6949 105,3940 54,0740 1 …….. ….. ….. .... …. .. Nada Akmalia 67,4611 32,6343 80,3555 32,6343 2 Zulfa Zumara 82,4803 69,4190 86,1336 69,4190 2 Maulidia 51,1664 54,7357 91,7061 51,1664 1 Intan Hajati Najua 70,6116 42,3792 100,9750 42,3792 2 Lukmanul Hakim 58,0259 54,1941 90,6918 54,1941 2 M. Firmansyah 60,5392 45,1996 105,0480 45,1996 2 Luthfiah Iklima P 107,2240 46,7868 40,0625 40,0625 3
Najwa Mayana 76,2889 60,5805 74,0675 60,5805 2 Nazla Safa Azara 107,8520 47,4342 40,6448 40,6448 3 Ghina Kamila 107,6010 45,8912 70,1142 45,8912 2 Alya Nadila 116,3230 63,1269 29,9500 29,9500 3 Ajeng Al – Fajri 82,2618 33,9559 70,3918 33,9559 2 Annisa Yusriani 117,8690 70,4344 36,8917 36,8917 3 Asyura Nabila 83,0120 50,8822 59,9416 50,8822 2
Setelah mendapatkan kluster setiap objek pada iterasi pertama, hitung total nilai kedekatan dari kolom Min,  untuk  mendapatkan  nilai  kedekatan  pada  iterasi  pertama,  sehingga  diperoleh  hasil  nilai  kedekatan  iterasi pertama adalah 5333 .
e. Selanjutnya  lakukan  perhitungan  seperti  diatas  dengan  menggunakan  kandidat  medoid  lain,  pada perhitungan iterasi kedua. Selanjutnya lakukan perhitungan seperti diatas dengan menggunakan kandidat medoid lain, pada perhitungan iterasi kedua

## Tabel 4. Kandidat Medoid Iterasi Kedua
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X 11 X 12 X 13 X 14 X 15 X16 X 17 X 18 X 19 X 20 X 21 X22 X 23 X24
C1 87 88 86 84 86 85 86 86 87 88 86 85 87 85 86 85 86 70 80 65 80 80 90 90
C2 88 90 87 88 88 86 88 89 85 86 80 91 85 88 89 86 86 50 50 50 30 70 80 80
C3 84 84 86 82 86 83 83 84 83 84 84 83 83 83 85 83 83 10 20 30 40 70 90 90
Lakukan perhitungan jarak antara data kandidat medoid dengan data objek seperti pada iterasi pertama sehingga mendapatkan hasil jarak dan kluster iterasi kedua seperti berikut:
Tabel 5. Jarak dan Kluster Iterasi Kedua Nama Jarak C1 C2 C3 Min Kluster Muhammad Haikal 25,3772 70,2424 108,0880 25,3772 1 Novian Ramadana 68,2935 79,1833 120,1620 68,2935 1 Rangga Dipadinangga 48,0833 77,2917 111,7810 48,0833 1 Andi Aulia 41,5331 68,9710 95,97920 41,5331 1 Muhammad Raffi 79,1960 46,0652 34,4529 34,4529 3 Muhammad Fathan 60,5475 72,3187 72,9863 60,5475 1 Radhi Mukhaiyar 64,3506 41,1947 50,0799 41,1947 2 Said Iqramul Farabi 85,1117 78,4984 58,7622 58,7622 3 Teuku Faizul Amar 92,0978 52,6878 32,1714 32,1714 3 Dwinky Febriandri 79,9937 35,2562 40,6448 35,2562 2 Alfi Syahri 95,0684 46,2601 23,8537 23,8537 3 Ahmad Farhan Alfaridzi 87,7097 92,7092 86,6141 86,6141 3 M. Rizki Rayhan 85,7205 48,0208 33,7194 33,7194 3 M. Hafiz Al Fahri 82,6680 62,4340 48,1144 48,1144 3 Syarul Mubaraq 100,7270 46,3897 31,3209 31,3209 3 Sofia Nurjanah 72,3878 70,8237 87,5728 70,8237 2 Aathifah Sabiya 67,7126 33,3617 42,0000 33,3617 2 Elza Rezi Agustin 80,6536 73,0821 49,1732 49,1732 3 Rika Handayani 81,2034 72,2219 50,6261 50,6261 3 …… ….. ….. ….. ….. ..
Najwa Mayana 46,3357 56,1694 74,0675 46,3357 1 Ika Cinta Praditaa 62,7455 67,5204 71,5961 62,7455 1 Najwa Farhana 101,6460 66,6783 25,5930 25,5930 3 Nazla Safa Azara 73,4643 37,6165 40,6448 37,6165 2 Ghina Kamila 73,7631 61,3759 70,1142 61,3759 2 Alya Nadila 80,8084 43,4051 29,9500 29,9500 3 Ajeng Al – Fajri 58,7197 43,9090 70,3918 43,9090 2 Annisa Yusriani 80,9321 46,4543 36,8917 36,8917 3 Asyura Nabila 48,7237 29,0172 59,9416 29,0172 2
Selanjutnya hitung total nilai kedekatan dari kolom Min, untuk mendapatkan nilai kedekatan pada iterasi kedua,  sehingga  diperoleh  hasil  nilai  kedekatan  iterasi  pertama  adalah 4580. Setelah  memiliki  2  perbandingan iterasi, langkah selanjutnya adalah melihat selisih dari kedua iterasi dengan rumus:
Hasil selisih nilai kedekatan = Nilai kedekatan ke-2 – Nilai Kedekatan 1 Hasil selisih nilai kedekatan = 4580 - 5333 Hasil selisih nilai kedekatan = -753 Jika hasil selisih nilai kedekatan > 0, maka iterasi akan di hentikan. Dan jika selisih nilai kedekatan < 0 maka  akan  di  cari  iterasi  selanjutnya  dengan  kandidat  medoid  baru  seperti  tabel2  dan  mengulan  kembali perhitungan pencarian iterasi baru seperti pada tabel3.  sampai memiliki hasil nilai kedekatan yang > 0. Berikut  data kandidat medoit ke tiga untuk menghitung iterasi ketiga
Tabel 6. Kandidat Medoid Iterasi Ketiga
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X 11 X 12 X 13 X 14 X 15 X16 X 17 X 18 X 19 X 20 X 21 X22 X 23 X24
C1 89 91 87 86 86 87 88 89 85 86 80 91 85 88 88 86 87 85 90 95 98 70 70 90 C2 90 88 90 87 88 86 90 87 89 88 89 91 90 89 88 86 91 50 25 25 20 70 60 90 C3 84 84 86 82 86 83 83 84 83 84 84 83 83 83 85 83 83 10 20 30 40 70 90 90
Lakukan perhitungan jarak antara data kandidat medoid dengan data objek seperti pada iterasi pertama dan kedua sehingga mendapatkan hasil jarak dan kluster iterasi kedua seperti berikut:
Tabel 7. Jarak dan Kluster Iterasi Ketiga Nama Jarak C1 C2 C3 Min Kluster Muhammad Haikal 25,3772 70,2424 108,0880 25,3772 1 Novian Ramadana 68,2935 79,1833 120,1620 68,2935 1 Rangga Dipadinangga 48,0833 77,2917 111,7810 48,0833 1 Andi Aulia 47,5920 45,6180 77,2917 45,6180 2 Riyan Firdaus 56,0981 40,6571 82,6438 40,6571 2 M. Rafiki Akmal 66,6633 41,1825 67,5056 41,1825 2 Al Hadi Fajar M 41,5331 68,9710 95,9792 41,5331 1 Luiza Amelia 57,8446 32,7414 79,1644 32,7414 2 Kamisna Dewi 54,2586 29,6648 72,3948 29,6648 2 Aisyah Humairah 76,3806 65,5591 75,1997 65,5591 2 Qania Umairah Harahap 32,0156 60,8687 100,9650 32,0156 1 …… ….. …. …. …. 3 Dea Amanda 72,3878 70,8237 87,5728 70,8237 2 Zahara Firdausyah 67,7126 33,3617 42,0000 33,3617 2 Rihhadatul'Aisy 55,1543 30,9516 72,7530 30,9516 2 Ardiana Rahmadania 25,8070 53,7215 79,8686 25,8070 1 Sofia Nurjanah 18,2483 61,3759 91,1482 18,2483 1 Aathifah Sabiya 81,2034 72,2219 50,6261 50,6261 3
Elza Rezi Agustin 73,8512 35,9722 40,0625 35,9722 2 Rika Handayani 46,3357 56,1694 74,0675 46,3357 1 Luthfiah Iklima P 62,7455 67,5204 71,5961 62,7455 1 Nazla Safa Azara 73,4643 37,6165 40,6448 37,6165 2 Ghina Kamila 73,7631 61,3759 70,1142 61,3759 2 Alya Nadila 80,8084 43,4051 29,9500 29,9500 3 Ajeng Al – Fajri 58,7197 43,9090 70,3918 43,9090 2 Annisa Yusriani 80,9321 46,4543 36,8917 36,8917 3 Asyura Nabila 48,7237 29,0172 59,9416 29,0172 2
Selanjutnya hitung total nilai kedekatan dari kolom Min, untuk mendapatkan nilai kedekatan pada iterasi ketiga,  sehingga  diperoleh  hasil  nilai  kedekatan  iterasi  ketiga  adalah 5578.4 Setelah  memiliki  2  perbandingan iterasi, langkah selanjutnya adalah melihat selisih dari kedua iterasi dengan rumus:
Hasil selisih nilai kedekatan = Nilai kedekatan ke-3 – Nilai Kedekatan 2 Hasil selisih nilai kedekatan = 5578.4 – 4580.2 Hasil selisih nilai kedekatan = 998.2 Hasil selisih nilai kedekatan > 0, maka iterasi akan di hentikan Maka  dengan  selesainya  iterasi  dapat  di  ambil  kesimpulan  pada  kluster  yang  telah  dibangun  oleh perhitungan sebelumnya, sehingga didapat kesimpulan kluster sebagai berikut:
Tabel 8. Hasil kluster MAN Lhokseumawe Kluster Jumlah Paham 30 Kurang Paham 30 Tidak Paham 40
Setelah mendapatkan hasil cluster pada sekolah MAN Lhokseumawe, maka selanjutnya kita mencari hasil cluster untuk sekola MAN 5 Aceh Utara dengan langkah yang sama seperti langkah di atas, menggunakan data siswa MAN 5 Aceh Utara dan menggunakan data kandidat medoid yang sama. Adapun data siswa MAN 5 Aceh Utara sebagai berikut:
Tabel 9 . Data Siswa MAN 5 Aceh Utara
X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 X 9 X 10 X 11 X 12 X 13 X 14 X 15 X 16 X 17 X 18 X 19 X 20 X 21 X 22 X 23 X 24
6 0 8 9 8 6 8 8 7 8 7 7 7 8 7 7 7 9 7 7 8 6 8 9 8 2 7 7 8 0 7 5 7 7 2 0 7 0 5 0 3 0 8 0
7 0 9 0 6 0 9 0 9 0 9 0 8 7 8 5 9 7 8 4 8 8 8 6 9 5 9 3 9 2 8 4 9 0 8 3 8 4 3 0 7 0 7 0 6 0 7 0 6 0 9 0 9 2 9 2 9 2 9 2 9 3 9 4 9 7 9 2 9 0 8 7 9 6 9 3 9 7 8 5 9 3 9 3 8 5 3 0 5 0 9 5 7 0 8 0 8 0 9 0 9 0 9 0 8 6 9 0 7 9 7 7 8 5 7 6 7 9 8 3 8 7 9 4 9 0 8 3 8 5 7 5 8 3 8 0 5 0 5 0 5 0 7 0 8 0 9 0 9 0 7 8 8 6 7 8 7 9 7 7 8 5 7 6 7 7 8 3 8 6 8 8 9 0 7 8 7 6 7 5 7 8 6 5 3 0 7 0 9 0 7 0 7 0 9 0
0 0 0 0 0 0 0 0 7 7
5 0 0 0 0 0 0 5 5 0 1 0 2 0 3 5 2 5 7 0 7 0 9 0 8 5 8 8 8 6
8 5 7 9
8 6 8 8 7 7 7 7 7 9 8 6 9 0 9 0 8 0 8 0 8 0 8 0 2 0 7 0 2 0 2 0 7 0 8 0 1 0 0
9
0 9 0 8 7 9 0 8 0
8 6 8 8 7 8 7 7 8 0 8 7 9 1 9 0 8 3 8 1 8 1 8 3 2 0 7 0 7 0 2 0 8 0
9 0 9 0 9 0 9 0 8 6 9 0 7 8 7 7 8 0 7 6 7 7 7 8 8 6 8 9 8 8 7 7 8 0 7 7 7 7 4 5 6 0 4 5 6 0 7 0 8 0 8 0 8 8 8 8 8 6 8 8 7 9 7 7 8 0 7 8 7 9 7 8 8 7 9 1 9 2 7 8 8 7 7 5 7 8 6 0 4 0 4 0 5 0 7 0
7 0 9 0 8 5 8 5 8 6 8 5 7 9 7 6 8 5 8 0 7 7 7 8 8 6 8 9 9 2 8 1 8 1 7 7 8 1 2 0 7 0 2 0 2 0 8 0 8 0 9 0
…  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  … …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …
9 0 9 0 9 0 9 0 8 6 8 7 9 7 8 0 8 7 8 5 9 4 9 3 9 2 8 5 8 8 9 1 8 5 7 0 3 0 8 8 9 0 7 0 6 0 9 0 9 3 9 3 9 2 9 3 8 7 9 4 9 7 8 4 8 6 8 6 9 6 9 3 9 2 8 5 8 7 9 2 8 5 8 0 3 0 4 5 6 0 7 0 7 0 9 0 8 8 8 8 0 8 8 0 0 0 0 0 7 7 0 0 0 0 0 5 5 0 2 0 3 0 3 5 5 0 7 0 7 0 9 0 8 8 8 7 8 7 8 8 7 9 8 6 8 5 8 4 7 8 8 0 8 7 9 1 9 2 8 3 8 7 8 0 8 3 2 0 2 0 7 0 2 0 8 0 7 0 9 0 7 9 8 9 8 9 8 9 8 0 8 6 8 5 7 5 8 2 8 5 8 8 8 9 9 0 7 8 8 6 8 0 7 8 6 5 6 0 4 5 6 0 7 0 8 0 9 0 9 1 9 1 9 0 9 3 8 9 8 9 9 3 8 5 9 0 8 8 9 5 9 5 9 3 9 3 8 2 8 6 9 3 4 0 3 0 3 0 4 0 7 0 7 0 8 0 9 2 9 0 8 8 9 1 9 3 9 5 9 7 8 8 9 0 9 1 9 4 9 4 9 2 8 9 8 5 8 8 8 9 3 0 2 5 2 5 2 0 7 0 8 0 1 0 0 9 3 9 3 9 0 8 9 8 9 9 4 9 3 8 4 9 0 9 5 9 3 9 4 9 5 9 4 8 5 9 0 9 4 5 0 3 0 4 0 3 0 7 0 6 0 1 0 0 8 6 8 8 8 4 7 9 7 9 8 5 8 3 7 9 8 6 8 7 8 9 8 9 8 9 8 0 7 9 7 6 8 0 4 0 3 0 3 0 1 0 7 0 8 0 9 0 8 7 8 7 9 0 7 9 7 9 7 7 9 3 7 8 8 0 8 0 8 8 8 8 8 8 8 5 7 9 7 7 8 5 4 0 3 5 4 0 4 0 7 0 7 0 1 0 0 9 1 9 1 9 0 9 3 9 3 9 6 9 7 9 3 9 0 9 4 9 7 9 3 9 4 8 6 8 5 9 1 8 6 2 5 2 5 2 5 2 0 7 0 6 0 9 0 9 0 8 6 8 0 8 6 8 7 8 5 9 5 7 6 7 9 8 7 8 9 9 0 8 8 8 1 8 0 7 7 8 1 4 0 3 0 3 0 1 0 7 0
7 0 9 0 8 6 8 8 8 0 7 8 7 9 8 5 8 3 7 6 7 9 8 0 8 7 7 9 8 5 7 7 7 6 7 6 7 7 2 5 7 5 8 0 8 5 8 0 9 0 9 0
Dengan menggunakan data siswa MAN Aceh Utara dan menggunakan data medoid yang sama maka dicari hasil kluster siswa MAN Aceh Utara dan didapatkan hasil kluster sebagai berikut
Tabel 10. Hasil Kluster MAN Aceh Utara
Kluster Jumlah Paham 15 Kurang Paham 56 Tidak Paham 29
Setelah  mendapatkan  hasil  kluster  kedua  sekolah  yang  akan  dilakukan  perbandingannya,  kita  sudah  dapat melakukan  perbandingan  terhadap  ketiga cluster yang  sudah  di  tentukan.  Sehingga  diperoleh  hasil  akhir perbandingan seperti berikut:
Gambar 2. Grafik Perbandingan Kluster
Dengan melihat pada gambar 2 dapat kita simpulkan bahwa pemahaman akademik siswa selama pembelajaran jarak jauh lebih tinggi sekolah MAN Lhokseumawe dengan hasil grafik tingkat akademik kluster Paham 30 siswa, kluster kurang paham 30 siswa dan kluster tidak paham 40 siswa. Sedangakan pada sekolah MAN Aceh Utara hasil grafik tingkat pemahamam akademik sisiwa ialah, kluster  paham 15 siswa, kluster  kurang pahma 56 siswa dan kluster  tidak paham 26 siswa.

## 3.2 Implementasi
a. Form dashboard
Form dashboard merupakan landing page yang memiliki beberapa menu untuk diakses oleh user secara umum, ada beberapa menu yang dapat di akses diantaranya beranda, data siswa dan menu login .
Gambar 3 . Form Dashboard
b. Form login
Form  login digunakan  untuk  masuk  ke  program,  cara  kerja  struktur login adalah  dengan  mengisi username dan secret key yang sesuai dan kemudian menekan tombol login disini.
0 10 20 30 40 50 60 MAN Lhokseumawe MAN Aceh Utara

## Hasil Perbandingan Tingkat Pemahaman Siswa
Paham Kurang Paham Tidak Paham
Gambar 4 . Form Login
c. Form Halaman Utama
Tampilan form halaman utama ini adalah tampilan home untuk admin, berberapa menu  yang dapat di akses oleh admin, di antaranya ada menu data siswa, menu, cluster dan logout .
Gambar 5 . Form Menu Utama
d. Form Data Siswa
Form Data Siswa merupakan menu untuk mengolah data siswa yang akan digunakan sebagai data uji dalam pengolahan cluster. Pada menu data siswa memiliki aksi berupa tambah data siswa, edit data siswa, dan hapus data siswa.
Gambar 6 . From Data Siswa
e. Form Input Data Siswa
Form input  siswa  merupakan  menu  untuk  menambahkan  data  latih  berupa  data  siswa  dengan  data parameter-parameter nilai yang sudah di tentukan oleh penulis.
Gambar 7 Form Input Data Siswa
f. Form Cek Hasil Cluster
Pada form hasil cluster merupakan tampilan pengolahan data metode K- Medoid untuk memberikan hasil berupa tiga ketegori keterangan pada siswa, yaitu paham, kurang paham, dan tidak paham.
Gambar 8. Form Cek Hasil Cluster

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil dari  implementasi dan pengujian,  dapat  disimpulkan bahwa:
1. Algoritma K-Medoid dapat melakukan clustering terhadap tingkat daya serap akademik siswa dengan menghasilkan cluster pada sekolah kota MAN Lhokseumawe dengan cluster paham 30 siswa, cluster kurang paham 30 siswa dan cluster tidak paham 40 siswa  dan hasil cluster pada sekolah desa pada MAN 5 Aceh Utara menghasilkan cluster paham 15 siswa, cluster kurang paham 56 siswa dan cluster tidak paham 29 siswa dan hasil.
2. Hasil  perbandingan  tingkat  daya  serap  akademik  siswa  sekolah  kota  pada  MAN  Lhokseumawe dengan sekolah desa pada MAN 5 Aceh Utara, memperlihatkan bahwa pemahaman sekolah kota pada MAN  Lhokseumawe  lebih  tinggi  dibandingkan  pemahaman  sekolah  desa  pada  MAN  5 Aceh  Utara selama masa pademi.

## REFERENCES
[1] Suntoro, R., Widoro, H., & Yogyakarta, A. D. (2020). Internalisasi Nilai Merdeka Belajar Dalam Pembelajaran Pai Di Masa  Pandemi  Covid-19 Pendahuluan Pandemi Covid-19 Yang Merebak Hampir  Ke  Seluruh Penjuru Dunia, Tak  Terkecuali  Indonesia (Susilo,  2020 :  45),  Menimbulkan  Perubahan  Yang Signifikan  Di  Berba. Mudarrisuna , 10 (2), 143–165.
[2] Pakpahan, R., & Fitriani, Y. (2020). P-ISSN : 2598-8700 ( Printed ) Analisa Pemanfaatan Teknologi Informasi Dalam Pembelajaran Jarak Jauh Di Tengah  Pandemi  Virus  Corona  Covid-19
[3] Damanik, B. E. (2019). Pengaruh Fasilitas Dan Lingkungan Belajar Terhadap Motivasi Belajar. Pengaruh Fasilitas Dan Lingkungan Belajar Terhadap Motivasi Belajar Bahrudi, 9 (1).
[4] Herliandry, L. D., Nurhasanah, N., Suban, M. E., & Kuswanto, H. (2020). Pembelajaran Pada Masa Pandemi Covid- 19. JTP - Jurnal Teknologi Pendidikan , 22 (1), 65–70. Https://Doi.Org/10.21009/Jtp.V22i1.15286
[5] Rizal and Azwarni, “Aplikasi Pembelajaran Matematika SMP (Sekolah Menengah Pertama) Menggunakan Algoritma Fisher Yates Shuffle Berbasis Android,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun. 2018 , pp. 489– 496, 2018.
[6] Raynold, A., & Anita, P. (2020). Implementasi Kegiatan Pembelajaran Jarak Jauh Era Pandemi Covid- 19 Di Tingkat SMA Implementation Of Distance Learning Activities At Senior High School . 5 (1), 231–240.
[7] Sundari, S., Damanik, I. S., Windarto, A. P., Tambunan, H. S., Jalaluddin, J., & Wanto, A. (2019). Analisis K- Medoids Clustering Dalam Pengelompokkan Data Imunisasi Campak Balita Di Indonesia. Prosiding Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS), 1 (November), 687. Https://Doi.Org/10.30645/Senaris.V1i0.75 [1] S. Jian and S. Ying, “Preference selection index method for machine selection in a flexible manufacturing cell,” MATEC Web Conf. , vol. 139, pp. 4–7, 2017, doi: 10.1051/matecconf/201713900167.
[8] Gunadi,  G.,  &  Sensuse,  D.  I.  (2012). Penerapan  Metode  Data  Mining  Market  Basket  Analysis  Terhadap  Data Penjualan  Produk  Buku  Dengan  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Dan  Frequent  Pattern  Growth (  Fp-  Growth) : Telematika , 4 (1), 118–132.
[9] R. Tjut Adek, R. Kesuma Dinata, and A. Ditha, “Online Newspaper Clustering in Aceh using the Agglomerative Hierarchical Clustering Method,” Int. J. Eng. Sci. Inf. Technol. , vol. 2, no. 1, pp. 70–75, 2021, doi: 10.52088/ijesty.v2i1.206.
[10] Raynold, A., & Anita, P. (2020). Implementasi Kegiatan Pembelajaran Jarak Jauh Era Pandemi Covid- 19 Di Tingkat SMA Implementation Of Distance Learning Activities At Senior High School . 5 (1), 231–240.
[11]     Wira, B., Budianto, A. E., & Wiguna, A. S. (2019). Implementasi Metode K- Medoids Clustering Untuk Mengetahui Pola  Pemilihan  Program  Studi  Mahasiwa  Baru  Tahun  2018  Di  Universitas  Kanjuruhan  Malang.  Jurnal  Terapan Sains & Teknologi , 1 (3), 54–69.
[12]  Wiyanto. (2020). Pelita teknologi. Jurnal Pelita Teknologi , 15 (1), 56–67.
[13] Händel, K. (1972). Alkoholwirkung in der Resorptionsphase. Therapie Der Gegenwart , 111 (5), 756-757 passim.
[14] Sulistyorini, P. (2009). Pemodelan Visual dengan Menggunakan UML dan Rational Rose. Jurnal Teknologi Informasi DINAMIK Volume , XIV (1), 23–29.
[15] Marista, B., Billy, Z., Fakhrurroja, H., Telkom, U., & Test, A. (2021). PENGEMBANGAN APLIKASI TERMINAL BERBASIS WEBSITE . 8 (5), 9439–9450.