ISSN 2407-4322
E- ISSN 2503-2933

## Algoritma K-Means Clustering Pada Pengelompokan Minat Bakat Siswa SMK PGRI 2 Karawang
Atang Supriatna* 1 , William Dharmawan 2 , Christina Juliane 3
1,2,3 Sekolah Tinggi Manajemen Informatika & Komputer - LIKMI e-mail: * 1 atang.supriatna15@gmail.com , 2 dharmawanwilliam51@gmail.com,
3 christina.juliane@likmi.ac.id

## Abstrak
Siswa baru memiliki pilihan masing-masing dalam menentukan sekolah, namun pilihan tersebut  tidak  selalu  sesuai  dengan  kemampuan  yang  dimiliki.  Menentukan  pilihan  sangat penting  untuk  hasil  akhir  yang  diinginkan.  Sekolah  Menengah  Kejuruan  yaitu  sekolah  yang terdiri dari beberapa jurusan yang dapat dipilih oleh Siswa Baru sesuai dengan minat Siswa. Sekolah  mempunyai  kebijakan  dalam  menentukan  jurusan  dengan  membuat  test  minat  dan bakat. Test dilakukan pada saat siswa melakukan pendaftaran. Data Mining dapat menentukan kelompok  belajar  siswa  baru  yang  dibutuhkan  oleh  sekolah.  Metode  clustering  dengan algoritma  k-means  menjadi  pilihan  untuk  menentukan  kelompok  belajar  siswa  baru.  Mesin learning yang digunakan yaitu RapidMiner. Pengolahan data dengan mengunakan data mining akan menghasilkan kelompok belajar siswa baru yang dibutuhkan oleh sekolah.
Kata kunci — jurusan siswa baru, data mining, clustering, k-means, rapidminer.

## Abstract
New  students  have  their  own  choices  in  choosing  a  school,  but  these  choices  are  not always in accordance with their abilities. Making the choice is very important for the desired end  result.  Vocational  High  School  is  a  school  that  consists  of  several  majors  that  can  be chosen  by  new  students  according  to  the  interests  of  students.  The  school  has  a  policy  in determining majors by making interest and aptitude tests. The test is carried out when students register.  Data  Mining  can  determine  the  new  student  study  groups  needed  by  the  school.  The clustering method with the k-means algorithm is the choice to determine the new student study group.  The  learning  machine  used  is  RapidMiner.  Data  processing  using  data  mining  will produce new student study groups needed by the school.
Keywords — new student department, data mining, clustering, k-means, rapidminer.

## 1. PENDAHULUAN
Menentukan  pilihan  bukan  hal  yang  mudah,  karena  pilihan  menentukan  proses  yang akan  dijalani.  Apabila  salah  menentukan  pilihan,  maka  proses  tidak  dijalani  dengan  suka  cita yang dapat menghambat tercapainya tujuan. Salah menentukan pilihan dapat berakhir ditengah jalan,  yang  menyebabkan  berbagai  pilihan  seperti  menentukan  pilihan  baru  atau  menyerah dengan  keadaan.  Pilihlah  pilihan  sesuai  dengan  minat  dan  bakat  yang  dimiliki  agar  dalam
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 38-50 E- ISSN 2503-2933 39
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
menjalankan  prosesnya  terasa  mudah  dan  disenangi,  karena  dengan  senang  atau  suka  orang akan berusaha keras untuk menjalan prosesnya.
Manusia  selalu  dihadapkan  dengan  pilihan,  setiap  pilihan  yang  diambil  harus  siap dengan  segala  sesuatu  yang  ada  didalamnya.  Begitu  juga  dalam  bersekolah,  ada  yang menentukan pilihan untuk melanjutkan bersekolah dan ada juga yang menentukan pilihan untuk kerja. Ketika menentukan pilihan bersekolah maka harus siap menerima pelajaran yang ada di sekolah dengan senang hati. Terdapat beberapa alasan kenapa harus dibuat kelas belajar siswa, salah satunya yaitu siswa yang mempunyai kemampuan lebih dari temannya akan mudah untuk mengembangkannya jika di kelompokan dengan yang memiliki kemampuan yang hampir sama, dan siswa yang kemampuannya kurang jika disatukan dengan siswa yang memiliki kemampuan lebih maka siswa susah untuk mengimbanginya.
Menentukan  kelompok  siswa  bukan  hal  yang  mudah  untuk  dilakukan  karena berhubungan dengan perasaan manusia yang cenderung sensitif. Khusus di Sekolah Menengah Kejuruan,  siswa  akan  di  kelompokan  sesuai  dengan  jurusan  yang  berhasil  dipilih.  Proses penentuan jurusan  sangat penting  untuk  dilakukan  karena  berpengaruh pada  proses  berikutnya yaitu proses belajar mengajar.
Sekolah  belum  bisa  menentukan  kelas  untuk  siswa  baru  sesuai  dengan  jurusan  yang terdapat di sekolah. Dapat menentukan kelas untuk siswa baru sesuai dengan hasil uji minat dan bakat  siswa  secara  transfaransi  dan  menyampaikan  hasil  penelitian  kepada  sekolah  yang bersangkutan.  Melakukan  pengelompokan  siswa  baru  sesuai  dengan  hasil  uji  minat  dan  bakat siswa  yang  diselenggarakan  oleh  sekolah.  Hanya  melakukan  pengelompokan  di  SMK  PGRI  2 Karawang Lokasi-1 dan Lokasi-2.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2. 2.1   Pengacuan Pustaka
Melakukan  ekstraksi  untuk  mendapatkan  informasi  penting  yang  sifatnya  implisit  dan sebelumnya  tidak  diketahui,  dari  suatu  data  (Witten  et  al.,  2011).  Kegiatan  yang  meliputi pengumpulan, pemakaian data historis untuk menemukan keteraturan, pola dan hubungan dalam set  data  berukuran  besar  (Santosa,  2007).  Extraction  of  interesting  (non-trivial,  implicit, previously  unknown  and  potentially  useful)  patterns  or  knowledge  from  huge  amount  of  data (Han et al., 2011) [1].
Clustering  (pengelompokan),  yaitu  pengelompokan  mengidentifikasi  data  yang memiliki  karakteristik  tertentu  (Priatna,  2020).  Berkhin  (2006)  menyatakan  salah  satu  metode yang diterapkan dalam KDD adalah clustering. Clustering adalah membagi data ke dalam grup- grup yang mempunyai obyek yang karakteristiknya sama. Garcia (2002) menyatakan clustering adalah mengelompokkan item data ke dalam sejumlah kecil grup sedemikian sehingga masing- masing grup mempunyai sesuatu persamaan yang esensial [2]
Andayani (2007) menyatakan clustering memegang peranan penting dalam aplikasi data mining,  misalnya  eksplorasi  data  ilmu  pengetahuan,  pengaksesan  informasi  dan  text  mining, aplikasi  basis  data  spasial,  dan  analisis  web.  Clustering  diterapkan  dalam  mesin  pencari  di Internet. Web mesin pencari akan mencari ratusan dokumen yang cocok dengan kata kunci yang dimasukkan.  Dokumen-  dokumen  tersebut  dikelompokkan  dalam  cluster-cluster sesuai dengan kata-kata yang digunakan [2]
RapidMiner  merupakan  perangakat  lunak  yang  bersifat  terbuka  (open  source). RapidMiner  adalah  sebuah  solusi  untuk  melakukan  analisis  terhadap  data  mining,  text  mining dan analisis prediksi. RapidMiner menggunakan berbagai teknik deskriptif dan prediksi dalam memberikan wawasan kepada pengguna sehingga dapat membuat keputusan yang paling baik. RapidMiner  memiliki  kurang  lebih  500  operator  data  mining,  termasuk  operator  untuk  input,
40 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 38-50 E-ISSN 2503-2933
output, data preprocessing dan visualisasi. RapidMiner merupakan software yang berdiri sendiri untuk  analisis  data  dansebagai  mesin  data  mining  yang  dapat  diintegrasikan  pada  produknya sendiri. RapidMiner ditulis dengan munggunakan bahasa java sehingga dapat bekerja di semua sistem operasi [3]
RapidMiner sebelumnya bernama YALE (Yet Another Learning Environment), dimana versi awalnya mulai dikembangkan pada tahun 2001 oleh RalfKlinkenberg, Ingo Mierswa, dan Simon  Fischer  di  Artificial  Intelligence  Unit  dari  University  of  Dortmund.  RapidMiner didistribusikan  di  bawah lisensi  AGPL  (GNU  Affero  General  Public  License)  versi  3.  Hingga saat  ini  telah  ribuan  aplikasi  yang  dikembangkan  mengunakan  RapidMiner  di  lebih  dari  40 negara. RapidMiner sebagai software open source untuk data mining tidak perlu diragukan lagi karena  software  ini  sudah  terkemuka  di  dunia.  RapidMiner  menempati  peringkat  pertama sebagai  Software  data  mining  pada  polling  oleh  KDnuggets,  sebuah  portal  data-mining  pada 2010-2011.  RapidMiner  menyediakan  GUI  (Graphic  User  Interface)  untuk  merancang  sebuah pipeline  analitis.  GUI  ini  akan  menghasilkan  file  XML  (Extensible  Markup  Language)  yang mendefenisikan proses analitis keingginan pengguna untuk diterpkan ke data. File ini kemudian dibaca oleh RapidMiner untuk menjalankan analis secara otomatis [3]
K-Means  merupakan  algoritma  yang  umum  digunakan  untuk  clustering  dokumen. Prinsip  utama  K-Means  adalah  menyusun  k  prototype  atau  pusat  massa  (centroid)  dari sekumpulan data berdimensi. Sebelum diterapkan proses algoritma K-means, dokumen akan di preprocessing  terlebih  dahulu.  Kemudian  dokumen  direpresentasikan  sebagai  vektor  yang memiliki term dengan nilai tertentu [4]
Algoritma k-means merupakan algoritma yang membutuhkan parameter input sebanyak k  dan  membagi  sekumpulan  dan  objek  kedalam  k  cluster  sehingga  tingkat  kemiripan  antar anggota dalam satu cluster tinggi sedangkan tingkat kemiripan dengan anggota pada cluster lain sangat  rendah.  Kemiripan  anggota  terhadap  cluster  diukur  dengan  kedekatan  objek  terhadap nilai mean pada cluster atau dapat disebut sebagai centroid cluster [4]

## 2. 2.2   Metode Penelitian
Langkah-langkah  yang  akan  dikerjakan  untuk  menyelesaikan  penelitian  ini  yaitu sebagai berikut:
1. Persiapan  Internal ,  fase  ini  merupakan  tahapan  untuk  menentukan  objek  penelitian, melakukan  identifikasi  masalah  yang  terdapat  pada  objek  penelitian  yang  dipilih,  dan melakukan studi pustaka yang dapat menyelesaikan permasalahan yang terdapat pada objek penelitian.
2. Perencanaan , fase ini merupakan tahapan untuk menentukan lingkup yang akan dikerjakan, menentukan  metodologi  penelitian  yang  akan  digunakan,  merancang  kerangka  penelitian agar  tidak  keluar  dari  lingkup  yang  telah  ditentukan,  dan  merancang  skema  analisis  untuk mempermudah proses analisis.
3. Pengumpulan  Data ,  fase  ini  merupakan  tahapan  untuk  mengumpulkan  data-data  yang diperlukan  dalam  melakukan  penelitian.  Teknik  pengumpulan  data  yang  dilakukan  secara acak  (random)  dengan  menggunakan  3  cara,  yaitu:  Studi  Pustaka  yaitu  kegiatan mengumpulkan  dan  mempelajari  berbagai  literatur,  artikel  maupun  jurnal-jurnal  penelitian yang  berhubungan  dengan  penelitian.  Survey/  Observasi  yaitu  kegiatan  yang  dilakukan untuk  melakukan  pengamatan  dengan  turun  langsung  ke  lapangan/  tempat  melakukan penelitian  untuk  memperoleh  data  dan  informasi  yang  dibutuhkan  dalam  penelitian. Interview/  Wawancara  yaitu  melakukan  tanya  jawab  dengan  narasumber  yang  dapat dipercaya untuk mendapatkan data dan informasi yang dibutuhkan dalam penelitian.
4. Pengolahan Data , fase ini merupakan tahapan untuk melakukan pengelompokan siswa beru sesuai dengan hasil uji minat dan bakat siswa yang diselenggarakan oleh sekolah.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 38-50 E- ISSN 2503-2933 41
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
5. Penyampaian  Saran  dan  Kesimpulan ,  fase  ini  merupakan  tahapan  untuk  menyampaikan informasi hasil penelitian kepada tempat penelitian. Menyampaikan saran atau usulan kepada tempat penelitian, sesuai dengan hasil yang diperoleh dalam penelitian.

## 2. 2.3   Penelitian Terkait
Tabel 1. Penelitian Terkait No Judul Kelebihan dan Kekurangan Perbedaan dengan Penelitian yang Dilakukan 1 Clustering Menggunakan Metode K-Means Untuk Menentukan Status Gizi Balita [5] Kelebihan : Dilakukan Perhitungan secara manual Kelemahan :  Menggunakan jumlah  data  lebih  sedikit dari penelitian yang dilakukan Terdapat Perbedaan pada  data  dan  jumlah data yang digunakan. Terdapat perbedaan tools yang digunakan 2 Penerapan  Metode  K-Means Untuk  Clustering  Mahasiswa Berdasarkan Nilai Akademik Dengan Weka Interface Studi Kasus  Pada  Jurusan  Teknik Informatika UMM Magelang [2] Kelebihan : Dilakukan Perhitungan secara manual Kelemahan :  Menggunakan jumlah  data  lebih  sedikit dari penelitian yang dilakukan Terdapat Perbedaan pada  data  dan  jumlah data yang digunakan. Terdapat perbedaan tools yang digunakan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Jumlah Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  yaitu  data  hasil  Uji  Minat  dan  Bakat  Calon Siswa Baru SMK PGRI 2 Karawang yang berjumlah 1105 Data.

## Variabel yang Digunakan
Penelitian  ini  tidak  menggunakan  semua  variabel  yang  terdapat  pada  data  yang digunakan,  beberapa  variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  yaitu  variabel  nama,  variabel nilai kejuruan TKJ, variabel nilai kejuruan TBSM, variabel nilai Kejuruan OTKP, dan varibale nilai Kejuruan AKL. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 2. Variabel yang Digunakan.
Tabel 2. Variabel yang Digunakan. Nama Nilai Kejuruan TKJ Nilai Kejuruan TBSM Nilai Kejuruan OTKP Nilai Kejuruan AKL Aan Sari 89 88 78 87 ... ... ... ... ... Zeri 74 81 86 85
42 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 38-50 E-ISSN 2503-2933
Atang , et., al [ Algoritma K-Means Clustering pada Pengelompokan Minat Bakat Siswa SMK PGRI 2 Karawang] end_page

## Kategori Klustering
Penelitian ini dibuat kategori klustering yaitu sebagai berikut: 1.  Kelas X TBSM (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8) 2.  Kelas X TKJ (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8) 3.  Kelas X OTKP (1, 2, 3, 4, 5) 4.  Kelas X AKL (1, 2, 3, 4, 5)

## Kriteria Kelas TBSM (Teknik Bisnis Sepeda Motor)
Kriteria  Siswa  untuk  masuk  Kelas  TBSM  (Teknik  Bisnis  Sepeda  Motor)  yaitu  Siswa yang mendapat Nilai Kejuruan TBSM pada Uji Minat dan Bakat lebih besar dari 75

## Kriteria Kelas TKJ (Teknik Komputer dan Jaringan)
Kriteria  Siswa  untuk  masuk  Kelas  TKJ  (Teknik  Komputer  dan  Jaringan)  yaitu  Siswa yang mendapat Nilai Kejuruan TKJ pada Uji Minat dan Bakat lebih besar dari 75

## Kriteria Kelas OTKP (Otomatisasi Tata Kelola Perkantoran)
Kriteria Siswa untuk  masuk Kelas OTKP (Otomatisasi Tata Kelola Perkantoran) yaitu Siswa yang mendapat Nilai Kejuruan OTKP pada Uji Minat dan Bakat lebih besar dari 75

## Kriteria Kelas AKL (Akuntansi Keuangan Lembaga)
Kriteria  Siswa  untuk  masuk  Kelas  AKL  (Akuntansi  Keuangan  Lembaga)  yaitu  Siswa yang mendapat Nilai Kejuruan AKL pada Uji Minat dan Bakat lebih besar dari 75

## Penentuan K algoritma K-Means di RapidMiner
Menentukan  berapa  banyak  jumlah  K  yang  akan  digunakan  dalam  mengelompokan siswa baru sesuai dengan hasil Uji Minat dan Bakat. 1.  K ke-satu yaitu 25 dengan Davies Bouldin: -1.268 2.  K ke-dua yaitu 26 dengan Davies Bouldin: -1.217 3.  K ke-tiga yaitu 27 dengan Davies Bouldin: -1.253 4.  K ke-empat yaitu 28 dengan Davies Bouldin: -1.261 5.  K ke-lima yaitu 29 dengan Davies Bouldin: -1.257
Menentukan  K  dilihat  nilai  Davies  Bouldin  yang  memiliki  nilai  Terkecil.  Dari  data diatas  maka  dapat  ditentukan  bahwa  nilai  Davies  Bouldin  Terkecil  yaitu  K  ke-dua.  Proses Penentuan  K  dapat  dijelaskan  dengan  gambar  3.1  Penentuan  K  pada  Algoritma  K-Means  di RapidMiner.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 38-50 E- ISSN 2503-2933 43
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Gambar 1. Penentuan K pada Algoritma K-Means di RapidMiner

## PerformanceVector
Avg. within centroid distance: -27.690 Avg. within centroid distance_cluster_0: -26.131 Avg. within centroid distance_cluster_1: -22.429 Avg. within centroid distance_cluster_2: -28.501 Avg. within centroid distance_cluster_3: -29.243 Avg. within centroid distance_cluster_4: -28.466 Avg. within centroid distance_cluster_5: -30.843 Avg. within centroid distance_cluster_6: -25.489 Avg. within centroid distance_cluster_7: -25.588 Avg. within centroid distance_cluster_8: -26.426 Avg. within centroid distance_cluster_9: -28.135 Avg. within centroid distance_cluster_10: -30.442 Avg. within centroid distance_cluster_11: -23.852 Avg. within centroid distance_cluster_12: -28.490 Avg. within centroid distance_cluster_13: -25.323 Avg. within centroid distance_cluster_14: -27.882 Avg. within centroid distance_cluster_15: -21.040 Avg. within centroid distance_cluster_16: -25.256 Avg. within centroid distance_cluster_17: -28.472
44 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 38-50 E-ISSN 2503-2933
Avg. within centroid distance_cluster_18: -27.238 Avg. within centroid distance_cluster_19: -32.102 Avg. within centroid distance_cluster_20: -29.726 Avg. within centroid distance_cluster_21: -24.205 Avg. within centroid distance_cluster_22: -29.240 Avg. within centroid distance_cluster_23: -23.660 Avg. within centroid distance_cluster_24: -35.342 Avg. within centroid distance_cluster_25: -31.051 Davies Bouldin: -1.217

## Hasil Berdasarkan Cluster
Hasil yang diperoleh ketika RapidMiner dijalankan dilihat berdasarkan cluster yang diperoleh yaitu 26 cluster. Bisa dilihat pada Gambar 2.  Data Cluster
Gambar 2. Data Cluster
Cluster Model Cluster 0 : 55 items Cluster 1 : 38 items Cluster 2 : 58 items Cluster 3 : 47 items Cluster 4 : 40 items Cluster 5 : 48 items Cluster 6 : 29 items Cluster 7 : 36 items Cluster 8 : 48 items Cluster 9 : 53 items Cluster 10 : 47 items Cluster 11 : 37 items Cluster 12 : 45 items
Cluster 13
: 32 items Cluster 14 : 39 items
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 38-50 E- ISSN 2503-2933 45
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Cluster 15 : 35 items Cluster 16 : 37 items Cluster 17 : 41 items Cluster 18 : 50 items Cluster 19 : 41 items Cluster 20 : 33 items Cluster 21 : 46 items Cluster 22 : 43 items Cluster 23 : 37 items Cluster 24
: 49 items
Cluster 25
: 41 items
Total number of items: 1105
Tabel 2. Contoh Hasil Cluster ADILA NAJIBATUL ADAWIYAH cluster_0 AGI SEPTIYANA cluster_0 AHMAD ZAELANI cluster_0 ALI TOPAN cluster_0 ALIRA ALIK MAULANA cluster_0 AMANDA cluster_0 AMILUDIN JAELANI cluster_0 ANIM cluster_0 ANNISSA cluster_0 CRYSTIAN MARBUN cluster_0 DEDE ALUNG PRATAMA cluster_0 DEDEN SAPUTRA cluster_0 DENISA SAHARA cluster_0 DEWI AMBARWATI cluster_0 DODI LESMANA cluster_0 EKA SANTOSA cluster_0 FACHRI BUDIONO cluster_0 Tabel 2. Contoh Hasil Cluster (Lanjutan) FIKA ANDRIANA cluster_0 FITRI INDRIANI cluster_0 GALUH JULIAN PRAMUDYA cluster_0 IMAS NOVIANTI cluster_0 IRPAN WAHYUDIN cluster_0 JEJE JAENAL ARIF cluster_0 JORDY SILOAM OKTAVIA cluster_0 KAHPI KURNIAWAN cluster_0 LASMINI DEWI cluster_0
46 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 38-50 E-ISSN 2503-2933
M. HEGEL MUTAHARI cluster_0 MEGA JAYA MUSTIKASARI cluster_0 MELIANI cluster_0 MUHAMAD GILANG cluster_0 MUHAMMAD SYAHID MAULANA cluster_0 NANA cluster_0 NANA MIHARJA cluster_0 NOPI cluster_0 PEBRIANSYAH cluster_0 RAFLI ABU RAIHAN cluster_0 RENDI SUPRIYADI cluster_0 RISKA NUR FAUZIAH cluster_0 RIZKI FAUZI cluster_0 ROHMAH APRIANI cluster_0 RUDI cluster_0 SHANTY AYU PERMATASARI cluster_0 SILVIA NUR ANGGRAENI cluster_0 SISKA RAHAYU cluster_0 SITI AISYAH cluster_0 SITI JUNIAWATI cluster_0 SITI NURHALIMAH cluster_0 SITI SOPIAH cluster_0 SUPRI TARDIANA cluster_0 SURYADI cluster_0 TASIH cluster_0 VIERE ARIEF HUTAHAEAN cluster_0 VILIA SUGIANSAH cluster_0 WIDYA FEBRYANI cluster_0 WIRANTA cluster_0

## Berdasarkan Nilai Kejuruan TBSM
Hasil  yang  diperoleh  ketika  RapidMiner  dijalankan  dilihat  berdasarkan  Nilai  Kejuruan TBSM. Bisa dilihat Gambar 3. Siswa Berdasarkan Nilai Kejuruan TBSM
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 38-50 E- ISSN 2503-2933 47
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## Gambar 3. Siswa Berdasarkan Nilai Kejuruan TBSM

## Berdasarkan Nilai Kejuruan TKJ
Hasil yang diperoleh ketika RapidMiner dijalankan dilihat berdasarkan Nilai Kejuruan TKJ. Bisa dilihat pada Gambar 4. Siswa Berdasarkan Nilai Kejuruan TKJ
Gambar 4. Siswa Berdasarkan Nilai Kejuruan TKJ
48 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 38-50 E-ISSN 2503-2933
Atang , et., al [ Algoritma K-Means Clustering pada Pengelompokan Minat Bakat Siswa SMK PGRI 2 Karawang] end_page

## Berdasarkan Nilai Kejuruan OTKP
Hasil yang diperoleh ketika RapidMiner dijalankan dilihat berdasarkan Nilai Kejuruan OTKP. Bisa dilihat pada Gambar 5. Siswa Berdasarkan Nilai Kejuruan OTKP
Gambar 5. Siswa Berdasarkan Nilai Kejuruan OTKP

## Berdasarkan Nilai Kejuruan AKL
Hasil yang diperoleh ketika RapidMiner dijalankan dilihat berdasarkan Nilai Kejuruan AKL. Bisa dilihat pada Gambar 6. Siswa Berdasarkan Nilai Kejuruan AKL.
Gambar 6. Siswa Berdasarkan Nilai Kejuruan AKL
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 38-50 E- ISSN 2503-2933 49
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## 4. KESIMPULAN

## Hasil Penelitian
1. Dilakukan pencarian nilai K dengan menggunakan aplikasi RapidMiner sebelum melakukan pengolahan data. Diperoleh nilai K terbaik yaitu 26 dengan nilai Davies Bouldin -1.217
2. Dilakukan pengolahan data Siswa Baru SMK PGRI 2 Karawang sebanyak 1105 data, dengan menggunakan  Data  Mining  Algoritma  K-Means  Clustering  sehingga  diperoleh  26  Cluster dari 1105 jumlah data.

## Kelebihan Penelitian
1. Dapat menentukan cluster/ kelompok Siswa Baru SMK PGRI 2 Karawang secara transfaran sesuai dengan uji minat dan bakat yang dilakukan.
2. Algoritma K-Means Clustering dapat digunakan untuk menentukan cluster/ kelompok dalam proses pengelompokan siswa sesuai dengan minat dan bakat siswa.

## Kekurangan Penelitian
1. Penelitian ini tidak dilakukan perhitungan manual
2. Penelitian  ini  dapat  di  implementasikan  di  tempat  penelitian,  berbeda  kasus  jika  di implementasikan di tempat lain.

## 5. SARAN

## Saran untuk Tempat Penelitian
Cluster  yang  diperoleh  dari  hasil  pengolahan  data  dengan  data  mining  dalam mengelompokan siswa baru sesuai dengan nilai hasil uji minat dan bakat, dapat digunakan oleh SMK PGRI 2 Karawang sebagai salah satu metode untuk mengelompokan siswa baru.

## Saran untuk Penelitian Selanjutnya
Algoritma K-Means Clustering dapat digunakan untuk mengelompokan siswa baru sesuai dengan hasil uji minat dan bakat. Saran untuk penelitian selanjutnya yaitu :
1. Penelitian  selanjutnya  dapat  mengembangkan  penelitian  ini  dengan  menambahkan perhitungan matematis secara manual untuk mengetahui nilai yang dihasilkan.
2. Penelitian selanjutnya dapat menambah atau mengurangi jumlah data yang digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Twin, “Data Mining Data Mining, ” Min. Massive Datasets , Vol. 2, No. January 2013, pp. 5–20, 2005, [Online]. Available: https://www.cambridge.org/core/product/identifier/CBO9781139058452A007/type/book _part
[2] A.  Asroni  and  R.  Adrian, “Penerapan  Metode  K-Means  Untuk  Clustering  Mahasiswa Berdasarkan  Nilai  Akademik  Dengan  Weka  Interface  Studi  Kasus  pada  Jurusan  Teknik Informatika  UMM  Magelang,”  Semesta  Tek. ,  Vol.  18,  No.  1,  pp.  76–82,  2016,  doi: 10.18196/st.v18i1.708.
[3] Aprilla Dennis, “Belajar Data Mining dengan RapidMiner,” Innov. Knowl. Manag. Bus. Glob.  Theory  Pract.  Vols  1  2 ,  Vol.  5,  No.  4,  pp.  1–5,  2013,  [Online].  Available: http://esjournals.org/journaloftechnology/archive/vol1no6/vol1no6_6.pdf%5Cnhttp://ww
50 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 38-50 E-ISSN 2503-2933
Atang , et., al [ Algoritma K-Means Clustering pada Pengelompokan Minat Bakat Siswa SMK PGRI 2 Karawang] end_page
w.airccse.org/journal/nsa/5413nsa02.pdf
[4] M. N. Sutoyo, “Algoritma K-Means,” No. 1, pp. 1–7, 2009.
[5] W.  Dhuhita, “Clustering Menggunakan  Metode  K-Mean  Untuk Menentukan Status  Gizi Balita,” J. Inform. Darmajaya , Vol. 15, No. 2, pp. 160–174, 2015.