Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 15 – 22 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## PENILAIAN PENGELOMPOKAN DATA PRESTASI SISWA MENGGUNAKAN METODE K-MEANS UNTUK MENGENALI SISWA BERPRESTASI
Jihan Ramadhani * , Muhammad DinNawar, Nurmala Plorensia Aritonang, Mahasiswa Program Studi Sistem Informasi Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Royal *email : ramadhanijihan753@gmail.com
Abstract: Not a few efforts made by the school and parties in the field of education to improve  student  achievement  in  the  academic  field  which  is  useful  for  achieving national education standards. The level of student success is a reflection of the quality of the world of education. Data mining technology is a data processing technology that can find and identify hidden data patterns. The results of data processing are useful in future decision making. Given the large amount of student data, finding out outstanding students is not an easy thing for teachers and schools to do, as well as at MTs Hidayatul Ulumiyah  Ujung  Kubu.  This  is  seen  in  terms  of  mastery  of  the  subject  matter  both  in theory  and  practice.  Not  only  that,  the  value  of  attitudes  and  attendance  lists  are  also important to consider. This research uses the K-Means Clustering method The closer to 1, the better the model. The application of the K-Means Clustering algorithm produces 3 clusters  with  a  silhouette_score  value  of  0.41,  namely  with  cluster  0  with  the  lowest number of Student Scores of 80, cluster 1 with the highest number of Student Scores as many as 49, cluster 2 with the number of Best Student Grades of 82.
Keywords: Clustering; Data Mining; K-means; Student ; Value
Abstrak: Tidak  sedikit  upaya  yang  dilakukan  pihak  sekolah  maupun  pihak  di  bidang pendidikan untuk meningkatkan prestasi siswa di bidang akademik yang berguna untuk mencapai  standar  pendidikan  nasional.  Hasil  pengolahan  data  tersebut  berguna  dalam pengambilan  keputusan  ke  depannya.  Mengingat  banyaknya  data  siswa,  maka  untuk mengetahui  siswa  berprestasi  bukanlah  hal  mudah  yang  dilakukan  oleh  guru  maupun sekolah, sama halnya diMts Hidayatul Ulumiyah Ujung Kubu. Hal tersebut dilihat dari segi  penguasaan  materi  pelajaran  baik  secara  teori  maupun  praktik.  Bukan  hanya  itu, nilai  sikap  dan  daftar  hadir  juga  penting  untuk  dipertimbangkan. Penelitian  ini mengunakan  metode K-Means  Clustering Semakin  mendekati  1,  maka  modelnya semakin  bagus.  Penerapan  algoritma  K-Means  Clustering  menghasilkan  3  cluster dengan nilai silhouette_score sebesar 0.41, yaitu dengan cluster 0 dengan jumlah Nilai Siswa Terendah sebanyak 80, cluster 1 dengan jumlah Nilai Siswa Tertinggi sebanyak 49, cluster 2 dengan jumlah Nilai Siswa Terbaik yaitu 82.
Kata kunci: Clustering; Data Mining; K-means; Nilai; Siswa
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 15 – 22 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## PENDAHULUAN
Dunia pendidikan saat ini dituntut untuk memiliki kemampuan bersaing dengan memanfaatkan  semua  sumberdaya  yang  sudah  ada.  Mulai  dari  sumber  daya  sarana, prasarana, dan juga manusia, serta sumber system informasi yang merupakan salah satu sumber  daya  yang  digunakan  untuk  meningkatkan  kemampuan  bersaing  dengan  yang lain[1].  Tingginya  tingkat  keberhasilan  siswa  merupakan  cerminan  daripada  kualitas dunia pendidikan. Belakangan ini, dunia pendidikan dituntut untuk memiliki daya saing yang tinggi dengan memanfaatkan kualitas serta kuantitas sumber daya manusia (SDM) yang  ada,  seperti  halnya  siswa  berprestasi.  Secara  umum  prestasi  siswa  dapat  dinilai dari mata pelajaran yang diambil, baik teori maupun praktik[2].
Tidak  sedikit  upaya  yang  dilakukan  pihak  sekolah  maupun  pihak  di  bidang pendidikan untuk meningkatkan prestasi siswa di bidang akademik yang berguna untuk mencapai standar pendidikan nasional. Tingkat keberhasilan siswa merupakan cerminan dari kualitas dunia pendidikan[3].  Teknologi data mining  merupakan sebuah teknologi pemrosesan  data  yang  dapat  menemukan  dan  mengidentifikasi  pola  data  yang tersembunyi. Hasil pengolahan data tersebut berguna dalam pengambilan keputusan ke depannya[4].
Mengingat  banyaknya  data  siswa,  maka  untuk  mengetahui  siswa  berprestasi bukanlah  hal  mudah  yang  dilakukan  oleh  guru  maupun  sekolah,  sama  halnya  diMts Hidayatul  Ulumiyah  Ujung  Kubu.  Hal  tersebut  dilihat  dari  segi  penguasaan  materi pelajaran baik secara teori maupun praktik. Bukan hanya itu, nilai sikap dan daftar hadir juga penting untuk dipertimbangkan. Oleh sebab itu, pihak sekolah memerlukan sebuah metode  data  mining  clustering,  yaitu  K-Means  untuk  menyelesaikan  permasalahan tersebut dengan cepat, tepat dan akurat.
Clustering  merupakan  sebuah  metode  yang  digunakan  untuk  mencari  dan mengelompokkan  data  yang  memiliki  kesamaan  karakteristik  antara  data  satu  dengan data  lainnya.  Terdapat  beberapa  algoritma  clustering,  salah  satunya  K-Means. Algoritma  K-Means  merupakan  algoritma  pengklasteran  yang  cukup  sederhana,  yaitu dengan mempartisi database kedalam beberapa klasteran[5].
Dengan  dilakukannya  penelitian  ini,  dapat  membantu  pihak  sekolah  dalam menetukan Siswa yang Berprestasi dengan Nilai yang terbaik secara lebih akurat.

## METODE
Metode  analisis  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah Knowledge Discovery  Database  (KDD) . Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD) adalah  proses yang  bertujuan  untuk  menggali  dan  menganalisis  sejumlah  besar  himpunan  data  dan mengekstrak  informasi  serta  pengetahuan  yang  berguna[6].  Adapun  tahapan  dari metode Knowledge  Discovery  in  Database yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 15 – 22 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## Gambar 1. Alur Penellitian Knowledge Discovery Database (KDD)

## Data Selection
Pemilihan  (seleksi)  data  dari  sekumpulan  data  operasional  perlu  dilakukan sebelum tahap penggalian informasi dalam KDD dimulai. Data hasil seleksi yang akan digunakan  untuk  proses  Data  mining  disimpan  dalam  suatu  berkas,  terpisah  dari  basis data  operasional[7].  Data  yang  diseleksi  yaitu  data  Nilai  siswa  di  MTs  Hidayatul Ulumiyah Ujung Kubu. Data yang akan digunakan pada penelitian ini ditunjukkan pada gambar 2:

## Gambar 2. Data Nilai Siswa
Data Pre-Processing
Preprocessing  data merupakan  teknik  awal  data  mining  untuk  mengubah  data mentah  atau  biasa  dikenal  dengan  raw  data  yang  dikumpulkan  dari  berbagai  sumber menjadi informasi yang lebih bersih dan bisa digunakan untuk pengolahan selanjutnya. Dari dataset dilakukannya proses pembersihan data atau pemilihan data, dimana hanya data-data tertentu yang akan digunakan pada proses data mining[8].

## Data Transformation
Transformasi  data  dilakukan  untuk  mengubah  data  tujuannya  adalah  agar  data dapat  diolah  dengan  menggunakan  metode  K-Means  Clustering.  Pada  tahap  ini  data ditranformasikan  dan  atribut-atribut  yang  akan  digunakan[9].  Tabel  atribut  yang digunakan pada dataset jumlah Nilai Siswa dapat dilihat di gambar 3:
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 15 – 22 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## Gambar 3. Atribut Dataset

## Data Mining
Data  mining  adalah  metode  pengolahan  data  untuk  mencari  pola  tersembunyi dalam  data  tersebut  sehingga  pola  tersebut  dapat  dipakai  sebagai  pengetahuan[10]. Salah  satu  jenis  algoritma  data  mining  adalah  k-means  yang  dapat  dipakai  untuk mengelompokkan data ke dalam beberapa klaster yang lebih homogen. Algoritma yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  algoritma k-means yang  merupakan  salah  satu algoritma clustering [11].  Dataset  yang  telah  diperoleh,  selanjutnya  diproses  datanya. Proses clustering pada data ini menggunakan metode KMeans Clustering.

## Gambar 4. Visualisasi Dataset

## Knowledge Interpretation/Evaluation.
Tahap  ini  dilakukan  dalam  rangka  mencari  pengetahuan,  termasuk  memeriksa apakah  pola  atau  informasi  yang  didapatkan  bertentangan  atau  sudah  sesuai  dengan fakta atau asumsi dari data yang sudah ada sebelumnya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Langkah  pertama  dalam  metode K-Means  Clustering yaitu  menenentukan jumlah cluster terlebih dahulu, yaitu sebanyak 3 cluster. Cluster yang ditentukan yaitu
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 15 – 22 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
untuk cluster dengan jumla Nilai siswa terendah (C0), cluster dengan jumla Nilai Siswa Tertinggi (C1), cluster dengan jumla Nilai Terbaik  (C2)[12]. Selanjutnya menentukan pusat cluster atau centroid dengan acak. Data yang memiliki jarak pendek atau terdekat dengan centroid akan membentuk sebuah cluster.

## Gambar 5. Centeroid Pada Dataset
Gambar 6. Visualisasi Hasil Clusters Dan Centroid
Selanjutnya mengelompokan data ke  dalam cluster, data yang mempunyai  nilai yang minim atau kecil akan masuk ke dalam cluster yang tersedia seperti pada gambar 7 di bawah ini.
Gambar 7. Tampilan Nilai Siswa Sesuai Klaster
Gambar 8. Tampilan Nilai Siswa Sesuai Klaster
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 15 – 22 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## Gambar 9. Tampilan Nilai Siswa Sesuai Klaster

## Gambar 10. Evaluasi Hasil Cluster
Pada  gambar  10  hasil  evaluasi  parameter  dalam  mengukur  kinerja  atau  akurasi algoritma K-means dilakukan dengan menghitung Model silhouette_score dengan hasil score  yaitu  0.41[13].  Pemilihan  metode silhouette digunakan  untuk  melihat  kualitas cluster  dimana  seberapa  baik  suatu  objek  ditempatkan  dalam  suatu  cluster.  Evaluasi Model  silhouette_score  (Nilainya  Antara  -1  hingga  1).  Semakin  mendekati  1,  maka modelnya semakin bagus[14].

## SIMPULAN
Penerapan  algoritma K-Means  Clustering menghasilkan  3 cluster dengan  nilai silhouette_score sebesar  0.41,  yaitu  dengan cluster 0  dengan  jumlah  Nilai  Siswa Terendah  sebanyak  80, cluster 1  dengan  jumlah  Nilai  Siswa  Tertinggi  sebanyak  49, cluster 2 dengan jumlah Nilai Siswa Terbaik yaitu 82.
Dalam  hasil  tersebut  masih  ada  beberapa  jumlah  nilai  siswa  yang  jumlahnya nilai  nya  masih  rendah.  Dengan  demikian  hal  tersebut  dapat  dijadikan  sebagai  acuan bagi  sekolah  untuk  mengevaluasi  dalam  menentukan  jumlah  nilai  siswa  yang  sesuai dengan yang di ajukan dalam pemilihan siswa berprestasi. Untuk penelitian lebih lanjut dapat melakukan pengoptimalan dengan teknik preprocessing data untuk menghasilkan hasil  yang  berkualitas  dan  menggunakan  algoritma  yang  lain  agar  mendapatkan perbandingan. Ada juga metode lain seperti algortima X-means bisa digunakan sehingga didapatkan perbandingan dan hasil keputusan yang baik dan akurat[15].
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 15 – 22 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  MTs  Hidayatul  Ulumiyah  Ujung Kubu atas bantuan dan kerja sama yang luar biasa selama penelitian ini. Tanpa bantuan dan partisipasi mereka, penelitian ini tidak akan berhasil. Kami berharap kerja sama ini dapat  berlanjut  di  masa  depan  untuk  mengembangkan  solusi  yang  lebih  baik  untuk menganalisis  siswa  berprestasi  di  masa  depan  karena  penelitian  sebelumnya  telah memberikan wawasan yang berharga dan menjadi pijakan bagi kami untuk merancang solusi yang lebih baik. Saya ingin mengucapkan terima kasih atas dukungan Anda, kerja sama, dan kesempatan ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y.  Prayoga,  A.  Mahmudi,  and  H.  Zulfia  Zahro’,  “Penerapan  Metode  K  Means Pada Sistem  Informasi  Akademik Untuk Pengelompokkan Siswa Berprestasi  Di Upt  Sma  Negeri  3  Kota  Pasuruan  Berbasis  Web,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek. Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 822–828, 2021, doi: 10.36040/jati.v5i2.3740.
[2] N. Ismaya et al. , “Penentuan Siswa Berprestasi Menggunakan Metode K-Means Clustering Di Smp Takhassus Al Qur ’ an,” J. Tek. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 64– 68, 2022.
[3] D.  O.  Dacwanda  and  Y.  Nataliani,  “Implementasi  k-Means  Clustering  untuk Analisis  Nilai  Akademik  Siswa  Berdasarkan  Nilai  Pengetahuan  dan Keterampilan,” Aiti , vol. 18, no. 2, pp. 125–138, 2021, doi: 10.24246/aiti.v18i2.125-138.
[4] E. A. Saputra and Y. Nataliani, “Analisis Pengelompokan Data Nilai Siswa untuk Menentukan  Siswa  Berprestasi  Menggunakan  Metode  Clustering  K-Means,” J. Inf. Syst. Informatics , vol. 3, no. 3, pp. 424–439, 2021, doi: 10.51519/journalisi.v3i3.164.
[5] .  Novi  and  A.  Mubarok,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  untuk  Menentukan Kelas Unggulan di SMP Pelita Bandung,” Infomatek , vol. 32, no. 2, pp. 97–106, 2021, doi: 10.23969/infomatek.v23i2.4351.
[6] S. Oktarian, S. Defit, and Sumijan, “Clustering Students’ Interest Determination in  School  Selection  Using  the  K-Means  Clustering  Algorithm  Method,” J.  Inf. dan Teknol. , vol. 2, pp. 68–75, 2020, doi: 10.37034/jidt.v2i3.65.
[7] S. D. Agusto, “… Data Nilai Siswa Kelas 8 Berbasis Nilai Pengetahuan  Untuk Menentukan Siswa Berprestasi Menggunakan Metode K-Means Clustering (Studi Kasus: SMP Negeri 4 …,” vol. 7, no. September, pp. 630–638, 2023, [Online]. Available: https://repository.uksw.edu/handle/123456789/30778%0Ahttps://repository.uksw .edu/bitstream/123456789/30778/7/T1_672018414_Isi.pdf
[8] F.  P.  Dewi,  P.  S.  Aryni,  and  Y.  Umaidah,  “Implementasi  Algoritma  K-Means Clustering  Seleksi  Siswa  Berprestasi  Berdasarkan  Keaktifan  dalam  Proses Pembelajaran,” JISKA  (Jurnal  Inform.  Sunan  Kalijaga) ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  111– 121, 2022, doi: 10.14421/jiska.2022.7.2.111-121.
[9] M. A. Fitria, “Bab Ii Landasan Teori,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 53, no. 9, pp. 1– 15, 2021.
[10]  N. Butarbutar, A. P. Windarto, D. Hartama, and S. Solikhun, “Komparasi Kinerja
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 15 – 22 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Algoritma  Fuzzy  C-Means  Dan  K-Means  Dalam  Pengelompokan  Data  Siswa Berdasarkan Prestasi Nilai Akademik Siswa,” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf.  dan Tek. Inform. , vol. 1, no. 1, p. 46, 2017, doi: 10.30645/jurasik.v1i1.8.
[11]  T. Widyanti, S. S. Hilabi, A. Hananto, Tukino, and E. Novalia, “Implementasi K- Means  dan  K-Nearest  Neighborspada  Kategori  Siswa  Berprestasi,” J.  Inf.  dan Teknol. , vol. 5, no. 1, pp. 75–82, 2023, doi: 10.37034/jidt.v5i1.255.
[12]  N.  Putu,  E.  Merliana,  and  A.  J.  Santoso,  “Analisa  Penentuan  Jumlah  Cluster Terbaik pada Metode K-Means,” pp. 978–979.
[13]  H.  Yuwafi,  F.  Marisa,  and  I.  D.  Wijaya,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk Menentukan Santri Berprestasi Di Pp . Manaarulhuda Dengan Metode Clustering Algoritma K-Means,” J. SPIRIT , vol. 11, no. 1, pp. 22–29, 2019.
[14]  N. Anisah, “Seminar Nasional Informatika (SENATIKA) Prosiding SENATIKA 2021  Metode  Clustering  K-Means  dalam  Memprediksi  Prestasi  Siswa,”  pp. 2003–2006, 2021.
[15]  A. A. I. I. P. Nengah Widya Utami, “Penerapan Data Mining Untuk Mengetahui Pola Pemilihan Program Studi Di Stmik Primakara Menggunakan Algoritma K- Means …,” J. Teknol. Inf. dan … , vol. 3, pp. 456–463, 2021, [Online]. Available: http://jurnal.undhirabali.ac.id/index.php/jutik/article/view/1540