Howay.  S.,  &  Rianto.  R,  (2021)  Sistem  Rekomendasi  Jurusan  pada  Sekolah  Menengah  Kejuruan (SMK)  Dengan  Algoritma  K-Means, Syntax  Idea,  3 (10) , https://doi.org/10.36418/syntax- idea.v3i10.1443 E-ISSN: 2684-883X Published by:
Ridwan Institute

## Syntax Idea: p–ISSN: 2684-6853 e-ISSN: 2684-883X
Vol. 3, No.10, Oktober 2021

## SISTEM  REKOMENDASI  JURUSAN  PADA  SEKOLAH  MENENGAH KEJURUAN (SMK) DENGAN ALGORITMA K-MEANS

## Siska Howay, Rianto
Program Studi Magister Teknologi Informasi, Program Pascasarjana, Universitas Teknologi Yogyakarta, Indonesia Email: siska.howay@student.uty.ac.id, pascasarjana@uty.ac.id

## Abstrak
Sistem Penentuan jurusan di SMK Negeri 02 Moswaren Kabupaten sorong selatan, merupakan  hal  yang  sangat  penting,  karena  di  SMK  belum  ada  sistem  penetuan jurusan  yang  baik  sehingga  siswa  seringkali  salah  dalam  memilih  jurusan berdasarkan  kemampuan  yang  dimiliki.  Oleh  karena  itu  sistem  ini  dibuat  untuk membantu pihak sekolah dalam menentukan jurusan yang sesuai berdasarkan data nilai  rapot,  minat,  dan  bakat.    data  di  ambil  dari  beberapa  angkatan  mulai  dari angkatan  2019  sampai  dengan  2021.  Atribut  yang  dipakai  meliputi  pemilihan jurusan SMK TKJ, TBSM, TPMG, ATPH, APAT nilai mata pelajaran Penddidikan Agama, PPKN, Bahasa Indonesia, Matematika, IPA, IPS, Penjas, Prakarya, Mulok, Kewira  dengan menggunakan dataset 23 data siswa baru.  hasil dari pola klasifikasi penentuan jurusan ini dapat digunakan pihak sekolah dalam menentukan kebijakan dalam penentuan jurusan calon siswa pada proses penerimaan peserta didik baru.
Kata Kunci : K-Means; rekomendasi; jurusan; SMK

## Abstract
The  system  of  determining  majors  in  SMK  Negeri  02  Moswaren  South  Sorong Regency,  is  very  important,  because  in  SMK  there  is  no  good  majoring  system  so students are often wrong in choosing a major based on their abilities. The purpose of this study is to use the recommendation system of majors in vocational high schools (SMK) using the K-Means Algorithm. The research method conducted is to conduct interviews with the school or those responsible at smk to get the data they need. The results of the classification pattern of major determination can be used by the school in  determining  policies  in  determining  prospective  student  majors  in  the  admission process of new learners. After conducting this research, it was found that the  system had  successfully  implemented  the  K-means  algorithm  to  determine  the  priority  of determining vocational expertise programs based on raport junior high school value criteria, interests, student talent.
Keywords: K-Means; Recommendation; Department; Vocational High School

## Pendahuluan
Pendidikan yang berkualitas merupakan harapan dan tuntutan seluruh stakeholder pendidikan.  Semua  orang  tentunya  akan  lebih  suka  menntut  ilmu  pada  lembaga  yang memiliki mutu yang baik. Atas dasar ini maka sekolah/ lembaga pendidikan harus dapat memberikan  pelayanan  dan  mutu  yang  baik  agar  tidak  ditinggalkan  dan  mampu bersaing dengan lembaga Pendidikan lainnya (Ramdhani, 2017).
Pendidikan  merupakan  suatu  sistem  yang  terbangun  dari  beberapa  komponen pendidikan  yang  satu  dengan  yang  lain  saling  berhubungan.    Sebagian  masyarakat beranggapan bahwa kegagalan dan keberhasilan yang dialami oleh seseorang tergantung pada apa yang mereka dapatkan melalui  persekolahan (Fadhli, 2017).
Lembaga pendidikan selalu mengalami perkembangan di sekolah dapat membawa perubahan  dilingkungan  sekolah  tersebut,salah  satu  aspek  budaya  sekolah,  iklim sekolah,  komunikasi,  kinerja  guru  serta  peraturan  yang  ada  di  dalam  sekolah, perkembangan  sekolah  hendaknya  membawa  perubahan  yang  positif  terhadap lingkungan  sekolah  dalam  hal  ini  guru  merasa  senang  dan  nyaman  di  sekolah  karena selalu mendapatkan  dukungan  dari  kepala  sekolah  dari  setiap  aktivitas  yang  dilakukan berkaitan  dengan  mutu  pembelajaran  di  sekolah  Gaya  kepemimpinan  ialah  pola-  pola perilaku  pemimpin  yang  digunakan  untuk  mempengaruhi  aktivitas  orang-orang  yang dipimpin untuk mencapai tujuan dalam suatu situasi organisasinya yang dapat berubah (Azizah, Sulianto, & Cintang, 2018) , (Yuningsih & Herawan, 2015) , (Yahya & Hakim, 2015).
Sekolah  menengah  kejuruan  (SMK)  adalah  satuan  pendidikan  formal  yang menyelenggarakan  pendidikan  kejuruan.  Pendidikan  kejuruan  adalah  bagian  dari pendidikan yang mempersiapkan peserta didik untuk bisa bekerja di bidang tertentu dan mampu  bekerja  pada  suatu  kelompok  pekerjaan.  Maka  pada  setiap  tahun  ajaran  baru, setiap  siswa  yang  ingin  mendaftar  di  SMK  akan  memilih  jurusan  selama  belajar  di SMK.Tes yang biasa dilakukan pada saat seleksi siswa baru di SMK melalui Nilai rapot SMP, wawancara, dan beberapa hal lainnya (Winangun, 2017).
Proses  penentuan  jurusan  di  SMK  merupakan  hal  yang  sangat  penting,  karena nantinya  siswa  dibekali  pembelajaran  sesuai  dengan  jurusan  yang  telah  dipilih  secara lebih  mendalam  dan  kedalaman  tersebut  dimaksudkan  sebagai  bekal  memasuki  dunia kerja.  Maka  dari  itu  pihak  sekolah  perlu  mengetahui  pola  minat  siswa  yang  sesuai jurusan  yang  tersedia  untuk  menghindari  kesalahan  dalam  pemilihan  jurusan.  Pola tersebut  juga  nantinya  memudahkan  pihak  sekolah  untuk  menentukan  jurusan  mana yang tepat untuk calon siswa tersebut (Apriliani, 2019).
Sistem  rekomendasi  adalah  suatu  sistem  yang  menyarankan  informasi  yang berguna  atau  menduga  apa  yang  akan  dilakukan  untuk  mencapai  tujuannya,  misalnya seperti  memilih  jurusan  tertentu.  Sehingga  siswa  memilih  jurusan  dapat  lebih  efektif dalam  menentukan  jurusan  yang  diinginkannya.  Metode  yang  digunakan  dalam penelitina ini adalah K-Means (Pradana, 2019).
Proses klasifikasi jurusan sebelumya masi secara manual yaitu menggunakan nilai rapot siswa dan wawancara. Algoritma K-Means dapat membantu untuk menyelesaikan
sistem  penentuan  jurusan  maka  dengan  mudah  menetukan  jurusan  yang  sesuai kemampuan dari siswa tersebut. hasil klasifikasi dari algoritma K-means memiliki nilai akurasi yang cukup tinggi. Maka dari itu untuk mengetahui pola minat dari siswa-siswi dalam  menentukan  jurusan  yang  nantinya  akan  mereka  ambil  di  SMK  digunakan algoritma K-Means (Firza & Sarjono, 2020).
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  membantu  pihak  sekolah  dalam  menentukan jurusan  yang  sesuai  berdasarkan  data  nilai  rapot,  minat,  dan  bakat.    data  di  ambil  dari beberapa angkatan mulai dari angkatan 2019 sampai dengan 2021.

## Metode Penelitian
Dalam  melakukan  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  6  tahapan,  yaitu:  Ada  6 Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu: (1.) tahap business understanding, tahapan  awal  adalah  melakukan  wawancara  dengan  pihak  sekolah  atau  yang bertanggung  awab  di  SMK  untuk  mendapatkan  data  yang  dipeerlukan.  Ada  beberapa kesalahan  yang  dilakukan  dalam  penentuan  jurusan,  sehingan  pihak  sekolah masi sulit untuk menetukan jurusan yang cocok untuk calon siswa-siswi di SMK (Rohmad, 2021).
(2.) tahap  data  understanding , data  diperoleh  dari  salah  satu  Sekolah  Menengah Kejuruan data yang di ambil dari beberapa Angkatan angkatan mulai dari 2019 sampai dengan 2021. Atribut yang dipakai meliputi pilihan jurusan I, pilihan jurusan II, jurusan III,  jurusan  IV,  jurusan  V,  nilai  mata  pelajaran  Penddidikan  Agama,  PPKN,  Bahasa Indonesia, Matematika, IPA, IPS, Penjas, Prakarya, Mulok, Kewira (Handyani, Usmar, & Walid, 2021). (3.) tahap data preparation, setelah proses pengumpulan data, data ini akan  di  masukan  ke  dalam  sistem  lalu  diproses. (4.) tahap modellin,  computing approach pada  penelitian  ini  dipilih  berdasarkan  studi  litelatur  tentang      algoritma  K- Means  yang  mampu  mengklasifikasikan  pola  penjurusan  SMK (Irawan,  2017). (5.) analisa  dan evaluation  pattern, algoritma  yang  akan  diterapkan  pada  data  penjurusan siswa  SMK  melalui  modl  simulasi.  Dilakukan  evaluasi  untuk  mengamati  hasil klasifikasi  dari  penerapan  algoritma  K-Means (Hadi,  2019) . (6.) Deployment  phase.
Dari keputusan dihasilkan kemudian diajukan bagi pihak sekolah lalu diterapkan

## Hasil dan Pembahasan
1. K-Means
Beberapa teknik klastering yang paling sederhana dan umum adalah klastering K-means.  Secara  detail  teknik  ini  menggunakan  ukuran  ketidakmiripan  untuk mengelompokan  obyek.  Ketidakmiripan  dapat  diterjemahkan  dalam  konsep  jarak. Dua obyek dikatakan mirip jika jarak dua objek tersebut dekat. Semakin tinggi nilai jarak,  semakin  tinggi  nilai  ketidakmiripannya.  Algoritma  klastering  K-means  dapat diringkas sebagai berikut
1) Pilih jumlah klister
2) Inisialisasi k pusat klaster (diberi nilai-nilai random)
3) Tempatkan setiap data/obyek ke klaster terdekat. Kedekatan dua obyek ditentukan bersarkan jarak kedua obyek tersebut. Jarak paling dekat antara satu data dengan satu klaster tertentu akan menentukan suatu data masuk dalam klaster mana.
4) Hitung kembali pusat klaster dengan anggota klaster yang sekarang. Pusat klaster adalah rata- rata semua data/obyek dalam klister
5) Tugaskan  lagi  setiap  obyek  memakai  pusat  klaster  yang  baru.  Jika  pusat  Klaster sudah tidak berubah lagi, maka proses pengklasteran selesai.
Berikut rumus pengukuran jarak :
Keterangan : d = titik dokumen; x = data record; y = data centroid

## 2. Implementasi K-Means
Ada  beberpa  tahapan  yang  dilakukan  untuk  mendapatkan  keputusan,  dalam tahapan  ini  digunakan  algoritma  K-Means.  Untuk  menentukan  jurusan  yang  tepat bagi siswa-siswi di SMK data yang diambil meliputi nilai rapot yang terdiri dari nilai mata  pelajaran  Penddidikan  Agama,  PPKN,  Bahasa  Indonesia,  Matematika,  IPA, IPS,  Penjas,  Prakarya,  Mulok,  Kewira,  Minat,Bakat  dan  Tes  Kesehatan  dan  Tes Olahraga.  Sistem  dapat  melakukan  perhitungan  nilai  siswa  agar  dapat  menentukan program  keahlian  yang  sesuai  dengan  hasil  nilai  yang  diperoleh (Anita,  2019). Sistem  dapat  melakukan  beberapa  pelaporan  Laporan  siswa  yang  masuk  program keahlian TKJ, TBSM, TPMG, ATPH, APAT. Ada 23 data yang dijdikan sempel data untuk dilakukan proses K-Menas.
Tabel 1 Nilai rapot 23 siswa No Nama Pa  Pkn  Bhsindo Mtk Ipa Ips  Penjas  Prakarya Usaha 1 Aguino 80 75 80 85 80 78 80 75 76 2 Andreas 70 78 78 80 78 75 78 78 78 3 MERSI 80 75 80 85 75 78 77 79 80 4 RILLA 78 79 80 80 78 78 75 80 78 5 ZULFA 85 78 85 85 78 76 78 77 78 6 ANDRE 75 77 80 75 76 75 85 76 75 7 FANO 85 85 80 85 75 74 85 75 80 8 HELIO 75 77 80 75 74 75 70 69 85 9 ENJEL 80 75 80 85 75 75 75 70 80 10 EKA 85 75 80 80 75 75 75 70 85 11 DIAN 80 75 85 80 75 77 70 70 75 12 IMERTA 80 80 85 77 79 75 75 76 75 13 YULI 80 78 80 75 80 78 85 75 85 14 MARTA 85 85 85 78 77 85 80 74 80 15 JOSUA 80 75 75 85 76 85 75 75 80 16  NOVALIN  80 85 85 85 75 70 85 75 77 17 JEFRY 80 75 75 70 69 75 75 75 75 18 BAYU 80 80 85 75 70 75 85 79 78
No Nama Pa  Pkn  Bhsindo Mtk Ipa Ips  Penjas  Prakarya Usaha 19 ELSARIO  80 85 80 75 70 70 75 80 85 20 YANSEN 85 80 80 70 70 80 75 77 85 21 TIKA 80 75 75 80 80 78 85 76 70 22 KARISA 78 70 80 78 78 76 78 75 75 23 IMERTA   75 77 80 75 76 75 85 76 75

## 3. Perhitungan K-Means
Proses  perhitungan  K-Means  melibatkan  tabel  1.  Berdasarkan  tabel  tersebut, akan  diambil  nilai  rata-rata  untuk  setiap  mata  pelajaran,  yang  kemudian  akan ditentukan  secara  acak  untuk  menentukan  pusat  cluster (centroid) awal.  Berikut adalah Tabel nilai rata-rata Data nilai rata-rata cluster (centroid).
Tabel 2 Perhitungan K-Means MATPEL Cluste (0) Clust (1)  Cluste (2) Cluste (3) Cluste (4) PA 79.308 80.0 82.5 80.0 81.667 PPKN 75.385 76.0 83.75 80.0 80.0 BHSINDO 79.846 80.0 82.5 82.5 78.333 MTK 82.538 77.5 82.5 76.25 71.667 IPA 76.846 74.5 73.75 78.0 69.667 IPS 77.538 75.0 73.25 78.25 75.0 BHS ING 78.692 85.0 76.25 77.75 69. 667 SENBU 73.308 80.0 81.25 79.25 81.667 PENJAS 76.231 72.5 85.0 81.25 75.0 PRAKARYA  74.615 69.5 76.0 75.25 77.333 MULOK 79.923 75.0 85.0 76.25 76.667 KEWIRA 77.308 85.0 78.75 78.75 81.667

## 4. Jumlah Cluster yang dihasilkan
Merujuk pada persamaan (1), kemudian dilakukan secara berulang sampai hasil keluaran  iterasi  menjadi  ideal  antara  cluster0  (c0),  cluster1  (c1),  cluster2  (c2), cluster3 (c3), cluster4 (c4).  Dari hasil keluaran cluster0 adalah jurusan TKJ, cluster1 TBSM,  cluster2  TPMG,  cluster3  ATPH,  cluster4  APAT.  Maka  jumlah  siswa dicluster0  jurusan TKJ    6  orang, cluster1  TBSM  4  siswa,  cluster2    TPMG  4  siswa, cluster3 ATPH 7 siswa, cluster4 APAT 2 siswa. Tabel cluster dapat  dilihat dibawah ini:
Tabel 3 Jumlah Cluster dari penelitian Cluster 0 6 items Cluster 1 4 items Cluster 2 4 items Cluster 3 7 items Cluster 4 2 items Total items: 23

## Kesimpulan
Hasil  pengujian  terhadap  “Sistem  Rekmendasi  penentuan  jurusan”  ini menunjukkan  bahwa  sistem  telah  berhasil  mengimplementasikan  algoritma  K-means untuk menentukan prioritas penentuan program keahlian SMK berdasarkan kriteria nilai Raport SMP, Minat, Bakat Siswa.

## BIBLIOGRAFI
Anita, Anita. (2019). Pengaruh Facebook Terhadap Prestasi Belajar Siswa Smp Negeri 1 Kikim Tengah Kabupaten Lahat . Uin Raden Fatah Palembang. Google Scholar
Apriliani,  Nurul.  (2019). Evaluasi  Program  Praktik  Kerja  Industri  (Prakerin)  Jurusan Teknik  Komputer  Jaringan  (TKJ)  Di  SMK  Komputama  Jeruklegi  Kabupaten Cilacap . IAIN Purwokerto. Google Scholar
Azizah,  Mira,  Sulianto,  Joko,  &  Cintang,  Nyai.  (2018).  Analisis  keterampilan  berpikir kritis Siswa sekolah dasar pada pembelajaran matematika kurikulum 2013. Jurnal Penelitian Pendidikan , 35 (1), 61–70. Google Scholar
Fadhli, Muhammad. (2017). Manajemen peningkatan mutu pendidikan. Tadbir: Jurnal Studi Manajemen Pendidikan , 1 (2), 215–240. Google Scholar
Firza, Firza, & Sarjono, Sarjono. (2020). Penerapan Algoritma K-Means Dalam Metode Clustering  Untuk  Peminatan  Jurusan  Bagi  Siswa  Swasta  Pelita  Raya  Kota  Jambi. Jurnal Manajemen Sistem Informasi , 5 (3), 371–382. Google Scholar
Hadi, Fakhri. (2019). Penerapan Algoritma Cart Dan C4. 5 Untuk Penentuan Jurusan Siswa Baru . Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau. Google Scholar
Handyani,  Yeni,  Usmar,  Ali,  &  Walid,  Abul.  (2021). Pengaruh  Latar  Belakang Pendidikan  Dan  Gender  Terhadap  Indeks  Prestasi  Kumulatif  Mahasiswa  Tadris Matematika  Uin  Sulthan  Thaha  Saifuddin  Jambi  Angkatan  2017 .  Uin  Sulthan Thaha Saifuddin Jambi. Google Scholar
Irawan, Bei Harira. (2017). Prediksi Kelulusan Tepat Waktu Pada Kampus  Stmik Mic Cikarang  Dengan  Algoritma  K-Means  Clustering. Jurnal  Sigma , 5 (1),  10–22. Google Scholar
Pradana, Ferdiansyah Setya. (2019). Analisa dan Perancangan Sistem Informasi Praktek Kerja  Industri  Menggunakan  AHP. JUST  IT:  Jurnal  Sistem  Informasi,  Teknologi Informasi Dan Komputer , 10 (1), 72–77. Google Scholar
Ramdhani,  Muhammad  Ali.  (2017).  Lingkungan  pendidikan  dalam  implementasi pendidikan karakter. Jurnal Pendidikan UNIGA , 8 (1), 28–37. Google Scholar
Rohmad,  Rohmad.  (2021). (Lengkapi  Lembar  Pengesahan  Dengan  Stempel,  Gunakan Ttd  Asli  Pada  Lembar  Persetujuan  Publikasi,  Upload  Ulang)...  Implementasi Hidden Curriculum Pesantren Untuk Mengembangkan Karakter Religius Siswa Di Smk Sunan Kalijaga Sampung Ponorogo . Iain Ponorogo.
Winangun,  Kuntang.  (2017).  Pendidikan  Vokasi  Sebagai  pondasi  bangsa  menghadapi globalisasi. Jurnal Taman Vokasi , 5 (1), 72–78. Google Scholar
Yahya,  Muhammad,  &  Hakim,  Arif  Rahman.  (2015).  Analisis  Pengaruh  Gaya
Kepemimpinan,  Motivasi  Kerja,  dan  Kompensasi  Terhadap  Kinerja  Guru  (Studi Kasus  di  SMA  PPMI  ASSALAM  Surakarta). Jurnal  Pendidikan  Ilmu  Sosial , 24 (1), 67–77. Google Scholar
Yuningsih,  Eri,  &  Herawan,  Endang.  (2015).  Kepemimpinan  transformasional  kepala sekolah  dan  iklim  sekolah  terhadap  sekolah  efektif  pada  sd  negeri  di  purwakarta. Jurnal Administrasi Pendidikan , 22 (2). Google Scholar
Copyright holder: Siska Howay, Rianto (2021)
First publication right:

## Syntax Idea
This article is licensed under: