L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
Fattachul Huda Aminuddin 1 , Teuku Djauhari 2 , Arnol Arjansyah 3
1&2 Teknologi Informasi, Universitas Nurdin Hamzah Jambi
3 Teknik Informatika, Universitas Nurdin Hamzah Jambi Email: 1 fattachulhuda@unh.ac.id , 2 technikom@gmail.com , 3 arnold01arjansyah@gmail.com 3
Abstract – This research is motivated by the lack of structure in determining the majors of class X students at SMKN 1  Muaro Jambi, because in  the current majors they still use  the manual system, namely written exams, this makes it difficult for students to determine majors according to their abilities. The problem in this study is how  to  apply  data  mining  with  the  K-Means  method  in  the  application  of  student  majors  at  SMKN  1  Muaro Jambi. How to design an application program for determining student majors at SMKN 1 Muaro Jambi using the K-Means method. This study uses the K-Means Clustering method to obtain majors that will make it easier for  teachers  or  schools  to  determine  student  majors.  K-means  Clustering  non-hierarchical  method  is  a  simple and effective algorithm to find groupings in the data in the majors process that is used is grade data and student data in the 2022/2023 entry year. The conclusion of this research is to produce a majors determination system using  the  K-Means  Clustering  method  according  to  the  majors  criteria.  Generating  student  majors  from calculations using the K-means Clustering method.
Keywords: Clustering;K-Means;Major;SMKN 1 Muaro Jambi;Students;Student Grades.

## I. PENDAHULUAN

## 1.1. Latar Belakang
Penentuan penjurusan siswa SMKN 1 Muora Jambi dilakukan berdasarkan kriteria nilai akademik yang  menjadi  ciri  dari  masing-masing  jurusan dengan  demikian  dapat  diketemukan  banyak kemungkinan  seorang  siswa  memenuhi  semua  atau sebagian  kriteria  penjurusan  dari  sekolah.  Artinya, dimungkinkan  bagi  seorang  siswa,  diterima  5 jurusan  Tkj,  Otomotif,  Tataboga,  Wirausaha/ Pemasaran,  dan  Pertanian.  Kemungkinan  yang  akan terjadi  jika  siswa  mengalami  kesalahan  dalam penempatan  jurusan  yang  tidak  sesuai  yang seharusnya  siswa  diterima  tetapi  kenyatannya  tidak, hal  ini  akan  menyebabkan  penurunan  motivasi, begitu juga sebaliknya akan menyebabkan keterbelakangan  prestasi.  Proses  penjurusan  di SMKN  1  Muora  Jambi  ini  cukup  rumit,  dengan jumlah  siswa  yang  banyak  dan  kriteria  nilai  yang digunakan  yang  menjadi  ciri  tiap  jurusan  berbeda- beda,  tentu  penentuan  penjurusan  pada  SMKN  1 Muora  Jambi  akan  memakan  waktu  yang  lama (Agusta,  2015:1).  Tujuan  penjurusan  itu  sendiri adalah  agar  kelak  di  kemudian  hari,  pelajaran  yang diberikan  kepada  siswa  lebih  terarah  sesuai  dengan minat dan bakat masing-masing. Karena tidak jarang siswa-siswi  yang  asal-asalan  dalam  menentukan jurusan  yang  mereka  ambil.  Atau  hanya  sekedar mengikuti teman-temannya saja (Novita, 2021:2).
Seiring perkembangan teknologi dan informasi  yang  semakin  pesat  banyak  bermunculan sekolah-sekolah  dengan  menghadirkan  konsep- konsep pendidikan yang baru. Hal tersebut membuat sekolah-sekolah  diberbagai  tempat  berlomba-lomba
untuk  membuat  sekolah  mereka  agar  banyak diminati  oleh  pelajar.  Berbagai  macam  strategi  atau cara  mereka  lakukan  untuk  menarik  minat  peserta didik  agar  bersekolah  ditempat  mereka.  Dengan adannya  persaingan  ini  maka  pihak  sekolah memunculkan  strategi  pemilihan  jurusan  dengan aplikasi  berbasis  web.  Aplikasi  web  ini  tidak  hanya dikenal  dalam  dunia  bisnis  saja  akan  tetapi  meluas kepada  dunia  pendidikan  yakni  sekolah.  (Wahyuni, 2016:4) . Kendala  yang    sering    ditemukan  dalam proses  penjurusan  SMKN  1  Muaro  Jambi  yaitu sulitnya  menentukan  siswa  mana  yang  memenuhi kriteria  untuk  menempati  jurusan  tertentu.  Hal  ini dikarenakan  proses    penjurusan  masih  dilakukan dengan  manual,  yaitu  masih  ujian  tertulis  sehingga membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama  dan  dinilai kurang  tepat.  Teknologi clustering data  merupakan suatu teknik yang menunjukan persamaan karakteristik  dalam  suatu  kelompok  sehingga  akan menghasilkan informasi yang bermanfaat. Algoritma clustering data sudah banyak dipergunakan diberbagai bidang misalnya untuk proses pengolahan citra,  data  mining  proses  pengambilan  keputusan, pengenalan pola, maupun dalam bidang bioinformatika. Ada beberapa algoritma untuk dapat melakukan  proses clustering pada  suatu  dataset dalam jumlah yang banyak.
Dengan  memanfaatkan  algoritma K-MEANS data yang ada akan dikelompokan menjadi beberapa cluster (kelompok)  yang  masing-masing  diwakili oleh  pusat cluster .  Data  yang  ada  diklasifikasikan berdasarkan hasil akhir evaluasi nilai akademik yang diambil  sejak  pendaftaran    serta    menjabarkan  mata pelajaran  yang  mewakili  setiap  jurusan  yang  ada. Sehingga dengan adanya sistem ini membantu  guru

## PENENTUAN JURUSAN PADA SMKN 1 MUARO JAMBI DENGAN METODE K-MEANS CLUSTERING
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
dalam menentukan jurusan yang sesuai dengan nilai akademik  yang  telah  dijadikan  syarat  dalam penentuan  jurusan  dan  algoritma K-MEANS ini adalah  algoritma  yang  hanya  mempartisi  data kedalam cluster sehingga  data  yang  memiliki karakteristik  yang  sama  dikelompokan  kedalam satu cluster yang  sama  dan  data  mempunyai karakteristik  yang  berbeda  dikelompokan  dalam cluster yang lain.
Dengan demikian mengacu pada permasalahan  yang  terjadi  penulis  tertarik  untuk membuat  suatu  aplikasi  yang  diharapkan  dapat membantu  dalam  mengatasi  permasalahan  yang terjadi,  dengan  mengambil  judul  “ Penentuan Jurusan  Pada  SMK  N  1  Muaro  Jambi  Dengan Metode K-MEANS CLUSTERING ”.

## 1.2.   Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  di kemukakan,  maka  yang  menjadi  rumusan  masalah dalam penelitian ini adalah: “Bagaimana Menentukan  Jurusan  Di  SMK  N  1  Muaro  Jambi Dengan  Metode K-MEANS Clustering Berdasarkan Nilai Siswa/Siswi”.

## 1.3.   Batasan Masalah
Agar pembahasan ini tidak  menyimpang dari apa  yang  telah  dirumuskan,  maka  dibutuhkan batasan-batasan.  Batasan-batasan  dalam  penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Cluster  dalam  menentukan  jurusan  yang  ada pada  SMKN  1  Muaro  Jambi  terdapat  lima jurusan  yaitu,  TKJ,  Otomotif,  Tataboga, Wirausaha/Pemasaran, dan Pertanian.
2. Sistem  ini  hanya  digunakan  pada  sekolah SMKN 1 Muaro Jambi.
3. Pengembangan  sistem  ini  dilakukan  dengan metode algoritma K-MEANS .
1.4. Tujuan dan Manfaat Penelitian
1.4.1.  Tujuan Penelitian
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membangun sistem  dalam  menentukan  jurusan  pada  SMK  1 Muaro  Jambi  dalam  menentukan  jurusan  dengan metode K-Means  Clustering agar  penjurusan menjadi lebih mudah dan efektif.

## 1.4.2.  Manfaat Penelitian
Penelitian  ini  dapat  memberikan  manfaat sebagai berikut:
1. Dapat  membantu  guru  dalam  menentukan jurusan  khususnya  pada  SMKN  1  Muaro Jambi.
2. Memberikan informasi tentang hasil
penjurusan  berdasarkan  peminatan  siswa berdasarkan cluster.
3. Menerapkan  metode K-MEANS terhadap penentuan  jurusan  pada  SMKN  1  Muaro Jambi.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining Data mining adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan  buatan,  dan machine  learning untuk mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi  yang bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari berbagai  database  besar.  Istilah  data  mining memiliki  hakikat  sebagai  disiplin  ilmu  yang  tujuan utamanya  adalah  hak  untuk  menemukan,  menggali, atau  menambang  pengetahuan  dari  data  atau informasi yang kita miliki. Data mining, sering juga disebut  sebagai Knowledge  Discovery  in  Database (KDD).  KDD  adalah  kegiatan  yang  meliputi pengumpulan,  pemakaian  data,  historis  untuk menemukan  keteraturan,  pola  atau  hubungan  dalam set data berukuran besar.
Menurut  (Suntoro,  2019:21)  data  mining adalah  proses  untuk  mendapatkan  informasi  yang berguna  dari  basis  data  yang  besar  dan  perlu diekstraksi  agar  menjadi  informasi  baru  dan  dapat membantu dalam pengambilan keputusan.
Menurut  (Witten,  2016:14)  Data  mining adalah  proses  menganalisa  data  dari  yang  berbeda dan  menyimpulkannya  menjadi  informasi  atau pengetahuan  atau  pola  yang  penting  untuk meningkatkan  keuntungan,  memperkecil  biaya pengeluaran, atau bahkan keduanya
Menurut  Fayyad  dalam  buku  (Kusrini, 2015:7) Istilah data mining dan knowledge discovery in  database (KDD)  sering  kali  digunakan  secara bergantian  untuk  menjelaskan  proses  penggalian informasi  tersembunyi  dalam  suatu  basis  data  yang besar.  Sebenarnya  kedua  istilah  tersebut  memiliki konsep  yang  berbeda,  tetapi  berkaitan  satu  sama lain.  Dan  salah  satu  tahapan  dalam  keseluruhan proses KDD adalah data mining.

## 2.2. Clustering
Salah  satu  metode  yang  diterapkan  dalam KDD adalah clustering . Clustering adalah  membagi data  ke  dalam  grup-grup  yang  mempunyai  obyek yang karakteristiknya sama. Garcia-Molina menyatakan clustering adalah  mengelompokan  item data  ke  dalam  sejumlah  kecil  grup  sedemikian sehingga  masing-masing  grup  mempunyai  suatu persamaan  yang  esensial. Clustering memegang peranan  penting  dalam  aplikasi  data  mining, misalnya eksplorasi data ilmu pengetahuan, pengaksesan  informasi  dan  text  mining,  aplikasi basis  data  spesial,  dan  analisis  weka. Clustering diterapkan  dalam  mesin  pencari  di  internet.  Web mesin  pencariakan  mencari  ratusan  dokumen  yang
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
cocok dengan kata kunci yang dimasukan.

## 2.3. K-Means
K-Means merupakan  salah  satu  metode pengelompokkan  data  nonhierarki  yang  mempartisi data  yang  ada  ke  dalam  bentuk  dua  atau  lebih kelompok.  Metode  ini  mempartisi  data  ke  dalam kelompok  sehingga  data  berkarakteristik  sama dimasukkan ke dalam satu kelompok yang sama dan data yang berkarakteristik berbeda dikelompokkan ke dalam  kelompok  yang  lain.  Adapun  tujuan pengelompokkan data ini adalah untuk meminimalkan  fungsi  objektif  yang  di  set  dalam suatu  kelompok  dan  memaksimalkan  variasi  antar kelompok (Prasetyo, 2012).
Pengertian dari K-Means clustering adalah K- Means dimaksudkan  sebagai  konstanta  jumlah cluster yang  diinginkan, K-Means dalam  hal  ini berarti nilai suatu rata-rata dari suatu grup data yang dalam hal ini didefinisikan sebagai cluster , sehingga K-Means clustering adalah suatu metode penganalisaan  data  atau  metode  data  mining  yang melakukan  proses  pemodelan  tanpa  supervisi ( unsupervised )  dan  merupakan  salah  satu  metode yang melakukan pengelompokan data dengan sistem partisi.
Metode K-Means berusaha mengelompokkan data yang ada ke dalam beberapa kelompok, dimana data dalam suatu kelompok mempunyai karakteristik yang  berbeda  dengan  data  yang  ada  di  dalam kelompok yang lain.

## 2.4. Hypertext Markup Language (HTML)
HTML  ( Hyper  Text  Markup  Language ) sebenarnya  bukan  sebuah  bahasa  pemrograman, karena  HTML  adalah  bahasa  mark  up.  HTML digunakan  untuk mark  up (penanda)  terhadap  suatu dokumen teks. Simbol mark up yang digunakan oleh HTML  ditandai  dengan  tanda  lebih  kecil  (<)  dan tanda  lebih  besar  (>).  Kedua  tanda  ini  disebut  tag. Tag  yang  digunakan  sebagai  tanda  penutup  diberi karakter garis miring (</..>). (Solichin, 2016:10).
Hypertext  Markup  Language adalah  bahasa yang digunakan untuk membuat suatu situs web atau homepage . Setiap dokumen dalam web ditulis dalam format HTML.  Semua  format  dokumen,  hyperlink yang  dapat  diklik,  gambar,  dokumen  multimedia form  yang  dapat  diisi  dan  sebagainya  didasarkan atas  HTML.  TML  lebih  menekankan  pada penggambaran  komponen-komponen  struktur  dan formatting dl  dalam  halaman  web  daripaada menentukan  penampilannya,  HTML  tidak  didesain untuk  dekstop publishing ,  tetapi  didesain  sebagai bahasa pengkodean untuk World Wide Web . Contoh dari HTML. (Fauzi dkk, 2015:43).
HTML  adalah  bahasa  pemograman  yang fleksibel  dimana  kita  bisa  melakukan  scrip  dari bahasa  pemograman  yang  lain  seperti  java,  basic,
dan  lain-lain.  Jika  HTML  tersebut  tidak  dapat mendukung  suatu  perintah  pemograman  tertentu. Browser  tidak  akan  menampilkan  dialog  “ syntx eror ” jika terdapat penulisan kode  yang keliru pada scrip HTML sepanjang kode-kode yang kita tuliskan merupakan  kode-kode  HTML  tanpa  penambahan kode-kode  dari  luar  seperti  java.  (Lestari  &  Ardina, 2016:72).

## 2.5. CSS
CSS ( Cascading Style Sheet ) secara sederhana adalah  sebuah  metode  yang  digunakan  untuk mempersingkat  penulisan  tag  HTML,  seperti  font, color,  text  dan  tabel  lebih  ringkas  sehingga  tidak terjadi  pengulana  penulisan.  Css  digunakan  untuk mengatur tampilan dokumen. (Lewenusa, 2020:1).
Cascading  Style  Sheets (CSS)  adalah  suatu bahasa pemrograman yang digunakan untuk mendukung  pembuatan  website  agar  memiliki tampilan  yang  lebih  menarik  dan  terstruktur.  CSS dikembangkan oleh W3C. organisasi yang mengembangkan  teknologi  internet.  Tujuannya  tak lain  untuk  mempermudah  proses  penataan  halaman web.  Sama  seperti  HTML,  CSS  juga  berkembang dari  waktu  ke  waktu  seiring  dengan  pesatnya perkembangan  zaman.  Berikut  ini  adalah  beberapa versi CSS : CSS 1 Versi ini merupakan versi pertama dari  CSS  yang  dikeluarkan  secara  resmi  oleh  W3C pada  tahun  1996.  Kemampuan  CSS  1  diantaranya yaitu property font , warna dari text , background , dan elemen  lain,  atribut  text  seperti word  spacing , letter spacing dan text line , peletakan align atau atau posisi dari  text,  gambar,  atau  elemen  lain,  dan  margin, border, dan padding. (Setiawan, 2019:3).
Cascading  Style  Sheet (CSS)  merupakan aturan  untuk  mengendalikan  beberapa  komponen dalam  sebuah  web  sehingga  akan  lebih  struktur (Ripai, 2017:3).

## 2.6. Hypertext Preprocessor (PHP)
PHP  ( Hypertext  Preprocessor )  merupakan salah  satu  bahasa  pemograman  yang  berjalan  dalam sebuah  web  server  dan  berfungsi  sebagai  pengolah data pada sebuah server. Data yang dikirim oleh user client akan  diolah  dan  disimpan  pada  database web server dan  dapat  ditampilkan  kembali  apabila diakses.  Untuk  menjalankan  kode-kode  program PHP,  file  harus  di  upload  kedalam server .  Upload adalah  proses  mentransfer  data  atau file dari komputer client ke  dalam web  server .  Untuk membuat website yang dinamis dan mudah di update setiap  saat dari browser dibutuhkan  sebuah  program yang  mampu  mengolah  data  dari computer  client atau dari komputer server itu sendiri sehingga mudah dan nyaman disajikan di browser Salah satu program yang  dapat  dijalankan  di server dan  cukup  andal adalah PHP. (Mubarak, 2019:20).
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
Bahasa pemrograman PHP merupakan bahasa pemrograman  untuk  membuat  website  yang  bersifat server-side  scripting .  PHP  bersifat  dinamis.  PHP dapat dijalankan pada berbagai macam sistem operasi seperti  Windows,  Linux,  dan  Mac  Os.  Selain Apache,  PHP  juga  mendukung  beberapa  web  server lain, seperti Microsoft ISS, Caudium, dan PWS. PHP dapat  memanfaatkan  database  untuk  menghasilkan halaman  web  yang  dinamis.  Sistem  manajemen database yang sering digunakan bersama PHP adalah MYSQL.  Namun,  PHP  juga  mendukung  sistem manajemen  Database  Oracle,  Microsoft  Access, Interbase,  d-Base,  dan  PostgreSQL.  (Novendri,  dkk, 2019:47).
Menurut Hidayatullah dan
Kawistara
(2014:231),  PHP  singkatan  dari  Perl Hypertext Preprocessor yaitu bahasa pemrograman web server- side yang  bersifat open  source .  PHP  merupakan script yang  berintergrasi  dengan  HTML  dan  berada pada server ( server side HTML embedded scripting ). PHP  adalah script yang  digunakan  untuk  membuat halaman web dinamis. Dinamis berarti halaman yang akan  ditampilkan  dibuat  saat  halaman  itu  diminta oleh client .  Mekanisme  ini  menyebabkan  informasi yang  diterima client selalu  yang  terbaru up  to  date . Semua script PHP  dieksekusi  pada server dimana script tersebut  dijalankan.  (Fridayanthie  &  Tias, 2016:130).

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Perancangan Sistem
Hasil  pada  tahap  perancangan  berkaitan  erat dengan  hasil  tahap  analisis.  Karena  pada  tahap analisis  telah  ditemukan  fungsi-fungsi  dan  metode- metode  yang  digunakan,  sistem  perangkat  dan perangkat lunak yang dipakai, serta antar muka yang diharapkan.

## 3.1.1. Diagram Konteks
Diagram  konteks atau  disebut  juga  dengan model sistem fundamental merepresentasikan seluruh elemen sistem sebagai sebuah proses tunggal dengan data input output yang ditunjukkan oleh anak panah  yang  masuk  dan  keluar  secara  berurutan. Berikut  ini  merupakan diagram  konteks dari penentuan jurusan.
Admin Penentuan Jurusan
Pada SMKN 1 Muaro Jambi Dengan Metode K-MEANS Clustering Laporan Data Siswa Laporan Data Hasil Penentuan Jurusan Siswa Siswa a b Laporan Data Hasil Penentuan Jurusan Data Admin Data Siswa Data Nilai Data Hasil Data Cluster
Gambar 1. Diagram Konteks

## 3.1.2.  Diagram Level 0 Proses 1
Diagram 0  merupakan diagram  konteks  yang dibagi  menjadi  beberapa  model  proses  yang  saling terkait,  sehingga  lebih  memperjelas  perancangan sistem,  diagram  0  menggambarkan  sebagaimana dapat dilihat pada Gambar 2  berikut:
Tbl_Admin D1 1.0 P Login 2.0 Input Data 3.0 P Proses Cluster 4.0 Laporan Admin Siswa Tbl_Hasil D3 Tbl_Cluster D2 Tbl_Nilai D4 Tbl_Siswa D5 Verifikasi Username dan Password Data Admin Data Admin Data Nilai Data Nilai Data Siswa Data Siswa Data Cluster Data Siswa Data Cluster Data Hasil Data Hasil Laporan Data Hasil Penentuan Jurusan Laporan Data Siswa Laporan Data Siswa Laporan Data Hasil Penentuan Jurusan Data Admin Data Nilai Data Siswa Informasi Data Siswa Informasi Data Nilai Informasi Data Hasil Data Cluster Data Hasil a b Laporan Data Hasil Penentuan Jurusan Verifikasi Username dan Password
Gambar 2. Diagram Level 0 Proses 1

## 3.1.3.  Diagram Level 1 Proses 2
Pada  level  ini  merupakan diagram  konteks yang  dibagi  menjadi  beberapa  model  proses  yang saling terkait, sehingga lebih memperjelas perancangan sistem, diagram 1 level 2
menggambarkan  sebagaimana  dapat  dilihat  pada Gambar berikut:
2.1 Input Data Admin 2.2 Input Data Nilai 2.3 Input Data Siswa Admin a Tbl_Siswa D5 Tbl_Admin D1 Tbl_Nilai D4 Data Admin Data Admin Data Admin Data Admin Data Nilai Data Nilai Data Nilai Data Nilai Data Siswa Data Siswa Data Siswa Data Siswa
Gambar 3. DFD level 1 Proses 2

## 3.1.4.  Diagram Level 1 Proses 4
Pada  level  ini  merupakan  diagram  konteks yang  dibagi  menjadi  beberapa  model  proses  yang saling terkait, sehingga lebih memperjelas perancangan sistem, diagram 1 level 4 menggambarkan  sebagaimana  dapat  dilihat  pada Gambar berikut:
Admin 4.1
Laporan Data Siswa 4.2 Laporan Hasil Penentuan Jurusan Tbl_Siswa D3 Tbl_Hasil D5 a Data Hasil Data Siswa Laporan Hasil Penentuan Jurusan Siswa Laporan Data Siswa Siswa b Laporan Hasil Penentuan Jurusan Siswa
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I

## 3.2. Antarmuka
Perancangan  antarmuka  ini  dimaksudkan agar  dalam  Penentuan  Jurusan  di  SMKN  1  Muaro Jambi dengan Metode K-Means Clustering ini dapat dengan tepat  guna tidak  menyimpang dari apa  yang telah ditetapkan sebelumnya sehingga hasil rancangan  yang  sudah  dirancang  dapat  berhasil dengan memuaskan. Adapun perancangan antarmuka  merupakan  kelanjutan  dari  perancangan basis data.

## 1. Tampilan Login
Halaman login di  gunakan  untuk  proses pengisian  nama  pengguna (user) dan  kata sandi (password) yang  di  gunakan  untuk melindungi  keamanan  sistem  informasi  dari hal-hal yang tidak di inginkan. Username dan Password harus  sesuai  karena  jika  salah memasukkan username dan password maka program tidak bisa dijalankan. Halaman login ini  hanya  bisa  masuk  jika username dan password benar  dan  yang  mengetahuinya hanya administrator.
Gambar 5. Tampilan Login
2. Tampilan Halaman Dashboard
Tampilan  Halaman Dashboard pada  Gambar 6  ini  berfungsi  untuk  menampilkan  halaman dashboard pertama kali pada saat melakukan login.  Menu  utama  ini  dirancang    secara sederhana  agar  pengguna  mudah  dalam menggunakan sistem ini.
Gambar 6. Tampilan Halaman Dashboard
3. Tampilan Input Data Siswa/i Tampilan  data input siswa/i  pada  Gambar  7 ini  berfungsi  untuk  mengisi  data  siswa  dan nilai siswa ke dalam form.
Gambar 7. Tampilan Input Data Siswa

## 4. Tampilan Data Siswa
Tampilan  data  proses  Siswa  pada  Gambar  8 ini berfungsi untuk Menampilkan semua data siswa/i :
Gambar 8. Tampilan Data Siswa/i
5. Tampilan Nilai Data Cluster Tampilan  Nilai  data cluster pada  Gambar  9 ini  berfungsi  menampilkan  data cluster yang dilakukan  pada  Penentuan  Jurusan  Pada SMKN  1  Muaro  Jambi    Dengan  Metode K- Means Clusterin g:
Gambar 9. Proses Nilai Cluster

## 6. Tampilan Laporan Hasil Siswa/i
Tampilan  laporan  Hasil  dari  siswa/i  pada Gambar 10 ini berfungsi untuk  menampilkan menampilkan laporan hasil dari siswa/i  pada SMKN 1 Muaro Jambi :
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
Gambar 10. Tampilan Laporan Hasil Siswa

## IV. PENUTUP

## 4.1. Kesimpulan
Setelah  dilakukan  pengembangan  terhadap penjentuan  jurusan  menggunakan K-Means  Cluster ini, maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Pengelompokan data siswa berdasarkan nilai, dapat  menghasilkan  keputusan  siswa  yang berminat  untuk  memilih  jurusan  yang diinginkan.
2. Sistem  yang  pengelompokan  ini  dapat mempermudah  guru  dan  kepala  sekolah dalam  memilih  siswa  yang  berminat  dan semangat  belajar  sesuai  jurusan  masing- masing yang dipilih.
3. Penerapan  Metode clustering merupakan salah  satu  langkah  puntuk  menyelesaikan masalah tentang pengelompokan data siswa.
4. Dapat memudahkan pekerjaan dan mengontrol  data  siswa  dalam  memilih penentuan  jurusan  dan  mengakses  informasi tentang  jurusan  siswa,  sehingga  waktu  dan tenaga dapat digunakan secara optimal.
5. Mempermudah kinerja guru dalam
mengetahui siswa dalam pengambilan jurusan  yang  ada  pada  SMKN  1  Muaro Jambi,  dan  menghasilkan  infomasi  data  nilai siswa yang akurat dan tepat.

## 4.2. Saran
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan maka  dapat  dikemukakan  saran-saran  sebagai berikut:
1. Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan pada  aplikasi  penuntuan  jurusan  metode k- means clustering terdapat  beberapa  saran yang  dapat  digunakan  untuk  fitur–fitur tambahan pada pengembangan selanjutnya.
2. Untuk  waktu  penggunaan,  perlu  dilakukan perawatan  terhadap  komponen  pendukung, termasuk
hardware dan
software komputernya.
3. Kepada  Sekolah  SMKN  1  Muaro  Jambi program  ini  dapat  dikembangkan  untuk kedepannya  jika  diperlukan  oleh  pihak SMKN 1 Muaro Jambi.
4. Untuk memaksimalkan waktu proses clustering dengan algoritma K-Means , penentuan  centroid  awal  yang  baik  akan membuat  proses clustering dapat  dilakukan dengan lebih cepat. 5. Perlu  adanya  perangkat  komputer  dan tersedianya jaringan internet untuk mengakses proses implementasi. 6. Selama pengimplementasian, perlu dilakukan salinan  data  untuk  mencegah  terjadinya  hal- hal  yang  tidak  diinginkan  dan back  up data secara berkala.
7. Jika  terjadi  kekurangan  pada  sistem  yang diusulkan, hendaknya dicatat oleh admin, hal ini  ditujukan  untuk  perbaikan  sistem  agar menjadi sempurna.

## DAFTAR REFERENSI
Agusta.  2015. “Penentuan  Jurusan  Berbasis  Web Pada  Sekolah  SMKN  1  Muora  Jambi”. H.1, Dilihat Pada 01 Agustus 2022. Fauzi,  dkk.  2015. “Sistem  Informasi  Penjualan Produk  Berbasis  Web  Pada  Chanel    Distro Pringsewu”. Vol.4,  No.  9,  h.  43,  STMIK Pringsewu  Lampung,  Dilihat  pada  13  Juli 2022.
Fayyad,  Usama.  2009. “Advances  in  Knowledge Discovery and Data Mining”. MIT Press. Fridayanthie,  Eka  Wida,  dan  Tias  Mahdiati.  2016.
“Rancang Bangun Sistem Informasi Permintaan ATK Berbasis Internet”.
Tangerang:  Jurnal  Khatulistiwa  Informatika, Vol. IV, No.2.
Hidayatullah, Priyanto & Jauhari Khairul Kawistara.
2014. “Pemrograman  Web”. Bandung: Informatika.
Lestari  Sri.,  Ardina  Desi  Susana.  2017. “Sistem Pengarsipan  Dokumen  Guru  dan  Pegawai Menggunakan  Metode  Mixture  Modelling Berbasis  Web”. Vol.  10,  No.  2,  h.  72, Universitas Islam Balitar, Dilihat pada 14 Juli 2022.
Lewenusa Irvan. 2020. h. 1. “Dasar Pengguna CSS Pada Pengembangan Web”. Jakarta: Penerbit Irvan Lewenusa, M. Kom, h.1. Dilihat pada 1 Maret 2022.
Mubarak,  Abdul.  2019. “Rancangan  Bangun Aplikasi Web Sekolah Menggunakan Uml dan Bahasa  Pemograman”. Php,  Vol.  02,  No.  1 April  2019,  h.  20.  Program  Studik  Teknik Informatika,  Fakultas  Teknik  Universitas Khairun. Dilihat pada 25 Februari 2022.
Novendri,  Muhammad  Saed.,  dkk.  2019. “Aplikasi Inventaris  Barang  Pada  Mts  Nurul  Islam Dumai Menggunakan Php Dan Mysql”. Vol. 10,  No.  2,  h.  47,  Jurusan  Manajemen Informatika, Dilihat pada 13 Juli 2022.
Novita,  Dewi  Rahayu.  2021. “Sistem  Pendukung
Keputusan Untuk Bahan Rekomendasi
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
Pemilihan Jurusan IPA/IPS Di MA- DARUSSALAM Ketandan Menggunakan
Metode  K-Means”. h.2,  Dilihat  Pada  02
Agustus 2022.
Prasetyo,  E.  2012. “Data  Mining:  Konsep  Dan
Aplikasi Menggunakan MATLAB” . Yogyakarta: Penerbit ANDI. Ripai,  Ipan.  2017. “Rancang  Bangun  Media Pembelajaran  Menggunakan  Android  Untuk
Matakuliah Pemograman Internet
Menggunakan  Magazine  APP  Maker”. Vol.
3,  No.  1,  h.  3,  Jurnal  ITC  Learning,  Dilihat pada 14 Juli 2022.
Setiawan,  Andy  Antonius.,  dkk.  2019. “Rancang Bangun  Aplikasi  Unsrat  E-Catalog”. Jurnal Teknik Informatika vol 14 no 4. Solichin,  Achmad.  2016. “Pemograman  Web dengan  Php  dan  MySQL”. Jakarta:  Penerbit Budi Luhur. Dilihat pada 20 Februari 2022. Suntoro, Joko. 2019. “Data Mining : Algoritma dan Implementasi  dengan  Pemrograman  PHP”.
Jakarta: PT. Elex Media Komptindo. https://books.google.co.id/books?id=8NKdD wAAQBAJ&lpg=PP1&dq=datamining&hl=i d&pg=PP1#v=onepage&q=datamining&f=fal se . Wahyuni,  Dwi  Utami.  2016. “Aplikasi  Sistem Pemilihan  Jurusan  Sekolah  Berbasis  Web Menggunakan Metode Fuzzy Saw Di Sman 1 Kampak  Trenggalek” .  H.4,  Fakultas  Teknik Universitas Nusantara Pgri Kediri.
Witten,  I.  H.,  Frank,  E.,  Hall,  M.  A.,  &  Pal,  C.  J. 2016. “Data  Mining:  Practical  machine learning  tools  and  techniques” .  Morgan Kaufmann.

## IDENTITAS PENULIS
Nama :  Fattachul Huda Aminuddin, M.Pd.T NIK/NIDN :  1016039301 TTL :  16-03-1993 Gol/Pangkat :  III B Jab. Fungsional  :  Asisten Ahli Email : fattachulhuda@unh.ac.id Nama :  Teuku Djauhari, S.Kom, M.S.I. NIK/NIDN :  1012116702 TTL :  12-11-1967 Gol/Pangkat :  III B Jab. Fungsional  :  Asisten Ahli Email : Technikom@gmail.com Nama :  Arnol Arjansyah NIM :  1802023 Email : arnold01arjansyah@gmail.com