e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26375 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26375
Penerapan K-Means Clustering Dalam Pengelompokan Prestasi Siswa Dengan Optimasi Metode Elbow
Muhammad Qusyairi 1* , Zul Hidayatullah 2 , Arnila Sandi 3
1,3 program Studi Teknik Komputer, Universitas Hamzanwadi 2 program Studi Pendidikan IPA, Universitas Hamzanwadi *erick.rrtr@gmail.com

## Abstrak
Prestasi siswa merupakan sesuatu yang sangat penting dan bermakna dalam dunia pendidikan, gambaran ini bisa  dilihat  dari  pengelompokan  ruangan  kelas,  penentuan  bakat  dan  minat  serta  tingkat  kemampuan  dan kemauan  siswa  menurut  kemampuan  yang  dimiliki  setiap  individu.  Hal  ini  yang  mendasari  mengapa  peneliti melakukan penelitian di MIS NW 03 Pancor dengan data kelas 4 sebanyak 23 siswa, kelas 5 sebanyak 27 siswa dan kelas 6 sebanyak 25 siswa yang terkait dengan veriabel-variabel dalam prestasi belajar siswa. Dimana dalam penentuan  hal  tersebut  sekolah  masih  menggunakan  metode  pengambilan  keputusan  secara  konvensional, sehingga sekolah ini masih sulit untuk menentukan prestasi siswa sesuai dengan kemampuan mereka. Dengan demikian sekolah perlu melakukan perubahan yang dapat membantu pegawai dan institusi untuk meningkatkan mutu pendidikan dengan mengetahui prestasi belajar siswa. Adapun dari permasalahan ini penulis memberikan solusi  yang  diperlukan  sebuah  sistem  penghitungan  dengan  konsep  data  mining.  Penguasaan  materi pembelajaran  salah  satu  menjadi  tolak  ukur  untuk  mendapatkan  nilai  siswa  dan  ini  merupakan  salah  satu kebijakan dalam menentukan prestasi siswa. Selain nilai juga terdapat sikap dan keterampilan yang menjadi faktor dalam penentuan prestasi siswa disekolah. Hal ini bisa diselesaikan dengan salah satu teknik dalam data mining yang  dapat  dilakukan  untuk  pengelompokan  yaitu  clustering.  Hasil  penelitian  ini  berupa  sistem  yang  dapat mempermudah sekolah dengan cepat dan tepat dalam pengelompokkan prestasi siswa menggunakan k-means yang dioptimasi dengan penggunaan metode elbow dengan perolehan hasil yang didapat yaitu cluster 1 “baik” sebanyak 9 siswa , cluster 2 “sangat baik” sebanyak 6 siswa, cluster 3 “cukup baik” sebanyak 8 siswa dan nilai davies bouldin 0,711 dan avg within centroid distance 18,821 sehingga bias bisa membantu pihak sekolah dalam menentukan pengelompokan prestasi siswa
Kata kunci: Clustering, Data Mining, K-Means, Elbow, Prestasi Siswa, Sekolah

## Abstract
Student achievement is very important and meaningful in the world of education, this picture can be seen from the grouping of classrooms, determining talents and interests as well as the level of ability and willingness of students according to the abilities of each individual. This is why researchers conducted research at MIS NW 03 Pancor with data from class 4 as many as 23 students, class 5 as many as 27 students, and class 6 as many as 25 students which were related to variables in student learning achievement. In determining this matter, the school still uses conventional decision-making methods, so it is still difficult to determine student achievement according to their abilities. Thus, schools need to make changes that can help employees and institutions improve education quality by knowing student learning achievements. As for this problem, the author provides a solution that requires a calculation system with the concept of data mining. Mastery of learning material is one of the benchmarks for obtaining student grades and this is one of the policies in determining student achievement. Apart from grades, there are also attitudes and skills which are factors in determining student achievement at school. This can be solved with one of the techniques in data mining that can be used for grouping, namely clustering. The results of this research are a system that can make it easier for schools to quickly and accurately group student achievement using k-means which is optimized using the elbow method with the results obtained, namely cluster 1 "good" with 9 students, cluster 2 "very good" with 6 students, cluster 3 is "fairly good" as many as 8 students and the Davies Bouldin value is 0.711 and the AVG within centroid distance is 18.821 so it can help the school in determining student achievement groups.
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26375 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26375
Keywords: Clustering, Data Mining, K-Means, Elbow, Student Archievment, School

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  teknologi  saat  ini  berkembang dengan  sangat  pesat  ini  terbukti  dengan dipermudahnya  berbagai  macam  urusan  yang bisa  terselesaikan  dengan  cepat  dan  tepat. Perkembangan  ini  juga  terlihat  pada  revolusi industri 4.0 yang dimana dampaknya pada dunia sangat  besar  terlebih  di  bidang  pendidikan indonesia,  dimulai  sejak  munculnya  digitalisasi sistem  pendidikan  yang  mengharuskan  setiap bidang  pendidikan  supaya  dapat  beradaptasi dengan  perubahan  yang  terjadi  sehingga membuat  segalanya  menjadi  lebih  efektif  dan efisien. Dengan  erhadirnya revolusi industri 4.0 memberikan  pengaruh  positif  terhadap  dunia pendidikan yang dapat dilihat semakin maju dan berkembang dengan sistem pembelajaran yang memberikan pengaruh besar terhadap sekolah. Jarak  dan  batasan  wilayah  tidak  menjadi penghalang  untuk  mengetahui  dan  mengakses informasi dari dunia luar. Industri 4.0 dalam dunia pendidikan  juga  memberikan  dampak  positif yang  dapat  memajukan  dan  mengembangkan sistem  pembelajaran  karena  mudahnya  data yang  diolah  menjadi  informasi  yang  bermafaat bagi  semua.  Akan  tetapi  jika  tidak  digunakan dengan baik makan dapat memberikan dampak negatif bagi dunia pendidikan.
Prestasi  siswa  merupakan  sebuah  pencapaian serta  tolak  ukur  sekaligus  acuan  dalam pengetahuan  yang  diperoleh  dari  pendidikan  di sekolah, adapun diantaranya secara formal yang dijalani  melalui  nilai  tes,  penguasaan  terhadap mata  pelajaran,  serta  sikap  yang  ditentukan melalui nilai atau angka yang diberikan oleh guru kepada  siswanya[1].  Prestasi  siswa  menjadi penting untuk ditelaah mengingat prestasi siswa dapat  digunakan  sebagai  acuan  dalam pengambilan  keputusan  kedepan,  diantaranya sebagai berikut [2]:
1. Mengetahui  sejauh  mana  siswa  mampu menguasai materi pembelajaran yang telah disampaikan guru selama persekolahan.
2. Mengetahui kemampuan, bakat, minat, dan sikap  siswa  terhadap  siswa  dalam pembelajaran  serta  keunggulan  dan kekurangan dalam program yang diterapkan pihak sekolah.
3. Mengetahui tingkat kemajuan pekerkembangan  dan  kesesuaian  hasil belajar  atau  prestasi  belajar  siswa  dengan standar  kompetensi  dan  kompetensi  dasar yang telah ditetapkan.
4. Membantu  dalam menyeleksi serta menyaring siswa yang sesuai dengan jenis pendidikan tertentu.
e-ISSN 2614-8773 DOI : 10.29408/jit.v7i2.26375 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26375
5. Membantu  dalam  menentukan  kenaikan kelas siswa.
6. Membantu  dalam  menempatkan  siswa sesuai dengan potensi yang dimilikinya.
Dari  kajian  di  atas  penulis  tertarik  untuk melakukan  penelitian  di  MIS  NW  03  Pancor dengan variabel-variabel yang berkaitan dengan pengaruh  prestasi  siswa.  Dimana  dalam penentuan  hal  tersebut  pihak  sekolah  masih menggunakan  metode  pengambilan  keputusan secara konvensional dimana dengan pengumpulan rekap data serta penyaringan data yang membutuhkan waktu serta ketepatan yang cukup  lama  membuat  sekolah  ini  masih  sulit untuk  menentukan  prestasi  siswa.  Dengan demikian  sekolah  perlu  melakukan  perubahan yang  dapat  membantu  pegawai  dan  institusi untuk  meningkatkan  mutu  pendidikan  dengan mengetahui prestasi belajar siswa. Sehingga di sekolah  ini  dapat  mengetahui  siswa/siswi  yang memiliki  prestasi  baik  dan  dapat  mengetahui prestasi  yang  kurang  baik  untuk  menghindari potensi  ketidaklulusan  serta  dapat  mengetahui hal-hal dari kajian yang ingin dicapai.
Tujuan peneliti adalah untuk memudahkan pihak sekolah  dalam  mengelompokkan  siswa  yang berprestasi  dengan  cara  yang  lebih  efektif  dan efisien.  Oleh  karena  itu  dalam  melakukan pengujian  ini  diperlukan  sebuah  sistem penghitungan dengan konsep data mining.
Data mining adalah proses yang menggunakan teknik  perhitungan  statistik,  matematika, kecerdasan buatan dan  machine  learning  yang digunakan  dalam  berinteraksi,  mengidentifikasi informasi  yang  bermanfaat  serta  pengetahuan yang  terikat  dari  berbagai  data  yang  besar[3]. Penguasaan  materi  pembelajaran  salah  satu tolak ukur dalam menentukan nilai siswa dan ini merupakan  salah  satu  kebijakan  dalam menentukan  prestasi  siswa  yang  didalamnya juga  terdapat  penilaian  dari  sikap  dan keterampilan.  Dari  beberapa  atribut  tersebut maka solusi yang dibuthkan adalah pengelompokan  siswa  yang  berprestasi  dan salah satu teknik dalam data mining yang dapat dilakukan untuk pengelompokan yaitu clustering[4].
Penerapan  k-means  sudah  banyak  dilakukan oleh  peneliti  sebelumnya,  salah  satunya  untuk menganalisa  data  yang  besar  dan  mengetahui tingkat kepuasan siswa dalam pelayanan melalui pengelompokan  data  hasil  pengisian  kuesioner dengan  cepat  dan  efisien.  Metode  data  mining yang  melakukan  proses  pemodelan  tanpa supervise (unsupervised) dan merupakan salah satu  metode  yang  melakukan  pengelompokan data yang ada kedalam beberapa kelompok[5]. Penerapan ilmu data mining dalam pengelompokan  data  dengan  menggunakan metode  k-means  akan  mempermudah  sekolah dalam menentukan siswa-siswi yang berprestasi
e-ISSN 2614-8773 DOI : 10.29408/jit.v7i2.26375 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26375
dan  sistem  yang  dapat  dibangun  dapat mempermudah sekolah dengan cepat dan tepat dalam  pengelompokkan  prestasi  siswa. Penentuan  clustering  tidak  hanya  hanya  dibuat serta merta melainkan ada beberapa faktor yang mempengaruhi hal tersebut. Untuk mendapatkan nilai  yang  optimal  maka  dibutuhkan  sebuah metode  optimasi  yang  dikenal  dengan elbow method. Metode elbow merupakan suatu metode yang  digunakan  untuk  menghasilkan  informasi dalam  menentukan  jumlah  cluster  yang  akan membentuk siku pada suatu titik[6].

## 2. Tinjauan Pustaka
2.1. Penelitian Terkait
Berikut  ini  terdapat  beberapa  penelitian  yang terkait  dengan  penelitian  yang  akan  penulis lakukan.
- Penelitian  pertama  yang  dilakukan  oleh (Shefia,  dkk)  tahun  2022,  dengan  judul
“Pengelompokan Prestasi Siswa Menggunakan Algoritma K-Means”
penelitian  ini  dilakukan  di  sekolah  dasar namorambe di mana hasil dari penelitian  ini didapatkan  hasil  pengelompokan  cluster siswa  dengan  total  64  siswa  yang  didalam nya  terdapat  cluster  dengan  "penilaian prestasi  siswa  baik  di  pertimbangkan" sebanyak 29 siswa, "penilaian prestasi siswa sangat  baik"  sebanyak  5  siswa,"penilaian prestasi siswa tidak baik" sebanyak 30 siswa
dengan  perhitungan  titik  centroid  pada literasi ke 2 dengan angka bcv  0,108 yang menunjukan bahwa penerapan algoritma k- means terhadap sistem yang dirancang dan dibangun  mampu  mempercepat  dalam pengelompokkan  data  siswa  berprestasi dengan  sistem  yang  dibuat  berbasis desktop[7].
- Penelitian  kedua  dilakukan  oleh  (Sutanto, dkk)  tahun  2023,  dengan  judul  ”Analisis
Klasterisasi  Data  Sekolah  SMP  Di Kabupaten Kotawaringin Timur Menggunakan  Metode  K-Means”  penelitian dilakukan  di  SMP  kabupaten  kotawaringin timur  dengan  hasil  112  data  record  SMP yang dibuat menjadi 3 cluster pengelompokan  diantarannya  cluster  0 sebanyak 87 sekolah, cluster 1 sebanyak 4 sekolah, dan cluster 2 sebanyak 21 sekolah dengan titik centroid 4143.863, penelitian ini juga  melekukan  pengujian  sebanyak  8  kali dengan avg. Within centroid distance yang di analasis dengan metode elbow method dan menghasilkan  cluster  yang  paling  efektif sebanyak 3 pengelompokan[8].
- Penelitian  ketiga  dilakukan  oleh  (Syahra) tahun 2023, dengan judul “Penerapan Data Mining  Dalam  Pengelompokkan  Data  Nilai Siswa  Untuk  Penentuan  Jurusan  Siswa Pada SMA Tamora Menggunakan Algoritma K-Means  Clustering”  dengan  hasil  analisis
e-ISSN 2614-8773 DOI : 10.29408/jit.v7i2.26375 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26375
yang  didapat  dari  jumlah  data  record  128 siswa  dimana  pengelompokan  dari  siswa terdiri  dari  cluster  1  sebanyak  33  siswa, cluster  2  sebanyak  16  siswa,  cluster  3 sebanyak 33 siswa, dan cluster 4 sebanyak 46 siswa dengan perhitungan sampai iterasi ke  4  ratio  0,005.  Penerapan  data  mining dengan algoritma k-means pada sma tamora ini mampu untuk menganalisis permasalahan  yang  ada  yang  berkenaan dengan  pengelompokkan  data  nilai  siswa untuk penentuan jurusan serta aplikasi yang dirancang dapat mengimplementasikan dan dapat  dijadikan  sebagai  solusi  pemecahan masalah  dalam  hal  pengelompokkan  data nilai  siswa  untuk  penentuan  jurusan  siswa pada sma tamora[9].
- Penelitian keempat dilakukan oleh (Sulistiyawati  &  Supriyanto)  tahun  2020, dengan  judul  “Implementasi  Algoritma  K- Means  Clustring  Dalam  Penetuan  Siswa Kelas  Unggulan”  penelitian  ini  dilakukan  di smpn  2  jati  agung  kabupaten  lampung selatan  dengan  jumlah  data  record  192 siswa dengan peneglompokan cluster kelas unggulan  sebanyak  96  siswa  dan    cluster kelas  tidak  unggulan  sebanyak  96  siswa dengan perhitungan sampai pada iterasi ke 6  dimana  nilai  sudah  tidak  bergeser  lagi. Adapun pengujian perangkat lunak dilakukan melalui  pengujian  blackox  untuk  pengujian
pakar dan pengujian technology acceptance model (tam) untuk pengujian user. Blackbox (blackbox  testing)  sebagai  uji  coba fungsionalitas dari system yang sudah dibuat dan  mampu  untuk  memberikan  hasil klasifikasi pengelompokan data yang efektif dan  proses  setiap  iterasi  perputaran  jarak centroid,  penetuan  titik  cluster  dibentuk, sebagai acuan objeck data siswa yang lebih efektif dan efisien dalam menghemat waktu pada  saat  klasterisasi  kelas  unggulan sehingga mempermudah pihak sekolah[10].
- Penelitian  terakhir  yang  dilkukan  oleh (Sholihin  &  Rudiman)  tahun  2021  dengan judul  “Pemetaan  Dan  Klasterisasi  Sekolah Muhammadiyah Di  Kabupaten Ppu Berdasarkan Fasilitas, Pendidik Dan Tenaga Pendidik  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering”  penelitian  ini  berhasil  membuat pemetaan dan klasterisasi sekolah muhammadiyah di kabupaten Penajam Pasir Utara  berdasarkan  fasilitas,  pendidik  dan tenaga  pendidik  menggunakan  metode  k- means clustering dengan jumlah data record 14  data  sekolah  dan  cluster  yang  efisien sebanyak 3 cluster yaitu  cluster 2 terdapat 1 sekolah,  cluster  1  terdapat  8  sekolah,  dan cluster  0  terdapat  5  sekolah  sehingga menghasilkan  nilai  davies  bouldin  index  = 0.446[11].
e-ISSN 2614-8773 DOI : 10.29408/jit.v7i2.26375 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26375

## 2.2. Landasan Teori
1. Prestasi
Prestasi adalah apa yang telah dapat diciptakan, hasil  pekerjaan,  hasil  yang  menyenangkan hati yang  diperoleh  dengan  jalan  keuletan  kerja. Untuk itu, dapat dipahami bahwa prestasi adalah hasil dari suatu kegiatan yang telah dikerjakan, diciptakan,  yang  menyenagkan  hati,  yang diperoleh  dengan  jalan  keuletan  kerja,  baik secara  individual  maupun  secara  kelompok dalam bidang kegiatan tertentu[12].
2. Data Minning
Data  mining  adalah  salah  satu  bentuk implementasi  yang  diterapkan  untuk  mencari sebuah model dan pola yang mampu melakukan prediksi  pada  suatu  data  berdasarkan  data sebelumnya  di  periode  waktu  tertentu.  Data mining  adalah  bentuk  penggalian  data  yang digunakan  untuk  menggali  pengetahuan  dari jumlah  data  yang  besar[6].  Data  mining merupakan suatu proses yang dilakukan dengan cara mengekstraksi dasar data menjadi informasi yang mempunyai nilai penting, dengan data pola yang  terbentuk  dari  data,  data  dasar  disebut dengan  Penemuan  Pengetahuan  dalam Database yang dicari menggunakan pembelajaran berbasis berulang untuk menemukan  pola  yang  tetap  dan  mudah digunakan  oleh  pengguna  dalam  pengambilan keputusan[13].
3. Algoritma K-Means
K-means merupakan salah satu algoritma yang bersifat unsupervised learning. K-means memiliki fungsi  untuk  mengelompokkan  data  kedalam data  cluster[14].  Algoritma  ini  dapat  menerima data  tanpa  ada  label  kategori.  K-means clustering  algoritma  juga  merupakan  metode non-hierarchy.  Metode  clustering  algoritma adalah  mengelompokkan  beberapa  data  ke dalam kelompok yang menjelaskan data dalam satu kelompok memiliki karakteristik yang sama dan memiliki karakteristik yang berbeda dengan data  yang  ada  di  kelompok  lain[9].  Cluster sampling  adalah  teknik  pengambilan  sampel  di mana unit-unit populasi dipilih secara acak dari kelompok yang sudah ada yang disebut cluster. Clustering  atau  klasterisasi  adalah  salah  satu teknik  penyelesaian  masalah  dengan  teknik unsupervised learning.
4. Elbow Method
Metode elbow merupakan  salah  satu  metode yang dapat digunakan untuk menentukan jumlah cluster  terbaik,  yaitu  dengan  cara  melihat presentase setiap cluster yang akan membentuk siku pada suatu titik tertentu. Metode elbow biasa disajikan dalam bentuk grafik untuk mengetahui lebih  jelas  siku  yang  terbentuk.  Tujuan  dari metode elbow adalah untuk memilih nilai k yang kecil  dan  masih  memiliki  nilai  withinss  yang rendah.  Nilai  k  pada  kombinasi  siku  dengan  k- means  adalah  grafik  hubungan  cluster  dengan
e-ISSN 2614-8773 DOI : 10.29408/jit.v7i2.26375 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26375
penurunan  error.  Jumlah  cluster  k  yang dihasilkan  dari  pengujian  dengan  k-means dievaluasi dengan teknik sse. Sse ( sum of square error ) merupakan rumus yang digunakan untuk mengukur  perbedaan  antara  data  yang  telah dilakukan sebelumnya[15].

## 3. Metode Penelitian
Adapun metode pada penelitian yang dilakukan untuk  memperoleh  informasi  yang  dibutuhkan diantaranya:
3.1 Metode Pengumpulan Data
Untuk  mendapatkan  data  sebagai  pemenuhan penelitian dan data yang diperoleh benar-benar akurat  serta  dapat  digunakan  dalam  penelitian nantinya,  maka  dari  itu  peneliti  menggunakan beberapa metode pengumpulan data. Berikut ini beberapa metode yang penulis gunakan dalam penelitian:
1. Observasi Lapangan
Pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan pengamatan secara langsung di lokasi penelitian yakni pada sekolah mis nw pancor, guna untuk mendapatkan informasi terkait data siswa untuk mengetahui bagaimana permasalahan yang ada disana.
2. Studi Pustaka
Pengumpulan informasi yang dilakukan dengan cara  mencari  informasi  dan  refrensi  yang berhubungan  dengan  penelitian,  refrensi diperoleh dari buku, jurnal / artikel dan internet.

## 3. Wawancara
Tanya jawab langsung dengan pihak terkait yakni salah  satu  guru  disekolah  untuk  mendapatkan informasi  yang  dibutuhkan  peneliti  agar  lebih memahami permasalahan yang terjadi.

## 3.2 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian merupakan langkah-langkah yang  dilakukan  oleh  peneliti,  berikut  adalah tahapan yang dilakukan oleh peneliti dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian Pada tahapan ini dilakukan dengan pengumpulan  data  dari  study  literaratur  yang selanjutnya  disesuaikan  dengan  permasalahan yang terjadi, dan selanjutnya dari kumpulan data yang  ada  dilakukan  pengolahan  baik  dari cleaning,  filter  dan  pemilihan  data  selanjutnya dilakukan pengujian di mana dari hasil pengujian jika tidak sesuai dengan data maka akan kembali untuk dilakukan pada tahap Analisa masalah dan pengumpulan  serta  pengolahan  data  yang
e-ISSN 2614-8773 DOI : 10.29408/jit.v7i2.26375 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26375
sesuai,  Jika  pada  proses  pengujian  hasil  yang didapatkan  sudah  sesuai  dengan    hasil  yang didapatkan maka proses akan berakhir.

## 3.3 Lokasi Penelitian
Adapun  lokasi/tempat  yang  menjadi  objek penelitian  yang  penulis  ambil  yaitu  di  sekolah MIS  NW  03  Pancor,  Jl.  Dewi  sartika  no.21, pancor,  kec.  Selong,  kabupaten  lombok  timur, nusa tenggara bar. 83611.

## 4. Hasil dan Pembahasan
4.1 Hasil Penelitian
Pada  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan software  rapid  miner  sebagai  alat  untuk melakukan  pengolahan  data  siswa.  Berikut  ini adalah  tahapan  pengolahan  data  siswa menggunaka algoritma k-means untuk mengelompokkan data siswa berdasarkan nilai, sikap, dan keterampilan yang dioptimasi dengan penggunaan  metode elbow untuk  penentuan cluster yang paling baik untuk digunakan. Sumber data yang digunakan adalah excel yang dimana  terdapat  18  atribut  yang  teridiri  dari nama, nilai (gabungan dari nilai mata pelajaran), sikap,  dan  keterampilan  dengan  jumlah  data yang  dijadikan  pengolahan  dari  masing-masing kelas yakni kelas 4 sebanyak 23 siswa, kelas 5 sebanyak  27  siswa  dan  kelas  6  sebanyak  25 siswa.

## Gambar 3. Tampilan Dashboard
Pada  tampilan  dashboard  ini  menampilkan halaman  kerja  yang  akan  digunakan  termasuk dalam proses import data cleaning, uji validitas, serta  tampilan  dari  hasil  dari  data  yang  akan diolah  dengan  menggunakan  algoritme  metode yang sesuai kebutuhan.
Gambar 4. Pengolahan Data Pada tahapan ini sumber data excel yang yang menjadi input diekstraksi dan dilakukan cleaning data dimana data yang akan  digunakan adalah atribut yang terkait dengan prestasi siswa yang terdapat  didalamnya  :  nilai,  sikap,  dan keterampilan  yang  kemudian  sumber  data tersebut  dilakukan  proses  multiply  yang bertujuan untuk menduplikat sumber data untuk diuji  menggunakan  metode  klasifikasi  k-means dengan  pencairian  kluster  terbaik,  untuk
e-ISSN 2614-8773 DOI : 10.29408/jit.v7i2.26375 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26375
mendapatkan hasil yang diinginkan, selanjutnya stelah  proses  kluster  dilakukan  maka  proses selanjutnya  adalah  uji  coba  dengan  pengujian cluster  distance  perfomence  dengan  witin  avg centroid distance untuk melihat hasil perfomence dari  data  yang  telah  kita  olah dan  kemudian di optimasi dengan penggunaan metode elbow.
Gambar 5. Skema Metode Elbow Pada  proses Elbow Ini  dilakukan  dengan  cara mmenghitung  titik  Avg  Distance  dari  jumlah kluster yang digunakan sebagai sampling untuk menentukan  jumlah  cluster  yang  paling  baik untuk digunakan. Sesuai dengan metode elbow / siku maka titik kluster yang terbaik adalah kluster 3  dengan  angka  avg  distance  18.821  atau  titik cluster 3.
Gambar 6. Clustering Diagram Chart Bar Pada  tahapan  ini  data  siswa  yang  telah  diolah akan ditampilkan berdasarkan chart bar dimana cluster dengan optimasi elbow yang menunjukan
perfomence terbaik pada cluster 3 menampilkan hasil dari pembagian tiap kelompok dari 3 attribut penilaian  yaitu:  nilai,  sikap,  dan  keterampilan dengan  hasil  centroid  table  cluster  1  =  81.77, 82.22, 84.44, cluster 2 = 87.50, 89.16, 90.83, dan cluster 3 = 72.87, 75.00, 76.25.
Gambar 7. Clustering Result Scatter Matrix Visualisation  clustering  pada  scatter  matrix  ini memberikan  gambaran  akan  atribut  yang menjadi  penilaian  dari  pemoresan  data  yang diolah kemudian dipecah menjadi 3 cluster dan titik  dari  keberadaan  masing-masing  atribut berdasarkan  dari  pengelompokan  dari  nilai, sikap, dan keterampilan siswa sehingga mampu untuk  mempermudah  pihak  sekolah  dalam melihat  data  yang  sudah  dikelompokkan  untuk menentukan keputusan kedepannya.
Hasil dari pembuatan cluster pada kelas IV MIS NW  Pancor  dengan  titik  optimasi  cluster  3 menunjukan  pengelompokan  dimana  cluster  1 sebagai “baik” teridiri dari atribut 2,3,6,10,11,13,20,21,22 dengan jumlah 9 siswa, selanjutnya cluster 2 sebagai “sangat baik” terdiri dari  atribut  5,7,8,15,16,19  dengan  jumlah  6
e-ISSN 2614-8773 DOI : 10.29408/jit.v7i2.26375 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26375
siswa, dan yang terakhir cluster 3 sebagai “cukup baik”  teridiri  dari  atribut  1,4,9,12,14,17,18,23 dengan  jumlah  8  siswa  dengan  hasil perpormance  vector  davies  bouldin  0.711  dan avg within centroid distance 18.821.
Tabel 1. Cluster Atribut
Set Data Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Kelas IV 2.0 3.0 6.0 10.0 11.0 13.0 20.0 21.0 22.0 5.0 7.0 8.0
15.0 16.0 19.0 1.0 4.0 9.0 12.0 14.0 17.0 18.0 23.0 Total Qty 9 6 8

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  yang dilakukan  di  MIS  NW  03  Pancor  dengan  data sampeling kelas IV, V, dan IV dengan data set sebanyak  23  siswa  pada  kelas  IV  yang dikategorikan  berprestasi  dengan  “sangat baik”,”baik”,dan ”cukup baik” dapat dikelompokan  dengan  penerapan  k-means clustering dalam pengelompokan prestasi siswa dengan  optimasi  metode  elbow  dengan  sangat baik.  Dari  pengujian  optimasi  elbow  yang dilakukan  dan  performance  yang  dilakukan sebanyak  6  kali  pengujian  yang  dimulai  dari  2 cluster  sampai  dengan  7  cluster  yang  pada akhirnya ditentukan cluster terbaik yaitu dengan menggunakan  3  cluster    yang  ditentukan  dari metode  elbow  dengan  angka  avg  distance 18.821,  dengan  pengelompokan  cluster  1
sebagai “baik” teridiri dari atribut 2,3,6,10,11,13,20,21,22 dengan jumlah 9 siswa, selanjutnya cluster 2 sebagai “sangat baik” terdiri dari  atribut  5,7,8,15,16,19  dengan  jumlah  6 siswa, dan yang terakhir cluster 2 sebagai “cukup baik”  teridiri  dari  atribut  1,4,9,12,14,17,18,23 dengan  jumlah  8  siswa  dengan  hasil performance vector davies bouldin 0.711 dan avg within  centroid  distance  18.821  sebagai  hasil akhir  dari  pengolahan  data  tersebut  sehingga dengan  adanya  pengelompokan  prestasi  siswa pihak  sekolah  akan  dipermudah  dalam pengambilan  keputusan  serta  kebijakan- kebijakan yang akan digunakan
6. Daftar Pustaka
[1] A. Nurjana, A. Perdana Windarto, and H. Qurniawan,  “Implementasi  Data  Mining Dalam  Memprediksi  Prestasi  Siswa Dengan Algoritma C4.5,” SmartEDU , vol. 1, pp. 171–180, 2022, [Online]. Available: https://ejournal.abivasi.id/index.php/Smart EDU
[2] A.  Sulistiyawati  and  E.  Supriyanto,
“Implementasi Algoritma K-means
Clustring  dalam  Penetuan  Siswa  Kelas Unggulan,” Jurnal Tekno Kompak, vol. 15, no. 2, pp. 25-36, 2021
[3] A.  M.  Nur,  N.  Nurhidayati,  and  I. Fathurrahman, “Penerapan Metode Naïve Bayes  Untuk  Penentuan  Penerima Beasiswa  Program  Indonesia  Pintar (PIP).,” Infotek:  Jurnal  Informatika  dan Teknologi , vol. 7, no. 1, pp. 93–102, Jan. 2024, doi: 10.29408/jit.v7i1.23995
[4] R. Yuliani, “Penerapan Data Mining untuk Mengcluster  Data  Penduduk  Miskin Menggunakan  Algoritma  K-Means  di
e-ISSN 2614-8773 DOI : 10.29408/jit.v7i2.26375 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26375
Dusun  Bagik  Endep  Sukamulia  Timur,” Jurnal  Informatika  dan  Teknologi ,  vol.  4, no.  1,  pp.  39-50,  2021,  doi: 10.29408/jit.v4i1.2986
[5] A.  E.  Wicaksono,  “Implementasi  Data Mining  Dalam  Pengelompokan  Data Peserta  Didik  Di  Sekolah  Untuk Memprediksi  Calon  Penerima  Beasiswa Dengan  Menggunakan  Algoritma  K- Means  (Studi  Kasus  Sman  16  Bekasi),”
Jurnal  Teknologi  Rekayasa ,  vol.21, no.3, pp. 206-216, 2016.
[6] V.  A.  Ekasetya  and  A.  Jananto, “Klusterisasi  Optimal  Dengan  Elbow Method  Untuk  Pengelompokan  Data Kecelakaan  Lalu  Lintas  Di  Kota Semarang,” Dinamika Informatika , vol. 12, no. 1, pp. 20–28, 2020
[7] S.  N.  B.  Sembiring,  H.  Winata,  and  S. Kusnasari,  ,  “Pengelompokan  Prestasi Siswa Menggunakan Algoritma K-Means,” Jurnal Sistem Informasi TGD , vol.1, no.1, pp. 31-40, 2022.
[8] H. S. Sutanto and I.  Susilawaty, “Analisis Klasterisasi  Data  Sekolah  Smp  Di Kabupaten
Kotawaringin Timur Menggunakan Metode K-Means,” JURSISTEKNI  (Jurnal  Sistem  Informasi dan Teknologi Informasi ), vol.5, no.3, pp. 298-309, 2023.
[9] Y. Syahra, “Penerapan Data Mining Dalam Pengelompokkan Data Nilai Siswa Untuk Penentuan  Jurusan  Siswa  Pada  SMA Tamora Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” Sains dan Komputer , vol. 17, no. 2, pp. 228–233, 2018.
[10] A.  Sulistiyawati  and  E.  Supriyanto, “Implementasi
Algoritma K-means
Clustring  dalam  Penetuan  Siswa  Kelas
Unggulan,” vol. 15, no. 2, pp. 25-36, 2021.
[11] M.  R.  Sholihin  and  Rudiman,  “Pemetaan dan Klasterisasi Sekolah Muhammadiyah di Kabupaten PPU Berdasarkan Fasilitas,
Pendidik dan Tenaga Pendidik Menggunakan Metode K-Means Clustering,” Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Teknik Informatika, vol. 14, no. 2, pp. 45- 51, 2021, doi: 10.35891/explorit.
[12] N. Butarbutar, A. P. Windarto, D. Hartama and  Solikhun,  “Komparasi  Kinerja Algoritma  Fuzzy  C-Means  Dan  K-Means Dalam  Pengelompokan  Data  Siswa Berdasarkan  Prestasi  Nilaiakademik Siswa  (  Studi  Kasus :  SMP  Negeri  2 Pematangsiantar  ),” JURASIK  (Jurnal Riset  Sistem  Informasi  &  Teknik Informatika) vol. 1, no. 1, pp. 46-55, 2016.
[13] C. Devi, O. Soleman, N. Pramaita, and M. Sudarma,  “Classification  of  Loyality Customer  Using  K-Means  Clustering, Studi  Case:  PT.  Sucofindo  (Persero) Denpasar Branch,” International Journal of Engineering  and  Emerging  Technology , vol. 5, no. 2, pp. 160-167, 2020.
[14] S.  Suhartini  and  R.  Yuliani,  “Penerapan Data  Mining  untuk  Mengcluster  Data Penduduk Miskin Menggunakan Algoritma K-Means  di  Dusun  Bagik  Endep Sukamulia  Timur,” Infotek:  Jurnal
Informatika  dan  Teknologi ,  vol.  4,  no.  1, pp. 39–50, 2021, doi:
10.29408/jit.v4i1.2986
[15] A. R. Lashiyanti, I. R. Munthe, and F. A. Nasution,    “Optimisasi  Klasterisasi  Nilai Ujian  Nasional  dengan  Pendekatan Algoritma K-Means, Elbow, dan Silhouette,” Jurnal  Ilmu  Komputer  dan Sistem Informasi (JIKOMSI , vol. 6, no. 1, pp. 14–20, 2023