## Penerapan Data Mining untuk Mengetahui Minat Siswa pada Pelajaran Matematika menggunakan Metode K-Means Clustering
Siti Nur Arofah 1 , Fitri Marisa 2
1 sitinurarofah1295@gmail.com, 2 fitrimarisa@widyagama.ac.id
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Widyagama Malang
Abstract—  Mathematics  is  one  of  the  knowledge,  which can  improve  thinking  ability,  and  argue.  Interests  are  a condition  in  which  a  person  has  an  attention  to  something and is accompanied by the desire to know and study as well as  prove  it  further.  Problems  in  this  research  how  to  know the  interest  of  students  on  the  subjects  of  mathematics  by using data mining techniques using Clustering method using K-Means  Algorithm.  Tests  in  this  study,  researchers  used data  Task  Value,  Daily  Deuteronomic  Value  (UH)  and Values  Final  Test  Semester  (UAS)  students  to  know students'  interest  in  mathematics  subjects.The  result  of clustering  using  k-means  algorithm  shows  that  45  students have high interest in mathematics subjects, 48 students have moderate  interest  and  29  students  have  low  interest  in mathematics.
Intisari—  Matematika  merupakan  salah  satu  disiplin ilmu, yang dapat meningkatkan kemampuan berpikir, dan berargumentasi.  Minat  merupakan  suatu  keadaan  di mana  seseorang  mempunyai  perhatian  terhadap  sesuatu dan disertai keinginan untuk mengetahui dan mempelajari maupun  membuktikannya  lebih  lanjut.  Permasalahan pada  penelitian  ini  bagaimana  mengetahui  minat  siswa pada  mata  pelajaran  matematika  dengan  menggunakan Teknik data mining dengan metode Clustering menggunakan Algoritma K-Means.Pengujian pada penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  data  Nilai  Tugas, Nilai Ulangan Harian (UH)dan Nilai Ujian Akhir Semeter (UAS) siswa untuk mengetahui minat siswa terhadap mata pelajaran matematika. Hasil clustering dengan menggunakan algoritma k-means memperlihatkan bahawa  45  siswa  memiliki  minat  tinggi  pada  mata pelajaran  matematika,  48  siswa  memiliki  minat  sedang dan 29 siswa memiliki  minat rendah pada mata pelajaran matematika.
Kata  Kunci —  Matematika,Nilai  Tugas,  Nilai  Ulangan Harian  (UH)  dan  Nilai  Ujian  Akhir  Semeter  (UAS), Clustering, K-Means

## I. PENDAHULUAN
A. Latar Belakang Kemampuan matematika yang diperlukan untuk menguasai  dan  menciptakan  teknologi  di  masa  depan[1],
menjadikan  penguasaan  matematika  yang  kuat  perlu  dibina sejak  dini.  Masyarakat  beranggapan  bahwa  Matematika menjadi  tolok  ukur  kecerdasan  dan  kepandaian  anak  dalam belajar[2]. Menurut mereka matematika adalah mata pelajaran yang paling baik, berkualitas, dan paling tinggi kedudukannya dibandingkan  dengan  pelajaran  lain[3].  Namun  demikian Matematika  masih  dipandang  sebagai  salah  satu  bidang  studi yang  tidak  disenangi  atau  bahkan  paling  dibenci  dan  masih melekat pada kebanyakan siswa yang mempelajarinya[3].
Hal  itulah  yang  mempengaruhi  minat  seorang  siswa dengan matematika berbeda dengan siswa yang lainnya. Minat belajar  menurut  “Djamarah”  dalamcenderung  menghasilkan prestasi  yang  tinggi,  sebaliknya  minat  belajar  yang  kurang akan  menghasilkan  prestasi  yang  rendah.  Hal  itulah  yang menyebabkan  minat  setiap  siswa  berbeda  dengan  siswa lainnya[4].Dengan  permasalahan  tersebut  maka  peneliti menggunakan Teknik data Mining dengan metode Clustering menggunakan
algoritma
k-means
untuk mengelompokkan  minat  setiap  siswa  yang  memiliki  minat tinggi,  sedang  atau  bahkan  rendah  pada  mata  pelajaran matematika[5].
Dalam  metode clustering mempartisi  data  ke  dalam kelompok,  sehingga  data  yang  memiliki  karakteristik  yang sama dikelompokkan ke dalam satu cluster yang sama. Jumlah kelompok  yang  dapat  diidentifikasi  tergantung  pada  banyak dan  variasi  data  obyek.  Tujuan  dari  pengelompokan sekumpulan  data  obyek  kedalam  beberapa  kelompok  yang mempunyai  karakteristik  tertentu  dan  dapat  dibedakan  satu sama lainnya adalah untuk analis dan interprestasi lebih lanjut sesuai dengan tujuan penelitian yang dilakukan.
Hasil  clustering  minat  siswa  pada  mata  pelajaran matematika  dengan  menggunakan  algoritma k-means di dapatkan  3  cluster.  Cluster  0  dengan  minat  siswa  sedang sebanyak  (37%)  atau  sebanyak  45  siswa  dari  122  siswa. Cluster  1  dengan  minat  siswa  rendah  sebanyak  (24%)  atau sebanyak  29  siswa  dari  122  siswa.  Cluster  2  dengan  minat siswa tinggi sebanyak (39%) atau sebanyak 48 siswa dari 122 siswa[6].
Dengan  demikian  minat  siswa  pada  mata  pelajaran matematika  lebih  banyak  daripada  siswa  yang  kurang memiliki minat pada mata pelajaran matematika.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Penilitian ini bertujuan untuk mengelompokkan data siswa yang  memiliki  minat  dengan  mata  pelajaran  matematika menggunakan  algoritma K-means  Clustering [7].  Untuk mencapai  tujuan  tersebut,  penulis  akan  menggunakan  data siswa kelas VII dari sebuah sekolah swasta di Kota Malang.

## A. Algoritma K-Means
Algoritma K-Means merupakan algoritma klasterisasi yang mengelompokkan  data  berdasarkan  titik  pusat  klaster (centroid)  terdekat  dengan  data.  K-Means  merupakan  salah satu  metode  clustering  non  hirarki  yang  berusaha  mempartisi data yang ada ke dalam bentuk satu atau lebih cluster. Metode ini  mempartisi  data  ke  dalam  cluster  sehingga  data  yang memiliki  karakteristik  yang  sama  dan  data  yang  mempunyai karakteristik  yang  berbeda  di  kelompokkan  ke  dalam  cluster yang lain [7].
Cara kerja algoritma K-means yaitu sebagai berikut: 1) Tentukan  nilai k sebagai  jumlah  klaster  yang  ingin dibentuk.
2) Inisialisasi k sebagai  centroid  yang  dapat  dibangkitkan secara random.
3) Hitung  jarak  setiap  data  ke  masing-masing  centroid menggunakan persamaan Euclidean Distance yaitu sebagai berikut:

## Gambar 1.Persamaan Euclidean
4) Kelompokkan setiap data berdasarkan jarak terdekat antara data dengan centroidnya.
5) Tentukan posisi centroid baru ( k )
6) kembali  ke  langkah  3  jika  posisi  centroid  baru  dengan centroid lama tidak sama.

## III.  LANGKAH-LANGKAH PENGELOMPOKKAN DATA
1. Jenis Data Jenis data yang digunakan adalah data kuantitatif. Data kuantitatif  adalah  data  yang  dapat  dihitung,  berupa  angka atau nominal. Data hasil ujian siswa adalah data kuantitatif karena berupa angka atau nominal yang dapat di hitung.
2. Sumber Data Sumber  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah Data  Sekunder.  Data  sekunder  merupakan  sumber  data penelitian  yang  diperoleh  secara  tidak  langsung  melalui media  perantara  diperoleh  dan  dicatat  oleh  pihak  lain. Sumber  data  dalam  penelitian  ini  diambil  dari  kelas  VII dari sebuah sekolah swasta di Kota Malang. Data tersebut merupakan data dari siswa kelas VII semester ganjil tahun ajaran  2017-2018  dengan  banyak  data  122  data  dengan field yaitu Nama Siswa, Nilai Tugas, Nilai Ulangan Harian (UH)    dan  Nilai  Ujian  Akhir  Semester  (UAS).  Berikut adalah contoh data siswa kelas VII
Tabel 1 Data Siswa No Nama Nilai Tugas Nilai UH Nilai UAS 1 Abhista Irsa Ramadhan 100 99 97 2 Adilla Ghoniyya Ashari 93 93 74 3 Adinda Azkia Putri Lukmana 96 100 87 4 Aflahchintya Azka Ardhana 82 86 56 5 Ahmad Arifin Ilham 88 78 65 6 Ahmad Bayu Nugroho 78 84 66 7 Ahmad Mahbub Thoriq Y. 81 81 57 8 Ahmad Zahran N. 90 76 67 9 Aisyah Putri Kamila 74 73 59 10 Alfiona Absharina Putri 85 88 76 11 Alfi Zahro Firdausy Shomad 88 83 75 12 Alif Rayhan Maron 69 66 43 13 Almira Amelia Giantama 83 98 67 14 Amrita Salsabila A. 99 78 63 15 Ananda Putri Aliyah 96 79 70 16 Anindya Maura Natania 73 75 70
3. Pengumpulan Data
Berdasarkan  sumber  data  yang  digunakan  pada penilitian  ini,  maka  metode  pengumpulan  data  yang penulis gunakan adalah sebagai berikut,
a. Dokumentasi,  adalah  metode  pengumpulan  data dengan  mengumpulkan  catatan-catatan  atau  dokumen- dokumen. Data ini adalah data dari hasil ujuan siswa.
b. Studi Pustaka, adalah mempelajarai karya ilmiah, buku ilmiah,  dan  sumber  ilmiah  lainnya  yang  sesuai  dengan penelitian  dan  memiliki  hubungan  dengan  masalah yang  diteliti.  Refrensi  ilmiah  yang  penulis  gunakan adalah  sumber-sumber  yang  terdapat  dalam  daftar pustaka

## B. Aplikasi Weka
WEKA  (Waikato  Environment  for  Knowledge  Analysis) merupakan  aplikasi  data  miningopen  source  berbasis  Java menurut  “Sulianta”  dalam.  WEKA  merupakan  sebuah  sistem data  mining  yang  dikembangkan  oleh  Universitas  Waikato  di Selandia  Baru  yang  mengimplementasikan  algoritma  data mining.  WEKA  adalah  sebuah  koleksi  mesin  pembelajaran algoritma  untuk  tugas-tugas  data  mining.  Algoritmanya  dapat
e-ISSN: 2541-6448
diterapkan  secara  langsung  ke  data  set  atau  dipanggil  dari kode Java sendiri.
Gambar 2. Tampilan awal weka tools
Dari  data  yang  di  eksekusi,  didapatkan  3  kelompok  atau cluster dengan hasil sebagai berikut:
 Siswa  dengan  nilai  =  93  untuk  cluster  0,  sebanyak  45 Siswa dari 122 Siswa (37%)
 Siswa  dengan  nilai  =  79  untuk  cluster  1,  sebanyak  29 Siswa dari 122 Siswa (24%)
 Siswa  dengan  nilai  =  87  untuk  cluster  2,  sebanyak  48 Siswa dari 122 Siswa (39%)

## IV.  ANALISIS
A. Analisis
Untuk  mengetahui  minat  setiap  siswa  tersebut  maka peneliti melakukan penelitian dengan menggunakan perhitungan  nilai  siswa  menggunakan  metode Clustering dengan  algoritma K-means .  Dalam  penelitian  ini  data  yang digunakan peneliti adalah data nilai siswa kelas VIII semester ganjil  tahun  ajaran  20017/2018  dengan  banyak  data  122  data siswa. Data tersebut di peroleh dari Nilai Tugas, Nilai Ulangan Harian  dan  Nilai  Ujian  Akhir  Semester.  Dengan  adanya penelitian  inidiharapkan  guru  akan  mengetahui  minat  setiap siswa.
B. Perancangan Pada  perancangan  penelitian  ini  metode  c luster dengan algoritma k-means akan  digambarkan  dengan  flowchart  yang akan di jabarkan dengan langkah-langkah perhitungannya.
Gambar 3. Flowchart Analisis Cluster
Dari gambar flowchart di atas, dapat diketahui pada tahap ini dilakukan proses pengolahan data menggunakan algoritma K-means  Clustering. Tahapan  proses  algoritma K-means adalah sebagai berikut:
 Tentukan  nilai  k  dari  jumalh cluster yang  ingin dibentuk. Cluster yang akan dibentuka adalah 3 cluster.
 Tentukan  titik  pusat  awal  dari  setiap  cluster.  Dalam penilitian  ini  titik  pusat  awal  yang  terbentuk  yakni cluster  nilai  tertinggi,  cluster  nilai  sedang  dan  cluster nilai rendah. Titik pusat dari setiap cluster dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2.

## Titik Pusat Awal Setelah Cluster
 Setelah  menetukan  titik  pusat  awal  cluster  langkah selanjutnya  yaitu  hitung  jarak  centroid  setiap  data  ke masing-masing  centroid  menggunakan  persamaan encluiden distance. Sebagai contoh akan dihitung jarak dari data siswa pertama ke pusat cluster pertama:
D(0,0)  = √ = 9,6437(2) D(0,1)  = √ = 70.4699  (2) D(0,3)  = √ =
33.7787(2)
 Dari  hasil  perhitungan  diatas  di  dapatkan  hasil  bahwa jarak data siswa pertama dengan pusat cluster pertama adalah  0,  jarak  data  siswa  pusat  cluster  kedua  adalah 41.7732  dan  jarak  data  siswa  pusat  cluster  ketiga
Titik Pusat Cluster Nama Nilai Tugas Nilai UH Nilai UAS Cluster 0 Nanda Lidya Cinta Aulia Sari 98 94 89 Cluster 1 Alif Rayhan Maron 69 66 43 Cluster 2 Ayshaqirana 70 84 93
adalah  70.4699.  Berdasarkan  hasil  ketiga  perhitungan di  atas  dapat  disimpulkan  bahwa  jarak  data  siswa pertama  yang  paling  dekat  dengan  cluster  1,  sehingga data  siswa  data  mahasiswa  pertama  dimasukkan  ke dalam cluster 1.
 Setelah  semua  data  ditempatkan  ke  dalam  cluster terdekat,  kemudian  hitung  kembali  pusat  cluster  yang baru  berdasarkan  rata-rata  yang  ada  pada  cluster tersebut.  Dalam  hal  ini  jika  centroid  yang  baru  tidak ada  perubahan  dari  centroid  yang  lama  maka  hentikan iterasi,  jika  ada  perubahan  maka  lanjutkan  iterasi berikutnya.
 Pengelompokan  hasil  cluster  pada  iterasi  pertama belum  sama,  dalam  hal  ini  bangkitkan  ulang  centroid baru dengan rumus:
(3)
Sumber: Larose (2015) dalam [4] Dimana : C : centroid data m : anggota data yang termasuk kedalam centroid tertentu
n : jumlah data yang menjadi anggota centroid tertentu

## V. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Implementasi Clustering
Penelitian  ini  menggunakan  program  aplikasi  weka  3.8 untuk  mengelompokkan  minat  siswa  melalui  Nilai  Tugas, Ulangan Harian (UH) dan Nilai Ujaian Akhir Semester (UAS) dengan  menggunakan  metode  clustering,  yakni  algoritma k- means .  Penelitian  ini  dilakukan  pada  nilai  semester  ganjil siswa kelas delapan di sebuah sekolah swasta di Kota Malang tahun  ajaran  2017/2018.  Dalam  penilitian  ini  titik  pusat  awal yang  terbentuk  yakni  cluster  nilai  tertinggi,  cluster  nilai sedang dan cluster nilai rendah.
B. Proses Input dan Output Pada  saat  membuka  aplikasi  WEKA  ada  4  tombol  yang dapat di gunakan  untuk  menjalankan aplikasi. Untuk  menguji clustering  ini  menggunakan  tombol  explorer  yang  akan memunculkan tampilan sebagai berikut.
Gambar 4. Weka Explorer
Pada  bagian  atas  window,  tepatnya  pada  bawah  judul bar.Terdapat
deretan data, seperti Prepocess,Classify,Cluster,Associate,Select
Attributes Visualize. Namun yang aktif hanya Prepocess ini dikarenakan sebelum  menggunakan  algoritma  diatas  pastikan  sudah melakukan set file yang akan dieksekusi. Buka file yang akan dieksekusi oleh Weka, dalam hal ini file yang akan di eksekusi menggunakan ekstensi .csv dengan type ARFF. Berikut adalah gambaran file yang akan di eksekusi dalam penelitian ini
Gambar 5. Data dengan format .arrf
Di  bawah  ini  adalah  tampilan  Praprocess  pada  weka dengan file yang sudah di buka.
Gambar 6. File yang sudah di buka pada apk Weka
Setelah  membuka  file  yang  akan  di  eksekusi  langkah berikutnya  yaitu  memlilih  algoritma  yang  akan  di  gunakan. Pada  penelitian  ini  menggunakan Algoritma  Clustering dengan Cluster  Simple  K-Means. Di  bawah  ini  adalah  hasil clustering menggunakan aplikasi weka.
Gambar 7. Hasi Clustering menggunakan Weka
Gambar 8. Hasil Grafik Clustering dengan Weka
Dari  data  yang  di  eksekusi,  didapatkan  3  kelompok  atau cluster dengan hasil sebagai berikut:
 Siswa  dengan  nilai  =  93  untuk  cluster  0,  sebanyak  45 Siswa dari 122 Siswa (37%)
 Siswa  dengan  nilai  =  79  untuk  cluster  1,  sebanyak  29 Siswa dari 122 Siswa (24%)
 Siswa  dengan  nilai  =  87  untuk  cluster  2,  sebanyak  48 Siswa dari 122 Siswa (39%)
Maka cluster 0 dengan nilai tertinggi di miliki sebanyak 45 siswa,  jumlah  ini  lebih  sedikit  daripada  cluster  2  yang notabene  memiliki  minat  mata  pelajaran  matematika  yang sedang.  Namun  hal  bagusnya  yaitu  cluster  0  tidak  lebih banyak  daripada  cluster  1.  Yaitu  siswa  yang  memiliki  minat mata  pelajaran  matematika  lebih  banyak  daripada  siswa  yang kurang memiliki minat dengan matematika.

## V. PENUTUP

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  penilitian  yang  dilakukan,  dapat  di  ketahui bahwa  dengan  kumpulan  nilai  ujian  yang  di  lakukan  siswa, dapat  di  ketahui  seberapa  minat  siswa  dengan  mata  pelajaran matematika.  Hasil clustering dengan  menggunakan  algoritma k-means memperlihatkan  bahawa  45  siswa  memiliki  minat tinggi  dengan  mata  pelajaran  matematika,  48  siswa  memiliki minat sedang dan 29 siswa  memiliki  minat rendah pada  mata pelajaran matematika.

## B. Saran
Saran dari peneliti adalah perlu dicoba algoritma lain untuk melakukan  pengelompokan  minat  siswa  sehingga  diharapkan penegelompokan  yang  dilakukan  memiliki  nilai  akurasi  yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  R.  A,  A.  Vienda,  S.  Florencius,  and  S.  Santi, “Peranan  Teknologi  Komunikasi  Dalam  Menciptakan Masyarakat Di Masa Depan,” pp. 73–86.
[2]  T.  Kinerja,  P.  Pada,  R.  S.  P.  M.  C.  Pekanbaru,  D. Machasin,  M.  Si,  and  D.  C.  Amsal,  “TOLAK  UKUR KECERDASAN EMOSIONAL, KECERDASAN
INTELEKTUAL, DAN DISIPLIN TERHADAP KINERJA PERAWAT PADA R.S PMC PEKANBARU.” [3]  P.  Pendidikan,  M.  Pascasarjana,  P.  Alam,  and  S.  U.
Indonesia,  “MEMBANGUN  KARAKTER  MELALUI PEMBELAJARAN  MATEMATIKA,”  vol.  6,  pp.  130– 141.
[4]  M.  Achdiyat,  “Prestasi  belajar  matematika  ditinjau  dari kepercayaan diri dan keaktifan siswa,” vol. 6, no. 1, pp. 50–61, 2016.
[5]  I. Method, K. C. Based, S. Value, W. Interface, C. Study, and I. U. M. M. Magelang, “Penerapan Metode K-Means
Untuk Clustering Mahasiswa Berdasarkan Nilai
Akademik  Dengan  Weka  Interface,”  vol.  18,  no.  1,  pp. 76–82, 2015.
[6]  F.  L.  Sibuea,  A.  Sapta,  S.  Informasi,  and  S.  Royal, “SISWA
BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE  K-MEANS  CLUSTERING,”  vol.  IV,  no.  1, 2017.
[7]  B.  M.  Metisen  and  H.  L.  Sari,  “ANALISIS CLUSTERING MENGGUNAKAN METODE K- MEANS DALAM PENGELOMPOKKAN,” vol. 11, no. 2, pp. 110–118, 2015.