## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 400 − 404 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1125

## Penerapan K-Means Clustering Untuk Pengelompokan Kelas Pada Taman Kanak-Kanak
Dewi Anggraeni 1 , Rizaldi 2,* , Guntur Maha Putra 2
Sistem Informasi, Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Royal, Asahan, Indonesia Email: 1 anggraeni1987@email.com, 2,* rizaldipiliang.rp@email.com, 3 igoenputra@gmail.com Email Penulis Korespondensi: rizaldipiliang.rp@email.com Submitted: 21/12/2021 ; Accepted: 29/12/2021 ; Published : 31/12/2021
Abstrak− Pada dasarnya anak yang usia 5 tahun sudah bisa mengenal huruf, mencocokan bentuk, mengenal warna kelas dan mudah beradaptasi dengan lingkungan. Namun ada beberapa anak yang memang hanya mempunyai kemampuan membaca saja,  namun dikemampuan yang lain tidak ada, begitu pun dengan anak-anak yang lainnya. Berdasarkan hasil pengamatan, peneliti melakukan penelitian penerapan k means clustering untuk mengelompokkan kelas pada taman kanak-kanak. Objek pada penelitian ini adalah anak-anak didik yang sekolah di TK ABA XI. metode yang digunakan untuk pembagian yaitu metode k means clustering, dimana metode ini dapat mengelompokkan data dalam jumlah kecil ataupun dalam jumlah banyak data. Terdapat 2 variabel yaitu variabel kelas _ safa _ dan _ Kelas _ marwa. Dimana setiap variabel memiliki kriteria yaitu A= Keatifan, B= Mecocokan Gambar, C Mengenal Warna, D= Mengenal Bentuk, E= Menulis. Hasil dari penelitian ini adalah perhitungan k means cluster dalam mengelompokan kelas pada siswa taman kanak-kanak dapat menjadi acuan bagi guru dalam hal pembagian kelas. Data pengelompokan murid sesuai dengan kapasitas kelas yang diinginkan dan banyaknya kelas bisa berubah sesuai keinginan sekolah.
Kata Kunci: K-Means Clustering; Pengelompokan Kelas; Taman Kanak-Kanak
Abstract −Basically,  children  aged 5  years  can  recognize  letters,  match shapes,  recognize  class  colors  and  easily  adapt  to  the environment. However, there are some children who only have the ability to read, but do not have other abilities, as well as other children. Based on the observations, the researchers conducted research on the application of k means clustering to classify classes in kindergarten. The object of this research is students who study in TK ABA XI. The method used for division is the k means clustering method, where this method can group data in small amounts or in large amounts of data. There are 2 variables, namely the variable class_safa_and_Kelas_marwa. Where each variable has criteria, namely A = Activeness,  B = Matching Pictures, C Knowing Color, D = Knowing Shapes, E = Writing. The result of this research is the calculation of k means cluster in grouping classes in kindergarten students can be a reference for teachers in terms of class division. The student grouping data is according to the desired class capacity and the number of classes can change according to the school's wishes.
Keywords : K-Means Clustering; Class Grouping; Kindergarten

## 1. PENDAHULUAN
TK ABA X Kisaran adalah jenjang formal pendidikan taman kanak-kanak yang beralamat di Jl. Durian, Kisaran Naga, Kec. Kisaran Tim., Kabupaten Asahan, Sumatera Utara.
Pengelompokkan  kelas  pada  taman  kanak-kakan  merupakan  bagian  penting  agar  menciptakan  suasana pembelajaran yang menyenangkan. Perlunya pembagian kelas, agar guru lebih fokusdan terampil pada kemampuan minat dan bakat siswa [1][2][3].
Analisa  cluster  adalah  proses  mempartisi  sekumpulan  objek  data  ke  dalam  himpunan  bagian. Setiap _ subset _ adalah _ sebuah _ cluster, _ sehingga _ objek-objek _ dalam  sebuah  cluster  mirip  satu  sama  lain,  namun berbeda  objek  di  cluster  lain.  Pengelompokkan  berguna  karena  dapat  mengarah  pada  penemuan  kelompok  yang sebelumnya tidak diketahui dalam data. pengelompokan yang dapat digunakan untuk mengatur data yang berukuran besar  ke  dalam  kelompok,  dimana  setiap  data  mempunyai  karakteristik  yang  sama.  Pengelompokan  untuk  dapat digunakan untuk menemukan cluster atau subclass disistem.
Algoritma  k  means  dapat  mengelompokan  datasetyang  sama  ke  dalam  cluster  yang  berbeda.  Disini  K mendefinisikan jumlah cluster yang telah ditentukan sebelumnya yang perlu  dibuat dalam proses, seolah olah k=2 akan ada dua cluster dan untuk k=3 akan ada tiga cluster dan seterusnya.
Algoritma  pengelompokkan  yang  digunakan,  baik  pada  kumpulan  data  kecil  yang  berisi  lebih  sedikit  dari beberapa ratus objek data, namun database besar mungkin berisi jutaan atau bahkan miliaran objek, pengelompokan hanya pada sampel _ dari _ kumpulan _ data besar _ yang _ diberikan _ dapat _ menyebabkan hasil yang bias, oleh karena itu sangat diperlukan algoritma clustring.
Tahapan k means cluster pertama memilih objek secara acak, yang masing-masing awalnya mewakili means cluster atau pusat. Untuk masing-masing objek yang tersisa, sebuah objek kelompokkan ke cluster yang paling mirip bedasarkan jarak euclidean antara objek dan cluster. [4][5][6].
Algoritma _ k _ means _ secara  iteratif  meningkatkan  variasi  dalam  cluster,  untuk  setiap cluster diiterasi sebelumnya. Semua objek kemudian dipindahkan menjadi pusat cluster baru[7][8][9].
Dalam algoritma k means, jumlah kuadrat dari jarak euclidean titik data perwakilan terdekat yang digunakan untuk mengukur fungsi objektif pengelompokan. Persamaan yang untuk mengukur jarak euclidean digunakan yaitu:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 400 − 404 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1125
d Euclidean j(v1,v2)= √∑ (𝑉 1 (𝑘) − 𝑉 2 (𝑘)) 2 𝑁 𝐾=1 ….....[1]
Fungsi _ jarak _ euclidean _ digunakan _ untuk _ menghitung _ himpunan yang dipilih secara acak dari data sampel, dimana salah satu himpunan mendekati perwakilan dekat dengan cluster dan salah satunya terletak ditengah-tengah cluster.
Clustering dapat  dikatakan  suatu  proses  pengelompokan  objek  data  yang  dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu hirarchi  dan  partisi.  [10][11][12].  Perkembangan _ K-Means _ dalam  memodelkan _ dataset  yang  mempunyai  bentuk khusus  dengan  memanfaatkan  kernel  trik, _ permasalahan  yang  perlu  diperhatikan  dalam  menggunakan  metode K- Means _ termasuk  model clustering yang  berbeda-beda, _ pemilihan  model  yang _ paling  tepat  untuk  dataset  yang dianalisa, _ kegagalan
untuk _ converge , pendeteksian outliers , bentuk masing-
masing _ cluster _ dan _ permasalahan _ overlapping [13][14][15].  Tujuan  pengelompokan  siswa  pada _ taman _ kanak- kanak _ adalah _ untuk memfasilitasi pertumbuhan dan perkembangan anak secara menyeluruh. Setiap anak mempunyai perkembangan yang berbeda-beda, berdasarkan hal itu pengelompokan dibuat _ dalam _ 2 kelas yaitu _ kelas _ safa _ dan _ kelas marwa.
Hasil penerapan K-Means clustering untuk pengelompokkan kelas pada taman kanak-kanan dapat dijadikan sebagai  acuan  untuk  sekolah  dalam  mengelompokkan  siswa  sebelum  proses  pembelajaran  dimulai,  dimana  pada penelitian hanya menyatakan bahwa setiap siswa masuk kelas safa atau Kelas marwa . Beberapa  penelitian  yang  menjadi  tinjauan  pustaka  untuk  menunjang  penelitian  ini,  diantaranya  adalah: Analisis K-Means Clustering pada Data Sepeda Motor[8], Analisis Cluster Dengan Menggunakan Metode K-Means Untuk  Pengelompokkan  Kabupaten/Kota  Di  Provinsi  Maluku[7],  Implementasi  Data  Mining  Untuk  Menentukan Tingkat Penjualan Paket Data Telkomsel Menggunakan Metode K-Means Clustering[14], dan Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Pengelompokkan Penyebaran Diare Di Kabupaten Langkat[13].
Kontribusi dari hasil penelitian ini yaitu memastikan tindakan apa yang harus dilakukan pihak sekolah terhadap siswa dengan kemampuan yang berbeda-beda dan memastikan mana siswa yang masuk ke kelas safa dan mana yang masuk ke kelas marwa yang dimana ke 2 kelas ini mencermin 2 kelompok karakter dan 2 kemampuan siswa yang berbeda.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
1. Identifikasi Masalah
Pada  tahap  ini,  peneliti  melakukan  observasi  terlebih  dahulu  untuk  menentukan  objek  penelitian.  Dimana penelitian ini dilakukan disekolah TK ABA Kisaran dan guru menjadi objek pada penelitian ini. Untuk memastikan penelitian ini layak untuk diteruskan diukur dari seberapa besar masalah yang terdapat dan seberapa penting hasil penelitian ini dapat dimanfaatkan.
2. Analisa Data
Data-data yang berhubungan dengan objek yang diteliti dikelompokkan dianalisa satu per satu. Dalam penelitian ini terdapat 2 kelompok data yang di analisa, yaitu nilai standar kelas dan data training. Selanjutnya ada 2 variabel yang digunakan untuk mengalisa data yaitu variabel kelas safa dan kelas marwa. Ada 5 kriteria yang digunakan, yaitu  kriteria,  kearifan,  mencocokkan  gambar,  mengenal  warna,  mengenal  bentuk,  dan  menulis  yang  akan  di convert ke dalam huruf yaitu A, B, C, D, dan E.
3. Perancangan Sistem
Pada tahap ini merupakan tahap rancangan sistem lanjutan dari analisa data dimana proses-proses yang dilakukan untuk memperoleh hasil yang akurat menggunakan metode K-Means Clustering yang diimplementasikan ke dalam sistem yang tujuannya agar pengolahan data lebih efektif dan efesien.
4. Pengujian dan Implementasi
Pada tahapan ini merupakan pengujian sistem dan implementasi, apakah rancangan sistem dengan menerapkan metode K-Means  Clustering dalam  memproses  data  sudah  dapat  menjawab  masalah  yang  sudah  diidentifikasi sebelumnya atau belum. Jika belum maka perlu dilakukan perbaikan. Kesalahan bisa saja terjadi pada kesalahn input data, kesalahan logika dan aritmatika yang digunakan, dan kesalahan kode-kode dalam bahasa sistem yang digunakan. Selanjutnya, jika sistem aman dari kesalahan maka sistem dapat diimplementasikan.

## 2.2 Tahapan Penerapan Metode K-Means Clstering
Ada 4 tahapan utama yang dilakukan oleh metode K-Means Clustering dalam memproses data, yaitu: 1. Menentukan data standart yang akan di proses menggunakan K-Means Clustering
2. Menentukan pusat cluster awal

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 400 − 404 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1125
Hal-hal yang dilakukan pada tahapan ini adalah mengalokasikan data ke dalam cluster dengan acak, kemudian menghitung rata-rata data pada masing-masing cluster atau disebut dengan centroid .
3. Menghitung jarak cluster Tahapan ini merupakan tahapan alokasi masing-masing data ke rata-rata terdekat.
4. Memperoleh Hasil Sementara
Apabila masih ada data yang berpindah cluster atau apabila perubahan nilai centroid , ada yang di atas nilai threshold yang ditentukan atau apabila perubahan nilai pada objective function yang digunakan di atas nilai threshold yang ditentukan maka kembali ke step 3.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode  cluster  memisahkan  data  ke  kelompok  yang  berbeda.  Dengan  partitioning  secara  iteratif,  k  means  mampu meminimalkan rata-rata jarak setiap data ke cluster. Pada penelitian _ ini terdapat 2 variabel yaitu variabel kelas safa dan variabel kelas marwa. Dimana terdapat 5 kriteria, A= kearifan, B=mencocokan gamabr, C= mengenal warna, D= mengenal bentuk, E= menulis. Dalam pengelompokkan kelas terdapat nilai standar kelas yang harus dipenuhi, berikut adalah data nilai standar kelas:
Tabel 1. Nilai Standart Kelas Siswa A B C D E Kelas safa 75 65 70 80 85 Kelas marwa 90 86 60 75 80 Tabel 2. Data Training Siswa A B C D E Akhdan 80 80 80 80 75 Ihsan 75 80 75 80 70 Al Hassan 85 80 80 85 80 Fahri 90 90 85 80 80 Suryana 75 75 65 75 70 Habibi 80 70 65 80 90 Jihan 70 60 70 80 85 Fahriza 90 70 75 85 90 Hanum 60 75 75 80 75 Zizi 75 75 65 65 70
Berdasarkan data nilai standart dan data training, dapat dilakukan perhitungan dengan menggunakan K-Means Clustering , dengan rumus sebagai berikut:
d Euclidean
(x,y),(a,b)]= √(𝑥 − 𝑎) 2 + (𝑦 − 𝑏) 2 …(2)
1. Menentukan Pusat Cluster Awal
Berdasarkan data diatas, diambil secara acak data sebagai  pusat Cluster 1, yaitu data 8 dan data 9. Data 8 sebagai pusat cluster 1, sedangka data 9 sebagai pusat cluster 2.
Tabel 3. Cluster Awal cluster 1 70 60 70 80 85 cluster 2 90 70 75 85 90
2. Menghitung jarak cluster
Jarak Cluster 1 ke Cluster 1 = [(x,y),(a,b)]= √(𝑥 − 𝑎) 2 + (𝑦 − 𝑏) 2
= √(70 − 80) 2 + (60 − 80) 2 + (70 − 80) 2 + (80 − 80) 2 + (85 − 75) 2 = 26,45

## Jarak Cluster 2 ke cluster 1
= √(70 − 75) 2 + (60 − 80) 2 + (70 − 75) 2 + (80 − 80) 2 + (85 − 70) 2 = 25,98
Jarak Cluster 3 ke cluster 1 = √(70 − 85) 2 + (60 − 80) 2 + (70 − 80) 2 + (80 − 85) 2 + (85 − 80) 2 = 27,83

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 400 − 404 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1125
Jarak Cluster 4 ke cluster 1 = √(70 − 90) 2 + (60 − 90) 2 + (70 − 85) 2 + (80 − 80) 2 + (85 − 80) 2 = 39,37
Jarak Cluster 5 ke cluster 1 = √(70 − 75) 2 + (60 − 75) 2 + (70 − 65) 2 + (80 − 75) 2 + (85 − 70) 2 = 22,91
Jarak cluster 6 ke cluster 1 = √(70 − 80) 2 + (60 − 70) 2 + (70 − 65) 2 + (80 − 80) 2 + (85 − 90) 2 = 15,811
Jarak cluster 7 ke cluster 1 = √(70 − 70) 2 + (60 − 60) 2 + (70 − 70) 2 + (80 − 80) 2 + (85 − 85) 2 = 15,811 Jarak Cluster 8 ke cluster 1 = √(70 − 90) 2 + (60 − 70) 2 + (70 − 75) 2 + (80 − 85) 2 + (85 − 90) 2 = 23,97
Jarak cluster 9 ke cluster 1 = √(70 − 60) 2 + (60 − 75) 2 + (70 − 75) 2 + (80 − 80) 2 + (85 − 75) 2 = 21,21
Jarak cluster r 10 ke cluster 1 = √(70 − 75) 2 + (60 − 75) 2 + (70 − 65) 2 + (80 − 65) 2 + (85 − 70) 2 6,92
Jarak cluster 1 ke cluster 2 = √(90 − 80) 2 + (70 − 80) 2 + (75 − 80) 2 + (85 − 80) 2 + (90 − 75) 2 =  27,38
Jarak cluster 2 ke cluster 2 = √(90 − 75) 2 + (70 − 80) 2 + (75 − 75) 2 + (85 − 80) 2 + (90 − 70) 2 =  27,38
Jarak cluster 3 ke cluster 2 = √(90 − 85) 2 + (70 − 80) 2 + (75 − 80) 2 + (85 − 80) 2 + (90 − 80) 2 =  15,811
Jarak cluster 4 ke cluster 2 = √(90 − 90) 2 + (70 − 90) 2 + (75 − 85) 2 + (85 − 80) 2 + (90 − 80) 2 =  51,96
Jarak cluster 5 ke cluster 2 = √(90 − 75) 2 + (70 − 75) 2 + (75 − 65) 2 + (85 − 75) 2 + (90 − 70) 2 =  70,53
Jarak cluster 6 ke cluster 2 = √(90 − 80) 2 + (70 − 70) 2 + (75 − 65) 2 + (85 − 80) 2 + (90 − 90) 2 =  77,32
Jarak cluster 7 ke cluster 2 = √(90 − 70) 2 + (70 − 60) 2 + (75 − 70) 2 + (85 − 80) 2 + (90 − 85) 2 = 36,05
Jarak cluster 8 ke cluster 2 = √(90 − 90) 2 + (70 − 70) 2 + (75 − 75) 2 + (85 − 85) 2 + (90 − 90) 2 = 70,06
Jarak cluster 9 ke cluster 2 = √(90 − 60) 2 + (70 − 75) 2 + (75 − 75) 2 + (85 − 80) 2 + (90 − 75) 2 = 71,46
Jarak cluster 10 ke cluster 2 = √(90 − 75) 2 + (70 − 75) 2 + (75 − 65) 2 + (85 − 65) 2 + (90 − 70) 2 = 71,46
Dari hasil _ perhitungan jarak data yang diambil dengan _ cluster dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 4 . Hasil Cluster Sementara Siswa Centroid Kelas C1 C2 Akhdan 26,45 27,386 safa Ihsan 25,98 27,238 safa

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 400 − 404 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1125
Siswa Centroid Kelas C1 C2 Al Hassan 27,88 15,811 marwa Fahri 38,37 51,811 safa Suryana 22,91 70,98 safa Habibi 15,811 77,323 safa Jihan 26,7 36,005 marwa Fahriza 23,97 70,062 safa Hanum 21,213 71,46 marwa Zizi 26,74 67,478 safa

## 4. KESIMPULAN
Hasil  ini  penelitian  ini  merupakan  pengelompokkan  kelas  pada  siswa  taman  kanak-kanak  yang  tujuannya  adalah memastikan tindakan apa yang harus dilakukan pihak sekolah terhadap siswa dengan kemampuan yang berbeda-beda dan memastikan mana siswa yang masuk ke kelas safa dan mana yang masuk ke kelas marwa yang dimana ke 2 kelas ini mencermin 2 kelompok karakter dan 2 kemampuan siswa yang berbeda.

## REFERENCES
[1] L. A. Shofiana and L. A. Muharom, “Aplikasi K-Means Untuk Pengelompokan Siswa Pendidikan Anak Usia Dini ( Paud ) Berdasarkan Data Siswa Di Kecamatan Ledokombo,” no. 1110651055, pp. 0–2, 2009.
[2] Asroni and R. Adrian, “Penerapan Metode K-Means Untuk Clustering Mahasiswa Berdasarkan Nilai Akademik Dengan Weka Interface Studi Kasus Pada Jurusan Teknik Informatika UMM Magelang,” J. Ilm. Semesta Tek. , vol. 18, no. 1, pp. 76– 82, 2015.
[3] S. S. Nagari and L. Inayati, “Implementation of Clustering Using K-Means Method To Determine Nutritional Status,” J. Biometrika dan Kependud. , vol. 9, no. 1, p. 62, 2020, doi: 10.20473/jbk.v9i1.2020.62-68.
[4] S. S. Helma, R. R. R, and E. Normala, “Clustering pada Data Fasilitas Pelayanan Kesehatan Kota Pekanbaru Menggunakan Algoritma K - Means,” no. November, pp. 131–137, 2019.
[5] R. A. Indraputra and R. Fitriana, “K-Means Clustering Data COVID-19,” J. Tek. Ind. , vol. 10, no. 3, p. 3, 2020.
[6] M. Robani and A. Widodo, “Algoritma K-Means Clustering Untuk Pengelompokan Ayat Al Quran Pada Terjemahan Bahasa Indonesia,” J. Sist. Inf. Bisnis , vol. 6, no. 2, p. 164, 2016, doi: 10.21456/vol6iss2pp164-176.
[7] M.  W.  Talakua,  Z.  A.  Leleury,  and  A.  W.  Taluta,  “Analisis  Cluster  Dengan  Menggunakan  Metode  K-Means  Untuk Pengelompokkan Kabupaten/Kota Di Provinsi Maluku Berdasarkan Indikator Indeks Pembangunan Manusia Tahun 2014,” BAREKENG J. Ilmu Mat. dan Terap. , vol. 11, no. 2, pp. 119–128, 2017, doi: 10.30598/barekengvol11iss2pp119-128.
[8] R. K. Dinata, N. Hasdyna, and N. Azizah, “Analisis K-Means Clustering pada Data Sepeda Motor,” vol. 5, no. 1, 2020.
[9] T. N. P. Tesa Nur Padilah, Cepy Sukmayadi, “Clustering Fasilitas Kesehatan Berdasarkan Kecamatan,” vol. 8, no. 1, pp. 83– 92, 2021.
[10]  F. M. Yuma and R. Rizaldi, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Jurusan  Di Perguruan Tinggi Dengan Metode Profile Matching,” Semin. Nas. R. , vol. 1, no. 1, pp. 181–184, 2018.
[11]  W. Dhuhita, “Clustering Menggunakan Metode K-Mean Untuk Menentukan Status Gizi Balita,” J. Inform. Darmajaya , vol. 15, no. 2, pp. 160–174, 2015.
[12]  F. Indriyani and E. Irfiani, “Clustering Data Penjualan pada Toko Perlengkapan Outdoor Menggunakan Metode K-Means,” JUITA  J. Inform. , vol. 7, no. 2, p. 109, 2019, doi: 10.30595/juita.v7i2.5529.
[13]  F. Nasari and C. J. M. Sianturi, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Pengelompokkan Penyebaran Diare Di Kabupaten Langkat,” CogITo Smart J. , vol. 2, no. 2, p. 108, 2016, doi: 10.31154/cogito.v2i2.19.108-119.
[14]  S.  Handoko,  E.  Tri,  and  E.  Handayani,  “IMPLEMENTASI  DATA  MINING  UNTUK  MENENTUKAN  TINGKAT PENJUALAN PAKET DATA TELKOMSEL MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING,” vol. 25, no. 1.
[15]  F. Nur, M. Zarlis, and B. B. Nasution, “Penerapan Algoritma K-Means Pada Siswa Baru Sekolahmenengah Kejuruan Untuk Clustering  Jurusan,” InfoTekJar  (Jurnal  Nas.  Inform.  dan  Teknol.  Jaringan) ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  100–105,  2017,  doi: 10.30743/infotekjar.v1i2.70.