Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## PENERAPAN DATA MINING DALAM MENENTUKAN PILIHAN JURUSAN BIDANG STUDI SMA MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING DENGAN TEKNIK SINGLE LINKAGE
Trinanda Syahputra 1 , Jufri Halim 1 , Ery Promo Sintho 1
1 Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma email : trinandasyahputra@gmail.com
Abstract: One  of  the  ways  to  improve  the  quality  of  high  school  students  is  to  form  a favorite  class  in  which  the  class  will  be  a  flagship  class  compared  to  other  classes. Students  will  be  selected  based  on  3  variables,  that  is  the  attendance  index,  semester average score and also the ethics of the students themselves. Data mining is the mining or discovery  of  new  information  by  searching  for  a  particular  pattern  or  rule  of  large amounts of data that is expected to overcome the condition, utilizing data obtained from SMA  for  grouping  students  using  clustering  method  using  single  linkage  technique.  By using clustering method is expected to make it easier for grouping students - students who go  to  class  XI.  So  the  results  of  this  study  will  also  be  used  by  in  determining  the students-students who will enter the majors class.
Keywords: Data Mining, Clustering, Single Lingkage, Selection of Departments.
Abstrak: Salah  satu  cara  untuk  meningkatkan  kualitas  siswa  sekolah  menengah  adalah dengan  membentuk  kelas  favorit  di  mana  kelas  akan  menjadi  kelas  unggulan dibandingkan dengan kelas lain. Siswa akan dipilih berdasarkan 3 variabel, yaitu indeks kehadiran,  nilai  rata-rata  semester  dan  juga  etika  siswa  itu  sendiri.  Data  mining  adalah penambangan  atau  penemuan  informasi  baru  dengan  mencari  pola  tertentu  atau  aturan sejumlah  besar  data  yang  diharapkan  untuk  mengatasi  kondisi  tersebut,  memanfaatkan data  yang  diperoleh  dari  SMA  untuk  mengelompokkan  siswa  menggunakan  metode pengelompokan  menggunakan  teknik  hubungan  tunggal.  Dengan  menggunakan  metode clustering diharapkan akan mempermudah pengelompokan siswa - siswa yang masuk ke kelas XI. Jadi hasil penelitian ini juga akan digunakan dalam menentukan siswa  - siswa yang akan masuk kelas jurusan.
Kata kunci: Data Mining, clustering , single lingkage , pemilihan departemen

## PENDAHULUAN
Lembaga pendidikan seperti
pendidikan  SMA  membutuhkan  suatu bentuk  keputusan  dalam  memilih  jurusan yang  sesuai  untuk  siswa-siswi  SMA. Keputusan  yang  diambil  dalam  memilih jurusan  mungkin  hampir  benar  sesuai
dengan  kemampuan,  bakat  dan  minat siswa atau mungkin juga salah.
Pembuatan  keputusan  harus  benar-benar mempertimbangkan  pilihan  yang  sesuai untuk  penjurusan  tersebut,  sehingga dibutuhkan sistem yang dapat mengklasifikasikan  pola  penjurusan  kelas XI  SMA  dengan  mempertimbangkan
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
kemampuan  bakat  juga  minat  siswa terhadap suatu jurusan. Jenjang pendidikan  di  Indonesia  terutama  tingkat menengah  pada  pendidikan  formal  yang ada  dan  kurikulumnya  sudah  ada  suatu mata  pelajaran  di  mulai  dari  kenaikan kelas X, ke kelas XI untuk mata pelajaran IPA dan IPS.
Clustering (pengelompokan  data) mempertimbangkan  sebuah  pendekatan penting  untuk    mencari  kasamaan  dalam data dan menempatkan data yang sama ke dalam kelompok-kelompok. Gagasan mengenai  pengelompokan  data,  atau clustering ,  memiliki sifat yang sederhana dan  dekat  dengan  cara  berpikir  manusia kapanpun  di  presentasikan  jumlah  data yang  besar,  kita  biasanya  cenderung merangkumkan  jumlah  data  yang  besar ini  ke  dalam  sejumlah  kecil  kelompok- kelompok  atau  katagori-kategori  untuk memfasilitasi  analisanya  lebih  lanjut. Bahkan,  algoritma clustering berusaha mensegmentasi seluruh kumpulan data ke dalam  subkelompok-subkelompok  atau cluster-cluster homogen  secara  relatif. Dimana kesamaan record dalam cluster di maksimalkan  dalam  kesamaan  dengan record diluar cluster ini diminimalkan.

## METODOLOGI
Proses  persiapan  data  mining  ini dapat  mencapai  60%  dari  keseluruhan proses  dalam Data  Mining. Proses  KKD secara  garis  besar  terdiri  dari  5  tahapan yaitu Data  selection,  pre-prosessing/ cleaning,  transformation,  data  minin  dan interpretation/evaluasion.
Gambar 1. Proses KKD Berikut  ini  merupakan  tahapan dari proses KKD: a. Data selection (Seleksi data)
Data yang ada dalam database sering kali  tidak  semuanya  dipakai,  oleh karena  itu  hanya  data  yang  sesuai untuk analisis yang akan diambil dari
database.
b. Data Integration (Integrasi data)
Integrasi  data  merupakan  pengga- bungan  data  dari  berbagai database
kedalam satu database yang baru. c. Data selection (Seleksi data)
Data yang ada dalam database sering kali  tidak  semuanya  dipakai,  oleh karena  itu  hanya  data  yang  sesuai untuk analisis yang akan diambil dari database.
d. Data  T ransformation (Transformasi data)
Data  diubah  atau  digabung  kedalam format  yang  sesuai  untuk  diproses dalam data mining.
e. Proses Mining
Merupakan  suatu  proses  utama  saat metode  diterapkan  untuk  mene- mukan  pengetahuan  berharga  dan tersembunyi  dari  data.  Beberapa metode yang dapat digunakan berdasarkan  pengelompokan  data mining. f. Pattern  evaluation (Evaluasi  Pola yang ditemukan)
Untuk  mengidentifikasi  pola-pola menarik  kedalam knowledge  based yang ditemukan.
g. Knowledge  Presentation (Presentasi
Pola yang untuk menghasilkan aksi) Merupakan  visualisi  dan  penyajian pengetahuan  mengenai  metode  yang digunakan untuk memperoleh pengetahuan  yang  diperoleh  peng- guna.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang digunakan untuk menghasilkan  suatu  informasi  yang  baru serta   pengetahuan  yang  baru.  Terutama
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (print) Vol. IV No. 2, Jun 2018, hlm. 205 – 208
ISSN 2550-0201 (online) Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Tabel 1. Tabel Siswa dan Variabelnya No Nama Indeks Absen Nilai UAS Nilai Kerajinan 1 Adelia Syahitri 4 85 80 2 Andre Agasi 3 87 86 3 Aninditha Cahyadi R. 3 88 80 4 Ari Surya Pratama 3 84 75 5 Dede Syahbana Lubis 4 87 75 6 Febri 3 87 75 7 Heri Surya 4 87 75 8 Heru Wanda 3 88 78 9 Joshua Siahaan 3 89 80 10  Joko Barus 3 80 89 11  Prima Yusati 4 82 70 12  Riski Sembiring 4 86 70 13  Rizaldi 4 81 78 14  Septian Dwiki H. 4 83 70 15  Siska Tripani Br Sitepu 4 85 73 16  Muhamad Irvan Pranata 3 85 70 17  Muhamad Rizki Fadli 4 83 76 18  Muhamad Ridwan 4 86 72 19  Wahyu Ramadhan 4 88 80 20  Wiranata 3 86 87
Keterangan: Indeks Absen (4 = Baik Sekali, 3 = Baik, 2= Kurang Baik, 1 = Tidak Baik) di sekolah PAB 9 Patumbak memiliki dua jurusan yaitu jurusan IPA dan IPS. Untuk menentukan siswa untuk masuk di jurusan
IPA  dan  IPS  adalah  dapat  kita  gunakan metode  clustering.  Metode  clustering adalah  metode  pengelompokan  data  yang dimana data nilai siswa akan dikumpulkan  berdasarkan  3  Variabel utama.  Variabel  itu  mencakup  Indeks Absen,  nilai  UAS  dan  Nilai  kerajinan. Salah satu teknik penyelesaiannya
digunakan  dengan  teknik single  linkage . Perhitungan  algoritma  ataupun  teknik single  linkage ini  dilakukan  dengan  cara mencari  nilai  kedekatan  antar  objek  satu dengan  objek  yang  lain.  Sehingga  akan mendapatkan    hasil  akhir  yaitu  berupa cluster  0  dan  1. Dalam  melakukan perhitungan Data  Mining dengan  Metode Clustering menggunakan  teknik single linkage untuk mengelompokkan data nilai kelas  X.  Dalam  penelitian  ini,  fungsi- fungsi  yang  digunakan  merupakan  fungsi untuk  menentukan  nilai  cluster  yang
berguna  untuk  pembentukan  nilai-nilai yang akan diperhitungkan.
Langkah-langkah  dalam  melaku- kan pengelmpokan siswa 1. Melakukan  standarisasi  data  untuk tiap  variabel  pada  masing-masing siswa  SMA  sebanyak  siswa  20 orang.  Untuk  siswa  A  atas  nama
Adelia Syahfitri dengan Variabel 1 maka mencari standarisasi nya adalah sebagai berikut ini :
a. Mencari  rata-rata  data  variabel  1 dengan persamaan (1)
b.      Mencari  standarisasi  deviasi  data  V1 dengan persamaan (2)
ISSN 2550-0201 (online) Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Tabel 2. Hasil Cluster Pengelompokkan Siswa Kode Huruf Nama Siswa No Cluster E Dede Syahbana Lbs Cluster 0 G Heri Surya
S Wahyu Ramadhan
L Riski Sembiring
R M uhamad ridwan
O Siska T. Br. Sitepu
M Rizaldi Q Muhamad R. Fadli Cluster 1 K Prima Yusati
N Septian D.Herdi
A Adelia Syahfitri
C Aninditha C.Rahma
H Heru Wanda
I Joshua Siahaan
F Febri
B Andre Agasi
T Wiranata
D Ari Surya Pratama
P Muhamad I. Pranata
J Joko Barus
Berdasarkan  data  siswa  diatas,
dapat  disimpulkan  bahwa  dari cluster 0 adalah  kelompok  siswa  yang  memiliki nilai perhitungan yang tinggi dan cluster 1
adalah  kelompok  siswa  yang  memiliki nilai  perhitungan  yang  rendah.  Sehingga cluster 0 berhak masuk dikelas IPA

## SIMPULAN
Dengan menerapkan metode pemecahan  masalah  dengan  teknik single linkage maka  SMA  dapat  mengetahui seberapa  besar  nilai  pengelompokan jurusan,  dan  dapat  melakukan  pengujian dari hasil perhitungan data siswa di SMA untuk  menentukan  jurusan  bidang study lebih cepat dan akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
Haviludin. (2011). Memahami Penggunaan UML (Unified Modelling Language) . Hermawati,  Astuti,  Fajar.  (2013). Data mining. (Edisi  1).  Yogyakarta: Andi. Susanto, S. & Suryadi, D.(2010). Pengantar Data Mining Menggali Pengetahuan  dari  Bongkahan Data . Yogyakarta: Andi Rossa,  A.  S.,  &  Salahuddin,  M  (2014), Rekayasa Perangkat Lunak. Bandung: Informatika.