TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 2, No 4, September 2021, Hal 191-197 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## Perbandingan Algoritma K Means dan K Medoids Untuk Clustering Kelas Siswa Tunagrahita

## Fitriana Harahap
Fakultas Teknik dan Ilmu komputer, Prodi Informatika, Universitas Potensi Utama, Medan, Indonesia Email: fitrianaharahap1@gmail.com
Abstrak− Selama  ini  penempatan  kelas  siswa  tunagrahita  bersumber  pada  umur  masuk  anak  dikala  mendaftar  di  SLB  C Muzdalifah,  tidak  dicoba  uji  Intelligence  Quotient  (IQ)  untuk  siswa  tunagrahita  dalam  mengelompokkan  kelas  siswa. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbandingan hasil pengklasteran kelas siswa tunagrahita menggunakan metode K-Means dan  K-Medoids  Clustering.  Cluster  yang  dihasilkan  kedua  metode  adalah  3.  Dengan  metode  K-Means  Clustering  terdapat  8  siswa tunagrahita ringan, 14 siswa tunagrahita sedang, dan 14 siswa tuna grahita berat. Sedangkan dengan metode K-Medoids Clustering dapat diketahui bahwa terdapat  7 siswa tunagrahita ringan, 19 siswa tunagrahita sedang, dan 10 siswa tunagrahita berat. Nilai DBI untuk  validasi  K-Means  adalah  0,161  dan  nilai  DBI  untuk  validasi  K-Medoids  adalah  0,281.  Dengan  demikian,  pengklasteran menggunakan  metode  K-Means  Clustering  memiliki  hasil  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  metode  K-Medoids  Clustering, karena menghasilkan nilai DBI yang lebih kecil yaitu 0,16.
Kata Kunci: Clustering; K-Means; K-Medoids; Tunagrahita
Abstract −So  far,  the  class  placement  of  mentally  retarded  students  is  based  on  the  child's  entry  age  when  registering  at  SLB  C Muzdalifah,  did  not  try  the  Intelligence  Quotient  (IQ)  test  for  mentally  retarded  students  in  classifying  student  classes.  This  study aims to compare the results of class clustering for mentally retarded students using the K-Means and K-Medoids Clustering methods. The  clusters  produced  by  the  two  methods  are  3.  With  the  K-Means  Clustering  method,  there  are  8  students  with  mild  mental retardation, 14 students with moderate mental retardation, and 14 students with severe mental retardation. Meanwhile, with the K- Medoids Clustering method, it can be seen that there are 7 students with mild mental retardation, 19 students with moderate mental retardation, and 10 students with severe mental retardation. The DBI value for K-Means validation is 0.161 and the DBI value for K- Medoids validation is 0.281. Thus, clustering using the K-Means Clustering method has better results than the K-Medoids Clustering method, because it produces a smaller DBI value of 0.161.
Keywords : Clustering; K-Means; K-Medoids; Mentally Disabled

## 1. PENDAHULUAN
Retardasi    mental    (Tuna  Grahita)    merupakan    suatu    keadaan  perkembangan    mental    yang    terhenti    atau    tidak lengkap  yang ditandai    oleh    adanya    cacat    keterampilan    selama    masa perkembangan,   sehingga   berpengaruh pada   semua   tingkat intelegensi  yaitu  kemampuan  kognitif,  bahasa,  motorik  dan sosial.  Tuna Grahita  terbagi menjadi  3  kelas  yaitu  retardasi mental ringan, retardasi mental sedang dan retardasi mental berat[1].
Meskipun  anak  tunagrahita  mempunyai  hambatan  dalam  beraktivitas,  anak  tersebut  tetap  membutuhkan pendidikan  yang  layak  dalam  proses  belajar.  SLB  C  Muzdalifah  merupakan  salah  satu  sekolah  luar  bisa  yang menyediakan  sarana  pendidikan  bagi  anak  berkebutuhan  khusus  penyandang  tunagrahita.  Sekolah  yang  berada  di  Jl. Garu  VI  Medan  ini  sudah  banyak  dikenal  oleh  masyarakat  sehingga  banyak  orang  tua  menyekolahkan  anaknya  yang menyandang tunagrahita pada SLB tersebut. SLB C Muzdalifah memberikan pelayanan pendidikan pada siswa spesialis penyandang  tunagrahita  ringan,  sedang  maupun  berat.  Pada  sekolah  tersebut  memberikan  pendidikan  yang  berbeda pada setiap klasifikasi siswa tunagrahita. Dalam penempatan kelas siswa dibagi berdasarkan klasifikasi ringan, sedang dan  berat,  maka  dari  itu  para  guru  harus  melakukan  observasi  selama  tiga  bulan  untuk  menganalisa  klasifikasi  siswa berkebutuhan  khusus  tunagrahita.  Banyaknya  kriteria  penentuan  tingkat  siswa  tunagrahita  membuat  pihak  sekolah mengalami kesulitan dalam membagi kelas  sesuai dengan hasil observasi yang dilakukan. Algoritma  K-Means dan K- Medoids  dari  teknik  klastering  dapat  membantu  dalam  pengelompokkan  siswa  yang  akan  menempati  kelas  apakah termasuk kelas ringan, sedang, maupun berat. Tujuan dari penelitian ini untuk mengelompokkan data siswa penyandang tunagrahita untuk menentukan kelas yang ditempati sehingga pihak sekolah dapat mempersiapkannya.
Data  mining  merupakan  tahap  dalam  pengklasifikasian  terhadap  data  dengan  menghubungkan  masing-masing pola  pada  setiap  data  set  yang  berukuran  besar  dengan  jumlah  data  yang  besar  pula.  Data  mining  dapat  juga didefenisikan menggali data dari banyaknya informasi yang akan dicari sehingga data yang perlu diketahui akan lebih mudah  dicari  dengan  adanya  sistem  pola  yang  dibuat  berdasarkan  titik  terdekat  dengan  informasi  yang  sering  di perlukan.  Pemilihan  suatu  metode  ataupun  algoritma  dari  data  mining  ini  juga  harus  tepat  karena  sangat  bergantung pada  tujuan  dan  proses  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD)  secara  keseluruhan[2].  Secara  teknis,  data  mining dapat disebut sebagai proses untuk menemukan aturan atau pola dari ratusan atau ribuan data dari sebuah relasasi basis data yang sangat besar[3].
Berdasarkan hal tersebut, pada penelitian kali ini akan dilakukan perbandingan terhadap metode naïve bayes dan C4.5  untuk  dapat  menganalisa  dan  mengklasifikasikan  penerimaan  dosen  tetap  dengan  cara  mengambil  sample  data pada penerimaan dosen Tahun Akademik 2015-2016 ganjil yang akan digunakan sebagai data latih. Data input diproses menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  (NBC)  dan  C4.5  dalam  membentuk  tabel  probabilitas  sebagai  dasar proses  pengklasifikasian  penerimaan  dosen.  Penerapan  teknik  data mining  dalam  menemukan pola  penerimaan  dosen baru yang sudah diterima, kemudian diambil untuk menjadi acuan dalam memprediksi penerimaan dan rekrutmen dosen
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 2, No 4, September 2021, Hal 191-197 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
baru  di  tahun  berikutnya.  Percobaan  analisis  data  mining  ini  menggunakan  salah  satu  tool  yaitu  Weka  versi  3.8 yang berfungsi  untuk  mendapatkan  pola  dan  prediksi  tentang  aturan  dalam  kumpulan  data.  Tool  ini  bertugas  dalam  hal mendapatkan pola klasifikasi dengan mengenali aturan dan fitur pada data. Diharapkan dengan menggunakan tool data mining ini mampu mengetahui pola dalam data dengan input minimal dari user[7].
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  oleh  Endang  Etriyanti,  Dedy  Syamsuar  dan  Yesi Novaria  Kunang dengan  judul  penelitian  “Implementasi  Data  Mining  Menerapkan  Algoritma  Naive  Bayes  Classifier dan  C4.5  untuk  Memprediksi  Kelulusan  Terhadap  Mahasiswa”  memberikan  hasil  penelitian  yang  menggambarkan bahwa metode C4.5 lebih unggul dengan nilai selisih persentase akurasi kurang dari 1% dimana metode C4.5 sebesar 79,08% sedangkan Naïve Bayes Classifier memberikan tingkat hasil akurasi sebesar 78,46% [8].
Penelitian  lain  juga  dilakukan  oleh  Y  A  Gerhana,.  et  All.  dengan  judul  penelitian  “Perbandingan  naïve  bayes classifier dan algoritma C4.5 dalam memprediksi masa belajar siswa”, memberikan hasil akurasi dengan menerapkan metode  naïve  bayes  yang  tidak  kalah  baik  yaitu  sebesar  88%  sedangkan  dengan  metode  C4.5  memberikan  akurasi sebesar 87% yang artinya kedua metode tersebut memberikan hasil yang hampir serupa terhadap 109 data sample [9].
Erwina Nurul Azizah, et All juga melakukan penelitian yang berjudulkan “Kinerja komparatif antara pengklasifikasi  C4.5  dan  Naive  Bayes  dalam  memprediksi  kinerja  akademik  siswa  di  Lingkungan  Belajar Virtual”  memberikan hasil akurasi terhadap Algoritma  naïve  bayes lebih baik dari pada algoritma  C4.5, dengan nilai akurasi sebesar 63,8%, Hanya sedikit perbedaan dimana 63,6% dalam algoritma C4.5[10]

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
A. Pengumpulan data Data diperoleh dari seluruh siswa SLB C Muzdalifah yang berjumlah 36 siswa. Data yang diambil berisikan data nilai siswa dari hasil kelas observasi.
B. Penerapan Algoritma
Algoritma  yang  digunakan  untuk  perhitungan  pada  penelitian  ini  adalah  algoritma  K-Medoids  dan  K-Means  dengan membagi  menjadi  3  klaster  yaitu  kelas  ringan,  sedang  dan  berat.  Perhitungan  dilakukan  menggunakan  aplikasi  rapid miner.
C. Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka  kerja  penelitian  yang  dibuat  secara  sistematis  yang  mengarah  pada  tahapan  proses  yang  akan  ditempuh pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1 . Kerangka Penelitian

## 2.2 Data Mining
Data  mining  adalah  proses  analitik  yang  dirancang  untuk  memeriksa  sejumlah  data  yang  besar  dalam  mencari  suatu pengetahuan  tersembunyi  yang  berharga  dan  konsisten.  Tujuan  dari  data  mining  yaitu  mencari  trend  atau  pola  yang diinginkan dalam database besar untuk membantu dalam pengambilan keputusan pada waktu yang akan datang [4][5]. Secara  umum  kegunaan  data  mining  dapat  dibagi  menjadi  dua  yaitu  deskriptif  dan  prediktif.  Deskriptif  berarti  data mining  digunakan  untuk  mencari  pola-pola  yang  dapat  dipahami  manusia  yang  menjelaskan  karakteristik  data. Sedangkan prediktif berarti data mining digunakan untuk membentuk sebuah model pengetahuan yang akan digunakan untuk  melakukan  prediksi  [6][7].  Salah  satu  metode  yang  terdapat  pada  data  mining  yaitu  Clustering  yang  berperan penting  dalam  mengeksplorasi  data,  menciptakan prediksi dan  mengatasi  anomali data.  Pengelompokkan  dalam  suatu cluster, dikelompokkan menggunakan teknik reiteratif/ perulangan dengan karakteristik identik suatu dataset [8][7][9].

## 2.3 Penyandang Disabilitas Tunagrahita
Anak  penyandang  tuna  grahita  merupakan  seseorang  yang  memiliki  kekurangan  yang  disebabkan  karena  faktor keturunan, permasalahan saat kelahiran serta faktor lingkungan sosial  [2][4]. Menurut AAMD (American Association of Mental Deficiency) dalam Binasiwi (2015:1) menjelaskan bahwa “Ketunagrahitaan mengacu pada fungsi intelektual
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 2, No 4, September 2021, Hal 191-197 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
umum yang secara signifikan dibawah rata-rata normal bersamaan dengan kekurangan dalam tingkah laku penyesuaian diri dan semua ini berlangsung pada masa perkembangan”. Tunagrahita adalah individu yang mempunyai istilah cacat mental, bodoh, dungu, lemah dalam berpikir yang memiliki tingkat inteligensia dibawah rata-rata orang pada umumnya disertai  dengan  ketidakmampuan  dalam  beradaptasi  perilaku  yang  muncul  pada  masa  perkembangan[7].  Berdasarkan tinjauan, tunagrahita dapat dikelompokan menjadi beberapa bagian Pieter (2017:257) antara lain:
Berdasarkan Kapasitas Intelektual (skor IQ):
a) Tunagrahita ringan, memiliki IQ 50-70
b) Tunagrahita sedang, memiliki IQ 35-49
c) Tunagrahita berat, memiliki IQ 20-34 Berdasarkan kemampuan akademik
a) Tunagrahita ringan mampu mengikuti pelajaran akademik baik disekolah biasa maupun khusus.
b) Tunagrahita sedang hampir tidak mampu mengikuti pelajaran akademik.
c) Tunagrahita berat tidak mampu mengikuti pelajaran akademik oleh sebab itu sepanjang hidupnya akan bergantung pada orang lain.
Berdasarkan penampilan fisik menurut Tan (2017:98), antara lain:
a) Tunagrahita  ringan  mempunyai  ciri  fisik  seperti  orang  pada  umumnya,  mampu  mengurus  diri  sendiri,  sedikit mempedulikan lingkungan sekitar, dan gerakan hampir seperti orang pada umumnya.
b) Tunagrahita sedang mempunyai ciri fisik hampir seperti orang pada umunya, mampu mengurus diri sendiri namun tetap  dalam  pengawasan,  kurang  memperhatikan  lingkungan  sekitar  dan  gerakan  hampir  seperti  orang  pada umumnya.
c) Tunagrahita berat mempunyai ciri fisik tidak seimbang misalnya kepala terlalu kecil/besar, tidak mampu mengurus diri sendiri, tidak memperhatikan lingkungan sekitar dan kurang dalam mengkordinasi gerakan yaitu gerakan tidak terkendali.

## 2.4 Clustering
Clustering  merupakan  suatu  proses  pengelompokan  data,  observasi,  atau  mengelompokan  kelas  yang  memiliki kesamaan objek [10]. Berbeda dengan proses klasifikasi, clustering tidak mempunyai target variable dalam melakukan. Clustering sering dilakukan sebagai langkah awal dalam proses data mining. Terdapat banyak algoritma klastering yang telah  digunakan  oleh peneliti sebelumnya  seperti  K-Means,  Improved  K-Means,  K-Medoids  (PAM),  Fuzzy  C-Means, DBSCAN,  CLARANS  dan  Fuzzy  Substractive  [11].  Clustering  telah  digunakan  secara  luas  dan  pentingnya pengelompokan  tumbuh  dengan  cepat  dikarenakan  jumlah  data  yang  berhubungan  dengan  eksponen  aljabar  dalam kecepatan  pengolahan  komputer  sangat  banyak.  Algoritma  clustering  berfungsi  untuk  mengelompokan  data sesuaidengan  karakteristik  dan  mengukur  jarak  kemiripan  antar  data  dalam  satu  kelompok  walaupun  setiap algortima clustering memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing [12].

## 2.5 K-Means
K-Means  clustering  ialah  metode  analisis cluster  yang  bertujuan  untuk  memecah  objek  menjadi  k  cluster  kemudian diamati  di  mana  setiap  objek  cluster  diperoleh  melalui  rata-rata  terdekat.  Algoritma  ini  merupakan  salah  satu pembelajaran  yang  terkenal  sederhana  dan  mudah  dipelajari  sebagai  pemecahan  masalah  pengelompokan  dari  sebuah dataset.  Algoritma  K-Means  adalah  algoritma  evolusi  yang  mana  metode  operasinya  memiliki  artian  yang  serupa dengan  nama  algoritmanya[13].  Algoritma  ini  mengelompokkan  pengamatan  ke  dalam  kelompok  k,  di  mana  k merupakan  parameter  input.  Tiap  data  kemudian  ditetapkan  pada  setiap  pengamatan  cluster  berdasarkan  kedekatan pengamatan nilai rata-rata cluster[14]. Nilai rata-rata pada cluster kemudian dihitung secara berulang pada proses awal. Adapun tahap-tahap melakukan K-Means Clustering sebagai berikut:
1. Pilih nilai k sebagai pusat cluster awal secara acak.
2. Setiap  data  dalam  dataset  dibagi  kedalam  beberapa  kelompok  k  cluster  antara  setiap  titik  dan  pusat  cluster  yang didapatkan berdasarkan pada jarak Euclidean.
Adapun rumus perhitungan Euclidean Distance ditunjukkan pada persamaan (3.1) berikut : d(x,y) = || x-y ||2 = …………………………………………………………….…….(1) dengan : d= jarak data ke pusat cluster x= data ke pada atribut ke y= titik pusat ke, pada atribut 3. Setiap pusat cluster dihitung ulang berdasarkan dari nilai rata-rata dalam cluster yang didapatkan.
4. Langkah 2 dan 3 ulangi sampai kelompok tersebut sesuai. Perulangan dapat didefinisikan secara berbeda tergantung pada  implementasi,  tetapi  biasanya  pada  proses  langkah  2  dan  3  dapat  diulangi  apabila  kelompok  cluster  masih mengalami perubahan dan proses akan terhenti apabila tidak ada perubahan antar material dalam cluster.

## 2.6 K-Medoids
Algoritma  PAM  (Partioning  Around  Medoids) atau  biasa  juga  disebut  dengan  algoritma  K-  Medoids,  merupakan algoritma yang diwakili oleh cluster yaitu medoid. Perbedaan antara algoritma K- Medoids dengan algoritma K-Means
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 2, No 4, September 2021, Hal 191-197 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
yaitu algoritma K-Medoids menggunakan objek sebagai perwakilan (medoid) pusat cluster untuk tiap cluster, sementara algoritma  K-Means  membutuhkan  nilai  rata-rata  (mean)  sebagai  pusat  cluster.  Langkah-langkah  penyelesaian  K- Medoids adalah sebagai berikut:
1. Inisialisasikan pusat cluster sebanyak jumlah cluster (k).
2. Setiap  data  atau  objek  dialokasikan  ke  cluster  terdekat  menggunakan  persamaan  ukuran  jarak  Euclidian  Distance dengan rumus persamaan (3.1).
3. Pilih objek pada masing-masing cluster secara acak sebagai kandidat medoid baru.
4. Hitung jarak setiap objek yang terdapat pada masing-masing cluster dengan calon medoid baru.
5. Hitung  total  simpangan  (S)  dengan  menghitung  nilai  total  jarak  baru  –  total  jarak  lama.  Jika  didapatkan  S  <  0, tukarlah objek dengan data cluster untuk membuat sekumpulan k objek baru sebagai medoid.
6. Ulangi langkah 3 sampai dengan 5 hingga tidak terjadi perubahan medoid, sehingga diperoleh cluster serta anggota cluster masing-masing.

## 2.7 Davies-Bouldin Index (DBI)
Davies-Bouldin Index (DBI) adalah suatu ukuran yang digunakan unuk menentukan jumlah klaster yang terbaik setelah proses  pengklasteran  selesai  [11].  Pendekatan  DBI  ini bertujuan  untuk memaksimalkan jarak  antara klaster  yang  satu dengan  klaster  yang  lain  dan mencoba  meminimalkan  jarak  antar objek  dalam  suatu  klaster.  Semakin  kecil nilai  DBI yang  diperoleh  (non-negatif≥0)  maka  semakin  baik  klaster  yang  diperoleh  dari  pengelompokkan  k-  modes  clustering yang digunakan [15]. Dengan menggunakan DBI suatu cluster akan dianggap memiliki skema clustering yang optimal adalah yang memiliki DBI minimal [15].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengolahan Data
Riset  ini  dilaksanakan  memakai  informasi  nilai  dari  Sekolah  Luar  Biasa  C  Muzdalifah  Medan.  Nilai  tersebut  hendak dijadikan dasar dalam penentuan kelas  tunagrahita. Data nilai yang digunakan yaitu nilai akademik, nilai kepribadian, nilai kemandirian, nilai berpikir verbal dan kecakapan/ketelitian. Data Nilai tersebut diperoleh dari penilaian guru kelas pada 6 bulan pertama awal pembelajaran. Data nilai tersebut digunakan dalam perhitungan dengan tools Rapid Miner.
Tabel 1. Data Nilai Awal No Nama Nilai Akademik Nilai Kepribadian Nilai Kemandirian Nilai Verbal Nilai Keckapan 1 Aditya 70 75 80 80 78 2 Alvin Aditya 75 80 78 75 85 3 Amando Yakub Parlindungan 70 70 79 70 73 4 Annisa 80 78 78 78 85 5 Fazrina kanaya 65 65 66 65 67 6 Habibillah 65 70 65 65 60 7 Hanip Hasan 75 74 75 76 76 8 Ilmi Huda 80 78 80 80 80 9 Inayah Rizkiyah Natama Hrp 74 73 79 70 73 10 Jumadil 60 63 70 64 62 11 Kartika Sari Dewi 70 71 72 70 73 12 Lidya Anggrainy 72 72 73 72 75 13 Luthfi Rahman Husin 69 70 70 70 71 14 M. Akbar Nst 68 70 70 70 70 15 M. Eriko 68 62 63 63 65 16 M. Rizky Pranata 68 68 65 66 71 17 Mhd. Adly faturrahman 85 85 85 87 89 18 Miftahul dina Qoyyima 71 64 73 65 70 19 Muhammad Fauzan 75 73 75 75 76 20 Muhammad Ilham 68 68 67 67 70 21 Muhammad Ramadhani 79 73 80 70 78 22 Nadiatul Ikramah 70 75 80 80 78 23 Nurul asha Br. Sinaga 70 71 72 70 73 24 Rahmad Fauzi Rangkuti 80 78 78 78 85 25 Ramadan 75 73 75 75 76 26 Ramadhan Ichsan 68 63 62 63 63 27 Randi Alvino 68 69 68 66 69 28 Yolanda Hervika 85 85 85 87 89
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 2, No 4, September 2021, Hal 191-197 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
No Nama Nilai Akademik Nilai Kepribadian Nilai Kemandirian Nilai Verbal Nilai Keckapan 29 Syifa Amima 68 69 69 69 70 30 Rizky Mulia Siregar 65 62 65 65 67 31 Rizky Ramadan 72 65 71 70 74 32 Suci rahmadani 70 70 75 70 75 33 Tumin 80 83 75 80 75 34 Ririn Qurata Ayyum 60 60 60 60 60 35 Wakai Alfauzan 79 73 80 70 78 36 Rasyifa Musyarahmi 80 78 80 80 80
Dataset  yang  akan  dimasukkan  ke  dalam  Rapidminer  adalah  dataset  yang  dibuat  dengan  aplikasi  Microsoft Excel,  kemudian  pilih  file  yang  akan  dipakai  dalam  penelitian  ini.  Setelah  file  dimasukkan,  kemudian  tentukanlah masing-masing indikator atribut yang terdapat di dalamnya. Karena semua atribut berisi lebih dari dua klasifikasi maka tipe  dari  atribut  tersebut  adalah  polynominal.  Pada  gambar  2  dibawah  ini dapat  dilihat  cara  pengaturan  dataset  dalam melakukan masukkan ke dalam tool RapidMiner.

## Gambar 2. Pengaturan dan Proses Impor Dataset ke dalam RapidMine
Peneliti  juga  membuat  desain  clustering  menggunakan  algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  seperti  yang ditunjukkan pada gambar 3 dan 4. Dataset yang telah diimport ke Rapidminer, disambungkan ke Algoritma Clustering K  Means  dan  K  Medoids  maka  selanjutnya  disambungkan  lagi  ke  Apply  Model,  lalu  ke  Performance  dan  terakhir disambungkan ke Result.
Gambar 3. Desain Clustering Menggunakan Algoritma K-Means
Gambar 4. Desain Clustering Menggunakan Algoritma K-Means
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 2, No 4, September 2021, Hal 191-197 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Setelah  pengujian  berjalan  maka  didapatkan  informasi  bahwa  lama  waktu  pemrosesan  clustering  dengan Algoritma  K-Means  sebesar  0  detik  sedangan  pemrosesan  clustering  dengan  Algoritma  K-Medoids  sebesar  2  detik, seperti yang tercatat pada gambar 5 dan 6.
Gambar 5. Result History Clustering menggunakan Algoritma K-Means
Gambar 6. Result History Clustering menggunakan Algoritma K-Medoids
Pada  Gambar  7  dan  8  menunjukkan  bahwa  pada  penelitian  ini  cluster  yang  digunakan  berjumlah  3  kelas.  Clustering data berdasarkan algoritma K Means, k elas pertama memiliki data sebanyak 8, kelas ke dua sebanyak 14 data, dan kelas ketiga adalah sebanyak 14 data dengan jumlah dataset sebanyak 36 data. Sedangkan berdasarkan algoritma K Medoids, k elas pertama memiliki data sebanyak 19, kelas ke dua sebanyak 7 data, dan kelas ketiga adalah sebanyak 10 data.
Gambar 7. Hasil Cluster Model K-Means
Gambar 8. Hasil Cluster Model K-Medoids
Dapat dilihat juga Davies Bouldin Index (DBI) yang ada didalam Performance Vector K-Means pada gambar 9 dan gambar 10. DBI merupakan metode validasi cluster dari hasil clustering.  nilai DBI untuk validasi dengan metode K-Means adalah sebesar 0,161. Sedangkan nilai DBI dengan metode K- Medoids adalah sebesar 0,281. Semakin rendah nilai DBI, maka cluster tersebut semakin baik.
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 2, No 4, September 2021, Hal 191-197 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Gambar 10. Davies Bouldin Index untuk Performance Vector K-Medoids

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  diketahui  bahwa  kedua  algoritma  pengelompokan  yaitu  K- Means dan K-Medoids dengan dilakukan eksperimen dengan dataset yang berukuran kecil, maka K-Means lebih efektif dalam menangani data dengan ukuran kecil. Pada dataset Tunagrahita menggunakan K-Means menunjukkan hasil DBI sebesar  0,161,  sedangkan  dengan  menggunakan  K-Medoids  hasil  evaluasi  menunjukkan  hasil  sebesar  0,281.  Hal  ini disebabkan  karena  K-  Means  memiliki  performa  komputasi  yang  rendah  dibandingkan  dengan  K-Medoids.  Untuk penelitian  selanjutnya dapat dilakukan  evaluasi  pada  kedua  algoritma klastering  di  atas dengan  dilakukan  eksperimen dengan dataset berukuran besar.

## REFERENCES
[1] A.  Mira  Yunita,  E.  Nurafliyan  Susanti,  and  R.  Rizky,  “Implementasi  Metode  Weight  Product  Dalam  Penentuan  Klasifikasi Kelas Tunagrahita,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 7, no. 2, pp. 78–82, 2020, doi: 10.30656/jsii.v7i2.2408.
[2] Rosmiati,  “Pemerolehan  Bahasa  Indonesia  Pada  Anak  Tunagrahita  Pada  Tahap  Perkembangan  Kognitif,” J.  Penelitian, Pendidikan, dan Pembelajaran , vol. 13, no. 1, pp. 8–15, 2019.
[3] M. Sadikin, R. Rosnelly, R. Roslina, and ..., “Penerapan Data Mining Pada Penerimaan Dosen Tetap Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier dan C4. 5,” J. Media … , vol. 4, pp. 1100–1109, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2434.
[4] R.  R.  Husin  Sariangsah*,  Wanayumini,  “Penentuan  Kelas  Menggunakan  Algoritma  K  Medoids  Untuk  Clustering  Siswa Tunagrahita,” J. Media … , vol. 5, pp. 83–89, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2547.
[5] S. Informasi and F. Teknik, “Optimalisasi Algoritma C4 . 5 untuk Prediksi Kerusakan Mesin ATM,” vol. 6, no. 1, pp. 12–21, 2021.
[6] Athifaturrofifah, R. Goejantoro, and D. Yuniarti, “Perbandingan Pengelompokan K-Means dan K-Medoids Pada Data Potensi Kebakaran  Hutan/Lahan  Berdasarkan  Persebaran  Titik  Panas  (Studi  Kasus :  Data  Titik  Panas  Di  Indonesia  Pada  28  April 2018),” J. EKSPONENSIAL , vol. 10, no. 2, pp. 143–152, 2019.
[7] N.  Febrisma,  “Upaya  Meningkatkan  Kosa  Kata  Melalui  Metode  Bermain  Peran  Pada  Anak  Tunagrahita  Ringan,” J.  Ilm. Pendidik. Khusus , vol. 1, no. 2, pp. 109–121, 2013.
[8] I. Kamila, U. Khairunnisa, and M. Mustakim, “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan Data Transaksi  Bongkar  Muat  di  Provinsi  Riau,” J.  Ilm.  Rekayasa  dan  Manaj.  Sist.  Inf. ,  vol.  5,  no.  1,  p.  119,  2019,  doi: 10.24014/rmsi.v5i1.7381.
[9] S. Eliyanda, “MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES,” pp. 1–17.
[10]  R.  Rousyati,  F.  F.  Wati,  D.  Pratmanto,  and  A.  Crisna,  “Pengelompokan  Siswa  Penyandang  Disabilitas  Berdasarkan  Tingkat Tunagrahita  Menggunakan  Algoritma  K-Medoids,” Indones.  J.  Softw.  Eng. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  134–142,  2019,  doi: 10.31294/ijse.v5i1.6550.
[11]  V. A. P. Sangga, “Perbandingan Algoritma K-Means dan Algoritma K-Medoids dalam Pengelompokan Komoditas Peternakan di  Provinsi  Jawa  Tengah  Tahun 2015,” Tugas  Akhir  Jur.  Stat.  Fak.  Mat.  dan  Ilmu  Pengetah.  Alam  Univ.  Islam  Inndonesia Yogyakarta , vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2018.
[12]  Y.  H.  Susanti  and  E.  Widodo,  “Perbandingan  K-Means  dan  K-Medoids  Clustering  terhadap  Kelayakan  Puskesmas  di  DIY Tahun 2015,” Pros. SI MaNIs (Seminar Nas. Integr. Mat. dan Nilai Islam. , vol. 1, no. 1, pp. 116–122, 2017.
[13]  Z.  Nabila,  A.  R.  Isnain,  P.  Permata,  and  Z.  Abidin,  “Analisis  Data  Mining  Untuk  Clustering  Kasus  Covid-19  Di  Provinsi Lampung Dengan Algoritma K-Means,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 2, pp. 100–108, 2021.
[14]  M.  N.  P.  Pamulang,  M.  N.  Aini,  and  U.  Enri,  “Komparasi  Distance  Measure  Pada  K-Medoids  Clustering  untuk Pengelompokkan  Penyakit  Ispa,” EDUMATIC    J.  Pendidik.  Inform. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  99–107,  2021,  doi: 10.29408/edumatic.v5i1.3359.
[15]  F.  Tempola,  M.  Muhammad,  and  A.  Mubarak,  “Penggunaan  Internet  Dikalangan  Siswa  SD  di  Kota  Ternate:  Suatu  Survey, Penerapan  Algoritma  Clustering  dan  Validasi  DBI,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  7,  no.  6,  p.  1153,  2020,  doi: 10.25126/jtiik.2020722370.