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

## PEMETAAN SISWA BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING
Fitri Larasati Sibuea 1 , & Andy Sapta 2 1,2 Sistem Informasi, STMIK Royal email : 1 bukmus.inaction@gmail.com, 2 saptaandy@gmail.com
Abstract: The  high  level  of  student  success  and  the  low  level  of  student  failure  is  a quality of the education world. The world of education is currently required to have the ability to compete by utilizing all resources owned. In addition to facilities, infrastructure and  human  resources,  information  systems  are  one  of  the  resources  that  can  be  used  to improve competency skills. Data mining is a process of data analysis to find a dataset of data  set.  Data  mining  is able to analyze  large  amounts  of  data into information that  has meaning for decision supporters. One process of data mining is clustring. Attributes used in the grouping of student achievement are Name, Extracurricular, Value which include Task  Value,  Uts  Value,  Value  of  Uses,  total  absenteeism,  and  Attitude  value.  The  case study  of  20  students  with  distance  calculation  using  manhattan  distance,  chbychep distance and euclidian distance yielded 67% accuracy.
Keywords: data mining, clustering, k-means, student achievement
Abstrak: Tingginya  tingkat  keberhasilan  siswa  dan  rendahnya  tingkat  kegagalan  siswa merupakan  cemin  kualitas  dunia  pendidikan.Dunia  pendidikan  saat  ini  dituntut  untuk memiliki kemampuan bersaing dengan memanfaatkan semua sumber daya yang dimiliki. Selain  sumber  daya  sarana,  prasarana  dan  manusia,  sistem  informasi  merupakan  salah satu sumber daya yang dapat digunakan untuk meningkatkan kemampuan barsaing. Data mining merupakan proses analisa data untuk menemukan suatu pola dara kumpulan data. Data  mining  mampu  menganalisa  jumlah  data  yang  besar  menjadi  informasi  yang mempunyai  arti  bagi  pendukung  keputusan.  Salah  satu  proses  data  mining  adalah clustring.  Atribut  yang  digunakan  dalam  pengelompokan  prestasi  siswa  adalah  Nama, Ekstrakulikuler,  Nilai  yang  meliputi  Nilai  Tugas,  Nilai  Uts,  Nilai  Uas,  jumlah  ketidak hadiran siswa (absensi), dan Nilai sikap. Studi kasus pada 20 siswa dengan perhitungan jarak  menggunakan  manhattan  distance,  chbychep  distance  dan  euclidian  distance menghasilkan akurasi sebesar 67%.
Kata kunci: data mining , clustering, k-means, prestasi siswa

## PENDAHULUAN
Dewasa  ini  pengolahan  data elektronika telah menjadi kebutuhan yang sangat utama. Perkembangan pesat dalam teknologi  informasi  yang  menjadikan semua  informasi  dapat  disimpan  dalam jaringan komputer telah membuat
munculnya  sistem  basis  data  yang  sangat besar.  Dalam  hitungan  detik,  data-data
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
dalam berbagai basis data akan senantiasa terbarukan,  baik  dikarenakan  adanya update maupun  penambahan  data  baru. Permasalahn  yang  kemudian  muncul adalah  bagaimana  mengetahui  informasi yang  terdapat  dalam  basis  data  yang sangat besar.
Knowledge  discovery  in  database (KDD)  didefenisikan  sebagai  ekstraksi informasi  potensial,  implisit  dan  tidak dikenal  dari  sekumpulan  data.  Proses knowledge discovery melibatkan hasil dari proses  data  mining  (proses  mengekstrak kecenderungan  pola  suatu  data),  kemudia mengubah hasilnya secara akurat menjadi informasi yang mudah dipahami.
Ada  beberapa  macam  pendekatan berbeda  yang  diklasifikasikan  sebagai teknik  pencarian  informasi/pengetahuan dalam  KDD.  Ada  pendekatan  kuantitatif,
seperti pendekatan probalistik and statistik.  Beberapa  pendekatan  meman- faatkan  teknik  visualisasi,  pendekatan klasifikasi seperti logika induktif,
pencarian  pola,  dan  analisis  pohon keputusan. Pendekatan yang lain meliputi deviasi,  analisis  kecendrungan,  algoritma genetik,  jaringan  syaraf  tiruan  dan pendekatan  campuran  dua  atau  lebih  dari beberapa pendekatan yang ada.
Tingginya  tingkat  keberhasilan siswa  dan  rendahnya  tingkat  kegagalan siswa  merupakan  cermin  kualitas  dunia pendidikan.  Dunia  pendidikan  saat  ini dituntut  untuk  memiliki  kemampuan bersaing  dengan  memanfaatkan  semua sumber daya yang dimiliki. Selain sumber daya  sarana,  prasarana  dan  manusia. Sistem  informasi  dapat  digunakan  untuk meningkatkan kemampuan bersain. Sistem  informasi  dapat  digunakan  untuk menunjang  kegiatan  opersional  sehari- hari sekaligus menunjang kegiatan pengambilan keputusan strategis. Metode  pengambilan  keputusan konvensional  yang  ada,  tidak  dapat menangani  data  dalam  jumlah  yang sangat besar. Hal ini mendorong munculnya  cabang  ilmu  baru  untuk mengatasi  masalah  penggalian  informasi
yang  penting  dari  data  kumpulan  data, yang disebut dengan data mining.
Secara  umum  penilaian  prestasi siswa  yaitu  mata  pelajaran  baik  teori  dan praktek,  penilaian  ekstrakurikuler  keha- diran  dan  ketidakhadiran  siswa  dan  pada saat  mengikuti  ekstrakulikuler,  yang dikategorikan  dalam  nilai  pengetahuan, nilai  keterampilan  dan  penilaan  sikap. Evaluasi  dan  penilaian  terhadap  prestasi siswa  dilakukan  dengan  memberi  nilai oleh  pengajar  kepada  semua  siswa  yang mengikuti  pelajaran  yang  diajarkan  dan ekstrakurikuler yang diikutinya.
Seiring  dengan  terus  bertambah- nya jumlah data siswa setiap tahun, maka jumlah  data  yang  siswa  yang  terus meningkat  sehingga  penumpukan  data yang  belum  diolah  dengan  optimal  untuk menggali  imformasi  dan  pengetahuan baru  melalui  pola-pola  yang  terbentuk dari  penumpukan  data  tersebut.  Jumlah data  yang  terus  meningkat ini  merupakan bebrapa  teknik  ataupun  metode  untuk mengolah  nya  menjadi  sebuah  informasi dan  pengetahuan  yang  dapat  digunakan sebagai  bahan  pertimbangan  pendidik dalam  proses  pengambilan  kebijakan  dan keputusan  juga  sebagai  peringatan  dini (early  warning)  bagi  siswa  tertentu  yang berdasarkan hasil pengelompokan prestasi rendah  yang  berpotensi  terhadap  ketidak lulusan siswa.
Beberapa  penelitian  yang  telah dilakukan  melakukan  pemodelan  menge- nai pemodelan aturan dalam memprediksi akademik  siswa,  mengevaluasi  kinerja akademik mahasiswa pada tahun ke-2 dan diklasifikasikan  dalam  kategori  maha- siswa  yang  dapat  lulus  tepat  waktu  atau tidak,  konsep  pengclasteran  dengan  pola data  yang  sudah  diatur,  tehnik  cluster membuat  pengelompokan  data  iklim tropis di samudra hindia bagian utara.

## Data Mining
Data  mining  merupakan  salah satu  disiplin  ilmu  yang  digunakan  untuk menentukan  suatu  informasi  tertentu dalam  sekumpulan  data  sebagai  pen-
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
dukung  pengambilan  keputusan.  Data mining  juga  sebagai  salah  satu  proses untuk memproleh informasi yang
memiliki nilai guna dari sekumpulan data (Tan, 2006). Data  Mining  adalah  suatu  istilah yang  digunakan  untuk  menguraikan penemuan pengetahuan didalam database. Data Mining adalah proses yang
menggunkan  teknik  statistik,  matematika, kecerdasan  buatan  dan  machine  learning untuk menginteraksi mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan  yang  terikat  dari  berbagai database besar( Kusrini, 2009). Data  Mining  merupakan  proses menemukan kolerasi baru yang bermanfaat,  pola  dan  trend  dengan manmbang sejumlah repositori data dalam jumlah  besar,  menggunakan  teknologi pengenalan pola seperti statisik dan teknik matematika. Data Mining semakin menyebar  dan  berkembang  dengan  pesat belakngan  ini  karena  kemampuannya dalam  menambang  pola  bermanfaat  dan trend  dari  basis  data  yang  sudah  ada. Perusahaan-perusahaan  telah  menghabis- kan  dana  milyaran  untuk  mengumpulkan data  dalam  jumlah  megabytes  atau terabytes tapi tidak mendapatkan keuntungan  yang  bernilai  didalamnya, padahal  didalamnya  terbapat  informasi yang  berharga  namun  tersembunyi  pada repositori data. (Larose, 2005) Menurut  Prastyo  (2012),  data mining terbagi menjadi beberapa kelompok yaitu sebagai berikut: 1. Model Prediksi Pemodelan  yang  dapat  melakukkan pemetaan  dari  setiap  himpunan variabel  ke  setiap  targetnya,  kemu- dian  menggunakan  model  tersebut untuk  memberikan  nilai  target  pada himpunan  baru yang telah didapat.
2. Analisis Kelompok
Mengelompokkan  sekumpulan  data ke dalam kelompok ( cluster ) tertentu berdasarkan  karakteristik  yang  sama pada masing-masing data.
3. Analisis Asosiasi
Menentukan pola yang menggambar- kan  kekuatan  hubungan  fitur  dalam data. 4. Deteksi Anomaly Pengamatan suatu data dari sekumpulan data yang secara signifikan memiliki karakteristik yang berbeda dari sisa data yang lain. (Larose, 2005) Data mining telah dipakai diberbagai  bidang  seperti  ilmu  sains, bisnis  dan  industri,  teknik,  kesehatan, serta  pertahanan  dan  keamanan.  Menurut (Ayub,  2007)  Ketersediaan  data  yang berlimpah  yang  dihasilkan  dari  peng- gunaan  teknologi  informasi  dihampir semua  bidang  kehidupan,  menimbulkan kebutuhan  untuk  dapat  memanfaatkan informasi dan pengetahuan yang terkandung didalam limpahan data tersebut,  yang  kemudian  melahirkan  data mining.  data  mining  merupakan  proses untuk menemukan
pengetahuan
( knowledge  discovery )  yang  ditambang dari  sekumpulan  data  yang  volumenya sangat besar.
Algoritma K-Means
K-Means merupakan suatu algoritma  pengklasteran  yang  cukup sederhana  yang  mempartisi  databest kedalam  beberapa  clasteran k.Algoritma cukup  mudah  untuk  diimplementasikan dan  dijalakan,  relatif  cepat,  mudah disesuaikan dan banyak digunakan (Wu & Kumar, 2009). Prinsip uatama dari teknik ini adalah  menyusun K buah  partisi/pusat massa  ( centroid )/rata-rata  ( mean )  dari sekupulan  data. Algoritma  K-Means dimulai  dengan  pembentukan  partisi klaster  diawal  kemudian  secara  iteraktif partisi claster ini  diperbaiki  hingga  tidak terjadi  perubahan  yang  signifikan  pada partisi claster (Written, 2011).
Langkah  pertama  algoritma k- means adalah menentukan jumlah cluster, padga  penelitian  ini  ditetapkan  3 cluster , yang  dipilih  secara  random.  dengan variabel jumlah ekstrakulikuler, nilai rata- rata, Absen.
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Ada  banyak  metode  yang  dapat digunakan dalam pengelompokan contohnya  metode  K-means.  Penge- lompokan  yang  dapat  digunakan  seperti pengelompokan non hierarki yang membagi  data  kedalam  bentuk  dua  atau lebih  kelompok.  K-means  merupakan metode analisis kelompok yang mengarah pada  pembagian N objek  pengamatan kedalam  K  kelompok  ( cluster )  dansetiap objek  pengamatan  dimiliki  oleh  suatu kelompok dengan rata-rata ( mean ) terdekat (Prasetyo, 2012).
Dalam  menentukan  nilai centroid untuk  awal  interasi,  nilai  awal  centroid dilakukan  secara  acak.  Sedangkan  jika menentukan nilai centroid yang merupakan  tahap  dari  iterasi,  maka digunakan rumus sebagai berikut:
1. Menghitung jarak antara titik
centroid dengan titik tiap objek. 2. Pengelompokan object untuk menentukan  anggota  cluster  adalah dengan memperhitungkan jarak minimum objek.
3. Kembali  ke  tahap  ke-2,  lakukan perulangan  hingga  nilai  centroid yang  dihasilkan  tetap  dan  anggota cluster  tidak  berpindah  ke  cluster lain. Metode K-Means Clustering hanya  bisa  mengolah  data  dalam  bentuk angka,  maka  untuk  data  yang  berbentuk nominal  harus  diinisialisasikan  terlebih dahulu ke dalam bentuk angka.
Langkahnya adalah:
1. Urutkan  data  berdasarkan  frekuensi kemunculannya.
2. Inisialisasikan  data  tersebut  mulai dari  data  tertinggi  dengan  niali  1. Kemudian  data  selanjutnya  2,  3  dan seterusnya.
Kelemahan K-Means :
1. Bila jumlah data tidak terlalu banyak, mudah  untuk  menetukan  cluster awal.
2. Jumlah cluster ,  sebanyak K ,  harus ditentukan  sebelum  dilakukan  per- hitungan.
3. Tidak pernah mengetahui real cluster dengan  menggunakan  data  yang sama, namun jika dimasukan dengan cara  yang  bebeda  mungkin  dapat memproduksi  cluster  yang  berbeda jika jumlah datanya sedikit.
4. Tidak  tahu  kontribusi  dari  atribut dalam proses pengelompokan karena dianggap bahwa setiap atribut memiliki bobot yang sama.

## RapidMiner
RapidMiner merupakan  perangakat lunak yang bersifat terbuka ( open source ). RapidMiner  adalah  sebuah  solusi  untuk melakukan  analisis  terhadap  data  mining, text mining dan analisis prediksi. RapidMiner menggunakan berbagai teknik  deskriptif  dan  prediksi  dalam memberikan  wawasan  kepada  pengguna sehingga  dapat  membuat  keputusan  yang paling baik. RapidMiner memiliki kurang lebih  500  operator  data  mining,  termasuk operator untuk input, output, data preprocessing dan  visualisasi.  Rapid- Miner  merupakan  software  yang  berdiri sendiri  untuk  analisis  data  dan  sebagai mesin data mining yang dapat diintegrasikan  pada  produknya  sendiri. RapidMiner  ditulis  dengan  munggunakan bahasa  java  sehingga  dapat  bekerja  di semua sistem operasi.

## METODOLOGI
Clustering merupakan  salah  satu teknik  dari  salah  satu  fungsionalitas  data mining,  algoritma clustering merupakan algoritma  pengelompokan  sejumlah  data menjadi  kelompok-kelompok  data  terten- tu ( cluster ).
Setiap cluster memiliki centroid yang  merupakan  suatu  besaran  yang
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
dihitung dari rata-rata nilai tiap items dari suatu cluster dan  juga  memiliki medoid yang  merupakan  item  yang  letaknya paling  tengah.  Sementara  jarak  antar cluster didefenisikan dengan menggunkan beberapa  metode-metode  untuk  menen- tukan cluster mana  yang  berdekatan.
(Kusrini, 2009)
1. Single  Link adalah  jarak  terkecil antara  satu  elemen cluster dalam suatu cluster dengan  elemen  dalam suatu cluster dengan  elemen  lain  di cluster yang berbeda.
2. Complete  Link adalah  jarak  terbesar antara  satu  elmen dalam  suatu cluster  dengan  elemen lain  dicluster yang berbeda.
3. Average adalah jarak rata-rata antara satu  elemen  dalam  suatu cluster
dengan  elemen  lain  di cluster yang berbeda.
4. Centroid adalah jarak anatar centroid dari tiap cluster dengan centroidcluster lainnya. 5. Medoid adalah  jarak  antara medoid dari  tiap  cluster  dengan medoid cluster lainya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang diolah dalam penelitian ini  merupakan  sampel  yang  diambil  dari data  rapot  peserta  didik  SMK  Yapim Simpang  Kawat  kelas  X  AK2  tahun ajaran  2016/2017.  Dataset  siswa  terdiri dari  atribut  data  induk  dan  data  rapot. Atribut  yang  dijadikan  variable  dalam algoritma  ini  di  sederhanakan  menjadi atribut  yang  terdiri  dari  NIS,  Nama, Ekstrakulikuler,  Nilai  Tugas,  Uts  ,  Uas dan  Jumlah  ketidakhadiran.  Data  sampel yang  akan  diuji  cobakan  terdiri  dari  10 peserta didik.
Selanjutnya  dicoba  mengelom- pokkan  data  diatas  menjadi  3  kelompok. Dengan  menggunakan  algoritma  K- means,  berikut  langkah-langkah  penyele- saiannya:
1. Menentukan  Jumlah  c luster ,  jumlah cluster merupakan jumlah kelompok yan akan dihasilakan. Dalam penelitian  ini  jumlah cluster yang akan  digunakan  adalah  sebanyak  3 cluster.
2. Menentukan centroid awal, centroid awal diperoleh secara acak. Centroid awal  merupakan  titik  pusat cluster pertama. Centroid awal dari penelitian ini adalah : C1 = (4, 83.00, 80.08, 87.67, 2, 75) C5 = (1, 86.67, 84.33, 93.67, 2, 65) C10= (3, 83.67, 90.07, 70.97, 1, 78) Tabel 1. Data Peserta Didik SMK YAPIM No Kode Siswa Ekstra- kulikuler Tugas UTS UAS Absen Nilai Sikap 1 AAA 4 83.00 80.08 87.67 2 75 2 BBB 2 80.67 83.33 88.00 0 65 3 CCC 2 83.67 85.67 82.33 1 85 4 DDD 1 76.67 86.33 86.67 1 75 5 EEE 1 86.67 84.33 93.67 2 65 6 FFF 0 87.67 80.00 87.00 0 86 7 GGG 1 83.33 80.67 80.67 0 77 8 HHH 2 85.67 83.67 76.67 1 66 9 III 1 86.33 76.67 86.67 0 88 10 JJJ 3 83.67 90.07 70.97 1 78
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
3.   Menghitung  jarak  setiap  data  yang ada  terhadap  setiap  pusat  cluster. Berikut perhitungannya dengan menggunakan  persamaan  Euclidean Distance Space:
a. Jarak  antara  data  siswa  pertama dengan pusat cluster pertama.
b. Jarak  antara  data  siswa  pertama dengan pusat cluster ke dua
c. Jarak  antara  data  siswa  pertama dengan pusat cluster ke tiga
Adapun  hasil  dari  perhitungan  dari keseluruan  data  terhadap  tiap  pusat cluster awal disajikan pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Perhitungan Jarak Data Siswa pada Masing-Masing Centroid. C1 C2 C3 0 13.29 19.75 11.14 8.61 22.70 12.85 23.27 14.09 9.49 15.94 17.96 13.29 0 27.04 12.78 22.59 21.17 8.15 18.48 13.73 15.07 17.13 14.91 14.34 25.31 23.20 19.75 27.04 0
4. Pengelompokan  data  cluster,  setelah perhitungan jarak data pada centroid, langkah  selanjutnya  adalah  penge- lompokkan data. Berikut adalah hasil pengelompokannya. Perhitungan  dapat  dilakukan  secara manual dengan menggunakan microsoft excel maksud dari angka 2 adalah  menunjukan  daerah  yang
paling  sedikit  mendapatkan  prestasi, angka  1  menunjukan  daerah  yang sedang,  dan  angka  0  menunjukan daerah yang paling sering mendapat- kan prestasi.
Tabel 3. Hasil Pengelompokan Data. C1 C2 C3 C1  C2  C3 0 13.29  19.75 2 1 0 11.14 8.61 22.70 1 2 0 12.85 23.27  14.09 2 0 1 9.49 15.94  17.96 2 1 0 13.29 0 27.04 1 2 0 12.78 22.59  21.17 2 0 1 8.15 18.48  13.73 2 0 1 15.07 17.13  14.91 1 0 2 14.34 25.31  23.20 2 0 1 19.75 27.04 0 1 0 2 5. Setelah  semua  data  ditempatkan kedalam cluster yang terdekat, kemudian  hitung  kembali  pusat cluster  yang  baru  berdasarkan  rata- rata  anggota  ada  pada  cluster tersebut.
Tabel 4. Centroid Baru C1 C2 C3 1.50 1.50 2.50 83.45  83.67 84.67 81.57  83.83 86.87 85.17  90.84 73.82 0.67 1.00 1.00 81.00  65.00 72.00
Setelah  didapat  titik  pusat  baru dari tiap cluster, hitung kembali data dengan pusat cluster yang baruulangi sampai  didapat  pola  terakhir  yang sudah tidak berpindah, dalam penelitian  ini.  Data  dihitung  ualng sampai  iterasi  ke  3  ,  dimana  satiap cluster  tidak  berubah  lagi  dan  tidak ada  lagi  data  yang  berpindah  dari satu cluster ke cluster lainnya.
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
6. Menghitung  jarak  data  ke centroid yang  baru  untuk  iterasi  berikutnya.
Dengan  menggunakan  nilai centroid yang  baru,  jarak  ke  masing-masing centroid  dihitung sampai group baru sama  dengan  group  lama  atau  group sebelumnya.
7. Menghitung  jarak  data  ke  centroid yang  baru  untuk  iterasi  berikutnya.
Dengan  menggunakan  nilai  centroid yang  baru,  jarak  ke  masing-masing centroid dihitung sampai group baru sama  dengan  group  lama  atau  group sebelumnya.
Tabel 5.  Hasil dan Pola Terakhir Jarak Antara Centroid dan Pusat Cluster C1 C2 C3 C1 C2 C3 2 1 0 2 1 0 1 2 0 1 2 0 2 0 1 2 0 1 2 1 0 2 1 0
1 2 0 1 2 0 2 0 1 2 0 1 2 0 1 2 0 1 0 1 2 0 1 2
2 0 1 2 0 1
1 0 2 1 0 2
Data yang dikelompokan pada cluster  1  berjumlah  6  orang,  di cluster  2  berjumlah  2  orang,  dan  di cluster 3 berjumlah 2 orang.Jika hasil antara  iterasi  sudah  sama  dengan iterasi  sebelumnya,  maka  dapat dikatakan  hasil  penelitian  telah selesai. 8. Pengujian dengan aplikasi yang telah ditentukan.  Hasil  dari  analisis  diuji lagi  dengan  menggunakan Rapid Miner yang  sudah  ada.  Dengan memasukkan  data  hasil  analisis  ke Rapid  Miner .  Pada Text  View maka akan  menampilkan cluster model. Cluster model  yang  diperoleh  dari
hasil pengujian terhadap data
menggunakan k-means  clustering
terlihat pada gambar 1.
Gambar 1. Cluster Model.
Dapat  dilihat cluster model  yang dihasilkan  terdiri  dari cluster 0  yaitu 6 items, cluster 1 terdiri dari 2 items, dan cluster 2  terdiri  dari  2  items. Dari  total  jumlah  10  items.  Dalam bentuk root memiliki  3 cluster yaitu folder cluster 0, cluster 1 dan cluster 2.  Untuk  memudahkan  melihat anggota  yang  dimiliki  oleh  setiap folder  cluster ,  lihat  gambar  2  yang menampilakan membership dari masing-masing cluster membership .
Gambar 2. Tampilan Member Masing-Masing Cluster
Untuk  melihat cluster mana  yang paling tinggi bisa dilihat dari gambar 3:
Gambar 3.   Diagram Penggambaran Cluster.
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## SIMPULAN
1. Dengan menggunakan Metode Algoritma K-Means Clustering , dapat  mementukan  pengelompokan prestasi  siswa  tinggi,  menengah  dan cukup. 2. Dengan menginput data yang digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu berapa  kegiatan  ekstrakulikuler  yang diikuti, Nilai dari Tugas, UTS, UAS, Absensi  dan  Nilai  sikap. Output ditampilkan dari data yang digunakan  yaitu  berupa  pengelom- pokkan  data  berdasarkan  algoritma
K-Means.
3.   Dengan  adanya software  Rapid Miner dalam  penelitian  ini  maka keakuratan  data  akan  cukup  baik terhadap  permasalahan  yang  terjadi terkait  dengan  prestasi  siswa  dengan hasil 70% dapat mengenali data pada 10  data  yang  digunakan  sebagai sampel.

## DAFTAR PUSTAKA
Kusrini.  (2007). Konsep  Dan  Aplikasi Sistem  Pendukung  Keputusan . Yogyakarta: Andi Kusuma,  S.  &  Purnomo,  H.  (2006). Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Graha Ilmu. Purnomo & Kusumadewi. (2010). Aplikasi  Logika  Fuzzy  Untuk Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Graha Ilmu. .
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi