## PENGGUNAAN METODE KLASTERISASI K-MEANS DALAM MENENTUKAN MINAT JURUSAN PADA PROSES PENERIMAAN PESERTA DIDIK BARU
Tajrin 1) , Kevin Agape Tampubolon 2) , Ronasib Haryanto Syahputra 3) , Piltodam Luhut Gunawan Silaban 4)
1-4 Fakultas Sains and Teknologi, Universitas Prima Indonesia email: tajrin@unprimdn.ac.id, kevinagapetampubolon@gmail.com, haryantoronasib@gmail.com, piltodam.silaban@gmail.com

## Abstract
Al Manar High School is one of the schools under the auspices of the Al Munawwarah Al Manar Islamic Education  Foundation  which  is  located  in  Medan  City.  Al  Munawwarah  has  several  educational  units, namely, SMA, Aliyah, SMP, MTs and SD. Where every year Al Manar High School always accepts 200 new  students  each  year.  This  results  in  schools  not  utilizing  PPDB  data  properly.  However,  data utilization for strategic needs for both promotion and marketing evaluation has not been fully carried out using  existing  data.  One  way  to  make  it  easier  to  determine  marketing  promotion  is  with  the  K-Means algorithm. This research will recommend the determination of majors for new students of Al -Manar High School  by  processing  data  on  written  test  exam  scores  on  new  students,  student  majors  consist  of  2 namely  Science  and  Social  Sciences  while  the  exam  variables  carried  out  consist  of  mathematics, Indonesian language, English, Science and Social Sciences, this research uses new student data as many as 145 students. With this research, the percentage level of grouping new student majors is higher, based on selected attributes with the K-Means Clustering algorithm. The test resulted in a science grouping of 113 students and a social science grouping of 35 students and resulted in an accuracy rate of 52.9%.

## Keywords: Student, K-Means Clustering

## 1. PENDAHULUAN
Setiap  awal  tahun  ajaran  baru  semua  jenjang pendidikan  baik  itu  Sekolah  Dasar  (SD), Sekolah  Menengah  Pertama  (SMP)  maupun Sekolah Menengah Atas (SMA) pasti melakukan Penerimaan  Peserta  Didik  Baru  (PPDB).  Dalam melaksanakan  PPDB  data  yang  di  dapatkan tidaklah  sedikit,  tetapi  pemanfaatan  data  untuk kebutuhan  strategi  baik  untuk  evaluasi  promosi maupun pemasaran belum sepenuhnya dilakukan menggunakan data-data yang di miliki [1].
SMA  Unggulan  Al  Manar  merupakan  salah satu  sekolah  di  bawah  naungan  Yayasan Pendidikan  Islam  Al  Munawwarah  Al  Manar yang  terletak  di  Kota  Medan.  Yayasan  tersebut memiliki  beberapa  unit  pendidikan  yaitu,  SMA Unggulan,  Aliyah,  SMP,  MTs  dan  SD. Diantaranya  setiap  tahun  SMA  Unggulan  Al-
Manar selalu hanya menerima peserta didik baru yang  berjumlah  sekitar  200  orang  setiap tahunnya.  Hal  tersebut  terjadi  karena  sekolah tidak  memanfaatkan  data  PPDB  dengan  baik. Salah  satu  cara  yang  dapat  digunakan  untuk mempermudah  penentuan  promosi  pemasaran yaitu data mining dengan algoritma K- Means . Data  mining merupakan  proses  menjalankan satu  atau  lebih  teknik  pembelajaran  komputer ( machine  learning )  untuk  menganalisis  dan mengekstraksi  pengetahuan  ( knowledge )  secara otomatis [2], [3]. Data mining merupakan proses iterative dan  interaktif  untuk  menemukan  pola atau  model  baru  yang  sahih  atau  sempurna, bermanfaat  dan  dapat  dimengerti  dalam  suatu database yang besar [4]–[10]. Data mining yang dibangun  menggunakan  metode clustering yang bertujuan  untuk  mengelompokkan  objek  data yang  mempunyai  karakteristik  sama  akan  di
kelompokan  pada  satu  kelompok  dan  data  yang memiliki karakteristik berbeda
akan dikelompokan pada kelompok lainya [11].
Salah  satu  algoritma  yang  terkenal  pada metode cluster ing  adalah  algoritma  K- Means [12],  [13].  K- Means salah  satu  dari  metode pengelompokan data non hierarki (sekatan) yang dapat  mempartisi  data  ke  dalam  bentuk  dua kelompok  atau  pun  lebih.  Metode  tersebut  akan mempartisi  data  ke  dalam  suatu  kelompok, dimana  data  yang  berkarakteristik  sama  akan dimasukkan  ke  dalam  satu  kelompok  sama. Sedangkan  data  yang  memiliki  karakteristik yang  berbeda  akan  dikelompokan  ke  dalam kelompok  lainnya.  Tujuan  dari  pengelompokan yaitu  untuk  meminimalkan  dari  fungsi  objektif yang  diset  dalam  proses  pengelompokan.  Pada umumnya  akan  berusaha  meminimalkan  variasi didalam  suatu  kelompok  dan  memaksimalkan variasi antar kelompok [14].
Menurut  pendapat  peneliti  lain  K- Means merupakan  algoritma  pengelompokan  iteratif yang  melakukan  partisi  set  data  ke  dalam sejumlah  K cluster yang  sudah  ditetapkan  di awal.  Algoritma  K- Means sederhana  untuk diimplementasikan atau dijalankan, relatif cepat, mudah beradaptasi, umum penggunaannya [15].
Pendapat  para  ahli  lain  mengungkapkan bahwa  pengorganisasian  data  dalam  suatu kluster  merupakan  suatu  model  yang  paling mendasar  untuk  pemahaman  dan  pembelajaran. Analisis  kluster  merupakan  studi  formal  untuk mengelompokkan,  atau clustering benda-benda sesuai  dengan  karakteristik  yang  telah  diukur berdasarkan  kemiripan  satu  terhadap  yang  lain. Clustering adalah pengelompokan menggunakan teknik unsupervised  learning, dimana  tidak diperlukan fase learning dan tidak menggunakan pelabelan pada setiap kelompok [16].
Banyak  metode  dan  algoritma  yang  akan digunakan  pada  penelitian  ini  dan  juga  telah digunakan  pada  beberapa  penelitian  lainnya. Terdapat  beberapa  penelitian  sejenis,  yang pertama  yaitu  penerapan data  mining algoritma K- Means untuk  rekomendasi  pemilihan  bidang studi perguruan tinggi pada siswa SMKN 1 Kota
Jambi  [17].  Penelitian  kedua  yaitu  klasterisasi penentuan minat siswa dalam pemilihan sekolah menggunakan metode algoritma K- Means Clustering [18].  Selanjutnya  pada  penelitian ketiga  yaitu  implementasi  K- Means  Clustering pada pengelompokan potensi kerjasama pelanggan [19]. Sedangkan penelitian berikutnya menggukan metode dan algoritma yang berbeda menghasilkan  kombinasi  metode  Naive  Bayes dan  K-Medoid  dalam  memprediksi  Penjurusan siswa di sekolah menengah atas [20].
Pada penelitian dengan menggunakan metode dan  algoritma  sejenis  dapat  di  simpulkan  yang membedakan  penelitian  ini  dengan  penelitian sebelumnya adalah penerapan metode klastering dan  algoritma  K- Means pada  kasus  dan  data yang  berbeda.  Sedangkan  penelitian  ini  akan merekomendasikan  penentuan  jurusan  untuk siswa  baru  SMA  Al–Manar  dengan  cara mengolah  data  nilai  ujian  tes  tertulis  pada  saat pendaftaran siswa baru, jurusan siswa terdiri dari d yaitu Ilmu Pengetahuan Alam (IPA) dan Ilmu Pengetahuan  Sosial  (IPS)  sedangkan  variabel ujian  yang  dilakukan  terdiri  dari  mata  pelajaran matematika,  bahasa  Indonesia,  Bahasa  inggris, IPA  dan  IPS,  penelitian  ini  menggunakan  data siswa  baru  sebanyak  145  buah  data  dan menggunakan tools Rapidminer dan di bandingkan dengan studi untuk hasil analisis dan visualisasinya. Dengan penelitian ini diharapkan tingkat persentase pengelompokan jurusan siswa baru  pada  SMA  Al-Manar  lebih  tinggi, berdasarkan  atribut  terpilih  yang  kemudian  di analisa  dengan  algoritma  K- Means Cluster ing sehingga  siswa  memang  benar  mendapatkan jurusan berdasarkan kemampuannya sendiri.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  dilaksanakan  dengan pengamatan  pada  lokasi  penelitian,    penelitian ini  dilakukan  pada  SMA  Al–Manar  yang berlokasi di Jl. Karya Bakti No 34.
Dataset yang dipilih adalah data yang diambil dari  data  siswa-siswi  baru  yang  sedang mendaftar  pada  SMA  Al  Manar  sebanyak  150 data , dalam  perhitungan  algoritma  K- Means
peneliti  menggunakan  20  sampel  data  untuk diproses,  data  siswa-siswi  baru  terdiri  dari  6 variabel.  Setelah  data  siswa-siswi  baru  telah  di seleksi, maka selanjutnya dilakukanlah perhitungan  algoritma  K- Means .  Berikut  adalah tabel data jurusan sebanyak 2 atribut, data siswa sebanyak 20 sampel data.
Tabel 1. Data Jurusan No Nama Jurusan 1 Ilmu Pengetahuan Alam 2 Ilmu Pengetahuan Sosial
Tabel 2. Sampel Data Siswa Baru No No Pen BI MM  IPA  IPS  KS PJ 1 AL 22001 82 80 88 85 81 83 2 AL 22002 82 81 87 84 79 82 3 AL 22003 82 82 87 84 80 80 4 AL 22004 81 82 87 84 78 81 5 AL 22005 82 81 88 85 80 81 6 AL 22006 81 82 87 84 81 81 7 AL 22007 82 82 87 84 80 83 8 AL 22008 83 83 87 84 81 80 9 AL 22009 82 81 87 84 81 81 10 AL 22010 82 82 87 84 81 80 11 AL 22011 75 82 87 84 79 82 12 AL 22012 83 81 86 83 81 81 13 AL 22013 84 81 87 84 80 80 14 AL 22014 83 82 86 83 81 80 15 AL 22015 82 83 87 84 81 81 16 AL 22016 83 80 87 84 82 80 17 AL 80 80 86 83 82 81
22017
18 AL 22018 82 82 86 83 81 81 19 AL 22019 83 82 86 83 80 81 20 AL 22020 82 81 87 84 81 81

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahapan  ini  merupakan  suatu  proses untuk mencari penyebab masalah yang sedang di hadapi.  Dalam  melaksanakan  penelitian  ini  data yang  digunakan  diambil  dari  data  siswa-siswi baru  yang  sedang  mendaftar  pada  SMA  Al- Manar  sebanyak  150  data,  dalam  perhitungan algoritma  K- Means peneliti  menggunakan  20 sampel  data  untuk  diproses,  data  siswa-siswi baru terdiri dari 6 variabel.
Setelah  data  siswa-siswi  baru  telah  di seleksi,  selanjutnya  dilakukan  perhitungan algoritma  K- Means .  Pengolahan  data  jurusan sebanyak  2  atribut,  data  variabel  siswa  baru sebanyak 6 variabel data cluster acak sebanyak 2 dan 20 sampel data.
Tabel 3. Data Jurusan No Nama Jurusan Kode 1 Ilmu Pengetahuan Alam C1 2 Ilmu Pengetahuan Sosial C2 Tabel 4. Data Variabel Siswa No Variabel Siswa Kode 1 Bahasa Indonesia X1 2 Matematika X2 3 Ilmu Pengetahuan Alam X3 4 Ilmu Pengetahuan Sosial X4 5 Kesenian X5 6 Penjas X6 Dimana: C1 : Cluster 1 C2 : Cluster 2 X1 : Titik Pusat ke 1 X1 : Titik Pusat ke 2 X1 : Titik Pusat ke 3 X1 : Titik Pusat ke 4 X1 : Titik Pusat ke 5

## X1 : Titik Pusat ke 6
Tabel 5. Sampel Data Siswa Baru No  No Pen X1  X2  X3  X4  X5  X6 1 AL22001 82 80 88 85 81 83 2 AL22002 82 81 87 84 79 82 3 AL22003 82 82 87 84 80 80 4 AL22004 81 82 87 84 78 81 5 AL22005 82 81 88 85 80 81 6 AL22006 81 82 87 84 81 81
7 AL22007 82 82 87 84 80 83
8 AL22008 83 83 87 84 81 80
9 AL22009 82 81 87 84 81 81 10 AL22010 82 82 87 84 81 80 11 AL22011 75 82 87 84 79 82 12 AL22012 83 81 86 83 81 81 13 AL22013 84 81 87 84 80 80 14 AL22014 83 82 86 83 81 80 15 AL22015 82 83 87 84 81 81
16 AL22016 83 80 87 84 82 80 17 AL22017 80 80 86 83 82 81
18 AL22018 82 82 86 83 81 81 19 AL22019 83 82 86 83 80 81 20 AL22020 82 81 87 84 81 81
Tabel 6. Cluster Acak Data Ke Cent roid X1  X2  X3  X4  X5  X6 7 1 82 82 87 84 80 83 12 2 83 81 86 83 81 81
Dari tebel data diatas adalah data yang telah dilakukan  pembersihan  data.  Hal  tersebut dilakukan untuk menghilangkan data yang tidak sesuai  dengan  penelitian.  Selanjutnya  dilakukan perhitungan antara tabel data siswa baru dengan tabel cluster acak  dimana  perhitunganya menggunakan  rumus  jarak Euclid ,  berikut  ini rumus euclid:
D e = √(xi –  si)2 + (yi –  ti)2 D e = Enclidean Distance
i = adalah banyaknya objek
(x,y)   = merupakaan koordinat objek (s,t) = merupakan koordinat cendroid
Perhitungan jarak dari data ke 1 kepada centroid 1 adalah sebegai berikut:
C1 = D e =
√ (82 − 82) 2 + (80 − 82) 2 + (88 − 87) 2 + (85 − 84) 2 + (81 − 80) 2 + (83 − 83) 2 = 2.65
C2 = D e = √ (82 − 83) 2 + (80 − 81) 2 + (88 − 86) 2 + (85 − 83) 2 + (81 − 81) 2 + (83 − 81) 2
= 3.72
Perhitungan di atas dilanjutkan jarak dari data ke 2  kepada  centroid  1  dan  seterusnya  sampai  data ke 20, berikut ini hasil perhitungan di tampilkan dalam bentuk tabel:
Tabel 7. Iterasi 1 K e X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 C1  C2 Mi n Cl us
1 8 2 8 0 8 8 8 5 8 1 8 3 2, 65 3, 74 2, 65 1 2 8 2 8 1 8 7 8 4 7 9 8 2 1, 73 2, 83 1, 73 1 3 8 2 8 2 8 7 8 4 8 0 8 0 3, 00 2, 45 2, 45 2 4 8 1 8 2 8 7 8 4 7 8 8 1 3, 00 4, 00 3, 00 1
5 8 2 8 1 8 8 8 5 8 0 8 1 2, 65 3, 16 2, 65 1
6 8 1 8 2 8 7 8 4 8 1 8 1 2, 45 2, 65 2, 45 1
7 8 2 8 2 8 7 8 4 8 0 8 3 0, 00 3, 00 0, 00 1 8 8 3 8 3 8 7 8 4 8 1 8 0 3, 46 2, 65 2, 65 2 9 8 2 8 1 8 7 8 4 8 1 8 1 2, 45 1, 73 1, 73 2 1 0 8 2 8 2 8 7 8 4 8 1 8 0 3, 16 2, 24 2, 24 2 1 1 7 5 8 2 8 7 8 4 7 9 8 2 7, 14 8, 49 7, 14 1 1 2 8 3 8 1 8 6 8 3 8 1 8 1 3, 00 0, 00 0, 00 2 1 3 8 4 8 1 8 7 8 4 8 0 8 0 3, 74 2, 24 2, 24 2 1 4 8 3 8 2 8 6 8 3 8 1 8 0 3, 61 1, 41 1, 41 2 1 5 8 2 8 3 8 7 8 4 8 1 8 1 2, 45 2, 65 2, 45 1 1 8 8 8
8 8 8 4, 2, 2, 2
6 3 0 7 4 2 0 24 24 24 1 7 8 0 8 0 8 6 8 3 8 2 8 1 4, 24 3, 32 3, 32 2 1 8 8 2 8 2 8 6 8 3 8 1 8 1 2, 65 1, 41 1,
41 2 1 9 8 3 8 2 8 6 8 3 8 0 8 1 2, 65 1, 41 1, 41 2 2 0 8 2 8 1 8 7 8 4 8 1 8 1 2, 45 1, 73 1, 73 2
Berdasarkan  data  yang  ada  diatas  maka ditentukanlah  yang  akan  menjadi  anggota  dari suatu cluster , cluster yang menjadi anggota ialah claster  yang  memiliki  nilai  terkecil  dari  claster lainnya.  Seperti  data  pertama  diatas,  yaitu cluster 1  memiliki  minimum nilai  dari cluster 2 sehingga cluster 1 menjadi anggota. Selanjutnya menghitung centroid baru dengan rumus berikut:
• Anggota cluster 1 berjumlah = 8 pada data ke 1, 2, 4, 5, 6, 7, 11, 15.
• Anggota cluster 2  berjumlah  =  12  pada  data ke 3, 8, 9, 10, 12, 13, 14, 16, 17, 18, 19, 20.
Maka: C1= X1 = 82+82+81+82+81+82+75+82
8 ,
Kemudian  begitu  seterusnya  dilanjutkan sampai  X6  dan cluster 2.  Hasil  perhitungan centroid baru terdapat pada tabel berikut:
Tabel 8. Titik Centroid Baru 1 dan 2 Iterasi 2
Penentuan Cluster baru X1 X2 X3 X4 X5 X6 Centroid baru yang ke 1 80, 9 81, 6 87, 3 84, 3 79, 9 81,7 5 Centroid baru yang ke 2 82, 4 81, 4 86, 6 83, 6 80,
9 80,5
Selanjutnya melakukan perhitungan untuk mencari iterasi 2 dengan cara yang sama seperti mencari iterasi 1 berikut hasil iterasi 2:
Tabel 9. Data Iterasi 2
K e X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 C 1 C 2 M in C  Ket
1 8 2 8 0 8 8 8 5 8 1 8 3 2, 8 3, 5 2, 8 1 Sam a
0 3 0
2 8 2 8 1 8 7 8 4 7 9 8 2 1, 6 2 2, 5 7 1, 6 2  1 Sam a
3 8 2 8 2 8 7 8 4 8 0 8 0 2, 1 5 1, 4 0 1, 4 0  2 Sam a
4 8 1 8 2 8 7 8 4 7 8 8 1 2, 0 9 3, 3 8 2, 0 9  1 Sam a
5 8 2 8 1 8 8 8 5 8 0 8 1 1, 8 3 2, 3 3 1, 8 3  1 Sam a
6 8 1 8 2 8 7 8 4 8 1 8 1 1, 4 5 1, 7 2 1, 4 5  1 Sam a
7 8 2 8 2 8 7 8 4 8 0 8 3 1, 7 6 2, 8 2 1, 7 6  1 Sam a 8 8 3 8 3 8 7 8 4 8 1 8 0 3, 3 0 1, 8 6 1, 8 6  2 Sam a 9 8 2 8 1 8 7 8 4 8 1 8 1 1, 9 0 0, 9 8 0, 9 8  2 Sam a 1 0 8 2 8 2 8 7 8 4 8 1 8 0 2, 4 2 1, 0 6 1, 0 6  2 Sam a
1 1 7 5 8 2 8 7 8 4 7 9 8 2 5, 9 7 7, 8 5 5, 9 7  1 Sam a 1 2 8 3 8 1 8 6 8 3 8 1 8 1 3, 1 4 1, 2 0 1, 2 0  2 Sam a 1 3 8 4 8 1 8 7 8 4 8 0 8 0 3, 6 6 2, 0 3 2, 0 3  2 Sam a 1 4 8 3 8 2 8 6 8 3 8 1 8 0 3, 4 8 1, 2 7 1, 2 7  2 Sam a
1 5 8 2 8 3 8 7 8 4 8 1 8 1 2, 2 6 1, 8 1 1, 8 1  2 Ber uba h
1 6 8 3 8 0 8 7 8 4 8 2 8 0 3, 8 5 2, 0 3 2, 0 3  2 Sam a
1 7 8 0 8 0 8 6 8 3 8 2 8 1 3, 4 1 3, 1 5 3, 1 5  2 Sam a 1 8 8 2 8 2 8 6 8 3 8 1 8 1 2, 5 1, 2 1, 2 2 Sam a
2 0 0
1 9 8 3 8 2 8 6 8 3 8 0 8 1 2, 8 9 1, 5 7 1,
5 7  2 Sam a
2 0 8 2 8 1 8 7 8 4 8 1 8 1 1, 9 0 0, 9 8 0, 9 8  2 Sam a
Dikarenakan  anggota cluster iterasi  1  dan 2  tidak  memiliki  kesamaan  maka  selanjutnya dilakukan perhitungan sampai mendapat anggota cluster yang sama.
Tabel 10. Titik Centroid Baru 1 dan 2 Iterasi 3
Penentuan Cluster baru X1 X2 X3 X4 X5 X6 Centroid baru yang ke 1 80,7  81,4  87,3  84,3  79,7  81,9 Centroid baru yang ke 2 82,4  81,5  86,6  83,6  80,9  80,5

## Tabel 11. Data Iterasi 3
K e X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 C 1 C 2 M in C Ket
1 8 2 8 0 8 8 8 5 8 1 8 3 2, 7 7 3, 5 2 2,
7 7  1 Sam a 2 8 2 8 1 8 7 8 4 7 9 8 2 1, 5 9 2, 5 6 1, 5 9  1 Sam a 3 8 2 8 2 8 7 8 4 8 0 8 0 2, 3 8 1, 3 4 1, 3 4  2 Sam a 4 8 1 8 2 8 7 8 4 7 8 8 1 2, 0 6 3, 3 4 2, 0 6  1 Sam a 5 8 2 8 1 8 8 8 5 8 0 8 1 1, 9 2 2, 3 1 1, 9 2  1 Sam a 6 8 1 8 2 8 7 8 4 8 1 8 1 1, 7 2 1, 6 3 1, 6 3  2 Beru bah 7 8 2 8 2 8 7 8 4 8 0 8 3 1, 8 8 2, 7 5 1, 8 8  1 Sam a 8 8 3 8 3 8 7 8 4 8 1 8 0 3, 6 1, 7 1, 7 2 Sam a
0 6 6 9 8 2 8 1 8 7 8 4 8 1 8 1 2, 0 9 0, 9 8 0, 9 8  2 Sam a
1 0 8 2 8 2 8 7 8 4 8 1 8 0 2, 6 9 0, 9 8 0, 9 8  2 Sam a
1 1 7 5 8 2 8 7 8 4 7 9 8 2 5, 8 0 7, 8 0 5, 8 0  1 Sam a
1 2 8 3 8 1 8 6 8 3 8 1 8 1 3, 3 3 1, 2 8 1, 2 8  2 Sam a
1 3 8 4 8 1 8 7 8 4 8 0 8 0 3, 8 3 2, 0 8 2, 0 8  2 Sam a
1 4 8 3 8 2 8 6 8 3 8 1 8 0 3, 7 4 1, 2 8 1, 2 8  2 Sam a 1 5 8 2 8 3 8 7 8 4 8 1 8 1 2, 5 8 1, 6 7 1, 6 7  2 Sam a
1 6 8 3 8 0 8 7 8 4 8 2 8 0 4, 0 1 2, 1 2 2, 1 2  2 Sam a
1 7 8 0 8 0 8 6 8 3 8 2 8 1 3, 4 4 3, 1 9 3, 1 9  2 Sam a
1 8 8 2 8 2 8 6 8 3 8 1 8 1 2, 7 7 1, 1 6 1, 1 6  2 Sam a
1 9 8 3 8 2 8 6 8 3 8 0 8 1 3, 1 1 1, 5 5 1, 5 5  2 Sam a
2 0 8 2 8 1 8 7 8 4 8 1 8 1 2, 0 9 0, 9 8 0, 9 8  2 Sam a
Tabel 12. Titik Centroid Baru 1 dan 2 Iterasi 4
Penentuan Cluster baru X1 X2 X3 X4 X5 X6 Centroid baru yang ke 1 80,7 81,3 87,3 84,3 79,5 82,0 Centroid baru yang ke 2 82,3 81,6 86,6 83,6 80,9 80,6

## Tabel 13. Data Iterasi 3
K e X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 C 1 C 2 M in C Ke t 1 8 2 8 0 8 8 8 5 8 1 8 3 2, 77 3, 48 2, 77  1 Sa ma
2 8 2 8 1 8 7 8 4 7 9 8 2 1, 54 2, 53 1, 54  1 Sa ma 3 8 2 8 2 8 7 8 4 8 0 8 0 2, 59 1, 31 1, 31  2 Sa ma 4 8 1 8 2 8 7 8 4 7 8 8 1 2, 01 3, 29 2, 01  1 Sa ma 5 8 2 8 1 8 8 8 5 8 0 8 1 2, 01 2, 27 2, 01  1 Sa ma 6 8 1 8 2 8 7 8 4 8 1 8 1 2, 01 1, 51 1, 51  2 Sa ma 7 8 2 8 2 8 7 8 4 8 0 8 3 1, 92 2, 70 1, 92  1 Sa ma 8 8 3 8 3 8 7 8 4 8 1 8 0 3, 83 1, 77 1, 77  2 Sa ma 9 8 2 8 1 8 7 8 4 8 1 8 1 2, 32 0, 92 0, 92  2 Sa ma 1 0 8 2 8 2 8 7 8 4 8 1 8 0 2, 95 0, 92 0, 92  2 Sa ma 1 1 7 5 8 2 8 7 8 4 7 9 8 2 5, 75 7, 70 5, 75  1 Sa ma 1 2 8 3 8 1 8 6 8 3 8 1 8 1 3, 52 1, 36 1, 36  2 Sa ma 1 3 8 4 8 1 8 7 8 4 8 0 8 0 3, 96 2, 17 2, 17  2 Sa ma 1 4 8 3 8 2 8 6 8 3 8 1 8 0 3, 96 1, 36 1, 36  2 Sa ma 1 5 8 2 8 3 8 7 8 4 8 1 8 1 2, 83 1, 60 1, 60  2 Sa ma 1 6 8 3 8 0 8 7 8 4 8 2 8 0 4, 21 2, 17 2, 17  2 Sa ma 1 7 8 0 8 0 8 6 8 3 8 2 8 1 3, 61 3, 14 3, 14  2 Sa ma 1 8 8 2 8 2 8 6 8 3 8 1 8 1 3, 00 1, 13 1, 13  2 Sa ma 1 9 8 3 8 2 8 6 8 3 8 0 8 1 3, 27 1, 60 1, 60  2 Sa ma 2 0 8 2 8 1 8 7 8 4 8 1 8 1 2, 32 0, 92 0, 92  2 Sa ma
Pada  tahap  ini  perhitungan centroid baru berhenti  karena  anggota cluster ke-3  dan  ke-4 mendapatkan  hasil  yang  sama  maka  dapat disimpulkan  bahwa  perhitungan  hasil  minat
penjurusan  siswa-siswi  baru  menggunakan  20 sampel  data  berhenti  pada  iterasi  ke-4  dan didapatkan hasil sebagai berikut:
Tabel 14. Data Hasil Cluster No IPA IPS 1 6 orang 14 orang
Pengujian  sistem  dilakukan  menggunakan data yang diperoleh dari penelitian sebanyak 148 data.  Proses  pengujian  menggunakan  algoritma K- Means ,  pengujian  dilakukan  dengan  bantuan framework data  mining yaitu rapidminer untuk mengetahui hasil klasifikasi. Berikut ini tampilan proses operator yang digunakan:
1. Tampilan Proses
Gambar 1. Tampilan Proses Algoritma K- Means
2. Tampilan Cluster Model
Gambar 2. Tampilan Cluster Model Algoritma K- Means
Gambar di atas menghasilkan cluster model dengan  ketentuan  pada cluster 0  berjumlah  113 siswa, cluster 1  berjumlah  35  siswa  total keseluruhan berjumlah 148 siswa.

## 3. Tampilan Performance Factor
Gambar 3. Perfom Vektor K- Means

## 4. KESIMPULAN
Algoritma  yang  digunakan  hanya  K- Means Clustering dalam  menentukan  minat  jurusan Penerimaan  Peserta  Didik  Baru  (PPDB).  Dalam pengujian  algoritma  K- Means dengan  data  148 data maka menghasilkan cluster ing IPA sebanyak  113  orang  siswa  dan cluster ing  IPS sebanyak  35  orang  siswa.  Dalam  pengujian dilakukan  dengan  bantuan framework data mining yaitu rapidminer .  Pengujian  data  pada algoritma K- Means Clustering ini menghasilkan dengan tingkat akurasi sekitar 52,9%.

## 5. REFERENSI
[1] L.  Anang Setiyo  and  I.  F.  Bayu  Andoro, “PENERAPAN ALGORITMA K- MEANS UNTUK MENENTUKAN STRATEGI  PROMOSI  (Studi  Kasus:
Universitas  Katolik  Widya  Mandala
Kampus  Kota  Madiun  ),” Semin.  dan Konf. Nas. IDEC , pp. 2579–6429, 2021.
[2] V.  Marudut,  M.  Siregar,  K.  Sinaga,  E.
Sirait,  A.  S.  Manalu,  and  M.  Yunus, “Classification  of  Customer  Satisfaction Through Machine Learning : An
Artificial  Neural  Network  Approach,”
IOTA , vol. 03, no. 3, pp. 273–282, 2023, doi: 10.31763/iota.v3i3.643.
[3] S. P.  Tamba,  M.  D.  Batubara,  W.  Purba, M. Sihombing, V. M. Mulia Siregar, and J.  Banjarnahor,  “Book  data  grouping  in libraries  using  the  k- means cluster ing method,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1230,
no.  1,  p.  012074,  Jul.  2019,  doi:
10.1088/1742-6596/1230/1/012074. [4] C.Pradeepkumar and S.Loganathan, “Penerapan Metode Asosiasi Menggunakan  Algoritma  Apriori  Pada Aplikasi  Pola  Belanja  Konsumen  (  Studi Kasus  Toko  Buku  Gramedia  Bintaro  ),” Int. J. Sci. Eng. Res. (IJ0SER), vol. 3, no.
4, p. 2, 2015.
[5] R.  Y.  Hayuningtyas  and  R.  Sari, “Implementasi Data  mining Dengan Algoritma  Multiple  Linear  Regression Untuk  Memprediksi  Penyakit  Diabetes,”
J. Tek. Komput. AMIK BSI , vol. 8, no. 2, pp. 174–180, 2022.
[6] I.  T.  Julianto,  D.  Kurniadi,  M.  R.
Nashrulloh, and A. Mulyani, “Comparison  of Data  mining Algorithm For Forecasting Bitccoin Crypto Currency Trends,” J. Tek. Inform. , vol. 3,
no. 2, pp. 245–248, 2022, doi:
10.20884/1.jutif.2022.3.2.194.
[7] D. S. O. Panggabean, E. Buulolo, and N. Silalahi,  “Penerapan Data  mining Untuk Memprediksi  Pemesanan  Bibit  Pohon Dengan  Regresi  Linear  Berganda,”
JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol. 7,  no.  1,  p.  56,  Feb.  2020,  doi: 10.30865/jurikom.v7i1.1947.
[8] H.  s.  Toluhula,  “Jurnal  Ilmiah  Wahana Pendidikan,”  vol.  8,  no.  3,  pp.  178–183, 2022.
[9] P.  Purwadi,  P.  S.  Ramadhan,  and  N.
Safitri,  “Penerapan Data  mining Untuk Mengestimasi Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda Pada BPS Deli
Serdang,” J.  SAINTIKOM  (Jurnal  Sains
Manaj.  Inform.  dan  Komputer) ,  vol.  18, no. 1, p. 55, Feb. 2019, doi: 10.53513/jis.v18i1.104.
[10] F. Ginting, E. Buulolo, and E. R. Siagian, “Implementasi  Algoritma  Regresi  Linear Sederhana  Dalam  Memprediksi  Besaran Pendapatan  Daerah  (Studi  Kasus:  Dinas
Pendapatan Kab. Deli Serdang),”
KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.
dan  Komputer) ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  274– 279, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1602. [11] G.  Gustientiedina,  M.  H.  Adiya,  and  Y. Desnelita,  “Penerapan  Algoritma  K- Means Untuk Cluster ing  Data  Obat- Obatan,” J.  Nas.  Teknol.  dan  Sist.  Inf. , vol.  5,  no.  1,  pp.  17–24,  Apr.  2019,  doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.
[12] Sahat  Sonang,  “Implementasi  K- Means Dalam Evaluasi Kinerja Dosen Politeknik Bisnis Indonesia,” J. Tekinkom , vol. 1, no. 1, pp. 32–40, 2018, doi: 10.1017/CBO9781107415324.004.
[13] W.  Purba,  S.  Tamba,  and  J.  Saragih, “The  effect  of  mining  data  k- means cluster ing  toward  students  profile  model drop  out  potential,” J.  Phys.  Conf.  Ser. , vol.  1007,  no.  1,  p.  12049,  2018, [Online].
Available: http://stacks.iop.org/1742- 6596/1007/i=1/a=012049
[14] M. F. Julianto, S. W. Hadi, S. Setiaji, W. Gata,  and  R.  Pebrianto,  “ Cluster ing Pencapaian  Target  Penjualan  Rumah Para Karyawan Marketing Menggunakan Rapid  Miner  Dan  Algoritma  K- Means ,” Bianglala  Inform. ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  79–
85, 2020, doi: 10.31294/bi.v8i2.8189.
[15] F.  Nur,  M.  Zarlis,  and  B.  B.  Nasution, “PENERAPAN ALGORITMA K- MEANS PADA SISWA BARU SEKOLAHMENENGAH  KEJURUAN

## UNTUK CLUSTER ING  JURUSAN,”
InfoTekJar  (Jurnal  Nas.  Inform.  dan
Teknol. Jaringan) , vol. 1, no. 2, pp. 100– 105, Mar. 2017, doi: 10.30743/infotekjar.v1i2.70.
[16] H. Priyatman, F. Sajid, and D.
Haldivany,  “Klasterisasi  Menggunakan Algoritma  K- Means Cluster ing  untuk Memprediksi Waktu Kelulusan Mahasiswa,” J.  Edukasi  dan  Penelit. Inform. ,  vol.  5,  no.  1,  p.  62,  Apr.  2019, doi: 10.26418/jp.v5i1.29611.
[17] V.  Darsono,  Amroni,  and  A.  Andrianti, “Penerapan Data  mining Algoritma  K-
Means Untuk  Rekomendasi  Pemilihan Bidang  Studi  Perguruan  Tinggi  Pada Siswa  SMKN  1  Kota  Jambi,” J.  Inform. Dan  Rekayasa  Komputer(JAKAKOM) , vol.  2,  no.  2,  pp.  161–171,  2022,  doi: 10.33998/jakakom.2022.2.2.80.
[18] S.  Oktarian,  S.  Defit,  and  Sumijan, “ Cluster ing Students’ Interest Determination in School Selection Using the  K- Means Cluster ing  Algorithm Method,” J.  Inf.  dan  Teknol. ,  pp.  68–75, Sep. 2020, doi: 10.37034/jidt.v2i3.65.
[19] N.  Sirait,  “Implementasi  K- Means Cluster ing  Pada  Pengelompokan  Mutu Biji Sawit ( Studi Kasus : PT . Multimas Nabati  Asahan  ),” J.  Pelita  Inform. ,  vol. 6, no. 2, pp. 170–174, 2017.
[20] D. D. Hariyanti, G. A. Pradnyana, and I. G.  M.  Darmawiguna,  “Kombinasi Metode  Naive  Bayes  dan  K-Medoid dalam  Memprediksi  Penjurusan  Siswa  di Sekolah  Menengah  Atas,” J.  Ilmu Komput. , vol. 14, no. 2, p. 88, Sep. 2021, doi: 10.24843/JIK.2021.v14.i02.p03.