## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6092

## Data Mining Penentuan Jurusan Siswa Menggunakan Metode Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC)
Rima Tamara Aldisa 1,2
1 Doktor Sistem Informasi, Sekolah Pascasarjana, Universitas Diponegoro, Semarang, Indonesia
2 Informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: rimatamaraa@gmail.com
Email Penulis Korespondensi: rimatamaraa@gmail.com
Abstrak− Terdapat  berbagai  siswa  yang  mengalami  kendala  saat  proses  belajar  karena  jurusan  yang  dipilih  tidak  sesuai kemampuannya dikarenakan memilih jurusan hanya terpengaruh orang lain sehingga tidak sesuai dengan kemampuannya dan seorang  guru  juga  sulit  untuk  menyesuaikan  kemampuan  satu  siswa  dengan  siswa  yang  lain.  Agar  siswa  tersebut dikelompokkan  dengan  siswa  yang  memiliki  tingkat  pengetahuan  yang  sama  maka  dilakukan  sebuah  pengelompokkan menggunakan teknik data mining agar memperoleh informasi baru dalam sebuah database yang memiliki ukuran besar atau data yang jumlahnya banyak sehingga memudahkan user memperoleh informasi tersebut. Metode yang digunakan yaitu AHC yang dimanfaatkan sebagai pembuatan kelompok (clustering) dengan metode single link (single lingkage method), metode single link dinilai lebih efektif dibandingkan metode lain karena permasalahan sangatlah sesuai dimana proses pengelompokkan dilakukan  berdasarkan  setiap  kriteria  dari  jarak  tersekat  semua  alternative.  Adapun  kriteria  yang  digunakan  sebanyak  tiga kriteria (Nilai IPA, Nilai IPS, Nilai TPA) dengan jumlah siswa sebanyak 121 orang. Penerapan metode AHC dilakukan dengan memanfaatkan rapidminer agar hasil yang diperoleh lebih efesien dan efektif. Adapun hasil yang dapat digunakan oleh pihak sekolah yaitu cluster 0 berjumlah 93 siswa, cluster 1 berjumlah 10 siswa, cluster 2 berjumlah 10 siswa dan cluster 3 berjumlah 8 siswa.
Kata Kunci: Data Mining; Metode AHC; Jurusan Siswa
Abstract− There are various students who experience problems during the learning process because the chosen major does not match their abilities because choosing a major is only influenced by other people so that it is not in accordance with their abilities and a teacher is also difficult to adjust the abilities of one student to other students. In order for these students to be grouped with students who have the same level of knowledge, a grouping is carried out using data mining techniques in order to obtain new information in a database that has a large size or large amount of data to make it easier for users to obtain t his information. The method used is AHC which is utilized as clustering with the single linkage method, the single link method is considered more effective than other methods because the problem is very suitable where the grouping process is carried out based on each criterion of the distance between all alternatives. The criteria used were three criteria (Science Score, IPS Score, TPA Score) with a total of 121 students. The application of the AHC method is carried out by utilizing rapidminer so that the results obtained are more efficient and effective. The results that can be used by the school are cluster 0 totaling 93 students, cluster 1 totaling 10 students, cluster 2 totaling 10 students and cluster 3 totaling 8 students.
Keywords : Data Mining; AHC Method; Student Majors

## 1. PENDAHULUAN
Sebuah sekolah terdapat berbagai jurusan yang akan dihuni oleh siswa yang memiliki kesesuain dengan jurusan tersebut,  sehingga  pihak  sekolah  membuat  sebuah  cara  untuk  menempatkan  siswa  tersebut  sesuai  dengan kemampun  masing-masing  siswa.  Pengelompokkan  ini  dilakukan  karena  permasalahan  sebelumnya  bahwa  ada banyak siswa yang mengalami kendala saat proses belajar karena jurusan tersebut hanya terpengaruh orang lain sehingga tidak sesuai dengan kemampuannya dan seorang guru juga sulit untuk menyesuaikan kemampuan satu siswa  dengan  siswa  yang  lain.  Agar  siswa  tersebut  dikelompokkan  dengan  siswa  yang  memiliki  tingkat pengetahuan yang sama maka dilakukan sebuah pengelompokkan menggunakan teknik data mining. Data mining adalah  proses  memperoleh  informasi  baru  dalam  sebuah  database  yang  memiliki  ukuran  besar  atau  data  yang jumlahnya banyak sehingga memudahkan user memperoleh informasi tersebut. Data ming juga disebut sebagai Knowledge Discovery Database dikarenakan data mining menggunakan computer untuk menggali informasi yang ada di sebuah database yang tentunya memiliki data banyak guna untuk memperoleh pengetahuan baru[1][2]. Ada banyak metode atau algoritma yang dapat digunakan dalam data mining diantaranya metode Rough Set, Regresi linear  sederhana,  algoritram  apriori,  algoritma  C4.5,  algoritma  K-Means,  algoritma  K-Mediods,  algoritma  Fp- Growth, algoritma AHC, PAM dan lainnya[3][4][5].
Pada penelitian ini, algoritma yang digunakan yaitu Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC), peneliti menggunakan algoritma AHC karena algoritma ini sesuai dengan permasalahan yang dialami yakni menentukan jurusan  siswa  dengan  proses  penyelesaian  membentuk  kelompok  (cluster)  yang  akan  digunakan  oleh  sebuah instansi,  pengelompokkan  tersebut  dibuat  agar  siswa  yang  mendaftar  sesuai  dengan  bidang  pembelajaran  yang diminati berdasarkan matapelajaran yang dijadikan sebagai ruler penilaian.
Ada  beberapa  peneliti  yang  telah  melakukan  penelitian  dengan  topic  pembahasan  yang  sama  yaitu penentuan jurusan berdasarkan nilai  dan minat  siswa tersebut, penelitian yang dilakukan oleh  Vista Anestiviya dan A. Ferico Octaviansyah Pasaribu pada tahun 2021 dengan menggunakan metode C4.5 sebagai metode untuk menentukan pola minat siswa yang mendaftar di sekolah tertentu, minat tersebut disesuiakn dengan nilai Bahasa inggris, Indonesiaa, IPA, matematika serta minat siswa tersebut memilih jurusan IPA atau IPS. Pola ini dibuat agar

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6092
memudahkan proses belajar mengajar didalam  kelas yang sesuai  dengan jurusan dari  awal  hingga akhir proses pembelajaran. Hasil pada penelitian ini memperoleh nilai  tingkat akurasi 100% untuk data a dan 80% untuk data b[6]. Penelitian selanjutnya dilakukan untuk menentukan jurusan siswa dengan menggunakan metode AHP yang dilakukan oleh Ariani Susanti pada tahun 2021 dan Friska Agustina. Dkk pada tahun 2021. Kelebihan metode ini dapat  digunakan berbagai  tujuan dan kriteria dalam hierarki, metode ini berfokus pada pengambilan keputusan sehingga  hasil  akhirnya  berbentuk  ranking  dan  juga  metode  ini  dinilai  tidaklah  efektif  karena  penentuan  skala perbandingan kepentingan satu elemen dengan elemen lain berdasarkan persepsi orang lain (para ahli), sehingga mempersulit  dalam  membuat  sebuah  keputusan[7][8].  Penelitian  selanjutnya  dilihat  berdasarkan  metode  yang digunakan dalam penyelesain permasalahan yaitu metode yang sama dengan penelitian ini, metode AHC. Metode AHC  dianggap  lebih  tepat  digunakan  dalam  penentuan  jurusan  karena  dalam  sebuah  kelas  atau  kelompok ditentukan berdasarkan nilai tengahnya sehingga siswa yang mempuyai  skala yang sama atau berdekatan maka dapat  dibuat  satu  kelompok  sedangkan  AHP  hanya  memperoleh  tingkat  perangkingan  saja.  Penelitian  itu membahas pemebentukan literature mahasiswa di dinas kearsipana dan perpustakaan menggunakan metode AHC dengan peneliti Annisa Nur Fadhilah dan Arief Jananto pada tahun 2021, hasil akhir setelah diterapkan metode AHC yaitu cluster 1 terdapat 1840 data, cluster 2 sebanyak 34 data dan nada 16 data yang dikelompokkan kedalam cluster 3. Hasil ini digunakan metode single linkage dengan total data berjumlah 1890 data[9].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian merupakan langkah-langkah yang akan dilakukan dalam penyelesaian penelitian ini, tahapan dibuat  agar  penelitian ini  terstruktur  sehingga  mudah  dipahami  oleh  pembaca.  Berikut  tahapan  penelitian  yang diterapkan:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berdasarkan gambar 1, dapat dijelaskan tahapan-tahapan yang dilakukan dalam penyelesaian penelitian ini diantaranya sebagai berikut: a. Studi Literatur
Studi  literatur  merupakan  sebuah  tahapan  yang  dimana  mewajibkan  peneliti  untuk  menemukan  informasi dengan memanfaatkan berbagai buku yang ada diperpustakaan ataupun artikel yang dapat menunjang kinerja penelitian yang berkaitan dengan topik yang sedang diteliti
b. Analisa Masalah
Analisa masalah dilakukan untuk mengetahua permasalahan yang dialami dan juga solusi yang akan dilakukan berikutnya.
c. Penerapan Algoritma AHC
Setelah melakukan analisa selanjutnya peneliti melakukan penerapan algoritma. Dimana data-data yang ada diolah dengan menerapkan algoritma yang ada. Algoritma yang digunakan pada penyelesaian masalah dalam penelitian ini adalah metode AHC.
d. Pengujian Algoritma AHC
Setelah  melakukan  penerapan  algoritma  AHC,  maka  tahapan  selanjutnya  yang  perlu  dilakukan  ialah melakukan  pengujian  terhadap  algoritma.  Pengujian  algoritma  dilakukan  dengan  menggunakan  rapidminer, jika hasil yang didapatkan pada pengujian tersebut sama dengan hasil penerapannya, maka pengujian dianggap berhasil.
e. Kesimpulan
Langkah terakhir yaitu membuat sebuah kesimpulan, setelah dilakukannya pengujian dan juga  tahapan yang lain maka diperolehlah kesimpulan dari seluruh tahapan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6092

## 2.2 Data Mining
Data mining merupakan proses teknik matematika, teknik statistic, machine learning dan juga kecerdasan buatan yang  dapat  menguraikan  pengetahuan  baru  yang  ada  didalam  basis  data  serta  mengidentifikasikan  informasi bermanfaat  yang  memiliki  keterkaitan  dengan  basis  data  yang  besar[10].  Data  Mining  adalah  teknik  yang memanfaatkan  data  dalam  jumlah  yang  besar  untuk  memperoleh  informasi  berharga  yang  sebelumnya  tidak diketahui dan dapat dimanfaatkan untuk pengambilan keputusan penting[11].
Gambar 2. Irisan Disiplin Dari Data Mining
Ada  beberapa  kelompok  data  mining  yang  dapat  digunakan  sebagai  penyelesaian  masalah  berdasarkan kegunakan masing-masing kelopok data mining tersebut yaitu[12][13][14]: a. Estimasi
Estimasi  merupakan  kelompok  data  mining  dengan  penyelesaian  masalah  menggunakan  perkiraan  ataupun pendapat, variabel tujuan yang digunakan bersifat numeric. Contoh estimasi yaitu menentukan tekanan darah seseorang  berdasarkan  berat  badan,  level  sodium  darah,  umur  dan  juga  jenis  kelamin.  Metode  yang  dapat digunakan yaitu metode Regresi Linear sederhana
b. Prediksi
Prediksi  memiliki  kemiripan  dengan  estimasi  dan  klasifikasi.  Prediksi  hasilnya  menunjukkan  sesuatu  yang belum terjadi (mungkin terjadi dimasa depan). Metode yang dapat diterapkan adalah metode Rough Set.
c. Klasifikasi
Dalam  klasifikasi  variabel,  tujuan  bersifat  kategorik.  Misalnya,  kita  akan  mengklasifikasikan  pendapatan dalam  3  kelas,  yaitu  pendapatan  tinggi,  pendapatan  sedang  dan  pendapatan  rendah.  Algoritma  yang  dapat diterapkan  yaitu  algoritma  C4.5,  algoritma  K-Nearest  Neighbor,  Algoritma  Naïve  Bayesian  Clasifier  dan lainnya
d. Clustering
Clustering  merupakan  kelompok  data  mining  yang  digunakan  sebagai  pengelompokkan  suatu  objek  yang memilik kemiripan antara satu dengan yang lain, pengelompokkan ini dilakukan dengan mengamati dan juga membagi  objek-objek  tersebut  kedalam  cluster-cluster  yang  telah  ditentukan.  Jika  objek  tidak  memiliki kemiripan  maka  dikelompokkan  kedalam  cluster  berikutnya.  Algoritma  yang  dapat  diterapkan  adalah algoritma K-Means, AHC, K-Medoids
e. Asosiasi
Mengidentifikasi  hubungan  antara  berbagai  peristiwa  yang  terjadi  pada  satu  waktu.  Algoritma  yang  dapat digunakan adalah algoritma apriori dan algoritma Fp-Growth

## 2.3 Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC)
Agglomerative Hierarchical Clustering atau disingkat menjadi AHC adalah salah satu metode yang digunakan data mining  dalam  membentuk  kelompok  (clustering).  Proses  pembentukan  cluster  pada  AHC  dimulai  dengan menyatakan  setiap  objek  sebagai  atomic  cluster  (cluster  tersendiri)  kemudian  menggabungkan  cluster  tersebut dengan cluster yang lain sehingga terbentuk cluster baru yang lebih besar dan begitu juga seterusnya  sehingga proses berhenti jika telah sampai pada batasan kondisi tertentu[15]. Menggabungkan dua objek (atomic cluster) berdasarkan  ukuran  jarak  yang  disebut  sebagai  Ecluidean  Distance[16][17].  Berikut  persamaanyang  dapat digunakan untuk menghitung jarak objek yang akan digabungkan:
𝑑(𝑥, 𝑦) = √(𝑥 1 − 𝑦 1 ) 2 + (𝑥 2 − 𝑦 2 ) 2 + ⋯ + (𝑥 𝑛 − 𝑦 𝑛 ) 2 (1)
Metode  agglomerative  dapat  digunakan  (dihitung)  untuk  membentuk  cluster  berdasarkan  proses pengklasteran berikut ini[18][19][20]: a. Single  Linkage  Method  atau  dikenal  dengan  single  link  merupakan  metode  AHC  yang  digunakan  untuk membentuk cluster berdasarkan jarak terdekat antar objek satu dengan yang lainnya.
b. Complete  Linkage  Method  (complete  link)  merupakan  salah  satu  metode  AHC  yang  digunakan  untuk membentuk cluster berdasarkan jarak terjauh antar objek satu dengan objek yang lain.
c. Average Linkage Method (average link) merupakan metode AHC yang digunakan sebagai pengclusteran objek satu dengan yang lain berdasarkan jarak rata-rata antar objek.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6092
Berdasarkan  enam  metode  diatas,  pada  umumnya  hanya  tiga  metode  yang  sering  digunakan  untuk penentuan jarak cluster pada metode agglomerative, berikut dapat dilihat berdasarkan gambar tersebut[21].
Gambar 3. Perbedaan Single Linkage, Complate Linkage dan Average Linkage

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  menentukan  jurusan  siswa  yang  sesuai  dengan  kemampuan  siswa  tersebut, penentuan  jurusan  dilakukan  berdasarkan  clustering  yang  digunakan  metode  AHC  dalam  data  mining,  data tersebut  dikelompokkan dengan membentuk  empat  cluster  dari tiga kriteria yairu nilai IPA, nilai IPS dan Nilai TPA. Dari ketiga krirteria tersebut disesuaikan berdasarkan data masing-masing alternative (121 siswa). Seluruh siswa  dikatakan  sebagai  cluster  sehingga  perlu  dihitung  jarak  antara  siswa  tersebut.  Berikut  data  nilai  siswa disesuaikan kriteria yang ditentukan.
Tabel 1. Data nilai siswa No Nama Siswa Nilai IPA  Nilai IPS  Nilai TPA 1 Aldi Abdullah 77 88 80 2 Cleo 79 81 80 3 Kei Fortune 88 70 95 4 Moci ci 86 75 72 5 Lolly 88 80 78 6 Pije 91 92 80 7 Moley 75 75 80 8 Lucy Ratih Setyowati 80 75 91 9 Poppy Sukma 77 86 90 10 Diky 91 92 80 11 Nugroho 87 91 88 12 Rima Aldisa 86 75 72 13 Pipau Risky Jelita 79 78 80 14 Puspa Ayu 88 82 70 15 Naufal 80 80 80 16 Shaka Putra 86 75 72 17 Tamara 73 93 76 18 Dindin S 86 75 72 19 Tina 86 75 72 20 Mahmud 75 75 80 …  ….. … … … …  ….. … … … 120  Agnes 77 88 80 121  Yeni 76 83 80

## 3.1 Penerapan Metode AHC
Penentuan  jurusan  siswa  menerapkan  metode  AHC  dengan  proses  penyelesaian  menggunakan  software rapidminer. Penggunaan rapidminer agar hasil yang diperoleh lebih efektif dan efesien sehingga tingkat kesalahan proses perhitungan tidak ada. Berikut proses inputan file data yang akan dicluster menggunkan rapidminer.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6092
Berdasarkan gambar 4, proses penggunaan rapidminer diawali dengan memasukkan (input) file data yang akan diproses, kemudian memilih tools select atributs yang berguna untuk memilih atribut yang digunakan dalam sebuah file inputan tersebut. Penggunaan select atribut tidaklah terlalu penting jika data awal yang diproses telah ditentukan kriteria yang digunakan, jadi select atribut hanya digunakan jika didalam sebuah dile tersebut terdapat banyak informasi yang tidak diperlukan sehingga prosesnya tidak valid. Tools clustering yang digunakan adalah agglomerative untuk proses pengclusteran dan yang tarakhir ada flatten clustering yang digunakan sebagai penentu jumlah cluster yang diinginkan oleh pengguna. Dalam penenlitian ini, jumlah cluster yang dibentuk ada 4 cluster. Ketika semua inputan telah dimasukkan dan telah disesuaikan dengan ketentuan yang diinginkan, pada penelitian metode  yang  digunakan  adalah  single  linked  metode  dengan  penghitung  jarak  antara  data  terdekat  sehingga diperoleh jarak terkecil data tersebut, perhitungan jarak tersebut dilakukan dengan cara hierarchy sehingga proses perhitungannya berdasarkan jarak setiap kriteria antara alternative satu dengan alternative yang lain. Berikut nilai setiap kriteria yang akan dikelompokkan berdasarkan range nilai minimal dan maksimal setiap kriteria.

## Gambar 5. Nilai Minimal dan Maksimal setiap kriteria (atribut)
Berdasarkan gambar 5 terlihat bahwa atribut Nilai IPA memiliki ketentuan nilai statistic antara 70 hingga 91  dengan  rata-rata  keseluruan  berdasarkan  semua  alternative  sebesar  81,826,  kemudian  nilai IPS dengan  nilai statistic 70-93 dengan nilai rata-rata 82,413 dan nilai  TPA dengan nilai statistic 70-95 dengan rata-rata 80,074. Berikut root set tree yang diperoleh berdasarkan cluster.
Gambar 6. Rootset tree
Berdasarkan gambar 6, terlihat bahwa cluster 0 merupakn cluster dengan jumlah siswa terbanyak sedangkan cluster  1,2  dan  3 jumlahnya  hamper  sama,  untuk  mengetahui  jumlah  setiap  cluster  dapat  di  lihat pada  gambar berikut.
Gambar 7. Data cluster model
Berdasarkan gambar 7, terlihat bahwa alternative yang dikelompokkan kedalam cluster 0 sebanyak 93 items (alternatif), kemudian di cluster 1 terdapat 10 items, cluster 2 terdapat 10 items dan cluster ke 4 terdapat 8 items. Untuk detail pengelompokkan dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 2. Cluster setiap alternatif No Nama Nilai IPA  Nilai IPS  Nilai TPA  Cluster 1 Aldi Nugroho 77 88 80 0

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6092
No Nama Nilai IPA  Nilai IPS  Nilai TPA  Cluster 2 Cleo 79 81 80 0 3 Kei Fortune 88 70 95 3 4 Moci ci 86 75 72 0 5 Lolly 88 80 78 0 6 Pije 91 92 80 0 7 Moley 75 75 80 0 8 Lucy Ratih Setyowati 80 75 91 0 9 Poppy Sukma 77 86 90 0 10 Diky 91 92 80 0 11 Nugroho 87 91 88 0 12 Rima Aldisa 86 75 72 0 13 Pipau Risky Jelita 79 78 80 0 14 Puspa Ayu 88 82 70 2 15 Naufal 80 80 80 0 16 Shaka Putra 86 75 72 0 17 Tamara 73 93 76 1 18 Dindin S 86 75 72 0 19 Tina 86 75 72 0 20 Mahmud 75 75 80 0 …  … … … … … …  … … … … … 120  Agnes 77 88 80 0 121  Yeni 76 83 80 0
Berdasarkan  tabel  2  terlihat  bahwa  alternative  yang  dikelompokkan  kedalam  masing-masing  cluster berdasarkan nilai  jarak antara setiap alternative. Alternative ke-1 dikelompokkan kedalam cluster 0, alternative ke-3  dikelompokkan  kedalam  cluster  3,  alternative  14  dikelompokkan  kedalam  cluster  2,  alternative  17 dikelompokkan kedalam cluster 1  dan juga begitu seterusnya hingga alternative ke-21 dikelompokkan kedalam cluster 0.  Berikut range setiap kriteria terhadap jumlah setiap alternative dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar 8. Histogram clustering
Berdasarkan gambar 8 terlihat bahwa nilai IPA dengan : range 70 hingga 72,3 sebanyak 4 siswa, 72,3-74,5 hanya ada 10 siswa, 74,5-76,8 sebanyak 12 siswa, 76,8-79,1 sebanyak 19 siswa, 79,1-81,4 sebanyak 16 siswa, 81,4-83,6 sebanyak 5 siswa, 83,6-85,9 sebanyak 5 siswa, 85,9- 88,2 sebanyak 39 siswa, 88,2-90,4 sebanyak 5 siswa dan range 90,4-92,7 sebanyak 6 siswa. Nilai IPS dengan range 70 hingga 72,3 sebanyak 9 siswa, 72,3-74,5 hanya ada 1 siswa, 74,5-76,8 sebanyak 25 siswa, 76,8-79,1 sebanyak 6  siswa,  79,1-81,4  sebanyak  16  siswa,  81,4-83,6  sebanyak  12  siswa,  83,6-85,9  sebanyak  5  siswa,  85,9-88,2 sebanyak  21  siswa,  88,2-90,4  sebanyak  2  siswa, 90,4-92,7  sebanyak  13  siswa  dan  92,7-95  sebanyak  11  siswa. Nilai TPA dengan range 70 hingga 72,3 sebanyak 24 siswa, 72,3-74,5 hanya ada 1 siswa, 74,5-76,8 sebanyak 12 siswa, 76,8-79,1 sebanyak 11 siswa, 79,1-81,4 sebanyak 42 siswa, 81,4-83,6 sebanyak 3 siswa, 83,6-85,9 sebanyak 5  siswa,  85,9-88,2  sebanyak  5  siswa,  88,2-90,4  sebanyak  3  siswa,  90,4-92,7  sebanyak  5  siswa  dan  92,7-95 sebanyak 10 siswa. Untuk persentase setiap cluster dapat dilihat pada gambar 9 berikut.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6092
Gambar 9. Visualisasi Cluster
Berdasarkan gambar 9, terlihat bahwa bagian yang lebih besar adalah bagian warna biru dengan mengisi tiga  perempat  lingkaran  atau  76,8%,  warna  hijau (cluster  2)  dan  warna  orang (cluster  1)  besar  penempatannya sama yaitu 8,3% , sedangkan warna hitam (cluster 3) hanya menempati 6,6% lingkaran.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  ini,  penulis  dapat  membuat  kesimpulan  bahwa  teknik  data  mining  dengan  menerapkan metode  AHC  dianggap  dapat  membantu  peneliti dalam  membentuk  kelompok  (cluster)  pada  permasahan  yang dihadapi  yaitu terdapat  berbagai siswa yang mengalami  kendala saat  proses belajar karena jurusan yang dipilih tidak  sesuai  kemampuannya  dikarenakan  memilih  jurusan  hanya  terpengaruh  orang  lain  sehingga  tidak  sesuai dengan  kemampuannya  dan  seorang  guru  juga  sulit  untuk  menyesuaikan  kemampuan  satu  siswa  dengan  siswa yang lain. Atribut yang digunakan sebagai pengukur untuk membentuk 4 cluster tersebut diantaranya nilai IPA, nilai  IPS  dan  nilai  TPA.  Metode  AHC  tersebut  diterapkan  dengan  menggunakan  metode  single  link  dengan mengelompokkan alternative berdasarkan jarak terdekat (nilai tersekat) antara alternative satu dengan alternative lainnya  dengan  bentuk  pohon  keputusan  (hierarky).  Clustering  AHC  memanfaatkan  rapidminer  sebagai  proses pengelompokkan dengan menghasilkan cluster 0 berjumlah 93 siswa (cluster ini dapat dibentuk lagi cluster yang baru unruk menyesuaikan jumlah maksimal dalam satu kelas pada sebuah jurusan), cluster 1 berjumlah 10 siswa, cluster 2 berjumlah 10 siswa dan juga cluster 3 berjumlah 8 siswa.

## REFERENCES
[1] Y. Andini, J. T. Hardinata, Y. P. Purba, “Penerapan Data Mining pada Tata Letak Buku Di Perpustakaan Sintong Bingei Pematangsiantar dengan Metode Apriori”, Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) , vol. 7, no. 1, pp. 13–18, 2022.
[2] I. Zulfa, R. Rayuwati, K. Koko, “Implementasi data mining untuk menentukan strategi penjualan buku bekas dengan pola pembelian konsumen menggunakan metode apriori”, Teknika: Jurnal Sains dan Teknologi , vol. 16, no. 1, pp. 69–82, 2020.
[3] S. Handoko, F. Fauziah, E. T. E. Handayani, “Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Tingkat Penjualan Paket Data Telkomsel Menggunakan Metode K-Means Clustering”, Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa , vol. 25, no. 1, pp. 76–88, 2020.
[4] B. Wira, A. E. Budianto, A. S. Wiguna, “Implementasi Metode K-Medoids Clustering Untuk Mengetahui Pola Pemilihan Program Studi Mahasiwa Baru Tahun 2018 Di Universitas Kanjuruhan Malang”, Rainstek:  Jurnal  Terapan  Sains  & Teknologi , vol. 1, no. 3, pp. 53–68, 2019.
[5] A. Setiawan, I. G. Anugrah, “Penentuan pola pembelian konsumen pada indomaret gkb gresik dengan metode fp-growth”, Jurnal Nasional Komputasi Dan Teknologi Informasi (JNKTI) , vol. 2, no. 2, pp. 115–125, 2019.
[6] A. F. O. Pasaribu, “Analisis Pola Menggunakan Metode C4. 5 Untuk Peminatan Jurusan Siswa Berdasarkan Kurikulum (Studi Kasus: Sman 1 Natar)”, Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi , vol. 2, no. 1, pp. 80–85, 2021.
[7] A. Susanti, “Perancangan sistem pendukung keputusan penentuan jurusan siswa SMA Negeri 2 Kutacane berbasis web dengan  menggunakan  metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)”, Jurnal  Multimedia  dan  Teknologi  Informasi (Jatilima) , vol. 3, no. 02, pp. 68–74, 2021.
[8] F. Agustina, A. T. Sumpala, A. Arysespajayadi, “SPK Pemilihan Jurusan Siswa Baru Menggunakan Metode AHP dan MOORA Pada SMKN 1 Kolaka”, Jurnal Sains Dan Informatika , vol. 7, no. 1, pp. 87–96, 2021.
[9] A. N. Fadhilah, A. Jananto, “KLASTERISASI LITERATUR MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE AHC DI DINAS KEARSIPAN DAN PERPUSTAKAAN PROVINSI JAWA TENGAH”2021.
[10]  G. Gunadi, D. I. Sensuse, “Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis Terhadap Data Penjualan Produk Buku Dengan Menggunakan Algoritma Apriori Dan Frequent Pattern Growth ( Fp-Growth ) :”, Telematika , vol. 4, no. 1, pp. 118–132, 2012.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6092
[11]  S. S. S et al., “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PEMBERIAN PINJAMAN”vol. 3, pp. 25–30, 2020, doi:10.37600/tekinkom.v3i1.131.
[12]  S. Al Syahdan, A. Sindar, “Data Mining Penjualan Produk Dengan Metode Apriori Pada Indomaret Galang Kota”, Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) , vol. 1, no. 2, 2018, doi:10.32672/jnkti.v1i2.771.
[13]  A. Wanto et al., Data Mining: Algoritma dan Implementasi , Yayasan kita menulis, 2020.
[14]  N. L. W. S. R. Ginantra et al., Data mining dan penerapan algoritma , Yayasan Kita Menulis, 2021.
[15]  Marjiyono, “Penerapan Algoritma Ahc Algorithm Dalam Aplikasi Ppembagian Kelas Siswa Baru”, Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2015 , pp. 6–8, 2015.
[16]  B. Harli Trimulya Suandi As, L. Zahrotun, “PENERAPAN DATA MINING DALAM MENGELOMPOKKAN DATA RIWAYAT  AKADEMIK  SEBELUM  KULIAH  DAN  DATA  KELULUSAN  MAHASISWA  MENGGUNAKAN METODE  AGGLOMERATIVE  HIERARCHICAL  CLUSTERING  (Implementation  Of  Data  Mining  In  Grouping Academic History Data Before Students And Stud”, Jurnal Teknologi Informasi, Komputer dan Aplikasinya , vol. 3, no. 1, pp. 62–71, 2021.
[17]  R. A. Setyawan, R. M. Fadilla, “Klasterisasi media pembelajaran daring di era pandemi COVID-19 menggunakan metode Agglomerative”, Informasi Interaktif , vol. 5, no. 3, 2020.
[18]  P. Govender, V. Sivakumar, “Application of k-means and hierarchical clustering techniques for analysis of air pollution: A review (1980–2019)”, Atmospheric pollution research , vol. 11, no. 1, pp. 40–56, 2020.
[19]  C. Briggs, Z. Fan, P. Andras, “Federated learning with hierarchical clustering of local updates to improve training on non-IID data”, 2020 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) , pp. 1–9, 2020.
[20]  K.  Zeng  et  al.,  “Hierarchical  clustering  with  hard-batch  triplet  loss  for  person  re-identification”, Proceedings  of  the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition , pp. 13657–13665, 2020.
[21]  N. K. Zuhal, “Study Comparison K-Means Clustering dengan Algoritma Hierarchical Clustering”, Prosiding Seminar Nasional Teknologi dan Sains , vol. 1, pp. 200–205, 2022.