## KLASTERISASI SISWA PENYANDANG DISABILITAS BERDASARKAN TINGKAT TUNAGRAHITA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
1 Kristiyo Indriadi Wardoyo, 2 Maryaningsih, 3 Jhoanne Fredricka
1 Mahasiswa Program Studi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu e-Mail : kristiyoindriadi@gmail.com
2 Dosen Program Studi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu e-Mail : maryaningsihkrs@unived.ac.id , fredrickajhoanne@gmail.com
Kampus I: Jl Meranti Raya No.32 Sawah Lebar Kota Bengkulu 38228 Telp. (0736) 22027, Fax. (0736) 341139;
(Received: November 2022, Revised : Januari 2023, Accepied : April 2023)
ABSTRACT: SLB Negeri 1 Bengkulu City is one of the special  schools  in  Bengkulu  City  that  provides educational facilities for children with special needs with mental retardation so that they can get a proper education in teaching and learning process. In the class placement of students in schools, mental retardation is divided into 2  levels,  namely  mild  and  moderate  by  observing  by looking  at  the  IQ  scores  of  students  and  the  academic scores  obtained.  This  is  necessary,  so  that  the  teaching and  learning  process  becomes  more  efficient  and effective. However, sometimes the school has difficulty in determining  class  placement  for  students  with  special needs  for  mental  retardation,  because  there  is  no application  that  can  help  grouping  the  student  data. Application  for  clustering  students  with  mental retardation at SLB Negeri 1 Bengkulu City by applying K-Means  algorithm.  This  application  is  made  using Visual Basic.Net programming language and SQL Server database. Based on the student clustering that has been carried out based on a data sample of 73 students using the  application,  the  results  obtained  information  that 47.9%  of  the  Cluster  1  group  (mild  mental  retardation level) and 37% of the Cluster 2 group (moderate mental retardation  level)  and  15.1%  of  the  Cluster  3  group (severe mental retardation level) from the calculation of the  Euclidean  distance  value  by  taking  the  closest distance
Keywords:  Clustering,  System  of  Persons  with Disabilities,  Level  of  Mental  Retardation,  K-Means Algorithm .
Intisari  :  Sekolah  Luar  Biasa  Negeri  1  Kota  Bengkulu merupakan  salah  satu  sekolah  luar  bisa  di  Kota Bengkulu  yang  menyediakan  sarana  pendidikan  bagi anak  berkebutuhan  khusus  penyandang  tunagrahita agar  dapat  mendapatkan  pendidikan  yang  layak  dalam proses belajar mengajar. Dalam penempatan kelas siswa di  sekolah,  tunagrahita  dibagi  menjadi  2  tingkat,  yaitu ringan dan sedang dengan melakukan observasi dengan melihat  nilai  IQ  dari  siswa  dan  nilai  akademik  yang diperoleh.  Hal  ini  diperlukan,  agar  proses  belajar mengajar  menjadi  lebih  efisien  dan  efektif.  Namun, terkadang  pihak  sekolah  kesulitan  dalam  menentukan penempatan  kelas  bagi  siswa  berkebutuhan  khusus
tunagrahita,  karena  belum  adanya  aplikasi  yang  dapat membantu pengelompokan data siswa tersebut.
Aplikasi  klasterisasi  siswa  penyandang  disabilitas  di Sekolah  Luar  Biasa  Negeri  1  Kota  Bengkulu  dengan menerapkan  algoritma  K-Means.  Aplikasi  ini  dibuat menggunakan  bahasa  pemrograman  Visual  Basic  .Net dan  Database  SQL  Server.    Berdasarkan  klasterisasi siswa  yang  telah  dilakukan  berdasarkan  sampel  data sebanyak  73  siswa  menggunakan  aplikasi,  didapatkan hasil informasi bahwa 47,9% kelompok Cluster 1 (tingkat tunagrahita  ringan)  dan  37%  kelompok  Cluster  2 (tingkat  tunagrahita  sedang)  dan  15,1%  kelompok Cluster  3  (tingkat  tunagrahita  berat)  dari  perhitungan nilai  euclidean  distance  dengan  mengambil  jarak terdekat
Kata Kunci: Klasterisasi, Sistem Penyandang Disabilitas, Tingkat Tunagrahita, Algoritma K-Means

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  saat  ini  menjadikan suatu informasi sebagai elemen penting dalam perkembangan  masyarakat.  Penyajian  informasi  tidak sepadan  dengan  kebutuhan  informasi  yang  sangat  tinggi, sehingga  informasi  tersebut  digali  lebih  dalam  dari  data yang jumlahnya besar. Pencarian suatu informasi atau pola yang  penting  atau  menarik  dari  data  dalam  jumlah  besar digunakan para pengambil keputusan dalam memanfaatkan gudang data. Tunagrahita merupakan anak yang  mempunyai hambatan  dalam  perkembangan mental maupun intelektual yang mengganggu proses pertumbuhan dibandingkan  anak  pada  umunya,  sehingga  memerlukan perhatian  khusus  dari  keluarga,  sekolah  maupun lingkungan  sosial.  Ketunagrahitaan mengacu  pada  fungsi intelektual umum yang secara signifikan di bawah rata-rata normal bersamaan dengan kekurangan dalam tingkah laku penyesuaian diri pada masa perkembangan. SLB Negeri 1 Kota Bengkulu merupakan salah satu sekolah luar bisa di Kota Bengkulu yang menyediakan sarana pendidikan bagi anak  berkebutuhan  khusus  penyandang  tunagrahita  agar dapat  mendapatkan  pendidikan  yang  layak  dalam  proses belajar  mengajar.  Dalam  penempatan  kelas  siswa  di
sekolah, tunagrahita dibagi menjadi 2 tingkat, yaitu ringan dan  sedang  dengan  melakukan  observasi  dengan  melihat nilai IQ dari siswa dan nilai akademik yang diperoleh. Hal ini diperlukan, agar proses belajar mengajar menjadi lebih efisien  dan  efektif.  Namun,  terkadang  pihak  sekolah kesulitan dalam menentukan penempatan kelas bagi siswa berkebutuhan  khusus  tunagrahita,  karena  belum  adanya aplikasi yang dapat membantu pengelompokan data siswa tersebut.  Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  ini  dilakukan pengembangan  sistem  dengan  membuat  aplikasi  yang dapat  membantu  proses  pengelompokan  data  siswa berdasarkan  tingkat  tunagrahita.  Salah  satu  algoritma pengelompokan yang dapat digunakan yaitu Algoritma K- Means . Penelitian terkait dilakukan oleh (Basysyar, et al., 2021)  yang  berjudul Clustering Data  Disabilitas Menggunakan Algoritma K-Means Di Kabupaten Cirebon. Pemerintah  Kabupaten  Cirebon  setiap  akhir  tahun  selalu melakukan kegiatan penyuluhan bantuan social . Salah satu sasaran  penyuluhan  adalah  kepada  warga  penyandang disabilitas. Karena data penyandang disabilitas Kabupaten Cirebon  cukup  banyak,  maka  perlu  dikelompokkan berdasarkan  wilayah  yang  memiliki  warga  dengan penyandang  disabilitas.  Metode K-Means adalah  metode yang  tepat  untuk  mengelompokkan  data  penyandang disabilitas.  Hasil  pengelompokan  diukur  dengan  nilai Davies  Bouldin  index agar  mengetahui  hasil  optimasi terhadap  algoritma K-Means .  Hasil  bahwa  kelompok terbanyak  berdasarkan  jumlah  penyandang  cacat  maka cluster_0 : kelompok rendah sejumlah 50 kasus, cluster_2 :  kelompok  sedang  sejumlah  53  kasus,  dan  cluster_1  : kelompok  banyak  sejumlah  122  kasus.  Penelitian  terkait juga dilakukan oleh (Rousyati, et al., 2019) yang berjudul Pengelompokan Siswa Penyandang
Disabilitas Berdasarkan Tingkat
Tunagrahita Menggunakan Algoritma K-Medoids .  Tujuan  penelitian  ini  yaitu  untuk mengelompokkan  data  siswa  penyandang  tunagrahita untuk  menentukan  kelas  yang  ditempati  sehingga  pihak sekolah  dapat  mempersiapkannya.  Algoritma K-Medoids dari teknik clustering dapat membantu dalam pengelompokan siswa yang akan menempati kelas apakah termasuk kelas ringan, sedang, maupun berat. Kelas yang mempunyai jumlah siswa tertinggi yaitu kelas tunagrahita berat  sedangkan  kelas  yang  mempunyai  jumlah  siswa terendah yaitu kelas tunagrahita sedang, dengan diketahui hasil  pengelompokan  data  maka  SLB  Shanti  Yoga  dapat mempersiapkan kelas yang akan digunakan untuk kegiatan belajar  mengajar.  Penelitian  terkait  juga  dilakukan  oleh (Harahap, 2021) yang berjudul Perbandingan Algoritma K- Means dan K-Medoids Untuk Clustering Kelas  Siswa Tunagrahita.  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.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Knowledge Discovery In Database (KDD) Knowledge  Discovery  In  Database (KDD) adalah  salah satu  metode yang dapat digunakan untuk  memperoleh  pengetahuan  yang  berasal dari database yang  tersedia.  Adapun  gambaran dari Metode KDD dapat dilihat pada Gambar 2.1. (Febianto & Palasara, 2019).
Gambar 1. Metode KDD Keterangan :
1) Selection ,  Proses  dimana  data  diolah  lalu dipilih data yang dianggap bisa dipakai.
2) Preprocessing ,  Proses  menggabungkan  data yang  dianggap  berulang  akan  digabungkan menjadi satu.
3) Data  Trasnformation,  Proses  transformasi data  terpilih  ke  dalam  bentuk mining procedure .
4) Data  Mining,  Proses  dimana  dilakukan beragam teknik untuk mengekstrak pola-pola potensial menghasilkan data yang berguna.
5) Pattern  Evolution ,  Proses  dimana  pola-pola yang telah diidentifikasi berdasarkan measure yang diberikan.
6) Knowledge Presentation , Proses paling akhir dari  proses  KDD,  Data-data  yang  sudah diproses  divisualisasikan  agar  lebih  mudah dipahami oleh pengguna dan diharapkan bisa diambil Tindakan berdasarkan analisis.
B. Data Mining
Data  mining memiliki  beberapa  pandangan, seperti knowledge discover ataupun pattern recog-nition .  Kedua  istilah  tersebut  sebenarnya memiliki  ketepatan  masing-masing,  istilah knwoledge discovery atau penemuan pengetahuan tepat karna digunakan karena tujuan utama dari data mining memang untuk mendapat pengetahuan  yang  masih  tersembunyi  di  dalam bongkahan  data.  Pandangan  yang  lain, Data mining adalah  aktivitas  yang  menggambarkan sebuah proses analisis yang terjadi secara iteratif pada database yang  besar,  dengan  tujuan mengekstrak  informasi  dan knwoledge yang akurat dan berpotensial berguna untuk
knwoledge  workers yang  berhubungan  dengan pengambilan keputusan dan pemecahan masalah. Data mining juga  merupakan  metode  yang digunakan dalam pengolahan data berskala besar oleh  karena  itu data  mining memiliki  peranan yang  sangat  penting  dalam  beberapa  bidang kehidupan  diantaranya  yaitu  bidang  industri, bidang  keuangan,  cuaca,  ilmu  dan  teknologi. Dalam data mining juga terdapat metode-metode yang  dapat  digunakan  seperti  klasifikasi, clustering ,  regresi,  seleksi  variabel,  dan market basket analisis (Febianto & Palasara, 2019). Data mining sebagai proses untuk mendapatkan informasi  yang  berguna  dari  gudang  basis  data yang  besar,  yang  dapat  diartikan  sebagai pengekstrakan informasi baru yang diambil dari bongkahan data besar yang membantu pengambilan  keputusan.  Data  mining  dapat menemukan  tren  dan  pola  tersembunyi  yang tidak  muncul  dalam  analisis  queri  sederhana sehingga  dapat  memiliki  bagian  penting  dalam hal  menemukan  pengetahuan  dan  membuat keputusan (Wanto, et al., 2020).
Data  mining  merupakan  proses  iterative  dan interaktif  untuk  menemukan  pola  atau  model baru  yang  sempurna,  bermanfaat  dan  dapat dimengerti  dalam  suatu  database  yang  sangat besar  (massive  database).  Data  mining  berisi pencarian trend atau pola yang diinginkan dalam database  besar  untuk  membantu  pengambil keputusan diwaktu  yang akan datang, pola-pola ini  dikenali  perangkat  tertentu  yang  dapat memberikan suatu analisa data yang berguna dan berwawasan  yang  kemudian  dapat  dipelajari dengan  lebih  teliti,  yang  mungkin  saja menggunakan  perangkat  pendukung  keputusan yang lain (Sikumbang, 2018).
Berdasarkan  uraian  tersebut  di  atas  dapat disimpulkan  bahwa  Data  mining  merupakan suatu  proses  menggunakan  teknik  atau  metode tertentu  untuk  memperoleh  informasi  penting dari  bongkahan  data  yang  besar,  sehingga informasi tersebut berharga dan mudah dimengerti.
a. Algoritma K-Means
Analisa  klaster  merupakan  kegiatan  yang menganalisa kumpulan objek untuk menemukan kesamaan  dan  perbedaan  sehingga  membentuk suatu klaster yang sama maupun berbeda dengan objek  tersebut.  Pengklasteran  bertujuan  untuk mengelompokkan  dan  memahami  struktur  data. Klasterisasi  hanya  tahap  awal  untuk  kemudian
dilanjutkan dengan pengolahan inti dan pelabelan kelas pada setiap kelompok (Wahyudi, et al., 2020).
K-Means adalah metode clustering berbasis jarak yang  membagi  data  ke  dalam  sejumlah cluster dan  algoritma  ini  hanya  bekerja  pada  atribut numerik. Algoritma K-Means termasuk partitioning clustering yang memisahkan data ke k  daerah  bagian  yang  terpisah.  Algoritma K- Means sangat  terkenal  karena  kemudahan  dan kemampuannya  untuk  mengkluster  data  yang besar  dan  data outlier dengan  sangat  cepat. Dalam  algoritma K-Means ,  setiap  data  harus termasuk ke klaster tertentu dan bisa dimungkinkan  bagi  setiap  data  yang  termasuk klaster tertentu pada suatu tahapan proses, pada tahapan  berikutnya  berpindah  ke  klaster  yang lainnya (Wahyudi, et al., 2020).
K-Means  clustering merupakan  salah  satu metode  pengelompokan  data  non-hirarki  atau bisa  juga  disebut  metode  partisi.  Secara  umum, cara  kerja  metode  ini  adalah  mengelompokkan data  berdasarkan  kesamaan  karakteristik  yang dimiliki, sehingga  suatu cluster hanya  memiliki tingkat variasi yang rendah (Ashari, et al., 2018). Algoritma K-Means merupakan  salah  satu algoritma clustering yang    masuk  dalam kelompok unsupervised learning yang digunakan  untuk  membagi  data  menjadi beberapa  kelompok  dengan  sistem  partisi. Algoritma  ini  menerima  masukan  berupa  data tanpa  label  kelas.  Pada  algoritma K-Means , komputer  mengelompokkan  sendiri  data-data yang  menjadi  masukannya  tanpa  mengetahui terlebih  dahulu  target  kelasnya.  Masukan  yang diterima  adalah  data  atau  objek  dan  banyaknya kelompok  ( cluster )  yang  diinginkan  (Wanto,  et al., 2020).
Pada  dasarnya  algoritma K-Means hanya mengambil  sebagian  dari  banyaknya  komponen yang didapatkan untuk kemudian dijadikan pusat cluster awal,  pada  penentuan  pusat cluster ini dipilih secara acak dari populasi data. Kemudian algoritma K-Means akan  menguji  masing- masing  dari  setiap  komponen  dalam  populasi data  tersebut  dan  menandai  komponen  tersebut ke  dalam  salah  satu  pusat cluster yang  telah didefinisikan  sebelumnya  tergantung  jarak minimum antar komponen dengan tiap-tiap pusat cluster .  Selanjutnya  posisi  pusat cluster akan dihitung  kembali  hingga  semua  komponen  data
digolongkan  ke  dalam  tiap-tiap cluster dan terakhir akan terbentuk cluster baru.
Langkah-langkah  Algoritma K-Means dapat dijelaskan sebagai berikut (Wanto, et al., 2020) : 1. Tentukan jumlah cluster (k) pada data set 2. Tentukan nilai pusat ( centroid )
Penentuan  nilai centroid pada  tahap  awal dilakukan secara random sedangkan pada tahap iterasi digunakan rumus seperti :
𝑉 𝑖𝑗 = 1 𝑁𝑖 ∑ 𝑋 𝑘𝑗 𝑁𝑖 𝑘−0
Keterangan :
V ij = Centroid rata-rata cluster ke- i ntuk variabel ke- j N i = Jumlah anggota cluster ke- i i, k = Indeks dari cluster j = Indeks dari variabel
X kj = nilai data ke- k variabel ke -j untuk cluster tersebut 3. Pada  masing-masing record ,  hitung  jarak terdekat  dengan centroid menggunakan rumus Euclidean Distance , seperti :
𝐷 𝑒 = √(𝑥 𝑖 − 𝑠 𝑖 ) 2 + (𝑦 𝑖 − 𝑡 𝑖 ) 2
Keterangan: D e = Euclidean Distance
i = Banyaknya objek
(x, y) = Koordinat objek
(s, t) = Koordinat centroid
4. Kelompokkan  objek  berdasarkan  jarak  ke centroid terdekat
5. Ulangi langkah ke-3 hingga langkah ke-4,
lakukan  iterasi  hingga centroid bernilai optimal

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A.Gambaran Umum
Pada  awalnya  SLB  Negeri  Kota  Bengkulu bernama  SDLB  Negeri  Kota  Bengkulu.  SDLB Negeri  Kota  Bengkulu  berdiri  pada  tanggal  16 Agustus  1984  atas  dasar  INPRES  Tahun  1984. SDLB  Negeri  Kota  Bengkulu  pertama  kali beralamat di Jalan S.Parman menempati Gedung SDN  No.  36.  Pada  waktu  itu  ada  5  orang  guru dan  17  orang  siswa.Seiring  dengan  perubahan waktu  pada  tahun  1987,  SDLB  Negeri  Kota Bengkulu pindah alamat ke Jalan Bukit Barisab, Karabela  Kelurahan  Kebun  Tebeng  Kota Bengkulu  yang  telah  mengalami  perkembangan dan  kemajuan  yang  sangat  signifikan,  telah memiliki 14 orang guru sebagai tenaga pengajar
dan  62  orang  siswa.Dengan  adanya  kebijakan pemerintah,  dimana  dibentuknya  direktorat tersendiri  yang  menangani  Pendidikan  Luar Biasa, maka pada tahun 2004 SDLB Negeri Kota Bengkulu  memberanikan  diri  untuk  membuka SMPLB.Dengan  perjuangan  yang  gigih  antara Kepala  Sekolah,  Komite  Sekolah  dan  dewan guru  maka  terhitung  tanggal  2  Maret  2007, SDLB Negeri Kota Bengkulu berubah alih status menjadi  SLB  Negeri  Kota  Bengkulu  yang memiliki  135  siswa  tingkat  dasar  (SD  dan  43 siswa tingkat lanjutan (SLTP), serta mempunyai 12 orang siswa SMK yang terdiri dari SMK kelas I  (7  orang)  dan  SMK  kelas  II  (5  orang).  SLB Negeri Kota Bengkulu saat ini  memiliki  jumlah dewan guru 34 orang, yang terdiri dari Guru PNS 25  orang,  Guru  Honorer  9  orang  serta  staf  dan karyawan 3 orang.
C. Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  diterapkan  pada penelitian  ini  adalah  dengan  pengembangan metode  waterfall.  Metode  Waterfall  memiliki tahapan-tahapan terlihat pada Gambar 3.1.
Gambar 2. Tahapan Metode Waterfall Keterangan Gambar 2. : 1. Analisa Kebutuhan
Tahap ini dilakukan analisa kebutuhan sistem di SLB Negeri 1 Kota Bengkulu khususnya  siswa penyandang  disabilitas  berdasarkan  tingkat tunagrahita. Dari hasil analisa tersebut, didapatkan  bahwa  di  tingkat  tunagrahita  pada SLB  Negeri  1  Kota  Bengkulu  terdiri  dari  2 tingkat  yaitu  ringan  dan  sedang.  Dalam penempatan  kelas  siswa  di  sekolah,  tunagrahita dibagi menjadi 2 tingkat, yaitu ringan dan sedang dengan  melakukan  observasi  dengan  melihat nilai  IQ  dari  siswa  dan  nilai  akademik  yang diperoleh.
2. Desain Sistem Tahap  ini  dilakukan  untuk  merancang  sistem berdasarkan  hasil  analisa  kebutuhan  yang meliputi  rancangan  Data  Flow  Diagram,  Entity Relationship Diagram,
Rancangan File, ...(1)
...(2)

## Rancangan  Struktur  Menu  dan  Rancangan
Aplikasi.
3. Penelitian Kode Program
Tahap  ini  dilakukan  ketika  rancangan  aplikasi telah sesuai kebutuhan yang diinginkan. Bahasa pemrograman yang digunakan dalam pembuatan aplikasi ini yaitu Visual Basic .Net.
4. Pengujian Program Tahap ini dilakukan untuk mengevaluasi aplikasi yang  telah  dibuat  apakah  sudah  berjalan  sesuai harapan  atau  belum.  Jika  belum  sesuai,  maka dilakukan  revisi  terhadap  aplikasi  sebelum diberikan ke SLB Negeri 1 Kota Bengkulu. 5. Penerapan Program dan Pemeliharaan Tahap ini merupakan tahap akhir dimana aplikasi yang telah selesai di evaluasi akan diberikan ke SLB Negeri 1 Kota Bengkulu untuk diterapkan. Setelah  itu  dilakukan  pemeliharaan  secara berkala.
D. Metode Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  merupakan  proses  eksekusi sistem  dengan  tujuan  mencari  kesalahan  atau kelemahan dari program tersebut. Proses tersebut dilakukan  dengan  mengevaluasi  kemampuan program.  Suatu  program  yang  diuji  akan dievaluasi  apakah  keluaran  atau output yang dihasilkan  telah  sesuai  dengan  yang  diinginkan atau tidak. Metode pengujian yang dipakai dalam sistem ini adalah metode black box .

## IV.HASIL DAN PEMBAHASAN
A.Hasil dan Pembahasan Aplikasi klasterisasi siswa penyandang disabilitas  di  SLB  Negeri  1  Kota  Bengkulu dengan menerapkan algoritma K-Means. Aplikasi  ini  dibuat  menggunakan  bahasa pemrograman  Visual  Basic  .Net  dan  Database SQL Server. Aplikasi ini dapat mengelompokkan siswa penyandang disabilitas berdasarkan tingkat tunagrahita,  dimana  di  SLB  Negeri  1  Kota Bengkulu  terdapat  2  tingkat  yaitu  Tingkat Tunagrahita  Ringan  dan  Tingkat  Tunagrahita Sedang.  Atribut  yang  digunakan  sebagai parameter dalam klasterisasi siswa tersebut yaitu dilihat  dari  nilai  iq,  nilai  pengetahuan  dan  nilai keterampilan siswa.
Adapun  antarmuka  Aplikasi  klasterisasi  siswa penyandang  disabilitas  di  SLB  Negeri  1  Kota Bengkulu, antara  lain :
1. Form Login
Merupakan  form  aplikasi  klasterisasi  siswa penyandang  disabilitas  di  SLB  Negeri  1  Kota Bengkulu  yang  digunakan  untuk  membatasi akses  penggunaan  aplikasi  melalui  otentikasi username  dan  password.  Jika  memasukkan username  atau  password  yang  salah,  maka pengguna tidak dapat mengakses fitur-fitur yang terdapat di aplikasi. Jika memasukkan username dan password yang benar, maka pengguna dapat mengakses  fitur-fitur  yang  terdapat  di  aplikasi. Adapun  form  login  aplikasi  klasterisasi  siswa penyandang  disabilitas  di  SLB  Negeri  1  Kota Bengkulu seperti Gambar 3.

## Gambar 3. Menu Login
2. Menu Utama
Merupakan  form  aplikasi  klasterisasi  siswa penyandang  disabilitas  di  SLB  Negeri  1  Kota Bengkulu  yang  memiliki  beberapa  sub  menu untuk  melakukan  pengolahan  data.  Sub  menu tersebut terdiri dari input data, klasterisasi siswa, output  data  dan  keluar  yang  memiliki  fungsi berbeda-beda. Adapun form menu utama aplikasi klasterisasi siswa penyandang disabilitas di SLB Negeri 1 Kota Bengkulu terlihat pada gambar 4.
Gambar 4. Menu Utama
Gambar 5. Sub Menu Input Data
Gambar 6. Sub Menu Output Data 3. Input Data Siswa
Merupakan  form  aplikasi  klasterisasi  siswa penyandang  disabilitas  di  SLB  Negeri  1  Kota Bengkulu  yang digunakan untuk mengolah data siswa yang terdapat di sekolah. Pengolahan data siswa  dapat  dilakukan  dengan  cara  menambah, mengoreksi serta menghapus data siswa. Adapun
form  input  data  siswa  pada  aplikasi  klasterisasi siswa  penyandang  disabilitas  di  SLB  Negeri  1 Kota Bengkulu seperti Gambar 7.
Gambar 7. Form Input Data Siswa
4. Input Data Nilai Siswa
Merupakan  form  aplikasi  klasterisasi  siswa penyandang  disabilitas  di  SLB  Negeri  1  Kota Bengkulu  yang digunakan untuk mengolah data nilai  siswa  per  tahun  ajaran  yang  meliputi  nilai iq,  nilai  keterampilan  dan  nilai  pengetahuan siswa.  Pengolahan  data  nilai  siswa  dapat dilakukan  dengan  cara  menambah,  mengoreksi sera  menghapus  data  nilai  siswa.  Adapun  form input  data  nilai  siswa  pada  aplikasi  klasterisasi siswa  penyandang  disabilitas  di  SLB  Negeri  1 Kota Bengkulu seperti Gambar 8

## 5. Klasterisasi Siswa
Merupakan  form  aplikasi  klasterisasi  siswa penyandang  disabilitas  di  SLB  Negeri  1  Kota
Bengkulu
yang digunakan untuk mengelompokkan  data  siswa  berdasarkan  nilai IQ,  nilai  keterampilan  dan  pengetahuan  siswa. Pada  form  ini  telah  diterapkan  algoritma  K- Means  Clustering  yang  digunakan  untuk menganalisis  data  nilai  siswa  tersebut  untuk memperoleh  hasil  cluster  tingkat  tunagrahita sedang  dan  ringan  siswa  per  tahun  ajaran. Adapun  form  klasterisasi  siswa  pada  aplikasi klasterisasi siswa penyandang disabilitas di SLB Negeri 1 Kota Bengkulu seperti Gambar 9

## Gambar 9. Form Klasterisasi Siswa
Pada Gambar 9. tersebut terdapat view data nilai euclidean dan iterasi yang menampilkan tahapan iterasi  yang  terjadi  selama  proses  klasterisasi dilakukan.  Adapun  proses  tahapan  iterasi tersebut antara      lain :
a) Iterasi 1

## Gambar 10 Iterasi 1
b) Iterasi 2 Gambar 11 Iterasi 2 c) Iterasi 3 Gambar 12  Iterasi 3 d) Iterasi 4

## Gambar13  Iterasi 4
Pada  proses  iterasi  ke  4  berhenti  karena  tidak adanya  perubahan  data  pada  hasil  cluster,
sehingga  diperoleh  hasil  pengelompokan  data siswa seperti Gambar 13.

## Gambar 14. Hasil Pengelompokan
6. Output  Laporan  Hasil  Klasterisasi  Siswa  Per
Tahun Ajaran
Merupakan  output  yang  memberikan  informasi hasil pengelompokan data siswa per tahun ajaran yang mengidentifikasi cluster tingkat tunagrahita berdasarkan nilai IQ, nilai keterampilan dan nilai pengetahuan.  Adapun  outpout  Laporan  Hasil Klasterisasi  Siswa  Per  Tahun  Ajaran  seperti Gambar 15.
Gambar 15. outpout Laporan Hasil Klasterisasi Siswa Per Tahun Ajaran

## Gambar 15. Output Laporan Hasil Klasterisasi Siswa Per Tahun
Ajaran

## A. Hasil Pengujian
Pengujian  sistem  dilakukan menggunakan Metode  Black  Box,  dimana  dilakukan  skenario pengujian  terhadap  form  input  data  dengan memasukkan  data  benar  maupun  data  salah kemudian  mencatat  hasil  pengujian  tersebut  ke dalam tabel .1.
Tabel 1. Hasil Pengujian Blackbox Skenario Pengujian Form Aplikasi Hasil Pengujian Black Box Memasukkan username atau password yang salah Form Login  Sistem menolak akses login tersebut dengan memberikan pesan kesalahan Memasukkan username dan password yang benar Sistem menerima akses tersebut dengan memberikan pesan berhasil Menginputkan data siswa dengan nisn yang sudah ada di dalam database Form Input Data Siswa Sistem menolak akses untuk menyimpan data siswa tersebut, dan menampilkan pesan kesalahan Menginputkan data siswa Sistem menerima akses untuk
Skenario Pengujian Form Aplikasi Hasil Pengujian Black Box yang belum ada di dalam database menyimpan data siswa tersebut dan menampilkan pesan berhasil
Menginputkan data nilai siswa dengan nisn dan tahun ajaran yang sudah sama di dalam database Form Input Data Nilai Siswa Sistem menolak akses untuk menyimpan data nilai siswa tersebut, dan menampilkan pesan kesalahan
Menginputkan data nilai siswa yang belum ada di dalam database Sistem menerima akses untuk menyimpan data nilai siswa tersebut dan menampilkan pesan berhasil Klasterisasi siswa dengan memilih tahun pelajaran Form Klasterisasi Siswa Sistem berhasil melakukan analisis terhadap data nilai siswa berdasarkan tahun ajaran yang dipilih dan menampilkan informasi hasil klasterisasi
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, aplikasi klasterisasi siswa penyandang  disabilitas  di  SLB  Negeri  1  Kota Bengkulu  berjalan dengan baik  dan  sesuai  yang diharapkan  serta  dapat  memberikan  informasi hasil  klasterisasi  siswa  berdasarkan  tingkat tunagrahita sedang dan tunagrahita ringan.

## V. PENUTUP

## A.Kesimpulan
Berdasarkan hasil dari pembahasan dan pengujian  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat disimpulkan bahwa :
1. Aplikasi klasterisasi siswa penyandang disabilitas  di  SLB  Negeri  1  Kota  Bengkulu dapat  membantu  pihak  sekolah  dengan memberikan  informasi  hasil  pengelompokan siswa  penyandang  disabilitas  berdasarkan tingkat tunagrahita ringan, sedang, dan berat. 2. Berdasarkan  klasterisasi  siswa  yang  telah dilakukan  berdasarkan sampel data  sebanyak
73  siswa  menggunakan  aplikasi,  didapatkan hasil  informasi  bahwa  47,9%  kelompok Cluster  1  (tingkat  tunagrahita  ringan),  37% kelompok  Cluster  2  (tingkat  tunagrahita sedang)  dan  15,1%  kelompok  Cluster  3 (tingkat  tunagrahita  berat)  dari  perhitungan nilai  euclidean  distance  dengan  mengambil jarak terdekat.

## B. Saran
Berdasarkan  penelitian  yang  peneliti  lakukan, maka peneliti menyarankan :
1. Dapat  menggunakan  aplikasi  ini  untuk mempermudah dalam mengetahui pengelompokan  siswa  berdasarkan  tingkat tunagrahita.
2. Perlu dilakukan pengembangan untuk penelitian selanjutnya dengan membuat aplikasi berbasis web.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]Ashari,  S.,  Khansa,  S.,  Surudin,  C.  H.  M.  & Isnainiyah,  I.  N.,  2018. Klustering  Jumlah Penduduk  Kota  Bandung  Berdasarkan  Jenis Kelamin  Per  Kecamatan  Pada  Tahun  2012 Dengan  Metode  K-Means. Jakarta,  Seminar Nasional  Informatika,  Sistem  Informasi  dan Keamanan  Siber  (Seinasi-Kesi)  1  Desember 2018.
[2]Basysyar,  F.  M.,  Wijaya,  Y.  A.,  Ali,  I.  &
Anwar, S., 2021. Clustering Data Disabilitas Menggunakan Algoritma K-Means Di Kabupaten  Cirebon. Jursima  (Jurnal  Sistem Informasi  dan  Manajemen), Volume  Vol.9 No.3 ISSN:2338-1523.
[3]Blazing,  A.,  2018. Pemrograman  Windows Dengan  Visual  Basic  .Net  :  Praktikum Pemrograman VB.Net. s.l.:Google Book.
[4]Febianto,  N.  I.  &  Palasara,  N.  D.,  2019. Analisis  Clustering  K-Means  Pada  Data Informasi  Kemiskinan  di  Jawa  Barat  Tahun 2018. Jurnal  Sisfokom, Volume  Vol.8  No.2 2019.
[5]Firman, A., 2019. Analisis dan Perancangan Sistem  Informasi. Surabaya:  Penerbit  Qiara
Media. [6]Hakim,  Z.  &  Rizky,  R.,  2019.  Sistem  Pakar Menentukan Karakteristika
Anak
Berkebutuhan  Khusus  Siswa  Di  SLB Pandeglang Banten Dengan Metode Forward
Chaining. JUTIS, Volume  Vol.7  No.1  e- ISSN:2656-0860.
[7]Harahap,  F.,  2021.  Perbandingan  Algoritma K-Means  dan  K-Medoids  Untuk  Clustering Kelas  Siswa  Tunagrahita. TIN  (Terapan Informatika Nusantara), Volume Vol.2 No.4 ISSN:2722-7987.
[8]Helmud,  E.,  2021.  Optimasi  Basis  Data Oracle  Menggunakan  Complex  View  Studi
Kasus  :  PT.  Berkat  Optimis  Sejahtera (PT.BOS) Pangkalpinang. Jurnal Informatika, Volume Vol.7 No.1 ISSN.2407-
1730.
[9]Kusumo,  A.  S.,  2016. Administrasi  SQL Server  2014. Jakarta:  PT.  Elex  Media Komputindo.
[10]Nisa, K., Mambela, S. & Badiah, L. I., 2018. Karakteristik dan Kebutuhan Anak Berkebutuhan Khusus. Abadimas Adi Buana,
Volume Vol.2 No.1 e-ISSN:2622-5719.
[11]Rousyati,  Wati,  F.  F.,  Pratmanto,  D.  & Aditia,  C.,  2019.  Pengelompokan  Siswa Penyandang  Disabilitas  Berdasarkan  Tingkat
Tunagrahita  Menggunakan  Algoritma  K- Medoids. IJSE  (Indonesian  Journal  on Software  Engineering), Volume  Vol.5  No.1
ISSN:2461-0690.
[12]Sikumbang,  E.  D.,  2018.  Penerapan  Data Mining  Penjualan  Sepatu  Menggunakan Metode  Algoritma  Apriori. Jurnal  Teknik Komputer, Volume Vol.4 No.1.
[13]Suprapto,  U.,  2021. Pemodelan  Perangkat Lunak (C3) Kompentesi Keahlian : Rekayasa Perangkat Lunak Untuk SMK/MAK Kelas XI. Jakarta: Grasindo.
[14]Wahyudi,  M.,  Masitha,  Saragih,  R.  & Solikhun,  2020. Data  Mining  :  Penerapan Algoritma  K-Means  Clustering  dan  K- Medoids Clustering. Medan: Penerbit Yayasan Kita Menulis.
[15]Wanto,  A.  et  al.,  2020. Data  Mining  : Algoritma Dan Implementasi. Medan: Yayasan Kita Menulis.