## Implementasi Algoritma K-means Clustring dalam Penetuan Siswa Kelas Unggulan
Ari Sulistiyawati 1,* , Eko Supriyanto 2
1,2 Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Universitas Teknokrat Indonesia, Bandar Lampung, Indonesia
Email: 1,* ari_sulistiyawati@teknokrat.ac.id , 2 esupriyanto367@gmail.com
*) Email Penulis Utama
Abstrak− Tujuan  penelitian  ini  adalah  mengembangkan  sistem  informasi  berbasis  web  untuk  mengelola  data  penilaian yang  terpusat  dalam  menyajikan  laporan  hasil  belajar  siswa  dan pengelompokan  siswa  pada  kelas  unggulan  dengan mengimplementasikan algoritma K-means Clustring . Penerapan algoritma K-Means dengan mempartisi data ke dalam data dalam bentuk satu atau lebih kelompok,  dimana  data  yang  memiliki reprensentative persamaan dalam satu kelompok dan data  yang  memiliki  perbedaan  kelompok  yang  lain.  Pengelompokan  data  dalam  satuan  pendidikan  dilakukan  untuk memudahkan fasilitasi pendidikan siswa berdasarkan perbedaan kemampuannya dalam belajar dan mengikuti pembelajaran. Penelitian dilakukan dengan  metode pengembangan sistem  mengikuti alur Systems development life cycle (SDLC) dengan model  sekuensial  linier  ( sequential  linear )  atau  alur  hidup  klasik  ( classic  life  cycle ).  Tahap  penelitian  meliputi  Analisis, Desain,  Pengodean  dan  Pengujian  sistem.  Sistem  yang  dikembangkan  diimplementasikan  pada  salah  satu  sekolah  di Lampung  untuk  mengelompokkan  siswa  pada  kelas  unggulan  dengan  jumlah  anggota  keseluruhan  sebanyak  6  kelas  VII dengan jumlah total 192 siswa pada tahun pelajaran 2020. Hasil Penelitian didapat aplikasi pengelolaan data penilaian yang terpusat  dalam  menyajikan  laporan  hasil  belajar  siswa  menggunakan  hasil  nilai  rapor  kurikulum  2013.  Penilaian  tersebut menjadi  dasar  atribut  yang  digunakan  dalam  proses  perhitungan  untuk  menetukan  siswa  kelas  unggulan. Hasil  klarifikasi Kelas  unggulan  di  butuhkan  suatu  implementasi  system  informasi  terbentuk  2 cluster setiap  kelas.  Setiap  klasteriasi perputaran pada masing-masing kelas kemudian dihasilkan jumlah siswa masuk kelas unggulan sebanyak 96 dan siswa tidak masuk kelas unggulan sebanyak 96. Penerapan  sistem  informasi  klastrisasi  berbasis  web  dihasilkan informasi yang lebih fleksibel dapat diakses secara global pihak instansi. Pengujian black-box Testing lebih berfokus dengan pengujian fungsional menunjukkan  perangkat  lunak  dapat  berfungsi  baik  dalam  mengelompokkan  data . Pengujian  penerimaan  user  terhadap pengembangan  sistem  informasi  menggukan technologi      Acceptance      Model      (TAM) menunjukkan  aplikasi  yang dibangun memberikan kemudahan dan tepat guna untuk diimplementasikan dalam mengelompokkan siswa kelas unggulan di  sekolah.  Dengan  membangun  atau  implementasi  ke  dalam  system  informasi  algoritma k-means  clustering hasil klarifikasi klasterisasi sehingga efektif dan proses setiap iterasi perputaran jarak centroid, penetuan titik cluster dibantuk, dan lebih menghemat waktu melakukan klasterisasi kelas unggulan.
Kata Kunci: algoritma K-means Clustring, kelas unggulan, kelompok data
Abstract− The purpose of this research is to develop a web-based information system for grouping students in superior classes by implementing the  K-means Clusting algorithm. The application of the  K-Means algorithm by partitioning  data into  data  in  the  form  of  one  or  more  groups,  where  data  has  a  representative  equation  in  one  group  and  data  that  has differences  in  another  group.  Data  grouping  in  educational  units  is  carried  out  to  facilitate  the  facilitation  of  student education based on differences in their ability to learn and participate in learning. The research was conducted with a system development  method  following  the  Systems  development  life  cycle  (SDLC)  with  linear  sequential  models  or  classic  life cycles.  The  research  stage  includes  Analysis,  Design,  Coding  and  Testing  of  the  system.  The  system  developed  was implemented one of the schools in Lampung in grouping students in the superior class with 6 class VII with a total number of  192  students  in  the  academic  year  2020.  The  results  of  the  study  obtained  a  centralized  assessment  data  management application in presenting reports on student learning outcomes using the 2013 curriculum report. Value data has attributes that are used in the calculation process to determine the superior class students. The results of the clarification of the superior class requires an implementation of an information system to form 2 clusters per class. Each rotation classification in each class resulted in 96 students entering the superior class and 96 students not entering the superior class. The application of a web-based  classification information system resulted in  more flexible  information accessible  globally by agencies. Black- box  testing  focuses  more  on  functional  testing  showing  the  software  can  function  well  in  classifying  data.  Testing  user acceptance  of  the  development  of  information  systems  using  Acceptance  Model  (TAM)  technology  shows  that  the application built provides ease and efficiency to be implemented in grouping superior class students in schools. By building or implementing into the k-means clustering algorithm information system the results of the clustering classification are so effective and the process of each iteration of the centroid rotation distance, the determination of cluster points is assisted, and saves more time doing superior class clustering.
Keywords : K-means Clustring algorithm, featured class, data grouping

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu bentuk inovasi dalam bidang pendidikan, adalah mengembangkan aplikasi yang dapat dimanfaatkan baik dalam pembelajaran maupun administratif sekolah. Sebagai upaya meningkatkan mutu pendidikan melalui layanan pembelajaran adalah membentuk kelompok belajar siswa dalam kelas sesuai dengan kriteria siswa.
Penentuan masuk kelas unggulan sangatlah penting dimana  informasi yang dihaslikan dapat dijadikan sebagai acuan bahan pertimbangan bagi pihak sekolah untuk melakukan langkah secara terstuktur untuk rangka meningkatkan  kualitas  dan  standar  mutu  jenjang  sekolah  menegah  pertama  kelas  unggulan.  Langkah-langkah menentukan  siswa  masuk  ke kelas unggulan di  dapat hasil  legger terdiri 2 aspek penilaian dikalkulasi  sudah melewati cakupan tingkat akurasi nilai tertinggi dari standar batasan keriteria ketutansan minimum (KKM). Dari hasil identifikasi data nilai rapot kurikulum 2013, menujukan atribut penilaian beragam hasil. Secara garis besar memiliki  persamaan nilai memiliki  variasi  kriteria  jumlah yang cenderung setara antar individu siswa. Slain itu, penepatan kapasistas  jumlah  siswa  kelas unggulan  setiap tahun ajaran dapat berubah-ubah seiring dengan pengembangan sekolah dan jumlah penerimaan siswa. Pemecahan permasalahan pengelompokan siswa dengan data yang  semakin  banyak  menjadi kurang  efesien  dan  dibutuhkan  pengelompokan siswa  yang  juga  memiliki prestasi untuk  masuk kelas unggulan telah ditetapkan. Pengelompokan  siswa pada kelompok  yang tepat akan mampu mengimprovisasi hasil pembelajaran menjadi lebih baik (Henry, 2013).
Metode  yang  digunakan  untuk  membagi  rangkaian  data  menjadi  beberapa  group  berdasarkan kesamaan-kesamaan  yang  telah  ditentukan  sebelumnya  adalah  bentuk  Clustering  atau  klasifikasi  (Widodo, 2013).  Partisi  data  ke  dalam  data  yang  ada  dalam  bentuk  satu  atau  lebih  kelompok  dapat  dilakukan  dengan menerapkan algoritma K-Means. Pemilihan metode K-Means dikarenakan metode ini harus menggunakan data fisik  tidak  abstrak  dan  bersifat  jelas,  hal  ini  sesuai  dengan  data  yang  akan  digunakan  pada  permasalahan  di dalam pengelompokan kelas unggulan disekolah dengan memanfaatkan nilai rapor siswa sebagai acuan datanya. Selain itu, metode ini bersifat fleksibel sebab pengguna dapat menentukan jumlah cluster yang akan dibuat.
Algoritma  K-Means  merupakan  algoritma  non  hirarki  yang  berasal  dari  metode  data  clustering. 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). Menurut Eko Prasetyo  (2012)  mengatakan  bahwa  metode  K-Means  ini  mempartisi  data  ke  dalam  kelompok  sehingga  data berkarakteristik  sama  dimasukan  kedalam  sat  kelompok  yang  sama  dan  data  yang  berkarakteristik  berbeda dikelompokkan kedalam kelompok yang lain. Data yang memiliki reprensentative persamaan nilai dalam satu kelompok dan data yang memiliki perbedaan kelompok yang lain sehingga memungkinkan pengelompokan data yang  berbeda  yang  memiliki  tingkat  variasi  kecil.  Prinsip  utama  dari  teknik  ini  adalah  menyusun  K  buah partisi/pusat massa (centroid)/rata-rata (mean) dari sekumpulan data. Adapun tujuan dari pengelompokan data ini adalah untuk meminimalkan fungsi objektif yang diset dalam proses pengelompokan, yang pada umumnya berusaha meminimalkan variasi dalam suatu kelompok dan memaksimalkan variasi antar kelompok. Langkah-langkah melakukan clustering dengan metode K-Means adalah sebagai berikut:
1. Tentukan nilai k sebagai jumlah klaster yang ingin dibentuk.
2. Inisialisasi k pusat cluster ini bisa dilakukan dengan berbagai cara, namun yang paling sering dilakukan adalah dengan cara random yang diambil dari data yang ada.
3. Menghitung  jarak  setiap  data  input  terhadap  masing  –  masing  centroid  menggunakan  rumus  jarak Euclidean  (Euclidean  Distance)  hingga  ditemukan  jarak  yang  paling  dekat  dari  setiap  data  dengan centroid. Berikut adalah persamaan Euclidian Distance :
𝐷𝑒 = √(𝑥 𝑖 − 𝑠 𝑖 ) 2 (𝑦 𝑖 − 𝑡 𝑖 ) 2 dimana : De adalah Euclidean Distance i adalah banyaknya objek,
(x,y) merupakan koordinat object dan
(s,t) merupakan koordinat centroid.
4. Mengklasifikasikan setiap data berdasarkan kedekatannya dengan centroid (jarak terkecil).
5. Memperbaharui nilai centroid. Nilai centroid baru di peroleh dari rata-rata cluster yang bersangkutan dengan menggunakan rumus:
𝑣 𝑖𝑗 = 1 𝑁 𝑖 ∑ 𝑋 𝑘𝑗 𝑁 𝑖
𝑘=0 dimana : vij adalah centroid/ rata-rata cluster ke-i untuk variable ke-j Ni adalah jumlah data yang menjadi anggota cluster ke-i i,k adalah indeks dari cluster j adalah indeks dari variabel xkj adalah nilai data ke-k yang ada di dalam cluster tersebut untuk variable ke-j
6. Melakukan perulangan dari langkah 2 hingga 5, sampai anggota tiap cluster tidak ada yang berubah.
Beberapa penelitian terdahulu  menerapkan  metode K-Means Clustering pengelompokan data, diantaranya penelitian Teguh Wibowo (2018), yang bertujuan untuk mengklastering  siswa  kelas  unggulan menggunakan metode clustering dengan  algoritma  k-means,  serta pemilihan  atribut  sesuai  dengan  kebutuhan  di  SMP  N  02 Tasikmadu  sehingga  dihasilkan  Kelas  unggulan  yang  diharapkan  yaitu  3  kelas  favorit  meliputi  siswa-siswa pilihan yang memiliki nilai rapor sesuai dengan standar nilai kemampuan siswa agar dapat meningkatkan proses belajar  sesuai  nilai  bakat  kemampuan  siswa  mencapai  hasil  optimal.  Selanjutnya,  Nofrida  Rif’atul  Himmah (2016)  mengembangkan sistem yang lebih efektif dalam pengelompokan prestasi  akademik  siswa, salah  satu cara mengelompokkan data  yang efektif adalah dengan  menggunakan  teknik  data  mining klastering,  sehingga dapat memudahkan pekerjaan bagi Wakil kepala sekolah bidang kurikulum mengetahui siswa yang mempunyai prestasi  akademik  baik,  sedang dan kurang,  yang  bisa dijadikan acuan dalam  membentuk kondisi kelas  yang seimbang. Demikian juga penelitian Aniek Surya Kusuma dan Komang Sri Aryati (2019), dibuatkan sistem yang terintegrasi dengan data siswa dan nilai siswa berbasis database sehingga saat nilai dibutuhkan sewaktu-waktu membuat laporannya akan lebih efektif dan efisien serta membandingkan nilai siswa dengan batas minimal nilai untuk masuk ke kelas A di SMP Negeri 3 Ubud. Hal ini yang kemudian menjadi masukan untuk mengelola data penilaian yang terpusat dalam menyajikan laporan hasil belajar siswa dan  mengimplementasikan Algoritma K- means dalam mengelompokkan kelas unggulan di SMP dengan studi kasus data siswa di  SMPN 2 Jati  Agung Kabupaten Lampung Selatan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metode Penelitian
Metode penelitian ini menggunakan  metode Systems development life cycle (SDLC) dengan model sekuensial linier (sequential linear) atau alur hidup klasik ( classic life cycle ) yang meliputi Analisis, Desain, Pengkodean dan  Pengujian  (Rosa  dan  Shalahuddin,  2014).  Pada  tahapan  ini  terdapat  empat  tahapan  dapat  pada  gambar berikut :
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Penelitian ini meliputi tahap-tahap sebagai berikut:
1. Analisis Kebutuhan
Kerangka penelitian berawal dari identikikasi kebutuhan, identifikasi kebutuhan ini dilakukan dengan pengumpulan data berupa wawancara, dokumentasi dan tinjauan pustaka. Sebagai objek penellitian sebagai  tempat  studi  kasus  dilakukan  di  SMPN  2  Jati  Agung  Kabupaten  Lampung  Selatan  yang
menerapkan  kelas  unggulan  dalam  mengelompokkan  kelas  pembelajaran. Salah  satu  sekolah  di Lampung ini mengelompokkan siswa pada kelas unggulan dari jumlah anggota keseluruhan sebanyak 6 kelas VII dengan jumlah total 192 siswa pada kenaikan kelas VIII di tahun pelajaran 2020. Tinjauan pustaka atau kajian literatur dilihat berdasarkan  buku dan  jurnal  yang sesuai dengan penelitian  yang diangkat.  Setelah  melakukan  pengumpulan  data  selanjutnya  mengidentifikasi  masalah  dan  lingkup penelitian.
2. Perancangan Dan Permodelan
Perancangan    sistem  merupakan  proses  multi  langkah  yang  fokus  pada  rancangan  pembuatan perangkat  lunak  termasuk  struktur  data,  arsitektur  perangkat  lunak,  representasi  antar  muka,  dan prosedur  pengkodean.  Tahap  ini  mentranslasi  kebutuhan  perangkat  lunak  dari  tahap  analisis kebutuhan  yang  merepresentasikan  rancangan  agar  dapat  diimplmentasikan  menjadi  program  pada tahap  selanjutnya.  Perancangan    sistem  yang  dihasilkan  pada  tahap  ini  didokumentasikan menggunakan    pendekatan Object    Oriented  Programming  (OOP) dengan Unified  Modeling Language (UML) yaitu use case menggambarkan proses yang dilakukan oleh aktor , class diagram dan activity diagram. Implementasi K-Means Clustering mengikuti alur flowchat berikut ini.

## Gambar 2. Flowchart K-means Clustering

## 3. Pengkodean / Sessi Coding
Desain  harus  ditranslasikan  ke  dalam  program  perangkat  lunak.  Hasil  dari  tahap  ini  adalah  program komputer sesuai dengan desain yang telah dibuat pada tahap desain :
a. Freamwork digunakan  sebagai  membangun  suatu  perangkat  lunak  di  tetapkan  menggukan Codeigniter dengan mengeimplemantasikan interface atau setruktur dari OOP codeigniter yang di  dalam  nya  terdapat  susuanan Freamwork sebagai  berikut Model , View,  Contoller ( MVC). Memishkan bagian sintax ( kode ) melakuakn proses di perintahkan.
Terdapat 3 komponen sesuai  version di gunkan dalam pengembangan  aplikasi perangkat lunak dapat di jabarkan sebagai berikut ini :
1) View, berfokus  ke  bagian interface tampilan.  Di  setiap  aplikasi berupa  file  berformat HTML fungsi ini menerima dan mengimplentasikan kepada user.
2) Model, berhubung dengan query data base .
3) Controller, merupakan class fungsi dapat mengontrol aktifitas dari View , dan Model . Fungsi ini sebagai perintah yang akan di jalan kan sesuai alokasi sintax di kembangkan atau di buat.
b. Scripting Langguange Pemograman PHP.
Merupakan  Bahasa  pemogramanan  serign  di  guakan  pengembangan  aplikasi  perangkat  lunak. PHP merupakan kependekan Hypertext Preprocessor serign di sebut Tools Person Home Page. Memproses seluruh perintah berada pada sintax PHP di dalam aplikasi di bangun dan menapilkan output ke dalam browser .
4. Pengujian Sistem
Pengujian  sistem dilakukan dengan pengujian black box dan Technology Acceptance Model (TAM) . Pengujian black  box dilakukan untuk  menguji  perangkat  lunak  dari  segi  spesifikasi  fungsional  tanpa menguji  desain  dan  kode  program.  Menurut  Rosa  A.S.  dan  M.  shalahuddin  (2013),  pengujian dimaksudkan  untuk  mengetahui  apakah  fungsi-  fungsi  masukan,  dan  keluaran  dari  perangkat  lunak sesuai dengan spesifikasi  yang dibutuhkan. Sedangkan Pengujian TAM merupakan salah satu model evaluasi  kesuksesan  sistem  informasi  dilihat  dari  penggunaan  sistem.  TAM  yang  dikenalkan  oleh Davis  pada  tahun  1989  ini  adalah  teori  sistem  informasi  yang  membuat  model  tentang  bagaimana
pengguna mau menerima dan menggunakan teknologi. Model ini akan memberikan gambaran bahwa ada sejumlah faktor yang mempengaruhi keputusan pengguna dalam menggunakan sistem yang baru yakni  kebermanfaatan  dan  kemudahan.    Kebermanfaatan  menunjukan  keyakinan  pengguna  pada konstribusi sistem informasi terhadap kinerja pengguna sistem informasi dan kemudahan menunjukan tingkat  dimana  pengguna  meyakini  bahwa  penggunaan  sistem  informasi  adalah  mudah  dan  tidak memerlukan  usaha  keras.  Konsep  ini  mencakup  kejelasan  tujuan  pengguna  sistem  informasi  dan kemudahan pengguna sistem untuk tujuan sesuai dengan keinginan pengguna sehingga apabila sistem informasi  mudah  digunakan,  maka  pengguna  akan  cenderung  untuk  menggunakan  sistem  informasi tersebut.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Penelitian
Mengacu  pada  tugas  –  tugas  sistem  maupun  tugas  actor  sekaligus  berperan  mengelola  system  natinya  dapat lampirkan sebagai berikut:
1. Guru  masing-masing  mata  pelajaran  akan  menyerahkan  hasil   nilai lagger  siswa  ke  wali  kelas perserta  didik    masing-masing  sudah    di  rekaputasi microsoft  excel selanjutnya  untuk  di  Import dalam system informasi, maupaun  form input telah di sediakan ke system.
2. Admin     melakukan   pengeceakan   nilai   lagger   sudah   kalkulasikan menjadikan  hasil  nilai  rapot, penerapan metode clustering algorithma k-means sistem akan mengolah nilai siswa menjadikan objeck fungsi  atribut  mengelola  objeck  dalam  sekala  besar    dan  mengelompokkan  sesuai  dengan  nilai terdekat dengan titik pusat cluster . Menghitung semua  jarak  data  ke setiap titik  pusat cluster dengan mengimplementasikan  sintax  program  diterapkan  sistem  informasi  menggukan  teori  rumus  jarak Euclidean Distince.
Hasil  Data di ambil dari SMP  N 2 Jati  Agung Lampung Selatan  hasil  nilai rapot kurikulum k13 masing- masing data memiliki atribut digunakan dalam proses perhitungan untuk menetukan siswa kelas unggulan. Pada data  siswa  atribut  di  seleksi  dan  dipilih  beberapa  mata  pelajaran  sesuai  kriteria  yang  ditentukan  berdasarkan kebijakan  sekolah  untuk  digunakan  dalam  proses  mining.  Berikut  seleksi  atribut  seperti  yang  ada  pada  tabel berikut ini.
Tabel 1. Seleksi Atribut Atribut Digunakan v (ya) / x (tidak) Pendidikan Agama & Budi Perkerti V PPKN X Bahasa Indonesia V MTK V IPA V IPS X BAHASA INGGRIS V SENI BUDAYA X PJOK X PRAKARYA X Jumlah nilai rapot X Nilai rata-rata V
Dari  jumlah anggota keseluruhan  sebanyak 6 kelas dengan  jumlah  total  191  siswa, penentuan  kelas unggulan  dengan algoritma  k-means  clustring kelas  VII  nilai    rapot    semester  2    disesuaikan  dengan parameter  nilai    atribut    keseluruhan  sebagai  penerapan  titik  objek.  Dalam  raport  siswa  K13  pertama  harus melalui tahapan kalkulasi terdiri dari 2 aspek legger pengetahuan dan ketrampilan mencari hasil  nilai rata-rata raport, diasumsikan sebanyak 32 siswa kelas sebagai acuan penetuan objeck dengan terapkan metode k-Means di harapkan mempermudah pengelompokan siswa masuk kelas unggulan.
Tabel 2. Data Nilai Siswa Tentukan Sebagai Objek
No. Absen Siswa Agama dan Budi pekerti Bahasa Indonesia Matematika IPA Bahasa Inggris  Nilai Rata-rata 1 78 88 79 82 83 82,6 2 80 83 87 80 86 83,75 3 80 84 81 82 78 81,7 4 78 88 81 82 80 82,2 5 78 89 83 80 79 81,15 6 78 88 84 84 82 83 7 80 84 80 82 83 82,05 8 79 89 80 83 83 82,15 9 78 88 80 80 74 80,95 10 80 76 81 84 80 81,9 11 80 89 85 84 81 82,65 12 78 88 79 83 77 81,65 13 78 85 86 85 82 82,4 14 80 85 80 85 80 82,6 15 80 89 81 86 84 83,45 16 78 83 81 83 81 81,65 17 79 79 84 79 75 79,9 18 79 83 84 80 80 81,5 19 78 79 77 80 80 80,5 20 82 89 80 82 82 83 21 79 85 82 83 84 81,95 22 78 80 82 81 81 81,3 23 79 89 82 82 79 81,7 24 79 85 81 80 79 81,7 25 78 83 80 82 80 81,5 26 78 88 84 81 81 81,8 27 79 89 81 83 79 82 28 78 83 85 82 81 82,1 29 78 88 80 80 80 80,35 30 81 84 86 84 79 82,8 31 79 89 86 82 80 82,6 32 78 89 80 81 79 81,55
Proses Algorthma K-means Clustering dilakukan melalui pengelompokan data dengan tahapan sebagai berikut :
1. Tentukan jumlah cluster yang ingin dibentuk cluster.
2. Menentukan centroid (titik pusat cluster ) awal pembangkitan bilangan secara Max . Dengan C0 = Banyak objeck nilai dan C1 = Sedikit  objeck nilai
3. Menghitung     jarak   setiap   objeck   ke   titik   pusat centroid dengan menggunakan rumus  jarak Euclidean Distance
4. Menghitung   jarak   tiap   titik   objeck   dengan   (data   nilai   siswa) menghasilkan nilai rata-rata (mean) centroid 1:
D12= (82-78) 2 + (84–88) 2 + (89–79) 2 +  (80  –82) 2 +  (85  – 83) 2 + (83 –82,6) 2 =  8.2735464.
5. Menghitung   jarak   tiap   titik   objeck   dengan   (data   nilai   siswa) menghasilkan nilai rata-rata (mean) centroid 2:
D24  =  (77-78) 2 +  (76–88) 2 +  (77–79) 2 +  (77–82) 2 +  (74–83) 2 + (79–82,6) 2 =  16.3805524.
6. Mengelompokkan  setiap  data  berdasarkan  jarak  terdekat  antara  data dengan centroid.
7. Kembali ke tahap ke-2, lakukan perulangan hingga nilai centroid yang dihasilkan tetap dan anggota cluster tidak berpindah ke cluster lain.

## 3.2 Perancangan Sistem
Perancangan use  case  diagram mendeskripsikan  sebuah  interaksi  antara  satu  atau  lebih  actor  dengan  sistem informasi yang akan dibuat serta menggambarkan fungsionalitas yang diterapkan  dari sebuah sistem. Use  case digunakan  untuk  mengetahui  fungsi  apa  saja  yang  ada  didalam  sebuah  sistem  informasi  dan  siapa  saja  yang berhak menggunakan fungsi-fungsi. Berikut mendeskripsikan alur kerja actor dalam system di terapakn sebagai berikut.
Tabel 3. Definisi Alur Use Case Diagram Admin No Actor Deskripsi 1 Admin Memiliki  wewenang  sebagai  pengelola system  admin  dan  memiliki  akses  login,  mengelola  data tahunajaran,  mengelola  data  master  kelas,  mengelola  data  nilai siswa,  mengelola  import  data  nilai  legger,  mengelola  data  user admin, mengelola data wali kelas, mengelola penetuan form input centroid  cluster  awal,  mengelola  data  k-means  pengelompokan atau  kumpulan  dari  nilai  rat-rata-  mean  jumlah  item  anggota setiap iterasi. 2 Wali kelas Memiliki  akses  system,  mengeloal  data form      input      nilai      legger,      mengelola  import  nilai  legger, mengelola data wali kelas.
Penggambaran Use Case Diagram yang terdiri dari 2 aktor untuk proses pengelompokan siswa masuk kelas unggulan  digambarkan sebagai berikut berikut.
Gambar 2. Use Case Diagram

## 3.3 Implementasi
Menggunakan framewrok  Codeigniter version  2.0  php  version  5,  dimana  SQL  Server  sebagai  database. Algoritma  K-Means sistem  akan  mengolah  nilai  siswa  dan  mengelompokkan  sesuai  dengan  nilai  terdekat dengan titik pusat cluster sehingga prediksi klasterisasi mendapatkan pencapaian yang akurat.
Halaman utama Website klasterisasi dapat di akses secara global wilayah instansi dalam studi kasus penelitian melalui Interface Index Home .
Gambar 3. Halaman Utama Sistem Informasi Klasterisasi Kelas Unggulan
Untuk  membedakan,  data  pada  tiap  tahun  pelajaran  maka  aplikasi  diawali  dengan interface  form  input data tahun ajaran
Gambar 4. Input data Tahun Ajaran
Selanjutnya, pengisian data nilai melalui form input  data  nilai  siswa berdasarkan nilai rapor pada data legger.
Gambar 5. Input data Nilai Siswa
Implementasi Algoritman K-Means Clustering dimulai dengan penentuan centroid melalui Interface form input centroid titik  awal cluster Merupakan  design  form  input interface menetukan centroid  awal  cluster dengan pembakitan bilangan di tentukan di tetapkan bilangan random maupun bilangan pebakitan max, min.
Gambar 6. Penentuan centroid awal
Interface  Data Tabel  K-Means merupakan interface yang  menyajikan  data hasil k-means persamaan  dalam satu kelompok dan data yang memiliki perbedaan kelompok yang lain sehingga data  yang berbeda dalam satu kelompok  memiliki  tingkat  variasi  yang  kecil.  Prinsip  utama  dari  teknik  ini  adalah  menyusun  K  buah partisi/pusat massa (centroid)/rata-rata (mean) dari sekumpulan data hasil klarifikasi pengelompkan setiap kelas,
Gambar 7. Interface Data Hasil Perhitungan K-Means
Interface Grafik Hasil Nilai Rapot merupakan interface jumlah  nilai  rapot  menjadikan objek clustering dan perbandingan nilai rata rata centroid k-means  clustering ditampilkan dalam gambar berikut.
Gambar 8. Grafik Data Nilai Siswa
Implementasi  sistem Informasi  Klasterisasi  Kelas Unggulan  yang dikembangkan kemudian diujicoba menggunakan  data  siswa  SMPN  2  Jati  Agung  Kabupaten  Lampung  Selatan.  Penerapan  Algoritma  K-Means Clustring yang dihasilkan dari klarifikasi kelas unggulan terbentuk 2 cluster setiap kelas. Hasil cluster pertama kelas A diperoleh anggota 18 dan hasil cluster dua memiliki jumlah anggota 14. Pada kelas B, cluster pertama memiliki anggota 21 dan cluster dua memiliki jumlah anggota 11. Di kelas C, cluster pertama memiliki anggota 18 dan cluster dua memiliki jumlah anggota 15. Pengelompokan di kelas D, cluster pertama memiliki anggota 16 dan cluster dua  memiliki  jumlah anggota 16. Hasil dari kelas E cluster pertama  memiliki  anggota 12 dan cluster dua  memiliki  jumlah  anggota  18.  Sedangkan  pada  kelas  F, cluster pertama  memiliki  anggota  11  dan cluster dua  memiliki  jumlah  anggota  21.  Dari  total  data  diujikan  sebanyak  192.  Setiap  klasteriasi  perputaran dihasilkan Jumlah siswa masuk kelas unggulan sebanyak 96 dan siswa tidak masuk kelas unggulan sebanyak 96.
Hasil  perhitungan  tersebut  dilakukan  melalui  iterasi  didapat  dari  hasil  perhitungan  jarak  setiap  (N objeck) titik  pusat centroid cluster awal  variable dan aribut nilai siswa untuk menghasilkan  nilai (K centroid) partisi/pusat massa (centroid)/rata-rata (mean) centroid 1 maupun centroid 2 dan setiap kelompok memiliki rata- rata jarak terdekat. Cluster pengelompokan data  tidak  memiliki targer variable objeck  hanya pembagian  hasil kelompok.  Didapatkan  hingga  perputaran  ke  6  setiap  iterasi  hingga  pusat  cluster  tidak  bergeser.  Iterasi selanjutnya  didapat  dari  hasil  titik  centroid  cluster  baru  didapatkan  dari  hasil  jumlah  keanggotaan  jarak  data pada  centroid.  Penentuan  centroid  (titik  pusat  cluster)  awal  pembangkitan  bilangan  secara  Max  Penggunaan nilai  tertinggi  (C0)  dan  Nilai  terendah  (C1).  Penelitian  ini  menggunakan  3  iterasi  dalam  menentukan  cluster pengelompokan  siswa  kelas  unggulan.  Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  Faizah  Nur,  dkk  (2017)  yang menyatakan bahwa Pusat cluster dengan menerapkan algoritma K-Means Clustering untuk pengelompokan data siswa baru sekolah menengah kejuruan didapat dari beberapa iterasi agar dihasilkan pusat cluster yang optimal. Pengelompokan data yang dihasilkan oleh aplikasi ini, menurut pendapat pengguna dalam hal ini wakil kepala sekolah bidang Kurikulum di SMPN 2 Jati  Agung Kabupaten Lampung Selatan sesuai dengan harapan dan  proses  berlangsung  cepat.  Hasil  ini  juga  sesuai  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  M.  Durairaj  et  al (2014),  yang  melakukan  Prediksi  Kinerja  Siswa  Menggunakan  Algoritma Clustering menunjukkan  bahwa algoritma  K-Means  memberikan  prediksi  akurat  dalam  memperkirakan  persentase  kelulusan  dan  persentase gagal  dari  keseluruhan  siswa  yang  muncul  dari  hasil  ujian  tertentu.  Penggunaan  algoritma  K-Means  untuk aplikasi data mining  yang dilakukan  melalui proses klasifikasi dan clustering memberikan prediksi hasil yang efektif dan lebih cepat.
Pengujian perangkat lunak dilakukan melalui pengujian blackox untuk pengujian pakar dan pengujian Technology  Acceptance  Model  (TAM) untuk  pengujian user.  Blackbox ( blackbox  testing )  adalah  salah  satu metode  pengujian  perangkat  lunak  yang  berfokus  pada  sisi  fungsionalitas,  khususnya  pada input dan output aplikasi (apakah sudah sesuai dengan apa yang diharapkan atau belum). Pengujian ini dilakukan hingga
aplikasi berjalan dengan semestinya dimana seluruh fungsi dan logika dapat berjalan baik. Pengujian dilanjutkan dengan sebaran angket Technology Acceptance Model (TAM) yang digunakan untuk melihat kegunaan sistem yang  dikembangkan  dapat  diimplementasikan  atau  tidak  berdasarkan  hasil  kuisioner  yang  dilakukan.  Model TAM dapat menjelaskan bahwa persepsi pengguna akan menentukan sikapnya dalam penerimaan penggunaan Teknologi Informasi (TI) berdasarkan 2 faktor, yaitu persepsi kegunaan atau manfaat dan persepsi kemudahan penggunaan (Davis, 1989). Berdasarkan perhitungan angket didapatkan nilai yaitu Kemanfaatan (X1) memilki skor real 393 dari skor ideal  400 dengan persentase 98,25 % (sangat baik), Faktor Kemudahan (X2) memilki skor  real  500  dari  skor  ideal  555  dengan  persentase  90,09%  (sangat  baik),  Penerimaan  Sistem  (X3)  memilki skor real 200 dari skor ideal 205 dengan persentase 97,56% (sangat baik). Dari hasil persentase sistem informasi k-means clustering dapat diterima dan manfaatkan sebagai penentuan siswa kelas unggulan. Hal ini juga sesuai dengan  penelitian    Syafrizal  (2015)  bahwa  pengujian  menggunakan  model  TAM  menggambarkan  bahwa penerima penggunaan TI dipengaruhi oleh kemanfaatan ( usefulness ).

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  telah  diuraikan,  kesimpulan  pada  tahapan  penelitian  didapat  bahwa implementasi algoritma k-means clustering ke dalam sistem informasi klasterisasi memberikan hasil klasifikasi pengelompokan  data  yang  efektif  dan  proses  setiap  iterasi  perputaran  jarak  centroid,  penetuan  titik  cluster dibentuk,  data  siswa  sebagai  acuan  objeck  lebih  menghemat  waktu  melakukan  klasterisasi  kelas  unggulan. Penerapan  sistem  informasi  klastrisasi  berbasis  web  ini menghasilkan informasi yang lebih fleksibel dapat diakses kapan saja oleh pengguna yang diberi hak akses untuk memanfaatkan datanya. Penerapan Algoritma K- Means Clustring mendapatkan hasil klarifikasi Kelas unggulan dibutuhkan suatu implementasi sistem informasi terbentuk 2 cluster setiap kelas. Hasil cluster 6 Kelas di  SMPN 2 Jati Agung Kabupaten Lampung Selatan, dari total  data diujikan sebanyak 192  dihasilkan  jumlah  siswa  masuk kelas unggulan sebanyak 96 dan  siswa tidak masuk kelas unggulan sebanyak 96.Tingkat penerimaan pengguna terhadap aplikasi  ini 97,56% (sangat baik) sehingga aplikasi layak untuk digunakan

## REFERENCES
[1] Widodo. Psikologi Belajar . Jakarta:Rineka Cipta.2013.
[2] Prasetyo, Eko, DATA MINING - Konsep dan Aplikasi Menggunakan MATLAB , Nikodemus, Ed. Yogyakarta, Indonesia: Penerbit ANDI, 2012.
[3] Teguh Wibowo, Penerapan Data Mining Pemilihan Siswa Kelas Unggulan dengan Metode K-Means Clustering di SMP N 02 Tasikmadu , Program Studi Strata I pada Jurusan Informatika Fakultas Komunikasi dan Informatika. 2018.
[4] Himmah,  Nofrida  Rif’atul. Implementasi  Algoritma  K-Means  Untuk  Pengelompokan  Siswa  Berdasarkan  Nilai Akademik (Studi Kasus Mtsn Gresik). Undergraduate Thesis, Universitas Muhammadiyah Gresik. 2019.
[5] Aniek Suryanti Kusuma. Jurnal Sistem Informasi dan Komputer Terapan Indonesia (JSIKTI) Vol.1 (3). Sistem Informasi Akademik Serta Penentuan Kelas Unggulan Dengan Algoritama K-Means di SMP Negeri 3 Ubud, 2 Program Studi Teknik Informatika, STMIK STIKOM, Bali, Indonesia. 2019.
[6] A.S Rosa , dan M.Shalahuddin. Rekayasa Perangkat Lunak Struktur dan. Berorientasi Objek . Bandung : Informatika. 2014.
[7] Fauziah Nur, dkk. InfoTekJar (Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan), Vol 1 (2), Penerapan Algoritma K-Means Pada Siswa Baru Sekolah Menengah Kejuruan Untuk Clustering Jurusan. 2017. https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/infotekjar/article/view/70
[8] M. Durairaj et al, International Journal of Computer Science and Information Technologies , Vol. 5 (4): Educational Data mining for Prediction of Student Performance Using Clustering Algorithms. 2014. https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.567.8824&rep=rep1&type=pdf
[9] D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology , MIS Quarterly 13 (3): 319–340.
[10] Syafrizal, Agusdi dkk. (2015). Penerapan Model Technology Acceptance Model (TAM) untuk Pemahaman Media Pembelajaran Berbasis Multimedia Interaktif. Scientific Journal of Informatics, Vol. 2, No. 1. http://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/sji