## 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.v6i4.4848

## Klasterisasi Konsentrasi Keahlian Siswa SMK Berdasarkan Kurikulum Merdeka
Firman Sukmayadi * , Alamsyah Firdaus, Christina Juliane
Program Magister Sistem Informasi, STMIK LIKMI, Bandung, Indonesia Email: 1,* skyvman88@gmail.com, 2 alamsyah.firdaus.af31@gmail.com, 3 christina.juliane@likmi.ac.id Email Penulis Korespondensi: skyvman88@gmail.com
Abstrak− Proses  penentuan  konsentrasi  keahlian  yang  dilakukan  di  SMK  YPC  Tasikmalaya  memiliki  kekurangan  seperti mengambil  keputusan  berdasarkan  keinginan  peserta  didik  tanpa  memperhatikan  nilai  akademik  pada  jenjang  pendidikan sebelumnya.  Sehingga  ada  sebagian  peserta  didik  yang  merasa  kurang  tepat  dalam  memilih  konsentrasi  keahlian, mengakibatkan  kurangnya  kompetensi  yang  dimiliki  peserta  didik  dengan  konsentrasi  keahlian  yang  dipilih.  Pemilihan konsentrasi keahlian merupakan hak setiap peserta didik, namun jika salah dapat menyebabkan turunnya motivasi belajar dan rendahnya prestasi belajar. Masalah ini dapat diselesaikan dengan menggunakan metode clustering dengan algoritma K-Means. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengelompokkan  minat  peserta  didik  dalam  memilih  konsentrasi  keahlian  di  SMK  YPC Tasikmalaya  berdasarkan  Kurikulum  Merdeka.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  pengelompokan  minat  peserta  didik dalam memilih konsentrasi keahlian terbentuk menjadi 4 cluster . Cluster yang anggotanya paling banyak adalah cluster 0, yaitu peserta didik yang memiliki nilai rata-rata Matematika 79, kemudian Bahasa Indonesia dan Bahasa Inggris 83. Selanjutnya cluster dengan jumlah anggota paling sedikit adalah cluster 2, yaitu peserta didik yang memiliki nilai rata-rata 78 Matematika dan Bahasa Inggris, kemudian Bahasa Indonesia 79.
Kata Kunci: Data Mining; Klasterisasi; Konsentrasi Keahlian; Algoritma K-Means
Abstract− The process of determining the concentration of expertise carried out at the YPC Tasikmalaya Vocational School has shortcomings such as making decisions based on the wishes of students without paying attention to academic grades at the previous level of education. So that there are some students who feel it is not right in choosing the concentration of expertise, resulting in a lack of competence possessed by students with the concentration of expertise selected. The choice of concentration of expertise is the right of every student, but if it is wrong it can cause a decrease in learning motivation and low learning achievement. This problem can be solved by using clustering method with K-Means algorithm. This study aims to classify students'  interests  in  choosing  a  concentration  of  expertise  at  YPC  Tasikmalaya  Vocational  School  based  on  the  Merdeka Curriculum. The results showed that the grouping of students' interests in choosing the concentration of expertise was formed into 4 clusters. The cluster with the most members is cluster 0, namely students who have an average score of 79 Mathematics, then Indonesian and English 83. Furthermore, the cluster with the least number of members is cluster 2, namely students who have an average score of 78 Mathematics and English, then Indonesian 79.
Keywords : Data Mining; Clustering; Expertise Concentration; K-Means Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
SMK  YPC Tasikmalaya  memiliki  beberapa  konsentrasi  keahlian  antara  lain  Teknik  Komputer  Jaringan  (TKJ), Teknik Kendaraan Ringan Otomotif (TKRO), Rekayasa Perangkat Lunak (RPL), Teknik dan Bisnis Sepeda Motor (TBSM), Multimedia (MM), Desain Pemodelan dan Informasi Bangunan (DPIB) dan Teknik Elektronika Industri (TEKLIN).  Capaian  pembelajaran  pada  tingkat  konsentrasi  keahlian  merupakan  kompetensi  minimal  dalam keahlian  tersebut.  Dalam  pelaksanaan  Kurikulum  Merdeka,  terdapat  kelompok  mata  pelajaran  kejuruan  yang fungsinya mengkualifikasikan individu peserta didik agar memiliki pemahaman ilmu pengetahuan, teknologi, seni dan budaya serta memiliki kompetensi untuk memenuhi kebutuhan dunia kerja. Dengan demikian, peserta didik harus memiliki konsentrasi keahlian yang sesuai dengan minat yang dipilihnya. Minat adalah sikap terus menerus yang mampu membuat pola perhatian seseorang sehingga menjadi selektif terhadap objek yang diminatinya [1]. Tujuan peminatan adalah mengarahkan peserta didik dalam mengembangkan kompetensi dan keterampilan untuk mempersiapkan memasuki dunia kerja atau melanjutkan pendidikan [2].
Pemilihan konsentrasi keahlian yang tepat diharapkan dapat memaksimalkan potensi dan bakat, sehingga setiap peserta didik dapat mencapai nilai akademik yang maksimal. Namun, ketika pemilihan konsentrasi keahlian tidak tepat, peserta didik dapat  kehilangan peluang yang baik di masa depan [3]. Pemilihan jurusan merupakan hak setiap peserta didik, namun kesalahan dalam memilih jurusan dapat menyebabkan turunnya motivasi belajar dan rendahnya prestasi  belajar. Masalah ini dapat  diselesaikan dengan menggunakan metode clustering dengan algoritma  K-Means  [4].  Proses  penentuan  konsentrasi  keahlian  yang  dilakukan  di  SMK  YPC  Tasikmalaya memiliki kekurangan antara lain berdasarkan keinginan peserta didik tanpa memperhatikan nilai akademik pada jenjang pendidikan sebelumnya. Sehingga ada sebagian peserta didik yang merasa kurang tepat  dalam  memilih konsentrasi  keahlian,  mengakibatkan  kurangnya  kompetensi  yang  dimiliki  peserta  didik  dengan  konsentrasi keahlian yang dipilih.
Suatu informasi yang strategis dapat digali dan digunakan untuk menentukan konsentrasi keahlian peserta didik dengan menerapkan metode clustering dalam data mining [3]. Analisis pengelolaan data menjadi informasi dapat menerapkan metode data mining untuk memberikan pengetahuan [5]. Data mining menggambarkan proses pengumpulan  data  yang  bertujuan  untuk  mendapatkan  pola  yang  tidak  diketahui  dari  suatu  kumpulan  data  [6].

## 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.v6i4.4848
Data  mining  juga  dapat  diartikan  sebagai  proses  menemukan  informasi  yang  berguna  secara  otomatis  [7]  dari potongan besar data yang membantu dalam pengambilan keputusan [8]. Pemanfaatan data mining dapat menjadi solusi untuk mengolah data menjadi sumber informasi yang strategis dan pengetahuan yang berkualitas dengan mengelompokkan konsentrasi keahlian peserta didik di SMK YPC Tasikmalaya.
Pengelompokan  data  nilai  peserta  didik  SMA  untuk  memilih  jurusan menggunakan  algoritma  Fuzzy  C- Means dapat membantu dan meningkatkan akurasi pemilihan jurusan atau pemilihan konsentrasi sebesar 72% [9]. Penelitian terkait sebelumnya adalah proses peminatan jurusan peserta didik berdasarkan kurikulum di SMAN 1 Natar, bertujuan untuk menentukan jurusan yang akan diambil peserta didik sesuai dengan latar belakang, minat dan  kemampuannya.  Metode  data  mining  yang  digunakan  adalah  klasifikasi  dengan  algoritma  C4.5  dan  Naïve Bayes  [2].  Perbedaan  dengan  penelitian  ini  terletak  pada  metode  data  mining  dan  kurikulum  yang  diterapkan. Dalam  penelitian  ini,  konsentrasi  keahlian  peserta  didik  dikelompokkan  berdasarkan  minat  yang  dipilihnya menggunakan algoritma K-Means. Selain itu, penelitian tentang clustering pada sistem pemilihan jurusan di SMK Swasta Harapan Baru menggunakan algoritma K-Means. Hasil penelitian menyatakan bahwa proses clustering dalam pemilihan jurusan dapat membantu peserta didik dalam memilih jurusan dan dapat menghindari kesalahan dalam memilih jurusan [4].
Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan minat peserta didik dalam memilih konsentrasi keahlian di  SMK  YPC  Tasikmalaya  berdasarkan  Kurikulum  Merdeka.  Metode  data  mining  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah metode clustering dengan algoritma K-Means. Metode K-Means clustering bertujuan untuk membagi  data  menjadi  beberapa  kelompok  [10]  yang  mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  mengatasi masalah pengolahan data menjadi strategi sumber informasi [11]. Dengan demikian, hasil penelitian diharapkan dapat memberikan informasi strategis dan pengetahuan yang berkualitas, sehingga dapat mendukung pengambilan keputusan  bagi  peserta  didik  ketika  memilih  konsentrasi  keahlian  dan  memudahkan  pihak  sekolah  untuk mengarahkan dan menentukan konsentrasi keahlian peserta didik yang tepat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  studi  kepustakaan  yang  mempelajari penelitian sebelumnya tentang data mining dan metode-metodenya sebagai dasar penelitian ini. Dalam penelitian ini, beberapa tahapan dilakukan agar penelitian sesuai dengan tujuan dan tahapan-tahapannya ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Data  penelitian  diperoleh  dengan  observasi  dan  dokumentasi  dari  SMK  YPC  Tasikmalaya.  Data  yang diperoleh berupa data yang perlu diseleksi dan jumlah data peserta didik yang diperoleh sebanyak 487 dari hasil penerimaan  peserta  didik  baru  tahun  2022.  Kurikulum  Merdeka  pertama  kali  diterapkan  pada  tahun  ajaran 2022/2023 dan sampel data penelitian yang digunakan ditunjukkan pada Tabel 1 yang merupakan daftar beberapa peserta didik SMK YPC Tasikmalaya.

## 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.v6i4.4848
Tabel 1. Sampel Data Peserta Didik
No NISN Jenis Kelamin Nilai Rata-Rata Minat Matematika B. Indonesia B. Inggris 1. 0077061515 Laki-laki 72 78 76 DPIB 2. 0067228264 Perempuan 79 82 81 DPIB 3. 0052419042 Laki-laki 84 81 86 MM 4. 0063412879 Perempuan 80 80 84 MM 5. 0062743720 Laki-laki 85 88 88 RPL 6. 0066759185 Perempuan 80 83 83 RPL 7. 0069015735 Laki-laki 76 74 80 TBSM 8. 0075938199 Perempuan 80 84 85 TBSM 9. 0063826791 Laki-laki 84 86 82 TEKLIN 10.  0075857885 Perempuan 84 86 83 TEKLIN 11.  0063002844 Laki-laki 83 84 83 TKJ 12.  0067311622 Perempuan 82 83 82 TKJ 13.  0065877361 Laki-laki 83 85 81 TKRO 14.  0068123830 Perempuan 75 84 81 TKRO
Dari data peserta didik, ditentukan 4 atribut yang akan digunakan yaitu nilai rata-rata Matematika, Bahasa Indonesia,  Bahasa  Inggris  dan  Minat.  Penentuan  atribut  didasarkan  pada  kebutuhan  analisis  data  dan  masing- masing  atribut  yang  digunakan  didefinisikan  dengan  nama  variabel  X1  dan  seterusnya  sampai  atribut  terakhir. Pembersihan data dilakukan ketika informasi tidak jelas atau tidak lengkap. Setelah data dibersihkan, data yang lengkap dipilih dan dimasukkan ke dalam software RapidMiner untuk clustering data.
Analisis data bertujuan untuk menemukan dan mengamati masalah yang muncul, kemudian merumuskan solusi  untuk  memecahkan  masalah  yang  ada  [12].  Pengelompokan  konsentrasi  keahlian  berdasarkan  minat memerlukan informasi dan tentang nilai rata-rata setiap peserta didik khususnya pada mata pelajaran Matematika, Bahasa Indonesia dan Bahasa Inggris.

## 2.2 Data Mining
Data mining  adalah langkah analitis dari  proses Knowledge Discovery  in  Database , yang disingkat  KDD  [13]. Istilah  KDD  dan  data  mining  sering  digunakan  secara  bergantian  untuk  menggambarkan  informasi  yang terkandung  dalam database besar  [14]  dan  mendapatkan  pengetahuan  dalam  bentuk  pola  data  yang  valid  atau hubungan  antara  data  yang  sebelumnya  tidak  diketahui  [13].  KDD  didefinisikan  sebagai  ekstraksi  informasi potensial, implisit dan tidak diketahui dari data yang terlihat [15]. Data mining adalah proses mendapatkan pola pengetahuan yang menarik dari big data [6]. Big data adalah data yang memiliki volume yang besar sehingga tidak dapat menggunakan alat tradisional biasa dan harus menggunakan cara dan alat baru untuk mendapatkan nilai dari data  tersebut  [16].  Secara  konseptual  istilah  KDD  dan  data  mining  berbeda  namun  terkait,  dan  data  mining merupakan salah satu tahapan keseluruhan dari proses KDD [14].
Data  mining  adalah  teknik  yang  relatif  cepat  dan  mudah  [13]  dengan  menggunakan  teknik  statistik, matematika,  kecerdasan  buatan,  dan  pembelajaran  mesin  [17]  untuk  menemukan  pengetahuan,  pola,  dan/atau hubungan  dalam  data  [13].  Data  mining  adalah  proses  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi  dan pengetahuan yang berguna dari database besar [17], bahkan proses penggalian nilai dari data yang tidak diketahui secara  manual  [18].  Pengetahuan  dapat  ditemukan  melalui  lima  proses  sekuensial  yaitu  seleksi, preprocessing , transformasi, data mining, dan interpretasi/evaluasi [13].

## 2.3 Klasterisasi
Clustering adalah kumpulan record yang berbeda dalam cluster lain dan record yang sama dalam satu grup dengan membagi nilai total record ke dalam cluster relatif. Record dalam satu grup memiliki nilai maksimum, sehingga dapat dicocokkan dengan record di grup lain yang memiliki nilai minimum [6]. Perbedaan antara clustering dan klasifikasi adalah tidak adanya variabel target dalam proses clustering [7]. Clustering bersifat homogen. Dengan kata  lain,  kualifikasi  setiap  bagian  yang  memiliki  kesamaan  dari  kumpulan  data  yang  berbeda  dan  harus menyimpan data yang tidak sama dengan data lainnya [11].
Clustering digunakan  untuk  membagi  kumpulan  data  menjadi  beberapa  bagian  dengan  menganalisis hasilnya  untuk  memecahkan  masalah  pengelompokan  data  [17].  Analisis  klaster  bertujuan  untuk  menemukan kelompok objek sedemikian rupa sehingga objek dalam satu kelompok akan serupa (atau terkait) satu sama lain dan objek yang berbeda (atau tidak terkait) dalam kelompok lain [19].

## 2.4 Algoritma K-Means
Algoritma K-Means adalah metode clustering yang menentukan berapa banyak cluster yang harus dibagi menjadi satu  atau  lebih cluster berdasarkan  analisis  kesamaan  data  dan  karakteristiknya  [11].  Algoritma  K-Means  juga

## 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.v6i4.4848
memberikan  kemudahan  dalam  pengelompokan,  karena  menentukan  jumlah cluster yang  ditentukan  sebelum melakukan  analisis  [20].  Algoritma  K-Means  membagi  data  menjadi  beberapa cluster berdasarkan  jarak  pada atribut  numerik  dengan  sistem  partisi  dan  digunakan  untuk  mencari  pola  pada  semua  variabel  (atribut)  tanpa target/label/kelas yang ditentukan. Langkah-langkah dari algoritma K-Means adalah sebagai berikut [6]: 1. Tentukan nilai k, atau jumlah cluster dalam dataset.
2. Tentukan nilai titik tengah ( centroid ). Pada tahap awal nilai centroid ditentukan secara acak, namun pada tahap iteratif digunakan rumus sebagai berikut:
𝑉 𝑖𝑗 = 1 𝑁 𝑖 ∑ 𝑋 𝑘𝑗 𝑁 𝑖 𝑘=0 (1)
Keterangan: 𝑉 𝑖𝑗 = Rerata cluster centroid pertama dari variabel j 𝑁 𝑖 = Jumlah anggota cluster i 𝑖, 𝑗 = Indeks cluster 𝑗 = Indeks variabel
𝑋 𝑘𝑗 = Nilai data ke k variabel ke j untuk cluster
3. Menghitung jarak antara centroid dan setiap titik dalam ruang Euclidean sebagai jarak garis lurus antara dua titik, menggunakan rumus berikut:
𝐷𝑒 =   √(𝑥 𝑖 −   𝑠 𝑖 ) 2 +   (𝑦 𝑖 −   𝑡 𝑖 ) 2 (2)
Keterangan: 𝐷𝑒 = Euclidean Distance 𝑖 = Jumlah objek
(𝑥, 𝑦) = Koordinat objek
(𝑠, 𝑡) = Koordinat centroid
4. Mengelompokkan objek berdasarkan jaraknya dari centroid terdekat.
5. Ulangi langkah 2-4 sampai centroid layak secara optimal.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Implementasi  algoritma  K-Means  dilakukan  pada software RapidMiner.  Dalam  implementasinya,  setelah memasukkan dataset ke  RapidMiner,  kemudian drag dataset  ke  halaman  kerja  dan  Gambar  2  menunjukkan pemilihan operator K-Means pada software RapidMiner.
Gambar 2. Operator K-Means
Setelah algoritma K-Means dipilih dan sudah berada pada halaman kerja, selanjutnya pilih operator “Select Attributes”  untuk  memilih  atribut  yang  akan  digunakan.  Hubungkan  dataset  ke  “Select  Attributes”,  lalu  ke “Clustering”,  dan  masukkan  nilai  untuk  parameter  di  “Clustering”.  Ditunjukkan  pada  Gambar  3  untuk implementasi algoritma K-Means di RapidMiner dan dataset ingin dibagi menjadi 4 cluster sehingga nilainya 4 untuk nilai parameter k.
Pembagian cluster menjadi  4  dilakukan  dengan  cara  menghitung  jarak  ke centroid ,  setelah  semua  data ditempatkan ke cluster terdekat, kemudian dilakukan penghitungan ulang pusat cluster baru berdasarkan rata-rata anggota dalam cluster . Titik pusat baru setiap cluster telah diperoleh, hitung ulang data dengan cluster pusat baru

## 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.v6i4.4848
dan ulangi sampai pola terakhir tidak bergerak. Data dihitung ulang hingga iterasi ke-4, dimana setiap cluster tidak berubah lagi dan tidak ada lagi data yang berpindah dari satu cluster ke cluster lainnya.
Gambar 3. Implementasi Algoritma K-Means
Operator “Performance” digunakan untuk mengukur kualitas cluster berdasarkan jarak. Ditunjukkan pada Gambar 4 untuk hasil pengelompokan konsentrasi keahlian peserta didik menggunakan algoritma K-Means.
Gambar 4. Hasil Pengelompokan Data
Tampilan  pada  Gambar  4  merupakan  hasil  pengelompokan  data  yang  menunjukkan  bahwa  kelompok konsentrasi  keahlian peserta didik terdiri dari 4 cluster . Jumlah setiap klaster yang ditunjukkan pada Gambar 5 berbeda antara klaster yang satu dengan klaster lainnya dan Tabel 2 menunjukkan klaster minat peserta didik dalam memilih konsentrasi keahlian.
Tabel 2. Hasil Pengelompokan Konsentrasi Keahlian Konsentrasi Keahlian Cluster 0 Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 TKJ 60 50 29 32 TKRO 24 18 20 27 RPL 27 17 7 11 TBSM 18 7 17 15 MM 9 20 8 8 DPIB 10 7 9 13 TEKLIN 8 6 7 3
Transformasi data minat peserta didik dalam memilih konsentrasi keahlian dilakukan dengan mengurutkan data berdasarkan frekuensi kemunculan dan menginisialisasi data dimulai dari data tertinggi dengan nilai 1 dan dilanjutkan ke data berikutnya sampai akhir. Tabel 3 merupakan contoh transformasi atribut minat peserta didik dalam memilih konsentrasi keahlian.
Tabel 3. Transformasi Minat Peserta Didik Konsentrasi Keahlian Jumlah Inisialisasi TKJ 171 1 TKRO 89 2

## 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.v6i4.4848
Konsentrasi Keahlian Jumlah Inisialisasi Konsentrasi Keahlian Jumlah Inisialisasi RPL 62 3 TBSM 57 4 MM 45 5 DPIB 39 6 TEKLIN 24 7
Setelah melakukan transformasi data, langkah selanjutnya adalah menghitung titik pusat cluster dari setiap kumpulan data. Dari hasil pengelompokan data terlihat bahwa cluster dengan anggota terbanyak adalah cluster 0 (156 dari 487 data) dan cluster dengan anggota paling sedikit adalah cluster 2 (97 dari 487 data).
Gambar 5. Model Klaster
Algoritma K-Means digunakan untuk menentukan pola pengelompokan konsentrasi keahlian peserta didik berdasarkan nilai performansi jarak dari variabel yang diajukan dan performansi jarak dari metode clustering dapat dihitung  ketika  nilai  setiap  variabel  bertipe  numerik.  Pengelompokan  data  konsentrasi  keahlian  peserta  didik dilakukan dengan perhitungan dalam beberapa tahap, yaitu:
1. Jumlah cluster saat memproses nilai k ditentukan menjadi 4 cluster . 2. Nilai centroid yang ditunjukkan pada Tabel 4 merupakan hasil penentuan dari masing-masing variabel bebas untuk setiap kelompok data.
Tabel 4. Nilai Centroid Setiap Cluster Cluster X1 X2 X3 X4 Cluster 0 79,404 82,974 82,75 2,705 Cluster 1 84,400 85,592 85,824 2,792 Cluster 2 78,103 78,907 78,485 3,103 Cluster 3 84,147 81,991 79,725 2,917
Pencarian jarak antar data ke kelompok data dilakukan dengan menggunakan persamaan (2) yaitu rumus jarak Euclidean dan  hasilnya  digunakan  untuk  mencari  nilai  jarak Euclidean .  Tahap  ini  menghasilkan  model cluster untuk  menentukan  kelompok  konsentrasi  keahlian  peserta  didik  berdasarkan  variabel  yang  diajukan. Cluster dibentuk dari data yang paling dekat satu sama lain dan cluster model ditunjukkan pada Gambar 5. Proses  pengelompokan  data  dilakukan  berdasarkan  data  antar  kelompok  pada  titik  pusat cluster 7 konsentrasi keahlian. Hasil perhitungan cluster menggunakan algoritma K-Means dan pengelompokan konsentrasi keahlian peserta didik berdasarkan minat terdapat 4 cluster yang dijelaskan sebagai berikut: 1. Cluster 0 adalah peserta didik yang memiliki nilai rata-rata 79 dalam Matematika, kemudian 83 dalam Bahasa Indonesia dan Bahasa Inggris.
2. Cluster 1 adalah peserta didik yang memiliki nilai rata-rata 84 dalam Matematika, kemudian 86 dalam Bahasa Indonesia dan Bahasa Inggris.
3. Cluster 2  adalah  peserta  didik  yang  memiliki  nilai  rata-rata  78  dalam  Matematika  dan  Bahasa  Inggris, kemudian 79 dalam Bahasa Indonesia.
4. Cluster 3 adalah peserta didik yang memiliki nilai rata-rata 84 dalam Matematika, 82 dalam Bahasa Indonesia dan 80 dalam Bahasa Inggris.
Dalam  penelitian ini,  487  data  peserta  didik  diidentifikasi  dan  dibagi  menjadi  4 cluster dengan  variabel (atribut) yang digunakan yaitu nilai rata-rata Matematika, Bahasa Indonesia, Bahasa Inggris dan Minat. Dari hasil pengelompokan  data  dapat  dianalisis  bahwa  proses  data  mining  yang  dilakukan  menghasilkan  informasi  dan pengetahuan tentang pola pengelompokan berdasarkan nilai dan minat peserta didik dalam memilih konsentrasi keahlian  di  SMK  YPC  Tasikmalaya.  Hal  ini  dapat  dijadikan  acuan  khususnya  bagi  pihak  sekolah  untuk  dapat

## 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.v6i4.4848
membimbing  peserta  didik  dalam  memilih  konsentrasi  keahlian  yang  tepat  sesuai  dengan  minatnya  dan  dapat digunakan untuk mengambil keputusan yang terbaik dalam menerima peserta didik baru.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini  adalah  pengelompokan  minat  peserta  didik  dalam  memilih konsentrasi keahlian menghasilkan 4 cluster masing-masing 156, 125, 97, 109 dengan jumlah 487 peserta didik. Cluster 0 adalah peserta didik yang memiliki nilai rata-rata 79 dalam Matematika, kemudian 83 dalam Bahasa Indonesia dan Bahasa Inggris. Cluster 1 adalah peserta didik yang memiliki nilai rata-rata 84 dalam Matematika, kemudian 86 dalam Bahasa Indonesia dan Bahasa Inggris. Cluster 2 adalah peserta didik yang memiliki nilai rata- rata 78 dalam Matematika dan Bahasa Inggris, kemudian 79 dalam Bahasa  Indonesia. Cluster 3 adalah peserta didik yang memiliki nilai rata-rata 84 dalam Matematika, 82 dalam Bahasa Indonesia dan 80 dalam Bahasa Inggris. Hasil  pengelompokan  konsentrasi  keahlian  berdasarkan  nilai  dan  minat  yang  dipilih  oleh  peserta  didik  dapat memudahkan  pihak  sekolah  untuk  menentukan  dan  mengarahkan  peserta  didik  kedepannya  agar  memiliki konsentrasi keahlian yang tepat.

## REFERENCES
[1] D. Merawati and R. Rino, “Penerapan Data Mining Penentu Minat Dan Bakat Siswa Smk Dengan Metode C4. 5,” ALGOR , vol. 1, no. 1, pp. 28–37, 2019.
[2] A. F. O. Pasaribu, “Analisis Pola Menggunakan Metode C4. 5 Untuk Peminatan Jurusan Siswa Berdasarkan Kurikulum (Studi Kasus: Sman 1 Natar),” J. Teknol. Dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 80–85, 2021.
[3] Y. S. Nugroho, “Klasifikasi dan Klastering Penjurusan Siswa SMA Negeri 3 Boyolali,” Khazanah  Inform.  J.  Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2015.
[4] Y. Lase and E. Panggabean, “Implementasi Metode K-Means Clustering Dalam Sistem Pemilihan Jurusan Di SMK Swasta Harapan Baru,” J. Teknol. Dan Ilmu Komput. Prima , vol. 2, no. 2, pp. 375–379, 2019.
[5] F. Solikhah, M. Febianah, A. L. Kamil, W. A. Arifin, and S. J. S. Tyas, “Analisis Perbandingan Algoritma Naive Bayes Dan C. 45 Dalam Klasifikasi Data Mining Untuk Memprediksi Kelulusan,” Temat. J. Teknol. Inf. Komun. , vol. 8, no. 1, pp. 96–103, 2021.
[6] Z. Nabila, A. R. Isnain, P. Permata, and Z. Abidin, “Analisis Data Mining Untuk Clustering Kasus Covid-19 Di Provinsi Lampung Dengan Algoritma K-Means,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 2, pp. 100–108, 2021.
[7] S. Sindi, W. R. O. Ningse, I. A. Sihombing, F. I. R. H. Zer, and D. Hartama, “Analisis algoritma k-medoids clustering dalam pengelompokan penyebaran covid-19 di indonesia,” J. Teknol. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 166–173, 2020.
[8] P. H. Simbolon, “Implementasi Data Mining Pada Sistem Persediaan Barang Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Srikandi Cash Credit Elektronic dan Furniture),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 6, no. 4, pp. 401–406, 2019.
[9] F. Akbar, “Clustering Data Nilai Siswa SMA Untuk Penentuan Jurusan Menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means,” Techno Nusa Mandiri J. Comput. Inf. Technol. , vol. 12, no. 1, pp. 56–63, 2015.
[10] M. Triandini, S. Defit, and G. W. Nurcahyo, “Data Mining dalam Mengukur Tingkat Keaktifan Siswa dalam Mengikuti Proses  Belajar  pada  SMP  IT  Andalas  Cendekia  dengan  Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering,” J.  Inf.  Dan Teknol. , pp. 167–172, 2021.
[11] R.  P.  Primanda,  A.  Alwi,  and  D.  Mustikasari,  “Data  Mining  Seleksi  Siswa  Berprestasi  Untuk  Menentukan  Kelas Unggulan Menggunakan Metode K-Means Clustering (Studi Kasus di MTS Darul Fikri),” KOMPUTEK , vol. 5, no. 1, pp. 88–100, 2021.
[12] J. Hutagalung, “Pemetaan Siswa Kelas Unggulan Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 9, no. 1, pp. 606–620, 2022.
[13] Suyanto, Data Mining untuk Klasifikasi dan Klasterisasi Data . Bandung: Informatika, 2019.
[14] Y. Mardi, “Data Mining: Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4. 5,” J. Edik Inform. Penelit. Bid. Komput. Sains dan Pendidik. Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 213–219, 2017.
[15] A. A. Fajrin and A. Maulana, “Penerapan Data Mining Untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen Dengan Algoritma Fp-Growth Pada Data Transaksi Penjualan Spare Part Motor,” Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 5, no. 01, pp. 1–10, 2018.
[16] R. A. Indraputra and R. Fitriana, “K-Means Clustering Data COVID-19,” J. Tek. Ind. , vol. 10, no. 3, pp. 275–282, 2020.
[17] A. Ali, “Klasterisasi Data Rekam Medis Pasien Menggunakan Metode K-Means Clustering di Rumah Sakit Anwar Medika Balong Bendo Sidoarjo,” MATRIK J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 19, no. 1, pp. 186– 195, 2019.
[18] K. Sinaga and K. Handoko, “Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Kelulusan Siswa Dengan Metode Naïve Bayes,” Comput. Sci. Ind. Eng. , vol. 4, no. 6, pp. 97–107, 2021.
[19] A. Aditya, I. Jovian, and B. N. Sari, “Implementasi K-Means Clustering Ujian Nasional Sekolah Menengah Pertama di Indonesia Tahun 2018/2019,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 1, pp. 51–58, 2020.
[20] A. Akramunnisa and F. Fajriani, “K-means clustering analysis pada Persebaran Tingkat pengangguran kabupaten/kota di Sulawesi selatan,” J. Varian , vol. 3, no. 2, pp. 103–112, 2020.