## PENERAPAN METODE CLUSTERING DENGAN ALGORITMA K-MEANS PADA PENGELOMPOKAN DATA PENGHASILAN ORANG TUA SISWA
Dionisius Missa, Sentot Achmadi, Ali Mahmudi Program Studi Teknik Informatika - S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km - 2 Malang, Indonesia dionmissa1998@gmail.com

## ABSTRAK
Di Indonesia  masih  banyak siswa  yang tidak  mampu untuk melanjutkan pendidikan  karena  mahalnya  biaya pendidikan. Salah satu penyebab siswa tidak melanjutkan pendidikan adalah faktor sosial dan ekonomi orang tua yang mempengaruhi. Oleh sebab  itu, dari pihak sekolah tidak ingin siswanya putus sekolah  karena orang tua siswa tidak mampu  membayar  secara  lunas  biaya  pendidikan  setiap  kenaikan  semester  pada  siswa  yang  tepat  dan  tidak  salah sasaran sehingga  siswa dapat  menyelesaikan pendidikannya tampa terbebani dengan baiya pendidikan  yang  belum lunas. Dalam penetuan biasanya sering terjadi kendala dikarenakan banyak data siswa yang memyebabkan kendala dalam  melakukan  pengelompokan  data  siswa , kemungkinan  yang  lebih  besar  menghasilkan  kesalahan  saat menentukan siswa yang sangat membutuhkan penundaan pembayaran. Untuk penelitian ini, dibangun sebuah sistem sehingga bisa menerapkan metode K-Means , dalam membantu sekolah untuk menentukan penggolongan data siswa yang membutuhkan penundaan pembayaran setiap pada saat kenaikan semester dengan tepat sasaran.  Agar proses tersebut dapat mambantu sekoah dalam mempersingkat proses pengolahan data siswa yang banyak. Sedangkan untuk kriteria  yang  pakai  pada  sistem  ada  5  yakni  pekerjaan  ayah,  pendapatan  ayah,  pekerjaan  ibu,  pendapatan  ibu  dan jumlah  anak.  Sistem  dirancang  menggunakan  pemrograman CodeIgniter , PHP , JavaScript dan MYSQL sebagai databese-nya.  Pada  proses  hasil  pengujian  aplikasi,  yang  telah  menggunakan  metode K-Means untuk  proses pengelompokan data siswa yang membutuhkan penundaan pembayaran dapat menghasilkan tingkat akurasi sebanyak 85%.  Untuk  proses  pengujian  ini  dilakukan  perbandingkan  data  siswa  lama  dengan  hasil  perhitungan K-Means , sehingga dengan sistem tersebut diharapkan bisa membantu pihak sekolah dalam mengelompokan data siswa dengan akurat
Kata kunci : K-Means , pengelompokan data penghasilan orang tua siswa, php, MySQL.

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Pendidikan sangat berperan penting sebagai proses peningkatan sebuah kualitas sumber daya manusia dalam upaya pembangunan sebuah bangsa dan negara. Melalui sebuah  proses  pendidikan  yang  sangat  bagus,  dapat diperoleh  berbagai  hal  baru  sehingga  bisa  digunakan dalam  menciptakan  sumber  daya  manusia  yang berkualitas. Di Indonesia masih banyak siswa yang tidak mampu untuk melanjutkan pendidikan  karena  mahalnya biaya pendidikan.
Salah  satu  penyebab  siswa  tidak  melanjutkan pendidikan  adalah  faktor  sosial  dan  ekonomi  orang  tua yang  mempengaruhi. Oleh  sebab  itu, dari pihak sekolah tidak ingin siswanya putus sekolah karena orang tua siswa tidak  mampu  membayar  secara  lunas  biaya  pendidikan setiap  kenaikan  semester.  Maka  sekolah  membutuhkan sebuah  sistem  yang  dapat  mengelompokkan  siswanya, berdasarkan  penghasilan  orang  tua  siswa  dan  berbagai kriteria  pertimbangan  lainya.  Sehingga  sekolah  dapat memberikan  penundaan  pembayaran  setiap  kenaikan semester, pada siswa  yang tepat  dan tidak  salah sasaran sehingga  siswa  dapat  menyelesaikan  pendidikannya
tampa terbebani dengan  baiya pendidikan  yang  belum lunas.
Pada proses hasil survei yang dilakukan disekolah, sering  ditemukan  terjadi  kendala  untuk  menetukan siswa  yang  menerima  penundaan  pembayaran.  Pada permasalahan  tersebut  dikarenakan  banyak  data  siswa yang  memyebabkan  kendala  dalam  melakukan pengelompokan  data  siswa,  dimana  membutuhkan waktu cukup lama dan juga terjadi kemungkinan besar menghasilkan kesalahan dalam menentukan siswa yang sangat membutuhkan penundaan pembayaran. Sehingga dapat menimbulkan permasalahan siswa tidak melanjutkan sekolah karena biaya sekolah.
Berdasarkan  hasil  permasalahan  yang  telah dijelaskan pada paragraf sebelumnya maka pada proses penelitian  ini  menggunakan  metode  K-Means,  yang dapat membantu sekolah dalam  menentukan golongan siswa  yang  membutuhkan  penundaan  pembayaran kenaikan semester. Dalam melakukan proses penentuan bagi  golongan  siswa  yang  menerima  penundaan pembayaran, yakni berpatokan pada proses survei yang telah  di  lakukan  disekolah  kemudian  dari  hasil  survei akan  diproses  menggunakan  perhitungan  metode  K- Means. Metode K-Means memiliki konsep
pengelompokan berdasarkan ukuran kedekatan (kemiripan)  dan  kemudian  menggunakan  karakteristik tersebut  sebagai  vektor  karakteristik  atau  centroid, sehingga  Metode  K-Means  bisa  menjadi  solusi  untuk pengklasifikasian  karakteristik  dari  objek  dan  memiliki ketelitian yang cukup tinggi terhadap ukuran objek.

## 1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan  permasalahan  pada  latar  belakang, maka dibuatlah rumusan masalah sebagai berikut : 1. Bagaimana menerapkan metode K-Means Clustering pada  data  mining  untuk  pengelompokkan  data penghasilan orang tua siswa?
2. Bagaimana  membangun  sistem  yang  menerapkan metode metode K-Means Clustering pada website?

## 1.3 Batasan Masalah
Berdasarkan peroses pembuatan aplikasi agar tidak terjadi  penyimpangan,  maksud  dan  tujuan  utama penyusunan  dalam  skripsi  ini  maka  perlu  diberikan batasan masalah sebagai berikut :
1. Sistem ini dibangun dengan menggunakan metode K- Means.
2. Kriteria  dalam  penelitian  ini  yang  digunakan diantaranya  pekerjaan  ayah,  penghasilan  ayah, pekerjaan ibu, penghasilan ibu dan jumlah anak.
3. Dalam  sistem  ini  terdapat  tiga  kategori  atau  nilai  K yang  digunakan  sebagai  hasil  dari  pengelompokkan data  penghasilan  orang  tua  siswa  yang  terdiri  dari kurang cukup, cukup dan sangat cukup.
4. Batasan pengambilan data menyesuikan dengan yang ada pada pihak sekolah..
5. Sistem  ini  hanya  digunakan  untuk  pengelompokan data penghasilan orang tua siswa.
6. Aplikasi  ini  dibuat  menggunakan  pemrograman CodeIgniter,  PHP,  JavaScript  dan  MYSQL  sebagai databese-nya.
7. Aplikasi yang dikembangkan berbasis website.

## 1.4 Tujuan
Adapun beberapa tujuan yang hendak dicapai dalam pembuatan skripsi ini adalah sebagai berikut: 1. Menghasilkan  sistem  data  mining  yang  menerapkan metode K-Means sebagai  suatu  metode  untuk pengelompokkan  data  penghasilan  orang  tua  siswa berdasarkan data yang telah diperoleh.
2. Membangun  suatu  aplikasi  data  mining  yang  dapat mengelompokan  data  penghasilan  orang  tua  siswa berdasarkan  hasil  pengambilan  data  yang  sudah ditentukan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Penelitian Terkait
Data mining merupakan proses mencari informasi menarik  dalam  data  terpilih  dengan  menggunakan teknik  atau  metode  tertentu.  Teknik,  metode,  atau algoritma  dalam  data  mining  sangat  bervariasi (Sowmya  &  Suneetha,  2017).  Data  mining  terbagi dalam  beberapa  task  antara  lain  :  asosiasi,  klasifikasi, clustering dan sequence pattern. Clustering merupakan sebuah  pengelompokan  dimana  metode  tersebut mengidentifikasi  objek  yang  memiliki  kesamaan karakteristik  tertentu,  dan  kemudian  menggunakan karakteristik  tersebut  sebagai  “vektor  karakteristik” atau “centroid” (Chen et al., 2015).
SMK  Swasta  Jaya  Krama  beringin  saat  ini memiliki  permasalahan  dimana  untuk  menentukan siswa-siswi  yang  layak  untuk  mendapatkan  potongan biaya  administrasi  sekolah  dengan  jumlah  siswa  585 orang  sehingga  dibutuhkan  sebuah  Clustering  data untuk  menentukan  siapa-siapa  saja  yang  berhak mendapatkan  potongan  biaya  administrasi  sekolah (Basaran  &  Günes,  2016).  Dalam  hal  ini  data  mining clustering  mempunyai  peranan  dalam  mengolah  dan mengelompokkan  data  pada  siswa-siswi  SMK  Swasta Jaya Krama Beringin yang berhak menerima potongan biaya administrasi sekolah (Alelyani et al., 2019).
Siswa-siswi  yang  berhak  menerima  potongan biaya  administrasi  sekolah  merupakan  siswa-siswi dengan status siswa yatim piatu, siswa yatim atau piatu, siswa  kurang  mampu,  siswa  kakak  beradik  dan  siswa berprestasi.  Sehingga  dibutuhkan  sebuah  data  mining clustering  (Defiyanti  et  al.,  2017).  Akan  tetapi  tidak sampai  tahap  data  mining  clustering  saja  untuk  dapat menentukan hasil yang lebih akurat dibutuhkan sebuah algoritma K-Means (Zeebaree et al., 2017).

## 2.2 Metode K-Means
K-Means  merupakan  salah  satu  algoritma clustering  dengan  metode  partisi  yang  berbasis  titik pusat ( centroid ). Algoritma  ini pertama kali diusulkan oleh  MacQueen  (1996)  dan  dikembangkan  oleh Hartigan dan Wong tahun 1975. K-Means mempunyai kemampuan  mengelompokan  data  dalam  jumlah  yang cukup  besar  dengan  waktu  komputasi  yang  cepat  dan efesien (Irwansyah dan faisal, 2015).
Langkah-langkah perhitungan algoritma K-Means sebagai berikut (Irwansyah dan faisal, 2015) :
1. Tentukan berapa banyak cluster k dari dataset yang akan dibagi.
2. Tetapkan  secara  acak  data  K  menjadi  pusat  awal lokasi klaster.
3. Untuk  masing-masing  data  temukan  pusat  cluster terdekat  dengan  menggunakan  rumus eucledien distance . 𝐷(𝑥 𝑖 , 𝑢 𝑖 ) =   √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑢 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 . (Persamaan 2.1)
dengan demikian berarti masing-masing pusat cluster memiliki  sebuah  subset  dari  dari  dataset,  sehingga mewakili bagian dari dataset. Dimana : 𝒙 𝒊 : Data kriteria 𝒖 𝒊 : Centroid n : Jumlah data ( atribut ) i : Iterasi 4. Untuk masing-masing cluster k, temukan pusat luasan cluster dan perbarui lokasi dari masing-masing pusat cluster kenilai baru dari pusat luasan.
5. Ulangi  langkah ke-3 dan ke-4 hingga data-data pada tiap cluster menjadi terpusat atau selesai.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Analisa Masalah
Pengelompokan  data  penghasilan  orang  tua  siswa yang dirancang ini berbasis website dengan menerapkan metode K-Means .  Sedangkan  untuk  data  siswa  yang digunakan adalah data sekolah SMK Santo Yosep Nenuk.
Semoga dengan sistem yang telah dirancang dengan mengunakan  metode  K-Means,  dapat  membantu  pihak sekolah  SMK  Santo  Yosep  Nenuk  dalam  menentukan golongan  data  siswa  yang  menerima  penundaan pembayaran dengan mempersingkat waktu dalam proses mengolah data siswa. Dengan demikian dapat mengurangi kesalahan  untuk menentukan golongan data siswa  yang  membutuhkan  penundaan  karena  salah sasaran, sehingga terjadinya kesenjangan.
Pada desain sistem Pengelompokan data penghasilan orang tua siswa, maka pada proses penelitian ini  menerapkan  metode  K-Means  untuk  menentukan golongan data siswa di tunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1 Desain Diagram Sistem
Desain  diagram  sistem  pada  Gambar  1  dijelaskan proses  awal  dalam  menjalankan  aplikasi,  maka  Admin harus  membuka  sistem  untuk  melakukan  proses  login terlebih  dahulu.  Setelah  berada  didalam  sistem  Admin juga dapat melakukan input data siswa, dimana dari data siswa  tersebut  akan  diproses  dengan  menggunakan metode K-Means dan  akan  tersimpan  pada  database. Kemudian akan menampilkan hasil berupa pengelompokan  data  siswa  yang  yang  membutuhkan penundaan pembayaran.

## 3.2. Flowchart Sistem Admin
Gambar 2 Flowchart Admin
Flowchart  sistem  admin  yang  akan  dibuat  pada Gambar  2  menggambarkan  alur  system.  Penjelasan flowchart system admin :
a. Login
Saat  membuka  system,  untuk  melakukan  login  ke system maka di lakukan registrasi untuk bisa login dan pada  saat  memasukan  username  dan  password  jika proses  login  berhasil  dan  sukses  maka  masuk  pada halaman administrator.
b. Menu Utama Pada  saat  melakukan  login  memasukan  username dan password sebagai hak akses penuh admin. Apabila proses  login  admin  berhasil  dilakukan  akan  tampil halaman utam admin yang terdapat nama sekolah, logo sekolah serta visi misi sekolah.
c. Kelola Data Siswa Pada  halam  kelola  data  siswa  sebagai  admin  yang memiliki hak akses penuh dapat melakukan input, edit dan  hadus  data  siswa  berdasarkan  kriteria  yang  sudah ada. Jika tidak maka admin akan kembali pada tampilan halaman utama.
d. K-Means
Jika  data  siswa  yang  diinputkan  sudah  ada  dan lengkap sesuai dengan kriteria maka  proses selanjutnya dilakukan  perhitungan  untuk  mengelompokan  data
siswa  tersebut  dengan  menerapkan  metode  K-Means, apabila  data  siswa  sudah  di  lakukan  perhitungan  dan proses pengelompokan data maka data tersebut tersimpan otomatis pada menu laporan.
e. Laporan
Pada halaman menu laporan sudah terdapat daftar data siswa  yang  telah  berhasil  di  lakukan  pengelompokan, sesuai  dengan  kriteria  yang  di  tentukan  sebelumnya. Untuk  halaman  laporan  juga  disini  ada  fitur  export  to microsoft  excel,  yang  dimana  admin  bisa  melakukan cetak data siswa ke microsoft excel.
f. Logout
Pada  pilihan  menu  Logout  ini  berfungsi  bagi  admin saat  ingin  keluar  dari  aplikasi  yang  sedang  dijalankan, apabila admin berhasil keluar maka admin juga di arahkan pada halaman awal saat melakukan login.

## 3.3. Flowchart Sistem User

## Gambar 3 Flowchart User
Flowchart sistem user yang akan dibuat pada Gambar 3  menggambarkan  alur  system.  Penjelasan  flowchart system user :
a. Login
Saat  membuka  system,  untuk  melakukan  login  ke system maka di lakukan registrasi, agar bisa login sebagai user  maka  data  siswa  tersebut  sebelumnya  sudah diinputkan  oleh  admin  sehingga  user  bisa  mendapatkan email  dari  admin  yang  bisa  diggunakan  untuk  proses registrasi sehingga login. Pada saat memasukan username
dan password jika  proses  login  berhasil  dan  sukses maka masuk pada halaman user.
b. Menu Utama Pada  saat  user  melakukan  login  memasukan username  dan  password  dimana  hak  akses  penuh terdapat  pada  user.  Apabila  proses  login  user  berhasil dilakukan  akan  tampil  halaman  utama  user  yang menampilkan biodata diri siswa sesuai dengan kriteria yang telah diinputkan sebelumnya oleh admin. c. My profile Pada  my  profile  ini  akan  menampilkan  data  diri siswa  yang telah  diinputkan oleh admin pada halaman admin.
d. Update Profile
Untuk halaman update profile, siswa dapat megedit data diri apabila ada perubahan data. Tetapi siswa tidak bisa melakukan input data baru dan hapus data. e. Logout
Pada  pilihan  menu  Logout  ini  berfungsi  juga  bagi user  saat  ingin  keluar  dari  aplikasi  yang  sedang dijalankan, apabila user berhasil keluar maka user juga di arahkan pada halaman awal saat melakukan login.

## 3.4. Struktur Menu
Struktur menu merupakan struktur yang menampilkan  menu  apa  saja  yang  terdapat  didalam aplikasi. Struktur menu  yang akan dirancang di dalam aplikasi ini adalah sebagai berikut : 1. Struktur Menu Admin
Gambar 4 Struktur Menu Admin
Pada  Gambar  4  adalah  alur  struktur  menu  admin secara  keseluruhan  pada  sistem  penerapan  metode clustering dengan algoritma k-means pada pengelompokan  data  penghasilan  orang  tua  siswa, terdapat  halaman  utama  admin.  Pada  bawah  halaman admin  terdapat  menu  utama,  data  siswa  dan  laporan. Pada  menu  utama  terdapat  logo  sekolah  dan  visi  misi dari sekolah, sedangkan pada menu data siswa terdapat menu kelola data dan golongan, pada menu kelola data admin dapat melakukan create, update, dan delete. Juga pada  di  bawah  menu  data  siswa  terdapat  menu  proses
dimana menu tersebut berfungsi untuk proses metode K- Means,  pada  menu  golongan  admin  dapat  melihat golongan  data  siswa  yang  membutuhkan  penundaan pembayaran dari hasil perhitungan metode k-Means. Juga terdapat menu laporan dimana admin dapat melihat data siswa  dan  dapat  meng-eksport  data  dari  laporan  ke microsoft excel.

## 3.5. Struktur Menu User

## Gambar 5 Struktur Menu User
Pada Gambar 5 adalah alur struktur menu user secara keseluruhan  pada  sistem  penerapan  metode  clustering dengan  algoritma  k-means  pada  pengelompokan  data penghasilan  orang  tua  siswa,  terdapat  menu  user.  Pada bawah halaman menu userterdapat my profile dan update profile.  Jadi  pada  menu  my  profile  akan  menampilkan data diri user sedangkan pada  menu update profile, user akan melakukan edit data apabila ada perubahan data.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Halaman Data Siswa
Pada tampilan ini akan menampilkan data siswa yang telah  di  tentukan  di  antaranya  nis,  nama,  email,  kelas, jurusan,  alamat,  pekerjaan  ayah,  pendapatan  ayah, pekerjaan  ibu,  pendapatan  ibu  dan  jumlah  anak.  Pada halaman  ini  juga  terdapat  terdapat  beberapa  fitur  yaitu edit  dan  hapus  dimana  fungsinya  untuk,  mengubah  dan menghapus  data  siswa  apabila  terjadi  kesalahan  dalam melakukan input data siswa. Ada juga terdapat beberapa button diantaranya button input data siswa, button proses golongkan  dan  button    proses  perhitungan  K-Means seperti pada gambar 6.

## Gambar 6 Halaman Data Siswa
4.2. Halaman Golongkan Data Siswa
Pada  tampilan  golongan  data  siswa  ini  akan menampilkan  hasil  dari  proses  perhitungan  dengan menugunakan  metode  K-Means  dengan  cara  button perhitungan  k-means  ditekan,  untuk  tampilan  halaman golongan data siswa dapat ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 7 Golongkan Data Siswa

## 4.3. Halaman Laporan
Untuk  halama  Laporan  akan  menampilkan  daftar tabel  semua  data  siswa  yang  telah  dilakukan pengelompokan  atau  perhitungan  dengan  metode K- Means secara  lengkap,  sudah  terdapat  siwa  yang membutuhkan  penundaan  pembayaran.  Pada  tampilan Laporan  ditunjukan pada Gambar 8.
Gambar 8 Halaman Laporan 4.4. Halaman User My Profile
Halaman  my  profile  menampilkan  data  diri  siswa secara  lengkap  yang  sudah  diinputkan  oleh  admin. Tampilan halaman my profile seperti pada Gambar 9.
Gambar 9 Halaman My Profile

## 4.5. Pengujian sistem
Pada pengujian sistem ini adalah untuk mengetahui proses  uji  coba  aplikasi  atau  sistem  yang  telah  dibuat untuk  bisa  mengetahui  pada  setiap  fungsi  vital  yang dijalankan, sehingga dari hasil pengujian tersebut dapat diambil kesimpulan apakah aplikasi yang dibuat dapat berjalan  dengan  baik  dan  sesuai  dengan  yang diinginkan  pembuatan  aplikasi  ini  pada  awal.  Pada pengujian aplikasi ini terdapat beberapa tahap yaitu :
4.6. Pengujian Fungsional Untuk proses pengujian aplikasi ini dilakukan agar bisa mengetahui fitur yang ada pada aplikasi  penerapan metode clustering dengan  algoritma k-means pada pengelompokan  data  penghasilan  orang  tua  siswa  ini apakah  berjalan  dengan  baik  atau  tidak.  Pada  hasil pengujian dapat ditunjukan pada Tabel 1.
Tabel 1 Pengujian Fungsional No Fungsi Yang Diuji S G 1 Login √ - 2 Halaman Data Siswa √ - a. Input Data Siswa √ - b. Edit Data Siswa √ - No Fungsi Yang Diuji S G c. Delete Data Siswa √ - d. Proses Data Siwa √ - e. Golongkan data siswa √ - 3 Laporan √ - 4 Export To Excel √ - 5 Halaman User My Profile √ - 6 Halaman User Update Profile √ - 7 Logout √ - Keterangan :  S  : Sukses
 G : Gagal
Untuk  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  dapat diambil kesimpulan bahwa, pada setiap tampilan halaman pada  aplikasi  penerapan  metode  clustering  dengan algoritma k-means pada pengelompokan data penghasilan orang tua siswa  ini  berjalan dengan baik dimana  berupa button dan laporan semuanya berjalan dengan baik sesuai yang di harapkan pada saat proses pembuatan.
4.7. Pengujian Browser
Pengujian aplikasi penggunaan browser ini dilakukan dengan menggunakan dua browser. Dimana pengujian ini dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat  keberhasilan penggunaan  browser.  Pada  proses  pengujian  aplikasi penerapan  metode  clustering  dengan  algoritma  k-means pada pengelompokan data penghasilan orang tua siswa ini terdapat  dua  browser  yang  digunakan  yakni  Mozilla Firefox  versi  85  dan  Chrome  versi  88.0.4324.155, semuanya berjalan lancar 100% tampa terjadi kendala.
Tabel 2 Pengujian Browser No Proses Mozilla Firefox Google Chrome 1 Login √ √ 2 Halaman Data Siswa √ √ 3 Laporan √ √ 4 Export To Excel √ √ 5 Halaman User My Profile √ √ 6 Halaman User Update Profile √ √ 7 Logout √ √ Keterangan : √  : Berhasil X : Gagal

## 4.8. Pengujian User
Pengujian user bertujuan untuk mengetahui apakah aplikasi pada penerapanya sudah berfungsi sangat baik atau tidak, untuk tahap pengujian ini ada 20 responden yakni terdapat Guru Tata Usaha dari SMK Santo Yosef Nenuk  dan  juga  siswa.  Untuk  soal  pertanyaan  pada kuesioner  ini  sendiri  terdapat  7  soal  tentang  aplikasi yang telah dibuat. Dalam menentukan hasil persentase kuesioner  menggunakan  rumus  mencari  persentase hasil kuesioner seperti berikut (Sugiyono, 2008) :
𝝆 = 𝒇/𝒏 𝒙 𝟏𝟎𝟎
Dimana : p : Presentase f : Jumlah jawaban n : Jumlah responden
Berdasarkan  hasil  dari  pengisihan  kuesioner  yang didapatkan penulis dari responden dan dihitung jumlah keseluruhannya  mendapatkan  persentase  hasil  seperti berikut, dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 Pengujian User No Pertanyaan Penilaian Setuju (S) Kurang Setuju (KS) Tidak Setuju (TS) 1  Apakah ukuran dan warna font tulisan sudah terlihat jelas ? (17) 85% (3) 15% (0) 0% 2  Apakah warna tombol dan background pada aplikasi sudah terlihat jelas? (15) 75% (5) 25% (0) 0% 3  Apakah alur menu pada program mudah dipahami? (13) 65% (7) 35% (0) 0% 4  Apakah form- form yang ada pada program sudah jelas dan mudah digunakan? (14) 70% (5) 25% (1) 5% 5  Apakah kriteria data yang digunkan sesuai
dengan kriteria
pekerjaan orang
tua siswa yang ada di SMK Santo Yosef Nenuk? (16) 95% (4) 20% (0) 0% 6 Apakah sistem ini lebih (15) 75% (5) 25% (0) 0%
mempermudah dalam menentukan pengelompokan data siswa yang membutuhkan penundaan pembayaran? 7 Apakah sistem ini lebih mempercepat dalam menentukan pengelompokan data siswa yang membutuhkan penundaan pembayaran? (17) 85% (3) 15% (0) 0%

## 4.9. Pengujian metode K-means
Pada  tahap  ini  merupakan  proses  perhitungan K- Means pada studi kasus SMK Santo Yosep Nenuk, dalam menentukan  data  siswa  yang  membutuhkan  penundaan pembayaran dengan penerapan metode clustering dengan algoritma K-means pada pengelompokan data penghasilan  orang  tua  siswa  yakni  terdapat  beberapa tahap sebagai berikut :
a. Pembacaan Data Training Untuk  menentukan  data  yang  akan  dianalisis  dengan metode  K-Means  maka  langkah  pertama  yang dilakukan adalah membaca data training. Pada kasus ini ada sejumlah 60 data training.
Tabel 4 Data Training No  Nis Nama Kel as Juru san Alama t Keteran gan 1 519 0 Aldorianu s F. Leki XI  TKJ Manle a Sangat Cukup 2 520 4 Arnold Moruk Pawarrang a XI
TKJ Kefa Sangat Cukup 3  520 8 Bernaldin o Realino Nau XI TKJ  Dusun Naresa A Cukup 4 521 1 Ceaser M.Koloma  XI TKJ  Wedo mu Sangat Cukup 5 521 8 Demetrius Misa XI TKJ Oenak Kurang Cukup Tabel 5 Nilai Bobot Kriteria Pemberian Nilai Kriteria Pekerjaan No Pekerjaan Nilai 1 Pegawai Negeri Sipil 5
2 Honorer 10 3 Karyawan Swasta 15 4 Buruh 20 5 Wiraswasta 25 6 Petani 30 7 Ibu Rumah Tangga 35 Pemberian nilai Kriteria gajih No Pendapatan Nilai 1 0 50 2 Dibawah 1 Juta 40 3 1 Juta - 2 Juta 30 4 2 Juta - 3 Juta 20 5 3 Juta - 4 Juta 10 6 Diatas 4 Juta 0 Pemberian nilai Kriteria jumlah anak No Jumlah Nilai 1 1 10 2 2 20 3 3 30 4 4 40 5 Lebih dari 5 50 Tabel 6 Hasil Bobot Kriteria No K1 K2 K3 K4 K5 1 5 10 15 30 20 2 5 10 15 30 10 3 25 20 35 50 10 4 5 10 15 30 10 5 5 30 35 50 40
b. Tentukan cluster dan nilai awal centroid Dalam proses penentuan golongan data siswa yang menerima  penundaan  pembayaran  akan  digolongkan menjadi  3  golongan  yaitu  kurang  cukup,  cukup  dan sangat  cukup,  jadi  butuhkan  3 cluster dan  juga  3 centroid sebagai proses perhitungan selanjutnya. Untuk centroid awal ditentukan dengan mencari nilai tertinggi, nilai  tengah  dan  nilai  terendah  pada  daftar tabel.  Data dilihat  dari  tabel  bobot  dengan  kriteria  yang  dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 7 Centroid Awal k1 k2 k3 k4 k5 c1 (nilai tertinggi) 30 40 35 50 40 c2 (nilai tengah) 15 30 35 50 20 c3 (nilai terkecil) 5 10 5 20 10
c. Perhitungan jarak data ke pusat cluster menggunakan rumus jarak Euclidean .
Pada  tahap  ini  berfungsi  mencari  jarak  minimum antara  objek  ke  centroid  dengan  rumus  Euclidean. Rumus yang digunakan yakni pada persamaan 2.1 :
𝐷(𝑎, 𝑏) =   √∑ (𝑎 𝑘 − 𝑏 𝑘 ) 2 𝑛 𝑘=1 …..
Dimana :
a adalah data kriteria b adalah centroid n adalah jumlah data (atribut) k adalah iterasi 𝒂 𝒌 dan 𝒃 𝒌 adalah atribut ke-K dari objek data a dan b Iterasi ke-1 : Hitungan  data  pertama centroid  1,  centroid  2 dan centroid  3 .  Dengan  menggunakan  data  nilai  tertinggi, nilai tengah dan nilai terkecil pada tabel sebagai centroid awal dan dihitung dengan rumus Euclidean : Jarak data dengan Centroid 1 : ∑ (𝑎 𝑘 − 𝑏 𝑘 ) 2 𝑛 𝑘=1
= (5 − 30) 2 + (10 − 40) 2 + (15 − 35) 2 + (30 − 50) 2
+ (20 − 40) 2 = 2725 𝐷(𝑎, 𝑏)    =   √∑ (𝑎 𝑘 − 𝑏 𝑘 ) 2 𝑛 𝑘=1 …..
= √2725 = 52,20153254 Jarak data dengan Centroid 2 : ∑ (𝑎 𝑘 − 𝑏 𝑘 ) 2 𝑛 𝑘=1 = (5 − 15) 2 + (10 − 30) 2 + (15 − 35) 2 + (30 − 50) 2 + (20 − 20) 2 = 130 0 𝐷(𝑎, 𝑏)    =   √∑ (𝑎 𝑘 − 𝑏 𝑘 ) 2 𝑛 𝑘=1 ……. = √1300 = 36,05551275
Jarak data dengan Centroid 3 : ∑ (𝑎 𝑘 − 𝑏 𝑘 ) 2 𝑛 𝑘=1 = (5 − 5) 2 + (10 − 10) 2 + (15 − 5) 2 + (30 − 20) 2 + (20 − 10) 2 = 300 𝐷(𝑎, 𝑏)    =   √∑ (𝑎 𝑘 − 𝑏 𝑘 ) 2 𝑛 𝑘=1 ……. = √300 = 17,32050808
Hitung jarak pada setiap baris data seperti perhitungan diatas  sebanyak  data  pada  Tabel  6,  hasil  perhitungan dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8 Hasil Perhitungan Jarak Data Dengan Centroid
Iterasi 1 Data . Ke-i C-1 C-2 C-3 Clust er 1 52,20153 254 36,05551 275 17,32050 808 C3 2 56,78908 346 37,41657 387 14,14213 562 C3 3 36,40054 945 17,32050 808 47,95831 523 C2 4 56,78908 346 37,41657 387 14,14213 562 C3 5 26,92582 404 22,36067 977 55,67764 363 C2
Apabila sudah terdapat tabel hasil cluster untuk setiap data,  proses  selanjutnya  mencari  centroid  baru  untuk proses  iterasi  berikutnya  dengan  cara  jumlahkan  data cluster    dibagi  dengan  jumlah  anggota  cluster.  Hingga proses  perhitungan  iterasi  terhenti  karena  nilai  centroid
baru pada iterasi ke-6 sama dengan nilai centroid pada iterasi ke-5 dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9 Hasil clustering Data . ke-i Cluster - 1 Cluster - 2 Cluster - 3 1 √ 2 √ 3 √ 4 √ 5 √ 6 √ 7 √ 8 √ 9 √ 10
√

## 5.  PENGUUJIAN HASIL
Untuk  hasil cluster yang  terdapat  pada  Tabel  9. Dilakukan  pengujian  dengan  data  training  yakni sebanyak 60 data .
Tabel 10 Pengujian Perhitungan K-Means
Data . ke -n Hasil . perhitungan K-Means Golongan . Data Training 1 Sangat Cukup Sangat Cukup 2 Sangat Cukup Sangat Cukup 3 Kurang Cukup Cukup 4 Sangat Cukup Sangat Cukup 5 Cukup Kurang Cukup Berdasarkan Tabel 9 dapat dilihat persentase untuk pengelompokan dengan benar adalah sebesar 51/60*100% = 85% sementara persentase untuk dimana untuk  pengelompokan  yang  salah  adalah  sebesar 9/60*100% = 15%. Dimana dari 60 data siswa yang di kelompokan,  terdapat  51  data  siswa  berhasil  di clustering benar dan terdapat 9 data siswa tidak berhasil di clustering.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1. Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat diuraikan dari hasil pembuatan sistem  pengelompokan  data  penghasilan  orang  tua siswa yaitu :
1. Aplikasi pengelompokan data siswa untuk penundaan pembayaran yang dibuat dapat membantu  pihak  administrasi  sekolah  dalam menghasilkan laporan karenakan aplikasi ini sudah mamiliki  fitur  export  to  microsoft  excel,  yang dimana bisa melakukan export dan di cetak.
2. Dari  pengujian  algoritma K-Means dalam  proses penentuan  pengelompokan  data  siswa  mampu menghasilkan  tingkat  akurasi  dengan  nilai  sebesar 51/60*100%  =  85%  dan  tingkat  eror  dengan  nilai
sebesar  9/60*100%  =  15%.  Proses  pengujian dilakukan dengan bandingkan data lama dengan data hasil clustering .  Dimana  dari  60  data  siswa  yang  di kelompokan,  terdapat  51  data  siswa  berhasil  di clustering benar  dan  terdapat  9  data  siswa  tidak berhasil di clustering.
3. Pada  proses  hasil  pengujian  aplikasi  yang  telah dilakukan menggunakan dua browser Mozilla Firefox versi 85 dan Chrome versi 88.0.4324.155, semuanya berjalan lancar 100% tampa terjadi kendala.

## 5.2. Saran
Beberapa  saran  untuk  pengembangan  penelitian, aplikasi pengelompokan data penghasilan orang tua siswa ini sebagai berikut :
1. Pada aplikasi tersebut terdapat 5 kriteria yang dipakai, sehingga  pada  aplikasi  ini  juga  bisa  dikembangkan dengan penambahan kriteria.
2. Untuk  aplikasi  tersebut  juga  dapat  dikembangkan dengan  berbagai  metode  yang  diinginkan  metode selain  K-means,  diantaranya  metode  K-NN,  metode Fuzzy  C-Means  dan  berbagai  metode  lainnya  yang bisa di terapkan pada aplikasi.
3. Pada  aplikasi  ini  terdapat  3  pengelompokkan  data penghasilan orang tua siswa  yang terdiri dari kurang cukup,  cukup  dan  sangat  cukup.  Sehingga  aplikasi bisa  di  kembangkan  untuk  pengelompokkan  data penghasilan orang tua siswa.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Agusta, Yudi. , "K-means–penerapan, permasalahan  dan  metode terkait." Jurnal  Sistem dan Informatika , 3.47-60 (2007).
[2] Andayani,  Sri.  Pembentukan  cluster  dalam Knowledge , Discovery  in  Database  dengan Algoritma  K-Means. SEMNAS Matematika  dan Pendidikan  Matematika  2007  dengan  tema “Trend  Penelitian  Matematika  dan  Pendidikan Matematika di Era Global , 2007. [3] Agusta, Yudi. , "K-Means–Penerapan, Permasalahan dan Metode Terkait." Jurnal Sistem dan Informatika 3.1 , (2007): 47-60.
[4] Agusta, Y. (2007). K-Means–Penerapan, Permasalahan dan Metode Terkait. Jurnal  Sistem dan Informatika , 3 (1), 47-60.
[5] AGUSTA, Yudi.
K-Means–Penerapan,
Permasalahan dan Metode Terkait. Jurnal  Sistem dan Informatika , 2007, . 3.1: 47-60.
[6] Handoyo, R., Mangkudjaja, R., & Nasution, S. M. (2014). Perbandingan metode clustering menggunakan  metode  Single  Linkage  dan  K- means  pada  Pengelompokan  Dokumen. Jurnal Sifo Mikroskil , 15 (2), 73-82.
[7] Ong,  Johan  Oscar. , "Implementasi  algoritma  k- means  clustering  untuk , menentukan  strategi marketing , president university." (2013).
[8] Hakim,  Lukmanul.2010. , Membangun  Web Berbasis  P  HP  dengan  Framework  Codeigniter. Yogyakarta , : Lokomedia.
[9] Sibero, , Alexander F.K . , 2013. Web Programming Power Pack. Yogyakarta : Mediakom.