## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org
2020 Vol. 2 N o .   2 Hal:  41-47 e-ISSN: 2686-3154

## Penerapan Algoritma K-Means Clustering untuk Melihat Hubungan Kegiatan Tahfiz dengan Hasil Belajar
Asri Hidayad 1  , Sarjon Defit 2 , Sumijan 3 1,2,3 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

## asrihidayat333@gmail.com

## Abstract
The  purpose  of  this  study  is  to  evaluate  whether  Tahfiz  activities  and  learning  outcomes  are  effective  or  not.  The  data processed in this study were data on tahfiz activities and data on student learning outcomes in class XI (eleven) totaling 42 data sourced from memorization of tahfiz, tahfiz grades, and student grades in Madrasah Aliyah Negeri 1 Bukittinggi. Based on the analysis of the data, this classification uses one of the methods of the Data Mining algorithm, K-Means Clustering. K- Means Clustering algorithm works based on the grouping method, In this data mining technique consists of data testing and training data with the input of the number of  memorization of tahfiz, and the value of tahfiz as  well as learning outcomes. The results of this study the school can determine how influential this activity tahfiz on student grades.
Keywords: Tahfiz Activity, Learning Outcomes, K-means Clustering, Data Mining, Student.

## Abstrak
Tujuan dari penelitian ini untuk mengevaluasi kegiatan tahfiz dan hasil belajar apakah sudah efektif atau belum. Data yang diolah dalam penelitian ini adalah data kegiatan tahfiz dan data hasil belajar siswa kelas XI (sebelas) sebanyak 42 data yang bersumber dari data hafalan tahfiz, nilai tahfiz, dan nilai siswa di Madrasah Aliyah Negeri 1 Bukittinggi. Berdasarkan analisis terhadap data, klasifikasi ini  menggunakan salah satu  metode algoritma Data Mining yaitu K-Means Clustering. Algoritma K-Means Clustering bekerja berdasarkan metode pengelompokan, Dalam teknik data mining ini terdiri dari data testing dan data training dengan inputan jumlah hafalan tahfiz, dan nilai tahfiz serta hasil belajar. Hasil penelitian ini pihak sekolah dapat menentukan seberapa berpengaruhnya kegiatan tahfiz ini terhadap nilai siswa.
Kata Kunci : Kegiatan Tahfiz, Hasil belajar , K-means Clustering, Data Mining , Siswa .
© 2020 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Saat  ini  pemanfaatan  teknologi  komputer  sebagai  alat bantu  dalam  mendukung  kegiatan  dalam  bidang pendidikan  untuk  memudakan  guru  dalam  mengolah data  siswa  secara  cepat,  tepat,akurat  sehingga  tujuan dari  suatu  pekerjaan  tersebut  dapat  tercapai  secara efektif  dan  efisien  oleh  Triyansyah  dan  Fitrianah, (2018)  [ 1 ].    Pada  proses  pengelompokkan  data  dan terjadiya  kesalahan  dalam  pengelompokan  yang dilakukan.  Melalui  penelitian  ini,  dilakukan  sebuah analisa terhadap kegiatan tahfiz dan nilai siswa dengan menrapkan metode K-Means Clustering.
Berdasarkan    masalah  tersebut,  perlu  adanya  solusi yang  tepat  untuk  permasalahan  yang  sedang  dihadapi dalam    melihat  hubungan  kegiatan  tahfiz  dengan  hasil belajar  siswa  yang  tepat.  solusi  yang  digunakan  untuk mewujudkanya  adalah Data  Mining .  Menurut  Irfiani dan  Rani Data  Mining merupakan  sebuah  cara  untuk menemukan pola yang menarik dan pengetahuan dalam jumlah datayang besar. Pada data mining menggunakan teknik  matematika,  statistik,  artificial  intelegent  serta machine learning untuk mengidentifikasi dan mengekstrasi menjadi informasi atau pengetahuan yang bermanfaat  yang  diambil  dari  berbagai  database  yang
besar  [ 2 ].  Metode  yang  digunakan  adalah  metode Clustering .  Menurut  Sulastri  dan  Gufroni    metode Clustering adalah  suatu  proses  pengelompokan  objek data  yang  mirip  satu  sama  lain  kedalam  kluster  yang sama dan berbeda dengan objek yang ada di kluster lain [ 3 ].  Algoritma  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini untuk  menentukan  startegi  marketing  adalah  algoritma K-Means Clustering.
Menurut  Rosmini,  dkk.  (2018)  K-Means  merupakan salah satu  metode clustering   atau pengelompokan non hirarki.  Teknik  pengelompokan  datanya  sederhana  dan cepat. Ada banyak pendekatan  untuk  membuat cluster, diantaranya  adalah  membuat  aturan  yang  mendikte keanggotaan  dalam  grup  yang  sama  berdasarkan tingkat persamaan diantara anggota-anggotanya. Pendekatan lainnya adalah dengan membuat sekumpulan  fungsi  yang  mengukur  beberapa  properti dari  pengelompokan  tersebut  sebagai  fungsi  dari beberapa parameter dari sebuah clustering [ 4 ], dan jika menggunakan  metode  k-means,  harus  melakukan transmisi  data  agar  dapat  diolah,  maka  data  yang berjenis data nominal seperti jurusan, data setoran ayat, nilai  rapor  semester,  data  nilai  sikap  siswa  dan  data nilai keterampilan siswa harus diinisialisasikan terlebih
dahulu  kedalam  bentuk  angka  [ 5 ].  dan  jika  data  sudah dalam bentuk angka, nantinya akan diproses menggunakan tools Rapid Miner .
Dengan dilakukanya penelitiannya ini diharapkan dapat membantu  pihak  Hoyweapstore  dalam  menentukan strategi marketing yang tepat untuk meningkatkan laba penjualan dan mampu bersaing dengan kompetitor.
Penelitian  terdahulu  menurut Asroni,  dkk  (2018) pengujian  yang  dilakukan  pada  data  penerimaan  calon mahasiswa  baru  Fakultas  Kedokteran  dan  Ilmu Keperawatan  pada  setiap cluster adalah  sebagai berikut:
1. Cluster 0  dengan  jurusan  Ilmu  Keperawatan, sebanyak  3795  pendaftar  dari  jumlah  25000  calon mahasiswa baru (15%);
2. Cluster 1  dengan  jurusan  Pendidikan  Dokter, sebanyak  8296  pendaftar  dari  jumlah  25000  calon mahasiswa baru (33%);
3. Cluster 2  dengan  jurusan  Kedokteran  Gigi, sebanyak  7427  pendaftar  dari  jumlah  25000  calon mahasiswa baru (30%);
4. Cluster 3  dengan  jurusan  Pendidikan  Dokter, sebanyak  5482  pendaftar  dari  jumlah  25000  calon mahasiswa baru (22%)[ 5 ].

## 2. Metodologi Penelitian
Tahapan-tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian adalah seperti pada gambar dibawah ini:

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan kerangka kerja penelittian pada gambar 1, maka dapat menjelaskan beberapa kerangka kerja yang akan  dilakukan  dalam  penelitian  ini,  yaitu  sebagai berikut :
2.1 Mendeskripsikan Masalah
Mendeskripsikan  masalah  adalah  menjelaskan tentang  masalah  dalam  penelitian  secara  terstruktur dan sistematis untuk mendukung dalam pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik  dan  tepat. Masalah  yang  dideskripsikan  dalam  penelitian  ini adalah  melihat  hubungan  kegiatan  tahfiz  dengan hasil belajar.
2.2 Menganalisa Masalah Menganalisa masalah adalah tahap di mana peneliti menganalisa  permasalahan  yang  ada  sebagai
langkah  untuk  dapat  memahami  masalah  yang  ada. Untuk  melihat  hubungan  kegiatan  tahfiz  dengan hasil  belajar  yang  ada  selama  ini  dilakukan  secara manual, sehingga proses pengolahan datanya belum optimal.  Dengan  penerapan data  mining teknik clustering menggunakan algoritma K-means clustering membantu  dalam  menentukan  kelompok siswa  yang  kegiatan  tahfiz  dan  kelompok  kegitan hasil    belajar,  yang  mana  akan  diliat  hubungan antara keduanya.
2.3 Mempelajari Literatur
Pada  tahap  ini  akan  dicari  dan  dikumpulkan  serta dipelajari  sejumlah  literature  mengenai  teori  dan konsep yang mendukung penyelesaian permasalahan  dalam  penelitian.  Literatur  yang digunakan  berupa  buku  referensi  atau  buku penunjang,  jurnal  internasional  dan  nasional sertakonsep-konsep yang mendukung dalam menyelesaikan  penelitian  ini.  Selain  itu  juga dilakukan studi kepustakaan yaitu dengan membaca buku-buku  yang  menunjang  dalam  melakukan penganalisisan  terhadap  data  dan  informasi  yang didapat. Kemudian literatur-literatur yang dipelajari tersebut  diseleksi  untuk  dapat    ditentukan  literatur- literatur  mana  yang  akan  digunakan  dalam penelitian.
2.4 Mengumpulkan Data Dalam pengumpulan data dilakukan observasi yaitu pengamatan  secara  langsung  di  tempat  penelitian sehingga  permasalahan  yang  ada  dapat  diketahui secara  jelas.    Kemudian  dilakukan interview atau wawancara  dengan  guru  atau  personalia  yang mengurus  bagian  penerima  setoran  ayat  dari  siswa MAN  1  Bukittinggi,  yang  bertujuan  untuk mendapatkan  informasi  tentang    hubungan  antara kegitan  tahfiz  dengan  hasil  belajar  serta  data  lain yang  dibutuhkan.  Data  yang  dikumpulkan  adalah data  siswa  MAN  1  Bukittinggi  semester  genap  TP. 2018/2019.
2.5 Mengolah data
Setelah  data  yang  diperlukan  dalam  penelitian selesai  dikumpulkan,  langkah  selanjutnya  adalah melakukan pengolahan  data dengan beberapa tahap diantaranya adalah :
2.5.1 Data cleaning , dilakukan
untuk menghilangkan  data  yang  tidak  konsisten atau tidak relevan.
2.5.2 Data  selection ,  dilakukan  untuk  mengambil data  yang  sesuai  untuk  dianalisa.  Pada penelitian  ini  hanya  beberapa  atribut  data saja  yang  digunakan,  atribut  tersebut  yaitu NISN  siswa,  nama  siswa,  jurusan,  data setoran  ayat,  nilai  rapor  semester,  data  nilai sikap siswa, data nilai keterampilan siswa.
2.5.3 Data  transformation ,  agar  data  dapat  diolah menggunakan  algoritma k-means  clustering , maka  data  yang  berjenis  data  huruf  seperti jurusan,  data  setoran  ayat,  nilai  rapor semester, data nilai sikap siswa dan data nilai
keterampilan  siswa  harus  di  inisialisasikan terlebih dahulu menjadi bentuk angka.
2.5.4 Data  mining ,  setelah  data  ditransformasikan maka data tersebut dapat diproses menggunakan algoritma k-means clustering . 2.6 Menganalisa hasil pengolahan data Pada  tahap  ini  dilakukan  analisa  terhadap  hasil pengolahan  data  berupa cluster hubungan  kegitan tahfiz  dengan  nilai  siswa  yang  telah  diolah  dengan menggunakan algoritma k-means clustering . Analisa  hasil  pengolahan  data  terdiri  dari  analisa setiap  cluster  yang  meliputi  analisa  jumlah  siswa setiap  cluster  dengan  rincian  jumlah  siswa  per jurusan, data setoran ayat, nilairapor semester, data nilai sikap siswa dan data nilai keterampilan siswa. Analisa  terhadap  hasil  setiap cluster dapat digunakan  untuk  menentukan  calon  penerima beasiswa kurang mampu di MAN 1 Bukittinggi . 2.7 Menguji analisa hasil pengolahan data
Hasil  analisa  pengolahan  data  yang  dilakukan dengan teknik clustering menggunakan algoritma k- means  clustering selanjutnya  dilakukan  pengujian. Pengujian  dilakukan  terhadap  data  yang  diolah secara manual berdasarkan langkah-langkah algoritma k-means clustering , kemudian disbanding kandengan  hasil  perhitungan  menggunakan  Rapid Miner.  Pengujian  dilakukan  terhadap  data  sampel dan seluruh data yang meliputi pengujian iterasi dan hasil cluster . 2.8 Menarik kesimpulan dan rekomendasi Langkah  terakhir  setelah  semua  proses  selesai,  maka penulis  dapat  menarik  suatu  kesimpulan  terhadap masalah yang diteliti. Selanjutnya diberikan rekomendasi  dengan  tujuan  kelemahan-kelemahan dapat  dihilangkan  dan  solusi  kedepannya  dapat diimplementasikan  sehingga  tujuan  yang  diharapkan dapat dicapai.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada  tahap  ini  data  yang  telah  dikumpulkan  akan dianalisis  menggunakan  metode K-Means  Clustering. Analisis  ini  bertujuan  untuk  memperoleh  pengetahuan untuk  melihat  hubungan  kegiatann  tahfiz  dengan  hasil belajarr  siswa.  Hasil  prediksi  ini  akan  digunakan  oleh pihak  MAN  1  Bukittinggi  untuk  mengevaluasi  nilai tahfiz  dengan  hasil  belajar  siswa.  Berdasarkan pembahasan dari sebelumnya dapat dibentuk bagan alir dari sistem yang akan dirancang seperti Gambar 2.

## Gambar 2 Arsitektur Sistem Yang Dirancang
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data yang didapat dari MAN 1 Bukittinggi. Peneliti meminta kepada  waka  kurikulum  dengan  menyerahkan  surat
penelitian yang diperoleh dari pihak sekolah. Sehingga pihak  MAN  1  Bukittinggi  dengan  tidak  keberatan bersedia  menyerahkan  data  yang  diperlukan  oleh peneliti  yakni  nilai  tahfiz,  jumlah  hafalan,  dan  hasil belajar  tahun  ajaran  2018-2019.  Berikut  data  yang diberikan  oleh  pihak  MAN  1  Bukittinggi  dapat  dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Awal No Nama Nilai Angka Rata- Rata 1. Zulfitra 98 88,83 2. Muhammad Wahyudi Arafah 84 85,38 3. Amirul Mukminin 84 85,48 4. Olivia Levan’s 62 87,23 5. Annisa  Yulia Dasman 95 87,18 6. Dzurriyyatul'afifah 95 87,73 7. Afifah Athohirah 79 83,83 8. Amamatur Rusydiah Mufid 90 83,83 9. Khairani 90 84,48 10. Jerri Dwi Alkarizmi 64 80,78 11. Yusril Yamanda 95 84,8 12. Fikri Estiawan 76 85,88 13. Nadia Yustika R. 95 84,73 14. Alhusna Melfi 92 87,68 15. Zahra Zakiah Raihanisa 79 84,72 16. Andini 92 86,14 17. Haura Fadhila Dzamri 79 85,25 18. Farzana Quratul  Aini 94 85,86 19. Rangga 79 82,28 20. Yaumil Khair Djumardi 92 89,31 21. Feri Gunawan 84 83,39 22. Fauziah Az Zahro 95 87,89 23. Muhammad Farhab Shiddiq 64 85,53 24 Wilza Lolisya Shandori 79 84,44 25 Bogy Adventage 84 85,22 26 Habibatul Khairiah 95 88,81 27 Miftahus Sa’adah 84 90,28 28 Annisa Fadhillah 98 84,81 29 Nahda Navilah Daulai 59 87,28 30 Nurmisbah Suduri 95 87,69 31 Mufidah Asri Azizah 75 85,5 32 Wardah Hafifah 64 82,81 33 Megita Irza Mulyani 96 86,31 34 Rizki Ananta 84 85,06 35 Yolanda Agustina 84 82,47 36 Yudi Alfikri 64 80,08 37 Abdurrazaq 92 81,61 38 Najla Amatullah 64 84,53 39 M. Imam Faisal 84 81,11 40 Fadhlan Habib 79 82,67 41 M. Alfattah 64 82,92 42 Fadila Khairunnisa 76 83,19 43 Dwi Fitri R. 95 84,11 44 Teguh Sabrian T. 84 79,83 45 Muhammad Akthar 84 80,86
Data  sampel  yang  telah  diperoleh  selajutnya  akan diolah dengan menggunakan metode K-Means Clustering agar mendapatkan hasil berupa pengelompokan  data  yang  diharapkan  sebelumnya. Adapun algoritma  yang terdapat pada K-Means adalah sebagai berikut:
a. Menentukan jumlah Cluster
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  mengklasterisasi data  menjadi  2 Cluster, yaitu  C0  dan  C1.  C0 untuk  kelompok  yang  tidak  berpengaruh,  C1 untuk kelompok berpengaruh.
b. Menentukan Titik Pusat Cluster Centroid Awal
Dalam  melakukan  penentuan  nilai centroid awal ini  dapat  diambil  secara  acak  dari  data  sampel yang  digunakan  dalam  penelitian. Centroid awal ini  merupakan  titik  pusat cluster pertama. Centroid untuk  C0  diambil  dari  data  sampel  ke  3 dan C1 diambil dari data sampel ke 42. Berikut ini adalah  bentuk  dari centroid awal  yang  telah dituangkan dalam bentuk Tabel 2.
Tabel 2. Titik Pusat / Centroid Awal No Nama Nilai Angka Rata-Rata 3 Amirul Mukminin 84 85,48 42 Fadila Khairunnisa 76 83,19
c. Menghitung Jarak dari Centroid awal
Formula  yang  dipakai  untuk  menghitung  jarak  antara titik Centroid dengan titik tiap objek yaitu menggunakan Euclidion Distance . Adapun perhitungan Centroid awal secara manual dengan rumus:
2 2 2 2 2 1 1 ) ( ..... ) ( ) ( ) , ( kn km n m n m x x x x x x n m D        . ......(1)
1. Perhitungan jarak dari data ke-1 terhadap Cluster DC0 = DC1 = 22,711 2. Perhitungan jarak dari data ke-1 terhadap Cluster DC0 = 0,100 DC = 8,294 3. Perhitungan jarak dari data ke-1 terhadap Cluster DC0 = DC1 = 8,321 4. Perhitungan jarak dari data ke-1 terhadap Cluster DC0 = DC1 = 14,571
5. Perhitungan jarak dari data ke-1 terhadap Cluster DC0 = DC1 = 19,414
d. Hasil    perhitungan  dataset  dari  jarak  iterasi pertama
Setelah  hasil  perhitungan dataset dari  jarak  data  ke- 1,2,3,4,5..........45  dengan  data Centroid yang  didapat, lalu  dilakukan  alokasi  atau  menempatkan  anggota Cluster berdasarkan  nilai  terkecil.  Alokasi  anggota Cluster dikelompokkan  dengan  memberi  kode  “C0” apabila  bilangan  hasil  perhitungan  jarak  terdekatnya terletak pada kelompok pertama, pemberian kode “C1” diberikan  apabila  bilangan  terdapat  pada  kelompok yang kedua. Berikut ini adalah bentuk dari pengelompokan  anggota cluster berdsarkan  jarak terdekat yang telah dituangkan dalam bentuk Tabel 3.
Tabel 3. Pengelompokan Anggota Cluster Berdsarkan Jarak Terdekat
No Nama DC0 DC1 Cluster 1. Zulfitra 14,395 22,711 C0 2. Muhammad Wahyudi Arafah 0,100 8,294 C0 3. Amirul Mukminin 0 8,321 C0 4. Olivia Levan’s 22,069 14,571 C1 5. Annisa  Yulia Dasman 11,131 19,414 C0 6. Dzurriyyatul'afifah 11,228 19,535 C0 7. Afifah Athohirah 5,265 3,068 C1 8. Amamatur Rusydiah Mufid 6,223 14,015 C0 9. Khairani 6,083 14,059 C0 10. Jerri Dwi Alkarizmi 20,545 12,240 C1 11. Yusril Yamanda 11,021 19,068 C0 12. Fikri Estiawan 8,010 2,690 C1 13. Nadia Yustika R. 11,026 19,062 C0 14. Alhusna Melfi 8,297 16,618 C0 15. Zahra Zakiah Raihanisa 5,057 3,368 C1 16. Andini 8,027 16,270 C0 17. Haura Fadhila Dzamri 5,005 3,639 C1 18. Farzana Quratul  Aini 10,007 18,197 C0 19. Rangga 5,936 3,135 C1 20. Yaumil Khair Djumardi 8,870 17,131 C0 21. Feri Gunawan 2,090 8,002 C0 22. Fauziah Az Zahro 11,261 19,573 C0 23. Muhammad Farhab Shiddiq 20,000 12,226 C1 24 Wilza Lolisya Shandori 5,107 3,250 C1 25 Bogy Adventage 0,260 8,254 C0 26 Habibatul Khairiah 11,493 19,814 C0 27 Miftahus Sa’adah 4,800 10,690 C0 28 Annisa Fadhillah 14,016 22,060 C0 29 Nahda Navilah Daulai 25,065 17,485 C1 30 Nurmisbah Suduri 11,220 19,526 C0 31 Mufidah Asri Azizah 9,000 2,517 C1 32 Wardah Hafifah 20,177 12,006 C1 33 Megita Irza Mulyani 12,029 20,242 C0 34 Rizki Ananta 0,420 8,216 C0 35 Yolanda Agustina 3,010 8,032 C0 36 Yudi Alfikri 20,716 12,396 C1 37 Abdurrazaq 8,887 16,078 C0 38 Najla Amatullah 20,023 12,075 C1 39 M. Imam Faisal 4,370 8,266 C0 40 Fadhlan Habib 5,736 3,045 C1 41 M. Alfattah 20,163 12,003 C1 42 Fadila Khairunnisa 8,321 0 C1 43 Dwi Fitri R. 11,085 19,022 C0 44 Teguh Sabrian T. 5,650 8,677 C0 45 Muhammad Akthar 4,620 8,332 C0
Dari  hasil  iterasi  pertama  telah  dikelompokan perhitungan dataset terdekat di mana :
DC0 = Hasil perhitungan dengan Centroid 0; DC1 = Hasil perhitungan dengan Centroid 1.
Pengelompokan iterasi pertama pada Cluster C0 ada 28 item  dalam  kategori  tidak  berpengaruh  dapar  dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Anggota Cluster C0 dengan Tidak Berpengaruh
No Nama DC0 DC0 Cluster
1. Zulfitra 14,395 22,711 C0 2. Muhammad Wahyudi Arafah 0,100 8,294 C0 3. Amirul Mukminin 0 8,321 C0 4. Annisa  Yulia Dasman 11,131 19,414 C0 5. Dzurriyyatul'afifah 11,228 19,535 C0 6. Amamatur Rusydiah Mufid 6,223 14,015 C0 7. Khairani 6,083 14,059 C0 8. Yusril Yamanda 11,021 19,068 C0 9. Nadia Yustika R. 11,026 19,062 C0 10. Alhusna Melfi 8,297 16,618 C0 11. Andini 8,027 16,270 C0 12. Farzana Quratul Aini 10,007 18,197 C0 13. Yaumil Khair Djumardi 8,870 17,131 C0 14. Feri Gunawan 2,090 8,002 C0 15. Fauziah Az Zahro 11,261 19,573 C0 16. Bogy Adventage 0,260 8,254 C0 17. Habibatul Khairiah 11,493 19,814 C0 18. Miftahus Sa’adah 4,800 10,690 C0 19. Annisa Fadhillah 14,016 22,060 C0 20. Nurmisbah Suduri 11,220 19,526 C0 21. Megita Irza Mulyani 12,029 20,242 C0 22. Rizki Ananta 0,420 8,216 C0 23. Yolanda Agustina 3,010 8,032 C0 24 Abdurrazaq 8,887 16,078 C0 25 M. Imam Faisal 4,370 8,266 C0 26 Dwi Fitri R. 11,085 19,022 C0 27 Teguh Sabrian T. 5,650 8,677 C0 28 Muhammad Akthar 4,620 8,332 C0
Cluster C1  terdiri  17  item  sebagai Cluster dengan kategori  berpengaruh  yang  nantinya  siswa  yang berpengaruh  tersebut  semoga  dapat  ditiingkatkan  lagi kegiatan tahfiznya dan hasil belajarnya, dari pengelompokan Cluster 1 dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5 Anggota Cluster C1 dengan Kategori Berpengaruh No Nama DC0 DC0 Cluster 1 Olivia Levan’s 22,069 14,571 C1 2 Afifah Athohirah 5,265 3,068 C1 3 Jerri Dwi Alkarizmi 20,545 12,240 C1 4 Fikri Estiawan 8,010 2,690 C1 5 Zahra Zakiah Raihanisa 5,057 3,368 C1 6 Haura Fadhila Dzamri 5,005 3,639 C1 7 Rangga 5,936 3,135 C1 8 Muhammad Farhab Shiddiq 20,000 12,226 C1 9 Wilza Lolisya Shandori 5,107 3,250 C1 10 Nahda Navilah Daulai 25,065 17,485 C1 11 Mufidah Asri Azizah 9,000 2,517 C1 12 Wardah Hafifah 20,177 12,006 C1 13 Yudi Alfikri 20,716 12,396 C1 14 Najla Amatullah 20,023 12,075 C1 15 Fadhlan Habib 5,736 3,045 C1 16 M. Alfattah 20,163 12,003 C1 17 Fadila Khairunnisa 8,321 0 C1

## e. Pengelompokan Anggota Cluster
Tiap-tiap  anggota Cluster telah  dikelompokan, kemudian akan dilakukan iterasi dengan membangkitkan  nilai Centroid baru  berdasarkan penjumlahan  anggota Cluster dibagi  dengan  total anggota Cluster, dengan  persamaan  sebagai berikut:
n .............. (2)
Tabel 6 Perhitungan Mendapatkan Nilai Centroid Baru Cluster Nilai Angka Rata-Rata C0 98+84+84+95+95+9 0+90+95+95+92+92 94+92+84+95+84+9 5+84+98+95+96+84 84+92+84+95+84+8 4/28 88,83+85,38+85,48+87,18 +87,73+83,83+84,48+84,8 +84,73+87,68+86,14+85,8 6+89,31+83,39+87,89+85, 22+88,81+90,28+84,81+8 7,69+86,31+85,06+82,47+ 81,61+81,11+84,11+79,83 +80,86/28 C0 62+79+64+76+79+7 9+79+64+79+59+75 +64+64+64+79+64+ 76/17 87,23+83,83+80,78+85,88 +84,72+85,25+82,28+85,5 3+84,44+87,28+85,5+82,8 1+80,08+84,53+82,67+82, 92+83,19/17
Dari  hasil  perhitungan  penjumlahan  pada  Tabel  6 didapatkan  pusat Cluster baru  sebagaimana  dapat dilihat pada Tabel 7.

## Tabel 7. Centroid baru iterasi kedua
Cluster Nilai Angka Rata-Rata C0 90,5 85,389 C1 70,941 84,054
Setelah mendapatkan hasil dengan Centroid baru maka lakukan  lagi  perhitungan  jarak  antara  titik Centroid baru dengan titik tiap objek dataset kembali yang mana data dataset nya pada tabel 1
Untuk  mendapatkan  hasil  eterasi  kedua  maka  gunakan kembali rumus Euclidion Distance untuk  menghitunng jarak Cluster dengan Centroid baru  yang  telah didapatkan hasil dari perhitungan iterasi pertama. Hasil perhitungan  dataset  dari  jarak  ietrassi  kedua.  Setelah hasil  perhitungan dataset dari  jarak  data  ke- 1,2,3,4,5..........45  dengan  data Centroid baru  yang didapat,  lalu  dilakukan  alokasi  atau  menempatkan anggota Cluster berdasarkan  nilai  terkecil.  Iterasi selanjutnya  melakukan  perhitungan  lagi  dengan menggunakan  titik Centroid yang  baru  iterasi  ke-2. Adapun  hasil  perhitungan  iterasi  ke-2    dapat  dilihat pada Tabel 8.
No Nama DC0 DC1 Cluster 1. Zulfitra 8,252 27,477 C0 2. Muhammad Wahyudi Arafah 6,500 13,126 C0 3. Amirul Mukminin 6,501 13,137 C0 4. Olivia Levan’s 28,559 9,488 C1 5. Annisa  Yulia Dasman 4,843 24,261 C0 6. Dzurriyyatul'afifah 5,073 24,338 C0 7. Afifah Athohirah 11,605 8,062 C1 8. Amamatur Rusydiah Mufid 1,637 19,060 C0 9. Khairani 1,037 19,064 C0 10. Jerri Dwi Alkarizmi 26,898 7,674 C1 11. Yusril Yamanda 4,538 24,071 C0 12. Fikri Estiawan 14,508 5,378 C1 13. Nadia Yustika R. 4,548 24,068 C0 14. Alhusna Melfi 2,738 21,369 C0 15. Zahra Zakiah Raihanisa 11,519 8,086 C1 16. Andini 1,677 21,162 C0 17. Haura Fadhila Dzamri 11,501 8,147 C1 18. Farzana Quratul  Aini 3,532 23,130 C0 19. Rangga 11,913 8,252 C1 20. Yaumil Khair Djumardi 4,198 21,705 C0 21. Feri Gunawan 6,800 13,076 C0 22. Fauziah Az Zahro 5,148 24,363 C0 23. Muhammad Farhab Shiddiq 26,500 7,096 C1 24 Wilza Lolisya Shandori 11,539 8,068 C1 25 Bogy Adventage 6,502 13,111 C0 26 Habibatul Khairiah 5,653 24,525 C0 27 Miftahus Sa’adah 8,135 14,467 C0 28 Annisa Fadhillah 7,522 27,070 C0 29 Nahda Navilah Daulai 31,557 12,369 C1 30 Nurmisbah Suduri 5,054 24,332 C0 31 Mufidah Asri Azizah 15,500 4,309 C1 32 Wardah Hafifah 26,625 7,052 C1 33 Megita Irza Mulyani 5,577 25,160 C0 34 Rizki Ananta 6,508 13,098 C0 35 Yolanda Agustina 7,125 13,155 C0 36 Yudi Alfikri 27,027 7,998 C1 37 Abdurrazaq 4,066 21,200 C0 38 Najla Amatullah 26,514 6,957 C1 39 M. Imam Faisal 7,782 13,387 C0 40 Fadhlan Habib 11,817 8,177 C1 41 M. Alfattah 26,615 7,033 C1 42 Fadila Khairunnisa 14,666 5,132 C1 43 Dwi Fitri R. 4,678 24,059 C0 44 Teguh Sabrian T. 8,553 13,725 C0 45 Muhammad Akthar 7,922 13,444 C0
Setelah  perhitungan  pada  iterasi  kedua  dilakukan  dan diperoleh  anggota Cluster yang  sama  seperti  iterasi yang  pertama  seperti  pada  Tabel  4.3.  maka  proses iterasi  dihentikan.  Algoritma K-Means yang  telah digunakan  dalam  perhitungan  diatas  adalah  algoritma yang  mempartisi  data  kedalam Cluster-cluster yang sama  dan  data  yang  memiliki  ketidaksamaan  berada pada Cluster yang  lain.  Adapun  analisa  hasil  dari pengelompokan 2 anggota Cluster yang diperoleh yang dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Anggota Cluster C0 dengan Tidak Berpengaruh
No Nama DC0 DC0 Cluster 1. Zulfitra 8,252 27,477 C0 2. Muhammad Wahyudi Arafah 6,500 13,126 C0 3. Amirul Mukminin 6,501 13,137 C0 4. Annisa  Yulia Dasman 4,843 24,261 C0 5. Dzurriyyatul'afifah 5,073 24,338 C0 6. Amamatur Rusydiah Mufid 1,637 19,060 C0 7. Khairani 1,037 19,064 C0 8. Yusril Yamanda 4,538 24,071 C0 9. Nadia Yustika R. 4,548 24,068 C0 10. Alhusna Melfi 2,738 21,369 C0 11. Andini 1,677 21,162 C0 12. Farzana Quratul  Aini 3,532 23,130 C0 13. Yaumil Khair Djumardi 4,198 21,705 C0 14. Feri Gunawan 6,800 13,076 C0 15. Fauziah Az Zahro 5,148 24,363 C0 16. Bogy Adventage 6,502 13,111 C0 17. Habibatul Khairiah 5,653 24,525 C0 18. Miftahus Sa’adah 8,135 14,467 C0 19. Annisa Fadhillah 7,522 27,070 C0 20. Nurmisbah Suduri 5,054 24,332 C0 21. Megita Irza Mulyani 5,577 25,160 C0 22. Rizki Ananta 6,508 13,098 C0 23. Yolanda Agustina 7,125 13,155 C0 24 Abdurrazaq 4,066 21,200 C0 25 M. Imam Faisal 7,782 13,387 C0 26 Dwi Fitri R. 4,678 24,059 C0 27 Teguh Sabrian T. 8,553 13,725 C0 28 Muhammad Akthar 7,922 13,444 C0
C0 terdiri dari 28 item sebagai Cluster dengan kategori tidak  berpengaruh  yang  nantinya  dipertahankan  lagi, karena  pada Cluster “C0”  yang  nantinya  siswa-siswa yang  kegiatan  tahfiznya  tidak  mempengaruhi  hasil belajar mereka. Oleh karena itu pada cluster “C0” apat disimpulkan  bahwa  hubungan  kegiatan  tahfiz  dengan hasil  belajar  siswa  tidak  mempengaruhi,  untuk  lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Anggota Cluster C1 dengan Kategori Berpengaruh
No Nama DC0 DC0 Cluster 1. Olivia Levan’s 28,559 9,488 C1 2. Afifah Athohirah 11,605 8,062 C1 3. Jerri Dwi Alkarizmi 26,898 7,674 C1 4. Fikri Estiawan 14,508 5,378 C1 5. Zahra Zakiah Raihanisa 11,519 8,086 C1 6. Haura Fadhila Dzamri 11,501 8,147 C1 7. Rangga 11,913 8,252 C1 8. Muhammad Farhab Shiddiq 26,500 7,096 C1 9. Wilza Lolisya Shandori 11,539 8,068 C1 10. Nahda Navilah Daulai 31,557 12,369 C1 11. Mufidah Asri Azizah 15,500 4,309 C1 12. Wardah Hafifah 26,625 7,052 C1 13. Yudi Alfikri 27,027 7,998 C1 14. Najla Amatullah 26,514 6,957 C1 15. Fadhlan Habib 11,817 8,177 C1 16. M. Alfattah 26,615 7,033 C1 17. Fadila Khairunnisa 14,666 5,132 C1
C1 terdiri dari 17 item sebagai Cluster dengan kategori berpengaruh  yang  nantinya  pada Cluster “C1”  siswa- siswa yang nilai tahfiznya kurang atau belum mencapai target  agar  lebih  ditingkatkan  lagi    jumlah  hafalannya sehingga  siswa  tersebut  mendapatkan  nilai  yang mencapai  target  yang  diinginkan.  Untuk  lebih  jelasnya dapat dilihat pada tabel 4.10.
4 . Kesimpulan
Dalam  penelitian  ini  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa hasil  perhitungan  dengan  metode K-Means  Clustering untuk  melihat hubunngan kegiatan  tahfiz  mendapatkan hasil  28  siswa  yang  tidak  berpengaruh,  dan  17  siswa yang berpengaruh terhadap hasil belajar siswa. Dengan perhitungan    total  semua  pengujian  ada  45  siwa.. Berdasarkan  dari  perbandingan  dengan  data  Real kegiata  tahfiz  dengan  hasil  belajar    terdapat  2  siwa yang  tingkat  keakuratan  dengan  perhitungan K-Means Clustering ,  sehingga  mendapatkan  hasil  perbandingan 95,56%.

## Daftar Rujukan
[1] Triyansyah,  D.,  &  Fitrianah,  D.  (2018).  Analisis  Data Mining Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering    Untuk Menentukan  Strategi  Marketing. Jurnal  Telekomunikasi  dan
Komputer, 8 (3), 162-182. DOI: http://dx.doi.org/10.22441/incomtech.v8i3.4174 .
[2] Irfiani,  E.,  &  Rani,  S.  S.  (2018).  Algoritma  K-Means Clustering  untuk  Menentukan  Nilai  Gizi  Balita. JUSTIN (Jurnal  Sistem  dan  Teknologi  Informasi),  6 (4),  165-172. DOI: http://dx.doi.org/10.26418/justin.v6i4.29024 .
[3] Sulastri,  H.,  &  Gufroni.  A.  I.  (2017).  Penerapan  Data  Mining dalam  Pengelompokan  Penderita  Thalassaemia. Jurnal Nasional  Teknologi  &  Sistem  Informasi,  3 (2),  299-305.  DOI: https://doi.org/10.25077/TEKNOSI.v3i2.2017.299-305 .
[4] Rosmini,  R.,  Fadlil,  A.,  &  Sunardi,  S.  (2018). Implementasi Metode  K-Means  dalam  Pemetaan  Kelompok  Mahasiswa Melalui  Data  Aktivitas  Kuliah .  IT  Journal  Research  and Development, 3 (1), 22-31. DOI: https://doi.org/10.25299/itjrd.2018.vol3(1).1773 .
[5] Asroni, A., Fitri, H., & Prasetyo, E. (2018). Penerapan Metode Clustering dengan Algoritma K-Means pada Pengelompokkan Data  Calon  Mahasiswa  Baru  di  Universitas  Muhammadiyah Yogyakarta  (Studi  Kasus:  Fakultas  Kedokteran  dan  Ilmu Kesehatan,  dan  Fakultas  Ilmu  Sosial  dan  Ilmu  Politik) . Semesta Teknika 21 (1), 60-64.