## PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK PENENTUAN STRATEGI PROMOSI
(Studi Kasus: SMA PGRI 1 PURWAKARTA)
Karina Listiani Putri, Muhammad Agus Sunandar, Yusuf Muhyidin Program Studi Teknik Informatika S1, STT Wastukancana Purwakarta Jl Cikopak Sadang No 53 Purwakarta, Indonesia karinalistiani61@wastukancana.ac.id

## ABSTRAK
Data  yang  dikumpulkan  setiap  tahun  tentang  jumlah  siswa  baru  belum  sepenuhnya  digunakan  untuk mengevaluasi dan membuat strategi pemasaran yang efektif. Tidak dapat diabaikan betapa pentingnya membuat strategi promosi yang tepat dengan data dari masa lalu. Saat ini, pengolahan data menjadi hal yang sangat krusial karena dapat menghasilkan pengetahuan baru menjadi dasar dalam pengambilan keputusan institusi terkait strategi pemasaran  penerimaan  calon  siswa  baru.  Data mining juga  memegang  peranan  penting  bagi  perusahaan,  baik perguruan  tinggi  maupun  institusi,  untuk  mengungkap  pola-pola  tersembunyi  dalam  database  yang  dimiliki. Untuk menerapkan metode data mining clustering , penelitian ini akan menggunakan algoritma K-Means . Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data penerimaan siswa pada tahun 2021-2022 dengan jumlah 30 siswa  dan  menggunakan  3  klaster.  Hasil  dari  pengelompokan  menggunakan  algoritma K-Means dengan menggunakan tool Rapidminer versi  9.10  adalah  mencari  nilai  K  terbaik  dari  K2  hingga  K30  berdasarkan performanya yang mendekati angka 0. Hasilnya menunjukkan bahwa K2 memiliki performa terbaik dengan nilai 0,648  pada  iterasi  pertama  dari  total  iterasi  1  hingga  30.  Performa  algoritma K-Means dapat  dilihat  dari  nilai davies bouldin , dimana semakin mendekati angka 0 nilai berarti algoritma semakin baik. Oleh karena itu, jumlah cluster terbaik dalam penelitian ini adalah 2, karena memiliki nilai davies bouldin yang mendekati 0.
Kata kunci: Algoritma K-Means, Strategi Promosi , Rapid miner

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  tantangan  yang  dihadapi  dalam  era globalisasi di berbagai aspek kehidupan adalah adopsi teknologi  informasi  dan  komunikasi.  Teknologi informasi merupakan elemen yang tak terpisahkan dari dunia  bisnis,  terutama  untuk  menghadapi  persaingan bisnis  yang  semakin  ketat.  Kehadiran  teknologi informasi menjadi kebutuhan mendasar bagi perusahaan  agar  dapat  bertahan  dalam  lingkungan bisnis  yang  penuh  dengan  kompetisi.  Lebih  lanjut, teknologi  informasi  telah  mendorong  perkembangan teknologi  produk  dan  proses,  serta  mempengaruhi pembentukan masyarakat informasi [1].
SMA  PGRI  1  Purwakarta  berperan  sebagai penyedia  layanan  pendidikan  dan  berusaha  untuk memberikan  layanan  terbaik  kepada  siswa  guna meningkatkan kepuasan terhadap pelayanan pendidikan.  Sebagai  institusi  pendidikan  tingkat menengah,  SMA  ini  memiliki  jumlah  data  akademik dan  administrasi  yang  besar,  namun  hanya  sebagian kecil dari data tersebut yang digunakan dalam proses penyusunan  evaluasi  diri.  Data  akademik  siswa merupakan informasi yang dikumpulkan dari berbagai kegiatan.
Pada  awal  tahun  ajaran  baru  di  SMA  PGRI  1 Purwakarta, selalu dilakukan proses penerimaan siswa baru  yang  menghasilkan  banyak  data.  Namun, pendataan  dan  pemanfaatan  data  ini  untuk  keperluan evaluasi  dan  strategi  pemasaran  belum  dilakukan secara  optimal.  Hingga  saat  ini,  hanya  dilakukan analisis  sederhana  dengan  melihat  data  dari  tahun
sebelumnya  untuk  mengevaluasi  dan  memetakan profil siswa baru yang diterima. Proses ini dilakukan untuk  sekadar  mengetahui  sebaran  siswa  baru  yang berhasil  diterima.  Proses  penerimaan  siswa  baru  di Sekolah  Menengah  Atas  akan  terus  berulang  setiap tahunnya, menghasilkan data baru berupa profil siswa baru.  Dengan  pengolahan  data  yang  tepat,  berbagai informasi  berharga  dapat  diperoleh  dan  digunakan untuk  memberikan  kontribusi  dalam  menentukan strategi  promosi  untuk  penerimaan  siswa  baru  pada tahun-tahun mendatang.
Data mining akan  digunakan  untuk  mengolah data menggunakan metode Algoritma K-Means . Hasil dari  pengolahan  data  ini  diharapkan  akan  sangat membantu  pihak  sekolah.  Dengan  penelitian  ini, diharapkan  akan  dapat  diketahui  sebaran  siswa  dari data penerimaan setiap tahun, sehingga akan diketahui wilayah mana yang menjadi prioritas untuk promosi ke depan  berdasarkan  jumlah  siswa  yang  berasal  dari wilayah  tersebut.  Atribut  yang  akan  dimanfaatkan dalam  pengolahan  data  ini  mencakup  kota  asal,  asal sekolah,  jurusan,  nilai  matematika,  nilai  inggris,  dan Nilai  UN.  Data  kemudian  akan  dikelompokkan berdasarkan atribut  tersebut menggunakan Algoritma K-Means .

## 2.   TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data
Webster's  New  World's  Dictionary menyatakan bahwa  datum  merujuk  pada  sesuatu  yang  diketahui atau diasumsikan. Dalam konteks ini, data
menggambarkan informasi tentang suatu keadaan atau permasalahan. Oxford Dictionary mendefinisikan data sebagai  fakta-fakta.  Oleh  karena  itu,  data  dapat didefinisikan  sebagai  informasi  nyata  yang  diketahui atau  diasumsikan  yang  digunakan  untuk  analisis, diskusi, uji statistik, atau presentasi ilmiah [2].

## 2.2. Data Mining
Proses  data  mining  melibatkan  pencarian  pola atau informasi menarik dalam data yang telah dipilih menggunakan  teknik  atau  metode  tertentu.  Ada berbagai macam teknik, metode, atau algoritma dalam data mining yang dapat digunakan. Pemilihan metode atau  algoritma  yang  tepat  sangat  tergantung  pada tujuan  dan  seluruh  proses  Knowledge  Discovery  in Database (KDD) [3].

## 2.3. Tujuan Data Minning
Berikut  ini  adalah  beberapa  tujuan  data  mining dilakukan [4]
1. Tujuan  penjelasan  ( Explanatory ):  Data  mining berperan sebagai alat untuk mengungkapkan atau menjelaskan  kondisi  penelitian  atau  fenomena tertentu.
2. Tujuan konfirmasi ( Confirmatory ): Data mining berfungsi untuk mengonfirmasi atau memverifikasi  hipotesis  atau  pernyataan  yang telah dibuat sebelumnya.
3. Tujuan  eksplorasi  ( Exploratory ):  Data  mining digunakan  sebagai  alat  untuk  melakukan eksplorasi guna menemukan pola-pola baru yang sebelumnya belum terdeteksi atau dipahami.

## 2.4. Pengelompokan Data Mining
Clustering  dalam  data  mining  Menurut  Larose, data  mining  dikelompokkan  berdasarkan  tugas-tugas yang dapat dilakukan, yaitu [5]
1. Deskripsi dari data mining adalah untuk mencari metode  yang  dapat  menggambarkan  pola  dan kecenderungan  yang  terdapat  dalam  data.  Hasil dari  proses  deskripsi  ini  sering  memberikan penjelasan tentang pola atau kecenderungan yang ada dalam data tersebut.
2. Estimasi hampir mirip dengan klasifikasi, namun variabel  target  pada  estimasi  cenderung  bersifat numerik daripada kategorikal.
3. Prediksi  hampir  serupa  dengan  klasifikasi  dan estimasi, tetapi fokusnya adalah pada nilai hasil yang akan terjadi di masa mendatang.
4. Klasifikasi  terdapat  variabel  target  berbentuk kategori. Sebagai contoh, penggolongan pendapatan  dapat  dibagi  menjadi  tiga  kategori, yaitu pendapatan tinggi, sedang, dan rendah.
5. Pengklusteran adalah untuk membagi data secara keseluruhan  menjadi  kelompok  yang  homogen, di  mana  kesamaan  antara  data  dalam  satu kelompok mencapai tingkat tertinggi dan tingkat terkecil.
6. Data mining associations bekerja untuk menemukan  fitur  atau  item  yang  sering  muncul
bersama  dalam  suatu  waktu.  Analisis  keranjang belanja atau analisis asosiasi belanja adalah nama lain untuk pekerjaan ini di dunia bisnis.

## 2.5. Penerapan Data Mining
Berikut adalah beberapa sektor industri di mana data mining digunakan:
1. Bisnis Sektor  bisnis  menggunakan  data  mining  untuk pemasaran, analisis pasar, dan analisis kebutuhan pelanggan
2. Pendidikan Sektor  pendidikan  menggunakan  data  mining untuk  memahami  karakteristik  setiap  siswa  dan menemukan  cara  terbaik  untuk  menerapkan pelajaran.
3. Asuransi Data  mining  digunakan  untuk  menemukan penipuan  dan  risiko  pengajuan  klaim  asuransi serta  untuk  memahami  minat  dan  kebutuhan pelanggan.
4. Perbankan Sektor  perbankan  menggunakan  data  mining untuk memprediksi seberapa besar kemungkinan klien  tidak  dapat  membayar  pinjaman  mereka, dengan tujuan mengurangi risiko kerugian.

## 2.6. Promosi dan Stategi
Menurut  [6], promotion,  the  fourth  marketing mix  tools,  stand  for  various  activities,  the  company undertakes  to  communicate  its  products  merits  and topersuade  target  customers  to  buy  them .  Definisi tersebut  bermakna  bahwa  promosi  mencakup  semua alat  yang  ada  dalam  bauran  promosi,  dengan  peran utamanya adalah melakukan komunikasi yang bersifat membujuk.

## 2.7. Algoritma K-Means
Menurut  [7]  Algoritma K-means merupakan salah  satu  bidang  penelitian  yang  berkaitan  dengan data  mining.  Algoritma  ini  membagi  data  secara keseluruhan  menjadi  kelompok  atau  cluster  yang memiliki kemiripan yang sama, meskipun pendekatan pengelompokannya  bergantung  pada  kemiripan  data yang tidak diawasi.
K-Means  adalah algoritma  clustering  yang berulang-ulang.  Algoritma  ini  dimulai  dengan memilih secara acak nilai K, di mana K menunjukkan jumlah kluster yang ingin dibentuk. [8].
Langkah-langkah  algoritma K-Means adalah sebagai berikut:
Persiapkan data set. Tentukan jumlah klister ( K ). Pilih  titik centroid .  Adapun  untuk  menentukan titik centroid ada  beberapa  pilihan  diantaranya mengambil  nilai  tertinggi  dan  nilai  terendah ( max ; min ), berurutan dan secara acak. Kelompokan  data  sehingga  terbentuk K buah klister dengan titik centroid dari setiap klister dengan menggunakan metode Euclidean distance .
𝑑(𝑥, 𝑦)√∑(𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 Dimana, 𝑑 (𝑥,𝑦) = jarak antara x ke data y 𝑥𝑖 = data testing ke-i 𝑦𝑖 = data training ke-i perbarui  nilai  titik centroid dengan  sebagai berikut :
𝜇 𝑘 = 1 𝑁 𝑘 ∑ 𝑥 𝑖 𝑁 𝑘 𝑖=1 Dimana,
𝜇 𝑘 = titik centroid dari klaster ke- k 𝑁 𝑘 = banyaknya data pada klaster ke- k 𝑥 𝑖 = data ke-I pada klaster ke- k ulangi  Langkah  3  sampai  5  sampai  nilai centroid tidak lagi berubah [9].

## 3.   METODE PENELITIAN
3.1. Kerangka Penelitian
Pada  penelitian  ini,  digunakan  pendekatan deskriptif kuantitatif. Artinya, penelitian deskriptif ini dilakukan  dengan  mencari  informasi  terkait  gejala yang  ada,  merencanakan  pendekatannya  secara  jelas dengan tujuan yang akan dicapai, dan mengumpulkan berbagai  macam  data  sebagai  dasar  untuk  membuat laporan.  Selain  itu,  penelitian  ini  menggunakan pendekatan kuantitatif karena melibatkan penggunaan angka dalam semua tahapan, mulai dari pengumpulan data,  penafsiran  terhadap  data,  hingga  penyajian hasilnya. [10]
Tahapan  detail  tentang  K-Means  dapat  dilihat pada gambar dan pembahasan di bawah:
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Centroid adalah rata-rata aritmatika bentuk objek dari setiap titik dalam objek. Penerapan klasterisasi K- Means dapat dilakukan dengan prosedur langkah demi langkah berikut.
1. Menyiapkan data training berbentuk vector
2. Siapkan nilai K cluster
3. Set nilai awal centroids .
4. Gunakan rumus jarak Euclidean untuk menghitung jarak antara data dan centroid
5. Partisi data berdasarkan nilai minimum
6. Kemudian  ulangi  saat  partisi  data  masih bergerak (tidak  perlu  memindahkan  objek  ke partisi  lain).
Jika Anda masih belum, lanjutkan ke poin 3
7. Jika  dataset  saat  ini  sama  dengan  dataset sebelumnya, hentikan iterasi.
8. Data dibagi sesuai dengan nilai centroid akhir.

## 3.2. Tahapan Penelitian
Proses analisis data dalam penerapan data mining dilakukan melalui langkah-langkah knowledge discovery in databases (KDD) yang terdiri dari Data, Data  Cleaning,  Data  transformation,  Data  mining, Pattern evolution, knowledge:
Gambar 2. Tahapan KDD Sumber: Ahmad Haidar Mirza
Dibawah  ini  adalah  pembahasan  tentang  tahap knowledge discovery in databases (KDD)
1. Data Selection Data  PPDB  pada  SMA  PGRI  1  Purwakarta diambil pada tahun pelajaran  2020/2021  Data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 100 record 2. Data Cleaning Data yang diperoleh, baik dari database PPDB SMA PGRI 1 Purwakarta maupun dari survey, umumnya mengandung isian-isian yang tidak lengkap seperti data yang hilang, tidak valid, atau adanya kesalahan ketik. 3. Data integration Integrasi  data  dilakukan  pada  atribut  yang mengidentifikasi  entitas  unik  SMA  PGRI  1 Purwakarta dengan 100 atribut Integrasi data perlu  dilakukan  dengan  cermat,  karena kesalahan dalam integrasi data dapat menyebabkan hasil yang bias dan
mempengaruhi  keputusan  yang  diambil berikutnya.
4. Data transformation Merupakan  proses  transformasi  dari  data terpilih  agar  sesuai  dengan  persyaratan  data mining.
5. Data Mining
Data mining merupakan proses penemuan dan analisis  sejumlah  besar  data  dengan  tujuan menemukan pola atau informasi yang menarik dari data yang disimpan. Proses ini dilakukan dengan  menggunakan  metode  atau  teknik tertentu. Proses pencarian pengetahuan dalam database KDD secara keseluruhan dan tujuan dari  tahap  ini  sangat  bergantung  pada pemilihan metode, teknik, atau algoritma yang tepat.  Tahap  ini  merupakan  bagian  penting dari proses KDD, yang dilakukan setelah data telah dibersihkan.
6. Pattern evaluation Pada  langkah  ini,  hasil  dari  teknik  data  mining berupa  pola  dan  model  dievaluasi  untuk menentukan  apakah  benar-benar  dapat  dicapai. Jika  hasil  yang  diterima  tidak  konsisten, Beberapa  opsi  dapat  diimplementasikan,  seperti memberikan  umpan  balik  untuk  meningkatkan proses  data  mining  lain  yang  lebih  sesuai,  atau menerima hasil yang tidak sesuai dengan harapan sebagai bahan pembelajaran.

## 4.   HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pemahaman Bisnis
SMA PGRI 1 Purwakarta sekolah yang didirikan oleh yayasan. Pengelolaan sekolah tersebut sepenuhnya ada yayasan. Untuk mendapatkan murid, Setiap  sekolah  pasti  akan  melakukan  penerimaan siswa  baru  setiap  tahunnya  sebagai  cara  untuk mendapatkan  murid.  Penerimaan  siswa  baru  menjadi hal  yang  sangat  penting  bagi  sekolah  karena  ini
menjadi titik awal untuk kelancaran tugas dan proses belajar mengajar di sekolah tersebut.

## 4.2. Seleksi Data
Pada  langkah  ini,  peneliti  menggunakan  data profil siswa untuk memilih atribut yang relevan untuk penelitian.  Kota  Asal,  Sekolah  Asal,  dan  Rata-Rata Nilai  Rapor  adalah  lima  atribut  yang  dipilih  untuk penelitian,  seperti  yang  terlihat  di  Tabel  4.1,  yang menunjukkan  data  siswa  yang  digunakan  untuk penelitian ini.
Gambar 3. Operator Read Excel
Koordinat  &  prediksi  posisi  yang  akan  pada masukan kedalam kategori. Agar ketika pengkategorian data dan terhitung & merubah hasil.
Gambar 4. Set Role 4.3. Pre-processing Pre-Processing dibutuhkan
untuk menghilangkan  data  yang  tidak  ada  atau  hilang  dan mengidentifikasi  data  yang  tidak  lengkap.  Untuk memudahkan  pengelompokan,  nilai  matematika  dan nilai  Inggris  dihitung  rata-ratanya  pada  data  di  atas. Tabel  berikut  menunjukkan  atribut  yang  diperoleh setelah pre-processing:
Tabel 1. Data dari excel No NIS NAMA SISWA Asal Kota Jurusan Sekolah Asal MTK INGG UN 1 62487824 Ahmad Fakhrudin Purwakarta IPS SMPN 1 Purwakarta 69 70 69 2 65704219 Ajeng wardah Purwakarta IPA SMPN 1 Purwakarta 69 69 69 3 54561072 lfan Rio Desvandi Purwakarta IPS SMPN 4 Purwakarta 68 69 69 4 65903246 Alifhya Putrie Wagia Purwakarta IPA SMPN 2 Purwakarta 68 68 68 5 69417579 Arkan Lutfi Sonjaya Purwakarta IPS SMPN 1 Purwakarta 68 68 68 Preprocessing data
dilakukan dengan menggunakan software rapidminer . Setelah dilakukan preprocessing data.
Gambar 5. sesudah preprocessing
Selanjutnya  menggunakan  operator  Select Atributes.  Operator  ini  menyediakan  berbagai  jenis filter  untuk  mempermudah  pemilihan  atribut  dapat dilakukan  dengan  berbagai  cara,  seperti  pemilihan langsung atribut, seleksi dengan ekspresi reguler, atau memilih atribut tanpa nilai yang hilang. Hanya Atribut yang  dipilih  yang  dikirim  ke port  output .  Sisanya dihapus dari ExampleSet .

## Gamar 6. Hasil Select Attributes
4.4. Transformation
Pada  tahap  transformasi,  data  diubah  atau digabungkan untuk memungkinkan analisis menggunakan  metode  k-means.  Variabel  sumber pendidikan  dikelompokkan  menjadi  9  kelompok, jurusan  menjadi  2  kelompok,  asal  kota  menjadi  3 kelompok, nilai matematika menjadi 3 kelompok, nilai bahasa  Inggris  menjadi  3  kelompok,  dan  nilai  rerata menjadi 3 kelompok.
Tabel 2. Transformation Asal Kota Jurus an Sekolah Asal MT K Ingg ris Rera ta 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 4 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1

## 4.5. Menentukan Titik Pusat Cluster
Dalam  penelitian  ini,  telah  dipilih  3  kelompok (cluster)  yaitu  C1,  C2,  dan  C3.  Berikut  adalah  data awal yang akan digunakan:
Tabel 3. Data Centroind C1  62273413 Indri Sulastri 1  2  2  2  3  3 C2  62273414 Irvan Desamberi 1  2  1  2  3  3 C3  62273415 Japar Abubakar 1  2  6  2  3  3

## 4.6. Menghitung jarak data setiap cluster
Menghitung  jarak  semua  data  ke  pusat cetroid menggunakan rumus Euclidean distance, dibawah ini:
𝒅(𝒑, 𝒒) = √(𝒑𝟏 − 𝒒𝟏) 𝟐 + (𝒑𝟐 − 𝒒𝟐) 𝟐 + (𝒑𝟑 − 𝒒𝟑) 𝟐 Dengan,
p = nilai data, dan
q = nilai centroid .
4.7. Hasil Perhitungan Jarak Iterasi Tabel 4. Hasil Perhitungan Jarak Iterasi C1 C2 C3 Jarak Terdekat 2,872 3,041 3,354 2,872 2,872 4,031 3,041 2,872 3,354 4,924 5,679 3,354 3,000 3,000 6,633 3,000 3,000 6,633 3,000 3,000

## 4.8. Hasil Jarak Cluster
Setelah  melakukan  perhitungan  jarak,  langkah berikutnya  adalah  alokasi  data  ke  dalam  masing- masing  kluster.  Pengalokasian  data  ini  didasarkan pada  hasil  jarak  antara  setiap  data  dengan  setiap kluster.  Proses  pengelompokan  data  ini  dilakukan secara  iteratif.  Anda  dapat  melihat  hasilnya  pada gambar berikut:
Tabel 5. Hasil Pengelompokan Data di Iterasi
C1 C2 C3 Jarak Terdekat Cluster 2,872 3,041 3,354 2,872 C1 2,872 4,031 3,041 2,872 C1 3,354 4,924 5,679 3,354 C1 3,000 3,000 6,633 3,000 C1 3,000 6,633 3,000 3,000 C1

## 4.9. Menentukan Titik Pusat Cluster
Setelah  penyelesaian  proses  pengelompokan, langkah  berikutnya  adalah  menentukan  titik  pusat cluster  baru  dengan  menghitung jumlah  dari  anggota cluster yang terbentuk, kemudian membaginya dengan jumlah anggota dalam cluster tersebut. Berikut adalah titik pusat cluster baru yang ditemukan dalam tabel di bawah ini:
Tabel 6. Titik Pusat Cluster Baru C1 4,526 5,965 6,122 C2 4,761 6,247 4,761 C3 4,695 0,000 0,00
Langkah selanjutnya adalah melakukan penghitungan  ulang  jarak  antara  setiap  objek  dengan centroid baru. Setelah iterasi kedua selesai dan posisi cluster  iterasi  kedua  telah  diperoleh,  langkah selanjutnya adalah menguji apakah nilai centroid baru dikurangi dengan nilai centroid lama sama dengan nol. Jika  kondisi  ini  terpenuhi,  maka  iterasi  dihentikan. Untuk mendapatkan nilai nol, penelitian memerlukan tiga iterasi tambahan.
Hasil akhir dari penelitian ini adalah pengelompokan berdasarkan kedekatan jarak antara titik pusat dengan semua  atribut  dari  data  yang  dianalisis.  proses menghasilkan clester model dengan 3 cluster dimana cluster 0 terdiri dari 18 item, cluster 1 terdiri dari 12 item, cluster 2 terdiri dari 20 item, cluster 3 terdiri 12 item,  dan cluster  4  terdiri 1  item,  sehingga total data sebanyak 63 siswa.

## 4.10. Proses Perhitungan
Dalam  proses  pembuatan  cluster  k-means, langkah  pertama  yang  harus  dilakukan  adalah menentukan  jumlah  cluster  yang  optimal  (k) berdasarkan  jumlah  anggota  optimal  dalam  setiap cluster.  Hasil  dari  pengelompokan  menggunakan  k- means akan menjadi acuan dalam menerima data siswa dari sekolah asal.
Berikut  adalah  desain  proses  untuk  membuat cluster k-means:
Gambar 7. Desain K-Means
Gambar 8. Cluster model
Gambar di atas menampilkan operator utama dari algoritma  clustering  K-Means.  Clustering  adalah proses utama dari algoritma K-Means yang bertujuan untuk  memodelkan  dan  menghasilkan  hasil  dari pengelompokan  data.  Algoritma  K-Means  bertugas untuk menentukan satu set k cluster dan mengalokasikan  setiap  contoh  data  ke  dalam  satu cluster yang sesuai dengan karakteristiknya.
Gambar 9. Hasil Performance Vector
Hasil dari pengelompokan menggunakan algoritma K-Means dengan menggunakan tool Rapid Miner versi 9.10 untuk mencari nilai K dari K2 hingga K30 menunjukkan bahwa K dengan performa terbaik yang  mendekati  angka  0  adalah  K2.  Nilai  performa Davies-Bouldin  untuk  K2  adalah  0.634  pada  iterasi pertama  dari  total  iterasi  1  hingga  30.  Performa algoritma  K-Means  dapat  dilihat  dari  nilai  Davies-
Bouldin, di mana jika nilai mendekati angka 0, maka algoritma  dianggap  semakin  baik.  Oleh  karena  itu, dalam kasus ini, jumlah cluster terbaik adalah 2, yang memiliki nilai Davies-Bouldin yang mendekati 0 dan dianggap sebagai performa terbaik untuk pengelompokan data.

## 4.11. Evaluation
Gambar 10. Hasil Evaluasi
Setelah melakukan perhitungan clustering karakteristik  debitur  dengan  menggunakan  algoritma K-Means, peneliti melakukan evaluasi hasil clustering menggunakan  metode  Davies-Bouldin  Index.  Untuk mendapatkan nilai evaluasi tersebut, langkah pertama adalah mencari nilai Sum of  Squance Within Cluster (SSW)  menggunakan  persamaan  3.1  dari  data  hasil perhitungan jarak data terhadap titik pusat cluster.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Setelah  melalui  tahapan penerapan  algoritma  k- means  clustering,  terdapat  beberapa  kesimpulan. Penentuan  titik  pusat  pada  tahap  awal  algoritma  k- means  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  hasil klaster.  Pengujian  dengan  menggunakan  63  dataset dan centroid yang berbeda menghasilkan klaster yang berbeda pula. Setelah melakukan pengelompokan data menggunakan  metode  k-means,  terbentuk  3  klaster dengan  rincian:  cluster  1  dengan  12  item,  cluster  2 dengan 20 item, dan cluster 3 dengan 12 item. Strategi promosi  selanjutnya  akan  mengikuti  klaster  yang terbentuk berdasarkan minat yang paling tinggi.
Beberapa  saran  untuk  penelitian  selanjutnya, sebagai  berikut:  Disarankan  untuk  melakukan pengelompokan  data  siswa  setiap  tahun  ajaran  baru, Penelitian ini dapat dijadikan referensi bagi penelitian promosi  sekolah  di  masa  depan.  Pada  penelitian berikutnya, disarankan untuk mencoba menggabungkan  metode  clustering  lainnya  guna meningkatkan hasil penelitian yang lebih optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  H.  Indrayani,  “PENERAPAN      TEKNOLOGI INFORMASI DALAM PENINGKATAN
EFEKTIVITAS, EFISIENSI DAN
PRODUKTIVITAS  PERUSAHAAN  Oleh :
Henni  Indrayani  Abstraksi,” Jurnal  El-Riyasah , vol. 3, no. 1, pp. 48–56, 2017.
[2]  R. Setiawan,  “Penerapan  Data  Mining Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering Untuk Menentukan Strategi Promosi Mahasiswa Baru ( Studi Kasus : Politeknik Lp3i Jakarta ),”
Jurnal Lentera Ict , vol. 3, no. 1, pp. 76–92, 2016.
[3]  Yuli Mardi,  “Data  Mining :  Klasifikasi Menggunakan  Algoritma  C4,” Jurnal  Edik Informatika , vol. 2, no. 2, pp. 213–219, 2019.
[4]  L.  Anang  Setiyo  and  I.  F.  Bayu  Andoro, “PENERAPAN  ALGORITMA  K-MEANS UNTUK MENENTUKAN STRATEGI
PROMOSI  (Studi  Kasus:  Universitas  Katolik Widya  Mandala  Kampus  Kota  Madiun  ),”
Seminar  dan  Konferensi  Nasional  IDEC ,  pp. 2579–6429, 2021.
[5]  D.  Triyansyah  and  D.  Fitrianah,  “Analisis  Data Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Marketing,” Jurnal Telekomunikasi dan Komputer ,  vol.  8,  no.  3,  p.  163,  2018,  doi: 10.22441/incomtech.v8i3.4174.
[6]  D.  Triyansyah  and  D.  Fitrianah,  “Analisis  Data Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Marketing,” Jurnal Telekomunikasi dan
Komputer ,  vol.  8,  no.  3,  p.  163,  2018,  doi: 10.22441/incomtech.v8i3.4174.
[7]  A. Rohmah, F. Sembiring, and ..., “Implementasi Algoritma  K-Means  Clustering  Analysis  Untuk Menentukan  Hambatan  Pembelajaran  Daring (Studi  Kasus:  Smk  Yaspim  …,” …  Sistem Informasi dan … , pp. 290–298, 2021.
[8]  R.  R.  Putra  and  C.  Wadisman,  “Implementasi Data  Mining  Pemilihan  Pelanggan  Potensial Menggunakan Algoritma K Means,”
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science , vol. 1, no. 1, pp. 72–77, Mar. 2018, doi: 10.31539/intecoms.v1i1.141.
[9]  A.  Rohman  and  ;  Muhammad  Rochcham, “Pengelompokan Mahasiswa Berdasarkan Indeks  Prestasi  Dengan  Menggunakan  Metode Clustering K-Means (Student Grouping Based on Achievement  Index Using  the  K-Means Clustering Method),” 2020.
[10]  T.  Hartati,  O.  Nurdiawan,  and  E.  Wiyandi, “Analisis  Dan  Penerapan  Algoritma  K-Means Dalam  Strategi  Promosi  Kampus  Akademi Maritim Suaka Bahari,” Jurnal Sains Teknologi Transportasi  Maritim ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  1–7,
2021, doi: 10.51578/j.sitektransmar.v3i1.30.