## IMPLEMENTASI METODE K-MEANS CLUSTERING PADA TES PSIKOLOGI BERBASIS MOBILE UNTUK MENENTUKAN KELOMPOK BELAJAR SISWA
Reynaldo Ferdian Saputra, Yosep Agus Pranoto, Renaldi Primaswara Prasetya. Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1718141@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Secara garis besar tes psikologi dalam dunia pendidikan dapat menentukan karakteristik cara belajar user. Namun, sejauh ini tes psikologi di SMPK Aletheia Malang masih dilaksanakan berbasis kertas dan dinilai secara manual.  Peneliti  menggagas dengan adanya aplikasi tes psikologi untuk menentukan kelompok siswa. Dengan aplikasi  ini  diharapkan  user  dapat  mengetahui  gaya  belajar  masing-masing  dan  pengajar  terbantu  untuk mengetahui cara mengelompokkan siswa tergantung dari karakteristik masing-masing. Penelitian ini merupakan penelitian  pengembangan  aplikasi  tes  psikologi  yang  ditujukan  kepada  siswa  SMPK  Alethia  Malang  berbasis mobile . Metode yang digunakan adalah K-Means Clustering untuk menentukan hasil dari tes berupa kelompok gaya  belajar  siswa  seperti  auditori,  visual  dan  kinestetik.  Kebutuhan  pada  produk  skripsi  yang  dikembangkan seperti tes pengerjaan soal, menampilkan hasil atribut siswa dalam bentuk diagram, dan menampilkan hasil akhir clustering .  Hasil dari aplikasi  ini berupa  aplikasi tes psikologi berbasis mobile yang dapat menampilkan output clustering berupa  kelompok  gaya  belajar.  Berdasarkan  pengujian  terhadap  fitur-fitur  tersebut  seluruhnya  telah berjalan dengan baik. Berdasarkan pengujian pengguna diketahui bahwa dari 11 data training didapatkan hasil 2 siswa cluster auditori,  1  siswa cluster visual,  dan  8  siswa cluster kinestetik . Berdasarkan  penelitian  dapat disimpulkan bahwa produk dapat menampilkan hasil clustering dari seluruh siswa yang terdaftar pada aplikasi.
Kata Kunci : Tes Psikologi, K-means clustering, mobile
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Tes  psikologi  sebagai  satu  kebutuhan  penting pada  banyak  sekali  ruang  kehidupan  manusia.  Pada dunia  pendidikan  tes  psikolgoi  digunakan  untuk pengambilan keputusan pada keputusan pendidik. Tes psikologi  terjadwal  pula  dilakukan  buat  mengukur kinerja atau efektivitas belajar [1] .
Tes  psikologi  digunakan  untuk  melakukan evaluasi  terhadap  individu  dengan  tujuan  melakukan penilaian  berdasarkan  tes  tersebut [2] .  Tes  psikologi pula  mempunyai  beberapa  fungsi  berdasarkan keputusan  yang  akan  diambil  pada  pengukuran psikologis [1] .
Berdasarkan  paparan  tersebut  di  atas,  diketahui bahwa tes psikologi di SMPK  Altheia Malang  masih berbasis  kertas  dan  belum  ada  tes  psikologi  berbasis mobile .  Salah  satu  algoritma  yang  dapat  diterapkan dalam  aplikasi  tes  psikologi  berbasis  mobile  adalah K-Means Clustering .  K-Means  Clustering  adalah jenis  metode unsupervised  classification yang bertujuan  mengelompokan  data  menjadi  beberapa cluster dengan pendekatan karakteristik yang sama [2] . Dengan  menggunakan  K-Means Clustering ,  aplikasi tes  psikologi  dapat  dikembangkan  dengan  beberapa parameter  seperti  ketanggapan,  ketelitian dan keuletan

## 1.2. Rumusan Masalah
Rumusan  masalah  pada  penelitian  ini  adalah sebagai berikut.
1. Bagaimana  cara  mengimplementasikan  metode k-means  clustering dalam  aplikasi  tes  psikologi berplatform android ?
2. Bagaimana  merancang  aplikasi  tes  psikologi yang dapat  menentukan kelompok belajar siswa yang efektif ?
3. Bagaimana membuat aplikasi tes psikologi yang dapat  memudahkan  siswa  untuk  menentukan kelompok  belajar  yang  sesuai  dan  memiliki gaya belajar yang sama?

## 1.3. Tujuan
Tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut.
1. Merancang  aplikasi  tes  psikologi  berbasis mobile dengan menerapkan K-Means Clustering.
2. Membangun  aplikasi  tes  psikologi  berbasis mobile dengan menerapkan K-Means
Clustering .
3. Membangun  palikasi  tes  psikologi  berbasis mobile dengan  fitur  yang  menampilkan  hasil gaya belajar siswa.

## 1.4. Batasan Masalah
Batasan  masalah  pada  penelitian  ini  adalah sebagai berikut.
1. Pengembangan  aplikasi  ini  menggunakan
Kotlin dengan Android Studio sebagai compiler nya.
2. Platform yang  akan  dikembangkan  pada aplikasi  tes  psikologi  untuk  menentukan  gaya belajar siswa ini adalah mobile .
3. Soal atau pernyataan pada tes psikologi dalam aplikasi  bersifat  tetap  yang  tidak  dapat ditambah, dikurangi maupun diubah.
4. Hasil  tes  hanya  menentukan  satu  dari  tiga cluster berdasarkan pernyataan yang diajukan.
5. Aplikasi  ini  akan  diujikan  hanya  untuk  siswa kelas 3 SMPK Aletheia Malang.

## 1.5. Manfaat
Manfaat  dari  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut.
1. Aplikasi
yang dikembangkan dapat
mempermudah  siswa  untuk  belajar  dikarenakan telah  mengetahui  hasil  dari  tes  psikologi  untuk menentukan kelompok gaya belajar.
2. Siswa  tidak  harus  datang  ke  tempat  tes psikologi  secara  langsung,  sehingga  dapat melakukan tes psikologi di mana saja.
3. Memberikan  informasi  hasil  tes  psikologi sehingga  user  atau  siswa  SMPK  Aletheia Malang  dapat  memaksimalkan  kemampuan sesuai kriteria yang ditampilkan
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Menurut Daulay (2016) Tes psikologi digunakan  untuk  melakukan  evaluasi  terhadap individu dengan tujuan melakukan penilaian berdasarkan  hasil  dari  tes.  Tes  psikologi  ini  sangat perlu bagi para pendidik, pembimbing, dan orang tua untuk tahu talenta serta kemampuan siswa [2] . Menurut  Yudi  (2017)  pada  jurnal  “K  -  Means Penerapan,  Permasalahan  dan  Metode  Terkait”, menjelaskan  bahwa  Data  Clustering  adalah  metode Data Mining yang bersifat tanpa arahan (unsupervised).  Ada  2  jenis  data  clustering  yang  tak jarang  digunakan  pada  proses  pengelompokan  data yaitu  hierarchical  (hirarki)  dan  non-hierarchical (nonhirarki).  K-Means  adalah  metode  data  clustering nonhirarki  yang  mengelompokan  data  yang  ke beberapa cluster [3] .
Menurut Yusuf (2018) pada  jurnal  “Penerapan Algoritma K-Means  Clustering Pada  Aplikasi Menentukan Berat Badan
Ideal”,
peneliti menggunakan metode ini karena dapat mengelompokkan  data  ke  cluster  sehingga  data  yang mempunyai  ciri  sama  dikelompokkan  ke  pada  satu cluster  dan  data  yang  memiliki  ciri  berbeda dikelompokkan ke cluster yang lain [4] .
Menurut  Nur  (2017)  pada  jurnal  “Penerapan Algoritma
K-Means Pada Siswa Baru Sekolahmenengah Kejuruan Untuk Clustering Jurusan”,  penulis  menggunakan  metode  ini  karena seleksi  jurusan  hanya  dicocokan  hanya  pada  nilai murid  tetapi  pada  penelitian  ini  mengelompokkan data  murid  misalnya  penghasilan  orang  tua, tanggungan  anak  orang  tua  dan  nilai  tes  murid. Tujuan  menurut  pengelompokan  ini  merupakan terbentuknya  jurusan  dalam  murid  yang  memakai prosedur  pemecahan  K-Means  clustering.  Hasil
menurut  pengelompokan  tadi  diperoleh  3  grup  yaitu grup  tidak  lulus,  rekayasa  perangkat  lunak  dan jaringan komputer [7] .

## 2.2. Metode K-Means Clustering
K-Means  merupakan  metode  dengan  cara  kerja mengelompokkan data ke beberapa cluster. Pembagian  data  ke  cluster  pada  metode  ini  memakai data menggunakan ciri yang sama yang dikelompokkan  ke  pada  satu  cluster  yang  sama. Langkah-langkah dalam algoritma K-Means :
a. Identifikasikan  data  yang  akan  dikelompokkan dan tentukan jumlah cluster.
b. Tentukan nilai centroid awal.
c. Tentukan  nilai  Euclidian  dengan  persamaan berikut :
Persamaan 1
d. Kelompokkan  data  berdasarkan  jarak  terdekat data terhadap pusat centroid awal
e. Tentukan  nilai  centroid  baru  berdasarkan  data pada cluster dengan persamaan berikut :
f. Cek  kondisi  apakah  pusat  cluster  berubah  jika ya  maka  iterasi  dilanjutkan  dan  hitung  ulang masing-masing data terhadap nilai cluster baru
g. Jika tidak terdapat  perbedaan pada pusat cluster baru dan lama maka iterasi dihentikan [3] .

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Diagram Blok Sistem
User harus login atau daftar telebih dahulu. Pada aplikasi  telah  menyiapkan  total  36  pernyataan  yang harus  diajawab  oleh  user  sesuai  indeks  penilaian masing-masing.  Setiap  jawaban  akan  disimpan  dan dihitung rata-ratanya sesuai dengan atribut yang akan digunakan pada perhitungan k-means clustering. Dari penerapan metode k-means clustering akan didapatkan  beberapa  user  yang  akan  dikelompokan sesuai dengan cluster.
Gambar 1. Diagram blok

## 3.2. Flowchart Sistem
Berikut  flowchart  pada  system  tes  psikologi berbasis mobile seperti pada Gambar 3.2
Persamaan 2
Gambar 2. Flowchart Sistem
Pada  aplikasi  ini  dimulai  ketika  pengguna menekan  tombol  untuk  login.  User  menginputkan email  dan  password  untuk  login.  Sistem  mengecek apakah email dan password benar atau telah terdaftar. Menyimpan  setiap  jawaban  yang  telah  dipilih  oleh user.  Hasil  dari  jawaban  user  ditampilkan  dalam kategori  yang  tersedia  yaitu  audiotori,  visual  dan kinestetik.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Tamplian Splash Screen
Tampilan aplikasi diawali dengan splash screen seperti Gambar 3

## 4.2. Tampilan OnBoarding
Pada  gambar  4  merupakan  tampilan  pembuka sebelum  activity  login  yang  terdapat  button  untuk memulai aplikasi
Gambar 4. Onboarding

## 4.3. Activity Sign In
Pada  gambar  5  merupakan  acitvity  login  untuk siswa  dengan  input  email  dan  password  serta  button untuk login dan button untuk mendaftarkan akun.
Gambar 5. SignIn

## 4.4. Activity Sing Up
Pada  gambar  6  merupakan  activity  untuk  user mendaftarkan  akun.  Terdapat  edit  text  untuk  nama email dan password serta button daftar untuk inputan user.

## Gambar 6. SignUp

## 4.5. Home Fragment
Pada gambar 7 merupakan tampilan awal setelah user  login  dan  dapat  memulai  tes  dengan  menekan tombol mulai.
Gambar 7. Home Fragment

## 4.6. Profil Fragment
Pada gambar  8  merupakan tampilan profil  yang memuat  konten  gambar,  nama,  kelompok  dan  fitur logout.

## 4.7. Tes Fragment
Pada tes  fragment  user  dapat  memelih  satu  dari 4 pilihan jawaban yang tersedia sesuai dengan pilihan user.
Gambar 9. Tes Fragment

## 4.8. Cluster Activity
Cluster  Activity menampilkan  hasil  dari clustering  berupa  salah  satu  dari  kelompok  belajar seperti audiotori, keterangan atau saran belajar sesuai dengan  clusternya  serta  diagram  batang  yang menampilkan  warna  merah  sebagai  nilai  penuh  dari sistem dan warna orange sebagai nilai dari user.
Gambar 10. Cluster Activity

## 4.9. Update Activity
Update  activity  digunakan  untuk  mengganti nama  user  yang  telah  login  dan  akan  ditampilkan pada profil fragment

## Gambar 11. Update Activity

## 4.10. Pengujian Metode
Pengujian  hasil  perhitungan  menggunakan  5  data dari kuisioner yang telah disebarkan kepada siswa SMPK Aletheia Malang. Dengan langkah sebagai berikut :
1. Penentuan  cluster  pada  penelitian  ini  dilakukan diawal  yakni  terdapat  3  cluster  yang  akan dijadikan  tempat  untuk  mengelompokkan  siswa yaitu :
a. Cluster audiotori
b. Cluster visual
c. Cluster kinestetik
2. Cenrtroid  awal  ditentukan  secara  acak  dengan memilih  3  data  dari  11  data training  yang  telah didapatkan.
Tabel 1. nilai centroid AUDIOTORI 2.83 2.5 2.75 VISUAL 2.66 3 1.91 KINESTETIK 3.16 2.58 3.58 3. Menghittung rata-rata dari setiap atribut user
4. Menghitung jarak euclidian dengan rumus
Dimana p adalah  data, c adalah  centroid,  n adalah jumlah data.
5. Menghitung jarak terdekat
6. Mengelompokkan  data  berdasarkan  jarak  terdekat yang telah didapat
Tabel 2. Hasil pengujian user No. Nama D Cluster 1 JJ 0.355196 C1 2 VP 0 C2 3 DD 0.339743 C1 4 AA 0.58963 C3 5 RR 0.339743 C1 6 EW 0.351766 C3 7 VD 0.50442 C3
8 FA 0.239508 C3 9 PW 0.577399 C3 10 DWP 0.308 C3 11 HE 0.317434 C3
Berdasarkan  tabel  pengujian  metode  dari  11 siswa yang diuji didapatkan bahwa metode mencapai empat  iterasi  dengan  tiga  kali  perubahan  nilai centroid.

## 4.11. Pengujian Hardware
Aplikasi  ini  telah  dicoba  di  beberapa  perangkat sebagai berikut
Tabel 3. uji hardware No Tipe Spesifikasi Aspek Pengujian Berjalan saat Diuji 1. MIA 1 Android v.9 (Pie), layar 5.5” , memori 4GB+64GB, mendukung jaringan 4G/3G/2G, Baterai 3080mAh SplashScreen  OnBoarding  SignInActivity  SingUpActivity  HomeFragment  ProfileFragment  Tes Fragment  ButtonLogout  ClusterActivity  UpdateActivity  2. Red mi 5 Android  v.7.1.2 (Nougat), layar 5” , memori 3GB+32GB, mendukung jaringan 4G/3G/2G, Baterai 3300mAh SplashScreen  OnBoarding  SignInActivity  SingUpActivity  HomeFragment  ProfileFragment  Tes Fragment  ButtonLogout  ClusterActivity  UpdateActivity  3. Vivo Y30 Android v.10 (Pie), layar 6.47” , memori 4GB+64GB, mendukung jaringan 4G/3G/2G, Baterai 5000mAh SplashScreen  OnBoarding  SignInActivity  SingUpActivity  HomeFragment  ProfileFragment  Tes Fragment  ButtonLogout  ClusterActivity  UpdateActivity  4. OPP O F1f Android v.5.1. (Lolipop), layar 5” , memori 3GB +16GB mendukung jaringan 4G/3G/2G, Baterai 2500mAh SplashScreen  OnBoarding  SignInActivity  SingUpActivity  HomeFragment  ProfileFragment  Tes Fragment  ButtonLogout  ClusterActivity  UpdateActivity 
Berdasarkan  tabel  diketahui  bahwa  aplikasi dapat  berjalan  pada  perangkat  dengan  OS  Android versi  5  ,  7,  9  dan  10.  Oleh  karena  itu,  aplikasi  dapat dijalankan  pada  perangkat  dengan  OS  Android minimal versi 5.

## 4.12. Validasi Ahli
Tabel 4. validasi ahli No. Aspek Pertanyaan Penilaian Baik Cukup Kurang 1. Tampilan  2. Font  3. Gambar dan animasi  4. Kemudahan penggunaan 
5. Soal yang diajukan  6. Bagaimana kelancaran penggunaan aplikasi?  7. Hasil yang ditampilkan

8. Kebutuhan fitur 
9. Informasi yang diberikan  10. Kelayakan aplikasi


## 4.13. Pengujian User
Berdasarkan  tujuan  dibuatnya  aplikasi  tes  psikologi untuk  menentukan  kelopok  belajar  siswa,  user  yang bernama Vigo Pratama yaitu siswa kelas 3 SMPK Alethia Malang telah menjalankan aplikasi ini di perangkat pribadi miliknya. Berikut tabel kepuasan user.
Tabel 5. uji kepuasan user No. Aspek Kepuasan Baik Cukup Kurang 1. Tampilan 2 3 - 2. Kemudahan penggunaan 5 - - 3. Kelengkapan fitur 4 1 - 4. Manfaat 3 2 - 5. Informasi yang diperoleh 5 - - Total 19 6 -
Tampilan  meliputi  SplashScreen,  Onboarding, SignIn,  SingUp,  Home,  Tes,  Profile,  Hasil  Cluster. Menurut  user  aplikasi  mudah  dipahami  untuk penggunaannya  dengan  sekali  contoh  penggunaan dari  peneliti.  Fitur  yang  telah  dicoba  user  meliputi SignIn, SignUp, Tes Psikologi, Ulangi Tes, Hasil Tes, Update  nama  user  dan  Logout.  Dengan  adanya aplikasi  ini  user  dapat  melakukan  tes  di  rumah  atau sekolah  tanpa  harus  menulis  angket  secara  langsung di  sekolah,  serta  hasil  dari  tes  psikologi  dapat langsung  dilihat  setelah  user  menyelesaikan  36 pernyataan yang ditampilkan di aplikasi.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Kesimpulan  yang  didapat  pada  sistem  aplikasi tes  psikologi  berbasis mobile yang  menggunakan metode K-Means Clustering antara lain yaitu :
1. Berdasarkan
langkah-langkah
yang dilaksanakan  diketahui  aplikasi  tes  psikologi dapat dikembangkan.
2. Hasil pengembangan aplikasi tes psikologi yang telah diuji pada empat smartphone yang berbeda menunjukan  bahwa  fitur-fitur  yang  tersedia dapat berjalan baik.
3. Pada validasi ahli yang telah dilakukan oleh Eka Indah N. M. Psi sebagai penguji bahwa aplikasi telah  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  layak  untuk dipublikasikan.
4. Berdasarkan kuisioner pengujian user yang telah dilakukan  kepada  5  siswa  SMPK  Alethia Malang  dinyatakan  bahwa  tampilan  aplikasi cukup menarik dan aplikasi mudah digunakan.

## 5.2. Saran
Saran  pengembangan  untuk  aplikasi  Tes Psikologi untuk menentukan gaya belajar yaitu :
1. Diharapkan  aplikasi  ini  dapat  didiseminasikan melalui  playstore  sehingga  dapat  diunduh  oleh user.
2. Diharapkan  aplikasi  dapat  terkoneksi  dengan akun google yang telah terdaftar.
3. Diharapkan  aplikasi  dapat  dikembangkan  pada metode clustering lain.
4. saplikasi  dapat  dikembangkan  pada  sistem operasi iOS

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Wahyuni,  Y.  (2017).  Identifikasi  Gaya  Belajar (Visual,  Auditorial,  Kinestetik)  Mahasiswa Pendidikan Matematika Universitas Bung Hatta. JPPM (Jurnal Penelitian
dan
Pembelajaran Matematika) , 10 (2).
[2] Daulay,  N.  (2016).  Implementasi  Tes  Psikologi Dalam Bidang Pendidikan. Jurnal Tarbiyah , 21 . [3] Agusta, Y. (2017). K-Means–Penerapan, Permasalahan  dan  Metode  Terkait. Jurnal Sistem dan Informatika , 3 (1), 47-60.
[4] Nasution,  Y.  R.,  &  Eka,  M.  (2018).  Penerapan Algoritma  K-Means  Clustering  pada  Aplikasi menentukan  Berat  Badan  Ideal. ALGORITMA:
JURNAL ILMU KOMPUTER DAN INFORMATIKA , 2 (1) .
[5] Saputri,  F.  I.  (2016).  Pengaruh  Gaya  Belajar Visual,  Auditori,  Dan  Kinestetik  Terhadap Prestasi Belajar Siswa. Jurnal Prima Edukasia , 3 (01), 25-36.
[6] Sari,  R.  W.,  Wanto,  A.,  &  Windarto,  A.  P. (2018).  Implementasi  Rapidminer  Dengan
Metode  K-Means  (Study  Kasus:  Imunisasi Campak Pada Balita Berdasarkan Provinsi). KOMIK (Konferensi Nasional
Teknologi Informasi dan Komputer) , 2 (1).
[7] Nur,  F.,  Zarlis,  M.,  &  Nasution,  B.  B.  (2017). Penerapan  Algoritma  K-Means  Pada  Siswa Baru Sekolahmenengah Kejuruan Untuk Clustering Jurusan. InfoTekJar: Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan , 1 (2), 100- 105.