## CLUSTERING DATA CALON SISWA BARU MENGGUNAKAN METODE K-MEANS DI SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN WAHIDIN KOTA CIREBON
Asmana 1 , Yudhistira Arie Wijaya 2 , Martanto 3
1) Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2) Program Studi Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon
3) Program Studi Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon aaswijaya.id@gmail.com, yudhistira010471@gmail.com, martantomusijo@gmail.com

## ABSTRAK
Pendidikan  merupakan  aspek  yang  sangat  penting  bagi  kehidupan  manusia,  melalui  pendidikan  manusia dapat mempelajari bagaimana cara meningkatkan dan mengembangkan potensi yang di miliki, dunia pendidikan senantiasa  mengalami  perubahan  yang  lebih  baik,  berkembangnya  teknologi  menyebabkan  masyarakat  sangat membutuhkan informasi yang sangat cepat, akurat, instan dan efisien karena informasi merupakan bagian yang sangat penting untuk tetap menjalin komunikasi.  Teknologi internet dapat memudahkan untuk mengakses data dan mencari berita maupun informasi secara online. Pemanfaatan teknologi informasi tidak hanya dimanfaatkan oleh perusahaan ataupun pemerintah. Namun penggunaan media online berbasis web ini digunakan dalam dunia pendidikan  menjadi  kebutuhan  yang  mendasar.  Penggunaan  web  di  sekolah  tidak  hanya  digunakan  untuk memberikan  informasi  online  kepada  civitas  akademika  dan  komunitas,  tetapi  juga  untuk  mengoptimalkan website agar berfungsi sebagai sistem online yang mendukung sejumlah pekerjaan salah satunya adalah sistem informasi Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB).
Kata kunci: clustering, K-means, siswa baru
1. PENDAHULUAN
Algoritma K-Means merupakan algoritma clustering  yang  paling  sederhana  dibandingkan dengan  algoritma  lainnya.  Algoritma  ini  memiliki kelebihan  yaitu  mudah  diimplementasikan  dan dijalankan,  relatif  cepat,  mudah  disesuaikan,  dan paling  banyak  digunakan  dalam  tugas  data  mining. Algoritma  ini  merupakan  salah  satu  algoritma terpenting  dalam  data  mining.  K-Means  membagi data,  mengelompokkannya  menjadi  beberapa  cluster yang  memiliki  kesamaan,  dan  memisahkan  setiap cluster.  Hal  ini  didasarkan  pada  perbedaan  antara setiap  cluster.  Algoritma  ini  diusulkan  oleh  sekitar peneliti  di  berbagai  bidang  [1].  Setiap  sekolah memiliki  data  nilai  siswa  yang  dapat  diolah menggunakan teknologi data mining untuk menghasilkan  pengetahuan  yang  bermanfaat  dan bermanfaat.  Salah  satunya  teknik  data  mining  adalah clustering.  Algoritma  K-Means  dapat  digunakan untuk mengurutkan minat siswa dalam mata pelajaran matematika  di  sebuah  sekolah  sehingga  dapat bermanfaat bagi mereka yang menggunakan kebijakan dalam pengambilan keputusan [2]. Algoritma clustering  K-Means  menjadi  metode  yang  digunakan untuk  menyelesaikan  pengelompokan  siswa  sehingga diperoleh  hasil  yang  dapat  memetakan  atau  membagi kelompok  siswa  berdasarkan  nilai  siswa  sebelumnya, Hal ini menjadi  perhatian  pendidikan  untuk meningkatkan kualitas pembelajaran bagi siswa. Studi ini  memberikan  model  pengelompokan  bussines intelligence, metode yang digunakan adalah algoritma clustering K-Means dan algoritma greedy [3].
Penerimaan  peserta  didik  baru  merupakan kegiatan  tahunan  dari  sekolah  dan  jumlah  siswa  baru
yang  dapat  mendaftar  di  SMK  Taman  Siswa  Damai setiap  tahun  cenderung  menurun.  Oleh  karena  itu, diperlukan teknik untuk membantu mengubah data ini menjadi  informasi  yang  berguna.  Singkatnya,  dengan menerapkan  data  penerimaan  peserta  didik  baru sebagai  strategi  promosi  dan  menjadi  dasar  atau pedoman untuk strategi promosi  berdasarkan wilayah di  mana  banyak  siswa  yang  mendaftar.  Penerapan metode  klasterisasi  K-Means  untuk  strategi  promosi dapat  membantu  dalam  proses  pengelompokan  data dalam  bentuk  hasil  pengelompokan  data  [4].  Dengan bertambahnya  jumlah  sekolah  dasar  negeri  dan swasta,  ada  banyak  pilihan  yang  tersedia  bagi  orang tua sebelum mendaftarkan putra/putri mereka. Adanya permasalahan ketika orang tua ingin  memilih sekolah dasar  yang sesuai dengan kebutuhan dan kemampuan mereka dengan adanya clustering Algoritma K-Means membantu  menentukan  kriteria  yang  umumnya dijadikan  dasar  dalam  pemilihan  sekolah  dasar  [5]. MTs  Darul  Fikri  Bringin  selalu  melihat  peningkatan penerimaan siswa baru. Untuk menentukan kelas yang lebih tinggi, terdapat  tingkat kesulitan yang mengelompokkan  nilai  sesuai  dengan  kemampuan siswa.  Hal  ini  disebabkan  oleh  peningkatan  jumlah pelanggan  setiap  tahunnya.  Oleh  karena  itu,  pada penelitian  ini  diterapkan  metode  data  mining  untuk membantu  mengelompokkan  kelas  atas  dengan  poin siswa  dengan  menggunakan  algoritma  clustering  K- Means dan tool Rstudio [6].
K-Means merupakan salah satu dari metode non- hierarchical clustering data yang dapat mengelompokkan data siswa menjadi cluster berdasarkan  kemiripan  data.  Misalnya,  data  siswa dengan karakteristik yang sama dari akan
dikelompokkan  menjadi  satu  cluster,  dan  data  siswa dengan  karakteristik  yang  berbeda  dari  akan  menjadi Dikelompokkan ke dalam cluster lain yang dikelompokanu,  atribut  yang  digunakan  adalah  asal sekolah,  program  studi  dan  nilai  UAN,  hasil penelitian  ini  akan  menjadi  dasar  pengambilan keputusan dalam menentukan strategi untuk memajukan  setiap  program  penelitian  di  Universitas Islam  Indragiri  [7].  SMK  Syubbanul  Wathon Magelang  dalam  melaksanakan  langkah  ini  hanya dengan  melihat  nilai  semester  1  sampai  semester  5, sehingga  proses  mengelompokkan  kemampuan  siswa untuk  memperkaya  bahan  ajar  pengajaran  di  SMK SW  masih  kurang  optimal.  untuk  menambah keakuratan data maka diperlukan data nilai tambahan yaitu berupa tes tulis sesuai dengan kemampuan siswa Metode clustering K-Means digunakan untuk menyelesaikan  masalah  ini  [8].  Data  Mining  atau disebut  juga  Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) adalah proses pengekstrasian pengetahuan dari data yang berukuran besar, mencari model baru untuk memperoleh  pengetahuan  dan informasi baru. Teknologi  data  mining  digunakan  untuk  menemukan pengetahuan  yang  ada  dalam  database.  Salah  satu metode  yang  digunakan  pada  Data  Mining  adalah clustering  dengan  algoritma  K-Means.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengelompokkan  siswa  berusia untuk mencapai komposisi kelas yang seimbang yang meningkatkan  hasil  dan  kualitas  belajar  siswa  ketika nilai rata-rata di kelas dinaikkan dari [9].
Dalam  proses  penerimaan  peserta  didik  baru PPDB  di  Sekolah  Menengah  kejuruan  Wahidin  Kota Cirebon merupakan kegiatan awal sebelum dilakukannya  kegiatan  belajar  mengajar,  proses seleksi  calon  siswa  dalam  penerimaan  siswa  baru menjadi faktor penting dalam memberikan kemudahan  pencapaian  tujuan  pendidikan  yang diinginkan sekolah. Dalam hal ini SMK Wahidin Kota Cirebon  masih  sering  menemui  strategi  yang  tidak tepat  dalam  promosi  penerimaan  siswa  dikarenkan tidak memiliki data induk dalam bentuk pengelompokan  data  asal  sekolah  siswa  yang mendaftar di SMK Wahidin Kota Cirebon yang sudah dikaji secara ilmiah. Dengan ini kami merekomendasikan  penggunaan  algoritma  k-means sebagai pengelompokan data asal sekolah siswa-siswi yang  sudah  mendaftar,  yang  sudah  menjadi  siswa- siswi  yang  sedang  berjalan,  dan  juga  alumni  di  smk wahidin  untuk  membantu  memudahkan  strategi promosi penerimaan peserta didik baru.
Pendidikan  merupakan  salah  satu  hal  yang terpenting dalam kehidupan seseorang. Pendidikanlah yang menentukan dan menuntun masa depan dan arah hidup  seseorang.  Walaupun  tidak  semua  orang berpendapat  seperti  itu,  namun  pendidikan  tetaplah menjadi  kebutuhan  manusia.  Bakat  dan  keahliahan seseorang  akan  terbentuk  dan  terasa  melalui pendidikan.  Pendidikan  juga  sebagai  tolak  ukur kualitas seseorang. Berdasarkan permasalahan
sebelumnya  pengelompokan  data  asal  calon  siswa baru  kejuruan  dan  data  asal  calon  peserta  didik Sekolah  Menengah  Kejuruan  Wahidin  Kota  Cirebon belum  adanya  informasi  yang  didapat  berdasarkan bentuk  tabel,  grafik,  atau  prosesntasi  penerimaan peserta  didik  baru  dan  berapa  banyak  jumlah  asal sekolah  yang  mendaftarkan  atau  melanjutkan  ke jenjang  pendidikan  Sekolah  Menengah  Kejuruan. Dengan  adanya  Algoritma  K-means  bisa  digunakan untuk  melakukan  pengelompokan/clustering  suatu data.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ari Sulistiyawati  dan  Eko  Supriyanto  yang  berjudul  “ Implementasi  Algoritma  K-Means  Clustering  dalam penentuan  siswa  kelas  unggulan”  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa  perhitungan menggunakan metode  K-Means  Dengan  mengintegrasikan  atau mengimplementasikannya  dalam  sistem  informasi, algoritma  pengelompokan  K-Means  menghasilkan klarifikasi  yang  efisien  dari  subgrup  dan  pemrosesan iteratif, memutar jarak pusat, menentukan titik cluster mana  yang  terbentuk,  dan  hemat  lebih  banyak  waktu dengan subkelompok kelas yang lebih tinggi [10].
Penelitian  dengan  judul  “Algoritma  K-Means dalam  pemilihan  siswa  berprestasi  dan  metode  SAW untuk  prediksi  Penerima  Beasiswa  Berprestasi”  yang dilakukan  oleh  Rini  Sovia,  Eka  Praja  Wiyata Mandala, Sitty Mardhiah pada tahun 2020, Dalam hal ini  yang  menjadi permasalahan adalah  beasiswa  yang seringkali kurang tepat sasaran dan keterbatasan dana beasiswa  membuat  banyak  siswa  berprestasi  tidak dapat  memperolehnya,  sehingga  siswa  berprestasi kehilangan  semangat  untuk  terus  belajar.  Hasil penelitian  adalah  dengan  menggabungkan  K-Means dan  SAW  dapat  mempermudah  proses  pendataan siswa  berprestasi  dan  prediksi  pemenang  beasiswa karena lebih cepat dan lebih fokus, lebih sentral [11].
Penelitian  dengan  judul  “Penerapan  Algoritma K-Means Dalam Penentuan  Jurusan Siswa Di SMAN 05 Bombana” yang dilakukan oleh Muh. Sulkifly Said dan  Yusti  dilakukan  pada  tahun  2020.  Masalah Keterbatasan  umum  dalam  mengambil  jurusan  di SMAN 05 Bombana adalah sulitnya  mengidentifikasi siswa  yang  memenuhi  kriteria  untuk  masuk  ke  dari jurusan.  Algoritma  K  Means  dapat  megelompokkan (segment)  data  yang  memiliki  atribut  dan  memiliki data  dalam  jumlah  yang  besar,  sehingga  dapat digunakandalam  suatu  sistem  untuk  menentukan jurusan  siswa  berdasarkan  kemampuan  belajar  siswa [12].
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Dionisius Missa,  Sentot  Achmadi,  Ali  Mahmudi  yang  berjudul “Penerapan Metode Clustering Dengan  Algoritma K- Means Pada Pengelompokan Data Penghasilan Orang Tua  Siswa”  dilakukan  pada  tahun  2021.  Untuk penelitian  ini  dibangun  sebuah  sistem  yang  dapat menerapkan  metode  K-Means,  yang  membantu
sekolah untuk menentukan klasifikasi data siswa yang memerlukan  pembayaran  ditangguhkan  pada  saat periode  kenaikan  sekolah  dengan  tujuan  yang  baik [13].
Penelitian  dengan  judul  “Penerapan  Algoritma K-Means Clustering Untuk Mengelompokkan Kenakalan Siswa” yang dilakukan oleh Harliana pada tahun  2020  ialah  Tindak  pidana  anak  di  SMK  Bina Insani dapat diklasifikasikan menjadi delik umum dan delik  khusus.  Di  antara  berbagai  jenis  pelanggaran tersebut,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu guru  BK  mengelompokkan  siswa  yang  menunggak menggunakan  metode  Kmeans  berdasarkan  jumlah pelanggarannya [14].
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Reynaldo  Ferdian  Saputra,  Yosep  Agus  Pranoto, Renaldi  Primaswara  Prasetya  yang  di  lakukan  pada tahun  2021  dengan  judul  “Implementasi  Metode  K- Means Clustering Pada Tes Psikologi Berbasis Mobile Untuk Menentukan Kelompok Belajar Siswa” Metode yang  digunakan  adalah  KMeans  Clustering  untuk menentukan  hasil  tes  ditinjau  dari  kelompok  gaya belajar  siswa  seperti  auditori,  visual,  dan  kinestetik [15].
Pada penelitian yang dilakukan oleh Muhammad Aliyul  Amri, Dedy  Hartama, Agus Perdana Windarto dengan judul penelitian “Penerapan Data Mining Pada Presentasi Penerimaan Imunisasi Anak-Anak Menggunakan  K-Means  Clustering”  Dilakukan  pada tahun  2020,  penelitian  ini  membahas  tentang penerapan  data  mining  untuk  mengelompokkan  anak yang  divaksinasi  menurut  provinsi  menggunakan metode clustering Kmeans [16]

## 3. METODOLOGI
Pada penelitian ini penulis menggunakan metode penelitian yang digunakan adalah eksperimen. Metode yang bertujuan untuk menguji pengaruh suatu variabel terhadap  variabel  lain  atau  menguji  bagaimana hubungan  sebab  akibat  antara  variabel  yang  satu dengan  variabel  yang  lainnya.  Metode  penelitian eksperimen  jelas  berbeda  dengan  metode  penelitian lainnya.  Penelitian  eksperimen  dilakukan  dengan membandingkan satu atau lebih kelompok eksperimen yang  diberi  perlakuan  dengan  satu  atau  lebih kelompok pembanding yang tidak diberi perlakuan.

## 3.1. Operasionalisasi Variabel
Pada  pembahasan  ini,  varibel  merupakan entitas/kesatuan  apapun,  yang  mempunyai  nilai  yang berbeda/bervariasi. Pada penelitian dengan “Clustering  Asal  Calon  Siswa  Baru  Menggunakan Metode  K-Means  Di  Sekoleh  Menengah  Kejuruan Wahidin Kota Cirebon memiliki 2 variabel yaitu:
 Variabel Bebas atau Variabel Independen (X):
Algoritma K-means
 Variabel Tidak Bebas atau Variabel Dependen
(Y):  data asal calon siswa
Tabel 1. Operasional variabel Variabel Definisi / Data Variabel Indikator (didukung oleh landasan teori) Clastering data asal calon siswa (X) Penerapan Algoritma K-Means Clustering dan Tools Rstudio dapat mengklaster penentuan dan penyeleksian kelas unggulan [17] 1. Data siswa 2. K-Means Clustering K-Means Data siswa asal sekolah harus dimiliki di setiap sekolah tanpa adanya data, sekolah kesulitan dalam mengelolah data siswa [18] 1. Data Siswa 2. Data orang tua 3. Asal SMP

## 3.2. Sumber Data
Data  primer  merupakan  data  yang  dapat diperoleh  dari  secara  langsung  ke  bagian  objek  yang diteliti  atau  dari  sumber  orangnya,  data  tersebut berdasarkan  data  penerimaan  peserta  didik  baru  pada sekolah  menengah  kejuruan  wahidin  kota  cirebon tahun pelajaran 2020/2021  kelas X  yang  melanjutkan ke  jenjang  sekolah  menengah  kejuruan.  Data  yang dilakukan  bersumber  dari  website  resmi  SMK Wahidin Kota Cirebon dengan alamat https://www.smkwahidincrb.sch.id/

## 3.3. Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengambilan  data  merupakan  suatu  cara yang dilakukan oleh peneliti untuk memperoleh data- data  yang  diperlukan.  Dalam  penelitian  ini  teknik yang digunakan antara lain sebagi berikut:
1. Wawancara Wawancara dilakukan pada ketua Penerimaan Peserta Didik Baru yaitu dengan wakil kepala sekolah bagian kesiswaan dengan tujuan dapat mendalami permasalahan secara keseluruhan sehingga penelitian ini memiliki konsep untuk memecahkan masalah.
2. Survey Survey penelitian dilakukan dengan meminta ijin kepada kepala sekolah SMK Wahidin Cirebon untuk pengambilan data mengenai data penerimaan data peserta didik baru dari tahun ajaran 2020/2021 yang akan dijadikan sebagai dataset dalam rapidminer.

## 3.4. Populasi dan Tempat
Populasi  berjumlah  774  siswa  yang  diterima  di Sekolah  Menengah  Kejuruan  Wahidin  Kota  Cirebon. Berdasarkan data yang di terima pada tahun pelajaran 2020/2021.  Tempat  yang  dijadikan  sebagai  objek penelitian  berada  di  SMK  Wahidin  Kota  Cirebon  Jl. Dr.  wahidin  S  (blkg.  PG.  Rajawali  II  NO.  21)  Kec. Kejaksan, Kota Cirebon, Jawa Barat 45122.

## 3.5. Metode Analisa Data
Pada  penelitian  ini  mengunakan  metode  analisa Al-goritma  K-means  clustering    K-Means  clustering merupakan  salah  satu  algoritma  untuk  menentukan klasifikasi    objek  berdasarkan  atribut/karakteristik objek pada K cluster/partisi. K adalah bilangan positif yang menunjukkan
banyaknya kelompok/cluster/partisi dari objek tersebut. Pemisahan data dilakukan dengan  mencari  nilai  jarak minimum  antara  data  dengan  nilai  centroid.  Ini ditentukan secara acak atau menggunakan set centroid awal.  Anda  juga  dapat  menentukan  nilai  centroid berdasarkan  k  objek  yang  berurutan.  Untuk  tahapan detailnya  tentang  K-Means  bisa  diliat  pada  gambar dan pembahasan dibawah ini :

## Gambar 1. Penerapan K-Means Cluster
Centroid adalah rata-rata aritmatika bentuk objek dari setiap titik dalam objek. Penerapan klasterisasi K- Means dapat dilakukan dengan prosedur langkah demi langkah berikut.
a) Menyiapkan data training berbentuk vector
b) Siapkan nilai K cluster
c) Set nilai awal centroids.
d) Gunakan rumus jarak Euclidean untuk menghitung jarak antara data dan centroid
e) Partisi data berdasarkan nilai minimum
f) Kemudian  ulangi  saat  partisi  data  masih  bergerak (tidak  perlu  memindahkan  objek  ke  partisi  lain). Jika Anda masih belum, lanjutkan ke poin 3
g) Jika  dataset  saat  ini  sama  dengan  dataset sebelumnya, hentikan iterasi.
h) Data dibagi sesuai dengan nilai centroid akhir.

## 3.6. Tahapan Penelitian
Proses  menganalisis  data  dalam  penerapan  data mining  menggunakan  tahapan  knowledge  discovery in  databases  (KDD)  yang  terdiri  dari  Data,  Data Cleaning,  Data  transformation,  Data  mining,  Pattern evolution, knowledge:
Gambar 2. Tahapan KDD
Dibawah  ini  adalah  pembahasan  tentang  tahap knowledge discovery in databases (KDD) 1. Data Selection
Data  PPDB  pada  SMK  Wahidin  Kota  Cirebon diambil  pada  tahun  pelajaran  2020/2021  Data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 774
record
2. Data Cleaning Pada  umumnya  data  yang  diperoleh,  baik  dari database  PPDB  SMK  Wahidin  Kota  Cirebon maupun  survey,  terdapat  isian-isian  yang  tidak lengkap  seperti  data  hilang,  data  tidak  valid,  dan salah ketik. Lebih baik membuang data yang tidak relevan,  karena  keberadaannya  nantinya  dapat mengurangi kualitas dan akurasi hasil data mining. Pembersihan  data  juga  berdampak  pada  kinerja dari  system  data  mining  karena  mengurangi jumlah dan kompleksitas data yang diproses.
3. Data integration Integrasi  data  dilakukan  pada  atribut  yang mengidentifikasi  entitas  unik  SMK  Wahidin Cirebon  dengan  774  atribut  Integrasi  data  harus dilakukan  dengan  hati-hati,  karena  kesalahan integrasi  data  dapat  menyebabkan  hasil  data  yang bias dan dapat menyesatkan tindakan yang diambil kemudian.
4. Data transformation Merupakan proses transformasi pada data terpilih, sehingga  data  tersebut  sesuai  untuk  proses  data mining.
5. Data Mining Data  mining  adalah  proses  menemukan  dan menganalisis  data  dalam  jumlah  besar  dengan tujuan  menemukan  pola  atau  informasi  yang menarik  dari  sejumlah  besar  data  yang  tersimpan dengan  menggunakan teknik atau metode tertentu. Teknik,  metode,  atau  algoritma  yang  tepat  sangat bergantung  pada  tujuan  dan  proses  knowledge discovery in databases (KDD) secara keseluruhan. Tahap  ini  merupakan  inti  dari  tahapan  knowledge discovery  in  databases  (KDD)  yang  dilakukan untuk menganalisis data yang 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 alternatif  dapat  diterapkan,  seperti  memberikan umpan  balik  untuk  memperbaiki  data  mining  lain yang  lebih  sesuai  atau  menerima  hasil  sebagai hasil yang tidak sesuai harapan dapat membantu.
7. Knowledge Langkah terakhir dalam proses data mining adalah membentuk  keputusan  atau  tindakan  berdasarkan hasil analisis.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection
Tahapan pertama adalah mencari file lokasi yang sudah  dibuat  sebelumnya  dengan  format xlsx menggunakan  Operator  Read  Excel  yang  berfungsi membaca data xlsx . Pada gambar 3 menampilkan data yang sudah di import , sehingga tombol pada operator read  excel tidak  lagi  tanda  seru  warna  kuning  yang artinya operator telah berisi data dan siap diolah.
Gambar 3. Operator Read Excel
Gambar 4. Data dari excel
Selanjutnya  menggunakan  operator  set  role berfungsi  buat  membedakan  baris  penamaan  atribut
koordinat  &  prediksi  posisi  yg  akan  pada  masukan kedalam  kategori  `label'.  Agar  dalam  ketika pengkategorian  data  'label'  dan  terhitung  &  merubah hasil.
Gambar 5. Set Role
Tabel 2. Parameter set role Parameter Nilai attribute name NIS target role Id set additional roles  attribute name  target role NIS Id
Gambar 6. Hasil Set Role

## 4.2. Preprocessing
Pada  tahapan  preprocessing  ini  bertujuan  untuk menghilangkan  missing  value  pada  data  yang  akan digunakan  sehingga  pada  saat  diproses  tidak  muncul kesalahan  atau  masalah.  Berikut  table  sebelum dilakukan preprocessing se-bagai berikut.
Tabel 3. Sebelum dilakukan Preprocessing
Preprocessing data dilakukan dengan menggunakan  software  RapidMiner  versi  9.10. Setelah  dilakukan  preprocessing  data, 7.5  cm didapatkan  hasil  bahwa    tidak  ada  missing  value pada data, baik pada atribut maupun label.
Tabel 4. Sesudah Preprocessing
Selanjutnya  menggunakan  operator  Select Atributes. Operator ini menyediakan berbagai jenis filter  untuk  memudahkan  pemilihan  Atribut. Kemungkinannya  misalnya.  Pemilihan  langsung Atribut. Seleksi dengan ekspresi reguler atau hanya memilih  Atribut  tanpa  nilai  yang  hilang.  Hanya Atribut  yang  dipilih  yang  dikirim  ke  port  output. Sisanya dihapus dari ExampleSet.
Di  bawah  ini  adalah  gambar  7  menunjukan hasil dari Select Attributes.
Gambar 7. Select Attributes
Gambar 8. Hasil Select Attributes

## 4.3. Transformation
Pada  tahap  transformation  ini  peneliti mencantumkan transformation dikarenakan mengubah  tipe  atribut  non-numerik  yang  dipilih
menjadi  tipe  numerik.  Ini  juga  memetakan  semua nilai  atribut  ini  ke  nilai  numerik.  Untuk  algoritma yang di buat menggunakan algoritma K-Means.
Gambar 9. Nominal to Numerical
Untuk melihat hasil dari nominal to numerical bisa  diliat  pada  gambar  10  Hasil  Nominal  to Numerical
Gambar 10. Hasil Nominal to Numerical

## 4.4. Data Mining
Penentuan  jumlah  cluster  merupakan  langkah yang  harus  dilakukan.  Nilai  kluster  atau  k  yang digunakan  adalah  (jumlah  cluster  optimal,  jumlah anggota  optimal  dalam  cluster).  Hasil  dari pengelompokan  tersebut  dimana  akan  dijadikan sebagai  acuan  untuk  melakukan  penerimaan  data asal  sekolah  Sekolah  Menengah  Kejuruan  (SMK) Wahidin Kota Cirebon.
Berikut  adalah  desain  proses  untuk  membuat cluster K-Means data asal calon siswa baru di SMK WAHIDIN  KOTA  CIREBON  menggunakan  tool Rapid Miner versi 11 :
Gambar 11. Desain K-Means
Pada  gambar  12  adalah  operator  utama Clustering K-Means
Gambar 12. Cluster K-Means Clsutering  merupakan  operator  Cluster  K- Means,  operator  ini  adalah  operator  utama  dari pemodelan  proses  ini  agar  dapat  mengetahui  hasil dari  pengklasteran  tersebut.  Algoritma  K-Means menentukan  satu  set  k  cluster  dan  menetapkan setiap Contoh ke satu cluster yang tepat.
Gambar 13. Performance
Performance  di  gunakan  untuk  mengukur Cluster Distance Peformance  dari proses K-Means tersebut,  untuk  mengukur  peformaa  dari  operator K-Means.  Operator  ini  digunakan  untuk  evaluasi kinerja  metode  clustering  berbasis  centroid. Operator  ini  memberikan  daftar  nilai  kriteria kinerja  berdasarkan  centroid  cluster.  ni  juga memiliki  informasi  mengenai  centroid  dari  setiap cluster.  Operator  Cluster  Distance  Performance mengambil model cluster centroid ini dan clustered set  sebagai  input  dan  mengevaluasi  kinerja  model berdasarkan  centroid  cluster.  Dua  ukuran  kinerja didukung: Rata-rata dalam jarak cluster dan indeks Davies-Bouldin.  Ukuran  kinerja  ini  dijelaskan dalam parameter.

## Gambar 14. Hasil Performance Vector
Hasil  dari  pengelompokan  menggunakan algoritma  K-Means  dengan  menggunakan  tool Rapid  Miner  versi  9.10  untuk  mencari  K2  -  K20 memperoleh  hasil  K    mana  yang  paling  baik performanya yaitu yang mendekati angka 0. K yang mendekati  angka  0  adalah  K2.  Dari  K2=0,619  dan iterasi  ke  1  dari  jumlah  iterasi  1  -  50,  untuk mengetahui peforma dari algoritma K-Means dapat dilihat  dari  performance.  Dimana  davies  bouldin apabila  mendekati  angka  0  nilai  berarti  algoritma semakin  baik,  maka  jumlah  cluster  terbaik  disini ada 2 yang terbaik atau yang mendekati 0.

## 4.5. Evaluation
Gambar 15. Hasil Evaluation
Maka  hasil  dari  clustering  data  asal  sekolah dengan  Algoritma  K-Means  diperoleh  dari  kelas, jenis kelamin, tempat lahir, bulan, asal SMP, nama kelurahan  atau  desa,  kecamatan  memperoleh  hasil yang  sama  bisa  diliat  pada  gambar  5.4  hasil Evaluation  dan  nilai  Support  tertinggi  ada  pada tanggal  lahir  siswa  dengan  akurasi  2,000  terdapat tangal  lahir  yang  berbeda-beda  di  setiap  siswanya. Nama ibu kandung dan bapak kandung memperoleh hasil 500, dan kota atau kabupaten.

## 4.6. Pembahasan
Pada  penelitia  yang  dilakukan  oleh  Wijaya [19]  tentang  Davies  Bouldin  Index  Algorithm  for Optimizing  Clustering  Case  Studies  Mapping School  Facilities  mendapat  hasil Davies  Bouldin Index terbaiknya
0,168 measure types menggunakan    operator Mixed  Measures dan  nilai k  =  2  (0,168),  k  =  3  (0,248),  k  =  4  (0,232),  k  =  5 (0,26),  k  =  6  (0,197),  pada  penelitian  yang dilakukan  peneliti  menggunakan  measure  types dengan  2  operator  yang  berbeda  yaitu  operator Numerical  Measures dan  Operator Bregman Divergences dan  dihasilkan Davies  Bouldin  Index pada  yang  sama  yaitu  0,619  nilai  terbaikanya  dari kedua operator tersebut

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Maka  berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan dapat  disimpulkan  bawah  Al-goritma K- Means  dapat  mengalisis  clustering  data  asal  calon siswa  mencari  informasi  tentang  penerimaan peserta  didik  baru  di  SMK  Wahidin  Kota  Cirebon sebanyak 774 siswa

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Tandy,  J.,  &  Assegaff,  S.  (2019).  Analisis Dan  Perancangan  Clustering  Siswa  Baru Menggunakan  Metode  K-Means.  Manajemen Sistem Informasi, 4(4), 389–399.
[2] Butsianto,  S.,  &  Saepudin,  N.  (2020). Penerapan  Data  Mining  Terhadap  Minat Siswa  Dalam  Mata  Pelajaran  Matematika
Dengan  Metode  K-Means.  Jurnal  Nasional Komputasi Dan Teknologi Informasi (JNKTI), 3(1), 51–59. https://doi.org/10.32672/jnkti.v3i1.2008
[3] Amirulloh,  I.  (2019).  Pemetaan  Kelompok Kerja  Siswa  Dengan  Metode  Clustering  K- Means Dan Algoritma Greedy. Jurnal
Informatika  Dan  Rekayasa  Perangkat  Lunak,
1(2),
94–98.
https://doi.org/10.36499/jinrpl.v1i2.2953
[4] Purwanti,  T.,  Ramdhan,  W.,  &  Santoso,  S. (2021).  Penerapan  Metode  Klasterisasi  K- Means  untuk  Strategi  Promosi  Pada  SMK Tamansiswa Sukadamai. JUTSI (Jurnal Teknologi  Dan  Sistem  Informasi),  2(1),  141– 146. https://doi.org/10.33330/jutsi.v2i1.1156
[5] Sari, D. W., & Ayu, K. G. (2019). Penentuan Kriteria  Dalam  Memilih  Sekolah  Dasar
Dengan  Menerapkan  K-Means  Clustering (Studi Kasus: Wilayah Kecamatan Mampang).  Sainstech:  Jurnal  Penelitian  Dan Pengkajian  Sains  Dan  Teknologi,  29(2),  24– 28. https://doi.org/10.37277/stch.v29i2.334
[6] Primanda,  R.  P.,  Alwi,  A.,  &  Mustikasari,  D. (2021).  DATA  MINING  SELEKSI  SISWA BERPRESTASI  UNTUK  MENENTUKAN KELAS  UNGGULAN  MENGGUNAKAN METODE  K-MEANS  CLUSTERING  (Studi Kasus  di  MTS  Darul  Fikri).  Komputek,  5(1), 88. https://doi.org/10.24269/jkt.v5i1.686
[7] Yunita,  F.  (2018).  Penerapan  Data  Mining Menggunkan  Algoritma  K-Means  Clustring Pada Penerimaan Mahasiswa Baru. Sistemasi, 7(3), 238. https://doi.org/10.32520/stmsi.v7i3.388
[8] Hartanti,  N.  T.,  Informasi,  S.,  Komputer,  I., Indonesia,  B.,  Inggris,  B.,  Inggris,  B.,  & Indonesia,  B.  U.  R.  (2018).  Education  Data Mining Untuk Menentukan Kelompok. Jurnal Tekno Kompak, 12(2), 39–44.
[9] Elda, Y., Defit, S., Yunus, Y., & Syaljumairi, R.  (2021).  Klasterisasi  Penempatan  Siswa yang  Optimal  untuk  Meningkatkan  Nilai Rata-Rata  Kelas  Menggunakan  K-Means. Jurnal  Informasi  Dan  Teknologi,  3,  103–108. https://doi.org/10.37034/jidt.v3i3.130
[10] Sulistiyawati,  A.,  &  Supriyanto,  E.  (2021). Implementasi  Algoritma  K-means  Clustring dalam Penetuan Siswa Kelas Unggulan. Jurnal
Tekno Kompak, 15(2), 25. https://doi.org/10.33365/jtk.v15i2.1162
[11] Sovia, R., Mandala, E. P. W., & Mardhiah, S. (2020).  Algoritma  K-Means  dalam  Pemilihan Siswa  Berprestasi  dan  Metode  SAW  untuk
Prediksi  Penerima  Beasiswa  Berprestasi.
Jurnal  Edukasi  Dan  Penelitian  Informatika (JEPIN), 6(2), 181. https://doi.org/10.26418/jp.v6i2.37759 [12] Said,  M.  S.,  &  Yusti,  Y.  (2020).  Penerapan Algoritma K-Means Dalam Penentuan Jurusan  Siswa  Sman  05  Bombana.  Simtek: Jurnal Sistem Informasi Dan Teknik Komputer, 5(2), 114–122. https://doi.org/10.51876/simtek.v5i2.87
[13] Missa,  D.,  Achmadi,  S.,  &  Mahmudi,  A. (2021). Penerapan Metode Clustering Dengan Algoritma  K-Means  Pada  Pengelompokan Data  Penghasilan  Orang  Tua  Siswa.  JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 5(1),
125–133.
https://doi.org/10.36040/jati.v5i1.3275
[14] Harliana,  H.  (2020). Penerapan  Algoritma  K- Means  Clustering  Untuk  Mengelompokkan Kenakalan  Siswa.  Journal  of  Information System  Management  (JOISM),  2(1),  19–22. https://doi.org/10.24076/joism.2020v2i1.200
[15] Saputra,  R.  F.,  Pranoto,  Y.  A.,  &  Industri,  F. T.  (2021).  IMPLEMENTASI  METODE  K- MEANS CLUSTERING PADA TES PSIKOLOGI. 5(1), 328–333.
[16] Amri,  M.  A.,  Hartama,  D.,  &  Windarto,  Ap. (2020). Penerapan Data Mining Pada Presentasi  Penerimaan  Imunisasi  Anak-Anak Menurut  Provinsi  Menggunakan  K-Means Clustering.  Seminar  Nasional  Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS), 319–324.
[17] Oktarian,  S.,  Defit,  S.,  &  Sumijan.  (2020). Clustering Students’ Interest Determination in School Selection Using the K-Means Clustering Algorithm Method. Jurnal Informasi Dan Teknologi, 2, 68–75. https://doi.org/10.37034/jidt.v2i3.65
[18] 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.
https://doi.org/10.30743/infotekjar.v1i2.70
[19] Wijaya, Y. A., Kurniady, D. A., Setyanto, E., Tarihoran,  W.  S.,  Rusmana,  D.,  &  Rahim,  R. (2021).  Davies  Bouldin  Index  Algorithm  for Optimizing  Clustering  Case  Studies  Mapping School  Facilities.  TEM  Journal,  10(3),  1099– 1103. https://doi.org/10.18421/TEM103-13