## APPLICATION OF THE K-MEANS METHOD FOR PREPARATION OF NEW STUDENTS ENTRY SELECTION

## PENERAPAN METODE K-MEANS UNTUK PERSIAPAN SELEKSI MASUK MAHASISWA BARU
Nur Fuad 1 , Listiarini Edy Sudiati 2, , Ninik Haryani 3
1 Stmik Aki Pati Jln. Kamandowo 13 Pati
Kidul, Pati, Jawa Tengah nurfuad640@gmail.com

## A BSTRACT
The  moment  of  acceptance  of  new  students  is  often  an  event  for  schools  to  get potential  students,  especially in the  academic field. This is done  because the  good name of the school is strongly influenced by the achievements of its students either through  competitions,  art  events  or  other  activities.  But  on  the  other  hand,  many prospective new students do not understand what potential is in them. For that, we need  a  system  that  is  able  to  classify  students  based  on  student  potential.  The grouping  uses the  National  Examination scores  as the basis for  this  grouping.  The clustering method used is the K-Means Clustering method. The data is divided into two  clusters  which  are  divided  into  general  school  groups  and  madrasah  school groups.  From  the  results  of  clustering,  it  was  found  that  6  students  were  in  the general school group and 11 students in the madrasa school group.

## Keywords: new students, clustering, K-means
2 Stmik Aki Pati Jln. Kamandowo 13 Pati Kidul, Pati, Jawa Tengah listiarini@gmail.com
3 Stmik Aki Pati Jln. Kamandowo 13 Pati Kidul, Pati, Jawa Tengah ninik.winong@gmail.com

## 1. LATAR BELAKANG
Penggalian potensi peserta didik sangatlah penting terutama untuk masa depan masing-masing peserta  didik  itu  sendiri.  Melalui  penggalian  potensi  ini,  guru  atau  pihak  sekolah  bahkan  wali  siswa dapat mengetahui potensi atau bakat yang dimiliki oleh siswa. [1] Pengetahuan ini sering kali terlambat atau  bahkan  tidak  terdeteksi  sama  sekali  sehingga  siswa  sulit  berkembang  karena  kebanyakan  siswa akan  merasa  “dipaksa”  untuk  melakukan  atau  mempelajari  hal  yang  tidak  disuka  dan  berujung  pada kenakalan seperti pergi membolos saat jam pelajaran. [1][2]
Manajemen  potensi  dilakukan  mengacu  pada  memikat,  mengembangkan,  memotivasi,  dan mempertahankan  bakat  siswa  secara  efisien  dalam  lingkup  akademik  maupun  non-akademik. Pengembangan  potensi  bertujuan  untuk  melatih  siswa  agar  memiliki  seperangkat  pengetahuan, keterampilan, dan kemampuan yang kompleks seperti keterampilan mambuat keputusan, kepercayaan diri,  pemikir  kreatif, knowledge-seeking , relationship-building , public-speaking, serta  manajemen resiko. [3] Tentunya, bakat atau potensi harus diselaraskan dengan minat dari siswa itu sendiri. Sehingga dengan adanya studi ini siswa, orang tua, guru, maupun pihak sekolah dapat menyusun strategi lebih lanjut guna mengembangkan bakat atau potensi siswa secara optimal tanpa menghalangi minat siswa.
Salah satu sistem yang dapat dikembangkan yaitu dengan algoritma K-Means. Dimana dataset calon siswa dapat dikelompokkan secara otomatis sesuai dengan kriteria yang sudah ditentukan. Pada penelitian  sebelumnya  yang  membahas  tentang  aplikasi  algoritma  K-means  memiliki  kelebihan  dan kekurangan  masing-masing,  dimana  clustering  K-means  digunakan  untuk  analisa  hasil  ujian mahasiswa. [4] Dalam  penelitian  tersebut,  algoritma  clustering  k-means  dipadukan  dengan  metode elbow untuk  menentukan  jumlah clustering ,  sehingga  kinerja  sistem  lebih  efisien,  namun menyebabkan noise yang cukup besar karena tidak dilakukan normalisasi data. Normalisasi data selain untuk mengurangi noise juga berguna untuk menekan kemungkinan adanya kesalahan data. [5]
Selain melakukan normalisasi data, penggunaan metode pengelompokan juga harus disesuaikan dengan  kebutuhan,  karena  metode  yang  digunakan  akan  berpengaruh  pada  kinerja  sistem.  Efisiensi
juga  menjadi  menjadi  faktor  penting  dalam  pemilihan  penggunaan  metode  karena  berhubungan dengan kemampuan perangkat dalam mengolah sejumlah data. Misal, penggunaan pengelompokan K- means  dengan  metode Euclidean  Distance ,  menghasilkan  kinerja  sistem  cukup  baik,  dimana  sistem mampu  untuk  mengolah  data  yang  cukup  lebar  yaitu  3  variabel  dengan  jumlah  responden  8.741 mahasiswa. [6]
Dari  pembahasan  diatas  maka  perlu  dikembangan  suatu  sistem  pendukung  yang  mampu mengelompokkan  siswa  siswa  berdasarkan  potensi  akademiknya  menggunakan  algoritma  K-Means dengan  metode  Euclidean  Distance. [7] Variabel  yang  digunakan  adalah  nilai  Ujian  Nasional  pada jenjang sebelumnya.

## 2. METODOLOGI
a. K-Means Clustering
Algoritma K-Means  clustering adalah  algoritma  pengelompokkan  tradisional  yang  termasuk kedalam unsupervised machine learning , dirancang oleh Macqueen sebagai metode pengelompokkan sederhana  dan  efisien.  Meski  sederhana,  metode  ini  memiliki  keunggulan  skalabilitas  dan  efisiensi tinggi untuk memproses kumpulan data besar. Algoritma pengelompokan K-Means memiliki cakupan aplikasi  yang  luas. [5][8] Penerapan  metode  K-Means  dapat  digunakan  dalam  banyak  bidang  seperti aplikasi  biologi,  analisa  citra,  riset  pasar  maupun  bidang  lainnya.  Metode K-means juga  dapat diintegrasikan dengan banyak platform terbaru seperti Internet of Thing . [8]
K-means clustering efektif digunakan untuk mempartisi kumpulan data yang diberikan ke dalam k grup atau k cluster, di mana k mewakili jumlah grup atau cluster. Jumlah cluster dihitung oleh analis untuk mendapatkan pengelompokan data yang efektif. [9] Metode k-means clustering memisahkan data kedalam  cluster  sedemikian  rupa  sehingga  nilai  data  dalam cluster yang  sama  mirip  satu  sama  lain. Dalam  pengelompokan  k-means,  setiap cluster diwakili  oleh  titik  pusat  atau  meannya  yang  juga disebut sebagai centroid dan dihitung sebagai nilai rata-rata dari data dalam cluster tersebut. [10]
b. Methodology of K-Means Clustering
Langkah-langkah melakukan clustering dengan K-Means adalah: [10][11]
1)  Menentukan jumlah cluster yang ingin dibentuk, dimana nilai K adalah banyaknya cluster;
2)    Menentukan cluster  centroid awal.  Centroid  awal  tergantung  secara  acak  dari  data,  dan  jumlah centroid sama dengan jumlah cluster;
3) Setelah centroid awal ditentukan, maka setiap data akan dihitung jaraknya dengan centroid terdekat menggunakan persamaan korelasi antara dua objek Euuclidean Distance ;
4) [1]
5) Setelah  menghitung  jarak  data  dengan cetroid ,  langkah  berikutnya  adalah  mengelompokkan  data berdasarkan  jarak  minimum.  Suatu  data  akan  menjadi  anggota  cluster  yang  terdekat  (kecil)  dari cluster tersebut;
6) Berdasarkan clustering awal,  selanjutnya  mencari centroid baru  berdasarkan  keanggotaan  dari masing-masing cluster dengan menghitung rata-rata cluster; [2]
Meski  memiliki  keuntungan  dalam  pengolahan big-data, metode  K-means  memiliki kekurangan dimana tidak dapat diketahui real cluster , karena apabila dimasukan dengan cara yang bebeda, berpeluang muncul cluster yang berbeda. Kontribusi dari atribut juga tidak dapat diketahui karena dianggap bahwa setiap atribut memiliki bobot yang sama.

## c. Case Study and Data Collecting
Pada  tahun  2021, Madrasah  Ibtidaiyah  Tarbiyatus Salam  memiliki  17  peserta  didik  yang  telah melaksanakan Ujian Nasional dan semua dinyatakan lulus. Namun, setelah kelulusan mereka, banyak dari  siswa  tersebut  yang  masih  bimbang  untuk  menentukan  apakah  akan  melanjutkan  ke  sekolah umum atau tetap disekolah yang berbasis madrasah. Untuk itu, perlu dibuat sebuah sistem pendukung yang  mampu  memberikan  rekomendasi  untuk  para  siswa  melanjutkan  sekolah.  Dalam  sistem  ini, rekomendasi  didasarkan  pada  nilai  ujian  siswa  yang  terdiri  dari  mata  pelajaran  Al  Qur’an-Hadits, Aqidah-Akhlaq,  Fiqh,  dan  Bahasa  Arab  sebagai  variabel  sekolah  agama.  Sedangkan  untuk  variabel sekolah umum diambil dari nilai ujian mata pelajaran Bahasa Indonesia, Matematika,IPA, dan IPS.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  identifikasi masalah  menjadi  sangat penting  pada  tahap  analisis  kebutuhan  sistem.  Dari hasil  identifikasi  didapatkan  kriteria  –kriteria  yang  harus  bisa  dipenuhi  oleh  sistem  sehingga  sistem akan secara tepat dalam memecahkan atau membantu menyelesaikan masalah pengguna. Penggunaan apliaksi  K-means  didasari  karena  kemudahan  dan  efisiensinya  dalam  mengolah  banyak  data.  Hasil analisa  kebutuhan  menunjukkan  kebutuhan  pada  sistem  yang  dapat  mengklasifikasikan  siswa  pada kelompok  ilmu  pengetahuan  umum  dan  ilmu  pengetahuan  agama.  Dimana  pada  kelompok  ( cluster ) ilmu  pengetahuan  umum  akan  direkomendasikan  untuk  melanjutkan  sekolah  di  sekolah  umum. Sedangkan  kelompok  ilmu  pengetahuan  agama  direkomendasikan  untuk  melanjutkan  disekolah berbasis  Madrasah.  Sistem  juga  dirancang  agar  pengguna  dapat  melakukan  pengelompokkan  siswa dengan mudah dan sederhana. Dengan adanya pengelompokkan ini diharapkan mampu meningkatkan prestasi siswa dan sekolah.
Gambar 1 . Halaman Input Data Siswa
Untuk  mengantisipasi  kesalahan  pada  saat  proses entry-data maka  disediakan  fitur  edit  data. Data yang ada direncanakan untuk dibagi menjadi dua cluster dimana cluster 1 merupakan kelompok siswa  yang  nantinya  direkomendasikan  untuk  melanjutkan  ke  sekolah  umum,  sedangkan  siswa  yang tergabung di cluster 2 akan direkomendasikan untuk melanjutkan ke sekolah berbasis madrasah.
Gambar 2. Data Siswa
Dengan  data  tersebut,  diambil  secara  acak  untuk  mewakili  masing-masing cluster data  untuk dijadikan  sebagai centroid awal.  Pembagian cluster diharapkan  mampu  membagi  data  menjadi kelompok  akademik  yang  memiliki  nilai  akademik  sangat  baik  dan  kelompok non-akademik  dengan nilai yang cukup. Sehingga data yang digunakan yaitu data dengan nama “Ahmad” untuk cluster 1 dan “Siti K.” untuk cluster 2. Sehingga nilai untuk centroid awal adalah:
C1 = (82, 85, 92, 85, 84, 65, 74, 73)
C2 = (81, 80, 84, 71, 79, 70, 76, 65) Setelah centroid awal  ditentukan  maka  dapat  ditentukan  jarak  antara  setiap  data  yang  ada dengan  terhadap  semua centroid menggunakan  persamaan Euuclidean  Distance. Dari  perhitunga didapati;
Tabel 1. Jarak Data Lulusan MI Tarbiyatus Salam Tahun 2021 dengan Masing-Masing Centroid Data C1 C2 Adi 41.20 28.59 Ahmad 0.00 19.99 Dwiva 34.00 44.15 Feronika 26.01 15.68 Fitri 38.23 25.12 Fransisca 21.62 13.97 Jangkung 46.23 33.13 Keyla 40.52 27.38 Meisya 16.82 17.42
Muhyi 36.90 24.75 Nabila 17.01 12.17 Rizky 21.29 19.95 Saskia 39.37 25.86 Sesilia 33.68 22.29 Siti K 19.99 0.00 Siti W 33.14 21.38 Vita 15.74 27.13
Setelah  didapati  jarak  data  dengan  masing-masing centroid selanjutnya  data  dapat  di kelompokkan  kedalam cluster yang  memiliki  jarak  terdekat  dengan  data.  Penentuan  pengelompokan data  dihitung  dari  jarak  data  dengan  rata-rata  data  pada cluster yang  sama.  Pada  iterasi  pertama, cluster 1 memiliki nilai rata-rata data 28,34 sedangkan nilai rata-rata data pada cluster 2 adalah 22,29. Cluster ini merupakan cluster sementara karena proses pengelompokkan masih menggunakan centroid awal yang dipilih secara acak. Proses pengelompokkan masih harus melalui beberapa kali iterasi agar hasil  akhir  dapat  mencapai  iterasi  maksimum,  yang  artinya  pengelompokkan  mencapai  hasil  dimana kelompok  data  sudah  memiliki  ciri  khas  masing-masing.  Iterasi  akan  mencapai  maksimum  ketika tidak ada lagi data yang bergerak atau berubah posisi cluster -nya.
Table 2 . Clustering Sementara Lulusan MI Tarbiyatus Salam Tahun 2021 Data C1 C2 C1 C2 Adi 41.20 28.59 0 0 Ahmad 0.00 19.99 1 1 Dwiva 34.00 44.15 0 0 Feronika 26.01 15.68 1 1 Fitri 38.23 25.12 0 0 Fransisca 21.62 13.97 1 1 Jangkung 46.23 33.13 0 0 Keyla 40.52 27.38 0 0 Meisya 16.82 17.42 1 1 Muhyi 36.90 24.75 0 0 Nabila 17.01 12.17 1 1 Rizky 21.29 19.95 1 1 Saskia 39.37 25.86 0 0 Sesilia 33.68 22.29 0 1 Siti K 19.99 0.00 1 1 Siti W 33.14 21.38 0 1 Vita 15.74 27.13 1 0
Dengan  didapati clustering sementara  maka  langkah  selanjutnya  adalah  mengulangi  iterasi dengan centroid yang  diambil  berdasarkan  rata-rata  data  dari cluster yang  sama  saat clustering pada iterasi sebelumnya. Pengulangan proses atau iterasi dilakukan hingga sudah tidaka ada lagi data yang bergeser  dari cluster -nya.  Pada  penelitian  ini  didapai  hasil  akhir cluster 1  diisi  6  orang  sedangkan cluster 2 bersisikan 11 orang, seperti pada gambar berikut;
Gambar 3. Hasil Akhir Clustering Data

## 4. KESIMPULAN
1. Dengan aplikasi berbasis K-Means Clustering pihak sekolah bisa dengan tepat dalam menyalurkan alumninya sesuai dengan kebutuhan dan kemampuan para siswa.
2. Lulusan MI Tarbiyatus Salam tahun 2021 diarahkan untuk melanjutkan ke sekolah umum sebanyak 35%, dan 65% diarahkan untuk melanjutkan ke sekolah berbasis madrasah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] McGrath  C  H,  dan  Frearson,  M.  (2016). Foro  de  Educación . 14:21 167-195.  Title  Admission Systems and Student Mobility: A Proposal for an EU-Wide Registry for University Admission
[2] Battaglia  O  R,  Paola  B  D,  dan  Fazio  C.(2017).  K-means  Clustering  to  Study  How  Student Reasoning  Lines  Can  Be  Modified  by  a  Learning  Activity  Based  on  Feynman’s  Unifying Approach. EURASIA  Journal  of  Mathematics  Science  and  Technology  Education.  13:6 2005- 2038.
[3] Veluchamy R, Bera S, Rajput A S, dan Krishnan A R.( 2016 ). Students’ Talent Management in Creating  Student  CEOs. International  Journal  of  Control  Theory  and  Applications . 9:37 685- 692.
[4] Aggarwal  D,  dan  Sharma  D.  (2019).  Application  of  Clustering  for  Student  Result  Analysis. International Journal of Recent Technology and Engineering. 7:6C 50-53.
[5] Chang  W,  Ji  X,  Liu  Y,  Xiao  Y,  Chen  B,  Liu  H,  dan  Zhou  S.  (2020).  Analysis  of  University Students’  Behavior  Based  on  a  Fusion  K-Means  Clustering  Algorithm. Applied  Sciences . 10 6566.
[6] Muttaqien  H,  Lutfi  M,  KH  Musliadi,  Muis  A,  dan  Zainuddin  H.  (2019).  Recommendation  of Student Admission Priorities Using K-Means Clustering. EAI Publisher: 1 st ICOST Proceeding . DOI 10.4108/eai.2-5-2019.2284614.
[7] Sya’iyah K, Yuliansyah H, dan Arfiani I. (2019). Clustering Student Data Based On K-Means Algorithms. International Journal of Scientific & Technology Research. 8:08 1014-1018.
[8] Chunsheng  L,  Kejia  Z,  Tao  L,  dan  Yanan  H.(  2020). Analysis  of  Postgraduate  Admission Scores  Based  on  K-means  Algorithm. IEEE  Publisher: 2020  ICBDIE ,  402-406.  doi: 10.1109/ICBDIE50010.2020.00101.
[9] Kurniawan  C,  Setyosari  P,  Kamdi  W,  dan  Ulfa  S.  (2018).  Electrical  Engineering  Student Learning  Preferences  Modelled  Using  K-Means  Clustering. Global  Journal  of  Engineering Education . 20:2 140-145.
[10] Sari  H  L,  Suranti  D,  Zulita  L  N.(2017).  Implementation  of  K-Means  Clustering  Method  for Electronic Learning Model. IOP Conference Series: Journal of Physics: Conference Series . 930 012021.
[11] Purba  W,  Tamba  S,  dan  Saragih  J.(2018).  The  Effect  of  Mining  Data  K-Means  Clustering Toward Students Profile Model Drop Out Potential. IOP Conference Series: Journal of Physics: Conference Series. 1007 012049.