## ANALISIS KLASTER K-MEDOID UNTUK PENGELOMPOKAN DAN PEMETAAN PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN NILAI UJIAN NASIONAL
Anita Puri 1 , Dodi Solihudin 2 , Saeful Anwar 3 , Denni Pratama 4 , Edi Wahyudin 5 1,2,3 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
4,5 Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135, Indonesia
Anitapuri3809@gmail.com

## ABSTRAK
Ujian  Nasional  (UN)  adalah  suatu  metode  standar  mengevaluasi  tahap  pendidikan  awal  yang  membantu menentukan apakah siswa  lulus atau tidak.  Sejalan dengan  Penilaian hasil  belajar  ini  bertujuan unntuk menilai kinerja  siswa  pada  tingkat  nasional.  Ujian  nasional  juga  mempunyai  dampak  penting  dalam  melanjutkan pendidikan pada jenjang selanjutnya dan dapat meningkatkan mutu pendidikan di sekolah. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi  pola  atau  struktur  dalam  Algoritma K-Medoid  Clustering yang  digunakan  untuk mengelompokkan  nilai  rata-rata  siswa  berdasarkan  hasil  ujian  nasional  tingkat  provinsi  di  Indonesia.  Dalam mengelompokkan pencapaian nilai ujian siswa berdasarkan Nama Provinsi, Ujian Nasional (UN) tingkat (SMP), UN (SMA) (IPA), UN SMA Program Ilmu Pengetahuan Sosial (IPS), UN SMA Program Bahasa, UN Sekolah Menengah  Kejuruan (SMK), Ujian Institusi (IIUN) tingkat SMP, IIUN tingkat SMA (IPA), IIUN SMA (IPS), IIUN  SMA  Program  Bahasa,  dan  IIUN  SMK.  Algoritma K-Medoid ini  juga  dikenal  sebagai  Algoritma Partitioning Around Medoid atau PAM, dari data yang sudah diolah menggunakan teknik clustering hasil yang di dapat  dalam  mengelompokan  nilai  rata-rata  di  provinsi  Indonesia  berdasarkan Davies  Bouldin  Index ,  dapat diharapkan  memudahkan  dan  memahami  algoritma  K-Medoid  dalam  pengelompokan  nilai  ujian  siswa  di Indonesia  menggunakan  teknik  clustering  untuk  mendapatkan  jumlah  kelompok  terbaik  pada  data  hasil  ujian nasional di Indonesia menggunakan algoritma k-medoid . Dari hasil penerapan tersebut nilai K terbaik diperoleh pada nilai iterasi K9 dengan jumlah 1.016 berdasarkan Davies Bouldin Index , Berdasarkan hasil pengukuran nilai max runs dari 1 sampai 10, menunjukkan nilai DBI yang konsisten, yakni 1.016 pada K9 menjadi nilai terbaik, pada  cluster  ini,  terdapat  25  items  dalam  cluster 0,  dan  5  items  dalam  cluster  1.  Stabilitas  nilai  DBI  pada  K9 menunjukkan kualitas pengelompokan yang baik.
Kata kunci: Algoritma K-medoid, Nilai Ujian Nasional, Metode clustering, Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Menjadi  salah  satu  pendorong  utama  kemajuan dalam  sistem  data.  Ujian  Nasional  (UN)  dianggap sebagai  suatu  Mengevaluasi  standar  pendidikan  inti yang  mendukung  penyelesaian  sekolah.  Evaluasi keberhasilan  pembelajaran  akan  terapkan  sesuai dengan  peraturan  yang  berlaku  di  Indonesia. dilaksanakan  dengan  maksud  menilai  pencapaian siswa yang telah menyelesaikan pendidikan nasional. UN  tidak  hanya  berfungsi  sebagai  kriteria  kelulusan, tetapi juga memainkan peran penting dalam penentuan kelanjutan  pendidikan  ke  tingkat  berikutnya,  serta dapat berkontribusi pada peningkatan nilai pendidikan tersebut.  Peneliti  menggunakan  Nilai  rata-rata  di provinsi indonesia pada website resmi Kemendikbud, Informasi disajikan dalam format Excel.
Penelitian bertujuan untuk mengidentifikasi pola atau  struktur  dalam  Algoritma K-Medoid  Clustering yang diterapkan pada pengelompokkan nilai rata-rata pendidikan siswa SMP, SMA, dan SMK berdasarkan hasil ujian nasional tingkat provinsi di Indonesia pada tahun  2022.  Pendekatan  menggunakan  algoritma  K- Medoid,  yang  bertujuan  untuk  memahami  pola  nilai ujian siswa tersebut dengan harapan dapat memberikan  wawasan  yang  lebih  mendalam  terkait karakteristik  kelompok  prestasi  yang  berbeda. Metodologi  ini  mencakup  tahapan  pengolahan  data,
seperti  normalisasi  nilai  menggunakan  algoritma  k- medoid  clustering,  penentuan  cluster  optimum,  dan pengukuran  nilai  dbi  dari  hasil  pengelompokan  nilai prestasi siswa di Indonesia.
Peneliti sebelumnya telah menjalankan studi untuk algoritma K-Means dan K-Medoid dalam menghasilkan  cluster.  Salah  satu  penelitian  yang dilakukan  pada  tahun  2019,  menyimpulkan  bahwa perbandingan  antara  kedua  algoritma  tersebut  tidak menunjukkan perbedaan yang sangat signifikan dalam proses  pengelompokkan  data.  Hasil  penelitian  juga menunjukkan bahwa baik algoritma K-Means maupun K-Medoid memiliki tingkat akurasi yang memadai dan fleksibilitas yang cukup, karena peneliti dapat dengan mudah menentukan jumlah cluster yang diinginkan.[1]
Analisis  pemahaman  pola  nilai  dan  segmentasi. Sebaliknya,  penilaian  nilai  ujian  nasional  siswa  di Indonesia  memiliki  peran  kunci  dalam  perbaikan sistem  pendidikan,  di  mana  pengelompokan  siswa berdasarkan  kinerja  dapat  membantu  penyelenggara pendidikan  merancang  strategi  pembelajaran  yang lebih  efektif.  Dalam  konteks  tersebut,  penerapan algoritma K-Medoid  Clustering menjadi  relevan sebagai metode analisis yang dapat mengungkap pola tersembunyi dan menghasilkan kelompok atau cluster dengan  karakteristik  serupa.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  membandingkan  penggunaan  algoritma  K-
Medoid Clustering pada dua domain yang berbeda ini, mengeksplorasi  efektivitas  dan  generalitas  algoritma dalam  memberikan  wawasan  yang  berguna  dalam konteks analisis nilai ujian siswa di Indonesia. Dengan memahami perbedaan dan kesamaan dalam penerapan algoritma  k-medoid,  dari  memahami  pengembangan metode  analisis  yang  dapat  diadopsi  dalam  berbagai konteks data nilai.[2]
Permasalahan  penelitian  ada  pada  data  yang bersifat acak, bukan disusun berdasarkan kategori atau nilai  atribut  tertentu.  Akibatnya,  informasi  yang disajikan  kurang  terstruktur,  dan  beberapa  atribut masih  belum  dikelompokkan.  Untuk  mengatasi kendala dilakukan teknik klaster.
Hasil  dari  penelitian  ini  akan  memberikan kontribusi  dalam  mempermudah  pemahaman  tentang penggunaan algoritma K-Medoid untuk mengelompokkan nilai rata-rata ujian siswa di seluruh provinsi Indonesia. Metode clustering akan digunakan untuk  menentukan  jumlah  kelompok  terbaik  dalam data hasil ujian nasional Indonesia. Penelitian ini akan fokus  pada  penerapan  teknik clustering untuk mempertimbangkan  nilai  (DBI)  dan  hasil  yang optimal.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Proses  penerapan  penggunaan  teknik  statistik, matematika,  kecerdasan  buatan,  serta  pembelajaran mesin  untuk  mengekstrak  dan  mengidentifikasi informasi.  berharga  menggabungkan  pengetahuan sumber  data  yang  besar.  Definisi  tersebut,  dijelaskan sebagai  pencarian  pola  dan  penerapan  metode matematika  dan  statistik,  kecerdasan  buatan,  dan Machine  learning untuk  menarik  dan  mengenali informasi terdapat dalam data yang telah diolah.[3][4]

## 2.2. Clustering
Pengelompokan  data  dalam  suatu  atribut  ke beberapa klaster, dimana tingkat persamaan antar data dalam  satu cluster lebih  besar  dibandingkan  dengan kesamaannya  terhadap  data  dalam cluster lainnya. Clustering merupakan aspek krusial dalam pembelajaran  tanpa  pengawasan,  mirip  dengan masalah  sejenis  lainnya  yang  berkaitan  dengan pengidentifikasian pola atau struktur dalam kumpulan data  yang  tidak  memiliki  label.  Secara  umum, clustering dapat didefinisikan sebagai proses mengelompokkan  objek-objek  sehingga  anggota dalam  satu  kelompok  dimiliki  kesamaan  tertentu dalam  beberapa  aspek. Cluster sekumpulan  entitas kemiripan  atau  kesamaan  tertentu  di  dalam  suatu dataset.  Grup  ini  dibentuk  berdasarkan  karakteristik atau atribut tertentu objek yang termasuk dalam cluste r lainnya.[3][5]
2.3. K-Medoid
Merupakan komponen yang menentukan pemisahan  antara  kelompok  medoid  dalam cluster terkecil  serta  pemisahan  antara  titik  individu  dan
cluster besar.  Data  akan  diurutkan  ke  dalam cluster terdekat  sesuai  persamaan Euclidian .  Titik  pusat cluster di dalam  suatu grup ditemukan  menggunakan pendekatan K-Medoid.
Misalnya K-Medoid menggunakan kuadrat hasil jarak Euclidean pada data objek,  namun K-Means menggunakan  k  sebagai representasi  objek  yang  dikurangi  dengan  hasil ketidaksamaan objek data. Inilah mengapa K-Medoid lebih sukses dibandingkan K-Means . Selain itu, metrik jarak  ini  menurunkan  noise  dan  outlier  data . [3] Menurut[6]  beberapa  peneliti  pernah  mengadakan penelitian yang membandingkan efektivitas algoritma K-Means dan K-Medoid dalam menghasilkan cluster. Kedua algoritma ini dianggap cukup tepat dan mudah disesuaikan  karena  peneliti  memiliki  keleluasaan untuk menentukan jumlah cluster yang diinginkan.[7] Penelitian  tersebut  menciptakan  kelompok  terbaik. Dalam pendekatan ini, kita pilih objek aktual sebagai representasi  kelompok  objek  ada  kelompok  titik referensi. Proses-proses yang terlibat dalam metode K- Medoids melibatkan:
Gambar 1 Flowchart K-medoid
Pada Gambar 1 merupakan flowchart algoritma K-Medoid.
1. Diberikan k
2. Pilih secara acak k instance sebagai medoid awal
3. Tetapkan setiap instance ke medoid x terdekat
4. Hitung fungsi tujuan jumlah ketidaksamaan semua instance dengan medoid terdekatnya
5. Pilih secara acak sebuah instance y
6. Tukar x dengan y jika penukaran tersebut mengurangi fungsi tujuan
7. Ulangi (3-6) hingga tidak ada perubahan.
2.4. Davies-Bouldin Index (DBI)
Cluster dievaluasi menggunakan indeks Davies- Bouldin.  Evaluasi  DBI  mencakup  skema  evaluasi klaster  internal  di  mana  kualitas  klaster  ditentukan berdasarkan  jumlah  dan  kedekatan  hasil  klaster. DBI merupakan  suatu  metode  untuk  mengukur  validitas hasil cluster dengan  metode  pengelompokan.  Kohesi
didefinisikan sebagai banyaknya hubungan data antara pusat  suatu cluster dengan  cluster  berikutnya. Sedangkan  pemisahannya  didasarkan  pada  jarak antara pusat klaster dengan klaster lainnya. Pengukuran  DBI  bertujuan  untuk  memaksimalkan jarak  klaster  (Ci  dan  Cj)  sekaligus  meminimalkan jarak antar titik dalam suatu cluster. Ketika jarak antar cluster semakin  maksimal,  berarti  nilai  antar cluster semakin berkurang kemiripannya dan perbedaan antar cluster semakin terlihat. Jarak minimum dalam sebuah cluster berarti bahwa  nilai  setiap objek dalam  cluster sangat mirip. [8][9][10] DBI dapat dihitung menggunakan persamaan:
R i = max 𝑗=1…𝑘,𝑖≠𝑗 R ij
Var(x) = 1 𝑁−1 ∑ 𝑥 𝑛 𝑖−1 I – x ̄ ) 2 𝑅 𝑖𝑗 𝑖 ≠ 𝑗 𝑣𝑎𝑟(𝑐 𝑖 ) + 𝑣𝑎𝑟(𝑐 𝑗 ) ||𝑐 𝑖− 𝑐 𝑗 || DBI = 1 𝑘 ∑ 𝑅 𝑖 𝑛 𝑖=1
Keterangan:
R
: (jarak antar cluster),
Var : (varians dari data), x : (data ke-i), dan 𝑥 ̅ :  (rata-rata  dari  tiap  cluster) digunakan. DBI : ( Validasi Davies Bouldin Index )
Dengan  menerapkan Davies  Bouldin  Index ,  suatu cluster pengelompokan dianggap optimal jika memiliki nilai Davies Bouldin Index yang minimal.[8]

## 2.5. Rapid Miner
RapidMiner  dirancang  untuk  menyederhanakan penggunaan  perangkat  lunak  ini,  memberikan kemudahan bagi penggunanya. Hasil yang ditampilkan di Rapid Miner juga dapat direpresentasikan secara visual dalam grafik, menjadikan RapidMiner sebagai alat untuk mempelajari  kinerja.  Perangkat  lunak  yang  dapat digunakan  untuk  mengekstraksi  data  menggunakan berbagai  metode  data  mining.[9]  Rapid  Miner  ialah suatu  platform  perangkat  lunak  sumber  terbuka  yang dimanfaatkan  untuk  menganalisis  prediktif,  machine learning, data mining, serta analisis bisnis. Platform ini diciptakan  untuk  membantu  para  ahli  di  berbagai sektor  dalam  mengeksplorasi  wawasan  berharga  dari data  yang  tersedia  dan  mengambil  keputusan  yang lebih  baik  berdasarkan  pemahaman  yang  mendalam terhadap pola penelitian.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  melibatkan  pendekatan numerik  dengan  penerapan  metode  kuantitatif. Penelitian  ini  menggunakan  metode  data  mining  dan algoritma  k-medoid,  yang  menghasilkan  beberapa
kelompok atau kluster sesuai dengan aturan clustering dan  pendekatan Knowledge  Discovery  in  Database (KDD).

## Gambar 2 Alur Metode Penelitian
1. Studi  literatur  dalam  penelitian  ini  merupakan proses  pengumpulan  dan  analisis  sumber  daya literatur  yang  terkait  dengan  Algoritma  K- Medoids  Clustering,  serta  permasalahan  yang terkait dengan nilai ujian nasional di Indonesia.
2. Identifikasi  masalah  dalam  penelitian  ini melibatkan kurangnya pemahaman terhadap nilai kluster  yang  optimal  untuk  beberapa  atribut kelompok dalam prestasi siswa. Permasalahan ini dilihat  dari  data  yang  diperoleh  dari  berbagai sumber.
3. Setelah  mengidentifikasi  masalah,  langkah selanjutnya melibatkan teknik pengumpulan data melalui  metode  penelusuran  online  research, yang  mencakup  eksplorasi  data  melalui  internet dengan mengakses situs web seperti kemendikbud.
4. Pada tahap berikutnya, setelah mendapatkan data yang  relevan,  peneliti  melakukan  pengolahan data untuk menentukan atribut mana yang dapat dikelompokkan menggunakan metode clustering. Proses pengolahan data bertujuan untuk mengelompokkan  nilai  ujian  siswa  ke  dalam kelompok-kelompok  (cluster)  yang  serupa berdasarkan karakteristik tertentu.
5. Algoritma K-Medoid kemudian  diaplikasikan secara  iteratif,  memastikan  bahwa  setiap  objek yang  mewakili  benar-benar  menjadi  medoid dalam  kelompok.  Proses  clustering  ini  berguna untuk  mengidentifikasi  pola  atau  struktur  yang mungkin tersembunyi dalam data, di mana objek dalam satu kelompok memiliki kesamaan tinggi, sementara  objek  antar  kelompok  memiliki perbedaan yang signifikan.
6. Validasi  digunakan  sebagai  metode  untuk mengukur  kualitas  hasil  clustering,  dengan Davies  Bouldin  Index  (DBI)  sebagai  ukuran validitas  yang  dipilih.  DBI  mengukur  keunikan cluster dengan mempertimbangkan kekompakan dan pemisahan antar cluster.
7. Hasil dari proses validasi ini menjadi dasar untuk evaluasi  dan  analisis  lebih  lanjut  setelah
penelitian selesai, dengan tujuan untuk memastikan keberhasilan penelitian ini.

## 3.1. Sumber Data
Data  yang  diterapkan  dalam  penelitian  ini merupakan data sekunder yang diambil dari situs web resmi  Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan Indonesia.  Peneliti  menggunakan  informasi  Nilai Ujian  Nasional  yang  tersedia  di  website  tersebut, sebagaimana  disampaikan  oleh  [2]  dan  rekan-rekan pada tahun 2023. Data ini telah dipublikasikan dalam format  file  Microsoft  Excel  (.xls)  pada  tahun  2022. Variabel  yang digunakan Nama Provinsi, Nilai Ujian Nasional SMP, Nilai Ujian Nasional SMA IPA, Nilai Ujian Nasional SMA IPS, Nilai Ujian Nasional SMA Bahasa,  Nilai  Ujian  Nasional  SMK,  Indeks  Integrasi Ujian Nasional SMP, Indeks Integrasi Ujian Nasional IPA,  Indeks  Integrasi  Ujian  Nasional  IPS,  Indeks Integrasi  Ujian  Nasional  SMA  Bahasa,  dan  Indeks Integrasi Ujian Nasional SMK. Selanjutnya, langkah- langkah  yang  ditempuh  dalam  penelitian  ini  akan diuraikan:
1. Persiapkan data yang akan diproses, seperti data hasil  ujian  nasional  di  Indonesia  pada  tahun 2022,  dan  lakukan  analisis  deskriptif  pada  data tersebut.
2. Lakukan standardisasi pada data.
3. Terapkan  analisis  clustering  menggunakan algoritma  K-Medoids  dengan  menggunakan Tools Rapid Miner.
4. Evaluasikan performa algoritma dengan merujuk pada nilai DBI dalam persamaan.

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Teknik  Pengumpulan mengumpulkan  data melibatkan  penelitian  literatur,  dengan  fokus  pada analisis dan tinjauan karya ilmiah yang relevan dengan topik  yang ditentukan. Metode pengumpulan data ini terkait  dengan  teknik  penelitian  online,  yang melibatkan  pencarian  informasi  melalui  internet dengan  mengakses  situs  web.  Data  yang  dianalisis berasal dari ujian  nasional di Indonesia, dengan total 500 data dalam dataset.
Data yang digunakan adalah data sekunder, yang merupakan  informasi  yang  telah  dikumpulkan sebelumnya  oleh  peneliti  dari  ringkasan  yang  sudah ada.  Sumber  data  sekunder  ini  mencakup  berbagai sumber  seperti  buku,  publikasi,  jurnal  ilmiah,  dan sumber online, yang diperoleh dari website.

## 3.3. Teknik Analisis Data
Dalam  penelitian  ini,  metode  analisis  data  yang digunakan  adalah  pendekatan  KKD  ( Knowledge Discovery in Database ), yang merupakan suatu proses untuk  mengidentifikasi  pola  atau  informasi  yang bermanfaat  dari  sejumlah  besar  data.  Proses  ini melibatkan beberapa langkah, dan teknik analisis data adalah  salah  satu  aspek  penting  dalam  proses  KDD. Adapun  Langkah-langka  dari  teknik  ini  mengacuh pada  seleksi  data,  processing,  transformasi,  data
mining,  evaluasi,  interpretasi  hasil,  merupakan  suatu proses untuk mendapatkan informasi dari sebuah data yang  tersembunyi  dan  belum  terpecahkan  menjadi pola karakteristik dari data tersebut.
Gambar 3 Langkah Knowledge Discovery in Database U(KDD) (Sumber : [10])

## 1. Selection Data
Tahap ini melibatkan pemilihan data yang relevan untuk analisis. Data yang dipilih harus sesuai dengan tujuan analisis.
2. Processing Data Langkah pra-pemrosesan melibatkan pembersihkan  data  yang  hilang  atau  memiliki  nilai yang tidak konsisten pada bagian proses pembersihan. Sebelum melakukan proses ini perlu di laukan analisis untuk  di  lakukan  apakah  dataset  mengandung  nilai yang hilang dan sejauh mana nilai konsisten yang ada. 3. Data Transformation
Transformasi  data  pada  Langkah  pra-prossesing adalah  upaya  mengubah  data  untuk  menyesuaikan dengan  langkah-langkah  data  mining,  pada  fase pengolahan data bertipe polynominal di ubah menjadi bentuk  numerik,  memungkinkan  pengolahan  data berdasarkan jarak. Proses ini dapat di lakukan dengan menggunakan  operator  “nominal  tonumerical”  untuk mengonfersi  data  polynominal  menjadi  format numerik.
4. Data Mining
Langkah analisis data yang dilakukan dalam skala besar  dengan  maksud  untuk  menemukan  pola  atau informasi  tertentu.  Pemilihan  metode  teknik,  atau algoritma  yang paling  sesuai  sangat bergantung pada tujuan  dan  tahapan  keseluruhan  dalam  proses  KDD ( Knowledge  Discovery  in  Database ).  Proses  KDD dilakukan  untuk  menganalisis  data  yang  sudah dibersihkan.
5. Evaluation
Diperlukan  penerjemahan  hasil  alur  data  mining ke  dalam  format  yang  mudah  dipahami.  Langkah  ini merupakan  bagian  dari  proses  KDD  ( Knowledge Discovery in  Database ), yang  mencakup pengecekan kesesuaian atau ketidaksesuaian alur informasi dengan fakta atau hipotesis yang telah ada sebelumnya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Selection Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari  kumpulan  nilai  ujian  siswa  di  Indonesia.  Data tersebut kemudian dianalisis untuk mendapatkan hasil
nilai  rata-rata  pada  setiap  provinsi  dan  disusun  ke dalam  kelompok-kelompok  tertentu.  Pengumpulan data dilakukan melalui metode penelitian online, yaitu dengan  melakukan  pencarian  data  melalui  internet dengan mengakses berbagai situs web.
Tabel 1 Dataset Provinsi UN SMP UN SMA IPA UN SMA IPS …. IIUN SMK Jawa barat 56,8 59,8 54,2 …. 100 Jawa Tengah 58,5 61,5 56,7 …. 100 …… …… ….. ….. ….. Papua Barat 54,0 47,5 43,5 78,0 78,0 Kalimantan Utara 49,6 50,1 45,5 83,3 83,3
Pada  tabel  4.1  Dataset  nilai  ujian  siswa  di indonesia ada tipe data yang di perbaharui yaitu integer dan  nominal.  Pada  tabel  tersebut  mengalami pembaruan secara rutin, dan beberapa atribut tersedia untuk  keperluan  analisis.  Beberapa  atribut  yang digunakan  melibatkan  informasi  seperti  Nama Provinsi,  Nilai  Ujian  Nasional  SMP,  Nilai  Ujian Nasional  SMA  IPA,  Nilai  Ujian  Nasional  SMA  IPS, Nilai  Ujian  Nasional  SMA  Bahasa,  Nilai  Ujian Nasional SMK, Indeks Integrasi Ujian Nasional SMP, Indeks Integrasi Ujian Nasional IPA, Indeks Integrasi Ujian  Nasional  IPS,  Indeks  Integrasi  Ujian  Nasional SMA  Bahasa,  dan  Indeks  Integrasi  Ujian  Nasional SMK.
Gambar 4 Operator Read Excel dan Set Rol
Berdasarkan  proses  operator  diatas  berfungsi untuk mengakses data dari file Excel, dan menentukan peran atau jenis atribut (variabel) dalam suatu dataset. Hasilnya dapat terlihat pada gambar di bawah ini.
Gambar 5 Selection Data Dalam  penelitian  ini,  terdapat  11  atribut  yang digunakan  sebagai  data.  Proses  penyiapan  dataset melibatkan pemilihan atribut yang akan diolah, beserta parameter  yang  digunakan  dalam  proses  pengolahan data.

## Tabel 2 Parameter Set Role
No Parameter Isi 1. Attribute name no 2. Nama Provinsi id Set adittional rules Attribute name no Target role id 4.2. Processing Data
Pada tahapan processing atau pembersihan data, kemudian  data  dimasukkan  dan  dipilih  berdasarkan atribut yang akan digunakan, kemudian dilakukan pre- processing  untuk  memastikan  tidak  ada  entri  yang sama,  tidak  ada  nilai  yang  hilang,  dan  untuk mengurangi potensi kesalahan dalam dataset baru yang disajikan  dalam  format  excel.  Pembersihan  atau penyiapan  data  saat  ini  dilakukan  untuk  memastikan bahwa data mining dapat dilakukan menggunakan data yang relevan dan tidak mengalami perubahan, seperti yang ditunjukkan dalam gambar di bawah ini.

## Gambar 6 Data Preprocessing

## 4.3. Transformation Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  langkah  transformasi untuk memasukkan data ke dalam format yang sesuai untuk  diproses  dengan  teknik  data  mining.  Hal  ini dilakukan  dengan  tujuan  untuk  menyelaraskan  data yang akan diproses oleh algoritma dan perangkat yang digunakan dalam penelitian,  yakni  RapidMiner. Pada tahap  transformasi,  atribut  nomor  diabaikan  sebagai pengganti fungsi atribut periode.

## Gambar 7 Transformation Data

## 4.4. Data Mining
Penelitian  ini  memanfaatkan teknik data mining Clustering K-Medoid sebagai metode analisis. Dalam upaya  untuk  menyederhanakan  proses  pengolahan
data, digunakanlah perangkat lunak RapidMiner versi 10.3.  Dalam  implementasinya,  algoritma k-medoid diterapkan dengan menggunakan operator read excel untuk  mengakses  dataset  dalam  format  xls.  Langkah selanjutnya  melibatkan  operator  select  atribut  untuk memilih  fitur  pada  satu  layer  data.  Proses  berlanjut dengan penerapan clustering k-medoid untuk mengelompokkan  dan  memodelkan  data  yang  telah disediakan.  Terakhir,  kinerja  pengelompokan  diuji menggunakan cluster distance performance .
Gambar 8 Proses Clustering K-Medoid
Berikut  proses k-medoid  clustering dengan aplikasi  RapidMiner  memasukan  Data  set  yang  telah melalui  preprocessing,  diolah  dengan  menggunaka algoritma K-medoid dan menambahkan fitur Performance  untuk  mengetahui  hasil. Clustering berperan  sebagai  operator  utama  dalam  RapidMiner untuk menerapkan algoritma k-medoid, yang bertujuan  untuk  mengelompokkan  data  ke  dalam kategori yang memiliki ciri-ciri serupa, sehingga dapat mengidentifikasi  pola  atau  struktur  dalam  data tersebut.

## 4.5. Uji Validitas
Melalui  proses  Uji  Validitas  menggunakan Davies Bouldin Index (DBI) dalam konteks clustering dilakukan untuk mengevaluasi kualitas hasil clustering yang  telah  dihasilkan.  Validitas  ini  memberikan pemahaman  tentang  sejauh  mana cluster yang dihasilkan  relevan  dan  memiliki  struktur  yang  baik. Dengan  cara  menghasilkan  pengelompokan  nilai clustering,  selanjutnya  dilakukan  pengitungan  jarak antara cluster, menghitung keunikan cluster, kemudian melakukan perhitungan DBI, selanjutnya mengevaluasi dan menginterpretasi hasil cluster, yang terakhir mengetahui nilai iterasi terbaik.
Berikut merupakan hasil Uji Validitas pembacaan operator
K-Medoid Clustering
berdasarkan Davies Bouldin Index.
Tabel 3 Nilai DBI Nilai DBI k2 1.448 k3 1.425 k4 1.220 k5 1.153 k6 1.119 k7 1.435 k8 1.320 k9 1.016
Hasil  dari  uji  validitas  berdasarkan  nilai  Davies Bouldin  Index  berada  pada  K9  dengan  jumlah  1.016 adalah nilai terbaik.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan temuan dan analisis yang dilakukan, dapat  disimpulkan  sebagai  berikut:  Hasil  penerapan nilai  ujian  nasional  maka  nilai  K  terbaik  diperoleh pada nilai iterasi K9 dengan jumlah 1.016 berdasarkan Davies  Bouldin  Index kelompok  cluster  pada  atribut data  Nama  Provinsi,  Ujian  Nasional  untuk  Sekolah Menengah  Pertama  (SMP),  Ujian  Nasional  untuk Sekolah  Menengah  Atas  (SMA)  jurusan  IPA,  Ujian Nasional  untuk  SMA  jurusan  IPS,  Ujian  Nasional untuk  SMA  jurusan  Bahasa,  Ujian  Nasional  untuk Sekolah  Menengah  Kejuruan  (SMK),  IIUN  SMP, IIUN SMA jurusan IPA, IIUN SMA jurusan IPS, IIUN SMA  jurusan  Bahasa,  dan  IIUN  SMK.  Berdasarkan hasil Evaluasi pengukuran nilai max runs dari 1 sampai 10,  menggunakan  menunjukkan  nilai  DBI  yang konsisten, yakni 1.016 pada K9 menjadi nilai terbaik, pada cluster ini, terdapat 25 items dalam cluster 0, dan 5  items dalam cluster 1. Stabilitas nilai DBI pada K9 menunjukkan  kualitas  pengelompokan  yang  baik. Dengan  demikian,  hasil  Uji  Validitas  memberikan indikasi bahwa Mixedmeasure efektif dalam membentuk  kelompok  yang  signifikan.  Kesimpulan ini  memperkuat  keandalan  metode  pengukuran numerik yang digunakan dalam analisis clustering ini, yang  dapat  menjadi  dasar  bagi  Langkah-langkah selanjutnya  dalam  pemrosesan  dan  interpretasi  data lebih lanjut. Hasil karakteristik penelitian ini mencari nilai  K  terbaik  untuk  dataset  yang  relevan  dengan rentang K9 hingga K10.  Hasil evaluasi  menunjukkan bahwa K9 menunjukkan kinerja optimal dengan nilai mendekati 0, yaitu 1.016, sementara K2 memiliki nilai 1.448. Dalam penelitian ini, terdapat dua cluster yang dianggap  optimal  atau  mendekati  0.  Temuan  ini mencerminkan  keberhasilan  algoritma  K-Medoid dalam mengelompokkan data pada K9, dengan Cluster Distance  Performance berdasarkan Davies  Bouldin Index sebesar 1.016 sebagai yang terbaik.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah melakukan identifikasi lebih lanjut terhadap data hasil pengelompokan  nilai  rata-rata  ujian  nasional  di provinsi Indonesia dengan menggunakan algoritma k- medoid  guna  mengevaluasi  Davies  Bouldin  Index (DBI).  Proses  evaluasi  melibatkan  suatu  skema evaluasi  klaster  internal  di  mana  kualitas  klaster ditentukan  berdasarkan  jumlah  dan  kedekatan  hasil klaster.  Terdapat  beberapa  aspek  yang  perlu mendapatkan  perhatian  lebih  lanjut  agar  proses  ini dapat  ditingkatkan  di  masa  mendatang.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  setiap  klaster  yang dihasilkan  memiliki  jarak  yang  berbeda  dari  klaster lainnya,  dan  hasil  klaster  dapat  diukur  berdasarkan jarak  antar  atribut  klaster.  Hal  ini  memungkinkan penentuan  atribut  mana  yang  perlu  menjadi  prioritas evaluasi guna meningkatkan kinerja siswa. Selain itu, diperlukan perbaikan signifikan pada tahap
preprocessing teks untuk menghindari ambiguitas atau duplikasi  data,  sehingga  hasil  yang  diperoleh  dapat menjadi  lebih  optimal.  Saran  lainnya  adalah melakukan analisis lebih mendalam terhadap penggunaan algoritma clustering dan metode klasifikasi sistem lainnya sebagai pembanding. Hal ini bertujuan  untuk  memperoleh  hasil  yang  lebih  akurat dan  baik,  sehingga  dapat  memberikan  kontribusi positif dalam pengembangan evaluasi dan peningkatan performa siswa secara keseluruhan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  Sartika  dan  J.  Jumadi,  “Clustering  Penilaian Kinerja  Dosen  Menggunakan  Algoritma  K- Means  (Studi  Kasus:  Universitas  Dehasen Bengkulu),” Semin.  Nas.  Teknol.  Komput.  … , 2019,  [Daring].  Tersedia  pada:  http://seminar- id.com/prosiding/index.php/sainteks/article/vie w/218
[2]  A.  R.  Lashiyanti,  I.  Rasyid  Munthe,  F.  A. Nasution, dan E. P. Korespondensi, “Optimisasi Klasterisasi  Nilai  Ujian  Nasional  dengan Pendekatan  Algoritma  K-Means,  Elbow,  dan Silhouette,” J.  Ilmu  Komput.  dan  Sist.  Inf. (JIKOMSI , vol. 6, no. 1, hal. 14–20, 2023.
[3]  M. Herviany, P. Delima, T. Nurhidayah, dan K. Kasini,  “Perbandingan  Algoritma  K-Means  dan K-Medoids  untuk  Pengelompokkan  Daerah Rawan  Tanah  Longsor  Pada  Provinsi  Jawa Barat,” MALCOM  Indones.  J.  Mach.  Learn. Comput. Sci. , vol. 1, no. 1, hal. 34–40, 2021, doi: 10.57152/malcom.v1i1.60.
[4]  S. Nurani, Y. Syahra, dan A. Calam, “Penerapan Data  Mining  Dalam  Clustering  Pencapaian Target  Penjualan  Menggunakan  Algoritma  K- Means,” J. Sist. Inf. … , 2023, [Daring]. Tersedia pada:
http://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jsi/artic le/view/6552
[5]  S.  F.  Intan,  W.  Elvira,  S.  Rahayu,  dan  ..., “Perbandingan  Algoritma  K-Means  dan  K- Medoids  untuk  Pengelompokan  Pengeluaran Mahasiswa: Comparison of the K-Means and K- Medoids Algorithms for …,” … Nas. Penelit. dan
… ,  hal.  35–40,  2023,  [Daring].  Tersedia  pada: https://journal.irpi.or.id/index.php/sentimas/artic le/view/543%0Ahttps://journal.irpi.or.id/index.p hp/sentimas/article/download/543/335
[6]  I.  Kamila,  U.  Khairunnisa,  dan  M.  Mustakim, “Perbandingan  Algoritma  K-Means  dan  K- Medoids  untuk  Pengelompokan  Data  Transaksi Bongkar  Muat  di  Provinsi  Riau,” J.  Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, hal. 119, 2019, doi: 10.24014/rmsi.v5i1.7381.
[7]  M.  Azmi,  A.  A.  Putra,  D.  Vionanda,  dan  A. Salma,  “Comparison  the  Performance  of  K- Means  and  K-Medoids  Algorithms  in  Grouping Regencies / Cities in Sumatera Based on Poverty Indicators,”  vol.  1,  hal.  59–66,  2023,  doi: 10.24036/ujsds/vol1-iss2/25.
[8]  M.  Mughnyanti,  S.  Efendi,  dan  M.  Zarlis, “Analysis  of  determining  centroid  clustering  x- means  algorithm  with  davies-bouldin  index evaluation,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol.
725, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1757- 899X/725/1/012128.
[9]  M.  D.  Chandra,  E.  Irawan,  I.  S.  Saragih,  A.  P. Windarto,  dan  D.  Suhendro,  “Penerapan Algoritma  K-Means  dalam  Mengelompokkan Balita  yang  Mengalami  Gizi  Buruk  Menurut Provinsi,” BIOS    J.  Teknol.  Inf.  dan  Rekayasa Komput. ,  vol.  2,  no.  1,  hal.  30–38,  2021,  doi: 10.37148/bios.v2i1.19.
[10]  N.  Agung,  O.  Nurdiawan,  dan  G.  Dwilestari, “Penerapan  Data  Mining  Metode  K-Means Clustering  Untuk  Analisa  Penjualan  Pada  Toko Yana  Sport,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. , vol. 6, no. 2, hal. 1–7, 2022.