Mengelompokkan Siswa Berprestasi Akademik dengan Menggunakan Metode K Means Kelas VII MT
Nur Jannah 1 , Tony Yulianto 2
1,2) Jurusan Matematika, FMIPA Universitas Islam Madura (UIM) Jl. Bettet No. 04, Pamekasan, Madura 60111 Indonesia Email: nurjannah@gmail.com

## ABSTRAK
Pengelompokan atau lazim di kenal dengan grouping didasarkan atas pandangan bahwa disamping peserta didik tersebut mempunyai kesamaan, dan juga mempunyai perbedaan. Pengelompokan bukan hanya melihat dari hasil akhir rapor semester i dan semester ii akan tetapi juga dilihat dari nilai kognitif, psikomotorik dan afektif selama proses belajar berlangsung. Proses pengelompokkan siswa berprestasi untuk mempermudah dalam proses belejar mengajar.  Melaksanakan pengelompkan  siswa  berprestasi masih  belum  maksimal  karena  kemampuan  siswa tersebut tidak hanya diukur dari rapor terakhir saja, melainkan nilai kognitif, psikomotorik dan afektifnya.  Berikut nilai  tes  terakhir  untuk  menambah  keakuratan  data.  Pengelompokan  dari  30  siswa  dengan  kriteria  pembobot pintar, sedang, dan tidak pintar. Untuk itu diperlukan solusi yang dapat mengatasi kesulitan tersebut.  Metode clustering dengan menggunakan algoritma k means diimplementasikan dalam aplikasi ini., juga dapat digunakan untuk memantau perkembangan kemampuan setelah mengikuti belajar siswa. Dari hasil dan pembahasan  dapat diperoleh hasil dari validasinya data valid ada 33.3333 sedangkan data tidak valid ada 66.6667 .
Kata kunci: Ujian Semester I Dan Semester II, Clustering, Algoritma K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan  merupakan  usaha  sadar  dan terencana  untuk  mewujudkan  suasan  belajar  dan proses  pembelajaran,  agar  peserta  didik  secara  aktif mengembangkan  potensi  dirinya  untuk  memiliki kekuatan  spiritual  keagamaan,  pengendalian  diri, kecerdasan,  akhlak  mulia,  serta  keterampilan  yang diperlukannya  masyarakat,  bangsa  dan  negara.  Dari pengertian ini, pendidikan adalah modal utama realita kehidupan  bermasyarakat,  berbangsa  dan  bernegara (Arifin dan Farihah: 2012).
Prestasi  belajar  banyak  diartikan  sebagai seberapa  jauh  hasil  yang  telah  dicapai  siswa  dalam penguasaan  tugas-tugas  atau  materi  pelajaran  yang diterima  dalam  jangka  waktu  tertentu.  Bagi  siswa prestasi merupakan sesuatu yang amat penting lebih khusus  lagi  dalam  hal  prestasi  belajar,  karena  nilai yang  dicapai  dalam  proses  belajar  adalah  prestasi yang dapat dilihat secara nyata. Untuk mendapatkan prestasi yang baik maka di perlukan pengelompokan peserta didik.
Pengelompokan  atau  lazim  di  kenal  dengan grouping didasarkan atas pandangan bahwa disamping  peserta  didik  tersebut  mempunyai kesamaan,  juga  mempunyai  perbedaan.  Kesamaan- kesamaan  yang  ada  pada  peserta  didik  melahirkan pemikiran  penempatan  pada  kelompok  yang  sama, sementara  perbedaan perbedaan  yang  ada  pada
peserta  didik  melahirkan  pemikiran  pengelompokan mereka pada kelompok yang berbeda  (Azhar, 2012).
Perkembangan  teknologi  informasi  yang pesat  sekarang  ini  membawa  banyak  perubahan dalam  pola  kehidupan  masyarakat.  Sekarang teknologi informasi juga menunjang dalam penyelesaian  pekerjaan  secara  cepat,  efektif  dan efisien. Misalnya saja pada pengelompokan data atau disebut juga dengan clustering. Data clustering merupakan  salah  satu metode  data mining yang  bersifat  tanpa  arahan. K- Means merupakan metode data clustering non hirarki yang  berusaha  mempartisi  data  yang  ada  dalam bentuk satu atau lebih cluster /kelompok. Metode ini mempartisi  data  dalam cluste r/kelompok  sehingga data  yang  memiliki  karakteristik  yang  sama dikelompokkan  dalam  satu cluster yang  sama  dan data  yang  mempunyai  karakteristik  yang  berbeda dikelompokkan  dalam  kelompok  yang  lain.  Metode K-Means ini  secara  umum  dilakukan dengan algoritma dasar, (Ahmadi dan Hartati, 2010).

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Penelitian Sebelumnya
Penelitian  tentang K  Means yang  pernah .  (Angga,
2015)
Dalam  sebuah  penelitian  sebelumnya  yang  juga mahasiswa  menggunakan  algoritma K  Means didalamnya  menjelaskan  bahwa  peneliti  ingin menseksi  masuknya  mahasiswa  dalam  sebuah perguruan tinggi umumnya dengan memberikan soal- soal  test  yang  harus  mereka  kerjakan,  untuk mengetahui  kemampuan  dan  pengetahuan  mereka (Narwati, 2006).

## 2.2 Tinjauan Tentang Prestasi Belajar
Prestasi merupakan hasil akhir dari pekerjaan  yang  telah  dilakukan.  Prestasi  tidak  akan diperoleh  sebelum  seseorang  melakukan  kegiatan. Bagi  siswa  prestasi  merupakan  sesuatu  yang  amat penting lebih khusus lagi dalam  hal prestasi belajar, karena  nilai    yang    dicapai    dalam    proses    belajar adalah    prestasi  yang  dapat  dilihat  secara  nyata (Setiawan, 2009).

## 2.3 Data Mining
Data  mining  adalah  suatu  istilah  yang digunakan  untuk  menemukan  pengetahuan  yang tersembunyi  di  dalam  database.  Data  mining merupakan proses semi otomatik yang menggunakan teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan buatan,  dan machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi  informasi  pengetahuan  potensial dan  berguna  yang  bermanfaat  yang  tersimpan  di dalam database besar (Larose, 2006).
2.4 Pengklasteran ( Clustering ) Clustering adalah suatu alat  untuk analisa data yang  memecahkan  permasalahan  pengelompokkan. Obyeknya  merupakan  untuk  kasus pendistribusian (orang-orang, objek, peristiwa dan lainnya) ke dalam kelompok,  sedemikian  hingga  derajat  tingkat keterhubungan  antar  anggota cluster yang  sama adalah kuat dan lemah antar anggota dari cluster yang berbeda (Larose, 2006).
2.5 Algoritma K-Means
K-means merupakan metode pengklasteran secara partitioning yang  memisahkan  data  ke  dalam kelompok yang berbeda. Dengan partitioning secara iteratif, K-Means mampu  meminimalkan  rata-rata jarak  setiap  data  ke klaster nya. Algoritma K  Means (Agustin, Fitria, & Hanifah, 2009). Tentukan k sebagai  jumlah cluster yang  ingin dibentuk. Tetapkan pusat cluster awal.
Hitung  jarak  setiap  data  (x)  ke  pusat cluster (c) menggunakan persamaan Euclidean
(2.1)
Kelompokkan  data  dari  persamaan  (2.1)  ke  dalam cluster yang  dengan  jarak  yang  paling  pendek menggunakan persamaan.
(2.2)
Update  pusat cluster yang  baru  dari  rata-rata cluster yang bersangkutan menggunakan persamaan.
(2.3)
Dengan:
P = banyaknya anggota cluster ke k . Ulangi langkah 2 sampai dengan 4 hingga sudah tidak ada lagi data yang berpindah ke cluster yang lain.
Dengan:

## 3. METODE PENELITIAN
Pada subbab ini akan dijelaskan tentang metode yang digunakan dalam penelitian ini disertai dengan pustaka  yang  mendasari  teori  dalam penelitian  ini, seperti penelitian sebelumnya, pengertian pendidikan, pengelompokan, dan  metode K  Means . Adapun  untuk langkah-langkah  dalam penelitian  ini dapat dilihat dalam Gambar 1.
Gambar 1. Flowchart Penelitian
4. ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN
Dengan  menggunakan  metode K  Means pada pengelompokan  siswa  berprestasi  akademik  untuk
Studi Literatur
Aplikasi Metode K Means dan Fuzzy C Means Penarikan kesimpulan Simulasi Validasi hasil simulasi Mulai selesai Pengambilan data Pengolahan data
kelas VII maka sebagai berikut: A. Metode K Means untuk kelas VII A
1.Muzayyanah
i = 1  k = 1 136.3664 i = 1   k = 2 136.3636 i = 1  k = 3 136.3731 2. Nailatus Sarofah i = 2  k = 1 137.7389 i = 2  k = 2 137.7294 i = 2  k = 3 137.7194 3. Paiqotul Jannah i = 3  k = 1
136.1234
i = 3  k = 2
136.1175 i = 3  k = 3 136.1288 Update pusat cluster dengan persamaan
Ambil k = 1 dan  j = 1 diperoleh
387.92 412 387.25
Amil k = 2 dan j = 1 diperoleh
77.58
82.4 77.45
Ambil k = 3 dan j = 1 diperoleh
16.16 17.16 16.13 Error = = 1470.15
Untuk  pengerjaan  iterasi  selanjutnya  sama  dengan sebelumnya.
Hasil  dari  validasi  hasil  simulasi  dapat  dilihat  pada Tabel 1:
Tabel 1 Data Hasil Simulasi No Nama KELOMPOK 1 Muzayyanah Pintar 2 Lailatis Sarofah Sedang 3 Paiqotul Jannah Sedang 4 Anas Sedang 5 Fathur Rosi B Sedang 6 Halimatus Zahroh Pintar 7 Sitti Mutmainnah Pintar 8 Wahid Tidak Pintar 9 Sirojuddin Pintar 10 Nur Holis Tidak Pintar 11 Sulastri Pintar 12 Hudaifah Tidak Pintar 13 Zainuddin Sedang 14 Saidi Sedang 15 Atiatul Hasanah Sedang 16 Dewi Ulfami Sedang 17 Aisyah Sedang 18 Rizkiyatul Hasanah Pintar 19 Fatimatus Zahroh Pintar 20 Makkiyah Pintar 21 Halimatus Saadah Pintar 22 Fajarullah Pintar 23 Dandi Yanto Tidak Pintar 24 Fathur Rosi A Tidak Pintar 25 Hendri Tidak Pintar 26 Rofiqoh Tidak Pintar 27 Uswatun Hasanah Tidak Pintar 28 Mutmainah Sedang 29 Irofatul Imamah Sedang 30 FIrdausiy Al Aniq Sedang

## 5. KESIMPULAN
Dari  hasil  dan  pembahasan  diperoleh  hasil  dari validasinya data valid ada 33.3333 sedangkan data tidak valid ada 66.6667 .
Beberapa  saran  guna  pengembangan  aplikasi  ini agar menjadi lebih baik lagi, yaitu:
1.  Percobaan  dengan menggunakan  algoritma dengan  pembelajaran  sebelumnya  (supervised learning)
2.  Perlu  dilakukan  uji  coba  dengan  algoritma clustering lain seperti K Means ++

## DAFTAR PUSTAKA
Arifin,  dan  Farihah.  (2012). Pengaruh  Strategi Pembelajaran CTL Terhadap Motivasi Belajar  Siswa  Kelas  VIII  MTs. Pamekasan: STAI AL-Khairot.
Ahmadi, A., dan Hartati, S. (2010). Penerapan Fuzzy C-Means dalam Sistem Pendukung Keputusan untuk
Penentuan
Penerima Bantuan
Langsung  Masyarakat  (BLM)  PNPM  MPd (Studi  Kasus  PNPM-MPd  Kec.  Ngadirojo Kab.  Pacitan). Yogyakarta:  Universitas Gadjah Mada Yogyakarta.
Azhar.  (2012). Definisi,  Pengertian  Dan  Faktor- faktor  Yang Mempengaruhi  Prestasi  Belajar. Surabaya: Jakarta.
Larose.  (2006). Penerapan  Data  Mining  Untuk Menentukan  Strategi  Penjualan  Pada  Toko Buku  Gramedia  Palembang  Menggunakan Data Clustering. Palembang: Jakarta.
Agustin,  F.  E.,  Fitria,  A.,  &  Hanifah,  A.  (2009). Implementasi  Algoritma  K-Means  Untuk Menentukan  Kelompok  Pengayaan  Materi Mata Pelajaran Ujian Nasional (Studi Kasus: SMP Negeri 101 Jakarta). Jakarta: Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah .