## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Implementasi Machine Learning Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Klasifikasi Sekolah Dasar
Yudistra Bagus Pratama 1,* , Agung Setiawan 2
1 Fakultas Teknik dan Sains, Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Muhammadiyah Bangka Belitung, Pangkal Pinang, Indonesia
2 Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Program Studi Pendidikan Guru Sekolah Dasar, Universitas Muhammadiyah Bangka Belitung, Pangkal Pinang , Indonesia
Email: 1,* yudistira.bagus@unmuhbabel.ac.id, 2 agung.setiawan@unmuhbabel.ac.id Email Penulis Korespondensi: yudistira.bagus@unmuhbabel.ac.id
Abstrak− Sebagian besar orang tua mempertimbangkan status sekolah anak mereka dengan cara tertentu. Status sekolah, total sekolah, total guru, total siswa, dan total ruang kelas adalah faktor penting bagi orang tua saat memilih sekolah. Permasalahannya adalah data terkait klasifikasi sekolah dasar di kota Pangkalpinang belum tersedia sehingga orang tua murid & dinas terkait pun belum tahu akan status & klasifikasi sekolah-sekolah yang ada di lingkungan mereka. Data sekolah kota pangkalpinang sekarang dapat diolah dengan machine  learning  berkat  kemajuan  teknologi  data  science.  Penelitian  ini  menghasilkan  pengklasifikasian  data  sekolah  berdasarkan cluster status sekolah. Metode klasifikasi pada penelitian ini menggunakan model pembelajaran  mesin (ML)  unsupervised yaitu K- Means Clustering. Data yang digunakan sejumlah 14 record kecamatan di Pangkalpinang untuk algoritma k-means clustering diperoleh dari  https://dapo.kemdikbud.go.id/,  yang  dikonfirmasi  ulang  oleh  Dinas  Pendidikan  dan  Kebudayaan  Kota  Pangkalpinang.  Dengan memodelkan  data,  penelitian  ini  menentukan  standar  sekolah  dan  menggunakan  algoritma  tersebut  untuk  menganalisis  ketepatan klasifikasi sekolah berdasarkan parameternya. Berdasarkan hasil kumulatif nilai sillhoette score yang didapatkan dari status sekolah dengan persentase 100%, Klaster 1 memiliki persentase 21,43%, klaster 2 memiliki persentase 28,25%, klaster 3 memiliki persentase 14,28%, klaster 4 memiliki persentase 21,42%, dan klaster 5 memiliki persentase 14,29%. Jumlah klaster terbesar terlihat dari hasil plot kumulatif dengan nilai atribut paling rendah adalah klaster 2. Dengan akumulasi jumlah klaster yang dihasilkan, Pemerintah Kota Pangkalpinang sebagai entitas penyelenggara pendidikan dan potensi peserta didik dapat melakukan penentuan dan klasifikasi sekolah- sekolah  tingkat  dasar.  Hal  ini  mencakup  aspek  peningkatan  kuantitas  sekolah  dasar  di  daerah-daerah  yang  mengalami  kekurangan sekolah  dasar,  penambahan  tenaga  pendidik  untuk  sekolah  yang  membutuhkan  peningkatan  guru,  peningkatan  jumlah  siswa  bagi sekolah  yang  memerlukan  alokasi  siswa  yang  lebih  sedikit  berdasarkan  wilayah  tertentu,  dan  peningkatan  fasilitas  ruang  kelas  di sekolah yang tidak memiliki ruang untuk pertemuan tatap muka dalam proses belajar.
Kata Kunci: Data Science; Machine Learning; Klasifikasi; Sekolah Dasar; Big Data
Abstract− The majority of parents take into account their child's educational standing to some extent. The school's status, number of schools, number of teachers, number of students, and number of classrooms are crucial considerations for parents when selecting a school. The problem is that data regarding the classification of elementary schools in the city of Pangkalpinang is not yet available so that parents and related agencies do not yet know the status & classification of schools in their area. The utilisation of machine learning has been possible for analysing data from Pangkalpinang City School, owing to the advancements in data science technology. This study generates a categorization of school data using clusters of school status. The research used an unsupervised machine learning (ML) model called K-means clustering for classification purposes. The dataset containing 14 sub-district records in Pangkalpinang, utilised  for  the  k-means  clustering  technique,  was  acquired  from  the  official  website  of  the  Ministry  of  Education  and  Culture (https://dapo.kemdikbud.go.id/). The authenticity of the data was verified by the Pangkalpinang City Education and Culture Office. This research use data modelling to establish school standards and utilises an algorithm to assess the precision of school categorization according to its parameters. According to the cumulative Sillhoette scores obtained from the school status, Cluster 1 for 21.43% of the total, Cluster 2  for 28.25%, Cluster for 14.28%, Cluster 4 for 21.42%, and Cluster 5 for 14.29%. The cluster with the lowest attribute values, specifically cluster 2, exhibits the highest number of clusters as shown from the cumulative plot findings. The Pangkalpinang City Government can determine and categorise elementary-level schools by aggregating the number of resulting clusters, as the entity responsible for education and potential pupils. This encompasses measures such as expanding the number of primary schools in areas facing  a  scarcity  of  such  institutions,  augmenting  the  teaching  workforce  in  schools  that  necessitate  additional  educators, accommodating  more  students  in  schools  that  have  a  need  for  smaller  student-to-teacher  ratios  in  specific  regions,  and  enhancing classroom infrastructure in schools lacking adequate space for in-person instruction.
Keywords : Data Science; Machine Learning; Classification; Elementary School; Big Data

## 1. PENDAHULUAN
Beranjak dari visi  misi dinas  pendidikan dan  kebudayaan kota Pangkalpinang  yang ingin  mewujudkan Pangkalpinang sebagai kota sejahtera, nyaman, unggul dan makmur serta meningkatkan kualitas sumber daya manusia yang berkeadilan, maka peran sekolah dasar menjadi tombak dalam mewujudkan visi misi yang dicita-citakan tersebut. Sekolah dasar adalah jenjang dasar pendidikan formal yang sangat penting untuk keberlangsungan dan pelaksanaan kejenjang yang lebih tinggi. Oleh karena itu, peraturan yang ditetapkan oleh pemerintah, terutama di Pangkalpinang, untuk menerima siswa baru harus sesuai dengan persyaratan usia calon siswa. Permendikbud 1/2021 pasal 4 menetapkan bahwa calon siswa sekolah dasar harus berusia 7 tahun atau paling rendah 6 tahun pada tanggal 1 Juli tahun sebelumnya[1].
Sebagian besar orang tua bergantung pada klasifikasi status sekolah anak mereka saat memilih sekolah mereka. Terutama jenis sekolah dan fasilitas adalah faktor utama yang memengaruhi keputusan orang tua tentang sekolah mana yang  akan  mereka  pilih  untuk  anaknya.  Permasalahannya  adalah  data  terkait  klasifikasi  sekolah  dasar  di  kota Pangkalpinang belum tersedia sehingga orang tua murid & dinas terkait pun belum tahu akan status & klasifikasi sekolah- sekolah yang ada di lingkungan mereka. Dengan mempartisi data menjadi beberapa kelompok, penelitian ini bertujuan

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
untuk  menunjukkan  bahwa  informasi  tentang  status  sekolah  dasar  di  Pangkalpinang  dapat  diolah  melalui  klasifikasi berdasarkan  kelompok  dan  domain  data  untuk  setiap  sekolah  dasar  sehingga  mengurangi  kesulitan  orang  tua  dalam menentukan  sekolah  terbaik  berdasarkan  parameter  data  yang  tersedia  &  membantu  instansi  terkait  untuk  membantu meningkatkan mutu pendidikan di daerah tersebut[2].
Studi  ilmiah  tentang  algoritma  dan  model  statistik  yang  digunakan  sistem  komputer  untuk  melakukan  tugas tertentu tanpa diprogram secara eksplisit dikenal sebagai machine learning (ML) [3]. Ada sejumlah algoritma berbeda yang  dapat  digunakan  seseorang  dalam  machine  learning  [4].  Algoritma  machine  learning  biasanya  terbagi  menjadi beberapa tipe diantaranya yang sering digunakan adalah unsupervised learning dan supervised learning [5]. Supervised learning dimana data latih memerlukan label biasanya benar atau salah [6] sedangkan unsupervised learning data tidak perlu lagi diberi label [7].
Cara  kerja  unsupervised  learning  berupa  memecah  data  maupun  objek-objek  yang  memiliki  value  sama  dalam ruang lingkup tertentu ke dalam sejumlah kelompok atau cluster [8]. Algoritma unsupervised learning yang digunakan pada  penelitian  ini  adalah  K-means  clustering.  Algoritma  k-means  biasanya  merupakan  teknik  pengelompokan  yang paling populer dan umum [9]. Algoritma k-means ini bekerja pada setiap iterasi dari hasil pengelompokan hirarki cluster [10].
Di  Indonesia,  penelitian  tentang  klasifikasi  data  dan  algoritma  K-Means  telah  banyak  dilakukan.  Salah  satu contohnya adalah penelitian yang dilakukan oleh Amin Septianingsih, yang menemukan empat klaster: klaster 1 terdiri dari  10  orang,  klaster  2  terdiri  dari  19  orang,  klaster  3  terdiri  dari  3  orang,  dan  klaster  4  terdiri  dari  2  orang[11]. Dibandingkan dengan klaster lain, klaster 1 memiliki persentase terendah untuk variabel seperti luas hunian kurang dari 7,2 m2, atap ijuk yang paling luas, dan kepemilikan rumah sewa atau kontrak. Klaster 2 memiliki persentase tertinggi untuk variabel seperti akses hunian yang layak dan air minum yang layak. Klaster 3 memiliki persentase tertinggi untuk variabel seperti akses hunian yang layak, air minum yang layak, penerangan listrik yang layak, dan sanitasi yang layak. Lantai  Tanah  dan  Dinding  Terluas:  Variabel  lantai  tanah  dan  dinding  terluas  bambu  memiliki  persentase  terendah dibandingkan dengan variabel lain dalam klaster 4, termasuk sanitasi layak, kepemilikan rumah sewa atau kontrak, dan penerangan listrik, Lantai Tanah dan Dinding Terluas: Variabel lantai terluas tanah dan dinding bambu pada klaster 4 memiliki persentase terendah dibandingkan dengan variabel lain: penerangan listrik, sanitasi layak, atap ijuk terluas, dan kepemilikan rumah sewa atau kontrak. Sebaliknya, variabel lantai terluas tanah dan dinding bambu memiliki persentase tertinggi [12].
Penelitian  tambahan  tentang  Klasterisasi  Sekolah  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Berdasarkan  Fasilitas, Pendidik, dan Tenaga Pendidik menunjukkan bahwa setiap Kelompok memiliki jumlah anggota yang berbeda. Cluster 0 memiliki 178 sekolah, Cluster 1 memiliki 3 sekolah, dan Cluster 2 memiliki 43 sekolah. Hasil pemeringkatan Cluster diambil dari Cluster 1, Cluster 0, dan Cluster 2 secara berurutan. Selanjutnya, algoritma K-Means diuji kinerjanya dengan membagi  menjadi tiga kelompok. Nilai Davies Bouldin Index adalah  -0,695. Hasil penelitian  menunjukkan bahwa 43 sekolah termasuk dalam cluster rendah. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan bahwa dinas pendidikan pemerintah harus mendampingi dan membeli kebutuhan sekolah sekolah tersebut [13].
Metode  klasifikasi  pada  penelitian  ini  menggunakan  model  pembelajaran  mesin  (ML)  unsupervised  seperti  K- Means  Clustering.  Sebagai  referensi,  peneliti  menggunakan  data  dari  https://dapo.kemdikbud.go.id/  untuk mengumpulkan data tentang jumlah sekolah dasar di masing-masing dari 7 kecamatan yang ada di kota Pangkalpinang. Dengan menggunakan algoritma tersebut, penelitian ini bertujuan untuk memodelkan data, menentukan standar sekolah, dan menganalisis ketepatan klasifikasi sekolah berdasarkan parameternya. Pentingnya penelitian ini karena hasilnya dapat dijadikan bahan evaluasi oleh dinas pendidikan dan kebudayaan kota pangkalpinang  kedepan, bahwa parameter apa saja yang perlu diperbaiki atau dikembangkan sehingga dapat meningkatkan kualitas sumber daya manusia dan ekonomi di wilayah  sekolah  tersebut  serta  bisa  digunakan  sebagai  dasar  pertimbangan  orang  tua  dalam  pengambilan  keputusan pemilihan sekolah dasar bagi anaknya berdasarkan paramater data yang didapatkan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini dimulai dengan membaca literatur, mengidentifikasi masalah, mengumpulkan data, menggunakan metode knowledge  discovery  in  database,  melakukan  analisis  hasil,  dan  menyimpulkan  dengan  laporan  akhir  dan  selesai. Pemanfaatan algoritma pada komputer sebagai penghasil produk-produk berbasiskan teknologi sudah sangat banyak [14]. Algoritma  K-means  merupakan  salah  satu  algoritma  partisi,  karena  K-Means  didasarkan  pada  estimasi  awal  dengan mendefinisikan centroid grup [15]. Algoritma K-means menggunakan proses iteratif untuk mendapatkan database cluster. Dibutuhkan nomor cluster awal yang diinginkan sebagai masukan dan menghasilkan pusat massa akhir sebagai keluaran [16]. Metode clustering K-means akan memilih pola k sebagai titik awal secara acak atau centroid acak [17]. Banyaknya iterasi  untuk  mencapai  pusat  cluster  akan  dipengaruhi  oleh  calon  pusat  cluster  secara  acak.  Maka  ada  cara  untuk mengembangkan  algoritma  dengan  menentukan  centroid  cluster  dilihat  dari  kepadatan  data  awal  yang  tinggi  agar mendapatkan performa yang lebih tinggi [18]. Penelitian ini dilakukan di Universitas Muhammadiyah Bangka Belitung dan akan mengumpulkan data dari dinas pendidikan dan kebudayaan kota Pangkalpinang, seperti yang ditunjukkan dalam jadwal tabel penelitian. Tahapan penelitian yang dikerjakan dapat dilihat pada gambar 1.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Gambar 1. Tahapan penelitian
Berikut merupakan deskripsi dari tahapan penelitian yang akan dilakukan :
1. Untuk  memulai  penelitian  ini,  peneliti  membaca  literatur  tentang  topik  penelitian.  Mereka  melakukan  ini  dengan membaca buku, jurnal, makalah, dan laporan penelitian yang terkait dengan topik penelitian.
2. Setelah  itu,  identifikasi  masalah  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mengumpulkan  sejumlah  masalah  yang  dapat diselesaikan  oleh  peneliti.  Dengan  kata  lain,  identifikasi  masalah  yang  baik  akan  menggambarkan  masalah  yang menjadi subjek penelitian.
3. Selanjutnya, untuk mendapatkan data dan informasi yang diperlukan untuk sekolah dasar di kota Pangkalpinang, dinas pendidikan dan kebudayaan kota Pangkalpinang disurvei, dokumentasi, dan wawancara.
4. Setelah data dikumpulkan, metode Knowledge Discovery in Database (KDD) diterapkan, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2 di bawah. Untuk mengetahui lebih banyak tentang hasil pengolahan data, lima langkah penting yang diambil dalam penelitian ini adalah :
a) Data  understanding  yaitu  proses  memahami  data  berdasarkan  kebutuhan  data  (Data  Requirement).  Proses  ini meliputi pengumpulan data (initial data collection) dan pendeskripsian data (data decription).
b) Data  preparation  yaitu  proses  persiapan  yang  terdiri  dari  pemilihan  data  (pilihan  data)  dan  pembersihan (pembersihan data). Dalam proses ini, data sekolah dasar dipilih sesuai dengan kebutuhan dan dibersihkan dari data yang tidak relevan atau jenis data yang salah.
c) Data transformations merupakan proses integrasi data yang telah dipilih oleh penelitian sehingga dapat digunakan untuk  proses  data  mining.  Tujuan  dari  proses  ini  adalah  untuk  mengubah  data  menjadi  data  yang  dapat  diolah dengan menggunakan algoritma yang ditetapkan oleh penelitian.
d) Data  mining  Proses  mengumpulkan  pola  dan  karakteristik  data,  Pada  tahap  ini,  metode  clustering  digunakan; tujuannya adalah memodelkan data, menentukan standar sekolah, dan menganalisis ketepatan klasifikasi sekolah berdasarkan parameternya dengan menggunakan algoritma k-means clustering. Pada langkah clustering ini, data dikelompokkan berdasarkan status sekolah, jumlah sekolah, jumlah guru, jumlah siswa, dan jumlah ruang kelas.
e) Tahap  analisis  dan  evaluasi  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  pola  yang  dihasilkan  dari  mining  process.  Pola informasi  yang  dihasilkan  dari  mining  process  harus  ditampilkan  dalam  bentuk  yang  mudah  dipahami  dan dipahami oleh pihak yang berkepentingan. Dengan menunjukkan nilai performa algoritma K-Means, evaluasi yang dilakukan akan melihat pola-pola dalam proses klasterisasi.
Gambar 2. Knowledge Discovery in Database[19][20]
5. Setelah pengolahan data dilakukan, baik dengan menggunakan metodologi Knowledge Discovery in Database (KDD), analisis hasil dilakukan. Ini dilakukan dengan melihat hasil penelitian sebelumnya untuk memahami hasil pengolahan data.
6. Terakhir menyusunan laporan akhir dengan membuat sebuah artikel ilmiah berdasarkan pengamatan, pengolahan data dan analisis hasil yang sudah dilaksanakan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pemilihan Data
Data penelitian dalam format csv dikumpulkan dari https://dapo.kemdikbud.go.id/ dan dipantau secara real-time. Tabel 1 menunjukkan hasil pemantauan data pada 2 Oktober 2023 pukul 13.00 wib. Kumpulan data ini disusun berdasarkan

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
status sekolah di Pangkalpinang, termasuk total sekolah, guru, peserta didik, dan toral ruang kelas SD. Data tersebut dimodelkan menggunakan algoritma K-Means, dengan 6 atribut  yaitu kecamatan, status, toltal sekolah, total guru, total peserta didik, total ruang kelas dan 14 record data kecamatan untuk klasifikasi dan prediksi.
Tabel 1. Prediksi dan Klasifikasi Dataset Hasil Pilihan Data
Kecamatan Status Total Sekolah  Total Guru  Total Peserta Didik  Total Ruang Kelas Gerunggang Negeri 14 174 4087 118 Gerunggang Swasta 5 86 1202 61 Gabek Negeri 9 138 3030 96 Gabek Swasta 6 104 1791 63 Bukit Intan Negeri 10 127 2847 84 Bukit Intan Swasta 3 38 631 29 Girimaya Negeri 8 80 1433 61 Girimaya Swasta 8 95 1387 75 Pangkal Balam  Negeri 7 85 1668 64 Pangkal Balam  Swasta 2 17 178 12 Rangkui Negeri 12 173 3553 125 Rangkui Swasta 2 38 664 24 Taman Sari Negeri 6 85 1760 61 Taman Sari Swasta 1 33 536 20
Data pada tabel 1 di atas memberikan informasi yang relevan tentang situasi pendidikan di berbagai kecamatan, dengan pemisahan antara sekolah negeri dan swasta. Analisis lebih lanjut atau visualisasi data mungkin diperlukan untuk mendapatkan wawasan yang lebih mendalam tentang pola atau tren yang mungkin terjadi di wilayah tersebut.

## 3.2 Hasi Dari Proses Preprocessing Data

## Gambar 3. Plotting Data
Dataset yang tercantum dalam tabel 1 diproses untuk preprocessing setelah pemilihan data selesai. Semua metrik, termasuk total sekolah, total guru, total peserta didik, dan total ruang kelas, dihubungkan menggunakan teknik impute berdasarkan rata-rata atau frekuensi tertinggi. Seperti yang ditunjukkan pada gambar 3, rata-rata adalah jarak rata-rata antara elemen di masing-masing kelompok dan elemen lainnya di kelompok yang berbeda.

## 3.3 Hasil Data Mining
Metode  K-Means  Clustering  mengatur  data  berdasarkan  hasil  preprocessing  data  dan  status  sekolah,  seperti  yang ditunjukkan pada gambar di bawah.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Konfigurasi metode clustering K-Means yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar  4 di atas. Metode ini memberikan label numerik pada kelompok yang terdiri dari dua hingga dua belas titik data yang dikumpulkan dari  hasil  prapemrosesan  data  sebelumnya.  Selanjutnya,  untuk  menghitung  kedekatan  dengan  titik  pusat  terdekat  atau centroid, gunakan jumlah iterasi sebanyak mungkin, mulai dari 10 hingga 500. Ini harus dilakukan dengan inisialisasi K- Means++  dan  mempertimbangkan  rata-rata  atau  frekuensi  tertinggi  dari  empat  atribut:  total  sekolah,  total  guru,  total peserta  diidk,  dan  total  ruang  kelas.  Kelompok  cluster  data  pengukuran  simulasi  digambarkan  dengan  plot  sillhoette menggunakan jarak euclidean di Gambar 5.

## Gambar 5. Plot Sillhoette
Studi ini menggunakan lima klaster, dan hasil dari setiap klaster akan menentukan sekolah mana yang termasuk dalam  kategori  yang  memiliki  jumlah  terbesar, jumlah  terkecil,  atau  jumlah  terkecil  dari  empat  atribut  tersebut  :  total sekolah,  total  guru,  total  peserta  didik  dan  total  ruang  kelas  berdasarkan  kecamatan,  dan  status  sekolah  di  kota Pangkalpinang. Gambar 3 termasuk klaster 1 sebanyak 3 kecamatan berdasarkan status yaitu, pangkal balam, taman sari dan  girimaya.  Klaster  2  sebanyak  4  kecamatan  berdasarkan  status  yaitu,  taman  sari,  bukit  intan,  rangkui  dan  pangkal balam.  Klaster  3  sebanyak  2  kecamatan  berdasarkan  status  yaitu,  gerunggang  dan  rangkui.  Klaster  4  sebanyak  3 kecamatan berdasarkan status yaitu, gerunggang, girimaya dan gabek. Klaster 5 sebanyak 2 kecamatan berdasarkan status yaitu, bukit intan dan gabek seperti tergambar pada gambar 6 di bawah ini.

## Gambar 6. Plot sillhoette klaster dari kecamatan
Gambar  7  menunjukkan  hasil  kumulatif  data  yang  didistribusikan  berdasarkan  jumlah  data  yang  ada  di  cluster Sekolah Dasar di Kota Pangkalpinang berdasarkan status dan kecamatan. Gambar 8 menunjukkan bahwa Klaster 2, yang terdiri dari empat kecamatan berbasis pada status sekolahnya memiliki jumlah klaster terbesar.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Kemudian pada gambar 8 didasari dari nilai sillhouette yang kurang 0,71 dari 3 data kecamatan sekolah dasar yang didapatkan  dari  status  sekolah  dengan  persentase  100%  sehingga  dapat  diasumsikan  bahwa  klaster  1  memiliki persentase 21,43%, klaster 2 memiliki persentase 28,57%, klaster 3  memiliki persentase  14,28%, klaster 4 memiliki persentase 21,42%, dan klaster 5 memiliki persentase 14,29%.

## Gambar 8. Sillhoeutte Score
Pada kumulatif total sekolah pada gambar 9 dengan persentase 100% maka dapat diasumsikan klaster 1 memiliki persentase 21,43%, klaster 2 memiliki persentase 28,25%, klaster 3  memiliki persentase  14,29%, klaster 4 memiliki persentase 21,42%, dan klaster 5 memiliki persentase 14,28% dari atribut total sekolah pada gambar 7 dengan persentase 100%.

## Gambar 9. Total Sekolah
Pada kumulatif berdasarkan total guru pada gambar 10 di bawah kurang dari 180 dari 14 record data sekolah dasar berdasarkan kecamatan dengan persentase 100% maka dapat diasumsikan klaster 1 memiliki persentase 21,43%, klaster 2 memiliki persentase 28,57%, klaster 3 memiliki persentase 14,29%, klaster 4 memiliki persentase 21,43%, dan klaster 5  memiliki  persentase  14,29%  masing-masing  didasari  atribut  total  guru  yang  tidak  sampai  180  dari  14  record  data sekolah dasar berdasarkan kecamatan dengan persentase 100%.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Kumulatif berdasarkan total peserta didik pada gambar 11 kurang dari 4000 dari 14 record data sekolah dasar berdasarkan kecamatan di kota Pangkalpinang dapat dilihat masing-masing klaster mendapatkan nilai klaster 1 memiliki tingkat persentase 21,43%, klaster 2 memiliki tingkat persentase 28,57%, klaster 3 memiliki tingkat persentase 14,28%, klaster 4 memiliki persentase 21,43%, dan klaster 5 memiliki persentase 14,29%.

## Gambar 11. Total Peserta Didik
Didasari atribut total ruang kelas pada gambar 12 di bawah yang tidak sampai 120 data berdasarkan 14 record data sekolah  dasar  menurut  kecamatan  di  Pangkalpinang  dengan  tingkat  capaian  100%,  bisa  disepakati  bahwa  klaster  1 memiliki  presentase  21,43%,  klaster  2  memiliki  presentase  28,57%,  dan  klaster  3  memiliki  presentase  14,28%. Kesimpulannya, klaster 2 memiliki presentase terbesar, yaitu 28,57%.

## Gambar 12. Total Ruang Kelas
Hasil plotting skor sillhouette pada klaster 1, Girimaya, Pangkal Balam, dan Taman Sari ditunjukkan pada Tabel 2 di bawah ini. Dengan demikian, dapat diprediksi bahwa Girimaya terkelompok dalam  klaster 1 dengan skor siluet 0.692766, Pangkal Balam terkelompok dalam klaster 1 dengan skor siluet 0.711739  dan Taman Sari terkelompok dalam klaster 1 dengan status sekolah negeri dengan skor sillhouette 0.711739.

## Tabel 2. Sillhouette score klaster 1
Kecamatan Cluster  Sillhouette Status Total Sekolah Total Guru Total Peserta Didik Total Ruang kelas Girimaya C1 0.692766 Negeri 8 80 1433 61 Pangkal Balam C1 0.711739 Negeri 7 85 1668 64 Taman Sari C1 0.695238 Negeri 6 85 1760 61

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Menurut Tabel 3 di bawah ini, skor silhouette untuk klaster 2 Bukit Intan, Pangkal Balam, Rangkui, dan Taman Sari diplot. Hasil plot ini menunjukkan bahwa Bukit Intan terkelompok dalam klaster 2 dengan skor silhouette 0,697004, Pangkal Balam terkelompok dalam klaster 2 dengan skor silhouette 0,705043, dan Rangkui terkelompok dalam klaster 2 beratribut status sekolah swasta dengan skor silhouette 0,705043.
Tabel 3. Sillhouette score klaster 2 Kecamatan Cluster  Sillhouette Status Total Sekolah Total Guru Total Peserta Didik Total Ruang kelas Bukit Intan C2 0.697004 Swasta 3 38 631 29 Pangkal Balam C2 0.705043 Swasta 2 17 178 12 Rangkui C2 0.714424 Swasta 2 38 664 24 Taman Sari C2 0.714494 Swasta 1 33 536 20
Pada Tabel 4 di bawah, interpretation Sillhouette score klaster 3 berdasarkan kecamatan Gerunggang dan Rangkui dapat diprediksi bahwa Gerunggang terkelompok klaster 3 dengan skor silhouette 0.678648 dan Rangkui terkelompok klaster 3 dengan skor silhouette 0.657787 berdasarkan status sekolah negeri.
Tabel 4. Sillhouette score klaster 3 Kecamatan  Cluster  Sillhouette Status Total Sekolah Total Guru Total Peserta Didik Total Ruang kelas Gerunggang  C3 0.678648 Negeri 14 174 4087 118 Rangkui C3 0.657787 Negeri 12 173 3553 125
Pada Tabel 5 di bawah, interpretation  Sillhouette score  klaster 4 berdasarkan kecamatan Gerunggang,  gabek dan girimaya dapat diprediksi bahwa Gerunggang terkelompok dengan klaster 4 dengan status sekolah swasta dengan skor silhouette  0.643121,  Gabek  terkelompok  dengan  klaster  4  dengan  status  sekolah  swasta  yang  dengan  skor  silhouette 0.654157 dan Girimaya terkelompok dengan klaster 4 dengan status sekolah swasta dengan skor silhouette 0.634809.
Tabel 5. Sillhouette score klaster 4 Kecamatan  Cluster  Sillhouette Status Total Sekolah Total Guru Total Peserta Didik Total Ruang kelas Gerunggang  C4 0.643121 Swasta 5 86 1202 61 Gabek C4 0.654157 Swasta 6 104 1791 63 Girimaya C4 0.634809 Swasta 8 95 1387 75
Tabel 6 di bawah ini menunjukkan interpretasi skor silhouette pada klaster 5 Gabek dan Bukit Intan. Hasil plotting silhouette score  menunjukkan bahwa kecamatan Gabek  memiliki skor silhouette 0.691555 dan kecamatan Bukit Intan memiliki skor silhouette 0.694601 dengan status sekolah negeri.

## Tabel 6. Sillhouette score klaster 5
Kecamatan  Cluster Sillhouette Status Total Sekolah Total Guru Total Peserta Didik Total Ruang kelas Gabek C5 0.691555  Negeri 9 138 3030 96 Bukit Intan C5 0.694601  Negeri 10 127 2847 84

## 4. KESIMPULAN
Berlandaskan temuan yang diperoleh dari penelitian yang memfokuskan pada pemodelan data mengenai status sekolah dasar  di  7  kecamatan  di  kota  Pangkalpinang,  diambil  dari  basis  data  Kemendikbud  yang  terdokumentasi  pada  portal https://dapo.kemdikbud.go.id/. Dalam upaya untuk  mengintegrasikan desain pemodelan pembelajaran mesin, hipotesis dibuat yang menunjukkan bahwa penggunaan algoritma klasifikasi K-Means untuk pemodelan dapat digunakan secara efektif untuk melakukan klasifikasi dan prediksi karena dapat secara efisien menangani jumlah data yang besar dan cocok untuk data yang memiliki struktur klaster yang jelas. Ini membuatnya efisien untuk sejumlah aplikasi praktis. Ini berkaitan dengan  menentukan  berapa  banyak  klaster  sekolah  yang  dimasukkan  ke  dalam  kategori  terbanyak  dan  paling  minim berdasarkan empat karakteristik utama yang dimiliki oleh masing-masing sekolah, yakni total sekolah, total guru, total peserta  didik,  serta  total  ruang  kelas,  yang  disesuaikan  dengan  lokasi  kecamatan  dan  status  sekolah  masing-masing. Jumlah  klaster  terbesar  terlihat  dari  hasil  plot  kumulatif  dengan  nilai  atribut  paling  rendah  adalah  klaster  2,  yakni  4 kecamatan  berdasarkan  status  sekolah  swasta  dengan  nilai  atribut  total  sekolah  paling  rendah  yaitu  hanya  8  sekolah, atribut total guru berjumlah 126 tenaga pengajar guru, atribut total peserta  didik dengan jumlah 2009 siswa dan hanya memiliki  85  ruang  kelas,    lalu  dengan  skor  sillhouette  yang  kurang  dari  0,71  dengan  14  record  data  sekolah  dasar berdasarkan kecamatan dengna tingat capaian 100%, bisa disepakati bahwa klaster 1 memiliki nilai 21,43% , klaster 2

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
memiliki nilai 28,57%, klaster 3 memiliki nilai 14,28%, klaster 4 memiliki nilai 21,42 % dan klaster 5  memiliki nilai 14,29%. Sedangkan jumlah cluster paling sedikit dengan nilai atribut paling tinggi adalah klaster 3, yakni 2 kecamatan berdasarkan  status  sekolah  negeri  dengan  nilai  atribut  total  sekolah  paling  tinggi  yaitu  terdapat 26  sekolah  dasar, 347 tenaga pengajar guru, total peserta didik dengan jumlah 7640 siswa dan memiliki 243 ruang kelas.   Dengan akumulasi jumlah klaster yang dihasilkan, Pemerintah Kota Pangkalpinang sebagai entitas penyelenggara pendidikan dan potensi peserta  didik  dapat  melakukan  penentuan  dan  klasifikasi  sekolah-sekolah  tingkat  dasar.  Hal  ini  mencakup  aspek peningkatan  kuantitas sekolah dasar di daerah-daerah  yang  mengalami  kekurangan sekolah dasar, penambahan tenaga pendidik untuk sekolah yang membutuhkan peningkatan guru, peningkatan jumlah siswa bagi sekolah yang memerlukan alokasi siswa yang lebih sedikit berdasarkan wilayah tertentu, dan peningkatan fasilitas ruang kelas di sekolah yang tidak memiliki ruang untuk pertemuan tatap muka dalam proses belajar.

## REFERENCES
[1] T.  Hartati,  O.  Nurdiawan,  and  E.  Wiyandi,  “Analisis  Dan  Penerapan  Algoritma  K-Means  Dalam  Strategi  Promosi  Kampus Akademi  Maritim  Suaka  Bahari,”  J.  Sains  Teknol.  Transp.  Marit.,  vol.  3,  no.  1,  pp.  1–7,  2021,  doi: 10.51578/j.sitektransmar.v3i1.30.
[2] D. T. Worung, S. R. U. A. Sompie, and A. Jacobus, “Implementasi K-Means dan K-NN pada Pengklasifikasian Citra Bunga,” J. Tek. Inform.,
vol.
15, no. 3, pp. 217–222, 2020, [Online]. Available:
https://ejournal.unsrat.ac.id/v3/index.php/informatika/article/view/31965.
[3] B. Mahesh, “Machine learning algorithms-a review,” Int. J. Sci. Res. (IJSR).[Internet], vol. 9, no. 1, pp. 381–386, 2020.
[4] J. Bell, “What is machine learning?,” Mach. Learn. City Appl. Archit. Urban Des., pp. 207–216, 2022.
[5] N. Burkart and M. F. Huber, “A survey on the explainability of supervised machine learning,” J. Artif. Intell. Res., vol. 70, pp. 245–317, 2021.
[6] N. Li, M. Shepperd, and Y. Guo, “A systematic review of unsupervised learning techniques for software defect prediction,” Inf. Softw. Technol., vol. 122, p. 106287, 2020.
[7] D.  Yolanda,  M.  H.  Hersyah,  E.  Marozi,  and  others,  “Implementasi  Metode  Unsupervised  Learning  Pada  Sistem  Keamanan Dengan Optimalisasi Penyimpanan Kamera IP,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 5, no. 6, pp. 1099–1105, 2021.
[8] F. Marisa, B. Ariefia, A. L. Maukar, and others, “Pendeteksian Daerah (Provinsi) Rawan Covid19 Dengan Metode Unsupervised Learning \& Algoritma K-Medoids,” J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 12, no. 1, pp. 17–21, 2021.
[9] K. P. Sinaga and M.-S. Yang, “Unsupervised K-means clustering algorithm,” IEEE access, vol. 8, pp. 80716–80727, 2020.
[10]  G. Gustientiedina, M. H. Adiya, and Y. Desnelita, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan,” J. Nas. Teknol. Dan Sist. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 17–24, 2019.
[11]  A. Z. Saputra, N. Suarna, and G. D. Lestari, “Klasterisasi Nilai Ujian Sekolah Menggunakan Metode Algoritma K-Means,” J. Janitra Inform. dan Sist. Inf., vol. 3, no. 1, pp. 1–9, 2023, doi: 10.25008/janitra.v3i1.153.
[12]  A. Septianingsih, “Analisis K-Means Clustering Pada Pemetaan Provinsi Indonesia Berdasarkan Indikator Rumah Layak Huni,” J. Lebesgue J. Ilm. Pendidik. Mat. Mat. dan Stat., vol. 3, no. 1, pp. 224–241, 2022.
[13]  N. Nurahman, A. Purwanto, and S. Mulyanto, “Klasterisasi Sekolah Menggunakan Algoritma K-Means berdasarkan Fasilitas, Pendidik, dan Tenaga Pendidik,” MATRIK J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput., vol. 21, no. 2, pp. 337–350, 2022.
[14]  Y. B. Pratama and N. P. Dalimunthe, “Implementasi Teknik Computer Vision Untuk Deteksi Viridiplantae Pada Lahan Pasca Tambang,” vol. 3, no. 1, pp. 64–72, 2022, doi: 10.47065/bulletincsr.v3i1.193.
[15]  A.  M.  Ikotun,  A.  E.  Ezugwu,  L.  Abualigah,  B.  Abuhaija,  and  J. Heming,  “K-means  clustering  algorithms:  A  comprehensive review,  variants  analysis,  and  advances  in  the  era  of  big  data,”  Inf.  Sci.  (Ny).,  vol.  622,  pp.  178–210,  Apr.  2023,  doi: 10.1016/j.ins.2022.11.139.
[16]  H. Hu, J. Liu, X. Zhang, and M. Fang, “An Effective and Adaptable K-means Algorithm for Big Data Cluster Analysis,” Pattern Recognit., vol. 139, Jul. 2023, doi: 10.1016/j.patcog.2023.109404.
[17]  R. M. Adnan, P. Khosravinia, B. Karimi, and O. Kisi, “Prediction of hydraulics performance in drain envelopes using Kmeans based multivariate adaptive regression spline,” Appl. Soft Comput., vol. 100, p. 107008, 2021.
[18]  E. Khaledian, S. Pandey, P. Kundu, and A. K. Srivastava, “Real-time synchrophasor data anomaly detection and classification using isolation forest, kmeans, and loop,” IEEE Trans. Smart Grid, vol. 12, no. 3, pp. 2378–2388, 2020.
[19]  S.  Rusmayana,  A.  Faqih,  and  A.  Bahtiar3,  “PENERAPAN  METODE  ALGORITMA  K-MEANS  DALAM  PEMETAAN PESERTA DIKLAT KETERAMPILAN PELAUT DI SMKN 1 MUNDU,” J. Sist. Inf. dan Manaj., vol. 10, no. 2, 2022.
[20]  N. T. Hartanti, “Metode Elbow dan K-Means Guna Mengukur Kesiapan Siswa SMK Dalam Ujian Nasional,”  J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 6, no. 2, pp. 82–89, 2020, doi: 10.25077/teknosi.v6i2.2020.82-89.