## Penerapan Algoritma K-Means dan Decision Tree Dalam Analisis Prestasi Siswa Sekolah Menengah Kejuruan
Muhammad Bari Abdul Majid 1,* , Yusup Mad Cani 2 , Ultach Enri 2
1 Fakultas Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Universitas Singaperbangsa Karawang, Karawang, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Komputer, Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang, Karawang, Indonesia Email: 1,* 1910631250021@student.unsika.ac.id, 2 1910631250054@student.unsika.ac.id, 3 ultach@staff.unsika.ac.id Email Penulis Korespondensi: 1910631250021@student.unsika.ac.id Submitted: 08/12/2022 ; Accepted: 31/12/2022 ; Published: 31/12/2022
Abstrak – Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh dari penghasilan orang tua dan jarak rumah ke sekolah dalam prestasi siswa SMK Tarbiyatul Ulum. Karena jika mengetahui faktor yang mempengaruhi prestasi siswa, maka bisa diambil langkah atau tindakan untuk meningkatkan prestasi siswa. Metode yang dipakai dalam penelitian ini mecakup penggunaan  klasterisasi  dengan  menggunakan  K-Means  lalu  dilakukan  pengklasifikasian  dengan  menggunakan  metode Decision Tree dengan jumlah dataset yang dijadikan bahan penelitian ini sebanyak 157 data. Setelah diadakannya klasifikasi pemodelan  menggunakan  algoritma  decision  tree,  maka  didapati  bahwa  penghasilan  orang  tua  tidak  berpengaruh  terhadap prestasi siswa, tetapi jarak rumah ke sekolah berpengaruh terhadap prestasi siswa. Lalu pada tahap evaluasi, algoritma decision tree tidak cocok digunakan dalam prediksi prestasi siswa, karena nilai akurasi dan nilai AUC dari algoritma ini adalah 68% dan 0.561, dimana nilai tersebut masuk ke dalam kategori failure.
Kata Kunci: Prestasi; Data Mining; K-Means; Decision Tree
Abstract – This study aims to determine how much influence parents' income and the distance from a student's home to school have on student achievement at SMK Tarbiyatul Ulum. Because if you know the factors that influence student achievement, steps or actions can be taken to improve student achievement. The method used in this study includes the use of clustering using K-Means and then classifying it using the Decision Tree method with a total of 157 datasets used as research material. After conducting the classification modeling using the decision tree algorithm, it was found that parents' income did not affect student achievement, but the distance from home to school did affect student achievement. Then at the evaluation stage, the decision tree algorithm is not suitable for use in predicting student achievement, because the accuracy and AUC values of this algorithm are 68% and 0.561, where these values fall into the failure category.
Keywords : Achivement; Data Mining; K-Means; Decision Tree

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan merupakan  proses pemantapan diri guna mempersiapkan diri untuk bisa bersaing sesuai zaman yang berjalan. Pendidikan memiliki peranan penting guna membentuk sumber daya manusia yang berkualitas karena perkembangan kemajuan suatu bangsa ditentukan oleh sumber daya manusia yang ada di dalamnya. Secara umum pendidikan  merupakan  faktor  utama  dalam  semua  bidang  kehidupan.  Oleh  karena  itu,  pendidikan  menjadi kebutuhan masyarakat yang paling dianggap penting. Hasil belajar merupakan hal yang sangat diperhatikan oleh orang lain terutama oleh diri sendiri dan orang tua. Untuk mencapai hasil pembelajaran yang maksimal itu sendiri terkadang memiliki kendala dalam proses belajar. Faktor yang mempengaruhi proses belajar terdiri dari dua faktor yaitu faktor yang terdapat  dalam diri siswa (internal) dan faktor yang terdiri  dari luar siswa (eksternal). Faktor internal merupakan faktor yang berasal dari diri orang tersebut dan bersifat biologis sedangkan, faktor eksternal merupakan faktor yang berasal dari luar seperti keadaan lingkungan, keluarga, lingkungan sekolah, dan lingkungan masyarakat yang dapat mempengaruhi diri seseorang untuk belajar [1].
Dalam dunia pendidikan prestasi merupakan suatu aspek yang sangat penting dimana keberhasilan dalam memahami atau menguasai suatu materi itu merupakan sebagai bekal untuk masa depannya. Prestasi merupakan sebuah  hasil  yang  didapat  dari  proses  belajar  yang  telah  dilakukan  [2].  Prestasi  dalam  belajar  juga  dapat menimbulkan kepercayaan tersendiri bagi seseorang yang memiliki prestasi  guna dapat bersaing dimasa depan. Keberhasilan pendidikan dalam suatu sekolah dapat dilihat dari prestasi yang diraih oleh sekolah tersebut. Prestasi merupakan tolak ukur yang menjadi  acuan untuk mengetahui keberhasilan belajar seseorang dimana seseorang yang  memiliki  prestasi  tinggi  dinyatakan  sudah  berhasil  dalam  proses  belajar,  namun  jika  ada  seseorang  yang memiliki prestasi  rendah maka terdapat  faktor-faktor penghambat untuk  siswa tersebut  berprestasi. Fungsi  dari prestasi  itu  sendiri  merupakan  cara  untuk  mengetahui  kemajuan  pemahaman  pengetahuan  nya  setelah melaksanakan proses kegiatan belajar. Nilai yang diberikan oleh pengajar atau guru merupakan sebuah bukti hasil belajar  seorang  peserta  didik  [3].  Dalam  hal  ini,  prestasi  akademik  menjadi  ukuran  tingkat  pencapaian  tujuan pembelajaran dengan dilihat dari hasil nilai Raport, baik itu prestasi akademik maupun non-akademik yang telah diperolehnya. Seperti yang sudah dijelaskan sebelumnya, bahwa terdapat  2 faktor yang mempengaruhi  prestasi seorang  siswa,  faktor  internal  memang faktor  paling  penting  untuk  mempengaruhi  prestasi  seorang  siswa,  tapi faktor  eksternal  tidak  kalah  pentingnya  dalam  mempengaruhi  prestasi  seorang  siswa.  Salah  satu  contoh  faktor eksternal adalah jarak rumah seorang siswa ke sekolahnya, penghasilan orang tua, lingkungan siswa tersebut, dan lainnya. Tapi apakah sebegitu pengaruhnya faktor eksternal terhadap prestasi seorang siswa? Terutama dalam hal jarak rumah seorang siswa ke sekolahnya dan juga penghasilan orang tua.
Gambar 1. Grafik Faktor Eksternal Yang Mempengaruhi Hasil Belajar Siswa [4]
Grafik  pada  Gambar  1.  adalah  hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Elisa  dan  teman-temannya,  untuk mencari  tahu  kenapa  hasil  belajar  siswa  sekolah  menengah  atas  pada  mata  pelajaran  ekonomi  itu  rendah.  Dari grafik  yang  ditampilkan  dalam  faktor  eksternal  yang  mempengaruhi  hasil  belajar  siswa,  lingkungan  keluarga mempunyai peranan penting dalam belajar siswa [4]. Dalam hal itu, maka akan diteliti lebih lanjut apakah faktor eksternal memang berpengaruh penting terhadap prestasi siswa di sekolah atau tidak. Dengan data yang dimiliki, yaitu penghasilan orang tua, jarak antara rumah ke sekolah dan hasil raport siswa, akan dilakukan penelitian apakah memang betul faktor eksternal dengan data yang ada, berpengaruh terhadap prestasi seorang siswa. Karena prestasi belajar bagi siswa sangat penting karena prestasi belajar merupakan salah satu gambaran tingkat keberhasilan dari kegiatan selama mengikuti pelajaran [5]. Dan dengan diketahuinya faktor mana saja yang dapat berpengaruh dalam prestasi siswa, bisa dilakukan tindakan lebih lanjut untuk meningkatkan prestasi siswa. Terdapat satu cara untuk membuktikan hal tersebut, yaitu dengan menggunakan metode klasifikasi data mining . Dengan klasifikasi yang ada pada data mining, kita dapat mengetahui apakah faktor eksternal berpengaruh terhadap prestasi siswa. Hal itu, bisa  dilakukan  dengan  menghubungkan  antara  faktor  eksternal  dengan  hasil  prestasi  seorang  siswa,  apakah hubungan tersebut saling berpengaruh atau tidak.
Suatu data yang ingin diolah, terutama dalam metode klasifikasi data mining memerlukan suatu label atau target  agar  data  tersebut  dapat  diolah.  Namun,  terkadang  data  yang  dimiliki  dan  akan  diteliti  tersebut  belum memiliki  label.  Terdapat  satu  cara  untuk  mendapatkan  label  tersebut,  yaitu  dengan  menggunakan  metode klasterisasi data mining . Hasil dari klasterisasi tersebut bisa dijadikan label dalam data tersebut. Banyak penelitian yang sudah dilakukan untuk melakukan analisis prestasi seorang siswa sekolah. Salah satunya adalah penelitian yang dilakukan oleh khairunnisa dan temannya, pada penelitian itu mereka melakukan analisis faktor penyebab turunnya prestasi belajar mahasiswa pada masa pandemi menggunakan klasifikasi C4.5. Hasilnya, faktor utama dalam menurunnya prestasi mahasiswa adalah pemahaman materi dan algoritma C4.5 dapat diterapkan dalam analisis faktor penyebab turunnya prestasi mahasiswa, karena hasil dari algoritma C4.5 memiliki nilai akurasi yang tinggi, yaitu 97.5% [6]. Dalam hal melakukan klasterisasi, sudah banyak juga penelitian yang dilakukan,  contohnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Asrul  Sani  tentang  penerapan  metode k-means  clustering pada  sebuah  perusahaan,  dan  dalam  penelitian  tersebut  algoritma k-means  clustering berhasil  mengklasterisasi sebuah data transaksi pada perusahaan menjadi 4 kelompok cluster, C1 berjumlah 10 kode artikel, nilai untuk C2 berjumlah 4 kode  artikel, nilai  untuk C3 berjumlah 15 artikel  dan untuk  C4 berjumlah 8 artikel [7]. Kemudian penelitian tentang pengaruh Pendidikan orang tua, penghasilan orang tua, dan minat belajar mahasiswa terhadap prestasi  mahasiswa  jurusan  Managemen  Fakultas  Ekonomi  Stambuk  2014  Universitas  HKBP  NOMMENSEN, dalam penelitian tersebut menghasilkan kesimpulan bahwa tingkat Pendidikan, pendapatan orang tua dan minat mahasiswa  berpengaruh  positif  terhadap  prestasi  mahasiswa  jurusan  Managemen  Fakultas  Ekonomi  Stambuk 2014 Universitas HKBP NOMMENSEN. Hal itu bisa dibuktikan dengan hasil perhitungan koefisien determinasi (R2) diperoleh persentase sumbangan variabel independen yaitu tingkat pendidikan orangtua (X1), penghasilan orangtua (X2), dan minat belajar mahasiswa (X3) berpengaruh terhadap variabel dependen yaitu prestasi belajar mahasiswa (Y), yaitu sebesar 68,2% yang berarti tingkat pendidikan orangtua (X1), penghasilan orangtua (X2), dan minat  belajar mahasiswa (X3) dapat menjelaskan prestasi  belajar mahasiswa (Y) dan sisanya yaitu sebesar 31,8% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dikaji dalam penelitian ini [8].
Ada  juga  penelitian  yang  dilakukan  Akon,  Mashudi,  dan  juga  Thomas.  Mereka  melakukan  penelitian tentang Pengaruh Penghasilan dan Motivasi Orang Tua terhadap Hasil Belajar Siswa, dimana mereka mendapatkan kesimpulan bahwa  tidak terdapat  pengaruh signifikan antara tingkat  penghasilan dan motivasi  orang tua secara simultan terhadap hasil belajar siswa di SMP Negeri 1 Simpang Hulu. Hal ini dibuktikan dengan nilai Fhitung < Ftabel (2.070 < 4,977) [9]. Kemudian, penelitian yang dilakukan oleh Raja dan teman-temannya dalam melakukan Analisa  pengaruh  penggunaan  gawai  terhadap  nilai  akhir  siswa  SMA.  Dalam  penelitiannya  menggunakan klasifikasi data  mining, dilakukan  pengklasifikasian  dengan  algoritma decision  tree, didapatkan  bahwa
penggunaan gawai tidak berpengaruh terhadap nilai akhir siswa SMA dan performa algoritma decision tree tidak cocok diterapkan dalam penelitian ini [10].
Karena  sudah  banyak  penelitian  yang  dilakukan  dan  sudah  banyak  cara  yang  dapat  digunakan  dalam analisis pengaruh prestasi siswa, maka data mining ini akan digunakan sebagai metode untuk membuktikan apakah jarak  antara  rumah  ke  sekolah  dan  juga  penghasilan  orang  tua  seorang  siswa/i  berpengaruh  terhadap  prestasi mereka.  Pada  dasarnya,  penelitian  untuk  menganalisa  prestasi  siswa  memang  sudah  pernah  dilakukan,  namun penyelesaian dan metode yang dilakukan berbeda-beda. Jadi, penelitian ini akan menggunakan algoritma k-means dan juga decision tree untuk menganalisa apakah faktor eksternal berpengaruh terhadap prestasi siswa di sekolah. Dan diharapkan hasil dari penelitian ini akan berguna bagi pihak sekolah untuk mengatasi permasalahan yang ada.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  yang  akan  dilakukan  dalam  analisis  prestasi  siswa  menggunakan  algoritma k-means dan decision tree akan berjumlah 9 tahapan, tahapan tersebut yaitu sebagai berikut.

## Gambar 2. Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian ini akan digunakan sebagai acuan untuk melakukan penelitian ini. Dimana penelitian akan dimulai dengan dataset siswa yang dilakukan pre-processing. Dalam tahap pre-processing akan diurai untuk dilihat dan dibersihkan agar dataset bisa digunakan dalam penelitian. Dataset sendiri didapatkan dari kuesioner yang  dilakukan  pada  SMK  Tarbiyatul  Ulum  dan  yang  mengisi  adalah  siswa  sekolah  tersebut.  Setelah  data dilakukan  proses pre-processing, kemudian  data  akan  dilakukan  pemodelan  menggunakan  algoritma k-means dengan nilai  k = 2  untuk  dicari nilai  rata-rata tersebut  dan hasil dari cluster tersebut  akan dijadikan label pada pemodelan selanjutnya. Setelah dataset sudah mendapatkan label, maka akan dilakukan pemodelan menggunakan algoritma decision tree , yang kemudian dari hasil pemodelan tersebut akan dilakukan analisis apakah penghasilan orang tua dan jarak rumah ke sekolah berpengaruh terhadap prestasi siswa di sekolah. Lalu tahap terakhir adalah dengan melakukan tahap pengujian dan evaluasi untuk mencari tahu apakah algoritma decision tree bisa digunakan dalam memprediksi prestasi siswa berdasarkan nilai akurasi dan juga kurva ROC.

## 2.2 Pemodelan Algoritma K-Means
Tahap pemodelan pada algoritma ini berfungsi untuk mencari nilai rata-rata dari data yang sudah ada menggunakan algoritma k-means. Algoritma k-means sendiri merupakan algoritma yang masuk ke dalam kategori unsupervised learning, kemudian sistem pengelompokkannya masuk ke dalam partisi [11]. Algoritma ini berfungsi sangat baik pada data numerik, yang dimana sangat cocok pada data yang ada pada penelitian ini. Karena nantinya yang akan menjadi pemodelan pada data ini adalah atribut Prestasi, RUTS1, RUAS1, RUTS2. Algoritma ini juga lebih baik dari  algoritma k-medoids dalam melakukan clustering [12] . Lalu  dari  hasil k-means ini akan digunakan sebagai label untuk tahapan selanjutnya. Secara umum, tahapan dalam k-means adalah sebagai berikut:
a) Menentukan k sebagai jumlah klaster yang akan dibentuk.
b) K centroid (titik pusat klaster) awal akan dibangkitkan secara random.
𝑣 =   ∑ 𝑋𝑖 𝑁 𝑛 𝑘=1
(1)
i = 1,2,3 … n Rumus Menentukan Centroid Awal
c) Jarak setiap objek ke masing-masing centroid dihitung  dari masing-masing  klaster. Lalu  dalam jarak antara objek dan centroid dihitung menggunakan Euclidian Distance.
𝑑(𝑥, 𝑦) = |𝑥 − 𝑦| =   √∑ (𝑥𝑖 − 𝑦𝑖) 𝑛 𝑖=1 ² (2)
Rumus Menghitung Jarak Antar Centroid d) Alokasikan setiap objek pada centroid terdekat.
e) Lakukan iterasi, setelah itu dengan menggunakan persamaan tentukan posisi centroid baru. Jika posisi centroid tidak sama, maka ulangi Langkah ke 3

## 2.3 Pemodelan Algoritma Decision Tree
Tahap pemodelan ini berguna untuk mencari tahu bagaimana pola atau informasi yang dapat digunakan sebagai informasi yang berguna dari data yang disiapkan. Pada tahap pemodelan ini menggunakan algoritma decision tree, dimana algoritma ini akan berguna untuk pengambilan keputusan yang pemodelannya berbentuk pohon keputusan. Model dalam algoritma ini akan dibangun dengan tampilan seperti pohon dan dengan cabang yang terdiri dari data yang dibangun secara rekursif dan dengan kelas yang sama [13]. Dalam melakukan perumusan algoritma decision tree, formula yang dipakai adalah sebagai berikut [14]:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) =   ∑ − 𝑛 𝑖=1 𝑝 𝑖 log 2 𝑝 𝑖 (3)
Rumus menghitung entropy Penjelasan: S = Kumpulan Kasus S = Jumlah Partisi S S = Proporsi dari
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) −   ∑ |𝑆 𝑖 | |𝑆| 𝑛 𝑖=1 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆 𝑖 ) (4)
Rumus menghitung Gain Penjelasan: S = Kumpulan Kasus S = Atribut S = Jumlah Partisi Atribut A 𝑆 𝑖 = Jumlah Kasus Pada Partisi ke-i S = Jumlah Kasus dalam S

## 2.4 Evaluasi
Pada tahap evaluasi ini berfungsi untuk melihat atau mengetahui kualitas dari pemodelan metode klasifikasi yang sudah  dilakukan  sebelumnya.  Pada  tahap  ini  sendiri  akan  diukur  atau  dilihat  nilai  akurasi, confusion  matrix , classification report, nilai AUC dan kurva ROC dari prediksi yang sudah dilakukan algoritma decision tree. dari hasil  nilai  tersebut  akan  menjelaskan  bahwa  algoritma  tersebut  efektif  untuk  digunakan  atau  tidak  [15].  Pada penelitian  ini,  nilai  akurasi  dan  juga  nilai  AUC  pemodelan  algoritma decision  tree yang  sudah  dilakukan sebelumnya,  dilihat  untuk  mengetahui  nilai  tersebut  akan  masuk  kedalam  kelompok  mana.  Adapun  menurut Gorunescu dalam [16], performance keakurasian AUC dapat diklasifikasikan menjadi lima kelompok yaitu: a) 0.90 – 1.00 = Excellent Classification b) 0.80 – 0.90 = Good Classification c) 0.70 – 0.80 = Fair Classification d) 0.60 – 0.70 = Poor Classification
e) 0.50 – 0.60 = Failure

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diambil  dari  sekolah  SMK  Tarbiyatul  Ulum.  Data  tersebut  berisi beberapa  atribut  didalamnya,  yaitu  Jenis-Kelamin,  Prestasi,  Jarak  Rumah-Sekolah,  Penghasilan  Orang  Tua, RUTS1,  RUAS1,  RUTS2  dengan  total  data  yang  didapat  adalah  158 record .  Metode  dalam  pengambilan  data tersebut  adalah  dengan  menggunakan  kuesioner  dalam google  form, dengan  pengisi  kuesioner  tersebut  adalah siswa SMK Tarbiyatul Ulum.Gunalan huruf kecil dan abjed untuk penomoran list.
Tabel 1. Dataset Penelitian Jenis- Kelamin Prestasi Jarak Rumah- Sekolah Penghasilan Orang Tua RUTS1  RUAS1  RUTS2 Lelaki - 200-600 <1.000.000 80,25 80,75 82,75 Lelaki - 200-600 1.501.000-2.000.000 85,00 80,00 80,25 Lelaki - 600-1000 2.001.000-2.500.00 82,50 78,50 88,00 Lelaki Provinsi <200 1.000.000-1.500.000 80,25 80,25 80,25 Lelaki - 200-600 1.000.000-1.500.000 82,50 73,25 88,00 Lelaki - 200-600 2.001.000-2.500.00 80,25 85,75 80,00 Lelaki - 600-1000 1.000.000-1.500.000 85,00 82,25 85,50 Lelaki - 200-600 1.000.000-1.500.000 80,25 80,00 82,25 Lelaki - 200-600 1.000.000-1.500.000 80,25 78,00 80,00
Jenis- Kelamin Prestasi Jarak Rumah- Sekolah Penghasilan Orang Tua RUTS1  RUAS1  RUTS2 Lelaki - 200-600 1.501.000-2.000.000 83,00 80,00 88,25 Lelaki - 200-600 1.501.000-2.000.000 85,00 88,00 82,25 Lelaki - 600-1000 1.501.000-2.000.000 82,50 82,25 80,25 Lelaki - 200-600 1.501.000-2.000.000 83,25 78,75 83,00

## 3.2 Pre-processing Data
Sebelum melakukan proses data, dilakukan beberapa tahapan terlebih dahulu seperti melakukan pemahaman data, pembersihan data dan transformasi  data agar data yang dimiliki dapat  dilakukan proses pada data mining [17]. Tahapan tersebut adalah sebagai berikut:

## 3.2.1 Data Cleaning
Pada tahapan ini, data akan diseleksi untuk dilihat apakah ada data yang perlu dihapus. Alasan data dihapus pun ada beberapa macam,  yaitu jika data tidak lengkap, tidak akurat, tidak relevan dan lainnya. Tahap ini berdasar penelitian  [18],  bahwa data  cleaning berguna  untuk  menghapus noise  data yang  dapat  mengganggu  proses penelitian.  Salah  satu  cara  untuk  melihat  data  tersebut  baik  atau  tidak  adalah  dengan  menggunakan  visualisasi data.  Tujuan  utama  dari  visualisasi  data  adalah  untuk  mengkomunikasikan  informasi  secara  jelas  dan  efektif dengan cara grafis menurut Friedman dalam [19]. Tipe visualisasi data yang akan dipakai adalah scratter/bubble. Visualisasi data ini digunakan untuk melihat apakah ada data yang jauh berbeda dari kebanyakan data atau tidak. Karena,  jika  ada  data  yang  berbeda  jauh  dari  kebanyakan  data  lainnya,  hal  itu  akan  mempengaruhi  proses pemodelan pada algoritma k-means. Visualisasi akan menggunakan software bantuan, yaitu rapidminer.
Gambar 3. Visualisasi Dataset Penelitian
Jika  dilihat  dari  Gambar  2.  bisa  disimpulkan  bahwa  ada  satu  data  yang  tidak  sesuai  atau  tidak  seperti kebanyakan  data  pada  umumnya.  Hal  ini  akan  mempengaruhi  proses  pemodelan  pada  algoritma k-means clustering . Maka dari itu, data tersebut akan dihapus dan tidak akan diolah pada tahap selanjutnya. Dengan itu, total data yang ada sekarang adalah 157 record.

## 3.2.1 Transformation Data
Tahap ini berdasar pada penelitian [20] agar data diubah menjadi format yang bisa digunakan dalam penelitian. Hal itu karena, data jarak rumah ke sekolah dan juga penghasilan orang tua masih berupa data dengan perkiraan saja, maka data tersebut akan diubah menjadi penomoran sesuai dengan kelompok yang ada sebelumnya. Lalu, karena tipe data ‘string’ juga tidak bisa digunakan dalam pemodelan decision tree, maka akan diubah data Jenis- Kelamin dan Prestasi menjadi angka, agar pemodelan bisa dilakukan. Hasil dari tranformasi data tersebut adalah sebagai berikut:
Tabel 2. Dataset Sesudah Transformasi Data Jenis- Kelamin Prestasi Jarak Rumah- Sekolah Penghasilan Orang Tua RUTS1  RUAS1  RUTS2 1 0 2 1 80,25 80,75 82,75 1 0 2 2 85,00 80,00 80,25 1 0 3 3 82,50 78,50 88,00
Jenis- Kelamin Prestasi Jarak Rumah- Sekolah Penghasilan Orang Tua RUTS1  RUAS1  RUTS2 1 1 1 2 80,25 80,25 80,25 1 0 2 2 82,50 73,25 88,00 1 0 2 3 80,25 85,75 80,00 1 0 3 2 85,00 82,25 85,50 1 0 2 2 80,25 80,00 82,25 1 0 2 2 80,25 78,00 80,00 1 0 2 2 83,00 80,00 88,25 1 0 2 2 85,00 88,00 82,25 1 0 3 2 82,50 82,25 80,25 1 0 2 2 83,25 78,75 83,00 Penjelasan Tabel 2. diatas: Jenis Kelamin 1 Lelaki
2 Perempuan
Prestasi
0 Tidak Ada
1 Provinsi dan Lokal
Jarak Rumah-Sekolah
1 Dekat
2 Lumayan
3 Jauh
Penghasilan Orang Tua
1 Sedikit
2 Lumayan
3 Banyak
4 Sangat Banyak
3.3 Implementasi K-Means Menggunakan Bahasa pemrograman Python
Setelah dilakukan pengecekan dan juga preprocessing data , dan sudah dihasilkan data yang bisa digunakan dan layak untuk diteliti. Maka penelitian dimulai dengan melakukan pemodelan terhadap dataset siswa, proses dalam penelitian  ini  menggunakan  bahasa  pemrograman  python.  Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah  dengan mencari label dari data yang ada, yaitu dengan cara melakukan pemodelan k-means .
Gambar 4. Dataset Untuk Pemodelan K-Means
Tetapi data yang digunakan untuk clustering hanyalah data Prestasi, RUTS1, RUAS1 dan RUTS2. Jumlah k dibagi menjadi 2, yang nantinya cluster tersebut akan digunakan sebagai label dari dataset siswa. Nilai k hanya dibagi 2 dikarenakan  proses clustering ini  digunakan  untuk  mencari  nilai  rata-rata  dari  dataset  yang  ada  saja.  Maka  hal tersebut menghasilkan model seperti ini:
Gambar 5. Model Algoritma K-Means

## Gambar 6. Centroid K-Means
Dari pemodelan diatas bisa disimpulkan bahwa cluster_0 merupakan cluster dengan nilai rata-rata yang lebih tinggi daripada cluster_1. Maka hasil dari k-means clustering ini akan dijadikan acuan untuk pelabelan data. Hasil dari k-means clustering ini akan diganti nama cluster menjadi penamaan label yang sesuai dengan penelitian kali ini, yaitu cluster_0 akan diganti nama menjadi Tinggi dan cluster_1 akan diganti nama menjadi Rata-Rata.

## 3.4 Implementasi Algoritma Decision Tree Menggunakan Bahasa pemrograman Python
Setelah dilakukan clustering data dengan k-means dan hasil model dari clustering tersebut digunakan sebagai label dari dataset siswa. Dataset siswa yang sudah dilabelkan lalu dilakukan pemodelan dengan menggunakan salah satu algoritma dalam metode klasifikasi yaitu algoritma decision  tree. Karena penelitian ini tentang analisis apakah jarak rumah ke sekolah dan penghasilan orang tua berpengaruh terhadap prestasi siswa, maka data yang dipakai untuk penelitian hanyalah jenis-kelamin, jarak rumah dan penghasilan orang tua.
Gambar 7. Dataset Untuk Proses Decision Tree
Pemodelan dilakukan dengan membagi dataset siswa yang sudah dilabeli menjadi data training dan juga data testing dengan ratio 7:3  dan  juga  random_state  adalah  1,  lalu  pada  model decision  tree memakai  criteria entropy dan juga max_depth 3 (tiga) maka model yang dihasilkan menjadi seperti ini:
Agar  memudahkan  mendapatkan  informasi  dari  pemodelan decision  tree yang  dibuat,  akan  dibuat penjelasan atau penjabaran dari model yang sudah dilakukan. Hal itu menggunakan cara export_text yang ada pada library sklearn.tree, maka hasilnya akan menjadi seperti ini:
Gambar 9. Penjabaran Model Decision Tree

## 3.5 Evaluasi
Pada tahap ini dilakukan uji kelayakan apakah algoritma decision  tree bisa digunakan sebagai  algoritma untuk memprediksi pada penelitian ini. Untuk mendapatkan jawaban tersebut, maka diperlukan beberapa fungsi dalam klasifikasi.  Dimana  pada  pemodelan decision  tree ini  akan  dilakukan  prediksi  terlebih  dahulu,  kemudian  akan dilihat confusion matrix, classification report, nilai akurasi, nilai AUC dan juga kurva AUC. Semua proses yang dilakukan menggunakan bahasa pemrograman python. Maka hasil dari pengujian ini adalah sebagai berikut:
Gambar 10. Nilai Akurasi, Confusion Matrix dan Classification Report

## 3.6 Pembahasan
Dalam  analisis  prestasi  siswa,  bisa  dilihat  dari  model  algoritma decision  tree yang  sudah  dibuat,  bahwa penghasilan orang tua dan juga jarak rumah ke sekolah memiliki peranan tersendiri dalam prestasi siswa. Hal itu bisa  dilihat jika dalam pemodelan export_text yang sudah dilakukan, akar utama dari  pengklasifikasian dataset siswa adalah jenis kelamin, penjelasannya yaitu:
a. Jenis kelamin <=1.5 (Lelaki) dan jarak rumah ke sekolah <= 1.5 (Dekat) akan masuk ke dalam kategori 1 (rata- rata), sedangkan jika jarak rumah ke sekolah > 1.5 (Lumayan dan Jauh) maka akan menghasilkan cabang lagi, yaitu penghasilan orang tua <= 2.5 (Lumayan dan Sedikit), tetapi akan masuk ke dalam kategori 1 (rata-rata) juga,  begitu  juga  dengan  penghasilan  orang  tua  >  2.5  (Banyak  dan  Sangat  Banyak)  akan  masuk  ke  dalam kategori 1 (rata-rata).
b. Jenis kelamin > 1.5 (Perempuan) dan jarak rumah ke sekolah <=2.5 (Lumayan dan dekat) akan menghasilkan cabang penghasilan orang tua <= 1.5 (Sedikit) dan penghasilan orang tua > 1.5 (Lumayan, Banyak dan Sangat Banyak) yang akan masuk ke dalam kategori 1 (rata-rata). Sedangkan jika jarak rumah ke sekolah > 2.5 (Jauh) yang menghasilkan cabang penghasilan orang tua <= 1.5 (Sedikit) dan penghasilan orang tua > 1.5 (Lumayan, Banyak dan Sangat Banyak) akan masuk ke dalam kategori 0 (tinggi).
Maka dengan itu, jarak rumah ke sekolah seorang siswa tidak berpengaruh besar terhadap prestasi mereka, hal  itu  bisa  dibuktikan  bahwa  dalam  pengklasifikasian  menggunakan  model decision  tree semua  cabang  jarak rumah ke sekolah dengan akar utama jenis kelamin lelaki akan masuk ke dalam kategori 1(rata-rata), tetapi hal berbeda terdapat  pada akar utama jenis kelamin perempuan dimana ketika jarak rumah ke sekolah yang masuk kedalam kategori dekat dan lumayan akan masuk ke dalam kategori 1 (rata-rata) sedangkan jika jarak rumah ke sekolah yang masuk ke dalam kategori jauh akan masuk ke dalam kategori 0 (tinggi). Lalu, penghasilan orang tua tidak berpengaruh terhadap prestasi seorang siswa, karena baik itu penghasilan orang tua sedikit, lumayan, banyak dan sangat banyak akan menghasilkan kategori prestasi yang sama dengan akar yang sama. Lalu dalam hasil tahap pengujian atau evaluasi, nilai akurasi yang dihasilkan algoritma decision tree dalam melakukan prediksi adalah 68%  dan  dengan  nilai  AUC  0.561.  Dengan  itu,  algoritma decision  tree dalam  penelitian  ini  masuk  ke  dalam kategori failure sesuai  dengan  kelompok  performa  AUC  yang  dijelaskan  sebelumnya  [16].  Maka,  algoritma decision  tree tidak  cocok  dilakukan  untuk  dilakukan  prediksi  dalam  penelitian  ini.  Jadi,  Penelitian  ini  selaras dengan penelitian yang dilakukan oleh Raja dan teman-temannya [10], bahwa penelitian ini sama-sama melakukan analisis terhadap prestasi  siswa menggunakan algoritma decision  tree tetapi  dengan atribut yang berbeda. Pada penelitian mereka pun, algoritma decision tree tidak cocok untuk dilakukan prediksi. Lalu topik penelitian ini juga sama  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Akon  dan  teman-temannya,  tetapi  dengan  cara  atau  metode  yang berbeda. Hasil dari  penelitiannya pun sama dalam beberapa hal  dengan hasil penelitian ini, bahwa penghasilan orang tua tidak berpengaruh penting terhadap prestasi siswa [9].

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian yang sudah dilakukan dalam menerapkan metode data mining dalam analisis prestasi siswa Sekolah Menengah Kejuruan dengan menggunakan metode clustering tepatnya dengan menggunakan K-Means dan juga metode klasifikasi tepatnya algoritma decision tree menggunakan dataset siswa yang berisi tentang jenis kelamin, prestasi,  jarak  antara  rumah  ke  sekolah,  dan  juga  penghasilan  orang  tua.  Menghasilkan  bahwa  jarak  rumah  ke sekolah  sedikit  berpengaruh  terhadap  prestasi  siswa,  tetapi  penghasilan  orang  tua  tidak  berpengaruh  terhadap prestasi  siswa.  Karena  yang  menjadi  faktor  utama  pembeda  dari  klasifikasi  yang  sudah  dilakukan  adalah  jenis kelamin. Bahwa semua siswa yang ber jenis kelamin lelaki memiliki nilai rata-rata, sedangkan siswa yang berjenis kelamin perempuan ada yang memiliki nilai rata-rata dan juga tinggi. Siswa yang memiliki nilai tinggi mempunyai jarak rumah ke sekolah yang jauh. Maka bisa didapatkan kesimpulan bahwa jika jarak rumah ke sekolah jauh, mungkin meningkatkan motivasi belajar seorang siswa yang berjenis kelamin perempuan. Lalu untuk nilai akurasi dan juga nilai  AUC yang dihasilkan algoritma decision  tree dalam melakukan prediksi  adalah 68% dan 0.561, dengan  itu  bisa  disimpulkan  bahwa  algoritma decision  tree tidak  cocok  digunakan  untuk memprediksi  prestasi siswa.  Maka,  untuk  pihak  sekolah  SMK  Tarbiyatul  Ulum  disarankan  untuk  memperhatikan  atau  memberikan perhatian  lebih  kepada  siswa,  terutama  yang  ber jenis  kelamin  lelaki.  Kemudian  memberikan motivasi  kepada semua siswa untuk  belajar lebih giat lagi dan lebih memperhatikan prestasi  mereka, terutama yang mempunyai jarak  rumah  ke  sekolah  nya  dekat,  karena  mungkin  mereka  jadi  menganggap  mudah  dan  gampang  karena rumahnya  dekat  dengan  sekolah,  sehingga  motivasi  mereka  dalam  belajar  tidak  maksimal.  Untuk  penelitian selanjutnya, disarankan untuk menambahkan faktor dan atribut lainnya dalam melakukan analisis prestasi siswa. Lebih baik juga untuk menambahkan jumlah data pada dataset yang akan dilakukan penelitian agar hasil klasifikasi dan analisis prestasi siswa semakin akurat.

## REFERENCES
[1]   K. Kartono, Kamus Lengkap Psikologi, Jakarta: P.T. Raja Grafindo Persada, 1996.
[2]   M. Z. Rosyid, M. Mansyur dan A. R. Abdullah, Prestasi Belajar, Malang: Literasi Nusantara, 2019.
[3]   A. Syafi'i, T. Marfiyanto dan S. K. Rodiyah, “Studi Tentang Prestasi Belajar Siswa Dalam Berbagai Aspek dan Faktor Yang Mempengaruhi,” Jurnal Komunikasi Pendidikan, vol. 2, no. 2, pp. 115-123, 2018.
[4]   Elisa,  Sulistyarini  dan  H.  Syahrudin,  “Rendahnya  Hasil  Belajar  Siswa  Pada  Mata  Pelajaran  Ekonomi  Di  Sekolah Menengah Atas,” Jurnal UNTAN, vol. 7, no. 5, 2018.
[5]   Wagiman, “Hubungan Bimbingan Orang Tua dan Metode Mengajar Guru dengan Prestasi Belajar Siswa di SMP Penda Tawangmangu,” Universitas Muhammadiyah Surakarta, 2012.
[6]   K.  F.  Irnanda,  D.  Hartama  dan  A.  P.  Windarto,  “Analisa  Klasifikasi  C4.5  Terhadap  Faktor  Penyebab  Menurunnya Prestasi  Belajar  Mahasiswa  Pada  Masa  Pandemi,” Jurnal Media  Informatika  Budidarma, vol.  5,  no.  1,  pp.  327-331, 2021.
[7]   A. Sani, “PENERAPAN METODE K-MEANS CLUSTERING PADA PERUSAHAAN,” Journal Teknologika, 2018.
[8]   A. E. Putriku, “PENGARUH TINGKAT PENDIDIKAN ORANG TUA, PENGHASILAN ORANGTUA, DAN MINAT BELAJAR  MAHASISWA  TERHADAP  PRESTASI  MAHASISWA  JURUSAN  MANAJEMEN  FAKULTAS EKONOMI STAMBUK 2014 UNIVERSITAS HKBP NOMMENSEN,” NIAGAWAN, vol. 7, no. 1, pp. 50-58, 2018.
[9]   Akon, Mashudi dan Y. Thomas, “PENGARUH PENGHASILAN DAN MOTIVASI ORANG TUA TERHADAP Hasil Belajar Siswa,” Jurnal Pendidikan dan Pembelajaran Untan, vol. 4, 2015.
[10]  R. A. Simarmata dan Y. T. Tarihoran, “Analisa Pengaruh Penggunaan Gadget Terhadap Nilai Akhir Siswa SMA Secara Umum Menggunakan Metode Data mining (Decision Tree),” TeIKa, vol. 11, no. 1, pp. 15-28, 2021.
[11]  A. Wanto, M. N. H. Siregar, A. P. Windarto, D. Hartama, N. L. W. S. R. Ginantra, D. Napitupulu, E. S. Negara, M. R. Lubis, S. V. Dewi dan C. Prianto, Data Mining: Algoritma dan Implementasi, Yayasan Kita Menulis, 2020.
[12]  C.  A.  Sugianto,  A.  H.  Rahayu  dan  A.  Gusman,  “Algoritma  K-Means  Untuk  Pengelompokkan  Penyakit  Pasien  Pada Puskesmas Cigugur Tengah,” JOINT (Journal of Information Technology), vol. 2, no. 2, pp. 39-44, 2020.
[13]  D. Setiawati, I. Taufik, Jumaidi dan W. B. Z, “KLASIFIKASI TERJEMAHAN AYAT AL-QURAN TENTANG ILMU SAINS MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE BERBASIS MOBILE,” JOIN, vol. 1, no. 1, pp. 24-27, 2016.
[14]  A. Susanto, S. R. Riady, S. D. Ranti dan R. Mandala, “Penerapan Perhitungan Metode Decision Tree Menggunakan Algoritma Iterative Dichotomiser 3 (ID3) Berbasis Website,” JSI (Jurnal Sains Indonesia), vol. 1, no. 2, pp. 59-68, 2020.
[15]  S. T. Rizaldi dan Mustakim, “Perbandingan Teknik Pembagian Data untuk Klasifikasi Sarana Akses Air pada Algoritma K-Nearest Neighbor Sarana Akses Air pada Algoritma K-Nearest Neighbor,” Seminar Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi dan Industri (SNTIKI), vol. 12, pp. 130-137, 2020.
[16]  A. Ridwan, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus,” Jurnal Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan , vol. 4, no. 1, pp. 15-21, 2020.
[17]  R. Takdirillah, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Terhadap Data Transaksi Sebagai Pendukung Informasi Strategi Penjualan,” Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika, vol. 4, no. 1, pp. 37-46, 2020.
[18]  H. E. Simanjutak dan Windarto, “Analisa Data Mining Menggunakan Frequent Pattern Growth pada Data Transaksi Penjualan  PT  Mora  Telematika  Indonesia  untuk  Rekomendasi  Strategi  Pemasaran  Produk  Internet,” Jurnal  Media Informatika Budidarma, vol. 4, no. 4, pp. 914-923, 2020.
[19]  M.  G.  A.  Sutanto,  SISTEM  VISUALISASI  DATA  PKH  KOTA  MALANG  BERBASIS  GIS  MENGGUNAKAN MULTI OBJECTIVE OPTIMIZATION ON THE BASIS OF RATIO ANALYSIS, Malang: Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, 2018.
[20]  J. P. Gultom dan A. Rikki, “Implementasi Data Mining menggunakan Algoritma C-45 pada Data Masyarakat Kecamatan Garoga untuk Menentukan Pola Penerima Beras Raskin,” KAKIFIKOM (Kumpulan Artikel Karya Ilmiah Fakultas Ilmu Komputer), vol. 2, no. 1, pp. 11-19, 2020.