## ANALISIS CLUSTERING PRESTASI ATLET PADA BERBAGAI CABANG OLAHRAGA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS (STUDI KASUS: DINAS PEMUDA DAN OLAHRAGA KABUPATEN CIREBON)
Puput Putriana, Nana Suarna, Willy Prihartono Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jln Perjuangan No 10 B Karyamulya Kesambi Kota Cirebon Jawa Barat Indonesia puputputriana2002@gmail.com

## ABSTRAK
Atlet, sebagai individu yang berkomitmen tinggi di berbagai cabang olahraga, mencari pencapaian tertinggi dalam bidangnya. Namun, relevansi dan generalisasi hasil analisis prestasi atlet terhadap seluruh populasi atlet Kabupaten  Cirebon  belum  sepenuhnya  dipahami.  Penelitian  ini  fokus  pada  analisis Clustering prestasi  atlet menggunakan algoritma K-Means . Metode ini digunakan untuk mengelompokkan atlet berprestasi di Kabupaten Cirebon  berdasarkan  atribut  seperti  Umur,  Prestasi,  Jenis  Kelamin,  dan  cabang  olahraga.  Pra-pemrosesan  data melibatkan pembersihan dan penanganan data yang tidak valid atau hilang. Hasil analisis Clustering memberikan wawasan  tentang  pola  prestasi,  mendukung  pengembangan  bakat  olahraga,  dan  perencanaan  pelatihan  yang efektif.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  memberikan  wawasan  yang  lebih  mendalam  tentang  pola  prestasi  atlet, memfasilitasi  pengembangan  bakat  olahraga,  dan  merancang  program  pelatihan  yang  lebih  efektif.  Dengan mengidentifikasi klaster atlet berdasarkan karakteristik tertentu, penelitian ini dapat memberikan dasar yang kuat untuk  pengambilan  keputusan  terkait  pengembangan  olahraga  di  Kabupaten  Cirebon.  Dampak  tambahan melibatkan  pengembangan  strategi  yang  lebih  efektif  untuk  mendukung  para  atlet  dan  meningkatkan  prestasi olahraga secara keseluruhan di wilayah tersebut.
Kata kunci : analisis clustering, atlet, cabang olahraga, prestasi olahraga, pengembangan bakat olahraga

## 1. PENDAHULUAN
Atlet  seringkali  terlibat  dalam  latihan  intensif sepanjang tahun atau memilih fokus pada satu cabang olahraga  sejak  usia  muda.  Meskipun  pendekatan  ini dianggap  dapat  mengoptimalkan  pengembangan keterampilan  olahraga,  banyak  literatur  menyatakan bahwa  spesialisasi  olahraga  dini  dapat  meningkatkan risiko  cedera  mental  dan  fisik  tanpa  memberikan manfaat yang diharapkan. Penelitian ini menggunakan metode  deskriptif  untuk  membahas  isu  spesialisasi olahraga  dini,  merinci  prinsip  aktivitas  fisik  yang sesuai  dengan  perkembangan,  dan  menyediakan panduan serta sumber daya bagi praktisi dan keluarga atlet.  Meski  terdapat  berbagai  dorongan  untuk mencapai  prestasi  dan  komitmen  dalam  satu  cabang olahraga,  keputusan  tersebut  perlu  dipertimbangkan dengan  hati-hati  karena  dapat  menimbulkan  dampak merugikan [1].
Penelitian ini mendalami permasalahan Clustering atlet  berprestasi  di  Kabupaten  Cirebon dengan  tujuan  memahami  dan  mengklasifikasikan potensi atletik di daerah ini. Keberhasilan pengembangan olahraga di Kabupaten Cirebon sangat dipengaruhi oleh kurangnya informasi terkait klasifikasi  atlet  berprestasi.  Data  atlet  dari  berbagai cabang olahraga memperlihatkan tingkat prestasi yang beragam, sehingga analisis Clustering perlu memperhitungkan  skala  yang  sesuai.  Atribut  yang digunakan  untuk  mengukur  prestasi  atlet  dapat mencakup  jumlah  medali,  skor  rata-rata,  atau parameter olahraga tertentu. Tantangan dalam revolusi industri, khususnya Big  Data , menjadi aspek penting
dalam  penelitian  ini  karena  data  olahraga  cenderung memiliki  volume besar dan kompleksitas tinggi  yang memerlukan pendekatan pemrosesan khusus.
Penelitian  sebelumnya  oleh  Fiqri  Azzahra berjudul "Pengelompokan Data Atlet Pusat Pendidikan Latihan Pelajar Di Jawa Barat Menggunakan Algoritma K-Means " telah menggunakan  metode Clustering untuk  menganalisis data atlet di Jawa Barat dan menemukan bahwa faktor- faktor  keberhasilan  atlet  memengaruhi  prestasi individu  mereka.  Studi  ini  melanjutkan  penggunaan metode Clustering pada data atlet dari berbagai cabang olahraga,  menunjukkan  bahwa  pendekatan  ini  dapat membantu  mengidentifikasi  kelompok  atlet  dengan karakteristik serupa. Temuan ini membuktikan bahwa Clustering efektif  dalam  mengelompokkan  atlet berdasarkan  prestasi  olahraga  dan  karakteristik  fisik [2].
Teknik data  mining diharapkan  memberikan kontribusi  dalam  pengolahan  data  atlet  berdasarkan usia,  dengan  tujuan  mendapatkan  wawasan  baru terkait  pola  pengelolaan  data  tersebut.  Penelitian  ini akan  fokus  pada  data  Atlet  Berprestasi  di  Kabupaten Cirebon  yang  diperoleh  dari  Dinas  Pemuda  dan Olahraga  setempat.  Analisis  akan  dilakukan  terkait pola pengelompokan data atlet, dengan memperhatikan  atribut  seperti  Nama,  jenis  kelamin, usia,  dan  prestasi.  Metode Clustering menggunakan algoritma K-Means akan digunakan untuk mengidentifikasi  kelompok  data  atlet  berdasarkan atribut  yang  dipertimbangkan.  Proses Clustering bertujuan  untuk  mengelompokkan  data  sehingga
kesamaan  di  dalam  kelompok  tinggi,  sedangkan perbedaan antar kelompok rendah [2].
Proses Clustering dengan  algoritma K-Means membagi  objek  data  menjadi  kelompok  atau Cluster berdasarkan kesamaan. Algoritma ini, termasuk dalam unsupervised learning , efektif dalam mengklasifikasikan data ke dalam beberapa kelompok melalui metode partisi [3].
Penelitian  ini  bertujuan  mengembangkan  solusi berbasis  teknologi  informasi  untuk  memahami karakteristik  dan  potensi  atlet  di  Kabupaten  Cirebon. Dengan  menerapkan  algoritma K-Means pada  data atlet dari berbagai cabang olahraga, penelitian ini akan menghasilkan Clustering yang informatif. Signifikansi penelitian  ini  terletak  pada  kontribusinya  terhadap pengembangan olahraga dan bakat atlet. Analisis data ini  memberikan  wawasan  berharga  bagi  Dispora Kabupaten  Cirebon  dalam  perencanaan  program pelatihan yang lebih efektif. Metode utama melibatkan penerapan  algoritma K-Means  Clustering untuk mengelompokkan  atlet  berdasarkan  prestasi  olahraga dan karakteristik demografis. Evaluasi hasil Clustering menggunakan  metrik  relevan  akan memberikan  pemahaman  yang  lebih  dalam  tentang atlet, mendukung pengembangan olahraga di wilayah tersebut.
Analisis Clustering menggunakan  algoritma K- Means memberikan wawasan mendalam tentang pola prestasi  olahraga  dan  karakteristik  atlet.  Temuan  ini dapat  menjadi  landasan  bagi  Dispora  Kabupaten Cirebon  untuk  merancang  program  pelatihan  yang lebih  terfokus.  Selain  itu,  penelitian  ini  berpotensi menjadi kontribusi berharga dalam bidang Informatika dan pengolahan data olahraga. Implikasinya mencakup  peluang  untuk  penelitian  lebih  lanjut tentang  pemanfaatan  teknologi  informasi  dalam pengembangan  bakat  olahraga  serta  referensi  bagi studi  komparatif  di  berbagai  wilayah  atau  cabang olahraga. Penggunaan teknologi informasi dan analisis data  diharapkan  dapat  meningkatkan  efisiensi  dan efektivitas  program  olahraga  di  Kabupaten  Cirebon, menciptakan atlet berkualitas dengan potensi prestasi tinggi,  dan  berkontribusi  pada  pengembangan olahraga secara keseluruhan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Sejumlah penelitian dalam bidang olahraga telah dilakukan  untuk  menggali  berbagai  aspek  yang memengaruhi  prestasi  atlet.  [4]  dalam  penelitiannya yang berjudul “Analisis Tingkat Motivasi Berprestasi Atlet  Futsal  di  Akademi  SGF  Kota  Bengkulu” menganalisis tingkat motivasi berprestasi atlet futsal di Akademi SGF Kota Bengkulu menyoroti permasalahan  di  akademi  tersebut,  seperti  kurangnya target  prestasi  yang  jelas,  rendahnya  tanggung  jawab atlet terhadap program latihan, dan kurangnya disiplin.
Penelitian  lainnya  yakni  “Analisis  Tingkat Kepercayaan Diri Saat Bertanding Atlet Pencak Silat Perguruan  Satria  Sejati”  [1]  berfokus  pada  analisis
tingkat kepercayaan diri atlet pencak silat di Perguruan Datria  Sejati,  mengaplikasikan  metode  deskriptif kuantitatif untuk menghasilkan data deskriptif berupa angka hasil dari responden. Penelitian [5] menggambarkan  kesehatan  mental  seorang  atlet sepakbola,  menekankan  pentingnya  pemahaman psikologi atlet sebelum dan selama pertandingan.
“ Clustering Data  Menggunakan  Metode K- Means untuk Rekomendasikan Pembelajaran Akademik  bagi  Siswa  Aktif  dalam  Ekstrakurikuler  “ [6]  membahas clustering data  menggunakan  metode K-Means untuk  merekomendasikan  pembelajaran akademik  bagi  siswa  aktif  dalam  ekstrakurikuler. Penelitian  lainnya,  “Analisis  Kesiapan  Mental  Pada Atlet Bola Tangan Kota Surabaya Menjelang Porprov Jawa Timur 2022” [7]  menganalisis kesiapan  mental atlet  bola  tangan  Kota  Surabaya  menjelang  Propov Jawa  Timur  2022  dengan  pendekatan  deskriptif kualitatif.
[8] membuat penelitian “Peran Orang Tua Dalam Mendukung  Prestasi  Olahraga  Atlet  Karate  Lebah Bukit  Wira  Samarinda”  yang  mengeksplorasi  peran orang  tua  dalam  mendukung  prestasi  atlet  karate Lebah  Bukit  Wira  Samarinda  melalui  penelitian deskriptif kuantitatif dengan metode survey. Penelitian “Analisis Antropometri dalam Mengidentifikasi Bibit Atlet  Berbakat  Cabang  Olahraga  Sepatu  Roda”  [9] menggunakan analisis antropometri untuk mengidentifikasi  bibit atlet berbakat cabang olahraga sepatu roda.
2.2. Atlet
Atlet atau disebut dengan olahragawan merupakan  seseorang  yang  pandai  atau  mahir  dalam suatu cabang olahraga yang dikuasai dan memerlukan kekuatan, ketangkasan dan kecepatan. Pencarian bibit atlet  atau athlete  talent  indentification merupakan suatu  kegiatan  yang  bertujuan  untuk  mencari  potensi atlet berdasarkan bakat yang dimilikinya dalam suatu cabang olahraga, dan dilakukan sedini mungkin, guna dapat  mengembangkan  potensi  tersebut  secara maksimal [9].

## 2.3. Data Mining
Data  mining adalah  teknik  untuk  menemukan pola,  tren,  dan  korelasi  dalam  dataset  besar  dengan menggunakan pengenalan pola, statistik, dan matematika.  Tujuannya  adalah  mengidentifikasi  pola yang  dapat  mendukung  pengambilan  keputusan  di masa depan [10].

## 2.4. Clustering
Clustering adalah proses pengelompokan data ke dalam dua atau lebih Cluster sehingga data dalam satu Cluster lebih  serupa  satu  sama  lain  daripada  dengan data di Cluster lainnya. Metode ini merupakan bagian dari  pembelajaran  tanpa  pengawasan (unsupervised learning) dan  tidak  memerlukan  label  pada  setiap Cluster [6].  Dengan  kata  lain, Clustering adalah pengelompokan  menggunakan  teknik unsupervised
learning tanpa  fase  pembelajaran  dan  tanpa penggunaan  label  pada  setiap Cluster .  Metode Clustering merupakan  suatu  pendekatan  untuk mengelompokkan  data  ke  dalam  kelas  atau Cluster berdasarkan  kemiripan  atribut  di  antara  data  dalam Cluster tersebut.

## 2.5. K-Means
Algoritma K-Means adalah  metode  klasterisasi yang  mengelompokkan  data  berdasarkan centroid terdekat. Tujuannya adalah memaksimalkan kesamaan dalam satu Cluster dan meminimalkan kesamaan antar Cluster .  Prosesnya  melibatkan  penentuan  jumlah klaster,  inisialisasi centroid ,  pengklasifikasian  data, dan pembaruan nilai centroid hingga konvergensi [11].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Metode Penelitian
Dalam  penelitian ini,  digunakan metode kuantitatif  dengan  algoritma K-Means  Clustering
untuk  mengelompokkan  data  atlet  berprestasi  dari berbagai  cabang  secara  kuantitatif.  Pendekatan  ini memungkinkan  identifikasi  pola  dan  hubungan  antar data  numerik,  sehingga  memberikan  hasil  yang  lebih terukur  dan  statistis  terkait  dengan  kluster  atlet berprestasi.
Gambar 1. Metode Penelitian
Gambar  1  merupakan  visualisasi  metode penelitian  yang  dimulai  dari  studi  permasalahan, pengumpulan  data,  pemilihan  data,  analisis  data mining, interpretasi dan kesimpulan, serta validasi dan reliabilitas.
Tabel 1. Metode penelitian
No Tahapan Kegiatan/ Aktifitas Capaian Indikator Tahapan 1. Studi Permasalahan Proses yang melibatkan analisis mendalam terhadap aktivitas atau program tertentu untuk mengevaluasi sejauh mana tujuan telah tercapai dan untuk mengidentifikasi masalah atau hambatan yang mungkin timbul dalam mencapai tujuan tersebut. Tercapainya data yang akan dijadikan sampel untuk menghasilkan informasi. Pengumpulan Data Pengambilan data dari lembaga terkait, atau penggunaan dataset yang sudah tersedia. Sumber Data Identifikasi sumber data yang relevan, seperti data atlet data demografi, dan cabang olahraga. Pemilihan Data Pembersihan Data Melakukan pembersihan data untuk mengatasi data yang tidak lengkap, data yang hilang, atau data yang tidak valid. Integrasi Data Mengintegrasikan data dari berbagai sumber yang relevan untuk analisis. Transformasi Data: Melakukan transformasi data jika diperlukan, seperti normalisasi atau standarisasi atribut. Analisis Data Mining Selection Pemilihan data (data target) yang akan menjadi sampel untuk proses selanjutnya. 2. Pre-processing Melakukan serangkaian proses untuk melengkapi data dan menjaga konsistensi data. 3. Transformation Mengubah representasi data untuk mempermudah dan memperbaiki agar sesuai dengan Teknik data mining yang akan dipergunakan 4. Interpretasi dan Kesimpulan Interpretasi hasil Menginterpretasikan hasil analisis data mining untuk memahami faktor-faktor yang berkontribusi terhadap tingkat prestasi dan mengevaluasi pengaruh variabel- variabel yang diteliti. 5. Validitas dan Reliabilitas Validitas: Reliabilitas: Memastikan keabsahan dan validitas data yang digunakan serta metode analisis yang digunakan dalam penelitian. Memastikan konsistensi dan keandalan hasil penelitian dengan mengadopsi metode yang tepat dan melakukan pengujian ulang (retest) jika diperlukan.
Tabel  1  merupakan  penjelasan  detail  mengenai kegiatan dari setiap tahapan-tahapan metode penelitian beserta capaian indikatornya.

## 3.2. Sumber Data
Penelitian  ini  menggunakan data sekunder  yang diperoleh dari Dinas Pemuda dan Olahraga Kabupaten Cirebon. Keberlanjutan penggunaan data dari instansi tersebut menjamin realibilitas dan validitas yang dapat dipertanggungjawabkan.  Data  mencakup  atribut seperti tanggal pembuatan, nama peserta, usia, cabang olahraga,  dan  prestasi.  Setelah  pengumpulan  data, dilakukan  analisis  dan  langkah-langkah  pemrosesan data sesuai dengan Teknik Analisis Data KDD untuk memastikan kaidah pengolahan yang tepat.

## 3.3. Populasi dan Sampel
Penelitian  ini  berfokus  pada  data  Atlet berprestasi di Kabupaten Cirebon dari Dinas Pemuda dan  Olahraga  selama  5  tahun  terakhir  (2018-2022), dengan  jumlah  populasi  sebanyak  398  data.  Sampel awal  terdiri  dari  7  atribut,  termasuk  tanggal pembuatan, nama peserta, jenis kelamin, umur, cabang olahraga, dan prestasi. Namun, setelah diolah, hanya 4 atribut yang dipertahankan, yaitu umur, jenis kelamin, cabang olahraga, dan prestasi. Sumber data penelitian berasal  dari  Dinas  Pemuda  Olahraga  Kabupaten Cirebon.

## 3.4. Teknik Pengumpulan Data
Data dikumpulkan menggunakan teknik pengumpulan  data  sekunder  yang  bersumber  dari Dinas  Pemuda  dan  Olahraga  Kabupaten  Cirebon. Pengambilan  data  dilakukan  secara  langsung  dengan kerjasama  federasi  olahraga  untuk  mendapatkan informasi  resmi  dan  terkini  mengenai  prestasi  atlet dalam  berbagai  kompetisi.  Proses  verifikasi  dan validasi diimplementasikan untuk memastikan keakuratan dan keabsahan informasi.

## 3.5. Teknik Analisis Data
Pada  penelitian  ini,  menggunakan  metode Knowledge  Discovery  in  Database (KDD).  Berikut merupakan tahapan–tahapan dan proses yang ada pada Knowledge Discovery in Database:
a. Selection Tahapan  awal  adalah selection ,  di  mana  data relevan  dipilih  dari database Atlet  Berprestasi  di Kabupaten  Cirebon  tahun  2018-2022  sebanyak 391  data,  mengikuti  prinsip  bahwa  tidak  semua data diperlukan dalam proses data mining . b. Pre-processing Langkah  selanjutnya  adalah pre-processing ,  di mana  data  yang  telah  dikumpulkan  dibersihkan dari  kesalahan  atau  ketidaklengkapan,  termasuk penanganan data yang kosong, ganda, atau hilang untuk memastikan kesesuaian dengan format yang diinginkan.
c. Transformation Transformasi dilakukan untuk mengubah representasi data, mempermudah, dan memperbaiki  agar  sesuai  dengan  teknik data mining yang akan digunakan.
d. Data mining
Tahap  utama  dari  proses data  mining ,  di  mana jumlah Cluster harus ditentukan sebelumnya untuk mencapai  nilai  k  yang  optimal.  Proses  ini menggunakan RapidMiner sebagai  alat,  dengan langkah-langkah,  antara  lain,  menentukan  jumlah Cluster ,  menetapkan  nilai centroid atau  pusat Cluster , dan mengevaluasi jarak antara setiap titik data  dan centroid terdekat  menggunakan  model euclidean (Muningsih E, 2021).
𝑑𝑖𝑗 = √(𝑥1𝑖 − 𝑥1𝑖) 2 + (𝑥2𝑖 − 𝑥2𝑗) 2 + ⋯ + (𝑥𝑘𝑖 − 𝑥𝑘𝑗) 2
(1)
Keterangan:
Dij = Jarak data ke – ike titik pusat ( Cluster j). Xki = Data ke -I attribute data ke -k.
Xkj = Data ke -j attribut data ke -j.
e. Interpretation/evaluation
Pada tahap Interpretation / Evaluation , data yang sudah diproses akan diukur menggunakan operator kinerja  untuk  menghitung Davies  Bouldin  Index (DBI),  dengan  tujuan  untuk  memperoleh  nilai  k yang optimal.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection
Tahapan yang pertama yaitu data selection . Pada tahap  ini  memasukkan  operator Read  Excel yang berfungsi untuk membaca data excel Prestasi Atlet di Kabupaten Cirebon.
Gambar 2. Operator Read Excel
Gambar  2  di  atas  menunjukkan  operator Read Excel yang digunakan untuk mengimpor data. Peneliti menggunakan parameter default .
Gambar 3. Output data Read Excel
Gambar  3  merupakan  tampilan output berupa preview data yang telah diimpor.

## Gambar 4. Select attributes
Tahap  selanjutnya  yaitu  memasukan  operator Select  Attributes yang  berfungsi  untuk  memilih  atau menyeleksi  atribut  mana  yang  akan  digunakan  untuk dianalisa yang tertera pada Gambar 4. Parameter pada operator Select  Attributes hanya  mengganti attribute filter type a subset .
Tabel 2. Hasil operator Select Attributes Atribut tidak yang digunakan Atribut Yang di gunakan Id Umur Tanggal dibuat Jenis Kelamin Nama Cabor Prestasi
Tabel  2  di  atas  merupakan  hasil  penggunaan operator Select  Attributes .  Dari  total  7  atribut  (id, Tanggal Dibuat, Nama Peserta, Umur, Jenis Kelamin, Cabang  Olahraga,  dan  Prestasi),  dipilih  4  atribut (Umur, Jenis Kelamin, Cabang Olahraga, dan Prestasi) berdasarkan relevansi informasi terkait dengan analisis yang  diinginkan.  Umur  dan  jenis  kelamin  dianggap faktor demografis penting, sementara cabang olahraga dan  prestasi  memberikan  informasi  spesifik  terkait partisipasi  dan  pencapaian  peserta  dalam  kegiatan tertentu.  Kombinasi  keempat  atribut  ini  diharapkan dapat memberikan wawasan mendalam tentang profil peserta dan kinerja mereka dalam konteks tertentu.
Gambar 5. Model proses langkah Selection di

## RapidMiner
Gambar  5  menggambarkan  model  proses  pada fase Selection dalam platform RapidMiner . Pada tahap ini,  proses  seleksi  data  dan  fitur  dilakukan  untuk menyaring variabel yang paling relevan dan signifikan dalam analisis data.
4.2. Data Pre-Processing/Cleaning Pada  tahap Pre-Processing/Cleaning ,  langkah- langkah dilakukan untuk membersihkan dan menyiapkan data sebelum analisis. Tujuannya adalah memastikan  data  memiliki  kualitas  baik,  akurat,  dan sesuai  dengan  kebutuhan  analisis.  Proses  ini melibatkan  penanganan  data  kosong,  penghapusan duplikat,  serta  penanganan  nilai  yang  hilang  agar sesuai  dengan  format  yang  diinginkan.  Dengan menggunakan  operator Replace  Missing  Values ,  kita dapat  mengatasi  masalah  data  yang  tidak  lengkap
dengan  menggantikan  nilai  hilang  menggunakan metode seperti rata-rata, median, atau modus. Hal ini memastikan  data  yang  digunakan  untuk  analisis  atau pemodelan tidak memiliki nilai yang hilang, sehingga memungkinkan hasil yang lebih tepat dan akurat.
Gambar 6. Replace Missing Values
Gambar  6  menunjukkan  operator Replace Missing  Values dengan  parameter default .  Setelah dilakukan  pembersihan  data  oleh  operator  tersebut, hasilnya tidak menunjukkan perubahan data; jumlahnya tetap 389 data dari tahun 2018 sampai tahun 2022. Hal  ini disebabkan oleh penggunaan data yang sudah lengkap, tanpa adanya data yang kosong, ganda, atau hilang.

## 4.3. Data Transformation
Dalam  tahap  transformasi  data,  atribut  terpilih disesuaikan  untuk  digunakan  dalam  algoritma K- Means . Menggunakan operator Nominal to Numerical , atribut  non-numerik  diubah  menjadi  tipe  numerik, memungkinkan algoritme K-Means untuk memproses data tersebut.  Proses  transformasi  ini  esensial  karena K-Means hanya  dapat  bekerja  dengan  data  numerik. Operator  tersebut  memfasilitasi  pengubahan  atribut non-numerik  menjadi  representasi  numerik,  seperti pengkodean one-hot atau  konversi  label  ke  nilai numerik sesuai skema yang ditentukan. Transformasi ini memungkinkan analisis klasterisasi pada data yang telah diubah ke dalam format numerik.

## 4.4. Data Mining
Tahap selanjutnya memasukkan operator Clustering yang berfungsi untuk menentukan Cluster atau pengelompokan data. Penelitian ini menggunakan algoritme K-Means dan  menggunakan 4 Cluster max perulangan 10. Parameter pada operator Clustering K- Means dimana  diketahui  K  =  4, max  run =  10  kali putaran,  tipe measure = Numerical  Measure yang Euclidean  Distance dan max  optimal  steps =  100. Hasil  operator Clustering  K-Means diperoleh  4 Cluster yaitu Cluster 0  sebanyak  75 items , Cluster 1 sebanyak  15 items , Cluster 2  sebanyak  187 items , Cluster 3  sebanyak  112 items dengan  total items sebanyak 389 items .
Gambar 7. Cluster model
Gambar 7 menyajikan output cluster model hasil dari operator Clustering K-Means.
Gambar 8. Hasil operator clustering menggunakan K- Means
Gambar 8 memvisualisasikan data hasil penerapan  operator clustering dengan  menggunakan algoritma K-Means .  Pada  tahap  ini,  algoritma K- Means digunakan  untuk  mengelompokkan  data menjadi kluster yang memiliki kesamaan karakteristik. Visualisasi  ini  memberikan  gambaran  tentang  pola klaster yang terbentuk dalam dataset, memungkinkan pemahaman  lebih  mendalam  terkait  struktur  dan distribusi data setelah proses klasterisasi.
Gambar 9. Model proses langkah Data Mining di

## RapidMiner
Gambar  9  memperlihatkan  rangkaian  model dalam  proses data  mining setelah  pengelompokan menggunakan algoritma clustering K-Means . Langkah berikutnya adalah melakukan validasi terhadap klaster yang  dihasilkan,  dengan  salah  satu  metode  umum menggunakan  performa  jarak  klaster.  Evaluasi  ini dilakukan  melalui  model performance dengan menghitung Davies  Bouldin  Index (DBI),  sebuah metrik  yang  mengukur  kualitas  klaster  berdasarkan jarak  antar  klaster.  Operator  ini  bertujuan  untuk mengidentifikasi  nilai  k  yang  paling  optimal  dalam klasterisasi. Dengan menguji DBI pada berbagai nilai k, operator membantu mengevaluasi performa klaster yang  dihasilkan  oleh  model K-Means ,  memberikan pemahaman tentang seberapa baik pembagian klaster. Nilai  DBI  mendekati  0  menunjukkan  pembagian klaster  dengan  jarak  antar  klaster  yang  optimal, menandakan  nilai  k  yang  dipilih  mungkin  lebih  baik merepresentasikan struktur data.
Gambar 10. Hasil operator Performance
Gambar  10  menampilkan output nilai Davies Bouldin Index dari penggunaan operator Performance dalam penelitian ini. Hasil evaluasi menunjukkan nilai terdekat dengan 0 adalah 0.196, dicapai dengan nilai k = 4 dan maksimal 10 perulangan.
Gambar 11. Metode Elbow
Gambar  11  menggambarkan  jumlah  klaster menggunakan  metode Elbow .  Dari  grafik,  terlihat bahwa  beberapa  nilai  K  mengalami  penurunan  yang signifikan,  dan  setelahnya  penurunan  menjadi  lebih perlahan  hingga  mencapai  stabilitas.  Pada  grafik  ini, penurunan yang drastis membentuk siku pada titik K = 4, menandakan bahwa nilai K yang ideal adalah 4.

## Tabel 3. Hasil DBI
No Cluster Davies Bouldi Index 1 K2 0.209 2 K3 0.220 3 K4 0.196 4 K5 0.230 5 K6 0.229 6 K7 0.254 7 K8 0.282 8 K9 0.305 9 K10 0.268
Tabel 3 menampilkan hasil Davies Bouldin Index (DBI) dari 4 percobaan untuk menemukan nilai k yang optimal.  Nilai  k  yang  optimal  diidentifikasi berdasarkan DBI yang mendekati 0. Dari 4 percobaan tersebut,  nilai  k  yang  paling  optimal  adalah  k  =  4 dengan DBI sebesar 0.196.

## Gambar 12. Model proses semua langkah di RapidMiner
Gambar  12  menampilkan  keseluruhan  model proses dalam RapidMiner , mencakup langkah-langkah dari pengolahan awal data hingga evaluasi clustering dengan K-Means .

## 4.5. Pembahasan
Gambar 13. Diagram data prestasi atlet berdasarkan

## cluster
Gambar 13 menggambarkan jumlah prestasi atlet berdasarkan klaster hasil analisis. Hasil penelitian ini memberikan insight untuk  menganalisis  distribusi jumlah prestasi atlet di Kabupaten Cirebon berdasarkan klaster. Ditemukan bahwa jumlah prestasi tertinggi  terdapat  pada Cluster 2  dengan  total  131, diikuti  oleh Cluster 1  dengan  jumlah  prestasi  122. Cluster 0  menunjukkan  jumlah  prestasi  sedang sebanyak  68,  sementara  Cluster  3  memiliki  jumlah prestasi terendah, yakni 9 atlet.
Gambar 14. Scatter plot
Gambar  14  menunjukkan  hasil scatter  plot persebaran prestasi atlet di Kabupaten Cirebon dengan metode K-means  Clustering ,  memvisualisasikan prestasi  berdasarkan  cabang  olahraga  dan  jumlah prestasi. Metode K-means Clustering digunakan untuk mengelompokkan  titik-titik  prestasi  ke  dalam beberapa Cluster berdasarkan jarak antar titik. Scatter plot ini menggambarkan pola persebaran prestasi atlet
berdasarkan  cabang  olahraga, Cluster prestasi,  dan jumlah atlet berprestasi di Kabupaten Cirebon.
Gambar 15. Jumlah semua cluster
Gambar  15  menampilkan  diagram  jumlah seluruh  klaster. Cluster 0  memiliki  nilai  tertinggi sebanyak  62, Cluster 1  dengan  nilai  tertinggi  36, Cluster 2  dengan  nilai  tertinggi  21,  dan Cluster 3 dengan nilai tertinggi 35.
Gambar 16. Hasil dari Centeroid Table
Gambar  16  memperlihatkan  hasil  dari Tabel Centroid .  Tabel  ini  menyajikan  informasi  mengenai posisi  pusat  klaster (centroid) yang  dihasilkan  oleh algoritma K-Means .  Pemahaman  terhadap centroid masing-masing klaster memberikan wawasan tambahan  terkait  karakteristik  dan  perbedaan  antar klaster  dalam  analisis  prestasi  atlet  di  Kabupaten Cirebon.
Dari  hasil  pengolahan  dataset,  berikut  adalah ringkasan hasil dari masing-masing cluster : 1) Cluster 0
 Medali  Emas:  Atlet  berusia  17-18  tahun, mayoritas laki-laki, cabang olahraga: panahan, bola basket.
 Medali  Perunggu:  Rentang  usia  atlet  18-25 tahun,  mayoritas  laki-laki,  cabang  olahraga beragam seperti bola basket, gulat, menembak, sepeda,  tarung  derajat,  taekwondo,  judo, renang,  takraw,  tenis  lapangan,  senam,  dan bulutangkis.
2) Cluster 1
 Medali  Perunggu:  Atlet  berusia  26-33  tahun, mayoritas laki-laki, cabang olahraga: binaraga, angkat  berat,  panahan,  tenis  meja,  dan  tenis lapangan.
 Medali  Perak:  Rentang  usia  beragam  sekitar 29-36  tahun,  mayoritas  laki-laki,  cabang olahraga: renang, sepeda, dan billiard.
3) Cluster 2
 Medali  Perunggu:  Atlet  berusia  37-49  tahun, mayoritas  laki-laki,  cabang  olahraga:  billiard, voli,  menembak,  ju-jitsu, rugby, senam, gulat, binaraga, taekwondo, tarung derajat, dan tenis lapangan.
 Medali  Perak:  Rentang  usia  37-51  tahun, mayoritas  laki-laki,  cabang  olahraga:  wushu, ipsi,  futsal,  atletik,  basket,  bola  tangan, taekwondo, rugby, takraw, e-sport, gulat.
 Medali  Emas:  Mayoritas  atlet  berusia  37-47 tahun,  mayoritas  laki-laki,  cabang  olahraga: futsal,  ipsi,  atletik,  basket,  menembak,  tarung derajat, panjat  tebing, ju-jitsu, renang, petanque,  muaythai,  voli,  gulat,  senam,  bola tangan, motor.
4) Cluster 3
 Medali Perunggu: Mayoritas atlet berusia 9-16 tahun,  mayoritas  laki-laki,  cabang  olahraga: binaraga, wushu, voli, menembak, bola tangan, judo, e-sport, takraw, rugby, panjat tebing, tenis lapangan,  panahan,  tarung  derajat,  dan  angkat berat.
 Medali  Perak:  Rentang  usia  9-16  tahun, mayoritas  laki-laki,  cabang  olahraga:  wushu, tenis meja, ju-jitsu, ipsi, taekwondo, muaythai, petanque, dan renang.
 Medali  Emas:  Mayoritas  atlet  berusia  9-14 tahun,  mayoritas  laki-laki,  cabang  olahraga: takraw,  basket,  senam,  atletik,  futsal,  billiard, tenis  meja,  voli,  panjat  tebing,  rugby,  pencak silat,  motor,  tarung  derajat,  judo,  muaythai, petanque, tenis lapangan, dan bulutangkis.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  penelitian  pengelompokan  prestasi  atlet berdasarkan  cabang  olahraga,  disimpulkan  bahwa penelitian  ini  optimal  pada  k  =  4  (DBI:  0.196). Keempat  klaster  memiliki  karakteristiknya  sendiri, dengan medali emas dominan pada atlet pria di atas 37 tahun  dalam  berbagai  cabang  olahraga.  Peneliti memberikan saran untuk melakukan analisis mendalam terhadap karakteristik klaster, mengeksplorasi  faktor-faktor  lain  yang  mungkin memengaruhi prestasi atlet seperti latar belakang dan jenis  latihan,  serta  mengimplementasikan  strategi pelatihan  yang  terfokus  berdasarkan  karakteristik masing-masing kelompok atlet.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R.  M.  Agus  and  E.  B.  Fahrizqi,  “ANALISIS TINGKAT  KEPERCAYAAN  DIRI  SAAT BERTANDING  ATLET  PENCAK  SILAT PERGURUAN SATRIA SEJATI,” Multilater. J. Pendidik.  Jasm.  dan  Olahraga ,  vol.  19,  no.  2, 2021.
[2]  F. A. Sulaeman, “Penerapan Algoritme K-Means Dalam Mengelompokan Atlet PPLP
Keolahragaan  Di  Jawa  Barat,” Algor ,  vol.  2,
2023.
[3]  Sartika and Juju, “PENGELOMPOKAN DATA MINING  K-MEANS  CLUSTERING,” J.  Sci. Soc. Res. , vol. 6, no. 2, pp. 345–349, 2023.
[4]  Y.  E. Nopiyanto, S. Raibowo, A. Prabowo, and B.  Insanistyo,  “Analisis  Tingkat  Motivasi Berprestasi  Atlet  Futsal  di  Akademi  SGF  Kota Bengkulu,” vol. 5, pp. 138–146, 2023.
[5]  Donie, A. N. Aida, E. Purnomo, E. Marheni, and Yendrizal,  “Gambaran  Kesehatan  Mental Seorang  Atlet  Sepakbola  untuk  Menjadi  Atlet Berprestasi,” J.  Patriot ,  vol.  5,  pp.  147–154, 2023.
[6]  M.  A.  Al  Fauzie,  Yuliadi,  and  J.  A.  Putra, “Clustering  Data  Menggunakan  Metode  K- Means  untuk  Rekomendasikan  Pembelajaran Akademik bagi Siswa Aktif dalam Ekstrakurikuler,” KLIK  Kaji.  Ilm.  Inform.  dan Komput. , vol. 4, no. 1, 2023.
[7]  M.  D.  Aulia  and  A.  A.  Hakim,  “ANALISIS KESIAPAN  MENTAL  PADA  ATLET  BOLA TANGAN  KOTA  SURABAYA  MENJELANG PORPROV  JAWA  TIMUR  2022,” Indones.  J. Kinanthropology , vol. 1, no. 2, 2021.
[8]  H.  Taufik  and  N.  A.  Mahardhika,  “PERAN ORANG TUA DALAM MENDUKUNG PRESTASI  OLAHRAGA  ATLET  KARATE LEBAH  BUKIT  WIRA  SAMARINDA,” J. Olahraga ReKat  (Rekreasi  Masyarakat) , vol. 2, no. 1, 2023.
[9]  N. A. Ridwan, M. Y. Rizky, and W. Himawanto, “Analisis  Antropometri  dalam  Mengidentifikasi Bibit  Atlet  Berbakat  Cabang  Olahraga  Sepatu Roda,” SPRINTER J. Ilmu Olahraga , vol. 4, no.
2, 2023.
[10]  D. Jollyta, W. Ramdhan, and M. Zarlis, Konsep Data Mining Dan Penerapan. Deepublish, 2020. [Online].
Available:
https://www.google.com/books?hl=id&lr=&id= piMJEAAAQBAJ&oi=fnd&pg=PP1&dq=penge rtian+Data+mining&ots=knvK8cWmdy&sig=S zMQdwZVh8QnCTMstrTlkXzFNxk
[11]  S.  Ramadhani,  D.  Azzahra,  and  Z.  Tomi, “Comparison  of  K-Means  and  K-Medoids Algorithms  in  Text  Mining  based  on  Davies Bouldin  Index  Testing  for  Classification  of Student’s Thesis,” Digit. Zo. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 13, no. 1, pp. 24-33., 2022.