## Matrik: Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
Vol. 21, No. 1, November 2021, pp. 111 ∼ 124 ISSN: 2476-9843, accredited by Kemenristekdikti, Decree No: 200/M/KPT/2020
DOI: 10.30812/matrik.v21i1.1473 r 111

## Aplikasi K-Means Berbasis Web untuk Klasifikasi Kelas Unggulan

## Web-based Application of K-Means for classification of Excellence
Christofer Satria 1 , Anthony Anggrawan 2
Universitas Bumigora, Indonesia

## Informasi Artikel
Genesis Artikel:
Diterima, 23 September 2021 Direvisi, 28 Oktober 2021 Disetujui, 17 November 2021

## Kata Kunci:
Data Mining
K-Means Klasifikasi Kelas Unggulan

## ABSTRAK
MAN-1 Mataram merupakan sekolah yang berada di kota Mataram, Sekolahan ini memiliki 2 kelas yaitu kelas unggulan dan kelas biasa. Setiap tahunnya MAN-1 Mataram mengalami pen- ingkatan penerimaan pendaftaran siswa baru diperkiran tahun kedepan siswa barunya akan mengalami peningkatan yang banyak. Banyaknya siswa yang mendaftar membuat bagian kesiswaan MAN-1 Mataram mengalami kesulitan dalam penentuan kelas, apalagi ditemuakan siswa yang dikelas ung- gulan didapatkan prestasi dan nilai kurang standar. Berdasarkan permasalahan tersebut tujuan dari penelitan ini adalah mewujudkan pengelompokan kelas belajar berdasarkan nilai dan prestasi siswa baru sehingga diperoleh klasifikasi kelas unggulan. Metode penelitian yang digunakan adalah algo- ritma K-Means yang dilengkapi dengan program aplikasi berbasis web . Hasil dari penelitian ini me- nunjukan bahwa algoritma k-means mampu menghasilakan pemilihan dan pembagian kelas unggulan bagi calon siswa baru sesuai dengan nilai kemampuan siswa. Penerapan kelas unggulan berdampak positif bagi peningkatan pendidikan.

## Keywords:
Data Mining K-Means
Clustering Superios Class

## ABSTRACT
MAN-1 Mataram is located in the Mataram city. This school has superior and ordinary classes. Every year MAN-1 Mataram has increased acceptance of new student registrations. It is predicted that next year the number of new students will increase significantly. The student administration department at MAN-1 Mataram faces difficulties in determining the class from the large number of new students. Especially if it is found that there are students in the superior class who have scores that do not meet the requirements. Based on these problems, the purpose of this research is to realize the grouping of learning classes based on the grades and achievements of new students in order to obtain a superior class classification. The research method used is the K-Means algorithm which is equipped with a web-based application program. The results of this study indicate that the K-Means algorithm is able to produce superior class selection and division for prospective new students according to the student’s ability scores. The implementation of superior class has a positive impact on improving learning.
This is an open access article under the CC BY-SA license.

## Penulis Korespondensi:
Anthony Anggrawan, Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Bumigora, Email: Anthony.anggrawan@universitasbumigora.ac.id
Journal homepage: https://journal.universitasbumigora.ac.id/index.php/matrik
112 r
ISSN: 2476-9843

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan merupakan suatu hal yang sangat penting dan menjadi suatu kebutuhan yang harus dipenuhi oleh setiap individu, hal ini disebabkan karena nantinya setiap individu akan menjadi generasi penerus bangsa yang bermoral. Sekolah merupakan lem- baga pendidikan formal yang bertugas untuk menerapkan suatu layanan yang bermutu. Dalam Undang-undang Sistem Pendidikan Nasional tahun 2003 nomor 20 pasal 11 ayat 1, disebutkan bahwa Pemerintah dan Pemerintah Daerah wajib memberikan layanan dan kemudahan, serta menjamin penyelenggaraan pendidikan bermutu bagi setiap warga negara tanpa diskriminasi [ 1 ]. Berdasarkan hasil penelitian, penegelompokan perangkingan kelas berguna bagi kemajuan studi siswa, karena posisi ordinal individu dalam suatu kelompok berpengaruh signifikan pada keberhasilan objektif pembelajaran selanjutnya dari siswa [ 2 ]. Dengan kata lain pengelom- pokan kelas pembelajaran unggulan memberikan dampak positif dalam meningkatkan prestasi belajar siswa.
Selama ini pendataan peserta didik baru di SMA MAN-1 Mataram untuk mengelompokkan kelas jurusan masih dilakukan se- cara manual, sehingga pekerjaan pengelompokan kelas menjadi kurang efektif dan efisien terutama untuk menentukan kelas unggulan dari masing-masing jurusan yang ada berdasarkan kriteria-kriteria tertentu. Berangkat dari permasalahan tersebut, maka penelitian ini akan membangun sistem cerdas dalam pengelompokan kelas unggulan berdasarkan kriteria-kriteria yang akan menjadi atribut dalam sistem aplikasi cerdas berbasis Web yang dibangun dalam penelitian ini. Dengan kata lain, tujuan dari penelitian ini adalah mewujudkan pengelompokan kelas belajar berdasarkan nilai dan prestasi siswa baru sehingga diperoleh klasifikasi kelas unggulan.
Untuk mewujudkan tujuan penelitian pada artikel ini, diperlukan algoritma dan aplikasi program komputer yang mampu bek- erja untuk mengklasifikasi data siswa sehingga dapat menentukan siswa yang masuk dalam katagori kelas unggulan. K-Means dapat menangani masalah pengelompokan dari sejumlah data [ 3 ]. Algoritma K-Mean inilah yang di manfaatkan untuk membangun sistem aplikasi komputer atau sistem cerdas dalam mendapatkan klasifikasi kelas unggul dalam peneltitian ini. Pada hakekatnya, sistem cerdas yang dibangun akan menyajikan informasi yang meliputi data siswa baru, seleksi nilai kelas unggulan dari masing-masing jurusan serta laporan lainnya.
Algoritma K-Means banyak digunakan dalam klasifikasi data [ 4 , 5 ] karena algoritmanya yang sederhana dan klasifikasinya yang cepat [ 4 ]. Algoritma K-Means merupakan algoritma pembelajaran tanpa pengawasan dalam mendapatkan hasil data yang sudah diklasifikasi [ 3 – 5 ]. Pada prinsipnya klasifikasi data adalah cara mengelompokkan kumpulan data besar di mana data terdiri dari sejumlah objek yang kemudian dipartisi menjadi beberapa grup dan setiap grup berisi jenis/tipe data yang serupa [ 6 ]. Algoritma K- Means ini memiliki tingkat ketelitian yang cukup tinggi terhadap klasifikasi objek, sehinga tidak mengherankan algoritma ini popular digunakan untuk pengklasifikasi objek dalam jumlah besar [ 7 ]. Algoritma K-Means melakukan klasifikasi dimulai dengan memilih nilai K, di mana K adalah jumlah cluster , kemudian mempertimbangkan setiap obyek data ke jarak yang terdekat [ 8 ].
Pekerjaan terkait dahulu yang telah dilakukan penelitian lainnya terkait dengan topik yang diteliti ini adalah sebagai berikut: Eko Harli, Ahmad Fauzi, dan Ria Hadi Kusmanto (2016) melakukan penelitian pengelompokkan kelas dengan metode self organizing map neural network [ 9 ]. Artikel terdahulu sama-sama melakukan pengelompokan kelas siswa namun menggunakan metode yang berbeda dengan metode pengelompokkan kelas pada artikel ini. Perbedaan lainnya, penelitian terdahulu ini tidak membangun sistem cerdas sebagaimana pada yang dilakukan pada penelitian di artikel ini.
Egi Badar Sambani, dan Fitri Nuraeni (2017) menerapkan Algoritma C4.5 dalam mengklasifikasikan pola jurusan sekolah SMS [ 10 ]. Penelitian sebelumnya berbeda dalam metode pengelompokan kelas yang digunakan dengan metode pengelompokan yang digunaka pada artikel ini. Disamping itu kalau pada penelitian sebelumnya melakukan klasifikasi jurusan pada sekolah, sedangkan pada penelitian di artikel ini melakukan klasifikasi untuk dapatkan kelas unggulan. Perbedaan lainnya, penelitian terdahulu ini tidak membangun sistem cerdas sebagaimana pada yang dilakukan pada penelitian di artikel ini.
Windania Purba, Saut Tamba, dan Jepronel Saragih (2018) melakukan penelitian pengelompokkan data pembelajar yang memi- liki potensi gagal studi [ 11 ]. Artikel penelitian terdahulu tersebut dan artikel pada penelitian ini sama-sama mengelompokan data dengan metode K-Means , namun obyek yang diklasifikasikan berbeda.
Ali Mahmudan (2020) melakukan penelitian untuk mengklasifikasi kabupaten/kota di sebuah provinsi di Indonesia berdasarkan jumlah kasus covid-19 yang terjadi [ 12 ]. Persamaannya disamping metode klasifikasi yang digunakan sama-sama gunakan metode K-Means . Perbedaannya artikel terdahulu ini dengan artikel pada penelitian ini adalah pada obyek yang diteliti. Disamping itu pada penelitian terdahulu tersebut tidak membangun aplikasi cerdas sebagaimana artikel pada penelitian ini.
Nayuni Dwitri, Jose Andreas Tampubolon, Sandi Prayoga, Fikrul Ilmi R.H Zer, Dedy Hartama (2020) melakukan penelitian untuk menetapkan klasifikasi penyebaran Covid-19 [ 13 ]. Artikel terdahulu ini menggunakan metode algoritma K-Means sebagaimana artikel pada penelitian ini. Perbedaannya adalah pada obyek yang diteliti tidak sama, dimana penelitian terdahulu terkait dengan klasifikasi dalam menentukan penyebaran pademi Covid-19, sedangkan artikel pada penelitian ini terkait dengan klasifikasi dalam menentukan kelas unggulan.
Henrique Jos de Paula Alves, Felipe Augusto Fernandes, Kelly Pereira de Lima, Ben Dłivide de Oliveira Batista, dan Tales Jesus Fernandes (2020) meneliti klasifikasi efektivitas dari biaya intervensi pada kesehatan masyarakat [ 14 ]. Penelitian terdahulu ini
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 1, November 2021: 111 – 124
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer r 113
dengan penelitian di artikel ini sama-sama menggunkana algoritma K-Means dalam mengklasifikasikan data. Perbedaan penelitian sebelumnya dan penelitian pada artikel ini adalah pada obyek yang diteliti.
Nabila Amalia Khairani dan Edi Sutoyo (2020) meenerapkan metode clustering k-means untuk klasifikasi daerah rawan hotspot [ 15 ]. Penelitian terdahulu ini tidak berbeda sama dalam menggunakan metode untuk klasifikasi dibandingkan dengan penelitian pada artikel ini yaitu menggunakan algoritma K-Means . Perbedaannya terletak pada obyek yang diklasifikasikan.
Agustina Heryati, Muhammad Izman Herdiansyah (2020) meneliti klasifikasi data mahasiswa baru [ 16 ]. Metode yang di- gunakan pada penelitian sebelumnya tersebut sama dengan metode yang digunakan pada artikel yang diteliti ini yaitu algoritma K-Means . Perbedaannya adalah terletak pada obyek yang diklasifikasikan. Castaka Agus Sugianto dan Tri Pratiwi Olivia Riska Bokings (2021) melakukan penelitian untuk mengklasifikasi data kemiskinan di sebuah provinsi di Indonesia [ 17 ]. Metode yang digunakan penelitian sebelumnya ini sama dengan metode yang digunakan pada artikel ini yaitu menggunakan algoritma K-Means . Sedangkan perbedaan artikel penelitian terdahulu dibandingkan dengan artikel pada penelitian ini adalah pada obyek klasifikasi.
Mengacu pada tinjaun pekerjaan terkait dari artikel penelitian terdahulu, memperlihatkan bahwa terdapat kebaharuan dari penelitian pada artikel ini yaitu mengelompokkan kelas unggulan dan membangun sistem program aplikasi berbasis web . Struktur penulisan dari makalah ini selanjutnya adalah sebagai berikut: pembahasan sub bagian ke 2 tentang metodologi penelitian. Sub bagian ke 3 membahas tentang Hasil dan Pembahasan dan sub bagian berikutnya membahas Kesimpulan dari studi yang dilakukan yaitu tentang temuan dari penelitian ini, kebaharuan yang diberikan dan saran untuk penelitian lanjut.

## 2. METODE PENELITIAN
Proses pengembangan sistem aplikasi cerdas dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP. Data penelitian yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan data siswa dari lembaga pendidikan formal Sekolah Menengah Atas (SMA) yaitu Sekolah Menengah Atas (SMA) Madrasah Aliyah Negeri (MAN) 1 di Mataram, Indonesia. Sebagaimana secara umum jenjang pendidikan SMA umum maupun SMS Madrasah Aliyah di Indonesia dilaksanakan dalam tiga jenjang yang dimulai dari kelas satu sampai dengan kelas tiga. Setiap jenjang tersebut dibagi menjadi beberapa rombongan belajar atau kelompok belajar. Di SMA MAN-1 memiliki sejumlah kelompok belajar di setiap jenjang kelasnya. Faktor utama untuk menentukan kelompok belajar yang berada di MAN-1 Mataram adalah nilai rata-rata raport Matematika SMP, nilai rata-rata raport IPA SMP, nilai rata-rata raport Bahasa Indonesia SMP, nilai UN Matematika, nilai UN IPA, nilai Agama dan Prestasi.
Teknik data mining yang digunakan peneliti adalah Teknik clustering dan menggunkan algorima K-Means . Penelitian ini membangun sistem aplikasi cerdas data mining menggunakan Cross -Industri standart Process For Data Mining (CRIPS- DM). CRIPS-DM menyediakan standart proses data mining sebagai strategi pemecahan masalah secara umum dari bisnis atau unit penelitian [ 18 ]. Dalam CRIPS-DM sebuah proyek data mining memiliki siklus hidup yang terbagi dalam enam fase pada gambar 1 .
Gambar 1. Metode CRIPS-DM
114 r
ISSN: 2476-9843

## 2.1. Fase Pemahaman Bisnis
Pada tahap ini, dilakukan pemahaman permasalahan yang ada hingga peneliti mengangkat topik artikel atau penelitian ini. Adapun topik artikel ini adalah untuk membantu mengelompokkan kelas unggulan menggunakan algoritma K-Means , sehingga diharapkan permasalahan ketidak efesien dan ketidak praktisan pengelolaan pengelompokan kelas secara manual yang selama ini dilakukan pada MAN 1 Mataram secara manual dapat diatasi dengan sistem cerdas bebasis Web yang diteliti dan dibangun (atau dikenal dengan istilah R&D yaitu Research and Development ).

## 2.2. Fase Pemahaman Data

## 1. Pengumpulan Data Awal
Pada fase ini dilakukan pengumpulan data awal. Data yang dikumpulkan adalah data siswa baru pada sekolah Madrasah Aliyah 1 Mataram, data tersebut akan digunakan untuk proses penelitian. Dari hasil pengumpulan data jumlah data siswa yang dikumpulkan sebanyak 309 data, dari 309 data tersebut kemudian dilakukan pemilahan data yang bertujuan untuk menetukan data mana yang di gunakan (atau data yang di perlukan) untuk proses penelitian.
Gambar 2. Data Awal Sebelum Normalisasi
Tabel 1. Data Siswa Baru
No Nama Bahasa Ipa Ips Mtk Agama Rata-rata Prestasi 1 Salsa Lala Yuliana 80 78 85 90 82 83 Pramuka 2 Putri Alifia Hoolyan 75 88 82 71 86 79 Pramuka 3 Riyan Kurniawan 78 77 83 83 88 80 Karate 4 Maqda Rahmania Affani 88 92 83 79 84 85 Pramuka 5 Muhamad Arif Dava Sechputra 82 81 78 78 85 81 Pramuka 6 Hadni Waliyah 87 84 80 82 83 83 Paskibraka 7 Hayina Zazalianty 80 90 83 79 84 83 paskibraka 8 Ramadhani Indah Putri Aji 92 91 81 81 86 86 Qiro’ah 9 Parsa Ninda Ulya 84 78 76 76 85 80 Pramuka 10 Ahmad saiful 79 66 81 75 82 77 karate 11 Hermawan 75 70 70 72 76 73 Qiro’ah 12 Nadia Septi Sakina 90 79 81 85 95 86 karate . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . 305 Puput Dwi Fatimah 80
90
85 81 88 85 Paskibraka 306 Ahmadzia Ramdani 79 75 72 80 80 77 Qiro’ah 307 Moh Papang Juniarda 79 84 86 78 78 81 Qiro’ah Data yang Sudah di Normalisasikan
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 1, November 2021: 111 – 124
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer r 115

## 2.3. Fase Pengolahan Data
Pada tahap ini dilakukan proses awal untuk melakukan perhitungan agar dapat membantu metode yang di gunakan meng- hasilkan perhitungan yang baik dan benar. Pada tahap pengolahan data ini dilakukan proses cleaning data yang digunkan untuk menghilangkan informasi atau data yang tidak dibutuhkan dalam proses pengolahan data.
Tabel 2. Pembobotan Atribut
Bahasa Bobot IPA Bobot IPS Bobot MTK Bobot > 80 5 > 80 5 > 80 5 > 80 5 > 70 4 > 70 4 > 70 4 > 70 4 > 50 3 > 50 3 > 50 3 > 50 3 < 50 2 < 50 2 < 50 2 < 50 2

## Tabel 3. Pembobotan Atribut
Agama Bobot Rata-Rata Bobot Prestasi Bobot > 80 5 > 80 5 Pramuka 5 > 70 4 > 70 4 Paskib 4 > 50 3 > 50 3 Karate 3 < 50 2 < 50 2 Qiroah 2

## 2.4. Fase Pemodelan
Pada proses pengolahan data, telah dipilih data yang sesuai dengan jenis data yang akan digunaka pada proses mining . Teknik data mining yang digunakan adalah teknik Clustering dan menggunanakan Algortima K-Means . Diharapkan dengan menggunakan teknik dan algoritma tersebut dapat menentukan kelas unggulan dengan baik.

## 2.5. Use Case Diagram
Proses selanjutkan yang dikerjakan adalah membangun UML ( Unified Modeling Language ) yang berguna untuk mendefin- isikan persyaratan antar muka ( interface ) yang dibutuhkan pada sistem aplikasi cerdas yang dibangun, dan merancang alur proses sistem, sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 3 .
Gambar 3. Use Case Diagram
116 r
ISSN: 2476-9843
Pada Gambar 4 Admin melakukan login untuk dapat mengakses sistem, setelah melakukan login admin dapat melihat tampilan home beranda. Setelah itu admin dapat menginputkan data nilai secara manual , kemudian data yang sudah diinputkan diproses menggunakan algoritma k-means . Setelah perhitungan di lakukan admin dapat melihat hasil pengelompokkan kelas unggulan.

## 2.6. Desain Antar muka
Perancangan antara muka adalah bagian utama dari sistem aplikasi yang dibangun dalam setiap pemrograman aplikasi kom- puter. Antar muka yang di disain dalam sistem aplikasi cerdas dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Desain Login Admin
Gambar 4. Desain Login Admin
Form Login yang terdiri atas email untuk memasukan email , password untuk memasukan password dan tombol login untuk memproses apakah email dan password sudah sesuai atau tidak Gambar 4 . 2. Desain Menu Utama
Gambar 5. Desain Menu Utama
Menu tampilan utama setelah dari form login . Pada menu ini hanya menampilkan 3 menu saja, yaitu: menu Home , Data Penduduk dan Menu K-Means Gambar 5 .
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 1, November 2021: 111 – 124
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer

## 3. Desain Form Nilai

## Gambar 6. Desain Form Nilai
Menu form nilai ini menampilkan data yang sudah dimasukan (di input kan) sesuai dengan atribut dan terdapat tools dimana nantinya akan ada tombol edit dan hapus. Pada halaman ini juga terdapat beberapa tombol seperti bersihkan data, import , dan tambah. Gambar 6 . 4. Desain menu utama perhitungan K-Means
Gambar 7. Desain menu utama perhitungan K-Means
merupakan tempat diprosesnya semua data yang sudah dimasukan dengan algoritma K-Means , di halaman ini akan ditentukan C0, C1, Jarak Minimum, Kelompok Data/ Keanggotaan, Pusat Cluster Baru, dan Rasio. Rasio ini yang akan menentukan berapa iterasi yang digunakan dalam perhitungan ini, semakin besar rasio sekarang dari sebelumnya maka iterasi akan tetap dilanjutkan, iterasi akan berhenti apabila rasio yang dihasilkan lebih kecil dari rasio sebelumnya. Gambar 7 .

## 2.7. K-Means
Langkah-langkah melakukan clustering dengan metode K-Means:
D ( i, j ) = q ( X 1 i − X 1 j ) 2 + ( X 2 i − X 2 j ) 2 + . . . + ( X ki − X kj ) 2 (1)
dimana:
D ( i, j ) = Jarak data ke i ke pusat cluster j X ki = Data ke i pada atribut data ke k X kj = Titik pusat ke j pada atribut ke k
118 r
ISSN: 2476-9843 1. Tentukan jumlah cluster .
2. Inisialisasi pusat cluster ( centroid ) secara random. 3. Alokasikan semua data ke cluster terdekat. Demikian juga kedekatan suatu data ke cluster tertentu ditentukan jarak antara data dengan pusat cluster . 4. Hitung kembali pusat cluster dengan keanggotaan cluster yang sekarang. Pusat cluster adalah rata-rata dari semua data/ objek dalam cluster tertentu. 5. Tugaskan lagi setiap objek memakai pusat cluster yang baru. Jika pusat cluster tidak berubah lagi maka proses clustering selesai. Atau, kembali ke langkah nomor 3 sampai pusat cluster tidak berubah lagi.

## 3. HASIL DAN ANALISIS
3.1. Sub-window dari Program Aplikasi
Hasil rancang bangun sistem aplikasi cerdas meliputi sejumlah sub-bagian sub-window sebagai berikut:

## 1. Sub-window dari Form Login
Form ini memberikan hak akses untuk memberikan hak akses kepada admin (administrator) untuk menggunakan system . Form login admin terdiri dari textbox email , textbox password dan tombol login . Tombol login berfungsi untuk memproses email dan password sudah sesuai atau tidak Gambar 8 .
Gambar 8. Halaman form login

## 2. Sub-window Manajemen Data Fasilitas
Menu tampilan utama setelah dari form login . Menu Utama hanya menampilkan sebuah halaman menu yang berisikan keteran- gan dari program yang digunakan. Di tampilan ini tersedia 3 menu yaitu: Home , Data Nilai, dan K-Means . (Sebagaimana ditampilkan pada Gambar 9 .
Gambar 9. Halaman Menu Utama
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 1, November 2021: 111 – 124
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer r 119

## 3. Sub-window Data Barang
Menu data nilai berisikan seluruh data nilai siswa yang sudah di inputkan oleh admin. Selain itu menu data nilai terdapat menu import untuk mengunggah file yang berformat excel. (Lihat Gambar 10 dan Gambar 11 ).
Gambar 10. Halaman Data Barang
Gambar 11. Halaman Input Nilai

## 4. Sub-window Perhitungan K-Means
Halaman ini merupakan halaman yang digunakan untuk memulai atau membuka halaman perhitungan K-Means (sebagaimana disajikan pada Gambar 12 dan Gambar 13 .
Gambar 12. Halaman Menu Utama Perhitungan K-Means
120 r
ISSN: 2476-9843
Gambar 13. Halaman Perhitungan K-Means

## 5. Perhitungan K-Means
Berikut adalah langkah-langkah penyelesaian pengklasifikasian dengan gunakan metode algoritma K-Means dalam mewujud- kan pengelompokkan kelas unggulan.

## 6. Proses Pembobotan
Pada tahap ini dilakukan pembobotan untuk mempermudah perhitungan hasil setelah pembobotan pada Table 4 .
Tabel 4. Hasil dari Pembobotan
No Nama BAHASA IPA IPS MTK AGAMA RATA-RATA PRESTASI 1 Salsa Lala Yuliana 5 4 5 6 5 5 6 2 Putri Alifia Hoolyan 4 5 5 4 5 5 6 3 Riyan Kurniawan 4 4 5 5 5 5 3 4 Maqda Rahmania Affani 5 6 5 4 5 5 6 5 Muhamad Arif Dava S 5 5 4 4 5 5 6 6 Hadni Waliyah 5 5 5 5 5 5 4 7 Hayina Zazalianty 5 6 5 4 5 5 4 8 Ramadhani Indah 6 6 5 5 5 5 2 9 Parsa Ninda Ulya 5 4 4 4 5 5 6 10 Ahmad saiful 4 3 5 4 5 4 3 11 Hermawan 4 4 4 4 4 4 2 12 Nadia Septi Sakina 6 4 5 5 6 5 3 . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . 305 Puput Dwi Fatimah 5 6 5 5 5 5 4 306 Ahmad Zia Ramdani 4 4 4 5 5 4 2 307 Moh Papang Juniarda 5 5 5 4 4 5 2

## 7. Menentukan pusat Cluster
Proses penentuan cluster awal dilakukan secara acak dimana data acak yang diambil berdasarkan jumlah claster yang digu- nakan.
Tabel 5. Pusat Cluster 2 Putri Alfia Hoolyan
4 5 5 4 5 5 6
5 Muhammad Arif Deva Sechputra 5 5 4 4 5 5 6
Tabel 5 merupakan total cluster awal yang digunakan dimana claster 0 merupakan kelas unggulan dan cluster 1 merupakan kelas biasa. Nilai awal pada masing masing cluster diambil secara acak dari data nilai pembobotan.
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 1, November 2021: 111 – 124
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer r 121

## 8. Pencarian Jarak Terdekat pada Iterasi Pertama
Pencarian jarak terdekat bertujuan untuk mengetahui kelompok data nilai siswa terdekat berdasarkan C0 dan C1 sehingga data dapat diklasififikasikan termasuk ke cluster yang mana.
Tabel 6. Hasil Cluster Iterasi Pertama
No Nama C0 C1 Jarak Kuadrat Kelompok Data 1 Salsa Lala Yuliana 0 4,242641 0 0 C0 2 Putri Alifia Hoolyan 2,44949 3,464102 2,44949 6 C0 3 Riyan Kurniawan 3,316625 2,236068 2,236068 5 C1 4 Maqda Rahmania Affani 2,828427 3,741657 2,828427 8 C0 5 Muhamad Arif Dava Sechputra 2,44949 3,464102 2,44949 6 C0 6 Hadni Waliyah 2,44949 2,44949 2,44949 6 C0 7 Hayina Zazalianty 3,464102 2,44949 2,44949 6 C1 8 Ramadhani Indah Putri Aji 4,690416 3,162278 3,162278 10 C1 9 Parsa Ninda Ulya 2,236068 3,605551 2,236068 5 C0 10 Ahmad saiful 4 2,44949 2,44949 6 C1 11 Hermawan 4,898979 2,44949 2,44949 6 C1 12 Nadia Septi Sakina 3,464102 2,828427 2,828427 8 C1 . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . 305 Puput Dwi Fatimah 3 2,645751 2,645751 7 C1 306 Ahmadzia Ramdani 4,472136 2 2 4 C1 307 Moh Papang Juniarda 4,690416 2,828427 2,828427 8 C1
Tabel 6 merupakan hasil dari proses iterasi pertama. Hasil iterasi pertama didapatkan C0 (kelas unggulan) 160 dan c1 (kelas biasa) 147.

## 9. Pencarian Jarak Tedekat pada Iterasi Kedua
Dari hasil perhitungan pada iterasi pertama masih menunjukan perubahan pada centroid sehingga dilanjutkan ke proses iterasi 2.
Tabel 7. Hasil Pusat Claster pada Iterasi Kedua Cluster 0 5,084507 4,873239 4,859155 5,014085 5,15493 4,957746 5,408451 Cluster 1 4,936842 4,968421 4,831579 4,694737 5,263158 4,894737 2,673684
Tabel 7 menunjukkan nilai terbaru dari pusat claster . Karna pada iterasi 1 masih ada perubahan di centroid sehingga dilakukan pencarian nilai pusat cluster baru. Setelah ditemukan nilai pusat cluster baru kemudian mencari jarak terdekat pada masing masing cluster .
122 r
ISSN: 2476-9843
Tabel 8. Hasil Cluster Iterasi Ketiga
No Nama C0 C1 Jarak Kuadrat Kelompok Data 1 Salsa Lala Yuliana 1,461942 3,71734 1,461942 2,1372744 C0 2 Putri Alifia Hoolyan 1,617451 3,540396 1,617451 2,6161476 C0 3 Riyan Kurniawan 2,79019 1,457353 1,457353 2,1238781 C1 4 Maqda Rahmania Affani 1,643367 3,567055 1,643367 2,7006546 C0 5 Muhamad Arif Dava Sechputra 1,471545 3,510538 1,471545 2,1654434 C0 6 Hadni Waliyah 1,432748 1,402135 1,402135 1,9659834 C1 7 Hayina Zazalianty 2,081936 1,84895 1,84895 3,418615 C1 8 Ramadhani Indah Putri Aji 3,71094 1,688252 1,688252 2,8501939 C1 9 Parsa Ninda Ulya 1,706436 3,641527 1,706436 2,9119222 C0 10 Ahmad saiful 3,532039 2,497933 2,497933 6,2396676 C1 11 Hermawan 4,192123 2,41654 2,41654 5,8396676 C1 12 Nadia Septi Sakina 2,852591 1,688252 1,688252 2,8501939 C1 . . . . . .
. . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . .
. . .
. . . . . . . . . . . . 305 Puput Dwi Fatimah 1,81832 1,740443 1,740443 3,0291413 C1 306 AHMAD ZIA RAMDANI 3,903315 1,980878 1,980878 3,9238781 C1 307 Moh Papang Juniarda 3,744943 1,605151 1,605151 2,5765097 C1
Tabel 8 merupakan hasil dari proses pengelompokan berdasarkan jarak terdekat dari masing masing cluster iterasi ke 2, di- mana didapatkan C0 (kelas unggulan) 150 dan c1 (kelas biasa) 175. Demikian dilakukan proses dan perhitungan yang yang sama sebagaimana interasi pertama dan kedua. Hasil perhitungan proses iterasi berhenti di iterasi ke empat, karena pada iterasi ke empat, pusat claster tidak ada perubahan. Hasil dari proses dan perhitungan proses iterasi ke empat berhenti di iterasi ditampikan pada Tabel 9 .
Tabel 9. Hasil Pusat Claster pada Iterasi Keempat No Nama C0 C1 Jarak Kuadrat Kelompok Data 1 Salsa Lala Yuliana 1,393138 3,597167 1,393138 1,9408333 C0 2 Putri Alifia Hoolyan 1,572948 3,467166 1,572948 2,4741667 C0 3 Riyan Kurniawan 2,995691 1,498576 1,498576 2,2457309 C1 4 Maqda Rahmania Affani 1,593999 3,452419 1,593999 2,5408333 C0 5 Muhamad Arif Dava Sechputra 1,381123 3,446503 1,381123 1,9075 C0 6 Hadni Waliyah 1,665583 1,253899 1,253899 1,5722616 C1 7 Hayina Zazalianty 2,252591 1,749874 1,749874 3,0620575 C1 8 Ramadhani Indah Putri Aji 3,920991 1,616502 1,616502 2,6130779 C1 9 Parsa Ninda Ulya 1,614776 3,600002 1,614776 2,6075 C0 10 Ahmad saiful 3,684314 2,618774 2,618774 6,8579758 C1 11 Hermawan 4,382636 2,579514 2,579514 6,6538942 C1 12 Nadia Septi Sakina 3,017863 1,666236 1,666236 2,7763432 C1 . . . . . . . . . . . .
. . .
. . . . . . . . . . . .
. . .
. . .
. . .
. . . . . . 305 Puput Dwi Fatimah 1,81832 1,740443 1,740443 3,0291413 C1 306 Ahmadzia Ramdani 3,903315 1,980878 1,980878 3,9238781 C1 307 Moh Papang Juniarda 3,744943 1,605151 1,605151 2,5765097 C1
Tabel 9 merupakan hasil akhir dari proses pengelompokan pada iterasi ke empat dimana didapatkan C0 (kelas unggulan) 157 dan C1 (kelas biasa) 150.

## 10. Perbandingan Hasil Sekolah Dengan Hasil K-means
Tabel 10. Perbandingan Hasil Pengelompokan Sekolah Dengan K-means
No Proses Jumlah Siswa C0 (Kelas Unggulan) C1 (kelas biasa) 1 Pengelompokan Disekolah 307 153 154 2 Pengelopokan dengan K-means 307 157 150
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 1, November 2021: 111 – 124
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer r 123
Tabel 10 menampilkan hasil Perbandingan dari pengelompokan siswa berdasarkan pengelompokan disekolah dengan pengelompokan k- means . Hasil yang diperoleh dari proses pengelompokan dengan k-means tidak berbeda jauh dengan proses pengelompokan manual yang dilakukan sekolah. Sehingga bisa disimpulkan bahwa aplikasi yang dibangun dengan Bahasa pemrograman berbasiswa web dengan metode klasterisasi dengan K-means mampu membantu sekolah untuk proses pembagian kelas untuk siswa baru.

## 4. KESIMPULAN
Implementasi Metode K-Means untuk pengelompokkan Kelas Unggulan pada MAN-1 Mataram menyimpulkan bahwa al- goritma K-Means mampu membantu pengelompokkan kelas unggulan. Dengan kata lain, hasil aplikasi yang dibangun mampu mempermudah bagian administrasi kesiswaan sekolah dalam mengelompokkan kelas. Kelompok Kelas Unggulan (C0) adalah siswa siswi yang memiliki nilai rat-rata di atas 80 dan memiliki prestasi sedangkan pada kelompok Kelas Biasa (C1) adalah siswa siswi yang memiliki nilai rata-rata di bawah 80.Keunggulan dari penelitian ini adalah membangun sistem cerdas berbasis cloud atau Web sehingga dapat diaplikasi dimana saja. Disamping itu obyek yang diteliti dengan metode K-Means dalam mengkalsifikasi kelas ung- gulan adalah belum pernah diteliti oleh peneliti lain sebelumnya.Penelitian ini memiliki kelemahan yaitu hanya menggunakan satu metode saja dalam penelitian. Karenanya untuk penelitian lebih lanjut diperlukan melakukan dengan gabungan dua atau lebih metode data mining , sehingga menghasilkan hasil data mining yang lebih berguna dan lebih unggul. Juga diperlukan melakukan penelitian pada kumpulan obyek data besar lainnya, sehingga memberikan pengetahuan yang luas terhadap implikasi dari data mining .

## REFERENSI
[1] P. R. Indonesia, “Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 20 Tahun 2003 Tentang Sistem Pendidikan Nasional,” pp. 1–33, 2003.
[2] R. Murphy and F. Weinhardt, “Top of The Class: The Importance of Ordinal Rank,” Review of Economic Studies , vol. 87, no. 6, pp. 2777–2826, 2020.
[3] K. P. Sinaga and M.-S. Yang, “Unsupervised K-Means Clustering Algorithm,” in IEEE Access , vol. 8, 2020, pp. 80 716–80 727.
[4] C. Yuan and H. Yang, “Research on K-Value Selection Method of K-Means Clustering Algorithm,” Multidisciplinary Scientific Journal , vol. 2, no. 2, pp. 226–235, 2019.
[5] M. Z. Hossain, M. N. Akhtar, R. B. Ahmad, and M. Rahman, “A Dynamic K-Means Clustering for Data Mining,” Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science , vol. 13, no. 2, pp. 521–526, 2019.
[6] D. Neha and B. Vidyavathi, “A Survey on Applications of Data Mining Using Clustering Techniques,” International Journal of Computer Applications , vol. 126, no. 2, pp. 7–12, 2015.
[7] Ediyanto, N. Mara, and N. Satyahadewi, “Pengklasifikasian Karakteristik dengan Metode K-Means Cluster Analysis,” Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) , vol. 02, no. 2, pp. 133–136, 2013.
[8] C. Wu, B. Yan, R. Yu, B. Yu, X. Zhou, Y. Yu, and N. Chen, “K-Means Clustering Algorithm and Its Simulation Based on Distributed Computing Platform,” Journal of Wiley , vol. 2021, pp. 1–10, 2021.
[9] E. Harli, A. Fauzi, and T. H. Kusmanto, “Pengelompokkan Kelas Menggunakan Self Organizing Map Neural Network pada SMK N 1 Depok,” Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) , vol. 2, no. 2, pp. 90–95, 2016.
[10] E. B. Sambani and F. Nuraeni, “Penerapan Algoritma C4.5 untuk Klasifikasi Pola Penjurusan di Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Kota Tasikmalaya,” CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) , vol. 9, no. 3, p. 144, 2018.
[11] W. Purba, S. Tamba, and J. Saragih, “The Effect of Mining Data K-Means Clustering Toward Students Profile Model Drop Out Potential,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1007, no. 1, 2018.
[12] A. Mahmudan, “Clustering of District or City in Central Java Based COVID-19 Case Using K-Means Clustering,” Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi , vol. 17, no. 1, pp. 1–13, 2020.
124 r
ISSN: 2476-9843
[13] N. Dwitri, J. A. Tampubolon, S. Prayoga, F. Ilmi Zer, and D. Hartama, “Penerapan Algoritma K-Means dalam Menentukan Tingkat Kepuasan Pembelajaran Online pada Masa Pandemi Covid-19 di Indonesia,” Jti (Jurnal Teknologi Informasi) , vol. 4, no. 1, pp. 101–105, 2020.
[14] H. J. d. P. Alves, F. A. F. Henrique Jos´e de Paula Alves, K. P. d. Lima, B. D. d. O. Batista, and T. J. Fernandes, “The COVID-19 pandemic in Brazil an application of the k-means clustering method,” Research, Society and Developmen , vol. 9, no. 10, pp. 1–21, 2020.
[15] N. A. Khairani and E. Sutoyo, “Application of K-Means Clustering Algorithm for Determination of Fire-Prone Areas Utilizing Hotspots in West Kalimantan Province,” International Journal of Advances in Data and Information Systems , vol. 1, no. 1, pp. 9–16, 2020.
[16] A. Heryati and M. I. Herdiansyah, “The Application of Data Mining by Using K-Means Clustering Method in Determining New Students’ Admission Promotion Strategy,” International Journal of Engineering and Advanced Technology , vol. 9, no. 3, pp. 824–833, 2020.
[17] C. A. Sugianto, T. Pratiwi, and O. Riska, “K-Means Algorithm For Clustering Poverty Data in Bangka Belitung Island Province Journal of Computer Networks , Architecture and High Performance Computing,” Journal of Computer Networks , Architecture and High Performance Computing , vol. 3, no. 1, pp. 58–67, 2021.
[18] N. Chawla, “Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining,” Briefings in Bioinformatics , vol. 6, no. 4, pp. 411–412, 2005.
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 1, November 2021: 111 – 124