KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 1, Agustus 2023, Hal 642-648 DOI 10.30865/klik.v4i1.1116 https://djournals.com/klik

## Clustering Data Menggunakan Metode K-Means untuk Rekomendasikan Pembelajaran Akademik bagi Siswa Aktif dalam Ekstrakurikuler
Muhammad Azzam Al Fauzie, Yuliadi * , Juniardi Akhir Putra
Fakultas Rekayasa Sistem, Program Studi Informatika, Universitas Teknologi Sumbawa, Sumbawa, Indonesia Email: 1 azzamliwa25@gmail.com, 2,* yuliadi@uts.ac.id, 3 juniardi.akhir.putra@uts.ac.id Email Penulis Korespondensi: yuliadi@uts.ac.id
Abstrak− Prestasi akademik siswa meliputi pencapaian dan kinerja mereka dalam bidang akademik, seperti hasil ujian, nilai rapor, dan prestasi dalam pelajaran tertentu. Prestasi akademik siswa tersebut berpengaruh dalam studi lanjut ke tingkat yang lebih tinggi. Pada penelitian ini dilakukan pengelompokan data siswa menggunakan algoritma K-Means Clustering. Data yang digunakan adalah nilai rapor siswa kelas VIII dan IX. Hasil pengelompokan data menunjukkan adanya delapan cluster dengan jumlah siswa yang berbeda- beda dengan menggunakan tiga kategori ukuran cluster yaitu pintar, sedang, dan cukup. Berdasarkan analisis data, ditemukan bahwa Bahasa Inggris perlu mendapatkan perhatian khusus dalam pembelajaran. Siswa dengan nilai seimbang antara mata pelajaran IPA dan IPS dapat memilih jurusan sesuai minat mereka. Siswa dalam cluster sedang cenderung memiliki nilai yang dominan pada jurusan IPA, sementara siswa dalam cluster cukup cenderung memiliki nilai yang dominan pada jurusan IPS. Mayoritas siswa memiliki nilai akademik di atas 80, menunjukkan kinerja yang baik. Dari pengelompokkan data tersebut menjadi dasar dalam pemilihan jurusan yang sesuai, partisipasi optimal dalam kegiatan ekstrakurikuler, dan dukungan bagi siswa dengan nilai  cukup. Diharapkan hasil penelitian menjadi  rekomendasi  bagi  sekolah  untuk  meningkatkan  pemahaman  siswa  dan  menjaga  keseimbangan  antara  akademik  dan ekstrakurikuler.
Kata Kunci: Metode Pembelajaran; Nilai Akademik; Ekstrakurikuler; K-Means Clustering; Data Mining; Rekomendasi Jurusan
Abstract− Student academic achievement includes their achievements and performance in academic fields, such as exam results, report card scores, and achievements in certain subjects. The student's academic achievement has an effect on further study to a higher level. In this study, grouping of student data was carried out using the K-Means Clustering algorithm. The data used are grades VIII and IX grade report cards. The results of grouping the data showed that there were eight clusters with different numbers of students using three categories of cluster sizes, namely smart, moderate, and moderate. Based on data analysis, it was found that English needs to get special attention in learning. Students with balanced grades between science and social studies can choose a major according to their interests. Students in the moderate cluster tend to have dominant grades in the Science major, while students in the moderate cluster tend to have dominant  grades  in  the  Social  Sciences  major.  The  majority  of  students  have  grades  above  80,  indicating  good  performance.  The grouping of these data forms the basis for selecting appropriate majors, optimal participation in extracurricular activities, and support for students with sufficient grades. It is hoped that the research results will become a recommendation for schools to improve students' understanding and maintain a balance between academic and extracurricular activities.
Keywords : Learning Methods; Academic Performance; Extracurricular; K-Means Clustering; Data Mining; Major Recommendations

## 1. PENDAHULUAN
Ekstrakurikuler  adalah  latihan  kurikuler  yang  dilakukan  oleh  siswa  di  luar  konsentrasi  jam,  latihan  intrakurikuler  dan latihan  kokurikuler,  di  bawah  arahan  dan  pengelola  satuan  persekolahan  [1][2].  Kegiatan  ekstrakurikuler  adalah merupakan kegiatan di luar jam pelajaran biasa yang bertujuan untuk memperluas pengetahuan, menyalurkan bakat dan minat siswa. Selain itu, ekstrakurikuler juga dapat membantu siswa dalam mempersiapkan diri untuk masa depan, seperti dengan belajar tentang bisnis atau profesi tertentu melalui ekstrakurikuler bisnis atau profesi [3][4]. Ekstrakurikuler dapat berfungsi sebagai cara untuk meningkatkan informasi siswa dan secara signifikan mempengaruhi prestasi belajar secara keseluruhan.  Ekstrakurikuler  adalah  rangkaian  kesempatan  belajar  di  luar  kelas  yang  dirancang  untuk  memperluas wawasan siswa, menumbuh kembangkan bakat dan minat, serta menanamkan rasa pengabdian pada masyarakat [5][6].
MTsN 1 Lampung Barat sekolah yang berdiri pada tahun 1967 di desa Gunung Sugih   Liwa, Kecamatan Balik Bukit, Kabupaten Lampung Barat. Seiring perkembangan zaman MTsN 1 Lampung Barat memiliki ekstrakurikuler yang masih aktif di sekolah hingga sekarang diantranya terdapat : Pramuka, PMR, UKS, Keagamaan, Tahfidz,  Paduan Suara, Seni (Tari, Paduan Suara, Drama) dan Bidang Olahraga [7]. Seiring dengan semakin berkembangnya dunia pendidikan, banyak  sekolah  menengah  pertama  yang  menyediakan  Ekstrakurikuler  untuk  mengasah  skill  siswanya  khususnya  di MTsN, dengan banyaknya ekstrakurikuler yang aktif di sekolah membuat banyak siswa tertarik untuk mengikutinya dan fokus  pada  ekstrakurikuler  yang  diikuti  tersebut  membuat  nilai  akademik  siswa  kurang  baik  atau  terpengaruh. Berdasarkan hasil wawancara awal dengan Bapak Desembri, M.Pd. sebagai wakil kepala Kurikulum di MTsN 1 Lampung Barat, sekolah tersebut merupakan salah satu sekolah yang menawarkan berbagai kegiatan ekstrakurikuler yang sangat diminati siswa. Hal ini yang membuat pihak sekolah khawatir akan nilai kelulusan siswanya yang tidak memenuhi standar nantinya.
Salah satu cara penyampaian materi pembelajaran adalah melalui metode pembelajaran. Dengan memanfaatkan strategi pembelajaran, pengalaman yang berkembang dapat lebih sederhana dan lebih cepat untuk mencapai pemahaman [8].  Setelah  melakukan  hasil  wawancara  terdapat  metode  yang  dilakukan  dalam  melakukan  pembelajaran  di  MTsN 1 Lampung Barat terdiri dari Ceramah, Diskusi Kelompok, Demonstrasi, Tanya Jawab, Karyawisata, Discovery, Bermain Peran, Tugas Proyek, Problem Solving dan Video/Alef.

## Muhammad Azzam Al Fauzie, Clustering Data Menggunakan Metode K-Means untuk Rekomendasikan Pembelajaran Akademik bagi Siswa Aktif dalam Ekstrakurikuler
Berdasarkan  permasalahan  tersebut  dibutuhkan  sebuah  solusi  dalam  mencari  metode  pembelajaran  yang  bisa mengimbangi nilai akademik siswa dan ekstrakurikuler yang diikutinya dan mengetahui nilai rata-rata siswa yang aktif mengikuti  ekstrakurikuler,  dengan  cara cluster nilai  akademik  siswa  berdasarkan  nilai  rapor  kelas  VIII  dan  IX menggunakan algoritma K-Means pada Data Mining. Dari cluster yang telah dilakukan nantinya juga pihak sekolah bisa mengetahui solusi bagi siswanya agar nilai rata-rata memenuhi standar kelulusan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kajian Pustaka
Beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  mengulas  tentang  masalah  yang  berkaitan  serat  penggunaan  metode K-Means adalah  Penentuan  Ekstra  Kurikuler  (Ekskul)  Siswa  SMK  Terpadu  Lampang  Subang  dengan  Algoritma  C  4.5  yang menghasilkan dari kumpulan 20 data, yang dibagi menjadi 70% data training dan 30% data testing , hasil evaluasi dan validasi  dengan  confusion  matrix  menunjukkan  bahwa  algoritma  C4.5  memiliki  tingkat  akurasi  sepintar  81,94%  [9]. Selain itu algoritma K-Means di gunakan untuk menganalisis hasil belajar siswa yang dapat diimplementasikan terhadap data nilai raport  [10]. Metode K-Means digunakan untuk  memberikan solusi rekomendasi  dalam penentuan jurusan di perguruan  tinggi  setelah  lulus  SMA  [11].  Algoritma K-Means digunakan  untuk  merekomendasikan  mata  kuliah  yang dipilih siswa sesuai dengan minat dan bakat siswa, sehingga siswa dapat belajar secara optimal [12].
Algoritma K-Means digunakan  untuk  mendapatkan  informasi  dari  penggalian  data  mahasiswa  sebagai rekomendasi  bagi  STIKES  Perintis  Padang  dalam  melakukan  promosi  [13].  Nilai  raport  VIII  dan  IX  menggunakan perhitungan K-Means dengan pengelompokan informasi merupakan strategi yang digunakan untuk menemukan kualitas komparatif dalam suatu  kumpulan sehingga dapat  memberikan data yang bermanfaat. Algoritma pengelompokan data saat  ini  digunakan  secara  luas  di  berbagai  bidang,  termasuk  bioinformatika,  pemrosesan  gambar,  penambangan  data, pengambilan keputusan, pengenalan pola, dan banyak lagi [14].
Data mining merupakan istilah yang merujuk pada proses penggalian informasi atau pengetahuan yang terdapat dalam  basis  data.  Pertumbuhan  ukuran  basis  data  semakin  pesat,  bahkan  terkadang  menyulitkan  sistem  administrator untuk  memahami  informasi  yang  tersimpan  atau  mengaitkannya  dengan  pertanyaan  yang  muncul  [15].  Knowledge Discovery in Database (KDD) adalah sebuah teknik untuk membentuk pola atau aturan dalam informasi. Informasi yang dihasilkan  diperoleh  dari  data  yang  besar,  juga  dikenal  sebagai  tambang  data  dan  menghasilkan  data  yang  berpotensi bermanfaat. Iterasi dalam proses penambangan data ini disebut sebagai proses KDD [16].

## 2.2 Tahapan Penelitian
Pada Penulisan ini penulis menggunakan dua metode, yaitu metode pengumpulan data dan pengolahan Data Mining. Jenis penulisan ini menggunakan pendekatan kuantitatif deskriptif. Dalam penelitian ini, langkah-langkah pengumpulan data dan pengolahan data mining dapat di lihat pada gambar 1 dibawah ini:

## Gambar 1. Alur Metode Penulisan

## 2.2.1 Metode Pengumpulan Data
Metode  atau  teknik  pengumpulan  data  adalah  metode  pengumpulan  data.  Penulis  menggunakan  data  sekunder  dalam karya  ini.  Istilah  "data  sekunder"  mengacu  pada  informasi  yang  dikumpulkan  oleh  orang  lain  selain  penulis  aslinya. Sebagian pintar waktu, catatan atau dokumen dari sumber tidak langsung seperti majalah, kutipan dan publikasi lainnya

## Muhammad Azzam Al Fauzie, Clustering Data Menggunakan Metode K-Means untuk Rekomendasikan Pembelajaran
merupakan data sekunder [17]. Beberapa tahapan dalam metode pengumpulan data yang dilakukan oleh peneliti, yakni antara wawancara, dokumentasi dan studi Pustaka.

## 2.2.2 Pengolahan Data Mining
Pengolahan  Data  Mining  yang  dilakukan  penulisan  ini  yaitu,  menggunakan  tahapan  dalam  Knowledge  Discovery  in Database  (KDD).  Tujuan  dari  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD)  adalah  untuk  menghasilkan  informasi berdasarkan  urutan  yang  telah  ditentukan  dan  menemukan  pola  yang  berguna  dalam  data  [18][19][20].  KDD  sendiri terdiri dari beberapa langkah yang berbeda dalam prosesnya yakni:
a. Data Selection
Penulis melakukan pemilihan data yang sesuai dari data nilai rapor berdasarkan atribut yang terdiri dari akidah- akhlak, al-quran-hadis, bahasa arab, fikih, bahasa inggris, bahasa indonesia, matematika, ilmu  pengetahuan alam, ilmu pengetahuan  sosial,  pjok,  ppkn,  prakarya,  seni  budaya  sejarah  kebudayaan  islam,  bahasa  lampung,  total  dan ekstrakurikuler.
b. Data Preprocessing
Penulis  melakukan  membersihkan  data,  dimana field yang  dianggap  tidak  sesuai  dengan  kebutuhan  penulisan dapat dihapus. Selain itu, format data diubah kembali untuk memastikan keseragaman format yang konsisten.
c. Data Transformation
Proses  yang  mengubah  data  agar  dapat  digunakan  dan  ditelusuri  oleh  tools RapidMiner .  Dengan  kata  lain, transformasi data melibatkan pemetaan data yang rumit. Seperti mengubah data nama ekstrakurikuler menjadi bilangan angka sehingga mempermudah perhitungannya.
d. Data Mining
Penulis  melakukan  proses  pengambilan  pola  dari  data  yang  tersedia  dengan  bantuan  tools RapidMiner menggunakan algoritma K-Means Clustering .
e. Interpretation/evaluation
Proses  mengubah  pola  menjadi  pengetahuan  dengan  tools RapidMiner sehingga  dapat  dimanfaatkan  untuk mendukung pengambilan keputusan berupa pengelompokan data atau cluster .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Selection
Data yang digunakan dalam melakukan penelitian ini yaitu gabungan data siswa kelas 8 dan 9 pada semeseter ganjil dan genap yang diperoleh berdasarkan dokumentasi  dari  Waka Kurikulum  MTs Negeri  1 Lampung  Barat. Jumlah seluruh siswa di MTs Negeri 1 Lampung Barat ada 447 siswa yang terdiri dari kelas 8 berjumlah 226 siswa dan kelas 9 berjumlah 221 siswa. Dikarenakan terdapat 447 siswa sehingga total keseluruhan data 894 dataset yang terdiri dari nilai akademik semester ganjil dan genap. Kemudian data diseleksi dan akan digunakan sebagai bahan rekomendasi metode pembelajaran yang mempengaruhi nilai akademik terhadapat ekstrakurikuler.
Adapun  atribut  yang  digunakan  dalam  penentuan  metode  pembelajaran  yang  mempengaruh  nilai  akademik terhadapat  ekstrakurikuler  adalah  Akidah-Akhlak,  Al-Quran-Hadis,  Bahasa  Arab,  Bahasa  Indonesia,  Bahasa  Inggris, Fikih, Ilmu Pengetahuan Alam, Ilmu Pengetahuan Sosial, Matematika, PJOK, PPKN, Prakarya, Seni  Budaya, Sejarah Kebudayaan Islam, Bahasa Lampung, dan Ekstrakurikuler.

## Tabel 1. Data Selection
No Nama QH  AA  FIK  SKI  PPKn  …  Ektrakurikuler 1 Alfatha Radisya 89 85 85 89 84 … PRAMUKA 2 Allegra Dini Nralika Putri 88 86 83 87 84 … PRAMUKA 3 Aqila Alghifary 90 90 82 90 82 … PRAMUKA 4 Atika Maharani 91 90 86 91 85 … SENI 5 Atiya Reisya Ghadiza 90 90 82 90 82 … PRAMUKA 6 Aulia Putri Ramadani 89 90 84 90 83 … PRAMUKA 7 Bima Wahyu Rafael 90 88 83 90 84 … PRAMUKA 8 Bintara Al Qausar 87 90 88 94 89 … PRAMUKA 9 Chelsy Natasya Fitri 90 90 84 90 84 … SENI 10 Chyka Allin Tia Aura 90 90 83 90 82 … PMR 11 Dandi Anggara 92 91 85 92 86 … PRAMUKA 12 Elsyahira Zalfa Putri 91 90 83 91 86 … SENI 13 Fais Ihsan Rabbani 93 92 89 93 88 … PRAMUKA 14 Fakhry Athar Radhitya 94 93 91 92 89 … PRAMUKA 15 Ferdiansyah Rahmad Pikuloen 92 85 83 91 81 … PRAMUKA

## Muhammad Azzam Al Fauzie, Clustering Data Menggunakan Metode K-Means untuk Rekomendasikan Pembelajaran
… … … … … … … … … 894 Ziyaad Fa`Iq Al Fakhri 86 86 83 82 86 … PRAMUKA

## 3.2 Data Preprocessing
Dalam tahap preprocessing , dilakukan langkah-langkah untuk membersihkan data. Data yang telah dipilih divalidasi dan dikonfigurasi  ulang agar formatnya tetap konsisten. Dalam proses ini, Data yang tidak memiliki nilai  atau keterangan akan dibersihkan dari dataset .
Tabel 2. Data Preprocessing No Nama QH  AA  FIK  SKI  PPKn  …  Ektrakurikuler 1 Alfatha Radisya 89 85 85 89 84 … PRAMUKA 2 Allegra Dini Nralika Putri 88 86 83 87 84 … PRAMUKA 3 Aqila Alghifary 90 90 82 90 82 … PRAMUKA 4 Atika Maharani 91 90 86 91 85 … SENI 5 Atiya Reisya Ghadiza 90 90 82 90 82 … PRAMUKA 6 Aulia Putri Ramadani 89 90 84 90 83 … PRAMUKA 7 Bima Wahyu Rafael 90 88 83 90 84 … PRAMUKA 8 Bintara Al Qausar 87 90 88 94 89 … PRAMUKA 9 Chelsy Natasya Fitri 90 90 84 90 84 … SENI 10 Chyka Allin Tia Aura 90 90 83 90 82 … PMR 11 Dandi Anggara 92 91 85 92 86 … PRAMUKA 12 Elsyahira Zalfa Putri 91 90 83 91 86 … SENI 13 Fais Ihsan Rabbani 93 92 89 93 88 … PRAMUKA 14 Fakhry Athar Radhitya 94 93 91 92 89 … PRAMUKA 15 Ferdiansyah Rahmad Pikuloen 92 85 83 91 81 … PRAMUKA … … … … … … … … … 894 Ziyaad Fa`Iq Al Fakhri 86 86 83 82 86 … PRAMUKA

## 3.3 Data Transformation
Ketika menggunakan metode K-Means clustering untuk mengolah data di atas, perlu dilakukan transformasi data terlebih dahulu. Khususnya untuk data yang memiliki jenis nominal seperti ekstrakurikuler, data tersebut perlu diinisialisasikan dalam bentuk angka.
Dalam proses ini, setiap kategori ekstrakurikuler akan diberikan kode atau angka yang mewakili masing-masing kategori.  Misalnya,  ekstrakurikuler  "Pramuka"  dapat  diinisialisasikan  dengan  angka  1,  ekstrakurikuler  "PMR"  dapat diinisialisasikan dengan angka 2, dan seterusnya seperti tabel 3 dibawah ini.
Tabel 3. Hasil Inisialisasi Ekstrakurikuler Ekstrakurikuler Ket Pramuka 1 PMR 2 UKS 3 Keagamaan 4 Tahfidz 5 Paduan Suara 6 Seni 7 Bidang Olahraga 8
Dengan melakukan inisialisasi ini, data yang semula berjenis nominal akan berubah menjadi data berjenis numerik, yang dapat digunakan dalam algoritma K-Means clustering untuk analisis lebih lanjut.
Tabel 3. Data Set
No Nama QH AA FIK SKI PPKn … Ektrakurikuler 1 Alfatha Radisya 89 85 85 89 84 … 1 2 Allegra Dini Nralika Putri 88 86 83 87 84 … 1 3 Aqila Alghifary 90 90 82 90 82 … 1 4 Atika Maharani 91 90 86 91 85 … 7 5 Atiya Reisya Ghadiza 90 90 82 90 82 … 1 6 Aulia Putri Ramadani 89 90 84 90 83 … 1 7 Bima Wahyu Rafael 90 88 83 90 84 … 1 8 Bintara Al Qausar 87 90 88 94 89 … 1

## Muhammad Azzam Al Fauzie, Clustering Data Menggunakan Metode K-Means untuk Rekomendasikan Pembelajaran
9 Chelsy Natasya Fitri 90 90 84 90 84 … 7 10 Chyka Allin Tia Aura 90 90 83 90 82 … 2 11 Dandi Anggara 92 91 85 92 86 … 1 12 Elsyahira Zalfa Putri 91 90 83 91 86 … 7 13 Fais Ihsan Rabbani 93 92 89 93 88 … 1 14 Fakhry Athar Radhitya 94 93 91 92 89 … 1 15 Ferdiansyah Rahmad Pikuloen 92 85 83 91 81 … 1 … … … … … … … … … 894 Ziyaad Fa`Iq Al Fakhri 86 86 83 82 86 … 1

## 3.4 K-Means Clustering
Setelah mengumpulkan semua data siswa dari kelas 8 dan kelas 9, termasuk semester ganjil dan genap, data tersebut akan diubah  menjadi  bentuk  angka.  Selanjutnya,  data-data  ini  dapat  dikelompokkan  menggunakan  algoritma K-Means Clustering .  Untuk  melakukan  proses  pengolahan  data  ini,  penulis  menggunakan  aplikasi RapidMiner untuk meminimalkan kesalahan yang mungkin terjadi selama proses pengolahan data. RapidMiner adalah solusi penambangan data, penambangan teks dan analisis prediktif yang tersedia sebagai perangkat lunak sumber terbuka. Untuk membantu pengguna membuat keputusan terbaik, perangkat lunak ini menggunakan berbagai metode deskriptif dan prediktif. Ada sekitar  500  operator  penambangan  data  di RapidMiner ,  termasuk operator input , output , preprocessing data ,  dan visualisasi [12]. sehingga hasil data dari aplikasi dijamin keakuratan olahan data.
Gambar 2. Desain penggunaan algoritma K-Means
Gambar  2  Dalam  penjelasan  model  CSV  pertama,  data  CSV  dibaca  dan  diolah  menggunakan  model.  Model tersebut dapat diterapkan untuk membaca data CSV secara normal dan digunakan untuk prediksi. Semua parameter yang diperlukan disimpan dalam objek model. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan sampel data siswa sebanyak 894 siswa dengan 17 atribut yaitu akidah-akhlak, al-quran-hadis, bahasa arab, bahasa indonesia, bahasa inggris, fikih, ilmu pengetahuan alam, ilmu pengetahuan sosial, matematika, pjok, ppkn, prakarya, seni budaya sejarah kebudayaan islam, bahasa lampung, total dan ekstrakurikuler.

## 3.5 Implementation Tools
Setelah melakukan input data dan konfigurasi cluster yang telah dilakukan, diperoleh hasil yang diadapatkan 8 cluster , yakni cluster 0 merupaka cluster 1, cluster 1 merupaka cluster 2, cluster 2 merupaka cluster 3, cluster 3 merupaka cluster 4, cluster 4 merupaka cluster 5, cluster 5 merupaka cluster 6, cluster 6 merupaka cluster 7, cluster 7 merupaka cluster 8 seperti pada gambar dibawah ini:

## Muhammad Azzam Al Fauzie, Clustering Data Menggunakan Metode K-Means untuk Rekomendasikan Pembelajaran
Gambar 4. Diagram Hasil Cluster
Hasil dari gambar 4 merupakan hasil dari clustering data siswa, yang di kelompokan menjadi pintar (C2 dan C3), sedang (C5,C6 dan C7) dan cukup (C1, C4 dan C8) seperti warna yang ada pada gambar. Dalam hal ini nilai akademik siswa tecukup adalah Bahasa Inggris yang rata-rata nilai di bawah 80. Nilai pusat cluster terus berubah seiring dengan jumlah  iterasi  yang  dilakukan.  Perubahan  ini  terjadi  karena  jarak  antara  setiap  data  dengan  pusat cluster yang  diukur menggunakan jarak euclidean selalu berbeda pada setiap iterasi. Dalam konteks pengelompokan nilai akademik siswa, proses ini berakhir pada iterasi ke-8. Ini berarti bahwa nilai cluster pada iterasi ke-2, ke-4, ke-5, ke-6 dan ke-7 memiliki jumlah cluster yang sama, dengan nilai akademik bahasa Inggris memiliki nilai cukup di antara atribut lainnya. Berikut hasil grafik clusternya adalah:

## Gambar 5. Grafik Hasil Clustering
Salah satu operator yang digunakan untuk mengukur kinerja K-Means adalah accuracy %performance. Accuracy %performance digunakan untuk mengevaluasi kinerja metode pengelompokan berbasis centroid. Parameter pengukuran kinerja termasuk avg._within_centroid_distance dan davies bouldin . Avg._within_centroid_distance mengukur rata-rata jarak  antara  data  dengan  pusat cluster dalam cluster yang  sama,  sedangkan davies  bouldin adalah  parameter  yang mengukur kesamaan antara cluster dan ketidakserupaannya. Algoritma pengelompokan dengan jarak antar cluster yang cukup  dan  kesamaan  antar cluster yang  cukup  akan  memiliki  nilai davies  bouldin yang  cukup,  yang  menunjukkan performance yang lebih baik. Hasil pengukuran kinerja menggunakan indeks davies bouldin untuk pengelompokan nilai akademik  siswa  adalah  1.060.  Nilai  ini  menunjukkan  bahwa  algoritma  pengelompokan  menghasilkan cluster yang memiliki jarak antar cluster yang  cukup dan kesamaan antar cluster yang tinggi, sesuai  dengan kriteria evaluasi. Oleh karena itu, berdasarkan hasil kinerja tersebut, dapat disimpulkan bahwa algoritma K-Means memiliki performance yang baik dalam pengelompokan nilai akademik siswa.

## 4. KESIMPULAN
Pengelompokkan  data  siswa  menggunakan K-Means Clustering,  terdapat  delapan cluster dengan  jumlah  data  sebagai berikut: Cluster 1 (146 data), Cluster 2 (44 data), Cluster 3 (101 data) , Cluster 4 (32 data) , Cluster 5 (162 data) , Cluster 6  (176  data)  , Cluster 7  (140  data)  dan Cluster 8  (93  data).  Setelah  dilakukan  perbersihan  data  dengan  menghapus informasi nama siswa, jumlah siswa dalam setiap cluster berubah menjadi: di kelompokan menjadi pintar (C2 (35 siswa)

## Muhammad Azzam Al Fauzie, Clustering Data Menggunakan Metode K-Means untuk Rekomendasikan Pembelajaran Akademik bagi Siswa Aktif dalam Ekstrakurikuler
dan C3 (70 siswa)), sedang (C5 (84 siswa), C6 (183 siswa) dan C7 (53 siswa)) dan cukup (C1 (48 siswa), C4 (25 siswa) dan  C8(33  siswa)).  Hasil  proses  analisis  dilakukan  dari  data  siswa  yang  aktif  dalam  kegiatan  ekstrakurikuler  di  MTs Negeri  1  Lampung  Barat,  Terdapat  beberapa cluster dengan  nilai  centroid  Bahasa  Inggris  yang  cukup.  Diperlukan penerapan  metode  pembelajaran  yang  efektif,  seperti  simulasi,  untuk  meningkatkan  pemahaman  siswa  dalam  Bahasa Inggris. Penting bagi siswa-siswi dalam cluster cukup untuk mengoptimalkan keaktifan dalam kegiatan ekstrakurikuler sesuai  minat  mereka  dan  melibatkan  diri  dalam  kegiatan  bimbingan  untuk  meningkatkan  pemahaman  dalam pembelajaran. Secara umum, mayoritas siswa-siswi memiliki nilai akademik di atas 80, menunjukkan kinerja yang baik dalam pembelajaran. Hanya sejumlah kecil siswa yang memiliki rata-rata nilai di bawah 80. Oleh karena itu, tidak perlu khawatir  tentang  penurunan  nilai  akademik  secara  signifikan  di  kalangan  siswa-siswi  yang  aktif  dalam  kegiatan ekstrakurikuler.

## REFERENCES
[1] Permendikbud,  “Permendikbud  Nomor  62  Tahun  2014,”  2014,  Accessed:  Mar.  30,  2023.  [Online].  Available: https://jdih.kemdikbud.go.id/sjdih/siperpu/dokumen/salinan/Permendikbud%20Nomor%2062%20Tahun%202014.pdf
[2] A. W. Rifki and Listyaningsih, “Hubungan Kegiatan Ekstrakulikuler Pecinta Alam dengan Sikap Peduli Lingkungan Siswa di SMK  Negeri  2  Bojonegoro,”  Kaji.  Moral  dan  Kewarganegaraan,  vol.  05,  no.  20,  pp.  426–440,  2017,  [Online].  Available: https://www.google.co.id/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=&cad=rja&uact=8&ved=2ahUKEwiO99HY- quAAxXqXWwGHeD1CQU4ChAWegQIEhAB&url=https%3A%2F%2Fejournal.unesa.ac.id%2Findex.php%2Fjurnal- pendidikan-kewarganegaraa%2Farticle%2Fdownload%2F18452%2F16826%2F
[3] R.  Gupitha,  “Penentuan  Ekstra  Kurikuler  (EKSKUL)  Siswa  SMK  Terpadu  Lampang  Subang  Dengan  Algoritma  C  4.5,”  In Global, vol. 4, no. 2, pp. 31–37, 2018, Accessed: Mar. 30, 2023. [Online]. Available: https://core.ac.uk/download/pdf/275909776.pdf
[4] Nisrinah, “Pengelolaan Layanan Ekstrakulikuler di SMAIT Al-Fityan School Kabupaten Goawa,” Universitas Negeri Makasar, 2022. [Online]. Available: http://eprints.unm.ac.id/23888/1/SKRIPSI NISRINAH 1743041010.pdf
[5] K. Shilviana and T. Hamami, “Pengembangan Kegiatan Kokurikuler dan Ekstrakurikuler,” Palapa, vol. 8, no. 1, pp. 159–177, 2020, doi: 10.36088/palapa.v8i1.705.
[6] N. Sugiarto, “Aktivitas ekstrakurikuler dalam menunjang pembelajaran pai di kelas viii SMP Islam Darussalam Palangka Raya,”
Institut Agama Islam Negeri Palangkaraya, 2020. [Online]. Available: http://digilib.iain-
palangkaraya.ac.id/3146/%0Ahttp://digilib.iain-palangkaraya.ac.id/3146/1/Skripsi Nyono Sugiarto - 1301111791.pdf
[7] T. P. Madrasah, “RKJM-MTsN 1 Lampung Barat,” 2022.
https://lampung.kemenag.go.id/files/lampung/file/file/MTsN1LampungBarat/ablr1459909546.pdf
[8] N. Mufidah, “Metode Pembelajaran Al-Ashwat,” al Mahāra: Jurnal Pendidikan Bahasa Arab, vol. 4, no. 2, pp. 199–218, Dec. 2018, doi: 10.14421/ALMAHARA.2018.042-03.
[9] M. Tamba, “Analisa Clustering Laporan Prestasi Belajar Siswa/Siswi Menggunakan K-Means (Studi Kasus : Sekolah SMA N 21 Medan),” Pelita Informatika: Informasi dan Informatika, vol. 7, no. 1, pp. 92–96, 2018, Accessed: Mar. 30, 2023. [Online]. Available: http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/pelita/article/view/893
[10]  P.  A.  Jusia,  F.  M.  Irfan,  and  K.  Kurniabudi,  “Clustering  data  untuk  rekomendasi  penentuan  jurusan  perguruan  tinggi menggunakan  metode K-Means .,” ikraith-informatika ,  vol.  3,  no.  3,  pp.  75–84,  2019,  Accessed:  Apr.  12,  2023.  [Online]. Available: http://journals.upi-yai.ac.id/index.php/ikraith-informatika/article/download/596/445
[11]  T. R. Rivanthio, M. Ramdhani, and A. Sahi, “Penerapan Teknik Clustering Data Mining untuk Memprediksi Kesesuaian Jurusan Siswa  (Studi  Kasus  SMA  PGRI  1  Subang),” Faktor  Exacta ,  vol.  13,  no.  2,  p.  125,  Aug.  2020,  doi: 10.30998/faktorexacta.v13i2.6588.
[12]  E. Rahmah, E. Haerani, A. Nazir, S. Ramadhani, and T. Informatika UIN Sultan Syarif Kasim Riau Jl Soebrantas Km, “Penerapan Algoritma  K-Medoids  Clustering  Untuk  Menentukan  Srategi  Promosi  Pada  Data  Mahasiswa  (Studi  Kasus :  Stikes  Perintis Padang),” Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi, vol. 5, no. 3, 2022, Accessed: Mar. 30, 2023. [Online]. Available: https://ojs.serambimekkah.ac.id/jnkti/article/view/4355
[13]  P.  A.  Jusia,  “Face  Recognition  Menggunakan  Metode  Algoritma  Viola  Jones  Dalam  Penerapan  Computer  Vision,” Jurnal PROCESSOR , vol. 11, no. 1, pp. 663–675, 2016, Accessed: Apr. 12, 2023. [Online]. Available: https://ejournal.unama.ac.id/index.php/processor/article/view/316
[14]  Y.  Indrasari,  “Efesiensi  Saluran  Distribusi  Pemasaran  Kopi  Rakyat  Di  Desa  Gending  Waluh  Kecamatan  Sempol  (IJEN) Bondowoso,” Jurnal Manajemen Pemasaran, vol. 14, no. 1, pp. 44–50, 2020, Accessed: Mar. 29, 2023. [Online]. Available: https://doi.org/10.9744/pemasaran.14.1.44-50
[15]  M. Z. Deny Jollyta, William Ramdhan, Konsep Data Mining dan Penerapan, Deepublish. Yogyakarta: Deepublish, 2020.
[16]  S. Yudarwati, “Clusterisasi Pola Penjualan Obat Menggunakan Metode K-Means Clustering (Studi Kasus Di Apotek Pelangi Sei. Jering Teluk Kuantan),” J. Perencanaan, Sains, Teknol. dan Komput., vol. 3, no. 1, pp. 148–162, 2020, [Online]. Available: https://media.neliti.com/media/publications/440973-none-26a0bc65.pdf
[17]  Dunham and Margareth H, Data Mining Introductory and Advanced Topics . Pearson Education India, 2003.
[18]  F. L. Sibuea and A. Sapta, “Pemetaan Siswa Berprestasi Menggunakan Metode K-Means Clustering,” vol. 1, pp. 85–92, 2017, Accessed: Mar. 30, 2023. [Online]. Available: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v4i1.28
[19]  I. K. Juni Arta, G. Indrawan, and G. R. Dantes, “Data Mining Rekomendasi Calon Mahasiswa Berprestasi Di Stmik Denpasar Menggunakan Metode Technique for Others Reference By Similarity To Ideal Solution,” JST (Jurnal Sains dan Teknol. , vol. 5, no. 2, pp. 11–21, 2017, doi: 10.23887/jstundiksha.v5i2.8549.
[20]  N. S. Luki Ardiantoro , Soffa Zahara, “Pemanfaatan Knowledge Data Discovery(KDD) Pada Pola Permainan Atlet Bulutangkis,” Explor. IT  J. Keilmuan dan Apl. Tek. Inform. , vol. 11, no. 1, pp. 1–6, 2019, doi: 10.35891/explorit.v11i1.1467