## EXPLORER

## Pengelompokkan Tingkat Pemahaman Guru PAUD Terhadap Pembelajaran Berbasis STEAM Menggunakan Metode X-Means Clustering
Siti Fatimah 1 , Suriati 2 , Ari Usman 3 1,2,3 Universitas Harapan Medan, Medan, Indonesia Email: ssitiftmh@gmail.com
Abstrak- Pada zaman revolusi industri 4.0, kuantitas bukan merupakan suatu tolak ukur dalam pencapaian hasil bagi anak usia dini,  tetapi  bagaimana  guru  menciptakan  pembaharuan  yang  dikembangkan  oleh  sumber  daya  yang  bermutu.  Untuk membentuk sumber daya yang kreatif dan adaptif akan teknologi, maka guru harus menyesuaikan fasilitas sarana, prasarana dan rekonstruksi pembelajaran. Pembelajaran yang dipersiapkan untuk menyongsong anak-anak untuk menghadapi abad 21 adalah pembelajaran berbasis Science, Technology, Engineering, Art, dan Mathematics (STEAM). STEAM digunakan untuk fokus pada pemahaman tentang sifat terintegrasi dari disiplin sains, teknologi, teknik, seni dan matematika serta pentingnya mereka  dalam  keberhasilan  akademik  jangka  panjang  anak-anak.  Menyikapi  tentang  pembelajaran  berbasis  STEAM  yang harus diterapkan oleh guru PAUD dalam pengembangan kreativitas anak, maka perlu diketahui sejauh mana pemahaman guru PAUD  tentang  pembelajaran  berbasis  STEAM.  Pada  penelitian  ini  membahas  mengenai  penggunaan  algoritma X-Means clustering sebagai salah satu algoritma data mining dalam melakukan pengelompokkan data tingkat pemahaman guru PAUD terhadap pembelajaran berbasis STEAM. Pengelompokkan dengan menggunakan algoritma X-Means Clustering menghasilkan tingkat pemahaman guru PAUD di Kecamatan Medan Area sebanyak 12 guru yang sangat paham, 7 guru yang paham, 7 guru yang cukup paham, serta 4 guru yang tidak paham pembelajaran berbasis STEAM.

## Kata Kunci: STEAM, Guru, Penambangan Data, Klasterisasi, X-Means
Abstact- In the era of the industrial revolution 4.0, quantity is not a measure of achieving early childhood outcomes, but how teachers create quality resource based inventions. To form creative and adaptive resources for technology, the teacher must changes the facilities, infrastructure and learning reconstruction. Learning that is prepared to welcome children to face the 21st century is learning based on Science, Technology, Engineering, Art, and Mathematics (STEAM). STEAM is used to consider the interconnected essence of science, technology, engineering, arts and mathematics disciplines and their significance in the long-term academic performance of children. Responding to STEAM-based learning that PAUD teachers need to incorporate in cultivating the creativity of children, it is important to know the degree to which PAUD teachers understand STEAM-based learning. This research discusses  the use of the X-Means clustering algorithm as one of the data mining algorithms in grouping data on the level of comprehensions of PAUD teachers on STEAM-based learning. This research discusses  the use of the X- Means Clustering algorithm as one of the data mining algorithms in grouping data on the level of comprehensions of PAUD teachers on STEAM-based learning.
Keywords : STEAM, Teachers, Data Mining, Clustering, X-Means

## 1. PENDAHULUAN
Pada abad 21, terdapat 4 hal paling pokok harus dimiliki setiap individu khususnya anak usia dini, yaitu: creativity (kreativitas) ,  critical  thinking (berfikir  kritis) ,  communication (komunikasi) ,  collaboration (kolaborasi/kerjasama). Hal ini senada dengan teori Bloom bahwa kreativitas merupakan kemampuan yang paling tinggi dalam aspek perkembangan kognitif. Oleh karena itu, kreativitas penting diberikan pada Pendidikan Anak Usia Dini. Pada zaman revolusi industri 4.0, kuantitas bukan merupakan suatu tolak ukur dalam pencapaian hasil bagi anak usia dini, tetapi bagaimana guru menciptakan pembaharuan yang dikembangkan oleh sumber daya yang bermutu. Untuk membentuk sumber daya yang kreatif dan adaptif akan teknologi, maka guru harus menyesuaikan fasilitas sarana dan prasarana dan rekonstruksi pembelajaran
Pembelajaran pada anak usia dini untuk menstimulasi kreativitas dilakukan melalui berbagai program yang bervariasi.  Pembelajaran yang  dipersiapkan untuk  menyongsong  anak-anak untuk  menghadapi  abad 21  adalah pembelajaran  berbasis Science,  Technology,  Engineering,  Art, dan Mathematics (STEAM).  Sains  adalah  mata pelajaran pokok yang harus diasah sedari dini, sebab sains terus dipelajari hingga ke jenjang perkuliahan tetapi seringkali guru PAUD abai terhadap pelajaran sains, padahal, bagi anak usia dini, sains merupakan pokok bahasan yang paling membuat mereka penasaran, bersemangat, dan harus belajar. [1]
Pembelajaran berbasis STEAM diajarkan secara terintergrasi di PAUD melalui l oose parts . Loose parts merupakan barang-barang yang mudah ditemukan di lingkungan sehari-hari. Alam kita penuh dengan loose parts , seperti ranting, biji pinus, kerang, batu, daun, bunga dan benda-benda alam lainnya. Guru dapat mengumpulkan loose parts dari manapun, tanpa mengeluarkan biaya.
STEAM digunakan untuk fokus pada pemahaman tentang sifat terintegrasi dari disiplin sains, teknologi,

## EXPLORER
teknik, seni dan matematika serta pentingnya mereka dalam keberhasilan akademik jangka panjang anak-anak, kesejahteraan  ekonomi  [2],  dan  pengembangan  masyarakat  [3].  Pendidikan  STEAM  mencakup  nilai  dari prasekolah hingga tingkat pasca-doktoral dan pengaturan pembelajaran formal (misal ruang kelas) dan pendidikan informal (misal Program afterschool ) [4]. Sebagai gambaran, pendidikan STEAM telah diakui di Amerika Serikat sebagai  reformasi  pendidikan  yang  penting  dan  digambarkan  sebagai  pendekatan  instruksional  untuk mempersiapkan anak-anak menghadapi ekonomi global abad ini. [5]
Menyikapi  tentang  pembelajaran  berbasis  STEAM  yang  harus  diterapkan  oleh  guru  PAUD  dalam pengembangan kreativitas anak, maka perlu diketahui sejauh mana pemahaman guru PAUD tentang pembelajaran berbasis STEAM sehingga ke depan dapat dilakukan penyempurnaan dalam pelaksanaannya. Untuk mendukung program  tersebut,  maka  diperlukan  suatu  metode  pengelompokkan  tingkat  pemahaman  pembelajaran  berbasis STEAM  dengan  memakai  cara  dan  perangkat  yang  sesuai,  akuntabel,  dan  dapat  menggantikan  ukuran ketercapaian  tingkat  pemahaman  guru  PAUD  terhadap  pembelajaran  berbasis  STEAM.  Untuk  mendapatkan informasi  tersebut,  maka  diperlukan  suatu  proses  penyusunan  data    dengan  menggunakan  metode Clustering . Dalam jurnal yang berjudul, “Pengelompokkan Tingkat Pemahaman Kurikulum Berbasis KKNI Menggunakan Metode X-Means Clustering,” dilakukan dengan cara pengelompokkan data menggunakan algoritma K-Means untuk menemukan kemungkinan terdekat dan mengelompokkan kelompok yang serupa.  Penulis menggunakan metode clustering dengan algoritma X-Means terhadap hasil kuesioner. [6] Clustering atau klasterisasi adalah metode pengelompokan data. Clustering adalah sebuah proses untuk mengelompokan  data  ke  dalam  beberapa cluster atau  kelompok  sehingga  data  dalam  satu cluster memiliki tingkat  kemiripan  yang  maksimum  dan  data  antar cluster memiliki  kemiripan  yang  minimum  [7] .  Clustering merupakan  teknik  data  mining  yang  digunakan  untuk  menganalisis  data  memecahkan  masalah  dalam pengelompokkan  data  atau  lebih  tepatnya  mempartisi  dataset  menjadi  himpunan  bagian.  Dalam  teknik pengelompokkan, sasarannya adalah untuk kasus distribusi (objek, orang, peristiwa dan lain-lain) ke dalam suatu kelompok, sehingga tingkat keterhubungan antara anggota kelompok yang sama kuat dan lemah antara anggota yang berbeda. Perkembangan teknik clustering mengakibatkan berbagai penelitian dilakukan untuk menghasilkan cluster dengan  tingkat  akurasi  yang  semakin  baik.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  seberapa  akurat algoritma X-Means Clustering dalam pengelompokkan tingkat pemahaman guru PAUD terhadap pembelajaran berbasis STEAM dan merancang sistem berbentuk web untuk pengelompokkan tingkat pemahaman guru PAUD terhadap pembelajaran berbasis STEAM.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Data Collection
Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data hasil kuesioner kepada guru PAUD Kecamatan Medan Area dengan jumlah populasi dan responden sebanyak 30 orang guru. Kriteria kuesioner terdiri dari 4 kategori yaitu terdiri dari metode STEAM, materi STEAM, proses pembelajaran dan pelaksanaan pembelajaran. Jumlah pertanyaan  yang  akan  diajukan  untuk  mengetahui  pemahaman  guru  terhadap  pembelajaran  berbasis  STEAM sejumlah  20  pertanyaan,  yang  terdiri  dari  5  pertanyaan  untuk  masing-masing  kategori.  Untuk  mengukur pemahaman tersebut digunakan skala Likert dengan gradasi dan skor: sangat paham (4), paham (3), cukup paham (2), tidak paham (1).

## 2.2 Data Preprocessing
Data  hasil  kuesioner  tersebut  harus  melewati  tahapan preprocessing yang  terdiri  dari  data cleaning, data integration, data selection dan data transformation . Tahapan data cleaning digunakan untuk memasikan bahwa data tersebut tidak ada yang null . Data integration tidak dilakukan dalan mengingat data hanya terdiri dari satu tabel yang berisi tabulasi hasil kuesioner. Pada tahapan data selection , dilakukan untuk memilih atribut yang akan digunakan dalam penelitian ini. Atribut ini terdiri dari 20 pertanyaan yang merupakan indikator dari 4 kategori yang terdiri dari:
• Metode STEAM, pada atribut A1, A2, A3, A4, A5
• Materi STEAM, pada atribut B1, B2, B3, B4, B5
• Proses pembelajaran, pada atribut C1, C2, C3, C4, C5
• Pelaksanaan pembelajaran, pada atribut D1, D2, D3, D4, D5

## 2.2 Data Mining
Data  mining adalah  suatu  teknik  menggali  informasi  berharga  yang  terpendam  atau  tersembunyi  pada  suatu koleksi data ( database ) yang sangat besar sehingga ditemukan suatu pola yang menarik yang sebelumnya tidak diketahui  [8].  Untuk  mendapat  kelompok  atau  cluster  tingkat  pemahaman  guru  PAUD  terhadap  pembelajaran

## EXPLORER
berbasis  STEAM,  penulis  menggunakan  algoritma X-Means yang  merupakan  suatu  pengembangan K-Means untuk menentukan jumlah cluster yang paling tepat untuk suatu data set yang dianalisa. Algoritma pembelajaran ini  termasuk  dalam  kategori unsupervised  learning dimana  komputer  mengelompokkan  sendiri  data-data  yang menjadi  masukannya  tanpa  mengetahui  terlebih  dulu  target  kelasnya.  Berikut  adalah  langkah-langkah penyelesaian dalam algoritma X-Means : 1. Langkah 1: Inisialisasi jumlah cluster
2. Langkah  2:  Hitung  jarak  setiap  data  ke  masing-masing  pusat cluster dengan  menggunakan  persamaan Euclidean distance yaitu sebagai berikut:
𝑑 𝑖𝑗 =   √∑(𝑋 𝑖𝑘 𝑛 𝑘=1 −   𝑋 𝑗𝑘 )
3. Langkah 3: Tentukan pusat cluster baru dengan cara menghitung rata-rata nilai atribut setiap data yang termasuk ke dalam cluster
4. Langkah  4:  Kembali  ke  langkah  2  sampai  tidak  ada  data  yang  berpindah cluster atau  sampai  batas maksimal iterasi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
PAUD sebagai salah satu lembaga pendidikan yang akan menunjang kreativitas dan perkembangan anak. Salah satu cara membantu anak untuk mengasah kreativitas adalah guru juga harus meningkatkan kualitas dalam dirinya  sehingga  bisa  mengikuti  metode  pembelajaran  yang  berubah  seiring  waktu.  Tak  diragukan  lagi  bahwa guru-guru  yang  memiliki  pengetahuan  yang  luas  terhadap  subjek  pelajaran  mereka  akan  lebih  siap  membantu peserta didik untuk belajar [9]. Guru harus selalu berusaha secara maksimal untuk meningkatkan wawasan dan pengetahuannya. Apa yang disampaikan oleh seorang guru harus merupkan sesuatu yang benar dan memberikan manfaat.  Karena  guru  adalah  panutan,  terutama  bagi  peserta  didik.  Menyampaikan  ilmu  yang  tidak  benar  dan tidak membawa manfaat merupakan sebuah bentuk penyebaran kesesatan secara terstruktur. Oleh karena itu, guru harus selalu belajar untuk meningkatkan kualitas dirinya. [10]. Tingkat pemahaman guru dalam mengikuti metode pembelajaran  yang  berbeda-beda,  sehingga  perlu  dilakukan  pengelompokkan  data  guru  berdasarkan  tingkat pemahamannya.
Dengan  adanya  sistem  untuk  membantu  mengetahui  tingkat  pemahaman  guru  PAUD  terhadap pembelajaran  berbasis  STEAM,  maka  pihak  sekolah  dapat  menjadikan  sistem  tersebut  sebagai  bahan pertimbangan dalam mengambil keputusan terkait peningkatan kompetensi guru unruk proses belajar mengajar yang lebih baik.
Tabel 1. Data set yang digunakan
Kode Parameter Atribut A1 1. Metode STEAM Bagaimana pemahaman Bapak/Ibu terhadap metode pembelajaran STEAM? A2 Bagaimana pemahaman Bapak/Ibu terhadap pendekatan 4C ( Collaboration, Communication, Critical Thinking, Creativity )? A3 Bagaimana pemahaman Bapak/Ibu terhadap media pembelajaran Loose Parts A4 Bagaimana pemahaman Bapak/Ibu terhadap pelatihan/diklat Guru yang telah diikuti untuk pembelajaran STEAM A5 Pandangan Anda terhadap pelaksanaan pembelajaran STEAM B1 2. Pemahaman terhadap Materi Pelatihan STEAM Apakah  materi  pelatihan  sesuai  dengan  kebutuhan  pembelajaran  berbasis STEAM? B2 Apakah konsep pendekatan pembelajaran 4C ( Collaboration, Communication,  Critical  Thinking,  Creativity )  tersampaikan  dengan  baik dalam pelatihan pembelajaran  STEAM?

## EXPLORER
B3 Apakah contoh media pembelajaran Loose Parts  tersampaikan dengan baik dalam pelatihan pembelajaran STEAM? B4 Apakah  hasil  pelatihan  pembelajaran  STEAM  berimplikasi  terhadap pembelajaran di sekolah Anda? B5 Setelah mengikuti pelatihan, apakah Bapak/Ibu memperoleh gambaran yang jelas bagaimana melaksanakan proses pembelajaran STEAM? C1 3. Proses Pembelajaran Apakah Bapak/Ibu membuat RPP sebelum mengajar? C2 Apakah Bapak/Ibu paham tentang komponen RPP pembelajaran STEAM? C3 Apakah  Bapak/ibu,  memahami  dengan  baik  langkah-langkah  pembelajaran STEAM? C4 Apakah  Bapak/Ibu,  mampu  melakukan  proses  pembelajaran  STEAM menggunakan  pendekatan  4C  ( Collaboration,  Communication,  Critical Thinking, Creativity )? C5 Apakah  Bapak/Ibu,  mampu  menyiapkan  Loose  Parts  sebagai  media pembelajaran STEAM? D1 4. Pelaksanaan Pembelajaran Apakah peserta didik mampu mengikuti proses pembelajaran STEAM? D2 Apakah  Bapak/ibu,  mampu  melakukan  proses  pembelajaran  STEAM  yang membuat  peserta  didik  menjadi  lebih  sering  bertanya  dan  mengemukakan pendapat? D3 Apakah Bapak/Ibu, mampu melakukan proses pembelajaran yang membuat peserta didik menumbuhkan kreatifitas dan memiliki sikap ilmiah? D4 Apakah Bapak/Ibu, mampu memanfaatkan sumber daya yang ada di sekolah dalam proses pembelajaran? D5 Apakah  Bapak/Ibu  memulai  dan  mengakhiri  proses  pembelajaran  sesuai dengan waktu yang dijadwalkan?

## 3.1 Pengujian Data
Data set diperoleh dari hasil penelitian dan kuesioner yang telah diisi oleh 30 orang guru PAUD Kecamatan Medan Area.  Data  yang  diuji  bertujuan  agar  dapar  mempelajari  berbagai cluster yang  terdapat  dalam  program  serta perbedaan  yang  dihasilkan  dari  penelitian.  Analisis  data  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  yaitu  dengan menggunakan skala Likert dan analisis kuantitatif. Skala likert digunakan untuk mengukur tingkat pemahaman guru  PAUD  terhadap  pembelajaran  berbasis  STEAM  dengan  gradasi  dan  skor:  sangat  paham  (4),  paham  (3), cukup (2), tidak paham (1).
Tabel 2. Rincian Data Hasil Kuesioner ID Guru A 1 A 2 A 3 A 4 A 5 B 1 B 2 B 3 B 4 B 5 C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 D 1 D 2 D 3 D 4 D 5 Means Skor 001 3  3  3  3  3  3  2  2  3  3  3  2  3  3  3  3  3  3  3  3 2.85 C 002 4  4  4  3  3  2  2  2  4  3  4  4  3  3  4  3  3  3  3  3 3.2 P 003 4  4  4  3  3  3  3  3  4  4  4  4  3  3  3  2  3  3  3  3 3.3 P 004 2  2  3  3  3  4  4  4  4  4  4  3  3  3  3  3  3  3  4  3 3.25 P 005 4  3  3  3  3  3  4  4  4  3  4  4  3  4  4  4  4  3  3  3 3.5 P 006 4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4 4 SP 007 4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  3  3 3.9 P 008 2  2  2  1  2  1  1  2  2  2  2  1  2  2  2  3  3  2  3  2 1.95 TP 009 4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4 4 SP 010 4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4 4 SP 011 4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4 4 SP 012 4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4 4 SP 013 4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4 4 SP 014 4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4 4 SP 015 4  4  3  4  4  4  4  3  4  4  4  4  3  3  4  3  4  3  4  3 3.65 P 016 3  4  3  4  3  3  3  3  3  3  4  4  3  3  3  3  3  3  4  4 3.3 P

## EXPLORER
017 2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  4  2  2  2  1  1  1  2  3  3 2.05 C 018 4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4 4 SP 019 3  3  3  2  3  2  3  3  2  2  3  3  2  3  3  2  2  2  3  3 2.6 C 020 4  4  4  3  3  3  4  4  4  3  4  4  3  4  4  4  4  4  4  4 3.75 P 021 1  3  2  1  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  2  3  3  3 2.7 C 022 4  4  3  4  4  4  3  4  3  4  4  4  4  3  4  4  4  4  4  4 3.8 P 023 4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  3  3  4  4  4  4  4  4  4  4 3.9 P 024 3  3  3  3  3  3  3  4  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3 3.05 P 025 1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1 1 TP 026 1  4  2  3  3  2  3  3  3  3  3  3  3  3  3  2  3  3  2  3 2.75 C 027 3  3  3  2  2  2  3  3  3  3  3  3  3  3  3  2  3  2  3  3 2.75 C 028 1  1  1  1  1  1  1  2  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1 1.05 TP 029 4  4  4  4  4  3  3  3  4  4  4  4  4  3  3  3  3  3  3  4 3.55 P 030 3  3  3  3  4  3  3  3  3  3  4  4  4  4  4  3  3  3  4  4 3.4 P
Dalam  proses  algoritma X-Means  clustering yang  pertama  adalah  menentukan  jumlah cluster (kelompok)  dan menentukan  titik  pusat cluster  (centroid) awal  yang  bertujuan  sebagai  target  dari  seluruh  data  yang  akan melakukan pendekatan ke seluruh centroid yang sudah ditentukan menggunakan rumus Euclidean.
1. Inisialisasi jumlah cluster (C=4) dengan pusat cluster diambil secara random
Tabel 3 . Nilai Centroid Awal
ID A 1 A 2 A 3 A 4 A 5 B 1 B 2 B 3 B 4 B 5 C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 D 1 D 2 D 3 D 4 D 5 Kategori 00 8 2 2 2 1 2 1 1 2 2 2 2 1 2 2 2 3 3 2 3 2 TP 00 1 3 3 3 3 3 3 2 2 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 C 00 7 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 P 00 6 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 SP
Pada  tabel    di  atas,  dapat  dilihat  jumlah cluster yang  sudah  ditentukan  sebanyak  4  data  dengan  setiap centroidnya memiliki 4 field data dengan skala 1 sampai 4 yang berfungsi sebagai parameter dari hasil clustering nantinya. Pemilihan centroid terhadap 4 data yang ada pada tabel 4.2 dilakukan secara acak.
2. Iterasi Pertama
Hitung  jarak  setiap  data  ke  masing-masing  pusat  cluster  awal  dengan  persamaan  Euclidean.  Centroid  yang terdekat akan menjadi cluster yang diikuti oleh data tersebut. Berikut adalah perhitungan jarak setiap data.
ID Guru 001:
C1= √(3-2) 2 +(3-2) 2 +(3-2) 2 +(3-1) 2 +(3-2) 2 +(3-1) 2 +(2-1) 2 +(2-2) 2 +(3-2) 2 +(3-2) 2 +(3-2) 2 +(2-1) 2 +(3-2) 2 +(3-2) 2 +(3-2) 2 +(3-3) 2 +(3-3) 2 +(3-2) 2 +(3-3) 2 +(3-2) 2 =4,690
C2= √(3-3) 2 +(3-3) 2 +(3-3) 2 +(3-3) 2 +(3-3) 2 +(3-3) 2 +(2-2) 2 +(2-2) 2 +(3-3) 2 +(3-3) 2 +(3-3) 2 +(2-2) 2 +(3-3) 2 +(3-3) 2 +(3-3) 2 +(3-3) 2 +(3-3) 2 +(3-3) 2 +(3-3) 2 +(3-3) 2 =0,000
C3= √(3-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(2-4) 2 +(2-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(2-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(3-3) 2 +(3-3) 2 =5,196
C4= √(3-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(2-4) 2 +(2-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(2-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 =5,385

## EXPLORER

## ID Guru 002:
C1 = √(4-2) 2 +(4-2) 2 +(4-2) 2 +(3-1) 2 +(3-2) 2 +(2-1) 2 +(2-1) 2 +(2-2) 2 +(4-2) 2 +(3-2) 2 +(4-2) 2 +(4-1) 2 +(3-2) 2 +(3-2) 2 +(4-2) 2 +(3-3) 2 +(3-3) 2 +(3-2) 2 +(3-3) 2 +(3-2) 2 = 6,708 C2 = √(4-3) 2 +(4-3) 2 +(4-3) 2 +(3-3) 2 +(3-3) 2 +(2-3) 2 +(2-2) 2 +(2-2) 2 +(4-3) 2 +(3-3) 2 +(4-3) 2 +(4-2) 2 +(3-3) 2 +(3-3) 2 +(4-3) 2 +(3-3) 2 +(3-3) 2 +(3-3) 2 +(3-3) 2 +(3-3) 2 =3,317 C3 = √(4-4) 2 +(4-4) 2 +(4-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(2-4) 2 +(2-4) 2 +(2-4) 2 +(4-4) 2 +(3-4) 2 +(4-4) 2 +(4-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(4-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(3-3) 2 +(3-3) 2 =4,472 C4= √(4-4) 2 +(4-4) 2 +(4-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(2-4) 2 +(2-4) 2 +(2-4) 2 +(4-4) 2 +(3-4) 2 +(4-4) 2 +(4-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(4-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 =4,690 ID Guru 003: C1= √(4-2) 2 +(4-2) 2 +(4-2) 2 +(3-1) 2 +(3-2) 2 +(3-1) 2 +(3-1) 2 +(3-2) 2 +(4-2) 2 +(4-2) 2 +(4-2) 2 +(4-1) 2 +(3-2) 2 +(3-2) 2 +(3-2) 2 +(2-3) 2 +(3-3) 2 +(3-2) 2 +(3-3) 2 +(3-2) 2 = 7,280 C2= √(4-3) 2 +(4-3) 2 +(4-3) 2 +(3-3) 2 +(3-3) 2 +(3-3) 2 +(3-2) 2 +(3-2) 2 +(4-3) 2 +(4-3) 2 +(4-3) 2 +(4-2) 2 +(3-3) 2 +(3-3) 2 +(3-3) 2 +(2-3) 2 +(3-3) 2 +(3-3) 2 +(3-3) 2 +(3-3) 2 =3,606 C3 = √(4-4) 2 +(4-4) 2 +(4-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(4-4) 2 +(4-4) 2 +(4-4) 2 +(4-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(2-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(3-3) 2 +(3-3) 2 =4,472 C4 = √(4-4) 2 +(4-4) 2 +(4-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(4-4) 2 +(4-4) 2 +(4-4) 2 +(4-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(2-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 +(3-4) 2 =4,000
Tabel 4. Jarak Data terhadap Pusat Cluster (Iterasi 1) ID Guru Jarak Jarak Terdekat Cluster C1 C2 C3 C4 001 4.690 0.000 5.196 5.385 0.000 2 002 6.708 3.317 4.472 4.690 3.317 2 003 7.280 3.606 3.742 4.000 3.606 2 004 7.071 4.000 4.359 4.359 4.000 2 005 7.681 4.359 2.828 3.162 2.828 3 006 9.539 5.385 1.414 0.000 0.000 4 007 9.327 5.196 0.000 1.414 0.000 4 008 0.000 4.690 9.327 9.539 0.000 4 009 9.539 5.385 1.414 0.000 0.000 4 010 9.539 5.385 1.414 0.000 0.000 4 011 9.539 5.385 1.414 0.000 0.000 4 012 9.539 5.385 1.414 0.000 0.000 4 013 9.539 5.385 1.414 0.000 0.000 4 014 9.539 5.385 1.414 0.000 0.000 4 015 8.485 4.472 2.646 2.646 2.646 4 016 7.000 3.317 4.000 3.742 3.317 2 017 4.243 4.899 9.110 9.220 4.243 1 018 9.539 5.385 1.414 0.000 0.000 4 019 4.583 3.317 6.481 6.633 3.317 2 020 8.485 4.899 2.646 2.236 2.236 4 021 5.000 3.606 6.325 6.481 3.606 2 022 8.775 4.796 2.449 2.000 2.000 3 023 9.110 5.000 2.000 1.414 1.414 3 024 5.657 2.449 4.123 4.359 2.449 2 025 5.000 8.426 13.038 13.416 5.000 1 026 5.477 3.464 5.916 6.245 3.464 2 027 4.690 2.828 5.745 5.916 2.828 2 028 4.899 8.367 12.845 13.229 4.899 4 029 8.124 4.000 3.000 3.000 3.000 3 030 7.280 3.606 3.742 3.464 3.464 4
Proses clustering berhenti apabila tidak ada data yang berpindah cluster atau sampai batas maksimal iterasi. Pada penelitian ini, konvergensi atau titik pusat data pengelompokkan guru diperoleh pada saat iterasi ke-7. Pada iterasi ke-7  tidak  ada  data  yang  berpindah  dari  pusat cluster ,  sehingga  nantinya  akan  menghasilkan  nilai  yang  sama dengan nilai centroid iterasi ke-8. Hasil dari iterasi ke-7 ini akan dijadikan acuan sebagai pengelompokkan tingkat pemahaman guru PAUD terhadap pembelajaran berbasis STEAM dengan  4 (empat) kategori yaitu tidak paham, cukup paham, paham, dan sangat paham.

## EXPLORER

## 3.2 Implementasi
Untuk melakukan pengujian terhadap data tingkat pemahaman guru dengan menggunakan alogoritma X-Means clustering, pengguna harus masuk ke menu data guru. Data diproses untuk kemudian didapatkan hasil iterasinya. Berikut adalah proses dari hasil iterasi.
Gambar 1. Halaman Pengujian Clustering
Gambar 2. Halaman Hasil Iterasi
Statistik data pengelompokkan dapat dilihat pada halaman grafik yang memperlihatkan hasil pengelompokkan data yang diambil dari iterasi terakhir. Dari grafik dapat dilihat bahwa terdapat 12 guru yang sangat paham, 7 guru yang paham, 7 guru yang cukup paham, serta 4 guru yang tidak paham pembelajaran berbasis STEAM.

## EXPLORER

## 4. KESIMPULAN
Beberapa kesimpulan yang didapatkan dari penelitian ini, antara lain:
1. Pengelompokkan dengan menggunakan algoritma X-Means clustering menghasilkan tingkat pemahaman guru PAUD di Kecamatan Medan Area terhadap pembelajaran berbasis STEAM sebanyak 12 guru yang sangat paham, 7 guru yang paham, 7 guru yang cukup paham, serta 4 guru yang tidak paham.
2. Implementasi algoritma X-Means dapat diterapkan untuk pengelompokkan tingkat pemahaman guru PAUD terhadap pemberlajaran berbasis STEAM.

## REFERENCES
[1] K. L. S. Suzanne L. Krogh, Early Childhood Education Yesterday, Today, and Tomorrow . 2008.
[2] D. Herro and C. Quigley, “Innovating with STEAM in middle school classrooms: remixing education,” Horiz. , vol. 24, no. 3, pp. 190–204, 2016, doi: 10.1108/OTH-03-2016-0008.
[3] R. Nasrullah et al. , “Materi Pendukung Literasi Digital,” Kementeri. Pendidik. dan Kebud. , p. 43, 2017, [Online]. Available: http://gln.kemdikbud.go.id/glnsite/wp-content/uploads/2017/10/literasi-DIGITAL.pdf.
[4] H. B. Gonzalez and J. J. Kuenzi, “Science, technology, engineering, and mathematics (STEM) education: A primer,” Attrition Sci. Technol. Eng. Math. Educ. Data Anal. , pp. 97–142, 2014.
[5] Georgette Yakman·Hyonyong Lee, “Exploring the Exemplary STEAM  Education in the U.S. as a Practical  Educational Framework for Korea,” [Online]. Available: https://www.koreascience.or.kr/article/JAKO201213459004832.pdf.
[6] S. Anwar, N. D. Nuris, and Y. A. Wijaya, “Pengelompokkan Tingkat Pemahaman Kurikulum Berbasis KKNI Menggunakan Metode  X-Means  Clustering,” J.  Inform.  J.  Pengemb.  IT  Poltek  Tegal ,  vol.  04,  no.  2,  pp.  187–190,  2019,  doi: 10.30591/jpit.v4i2-2.1869.
[7] P. Tan, “Introduction to data mining,” Intell. Syst. Ref. Libr. , vol. 12, pp. 1–43, 2011, doi: 10.1007/978-3-642-19721-5_1.
[8] A. Rufiyanto and U. Pandanaran, “Anief Rufiyanto.ST (Universitas Pandanaran) ABSTRAK,” pp. 1–9.
[9] F. W. Parkay, B. Sarwiji, D. Dharyani, and B. H. Stanford, Menjadi Seorang Guru . 2008.
[10] N. Naim, Menjadi Guru Inspiratif : Memberdayakan dan Mengubah Jalan Hidup Siswa . Yogyakarta: Pustaka Pelajar, 2016.