## PENGELOMPOKAN ASAL SEKOLAH SISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Nanita, Martanto, Umi Hayati Teknik Informatika, STMIK IKMI, Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135
Nitaoup123@gmail.com

## ABSTRAK
Sekolah  Menengah  Kejuruan  adalah  jenjang  pendidikan  menengah  yang  menawarkan  program  keahlian atau  jurusan  tertentu  yang  berfokus  pada  penguasaan  keterampilan  praktis.    Peningkatan  efektivitas  strategi pendidikan  membutuhkan  pemahaman  mendalam  terhadap  profil  siswa,  khususnya  asal  sekolah  mereka. Dengan banyaknya data calon penerimaan siswa baru  yang mendaftar, menimbulkan permasalahan yaitu pihak SMK belum memanfaatkan data asal sekolah tersebut dengan baik. Adapun motode yang dipakai yaitu metode clustering untuk mengelompokkan siswa berdasarkan asal sekolah menjadi sebuah pendekatan untuk memahami dan  meningkatkan  manajemen  siswa  baru  di  Sekolah  Menengah  Kejuruan  Wahidin.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  melakukan  clustering  terhadap  asal  siswa  Sekolah  Menengah  Kejuruan  Wahidin  di  Kota  Cirebon menggunakan  metode  K-Means.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  pengelompokan  siswa  berdasarkan  asal sekolah mampu membentuk kelompok-kelompok yang memperhatikan perbedaan karakteristik antar kelompok. Dalam penelitian ini peneliti melakukan uji coba dari K=2 sampai dengan K=10 dan menghasilkan nilai Davies Bouldin Index terbaik yaitu sebesar -0,245 pada K=10. Hasil cluster asal sekolah siswa menggunakan metode k-means  dapat  disimpulkan  cluster    tersebut  dapat  dianalisis  untuk  mendapatkan    informasi  yang  lebih  akurat sebagai  rujukan  dalam  menyusun  strategi  promosi  kepada  calon  siswa  baru.  Dalam  konteks  penempatan  di kelas, penelitian ini memberikan kontribusi  penting dalam pengoptimalan distribusi siswa di berbagai program studi,  memungkinkan  personalisasi  pembelajaran  yang  lebih  efektif.  Implikasi  praktis  dari  penelitian  ini mencakup  penyempurnaan  manajemen  sekolah,  penerapan  strategi  pembelajaran  yang  lebih  sesuai,  dan peningkatan interaksi sosial antar siswa. Dengan adanya informasi ini, lembaga pendidikan dapat meningkatkan efisiensi pengelolaan siswa baru, meningkatkan kualitas pendidikan, dan menciptakan lingkungan belajar yang lebih inklusif. Studi ini juga membuka peluang untuk penelitian lanjutan dalam pengembangan model clustering yang lebih kompleks dan penyesuaian pendekatan pendidikan untuk mendukung keberagaman siswa.
Kata kunci :  K-Means, Clustering, Nilai DBI, Strategi Pemasaran, Siswa SMK Wahidin

## 1. PENDAHULUAN
Pembelajaran    merupakan  proses  interaksi pendidik  dan  peserta  didik.  “Pembelajaran  adalah proses komunikasi dua arah, mengajar dilakukan oleh pihak  guru  sebagai  pendidik,  sedangkan  belajar dilakukan oleh peserta didik sebagai murid” [1].
Berdasarkan  pengertian  ini  menambahkan: dalam  pembelajaran  terdapat  kegiatan  memilih, menetapkan,  dan  mengembangkan  metode  untuk mencapai  hasil  pembelajaran  yang  diinginkan. Pemilihan, penetapan, dan pengembangan metode ini didasarkan  pada  kondisi  pembelajaran  yang  ada. Selain  itu,  pembelajaran  merupakan  suatu  proses mencapai  tujuan  belajar,    proses  mengalami pengetahuan  baik  dari  segi  kognitif,  afektif,  dan psikomotorik  Menurut  Gagne  belajar  didefinisikan sebagai  suatu  proses  organisasi  perubahan  perilaku sebagai  akibat  dari  pengalaman.  Pendidikan  tingkat menengah kejuruan, khususnya di Sekolah Menengah Kejuruan  (SMK) Wahidin di Kota Cirebon, memiliki tantangan  unik  dalam  merancang  strategi  pendidikan yang  efektif.  Sehingga  dibutuhkannya  informasi mengenai  asal  sekolah  siswa  mana  yang  banyak mendaftar  sehingga  dapat  dijadikan  sebagai  rujukan dalam menentukan strategi promosi.
Sekolah  Menengah  Kejuruan  Wahidin  di  Kota Cirebon sebagai lembaga pendidikan yang fokus pada pengembangan keterampilan teknis, dihadapkan pada kebutuhan  untuk  memperbaiki  proses  penempatan siswa  baru.  Asal  sekolah  siswa  dapat  mencerminkan berbagai  faktor,  termasuk  kurikulum  sebelumnya, pendekatan  pembelajaran,  dan  kualitas  pendidikan  di tempat  asal  siswa.  Oleh  karena  itu,  penggunaan metode  clustering  untuk  mengelompokkan  siswa berdasarkan asal  sekolah  menjadi sebuah pendekatan yang  menarik  untuk  memahami  dan  meningkatkan manajemen  siswa  baru  di  Sekolah  Menengah Kejuruan  Wahidin.  Dengan  banyaknya  data  calon penerimaan  siswa  baru  SMK  Wahidin  belum memanfaatkan  nya  dengan  baik.  Sehingga  SMK Wahidin  masih  sulit  dalam  melakukan  strategi pemasaran dengan tepat.Permasalahan pertama dalam klastering asal sekolah siswa menggunakan metode k- mean  adalah  menentukan  jumlah  klaster  yang optimal.  Penentuan  jumlah  klaster  yang  tidak  tepat dapat  menghasilkan  klaster  yang  tidak  mewakili dengan baik struktur data sebenarnya.Metode k-mean sangat  sensitif  terhadap  posisi  awal  centroid  klaster. Pemilihan posisi awal yang buruk dapat menyebabkan  konvergensi  ke  solusi  lokal  yang suboptimal, sehingga menimbulkan masalah stabilitas
pada  hasil  klastering.  K-mean  rentan  terhadap pengaruh outlier karena bekerja berdasarkan rata-rata. Outlier  dapat  mempengaruhi  perhitungan  rata-rata  di dalam  klaster,  sehingga  menghasilkan  klaster  yang tidak  merepresentasikan  dengan  baik  sebagian  besar data.  K-mean  cenderung  menghasilkan  klaster  yang berbentuk  bulat  dan  sejajar,  sehingga  tidak  efektif untuk  mengatasi  data  dengan  struktur  klaster  yang asimetris atau berbentuk aneh. Hal ini dapat  menjadi permasalahan  jika  asal  sekolah  siswa  memiliki struktur  yang kompleks. Jika  data asal sekolah siswa tidak  terdistribusi  merata  di  seluruh  wilayah  atau memiliki  kepadatan  yang  berbeda-beda,  metode  k- mean mungkin tidak efektif. Algoritma ini menganggap  kepadatan  yang  seragam  di  dalam klaster,  sehingga  bisa  tidak  optimal  untuk  kasus- kasus di mana kepadatan berbeda di setiap klaster.
Kajian terdahulu pernah dilakukan oleh [2] yang berjudul Analisis dan Penerapan Algoritma K-Means Clustering  Sebagai  Strategi  Promosi  Penerimaan Mahasiswa Baru Pada Universitas Wiraraja. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  data dalam klasterifikasi promosi mahasiswa baru menggunakan  data  mining.  Penelitian  dilakukan menggunakan  dataset  yang  berasal  dari  data penerimaan  mahasiswa  baru,  pada  penelitian  ini metode yang digunakan algoritma K-Means Clustering.  Jumlah  Cluster  ditentukan  mengacu  pada Davies Bouldin Index (DBI) dari beberapa percobaan.  Didapatkan  nilai  terkecil  dari  DBI  yaitu 0.878  pada  nilai  k=2  maka  Cluster  optimal  yang digunakan  berjumlah  2.  Cluster_0/cluster  pertama berjumlah  1460  yang  merupakan  Cluster  Tinggi  dan cluster_1/cluster kedua berjumlah 551 yang merupakan  Cluster  rendah.  Perbandingan  persentase kedua  cluster  adalah  73%  :  23%.  Promosi  yang  bisa dilakukan  dengan  memfokuskan  dan  meningkatkan promosi di kabupaten sumenep dengan memprioritaskan  beberapa  kecamatan  yaitu  Kota Sumenep,  Kec  Kepulauan,  Kalianget  dan  Saronggi. Kajian terkait juga pernah dilakukan oleh [3].
Hasil  Riset  Yang  Dilakukan  Oleh  [4]  Pandemi Covid-19 telah  mengubah berbagai aspek kehidupan, termasuk  pendidikan,  dengan  dampak  negatif  pada minat  belajar  dan  pemahaman  konsep  matematika siswa.  Penelitian  ini,  berfokus  pada  siswa  kelas sepuluh  SMK,  menganalisis  penggunaan  media  E- comic  dalam  materi  aritmatika  sosial  selama pandemi.  Dalam  penelitian  kuantitatif  deskriptif  ini, 15  siswa  dipilih  secara  acak  sebagai  sampel.  Angket minat belajar siswa disebarkan melalui Google Form, terdiri  dari  20  pernyataan.  Hasilnya  menunjukkan efektivitas media E-comic dalam meningkatkan minat belajar  siswa  di  masa  pandemi  Covid-19,  dengan tingkat  persetujuan  mencapai  80,67%.  Media  E- comic  dianggap  sangat  efektif  dalam  pembelajaran matematika  selama  pandemi.  Hasil  Riset  Yang Dilakukan Oleh [5]
Literatur  ini  mencermati  dampak  negatif  dari motivasi belajar yang rendah, seperti
ketidaksemangan  dalam  belajar  dan  kesulitan berkonsentrasi. Penyebab utamanya adalah keterbatasan  media  pembelajaran  dan  kondisi pembelajaran yang kurang optimal. Hasilnya menunjukkan  bahwa  10  artikel  relevan  dengan  topik penelitian  ini  mengkonfirmasi  keefektifan  video animasi sebagai media pembelajaran yang meningkatkan  motivasi  dan  hasil  belajar  peserta didik.  Dari  tanggapan  siswa,  guru,  dan  uji  validitas, disimpulkan bahwa  media ini layak digunakan untuk meningkatkan semangat dan prestasi belajar.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menggali  potensi metode  K-Means  dalam  meningkatkan  manajemen siswa  baru  di  Sekolah  Menengah  Kejuruan  Wahidin Kota  Cirebon  berdasarkan  asal  sekolah.  Melalui pendekatan  ini,  diharapkan  dapat  ditemukan  pola- pola unik  yang dapat  membantu  lembaga pendidikan dalam  mengoptimalkan  penempatan  siswa  dan merancang  program  pembelajaran  yang  lebih terfokus. Untuk  mengeksplorasi  apakah  terdapat kelompok  siswa  yang  memiliki  kesamaan  asal sekolah, dengan harapan dapat memberikan wawasan tentang faktor-faktor tertentu yang memengaruhi pola perilaku  atau  kinerja  akademis.  Melalui  analisis clustering, penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan  pemahaman  tentang  dinamika  dan hubungan  antara  siswa  dari  berbagai  latar  belakang sekolah.
Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan  informasi  yang  bermanfaat  bagi  pihak sekolah  dalam  mengembangkan  strategi  pendidikan yang  lebih  terarah  dan  mendukung  keberhasilan siswa.   Dengan menggabungkan teknologi clustering dan konteks pendidikan menengah kejuruan, penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi positif terhadap pengelolaan siswa baru di Sekolah Menengah Kejuruan Wahidin dan memperkaya  literatur  mengenai  penggunaan  metode K-Means dalam konteks pendidikan tingkat menengah  sehingga  bisa  mempermudah  untuk mengetahui  banyaknya  siswa  yang  masuk  agar  bisa meningkatkan  tingkat  promosi  ke  daerah  yang memiliki calon siswa terbanyak.
Menganalisis Penelitian bertujuan untuk menggunakan metode k-mean dalam klastering untuk menganalisis  dan  mengidentifikasi  pola  distribusi siswa  berdasarkan  asal  sekolah,  sehingga  dapat memahami  secara  holistik  struktur  spasial  dari populasi  siswa.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengoptimalkan  penempatan  fasilitas  dan  sumber daya pendidikan dengan memahami pembagian siswa ke  dalam  klaster  yang  homogen  berdasarkan  sekolah asal,  memberikan  wawasan  yang  berharga  bagi perencanaan dan pengelolaan sumber daya. Penelitian ini  bertujuan  untuk  memahami  karakteristik  khusus dari  kelompok  siswa  yang  berasal  dari  sekolah- sekolah  tertentu  dengan  menggunakan  klastering  k- mean,  sehingga  dapat  memberikan  wawasan  lebih mendalam  terkait  kebutuhan  pendidikan  mereka. Dengan  mengelompokkan  siswa  berdasarkan  asal
sekolah  menggunakan  metode  k-mean,  penelitian  ini bertujuan  untuk  meningkatkan  efisiensi  program pendidikan  regional  dengan  memberikan  informasi yang  lebih  presisi  tentang  distribusi  spasial  siswa, membantu  dalam  perencanaan  dan  evaluasi  program pendidikan. Mengembangkan  model  yang  memiliki kemampuan  umum  untuk  mengatasi  variasi  dalam data  siswa  dari  berbagai  konteks  sekolah,  sehingga dapat  diterapkan  secara  luas  dan  relevan  di  berbagai lingkungan pendidikan.
Hasil  dari  penelitian  ini  menghasilkan  3  klaster yaitu  claster_0,  claster_1,  dan  claster_2  yang  akan membantu dalam merancang strategi dalam mempromosikan sekolah. Dengan mengetahui informasi  klaster  dapat  memberikan  pemahaman lebih  mendalam  tentang  struktur  demografis  siswa dan  mendukung  pengembangan  strategi  promosi  yan lebih terarah. bertujuan untuk memahami karakteristik  khusus  dari  kelompok  siswa  yang berasal dari sekolah-sekolah tertentu dengan menggunakan  klastering  k-means.  Sehingga  dapat memberikan  wawasan  lebih  mendalam  terkait kebutuhan  pendidikan  mereka.  mengelompokkan siswa berdasarkan asal sekolah menggunakan metode k-means.
Hasil  dari  penelitian  ini  bertujuan  untuk meningkatkan  efisiensi  program  pendidikan  regional dengan  memberikan  informasi  yang  lebih  presisi tentang  distribusi  spasial  siswa.  Mengembangkan model  yang  memiliki  kemampuan  umum  untuk mengatasi  variasi  dalam  data  siswa  dari  berbagai konteks  sekolah,  sehingga  dapat  diterapkan  secara luas  dan  relevan  di  berbagai  lingkungan  pendidikan. Melalui  pendekatan  ini,  diharapkan  dapat  ditemukan pola-pola  unik  yang  dapat  membantu  lembaga pendidikan dalam mengoptimalkan penempatan siswa dan  merancang  program  pembelajaran  yang  lebih terfokus. Untuk  mengeksplorasi  apakah  terdapat kelompok  siswa  yang  memiliki  kesamaan  asal sekolah.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Sebagai  bidang  ilmu  yang  relatif  baru,  data mining  saat  ini  mendapatkan  perhatian  di  kalangan ilmuwan dan profesional. Penambangan data melibatkan  pengambilan  informasi    berguna  dari database  besar.  Ini  menjadi  informasi  baru  dan  perlu digali untuk membantu  pengambilan keputusan. Data mining adalah proses menganalisis data dari berbagai sumber  dan  menggabungkannya  untuk  menciptakan informasi, pengetahuan, atau pola yang penting untuk meningkatkan  keuntungan,  mengurangi  biaya,  atau keduanya [6].

## 2.2. Clustering
Clustering  adalah salah satu dari banyak teknik penambangan data yang bertujuan untuk mengelompokkan beberapa objek berdasarkan properti serupa. [7].
Clustering  adalah  proses  mengelompokkan objek  objek  serupa  ke  dalam  kelompok-kelompok berbeda,  dan  lebih  khusus  lagi,  membagi  kumpulan data  menjadi  beberapa  subset  sedemikian  rupa sehingga data dalam setiap subset memiliki arti yang berguna.  Sebuah  cluster  terdiri  dari  kumpulan  objek- objek yang serupa satu sama lain dan berbeda dengan objek-objek yang terdapat dalam cluster lainnya. Algoritma  pengelompokan  terdiri  dari  dua  bagian: hierarki  dan  terpartisi.    Algoritme  hierarki  mencari cluster  secara    berurutan  dimana  cluster  telah ditentukan  sebelumnya,  sedangkan  algoritma  parsial mencari semua grup pada titik waktu tertentu [8].

## 2.3. Algoritma K-Means
Algoritma K-Means merupakan  algoritma yang mengelompokkan  data  menggunakan  sekumpulan parameter  dan  membagi  data  tersebut  ke  dalam cluster-cluster  berdasarkan  kemiripan  antara  data pada suatu cluster dengan  data  pada cluster lainnya Adapun motode yang dipakai yaitu metode clustering untuk  mengelompokkan  siswa  berdasarkan  asal sekolah menjadi sebuah pendekatan untuk memahami dan meningkatkan manajemen siswa baru di Sekolah Menengah Kejuruan Wahidin.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan clustering  terhadap  asal  siswa  Sekolah  Menengah Kejuruan  Wahidin  di  Kota  Cirebon  menggunakan metode  K-Means.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  pengelompokan  siswa  berdasarkan  asal sekolah  mampu  membentuk  kelompok-kelompok yang  memperhatikan  perbedaan  karakteristik  antar kelompok.  Dalam  penelitian  ini  peneliti  melakukan uji  coba  dari  K=2  sampai  dengan  K=10  dan menghasilkan  nilai  Davies  Bouldin  Index  terbaik yaitu  sebesar  -0,245  pada  K=10.  Hasil  cluster  asal sekolah  siswa  menggunakan  metode  k-means  dapat disimpulkan  cluster    tersebut  dapat  dianalisis  untuk mendapatkan    informasi  yang  lebih  akurat  sebagai rujukan  dalam  menyusun  strategi  promosi  kepada calon  siswa  baru.  Dalam  konteks  penempatan  di kelas,  penelitian  ini  memberikan  kontribusi  penting dalam  pengoptimalan  distribusi  siswa  di  berbagai program studi, memungkinkan personalisasi pembelajaran yang lebih efektif.[9]
K-means  merupakan  teknik  analisis  kelompok yang  membagi  N  objek  yang  diamati  menjadi  K kelompok  (cluster).  Setiap  objek  yang  diamati termasuk dalam kelompok yang nilai meannya paling dekat.  Ini  mirip  dengan  algoritma  maksimalisasi ekspektasi campuran Gaussian dan mencoba keduanya.  Temukan  pusat  grup  pada  data  dengan jumlah  iterasi  penyempurnaan  yang  sama  yang dilakukan oleh kedua algoritma.[10]

## 2.4. Strategi Promosi
Strategi promosi adalah rencana yang dirancang untuk memperkenalkan, memasarkan, dan mempromosikan  produk  atau  layanan  agar  dapat mencapai  tujuan  tertentu,  seperti  meningkatkan
penjualan, kesadaran merek, atau loyalitas pelanggan. Tujuan  utama  dari  strategi  promosi  adalah  untuk mempengaruhi  perilaku  target  pasar  dan  membuat mereka  tertarik  atau  terlibat  dengan  produk  atau layanan yang ditawarkan.[7]

## 3. METODE PENELITIAN 3.1. Metode Penelitian
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode penelitian  K-Means  Clustering  dengan  pendekatan kuantitatif  yang  dimana  pada  hasilnya  akan menampilkan angka statistic dalam bentuk visualisasi grafik.  Pada  metode  penelitian  ini  menggunakan tahapan  KDD  (Knowledge  Discovery  Database). KDD  merupakan  sebuah  Langkah  praktis  dalam melakukan  tahapan  data  mining  untuk  mencari, mengidentifikasi  pola  pada  data,  dimana  pola  yang ditemukan  bersifat  sah  dan  bermanfaat  dan  mudah dimengerti.  Dalam  tahapan  KDD  terdapat  beberapa tahapan diantaranya pembersihan data, integrasi data, pemilihan  data,  seleksi  data,  transformasi  data. Berikut  adalah  gambar  mengenai  tahapan  –  tahapan dalam KDD (Knowledge Discovery Database):

## Gambar 1. Tahapan KDD
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode penelitian  K-Means  Clustering  dengan  pendekatan kuantitatif  yang  dimana  pada  hasilnya  akan menampilkan angka statistic dalam bentuk visualisasi grafik adapun penjelasan dari tahapan KDD di atas : a. Data Data  yang  diperoleh  secara  langsung  dari  SMKN Wahidin  dengan  format.  Akan  memproses  data yang  sudah  diperoleh  untuk  diolah  kedalam Rapidminer.
b. Data Selection Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pemilihan  data dari  sekumpulan  data  operasional  yang  perlu dilakukan  sebelum  melakukan  tahap  KDD (Knowledge  Discovery  in  Databases).  Data  yang telah  terpilih  dan  akan  digunakan  dalam  proses data  mining  kemudian  disimpan  dalam  suatu berkas  yang  terpisah  dari  basis  data  operasional. Yang selanjutnya data yang terpilih akan diimport kedalam Rapidminer untuk dilakukan pemrosesan data.
c. Pre-processing Pada
tahap Pre-processing, dilakukan pemeriksaan terhadap nilai atau atribut yang tidak akan digunakan atau tidak relevan agar  data yang digunakan menjadi valid. Membersihkan data atau atribut  yang  tidak  memiliki  korelasi  mengunakan operator  Correlation  Matrix,  selanjutnya  setelah kita  mengetahui  atribut  apa  saja  yang  tidak digunakan  akan  kita  hilangkan  menggunakan operator Select Atribut.
d. Transformsi Data Pada  tahap  ini  digunakan  untuk  melakukan inisialisasi  terhadap  data  yang  memiliki  nilai normal  menjadi  nilai  numerik.  Pada  proses transformasi data mengubah nilai normal menjadi numerik  menggunakan  operator  Nominal  to Numerical.
e. Data Mining Pada  tahap  ini,  dilakukan  proses  pemilihan algoritma  atau  teknik  data  mining  yang  akan digunakan  untuk  mencari  informasi  yang  relevan dalam  data  yang  telah  dipilih.  Algoritma  yang digunakan adalah Algoritma K-MEANS Clustering, pada tahap ini untuk menentukan nilai klaster  dan  mencari  nilai  DBI  menggunakan operator  K-MEANS  Clustering  dan  operator
Cluster Distance Performance .
f. Interpretasi dan Evaluasi Tahap  evaluasi  digunakan  untuk  mengevaluasi hasil  dari  tahap  data  mining  dan  memastikan bahwa hasil tersebut dapat menjawab tujuan yang telah  ditetapkan.  Evaluasi  melibatkan  profilisasi pada  setiap  cluster  yang  terbentuk  dan  analisis lebih  lanjut  untuk  menghubungkannya  dengan atribut yang relevan.

## 3.2. Sumber Data
Sumber  data  ini  mencakup  data  siswa  smk wahidin.  Pengambilan  data  dimulai  dari  20  Oktober 2023  sampai  dengan  10  Desember  2023.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  siswa kelas  X  yang  diperoleh  langsung  dari  smk  wahidin kota  cirebon,  Data-data  tersebut  berisi  Nis,  Nama lengkap,  Jenis  kelamin,  Asal  SMP/MTS,  Nama desa/Kelurahan,  Kecamatan,  Kota/Kabupaten,  Dan Provinsi.  Jumlah  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini,  berjumlah  779  data  siswa  kelas  X tahun  ajaran  2022-2023.  Data  siswa  ini  untuk mengetahui asal siswa terbanyak yang masuk ke smk wahidin.

## 3.3. Populasi dan Sempel
Populasi adalah seluruh kelompok individu atau objek yang menjadi subjek penelitian. Sampel adalah sebagian elemen yang dipilih secara acak atau dengan kriteria  tertentu  dari  populasi  yang  lebih  besar,  yang digunakan  sebagai  perwakilan  atau  representasi  dari keseluruhan  populasi  dalam  konteks  penelitian. Dalam  penelitian  ini  populasi  yang  di  dapat banyaknya  asal  siswa  yang  masuk  ke  SMK  Wahidin
dari daerah setiap tahunnya Populasi yang digunakan adalah  seluruh  siswa  SMK  Wahidin  yaitu  sebanyak 779.  Teknik  Pengambilan  sampel  adalah  sampling jenuh,  jadi  semua  populasi  dijadikan  sempel  yaitu sebanyak 779.

## 3.4. Teknik pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data yang  gunakan dalam penelitian ini adalah dengan  survey observasi yang di lakukan langsung ke SMK Wahidin Kampus 2  Kota Cirebon  yang  menghasilkan  data  siswa  kelas  X priode 2022-2023 sebanyak 779 data siswa.

## 3.5. Teknik Analisis Data
Setelah  melakukan  pengumpulan  data  ,  data tersebut akan dianalisis serta diidentifikasi mengunakan analisis statistic deskriptif yang bertujuan untuk menggambarkan data statistic dengan numerik ataupun dalam bentuk visualisasi grafis. Pada  Teknik  analisis  data  membutuhkan  beberapa tahapan  algoritma  k-means  clustering  yaitu  KDD diantaranya :
a. Pengumpulan  Data,  yaitu  untuk  melakukan Pengumpulan  data,  yaitu  untuk  Melakukan pengumpulan  data  dari  berbagai  sumber  data yang telah didapat.
b. Pembersihan data, yaitu melakukan pembersihan  pada  data  yang  tidak  konsisten atau memiliki nilai dan atribut kosong.
c. Integrasi  data,  yaitu  menggabungkan  data  dari setiap database ke dalam database baru.
d. Pemilihan data, yaitu menyeleksi data digunakan  untuk  menganalisis  atribut  pada  data yang  sesuai  dan  relevean  untuk  dilakukan metode  data  mining  sehingga  data  akan diseleksi terlebih dahulu.
e. Transformasi data yaitu, mengubah dan menggabungkan  data  kedalam  sebuah  format yang tepat untuk dilakukan proses data mining
f. Data  Mining  yaitu,  Menerapkan  data  mining pada  data  yang  akan  diolah  dan  dianalisis menggunakan  system  pengelompokkan  yaitu clustering dan algoritma K-means, serta menggunakan tools Rapidminer
g. Evaluation,  yaitu  mengevaluasi  pola  pada  hasil yang  telah  ditemukan  pada  penerapan  data mining  K-mean  Clustering  tersebut  untuk melihat keakuratan dan ketepatan hasil
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection
Data yang dipilih pada penelitian ini adalah data siswa  kelas  X    pada  tahun  2022-2023.  Yang merupakan  data  real  dari  SMK  Wahidin  Kota Cirebon, dan data ini memiliki 779  record dan Dari 9 atribut yang ada pada jenis jeans, Hasil selection dari dataset  yang  digunakan  hanya  3  atribute  memiliki nilai  yang  sama  pada  masing-masing  atributnya seperti tampilan table berikut:
Tabel 1. Hasil Penelitian No. Atribut Type Data Keterangan 1. No Interger No 2. Nis Numeric Nomer Induk Siswa 3. Nama Lengkap Numeric Nama Siswa 4. Jeni kelamin Numeric Gender 5. Asal sekolah Polynominal Asal Sekolah 6. Desa/kelurahan Numeric Kelurahan 7. Kecamatan Numeric Kecamatan 8. Kota/KabupKaten Numerik Kabupaten 9. Provinsi Numerik Provinsi
No,  Kecamatan,  Nama  Desa,  Nama  Lengkap, Nis, Provinsi. walaupun pada atribut decription masih ada  lagi  beberapa  yang  dapat  dijadikan  atribut  baru tetapi  dapat  diabaikan  karena  banyak  memiliki  nilai missing.  Sehingga  dari  9  atribut  menjadi  seperti tampak pada tabel berikut:
Tabel 2. Atribut Data Siswa No. Atribut Type Data Keterangan 1. Asal Sekolah Polynominal Asal Sekolah 4. Jenis Kelamin Numeric Gender 5. Kota/Kabupaten Numeric Kabupaten
File data siswa setelah diekstrak dari decription, disimpan dengan nama yang sama tetapi berekstension  xls.  Untuk  membaca  dataset  dalam bentuk file excel,  menggunakan operator Read Excel seperti tampak pada gambar 2.
Gambar 2. Atribut Read Exsel
Gambar 3. Operator Read Excel
Parameter pada operator Read Excel, menggunakan  operator  default.  Untuk  seleksi selanjutnya  pada  dataset,  digunakan  operator Select Attribut seperti tampak pada gambar 3. Atribut yang tidak dipilih yaitu :
a. Nis, karena atribut ini tidak dibutuhkan
b. Nama, karena atribut ini tidak dibutuhkan
c. Kelurahan, karena atribut ini tidak dibutuhkan
d. Kecamatan, karena atribut ini tidak dibutuhkan
e. Provinsi, karena atribut ini tidak dibutuhkan
Proses  cleansing  atau  pembersihan  data  yang missing atau memiliki nilai yang tidak konsisten pada langkah  preprocessing.  Sebelum  melakukan  proses ini,  dilakukan  analisa  terlebih  dahulu  apakah  atribut
pada dataset yang dipilih memiliki nilai missing atau tidak serta memiliki data yang konsisten atau tidak. dataset  memiliki  data  yang  konsisten  terhadap nilainya.  Ternyata  atribut  Office  memiliki  nilai  NA (no answer) atau dengan kata lain tidak memiliki nilai atau  missing, selanjutnya  menambahkan operator Set Role.

## Gambar 4. Set Role

## 4.2. Pre-Processing
Pada  tahap  cleaning  ini,  data  dibersihkan  dari duplikat,  kesalahan  pada  data,  dan  perubahan  data. Sebelum  pada  tahap  ini  dilakukan  terlebih  dahulu analisa  pada  atribut  dataset  yang  akan  digunakan apakah  memiliki  missing  value  atau  tidak  serta apakah  data  yang  akan  digunakan  konsisten  atau tidak seperti tampak pada gambar dibawah ini.

## Gambar 5. Pre Procesing

## 4.3. Transformasi Data
Data  transformasi  pada  tahap  ini  digunakan untuk  melakukan  inisialisasi  terhadap  data  yang memiliki  nilai  normal  menjadi  nilai  numerik  karena algoritma k-means harus bertipe numerik. Pada tahap ini Asal Sekolah dan Kota/Kabupaten di transformasikan menjadi nilai numerik menggunakan operator  Nominal  to  Numerical  seperti  pada  gambar dibawah ini.
Gambar 6. Nominal to Numerical
Operator  Nominal  to  Numerical  membantu proses dataset untuk dapat diproses pada data mining dengan  cara  merubah  data  polynominal  menjadi numerical,  tahap  ini  bertujuan  untuk  memudahkan proses clustering.

## 4.4. Data Mining
Pada  tahap  ini  dilakukan  penerapan  algoritma dan  metode  data  mining,  Adapun  algoritma  yang digunakan adalah algoritma k-means dan menggunakan  metode  clustering.  Di  tahap  ini
langkah-langkah  algoritma  kmeans  diterapkan  untuk melihat  hasil  akhir  yang  telah  diproses  oleh  data mining  sesuai dengan atribut  pada data yang telah di transformasi.
Untuk  tahap  awal  menentukan  jumlah  k  pada cluster,  hal  ini  bertujuan  untuk  melihat  jumlah  yang efektif  dalam  metode  clustering.  Untuk  uji  cluster yang akurat , pada rapid miner akan membandingkan menjadi  9  kelompok.  Dibandingkan  dengan  cluster jumlah k=2, k=3, k=5, k=6, k=7, k=8, k=9 dan k=10. Untuk  dapat  menambah  operator  cluster  lebih  dari satu  pada  rapidminer,  bisa  menggunakan  operator multiply  yang  bertujuan  untuk  menduplikat  operator pada rapidminer.
Gambar 7. Rapid Miner
4.5. Evaluation Pada tahap evaluasi dilakukan setelah melakukan  tahap  data  mining.  Tahapan  ini  untuk menentukan  hasil  keakuratan  yang  didapatkan  oleh proses  data  mining,  untuk  menentukan  seberapa akurat dan ketepatan dari hasil yang diperoleh dengan menyesuaikan  dengan  nilai  performa  pada  data mining. Semakin kecil hasil perfor
Pada  tahap  ini  hasil  dari  masing-masing  cluster akan  ma  pada  data  mining  maka  semakin  baik  dan akurat. dilihat nilai performanya baik yang menggunakan k=2, k=3, dan k=4. Untuk melihat nilai performa  pada  cluster,  dalam  rapidminer  bisa menggunakan operator cluster distance performance.
Gambar 8. operator cluster distance performance
Dan  untuk  nilai  k=10  didapatkan  hasil,  dengan nilai  dbi  (davies  bouldin  index)  0.245.  Berdasarkan hasil pada  masing-masing nilai DBI (Davies Bouldin Index)  hasil  yang  paling  rendah  diantara  masing- masing  cluster  adalah  dengan  jumlah  k=4  dengan nilai DBI sebesar 0.131, maka cluster dengan jumlah k=4  lebih  baik  dibandingkan  dengan  cluster  jumlah k=2, k=3, k=5, k=6, k=7, k=8, k=9 dan k=10.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penentuan jumlah cluster optimal dapat ditentukan  menggunakan  tiga  kali  pengujian  nilai  k berbeda  dengan  menggunakan  jarak  Euclidean
distance  dan  uji  nilai  DBI.  Evaluasi  yang  digunakan menggunakan  DBI  (Davies  Bouldin  Index)  dengan mendapatkan  pengujian  nilai  k,  untuk  nilai  k=4 menjadi nilai k yang paling rendah berdasarkan hasil performa  pada  DBI  dengan  nilai  akurasi  sebesar 0.131  dan  dinyatakan  sebagai  jumlah  cluster  yang optimal. Dalam pengelompokan  yang dilakukan oleh penulis  dapat  memiliki  nilai  akurasi  yang  lebih  baik dan  akurat.  Dengan  Analisa  dataset  siswa  kelas  X dengan menggunakan K-Means ini semoga selanjutnya  dapat  membandingkan  dengan  algoritma yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  H.  Pratama et  al. ,  “Analisis  Kesulitan  Belajar
Siswa  Di  Smk  Pgri  1  Mejayan  Pada  Materi Kelistrikan,” Pros. Semin. Nas. Pendidik. Sains , no. November, pp. 267–275, 2015.
[2]  I. Iddrus and F. Helmi, “Analisis dan Penerapan Algoritma K-Means Clustering Sebagai Strategi Promosi  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  Pada Universitas  Wiraraja,” JUSTIFY  J.  Sist.  Inf. Ibrahimy , 2023, [Online]. Available: https://journal.ibrahimy.ac.id/index.php/JUSTIF Y/article/view/3205
[3]  A. L. Maukar, F. Marisa, and ..., “Analisis Data Penerimaan  Mahasiswa  Baru  Berbasis  K- Means,” JIKO  (Jurnal  Inform.  … ,  2022, [Online]. Available: https://ejournal.akakom.ac.id/index.php/jiko/arti cle/view/558
[4]  Y. A. BatuBara, Z. Zetriuslita, A. Dahlia, and ..., “Analisis  minat  belajar  siswa  menggunakan media  pembelajaran  e-comic  aritmatika  sosial masa pandemi Covid-19,” J. Deriv. J. … , 2021.
[5]  S. Maulani, N. Nuraisyah, D. Zarina, I. Velinda, and  ...,  “Analisis  Penggunaan  Video  sebagai
Media Pembelajaran Terpadu terhadap Motivasi Belajar Siswa,” J. Pendidik. dan … , 2022.
[6]  A.  K.  Wahyudi,  N.  Azizah,  and  ...,  “DATA MINING KLASIFIKASI KEPRIBADIAN SISWA SMP NEGERI 5 JEPARA

## MENGGUNAKAN METODE
DECISION
TREE  ALGORITMA  C4.  5,” J.  Inf.  … ,  2022,
[Online].
Available: https://journal.unisnu.ac.id/JISTER/article/view/ 392
[7]  A.  Bellanov,  “K-Means  Clustering  Analysis Untuk  Menentukan  Strategi  Promosi  Kampus,” J. Tek. Ind. J. Has. Penelit.  … ,  2023,  [Online]. Available: http://ejournal.uin- suska.ac.id/index.php/jti/article/view/22492
[8]  R. Pormes and D. H. F. Manongga, “Penggunaan  Algoritma  Clustering  K-means Untuk Melihat Daerah-Daerah Penyuplai Mahasiswa  Di  Universitas  Kristen  Satya Wacana,  Salatiga.,” J.  Tek.  Inform.  dan  … ,
2019, [Online]. Available:
https://journal.maranatha.edu/index.php/jutisi/ar ticle/view/1968
[9]  M.  A.  Hairudin,  H.  Zainuddin,  and  ..., “Rekomendasi  Strategi  Sosialisasi  Program Studi  Melalui  Jalur  Undangan  Menggunakan Algoritma  ID3  dan  K-Means,” JITCE  (Journal
… , 2022, [Online]. Available:
http://jitce.fti.unand.ac.id/index.php/JITCE/artic le/view/80
[10]  S. Syahputra, S. Ramadani, and ..., “Menentukan  Strategi  Promosi  Menggunakan Algoritma Clustering K-Means,” JOISIE (Journal  … , 2020, [Online]. Available: https://www.ejournal.pelitaindonesia.ac.id/ojs32
/index.php/JOISIE/article/view/510