Clustering Data Calon Siswa Baru Menggunakan Metode K-Means di Pusat Pengembangan Anak Fajar Baru Cengkareng
Kiki Setiawan 1 , Yulia Yanti Ayu Saputry 2*
1,2* Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika, Kota Jakarta Timur, Daerah Khusus Ibu kota Jakarta, Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 25 July 2023 Received in revised form 29 September 2023 Accepted 20 November 2023 Available online January 2024
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v8i1.1426.

## Keywords:
K-Means; Clustering; Prospective New Student Data.
Kata Kunci: K-Means; Clustering; Data Calon Siswa Baru.
ACM Computing Classification System (CCS)
Communication and Mass Media Complete (CMMC)

## a b s t r a c t
Clustering is the process of partitioning a set of data objects into subsets known as clusters. K- means is an unsupervised learning algorithm, K-Means also has a function to group data into data clusters. The K-Means algorithm method was chosen because it has a fairly high accuracy of object size, so this algorithm is relatively more scalable and more efficient for processing large numbers of objects. In the world of education, in general, every new school year there will be something called registration of new prospective students, at the Fajar Baru Child Development Center, many prospective students are accepted from 3 years to 5 years old, therefore the authors hope that by using clustering data can easily group data so that it can make it easier to find the necessary data. By using the K-means algorithm method and using the RapidMiner application, it found 80% efficient results in grouping data.

## a b s t r a k
Clustering merupakan proses partisi satu set objek data ke dalam himpunan bagian yang disebut sebagai cluster. K-means merupakan salah satu algoritma yang bersifat unsupervised learning, K- Means juga memiliki fungsi untuk mengelompokkan data kedalam data cluster. Metode algoritma K-Means ini dipilih karena memiliki ketelitian yang cukup tinggi terhadap ukuran objek, sehingga algoritma ini relatif lebih terukur dan lebih efisien untuk pengolahan objek dalam jumlah yang besar. Dalam dunia pendidikan pada umumnya setiap tahun ajaran baru akan ada yang namanya pendaftaran  calon  siswa/siswi  baru,  pada  Pusat  Pengembangan  Anak  Fajar  Baru  banyak menerima  calon  siswa/siswi  yang  berusia  mulai  dari  3  tahun  sampai  5  tahun,  oleh  karena  itu penulis berharap dengan  menggunakan  clustering data dapat dengan mudah mengkelompokkan data  sehingga  dapat  memudahkan  dalam  menemukan  data-data  yang  diperlukan.  Dengan menggunakan metode algoritma K-means serta menggunakan aplikasi  RapidMiner  menemukan hasil yang efisien sebesar 80% dalam  pengelompokkan data.
*Corresponding Author. Email: ayu saputry.257@gmail.com 2* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2024 by the authors of this article. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET). This work is licensed under a Creative Commons Attribution- NonCommercial 4.0 International License.

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
Journal Homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Pada era digital saat ini, data menjadi komoditas yang sangat berharga. Setiap organisasi, termasuk lembaga pendidikan,  memiliki  akses  ke  berbagai  jenis  data yang  dihasilkan  setiap  hari.  Namun,  mengelola  dan menganalisis  data  tersebut  menjadi  tantangan tersendiri. Dalam pendidikan, khususnya pada proses penerimaan calon siswa baru, mengelompokkan data calon siswa berdasarkan kriteria tertentu menjadi hal yang  krusial.  Inilah  yang  menjadikan  teknik clustering,  khususnya  metode  K-Means,  menjadi sangat relevan dalam upaya pengelolaan data di Pusat Pengembangan Anak Fajar Baru Cengkareng.
Clustering merupakan salah satu teknik dalam analisis data  yang  bertujuan  untuk  mengelompokkan  objek data ke dalam kelompok yang homogen berdasarkan kesamaan karakteristik. Dalam clustering, objek data yang  serupa  dikelompokkan  bersama  sedangkan objek yang berbeda dikelompokkan secara terpisah. Secara umum, proses clustering dapat dibagi menjadi dua  jenis  utama:  clustering  hierarkis  dan  clustering non-hierarkis.  Clustering  hierarkis  menghasilkan struktur hierarkis berbentuk pohon yang menunjukkan  hubungan  antara  cluster,  sementara clustering non-hierarkis, seperti K-Means, mengelompokkan data menjadi sejumlah cluster yang telah  ditentukan  sebelumnya  tanpa  adanya  struktur hierarkis. Clustering telah menjadi alat yang penting dalam  berbagai  bidang,  termasuk  ilmu  komputer, statistik,  dan  ilmu  sosial.  Dalam  pendidikan, clustering  digunakan  untuk  berbagai  tujuan,  mulai dari pengelompokkan siswa berdasarkan kemampuan  akademik  hingga  identifikasi  pola perilaku  siswa  untuk  peningkatan  pembelajaran. Dengan menggunakan clustering, lembaga pendidikan dapat mengoptimalkan pengelolaan data siswa dan merancang strategi pendidikan yang lebih efektif.
Salah  satu  algoritma  clustering  yang  paling  populer dan banyak digunakan adalah algoritma K-Means. K- Means adalah metode clustering non-hierarkis yang bertujuan untuk membagi himpunan data menjadi k kelompok,  di  mana  setiap  data  hanya  tergabung dalam satu kelompok. Algoritma ini bekerja dengan cara menginisialisasi pusat-pusat cluster secara acak,
mengelompokkan  data  berdasarkan  pusat-pusat tersebut,  dan  menghitung  ulang  pusat-pusat  cluster berdasarkan rata-rata data dalam setiap cluster. Proses ini  diulang  hingga  tidak  ada  perubahan  signifikan dalam  pusat-pusat  cluster  atau  hingga  jumlah  iterasi maksimum tercapai. Keunggulan utama dari algoritma K-Means  adalah  kemampuannya  dalam  menangani data dalam jumlah besar dengan efisien. Algoritma ini juga relatif mudah dimengerti dan diimplementasikan, membuatnya  menjadi  pilihan  yang  populer  di kalangan  praktisi  data  mining  dan  analisis  data. Namun,  perlu  diingat  bahwa  hasil  clustering  yang dihasilkan  oleh  K-Means  sangat  tergantung  pada inisialisasi  pusat-pusat  cluster  awal,  sehingga  dapat menghasilkan  solusi  yang  berbeda-beda  untuk inisialisasi yang berbeda.
Dalam  Pusat  Pengembangan  Anak  Fajar  Baru Cengkareng,  penggunaan  algoritma  K-Means  untuk clustering  data  calon  siswa  baru  memiliki  banyak potensi  manfaat.  Dengan  menggunakan  teknik clustering,  Pusat  Pengembangan  Anak  dapat mengelompokkan  calon  siswa  berdasarkan  berbagai kriteria,  seperti  usia,  latar  belakang  pendidikan,  atau tingkat kemampuan. Hal ini dapat membantu dalam proses  seleksi  siswa  baru,  penempatan  siswa  dalam kelas yang sesuai dengan tingkat kemampuan mereka, serta  perencanaan  program  pendidikan  yang  lebih terarah dan efektif. Selain itu, penggunaan algoritma K-Means  juga  dapat  membantu  dalam  identifikasi pola-pola dalam data calon siswa yang mungkin tidak terdeteksi  secara  manual.  Misalnya,  dengan menggunakan teknik clustering, Pusat Pengembangan Anak dapat mengidentifikasi pola-pola korelasi antara karakteristik  siswa  dengan  tingkat  keberhasilan mereka  dalam  program  pendidikan.  Informasi  ini dapat digunakan untuk merancang strategi pendidikan yang  lebih  personal  dan  adaptif  sesuai  dengan kebutuhan  dan  karakteristik  individu  siswa.  Dengan demikian, penelitian ini bertujuan untuk menginvestigasi  potensi  penggunaan  algoritma  K- Means dalam clustering data calon siswa baru di Pusat Pengembangan Anak Fajar Baru Cengkareng. Melalui penelitian ini, diharapkan dapat ditemukan pola-pola yang  bermanfaat  dalam  pengelolaan  data  siswa  dan perancangan program pendidikan yang lebih efektif.
Penelitian  terdahulu  telah  menunjukkan  berbagai
aplikasi  algoritma  K-Means  dalam  berbagai  kasus. Misalnya,  Kamila et  al .  (2019)  membandingkan algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  untuk pengelompokan  data  transaksi  bongkar  muat  di Provinsi  Riau,  dengan  fokus  pada  mengurangi sensitivitas partisi yang dihasilkan terhadap nilai-nilai ekstrim dalam dataset [1]. Sementara itu, Parlina et al . (2018)  memanfaatkan  algoritma  K-Means  untuk menentukan  pegawai  yang  layak  mengikuti assessment  center  untuk  clustering  program  SDP, menyoroti  penggunaan  pengelompokan  untuk mengelompokkan  dokumen  atau  benda  yang  tidak tersusun  rapi  [2].  Selain  itu,  Nishom  (2019) melakukan perbandingan akurasi Euclidean Distance,  Minkowski  Distance,  dan  Manhattan Distance  pada  algoritma  K-Means  Clustering berbasis  Chi-Square,  dengan  mengimplementasikan pengukuran jarak menggunakan metode Manhattan dan  Minkowski  [3].  Setyaningtyas et  al .  (2022) memberikan  tinjauan  pustaka  sistematis  tentang penerapan data mining teknik clustering algoritma K- Means,  menekankan  pentingnya  metode  tinjauan pustaka  sistematis  dalam  mengidentifikasi  dan mengevaluasi  hasil  penelitian  [4].  Penelitian  terkait juga  telah  dilakukan,  seperti  yang  dilakukan  oleh Satria dan Anggrawan (2021) yang mengembangkan aplikasi K-Means berbasis web untuk klasifikasi kelas unggulan,  menunjukkan  kesinambungan  dalam penggunaan metode klasifikasi dengan algoritma K- Means [5]. Selain itu, Wahid et al . (2023) melakukan pengelompokkan  keberhasilan  produksi  peternak ayam broiler di Riau berdasarkan Index Performance menggunakan K-Means, menyoroti praktik pembudidayaan ayam broiler saat ini [6].
Sudi  Suryadi  (2018)  menerapkan  metode  clustering K-Means  untuk  mengelompokkan  kelulusan mahasiswa  berdasarkan  kompetensi,  memberikan wawasan dalam pengelolaan data akademik [6]. Zulfa Nabila et  al .  (2021)  menganalisis  data  Covid-19  di Provinsi  Lampung  menggunakan  algoritma  K- Means,  memberikan  kontribusi  dalam  manajemen data pandemi di tingkat regional [7]. Hani Prastiwi et al . (2022) mengimplementasikan K-Means Clustering dalam  manajemen  persediaan  stok  barang  di  mini market, memperkuat pemahaman dalam manajemen persediaan  [8].  Sabrina  Aulia  Rahmah  (2020) menerapkan K-Means Clustering untuk menganalisis
pola  penjualan  pestisida,  memberikan  wawasan penting  dalam  pengambilan  keputusan  di  bidang penjualan  [9].  Cornelia  Selvi  Dinta  Sembiring et  al . (2022)  menggunakan  K-Means  untuk  menentukan judul  skripsi  dan  jurnal  penelitian,  memberikan kontribusi dalam pengelolaan data akademik [10].
Algoritma K-Means menawarkan kemampuan untuk mengelompokkan data berdasarkan kriteria tertentu, memungkinkan analisis yang lebih terarah dan efektif. Dengan  aplikasi  yang  meluas,  algoritma  ini menemukan tempatnya dalam berbagai bidang, mulai dari  pendidikan,  kesehatan,  hingga  manajemen persediaan  dan  analisis  penjualan.  Diharapkan pengembangan lebih lanjut dan penerapan algoritma K-Means  akan  terus  memberikan  kontribusi  yang signifikan  dalam  pengelolaan  data  dan  pengambilan keputusan  di  berbagai  bidang.  Tujuan  utama  dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi pola-pola dalam data calon siswa baru di Pusat Pengembangan Anak Fajar Baru Cengkareng menggunakan algoritma K-Means.  Spesifiknya,  penelitian  ini  akan  mencoba mengelompokkan calon siswa berdasarkan beberapa kriteria  tertentu,  seperti  usia,  latar  belakang pendidikan,  dan  tingkat  kemampuan,  untuk membantu  dalam  proses  seleksi  dan  penempatan siswa baru. Penelitian ini juga akan menganalisis hasil clustering  untuk  mengidentifikasi  pola-pola  yang dapat  digunakan  untuk  perancangan  program pendidikan  yang  lebih  efektif.  Ruang  lingkup penelitian  ini  akan  terbatas  pada  penggunaan  data calon  siswa  baru  yang  tersedia  di  Pusat Pengembangan  Anak  Fajar  Baru  Cengkareng.  Data yang akan digunakan meliputi informasi tentang usia, latar belakang pendidikan, dan hasil tes kemampuan siswa.  Penelitian  ini  tidak  akan  membahas  proses pengumpulan data.

## 2. Metode Penelitian

## Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  mulai  bulan  1  April  2023 sampai  15  Mei  2023  yang  bertempat  di  Pusat Pengembangan Anak Fajar Baru Cengkareng.

## Metode Pengumpulan Data
Metode  pegumpulan  data  yang  digunakan  untuk mendapatkan data dari suatu informasi, maka metode yang  digunakan  dalam  proses  pengumpulan  data sebagai berikut:
1) Metode Observasi
Metode  pengumpulan  data  yang  akan  dilakukan adalah  melihat  serta  mempelajari  permasalahan yang  ada  dilapangan  yang  erat  kaitannya  dengan objek yang diteliti.
2) Metode Studi Pustaka Metode yang dilakukan sebagai bahan pembelajaran  dengan  cara  mencari  bahan  yang mendukung dalam pendefenisian masalah melalui buku-buku serta jurnal terdahulu. Pada penelitian ini penulis menggunakan metode penelitian yaitu Algoritma  K-Means  Clustering.  Agar  mencapai hasil tersebut, penulis akan melakukan pengujian dengan menggunakan data calon siswa baru pada Pusat  Pengembangan  Anak  Fajar  Baru Cengkareng. Sumber  data  dalam  penelitian  ini langsung diambil dari Pusat Pengembangan Anak Fajar  Baru  Fajar  Baru  Cengkareng  dimana  data tersebut  merupakan  data  sekunder  yang  terdiri atas data calon siswa baru dengan banyak data 19 orang  dari  jumlah  data  seluruhnya.  Data  primer merupakan  data  yang  dapat  diperoleh  dari  para calon siswa secara langsung ke bagian objek yang sedang diteliti kemudian data yang telah diperoleh akan diolah dalam RapidMiner.

## Penerapan Metodologi
1) Teknik pengumpulan data Teknik pengumpulan data merupakan suatu cara yang  dapat  dilakukan  oleh  peneliti  agar  bisa memperoleh  data-data yang  diperlukan.  Dalam penelitian  ini  memiliki  beberapa  teknik  yang dapat menjadi acuan sebagai berikut:
a) Wawancara
Wawancara yang telah dilakukan pada yang menjadi penanggung jawab Pusat Pengembangan Anak Fajar Baru Cengkareng  mengenai  penerimaan  calon siswa baru yang bertujuan untuk agar dapat mendalami permasalahan secara keseluruhan  sehingga  penelitian  ini
memiliki  konsep  untuk  memecahkan masalah.
b) Survey Survey penelitian dilakukan dengan meminta ijin  kepada  penanggung  jawab  atau koordinator  yang  bertanggung  jawab  atas semua  data  penerimaan  calon  siswa  baru, serta  data  yang  telah  diperoleh  akan dijadikan sebagai dataset dalam rapidminer.
c) Telaah dokumen
Telaah  dokumen  adalah pengumpulan  data dengan cara mengumpulkan dan mempelajari dokumen-dokumen yang telah didapatkan, dijadikan sebagai data set untuk kelengkapan data set.
Gambar 1. Tahapan utama

## 2) Proses Modeling
Memasuki  proses  penambangan  data  dengan menerapkan predictive modeling yang terdiri dari dua  teknik,  yakni  classification  dan  value prediction.  Adapula  database  segmentation, merupakan  partisi  database  menjadi  sejumlah bagian  atau  segmen,  hingga  cluster  atau perekaman  yang  sama.  Digunakan  pula  link analysis  untuk  menghubungkan  record  satu dengan lainnya.
3) Evaluasi Data Menggunakan  teknik deviation  detection ,  yakni identifikasi outlier dengan  mengekspresikan deviasi  dari  ekspektasi  yang  ada.  Kemudian dilakukan nearest  neighbour yang  dipakai  untuk memprediksi  pengelompokan,  teknik  tertua dalam  data  mining.  Dan  terakhir clustering , mengklasifikasikan  data  berdasarkan  kriteria masing-masing.
4) Penyajian Data Digunakan  model  prediktif  seperti decision  tree , digambarkan  layaknya  seperti  pohon  karena setiap  node  di  dalam  struktur  pohon  mewakili sebuah  pertanyaan  yang  digunakan  untuk menggolongkan  data  bisa  didapat  dari jurnal data mining.
Gambar 2. Tahapan Utama.

## Rancangan Pengujian
Rencana pengujian ini bertujuan untuk mengevaluasi dampak  data  calon  siswa  baru  terhadap  kontribusi laporan  bagi  staf  dan  membandingkan  hasil pengelompokan  data  menggunakan  algoritma  K- Means dengan
pengelompokan
manual
menggunakan RapidMiner. Pengelompokan manual dilakukan
dengan mengelompokkan data berdasarkan  nama,  usia,  dan  tanggal  lahir  untuk mempercepat  proses  kerja  staf.  Metode  ini memudahkan  staf  dalam  mengelompokkan  data dengan  melihat  warna  dan  persentase,  sehingga mempercepat proses pengolahan data. Contoh data siswa  lama  atau  alumni  yang  telah  menyelesaikan pendidikan di Pusat Pengembangan Anak Fajar Baru Cengkareng juga dapat diintegrasikan, memudahkan pengumpulan  data  alumni.  Tampilan  grafis  data memungkinkan  informasi  yang  dibutuhkan  dapat ditemukan dengan cepat dan memberikan ringkasan informasi,  menghemat  waktu  dalam  menentukan fokus analisis.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pengujian  komponen  internal  laptop  merupakan tahap penting dalam evaluasi kinerja perangkat keras. Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah  ekstraksi data  menggunakan  Microsoft  Excel  untuk
menyediakan  data  yang  akan  dianalisis.  Setelah  data berhasil  diekstraksi,  langkah  selanjutnya  adalah mengkonversikannya  ke  dalam  aplikasi  RapidMiner, sebuah platform analisis data yang dapat melakukan berbagai  macam  analisis  dengan  berbagai  algoritma, termasuk algoritma K-Means untuk pengelompokkan data.
Penggunaan RapidMiner membantu memudahkan proses analisis data dengan pengelompokkan  yang  lebih  akurat.  Setelah  data berhasil  diimpor  ke  dalam  RapidMiner,  proses pengelompokkan data dilakukan dengan menggunakan  algoritma  K-Means.  Hasil  dari pengelompokkan ini kemudian divisualisasikan untuk memahami pola data yang ada. Visualisasi clustering yang  dilakukan  melibatkan  berbagai  kriteria,  seperti tanggal lahir, jenis kelamin, kelas, dan umur anak, yang membantu  memperjelas  pola  data  yang  ada  dan memudahkan  analisis  lebih  lanjut  terhadap  setiap kelompok data.
Gambar 3. Clustering berdasarkan tanggal lahir
Gambar 4. Proses dalam menghubungankan data Data yang telah di-clusterkan dapat digunakan sesuai kebutuhan, sedangkan statistik dalam pengolahan data memberikan  pemahaman  mendalam  terhadap  pola data yang ada.

## Gambar 5. Statistics dalam clustering data anak

## Gambar 6. Visualisasi data kelas anak
Visualisasi clustering berdasarkan tanggal lahir membantu untuk  melihat  bagaimana  data  terdistribusi  secara temporal.  Hal  ini  dapat  memberikan  wawasan  yang berharga  terkait  dengan  tren  atau  pola  yang  mungkin terjadi  seiring  berjalannya  waktu.  Misalnya,  apakah  ada korelasi antara bulan kelahiran dan kecenderungan dalam perilaku  atau  performa  anak-anak. Selanjutnya, visualisasi  berdasarkan  jenis  kelamin  dapat memberikan  pemahaman  tentang  perbedaan  dalam distribusi  data  antara  laki-laki  dan  perempuan. Analisis  ini  dapat  memberikan  wawasan  yang berguna  terkait  dengan  preferensi,  kebiasaan,  atau karakteristik  khusus  dari  masing-masing  jenis kelamin  yang  mungkin  mempengaruhi  keputusan atau  kebijakan  yang  akan  diambil.  Selain  itu, visualisasi berdasarkan kelas dapat membantu untuk memahami  bagaimana  distribusi  data  di  antara berbagai kelompok kelas. Ini dapat membantu dalam mengidentifikasi  kelompok  kelas  yang  mungkin membutuhkan  perhatian  khusus  atau  mendapatkan manfaat dari pendekatan atau intervensi tertentu.
Visualisasi berdasarkan umur anak dapat memberikan  pemahaman  tentang  bagaimana distribusi  data  berubah  seiring  bertambahnya  usia anak-anak.  Analisis  ini  dapat  membantu  dalam
memahami  perkembangan  atau  perubahan  yang mungkin  terjadi  seiring  waktu  dan  memberikan wawasan tentang bagaimana pendekatan atau strategi yang tepat dapat disesuaikan dengan kebutuhan atau karakteristik  dari  berbagai  kelompok  usia.  Selain visualisasi,  statistik  dalam  pengolahan  data  juga memberikan pemahaman mendalam tentang pola data yang  ada.  Analisis  statistik  ini  dapat  mencakup berbagai metrik, seperti rata-rata, median, simpangan baku,  dan  lain-lain,  yang  membantu  dalam mengidentifikasi pola, tren, atau anomali dalam data. Ini dapat memberikan informasi yang berharga dalam pengambilan  keputusan,  perencanaan,  atau  evaluasi program atau kebijakan.
Dengan  menggunakan  aplikasi  RapidMiner,  proses analisis  data  menjadi  lebih  efisien  dan  efektif. Pengguna  dapat  dengan  mudah  mengimpor  data, menerapkan berbagai analisis, dan memvisualisasikan hasilnya  dalam  format  yang  informatif  dan  mudah dipahami.  Hal  ini  memungkinkan  pengguna  untuk mendapatkan wawasan yang lebih dalam tentang data mereka  dan  membuat  keputusan  yang  lebih  baik berdasarkan  informasi  yang  diberikan  oleh  data. Langkah-langkah  menggunakan  aplikasi  RapidMiner relatif  sederhana  dan  mudah  dipahami.  Setelah  data diimpor, pengguna dapat memilih operator-operator yang  sesuai  untuk  melakukan  analisis  data  yang diinginkan. Selanjutnya, pengguna dapat melihat hasil analisis dalam bentuk visualisasi yang informatif dan memudahkan interpretasi. Dengan demikian, aplikasi RapidMiner menjadi alat yang sangat berguna dalam analisis  data  dan  pengambilan  keputusan.  Pengujian komponen internal laptop menggunakan RapidMiner merupakan  langkah  yang  efektif  dalam  menganalisis dan  mengelompokkan  data.  Visualisasi  dan  statistik yang  dihasilkan  membantu  pengguna  untuk memahami  pola  data  yang  ada  dan  membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan informasi yang diberikan oleh data. Diharapkan penggunaan aplikasi ini  dapat  terus  dikembangkan  dan  diterapkan  dalam berbagai  bidang  untuk  meningkatkan  efisiensi  dan efektivitas pengelolaan data.
.

## Analisis dan Interpretasi
Dari  hasil  pengujian,  terlihat  bahwa  penggunaan aplikasi  RapidMiner  dalam  pengelompokkan  data memberikan  hasil  yang  memuaskan.  Visualisasi
clustering  memungkinkan  pengguna  untuk  dengan cepat  dan  mudah  memahami  pola-pola  yang  ada dalam data. Selain itu, statistik yang dihasilkan juga memberikan  wawasan  yang  mendalam  tentang distribusi data dan karakteristik kelompok data yang terbentuk. Dalam pengelolaan data anak, pengelompokkan  berdasarkan  kriteria  seperti  jenis kelamin, kelas, dan umur anak memungkinkan para pengelola  data  untuk  lebih  memahami  karakteristik setiap  kelompok  anak.  Hal  ini  dapat  membantu dalam  pengambilan  keputusan  yang  lebih  tepat, misalnya  dalam  penyusunan  program  pendidikan atau  kegiatan  ekstrakurikuler  yang  sesuai  dengan karakteristik  anak-anak  dalam  setiap  kelompok. Selanjutnya,  penggunaan  aplikasi  RapidMiner  tidak hanya memudahkan dalam proses pengelompokkan data,  tetapi  juga  membantu  dalam  analisis  lebih lanjut. Dengan menggunakan operator-operator yang tersedia, pengguna dapat melakukan analisis statistik lebih  lanjut,  membangun  model  prediktif,  atau mengidentifikasi pola-pola yang menarik dalam data.

## 4. Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan pembahasan  dapat disimpulkan bahwa teknologi  memang  sangat  penting  bagi  kehidupan sehari-hari,  banyak  hal  yang  masih  menjadi kekurangan  dalam  pengolahan  data  ini.  Penulis berharap  agar  semua  program  bisa  berjalan  dengan baik  dan  bermanfaat  bagi  masyarakat  luas.  Dalam penulisan  jurnal  ini  banyak  hal  yang  dialami  kesan baik yang dapat penulis ambil yaitu dapat mengurangi tingkat kekeliruan serta kesalahan dalam mengelompokkan data yang lebig efisien, tepat serta cepat. Kekurangan yang dialami yaitu pada saat salah menempatkan  tipe  pada  kolom  akan  tidak  terbaca oleh  sistem  aplikasi  yang  ada  didalam  RapidMiner. Saran  yang  penulis  sampaikan  adalah  dengan  cara memilih  tipe  kolom  yang  sesuai  dengan  yang dibutuhkan  sehingga  tidak  menciptakan  eror  pada sistem yang sudah ada.
Pengujian  yang  telah  dilakukan  yaitu  seperti mengelompokkan data berdasarkan nama, kelas, jenis kelamin, dan usia karena ini yang sangat dibutuhkan dalam administrasi saat ini pada Pusat Pengembangan  Anak  Fajar  Baru  Cengkareng  dan
dapat diambil kesimpulan seperti :
1) Metode K-Means sangat ideal serta lebih efektif dalam mengelompokkan data sehingga memudahkan menemukan kelompok data secara cepat dan tepat.
2) Aplikasi  RapidMiner  juga  sangat  mudah digunakan  untuk  mengelompokkan  data  atau menclustering data.
Penulis  sangat    berharap  dengan  adanya  metode pengelompokkan  data  yang  lebih  efisien  ini  dapat mengurangi tingkat kesalahan pada saat mengelompokkan data-data yang ada di lapangan dan penulis  berharap  bisa  lebih  mudah  untuk menggunakan  aplikasi  ini  untuk  kebutuhan  di  Pusat Pengembangan  Anak  Fajar  Baru  Cengkareng menggunakan  metode  K-Means  untuk  clustering data-data yang lain untuk kedepannya, karena aplikasi yang digunakan tidak memakan banyak penyimpanan sehingga  bisa  di  instal  dengan  spesifikasi  PC  atau laptop  yang  standar.  Untuk  hasil  dengan menggunakan metode K-Means dalam mengclustering  data  sebesar  80  %  untuk pengelompokkan datanya.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Nasir,  J.,  2020.  Penerapan  Data  Mining Clustering  Dalam  Mengelompokan  Buku Dengan Metode K-Means. Jurnal Simetris , 11 (2), pp.1-13.
[2] Purnamaningsih,  C.,  2013.  Pemanfaatan Metode K-Means Clustering dalam Penentuan Penjurusan  Siswa  SMA.  UPT  Perpustakaan Universitas Sebelas Maret.
[3] Damanik, Y.F.S.Y., Sumarno, S., Gunawan, I., Hartama, D. and Kirana, I.O., 2021. Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan Penyebaran  Covid-19  Di  Sumatera  Utara Menggunakan  Algoritma  K-Means. Jurnal  Ilmu Komputer Dan Informatika
, 1 (2). DOI: https://doi.org/10.54082/jiki.13.
[4] Damanik, N. and Sigiro, M., 2021. Penerapan data mining menggunakan algoritma K-Means clustering  pada  penerimaan  mahasiswa  baru sebagai metode promosi. J. Tek. Inform. Komput. Univers , 4 (2), p.158.
[5] Rohmah,  A.,  Sembiring,  F.  and  Erfina,  A., 2021, September. Implementasi Algoritma K- Means Clustering Analysis Untuk Menentukan Hambatan Pembelajaran Daring (Studi Kasus: Smk Yaspim Gegerbitung). In Prosiding Seminar Nasional  Sistem  Informasi  dan  Manajemen Informatika  Universitas  Nusa  Putra (Vol.  1,  No. 01, pp. 290-298).
[6] Febrivani,  E.  and  Winanjaya,  R.,  2021. Penerapan  Data  Mining  Asosiasi  Pada Persediaan  Obat. Jurnal  Ilmu  Komputer  Dan Sistem  Informasi  (JIKOMSI) , 4 (1),  pp.23-35. DOI: https://doi.org/10.9767/jikomsi.v4i1.141.
[7] Suryadi,  S.,  2018.  Penerapan  Metode Clustering  K-Means  Untuk  Pengelompokan Kelulusan Mahasiswa Berbasis Kompetensi. INFORMATIKA , 6 (1),  pp.52- 72. DOI: https://doi.org/10.36987/informatika.v6i1.73 8.
[8] Nabila,  Z.,  Isnain,  A.R.,  Permata,  P.  and Abidin,  Z.,  2021.  Analisis  data  mining  untuk clustering kasus covid-19 di Provinsi Lampung dengan algoritma k-means. Jurnal Teknologi Dan Sistem  Informasi , 2 (2),  pp.100-108.  DOI: https://doi.org/10.33365/jtsi.v2i2.868.
[9] Prastiwi, H., Pricilia, J. and Rasywir, E., 2022. Implementasi Data Mining Untuk Menentuksn Persediaan  Stok  Barang  Di  Mini  Market Menggunakan Metode K-Means Clustering. Jurnal  Informatika  Dan  Rekayasa Komputer (JAKAKOM) , 2 (1), pp.141-148. DOI: https://doi.org/10.33998/jakakom.2022.2.1.3
4.
[10] Aulia,  S.,  2020.  Klasterisasi  Pola  Penjualan Pestisida  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering (Studi Kasus Di Toko Juanda Tani Kecamatan  Hutabayu  Raja). Djtechno:  Jurnal Teknologi
Informasi , 1 (1), pp.1-5. DOI: https://doi.org/10.46576/djtechno.v1i1.964.
[11] Sembiring,  C.S.D.B.,  Hanum,  L.  and  Tamba, S.P., 2022. Penerapan Data Mining Menggunakan  Algoritma  K-Means  Untuk Menentukan Judul Skripsi Dan Jurnal Penelitian (Studi Kasus Ftik Unpri). Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Prima (JUSIKOM PRIMA) , 5 (2), pp.80-85. DOI: https://doi.org/10.34012/jurnalsisteminforma sidanilmukomputer.v5i2.2393.
[12] Handoko,  S.,  Fauziah,  F.  and  Handayani, E.T.E., 2020. Implementasi Data Mining Untuk Menentukan  Tingkat  Penjualan  Paket  Data Telkomsel  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering. Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa , 25 (1), pp.76-88. DOI: http://dx.doi.org/10.35760/tr.2020.v25i1.267 7. [13] Asmana,  A.,  Wijaya,  Y.A.  and  Martanto,  M., 2022.  Clustering  Data  Calon  Siswa  Baru Menggunakan  Metode  K-Means  Di  Sekolah Menengah Kejuruan Wahidin Kota Cirebon. JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik Informatika) , 6 (2), pp.552-559. DOI: https://doi.org/10.36040/jati.v6i2.5236.
[14] Ningrat,  D.R.,  Di  Asih,  I.M.  and  Wuryandari, T., 2016. Analisis cluster dengan algoritma K- Means  dan  Fuzzy  C-Means  clustering  untuk pengelompokan  data  obligasi  korporasi. Jurnal Gaussian , 5 (4), pp.641-650. DOI: https://doi.org/10.14710/j.gauss.5.4.641-650. [15] Priyatman,  H.,  Sajid,  F.  and  Haldivany,  D., 2019. Klasterisasi Menggunakan Algoritma K- Means  Clustering  untuk  Memprediksi  Waktu Kelulusan  Mahasiswa. Jurnal  Edukasi  Dan Penelitian Informatika (JEPIN) , 5 (1), p.62.
[16] Intel.,  2023. Meningkatkan  Intelijen  Bisnis dengan  Analisis  Dalam  Memori.  URL: https://www.intel.co.id/content/www/id/id /artificial-intelligence/in-memory- analytics.html. Diakses Tanggal 18 Juni 2023.
[17] Yulianti,  Y.,  Utami,  D.Y.,  Hikmah,  N.  and Hasan,  F.N.,  2019.  Penerapan  Data  Mining Menggunakan  Algoritma  K-Means  Untuk Mengetahui  Minat  Customer  Di  Toko Hijab. Jurnal Pilar Nusa Mandiri , 15 (2), pp.241- 246. DOI: https://doi.org/10.33480/pilar.v15i2.650.
[18] Chiang, H.D., Xu, T.S., Lv, X.L. and Dong, N., 2022.  Hierarchical  Trust-Tech-Enhanced  K- Means  Methods  and  Their  Applications  to Power Grids. IEEE Open Access Journal of Power and Energy , 9 , pp.560-572.
DOI: https://doi.org/10.1109/OAJPE.2022.32303
85.
[19] Purnama, J.J. and Rahayu, S., 2022. Klasifikasi konsumsi  energi  industri  baja  menggunakan teknik  data  mining. Jurnal  Teknoinfo , 16 (2), pp.395-407.
DOI: https://doi.org/10.33365/jti.v16i2.1984.
[20] Tamba,  S.P.,  2022.  Penerapan  Data  Mining Algoritma  Apriori  Dalam  Menentukan  Stok Bahan  Baku  Pada  Restoran  Nelayan Menggunakan Metode Association Rule. Jurnal Sistem  Informasi  dan  Ilmu  Komputer  Prima (JUSIKOM  PRIMA) , 5 (2),  pp.97-102.  DOI: https://doi.org/10.34012/jurnalsisteminforma sidanilmukomputer.v5i2.2407.