## PENERAPAN METODE K-MEANS PADA SISTEM INFORMASI AKADEMIK UNTUK PENGELOMPOKKAN SISWA BERPRESTASI DI UPT SMA NEGERI 3 KOTA PASURUAN BERBASIS WEB
Yudono Prayoga, Ali Mahmudi, Hani Zulfia Zahro’
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1718078@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Di dunia pendidikan saat ini dituntut untuk memiliki kemampuan bersaing dengan memanfaatkan sumber daya  yang  ada.  selain  sumber  daya  sarana,  prasarana,  dan  manusia,  sumber  sistem  informasi  juga  salah  satu sumber  daya  yang  digunakan  untuk  meningkatkan  kemampuan  bersaing.  Pada  saat  ini  prestasi  siswa dipengarhui beberapa faktor diantaranya faktor akademik, dimana pada faktor akademik ini memiliki beberapa prasyarat untuk mendapatkan nilai rapor bagus dimana terdapat nilai pengetahuan, nilai keterampilan, dan nilai absensi. pada penelitian ini penulis ingin menerapan metode k means clustering pada sistem informasi akademik sma  negeri  3  kota  pasuruan  untuk  mengelompokkan  siswa  berprestasi  berbasis  web.  Dengan  adanya  Sistem Informasi Akademik ini dapat memudahkan untuk mengelompokkan siswa berprestasi menurut mata pelajaran yang  ada.  Metode  K  Means  merupakan  metode  yang  bertujuan  untuk  pengelompokkan  yang  berada  di sekumpulan  data  yang  diwakili  oleh  variabel  K,  dimana  vareiabel  K  merupakan  jumlah  cluster  yang  akan ditentukan.  Pada  penelitian  ini penulis  menggunakan  3  cluster  yaitu  siswa  berprestasi,  kurang  berprestasi,  dan tidak  berprestasi.  Pada  hasil  penelitian  ini  disimpulkan  bahwa  terdapat  perbedaan  antara  perhitungan  manual menggunakan software  excell dengan  perhitungan  sistem  dimana  89%  sesuai  serta  11%  tidak  sesuai  dengan kinerja  sistem,  serta  untuk  pengujian  browser  yaitu  pada Google  Chrome  91.0.472.106  (official  Build)  (64) , untuk Microsoft  Edge  91.0.864.54  (Official  Build)  (64) ,  dan Mozilla  Firefox  89 dapat  bekerja  sesuai  dengan yang  diharapkan.  Untuk  pengujian  pengguna  sistem  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  25  orang  yang terdapat  pada  kuisioner  84%  memilih  setuju,  12%  memilih  kurang  setuju,  4%  memilih  tidak  setuju.  Dengan adanya hasil ini maka dapat menghasilkan pengelompokkan siswa berprestasi dengan baik.
Kata Kunci : Kompetensi Dasar, K-means clustering, berprestasi, kurang berprestasi, tidak berprestasi

## 1. PENDAHULUAN
Dunia  pendidikan  saat  ini  dituntut  untuk memiliki kemampuan bersaing dengan memanfaatkan semua  sumberdaya  yang  sudah  ada.  Mulai  dari sumber  daya  sarana,  prasarana,  dan  juga  manusia, serta sumber system informasi yang merupakan salah satu sumber daya yang digunakan untuk meningkatkan  kemampuan  bersaing  dengan  yang lain.  Prestasi  merupakan  sebuah  hasil  yang  telah dicapai  oleh  seseorang  dalam  melakukan  sesuatu yang  mereka  lakukan.  Siswa  berprestasi  adalah sebuah sebutan yang dimana siswa memiliki beberapa atau  banyak  yang  memiliki  keunggulan  pada  suatu kegiatan akademik atau non akademik dengan standar yang berbeda-beda.
Pada  penelitian  sebelumnya  dari  Fitri  Larasati Sibuea  dan  Andy  Sapta  tentang  Pemetaan  Siswa Berprestasi menggunakan metode K-Means Clustering yang  bertujuan  unuk  memetakan  siswa berprestasi menggunakan variable NIS, Nama Siswa, Ekstrakulikuler,  Nilai  Tugas,  Uts,  Uas,  dan  jumlah ketidakhadiran. Pada penelitian itu memiliki beberapa perbedaan  yaitu  pada  variable  yang  digunakan  serta studi  kasus,  penulis  mengacu  pada  system  e-raport SMA Negeri 3 Pasuruan dimana mengacu pada Nilai Pengetahuan,  Nilai  Keterampilan,  dan  Absensi  atau Ketidakhadiran untuk setiap mata pelajaran yang ada.
Melalui  penelitian  ini  penulis  menggagas penerapan  metode  K  Means  pada  Sistem  Informasi Akademik  untuk  pengelompokkan  Siswa  Berprestasi berbasis  web  dapat  memudahkan  untuk  menentukan siswa  berprestasi,  kurang  berprestasi,  dan  tidak berprestasi  untuk  setiap  mata  pelajaran.  Dengan adanya  penelitian  ini  dapat  dikembangkan  dengan menggunakan metode yang lain.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Fitri  Larasati  Sibuea,  &  Andy  Sapta  (Desember 2017)  tentang  “Pemetaan  Siswa  Berprestasi menggunakan  metode K-Means  Clustering ”.  Tujuan dari penelitian ini yaitu memetakan siswa berprestasi menggunakan  metode K-Means  Clustering dengan menggunakan  atribut  yang  dijadikan  variable  terdiri dari  NIS,  Nama,  Ekstrakulikuler,  Nilai  Tugas,  UTS, UAS, dan Jumlah Ketidakhadiran. [1]
Tedy  Rismawan,  &  Sri  Kusumadewi  (Juni 2008) tentang “Aplikasi K-Means untuk Pengelompokan  Mahasiswa  berdasarkan  Nilai  Body Mass Index (BMI) & ukuran kerangka”. Tujuan dari penelitian  ini  yaitu  membangun  aplikasi  untuk mengelompokkan  mahasiswa  berdasarkan  nilai  BMI dan  kerangka  menggunakan  metode klasifikasi  K- Means .[2]
2.2. Metode K-Means Clustering Means merupakan
suatu algoritma pengklasteran yang cukup sederhana yang mempartisi databest kedalam beberapa clasteran k. Algoritma ini cukup mudah untuk diimplementasikan dan dijalakan, relatif  cepat,  mudah  disesuaikan  dan  banyak digunakan (Wu & Kumar, 2009). Prinsip uatama dari teknik  ini  adalah  menyusun  K  buah  partisi/pusat massa (centroid)/rata-rata (mean) dari sekupulan data. Algoritma  K-Means  dimulai  dengan  pembentukan partisi klaster diawal kemudian secara iteraktif partisi claster  ini  diperbaiki  hingga  tidak  terjadi  perubahan yang signifikan pada partisi claster (Written, 2011).
Langkah-langkah dalam algoritma K-Means: a. Identifikasikan  data  yang  akan  dikelompokkan dan  tentukan  cluster  data,  Xij  (I  =1,2…n; j=1,2,….m)  dimana  n  adalah  jumlah  data  yang akan di cluster dan m adalah jumlah variabel data
b. Awal  iterasi  pusat  setiap  cluster  ditentukan dengan cara acak.
c. Tentukan  jarak  setiap  data  dengan  pusat  cluster menggunakan rumus Euclidean berikut :
Persamaan 1
d. Kelompokkan data berdasarkan jarak terdekat data terhadap pusat centroid awal
e. Selanjutnya  cari  pusat  cluster  baru  dengan menghitung  pusat  cluster  berdasarkan  nilai ratarata dengan rumus :
Dimana  nk  adalah  jumlah  data  dalam  cluster Di  jumlah  dari  nilai  jarak  yang  masuk  dalam masing-masing cluster
f. Cek  kondisi apakah  pusat  cluster  berubah  jika  ya maka iterasi dilanjutkan dan hitung ulang masing- masing data terhadap nilai cluster baru
g. Jika  tidak  terdapat  perbedaan  pada  pusat  cluster baru dan lama maka iterasi dihentikan.

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini penulis menggunakan metode penelitian sebagai berikut :
1. Studi Literasi Pada  tahap  ini  penulis  mengumpulkan  data  serta mencari  data  melalui  sumber-sumber  seperti jurnal, tutorial, maupun bacaan.
2. Pengumpulan data dan Analisis Pengumpulan  data  dengan  meminta  data  berupa nilai-nilai  secara  langsung  terhadap  pihak-pihak yang  berkaitan  dengan  penelitian  ini  yang difungsikan  sebagai  metode  untuk  melakukan penjelasan  langsung  terhadap  data-data  yang dipelajari.
3. Clustering Clustering adalah  salah  satu  teknik  dari fungsionalitas  data  mining,  algoritma clustering merupakan  algoritma  pengelompokkan  sejumlah data  tertentu  ( cluster ).  Setiap cluster memiliki centroid atau rata-rata nilai tiap anggota dari  satu
cluster dan  memiliki medoid yang  merupakan anggota  yang  letaknya  berada  tepat  ditengah. Sementara jarak antar cluster didefinisikan dengan menggunakan  beberpa  metode  untuk  menentukan cluster mana yang berdekatan. (Kusrini,2009)
4. Analisa dan Perancangan Sistem Pada  tahap  ini  dilakukan  perancangan  system dimana  dapat  mempermudah  guru  atau  pengajar untuk  mengolah  nilai  serta  mencari  siswa berprestasi  dikelas  tertentu.  Dan  untuk  hasil pengolahan  data  nilai  mulai  dari  input  sampai hasil tersebut ditampilkan di wesite
5. Pembuatan Aplikasi
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pembuatan  aplikasi berbentuk website dengan menggunakan pemrograman  HTML,  CSS,  PHP,  serta  untuk penyimpanan dalam bentuk database menggunakan MySQL .

## 3.1. Blog Diagram Sistem
Untuk  guru  dapat  mengakses  halaman  untuk input  data  siswa  berupa  nilai  pengetahuan,  nilai keterampilan,  dan  absensi.  Kemudian  data  tersebut disimpan  di  database.  Proses  selanjutnya  yaitu perhitungan  data  menggunakan  metode  K-Means, setelah hasil dari perhitungan tersebut dikelompokkan berdasarkan  siswa  berprestasi,  kurang  berprestasi, tidak berprestasi. Kemudian data tersebut ditampilkan dan disimpan di dalam database
Gambar 1. Blok diagram sistem

## 3.2. Flowchart Sistem
Flowchart  sistem  ini  menjelaskan  proses berjalananya  aplikasi  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 2
Persamaan 2
Seperti  pada  flowchart  diatas  dapat  dijelaskan bahwa  pada  halaman  login  guru  mengisi  username dan password dengan benar maka masuk ke halaman guru,  jika  salah  maka  kembali  ke  halaman  login. Setelah  masuk  ke  halaman  utama  guru,  guru  dapat input  absensi  siswa  mulai  dari  kelas  mana  beserta nama-nama anggota kelas tersebut. Jika telah mengisi absensi  siswa,  guru  dapat  memberi  nilai-nilai  yang nanti  dijabarkan  menjadi  nilai  pengetahuan  dan  nilai keterampilan,  untuk  nilai  pengetahuan  dan  nilai keterampilan  ditentukan  berdasarkan  Kompetensi Dasar  (KD)  yang  dimana  untuk  setiap  guru  mata pelajaran  memiliki  sistem  penilaian  KD  yang berbeda-beda, untuk penelitian ini menggunakan data satu  kelas  XI  MIPA-1  semester  ganjil  untuk  mata pelajaran bahasa Jerman dimana menggunakan 6 KD untuk  pengetahuan  yang  dibagi  mulai  dari  tugas  dan ulangan harian dan 6 KD untuk keterampilan. Setelah perhitungan  pada  setiap  KD  maka  didapatkan  nilai untuk  nilai  pengetahuan  dan  nilai  keterampilan  yang kemudian masuk ke dalam database untuk melakukan proses  berikutnya.  Proses  berikutnya  yaitu  pada metode K-Means untuk melakukan perhitungan mulai dari  penentuan cluster hingga  pengelompokkan  data berdasarkan  cluster,  kemudian  pengelompokkan dibagi  antara  siswa  berprestasi,  siswa  kurang berprestasi, dan siswa tidak berprestasi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Implementasi  sistem  adalah  proses  dimana sistem  mulai  diimplementasikan  untuk  dijadikan sebuah  aplikasi  berbasis  web.  Pada  pengujian dijelaskan  hasil  dari  Penerapan  Metode  K-Means pada Sistem Informasi Akademik untuk Pengelompokkan  siswa  berprestasi.  Setelah  itu  hasil uji  coba  akan  dilakukan  analisis  untuk  menacpai tujuan telah dipaparkan.

## 4.1. Tampilan Halaman Awal
Pada  halaman  website  akan  pesan  selamat datang dengan menu side bar seperti pada gambar 3.

## Gambar 3. Tampilan Halaman Awal

## 4.2. Halaman Pengetahuan
Pada  halaman  ini  terdapat  beberapa  data penilaian  pengetahuan  yang  berisikan  daftar  siswa dengan penilaian pengetahuan seperti pada gambar 4. Untuk  membuat  data  penilaian  pengetahuan  baru seperti pada gambar 4.3, sedangkan untuk mengubah data penilaian pengetahuan seperti pada gambar 6
Gambar 4. Halaman Index Pengetahuan
Gambar 5. Halaman Menambah Data Nilai Pengetahuan
Gambar 6. Halaman Mengubah Data Nilai Pengetahuan

## 4.3. Halaman Keterampilan
Pada  halaman  ini  sama  seperti  halaman pengetahuan dimana terdapat beberapa data penilaian keterampilan  yang  berisikan  daftar  siswa  dengan penilaian  keterampilan  seperti  pada  gambar  7, sedangkan  untuk  membuat  nilai  keterampilan  baru terdapat  pada  gambar  8  dan  untuk  mengubah  nilai keterampilan terdapat pada gambar 9
Gambar 7. Halaman Index Keterampilan
Gambar 8. Halaman Membuat Data Nilai Baru

## Gambar 9. Halaman Mengubah Nilai Keterampilan

## 4.4. Halaman K Means
Pada  halaman  ini  terdapat  daftar  penilaian  K Means yang dimana daftar siswa yang ingin di proses dengan  metode  K  Means  dengan  menggabungkan nilai absensi, nilai keterampilan, dan nilai pengetahuan yang ditunjukkan pada gambar 10. Serta untuk  perhitungan  lengkapnya  dapat  dilihat  pada gambar 11
Gambar 10. Halaman Penilaian Metode K Means

## Gambar 11. Halaman Proses Perhitungan Metode K Means

## 4.5. Halaman Raport
Pada  halaman  ini  berupa  report  untuk  menjadi pelaporan  dimana  berisikan  daftar  per  siswa  yang memiliki  nilai  raport  seluruh  mata  pelajaran  yang telah  diikuti  sebelumnya  yang  di  visualisasikan  pada gambar  12  dan  hasil  raport  dapat  di  tampilkan  pada gambar 13 berupa bentuk pdf.

## Gambar 12. Halaman Raport
Gambar 13. Tampilan Raport Siswa

## 4.6. Pengujian Metode
Pada  pengujian  ini,  perhitungan  metode  K- Means  dilakukan  pada  studi  kasus  Siswa  Kelas  XI- MIPA  1  Semester  Ganjil  pada  SMA  Negeri  3  Kota Pasuruan  selaku  pemilik  data  penelitian  serta  mata pelajaran  Bahasa  Jerman.  Dengan  langkah  sebagai berikut :
1. Penentuan  cluster  pada  penelitian  ini  dilakukan diawal yakni terdapat 3 cluster yang akan dijadikan tempat untuk mengelompokkan siswa yaitu:
a. Cluster 1
b. Cluster 2
c. Cluster 3
2. Penentuan  centroid  awal  pada  penelitian  ini dilakukan secara acak dengan memilih 3 data
Tabel 1. nilai centroid Cluster 1 100 80 83 Cluster 2 85 77 77
Cluster 3 65 70 74
3. Menentukan  data  acak  ke  dalam  cluster  dan menentukan jarak  setiap  data  yang ada terhadap  setiap pusat cluster dimana hasil perhitungan keseluruhan data akan disajikan pada tabel 2 berikut
Tabel 2. Hasil perhitungan jarak pada masing-masing centroid
C1 C2 C3 Jarak Terdekat 13.2 6.5 25.5 6.5 35.4 20.0 8.9 8.9 9.6 7.1 28.4 7.1 7.1 15.2 35.6 7.1 18.0 3.6 20.4 3.6 3.6 15.3 36.4 3.6 35.3 20.1 9.4 9.4 18.4 4.4 19.7 4.4 1.0 16.3 37.2 1.0 28.5 13.1 11.4 11.4 7.3 10.1 31.3 7.3 5.4 15.1 36.1 5.4 3.2 15.4 36.6 3.2
C1 C2 C3 Jarak Terdekat 4.5 15.2 36.2 4.5 5.0 15.3 36.6 5.0
28.4 12.6 10.0 10.0
16.2 8.8 25.0 8.8
12.2 5.5 25.8 5.5 16.6 2.2 21.0 2.2 10.5 10.8 30.3 10.5 9.9 7.1 28.2 7.1
7.1 15.2 35.6 7.1 9.3 10.2 30.6 9.3 19.2 3.0 18.6 3.0 5.0 15.1 36.0 5.0 10.7 7.3 27.7 7.3
4.5 15.2 36.2 4.5 4.1 15.3 36.5 4.1 15.9 1.4 21.9 1.4 8.7 10.2 30.7 8.7 7.1 15.2 35.6 7.1 10.4 7.0 28.1 7.0 4.2 15.3 36.2 4.2 25.5 10.2 13.2 10.2 8.7 10.2 30.7 8.7
4. Setelah  menghitung  jarak  pada  centroid,  maka dilakukan pengelompokkan data yaitu pada tabel 3

## Tabel 3. Hasil Pengelompokkan
C1 C2 C3 Jarak Terdekat Penge- lompokkan 13.2 6.5 25.5 6.5 c2 35.4 20.0 8.9 8.9 c3 9.6 7.1 28.4 7.1 c2 7.1 15.2 35.6 7.1 c1 18.0 3.6 20.4 3.6 c2 3.6 15.3 36.4 3.6 c1 35.3 20.1 9.4 9.4 c3 18.4 4.4 19.7 4.4 c2 1.0 16.3 37.2 1.0 c1 28.5 13.1 11.4 11.4 c3 7.3 10.1 31.3 7.3 c1 5.4 15.1 36.1 5.4 c1 3.2 15.4 36.6 3.2 c1 4.5 15.2 36.2 4.5 c1 5.0 15.3 36.6 5.0 c1 28.4 12.6 10.0 10.0 c3 16.2 8.8 25.0 8.8 c2 12.2 5.5 25.8 5.5 c2 16.6 2.2 21.0 2.2 c2 10.5 10.8 30.3 10.5 c1 9.9 7.1 28.2 7.1 c2 7.1 15.2 35.6 7.1 c1 9.3 10.2 30.6 9.3 c1 19.2 3.0 18.6 3.0 c2 5.0 15.1 36.0 5.0 c1 10.7 7.3 27.7 7.3 c2 4.5 15.2 36.2 4.5 c1 4.1 15.3 36.5 4.1 c1 15.9 1.4 21.9 1.4 c2 8.7 10.2 30.7 8.7 c1 7.1 15.2 35.6 7.1 c1 10.4 7.0 28.1 7.0 c2 4.2 15.3 36.2 4.2 c1 25.5 10.2 13.2 10.2 c2 8.7 10.2 30.7 8.7 c1
5. Setelah melakukan pengelompokkan data maka langkah selanjutnya  yaitu  menghitung  kembali  pusat  cluster yang baru pada tabel 4
Table 4. Tabel Centroid Baru Cluster 1 84.5 65.9 67.5 Cluster 2 80.5 70.0 71.8 Cluster 3 69.3 76.0 77.3
6. Setelah  menentukan  cluster  centorid  baru  maka  hal selanjutnya sama seperti pada langkah ke 2 pada iterasi berikutnya  sehingga  dihasilkan  data  yang  baru  sama dengan hasil pengelompokkan  yang  sebelumnya maka iterasi  sudah  dapat  dihentikan,  dalam  penelitian  ini sampai  hingga  iterasi  ke-5,  dimana  setiap  cluster  tidak berubah dan tidak ada lagi data yang berpindah dari satu cluster ke cluster yang lainnya
Tabel 5. Hasil perbandingan perhitungan manual dan

## sistem
No Nama Hasil Perhitungan Hasil perbandingan
Manual Yang terdapat disistem 1 ATR c2 c2 SAMA 2 AM c3 c3 SAMA 3 AAM c2 c2 SAMA 4 AAL c1 c1 SAMA 5 AMW c2 c2 SAMA 6 CZF c1 c1 SAMA 7 DJA c3 c3 SAMA 8 DPR c2 c3 BEDA 9 FAR c1 c1 SAMA 10 FQN c3 c3 SAMA 11 FKA c1 c3 BEDA 12 FMA c1 c1 SAMA 13 KAN c1 c1 SAMA 14 KAU c1 c1 SAMA 15 LCA c1 c1 SAMA 16 MAS c3 c3 SAMA 17 MAY c2 c2 SAMA 18 MRK c2 c2 SAMA 19 MWE c2 c2 SAMA 20 MFA c2 c2 SAMA 21 MIR c2 c2 SAMA 22 MHA c1 c1 SAMA 23 MFA c2 c2 SAMA 24 MZU c2 c3 BEDA 25 NIZ c1 c1 SAMA 26 NAP c2 c2 SAMA 27 NIA c1 c2 BEDA 28 NFM c1 c1 SAMA 29 NAA c2 c2 SAMA 30 RNA c2 c2 SAMA 31 SDI c1 c1 SAMA 32 SAY c2 c2 SAMA 33 VDH c1 c1 SAMA 34 WANA c3 c3 SAMA 35 WGK c2 c2 SAMA
Dengan  perbandingan  yang  terdapat  pada  tabel  5 maka  dapat  disimpulkan  bahwa  89%  memiliki  kinerja yang  sesuai  dengan  sistem  dan  11%  tidak  sesuai  dengan sistem.

## 4.7. Pengujian Fungsional
Tabel 6. Tabel pengujian fungsional No Tujuan Input Hasil yang diharapkan Hasil Sistem Hasil Pengujian 1 Menampilkan Nilai Pengetahuan - Id Pengetahuan - Kelas - Nis - Guru - Mata Pelajaran
- Nilai Pengetahuan Dapat melakukan input serta menyimpan data ke database pada table tb_nilaipengetahuan Tampilan berupa informasi data yang telah diinputkan ke database Sesuai 2 Menampilkan Nilai Keterampilan - Id Pengetahuan - Kelas - Nis - Guru - Mata Pelajaran
- Nilai Keterampilan Dapat melakukan input serta menyimpan data ke database pada table tb_nilaiketerampilan Tampilan berupa informasi data yang telah diinputkan ke database Sesuai 3 Menampilkan Absensi Siswa - Nis - Nama Siswa - Kelas Dapat melakukan intput serta menyimpan data ke database pada table tb_absesnsi Dapat menampikan informasi data yang telah diinputkan ke database Sesuai 4 Menampilkan fitur dengan Metode K- Means - Nis - Nilai Keterampilan
- Nilai Absensi
- Nilai Sikap - Nilai Pengetahuan Dapat melakukan input serta menyimpan data ke database pada tb_kmeans Dapat menampilkan data yang telah diinputkan ke database, serta dapat memproses perhitungan metode K Means Sesuai 5 Menampilakan fitur Report data Nilai - Kelas - Siswa Dapat menampilkan data siswa dengan semua nilai yang mereka peroleh dari nilai keterampilan, nilai pengetahuan, nilai sikap, dan absensi siswa. Serta dapat mendownload data nilai siswa
tersebut
Tampilan berupa data siswa yang memiliki nilai yang diperoleh seperti nilai pengetahuan, nilai keterampilan, nilai sikap, serta absensi siswa Sesuai

## 4.8. Pengujian Browser
Pengujian  software  pada  penelitian  ini  dengan dilakukannya  menguji  kompabilitas website terhadap web  browser  yang  bertujuan  untuk  mengetahui apakah  halaman website yang dibuat dapat menampilkan  keseluruhan  data  sesuai  dengan perancangan  bukan  hanya  pada  satu  web  browser yang sering digunakan pada umumnya. Hasil uji coba kompabilitas  website  terhadap  web  browser  seperti ditunjukan  pada  Tabel  7,  untuk  versi  dari Google Chrome  91.0.4472.106  (Official  Build)  (64-bit) , untuk versi dari Microsoft Edge 91.0.864.54 (Official build) (64-bit) , untuk versi dari Mozilla Firefox 89 .

## Tabel 7. Software Sistem
No Aspek Web Browser Chrome Miscosoft Edge Mozilla Firefox 1 Menampilkan Nilai Pengetahuan √ √ √ 2 Menampilkan Nilai Keterampilan √ √ √ 3 Menampilkan Absensi Siswa √ √ √ 4 Menampilkan Nilai Sikap √ √ √ 5 Menampilkan Proses metode K-Means √ √ √ Keterangan : o √ : Berhasil
X : Gagal

## 4.9. Pengujian User
Pengujian  user  diperlukan  untuk  mengetahui tingkat  kepuasan  pengguna  terhadap  pengalaman pengguna dan tampilan antarmuka aplikasi. Pengujian dilakukan  terhadap  5  guru  mata  pelajaran  yang terkait,  pertanyaan  mengenai  pengalaman  pengguna ketika mengoperasikan aplikasi.
Dalam  menentukan  hasil  persentase  kuesioner menggunakan  rumus  mencari  persentase  hasil kuesioner  seperti  pada  persamaan  berikut  (Sugiyono, 2008) :
ρ=f/n x 100
Persamaan Dimana : p : Presentase f : Jumlah jawaban n : Jumlah responden
Berdasarkan  hasil  dari  pengisihan  kuesioner yang  didapatkan  penulis  dari responden  dan  dihitung jumlah keseluruhannya mendapatkan persentase hasil seperti berikut, dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Tabel Pengujian User
No Pertanyaan Penilaian Setuju (S) Kurang Setuju (KS) Tidak Setuju (TS) 1 Apakah web mudah dipahami dalam pemakaian? (4) 80% (1) 20% (0) 0% 2 Apakah tombol mudah dijangkau? (4) 80% (1) 20% (0) 0% 3 Apakah alur menu pada (4) (1) (0)
program mudah dipahami? 80% 10% 0% 4 Apakah form-form yang ada pada aplikasi sudah jelas dan mudah digunakan? (4) 80% (0) 0% (1) 5% 5 Apakah kriteria data yang digunakan sesuai dengan kriteria data nilai siswa? (5) 100% (0) 0% (0) 0%
Pada tabel  8,  dapat  dijelaskan  bahwa  pengujian pada user dari 25 user dalam perhitungan. Pertanyaan mengenai  ukuran  dan  warna font dengan  hasil  S:4, KS:1,  TS:0.  Pertanyaan  mengenai  tombol  dan background dengan hasil S:4, KS:1, TS:0. Pertanyaan mengenai  alur  menu  dengan  hasil  S:5,  KS:0,  TS:0. Pertanyaan  mengenai  form  dengan  hasil  S:4,  KS:0, TS:1. Pertanyaan mengenai kriteria dengan hasil S:5, KS:0,  TS:0.  Dijumlahkan  pemilihan  S:21,  KS:3, TS:1. Dibagi dengan jumlah seluruh pilihan : 5 x 5 = 25.  Pemilih  S:  21  /  25  x  100  =  84%.  Pemilihan  KS: 3/25 x 100 = 12%. Pemilihan TS: 1/25 x 100 = 4%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Kesimpulan  yang  dapat  penulis  sampaikan setelah penelitian ini antara lain yaitu :
1. Rerata  presentasi  sistem  error  sebesar  12% sehingga  dapat  diketahui  penerapan  metode  K- Means untuk pengelompokkan siswa berprestasi sebesar 88%.
2. User  memberi  penilaian  setuju  untuk  5  aspek sebesar  84%,  kurang  setuju  3  untuk  3  aspek sebesar  12%,  dan  tidak  setuju  untuk  1  aspek sebesar 4%.
3. Aplikasi  ini  dapat  berjalan  baik  dan  dapat menampilkan  keseluruhan  data  pada  Google Chrome 91.0.4472.106 (Official Build) (64-bit), untuk  versi  dari  Microsoft  Edge  91.0.864.54 (Official build) (64-bit), untuk versi dari Mozilla Firefox versi 88.0.1 (64-bit).
4. Data yang dikelompokkan pada c1 berjumlah 14 orang, sedangkan untuk data yang dikelompokkan pada c2 berjumlah 16 orang dan yang  terakhir  yaitu  data  yang  dikelompokkan pada  c3  berjumlah  5  orang pada  mata pelajaran Bahasa Jerman.

## 5.2. Saran
Saran  pengembangan  untuk  Sistem  Informasi Akademik untuk menentukan siswa berprestasi yaitu:
1. Diharapkan  kedepannya  aplikasi  ini  dapat berjalan  di  mobile  yang  dapat  dipantau  setiap saat.
2. Diharapkan  aplikasi  dapat  login  melalui  akun google yang telah terdaftar.
3. Diaharapkan aplikasi dapat menampilkan bentuk diagram lain sebagai visualisasi data dari attribut atau karakteristik user.
4. Diharapkan  aplikasi  ini  dapat  menjadi  fleksible dan  efisien  kedepannya  mengikuti  dari  cara penilaian yang baru.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Fitri  Larasati  Sibeua,  A.  S.  (2017). Pemetaan Siswa  Berprestasi  Menggunakan  Metode  K- Means Clustering , 85-92.
[2] Tedy  Rismawan,  S.  K.  (2008). Aplikasi  K- Means  untuk  Pengelompokkan  Mahasiswa Berdasarkan  Nilai  Body  Mass  Index  (BMI)  & Ukuran Kerangka , E 45-E 47.
[3] Niagahoster.com  (25  Mei  2019).  Pengertian JQuery  Serta  Fungsi  dan  Contohnya.  Diakses pada
30 Januari 2021, pada https://www.niagahoster.co.id/blog/jquery- adalah/
[4] Hostinger.co.id  (10  April  2019).  Apa  Itu JQuery.  Diakses  pada  10  Februari  2021,  pada https://www.hostinger.co.id/tutorial/apa-itu- jquery/
[5] Nawang  Galuh  Safitri,  d.  (2021). Dampak
Pandemi Covid-19 Terhadap Penerapan
Pembelajaran Daring di Sekolah Dasar .
[6] Qwords.com  (19  September  2019). Pengertian XAMPP  Lengkap  dengan  Fungsi  dan  Cara Instalasi ..  Diakses  pada  10  Februari  2021, pada
: https://qwords.com/blog/pengertian-xampp/
[7] Termasmedia.com  (16  Juli  2019). Mengenal phpMyAdmin  dan  Kegunaannya ..  Diakses  pada
10 Feburari 2021, pada :
https://www.termasmedia.com/database/phpmya dmin/131-mengenal-phpmyadmin-dan- kegunaannya.html
[8] www.nesabamedia.com  (3  September  2021). pengertian-framework . Diakses pada 10 Februari 2021: https://www.nesabamedia.com/pengertian- framework/ [9] www.ansoriweb.com (28 March 2020). Pengertian  DFD  (Data  Flow  Diagram)  : Fungsi,  Simbol,  dan  Contohnya. Diakses  11 Agustus 2021:
https://www.ansoriweb.com/2020/03/pengertian -dfd.html
[10] Qwords.com  (17  Desember  2019). Mengenal Apa Itu DFD Serta  Contohnya. diakses pada 11 Agustus  2021 https://qwords.com/blog/apa-itu- dfd-dan-contoh/