## Smart School Berbasis Web Interaktif di SD Swasta Amaliyah Sunggal dengan Algoritma

## K-Means Cluster
Muhammad Syafri Fauzi [1] , Samsudin [2]
Program Studi Sistem informasi [1]
Universitas Islam Negeri Sumatera Utara [1]
Email : Muhammad.syafri @uinsu.ac.id [1] , Samsudin@uinsu.ac.id [1]
Abstract–  Education  is  a  very  important  thing  in  national development.  In  general,  education  is  the  learning  of  knowledge, skills,  and  habits  of  a  group  of  people  that  are  passed  down  from one generation to the next through teaching, training, or research [3].  However,  most  practices  in  the  world  of  education  still  use conventional methods, both in public relations and in writing report cards and determining student grades. The determination of student promotion  is  one  thing  that  will  have  a  major  impact  on  student abilities,  the learning  environment,  and  the teaching and learning process. The purpose of this research is to utilize the Smart School Application, whose main function is to facilitate the work process in school institutions.  This  study  uses the  R&D  development  method, which consists of five steps, namely requirements analysis, design, development,  testing,  and  maintenance.  as  well  as  using  the  K- Means algorithm as  a  system  for determining  and dividing  classes for students who go to class. This Smart School application is web- based so that it is lightweight and easy to use. While the K-Means Algorithm  will  process  311  students'  scores  by  creating  3  clusters for  each  class,  namely  A,  B,  and  C.  And  the  attributes  used  to calculate  K-Means  are  8  subjects  and  7  types  of  personality possessed by each student.
Keywords : Data Mining, K-Means Clustering, Smart School
Abstrak– Pendidikan  merupakan  suatu  hal  yang  sangat penting  dalam  sebuah  pembangunan  nasional,  pada  umumnya pendidikan  adalah  pembelajaran  pengetahuan,  keterampilan, dan  kebiasaan  sekelompok  orang  yang  diturunkan  dari  satu generasi  ke  generasi  berikutnya  melalui  pengajaran,  pelatihan, atau  penelitian.  Namun  kebanyakan  praktek  dalam  dunia pendidikan  masih  menggunakan  metode  kovensional  baik  itu dalam hubungan kemasyarakat, penulisan raport, dan penentuan  kenaikan  kelas  siswa.  Penentuan  kenaikan  siswa merupakan  salah  satu  hal  yang  akan  memiliki  dampak  besar bagi kemampuan siswa, lingkungan belajar, dan poroses belajar mengajar.  Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  memanfaatkan Aplikasi Smart  School yang  dimana  fungsi  utamanya  adalah mempermudah  proses  kerja  di  lembaga  sekolah.  Penelitian  ini menggunakan  metode  pengembangan  R&D,  yang  terdiri  dari  5 langkah  yaitu  requirements,  analysis,  design,  development, testing,  dan  maintenance.  Serta  menggunakan  algoritma  K- Means seagai system penentuan, dan pembagian kelas bagi siswa yang  naik  kelas  Aplikasi Smart  School ini  dibuat  berbasis  web agar  ringan,  dan  mudah  digunakan.  Sedangkan  Algoritma  K- Means  akan  mengolah  nilai  siswa  sebanyak  311  orang,  dengan membuat 3 cluster untuk setiap kelasnya yakni A,B, dan C. Dan
atribut  yang  dipakai  untuk  melakukan  perhitungan  K-Means adalah  8  matapelajaran,  dan  7  jenis  kepribadian  yang  dimiliki oleh setiap siswa.
Kata Kunci : Data Mining, K-Means Clustering, Smart School

## I. PENDAHULUAN
Pendidikan  merupakan  suatu  hal  yang  sangat  penting dalam  sebuah  pembangunan  nasional,  pada  umumnya pendidikan  adalah  pembelajaran  pengetahuan,  keterampilan, dan  kebiasaan  sekelompok  orang  yang  diturunkan  dari  satu generasi ke generasi berikutnya melalui pengajaran, pelatihan, atau  penelitian  [3].  Namun  seiringnya  perkembangan  zaman, praktek  penerapan  pendidikan  di  masyarakat  juga  harus berkembang. Kebutuhan  informasi  dalam  dunia  pendidikan pada    era    modern    ini    menjadi    hal    penting    dalam menentukan    kemajuan  suatu  lembaga  sekolah  [6].  Dengan menerapkan dan memanfaatkan teknologi informasi diharapkan  dapat  mempermudah  lembaga  sekolah  dalam melakukan  banyak  hal.  Teknologi  informasi  ini  disebut dengan nama Smart School [5] .
Smart School adalah aplikasi sekolah yang mengintegrasikan  seluruh  sistem  yang  dibangun  dalam sebuah    sekolah    yang    mampu  mengefekifkan,  dan mengefisienkan    proses    kerja.  Seperti  informasi  sekolah, informasi guru, informasi siswa, informasi akademik, dan alat komunikasi  [5].  Pada  penelitian  ini Smart  School akan  di terapkan  di  SD  Swasta  Amaliyah  yang  berlokasi  di  Jl.  Tani asli, Desa Tanjung gusta, Kecamatan Sunggal kabupaten Deli Serdang.  Namun  terdapat  penyesuaian  yang  harus  dilakukan pada aplikasi Smart School tersebut, yaitu pada bagian sistem informasi  akademik,  dan  kenaikan  kelas.  Peneliti  ingin mengubah  metode  penilain  siswa,  dan  pembagian  kelas  yang di  terapkan  di  SD  Amaliyah  ini  yakni  dengan  menggunakan K-Means  Clustering ,  dimana  sebelumnya  SD  Amaliyah menggunakan  metode  pembagian  kelas  berdasarkan  nilai akademis  saja,  tanpa  melihat  nilai  kepribadian.  Sehingga terjadi kesenjangan kemampuan antar siswa di tiap kelas.
Berdasarkan  penelitian  Yusma  Elda  dkk,  dengan  judul “Klasterisasi  Penempatan  Siswa  yang  Optimal  untuk Meningkatkan  Nilai  Rata-Rata  Kelas  Menggunakan K- Means ”.  Pada  penelitian  ini  untuk  melakukan  clustering
dengan  menggunakan  K–Means  hal  utama  yang  harus dilakukan  adalah  menentukan  jumlah cluster yang  akan digunakan dan menentukan atribut apa yang dimiliki oleh tiap dataset. Dimana pada dataset tersebut atribut  yang digunakan adalah  nilai  akademik,  dan  nilai  kepribadian  siswa.  Pada penelitian tersbut algoritma K-Means mampu mengklasterisasi 90  siswa  dengan  3  bobot  tingkat  kemampuan  siswa  yang berbeda, dengan kemampuan dan sikap  belajar  yang  merata sehingga  pada    akhirnya    diharapkan    nilai    rata-rata    setiap kelas  meningkat  [12].  Oleh  karena  itu  algoritma  K-Means sangat  cocok  untuk  diterapkan  pada  pembagian  kelas  saat kenaikan  kelas  berlangsung  di  SD  Swasta  Amaliyah  Medan. Secara  umum  algoritma K-Means adalah  salah  satu  metode pengelompokan data nonhirarki yang mempartisi data. Metode ini  mempartisi data dengan karakteristik  yang  sama ke dalam satu  kelompok  yang  sama  dan  data  yang  berkarakteristik berbeda  dikelompokkan  ke  dalam  kelompok  data  yang  lain [14].  Dengan  begitu  maka  siswa  yang  memiliki  kemiripan nilai  akademik,  dan  sikap  yang  mirip  dapat  dikelompokkan kedalam  satu  kelas  yang  sama,  sehingga  dapat  terjadi kesetaraan  kemampuan  antara  setiap  siswa  di  kelompoknya masing-masing. Sehinggga tidak akan ada lagi pengelompokan  berdasarkan  ranking  saat  kenaikan  kelas, karena  metode  tersebut  tidaklah  efektif  karena  hanya mengelompokkan siswa berdasarkan nilai [13].
Aplikasi Smart  School yang  jika  mengimplementasikan algoritma K-Means kedalamnya sebagai metode dalam sistem informasi  akademik,  dan  alat  pembagian  kelas,  maka  dapat menghasilkan  sebuah  aplikasi  yang  tidak  hanya  berfokus sebagai  alat  penyedia  informasi  kepada  penggunanya  (siswa, dan  orang  tua  siswa),  tapi  juga  membantu  tenaga  pengajar dalam  melakukan  banyak  hal  seperti  pengisian  raport, pembagian  kelas,  dan  tugas  lain  yang  dapat  memakan  waktu yang  cukup  lama  jika  dilakukan  secara  manual.  Penggunaan aplikasi Smart  School ini  juga  dapat  meningkatkan exposure sekolah  di  masyarakat,  sehingga  dapat  menarik  banyak  calon siswa baru untuk bergabung di SD Swasta Amaliyah.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Smart School
Smart  School adalah  sebuah  benuk kegiatan atau inisiatif untuk  membuat  sistem  sekolah yang  relevan  dengan  sifat perubahan    tempat    kerja  yang  mengikuti  perkembangan teknologi [9].  Selain untuk meningkatkan kemampuan siswa, Smart  School juga  memiliki  fungsi  untuk  meningkatkan efisiensi  kerja  para  tenaga  pengajar,  dan  tenaga  karyawan yang ada di sekolah [5].

## B. Data Mining
Data  mining  adalah  metode  dalam  ilmu  komputer  yang sering digunakan untuk proses pencarian knowledge discovery in  database  (KDD).  KDD  itu  sendri  adalah  tahapan pengumpulan,  pemakaian  data  historis  untuk  menemukan keteraturan,  pola  hubungan  dalam  himpunan  data  yang berukuran besar. Biasanya, metode ini banyak ditemukan pada bidang machine learning dan statistika [17].

## C. K-Means
K-Means  merupakan  salah  satu  algoritma  machine-
learning  yang  paling  sering  digunakan  [4].  Pada  pengartian umum  K-Means  adalah  algoritma  analisis  kluster  atau penglompokkan non hirarki. Dengan tujuan untuk mendapatkan kelompok data dengan memaksimalkan kesamaan  karakteristik  dalam  klaster  dan  memaksimalkan perbedaan  antar  klaster  yang  dibuat.  Pada  penerapannya  k- means  melakukan  pengelompokkan  data  berdasarkan  jarak antara  data  terhadap  titik  centroid  klaster  yang  didapatkan melalui proses berulang [18].

## D. Clustering
Clustering adalah sebuah teknik atau proses penelompokkan  data  ke  dalam  beberapa  kelompok  sehingga data  yang  ada  pada  kluster tersebut  memiliki  kemiripan  yang akurat,  sedangkan  kemiripan  antar  kluster  lain  dibuat seminimal  mungkin  [5].  Teknik  Clustering  K-Means merupakan  salah  satu  prosedur  dalam  pemecahan  masalah clustering sederhana yang bersifat tanpa arahan (unsupervised).

## III. METODE PENELITIAN
A. Metode Pengumpulan Data
Metode  Pengumpulan  data  adalah  teknik  atau  cara  yang dilakukan oleh peneliti untuk mengumpulkan data. Pengumpulan  data  dilakukan  untuk  memperoleh  informasi yang  dibutuhkan  dalam  rangka  mencapai  tujuan  penelitian [19].
1) Wawancara
Wawancara  adalah  proses  tanya  jawab  yang dilakukan  oleh  peneliti,  dengan  pihak  teerkait  guna mendapatkan informasi yang di butuhkan [12].
Wawancara  dilakukan  dengan  menanyakan  kepada Kepala sekolah, beberapa guru, dan orang tua murid di SD  Swasta  Amaliyah  terkait.  Hasil  dari  wawancarra yang  dilakukan  adalah  tidak  adanya  system  informai online yang dapat mereka gunakan untuk memudahkan dalam  bekerja,  pihak  sekolah  masih  menggunakan metode konvensional, atau secara manual dalam proses input  data,  pembuatan  rapor,  dan  pengelompokkan kelas  bagi  siswa  yang  akan  naik  kelas.  Sehingga menimbulkan  beberapa  masalah,  dan  kurangnya efisiensi  waktu  dalam  bekerja.  Disisi  lain  orang  tua murid  juga  ingin  mendapatkan  informasi  tentang anaknya  setiap  harinya,  seperti  perkembangan  nilai, perkembangan sikap, dan karakternya disekolah.
2) Observasi Observasi  adalah  metode  pengumpulan  data  yang kompleks  karena  melibatkan  berbagai  faktor  dalam pelaksanaannya.  Metode  pengumpulan  data  observasi tidak  hanya  mengukur  sikap  dari  responden,  namun juga  dapat  digunakan  untuk  merekam  berbagai fenomena yang terjadi[ 12].
Observasi  penulis  lakukan  dengan  terjun  langsung ke  seklah  SD  Swasta  Amaliyah  sebagai  guru  honorer untuk  melihat  proses  belajar  mengjar,  proses  kerja tenaga  penajar/guru,  dan  juga  proses  penilain  guru terhadap siswa.
3) Studi Pustaka Studi pustaka dalam proses pengumpulan data dapat
dilakukan  dengan  mencari  referensi  dari  jurnal,  buku, dan  penelitian  terkait  lainnya  yang  relevan.  Sehingga dapat membantu dalam proses pengumpulan  informasi pada penelitian ini [12].
B. Metode Perancangan
Terdapat  beberapa  tahapan  yang  dilakukan  dalam  proses ini,  yakni  dengan  menggunakan  metode  penelitian Research and  Development  (R&) untuk  memperoleh  data  yang diperlukan  sebagai  bahan  penilitian  adalah  sebagai  berikut [18]:

## Gambar 1.Metode R&D
1) Requirements
Requirements merupakan  tahapan  dalam  memahami tujuan  perangkat  lunak  yang  diharapkan  oleh  pengguna dan  batasan  perangkat  lunak  tersebut.  Informasi  dapat diperoleh melalui wawancara, diskusi atau survei langsung [17].  Pada  penelitian  ini  data  yang  dikumpulkan  dari  SD Amaliyah adalah  nilai akademis, dan non akademis siswa, data  siswa,  data  guru,  dan  data  sekolah.  Selanjutnya penerapan K-Means akan diterapkan pada nilai siswa yang akan  naik  kelas,  sebagai  penentuan  kelas  bagi  siswa tersebut.  Penentuan  kelas  nantinya  akan  dibagi  menjadi  3 kluster yaitu : Kelas A, Kelas B, dan Kelas C.

## 2) Anaylsis
Tahap  ini    merupakan  tahap  mencari  tahu    kebutuhan lain  pengguna,  dan  mengidentifikasi  masalah  yang  terjadi pada  tempat  penelitian  [21].  Sedangkan  untuk  data  nilai siswa yang akan dipakai untuk melakukan  perhitungan  K- Means  clustering  adalah  311  data  nilai  siswa,  dengan  8 mata pelajaran  yang sama.  Pada tahap  inilah algoritma K- Means  diterapkan,  dengan  langkah  perhitungan  sebagai berikut.
a) Menentukan jumlah cluster (k) yang ada pada dataset
b) Mentukan  titik  pusat  (centroid)  secara  acak  pada tahap awal
c) Menghitung  setiap  jarak  terdekat  data  dengan centroid. Dengan menggunakan rumus dibawah ini:
𝐷𝑒 = √( ) ( ) ……….. (1)
Keterangan:
De = Euclidean Distance
(x) = koordinat objek
(y) = koordinat centroid
i = banyaknya objek
d) Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  lagi  titik cluster  dengan  anggota  cluster  saat  ini.  Titik  cluster adalah  nilai  rata-rata  dari  seluruh  data  dalam  sebuah cluster.  Dapat  dihitung  menggunakan  rumus  berikut ini:
∑ ……….. (2)
Keterangan:
Xij = cluster ke-n
P = banyaknya anggota cluster ke-n
e) Langkah  terakhir  adalah  hitung  lagi  setiap  objek dengan titik Cluster (Centroid baru). Bila perhitungan kelompok  tidak  terjadi  perubahan  lagi,  maka perhitungan  Clustering  dinyatakan  selesai.  Namun bila  perhitungan  kelompok  masih  terjadi  perubahan, maka perhitungan dilakukan lagi seperti langkah ke-c sampai  anggota  Cluster  tidak  terjadi  perpindahan lagi.[21].

## 3) Design
Tahap perancangan sistem ini menyangkut perancangan gambaran awal program   aplikasi  yang  ingin peneliti  buat [18]. Adapaun perancangan design system yang digunakan adalah  model Unified  Modelling  Language  (UML) yaitu use case diagram , class diagram , dan activity diagram.
a) Usecase Diagram Use  Case  Diagram  digunakan  untukmenggambarkan proses-proses  yang  diterapkan  dalam  sistem  serta fungsionalitas      yang      diharapkan  dari  sistem tersebut.  Melalui  diagram  Use  Case  digambarkan dalam bentuk elips dengan nama operasi didalamnnya.  sebuah  Use  Case  diagram  menyatakan visualisasi  interaksi  yang  terjadi  antara  pengguna (aktor) dengan system [1].
Pada  penelitian  ini  use  case  diagram  akan menjelaskan gambaran sistem dan aktor yang terlibat secara keseluruhan. Aktor yang menggunakan sistem ini  yaitu  user  (orang  tua  murid)  dan  petugas  (tenaga pengajar).
b) Class Diagram Class Diagram merupakan gambaran hubungan antar class atau tabel  yang digunakan dalam  sistem. Class Diagram menggambarkan struktur dalam sistem yang sedang  dibuat  yang  disertai  dengan atribut  class masing-masing  dan  menggambarkan  hubungan  atau relasi  yang  terjadi  antar  class  tersebut  sehingga nantinya  dapat menjadi  pedoman  pada  saat mengimplementasikan system [7].
c) Activity Diagram Diagram  Activity gambar  aktivitas user terhadap
semua  menu  yang  dibuat  dalam  sistem, Activity Diagram dapat  sangat  membantu  ketika  harus merancang alur ativitas dari use case yang kompleks [6].

## 4) Development
Development  merupakan  tahap  pembuatan  utama  dari pembuatan  program,  development  di  dasari  oleh  tahap- tahap yang sudah di paparkan sbelumnya [21].  Pada tahap inilah  proses  coding  untuk  perancangan  sistem,  dan penerapan algoritma K-Means ke dalam aplikasi. Tahap ini dapat memakan waktu yang lumayan panjang dikarenakan coding secara keseluruhan  yang  mencakup UI, dan sistem yang ada.

## 5) Testing
Tahap  pengujian,  tahap  untuk  menguji  sistem  sudah berjalan sesuai rencana yang sudah disepakati sebelumnya [10],. Tujuan dari pengujian ini adalah untuk meminimalisir cacat desain, maupun sistem yang ada pada aplikasi  sehingga  sistem  yang  dikembangkan  benar-benar dapat berjalan dengan sebaik mungkin.

## 6) Maintanance
Tahap pemeliharaan adalah tahap akhir dimana aplikasi smart  school akan  dijlankan  oleh  pengguna  secara langsung.  Dan  jika  ditemukan  bug  atau  error  maka  akan dilakukan  perbaikan  [16].  Tahap  ini  juga  mencakup pengembangan  atas  masukan  yang  diberikan  oleh pengguna apabila menemukan kekurangan pada aplikasi .

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan hasil pengumpulan data , dan penelitian yang penulis  sudah  lakukan  mengenai  Aplikasi Smart  School dengan bantuan Algoritma K-Means di SD Swasta Amaliyah, penulis  mendapatakan  hasil  yaitu  perancangan  bahwa  SD Amaliyah  membutuhkan  sebuah  aplikasi Smart  School yang terintegrasi dengan baik, dan sebuah system pengelompokkan kelas  bagi  siswa  yang  akan  naik  kelas.  Dalam  perancangan aplikasi smart  school berbasis  website  ini,  akan  melalui  6 tahap  yitu  tahap  requitements,  analysis,  design,  development, testing, dan maintenance.
A. Requirements
Dari  hasil  pengumpulan  data,  yakni  waancara,  observasi, dan studi literatur maka didapat kesimpulan bahwa SD Swasta Amaliyah  membutuhkan  sebuah  aplikasi Smart  School berbasis  web  yang  memiliki  fitur  seperti  informasi  sekolah, system infromasi siswa, system input nilai siswa akademik/non akademik) system pembuatan raport, dan sistem pembagian  kelas.  Untuk  system  pembagian  kelaspenelii memutuskan untuk menggunakan algoritma  K-Means sebagai metode clusteringnya.
B. Analysis
Dari  hasil  analysis  penulis  didapati  sebuah  pemecahan masalah  dari  metode  pembagian  kelas  yang  dilakukan  oleh guru  di  SD  Swasta  Amaliyah,  yakni  dengan  mengumpulkan siswa  yang  mendapat  ranking  tertinggi  lalu  ditempatkan  di sebuah  kelas  unggulan,  dan  siswa  yang  mendapat  ranking
rendah  di  tempatkan  dikelas  yang  biasa.  Selama  penulis melakukan  magang  di  sekolah  tersebut,  penulis  mendapati bahwa  kebanyakan  guru  menjadi  berat  sebelah  saat  mengajar antara di kelas unggulan, dan kelas yang biasa saja.
Oleh  sebab  itu  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means, penulis ingin menghapus kelas unggulan, dan dibagi menjadi 3 cluster yakni kelas A,B, dan C. Dan penentuan seorang murid dikelompokkan dikelas tertentu dilakukan dengan menghitung,  dan  membandingkan  nilai  akdemik,  dan  nilai kepribadian  setiap  siswa  dalam  satu  kelas.  Sehingga  di  tiap cluster  kelas  yang  baru  ini  berisi  siswa-siswa  yang  memiliki kemampuan yang sama bukan hanya berdasarkan kemampuan akademik saja, melainkan juga dari sikap, dan kepribadiannya.
Berikut  adalah  perhitungan  K-Mens  yang  menggunakan 311  data  siswa,  dari  kelas  1  sampai  dengan  kelas  5.  Sebagai contoh penulis akan menghitung, dan mengclusterkan siswa di kelas 5 SD Swasta Amaliyah.
Start Mengumpulkan dataset, dan Atributnya Menentukan Jumlah Cluster Menentukan titik pusat cluster Menentukan Euclidean Distance Pengelompokkan data sesuai jarak cluster Yes Hasil Cluster Stop Gambar 2. Flowchart K-Means Tabel 1. Dataset nilai siswa kelas 5 SD Swasta Amaliyah NO
DATA SISWA NIS/NISN NAMA JENIS KELAMIN 1 2782/0109414606 Afiyah P 2 2783/0116124875 Ahmad Naufal Firdaus L 3 2785/0117212998 Aqyla Zarfani P 4 2786/0116642938 Arini Aulia Rahma P 5 2789/0125593811 Azira Nirvana P 6 2794/0112155062 Farhan Aditya L 7 2795/0116750401 Habib Catur Febriansyah L 8 2797/0113768015 Hayfa Maja Hasibuan P
9 2798/0115736766 Ilham Budiman L 10 2801/0103029236 Jyoticia Citraloka Ratukarangga P
NO

## NILAI MATA PELAJARAN
NAMA AGAMA PPKN MATE MATIKA B ING 1 Afiyah 71 86 76 80 2 Ahmad Naufal Firdaus 79 86 76 83
3
Aqyla Zarfani 81 85 75 85
4 Arini Aulia Rahma 81 78 78 72
5
Azira Nirvana 82 85 78 70
6
Farhan Aditya 80 78 76 72 7 Habib Catur Febriansyah 83 85 88 85
8
Hayfa Maja Hasibuan 81 78 80 80
9
Ilham Budiman 78 90 85 70
10 Jyoticia Citraloka Ratukarangga
86 85 90 83 NO NILAI MATA PELAJARAN NAMA QIROAT SBDP PJOK B INDO 1 Afiyah 88 76 85 76
2 Ahmad Naufal Firdaus 70 78 85 76 3 Aqyla Zarfani 85 82 82 82 4 Arini Aulia Rahma 70 76 80
76 5 Azira Nirvana 67 84 83
78
6
Farhan Aditya 69 82 86 90
7 Habib Catur Febriansyah 69 85 86 85
8
Hayfa Maja Hasibuan 70 80 88
86 9 Ilham Budiman 68 85 85
86
10 Jyoticia Citraloka Ratukarangga 70 76 82 78
Pada  table  diatas  Nilai  dari  siswa  kelas  5  hanya  diambil dari  absen  pertama hingga  absen  kesepuluh,  demi mengoptimalkan penulisan pada jurnal ini.
Proses  perhitungan  K-Means  yang  akan  dilakukan adalah sebagai berikut:
1) Iterasi ke-1
a) Menentukan  titik  pusat  awal  (centeroid)  pada dataset.
Tabel 2. Ttitik awal centroid No MATA PELAJARAN Cluster Data AGAMA PPKN MM B ING
1 CLASS- A 27 93 82 85 85 2 CLASS- B 5 81 78 78 72
3 CLASS- C 31 75 78 67 70 No
MATA PELAJARAN Cluster Data QIROAT SBDP PJOK B INDO 1 CLASS- A 27 82 88 89 80 2
CLASS- B 5 70 76 80 76
3 CLASS- C 31 75 72 75 65
b) Selanjutnya  adalah  menghitung  jarak  terdekat setiap data dengan centroid. Hitung masing-masing cluster ke setiap titik pusat  dengan menggunakan persamaan eucledean distance.
𝐷𝑒 = √((x_i-y_i )^2 )+ + (x_i-y_i )^2
√(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) (       ) (       )
(       ) = 28,390 √(       ) (       ) (       )
(       ) (       ) (       ) (       )
(       ) = 24.1039
√(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) (       ) (       )
(       ) = 23.130
√(       ) (       ) (       )
(       ) (       ) (       ) (       )
(       ) = 23.685
√(       ) (       ) (       )
(       ) (       ) (       ) (       )
(       ) = 14.899
√(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) (       ) (       )
(       ) = 21.908
√(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) (       ) (       )
(       ) = 18.574
√(       ) (       ) (       )
(       ) (       ) (       ) (       )
(       ) = 22.045
√(       ) (       ) (       ) (       ) (       ) (       ) (       )
(       ) = 24.617
Lakukan  perhitungan  pada  setiap  dataset  dengan  3  cluster yang ada.
c) Selanjutnya adalah pengelompokkan hasil perhitugan sebelumnya kedalam clusternya masing-masing :
Tabel 3. Hasil jarak titik pusat awal dengan centeroid
No. CLUSTERING C1 C2 C3 Hasil 1 28,39013913 24,10394 23,13007 C
2 23,68543856 14,89966 21,9089 B 3 18,57417562 22,04541 24,61707 A 4 27,40437921 0 14,69694 B 5 26,13426869 11,57584 21,86321 B 6 25,27844932 8 18,49324 B 7 17,32050808 20,76054 32,93934 A 8 20,32240143 11,74734 23,28089 B 9 27 17,49286 27,82086 B 10 20,63976744 18,46619 30,74085 B Setelah melakukan pengelompokkan data pada perhitungan iterasi awal dengan hasil C1 (kelas A) = 14 siswa, C2 (kelas B) = 20, dan C3=17, maka langkah selanjutnya yaitu membentuk  titik  pusat  baru  untuk  melakukan  perhitungan iterasi kedua. Penentuan titik pusat atau centroid yang baru ini adalah  untuk  memastikan  keakurasian  clustering  yang  sudah dilakukan di iterasi ke-1 sebelumnya.

## 2) Iterasi ke-2
a) Menentukan  titik  pusat  awal  (centeroid)  kembali pada  dataset,  yaitu  dengan  cara  menghitung  nilai  centroid yang  baru  dari  masing-masing  cluster  dengan  rumus  berikut ini:
Selanjutnya  lakukan  perhitungan  dengan  rumus  tersebut terhadap  dataset  cluster  kedua,  yang  di  didapat  dari  iterasi pertama. Hingga mendapat hasil sebagai berikut :
Tabel 4. Centroid Iterasi ke-2
No MATA PELAJARAN Cluster Data AGAMA PPKN MM B ING
1 CLASS- A 27 84,28 82,92 77,5 84,78
2 CLASS- B 5 79,85 83,05 79,9 76,05 3 CLASS- C 31 78,294 75,470 67,23 78,11 No MATA PELAJARAN Cluster Data QIROAT SBDP PJOK B INDO 1 CLASS- A 27 81,85 85,5 86,28 80,21 2 CLASS- B 5 71,8 80,85 85,2 82,1 3 CLASS- C 31 82,88 77,17 79,58 74
b) Langkah selanjutnya adaah melakukan perhitungan setiap  data  dengan  centroid  yang  baru,  sperti  perhitungan centroid  pada  Iterasi  ke-1  sebelumnya.  Sehingga  akan menghasilkan data baru seperti pada table dibawah ini:
Tabel 5. Hasil jarak titik pusat awal dengan centeroid iterasi ke-2
No. CLUSTERING C1 C2 C3 Hasil 1 18,57219179 20,24698 17,30089 C 2 15,66870473 9,509995 20,14852 B 3 7,75140684 17,17964 15,21147 A 4 21,75629353 10,33151 18,23527 B 5 21,5486962 9,515251 24,34693 B 6 19,39588379 7,683749 19,09578 B 7 16,64596972 13,49963 29,58998 A 8 15,23864522 7,095069 20,31986 B 9 23,50515492 11,92225 29,87753 B 10 20,44711002 15,26565 29,35028 B
Hasil dari  iterasi ke-2 didapatkan  hasil  C1 (kelas A) = 14 siswa, C2 (kelas B) = 20, dan C3=17. Jika dilihat kembali dari iterasi  ke-1  dapat  disimpulkan  kedua  iterasi  tersebut menghasilkan  nilai  centroid  yang  sama.  Sehingga  dapat disimpulkan  pada  kelas  5  SD  Amaliyah  terdapat  14  siswa yang  akan  masuk  kelas  A,  20  siswa  masuk  kelas  B,  dan  17 siswa masuk kelas C.

## Hasil Perhitungan K-Means
Setelah mengetahui langkah perhitungan dengan K-Means, dan  melakukan  perhitungan  dari  dataset  kelas  1  sampai dengan kelas 5 SD, maka didapat data sebagai berikut :
1) Hasil dari perhitungan iterasi ke-1, dan iterasi ke-2 di kelas 1 adalah sama, yaitu C1 (kelas A) = 27 siswa, C2 (kelas B) = 55 siswa, dan C3=10 siswa dari 92 siswa.
2) Hasil dari perhitungan iterasi ke-1, dan iterasi ke-2 di kelas 1 adalah sama, yaitu C1 (kelas A) = 13 siswa, C2 (kelas B) = 16 siswa, dan C3=21 siswa dari 50 siswa.
3) Hasil dari perhitungan iterasi ke-1, dan iterasi ke-2 di kelas 1 adalah sama,  yaitu C1 (kelas  A) = 3 siswa, C2 (kelas B) = 33 siswa, dan C3=19 siswa dari 56 siswa.
4) Hasil dari perhitungan iterasi ke-1, dan iterasi ke-2 di
kelas 1 adalah sama,  yaitu C1 (kelas  A) = 2 siswa, C2 (kelas B) = 15 siswa, dan C3=36 siswa dari 53 siswa.
5) Hasil dari perhitungan iterasi ke-1, dan iterasi ke-2 di kelas 5 adalah sama, yaitu C1 (kelas A) =14 siswa, C2 (kelas B) = 20 siswa, dan C3=17 siswa dari 51 siswa.

## Pembahasan Perhitungan K-Means dengan Metode Manual
Dalam  pemilihan  kelas  bagi  siswa  SD  Swasta  Amaliyah yang  akan  naik  kelas  pihak  sekolah  memilih  siswa berdasarkan  ranking  yang  mereka  dapat.  Cara  ini  terbilang kurang  efektif  karna  dasar  pemilihannya  berdsarkan  ranking yang  didapat,  bukan  dari  nilai-nilai  mata  pelajaran  yang  ada. Namun  dengan  K-Means  penilaian  dilakukan  berdsarkan perhitungan setiap nilai mata pelajaran dari siswa tersebut, lalu diakumulasikan,  di  kelompokkan,  dan  dibandingkan  dengan akumulasi nilai siswa lain dengan sedemikian rupa.
C. Design
Pada  tahap  ini  penulis  akan  membahasa  mengenai  logic beserta  kebutuhan  system,  sebagai  bentuk  rancangan  system yang ada.
1) Usecase Diagram Login Membuk Aplikasi Menginput Nilai Memperbaharui data Siswa Menyusun raport siswa Menginput keterangan sikap siswa Menghapus data siswa Mengakses Aplikasi Melihat Data Melakukan Chat dengan guru Memperbaharui daa diri include include include include include include include include include include Guru Ortu Murid
Gambar 2. Usecase Diagram
Pada use case diatas merupakan aktivitas aktor dalam sistem,  akor  dalam  usecase  ini  yaitu  guru  dan  orang tua siswa.
2) Class Diagram
+ Nama admin + ID + No Telp + NIP Admin “Guru” + Mengatur Karyawan -  Membuat raport siswa + Mengelola data siswa + Mengelola absensi + Nama + ID + NIP + No. Telp +Memonitoring Admin “Kepala Sekolah” 1 1 + Nilai tiap Mapel + Nilai kehadiran + Nilai Kepribadian& Sikap + Niali Ujian Nilai Akademik * * + Nama user + ID + No Telp + Mengkases Website + Berkomunikasi dengan Guru + Mengakses data siswa User “Ortu Murid” + Nama Siswa + NIS + Foto + Data diri Data Siswa 1 * * 1 * * + Ip Address + Location + Activity details User “Guest” + Mengakses dashboard website 1 * * * + Waktu absen Absensi 1 *

## Gambar 3. Class Diagram
Class  diagram  diatas  merupakan  huungan  antara objek,  dan  actor  yang  ada  di  dalam  system.  Tujuan class  diagram  ini  juga  agar  mempermudah  dalam proses pembuatan, dan normalisasi database.

## 3) Activity Diagram Login Aktor
Aktor Sistem
Mengisi form username, dan passsword Melakukan pengecekan No Login Berhasil Yes Selesai Gambar 4. Activity Diagram Login

## 4) Activity Diagram Input data (Admin)
Aktor
Sistem Mengakses Data Siswa Menampilkan Data Siswa, dan Fitur Memilih Fitur dan Menginput Data Memproses Inputan No Yes Menampilkan Output Selesai

## Gambar 5. Activity Diagram Input data Admin
5) Activity Diagram User
Aktor Sistem Masuk ke Dashboard Menampilkan Dashboard Memilih Fitur (Profil, Data Siswa, Raport Anak, Chat box) Memproses Fitur Pilihan No Yes Menampilkan Output Selesai Gambar 6. Activity Diagram User D. Development
Gambar 2. Form Login
Gambar 3. Halaman depan Gambar 4. Profil sekolah Gambar 5. Data siswa Gambar 6. Informasi siswa
Gambar 7. Chatbox
Pada Gambar 5. Merupakan halaman penampil data setiap siswa  yang  naik  kelas,  dan  pada  halaman  ini  penerapan algoritma K-Means diterapkan.  Dengan  menggunakan  data nilai  yang  di  input  oleh  wali  kelas, system akan  melakukan perhitungan seperti penjelasan sebelumnya diatas.
Sedangkan  pada  Gambar  6  dapat  dilhat  statistic,  nilai, ranking,  dan  penempatan  kelas  siswa  tahun  depan.  Halaman ini  merupakan  implementasi  dari smart  school yang merupakan  judul  besar  dari  penelitian  ini.  Dengan  penjelasan yang  di  sajikan  pada  halaman  ini  penulis  berharap  orang  tua murid  bisa  membantu  para  tenaga  pengajar  dalam mengembangkan  anak  nya,  sesuai  dengan  bakat,  dan  minat anak disekolah.
Terdapat  fitur Chatbox ditampil  pada  Gambar  7.  Di Chatbox ini,  orang  tua  murid  dapat  berkomunikasi  langsung dengan  guru  secara  real-time. Chatbox ini  adalah  salah  satu fitur yang dapat diterapkan untuk mengimplementasikan smart school .  Melalui Chatbox ini,  orang  tua  dapat  menghubungi pihak sekolah secara cepat.

## V. KESIMPULAN
Aplikasi Smart School yang baik adalah aplikasi yang dapat  memberikan  kemudahan  di  dunia  pendidikan  baik  itu bagi  siswa,  orang  tua,  maupun  tenaga  pengajar.  Dengan semakin  maraknya  penerapan  aplikasi smart  school di lembaga sekolah di Indonesia diharpkan mampu meningkatkan  mutu  pendidikan  anak  bangsa.  Berdasarkan penelitan  yang  sudah  dilakukan  maka  dapat  diambil kesimpulan bahwa SD Swasta Amaliyah sangatlah membutuhkan  aplikasi smart  school ,  selain  sebagai  alat mempermudah  pekerjaan  tenaga  pendidik,  sekaligus  untuk memodernisasi  pendidikan  di  sekolah  tersebut.  Aplikasi  ini juga  berhasil  memberikan  terobosan  baru  dalam  pembagian kelas  untuk  siswa  yang  akan  naik  kelas,  dengan  tidak  hanya mengelompokkon  siswa  berdasarkan  ranking  tertinggi  ke rendah, tetapi juga mengelompokkannya berdasarkan kemapuan,  nilai  akademik,  dan  nilai  kepribadian  yang  mirip. Dengan  hasil  iterasi  yang  akurat  dari  311  dataset  dan  hanya perlu 2 kali  iterasi  saja,  maka di simpulkan  bahwa penerapan algoritma  k-means  pada  penelitian  ini  berjalan  dengan  baik. Dengan hasil 15 siswa kelas 1A, 34 siswa kelas 1B, 30 siswa kelas 1C, 13 siswa kelas 2A, 15 siswa kelas 2B, 21 siswa kelas 2C, 14 siswa kelas 3A, 22 siswa kelas 3B, 19 siswa kelas 3C, 12 siswa kelas 4A, 12 siswa kelas 4B, 16 siswa kelas 4C, dan
14  siswa  kelas  5A,  14  siswa  kelas  5B,  15  siswa  kelas  5C. Dengan  terbaginya  siswa  kedalam  kelas  yang  sesuai  dengan kemampuannya,  maka  dapat  dipastikan  lingkungan  belajar akan lebih sehat, dan lebi interaktif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Nurahman,  N.,  Purwanto,  A.,  &  Mulyanto,  S.  (2022).  “Klasterisasi Sekolah  Menggunakan  Algoritma  K-Means  berdasarkan  Fasilitas, Pendidik,  dan  Tenaga  Pendidik. MATRIK :  Jurnal  Manajemen,  Teknik Informatika Dan Rekayasa Komputer” , 21 (2), 337–350.
[2] Ruli,  H.,  Fatmayanti,  A.,  &  Hasyim,  A.  (2022).  “Penerapan  Teknik Pembelajaran  Clustering  Dalam  Meningkatkan  Hasil  Belajar  Siswa Kelas  VII  Di  SMP  YP  PGRI  4  Makassar”. Educatioanl  Journal: General and Specific Research , 2 (2), 336–343.
[3] Noviansyah,  M.  R.,  Nuryasin,  I.,  &  Chandranegara,  D.  R.  (2022). “Pengembangan Sistem Pengelompokan Sekolah Menggunakan Metode Algoritma  K-Means  (Studi  Kasus  Dinas  Pendidikan  Kabupaten Malang)”. REPOSITOR , 4 (2), 103–112.
[4] Arie  Wijaya,  Y.  (2022).  “Clustering  Data  Calon  Siswa  Baru Menggunakan  Metode  K-Means  di  Sekolah  Menengah  Kejuruan Wahidin Kota Cirebon. In Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)” (Vol. 6, Issue 2)
[5] Khadaffi,  Y.,  &  Kurnia,  W.  (2021).  “Aplikasi  Smart  School  Untuk Kebutuhan  Guru  di  Era  New  Normal  (Studi  Kasus :  SMA  Negeri  1 Krui). Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi” (JTSI) , 2 (2), 15.
[6] Afandi, D. T., Riyan, A. B., Hartati, T., Amalia, D. R., & Nurdiawan, O. (2021). “aplk di SDIT Ibnu Khaldun Cirebon. Jurnal Riset Komputer)” , 8 (6), 2407–389.
[7] Satria,  C.,  &  Anggrawan,  A.  (2021).  Aplikasi  K-Means  berbasis  Web untuk Klasifikasi Kelas Unggulan. MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika Dan Rekayasa Komputer , 21 (1), 111–124.
[8] Natalia  Br  Sembiring,  S.,  Winata,  H.,  Kusnasari,  S.,  Informasi,  S.,  & Triguna  Dharma,  S.  (n.d.). “ Pengelompokan Prestasi  Siswa Menggunakan Algoritma K-Means .”
[9] Hutagalung,  J.,  Hendro  Syahputra,  Y.,  Pertiwi  Tanjung,  Z.,  Triguna Dharma, S., & Pintu Air, J. I. (2022). “Pemetaan Siswa Kelas Unggulan Menggunakan Algoritma K-Means Clustering”. Hal AH Nasution , 9 (1).
[10] Christian,  I.  C.,  Supianto,  A.  A.,  &  Rokhmawati,  R.  I.  (2019). “ Pengembangan Aplikasi Media  Pembelajaran Berbasis Website Untuk Materi Laju Reaksi di Tingkat SMA (Studi  Pada SMA Brawijaya Smart School Malang)” (Vol. 3, Issue 7).
[11] Noviati,  O. :,  Kurnia,  D.  A.,  &  Rinaldi,  A.  R.  (n.d.).  “ Clustering  Data Penjualan  Produk  Makanan  pada  Toko  Toserba  Yogya  Siliwangi dengan Menggunakan Metode K-Means .” 7 (1).
[12] Sibuea,  F.  L.,  &  Sapta,  A.  (2017).” Pemetaan  Siswa  Berprestasi Menggunakan Metode K-Means Clustering” . 1 , 85–92.
[13] Elda,  Y.,  Defit,  S.,  Yunus,  Y.,  &  Syaljumairi,  R.  (2021).  “Klasterisasi Penempatan  Siswa  yang  Optimal  untuk  Meningkatkan  Nilai  Rata-Rata Kelas  Menggunakan  K-Means”. Jurnal  Informasi  Dan  Teknologi ,  103– 108.
[14] Oktarian, S., Defit, S., & Sumijan. (2020). “Clustering Students’ Interest Determination  in  School  Selection  Using  the  K-Means  Clustering Algorithm Method” . Jurnal Informasi Dan Teknologi , 68–75.
[15] Nur, F., Zarlis, M., & Nasution,  B.  B. (n.d.).  “ Penerapan Algoritma K- Means Pada Siswa Baru Sekolah Menengah Kejuruan Untuk Clustering Jurusan “ .
[16] Rizki,  R.  (2019).  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  SELEKSI PENERIMA  BEASISWA  BIDIK  MISI  BAGI  MAHASISWA  BARU UNIVERSITAS NEGERI MAKASSAR MENGGUNAKAN ALGORITMA  K-MEANS  CLUSTERING.  In  Indonesian  Journal  of Fundamental Sciences (Vol. 5, Issue 1).
[17] Indriyani,  F.,  &  Irfiani,  E.  (2019). Clustering  Data  Penjualan (Vol.  7, Issue 2).
[18] Nur,  F.,  Zarlis,  M.,  &  Nasution,  B.  B.  (n.d.).  “ PENERAPAN ALGORITMA  K-MEANS  PADA  SISWA  BARU  SEKOLAHMENENGAH KEJURUAN UNTUK CLUSTERING JURUSAN .”
[19] Suryadi,  S.  (2018).  “PENERAPAN  METODE  CLUSTERING  K- MEANS UNTUK PENGELOMPOKAN KELULUSAN MAHASISWA BERBASIS  KOMPETENSI”  Oleh.  In Jurnal  Ilmiah  AMIK  Labuhan Batu (Vol. 6, Issue 1).
[20] Rusi,  I.  (2022).  “Implementasi  Webqual  dan  End-User  Computing Satisfaction  untuk  Menganalisis  Kualitas  dan  Kepuasan  Pengguna Website”. Jurnal  Sisfokom  (Sistem  Informasi  Dan  Komputer) , 11 (2), 154–161.