## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi

## https://jsisfotek.org/index.php
2021 Vol. 3 N o .   1 Hal: 28-33 e-ISSN: 2686-3154

## Akurasi Pemetaan Kelompok Belajar Siswa Menuju Prestasi Menggunakan Metode K-Means
Sri Dewi 1  , Sarjon Defit 2 , Yuhandri Yunus 3 1,2,3 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

## srid305@gmail.com

## Abstract
The quality of students in school has a lot of diversity, this makes students have different levels of understanding. This can be seen from the variety of student scores obtained on report card scores, this needs to be a concern for the school, especially teachers. One of them is by forming effective study groups so that every student has the opportunity to excel. So this research was  carried  out  with  the  aim  of  helping  schools,  especially  teachers,  to  map  student  study  groups  evenly  based  on  student report  cards  obtained  in  Semester  I  to  Semester  IV.  The  method  used  was  clustering  with  the  K-Means  algorithm  on  the report  card  scores  of  Class  IX.C  students  at  SMP  Pembangunan  Laboratorium  UNP.  The  results  in  this  study  obtained  3 clusters  of  students,  namely  students  with  High  Achievement,  Achievement  and  Less  Achievement.  This  research  can  be used as a guide for teaching teachers in making decisions about the formation of student study groups in Class IX.C.
Keywords: K-Means Clustering, Centroid, Groups, Achievements, Student Grades.

## Abstrak
Kualitas  siswa  dalam  belajar  di  sekolah  memiliki  banyak  keragaman  hal  ini  membuat  siswa  memiliki  tingkat  pemahaman yang berbeda-beda ini dapat dilihat dari ragamnya nilai siswa yang didapatkan pada nilai rapor, ini perlu menjadi perhatian bagi  pihak  sekolah  khususnya  guru.  Salah  satunya  dengan  membentuk  kelompok  belajar  yang  efektif  agar  setiap  siswa mempunyai kesempatan untuk berprestasi. Maka dilakukan penelitian ini dengan tujuan membantu sekolah khususnya guru unutk memetakan kelompok belajar siswa secara merata berdasarkan nilai rapor siswa yang didapat pada Semester I sampai dengan Semester IV. Metode yang digunakan adalah Clustering dengan algoritma K-Means terhadap data nilai rapor siswa Kelas IX.C di SMP Pembangunan Laboratorium UNP. Hasil dalam penelitian ini mendapatkan 3 cluster siswa, yaitu siswa Sangat  Berprestsi,  Berprestsi  dan  Kurang  Berprestsi.  Penelitian  ini  dapat  dijadikan  sebagai  pedoman  bagi  guru  pengajar dalam pengambilan keputusan terhadap pembentukan kelompok belajar  siswa di Kelas IX.C.
Kata kunci: K-Means Clustering, Centroid , Kelompok, Prestasi, Nilai Siswa.
© 2021 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Pendidikan  merupakan  suatu  cara  pembelajaran  untuk meningkatkan  pengetahuan,  sikap  dan  keterampilan seseorang.  Sekolah  menjadi  sarana  berlangsungnya pendidikan  secara  langsung,  dengan  bertemunya  guru dan  siswa  [ 1 ].  Kualitas  siswa  dalam  belajar  di  sekolah memiliki  banyak  keragaman  hal  ini  membuat  siswa memiliki  tingkat  pemahaman  yang  berbeda-beda,  ini perlu  menjadi  perhatian  bagi  pihak  sekolah  khususnya guru  selaku  pengajar  dan  pendidik  siswa  di  sekolah. Salah  satunya  dengan  membentuk  kelompok  belajar yang  efektif  agar  setiap  siswa  mempunyai  kesempatan untuk  berprestasi.  Belajar  kelompok  merupakai  proses transfer  ilmu  yang  melibatkan  lebih  dari  satu  orang, dimana orang  yang satu dengan orang  yang lain saling melengkapi  dan  bertukar  fikiran.  Dengan  menerapkan sistem  belajar  kelompok  dapat  mengurangi  tingkat kesulitan belajar siswa di sekolah.
Data  Mining  bukanlah  suatu  bidang  yang  sama  sekali baru  [ 2 ].  Data  Mining  bukanlah  bidang  ilmu  yang berdiri  sendiri,  tetapi  sangan  berkaitan  dengan  bidang ilmu  yang  lain  seprti:  database,  statistik,    pencarian informasi  dan artificial  intellegent [ 3 ]. Data  Mining
merupakan  proses  untuk  menemukan  pengetahuan ( Knowledge Discovery ) yang ditambang dari sekumpulan data yang volumenya sangat besar [ 4 ], dan dapat membantu dalam mengambil keputusan [ 5 ]. Data Mining adalah  metode Clustering dengan algoritma K- Means  [ 6 ]. Clustering merupakan  aktivitas  (task)  yang bertujuan  mengelompokkan  data  yang  memiliki kemiripan  antara  satu  data  dengan  data  lainnya  ke dalam klaster sehingga data dalam satu klaster memiliki tingkat  kemiripan  yang  maksimum  dan  data  antar klaster memiliki kemiripan yang minimum [ 7 ].
Algoritma  K-Means  dapat  membantu  menyelesaikan sistem  pembagian  kelompok  [ 8 ].  K-Means  merupakan salah  satu  metode  pengelompokan  data  nonhierarki (sekatan)  yang  berusaha  mempartisi  data  yang  ada  ke dalam  bentuk  dua  atau  lebih  kelompok.  Metode  ini mempartisi  data  ke  dalam  kelompok  sehingga  data berkarakteristik  sama  dimasukkan  ke  dalam  satu kelompok  yang  sama  dan  data  yang  berkarakteristik berbeda  dikelompokkan  kedalam  kelompok  yang  lain [ 9 ]. K-Means menambang data tanpa proses pengawasan  dan  memiliki  kecepatan  pengolahan  data. Jumlah cluster pada  K-Means  ditentukan  oleh pengguna dan sensitive terhadap centroid awal [ 10 ].
Penelitian  terdahulu  tentang  algoritma  K-Means Clustering  pernah  dilakukan  oleh  Luka,  dkk  (2019) juga  melakukan  penelitian  menggunakan  algoritma  K- Means tentang analisis pembentukan kelompok diskusi panel  siswa.  Menggunakan  algoritma  terbaik  hasil perbandingan algoritma Fuzzy C-Means dan K-Means. Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  Komposisi  kelompok yang  terbentuk  dari  algoritma  K-Means  dengan maksimal anggota sebanyak 5 oarang [ 11 ].
Khakim,  dkk  (2020)  juga    menerapkan  algoritma  K- Means  untuk  Analisa  Jaringan  Dokumentasi  dan Informasi  Hukum  Kementerian  Tentang  Teknologi Informasi. Dataset peraturan diambil dari website JDIH masing-masing  kementerian.  Dari  hasil  analisis didapatkan total 28 JDIH Kementerian. Cluster 1 berisi 12  kementerian, Cluster 2  berisi  13  Kementerian, Cluster 3  berisi  2  Kementerian,  dan Cluster 4  berisi  1 Kementerian [ 12 ]. Algoritma K-Means juga diterapkan oleh  peneliti  Rachman,  dkk  (2019)  untuk  pemetaan kinerja  Dosen  PPNS  dengan  kriteria  EPD.  Data  yang diolah  dalam  penelitian  ini  adalah  data  hasil  Indeks Prestasi  Dosen  (IPD)  yang  diisi  oleh  mahasiswa  pada tahun  ajaran  2017/2018.  Berdasarkan  hasil  penelitian yang  telah  dilakukan  didapatkan  empat cluster dengan masing-masing nilai rata-rata EDP 3,11, 3,37, 3,58, 3,8 [ 13 ].  Priyatman  (2020)  melakukan  penelitian  untuk memprediksi waktu kelulusan mahasiswa. Algoritma k- Means  dalam  data  mining  sudah  berhasil  diterapkan dengan menghasilkan 4 jenis cluster [ 14 ]. Pengklasteran  mahasiswa  untuk  kepentingan  akademis juga pernah dilakukan oleh peneliti-peneliti sebelumnya [ 15 ][ 16 ][ 17 ][ 18 ].

## 2. Metodologi Penelitian
Agar penelitian berjalan dengan baik, maka diperlukan kerangka  kerja  dari  penelitian.  Kerangka  penelitian merupakan  tahapan-tahapan  yang  dilakukan  dalam menyelesaikan  penelitian.  Adapun  kerangka  kerja penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## 2.1. Mengidentifikasi Masalah
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  mendeskripsikan masalah,  menganalisa  masalah  serta  memahami masalah  tersebut  sehingga  didapatkan  solusi  dan penyelesaian masalah.
2.2. Tujuan Penelitian
Tujuan  yang  ingin  dicapai  pada  penelitian  ini  adalah menentukan cluster siswa  dalam  pemetaan  kelompok belajar  berdasarkan  nilai  rapor  Semester  I  sampai dengan  Semester  IV  sebanyak  3 cluster ,  yaitu  (K1) Sangat  Berprestasi,  (K2)  Berprestasi  dan  (K3)  Kurang Berprestasi.
2.3. Mengumpulkan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data nilai  rapor  siswa  Semester  I  sampai  dengan  Semester IV  Kelas  IX.C  di  SMP  Pembangunan  Laboratorium UNP.  Data  didapatkan  melalui  pengambilan  file  dan melakukan wawancara dengan pihak sekolah.
2.4. Mengolah  Data  dengan  Algoritma  K-Means
Clustering
Langkah-langkah  mengolah  data  dengan  Algoritma  K- Means Clustering adalah:
1. Menentukan  jumlah cluster K.  Jumlah cluster tergantung pada kebutuhan sistem.
2. Menentukan  nilai  titik  tengah  ( centroid )  secara  acak sebanyak jumlah cluster .
3. Alokasikan  masing-masing  data  ke  pusat cluster terdekat, dengan rumus:
B e = √((O i -T i )^2+(O j -T j )^2 ) ............................(1)
Dimana:
B e = Jarak data ke pusat cluster ;
O    = Data record ;
T    = Data centroid ;
4. Hitung  ulang  pusat cluster ( centroid )  baru,  dengan rumus:
KI=(O1+O2+O3+ ⋯ .+On)/(∑O) ………...............(2)
Dimana :
Kl  = Centroid baru ;
O1 =  Nilai data record ke-1 ;
On = Nilai data record ke-n ;
∑O = Jumlah data record ;
5. Alokasikan  kembali  data  ke  pusat cluster yang  baru didapatkan.  Jika  pusat cluster masih  mengalami perubahan,  maka  proses  diulangi  dari  langkah  3, tetapi jika pusat cluster tidak mengalami perubahan, maka proses pencarian dihentikan.
2.5. Menguji Hasil Pengolahan Data
Menguji  hasil  pengolahan  data  bertujuan  untuk mendapatkan  keakuratan  dengan  sistem  sehinggan dapat  berjalan  dengan  baik  dan  sesuai  dengan  tujuan penelitian. Dilakukan dengan langkah sebagai berikut:
a. Menyediakan  data  dalam  bentuk excel yang  akan digunakan dalam pengujian perangkat lunak;
b. Menentukan  tujuan  penelitian,  yaitu cluster yang dibutuhkan;
c. Menjalankan software Rapid  Miner  menggunakan data yang sudah didapatkan;
d. Membandingkan  hasil  yang  didapatkan  dari perhitungan manual dengan perhitungan menggunakan Rapid Miner.
2.6. Menyimpulkan Hasil Pengujian
Kesimpulan  diambil  berdasarkan  hasil  perhitungan Algoritma  K-Means Clustering manual  dengan pengujian  menggunakan  Rapid  Miner,  hasil  yang didapatkan  akan  dijadikan  rekomendasi  dan  sebagai bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Menentukan  pengelompokan  siswa  berdasarkan  nilai rapor  siswa  Semester  I  sampai  dengan  Semester  IV untuk  memetakan  kelompok  belajar  siswa  jumlah sampel data yang diolah dalam penelitian ini berjumlah 25  data  siswa  dan  10  mata  pelajaran  yang  disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Sampel Data Nilai Siswa No ID PEND. AGAMA PEND PPKN B. INDO MTK IPA 1 18054 87 84.25 85.75 83.5 84.25 2 18027 84 86 84.5 82 82 3 18001 87.75 87.25 85.5 83 85.75 4 18083 86.5 87 85.25 85.75 86.25 5 18058 83.75 79.75 82.5 81 80.75 6 18033 85 86 86.5 83.5 85.75 7 19165 84 86.5 84 84.5 87 8 18007   84.75 85.75 84.75 84 83.5 9 18062 91.5 88.75 88.75 86.25 87.5 10 18037 89.75 85.75 86.5 84.75 86 11 18066 85.5 87.25 85.75 86.75 87.25 12 18038 82.5 81 84 83.75 82 13 18069 86 86.75 84.25 88.75 87.75 14 18070 85.25 86 83.25 83.25 84.75 15 18013 85.25 86.25 87.5 80.75 85.75 16 18076 89.75 84.5 84.25 84.5 86.25 17 18017 85.75 86 84.5 84.75 84.75 18 18018 85 85.5 85.5 84.25 84 19 18019 87.25 88 86 85.5 87 20 18047 87.25 86.25 87 86.75 85 21 18049 89.75 87.25 88.75 84.75 87.5 22 18050 85.5 85.5 86 84.75 87 23 18051 88.75 87 84.5 84.75 85.25 24 18024 87.25 88.5 87.75 84.25 86.25 25 18025 81 80.75 82.75 82.5 78.5 a. Menentukan Jumlah Cluster
Jumlah cluster ditentukan berdasarkan tujuan yang akan  dicapai.  Dalam  penelitian  ini  jumlah cluster dibagi  3 cluster ,  yaitu  (K1)  Sangat  Berprestasi, (K2) Berprestasi dan (K3) Kurang Berprestasi.
b. Menentukan Titik Centroid Secara Acak
Nilai centroid awal ditentukan secara acak dengan mengambil  nilai  siswa  urutan  atas,  tengah  dan bawah. Data nilai siswa centroid awal dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 Data Centroid Awal K1 K2 K3 Id: 18038 Id: 18017 Id: 18001 82.5 85.75 87.75 81 86 87.25 84 84.5 85.5 83.75 84.75 83 82 84.75 85.75 84.25 85.75 85.25 86.75 85.5 85.5 85.75 88.75 89 84.75 88.5 87 80 85.75 87.25
c. Menghitung Jarak Terdekat Data dengan Centroid

## Iterasi 1 (Pertama)
Untuk menghitung pusat cluster dihitung dari jarak tiap  data  ke  setiap  titik centroid menggunakan rumus (1):
Iterasi 1 Cluster 1
B 11 =√((87-82.5)^2+(84.25-81)^2+(85.75-84)^2 +(83.5-83.75)^2+(84.25-82)^2+(86-84.25)^2+ (84.75-86.75)^2+(86.5-85.75)^2+(87.25-824.75)^2
+ (88.5-80)^2 = √125.13 = 11.18593
Iterasi 1 Cluster 2
B 21 =√((87-85.15)^2+(84.25-85.775)^2+(85.75- 85.225)^2+(83.5-83.525)^2+(84.25-875)^2+(86- 86)^2+(84.75-85.275)^2+(86.5-87.05)^2+(87.25- 87.375)^2+(88.5-86.025)^2=√22.813=4.776243
Iterasi 1 Cluster 3
B 31 =√((87-87.75)^2+(84.25-85.25)^2+(85.75- 85.5)^2+(83.5-83)^2+(84.25-85.75)^2+(86-
85.25)^2+(84.75-85.5)^2+(86.5-89)^2+(87.25- 87)^2+(88.5-87.25)^2=√21.125=4.596194
Hasil  perhitungan  nilai  Dan  selanjutnya  akan ditampilkan pada Tabel 3.
Tabel  3. Pengelompokan Data Pusat Cluster Iterasi 1 No C1 C2 C3 MIN Cluster 1 11.18593 4.776243 4.596194 4.596194 3 2 7.224092 6.11351 7.084314 6.11351 2 3 12.41974 3.929058 0 0 3 4 12.61448 6.388466 6.33443 6.33443 3 5 6.279928 12.70827 14.58809 6.279928 1 6 9.813893 3.142451 4.007805 3.142451 2 7 10.79352 5.332682 6.11351 5.332682 2 8 10.58891 4.100305 7 4.100305 2 9 17.60149 9.313968 7.01338 7.01338 3 10 13.11726 5.830952 5.006246 5.006246 3 11 11.45098 4.892596 6.154267 4.892596 2 12 0 10.21335 12.41974 0 1 13 14.40052 7.352721 8.238629 7.352721 2 14 8.824681 4.49305 5.830952 4.49305 2 15 11.50272 5.841661 4.308422 4.308422 3 16 11.7047 5.0806 4.527693 4.527693 3 17 10.21335 0 3.929058 0 2 18 9.117291 3.269174 4.962358 3.269174 2 19 13.16719 4.776243 3.335416 3.335416 3 20 13.65879 5.905506 6.860211 5.905506 2 21 15.67043 8.192985 6.149187 6.149187 3 22 11.13272 3.724916 4.575751 3.724916 2 23 13.73863 4.841229 3.952847 3.952847 3 24 13.19327 6.11351 4.643544 4.643544 3 25 5.402546 13.61066 15.82917 5.402546 1
Setelah  melakukan  perhitungan  pada  iterasi  pertama maka didapatkan pengelompokan K1, K2 dan K3 yaitu:
a. Anggota Cluster 1 (K1) terdiri dari 7 siswa dengan nomor urut: (5, 12, 25).
b. Anggota Cluster 2 (K2) terdiri dari 7 siswa dengan nomor urut: (2, 6, 7, 8, 11, 13, 14, 17, 18, 20, 22).
c. Anggota Cluster 3 (K3) terdiri dari 9 siswa dengan nomor urut: (1, 3, 4, 9, 10, 15, 16, 19, 21, 23, 24).

## Iterasi 7 (Tujuh)
Iterasi  7  (ketujuh)  merupakan  iterasi  terakhir  dalam pengolahan  data  pemetaan  kelompok  belajar  siswa. Untuk  melakukan  iterasi  ketujuh,  perlu  menentukan nilai centroid baru.  Nilai centroid harus  ditentukan dengan  cara  menghitung  rata-rata  data  pada centroid yang sama dari hasil iterasi sebelumnya yaitu:
a. Anggota Cluster 1  (K1)  terdiri  dari  3  siswa  dengan nomor urut: (5, 12, 25).
b. Anggota Cluster 2 (K2) terdiri dari 10 siswa dengan nomor urut: (1, 2, 6, 7, 8, 14, 15, 17, 18, 22).
c. Anggota Cluster 3  (K3)  terdiri  dari  12  siswa  nomor urut: (3, 4, 9, 10, 11, 13, 16, 19, 20, 21, 23, 24).
Nilai centroid baru  dihitung  untuk  iterasi  ketujuh berdasarkan hasil iterasi keenam dengan rumus (2).
Cluster 1 (K1) berjumlah 3 siswa pada iterasi 6:
K 1x =83.75/3+82.5/3+81/3=82.41666667
K 2x = 80.5 K 3x = 83.08333333
K 4x = 82.41666667
Cluster 2 (K2) berjumlah 10 siswa pada iterasi 6:
K 1y =87/10+84/10+85/10+84/10+84.75/10+85.25/10+8 5.25/10+85.75/10+85/10+85.5/10= 85.15 K 2y = 85.775
K 3y = 85.225
K 4y = 83.525
Cluster 3 (K3) berjumlah 12 siswa pada iterasi 6:
K 1z =87.75/12+86.5/12+91.5/12+89.75/12+85.5/12+86/ 12+89.75/12+87.25/12+87.25/12+89.75/12+88.7
5/12+87.25/12= 88.08333333 K 2z = 87.02083333
K 3z = 86.1875
K 4z = 85.47916667
Berdasarkan  perhitungan  di  atas,  maka  diperoleh  nilai centroid baru untuk iterasi ketujuh seperti pada Tabel 4.
Tabel 4. Data Centroid Baru No K1x K1y K1z 1 82.41666667 85.15 88.08333333 2 80.5 85.775 87.02083333 3 83.08333333 85.225 86.1875 4 82.41666667 83.525 85.47916667 5 80.41666667 84.875 86.47916667 6 83.5 86 87.5 7 84.91666667 85.275 86.375 8 84.91666667 87.05 88.47916667 9 85.41666667 87.375 86.91666667 10 79.33333333 86.025 87.125
Hitung  kembali  jarak  data  dengan centroid untuk semua data ke setiap titik pusat baru untuk menghitung iterasi yang ke-7 ditentukan dengan rumus (1):
Titik pusat untuk Cluster 1 (K1) pada iterasi ke 7.
B 11 =√((87-82.41666667)^2+(84.25-80.5)^2+(85.75- 83.08333333)^2+(83.5-82.41666667)^2+(84.25- 80.41666667)^2+(86-83.5)^2+(84.75-84.91667)^2
+(86.5-84.91666667)^2+(87.25-85.41666667)^2
+(88.5-79.33333333)^2 =√154.22222 = 12.418624
Titik pusat ke-2 untuk Cluster 2 (K2) pada iterasi 7
B 21 =√((87-85.15)^2+(84.25-85.775)^2+(85.75-
85.225)^2+(83.5-83.525)^2+(84.25-84.875)^2+(86-
86)^2+(84.75-85.275)^2+(86.5-87.05)^2+(87.25-
87.375)^2+(88.5-86.025)^2=√54516.1603=3.624138
Titik pusat ke-3 untuk Cluster 3(K3)  pada iterasi 7
B 31 =√((87-88.08333333)^2+(84.25-87.02083333)^2+
(85.75-86.1875)^2+(83.5-85.47916667)^2+(84.25- 86.47916667)^2+(86-87.5)^2+(84.75-86.375)^2+(86.5- 88.47916667)^2+(87.25-86.91666667)^2+(88.5- 87.125)^2=√56018.84107=5.36081
Setelah  melakukan  perhitungan  pada  iterasi  ketujuh didapatkan  hasil  pengelompokan  data  yang  sama dengan  iterasi  keenam  dengan  tidak  ditemukan  lagi perubahan pada kedua iterasi, anggota K1, K2 dan K3:
a. Anggota Cluster 1  (K1)  terdiri  dari  3  siswa  dengan nomor urut: (5, 12, 25).
b. Anggota Cluster 2  (K2)  terdiri  dari  10  siswa  nomor urut: (1, 2, 6, 7, 8, 14, 15, 17, 18, 22).
c. Anggota Cluster 3  (K3)  terdiri  dari  12  siswa  nomor urut: (3, 4, 9, 10, 11, 13, 16, 19, 20, 21, 23, 24).
d. Mengelompokkan Data ke Masing-masing Cluster
Setelah mendapatkan hasil pengelompokan pada iterasi keenam  dan  dilanjutkan  dengan  iterasi  ke  tujuh  tidak ada  perubahan,  maka  proses  pencarian  dihentikan. Kelompok  data  yang  termasuk  ke  dalam Cluster 1 (Sangat Berprestasi) dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Data Cluster 1 (Sangat Berprestasi) No K1 K2 K3 MIN Cluster 5 3.773997 12.3095 16.27809 3.773997 1 12 3.299832 9.563538 13.18807 3.299832 1 25 3.290348 12.91277 16.86339 3.290348 1
Kelompok  data  yang  termasuk  ke  dalam Cluster 2 (Berprestasi) dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Data Cluster 2 (Berprestasi) No K1 K2 K3 MIN Cluster 1 12.41862 3.805783 5.326189 3.805783 2 2 8.059242 5.277623 9.10601 5.277623 2 6 11.46159 1.712557 5.104487 1.712557 2 7 12.72192 3.891411 5.708257 3.891411 2 8 11.66964 4.589502 7.167167 4.589502 2 14 9.977753 3.161543 7.049669 3.161543 2 15 12.83847 4.369433 6.376367 4.369433 2 17 11.763 2.50928 4.745703 2.50928 2 18 10.52048 2.106783 6.044728 2.106783 2 22 13.02055 2.641648 3.900625 2.641648 2
Kelompok  data  yang  termasuk  ke  dalam Cluster 3 (Kurang Berprestasi) dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Data Cluster 3 (Kurang Berprestasi) No K1 K2 K3 MIN Cluster 3 13.9244 4.003679 3.582484 3.582484 3 4 14.585 5.705451 4.377641 4.377641 3 9 19.4902 9.483892 5.06089 5.06089 3 10 14.87284 5.574996 2.791849 2.791849 3 11 13.70422 4.537208 4.408681 4.408681 3 13 16.89592 8.257635 6.464421 6.464421 3 16 13.12017 5.229496 4.852845 4.852845 3 19 15.09047 4.57338 2.239646 2.239646 3 20 15.53066 6.040668 4.507455 4.507455 3 21 17.79142 7.983001 3.809243 3.809243 3 23 15.34375 6.060857 3.621917 3.621917 3 24 15.12425 5.31517 3.325024 3.325024 3
Hasil cluster yang  didapatkan  pada Cluster 1  (K1) terdapat 3 siswa yang Sangat Berprestasi, pada Cluster 2 (K2) terdapat 10 siswa yang Berprestasi dan Cluster 3 (K3) terdapat 12 siswa yang Kurang Berprestasi.
4. Kesimpulan
Dalam kesimpulan tidak boleh ada referensi. Kesimpulan  berisi  fakta  yang  didapatkan.  Nyatakan kemungkinan  aplikasi,  implikasi  dan  spekulasi  yang sesuai.  Jika  diperlukan,  berikan  saran  untuk  penelitian selajutnya.

## Daftar Rujukan
[1] Amirulloh,  I.  (2019).  Pemetaan  Kelompok  Kerja  Siswa  dengan Metode  Clustering  K-Means  dan  Algoritma  Greedy. Jurnal Informatika  dan  Rekayasa  Perangkat  Lunak,  1 (2).  DOI: http://dx.doi.org/10.36499/jinrpl.v1i2.2953 .
[2] Wahyudi,  M.,  Masitha.,  Saragih,  R.,  &  Solikhun.  (2020). Data Mining:  Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  dan  K- Medoids Clustering . Penerbit: Yayasan Kita Menulis: kitamenulis.id.
[3] Buulolo,  E.  (2020).  Data Mining  untuk  Perguruan  Tinggi . Yogyakarta: Grup Penerbitan CV Budi Utama
[4] Sibuea,  M.  L.,  &  Safta,  A.  (2017).  Pemetaan  Siswa  Berprestasi Menggunakan  Metode  K-Means  Clustring. JURTEKSI  (Jurnal
Teknologi dan Sistem Informasi), 4 (1), 85-92.
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v4i1.28 .
[5] Satria,  W.,  Kusuma,  P.  D.,  &  Irawan,  B.  (2019). Pengelompokkan  Data  Mineral  Di  Indonesia  Menggunakan Metode K-means Clustering . eProceedings of Engineering, 6 (2).
[6] Hasanah, M., Defit, S., & Nurcahyo, G. W. (2019). Implementasi Algoritma  K-Means  untuk  Klasterisasi  Peserta  Olimpiade  Sains Nasional  Tingkat  SMA. Jurnal  Sistim  Informasi  dan  Teknologi, 1 (3), 29-34. DOI: https://doi.org/10.35134/jsisfotek.v1i3.7 .
[7] Aditya,  A.,  Jovian,  I.,  &  Sari,  B.  N.  (2020).  Implementasi  K- Means Clustering Ujian Nasional Sekolah Menengah Pertama di Indonesia  Tahun  2018/2019.
Jurnal  Media  Informatika Budidarma, 4 (1), 51-58. DOI: http://dx.doi.org/10.30865/mib.v4i1.1784 .
[8] Hartanti,  N.  T.  (2018).  Education  Data  Mining  Untuk Menentukan  Kelompok  Belajar  Ujian  Nasional  Di  Smk. Jurnal Tekno Kompak, 12 (2), 39-44. DOI:
https://doi.org/10.33365/jtk.v12i2.123 .
[9] Sadewo,  M.  G.,  Windarto,  A.  P.,  &  Hartama,  D.  (2017). Penerapan  Data  Mining  Pada  Populasi  Daging  Ayam  Ras Pedaging  di  Indonesia  Berdasarkan  Provinsi  Menggunakan  K- Means  Clustering. InfoTekJar  (Jurnal  Nasional  Informasi  dan
Teknologi Jaringan), 2 (1), 60-67. DOI:
https://doi.org/10.30743/infotekjar.v2i1.164 .
[10] Pandiangan, N., & Buono, M. L. C. (2019). K-Means Clustering dalam  Mengelompokkan  Nilai  Akhir  Skripsi  Mahasiswa . Musamus Journal of Technology & Information, 1 (02), 42-46.
[11] Luka,  S.  S.  P.,  Candiasa,  I.  M.,  &  Aryanto,  K.  Y.  E.  (2019). Analisis  Pembentukan  Kelompok  Diskusi  Panel  Siswa Menggunakan  Algoritma  Fuzzy  C-Means  dan  K-Means . Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan, 16 (2), 267-277.
[12] Khakim, M. A., Rahmadhani, L., Purnomo, E. S. B., Wahyu, R., &  Idayani,  N.  A.  R.  (2020).  Analisa  Jaringan  Dokumentasi  dan Informasi  Hukum  Kementerian  Tentang  Teknologi  Informasi Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering. Fountain  of Informatics Journal, 5 (1), 27-34. DOI: http://dx.doi.org/10.21111/fij.v5i1.4039 .
[13] Rachman,  F.,  Radianto,  D.  O.,  &  Erawati,  I.  (2019). Pemetaan Kinerja  Dosen  PPNS  Dengan  Kriteria  EPD  dengan  Metode  K- Means Clustering . EDUSAINTEK, 3 .
[14] Priyatman,  H.,  Sajid,  F.,  &  Haldivany,  D.  (2019).  Klasterisasi Menggunakan Algoritma K-Means Clustering untuk Memprediksi Waktu Kelulusan Mahasiswa. Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika (JEPIN), 5 (1), 62. DOI: http://dx.doi.org/10.26418/jp.v5i1.29611 .
[15] Yunita,  F.  (2018).  Penerapan  Data  Mining  Menggunkan Algoritma K-Means Clustring Pada Penerimaan Mahasiswa Baru (Studi  Kasus :  Universitas  Islam  Indragiri). Jurnal  Sistemasi,
7 (3), 238–249. https://doi.org/10.32520/stmsi.v7i3.388
[16] Kusuma,  A.  S.,  &  Aryati,  K.  S.  (2019).  Sistem  Informasi Akademik  Serta  Penentuan  Kelas  Unggulan  dengan  Algoritama K-Means  di  SMP  Negeri  3  Ubud. Jurnal  Sistem  Informasi  dan
Komputer  Terapan  Indonesia  (JSIKTI),  1 (3),  143-152.  DOI: https://doi.org/10.33173/jsikti.29 .
[17] Rustam, S., & Annur, H. (2019). Akademik Data Mining (ADM) K-Means  dan  K-Means  K-NN  Untuk  Mengelompokan  Kelas Mata  Kuliah  Kosentrasi  Mahasiswa  Semester  Akhir. ILKOM Jurnal Ilmiah, 11 (3), 260-268. DOI: https://doi.org/10.33096/ilkom.v11i3.487.260-268 .
[18] C, I. J., Simorangkir, L., & Puspitorini, S. (2019). Implementasi Algoritma  K-Means  untuk  Mengukur  Performa  Akademik Mahasiswa  Tiap  Semester  Pada  Program  Studi  Teknik Informatika  Stmik  Nurdin  Hamzah  Jambi . Jurnal  Kartika,  1 (1), 8-14.