Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https: //doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.3.167 Vol. 3, No. 3, Juni 2022, hlm. 479-485 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## APPLICATION OF K-MEANS CLUSTERING METHOD TO CLUSTER STUDENTS’ ENGLISH SKILL JASON ENGLISH COURSE
Khairunnisa 1* , Juna Eska 2 , Mustika Fitri Larasati 3
1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Royal Kisaran, Indonesia
Email: 1 kn378979 @gmail.com , 2 dosen.junaeska@gmail.com , 3 bukmus.inaction@gmail.com
(Naskah masuk: 14 Februari 2022, Revisi: 26 Februari 2022, diterbitkan: 28 Juni 2022)

## Abstract
The role of students with high English skills and higher quality standards in an English course institution is one aspect that has a significant impact on the course institution's quality. To generate positive competition among students  and  to  produce  the  best  quality  of  students,  student  English  skills  should  be  clustered.  The determination  of  students'  English  skills  at  the  Jason  English  Course  is  currently  done  with  the  results  of decisions  that  are  off  target,  impenetrable,  and  inefficient  because  the  calculations  are  still  not  computerized and depend on the tutor's personal feelings, causing it unachievable the initial goal of clustering these skills. The goal of this research is to make it easier for tutors to group students' English skills with targeted, transparent, and  efficient  decision  results  so  that  students  can  recognize  their  abilities  and  tutors  can  create  appropriate learning  methods  so  that  students  do  not  encounter  learning  obstacles.  As  a  result,  the  course  institution requires  the  appropriate  technology  to  assist  tutors  in  grouping  students'  abilities.  The  method  used  in  this research was k-means clustering, which is a data mining technique. This research data is calculated and tested using Microsoft Excel, RapidMiner, Design Systems with  PHP programming languages, and databases MySql. After calculating and testing the data, the accuracy obtained on the data sample reached 80%. As a result, using K-means clustering, Student English Skill Jason English Course can be clustered quickly, clearly, efficiently, and accurately.
Keywords: Algorithm, K-Means Clustering, Skill, PHP.

## PENGGUNAAN K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENGELOMPOKKAN KEMAMPUAN BAHASA INGGRIS SISWA LEMBAGA KURSUS JASON ENGLISH COURSE

## Abstrak
Peranan siswa yang memiliki kemampuan bahasa inggris yang baik dan standar kualitas lebih disebuah lembaga kursus pendidikan bahasa inggris merupakan salah satu bagian yang sangat berpengaruh pada kualitas lembaga kursus tersebut. Untuk menumbuhkan daya saing yang positif antar siswa dan menghasilkan kualitas siswa yang terbaik maka dilakukan clustering student english skill atau pengelompokkan kemampuan bahasa inggris siswa . Penentuan  kemampuan  Bahasa  Inggris  siswa  pada  Lembaga  Kursus Jason  English  Course saat  ini  dilakukan dengan hasil keputusan yang tidak tepat sasaran, tidak transparan, dan kurang efisien karena  perhitungan masih belum terkomputerisasi dan menggunakan perasaan pribadi tutor sehingga tidak dapat mencapai tujuan awal dari pengelompokan  kemampuan  ini.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  memudahkan  tutor  dalam mengelompokkan kemampuan Bahasa Inggris Siswa dengan hasil keputusan yang tepat sasaran, transparan, dan efisien sehingga siswa dapat mengenali kemampuan yang dimilikinya dan tutor mampu membuat metode belajar yang  sesuai  agar  siswa  tidak  mengalami  hambatan  dalam  belajar.  Maka  dari  itu  pihak  lembaga  kursus membutuhkan  teknologi  yang  tepat  untuk  membantu  tutor  dalam  mengelompokkan  kemampuan  yang  dimiliki siswa.  Pada  penelitian  ini  metode  yang  diterapkan  menggunakan  teknik data  mining yaitu k-means  clustering . Data  penelitian  ini  dihitung  dan  duji  dengan Microsoft  Excel,  RapidMiner ,  Sistem  Rancangan  dengan  Bahasa Pemograman PHP dan  basis  data  dengan MySql .  Setelah  melakukan  perhitungan  dan  pengujian  data,  akurasi yang  diperoleh  mencapai  80%  pada  sampel  data.  Sehingga  penggunaan k-means  clustering dapat mengelompokkan Student English Skill Jason English Course dengan cepat, jelas, efisien, dan akurat.
Kata kunci : Algoritma, Clusterisasi K-Means, Kemampuan, PHP.

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  yang  sangat  berkembang  pesat  dari waktu  ke  waktu  mampu  membantu  pekerjaan  yang dilakukan manusia dapat diselesaikan  dengan cepat. Derasnya  perkembangan  globalisasi  dari  tahun  ke tahun  dalam  segala  bidang  terutama  dalam  bidang teknologi  dan  pendidikan,  menyebabkan  timbulnya persaingan  dalam  penyediaan  sumber  daya  manusia yang  unggul  dan  berkualitas  [1].  Pendidikan merupakan  sarana  yang  penting  dalam  menciptakan Sumber Daya Manusia (SDM) yang berkualitas [2]. Permasalahan  yang  dihadapi  para  penerus  bangsa Indonesia ialah masih banyaknya yang menganggap pelajaran  itu  sebuah  mimpi  buruk,  terkhusus  untuk pelajaran  Bahasa  Inggris,  tetapi  anggapan  tersebut tidaklah  benar.  Jika  pembelajaran  Bahasa  Inggris menggunakan metode belajar yang menarik dan cara penyampaian yang baik, maka Bahasa Inggris adalah pelajaran  yang  sangat  mudah  untuk  dipahami  [3]. Komunikasi  dan  interaksi  global  yang  pesat menjadikan  Bahasa  Inggris  sebagai  salah  satu  cara berkomunikasi  yang  sangat  diperlukan  [4].  Tanpa keterampilan  Bahasa  Inggris  yang  memadai  sumber daya  manusia  akan  menghadapi  masalah  dalam membangun  interaksi  global  karena  Bahasa  Inggris merupakan bahasa Internasional [5].
Kendala  yang  dihadapi  banyak  siswa  yaitu ketidaktahuan  skill  yang  dimiliki  siswa  sendiri  [6]. Maka  dari  itu,  pihak  lembaga  kursus  menggunakan clustering  Students’  English  Skill nya  guna menerapkan metode belajar yang cocok untuk siswa- siswa  nya.  Permasalahan  yang  terjadi  selama  ini penentuan Students’  English  Skill dilakukan  dengan cara  sederhana  dengan  hasil  keputusan  yang didapatkan  tidak  tepat  sasaran,  tidak  bersifat transparan dan kurang efisien karena masih dihitung secara  manual  yang  mana  tidak  dapat  mencapai tujuan  awal  diadakannya  pengelompokkan  tersebut. Dari  permasalahan  yang  melatarbelakangi  tersebut maka  didapat  cara  yaitu  pengelompokkan Students’ English  Skill dengan  menerapakan  teknik data mining dengan metode algoritma k-means clustering sebagai solusi dari permasalahan yang terdapat pada lembaga  kursus  tersebut.  Dengan  data  yang  sudah dikelompokkan  menggunakan  algoritma k-means clustering dapat  mempermudah Jason  English Course dalam  mengelompokkan  kemampuan  tiap siswa-siswi nya.
Data  Mining ialah  suatu  metode  yang bermanfaat  dalam  mengolah  data  yang  bertujuan untuk  memilih  suatu  pola  tersembunyi  dari  data yang  diolah  [7].  Berdasarkan  hasil  data  tersebut, kemudian  didaptkan  suatu  pengetahuan  baru  yang bersumber dari data yang lama dan dari pengolahan data tersebut dapat dipergunakan untuk menentukan sebuah  keputusan  di  masa  depan[8].  Pada  proses data mining dilakukan beberapa tahapan diantaranya diawali  dari  seleksi  data  dari  data  sumber  ke  data target,  tahap pre-processing untuk  memperbaiki kualitas  data,  transformasi, data  mining serta  tahap
interpretasi  dan  evaluasi  yang  menghasilkan output berupa  pengetahuan  baru  yang    diharapkan memberikan kontribusi yang lebih baik[9][10].
K-means adalah  salah  satu  algoritma  non- hierarki di mana proses clustering berdasarkan jarak terdekat  dengan  titik  pusat  yang  ditentukan  [11]. Secara umum, metode k-means clustering hanya bisa mengolah  data  dalam  bentuk  angka,  maka  untuk data  yang  berbentuk  nominal  seperti  wilayah,  jenis dan  lain-lain  harus  diinisialisasikan  terlebih  dahulu dalam  bentuk  angka  [12].  Tujuannya  untuk meminimalkan  fungsi  objektif  yang  diatur  dalam proses  pengelompokan,  yang  pada  umumnya berusaha  meminimalkan  variasi  di  dalam  suatu kelompok dan memaksimalkan variasi antar kelompok[11].

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  metode  yang  digunakan adalah pendekatan  kuantitatif. Penelitian kuantitatif adalah  jenis  penelitian  yang  sistematis,  terstruktur, tersusun  dari  awal  hingga  akhir  sehingga  riset  ini memiliki  kecendrungan  untuk  menggunakan  teknik analisis  angka-angka  secara  statistik  [13].  Tahapan penelitian yang dilakukan sebagai berikut:

## 2.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan data pada penelitian ini dilakukan  dengan  metode  wawancara  ke  pihak terkait  di Jason  English  Course .    Data  yang didapatkan  berupa  data-data  siswa  yang  berkaitan dengan  kriteria Clustering  English  Skill  Jason English Course sejak tahun 2019 – 2021.

## 2.2. Analisis Data
Data  yang  didapatkan  dari  Lembaga  Kursus Jason  English  Course selanjutnya  akan  diolah  yang mana  akan  digunakan  untuk Clustering  Student English  Skill  Jason  English  Course dengan menerapkan metode algoritma k-means clustering .

## 2.3. Perancangan Sistem
Perancangan  sistem    merupakan  tahapan  awal untuk merancang sebuah sistem. Hal-hal yang perlu dirancang  untuk  membangun  sebuah  sistem  ialah merancang Flowmap, ERD  ( Entity  Relationships Diagram ),  UML  ( Unified  Modeling  Language )  dan Flowchart.

## 2.4. Pembangunan Sistem
Pada tahapan ini sistem harus dibangun dengan rancangan yang sudah dibuat. Sistem yang dibangun akan  digunakan  oleh  pihak  Lembaga  Kursus Jason English Course yang mana sebelumnya sistem akan melewati tahap uji coba.
Sistem  ini  nantinya  dibangun  dengan  bahasa pemograman PHP dan  memiliki  fitur  yang membantu pihak Lembaga Kursus dalam
mengelompokkan  kemampuan  siswanya  dengan menggunakan teknik data mining dengan menerapkan metode k-means clustering.

## 2.5. Uji Coba Sistem
Tahapan ini dilakukan untuk menilai kelayakan sistem  yang  akan  digunakan  agar  bisa  digunakan oleh Lembaga Kursus Jason English Course.

## 2.6. Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  merupakan  tahapan  akhir yang  mana  sistem  yang  sudah  melewati  tahapan  uji coba kelayakan sistam akan dilakukan implementasian  kepada  Lembaga  Kursus Jason English Course.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Langkah- Langkah Algoritma K-means clustering
Langkah-langkah  dalam  algoritma k-means clustering [13]:
1) Menentukan jumlah cluster.
2) Menentukan nilai centroid. Dalam  menentukan  nilai  centroid  untuk  awal iterasi,  nilai  awal  centroid  dilakukan  secara acak.  Sedangkan  jika  menentukan  nilai centroid  yang  merupakan  tahap  dari  iterasi, maka digunakan rumus sebagai berikut (1):
𝑣 ̅ ij = 1 𝑁𝑖 ∑ 𝑥 𝑁𝑖 𝑘=0 kj (1)
3) Menghitung  jarak  antara  titik  centroid  dengan titik tiap objek dengan menggunakan persamaan Euclidean Distance Space (2).
D e = √(𝑥𝑖 − 𝑠𝑖) 2 + (𝑦𝑖 − 𝑡𝑖) 2 (2)
4) Pengelompokan  object  untuk  menentukan anggota cluster adalah dengan
memperhitungkan jarak minimum objek.
5) Kembali  ke  tahap  2,  lakukan  perulangan hingga nilai centroid yang dihasilkan tetap dan anggota cluster tidak berpindah ke cluster lain.
Metode K-means  clustering hanya  bisa mengolah  data  dalam  bentuk  angka,  maka  untuk data yang berbentuk nominal harus di inisialisasikan terlebih  dahulu  dalam  bentuk  angka.    Langkahnya adalah:
• Urutkan data berdasarkan frekuensi kemunculannya
• Inisialisasikan  data  tersebut  mulai  dari  data tertinggi  dengan  nilai  1,  kemudian  data selanjutnya 2, 3 dan seterusnya [15].

## 3.2. Perhitungan Algoritma K-Means
Tabel  1  di  bawah  ini  merupakan tabel  yang berisikan  data  nilai  siswa  Lembaga  Kursus Jason English Course.
Table 1 Data Nilai Siswa Jason English Course NISN Nama Siswa Grammar Speaking & Reading Listening 1 Ratu 89 90 75 2 Feby 90 71 95 3 Elisah 70 75 80 4 Mutiara 45 65 59 5 Alga 65 75 52 6 Algi 80 70 75 7 Keysa 90 85 81 8 Puja 70 70 73 9 Andrian 95 92 85 10 Farhan 60 55 48 11 Syifa 45 60 58 12 Jauhara 60 70 72 13 Novita 85 90 88 14 Nazwa 52 68 55 15 Wali 40 60 70
Data pada Tabel 1 merupakan data yang diolah untuk  penelitian  ini  merupakan  sampel  data  yang peserta didik Lembaga Kursus Jason English Course tahun  ajaran  2019/2020.  Atribut  yang  dijadikan variabel  dalami algoritma k-means terdiri dari nisn, nama,  nilai grammar , speaking &  reading serta listening .  Data  sampel  diuji  coba  pada  15  peserta didik,  kemudian  mengelompokkan  data  di  atas menjadi  3  kelompok.  Dalam  penelitian  ini  jumlah cluster yang digunakan sebanyak 3 cluster dan sudah teruji pembuktiannya dengan menggunakan
RapidMiner [16][17] . Berikut langkah-langkah clustering data  ini dengan  mengggunakan  algoritma k-means :
1) Penentuan jumlah cluster dan dalam penelitian ini  jumlah  cluster  yang  akan  digunakan sebanyak 3 cluster.
2) Penentuan  centroid  awal  secara  acak.  Dalam penelitian ini centorid yang didapat adalah:

## Table 2 Centroid Awal yang Diambil Secara Acak
Cluster Grammar Speaking & Reading Listening C1 95 92 85 C2 65 75 52 C3 40 60 70
3) Perhitungan  jarak  setiap  data  terhadap  setiap pusat  cluster  dengan  menggunakan  persamaan Euclidean Distance Space berikut;
a. Tahap  pertama  yaitu  perhitungan  jarak antara  data  siswa  pertama  dengan  pusat cluster  pertama  dengan  menggunakan persaman (1).
𝐶1√𝑆𝑄𝑅𝑇((((89 − 95) 2 ) + (90 − 92) 2 ) + (75 − 85) 2 ) (1)
b. Tahap kedua yaitu perhitungan jarak antara data  siswa  pertama  dengan  pusat  cluster kedua dengan menggunakan persamaan (2).
𝐶1√𝑆𝑄𝑅𝑇((((89 − 65) 2 ) + (90 − 75) 2 ) + (75 − 52) 2 ) (2)
c. Selanjutnya,  menghitung  jarak  antara  data siswa  pertama  dengan  pusat cluster ketiga (3).
𝐶1√𝑆𝑄𝑅𝑇((((89 − 40) 2 ) + (90 − 60) 2 ) + (75 − 70) 2 ) (3) 4) Setelah  menghitung  jarak,  data  pada  masing- masing centroid secara manual dengan Microsoft Excel maka diperoleh hasil perhitungan seperti pada Tabel 3.
5) Lalu  kelompokan  data  menjadi  3  kelompok yaitu  kelompok  1,  2  dan  3.  Hasil  pada pengelompokan  data  dapat  dilihat  pada  Tabel 3.
Table 3 Hasil Perhitungan Jarak Data Nilai Siswa pada Masing-Masing Centroid Pada Iterasi 1
Grammar Speaking & Reading Listening C1 C2 C3 C1 C2 C3 89 90 75 12 36 58 1 2 3 90 71 95 24 50 57 1 2 3 70 75 80 31 28 35 1 2 3 45 65 59 62 23 13 1 2 3 65 75 52 48 0 34 1 2 3 80 70 75 28 28 42 1 2 3 90 85 81 9 40 57 1 2 3 70 70 73 35 22 32 1 2 3 95 92 85 0 48 65 1 2 3 60 55 48 63 21 30 1 2 3 45 60 58 65 26 13 1 2 3 60 70 72 43 21 22 1 2 3 85 90 88 11 44 57 1 2 3 52 68 55 58 15 21 1 2 3 40 60 70 65 34 0 1 2 3
Table 4 Centroid Baru Iterasi 2 Cluster Grammar Speaking & Reading Listening C1 90 65 43 C2 86 69 62 C3 85 65 62 6) Setelah semua data dikelompokkan. Kemudian hitung kembali pusat cluster yang baru dengan nilai  siswa,  sesuai  dengan  anggota  kelompok yang  ada  pada cluster tersebut.  Pada  Tabel  4 diatas adalah tabel dari centorid baru, hasil dari perhitungan  pada  cluster  awal  di  iterasi  kedua yang dihitung dengan Microsoft Excel .
7) Setelah  didapat centroid baru  dari  tiap cluster , hitung kembali nilai siswa dengan pusat cluster
yang  baru  sesuai  anggota  yang  sudah dikelompokkan sebelumnya. Lakukan
perulangan  sampai  didapat  pola  terakhir  yang sudah tidak berpindah. Berikut hasil perhitungan  pada  iterasi  ke-2  yang  dilakukan dengan Microsoft  Excel dapat  dilihat  pada Tabel 5 .
Table 5 Hasil Perhitungan Jarak Data Nilai Siswa pada Masing-Masing Centroid Pada Iterasi 2 Grammar Speaking & Reading Listening C1 C2 C3 JARAK C1 C2 C3 89 90 75 117 1117 3069 117 1 2 3 90 71 95 325 1529 3379 325 1 2 3 70 75 80 546 286 1222 286 1 2 3 45 65 59 3142 452 22 22 1 2 3 65 75 52 1835 205 753
205 1 2 3 80 70 75 456 326 1602 326 1 2 3 90 85 81 17 1137 3099 17 1 2 3 70 70 73 800 90 914 90 1 2 3 95 92 85 61 1829 4133 61 1 2 3 60 55 48 3230 510 534 510
1 2 3 45 60 58 3430 530 24 24 1 2 3 60 70 72 1325 75 453 75 1 2 3 85 90 88 50 1370 3224 50
1 2 3 52 68 55 2668 270 166 166 1 2 3
40 60 70 3401 731 77 77 1 2 3
8) Karena  belum  didapat  pola  yang  sama  pada perhitungan  iterasi  ke-1  dan  ke-2  maka dilakukan  perhitungan  iterasi  yang  ke-3,
lakukan sampai perhitungan mendapatkan pola yang  sama.  Untuk  melakukan  perhitungan
iterasi  ke-3  harus  menggunakan  centroid  baru. Maka  nilai  centroid  baru  pada  iterasi  ke-3 didapat seperti pada Tabel 6 dibawah ini:
Table 6 Centroid Baru Iterasi 3 Cluster Grammar Speaking & Reading Listening C1 90 69 48 C2 86 72 62
C3 85 70 58 9) Selanjutnya  lakukan  perhitungan  nilai  siswa dengan  centroid  baru  diatas  sesuai  anggota yang sudah dikelompokkan sebelumnya. Maka didapat  hasil  perhitungan  sampai  iterasi  ke-3 seperti pada tabel dibawah ini:
Table 7 Hasil Perhitungan Jarak Data Nilai Siswa pada Masing-Masing Centroid Pada Iterasi 3 yang Tidak Ada Lagi Perpindahan Cluster
Grammar Speaking & Reading Listening C1 C2 C3 JARAK C1 C2 C3 89 90 75 117 749 2754 117 1 2 3 90 71 95 325 1067 3214 325 1 2 3 70 75 80 546 110 1137 110 1 2 3 45 65 59 3142 746 19 19 1 2 3 65 75 52 1835 349 494 349 1 2 3 80 70 75 456 150 1377 150 1 2 3 90 85 81 17 731 2822 17 1 2 3 70 70 73 800 14 773 14 1 2 3 95 92 85 61 1301 3838 61 1 2 3 60 55 48 3230 854 293 293 1 2 3 45 60 58 3430 864 13 13 1 2 3 60 70 72 1325 89 404 89 1 2 3 85 90 88 50 904 3053 50 1 2 3 52 68 55 2668 530 61 61 1 2 3 40 60 70 3401 985 212 212 1 2 3
Berdasarkan  hasil  perhitungan  yang  dilakukan dengan Microsoft  Excel maka  hasil  yang  yang didapat  yaitu  masing-masing  cluster  terdiri  dari  5 data.

## Gambar 1 Cluster Model
Setelah  hasil  dari  analisis  data  dihitung.  Maka selanjutnya,  data  yang  sudah  di  hitung  akan  di  uji menggunakan Rapid Miner . Pengujian ini dilakukan untuk  melihat  kesesuaian  hasil  perhitungan  data dengan  menggunakan Microsoft  Excel .  Cluster model  yang  diperoleh  dari  hari  pengujian  sistem terhadap data akan terlihat pada Gambar 1 di atas.
Hasil pengujian dengan menggunakan
RapidMiner pada Gambar 1 sama dengan perhitungan manual dengan menggunakan Microsoft Excel .  Untuk  melihat  kecendrungan  kemampuan siswa  pada  suatu  kelompok  dapat  dilihat  pada Gambar 2.

## Gambar 3 Nama-Nama Siswa yang Sudah Dikelompokkan Berdasarkan Kemampuan
Pada  Gambar  3  diatas  menampilkan  nama- nama  siswa  yang  sudah  dikelompokkan  dengan RapidMiner .
Dilihat  dari  hasil  perhitungan  dan  pengujian terhadap  sampel  data  maka  dapat  disimpulkan k- means clustering mampu mengelompokkan Students’ English Skill Jason English Course dengan akurasi  mencapai  80%  dari  sampel  data  yang digunakan.

## 3.3. Implementasi Sistem
Implementasi sistem adalah tahapan yang mana sistem  yang  sudah  melewati  tahapan  uji  coba kelayakan  sistam  akan  dilakukan  implementasian kepada  Lembaga  Kursus Jason  English  Course.
Implementasi dari pengelompokkan Students’
English  Skill ini  menerapkan  bahasa  pemograman PHP dan  untuk  perhitungan  data  dilakukan  dengan hitungan  persamaan Euclidean  Distance  Space
484 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 3, Juni 2022, hlm. 479-485
menggunakan Microsoft  Excel dan diuji  dengan RapidMiner.
Tampilan  sistem  yang  akan  diterapkan  pada LKP Jason  English  Course dapat  dlihat  pada Gambar 4 dan 5.
1) Tampilan  login  sistem  menunjukkan  admin harus  memasukkan  username  dan  password agar  bisa  masuk  ke  dalam  sistem.  Tampilan login sistem dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 4.  Tampilan Login Sistem
Tampilan clustering merupakan tampilan menu clustering  yang  digunakan  untuk  mengklaster  siswa agar  dikelompokan  sesuai  skill    yang  dimilikinya. Tampilan  menu  clustering  dapat  dilihat  pada Gambar 6.

## Gambar 5 Tampilan Clustering

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  diperoleh  yaitu  penggunaan k-means  clustering mampu  mengklaster Student English  Skill atau  kemampuan  bahasa  Inggris  siswa Jason English Course dengan lebih cepat, jelas  dan akurat. Pengelompokan Student English Skill dengan menggunakan  metode  algoritma K-means dilakukan perhitungan  sampai  iterasi  ke-3.  Keakuratan  yang terjadi  mencapai  80%  dapat  mengklaster  data  pada
sampel yang diklaster setelah dilakukan perhitungan secara  manual  dengan Microsoft  Excel dan dilakukan pengujian  dengan RapidMiner.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. Aisyah, “Dampak Teknologi Informasi dan Komunikasi  Terhadap  Pembentukan  Akhlak Peserta  Didik  Perspektif  Pendidikan Islam  di
MTs. Olang Kecamatan Ponrang Selatan …,” J.  Konsepsi ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  45–54,  2019, [Online]. Available: https://p3i.my.id/index.php/konsepsi/article/v iew/18%0Ahttps://p3i.my.id/index.php/konse psi/article/download/18/80. [2] D.  Society,  D.  A.  N.  Revolusi,  and  I.  Di, “Generasi  Milenial  Yang  Siap  Menghadapi Era Revolusi,” no. November, pp. 1–6, 2021. [3] D. S. Adzkiya and M. Suryaman, “Penggunaan  Media  Pembelajaran  Google Site  dalam  Pembelajaran  Bahasa  Inggris Kelas V SD,” J. Teknol. Pendidik. , vol. 6, no. 2, pp. 20–32, 2021, doi: 10.32832/educate.v6i2.4891. [4] I.  Sari,  “Motivasi  Belajar  Mahasiswa Program Studi Manajemen dalam Penguasaan Keterampilan Berbicara (Speaking)  Bahasa  Inggris,” Manaj.  Tools , vol.  9,  no.  1,  pp.  41–52,  2018,  [Online]. Available: http://jurnal.pancabudi.ac.id/index.php/JUM
ANT/article/view/191.
[5] M.  Maliki  and  S.  A.  Hasyyati,  “Pelatihan Bahasa  Inggris  Pekerja  Migran  Indonesia  di Brunei  Darussalam,”  no.  1996,  pp.  39–48,
2022. [6] Z.  Aini,  H.  Nirwana,  and  M.  Marjohan,
“Kontribusi  Penguatan  Guru  Mata  Pelajaran
Dan  Kepercayaan  Diri  Siswa  Terhadap Keaktifan  Siswa  Dalam  Belajar,” Biblio Couns  J.  Kaji.  Konseling  dan  Pendidik. ,  vol.
1, no. 1, pp. 1–11, 2018, doi: 10.30596/bibliocouns.v1i1.1941. [7] E.  Srikanti,  R.  F.  Yansi,  Norvahina,  I. Permana, and F. N. Salisah, “Penerapan Data Mining Untuk Menganalisis Penjualan Barang dengan Menggunakan Metode Apriori pada Supermarket Sejahtera Lhoksumawe,” J.  Ilm.  Rekayasa  dan  Manaj. Sist. Inf. , vol. 4, pp. 77–80, 2018.
[8] R.  Nofitri  and  J.  Eska,  “Implementasi  Data Mining  Klasifikasi  C4.5  Dalam  Menentukan Kelayakan Pengambilan Kredit,” Semin. Nas. R. ,  vol.  9986,  no.  September,  pp.  307–310, 2018.
[9] E.  Ongko,  A.  Teknologi,  and  I.  Immanuel, “Perbaikan  Performance  K-Means  Melalui Perbaikan,” vol. 9, no. 2, pp. 37–40, 2021.
[10] N. Purba, P. Poningsih, and H. S. Tambunan, “Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering Pada  Penyebaran  Penyakit  Infeksi  Saluran
Pernapasan Akut (ISPA) di Provinsi Riau,” J. Inf.  Syst.  Res. ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  220–226, 2021, [Online]. Available: http://ejurnal.seminar- id.com/index.php/josh/article/view/736.
[11] L.  Maulida,  “Penerapan  Datamining  Dalam
Mengelompokkan  Kunjungan  Wisatawan  Ke Objek Wisata Unggulan Di Prov. Dki Jakarta
Dengan  K-Means,” JISKA  (Jurnal  Inform. Sunan  Kalijaga) ,  vol.  2,  no. 3,  p.  167,  2018, doi: 10.14421/jiska.2018.23-06.
[12] R.  Nainggolan,  “OPTIMASI  PERFORMA CLUSTER  K-MEANS  MENGGUNAKAN SUM  OF  Rena  Nainggolan  ,  Gortap
Lumbantoruan,”  vol.  2,  no.  2,  pp.  103–108, 2018.
[13] R.  Yulianti,  “Identifikasi  Gaya  Belajar Statistika Mahasiswa Pendidikan Matematika di  Papua  (Survei:  Kota  Jayapura),” J.
Pendidik. , vol. 10, no. 1, pp. 104–113, 2022.
[14] E.  Ramadanti,  “PENERAPAN  DATA MINING ALGORITMA
K-MEANS CLUSTERING  PADA  POPULASI  AYAM PETELUR DI INDONESIA,” J. Teknol. dan Sist. Inf. Univrab , vol. 7, no. 1, pp. 1–7, 2022. [15] M.  R.  Muttaqin et  al. ,  “PENERAPAN  K- MEANS  CLUSTERING  DAN  CROSS-
INDUSTRY  STANDARD  PROCESS  FOR DATA  MINING  (  CRISP-DM  )  UNTUK,” vol. 19, no. 1, pp. 38–53, 2022.
[16] B. G. Sudarsono, M. I. Leo, A. Santoso, and F.  Hendrawan,  “Analisis  Data  Mining  Data
Netflix Menggunakan Aplikasi Rapid
Miner,” JBASE - J. Bus. Audit Inf. Syst. , vol.
4, no. 1, pp. 13–21, 2021, doi: 10.30813/jbase.v4i1.2729.
[17] L.  P.  Refialy,  H.  Maitimu,  and  M.  S. Pesulima,  “Perbaikan  Kinerja  Clustering  K-
Means  pada  Data  Ekonomi  Nelayan  dengan Perhitungan  Sum  of  Square  Error  (SSE)  dan Optimasi  nilai  K  cluster,” Techno.Com ,  vol. 20,  no.  2,  pp.  321–329,  2021,  doi: 10.33633/tc.v20i2.4572.