KLASIFIKASI KELOMPOK BELAJAR PPTQ MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING (STUDI KASUS DI PONDOK PESANTREN MABADI’UL HUDA DESA BANJARARUM KECAMATAN SINGOSARI KABUPATEN MALANG)
Chalim Achmad Chuzaini Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang Chalimahmad8@gmail.com

## ABSTRAK
Mempelajari  Al-Qur’an  adalah  bagian  penting  dari  bukti  umat  Islam  meyakini  kebenaran  Al-Qur’an  dan mengimaninya.  Dalam  mempelajari  Al-Qur’an  ada  beberapa  metode  yang  dapat  digunakan,  salah  satunya adalah metode PPTQ yaitu Program Pelatihan Terjemah Alqur’an. Metode PPTQ tidak hanya mempelajari Al- Qur’an Tetapi juga terjemahannya, dalam penerapannya  terdapat pembagian kelompok agar mempermudah dan lebih mengefisiensikan waktu. Salah satu yang menerapkan metode PPTQ adalah pondok pesantren mabadi’ul huda. Di pondok tersebut untuk pembagian kelompok belajar PPTQ masih menggunakan cara manual membagi kelompok secara langsung, hal itu menjadi tidak efisien.
Pada penelitian ini, penulis mencoba membangun suatu sistem untuk mengelompokkan data santri yang mengikuti PPTQ berdasarkan beberapa kriteria penilaian. Pengelompokkan data dilakukan dengan menggunakan metode clustering K-Means yaitu dengan mengelompokkan n buah objek ke dalam k kelas berdasarkan jaraknya dengan pusat kelas tersebut. Dalam membangun sistem tersebut penulis akan menggunakan vb.net dan juga sql server untuk servernya.
Hasil penelitian yang telah dilakukan dari proses pengujian fungsional pada sistem menu menu yang terdapat pada sistem dapat berjalan dengan baik.
Kata kunci : Al-Qur’an, PPTQ, Pesantren, Clustering, K-Means, Vb.net, Sql Server
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Al-Qur'an adalah kitab suci berbahasa Arab yang Allah  wahyukan  kepada  nabi  Muhammad  SAW melalui perantaraan Malaikat Jibril. Upaya memahami  Al-Qur’an  langsung  dari  bahasa  arabnya sementara  ini  belum  terbiasa  dalam  kehidupan  umat Islam  di  Indonesia,  ada  kendala  bayangan  sulit sebelum  belajar,  sebab  Al-Qur’an  berbahasa  arab. Kendala  ini  barang  kali  yang  perlu  mendapatkan perhatian  untuk  dicari  jalan  keluarnya,  sebab  Allah SWT sendiri di dalam  Al-Qur’an  menyatakan bahwa mempelajari Al-Qur’an itu mudah . Untuk mengungkap  kemudahan  Al-Qur’an  sebenarnya sangat  terkait  dengan  metode  pembelajaran.  Metode “ Program  Pelatihan  Terjemah  Al-Qur’an “ disingkat PPTQ adalah  metode  mempelajari  terjemah  Al- Qur’an sekaligus tata bahasanya langsung dari bahasa arabnya dengan cara sederhana, mudah dan praktis.
Dalam mempelajari Al-Qur’an dengan menggunakan  metode  PPTQ  terdapat  pembagian kelompok  didalamnya  agar  pembelajaran  yang dilakukan  lebih  efisien,  pengelompokan  yang dilakukan  berdasarkan  beberapa  kriteria  penilaian yang  sudah  dilakukan  sebelumnya. Clustering yang nantinya  dilakukan  akan  membentuk  beberapa kelompok  dimana  setiap  kelompok  terdiri  dari beberapa santri.  Salah satu  yang  menerapkan  metode PPTQ adalah pondok pesantren Mabadi’ul Huda.
Belum  adanya  sistem  pembagian  kelompok belajar  PPTQ  yang  terkomputerisasi  di  Pondok
Pesantren Mabadi’ul Huda, menyebabkan pembagian  kelompok  belajar  PPTQ    tidak  sesuai harapan  dan  tidak  efektif  sehingga  pembelajaran yang  dilakukan  menjadi  lambat.  Untuk  menyiasati permasalahan  ini  penulis  ingin  membuat  sistem yang bisa  membagi kelompok belajar PPTQ secara sistematis.  Dalam  sistem  ini  nantinya  akan menggunakan  metode K-Means untuk  proses pengelompokannya.  K-Means  merupakan  Metode yang  mempartisi  data  ke  dalam  cluster/kelompok sehingga  data  yang  memiliki  karakteristik  sama dikelompokkan  ke  dalam  satu  cluster  yang sama(Agusta, 2007).

## 1.2. Rumusan Masalah
Berdasarkan    Latar    Belakang    yang    telah dikemukakan    sebelumnya,    maka penulis  akan merumuskan  masalah  yang  akan  dibahas  sebagai berikut:
1. Bagaimana  cara  menerapkan  metode k - means untuk  mengelompokkan  santri  yang  akan mengikuti  PPTQ(Program  Pelatihan  Terjemah Al-Qur’an)?.
2. Bagaimana  cara  mengimplementasikan K-means clustering menggunakan  bahasa  pemrograman VB.Net ?

## 1.3. Tujuan
Adapun  tujuan  yang  ingin  dicapai  dari pembuatan aplikasi ini adalah :
1. Menerapkan metode K-means untuk mengelompokkan  santri  yang  akan  mengikuti PPTQ(Program Pelatihan Terjemah al-Qur’an).
2. Mengimplementasikan  sebuah  sistem  untuk membagi  kelompok  belajar  PPTQ(Program Pelatihan  Terjemah  Al-Qur’an)  menggunakan bahasa  pemrograman  VB.Net  dan  SQL  Server untuk Database server.

## 1.4. Batasan Masalah
Dalam  penyusunan  skripsi  ini  agar  menjadi sistematis  dan  mudah  dimengerti,  maka  akan diterapkan  beberapa  batasan  masalah.  Batasan- batasan adalah sebagaiberikut:
1. Sistem  yang  di  bangun  mempunyai  6  kriteria penilaian sebagai
acuan dalam mengelompokkan data.
2. Data  kriteria  penilaian  didapat  dari  pihak pengurus pondok pesantren Mabadi’ul Huda.
3. Clustering  dalam  sistem  ini  menghasilkan  3 cluster  sesuai  dengan  pembagian  yang  ada  di pondok  pesantren  dengan  nama  kelompok  1, kelompok 2, dan kelompok 3.
4. Sistem  dibuat  dengan  bahasa  pemrograman VB.Net  dan Database yang  digunakan  adalah SQL Server.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1.  PPTQ (Program Pelatihan Terjemah Al- Qur’an)
Program Pelatihan Terjemah Al-Qur’an adalah metode  mempelajari  terjemah  Al-Qur’an  sekaligus tata  bahasanya  langsung  dari  bahasa  arabnya  dengan cara  sederhana,  mudah  dan  praktis. Program  ini sengaja  dirancang  untuk  umat  Islam  yang  belum pernah  belajar  bahasa  arab  atau menempuh pendidikan  di  pesantren.  Tujuan  program  ini  adalah peserta  mampu  memahami  al-Qur’an  langsung  dari bahasa  arabnya,  artinya  sesuai  dengan  moto  “  moco Qur’an angen-angen sak maknane “ atau membaca al- Qur’an  seperti  membaca  koran.  Hasilnya  peserta program  ini  akan  menguasai  terjemah  setiap  lafadh al-Qur’an, terjemah rangkaian lafadh al-Qur’an dalam satu ayat, tata bahasa Arab (nahwu-sharaf) dan sastra bahasa Arab atau balaghah sederhana dan praktis (Zeen, 2016). .

## 2.2. Pondok Pesantren Mabadi’ul Huda
Pondok  Pesantren  Mabadi’ul  Huda  atau  lebih dikenal  dengan  sebutan  MADA  adalah  salah  satu pondok  yang  berada  dikawasan  kecamatan  singosari lebih  tepatnya  di  dusun  tanjung  desa  banjararum. Pesantren ini bisa dibilang masih sangat baru, Karena baru  berdiri  pada  tahun  2000  an.  Meski  dikatakan baru tapi santrinya sudah lumayan banyak dan terdiri dari  berbagai  daerah.  Salah  satu  santrinya  ada  yang berasal  dari  Kalimantan.  Pesantren  ini  dipimpin  oleh Ust.  M.  Mansur  dan  Ustdz  Rohmah  Afiati  yang merukan istri dari pengasuh pesantren.  Pesantren ini
tidak  hanya  fokus  pada  mengkaji  kitab  saja  tetapi juga  mengkaji  Al-Qur’an,  lebih-lebih  dipondok  ini juga  ada  yang  menghafal  Al-Qur’an.  Jika  ada  santri yang  ingin  menghafal  Al-Qur’an  maka  akan  disimak atau  koreksi  oleh  istri  pengasuh  pesantren  yang merupakan  seorang  hafidz,  jadi  pembagian  tugasnya Ust.  Mansur  mengurus  untuk  mengkaji  kitab  kuning dan  Ustdz  Rohmah  Afiati  mengurus  untuk  mengkaji Ak-Qur’an dan  juga  yang  menghafal  Al- Qur’an(Zeen, 2016).

## 2.3. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan  merupakan sistem yang  bertujuan  untuk  membantu  mengarahkan pengguna  informasi  mengambil  keputusan  dengan lebih baik.( Kusumadewi,2008 ) 2.4. Clustering
Clustering  adalah  mengelompokkan  suatu  data kedalam sejumlah grub yang mempunyai karakteristik yang sama.(Andayani, 2007) 2.5. K-Means
K-Means  merupakan  algoritma  clustering  yang berulang  ulang  dimana  dimulai  dengan  penentuan jumlah cluster atau kelompok, kemudian menentukan nilai  centroid  secara  random.  Setelah  mendapatkan nilai  centroid  dilanjutkan  dengan  menghitung  jarak data terhadap setiap centroid  hingga ditemukan jarak terdekat data dengan centroid, kemudian mengelompokkan  data  berdasarkan  kedekatannya dengan  centroid.  Setelah  mengelompokkan  data menghitung  kembali  nilai  centroid  baru.  Kemudian langkahnya berulang sampai data di setiap kelompok tidak berubah posisinya. (Rismawan, 2008).
Adapun  rumus  pengukuran  jarak  menurut  (Santosa, 2007) : d(x,y) = ||x-y|| 2 = ( 𝑥𝑖 − 𝑦𝑛𝑖 =1 𝑖 ) 2 ……………(1) rumus  perhitungan  jarak  lainnya  didefinisikan sebagai berikut : d(x,y) = √ ( xi – yi ) 2 + ( xi – yi ) 2 ...….……(2) Keterangan : d = titik dokumen x = data record
y = data centroid Untuk    rumus  penentuan centroid didefinisikan sebagai berikut : C (i) = 1/| 𝐺𝑖 | Σ 𝑥𝜖𝑐 𝑑𝑥 ………………..……(3) Adapun  rumus iterasi lainnya  didefinisikan  sebagai berikut :
C(i) = x 1 + x 2 + x..+ x/ Σx …………………(4) Keterangan : x1 = nilai data record ke-1 x2 = nilai data record ke-2 Σx = jumlah data record
3. PERANCANGAN
3.1.  Perancangan Data Flow Diagram level 0 Data Flow Diagram Level 0 adalah diagram yang  menggambarkan  proses  keseluruhan  yang terdapat  pada  sistem.  DFD  Level  0  dapat  dilihat pada Gambar 3.1.
PENGURUS PONDOK PENGASUH PONDOK KLASIFIKASI kELOMPOK BELAJAR PPTQ DATA ORANG TUA DATA PENILAIAN DATA SANTRI USERNAME & PASSWORD DATA NILAI CLUSTERING LAPORAN DATA PENILAIAN LOGIN SUKSES LAPORAN DATA ORTU LAPORAN DATA SANTRI LAPORAN HASIL CLUSTERING LAPORAN HASIL CLUSTERING LAPORAN DATA SANTRI LAPORAN DATA PENILAIAN LAPORAN DATA ORANG TUA Gambar 3.1. DFD level 0
3.2. Perancangan Data Flow Diagram Level 1 Data Flow Diagram Level 1 adalah diagram yang  menggambarkan  proses-proses  yang  terjadi  di dalam  sistem clustering Data  Santri.  Proses-proses yang terjadi dalam DFD Level 1 adalah proses login, proses  input  data,  proses clustering dan  Proses Laporan. DFD Level 1  ditunjukkan pada Gambar 3.2 berikut.
LOGIN INPUT DATA CLUSTERING LAPORAN PENGURUS PONDOK PENGASUH PONDOK USERNAME PASSWORD TABLE LOGIN TABLE ORTU TABLE SANTRI TABLE PENILAIAN TABLE TEMP TABLE CLUSTERING USERNAME PASSWORD USERNAME PASSWORD DATA ORTU DATA PENILAIAN DATA SANTRI DATA NILAI RANDOM CLUSTERING DATA PENILAIAN DATA ORTU DATA SANTRI DATA PENILAIAN HASIL DATA SANTRI HASIL DATA ORTU HASIL DATA PENILAIAN HASIL CLUSTERING DATA PENILAIAN DATA CLUSTERING LAPORAN HASIL CLUSTERING LAPORAN DATA SANTRI LAPORAN DATA PENILAIAN LAPORAN DATA ORANG TUA DATA PENILAIAN DATA PENILAIAN
Gambar 3.2. DFD Level 1

## 3.3. Flowchart Sistem
Alur  flowchart  program  klasifikasi  kelompok belajar PPTQ ditunjukkan gambar 3.3. berikut
Start Menu utama data santri data ortu data penilaian Clustering 1 Clustering 2 Report Logout Exit End Input data santri Input daa ortu Tampila n Hasil CRUD Tampila n Hasil CRUD CRUD data santri CRUD data ortu home home Input data penilaia n Tampila n Hasil CRUD
CRUD data penilaian home Input nilai random Proses clustering Proses clustering Hasil clusteri ng cetak Report Hasil clustering cetak Report Hasil clustering cetak Report T T T T T T T Y Y Y T Y Y Y Y Y Y Y Y Y LOGIN konfirmasi untuk exit home home home T T T Y T T Y Y Y Exit Exit Exit T T T T Y Y Y T Y T Gambar 3.3 Flowchart Program
Keterangan :
Sistem  dimulai  dengan  login,  kemudian  akan masuk ke menu utama. Di menu utama ada beberapa menu  yang  bisa  dipilih,  menu  data  santri  untuk memasukkan  data  santri,  menu  data  orang  tua  untuk memasukkan  data  orang  tua,  menu  penilaian  untuk memasukkan  nilai  kriteria.  Selain  menu  tersebut  ada menu  clustering  dimana  ada  sub  menu  clustering  1 yang harus memasukkan nilai random sebelum proses clustering  sedangkan  sub  menu  kedua  langsung proses  tanpa  memasukkan  nilai  random.  Setelah proses clustering akan berlanjut ke proses report.

## 3.4. Struktur Menu
Struktur menu adalah struktur yang menampilkan menu  apa  saja  yang  ada  didalam  sistem.  Struktur menu yang akan dirancang di dalam aplikasi ini dapa seperti pada gambar 3.4 berikut.
LOGIN MENU UTAMA MASTER DATA PROSES CLUSTERING REPORT LOG OUT EXIT CLUSTERING 1 CLUSTERING 2 DATA SANTRI DATA ORANG TUA DATA PENILAIAN Keterangan :
- Menu master data digunakan untuk memasukkan data,  dalam  menu  master  data  ini  terdapat submenu  data  santri,  data  orang  tua  dan  data penilaian.
- Menu  clustering  adalah  menu  untuk  proses clustering  dimana  di  menu  clustering  ini  ada  2 sub  menu  yaitu  submenu  clustering  1  dimana proses clustering mengunakan nilai random yang dimasukkan terlebih dahulu berbeda dengan Sub
men  clustering  2  tidak  perlu  memasukkan  nilai random.
- Menu  report  adalah  menu  untuk  menampilkan hasil proses clustering.
- Menu  log  out  adalah  menu  untuk  keluar  dari sistem dan kembali ke login
- Menu  exit  adalah  menu  untuk  keluar  dari program.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1.  Tampilan Login
Tampilan  Login  merupakan  tampilan  yang  yang pertama  kali  muncul  ketika  program  dijalankan. Tampilan Login dapat dilihat pada Gambar 4.1.
Gambar 4.1 Tampilan Login

## 4.2. Tampilan Menu
Tampilan  Menu  UtamaTampilan  menu  utama adalah  tampilan  setelah  melakukan  login,  terdapat beberapa  menu  dan  sub  menu  pada  tampilan  ini antara  lain  menu  master  data  dengan  sub  menu  data santri, data orang tua, data penilaian, menu clustering dengan  sub  menu  clustering  1,  dimana  pada clustering  ini  user  harus  memasukkan  nilai  random untuk  proses  clustering,  pada  sub  menu  clustering  2 langsung  proses  clustering  tanpa  harus  memasukkan nilai  random.  Selain  itu  ada  menu  report,  exit  dan juga log out, tampilan Menu utama dapa dilihat pada gambar 4.2 berikut.
Gambar 4.2 Tampilan Menu Utama

## 4.3. Tampilan Data Santri
Tampilan  data  santri  merupakan  tampilan  untuk memasukkan  data  santri.  Tampilan  data  santri  dapat dilihat pada gambar 4.3 berikut.
Gambar 4.3 Tampilan data santri

## 4.4. Tampilan Data Orang Tua
Tampilan  data  orang  tua  adalah  tampilan  untuk memasukkan  data  orang  tua  santri.  Tampilan  data orang tua dapat dilihat pada gambar 4.4 berikut.
Gambar 4.4 Tampilan data orang tua

## 4.5. Tampilan Data Penilaian
Tampilan  data  penilaian  adalah  tampilan  untuk memasukkan nilai kriteria dari setiap santri. Tampilan data penilaian dapat dilihat pada gambar 4.5  berikut.
Gambar 4.5 Tampilan data penilaian

## 4.6. Tampilan Clustering 1
Tampilan  clustering  1  merupakan  tampilan proses  clustering  yang  membutuhkan  masukkan  data nilai  random.  Tampilan  clustering  1  dapat  dilihat pada gambar 4.6 berikut.
Gambar 4.6 Tampilan Clustering 1

## 4.7. Tampilan Clustering 2
Tampilan  clustering  2  merupakan  tampilan proses  clustering  yang  tidak  perlu  memasukkan  nilai random.  Tampilan  clustering  1  dapat  dilihat  pada gambar 4.7 berikut.
Gambar 4.7 Tampilan Clustering 2

## 4.8. Tampilan Hasil
Tampilan  hasil  adalah  tampilan  hasil  dari  proses clustering  data.  Tampilan  hasil  dapat  dilihat  pada gambar 4.8 berikut.
Gambar 4.8 Tampilan Hasil
4.9. Tampilan Laporan Tampilan laporan adalah tampilan untuk mencetak  hasil  dari  proses  clustering  data.  Tampilan laporan dapat dilihat pada gambar 4.9 berikut.

## Gambar 4.9 Tampilan Laporan

## 4.10. Pengujian Fungsional
Pengujian  fungsional  adalah  pengujian  terhadap fungsi  fungsi  yang  terdapat  pada  program.  Hasil pengujian dapat dilihat pada table 4.1
Tabel 4.1 hasil pengujian fungsional sistem
No Menu Fungsi Hasil 1. Login login Berhasil 2. Data Santri save Berhasil update Berhasil delete Berhasil 3. Data Orang Tua save Berhasil update Berhasil delete Berhasil reset Berhasil 4. Data penilaian save Berhasil update Berhasil delete Berhasil reset Berhasil 5. Clustering 1 Proses Berhasil 6. Clustering 2 Proses berhasil 7. Hasil Clustering Cetak Berhasil

## 4.11 Pengujian Keakuratan sistem
Pada  pengujian  keakuratan  sistem,  pengujian  ini dilakukan untuk membuktikan bahwa hasil clustering sistem dan perhitungan manual hasilnya sama. hasil  akhir  yang  diperoleh  dari  perhitungan  manual adalah 3 cluster :
1. Cluster 1 Anggota cluster 1 ditunjukan oleh tabel 4.6 Tabel 4.6 Cluster 1 No Nama Santri 1 M. rizalul Mukhlis 2 Rizal Abdillah 3 Handi luthfi 2. Cluster 2 Anggota cluster 2 ditunjukan oleh tabel 4.7 Tabel 4.7 Cluster 2 No Nama Santri 1 Naufal Alif A. 2
Ferdian Yuda P.
3 Andriyan Putra W 4 Reza Maulana 5 Septian Dwi C. 6 Fuji Sudarmawan 7 Puji Wachidin 8
M. Fatahilah Ilmi
9 Udin 10 Moch. Choirul Amin
11 M. Baqir Elkaf 12 Andre Putra W 13 M. Rizqi 14 Eri Andrianto 15 M. Ananda Fajar A. 16 Ardi Kurnia Zauni 17 Aroo Isa 18 Dakhlan Widodo 19 Ahmad Fauzi
3. Cluster 3 Anggota cluster 3 ditunjukan oleh tabel 4.8 Tabel 4.8 Cluster 3 No Nama Santri 1 A. Afifudin I.
2 Ardi Wahyu
3 M. Falah ashidai
4 Troy Febrianto
5 Aliffian Maulana
6 Faris Iffan Salsabil
7 M. Amin Triwijaya
8 M. Khilman Mustoma
9 M. Ainnun Naim 10 A. Irvan 11 M. Choirul amin 12 M. Zainal Ichwan
13 M. Khoirul Anam
14 Ardi F.
15 M. Taufikul H.
16
M. Rizal Rifani
17 M. Amin S.
18 Yoga Wahyu S.
19 M. hasan Ali Maulana
20 M. Husain Ali
21 M. Baihaqi 22
M. Kharisul Ilmi
23 Rizal Zeen
Sedangkan    hasil  clustering  dari  program dapat dilihat seperti pada gambar 4.10 berikut.

## Gambar 4.10 Clustering sistem
Berdasarkan  hasil  clustering  pengujian perhitungan  manual  dengan  hasil  clustering  program menunjukkan  bahwa  hasilnya  sama  sehingga  penulis menyimpulkan bahwa  nilai errornya adalah 0 %.

## 4.12 Pengujian Kepuasan pengguna
Pada  pengujian  kepuasan  pengguna,  pengujian dilakukan secara objektif dimana aplikasi diuji secara langsung,  yaitu  dengan  membuat  kuisioner  yang ditujukan  kepada  pengguna  sistem  pembagian kelompok belajar PPTQ, yaitu pengurus pondok.
Pada  pengujian  kepuasan  pengguna  diambil  hasil bahwa  dari  3  pengguna  yang  telah  diberi  kuisioner memberikan  nilai  setuju  dari  segi  kemudahan  dalam menggunakan,  dan  juga  dari  segi  fitur  aplikasi  yang semuanya  dapat  berjalan  dengan  baik.  Untuk  tampilan antarmuka,  33,33  %  pengguna  mengatakan  sangat  setuju kalau tampilannya menarik, sedangkan 66,67% mengatakan  setuju  tampilannya  menarik.  Untuk  manfaat aplikasi  yang  dapat  membantu  pengurus  pondok  untuk mengelompokkan  kelompok  belajar  PPTQ  66,67% Pengguna.  mengatakan  bahwa  sangat  setuju  sedangkan 33,33% mengatakan setuju.

## 5. PENUTUP

## 5.1 Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  penulis lakukan  atas  Implementasi  Algoritma K-Means Clustering untuk klasifikasi kelompok belajar PPTQ, maka  penulis  dapat  mengambil  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Algoritma  K-Means  dapat  digunakan  untuk mengelompokkan  santri berdasarkan beberapa kriteria,  yaitu  tingkat  pemahaman,  daya ingat(hafalan),  kemampuan  melafalkan  lafadz dan  makna  dengan  lancar,  kemampuan mentasrif kosakata makna, umur, asal sekolah.
2. Hasil pengujian fungsional sistem menunjukkan  bahwa  semua  fitur  yang  ada  di sistem berhasil 100% berjalan dengan baik.
3. Pada  pengujian  kepuasan  pengguna  dengan prosentase sebanyak 100% menyatakan bahwa aplikasi  mudah  digunakan  dan  semua  fitur dapat berjalan dengan baik. Untuk antar muka aplikasi 33,33 % pengguna mengatakan sangat setuju bahwa tampilannya menarik, sedangkan 66,67 % menyatakan setuju. Dari segi manfaat 66,67%  pengguna  mengatakan  bahwa  sangat setuju  kalau  aplikasi  dapat  membantu  untuk mengelompokkan  kelompok  belajar  PPTQ,
sedangkan 33,33% mengatakan setuju. 4. Hasil pengujian keakuratan sistem menunjukkan bahwa hasil clustering perhitungan  manual  dan  hasil  clustering  dari sistem  sama, sehingga nilai errornya adalah 0
%.

## 5.2 Saran
Adapun  saran  yang  dapat  diberikan  untuk pengembangan  sistem  lebih  lanjut  adalah  sebagai berikut:
1. Sistem  dikembangkan  dengan  penambahan fitur  perbandingan  dengan  metode clustering PROCLUS.
2. Diharapkan  aplikasi  dapat  dikembangkan untuk clustering kelompok  belajar  lainnya yang  ada  di  Pondok  Pesantren  Mabadi’ul Huda.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Agusta, Y., 2007. K-means–penerapan, permasalahan dan  metode  terkait. Jurnal  Sistem dan Informatika , 3 (1), pp.47-60.
[2] Andayani, S., 2007. Pembentukan Cluster dalam Knowledge  Discovery  in  Database  dengan Algoritma  K-means. SEMNAS  Matematika  dan Pendidikan  Matematika  2007  dengan  tema “Trend  Penelitian  Matematika  dan  Pendidikan Matematika di Era Global .
[3] Hermaduanti,  N.  and  Kusumadewi,  S.,  2008. Sistem  Pendukung  Keputusan  Berbasis  Sms
Untuk  Menentukan  Status  Gizi  Dengan  Metode K- Nearest  Neighbor.  In Seminar  Nasional Aplikasi  Teknologi  Informasi  (SNATI) (Vol.  1, No . 1).
[4] Rismawan, Tedy dan Kusumadewi, Sri. Aplikasi K-Means  Untuk  Pengelompokkan  Mahasiswa Berdasarkan  Nilai  Body  Mass Index (Bmi)  &
Ukuran  Kerangka. Seminar  Nasional  Aplikasi Teknologi Informasi 2008 (SNATI 2008).
[5] Santoso,  B.,  2007.  Data  Mining:  Teknik Pemanfaatan  Data  untuk  Keperluan Bisnis , Teori  dan  Aplikasi. cetakan  pertama,  Graha Ilmu, Yogyakarta .
[6] Zeen,  Rizal Interview .  2016.” interview of
Program Pelatihan Terjemah Al-Qur’an”.
Pondok Pesantren Mabadi’ul Huda.