## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2547

## Penentuan Kelas Menggunakan Algoritma K Medoids Untuk Clustering Siswa Tunagrahita
Husin Sariangsah * , Wanayumini, Rika Rosnelly
Fakultas Teknik dan Ilmu komputer, Program Studi Magister Ilmu Komputer, Universitas Potensi Utama, Medan, Indonesia Email: 1,* husinsariangsah1@gmail.com, 2 wanayumini@gmail.com, 3 rikarosnelly@gmail.com Email Penulis Korespondensi: husinsariangsah1@gmail.com
Abstrak− Selama  ini  penempatan  kelas  siswa  tunagrahita  bersumber    pada  umur  masuk  anak  dikala  mendaftar  di  SLB  C Muzdalifah,  tidak  dicoba  uji  Intelligence  Quotient  (IQ)  buat  siswa  tunagrahita  dalam  mengelompokkan  kelas  siswa. Pengelompokkan  anak  tunagrahita  penting  dilakukan  untuk  mempermudah  guru  dalam  menyusun  program  dan melaksanakan  layanan  pendidikan.  Penting  bagi  pihak  sekolah  untuk  memahami  bahwa  pada  anak  tunagrahita  terdapat perbedaan  individual  yang  variasinya  sangat  besar.  Artinya,  berada  pada  level  usia  (usia  kalender  dan  usia  mental)  yang hampir sama serta jenjang pendidikan yang sama, kenyataannya kemampuan individu berbeda satu dengan lainnya. Dengan demikian,  sudah  barang  tentu  diperlukan  strategi  dan  program  khusus  yang  disesuaikan  dengan  perbedaan  individual. Penelitian  ini  dibuat  untuk  mengelompokkan    dan  analisis  data  mining  untuk  clustering  kelas  siswa  dengan  algoritma K- Medoids dapat  menolong  dalam  pengelompokkan  siswa  yang  hendak  menempati  kelas  sesuai  tingkat  ketunagrahitaannya. Dari hasil pengelompokan  didapat  3 cluster, yang memiliki jumlah siswa paling tinggi ialah kelas tunagrahita sedang dan cluster  yang rendah ialah tunagrahita ringan, pihak sekolah luar biasa Muzdalifah dapat mempersiapkan kelas berdasarkan pengelompokan untuk aktivitas belajar mengajar.
Kata Kunci: Clustering; K-Medoids; Tunagrahita
Abstract− So far, the class placement of mentally retarded students is based on the age of entering the child when registering at  SLB  C  Muzdalifah,  the  Intelligence  Quotient  (IQ)  test  has  not  been  tried  for  mentally  retarded  students  in  classifying student  classes.  It  is important  to  group  mentally  retarded  children  to  make  it  easier  for  teachers  to  prepare  programs  and implement  educational  services.  It  is  important  for  the  school  to  understand  that  in  mentally  retarded  children  there  are individual differences with very large variations. That is, being at almost the same age level (calendar age and mental age) and  the  same  education  level,  in  fact  individual  abilities  differ  from  one  another.  Thus,  of  course,  special  strategies  and programs are needed that are adapted to individual differences. This research was made to classify and analyze data mining for class clustering students with the K-Medoids algorithm to help group students who want to occupy classes according to their level of intellectual disability. From the grouping results obtained 3 clusters, which have the highest number of students is the moderate mental retardation class and the lowest cluster is mild mental retardation, the Muzdalifah special school can prepare classes based on grouping for teaching and learning activities.
Keywords : Clustering; K-Medoids; Mentally Disabled

## 1. PENDAHULUAN
SLB  C  Muzdalifah  ialah    sekolah  yang  melayani  anak  berkebutuhan  khusus  yang  memberikan  fasilitas pembelajaran  untuk  anak  berkebutuhan  istimewa.  Anak  Berkebutuhan  Spesial  (ABK)  mempunyai  hak  yang sama buat  dapat  bersekolah di  sekolah universal, perihal ini sudah diatur dalam peraturan perundangan No: 20 tahun  2003.  SLB  Muzdalifah  yang  terletak  pada  jalan  Garu  VI  gg.  Merak  Nomor  15  Medan  tidak  hanya memberi  pendidikan  untuk  anak  tunagrahita  tetapi  anak  dengan  tunarungu  juga  dapat  pelayanan  pendidikan disekolah  tersebut.  Sepanjang  ini  penempatan  kelas  buat  siswa  tunagrahita  bersumber  pada  umur  masuk  anak pada  saat  mendaftar  di  SLB  C  Muzdalifah,  tidak  dicoba  uji  Intelligence Quotient (IQ)  buat  siswa  tunagrahita dalam mengelompokkan kelas siswa. Sehingga menyebabkan proses belajar mengajar sedikit tersendat. Karena anak tunagrahita mempunyai penanganan yang berbeda beda sesuai dengan keahlian orang tiap- tiap.
Untuk  mempermudah  pihak  sekolah  dalam  menetukan  kelas  siswa  berdasarkan  ketunagrahitaannya dibutuhkan metode clusterin g. Dimana siswa dikelompokkan berdasarkan kemampuannya berdasarkan variabel penilaian  yang  telah  dilakukan  guru.  Sehingga  terbentuklah cluste r  dimana  siswa  memiliki  kesamaan  berada pada  cluster  yang  sama[1].  Dalam  data  mining  metode k-means merupakan  algoritma  yang  berperan  dalam clustering.  Pengembangan  k- means  clustering yaitu k-medoids bertujuan  mengurangi  sensitivitas  dari  partisi yang  dihasilkan  sehubungan  dengan  nilai-nilai  ekstrim  yang  terdapat  didalam  dataset.  Algoritma  k-medoids muncul untuk menanggulangi kelemahan k-means yang sensitif terhadap outliner.
Pada  penelitian  sebelumnya[2]  menggunakan  teknik clustering dengan  menggunakan  algoritma k- medoids dalam melakukan pemasaran produk. Hasil yang didapatkan pemasaran produk lebih efektif dan efisien. Data yang didapat diolah untuk mengetahui pola sehingga diperoleh informasi yang tersembunyi.
Pada  Penelitian  yang  lain  [3]  menggunakan  algoritma k-medoids sehingga  lebih  cepat  mengetahui penyebaran  anak  cacat  di  wilayah  tertentu.  Banyak  nya  anak  cacat  didaerah  riau  yang  masih  kurang  ditangani sehingga diperlukan sistem untuk pengetahui penyebaran anak cacat agar dapat penanganan secara dini.
Berdasarkan  latar  belakang  masalah  dan  pemaparan  penelitian  terdahulu,  penulis  membuat  penelitian untuk  menganalisa kelas siswa tunagrahita dengan menerapkan data mining clustering menggunakan algoritma k-medoids, dimana  variabel  yang  digunakan  yaitu  nilai  akademik,  nilai  kepribadian,  nilai  kemandirian,  nilai

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2547
Submitted: 21/10/2020 ; Accepted: 29/11/2020 ; Published: 22/01/2021
Mempelajari Literatur
Mengumpulkan Data
Pengolahan Data Penerapan Algoritma K-Medoids
Mengimplementasi
Evaluasi Hasil
berpikir  verbal  dan  kecakapan/ketelitian.  Hasil  yang  didapat  terbentuk  3  cluster  berdasarkan  ketunagrahitaan siswa sesuai dengan pengelompokkan yang digunakan di Indonesia  saat  ini yaitu tunagrahita ringan, sedang dan berat.  Algoritm a  K-Medoids ini  membantu  dengan  cepat  mengetahui  pengelompokkan  siswa,    sehingga  pihak sekolah dapat menyiapkan sarana dan prasarana sesuai dengan kemampuan individu siswa.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka kerja penelitian yang dibuat secara sistematis yang mengarah pada tahapan proses yang akan ditempuh pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Penelitian 1. Mempelajari Literatur
Mempelajari literatur yang bersumberkan dari buku-buku, jurnal yang berhubungan dengan penelitian.
2. Mengumpulkan Data
Peneliti mengamati dan mengumpulkan informasi dari sekolah luar biasa Muzdalifah. Melakukan wawancara langsung  kepada  guru  yang  berhubungan  dengan  proses  dalam  penentuan  kelas  siswa  yang  berlangsung selama ini dengan mengajukan pertanyaan diantaranya;
a. Bagaimana proses penentuan kelas tunagrahita yang selama ini dilakukan?
b. Apakah  dalam  penentuan    kelas  tunagrahita  menggunakan  aturan  tertentu  yang  diberlakukan  oleh sekolah?
c. Kendala  apa  saja  yang  biasa  dialami  oleh  para  guru  kelas  saat  membawakan  matapelajaran  di  kelas Tunagrahita?
3. Pengolahan Data
Penulis  melakukan  penglolahan  informasi  dini  yang  telah  dibuat  dan  dipergunakan  untuk  diolah.  Variabel yang jadi nilai penentu kelas tunagrahita diolah menggunakan algoritma k-medoids.
4. Penerapan Algoritma K- Medoids
Pada  penerapan  Algoritma,  dilakukan  perhitungan  manual  dengan  menggunakan  data  yang  didapat  dari sekolah luar biasa Muzdalifah. Variabel yang digunakan nilai akademik, nilai kepribadian, nilai kemandirian, nilai berpikir verbal dan kecakapan/ketelitian.
5. Mengimplementasi
Tahap  selanjutnya  menyusaikan  dengan  pengolahan  informasi  hingga  pada  sesi  implementasi  merupakan tentang bagaimana pengolahan informasinya diterapkan dalam suatu t ool s.
6. Evaluasi
Melakukan evaluasi terhadap informasi yang ditemukan apakah sesuai dengan realita terdahulu.

## 2.2 Data Mining
Data  mining  adalah  proses  yang  menggunakan  teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan  machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar. Salah satu teknik yang ada pada data mining adalah klasifikasi [4],[5],[6].
Data  mining  adalah  proses  analitik  yang  dirancang  untuk  memeriksa  sejumlah  data  yang  besar  dalam  mencari suatu  pengetahuan tersembunyi yang berharga dan konsisten. Tujuan dari data mining yaitu mencari  trend atau

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2547
pola  yang  diinginkan  dalam  database  besar  untuk  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  pada  waktu  yang akan datang [7],[8],[9],[10].

## 2.3 Tunagrahita
Anak  tunagrahita  adalah  individu  yang  secara  signifikan  memiliki  intelegensi  dibawah  intelegensi  normal. Menurut American  Association  on  Mental  Deficiency mendefinisikan  Tunagrahita  sebagai  suatu  kelainan  yang fungsi intelektual umumnya di bawah rata- rata, yaitu IQ 84 ke bawah [11].
Pengklasifikasian anak tunagrahita penting dilakukan untuk mempermudah guru dalam menyusun program dan melaksanakan layanan pendidikan. Klasifikasi  yang  digunakan  di  Indonesia  saat  ini  sesuai  dengan  PP  72 Tahun 1991 adalah sebagai berikut[12]   : 1. Tunagrahita ringan IQ-nya 50 - 70,
2. Tunagrahita sedang IQ-nya 30 - 50,
3. Tunagrahita berat dan sangat berat IQ-nya kurang dari 30.

## 2.4 Algoritma K-Medoids
Teknik clustering k-medoids  merupakan  pengembangan  dari  k-means.  Algoritma  k-medoids  menutupi kelemahan k-means. Kedua algoritma tersebut sama-sama algoritma clustering dimana k-medoids menggunakan nilai perwakilan medoids untuk setiap kelompok[13][14][15]. Langkah-langkah Algoritma K-Medoids [16] : 1. Inisialisasikan pusat cluster sebanyak jumlah cluster (k)
2. Setiap data dialokasikan ke cluster menggunakan persamaan ukuran Euclidian  Distance dengan rumus 2.1 :
(x,y) = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 2 (1)
Dimana: d(x,y) = jarak antara data ke-i dan data ke-j xi1 = nilai atribut ke satu dari data ke-i yj1 = nilai atribut ke satu dari data ke-j n = jumlah atribut yang digunakan
3. Pilih objek pada masing-masing cluster secara acak sebagai medoid yang baru.
4. Hitung jarak setiap objek yang terdapat pada masing-masing
5. Hitung total simpangan (S) dengan menghitung nilai total jarak baru- total jarak lama. Jika didapatkan S<0, tukarkan objek dengan data cluster untuk membuat medoid yang baru.
6. Ulangi  langkah  3  sampai  5 hingga didapatkan  cluster  beserta  anggota cluster masing-masing.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengolahan Data
Riset  ini dilaksanakan memakai  informasi  nilai   dari  Sekolah Luar Biasa  C Muzdalifah Medan. Nilai tersebut hendak dijadikan dasar dalam penentuan kelas tunagrahita. Data nilai yang digunakan yaitu nilai akademik, nilai kepribadian, nilai kemandirian, nilai berpikir verbal dan kecakapan/ketelitian. Data Nilai tersebut diperoleh dari penilaian guru kelas pada 6 bulan pertama awal pembelajaran .  Data nilai tersebut digunakan dalam perhitungan manual dengan algoritma K-medois dan diimplementasikan dengan tools Rapid Miner.
Tabel 1. Data Nilai Awal No Nama N_Akademik N_Kepribadian N_kemandirian N_Vebal N_Kecakapan 1 M. Akbar Nst 68 70 70 70 70 2 Nurul asha Br. Sinaga 70 71 72 70 73 3 Randi Alvino 68 69 68 66 69 4 Syifa Amima 68 69 69 69 70 5 Muhammad Ilham 68 68 67 67 70 6 Fazrina kanaya 65 65 66 65 67 7 Hanip Hasan 75 74 75 76 76 8 Lidya Anggrainy 72 72 73 72 75 9 Luthfi Rahman Husin 69 70 70 70 71 10 M. Rizky Pranata 68 68 65 66 71 11 Ramadan 75 73 75 75 76 12 Rizky Ramadan 72 65 71 70 74 13 Aditya 70 75 80 80 78 14 Inayah Rizkiyah Natama Hrp 74 73 79 70 73 15 Jumadil 60 63 70 64 62

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2547
16 Miftahul dina Qoyyima Butar butar 71 64 73 65 70 17 Rasyifa Musyarahmi 80 78 80 80 80 18 Rizky Mulia Siregar 65 62 65 65 67 19 Wakai Alfauzan 79 73 80 70 78 20 Amando Yakub parlindungan 70 70 79 70 73 21 M. Eriko 68 62 63 63 65 22 Ramadhan Ichsan 68 63 62 63 63 23 Annisa 80 78 78 78 85 24 Mhd. Adly faturrahman 85 85 85 87 89 25 Ririn Qurata 'Ayyum 60 60 60 60 60 26 Suci rahmadani 70 70 75 70 75 27 Alvin Aditya 75 80 78 75 85

## 3.2 Penerapan Algoritma K-Medoids Clustering
Urutan proses penerapan algoritma yaitu:
a. Inisialisasi   sebanyak  3 cluster berdasarkan klasifikasi anak tunagrahitadi  Indonesia. Dari  data  sampel setiap medoid dipilih secara acak diasumsikan Alvin Aditya, Suci rahmadani  dan Ririn Qurata 'Ayyum sebagai  medoid awalseperti terdapat pada tabel 2 :
Tabel 2. Medoid Awal
b. Perhitungan jarak Euclian Distance menggunakan medoid awal sebagai berikut :
D (M.Akbar Nst)  = √((68 − 75) 2 + (70 − 80) 2 + (70 − 78) 2 + (70 − 75) 2 + (70 − 85) 2 ) = 21,5174
D (M.Akbar Nst)  = √((68 − 70) 2 + (70 − 70) 2 + (70 − 75) 2 + (70 − 70) 2 + (70 − 75) 2 ) = 7,3485
D (M.Akbar Nst)  = √((68 − 60) 2 + (70 − 60) 2 + (70 − 60) 2 + (70 − 60) 2 + (70 − 60) 2 ) = 21,5407
Perhitungan  diatas  merupakan  sampel  data  M.Akbar  Nst  untuk  mendapatkan  nilai  C1,C2  dan  C3 menggunakan medoid awal.  Perhitungan nilai cost seluruhnya seperti tabel 3 berikut :
Tabel 3. Data keseluruhan  Iterasi ke-1
Nama N_Akademik N_Kepribadian N_kemandirian N_Vebal N_Kecakapan Alvin Aditya 75 80 78 75 85 Suci rahmadani 70 70 75 70 75 Ririn Qurata 'Ayyum 60 60 60 60 60 No Nama Jarak Ke Medoids Jarak Terdekat Cluster yang di Ikuti C1 C2 C3 1 M. Akbar Nst 21,5174 7,3485 21,5407 7,3485 2 2 Nurul asha Br. Sinaga 17,6352 3,7417 25,1794 3,7417 2 3 Randi Alvino 24,6374 10,2956 18,0555 10,2956 2 4 Syifa Amima 22,6274 8,1854 20,1742 8,1854 2 5 Muhammad Ilham 24,5561 10,2956 18,0555 10,2956 2 6 Fazrina kanaya 29,8831 14,8324 12,6491 12,6491 3 7 Hanip Hasan 11,2694 8,8318 34,0294 8,8318 2 8 Lidya Anggrainy 14,3875 4,0000 28,7402 4,0000 2 9 Luthfi Rahman Husin 20,5183 6,4807 22,4054 6,4807 2 10 M. Rizky Pranata 25,2784 11,8322 17,6068 11,8322 2 11 Ramadan 11,7898 7,7460 33,1662 7,7460 2 12 Rizky Ramadan 20,7123 6,7823 24,2074 6,7823 2 13 Aditya 11,3137 12,6095 38,0657 11,3137 1 14 Inayah Rizkiyah Natama Hrp 14,8324 6,7082 31,5436 6,7082 2 15 Jumadil 35,0428 19,4679 11,3578 11,3578 3 16 Miftahul dina Qoyyima Butar butar 24,9399 9,5394 20,7605 9,5394 2 17 Rasyifa Musyarahmi 9,1104 17,7200 43,8634 9,1104 1 18 Rizky Mulia Siregar 31,8904 16,6733 11,3137 11,3137 3 19 Wakai Alfauzan 11,9583 11,1355 36,7967 11,1355 1 20 Amando Yakub parlindungan 17,1756 4,4721 28,8097 4,4721 2

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2547
Berdasarkan  tabel  3  diatas  didapatkan  total  cost  = 1576,6392 ,  total  cost  tersebut  diperoleh  dengan menjumlahkan  ketiga  jumlah  C1,C2  dan  C3.  Menentukan  jarak  terdekat  dengan  pusat  cluster  data  dapat menggunakan rumus MIN (Cij; Ckj). Adapun hasil penentuan jarak terdekatk terhadap pusat cluster yang telah ditabulasikan pada tabel 3. Kemudian  dilakukan perhitungan iterasi kedua sesuai langkah-langkah algoritma k- medoids untuk menghitung total simpangan (S) dengan menghitung nilai total jarak baru- total jarak lama.  Hasil total  cost  yang  didapat  diatas  merupakan  totak  jarak  lama.  Perhitungan  Iterasi  kedua  menggunakan  kandidat medoid yang baru dipilih secara acak seperti tabel 4 berikut :
Tabel 4.  Medoid Baru Iterasi ke-2
Nama N_Akademik N_Kepribadian N_kemandirian N_Vebal N_Kecakapan Mhd. Adly faturrahman 85 85 85 87 89 Lidya Anggrainy 72 72 73 72 75 Fazrina kanaya 65 65 66 65 67
Perhitungan dilakukan ulang untuk mendapatkan iterasi kedua menggunakan medoid baru untuk C1, C2 dan C3. D (M.Akbar Nst) = √((68 − 85) 2 + (70 − 85) 2 + (70 − 85) 2 + (70 − 87) 2 + (70 − 89) 2 ) = 37,2693 D (M.Akbar Nst) = √((68 − 72) 2 + (70 − 72) 2 + (70 − 73) 2 + (70 − 72) 2 + (70 − 75) 2 ) = 7,6158 D (M.Akbar Nst) =   = √((68 − 65) 2 + (70 − 65) 2 + (70 − 66) 2 + (70 − 65) 2 + (70 − 67) 2 ) = 9,1652
Hasil perhitungannya secara menyeluruh seperti tabel 5 berikut:
Tabel 5. Data keseluruhan Iterasi ke-2 No Nama Jarak Ke Medoids Terpendek Cluster yang di Ikuti C1 C2 C3 1 M. Akbar Nst 37,2693 7,6158 9,1652 7,6158 2 2 Nurul asha Br. Sinaga 33,6898 3,7417 12,5698 3,7417 2 3 Randi Alvino 40,9268 11,0454 5,8310 5,8310 3 4 Syifa Amima 38,5487 8,6603 7,6811 7,6811 3 5 Muhammad Ilham 40,7799 10,8628 5,6569 5,6569 3 6 Fazrina kanaya 46,1411 16,1245 0,0000 0,0000 3 7 Hanip Hasan 24,7184 5,8310 21,5407 5,8310 2 8 Lidya Anggrainy 30,0500 0,0000 16,1245 0,0000 2 9 Luthfi Rahman Husin 36,3180 6,4807 9,8995 6,4807 2 10 M. Rizky Pranata 41,7493 12,1655 6,0000 6,0000 3 11 Ramadan 25,6320 4,8990 20,6398 4,8990 2 12 Rizky Ramadan 35,7631 7,6158 12,1655 7,6158 2 13 Aditya 22,8035 11,6190 25,8263 11,6190 2 14 Inayah Rizkiyah Natama Hrp 29,0861 7,0000 19,3649 7,0000 2 15 Jumadil 50,9117 21,6102 8,4261 8,4261 3 16 Miftahul dina Qoyyima Butar butar 40,3237 11,7898 9,7468 9,7468 3 17 Rasyifa Musyarahmi 15,1327 15,4272 31,3688 15,1327 1 18 Rizky Mulia Siregar 47,9270 18,0555 3,1623 3,1623 3 19 Wakai Alfauzan 24,7992 10,5830 24,5357 10,5830 2 20 Amando Yakub parlindungan 32,1092 7,2111 16,7332 7,2111 2 21 M. Eriko 49,5379 19,9249 5,9161 5,9161 3 22 Ramadhan Ichsan 50,5371 21,0476 7,0000 7,0000 3 23 Annisa 14,8324 16,1555 32,1092 14,8324 1 24 Mhd. Adly faturrahman 0,0000 30,0500 46,1411 0,0000 1 25 Ririn Qurata 'Ayyum 58,6941 28,7402 12,6491 12,6491 3 26 Suci rahmadani 32,1714 4,0000 14,8324 4,0000 2
21 M. Eriko 33,7935 19,0000 10,5357 10,5357 3 22 Ramadhan Ichsan 34,9571 20,3715 9,7468 9,7468 3 23 Annisa 6,1644 18,3576 44,6878 6,1644 1 24 Mhd. Adly faturrahman 18,2757 32,1714 58,6941 18,2757 1 25 Ririn Qurata 'Ayyum 42,4146 27,3861 0,0000 0,0000 3 26 Suci rahmadani 16,0935 0,0000 27,3861 0,0000 2 27 Alvin Aditya 0,0000 16,0935 42,4146 0,0000 1 Jumlah 552,7747 332,0783 691,7862 Total Cost 1576,6392

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2547
No Nama Jarak Ke Medoids Terpendek Cluster yang di Ikuti 27 Alvin Aditya 18,2757 14,3875 29,8831 14,3875 2 Jumlah 918,7280 332,6437 414,9690 Total Cost 1666,3406
c. Perhitungan  total  simpangan  (S)
S   = Total cost baru – Total cost lama = 1666,3406-1576,6392 = 89,7014 Jika nilai S>0 proses cluster selesai, dan didapat anggota setiap cluster .

## 3.3 Pengujian
Berikut dijelaskan Implemetasi pada tools Rapid Miner terdapat di gambar 1.
Gambar 1. Drag dan Drop Operator K-Medoids
Gambar 2. Hasil Pengelompokkan Data
Dari  perhitungan  menggunakan  tools Rapid  Miner didapatkan  cluster  dari  siwa  yang  totalnya  27 menghasilkan  pengelompokkan  ketunagrahitaan  menjadi  tiga  bagian  yaitu  ringan,  sedang  dan  berat. Pengelompokkan tersebut  sesuai  dengan klasifikasi   yang  digunakan  di   Indonesia  saat   ini    dengan  PP  72 Tahun  1991  yang  sudah  dijelasan  pada  uraian  teori.  Hasil  Pengelompokkan  awal  berjumlah  5  siswa  yang merupakan tuna grahita ringan, kedua berjumlah 16 yang merupakan tuna grahita sedang dan terakhir berjumlah 6 siswa yang merupakan tuna grahita berat.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian ini, dimana perhitungan algoritma K-Medoids dengan menggunakan 5 variabel yaitu: nilai  akademik,  nilai  kepribadian,  nilai  kemandirian,  nilai  berpikir  verbal  dan  kecakapan/ketelitian  antara perhitungan  manual  dengan tools menghasilkan  perhitungan  yang  sama.  Penelitian  yang  sudah  diakukan  di Sekolah  Luar  Biasa  Muzdalifah  menghasilkan  pengelompokan  siswa  tunagrahita  menjadi  3  cluster  yaitu tunagrahita  ringan  dengan  jumlah  5  siswa,  tunagrahita  sedang  dengan  jumlah  16  siswa  dan  tunagrahita  berat dengan  jumlah  6  siswa.  Dengan  didapatkan  pengelompokkan  ini  semoga  dapat  membantu  guru  dan  pihak sekolah dalam menyiapkan kelas dan sarana prasaran dalam belajar siswa.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2547

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  Pembimbing  Tesis  Universitas  Potensi  Utama  dan  pihak-pihak  yang  telah mendukung terlaksananya penelitian ini.

## REFERENCES
[1] S.  Mulyati,  “Penerapan  Data  Mining  dengan  Metode  Clustering  untuk  Pengelompokan  Data  Pengiriman  Burung,” Pros. Semin. Ilm. Nas. Teknol. Komput. , vol. 1, no. Senatkom, pp. 30–35, 2015.
[2] W. A. Triyanto, “ALGORITMA K-MEDOIDS UNTUK PENENTUAN STRATEGI PEMASARAN,” J.  SIMETRIS , vol. 6, no. 1, pp. 183–188, 2015.
[3] D.  Marlina,  N.  F.  Putri,  A.  Fernando,  and A.  Ramadhan,  “Implementasi  Algoritma  K-Medoids  dan  K-Means  untuk Pengelompokkan Wilayah Sebaran Cacat pada Anak,” J. CoreIT, Vol.4, No.2, Desember 2018 ISSN 2460-738X ISSN 2599-3321 Implementasi , vol. 4, no. 2, p. 64, 2018, doi: 10.24014/coreit.v4i2.4498.
[4] I. B. A. Peling, I. N. Arnawan, I. P. A. Arthawan, and I. G. N. Janardana, “Implementation of Data Mining To Predict Period of Students Study Using Naive Bayes Algorithm,” Int. J. Eng. Emerg. Technol. , vol. 2, no. 1, p. 53, 2017, doi: 10.24843/ijeet.2017.v02.i01.p11.
[5] R. Sitanggang, T. Tulus, and Z. Situmorang, “The analysis performance method naive bayes andssvm determine pattern groups of disease,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 930, no. 1, 2017, doi: 10.1088/1742-6596/930/1/012031.
[6] M.  Sadikin,  R.  Rosnelly,  and  T.  S.  Gunawan,  “Perbandingan  Tingkat  Akurasi  Klasifikasi  Penerimaan  Dosen  Tetap Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier dan C4 . 5,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 4, pp. 1100–1109, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2434.
[7] F. Harahap, A. Y. N. Harahap, E. Ekadiansyah, R. N. Sari, R. Adawiyah, and C. B. Harahap, “Implementation of Naïve Bayes Classification Method for Predicting Purchase,” 2018  6th  Int.  Conf.  Cyber  IT  Serv.  Manag.  CITSM  2018 , no. Citsm, pp. 1–5, 2019, doi: 10.1109/CITSM.2018.8674324.
[8] Z.  S.  Cindy  Paramitha  Lubis1,  Rika  Rosnelly  2,  Roslina3,  “PENERAPAN  METODE  NAÏVE  BAYES  DAN  C4.5 PADA PENERIMAAN PEGAWAI DI UNIVERSITAS POTENSI UTAMA,” CSRID J. , vol. Vol. 12, pp. 51–63, 2020.
[9] Wanayumini,  O.  S.  Sitompul,  S.  Suwilo,  and  M.  Zarlis,  “Supervised  image  classification  of  chaos  phenomenon  in cumulonimbus  cloud  using  spectral  angle  mapper,” Int.  J.  Adv.  Sci.  Eng.  Inf.  Technol. ,  vol.  10,  no.  3,  pp.  987–992, 2020, doi: 10.18517/ijaseit.10.3.11493.
[10]  F. Harahap, “Penerapan Data Mining dalam Memprediksi Pembelian cat,” Konf. Nas. Sist. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 102–108, 2015, doi: 10.1017/CBO9781107415324.004.
[11]  N. Yosiani, “RELASI KARAKTERISTIK ANAK TUNAGRAHITA DENGAN POLA TATA RUANG BELAJAR DI SEKOLAH LUAR BIASA,” vol. 1, no. 2, pp. 178–188, 2014.
[12]  E.  Rochyadi,  “Pengantar  Pendidikan  Luar  Biasa,” File.Upi.Edu ,  pp.  1–54,  2012,  [Online].  Available: http://file.upi.edu/Direktori/Fip/Jur._Pend._Luar_Biasa/195608181985031-Endang_Rochyadi/Modul/Pgsd4409-M6- LPK.pdf.
[13]  S.  Suprianto,  “Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk  Menentukan  Lokasi  Strategis  Dalam  Membuka  Usaha Menengah Ke Bawah di Kota Medan (Studi Kasus: Disperindag Kota Medan),” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 2, p. 125, 2020, doi: 10.30865/json.v1i2.1939.
[14]  Hartono,  O.  E.,  and  A.  D.,  “Determining  a  cluster  centroid  of  k-means  clustering  using  genetic  algorithm,” Int.  J. Comput. Sci. Softw. Eng. , vol. 4, no. 6, pp. 160–164, 2015.
[15]  B.  Riyanto,  “Penerapan Algoritma  K-Medoids  Clustering Untuk  Pengelompokkan  Penyebaran Diare Di  Kota Medan (Studi Kasus: Kantor Dinas Kesehatan Kota Medan),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 562–568, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1659.
[16]  A.  Bhat,  “K-Medoids  Clustering  Using  Partitioning  Around  Medoids  for  Performing  Face  Recognition,” Int.  J.  Soft Comput. Math. Control , vol. 3, no. 3, pp. 1–12, 2014, doi: 10.14810/ijscmc.2014.3301.