Penerapan Algoritma K-means Clustering Untuk Pengelompokan Siswa Tidak Berprestasi K-Means Clustering

• Bondan Utomo
• 2023

---

Pada penelitian ini, dilakukan penerapan algoritma K-means Clustering untuk pengelompokan siswa tidak berprestasi. Identifikasi dan penanganan siswa yang tidak mencapai prestasi adalah sebuah tantangan penting di bidang pendidikan. Penelitian ini menyelidiki potensi penggunaan algoritma K-means Clustering untuk mengelompokkan siswa tidak berprestasi secara efektif.Dataset yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari berbagai atribut akademik, termasuk nilai ujian, kehadiran, dan keterlibatansiswa. Pra-pemrosesan data melibatkan penanganan nilai yang hilang dan transformasi atribut kategorikal menjadi nilai numerik. Selanjutnya, algoritma Kmeans Clustering digunakan untuk mengelompokkan siswa ke dalam kelompok yang berbeda berdasarkan kinerja akademik mereka.Algoritma K-means Clustering bekerja dengan mengelompokkan data ke dalam k kelompok berdasarkan kedekatan antara titik data dan pusat kelompok. Dalam penelitian ini, jumlah kelompok siswayang tidak berprestasi ditentukan terlebih dahulu, sehingga algoritma dapat mengidentifikasi kelompok-kelompok siswa yang tidak berprestasi. Kriteria evaluasi yang digunakan berfokus pada indikator kinerja akademik seperti rata-rata nilai ujian dan catatan kehadiran.Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan algoritma K-means Clustering dapat memfasilitasi pengelompokan siswa tidak berprestasi secara efektif. Kelompok-kelompok yang dihasilkan memungkinkan identifikasi siswa dengan kinerja akademik serupa, sehingga lembaga pendidikan dapat memberikan dukungan yang sesuai dan intervensi khusus.

 

• Sistem Informasi Akademik
• Pendidikan

Dewi, F. P., Aryni, P. S., & Umaidah, Y. (2022). Implementasi Algoritma K-Means Clustering Seleksi Siswa Berprestasi Berdasarkan Keaktifan dalam Proses Pembelajaran. JISKA (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga).

 

A. Sunia, K. and A. P. Jusia, "Penerapan Data Mining Untuk Clustering Data Penduduk Miskin Menggunakan Algoritma KMeans," STIKOM Dinamika Bangsa, pp. 121- 134, 2019.

Hermawati, F. A. (2013). Data Mining. Yogyakarta: CV Andi Offset.

Hutagalung, J., Syahputra, Y. H., & Tanjung, Z. P. (2022). Pemetaan Siswa Kelas Unggulan

Menggunakan Algoritma K-Means Clustering. Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, 606-620.

J. Hutagalung and F. Sonata, “Penerapan Metode K-Means Untuk Menganalisis Minat Nasabah Asuransi,” vol. 5, pp. 1187– 1194, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3113.

 

Larose, D. T., & Larose, C. D. (2014). Discovering Knowledge In Data An Introduction to Data Mining. Canada : John Wiley & Sons, Inc.

M. H. Mhd. Gilang Suryanata, Deski Helsa Pane, “Implementasi Algoritma K-Means Untuk Mengukur Tingkat Kepuasan Siswa Terhadap Proses Pembelajaran,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD, vol. 2, no. 2, pp. 118–125, 2019.

 

Musliadi K.H., 2013. Tips Cepat Bekerja dengan Database di Microsoft Office Access 2013,

Yogyakarta: ANDI OFFSET

 

Matondang, A. (2018). PENGARUH ANTARA MINAT DAN MOTIVASI DENGAN

PRESTASI BELAJAR. Jurnal Pendidikan Bahasa dan Sastra Indonesia, 24-32.

 

Prasetyo, E. (2014). Data Mining Mengolah Data Menjadi Informasi. Yogyakarta: CV Andi Offset.

Sembiring, S. N., Winata, H., & Kusnasari, S. (2022). Pengelompokan Prestasi Siswa Menggunakan Algoritma K-Means. JURNAL SISTEM INFORMASI TGD, 31-40.

Sulistiyawati, A., & Supriyanto, E. (2022). Implementasi Algoritma K-means Clustring dalam Penetuan Siswa Kelas Unggulan. Jurnal TEKNO KOMPAK, 25-36.

Suyanto. (2017). Data Mining Untuk Klasifikasi dan Klasterisasi Data. Bandung: Informatika.

S. S. Helma, M. R. R. R and E. Normala, "Clustering pada Data Fasilitas Pelayanan Kesehatan Kota Pekanbaru Menggunakan Algoritma K-Means," Seminar Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi dan Industri (SNTIKI, vol. I, no. 1, pp. 131-137, 2019.

Utami, N. W., & Paramitha, A. I. (2021). PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENGETAHUI POLA PEMILIHAN PROGRAM STUDI DI STMIK PRIMAKARA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING. Jurnal Teknologi

Informasi dan Komputer, 456-463.

Vulandari, R. T. (2017). Data Mining Teori dan Aplikasi Rapidminer. Yogyakarta: Gava Media.

Werdiningsih, I., Nuqoba, B., & Muhammadun. (2020). Data Mining Menggunakan Android, weka dan SPSS. Surabaya: Airlangga University Press.

Y. Syahra, “Penerapan Data Mining Dalam Pengelompokkan Data Nilai Siswa Untuk Penentuan Jurusan Siswa Pada SMA Tamora Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer), vol. 17, no. 2, p. 228, 2018, doi: 10.53513/jis.v17i2.70.