Klasifikasi Hasil Pembelajaran Siswa dengan Metode K-Mean Clutering di SMPN 2 Kertasemaya
Keywords:
Klasifikasi, Cluster, K-MeansAbstract
Keberhasilan siswa dalam pendidikan dapat diukur dari nilai yang diperoleh. Tingkat nilai siswa dapat dipengaruhi oleh
beberapa faktor, yang meliputi faktor aktivitas akademik, faktor pendukung dan faktor lingkungan. Faktor kegiatan akademik
meliputi alokasi waktu belajar, waktu alokasi untuk kegiatan ekstrakurikuler, jumlah buku pegangan yang dimiliki, jumlah mata
pelajaran yang telah diambil, dan jumlah semester aktif yang telah lulus. Faktor pendukung akademik meliputi frekuensi
kunjungan perpustakaan. Faktor lingkungan tinggal termasuk jarak dari rumah ke sekolah dan berapa lama waktu yang
dibutuhkan dari rumah ke sekolah. Dalam mengidentifikasi dan mengelompokkan siswa dengan prestasi, bagian siswa
menghitung nilai siswa satu per satu yang hasilnya akan dikelompokkan menjadi dua kelompok, kelompok siswa berprestasi dan
kelompok siswa non prestasi. Proses identifikasi dan pengelompokan yang saat ini berlaku di SMPN 2 Kertasemaya masih
dilakukan dengan cara menghitung nilai siswa satu persatu secara manual, sehingga sering terjadi kesalahan perhitungan dan
memakan waktu lama, akibatnya sering pengelompokan prestasi siswa menjadi tidak sesuai dengan nilai yang dimiliki oleh
siswa. K-Mean adalah salah satu metode pengelompokkan data non-hirarkis yang berusaha untuk mempartisi data menjadi satu
atau beberapa cluster / kelompok. Cara ini mempartisi data menjadi cluster / kelompok sehingga data yang memiliki karakteristik
yang sama dikelompokkan ke dalam cluster yang sama. Dengan metode K-Mean akan dilakukan pengelompokan siswa
berdasarkan nilai.
References
Nurul Rohmawati W, Sofi Defiyanti., dkk., 2015. Implementasi
Algoritma K-Means dalam Pengklasteran Mahasiswa Pelamar
Beasiswa.(jurnal). karawang; Universitas Singaperbang.1(2).
- 3911
Heri Wahyudi.2013. Perancangan Sistem Informasi Penyaring Siswa
Baru menggunakan PHP dan mySQL. (Jurnal). Bandung;
STMIK Mardira Indonesia.7(2). 2442-4943
Suwanto Raharjo dan Edi Klasterisasi. Tanpa tahun. Klasterisasi,
Klasifikasi dan Peringkasan Teks Berbahasa Indonesia
.(jurnal).Yogyakarta;Universitas Gadjah Mada.8. 2302-3740
Tahta Alfina, Budi Santosa., dkk., 2012.Analisa Perbandingan
Metode Hierarchical Clustering, K-means dan Gabungan
Keduanya dalam Cluster Data (Studi kasus : Problem Kerja
Praktek Jurusan Teknik Industri ITS).(jurnal).Surabaya; Institut
Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) .1.2301- 9271
Yunita Trimarsiah.tanpa tahun. Rancang Bangun Sistem Informasi
Berbasis WEB pada Privat Awal Belajar Cerdas menggunakan
PHP dan MYSQL .(Jurnal). Sumatera Selatan; AMIK AKMI
Baturaja
Koespradono, Suraya., dkk., 2013. Sistem Informasi Pengolahan
Data Pertumbuhan Ekonomi dan Ketimpangan di Kabupaten
Klaten (Tahun 2003-2012) menggunakan Framework
Codeigniter. (Jurnal). Yogyakarta; Institut Sains & Teknologi
AKPRIND.1(1). 2338-6304
Arim Wijaya.tanpa tahun. Analisis Algortima K-Means untuk Sistem
Pendukung Keputusan Penjurusan Siswa di MAN Binong
Subang. (Jurnal). Bandung; Universitas Komputer Indonesia
Elly Muningsih dan Sri Kiswat.2015. Penerapan Metode K-Means
Untuk Clustering Produk Online Shop Dalam Penentuan Stok
Barang. (Jurnal). Yogyakarta;AMIK BSI.3(1). 2338-9761.
Eric Budiman Gosno, Isye Arieshanti., dkk., 2013. Implementasi
KD-Tree K-Means Clustering untuk Klasterisasi Dokumen.
(Jurnal) Surabaya; Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS).
(1) , 2337-3539.
