Akurasi Pemetaan Kelompok Belajar Siswa Menuju Prestasi Menggunakan Metode K-Means
DOI:
https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v3i1.40Keywords:
K-Means Clustering, Centroid, Groups, Achievements, Student GradesAbstract
The quality of students in school has a lot of diversity, this makes students have different levels of understanding. This can be seen from the variety of student scores obtained on report card scores, this needs to be a concern for the school, especially teachers. One of them is by forming effective study groups so that every student has the opportunity to excel. So this research was carried out with the aim of helping schools, especially teachers, to map student study groups evenly based on student report cards obtained in Semester I to Semester IV. The method used was clustering with the K-Means algorithm on the report card scores of Class IX.C students at SMP Pembangunan Laboratorium UNP. The results in this study obtained 3 clusters of students, namely students with High Achievement, Achievement and Less Achievement. This research can be used as a guide for teaching teachers in making decisions about the formation of student study groups in Class IX.C.
References
Amirulloh, I. (2019). Pemetaan Kelompok Kerja Siswa dengan Metode Clustering K-Means dan Algoritma Greedy. Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak, 1(2). DOI: http://dx.doi.org/10.36499/jinrpl.v1i2.2953 .
Wahyudi, M., Masitha., Saragih, R., & Solikhun. (2020). Data Mining: Penerapan Algoritma K-Means Clustering dan K-Medoids Clustering. Penerbit: Yayasan Kita Menulis: kitamenulis.id.
Buulolo, E. (2020). Data Mining untuk Perguruan Tinggi. Yogyakarta: Grup Penerbitan CV Budi Utama
Sibuea, M. L., & Safta, A. (2017). Pemetaan Siswa Berprestasi Menggunakan Metode K-Means Clustring. JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi), 4(1), 85-92. DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v4i1.28 .
Satria, W., Kusuma, P. D., & Irawan, B. (2019). Pengelompokkan Data Mineral Di Indonesia Menggunakan Metode K-means Clustering. eProceedings of Engineering, 6(2).
Hasanah, M., Defit, S., & Nurcahyo, G. W. (2019). Implementasi Algoritma K-Means untuk Klasterisasi Peserta Olimpiade Sains Nasional Tingkat SMA. Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi, 1(3), 29-34. DOI: https://doi.org/10.35134/jsisfotek.v1i3.7 .
Aditya, A., Jovian, I., & Sari, B. N. (2020). Implementasi K-Means Clustering Ujian Nasional Sekolah Menengah Pertama di Indonesia Tahun 2018/2019. Jurnal Media Informatika Budidarma, 4(1), 51-58. DOI: http://dx.doi.org/10.30865/mib.v4i1.1784 .
Hartanti, N. T. (2018). Education Data Mining Untuk Menentukan Kelompok Belajar Ujian Nasional Di Smk. Jurnal Tekno Kompak, 12(2), 39-44. DOI: https://doi.org/10.33365/jtk.v12i2.123 .
Sadewo, M. G., Windarto, A. P., & Hartama, D. (2017). Penerapan Data Mining Pada Populasi Daging Ayam Ras Pedaging di Indonesia Berdasarkan Provinsi Menggunakan K-Means Clustering. InfoTekJar (Jurnal Nasional Informasi dan Teknologi Jaringan), 2(1), 60-67. DOI: https://doi.org/10.30743/infotekjar.v2i1.164 .
Pandiangan, N., & Buono, M. L. C. (2019). K-Means Clustering dalam Mengelompokkan Nilai Akhir Skripsi Mahasiswa. Musamus Journal of Technology & Information, 1(02), 42-46.
Luka, S. S. P., Candiasa, I. M., & Aryanto, K. Y. E. (2019). Analisis Pembentukan Kelompok Diskusi Panel Siswa Menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means dan K-Means. Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan, 16(2), 267-277.
Khakim, M. A., Rahmadhani, L., Purnomo, E. S. B., Wahyu, R., & Idayani, N. A. R. (2020). Analisa Jaringan Dokumentasi dan Informasi Hukum Kementerian Tentang Teknologi Informasi Menggunakan Metode K-Means Clustering. Fountain of Informatics Journal, 5(1), 27-34. DOI: http://dx.doi.org/10.21111/fij.v5i1.4039 .
Rachman, F., Radianto, D. O., & Erawati, I. (2019). Pemetaan Kinerja Dosen PPNS Dengan Kriteria EPD dengan Metode K-Means Clustering. EDUSAINTEK, 3.
Priyatman, H., Sajid, F., & Haldivany, D. (2019). Klasterisasi Menggunakan Algoritma K-Means Clustering untuk Memprediksi Waktu Kelulusan Mahasiswa. Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika (JEPIN), 5(1), 62. DOI: http://dx.doi.org/10.26418/jp.v5i1.29611 .
Yunita, F. (2018). Penerapan Data Mining Menggunkan Algoritma K-Means Clustring Pada Penerimaan Mahasiswa Baru (Studi Kasus : Universitas Islam Indragiri). Jurnal Sistemasi, 7(3), 238–249. https://doi.org/10.32520/stmsi.v7i3.388
Kusuma, A. S., & Aryati, K. S. (2019). Sistem Informasi Akademik Serta Penentuan Kelas Unggulan dengan Algoritama K-Means di SMP Negeri 3 Ubud. Jurnal Sistem Informasi dan Komputer Terapan Indonesia (JSIKTI), 1(3), 143-152. DOI: https://doi.org/10.33173/jsikti.29 .
Rustam, S., & Annur, H. (2019). Akademik Data Mining (ADM) K-Means dan K-Means K-NN Untuk Mengelompokan Kelas Mata Kuliah Kosentrasi Mahasiswa Semester Akhir. ILKOM Jurnal Ilmiah, 11(3), 260-268. DOI: https://doi.org/10.33096/ilkom.v11i3.487.260-268 .
C, I. J., Simorangkir, L., & Puspitorini, S. (2019). Implementasi Algoritma K-Means untuk Mengukur Performa Akademik Mahasiswa Tiap Semester Pada Program Studi Teknik Informatika Stmik Nurdin Hamzah Jambi. Jurnal Kartika, 1(1), 8-14.
