Pemetaan Siswa Kelas Unggulan Menggunakan Algoritma K-Means Clustering
Juniar Hutagalung
Abstract
Tujuan penelitian ini untuk mengelompokan data siswa kelas unggulan sehingga memudahkan fasilitasi pendidikan siswa berdasarkan perbedaan kemampuan dalam belajar dan mengikuti pembelajaran di sekolah. Pengelompokan siswa dengan data yang semakin banyak menjadi kurang efektif dan efesien. Apalagi mengelompokan para siswa yang memiliki prestasi untuk masuk kelas unggulan tentu saja membutuhkan suatu sistem berbasis komputer. Setiap tahun jumlah siswa bertambah, dengan demikian jumlah data siswa juga terus meningkat dan terjadi proses penumpukan data yang sulit untuk diolah secara optimal. Pengambilan keputusan secara konvensional, tidak dapat mengatasi data dengan jumlah yang sangat besar. Untuk itu diperlukan data mining agar dapat menyelesaikan masalah tersebut melalui pola-pola dari penumpukan data. Penerapan k-means dengan sampel 120 data dari nilai rapor siswa SMK Raksana 2 Medan, dapat mempercepat pengelompokan siswa kelas unggulan dengan menginputkan nilai centroid dan mencari nilai terdekat sehingga menghasilkan 3 cluster yaitu: cluster 1 penguasaan pemrograman android sebanyak 10 orang siswa, cluster 2 penguasaan pemrograman web sebanyak 62 orang siswa dan cluster 3 penguasaan pemrograman desktop sebanyak 48 orang siswa. Diterapkannya data mining dengan algoritma k-means berbasis web untuk mengolahnya menjadi sebuah informasi dan pengetahuan sebagai bahan pertimbangan pendidik dalam proses pengambilan keputusan.