PENERAPAN DATA MINING DALAM EVALUASI HASIL PEMBELAJARAN SISWA SMP NEGERI 1 ABUNG SELATAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING

Adilla Okta Miranti; Rima Mawarni; Rustam Rustam; Dewi Triyanti

doi:10.2313/jc.v25i2.609

Adilla Okta Miranti ITBA Dian cipta Cendikia
Rima Mawarni ITBA Dian cipta Cendikia
Rustam Rustam ITBA Dian cipta Cendikia
Dewi Triyanti ITBA Dian cipta Cendikia

DOI: https://doi.org/10.2313/jc.v25i2.609

Keywords: Data Mining, K-means Clustering, Evaluasi Pembelajaran, RapidMiner.

Abstract

Dalam proses evaluasi pembelajaran di sekolah sering kali muncul permasalahan dalam mengelola dan menganalis data siswa yang kompleks dan berjumlah besar. Di SMP Negeri Abung Selatan, proses evaluasi masih bersifat konvensional, sehingga kurang mampu memberikan gambaran menyeluruh mengenai capaian akademik siswa secara objektif. Karena itu, diperlukan pendekatan analis data yang mampu mengidentifikasi pola-pola kinerja siswa guna mendukung pengambilan keputusan yang lebih akurat dan berbasis data.

Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan Kuantitatif dengan tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD), yang mencakup seleksi data, pembersihan, Integrase, tranformasi, dan penerapan algoritma K-means. Data penelitian diambil dari Nilai Rapor siswa kelas VII hingga IX pada tahun ajaran 2021-2024, dengan sampel sebanyak 598 siswa (sekitar 25% dari populasi). Proses klasterisasi dilakukan menggunakan metode Euclidean Distance untuk menentukan kedekatan antar data, kemudian dikelompokan kedalam duan cluster utama : cluster siswa berprestasi tinggi dan cluster siswa dengan capaian sedang hingga rendah. Analisis dilakukan menggunakan Microsoft Excel dan divalidasi melalui perangkat lunak RapidMiner.

Hasil penelitian menunjukan bahwa algoritma k-means Clsutering mampu mengelompokan siswa secara efektif berdasakan performa akademik, sehingga dapat digunakan sebagai alat bantu dalam evaluasi dan perencanaan strategi pembelajaran. Cluster 1 (Tinggi) 47 siswa, Sejumlah siswa yang memiliki nilai akademik tinggi yang konsisten dan Cluster 2 (Rendah) 49 siswa, Sejumlah siswa yang memerlukan perhatian lebih karena memiliki nilai akademik dibawah rata-rata

Author Biographies

Adilla Okta Miranti, ITBA Dian cipta Cendikia

-

Rima Mawarni, ITBA Dian cipta Cendikia

-

Rustam Rustam, ITBA Dian cipta Cendikia

-

Dewi Triyanti, ITBA Dian cipta Cendikia

-

References

[1] S. Ujud, T. D. Nur, Y. Yusuf, N. Saibi, And M. R. Ramli, “Penerapan Model Pembelajaran Discovery Learning Untuk Meningkatkan Hasil Belajar Siswa Sma Negeri 10 Kota Ternate Kelas X Pada Materi Pencemaran Lingkungan,” J. Bioedukasi, Vol. 6, No. 2, Pp. 337–347, 2023, Doi: 10.33387/Bioedu.V6i2.7305.

[2] N. Hendrastuty, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Dalam Evaluasi Hasil Pembelajaran Siswa,” J. Ilm. Inform. Dan Ilmu Komput., Vol. 3, No. 1, Pp. 46–56, 2024, [Online]. Available: Https://Doi.Org/10.58602/Jima-Ilkom.V3i1.26

[3] T. Telutci And R. Harman, “Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Prestasi Siswa Sekolah Dasar Menggunakan Algoritma C4.5,” Comput. Based Inf. Syst. J., Vol. 12, No. 1, Pp. 12–23, 2024, Doi: 10.33884/Cbis.V12i1.8207.

[4] A. I. Waspah Et Al., “Expectation Maximization Algorithm Memprediksi Penjualan Susu Murni Pada Pt . Sewu Primatama Indonesia Lampung,” Vol. 7, No. 1, Pp. 27–38, 2022.

[5] K. Vol, “S T M I K D I A N C I P T A C E N D I K I A K O T A B U M I,” No. 1, 2022.

[6] E. Vivian Astuti, A. Afandi, And D. Marisa Efendi, “Classification And Clustering Of Internet Quota Sales Data Using C4.5 Algorithm And K-Means Article Information Abstract,” J. Ilm. Tek. Elektro Komput. Dan Inform., Vol. 9, No. 2, Pp. 268–283, 2023, Doi: 10.26555/Jiteki.V9i2.25970.

[7] D. Ariyanto, “Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Klasifikasi Penyakit Infeksi Saluran Pernafasan Akut,” J. Sistim Inf. Dan Teknol., Vol. 4, Pp. 13–18, 2022, Doi: 10.37034/Jsisfotek.V4i1.117.

[8] Z. Al-Faruq, “Peran Penggunaan Desain Evaluasi Untuk Meningkatkan Kualitas Pembelajaran,” Ilma J. Pendidik. Islam, Vol. 1, No. 2, Pp. 158–171, 2023, Doi: 10.58569/Ilma.V1i2.587.

[9] E. A. Saputra And Y. Nataliani, “Analisis Pengelompokan Data Nilai Siswa Untuk Menentukan Siswa Berprestasi Menggunakan Metode Clustering K-Means,” J. Inf. Syst. Informatics, Vol. 3, No. 3, Pp. 424–439, 2021, Doi: 10.51519/Journalisi.V3i3.164.

[10] A. T. Basalamah And R. Setyadi, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Pada Tingkat Penyelesaian Pendidikan Di Provinsi Indonesia,” J. Inform. Dan Teknol. Komput., Vol. 4, No. 2, Pp. 114–121, 2023, [Online]. Available:Https://Ejurnalunsam.Id/Index.Php/Jicom/

[11] N. Umar, A. Awal, And S. Dwiasnati, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Dalam Analisis Tes Potensi Akademik Di Universitas Mercu Buana Berdasarkan Skor Tes Abstrak,” Vol. 9, No. 1, 2024.

[12] K. Kurniawati, S. Sriyanto, And R. A. Aziz, “Implementasi Metode Regresi Linier Berganda Untuk Estimasi Penyakit Ganoderma Di Pt Nakau,” J. Inf. Dan Komput., Vol. 11, No. 2, Pp. 265–268, 2023, [Online]. Available: Http://Ojs.Dcckotabumi.Ac.Id/Index.Php/Jik/Article/View/538

[13] I. P. Handayani, H. W. Wardani, And A. Rifa, “Pelatihan Penggunaan Microsoft Excel Bagi Pengurus Posyandu,” Jam-Tekno, Vol. 2, No. 2, Pp. 44–49, 2021, [Online]. Available: Http://Jurnal.Iaii.Or.Id/Index.Php/Jamtekno

[14] J. Informasi And D. Komputer, “Volume.8 Nomor.2 Tahun 2020,” 2020.