IMPLEMENTASI CLUSTERING DATA NILAI SISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS: SEBUAH STUDI KASUS DI SMK NASIONAL NAMOTERASI
Keywords:
Clustering, K-Means, Data Mining, Pembinaan Akademik, MATLABAbstract
Pemanfaatan teknologi informasi dalam pendidikan saat ini menjadi strategi penting, khususnya dalam mengelompokkan siswa berdasarkan kemampuan akademik. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma K-Means clustering pada data nilai siswa SMK Nasional Namoterasi untuk menentukan kelompok pembinaan akademik. Metodologi penelitian mengikuti tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD) yang mencakup seleksi data, preprocessing, transformasi data ke bentuk skoring, penentuan jumlah klaster, dan proses clustering dengan K-Means, serta evaluasi hasil. Dataset yang digunakan adalah nilai mata pelajaran umum dan kejuruan siswa dari tahun ajaran 2022/2023 hingga 2024/2025. Hasil pengelompokan berhasil membagi 300 data siswa menjadi tiga klaster, yaitu siswa dengan capaian akademik tinggi, sedang, dan rendah. Hasil ini memungkinkan pihak sekolah menyusun strategi pembinaan yang lebih tepat sasaran, seperti program remedial untuk siswa berprestasi rendah, pembinaan reguler untuk siswa berprestasi sedang, dan program akselerasi bagi siswa berprestasi tinggi. Dengan demikian, penerapan algoritma K-Means terbukti efektif dalam mendukung pengambilan keputusan berbasis data untuk meningkatkan kualitas pembelajaran.
Downloads
References
Apriandi, D., Sari, R. M., & Sarif, M. I. (2024). Analisis Clustering Untuk Menentukan Siswa Berprestasi di SMK Swasta TI Panca Dharma Stungkit Menggunakan Metode K-Means. Jurnal Minfo Polgan, 13(1), 1117–1129. https://doi.org/10.33395/jmp.v13i1.13959
Handoko, S., Fauziah, F., & Handayani, E. T. E. (2020). Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Tingkat Penjualan Paket Data Telkomsel Menggunakan Metode K-Means Clustering. Jurnal Ilmiah Teknologi Dan Rekayasa, 25(1), 76–88. https://doi.org/10.35760/tr.2020.v25i1.2677
Hartanti, N. T. (2020). Metode Elbow dan K-Means Guna Mengukur Kesiapan Siswa SMK Dalam Ujian Nasional. Jurnal Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi, 6(2), 82–89. https://doi.org/10.25077/teknosi.v6i2.2020.82-89
Kesuma, P. W., Risalah, A., & Purba, B. P. (2020). Penerapan Data Mining Dalam Proses Pengelompokkan Data Masyarakat Kurang Mampu di Kota Deli Serdang Menggunakan Metode Clustering. Jurnal Masyarakat Informatika Sumatera Utara, 10(5). https://doi.org/10.14710/jmasif.v7i1.10794
Kurniawan, S., Siregar, A. M., & Novita, H. Y. (2023). Penerapan Algoritma K-Means dan Fuzzy C-Means Dalam Mengelompokan Prestasi Siswa Berdasarkan Nilai Akademik. Scientific Student Journal for Information, Technology and Science, IV(1), 73–81.
Mohamed Nafuri, A. F., Sani, N. S., Zainudin, N. F. A., Rahman, A. H. A., & Aliff, M. (2022). Clustering Analysis for Classifying Student Academic Performance in Higher Education. Applied Sciences (Switzerland), 12(19). https://doi.org/10.3390/app12199467
Muhammad Hilman, Martanto, Dikananda, A. R., & Rifai, A. (2025). K-Means Algorithm for Clustering High-Achieving Student at Madrasah Tsanawiyah Yami Waled. Journal of Artificial Intelligence and Engineering Applications (JAIEA), 4(3), 1538–1548. https://doi.org/10.59934/jaiea.v4i3.771
Mukhsyi, A., Syukri, M., & Yanti, H. (2024). Analisis Kelompok Siswa Berdasarkan Nilai Akademik dan Non-Akademik dengan K-Means. Jurnal Riset Pendidikan dan Sains, 5(2), 211–220.
Oktarian, S., Defit, S., & Sumijan. (2020). Klasterisasi Penentuan Minat Siswa dalam Pemilihan Sekolah Menggunakan Metode Algoritma K-Means Clustering. Jurnal Informasi Dan Teknologi, 2(3). https://doi.org/http://www.jidt.org
Parasian D P, S., & Irene Sri, M. (2017). Klusterisasi Pola Penyebaran Penyakit Pasien Berdasarkan Usia Pasien Dengan Menggunakan K-Means Clustering. Jurnal TIMES, VI(Vol 6, No 2 (2017)), 22–25.
Purba, C., Sonata, F., Info, A., & Mining, D. (2020). Penerapan Data Mining Dalam Menganalisa Pola. CyberTech, 3(7), 1–8.
Qusyairi, M., Zul Hidayatullah, & Arnila Sandi. (2024). Penerapan K-Means Clustering Dalam Pengelompokan Prestasi Siswa Dengan Optimasi Metode Elbow. Infotek: Jurnal Informatika Dan Teknologi, 7(2), 500–510. https://doi.org/10.29408/jit.v7i2.26375
Rahayu, N. D., Anshor, A. H., & Afriantoro, I. (2024). Penerapan Data Mining untuk Pemetaan Siswa Berprestasi menggunakan Metode Clustering K-Means. JUKI: Jurnal Komputer Dan Informatika, 6(1), 71–83. https://doi.org/10.53842/juki.v6i1.474
Sinaga, A. V., Saifullah, & Hardinata, J. T. (2021). Penerapan Algoritma Backpropagation dalam Memprediksi Kebutuhan Blangko Sertipikat Tanah pada Kantor BPN Kota Pematangsiantar. TIN: Terapan Informatika Nusantara, 1(4). https://doi.org/Doi : https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Siregar, A. M., Kurniawan, S., & Al Fariz, A. (2024). Pemanfaatan K-Means untuk Pengelompokan Kelas Unggulan Berbasis Nilai Akademik. Jurnal Penelitian dan Pengembangan Pendidikan, 8(1), 88–97.
Suarna, N., Rahaningsih, N., & Suarna, A. A. (2025). Optimalisasi Prestasi Akademik Siswa Melalui Pengelompokan Indeks Prestasi Dengan K-Means Clustering. Jurnal Kecerdasan Buatan Dan Teknologi Informasi, 4(2), 198–207. https://doi.org/10.69916/jkbti.v4i2.321
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Arya Wira Permana, Rusmin Saragih, I Gusti Prahmana
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
