PENENTUAN SISWA BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING DI SMP TAKHASSUS AL QUR’AN SADAMIYYAH
Abstract
Student learning achievement is an achievement obtained by students in terms of knowledge, skills, and attitudes thanks to the experience and training that each individual has gone through. The assessment is carried out by giving a grade made by the teacher. However, considering the large number of student data, it is not easy to find outstanding students, as is the case at SMP Takhassus Al Qur’an Sadamiyaah Bangsri Jepara. For example, the takhassus subject is usually included in competitions at booth the district, national and international levels. in determining the recommendations of outstanding students in these subjects, a method is needed to solve problems quickly, precisely, and accurately. In this study, 414 data were taken from the data of grade VIII students in the even semester of the 2015/2016-2019/2020 academic year which had several attributes, namely name, assignment value, UTS score, UAS score in each takhassus subject, list attendance, and value attitude. The data is then processed on the RapidMinner tool using the K-Means clustering method, as well as the Davies-Bouldin Index for evaluation and validation of the results. The results of the calculation of the Davies-Bouldin Index are 0.673 in Microsoft Excel and 0.041 for RapidMinner. The clustering is fairly good because it is close to 0 (zero-negative >= 0).
References
[2] M. Z. B. B. N. Fauziah Nur, “Penerapan Algoritma K-Means Pada Siswa Baru Sekolah Menengah Kejuruan Untuk Clustering Jurusan,” InfoTekJar: Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan, vol. 1, no. 2, pp. 100-105, 2017.
[3] M. T. H. S. A. Hari Witono, “Identifikasi Siswa Berprestasi di bawah Kemampuan (Underachievement) Sekolah Dasar di Kota Mataram,” Jurnal Ilmiah Pendidikan Gusu Sekolah Dasar, vol. V, no. I, pp. 01-14, 2021.
[4] L. T. P. d. T. E. Aronson J.E, “Decission Support System and Intellegent System - 7 th ed. Pearson Education, Inc. Dwi Prabantini (Penerjemah). Sistem Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas,” Yogyakarta, ANDI, 2005.
[5] A. P. d. A. M. Siregar, DATA MINING: Pengolahan Data Menjadi Informasi dengan RapidMinner, Surakarta: CV Kekata Group, 2017.
[6] C. W. A. P. W. A. &. I. E. Astria, “Metode K-Means Pada Pengelompokan Wilayah Pendistribusian Listrik,” Seminar Nasional Sains Dan Teknologi (SENSASI), vol. 2, p. 1, 2019.
[7] D. L. D. d. D. W. Bouldin, “A Cluster Separation Measure,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (2), 1979, p. 224.
[8] A. A. G. N. F. U. R. F. R. U. Y. P. P. N. R. Brilian Rahmat, “Implemetasi K-Means Clustering pada Rapidminer untuk Analisis Daerah Rawan Kecelakaan,” Seminar Nasional Riset Kuantitatif Terapan, pp. 58-62, 2017.
Copyright (c) 2022 Universitas Islam Nahdlatul Ulama Jepara

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Copyright and License
Penulis yang menerbitkan dengan jurnal ini menyetujui persyaratan berikut:
-
Semua materi yang terkandung di situs ini dilindungi oleh hukum. Dilarang mengutip sebagian atau seluruh isi website ini untuk tujuan komersial tanpa persetujuan dewan redaksi jurnal ini.
-
Jika Anda menemukan satu atau beberapa artikel yang terdapat dalam Jurnal Teknik Informatika yang melanggar atau berpotensi melanggar hak cipta Anda, harap laporkan kepada kami, melalui email ke Kontak.
-
Aspek hukum formal dari akses ke informasi dan artikel apa pun yang terdapat dalam situs web jurnal ini mengacu pada persyaratan lisensi Creative Commons Attribution-ShareAlike (CC BY-SA).
-
Semua informasi yang dimuat dalam Jurnal Teknik Informatika adalah akademik. JTINFO tidak bertanggung jawab atas kerugian yang timbul akibat penyalahgunaan informasi dari situs ini
Jurnal Teknik Informatika dilisensikan di bawah Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.