SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENJURUSAN SISWA BERBASIS WEB DI SMK INTENSIF BAITUSSALAM MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING

Authors

  • Dwi Nur Hidayat Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Ahmad Bagus Setiawan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.29407/inotek.v6i1.2488

Abstract

Pada  saat masa penerimaan siswa baru pada tingkat SMK, siswa dihadapkan dengan beberapa proses pendaftaran siswa baru, dengan adanya beberapa proses yang ditetapkan oleh sekolah kebanyakan siswa masih mengalami kesulitan dengan proses atau langkah pendaftaran yang sudah disepakati oleh pihak sekolah baik dari pendaftaran maupun pemilihan jurusan sesuai dengan kompetensi. Sehingga terdapat beberapa siswa yang masih mempunyai keraguan dalam memilih jurusan, dengan menerapkan teknik data mining yaitu perhitungan k-means clustering menggunakan kriteria antara lain nilai rata-rata ujian nasional dan tes akademik, Bahasa Inggris, Bahasa Indonesia dan  Matematika. Penelitian ini menghasilkan nilai dari perhitungan clustering yang dilakukan sangatlah tepat. Penelitian ini menggunakan lima kriteria yaitu Nilai-nilai rata-rata UN, Tes akademik, Tes Bahasa Indonesia, Tes Bahasa Inggris dan Tes Matematika, kemudian  Cluster di evaluasi menggunakan rumus DBI (Davies Bouldin Index) menggunakan persamaan SSW.SSB dan DBI.

Keywords:

sistem pendukung keputusan, penjurusan siswa, k-mens clustering

##plugins.themes.default.displayStats.downloads##

##plugins.themes.default.displayStats.noStats##

References

Harahap, B., Aripin Rambe. 2021. Implementasi K-Means Clustering Terhadap Mahasiswa yang Menerima Beasiswa Yayasan Pendidikan Battuta di Universitas Battuta. INFORMATIKA Manajemen Informatika Universitas Labuhanbatu. Vol. 9 No. 3. 2615-1855.

Wibowo, Teguh. 2018. Penerapan Data Mining Pemilihan Siswa Kelas Unggulan dengan Metode KMeans Clustering di SMP N 02 Tasikmadu. (Online), tersedia. http://eprints.ums.ac.id/65663/3/naskah_publikasi_L200144019_INF.pdf diakses tanggal 22 Juni 2022.

Sari, Venny Novita , Yupianti, Dewi Maharani. 2018. Penerapan Metode K-Means Clustering Dalam Menentukan Predikat Kelulusan Mahasiswa Untuk Menganalisa Kualitas Lulusan. JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (print) Vol. IV No. 2, Jun 2018, hlm. 133 – 140 ISSN 2550-0201 (online) Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi diakses tanggal 20 Juni 2022.

Farida, I.N. and R. Firliana. 2016. Implementasi Metode Profile Matching Untuk Evaluasi Potensi Akademik Penjurusan Siswa MAN 2 Kota Kediri. INFOTEL. No. 2. Vol. 8. 2460-0997.

Setiawan, A.B., Juli S. Resty W. 2019. Penerapan Sistem Informasi Berbasis website di pondok pesantrean kota Kediri. Generation Jurnal No.1 Vol. 3, 2580-4952.

Trimarsiah, Y. 2014 Rancang Bangun Sistem Informasi Berbasis Web Pada Privat Awal Belajar Cerdas Menggunakan PHP dan MYSQL. Jurnal Media Informatika dan Komputer. Vol. 4 No.1.

Keen, P., & Morton, S. Decision Support Systems: An Organizational Perspective. Massachusetts: Addison-Wesley, 1978.

Giyanto, Heribertus. 2008. Penerapan algoritma Clustering K-Means, K-Medoid, Gath Geva. Tesis Tidak Terpublikasi. Yogyakarta: Universitas Gajah Mada.

Han, Jiawei; & Kamber, Micheline. 2001. Data Mining Concepts and Techniques Second Edition. San Francisco: Morgan Kauffman.

Haviluddin. 2011. Memahami Penggunaan UML (Unified Modelling Language). Jurnal Informatika Mulawarman Vol 6 No. 1.

Downloads

Published

2022-08-25

Issue

Vol. 6 No. 1 (2022): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2022

Section

Articles

License

Copyright (c) 2022 Dwi Nur Hidayat; Ahmad Bagus Setiawan

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Authors who publish with this journal agree to the following terms:

  1. Copyright on any article is retained by the author(s).
  2. The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
  3. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
  4. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
  5. The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License

How to Cite

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENJURUSAN SISWA BERBASIS WEB DI SMK INTENSIF BAITUSSALAM MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING. (2022). Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 6(1), 221-225. https://doi.org/10.29407/inotek.v6i1.2488