Keywords
Jarak Euclidean
Silhouette Coefficient
How to Cite
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan data siswa berdasarkan minat dan nilai akademik guna membantu guru dalam memberikan arahan yang tepat. Metode yang digunakan adalah algoritma K-Medoids dengan perhitungan jarak Euclidean untuk proses clustering. Pengumpulan data dilakukan pada siswa SMA Pawyatan Daha Kediri dengan atribut nilai IPA, nilai IPS dan nilai tes peminatan. Prosedur penelitian meliputi Persyaratan, Desain, Implementasi, Pengujian, dan Pemeliharaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode K-Medoids efektif dalam mengelompokkan siswa ke dalam beberapa klaster, yaitu kelompok yang cenderung memilih kelompok IPA, atau kelompok IPS dengan nilai siluet yang menunjukkan kualitas clustering cukup baik yaitu 0,34. Sistem yang dibangun mampu membantu guru dalam mengambil keputusan yang lebih objektif terkait pengelompokkan siswa
References
[1] S. Mahaly, J. O. Papilaya, and Jumail, “ANALISIS PEMILIHAN MINAT MATA PELAJARAN PILIHAN SISWA SMA LABORATORIUM UNIVERSITAS PATTIMURA,” PEDAGOGIKA: Jurnal Pedagogik dan Dinamika Pendidikan, vol. 12, no. 1, pp. 101–108, Apr. 2024, doi: https://doi.org/10.30598/pedagogikavol12issue1page101-108
[2] C. Zai and T. Komputer, “IMPLEMENTASI DATA MINING SEBAGAI PENGOLAHAN DATA,” Portaldata.org, vol. 2, no. 3, 2022.
[3] Y. Syahra, “Penerapan Data Mining Dalam Pengelompokkan Data Nilai Siswa Untuk Penentuan Jurusan Siswa Pada SMA Tamora Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” j.sains manaj. inform. dan kompʹût., vol. 17, no. 2, hlm. 228, Agu 2018, doi: 10.53513/jis.v17i2.70.
[4] F. Harahap, “Perbandingan Algoritma K Means dan K Medoids Untuk Clustering Kelas Siswa Tunagrahita,” vol. 2, no. 4, 2021.
[5] N. T. Luchia, H. Handayani, F. S. Hamdi, D. Erlangga, dan S. F. Octavia, “Perbandingan K-Means dan K-Medoids Pada Pengelompokan Data Miskin di Indonesia: Comparison of K-Means and K-Medoids on Poor Data Clustering in Indonesia,” MALCOM, vol. 2, no. 2, hlm. 35–41, Sep 2022, doi: 10.57152/malcom.v2i2.422.
[6] R. Adrianto dan A. Fahmi, “Penerapan Metode Clustering Dengan Algoritma K-Means Untuk Rekomendasi Pemilihan Jalur Peminatan Sesuai Kemampuan Pada Progam Studi Teknik Informatika - S1 Universitas Dian Nuswantoro”, doi: https://doi.org/10.33633/joins.v1i2.1302.
[7] A. R. Nst, D. Irmayani, dan A. P. Juledi, “CLUSTERING OF ALGORTIMA K-MEANS BASED NATIONAL EXAM SCORE DATA WITH ELBOW AND SILHOUETTE OPTIMIZATION,” vol. 10, 2022.
[8] R. Saputra dan I. Purnama, “OPTIMIZING K-MEANS ALGORITHM WITH ELBOW AND SILHOUETTE METHODS FOR NATIONAL EXAM SCORE DATA CLUSTERING,” vol. 1, 2024.
[9] J. Faran dan R. T. Aldisa, “Penerapan Data Mining Untuk Penjurusan Kelas dengan Menggunakan Algoritma K-Medoids,” bits, vol. 5, no. 2, Sep 2023, doi: 10.47065/bits.v5i2.4313.
[10] E. Fitriani, D. Firmansyah, R. Aryanti, dan W. Walim, “IMPLEMENTASI MODEL WATERFALL PADA SISTEM INFORMASI AKADEMIK BERBASIS WEB PADA SMK PERTANIAN KARAWANG,” Techno, vol. 15, no. 2, hlm. 137, Sep 2018, doi: 10.33480/techno.v15i2.923.
[11] A. L. Ramdani dan H. B. Firmansyah, “Clustering Application for UKT Determination Using Pillar K-Means Clustering Algorithm and Flask Web Framework,” IJAIDM, vol. 1, no. 2, hlm. 53, Agu 2018, doi: 10.24014/ijaidm.v1i2.5126.
[12] B. N. Yulisasih, H. Herman, S. Sunardi, dan H. Yuliansyah, “Evaluation of K-Means Clustering Using Silhouette Score Method on Customer Segmentation,” Ilk. J. Ilm., vol. 16, no. 3, hlm. 330–342, Des 2024, doi: 10.33096/ilkom.v16i3.2325.330-342.
[13] H. Sariangsah, W. Wanayumini, dan R. Rosnelly, “Penentuan Kelas Menggunakan Algoritma K Medoids Untuk Clustering Siswa Tunagrahita,” mib, vol. 5, no. 1, hlm. 83, Jan 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2547.
[14] A. Voutama dan E. Novalia, “Perancangan Sistem Informasi Plakat Wisuda Berbasis Web Menggunakan UML dan Model Waterfall,” 15 Jun 2022, vol. Vol 11 No 01 (2022), doi: 10.35706/syji.v11i01.6412.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Copyright (c) 2025 Dea Avrillia Arba'a Dea, Risa Helilintar, Intan Nur Farida