Aplikasi K-Means berbasis Web untuk Klasifikasi Kelas Unggulan

  • Christofer Satria Universitas Bumigora
  • Anthony Anggrawan Universitas Bumigora Mataram
Keywords: Data Mining, K-Means, Klasifikasi, Kelas Unggulan

Abstract

MAN-1 Mataram merupakan sekolah yang berada di kota Mataram, Sekolahan ini memiliki 2 kelas yaitu kelas unggulan dan kelas biasa. Setiap tahunnya MAN-1 Mataram mengalami peningkatan penerimaan pendaftaran siswa baru diperkiran tahun kedepan siswa barunya akan mengalami peningkatan yang banyak. Banyaknya siswa yang mendaftar membuat bagian kesiswaan MAN-1 Mataram mengalami kesulitan dalam penentuan kelas, apalagi ditemuakan siswa yang dikelas unggulan didapatkan prestasi dan nilai kurang standar. Berdasarkan permasalahan tersebut tujuan dari penelitan ini adalah mewujudkan pengelompokan kelas belajar berdasarkan nilai dan prestasi siswa baru sehingga diperoleh klasifikasi kelas unggulan. Metode penelitian yang digunakan adalah algoritma K-Means yang dilengkapi dengan program aplikasi berbasis web. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa algoritma k-means mampu menghasilakan pemilihan dan pembagian kelas unggulan bagi calon siswa baru sesuai dengan nilai kemampuan siswa. Penerapan kelas unggulan berdampak positif bagi peningkatan pendidikan.

Downloads

Download data is not yet available.

References

[1] P. R. Indonesia, Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 20 Tahun 2003 Tentang Sistem Pendidikan Nasional, no. 1. 2003, pp. 1–33.
[2] R. Murphy and F. Weinhardt, “Top of the Class: The Importance of Ordinal Rank,” Review of Economic Studies, vol. 87, no. 6, pp. 2777–2826, 2020, doi: 10.1093/restud/rdaa020.
[3] K. P. Sinaga and M.-S. Yang, “Unsupervised K-Means Clustering Algorithm,” in IEEE Access, 2020, vol. 8, pp. 80716–80727, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2988796.
[4] C. Yuan and H. Yang, “Research on K-Value Selection Method of K-Means Clustering Algorithm,” Multidisciplinary Scientific Journal, vol. 2, no. 2, pp. 226–235, 2019, doi: 10.3390/j2020016.
[5] M. Z. Hossain, M. N. Akhtar, R. B. Ahmad, and M. Rahman, “A dynamic K-means clustering for data mining,” Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, vol. 13, no. 2, pp. 521–526, 2019, doi: 10.11591/ijeecs.v13.i2.pp521-526.
[6] D. Neha and B. M. Vidyavathi, “A Survey on Applications of Data Mining using Clustering Techniques,” International Journal of Computer Applications, vol. 126, no. 2, pp. 7–12, 2015, doi: 10.5120/ijca2015905986.
[7] Ediyanto, N. Mara, and N. Satyahadewi, “Pengklasifikasian Karakteristik Dengan Metode K-Means Cluster Analysis,” Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster), vol. 02, no. 2, pp. 133–136, 2013.
[8] C. Wu et al., “k-Means Clustering Algorithm and Its Simulation Based on Distributed Computing Platform,” Journal of Wiley, vol. 2021, pp. 1–10, 2021, doi: 10.1155/2021/9446653.
[9] E. Harli, A. Fauzi, and T. H. Kusmanto, “Pengelompokkan Kelas Menggunakan Self Organizing Map Neural Network pada SMK N 1 Depok,” Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN), vol. 2, no. 2, pp. 90–95, 2016, doi: 10.26418/jp.v2i2.17574.
[10] E. B. Sambani and F. Nuraeni, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Pola Penjurusan di Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Kota Tasikmalaya,” CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal), vol. 9, no. 3, p. 144, 2018, doi: 10.22303/csrid.9.3.2017.144-152.
[11] W. Purba, S. Tamba, and J. Saragih, “The effect of mining data k-means clustering toward students profile model drop out potential,” Journal of Physics: Conference Series, vol. 1007, no. 1, 2018, doi: 10.1088/1742-6596/1007/1/012049.
[12] A. Mahmudan, “Clustering of District or City in Central Java Based COVID-19 Case Using K-Means Clustering,” Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi, vol. 17, no. 1, pp. 1–13, 2020, doi: 10.20956/jmsk.v17i1.10727.
[13] N. Dwitri, J. A. Tampubolon, S. Prayoga, F. Ilmi Zer, and D. Hartama, “Penerapan Algoritma K-Means Dalam Menentukan Tingkat Kepuasan Pembelajaran Online Pada Masa Pandemi Covid-19 di Indonesia,” Jti (Jurnal Teknologi Informasi), vol. 4, no. 1, pp. 101–105, 2020.
[14] H. J. de P. Alves, F. A. F. Henrique José de Paula Alves, K. P. de Lima, B. D. de O. Batista, and T. J. Fernandes, “The COVID-19 pandemic in Brazil an application of the k-means clustering method,” Research, Society and Developmen, vol. 9, no. 10, pp. 1–21, 2020.
[15] N. A. Khairani and E. Sutoyo, “Application of K-Means Clustering Algorithm for Determination of Fire-Prone Areas Utilizing Hotspots in West Kalimantan Province,” International Journal of Advances in Data and Information Systems, vol. 1, no. 1, pp. 9–16, 2020, doi: 10.25008/ijadis.v1i1.13.
[16] A. Heryati and M. I. Herdiansyah, “The Application of Data Mining by using K-Means Clustering Method in Determining New Students’ Admission Promotion Strategy,” International Journal of Engineering and Advanced Technology, vol. 9, no. 3, pp. 824–833, 2020, doi: 10.35940/ijeat.c5414.029320.
[17] C. A. Sugianto, T. Pratiwi, and O. Riska, “K-Means Algorithm For Clustering Poverty Data in Bangka Belitung Island Province Journal of Computer Networks , Architecture and High Performance Computing,” Journal of Computer Networks , Architecture and High Performance Computing, vol. 3, no. 1, pp. 58–67, 2021.
[18] N. Chawla, “Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining,” Briefings in Bioinformatics, vol. 6, no. 4, pp. 411–412, 2005.
Published
2021-11-26
How to Cite
Satria, C., & Anggrawan, A. (2021). Aplikasi K-Means berbasis Web untuk Klasifikasi Kelas Unggulan. MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika Dan Rekayasa Komputer, 21(1), 111-124. https://doi.org/https://doi.org/10.30812/matrik.v21i1.1473
Section
Articles

Most read articles by the same author(s)

1 2 > >>