Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.168
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer RABIT: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab METIK JURNAL Building of Informatics, Technology and Science JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Jurnal Locus Penelitian dan Pengabdian
Edvin Ramadhan
Institut Teknologi Bandung
Aerospace Engineering Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Electrical & Electronics Engineering Engineering Mathematics

Published : 7 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Locus Penelitian dan Pengabdian

 1 
Klasterisasi Akademik Prestasi Siswa Menggunakan Algoritma K-Prototype Firdaus, Muhammad Fauzi; Abdillah, Gunawan; Ramadhan, Edvin
Jurnal Locus Penelitian dan Pengabdian Vol. 4 No. 8 (2025): JURNAL LOCUS: Penelitian dan Pengabdian
Publisher : Riviera Publishing

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58344/locus.v4i8.4233

Abstract

Dalam dunia pendidikan, seringkali muncul permasalahan dalam menentukan tingkat prestasi siswa berdasarkan kategori rendah, sedang, dan tinggi, serta dalam mengidentifikasi siswa-siswa unggulan di dalam kelas. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, pendekatan data mining dengan algoritma K-Prototypes dapat digunakan untuk mengelompokkan data siswa yang terdiri dari kombinasi atribut numerik dan kategorikal. Dalam penelitian ini, dilakukan klasterisasi terhadap data nilai siswa kelas VII–IX MTs Nurul Hidayah tahun ajaran 2021–2024 yang mencakup semester ganjil hingga genap. Atribut yang digunakan meliputi nilai akademik, aspek keaktifan, afektif, psikomotorik, serta data kategorikal seperti kehadiran dan partisipasi ekstrakurikuler. Proses clustering diterapkan untuk mengelompokkan siswa berdasarkan pola nilai dan karakteristik mereka, guna mengidentifikasi kecenderungan keberhasilan dalam pembelajaran. Validasi dilakukan melalui wawancara dengan guru mata pelajaran dan wali kelas, serta verifikasi nilai dari sistem Dapodik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma K-Prototypes mampu mengelompokkan siswa ke dalam kategori prestasi rendah, sedang, dan tinggi secara lebih akurat karena mampu menangani data campuran. Dengan adanya sistem klasterisasi ini, pihak sekolah dapat lebih mudah mengenali siswa yang membutuhkan perhatian khusus dan dapat merancang strategi pembelajaran yang lebih efektif dan terarah.
Co-Authors Bambang Riyanto Trilaksono Fajar Firdaus, Fajar Firdaus, Muhammad Fauzi Gunawan Abdillah, Gunawan Hadi Sakaro, Dwi Wahyu Kuncoro Hadiana, Asep Id Iping Supriana Suwardi Julianthy, Denissya Kiki Hidayat, Kiki Nabiel Syahreza, Fabian Nurul Sabrina, Puspita Shabrina, Puspita Nurul Wahidin, Farhan Raihan Wina Witanti