Mochammad Yusron Nafis
Unknown Affiliation

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN SANTRI PENERIMA BANTUAN BIAYA PENDIDIKAN Mochammad Yusron Nafis; Ginanjar Setyo Permadi
Inovate Vol 10 No 2 (2026): Maret
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33752/inovate.v10i2.9432

Abstract

Pondok Pesantren Agung Nur Muhammad merupakan lembaga pendidikan yang memiliki program pendidikan secara formal dan non formal dengan jumlah santri yang terus mengalami peningkatan setiap tahunnya. Berdasarkan hasil observasi, terdapat santri yang mengalami kendala dalam pembiayaan pendidikan akibat keterbatasan kondisi sosial ekonomi orang tua. Penelitian ini berfokus pada  perancangan sistem pengelompokan santri dengan menerapkan algoritma K-Means Clustering. Data variabel yang digunakan meliputi penghasilan orang tua, kepemilikan kartu dan jumlah saudara. Melalui algoritma K-Means Clustering, data santri tersebut akan dikelompokan ke dalam cluster yang telah ditentukan. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa sistem pengelompokan santri dengan algoritma K-Means mampu mengidentifikasi 146 santri layak dan 12 santri yang tidak layak menerima bantuan dari total 158 santri. Berdasarkan pengujian cluster menggunakan rumus Davies Bouldin Index diperoleh nilai DBI sebesar 0,735 pada cluster 2, yang menunjukan bahwa hasil pengelompokan termasuk dalam kategori cukup baik.