IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS DAN K-MEDOIDS DALAM PENGELOMPOKAN NILAI UJIAN NASIONAL TINGKAT SMK - Ninda Nurul Rhamadani; Ahmad Fauzi; Euis Nurlaelasar; Adi Rizky Pratama (Conference on Innovation and Application of Science and Technology (CIASTECH), 2020)
Pusat Penilaian Pendidikan melakukan evaluasi standar pendidikan setiap tahunnya dengan menyelenggarakan Ujian Nasional pada jenjang SD, SMP, SMA/K dan sederajat. Data hasil nilai UN dapat dilihat melalui website resmi Kementrian Pendidikan dan Kebudayaan (KEMDIKBUD) akan tetapi data yang disajikan tidak memiliki peringkat tertentu atau kelompok berdasarkan kategori nilai UN sehingga masyarakat tidak memiliki acuan saat mendaftarkan putra-putri mereka untuk menempuh pendidikan selanjutnya. Pada penelitian ini akan melakukan pengelompokan sekolah menjadi 3 kategori yaitu baik, sedang dan cukup untuk memudahkan peserta didik mendapatkan informasi kategori sekolah mereka dengan menerapkan algoritma K-Means dan K-Medoid. Hasil pengelompokan menggunakan algoritma k-means menghasilkan klaster baik sebanyak 14 anggota, klaster sedang 46 anggota dan klaster cukup 49 anggota. Lalu, pada algoritma k-medoids diperoleh hasil klaster baik 27 anggota, klaster sedang 43 anggota dan klaster cukup 39 anggota. Perbedaan jumlah klaster pada kinerja tiap algoritma memiliki pola perhitungan yang berbeda pada masing-masing iterasi tergantung pada dataset yang digunakan serta titik centroid yang dijadikan perhitungan pada algoritma.