IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK PEMBAGIAN KATEGORI SISWA BARU (STUDI KASUS : SMA NEGERI 1 KUALUH HILIR) - Nurhadi, Ahmad (JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), 2016)
Dalam dunia pendidikan siswa merupakan komponen yang diutamakan dalam proses belajar mengajar, prestasi siswa adalah hal yang menjadi identitas sekolah sehingga menjadi manusia yang berkualitas sesuai dengan tujuan pendidikan nasional. Di dalam proses belajar mengajar tentu ada golongan siswa berprestasi yang dipilih berdasarkan nilai ujian siswa, pembagian kategori siswa akan dapat menentukan siswa berprestasi berdasarkan golongan, skil dan kemampuan siswa. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk pembagian kategori siswa adalah dengan menggunakan teknik data mining. Teknik data mining yang digunakan dalam hal ini adalah dengan menggunakan algoritma K-Means Clustering. K- means clustering merupakan salah satu metode data clustering non-hirarki yang mengelompokan data dalam bentuk satu atau lebih cluster/kelompok. Menggunakan pendekatan partitional clustering. Tiap cluster dihubungkan dengan sebuah centroid (titik pusat). Tiap titik ditempatkan ke dalam cluster dengan centroid terdekat. Jumlah cluster, k, harus ditentukan. Data-data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokan dalam satu cluster/kelompok dan data yang memiliki karakteristik yang berbeda dikelompokan dengan cluster/kelompok yang lain sehingga data yang berada dalam satu cluster/kelompok memiliki tingkat variasi yang kecil. Algoritma K-Means Clustering ini akan cocok untuk diterapkan bila terdapat beberapa hubungan item yang ingin di analisa. Salah satunya yang bisa di terapkan adalah di dalam bidang pembagian kategori siswa. Kata kunci : Data Mining, Algoritma K-Means Clustering, Siswa Baru