Klasterisasi Hasil Ujian Nasional SMA/MA dengan Algoritma K-Means - Wayan Arlan Suputra (Wahana Matematika dan Sains: Jurnal Matematika, Sains, dan Pembelajarannya, 2021)
Penelitian bertujuan untuk mengetahui bagaimana klasterisasi kualitas pendidikan SMA/MA berdasarkan hasil ujian nasional SMA/MA provinsi di Indonesia tahun ajaran 2018/2019 dengan  algoritma K-Means. Algoritma K Means adalah metode klasterisasi non hirarki yang mempartisi objek ke dalam beberapa kelompok (klaster). Penelitian ini adalah penelitian data mining (penambangan data), dimana data diperoleh dari website resmi Pusat Penilaian Pendidikan dan Kebudayaan Kementrian Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia. Data yang diperoleh berisi rerata variabel yang diujikan dalam ujian nasional. Prosedur penambangan data yang ditempuh dalam penelitian ini yaitu pembersihan data, integrasi data, pemilihan data, transformasi data, penambangan data, evaluasi pola dan presentasi pengetahuan.  Hasil klasterisasi yang diperoleh dalam penelitian ini adalah terdapat 2 provinsi yang dikategorikan ke dalam klaster 1, 10 provinsi dikategorikan ke dalam klaster 2, 11 dikategorikan ke dalam klaster 3 dan 12 provinsi dikategorikan ke dalam klaster 4. Hasil evaluasi dari algoritma K-Means menghasilkan nilai evaluasi Prtition Coefficiens Indek (PCI) 0,81.Kata-kata kunci : klasterisasi, kualitas, ujian nasional, Algoritma K-Means