Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan Kelas Siswa Unggulan Berdasarkan Nilai Raport Menggunakan Metode K-Means Clustering: Studi Kasus: SMK Muhammadiyah 3 Weleri - Hasnan afif; Muhammad Arif (Jurnal Teknik Informatika dan Desain Komunikasi Visual, 2022)
Pengelompokan kelas siswa unggulan sangat berguna untuk menentukan langkah strategis dalam upaya peningkatan prestasi siswa. Sekolahan SMK Muhammadiyah 3 Weleri yang memiliki banyak siswa yang terbagi menjadi beberapa jurusan dan masing-masing jurusan memiliki beberapa kelas. Hal itu membuat pihak sekolah kesulitan dalam menentukan langkah strategis untuk meningkatkan prestasi Siswa. Penelitian ini Bertujuan untuk mencari solusi terhadap pengelompokan kelas siswa unggulan yang ada di SMK Muhammadiyah 3 Weleri sehingga Siswa yang memiliki prestasi yang tinggi akan dikelompokan dengan siswa yang memiliki karakteristik yang relatif sama untuk memaksimalkan kemampuan yang dimiliki dan siswa yang memliki minim prestasi akan dapat termotifasi agar dapat masuk kedalam kelas unggulan dengan terus mengembangkan kemampuan yang dimiliki. Metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan Algortima k-mean clustering yang memiliki atribut semua mata pelajaran yang ada di SMK Muhammadiyah 3 Weleri. Data siswa yang digunakan berjumlah 125 siswa yang terbagi menjadi 4 kelas. Data diproses menggunakan metode Data Mining dengan menganalisa masalah yang ada di SMK Muhammadiyah 3 Weleri, kmudian memproses data raport siswa dan mentrasformasikan data asli agar dapat diolah menggunakan algoritma k-mean clustering. Peneliti menggunakan aplikasi Microsoft excel 2010 untuk perhitungan manual dibantu dengan menggunakan aplikasi rapidminer 7.6 sebagai pengujian hasil dari penelitian ini.