ADAPTIVE AFFINITY PROPAGATION UNTUK PENGELOMPOKAN KEHADIRAN MAHASISWA PEMBELAJARAN DARING SELAMA PANDEMI DENGAN NILAI AKHIR - Millati Izzatillah; Fauzan Natsir; Siti Anisah; Opitasari Opitasari (NJCA (Nusantara Journal of Computers and Its Applications), 2021)
Clustering merupakan metode pengelompokan data dengan mudah dan bertujuan untuk melihat korelasi antar data atribut. Clustering adalah proses pengelompokan titik-titik data yang diambil berdasarkan kesamaan nilai untuk menentukan pusat cluster (exemplar). Affinity Propagation (AP) dan Adaptive Affinity Propagation (AAP) adalah algoritma clustering yang dapat menghasilkan jumlah cluster, anggota cluster, dan contoh dari setiap cluster. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui algoritma yang lebih efektif dalam pengelompokan data. AAP merupakan pengembangan dari algoritma AP yang telah melakukan beberapa perbaikan dalam clustering data. Peneliti juga mengimplementasikan dan menguji kedua algoritma tersebut dengan MATLAB 2021 menggunakan data presensi siswa dalam pembelajaran daring di masa pandemi dengan data nilai akhir sebanyak 500 data. Hasil dari penelitian ini adalah algoritma AP menghasilkan lebih banyak klaster daripada algoritma AAP, klaster AP 5 menggunakan preferensi minimum dan 8 klaster menggunakan preferensi median, klaster AAP 3 menggunakan preferensi minimum dan 2 klaster menggunakan preferensi median. Pemrosesan data runtime AAP lebih cepat daripada AP menggunakan preferensi minimum atau median. Algoritma terbaik dalam clustering data secara optimal adalah Adaptive AP. Hasil lainnya adalah terdapat korelasi antara pengelompokan kehadiran siswa terhadap pembelajaran daring di masa pandemi dengan nilai akhir.