DATA MINING USING K-MEANS CLUSTERING ALGORITHM TO KNOW STUDENTS' INTERESTS AND TALENTS IN EXTRACURRICULAR ACTIVITIES: (Case Study: SMK Setia Budi Binjai) - Dita Sahputri; Maulita, Yani; Novriyenni, Novriyenni (Journal of Engineering, Technology and Computing (JETCom), 2023)
Pemahaman tentang minat dan bakat siswa/siswi pada kegiatan ekstrakurikuler memiliki peran penting dalam pengembangan pendidikan dan pembelajaran yang holistik. Dalam penelitian ini, kami mengusulkan penggunaan metode Data Mining dengan menggunakan algoritma K-means Clustering untuk menganalisis minat dan bakat siswa/siswi dalam konteks kegiatan ekstrakurikuler. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan data survei yang dikumpulkan dari siswa/siswi sekolah di sebuah daerah. Data yang dikumpulkan meliputi informasi tentang minat dan bakat siswa/siswi terkait berbagai kegiatan ekstrakurikuler yang tersedia di sekolah. Tujuan utama penelitian ini adalah untuk mengklasifikasikan siswa/siswi berdasarkan pola minat dan bakat mereka menggunakan algoritma K-means Clustering. Diharapkan bahwa penelitian ini akan memberikan wawasan yang berharga bagi pihak sekolah dalam memahami minat dan bakat siswa/siswi, sehingga dapat mengoptimalkan penawaran kegiatan ekstrakurikuler yang sesuai dengan kebutuhan dan preferensi siswa/siswi. Hasil penelitian ini juga dapat membantu siswa/siswi dalam memilih kegiatan ekstrakurikuler yang sesuai dengan minat dan bakat mereka, sehingga dapat meningkatkan partisipasi mereka dalam kegiatan tersebut.