ANALISIS KLASTER K-MEDOID UNTUK PENGELOMPOKAN DAN PEMETAAN PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN NILAI UJIAN NASIONAL - Puri, Anita; Solihudin, Dodi; Anwar, Saeful; Pratama, Denni; Wahyudin, Edi (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2024)
Ujian Nasional (UN) adalah suatu metode standar mengevaluasi tahap pendidikan awal yang membantu menentukan apakah siswa lulus atau tidak. Sejalan dengan Penilaian hasil belajar ini bertujuan unntuk menilai kinerja siswa pada tingkat nasional. Ujian nasional juga mempunyai dampak penting dalam melanjutkan pendidikan pada jenjang selanjutnya dan dapat meningkatkan mutu pendidikan di sekolah. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi pola atau struktur dalam Algoritma K-Medoid Clustering yang digunakan untuk mengelompokkan nilai rata-rata siswa berdasarkan hasil ujian nasional tingkat provinsi di Indonesia. Dalam mengelompokkan pencapaian nilai ujian siswa berdasarkan Nama Provinsi, Ujian Nasional (UN) tingkat (SMP), UN (SMA) (IPA), UN SMA Program Ilmu Pengetahuan Sosial (IPS), UN SMA Program Bahasa, UN Sekolah Menengah Kejuruan (SMK), Ujian Institusi (IIUN) tingkat SMP, IIUN tingkat SMA (IPA), IIUN SMA (IPS), IIUN SMA Program Bahasa, dan IIUN SMK. Algoritma K-Medoid ini juga dikenal sebagai Algoritma Partitioning Around Medoid atau PAM, dari data yang sudah diolah menggunakan teknik clustering hasil yang di dapat dalam mengelompokan nilai rata-rata di provinsi Indonesia berdasarkan Davies Bouldin Index, dapat diharapkan memudahkan dan memahami algoritma K-Medoid dalam pengelompokan nilai ujian siswa di Indonesia menggunakan teknik clustering untuk mendapatkan jumlah kelompok terbaik pada data hasil ujian nasional di Indonesia menggunakan algoritma k-medoid. Dari hasil penerapan tersebut nilai K terbaik diperoleh pada nilai iterasi K9 dengan jumlah 1.016 berdasarkan Davies Bouldin Index, Berdasarkan hasil pengukuran nilai max runs dari 1 sampai 10, menunjukkan nilai DBI yang konsisten, yakni 1.016 pada K9 menjadi nilai terbaik, pada cluster ini, terdapat 25 items dalam cluster 0, dan 5 items dalam cluster 1. Stabilitas nilai DBI pada K9 menunjukkan kualitas pengelompokan yang baik.