PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING DALAM PERINGATAN DINI RESIKO KEGAGALAN SISWA PADA MATA PELAJARAN BAHASA INDONESIA: STUDI KASUS DI SMPN 2 MALANG - Nurul Alifia, Anisa; Fahrudi Setiawan, Ahmad; Rudhistiar, Deddy (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2024)
Mata pelajaran Bahasa Indonesia memiliki peran krusial dalam perkembangan siswa di Indonesia, dan kegagalan siswa dalam mata pelajaran ini dapat memiliki dampak jangka panjang. Beberapa alasan umum pemilihan mata pelajaran Bahasa Indonesia dalam penelitian ini melibatkan aspek yang befokus pada kemampuan siswa siswi berdasarkan hasil nilai tugas, ulangan, dan semester. Selain itu, ketersediaan data nilai atau kinerja siswa pada mata pelajaran Bahasa Indonesia yang sudah tersedia dan lengkap, dapat menjadi faktor pertimbangan penting.Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk melakukan penerapan algoritma K-Means Clustering dalam peringatan dini resiko kegagalan siswa pada mata pelajaran Bahasa Indonesia, dengan fokus pada studi kasus di SMP Negeri 2 Malang.Algoritma K-Means Clustering merupakan metode yang kuat untuk mengelompokkan data menjadi kelompok-kelompok dengan karakteristik serupa. Dari hasil pengujian, didapatkan hasil sistem dengan hasil guru didapatkan hasil, untuk kelas 8A memiliki hasil yang sama sebesar 57.14%, kelas 8B 71.43 %, kelas 8C 55.56 %, dan kelas 8D 58.33 %.