Penerapan Algoritma K-Means untuk Mengidentifikasi Minat dan Bakat Siswa Sekolah Dasar - Sonianto; Hartono (Sienna, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi minat dan bakat siswa sekolah dasar dengan menggunakan algoritma K-Means clustering, suatu teknik dalam data mining yang digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan kesamaan karakteristik. Area disiplin yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendidikan dan analisis data, khususnya dalam konteks pengembangan kurikulum yang berbasis pada minat siswa. Pemilihan topik ini didasari oleh kebutuhan untuk menciptakan pendekatan pembelajaran yang lebih personal dan terfokus sesuai dengan minat dan bakat siswa, yang dapat meningkatkan efektivitas pembelajaran. Penelitian ini menggunakan data kuesioner yang terdiri dari empat dimensi utama: Minat Akademik, Minat Seni, Minat Olahraga, dan Minat Sosial dan Kepemimpinan, yang kemudian dianalisis menggunakan metode K-Means clustering. Hipotesis yang diformulasikan adalah bahwa K-Means clustering dapat mengelompokkan siswa ke dalam cluster yang memiliki kesamaan dalam minat dan bakat mereka. Temuan utama dari penelitian ini menunjukkan bahwa siswa dapat dikelompokkan menjadi tiga cluster utama, masing-masing dengan karakteristik minat dan bakat yang berbeda, yaitu siswa dengan minat akademik tinggi, siswa dengan minat seni dan sosial tinggi, serta siswa dengan minat olahraga dan kepemimpinan tinggi. Kontribusi penelitian ini adalah memberikan wawasan praktis bagi pendidik dalam merancang strategi pembelajaran yang lebih personal dan efektif, berdasarkan minat dan bakat siswa.