Eksplorasi Teknik Berbasis K-Means Clustering Untuk Penilaian Prestasi Siswa - Hikmahrus Gunandaru; Paramitha Nerisafitra (Journal of Informatics and Computer Science (JINACS), 2025)
Perkembangan teknologi dapat diterapkan ke dalam pekerjaan sehari-hari, salah satunya adalah proses presensi , proses rekapitulasi dan analisis data siswa. Proses presensi siswa yang simpel, repetitif dan lama dapat diubah untuk mempercepat proses presensi siswa sedangkan untuk proses rekapitulasi data dapat dibuat menjadi otomatis. Sebuah sistem diperlukan untuk memproses presensi siswa dan rekapitulasi hasil presensi siswa tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi absensi siswa online berbasis website. Selain proses absensi sistem informasi ini juga akan melakukan proses rekapitulasi hasil presensi siswa. Sistem informasi ini akan dibangun menggunakan bahasa pemrograman GO dengan menggunakan framework GIN data-data yang ada akan disimpan ke dalam database PostgreSQL. Sedangkan proses analisis data siswa dapat dilakukan dengan menggunakan bantuan machine learning. Variabel seperti nilai rata-rata semester, kehadiran siswa, tingkah laku siswa, prestasi non akademik dapat digunakan sebagai kriteria menentukan prestasi siswa. Hasil pengujian pada sistem informasi ini menunjukkan sistem ini dapat digunakan untuk mempermudah dan mempercepat pekerjaan yang umumnya lama dan rawan terjadi kesalahan sedangkan pada model machine learning menunjukkan model dapat mengelompokkan siswa berdasarkan prestasinya.