OPTIMALISASI PRESTASI AKADEMIK SISWA MELALUI PENGELOMPOKAN INDEKS PRESTASI DENGAN K-MEANS CLUSTERING - Suarna, Nana; Rahaningsih, Nining; Suarna, Annisa Annastia (Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi, 2025)
Prestasi akademik merupakan indikator penting dalam menilai kemampuan dan perkembangan siswa selama proses pembelajaran. Namun, banyak lembaga pendidikan yang masih menghadapi tantangan dalam mengidentifikasi kelompok siswa berdasarkan performa akademik secara efisien, sehingga intervensi pembelajaran yang tepat sulit dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan prestasi akademik siswa melalui pengelompokan indeks prestasi dengan metode K-Means Clustering. Metode K-Means digunakan karena kemampuannya dalam mengelompokkan data ke dalam beberapa klaster homogen berdasarkan kesamaan nilai. Data yang digunakan berupa indeks prestasi siswa dari beberapa semester. Proses pengelompokan dilakukan dengan menetapkan sejumlah klaster awal, kemudian dilakukan iterasi untuk mengoptimalkan posisi centroid hingga mencapai konvergensi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa siswa dapat dikelompokkan ke dalam tiga kategori utama, yaitu siswa dengan prestasi tinggi, sedang, dan rendah. Pengelompokan ini memberikan gambaran yang lebih jelas kepada pihak sekolah dalam menyusun strategi pembinaan dan pemberian program khusus yang sesuai dengan kebutuhan masing-masing kelompok siswa. Dengan penerapan K-Means Clustering, institusi pendidikan dapat melakukan pemantauan dan evaluasi akademik secara lebih terstruktur serta memberikan intervensi yang lebih tepat sasaran. Penelitian ini menyimpulkan bahwa teknik pengelompokan data dapat menjadi solusi inovatif dalam mendukung peningkatan mutu pendidikan melalui pendekatan berbasis data.