Implementasi Data Mining Pengelompokan Siswa/Siswi Potensial Di MTS Ikhwanuts Tsalits Talun Kenas Menggunakan Algoritma K-Means - Rahfi, Rahfi (Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON), 2024)
Perkembangnya teknologi informasi telah mengubah dunia menjadi serba lebih mudah di semua bidang kehidupan dan mendorong untuk lebih kreatif dan inovatif terbukti bahwa mekanisme kerja yang panjang menjadai efektif dan efisien dalam menemukan masalah yang dihadapi. Dengan adanya berbagai teknologi saat ini membuat semua menjadi lebih mudah memperoleh solusi yang akurat dalam suatu masalah. Dalam proses pengelompokan siswa/siswi potensial pada suatu sekolah banyak terdapat berbagai kendala atau masalah yang dihadapi. Salah satunya adalah pengelompokan data siswa/siswi potensial pada MTS Ikhwawanuts Tsalits Talun Kenas yang kurang maksimal atau efisien. Untuk mengatasi masalah tersebut, diperlukan data mining dengan metode algoritma K-means Clustering dalam pengelompokan siswa/siswi berdasarkan potensi yang dimilik. Dengan hasil penelitian yang diperoleh di harapkan dapat memberikan informasi yang efektif kepada Kepala Sekolah dan guru yang mengajar dalam mengetahui atau menentukan potensi yang dimiliki siswa/siswinya. Pengelompokan data siswa/siswi potensial dilakukan dengan meliputi variabel, yaitu : NISN (Nomor Induk Siswa nasional), Nama dan Nilai siswa/siswi. Nilai siswa/siswi diambil berdasarkan jumlah nilai bahasa indonesia, matematika, dan ipa (ilmu pengetahuan alam).