Klastering Perbandingan Metode Machine Learning untuk Klastering Penerima Bantuan Pendidikan Siswa - Gusmansyah, Rafly; Daulay, Suandi; Rahmaddeni, Rahmaddeni; Rohid, Rohid; Rivaldi, Ahmad (Jurnal Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence), 2025)
Penelitian ini membandingkan tiga algoritma clustering Fuzzy C-Means, K-Medoids, dan Hierarchical Clustering untuk mengelompokkan siswa sebagai calon penerima bantuan pendidikan berdasarkan data sosial. Data yang digunakan berasal dari MTsN 1 Kota Pekanbaru sebanyak 1.200 entri dan mencakup atribut seperti penghasilan orang tua, jumlah tanggungan, dan prestasi akademik. Principal Component Analysis (PCA) digunakan untuk mereduksi dimensi data sebelum proses klasterisasi. Hasil evaluasi menggunakan Silhouette Coefficient dan Davies-Bouldin Index menunjukkan bahwa Fuzzy C-Means memberikan performa terbaik dengan nilai Silhouette 0.449 dan DBI 0.779. K-Medoids mencatatkan nilai Silhouette 0.436 dan DBI 0.787, sedangkan Hierarchical Clustering memperoleh Silhouette 0.405 dan DBI 0.790. Visualisasi hasil menunjukkan bahwa distribusi kategori siswa “Sangat Layak”, “Layak”, dan “Tidak Layak” paling proporsional dihasilkan oleh Fuzzy C-Means. Temuan ini mengindikasikan bahwa Fuzzy C-Means lebih efektif dalam menangani data sosial yang kompleks dan sesuai untuk digunakan sebagai basis sistem pendukung keputusan dalam seleksi penerima bantuan pendidikan.