Pengelompokan Minat Akademik Siswa SMA Negeri 1 Loa Janan Menggunakan Metode Clustering K-means - Fauzan, Ammar Nabil; Wandi, Faizul Anwar; Aiman, Ahmad Zuhair Nur; Wati, Masna; Haviluddin, Haviluddin (Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI), 2025)
Penentuan minat akademik masih menjadi tantangan dalam proses mempersiapkan diri sebelum memilih jurusan di perguruan tinggi, terutama jika siswa sendiri masih belum sepenuhnya mengetahui kemampuan dan minat belajarnya. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk membentuk kelompok-kelompok siswa kelas XI 3 di SMA Negeri 1 Loa Janan berdasarkan minat akademik mereka dengan menggunakan pendekatan data mining. K-means merupakan algoritma yang dipilih dari metode clustering, dengan menggunakan Knowledge Discovery in Database (KDD) yang dimulai dari seleksi data, kemudian tahap preprocessing data melalui normalisasi. Evaluasi menggunakan Silhouette Score dan Davies Bouldin Index. Hasil menunjukkan bahwa 2 merupakan jumlah cluster yang tepat dengan nilai Silhouette Score 0.74, nilai Davies Bouldin Index sebesar 0.34 dan visualisasi Scatter Plot yang menunjukkan pemisahan cluster yang cukup jelas. Hasil clustering ini bisa menjadi referensi bagi tenaga pengajar seperti guru untuk memudahkan proses penentuan jurusan sebelum masuk perguruan tinggi.