Penerapan Metode K-Means Clustering Untuk Pemetaan Kompetensi Peserta Didik Baru Berdasarkan Hasil Tes Diagnostik - Irmayansyah; Muchammad Okgistiyan (Jurnal SAINTEKOM (Sains dan Teknologi Komputasi), 2025)
Proses pemetaan kompetensi peserta didik merupakan langkah penting dalam pengelompokan berdasarkan hasil tes diagnostik. Pengelompokan yang tidak efektif dapat menghambat pengambilan keputusan yang tepat terhadap peserta didik yang nilainya rendah. Penelitian ini mengembangkan sebuah prototype aplikasi untuk memetakan kompetensi peserta didik menggunakan algoritma K-Means Clustering. Pada penelitian ini dibuat sebuah prototype aplikasi yang dapat melakukan pemetaan kompetensi peserta didik dengan menerapkan Algoritma K-means Clustering yaitu dengan cara menganalisis data dan melalukan perhitungan pengelompokan, yang kemudian perhitungan pengelompokan dianalisis kembali untuk melihat kompetensi peserta didik di masing-masing kelompik. Variabel yang digunakan mencakup nilai literasi dan numerasi sebagai parameter pengelompokan. Hal ini dilakukan untuk memetakan kompetensi peserta didik agar dapat menyajikan informasi yang bisa menjadi acuan sekolah untuk mengambil kebijakan peserta didik mana yang harus mendapatkan jam tambahan. Pada aplikasi yang dibangun telah dilakukan uji kelayakan oleh ahli sistem dan diperoleh persentase kelayakan sebesar 100% yang dapat dikategorikan ke dalam interpretasi “Sangat Layak”. Telah dilakukan juga uji kelayakan oleh pengguna dengan menggunakan kuesioner PSSUQ sesuai dengan kategori PSSUQ diantaranya yaitu nilai kepuasan secara keseluruhan (Overall) sebesar 100%, yang artinya aplikasi ini layak digunakan. Serta telah dilakukan juga uji validitas cluster menggunakan Silhouette Coefficient terhadap algoritma K-means yang diterapkan dengan nilai yang diperoleh sebesar 0,467 yang berarti cluster yang dibentuk termasuk kedalam kategori “Lemah”.