Analisis Model Algoritma K-Means Clustering untuk Pengelompokan Prestasi Berdasarkan Nilai Pengetahuan Siswa (Studi Kasus SMP Negeri 2 Mekar Baru) - Fajar Widianto; Alfaiko Janita (Sains Data Jurnal Studi Matematika dan Teknologi, 2026)
Perkembangan teknologi memberikan dampak nyata hari ini. Khususnya dunia pendidikan dalam melakukan penilaian siswa, mengevaluasi keberhasilan proses pembelajaran di sekolah. Namun, pengelompokan prestasi berdasarkan nilai pengetahuan seringkali masih dilakukan secara manual sehingga kurang efektif dan kurang mampu memberikan gambaran pola akademik secara menyeluruh. Tujuan dari penelitian ini untuk menganalisis penerapan model algoritma K-Means clustering dalam mengelompokkan prestasi siswa berdasarkan nilai pengetahuan di SMP Negeri 2 Mekar Baru. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan teknik data mining. Data nilai pengetahuan siswa diolah melalui tahapan preprocessing, penentuan jumlah cluster (k), proses iterasi K-Means, serta mengevaluasi hasil pengelompokan. Hasil yang didapat menunjukkan bahwa algoritma K-Means mampu melakukan  pengelompokan siswa ke dalam beberapa kategori prestasi, seperti tinggi, sedang maupun rendah, secara objektif berdasarkan kedekatan nilai centroid. Kesimpulannya, penerapan K-Means efektif membantu pihak sekolah dalam memetakan prestasi siswa sebagai dasar pengambilan keputusan adapun kebaruan dalam penelitian ini terletak pada penerapan model clustering sebagai sistem pendukung evaluasi prestasi berbasis data di tingkat SMP.