Analisis Cluster Hasil Try Out Siswa MTS AlHuda Gorontalo dengan Chi-Sim Cosimilarity dan K-Means Clustering - Zubedi, Fahrezal (Universitas Pesantren Tinggi Darul Ulum Jombang, 2020)
Tujuan penelitian ini yaitu menemukan kelompok siswa dan kelompokmata pelajaran yang homogen sehingga bisa memantau ataumengetahui kinerja akademik siswa. Langkah pertama yaitumentransformasi data dengan menggunakan normalisasi min-max.Setelah itu, diterapkan ï£ -Sim co-similarity untuk menghasilkanmatriks similaritas siswa (SS) dan similaritas pelajaran (SP). MasingmasingSS dan SP dikelompokan menggunakan algoritma k-meansclustering dan menggunakan Silhouette untuk menentukan banyaknyakelompok yang terbaik. Pada pengelompokkan SS diperoleh nilaiSilhouette terbesar yaitu 0,9755781 pada iterasi keempat yangmempartisi menjadi 4 cluster sebagai berikut 67 siswa pada cluster 1, 9siswa pada cluster 2, 45 siswa pada cluster 3 dan 43 siswa pada cluster4. Pada SP diperoleh nilai Silhouette terbesar yaitu 0,5756133 padaiterasi keempat yang mempartisi menjadi 2 cluster sebagai berikutBahasa Indonesia dan Bahasa Inggris pada cluster 1 dan Matematikadan IPA pada cluster 2.