Analisis Kualitas Pengelompokkan Algoritma K-Means di Knime dan Excel untuk PTMT Pasca Vaksinasi Covid-19 - Lili Kartikawati (Dinas Pendidikan, Pemuda dan Olahraga Daerah Istimewa Yogyakarta, 2022)
Pembelajaran tatap muka yang melibatkan interaksi diantara teman dan guru sangat sulit digantikan dengan pembelajaran jarak jauh. Vaksinasi pendidik dan tenaga kependidikan menjadi salah satu prioritas negara dalam upaya akselerasi pembelajaran tatap muka. Pendidik dan tenaga kependidikan di satuan pendidikan Kota Yogyakarta telah melaksanakan vaksinasi COVID-19 secara lengkap pada April 2021, sehingga SMK Negeri 4 Yogyakarta wajib menyediakan layanan pembelajaran tatap muka terbatas (PTMT) dan memfasilitasi pembelajaran jarak jauh. Pengelompokkan yang berkualitas dibutuhkan untuk membatasi jumlah peserta didik yang mendapatkan layanan PTMT sesuai dengan standar protokol kesehatan. Proses pengelompokan sekumpulan data ke dalam klaster yang memiliki kemiripan ditentukan dengan perhitungan jarak. Penelitian ini melakukan pengelompokkan peserta didik dengan aplikasi KNIME dan microsoft excel. Selanjutnya dilakukan analisis perhitungan kualitas pengelompokkan dari kedua aplikasi untuk mendapatkan prototype pengelompokkan terbaiknya. Perhitungan manual memanfaatkan rumus euclidean distance untuk menghitung jarak antar dokumen dan metode silhouette coefficien untuk menghitung perbedaan karakteristik (perbedaan jarak) diantara cluster dan persamaan karakteristi (kedekatan jarak) data-data didalam satu cluster. Hasil pengklasteran algoritma K-Means keluaran dari aplikasi KNIME memiliki kualitas 0,3208 (lemah) sedangkan manual excel memiliki kualitas 0,6331 (sedang), sehingga hasil manual excel direkomendasikan untuk membantu kurikulum sekolah mengelompokkan peserta didik yang akan diberikan layanan PTMT.