Penerapan Algoritma K-Means untuk Menentukan Kelas Unggulan di SMP Pelita Bandung - N Novi; Ade Mubarok (Fakultas Teknik, Universitas Pasundan, 2021)
Kelas Unggulan pada SMP Pelita Bandung merupakan program yang dilakukan oleh pihak sekolah untuk meningkatkan kualitas siswanya. Kelas unggulan yang telah dibentuk dirasa masih kurang efektif sehingga kesulitan untuk menentukan nilai siswa-siswi untuk dimasukan ke kelas unggulan.Salah satu untuk mengatasi masalah yang ada adalah dengan menggunakan penerapan Data Mining yang bisa digunakan untuk pengolahan data menjadi sumber informasi strategis dan lebih mudah bagi sekolah menyeleksi siswa masuk kelas unggulan maka peneliti ini menggunakan metode Algoritma K-Means Clustering. Sebagai penerapan metode clustering untuk data perhitungan algoritma K-Means yang digunakan adalah nilai siswa dan masing-masing data nilai digunakan sebagai atribut. Data yang diambil yaitu 119 data yang dibagi menjadi 3 cluster, Pada cluster pertama dengan rata-rata terendah akan dimasukan ke dalam kelas C sebanyak 42 siswa, pada cluster kedua dengan rata-rata sedang akan dimasukan ke dalam kelas B sebanyak 37 siswa, sedangkan pada cluster ketiga dengan nilai rata-rata tertinggi akan dimasukan ke dalam kelas A sebanyak 40 siswa. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma k-means mampu menghasilkan pemilihan dan pembagian kelas unggulan sesuai nilai kemampuan siswa di SMP Pelita Bandung.