PENERAPAN DATA MINING TERHADAP MINAT SISWA DALAM MATA PELAJARAN MATEMATIKA DENGAN METODE K-MEANS - Sufajar Butsianto; Nurhali Saepudin (Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa, 2019)
Kemampuan matematika yang diperlukan untuk menguasai dan menciptakan teknologi di masa depan, menjadikan matematika yang kuat perlu dibina sejak dini.Tujuan penelitian ini adalah Menerapkan metode K-Means untuk mengelompokan minat siswa terhadap mata pelajaran matematika dan untuk mendapatkan akurasi yang tepat dan cepat dalam mengelompokan minat siswa terhadap mata pelajaran matematika menggunakan metode K-Means. Metode yang digunakan yaitu dengan teknik data mining menggunakan algoritma K- Means. Proses ini menghasilkan 2 cluster yaitu ( minat ) Matematika dan ( kurang minat ) matematika, dengan menggunakan teknik data mining menggunakan algoritma K-Means, dan akurasi diukur dengan Davies Bouldin Index. Pengujian menggunakan validasi DBI (Davies Bouldin Index) diperoleh nilai untuk tiap-tiap cluster. Untuk kelas 10 pengujian cluster 1 menghasilkan nilai DBI 0.941 dan cluster 2 nilai DBI 0.335 , kelas 11 pengujian cluster 1 menghasilkan nilai DBI 0.660 dan cluster 2 nilai DBI 0.506, kelas 12 pengujian cluster 1 menghasilkan nilai DBI 0.271 dan cluster 2 nilai DBI 0.111. Dari perhitungan Davies Bouldin Index (DBI) dapat disimpulkan bahwa jika semakin kecil nilai Davies Bouldin Index (DBI) yang diperoleh (non negatif >= 0) maka cluster tersebut semakin baik.