EVALUASI KINERJA ALGORITMA K-MEANS DENGAN MATRIKS JARAK EUCLIDEAN PADA PENENTUAN SISWA BERMASALAH - Nur Aeni Widiastuti; Ahmat Wakit (Universitas Muria Kudus, 2022)
Dalam lingkup pendidikan, penilaian siswa tidak hanya berdasarkan nilai akademik maupun non-akademik tetapi juga penilaian dalam karakter siswa itu sendiri, dengan adanya catatan kejadian siswa semua aktivitas siswa akan tercatat. Namun dalam penerapannya perlu metode dalam penentuan siswa bermasalah agar cepat serta akurat dalam penentuannya. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data Anecdotal Record, berjumlah 47 kategori untuk semua siswa di SMK Walisongo Pecangaa Tahun Pelajaran 2019/2020 yang berjumlah 533 siswa. Dalam pengambilan data menggunakan data kejadian siswa meliputi Aspek Sikap perilaku, Aspek Kerajinan dan Aspek Kerapian. Data diolah dengan melakukan clustering siswa dalam bermasalah, atau tidak bermasalah. Metode clustering yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode K-Means dengan matriks jarak Euclidean.Centroid data untuk siswa tidak bermasalah2.165 dan siswa bermasalah 7.372. Sehingga diperoleh siswa bermasalah sejumlah 87 siswa dan siswa tidak bermasalah sejumlah 446 siswa Dengan nilai Davies bouldin index mendapatkan score 0,397 dengan kategori akurat dalam clusterisasinya.