Efektivitas Algoritma Fuzzy C-Means dalam Klasterisasi Bidang Minat Anak Usia Dini Menggunakan Skor silhouette - Rafli Aditya Pramana; Yuni Yamasari (Universitas Negeri Surabaya, 2025)
Penelitian ini menganalisis efektivitas algoritma Fuzzy C-Means dalam mendeteksi minat anak usia dini menggunakan metrik evaluasi skor silhouette. Fokus utama penelitian adalah menguji kemampuan algoritma dalam mengelompokkan data pendidikan anak usia dini serta menilai akurasi hasil klasterisasi yang dihasilkan. Berdasarkan data yang diambil dari Taman Pendidikan Anak Sholeh Jombang, algoritma Fuzzy C-Means diimplementasikan untuk mengidentifikasi pola dan kecenderungan minat siswa. Temuan penelitian mengungkapkan bahwa pendekatan ini mampu memberikan pemahaman lebih komprehensif terkait minat anak, yang dapat menjadi dasar pengembangan strategi pembelajaran berbasis personalisasi. Studi ini merekomendasikan penggunaan Fuzzy C-Means sebagai solusi efektif untuk pemetaan minat usia dini. Untuk penelitian lanjutan, disarankan untuk mengeksplorasi kombinasi algoritma ini dengan teknik klasterisasi alternatif serta mengintegrasikan metrik penilaian lain guna memperkaya interpretasi terhadap data pendidikan anak.