AA Reduksi Dimensi Dalam Identifikasi Faktor Utama dalam Hubungan Bermain Game dan Prestasi Akademik dengan K-Means dan PCA - Andi Arfian (STMIK Triguna Dharma, 2025)
Kebiasaan bermain game telah menjadi bagian dari kehidupan sehari-hari siswa dan diduga memiliki hubungan dengan prestasi akademik mereka. Studi ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor utama yang mempengaruhi hubungan antara kebiasaan bermain game dan nilai akademik dengan menggunakan teknik reduksi dimensi Principal Component Analysis (PCA) serta metode clustering K-Means. Penelitian ini menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) untuk reduksi dimensi dan K-Means Clustering untuk mengelompokkan data guna mengidentifikasi faktor utama yang mempengaruhi hubungan antara kedua variabel tersebut. Hasil analisis PCA menunjukkan bahwa komponen utama pertama (PC1) sebesar 37,29% mencerminkan faktor dominan dalam hubungan bermain game dan prestasi akademik, komponen kedua (PC2) sebesar 23,06% menggambarkan faktor tambahan yang masih memiliki pengaruh signifikan, dan komponen ketiga (PC3) sebesar 12,41% tetap berkontribusi terhadap variabilitas data. Selanjutnya, hasil clustering menunjukkan adanya tiga klaster utama, yaitu Klaster 0 (287 siswa), Klaster 1 (256 siswa), dan Klaster 2 (226 siswa). Visualisasi hasil clustering dalam ruang PCA menunjukkan distribusi yang jelas antar klaster, yang mengindikasikan adanya pola tertentu dalam hubungan antara bermain game dan prestasi akademik. Kesimpulan dari penelitian ini menunjukkan bahwa bermain game memiliki hubungan dengan prestasi akademik yang dapat diidentifikasi melalui teknik reduksi dimensi dan clustering, sehingga dapat menjadi dasar dalam pengambilan keputusan terkait kebijakan pendidikan dan pengelolaan aktivitas bermain game bagi siswa.