Penerapan Data Mining Algoritma K-Medoids untuk Rekomendasi Kelompok Mata Pelajaran Pilihan - Dea, Dea Avrillia Arba'a; Helilintar, Risa; Farida, Intan Nur (Universitas Nusantara PGRI Kediri, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan data siswa berdasarkan minat dan nilai akademik guna membantu guru dalam memberikan arahan yang tepat. Metode yang digunakan adalah algoritma K-Medoids dengan perhitungan jarak Euclidean untuk proses clustering. Pengumpulan data dilakukan pada siswa SMA Pawyatan Daha Kediri dengan atribut nilai IPA, nilai IPS dan nilai tes peminatan. Prosedur penelitian meliputi Persyaratan, Desain, Implementasi, Pengujian, dan Pemeliharaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode K-Medoids efektif dalam mengelompokkan siswa ke dalam beberapa klaster, yaitu kelompok yang cenderung memilih kelompok IPA, atau kelompok IPS dengan nilai siluet yang menunjukkan kualitas clustering cukup baik yaitu 0,34. Sistem yang dibangun mampu membantu guru dalam mengambil keputusan yang lebih objektif terkait pengelompokkan siswa