PENERAPAN METODE K-MEANS CLUSTERING UNTUK PREDIKSI MINAT DAN BAKAT ANAK TERHADAP MUSIK PADA SONY MUSIC SCHOOL - Ade Aries Andri Catur Wigat/Wiji Setiyaningsih, Ade Aries Andri Catur Wigati/Wiji Setiya (Jurnal Fakultas Teknologi Informasi, 2015)
ABSTRAKSony Music School adalah sebuah perusahaan yang berdedikasi dalam pendidikan musik yang menawarkan berbagai kursus musik yang cocok untuk berbagai usia di kota Malang. Ditemukan suatu permasalahan yaitu, keterpaksaan anak dalam mempelajari suatu seni (seni musik). Banyak orang tua yang memaksakan kehendak mereka kepada anak untuk berkecimpung dalam dunia tarik suara ataupun musik tanpa memperhitungkan minat dan bakat anak, sehingga anak tersebut tidak menggunakan kemampuan yang dimilikinya secara maksimal.Berdasarkan uraian tersebut, maka perlu dibuat suatu sistem informasi prediksi minat dan bakat anak terhadap musik pada Sony Music School dan menerapkan metode K-Means Clustering dalam sistem tersebut untuk membantu guru untuk mengetahui dan mengidentifikasi minat dan bakat siswa mereka.Kata kunci: k-means clustering, cluster analys, minat, bakat, musik, prediksiABSTRACTSony Music School is a company dedicated to music education offering various kinds of music courses that are suitable for wide range of ages in Malang city. Problem that has been founded is the compulsion of children in learning an art (art of music). Many parents impose their will to the children to learn singing or music without considering the interests and talents of children, therefore children do not use their ability optimally.Based on previous descriptions, it needs to make an information system which can predict childrens interest and talents of music on Sony Music School by applying the k-means clustering method in order to help teachers to know and identify the interests and talents of their students.Key Words: k-means clustering, cluster analys, interest, talent, music, prediction