<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan prestasi akademik siswa di SDN Lebakwangi menggunakan algoritma K-Means. Algoritma K-Means adalah metode pengelompokan dalam data mining untuk mengelompokkan data berdasarkan kesamaan karakteristik antara data satu dengan data lainnya. Dalam penelitian ini, data yang digunakan berupa nilai rapor akademik siswa kelas 1, 2, 3, 4, dan 5 semester genap tahun 2024 sebanyak 171 data siswa, yang mencakup berbagai mata pelajaran yang digunakan sebagai atributnya, dengan menggunakan metode Knowledge Discovery in Database (KDD). Penelitian ini dapat mengidentifikasi pola pengelompokan siswa berdasarkan nilai akademik mereka yang lebih akurat dan efisien. Hasil evaluasi menggunakan algoritma k-means dan indeks evaluasi DBI menunjukkan bahwa nilai DBI terendah terdapat pada percobaan k=2, dengan nilai DBI 0.738. Pada percobaan tersebut, terbentuk 2 cluster, yaitu cluster_0 terdiri dari 141 siswa dengan kategori “baik” dan nilai rata rata 76.242, sedangkan pada cluster_1 terdiri dari 27 siswa dengan kategori “sangat baik” dan nilai rata-rata 85.181. Hasil penelitian ini dapat memberikan wawasan bagi guru untuk merancang cara pembelajaran yang lebih tepat sesuai dengan kebutuhan akademik masing-masing kelompok siswa.]]>
Copyrights © 2025
