Identifikasi minat dan bakat siswa di SMA Negeri 1 Hamparan Perak masih menggunakan metode konvensional seperti observasi guru dan kuesioner manual, yang menyebabkan data tidak terstruktur dan rentan bias. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem informasi berbasis web menggunakan algoritma X-Means untuk mengelompokkan siswa berdasarkan profil minat dan bakat secara objektif. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan model pengembangan Waterfall. Data 200 siswa kelas XII IPA dianalisis menggunakan tiga variabel: nilai rata-rata akademik, jumlah kegiatan ekstrakurikuler, dan skor keaktifan. Sistem dibangun menggunakan PHP, MySQL, HTML, CSS, dan JavaScript untuk komputasi algoritma X-Means di sisi klien. Evaluasi kualitas cluster menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI) dan Bayesian Information Criterion (BIC). Sistem berhasil mengidentifikasi 8 cluster optimal dengan nilai DBI 0,8530, menunjukkan pemisahan cluster yang baik. Delapan profil siswa teridentifikasi berdasarkan kombinasi karakteristik akademik, partisipasi ekstrakurikuler, dan keaktifan. Pengujian black-box menunjukkan semua fitur berfungsi sesuai spesifikasi. Algoritma X-Means efektif mengelompokkan siswa secara otomatis dan objektif, menghasilkan profil yang dapat digunakan untuk bimbingan personal berbasis data.
Copyrights © 2025