<![CDATA[Perkembangan teknologi informasi telah mendorong munculnya bidang Educational Data Mining (EDM) yang memanfaatkan data pendidikan untuk memahami perilaku belajar siswa. Memanfaatkan dataset publik Learning Analytic dalam penerapan Educational Data Mining, dikombinasikan dengan metode clustering akan dapat membantu dalam proses penentuan kelompok belajar siswa. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola perilaku belajar siswa menggunakan teknik clustering berdasarkan dataset publik learning analytics. Metode yang digunakan adalah K-Means clustering dengan evaluasi Davies-Bouldin Index (DBI) untuk menentukan jumlah cluster optimal. Data yang digunakan berasal dari dataset publik Student Performance yang mencakup kegiatan atau waktu belajar, kehadiran, kegagalan belajar dan nilai siswa. Hasil clustering mengidentifikasi empat pola cluster yaitu kelompok risiko akademik tinggi, kelompok performa menengah, kelompok siswa berprestasi tinggi, dan kelompok absensi tinggi. Hasil evaluasi DBI menunjukkan nilai 0.0072 yang mengindikasikan kualitas cluster yang baik. Hasil penelitian diharapkan dapat menjadi dasar bagi pengembangan strategi pembelajaran yang lebih personalisasi dan efektif]]>
Copyrights © 2025
