<![CDATA[Prestasi akademik merupakan elemen krusial dalam mengevaluasi mutu pembelajaran dan capaian siswa di institusi pendidikan, khususnya di jenjang Madrasah Tsanawiyah (MTs). Pemantauan terhadap capaian ini perlu dilakukan secara rutin agar sekolah dapat memberikan tindakan yang tepat dan meningkatkan kualitas pembelajaran. Namun, jumlah siswa yang besar serta latar belakang yang beragam sering kali membuat proses analisis manual menjadi tidak efisien dan rawan subjektivitas. Untuk mengatasi permasalahan ini, diperlukan pendekatan berbasis teknologi, salah satunya melalui penerapan teknik data mining. Penelitian ini mengadopsi metode clustering K-Means guna mengelompokkan siswa berdasarkan data akademik seperti nilai rapor, kehadiran, partisipasi dalam kegiatan ekstrakurikuler, penilaian sikap, serta hasil ujian akhir. Metode K-Means dipilih karena kemampuannya mengelompokkan data ke dalam klaster dengan karakteristik serupa secara otomatis tanpa memerlukan label awal. Hasil pengelompokan ini dapat dimanfaatkan oleh pihak sekolah untuk mengidentifikasi pola prestasi siswa secara lebih objektif, sehingga dapat dirancang strategi pembelajaran dan pendampingan yang lebih efektif. Sistem yang dikembangkan dalam penelitian ini diharapkan dapat menjadi alat bantu dalam pengambilan keputusan akademik serta mendukung peningkatan mutu layanan pendidikan di lingkungan MTs. Selain itu, sistem ini juga berpotensi menjadi fondasi bagi pengembangan sistem informasi akademik berbasis analitik yang mendorong transformasi digital dalam dunia pendidikan serta meningkatkan efektivitas manajemen sekolah secara keseluruhan. ]]>
Copyrights © 2025
