PENGELOMPOKAN SANTRI DI PONDOK AL-MA’RIFAH BERDASARKAN ASAL WILAYAH MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEAN CLUSTERING

Authors

  • Siti Nurhasanah STMIK IKMI Cirebon
  • Nana Suarna STMIK IKMI Cirebon
  • Denni Pratama STMIK IKMI Cirebon

Keywords:

Analisis Algoritma, Klasterisasi, K-Mean Clustering

Abstract

Pondok Al-Ma’rifah merupakan lembaga pendidikan Islam yang menampung santri dari berbagai wilayah. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan santri berdasarkan asal wilayah menggunakan algoritma K-Mean Clustering guna meningkatkan efisiensi manajemen pondok. mencerminkan kebutuhan akan pendekatan yang sistematis dalam mengorganisir santri untuk mendukung optimalisasi pelayanan dan pemenuhan kebutuhan mereka. Masalah utama adalah kompleksitas pengelolaan santri dari beragam wilayah yang dapat menghambat efisiensi dan efektivitas manajemen pondok. Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi pola distribusi santri berdasarkan asal wilayah dan mengelompokkannya secara otomatis menggunakan algoritma K-Mean Clustering. Metode penelitian melibatkan pengumpulan data asal wilayah santri, pemrosesan data, dan implementasi algoritma K-Mean Clustering untuk membentuk kelompok homogen. Hasil penelitian ini memberikan gambaran yang jelas tentang pola distribusi geografis santri di Pondok Al-Ma’rifah dan menyajikan kelompok-kelompok yang mewakili kesamaan asal wilayah. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan dalam meningkatkan efisiensi manajemen pondok, memudahkan pemantauan dan pelayanan santri, serta membuka peluang pengembangan program pendidikan yang lebih terarah sesuai karakteristik kelompok wilayah tertentu.

Downloads

Download data is not yet available.

References

P. Alkhairi and A. P. Windarto, “Penerapan K-Means Cluster pada Daerah Potensi Pertanian Karet Produktif di Sumatera Utara,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains, pp. 762–767, 2019.

M. Benri, H. Metisen, and S. Latipa, “Analisis Clustering Menggunakan Metode K-Means Dalam Pengelompokkan Penjualan Produk Pada Swalayan Fadhila,” J. Media Infotama, vol. 11, no. 2, pp. 110–118, 2015, [Online]. Available: https://core.ac.uk/download/pdf/287160954.pdf

U. S, “Penerapan Data Mining Dengan Mengimplementasikan Algoritma K-Means Dalam Proses Clustering Untuk Pengelompokan Mahasiswa Calon Penerima Beasiswa KIP,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 5, no. 1, 2023, doi: 10.47065/bits.v5i1.3411.

D. Marlina, N. Lina, A. Fernando, and A. Ramadhan, “Implementasi Algoritma K-Medoids dan K-Means untuk Pengelompokkan Wilayah Sebaran Cacat pada Anak,” J. CoreIT J. Has. Penelit. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf., vol. 4, no. 2, p. 64, 2018, doi: 10.24014/coreit.v4i2.4498.

… Preddy, P. Marpaung, I. Pebrian, and W. Putri, “Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan Kepadatan Penduduk Kabupaten Deli Serdang Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Ilmu Komput. dan Sist. Inf., vol. 6, no. 2, pp. 64–70, 2023.

I. Nasution, A. P. Windarto, and M. Fauzan, “Penerapan Algoritma K-Means Dalam Pengelompokan Data Penduduk Miskin Menurut Provinsi,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 2, no. 2, pp. 76–83, 2020, doi: 10.47065/bits.v2i2.492.

F. S. Napitupulu, I. S. Damanik, I. S. Saragih, and A. Wanto, “Algoritma K-Means untuk Pengelompokkan Dokumen Akta Kelahiran pada Tiap Kecamatan di Kabupaten Simalungun,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 2, no. 1, pp. 55–63, 2020, doi: 10.47065/bits.v2i1.323.

H. Tusyakdiah et al., “IMPLEMENTASI METODE K-MEANS DAN K- MEDOIDS PADA PENGELOMPOKAN PROVINSI INDONESIA BERDASARKAN ASPEK PENDIDIKAN PEMUDA,” Community Serv. Soc. Work Bull., vol. 3, no. 1, pp. 1–10, 2023, doi: 10.31000/cswb.v3i1.10153.

R. Riadi and Mesran, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Analisa Penjualan Parfume,” J. Informatics, Electr. Electron. Eng., vol. 2, no. 4, pp. 138–145, 2023, doi: 10.47065/jieee.v2i4.1181.

S. Sindi, W. R. O. Ningse, I. A. Sihombing, F. I. R.H.Zer, and D. Hartama, “Analisis Algoritma K-Medoids Clustering Dalam Pengelompokan Penyebaran Covid-19 Di Indonesia,” J. Teknol. Inf., vol. 4, no. 1, pp. 166–173, 2020, doi: 10.36294/jurti.v4i1.1296.

B. Imran, H. Hambali, A. Subki, Z. Zaeniah, A. Yani, and M. R. Alfian, “Data Mining Using Random Forest, Naïve Bayes, and Adaboost Models for Prediction and Classification of Benign and Malignant Breast Cancer,” J. Pilar Nusa Mandiri, vol. 18, no. 1, pp. 37–46, 2022, doi: 10.33480/pilar.v18i1.2912.

Downloads

Published

2024-01-31

How to Cite

Nurhasanah, S., Suarna, N., & Pratama, D. (2024). PENGELOMPOKAN SANTRI DI PONDOK AL-MA’RIFAH BERDASARKAN ASAL WILAYAH MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEAN CLUSTERING . Jurnal Kecerdasan Buatan Dan Teknologi Informasi, 3(1), 37–48. Retrieved from https://ojs.ninetyjournal.com/index.php/JKBTI/article/view/109