OPTIMALISASI PRESTASI AKADEMIK SISWA MELALUI PENGELOMPOKAN INDEKS PRESTASI DENGAN K-MEANS CLUSTERING

Authors

  • Nana Suarna STMIK IKMI Cirebon
  • Nining Rahaningsih STMIK IKMI Cirebon
  • Annisa Annastia Suarna Universtias Gunung Djati

DOI:

https://doi.org/10.69916/jkbti.v4i2.321

Keywords:

evaluasi pendidikan, indeks prestasi, k-means clustering, pengelompokan data, prestasi akademik

Abstract

Prestasi akademik merupakan indikator penting dalam menilai kemampuan dan perkembangan siswa selama proses pembelajaran. Namun, banyak lembaga pendidikan yang masih menghadapi tantangan dalam mengidentifikasi kelompok siswa berdasarkan performa akademik secara efisien, sehingga intervensi pembelajaran yang tepat sulit dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan prestasi akademik siswa melalui pengelompokan indeks prestasi dengan metode K-Means Clustering. Metode K-Means digunakan karena kemampuannya dalam mengelompokkan data ke dalam beberapa klaster homogen berdasarkan kesamaan nilai. Data yang digunakan berupa indeks prestasi siswa dari beberapa semester. Proses pengelompokan dilakukan dengan menetapkan sejumlah klaster awal, kemudian dilakukan iterasi untuk mengoptimalkan posisi centroid hingga mencapai konvergensi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa siswa dapat dikelompokkan ke dalam tiga kategori utama, yaitu siswa dengan prestasi tinggi, sedang, dan rendah. Pengelompokan ini memberikan gambaran yang lebih jelas kepada pihak sekolah dalam menyusun strategi pembinaan dan pemberian program khusus yang sesuai dengan kebutuhan masing-masing kelompok siswa. Dengan penerapan K-Means Clustering, institusi pendidikan dapat melakukan pemantauan dan evaluasi akademik secara lebih terstruktur serta memberikan intervensi yang lebih tepat sasaran. Penelitian ini menyimpulkan bahwa teknik pengelompokan data dapat menjadi solusi inovatif dalam mendukung peningkatan mutu pendidikan melalui pendekatan berbasis data.

Downloads

Download data is not yet available.

References

A. Majid, M. Bari, Y. M. Cani, and U. Enri, “Penerapan Algoritma K-Means dan Decision Tree Dalam Analisis Prestasi Siswa Sekolah Menengah Kejuruan,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 4, no. 2, p. 355, 2022, doi: 10.30865/json.v4i2.5299.

B. Sembiring, S. Natalia, H. Winata, and S. Kusnasari, “Pengelompokan Prestasi Siswa Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD), vol. 1, no. 1, p. 31, 2022, doi: 10.53513/jursi.v1i1.4784.

F. P. Dewi, P. S. Aryni, and Y. Umaidah, “Implementasi Algoritma K-Means Clustering Seleksi Siswa Berprestasi Berdasarkan Keaktifan dalam Proses Pembelajaran,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga), vol. 7, no. 2, pp. 111–121, 2022, doi: 10.14421/jiska.2022.7.2.111-121.

S. Haviyola, Susilawati, and M. Jajuli, “Pengelompokan Prestasi Siswa Guna Kualifikasi Beasiswa Berdasarkan Data Nilai Menggunakan Algoritma K-Means,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 7, no. 4, pp. 2786–2791, 2024, doi: 10.36040/jati.v7i4.7200.

J. Hutagalung, “Pemetaan Siswa Kelas Unggulan Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 9, no. 1, pp. 606–620, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i1.1516.

E. A. Saputra and Y. Nataliani, “Analisis Pengelompokan Data Nilai Siswa untuk Menentukan Siswa Berprestasi Menggunakan Metode Clustering K-Means,” J. Inf. Syst. Informatics, vol. 3, no. 3, pp. 424–439, 2021, doi: 10.51519/journalisi.v3i3.164.

D. O. Dacwanda and Y. Nataliani, “Implementasi K-Means Clustering untuk Analisis Nilai Akademik Siswa Berdasarkan Nilai Pengetahuan dan Keterampilan,” Aiti (Jurnal Teknol. Informasi), vol. 18, no. 2, pp. 125–138, 2021, doi: 10.24246/aiti.v18i2.125-138.

Q. I. Mawarni and E. S. Budi, “Implementasi Algoritma K-Means Clustering Dalam Penilaian Kedisiplinan Siswa,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 3, no. 4, p. 522, 2022, doi: 10.30865/json.v3i4.4242.

N. K. K. M. J. and F. A., “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Pengelompokkan Penilaian Akhir Semester Di Sdn Kadokan 01 Sukoharjo,” INFOTECH J., vol. 9, no. 1, pp. 190–197, 2023, doi: 10.31949/infotech.v9i1.5343.

N. Nurahman, A. Purwanto, and S. Mulyanto, “Klasterisasi Sekolah Menggunakan Algoritma K-Means berdasarkan Fasilitas, Pendidik, dan Tenaga Pendidik,” MATRIK J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput., vol. 21, no. 2, pp. 337–350, 2022, doi: 10.30812/matrik.v21i2.1411.

P. S. Hasugian and J. Raphita Sagala, “KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan Siswa Berdasarkan Nilai Akademik dengan Algoritma K-Means,” Media Online, vol. 3, no. 3, pp. 262–268, 2022, doi: https://djournals.com/klik.

N. D. Rahayu, A. H. Anshor, and I. Afriantoro, “Penerapan Data Mining untuk Pemetaan Siswa Berprestasi menggunakan Metode Clustering K-Means,” JUKI J. Komput. dan Inform., vol. 6, no. 1, pp. 71–83, 2024, doi: 10.53842/juki.v6i1.474.

A. Sulistiyawati and E. Supriyanto, “Implementasi Algoritma K-Means Clustring dalam Penetuan Siswa Kelas Unggulan,” J. Tekno Kompak, vol. 15, no. 2, p. 25, 2021, doi: 10.33365/jtk.v15i2.1162.

I. Suputra, I. Candiasa, and I. Suryawan, “Klasterisasi Hasil Ujian Nasional SMA/MA dengan Algoritma K-Means,” Wahana Mat. dan Sains J. Mat. Sains, dan Pembelajarannya, vol. 15, no. 1, pp. 22–30, 2021, doi: https://ejournal.undiksha.ac.id/index.php/JPM/article/view/25380.

S. Suraya, M. Sholeh, and D. Andayati, “Penerapan Metode Clustering Dengan Algoritma K-Means Pada Pengelompokan Indeks Prestasi Akademik Mahasiswa,” Skanika, vol. 6, no. 1, pp. 51–60, 2023, doi: 10.36080/skanika.v6i1.2982.

D. K. Yestiani and N. Zahwa, “Peran Guru dalam Pembelajaran pada Siswa Sekolah Dasar,” Fondatia, vol. 4, no. 1, pp. 41–47, 2020, doi: 10.36088/fondatia.v4i1.515.

Downloads

Published

2025-05-26

PlumX Metrics

Scite Metrics

Altmetric

How to Cite

[1]
N. Suarna, N. Rahaningsih, and A. A. Suarna, “OPTIMALISASI PRESTASI AKADEMIK SISWA MELALUI PENGELOMPOKAN INDEKS PRESTASI DENGAN K-MEANS CLUSTERING”, JKBTI, vol. 4, no. 2, pp. 198–207, May 2025.

Issue

Section

Articles