Strategi Pemilihan Peserta Olimpiade Lomba Kompetensi Siswa (LKS) Melalui Pendekatan Algoritma K-Means

PARSAORAN SITOHANG

doi:10.33330/ijss.v1i1.7

Authors

PARSAORAN SITOHANG UNIVERSITAS PUTRA INDONESIA “YPTK” Author

DOI:

https://doi.org/10.33330/ijss.v1i1.7

Keywords:

Algoritma K-Means, clustering, Lomba Kompetensi Siswa, SMKN 1 Bangkinang, RapidMiner

Abstract

Algoritma K-Means adalah metode pengelompokan yang mampu mengorganisasi kumpulan data besar menjadi informasi terstruktur berdasarkan kriteria tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk membantu Sekolah Menengah Kejuruan Negeri (SMKN) 1 Bangkinang dalam memilih siswa terbaik yang akan mewakili sekolah pada kompetisi Lomba Kompetensi Siswa (LKS). Data yang digunakan meliputi nilai rapor siswa kelas XI dari program Teknik Komputer dan Jaringan (TKJ) tahun ajaran 2017–2018, dengan fokus pada mata pelajaran produktif yang relevan dengan materi kompetisi. Dengan menggunakan aplikasi RapidMiner, siswa dikelompokkan menjadi tiga kategori: sangat kompeten, kompeten, dan kurang kompeten. Analisis menunjukkan bahwa dari 57 siswa, terbentuk tiga kluster: 27 siswa sangat kompeten (Kluster 1), 19 siswa kompeten (Kluster 2), dan 11 siswa kurang kompeten (Kluster 3). Metode ini memungkinkan sekolah untuk lebih efektif menentukan kriteria dalam memilih perwakilan siswa untuk kompetisi LKS, sehingga meningkatkan kinerja sekolah dari tingkat kabupaten hingga nasional. Penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan algoritma K-Means menyediakan solusi berbasis data untuk pengambilan keputusan yang lebih akurat dan sistematis dalam sektor pendidikan.

Kata Kunci : Clustering, K-Means, Lomba Kompetensi Siswa (LKS), Pengambilan Keputusan, RapidMiner.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Asroni, Ronald Adrian A. "Penerapan Metode K-Means untuk Clustering Mahasiswa Berdasarkan Nilai Akademik dengan Weka Interface Studi Kasus pada Jurusan Teknik Informatika UMM Magelang". J Ilm Semesta Tek. 2015;18(1):76-82. doi:10.1038/hdy.2009.180

Zahrotun L. "Analisis Pengelompokan Jumlah Penumpang Bus Trans Jogja Menggunakan Metode Clustering K-Means Dan Agglomerative Hierarchical Clustering ( Ahc )". J Inform (Journal Informatics). 2015;9(1):1039-1047.

Agustin FEM, Fitria A, S AH. "Implementasi Algoritm K-Means Untuk Menentukan Kelompok Pengayaan Mater Mata Pelajaran Ujian Nas (Studi Kasus Smp Negeri 101 Jakarta)". 2013;8:73-78.

Wardhani, Anindya Khrisna W. "Implementasi Algoritma K-Means untuk Pengelompokkan Penyakit Pasien pada Puskesmas Kajen Pekalongan". J Transform. 2016;14(1):30-37.

Yazid F, Affandes M. "Clustering Data Polutan Udara Kota Pekanbaru dengan Menggunakan Metode K-Means Clustering". 2017;3(2):76-81.

Dhuhita WMP. "Clustering Menggunakan Metode K-Means untuk Menentukan Status Gizi Balita. J Inform". 2016;15(2):160--174.

Sri T S. "Analisa dan Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Kubikasi Air Terjual Berdasarkan Pengelompokkan Pelanggan Menggunakan Algoritma K-Means Clustering". Jurnal Teknologi Informasi dan Pendidikan Vol. 9 No. 1 April 2016. ISSN: 2086-4981

Siyamto Y. "Pemanfaatan Data Mining Dengan Metode Clustering Untuk Evaluasi Biaya Dokumen Ekspor Di PT Winstar Batam". Media Inform Budidarma. 2017;1(2):28-31.

Agustina S, Yhudo D, Santoso H, Marnasusanto N, Tirtana A, Khusnu F. "CLUSTERING KUALITAS BERAS BERDASARKAN CIRI FISIK MENGGUNAKAN METODE K-MEANS Algoritma. Clust K-Means". 2012:1-7.

Narkhede UP. "Evaluasi Modified K-Means Clustering Algoritma di Tanaman Prediksi Abstrak". 2014:799-808.

U. K. Maranatha, “Sistem Informasi Keanggotaan Untuk Transaksi Cash Register Menggunakan Alat Barcode,” pp. 49–62.

S. Handoko et al., “Sistem informasi manajemen untuk pengelolaan kafe,” J. Inform., vol. 6, no. 1, pp. 599–611, 2012.

Aprilla Dennis, “Belajar Data Mining dengan RapidMiner,” Innov. Knowl. Manag. Bus. Glob. Theory Pract. Vols 1 2, vol. 5, no. 4, pp. 1–5, 2013.

C. Arum and D. Sukma, “Kluster K-Means Data Mahasiswa Baru Terhadap Program Studi Yang Dipilih,” Progr. Stud. Tek. Ind. FTI-UPN Jatim, pp. 136–143, 2014.

E. Utik Wahyuningtyas, R. Regasari Mardi Putri, and Sutrisno, “Optimasi K-Means Untuk Clustering Dosen Berdasarkan Kinerja Akademik Menggunakan Algoritme Genetika Paralel,” vol. 2, no. 8, pp. 2548–964, 2018.

U. K. Maranatha, “Sistem Informasi Keanggotaan Untuk Transaksi Cash Register Menggunakan Alat Barcode,” pp. 49–62.

S. Handoko et al., “Sistem informasi manajemen untuk pengelolaan kafe,” J. Inform., vol. 6, no. 1, pp. 599–611, 2012.

Aprilla Dennis, “Belajar Data Mining dengan RapidMiner,” Innov. Knowl. Manag. Bus. Glob. Theory Pract. Vols 1 2, vol. 5, no. 4, pp. 1–5, 2013.

C. Arum and D. Sukma, “Kluster K-Means Data Mahasiswa Baru Terhadap Program Studi Yang Dipilih,” Progr. Stud. Tek. Ind. FTI-UPN Jatim, pp. 136–143, 2014.

E. Utik Wahyuningtyas, R. Regasari Mardi Putri, and Sutrisno, “Optimasi K-Means Untuk Clustering Dosen Berdasarkan Kinerja Akademik Menggunakan Algoritme Genetika Paralel,” vol. 2, no. 8, pp. 2548–964, 2018.