OPTIMASI JUMLAH CLUSTER K-MEANS PADA PENGELOMPOKAN NILAI UJIAN NASIONAL TINGKAT SMK DI PROVINSI JAWA TENGAH DENGAN METODE ELBOW & SILHOUETTE
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Stikubank
Author
Purnomo, Savira
Subject
QA76 Computer software
Datestamp
2021-11-10 03:48:35
Abstract :
Ujian Nasional (UN) merupakan sistem evaluasi standar pendidikan dasar yang mendukung kelulusan siswa. Sesuai dengan peraturan Pemerintah Republik Indonesia, evaluasi hasil belajar bertujuan untuk mengevaluasi pencapaian siswa lulusan nasional. Peneliti memakai data Nilai rata-rata ujian nasional tingkat SMK yang ada di Provinsi Jawa Tengah. Permasalahannya data ini masih ditampilkan seacara acak dan bukan berdasarkan kategori atau peringkat tertentu, sehingga informasi menjadi kurang jelas. Untuk mengatasi masalah tersebut maka dilakukan pengelompokan dengan metode data mining. Metode yang dipakai adalah cluster k-means dengan optimasi elbow dan silhouette dengan jumlah record 1536. Dari hasil metode elbow diperolah k optimum sebanyak 3 dan metode silhouette diperoleh k optimum sebanyak 2. Abstract The National Examination (UN) is a basic education standard evaluation system that supports student graduation. In accordance with the regulations of the Government of the Republic of Indonesia, the evaluation of learning outcomes aims to evaluate the achievement of national graduate students. The researcher uses data on the average value of the national examination at the SMK level in Central Java Province. The problem is that this data is still displayed randomly and not based on certain categories or ratings, so the information becomes less clear. To overcome this problem, grouping is carried out using data mining methods. The method used is cluster k-means with elbow and silhouette optimization with 1536 records. From the elbow method, we get 3 optimum k and 2 optimum k silhouette method.
Ujian Nasional (UN) merupakan sistem evaluasi standar pendidikan dasar yang mendukung kelulusan siswa. Sesuai dengan peraturan Pemerintah Republik Indonesia, evaluasi hasil belajar bertujuan untuk mengevaluasi pencapaian siswa lulusan nasional. Peneliti memakai data Nilai rata-rata ujian nasional tingkat SMK yang ada di Provinsi Jawa Tengah. Permasalahannya data ini masih ditampilkan seacara acak dan bukan berdasarkan kategori atau peringkat tertentu, sehingga informasi menjadi kurang jelas. Untuk mengatasi masalah tersebut maka dilakukan pengelompokan dengan metode data mining. Metode yang dipakai adalah cluster k-means dengan optimasi elbow dan silhouette dengan jumlah record 1536. Dari hasil metode elbow diperolah k optimum sebanyak 3 dan metode silhouette diperoleh k optimum sebanyak 2. Abstract The National Examination (UN) is a basic education standard evaluation system that supports student graduation. In accordance with the regulations of the Government of the Republic of Indonesia, the evaluation of learning outcomes aims to evaluate the achievement of national graduate students. The researcher uses data on the average value of the national examination at the SMK level in Central Java Province. The problem is that this data is still displayed randomly and not based on certain categories or ratings, so the information becomes less clear. To overcome this problem, grouping is carried out using data mining methods. The method used is cluster k-means with elbow and silhouette optimization with 1536 records. From the elbow method, we get 3 optimum k and 2 optimum k silhouette method.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
