IMPLEMENTASI METODE K-MEANS CLUSTERING DALAM PENGELOMPOKAN SISWA MELALUI DATA AKTIFITAS BELAJAR
(Studi Kasus : SMK Negeri 1 Tambusai )
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Pasir Pengaraian
Author
AMELIA, SISKA
Subject
004 Data Processing, Computer Science/Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika
Datestamp
2023-10-14 07:23:36
Abstract :
Dalam rangka untuk mempersiapkan siswa menghadapi Uji Kompetensi Keahlian (UKK) dengan nilai yang memuaskan, SMK Negeri 1 Tambusai selama ini menerapkan sistem yang mengklasifikasikan nilai siswa dengan metode manual misalnya dengan menggunakan Microsoft Excel untuk pengolahan nilai dilakukan dengan cara guru di setiap jurusan mengumpulkan data nilai harian siswa. Karena didalam kriteria penilaian SMK N 1 Tambusai ini tidak hanya 1 (satu) saja ada beberapa kriteria penilaian dalam praktek maupun Uji Kompetensi Keahlian (UKK), oleh karena itu tentu banyak nilai yang akan diolah oleh setiap guru di kejuruannya masing-masing. Aplikasi pengelompokan siswa melalui data aktifitas belajar dengan metode K-Means pada SMK Negeri 1 Tambusai berbasis web telah berhasil dirancang dan diimplementasikan dalam bentuk aplikasi berbasis web untuk pengelompokan siswa melalui data aktifitas belajar dengan perhitungan metode K-Means. Berdasarkan hasil akhir pengelompokkan dengan menggunakan metode K-Means didapatkanlah hasil untuk pengelompokkan siswa dengan cluster Sangat Kompeten sebanyak 4 orang, siswa dengan cluster Kompoten sebanyak 17 orang, siswa dengan cluster Cukup Kompeten sebanyak 10 orang. Berdasarkan pengujian User Acceptance Test (UAT) yang telah dilakukan dengan menyebarkan kuisioner kepada 10 orang pengguna maka didapatkanlah hasil bahwa pengguna yang menjawab pertanyaan dengan jawaban Ya sebesar 99%, Tidak sebesar 0% dan Ragu-Ragu sebesar 1%. Maka ditarik kesimpulan bahwa aplikasi pengelompokan siswa melalui data aktifitas belajar dengan metode K-Means pada SMK Negeri 1 Tambusai berbasis web mudah digunakan oleh pengguna dan bermanfaat untuk pengelompokan siswa melalui data aktifitas belajar diSMK Negeri 1 Tambusai.
Dalam rangka untuk mempersiapkan siswa menghadapi Uji Kompetensi Keahlian (UKK) dengan nilai yang memuaskan, SMK Negeri 1 Tambusai selama ini menerapkan sistem yang mengklasifikasikan nilai siswa dengan metode manual misalnya dengan menggunakan Microsoft Excel untuk pengolahan nilai dilakukan dengan cara guru di setiap jurusan mengumpulkan data nilai harian siswa. Karena didalam kriteria penilaian SMK N 1 Tambusai ini tidak hanya 1 (satu) saja ada beberapa kriteria penilaian dalam praktek maupun Uji Kompetensi Keahlian (UKK), oleh karena itu tentu banyak nilai yang akan diolah oleh setiap guru di kejuruannya masing-masing. Aplikasi pengelompokan siswa melalui data aktifitas belajar dengan metode K-Means pada SMK Negeri 1 Tambusai berbasis web telah berhasil dirancang dan diimplementasikan dalam bentuk aplikasi berbasis web untuk pengelompokan siswa melalui data aktifitas belajar dengan perhitungan metode K-Means. Berdasarkan hasil akhir pengelompokkan dengan menggunakan metode K-Means didapatkanlah hasil untuk pengelompokkan siswa dengan cluster Sangat Kompeten sebanyak 4 orang, siswa dengan cluster Kompoten sebanyak 17 orang, siswa dengan cluster Cukup Kompeten sebanyak 10 orang. Berdasarkan pengujian User Acceptance Test (UAT) yang telah dilakukan dengan menyebarkan kuisioner kepada 10 orang pengguna maka didapatkanlah hasil bahwa pengguna yang menjawab pertanyaan dengan jawaban Ya sebesar 99%, Tidak sebesar 0% dan Ragu-Ragu sebesar 1%. Maka ditarik kesimpulan bahwa aplikasi pengelompokan siswa melalui data aktifitas belajar dengan metode K-Means pada SMK Negeri 1 Tambusai berbasis web mudah digunakan oleh pengguna dan bermanfaat untuk pengelompokan siswa melalui data aktifitas belajar diSMK Negeri 1 Tambusai.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
