Klasterisasi Konsentrasi Keahlian Siswa SMK Berdasarkan Kurikulum Merdeka

Authors

  • Firman Sukmayadi STMIK LIKMI, Bandung
  • Alamsyah Firdaus STMIK LIKMI, Bandung
  • Christina Juliane STMIK LIKMI, Bandung

DOI:

https://doi.org/10.30865/mib.v6i4.4848

Keywords:

Data Mining, Clustering, Expertise Concentration, K-Means Algorithm

Abstract

The process of determining the concentration of expertise carried out at the YPC Tasikmalaya Vocational School has shortcomings such as making decisions based on the wishes of students without paying attention to academic grades at the previous level of education. So that there are some students who feel it is not right in choosing the concentration of expertise, resulting in a lack of competence possessed by students with the concentration of expertise selected. The choice of concentration of expertise is the right of every student, but if it is wrong it can cause a decrease in learning motivation and low learning achievement. This problem can be solved by using clustering method with K-Means algorithm. This study aims to classify students' interests in choosing a concentration of expertise at YPC Tasikmalaya Vocational School based on the Merdeka Curriculum. The results showed that the grouping of students' interests in choosing the concentration of expertise was formed into 4 clusters. The cluster with the most members is cluster 0, namely students who have an average score of 79 Mathematics, then Indonesian and English 83. Furthermore, the cluster with the least number of members is cluster 2, namely students who have an average score of 78 Mathematics and English, then Indonesian 79.

References

D. Merawati and R. Rino, “Penerapan Data Mining Penentu Minat Dan Bakat Siswa Smk Dengan Metode C4. 5,†ALGOR, vol. 1, no. 1, pp. 28–37, 2019.

A. F. O. Pasaribu, “Analisis Pola Menggunakan Metode C4. 5 Untuk Peminatan Jurusan Siswa Berdasarkan Kurikulum (Studi Kasus: Sman 1 Natar),†J. Teknol. Dan Sist. Inf., vol. 2, no. 1, pp. 80–85, 2021.

Y. S. Nugroho, “Klasifikasi dan Klastering Penjurusan Siswa SMA Negeri 3 Boyolali,†Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform., vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2015.

Y. Lase and E. Panggabean, “Implementasi Metode K-Means Clustering Dalam Sistem Pemilihan Jurusan Di SMK Swasta Harapan Baru,†J. Teknol. Dan Ilmu Komput. Prima, vol. 2, no. 2, pp. 375–379, 2019.

F. Solikhah, M. Febianah, A. L. Kamil, W. A. Arifin, and S. J. S. Tyas, “Analisis Perbandingan Algoritma Naive Bayes Dan C. 45 Dalam Klasifikasi Data Mining Untuk Memprediksi Kelulusan,†Temat. J. Teknol. Inf. Komun., vol. 8, no. 1, pp. 96–103, 2021.

Z. Nabila, A. R. Isnain, P. Permata, and Z. Abidin, “Analisis Data Mining Untuk Clustering Kasus Covid-19 Di Provinsi Lampung Dengan Algoritma K-Means,†J. Teknol. Dan Sist. Inf., vol. 2, no. 2, pp. 100–108, 2021.

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.

P. H. Simbolon, “Implementasi Data Mining Pada Sistem Persediaan Barang Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Srikandi Cash Credit Elektronic dan Furniture),†JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 6, no. 4, pp. 401–406, 2019.

F. Akbar, “Clustering Data Nilai Siswa SMA Untuk Penentuan Jurusan Menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means,†Techno Nusa Mandiri J. Comput. Inf. Technol., vol. 12, no. 1, pp. 56–63, 2015.

M. Triandini, S. Defit, and G. W. Nurcahyo, “Data Mining dalam Mengukur Tingkat Keaktifan Siswa dalam Mengikuti Proses Belajar pada SMP IT Andalas Cendekia dengan Menggunakan Metode K-Means Clustering,†J. Inf. Dan Teknol., pp. 167–172, 2021.

R. P. Primanda, A. Alwi, and D. Mustikasari, “Data Mining Seleksi Siswa Berprestasi Untuk Menentukan Kelas Unggulan Menggunakan Metode K-Means Clustering (Studi Kasus di MTS Darul Fikri),†KOMPUTEK, vol. 5, no. 1, pp. 88–100, 2021.

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.

Suyanto, Data Mining untuk Klasifikasi dan Klasterisasi Data. Bandung: Informatika, 2019.

Y. Mardi, “Data Mining: Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4. 5,†J. Edik Inform. Penelit. Bid. Komput. Sains dan Pendidik. Inform., vol. 2, no. 2, pp. 213–219, 2017.

A. A. Fajrin and A. Maulana, “Penerapan Data Mining Untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen Dengan Algoritma Fp-Growth Pada Data Transaksi Penjualan Spare Part Motor,†Kumpul. J. Ilmu Komput., vol. 5, no. 01, pp. 1–10, 2018.

R. A. Indraputra and R. Fitriana, “K-Means Clustering Data COVID-19,†J. Tek. Ind., vol. 10, no. 3, pp. 275–282, 2020.

A. Ali, “Klasterisasi Data Rekam Medis Pasien Menggunakan Metode K-Means Clustering di Rumah Sakit Anwar Medika Balong Bendo Sidoarjo,†MATRIK J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput., vol. 19, no. 1, pp. 186–195, 2019.

K. Sinaga and K. Handoko, “Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Kelulusan Siswa Dengan Metode Naïve Bayes,†Comput. Sci. Ind. Eng., vol. 4, no. 6, pp. 97–107, 2021.

A. Aditya, I. Jovian, and B. N. Sari, “Implementasi K-Means Clustering Ujian Nasional Sekolah Menengah Pertama di Indonesia Tahun 2018/2019,†J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, no. 1, pp. 51–58, 2020.

A. Akramunnisa and F. Fajriani, “K-means clustering analysis pada Persebaran Tingkat pengangguran kabupaten/kota di Sulawesi selatan,†J. Varian, vol. 3, no. 2, pp. 103–112, 2020.

Downloads

Published

2022-10-25