Klasterisasi Santri Berprestasi Berdasarkan Nilai Bidang Studi Agama Menggunakan Algoritma K-Medoids

Muhammad Syafii

Abstract


Pendidikan merupakan suatu cara pembelajaran untuk meningkatkan pengetahuan, sikap dan keterampilan seseorang. Sekolah menjadi sarana berlangsungnya pendidikan secara langsung, dengan bertemunya guru dan siswa. Prestasi siswa merupakan tolak ukur pengetahuan yang diperoleh dari pendidikan formal amaupun non formal yang dijalani melalui nilai tes, dan penguasaan terhadap mata pelajaran yang ditentukan melalui nilai atau angka yang diberikan guru. Penulis melakukan penelitian untuk pengelompokkan santri berprestasi berdasarkan nilai  bidang studi agama meliputi Qur’an Hadist, Aqidah Akhlak, Fiqih, SKI, Bahasa Arab dan Aksara Arab Melayu dengan menggunakan teknik Data Mining dengan metode K-Medoids. Sumber Data dan penelitian ini berasal dari Pesantren Al Barokah dari nilai rata-rata santri semester 6. Sehingga nantinya akan diperoleh 3 cluster santri diantara nya kelompok siswa mana yang memiliki nilai rata-rata tertinggi, sedang dan terendah. Dengan adanya pengelompokkan ini akan dijadikan tolak ukur bagi guru untuk menentukan santri mana yang berprestasi khususnya dalam bidang studi agama ataupun non formal

References


Astria, C. et al. (2020) ‘Pengembangan Metode Datamining K-Medoid Pada Kasus Distribusi Listrik di Indonesia’, pp. 276–281.

Defiyanti, S., Jajuli, M. and W, N. rohmawati (2017) ‘Optimalisasi K - Medoid Dalam Pengklasteran Mahasiswa Pelamar Beasiswa Dengan Cubic Clustering Criterion’, TEKNOSI, 03(01), pp. 211–218.

Dewi, S., Defit, S. and Yuhandri, Y. (2021) ‘Akurasi Pemetaan Kelompok Belajar Siswa Menuju Prestasi Menggunakan Metode K-Means’, Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi, 3, pp. 28–33. doi: 10.37034/jsisfotek.v3i1.40.

Irawan, E. et al. (2020) ‘Implementasi Algoritma K-Medoids untuk Pengelompokkan Sebaran Mahasiswa Baru’, Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika), 5(2), p. 275. doi: 10.30645/jurasik.v5i2.213.

Marlina, D. et al. (2018) ‘Implementasi Algoritma K-Medoids dan K-Means untuk Pengelompokkan Wilayah Sebaran Cacat pada Anak’, Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, 4(2), p. 64. doi: 10.24014/coreit.v4i2.4498.

Minarni, M. et al. (2021) ‘Klasterisasi Penyakit Menggunakan Algoritma K-Medoids pada Dinas Kesehatan Kabupaten Agam’, Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI), 10(3), p. 137. doi: 10.23887/janapati.v10i3.34904.

Natalia, S. et al. (2022) ‘Pengelompokan Prestasi Siswa Menggunakan Algoritma K-Means’, 1, pp. 31–40.

Religia, Y. and Jaya, R. T. B. (2020) ‘Pengelompokan Menggunakan Algoritma K- Medoid Untuk Evaluasi Performa Siswa’, Jurnal Pelita Teknologi, 15(1), pp. 49–55.

Sariangsah, H., Wanayumini, W. and Rosnelly, R. (2021) ‘Penentuan Kelas Menggunakan Algoritma K Medoids Untuk Clustering Siswa Tunagrahita’, Jurnal Media Informatika Budidarma, 5(1), p. 83. doi: 10.30865/mib.v5i1.2547.

Sindi, S., Ratnasari, W., et al. (2020) ‘Analisis algoritma k-medoids clustering dalam pengelompokan penyebaran covid-19 di indonesia’, 4(1), pp. 166–173.

Sindi, S., Ningse, W. R. O., et al. (2020) ‘Analisis Algoritma K-Medoids Clustering Dalam Pengelompokan Penyebaran Covid-19 Di Indonesia’, Jurnal Teknologi Informasi, 4(1), pp. 166–173. doi: 10.36294/jurti.v4i1.1296.

Surya and Nurcahyo, G. W. (2021) ‘Klasterisasi Teknik Promosi dalam Meningkatkan Mutu Kampus Menggunakan Algoritma K-Medoids’, Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, 3, pp. 89–94. doi: 10.37034/infeb.v3i3.87.

Yuwafi, H., Marisa, F. and Wijaya, I. D. (2019) ‘Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Santri Berprestasi Di Pp . Manaarulhuda Dengan Metode’, Jurnal SPIRIT, 11(1), pp. 22–29.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


 

LPPM STIKOM Tunas Bangsa
https://tunasbangsa.ac.id/lp2m/
Organized by STIKOM Tunas Bangsa
Published by LPPM STIKOM Tunas Bangsa
W: https://skripsi.tunasbangsa.ac.id/index.php/2022

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0