Pemanfaatan Metode K-Means Clustering dalam Penentuan Penjurusan Siswa SMA
Abstract: Penentuan penjurusan
siswa SMA dilakukan berdasarkan kriteria nilai akademik yang menjadi ciri dari
masing-masing jurusan IPA/IPS, hal ini memungkinkan bagi seorang siswa untuk
memenuhi kriteria diterima di kedua jurusan atau ditolak di keduanya. Usaha untuk
mengurangi kemungkinan tersebut adalah dengan cara memperhatikan pertimbangan
kriteria lainnya seperti ditinjau dari nilai IQ dan minat siswa.
Proses penentuan penjurusan siswa SMA dengan teknik clustering
menggunakan metode K-Means clustering. Pada penelitian ini dilakukan clustering
sendiri-sendiri untuk IPA/IPS dan dipaparkan perbandingan hasil clustering
K-Means kriteria nilai akademik, nilai IQ, minat siswa dengan clustering
K-Means nilai akademik. Data siswa dikelompokkan sendiri-sendiri sesuai jurusan
masing-masing. Jurusan IPA dikelompokkan menjadi dua yaitu diterima IPA dan
ditolak IPA. Untuk jurusan IPS dikelompokkan menjadi dua yaitu diterima IPS dan
ditolak IPS. Kemudian setiap cluster
diklasifikasikan berdasarkan kriteria mana yang lebih diprioritaskan. Cluster
dengan nilai terbesar pada centroid akhir merupakan cluster
yang diterima IPA/IPS, sedangkan
cluster dengan nilai terkecil
pada centroid akhir merupakan cluster
yang ditolak IPA/IPS.
Hasil penelitian pengujian terbaik pada praprocessing clustering K-Means
IPA dengan hasil akurasi 0.905882, tingkat kesesuaian hasil prediksi dengan
data sebenarnya (recall) 1, ketepatan hasil pengujian dalam memprediksi
clustering (sensitivity) 0.876923, kesesuaian prediksi negatif terhadap aktual
negatif (specificity) 0.714285. Sedangkan pengujian terbaik juga pada
praprocessing clustering K-Means IPS didapatkan akurasi 0.905882, recall
0.714285, sensitivity 1, dan specificity 1. Hasil perbandingan clustering
terbaik pada praprocessing clustering K-Means IPA dengan praprocessing
clustering K-Means IPS menunjukkan bahwa tidak ada siswa yang diterima di dua
jurusan IPA/IPS atau siswa ditolak di keduanya.
Penulis: Chandra
Purnamaningsih, Ristu Saptono, Abdul Aziz
Kode Jurnal: jptinformatikadd140581