PENERAPAN DATA MINING UNTUK KLASTERISASI
SEKOLAH DASAR BERDASARKAN CAPAIAN PEMETAAN
MUTU PENDIDIKAN(PMP) MENGGUNAKAN ALGORITMA
K-MEANS
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Teknokrat Indonesia
Author
Liza, Mira
Subject
Algoritma dan Pemrograman
Datestamp
2021-11-10 04:19:15
Abstract :
Pendidikan merupakan aspek yang harus terus diawasi karena perkembangannya yang begitu cepat. Standar nasional pendidikan adalah kriteria minimal tentang sistem pendidikan di seluruh wilayah hukum Negara Kesatuan Republik Indonesia. Standar proses merupakan salah satu komponen standar yang sangat penting karena didalamnya membahas terkait proses pembelajaran yang ada pada sekolah. Oleh karena itu, evaluasi terhadap proses pembelajaran pada sekolah menjadi hal yang perlu dilakukan. Untuk mengatasi hal tersebut perlunya penerapan data mining menggunakan teknik klasterisasi Sekolah Dasar untuk mengelompokkan tiap sekolah berdasarkan hasil capaian. Penelitian ini menggunakan algoritma k-means sebagai algoritma yang membantu untuk proses klasterisasi. Berdasarkan hasil analisis penelitian ini menghasilkan tiga cluster yaitu cluster nilai rendah, sedang dan kurang. Dengan cluster tahun 2017 menghasilkan 66% pada cluster baik, 6% pada cluster rendah dan 28% pada cluster sedang. Dan tahun 2018 menghasilkan 23% pada cluster rendah, 49% pada cluster baik dan 28% pada cluster rendah. Kata kunci: Standar Proses, Capaian pmp, evaluasi proses pembelajaran, data mining, k-means, clutering
Pendidikan merupakan aspek yang harus terus diawasi karena perkembangannya yang begitu cepat. Standar nasional pendidikan adalah kriteria minimal tentang sistem pendidikan di seluruh wilayah hukum Negara Kesatuan Republik Indonesia. Standar proses merupakan salah satu komponen standar yang sangat penting karena didalamnya membahas terkait proses pembelajaran yang ada pada sekolah. Oleh karena itu, evaluasi terhadap proses pembelajaran pada sekolah menjadi hal yang perlu dilakukan. Untuk mengatasi hal tersebut perlunya penerapan data mining menggunakan teknik klasterisasi Sekolah Dasar untuk mengelompokkan tiap sekolah berdasarkan hasil capaian. Penelitian ini menggunakan algoritma k-means sebagai algoritma yang membantu untuk proses klasterisasi. Berdasarkan hasil analisis penelitian ini menghasilkan tiga cluster yaitu cluster nilai rendah, sedang dan kurang. Dengan cluster tahun 2017 menghasilkan 66% pada cluster baik, 6% pada cluster rendah dan 28% pada cluster sedang. Dan tahun 2018 menghasilkan 23% pada cluster rendah, 49% pada cluster baik dan 28% pada cluster rendah. Kata kunci: Standar Proses, Capaian pmp, evaluasi proses pembelajaran, data mining, k-means, clutering
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
