Penerapan K-Means Untuk Pengelompokkan Beasiswa Santri di Pondok Pesantren Miftahul Huda Bogor

Derman Janner Lubis - [ https://orcid.org/0000-0001-9272-1558 ]
M Badru Tamam

Abstract

Pada saat ini cerminan kualitas pendidikan terlihat dari tingginya tingkat keberhasilan dan rendahnya tingkat kegagalan santri di dunia pendidikan. Kriteria uuntuk menyeleksi santri calon penerima beasiswa salah satunya dilihat dari nilai akademik yang tinngi. Namun, yang selama ini ini terjadi tingginya nilai akademik yang tinggi, melainkan berasal dari luar nilai akademik yaitu nilai kepribadian. Hal ini dilakukan agar santri – santri dapat mendapatkan beasiswa sesuai dengan kemampuannya. Oleh karena itu, peneliti mencoba memberikan alternatif dalam proses pengelompokkan beasiswa dengan memilah variabel data nilai akademik dan data nilai kepribadian. Salah satu cara untuk menyeleksi santri untuk mendapatkan beasiswa adalah dengan melakukan segmentasi dengan mengelompokkan data berdasarkan kriteria tertentu. Algoritma K-Means Clustering adalah salah satu metode pengelompokkan yang dapat mengelompokkan objek – objek berdarkan kepmiripan sifat yang dimilikinya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui penerapan metode Algoritma K-Means Clustering dalam menyeleksi santri untuk mendapatkan beasiswa di Pondok Pesantren Mifathul Huda Bogor. Penelitian ini sudah melakukan uji kelayakan pada aplikasi yang dibangun dengan nilai kelayakan sebesar 87,59%, bermakna aplikasi yang dibangun sangat layak dan juga sudah dilakukan pengukuran melalui MATLAB dengan Silhouette Index dengan nilai 0,7030 (Strong Structure). 

Keywords

Clustering, Beasiswa, Metode Algoritma K-Means, Santri, Silhouette Index

References

Ahmad Chusyairi, P. R. (2019). Pengelompokan Data Puskesmas Banyuwangi Dalam Pemberian Imunisasi Menggunakan Metode K-Means Clustering. Telematika,12 (2), Hal. 139-148.

Chandra Purnamaningsih, S. R. (2014). Pemanfaatan Metode K-Means Clustering dalam Penentuan Penjurusan Siswa SMA. Jurnal ITSmart, 3(1), Hal. 27 – 33.

Ghaniy, R., & Indriyaningsih, F. (2020). Penerapan Metode Fuzzy C-Means dalam Pemilihan Program Studi Mahasiswa Baru di Perguruan Tinggi. Teknois : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Sains, 10(2), 19-30. doi:https://doi.org/10.36350/jbs.v10i2.84

Prasetyo, Eko. (2014). Data Mining - Mengolah Data Menjadi Informasi Menggunakan Matlab. Yogyakarta: Andi Offset.

Supriyatna, A., & Suryanto, A. (2019). Penerapan Metode Weighted Product Untuk Penentuan Penerima Beasiswa Peserta Didik. Teknois : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Sains, 9(1), 73-82. doi:https://doi.org/10.36350/jbs.v9i1.8

Tan, P. S. (2006). Introduction to Data Mining. Boston: Pearson Education.

Turban. (2001). Decision Support System and Intelligent System (Sistem Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas). Yogyakarta: Andi.

Awaludin, M. (2019), "PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING PADA K-HARMONIC MEANS UNTUK SCHEDULE PREVENTIVE MAINTENANCE SERVICE", JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma, Vol 6 No 1, Januari 2019

Ningrat, D. Maruddani. Wuryandari. (2016), "ANALISIS CLUSTER DENGAN ALGORITMA K-MEANS DAN FUZZY C-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN DATA OBLIGASI KORPORASI", Jurnal Gaussian, Vol 5 No 4, Oktober 2016

Article metrics

Abstract views : 441 | views : 329

Refbacks

  • There are currently no refbacks.