Implementasi Data Mining Pengelompokan Data Nilai Untuk Menentukan Minat Belajar Seni Budaya
DOI:
https://doi.org/10.53513/jursi.v2i1.5656Abstract
Pendidikan merupakan suatu prioritas utama di mana salah satu aspek membangun bangsa yang sangat penting untuk mewujudkan pengembangan sumber daya manusia dan watak bangsa. Seperti tercantum dalam di dalam UUD 1945 Pasal 31 ayat 1 dan Undang-Undang Nomor 2 Tahun 1989 tentang Sistem Pendidikan Nasional bab III ayat 5 dinyatakan bahwa setiap warga negara mempunyai hak yang sama untuk memproleh pendidikan. Data nilai siswa perlu dikelompokkan untuk membedakan nilai yang baik dan buruk dengan jangkauan kelompok nilai tertentu untuk hasil pengelompokan data nilai sulit dalam menentukan penilaian terhadap minat belajar seni budaya karena tidak memiliki sistem yang akurat dalam pengelompokan data nilai. Untuk itu maka masalah tersebut dapat diatasi dengan konsep keilmuan data mining. Data mining merupakan suatu proses penambangan data dalam jumlah yang sangat besar dengan menggunakan metode statistika, matematika hingga memanfaatkan teknologi artificial intelligence terkini.Pemanfaatan data yang terkumpul tersebut sebenarnya dapat menghasilkan suatu informasi baru yang dapat dijadikan acuan pada suatu instansi dalam menentukan suatu strategy. Metode Clustering Kmeans merupakan metode clustering non hirarki yang dikenal dengan metode K-means yang terkenal cepat dan simpel K-Means clustering merupakan data Mining melakukan proses data clustering non-hiraki yang dimana data dikelompokan dalam satu bahkan lebih cluster. Kata kunci : Data Mining, Clustering, K-means, Data Nilai Siswa, SD Negeri 067246 Medan.References
E. Tamtomo, “Seminar Nasional Evaluasi Pendidikan Tahun 2013 —,†no. 19, hal. 245–255, 2013.
Y. Prayuga, “Minat Belajar Siswa Dalam Pembelajaran Matematika,†hal. 1052–1058, 2019.
Y. Syahra, “Penerapan Data Mining Dalam Pengelompokkan Data Nilai Siswa Untuk Penentuan Jurusan Siswa Pada SMA Tamora Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,†vol. 17, no. 2, hal. 228–233, 2018.
D. Nofriansyah, M. Yetri, K. Erwansyah, dan _ S., “Penerapan Data Mining Dalam Menganalisa Data Penjualan Untuk Mendapatkan Pola Rekomendasi Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori Pada K3 Mart,†J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer), vol. 18, no. 2, hal. 176, 2019, doi: 10.53513/jis.v18i2.157.
M. G. Suryanata, D. H. Pane, dan M. Hutasuhut, “Implementasi Algoritma K-Means Dalam Mengukur Tingkat Kepuasan Siswa Terhadap Pelayanan Sekolah,†J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD), vol. 2, no. 2, hal. 118–125, 2019.
T. Pratiwi, A. M. Siregar, D. S. Kusumaningrum, dan Buana, “Implementasi Algoritma K-Means Terhadap Pengelompokan Nilai Ujian Nasional Tingkat SMP di Provinsi Jawa Barat,†vol. 3, no. 1, hal. 30–36, 2018.
F. L. Sibuea, A. Sapta, S. Informasi, dan S. Royal, “PEMETAAN SISWA BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING,†vol. IV, no. 1, 2017.
and E. P. Asroni, H.Fitri, “Penerapan Metode Clustering dengan Algoritma K-Means pada Pengelompokkan Data Calon Mahasiswa Baru di Universitas Muhammadiyah Yogyakarta ( Studi Kasus : Fakultas Kedokteran dan Ilmu Kesehatan , dan Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik ),†vol. 21, no. 1, hal. 60–64, 2018, doi: 10.18196/st.211211.
and C. W. R.R.Putra, “IMLEMENTASI DATA MINNG PEMILIHAN PELANGGAN POTENSIAL MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS,†vol. 1, hal. 72–77, 2018.
M. Hutasuhut, M. G. Suryanata, S. Kusnasari, dan M. A. Lesmana, “Data Mining Untuk Menganalisa Pola Penjualan Pestisida dengan Mengunakan Algoritma FP-Growth,†vol. 9, no. 6, hal. 1963–1973, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i6.5200.
Yuli Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4 . 5 Data mining merupakan bagian dari tahapan proses Knowledge Discovery in Database ( KDD ) . Jurnal Edik Informatika,†J. Edik Inform., vol. 2, 2019.
M. Hutasuhut, D. Octaviana, dan J. Halim, “Penerapan Data Mining dalam Menganalisa Pola Kelayakan Siswa Pada Kelas Unggulan Menggunakan Algoritma Iterative Dichotomiser 3 ( ID3 ) pada,†vol. 18, no. 2, hal. 154–160, 2019.
J. Hutagalung, “Pemetaan Siswa Kelas Unggulan Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,†JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 9, no. 1, hal. 606–620, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i1.1516.
M. N. Mara dan N. Satyahadewi, “PENGKLASIFIKASIAN KARAKTERISTIK DENGAN METODE K-MEANS CLUSTER ANALYSIS,†vol. 02, no. 2, hal. 133–136, 2013.
