ANALISIS DATA MINING BERBASIS K-MEANS CLUSTERING DALAM PENENTUAN SISWA UNGGULAN DI SMPN 14 KOTA TASIKMALAYA

ABSTRAK Di dunia pendidikan seringkali terjadi permasalahan bagaimana cara menentukan tingkat prestasi murid dengan kategori rendah, cukup, dan tinggi serta menentukan top rank murid unggulan dalam kelas. Proses Data Mining dengan menerapkan algoritma K-Means dilakukan untuk mengelompokkan data ke dalam bentuk satu atau lebih kelompok, dimana data yang memiliki representatif persamaan dikelompokkan dalam satu kelompok dan data yang memiliki perbedaan masuk ke dalam kelompok yang lain. Pengelompokan data siswa dilakukan untuk memudahkan sekolah dalam memfasilitasi siswa berdasarkan perbedaan kemampuannya dalam belajar dan mengikuti pembelajaran yang terdiri dari kelompok atau kelas siswa unggulan dan regular. Penelitian ini menggunakan metode algoritma K-Means Clustering yang menghasilkan pengelompokan cluster unggulan dan regular yang akurat sehingga mampu menjadi acuan untuk pengambilan keputusan dalam menentukan siswa mana saja yang menjadi siswa unggulan dan siswa regular. Dari hasil penelitian didapat bahwa siswa unggulan sebanyak 108 siswa dan siswa regular 122 siswa.

Kata kunci: K-Means Clustering, Data Mining, Siswa Unggulan, Rapidminer