Preprint has been published in a journal as an article
Preprint / Version 1

Implementation of K-Means with Evaluation of the Davies-Bouldin Index for Groupsing the Leading Class of Wijaya Sukodono SMP


Penerapan K-Means dengan Evaluasi Davies Bouldin Index untuk Pengelompokan Kelas Unggulan SMP Wijaya Sukodono

##article.authors##

DOI:

https://doi.org/10.21070/ups.6968

Keywords:

k-means clustering, Student Grouping, Academic Performance, Davies-Bouldin Index, Outstanding Class

Abstract

This research at SMP Wijaya Sukodono focuses on improving learning quality by grouping students based on academic performance using the K-Means Clustering algorithm. Students are divided into two categories: the Superior Class, for high achievers, and the Regular Class, for lower achievers. The study involved collecting and processing report card data and applying the K-Means algorithm. The results, evaluated using the Davies-Bouldin Index (DBI), revealed 488 students in the Superior Class and 88 in the Regular Class, with the optimal two-cluster grouping achieving a DBI value of 0.337. This indicates effective separation between clusters. The study concludes that K-Means Clustering is a valuable tool for grouping students by academic achievement, providing insights for designing targeted learning programs. Future research could explore non-academic variables or alternative clustering methods to achieve more comprehensive outcomes.

Downloads

Download data is not yet available.

References

N. D. Rahayu, A. H. Anshor, I. Afriantoro, and A. Halim Anshor, “Penerapan Data Mining untuk Pemetaan Siswa Berprestasi menggunakan Metode Clustering K-Means Oleh : Penerapan Data Mining untuk Pemetaan Siswa Berprestasi menggunakan Metode Clustering K-Means,” JUKI : Jurnal Komputer dan Informatika, vol. 6, 2024.

H. Afif and M. Arif, “Jurnal Teknik Informatika dan Desain Komunikasi Visual Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan Kelas Siswa Unggulan Berdasarkan Nilai Raport Menggunakan Metode K-Means Clustering ( Studi Kasus: SMK Muhammadiyah 3 Weleri ),” Universitas Selamat Sri, vol. 1, no. 2, 2022.

A. Yudhistira and R. Andika, “Pengelompokan Data Nilai Siswa Menggunakan Metode K-Means Clustering,” Journal of Artificial Intelligence and Technology Information (JAITI), vol. 1, no. 1, pp. 20–28, Feb. 2023, doi: 10.58602/jaiti.v1i1.22.

E. Desi, S. Aliyah, S. Lestari, and W. Dari, “Implementasi Algoritma K-Means Untuk Penerimaan Siswa Baru Di SMANPAS Berdasarkan Nilai Rapot dan Hasil Tes,” IT (INFORMATIC TECHNIQUE) JOURNAL, vol. 10, no. 1, p. 01, Apr. 2022, doi: 10.22303/it.10.1.2022.01-10.

D. A. Manalu and G. Gunadi, “IMPLEMENTASI METODE DATA MINING K-MEANS CLUSTERING TERHADAP DATA PEMBAYARAN TRANSAKSI MENGGUNAKAN BAHASA PEMROGRAMAN PYTHON PADA CV DIGITAL DIMENSI,” Infotech: Journal of Technology Information, vol. 8, no. 1, pp. 43–54, Jun. 2022, doi: 10.37365/jti.v8i1.131.

S. Widaningsih and S. Yusuf, “Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Siswa Berprestasi Dengan Menggunakan Algoritma K Nearest Neighbor,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, vol. 9, no. 3, 2022, [Online]. Available: http://jurnal.mdp.ac.id

N. F. Hilmi and F. Irwiensyah, “Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Tiktok Dari Ulasan Pada Google Playstore Menggunakan Metode Naïve Bayes,” SMATIKA JURNAL, vol. 14, no. 01, pp. 146–156, Jul. 2024, doi: 10.32664/smatika.v14i01.1210.

I. T. Umagapi, B. Umaternate, S. Komputer, P. Pasca Sarjana Universitas Handayani, B. Kepegawaian Daerah Kabupaten Pulau Morotai, and B. Riset dan Inovasi, “Uji Kinerja K-Means Clustering Menggunakan Davies-Bouldin Index Pada Pengelompokan Data Prestasi Siswa.”

S. Haviyola and M. Jajuli, “PENGELOMPOKAN PRESTASI SISWA GUNA KUALIFIKASI BEASISWA BERDASARKAN DATA NILAI MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS.”

M. Aqshal Al Fachrizy and Hendri, “Klasifikasi Pencari Kerja pada Disnaker Menggunakan Metode K-Means Clustering,” Bulletin of Computer Science Research, vol. 4, no. 2, pp. 196–206, Feb. 2024, doi: 10.47065/bulletincsr.v4i2.334.

M. Alexander Justin Audison Sibarani, I. Gede Susrama Mas Diyasa, P. Studi Sains Data, F. Ilmu Komputer, and U. Pembangunan, “PENGGUNAAN K-MEANS DAN HIERARCHICAL CLUSTERING SINGLE LINKAGE DALAM PENGELOMPOKKAN STOK OBAT,” vol. 5, no. 2, 2024, doi: 10.46306/lb.v5i2.

W. Kokoh Andriyan, D. Palembang, J. A. Jenderal Yani No, and P. Sumatera Selatan, “Penerapan Data Mining Dengan Menggunakan Metode K-Means Clustering Dalam Pengelompokan Data Nilai Pada SMA YKPP PENDOPO Untuk Menentukan Jurusan Ipa Dan Ips,” 2023.

B. Kristanto, A. T. Zy, and M. Fatchan, “Analisis Penentuan Karyawan Tetap Dengan Algoritma K-Means Dan Davies Bouldin Index,” Bulletin of Information Technology (BIT), vol. 4, no. 1, pp. 112–120, 2023, doi: 10.47065/bit.v3i1.

A. Kristianto, “Implementasi DBSCAN dalam Clustering Data Minat Mahasiswa Setelah Pandemi Covid19,” 2022.

G. Triyandana, L. A. Putri, and Y. Umaidah, “Penerapan Data Mining Pengelompokan Menu Makanan dan Minuman Berdasarkan Tingkat Penjualan Menggunakan Metode K-Means,” 2022. [Online]. Available: http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC

N. Hendrastuty, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Dalam Evaluasi Hasil Pembelajaran Siswa,” 2024, doi: 10.58602/jima-ilkom.v3i1.26.

F. Yunita, “PENERAPAN DATA MINING MENGGUNKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTRING PADA PENERIMAAN MAHASISWA BARU (STUDI KASUS : UNIVERSITAS ISLAM INDRAGIRI),” 2018.

R. Ishak, “Volume 5 Nomor 2 Juli 2023 Penerapan Algoritma XGBoost untuk Seleksi Atribut pada K-Means dalam Clustering Penerima KIP Kuliah,” Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering, vol. 192.

Y. Hasan, “PENGUKURAN SILHOUETTE SCORE DAN DAVIES-BOULDIN INDEX PADA HASIL CLUSTER K-MEANS DAN DBSCAN,” Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, vol. 12, no. 3S1, Oct. 2024, doi: 10.23960/jitet.v12i3S1.5001.

S. Mutiah, Y. Hasnataeni, A. Fitrianto, E. Erfiani, and L. M. R. D. Jumansyah, “Perbandingan Metode Klastering K-Means dan DBSCAN dalam Identifikasi Kelompok Rumah Tangga Berdasarkan Fasilitas Sosial Ekonomi di Jawa Barat,” Teorema: Teori dan Riset Matematika, vol. 9, no. 2, p. 247, Sep. 2024, doi: 10.25157/teorema.v9i2.16290.

Posted

2025-01-17