IMPLEMENTASI TEKNIK CLUSTERING MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS PADA SMK YADIKA 3 JAKARTA BERBASIS WEB

Abstrak

Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat ketidakhadiran siswa di SMK Yadika 3 Jakarta menggunakan teknik clustering algoritma K-Means. Data penelitian diambil dari siswa kelas 10, 11, dan 12 pada tahun ajaran 2023-2024. Algoritma K-Means digunakan karena keunggulannya dalam mengelompokkan data tanpa label kelas, sehingga dapat mengidentifikasi pola ketidakhadiran yang tidak terlihat sebelumnya. Teknik elbow digunakan untuk menentukan jumlah cluster optimal. Hasil pengujian ini menggunakan data kehadiran siswa dan faktor siswa dengan jumlah 936 baris data. Pada pengujian evaluasi elbow dengan 10 cluster, 9 cluster merupakan cluster paling optimal dengan memiliki nilai selisih elbow SSE sebesar 958.37 yang merupakan nilai selisih terendah pada cluster. Pada setiap anggota cluster, yang memiliki anggota paling sedikit yaitu C1 yang memiliki anggota sebanyak 46 siswa dan anggota cluster terbanyak yaitu C6 yang memiliki anggota sebanyak 194 siswa. Dari hasil pengujian identifikasi faktor siswa kelompok yang memiliki faktor yang buruk, hampir keseluruhan adalah kelompok C9 dan hasil pengujian yang memiliki faktorsedikit yaitu kelompok C4 yang hanya buruk pada faktor motivasi belajar siswa dan kelompok C7 yang hanya buruk pada faktor kesehatan siswa. Penelitian tersebut dapat dikembangkan pada sekolah untuk memberikan arahan serta intervensi kepada siswa dan lingkungan di sekolah SMK Yadika 3 Jakarta seperti membuat kebijakan pada siswa yaitu membuat program motivasi, program kesehatan dan kebersihan, layanan konseling dan menyediakan fasilitas transportasi sekolah guna mencegah penyebab ketidakhadiran pada siswa.