Pemanfaatan Metode K-Means Clustering dalam Penentuan Penjurusan Siswa SMA

Abstract

Penentuan penjurusan siswa SMA dilakukan berdasarkan kriteria nilai akademik yang menjadi ciri dari masing-masing jurusan IPA/IPS, hal ini memungkinkan bagi seorang siswa untuk memenuhi kriteria diterima di kedua jurusan atau ditolak di keduanya. Usaha untuk mengurangi kemungkinan tersebut adalah dengan cara memperhatikan pertimbangan kriteria lainnya seperti ditinjau dari nilai IQ dan minat siswa.

Proses penentuan penjurusan siswa SMA dengan teknik clustering menggunakan metode K-Means clustering. Pada penelitian ini dilakukan clustering sendiri-sendiri untuk IPA/IPS dan dipaparkan perbandingan hasil clustering K-Means kriteria nilai akademik, nilai IQ, minat siswa dengan clustering K-Means nilai akademik. Data siswa dikelompokkan sendiri-sendiri sesuai jurusan masing-masing. Jurusan IPA dikelompokkan menjadi dua yaitu diterima IPA dan ditolak IPA. Untuk jurusan IPS dikelompokkan menjadi dua yaitu diterima IPS dan ditolak IPS. Kemudian setiap  cluster diklasifikasikan berdasarkan kriteria mana yang lebih diprioritaskan. Cluster dengan nilai terbesar pada  centroid  akhir merupakan  cluster  yang diterima IPA/IPS, sedangkan  cluster  dengan nilai terkecil pada  centroid  akhir merupakan  cluster  yang ditolak IPA/IPS.

Hasil penelitian pengujian terbaik pada praprocessing clustering K-Means IPA dengan hasil akurasi 0.905882, tingkat kesesuaian hasil prediksi dengan data sebenarnya (recall) 1, ketepatan hasil pengujian dalam memprediksi clustering (sensitivity) 0.876923, kesesuaian prediksi negatif terhadap aktual negatif (specificity) 0.714285. Sedangkan pengujian terbaik juga pada praprocessing clustering K-Means IPS didapatkan akurasi 0.905882, recall 0.714285, sensitivity 1, dan specificity 1. Hasil perbandingan clustering terbaik pada praprocessing clustering K-Means IPA dengan praprocessing clustering K-Means IPS menunjukkan bahwa tidak ada siswa yang diterima di dua jurusan IPA/IPS atau siswa ditolak di keduanya.