PENERAPAN K-MEANS CLUSTERING UNTUK IDENTIFIKASI KELEMAHAN SISWA PADA MATA PELAJARAN KEJURUAN DI SMK NEGERI 8 MALANG

Ridho, Arif (2025) PENERAPAN K-MEANS CLUSTERING UNTUK IDENTIFIKASI KELEMAHAN SISWA PADA MATA PELAJARAN KEJURUAN DI SMK NEGERI 8 MALANG. Skripsi thesis, Institut Teknologi Nasional Malang.

	Text Bagian Awal.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (610kB)
	Text BAB I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (266kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (353kB) | Request a copy
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Request a copy
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Request a copy
	Text BAB V.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (253kB) | Request a copy
	Text Daftar Pustaka.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (221kB)
	Text Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Keberhasilan siswa dalam mata pelajaran kejuruan di SMK Negeri 8 Malang merupakan faktor penting dalam mempersiapkan mereka menghadapi dunia kerja dan industri, namun saat ini belum tersedia sistem yang mampu mengelompokkan dan memprediksi tingkat kelemahan siswa secara objektif. Permasalahan utama yang dihadapi adalah ketergantungan Kepala Kompetensi Keahlian pada intuisi dan nilai akhir tanpa proses klasifikasi yang sistematis, sehingga intervensi terhadap siswa tidak tepat sasaran. Tujuan dari penelitan ini digunakan untuk mengembangkan sistem klasifikasi kelemahan belajar siswa menggunakan algoritma K-Means Clustering berdasarkan data akademik dan non-akademik, seperti nilai harian, proyek, ujian, dan kehadiran. Metode ini mengelompokkan siswa ke dalam tiga klaster, yaitu risiko kelemahan tinggi, sedang, dan rendah, berdasarkan kemiripan data yang dianalisis. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa sebanyak 2% siswa masuk kedalam risiko kelemahan tingkat tinggi, 40% siswa masuk kedalam risiko kelemahan tingkat menengah, dan 57% siswa masuk kedalam risiko kelemahan tingkat rendah. Hasil dari sistem menunjukan bahwa sistem mampu mengelompokan siswa kedalam 3 buah cluster, berdasarkan 5 mata pelajaran

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Additional Information:	Ridho Arif Wicaksono (2118055)
Uncontrolled Keywords:	clustering, iterasi, euclidean distance, k-means, kelemahan siswa
Subjects:	Engineering > Informatics Engineering
Divisions:	Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika S1 > Teknik Informatika S1(Skripsi)
Depositing User:	Ridho Arif Wicaksono
Date Deposited:	12 Aug 2025 04:17
Last Modified:	12 Aug 2025 04:17
URI:	http://eprints.itn.ac.id/id/eprint/14692

Actions (login required)

View Item