Analisis Klasterisasi Prestasi Siswa Dengan Metode K-Means di SMP Negeri 92 Jakarta - Agus Tri Haryanto; Achmad Lutfi Fuadi (Indexia, 2026)
Evaluasi prestasi siswa di SMP Negeri 92 Jakarta masih terbatas pada perhitungan nilai rata-rata dan perbandingan dengan Kriteria Ketuntasan Minimal (KKM), sehingga belum memberikan gambaran pola capaian akademik yang menyeluruh. Akibatnya, program pembinaan seperti remedial dan pengayaan menjadi kurang spesifik dan tidak sepenuhnya berbasis data. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan teknik data mining dengan algoritma K-Means untuk mengelompokkan siswa berdasarkan pola prestasi mereka secara objektif. Metode penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan mengolah data sekunder dari 250 siswa kelas VIII tahun ajaran 2024/2025, yang mencakup 30 atribut nilai dari tiga jenis asesmen (Tugas Harian, ATS, dan AAS) pada sepuluh mata pelajaran utama. Proses analisis melibatkan pra-pemrosesan data dengan normalisasi Min-Max dan penentuan jumlah klaster (k) optimal menggunakan metrik Davies-Bouldin Index (DBI). Hasil analisis menunjukkan bahwa jumlah klaster paling optimal adalah dua (k=2). Klasterisasi berhasil membagi siswa ke dalam dua kelompok: Cluster_1 sebanyak 133 siswa yang diidentifikasi sebagai kelompok berprestasi tinggi dengan nilai centroid unggul di sebagian besar mata pelajaran, dan Cluster_0 sebanyak 117 siswa sebagai kelompok dengan prestasi sedang hingga rendah. Hasil pengelompokan ini memberikan dasar yang objektif bagi pihak sekolah untuk merancang strategi pembinaan yang lebih tepat sasaran.