Analisis perbandingan Cluster K-Means dan Fuzzy C-Means hasil ujian Nasional SMP

ABSTRAK

Hasil penilaian Ujian Nasional dapat dipergunakan sebagai dasar pemetaan mutu suatu program sekolah atau satuan pendidikan dan sebagai bahan pertimbangan seleksi masuk ke jenjang pendidikan yang lebih tinggi, Dengan mengetahui posisi sekolah yang berprestasi, maka sekolah di jenjang berikutnya dapat membuat strategi dalam mendapatkan calon siswa terbaik. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perbandingan antara algoritma K-Means dengan Fuzzy C-Means pada hasil Ujian Nasional tingkat SMP dimana hasil analisis dapat digunakan sebagai guidance strategy oleh SMK swasta untuk mendapatkan calon siswa terbaik dari sekolah unggulan. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan rancangan sistem Knowledge Discovery in Databases. Pengumpulan data dilakukan dengan mengambil data hasil Ujian Nasional tingkat Sekolah Menengah Pertama di Provinsi Jawa Timur tahun 2019. Teknik analisis data yang digunakan meliputi data collection, data selection, data cleaning, data transformation, data mining, dan data evaluation. Hasil penelitian dengan menggunakan metode algoritma K-Means didapatkan 3 cluster yang terdiri dari 285 sekolah pada cluster sekolah dengan hasil UN rendah, 198 sekolah dengan hasil UN sedang dan 112 sekolah dengan hasil UN tinggi. Saat menggunakan metode algoritma Fuzzy C-Means didapatkan data bahwa ada sebagian sekolah pada cluster sekolah dengan hasil UN sedang dapat termasuk pada cluster sekolah dengan hasil UN tinggi.

مستخلص البحث

تم استخدام نتائج الامتحان الوطني كأساس لرسم خرائط جودة البرامج و / أو الوحدات التعليمية والنظر في الاختيار للمستوى التالي من التعليم.تهدف هذه الدراسة إلى تحليل المقارنة بين خوارزميات K-Means و Fuzzy C-Means على نتائج الاختبار الوطني للمدرسة الإعدادية حيث يمكن استخدام نتائج التحليل كاستراتيجية إرشادية من قبل المدارس المهنية الخاصة للحصول على أفضل التوقعات. طلاب المدارس العليا.تستخدم هذه الدراسة المنهج الكمي لتصميم نظام اكتشاف المعرفة في قواعد البيانات. تم إجراء جمع البيانات من خلال أخذ البيانات من نتائج الفحص الوطني لـ SMP في مقاطعة جاوة الشرقية في عام 2019. تضمنت تقنيات تحليل البيانات المستخدمة جمع البيانات واختيار البيانات وتنظيفها وتحويل البيانات واستخراج البيانات والتقييم.حصلت نتائج الدراسة باستخدام طريقة خوارزمية K-Means على 3 مجموعات تتكون من 285 مدرسة في مجموعة المدارس المتوسطة ، و 198 مدرسة في مجموعة المدارس المتوسطة ، و 112 مدرسة في مجموعة المدارس العليا. عند استخدام طريقة خوارزمية Fuzzy C-Means ، وجد أنه يمكن تضمين بعض المدارس في مجموعة المدارس المتوسطة في مجموعة المدارس العليا

ABSTRACT

The results of the National Examination assessment can be used as a basis for mapping the quality of a school program or educational unit and as a consideration for selection to enter a higher level of education. This study aims to analyze the comparison between the K-Means algorithm and the Fuzzy C-Means on the results of the Junior High School National Examination where the results of the analysis can be used as a guidance strategy by private vocational schools to get the best prospective students from superior schools. This study uses a quantitative approach to the design of the Knowledge Discovery in Databases system. Data collection was carried out by taking data from the National Examination results for Junior High School in East Java Province in 2019. The data analysis techniques used included data collection, data selection, data cleaning, data transformation, data mining, and data evaluation. The results of the study using the K-Means algorithm method obtained 3 clusters consisting of 285 schools in the school cluster with low UN results, 198 schools with moderate UN results and 112 schools with high UN results. When using the Fuzzy C-Means algorithm method, it is found that there are some schools in the school cluster with moderate UN results that can be included in the school cluster with high UN results.