Implementasi K-Means Clustering pada pengembangan fitur e-learning untuk rekomendasi siswa berprestasi

Implementasi K-Means Clustering pada pengembangan fitur e-learning untuk rekomendasi siswa berprestasi

ABSTRAK:

Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan dan memilih siswa sebagai siswayang berprestasi dengan mengimplementasikan metode k-means clustering danmemanfaatkan fitur E-Learning. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah 30sampel nilai siswa MIN 2 Kota Malang, 5 kriteria dan dikelompokkan menjadi 3 cluster.Eksperimen yang dilakukan terdapat ekperimen bobot kriteria terbaik, centroid terbaik,radius terbaik dan jumlah cluster terbaik sehingga memperoleh kelompok(cluster) siswayang sesuai kemampuan dan penilaian siswa. Hasil eksperimen menunjukkan bobot kriteriaterbaik adalah bobot kriteria ke-4 dengan persentase bobot kriteria, yaitu: K1=25%,K2=20%, K3=25%, K4=15% dan K5=15%. centroid terbaik adalah pengujian ke-1 dengannilai Precossion sebesar 97%, Recall sebesar 98%, Specificity sebesar 98% dan Accuracysebesar 98% diperoleh pada pengujian ke-1. Radius terbaik diperoleh pada pengujian ke-1dan ke-5 dengan jarak terjauh sebesar 10,42 dan jumlah cluster terbaik dari hasil uji cobadengan 4 pengujian jumlah cluster(3 cluster, 4 cluster, 5 cluster dan 6 cluster) diperolehjumlah cluster terbaik adalah 6 cluster dengan Precossion sebesar 80%, Recall sebesar95%, Specificity sebesar 92% dan Accuracy sebesar 92%. Kemudian untuk implementasimetode k-means dengan sistem menghasilkan pengelompokan nilai tertinggi C1=21 siswadengan data siswa ke (2, 4, 6, 7, 8, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 21, 24, 25, 26, 27, 28, 29,30), C2=5 siswa dengan data siswa ke-(9, 10, 20, 22, 23) dan C3=4 siswa dengan data siswake-(1, 3, 5, 11)

ABSTRACT:

This research aims to group and select students as outstanding students byimplementing the k-means clustering method and utilizing E-Learning features. The dataused in this study are 30 samples of MIN 2 Malang City student grades, five criteria, andgrouped into 3 clusters. Experiments conducted are the best criteria weight, the bestcentroid, the best radius, and the best number of clusters to obtain groups (clusters) ofstudents according to the ability and assessment of students. The experimental results showthat the best criterion weight is the 4th criterion weight with the percentage of criterionweights: K1 = 25%, K2 = 20%, K3 = 25%, K4 = 15%, and K5 = 15%. The best centroid isthe 1st test with a Percussion value of 97%, Recall of 98%, Specificity of 98%, andAccuracy of 98% obtained in the 1st test. The best radius is received in the 1st and 5th testswith the farthest distance of 10.42. The best number of clusters from the test results withfour tests of the number of clusters (3 clusters, 4 clusters, 5 clusters, and 6 clusters)obtained the best number of clusters is 6 clusters with Precossion of 80%, Recall of 95%,Specificity of 92% and Accuracy of 92%. Then the implementation of the k-means methodwith the system resulted in grouping the highest scores (C1) in as many as 21 students,medium scores (C2) in as many as 4 students, and low scores (C3) in as many as 4 students.C1 = 21 students with student data (2, 4, 6, 7, 8, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 21, 24, 25,26, 27, 28, 29, 30), C2 = 5 students with student data (9, 10, 20, 22, 23) and C3 = 4 studentswith student data (1, 3, 5, 11

مستخلص البحث:

هدف هذه الدراسة إلى تجميع واختيار الطالب كطالب متفوقين باستخدام تقنية تجميع كي-مينزواستخدام ميزة التعلم اإللكتروني. تم استخدام بيانات تتألف من٣٠عينة ألعداد طالب المدرسة اإلسالميةالثانوية رقم٢في ماالنغ، وتم تقسيمهم إلى٣مجموعات بناء ً على٥معايير. تم تنفيذ تجارب تشمل أفضلوزن للمعايير، وأفضل مركز للمجموعة، وأفضل نطاق وأفضل عدد للمجموعات للحصول على تصنيفمناسب للطالب وفقًا لقدراتهم وتقييماتهم. أظهرت نتائج التجارب أن أفضل وزن للمعايير هو وزن المعيارالرابع بنسبة وزنية كالتالي:K1=٢٥،٪K2=٢٠،٪K3=٢٥،٪K4=١٥٪ وK5=١٥٪. وكان أفضلمركز للمجموعة هو االختبار األول بدقة قدرها٩٧٪، إحضار قدرها٩٨٪، تحديد خصوصيته بنسبة٩٨٪ودقته بنسبة٩٨٪ تم الحصول عليها في االختبار األول. تم الحصول على أفضل نطاق في االختبارين األولوالخامس بمسافة بعيدة قدرها١٠.٤٢، وتم الحصول على أفضل عدد للمجموعات من االختبارات التجريبيةالمختلفة ألعداد المجموعات (٣مجموعات،٤مجموعات،٥مجموعات و٦مجموعات)، وتم الحصول علىأفضل عدد للمجموعات وهو٦مجموعات بدقة قدرها٨٠٪، إحضار قدرها٩٥٪، تحديد خصوصيته بنسبة٩٢٪ ودقته بنسبة٩٢٪. ثم بالنسبة لتنفيذ تقنية التجميع كي-مينز في النظام، تم الحصول على تصنيف القيماألعلى (C1) لـ٢١طالبًا، والقيم المتوسطة (C2) لـ٥طالب، والقيم األدنى (C3) لـ٤طالب.C1=٢١طالبًا ببيانات الطالب (٢,٤,٦,٧,٨,١٢,١٣,١٤,١٥,١٦,١٧,١٨,١٩,٢١,٢٤,٢٥,٢٦,٢٧,٢٨,٢٩,٣٠،)C2=٥طالب ببيانات الطالب (٩,١٠,٢٠,٢٢,٢٣) وC3=٤طالب ببيانات الطالب(١,٣,٥,١١.