Isseh, Ibharoh Bila (2023) Klasterisasi data peserta didik berdasarkan nilai kedisiplinan menggunakan metode Fuzzy C-Means. Undergraduate thesis, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.
|
Text (Fulltext)
19650011.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (2MB) | Preview |
Abstract
ABSTRAK:
Kedisiplinan merupakan sikap atau perilaku seseorang yang mencerminkan kepatuhan secara sadar dan senang hati pada aturan serta patuh terhadap prosedur yang ada. Nilai kedisiplinan peserta didik sekolah dasar sebagai objek data dengan tujuan untuk membantu peserta didik dalam menemukan jati dirinya, dalam artinya peserta didik mampu mengatasi situasi yang terjadi dengan mencegah timbulnya masalah-masalah disiplin, juga bertujuan agar peserta didik mampu menciptakan situasi yang menyenangkan bagi kegiatan pembelajaran sehingga peserta didik mentaati segala peraturan yang telah ditetapkan. Hal penting dengan adanya disiplin yaitu agar peserta didik mampu mencapai hasil belajar yang optimal. Oleh karena itu, penting untuk menentukan kelompok-kelompok peserta didik. Pada penelitian ini menggunakan metode Fuzzy C-Means pada pengelompokkan peserta didik berdasarkan nilai kedisiplinan, dengan 121 data peserta didik dan 4 atribut yang sudah dijelaskan, yaitu nilai kehadiran, pengerjaan tugas, keaktifan, dan perilaku. Penelitian ini juga mengelompokkan peserta didik menjadi 4 cluster yang ditentukan dengan menggunakan metode Elbow. Pengklusteran atau pengelompokkan disimulasikan menggunakan software Google Colab dengan bahasa pemrograman yaitu python 3. Dari hasil simulasi diperoleh cluster 1 terdapat 39 peserta didik dengan nilai kedisiplinan sangat tinggi, cluster 2 terdapat 50 peserta didik dengan nilai kedisiplinan tinggi, cluster 3 terdapat 25 peserta didik dengan nilai kedisiplinan cukup, dan cluster 4 terdapat 7 data dengan nilai kedisiplinan rendah.
ABSTRACT:
Discipline is a person's attitude or behavior that reflects conscious and happycompliance with the rules and compliance with existing procedures. The value ofelementary school students' discipline as a data object with the aim of helping students findtheir identity, meaning that students are able to overcome situations that occur bypreventing disciplinary problems from arising, also aims to ensure that students are able tocreate a pleasant situation for learning activities so that students obey everything.established regulations. The important thing with discipline is that students are able toachieve optimal learning outcomes. Therefore, it is important to determine student groups.This research discusses the use of the Fuzzy C-Means method for grouping students basedon discipline scores, with 121 students data and 4 attributes that have been explained,namely the value of attendance, task completion, activeness, and behavior. This researchalso groups students into 4 clusters which are determined using the Elbow method.Clustering or grouping was simulated using Google Colab software with the programminglanguage, namely Python 3. From the simulation results, it is known that in Group 1 thereare 39 students with very high discipline scores, in Group 2 there are 50 students with highdiscipline scores, in Group 3 there are 25 students with sufficient discipline scores, and inGroup 4 there are 7 data with low discipline scores
مستخلص البحث:
النضباط هوأخالقكه الذي يعكس االمتثال الواعي والسعالشخص أو سلوادةللقواعد واالمتثاللإلجراءات احلالية. إن قيمة انضباط طالب املدارس االبتدائية ككائن بياانت هبدف مساعدة الطالب يف العثورعلى هويتهم، مما يعين أن الطالب قادرون على التغلب على املواقف اليت حتدث عن طريق منع ظهور املشكالتالتأديبية،وهتدف أيضًا إىل ضمان قدرة الطالب على إنشاء نظام وضع لطيف ألنشطة التعلم حبيث يلتزم الطالببكل اللوائح املعمول هبا. الشيء املهم مع االنضباط هو أن الطالب قادرون على حتقيق نتائج التعلم املثلى. لذلك،من املهم حتديد جمموعات الطالب. يف هذه الدراسة، مت استخدام طريقةFuzzy C-Meansلتجميع الطالبعلى أساس درجات االنضباط، مع١٢١بياانت طالب و٤مسات مت شرحها، وهي درجات احلضور، وعملالواجب، والنشاط، والسلوك. يقوم هذا البحث أيضًا بتجميع الطالب يف أربع جمموعات يتم حتديدها ابستخدامطريقة الكوع. تتم حماكاة التجميع أو التجميع ابستخدام برانمجGoogle Colabمع لغة الربجمة وهيpython٣. من نتائج احملاكاة، وجد أناجملموعة األوىلهبا٣٩طالبًابدرجات انضباط عالية جدًا، واجملموعة الثانيةهبا.٥طالبًابدرجات انضباط عالية، واجملموعة الثالثةهبا٥٢طالبًاكافية بدرجات انضباط،واجملموعة الرابعةهبا٧بياانتبدرجات انضباط منخفضة.
Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
---|---|
Supervisor: | Faisal, Muhammad and Imamudin, Mochamad |
Keywords: | Clustering; Fuzzy C-Means; Goggle Colab; kedisiplinan; Pengelompokkan peserta didik; Python Clustering; discipline; Fuzzy C-Means; Google Colab; grouping students; Python االنضباط، التجميع، جتميع الطالب،طريقة Fuzzy C-Means ، Google Colab ، Python |
Departement: | Fakultas Sains dan Teknologi > Jurusan Teknik Informatika |
Depositing User: | Ibharoh Bila Isseh |
Date Deposited: | 22 Dec 2023 15:15 |
Last Modified: | 22 Dec 2023 15:15 |
URI: | http://etheses.uin-malang.ac.id/id/eprint/58700 |
Downloads
Downloads per month over past year
Actions (login required)
![]() |
View Item |