PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK PENGELOMPOKAN TINGKAT KEDISIPLINAN SISWA

Tingkat kedisiplinan siswa merupakan salah satu aspek penting dalam mendukung proses pembelajaran yang efektif. Namun, evaluasi dan pemantauan tingkat kedisiplinan secara manual dapat menjadi tugas yang kompleks dan memerlukan waktu yang signifikan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma K-Means dalam pengelompokan tingkat kedisiplinan siswa, sehingga memudahkan pihak sekolah dalam memahami dan mengambil keputusan berbasis data. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 125 data siswa yang mencakup 7 atribut: nama, jumlah mata pelajaran, nilai rapor, nilai keterampilan, nilai absensi, nilai absensi ekstrakurikuler, dan nilai absensi kegiatan keagamaan. Data ini dikumpulkan dari berbagai catatan sekolah dan diolah melalui proses pembersihan serta preprocessing untuk memastikan akurasi dan kesesuaian dalam analisis menggunakan algoritma K-Means. Sistem yang dikembangkan menyediakan antarmuka pengguna berupa halaman login, beranda, data siswa, data penilaian siswa, hasil clustering, dan halaman pengaturan. Implementasi algoritma K-Means menghasilkan pengelompokan siswa ke dalam beberapa cluster dengan karakteristik disiplin yang berbeda-beda. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat membantu pihak sekolah dalam mengidentifikasi pola kedisiplinan siswa serta menentukan langkah-langkah strategis untuk meningkatkan kedisiplinan. Dengan pendekatan ini, pengelolaan kedisiplinan siswa dapat lebih efisien dan terorganisir, serta memanfaatkan teknologi untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih informatif dan berbasis data.