Klaster Kelompok Belajar Siswa Menggunakan K-Means dan Visualisasi Dashboard Power BI di SMPN 9 Mandau

Abstrak

Di SMPN 9 Mandau, siswa disusun dalam suatu kelompok belajar berdasarkan kriteria yang acak sehingga kelompok belajar yang terbentuk memiliki perbedaan antara anggota suatu kelompok dengan kelompok lainnya dalam hal kemampuan akademik. Hal ini tidak memberikan keuntungan kepada guru dalam menyusun strategi mengajar yang tepat sesuai dengan minat belajar siswa. Pembuatan kelompok belajar siswa dapat dilakukan dengan memanfaatkan data nilai hasil belajar siswa, sehingga dihasilkan kelompok-kelompok belajar yang anggotanya memiliki kemiripan karakteristik satu sama lain. Hal ini juga dimaksudkan agar guru dapat mengambil keputusan yang tepat dalam proses pembentukan kelompok melalui penerapan pembelajaran yang berpusat kepada siswa. Pada penelitian ini data yang digunakan adalah nilai rapor siswa kelas 9A SMPN 9 Mandau. Proses analisis dilakukan dengan menggunakan Python, SQL Server 2019 Management Studio, dan Microsoft Power BI. Metode clustering yang digunakan adalah K-Means Clustering dengan membentuk empat kelompok belajar, dimana klaster 1 terdiri dari sebelas siswa, klaster 2 terdiri dari lima siswa, klaster 3 terdiri dari empat siswa, dan klaster 4 terdiri dari sebelas siswa. Penelitian ini menggunakan pendekatan multi metrik, yaitu inertia dengan elbow method, silhouette score, dan davies-bouldin index untuk menentukan jumlah klaster optimal. Hasil evaluasi user acceptance test terhadap visualisasi business intelligence dashboard adalah 91.3%.