Analisa Pengelompokkan Data Nilai Rapot Siswa Menggunakan Pendekatan Metode K-Means Di SMK Ponpes Manba’ul Ullum Cirebon

Pendidikan adalah salah satu faktor terpenting dalam penentuan kemajuan suatu bangsa, Teknik clustering merupakan salah satu dari teknik pengolahan data. Namun, saat ini di SMK Ponpes Manba’ul Ullum Cirebon, data nilai rapot siswa pada mata pelajaran Bahasa Inggris ini masih di analisa menggunakan Microsoft Excel. Analisa data nilai rapot siswa yang dilakukan menggunakan Microsoft Excel rentan terjadinya ketidakakuratan data, Penelitian ini menerapkan metode Knowledge Discovery in Database (KDD). Salah satu metode untuk mengelompokkan data nilai rapot siswa adalah dengan metode K-Means untuk pengelompokkan dengan cara mengelola dan meningkatkan keakuratan data, sehingga dapat membantu dalam pengambilan keputusan yang tepat. Tujuan akhir penelitian ini yaitu membuat dan mengimplementasikan model analisa pengelompokkan data nilai rapot siswa menggunakan metode pendekatan K-Means. Hasil akhir menunjukkan bahwa dari penelitian yang telah dilakukan dengan menggunakan algoritma clustering K-Means, hasil cluster pada data nilai rapot siswa mata pelajaran bahasa inggris menggunakan perhitungan Davies Bouldin Index nilai yang paling mendekati angka 0 dengan percobaan cluster 2 sampai dengan 10 menghasilkan nilai k terbaik pada cluster 2 yaitu -0.541 dengan jumlah anggota Cluster 0 : 149 items, Cluster 1 : 30 items.