Penerapan Data Mining Untuk Membentuk Kelompok Belajar Menggunakan Metode Clustering Di SMPN 19 Bandung

SMPN 19 Bandung adalah salah satu Sekolah Menengah Pertama Negeri di bandung. Sebagai sekolah yang menjadi pilihan favorit, SMPN 19 Bandung harus menjaga kualitas pendidikannya. Siswa kelas 9 biasanya diwajibkan mengikuti pemantapan atau try out. Selain pemantapan, seharusnya sekolah melakukan pembentukan kelompok belajar. Permasalahannya adalah pihak sekolah biasanya membagi kelompok hanya berdasarkan urutan absensi saja. Sehingga akan mengakibatkan siswa yang unggul berada dalam satu kelompok dengan siswa yang tertinggal dalam suatu mata pelajaran dan dikhawatirkan siswa unggul tersebut akan merasa bosan karena materi yang diberikan sudah dipahaminya diulang-ulang agar siswa yang tertinggal dapat mengejar ketertinggalannya. Dalam data mining, terdapat metode yang dapat digunakan untuk membagi data ke dalam beberapa kelompok berdasarkan kemiripan datanya, yaitu metode clustering. Dalam Clustering pun terdapat beberapa metode yang dapat digunakan, salah satunya adalah Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) dengan menggunakan algoritma single linkage. Proses AHC dengan menggunakan algoritma single linkage dimulai dengan menentukan jumlah kelompok yang akan dibentuk, menganggap seluruh data sebagai cluster, menghitung matriks jarak, mencari dua cluster terdekat lalu menggabungkannya, kemudian ulangi langkah ke-3 hingga tersisa sejumlah cluster yang ingin dibentuk. Berdasarkan hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa aplikasi Pembentuk Kelompok Belajar ini sudah membantu pihak kurikulum dalam membentuk kelompok belajar yang sesuai berdasarkan kemiripan nilai siswanya pada masing-masing kelompok.

SMPN 19 Bandung is one of the junior high school in Bandung. As schools that become the favorite choice, SMPN 19 Bandung must maintain the quality of their education. 9th grade students are usually required to follow the stabilization or try out. In addition to stabilization, school should undertake a study group formation. The problem is that the school usually form groups based solely on the order of attendance list. Which will cause excellent students are on the same group with students who left behind in a subject and it is worried the excellent students will be bored because the material provided is understood to be repeated so that students who left behind can catch up. In data mining, there are methods that can be used to divide the data into groups based on the similarity of data, the method is clustering. In Clustering are also several methods that can be used, one of which is an algorithm Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) using single linkage algorithm. AHC process by using a single linkage algorithm begins with determining the number of groups will be formed, considers all data as clusters, calculating the distance matrix, looking for two adjacent cluster then combine them, then repeat step 3 until the remaining is number of clusters to be formed. Based on testing results it can be concluded that the Application Study Group Former Application has been helping the curriculum to form study group that is appropriate based on the similarity of students value in each group.