TUGAS AKHIR / SKRIPSI INFORMATIKA : IMPLEMENTASI METODE K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN NILAI SANTRI DI RUMAH TAHFIDZ NURUL HIDAYAH ASSHOFA

Terdapat Skripsi yang tersedia untuk diakses. Silakan masukkan ke dalam keranjang untuk membaca skripsi lebih lanjut.

ABSTRAK
Nur Halimah, 200401010005
Implementasi Metode K-Means Clustering Untuk Pengelompokan Nilai Santri di Rumah Tahfidz Nurul Hidayah Asshofa
Tugas Akhir, Prodi PJJ Informatika, Universitas Siber Asia 2024
Dalam upaya meningkatkan mutu pembelajaran tahfidz diperlukan cara agar santri bisa mencapai target hafalan Al quran tepat waktu. Sehingga dari permasalahan tersebut diperlukan cara agar lebih mudah dalam menentukan kelompok berdasarkan nilai santri. Penelitian ini menggunakan metode CRISP-DM (Cross- Industry Standard Process Model for Data Mining) dengan algoritma K-Means clustering untuk menghasilkan clustering santri berdasarkan nilai Tajwid, Makhroj, Adab dan Kecepatan Menghafal. Hasil pemodelan berdasarkan hasil cluster data santri menggunakan dataset nilai santri, maka didapatkan cluster 0 berjumlah 21 santri dan cluster 1 berjumlah 3 santri. Selain itu, hasil pengujian menggunakan Whitin Sum Square (WSS) juga menunjukan jumlah cluster yang baik yang digunakan adalah 2 cluster, sehingga dalam penelitian ini menggunaka 2 cluster. Berdasarkan hasil membuat dataset dengan label cluster didapatkan kelompok Sangat Baik dengan jumlah 21 santri dan Baik dengan jumlah 3 santri.
Kata Kunci : CRISP-DM, K-Means Clustering