Proposal Clustering [PDF]

Citation preview

PROPOSAL PENELITIAN TUGAS AKHIR PENERAPAN METODE KLASTERING MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK MENGUKUR TINGKAT KEPUASAN SISWA TERHADAP PROSES PEMBELAJARAN



Disusun Oleh : NPM



Nama



16.14.1.0029



Cecep Roni



16.14.1.0031



De Tian Septiana S



16.14.1.0048



Mira Siti Samira Yuliani



18.14.3.0001



Nugraha Sugiana Ridwan



PROGRAM STUDI INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS MAJALENGKA 2019



DAFTAR ISI



DAFTAR ISI....................................................................................................................... i BAB I PENDAHULUAN .................................................................................................. 1 1.1



LATAR BELAKANG ....................................................................................... 1



1.2



IDENTIFIKASI MASALAH ........................................................................... 1



1.3



RUMUSAN MASALAH ................................................................................... 1



1.4



BATASAN MASALAH .................................................................................... 2



1.5



TUJUAN PENELITIAN................................................................................... 2



1.6



MANFAAT PENELITIAN .............................................................................. 2



1.6.1



Bagi Penulis ............................................................................................... 2



1.6.2



Bagi Instansi Sekolah ................................................................................ 2



1.6.3



Bagi Perkembangan Ilmu Pengetahuan.................................................. 3



1.7



TINJAUAN PUSTAKA .................................................................................... 3



1.8



METODE PENELITIAN ................................................................................. 4



1.9



JADWAL PENELITIAN ................................................................................. 5



DAFTAR PUSTAKA ........................................................................................................ 6



i



BAB I PENDAHULUAN



1.1 LATAR BELAKANG Pendidikan merupakan suatu proses yang dilakukan untuk mendapatkan sebuah ilmu pengetahuan yang luas sehingga dapat menghasilkan sumber daya manusia yang kuat serta dapat mendapatkan solusi pemecahan dari masalah yang ada. Proses pembelajaran adalah cara yang dilakukan untuk memberikan ilmu pengetahuan kepada orang lain melalui suatu mekanisme kegiatan belajar mengajar yang dilakukan di dalam suatu lembaga pendidikan (Sekolah, Perguruan Tinggi, dll.). Kepuasan menurut Kotler, adalah hasil akhir yang dirasakan oleh pelanggan setelah membandingkan antara harapan dan performa yang didapatkan dari suatu pelayanan jasa. Proses pembelajaran bukan hanya diartikan sebagai hubungan antara anak didik dan pendidik, melainkan pla hubungan penerima jasa dan pemberi jasa.



1.2 IDENTIFIKASI MASALAH



Berdasarkan uraian latar belakang yang telah dipaparkan di atas, maka identifikasi masalah sebagai berikut : a. Pihak sekolah perlu memperhatikan pelayanan pembelajaran.



1.3 RUMUSAN MASALAH



Adapun rumusan masalah sebagai berikut : a. Bagaimana menerapkan algoritma k-means clustering untuk menentukan tingkat kepuasan siswa terhadap proses pembelajaran? 1



1.4 BATASAN MASALAH



a. Tingkat kepuasan siswa terhadap proses pembelajaran. b. Algoritma yang digunakan dalam melakukan penelitian adalah K-means. c. Objek penelitian ini adalah SMPN 6 Majalengka.



1.5 TUJUAN PENELITIAN



Adapun tujuan dari penelitian ini adalah mendapatkan data cluster tingkat kepuasan siswa terhadap proses pembelajaran. Dalam bentuk data dan grafik yang informatif, sehingga pihak sekolah dapat melakukan evaluasi pelayanan pada obyek yang kurang mendapat perhatian khusus sehingga dapat melakukan evaluasi pelayanan sesuai dengan data dan grafik yang telah tersedia.



1.6 MANFAAT PENELITIAN



1.6.1



Bagi Penulis Mengetahui bagaimana cara penerapan metode Clustering pada system



computer serta mengetahui tingkat keakuratan metode tersebut.



1.6.2



Bagi Instansi Sekolah



Sekolah dapat mengetahui hasil dari metode K-means Clustering, sehingga dapat dilakukan evaluasi berdasarkan data yang ada sehingga dilakukan perbaikan untuk menjadikan sekolah menjadi lebih baik.



2



1.6.3



Bagi Perkembangan Ilmu Pengetahuan



Penelitian ini digunakan sebagai bahan referensi dalam menambah pengetahuan bagi peneliti lain dan relevansinya.



1.7 TINJAUAN PUSTAKA



Penelitian terkait metode clustering atau algoritma k-means pernah di lakukan oleh Muhammad Toha dkk (2013), Sylvia Pretty Tulus (2014), Johan Oscar Ong (2013), Nurhayati dan Luigi Ajeng Pratiwi (2015), dan Ari Muzakir (2014). Pada penelitiannya Muhammad Toha, dkk (2013) melakukan pengelompokan siswa dengan melalui karater siswa, dalam penelitian ini siswa dikelompokkan dalam 4 cluster yaitu kelompok siswa berkarakter unggul, berkembang, mulai terlihat, dan kelompok siswa berkarakter lemah. Pada penelitiannya Sylvia Pretty Tulus (2014) mengelompokkan data spasial melalui proses normalisasi dan dikelompokkan



menggunakan



Algoritma



K-Means.



Data



dikelompokkan



berdasarkan jarak terdekat objek bukan berdasarkan karakteristik objek. Pada penelitiannya Johan Oscar Ong (2013) mengumpulkan seluruh data kemudian menginisialisasikan ke dalam bentuk angka agar data bisa diolah dengan menggunakan metode k-means clustering. Pada penelitiannya Nurhayati dan Luigi Ajeng Pratiwi (2015) mengelompokan jurusan siswa dengan dua cluster yang akan diberi label IPA dan IPS. Pada penelitiannya Ari Muzakir (2014) menentukan penerimaan beasiswa dengan patokan nilai Matematika, bahasa Inggris dan komputer dengan tiga cluster proses menggunakan algoritma k-means sehingga akan didapatkan hasil nilai yang masuk dalam kriteria baik.



3



Perbedaan antara penelitian yang pernah dilakukan dapat di lihat pada tabel 7.1 Tabel 2.1 Perbandingan penelitian Peneliti (tahun) Muhammad



Metode



toha, Clustering



dkk (2013)



algoritma



Objek Yang Diteliti



dan Pencapaian karakter Mengelompokkan K- siswa



karakter



MEANS Johan ocar (2013)



Clustering algoritma



Hasil



siswa



dalam empat cluster dan strategi



marketing Dalam



K- president university



MEANS



penelitian



ini data-data yang ada



akan



dikelompokan mejadi tiga cluster Sylvia Pretty Tulus, Clustering Hendry (2014)



algoritma MEANS



dan Data potensi hasil dalam penelitian ini K- tambang, berbasis data spasial



heatmap



berupa data dikelompokkan menjadi



empat



cluster Nurhayati Luigi,



dan Algoritma k-means Peminatan jurusan Dibentuk dalam dua Ajeng dalam data mining



bagi siswa



cluster.



Pratiwi (2015) Ari Muzakir (2014)



Clustering



dan Penentuan beasiswa Dibentuk



algoritma k-means



dalam



tiga cluster



1.8 METODE PENELITIAN



Metode penelitian yang kami gunakan adalah data kuisioner yaitu data yang didapat melalui pengisian kuisioner yang dibagikan kepada siswa.



4



1.9 JADWAL PENELITIAN



Untuk saat ini, belum ada waktu pasti untuk Jadwal Penelitian. Sehubungan menunggu persetujuan dari Dosen yang bersangkutan.



5



DAFTAR PUSTAKA



Tim Pekerti-AA. 2007. Panduan Pembelajaran. Surakarta: UNS. Eko Nur Wahyudi, dkk. 2011. Analisa Profil Data Mahasiswa Baru terhadap Program Studi yang dipilih di Perguruan Tinggi Swasta Jawa Tengah Menggunakan Teknik Data Mining. Jurnal Teknologi DINAMIK Volume 16, No. 1, Januari 2011: 29-43.



6