PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING DALAM EVALUASI KINERJA GURU (STUDI KASUS : SD ISLAM AL AZHAR 61 SUMMARECON SERPONG)
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
Pendidikan merupakan pilar utama dalam pembangunan suatu negara, dan guru berperan sebagai garda terdepan dalam proses pendidikan. Kualitas pendidikan sangat bergantung pada kualitas guru, sehingga evaluasi kinerja guru menjadi aspek penting untuk meningkatkan mutu pendidikan. Penelitian ini mengkaji penerapan algoritma K-Means Clustering dalam evaluasi kinerja guru di SD Islam Al Azhar 61 Summarecon Serpong. Metode tradisional yang sering digunakan dalam evaluasi kinerja guru memiliki kelemahan, seperti subjektivitas dan kesulitan dalam interpretasi data. Algoritma K-Means Clustering menawarkan solusi dengan mengelompokkan guru berdasarkan hasil evaluasi yang meliputi kompetensi pedagogik, kepribadian, sosial, dan profesional. Dengan demikian, sekolah dapat mengidentifikasi kelompok guru dengan kinerja tinggi dan rendah secara lebih akurat. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan kontribusi signifikan terhadap pengembangan kualitas pendidikan melalui penerapan teknologi dalam manajemen sekolah, serta meningkatkan efektivitas evaluasi kinerja guru.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
References
Ikhlas, M. (2022). Evaluasi Kinerja Guru sebagai Upaya Meningkatkan Mutu Pendidikan. Jakarta: Penerbit Pendidikan Nasional. ISSN: 2809-6770 Volume 1, Issue 3, 2022, pp. 165-171.
Aditya, P. T., & Ismanto, B. (2020). Model Peningkatan Mutu Pendidikan Melalui Supervisi Akademik Berbasis Web. Refleksi Edukatika: Jurnal Ilmiah Kependidikan, 11(1), 70-78.
Qadir, A. dan I. S. W. (2018). Model Penilaian Kinerja Guru. Jurnal At-Ta’dib, Vol. 11 No.39.
Yamin, M., & Maisah. (2010). Standar Kinerja Guru Profesional. Jakarta: Penerbit Gaung Persada Press. ISBN : 978-979-1488-95-2
Arhami, M. dan Nasir, M. (2020). Data Mining: Algoritma dan Implementasi. Penerbit Andi: Banda Aceh. ISBN : 978-623-01-0725-2
Ikhwan, A., et al. (2020). Data Mining: Konsep dan Aplikasi untuk Pemula. Yogyakarta: Penerbit Deepublish.
Irawan, A. (2019). Pengantar Knowledge Discovery in Database (KDD) dan Data Mining. Jakarta: Penerbit Andi.
Nabila, Z., Rahman Isnain, A., & Abidin, Z. (2021). Analisis Data Mining Untuk Clustering Kasus Covid-19 Di Provinsi Lampung Dengan Algoritma K-Means. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi (JTSI), 2(2), 100.
Jain, A. K. (2010). Data Clustering: 50 Years Beyond K-Means. Pattern Recognition Letters, 31(8), 651–666. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2009.09.011
Primartha, R. (2018). Pengenalan Machine Learning: Konsep dan Implementasi Algoritma K-Means. Bandung: Penerbit Informatika. ISBN : 978-602-6232-67-0
Pratiwi, D., & Wibowo, A. (2022). Penerapan Algoritma K-Means dalam Analisis Clustering Data. Jurnal Teknologi dan Informatika, 14(2), 89–95.
Hussein, S. (2018). Penerapan Algoritma K-Means dalam Clustering dengan Algoritma Genetika. Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi, 10(3), 123–130.
Alzahrani, S. S. (2022). Keunggulan dan Implementasi KNIME dalam Alur Kerja Machine Learning dan Ilmu Data. Jurnal Teknologi dan Inovasi Data, 8(1), 45–52.