Analisis Data Kehadiran Siswa Menggunakan Teknik Data Mining
DOI:
https://doi.org/10.33795/jtia.v7i02.9859Keywords:
Algoritma C4.5, Clustering, Data Mining, Kehadiran Siswa, K-Means, KlasifikasiAbstract
Kehadiran siswa merupakan salah satu indikator penting dalam menilai kualitas proses pembelajaran di sekolah. Pengelolaan data kehadiran secara manual masih menjadi tantangan bagi banyak institusi pendidikan. Penelitian ini bertujuan menganalisis pola kehadiran siswa menggunakan teknik data mining, khususnya algoritma C4.5 untuk klasifikasi dan K-Means untuk pengelompokan (clustering). Dataset berasal dari rekap kehadiran siswa SMP selama satu tahun ajaran dengan total 1.200 record. Hasil penelitian menunjukkan bahwa C4.5 mampu mengklasifikasikan tingkat kehadiran dengan akurasi 91,7%, sedangkan K-Means mengelompokkan siswa ke dalam tiga klaster: Rajin, Cukup, dan Sering Absen, dengan Silhouette Score 0,68. Temuan ini memberikan informasi bagi pihak sekolah untuk melakukan intervensi dini terhadap siswa berisiko tinggi absen.
Kata kunci: data mining, kehadiran siswa, algoritma C4.5, K-Means, klasifikasi, clustering



