Analisis Hubungan Antara Hasil Belajar Matematika Dengan Bahasa Indonesia Menggunakan K-Means Clustering
DOI:
https://doi.org/10.31949/dm.v6i1.8030Abstract
Penelitian ini dilatarbelakangi oleh permasalahan hasil belajar matematika dan bahasa Indonesia untuk mengetahui kemampuan siswa. Tujuan penelitian adalah untuk mengelompokan hasil belajar mata pelajaran matematika dan bahasa Indonesia berdasarkan penilaian tengah semester menggunakan algoritma K-Means Clustering, selain itu untuk mengetahui hubungan antara hasil belajar matematika dan bahasa Indonesia menggunakan analisis korelasi rank spearman. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh siswa kelas X SMK Bina Karya 2 Karawang Tahun Ajaran 2023/2024 sebanyak 148 siswa, sampel pada penelitian ini menggunakan simple random sampling sehingga diperoleh sampel sebanyak 108 siswa. Hasil Penelitian menunjukkan bahwa melalui klasterisasi dengan menggunakan algoritma K-means Clustering diperoleh bahwa cluster 2 dengan kategori tinggi terdapat 33 siswa, cluster 1 dengan kategori sedang terdapat 51 siswa dan cluster 3 dengan kategori rendah terdapat 24 siswa. Berdasarkan analisis korelasi rank spearman pada seluruh sampel, diperoleh hubungan yang sedang antara hasil belajar matematika dan hasil belajar bahasa Indonesia dengan sebesar 0,606 dan koefisien determinasi sebesar 36,7%. Sedangkan uji korelasi rank spearman pada seluruh sampel cluster 1 menunjukkan hubungan yang rendah antara hasil belajar matematika dan hasil belajar bahasa Indonesia dengan sebesar 10,1124%. Uji korelasi rank spearman pada seluruh sampel cluster 2 menunjukkan hubungan yang sedang antara hasil belajar matematika dan hasil belajar bahasa Indonesia dengan sebesar 19,1844%. Uji korelasi rank spearman pada seluruh sampel cluster 3 menunjukkan hubungan yang sangat rendah antara hasil belajar matematika dan hasil belajar bahasa Indonesia dengan sebesar 1,4641%.
Keywords:
Learning Results;, Mid-Semester Assessments, K-Means AlgorithmDownloads
References
Agusta, Y. (2007). K-means–penerapan, permasalahan dan metode terkait. Jurnal Sistem dan Informatika, 3(1), 47 60.
Elda, Y., Defit, S., Yunus, Y., & Syaljumairi, R. (2021). Klasterisasi Penempatan Siswa yang Optimal untuk Meningkatkan Nilai Rata-Rata Kelas Menggunakan K-Means. Jurnal Informasi Dan Teknologi, 103 108.
Firdaus, A. A., Nashiroh, P. K., & Djuniadi, D. (2020). Hubungan Nilai Matematika dengan Prestasi Belajar Pemrograman Berorientasi Objek usan RPL SMK Ibu Kartini Semarang. Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika: JANAPATI, 9(1), 32 44.
Hamalik, O. (2003). Prosedur Belajar Mengajar. Jakarta: Bumi Aksara.
Harahap, B., & Rambe, A. (2021). Implementasi K-Means Clustering Terhadap Mahasiswa yang Menerima Beasiswa Yayasan Pendidikan Battuta di Universitas Battuta Tahun 2020/2021 Studi Kasus Prodi Informatika. Informatika, 9(3), 90 97.
Lestari, K. E., & Yudhanegara, M. R. (2015). Penelitian pendidikan matematika. PT Refika Aditama, 2(3).
Peraturan Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia Nomor 66 Tahun 2013 tentang Standar Penilaian Pendidikan. (2013).
Purwanto. (2009). Evaluasi hasil belajar. Pustaka Pelajar.
Sudjana, N. (2005). Penilaian Hasil Proses Belajar Mengajar. Bandung: PT Remaja Rosdakarya.
Sugiyono. (2018). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D. Bandung: Alfabeta.
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Didactical Mathematics
![Creative Commons License](http://i.creativecommons.org/l/by-sa/4.0/88x31.png)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.