Analisis Metode K-Means Clustering Untuk Pengelompokan Jadwal Mengajar Guru Di SMKN 1 Stabat Dengan Visualisasi Data

Authors

Sulis Sutiono Universitas Pembangunan Panca Budi
Rian Farta Wijaya Universitas Pembangunan Panca Budi
Muhammad Syahputra Novelan Universitas Pembangunan Panca Budi

DOI:

https://doi.org/10.31539/intecoms.v8i2.15154

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis beban kerja guru di SMK Negeri 1 Stabat berdasarkan jam mengajar menggunakan metode K-Means Clustering dan visualisasi data. Beban kerja guru yang tidak merata dapat memengaruhi kualitas pengajaran dan kesejahteraan guru, sehingga diperlukan pendekatan berbasis data untuk mengelolanya. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang terdiri dari jadwal mengajar guru, jumlah jam mengajar, serta identitas guru. Proses analisis diawali dengan pengumpulan data, preprocessing, pemodelan K-Means, dan evaluasi hasil clustering. Pengelompokan data dilakukan dengan membagi guru ke dalam tiga cluster berdasarkan beban kerja mereka, yaitu cluster beban rendah, sedang, dan tinggi. Visualisasi data menggunakan bar chart, pie chart, dan histogram memberikan gambaran yang jelas mengenai distribusi beban kerja guru, memudahkan pihak sekolah dalam mengidentifikasi guru yang memiliki beban kerja berlebih atau kurang. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu SMK Negeri 1 Stabat dalam mengambil keputusan terkait alokasi jam mengajar dan manajemen beban kerja guru secara lebih efektif.

References

Buku

S. Melly et al., Manajemen PROYEK, 1st ed., vol. 1. HEI PUBLISHING, 2024. [Online]. Available: www.HeiPublishing.id

Jurnal Ilmiah

A. P. U. Siahaan, S. Sutiono, S. Pranoto, and R. Sri Mentari, “Analysis of Property Tax Payment Compliance Classification in Tebing Tinggi City Using the C4.5 Decision Tree Algorithm,” Journal of Information Technology, computer science and Electrical Engineering (JITCSE), vol. 1, no. 2, pp. 134–138, May 2024, doi: 10.61306/jitcse.v1i2.

C.Perdana, U. A. Rosid, and B. A. Okto, “Visualisasi Data Aset Tidak Bergerak Menggunakan Looker Studio Pada PT XYZ,” JURNAL INFORMATIKA, vol. 3, no. 1, pp. 37–44, Mar. 2024, [Online]. Available: https://jurnal.uniraya.ac.id/index.php/JI

E. Putra, Khairul, R. F. Wijaya, and S. P. N. Harahap, “Rancangan Sistem Interface Tim Penggerak Pemberdayaan Kesejahteraan Keluarga Pada Desa Kelambir V Kebun,” Prosiding Seminar Nasional Keguruan dan Pendidikan Universitas Muhammadiyah Muara Bungo, vol. 1, no. 1, pp. 458–464, Jul. 2024, [Online]. Available: https://ejournal.ummuba.ac.id/index.php/SNKP/hmS.

F. Marwati and R. Fauzi, Prediksi Penyakit Diabetes Melitus Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Dengan Metode Backpropagation, Vol. 2, No. 1. 2024. Doi: 10.55903/Jitu.v2i1.163.

I. Irawan, R. Rahman, and A. Wibowo, “PENGELOMPOKAN TRANSAKSI KARTU DEBIT PERBANKAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS,” Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (Simika), vol. 8, no. 1, pp. 99–110, 2025.

Indriani and A. D. Wiranata, “COMPARISON OF ACCURACY LEVELS OF SVM, DECISION TREE AND RANDOM FOREST ALGORITHMS IN SENTIMENT ANALYSIS OF USER RESPONSES OF THE GOPAY APPLICATION,” Jurnal Teknik Informatika (JUTIF), vol. 5, no. 3, pp. 777–787, Jun. 2024, doi: 10.52436/1.jutif.2024.5.3.1885.

M. S. Novelan and A. K. Sari, “Pelatihan Pemanfaatan Teknologi Informasi untuk Meningkatkan Kesadaran Hukum di Masyarakat Desa Kelambir V Kebun Kecamatan Hamparan Perak,” JURNAL HASIL PENGABDIAN MASYARAKAT (JURIBMAS), vol. 3, no. 1, pp. 285–290, Jul. 2024.

N. Efendi and M. I. Sholeh, “Manajemen Pendidikan Dalam Meningkatkan Mutu Pembelajaran,” Academicus: Journal of Teaching and Learning, vol. 2, no. 2, pp. 68–85, Oct. 2023, doi: 10.59373/academicus.v2i2.25.

N. Hendrastuty, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Dalam Evaluasi Hasil Pembelajaran Siswa,” JURNAL ILMIAH INFORMATIKA DAN ILMU KOMPUTER (JIMA-ILKOM), vol. 3, no. 1, pp. 46–56, Mar. 2024, doi: 10.58602/jima-ilkom.v3i1.26.

N. S. A. Fili, A. Natasya, and R. A. Syahputra, “OVERVIEW STUDI KELAYAKAN BISNIS,” KAMPUS AKADEMIK PUBLISING Jurnal Ilmiah Ekonomi Dan Manajemen, vol. 3, no. 2, pp. 382–389, Jan. 2025, doi: 10.61722/jiem.v3i2.3858.

S. Romdona, S. S. Junista, and A. Gunawan, “TEKNIK PENGUMPULAN DATA: OBSERVASI, WAWANCARA DAN KUESIONER,” JISOSEPOL: JURNAL ILMU SOSIAL EKONOMI DAN POLITIK, vol. 3, no. 1, pp. 39–47, Jan. 2025, [Online]. Available: https://samudrapublisher.com/index.php/JISOSEPOL

Suparmadi and N. Manurung, “Implementasi Google Data Studio untuk Visualisasi Data Bass Ball dalam Bentuk Dashboard,” Riau Journal of Computer Science, vol. 10, no. 1, pp. 76–81, Jan. 2024, [Online]. Available: https://bit.ly/danalyser-sample-dat

S. K. Wildah, A. Latif, S. Agustiani, A. Mustopa, and Suharyanto, “COLOR HISTOGRAM DAN SUPPORT VECTORE MACHINE UNTUK MENGKLASIFIKASIKAN BIJI KOPI BERDASARKAN TINGKAT PEMANGGANGAN,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 8, no. 1, pp. 580–586, Feb. 2024.

T. A. Maulana and Z. Sitorus, “Implementasi Metode Group Algorithm Programming Sebagai Sistem Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Berita Pada Media Online,” Bulletin of Information Technology (BIT), vol. 5, no. 3, pp. 164–172, Sep. 2024, doi: 10.47065/bit.v5i2.1482.