Penerapan Hierarchical Agglomerative Clustering Untuk Penentuan Faktor Penyebab Ketidaktuntasan Belajar Matematika

##plugins.themes.academic_pro.article.main##

Arnelawati
Dian Palupi Rini
Ermatita

Abstract

Clustering merupakan sebuah topik yang menarik dan banyak dibahas oleh peneliti. Penerapan metode-metode dalam clustering telah banyak menyelesaikan permasalahan di dunia nyata. Di sisi lain, ketuntasan belajar matematika masih menjadi salah satu permasalahan besar di dunia pendidikan, khususnya pendidikan menengah. Berbagai entitas dan variabel mempengaruhi ketuntasan dalam belajar sesorang siswa. Clustering merupakan upaya untuk mengelompokkan berbagai objek sesuai dengan spesifikasi yang memiliki karakteristik kedekatan. Metode Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) merupakan salah satu metode clustering yang tergolong baik dan banyak diterapkan dalam menyelesaikan permasalahan. Pada penelitian ini AHC diterapkan untuk menyelesaikan klasterisasi faktor yang menyebabkan ketidaktuntasan belajar matematika. Hasil yang diperoleh dari 19 faktor penyebab, maka dapat diklaster menjadi 4 kelompok besar, yaitu (1) Kualitas Pengajaran dan Bimbingan Guru, (2) Minat dan Motivasi Siswa, (3) Pemahaman Materi, dan (4) Keterlibatan dan Lingkungan Kelas. Kesimpulan yang dapat diperoleh dari penelitian ini adalah Metode AHC dapat melakukan klasterisasi faktor penyebab ketidaktuntasan siswa dalam belajar matematika dengan baik.

##plugins.themes.academic_pro.article.details##

How to Cite
Arnelawati, Rini, D. P., & Ermatita. (2025). Penerapan Hierarchical Agglomerative Clustering Untuk Penentuan Faktor Penyebab Ketidaktuntasan Belajar Matematika. JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal), 17(1), 1–14. https://doi.org/10.18495/jsi.v17i1.200