Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh faktor keluarga terhadap dinamika akademik dan proyeksi karir siswa dengan memanfaatkan pendekatan klasterisasi berbasis algoritma k-means. Studi ini dilakukan pada dataset siswa sman 1 karanganyar, demak, yang mencakup variabel-variabel terkait latar belakang keluarga, performa akademik, dan orientasi karir. Hasil analisis menunjukkan bahwa 55,7% siswa memiliki profil risiko akademik rendah, sementara 9,2% termasuk dalam kategori tinggi. Dari segi potensi pengembangan, 35,0% siswa memiliki potensi tinggi, dan 34,3% berada dalam kategori sedang. Klasterisasi mengungkap korelasi signifikan antara faktor keluarga, seperti dukungan pembelajaran dan ketersediaan sumber daya, dengan performa akademik dan proyeksi karir siswa. Penelitian ini menyimpulkan bahwa pendekatan k-means efektif dalam mengidentifikasi pola-pola tersembunyi yang dapat menjadi dasar untuk merancang intervensi pendidikan yang lebih tepat sasaran. Temuan ini memberikan kontribusi penting bagi pengembangan kebijakan pendidikan berbasis data.

Perkembangan dunia pendidikan di era digital saat ini membutuhkan pendekatan analitis yang lebih komprehensif untuk memahami faktor-faktor yang mempengaruhi performa akademik dan orientasi karir siswa. Faktor keluarga, sebagai lingkungan primer dalam pembentukan karakter dan preferensi belajar siswa, memegang peran krusial yang perlu diteliti lebih dalam menggunakan pendekatan saintifik berbasis data. Pemanfaatan teknologi analisis data menjadi keniscayaan dalam mengidentifikasi pola-pola tersembunyi yang tidak terlihat melalui observasi konvensional. Teknik klasterisasi, khususnya algoritma k-means, menawarkan metodei yang efektif untuk mengeksplorasi pengelompokan karakteristik siswa berdasarkan faktor keluarga dan dampaknya terhadap performa akademik serta perencanaan karir.
Data mining, sebagai salah satu metode statistik untuk mengelompokkan data dalam jumlah besar, memungkinkan penelusuran data secara cepat dan efisien. Data mining merupakan sistem yang mencakup analisis data yang memungkinkan ekstraksi informasi dari sejumlah besar data dasar yang sebelumnya tidak teridentifikasi, sehingga dapat dipahami dan berguna untuk pengambilan keputusan penting. Pendekatan ini memanfaatkan pembelajaran mesin dan metode
statistik dalam prosedur semi-otomatis untuk menemukan dan mengekstrak informasi yang berpotensi berharga dari database besar, meliputi proses pengumpulan data, pra-pemrosesan, transformasi, penambangan data, dan evaluasi hasil.
K-means merupakan teknik non-hierarki yang efektif untuk memilah data menjadi satu atau lebih kelompok cluster, memungkinkan data dengan fitur serupa dikelompokkan secara bersama, sementara data dengan karakteristik berbeda dirangkum dalam cluster terpisah. Pengaplikasian metode k-means telah terbukti bermanfaat dalam berbagai bidang penelitian, termasuk analisis layanan publik, dimana metode ini mampu memberikan insight tentang pola kepuasan pelanggan yang membentuk dasar untuk perbaikan layanan.
Dalam konteks pendidikan, clustering menggunakan k-means dapat menyediakan perspektif baru dalam memahami hubungan antara faktor keluarga dan performa akademik siswa. K-means clustering adalah algoritma yang membagi data berdasarkan kemiripan, memungkinkan objek-objek yang memiliki tingkat kecocokan tinggi dikelompokkan bersama. Melalui pendekatan ini, peneliti dapat mengidentifikasi kelompok siswa dengan latar belakang keluarga dan pola akademik serupa, yang selanjutnya dapat dijadikan dasar untuk intervensi pendidikan yang lebih tepat sasaran. Faktor keluarga yang kompleks dan beragam membutuhkan metode analisis canggih untuk mengungkap pola tersembunyi yang mempengaruhi dinamika akademik. Clustering merupakan teknik klasifikasi tanpa pengawasan (unsupervised) yang mengelompokkan sampel menjadi klaster yang sama dan serupa serta terbagi dalam klaster berbeda, namun memiliki anggota yang mirip dengan sampel dari kelompok lain. Pendekatan adaptif ini memaksimalkan kesamaan intra-kelas dan meminimalkan kesamaan antar-kelas, menciptakan segmentasi yang bermakna dalam set data kompleks.
Selain dimensi akademik, proyeksi karir siswa juga dipengaruhi oleh faktor keluarga yang dapat diidentifikasi melalui analisis klaster. Matematika merupakan cabang ilmu yang memiliki peran penting dalam kehidupan sehari-hari dan dapat membantu pengembangan berbagai kemampuan matematis siswa. Demikian pula, pemahaman tentang hubungan antara latar belakang keluarga dan orientasi karir memerlukan pendekatan analitis yang mampu mengungkap pola-pola tersembunyi dalam data multidimensi. Penentuan jumlah cluster optimal merupakan aspek penting dalam analisis k-means. Untuk menentukan cacah klaster yang paling optimal dapat menggunakan dua metode, yaitu elbow method dan silhouette coefficient. Kedua metode ini membantu memastikan bahwa klaster yang terbentuk memiliki tingkat homogenitas internal yang tinggi sekaligus heterogenitas yang maksimal antar klaster. Penentuan jumlah cluster yang tepat akan memungkinkan interpretasi hasil yang lebih bermakna dalam konteks pengelompokan faktor keluarga terhadap dinamika akademik siswa.
Pemanfaatan algoritma k-means dalam bidang pendidikan telah menunjukkan hasil yang memuaskan untuk berbagai kasus. Menunjukkan pengelompokan yang bermakna berdasarkan karakteristik kegemaran membaca yang serupa. Penelitian tersebut membuktikan bahwa algoritma k-means dapat digunakan sebagai metode analisis cluster yang efektif untuk data dalam konteks pendidikan, yang memiliki implikasi luas termasuk pengelolaan perpustakaan dan pengembangan kebijakan pendidikan. Dalam pengambilan keputusan pendidikan, analisis data yang tepat menjadi sangat penting untuk menyoroti pengklasifikasian jurusan siswa sesuai dengan minat, bakat, dan potensi diri mereka untuk menghindari ketidaksesuaian antara kemampuan siswa dengan jurusan yang dipilih. Meskipun penelitian ini menggunakan algoritma naïve bayes dan k-nearest neighbour, prinsip yang sama dapat diterapkan dalam konteks klasterisasi menggunakan k-means untuk mengelompokkan siswa berdasarkan faktor keluarga dan proyeksi karir mereka, sehingga dapat membantu pihak sekolah dalam membuat kebijakan yang lebih tepat sasaran.
Validasi hasil clustering merupakan langkah krusial dalam memastikan reliabilitas hasil penelitian. Faujia et al. (2022) menggunakan perbandingan nilai rata-rata average silhouette untuk menentukan metode clustering terbaik antara k-means dan agnes (agglomerative nesting), dengan hasil menunjukkan bahwa hierarchical clustering dengan single linkage memiliki nilai average silhouette tertinggi sebesar 0,67 yang merupakan indikator klaster kuat. Pendekatan validasi serupa dapat diimplementasikan dalam penelitian ini untuk memastikan akurasi pengelompokan faktor keluarga terhadap dinamika akademik siswa.
Penerapan k-means telah terbukti berhasil dalam berbagai domain, menunjukkan fleksibilitas dan keandalan algoritma ini. Harsono et al. (2023) mendemonstrasikan penggunaan k-means untuk pemetaan biodiversity kayu bulat di indonesia, dengan hasil pemodelan dalam 5 klaster berdasarkan jenis kayu. Keberhasilan implementasi k-means dalam domain yang beragam memperkuat keyakinan bahwa metode ini dapat diaplikasikan secara efektif untuk menganalisis faktor keluarga terhadap dinamika akademik dan proyeksi karir siswa. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis klasterisasi faktor keluarga terhadap dinamika akademik dan proyeksi karir siswa di sman 1 karanganyar demak kelas x dan xi tahun ajaran 2024/2025 menggunakan pendekatan k-means. Secara spesifik, penelitian ini akan mengidentifikasi kelompok-kelompok siswa berdasarkan karakteristik latar belakang keluarga, menganalisis hubungan antara klaster keluarga dengan performa akademik, dan mengevaluasi korelasi antara klaster keluarga dengan orientasi karir siswa. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan landasan empiris bagi pengembangan strategi pendidikan yang lebih personal dan berbasis data.

https://www.researchgate.net/publication/392326041_Analisis_Klasterisasi_Faktor_Keluarga_Terhadap_Dinamika_Akademik_dan_Proyeksi_Karir_Siswa_Menggunakan_Pendekatan_K-Means