Abstract:
Dalam era globalisasi dan kemajuan teknologi yang pesat, pendidikan vokasional
sangat penting untuk mempersiapkan siswa ke dunia kerja, namun SMK Raksana
2 Medan menghadapi tantangan dalam mengelompokkan siswa ke jurusan yang
sesuai dengan minat dan kemampuan mereka. Penelitian ini bertujuan untuk
menerapkan algoritma K-Means sebagai metode clustering dalam peminatan
jurusan siswa, menggunakan data minat, bakat, dan prestasi akademik 100 siswa
kelas 5 yang dikumpulkan melalui kuesioner, nilai rapor, dan wawancara. Setelah
melalui tahap preprocessing, algoritma K-Means mengelompokkan siswa ke
dalam lima cluster utama berdasarkan kesamaan karakteristik. Hasil clustering
memberikan rekomendasi jurusan yang lebih tepat, meningkatkan efisiensi dan
akurasi pemilihan jurusan serta mengoptimalkan potensi siswa sesuai dengan
minat dan bakat mereka. Penerapan algoritma K-Means ini terbukti dapat
membantu pengelompokan siswa secara lebih objektif dan akurat, meningkatkan
kualitas pendidikan vokasional di SMK Raksana 2 Medan
