- School is one of the facilities in the implementation and development of education. SMK Raksana 2 Medan is one of the best schools in North Sumatra. With differing abilities, students differ in their level of achievement. There are several factors that greatly affect student learning achievement, among others: talent, interest, student motivation, parental motivation, home learning facilities, quality teaching from teachers, school facilities, extracurricular, additional tutoring and student association. This study aims to simplify and reduce these factors so as to obtain dominant factors that influence student learning achievement by using Principal Component Analysis (PCA). The study was conducted by collecting data through questionnaires to respondents or research samples. Finally to obtain 3 factors: The main factor (PC1) has an eigenvalue of 3.11 with a variance of 31%. The supporting factor (PC2) has an eigenvalue of 1.50 with a variance of 15%. The additional factor (PC3) has an eigenvalue of 1.16 with a variance of 12%. The overall factor gives a cumulative diversity proportion of 57.70%, meaning that the three factors according to the perceptions of students who are respondents in this study can influence student achievement at SMK Raksana 2 Medan at 57.70%.Keywords - Education, Achievement, Principal Component Analysis, Eigenvalue, Factor Analysis Abstrak - Sekolah merupakan salah satu sarana dalam penyelenggaraan dan pengembangan pendidikan. SMK Raksana 2 Medan merupakan salah satu sekolah yang memiliki banyak prestasi terbaik di Sumatera Utara. Dengan berbeda-bedanya kemampuan siswa maka berbeda pula tingkat prestasinya. Terdapat beberapa faktor yang sangat mempengaruhi prestasi belajar siswa, antara lain: bakat, minat, motivasi siswa, motivasi orang tua, fasilitas belajar dirumah, kualitas pengajaran dari guru, fasilitas sekolah, ekstrakullikuler, les tambahan dan pergaulan siswa. Penelitian ini bertujuan untuk menyederhanakan dan mereduksi faktor – faktor tersebut sehingga memperoleh faktor dominan yang mempengaruhi prestasi belajar siswa dengan menggunakan metode analisis Principal Component Analysis (PCA). Penelitian dilakukan dengan mengumpulkan data melalui kuesioner kepada responden atau sampel penelitian yaitu siswa/i kelas X dan XI SMK Raksana 2 Medan, Sehingga diperoleh 3 faktor yaitu: faktor utama (PC1) memiliki nilai eigenvalue sebesar 3.11 dengan jumlah varians sebesar 31%. Faktor pendukung (PC2) memiliki nilai eigenvalue sebesar 1.50 dengan jumlah varians sebesar 15%. Faktor tambahan (PC3) memiliki nilai eigenvalue sebesar 1.16 dengan jumlah varians sebesar 12%. Keseluruhan faktor memberikan proporsi keragaman kumulatif sebesar 57.70%, artinya ketiga faktor tersebut menurut persepsi siswa/i yang menjadi responden dalam penelitian ini dapat mempengaruhi prestasi belajar siswa/i di SMK Raksana 2 Medan sebesar 57.70%. Kata Kunci - Pendidikan, Prestasi, Principal Component Analysis, Nilai Eigen, Faktor Analisis
The human face is an entity that has semantic features. Face detection is the first step before face recognition. Face recognition technique is an identification process based on facial features. One feature extraction approach for facial recognition techniques is the Principal Component Analysis (PCA) method. The PCA method is used to simplify facial features and characteristics in order to obtain proportions that are able to represent the characteristics of the original face. The purpose of this research is to construct facial patterns stored in a digital image database. The process of pattern construction and face recognition starts from objects in the form of face images, side detection, pattern construction until it can determine the similarity of face patterns to proceed as face recognition. In this research, a program has been designed to test some samples of face data stored in a digital image database so that it can provide a similarity in the face patterns being observed and its introduction using PCA
Pengelompokan K-Means bertujuan untuk mengumpulkan satu set titik pusat cluster yang optimal melalui iterasi yang berurutan. Fakta bahwa semakin optimal posisi dari titik pusat awal maka semakin sedikit jumlah iterasi dari algoritma pengelompokkan K-Means untuk konvergen. Oleh karena itu, Salah satu cara untuk menemukan set initial centroid adalah melalui metode iteratif guna mencari sejumlah initial centroid yang lebih baik untuk proses pengelompokan K-Means. Langkah awal yang kami lakukan adalah mengambil sampel data dari set data dan menjalankan algoritma K-Means sebagai proses awal untuk inisialisasi centroid cluster. Kemudian kami mengulang proses iterasi dengan sejumlah initial centroid yang telah diinisialisasikan sebelumnya dan mengukur hasil pengelompokkan melalui sum-of-square-error guna menentukan kebaikan keanggotaan cluster. Centroid akhir yang memberikan jarak terendah yang akan kami teruskan ke proses pengelompokan K-means secara lengkap. Harapan kami adalah pendekatan ini akan mengarah pada set initial centroid yang lebih baik sebagai proses pengelompokan K-Means sehingga mampu meningkatkan kinerja Algoritma K-Means karena hasil konvergensi Algoritma K-Means akan berbanding lurus dengan pemilihan initial centroid.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.