PENERAPAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) DALAM PENENTUAN FAKTOR DOMINAN YANG MEMPENGARUHI PRESTASI BELAJAR SISWA (Studi Kasus : SMK Raksana 2 Medan)

Muhammad Zulfahmi Nasution

Abstract


Abstract - 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


Full Text:

PDF

References


Jolliffe, I.T. 2002. Principal Component Analysis. 2nd Edition. Springer-Verlag: New York.

Johnson, W.A. & Wichern, D.W. 2007. Applied Multivariate Statistical Analysis. 6th Edition. Pearson Prentice Hall: New Jersey.

Hussain, H., Quazilbash. N.Z., Bai. S. & Khoja, S. 2015. Reduction of Variables for Predicting Breast Cancer Survivability Using Principal Component Analysis. International Conference on Computer-Based Medical Systems, pp. 131-134.

Maaten, L., Postma, E. & Herik, J. 2009. Dimensionality Reduction: A Comparative Review. (Online) http://www.uvt.nl/ticc

(Diakses : tanggal 29 Mei 2019)

Dang, T., Pham, T., Tran, H. & Van, Q. 2016. Using Dimension Reduction with Feature Selection to Enhance Accuracy of Tumor Classification. International Conference on Biomedical Engineering, pp.14-17.

Kotu, V. & Deshpande, B. 2015. Predictive Analytics and Data Mining. Morgan Kaufmann Publisher: San Francisco.

Agus, Suprijono. 2010. Cooperative Learning. Pustaka Pelajar: Yogyakarta.

Djamarah, Syaiful Bahri. 1994. Prestasi Belajar dan kompetensi Guru. Usaha Nasional. Surabaya

Nasution, M.Z, et al. 2018. PCA Based Feature Reduction to Improve the Accuracy of Decision Tree C4.5 Classification. International Conference on Computing and Applied Informatics 2017. DOI: 10.1088/1742-6596/978/1/012058.

Slameto. 2003. Belajar dan Faktor-Faktor yang Mempengaruhinya. Rineka Cipta. Jakarta Pusat.




DOI: https://doi.org/10.36294/jurti.v3i1.686

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2019 JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI



JurTI (Jurnal Teknologi Informasi) terindex :

 

JurrTI (Jurnal Teknologi Informasi)

Program Studi Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Asahan.

Jl. Jend. Ahmad Yani, Kisaran – 21224  – Sumatera Utara

Telp/WA : 082370952109 - 081268777854

E-Mail : jurtischolar@gmail.com

JurTI (Jurnal Teknologi Informasi) s licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License