PENERAPAN METODE K-MEANS CLUSTERING UNTUK PREDIKSI MINAT DAN BAKAT ANAK TERHADAP MUSIK PADA SONY MUSIC SCHOOL

Abstract

ABSTRAK

Sony Music School  adalah sebuah perusahaan yang berdedikasi dalam pendidikan
musik yang menawarkan berbagai kursus musik yang cocok untuk berbagai usia di kota
Malang. Ditemukan suatu permasalahan yaitu, keterpaksaan anak dalam mempelajari suatu seni
(seni musik). Banyak orang tua yang memaksakan kehendak mereka kepada anak untuk
berkecimpung dalam dunia tarik suara ataupun musik tanpa memperhitungkan minat dan bakat
anak, sehingga anak tersebut tidak menggunakan kemampuan yang dimilikinya secara
maksimal.
Berdasarkan uraian tersebut, maka perlu dibuat suatu sistem informasi prediksi minat
dan bakat anak terhadap musik pada  Sony Music School  dan menerapkan metode  K-Means
Clustering  dalam sistem tersebut untuk membantu guru untuk mengetahui dan mengidentifikasi
minat dan bakat siswa mereka.
Kata kunci: k-means clustering, cluster analys, minat, bakat, musik, prediksi

ABSTRACT

Sony Music School is a company dedicated to music education offering various kinds of
music courses that are suitable for wide range of ages in Malang city. Problem that has been
founded is the compulsion of children in learning an art (art of music). Many parents impose
their will to the children to learn singing or music without considering the interests and talents
of children, therefore children do not use their ability optimally.
Based on previous descriptions, it needs to make an information system which can
predict children's interest and talents of music on Sony  Music School by applying the k-means
clustering method in order to help teachers to know and identify the interests and talents of
their students.
Key Words: k-means clustering, cluster analys, interest, talent, music, prediction