PEMETAAN KECERDASAN MAJEMUK SISWA SEKOLAH DASAR RIYADUL MUTA’ALLIMIN MENGGUNAKAN ALGORITMA FUZZY C-MEANS

Abstract

Transformasi digital dalam dunia pendidikan membuka peluang besar untuk menerapkan pendekatan pembelajaran yang lebih adaptif dan berbasis data. Namun, identifikasi kecerdasan siswa di sekolah dasar selama ini masih banyak bergantung pada observasi manual guru yang bersifat subjektif. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan kecerdasan majemuk siswa Sekolah Dasar Riyadul Muta’allimin secara objektif menggunakan algoritma Fuzzy C-Means (FCM). Pendekatan ini dipilih karena FCM mampu menangkap sifat multidimensional kecerdasan majemuk Gardner yang memungkinkan setiap siswa memiliki lebih dari satu kecerdasan dominan. Data diperoleh dari 369 siswa kelas I hingga VI melalui kuesioner berisi 32 indikator yang mewakili delapan dimensi kecerdasan: linguistik, logika-matematis, visual-spasial, kinestetik, musikal, interpersonal, intrapersonal, dan naturalis. Skor kuesioner diolah melalui tahapan preprocessing, normalisasi menggunakan Min-Max Scaling, transformasi data, dan proses clustering menggunakan algoritma FCM berbasis Python. Evaluasi kualitas klaster dilakukan menggunakan dua metrik validitas internal, yaitu Fuzzy Partition Coefficient (FPC) dan Davies-Bouldin Index (DBI), untuk memastikan kejelasan struktur klaster dan jarak antar-klaster. Hasil penelitian menunjukkan bahwa FCM mampu membentuk klaster kecerdasan yang menggambarkan pola dominasi kemampuan siswa secara akurat. Analisis pusat klaster (centroid) memperlihatkan kecenderungan kuat pada dimensi intrapersonal, musikal, dan logika-matematis, sedangkan kecenderungan linguistik dan visual-spasial bervariasi antar kelompok. Nilai FPC dan DBI menunjukkan bahwa struktur klasterisasi cukup stabil dan layak dijadikan dasar interpretasi. Visualisasi keanggotaan fuzzy menggambarkan bahwa sebagian siswa memiliki kombinasi dominan lebih dari satu kecerdasan, mendukung gagasan Gardner mengenai fleksibilitas profil kecerdasan. Temuan ini memiliki implikasi praktis bagi guru dan sekolah dalam merancang pembelajaran berdiferensiasi yang sesuai dengan potensi siswa. Selain itu, model ini dapat menjadi dasar pengembangan sistem rekomendasi pembelajaran berbasis AI serta integrasi ke Learning Management System (LMS). Secara teoretis, penelitian ini memberikan kontribusi pada penguatan pendekatan Educational Data Mining dalam konteks pendidikan dasar. Dengan demikian, hasil penelitian ini menegaskan pentingnya penggunaan metode komputasional dalam menghasilkan pemetaan kecerdasan yang objektif, akurat, dan dapat diterapkan dalam praktik pembelajaran adaptif.