Pemodelan Graf Berarah Menggunakan Python untuk Pengelompokan Siswa Berdasarkan Kemampuan Pra-Literasi

Abstract

Penelitian ini dilatarbelakangi oleh kebutuhan akan pendekatan yang lebih efisien dalam analisis dan pengelompokan siswa berdasarkan keterkaitan akademik. Tujuan penelitian ini adalah mengimplementasikan graf berarah dalam pemodelan hubungan antar siswa menggunakan bahasa pemrograman Python, sehingga dapat meningkatkan efisiensi analisis keterkaitan pra-literasi. Metode yang digunakan meliputi studi literatur dan analisis berbasis komputasi dengan pustaka NetworkX untuk membangun graf serta Matplotlib untuk visualisasi data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa graf berarah yang dibangun dengan NetworkX dapat secara efektif merepresentasikan hubungan antar siswa dalam kelompok belajar. Visualisasi menggunakan Matplotlib memungkinkan identifikasi pola keterkaitan secara sistematis dan lebih intuitif dibandingkan pendekatan berbasis tabel. Selain itu, analisis graf mengungkap siswa yang memiliki peran sentral dalam kelompok, yang dapat menjadi dasar untuk pengelompokan yang lebih optimal. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa penerapan graf dalam sistem pendidikan memberikan representasi visual yang lebih jelas dan informatif terhadap hubungan antar siswa. Pendekatan ini dapat menjadi referensi bagi pengelola pendidikan dalam meningkatkan efektivitas pengelompokan siswa dan perancangan strategi pembelajaran yang lebih adaptif