PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENGCLUSTER KELULUSAN MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE K-MEANS DI UNIVERSITAS KATOLIK SANTO THOMAS
Keywords:
Ketepatan waktu kelulusan, Data mining, Clustering, K-MeansAbstract
perguruan tinggi yang berakibatkan waktu kelulusan yang terlambat sehingga merugikan mahasiswa dan juga perguruan tinggi. Ketepatan kelulusan mahasiswa merupakan aspek untuk penilaian kelayakan Program Studi sebagai unit pelaksanaan Pendidikan perguruan tinggi, maka untuk mengatasi permasalahan tersebut diperlukan suatu solusi untuk menentukan atau mengcluster kelulusan mahasiswa. Pada penelitian ini dapat diklasifikasikan dengan menggunakan Teknik data mining dengan metode K-Means, sebelum dilakukan pengolahan data dilakukan proses normalisasi pada data, yang kemudian diolah menjadi beberapa klaster. Data yang telah diklasterisasi tersebut akan menghasilkan kategori lulus tidak lulusnya mahasiswa dalam jangka waktu 4 tahun. Dengan adanya penelitian ini pihak perguruan tinggi dapat mengetahui hasil dari pengelompokan kelulusan mahasiswa dan mampu memberikan solusi atau dapat memberikan tindakan untuk mengatasi keterlambatan kelulusan mahasiswa.References
Roger, Richard J.& Geatz, Michael W. 2003 Data Mining a Tutorial – Based Primer, United State Of America: Pearson Education Inc
Hutagalung & Sonata, 2021. Penerapan Metode K-Means untuk Menganalisis Minat Nasabah Asuransi.
Tan, P,. Steinbach, M., & Kumar, V., (2006). Introduction to Data Mining, Pearson Education.
Santoso, B.2007. Data Mining Teknik Pemanfaatan untuk Keperluan Bisnis.Yogyakarta: Graha Ilmu
Han, J., Kamber, M., Pei, J. 2012. Data Mining Concept and Techinques 3rd ed. Morgan Kauffman-Elsevier, Amsterdam.
Jain. A.K 2009 Data Clustering: 50 Years Beyond K-Means. Pattern Recognition Letter.
Hendro Priyatma, and Fahmi Fajid, and Dannis Haldivany, “Klasterisasi Menggunakan K-Means Clustering Untuk Mprediksi Waktu Kelulusan Mahasiswa.” Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika Vol.5.no.1 April 2019.
Alfiyani Rindyyantul Jannah, and Deni Arifianto, M. Kom, “Penerapan metode Clustering Dengan Algoritma K-Means Untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa Jurusan Teknik Informatika Di Universitas Muhammadiyah Jember,”
Rony Setiawan, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algotitma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Promosi Mahasiswa Baru,” vol. 3, no. 1 Mei 2016.
Mardhia Safa, (2019), “Penerapan Data Mining Dalam Klasifikasi Tingkat Kelulusan Mahasiswa Di Universitas Muhammadiyah Jember,”.
Silmi Nur Adsini and Dewanto Rosian Adhy, “Aplikasi Prediksi Waktu Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,”. Jurnal Sainteasa vol. 1. Edisi 1 28-10-2021.
F. Handayani, (2022),” Aplikasi Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Mengelompokan Mahasiswa Berdasarkan Gaya Belajar,” Jurnal Teknologi dan Informasi vol. 12. No.1 Edisi Maret 2022.
Dwi Kartini and Muliadi, (2016), “Rancang Bangun Aplikasi K-Means Untuk Klasifikasi Kelulusan Siswa Sekolah Kepolisian Negara Daerag Kalimantan Selatan,” Jurnal Pro TekInfo vol.3 no. 1 September 2016.
