PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK MENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMILIHAN TEMA TUGAS AKHIR PADA PRODI SISTEM INFORMASI UNIVERSITAS BUANA PERJUANGAN KARAWANG. - Tukino Tukino; Baenil Huda (Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, 2019)
Tema Tugas Akhir pada Prodi Sistem Informasi meliputi E-Business (E-BS), Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dan Perancangan Sistem Informasi(PSI). Mahasiswa bebas untuk memilih satu tema dari 3 tema yang ditawarkan, tetapi pada kenyataannya mahasiswa mempunyai kesulitan dalam menentukan tema Tugas Akhir. Ketersediaan data Nilai mata kuliah belum dimanfaatkan secara optimal. Pada penelitian ini untuk mengotimalkan data nilai dengan menggunakan metode data mining dengan metode clustering dengan algoritma K-Means. Pada penelitian ini, data yang digunakan adalah data nilai mata kuliah semester satu sampai dengan semester 7. Atribut yang digunakan dalam daftar nilai mahasiswa adalah atribut nilia rata-rata mata kuliah yang menunjang tema E-BS, atribut nilai rata-rata mata kuliah yang menunjang tema SPK dan atribut nilai rata-rata mata kuliah yang menunjang tema PSI. Aplikasi yang digunakan untuk mengelompokan daftar nilai dan menentukan nilai rata-rata mata kuliah penunjang tema tugas akhir dengan menggunakan Rapidminer dan MS-Excel, metode data mining menggunakan fase-fase dari CRISP . Hasil penelitian terdapat empat kelompok mahasiswa berdasarkan kemampuan akademisi sebagai berikut : (1)Cluster 0 memiliki Nilai rata-rata MK penunjang tertinggi adalah EBS sebesar 2,698, (2)Clsuter 1 memiliki nilai rerata MK penunjang tertinggi adalah PSI sebesar 3,481, (3)Clsuter 2 memiliki Nilai rerata MK penunjang teringgi adalah PSI sebesar 1,242, (4)Clsuter 3 memiliki nilai rerata MK penunjang tertinggi adalah PSI sebesar 2,629.