KOMPARASI METODE CLUSTERING K-MEANS DAN FUZZY C-MEANS UNTUK MEMPREDEKSI KETEPATAN WAKTU LULUS - Setiaji, Galet Guntoro; Khoirudin, Khoirudin; Vydia, Vensy (Jurnal Pengembangan Rekayasa dan Teknologi, 2019)
Metode data mining merupakan metode yang banyak digunakan oleh peneliti untuk mencari sebuah informasi dari sebuah kumpulan data-data, penelitian ini menggunakan object data lulusan mahasiswa Universitas Semarang. Data yang kita ambil yaitu dari jurusan Teknik Elektro dan Teknik Sipil.Dengan menggunakan metode data mining terutama algoritma K-Means dan Fuzzy C-Means dapat mengidentifikasi ketepatan lulusan di jurusan Teknik Elektro dan Teknik Sipil. Dimana ada tiga cluster yaitu tepat waktu, tidak tepat waktu dan over studi.Dari hasil penelitian dihasilkan validitas K-Means lebih kecil dan lebih baik, dengan validitas DBI sebesar 2.022, sedangkan FCM dengan validitas XBI didapatkan validitas sebesar 11.948. Dengan kesimpulan lulusan lama studi 4 tahun lebih 2 bulan dengan IPK rata-rata 3.13, sedangkan lama studi 4 tahun dengan ipk 3.42, dan untuk mahasiswa dengan lama studi 5 tahun lebih rata-rata ipk 2.88.