Penerapan Penerapan Data Mining dalam Mengelompokkan Data Riwayat Akademik Sebelum Kuliah dan Data Kelulusan Mahasiswa menggunakan Metode Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) - Banu Harli Trimulya Suandi A.S.; Lisna Zahrotun (JTIKA (Jurnal Teknik Informatika, Komputer dan Aplikasinya), 2021)
Fakultas Teknologi Industri Universitas Ahmad Dahlan setiap tahun menerima mahasiswa baru dalam jumlah besar. Disisi lain, kelulusan mahasiswa yang lulus tepat waktu masih rendah sehingga rasio dosen dan mahasiswa semakin besar. Akibat lainnya adalah pengguna fasilitas kampus melebihi kapasitas dan kegiatan belajar mengajar menjadi tidak efektif, sehingga diperlukan tahapan berupa pengelompokan data mahasiswa berdasarkan data akademik sebelum kuliah dan data kelulusan mahasiswa yang dilakukan dengan teknik data mining untuk mengetahui kelompok-kelompok mahasiswa yang lulus tepat waktu di Fakultas Teknologi Industri. Penelitian ini menggunakan metode pengelompokan hierarki (Hierarchical Clustering). Tahapan dalam penelitian ini dari Load Data, Cleaning Data, Transformation Data dengan metode One Hot Encoding, Euclidean Distance, dan pengelompokan Agglomerative Hierarchical Clustering. Pengujian hasil cluster menggunakan Silhouette Coefficient, serta dilakukan evaluasi pola, dan representasi pengetahuan. Penelitian menghasilkan 158 mahasiswa yang direkomendasikan dan semuanya berasal dari Pulau Jawa dan rata-rata nilai matematika >= 80 pada dataset Informatika, Industri, dan Elektro, dan >=67 untuk Kimia. Diperoleh data yang direkomendasikan dengan jumlah data berturut-turut 43, 24, 19, dan 72 data. Pengujian Silhouette Coefficient memperoleh hasil yang sangat bagus dengan nilai berturut-turut sesuai prodi sebesar 0,868, 0,883, 0,879, dan 0,873.