ANALISIS DATA PENERIMAAN MAHASISWA BARU BERBASIS K-MEANS - Anastasia L Maukar; Fitri Marisa; Anang Aris Widodo (JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER, 2022)
Pendaftaran mahasiswa pada perguruan tinggi yang di selenggarakan setiap tahunnya membuahkan hasil penumpukan informasi calon mahasiswa baru. Informasi yang berlimpah tersebut alangkah baiknya diolah untuk menghasilkan analisa data yang berguna. Penelitian ini menggunakan sample data penerimaan mahasiswa baru di Universitas Widyagama Malang. Metode dilakukan dengan cara pengelompokan data (cluster) calon mahasiswa baru melalui tahap pemrosesan data / informasi menggunakan algoritma K-Means Clustering. Atribut yang digunakan dalam tahap pemrosesan data ini adalah Nama Calon Mahasiswa, jurusan yang dipilih dan Sekolah Asal. Data yang digunakan adalah data mahasiswa Angkatan 2020/2021 dengan mengambil sampel 100 baris data. Sampel yang didapatkan ini diolah dengan cara membagi 3 cluster sampai didapatkan pemodelan data yang sesuai dengan aturan algoritma K-Means Clustering. Cluster1 menunjukkan peminat jurusan ekonomi banyak dari SMA dan SMK, Cluster 2 Menunjukkan peminat jurusan Teknik dari SMK dan MAN, Cluster 3 menunjukkan peminat jurusan hukum dari SMA. Output penelitian ini digunakan sebagai bahan pertimbangan untuk mengatur strategi pengenalan institusi ke sekolah menengah atas yang ada di Kota Malang khususnya.Keywords: Clustering, K-Means, Student Admission.