Clustering Menggunakan K-Means Untuk Menentukan Mahasiswa Berprestasi (MAWAPRES) - Ghufron Ghufron; Dedy Kurniadi; Andre Sugiyono (Jurnal Sistem Informasi, 2023)
Untuk menganalisis dan mengelompokkan data ke dalam kelompok yang sama, clustering adalah teknik yang efektif. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi kelompok mahasiswa yang berprestasi berdasarkan data IPK, prestasi non-akademik, keikutsertaan organisasi, dan kemampuan bahasa asing. Selanjutnya, algoritma clustering K-Means digunakan untuk menganalisis data item peneliaian. Menentukan jumlah kelompok atau centroid yang ideal adalah proses clustering. Untuk mengelompokkan mahasiswa yang berprestasi dan cukup berprestasi, kelompok yang paling sesuai dipilih berdasarkan nilai intra-kelompok dan inter-kelompok yang dihasilkan. Diharapkan bahwa hasil penelitian ini akan memberikan pemahaman yang lebih baik tentang ciri-ciri kelompok mahasiswa yang berprestasi. Institusi pendidikan dapat menggunakan data ini untuk menemukan mahasiswa yang berpotensi dan memberikan dukungan yang tepat untuk meningkatkan kualitas pendidikan. Penelitian ini menyimpulkan bahwa metode clustering K-Means dapat digunakan sebagai cara yang efektif untuk mengelompokkan siswa berdasarkan prestasi akademik mereka. Metode ini dapat membantu lembaga pendidikan menemukan mahasiswa yang berprestasi untuk diikutkan dalam mawapres nasional dan internasional.