CLUSTERING DATA AKADEMIK MAHASISWA FAKULTAS TEKNIK USNI DENGAN ALGORITMA K-MEANS - Bosar Panjaitan (JURNAL SATYA INFORMATIKA, 2017)
Data akademik fakultas teknik Universitas Satya Negara Indonesia(USNI) perlu di analisis untuk mendapatkan beberapa pola data yang bisa digunakan dalam menentukan strategi manajemen. Peneliti mencoba meneliti data akademik tersebut untuk menentukan pola penerimaan calon mahasiswa fakultas teknik USNI. Adapun metode yang digunakan adalah metode Metode K-Means dalam mengelompokkan data-data tersebut.Tujuan dari penelitian ini adalah mengelompokkan data dengan instrumen nilai UAN dan IPK terakhir. Hasil dari clustering diproyeksikan ke data-data calon mahasiswa untuk mencari asal sekolah dari mahasiswa tersebut.Hasil penelitian Menunjukkanbahwadari 240 orang mahasiswa menunjukan bahwa ada 58 ada di cluster-1, 92 orang di cluster-2, dan 90 orang di cluster-3. Dari 90 orang yang ada di cluster-3 dan sekaligus menjadi sasaran Penerimaan Mahasiswa Baru (PMB) diperoleh dari SMK Media informatika 4 orang, SMK Budi Mulia 3 orang, SMK Triguna 2 orang, SMK Muhammadiah 9 2orang, SMK YUPPEN EK1 3 orang, SMK N 15 2 orang, SMK Pertiwi 2 2 orang, SMK KARTIKA 2 orang, selainnya 1 orang. Hasil ini menunjukkan bahwa tidak ada asal sekolah yang dominan