Penerapan Metode K-Means untuk Klasifikasi Rekomendasi Tugas Akhir Mahasiswa - Dani Ramdani; Kurnia Naradinata; Firza Aditiya Ardiansah; Ardiansyah Maulana; Devi Yunita; Muhamad Sahril (Buletin Ilmiah Ilmu Komputer dan Multimedia, 2025)
Tugas Akhir (TA) adalah komponen utama untuk menyelesaikan studi di perguruan tinggi. Namun, banyak mahasiswa mengalami kendala dalam memilih area penelitian TA yang sesuai dengan kemampuan. Penelitian ini bertujuan memberikan rekomendasi area penelitian TA dengan menggunakan data nilai A, B, dan C dari 10 Mata Kuliah Wajib (MKW) selama enam semester oleh mahasiswa Program Studi Informatika di Universitas Pamulang. Analisis data dilakukan menggunakan metode K-Means dengan tiga cluster: C1 (rendah), C2 (menengah), dan C3 (tinggi). Data yang digunakan adalah simulasi dari 5 mahasiswa dengan nilai A, B, dan C untuk setiap MKW. Hasil analisis menunjukkan bahwa pengelompokan dapat memberikan gambaran kesesuaian mahasiswa dengan topik TA. Evaluasi akurasi clustering menggunakan Sum of Squared Errors (SSE) menghasilkan nilai 1.875, mengindikasikan tingkat kesalahan rendah. Perhitungan Silhouette Coefficient (SC) menunjukkan nilai 0.1505, mencerminkan kualitas cluster cukup baik meskipun masih bisa ditingkatkan.