PENGELOMPOKKAN DATA MAHASISWA MENGGUNAKAN CLUSTERING UNTUK OPTIMALISASI PENERIMAAN MAHASISWA BARU - Yusuf, Diana; Sestri, Elliya; Razi, Fahrul (Jurnal Informatika, 2024)
Salah satu tahapan penting dalam pengelolaan perguruan tinggi yakni proses penerimaan mahasiswa baru, dimana proses ini akan mempengaruhi kualitas dan kuantitas mahasiswa yang diterima di perguruan tinggi. Mengoptimalkan proses ini memerlukan pendekatan yang efektif untuk menganalisis data potensi mahasiswa. Dimana akan dilakukan pengelompokkan data mahasiswa menggunakan algoritma clustering K-Means untuk menemukan pola dan karakteristik yang dapat mengoptimalkan penerimaan mahasiswa baru. Penerapan algoritma K-Means vabel-variabel seperti program studi, IPK, kelurahan, kota, provinsi, dan jenis sekolah. Hasil pengelompokkan diharapkan dapat memberikan wawasan lebih dalam mengenai segementasi calon mahasiswa, sehingga perguruan tinggi dapat menyusun strategi penerimaan yang lebih tepat sasaran. Diharapkan dapat memberikan dasar bagi pengambilan keputusan yang lebih berbasis data untuk meningkatkan kualitas penerimaan mahasiswa pada masa mendatang.